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JP6614501B2 - Creation support program - Google Patents
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JP6614501B2 - Creation support program - Google Patents

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Description

本発明は、創作物の創作を支援する上で好適な創作支援プログラム及びシステムに関する。   The present invention relates to a creation support program and system suitable for supporting creation of creations.

イノベーションは、大きく分類して市場のニーズに基づいて創出されるニーズ先行型イノベーションと、技術のシーズから社会的な価値につなげるシーズ先行型イノベーションとに分類される。特に後者のシーズ先行型イノベーションは、技術のシーズそのものが従来技術と比較して進歩性のある優れた技術であっても、それが実社会において受け入れられるべきものでない限り、即ち市場のニーズにしっかりとリンクするもので無い限り、本当の意味でのイノベーションとは言いがたい。   Innovation is broadly classified into two types: needs-first-innovation that is created based on market needs, and seeds-first-innovation that connects technology seeds to social value. In particular, the latter seeds-first-innovation means that even if the seeds of the technology itself are superior technologies that are inventive compared to the conventional technology, unless they are to be accepted in the real world, that is to say firmly to the needs of the market. Unless it is a link, it is hard to say that innovation is true.

つまり、研究開発から製品化、大量普及に至るまでには、乗り越えなければならない、いわゆる死の谷やダーウィンの海が立ちはだかっているのである。そしてこれを乗り越えた場合に、創出された技術のシーズが社会的価値へと発展し、本当の意味でのイノベーションになりえるのである。   In other words, from R & D to commercialization and mass dissemination, the so-called Death Valley and Darwin Sea stand out. And if this is overcome, the seeds of the technology that has been created will develop into social value and become a true innovation.

特にこのようなイノベーションは、大企業のみならず、中小企業、ひいては個人発明家からも生まれる可能性はある。このイノベーションが創造される過程においては、市場から要求を満たす上で障害となる問題点が存在し、その問題点をクリアすることで創造される場合が多い。この問題点をクリアするための解決コンセプトをヒントにすることでイノベーターによるイノベーションが実現することとなる。逆にイノベーターに対して、その問題点を解決する上で最適な解決コンセプトが反映された具体例を効果的に提示することで、イノベーターによるイノベーションの創造を支援することも可能となる。   In particular, such innovations can be born not only from large corporations, but also from small and medium enterprises and by extension, individual inventors. In the process of creating this innovation, there are problems that become obstacles to meeting the demands from the market, and it is often created by clearing those problems. By using the solution concept to clear this problem as a hint, innovation by innovators will be realized. On the other hand, it is possible to support the creation of innovation by innovators by effectively presenting specific examples that reflect the optimal solution concept for solving the problems.

イノベーション創造を支援するシステムは確かに従来において提案されている(例えば、特許文献1参照。)。この特許文献1には、入力される文字情報同士をグループ化して課題分析手法により課題分析を行い、アイデア創出処理は勿論であるが最終的にはそのシナリオまでも生成することを前提とした技術が開示されている。   A system that supports innovation creation has been proposed in the past (see, for example, Patent Document 1). This patent document 1 is a technology based on the premise that input character information is grouped and problem analysis is performed by a problem analysis method, and not only the idea creation process but also the scenario is finally generated. Is disclosed.

特開2005−284548号公報JP 2005-284548 A

しかしながら、上述した特許文献1の開示技術によれば、イノベーターに対して解決コンセプトを必ずしも効果的に提示することができず、イノベーションの創造支援を実現することができないという問題点があった。   However, according to the technology disclosed in Patent Document 1 described above, there is a problem in that it is not always possible to effectively present a solution concept to an innovator, and innovation creation support cannot be realized.

そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、創作者に対して解決コンセプトが反映された具体例を効果的に提示することでイノベーションの創作を支援する上で好適な創作支援プログラム及びシステムを提供することにある。   Therefore, the present invention has been devised in view of the above-described problems, and the object of the present invention is to effectively present a specific example reflecting the solution concept to the creator. An object is to provide a creation support program and system suitable for supporting creation.

本発明に係る創作支援プログラムは、新たに創作すべき創作物に関する情報を取得する情報取得ステップと、予め取得した2以上の各参照用文字列の組み合わせと2種以上に分類された具体例との3段階以上の連関度を参照し、上記情報取得ステップにおいて取得した情報に応じた2以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。   The creation support program according to the present invention includes an information acquisition step for acquiring information on a creation to be newly created, combinations of two or more reference character strings acquired in advance, and specific examples classified into two or more types One or more specific examples based on three or more levels of association between the combination of two or more reference character strings corresponding to the information acquired in the information acquisition step and the above specific example And a search step for searching for a computer.

本発明に係る創作支援プログラムは、新たに創作すべき創作物に関する情報の入力を受け付ける情報入力ステップと、2以上の各参照用文字列の組み合わせと各具体例との3段階以上の連関度を利用し、上記情報入力ステップにおいて入力された情報に応じた2以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。   The creation support program according to the present invention has an information input step for accepting input of information on a creation to be newly created, a combination of two or more reference character strings, and three or more levels of relevance. And a search step for searching for one or more specific examples based on three or more levels of association between the combination of two or more reference character strings according to the information input in the information input step and the specific examples. The computer is executed.

本発明に係る創作支援システムは、新たに創作すべき創作物に関する情報を取得する情報取得手段と、予め取得した2以上の各参照用文字列の組み合わせと2種以上に分類された具体例との3段階以上の連関度を参照し、上記情報取得手段により取得された情報に応じた2以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。   The creation support system according to the present invention includes information acquisition means for acquiring information on a creation to be newly created, combinations of two or more reference character strings acquired in advance, and specific examples classified into two or more types 1 or more specifics based on three or more levels of association between the combination of two or more reference character strings corresponding to the information acquired by the information acquisition means and the above specific example. And a search means for searching for an example.

本発明に係る創作支援システムは、新たに創作すべき創作物に関する情報の入力を受け付ける情報入力手段と、2以上の各参照用文字列の組み合わせと各具体例との3段階以上の連関度を利用し、上記情報入力手段により入力された情報に応じた2以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。   The creation support system according to the present invention has an information input means for accepting input of information on a creation to be newly created, a combination of two or more reference character strings, and a degree of relevance at three or more levels. Search means for searching for one or more specific examples based on three or more levels of association between the combination of two or more reference character strings according to the information input by the information input means and the specific examples. It is characterized by providing.

上述した構成からなる本発明によれば、創作者に対して解決コンセプトが反映された具体例を効果的に提示することでイノベーションの創作を支援することが可能となる。   According to the present invention having the above-described configuration, it is possible to support creation of an innovation by effectively presenting a concrete example in which a solution concept is reflected to a creator.

本発明を適用した創作支援システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the creation assistance system to which this invention is applied. 電子機器のブロック構成を示す図である。It is a figure which shows the block structure of an electronic device. 本発明を適用した創作支援プログラムが使用されるコンサルティング業務を示す図である。It is a figure which shows the consulting business in which the creation assistance program to which this invention is applied is used. 本発明を適用した創作支援プログラムの処理動作のフローチャートである。It is a flowchart of the processing operation of the creation support program to which the present invention is applied. 抽象化された解決コンセプトの連関性を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the connection of the abstracted solution concept. 複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各解決コンセプトとの連関性を参照する例を示す図である。It is a figure which shows the example which refers the correlation with each solution concept with respect to the combination between several character strings for a reference. 第2実施形態における創作支援プログラムの処理動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing operation of the creation assistance program in 2nd Embodiment. 参照用文字列と具体例の連関の有無を真または偽の2値により、デジタル的に表現した例を示す図である。It is a figure which shows the example which expressed the presence or absence of the correlation of the reference character string and a specific example digitally with the binary of true or false. 複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各具体例との連関性を参照する例を示す図である。It is a figure which shows the example which refers the association with each specific example with respect to the combination between several reference character strings. 予め取得した解決コンセプトと具体例との連関性(3段階以上の連関度)を参照する例を示す図である。It is a figure which shows the example which refers the relevance (relationship of 3 steps | paragraphs or more) of the solution concept acquired in advance, and a specific example. 1以上の参照用文字列及び1以上の解決コンセプトの組み合わせと2種以上に分類された具体例との3段階以上の連関度を参照する例を示す図である。It is a figure which shows the example which refers the 3 or more steps of relevance of the combination of one or more reference character strings and one or more solution concepts, and the specific example classified into 2 or more types.

以下、本発明を適用した創作支援プログラムを具現化する上で使用される創作支援システムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。   Hereinafter, a creation support system used to embody a creation support program to which the present invention is applied will be described in detail with reference to the drawings.

本発明を適用した創作支援システム1は、例えば図1に示すような構成により具現化される。この創作支援システム1は、システムを利用するユーザ用の端末11と、この端末11に対して公衆通信網12を介して接続されるサーバ13とを備えている。   The creation support system 1 to which the present invention is applied is embodied by a configuration as shown in FIG. 1, for example. The creation support system 1 includes a terminal 11 for a user who uses the system, and a server 13 connected to the terminal 11 via a public communication network 12.

公衆通信網12は、端末11間及びサーバ13を通信回線を介して接続されるインターネット網等である。ちなみにこの端末11を一定の狭いエリア内で運用する場合には、この公衆通信網12を、LAN(Local Area Network)で構成してもよい。また、この公衆通信網12につきいわゆる光ファイバ通信網で構成してもよい。また、この公衆通信網12は、有線通信網に限定されるものではなく、無線通信網で実現するようにしてもよい。   The public communication network 12 is an Internet network or the like that connects the terminals 11 and the server 13 via a communication line. Incidentally, when the terminal 11 is operated in a certain narrow area, the public communication network 12 may be configured by a LAN (Local Area Network). The public communication network 12 may be a so-called optical fiber communication network. The public communication network 12 is not limited to a wired communication network, and may be realized by a wireless communication network.

端末11は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末、ノート型のパーソナルコンピュータ(PC)等であり、少なくともユーザの操作に基づいて公衆通信網12を介して通信可能なデバイスである。端末11は、ユーザが携帯可能とすることにより、常時持ち運びを可能とするデバイスであってもよいし、これに限定されるものではなく、そえ置き型のPC等、あらゆる電子機器を含む概念である。   The terminal 11 is, for example, a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, a wearable terminal, a notebook personal computer (PC), or the like, and is a device that can communicate via the public communication network 12 based on at least a user operation. . The terminal 11 may be a device that can be carried by the user at all times, and is not limited to this, and is a concept that includes all electronic devices such as a desktop PC. is there.

なお、この端末11は、後述する創作支援プログラムを公衆通信網12を介してダウンロードすることなく、店頭で販売されているパッケージソフトをインストールする場合には、公衆通信網12を介した通信を行わない機器であってもよい。以下の例では、この端末11につき、スマートフォンを適用する場合を例にとり説明をする。   The terminal 11 performs communication via the public communication network 12 when installing package software sold at a store without downloading a creation support program described later via the public communication network 12. There may be no equipment. In the following example, a case where a smartphone is applied to the terminal 11 will be described as an example.

