合意形成支援装置、合意形成支援プログラムおよび合意形成支援方法
【課題】対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、一般参加者の意見の分析を支援する。
【解決手段】合意形成支援装置１は、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを含む発言データ１０２を記憶する記憶装置１００と、発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言内容データを受信すると、発言データ１０２に記憶する発言取得手段２０４と、発言データ１０２を表示するとともに、発言対象の種別または発言種別が選択されると、選択された発言対象の種別または発言種別を含む発言内容データを抽出して表示するフィルタリング手段２０６を備える。
【解決手段】合意形成支援装置１は、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを含む発言データ１０２を記憶する記憶装置１００と、発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言内容データを受信すると、発言データ１０２に記憶する発言取得手段２０４と、発言データ１０２を表示するとともに、発言対象の種別または発言種別が選択されると、選択された発言対象の種別または発言種別を含む発言内容データを抽出して表示するフィルタリング手段２０６を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、議論に関する参加者の発言の分析を支援する合意形成支援装置、合意形成支援プログラムおよび合意形成支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、一つのリスクへの対策が別のリスクを生み出す場合がある。例えば、エネルギー問題というリスク解決のために、バイオエタノールを利用したところ、食糧問題というリスクを引き起こしたことがある。これに備え、多重リスクを考慮して対策を検討する必要がある。
【０００３】
この多重リスクを考慮して対応策を検討するにあたり、組織内における合意形成を支援する方法がある（例えば、非特許文献１参照）。この非特許文献１に記載の方法によれば、複数のリスクを回避する複数の対策案について、例えば、トータルコストを最小にする最適な組み合わせを算出する。
【０００４】
一方、情報通信の発達に伴い、新たなＩＴリスクが増えている。このようなＩＴリスクに対応するため、通信情報の監視やフィルタリング、や監視カメラの導入などの対応策が検討されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】佐々木良一、日高悠、守谷隆史、谷山光洋、矢島敬士、八重樫清美、川島泰正、吉浦裕、「多重リスクコミュニケーターの開発と適用」、情報処理学会論文誌、情報処理学会、２００８年９月、Ｖｏｌ．４９、Ｎｏ．９、ｐ．３１８０−３１９０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の様なＩＴリスクに対する対応策は、その影響力は大きく、多数の人に影響を及ぼす場合がある。また、ＩＴリスクを軽減可能となっても、個人のプライバシーや利便性が犠牲になる場合もある。従って、これらの対応策の導入にあたっては、リスクと効果を考慮した上で、社会的合意形成が要求される。
【０００７】
ここで、上記の非特許文献１に記載の方法によれば、組織内など、特定少数の合意形成について、効果が期待できるものの、数千人規模の社会的合意形成に適用するのは困難である。特に多数の一般人を含めて合意形成するためには、参加者の意見を的確に把握する必要がある。
【０００８】
そこで、多数の意見を的確に把握して社会的合意形成を支援する方法の提案が期待されている。
【０００９】
従って本発明の目的は、多数の意見を的確に把握して社会的合意形成を支援する合意形成支援装置、合意形成支援プログラムおよび合意形成支援方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援装置に関する。すなわち本発明の第１の特徴に係る合意形成支援装置は、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを含む発言データを記憶する記憶装置と、発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言内容データを受信すると、発言データに記憶する発言取得手段と、発言データを表示するとともに、発言対象の種別または発言種別が選択されると、選択された発言対象の種別または発言種別を含む発言内容データを抽出して表示するフィルタリング手段を備える。
【００１１】
ここで、発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを取得するとともに、取得したキーワードが類似する発言内容データを含む複数のグループを生成し、各グループに含まれる発言内容データの数と、各グループの所定の発言内容データとを対応づけて表示する発言解析手段をさらに備えても良い。
【００１２】
発言内容データはさらに、発言の作成日時を含み、発言解析手段はさらに、発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを作成日時と対応づけて取得し、時間ごとにキーワードをカウントして表示しても良い。
【００１３】
発言解析手段はさらに、発言対象の識別子を含む発言内容データをカウントして表示しても良い。
【００１４】
所定の発言に対する返信として発言された発言内容データは、返信元の発言内容データを示す返信もと識別子を含み、発言解析手段はさらに、発言データの各発言内容データに対する返信の発言内容データの数をカウントして、返信の発言内容データ数の多い発言内容データを表示するとともに、発言データの各所定の発言内容データに対する返信を重ねた発言内容データの数をカウントして、返信を重ねた発言内容データの数の多い発言内容データを表示しても良い。
【００１５】
本発明の第２の特徴は、対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援装置に用いられる合意形成支援プログラムに関する。すなわち第２の特徴に係る合意形成支援プログラムは、コンピュータを、発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを受信すると、発言内容データを含む発言データに記憶する発言取得手段と、発言データを表示するとともに、発言対象の種別または発言種別が選択されると、選択された発言対象の種別または発言種別を含む発言内容データを抽出して表示するフィルタリング手段として機能させる。
【００１６】
ここで、発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを取得するとともに、取得したキーワードが類似する発言内容データを含む複数のグループを生成し、各グループに含まれる発言内容データの数と、各グループの所定の発言内容データとを対応づけて表示する発言解析手段をさらにコンピュータに機能させても良い。
【００１７】
発言内容データはさらに、発言の作成日時を含み、発言解析手段はさらに、発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを作成日時と対応づけて取得し、時間ごとにキーワードをカウントして表示しても良い。
【００１８】
発言解析手段はさらに、発言対象の識別子を含む発言内容データをカウントして表示しても良い。
【００１９】
所定の発言に対する返信として発言された発言内容データは、返信元の発言内容データを示す返信もと識別子を含み、発言解析手段はさらに、発言データの各発言内容データに対する返信の発言内容データの数をカウントして、返信の発言内容データ数の多い発言内容データを表示するとともに、発言データの各所定の発言内容データに対する返信を重ねた発言内容データの数をカウントして、返信を重ねた発言内容データの数の多い発言内容データを表示しても良い。
【００２０】
本発明の第３の特徴は、対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援方法に関する。本発明の第３の特徴に係る合意形成支援方法は、発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを受信すると、発言内容データを含む発言データに記憶するステップと、発言データを表示するとともに、発言対象の種別または発言種別が選択されると、選択された発言対象の種別または発言種別を含む発言内容データを抽出して表示するステップを備える。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、多数の意見を的確に把握して社会的合意形成を支援する合意形成支援装置、合意形成支援プログラムおよび合意形成支援方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施の形態に係る合意形成支援システムのシステム構成を説明する図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る合意形成支援システムの処理を説明するシーケンス図である。（その１）
【図３】本発明の実施の形態に係る合意形成支援システムの処理を説明するシーケンス図である。（その２）
【図４】本発明の実施の形態に係る合意形成支援システムの処理を説明するシーケンス図である。（その３）
【図５】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が、最適解表示時に一般参加者端末に表示する画面の一例を説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が表示する発言入力部を説明する図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が表示する発言入力部においてフィルタリングされた発言内容データを説明する図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が、対象問題専門家のメッセージの表示時に一般参加者端末に表示する画面の一例を説明する図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が、オピニオンリーダ端末およびファシリテータ端末に表示する画面の一例を説明する図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が、ディレクター端末に表示する画面の一例を説明する図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が、対象問題専門家端末に表示する画面の一例を説明する図である。
【図１２】本発明の実施の形態係る合意形成支援システムにおいて、発言データの処理を説明する図である。
【図１３】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置の機能ブロック図である。
【図１４】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、スタジオ議論支援手段を説明する図である。
【図１５】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、発言データを説明する図である。
【図１６】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、タグ対応表データを説明する図である。
【図１７】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、フェーズ対応データを説明する図である。
【図１８】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、識別子集計条件を入力する画面の一例を説明する図である。
【図１９】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、識別子集計結果を表示する画面の一例を説明する図である。
【図２０】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、キーワード時系列分析条件を入力する画面の一例を説明する図である。
【図２１】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、キーワード時系列分析結果を表示する画面の一例を説明する図である。
【図２２】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、発言のツリー構造を説明する図である。
【図２３】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、発言の集約結果を表示する画面の一例を説明する図である。
【図２４】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、発言のつながりを関連づけて入力する画面の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。
【００２４】
（概要）
本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１は、ファシリテータおよび複数のオピニオンリーダ間のコミュニケーションと、一般参加者によるコミュニケーションと、の２階層のコミュニケーションを支援するとともに、このコミュニケーションを制御するディレクターを支援することにより、社会的合意形成を支援する。合意形成支援装置１はさらに、一般参加者の理解を助けるため、議論の対象問題の専門家のコミュニケーションも支援する。ここで、ファシリテータおよび複数のオピニオンリーダ間のコミュニケーションを、第１階層と称する。また、一般参加者によるコミュニケーションを第２階層と称する。ディレクターは、第１階層および第２階層の全体的な議論の方向性を判断して適宜メッセージや解析結果を出力して、合意形成を支援する。
【００２５】
第１階層においては、上記の非特許文献１に記載の支援をさらに拡張して、コミュニケーションを支援する。本発明の実施の形態においては、第１階層におけるコミュニケーションの支援を、図１３に示す合意形成支援装置１のスタジオ議論支援手段２０１により実現する。
【００２６】
第２階層においては、第１階層における議論の様子を、一般参加者に動画データとして配信するとともに、この動画データに対して一般参加者が意見を入力することにより、一般参加者が議論に参加できるよう支援する。本発明の実施の形態においては、第２階層におけるコミュニケーションの支援を、図１３に示す合意形成支援装置１の一般参加者支援手段２０２により実現する。ここで、本発明の実施の形態において一般参加者は、システマテックルートの意見形式と、ヒューリスティックルートでの意見形式のいずれでも、意見を入力することができる。
【００２７】
ここで、「システマテックルート」とは、議論の対象についての興味がある人が、意見を述べる形態である。システマテックルートは、対象に対する高い動機づけと、対象に対する高い処理能力がある人に好適なコミュニケーション形態である。システマテックルートでは、一般参加者は、画面に表示されたテキストボックス等に、意見を文字入力することにより、任意の意見データを合意形成支援装置１に入力することができる。システマテックルートにおいては、合意形成支援装置１が掲示板を設けたり、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のようなマイクロブログシステムを用いても良い。このような汎用的なマイクロブログシステムを用いることにより、数万人規模の一般参加者からの意見を収集することができる。
【００２８】
システマテックルートにおける意見は、一般参加者の識別子を関連づけたり、他の一般参加者の意見にリプライする形式をとる。これにより、各意見を関連づけることができる。従って、グラフ理論と自然言語処理技術により、これらの意見のうち重要性や感心が高いものを自動的に分析し、オピニオンリーダに効果的に反映させることができる。
【００２９】
「ヒューリスティックルート」とは、任意の意見は主張せず、他人の意見を選択する形態である。ヒューリスティックルートは、対象に対する高い動機づけもなく、対象に対する高い処理能力もない人に好適なコミュニケーション形態である。ヒューリスティックルートでは、一般参加者は、画面に表示さえ各人の意見を、ラジオボタン等で選択することにより、意見をテキスト形式で表現した発言内容データを合意形成支援装置１に入力することができる。ヒューリスティックルートにより、より多くの一般参加者の意見を収集することができる。
【００３０】
本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１は、ウェブ利用公聴会、コンセンサス会議、事業仕訳、テレビの討論番組などで用いられる。合意形成支援装置１は、このような議論会場で議論に出席する者と、この議論の様子を視聴する者との間で、合意形成できるように支援する。合意形成支援装置１は、議論会場での議論の様子を一般参加者端末８に表示するとともに、一般参加者端末８に一般参加者の意見を入力させ、その意見を取得する。また、合意形成支援装置１は、ディレクターによる議論の客観的な分析結果やメッセージ、さらに一般参加者によって入力された意見を、議論会場に設置された表示モニタや、議論に参加しているオピニオンリーダが参照する端末に表示する。これにより、オピニオンリーダは一般参加者の意見を考慮しつつ、議論を進めることができる。さらに合意形成支援装置１は、対象問題専門家の解説やメッセージを一般参加者が参照する端末に表示する。これにより一般参加者は、対象問題専門家の解説やメッセージを元に、対象問題を把握し、適切に議論に参加することができる。
【００３１】
このように、本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１は、ファシリテータ、オピニオンリーダ間のコミュニケーションと、多数の一般参加者によるコミュニケーションと、の２階層のコミュニケーションを支援することにより、社会的合意形成を支援することができる。
【００３２】
（合意形成支援システム）
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１が用いられる合意形成支援システム１０を説明する。合意形成支援システム１０は、議論支援システム９、動画配信装置６、マイクロブログ提供装置７および一般参加者端末８を備える。議論支援システム９、動画配信装置６、マイクロブログ提供装置７および一般参加者端末８は、通信ネットワーク５ｂによって双方向に通信可能に接続されている。通信ネットワーク５ｂは、例えばインターネットである。
【００３３】
動画配信装置６は、一般的なコンピュータであって、議論支援システム９から、議論のライブ映像が配信されると、それを、一般参加者端末８に配信する。このライブ映像は、後述する合意形成支援装置１によって生成される画面に、リンクされて配信されても良い。
【００３４】
マイクロブログ提供装置７は、一般的なコンピュータであって、一般参加者端末８から入力された発言内容データを、合意形成支援装置１から取得して、一般参加者端末８や議論支援システム９に配信しても良い。この意見データは、後述する合意形成支援装置１によって生成される画面に、リンクされて配信されても良い。マイクロブログ提供装置７は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）などのマイクロブログのサービスを提供するサーバである。
【００３５】
マイクロブログ提供装置７は、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０に参加する全ての人の意見データを取得して配信しても良い。合意形成支援システム１０に参加する全ての人とは、一般参加者に限らず、ディレクター、ファシリテータ、オピニオンリーダ、対象問題専門家なども含む。また、合意形成支援装置１から各発言内容データを取得することにより、この議論に参加していないマイクロブログのユーザも、この発言内容データを閲覧することができる。
【００３６】
この発言内容データは、発言のＩＤ、作成時間、発言者のＩＤ、発言が他の発言の返信である場合、その他の発言の発言者のＩＤ、その他の発言のＩＤおよび発言の本文の各データを含む。ここで、発言者のＩＤは、マイクロブログ提供装置７で発番されるＩＤである。
【００３７】
本発明の実施の形態においてマイクロブログ提供装置７は、発言内容データの発言の本文は、所定の文字数以内という制限を持つ。また、この発言に、所定のタグ（ハッシュタグ）を含めることにより、合意形成支援装置１は、このタグを検索キーとして、このタグに関連する発言を収集することができる。
【００３８】
一般参加者端末８は、一般参加者が使用する情報機器である。一般参加者端末８は、入力装置、表示装置、中央処理制御装置、記憶装置などを備え、具体的には、デスクトップ型パソコン、ノート型パソコン、スマートフォン、携帯電話機である。本発明の実施の形態において一般参加者は多数を想定しており、各一般参加者が、一般参加者端末８ａ、８ｂ、８ｃ…のいずれか一つを使用する。本発明の実施の形態において、一般参加者端末８ａ、８ｂ、８ｃ…を特に区別しない場合、単に一般参加者端末８と記載する場合がある。
【００３９】
