JP7651448B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１には、法改正に応じた製品データを顧客に迅速に提供し得る法規制情報管理システムが開示されている。

特開２００４－１１０１４９号公報

しかしながら、特許文献１は、法改正に応じた製品データを顧客に提供し得るにすぎない。法規等の制定又は改訂に対して、より良好に対応するための技術が待望されている。

本発明は、上述した課題を解決することを目的とする。

本発明の一態様による情報処理装置は、期間を隔ててウェブサイトから情報を取得する情報取得部と、前記情報取得部によって取得された情報である取得情報のうちからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、動向分析の対象となるキーワードである分析対象キーワードの動向を、予め決められた観点で分析することによって、前記分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成する分析対象動向データ生成部と、法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが前記観点で分析されたことによって得られた過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定する特定キーワード判定部と、を備える。

本発明の他の態様による情報処理方法は、期間を隔ててウェブサイトから情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された情報である取得情報のうちからキーワードを抽出するキーワード抽出ステップと、動向分析の対象となるキーワードである分析対象キーワードの動向を、予め決められた観点で分析することによって、前記分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成する分析対象動向データ生成ステップと、法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが前記観点で分析されたことによって得られた過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定する特定キーワード判定ステップと、を有する。

本発明の更に他の態様によるプログラムは、コンピュータに、期間を隔ててウェブサイトから情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された情報である取得情報のうちからキーワードを抽出するキーワード抽出ステップと、動向分析の対象となるキーワードである分析対象キーワードの動向を、予め決められた観点で分析することによって、前記分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成する分析対象動向データ生成ステップと、法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが前記観点で分析されたことによって得られた過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定する特定キーワード判定ステップと、を実行させる。

本発明によれば、法規等の制定又は改訂に対して、より良好に対応することが可能となる。

図１は、一実施形態による情報処理装置を示すブロック図である。 図２は、一実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。 図３は、一実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。

［一実施形態］
一実施形態による情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムについて図１～図３を用いて説明する。図１は、本実施形態による情報処理装置を示すブロック図である。

本実施形態による情報処理装置１０は、インターネット等のネットワーク１２を介して、サーバ装置１４と通信し得る。図１においては、多数のサーバ装置１４のうちの１つのサーバ装置１４が抜き出して示されている。

情報処理装置１０には、演算部１６と、記憶部１８と、操作部２０と、表示部２２と、通信部２４とが備えられ得る。情報処理装置１０には、これらの構成要素以外の構成要素も備えられ得るが、ここでは説明を省略する。

サーバ装置１４は、例えばＷｅｂサーバである。サーバ装置１４には、ウェブサイトが構築され得る。サーバ装置１４には、演算部２６と、記憶部２８と、通信部３０とが備えられ得る。サーバ装置１４には、これらの構成要素以外の構成要素も備えられ得るが、ここでは説明を省略する。

上述したように、情報処理装置１０には、演算部１６が備えられ得る。演算部１６は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、即ち、処理回路（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）によって構成され得る。演算部１６には、制御部３２と、情報取得部３４と、キーワード抽出部３６と、分類部３７と、関連キーワード判定部３８と、分析対象動向データ生成部４０と、特定キーワード判定部４４と、特定キーワード取得部４５と、記憶処理部４６と、表示制御部４８とが備えられ得る。制御部３２と、情報取得部３４と、キーワード抽出部３６と、分類部３７と、関連キーワード判定部３８と、分析対象動向データ生成部４０と、特定キーワード判定部４４と、特定キーワード取得部４５と、記憶処理部４６と、表示制御部４８とは、記憶部１８に記憶されているプログラムが演算部１６によって実行されることによって実現され得る。なお、演算部１６には、これらの構成要素以外の構成要素も備えられ得るが、ここでは説明を省略する。

なお、制御部３２、情報取得部３４、キーワード抽出部３６、分類部３７、関連キーワード判定部３８、分析対象動向データ生成部４０、特定キーワード判定部４４、特定キーワード取得部４５、記憶処理部４６、表示制御部４８の少なくとも一部が、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の集積回路によって実現されるようにしてもよい。また、制御部３２、情報取得部３４、キーワード抽出部３６、分類部３７、関連キーワード判定部３８、分析対象動向データ生成部４０、特定キーワード判定部４４、特定キーワード取得部４５、記憶処理部４６、表示制御部４８の少なくとも一部が、ディスクリートデバイスを含む電子回路によって構成されるようにしてもよい。

上述したように、情報処理装置１０には、記憶部１８が備えられ得る。記憶部１８は、不図示の揮発性メモリと、不図示の不揮発性メモリとを備え得る。揮発性メモリとしては、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等が挙げられ得る。揮発性メモリは、プロセッサのワーキングメモリとして使用され、処理又は演算に必要なデータ等を一時的に記憶する。不揮発性メモリとしては、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等が挙げられ得る。不揮発性メモリは、保存用のメモリとして使用され、プログラム、テーブル、マップ等を記憶する。記憶部１８の少なくとも一部が、上述したようなプロセッサ、集積回路等に備えられていてもよい。また、記憶部１８には、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が更に備えられ得る。記憶部１８には、本実施形態による情報処理方法をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが予めインストールされる。また、記憶部１８には、後述する過去事案動向データが記憶される過去事案動向データ記憶部５０が備えられ得る。記憶部１８の少なくとも一部が、情報処理装置１０とは別個に設けられた不図示のストレージによって構成されてもよい。かかるストレージとしては、例えば、ＡＷＳ（Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅ）のストレージ等が挙げられ得るが、これに限定されない。

上述したように、情報処理装置１０には、操作部２０が備えられ得る。操作部２０は、ユーザが情報処理装置１０に対して操作入力を行う際に用いられ得る。操作部２０としては、キーボード、マウス等が挙げられ得るが、これに限定されない。