図2は、端末11の具体的な構成例を示している。この端末11は、ROM(Read Only Memory)22と、データの蓄積や展開等に使用する作業領域としてのRAM(Random Access Memory)23と、端末11全体を制御するためのCPU(Central Processing Unit)24と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部25と、各種情報の表示を制御するための出力I/F16と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部27と、外部から端末11内へデータを入力し、或いは端末11において生成されたデータを外部へ出力するためのデータ入出力部29が内部バス21にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス21には、通信I/F28、音声入力部31が接続されている。また、出力I/F16には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部26が接続されている。   FIG. 2 shows a specific configuration example of the terminal 11. The terminal 11 includes a ROM (Read Only Memory) 22, a RAM (Random Access Memory) 23 as a work area used for storing and developing data, and a CPU (Central Processing Unit) for controlling the entire terminal 11. 24, an operation unit 25 for inputting various control commands via operation buttons, a keyboard, and the like, an output I / F 16 for controlling display of various information, a hard disk, and the like. A storage unit 27 for storing a program for performing a search and a data input / output unit 29 for inputting data from the outside into the terminal 11 or outputting data generated in the terminal 11 to the outside 21 is connected to each. Further, a communication I / F 28 and a voice input unit 31 are connected to the internal bus 21. The output I / F 16 is connected to a display unit 26 as a monitor that actually displays information.

ROM22は、端末11全体のハードウェア資源を制御するためのプログラムが格納されている。RAM23は、端末11全体のハードウェア資源を制御するときの各種命令を一時的に記憶する。   The ROM 22 stores a program for controlling hardware resources of the entire terminal 11. The RAM 23 temporarily stores various instructions for controlling the hardware resources of the entire terminal 11.

CPU24は、内部バス21を介して制御信号を送信することにより、端末11内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央演算ユニットである。また、このCPU24は、操作部25を介したユーザの操作に応じて各種制御用の指令を内部バス21を介して伝達する。   The CPU 24 is a so-called central processing unit for controlling each component mounted in the terminal 11 by transmitting a control signal via the internal bus 21. Further, the CPU 24 transmits various control commands via the internal bus 21 in accordance with user operations via the operation unit 25.

操作部25は、タッチパネル等で具体化され、ユーザが実際に解決したい問題に関する情報が入力される他、創作支援プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部25は、上記実行命令がユーザにより入力された場合には、これをCPU24に通知する。この通知を受けたCPU24は、上記プログラムを記憶部27から読み出して実行する。   The operation unit 25 is embodied by a touch panel or the like, and information related to a problem that the user wants to solve is input, and an execution command for executing the creation support program is input from the user. When the execution command is input by the user, the operation unit 25 notifies the CPU 24 of this. Upon receiving this notification, the CPU 24 reads the program from the storage unit 27 and executes it.

出力I/F16は、CPU24による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この出力I/F16に接続される表示部26は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)等によって実現される。   The output I / F 16 is configured by a graphic controller that creates a display image based on control by the CPU 24. The display unit 26 connected to the output I / F 16 is realized by, for example, a liquid crystal display (LCD).

記憶部27は、ハードディスクで構成される場合において、CPU24による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部27には、本発明を実行するための創作支援プログラムが格納されている。このプログラムはCPU24により読み出されて実行されることになる。   When the storage unit 27 is composed of a hard disk, based on control by the CPU 24, predetermined information is written to each address and read out as necessary. The storage unit 27 stores a creation support program for executing the present invention. This program is read by the CPU 24 and executed.

通信I/F28は、公衆通信網12と接続するための回線制御回路や、他の端末装置との間でデータ通信を行うための信号変換回路等が実装されている。通信I/F28は、内部バス21からの各種命令に変換処理を施してこれを公衆通信網12側へ送出するとともに、公衆通信網12からのデータを受信した場合にはこれに所定の変換処理を施して内部バス21、或いはCPU24へ送信する。   The communication I / F 28 is mounted with a line control circuit for connecting to the public communication network 12, a signal conversion circuit for performing data communication with other terminal devices, and the like. The communication I / F 28 converts various commands from the internal bus 21 and sends them to the public communication network 12 side. When data is received from the public communication network 12, the communication I / F 28 performs predetermined conversion processing on the received data. To the internal bus 21 or the CPU 24.

データ入出力部29は、PC等の電子機器との間でUSB接続するためのコード等が接続される。このデータ入出力部29を介して外部の機器との間でデータを入出力することが可能となる。   The data input / output unit 29 is connected to a cord or the like for USB connection with an electronic device such as a PC. Data can be input / output to / from an external device via the data input / output unit 29.

音声入力部31は、ユーザから入力された音声を電子データに変換するためのデバイスである。   The voice input unit 31 is a device for converting voice input from a user into electronic data.

サーバ13には、所定のデータベースが構築されている。このデータベースには、公衆通信網12を介して送られてきた情報が蓄積される。また、このサーバ13は、端末11からの要求に基づいて、この蓄積した情報を公衆通信網12を介して端末11へと送信する。   A predetermined database is constructed in the server 13. Information sent via the public communication network 12 is stored in this database. Further, the server 13 transmits the accumulated information to the terminal 11 via the public communication network 12 based on a request from the terminal 11.

なお、端末11における何れか1以上の構成要素、或いはサーバ13は、人工知能により制御されるものであってもよい。本発明への人工知能の具体的な応用方法は、従来における全ての公知の人工知能に関する情報の何れか1以上に基づくものであってもよい。   Note that any one or more components in the terminal 11 or the server 13 may be controlled by artificial intelligence. The specific application method of artificial intelligence to the present invention may be based on any one or more of all known information related to artificial intelligence.

第1実施形態
本発明を適用した創作支援システム1は、端末11内にインストールされた創作支援プログラムを介して実行していくこととなる。即ち、ユーザは、端末11を操作し、これにインストールされている創作支援プログラムを通じ、各種問題解決を行っていくこととなる。この創作支援プログラムは、図3に示すようにユーザが自ら創作者として発明やイノベーション等を新たに創作する上での支援ソフトウェアとして使用されるものである。創作支援プログラムは、端末11にインストールして使用する場合に限定されるものではなく、サーバ13に記憶させておき、端末11側から、使用の都度、サーバ13にアクセスして使用するようにしてもよいことは勿論である。
First Embodiment The creation support system 1 to which the present invention is applied is executed via a creation support program installed in the terminal 11. That is, the user operates the terminal 11 and solves various problems through the creation support program installed therein. As shown in FIG. 3, this creation support program is used as support software for a user to create a new invention or innovation as a creator. The creation support program is not limited to the case where it is installed on the terminal 11 and used. The creation support program is stored in the server 13 and accessed from the terminal 11 each time it is used. Of course, it is also good.

イノベーション創造プロセスにおいては、新たに人為的に創作される創作物に関する情報をユーザ自身が入力するところから開始する。   The innovation creation process starts when the user inputs information about a newly created creation.

このユーザにより入力される情報の例としては、社会的ニーズ、問題点、以前に提案されている従来技術、解決しようとする課題、新たに創造した発明の構成、アイデアのシーズ、アイデアのコンセプト、作用効果等を何れもテキストデータ化することが可能な文章や文字列、言語等で表現していくこととなる。このようにしてユーザから入力された情報を、以下、基本情報という。   Examples of information entered by this user include social needs, problems, previously proposed prior art, issues to be solved, composition of newly created inventions, seeds of ideas, idea concepts, Actions and effects are all expressed in sentences, character strings, languages, etc. that can be converted into text data. Information input from the user in this way is hereinafter referred to as basic information.

ユーザは、この基本情報の入力を端末11における操作部25を介して手動で行い、又は音声入力部31を介して音声により入力する。この入力において、他の端末11やPC等の電子機器において作成した基本情報をデータ入出力部29から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末11やPC等の電子機器において作成したテキストデータを、公衆通信網12を介して実際に創作支援プログラムがインストールされた端末11に送信するようにしてもよい。更に、この基本情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム1が自動的に公衆通信網12にアクセスし、これら基本情報を取り込んでくるものであってもよい。   The user manually inputs the basic information through the operation unit 25 in the terminal 11 or inputs the basic information by voice through the voice input unit 31. In this input, basic information created in another terminal 11 or an electronic device such as a PC may be input from the data input / output unit 29. Further, text data created by the user in another terminal 11 or an electronic device such as a PC may be transmitted via the public communication network 12 to the terminal 11 where the creation support program is actually installed. Further, the basic information may be one in which the entire system 1 automatically accesses the public communication network 12 and takes in the basic information except when the user inputs the basic information.

このようにして送信又は入力された基本情報は、記憶部27に記憶されることとなる。   The basic information transmitted or input in this way is stored in the storage unit 27.

このようにして基本情報が入力された後に、実際に創作支援プログラムが処理動作を実行していくこととなる。この創作支援プログラムの処理動作フローを図4に示す。   After the basic information is input in this manner, the creation support program actually executes the processing operation. The processing operation flow of this creation support program is shown in FIG.

創作支援プログラムは、ステップS11において入力された基本情報について解析を行う。(ステップS12)。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよい。   The creation support program analyzes the basic information input in step S11. (Step S12). For this analysis, any existing text mining technology, data mining technology, language analysis processing technology, or the like may be used.

次に、この創作支援プログラムは、解析対象の基本情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか1以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。例えば、「特許明細書における特許請求の範囲に定義された発明の限定度合をカウントして表示することが可能な特許明細書分析表示装置について、更に高精度に発明の限定度合いを表示することを目的とする。」というテキストデータがあった場合には、「特許明細書」、「特許請求の範囲」、「定義」、「発明」、「限定度合」、「カウント」、「表示する」、「特許明細書分析表示装置」「高精度に」、「目的とする」等といった文字列を抽出することとなる。   Next, this creation support program extracts character strings of basic information to be analyzed from any one of grammatical structural units, such as words, morphemes, phrases, and clauses, in one or more units. For example, “For a patent specification analysis display device capable of counting and displaying the degree of limitation of the invention defined in the claims of the patent specification, the degree of limitation of the invention is displayed with higher accuracy. If there is text data such as “Purpose”, “Patent specification”, “Claims”, “Definition”, “Invention”, “Limitation degree”, “Count”, “Display”, Character strings such as “patent specification analysis display device”, “with high accuracy”, “target”, and the like are extracted.

或いは、この基本情報が断片的にキーワードや単語そのもので入力される場合もある。例えば「ペットのお尻拭き」と入力された場合には、「ペット」「お尻拭き」という文字列を抽出することができる。また、この基本情報は、発明のコンセプトや構成が入力される以外に、解決しようとする課題が入力される場合がある。例えば、「安くて作りやすい」と入力される場合には、これをテキストマイニングにより解析することにより、「安」「安い」、「作り」、「作りやすい」等のように、文法上の構造単位の中から何れか1以上の単位に亘り、文字列の抽出が行われる。   Alternatively, the basic information may be input as keywords or words in pieces. For example, if “pet pet wipe” is input, the character strings “pet” and “butt wipe” can be extracted. In addition to the concept and configuration of the invention, the basic information may include a problem to be solved. For example, when “cheap and easy to make” is entered, by analyzing this by text mining, the structure in grammar like “cheap”, “cheap”, “make”, “easy to make”, etc. Character strings are extracted from one unit over one or more units.

