JP2022064238A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数項目を含むレポート分析に優れた技術を提供する。【解決手段】この発明の一態様の情報処理装置は、レポートに含まれる複数項目に対して入力された各文章を解析する解析部と、各文章の解析結果に基づき各文章の関連度を判定する判定部と、各文章の関連度に基づき前記複数項目に対して各文章を入力した入力者のパフォーマンスを推定する推定部と、前記パフォーマンスの推定結果を出力する出力部と、を備える。【選択図】 図２

Description

この発明の実施形態は、例えば文章を解析し解析結果等を出力する情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

近年、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置による文章解析技術が、様々な分野で利用されている。例えば、市場調査の分野では、文章解析技術を利用しユーザにより投稿された文章が解析され、解析結果から購買動向等が調査されている。また、教育の分野では、文章解析技術を利用し研修者が作成した文章が解析され、解析結果から研修者の指導が行われている。

特開平１０－２１４０２２号公報

上記したように、文章解析技術は様々な分野で利用されているが、さらなる活用が要望されている。例えば、複数項目を含むレポートの文章を解析する場合、文章が項目別に入力されていることに着目し、効果的なレポート分析を可能にする技術が要望されている。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、複数項目を含むレポート分析に優れた技術を提供しようとするものである。

上記課題を解決するためにこの発明の一態様の情報処理装置は、レポートに含まれる複数項目に対して入力された各文章を解析する解析部と、各文章の解析結果に基づき各文章の関連度を判定する判定部と、各文章の関連度に基づき前記複数項目に対して各文章を入力した入力者のパフォーマンスを推定する推定部と、前記パフォーマンスの推定結果を出力する出力部と、を備える。

この発明の一態様によれば、複数項目を含むレポート分析に優れた技術を提供することが可能となる。

図１は、一実施形態に係る情報処理システムの全体構成を示す図である。 図２は、一実施形態に係るサーバのソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、一実施形態に係る情報処理システムによる情報処理の一例を示すフローチャートである。 図４は、一実施形態に係るサーバによる解析対象のレポートの一例を示す図である。 図５は、一実施形態に係るサーバにより出力されるパフォーマンスの推定結果の一例を示す図である。 図６は、一実施形態に係るサーバにより出力されるポジティブ傾向及びネガティブ傾向の判定結果の一例を示す図である。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［一実施形態］
（構成例）
図１は、一実施形態に係る情報処理システム１００の全体構成を示す図である。
情報処理システム１００は、社内教育等を可能にするシステムである。本システムは、指導者（又は管理者）と、被指導者（又は一般社員）によって利用される。ここでは、複数の被指導者の人数をｎ（ｎは２以上）人とする。以下では、「複数の被指導者」という表記は、ｎ人の被指導者を意図している。

情報処理システム１００は、サーバ１、指導用端末２、及び複数の被指導用端末３－１～３－ｎを備える。サーバ１、指導用端末２、及び複数の被指導用端末３－１～３－ｎは、ネットワークＮＷを介して互いに通信自在に接続する。ネットワークＮＷは、インターネット、及びＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のうちの１以上のネットワークで構成される。典型的には、ＬＡＮは、無線ＬＡＮであるが、有線ＬＡＮであってもよい。情報処理システム１００は、サーバ１、指導用端末２、及び複数の被指導用端末３－１～３－ｎのうちの少なくとも２つの要素を含むシステムを指すこともある。

サーバ１は、社内教育に関する種々のデータを記憶し、社内教育に関する種々の処理を行う電子機器である。電子機器は、コンピュータの一例である。サーバ１は、情報を処理する情報処理装置の一例である。例えば、サーバ１は、レポート用のテンプレートを記憶し、複数の被指導用端末３－１～３－ｎへ配信し、複数の被指導用端末３－１～３－ｎのそれぞれから送信されるレポートを受信し記憶する。サーバ１の構成例については後述する。

指導用端末２は、指導者が使用する端末である。指導用端末２は、入力機能、表示機能及び通信機能を備える電子機器である。例えば、指導用端末２は、タブレット端末、スマートフォン、又はＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等であるが、これらに限定されない。指導用端末２は、端末の一例である。指導用端末２の構成例については後述する。

