JP2015184970A - Idea creation computer system, method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、アイデア創出をコンピュータを用いて自動で行うアイデア創出コンピュータシステム及び方法並びプログラムに関する。 The present invention relates to an idea creation computer system and a method arrangement program for automatically creating an idea using a computer.
一般に、新たなニーズ等により新しい価値(機能)を有する新規な商品を創出するには、その商品に関する基本知識を有する技術者による個人的な、或いはグループによる創出活動により全て行われている。
また、特許文献1によれば、情報を入力することで蓄積したデータとニューラルネットワーク技術により新しい情報パターンを生み出すシステムが提案されているが、形状パターンから新たなパターンを生み出すもので、具体的ニーズ情報から具体的解決アイデアを生み出す仕組みにはなっていない。
In general, in order to create a new product having a new value (function) according to a new need or the like, all the activities are carried out by a personal or group creation activity by an engineer having basic knowledge about the product.
Further, according to Patent Document 1, a system for generating a new information pattern by using data accumulated by inputting information and a neural network technique has been proposed. It is not a mechanism to generate concrete solution ideas from information.
このように、従来、ニーズ課題に対して、このニーズ課題を解決する新規アイデアを組み入れた商品を創出する場合には、優れた人間の頭脳に頼るしかなく、このため新規アイデアを組み入れた商品の創出には、多くの場合、多大な時間と費用が必要になっているという問題があった。 Thus, in the past, in order to create a product that incorporates a new idea that solves this needs problem, it is necessary to rely on an excellent human brain. In many cases, the creation required a lot of time and money.
この問題を解決するものとして、本願出願人は、図4に示すように、
課題系データベース(DB)2、技術系データベース(DB)3、シソーラスデータベース(DB)6、パーソナルコンピュータ10などを備えているコンピュータシステムであって、
課題系データベース2の内部では、商品の種類毎にデータフォルダ2aが設けられ、さらにデータフォルダ2aの中には、元課題(DH)2b、ロングテール化(DH)2c及びリサーチ結果(DH)2dなどのデータフォルダが設けられ、
課題データを元課題(DH)2bに格納し、
シソーラスデータベース(DB)6を用いて、課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データごとに、マージした課題データの数を表わすマージカウンター値を求め、代表課題データとそのマージカウンター値とをロングテール化(DH)2cに格納するロングテール処理4を行い、
シソーラスデータベース(DB)6を用いて、代表課題データを表現拡張して解決技術を探し出すための検索キーワードを生成し、検索キーワードを用いて、技術系データベース(DB)3に格納されている技術情報の中から該当する解決技術をリサーチし、リサーチ結果(DH)2dに格納するリサーチ処理5を行い、
パーソナルコンピュータ10で、元課題(DH)2b、ロングテール化(DH)2c及びリサーチ結果(DH)2dに格納されている全てのデータを選択して表示できるアイデア創出コンピュータシステムを、平成25年10月18日に出願した(特願2013−217453)。
In order to solve this problem, the applicant of the present application, as shown in FIG.
A computer system comprising an assignment system database (DB) 2, a technology system database (DB) 3, a thesaurus database (DB) 6, a personal computer 10, and the like,
Within the assignment database 2, a data folder 2a is provided for each type of product. Further, the data folder 2a includes an original assignment (DH) 2b, a long tail (DH) 2c, a research result (DH) 2d, and the like. A data folder,
The assignment data is stored in the original assignment (DH) 2b,
Using the thesaurus database (DB) 6, the task data is expressed and expanded to merge representative items to create representative task data, and a merge counter value representing the number of merged task data is obtained for each representative task data , Long tail processing 4 for storing the representative task data and its merge counter value in the long tail (DH) 2c,
Using the thesaurus database (DB) 6, a search keyword for searching for a solution technique by expressing and expanding the representative task data is generated, and the technical information stored in the technical database (DB) 3 using the search keyword Research the corresponding solution technology from among the above, perform the research process 5 to store in the research result (DH) 2d,
An idea creation computer system capable of selecting and displaying all the data stored in the original task (DH) 2b, the long tail (DH) 2c, and the research result (DH) 2d on the personal computer 10 Filed on May 18 (Japanese Patent Application No. 2013-217453).
パーソナルコンピュータ10で、ロングテール化(DH)2cに格納されている代表課
題データとそのマージカウンター値を、代表課題データを横軸に、マージカウンター値を縦軸にして、マージカウンター値の大きい順に表示させると、図2に示すようなグラフになる。このグラフで、A1、A2、A3、・・・は、代表課題データを表わす。
In the personal computer 10, the representative task data stored in the long tail (DH) 2c and its merge counter value are set in descending order of the merge counter value with the representative task data as the horizontal axis and the merge counter value as the vertical axis. When displayed, the graph is as shown in FIG. In this graph, A1, A2, A3,... Represent representative task data.
一般的にマージカウンター値が大きい代表課題データとは、該当する業界、業種において、その課題の内容がマジョリティ(多数派)の内容であると考え、他方のマージカウンター値が小さい代表課題データでは、該当する業界において、その課題の内容がマイノリティ(少数派)の内容であると考える。 In general, representative task data with a large merge counter value is considered to be the content of the majority (majority) in the relevant industry or industry, while the other representative task data with a small merge counter value is In the relevant industry, the content of the issue is the content of minorities.
ところで、従来、代表課題データとそのマージカウンター値との課題系データベース2のロングテール化(DH)2cへの登録、保管は、無条件、無制限におこなわれており、課題系データベース2の利用効率については考慮されておらず、さらにはデータ量の増加でシステム全体のパフォーマンスが低下するといった問題点があった。 By the way, registration and storage of representative task data and its merge counter value in the long tail (DH) 2c of the task database 2c has been performed unconditionally and unlimitedly. Is not taken into account, and further, there is a problem in that the performance of the entire system decreases due to an increase in the amount of data.
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであって、課題系データベースの利用効率を最大限に高め、システム全体のパフォーマンスを向上させることを課題とする。 The present invention has been made in view of such problems, and it is an object of the present invention to maximize the utilization efficiency of the problem database and improve the performance of the entire system.
本発明において上記課題を解決するために、まず請求項1の発明では、課題データを格納する課題系データベースと、シソーラスデータベースと、主機能用語データベースと、技術情報を格納する技術系データベースと、データ表示手段とを備えたアイデア創出コンピュータシステムであって、
シソーラスデータベースを用いて、課題系データベースに格納された課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データが主機能用語データベースに格納されている情報を含まない場合のみ、代表課題データを課題系データベースに格納し、さらに、課題系データベースに格納された代表課題データを表現拡張して解決技術を探し出すための検索キーワードを生成し、検索キーワードを用いて、技術系データベースに格納されている技術情報の中から該当する解決技術をリサーチし、リサーチの結果より、該当した技術情報の名称と件数をデータ表示手段で表示することを特徴とするアイデア創出コンピュータシステムとしたものである。
In order to solve the above-mentioned problems in the present invention, first, in the invention of claim 1, a problem database for storing problem data, a thesaurus database, a main function term database, a technical database for storing technical information, and data An idea creation computer system having a display means,
Using the thesaurus database, the task data stored in the task database is expressed and expanded, and the similar items are merged to create representative task data. The representative task data includes information stored in the main function terminology database. Only when there is not, the representative task data is stored in the task database, and further, the search keyword is generated to search for a solution technology by expanding the representative task data stored in the task database, and using the search keyword, An idea creation computer system characterized by researching a corresponding solution technology from the technical information stored in a technical database, and displaying the name and number of the corresponding technical information on the data display means based on the research result. It is what.
また請求項2の発明では、課題情報収集手段も備え、課題情報収集手段によって、課題情報をコンピュータが取り扱えるデータに変換し、かつデータマイニング処理を行い課題データを抽出し、課題系データベースに格納することを特徴とする請求項1記載のアイデア創出コンピュータシステムとしたものである。 The invention of claim 2 also includes assignment information collecting means, which converts the assignment information into data that can be handled by a computer by the assignment information collecting means, extracts the assignment data by performing a data mining process, and stores it in the assignment database. The idea creating computer system according to claim 1 is characterized in that.