次に創作支援プログラムは、ステップS13へ移行し、ステップS12において抽出した文字列と連関性の高い解決コンセプトの探索を開始する。この探索を行う前において、端末11は、図5に示すように参照用文字列と2種以上に分類されてなる抽象化された解決コンセプト(以下、解決コンセプトという。)の連関性を予め取得しておく。   Next, the creation support program moves to step S13, and starts searching for a solution concept that is highly related to the character string extracted in step S12. Prior to this search, the terminal 11 obtains in advance an association between a reference character string and an abstract solution concept (hereinafter referred to as a solution concept) classified into two or more types as shown in FIG. Keep it.

解決コンセプトは、問題を解決するための抽象化されたコンセプトである。この解決コンセプトA1、A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3、・・・は、予めシステム側において定義されているものである。この解決コンセプトは、例えば等価変換理論、TRIZ(古典的TRIZに加え、発展的なあらゆるTRIZも含む)、ARIZ、QFD、タグチメソッド等、既に公知になっているあらゆる問題解決法を含む概念である。この解決コンセプトの例としては、例えば古典的TRIZの40の発明原理を例に挙げるのであれば、セグメンテーション(細分化)、非対称性、逆(リバース)、ダイナミック性、フィードバック、入れ子構造、先取り作用、等位性、機械的な振動、害を益に変換(災い転じて福となす)等に相当するものである。   The solution concept is an abstracted concept for solving a problem. The solution concepts A1, A2, A3, B1, B2, B3, C1, C2, C3,... Are defined in advance on the system side. This solution concept is a concept that includes all known problem-solving methods such as equivalent transformation theory, TRIZ (including classical TRIZ as well as any advanced TRIZ), ARIZ, QFD, Taguchi method, etc. . As an example of this solution concept, for example, if the 40 inventive principles of classic TRIZ are taken as an example, segmentation (subdivision), asymmetry, reverse (reverse), dynamicity, feedback, nested structure, preemption action, It is equivalent to isotropy, mechanical vibration, conversion of harm into profits (turning into disaster and making fortune).

端末11は、このような文字列と解決コンセプトが互いにどの程度関連しているかの度合いを示す、連関性を取得しておく。この連関性の表現方法としては、例えば図5に示すような矢印で繋がっている参照用文字列と解決コンセプトは、互いに連関しており、矢印で繋がっていない参照用文字列と解決コンセプトは、互いに連関していない形態で表現するようにしてもよい。例えば解決コンセプトA2は、参照用文字列c11、a21には連関しているが、これ以外の解決コンセプトとは連関していないという形で表現するようにしてもよい。即ち、このケースでは、参照用文字列と解決コンセプトの連関の有無を真または偽の2値により、デジタル的に表現することとなる。   The terminal 11 acquires an association indicating the degree to which the character string and the solution concept are related to each other. As a method of expressing this association, for example, a reference character string and a solution concept connected by an arrow as shown in FIG. 5 are linked to each other, and a reference character string and a solution concept that are not connected by an arrow are You may make it express in the form which is not mutually linked. For example, the solution concept A2 may be expressed in the form of being linked to the reference character strings c11 and a21 but not linked to other solution concepts. That is, in this case, the presence / absence of the association between the reference character string and the solution concept is digitally expressed by a binary value of true or false.

これ以外の連関性の表現方法としては、この連関性を3段階以上の連関度を介して表現するようにしてもよい。例えば解決コンセプトB3は、参照用文字列a21、b21には80%の割合で連関しており、更に参照用文字列c11が60%、参照用文字列b11が45%、参照用文字列c21が24%、参照用文字列a11が0%等の連関度として表現されていてもよい。例えば、参照用文字列として、「強度」と「重量」の2つについては、連関度が80%の解決コンセプトとして、セグメンテーション(細分化)が表現されていてもよい。古典的TRIZの40の発明原理において、改善したい特性が「強度」であり、これに対する劣化してしまう特性が「重量」である場合には、その解決コンセプトとして、セグメンテーション(細分化)が従来から提唱されているためである。   As another method of expressing the association, this association may be expressed through three or more levels of association. For example, the solution concept B3 is associated with the reference character strings a21 and b21 at a rate of 80%, the reference character string c11 is 60%, the reference character string b11 is 45%, and the reference character string c21 is 24%, the reference character string a11 may be expressed as an association degree such as 0%. For example, as reference character strings, for “strength” and “weight”, segmentation (subdivision) may be expressed as a solution concept with an association degree of 80%. When the characteristic to be improved is “strength” and the characteristic to be deteriorated is “weight” in the principle of 40 inventions of classic TRIZ, segmentation (subdivision) has been conventionally used as a solution concept. This is because it has been advocated.

また、参照用文字列が「お尻拭き」である場合には、解決コンセプトとして、トイレットペーパーのような「使い捨て」の解決コンセプトの連関度を90%等のように高く設定するようにしてもよい。   When the reference character string is “wipe ass”, as a solution concept, the relevance of the “disposable” solution concept such as toilet paper may be set as high as 90%. Good.

端末11は、ステップS13の解析前までに、参照用文字列と解決コンセプトとの連関性を自らの記憶部27等に記憶しておき、いつでも読み出せるようにしておく。このとき、参照用文字列と解決コンセプトとの連関性を自らの記憶部27に記憶しない場合には、サーバ13に記憶させておき、実際にステップS13を実行する際にこのサーバ13にアクセスすることで実行するようにしてもよい。   Before the analysis in step S13, the terminal 11 stores the association between the reference character string and the solution concept in its storage unit 27 or the like so that it can be read out at any time. At this time, if the association between the reference character string and the solution concept is not stored in its own storage unit 27, it is stored in the server 13, and this server 13 is accessed when actually executing step S13. You may make it perform by doing.

ステップS13に移行後、創作支援プログラムは、ステップS12において解析した基本情報から抽出した文字列から、解決コンセプトを1又は2以上に亘り選択する作業を行う。   After shifting to step S13, the creation support program performs an operation of selecting one or more solution concepts from the character string extracted from the basic information analyzed in step S12.

この基本情報から抽出した文字列から解決コンセプトの選択についても、予め取得した参照用文字列と解決コンセプトとの連関性を参照するようにしてもよい。例えば、基本情報から解析した文字列が「強度」である場合には、参照用文字列と解決コンセプトとの連関性を参照した場合、その「強度」と連関性の高いのはセグメンテーション(細分化)である。このため、この解析した「強度」という文字列に対して連関性の高いセグメンテーション(細分化)を解決コンセプトとして探索することとなる。   Regarding the selection of the solution concept from the character string extracted from the basic information, the association between the reference character string acquired in advance and the solution concept may be referred to. For example, if the character string analyzed from the basic information is “strength”, if the link between the reference character string and the solution concept is referred to, the “strength” is highly related to segmentation (segmentation). ). For this reason, segmentation (subdivision) having high association with the analyzed character string “strength” is searched as a solution concept.

また基本情報から解析した文字列が「体拭き」である場合、全く同一の参照用文字列は無いものの、「お尻拭き」が参照用文字列として存在する場合には、これを参照し、解決コンセプトとして「使い捨て」を探索してこれを提示するようにしてもよい。このように、基本情報からの文字列と参照用文字列が完全一致して無くても、この例のように「拭き」のところで一部一致するものであれば、当該参照用文字列と連関性の高い解決コンセプトを探索するようにしてもよい。   In addition, when the character string analyzed from the basic information is “wipe body”, there is no exact reference character string, but when “wipe ass” exists as a reference character string, refer to this, As a solution concept, “disposable” may be searched and presented. In this way, even if the character string from the basic information and the reference character string do not completely match, as long as they partially match at the “wipe” as in this example, the reference character string is associated with the reference character string. You may make it search for a solution concept with high property.

更に基本情報から解析した文字列が「体洗い」であり、これと完全一致又は一部一致する参照用文字列が仮に一つも無かった場合であっても、「お尻拭き」との間では、意味概念において類似性がある。この意味概念の類似性を予めシステム側において設定し、その類似性の高い参照用文字列と連関性の高い解決コンセプトを探索するようにしてもよい。   Furthermore, the character string analyzed from the basic information is “body wash”, and even if there is no reference character string that completely or partially matches this, There are similarities in semantic concepts. The similarity of the semantic concept may be set in advance on the system side, and a solution concept that is highly related to the reference character string having the high similarity may be searched.

即ち、この基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高い解決コンセプトを探索するようにしてもよい。   That is, the character string analyzed from the basic information is not only whether the reference character string and the character partially or completely match, but also the degree of similarity of the semantic concept, as well as the character string from the basic information. If the reference character string has some correspondence, a solution concept that is highly related to the reference character string may be searched.

上述した作業は、基本情報から解析した一つの文字列のみならず、他の複数の文字列についても同様に行っていくこととなる。その結果、一つの解決コンセプトのみならず、複数の解決コンセプトが選択される場合もある。   The above-described operation is performed not only for one character string analyzed from the basic information but also for a plurality of other character strings. As a result, not only one solution concept but also a plurality of solution concepts may be selected.

解析した文字列と連関性のより高い解決コンセプトを判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、参照用文字列と解決コンセプトとの間で予め3段階以上の連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、参照用文字列としての「強度」に対して、各解決コンセプトにつき「セグメンテーション(細分化)」が84%、「非対称性」が25%、「逆(リバース)」が61%、「ダイナミック性」が77%、「フィードバック」が43%等、予め参照用文字列と、解決コンセプトの間で連関度が設定されている。そして、基本情報から解析した文字列に応じて参照用文字列「強度」が選択された場合には、上述した連関度の%の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上の解決コンセプトを選択するようにしてもよい。   The method for discriminating a solution concept having a higher association with the analyzed character string is not limited to the method described above. For example, three or more levels of association may be set in advance between the reference character string and the solution concept. In such a case, for each solution concept, “segmentation (subdivision)” is 84%, “asymmetry” is 25%, and “reverse” is 61% of “strength” as a reference character string. The degree of association is set in advance between the reference character string and the solution concept, such as “dynamicity” of 77% and “feedback” of 43%. Then, when the reference character string “strength” is selected according to the character string analyzed from the basic information, it may be determined that the character string is related by the above-described% of the association degree. A solution concept having an association degree equal to or higher than a predetermined threshold may be selected.