議論支援システム９は、オピニオンリーダの集まる会議場や、テレビ討論の場合はテレビ局のスタジオなど、第１階層におけるコミュニケーションがとられる場所に設けられる。議論支援システム９は、合意形成支援装置１、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９および表示モニタ１１を備える。合意形成支援装置１、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９および表示モニタ１１は、通信ネットワーク５ａによって相互に接続されている。通信ネットワーク５ａは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）である。図１に示す例において、対象問題専門家端末９は通信ネットワーク５ａに接続される場合を説明したが、通信ネットワーク５ｂに接続されても良い。
【００４０】
合意形成支援装置１は、ディレクターによる議論進行の把握を支援するとともに第１階層におけるコミュニケーションと第２階層におけるコミュニケーションを支援して、オピニオンリーダ、一般参加者などによる社会的合意形成を支援する。合意形成支援装置１は、一般的なコンピュータで所定の処理を実行するプログラムが実行されることによって実現される。合意形成支援装置１は、図１３に示すように、スタジオ議論支援手段２０１、一般参加者支援手段２０２、ディレクター支援手段２０７等を備える。
【００４１】
スタジオ議論支援手段２０１は、第１階層のコミュニケーションを支援するとともに、一般参加者の意見データを表示し、オピニオンリーダに認識させる。また、スタジオ議論支援手段２０１は、ファシリテータやオピニオンリーダによって入力されたパラメータに基づいて、最適解を算出して表示する。ファシリテータやオピニオンリーダは、表示された最適解を参照して、議論を進める。
【００４２】
一般参加者支援手段２０２は、第２階層のコミュニケーションを支援するとともに、ファシリテータおよびオピニオンリーダによる議論の様子や最適解を表示し、一般参加者に認識させる。一般参加者支援手段２０２は、一般参加者によって入力された意見データを取得して、他の一般参加者にも表示する。
【００４３】
ディレクター支援手段２０７は、ディレクターによって入力される指示に基づいて、議論の進捗に合わせて、ファシリテータ、オピニオンリーダ等の意見を、所定の解析方法で解析して、その解析結果を出力する。この解析結果は、ディレクターによって指定された端末に出力される。
【００４４】
ファシリテータ端末２は、ファシリテータが使用するコンピュータである。本発明の実施の形態においてファシリテータは一人を想定しており、司会者がファシリテータを兼ねる場合について説明する。
【００４５】
オピニオンリーダ端末３は、オピニオンリーダが使用するコンピュータである。本発明の実施の形態においてオピニオンリーダは数人を想定しており、各オピニオンリーダが、オピニオンリーダ端末３ａ、３ｂ…のいずれか一つを使用する。本発明の実施の形態において、オピニオンリーダ端末３ａ、３ｂ…を特に区別しない場合、単にオピニオンリーダ端末３と記載する場合がある。
【００４６】
ディレクター端末４は、ディレクターが使用するコンピュータである。対象問題専門家端末９は、対象問題専門家が使用するコンピュータである。
【００４７】
表示モニタ１１は、スタジオ議論支援手段２０１が画面を表示する表示装置である。表示モニタ１１は、例えば議論会場に設置され、ファシリテータ、オピニオンリーダ等、会場にいる人が参照できるサイズである。
【００４８】
本発明の実施の形態において合意形成支援装置１には、最適解を算出するための定式化のデータである定式化結果データが記憶されている。定式化結果データに基づく定式にパラメータデータを与えることにより、スタジオ議論支援手段２０１は、そのパラメータデータに対応する最適解を算出することができる。この定式化結果データに基づく定式は、最適解を算出するための目的関数や制約条件の式である。
【００４９】
本発明の実施の形態において、対象となる問題として、例えば、ある地方自治体における個人情報漏洩問題について、それに対してとるべき対策案を検討する場合について説明する。個人情報漏洩問題の複数の対策案について、本発明の実施の形態において合意形成支援装置１が、トータルコストを最小にする最適な組み合わせに関する社会的合意形成を支援する場合について説明する。ここで、議論が始まる前に、予め、地方自治体における個人情報漏洩問題が生じる原因や不正の方法などが分析される。例えば、個人情報の持出経路や持出方法が明確化される。この結果、個人情報の持出経路として、内部犯による情報漏洩発生と、外部犯による情報漏洩発生とが考えられる。また、内部犯による情報漏洩発生は、個人情報を取り扱う隔離エリアに入れる従業員によるものと、隔離エリアに入れない従業員によるものと、に分類される。
【００５０】
さらに、個人情報漏洩問題の対応策の候補も検討する。対応策として、外部へのメール監視、ファイアウォールの設置、侵入検知システムの導入、個人情報サーバの脆弱性の管理、隔離エリアでの外部媒体への保存管理、隔離エリア内への入退出管理システムの導入、隔離エリア内への持ち物検査の実施などが、挙げられる。
【００５１】
本発明の実施の形態において、合意形成支援装置１は、これらの対策案のうち最適な対策案の組み合わせについて、社会的合意形成を支援する。ここで、各対策案の組み合わせを評価する指標が必要となる。
【００５２】
本発明の実施の形態においては、目的関数として、トータルコストを最小化することとする。このトータルコストは、個人情報漏洩の発生確率×損害額＋対策費用で算出される。また、制約条件として、関与者ごとに興味のある項目が考えられる。本発明の実施の形態においては、自治体の幹部、住民および職員がそれぞれ興味のあることを制約条件として挙げている。自治体の幹部が興味のある制約条件として、対策コストが考えられる。住民が興味のある制約条件として、個人情報漏洩確率が考えられる。職員が興味のある制約条件としてプライバシー負担度および利便性負担度が考えられる。
【００５３】
本発明の実施の形態において、ファシリテータ、各オピニオンリーダ等が与えるパラメータは、目的関数や制約条件の式における係数や、制約条件の制限値である。地方自治体の個人情報漏洩問題において、制約条件の制限値は、制約条件となる対策コスト、個人情報漏洩確率、プライバシー負担度および利便性負担度のそれぞれの最大値である。また、ファシリテータ、各オピニオンリーダ等は、パラメータとして新たな対策案を追加しても良い。新たな対策案が追加された場合、その対策案に関するパラメータも併せて入力される。
【００５４】
ファシリテータ、各オピニオンリーダは、各自の意見に従って、それぞれがパラメータを与えることにより、合意形成支援装置１は、それぞれの意見を反映した制約条件に基づいて、対策案の最適な組み合わせを算出する。さらに、一般参加者の意見に基づいて調整されたパラメータを与えることにより、合意形成支援装置１は、オピニオンリーダおよび一般参加者による社会的合意に達した対策案を出力することができる。
【００５５】
図２ないし図４を参照して、本発明の実施の形態に係る社会的合意形成の方法を説明する。図２ないし図４における説明において、矢印はデータの送受信を示す。例えば、ファシリテータ端末２の入力装置から入力されたデータを、合意形成支援装置１に送信したり、合意形成支援装置１で生成された画面データをファシリテータ端末２に送信して、ファシリテータ端末２の表示装置に表示することを示している。合意形成支援装置１の実線の矩形は、合意形成支援装置１におけるコンピュータの処理を示す。点線の矩形は、オピニオンリーダ自身の行動を示す。また、合意形成支援装置１の処理は、スタジオ議論支援手段２０１の処理、一般参加者支援手段２０２の処理およびディレクター支援手段２０７の処理とに分類して記載する。
【００５６】
まず、ステップＳ１において、ファシリテータ端末２から合意形成支援装置１に、ファシリテータによって入力された初期パラメータが、入力される。ステップＳ２においてスタジオ議論支援手段２０１は、入力された初期パラメータに基づいて、初期解を算出する。ここで、合意形成支援装置１は予め、対象を組み合わせ最適化問題として定式化した定式化結果データ１５２を記憶している。スタジオ議論支援手段２０１は、ファシリテータ端末２から入力された初期パラメータデータと定式化結果データ１５２に基づいて、対策案の最適組み合わせを算出する。ここで算出される対策案の最適組み合わせを、初期解と称する。
【００５７】
ステップＳ３においてスタジオ議論支援手段２０１は、ステップＳ２において算出された初期解を表示する。スタジオ議論支援手段２０１は、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９、表示モニタ１１などの議論会場の表示装置に、初期解を表示する。
【００５８】
オピニオンリーダは、オピニオンリーダ端末３の表示装置に表示された初期解を参照し、独自の意見に対応する独自パラメータを、オピニオンリーダ端末３に入力する。複数のオピニオンリーダのそれぞれの意見に基づいたパラメータデータが入力されると、スタジオ議論支援手段２０１は、パラメータデータから各オピニオンリーダの最適解データを算出して、記憶装置１００に記憶する。具体的には、ステップＳ４においてオピニオンリーダ端末３から合意形成支援装置１に、オピニオンリーダによって入力された独自パラメータが入力される。ステップＳ５においてスタジオ議論支援手段２０１は、入力された独自パラメータに基づいて、各オピニオンリーダの最適解を算出する。ここで、スタジオ議論支援手段２０１は、予め記憶された定式化結果データ１５２と、各オピニオンリーダによって入力された独自パラメータデータとに基づいて、各オピニオンリーダの最適解を算出する。各オピニオンリーダが独自パラメータデータを入力するので、オピニオンリーダが５人いる場合、ステップＳ５で５通りの最適解が算出される。
【００５９】
次に一般参加者支援手段２０２は、記憶装置１００からオピニオンリーダの最適解データを読み出して、各オピニオンリーダの最適解データと、一般参加者に支持するオピニオンリーダを選択させる投票画面を、一般参加者端末８に表示する。さらに一般参加者支援手段２０２は、一般参加者端末８から、一般参加者の意見データとして、一般参加者によって選択されたオピニオンリーダの識別子取得し、この意見データを集計した意見解析データを、記憶装置１００に記憶する。
【００６０】
具体的には、ステップＳ６においてスタジオ議論支援手段２０１および一般参加者支援手段２０２は、ステップＳ５において算出された各オピニオンリーダの最適解を表示する。スタジオ議論支援手段２０１は、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、表示モニタ１１などの議論会場の表示装置に、各オピニオンリーダの最適解を表示する。一般参加者支援手段２０２は、一般参加者端末８に、各オピニオンリーダの最適解を表示する。また、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９などにも、各オピニオンリーダの最適解が表示される。
【００６１】
一方ステップＳ７においてオピニオンリーダたちは、一般参加者や他のオピニオンリーダに独自の意見をアピールする。一般参加者端末８に、このアピールの様子が動画データとして配信され、一般参加者は、この動画データを参照して、いずれのオピニオンリーダの意見に賛同するかを決定する。また、他のオピニオンリーダの意見を聞いて、ステップＳ４で設定した独自パラメータを修正して入力しても良い。この場合スタジオ議論支援手段２０１は、修正されたパラメータで、再度最適解を算出する。
【００６２】
ここで合意形成支援装置１は一般参加者端末８に、各オピニオンリーダの最適解のうち、いずれのオピニオンリーダの最適解を支持するか、投票画面を表示する。一般参加者は、投票画面に表示された各オピニオンリーダの最適解のいずれかを選択する。ステップＳ８において一般参加者端末８は、一般参加者によって選択された最適解の識別子の情報を、合意形成支援装置１に送信する。また、ステップＳ８において一般参加者支援手段２０２は、一般参加者にヒューリスティックルートによる意見として、テキストボックスに意見を入力させても良い。
【００６３】
ステップＳ９においてディレクター支援手段２０７は、一般参加者の意見として、ステップＳ８で受信した投票結果を解析するとともに、テキストボックスに入力された意見を解析する。ステップＳ１０において一般参加者支援手段２０２およびスタジオ議論支援手段２０１は、投票の結果を表示する。また、ディレクター支援手段２０７は、解析結果を、所定のオピニオンリーダやファシリテータに表示しても良い。
【００６４】
ステップＳ１０において、オピニオンリーダの最適解と、一般参加者が指示するオピニオンリーダの集計結果が表示されると、議論対象となる最適解が選択される。スタジオ議論支援手段２０１は、各オピニオンリーダの最適解データのうち、議論対象となる最適解データの識別子が入力されると、入力された識別子の最適解データを、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３および表示モニタ１１等の表示装置に表示する。一般参加者支援手段２０２も、入力された識別子の最適解データを、一般参加者端末８の表示装置に表示する。また、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９などにも、入力された識別子の最適解データが表示される。
【００６５】
ここで、図３のステップＳ１１においてファシリテータが、議論対象とする最適案の識別子を入力する。また、議論対象となる最適解は、例えば、最も多くの一般参加者に選択されたオピニオンリーダの最適解であっても良いし異なっても良い。この場合合意形成支援装置１は、ステップＳ９での一般参加者の意見の集計結果に基づいて、各オピニオンリーダの最適解を支持する数を比較し、最も多くの票を集めたオピニオンリーダの最適案を取得する。ステップＳ１２において合意形成支援装置１は、議論対象の最適解を、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、ディレクター端末４、一般参加者端末８、対象問題専門家端末９および表示モニタ１１の各表示装置に表示する。
【００６６】
ステップＳ１２以降、合意形成支援装置１は、議論会場での議論の様子を一般参加者端末８に表示するとともに、一般参加者端末８に、一般参加者の意見を入力させる。ここで、一般参加者支援手段２０２は、さらに、一般参加者に議論対象となる最適解データに対する意見データを入力させる意見入力画面を一般参加者端末８に表示するとともに、一般参加者端末８から発言内容データを取得して記憶装置１０７に記憶する。また、スタジオ議論支援手段２０１は、さらに、記憶装置１０７からこの発言内容データを含む発言データ１０２を読み出してファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、ディレクター端末４、一般参加者端末８、対象問題専門家端末９および表示モニタ１１等の表示装置に表示する。
【００６７】
具体的には一般参加者は、ステップＳ１２で表示された議論対象の最適解についての意見を、一般参加者端末８に入力する。ステップＳ１３において一般参加者端末８は、その情報を合意形成支援装置１に入力する。ステップＳ１４において、ディレクター支援手段２０７は、ディレクターの指示によりステップＳ１３で入力された一般参加者の意見を解析する。ステップＳ１５において合意形成支援装置１は、ステップＳ１４で解析した一般参加者の意見を、各表示装置に表示する。
【００６８】
例えば、ディレクター端末４は、一般参加者によって入力された意見の解析結果を、所定の端末に出力する。これにより、ファシリテータ、オピニオンリーダ、ディレクターなどは、一般参加者の意見を考慮しつつ、議論を進めることができる。また対象問題専門家は、一般参加者の意見を参考にし、必要があれば、対象問題の理解を促すメッセージを発信することができる。このように合意形成支援装置１は、このような議論会場で議論に出席する者と、この議論の様子を視聴する者との間で、合意形成できるように支援することができる。また、ディレクターがヒューリスティックルートによる意見を適宜解析し数値化して出力することにより、議論内容を客観的に判断しつつ、議論を進行させることができる。
【００６９】
ステップＳ１６において、議論会場のオピニオンリーダたちは、ステップＳ１５で表示された一般参加者の意見やディレクターによって表示された解析結果を参照しながら、議論対象の最適解について、さらに議論を重ねる。その結果、議論対象の最適解に修正が必要になった場合、ファシリテータは、その議論対象の最適解の元になったパラメータを修正した修正パラメータを、ファシリテータ端末２に入力する。ステップＳ１７においてファシリテータ端末２は、入力された修正パラメータを合意形成支援装置１に入力する。ステップＳ１８においてスタジオ議論支援手段２０１は、ステップＳ１７で入力された修正パラメータに基づいて、修正最適解を算出する。さらに、ステップＳ１９において合意形成支援装置１は、ステップＳ１８で算出された修正最適解を、各表示装置に表示する。
【００７０】
ステップＳ１３ないしステップＳ１９の処理は、複数のオピニオンリーダと、一般参加者と、の合意形成がなされるまで繰り返される。ここで、合意形成としては、複数のオピニオンリーダと一般参加者の多数が、現在提示されている修正最適案に同意することである。また、テレビ番組など、所定時間内に結論を出す場合、その時間が到達したタイミングで合意形成したと見なしても良い。
【００７１】
修正最適解データを合意解とする指示が入力されると、一般参加者支援手段２０２は、一般参加者端末８に、この合意解を支持するか否かを入力する新たな投票画面を表示する。一般参加者支援手段２０２は、一般参加者端末８から、合意解を支持するか否かを示す意見データを取得する。ディレクター支援手段２０７は、この意見データを集計した解析結果データ１０４を、記憶装置１０７に記憶するとともに、この解析結果データ１０４を一般参加者端末８に表示する。同様に、スタジオ議論支援手段２０１は、この解析結果データ１０４を、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３および表示モニタ１１等の表示装置に表示する。また、解析結果データ１０４は、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９の表示装置にも表示される。
【００７２】
ステップＳ２１において合意形成支援装置１は、そのときの議論対象であった最新の最適解を、合意解として各表示装置に表示する。この最新の最適解は、議論対象となった最適解から、議論を経て修正された修正解である。
【００７３】
ここで合意形成支援装置１は一般参加者端末８に、合意解に同意するか否かの投票画面を表示する。一般参加者は、投票画面に表示された合意解に同意するか否かのいずれか選択する。ステップＳ２２において一般参加者端末８は、一般参加者によって選択された選択肢の情報を、合意形成支援装置１に送信する。ステップＳ２３において一般参加者支援手段２０２は、一般参加者の意見として、ステップＳ２２で受信した投票結果を解析する。ステップＳ２４においてスタジオ議論支援手段２０１および一般参加者支援手段２０２は、ステップＳ２３の結果を表示する。
【００７４】
図２ないし図４に示す処理の間、各端末には、各端末のユーザに適した画面が表示される。例えば、一般参加者端末８には、図５または図８に示す一般参加者表示画面Ｐ１０１またはＰ１０２が表示される。オピニオンリーダ端末３およびファシリテータ端末２には、図９に示すオピニオンリーダ・ファシリテータ表示画面Ｐ１０３が表示される。ディレクター端末４には、図１０に示すディレクター表示画面Ｐ１０４が表示される。対象問題専門家端末９には、図１１に示す対象問題専門家表示画面Ｐ１０５が表示される。
【００７５】
図５を参照して、一般参加者支援手段２０２が、一般参加者端末８に表示する一般参加者表示画面Ｐ１０１を説明する。
【００７６】
一般参加者表示画面Ｐ１０１は、議論会場表示部Ｐ１０１ａ、最適解表示部Ｐ１０１ｂ、投票表示部Ｐ１０１ｃ、発言入力部Ｐ１０１ｄおよび発言表示部Ｐ１０１ｅを備える。議論会場表示部Ｐ２０１ａは、ファシリテータ、オピニオンリーダ等が議論している様子を、ライブ放送として配信された動画を表示している。最適解表示部Ｐ１０１ｂには、ステップＳ５で算出された各オピニオンリーダの最適解が表示されている。投票表示部Ｐ１０１ｃには、ステップＳ９で解析された投票結果が表示されている。投票表示部Ｐ１０１ｃには、各オピニオンリーダＡ〜Ｅのそれぞれについて、支援する一般参加者の数が円グラフとして表示されている。発言入力部Ｐ１０１ｄは、システマテックルートによる意見を入力するものである。
【００７７】
発言入力部Ｐ１０１ｄには、テキストボックスが用意され、一般参加者は、このテキストボックスに自由に意見を記載することができる。また、この発言入力部Ｐ１０１には、誰または何に対する意見なのか、さらに発言の書類を選択するコンボボックスが設けられている。図６（ａ）に示すように、「誰または何」に対する意見なのかを選択するコンボボックスには、発言対象として、オピニオンリーダの名前や、対策案、最適解など、意見の対象が記載されている。「発言の種類」を選択するコンボボックスには、発言の種別として、賛成、反対、質問、新規意見などが記載されている。一般参加者は、これらのコンボボックスから選択して、図６（ｂ）に示すように入力する意見が、誰または何に対する意見なのか、また賛成なのか反対なのか、を選択する。図６（ｂ）に示す例では、オピニオンリーダＡに対する反対意見が、テキストボックスに入力されることになる。
【００７８】
これらのコンボボックスで選択された発言対象や発言の種類は、テキストボックスに記載された発言とともに合意形成支援装置１に送信される。発言とともに送信される発言対象や発言の種類は、合意形成支援装置１などにおいて発言を分析する際に参照される。
【００７９】
発言表示部Ｐ１０１ｅには、一般参加者やオピニオンリーダ等から入力された発言が表示される。各発言には、発言の対象や発言の種類が対応づけられている。これらの発言対象や発言の種類は、図６を参照して説明した通り、意見の入力者の入力に基づいて決定される。また発言表示部Ｐ１０１ｅに、「誰または何」に対する意見なのかを選択するコンボボックスと、「発言の種類」を選択するコンボボックスとが設けられている。ユーザが、これらのコンボボックスから発言の対象と発言の種類を選択すると、選択された発言の対象および種類に対応する意見データのみをフィルタリングすることができる。例えば、「オピニオンリーダＡに対する賛成」意見が選択されると、図５の発言表示部Ｐ１０１ｅに表示された発言のうち、図７に示すように、「オピニオンリーダＡに対する賛成」意見のみがフィルタリングされて表示される。
