JP7098949B2 - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。

従来、会議における盛り上がり度を判定し、会議の内容を表すテキストデータと共に、盛り上がり度の高いタイミングで撮影された会議の画像、盛り上がり度の高いタイミングで表示されていた資料、あるいは盛り上がり度の時間変化を示すグラフを含む議事録を生成する技術が提案されている（例えば特許文献１）。

また、従来、ワードクラウドと呼ばれる技術が提案されている（例えば特許文献２）。ワードクラウドとは、例えば、ウェブページなどのドキュメントにおいて出現する各単語が並列に（同時に）表示されたものであり、出現回数が多い単語ほど大きく表示されるものである。

特開２０１７－１１２５４５号広報 特開２０１４－１０６９６８号公報

ところで、ドキュメント、動画像、あるいは音声データを含む対象データにおいて盛り上がった内容を利用者が把握したいという要望がある。

本発明の目的は、対象データにおいて盛り上がった内容を利用者に通知することにある。

請求項１に係る発明は、対象データに登場する各用語の登場回数を計数する計数部と、前記対象データの盛り上がり度を算出する盛り上がり度算出部と、前記用語の登場回数及び前記盛り上がり度に基づいて演算された指標値に基づく表示態様で、当該用語を表現した用語表現を表示部に表示する表示制御部と、を備え、前記計数部は、前記対象データに登場する各用語の登場回数を単位時間毎に計数し、前記盛り上がり度算出部は、前記対象データの盛り上がり度を前記単位時間毎に算出し、前記表示制御部は、各前記単位時間における前記用語の登場回数及び前記盛り上がり度に基づいて、各単位時間についての単位指標値を演算し、複数の単位時間についての複数の前記単位指標値に基づいて演算された前記指標値に基づく表示態様で、当該用語を表現した用語表現を表示部に表示する、ことを特徴とする情報処理装置である。

請求項２に係る発明は、前記盛り上がり度は、前記対象データの内容に関する１又は複数のパラメータに基づいて算出される、請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項３に係る発明は、前記対象データに登場する複数の前記用語のうち、意味の類似度が閾値以上の複数の用語をまとめて１つの用語とみなす、請求項１又は２に記載の情報処理装置である。

請求項４に係る発明は、対象データに登場する用語が登場したときの前記対象データの盛り上がり度、及び、前記対象データに登場する用語の登場回数に基づく表示態様で、前記用語を表現した用語表現を表示部に表示する表示制御部と、前記対象データにおいて前記盛り上がり度が極大値を取る盛り上がり極大時に最も多く登場した前記用語の前記用語表現が利用者により選択された場合に、前記盛り上がり極大時を含む前記対象データの一部分を出力する対象データ出力部と、を備える情報処理装置である。

請求項５に係る発明は、前記表示制御部は、前記対象データにおいて前記盛り上がり度が極小値を取る盛り上がり極小時に最も多く登場した前記用語の前記用語表現を識別可能な表示態様で表示する、請求項４に記載の情報処理装置である。

請求項６に係る発明は、前記対象データに登場する用語、前記用語の登場回数、及び前記用語が登場したときの前記対象データの盛り上がり度に関する複数の前記対象データの比較に基づく、前記複数の対象データ間における内容の変化具合を利用者に通知する通知部、をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項７に係る発明は、前記通知部は、複数の前記対象データに対応する複数の前記用語表現の比較に基づく、前記複数の対象データ間における内容の変化具合を利用者に通知する、請求項６に記載の情報処理装置である。

請求項８に係る発明は、対象データに登場する用語が登場したときの前記対象データの盛り上がり度、及び、前記対象データに登場する用語の登場回数に基づく表示態様で、前記用語を表現した用語表現を表示部に表示する表示制御部と、前記対象データに登場する用語、前記用語の登場回数、及び前記用語が登場したときの前記対象データの盛り上がり度に関する複数の前記対象データの比較に基づく、前記複数の対象データ間における内容の変化具合を利用者に通知する通知部と、を備え、前記通知部は、第１の対象データにおいて前記盛り上がり度が最大となった最大盛り上がり時に最も多く登場した前記用語と、第２の対象データにおいて前記盛り上がり度が極大値を取る複数の盛り上がり極大時それぞれに最も多く登場した複数の前記用語との比較に基づく、前記第１の対象データと前記第２の対象データとの間における内容の変化具合を利用者に通知する、ことを特徴とする情報処理装置である。

請求項９に係る発明は、前記通知部は、さらに、第１の対象データにおける前記最大盛り上がり時以外の前記盛り上がり極大時に最も多く登場した前記用語に基づく、前記第１の対象データと前記第２の対象データとの間における内容の変化具合を利用者に通知する、請求項８に記載の情報処理装置である。

請求項１０に係る発明は、前記対象データは会議の内容を示す会議データであり、前記通知部は、複数の前記会議データ間における内容の変化が停滞又は発散している場合に利用者に警告を通知する、ことを特徴とする請求項６から９のいずれか１項に記載の情報処理装置である。

請求項１１に係る発明は、コンピュータを、対象データに登場する各用語の登場回数を計数する計数部と、前記対象データの盛り上がり度を算出する盛り上がり度算出部と、前記用語の登場回数及び前記盛り上がり度に基づいて演算された指標値に基づく表示態様で、当該用語を表現した用語表現を表示部に表示する表示制御部と、として機能させ、前記計数部は、前記対象データに登場する各用語の登場回数を単位時間毎に計数し、前記盛り上がり度算出部は、前記対象データの盛り上がり度を前記単位時間毎に算出し、前記表示制御部は、各前記単位時間における前記用語の登場回数及び前記盛り上がり度に基づいて、各単位時間についての単位指標値を演算し、複数の単位時間についての複数の前記単位指標値に基づいて演算された前記指標値に基づく表示態様で、当該用語を表現した用語表現を表示部に表示する、ことを特徴とする情報処理プログラムである。

請求項１、２又は１１に係る発明によれば、対象データにおいて盛り上がった内容を利用者に通知することができる。

請求項３に係る発明によれば、意味が類似する用語をまとめて１つの用語表現で表示することができる。

請求項１，１１に係る発明によれば、さらに、対象データにおける用語の登場回数に応じた表示態様で用語表現を表示することができる。

請求項４に係る発明によれば、利用者が選択した用語が最も多く登場した盛り上がり極大時を含む対象データの一部分を出力することができる。

請求項５に係る発明によれば、盛り上がり極小時に最も多く登場した用語を利用者に通知することができる。

請求項６に係る発明によれば、複数の対象データにおける内容の変化具合を利用者に通知することができる。

請求項７に係る発明によれば、複数の対象データに対応する複数の用語表現の比較に基づく、複数の対象データにおける内容の変化具合を利用者に通知することができる。

請求項８に係る発明によれば、第１の対象データにおいて最大盛り上がり時に最も多く登場した用語と、第２の対象データにおいて複数の盛り上がり極大時それぞれに最も多く登場した複数の用語との比較に基づく、複数の対象データにおける内容の変化具合を利用者に通知することができる。