なお、この参照用文字列と、解決コンセプトとの連関性のデータは、端末11側においてダウンロードされているものであってもよいし、常時サーバ13に記憶させておき、必要に応じてサーバ13から読み出したり、端末11にダウンロードするようにしてもよい。   It should be noted that the association data between the reference character string and the solution concept may be downloaded on the terminal 11 side, or stored in the server 13 at all times, and the server 13 as necessary. Or may be downloaded to the terminal 11.

即ち、この創作支援プログラムは、基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った解決コンセプトを即座に選択し、これを出力することができる。解決コンセプトの出力は、出力I/F16を介して表示部26へ表示するようにしてもよいし、データ入出力部29を介して外部に送信してもよい。また解決コンセプトの出力は、通信I/F28を介して公衆通信網12からサーバ13へ記憶させるようにしてもよいし、他の端末11へ送信するようにしてもよい。   That is, this creation support program can immediately select a solution concept corresponding to the character string obtained by analyzing the basic information and output it. The output of the solution concept may be displayed on the display unit 26 via the output I / F 16 or may be transmitted to the outside via the data input / output unit 29. The output of the solution concept may be stored in the server 13 from the public communication network 12 via the communication I / F 28, or may be transmitted to another terminal 11.

ユーザはこのようにして出力された解決コンセプトをヒントにし、自らの創造性を発揮して発明の創造を行うこととなる。   The user uses the solution concept output in this way as a hint, and uses his creativity to create an invention.

ユーザは、このようにして創出したアイデアを分析し、様々な観点からこれを深く理解した上で、当該創出されたアイデア並びにこれをめぐる状況を形式知化する作業を行う。ここでいる形式知化の作業では、アイデアの構成やメインコンセプトに加え、そのアイデアの背後にある社会的ニーズ、問題点、以前に提案されている従来技術、解決しようとする課題、作用効果等を何れもテキストデータ化することが可能な文章や文字列等で表現していくこととなる。このような形式知化された状況を、以下、アイデア情報という。ちなみに、このアイデア情報として基本情報をそのまま適用するようにしてもよい。   The user analyzes the idea created in this way, understands it deeply from various viewpoints, and performs formalization of the created idea and the situation surrounding it. In this formalization work, in addition to the composition of the idea and the main concept, the social needs and problems behind the idea, the previously proposed prior art, the issues to be solved, the effects, etc. Are expressed by sentences or character strings that can be converted into text data. This formalized situation is hereinafter referred to as idea information. Incidentally, basic information may be applied as it is as the idea information.

次にユーザは、このアイデア情報を実際に創作支援プログラムがインストールされた端末11に入力していくこととなる(ステップS14)。このアイデア情報の入力は、ユーザ自身が操作部25又は音声入力部31を介して直接テキストデータを入力するようにしてもよいし、他の端末11において作成したアイデア情報のテキストデータをデータ入出力部29から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末11において作成したアイデア情報のテキストデータを公衆通信網12を介して、実際に創作支援プログラムがインストールされた端末11に送信するようにしてもよい。 更に、このアイデア情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム1が自動的に公衆通信網12にアクセスし、これらアイデア情報を取り込んでくるものであってもよい。   Next, the user inputs this idea information into the terminal 11 in which the creation support program is actually installed (step S14). The idea information may be input by the user himself / herself through direct input of text data via the operation unit 25 or the voice input unit 31, or text data of idea information created in another terminal 11 may be input / output. It may be input from the unit 29. Further, the text data of the idea information created by the user at the other terminal 11 may be transmitted via the public communication network 12 to the terminal 11 where the creation support program is actually installed. Further, the idea information may be one in which the entire system 1 automatically accesses the public communication network 12 and takes in the idea information, except when the user inputs the idea information himself.

このようにして送信又は入力されたアイデア情報のテキストデータは、記憶部27に記憶されることとなる。   The text data of the idea information transmitted or input in this way is stored in the storage unit 27.

創作支援プログラムは、ステップS15へ移行し、アイデア情報のテキストデータを解析する。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよい。   The creation support program proceeds to step S15 and analyzes the text data of the idea information. For this analysis, any existing text mining technology, data mining technology, language analysis processing technology, or the like may be used.

次に、この創作支援プログラムは、解析したテキストデータを単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか1以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。この文字列の具体的な抽出方法については、ステップS12と同様である。   Next, the creation support program extracts a character string from the analyzed text data in any one or more units among all grammatical structural units such as words, morphemes, phrases, and clauses. A specific method for extracting the character string is the same as in step S12.

なお、本発明によれば、出力された複数の解決コンセプトのうち、ユーザが何れの解決コンセプトを採択したかを入力するようにしてもよい。このような解決コンセプトの採択情報が入力された場合に、創作支援プログラムは、その採択情報を上述した参照用文字列と解決コンセプトとの連関性(3段階以上の連関度)に反映させるようにしてもよい。つまり、採択された解決コンセプトと連関性の高い参照用文字列については、さらにその連関度を数ポイント上げるようにしてもよい。また出力した解決コンセプトのうち、この採択情報に含まれていない解決コンセプトは、実際にユーザから採択される可能性の低いコンセプトであるから、当該解決コンセプトとの連関性の高い参照用文字列については、さらにその連関度を数ポイント下げるようにしてもよい。   In addition, according to this invention, you may make it input which solution concept the user employ | adopted among the some solution concept output. When the adoption information of such a solution concept is input, the creation support program reflects the adoption information on the association between the reference character string and the solution concept (the degree of association of three or more levels). May be. In other words, for the reference character string highly related to the adopted solution concept, the degree of association may be further increased by several points. Among the output solution concepts, the solution concepts that are not included in the selection information are concepts that are unlikely to be actually adopted by the user. May further reduce the relevance by several points.

また本発明は、ステップS13において、基本情報の中でも特に解決課題、解決手段、作用効果の何れか1以上につきについて言及があるものを抽出してこれをテキストマイニングにより解析するようにしてもよい。実際には、ユーザが形式知化した基本情報の中で、いかなる欄に解決課題、解決手段、作用効果を記載するか予めルールを作っておき、その欄を検索した上で欄内の解決課題の記載をテキストデータとして抽出し、これを解析していくこととなる。そして、これら解決課題、解決手段、作用効果の解析結果の何れか1以上を利用し、参照文字列を介して連関度の高い解決コンセプトの探索を行うようにしてもよい。これにより、これら解決課題、解決手段、作用効果の何れか1以上に特化した参照用文字列が選択されて解決コンセプトが探索されることとなる。   In the present invention, in step S13, the basic information may be extracted from the basic information, particularly any one of the problem to be solved, the solution means, and the action effect, and analyzed by text mining. Actually, in the basic information that is formalized by the user, in which column the problem to be solved, the solution, and the action and effect are described in advance, a rule is created in advance, and the problem in the column is searched after searching that column. Will be extracted as text data and analyzed. Then, a solution concept with a high degree of association may be searched for through a reference character string by using any one or more of these solution problems, solution means, and action effect analysis results. As a result, a reference character string specialized for any one or more of these solution problems, solution means, and operational effects is selected and a solution concept is searched.

なお、上述した実施の形態において、ステップS11〜S13のプロセスを端末11側において行うことを前提に説明をしたが、これに限定されるものではなく、サーバ13側において行うようにしてもよいし、いずれかのステップをサーバ13、端末11との間で分担して行うようにしてもよい。   In the above-described embodiment, the description has been made on the assumption that the processes of steps S11 to S13 are performed on the terminal 11 side. However, the present invention is not limited to this, and may be performed on the server 13 side. Any step may be shared between the server 13 and the terminal 11.

次に、本発明を適用した創作支援システム1の他の実施の形態について説明をする。   Next, another embodiment of the creation support system 1 to which the present invention is applied will be described.

図5の例では、あくまで一の参照用文字列に対して1又は2以上の解決コンセプトの連関性を参照するものであるのに対して、図6の例では、複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各解決コンセプトとの連関性を参照するものである。   In the example of FIG. 5, the association of one or more solution concepts is only referred to one reference character string, whereas in the example of FIG. 6, between a plurality of reference character strings This refers to the relevance of each solution concept to the combination of.

図6では、参照用文字列として、「犬」、「尻拭き」、「ポリ袋」、「シール」、「貼る」、「安価」、「取付容易性」等があり、これらの組み合わせに対してそれぞれ解決コンセプトA1、A2、・・・が割り当てられている。実線がその連関性を示すものであり、点線はその組み合わせを示すものである。例えば、「犬」と「尻拭き」とが互いに点線でつながっており、そこから実線が、A2、C1に伸びている。これは、「犬」と「尻拭き」の組み合わせに対する連関性の高い解決コンセプトがA2、C1であることを示している。つまり参照用文字列が「犬」のみであると、犬の何を解決したいのか、何が問題になっているのかが分からない。これに対して、「犬」と「尻拭き」が組み合わさると、犬が糞をした後の肛門を拭くためのイノベーションであることがある程度絞られ、これに応じた解決コンセプトを絞り込むことが可能となる。これに加えて、「犬」、「尻拭き」、「ポリ袋」が組み合わさる点線においては、更にA2、B2の解決コンセプトが連関性の高いものとして繋がる。これは上述した犬の尻拭きに更にポリ袋が加わることで、ポリ袋を使って犬の尻拭きをするための解決コンセプトが更に絞られてくることを意味する。   In FIG. 6, the reference character strings include “dog”, “wiping butt”, “polybag”, “seal”, “stick”, “cheap”, “easy to install”, etc. The solution concepts A1, A2,. A solid line indicates the association, and a dotted line indicates the combination. For example, “dog” and “wiping the bottom” are connected to each other by a dotted line, and a solid line extends from there to A2 and C1. This indicates that A2 and C1 are highly related solution concepts for the combination of “dog” and “wiping butt”. In other words, if the reference character string is only “dog”, it is impossible to know what the dog wants to solve and what is the problem. On the other hand, combining `` dog '' and `` wipe ass '' will narrow down to some extent innovation for wiping the anus after the dog dung, and it is possible to narrow down the solution concept according to this It becomes. In addition to this, in the dotted line where “dog”, “wipe off the butt”, and “polybag” are combined, the solution concept of A2 and B2 is further linked to a highly related one. This means that a plastic bag is further added to the above-described dog wiping, and the solution concept for wiping the dog's buttocks using the plastic bag is further narrowed down.

上述した参照用文字列の組み合わせは名詞−名詞であるが、例えば、「シール」と「貼る」の組み合わせのように名詞−動詞であってもよい。名詞と動詞が結びつくことにより、実現しようとする命題が「シールを貼る」のように明確になる。そして、このシールを貼ることに対する連関性の高い解決コンセプトとしてB3がリンクすることとなる。また、これに加えて、更に「ポリ袋」という参照用文字列が組み合わされば、ポリ袋にシールを貼るための解決コンセプトが絞られてくることとなる。また「安価」という参照用文字列が加われば、ポリ袋にシールを安価に貼るための解決コンセプトが絞られてくることとなる。   The reference character string combination described above is a noun-noun, but may be a noun-verb, such as a combination of “seal” and “paste”. By combining nouns and verbs, the proposition to be realized becomes clear like "stick a sticker". And B3 will link as a solution concept with high relevance to sticking this seal. In addition to this, if a reference character string “polybag” is further combined, the solution concept for sticking a seal to the polybag will be narrowed down. If the reference character string “cheap” is added, the solution concept for sticking the sticker on the plastic bag at a low cost will be narrowed down.