【００８０】
ここで、対象問題専門家が何らかのメッセージを発信した場合、一般参加者端末８には、図８に示す一般参加者端末表示画面Ｐ１０２が表示される。図８に示す一般参加者表示画面Ｐ１０２は、図５を参照して説明した一般参加者表示画面Ｐ１０１と比べて、最適解表示部Ｐ１０１ｂを備えず、専門家メッセージ表示部Ｐ１０２ｂを備える点が異なる。専門家メッセージ表示部Ｐ１０２ｂには、対象問題専門家が、対象問題専門家端末９に入力したメッセージが表示される。このメッセージは、議論の対象問題について、対象問題専門家が一般参加者の理解を促すために入力したメッセージである。
【００８１】
図９を参照して、スタジオ議論支援手段２０１が、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３に表示する、オピニオンリーダ・ファシリテータ表示画面Ｐ１０３を説明する。オピニオンリーダ・ファシリテータ表示画面Ｐ１０３は、図５に示す一般参加者表示画面Ｐ１０１と比べて、ディレクターコメント表示部Ｐ１０３ｆを備えている点が異なる。ディレクターコメント表示部Ｐ１０３ｆは、ディレクターからファシリテータやオピニオンリーダ向けにコメントが入力された場合、そのコメントを表示する。これにより、ディレクターは対象のファシリテータまたはオピニオンリーダのみに、コメントを伝えることができる。
【００８２】
また、ディレクターから一般参加者の意見解析結果が出力された場合、最適解表示部Ｐ１０３ｂや投票表示部Ｐ１０３ｃは削除され、意見解析結果表示部を含む画面（図示せず）が表示される。
【００８３】
図１０を参照して、ディレクター支援手段２０７が、ディレクター端末４に表示する、ディレクター表示画面Ｐ１０４を説明する。ディレクター表示画面Ｐ１０４は、図５に示す一般参加者表示画面Ｐ１０１と比べて、解析表示部Ｐ１０４ｂを備えている点が異なる。解析表示部Ｐ１０４ｂは、一般参加者端末８の意見を解析する解析方法を指定したり、その解析結果の出力先を指定したりする。例えば、ディレクターは、図１０に示すように、解析方法や出力先をチェックボックスで指定する。また、他の端末に解析結果を出力しない場合、ディレクターは、解析表示部Ｐ１０４ｂの解析結果タブをクリックして、解析結果を確認することができる。
【００８４】
また、図１０に示すディレクター表示画面Ｐ１０４においては、意見入力部Ｐ１０４ｄにフェーズ切替ボタンが設けられている。ディレクターがこのフェーズ切替ボタンを押下すると、後述するように、合意形成支援装置１は、その時刻を記録する。記録されたフェーズの時刻情報は、後述するように、時系列分析などの意見データの解析において参照される。また、意見入力部Ｐ１０４ｄにおいて所定のオピニオンリーダやファシリテータを指定してコメントを入力することができる。これにより、ディレクターは、図９のディレクターコメント表示部Ｐ１０３ｆで説明した通り、所定のオピニオンリーダまたはファシリテータにのみコメントを伝えることができる。
【００８５】
図１１を参照して、対象問題専門家支援手段２１０が、対象問題専門家端末９に表示する、対象問題専門家表示画面Ｐ１０５を説明する。対象問題専門家表示画面Ｐ１０５に表示される情報のうち、議論会場表示部Ｐ１０５ａおよび意見表示部Ｐ１０５ａは、図５に示す一般参加者表示画面Ｐ１０１の議論会場表示部Ｐ１０１ａおよび意見表示部Ｐ１０１ａと同様である。
【００８６】
意見入力部Ｐ１０５ｃは、対象問題専門家が、一般参加者に送信するメッセージを入力する。意見入力部Ｐ１０５ｃには、参考ＵＲＬ入力欄が設けられており、対象問題専門家は、この対象問題の解説に関連するＵＲＬなどを入力することもできる。この参考ＵＲＬ入力欄に入力されたウェブページは、参照ＨＰレビュー部Ｐ１０５ｆにプレビュー表示される。提供情報候補一覧Ｐ１０５ｄには、議論内容に含まれるキーワードについて、対象問題専門家支援手段２１０が検索したウェブページの概要などが一覧表示されている。議論に関連するウェブページの内容を表示することによって、対象問題専門家支援手段２１０は、関連情報を表示することにより、対象問題専門家のメッセージ入力を支援することができる。分析結果表示部Ｐ１０５ｅには、ディレクター端末４から出力された解析結果などが表示される。
【００８７】
本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１は、一般参加者、オピニオンリーダ、ファシリテータ、ディレクター等の参加者から入力された発言を管理に関連する。合意形成支援装置１は、参加者から入力された発言を記録して、他の参加者に提供する。このとき合意形成支援装置１は、各参加者から受信した発言を合意形成支援装置１の記憶装置に記憶するとともに、この記憶装置から発言を読み出して、他の参加者に提供する。また別の方法として、各参加者から受信した発言を合意形成支援装置１の記憶装置に記憶するとともに、この記憶装置から発言を読み出して、他の参加者に提供する。
【００８８】
また別の方法として、マイクロブログ提供装置７を利用する方法がある。この方法では、合意形成支援装置１は、参加者から発言が入力されると、マイクロブログ提供装置７に発言データをアップロードする。さらに合意形成支援装置１は、マイクロブログ提供装置７から発言をダウンロードして、意見を解析したり、所定の端末に表示する。
【００８９】
図１２を参照して、マイクロブログ提供装置７を利用する場合の発言の処理の流れを説明する。合意形成支援装置１は、（１）において一般参加者端末８など、参加者の端末に、画面を表示する。ここで表示する画面は、図５、８ないし１１を参照して説明した画面である。ここでは、一般参加者が発言を入力する場合を説明するが、オピニオンリーダ、ファシリテータ、ディレクターなどが発言を入力する際も同様である。
【００９０】
一般参加者端末８に図５で示す一般参加者端末表示画面Ｐ１０１が表示されると、（２）において一般参加者は、発言入力部Ｐ１０１ｄのテキストボックスに、一般参加者自身の意見を入力する。（３）において一般参加者が送信ボタンを押下すると、一般参加者端末８は、入力された発言のデータを合意形成支援装置１に送信する。このとき、発言対象の識別子および発言種別も、発言のデータとともに、合意形成支援装置１に送信される。
【００９１】
合意形成支援装置１は、一般参加者端末８から意見が送信されると、（４）において、入力された意見からアップロードするデータを生成する。具体的には合意形成支援装置１は、意見に含まれる発言対象の識別子および発言種別を、後述するタグ対応表データ１０２１を参照して、タグに変換し、参加者名をマイクロブログ提供装置７内のＩＤに変換して、マイクロブログ提供装置７に発言データをアップロードする。ここで、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０における参加者は、マイクロブログ提供装置７におけるＩＤを事前に申告する。従って合意形成支援装置１は、各参加者の名前と、マイクロブログ提供装置７内のＩＤとを対応づけたテーブルを備える。
【００９２】
また合意形成支援装置１は、発言の本文に、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０が使用する発言であること示すタグを挿入する。例えば合意形成支援装置１は、参加者が入力した発言の末尾に”＃ｓｍｒｃ”のハッシュタグを挿入する。合意形成支援装置１は、マイクロブログ提供装置７から、”＃ｓｍｒｃ”を含む発言を抽出することにより、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０に関連する発言のみを取得することができる。ここで、合意形成支援システム１０が使用する発言であること示すタグを挿入した後の発言の本文の文字数が所定の文字数を超える場合、（５）において、発言の本文を分割して、マイクロブログ提供装置７にアップロードする。分割する方法としては、所定の文字数で分割する方法、所定の文字数を超えない範囲で句点や読点で分割する方法などが考えられる。
【００９３】
このように生成した発言データを、（６）において合意形成支援装置１はマイクロブログ提供装置７にアップロードする。マイクロブログ提供装置７にアップロードされた発言は、通常のマイクロブログ提供装置７に入力された発言と同様に、発言が表示される。従って、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０の参加者以外の参加者も、合意形成支援装置１からアップロードされた発言を参照することができる。
【００９４】
合意形成支援装置１が、参加者に発言を表示したり解析や集計したりする際、（７）においてマイクロブログ提供装置７から発言をダウンロードする。このとき合意形成支援装置１は、検索キーワードとして、”＃ｓｍｒｃ”を指定することにより、合意形成支援装置１がアップロードした発言のみをダウンロードすることができる。さらに、発言対象の識別子に対応するタグや発言種別に対応するタグも指定することにより、これらの条件に合致する発言のみを取得することができる。このようにダウンロードした発言は、（８）において合意形成支援装置１の記憶装置に記憶される。さらに、（９）に示すように、ディレクター端末４などの参加者の端末に、発言を表示するための画面を表示する。
【００９５】
この発言を解析する際、（１０）においてディレクター端末４から、解析条件が入力される。この解析条件とは、解析方法、解析期間、解析対象などである。ディレクター端末４から解析条件が入力されると、合意形成支援装置１は、（１１）において（８）において保存した意見を、（１０）で指定された検索条件で解析する。合意形成支援装置１は、解析した結果を、（１２）においてディレクター端末４に表示する。
【００９６】
（合意形成支援装置）
本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１は、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成を支援する。合意形成支援装置１は、図１３に示すように、記憶装置１００、中央処理制御装置２００、入力装置３１０、表示装置３２０および通信制御装置３３０を備える一般的なコンピュータである。合意形成支援装置１は、一般的なコンピュータに、合意形成支援プログラムがインストールされ実行されることによって実現される。合意形成支援装置１は、オピニオンリーダが閲覧する表示モニタ１１と、一般参加者が閲覧する一般参加者端末３に接続される。
【００９７】
入力装置３１０は、マウス、キーボードなどであって、合意形成支援装置１に操作者の指示を与える。表示装置３２０は、合意形成支援装置１の出力内容を表示して操作者に認識させる。通信制御装置３３０は、通信ネットワーク５ａを介して、他の装置と相互に通信するためのインタフェースである。
【００９８】
記憶装置１００には、合意形成支援プログラムが記憶されるとともに、スタジオ議論支援データ１０１、発言データ１０２、フェーズ対応データ１０３、解析結果データ１０４、対象問題専門家支援データ１０５およびスタジオ映像データ１０６が記憶される。これらのデータは、中央処理制御装置２００で実装される各処理手段によって出力され読み出されるデータである。
【００９９】
中央処理制御装置２００は、合意形成支援プログラムが実行されることによって、スタジオ議論支援手段２０１、一般参加者支援手段２０２、発言管理手段２０３、ディレクター支援手段２０７、対象問題専門家支援手段２１０およびスタジオ映像制御手段２１１を備える。
【０１００】
スタジオ議論支援手段２０１は、ファシリテータ、オピニオンリーダなどの議論会場における議論を支援する。スタジオ議論支援手段２０１は、スタジオ議論支援データ１０１を参照し出力する。
【０１０１】
図１４を参照して、本発明の実施の形態に係るスタジオ議論支援手段２０１およびスタジオ議論支援データ１０１を説明する。
【０１０２】
スタジオ議論支援データ１０１は、パラメータデータ、定式化結果データ１５２および最適解データ１５３を備える。
【０１０３】
パラメータデータ１５１は、本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１が算出する最適解を算出するためのデータである。図２ないし図４で説明するように、本発明の実施の形態において、議論の進捗に応じて、様々なパラメータデータが合意形成支援装置１に入力される。ここで、パラメータデータ１５１は、定性的データまたは定量的データである。パラメータデータ１５１は、１点の数値として与えても良いし、また、分布の形で与えても良い。図２ないし図４で説明するように、本発明の実施の形態において、議論の進捗に応じて、様々なパラメータデータが合意形成支援装置１に入力される。具体的には、図２のステップＳ１で入力される初期パラメータ、ステップＳ４で入力される独自パラメータ、図３のステップＳ１７で入力される修正パラメータである。これらの各パラメータが、パラメータデータ２１として、記憶装置１００に記憶される。
【０１０４】
定式化結果データ１５２は、最適解を算出するために用いられる計算式のデータである。定式化結果データ１５２に基づく計算式に、パラメータデータ１５１が入力されることにより、最適解が算出される。定式化結果データ１５２は、予め算出されて記憶されている。
【０１０５】
最適解データ１５３は、パラメータデータ１５１および定式化結果データ１５２から算出された最適解のデータである。本発明の実施の形態において、議論の進捗に応じて、合意形成支援装置１は、様々な最適解データを算出する。具体的には、図２のステップＳ２で算出される初期解、ステップＳ５で算出される各オピニオンリーダの最適解、図３のステップＳ１８で算出される修正最適解である。これらの各最適解が、最適解データ２３として、記憶装置１００に記憶される。
【０１０６】
パラメータ取得手段２５１は、解を出力するためのパラメータを取得する手段である。パラメータ取得手段２５１は、取得したパラメータデータ１５１を、記憶装置１００に記憶する。
【０１０７】
最適化手段２５２は、記憶装置１００から、パラメータデータ１５１および定式化結果データ１５２を読み出して最適化の算出をし、最適解データ１５３を生成する。さらに最適化手段２５２は、最適解データ１５３を記憶装置１００に記憶する。
【０１０８】
表示画面生成手段２５３は、オピニオンリーダ、ファシリテータ等が閲覧する画面データを生成する。表示画面生成手段２５３は、例えば、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、表示モニタ１１などに表示する表示画面を生成し、各端末に出力する。表示画面生成手段２５３が生成する画面は、図９に示すオピニオンリーダ・ファシリテータ表示画面Ｐ１０３などである。
【０１０９】
表示画面生成手段２５３は、各画面を生成する際、記憶装置１００に記憶された各データを読み出して、議論会場のオピニオンリーダやファシリテータに表示する画面を生成する。
【０１１０】
図１３に示す発言管理手段２０３は、一般参加者、オピニオンリーダ、ファシリテータ、ディレクター等の参加者から入力された発言を管理する。発言管理手段２０３は例えば、参加者から入力された発言内容データ１０２ａを記憶装置１００に記憶する。さらに、発言管理手段２０３は、発言内容データ１０２ａを処理して、発言データ１０２を生成する。発言データ１０２は、図１５に示すようなデータの集合である。
【０１１１】
発言データ１０２は、複数の発言内容データ１０２ａ、この発言内容データ１０２ａを管理するデータ、発言内容データ１０２ａを解析した結果のデータなどを備える。発言内容データ１０２ａは、発言のＩＤ、作成時間、発言者のＩＤ（ｆｒｏｍ）、発言が他の発言の返信である場合、その他の発言の発言者のＩＤ（ｔｏ）、その他の発言のＩＤ（ｆｒｏｍＩＤ）および発言の本文の各データを含む。
【０１１２】
発言内容データ１０２ａを管理するデータとして、ユーザデータ、発言の選択管理データ、タグデータなどが挙げられる。このユーザデータは、マイクロブログ提供装置７におけるＩＤと、このユーザの名前と、合意形成支援システム１０におけるこのユーザの権限とが対応づけられている。合意形成支援システム１０におけるこのユーザの権限とは、オピニオンリーダＡ、オピニオンリーダＢ、ファシリテータ、ディレクター、対象問題専門家などである。発言の選択管理データは、各発言に付与された、「誰・何に」対する発言かを示す発言対象タグと、賛成、反対などの発言の種別タグとを含むことを示す。
【０１１３】
タグデータは、マイクロブログ提供装置７で用いられるタグと、そのタグの意味などとを対応づけたデータである。タグデータでは、発言対象、発言種別、フェーズ切替などのタグを持ち、タグ対応表データ１０２１において各タグの意味が対応づけられる。
【０１１４】
タグ対応表データ１０２１は、例えば図１６（ａ）に示すようなデータを備える。図１６（ａ）に示すタグ対応表データ１０２１ａは、発言対象に関するタグ、発言種別に関するタグ、フェーズ切替に関するタグが含まれる。発言対象に関するタグとしては、オピニオンリーダＡ、対策案Ａ、最適解Ａなど参加者が発言する対象と、その対象を特定するタグが対応づけられている。発言種別に関するタグとしては、賛成、反対、質問、新規意見、見落とし視点、事実の提示などの発言種別と、その発言種別を特定するタグが対応づけられている。例えば、オピニオンリーダＡに対する賛成の発言をマイクロブログ提供装置７にアップロードする場合、合意形成支援装置１は、参加者が入力した発言の末尾に、「＃ｏｌ＿ａ ＃ｐｒｏｓ ＃ｓｍｒｃ」を挿入して、マイクロブログ提供装置７に送信する。ここで「＃ｓｍｒｃ」は、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０で用いられる発言内容データであることを示すタグである。
【０１１５】
フェーズ切替に関するタグとしては、当該発言の前後でフェーズが切り替わるタイミングであることを示すタグが含まれる。ここで、フェーズ切替に関するタグは、ディレクターが、例えば図１０に示すフェーズ切替ボタンを押下し、その発言内容データが合意形成支援装置１に送信された際に、用いられる。このフェーズ切替に関するタグは、フェーズ対応データ１０３を生成する際に参照される。
【０１１６】
このような図１６（ａ）に示すタグ対応表データ１０２１ａにおいては、タグをみれば、どのような意味のタグかがわかるので、マイクロブログ提供装置７のみを参照するユーザも、発言の対象や発言種別を把握することができる。
【０１１７】
合意形成支援装置１は、図１６（ａ）に示すタグ対応表データ１０２１ａでなく、図１６（ｂ）に示すタグ対応表データ１０２１ｂを用いても良い。図１６（ｂ）に示すタグ対応表データ１０２１ｂは、図１６（ａ）に示すタグ対応表データ１０２１ａより、タグの長さが短い。例えば、オピニオンリーダＡに対する賛成の発言をマイクロブログ提供装置７にアップロードする場合、合意形成支援装置１は、参加者が入力した発言の末尾に、「＃ａ１＿ ＃ｆ１＿ ＃ｓｍｒｃ」を挿入して、マイクロブログ提供装置７に送信する。これにより、マイクロブログ提供装置７において発言本文に文字数制限がある場合、タグによって参加者自身の発言内容の文字数が制限されにくくなる。また、タグそのものは意味が不明であるが、図１６（ｂ）に示すタグ対応表データ１０２１ｂを参照することにより、合意形成支援装置１は、タグの意味を考慮して、発言内容データを参加者の端末に表示したり、解析したりすることができる。
【０１１８】
さらに、図１６（ｃ）に示すタグ対応表データを用いても良い。このタグ対応表データ１０２１ｃでは、発言対象や発言種別に、タグではなく、コードが対応づけられている。合意形成支援装置１は、これらのコードを連結したタグを作成して、マイクロブログ提供装置にアップロードする。例えばオピニオンリーダＡに対する賛成の発言をアップロードする場合、合意形成支援装置１は、参加者が入力した発言の末尾に、「＃ｓｍｒｃ００＿」を挿入して、マイクロブログ提供装置７に送信する。このような方法によれば、図１６（ｂ）の場合と比べてより発言内容の文字数が制限されにくい。また、図１６（ｂ）と同様に、タグそのものは意味が不明であるが、図１６（ｃ）に示すタグ対応表データ１０２１ｃを参照することにより、合意形成支援装置１は、タグの意味を考慮して、発言内容データを参加者の端末に表示したり、解析したりすることができる。
【０１１９】
発言データ１０２は、図１５に示すように、発言内容データ１０２ａを解析した結果のデータとして、発言ツリー構造管理データ、意見の集約管理データ、発言への反応データ、キーワード時系列分析データを備える。
【０１２０】
発言ツリー構造管理データは、各発言の発言のツリー構造に関連するデータを含む。発言ツリー構造管理データは、例えば、発言ＩＤと、その発言に対する返信の数の対応表、発言ＩＤと、その発言に対する子孫を含めた返信の数の対応表、発言ＩＤと、その発言に対する返信の最大深さの対応表などのデータを含む。発言に対する返信の数は、所定の発言に対して直接に返信された発言の数である。発言ＩＤ「Ａ」の発言に対する返信の数は、ｆｒｏｍＩＤとして「Ａ」が指定されている発言の数である。発言に対する子孫を含めた返信の数は、所定の発言を第１階層とし、この第１階層に対する返信を第２階層とし、この第２階層に対する返信を第３階層と定義した場合、所定の発言について、第１階層から、第２階層、第３階層…と、最も深い階層までの全ての発言の数の合計である。発言に対する返信の最大深さは、所定の発言を第１階層とした場合において、最も深い階層までの階層の数である。
【０１２１】
意見の集約管理データは、各発言を集約したデータである。この意見の集約管理データは、代表発言の本文、この代表発言に類似する発言の数、この発言に肯定する発言の数および否定する発言の数を含む。キーワード時系列分析データは、時系列分析した際の開始時間および終了時間と、分析データに含まれるキーワードのデータである。
