JP7708412B2 - レコメンド装置、レコメンド方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、レコメンド装置、レコメンド方法、プログラム及び記録媒体に関する。

人と人との対話において、自分の気持ちを相手に伝えることが大事である。例えば、特許文献１には、ユーザの握力の大きさに基づいて、ユーザの気持ちを判別して、この判別した気持ちを他のユーザに伝達する技術が報告されている。

特開２０００－０６６８０７号公報

しかしながら、特許文献１は、相手のことを考慮することなく、ＣＧモデルを用いて自分の気持ちを一方的に伝えている。そのため、相手に自分の気持ちが十分に伝わらないという問題がある。

そこで、本発明は、自分の気持ちを表現する文章であって、相手にとって効果的な文章を推奨可能なレコメンド装置、レコメンド方法、プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、本発明のレコメンド装置は、
資質情報取得部、定型文情報取得部、選択部、及び推奨部を含み、
前記資質情報取得部は、他方のユーザの識別情報に基づき、前記他方のユーザの資質情報を取得し、
前記資質情報は、資質を示す情報であり、
前記定型文情報取得部は、前記他方のユーザの資質情報に応じた定型文情報を取得し、
前記定型文情報は、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけた情報であり、
前記影響度は、前記資質情報が示す資質を有するユーザが前記定型文を受信したときに受ける心的影響の程度を示す指標であり、
前記選択部は、前記影響度に基づいて、複数の前記定型文の中から少なくとも１つの前記定型文を選択し、
前記推奨部は、前記定型文を前記気持ち表現文章として用いることを一方のユーザに推奨する、装置である。

本発明のレコメンド方法は、
資質情報取得工程、定型文情報取得工程、選択工程、及び推奨工程を含み、
前記資質情報取得工程は、他方のユーザの識別情報に基づき、前記他方のユーザの資質情報を取得し、
前記資質情報は、資質を示す情報であり、
前記定型文情報取得工程は、前記他方のユーザの資質情報に応じた定型文情報を取得し、
前記定型文情報は、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけた情報であり、
前記影響度は、前記資質情報が示す資質を有するユーザが前記定型文を受信したときに受ける心的影響の程度を示す指標であり、
前記選択工程は、前記影響度に基づいて、複数の前記定型文の中から少なくとも１つの前記定型文を選択し、
前記推奨工程は、前記定型文を前記気持ち表現文章として用いることを一方のユーザに推奨する、方法である。

本発明によれば、自分の気持ちを表現する文章であって、相手にとって効果的な文章をユーザに推奨することができる。

図１は、実施形態１のレコメンド装置の一例の構成を示すブロック図である。 図２は、実施形態１のレコメンド装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、実施形態１のレコメンド装置における処理の一例を示すフローチャートである。 図４は、資質情報データベース、定型文情報データベース、及び辞書情報データベースの一例を示す模式図である。 図５は、影響度を算出する一例を示す模式図である。 図６は、抽出部の処理の一例を示す模式図である。 図７は、共起ネットワーク形成部による処理の一例を示す模式図である。 図８は、定型文情報取得部、選択部及び推奨文章生成部による処理の一例を示す模式図である。 図９は、悪感評価情報を取得した場合の前記影響度の更新の一例について示す模式図である。

本発明のレコメンド装置は、例えば、
さらに、未送信文章取得部、抽出部、及び推奨文章生成部を含み、
前記未送信文章取得部は、一方のユーザから、未送信の気持ち表現文章と前記未送信の気持ち表現文章の送信先である他方のユーザの識別情報とを紐づけて取得し、
前記選択部により選択される前記定型文は、少なくとも１つの単語の入力を求める不完全な文であり、
前記抽出部は、前記未送信文章から少なくとも一つの重要語を抽出し、
前記推奨文章生成部は、前記定型文に前記重要語を入力して、推奨文章を生成し、
前記推奨部は、生成した前記推奨文章を前記気持ち表現文章として用いることを前記一方のユーザに推奨する、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド装置において、例えば、
前記抽出部は、構文解析部、共起ネットワーク形成部、及び辞書情報取得部を含み、
前記構文解析部は、前記未送信の気持ち表現文章を構文解析して、名詞である単語及び形容詞である単語を抽出し、
前記共起ネットワーク形成部は、抽出した前記各単語を用いて、前記各単語を頂点とする共起ネットワークを形成し、
前記辞書情報取得部は、気持ちに関する単語が収録された辞書情報を取得し、
前記抽出部は、前記共起ネットワーク及び前記辞書情報に基づき、予め設定した条件を満たす単語を前記重要語として抽出する、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド装置は、例えば、
さらに、評価情報取得部、及び影響度更新部を含み、
前記一方のユーザが、前記推奨部により推奨した前記定型文及び前記推奨文章の少なくとも一つを用いて、前記他方のユーザに気持ち表現文章を送信した場合、
前記評価情報取得部は、前記気持ち表現文章に対する前記他方のユーザの評価を示す評価情報を取得し、
前記影響度更新部は、前記評価情報を用いて、前記影響度を更新する、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド装置は、例えば、
さらに、記録部を含み、
前記記録部は、ユーザの識別情報と、前記ユーザの資質とを紐づけて資質情報として記録すること、及び
気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけて定型文情報として記録すること、の少なくとも一方を実行し、
前記資質情報取得部及び前記定型文情報取得部の少なくとも一方は、記録した前記資質情報及び前記定型文情報の少なくとも一方を取得する、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド装置において、例えば、
前記気持ち表現文章は、ポジティブな気持ちを表現した文章である、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド装置において、例えば、
前記ポジティブな気持ちは、感謝である、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド方法は、例えば、
さらに、未送信文章取得工程、抽出工程、及び推奨文章生成工程を含み、
前記未送信文章取得工程は、一方のユーザから、未送信の気持ち表現文章と前記未送信の気持ち表現文章の送信先である他方のユーザの識別情報とを紐づけて取得し、
前記選択工程により選択される前記定型文は、少なくとも１つの単語の入力を求める不完全な文であり、
前記抽出工程は、前記未送信文章から少なくとも一つの重要語を抽出し、
前記推奨文章生成工程は、前記定型文に前記重要語を入力して、推奨文章を生成し、
前記推奨工程は、生成した前記推奨文章を前記気持ち表現文章として用いることを前記一方のユーザに推奨する、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド方法において、例えば、
前記抽出工程は、構文解析工程、共起ネットワーク形成工程、及び辞書情報取得工程を含み、
前記構文解析工程は、前記未送信の気持ち表現文章を構文解析して、名詞である単語及び形容詞である単語を抽出し、
前記共起ネットワーク形成工程は、抽出した前記各単語を用いて、前記各単語を頂点とする共起ネットワークを形成し、
前記辞書情報取得工程は、気持ちに関する単語が収録された辞書情報を取得し、
前記抽出工程は、前記共起ネットワーク及び前記辞書情報に基づき、予め設定した条件を満たす単語を前記重要語として抽出する、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド方法は、例えば、
さらに、評価情報取得工程、及び影響度更新工程を含み、
前記一方のユーザが、前記推奨工程により推奨した前記定型文及び前記推奨文章の少なくとも一つを用いて、前記他方のユーザに気持ち表現文章を送信した場合、
前記評価情報取得工程は、前記気持ち表現文章に対する前記他方のユーザの評価を示す評価情報を取得し、
前記影響度更新工程は、前記評価情報を用いて、前記影響度を更新する、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド方法は、例えば、
さらに、記録工程を含み、
前記記録工程は、ユーザの識別情報と、前記ユーザの資質とを紐づけて資質情報として記録すること、及び
気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけて定型文情報として記録すること、の少なくとも一方を実行し、
前記資質情報取得工程及び前記定型文情報取得工程の少なくとも一方は、記録した前記資質情報及び前記定型文情報の少なくとも一方を取得する、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド方法において、例えば、
前記気持ち表現文章は、ポジティブな気持ちを表現した文章である、という態様であってもよい。