被指導用端末３－１～３－ｎのそれぞれは、複数の被指導者４－１～４－ｎのそれぞれが使用する端末である。例えば、被指導用端末３－１～３－ｎのそれぞれは、入力機能、表示機能及び通信機能を備える電子機器である。例えば、被指導用端末３－１～３－ｎのそれぞれは、タブレット端末、スマートフォン、又はＰＣ等であるが、これらに限定されない。被指導用端末３－１～３－ｎのそれぞれは、端末の一例である。例えば、被指導用端末３－１～３－ｎのそれぞれは、サーバ１からレポート用のテンプレートをダウンロードする。複数の被指導者４－１～４－ｎのそれぞれは、定期的又は所定のタイミングで、被指導用端末３－１～３－ｎによりレポートを作成する。被指導用端末３－１～３－ｎのそれぞれは、作成されたレポートをサーバ１へ送信する。被指導用端末３－１～３－ｎの構成例については後述する。なお、複数の被指導者４－１～４－ｎのそれぞれは、被指導用端末３－１～３－ｎによりレポートに対して文章を入力する入力者である。

サーバ１の構成例について説明する。
サーバ１は、制御部１１、プログラム記憶部１２、データ記憶部１３、及び通信部１４を備える。サーバ１を構成する各要素は、バス１５を介して、互いに接続されている。

制御部１１は、サーバ１の中枢部分に相当する。制御部１は、中央処理ユニット（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）等のプロセッサを備える。制御部１は、不揮発性のメモリ領域としてＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）を備える。制御部１１は、揮発性のメモリ領域としてＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を備える。プロセッサは、ＲＯＭ、又はプログラム記憶部１２に記憶されているプログラムをＲＡＭに展開する。プロセッサがＲＡＭに展開されるプログラムを実行することで、制御部１１は、後述する各部を実現する。

プログラム記憶部１２は、記憶媒体としてＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリで構成される。プログラム記憶部１２は、各種制御処理を実行するために必要なプログラムを記憶する。例えば、プログラム記憶部１２は、制御部１１に実現される後述する各部による処理をサーバ１に実行させる情報処理プログラムを記憶する。プログラム記憶部１２は、ストレージの一例である。

データ記憶部１３は、記憶媒体としてＨＤＤ又はＳＳＤ等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリで構成される。データ記憶部１３は、ストレージ、又は記憶部の一例である。

データ記憶部１３は、データＤＢ（データベース）１３１を記憶する。データＤＢ１３１は、複数の被指導者４－１～４－ｎのテンプレートに基づくレポートを記憶する。複数の被指導者４－１～４－ｎのテンプレートに基づくレポートは、被指導用端末３－１～３－ｎで入力される。テンプレートに基づくレポートは、複数項目を含み、各項目に対する文章は、被指導用端末３－１～３－ｎで入力される。例えば、各項目に対する文章は、テキストデータである。各レポートは、レポート識別情報により識別可能である。各レポートは、入力した被指導者を一意に識別するユーザ識別情報と関連付けられている。例えば、ユーザ識別情報は、被指導者ＩＤ、又は被指導者名等であるが、これらに限定されない。

通信部１４は、ネットワークＮＷにより定義される通信プロトコルを使用して、サーバ１を他の電子機器と通信可能に接続する種々のインタフェースを含む。

なお、サーバ１のハードウェア構成は、上述の構成に限定されるものではない。サーバ１は、適宜、上述の構成要素の省略、及び変更並びに新たな構成要素の追加を可能とする。

指導用端末２の構成例について説明する。
指導用端末２は、制御部２１、プログラム記憶部２２、データ記憶部２３、入力部２４、表示部２５、音声出力部２６、及び通信部２７を備える。指導用端末２を構成する各要素は、バス２８を介して、互いに接続されている。

制御部２１は、指導用端末２の中枢部分に相当する。制御部２１は、ＣＰＵ等のプロセッサを備える。制御部２１は、不揮発性のメモリ領域としてＲＯＭを備える。制御部２１は、揮発性のメモリ領域としてＲＡＭを備える。プロセッサは、ＲＯＭ、又はプログラム記憶部２２に記憶されているプログラムをＲＡＭに展開する。プロセッサがＲＡＭに展開されるプログラムを実行することで、制御部２１は、各種動作を実現する。

プログラム記憶部２２は、記憶媒体としてフラッシュメモリ、ＨＤＤ、又はＳＳＤ等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリで構成される。プログラム記憶部２２は、各種制御処理を実行するために必要なプログラムを記憶する。例えば、プログラム記憶部２２は、社内教育用のアプリケーションプログラムを記憶する。プログラム記憶部２２は、ストレージの一例である。

データ記憶部２３は、記憶媒体としてフラッシュメモリ、ＨＤＤ、又はＳＳＤ等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリで構成される。データ記憶部２３は、ストレージの一例である。