請求項９に係る発明によれば、第１の対象データにおける最大盛り上がり時以外の盛り上がり度極大時に最も多く登場した用語にさらに基づく、複数の対象データにおける内容の変化具合を利用者に通知することができる。

請求項１０に係る発明によれば、複数の会議データ間において内容の変化が停滞又は発散していることを利用者に通知することができる。

本実施形態に係る情報処理装置の構成概略図である。 対象データに登場する各用語の登場回数の集計結果の例を示す図である。 盛り上がり度算出のための対象データに関するパラメータの集計結果の例を示す図である。 本実施形態に係るワードクラウドの第１の表示例を示す図である。 盛り上がり度及び各用語の登場回数の時間変化の例を示すグラフである。 本実施形態に係るワードクラウドの第２の表示例を示す図である。 ２つのワードクラウドを比較する様子を示す図である。 各用語の登場回数の例を示す図である。 ２つの対象データにおける盛り上がり極大時で最も多く登場した用語を示す第１の図である。 ２つの対象データにおける盛り上がり極大時で最も多く登場した用語を示す第２の図である。 ２つの対象データにおける盛り上がり極大時で最も多く登場した用語を示す第３の図である。 警告の表示例を示す図である。

図１は、第１実施形態に係る情報処理装置１０の構成概略図である。本実施形態では、情報処理装置１０は、会議室に設置されたロボットである。しかしながら、情報処理装置１０は、以下に説明する機能を実現可能な限りにおいてどのような装置であってもよい。例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォンなどの携帯端末、あるいはサーバなどであってもよい。

記憶部１２は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、あるいはハードディスクなどを含んで構成される。記憶部１２には、情報処理装置１０の各部を動作させるための情報処理プログラムが記憶される。さらに、図１に示すように、記憶部１２には対象データ１４が記憶される。

対象データ１４は、情報処理装置１０の処理の対象となるデータである。本実施形態では、対象データ１４は会議の内容を示す会議データであり、より詳しくは会議の様子を撮影した動画像である。しかしながら、対象データ１４としては会議データに限られず、ウェブページあるいは電子ドキュメントなどの電子文書、その他の動画像データ、あるいは音声データなどであってもよい。対象データ１４は、後述の通信部２４を介して情報処理装置１０以外の装置から取得してもよく、情報処理装置１０が作成したものであってもよい。

撮像部１６は、例えばカメラなどを含んで構成される。撮像部１６は、情報処理装置１０の周囲を撮像するものである。具体的には、撮像部１６は、会議の様子、例えば会議の参加者の顔などを撮像する。

音声取得部１８は、例えばマイクなどを含んで構成される。音声取得部１８は、会議の音声を取得するために用いられる。あるいは、音声取得部１８は、情報処理装置１０に対して利用者（ユーザ）の声によって指示を入力するために用いられる。また、情報処理装置１０は、ユーザの指示を入力する手段として、ボタンあるいはタッチパネルなどから構成される入力部（不図示）を含んでいてもよい。また、当該入力部としては、撮像部１６、音声取得部１８、あるいはその他センサを利用した非接触操作(ジェスチャー)を受け付けるユーザインターフェイスを含んでいてもよい。

表示部２０は、例えば液晶パネルなどを含んで構成される。表示部２０には、種々の画面が表示され、特に、後述する制御部２６の処理結果が表示される。

音声出力部２２は、例えばスピーカなどを含んで構成される。音声出力部２２は、制御部２６の処理結果、特にユーザへの通知を音声にて出力するために用いられる。

なお、情報処理装置１０がサーバなどの装置である場合、情報処理装置１０としては撮像部１６、音声取得部１８、表示部２０、及び音声出力部２２を備えていなくてもよい。この場合は、撮像部１６に相当するカメラなど、音声取得部１８に相当するマイクなど、表示部２０に相当するディスプレイなど、及び音声出力部２２に相当するスピーカなどが情報処理装置１０と通信可能な状態で会議室に設置される。その上で、カメラが撮像した画像、あるいはマイクが取得した音声データが情報処理装置１０に送信され、情報処理装置１０からの指示に従って、ディスプレイに画面が表示され、あるいはスピーカから音声が出力される。

通信部２４は、例えば通信モジュールなどを含んで構成される。通信部２４は、他の装置と通信するために用いられる。

制御部２６は、例えばＣＰＵあるいはマイクロコントローラを含んで構成される。制御部２６は、記憶部１２に記憶された情報処理プログラムに従って、情報処理装置１０の各部を制御する。図１に示されるように、制御部２６は、計数部２８、盛り上がり度算出部３０、出力制御部３２、比較部３４、及び通知部３６としても機能する。

計数部２８は、対象データ１４に登場する用語の登場回数を計数する。対象データ１４に複数の用語が登場する場合には、計数部２８は複数の用語それぞれの用語の登場回数を計数する。ここで、「用語」とは、文構成の最小単位である単語、及び、複数の単語がまとまった語あるいは句を含む概念である。

具体的には、計数部２８は、予め定められた単位時間毎に、対象データ１４に登場する各用語の登場計数を計測する。本実施形態では、単位時間は１分に設定され、計数部２８は１分毎に各用語の登場回数を計測する。もちろん、単位時間はその他の時間に設定されてもよい。図２に、計数部２８が計数した、対象データ１４における各用語の登場回数の例が示されている。例えば、図２の例では、１４時１４分から１４時１５分までの間に、「海」という用語が１０回登場し、「山」という用語が２回登場し、「川」という用語が５回登場している。図２に示すような、対象データ１４の各単位時間における各用語の登場回数は記憶部１２に記憶される。

対象データ１４において、同じ用語が違う意味で用いられている場合が考えられる。したがって、計数部２８は、対象データ１４から抽出したテキストデータ（例えば対象データ１４に含まれる音声を文章化したデータ）に対して、形態素解析、構文解析、意味解析、あるいは文脈解析などを含む自然言語処理を行うことで、各用語の対象データ１４における意味を解析し、同じ用語であっても意味が異なる場合には区別して計数するようにしてもよい。

盛り上がり度算出部３０は、対象データ１４の内容における盛り上がり度を算出する。具体的には、盛り上がり度算出部３０は、対象データ１４の内容に関する１又は複数のパラメータに基づいて盛り上がり度を算出する。本実施形態では、対象データ１４が会議データであるため、盛り上がり度算出のためのパラメータとして、会議出席者の表情に基づく表情パラメータ、会議室の音量に基づく音量パラメータ、発言した会議出席者の数に基づく発言人数パラメータ、会議室の温度に基づく温度パラメータ、ポジティブな用語や相槌が発言された回数に基づくポジティブ発言パラメータを用いる。