本発明のレコメンド方法において、例えば、
前記ポジティブな気持ちは、感謝である、という態様であってもよい。

本発明のプログラムは、本発明の方法の各工程を、手順として、コンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明の記録媒体は、本発明のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本発明において、「気持ち」とは、人の心の状態、感情、考え方、気分等のことをいい、ポジティブな気持ち、ネガティブな気持ちを含めて最も広義に解釈されるべきであり、如何なる意味においても限定されない。前記ポジティブな気持ちとしては、例えば、感謝、嬉しい、楽しい、喜び、応援、称賛、尊敬、誇らしい、興奮、安らぎ等が挙げられ、前記ネガティブな気持ちとしては、例えば、悲しい、寂しい、辛い、苦痛、痛い、怖い、謝罪、心配、切なさ等が挙げられる。

次に、本発明の実施形態について図を用いて説明する。本発明は、以下の実施形態には限定されない。以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用でき、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。

［実施形態１］
図１は、本実施形態のレコメンド装置１０の一例の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本装置１０は、例えば、記録部１１、未送信文章取得部１２、資質情報取得部１３、定型文情報取得部１４、選択部１５、抽出部１６、推奨文章生成部１７、推奨部１８、評価情報取得部１９、及び影響度更新部２０を含む。なお、記録部１１、未送信文章取得部１２、抽出部１６、推奨文章生成部１７、評価情報取得部１９、及び影響度更新部２０は、任意の構成であって、本装置１０に含んでいなくともよい。また、抽出部１６は、例えば、構文解析部１６１、共起ネットワーク形成部１６２、及び辞書情報取得部１６３を含んでもよい。

本装置１０は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。また、本装置１０は、前記通信回線網を介して、後述する外部装置と接続可能である。前記通信回線網は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、インターネット回線、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）、電話回線、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＴＮ（Ｄｅｌａｙ Ｔｏｌｅｒａｎｔ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）、ＬＰＷＡ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ）、Ｌ５Ｇ（ローカル５Ｇ）、等があげられる。無線通信としては、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ローカル５Ｇ、ＬＰＷＡ等が挙げられる。前記無線通信としては、各装置が直接通信する形態（Ａｄ Ｈｏｃ通信）、インフラストラクチャ（infrastructure通信）、アクセスポイントを介した間接通信等であってもよい。本装置１０は、例えば、システムとしてサーバに組み込まれていてもよい。また、本装置１０は、例えば、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ（ＰＣ、例えば、デスクトップ型、ノート型）、スマートフォン、タブレット端末、ウェアラブルデバイス（スマートウオッチ等）等であってもよい。さらに、本装置１０は、例えば、前記各部のうち少なくとも一つがサーバ上にあり、その他の前記各部が端末上にあるような、クラウドコンピューティングやエッジコンピューティング等の形態であってもよい。

図２に、本装置１０のハードウエア構成のブロック図を例示する。本装置１０は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ、ＧＰＵ等）１０１、メモリ１０２、バス１０３、記憶装置１０４、入力装置１０５、表示装置１０６、通信デバイス１０７等を含む。本装置１０の各部は、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して相互に接続されている。

中央処理装置１０１は、本装置１０の全体の制御を担う。本装置１０において、中央処理装置１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的には、例えば、中央処理装置１０１が、記録部１１、未送信文章取得部１２、資質情報取得部１３、定型文情報取得部１４、選択部１５、抽出部１６、推奨文章生成部１７、推奨部１８、評価情報取得部１９、及び影響度更新部２０として機能する。

バス１０３は、例えば、外部装置とも接続できる。前記外部装置は、例えば、外部記憶装置（外部データベース等）、プリンター、外部入力装置、外部表示装置、外部撮像装置等があげられる。本装置１０は、例えば、バス１０３に接続された通信デバイス１０７により、外部ネットワーク（前記通信回線網）に接続でき、外部ネットワークを介して、他の装置と接続することもできる。

メモリ１０２は、例えば、メインメモリ（主記憶装置）が挙げられる。中央処理装置１０１が処理を行う際には、例えば、後述する記憶装置１０４に記憶されている本発明のプログラム等の種々の動作プログラムを、メモリ１０２が読み込み、中央処理装置１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラムを実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。また、メモリ１０２は、例えば、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）であってもよい。