また請求項3の発明では、前記リサーチの結果より、該当した前記技術情報の名称と、件数と、再検索可能な固有番号と、付帯する業界、業種情報とを保存することを特徴とする請求項1又は2に記載のアイデア創出コンピュータシステムとしたものである。 Further, in the invention of claim 3, from the result of the research, the name of the relevant technical information, the number of cases, a unique number that can be searched again, and the accompanying industry and industry information are stored. Item 3. The idea creation computer system according to item 1 or 2.
また請求項4の発明では、前記リサーチの結果で、該当した前記技術情報の件数の数表示は、アナログ表示であることを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載のアイデア創出コンピュータシステムとしたものである。 According to a fourth aspect of the present invention, in the idea creation computer system according to any one of the first to third aspects, the number display of the number of the technical information corresponding to the result of the research is an analog display. It is what.
また請求項5の発明では、代表課題データごとに、マージした課題データの数を求めて前記データ表示手段で表示することを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載のアイデア創出コンピュータシステムとしたものである。 The invention according to claim 5 is characterized in that, for each representative problem data, the number of merged problem data is obtained and displayed by the data display means. It is what.
また請求項6の発明では、課題データを格納する課題系データベースと、シソーラスデータベースと、主機能用語データベースと、技術情報を格納する技術系データベースと、
データ表示手段とを備えたアイデア創出コンピュータシステムが行うアイデア創出方法であって、
シソーラスデータベースを用いて、課題系データベースに格納された課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データが主機能用語データベースに格納されている情報を含まない場合のみ、代表課題データを課題系データベースに格納し、さらに、課題系データベースに格納された代表課題データを表現拡張して解決技術を探し出すための検索キーワードを生成し、検索キーワードを用いて、技術系データベースに格納されている技術情報の中から該当する解決技術をリサーチし、リサーチの結果より、該当した技術情報の名称と件数をデータ表示手段で表示することを特徴とするアイデア創出方法としたものである。
In the invention of claim 6, a problem database for storing problem data, a thesaurus database, a main function term database, a technical database for storing technical information,
An idea creation method performed by an idea creation computer system having a data display means,
Using the thesaurus database, the task data stored in the task database is expressed and expanded, and the similar items are merged to create representative task data. The representative task data includes information stored in the main function terminology database. Only when there is not, the representative task data is stored in the task database, and further, the search keyword is generated to search for a solution technology by expanding the representative task data stored in the task database, and using the search keyword, An idea creation method characterized by researching the corresponding solution technology from the technical information stored in the technical database, and displaying the name and number of the corresponding technical information on the data display means from the research result It is a thing.
また請求項7の発明では、前記コンピュータシステムは、課題情報収集手段も備え、課題情報収集手段によって、課題情報をコンピュータが取り扱えるデータに変換し、かつデータマイニング処理を行い課題データを抽出し、課題系データベースに格納することを特徴とする請求項6記載のアイデア創出方法としたものである。 In the invention of claim 7, the computer system also includes problem information collecting means, and the problem information collecting means converts the problem information into data that can be handled by the computer, performs data mining processing, extracts problem data, The idea creation method according to claim 6, wherein the idea creation method is stored in a system database.
また請求項8の発明では、前記リサーチの結果より、該当した前記技術情報の名称と、件数と、再検索可能な固有番号と、付帯する業界、業種情報とを保存することを特徴とする請求項6又は7に記載のアイデア創出方法としたものである。 Further, the invention of claim 8 stores the name of the technical information, the number of cases, a unique number that can be searched again, and the accompanying industry and industry information from the result of the research. Item 6 or 7 is an idea creation method.
また請求項9の発明では、前記リサーチの結果で、該当した前記技術情報の件数の数表示は、アナログ表示であることを特徴とする請求項6〜8のいずれかに記載のアイデア創出方法としたものである。 In the invention of claim 9, the idea creation method according to any one of claims 6 to 8, characterized in that the number display of the number of the technical information corresponding to the result of the research is an analog display. It is a thing.
また請求項10の発明では、代表課題データごとに、マージした課題データの数を求めて前記データ表示手段で表示することを特徴とする請求項6〜9のいずれかに記載のアイデア創出方法としたものである。 In the invention of claim 10, the idea creation method according to claim 6, wherein the number of merged task data is obtained and displayed on the data display unit for each representative task data. It is a thing.
また請求項11の発明では、課題データを格納する課題系データベースと、シソーラスデータベースと、主機能用語データベースと、技術情報を格納する技術系データベースと、データ表示手段とを備えたコンピュータシステムにアイデア創出を行わせるプログラムであって、前記プログラムは、前記コンピュータシステムに、シソーラスデータベースを用いて、課題系データベースに格納された課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成させ、代表課題データが主機能用語データベースに格納されている情報を含まない場合のみ、代表課題データを課題系データベースに格納させ、さらに、課題系データベースに格納された代表課題データを表現拡張して解決技術を探し出すための検索キーワードを生成させ、検索キーワードを用いて、技術系データベースに格納されている技術情報の中から該当する解決技術をリサーチし、リサーチの結果より、該当した技術情報の名称と件数をデータ表示手段で表示させることを特徴とするアイデア創出プログラムとしたものである。 In the invention of claim 11, an idea is created in a computer system comprising a problem database for storing problem data, a thesaurus database, a main function term database, a technical database for storing technical information, and data display means. The program causes the computer system to create representative task data by merging similar items by using the thesaurus database and expanding the task data stored in the task database. Only when the representative task data does not include the information stored in the main function terminology database, the representative task data is stored in the task database, and further, the representative task data stored in the task database is expressed and expanded. Generate search keywords to find technology Using the search keyword, research the corresponding solution technology from the technical information stored in the technical database, and display the name and number of the corresponding technical information on the data display means from the research result This is an idea creation program.
また請求項12の発明では、前記コンピュータシステムは、課題情報収集手段も備え、課題情報収集手段によって、課題情報をコンピュータが取り扱えるデータに変換させ、かつデータマイニング処理を行い課題データを抽出させ、課題系データベースに格納させることを特徴とする請求項11記載のアイデア創出プログラムとしたものである。 In the invention of claim 12, the computer system also includes problem information collection means. The problem information collection means converts problem information into data that can be handled by a computer, and performs data mining processing to extract problem data. 12. The idea creation program according to claim 11, wherein the idea creation program is stored in a system database.
また請求項13の発明では、前記リサーチの結果より、該当した前記技術情報の名称と、件数と、再検索可能な固有番号と、付帯する業界、業種情報とを保存させることを特徴とする請求項11又は12に記載のアイデア創出プログラムとしたものである。 Further, in the invention of claim 13, from the result of the research, the name of the relevant technical information, the number of cases, a unique number that can be searched again, and the accompanying industry and industry information are stored. The idea creation program according to Item 11 or 12.
また請求項14の発明では、前記リサーチの結果で、該当した前記技術情報の件数の数表示は、アナログ表示であることを特徴とする請求項11〜13のいずれかに記載のアイデア創出プログラムとしたものである。 Further, in the invention of claim 14, the idea creation program according to any one of claims 11 to 13, wherein the number display of the number of the technical information corresponding to the result of the research is an analog display. It is a thing.
また請求項15の発明では、代表課題データごとに、マージした課題データの数を求めて前記データ表示手段で表させることを特徴とする請求項11〜14のいずれかに記載のアイデア創出プログラムとしたものである。 In the invention of claim 15, the idea creation program according to any one of claims 11 to 14, characterized in that, for each representative assignment data, the number of merged assignment data is obtained and expressed by the data display means. It is a thing.