このような各参照用文字列の組み合わせに対する1以上の解決コンセプトの連関性を上述した図5と同様に予め取得しておくことにより、実際に基本情報から解析した文字列から解決コンセプトを選択する際に、これを参照することが可能となる。特にこの参照用文字列単独よりも、これらを互いに組み合わせにより、意図している解決コンセプトをより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望する解決コンセプトを効果的に選択して提案することも可能となる。ちなみに、この連関性も上述と同様に3段階以上の連関度として示されていてもよい。   By acquiring in advance the association of one or more solution concepts for each combination of reference character strings in the same manner as in FIG. 5 described above, the solution concept is selected from the character strings actually analyzed from the basic information. In this case, it becomes possible to refer to this. In particular, it is possible to further narrow down the intended solution concept by combining them with each other rather than the reference character string alone, and it is possible to effectively select and propose the solution concept that the user really desires. . Incidentally, this relevance may also be indicated as three or more levels of relevance as described above.

実際にこの各参照用文字列の組み合わせに対する1以上の解決コンセプトの連関性を参照する際には、基本情報から複数の文字列を抽出する。そして、この抽出した複数の文字列に応じた、複数の参照用文字列間の組み合わせに対して連関性(3段階以上の連関度)が高い解決コンセプトを提案することとなる。かかる場合も上述と同様に、基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高い解決コンセプトを探索するようにしてもよい。   In actuality, when referring to the association of one or more solution concepts for each combination of reference character strings, a plurality of character strings are extracted from the basic information. Then, a solution concept having a high relevance (a degree of relevance of three or more stages) for a combination between a plurality of reference character strings according to the plurality of extracted character strings is proposed. In such a case as well, as described above, the character string analyzed from the basic information is based on whether the reference character string and the character partially or completely match, not only the degree of similarity of the semantic concept but also the basic information. If the reference character string has a certain correspondence with the character string, a solution concept that is highly related to the reference character string may be searched.

このとき、複数の参照用文字列間の組み合わせは、名詞−動詞、名詞−形容詞、形容詞−動詞、名詞−名詞の何れかの組み合わせとされていてもよい。基本情報から文字列を抽出する際には、単語又は句として名詞−動詞、名詞−形容詞、形容詞−動詞、名詞−名詞の何れか1以上の組み合わせで構成される複数の文字列を抽出し、参照用文字列における同じ品詞の組み合わせを参照しながら解決コンセプトを探索するようにしてもよい。   At this time, the combination between the reference character strings may be any combination of noun-verb, noun-adjective, adjective-verb, and noun-noun. When extracting a character string from basic information, a plurality of character strings composed of one or more combinations of noun-verb, noun-adjective, adjective-verb, and noun-noun as words or phrases are extracted, You may make it search for a solution concept, referring the combination of the same part of speech in the reference character string.

また、サーバ13が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と解決コンセプトとの連関性を学習させるようにしてもよい。つまり、図5に示すような参照用文字列と解決コンセプトとの連関性、図6に示すような参照用文字列間の組み合わせと解決コンセプトとの連関性を人工知能による学習により随時更新していく。人工知能は、外部からサーバ13に対して公衆通信網12を介して提供された情報に基づいて学習を行う。このサーバ13に対して外部から提供される情報は、例えば本システムを使用する端末11から送信されるものであってもよい。端末11により、本発明を適用した創作支援プログラムが使用される結果、ユーザにより選択された参照用文字列と解決コンセプトの関係、或いはユーザにより選択されなかった参照用文字列と解決コンセプトの関係等、過去の履歴情報を端末11側において記録しておく。そして、これら過去の履歴情報を端末11からサーバ13へ送信する。サーバ13を制御する人工知能は、この送信されてきた過去の履歴情報に基づいて、参照用文字列と解決コンセプトとの連関性を更新する。つまり、ユーザにより選択された参照用文字列と解決コンセプトの関係については連関性を高く更新し、またユーザにより選択されなかった参照用文字列と解決コンセプトの関係は連関性をより低く更新する。この更新については、ニューラルネットワーク等を利用してもよい。   When the server 13 is controlled by artificial intelligence, the association between the reference character string and the solution concept may be learned. In other words, the association between the reference character string and the solution concept as shown in FIG. 5 and the combination between the reference character string and the solution concept as shown in FIG. Go. The artificial intelligence learns based on information provided from the outside to the server 13 via the public communication network 12. The information provided from the outside to the server 13 may be transmitted from the terminal 11 using this system, for example. As a result of using the creation support program to which the present invention is applied by the terminal 11, the relationship between the reference character string selected by the user and the solution concept, the relationship between the reference character string not selected by the user and the solution concept, or the like The past history information is recorded on the terminal 11 side. Then, the past history information is transmitted from the terminal 11 to the server 13. The artificial intelligence that controls the server 13 updates the association between the reference character string and the solution concept based on the transmitted past history information. That is, the relation between the reference character string selected by the user and the solution concept is updated with a high degree of association, and the relation between the reference character string not selected by the user and the solution concept is updated with a lower degree of association. For this update, a neural network or the like may be used.

このような過去の履歴情報を、本システムを利用する全ての端末11からサーバ13へ集められることにより、参照用文字列と解決コンセプトとの連関性は、大量のデータに基づいて随時学習がなされ、よりユーザがより受け入れ易く、また解決に最も近道となるような解決コンセプトを提供しやすくなる。   By collecting such past history information from all the terminals 11 using this system to the server 13, the association between the reference character string and the solution concept is learned from time to time based on a large amount of data. Therefore, it becomes easier for the user to accept, and it is easier to provide a solution concept that is the quickest solution.

サーバ13における参照用文字列と解決コンセプトとの連関性の学習を、端末11側に実装した人工知能に行わせるようにしてもよいことは勿論である。   It goes without saying that the association between the reference character string and the solution concept in the server 13 may be learned by the artificial intelligence implemented on the terminal 11 side.

第2実施形態
以下、本発明を適用した創作支援プログラムの第2実施形態について説明をする。この第2実施形態は、上述した第1実施形態と同一の構成、ステップにおいては、当該第1実施形態の説明を引用することで以下での説明を省略する。
Second Embodiment Hereinafter, a second embodiment of a creation support program to which the present invention is applied will be described. In the second embodiment, in the same configuration and steps as those of the first embodiment described above, the description of the first embodiment is cited and the description thereof is omitted below.

この第2実施形態においては、新たに創作しようとする創作物に関する情報をユーザ自身が入力するところから開始する。ここでいう新たに創作しようとする創作物として、発明やイノベーション等を例に挙げて説明をするが、創作物はこれらに限定されるものではない。   In this 2nd Embodiment, it starts from the place where the user inputs the information regarding the creation to be newly created. The creations to be newly created here will be described with examples of inventions and innovations, but the creations are not limited to these.

この創作物としては、人間により創作可能なあらゆるものが含まれるものであり、例えば、絵画、彫刻、陶器、版画、工作物、ペーパークラフトのような美術品のみならず、例えばブロック玩具を互いに組み合わせることで一つの形態を完成させたものや、その他あらゆる手工芸品や工芸品が含まれるものであってもよい。また創作物としては、音楽も含まれる。   This creation includes everything that can be created by humans, for example, not only art, such as paintings, sculptures, pottery, prints, works, paper crafts, but also block toys, for example. It may be one that has completed one form or any other handicraft or craft. The creation includes music.

また創作物としては、新たに設計しようとする対象物又は土建構造物も含まれる。この設計の対象物は、機械、ソフトウェア、プラント、ビジネスモデル、オフィス用品、雑貨、生産器具、電子回路、電子機器、船舶、飛行体、ロケット、ドローン、等を始めとするあらゆる製品を含む概念であり、設計の対象となる土建構造物は、道路、トンネル、港湾、橋梁、家屋、ビル、庭園、建材、水門等、あらゆる建築構造物や土木構造物を含む概念である。   In addition, the creation includes an object or an earthen structure to be newly designed. The object of this design is a concept that includes all products including machines, software, plants, business models, office supplies, sundries, production equipment, electronic circuits, electronic equipment, ships, flying vehicles, rockets, drones, etc. The civil engineering structure to be designed is a concept including all architectural structures and civil engineering structures such as roads, tunnels, harbors, bridges, houses, buildings, gardens, building materials, sluices, and the like.

また創作物としては、人に装着されるものであればいかなるものであってもよく、例えば服、靴、ズボン、帽子、眼鏡、バック、アクセサリー、指輪、ネイル、イヤリング、ネクタイ、リボン等であってもよい。   The creation may be anything that can be worn by people, such as clothes, shoes, trousers, hats, glasses, bags, accessories, rings, nails, earrings, ties, ribbons, etc. May be.

創作物としては、文章の作成も含まれる。作文対象の文章は、小説、エッセイ、論説、論文、特許明細書、脚本、新聞や雑誌等の記事、日誌、社内文書、各種レポート等、あらゆるジャンルの音楽を含むものである。ここでいう作文対象の文章とは、一つの節として完成しているものに限定されるものではなく、ほんの一文であってもよいし、更には一文として完結していなくても、文を構成する句、係り受け、表現の一部も含む概念である。   Creation includes text creation. Sentences to be written include music of all genres such as novels, essays, editorials, papers, patent specifications, screenplays, articles such as newspapers and magazines, diaries, in-house documents, and various reports. The sentence to be written here is not limited to a sentence that is completed as a single section, it may be just one sentence, and even if it is not completed as one sentence, it constitutes a sentence. It is a concept that includes a part of phrase, dependency, and expression.

創作物としては、これから発案しようとするビジネスモデルも含まれる。   The creation includes a business model to be proposed.

このユーザにより入力される基本情報の例としては、第1実施形態と同様の基本情報であってもよい。また、第1実施形態において生成されたアイデア情報を、この第2実施形態における基本情報としてもよい。   As an example of the basic information input by the user, the same basic information as in the first embodiment may be used. Further, the idea information generated in the first embodiment may be used as basic information in the second embodiment.

ユーザは、この基本情報の入力を端末11における操作部25を介して手動で行い、又は音声入力部31を介して音声により入力する。この入力では、テキストデータによる入力でもよいが、ユーザに対して表示される選択項目の中から選択してもらうようにしてもよい。また他の端末11やPC等の電子機器において作成した基本情報をデータ入出力部29から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末11やPC等の電子機器において作成したテキストデータを、公衆通信網12を介して実際に創作支援プログラムがインストールされた端末11に送信するようにしてもよい。   The user manually inputs the basic information through the operation unit 25 in the terminal 11 or inputs the basic information by voice through the voice input unit 31. This input may be input by text data, but may be selected from selection items displayed to the user. In addition, basic information created in another terminal 11 or an electronic device such as a PC may be input from the data input / output unit 29. Further, text data created by the user in another terminal 11 or an electronic device such as a PC may be transmitted via the public communication network 12 to the terminal 11 where the creation support program is actually installed.