記憶装置１０４は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。前述のように、記憶装置１０４には、本発明のプログラムを含む動作プログラムが格納されている。記憶装置１０４は、例えば、記録媒体と、記録媒体に読み書きするドライブとの組合せであってもよい。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等が挙げられる。記憶装置１０４は、例えば、記録媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、及びソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）であってもよい。

本装置１０において、メモリ１０２及び記憶装置１０４は、ログ情報、外部データベース（図示せず）や外部の装置から取得した情報、本装置１０によって生成した情報、本装置１０が処理を実行する際に用いる情報等の種々の情報を記憶することも可能である。なお、少なくとも一部の情報は、例えば、メモリ１０２及び記憶装置１０４以外の外部サーバに記憶されていてもよいし、複数の端末にブロックチェーン技術等を用いて分散して記憶されていてもよい。また、メモリ１０２及び記憶装置１０４は、例えば、記録部１１が記録した各種情報を記憶してもよい。

本装置１０は、例えば、さらに、入力装置１０５、及び表示装置１０６を含んでもよい。入力装置１０５は、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス等である。表示装置１０６は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等が挙げられる。

本装置１０は、例えば、図１に示すように、さらに、資質情報データベース１、定型文情報データベース２、及び辞書情報データベース３を含んでもよい。本装置１０は、例えば、前記通信回線網を介して、資質情報データベース１、定型文情報データベース２、及び辞書情報データベース３と接続可能である。

つぎに、本実施形態のレコメンド方法の一例を、図３のフローチャートに基づき説明する。本実施形態のレコメンド方法は、例えば、図１のレコメンド装置１０を用いて、次のように実施する。なお、本実施形態のレコメンド方法は、図１のレコメンド装置１０の使用には限定されない。また、図３においてかっこで示した工程は、任意の工程である。

本実施形態のレコメンド方法は、例えば、予め、記録部１１により、ユーザの識別情報と、前記ユーザの資質とを紐づけて資質情報として記録すること、及び、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけて定型文情報として記録すること、の少なくとも一方を実行してもよい（Ｓ１１、記録工程）。記録部１１は、例えば、ユーザの資質を特定する公知の技術（例えば、ストレングスファインダ等）を用いて、その技術により特定された資質を前記ユーザの識別情報と紐づけて記録してもよい。記録部１１は、例えば、前記工程（Ｓ１１）において、後述の辞書情報を記憶してもよい。前記資質情報、前記定型文情報、及び前記辞書情報（以下、まとめて、資質情報等ともいう）についての具体的な説明は、後述する。記録部１１は、例えば、前記資質情報等を格納するデータベースを構築してもよい。本発明において、前記資質情報を格納するデータベースを資質情報データベース１といい、前記定型文情報を格納するデータベースを定型文情報データベース２といい、前記辞書情報を格納するデータベースを辞書情報データベース３という。また、記録部１１は、例えば、前記資質情報等を外部のデータベースに格納することで記録してもよいし、メモリ１０２及び記憶装置１０４に前記資質情報等を記憶させることで記録してもよい。

まず、例えば、未送信文章取得部１２により、一方のユーザから、未送信の気持ち表現文章と前記未送信の気持ち表現文章の送信先である他方のユーザの識別情報とを紐づけて取得してもよい（Ｓ１２、未送信文章取得工程）。以下、未送信の気持ち表現文章を、未送信文章ともいう。前記気持ち表現文章とは、例えば、前記一方のユーザから前記他方のユーザに対する気持ちを表現した文章である。未送信文章取得部１２は、例えば、前記通信回線網を介して、外部の装置から取得されてもよい。

次に、資質情報取得部１３により、前記他方のユーザの識別情報に基づき、前記他方のユーザの資質情報を取得する（Ｓ１３、資質情報取得工程）。前記資質情報とは、資質を示す情報である。前記資質とは、言い換えれば、例えば、性質、才能、能力、思考、気質等ともいう。具体的に、前記資質として、例えば、社交性、協調性、コミュニケーション能力、ポジティブ気質、競争性、戦略性、責任感、内省等が挙げられる。資質情報取得部１３は、例えば、前記通信回線網を介して、外部から前記資質情報を取得してもよいし、記録部１１により記録した資質情報（例えば、資質情報データベース１が格納している資質情報等）を取得してもよい。

次に、定型文情報取得部１４により、前記他方のユーザの資質情報に応じた定型文情報を取得する（Ｓ１４、定型文情報取得工程）。前記定型文情報は、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけた情報である。前記影響度は、前記資質情報が示す資質を有するユーザが前記定型文を受信したときに受ける心的影響の程度を示す指標である。ここで、定型文とは、少なくとも１つの単語の入力を求める不完全な文であってもよいし、完全な文であってもよい。前記不完全な文は、前記単語の入力を求める部分に、後述の抽出部１６により抽出した重要語や、ユーザが入力した任意の単語が入力されることで、完全な文となり得る。前記単語の入力を求める部分は、２つ以上あってもよい。前記完全な文とは、文章として成立している文、すなわち、新たな単語を入力することなく意味が通じる文を意味する。前記定型文毎の前記影響度は、例えば、後述の影響度更新部２０によって更新され得る。定型文情報取得部１４は、例えば、前記通信回線網を介して、外部から前記定型文情報を取得してもよいし、記録部１１により記録した定型文情報（例えば、定型文情報データベース２が格納している定型文情報等）を取得してもよい。

次に、選択部１５により、前記影響度に基づいて、複数の前記定型文の中から少なくとも１つの前記定型文を選択する（Ｓ１５、選択工程）。選択部１５により選択する前記定型文は、前記不完全な文であってもよいし、前記完全な文であってもよい。