表情パラメータとして、盛り上がり度算出部３０は、各会議出席者の表情を数値で表現する。本実施形態では、喜びなどのポジティブな感情を示す表情を１～１０のプラスの値で表現し、怒りあるいは悲しみなどのネガティブな感情を示す表情を－１～－１０のマイナスの値で表現する。値０はどちらでもない感情を示す表情（無表情など）を表すものとする。

表情パラメータは、撮像部１６が撮影した各会議出席者の顔画像に基づいて算出することができる。具体的には、人の顔画像と当該顔画像が表す感情を示す情報との組を学習データとして用いて学習器を学習させ、十分に学習された当該学習器に撮像部１６が撮影した各会議出席者の顔画像を入力することで、各会議出席者の感情を推定する。その上で、推定された感情において、ポジティブな感情が強い程表情パラメータを大きな値とし、ネガティブな感情が強い程表情パラメータを小さな値とする。

音量パラメータとして、盛り上がり度算出部３０は、音声取得部１８が取得した会議室の音量を数値で表現する。具体的には、会議室の音量を０～１０の値で表現する。なお、音量パラメータは、音量測定開始時（例えば会議開始時）から、音量測定終了時（例えば会議終了時）までの音量を相対的に示すものであってよい。これは、会議出席者数や環境音など、音の要素は様々であり、音量を絶対値で示す場合よりも好適に会議中の音量の大小比較が可能となるためである。

発言人数パラメータとしては、基本的には、発言した会議出席者（発言人数）の数に基づく値を用いることができる。ちなみに、発言人数は、音声取得部１８が取得した音声データに基づいて、既知の話者認識技術を用いることなどにより取得することができる。あるいは、撮像部１６が会議の様子を撮影した画像も併せて考慮して話者を識別するようにしてもよい。

しかしながら、会議においては、発言人数が多かったとしても、必ずしも会議が盛り上がったとは言えない場合がある。例えば、全員同時に会話はしているが、会議の主題とは異なる話題で盛り上がっている一部の会議出席者がいる場合が考えられる。本実施形態では、このような発言の「ばらつき」を考慮して、盛り上がり度算出部３０は、以下の式１によって発言人数パラメータを算出する。

式１において、発言人数とは、所定時間以上発言を続けた人の数である。グループは同じ話題の会話をしている複数の会議出席者から構成される。例えば、会議の主題について話し合っているグループと、他の話題で会話をしているグループがある場合、グループ数は２となる。盛り上がり度算出部３０は、撮像部１６が撮影した各会議出席者の様子（顔の向きなど）に基づいてグループ数を判定することができる。

式１が示すように、発言人数が多い程、発言人数パラメータが大きくなり、グループ数が多い程、発言人数パラメータが小さくなる。

温度パラメータとしては、本実施形態では、会議開始時点の温度を０としたときの会議室の温度を用いる。会議が盛り上がる程、会議室の温度が高くなる観点から、本実施形態では、盛り上がり度算出のためのパラメータとして温度パラメータを加えている。

ポジティブ発言パラメータとしては、音声取得部１８が取得したポジティブな用語（「いいね」など）の発言回数や、相槌（「うん」など）の発言回数の和を用いることができる。

本実施形態では、盛り上がり度算出部３０は、上述の各パラメータの和を対象データ１４の盛り上がり度として算出する。

なお、本実施形態では、対象データ１４が会議データであるために、盛り上がり度を算出するために上記の各パラメータを計測したが、盛り上がり度を算出するためのパラメータとしては他のパラメータを用いてもよく、盛り上がり度算出のためのパラメータは、対象データ１４の内容に応じて適宜設定されてよい。また、本実施形態では各パラメータの和を盛り上がり度としているが、各パラメータに基づく盛り上がり度の算出方法は他の方法であってもよい。

より詳しくは、盛り上がり度算出部３０は、上述の単位時間毎に、対象データ１４の盛り上がり度を算出する。本実施形態では単位時間は１分に設定されているから、盛り上がり度算出部３０は、１分毎に対象データ１４の盛り上がり度を算出する。

なお、会議出席者が会議の主題とは関係のない雑談をしているときに盛り上がり度が高く算出される可能性が考えられる。したがって、盛り上がり度算出部３０は、雑談時における上記各パラメータを計測しないか、あるいは盛り上がり度に寄与する影響をかなり小さくするようにしてもよい。具体的には、予め会議の主題を示すキーワードを記憶部１２に登録しておき、盛り上がり度算出部３０は、当該キーワードに関係ない用語の登場が続いた場合には雑談時と判定するようにしてもよい。あるいは、予め会議出席者の人数を記憶部１２に登録しておき、盛り上がり度算出部３０は、全ての会議出席者が集まる前は雑談時であると判定するようにしてもよい。

図３に、盛り上がり度算出部３０が算出した、対象データ１４の各パラメータの値と、盛り上がり度との例が示されている。例えば、図３の例では、１４時１４分から１４時１５分までの間において、表情パラメータが５であり、音量パラメータが５であり、発言人数パラメータが８であり、温度パラメータが２であり、ポジティブ発言パラメータが１６であるから、それらの総和として、１４時１４分から１４時１５分までの間の盛り上がり度が３６と算出されている。図３に示すような、対象データ１４の各単位時間における盛り上がり度は記憶部１２に記憶される。

図１に戻り、出力制御部３２は、対象データ１４に基づいてワードクラウドを生成して表示させる。ワードクラウドとは、対象データ１４に登場する用語が並列に並べられた画像であり、いわば用語群画像である。以下、概念としての用語と、ワードクラウドに含まれる構成要素としての用語とを区別するために、ワードクラウドの構成要素としての用語を「用語表現」と記載する。具体的には、出力制御部３２は、ワードクラウドにおいて、対象データ１４における用語が登場したときの対象データ１４の盛り上がり度に基づく表示態様で当該用語を表現した用語表現を表示させる。このように、出力制御部３２は表示制御部として機能する。好ましくは、出力制御部３２は、さらに、対象データ１４に登場する用語の登場回数に基づく表示態様で用語表現を表示する。図４に、複数の用語表現４２を含むワードクラウド４０の例が示されている。

本実施形態では、出力制御部３２は、単位時間における用語の登場回数と当該単位時間における盛り上がり度との積を単位指標値として算出し、各単位時間について算出された各単位指標値の和を当該用語の指標値として算出する。用語の指標値とは、対象データ１４における当該用語の登場回数と、当該用語が登場したときの盛り上がり度の双方が反映された値である。その上で、算出された指標値に基づいて当該用語についての用語表現４２の表示態様を決定する。なお、用語の指標値としては、対象データ１４における用語の登場回数と、当該用語が登場したときの対象データ１４の盛り上がり度が反映されている限りにおいてその他の方法で算出されてもよい。