更に、この基本情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム1が自動的に公衆通信網12にアクセスし、これら基本情報を取り込んでくるものであってもよい。またアイデア情報を既に取り込んでいるのであればそれを読み出してそのまま基本情報としてもよい。   Further, the basic information may be one in which the entire system 1 automatically accesses the public communication network 12 and takes in the basic information except when the user inputs the basic information. If the idea information has already been taken in, it may be read and used as basic information.

このようにして基本情報が取得された後に、実際に創作支援プログラムが処理動作を実行していくこととなる。この創作支援プログラムの処理動作フローは、図7に示すフローに基づいて進行する。創作支援プログラムでは、ステップS21においてユーザに対して基本情報(アイデア情報)の入力を促す。この基本情報は、ユーザ自らが入力した文字列を介して取得されるものであってもよいし、このような入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものであってもよい。ステップS22では、ステップS21において入力された基本情報について解析を行う。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよく、解析対象の基本情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか1以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。   After the basic information is acquired in this way, the creation support program actually executes the processing operation. The processing operation flow of this creation support program proceeds based on the flow shown in FIG. In the creation support program, the user is prompted to input basic information (idea information) in step S21. This basic information may be obtained through a character string input by the user himself / herself, or is input by displaying such a character string to be input to the user and being selected by the user. It may be a thing. In step S22, the basic information input in step S21 is analyzed. For this analysis, any existing text mining technology, data mining technology, language analysis processing technology, etc. may be used, and the basic information to be analyzed is a structural unit in any grammar such as words, morphemes, phrases, clauses, etc. A character string is extracted over one or more units.

次に創作支援プログラムは、ステップS23へ移行し、ステップS22において抽出した文字列や情報と連関性(3段階以上の連関度)の高い具体例の探索を開始する。この探索を行う前において、端末11は、に参照用文字列と2種以上に分類されてなる具体例との連関性(3段階以上の連関度)を予め取得しておく。   Next, the creation support program proceeds to step S23, and starts searching for a specific example having a high degree of association (three or more degrees of association) with the character string and information extracted in step S22. Before performing this search, the terminal 11 acquires in advance the association (three or more degrees of association) between the reference character string and the specific examples classified into two or more types.

具体例とは、実際に発明を始めとした創作物を具現化する上で参考になる画像、図、説明文、映像等である。図8に示すように、この具体例A1、A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3、・・・は、例えば、過去及び現在のあらゆる発明や製品、書籍、事典、印刷物、インターネット上の掲載情報等の情報に対応している。具体例としての製品はその製品の外観の画像として示されていてもよいし、その製品の中身を説明している説明文も含まれる。またこの具体例とは、その製品を構成する発明についての特許公報の記載や図面も含まれる。ちなみに具体例とは、最終的な製品の形態になっているもののみを対象とするものではなく、半製品の状態や、製品としては未完成なものであっても製品完成に必要な指針が現れているものであってもよい。   Specific examples are images, figures, explanatory texts, videos, and the like that are useful in actualizing creative creations such as inventions. As shown in FIG. 8, the specific examples A1, A2, A3, B1, B2, B3, C1, C2, C3,... Are, for example, all past and present inventions, products, books, encyclopedias, printed materials, It corresponds to information such as information posted on the Internet. The product as a specific example may be shown as an image of the appearance of the product, and includes an explanatory text describing the contents of the product. In addition, the specific examples include descriptions and drawings of patent publications concerning the inventions constituting the products. By the way, the specific examples are not intended only for products that are in the form of final products, but there are guidelines for the completion of products even if they are in semi-finished products or products are incomplete. It may appear.

この連関性の表現方法は、上述した解決コンセプトにおいて説明した図5に示す例と同様に、図8に示すように参照用文字列と具体例の連関の有無を真または偽の2値により、デジタル的に表現するようにしてもよい。これ以外の連関性の表現方法としては、3段階以上の連関度を採用するようにしてもよい。このとき、連関度としては、0〜100点等又は0〜100%等の数値で示すようにしてもよい。   As in the example shown in FIG. 5 described in the above-described solution concept, the method of expressing the association is based on whether the reference character string and the specific example are associated with each other by using a true or false binary value as shown in FIG. You may make it express digitally. As a method for expressing other associations, an association degree of three or more levels may be adopted. At this time, the degree of association may be indicated by a numerical value such as 0 to 100 points or 0 to 100%.

全体システム1は、ステップS23の解析前までに、参照用文字列と具体例との連関性を予め取得しておき、いつでも読み出せるようにしておく。   The entire system 1 acquires the association between the reference character string and the specific example in advance before analysis in step S23 so that it can be read out at any time.

ステップS23に移行後、創作支援プログラムは、ステップS22において解析した基本情報から抽出した文字列から、具体例を1又は2以上に亘り選択する作業を行う。   After shifting to step S23, the creation support program performs an operation of selecting one or more specific examples from the character string extracted from the basic information analyzed in step S22.

この基本情報から抽出した文字列や情報から具体例の選択についても、図8に示すように、予め取得した参照用文字列と具体例との連関性を参照するようにしてもよい。例えば、基本情報から解析した文字列が「犬の尻拭き」である場合には、これと連関度の高い具体例として、そのような犬の尻拭きに関する過去の製品や特許公報等を探索することとなる。   As for the selection of the specific example from the character string extracted from the basic information and the information, as shown in FIG. 8, the association between the reference character string acquired in advance and the specific example may be referred to. For example, when the character string analyzed from the basic information is “dog wiping the dog”, as a specific example having a high degree of association with this, search for past products and patent publications regarding such dog wiping. It will be.

基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高い具体例を探索するようにしてもよい。またステップS21において基本情報の入力が、入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものである場合には、その選択された項目や情報と、参照用文字列との連関性(3段階以上の連関度)を予め取得しておき、基本情報として選択された項目や情報をこの連関性を参照することで参照用文字列に変換するようにしてもよい。また選択されるべき項目や情報そのものが参照用文字列で構成してしてもよい。かかる場合には、ユーザから選択された参照用文字列をそのままこれと連関性の高い具体例を探索することとなる。ちなみに、この具体例の探索方法は、上述した解決コンセプトの探索と同様である。   The character string analyzed from the basic information has some correspondence with the character string from the basic information as well as whether the reference character string and the character partially or completely match, not only the degree of similarity of the semantic concept If the reference character string has a relationship, a specific example having high association with the reference character string may be searched. In step S21, when the basic information is input by displaying the character string to be input to the user and being selected by the user, the selected item or information and the reference character are input. It is also possible to acquire associations with columns (associations of three or more levels) in advance and convert items or information selected as basic information into reference character strings by referring to these associations. . Further, the item to be selected or the information itself may be constituted by a reference character string. In such a case, the reference character string selected by the user is searched as it is for a specific example highly related to it. Incidentally, the search method of this specific example is the same as the search for the solution concept described above.

解析した文字列と連関性のより高いデザインコンセプトを判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、参照用文字列と具体例との間で予め3段階以上の連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、参照用文字列としての「犬の尻拭き」に対して、各具体例につき、○○社がデザインした、既に販売されている犬の尻拭き用ウェットティッシュが84%、人間の赤ちゃんが使用する尻拭き用ウェットティッシュが65%、図鑑に掲載されているウェットティッシュの構造の画像が45%等、予め参照用文字列と、具体例の間で連関度が設定されている。そして、基本情報から解析した文字列に応じて参照用文字列「犬の尻拭き」が選択された場合には、上述した連関度の%の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上の設計コンセプトを選択するようにしてもよい。   The method for discriminating a design concept having a higher association with the analyzed character string is not limited to the method described above. For example, three or more levels of association may be set in advance between the reference character string and the specific example. In such a case, 84% of the wet tissue for wiping the dog's buttocks already on the market designed by XX Company for each specific example against “Wipe the dog's butt” as the reference character string is human. The relationship between the reference character string and the specific example is set in advance, such as 65% for the wet tissue for wiping the butt used by babies and 45% for the image of the wet tissue structure shown in the pictorial book. . When the reference character string “wipe dog's tail” is selected according to the character string analyzed from the basic information, it is determined that the character string is linked by the% of the above-mentioned association degree. Also good. A design concept having an association degree equal to or higher than a predetermined threshold may be selected.

即ち、この創作支援プログラムは、基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った具体例を自動的に選択し、これを出力することができる。具体例の出力は、出力I/F16を介して表示部26へ表示するようにしてもよいし、音声で通知されるものであってもよいし、データ入出力部29を介して外部に送信してもよい。また具体例の出力は、通信I/F28を介して公衆通信網12からサーバ13へ記憶させるようにしてもよいし、他の端末11へ送信するようにしてもよい。具体例の出力は、例えば連関度の高い順から画面上にて具体例を示すための文字列、画像、映像等を表示するようにしてもよい。   That is, the creation support program can automatically select a specific example corresponding to the character string obtained by analyzing the basic information and output it. The output of the specific example may be displayed on the display unit 26 via the output I / F 16, may be notified by voice, or transmitted to the outside via the data input / output unit 29. May be. The output of the specific example may be stored in the server 13 from the public communication network 12 via the communication I / F 28 or may be transmitted to another terminal 11. As the output of the specific example, for example, a character string, an image, a video, and the like for showing the specific example may be displayed on the screen in descending order of association.

ユーザはこのようにして出力された具体例をヒントにし、自らの創造性を発揮して発明等の創作を行うこととなる。即ち、具体例をユーザに提供することで、ユーザ自身の発明創造の支援につながる。   The user uses the specific example output in this way as a hint, and exhibits his / her creativity to create an invention or the like. That is, providing a specific example to the user leads to support for the user's own invention creation.

図8の例では、あくまで一の参照用文字列に対して1又は2以上の具体例の連関性を参照するものであるのに対して、図9の例では、複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各具体例との連関性を参照するものである。   In the example of FIG. 8, one or more reference character strings are referred to only one reference character string, whereas in the example of FIG. 9, between a plurality of reference character strings. This refers to the relevance of each example to the combination.

図9では、参照用文字列として、「犬の尻拭き」、「指へのフィット性」、「使い捨て」の組み合わせに対して、連関度の高いある犬の尻拭きグッズからなる具体例A2を予め取得しておくことにより、実際に基本情報から解析した文字列から具体例を選択する際に、これを参照することが可能となる。例えば基本情報が「犬の尻拭き」、「指へのフィット性」、「使い捨て」であった場合には、これに対して連関度の高いものとして関係付けられている具体例A2を選択することが可能となる。特にこの参照用文字列単独よりも、これらを互いに組み合わせにより、意図している具体例をより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望する具体例を効果的に選択して提案することも可能となる。   In FIG. 9, as a reference character string, for the combination of “dog wiping”, “fitting to fingers”, and “disposable”, a specific example A2 composed of dog wiping goods with a high degree of association is shown. By acquiring in advance, it is possible to refer to this when selecting a specific example from a character string actually analyzed from basic information. For example, when the basic information is “dog wiping”, “fitting to fingers”, and “disposable”, the specific example A2 related to this with a high degree of association is selected. It becomes possible. In particular, the intended specific examples can be narrowed down by combining them with each other rather than the reference character string alone, and the user can effectively select and propose the specific examples that the user really desires. .