選択部１５により選択する前記定型文が、前記不完全な文である場合、例えば、前記工程（Ｓ１５）の後に、抽出部１６により、前記未送信文章から少なくとも一つの重要語を抽出してもよい（Ｓ１６、抽出工程）。抽出部１６は、例えば、ＴｅｘｔＲａｎｋ等の公知のアルゴリズムを用いてもよい。以下、具体的な前記工程（Ｓ１６）の処理について、抽出部１６が、構文解析部１６１、共起ネットワーク形成部１６２、及び辞書情報取得部１６３を含む例を挙げて説明する。構文解析部１６１は、前記未送信の気持ち表現文章を構文解析して、名詞である単語及び形容詞である単語を抽出する（Ｓ１６１、構文解析工程）。次に、共起ネットワーク形成部１６２により、抽出した前記各単語を用いて、前記各単語を頂点とする共起ネットワークを形成する（Ｓ１６２、共起ネットワーク形成工程）。前記共起ネットワークとは、例えば、前記各単語の共起関係を示すネットワークである。次に、辞書情報取得部１６３により、気持ちに関する単語が収録された辞書情報を取得する（Ｓ１６３、辞書情報取得工程）。辞書情報取得部１６３は、例えば、前記通信回線網を介して、外部から前記辞書情報を取得してもよいし、記録部１１により記録した辞書情報（例えば、辞書情報データベース３が格納している辞書情報等）を取得してもよい。前記辞書情報としては、例えば、日本語感情表現辞書（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｎｌｐ．ｏｒｇ／ＳＮＯＷ／Ｄ１８）等の既存の辞書を用いることができる。そして、抽出部１６により、前記共起ネットワーク及び前記辞書情報に基づき、予め設定した条件を満たす単語を前記重要語として抽出する（Ｓ１６４、抽出工程）。前記予め設定した条件とは、特に制限されず、任意に設定できる。具体的に、前記条件としては、例えば、次数が多い単語、前記辞書情報内の単語、予め設定した式により算出される得点が他の単語より高い単語、及びこれらのうち任意の２つ以上の組み合わせ等がある。前記式は、特に制限されない。

次に、前記工程（Ｓ１６）の後、例えば、推奨文章生成部１７により、前記定型文に前記重要語を入力して、推奨文章を生成する（Ｓ１７、推奨文章生成工程）。すなわち、前記推奨文章は、前記重要語が入力されたことにより、前記完全な文となった定型文であるといえる。

そして、前記工程（Ｓ１６）～前記工程（Ｓ１７）を実行しない場合、推奨部１８により、前記定型文を前記気持ち表現文章として用いることを前記一方のユーザに推奨し（Ｓ１８、推奨工程）、終了する（ＥＮＤ）。この場合、推奨部１８は、前記不完全な文である定型文を前記一方のユーザに推奨してもよいし、前記完全な文である定型文を前記一方のユーザに推奨してもよい。一方で、前記工程（Ｓ１６）～前記工程（Ｓ１７）を実行した場合、前記工程（Ｓ１８）において、推奨部１８により、生成した前記推奨文章を前記気持ち表現文章として用いることを前記一方のユーザに推奨する。この場合、前記一方のユーザに推奨する前記推奨文章は、前述したように、完全な文である。推奨部１８は、例えば、表示装置（表示装置１０６や外部の表示装置）に前記定型文を表示することで推奨してもよいし、前記通信回線網を介して、前記一方のユーザに前記定型文を送信することで推奨してもよい。

以下、前記工程（Ｓ１８）の後、前記一方のユーザが、推奨部１８により推奨した前記定型文及び前記推奨文章の少なくとも一つを用いて、前記他方のユーザに気持ち表現文章を送信した場合の処理（工程（Ｓ１９）～工程（Ｓ２０））について説明する。なお、前記送信は、例えば、本装置１０が行ってもよいし、外部の装置が行ってもよい。

まず、前記工程（Ｓ１８）の後に、評価情報取得部１９により、前記気持ち表現文章に対する前記他方のユーザの評価を示す評価情報を取得する（Ｓ１９、評価情報取得工程）。前記評価は、例えば、前記気持ち表現文章に好感が持てるか否かを意味する評価であり、多段階評価であってもよい。評価情報取得部１９は、例えば、前記通信回線網を介して、外部から前記評価情報を取得してもよい。

次に、前記工程（Ｓ１９）の後に、影響度更新部２０により、前記評価情報を用いて、前記影響度を更新し（Ｓ２０、影響度更新工程）、終了する（ＥＮＤ）。具体的には、後述する。

本実施形態によれば、前記他方のユーザの資質を考慮することで、前記他方のユーザにとって効果的な気持ち表現文章、言い換えれば、相手に気持ちが伝わりやすい気持ち表現文章を前記一方のユーザに推奨することができる。このように、本実施形態によれば、「どのような言葉を相手に送ればよいか分からない」、「自分の送った気持ちが相手に伝わっているか分からない」といったユーザ（気持ち表現文章の送信者）の不安を解消することができる。また、前記推奨文章を生成することで、前記一方のユーザに手間をかけることがないため、前記他方のユーザに気持ち表現文章（前記推奨文章）を送信しやすくなる。

［実施形態２］
前記気持ち表現文章として、感謝を表す文章を例に挙げて、本発明を具体的に説明する。

記録部１１が資質情報データベース１、定型文情報データベース２、及び辞書情報データベース３を構築する一例を、図４及び５を用いて説明する。図４は、資質情報データベース１、定型文情報データベース２、及び辞書情報データベース３の一例である。図４における前記資質情報は、ユーザの識別情報（ユーザ名）と前記ユーザの資質とが紐づけられている。記録部１１は、例えば、前述のように、公知の技術（例えば、ストレングスファインダ等）を用いて、前記資質情報を記録し、且つ前記資質情報を蓄積することで資質情報データベース１を構築する。

