JP2022014388A - Analyzer, method for analysis, analysis program, analysis system, and terminal device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、テキストの分析技術に関する。 The present invention relates to a text analysis technique.
近年、大規模災害の多発により災害対応に当たる組織では、被害の状況や当該被害からの復旧活動の進捗の把握に労力を要している。従来から消防庁長官が地方自治体に対して報告を求める際に「第4号様式」が使用されている(参考文献:災害報告取扱要領等の改正の通達(https://www.fdma.go.jp/laws/tutatsu/items/190425oukyuu28%281%29.pdf))。 In recent years, organizations dealing with disasters due to the frequent occurrence of large-scale disasters have been struggling to understand the damage situation and the progress of recovery activities from the damage. Traditionally, the Commissioner of the Fire Service Agency has used "Form No. 4" when requesting reports from local governments (Reference: Notification of revision of disaster report handling guidelines (https://www.fdma.go). .jp / laws / tutatsu / items / 190425oukyuu28% 281% 29.pdf)).
第4号様式は、各種情報を収集する様式となっているが、全て網羅して報告されることは少なく、また収集された情報が災害対応に生かし切れているかというと疑問がある(参考文献:第4号様式の活用に関する論文(https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejsp/69/2/69_I_121/_pdf/-char/ja))。そのため、目の前の対応に追われている現場では、報告業務が負担となる場合がある。 Form No. 4 is a form for collecting various types of information, but it is rarely reported in a comprehensive manner, and it is doubtful that the collected information is fully utilized for disaster response (references). : Paper on the utilization of Form No. 4 (https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejsp/69/2/69_I_121/_pdf/-char/ja)). Therefore, reporting work may be a burden at the site where the response in front of you is busy.
一方、災害対応においては、災害種別や災害規模に応じた被害の形態が多岐にわたり、報告様式を定型化しきれないという問題がある。そのため、定型化できない報告内容を非定型の自由記述の文章で報告するというシステムも開発されている(参考文献:大規模国際スポーツイベントへの危機対応支援システムの適用―第8回札幌アジア冬季競技大会における「KADAN」の活用―,電子情報通信学会論文誌D Vol.J101-D No.10 pp.1405-1413)。自由記述の報告では、状況に応じて柔軟に報告できることと、システム導入当初に定型様式を整備する手間が省けるという利点がある。 On the other hand, in disaster response, there are various forms of damage according to the type of disaster and the scale of the disaster, and there is a problem that the reporting format cannot be standardized. Therefore, a system has also been developed to report the contents of reports that cannot be standardized in atypical free-form texts (Reference: Application of crisis response support system to large-scale international sporting events-8th Sapporo Asian Winter Games). Utilization of "KADAN" at the Games-, IEICE Journal D Vol.J101-D No.10 pp.1405-1413). Free-form reporting has the advantages of being able to report flexibly according to the situation and saving the trouble of preparing a standard format at the beginning of system introduction.
自由記述の文章を分析するために、自然言語の分野におけるトピック分類やトレンド分析という技術を用いることが考えられる(例えば、非特許文献1を参照)。トピック分類やトレンド分析は、文章に含まれる文字列の統計的な出現頻度とその時系列での頻度の変化を捉えるものである。 In order to analyze free-form sentences, it is conceivable to use techniques such as topic classification and trend analysis in the field of natural language (see, for example, Non-Patent Document 1). Topic classification and trend analysis capture the statistical frequency of appearance of character strings contained in sentences and the change in frequency over time.
しかしながら、従来の技術には、災害対策における報告内容の効率的な把握が困難な場合があるという問題がある。例えば、災害対策本部には、同一の対象に関する自由記述の報告が時系列で上がってくる場合がある。そのような場合、非特許文献1に記載の技術では、報告の中に現れる単語の出現頻度等の統計的な情報を得ることはできるが、報告内容が時系列でどのように変化していったかを把握することは難しい。報告内容の変化は、状況の悪化や改善等に起因することが考えられ、それらを把握することは効率的な状況判断につながる。
However, the conventional technique has a problem that it may be difficult to efficiently grasp the contents of the report in disaster countermeasures. For example, the disaster response headquarters may receive reports of free descriptions about the same subject in chronological order. In such a case, the technique described in Non-Patent
本発明によれば、災害対策における報告内容の効率的な把握が可能になる。 According to the present invention, it is possible to efficiently grasp the contents of a report in disaster countermeasures.
以下に、本願に係る分析装置、分析方法、分析プログラム、分析システム及び端末装置の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、以下に説明する実施形態により限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of the analyzer, analysis method, analysis program, analysis system, and terminal apparatus according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. The present invention is not limited to the embodiments described below.