入力部２４は、指導用端末２へデータ、又は指示を入力可能なデバイスである。例えば、入力部２４は、タッチ操作による入力を可能にするキーボード、又はタッチパネル等を含む。入力部２４は、音声入力を可能にするマイクを含む。入力部２４は、映像の取り込み可能にするカメラを含む。

表示部２５は、画像データに基づく画像を表示可能なデバイスである。例えば、表示部２５は、液晶ディスプレイ、又はＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等である。

音声出力部２６は、音声データに基づく音声を出力可能なデバイスである。例えば、音声出力部２６は、スピーカである。

通信部２７は、ネットワークＮＷにより定義される通信プロトコルを使用して、指導用端末２を他の電子機器と通信可能に接続する種々のインタフェースを含む。

なお、指導用端末２のハードウェア構成は、上述の構成に限定されるものではない。指導用端末２は、適宜、上述の構成要素の省略、及び変更並びに新たな構成要素の追加を可能とする。例えば、入力部２４、表示部２５、及び音声出力部２６の少なくとも何れか一つは、指導用端末２から独立したデバイスであってもよい。この場合、入力部２４、表示部２５、及び音声出力部２６の少なくとも何れか一つは、指導用端末２が備える図示しない入出力インタフェースと有線、又は無線で接続され得る。

被指導用端末３－１の構成例について説明する。被指導用端末３－１は、被指導者４－１により操作されるものとする。
被指導用端末３－１は、制御部３１、プログラム記憶部３２、データ記憶部３３、入力部３４、表示部３５、音声出力部３６、及び通信部３７を備える。被指導用端末３－１を構成する各要素は、バス３８を介して、互いに接続されている。

制御部３１、プログラム記憶部３２、データ記憶部３３、入力部３４、表示部３５、音声出力部３６、及び通信部３７は、上述の制御部２１、プログラム記憶部２２、データ記憶部２３、入力部２４、表示部２５、音声出力部２６、及び通信部２７と同様に構成されている。例えば、プログラム記憶部２２は、社内教育用のアプリケーションプログラムを記憶する。
例えば、表示部３５は、社内教育用のアプリケーションプログラムの起動に基づく被指導者用の画像を表示する。例えば、被指導者４－１は、社内教育用のアプリケーションプログラムの起動中に、入力部３４を用いて指導者に宛てた、テンプレートに基づくレポートを入力することができる。テンプレートに基づくレポートは、入力部３４のタッチ操作により入力されたテキストデータでもよいし、入力部３４に入力された音声に基づいて音声認識により変換されたテキストデータでもよい。

なお、被指導用端末３－１のハードウェア構成は、上述の構成に限定されるものではない。被指導用端末３－１は、適宜、上述の構成要素の省略、及び変更並びに新たな構成要素の追加を可能とする。例えば、入力部３４、表示部３５、及び音声出力部３６の少なくとも何れか一つは、被指導用端末３－１から独立したデバイスであってもよい。この場合、入力部３４、表示部３５、及び音声出力部３６の少なくとも何れか一つは、被指導用端末３－１が備える図示しない入出力インタフェースと有線、又は無線で接続され得る。

被指導用端末３－２～３－ｎの構成は、被指導用端末３－１の構成と同様であるので、その説明を省略する。

図２は、一実施形態に係るサーバ１のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。
制御部１１は、取得部１１１、解析部１１２、判定部１１３、推定部１１４、及び出力部１１５を備える。制御部１１が、情報処理プログラムを実行することにより、取得部１１１、解析部１１２、判定部１１３、推定部１１４、及び出力部１１５の各部の機能が実現される。或いは、制御部１１が、各部に対応するロジックＩＣを備えてもよい。或いは、各部を制御部１１またはプロセッサと読み替えてもよい。

取得部１１１は、複数の被指導者４－１～４－ｎのそれぞれのレポートを被指導用端末３－１～３－ｎのそれぞれから取得する。また、取得部１１１は、データＤＢ１３１に記憶された複数の被指導者４－１～４－ｎのそれぞれのレポートを取得する。レポートは、テンプレートに基づくものであり、複数項目を含み、複数項目に対して入力された各文章を含む。また、複数の被指導者４－１～４－ｎのそれぞれは、定期的に又は所定のタイミングでレポートを書き上げ、被指導用端末３－１～３－ｎのそれぞれから、書き上げられたレポートが提出される。つまり、複数の被指導者４－１～４－ｎのそれぞれは、複数回を対象として複数レポートを書き上げ、被指導用端末３－１～３－ｎのそれぞれから、書き上げられたレポートが１回分ずつ或いは複数回分纏めて提出される。