図４における前記定型文情報の前記定型文は、不完全な文であり、「＊＊＊」が、前記単語の入力を求める部分である。また、前記影響度は、数値が高いほど、前記心的影響が大きいことを意味する。図５に、前記影響度を算出する一例を示す。まず、図示していないが、モニターは、前記モニターの端末（例えば、スマートフォン等）を用いて、ストレングスファインダ等の公知の技術により、モニター自身の資質を特定する。次に、モニターは、前記端末を用いて、前記資質をアンケートサイトの入力欄に登録する（図中「１」）。次に、前記アンケートサイトを運営する装置（例えば、本装置１０）は、アンケートサイト上に、前記定型文に関する質問を表示して、前記モニターに前記質問を提示する（図中「２」）。具体的に、前記質問は、例えば、「『＃＃＃』という言葉は好きですか？」等の好きか嫌いかで答えられる質問である。前記『＃＃＃』は、例えば、予め設定した定型文そのものである。次に、モニターは、前記モニターの端末を用いて、前記質問に対する回答をアンケートサイトの入力欄に登録する（図中「３」）。次に、前記装置は、同一の前記資質を有する複数のモニターにおいて、「『＃＃＃』が好きと回答したモニターの数」を「前記質問に回答したモニターの数」で割ることにより前記影響度を算出する。そして、記録部１１は、前記定型文『＃＃＃』と、前記資質と、前記影響度とを紐づけて前記定型文情報を記録し、且つ前記定型文情報を蓄積することで定型文情報データベース２を構築する。

図４における前記辞書情報は、「感謝」に関する言葉とその読み（片仮名）とが紐づけられている。記録部１１は、前記辞書情報を蓄積することで辞書情報データベース３を構築する。

図６に、抽出部１６の処理の一例を示す。未送信文章取得部１１が取得した未送信文章の一例を図６上部に示す。構文解析部１６１は、この未送信文章に対して構文解析を行い、図示するように、名詞を表す単語と形容詞を表す単語とを抽出する。共起ネットワーク形成部１６２は、後述する処理によって、図６に示す共起ネットワークを形成する。また、辞書情報取得部１６３は、図４に示す辞書情報を取得しているものとする。抽出部１６は、例えば、前記共起ネットワーク内において、辞書情報内の単語である「ありがとう」と距離が近い名詞「承認」及び「早めて」を前記重要語の候補として抽出する。そして、抽出部１６は、例えば、前記候補のうち、下記式（１）により算出される得点が高い単語を前記重要語として抽出する。なお、下記式（１）における「重み」は、任意に設定でき、例えば、５、１０、１５等である。本例の場合、図６に示すように、「承認」の得点が、「早めて」の得点より高いため、抽出部１６により、「承認」が前記重要語として抽出される。一方で、抽出部１６は、例えば、下記式（１）を用いずとも、次数が「４」と最も多い「承認」を前記重要語として抽出してもよい。

得点＝（次数の数）＋（隣接する辞書情報内の言葉）×（重み）・・・（１）

図７に共起ネットワーク形成部１６２による処理の一例を示す。まず、共起ネットワーク形成部１６２は、図７上部に示すように、構文解析部１６１により抽出された名詞を表す単語と形容詞を表す単語とで、隣接行列を作成する。ここで、隣接行列とは、各列及び各行が前記共起ネットワークの各頂点に対応しており、エッジがある部分が１となる行列をいう。次に、共起ネットワーク形成部１６２は、図７中部に示すように、隣り合う単語同士を「１」として、前記隣接行列を更新する。前記隣接行列の更新には、例えば、1-gramモデル等の公知の技術を用いることができる。そして、共起ネットワーク形成部１６２は、図７下部に示すように、前記隣接行列に基づき、前記共起ネットワークを形成する。

図８に、定型文情報取得部１４、選択部１５及び推奨文章生成部１７による処理の一例を示す。定型文情報取得部１４は、前記他方のユーザ「スズキ」の資質「社交性」に応じた定型文情報を取得する。本例では、図８に示すように、前記定型文情報として、「スズキ」の資質「社交性」と同じ資質「社交性」に関する定型文情報を取得したとする。図示するように、定型文情報取得部１４は、複数の前記定型文情報を取得してもよい。選択部１５は、複数の前記定型文情報のうち、前記影響度が最も高い前記定型文を選択する。推奨文章生成部１７は、図８に示すように、前記定型文の「＊＊＊」に、図６に示す処理にて抽出した重要語「承認」を入れて、完全な文である推奨文章を生成する。

このように、本実施形態にて説明した一連の処理によって、図６に示した未送信文章を、図８に示す推奨文章に変換することができる。

［実施形態３］
前記影響度を更新する一例について具体的に説明する。

前記他方のユーザは、例えば、前記他方のユーザの端末（例えば、スマートフォン等）を用いて、受信した気持ち表現文章に対する評価を示す評価情報を入力する。前記評価とは、言い換えれば、前記気持ち表現文章に対して好感が持てるか否かを意味する。具体的に、前記他方のユーザは、例えば、前記気持ち表現文章に対して好感が持てる場合、前記端末のディスプレイ上に表示された前記気持ち表現文章に対して「いいね！」等の好感を意味するボタンをタップして評価してもよい。一方で、前記他方のユーザは、例えば、前記気持ち表現文章に対して好感が持てない場合、前記好感を意味するボタンをタップしなくともよいし、「ＢＡＤ」等の悪感を意味するボタンをタップして評価してもよい。

評価情報取得部１９は、前記気持ち表現文章に紐づけて前記評価情報を取得する。前記評価情報には、例えば、前記気持ち表現文章に対して好感を持っていることを意味する好感評価情報、及び前記気持ち表現文章に対して悪感を持っていることを意味する悪感評価情報等がある。評価情報取得部１９は、例えば、前記好感を意味するボタンがタップされた場合に、前記評価情報として、前記好感評価情報を取得する。一方で、評価情報取得部１９は、例えば、前記悪感を意味するボタンがタップされた場合や、前記気持ち表現文章を前記他方のユーザが受信してから予め設定した一定期間内に前記好感を意味するボタンがタップされなかった場合に、前記評価情報として、悪感評価情報を取得する。

影響度更新部２０は、例えば、前記好感評価情報を取得した場合、前記影響度に予め設定した重みを足すことで、前記影響度を更新する。一方で、影響度更新部２０は、例えば、前記悪感評価情報を取得した場合、前記影響度から予め設定した重みを引くことで、前記影響度を更新する。前記重みは、特に制限されず、任意に設定でき、例えば、０．０３、０．０５、１．０等である。図９に、前記悪感評価情報を取得した場合の前記影響度の更新の一例について示す。この場合、影響度更新部２０は、図示するように、送信した気持ち表現文章に対応する定型文の影響度「０．２３」に、重み「０．０５」を引いて数値「０．１７」を算出する。そして、影響度更新部２０は、送信した気持ち表現文章に対応する定型文の影響度を「０．２３」から「０．１７」に更新する。