【０１２２】
これらの発言データ１０２は、発言管理手段２０３およびディレクター支援手段２０７によって読み出されおよび作成される。
【０１２３】
発言管理手段２０３は、発言取得手段２０４、発言アップロード手段２０５およびフィルタリング手段２０６を備える。
【０１２４】
発言取得手段２０４は、参加者の端末に、発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、端末から発言内容データ１０２ａを受信すると、発言データ１０２に記憶する。ここで、記憶装置１００には、参加者端末から受信した発言データにさらに、マイクロブログ提供装置７からダウンロードした発言内容データ１０２ａとそれに関するデータを含む発言データが記憶されても良い。
【０１２５】
発言アップロード手段２０５は、参加者の端末から受信した発言内容データ１０２ａを、マイクロブログ提供装置７にアップロードする。この際発言アップロード手段２０５は、発言内容データにおける発言対象の識別子や発言種別を、図１６を参照して説明したタグ対応表データ１０２１を参照してタグに変換して、マイクロブログ提供装置７にアップロードする。
【０１２６】
フィルタリング手段２０６は、参加者の端末に発言データ１０２を表示するとともに、発言対象の種別または発言種別が選択されると、選択された発言対象の種別または発言種別を含む発言内容データ１０２ａを抽出して表示する。例えば、図５に示すような画面において、発言対象の種別や発言種別が選択されると、フィルタリング手段２０６は、図７に示すように、選択された条件に合致する発言内容データのみを抽出して表示する。マイクロブログ提供装置７に発言内容データ１０２ａが記憶される場合、フィルタリング手段２０６は、選択された条件をタグに変更し、マイクロブログ提供装置７からこのタグおよび合意形成支援システム１０が使用することを示すタグを含む発言内容データを抽出して、参加者の端末に表示する。例えばフィルタリング手段２０６は、オピニオンリーダＡに対する賛成の発言を検索する場合、図１６（ａ）に示すタグ対応表データ１０２１ａを参照して、「＃ｏｌ＿ａ ＃ｐｒｏｓ ＃ｓｍｒｃ」をマイクロブログ提供装置７に送信する。マイクロブログ提供装置７は、「＃ｏｌ＿ａ ＃ｐｒｏｓ ＃ｓｍｒｃ」を含む発言内容データを抽出して、合意形成支援装置１に送信する。
【０１２７】
ここで発言管理手段２０３は、不要な発言や意味のない発言を削除しても良い。例えば、発言内容の文字数が短すぎる場合、意味のない発言である可能性があるので、発言管理手段２０３は、発言を削除する対象として特定する。また、特定の参加者間の返信が続いている場合も、個人間の攻撃の発言である可能性があるので、発言管理手段２０３は、発言を削除する対象として特定する。削除対象として特定された発言は、発言管理手段２０３によって削除されても良いし、ディレクター等の端末に表示して、ディレクターの指示により削除されても良い。
【０１２８】
ディレクター支援手段２０７は、図１０に示すようなディレクター端末４に画面を表示したり、ディレクター端末４におけるディレクターの操作に基づいて、情報を表示する。ディレクター支援手段２０７は、フェーズ切替手段２０８および発言解析手段２０９を備える。
【０１２９】
フェーズ切替手段２０８は、図２ないし図５を参照して説明した議論の進行を、いくつかのフェーズに分割して管理するために、ディレクターが指定したタイミングで、フェーズを定義する。具体的には、ディレクターが図１２に示すディレクター表示画面Ｐ１０４の意見入力部Ｐ１０４ｄのフェーズ切替ボタンを押下すると、合意形成支援装置１のフェーズ切替手段２０８は、押下されたタイミングの時刻をフェーズ対応データ１０３に記録する。また、テキストボックスにフェーズ名が入力されている場合、フェーズ切替手段２０８は、入力されたフェーズ名と、押下されたタイミングの時刻とを対応づけてフェーズ対応データ１０３に記憶する。フェーズ対応データ１０３は、図１７に示すように、フェーズ名と、そのフェーズを開始する時刻とを対応づけたデータである。
【０１３０】
発言解析手段２０９は、ディレクターに入力された条件に基づいて、発言データ１０２を解析する。発言解析手段２０９は、発言の集約、キーワード時系列分析、識別子の集計表示、ツリー構造分析などの各種の所定の解析を実行し、その結果を発言データ１０２に出力し、その出力の表示形態を解析結果データ１０４に出力する。このとき発言解析手段２０９は、発言データ１０２において、意味のない発言を除外して解析することが好ましい。
【０１３１】
識別子の集計表示をする際、発言解析手段２０９は、発言対象の識別子を含む発言内容データをカウントして表示する。発言解析手段２０９は、ディレクター端末４に、図１８に示す画面を表示する。ディレクターは、図１８に示す画面に、集計対象の時間帯を指定し、集計ボタンを押下する。この時間帯は、フェーズ単位で指定された場合、発言解析手段２０９は、フェーズ対応データ１０３から指定されたフェーズに対応する時間帯について処理する。
【０１３２】
発言解析手段２０９は、集計対象の時間帯を取得すると、発言データ１０２を検索して、各発言内容データを、発言対象の識別子および発言の種別ごとに集計する。その結果に基づいて、図１９に示す画面を表示する。図１９に示す画面は、発言対象の識別子および発言種別ごとにカウントされた結果が、棒グラフで表示する。図１９に示す例によるとディレクターは、オピニオンリーダＢに対する賛成意見が多いことを把握できる。
【０１３３】
キーワードを時系列に分析する際、発言解析手段２０９は、発言データ１０２から、各発言内容データ１０２ａの発言に含まれるキーワードを作成日時と対応づけて取得し、時間ごとにキーワードをカウントして表示する。ここで発言解析手段２０９は、発言内容データの本文を形態素解析し、各発言に特徴的なキーワードを抽出する。特徴的なキーワードとは、助詞以外の単語であったり、一般的に用いられる単語以外の単語である。発言解析手段２０９は、抽出したキーワードに基づいて、時間ごとにカウントして表示する。発言解析手段２０９は、ディレクター端末４に図２０に示す画面を表示する。ディレクターは、図２０に示す画面に、分析対象の時間帯を指定し、分析ボタンを押下する。発言解析手段２０９は、分析対象の時間帯を取得すると、発言データ１０２を検索して、各発言内容データに含まれるキーワードを、所定時間単位ごとに集計する。その結果に基づいて、図２１に示す画面を表示する。図２１においては、指定された時間帯において、抽出されたキーワードについて、各キーワードが含まれる回数順にグラフ表示している。このような解析結果を、指定する時間を変更して表示することにより、ディレクターは、参加者の発言内容の傾向を客観的に把握することができる。
【０１３４】
発言のツリー構造を分析する際、発言解析手段２０９は、発言データ１０２に含まれる各種発言の返信を、図２２に示すようなツリー構造で把握する。発言解析手段２０９は、発言に対する返信の数、発言に対する子孫を含めた返信の数、発言に対する返信の最大深さを算出する。発言に対する返信の数は、図２２に示す例において、Ｕｓｅｒ０３の発言に対して、Ｕｓｅｒ０１およびＵｓｅｒ１５が返信しているので、２となる。発言に対する子孫を含めた返信の数は、Ｕｓｅｒ０３の発言に対して、Ｕｓｅｒ０１およびＵｓｅｒ１５が返信しており、これらの返信に対してさらに返信が重ねられた場合、その返信の数の合計となる。返信の最大深さは、図２２に示す例において、Ｕｓｅｒ０１の発言に対し、Ｕｓｅｒ０４、…Ｕｓｅｒ０１と直列的に返信しているので、この返信の数となる。
【０１３５】
このように発言のツリー構造を理解することにより、各発言を客観的に把握することができる。例えば、発言の最大深さが深い場合、深い意見がやりとりされている場合がある。また、所定の発言に対して多くの返信がある場合、反響の大きい発言である可能性がある。このように発言をツリー構造で把握することにより、重要な発言を抽出することができる。また、発言解析手段２０９は、発言のやりとりにおいて、キーパーソンとなる参加者も特定することができる。
【０１３６】
発言を集約する際、発言解析手段２０９は、発言データ１０２から、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを取得するとともに、取得したキーワードが類似する発言内容データを含む複数のグループを生成し、各グループに含まれる発言内容データの数と、各グループの所定の発言内容データとを対応づけて表示する。
【０１３７】
発言解析手段２０９は、各発言内容データの本文を形態素解析し、各発言に特徴的なキーワードを抽出する。発言解析手段２０９は、抽出したキーワードに基づいて、類似する発言内容データをグルーピングして、複数のグループを作成し、さらに各グループに含まれる発言内容データの数をカウントする。また、発言解析手段２０９は、各グループから代表的な意見を抽出し、さらにこの代表的な意見について、肯定する意見の数、否定する意見の数をカウントする。
【０１３８】
この結果、発言解析手段２０９は、図２３に示すような画面を出力することができる。発言解析手段２０９は、図２３に示す画面の左欄には、集約した結果得られた代表的な発言を表示するとともに、右欄に、この発言に類似する発言数、肯定する発言の数、否定する発言の数を表示する。このように発言を集約して表示することにより、多数の発言の動向を把握し、合意形成の過程を客観的に判断することができる。
【０１３９】
対象問題専門家支援手段２１０は、図１１に示すような対象問題専門家端末９に画面を表示したり、対象問題専門家端末９における対象専門家の操作に基づいて、情報を表示する。具体的には、対象問題専門家支援手段２１０は、意見入力部Ｐ１０５ｃに意見が入力されると、意見に含まれるキーワードに基づいてウェブを検索し、その検索結果得られたＵＲＬやタイトルを提供情報候補一覧表示部Ｐ１０５ｄに表示する。対象専門家がこの提供情報候補一覧表示部Ｐ１０５ｄに含まれるＵＲＬのいずれかをクリックすると、対象問題専門家支援手段２１０は、参照ＨＰプレビュー画面Ｐ１０５に表示する。
【０１４０】
スタジオ映像制御手段２１１は、議論会場で、オピニオンリーダやファシリテータが議論している様子を撮影した映像データを、コンピュータが読み取り可能な形式に変換してスタジオ映像データ１０６を生成し、記憶装置１００に記憶する。さらにスタジオ映像制御手段２１１は、スタジオ映像データ１０６を取得し、動画配信装置６にアップロードする。アップロードされたスタジオ映像データ１０６は、一般参加者端末８や表示モニタ１１等でダウンロードされ、再生される。ここスタジオ映像データ１０６は、議論会場で、オピニオンリーダやファシリテータが議論している様子を撮影した映像データを、コンピュータが読み取り可能な形式に変換したデータである。
【０１４１】
図５においては、一般参加者が発言を入力したり発言を表示する画面を説明したが、図２４を参照して所定の発言に対する返信を入力し返信する画面を説明する。図２４（ａ）においては、第１階層の所定の発言が表示されている。マウスのダブルクリックなどによりこの第１階層の発言が選択されると、図２４（ｂ）に示すように、第１階層の発言に対する第２階層の返信の発言が表示される。
【０１４２】
ここで、図２４（ｃ）に示すように、第２階層の上部に表示された発言に対してマウスの右クリックが押下されると、この発言に対する返信を入力する画面が表示される。この画面に発言を入力してＯＫボタンが押下されると、この発言データは合意形成支援装置１に送信され、発言データ１０２に蓄積される。
【０１４３】
一方、図２４（ｄ）に示すように、マウスのダブルクリックなどにより第２階層の上部に表示された発言が選択されると、この第２階層の発言に対する第３階層の発言が表示される。ここで、図２４（ｃ）で入力された発言も、表示される。
【０１４４】
このように、発言を階層表示するとともに、所定の発言に対して返信を入力することにより、参加者は、どの発言に対する意見なのかを明確にすることができる。
【０１４５】
このように本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０によれば、多数の参加者の意見として、テキスト情報を用いた発言を収集することができる。また、短時間で膨大な量の発言が送信されても、本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１が、発言をフィルタリングすることにより、オピニオンリーダ、ファシリテータ、ディレクターなどは、発言の動向を容易に把握することができる。例えば、参加者の端末から、発言とともに、発言対象や発言種別を受信することにより、合意形成支援装置１は、所定の発言をフィルタリングすることができる。
【０１４６】
このフィルタリング機能を用いて、最も指示されているオピニオンリーダの意見に対する発言を収集することができる。具体的には、発言対象として、最も指示されているオピニオンリーダの識別子が指定されると、このオピニオンリーダに対する意見のみを表示することができる。これにより、多数派の発言を考慮して、議論を深めることができる。
【０１４７】
また、ディレクターの指示により合意形成支援装置１は、発言データを解析することができる。その解析結果から、各参加者は発言の動向を把握することができる。発言データの解析は例えば、発言対象および発言種別ごとの集計、発言内容のキーワードの集計、発言の集約、発言の階層構造の分析などである。所定のフェーズや、直近１時間などの解析対象の時間が指定されると、合意形成支援装置１は、指定された時間の発言を解析することができる。ここで、さらに、合意形成支援装置１は、発言対象、発言種別、キーワードなどの検索条件を指定させ、発言を解析しても良い。
【０１４８】
例えば、発言の集約をすることによって、多くの参加者の発言が集約された意見を特定することができる。このような意見を、議論で取り上げることにより、有意義な議論を進めることができる。
【０１４９】
また、時間ごとに解析し、また発言の階層構造の分析により、参加者の意見の傾向が変わったきっかけやタイミングを把握することができる。さらに、その後の意見に着目することにより、有意義な議論を進めることができる。
【０１５０】
さらにこれらの解析を組み合わせて、合意形成支援装置１は、議論のキーパーソンの特定を支援することができる。合意形成支援装置１は、例えば、直接の返信数が多い発言をした参加者、子孫まで含めた返信数が多い発言をした参加者、階層の深い発言の元となった発言をした参加者、賛成または反対ボタンを多く押された発言をした参加者などを、キーパーソンとして特定することができる。合意形成支援装置１は、キーパーソンの意見や動向に着目して、効率的に議論を進めることができる。
【０１５１】
さらに合意形成支援装置１は、これらの解析結果を時間ごとに比較することにより、客観的な議論の動向や方向性を出力することができる。
【０１５２】
このように本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０によれば、多数の参加者の意見を効率的に処理することにより、多数の意見を的確に把握して議論の効果や効率を向上させ、社会的合意形成を支援することができる。
【０１５３】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。
【０１５４】
例えば、本発明の実施の形態に記載した合意形成支援装置は、図１３に示すように一つのハードウェア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウェア上に構成されても良い。また、既存のシステム上に実現されても良い。
【０１５５】
本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【０１５６】
１ 合意形成支援装置
２ ファシリテータ端末
３ ファシリテータ端末
４ ディレクター端末
５ 通信ネットワーク
６ 動画配信装置
７ マイクロブログ提供装置
８ 一般参加者端末
９ 対象問題専門家端末
１０ 合意形成支援システム
１１ 表示モニタ
１００ 記憶装置
１０１ スタジオ議論支援データ
１０２ 発言データ
１０３ フェーズ対応データ
１０４ 解析結果データ
１０５ 対象問題専門家支援データ
１０６ スタジオ映像データ
１５１ パラメータデータ
１５２ 定式化結果データ
１５３ 最適解データ
２００ 中央処理制御装置
２０１ スタジオ議論支援手段
２０２ 一般参加者支援手段
２０３ 発言管理手段
２０４ 発言取得手段
２０５ 発言アップロード手段
２０６ フィルタリング手段
２０７ ディレクター支援手段
２０８ フェーズ切替手段
２０９ 発言解析手段
２１０ 対象問題専門家支援手段
２１１ スタジオ映像制御手段
２５１ パラメータ取得手段
２５２ 最適化手段
２５３ 表示画面生成手段
３１０ 入力装置
３２０ 表示装置
３３０ 通信制御装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、議論に関する参加者の発言の分析を支援する合意形成支援装置、合意形成支援プログラムおよび合意形成支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、一つのリスクへの対策が別のリスクを生み出す場合がある。例えば、エネルギー問題というリスク解決のために、バイオエタノールを利用したところ、食糧問題というリスクを引き起こしたことがある。これに備え、多重リスクを考慮して対策を検討する必要がある。
【０００３】
この多重リスクを考慮して対応策を検討するにあたり、組織内における合意形成を支援する方法がある（例えば、非特許文献１参照）。この非特許文献１に記載の方法によれば、複数のリスクを回避する複数の対策案について、例えば、トータルコストを最小にする最適な組み合わせを算出する。
【０００４】
一方、情報通信の発達に伴い、新たなＩＴリスクが増えている。このようなＩＴリスクに対応するため、通信情報の監視やフィルタリング、や監視カメラの導入などの対応策が検討されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】佐々木良一、日高悠、守谷隆史、谷山光洋、矢島敬士、八重樫清美、川島泰正、吉浦裕、「多重リスクコミュニケーターの開発と適用」、情報処理学会論文誌、情報処理学会、２００８年９月、Ｖｏｌ．４９、Ｎｏ．９、ｐ．３１８０−３１９０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の様なＩＴリスクに対する対応策は、その影響力は大きく、多数の人に影響を及ぼす場合がある。また、ＩＴリスクを軽減可能となっても、個人のプライバシーや利便性が犠牲になる場合もある。従って、これらの対応策の導入にあたっては、リスクと効果を考慮した上で、社会的合意形成が要求される。
【０００７】
ここで、上記の非特許文献１に記載の方法によれば、組織内など、特定少数の合意形成について、効果が期待できるものの、数千人規模の社会的合意形成に適用するのは困難である。特に多数の一般人を含めて合意形成するためには、参加者の意見を的確に把握する必要がある。
【０００８】
そこで、多数の意見を的確に把握して社会的合意形成を支援する方法の提案が期待されている。
【０００９】
従って本発明の目的は、多数の意見を的確に把握して社会的合意形成を支援する合意形成支援装置、合意形成支援プログラムおよび合意形成支援方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援装置に関する。すなわち本発明の第１の特徴に係る合意形成支援装置は、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを含む発言データを記憶する記憶装置と、発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言内容データを受信すると、発言データに記憶する発言取得手段と、発言データを表示するとともに、発言対象の種別または発言種別が選択されると、選択された発言対象の種別または発言種別を含む発言内容データを抽出して表示するフィルタリング手段を備える。
【００１１】
ここで、発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを取得するとともに、取得したキーワードが類似する発言内容データを含む複数のグループを生成し、各グループに含まれる発言内容データの数と、各グループの所定の発言内容データとを対応づけて表示する発言解析手段をさらに備えても良い。
【００１２】
発言内容データはさらに、発言の作成日時を含み、発言解析手段はさらに、発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを作成日時と対応づけて取得し、時間ごとにキーワードをカウントして表示しても良い。
【００１３】
発言解析手段はさらに、発言対象の識別子を含む発言内容データをカウントして表示しても良い。
【００１４】
所定の発言に対する返信として発言された発言内容データは、返信元の発言内容データを示す返信もと識別子を含み、発言解析手段はさらに、発言データの各発言内容データに対する返信の発言内容データの数をカウントして、返信の発言内容データ数の多い発言内容データを表示するとともに、発言データの各所定の発言内容データに対する返信を重ねた発言内容データの数をカウントして、返信を重ねた発言内容データの数の多い発言内容データを表示しても良い。
【００１５】
本発明の第２の特徴は、対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援装置に用いられる合意形成支援プログラムに関する。すなわち第２の特徴に係る合意形成支援プログラムは、コンピュータを、発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを受信すると、発言内容データを含む発言データに記憶する発言取得手段と、発言データを表示するとともに、発言対象の種別または発言種別が選択されると、選択された発言対象の種別または発言種別を含む発言内容データを抽出して表示するフィルタリング手段として機能させる。