本発明は、前もってマジョリティであることが明白な代表課題データを、主機能に関係する情報として、主機能用語データベースに格納しておけば、前もってマジョリティであることが明白でない代表課題データのみを、副機能に関係する情報として、課題系データベースに格納して、副機能に関係する情報の代表課題データのみの解決技術のリサーチを行えるので、課題系データベースの利用効率を最大限に高め、システム全体のパフォーマンスを向上させながら、ニーズ課題を解決するアイデアの創出に従来要した多大な時間と費用を軽減することができるという効果がある。 In the present invention, if representative task data that is clearly determined to be major is stored in the main function terminology database as information related to the main function, only representative task data that is not previously determined to be majority is stored. As information related to sub-functions can be stored in the problem database and research on solutions for only representative problem data of information related to sub-functions can be researched, the utilization efficiency of the problem database is maximized, and the entire system It is possible to reduce a great amount of time and cost conventionally required to create an idea that solves a need problem while improving the performance of the system.
以下、本発明のアイデア創出コンピュータシステムの実施形態を、図1から図3の図面を参照しながら説明する。
図1は本発明のアイデア創出コンピュータシステムの一実施形態の構成を示すブロック図である。本発明のシステムは、情報の処理工程において人間が介入することなくアイデアを創出するためのシステムであって、例えば、コンピュータなどの情報処理装置によって構成される。
以下では、課題情報の収集、課題情報から課題データを抽出して格納から始まり、課題解決技術のリサーチ、結果表示までのアイデア創出の行程(プロセス)の流れを、順を追って説明する。
図1に示すように、本実施形態のアイデア創出コンピュータシステム1は、課題系データベース(DB)2、技術系データベース(DB)3、シソーラスデータベース(DB)6、パーソナルコンピュータ10、主機能用語データベース(DB)11などを備えており、その全てが同一のネットワークに繋がっている。
Hereinafter, an embodiment of the idea creation computer system of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 3.
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of the idea creation computer system of the present invention. The system of the present invention is a system for creating an idea without human intervention in an information processing process, and is configured by an information processing apparatus such as a computer, for example.
In the following, the flow of the idea creation process (process) starting from collection of problem information, extraction of problem data from problem information and storage, research of problem solving technology, and result display will be explained step by step.
As shown in FIG. 1, an idea creation computer system 1 according to this embodiment includes a problem database (DB) 2, a technical database (DB) 3, a thesaurus database (DB) 6, a personal computer 10, a main function term database ( DB) 11 etc., all of which are connected to the same network.
まず始めに、本発明のシステムの課題情報の入力からアイデア創出までの流れを簡単に説明する。ネットワークに接続されたパーソナルコンピュータ10のデータ端末からアイデア創出の元となる課題情報が入力され、その情報から課題データを抽出して課題系データベース2に保存される。課題データは、シソーラスデータベース6の辞書機能を用いたロングテール化処理4、主機能用語データベース11を用いた主副機能判断処理12等を経た後、公開及び非公開特許など様々な技術情報が格納されている技術系データベース3
を用いて、課題データに対する解決技術のリサーチ処理5が実行され、その結果が保存される。このリサーチの結果は、前記の同パーソナルコンピュータ10を使って確認することができるといったシステムである。
アイデアといってもその意味するところは広義であり明確な定義はないと考える。ゆえに本発明では、アイデアについての定義はせず下記のプロセスをアイデア創出と称する。
本発明は、企業の商品開発課程におけるアイデア創出の新しい仕組みの提案ある。ここでいう商品とは、人間の活動から生まれる課題情報(ニーズ)と技術情報(シーズ)からの解決策の組み合わせにより、その組み合わせが既に存在するもの(既存商品)、それに対して、新たな組み合わせによって生み出された新規性と進歩性を有する物品、サービスなどとしている。また本発明のシステムでは、課題情報が入力され解決技術のリサーチまでの一連の処理をシステムが自動で行うことから、処理の過程で人が介入することはない。
First, the flow from input of task information to idea creation in the system of the present invention will be briefly described. Task information that is the basis for creating an idea is input from a data terminal of the personal computer 10 connected to the network, and task data is extracted from the information and stored in the task database 2. The assignment data is stored in a variety of technical information such as published and unpublished patents after long tail processing 4 using the dictionary function of the thesaurus database 6 and main / sub function determination processing 12 using the main function term database 11. Technical database 3
Is used to execute a solution technology research process 5 on the problem data, and the result is stored. The result of this research is a system that can be confirmed using the personal computer 10.
Even if it is an idea, its meaning is broad and there is no clear definition. Therefore, in the present invention, an idea is not defined and the following process is referred to as idea creation.
The present invention proposes a new mechanism for creating ideas in a company's product development process. The product here is a combination of problem information (needs) born from human activities and solutions from technical information (seeds), and that combination already exists (existing product), and in contrast, a new combination Products and services with novelty and inventive step created by In the system of the present invention, since the system automatically performs a series of processes from the input of problem information to the research of solution technology, no human intervention occurs in the process.
以下に、本発明のシステムの構成、機能を詳しく説明する。
始めに、図1に示す課題系データベース2について説明する。
図1では、情報処理の説明をわかりやすくするために、課題系データベース2の内部はデータを保存するデータフォルダを用いている。課題系データベース2の内部では、図1に示すように商品の種類毎にデータフォルダ2aが設けられている。さらにデータフォルダ2aの中には、後述する元課題(DH)2b、ロングテール化(DH)2c及びリサーチ結果(DH)2dなどのデータフォルダが設けられている。
The configuration and function of the system of the present invention will be described in detail below.
First, the problem database 2 shown in FIG. 1 will be described.
In FIG. 1, in order to make the explanation of information processing easy to understand, the task database 2 uses a data folder for storing data. Inside the assignment database 2, as shown in FIG. 1, a data folder 2a is provided for each type of product. Further, in the data folder 2a, data folders such as an original task (DH) 2b, a long tail (DH) 2c, and a research result (DH) 2d described later are provided.
課題系データベース2は、顧客、ユーザーなどから寄せられた課題、ニーズ、苦情などの情報から抽出された課題データが格納されたデータベースである。(以下、これらの情報を「課題情報」と称する)また課題系データベース2、またはパーソナルコンピュータ10には、不図示の辞典機能を有する課題情報収集手段が実装されている。
課題情報は、後述する技術課題解決に結びつくあらゆる情報が該当し、情報格納媒体名(ストレージ名)が課題系データベースという表現になっているが、狭義での課題に限定されない。例えば、要望や感想などある対象への意見や反応も含まれる。また、その表現形態は文書、音声など活字、非活字を問わない。従って、それらを収集するための課題情報収集手段には、あらゆる媒体・収集方法を用いることができ、例えば、議事録、手書きメモ、ウェブテキスト、音声記録などを媒体とし、網羅的に収集しても良いし、また人間の判断やキーワードによる絞込みなどで選別及び抽出を行いながら収集しても良い。得られたこれらの課題情報は、コンピュータ上で扱えるテキストデータへと変換される。データ変換は手動で行っても良いし、文字認識、音声認識などの自動認識技術を用いても良い。
The issue database 2 is a database in which issue data extracted from information such as issues, needs, and complaints received from customers, users, and the like is stored. (Hereinafter, these pieces of information are referred to as “issue information”.) Further, the issue database 2 or the personal computer 10 is provided with issue information collection means having a dictionary function (not shown).
The problem information corresponds to all information related to the technical problem solution described later, and the information storage medium name (storage name) is expressed as a problem database, but is not limited to a problem in a narrow sense. For example, opinions and responses to certain subjects such as requests and impressions are also included. Moreover, the expression form does not ask | require printing, non-printing characters, such as a document and a sound. Therefore, any medium / collection method can be used as the problem information collecting means for collecting them. For example, minutes, handwritten memos, web texts, voice records, etc. are used as a medium for comprehensive collection. Alternatively, the data may be collected while being selected and extracted by human judgment or keyword narrowing. The obtained task information is converted into text data that can be handled on a computer. Data conversion may be performed manually, or automatic recognition techniques such as character recognition and voice recognition may be used.