[第1の実施形態の構成]
まず、図1を用いて、第1の実施形態に係る分析システムの構成について説明する。図1は、第1の実施形態に係る分析システムの構成例を示す図である。図1に示すように、分析システム1は、サーバ10、クライアント端末31、クライアント端末32を有する。サーバ10は、クライアント端末31及びクライアント端末32とネットワーク2を介して接続されている。サーバ10は、分析装置の一例である。
[Structure of the first embodiment]
First, the configuration of the analysis system according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an analysis system according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the
分析システム1は、危機対応のためのシステムである。危機には、地震、台風、津波といった自然災害が含まれる。分析システム1は、災害の復旧計画の策定を支援することができる。
The
例えば、分析システム1は、自治体等によって設置される災害対策本部において利用される。災害対策本部は、危機対応における復旧計画を策定し、現場に指示及び命令を出す組織である。
For example, the
クライアント端末は、災害対策本部や、災害対策本部から指示を受けて復旧作業に関わる現場に設置される。例えば、災害対策本部に設置されたクライアント端末から、サーバ10のタスク管理部122に向けて指示及び命令がメッセージとして起票される。一方、起票されたメッセージに対し、現場に設置されたクライアント端末からは、現場報告としてタスク管理部122へメッセージが送信される。
The client terminal is installed at the site related to the restoration work in response to instructions from the disaster countermeasures headquarters or the disaster countermeasures headquarters. For example, an instruction and an instruction are issued as a message from the client terminal installed in the disaster countermeasures headquarters to the task management unit 122 of the
また、サーバ10で生成された各画面は、各クライアント端末に備えられた表示装置に表示される。言い換えると、サーバ10は、クライアント端末の表示装置に対して表示制御を行うことができる。
Further, each screen generated by the
図1に示すように、サーバ10は、記憶ユニット11及び制御ユニット12を有する。記憶ユニット11は、業務計画蓄積部111、タスク蓄積部112、トピック蓄積部113、ポジネガモデル蓄積部114及びリスク検知条件蓄積部115を有する。また、制御ユニット12は、業務計画管理部121、タスク管理部122、トピック照合部123、ポジネガ判定部124及びトレンド分析部125を有する。
As shown in FIG. 1, the
業務計画管理部121は、業務計画蓄積部111から業務計画(チェックリスト)を読み出し、チェックリストの項目に紐付くタスクの進捗状況に基づいてチェックリストの進捗状況を管理し、チェックリストを業務計画蓄積部111に格納する。業務計画は、ユーザによって事前に作成され、業務計画蓄積部111へ格納されているものとする。
The business
業務計画管理部121は、危機対応のフェーズに分けて、実施するべき事項(以降、ToDoと呼ぶ。)をチェックリスト形式で管理する。また、業務計画管理部121は、ToDoに関する情報を表示する業務計画管理画面を生成し、各クライアント端末に表示させることができる。
The business
図2は、業務計画画面の例を示す図である。図2に示すように、業務計画管理部121は、業務計画画面に、No.、完了状態、ToDoリスト、対応組織、完了タスク、備考、タスクの新規作成ボタン等の項目を表示させる。各ToDoからは、複数のタスクが作成される。タスクは、ToDoを達成するための細かい作業に対応する。業務計画管理部121は、完了タスクの列にタスクの状態の内訳を表示する。
FIG. 2 is a diagram showing an example of a business plan screen. As shown in FIG. 2, the business
例えば、業務計画管理部121は、全てのタスクが完了したToDoの完了タスクの項目の表示値を「完了」とする。また、柔軟な対応の実現のため、完了タスクの項目の表示値は手動で設定されてもよい。
For example, the business
また、状況報告ととりまとめのToDoに対して作成されるタスクに対する、各組織からの報告をトリガーとして、サーバ10により分析処理(トピック照合部123、ポジネガ判定部124及びトレンド分析部125による処理)が行われてもよい。
Further, the analysis process (process by the topic collation unit 123, the positive / negative determination unit 124, and the trend analysis unit 125) is performed by the
タスク管理部122は、チェックリストの項目に紐付けて起票したタスクに付与されたフラグ(対応状態、優先度、期日)によりタスクの優先度や進捗状況を管理し、タスクをタスク蓄積部112に格納する。
The task management unit 122 manages the priority and progress status of the task by the flags (correspondence status, priority, due date) given to the task drafted in association with the items in the checklist, and manages the task in the
タスク管理部122は、チェックリスト(ToDo)の項目に紐付けて起票したタスクに付与されたフラグ(対応状態、優先度、期日)によりタスクの優先度や進捗状況を管理する。図3は、タスク管理画面の例を示す図である。図3に示すように、タスクは、タスクID、優先度、状態、完了予定、タスク名、関連タスク、起票日時、送信元、送信先、連絡内容等の項目を有する。特に連絡内容には、危機対応に係わる命令及び指示、報告等が記載される。 The task management unit 122 manages the priority and progress status of the task by the flags (correspondence status, priority, due date) given to the task drafted in association with the items of the checklist (ToDo). FIG. 3 is a diagram showing an example of a task management screen. As shown in FIG. 3, the task has items such as task ID, priority, status, completion schedule, task name, related task, drafting date and time, sender, destination, contact content, and the like. In particular, the contents of the communication include orders, instructions, reports, etc. related to crisis response.