【００１６】
ここで、発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを取得するとともに、取得したキーワードが類似する発言内容データを含む複数のグループを生成し、各グループに含まれる発言内容データの数と、各グループの所定の発言内容データとを対応づけて表示する発言解析手段をさらにコンピュータに機能させても良い。
【００１７】
発言内容データはさらに、発言の作成日時を含み、発言解析手段はさらに、発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを作成日時と対応づけて取得し、時間ごとにキーワードをカウントして表示しても良い。
【００１８】
発言解析手段はさらに、発言対象の識別子を含む発言内容データをカウントして表示しても良い。
【００１９】
所定の発言に対する返信として発言された発言内容データは、返信元の発言内容データを示す返信もと識別子を含み、発言解析手段はさらに、発言データの各発言内容データに対する返信の発言内容データの数をカウントして、返信の発言内容データ数の多い発言内容データを表示するとともに、発言データの各所定の発言内容データに対する返信を重ねた発言内容データの数をカウントして、返信を重ねた発言内容データの数の多い発言内容データを表示しても良い。
【００２０】
本発明の第３の特徴は、対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援方法に関する。本発明の第３の特徴に係る合意形成支援方法は、発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを受信すると、発言内容データを含む発言データに記憶するステップと、発言データを表示するとともに、発言対象の種別または発言種別が選択されると、選択された発言対象の種別または発言種別を含む発言内容データを抽出して表示するステップを備える。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、多数の意見を的確に把握して社会的合意形成を支援する合意形成支援装置、合意形成支援プログラムおよび合意形成支援方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施の形態に係る合意形成支援システムのシステム構成を説明する図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る合意形成支援システムの処理を説明するシーケンス図である。（その１）
【図３】本発明の実施の形態に係る合意形成支援システムの処理を説明するシーケンス図である。（その２）
【図４】本発明の実施の形態に係る合意形成支援システムの処理を説明するシーケンス図である。（その３）
【図５】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が、最適解表示時に一般参加者端末に表示する画面の一例を説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が表示する発言入力部を説明する図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が表示する発言入力部においてフィルタリングされた発言内容データを説明する図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が、対象問題専門家のメッセージの表示時に一般参加者端末に表示する画面の一例を説明する図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が、オピニオンリーダ端末およびファシリテータ端末に表示する画面の一例を説明する図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が、ディレクター端末に表示する画面の一例を説明する図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置が、対象問題専門家端末に表示する画面の一例を説明する図である。
【図１２】本発明の実施の形態係る合意形成支援システムにおいて、発言データの処理を説明する図である。
【図１３】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置の機能ブロック図である。
【図１４】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、スタジオ議論支援手段を説明する図である。
【図１５】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、発言データを説明する図である。
【図１６】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、タグ対応表データを説明する図である。
【図１７】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、フェーズ対応データを説明する図である。
【図１８】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、識別子集計条件を入力する画面の一例を説明する図である。
【図１９】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、識別子集計結果を表示する画面の一例を説明する図である。
【図２０】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、キーワード時系列分析条件を入力する画面の一例を説明する図である。
【図２１】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、キーワード時系列分析結果を表示する画面の一例を説明する図である。
【図２２】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、発言のツリー構造を説明する図である。
【図２３】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、発言の集約結果を表示する画面の一例を説明する図である。
【図２４】本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置において、発言のつながりを関連づけて入力する画面の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。
【００２４】
（概要）
本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１は、ファシリテータおよび複数のオピニオンリーダ間のコミュニケーションと、一般参加者によるコミュニケーションと、の２階層のコミュニケーションを支援するとともに、このコミュニケーションを制御するディレクターを支援することにより、社会的合意形成を支援する。合意形成支援装置１はさらに、一般参加者の理解を助けるため、議論の対象問題の専門家のコミュニケーションも支援する。ここで、ファシリテータおよび複数のオピニオンリーダ間のコミュニケーションを、第１階層と称する。また、一般参加者によるコミュニケーションを第２階層と称する。ディレクターは、第１階層および第２階層の全体的な議論の方向性を判断して適宜メッセージや解析結果を出力して、合意形成を支援する。
【００２５】
第１階層においては、上記の非特許文献１に記載の支援をさらに拡張して、コミュニケーションを支援する。本発明の実施の形態においては、第１階層におけるコミュニケーションの支援を、図１３に示す合意形成支援装置１のスタジオ議論支援手段２０１により実現する。
【００２６】
第２階層においては、第１階層における議論の様子を、一般参加者に動画データとして配信するとともに、この動画データに対して一般参加者が意見を入力することにより、一般参加者が議論に参加できるよう支援する。本発明の実施の形態においては、第２階層におけるコミュニケーションの支援を、図１３に示す合意形成支援装置１の一般参加者支援手段２０２により実現する。ここで、本発明の実施の形態において一般参加者は、システマテックルートの意見形式と、ヒューリスティックルートでの意見形式のいずれでも、意見を入力することができる。
【００２７】
ここで、「システマテックルート」とは、議論の対象についての興味がある人が、意見を述べる形態である。システマテックルートは、対象に対する高い動機づけと、対象に対する高い処理能力がある人に好適なコミュニケーション形態である。システマテックルートでは、一般参加者は、画面に表示されたテキストボックス等に、意見を文字入力することにより、任意の意見データを合意形成支援装置１に入力することができる。システマテックルートにおいては、合意形成支援装置１が掲示板を設けたり、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）のようなマイクロブログシステムを用いても良い。このような汎用的なマイクロブログシステムを用いることにより、数万人規模の一般参加者からの意見を収集することができる。
【００２８】
システマテックルートにおける意見は、一般参加者の識別子を関連づけたり、他の一般参加者の意見にリプライする形式をとる。これにより、各意見を関連づけることができる。従って、グラフ理論と自然言語処理技術により、これらの意見のうち重要性や感心が高いものを自動的に分析し、オピニオンリーダに効果的に反映させることができる。
【００２９】
「ヒューリスティックルート」とは、任意の意見は主張せず、他人の意見を選択する形態である。ヒューリスティックルートは、対象に対する高い動機づけもなく、対象に対する高い処理能力もない人に好適なコミュニケーション形態である。ヒューリスティックルートでは、一般参加者は、画面に表示さえ各人の意見を、ラジオボタン等で選択することにより、意見をテキスト形式で表現した発言内容データを合意形成支援装置１に入力することができる。ヒューリスティックルートにより、より多くの一般参加者の意見を収集することができる。
【００３０】
本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１は、ウェブ利用公聴会、コンセンサス会議、事業仕訳、テレビの討論番組などで用いられる。合意形成支援装置１は、このような議論会場で議論に出席する者と、この議論の様子を視聴する者との間で、合意形成できるように支援する。合意形成支援装置１は、議論会場での議論の様子を一般参加者端末８に表示するとともに、一般参加者端末８に一般参加者の意見を入力させ、その意見を取得する。また、合意形成支援装置１は、ディレクターによる議論の客観的な分析結果やメッセージ、さらに一般参加者によって入力された意見を、議論会場に設置された表示モニタや、議論に参加しているオピニオンリーダが参照する端末に表示する。これにより、オピニオンリーダは一般参加者の意見を考慮しつつ、議論を進めることができる。さらに合意形成支援装置１は、対象問題専門家の解説やメッセージを一般参加者が参照する端末に表示する。これにより一般参加者は、対象問題専門家の解説やメッセージを元に、対象問題を把握し、適切に議論に参加することができる。
【００３１】
このように、本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１は、ファシリテータ、オピニオンリーダ間のコミュニケーションと、多数の一般参加者によるコミュニケーションと、の２階層のコミュニケーションを支援することにより、社会的合意形成を支援することができる。
【００３２】
（合意形成支援システム）
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１が用いられる合意形成支援システム１０を説明する。合意形成支援システム１０は、議論支援システム９、動画配信装置６、マイクロブログ提供装置７および一般参加者端末８を備える。議論支援システム９、動画配信装置６、マイクロブログ提供装置７および一般参加者端末８は、通信ネットワーク５ｂによって双方向に通信可能に接続されている。通信ネットワーク５ｂは、例えばインターネットである。
【００３３】
動画配信装置６は、一般的なコンピュータであって、議論支援システム９から、議論のライブ映像が配信されると、それを、一般参加者端末８に配信する。このライブ映像は、後述する合意形成支援装置１によって生成される画面に、リンクされて配信されても良い。
【００３４】
マイクロブログ提供装置７は、一般的なコンピュータであって、一般参加者端末８から入力された発言内容データを、合意形成支援装置１から取得して、一般参加者端末８や議論支援システム９に配信しても良い。この意見データは、後述する合意形成支援装置１によって生成される画面に、リンクされて配信されても良い。マイクロブログ提供装置７は、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）などのマイクロブログのサービスを提供するサーバである。
【００３５】
マイクロブログ提供装置７は、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０に参加する全ての人の意見データを取得して配信しても良い。合意形成支援システム１０に参加する全ての人とは、一般参加者に限らず、ディレクター、ファシリテータ、オピニオンリーダ、対象問題専門家なども含む。また、合意形成支援装置１から各発言内容データを取得することにより、この議論に参加していないマイクロブログのユーザも、この発言内容データを閲覧することができる。
【００３６】
この発言内容データは、発言のＩＤ、作成時間、発言者のＩＤ、発言が他の発言の返信である場合、その他の発言の発言者のＩＤ、その他の発言のＩＤおよび発言の本文の各データを含む。ここで、発言者のＩＤは、マイクロブログ提供装置７で発番されるＩＤである。
【００３７】
本発明の実施の形態においてマイクロブログ提供装置７は、発言内容データの発言の本文は、所定の文字数以内という制限を持つ。また、この発言に、所定のタグ（ハッシュタグ）を含めることにより、合意形成支援装置１は、このタグを検索キーとして、このタグに関連する発言を収集することができる。
【００３８】
一般参加者端末８は、一般参加者が使用する情報機器である。一般参加者端末８は、入力装置、表示装置、中央処理制御装置、記憶装置などを備え、具体的には、デスクトップ型パソコン、ノート型パソコン、スマートフォン、携帯電話機である。本発明の実施の形態において一般参加者は多数を想定しており、各一般参加者が、一般参加者端末８ａ、８ｂ、８ｃ…のいずれか一つを使用する。本発明の実施の形態において、一般参加者端末８ａ、８ｂ、８ｃ…を特に区別しない場合、単に一般参加者端末８と記載する場合がある。
【００３９】
議論支援システム９は、オピニオンリーダの集まる会議場や、テレビ討論の場合はテレビ局のスタジオなど、第１階層におけるコミュニケーションがとられる場所に設けられる。議論支援システム９は、合意形成支援装置１、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９および表示モニタ１１を備える。合意形成支援装置１、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９および表示モニタ１１は、通信ネットワーク５ａによって相互に接続されている。通信ネットワーク５ａは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）である。図１に示す例において、対象問題専門家端末９は通信ネットワーク５ａに接続される場合を説明したが、通信ネットワーク５ｂに接続されても良い。
【００４０】
合意形成支援装置１は、ディレクターによる議論進行の把握を支援するとともに第１階層におけるコミュニケーションと第２階層におけるコミュニケーションを支援して、オピニオンリーダ、一般参加者などによる社会的合意形成を支援する。合意形成支援装置１は、一般的なコンピュータで所定の処理を実行するプログラムが実行されることによって実現される。合意形成支援装置１は、図１３に示すように、スタジオ議論支援手段２０１、一般参加者支援手段２０２、ディレクター支援手段２０７等を備える。
【００４１】
スタジオ議論支援手段２０１は、第１階層のコミュニケーションを支援するとともに、一般参加者の意見データを表示し、オピニオンリーダに認識させる。また、スタジオ議論支援手段２０１は、ファシリテータやオピニオンリーダによって入力されたパラメータに基づいて、最適解を算出して表示する。ファシリテータやオピニオンリーダは、表示された最適解を参照して、議論を進める。
【００４２】
一般参加者支援手段２０２は、第２階層のコミュニケーションを支援するとともに、ファシリテータおよびオピニオンリーダによる議論の様子や最適解を表示し、一般参加者に認識させる。一般参加者支援手段２０２は、一般参加者によって入力された意見データを取得して、他の一般参加者にも表示する。
【００４３】
ディレクター支援手段２０７は、ディレクターによって入力される指示に基づいて、議論の進捗に合わせて、ファシリテータ、オピニオンリーダ等の意見を、所定の解析方法で解析して、その解析結果を出力する。この解析結果は、ディレクターによって指定された端末に出力される。
【００４４】
ファシリテータ端末２は、ファシリテータが使用するコンピュータである。本発明の実施の形態においてファシリテータは一人を想定しており、司会者がファシリテータを兼ねる場合について説明する。
【００４５】
オピニオンリーダ端末３は、オピニオンリーダが使用するコンピュータである。本発明の実施の形態においてオピニオンリーダは数人を想定しており、各オピニオンリーダが、オピニオンリーダ端末３ａ、３ｂ…のいずれか一つを使用する。本発明の実施の形態において、オピニオンリーダ端末３ａ、３ｂ…を特に区別しない場合、単にオピニオンリーダ端末３と記載する場合がある。
【００４６】
ディレクター端末４は、ディレクターが使用するコンピュータである。対象問題専門家端末９は、対象問題専門家が使用するコンピュータである。
【００４７】
表示モニタ１１は、スタジオ議論支援手段２０１が画面を表示する表示装置である。表示モニタ１１は、例えば議論会場に設置され、ファシリテータ、オピニオンリーダ等、会場にいる人が参照できるサイズである。
【００４８】
本発明の実施の形態において合意形成支援装置１には、最適解を算出するための定式化のデータである定式化結果データが記憶されている。定式化結果データに基づく定式にパラメータデータを与えることにより、スタジオ議論支援手段２０１は、そのパラメータデータに対応する最適解を算出することができる。この定式化結果データに基づく定式は、最適解を算出するための目的関数や制約条件の式である。
【００４９】
本発明の実施の形態において、対象となる問題として、例えば、ある地方自治体における個人情報漏洩問題について、それに対してとるべき対策案を検討する場合について説明する。個人情報漏洩問題の複数の対策案について、本発明の実施の形態において合意形成支援装置１が、トータルコストを最小にする最適な組み合わせに関する社会的合意形成を支援する場合について説明する。ここで、議論が始まる前に、予め、地方自治体における個人情報漏洩問題が生じる原因や不正の方法などが分析される。例えば、個人情報の持出経路や持出方法が明確化される。この結果、個人情報の持出経路として、内部犯による情報漏洩発生と、外部犯による情報漏洩発生とが考えられる。また、内部犯による情報漏洩発生は、個人情報を取り扱う隔離エリアに入れる従業員によるものと、隔離エリアに入れない従業員によるものと、に分類される。
【００５０】
さらに、個人情報漏洩問題の対応策の候補も検討する。対応策として、外部へのメール監視、ファイアウォールの設置、侵入検知システムの導入、個人情報サーバの脆弱性の管理、隔離エリアでの外部媒体への保存管理、隔離エリア内への入退出管理システムの導入、隔離エリア内への持ち物検査の実施などが、挙げられる。
【００５１】
本発明の実施の形態において、合意形成支援装置１は、これらの対策案のうち最適な対策案の組み合わせについて、社会的合意形成を支援する。ここで、各対策案の組み合わせを評価する指標が必要となる。
【００５２】
本発明の実施の形態においては、目的関数として、トータルコストを最小化することとする。このトータルコストは、個人情報漏洩の発生確率×損害額＋対策費用で算出される。また、制約条件として、関与者ごとに興味のある項目が考えられる。本発明の実施の形態においては、自治体の幹部、住民および職員がそれぞれ興味のあることを制約条件として挙げている。自治体の幹部が興味のある制約条件として、対策コストが考えられる。住民が興味のある制約条件として、個人情報漏洩確率が考えられる。職員が興味のある制約条件としてプライバシー負担度および利便性負担度が考えられる。
【００５３】
本発明の実施の形態において、ファシリテータ、各オピニオンリーダ等が与えるパラメータは、目的関数や制約条件の式における係数や、制約条件の制限値である。地方自治体の個人情報漏洩問題において、制約条件の制限値は、制約条件となる対策コスト、個人情報漏洩確率、プライバシー負担度および利便性負担度のそれぞれの最大値である。また、ファシリテータ、各オピニオンリーダ等は、パラメータとして新たな対策案を追加しても良い。新たな対策案が追加された場合、その対策案に関するパラメータも併せて入力される。
【００５４】
ファシリテータ、各オピニオンリーダは、各自の意見に従って、それぞれがパラメータを与えることにより、合意形成支援装置１は、それぞれの意見を反映した制約条件に基づいて、対策案の最適な組み合わせを算出する。さらに、一般参加者の意見に基づいて調整されたパラメータを与えることにより、合意形成支援装置１は、オピニオンリーダおよび一般参加者による社会的合意に達した対策案を出力することができる。
【００５５】