このように、前記影響度を更新することで、より前記他方のユーザの資質に適した前記定型文が選択されるようになり、より効果的な気持ち表現文章を前記一方のユーザに推奨できる。

［実施形態４］
本実施形態のプログラムは、本発明の方法の各工程を、手順として、コンピュータに実行させるためのプログラムである。本発明において、「手順」は、「処理」と読み替えてもよい。また、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク等が挙げられる。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をできる。

＜付記＞
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
資質情報取得部、定型文情報取得部、選択部、及び推奨部を含み、
前記資質情報取得部は、他方のユーザの識別情報に基づき、前記他方のユーザの資質情報を取得し、
前記資質情報は、資質を示す情報であり、
前記定型文情報取得部は、前記他方のユーザの資質情報に応じた定型文情報を取得し、
前記定型文情報は、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけた情報であり、
前記影響度は、前記資質情報が示す資質を有するユーザが前記定型文を受信したときに受ける心的影響の程度を示す指標であり、
前記選択部は、前記影響度に基づいて、複数の前記定型文の中から少なくとも１つの前記定型文を選択し、
前記推奨部は、前記定型文を前記気持ち表現文章として用いることを一方のユーザに推奨する、レコメンド装置。
（付記２）
さらに、未送信文章取得部、抽出部、及び推奨文章生成部を含み、
前記未送信文章取得部は、一方のユーザから、未送信の気持ち表現文章と前記未送信の気持ち表現文章の送信先である他方のユーザの識別情報とを紐づけて取得し、
前記選択部により選択される前記定型文は、少なくとも１つの単語の入力を求める不完全な文であり、
前記抽出部は、前記未送信文章から少なくとも一つの重要語を抽出し、
前記推奨文章生成部は、前記定型文に前記重要語を入力して、推奨文章を生成し、
前記推奨部は、生成した前記推奨文章を前記気持ち表現文章として用いることを前記一方のユーザに推奨する、付記１記載のレコメンド装置。
（付記３）
前記抽出部は、構文解析部、共起ネットワーク形成部、及び辞書情報取得部を含み、
前記構文解析部は、前記未送信の気持ち表現文章を構文解析して、名詞である単語及び形容詞である単語を抽出し、
前記共起ネットワーク形成部は、抽出した前記各単語を用いて、前記各単語を頂点とする共起ネットワークを形成し、
前記辞書情報取得部は、気持ちに関する単語が収録された辞書情報を取得し、
前記抽出部は、前記共起ネットワーク及び前記辞書情報に基づき、予め設定した条件を満たす単語を前記重要語として抽出する、付記２記載のレコメンド装置。
（付記４）
さらに、評価情報取得部、及び影響度更新部を含み、
前記一方のユーザが、前記推奨部により推奨した前記定型文及び前記推奨文章の少なくとも一つを用いて、前記他方のユーザに気持ち表現文章を送信した場合、
前記評価情報取得部は、前記気持ち表現文章に対する前記他方のユーザの評価を示す評価情報を取得し、
前記影響度更新部は、前記評価情報を用いて、前記影響度を更新する、付記１から３のいずれかに記載のレコメンド装置。
（付記５）
さらに、記録部を含み、
前記記録部は、ユーザの識別情報と、前記ユーザの資質とを紐づけて資質情報として記録すること、及び
気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけて定型文情報として記録すること、の少なくとも一方を実行し、
前記資質情報取得部及び前記定型文情報取得部の少なくとも一方は、記録した前記資質情報及び前記定型文情報の少なくとも一方を取得する、付記１から４のいずれかに記載のレコメンド装置。
（付記６）
前記気持ち表現文章は、ポジティブな気持ちを表現した文章である、付記１から５のいずれかに記載のレコメンド装置。
（付記７）
前記ポジティブな気持ちは、感謝である、付記１から６のいずれかに記載のレコメンド装置。
（付記８）
資質情報取得工程、定型文情報取得工程、選択工程、及び推奨工程を含み、
前記資質情報取得工程は、他方のユーザの識別情報に基づき、前記他方のユーザの資質情報を取得し、
前記資質情報は、資質を示す情報であり、
前記定型文情報取得工程は、前記他方のユーザの資質情報に応じた定型文情報を取得し、
前記定型文情報は、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけた情報であり、
前記影響度は、前記資質情報が示す資質を有するユーザが前記定型文を受信したときに受ける心的影響の程度を示す指標であり、
前記選択工程は、前記影響度に基づいて、複数の前記定型文の中から少なくとも１つの前記定型文を選択し、
前記推奨工程は、前記定型文を前記気持ち表現文章として用いることを一方のユーザに推奨する、レコメンド方法。
（付記９）
さらに、未送信文章取得工程、抽出工程、及び推奨文章生成工程を含み、
前記未送信文章取得工程は、一方のユーザから、未送信の気持ち表現文章と前記未送信の気持ち表現文章の送信先である他方のユーザの識別情報とを紐づけて取得し、
前記選択工程により選択される前記定型文は、少なくとも１つの単語の入力を求める不完全な文であり、
前記抽出工程は、前記未送信文章から少なくとも一つの重要語を抽出し、
前記推奨文章生成工程は、前記定型文に前記重要語を入力して、推奨文章を生成し、
前記推奨工程は、生成した前記推奨文章を前記気持ち表現文章として用いることを前記一方のユーザに推奨する、付記８記載のレコメンド方法。
