アイディア創造や創造的会議のように知的創造に関する人間活動は様々なものが行われている。そのための支援技術も多く提案されてきている。問題は知的創造活動を詳細に分析して、特徴抽出をするための大規模なデータベースが存在しないことである。我々は、大学研究室内のセミナーを詳細に記録して、議論構造などを分析したデータベースを構築した。それは、約10年間かけて行われた650回（総時間は1000時間以上）のセミナー情報を含んでいる。そのデータベースを拡張し、セミナー以外の知的活動も記録・分析する仕組みを構築する。その結果は、人間の知的創造活動を多様な観点から分析するために有効なデータベースとなる。また、機械学習によって人間が気づかなかった特徴を発見し活動を支援できるので、知的創造活動の生産性を向上させる仕組みも実現できる。