全体システム1が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と具体例との連関性(3段階以上の連関度)を学習させるようにしてもよい。つまり、図8に示すような参照用文字列とデザインコンセプトとの連関性、図9に示すような参照用文字列間の組み合わせとデザインコンセプトとの連関性を既存の各種デザインを読み込ませることで人工知能による学習により随時更新していく。   When the entire system 1 is controlled by artificial intelligence, it is possible to learn the relevance (relationship of three or more levels) between the reference character string and the specific example. In other words, by loading the existing various designs, the relationship between the reference character string as shown in FIG. 8 and the design concept, and the relationship between the reference character string and the design concept as shown in FIG. It is updated from time to time by learning with artificial intelligence.

この連関性を学習する上でディープラーニングを利用するようにしてもよいし、ニューラルネットワーク(隠れ層が単層のものも含む)を利用するようにしてもよい。   Deep learning may be used to learn this association, or a neural network (including a hidden layer including a single layer) may be used.

また、連関性(3段階以上の連関度)の高いものを順に示すのではなく、あえて連関度の低いものを順に示すものであってもよい。これにより僅かな兆候を見逃さずに捉えて創作活動の参考にすることができる。   In addition, instead of sequentially indicating those with high relevance (relationships of three or more steps), those with low relevance may be shown in order. This makes it possible to capture a few signs without missing a sign and use it as a reference for creative activities.

特に上述した連関性を3段階以上の連関度で判断を行うことにより以下のメリットがある。先ず、3段階以上の数値で表される連関度に基づいて探索することで、仮に複数の具体例が選ばれる場合において、連関度の高い具体例順に探索して表示することが可能となる。この連関度の高い具体例の方が以前の傾向からユーザにとっても、有用な具体例の組み合わせになっている可能性が高いものといえる。このような採用可能性の高い具体例から順にユーザに表示できる点において、優位な作用効果があるといえる。   In particular, the above-described relevance can be determined with three or more degrees of relevance, and the following merits are obtained. First, by searching based on the degree of association expressed by a numerical value of three or more levels, if a plurality of specific examples are selected, it is possible to search and display in the order of specific examples with the highest degree of association. It can be said that the specific example with a high degree of association is more likely to be a combination of useful specific examples for the user from the previous tendency. It can be said that there is an advantageous effect in that it can be displayed to the user in order from a specific example having such a high possibility of adoption.

これに加えて、本発明によれば、連関度が1%のような極めて低い参照用文字列と具体例とのリンクも見逃すことなく判断することができる。その指定した参照用文字列に対して連関度は極めて低いが僅かな兆候として繋がっている具体例であっても何回、何十回に一度は有用なヒントをユーザに示す場合もあり得る。連関度が高くて採用可能性の高い具体例を順に表示し、ユーザもこれらに基づいて新たな発明創造をトライしてもなかなか良いアイデアが出てこない場合、この連関度が極めて低いが僅かにつながりのある具体例に基づいて再トライを行うことが可能となる。   In addition to this, according to the present invention, it is possible to make a determination without missing a link between a reference character string having a very low relevance such as 1% and a specific example. Even in a specific example in which the degree of association with the designated reference character string is very low but connected as a slight sign, a useful hint may be shown to the user once or every tens of times. When specific examples with high relevance and high possibility of adoption are displayed in order, and the user does not come up with a good idea even after trying new invention creation based on these, this relevance is very low but slightly It is possible to perform a retry based on a specific example having a connection.

更にこのような連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した連関度が1%のものであっても漏れなく拾うことができる反面、可能性の低い具体例を沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、可能性の高い具体例のみ絞り込むことができる反面、可能性が低いけど時には有用な知見が見過ごされてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となる。   Furthermore, by performing a search based on such a degree of association, there is an advantage that a search policy can be determined by a method of setting a threshold. If the threshold is lowered, even if the above-mentioned relevance is 1%, it can be picked up without omission, but there are cases where many specific examples with low possibility are picked up. On the other hand, if the threshold value is increased, only specific examples with high possibility can be narrowed down. However, although the possibility is low, sometimes useful knowledge is overlooked. It is possible to decide which to place importance on the basis of the user side and system side thinking.

また第2実施形態は、上述した形態に限定されるものではない。例えば図10に示すように、予め取得した解決コンセプトと具体例との連関性(3段階以上の連関度)を参照するようにしてもよい。   Moreover, 2nd Embodiment is not limited to the form mentioned above. For example, as shown in FIG. 10, it is possible to refer to the association between the solution concept acquired in advance and the specific example (association degree of three or more stages).

かかる場合には、解決コンセプトと具体例との連関性を予め取得することが前提となる。例えば解決コンセプトとして「事前に内部応力を負荷する」に対しては、具体例として、例えば橋梁のプレストレスコンクリートの図や写真等が高い連関性を持って割り当てられていてもよい。   In such a case, it is assumed that the association between the solution concept and the specific example is acquired in advance. For example, for the solution concept “load internal stress in advance”, as a specific example, for example, a prestress concrete figure or photograph of a bridge may be assigned with high association.

次に解決コンセプトの入力を受け付ける。この解決コンセプトの入力は、ユーザから直接入力を受け付けるようにしてもよいし、第1実施形態の続きで本第2実施形態に移行する場合には、その第1実施形態において割り当てられた解決コンセプトをそのまま使用するようにしてもよい。またインターネットから直接この解決コンセプトに相当する情報を取得するようにしてもよい。   Next, the input of the solution concept is accepted. The solution concept may be input directly from the user, or when shifting to the second embodiment following the first embodiment, the solution concept assigned in the first embodiment. May be used as they are. Information corresponding to this solution concept may be obtained directly from the Internet.

解決コンセプトを取得した後、上述した解決コンセプトと具体例との連関性(3段階以上の連関度)を参照し、取得した解決コンセプトがいかなる具体例と連関度が高いかを判別する。そして、この連関度の高い具体例から順に、又は連関度の低い具体例から順に表示する。この具体例の表示は、一の具体例のみならず複数の具体例を表示するようにしてもよい。   After acquiring the solution concept, the relationship between the solution concept and the specific example described above (relationship of three or more levels) is referred to to determine what specific example and the relatedness of the acquired solution concept are high. And it displays in order from the specific example with a high association degree, or the specific example with a low association degree. This specific example may be displayed not only as one specific example but also as a plurality of specific examples.

このような具体例の表示を受けてユーザは、解決コンセプトをいかにして実製品として具現化するかを理解することができ、製品化に向けた支援を行うことができる。   Upon receiving the display of such a specific example, the user can understand how to realize the solution concept as an actual product, and can provide support for commercialization.

図11の例では、1以上の参照用文字列及び1以上の解決コンセプトの組み合わせと2種以上に分類された具体例との3段階以上の連関度を参照する例である。   The example of FIG. 11 is an example in which three or more levels of association between a combination of one or more reference character strings and one or more solution concepts and specific examples classified into two or more types are referred to.

図11では、参照用文字列として、「犬の尻拭き」、「指へのフィット性」が、また解決コンセプトとして「事前の内部応力」が、互いに組み合わさり、連関度の高い具体例A2の一つとして犬の尻拭き用シールがあり、もう一つの連関度の高い具体例B1は指へのフィット性を向上させるべく指の部分に予め内部応力を入れた洗浄用スポンジの説明文が挙げられているものとする。   In FIG. 11, “dog wiping” and “fitting to fingers” are used as reference character strings, and “preliminary internal stress” is combined with each other as a solution concept. One is a seal for wiping the dog's buttocks, and another specific example B1 is a description of a cleaning sponge in which internal stress is preliminarily applied to the finger portion in order to improve the fit to the finger. It is assumed that

このとき、入力された基本情報、解決コンセプトが「犬の尻拭き」、「指へのフィット性」、「事前の内部応力」であった場合には、これに対して連関度の高いものとして関係付けられている具体例A2と具体例B1が選択されることとなる。ユーザは、これらの具体例A2、B1を組み合わせることで犬の尻拭きシールにおける指へのフィット性を向上させるために内部応力を負荷すればよいことを思いつくことが可能となり、創作活動の支援につなげることが可能となる。   At this time, if the input basic information and solution concept are “dog wipes”, “fitting to fingers”, and “preliminary internal stress”, this is considered to be highly relevant. The related specific example A2 and specific example B1 are selected. By combining these specific examples A2 and B1, it becomes possible for the user to come up with the idea that internal stress should be applied to improve the fit to the finger in the dog's hip wipe seal, and to support creative activities It becomes possible to connect.

創作支援システム1が人工知能により制御される場合には、解決コンセプトと具体例との連関性(3段階以上の連関度)を上述と同様に学習させるようにしてもよい。また2以上の参照用文字列の組み合わせに対する具体例の連関度、1以上の参照用文字列と、1以上の解決コンセプトの組み合わせに対する具体例の連関度も同様に学習させるようにしてもよい。   When the creation support system 1 is controlled by artificial intelligence, the association between the solution concept and the specific example (the degree of association of three or more stages) may be learned in the same manner as described above. Further, the relevance of a specific example for a combination of two or more reference character strings, and the relevance of a specific example for a combination of one or more reference character strings and one or more solution concepts may be similarly learned.

つまり、これらの連関性を既存の各種参照用文字列や解決コンセプトと具体例との関係を読み込ませることで人工知能による学習により随時更新していくようにしてもよい。   That is, these associations may be updated at any time by learning with artificial intelligence by reading the relationship between various existing reference character strings and solution concepts and specific examples.