上述したように、情報処理装置１０には、表示部２２が備えられ得る。表示部２２には、不図示の表示素子が備えられている。表示素子としては、例えば、液晶表示素子、有機エレクトロルミネッセンス表示素子等が用いられ得る。このような表示素子が備えられた不図示のタッチパネルによって、操作部２０と表示部２２とが構成されてもよい。

上述したように、情報処理装置１０には、通信部２４が備えられ得る。通信部２４には、例えば、不図示の通信モジュールが備えられている。通信部２４は、ネットワーク１２を介して、サーバ装置１４に備えられた通信部３０との間で通信を行い得る。

上述したように、サーバ装置１４には、演算部２６が備えられ得る。演算部２６は、ＣＰＵ、ＧＰＵ等のプロセッサ、即ち、処理回路によって構成され得る。演算部２６には、制御部５４が備えられ得る。制御部５４は、サーバ装置１４の全体の制御を司る。制御部５４は、記憶部２８に記憶されているプログラムが演算部２６によって実行されることによって実現され得る。なお、演算部２６には、制御部５４以外の構成要素も備えられ得るが、ここでは説明を省略する。

なお、制御部５４の少なくとも一部が、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路によって実現されるようにしてもよい。また、制御部５４の少なくとも一部が、ディスクリートデバイスを含む電子回路によって構成されるようにしてもよい。

上述したように、サーバ装置１４には、記憶部２８が備えられ得る。記憶部２８は、不図示の揮発性メモリと、不図示の不揮発性メモリとを備え得る。記憶部２８には、ＨＤＤ、ＳＳＤ等が更に備えられ得る。上述したように、サーバ装置１４には、ウェブサイトが構築される。記憶部２８には、ウェブページを構成するページデータが記憶され得る。ウェブページには、テキスト情報が含まれ得る。

上述したように、情報処理装置１０には、制御部３２が備えられ得る。制御部３２は、情報処理装置１０の全体の制御を司る。

上述したように、情報処理装置１０には、情報取得部３４が備えられ得る。情報取得部３４は、ユーザによって予め指定されたウェブサイトである指定サイトから情報を取得する。より具体的には、情報取得部３４は、指定サイトからテキスト情報を取得する。１つのウェブサイトのみが指定サイトとして指定されてもよいし、複数のウェブサイトが指定サイトとして指定されてもよい。

指定サイトとしては、例えば、大衆的なウェブサイト、専門的なウェブサイト、国策に関するウェブサイト等が挙げられ得るが、これに限定されない。大衆的なウェブサイトとしては、例えば、ニュースサイト等が挙げられ得るが、これに限定されない。専門的なウェブサイトとしては、例えば、専門機関のウェブサイト等が挙げられ得るが、これに限定されない。国策に関するウェブサイトとしては、例えば、政党のウェブサイト、官公庁のウェブサイト等が挙げられ得るが、これに限定されない。なお、情報取得部３４は、ユーザによって予め指定されたウェブサイト以外のウェブサイトである未指定サイトから情報を適宜取得してもよい。

法規又は規格が制定又は改訂される一般的なプロセスは、以下の通りである。即ち、第１段階では、当該事案に対しての関心が生じる。第１段階では、当該事案が話題となる。第１段階においては、当該事案が一般的な情報源から報じられるのが一般的である。一般的な情報源としては、例えば報道機関等が挙げられ得るが、これに限定されない。第１段階においては、例えば、大衆的なウェブサイト等から当該事案が報じられ得る。即ち、第１段階においては、報道機関等のウェブサイト等から当該事案が報じられ得る。第１段階においては、当該事案が専門的な情報源からも報じられるようになる。即ち、第１段階においては、例えば専門機関からも当該事案が報告されるようになる。より具体的には、第１段階においては、例えば専門機関のウェブサイト等から当該事案が報告されるようになる。第２段階では、当該事案が社会問題となる。また、第２段階では、当該事案を解決するための技術の進歩が生ずる。第３段階では、当該物事が会議等の議題になる。第３段階では、政党、官公庁等からも当該事案が報告されるようになる。より具体的には、第３段階では、例えば、政党、官公庁等のウェブサイト等から当該事案が報告されるようになる。第４段階では、法規又は規格の制定又は改訂が行われる。より具体的には、第４段階では、法規情報、規格情報等のウェブサイト等から当該事案が報告されるようになる。上記のようなプロセスを経て法規又は規格が制定又は改訂されるため、上記のような特定サイトからの情報の取得は、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能な後述する特定キーワードの取得に資する。本明細書中において、法規は、広義に解釈され、法令に限定されない。なお、法令は、法律（議会が制定する法規範）と命令（行政機関が制定する法規範）の総称である。

情報取得部３４は、かかる情報を、時間を隔てて取得する。情報取得部３４は、かかる情報を例えば定期的に取得する。情報取得部３４は、かかる情報を例えば１週間毎に取得するが、これに限定されない。情報取得部３４は、かかる情報を、毎日取得してもよいし、１ヶ月毎に取得してもよい。また、情報取得部３４は、かかる情報を不定期に取得してもよい。

上述したように、情報処理装置１０には、キーワード抽出部３６が備えられ得る。キーワード抽出部３６は、情報取得部３４によって取得された情報である取得情報のうちからキーワードを抽出する。キーワードの抽出は、以下のようにして行われ得る。まず、キーワード抽出部３６は、情報取得部３４によって取得されたテキスト情報を単語に分割する。次に、キーワード抽出部３６は、分割により得られた複数の単語のうちからキーワードを抽出する。キーワードの抽出は、例えば、以下のようにして行われ得る。即ち、キーワードの抽出においては、自立語をキーワードとして抽出する一方、付属語をキーワードとして抽出しない。自立語は、単独でも文節を構成することができる単語である。付属語は、単独では文節を構成することができず、自立語の後に付されて文節を構成する単語である。キーワードの抽出の手法は上記に限定されない。こうして、情報取得部３４によって取得された情報のうちからキーワードが抽出される。なお、情報取得部３４によって取得されたテキスト情報に対して翻訳を行うことを要する場合には、キーワード抽出部３６は、当該テキスト情報を単語に分割する前の段階で、当該テキスト情報に対して翻訳を行う。キーワード抽出部３６の少なくとも一部には、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）が用いられ得る。