次に、変換されたテキストデータに対し、データマイニング処理を施すことにより課題データを抽出する。なお課題データは、データマイニングによりテキスト内の課題に該当する部分から主語・述語・目的語を抽出し、それらをひと括りとするデータとしてまとめてもよい。さらには、課題情報に関する種々の情報、例えば、情報の取得先や業界、日付をはじめとした情報分類に活用可能なあらゆる情報を抽出し、これを課題分野データとする。得られた課題データ、課題分野データはそれぞれを紐付けして、課題系データベース2の元課題(DH)2bに保存される。
なお元課題(DH)2bの実際の運用では、不図示のDBMS(Database Management System)によって常に保存データが更新されることから、ある時点においてデータフォルダを複製し、後述の処理はこの複製したデータフォルダを元にして二重化した運用形態とすることが望ましい。
Next, problem data is extracted by performing a data mining process on the converted text data. Note that the task data may be collected as data by extracting the subject, predicate, and object from a portion corresponding to the task in the text by data mining. Furthermore, various information related to the problem information, for example, all information that can be used for information classification including information acquisition destination, industry, and date, is extracted and used as problem field data. The obtained assignment data and assignment field data are associated with each other and stored in the original assignment (DH) 2b of the assignment database 2.
In the actual operation of the original task (DH) 2b, the stored data is constantly updated by a database management system (DBMS) (not shown). Therefore, the data folder is duplicated at a certain point in time, and the processing described later is performed on the duplicated data folder. It is desirable to make the operation mode redundant based on the original.
次に、図1に示すロングテール化処理4の処理機能について説明する。
元課題(DH)2bに格納された課題データを個々に読み出し、その情報データの文章
構成から主語、述語、目的語などを抽出し、類義語及び同義語辞典であるシソーラスデータベース6を用いて以下の表現拡張を行う。なお課題データの内容によっては上記の文章構成になっていない場合は、文中の単語単位で表現拡張を行う。ここでいうシソーラスデータベース6は、一般用語の他に科学技術用語など専門用語辞典も含まれる。
Next, the processing function of the long tail processing 4 shown in FIG. 1 will be described.
The task data stored in the original task (DH) 2b is individually read out, the subject, predicate, object, etc. are extracted from the sentence structure of the information data, and the thesaurus database 6 which is a synonym and synonym dictionary is used to Perform expression expansion. Depending on the content of the task data, if the sentence structure is not as described above, the expression is expanded in units of words in the sentence. The thesaurus database 6 here includes not only general terms but also technical terms such as technical terms.
・主語を抽出し、類語辞典機能により主語を表現拡張する。
・感覚、作用などの述語表現を抽出し、類語辞典機能により表現拡張する。
・目的語を抽出し、類語辞典機能により目的語を表現拡張する。
・ Extract the subject and expand the subject expression with thesaurus function.
・ Extract predicate expressions such as sensations and actions, and expand the expressions with thesaurus functions.
・ Extract the object and expand the expression of the object using the thesaurus function.
前述のとおり表現拡張された課題データの主語、述語、目的語の文脈を判断し、元課題(DH)2bに格納された全ての課題データを読み出しマッチング処理を行う。マッチング処理の結果、同類の課題データと判断された場合には、マージ(併合)処理が行われ、同類の課題データを代表する代表課題データが作成される。 As described above, the context of the subject, predicate, and object of the task data expanded in expression is judged, and all task data stored in the original task (DH) 2b is read and matching processing is performed. As a result of the matching processing, when it is determined that the task data is similar, merge processing is performed, and representative task data representing the similar task data is created.
マージ処理に際しては、課題データ毎に加算型のマージカウンター(不図示)が付与され、初期値を1として、マージされる度にマージカウンターを+1して積算加算される。なお同類の課題データがなかった場合は、マージカウンターは初期値である1となる。マージカウンター値は前述の代表課題データと紐付けされる。 In the merge process, an addition-type merge counter (not shown) is assigned to each task data. The initial value is set to 1, and the merge counter is incremented by 1 every time the merge is performed. If there is no similar task data, the merge counter is set to 1 which is an initial value. The merge counter value is linked to the above-described representative task data.
代表課題データに対して、後述する主機能用語データベース(DB)11に格納されている主機能に関係する情報を用いた主副機能判断処理12が行われ、この主副機能判断処理12により、代表課題データに、主機能に関係する情報が含まれているのか否かの判断が行われ、代表課題データに主機能に関係する情報が含まれていないと判断された場合、代表課題データは、副機能に関係する情報であるとして、それと紐付けられたマージカウンター値とともに、ロングテール化(DH)2cに保存され、代表課題データに主機能に関係する情報が含まれていると判断された場合、代表課題データは、主機能に関係する情報であるとして、それと紐付けられたマージカウンター値とともに削除される。 A main / sub function determination process 12 using information related to the main function stored in the main function term database (DB) 11 described later is performed on the representative task data. When it is determined whether the information related to the main function is included in the representative task data, and it is determined that the information related to the main function is not included in the representative task data, the representative task data is , It is stored in the long tail (DH) 2c together with the merge counter value associated therewith, and it is determined that the information related to the main function is included in the representative task data. In such a case, the representative task data is deleted together with the merge counter value associated with the main task data as information related to the main function.
前述のマージ処理の目的は、同類の課題データを整理して代表課題データにすることであり、さらにはマージ処理時に生成されるマージカウンター値を利用し、マージカウンター値の大小で順列化し、図2に示すようなロングテールと呼ばれるグラフを生成することにある。
図2のロングテールのグラフでは、横軸は代表課題データの個々の内容がA1,A2,・・・といったシンボル(略記記号及び数字)に置き換えられて表現され、縦軸はその内容に対するマージカウンター値が棒グラフの高さとして示されているが、実際の運用においてはシンボルではなく、代表課題データが要約された短文表記になる。
一般的にマージカウンター値が大きい代表課題データとは、該当する業界、業種において、その課題の内容がマジョリティ(多数派)の内容であると考え、他方のマージカウンター値が小さい代表課題データでは、該当する業界において、その課題の内容がマイノリティ(少数派)の内容であると考える。
なお実際のグラフの表記は、後述するパーソナルコンピュータ10の画面に表示され、リサーチ処理結果の判断に用いられる。
The purpose of the merge process described above is to organize similar problem data into representative problem data. Furthermore, using the merge counter value generated during the merge process, the merge counter value is permuted according to the magnitude of the figure. 2 is to generate a graph called a long tail.
In the long tail graph of FIG. 2, the horizontal axis is expressed by replacing individual contents of representative task data with symbols (abbreviated symbols and numbers) such as A1, A2,..., And the vertical axis is a merge counter for the contents. The value is shown as the height of the bar graph, but in actual operation, it is not a symbol, but a short sentence notation that summarizes representative task data.
In general, representative task data with a large merge counter value is considered to be the content of the majority (majority) in the relevant industry or industry, while the other representative task data with a small merge counter value is In the relevant industry, the content of the issue is the content of minorities.
Note that the notation of the actual graph is displayed on the screen of the personal computer 10 to be described later, and is used for determining the research processing result.
次に、主機能用語データベース11と、これを用いて行われる主副機能判断処理12とを説明するために、まず、はじめに、主機能および副機能についての概念を、大量の荷物を運ぶトラックを例にして説明する。 Next, in order to explain the main function terminology database 11 and the main / sub function determination process 12 performed using the database, first, the concept of the main function and the sub function will be described. An example will be described.
トラックにおいて主機能と思われる機能要素の例を下記に示す。
(1)大量の荷物が積めること(積載量、荷室容積の最大化)。
(2)積載状態であっても安定した走行ができること。
(3)コスト。
トラック本体の価格が安価であること。
燃費がよい。
長く使えること(超寿命)。
上記の主機能に上げられた要素は、輸送効率を高めるための要素であり、加えてトラックは輸送に関わる経済性を有した生産財であることから、コスト面が非常に重要視された結果になっている。
これらの要素は、代表課題データと見た場合、必然的に図2に示すようなロングテール化したグラフにおける縦軸の要求数(マージカウンター値)も多くなると予想され、言い換えると主機能に上げられた要素は、マジョリティ(多数派)になると考えられる。
Examples of functional elements that are considered to be main functions in the truck are shown below.