（付記１０）
前記抽出工程は、構文解析工程、共起ネットワーク形成工程、及び辞書情報取得工程を含み、
前記構文解析工程は、前記未送信の気持ち表現文章を構文解析して、名詞である単語及び形容詞である単語を抽出し、
前記共起ネットワーク形成工程は、抽出した前記各単語を用いて、前記各単語を頂点とする共起ネットワークを形成し、
前記辞書情報取得工程は、気持ちに関する単語が収録された辞書情報を取得し、
前記抽出工程は、前記共起ネットワーク及び前記辞書情報に基づき、予め設定した条件を満たす単語を前記重要語として抽出する、付記９記載のレコメンド方法。
（付記１１）
さらに、評価情報取得工程、及び影響度更新工程を含み、
前記一方のユーザが、前記推奨工程により推奨した前記定型文及び前記推奨文章の少なくとも一つを用いて、前記他方のユーザに気持ち表現文章を送信した場合、
前記評価情報取得工程は、前記気持ち表現文章に対する前記他方のユーザの評価を示す評価情報を取得し、
前記影響度更新工程は、前記評価情報を用いて、前記影響度を更新する、付記８から１０のいずれかに記載のレコメンド方法。
（付記１２）
さらに、記録工程を含み、
前記記録工程は、ユーザの識別情報と、前記ユーザの資質とを紐づけて資質情報として記録すること、及び
気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけて定型文情報として記録すること、の少なくとも一方を実行し、
前記資質情報取得工程及び前記定型文情報取得工程の少なくとも一方は、記録した前記資質情報及び前記定型文情報の少なくとも一方を取得する、付記８から１１のいずれかに記載のレコメンド方法。
（付記１３）
前記気持ち表現文章は、ポジティブな気持ちを表現した文章である、付記８から１２のいずれかに記載のレコメンド方法。
（付記１４）
前記ポジティブな気持ちは、感謝である、付記８から１３のいずれかに記載のレコメンド方法。
（付記１５）
コンピュータに、資質情報取得手順、定型文情報取得手順、選択手順、及び推奨手順を含む手順を実行させるためのプログラム：
前記資質情報取得手順は、他方のユーザの識別情報に基づき、前記他方のユーザの資質情報を取得し、
前記資質情報は、資質を示す情報であり、
前記定型文情報取得手順は、前記他方のユーザの資質情報に応じた定型文情報を取得し、
前記定型文情報は、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけた情報であり、
前記影響度は、前記資質情報が示す資質を有するユーザが前記定型文を受信したときに受ける心的影響の程度を示す指標であり、
前記選択手順は、前記影響度に基づいて、複数の前記定型文の中から少なくとも１つの前記定型文を選択し、
前記推奨手順は、前記定型文を前記気持ち表現文章として用いることを一方のユーザに推奨する。
（付記１６）
さらに、未送信文章取得手順、抽出手順、及び推奨文章生成手順を含み、
前記未送信文章取得手順は、一方のユーザから、未送信の気持ち表現文章と前記未送信の気持ち表現文章の送信先である他方のユーザの識別情報とを紐づけて取得し、
前記選択手順により選択される前記定型文は、少なくとも１つの単語の入力を求める不完全な文であり、
前記抽出手順は、前記未送信文章から少なくとも一つの重要語を抽出し、
前記推奨文章生成手順は、前記定型文に前記重要語を入力して、推奨文章を生成し、
前記推奨手順は、生成した前記推奨文章を前記気持ち表現文章として用いることを前記一方のユーザに推奨する、付記１５記載のプログラム。
（付記１７）
前記抽出手順は、構文解析手順、共起ネットワーク形成手順、及び辞書情報取得手順を含み、
前記構文解析手順は、前記未送信の気持ち表現文章を構文解析して、名詞である単語及び形容詞である単語を抽出し、
前記共起ネットワーク形成手順は、抽出した前記各単語を用いて、前記各単語を頂点とする共起ネットワークを形成し、
前記辞書情報取得手順は、気持ちに関する単語が収録された辞書情報を取得し、
前記抽出手順は、前記共起ネットワーク及び前記辞書情報に基づき、予め設定した条件を満たす単語を前記重要語として抽出する、付記１６記載のプログラム。
（付記１８）
さらに、評価情報取得手順、及び影響度更新手順を含み、
前記一方のユーザが、前記推奨手順により推奨した前記定型文及び前記推奨文章の少なくとも一つを用いて、前記他方のユーザに気持ち表現文章を送信した場合、
前記評価情報取得手順は、前記気持ち表現文章に対する前記他方のユーザの評価を示す評価情報を取得し、
前記影響度更新手順は、前記評価情報を用いて、前記影響度を更新する、付記１５から１７のいずれかに記載のプログラム。
（付記１９）
さらに、記録手順を含み、
前記記録手順は、ユーザの識別情報と、前記ユーザの資質とを紐づけて資質情報として記録すること、及び
気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけて定型文情報として記録すること、の少なくとも一方を実行し、
前記資質情報取得手順及び前記定型文情報取得手順の少なくとも一方は、記録した前記資質情報及び前記定型文情報の少なくとも一方を取得する、付記１５から１８のいずれかに記載のプログラム。
（付記２０）
前記気持ち表現文章は、ポジティブな気持ちを表現した文章である、付記１５から１９のいずれかに記載のプログラム。
（付記２１）
前記ポジティブな気持ちは、感謝である、付記１５から２０のいずれかに記載のプログラム。
（付記２２）
付記１５から２１のいずれかに記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