例えば、計数部２８によって図２に示す通りに各用語の登場回数が計数され、盛り上がり度算出部３０によって図３に示す通りの盛り上がり度が算出されたとする。用語「海」に着目すると、１４時１４分の１分間においては、単位指標値は、登場回数「１０」と盛り上がり度「３６」の積である「３６０」となる。他の単位時間についても同様に単位指標値を算出する。そして、１４時１４分～１４時１７分までの３分間を対象としたワードクラウド４０においては、各単位時間について算出された各単位指標値の和である指標値は「８５０」となる。したがって、出力制御部３２は、指標値「８５０」に応じた表示態様で「海」の用語表現４２を表示する。

なお、上記例では、単位時間における登場回数と盛り上がり度の積を単位指標値として算出していたが、登場回数と盛り上がり度にそれぞれ重み係数を乗じたものの和を単位指標値とするようにしてもよい。例えば、単位指標値を以下の式で算出する。
（単位指標値）＝（ｔ－１）（単位時間における用語の登場回数）＋ｔ（単位時間の盛り上がり度） ・・・（式２）
式２において、ｔ及び（ｔ－１）が重み係数である。式２によれば、例えば、ｔを大きくすることで、盛り上がり度がより重視された指標値を算出することができる。逆に、ｔを小さくすることで、登場回数がより重視された指標値を算出することができる。

また、単に、用語が登場したときの対象データの盛り上がり度に基づく表示態様で用語表現を表示する場合には、出力制御部３２は、例えば、用語が登場した単位時間の盛り上がり度を累積した値を当該用語の指標値として用いるようにしてもよい。

本実施形態では、出力制御部３２は、用語の指標値が大きい程、ワードクラウド４０において当該用語についての用語表現４２を大きく表示する。換言すれば、出力制御部３２は、用語の指標値が小さい程、ワードクラウド４０において当該用語についての用語表現４２を小さく表示する。なお、指標値に応じた用語表現４２の表示態様としては、各用語表現４２を指標値に応じた大きさとすることに代えてあるいは加えて、用語表現４２の太さ、色相、あるいは濃さなどを当該用語の指標値に応じたものとするようにしてもよい。

なお、対象データ１４に含まれる複数の用語の指標値の相対関係に応じて各用語についての各用語表現４２の表示態様を決定するようにしてもよい。例えば、用語「海」についての指標値が同じ値であっても、その他の用語の指標値が用語「海」の指標値よりも大きい場合の「海」の用語表現４２に比して、その他の用語の指標値が「海」の指標値よりも小さい場合の「海」の用語表現４２を大きく表示するようにしてもよい。

ワードクラウド４０に含まれる各用語表現４２の表示態様によって、対象データ１４において盛り上がった時に多く登場した用語を把握することができる。例えば、図４の例においては、「海」という用語表現４２が比較的大きく表示されているため、対象データ１４において盛り上がった時に「海」という用語が多く登場したことが分かる。

対象データ１４に登場する用語毎に登場回数が計数されるため、意味が類似する用語についても区別して登場回数が計数される。しかしながら、意味が類似する用語が区別して計数された場合、対象データ１４において重要な用語が複数の類似用語で表現されていたとすると、各類似用語の登場回数が分散してしまうことになる。この場合、各類似用語が意味する概念が盛り上がり時において多く登場していたとしても、ワードクラウド４０において各類似用語についての用語表現４２が小さく表示されてしまい、それが分かりにくくなる場合が考えられる。

したがって、出力制御部３２は、意味の類似度が所定の閾値以上の複数の用語をまとめて１つの用語とみなすようにしてもよい。例えば、「湖」と「池」の意味の類似度が閾値以上であり、「湖」の指標値が３００であり、「池」の指標値も３００である場合、両者の指標値を合算した指標値６００に応じた表示態様で「湖」と「池」のいずれか一方の用語表現４２を表示させるようにしてもよい。用語間の類似度は、用語の上位／下位関係、部分／全体関係、同義関係、類義関係などによって用語を分類して体系づけたデータベースであるシソーラスに基づいて判定することができる。なお、本明細書における「類似」には、用語が示す意味が類似しているもの（例えば「ＰＣ」と「機械」）のみならず、用語が示す意味の関連性が高いもの（例えば「虫」と「土」）も含まれていてよい。

また、本実施形態においては、出力制御部３２は、ワードクラウド４０において、用語表現４２を図形あるいは写真などで表示するようにしてもよい。例えば、対象データ１４に登場した複数の用語のうち、指標値が閾値以上の用語を写真で表現するようにしてもよい。例えば、用語「夏」について、「夏」という用語を画像検索したときに最も上位に表示される画像（写真）を用語表現４２として表示させるようにしてもよい。もちろん、この場合であっても、用語「夏」の指標値に応じて用語表現４２としての当該写真の表示態様が決定される。

対象データ１４に登場するすべての用語についての用語表現４２をワードクラウド４０に含める場合、対象データ１４の内容に対して本質的ではない用語についての用語表現４２が含められてしまう場合がある。例えば、「いいね」あるいは「多分」といった用語が会議において頻繁に使用される場合があり、その場合はワードクラウド４０において「いいね」や「多分」といった用語表現４２が大きく表示されてしまう。このような事態を回避するために、本実施形態では、出力制御部３２は、網羅性のある大規模なテキストデータ（ＳＮＳのテキストデータを含んでもよい）を参照し、当該テキストデータにおいて頻繁に表れる用語についての用語表現４２をワードクラウド４０から除外するようにしてもよい。

出力制御部３２は、ユーザからのフィードバックに応じてワードクラウド４０を編集するようにしてもよい。例えば、入力部あるいは通信部２４を介してユーザから特定の用語表現４２を削除する指示を受けた場合には、出力制御部３２はワードクラウド４０から当該用語表現４２を削除するようにしてもよい。あるいは、ユーザから特定の用語表現４２の表示態様（大きさ、色など）を指定された場合には、出力制御部３２は、当該用語表現４２の表示態様をユーザの指示通りに変更するようにしてもよい。ユーザからの指示は記憶部１２に記憶されてもよく、出力制御部３２は、新たなワードクラウド４０を生成する際に、記憶部１２に記憶されたユーザの指示に応じた（特定の用語表現４２を表示させない、あるいは特定の用語表現４２の表示態様をユーザの指定通りにした）ワードクラウド４０を生成するようにしてもよい。

また、出力制御部３２は、会議が終了した後に、会議全体の内容を含む対象データ１４に基づいて事後的にワードクラウド４０を生成して表示するようにしてもよいが、会議中においてリアルタイムにワードクラウド４０を生成して表示するようにしてもよい。

