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公開番号2025025219
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-21
出願番号2023129803
出願日2023-08-09
発明の名称モデル図作成方法、情報処理システムおよびプログラム
出願人国立大学法人筑波大学
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06F 8/10 20180101AFI20250214BHJP(計算;計数)
要約【課題】人の考えを概念化、図式化できる図作成方法、情報処理システムおよびプログラムを提供すること。
【解決手段】コンピュータが実行するモデル図作成方法は、テキスト化されたインタビューの内容を形態素毎に分割し、分割された複数の前記形態素のそれぞれに形態素の品詞を付加し、品詞が付加された複数の形態素を、意味に基づいて一又は複数のグループに集約し、一又は複数のグループの各々に含まれる複数の形態素を一般化するための形態素を生成し、生成した一般化するための一又は複数の形態素の各々に形態素の品詞を付加し、品詞が付加された一般化するための一又は複数の形態素および品詞が付加された複数の形態素のうち一又は複数のグループの各々に含まれる複数の形態素以外の形態素を、モデル図の構成要素に関係づける処理を行い、複数の形態素をモデル図の構成要素に関係づけた結果に基づいてモデル図を作成する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータが実行するモデル図作成方法であって、
テキスト化されたインタビューの内容を形態素毎に分割し、分割された複数の前記形態素のそれぞれに前記形態素の品詞を付加するステップと、
前記付加するステップで品詞が付加された複数の前記形態素を、意味に基づいて一又は複数のグループに集約するステップと、
一又は複数の前記グループの各々に含まれる複数の形態素を一般化するための形態素を生成するステップと、
生成した一般化するための一又は複数の前記形態素の各々に前記形態素の品詞を付加するステップと、
前記品詞が付加された一般化するための一又は複数の前記形態素および前記品詞が付加された複数の前記形態素のうち一又は複数の前記グループの各々に含まれる複数の形態素以外の形態素を、モデル図の構成要素に関係づける処理を行うステップと、
前記関係づけるステップで複数の形態素をモデル図の構成要素に関係づけた結果に基づいてモデル図を作成するステップと
を有する、モデル図作成方法。
続きを表示（約 990 文字）【請求項２】
前記モデル図を作成するステップでは、ＵＭＬで定義された図を作成する、請求項１に記載のモデル図作成方法。
【請求項３】
前記モデル図を作成するステップでは、ＥＲ図、フローチャートおよび状態遷移図を少なくとも作成する、請求項２に記載のモデル図作成方法。
【請求項４】
前記関係づける処理を行うステップでは、概念及び前記概念の品詞の複数の組み合わせとモデル図の構成要素とを関連付けた情報に基づいて、前記品詞が付加された一般化するための一又は複数の前記形態素を、モデル図の構成要素に関係づける、請求項１に記載のモデル図作成方法。
【請求項５】
前記関係づける処理を行うステップでは、概念及び前記概念の品詞の複数の組み合わせとモデル図の構成要素とを関連付けた情報に基づいて、前記品詞が付加された複数の前記形態素のうち一又は複数の前記グループの各々に含まれる複数の形態素以外の形態素を、モデル図の構成要素に関係づける、請求項１に記載のモデル図作成方法。
【請求項６】
前記関係づける処理を行うステップでは、前記概念に含まれる要素、属性および関係に基づいて、複数の形態素をＥＲ図の構成要素に関係づける、請求項４又は請求項５に記載のモデル図作成方法。
【請求項７】
前記関係づける処理を行うステップでは、前記概念に含まれる属性、変化および判断に基づいて、複数の形態素をフローチャートの構成要素に関係づける、請求項４又は請求項５に記載のモデル図作成方法。
【請求項８】
前記関係づける処理を行うステップでは、前記概念に含まれる状態および変化に基づいて、複数の形態素を状態遷移図の構成要素に関係づける、請求項４又は請求項５に記載のモデル図作成方法。
【請求項９】
前記関係づける処理を行うステップでは、前記概念に含まれる要素、状態、属性、関係、変化および判断に基づいて、複数の形態素をＵＭＬで定義された図の構成要素に関係づける、請求項４又は請求項５に記載のモデル図作成方法。