タスク起票後に当該タスクに対して報告等のメッセージのやり取りをした場合には、タスクに紐付けてスレッドとして管理できる。このスレッドもタスク蓄積部112に蓄積される。また、タスクの優先度のフラグは4段階(緊急かつ重要/重要/緊急/通常)、状態のフラグは4段階(未対応/対応中/完了/周知)を設定でき、適宜タスクの状態により変更が可能である。
When a message such as a report is exchanged for the task after the task is created, it can be linked to the task and managed as a thread. This thread is also accumulated in the
トピック照合部123は、複数の日時のそれぞれにおける災害に関する報告が、自由記述によって書かれたテキスト間の差分を抽出する。トピック照合部123は、テキストをトピックに分割し、同じトピックに含まれる異なるテキストの文であって、類似度が所定値以上である文間の差分を抽出する。例えば、トピック照合部123は、日時が前後の関係にある報告間でのトピックの位置合わせを行い、トピックマーカとしてトピック蓄積部113へ格納する。そして、トピック照合部123は、トピックマーカ単位で差分の抽出を行う。
The topic collation unit 123 extracts the difference between the texts written by the free description of the report on the disaster at each of the plurality of dates and times. The topic collation unit 123 divides the text into topics, and extracts differences between sentences of different texts included in the same topic and having a similarity of a predetermined value or more. For example, the topic collation unit 123 aligns topics between reports whose dates and times are before and after, and stores them in the
図を用いてトピック照合部123の処理について説明する。まず、トピック照合部123が対象とする、複数の日時のそれぞれにおける災害に関する報告が、自由記述によって書かれたテキストの例を図4に示す。図4は、報告が書かれたテキストの一例を示す図である。 The processing of the topic collation unit 123 will be described with reference to the figure. First, FIG. 4 shows an example of a text in which a report on a disaster at each of a plurality of dates and times targeted by the topic collation unit 123 is written by free description. FIG. 4 is a diagram showing an example of a text in which a report is written.
図4には、2018/7/8 11:38:00の報告が記載されたテキストと、2018/7/8 19:41:00の報告が記載されたテキストが並べて示されている。また、テキストには、「ビル孤立」、「ビル水没」、「ビル孤立解消」といった表題が文中に付されている。なお、図4の下線、二重下線、点線下線、取り消し線、文字色の変更、四角形の囲みは、元のテキストにおいては存在せず、説明のために表示しているものである。また、四角形の囲みはトピックを表している。また、テキストの表示態様は図4のものに限られない。例えば、一重下線、二重下線、点線下線は、それぞれ赤字、緑字、灰字で表現されてもよい。 In FIG. 4, the text containing the report of 2018/7/8 11:38:00 and the text containing the report of 2018/7/8 19:41:00 are shown side by side. In addition, the text has titles such as "building isolation", "building submergence", and "building isolation elimination" in the text. The underline, double underline, dotted line underline, strikethrough, change of character color, and box of rectangle in FIG. 4 do not exist in the original text and are displayed for explanation. Also, the square box represents the topic. Further, the display mode of the text is not limited to that of FIG. For example, the single underline, the double underline, and the dotted underline may be represented by red letters, green letters, and gray letters, respectively.
トピック照合部123は、まずテキストをトピックごとに分割する。図5は、トピックの分割方法の例を示す図である。図5の例では、トピック照合部123は、「設備破損」、「修理完了」を表題として認識し、当該表題でトピックを分割している。 The topic collation unit 123 first divides the text into topics. FIG. 5 is a diagram showing an example of a topic division method. In the example of FIG. 5, the topic collation unit 123 recognizes "equipment damage" and "repair completion" as titles, and divides the topic by the titles.
トピック照合部123は、過去の事例及び特定の書式によって、報告の文章に出現する表題を認識する。表題から次の表題までをトピックとすることで報告を分割する。例えば、トピック照合部123は、特定の書式として、文頭にマーカとなる記号文字(「□」、「●」等)が付与された箇所を表題と認識することができる。トピック分割のための過去事例や書式は、人手で初期値が設定され、データの蓄積が進んで新たなパターンが増えた場合に、定期的もしくは随時登録が追加されてもよい。 The topic collation unit 123 recognizes the titles appearing in the text of the report according to past cases and specific formats. Divide the report by making the topic from the title to the next title. For example, the topic collation unit 123 can recognize a portion to which a symbol character (“□”, “●”, etc.) as a marker is added to the beginning of a sentence as a specific format as a title. For past cases and formats for topic division, initial values are set manually, and registration may be added regularly or at any time when data accumulation progresses and new patterns increase.