上述したように、情報処理装置１０には、分類部３７が備えられ得る。分類部３７は、キーワード抽出部３６によって抽出されたキーワードが、予め区分けされた複数の分野のうちのいずれかに属するかを判定する。かかる分野としては、例えば、政治、経済、業界、技術、娯楽等が挙げられ得るが、これに限定されない。分類部３７は、当該キーワードが属する分野を示す情報を、当該キーワードに紐付ける。分類部３７の少なくとも一部には、人工知能が用いられ得る。

上述したように、情報処理装置１０には、関連キーワード判定部３８が備えられ得る。関連キーワード判定部３８は、キーワードに関連する関連キーワードを判定する。関連キーワード判定部３８は、一のキーワードに対して関連性が比較的高いキーワードを、当該一のキーワードの関連キーワードと判定する。関連キーワード判定部３８は、一のキーワードに対して関連性が比較的低いキーワードを、当該一のキーワードの関連キーワードと判定しない。

関連キーワード判定部３８は、以下のようにして関連キーワードを判定する。即ち、ある文のうちに複数のキーワードが存在している場合、これらのキーワードは互いに紐付いた状態である。関連キーワード判定部３８は、キーワード同士の関連性を、例えば、キーワード同士の紐付きが同一文書中において出現する回数に基づいて判定し得る。例えば、キーワード同士の紐付きの出現回数を、関連性の高さを示す値とすることができるが、これに限定されない。

ある文書中に以下のような文（第１文）が存在する場合を例に説明する。第１文は、例えば、「私は犬が好きである。」という文である。第１文から抽出されるキーワードは、「私」、「犬」、「好き」である。「私」と「犬」と「好き」とは第１文中に存在しているため、「私」と「犬」と「好き」とは互いに紐付いている。第１文のみに着目した場合、これらのキーワード同士の紐付きの回数は１回である。

当該文書中には、第１文のみならず、第２文も存在する。互いに共通するキーワードが第１文と第２文とに存在している場合、関連キーワード判定部３８は、第１文と第２文の両方に着目する。第２文は、例えば、「私は猫も好きである。」という文である。第２文から抽出されるキーワードは、「私」、「猫」、「好き」である。第１文と第２文とは、「私」が含まれている点で共通している。また、第１文と第２文とには、「好き」が含まれている点で共通している。従って、関連キーワード判定部３８は、第１文と第２文の両方に着目する。「私」、「猫」、「好き」は第２文中に存在しているため、「私」と「猫」と「好き」とは互いに紐付いている。第１文と第２文の両方に着目した場合、キーワード同士の紐付きの出現回数は以下の通りである。即ち、「私」と「好き」との紐付きの出現回数は全体として２回である。「私」と「犬」との紐付きの回数は全体として１回である。「私」と「猫」との紐付きの回数は１回である。「犬」と「好き」との紐付きの出現回数は全体として１回である。「猫」と「好き」との紐付きの出現回数は全体として１回である。「犬」と「猫」との紐付きの出現回数は全体として０回である。

当該文書中には、多数の文が存在する。関連キーワード判定部３８は、取得情報中に含まれる多数の文に着目してキーワード同士の関連性を判定する。関連キーワード判定部３８は、一のキーワードに対する関連性が関連性閾値以上であるキーワードを、当該一のキーワードの関連キーワードと判定する。例えば、「私」と「好き」との紐付きの出現回数が例えば１０であり、関連性閾値が例えば５である場合、「私」に対する「好き」の関連性は関連性閾値以上である。従って、このような場合には、関連キーワード判定部３８は、「好き」を「私」の関連キーワードと判定する。このような場合、「好き」に対する「私」の関連性も関連性閾値以上である。従って、関連キーワード判定部３８は、「私」を「好き」の関連キーワードと判定する。なお、ここでは、関連性閾値を設定する場合を例に説明したが、これに限定されない。関連性閾値を設定しなくてもよい。

関連キーワード判定部３８は、一のキーワードに対する関連性が関連性閾値未満であるキーワードを、当該一のキーワードの関連キーワードと判定しない。例えば、「私」と「犬」との紐付きの出現回数が３であり、関連性閾値が５である場合、「私」に対する「犬」の関連性は関連性閾値未満である。従って、このような場合には、関連キーワード判定部３８は、「犬」を「私」の関連キーワードと判定しない。このような場合、「犬」に対する「私」の関連性も関連性閾値未満である。従って、関連キーワード判定部３８は、「私」を「犬」の関連キーワードと判定しない。

こうして、関連キーワード判定部３８は、キーワードに関連する関連キーワードを判定する。関連キーワード判定部３８の少なくとも一部には、人工知能が用いられ得る。

関連キーワード判定部３８は、キーワードと、当該キーワードの関連キーワードとを、互いに紐付けられて記憶部１８に記憶する。

上述したように、情報処理装置１０には、分析対象動向データ生成部４０が備えられ得る。分析対象動向データ生成部４０は、分析対象キーワード（解析対象キーワード）の動向を、予め決められた観点（指標）で分析する。分析対象キーワードは、動向分析（動向解析）の対象となるキーワードである。分析対象動向データ生成部４０は、分析対象キーワードの動向を予め決められた観点で分析することによって、分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成し得る。