(1) A large amount of luggage can be loaded (maximization of loading capacity and cargo space).
(2) Stable running is possible even in a loaded state.
(3) Cost.
The price of the truck body is low.
Good fuel economy.
Can be used for a long time (super life).
Factors raised in the above main functions are factors to increase transportation efficiency, and in addition, trucks are production goods with economic efficiency related to transportation. It has become.
When these elements are viewed as representative task data, the number of requests on the vertical axis (merge counter value) in the long tailed graph as shown in FIG. 2 is inevitably expected to increase. The elements given are considered to be majorities.
次に副機能(二次的機能)と思われる機能要素の例を下記に示す。
(1)乗り心地がいいこと。
(2)運転が楽にできる。
(3)キャビンの騒音が小さい。
(4)運転視界がよい。
Next, examples of functional elements that are considered to be secondary functions (secondary functions) are shown below.
(1) Ride comfort is good.
(2) Driving is easy.
(3) The cabin noise is low.
(4) Good driving visibility.
上記の副機能で上げられた要素は、本例ではトラックを運転するドライバーにとって快適な環境要素が列挙されている。前述の主機能とは異なる要素になっている。これらの要素は、代表課題データと見た場合、必然的に図2に示すようなロングテール化したグラフ上における縦軸の要求数(マージカウンター値)は、前述の主機能と比較した場合では概ね少なくなると予想され、言い換えると副機能に上げられた要素は、マイノリティ(少数派)になると想われる。 In the present example, the elements raised by the above-mentioned sub-function are listed as environmental elements that are comfortable for the driver driving the truck. It is a different element from the main function described above. When these elements are regarded as representative task data, the number of requests on the vertical axis (merge counter value) on a long tailed graph as shown in FIG. 2 inevitably is compared with the main function described above. Expected to decrease in general, in other words, the elements raised to subfunctions will be minorities.
マジョリティ(多数派)の代表課題データは、該当する業界、業種において、その内容は顕在化された一般的な課題といえる。そして、この課題に対して様々な解決策を考案し製品化を目指す企業は多いと考える。その理由としては、このマジョリティ(多数派)の課題を解決することが出来れば、その製品を購入する顧客が多いことから、自社製品の販売量を増やすことができるからである。 Majority (majority) representative issue data can be said to be a general issue whose contents have become apparent in the relevant industry and industry. And many companies devise various solutions to this problem and aim for commercialization. The reason is that if this majority problem can be solved, there are many customers who purchase the product, so that the sales volume of the company's product can be increased.
前述のトラックの例において主機能に上げられた要素は、このマジョリティ(多数派)の代表課題データと概ね一致はしているが、情報のソースが異なる。すなわち、主機能に上げられた内容は、課題データから得られたものではなく自発的に生成した要素になる。一方の副機能で上げられた要素であるが、その情報ソースは、前述のマイノリティ(少数派)の代表課題データ、もしくは自発的に生成した要素であってもかまわない。主機能とは、その製品の使用目的が明確になっており、その目的を達成するための要素の必要最小限の集合体と言い換えることができる。なお初期の段階では副機能の要素であったとしても、製品の世代交代を経て、それが非常に有効なものであれば、主機能に追加される場合もある。 The elements raised to the main function in the example of the track described above are almost the same as the major assignment data, but the source of information is different. That is, the content raised to the main function is not an element obtained from the task data but an element generated spontaneously. Although it is an element raised by one of the sub-functions, the information source may be the above-described minority (minority) representative assignment data or an element generated spontaneously. The main function can be rephrased as the minimum necessary collection of elements for which the purpose of use of the product is clear and the purpose is achieved. Even if it is a sub-function element in the initial stage, it may be added to the main function if it is very effective after the generation change of the product.
他方、副機能とは、主機能以外の要素となる。主機能の要素は、前述のとおりその内容は明確なっているが、それに対して副機能の要素は明確になっていない。明確にならない理由としては、時代背景(価値観、イノベーション等)によって変化するからである。多くの企業は、主機能の改善または改良を加えた新製品の開発をおこなっている。
一方で、従来製品に新たな付加価値を搭載し、製品の利便性を向上させた新製品の開発も行っている。本発明では、新たな付加価値の源泉は、前述の副機能に上げられた要素の中にあると考え、この新たな付加価値を加えた新製品の開発プロセスに着目し、この開発に特化したシステムとした。
On the other hand, the sub function is an element other than the main function. As described above, the contents of the main function elements are clear, but the sub function elements are not clear. The reason for not being clear is that it changes depending on the background of the times (values, innovation, etc.). Many companies develop new products with improved or improved main functions.
On the other hand, new products with new added value are added to the existing products to improve the convenience of the products. In the present invention, the source of new added value is considered to be in the elements raised in the above-mentioned sub-functions, and attention is paid to the development process of new products that add this new added value. System.
主機能用語データベース(DB)11は、主機能に関係する単語、用語、表現語などの
情報が格納されているデータベースである。実際の形態としては、課題系データベース2内に設けられ、課題系データベース2への登録情報格納の領域設定になる。
The main function term database (DB) 11 is a database in which information such as words, terms, and expression words related to the main function is stored. As an actual form, it is provided in the task database 2 and becomes a region setting for storing registration information in the task database 2.
主副機能判断処理12は、以下のような処理を行うものである。すなわち、主機能用語データベース(DB)11に格納されている主機能に関係する情報を用いて、代表課題データの個々の情報の中を全文検索し、この主機能に関係する情報が含まれていれば、その代表課題データは主機能に関係する情報であると判断される。他方において主機能に関係する情報が含まれていなければ、その代表課題データは副機能に関係する情報であると判断される。この選り分けの結果、その代表課題データが副機能に関係する情報であれば、その代表課題データは、それと紐付けられたマージカウンター値とともに、課題系データベース2のロングテール化(DH)2cに登録、保管され、他方、主機能に関係する情報であれば、その代表課題データは、それと紐付けられたマージカウンター値とともに、前述の判断後に削除される。当然のことながら、その代表課題データは、それと紐付けられたマージカウンター値とともに、課題系データベース2のロングテール化(DH)2cに登録、保管されることもない。 The main / sub function determination processing 12 performs the following processing. That is, using the information related to the main function stored in the main function terminology database (DB) 11, a full text search is performed in the individual information of the representative task data, and information related to the main function is included. If so, the representative task data is determined to be information related to the main function. On the other hand, if the information related to the main function is not included, it is determined that the representative task data is information related to the sub function. As a result of the selection, if the representative task data is information related to the sub-function, the representative task data is registered in the long tail (DH) 2c of the task database 2 together with the merge counter value associated therewith. On the other hand, if the information is related to the main function, the representative task data is deleted together with the merge counter value associated therewith after the above determination. As a matter of course, the representative task data is not registered and stored in the long tail (DH) 2c of the task database 2 together with the merge counter value associated therewith.
以上説明した一連の主副機能判断処理12処理の目的は、課題系データベース2の利用効率を最大限に高めることである。すなわち、主機能に関連する代表課題データを早い段階で削除できることから、想定される情報(代表課題データ)を課題系データベース2内に保管する必要がなくなり、かつ副機能に関係する情報のみをシステムの処理対象とすることができるようになる。よって、課題系データベース2のストレージ容量、データ処理機能の利用効率を高めることができ、さらにはシステム全体のパフォーマンスを向上することができる。 The purpose of the series of main / sub function determination processes 12 described above is to maximize the utilization efficiency of the task database 2. That is, since representative task data related to the main function can be deleted at an early stage, it is not necessary to store the assumed information (representative task data) in the task database 2 and only information related to the sub-function is stored in the system. Can be processed. Therefore, the storage capacity of the subject database 2 and the utilization efficiency of the data processing function can be increased, and further the performance of the entire system can be improved.