この場合、計数部２８は、ユーザから入力される開始トリガに応じて、会議に登場する用語の単位時間毎の計数を開始する。同様に、盛り上がり度算出部３０は、当該開始トリガに応じて、単位時間毎の、盛り上がり度算出のためのパラメータの算出及び盛り上がり度の算出を開始する。なお、開始トリガとしては、例えば、会議出席者による「会議を始めようか」などの音声を用いることができるが、その他の方法によって入力されてもよい。

出力制御部３２は、現時点までの各用語の登場回数と盛り上がり度に基づいてワードクラウド４０を生成して表示させる。出力制御部３２は、単位時間が経過する度に、過去の各単位時間における各用語の登場回数及び盛り上がり度、並びに、新たな単位時間における各用語の登場回数及び盛り上がり度に基づいて、新たなワードクラウド４０を生成して表示する。このように、ワードクラウド４０に含まれる用語表現４２の表示態様が単位時間毎に動的に変化することになる。

ユーザから終了トリガが入力されると、計数部２８及び盛り上がり度算出部３０は処理を停止する。出力制御部３２は、当該会議全体についてのワードクラウド４０を生成して表示する。なお、終了トリガとしては、会議出席者による「これで会議を終わります」などの音声を用いることができるが、その他の方法によって入力されてもよい。

出力制御部３２は、表示部２０に表示されたワードクラウド４０に含まれる用語表現４２がユーザにより選択された場合、選択された用語表現４２に対応する対象データ１４の一部分を出力するようにしてもよい。本実施形態では、各用語表現４２に対応する対象データ１４の一部分を以下の手順で決定する。

図５には、対象データ１４における盛り上がり度の時間変化を示すグラフ（太実線）、及び、対象データ１４に登場した用語「海」の単位時間毎の登場回数を示すグラフ（細実線）、用語「山」の単位時間毎の登場回数を示すグラフ（破線）、及び用語「川」の単位時間毎の登場回数を示すグラフ（一点鎖線）が示されている。図５に示す各グラフは、計数部２８及び盛り上がり度算出部３０の処理結果（図２及び３参照）に基づいて得ることができる。

出力制御部３２は、盛り上がり度の極大値（盛り上がり度の山）を取る単位時間を特定する。以後、盛り上がり度の極大値を取る単位時間を盛り上がり極大時と記載する。図５の例では、盛り上がり極大時として１４時１５分からの１分間が特定される。なお、一般に、盛り上がり度の極大値は複数存在し、盛り上がり極大時は複数特定される。

次いで、出力制御部３２は、複数の盛り上がり極大時それぞれにおいて、最も登場回数が多い用語を列挙する。当然ながら、盛り上がり極大時の数だけ用語が列挙されることになる。

出力制御部３２は、列挙された複数の用語において、他に列挙された用語と重複しない用語については、当該用語が最も多く登場した盛り上がり極大時を含む部分を当該用語に対応する対象データ１４の一部分として設定する。例えば、図５の例において、盛り上がり極大時である１４時１５分からの１分間において最も多く登場した用語は「海」であり、その他の盛り上がり極大時において最も多く登場した用語が「海」でない場合、用語「海」に対応する対象データ１４の一部分を１４時１５分からの１分間に設定する。

出力制御部３２は、列挙された複数の用語において、他に列挙された用語と重複する用語については、当該用語が最も多く登場した複数の盛り上がり極大時のうち、最も盛り上がり度が大きい盛り上がり極大時を含む部分を当該用語に対応する対象データ１４の一部分として設定する。

以上のようにして各用語に対応する対象データ１４の一部分が設定される。そして、出力制御部３２は、ワードクラウド４０において用語表現４２がユーザにより選択されると、当該用語表現４２に応じた用語に対応する対象データ１４の一部分を出力する。例えば、図５の例において、「海」の用語表現４２がユーザによって選択されると、出力制御部３２は、動画像（あるいは音声データ）である対象データ１４の１４時１５分からの１分間を出力（再生）する。このように、出力制御部３２は対象データ出力部としても機能する。

これにより、ユーザは、用語表現４２を選択することで、対象データ１４のうち、選択した用語表現４２に応じた用語が最も多く登場する盛り上がり極大時を動画像あるいは音声などで確認することができる。

なお、対象データ１４において登場した用語のうち、いずれの盛り上がり極大時において最も多く登場した用語として列挙されなかった用語については、当該用語の登場回数の時間変化において、当該用語が最も多く登場した単位時間が当該用語に対応する対象データの一部分として設定される。例えば、図５の例では、用語「山」がいずれの盛り上がり極大時において最も多く登場した用語でない場合、用語「山」の登場回数の時間変化において、用語「山」が最も多く登場した単位時間が１４時１４分からの１分間であるとすると、用語「山」に対応する対象データ１４の一部分として１４時１４分からの１分間が設定される。同様に、用語「川」がいずれの盛り上がり極大時において最も多く登場した用語でない場合、用語「川」の登場回数の時間変化において、用語「川」が最も多く登場した単位時間が１４時１６分からの１分間であるとすると、用語「川」に対応する対象データ１４の一部分として１４時１６分からの１分間が設定される。

上述のワードクラウド４０によれば、ユーザは、対象データ１４において盛り上がった時に多く登場した用語を把握することができるが、反対に、ユーザが、対象データ１４において盛り下がった時に多く登場した用語を把握したい場合も考えられる。その場合は、出力制御部３２は、図５に示す盛り上がり度の時間変化を示すグラフにおいて、盛り上がり度の極小値（盛り上がり度の谷）を取る単位時間（盛り上がり極小時）を特定し、盛り上がり極小時において最も多く登場した用語を特定する。その上で、出力制御部３２は、当該用語をワードクラウド４０において識別可能な表示態様で表示する。

例えば、用語「山」が盛り上がり極小時において最も多く登場した用語である場合、図６に示すように、「山」の用語表現４２’を薄く（例えば半透明に）表示する。これにより、ユーザは、用語「山」が盛り上がり極小時において最も多く登場した用語であることを把握できる。また、図６において、「山」の用語表現４２’がユーザにより選択された場合には、出力制御部３２は、当該盛り上がり極小時に対応する対象データ１４の一部分を出力するようにしてもよい。

なお、ワードクラウド４０に含まれる用語表現４２の数を減らしてワードクラウド４０を簡潔にする観点から、盛り上がり極小時において最も多く登場した用語の用語表現をワードクラウド４０に表示しないようにしてもよい。

図１に戻り、比較部３４は、対象データ１４に登場する用語、当該用語の登場回数、及び、当該用語が登場したときの盛り上がり度に関して複数の対象データ１４を比較することで、複数の対象データ１４の内容の比較を行う。これにより、複数の対象データ１４の内容の変化具合を判定する。複数の対象データ１４の内容の変化具合とは、例えば、対象データ１４が会議データである場合、複数の会議データ間における内容の変化の停滞あるいは発散などである。

例えば、比較部３４は、複数の対象データ１４に対応する複数のワードクラウド４０に含まれる用語表現４２を比較することで、複数の対象データ１４の内容の変化具合の判定を行うことができる。