さらに、トピック照合部123は、トピック内の文を組み合わせる。また、トピック照合部123は、組み合わせた文同士の間に差分があれば抽出する。図6は、文の組み合わせ方法の例を示す図である。 Further, the topic collation unit 123 combines the sentences in the topic. Further, the topic collation unit 123 extracts if there is a difference between the combined sentences. FIG. 6 is a diagram showing an example of a method of combining sentences.
図6に示すように、トピック照合部123は、同じトピック内でより類似度が大きい文同士を組み合わせる。例えば、トピック照合部123は、文と文との距離を類似度として計算し、考えられる組み合わせの中から距離の合計が最小であるような組み合わせを獲得する。トピック照合部123は、距離の合計が最小であるような組み合わせの全てを獲得してもよいし、一部を獲得してもよい。ここで、トピック照合部123は、文と文の距離の計算には、過去のデータを使って最適化した単語の種類、文中の位置等の要素を考慮するような関数を用いる。 As shown in FIG. 6, the topic collation unit 123 combines sentences having a higher degree of similarity within the same topic. For example, the topic collation unit 123 calculates the distance between sentences as the degree of similarity, and obtains a combination from which the total distance is the smallest among the possible combinations. The topic collation unit 123 may acquire all or a part of the combinations such that the total distance is the minimum. Here, the topic collation unit 123 uses a function for calculating the distance between sentences to consider factors such as the type of word optimized by using past data and the position in the sentence.
トピック照合部123は、関数fを用いて、下記のように文s1と文s2の距離であるdistanceを算出する。ここでは、考えられる全ての組み合わせから距離を算出する手順を示すが、トピック照合部123は、処理時間の都合等で一部分を省略することもできる。
s1, s2: 計算対象となる2文又はトピックの2文章
f: 既知データを用いて最適化した距離の関数(文同士の計算と、文章同士の計算で別のもの)
m[0, 0] = 0
for i← 1 to |s1|
m[i, 0] = f(s1, s2, i-1, 0, i, 0)
for j ← 1 to |s2|
m[0, j] = f(s1, s2, 0, j-1, 0, j)
for i← 1 to |s1|
for j ← 1 to |s2|
m[i, j] = min(m[i-1, j-1] + f(s1, s2, i-1, j-1, i, j),
m[i-1, j] + f(s1, s2, i-1, j, i, j),
m[i, j-1] + f(s1, s2, i, j-1, i, j))
The topic collation unit 123 uses the function f to calculate the distance, which is the distance between the sentence s1 and the sentence s2, as shown below. Here, the procedure for calculating the distance from all possible combinations is shown, but the topic collation unit 123 may omit a part due to the convenience of processing time or the like.
s1, s2: 2 sentences to be calculated or 2 sentences of the topic
f: Function of distance optimized using known data (calculation between sentences and calculation between sentences are different)
m [0, 0] = 0
for i ← 1 to | s1 |
m [i, 0] = f (s1, s2, i-1, 0, i, 0)
for j ← 1 to | s2 |
m [0, j] = f (s1, s2, 0, j-1, 0, j)
for i ← 1 to | s1 |
for j ← 1 to | s2 |
m [i, j] = min (m [i-1, j-1] + f (s1, s2, i-1, j-1, i, j),
m [i-1, j] + f (s1, s2, i-1, j, i, j),
m [i, j-1] + f (s1, s2, i, j-1, i, j))
ポジネガ判定部124は、トピック照合部123によって抽出された差分が、事態の悪化を示すものであるか、又は事態の改善を示すものであるかを判定する。例えば、ポジネガ判定部124は、差分が数量の変化によるものである場合、当該変化が数量の増加であるか減少であるかに基づいて、差分が事態の悪化を示すものであるか、又は事態の改善を示すものであるかを判定する。 The positive / negative determination unit 124 determines whether the difference extracted by the topic collation unit 123 indicates deterioration of the situation or improvement of the situation. For example, the positive / negative determination unit 124, when the difference is due to a change in quantity, indicates whether the difference indicates an exacerbation of the situation or a situation based on whether the change is an increase or decrease in quantity. Judge whether it indicates an improvement in.