1 創作支援システム
11 端末
12 公衆通信網
13 サーバ
21 内部バス
22 ROM
23 RAM
24 CPU
25 操作部
26 表示部
27 記憶部
29 データ入出力部
31 音声入力部
1 Creation Support System 11 Terminal 12 Public Communication Network 13 Server 21 Internal Bus 22 ROM
23 RAM
24 CPU
25 Operation unit 26 Display unit 27 Storage unit 29 Data input / output unit 31 Voice input unit

Claims (14)

新たに創作すべき創作物に関する情報を取得する情報取得ステップと、
予め取得した2以上の各参照用文字列の組み合わせと2種以上に分類された具体例との3段階以上の連関度を参照し、上記情報取得ステップにおいて取得した情報に応じた2以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする創作支援プログラム。
An information acquisition step for acquiring information on a creation to be newly created;
Two or more references according to the information acquired in the information acquisition step with reference to three or more levels of association between the combinations of two or more reference character strings acquired in advance and specific examples classified into two or more types A creation support program that causes a computer to execute a search step for searching for one or more specific examples based on three or more levels of association between a combination of character strings and the specific examples.
新たに創作すべき創作物に関する情報の入力を受け付ける情報入力ステップと、
2以上の各参照用文字列の組み合わせと各具体例との3段階以上の連関度を利用し、上記情報入力ステップにおいて入力された情報に応じた2以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする創作支援プログラム。
An information input step for accepting input of information on a creation to be newly created;
The combination of two or more reference character strings according to the information input in the information input step and the above-mentioned specifics using the combination of two or more reference character strings and the respective three or more degrees of association between the specific examples A creation support program that causes a computer to execute a search step for searching for one or more specific examples based on three or more levels of association with examples.
新たに創作すべき創作物に関する情報を取得する情報取得ステップと、
新たに創作すべき創作物に基づく解決コンセプトを取得する解決コンセプト取得ステップと、
予め取得した1以上の参照用文字列及び1以上の解決コンセプトの組み合わせと2種以上に分類された具体例との3段階以上の連関度を参照し、上記解決コンセプト取得ステップにおいて取得した1以上解決コンセプト及び上記情報取得ステップにおいて取得した情報に応じた1以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする創作支援プログラム。
An information acquisition step for acquiring information on a creation to be newly created;
A solution concept acquisition step for acquiring a solution concept based on a creation to be newly created;
One or more acquired in the above solution concept acquisition step with reference to three or more levels of relevance between a combination of one or more reference character strings and one or more solution concepts acquired in advance and specific examples classified into two or more types A search step for searching for one or more specific examples based on a solution concept and a combination of one or more reference character strings according to the information acquired in the information acquisition step and three or more levels of association with the specific examples. A creative support program characterized by having it be executed.
新たに創作すべき創作物に関する情報の入力を受け付ける情報入力ステップと、
新たに創作すべき創作物に基づく解決コンセプトの入力を受け付ける解決コンセプト入力ステップと、
1以上の参照用文字列及び1以上の解決コンセプトの組み合わせと各具体例との3段階以上の連関度を利用し、上記解決コンセプト入力ステップにおいて入力された1以上の解決コンセプト及び上記情報入力ステップにおいて入力された情報に応じた1以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする創作支援プログラム。
An information input step for accepting input of information on a creation to be newly created;
A solution concept input step for receiving an input of a solution concept based on a creation to be newly created;
One or more solution concepts and the information input step input in the solution concept input step using at least three levels of association between one or more reference character strings and one or more solution concept combinations and each specific example A computer is caused to execute a search step for searching for one or more specific examples based on a combination of one or more reference character strings corresponding to the information input in the above and three or more levels of association with the above specific examples. A creative support program.
新たに創作すべき創作物に関する解決コンセプトを取得する解決コンセプト取得ステップと、
予め取得した各解決コンセプトと2種以上に分類された具体例との3段階以上の連関度を参照し、上記解決コンセプト取得ステップにおいて取得した解決コンセプトと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする創作支援プログラム。
A solution concept acquisition step for acquiring a solution concept related to a creation to be newly created;
Referring to the three or more levels of association between each solution concept acquired in advance and specific examples classified into two or more types, the three or more levels of association between the solution concept acquired in the above solution concept acquisition step and the above specific examples And a search step for searching for one or more specific examples based on the above.
新たに創作すべき創作物に関する解決コンセプトの入力を受け付ける解決コンセプト入力ステップと、
各解決コンセプトと各具体例との3段階以上の連関度を利用し、上記解決コンセプト入力ステップにおいて入力された解決コンセプトと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする創作支援プログラム。
A solution concept input step for receiving an input of a solution concept related to a creation to be newly created;
Using three or more levels of association between each solution concept and each specific example, one or more specific examples based on three or more levels of association between the solution concept and the above specific example input in the solution concept input step. A creation support program characterized by causing a computer to execute a search step for searching.
上記探索ステップは、外部から提供された情報に基づいて、参照用文字列又は解決コンセプトと、具体例の関係を取得し、これを上記参照すべき連関度に反映させように人工知能を通じて学習すること
を特徴とする請求項1〜6のうち何れか1項記載の創作支援プログラム。
In the search step, a reference character string or a solution concept and a relationship between specific examples are acquired based on information provided from the outside, and learning is performed through artificial intelligence so that the relationship is reflected in the association degree to be referred to. The creation support program according to any one of claims 1 to 6.
新たに創作すべき創作物に関する情報を取得する情報取得手段と、
予め取得した2以上の各参照用文字列の組み合わせと2種以上に分類された具体例との3段階以上の連関度を参照し、上記情報取得手段により取得された情報に応じた2以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする創作支援システム。
Information acquisition means for acquiring information on a creation to be newly created;
Reference is made to three or more levels of association between a combination of two or more reference character strings acquired in advance and specific examples classified into two or more types, and two or more according to the information acquired by the information acquisition means A creation support system comprising: search means for searching for one or more specific examples based on three or more levels of association between the combination of reference character strings and the specific examples.
新たに創作すべき創作物に関する情報の入力を受け付ける情報入力手段と、
2以上の各参照用文字列の組み合わせと各具体例との3段階以上の連関度を利用し、上記情報入力手段により入力された情報に応じた2以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする創作支援システム。
An information input means for receiving input of information on a creation to be newly created;
A combination of two or more reference character strings according to the information input by the information input means and the above specifics using a combination of two or more reference character strings and each of the specific examples using three or more levels of association. A creation support system comprising: search means for searching for one or more specific examples based on three or more levels of association with examples.
新たに創作すべき創作物に関する情報を取得する情報取得手段と、
新たに創作すべき創作物に基づく解決コンセプトを取得する解決コンセプト取得手段と、
予め取得した1以上の参照用文字列及び1以上の解決コンセプトの組み合わせと2種以上に分類された具体例との3段階以上の連関度を参照し、上記解決コンセプト取得手段により取得した1以上解決コンセプト及び上記情報取得手段により取得した情報に応じた1以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索ステップ手段とを備えること
を特徴とする創作支援システム。
Information acquisition means for acquiring information on a creation to be newly created;
A solution concept acquisition means for acquiring a solution concept based on a creation to be newly created;
One or more acquired by the solution concept acquisition means with reference to three or more levels of association between a combination of one or more reference character strings and one or more solution concepts acquired in advance and two or more types of specific examples. Search step means for searching for one or more specific examples based on a solution concept and a combination of one or more reference character strings according to the information acquired by the information acquisition means and three or more levels of association with the specific examples. A creation support system characterized by having.
新たに創作すべき創作物に関する情報の入力を受け付ける情報入力手段と、
新たに創作すべき創作物に基づく解決コンセプトの入力を受け付ける解決コンセプト入力手段と、
1以上の参照用文字列及び1以上の解決コンセプトの組み合わせと各具体例との3段階以上の連関度を利用し、上記解決コンセプト入力手段により入力された1以上の解決コンセプト及び上記情報入力手段により入力された情報に応じた1以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする創作支援システム。
An information input means for receiving input of information on a creation to be newly created;
A solution concept input means for receiving an input of a solution concept based on a creation to be newly created;
One or more solution concepts inputted by the solution concept input means and the information input means using the combination of one or more reference character strings and combinations of one or more solution concepts and each specific example in three or more stages A search means for searching for one or more specific examples based on three or more levels of relevance between the combination of one or more reference character strings corresponding to the information input by the above and the specific examples. Support system.
新たに創作すべき創作物に関する解決コンセプトを取得する解決コンセプト取得手段と、
予め取得した各解決コンセプトと2種以上に分類された具体例との3段階以上の連関度を参照し、上記解決コンセプト取得ステップにおいて取得した解決コンセプトと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする創作支援システム。
A solution concept acquisition means for acquiring a solution concept regarding a creation to be newly created;
Referring to the three or more levels of association between each solution concept acquired in advance and specific examples classified into two or more types, the three or more levels of association between the solution concept acquired in the above solution concept acquisition step and the above specific examples And a search means for searching for one or more specific examples based on the creation support system.
新たに創作すべき創作物に関する解決コンセプトの入力を受け付ける解決コンセプト入力手段と、
各解決コンセプトと各具体例との3段階以上の連関度を利用し、上記解決コンセプト入力手段により入力された解決コンセプトと上記具体例との3段階以上の連関度に基づき1以上の具体例を探索する探索手段とを備えること
を特徴とする創作支援システム。
A solution concept input means for receiving an input of a solution concept relating to a creation to be newly created;
One or more specific examples based on three or more levels of relevance between the solution concept and the specific example input by the solution concept input means, using three or more levels of relevance between each solution concept and each specific example. A creation support system comprising a search means for searching.
上記探索手段は、外部から提供された情報に基づいて、参照用文字列又は解決コンセプトと、具体例の関係を取得し、これを上記参照すべき連関度に反映させように人工知能を通じて学習すること
を特徴とする請求項8〜13のうち何れか1項記載の創作支援システム。
The search means acquires a relationship between a reference character string or a solution concept and a specific example based on information provided from the outside, and learns through artificial intelligence so as to reflect this in the degree of association to be referred to The creation support system according to any one of claims 8 to 13.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7396168B2 (en) * 2020-03-31 2023-12-12 コニカミノルタ株式会社 Idea support devices, idea support systems and programs

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3373868B2 (en) * 1992-09-09 2003-02-04 日本電信電話株式会社 Idea generation support method and device
JP2002032393A (en) * 2000-07-14 2002-01-31 Sony Corp Information retrieval device, idea operation device and their methods
AU2001286456A1 (en) * 2000-08-11 2002-02-25 Jens Erik Sorensen Management of ideas accumulated in a computer database
JP2005092442A (en) * 2003-09-16 2005-04-07 Mitsubishi Research Institute Inc Multidimensional space model expression device and multidimensional space model expression method
JP4447345B2 (en) * 2004-02-19 2010-04-07 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ Similar Patent Specification Retrieval System, Method and Program
JP4464713B2 (en) * 2004-03-05 2010-05-19 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ Support server, support system, and support method
JP4426894B2 (en) * 2004-04-15 2010-03-03 株式会社日立製作所 Document search method, document search program, and document search apparatus for executing the same
WO2007069663A1 (en) * 2005-12-13 2007-06-21 Intellectual Property Bank Corp. Technical document attribute association analysis supporting apparatus
JP5014252B2 (en) * 2008-05-20 2012-08-29 ヤフー株式会社 Method, server, and program for managing index data for searching content
JP2012104051A (en) * 2010-11-12 2012-05-31 Kansai Electric Power Co Inc:The Document index creating device
JP5559750B2 (en) * 2011-07-12 2014-07-23 ヤフー株式会社 Advertisement processing apparatus, information processing system, and advertisement processing method
JP2013125454A (en) * 2011-12-15 2013-06-24 Azbil Corp Idea support device, method and program

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