かかる観点としては、以下のような第１観点、第２観点、第３観点、及び、第４観点が挙げられ得る。

第１観点（第１指標）は、例えば、経過期間である。経過期間は、分析対象キーワードが取得情報中に出現し始めてからの期間である。即ち、経過期間は、指定サイトに当該分析対象キーワードが初めて出現したときからの期間である。

第１観点は、連続出現期間であってもよい。連続出現期間は、分析対象キーワードが取得情報中に連続的に出現した期間である。

第２観点（第２指標）は、例えば、出現数の時間変化である。出現数は、取得情報中に出現した分析対象キーワードの数である。出現数は、今回得られた取得情報中に含まれる当該分析対象キーワードの数である。前回以前に得られた取得情報中に含まれる当該分析対象キーワードの数は、今回の出現数には含まれない。出現数の時間変化は、広義に解釈され得る。即ち、出現数の増加率の時間変化も、出現数の時間変化に含まれ得る。

第３観点（第３指標）は、例えば、関連キーワード数の時間変化である。関連キーワード数は、当該分析対象キーワードに関連する関連キーワードの数である。関連キーワード数の時間変化は、広義に解釈され得る。即ち、関連キーワード数の増加率の時間変化も、関連キーワード数の時間変化に含まれ得る。

第３観点は、新規関連キーワード数の時間変化であってもよい。新規関連キーワード数は、当該分析対象キーワードに新たに関連するに至った関連キーワードである新規関連キーワードの数である。前回の段階で当該分析対象キーワードに関連するに至っていた関連キーワードの数は、新規関連キーワード数には含まれない。新規関連キーワード数の時間変化は、広義に解釈され得る。即ち、新規関連キーワード数の増加率の時間変化も、新規関連キーワード数の時間変化に含まれ得る。

第４観点（第４指標）は、例えば、関連分野の時間変化である。関連分野は、分析対象キーワードに関連する関連キーワードが属する分野である。

第４観点は、関連分野数の時間変化であってもよい。関連分野数は、関連キーワードが属する分野である関連分野の数である。関連分野数の時間変化は、広義に解釈され得る。即ち、関連分野数の増加率の時間変化も、関連分野数の時間変化に含まれ得る。

分析対象動向データ生成部４０は、上記のような分析の結果に基づいて、分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成する。即ち、分析対象動向データ生成部４０は、上記のような４つの観点の分析の結果に基づいて、分析対象動向データを生成する。分析対象動向データ生成部４０は、こうして生成した分析対象動向データを記憶部１８に記憶する。分析対象動向データ生成部４０によって生成された分析対象動向データは、分析対象キーワードに紐付けられた状態で記憶部１８に記憶される。

上述したように、情報処理装置１０には、特定キーワード判定部４４が備えられ得る。特定キーワード判定部４４は、分析対象キーワードが特定キーワードに該当するか否かを判定する。特定キーワードは、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである。分析対象キーワードが特定キーワードであるか否かの判定は、以下のようにして行われ得る。即ち、特定キーワード判定部４４は、過去事案動向データと、分析対象動向データとの近似の程度を判定する。より具体的には、特定キーワード判定部４４は、過去事案動向データの少なくとも一部と、分析対象動向データの少なくとも一部とを対比することによって、過去事案動向データと分析対象動向データとの近似の程度を判定する。過去事案動向データは、法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが上記のような観点で分析されたことによって得られたデータである。より具体的には、過去事案動向データは、法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが上記のような４つの観点で分析されたことによって得られたデータである。過去事案動向データは、過去事案動向データ記憶部５０に予め記憶されている。過去事案動向データ記憶部５０には、例えば、複数の過去事案動向データが記憶され得るが、これに限定されない。特定キーワード判定部４４の少なくとも一部には、人工知能が用いられ得る。

特定キーワード判定部４４は、過去事案動向データと、分析対象動向データとの近似の程度が、予め決められた程度閾値以上であるか否かを判定する。過去事案動向データと分析対象動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値以上である場合には、当該分析対象キーワードは、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用できる可能性が比較的高いと考えられる。従って、このような場合、特定キーワード判定部４４は、当該分析対象キーワードが特定キーワードに該当すると判定する。過去事案動向データと分析対象動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値未満である場合には、当該分析対象キーワードは、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用できる可能性が比較的低いと考えられる。従って、このような場合には、特定キーワード判定部４４は、当該分析対象キーワードが特定キーワードに該当すると判定しない。こうして、特定キーワード判定部４４は、過去事案動向データと分析対象動向データとに基づいて、特定キーワードに分析対象キーワードが該当するか否かを判定する。

上述したように、過去事案動向データ記憶部５０には、複数の過去事案動向データが記憶され得る。特定キーワード判定部４４は、複数の過去事案動向データのうちのいずれかと分析対象動向データとの近似の程度が程度閾値以上である場合、当該分析対象キーワードを特定キーワードに該当すると判定し得る。

特定キーワード取得部４５は、特定キーワード判定部４４によって特定された特定キーワードを取得する。特定キーワード取得部４５は、取得した特定キーワードを記憶部１８に記憶する。特定キーワードは、分析対象動向データと紐付けられた状態で記憶部１８に記憶される。記憶部１８に記憶された特定キーワードは、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用される。即ち、ユーザは、かかる特定キーワードを用いて情報の検索等を行うことにより、法規又は規格の制定又は改訂の動向を予測し得る。

上述したように、情報処理装置１０には、記憶処理部４６が備えられ得る。記憶処理部４６は、特定キーワード判定部４４によって特定キーワードに該当すると判定された分析対象キーワードに関する事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至った場合に、以下のような処理を行う。即ち、記憶処理部４６は、かかる場合に、当該分析対象キーワードに関する分析対象動向データを過去事案動向データとして過去事案動向データ記憶部５０に追加する。