本発明によれば、自分の気持ちを表現する文章であって、相手にとって効果的な文章を推奨することができる。このため、本発明は、例えば、感謝等の気持ちを文章にて送信する場合において有用である。

１ 資質情報データベース
２ 定型文情報データベース
３ 辞書情報データベース
１０ レコメンド装置
１１ 記録部
１２ 未送信文章取得部
１３ 資質情報取得部
１４ 定型文情報取得部
１５ 選択部
１６ 抽出部
１６１ 構文解析部
１６２ 共起ネットワーク形成部
１６３ 辞書情報取得部
１７ 推奨情報生成部
１８ 推奨部
１９ 評価情報取得部
２０ 影響度解析部
１０１ 中央処理装置
１０２ メモリ
１０３ バス
１０４ 記憶装置
１０５ 入力装置
１０６ 表示装置
１０７ 通信デバイス

Claims (11)

1. 未送信文章取得部、資質情報取得部、定型文情報取得部、選択部、及び推奨部を含み、
   前記未送信文章取得部は、一方のユーザから、未送信の気持ち表現文章と前記未送信の気持ち表現文章の送信先である他方のユーザの識別情報とを紐づけて取得し、
   前記資質情報取得部は、前記他方のユーザの識別情報に基づき、前記他方のユーザの資質情報を取得し、
   前記資質情報は、資質を示す情報であり、
   前記定型文情報取得部は、前記他方のユーザの資質情報に応じた定型文情報を取得し、
   前記定型文情報は、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけた情報であり、
   前記影響度は、前記資質情報が示す資質を有するユーザが前記定型文を受信したときに受ける心的影響の程度を示す指標であり、
   前記選択部は、前記影響度に基づいて、複数の前記定型文の中から少なくとも１つの前記定型文を選択し、
   前記推奨部は、前記定型文を前記気持ち表現文章として用いることを一方のユーザに推奨する、レコメンド装置。
2. さらに、抽出部、及び推奨文章生成部を含み、
   前記選択部により選択される前記定型文は、少なくとも１つの単語の入力を求める不完全な文であり、
   前記抽出部は、前記未送信の気持ち表現文章から少なくとも一つの重要語を抽出し、
   前記推奨文章生成部は、前記定型文に前記重要語を入力して、推奨文章を生成し、
   前記推奨部は、生成した前記推奨文章を前記気持ち表現文章として用いることを前記一方のユーザに推奨する、請求項１記載のレコメンド装置。
3. 前記抽出部は、構文解析部、共起ネットワーク形成部、及び辞書情報取得部を含み、
   前記構文解析部は、前記未送信の気持ち表現文章を構文解析して、名詞である単語及び形容詞である単語を抽出し、
   前記共起ネットワーク形成部は、抽出した前記各単語を用いて、前記各単語を頂点とする共起ネットワークを形成し、
   前記辞書情報取得部は、気持ちに関する単語が収録された辞書情報を取得し、
   前記抽出部は、前記共起ネットワーク及び前記辞書情報に基づき、予め設定した条件を満たす単語を前記重要語として抽出する、請求項２記載のレコメンド装置。
4. さらに、評価情報取得部、及び影響度更新部を含み、
   前記一方のユーザが、前記推奨部により推奨した前記定型文及び前記推奨文章の少なくとも一つを用いて、前記他方のユーザに気持ち表現文章を送信した場合、
   前記評価情報取得部は、前記気持ち表現文章に対する前記他方のユーザの評価を示す評価情報を取得し、
   前記影響度更新部は、前記評価情報を用いて、前記影響度を更新する、請求項２または３記載のレコメンド装置。
5. さらに、記録部を含み、
   前記記録部は、ユーザの識別情報と、前記ユーザの資質とを紐づけて資質情報として記録し、
   前記資質情報取得部は、記録した前記資質情報を取得する、請求項１から４のいずれか一項に記載のレコメンド装置。
6. さらに、記録部を含み、
   前記記録部は、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけて定型文情報として記録し、
   前記定型文情報取得部は、記録した前記定型文情報を取得する、請求項１から５のいずれか一項に記載のレコメンド装置。
7. 前記気持ち表現文章は、ポジティブな気持ちを表現した文章である、請求項１から６のいずれか一項に記載のレコメンド装置。
8. 前記ポジティブな気持ちは、感謝である、請求項７記載のレコメンド装置。
9. 未送信文章取得工程、資質情報取得工程、定型文情報取得工程、選択工程、及び推奨工程を含み、
   前記未送信文章取得工程は、一方のユーザから、未送信の気持ち表現文章と前記未送信の気持ち表現文章の送信先である他方のユーザの識別情報とを紐づけて取得し、
   前記資質情報取得工程は、前記他方のユーザの識別情報に基づき、前記他方のユーザの資質情報を取得し、
   前記資質情報は、資質を示す情報であり、
   前記定型文情報取得工程は、前記他方のユーザの資質情報に応じた定型文情報を取得し、
   前記定型文情報は、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけた情報であり、
   前記影響度は、前記資質情報が示す資質を有するユーザが前記定型文を受信したときに受ける心的影響の程度を示す指標であり、
   前記選択工程は、前記影響度に基づいて、複数の前記定型文の中から少なくとも１つの前記定型文を選択し、
   前記推奨工程は、前記定型文を前記気持ち表現文章として用いることを一方のユーザに推奨する、レコメンド方法。
10. さらに、抽出工程、及び推奨文章生成工程を含み、
    前記選択工程により選択される前記定型文は、少なくとも１つの単語の入力を求める不完全な文であり、
    前記抽出工程は、前記未送信の気持ち表現文章から少なくとも一つの重要語を抽出し、
    前記推奨文章生成工程は、前記定型文に前記重要語を入力して、推奨文章を生成し、
    前記推奨工程は、生成した前記推奨文章を前記気持ち表現文章として用いることを前記一方のユーザに推奨する、請求項９記載のレコメンド方法。
11. コンピュータに、未送信文章取得手順、資質情報取得手順、定型文情報取得手順、選択手順、及び推奨手順を含む手順を実行させるためのプログラム：
    前記未送信文章取得手順は、一方のユーザから、未送信の気持ち表現文章と前記未送信の気持ち表現文章の送信先である他方のユーザの識別情報とを紐づけて取得し、
    前記資質情報取得手順は、前記他方のユーザの識別情報に基づき、前記他方のユーザの資質情報を取得し、
    前記資質情報は、資質を示す情報であり、
    前記定型文情報取得手順は、前記他方のユーザの資質情報に応じた定型文情報を取得し、
    前記定型文情報は、気持ち表現文章に関する定型文毎に、前記定型文と、前記資質情報と、影響度とを紐づけた情報であり、
    前記影響度は、前記資質情報が示す資質を有するユーザが前記定型文を受信したときに受ける心的影響の程度を示す指標であり、
    前記選択手順は、前記影響度に基づいて、複数の前記定型文の中から少なくとも１つの前記定型文を選択し、
    前記推奨手順は、前記定型文を前記気持ち表現文章として用いることを一方のユーザに推奨する。