図２ないし図４を参照して、本発明の実施の形態に係る社会的合意形成の方法を説明する。図２ないし図４における説明において、矢印はデータの送受信を示す。例えば、ファシリテータ端末２の入力装置から入力されたデータを、合意形成支援装置１に送信したり、合意形成支援装置１で生成された画面データをファシリテータ端末２に送信して、ファシリテータ端末２の表示装置に表示することを示している。合意形成支援装置１の実線の矩形は、合意形成支援装置１におけるコンピュータの処理を示す。点線の矩形は、オピニオンリーダ自身の行動を示す。また、合意形成支援装置１の処理は、スタジオ議論支援手段２０１の処理、一般参加者支援手段２０２の処理およびディレクター支援手段２０７の処理とに分類して記載する。
【００５６】
まず、ステップＳ１において、ファシリテータ端末２から合意形成支援装置１に、ファシリテータによって入力された初期パラメータが、入力される。ステップＳ２においてスタジオ議論支援手段２０１は、入力された初期パラメータに基づいて、初期解を算出する。ここで、合意形成支援装置１は予め、対象を組み合わせ最適化問題として定式化した定式化結果データ１５２を記憶している。スタジオ議論支援手段２０１は、ファシリテータ端末２から入力された初期パラメータデータと定式化結果データ１５２に基づいて、対策案の最適組み合わせを算出する。ここで算出される対策案の最適組み合わせを、初期解と称する。
【００５７】
ステップＳ３においてスタジオ議論支援手段２０１は、ステップＳ２において算出された初期解を表示する。スタジオ議論支援手段２０１は、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９、表示モニタ１１などの議論会場の表示装置に、初期解を表示する。
【００５８】
オピニオンリーダは、オピニオンリーダ端末３の表示装置に表示された初期解を参照し、独自の意見に対応する独自パラメータを、オピニオンリーダ端末３に入力する。複数のオピニオンリーダのそれぞれの意見に基づいたパラメータデータが入力されると、スタジオ議論支援手段２０１は、パラメータデータから各オピニオンリーダの最適解データを算出して、記憶装置１００に記憶する。具体的には、ステップＳ４においてオピニオンリーダ端末３から合意形成支援装置１に、オピニオンリーダによって入力された独自パラメータが入力される。ステップＳ５においてスタジオ議論支援手段２０１は、入力された独自パラメータに基づいて、各オピニオンリーダの最適解を算出する。ここで、スタジオ議論支援手段２０１は、予め記憶された定式化結果データ１５２と、各オピニオンリーダによって入力された独自パラメータデータとに基づいて、各オピニオンリーダの最適解を算出する。各オピニオンリーダが独自パラメータデータを入力するので、オピニオンリーダが５人いる場合、ステップＳ５で５通りの最適解が算出される。
【００５９】
次に一般参加者支援手段２０２は、記憶装置１００からオピニオンリーダの最適解データを読み出して、各オピニオンリーダの最適解データと、一般参加者に支持するオピニオンリーダを選択させる投票画面を、一般参加者端末８に表示する。さらに一般参加者支援手段２０２は、一般参加者端末８から、一般参加者の意見データとして、一般参加者によって選択されたオピニオンリーダの識別子取得し、この意見データを集計した意見解析データを、記憶装置１００に記憶する。
【００６０】
具体的には、ステップＳ６においてスタジオ議論支援手段２０１および一般参加者支援手段２０２は、ステップＳ５において算出された各オピニオンリーダの最適解を表示する。スタジオ議論支援手段２０１は、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、表示モニタ１１などの議論会場の表示装置に、各オピニオンリーダの最適解を表示する。一般参加者支援手段２０２は、一般参加者端末８に、各オピニオンリーダの最適解を表示する。また、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９などにも、各オピニオンリーダの最適解が表示される。
【００６１】
一方ステップＳ７においてオピニオンリーダたちは、一般参加者や他のオピニオンリーダに独自の意見をアピールする。一般参加者端末８に、このアピールの様子が動画データとして配信され、一般参加者は、この動画データを参照して、いずれのオピニオンリーダの意見に賛同するかを決定する。また、他のオピニオンリーダの意見を聞いて、ステップＳ４で設定した独自パラメータを修正して入力しても良い。この場合スタジオ議論支援手段２０１は、修正されたパラメータで、再度最適解を算出する。
【００６２】
ここで合意形成支援装置１は一般参加者端末８に、各オピニオンリーダの最適解のうち、いずれのオピニオンリーダの最適解を支持するか、投票画面を表示する。一般参加者は、投票画面に表示された各オピニオンリーダの最適解のいずれかを選択する。ステップＳ８において一般参加者端末８は、一般参加者によって選択された最適解の識別子の情報を、合意形成支援装置１に送信する。また、ステップＳ８において一般参加者支援手段２０２は、一般参加者にヒューリスティックルートによる意見として、テキストボックスに意見を入力させても良い。
【００６３】
ステップＳ９においてディレクター支援手段２０７は、一般参加者の意見として、ステップＳ８で受信した投票結果を解析するとともに、テキストボックスに入力された意見を解析する。ステップＳ１０において一般参加者支援手段２０２およびスタジオ議論支援手段２０１は、投票の結果を表示する。また、ディレクター支援手段２０７は、解析結果を、所定のオピニオンリーダやファシリテータに表示しても良い。
【００６４】
ステップＳ１０において、オピニオンリーダの最適解と、一般参加者が指示するオピニオンリーダの集計結果が表示されると、議論対象となる最適解が選択される。スタジオ議論支援手段２０１は、各オピニオンリーダの最適解データのうち、議論対象となる最適解データの識別子が入力されると、入力された識別子の最適解データを、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３および表示モニタ１１等の表示装置に表示する。一般参加者支援手段２０２も、入力された識別子の最適解データを、一般参加者端末８の表示装置に表示する。また、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９などにも、入力された識別子の最適解データが表示される。
【００６５】
ここで、図３のステップＳ１１においてファシリテータが、議論対象とする最適案の識別子を入力する。また、議論対象となる最適解は、例えば、最も多くの一般参加者に選択されたオピニオンリーダの最適解であっても良いし異なっても良い。この場合合意形成支援装置１は、ステップＳ９での一般参加者の意見の集計結果に基づいて、各オピニオンリーダの最適解を支持する数を比較し、最も多くの票を集めたオピニオンリーダの最適案を取得する。ステップＳ１２において合意形成支援装置１は、議論対象の最適解を、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、ディレクター端末４、一般参加者端末８、対象問題専門家端末９および表示モニタ１１の各表示装置に表示する。
【００６６】
ステップＳ１２以降、合意形成支援装置１は、議論会場での議論の様子を一般参加者端末８に表示するとともに、一般参加者端末８に、一般参加者の意見を入力させる。ここで、一般参加者支援手段２０２は、さらに、一般参加者に議論対象となる最適解データに対する意見データを入力させる意見入力画面を一般参加者端末８に表示するとともに、一般参加者端末８から発言内容データを取得して記憶装置１０７に記憶する。また、スタジオ議論支援手段２０１は、さらに、記憶装置１０７からこの発言内容データを含む発言データ１０２を読み出してファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、ディレクター端末４、一般参加者端末８、対象問題専門家端末９および表示モニタ１１等の表示装置に表示する。
【００６７】
具体的には一般参加者は、ステップＳ１２で表示された議論対象の最適解についての意見を、一般参加者端末８に入力する。ステップＳ１３において一般参加者端末８は、その情報を合意形成支援装置１に入力する。ステップＳ１４において、ディレクター支援手段２０７は、ディレクターの指示によりステップＳ１３で入力された一般参加者の意見を解析する。ステップＳ１５において合意形成支援装置１は、ステップＳ１４で解析した一般参加者の意見を、各表示装置に表示する。
【００６８】
例えば、ディレクター端末４は、一般参加者によって入力された意見の解析結果を、所定の端末に出力する。これにより、ファシリテータ、オピニオンリーダ、ディレクターなどは、一般参加者の意見を考慮しつつ、議論を進めることができる。また対象問題専門家は、一般参加者の意見を参考にし、必要があれば、対象問題の理解を促すメッセージを発信することができる。このように合意形成支援装置１は、このような議論会場で議論に出席する者と、この議論の様子を視聴する者との間で、合意形成できるように支援することができる。また、ディレクターがヒューリスティックルートによる意見を適宜解析し数値化して出力することにより、議論内容を客観的に判断しつつ、議論を進行させることができる。
【００６９】
ステップＳ１６において、議論会場のオピニオンリーダたちは、ステップＳ１５で表示された一般参加者の意見やディレクターによって表示された解析結果を参照しながら、議論対象の最適解について、さらに議論を重ねる。その結果、議論対象の最適解に修正が必要になった場合、ファシリテータは、その議論対象の最適解の元になったパラメータを修正した修正パラメータを、ファシリテータ端末２に入力する。ステップＳ１７においてファシリテータ端末２は、入力された修正パラメータを合意形成支援装置１に入力する。ステップＳ１８においてスタジオ議論支援手段２０１は、ステップＳ１７で入力された修正パラメータに基づいて、修正最適解を算出する。さらに、ステップＳ１９において合意形成支援装置１は、ステップＳ１８で算出された修正最適解を、各表示装置に表示する。
【００７０】
ステップＳ１３ないしステップＳ１９の処理は、複数のオピニオンリーダと、一般参加者と、の合意形成がなされるまで繰り返される。ここで、合意形成としては、複数のオピニオンリーダと一般参加者の多数が、現在提示されている修正最適案に同意することである。また、テレビ番組など、所定時間内に結論を出す場合、その時間が到達したタイミングで合意形成したと見なしても良い。
【００７１】
修正最適解データを合意解とする指示が入力されると、一般参加者支援手段２０２は、一般参加者端末８に、この合意解を支持するか否かを入力する新たな投票画面を表示する。一般参加者支援手段２０２は、一般参加者端末８から、合意解を支持するか否かを示す意見データを取得する。ディレクター支援手段２０７は、この意見データを集計した解析結果データ１０４を、記憶装置１０７に記憶するとともに、この解析結果データ１０４を一般参加者端末８に表示する。同様に、スタジオ議論支援手段２０１は、この解析結果データ１０４を、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３および表示モニタ１１等の表示装置に表示する。また、解析結果データ１０４は、ディレクター端末４、対象問題専門家端末９の表示装置にも表示される。
【００７２】
ステップＳ２１において合意形成支援装置１は、そのときの議論対象であった最新の最適解を、合意解として各表示装置に表示する。この最新の最適解は、議論対象となった最適解から、議論を経て修正された修正解である。
【００７３】
ここで合意形成支援装置１は一般参加者端末８に、合意解に同意するか否かの投票画面を表示する。一般参加者は、投票画面に表示された合意解に同意するか否かのいずれか選択する。ステップＳ２２において一般参加者端末８は、一般参加者によって選択された選択肢の情報を、合意形成支援装置１に送信する。ステップＳ２３において一般参加者支援手段２０２は、一般参加者の意見として、ステップＳ２２で受信した投票結果を解析する。ステップＳ２４においてスタジオ議論支援手段２０１および一般参加者支援手段２０２は、ステップＳ２３の結果を表示する。
【００７４】
図２ないし図４に示す処理の間、各端末には、各端末のユーザに適した画面が表示される。例えば、一般参加者端末８には、図５または図８に示す一般参加者表示画面Ｐ１０１またはＰ１０２が表示される。オピニオンリーダ端末３およびファシリテータ端末２には、図９に示すオピニオンリーダ・ファシリテータ表示画面Ｐ１０３が表示される。ディレクター端末４には、図１０に示すディレクター表示画面Ｐ１０４が表示される。対象問題専門家端末９には、図１１に示す対象問題専門家表示画面Ｐ１０５が表示される。
【００７５】
図５を参照して、一般参加者支援手段２０２が、一般参加者端末８に表示する一般参加者表示画面Ｐ１０１を説明する。
【００７６】
一般参加者表示画面Ｐ１０１は、議論会場表示部Ｐ１０１ａ、最適解表示部Ｐ１０１ｂ、投票表示部Ｐ１０１ｃ、発言入力部Ｐ１０１ｄおよび発言表示部Ｐ１０１ｅを備える。議論会場表示部Ｐ２０１ａは、ファシリテータ、オピニオンリーダ等が議論している様子を、ライブ放送として配信された動画を表示している。最適解表示部Ｐ１０１ｂには、ステップＳ５で算出された各オピニオンリーダの最適解が表示されている。投票表示部Ｐ１０１ｃには、ステップＳ９で解析された投票結果が表示されている。投票表示部Ｐ１０１ｃには、各オピニオンリーダＡ〜Ｅのそれぞれについて、支援する一般参加者の数が円グラフとして表示されている。発言入力部Ｐ１０１ｄは、システマテックルートによる意見を入力するものである。
【００７７】
発言入力部Ｐ１０１ｄには、テキストボックスが用意され、一般参加者は、このテキストボックスに自由に意見を記載することができる。また、この発言入力部Ｐ１０１には、誰または何に対する意見なのか、さらに発言の書類を選択するコンボボックスが設けられている。図６（ａ）に示すように、「誰または何」に対する意見なのかを選択するコンボボックスには、発言対象として、オピニオンリーダの名前や、対策案、最適解など、意見の対象が記載されている。「発言の種類」を選択するコンボボックスには、発言の種別として、賛成、反対、質問、新規意見などが記載されている。一般参加者は、これらのコンボボックスから選択して、図６（ｂ）に示すように入力する意見が、誰または何に対する意見なのか、また賛成なのか反対なのか、を選択する。図６（ｂ）に示す例では、オピニオンリーダＡに対する反対意見が、テキストボックスに入力されることになる。
【００７８】
これらのコンボボックスで選択された発言対象や発言の種類は、テキストボックスに記載された発言とともに合意形成支援装置１に送信される。発言とともに送信される発言対象や発言の種類は、合意形成支援装置１などにおいて発言を分析する際に参照される。
【００７９】
発言表示部Ｐ１０１ｅには、一般参加者やオピニオンリーダ等から入力された発言が表示される。各発言には、発言の対象や発言の種類が対応づけられている。これらの発言対象や発言の種類は、図６を参照して説明した通り、意見の入力者の入力に基づいて決定される。また発言表示部Ｐ１０１ｅに、「誰または何」に対する意見なのかを選択するコンボボックスと、「発言の種類」を選択するコンボボックスとが設けられている。ユーザが、これらのコンボボックスから発言の対象と発言の種類を選択すると、選択された発言の対象および種類に対応する意見データのみをフィルタリングすることができる。例えば、「オピニオンリーダＡに対する賛成」意見が選択されると、図５の発言表示部Ｐ１０１ｅに表示された発言のうち、図７に示すように、「オピニオンリーダＡに対する賛成」意見のみがフィルタリングされて表示される。
【００８０】
ここで、対象問題専門家が何らかのメッセージを発信した場合、一般参加者端末８には、図８に示す一般参加者端末表示画面Ｐ１０２が表示される。図８に示す一般参加者表示画面Ｐ１０２は、図５を参照して説明した一般参加者表示画面Ｐ１０１と比べて、最適解表示部Ｐ１０１ｂを備えず、専門家メッセージ表示部Ｐ１０２ｂを備える点が異なる。専門家メッセージ表示部Ｐ１０２ｂには、対象問題専門家が、対象問題専門家端末９に入力したメッセージが表示される。このメッセージは、議論の対象問題について、対象問題専門家が一般参加者の理解を促すために入力したメッセージである。
【００８１】
図９を参照して、スタジオ議論支援手段２０１が、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３に表示する、オピニオンリーダ・ファシリテータ表示画面Ｐ１０３を説明する。オピニオンリーダ・ファシリテータ表示画面Ｐ１０３は、図５に示す一般参加者表示画面Ｐ１０１と比べて、ディレクターコメント表示部Ｐ１０３ｆを備えている点が異なる。ディレクターコメント表示部Ｐ１０３ｆは、ディレクターからファシリテータやオピニオンリーダ向けにコメントが入力された場合、そのコメントを表示する。これにより、ディレクターは対象のファシリテータまたはオピニオンリーダのみに、コメントを伝えることができる。
【００８２】
また、ディレクターから一般参加者の意見解析結果が出力された場合、最適解表示部Ｐ１０３ｂや投票表示部Ｐ１０３ｃは削除され、意見解析結果表示部を含む画面（図示せず）が表示される。
【００８３】
図１０を参照して、ディレクター支援手段２０７が、ディレクター端末４に表示する、ディレクター表示画面Ｐ１０４を説明する。ディレクター表示画面Ｐ１０４は、図５に示す一般参加者表示画面Ｐ１０１と比べて、解析表示部Ｐ１０４ｂを備えている点が異なる。解析表示部Ｐ１０４ｂは、一般参加者端末８の意見を解析する解析方法を指定したり、その解析結果の出力先を指定したりする。例えば、ディレクターは、図１０に示すように、解析方法や出力先をチェックボックスで指定する。また、他の端末に解析結果を出力しない場合、ディレクターは、解析表示部Ｐ１０４ｂの解析結果タブをクリックして、解析結果を確認することができる。
【００８４】
また、図１０に示すディレクター表示画面Ｐ１０４においては、意見入力部Ｐ１０４ｄにフェーズ切替ボタンが設けられている。ディレクターがこのフェーズ切替ボタンを押下すると、後述するように、合意形成支援装置１は、その時刻を記録する。記録されたフェーズの時刻情報は、後述するように、時系列分析などの意見データの解析において参照される。また、意見入力部Ｐ１０４ｄにおいて所定のオピニオンリーダやファシリテータを指定してコメントを入力することができる。これにより、ディレクターは、図９のディレクターコメント表示部Ｐ１０３ｆで説明した通り、所定のオピニオンリーダまたはファシリテータにのみコメントを伝えることができる。
【００８５】
図１１を参照して、対象問題専門家支援手段２１０が、対象問題専門家端末９に表示する、対象問題専門家表示画面Ｐ１０５を説明する。対象問題専門家表示画面Ｐ１０５に表示される情報のうち、議論会場表示部Ｐ１０５ａおよび意見表示部Ｐ１０５ａは、図５に示す一般参加者表示画面Ｐ１０１の議論会場表示部Ｐ１０１ａおよび意見表示部Ｐ１０１ａと同様である。
【００８６】
意見入力部Ｐ１０５ｃは、対象問題専門家が、一般参加者に送信するメッセージを入力する。意見入力部Ｐ１０５ｃには、参考ＵＲＬ入力欄が設けられており、対象問題専門家は、この対象問題の解説に関連するＵＲＬなどを入力することもできる。この参考ＵＲＬ入力欄に入力されたウェブページは、参照ＨＰレビュー部Ｐ１０５ｆにプレビュー表示される。提供情報候補一覧Ｐ１０５ｄには、議論内容に含まれるキーワードについて、対象問題専門家支援手段２１０が検索したウェブページの概要などが一覧表示されている。議論に関連するウェブページの内容を表示することによって、対象問題専門家支援手段２１０は、関連情報を表示することにより、対象問題専門家のメッセージ入力を支援することができる。分析結果表示部Ｐ１０５ｅには、ディレクター端末４から出力された解析結果などが表示される。
【００８７】
本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１は、一般参加者、オピニオンリーダ、ファシリテータ、ディレクター等の参加者から入力された発言を管理に関連する。合意形成支援装置１は、参加者から入力された発言を記録して、他の参加者に提供する。このとき合意形成支援装置１は、各参加者から受信した発言を合意形成支援装置１の記憶装置に記憶するとともに、この記憶装置から発言を読み出して、他の参加者に提供する。また別の方法として、各参加者から受信した発言を合意形成支援装置１の記憶装置に記憶するとともに、この記憶装置から発言を読み出して、他の参加者に提供する。
【００８８】
また別の方法として、マイクロブログ提供装置７を利用する方法がある。この方法では、合意形成支援装置１は、参加者から発言が入力されると、マイクロブログ提供装置７に発言データをアップロードする。さらに合意形成支援装置１は、マイクロブログ提供装置７から発言をダウンロードして、意見を解析したり、所定の端末に表示する。
【００８９】
図１２を参照して、マイクロブログ提供装置７を利用する場合の発言の処理の流れを説明する。合意形成支援装置１は、（１）において一般参加者端末８など、参加者の端末に、画面を表示する。ここで表示する画面は、図５、８ないし１１を参照して説明した画面である。ここでは、一般参加者が発言を入力する場合を説明するが、オピニオンリーダ、ファシリテータ、ディレクターなどが発言を入力する際も同様である。
【００９０】
一般参加者端末８に図５で示す一般参加者端末表示画面Ｐ１０１が表示されると、（２）において一般参加者は、発言入力部Ｐ１０１ｄのテキストボックスに、一般参加者自身の意見を入力する。（３）において一般参加者が送信ボタンを押下すると、一般参加者端末８は、入力された発言のデータを合意形成支援装置１に送信する。このとき、発言対象の識別子および発言種別も、発言のデータとともに、合意形成支援装置１に送信される。
【００９１】