上述したように、情報処理装置１０には、表示制御部４８が備えられ得る。表示制御部４８は、表示部２２の画面表示を制御し得る。表示制御部４８の少なくとも一部には、人工知能が用いられ得る。

次に、本実施形態による情報処理方法について図２を用いて説明する。図２は、本実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。

ステップＳ１において、情報取得部３４は、ユーザによって予め指定されたウェブサイトである指定サイトから情報を取得する。この後、ステップＳ２に遷移する。

ステップＳ２において、キーワード抽出部３６は、情報取得部３４によって取得された情報である取得情報のうちからキーワードを抽出する。この後、ステップＳ３に遷移する。

ステップＳ３において、分類部３７は、キーワード抽出部３６によって抽出されたキーワードが、予め区分けされた複数の分野のうちのいずれかに属するかを判定する。この後、ステップＳ４に遷移する。

ステップＳ４において、関連キーワード判定部３８は、キーワードに関連する関連キーワードを判定する。この後、ステップＳ５に遷移する。

ステップＳ５において、分析対象動向データ生成部４０は、分析対象キーワードの動向を、第１観点で分析する。第１観点は、上述したように、経過期間又は連続出現期間である。経過期間は、上述したように、当該分析対象キーワードが取得情報中に出現し始めてからの期間である。連続出現期間は、当該分析対象キーワードが取得情報中に連続的に出現した期間である。この後、ステップＳ６に遷移する。

ステップＳ６において、分析対象動向データ生成部４０は、分析対象キーワードの動向を、第２観点で分析する。第２観点は、上述したように、出現数の時間変化である。出現数は、上述したように、取得情報中に出現した分析対象キーワードの数である。この後、ステップＳ７に遷移する。

ステップＳ７において、分析対象動向データ生成部４０は、分析対象キーワードの動向を、第３観点で分析する。第３観点は、上述したように、関連キーワード数の時間変化、又は、新規関連キーワード数の時間変化である。関連キーワード数の時間変化は、上述したように、分析対象キーワードに関連する関連キーワードの数である。新規関連キーワード数は、上述したように、分析対象キーワードに新たに関連するに至った関連キーワードである新規関連キーワードの数である。この後、ステップＳ８に遷移する。

ステップＳ８において、分析対象動向データ生成部４０は、分析対象キーワードの動向を、第４観点で分析する。第４観点は、上述したように、関連分野の時間変化、又は、関連分野数の時間変化である。関連分野は、上述したように、関連キーワードが属する分野である。関連分野数は、上述したように、関連分野の数である。この後、ステップＳ９に遷移する。

ステップＳ９において、分析対象動向データ生成部４０は、上記のような分析の結果に基づいて、分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成する。この後、ステップＳ１０に遷移する。

ステップＳ１０において、特定キーワード判定部４４は、分析対象動向データと過去事案動向データとの近似の程度を判定する。過去事案動向データは、上述したように、法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが上記のような観点で分析されたことによって得られたデータである。上述したように、過去事案動向データ記憶部５０には、複数の過去事案動向データが記憶され得る。特定キーワード判定部４４は、複数の過去事案動向データの各々と分析対象動向データとの近似の程度を判定する。この後、ステップＳ１１に遷移する。

ステップＳ１１において、特定キーワード判定部４４は、分析対象動向データと過去事案動向データとの近似の程度が、予め決められた程度閾値以上であるか否かを判定する。分析対象動向データと過去事案動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値以上である場合（ステップＳ１１においてＹＥＳ）、ステップＳ１２に遷移する。より具体的には、複数の過去事案動向データのうちの少なくともいずれかと分析対象動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値以上である場合、ステップＳ１２に遷移する。分析対象動向データと過去事案動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値未満である場合（ステップＳ１１においてＮＯ）、図２に示す処理が完了する。

ステップＳ１２において、特定キーワード判定部４４は、当該分析対象キーワードが特定キーワードに該当すると判定する。こうして、図２に示す処理が完了する。

複数の分析対象キーワードの各々に対してステップＳ５～Ｓ１２に示す処理が行われる。ステップＳ５～Ｓ１２に示す処理が複数の分析対象キーワードの各々に対して行われることによって、特定キーワードが複数の分析対象キーワードのうちから抽出され得る。

次に、本実施形態による情報処理方法について図３を用いて説明する。図３は、本実施形態による情報処理方法を示すフローチャートである。

ステップＳ２１において、特定キーワード判定部４４によって特定キーワードに該当すると判定された分析対象キーワードに関する事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至ったか否かが判定される。当該分析対象キーワードに関する事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至ったか否かは、ユーザによって把握されてもよいが、これに限定されない。当該事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至った場合には（ステップＳ２１においてＹＥＳ）、ステップＳ２２に遷移する。当該事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至っていない場合には（ステップＳ２１においてＮＯ）、図３に示す処理が完了する。

ステップＳ２２において、記憶処理部４６は、当該分析対象キーワードに関する分析対象動向データを過去事案動向データとして記憶部１８に記憶する。より具体的には、記憶処理部４６は、当該分析対象キーワードに関する分析対象動向データを過去事案動向データとして過去事案動向データ記憶部５０に追加する。こうして、図３に示す処理が完了する。

このように、本実施形態によれば、予め決められた観点で分析対象キーワードの動向を分析することによって、分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データが生成される。そして、分析対象動向データと過去事案動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに分析対象キーワードが該当するか否かが判定される。過去事案動向データには、法規等の制定又は改訂の予兆が生じた段階のデータも含まれている。分析対象キーワードが特定キーワードに該当するか否かが判定される際に、このような過去事案動向データが用いられるため、法規等の制定又は改訂の予兆が生じた段階で特定キーワードが的確に特定され得る。法規等の制定又は改訂の予兆が生じた段階で特定キーワードが得られるため、本実施形態によれば、法規等の制定又は改訂を早期に予期することができる。このため、本実施形態によれば、法規等の制定又は改訂に良好に対応することが可能となる。