まず、ポジネガ判定部124は、トピック蓄積部113から日時が異なる報告間のトピックマーカを読み出し、トピック配下の差分を抽出する。さらに、ポジネガ判定部124は、抽出した差分に対して、ポジネガモデル蓄積部114から読み出したポジネガ判定モデルを適用してポジネガ判定を行う。そして、ポジネガ判定部124は、判定結果をトピック蓄積部113へ格納するとともに、各クライアント端末に表示させる。
First, the positive / negative determination unit 124 reads the topic marker between reports having different dates and times from the
具体的には、ポジネガ判定部124は、まず文同士の合致部分する部分を取得し変更されなかった部分と変更された部分を識別する。その後、ポジネガ判定部124は、変更された部分について数量や表現の変化から変化が事態の悪化を示すものか、改善を示すものかを判定する。 Specifically, the positive / negative determination unit 124 first acquires a matching portion between sentences and discriminates between an unchanged portion and a changed portion. After that, the positive / negative determination unit 124 determines whether the change indicates deterioration or improvement of the situation based on the change in quantity or expression of the changed portion.
初期のポジネガ判定部124は人手でつけた評価を元にする。この場合、変更された部分が悪化や改善を示すかどうかを事前に判定したデータが人手により用意され、データに基づくパターンからポジネガ判定モデルが生成される。ポジネガ判定モデルには、データの蓄積が進んで新たなパターンが増えた場合に、定期的もしくは随時登録が追加される。 The initial positive / negative determination unit 124 is based on a manual evaluation. In this case, data for manually determining whether or not the changed portion indicates deterioration or improvement is manually prepared, and a positive / negative determination model is generated from the pattern based on the data. Regular or occasional registrations are added to the positive / negative determination model when data accumulation progresses and new patterns increase.
例えば、ポジネガ判定モデルは、数量が含まれる表現において、数量の上昇が悪化を示すものであるか、改善を示すものであるかを、トピックごとに人手でつけた評価から作成される評価器である。ポジネガ判定モデルは、表現の変化が悪化を示す事例、改善を示す事例を蓄積し、判定に利用する。 For example, the positive / negative judgment model is an evaluator created from a manual evaluation for each topic as to whether the increase in quantity indicates deterioration or improvement in the expression including quantity. be. The positive / negative judgment model accumulates cases showing deterioration in expression and cases showing improvement, and uses them for judgment.
一方で、変更された部分でも前後の文脈から数量の変化が、悪化や改善を示すとは考えられないもの、文に書かれていない情報が必要と判断されるものが出現する場合がある。そういったものについても判定したデータが人手で用意され、当該データに基づくパターンがポジネガ判定モデルに追加されてもよい。 On the other hand, even in the changed part, there may be cases where the change in quantity is not considered to indicate deterioration or improvement from the context before and after, and there are cases where it is judged that information not written in the sentence is necessary. Data for determining such data may be manually prepared, and a pattern based on the data may be added to the positive / negative determination model.
まず、ポジネガ判定部124は、最新報の各文について、不変箇所、変化箇所のいずれであるかを判定する。次に、ポジネガ判定部124は、変化箇所については、さらに事態の改善を示すもの(ポジ)であるか、事態の悪化を示すもの(ネガ)であるかを判定する。このとき、ポジネガ判定部124は、ポジとネガの判定ができないものについては不明と判定してもよい。 First, the positive / negative determination unit 124 determines whether each sentence of the latest report is an unchanged portion or a changed portion. Next, the positive / negative determination unit 124 determines whether the changed portion is a positive indicator of improvement in the situation or a negative indicator of the deterioration of the situation. At this time, the positive / negative determination unit 124 may determine that it is unknown if the positive / negative cannot be determined.
ポジネガ判定部124は、図4のように、テキストのフォント、スタイル、罫線等の表示態様を変化させて、判定結果を表現することができる。ポジネガ判定部124は、図4のように表示態様を変化させた画面を各クライアント端末に表示させてもよい。また、ポジネガ判定部124は、図10のように、トピックの違いをパターンの違いで表現し、ポジ又はネガが判定された版(日時の違い)を明示して表示してもよい。図10は、トピックごとの変化を俯瞰する図である。 As shown in FIG. 4, the positive / negative determination unit 124 can express the determination result by changing the display mode such as the font, style, and ruled line of the text. The positive / negative determination unit 124 may display a screen with a changed display mode on each client terminal as shown in FIG. Further, as shown in FIG. 10, the positive / negative determination unit 124 may express the difference in topic by the difference in the pattern, and clearly display the version (difference in date and time) in which the positive or negative is determined. FIG. 10 is a diagram that gives a bird's-eye view of changes in each topic.
図7は、ポジネガの分析方法の例を示す図である。この場合、数量の増加は修理が完了した地区の増加を意味する。つまり、このような数量の増加に対する人手評価データは、事態の改善を示していることが考えられる。そのため、ポジネガ判定部124は、蓄積された人手評価データの修正履歴から、数量の増加を事態の改善と判定する。 FIG. 7 is a diagram showing an example of a positive / negative analysis method. In this case, an increase in quantity means an increase in the area where repairs have been completed. In other words, it is conceivable that the manual evaluation data for such an increase in quantity indicates an improvement in the situation. Therefore, the positive / negative determination unit 124 determines that the increase in the quantity is an improvement of the situation from the correction history of the accumulated manual evaluation data.