合意形成支援装置１は、一般参加者端末８から意見が送信されると、（４）において、入力された意見からアップロードするデータを生成する。具体的には合意形成支援装置１は、意見に含まれる発言対象の識別子および発言種別を、後述するタグ対応表データ１０２１を参照して、タグに変換し、参加者名をマイクロブログ提供装置７内のＩＤに変換して、マイクロブログ提供装置７に発言データをアップロードする。ここで、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０における参加者は、マイクロブログ提供装置７におけるＩＤを事前に申告する。従って合意形成支援装置１は、各参加者の名前と、マイクロブログ提供装置７内のＩＤとを対応づけたテーブルを備える。
【００９２】
また合意形成支援装置１は、発言の本文に、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０が使用する発言であること示すタグを挿入する。例えば合意形成支援装置１は、参加者が入力した発言の末尾に”＃ｓｍｒｃ”のハッシュタグを挿入する。合意形成支援装置１は、マイクロブログ提供装置７から、”＃ｓｍｒｃ”を含む発言を抽出することにより、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０に関連する発言のみを取得することができる。ここで、合意形成支援システム１０が使用する発言であること示すタグを挿入した後の発言の本文の文字数が所定の文字数を超える場合、（５）において、発言の本文を分割して、マイクロブログ提供装置７にアップロードする。分割する方法としては、所定の文字数で分割する方法、所定の文字数を超えない範囲で句点や読点で分割する方法などが考えられる。
【００９３】
このように生成した発言データを、（６）において合意形成支援装置１はマイクロブログ提供装置７にアップロードする。マイクロブログ提供装置７にアップロードされた発言は、通常のマイクロブログ提供装置７に入力された発言と同様に、発言が表示される。従って、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０の参加者以外の参加者も、合意形成支援装置１からアップロードされた発言を参照することができる。
【００９４】
合意形成支援装置１が、参加者に発言を表示したり解析や集計したりする際、（７）においてマイクロブログ提供装置７から発言をダウンロードする。このとき合意形成支援装置１は、検索キーワードとして、”＃ｓｍｒｃ”を指定することにより、合意形成支援装置１がアップロードした発言のみをダウンロードすることができる。さらに、発言対象の識別子に対応するタグや発言種別に対応するタグも指定することにより、これらの条件に合致する発言のみを取得することができる。このようにダウンロードした発言は、（８）において合意形成支援装置１の記憶装置に記憶される。さらに、（９）に示すように、ディレクター端末４などの参加者の端末に、発言を表示するための画面を表示する。
【００９５】
この発言を解析する際、（１０）においてディレクター端末４から、解析条件が入力される。この解析条件とは、解析方法、解析期間、解析対象などである。ディレクター端末４から解析条件が入力されると、合意形成支援装置１は、（１１）において（８）において保存した意見を、（１０）で指定された検索条件で解析する。合意形成支援装置１は、解析した結果を、（１２）においてディレクター端末４に表示する。
【００９６】
（合意形成支援装置）
本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１は、複数のオピニオンリーダによる議論と、議論に対する一般参加者の意見との合意形成を支援する。合意形成支援装置１は、図１３に示すように、記憶装置１００、中央処理制御装置２００、入力装置３１０、表示装置３２０および通信制御装置３３０を備える一般的なコンピュータである。合意形成支援装置１は、一般的なコンピュータに、合意形成支援プログラムがインストールされ実行されることによって実現される。合意形成支援装置１は、オピニオンリーダが閲覧する表示モニタ１１と、一般参加者が閲覧する一般参加者端末３に接続される。
【００９７】
入力装置３１０は、マウス、キーボードなどであって、合意形成支援装置１に操作者の指示を与える。表示装置３２０は、合意形成支援装置１の出力内容を表示して操作者に認識させる。通信制御装置３３０は、通信ネットワーク５ａを介して、他の装置と相互に通信するためのインタフェースである。
【００９８】
記憶装置１００には、合意形成支援プログラムが記憶されるとともに、スタジオ議論支援データ１０１、発言データ１０２、フェーズ対応データ１０３、解析結果データ１０４、対象問題専門家支援データ１０５およびスタジオ映像データ１０６が記憶される。これらのデータは、中央処理制御装置２００で実装される各処理手段によって出力され読み出されるデータである。
【００９９】
中央処理制御装置２００は、合意形成支援プログラムが実行されることによって、スタジオ議論支援手段２０１、一般参加者支援手段２０２、発言管理手段２０３、ディレクター支援手段２０７、対象問題専門家支援手段２１０およびスタジオ映像制御手段２１１を備える。
【０１００】
スタジオ議論支援手段２０１は、ファシリテータ、オピニオンリーダなどの議論会場における議論を支援する。スタジオ議論支援手段２０１は、スタジオ議論支援データ１０１を参照し出力する。
【０１０１】
図１４を参照して、本発明の実施の形態に係るスタジオ議論支援手段２０１およびスタジオ議論支援データ１０１を説明する。
【０１０２】
スタジオ議論支援データ１０１は、パラメータデータ、定式化結果データ１５２および最適解データ１５３を備える。
【０１０３】
パラメータデータ１５１は、本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１が算出する最適解を算出するためのデータである。図２ないし図４で説明するように、本発明の実施の形態において、議論の進捗に応じて、様々なパラメータデータが合意形成支援装置１に入力される。ここで、パラメータデータ１５１は、定性的データまたは定量的データである。パラメータデータ１５１は、１点の数値として与えても良いし、また、分布の形で与えても良い。図２ないし図４で説明するように、本発明の実施の形態において、議論の進捗に応じて、様々なパラメータデータが合意形成支援装置１に入力される。具体的には、図２のステップＳ１で入力される初期パラメータ、ステップＳ４で入力される独自パラメータ、図３のステップＳ１７で入力される修正パラメータである。これらの各パラメータが、パラメータデータ２１として、記憶装置１００に記憶される。
【０１０４】
定式化結果データ１５２は、最適解を算出するために用いられる計算式のデータである。定式化結果データ１５２に基づく計算式に、パラメータデータ１５１が入力されることにより、最適解が算出される。定式化結果データ１５２は、予め算出されて記憶されている。
【０１０５】
最適解データ１５３は、パラメータデータ１５１および定式化結果データ１５２から算出された最適解のデータである。本発明の実施の形態において、議論の進捗に応じて、合意形成支援装置１は、様々な最適解データを算出する。具体的には、図２のステップＳ２で算出される初期解、ステップＳ５で算出される各オピニオンリーダの最適解、図３のステップＳ１８で算出される修正最適解である。これらの各最適解が、最適解データ２３として、記憶装置１００に記憶される。
【０１０６】
パラメータ取得手段２５１は、解を出力するためのパラメータを取得する手段である。パラメータ取得手段２５１は、取得したパラメータデータ１５１を、記憶装置１００に記憶する。
【０１０７】
最適化手段２５２は、記憶装置１００から、パラメータデータ１５１および定式化結果データ１５２を読み出して最適化の算出をし、最適解データ１５３を生成する。さらに最適化手段２５２は、最適解データ１５３を記憶装置１００に記憶する。
【０１０８】
表示画面生成手段２５３は、オピニオンリーダ、ファシリテータ等が閲覧する画面データを生成する。表示画面生成手段２５３は、例えば、ファシリテータ端末２、オピニオンリーダ端末３、表示モニタ１１などに表示する表示画面を生成し、各端末に出力する。表示画面生成手段２５３が生成する画面は、図９に示すオピニオンリーダ・ファシリテータ表示画面Ｐ１０３などである。
【０１０９】
表示画面生成手段２５３は、各画面を生成する際、記憶装置１００に記憶された各データを読み出して、議論会場のオピニオンリーダやファシリテータに表示する画面を生成する。
【０１１０】
図１３に示す発言管理手段２０３は、一般参加者、オピニオンリーダ、ファシリテータ、ディレクター等の参加者から入力された発言を管理する。発言管理手段２０３は例えば、参加者から入力された発言内容データ１０２ａを記憶装置１００に記憶する。さらに、発言管理手段２０３は、発言内容データ１０２ａを処理して、発言データ１０２を生成する。発言データ１０２は、図１５に示すようなデータの集合である。
【０１１１】
発言データ１０２は、複数の発言内容データ１０２ａ、この発言内容データ１０２ａを管理するデータ、発言内容データ１０２ａを解析した結果のデータなどを備える。発言内容データ１０２ａは、発言のＩＤ、作成時間、発言者のＩＤ（ｆｒｏｍ）、発言が他の発言の返信である場合、その他の発言の発言者のＩＤ（ｔｏ）、その他の発言のＩＤ（ｆｒｏｍＩＤ）および発言の本文の各データを含む。
【０１１２】
発言内容データ１０２ａを管理するデータとして、ユーザデータ、発言の選択管理データ、タグデータなどが挙げられる。このユーザデータは、マイクロブログ提供装置７におけるＩＤと、このユーザの名前と、合意形成支援システム１０におけるこのユーザの権限とが対応づけられている。合意形成支援システム１０におけるこのユーザの権限とは、オピニオンリーダＡ、オピニオンリーダＢ、ファシリテータ、ディレクター、対象問題専門家などである。発言の選択管理データは、各発言に付与された、「誰・何に」対する発言かを示す発言対象タグと、賛成、反対などの発言の種別タグとを含むことを示す。
【０１１３】
タグデータは、マイクロブログ提供装置７で用いられるタグと、そのタグの意味などとを対応づけたデータである。タグデータでは、発言対象、発言種別、フェーズ切替などのタグを持ち、タグ対応表データ１０２１において各タグの意味が対応づけられる。
【０１１４】
タグ対応表データ１０２１は、例えば図１６（ａ）に示すようなデータを備える。図１６（ａ）に示すタグ対応表データ１０２１ａは、発言対象に関するタグ、発言種別に関するタグ、フェーズ切替に関するタグが含まれる。発言対象に関するタグとしては、オピニオンリーダＡ、対策案Ａ、最適解Ａなど参加者が発言する対象と、その対象を特定するタグが対応づけられている。発言種別に関するタグとしては、賛成、反対、質問、新規意見、見落とし視点、事実の提示などの発言種別と、その発言種別を特定するタグが対応づけられている。例えば、オピニオンリーダＡに対する賛成の発言をマイクロブログ提供装置７にアップロードする場合、合意形成支援装置１は、参加者が入力した発言の末尾に、「＃ｏｌ＿ａ ＃ｐｒｏｓ ＃ｓｍｒｃ」を挿入して、マイクロブログ提供装置７に送信する。ここで「＃ｓｍｒｃ」は、本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０で用いられる発言内容データであることを示すタグである。
【０１１５】
フェーズ切替に関するタグとしては、当該発言の前後でフェーズが切り替わるタイミングであることを示すタグが含まれる。ここで、フェーズ切替に関するタグは、ディレクターが、例えば図１０に示すフェーズ切替ボタンを押下し、その発言内容データが合意形成支援装置１に送信された際に、用いられる。このフェーズ切替に関するタグは、フェーズ対応データ１０３を生成する際に参照される。
【０１１６】
このような図１６（ａ）に示すタグ対応表データ１０２１ａにおいては、タグをみれば、どのような意味のタグかがわかるので、マイクロブログ提供装置７のみを参照するユーザも、発言の対象や発言種別を把握することができる。
【０１１７】
合意形成支援装置１は、図１６（ａ）に示すタグ対応表データ１０２１ａでなく、図１６（ｂ）に示すタグ対応表データ１０２１ｂを用いても良い。図１６（ｂ）に示すタグ対応表データ１０２１ｂは、図１６（ａ）に示すタグ対応表データ１０２１ａより、タグの長さが短い。例えば、オピニオンリーダＡに対する賛成の発言をマイクロブログ提供装置７にアップロードする場合、合意形成支援装置１は、参加者が入力した発言の末尾に、「＃ａ１＿ ＃ｆ１＿ ＃ｓｍｒｃ」を挿入して、マイクロブログ提供装置７に送信する。これにより、マイクロブログ提供装置７において発言本文に文字数制限がある場合、タグによって参加者自身の発言内容の文字数が制限されにくくなる。また、タグそのものは意味が不明であるが、図１６（ｂ）に示すタグ対応表データ１０２１ｂを参照することにより、合意形成支援装置１は、タグの意味を考慮して、発言内容データを参加者の端末に表示したり、解析したりすることができる。
【０１１８】
さらに、図１６（ｃ）に示すタグ対応表データを用いても良い。このタグ対応表データ１０２１ｃでは、発言対象や発言種別に、タグではなく、コードが対応づけられている。合意形成支援装置１は、これらのコードを連結したタグを作成して、マイクロブログ提供装置にアップロードする。例えばオピニオンリーダＡに対する賛成の発言をアップロードする場合、合意形成支援装置１は、参加者が入力した発言の末尾に、「＃ｓｍｒｃ００＿」を挿入して、マイクロブログ提供装置７に送信する。このような方法によれば、図１６（ｂ）の場合と比べてより発言内容の文字数が制限されにくい。また、図１６（ｂ）と同様に、タグそのものは意味が不明であるが、図１６（ｃ）に示すタグ対応表データ１０２１ｃを参照することにより、合意形成支援装置１は、タグの意味を考慮して、発言内容データを参加者の端末に表示したり、解析したりすることができる。
【０１１９】
発言データ１０２は、図１５に示すように、発言内容データ１０２ａを解析した結果のデータとして、発言ツリー構造管理データ、意見の集約管理データ、発言への反応データ、キーワード時系列分析データを備える。
【０１２０】
発言ツリー構造管理データは、各発言の発言のツリー構造に関連するデータを含む。発言ツリー構造管理データは、例えば、発言ＩＤと、その発言に対する返信の数の対応表、発言ＩＤと、その発言に対する子孫を含めた返信の数の対応表、発言ＩＤと、その発言に対する返信の最大深さの対応表などのデータを含む。発言に対する返信の数は、所定の発言に対して直接に返信された発言の数である。発言ＩＤ「Ａ」の発言に対する返信の数は、ｆｒｏｍＩＤとして「Ａ」が指定されている発言の数である。発言に対する子孫を含めた返信の数は、所定の発言を第１階層とし、この第１階層に対する返信を第２階層とし、この第２階層に対する返信を第３階層と定義した場合、所定の発言について、第１階層から、第２階層、第３階層…と、最も深い階層までの全ての発言の数の合計である。発言に対する返信の最大深さは、所定の発言を第１階層とした場合において、最も深い階層までの階層の数である。
【０１２１】
意見の集約管理データは、各発言を集約したデータである。この意見の集約管理データは、代表発言の本文、この代表発言に類似する発言の数、この発言に肯定する発言の数および否定する発言の数を含む。キーワード時系列分析データは、時系列分析した際の開始時間および終了時間と、分析データに含まれるキーワードのデータである。
【０１２２】
これらの発言データ１０２は、発言管理手段２０３およびディレクター支援手段２０７によって読み出されおよび作成される。
【０１２３】
発言管理手段２０３は、発言取得手段２０４、発言アップロード手段２０５およびフィルタリング手段２０６を備える。
【０１２４】
発言取得手段２０４は、参加者の端末に、発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、端末から発言内容データ１０２ａを受信すると、発言データ１０２に記憶する。ここで、記憶装置１００には、参加者端末から受信した発言データにさらに、マイクロブログ提供装置７からダウンロードした発言内容データ１０２ａとそれに関するデータを含む発言データが記憶されても良い。
【０１２５】
発言アップロード手段２０５は、参加者の端末から受信した発言内容データ１０２ａを、マイクロブログ提供装置７にアップロードする。この際発言アップロード手段２０５は、発言内容データにおける発言対象の識別子や発言種別を、図１６を参照して説明したタグ対応表データ１０２１を参照してタグに変換して、マイクロブログ提供装置７にアップロードする。
【０１２６】
フィルタリング手段２０６は、参加者の端末に発言データ１０２を表示するとともに、発言対象の種別または発言種別が選択されると、選択された発言対象の種別または発言種別を含む発言内容データ１０２ａを抽出して表示する。例えば、図５に示すような画面において、発言対象の種別や発言種別が選択されると、フィルタリング手段２０６は、図７に示すように、選択された条件に合致する発言内容データのみを抽出して表示する。マイクロブログ提供装置７に発言内容データ１０２ａが記憶される場合、フィルタリング手段２０６は、選択された条件をタグに変更し、マイクロブログ提供装置７からこのタグおよび合意形成支援システム１０が使用することを示すタグを含む発言内容データを抽出して、参加者の端末に表示する。例えばフィルタリング手段２０６は、オピニオンリーダＡに対する賛成の発言を検索する場合、図１６（ａ）に示すタグ対応表データ１０２１ａを参照して、「＃ｏｌ＿ａ ＃ｐｒｏｓ ＃ｓｍｒｃ」をマイクロブログ提供装置７に送信する。マイクロブログ提供装置７は、「＃ｏｌ＿ａ ＃ｐｒｏｓ ＃ｓｍｒｃ」を含む発言内容データを抽出して、合意形成支援装置１に送信する。
【０１２７】
ここで発言管理手段２０３は、不要な発言や意味のない発言を削除しても良い。例えば、発言内容の文字数が短すぎる場合、意味のない発言である可能性があるので、発言管理手段２０３は、発言を削除する対象として特定する。また、特定の参加者間の返信が続いている場合も、個人間の攻撃の発言である可能性があるので、発言管理手段２０３は、発言を削除する対象として特定する。削除対象として特定された発言は、発言管理手段２０３によって削除されても良いし、ディレクター等の端末に表示して、ディレクターの指示により削除されても良い。
【０１２８】
ディレクター支援手段２０７は、図１０に示すようなディレクター端末４に画面を表示したり、ディレクター端末４におけるディレクターの操作に基づいて、情報を表示する。ディレクター支援手段２０７は、フェーズ切替手段２０８および発言解析手段２０９を備える。
【０１２９】
フェーズ切替手段２０８は、図２ないし図５を参照して説明した議論の進行を、いくつかのフェーズに分割して管理するために、ディレクターが指定したタイミングで、フェーズを定義する。具体的には、ディレクターが図１２に示すディレクター表示画面Ｐ１０４の意見入力部Ｐ１０４ｄのフェーズ切替ボタンを押下すると、合意形成支援装置１のフェーズ切替手段２０８は、押下されたタイミングの時刻をフェーズ対応データ１０３に記録する。また、テキストボックスにフェーズ名が入力されている場合、フェーズ切替手段２０８は、入力されたフェーズ名と、押下されたタイミングの時刻とを対応づけてフェーズ対応データ１０３に記憶する。フェーズ対応データ１０３は、図１７に示すように、フェーズ名と、そのフェーズを開始する時刻とを対応づけたデータである。
【０１３０】
発言解析手段２０９は、ディレクターに入力された条件に基づいて、発言データ１０２を解析する。発言解析手段２０９は、発言の集約、キーワード時系列分析、識別子の集計表示、ツリー構造分析などの各種の所定の解析を実行し、その結果を発言データ１０２に出力し、その出力の表示形態を解析結果データ１０４に出力する。このとき発言解析手段２０９は、発言データ１０２において、意味のない発言を除外して解析することが好ましい。
【０１３１】
識別子の集計表示をする際、発言解析手段２０９は、発言対象の識別子を含む発言内容データをカウントして表示する。発言解析手段２０９は、ディレクター端末４に、図１８に示す画面を表示する。ディレクターは、図１８に示す画面に、集計対象の時間帯を指定し、集計ボタンを押下する。この時間帯は、フェーズ単位で指定された場合、発言解析手段２０９は、フェーズ対応データ１０３から指定されたフェーズに対応する時間帯について処理する。
【０１３２】
発言解析手段２０９は、集計対象の時間帯を取得すると、発言データ１０２を検索して、各発言内容データを、発言対象の識別子および発言の種別ごとに集計する。その結果に基づいて、図１９に示す画面を表示する。図１９に示す画面は、発言対象の識別子および発言種別ごとにカウントされた結果が、棒グラフで表示する。図１９に示す例によるとディレクターは、オピニオンリーダＢに対する賛成意見が多いことを把握できる。
【０１３３】
キーワードを時系列に分析する際、発言解析手段２０９は、発言データ１０２から、各発言内容データ１０２ａの発言に含まれるキーワードを作成日時と対応づけて取得し、時間ごとにキーワードをカウントして表示する。ここで発言解析手段２０９は、発言内容データの本文を形態素解析し、各発言に特徴的なキーワードを抽出する。特徴的なキーワードとは、助詞以外の単語であったり、一般的に用いられる単語以外の単語である。発言解析手段２０９は、抽出したキーワードに基づいて、時間ごとにカウントして表示する。発言解析手段２０９は、ディレクター端末４に図２０に示す画面を表示する。ディレクターは、図２０に示す画面に、分析対象の時間帯を指定し、分析ボタンを押下する。発言解析手段２０９は、分析対象の時間帯を取得すると、発言データ１０２を検索して、各発言内容データに含まれるキーワードを、所定時間単位ごとに集計する。その結果に基づいて、図２１に示す画面を表示する。図２１においては、指定された時間帯において、抽出されたキーワードについて、各キーワードが含まれる回数順にグラフ表示している。このような解析結果を、指定する時間を変更して表示することにより、ディレクターは、参加者の発言内容の傾向を客観的に把握することができる。
【０１３４】