【請求項１０】
インタビューの内容をテキストデータ化するステップ
をさらに備える、請求項１に記載のモデル図作成方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、モデル図作成方法、情報処理システムおよびプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
新製品、新サービス開発のためには、顧客ニーズ、現状の課題の的確な把握が重要である。顧客ニーズ、現状の課題の的確な把握は、実務的にはとても難しく、熟練者の経験に依存しがちである。担当者やユーザーが、自分たちの課題やニーズを明確に把握しているわけではない。そのため、要求／要件定義は難航することが多い。中途半端な要求／要件定義で実施されたプロジェクトの成果物は、ユーザーのニーズを満たさなくなる可能性が高い。
【０００３】
顧客ニーズ、現状の課題の把握に、エスノグラフィー、ＧＴＡ（ＧｒｏｕｎｄｅｄＴｈｅｏｒｙＡｐｐｒｏａｃｈ）、ＫＪ法などの質的研究法を利用する動きがある。質的研究法は、文化人類学、看護学、心理学などの人文社会系の分野で発展してきた。
例えば、ＧＴＡでは、データ（書き起こし文章）に密着して分析が行われる。ＧＴＡでは、切片化、オープンコーディング、選択的コーディングが行われる。
【０００４】
ＫＪ法では、カード（ポストイット）を用い、似たカードを集め、名前をつけ、構造図をつくり、説明を記載する。ＫＪ法では、カードを用いることで切片化され、似たカードを集め、名前をつけることで概念化される。
テキストマイニングは、一般的には、文書データを形態素解析し、共起ネットワーク図を作成する。形態素解析によって形態素に切片化され、統計的手法や共起ネットワーク図等を用いて、ＧＴＡにおけるオープンコーディング及び選択コーディングやＫＪ法における概念化を支援できる（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
木野泰伸、“高校生が考えるグローバル人材に必要な能力とその構造”，横幹，第１０巻，第２号，２０１６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＧＴＡやＫＪ法は、人が思考しながら実施するため、膨大な時間を要し、また図の表記に関しての方法論がない。
本発明の目的は、人の考えを概念化、図式化できるモデル図作成方法、情報処理システムおよびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態は、コンピュータが実行するモデル図作成方法であって、テキスト化されたインタビューの内容を形態素毎に分割し、分割された複数の前記形態素のそれぞれに前記形態素の品詞を付加するステップと、前記付加するステップで品詞が付加された複数の前記形態素を、意味に基づいて一又は複数のグループに集約するステップと、一又は複数の前記グループの各々に含まれる複数の形態素を一般化するための形態素を生成するステップと、生成した一般化するための一又は複数の前記形態素の各々に前記形態素の品詞を付加するステップと、前記品詞が付加された一般化するための一又は複数の前記形態素および品詞が付加された複数の前記形態素のうち一又は複数の前記グループの各々に含まれる複数の形態素以外の形態素を、モデル図の構成要素に関係づける処理を行うステップと、前記関係づけるステップで複数の形態素をモデル図の構成要素に関係づけた結果に基づいてモデル図を作成するステップとを有する、モデル図作成方法である。
【０００８】
本発明の一実施形態は、前述のモデル図作成方法において、前記モデル図を作成するステップでは、ＵＭＬで定義された図を作成する。
【０００９】
本発明の一実施形態は、前述のモデル図作成方法において、前記モデル図を作成するステップでは、ＥＲ図、フローチャートおよび状態遷移図を少なくとも作成する。
【００１０】
本発明の一実施形態は、前述のモデル図作成方法において、前記関係づける処理を行うステップでは、概念及び前記概念の品詞の複数の組み合わせとモデル図の構成要素とを関連付けた情報に基づいて、前記品詞が付加された一般化するための一又は複数の前記形態素を、モデル図の構成要素に関係づける。
（【００１１】以降は省略されています）

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