複数のワードクラウド４０に含まれる用語表現４２が同じ用語に対応するものであり、且つ、各用語表現４２の表示態様が同様（つまり各用語の指標値が同様）である場合は、当該複数のワードクラウド４０に対応する複数の対象データ１４のいずれにおいても、盛り上がった時に同じ用語が多く登場しているといえる。したがって、この場合、比較部３４は、当該複数のワードクラウド４０に対応する複数の対象データ１４の内容が変化していないと判定することができる。逆に、各ワードクラウド４０に含まれる用語表現４２が異なる用語に対応するものである場合、あるいは、各ワードクラウド４０において最も大きく表示された用語表現４２が異なる場合には、当該複数のワードクラウド４０に対応する複数の対象データ１４において、盛り上がった時に多く登場した用語がそれぞれ異なるといえる。したがって、この場合、比較部３４は、当該複数のワードクラウド４０に対応する複数の対象データ１４の内容が変化していると判定することができる。

用語表現４２の比較の具体的な方法は以下の通りである。

第１の方法としては、ワードクラウド４０が例えばｊｐｇデータなどの画像データで保存された場合において、一方のワードクラウド４０における用語表現４２と、他方のワードクラウド４０における用語表現４２とを画像比較により比較する方法である。

図７に、複数のワードクラウド４０間において用語表現４２が画像比較される様子が示されている。図７に示す通り、まず、比較部３４は、画像データであるワードクラウド４０ａに対して画像解析処理（例えばＯＣＲなど）を施し、用語表現４２ａを抽出することで、用語表現４２ａを含む用語領域５０ａを切り出す。比較部３４は、ワードクラウド４０ａに含まれるすべての用語表現４２ａを抽出してもよいし、一部の用語表現４２ａ、例えば、大きさ順（すなわち指標値が大きい順）に並べたときの上位いくつかの用語表現４２ａを抽出するようにしてもよい。同様に、比較部３４は、画像データであるワードクラウド４０ｂに対して画像解析処理（例えばＯＣＲなど）を施して用語表現４２ｂを抽出することで、用語表現４２を含む用語領域５０ｂを切り出す。

次いで、比較部３４は、用語領域５０ａと用語領域５０ｂとを比較する。もちろん、同じ用語の用語表現４２に対応する用語領域５０同士（例えば「海」の用語領域５０ａと「海」の用語領域５０ｂ）を比較する。具体的には、比較部３４は、用語領域５０ａの各ピクセルと、用語領域５０ｂの対応する各ピクセルとの画素値を比較することで、用語領域５０ａと用語領域５０ｂを比較する。

上記の画像比較方法によれば、用語表現４２ａと用語表現４２ｂとが同じ用語を表すものであるか、及び、用語表現４２ａと用語表現４２ｂとの表示態様が比較できる。特に、本実施形態では、各用語表現４２は、用語の指標値に応じた表示態様、すなわち、用語の登場回数及び用語が登場したときの盛り上がり度が反映された表示態様となっていることから、用語表現４２の比較により、ワードクラウド４０ａに対応する対象データ１４とワードクラウド４０ｂに対応する対象データ１４と間で、単に用語の登場回数のみならず、盛り上がり度を考慮した上での内容の変化を判定することができる。

なお、本実施形態では、ワードクラウド４０における各用語表現４２の表示位置が定まっていない（ランダムである）ことから、ワードクラウド４０から用語領域５０を切り出した上で用語領域５０同士を比較していたが、ワードクラウド４０における各用語表現４２の表示位置が定まっている（例えば「海」の用語表現４２のワードクラウド４０における表示位置が決められている）ならば、用語領域５０の切り出し処理を行わずに、ワードクラウド４０全体同士を画像比較することも可能である。

第２の方法としては、ワードクラウド４０が、各用語表現４２が示す用語と、各用語表現４２の表示態様（例えば大きさ）を数値として有するデータ形式（例えばＨＴＭＬ形式）で保存された場合において、一方のワードクラウド４０における用語表現４２と、他方のワードクラウド４０における用語表現４２とを、そのデータ形式に含まれる用語表現４２に関する数値に基づいて比較する方法である。

再度図７を参照すると、ワードクラウド４０ａ及び４０ｂがＨＴＭＬ形式であるとすると、比較部３４は、ワードクラウド４０ａのＨＴＭＬデータから「海」の用語表現４２ａの大きさを示す数値を取得し、ワードクラウド４０ｂのＨＴＭＬデータから「海」の用語表現４２の大きさを示す数値を取得し、取得した両数値の差分により「海」の用語表現４２の比較を行う。他の用語表現４２についても同様に比較を行う。

なお、比較部３４は、複数の対象データ１４間において、計数された各用語の登場回数を比較することで、複数の対象データ１４の内容の比較を行うようにしてもよい。図８には、複数の対象データ１４ａ～ｃにおいて計数部２８により計数された各用語表現４２の登場回数が示されている。

例えば、比較部３４は、複数の対象データ１４間の各用語の出現率の差がいずれも閾値（例えば５％）以下である場合、当該複数の対象データ１４の内容の変化がない可能性があると判定する。例えば、図８において、対象データ１４ａの各用語の出現率は、「海」が５０％、「山」が２５％、「川」が２５％となっており、対象データ１４ｂの各用語の出現率は、「海」が５３％、「山」が２１％、「川」が２６％となっている。したがって、各用語の出現率の差がいずれも５％以下であるので、比較部３４は、対象データ１４ａと１４ｂの間では内容の変化がない可能性があると判定する。

また、例えば、比較部３４は、複数の対象データ１４において、登場回数が上位のいくつかの用語（例えば１位～３位）が同じ用語である場合、当該複数の対象データ１４の内容の変化がない可能性があると判定するようにしてもよい。例えば、図８において、対象データ１４ａ～ｃにおいては、登場回数の１位～３位の用語は、いずれも、「海」、「山」、「川」である。したがって、比較部３４は、対象データ１４ａ～１４ｃの間では内容の変化がない可能性があると判定する。

なお、比較部３４は、意味の類似度が所定の閾値以上の複数の用語をまとめて１つの用語とみなした上で、複数の対象データ１４間の各用語の登場回数を比較するようにしてもよい。

比較部３４は、第１の対象データ１４において盛り上がり度が最大となった最大盛り上がり時に最も多く登場した用語と、第２の対象データ１４における複数の盛り上がり極大時それぞれにおいて最も多く登場した複数の用語との比較に基づいて、複数の対象データ１４の内容の変化具合を判定するようにしてもよい。

図９（ａ）、図１０（ａ）、及び図１１（ａ）には、第１の対象データ１４としての１回目の会議データの盛り上がり度の時間変化を示すグラフが示され、図９（ｂ）、図１０（ｂ）、及び図１１（ｂ）には、第２の対象データ１４としての２回目の会議データの盛り上がり度の時間変化を示すグラフが示されている。

