趣味の話をしあうＭＬは別として、 たいていの場合「ＭＬにメールを送信する」のは、 「こういう問題を解決したい」 とか 「こういう問題があるけど解決法が分からないから知りたい」 ということであって、その意味で problem report といえます。 そして、 それに対してフォローアップがなされ、 解決策が示されたり、 未解決のまま放置されたりすることになります。 これをモデル化すると、 open メールが投稿された時 対応中 誰か返事をしたら、対応中 closed この問題について解決されたと判断された時 メールの投稿 → open ↓ フォローアップ→ 対応中 ↓ 終りと判断 closed 「おわり」の判断は、それなりに自動化できますが、 ある程度は人間がしないと無理でしょう。 おそらく判断役のモデレータなりを任命する必要があります。 この点が最もつらい どうしてもこれは必要で、結局いつものように『最後は人』です。 つまり運用にたずさわる人間が一番大事だということです。 これは普遍的な命題です。 ところです。 誰か(人間)が判断する必要があるわけですし、 その人は対象のＭＬでの会話の内容について、 ある程度は理解をしている必要もあります。 日本語のあ・うんの呼吸で話が終ったと認定できればよいのですが それほど簡単ではありません。 もっとも適当なキーワード「終了とかクローズします」 などを基準にして判断することはできなくはないでしょう。 これは将来の TODO です。 終了の「明示的な」オペレーションは WWW かメールで行なうことを想定しています。 つまりブラウザの上で操作するか、 メールの subject や本文に終了を意味するキーワードを送り込むことで行ないます。