図8は、ポジネガの分析方法の例を示す図である。この場合、数量は何番目の報告であるかを識別するための番号であり、直接的には事態の改善も悪化も意味しない。そのため、ポジネガ判定部124は、蓄積された人手評価データの修正履歴から、数量の増加を事態の改善とも悪化とも判定せず、例えば不変と判定する。 FIG. 8 is a diagram showing an example of a positive / negative analysis method. In this case, the quantity is a number for identifying which report it is, and does not directly mean improvement or deterioration of the situation. Therefore, the positive / negative determination unit 124 does not determine whether the increase in the quantity is an improvement or a deterioration of the situation from the correction history of the accumulated manual evaluation data, and determines, for example, that it is unchanged.
トレンド分析部125は、トピック蓄積部113からポジネガ判定の判定結果を読み出し、リスク検知条件蓄積部115から読み出したリスク検知条件を適用し、リスクが疑われる個所を抽出する。トレンド分析部125は、抽出した箇所を、グラフや表等で表示しリスク検知条件蓄積部115に格納する。また、トレンド分析部125は、抽出した箇所をタスクとしてタスク管理部122に通知してもよい。
The
例えば、トレンド分析部125は、ポジネガ判定結果に対して、リスク検知条件蓄積部115から読み出したリスク検知条件テーブルを適用し、リスクが疑われる個所を抽出し、グラフや表等で可視化してユーザに提示し、リスク検知条件蓄積部115に格納する。
For example, the
図9は、リスク検知テーブルの例を示す図である。図9における「赤文字」は、図4の赤文字と対応しており、事態が悪化したことを示す文の文字を意味している。さらに、トレンド分析部125は、リスク検知テーブルを用いた分析結果を、図11のようにグラフで表すことができる。図11は、テキストを比較した結果を表すグラフの例を示す図である。これにより、ユーザは、報告日時の変化に応じた事態の悪化、改善等を直感的に把握することができる。
FIG. 9 is a diagram showing an example of a risk detection table. The "red character" in FIG. 9 corresponds to the red character in FIG. 4, and means the character of the sentence indicating that the situation has worsened. Further, the
また、トレンド分析部125は、図11のようなグラフをクライアント端末に表示させてもよい。このように、トレンド分析部125は、ポジネガ判定部124によって事態の悪化を示すと判定された差分に関する情報と、ポジネガ判定部124によって事態の改善を示すと判定された差分とを、互いに異なる態様で表示装置に表示させることができる。
Further, the
トレンド分析部125は、リスク検知結果をタスクとして起票してユーザに通知してもよい。その場合、トレンド分析部125は、新規にタスクを起票、もしくは、元の報告タスクの回答としてスレッドとして起票、もしくは、元の報告タスクの「関連タスク」の紐づけをして起票することができる。
The
その他にも、トレンド分析部125は、分析結果を、図12、図13及び図14に示すような分析及び画面表示を行ってもよい。図12、図13及び図14は、テキストを比較した結果の例を示す図である。
In addition, the
例えば、図12のグラフは、日時が前後関係にあるテキストの、改善、悪化、既出、初出と判定された文の文字数の内訳を割合で示したものである。なお、初出は、過去の報告に組み合わせとなる文が存在しない文である。また、既出は、過去の報告に組み合わせとなる文が存在しているが変化していない文である。 For example, the graph of FIG. 12 shows the breakdown of the number of characters of the sentences determined to be improved, deteriorated, already appearing, and first appearing in the text having the date and time in the context. The first appearance is a sentence that does not have a sentence to be combined with the past reports. In addition, the above-mentioned sentences are sentences that have a combination sentence in the past reports but have not changed.
図13の左側のグラフは、最新の報告が記載されたテキストの、改善、悪化、既出、初出と判定された文の文字数の内訳を示したものである。また、図13の右側のグラフは、改善又は悪化と判定された文の文字数の内訳を示したものである。また、図14のグラフは、複数のテキストの改善、悪化、既出、初出と判定された文の文字数の内訳の変化を示したものである。 The graph on the left side of FIG. 13 shows the breakdown of the number of characters in the sentence determined to be improved, deteriorated, already appeared, or first appeared in the text containing the latest report. The graph on the right side of FIG. 13 shows the breakdown of the number of characters in the sentence determined to be improved or deteriorated. Further, the graph of FIG. 14 shows changes in the breakdown of the number of characters in the sentences determined to be improved, deteriorated, already appeared, and first appeared in the plurality of texts.