図９の例では、１回目の会議データにおける最大盛り上がり時に最も多く登場した用語は「海」であるとし、２回目の会議データにおける複数の盛り上がり極大時において最も多く登場した用語はいずれも「海」であるとする。

このような場合、２回目の会議においては、１回目の会議における重要用語である「海」を議題として話し合いを進めていると考えることができるため、比較部３４は、１回目と２回目の会議で内容の変化が停滞していないと判定することができる。

図１０の例では、１回目の会議データにおける最大盛り上がり時に最も多く登場した用語は「海」であるとし、２回目の会議データにおける複数の盛り上がり極大時において最も多く登場した用語にばらつきがあるとする。

このような場合、１回目の会議における重要用語が「海」であったにも拘らず、２回目の会議においては他の話題について話し合っている、すなわち話題が進んでいないと考えることができるため、比較部３４は、１回目と２回目の会議で内容の変化が停滞していると判定することができる。また、この場合、比較部３４は、１回目と２回目の会議で内容の変化が発散していると判定するようにしてもよい。特に、１回目の会議データにおける最大盛り上がり時に最も多く登場した用語（本例では「海」）と、２回目の会議データにおける最大盛り上がり時に最も多く登場した用語とが同じである場合、２回目の会議においては、１回目の会議の盛り上がりを引きずっており、且つ話題が進んでいないと考えることができる。

なお、図１１に示すように、２回目の会議における最大盛り上がり時の盛り上がり度が閾値以下である場合、２回目の会議がほとんど盛り上がっていないと考えることができるため、比較部３４は、１回目と２回目の会議の間で内容の変化が停滞していると判定することができる。

また、比較部３４は、第１の対象データ１４における最大盛り上がり時以外の盛り上がり極大時に最も多く登場した用語をさらに考慮して、複数の対象データ１４の内容の変化具合を判定するようにしてもよい。

例えば、図９の例において、１回目の会議データにおける最大盛り上がり時に最も多く登場した用語は「海」であり、最大盛り上がり時以外の盛り上がり極大時に最も多く登場した用語が「海」以外の用語（図９では「山」）である場合、１回目の会議において、「海」あるいは「山」を含む種々の話題について話し合った上で、２回目の会議においてはその中で特に重要な「海」について絞って話し合いが進んだと考えることができる。したがって、この場合、比較部３４は、１回目と２回目の会議で内容の変化が停滞していないと判定することができる。

一方、仮に、図９の例において、最大盛り上がり時以外の盛り上がり極大時に最も多く登場した用語が「海」であった場合、１回目の会議においても２回目の会議においても、ずっと「海」について話し合っていると考えることができる。したがって、この場合、比較部３４は、１回目と２回目の会議で内容の変化が停滞していると判定することができる。

また、図１０の例において、１回目の会議データにおける最大盛り上がり時に最も多く登場した用語は「海」であり、最大盛り上がり時以外の盛り上がり極大時に最も多く登場した用語が「海」以外の用語（図１０では「山」）である場合、１回目の会議において、「海」あるいは「山」を含む種々の話題について話し合っているにも関わらず、２回目の会議においても依然として種々の話題について話し合っていると考えられる。したがって、この場合、比較部３４は、１回目と２回目の会議で内容の変化が停滞していると判定することができる。また、この場合、比較部３４は、１回目と２回目の会議で内容の変化が発散していると判定するようにしてもよい。

一方、仮に、図１０の例において、最大盛り上がり時以外の盛り上がり極大時に最も多く登場した用語が「海」であった場合、１回目の会議において十分に「海」について話し合い、２回目の会議においては、別の新たな議題に進んだと考えることができる。したがって、この場合、比較部３４は、１回目と２回目の会議で内容の変化が停滞していないと判定することができる。また、この場合、比較部３４は、１回目と２回目の会議で内容の変化が発散していると判定するようにしてもよい。

上記においては、比較部３４による複数の対象データ１４の比較方法として、ワードクラウド４０に含まれる用語表現４２を比較する方法と、盛り上がり最大時を含む盛り上がり極大時において最も多く登場した用語を比較する方法の２つの方法を説明した。比較部３４は、当該２つの方法を個別に行うようにしてもよいし、順次行うようにしてもよい。例えば、用語表現４２を比較する方法で複数の会議データの内容の変化が停滞している可能性があると判定した上で、さらに盛り上がり極大時において最も多く登場した用語を比較する方法で、確かに会議データの内容の変化が停滞していることを確かめるようにしてもよい。

比較部３４が比較する対象データ１４は、ユーザが任意に指定することができる。例えば、２つの対象データ１４を比較してもよいし、３つ以上の対象データを比較するようにしてもよい。また、ある対象データ１４と、他の対象データ１４の累積とを比較するようにしてもよい。累積で比較する場合、累積された他の対象データ１４それぞれについて重み付けした上で比較するようにしてもよい。

特に、対象データ１４が会議データである場合において、ユーザが「過去に同じ話をした気がするけれど覚えていない」という場合などには、１回目の会議データと４回目の会議データ、２回目の会議データと４回目の会議データ、３回目の会議データと４回目の会議データとをそれぞれ比較してもよい。

また、任意の会議データ同士を比較することもユーザにとって有益となる場合がある。例えば、４回目の会議データを１回目の会議データと比較することで会議全体の進捗度合いを確認することができる。また、３回目の会議と４回目の会議とでは議題が違い、２回目の会議と４回目の会議とで議題が同じ場合には、２回目の会議データと４回目の会議データを比較することができる。

さらに、比較部３４は、会議中においてリアルタイムに比較を行うようにしてもよい。この場合における比較対象としては、対象データ１４のうち、ある単位時間と他の単位時間であってもよいし、複数の単位時間をまとめたもの同士を比較するようにしてもよい。例えば、対象データ１４のうち、会議開始から１０分後までと、会議開始１０分後から２０分後までを比較するようにしてもよい。

通知部３６は、比較部３４による複数の対象データ１４の比較に基づいて、当該複数の対象データ１４間における内容の変化具合をユーザに通知する。例えば、通知部３６は、比較部３４の処理対象となった複数の対象データ１４間において、内容が変化していない、あるいは変化していることをユーザに通知する。

特に、本実施形態では、対象データ１４が会議データであるために、比較部３４が複数の会議データの内容の変化が停滞していると判定した場合に、通知部３６はユーザに対して警告を出力する。警告を受けることにより、ユーザは、会議の進行方法を変更するなど、会議をより好適に進めるための対策を行うことができる。また、比較部３４が会議中においてリアルタイムに比較を行うならば、ユーザは、会議中に、会議の内容の変化が停滞しているなどを把握し、会議中において会議をより好適に進めるための対策を行うことができる。