本発明のシステムでは、主機能に関係する単語、用語、表現語などの情報をあらかじめ登録する必要があり、この登録は人手による入力になる。しかしながら、その入力は初期の段階で原則一回おこなえばよく、登録を繰り返しおこなう必要はない。またトラックを例にして、主機能、副機能の具体的な説明をしたが、対象とする商品、サービスは、主機能の要素、副機能の要素がそれぞれ異なっていれば、どのようなものであってもよい。 In the system of the present invention, it is necessary to register in advance information such as words, terms, and expression words related to the main function, and this registration is manually input. However, the input may be performed once in principle at the initial stage, and it is not necessary to repeat registration. In addition, specific explanations of main functions and sub-functions were given using trucks as an example, but the target products and services are any if the main function elements and sub-function elements are different. There may be.
次に、図1に示す技術系データベース3及びリサーチ処理5の処理について説明する。
技術系データベース3は、公開されている特許情報及び非公開の技術情報が格納されたデータベースであり、個々の情報ソースは、紐付けされたキーワードを持ち検索が容易にできるようになっている。具体的には、日本特許庁の公開特許情報、米国特許商標局公開の「USPTO」、非公開情報の社内技術報告書などのデータベースが挙げられる。また社内の非公開情報においては、テキストマイニング手法により、情報文書内から課題キーワードと解決策キーワードを抽出できるようにした簡易のデータベースであってもよい。
リサーチ処理5では、ロングテール化(DH)2cに保存された代表課題データを個々に読み出し、前述のロングテール化処理4と同様に、その情報データの文章構成から主語、述語、目的語などを抽出し、シソーラスデータベース6を用いて表現拡張を行う。一つの代表課題データが表現拡張されることで、この段階では複数の課題データになる。
Next, the technical database 3 and the research process 5 shown in FIG. 1 will be described.
The technical database 3 is a database in which disclosed patent information and non-public technical information are stored, and each information source has a keyword associated with it and can be easily searched. Specific examples include databases such as published patent information of the Japan Patent Office, “USPTO” published by the US Patent and Trademark Office, and in-house technical reports of non-public information. Further, in-house non-public information may be a simple database in which problem keywords and solution keywords can be extracted from an information document by a text mining method.
In the research process 5, representative task data stored in the long tail (DH) 2c is individually read out, and the subject, predicate, object, etc. are obtained from the sentence structure of the information data as in the long tail process 4 described above. Extraction is performed and expression expansion is performed using the thesaurus database 6. One representative task data is expanded to express a plurality of task data at this stage.
本処理においては、これら全ての課題データを検索キーワードにして、技術系データベース3に対して解決技術のリサーチを行う。ここでいうリサーチとは、検索キーワードに対して、少なくとも該当した技術情報の名称、件数、技術情報のそれぞれの分野、業種、業界情報及びインデックス情報(再検索可能な固有番号等)を取得することである。
なおこのインデックス情報の取得は、一つの代表課題データのリサーチ処理5の結果として、例えば、総合的な該当件数の数を導き出す際に必要になる情報である。すなわちこのインデックス情報を利用してマージを行うことができる。
リサーチ処理5が行われ、その結果として得られた該当件数の数、該当技術情報のそれ
ぞれの分野、業種、業界情報及びインデックス情報等は、代表課題データと紐付けされてリサーチ結果(DH)2dに保存される。
In this process, all the problem data is used as a search keyword, and a solution technology is researched on the technical database 3. The term “research” as used herein refers to obtaining at least the name of technical information, number of cases, each field of technical information, industry, industry information, and index information (researchable unique number, etc.) for the search keyword. It is.
The acquisition of the index information is information necessary for deriving the total number of relevant cases, for example, as a result of the research processing 5 of one representative assignment data. That is, merging can be performed using this index information.
The research process 5 is performed, and the number of relevant cases obtained as a result, the respective fields of the relevant technical information, the industry, the industry information, the index information, etc. are linked to the representative subject data and the research result (DH) 2d Saved in.
従来の技術系データベースを利用したリサーチでは、その検索システムに対して、関連するキーワードは人が入力して、目的とする技術情報を得ていた。これに対して本発明のシステムでは、技術系データベースへの全てのアクセスはコンピュータが行い、そのリサーチ結果もコンピュータが取得、保存し、後述する瞬時の判断が可能な可視化のための情報加工まで行う。 In research using a conventional technical database, a related keyword is input by a person to the search system to obtain target technical information. On the other hand, in the system of the present invention, all access to the technical database is performed by the computer, and the research results are also acquired and stored by the computer, and the information processing for visualization that can be instantaneously determined later is performed. .
次に本発明のシステムが扱うデータの表示形態について説明する。また本発明の一表示例を図3に示す。
本発明のシステムでは、ネットワークに接続されたパーソナルコンピュータ10において、前述の元課題(DH)2b、ロングテール化(DH)2c及びリサーチ結果(DH)2dに保存されている全てのデータを選択して表示することができる。さらには表示方法も自由に表現することが可能である。以下に、具体的な表示形態例について説明する。
課題データ系においては、例えば、ロングテール化(DH)2cに保存されている代表課題データとマージカウンター値から図2に示すようなロングテールのグラフ表示にすることもできる。上述したように、一般的にマージカウンター値が大きい代表課題データとは、該当する業界、業種において、その課題の内容がマジョリティ(多数派)の内容であると考え、他方のマージカウンター値が小さい代表課題データでは、該当する業界において、その課題の内容がマイノリティ(少数派)の内容であると考える。
Next, a display form of data handled by the system of the present invention will be described. A display example of the present invention is shown in FIG.
In the system of the present invention, in the personal computer 10 connected to the network, all data stored in the above-mentioned original problem (DH) 2b, long tail (DH) 2c and research result (DH) 2d are selected. Can be displayed. Furthermore, the display method can be freely expressed. Hereinafter, a specific display mode example will be described.
In the assignment data system, for example, a long tail graph display as shown in FIG. 2 can be obtained from the representative assignment data stored in the long tail (DH) 2c and the merge counter value. As described above, typical issue data with a large merge counter value is considered to be the content of the majority (majority) in the relevant industry or industry, and the other merge counter value is small. In the representative task data, the content of the task is considered to be minority content in the relevant industry.
一方のリサーチ結果においては、例えば、図3の表示例に示すように、前述の該当した分野、業種、業界情報から分野毎に当該分野を中心として三次元縦棒グラフで表示し、当該技術分野に属するデータ列を暗転(排除)表示している。
なお図3では、課題データを「自転車が倒れる(転倒)」という仮想の課題として、そのリサーチ結果を示している。図3では、自動車、航空及び宇宙の分野で用いられている「ジャイロ」が解決技術としてヒットした様子を表示している。ジャイロは慣性モーメントを発生する装置であり、このジャイロを自転車の車輪内側に搭載することで、「倒れない自転車」を創ることができるというアイデア商品をイメージしている。
この表示形態の特徴としては、当該分野ごとに区分けがなされ、その区分け上に前述の該当件数の数が三次元縦棒グラフという高低をイメージ(直感)できる表示方法になっている。該当した解決技術がどの様な分野で用いられている技術なのかが瞬時にイメージできることで、得られた解決技術が目的に合った技術内容なのか、そうでない技術内容なのかが瞬時に判断できると表示形態であると考える。なお判断に際して、得られた解決技術の詳細情報を得たい場合は、前述のインデックス情報を用いて入手することも可能である。
In one research result, for example, as shown in the display example of FIG. 3, a three-dimensional vertical bar graph is displayed for each field from the corresponding field, industry, and industry information as described above. The data string to which it belongs is displayed dark (excluded).