[第1の実施形態の処理]
図15は、第1の実施形態に係る分析システムの処理フローを示す図である。図15に示すように、業務計画管理部121は、チェックリストを設定する(ステップS101)。業務計画管理部121は、チェックリストからタスクを起票する(ステップS102)。そして、業務計画管理部121は、タスク管理部122にタスク登録を依頼する(ステップS103)。
[Processing of the first embodiment]
FIG. 15 is a diagram showing a processing flow of the analysis system according to the first embodiment. As shown in FIG. 15, the business
タスク管理部122は、タスクを登録する(ステップS104)。そして、タスク管理部122は、トピック照合部123にトピックの照合を依頼する(ステップS105)。ここで、トピック照合部123は、トピックの照合をする(ステップS106)。トピック照合部123は、ポジネガ判定部124にポジネガ判定を依頼する(ステップS107)。 The task management unit 122 registers the task (step S104). Then, the task management unit 122 requests the topic collation unit 123 to collate the topic (step S105). Here, the topic collation unit 123 collates the topic (step S106). The topic collation unit 123 requests the positive / negative determination unit 124 to make a positive / negative determination (step S107).
ポジネガ判定部124は、ポジネガ判定を行う(ステップS108)。そして、トレンドの可視化を依頼する(ステップS109)。ここでのトレンドの可視化は、例えば図11のようなグラフを生成することを含む。トレンド分析部125は、トレンドを分析する(ステップS110)。このとき、トレンド分析部125は、グラフを生成してもよい。
The positive / negative determination unit 124 makes a positive / negative determination (step S108). Then, the visualization of the trend is requested (step S109). Visualization of the trend here includes generating a graph as shown in FIG. 11, for example. The
タスク管理部122は、トレンド分析部125からの依頼により、タスクを登録する(ステップS111)。さらに、タスク管理部122は、タスクの進捗を管理する(ステップS112)。そして、タスク管理部122は、業務計画管理部121にタスク進捗を通知する(ステップS113)。また、ステップS102に起因する一連の処理は、危機対応が実施されている間は繰り返し実行される。
The task management unit 122 registers a task at the request of the trend analysis unit 125 (step S111). Further, the task management unit 122 manages the progress of the task (step S112). Then, the task management unit 122 notifies the business
[第1の実施形態の効果]
これまで説明してきたように、トピック照合部123は、複数の日時のそれぞれにおける災害に関する報告が、自由記述によって書かれたテキスト間の差分を抽出する。ポジネガ判定部124は、トピック照合部123によって抽出された差分が、事態の悪化を示すものであるか、又は事態の改善を示すものであるかを判定する。このように、分析システム1は、自由記述のテキストからユーザが着目する箇所を抽出することができる。その結果、本実施形態によれば、災害対策における報告内容の効率的な把握が可能になる。
[Effect of the first embodiment]
As described above, the topic collation unit 123 extracts the difference between the texts in which the report on the disaster at each of the plurality of dates and times is written by free description. The positive / negative determination unit 124 determines whether the difference extracted by the topic collation unit 123 indicates deterioration of the situation or improvement of the situation. In this way, the
トピック照合部123は、テキストをトピックに分割し、同じトピックに含まれる異なるテキストの文であって、類似度が所定値以上である文間の差分を抽出する。これにより、報告内容の把握により効果的な差分の抽出が可能になる。 The topic collation unit 123 divides the text into topics, and extracts differences between sentences of different texts included in the same topic and having a similarity of a predetermined value or more. This makes it possible to effectively extract differences by grasping the contents of the report.
ポジネガ判定部124は、差分が数量の変化によるものである場合、当該変化が数量の増加であるか減少であるかに基づいて、差分が事態の悪化を示すものであるか、又は事態の改善を示すものであるかを判定する。これにより、数量の変化という客観的な情報に基づいた的確な報告内容の把握が可能になる。 When the difference is due to a change in quantity, the positive / negative determination unit 124 determines whether the difference indicates an exacerbation of the situation or improves the situation based on whether the change is an increase or decrease in the quantity. Is determined. This makes it possible to accurately grasp the content of the report based on the objective information of changes in quantity.
トレンド分析部125は、ポジネガ判定部124によって事態の悪化を示すと判定された差分に関する情報と、ポジネガ判定部124によって事態の改善を示すと判定された差分とを、互いに異なる態様で表示装置に表示させる。これにより、ユーザは、日時の異なる報告間での事態の悪化、改善等を直感的に把握することができる。
The
[システム構成等]
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散及び統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散又は統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、CPU(Central Processing Unit)及び当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
[System configuration, etc.]
Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific forms of distribution and integration of each device are not limited to those shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically dispersed or physically distributed in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. Further, each processing function performed by each device is realized by a CPU (Central Processing Unit) and a program that is analyzed and executed by the CPU, or hardware by wired logic. Can be realized as.