発言のツリー構造を分析する際、発言解析手段２０９は、発言データ１０２に含まれる各種発言の返信を、図２２に示すようなツリー構造で把握する。発言解析手段２０９は、発言に対する返信の数、発言に対する子孫を含めた返信の数、発言に対する返信の最大深さを算出する。発言に対する返信の数は、図２２に示す例において、Ｕｓｅｒ０３の発言に対して、Ｕｓｅｒ０１およびＵｓｅｒ１５が返信しているので、２となる。発言に対する子孫を含めた返信の数は、Ｕｓｅｒ０３の発言に対して、Ｕｓｅｒ０１およびＵｓｅｒ１５が返信しており、これらの返信に対してさらに返信が重ねられた場合、その返信の数の合計となる。返信の最大深さは、図２２に示す例において、Ｕｓｅｒ０１の発言に対し、Ｕｓｅｒ０４、…Ｕｓｅｒ０１と直列的に返信しているので、この返信の数となる。
【０１３５】
このように発言のツリー構造を理解することにより、各発言を客観的に把握することができる。例えば、発言の最大深さが深い場合、深い意見がやりとりされている場合がある。また、所定の発言に対して多くの返信がある場合、反響の大きい発言である可能性がある。このように発言をツリー構造で把握することにより、重要な発言を抽出することができる。また、発言解析手段２０９は、発言のやりとりにおいて、キーパーソンとなる参加者も特定することができる。
【０１３６】
発言を集約する際、発言解析手段２０９は、発言データ１０２から、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを取得するとともに、取得したキーワードが類似する発言内容データを含む複数のグループを生成し、各グループに含まれる発言内容データの数と、各グループの所定の発言内容データとを対応づけて表示する。
【０１３７】
発言解析手段２０９は、各発言内容データの本文を形態素解析し、各発言に特徴的なキーワードを抽出する。発言解析手段２０９は、抽出したキーワードに基づいて、類似する発言内容データをグルーピングして、複数のグループを作成し、さらに各グループに含まれる発言内容データの数をカウントする。また、発言解析手段２０９は、各グループから代表的な意見を抽出し、さらにこの代表的な意見について、肯定する意見の数、否定する意見の数をカウントする。
【０１３８】
この結果、発言解析手段２０９は、図２３に示すような画面を出力することができる。発言解析手段２０９は、図２３に示す画面の左欄には、集約した結果得られた代表的な発言を表示するとともに、右欄に、この発言に類似する発言数、肯定する発言の数、否定する発言の数を表示する。このように発言を集約して表示することにより、多数の発言の動向を把握し、合意形成の過程を客観的に判断することができる。
【０１３９】
対象問題専門家支援手段２１０は、図１１に示すような対象問題専門家端末９に画面を表示したり、対象問題専門家端末９における対象専門家の操作に基づいて、情報を表示する。具体的には、対象問題専門家支援手段２１０は、意見入力部Ｐ１０５ｃに意見が入力されると、意見に含まれるキーワードに基づいてウェブを検索し、その検索結果得られたＵＲＬやタイトルを提供情報候補一覧表示部Ｐ１０５ｄに表示する。対象専門家がこの提供情報候補一覧表示部Ｐ１０５ｄに含まれるＵＲＬのいずれかをクリックすると、対象問題専門家支援手段２１０は、参照ＨＰプレビュー画面Ｐ１０５に表示する。
【０１４０】
スタジオ映像制御手段２１１は、議論会場で、オピニオンリーダやファシリテータが議論している様子を撮影した映像データを、コンピュータが読み取り可能な形式に変換してスタジオ映像データ１０６を生成し、記憶装置１００に記憶する。さらにスタジオ映像制御手段２１１は、スタジオ映像データ１０６を取得し、動画配信装置６にアップロードする。アップロードされたスタジオ映像データ１０６は、一般参加者端末８や表示モニタ１１等でダウンロードされ、再生される。ここスタジオ映像データ１０６は、議論会場で、オピニオンリーダやファシリテータが議論している様子を撮影した映像データを、コンピュータが読み取り可能な形式に変換したデータである。
【０１４１】
図５においては、一般参加者が発言を入力したり発言を表示する画面を説明したが、図２４を参照して所定の発言に対する返信を入力し返信する画面を説明する。図２４（ａ）においては、第１階層の所定の発言が表示されている。マウスのダブルクリックなどによりこの第１階層の発言が選択されると、図２４（ｂ）に示すように、第１階層の発言に対する第２階層の返信の発言が表示される。
【０１４２】
ここで、図２４（ｃ）に示すように、第２階層の上部に表示された発言に対してマウスの右クリックが押下されると、この発言に対する返信を入力する画面が表示される。この画面に発言を入力してＯＫボタンが押下されると、この発言データは合意形成支援装置１に送信され、発言データ１０２に蓄積される。
【０１４３】
一方、図２４（ｄ）に示すように、マウスのダブルクリックなどにより第２階層の上部に表示された発言が選択されると、この第２階層の発言に対する第３階層の発言が表示される。ここで、図２４（ｃ）で入力された発言も、表示される。
【０１４４】
このように、発言を階層表示するとともに、所定の発言に対して返信を入力することにより、参加者は、どの発言に対する意見なのかを明確にすることができる。
【０１４５】
このように本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０によれば、多数の参加者の意見として、テキスト情報を用いた発言を収集することができる。また、短時間で膨大な量の発言が送信されても、本発明の実施の形態に係る合意形成支援装置１が、発言をフィルタリングすることにより、オピニオンリーダ、ファシリテータ、ディレクターなどは、発言の動向を容易に把握することができる。例えば、参加者の端末から、発言とともに、発言対象や発言種別を受信することにより、合意形成支援装置１は、所定の発言をフィルタリングすることができる。
【０１４６】
このフィルタリング機能を用いて、最も指示されているオピニオンリーダの意見に対する発言を収集することができる。具体的には、発言対象として、最も指示されているオピニオンリーダの識別子が指定されると、このオピニオンリーダに対する意見のみを表示することができる。これにより、多数派の発言を考慮して、議論を深めることができる。
【０１４７】
また、ディレクターの指示により合意形成支援装置１は、発言データを解析することができる。その解析結果から、各参加者は発言の動向を把握することができる。発言データの解析は例えば、発言対象および発言種別ごとの集計、発言内容のキーワードの集計、発言の集約、発言の階層構造の分析などである。所定のフェーズや、直近１時間などの解析対象の時間が指定されると、合意形成支援装置１は、指定された時間の発言を解析することができる。ここで、さらに、合意形成支援装置１は、発言対象、発言種別、キーワードなどの検索条件を指定させ、発言を解析しても良い。
【０１４８】
例えば、発言の集約をすることによって、多くの参加者の発言が集約された意見を特定することができる。このような意見を、議論で取り上げることにより、有意義な議論を進めることができる。
【０１４９】
また、時間ごとに解析し、また発言の階層構造の分析により、参加者の意見の傾向が変わったきっかけやタイミングを把握することができる。さらに、その後の意見に着目することにより、有意義な議論を進めることができる。
【０１５０】
さらにこれらの解析を組み合わせて、合意形成支援装置１は、議論のキーパーソンの特定を支援することができる。合意形成支援装置１は、例えば、直接の返信数が多い発言をした参加者、子孫まで含めた返信数が多い発言をした参加者、階層の深い発言の元となった発言をした参加者、賛成または反対ボタンを多く押された発言をした参加者などを、キーパーソンとして特定することができる。合意形成支援装置１は、キーパーソンの意見や動向に着目して、効率的に議論を進めることができる。
【０１５１】
さらに合意形成支援装置１は、これらの解析結果を時間ごとに比較することにより、客観的な議論の動向や方向性を出力することができる。
【０１５２】
このように本発明の実施の形態に係る合意形成支援システム１０によれば、多数の参加者の意見を効率的に処理することにより、多数の意見を的確に把握して議論の効果や効率を向上させ、社会的合意形成を支援することができる。
【０１５３】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。
【０１５４】
例えば、本発明の実施の形態に記載した合意形成支援装置は、図１３に示すように一つのハードウェア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウェア上に構成されても良い。また、既存のシステム上に実現されても良い。
【０１５５】
本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【０１５６】
１ 合意形成支援装置
２ ファシリテータ端末
３ ファシリテータ端末
４ ディレクター端末
５ 通信ネットワーク
６ 動画配信装置
７ マイクロブログ提供装置
８ 一般参加者端末
９ 対象問題専門家端末
１０ 合意形成支援システム
１１ 表示モニタ
１００ 記憶装置
１０１ スタジオ議論支援データ
１０２ 発言データ
１０３ フェーズ対応データ
１０４ 解析結果データ
１０５ 対象問題専門家支援データ
１０６ スタジオ映像データ
１５１ パラメータデータ
１５２ 定式化結果データ
１５３ 最適解データ
２００ 中央処理制御装置
２０１ スタジオ議論支援手段
２０２ 一般参加者支援手段
２０３ 発言管理手段
２０４ 発言取得手段
２０５ 発言アップロード手段
２０６ フィルタリング手段
２０７ ディレクター支援手段
２０８ フェーズ切替手段
２０９ 発言解析手段
２１０ 対象問題専門家支援手段
２１１ スタジオ映像制御手段
２５１ パラメータ取得手段
２５２ 最適化手段
２５３ 表示画面生成手段
３１０ 入力装置
３２０ 表示装置
３３０ 通信制御装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、前記議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援装置であって、
発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを含む発言データを記憶する記憶装置と、
発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、前記発言内容データを受信すると、前記発言データに記憶する発言取得手段と、
前記発言データを表示するとともに、前記発言対象の種別または前記発言種別が選択されると、前記選択された発言対象の種別または前記発言種別を含む前記発言内容データを抽出して表示するフィルタリング手段
を備えることを特徴とする合意形成支援装置。
【請求項２】
前記発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを取得するとともに、取得した前記キーワードが類似する発言内容データを含む複数のグループを生成し、各グループに含まれる発言内容データの数と、各グループの所定の発言内容データとを対応づけて表示する発言解析手段
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の合意形成支援装置。
【請求項３】
前記発言内容データはさらに、発言の作成日時を含み、
前記発言解析手段はさらに、
前記発言データから、各発言内容データの発言に含まれる前記キーワードを前記作成日時と対応づけて取得し、時間ごとに前記キーワードをカウントして表示する
ことを特徴とする請求項２に記載の合意形成支援装置。
【請求項４】
前記発言解析手段はさらに、
前記発言対象の識別子を含む発言内容データをカウントして表示する
ことを特徴とする請求項２または３のいずれか１項に記載の合意形成支援装置。
【請求項５】
所定の発言に対する返信として発言された発言内容データは、返信元の発言内容データを示す返信もと識別子を含み、
前記発言解析手段はさらに、
前記発言データの各発言内容データに対する返信の発言内容データの数をカウントして、返信の発言内容データ数の多い発言内容データを表示するとともに、
前記発言データの各所定の発言内容データに対する返信を重ねた発言内容データの数をカウントして、返信を重ねた発言内容データの数の多い発言内容データを表示する
ことを特徴とする請求項２ないし４のいずれか１項に記載の合意形成支援装置。
【請求項６】
対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、前記議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援装置に用いられる合意形成支援プログラムであって、
コンピュータを、
発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを受信すると、前記発言内容データを含む発言データに記憶する発言取得手段と、
前記発言データを表示するとともに、前記発言対象の種別または前記発言種別が選択されると、前記選択された発言対象の種別または前記発言種別を含む前記発言内容データを抽出して表示するフィルタリング手段
として機能させるための合意形成支援プログラム。
【請求項７】
前記発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを取得するとともに、取得した前記キーワードが類似する発言内容データを含む複数のグループを生成し、各グループに含まれる発言内容データの数と、各グループの所定の発言内容データとを対応づけて表示する発言解析手段
をさらに機能させるための請求項６に記載の合意形成支援プログラム。
【請求項８】
前記発言内容データはさらに、発言の作成日時を含み、
前記発言解析手段はさらに、
前記発言データから、各発言内容データの発言に含まれる前記キーワードを前記作成日時と対応づけて取得し、時間ごとに前記キーワードをカウントして表示する
ことを特徴とする請求項７に記載の合意形成支援プログラム。
【請求項９】
前記発言解析手段はさらに、
前記発言対象の識別子を含む発言内容データをカウントして表示する
ことを特徴とする請求項７または８のいずれか１項に記載の合意形成支援プログラム。
【請求項１０】
所定の発言に対する返信として発言された発言内容データは、返信元の発言内容データを示す返信もと識別子を含み、
前記発言解析手段はさらに、
前記発言データの各発言内容データに対する返信の発言内容データの数をカウントして、返信の発言内容データ数の多い発言内容データを表示するとともに、
前記発言データの各所定の発言内容データに対する返信を重ねた発言内容データの数をカウントして、返信を重ねた発言内容データの数の多い発言内容データを表示する
ことを特徴とする請求項７ないし９のいずれか１項に記載の合意形成支援プログラム。
【請求項１１】
対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、前記議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援方法であって、
発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを受信すると、前記発言内容データを含む発言データに記憶するステップと、
前記発言データを表示するとともに、前記発言対象の種別または前記発言種別が選択されると、前記選択された発言対象の種別または前記発言種別を含む前記発言内容データを抽出して表示するステップ
を備えることを特徴とする合意形成支援方法。
【請求項１】
対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、前記議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援装置であって、
発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを含む発言データを記憶する記憶装置と、
発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、前記発言内容データを受信すると、前記発言データに記憶する発言取得手段と、
前記発言データを表示するとともに、前記発言対象の種別または前記発言種別が選択されると、前記選択された発言対象の種別または前記発言種別を含む前記発言内容データを抽出して表示するフィルタリング手段
を備えることを特徴とする合意形成支援装置。
【請求項２】
前記発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを取得するとともに、取得した前記キーワードが類似する発言内容データを含む複数のグループを生成し、各グループに含まれる発言内容データの数と、各グループの所定の発言内容データとを対応づけて表示する発言解析手段
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の合意形成支援装置。
【請求項３】
前記発言内容データはさらに、発言の作成日時を含み、
前記発言解析手段はさらに、
前記発言データから、各発言内容データの発言に含まれる前記キーワードを前記作成日時と対応づけて取得し、時間ごとに前記キーワードをカウントして表示する
ことを特徴とする請求項２に記載の合意形成支援装置。
【請求項４】
前記発言解析手段はさらに、
前記発言対象の識別子を含む発言内容データをカウントして表示する
ことを特徴とする請求項２または３のいずれか１項に記載の合意形成支援装置。
【請求項５】
所定の発言に対する返信として発言された発言内容データは、返信元の発言内容データを示す返信もと識別子を含み、
前記発言解析手段はさらに、
前記発言データの各発言内容データに対する返信の発言内容データの数をカウントして、返信の発言内容データ数の多い発言内容データを表示するとともに、
前記発言データの各所定の発言内容データに対する返信を重ねた発言内容データの数をカウントして、返信を重ねた発言内容データの数の多い発言内容データを表示する
ことを特徴とする請求項２ないし４のいずれか１項に記載の合意形成支援装置。
【請求項６】
対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、前記議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援装置に用いられる合意形成支援プログラムであって、
コンピュータを、
発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを受信すると、前記発言内容データを含む発言データに記憶する発言取得手段と、
前記発言データを表示するとともに、前記発言対象の種別または前記発言種別が選択されると、前記選択された発言対象の種別または前記発言種別を含む前記発言内容データを抽出して表示するフィルタリング手段
として機能させるための合意形成支援プログラム。
【請求項７】
前記発言データから、各発言内容データの発言に含まれるキーワードを取得するとともに、取得した前記キーワードが類似する発言内容データを含む複数のグループを生成し、各グループに含まれる発言内容データの数と、各グループの所定の発言内容データとを対応づけて表示する発言解析手段
をさらに機能させるための請求項６に記載の合意形成支援プログラム。
【請求項８】
前記発言内容データはさらに、発言の作成日時を含み、
前記発言解析手段はさらに、
前記発言データから、各発言内容データの発言に含まれる前記キーワードを前記作成日時と対応づけて取得し、時間ごとに前記キーワードをカウントして表示する
ことを特徴とする請求項７に記載の合意形成支援プログラム。
【請求項９】
前記発言解析手段はさらに、
前記発言対象の識別子を含む発言内容データをカウントして表示する
ことを特徴とする請求項７または８のいずれか１項に記載の合意形成支援プログラム。
【請求項１０】
所定の発言に対する返信として発言された発言内容データは、返信元の発言内容データを示す返信もと識別子を含み、
前記発言解析手段はさらに、
前記発言データの各発言内容データに対する返信の発言内容データの数をカウントして、返信の発言内容データ数の多い発言内容データを表示するとともに、
前記発言データの各所定の発言内容データに対する返信を重ねた発言内容データの数をカウントして、返信を重ねた発言内容データの数の多い発言内容データを表示する
ことを特徴とする請求項７ないし９のいずれか１項に記載の合意形成支援プログラム。
【請求項１１】
対象問題について、複数のオピニオンリーダによる議論と、前記議論に対する一般参加者の意見との合意形成において、参加者の意見の分析を支援する合意形成支援方法であって、
発言を入力させるとともに発言対象の識別子および発言種別を選択させる画面を表示し、発言対象の識別子および発言種別を含む発言内容データを受信すると、前記発言内容データを含む発言データに記憶するステップと、
前記発言データを表示するとともに、前記発言対象の種別または前記発言種別が選択されると、前記選択された発言対象の種別または前記発言種別を含む前記発言内容データを抽出して表示するステップ
を備えることを特徴とする合意形成支援方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【公開番号】特開２０１３−３８８０（Ｐ２０１３−３８８０Ａ）
【公開日】平成２５年１月７日（２０１３．１．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１３４８７１（Ｐ２０１１−１３４８７１）
【出願日】平成２３年６月１７日（２０１１．６．１７）
【出願人】（８００００００６８）学校法人東京電機大学 (112)
【出願人】（５９１１８４０４６）株式会社アドイン研究所 (9)
【公開日】平成２５年１月７日（２０１３．１．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年６月１７日（２０１１．６．１７）
【出願人】（８００００００６８）学校法人東京電機大学 (112)
【出願人】（５９１１８４０４６）株式会社アドイン研究所 (9)
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