In FIG. 3, the research result is shown as a virtual task “bicycle falls (falls)” as the task data. In FIG. 3, “Gyro” used in the fields of automobiles, aviation, and space is shown as a hit as a solution technology. The gyro is a device that generates a moment of inertia, and the idea product is that it can create a “bicycle that does not fall down” by mounting this gyro inside the bicycle wheel.
As a feature of this display form, there is a display method in which each field is divided, and the number of hits described above can be imaged (intuitive) as a three-dimensional vertical bar graph. It is possible to instantly determine in which field the applicable solution technology is used, and it is possible to instantly determine whether the obtained solution technology is technical content suitable for the purpose or not. And the display form. In the determination, if it is desired to obtain detailed information of the obtained solution technology, it is also possible to obtain it using the above-described index information.
以上が、課題情報の収集、課題情報から課題データを抽出して保存から始まり、課題解決技術のリサーチ、結果表示までのアイデア創出の行程(プロセス)の流れである。 The above is the flow of the idea creation process (process) starting from collection of problem information, extraction of problem data from problem information and storage, research of problem-solving technology, and result display.
前述の実施形態では、ネットワークに接続された端末をパーソナルコンピュータ10としているが、その時代に合わせた形態であってもよい、例えば、ネットワークを電話会社のキャリア網を介した無線通信で接続し、機器である端末はタブレットPC、スマートフォンなどであってもよい。
前述の元課題(DH)2b、ロングテール化(DH)2c及びリサーチ結果(DH)2dに保存されている全て、または選択し、それらデータをキャリング可能なパッケージにして、パーソナルコンピュータ10またはネットワークに接続された他の端末(不図示)にダウンロードすることもできる。このようにすることで、ネットワークから切り離されたオフライン環境においても、前述の情報が閲覧可能になる。
In the above-described embodiment, the terminal connected to the network is the personal computer 10, but it may be in a form adapted to the era, for example, the network is connected by wireless communication via a carrier network of a telephone company, The terminal that is a device may be a tablet PC, a smartphone, or the like.
All of the above-mentioned original tasks (DH) 2b, long tailing (DH) 2c and research results (DH) 2d stored in or selected from the data can be carried into a personal computer 10 or network. It can also be downloaded to another connected terminal (not shown). By doing so, the aforementioned information can be browsed even in an offline environment disconnected from the network.
前述のとおり元課題(DH)2bの複製から始まる本発明のシステムの処理であるが、その処理の起動条件は、特に限定されるものではなく使用環境によって条件設定すればよく、例えば、日付が変わる深夜などの設定時間による起動、パーソナルコンピュータ10からの任意起動、技術系データベース3の更新にあわせた起動などであってもよい。
また本発明のシステムの処理実行の対象範囲についても、特に限定されるものではなく使用環境によって設定すればよく、例えば、課題系データベース2の中に設けられた全てのデータフォルダであってもよいし、一つまたは複数のデータフォルダを選択してもよい。よって、利用ユーザー数、利用時間帯、ネットワークのトラフィック量などシステムの使用環境にあわせて、前述の処理起動及び処理実行の対象範囲を設定すればよい。
As described above, the process of the system according to the present invention starts from the duplication of the original task (DH) 2b. However, the activation condition of the process is not particularly limited and may be set according to the use environment. It may be activated at a set time such as changing midnight, optionally activated from the personal computer 10, or activated in accordance with the update of the technical database 3.
Further, the scope of processing execution of the system of the present invention is not particularly limited, and may be set depending on the use environment. For example, all data folders provided in the task database 2 may be used. One or more data folders may be selected. Therefore, the above-described process activation and process execution target range may be set according to the use environment of the system such as the number of users used, the use time zone, and the network traffic volume.
本発明のシステムにおける技術系データベースは、前述のとおりデータベース化された公開特許をはじめ、様々な学会、団体、企業などの既存技術系データベースを対象としている。ただし、これら多くのデータベースは、オペレーション対象を人としたシステムであることから、そのままでは利用が難しい。この課題に対して、例えば、本発明のシステム専用のミラーサーバーを新たに設け、さらには機械検索を前提とした高効率のサーバーインターフェース仕様に変更するなどしてもよい。なお従来は人が利用することで偶発的なアクセスとなっていたが、本発明のシステムにおけるアクセスは、大量であり、集中的にかつ高速で行われることになる。 The technical database in the system of the present invention covers the existing technical databases of various academic societies, organizations, companies, etc., as well as published patents that are databased as described above. However, many of these databases are difficult to use as they are because they are systems that target the operation. In response to this problem, for example, a mirror server dedicated to the system of the present invention may be newly provided, and further changed to a highly efficient server interface specification based on machine search. Conventionally, it has been an accidental access when used by a person, but the access in the system of the present invention is a large amount and is performed intensively and at high speed.
一方の課題系データベースであるが、前記技術系データベースは、保有技術を公開して、より多くの技術者の利用を目的としているのに対して、本発明のシステムが提案する課題系データベースでは、多くの場合、そこに格納される課題データは秘密情報になる。その理由としては、顧客などから得られた課題データには、収集するためのコストがかかっており、かつこれら課題データから生み出される自社商品は、市場競争力の源泉になるからである。課題系データベースに近いものは、すでに多くの企業内に存在し、その課題データを全社的に社内共有していると想われるが、その課題データの利用対象は、データサイエンティストなどの情報分析の専門家をはじめ、企業内の企画開発、研究者などの関係者であり、人を対象としている。 While this is a problem database, the technical database is intended to be used by more engineers by publishing owned technologies, whereas in the problem database proposed by the system of the present invention, In many cases, the task data stored therein is confidential information. The reason is that the issue data obtained from customers and the like has a cost to collect, and the in-house products generated from these issue data are sources of market competitiveness. A database close to an issue database already exists in many companies, and it seems that the issue data is shared internally throughout the company. However, the use of the issue data is specialized in information analysis such as data scientists. It is a person concerned, such as a house, planning and development in a company, a researcher, and so on.
これに対して、本発明のシステムでは、同課題データの利用対象は下記の二つになると考える。その一つは、人ではなく本発明の処理システムであり、課題データに対する解決技術の機械的な探索のためとしている。他の一つは、本発明のシステムが情報の処理結果が出た後に、人がその課題データを理解し、システムが導き出したリサーチ結果に対して新規性と進歩性を判断する際に利用される。さらには技術系データベースの利用法も全く異なり、課題データに対する解決技術のリサーチは、いわゆる総当たりのキーワード検索が実行される。
よって、このことは、総当たりで課題データのリサーチ結果が導き出されているので、前述の情報分析の専門家を不要としたシステムであるといえる。
On the other hand, in the system of the present invention, it is considered that the subject data is used in the following two cases. One of them is the processing system of the present invention, not a person, for the mechanical search of solution technology for problem data. The other one is used when the system of the present invention has obtained the results of information processing, and when a person understands the problem data and judges novelty and inventive step on the research results derived by the system. The Furthermore, the usage of the technical database is completely different, and so-called brute force keyword search is executed for research of solution technology for problem data.
Therefore, it can be said that this is a system that does not require the above-mentioned information analysis expert because the research results of the problem data have been derived from the brute force.