［変形実施形態］
本発明は、上述した実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱することなく、種々の構成を取り得る。

例えば、上記実施形態では、分析対象キーワードの動向を第１観点、第２観点、第３観点、及び、第４観点で分析する場合を例に説明したが、これに限定されない。第２観点、第３観点、及び、第４観点のうちの少なくともいずれかで分析対象キーワードを分析することによって、分析対象動向データを生成してもよい。また、第２観点、第３観点、及び、第４観点のうちの少なくともいずれかと、第１観点とで分析対象キーワードを分析することによって、分析対象動向データを生成してもよい。また、第２観点、第３観点、及び、第４観点のうちの２つと、第１観点とで分析対象キーワードを分析することによって、分析対象動向データを生成してもよい。また、第２観点、第３観点、及び、第４観点のうちの２つで分析対象キーワードを分析することによって、分析対象動向データを生成してもよい。また、第２観点、第３観点、及び、第４観点で分析対象キーワードを分析することによって、分析対象動向データを生成してもよい。

また、上記実施形態では、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能な特定キーワードの検出を例に説明したが、これに限定されない。本発明は、世の中の動向の予測に可能な特定キーワードの検出に広く適用可能である。例えば、商品化等の予測に可能な特定キーワードの検出に本発明を用いることも可能である。

上記の実施形態から把握し得る発明について、以下に記載する。

本発明の一観点による情報処理装置（１０）は、期間を隔ててウェブサイトから情報を取得する情報取得部（３４）と、前記情報取得部によって取得された情報である取得情報のうちからキーワードを抽出するキーワード抽出部（３６）と、動向分析の対象となるキーワードである分析対象キーワードの動向を、予め決められた観点で分析することによって、前記分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成する分析対象動向データ生成部（４０）と、法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが前記観点で分析されたことによって得られた過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定する特定キーワード判定部（４４）と、を備える。このような構成によれば、予め決められた観点で分析対象キーワードの動向を分析することによって、分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データが生成される。そして、分析対象動向データと過去事案動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに分析対象キーワードが該当するか否かが判定される。過去事案動向データには、法規等の改訂の予兆が生じた段階のデータも含まれている。分析対象キーワードが特定キーワードに該当するか否かが判定される際に、このような過去事案動向データが用いられるため、法規等の改訂の予兆が生じた段階で特定キーワードが的確に特定され得る。法規等の改訂の予兆が生じた段階で特定キーワードが得られるため、このような構成によれば、法規等の改訂を早期に予期することができる。このため、このような構成によれば、法規等の改訂に良好に対応することが可能となる。

上記の情報処理装置において、前記観点は、第２観点、第３観点、及び、第４観点のうちの少なくともいずれかであり、前記第２観点は、前記取得情報中に出現した前記分析対象キーワードの数である出現数の時間変化であり、前記第３観点は、前記分析対象キーワードに関連する関連キーワードの数である関連キーワード数の時間変化、又は、前記分析対象キーワードに新たに関連するに至った前記関連キーワードの数である新規関連キーワード数の時間変化であり、前記第４観点は、前記関連キーワードが属する分野である関連分野の時間変化、又は、前記関連分野の数である関連分野数の時間変化であってもよい。

上記の情報処理装置において、前記分析対象動向データ生成部は、前記分析対象キーワードの動向を、予め決められた複数の観点で分析することによって、前記分析対象動向データを生成し、前記特定キーワード判定部は、前記過去事案キーワードが複数の前記観点で分析されたことによって得られた前記過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、前記特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定し、複数の前記観点は、前記第２観点、前記第３観点、及び、前記第４観点のうちの少なくともいずれかと、第１観点とを含み、前記第１観点は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に出現し始めてからの期間である経過期間、又は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に連続的に出現した期間である連続出現期間であってもよい。

上記の情報処理装置において、前記特定キーワード判定部は、前記過去事案動向データと前記判定対象動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値以上である場合に、前記分析対象キーワードが前記特定キーワードに該当すると判定してもよい。

上記の情報処理装置において、前記特定キーワード判定部によって前記特定キーワードに該当すると判定された一の前記分析対象キーワードに関する事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至った場合に、前記一の分析対象キーワードに関する前記分析対象動向データを前記過去事案動向データとして記憶部（１８）に追加する記憶処理部（４６）を更に備えてもよい。このような構成によれば、豊富な過去事案動向データが得られるため、分析対象キーワードが特定キーワードに該当するか否かを高い精度で判定し得る。

本発明の他の観点による情報処理方法は、期間を隔ててウェブサイトから情報を取得する取得ステップ（Ｓ１）と、前記取得ステップにおいて取得された情報である取得情報のうちからキーワードを抽出するキーワード抽出ステップ（Ｓ２）と、動向分析の対象となるキーワードである分析対象キーワードの動向を、予め決められた観点で分析することによって、前記分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成する分析対象動向データ生成ステップ（Ｓ９）と、法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが前記観点で分析されたことによって得られた過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定する特定キーワード判定ステップ（Ｓ１２）と、を有する。

上記の情報処理方法において、前記観点は、第２観点、第３観点、及び、第４観点のうちの少なくともいずれかであり、前記第２観点は、前記取得情報中に出現した前記分析対象キーワードの数である出現数の時間変化であり、前記第３観点は、前記分析対象キーワードに関連する関連キーワードの数である関連キーワード数の時間変化、又は、前記分析対象キーワードに新たに関連するに至った前記関連キーワードの数である新規関連キーワード数の時間変化であり、前記第４観点は、前記関連キーワードが属する分野である関連分野の時間変化、又は、前記関連分野の数である関連分野数の時間変化であってもよい。