また、会議によっては、アイディアを収束させる方向に進めたい会議も考えられる。そのような場合を想定して、通知部３６は、比較部３４が複数の会議データの内容の変化が発散していると判定した場合にユーザに対して警告を出力するようにしてもよい。

複数の会議データの内容の変化が停滞しているときに通知部３６が警告を出力するか、複数の会議データの内容の変化が発散しているときに通知部３６が警告を出力するかは、ユーザが任意に設定できるようになっているのが好ましい。これによれば、ユーザは、会議の内容に応じた適切な警告を受けることができる。

また、予め禁止用語が定められている場合には、通知部３６は、対象データ１４に当該禁止用語が登場した場合にユーザに警告を出力するようにしてもよい。

通知部３６による通知の出力方法としては種々の方法が考えられる。例えば、通知部３６は、音声出力部２２から音声として通知を出力してもよい。例えば、「会議が進んでないみたいだね」というような音声を出力する。もちろん、出力する音声の内容はユーザが任意に設定できてよい。

また、通知部３６は、表示部２０に通知を表示するようにしてもよい。通知の表示態様としては、様々な表示態様が考えられるが、例えば、図１２（ａ）に示す通り、複数の対象データ１４に対応する複数のワードクラウド４０を開くためのリンク６０がリスト表示される場合に、当該リンク６０に対応して警告アイコン６２を表示するようにしてもよい。図１２の例では、２０１７年１０月１２日の会議データに対して警告アイコン６２が付されており、これは、２０１７年１０月１２日の会議データの内容が２０１７年１０月７日の会議データに比して停滞していることを示している。

あるいは、図１２（ｂ）に示す通り、ワードクラウド４０と共に警告アイコン６２を表示するようにしてもよい。これは、会議中にリアルタイムにワードクラウド４０が生成されて表示される場合に特に有効である。

通知部３６による通知の出力方法は、ユーザによって任意に設定可能となっていてよい。

以上、本発明に係る実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。

１０ 情報処理装置、１２ 記憶部、１４ 対象データ、１６ 撮像部、１８ 音声取得部、２０ 表示部、２２ 音声出力部、２４ 通信部、２６ 制御部、２８ 計数部、３０ 盛り上がり度算出部、３２ 出力制御部、３４ 比較部、３６ 通知部。

Claims (11)

1. 対象データに登場する各用語の登場回数を計数する計数部と、
   前記対象データの盛り上がり度を算出する盛り上がり度算出部と、
   前記用語の登場回数及び前記盛り上がり度に基づいて演算された指標値に基づく表示態様で、当該用語を表現した用語表現を表示部に表示する表示制御部と、
   を備え、
   前記計数部は、前記対象データに登場する各用語の登場回数を単位時間毎に計数し、
   前記盛り上がり度算出部は、前記対象データの盛り上がり度を前記単位時間毎に算出し、
   前記表示制御部は、各前記単位時間における前記用語の登場回数及び前記盛り上がり度に基づいて、各単位時間についての単位指標値を演算し、複数の単位時間についての複数の前記単位指標値に基づいて演算された前記指標値に基づく表示態様で、当該用語を表現した用語表現を表示部に表示する、
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記盛り上がり度は、前記対象データの内容に関する１又は複数のパラメータに基づいて算出される、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記対象データに登場する複数の前記用語のうち、意味の類似度が閾値以上の複数の用語をまとめて１つの用語とみなす、
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 対象データに登場する用語が登場したときの前記対象データの盛り上がり度、及び、前記対象データに登場する用語の登場回数に基づく表示態様で、前記用語を表現した用語表現を表示部に表示する表示制御部と、
   前記対象データにおいて前記盛り上がり度が極大値を取る盛り上がり極大時に最も多く登場した前記用語の前記用語表現が利用者により選択された場合に、前記盛り上がり極大時を含む前記対象データの一部分を出力する対象データ出力部と、
   を備える情報処理装置。
5. 前記表示制御部は、前記対象データにおいて前記盛り上がり度が極小値を取る盛り上がり極小時に最も多く登場した前記用語の前記用語表現を識別可能な表示態様で表示する、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記対象データに登場する用語、前記用語の登場回数、及び前記用語が登場したときの前記対象データの盛り上がり度に関する複数の前記対象データの比較に基づく、前記複数の対象データ間における内容の変化具合を利用者に通知する通知部、
   をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記通知部は、複数の前記対象データに対応する複数の前記用語表現の比較に基づく、前記複数の対象データ間における内容の変化具合を利用者に通知する、
   請求項６に記載の情報処理装置。
8. 対象データに登場する用語が登場したときの前記対象データの盛り上がり度、及び、前記対象データに登場する用語の登場回数に基づく表示態様で、前記用語を表現した用語表現を表示部に表示する表示制御部と、
   前記対象データに登場する用語、前記用語の登場回数、及び前記用語が登場したときの前記対象データの盛り上がり度に関する複数の前記対象データの比較に基づく、前記複数の対象データ間における内容の変化具合を利用者に通知する通知部と、
   を備え、
   前記通知部は、第１の対象データにおいて前記盛り上がり度が最大となった最大盛り上がり時に最も多く登場した前記用語と、第２の対象データにおいて前記盛り上がり度が極大値を取る複数の盛り上がり極大時それぞれに最も多く登場した複数の前記用語との比較に基づく、前記第１の対象データと前記第２の対象データとの間における内容の変化具合を利用者に通知する、
   ことを特徴とする情報処理装置。
9. 前記通知部は、さらに、第１の対象データにおける前記最大盛り上がり時以外の前記盛り上がり極大時に最も多く登場した前記用語に基づく、前記第１の対象データと前記第２の対象データとの間における内容の変化具合を利用者に通知する、
   請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記対象データは会議の内容を示す会議データであり、
    前記通知部は、複数の前記会議データ間における内容の変化が停滞又は発散している場合に利用者に警告を通知する、
    ことを特徴とする請求項６から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. コンピュータを、
    対象データに登場する各用語の登場回数を計数する計数部と、
    前記対象データの盛り上がり度を算出する盛り上がり度算出部と、
    前記用語の登場回数及び前記盛り上がり度に基づいて演算された指標値に基づく表示態様で、当該用語を表現した用語表現を表示部に表示する表示制御部と、
    として機能させ、
    前記計数部は、前記対象データに登場する各用語の登場回数を単位時間毎に計数し、
    前記盛り上がり度算出部は、前記対象データの盛り上がり度を前記単位時間毎に算出し、
    前記表示制御部は、各前記単位時間における前記用語の登場回数及び前記盛り上がり度に基づいて、各単位時間についての単位指標値を演算し、複数の単位時間についての複数の前記単位指標値に基づいて演算された前記指標値に基づく表示態様で、当該用語を表現した用語表現を表示部に表示する、
    ことを特徴とする情報処理プログラム。

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