また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 Further, among the processes described in the present embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed can be performed. All or part of it can be done automatically by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
[プログラム]
一実施形態として、サーバ10は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の処理を実行する分析プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の分析プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置をサーバ10として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)等の移動体通信端末、さらには、PDA(Personal Digital Assistant)等のスレート端末等がその範疇に含まれる。
[program]
In one embodiment, the
また、サーバ10は、ユーザが使用する端末装置をクライアントとし、当該クライアントに上記の処理に関するサービスを提供する装置として実装することもできる。例えば、サーバ10は、自由記述の複数のテキストを入力とし、差分の判定結果を出力とする分析サービスを提供する装置として実装される。この場合、サーバ10は、Webサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の処理に関するサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。
Further, the
図16は、分析プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010、CPU1020を有する。また、コンピュータ1000は、ハードディスクドライブインタフェース1030、ディスクドライブインタフェース1040、シリアルポートインタフェース1050、ビデオアダプタ1060、ネットワークインタフェース1070を有する。これらの各部は、バス1080によって接続される。
FIG. 16 is a diagram showing an example of a computer that executes an analysis program. The
メモリ1010は、ROM(Read Only Memory)1011及びRAM(Random Access Memory)1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOS(BASIC Input Output System)等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、ハードディスクドライブ1090に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、ディスクドライブ1100に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ1100に挿入される。シリアルポートインタフェース1050は、例えばマウス1110、キーボード1120に接続される。ビデオアダプタ1060は、例えばディスプレイ1130に接続される。
The
ハードディスクドライブ1090は、例えば、OS1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093、プログラムデータ1094を記憶する。すなわち、サーバ10の各処理を規定するプログラムは、コンピュータにより実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール1093として実装される。プログラムモジュール1093は、例えばハードディスクドライブ1090に記憶される。例えば、サーバ10における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール1093が、ハードディスクドライブ1090に記憶される。なお、ハードディスクドライブ1090は、SSD(Solid State Drive)により代替されてもよい。
The hard disk drive 1090 stores, for example, the
また、上述した実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ1094として、例えばメモリ1010やハードディスクドライブ1090に記憶される。そして、CPU1020は、メモリ1010やハードディスクドライブ1090に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出して、上述した実施形態の処理を実行する。
Further, the setting data used in the processing of the above-described embodiment is stored as
なお、プログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1090に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ1100等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール1093及びプログラムデータ1094は、ネットワーク(LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等)を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール1093及びプログラムデータ1094は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。
The
1 分析システム
2 ネットワーク
10 サーバ
11 記憶ユニット
12 制御ユニット
31、32 クライアント端末
111 業務計画蓄積部
112 タスク蓄積部
113 トピック蓄積部
114 ポジネガモデル蓄積部
115 リスク検知条件蓄積部
121 業務計画管理部
122 タスク管理部
123 トピック照合部
124 ポジネガ判定部
125 トレンド分析部
1
Claims (8)
前記抽出部によって抽出された差分が、事態の悪化を示すものであるか、又は事態の改善を示すものであるかを判定する判定部と、
を有することを特徴とする分析装置。 An extractor that extracts the differences between texts written by free description for reports on disasters at each of multiple dates and times,
A determination unit for determining whether the difference extracted by the extraction unit indicates deterioration of the situation or improvement of the situation.
An analyzer characterized by having.
複数の日時のそれぞれにおける災害に関する報告が、自由記述によって書かれたテキスト間の差分を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程において抽出された差分が、事態の悪化を示すものであるか、又は事態の改善を示すものであるかを判定する判定工程と、
を含むことを特徴とする分析方法。 An analytical method performed by an analyzer,
An extraction process that extracts the differences between texts written by free description for reports on disasters at each of multiple dates and times, and
A determination step for determining whether the difference extracted in the extraction step indicates deterioration of the situation or improvement of the situation.
An analysis method characterized by including.
前記サーバは、
複数の日時のそれぞれにおける災害に関する報告が、自由記述によって書かれたテキスト間の差分を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された差分が、事態の悪化を示すものであるか、又は事態の改善を示すものであるかを判定する判定部と、
を有し、
前記端末装置は、
前記判定部によって事態の悪化を示すと判定された差分に関する情報と、前記判定部によって事態の改善を示すと判定された差分とを、互いに異なる態様で表示する表示部を有することを特徴とする分析システム。 An analysis system that has a server and a terminal device.
The server
An extractor that extracts the differences between texts written by free description for reports on disasters at each of multiple dates and times,
A determination unit for determining whether the difference extracted by the extraction unit indicates deterioration of the situation or improvement of the situation.
Have,
The terminal device is
It is characterized by having a display unit that displays information on a difference determined by the determination unit to indicate deterioration of the situation and a difference determined by the determination unit to indicate improvement of the situation in different modes. Analysis system.
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