上記の情報処理方法において、前記分析対象動向データ生成ステップでは、前記分析対象キーワードの動向を、予め決められた複数の観点で分析することによって、前記分析対象動向データを生成し、前記特定キーワード判定ステップでは、前記過去事案キーワードが複数の前記観点で分析されたことによって得られた前記過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、前記特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定し、複数の前記観点は、前記第２観点、前記第３観点、及び、前記第４観点のうちの少なくともいずれかと、第１観点とを含み、前記第１観点は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に出現し始めてからの期間である経過期間、又は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に連続的に出現した期間である連続出現期間であってもよい。

上記の情報処理方法において、前記特定キーワード判定ステップでは、前記過去事案動向データと前記分析対象動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値以上である場合に、前記分析対象キーワードが前記特定キーワードに該当すると判定してもよい。

上記の情報処理方法において、前記特定キーワード判定ステップにおいて前記特定キーワードに該当すると判定された一の前記分析対象キーワードに関する事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至った場合に、前記一の分析対象キーワードに関する前記分析対象動向データを前記過去事案動向データとして記憶部に追加する記憶処理ステップを更に備えてもよい。

本発明の更に他の観点によるプログラムは、コンピュータに、期間を隔ててウェブサイトから情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにおいて取得された情報である取得情報のうちからキーワードを抽出するキーワード抽出ステップと、動向分析の対象となるキーワードである分析対象キーワードの動向を、予め決められた観点で分析することによって、前記分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成する分析対象動向データ生成ステップと、法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが前記観点で分析されたことによって得られた過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定する特定キーワード判定ステップと、を実行させる。

上記のプログラムにおいて、前記観点は、第２観点、第３観点、及び、第４観点のうちの少なくともいずれかであり、前記第２観点は、前記取得情報中に出現した前記分析対象キーワードの数である出現数の時間変化であり、前記第３観点は、前記分析対象キーワードに関連する関連キーワードの数である関連キーワード数の時間変化、又は、前記分析対象キーワードに新たに関連するに至った前記関連キーワードの数である新規関連キーワード数の時間変化であり、前記第４観点は、前記関連キーワードが属する分野である関連分野の時間変化、又は、前記関連分野の数である関連分野数の時間変化であってもよい。

上記のプログラムにおいて、前記分析対象動向データ生成ステップでは、前記分析対象キーワードの動向を、予め決められた複数の観点で分析することによって、前記分析対象動向データを生成し、前記特定キーワード判定ステップでは、前記過去事案キーワードが複数の前記観点で分析されたことによって得られた前記過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、前記特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定し、複数の前記観点は、前記第２観点、前記第３観点、及び、前記第４観点のうちの少なくともいずれかと、第１観点とを含み、前記第１観点は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に出現し始めてからの期間である経過期間、又は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に連続的に出現した期間である連続出現期間であってもよい。

上記のプログラムにおいて、前記特定キーワード判定ステップでは、前記過去事案動向データと前記分析対象動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値以上である場合に、前記分析対象キーワードが前記特定キーワードに該当すると判定してもよい。

上記のプログラムにおいて、前記特定キーワード判定ステップにおいて前記特定キーワードに該当すると判定された一の前記分析対象キーワードに関する事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至った場合に、前記一の分析対象キーワードに関する前記分析対象動向データを前記過去事案動向データとして記憶部に追加する記憶処理ステップを更に前記コンピュータに実行させてもよい。

１０：情報処理装置 １２：ネットワーク
１４：サーバ装置 １６、２６：演算部
１８、２８：記憶部 ２０：操作部
２２：表示部 ２４、３０：通信部
３２、５４：制御部 ３４：情報取得部
３６：キーワード抽出部 ３７：分類部
３８：関連キーワード判定部 ４０：分析対象動向データ生成部
４４：特定キーワード判定部 ４５：特定キーワード取得部
４６：記憶処理部 ４８：表示制御部
５０：過去事案動向データ記憶部

Claims (15)