従来のアイデア創出においては、個人またはグループによるブレーストーミングなどによってアイデアを生み出している。個人またはグループが、課題情報を集め、その課題情報から目的、背景、意味などを理解し、その上で解決策を考え、その結果をアイデアとしていた。一般的に「ひらめき」といわれる人の発想はこの課程の中で生まれる。この場合、解決策を思考する課程において、技術系データベースを利用する場合もある。
これに対して本発明のシステムでは、課題データの人の理解、人による解決策の思考といった行程(プロセス)は、システムの情報処理過程においては一切なく、処理の全てが自動的かつ自律的に実行される。本発明のシステムにおける人の関与は、情報の処理結果が出た後に、人がその課題データを理解し、さらにシステムが導き出したリサーチ結果においては、前記課題データに対する新規性と進歩性を判断するというものである。ここで
いう新規性とは、例えば、従来商品と比較して新しい要素が含まれるかという意味であり、一方の進歩性とは、商品として具現化できるか、具現化できてその機能性能が従来商品と比較して優れているかという意味である。
よって、従来の人によるアイデア創出のプロセスと、本発明のシステムのアイデア創出のプロセスでは仕組みが全く異なる。アイデア創出のプロセスにおいて、機械が最も得意とすること、すなわち膨大なデータの取り扱い及びデータ処理能力を最大限に利用し、一方で機械ができないことだけを人が集中して行うという、人と機械の連携システムである。さらには本発明のシステムにおいては、課題情報が入力され、リサーチ結果が出るまでの処理時間が非常に短いことから、この高速性も本発明のシステムの大きな特徴の一つであると考える
In conventional idea creation, ideas are created by bracestorming by individuals or groups. Individuals or groups gathered task information, understood the purpose, background, meaning, etc. from the task information, then considered solutions, and used the results as ideas. The idea of a person who is generally called “inspiration” is born in this course. In this case, a technical database may be used in the course of thinking about a solution.
On the other hand, in the system of the present invention, there are no processes (processes) such as understanding of problem data by humans and thinking of solutions by humans, and all processes are performed automatically and autonomously. Executed. The human involvement in the system of the present invention is that the person understands the problem data after the information processing result is obtained, and further, the research result derived by the system judges novelty and inventive step for the problem data. That's it. The novelty here means, for example, whether a new element is included as compared with a conventional product, while the inventive step can be realized as a product or can be realized and its functional performance has been conventionally It means whether it is superior to the product.
Therefore, the mechanism is completely different between the conventional idea creation process by a person and the idea creation process of the system of the present invention. In the idea creation process, humans and machines are the ones who are most adept at the machine, that is, the person who concentrates on what he / she can do best, that is, the maximum handling of the huge amount of data and the ability to process data. This is a cooperative system. Furthermore, in the system of the present invention, since the processing time from the input of task information to the output of research results is very short, this high speed is considered to be one of the major features of the system of the present invention.
以上説明したように、日々の課題データを自動で抽出して、技術系データベースから最適マッチングを行い、全く新しいアイデアに基づく新商品を自動的に創出するコンピュータシステムにより、個人の人間のひらめきに頼っていた「課題と解決策との組み合わせ」のアイデア創出をコンピュータシステムが自動的に行うことで、人間はその結果である「課題と解決策との組み合わせ」アイデアの新規性、進歩性の判断及び具体化(商品化)に思考を集中することができる。よって、従来の人間の偶発的なひらめきに頼る「課題と解決策との組み合わせ」アイデア創出の行程を不要とすることができるので、この結果として、短時間により多くの新商品を生み出すことができるようになると考える。 As explained above, the computer system that automatically extracts daily issue data, performs optimal matching from the technical database, and automatically creates new products based on completely new ideas, relies on the inspiration of individuals. The computer system automatically creates the idea of the “combination of problem and solution”, and human beings can judge the novelty and inventive step of the resulting “combination of problem and solution” idea. Thinking can be focused on materialization (commercialization). As a result, the process of creating the “combination of problems and solutions” idea that relies on the accidental inspiration of human beings can be eliminated. As a result, many new products can be created in a short time. I think so.
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の構成の変更なども含まれる。さらに、各実施形態で示した構成のそれぞれを適宜組み合わせて利用できることは、言うまでもない。
たとえば、前記実施形態では、ネットワークに接続される技術系データベース3、シソーラスデータベース6、パーソナルコンピュータ10をそれぞれ1台として示しているが、もちろんそれらは複数台であってもよい。
さらに、本発明のシステムが複数あった場合、それらを同一のネットワークに接続し、パーソナルコンピュータ10から一元的に操作することも可能である。この場合、技術系データベース3、シソーラスデータベース6等を共有化することもできるので、システムの初期及び維持費用を削減することができる。具体例としては、企業内における事業部と事業部、親会社と子会社、業務提携関係にある会社同士などがあげられる。
As mentioned above, although embodiment of this invention was explained in full detail with reference to drawings, the concrete structure is not restricted to this embodiment, The change of the structure of the range which does not deviate from the summary of this invention, etc. are included. Furthermore, it goes without saying that the configurations shown in the embodiments can be used in appropriate combinations.
For example, in the above-described embodiment, the technical database 3, the thesaurus database 6, and the personal computer 10 connected to the network are shown as one unit, but of course there may be a plurality of them.
Furthermore, when there are a plurality of systems according to the present invention, they can be connected to the same network and operated centrally from the personal computer 10. In this case, since the technical database 3 and the thesaurus database 6 can be shared, the initial cost and maintenance cost of the system can be reduced. Specific examples include divisions and divisions within a company, parent companies and subsidiaries, and companies that have a business partnership.
1 アイデア創出コンピュータシステム
2 課題系データベース(DB)
2a データフォルダ
2b 元課題データフォルダ(DH)
2c ロングテール化データフォルダ(DH)
2d リサーチ結果データフォルダ(DH)
3 技術系データベース
4 ロングテール処理
5 リサーチ処理
6 シソーラスデータベース(DB)
10 パーソナルコンピュータ
11 主機能用語データベース(DB)
12 主副機能判断処理
1 Idea creation computer system 2 Assignment database (DB)
2a Data folder 2b Original assignment data folder (DH)
2c Long tail data folder (DH)
2d Research result data folder (DH)
3 Technical database 4 Long tail processing 5 Research processing 6 Thesaurus database (DB)
10 Personal Computer 11 Main Function Terminology Database (DB)
12 Main / sub function judgment processing
Claims (15)
シソーラスデータベースを用いて、課題系データベースに格納された課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データが主機能用語データベースに格納されている情報を含まない場合のみ、代表課題データを課題系データベースに格納し、さらに、課題系データベースに格納された代表課題データを表現拡張して解決技術を探し出すための検索キーワードを生成し、検索キーワードを用いて、技術系データベースに格納されている技術情報の中から該当する解決技術をリサーチし、リサーチの結果より、該当した技術情報の名称と件数をデータ表示手段で表示することを特徴とするアイデア創出コンピュータシステム。 An idea creation computer system comprising a problem database for storing problem data, a thesaurus database, a main function term database, a technical database for storing technical information, and a data display means,
Using the thesaurus database, the task data stored in the task database is expressed and expanded, and the similar items are merged to create representative task data. The representative task data includes information stored in the main function terminology database. Only when there is not, the representative task data is stored in the task database, and further, the search keyword is generated to search for a solution technology by expanding the representative task data stored in the task database, and using the search keyword, An idea creation computer system characterized by researching a corresponding solution technology from the technical information stored in a technical database, and displaying the name and number of the corresponding technical information on the data display means based on the research result. .
シソーラスデータベースを用いて、課題系データベースに格納された課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データが主機能用語データベースに格納されている情報を含まない場合のみ、代表課題データを課題系データベースに格納し、さらに、課題系データベースに格納された代表課題データを表現拡張して解決技術を探し出すための検索キーワードを生成し、検索キーワードを用いて、技術系データベースに格納されている技術情報の中から該当する解決技術をリサーチし、リサーチの結果より、該当した技術情報の名称と件数をデータ表示手段で表示することを特徴とするアイデア創出方法。 An idea creation method performed by an idea creation computer system comprising an issue database for storing assignment data, a thesaurus database, a main function term database, a technical database for storing technical information, and a data display means,
Using the thesaurus database, the task data stored in the task database is expressed and expanded, and the similar items are merged to create representative task data. The representative task data includes information stored in the main function terminology database. Only when there is not, the representative task data is stored in the task database, and further, the search keyword is generated to search for a solution technology by expanding the representative task data stored in the task database, and using the search keyword, An idea creation method characterized by researching a corresponding solution technology from technical information stored in a technical database, and displaying the name and number of the corresponding technical information on a data display means based on the result of the research.
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