インターネットや企業内のファイルサーバ上に存在するワープロや表計算、 プレゼンテーションをはじめ、ＨＴＭＬやイメージ情報、電子メール情報、 eFilingMeister（当社ドキュメント管理ソフトウェア）で管理された情報など様々な形式の情報を定期的に収集し、 知識データベースに登録します。

＊	対応可能な文書ファイル：Microsoft Word/Excel, PowerPoint, HTML, PDF, Lotus Notes, テキストファイル、 一太郎8/9/10、CSVファイル、DocuWorksファイル、イメージファイル（添付ファイルとして登録可能）

収集・蓄積された営業日報やアンケートなどの情報を、 業務毎の構造化ルールに基づき分析・数値化する当社独自のテキストマイニング機能により、 的確な情報判断から迅速な問題発見や意思決定の支援に効果を発揮します。
これまでテキストマイニングと呼ばれて商品化されている機能は文書に書かれている意味内容を解釈しておらず、 単語の出現率から分布を表示したり単に文書の自動分類をおこなうだけなので、ユーザが必要な知識を発掘するのは困難でした。
当社のテキストマイニング機能は、構造化ルールに基づく構文解析により、 日本語文における単語と単語の依存関係や意図出現、主語・述語・目的語の関係などを解釈することで、 文書の内容の解釈に基づいた分析が可能となりました。 例えば、行動を現すキーとして「発表した」「販売した」を、結果を表すキーとして「～が伸びた」「～が落ちた」を登録した構造化ルールを構築し、 そのルールに基づき文書の分析を行なうことで、 膨大な報告書の中から「～をやったら売上が伸びた」「～を行なったが売上が落ちた」といった成功事例・失敗事例における"行動と結果"の関係の洗い出しなどが可能となります。 これにより、新しい傾向や知識を発掘し迅速な意思決定を支援します。