1. 期間を隔ててウェブサイトから情報を取得する情報取得部と、
   前記情報取得部によって取得された情報である取得情報のうちからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、
   動向分析の対象となるキーワードである分析対象キーワードの動向を、予め決められた観点で分析することによって、前記分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成する分析対象動向データ生成部と、
   法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが前記観点で分析されたことによって得られた過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定する特定キーワード判定部と、
   を備える、情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記観点は、第２観点、第３観点、及び、第４観点のうちの少なくともいずれかであり、
   前記第２観点は、前記取得情報中に出現した前記分析対象キーワードの数である出現数の時間変化であり、
   前記第３観点は、前記分析対象キーワードに関連する関連キーワードの数である関連キーワード数の時間変化、又は、前記分析対象キーワードに新たに関連するに至った前記関連キーワードの数である新規関連キーワード数の時間変化であり、
   前記第４観点は、前記関連キーワードが属する分野である関連分野の時間変化、又は、前記関連分野の数である関連分野数の時間変化である、情報処理装置。
3. 請求項２に記載の情報処理装置において、
   前記分析対象動向データ生成部は、前記分析対象キーワードの動向を、予め決められた複数の観点で分析することによって、前記分析対象動向データを生成し、
   前記特定キーワード判定部は、前記過去事案キーワードが複数の前記観点で分析されたことによって得られた前記過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、前記特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定し、
   複数の前記観点は、前記第２観点、前記第３観点、及び、前記第４観点のうちの少なくともいずれかと、第１観点とを含み、
   前記第１観点は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に出現し始めてからの期間である経過期間、又は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に連続的に出現した期間である連続出現期間である、情報処理装置。
4. 請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
   前記特定キーワード判定部は、前記過去事案動向データと前記分析対象動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値以上である場合に、前記分析対象キーワードが前記特定キーワードに該当すると判定する、情報処理装置。
5. 請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置において、
   前記特定キーワード判定部によって前記特定キーワードに該当すると判定された一の前記分析対象キーワードに関する事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至った場合に、前記一の分析対象キーワードに関する前記分析対象動向データを前記過去事案動向データとして記憶部に追加する記憶処理部を更に備える、情報処理装置。
6. 期間を隔ててウェブサイトから情報を情報取得部が取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにおいて取得された情報である取得情報のうちからキーワード抽出部がキーワードを抽出するキーワード抽出ステップと、
   動向分析の対象となるキーワードである分析対象キーワードの動向を、予め決められた観点で分析することによって、前記分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを分析対象動向データ生成部が生成する分析対象動向データ生成ステップと、
   法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが前記観点で分析されたことによって得られた過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを特定キーワード判定部が判定する特定キーワード判定ステップと、
   を有する、情報処理方法。
7. 請求項６に記載の情報処理方法において、
   前記観点は、第２観点、第３観点、及び、第４観点のうちの少なくともいずれかであり、
   前記第２観点は、前記取得情報中に出現した前記分析対象キーワードの数である出現数の時間変化であり、
   前記第３観点は、前記分析対象キーワードに関連する関連キーワードの数である関連キーワード数の時間変化、又は、前記分析対象キーワードに新たに関連するに至った前記関連キーワードの数である新規関連キーワード数の時間変化であり、
   前記第４観点は、前記関連キーワードが属する分野である関連分野の時間変化、又は、前記関連分野の数である関連分野数の時間変化である、情報処理方法。
8. 請求項７に記載の情報処理方法において、
   前記分析対象動向データ生成ステップでは、前記分析対象キーワードの動向を、予め決められた複数の観点で分析することによって、前記分析対象動向データを前記分析対象動向データ生成部が生成し、
   前記特定キーワード判定ステップでは、前記過去事案キーワードが複数の前記観点で分析されたことによって得られた前記過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、前記特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを前記特定キーワード判定部が判定し、
   複数の前記観点は、前記第２観点、前記第３観点、及び、前記第４観点のうちの少なくともいずれかと、第１観点とを含み、
   前記第１観点は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に出現し始めてからの期間である経過期間、又は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に連続的に出現した期間である連続出現期間である、情報処理方法。
9. 請求項６～８のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
   前記特定キーワード判定ステップでは、前記過去事案動向データと前記分析対象動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値以上である場合に、前記分析対象キーワードが前記特定キーワードに該当すると前記特定キーワード判定部が判定する、情報処理方法。
10. 請求項６～９のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
    前記特定キーワード判定ステップにおいて前記特定キーワードに該当すると判定された一の前記分析対象キーワードに関する事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至った場合に、前記一の分析対象キーワードに関する前記分析対象動向データを前記過去事案動向データとして記憶処理部が記憶部に追加する記憶処理ステップを更に備える、情報処理方法。
11. コンピュータに、
    期間を隔ててウェブサイトから情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得された情報である取得情報のうちからキーワードを抽出するキーワード抽出ステップと、
    動向分析の対象となるキーワードである分析対象キーワードの動向を、予め決められた観点で分析することによって、前記分析対象キーワードの動向を定量的に示す分析対象動向データを生成する分析対象動向データ生成ステップと、
    法規又は規格が制定又は改訂されるに至った過去の事案に関するキーワードである過去事案キーワードが前記観点で分析されたことによって得られた過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、法規又は規格の制定又は改訂の動向の予測に利用可能なキーワードである特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定する特定キーワード判定ステップと、
    を実行させるためのプログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムにおいて、
    前記観点は、第２観点、第３観点、及び、第４観点のうちの少なくともいずれかであり、
    前記第２観点は、前記取得情報中に出現した前記分析対象キーワードの数である出現数の時間変化であり、
    前記第３観点は、前記分析対象キーワードに関連する関連キーワードの数である関連キーワード数の時間変化、又は、前記分析対象キーワードに新たに関連するに至った前記関連キーワードの数である新規関連キーワード数の時間変化であり、
    前記第４観点は、前記関連キーワードが属する分野である関連分野の時間変化、又は、前記関連分野の数である関連分野数の時間変化である、プログラム。
13. 請求項１２に記載のプログラムにおいて、
    前記分析対象動向データ生成ステップでは、前記分析対象キーワードの動向を、予め決められた複数の観点で分析することによって、前記分析対象動向データを生成し、
    前記特定キーワード判定ステップでは、前記過去事案キーワードが複数の前記観点で分析されたことによって得られた前記過去事案動向データと、前記分析対象動向データとに基づいて、前記特定キーワードに前記分析対象キーワードが該当するか否かを判定し、
    複数の前記観点は、前記第２観点、前記第３観点、及び、前記第４観点のうちの少なくともいずれかと、第１観点とを含み、
    前記第１観点は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に出現し始めてからの期間である経過期間、又は、前記分析対象キーワードが前記取得情報中に連続的に出現した期間である連続出現期間である、プログラム。
14. 請求項１１～１３のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
    前記特定キーワード判定ステップでは、前記過去事案動向データと前記分析対象動向データとの近似の程度が予め決められた程度閾値以上である場合に、前記分析対象キーワードが前記特定キーワードに該当すると判定する、プログラム。
15. 請求項１１～１４のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
    前記特定キーワード判定ステップにおいて前記特定キーワードに該当すると判定された一の前記分析対象キーワードに関する事案についての法規又は規格が制定又は改訂されるに至った場合に、前記一の分析対象キーワードに関する前記分析対象動向データを前記過去事案動向データとして記憶部に追加する記憶処理ステップを更に前記コンピュータに実行させる、プログラム。

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