解析部１１２は、取得部１１１により取得された複数の被指導者４－１～４－ｎのそれぞれのレポートを解析する。解析部１１２は、形態素解析により各文章を複数の形態素に分解する。ここでは、形態素は、単語を含むことを意図している。

例えば、レポートの複数項目は、目的を入力するための第１の項目、目的に対する事前対応（思考や行動）を入力するための第２の項目、及び目的に対する結果を入力するための第３の項目を含む。また、第１の項目には第１の文章が入力され、第２の項目には第２の文章が入力され、第３の項目には第３の文章が入力される。被指導者は、第１の項目に相応しいと考える第１の文章を入力し、第２の項目に相応しいと考える第２の文章を入力し、第３の項目に相応しいと考える第３の文章を入力するものとする。

さらに、レポートの複数項目は、前記目的に対する事後対応（思考や行動）を入力するための第４の項目、及び前記目的に対する次の対応（思考や行動）を入力するための第５の項目を含む。また、第４の項目には第４の文章が入力され、第５の項目には第５の文章が入力される。被指導者は、第４の項目に相応しいと考える第４の文章を入力し、第５の項目に相応しいと考える第５の文章を入力するものとする。

解析部１１２は、テンプレートに基づくレポートに含まれる複数項目に対して入力された各文章を解析する。また、解析部１１２は、複数の被指導者４－１～４－ｎからの複数レポートのそれぞれに含まれる複数項目に対して入力された各文章を解析する。また、解析部１１２は、複数回を対象として書き上げられた、複数の被指導者４－１～４－ｎからの複数レポートのそれぞれに含まれる複数項目に対して入力された各文章を解析する。

判定部１１３は、各文章の解析結果に基づき各文章の関連度を判定する。また、複数の被指導者４－１～４－ｎから提出される複数レポートを対象とした場合、判定部１１３は、複数レポートのそれぞれに含まれる各文章の相対的な関連度を判定する。また、複数の被指導者４－１～４－ｎから提出される複数回分の複数レポートを対象とした場合、判定部１１３は、複数回を対象として複数レポートのそれぞれに含まれる各文章の相対的な関連度を判定する。

関連度の判定については、既存技術を適用可能である。ここでは、一例について説明する。例えば、判定部１１３は、各文章に含まれる形態素それぞれをword2vecによりベクトルに変換し、各文章を表すベクトル表現を得る。判定部１１３は、コサイン類似度を用いて各文章を表すベクトルの近さから各文章の関連度を判定する。なお、判定部１１３は、被指導者全員の全ての回のレポートの全ての項目同士の関連度を総当りで算出した上での、相対的な関連度を判定する。0に近いほど平均的な関連度となる。絶対値が大きい正の値になるほど平均より関連度が高く、負の値であればその逆である。なお、ベクトル変換の手法はword2vecに限定されるものではなく、その他、周知の技術を適用することができる。

推定部１１４は、各文章の関連度に基づき複数項目に対して各文章を入力した被指導者のパフォーマンスを推定する。例えば、レポートの複数項目が、第１、第２、及び第３の項目を含む場合、推定部１１４は、各文章の関連度、つまり第１、第２、及び第３の文章の関連度に基づき、第１の項目に入力された目的に対する被指導者のパフォーマンスを推定する。即ち、推定部１１４は、第１の項目の第１の文章と第２の項目の第２の文章の関連度、及び第２の項目の第２の文章と第３の項目の第３の文章の関連度に基づき目的に対する前記パフォーマンスを推定する。

さらに、レポートの複数項目が、第４、及び第５の項目を含む場合、推定部１１４は、各文章の関連度、つまり第１、第２、第３、第４、及び第５の文章の関連度に基づき、第１の項目に入力された目的に対する被指導者のパフォーマンスを推定する。即ち、推定部１１４は、第１の項目の第１の文章と第２の項目の第２の文章の関連度、第２の項目の第２の文章と第３の項目の第３の文章の関連度、第３の項目の第３の文章と第４の項目の第４の文章の関連度、第４の項目の第４の文章と第５の項目の第５の文章の関連度、及び第５の項目の第５の文章と第２の項目の第２の文章の関連度に基づき目的に対するパフォーマンスを推定する。

また、複数の被指導者４－１～４－ｎから提出される複数レポートを対象とした場合、推定部１１４は、各被指導者４－１～４－ｎのパフォーマンスの平均値を推定する。さらに、推定部１１４は、各被指導者４－１～４－ｎのパフォーマンスの時系列変化を推定する。

出力部１１５は、パフォーマンスの推定結果を出力する。例えば、出力部１１５は、時系列変化が分るよう、パフォーマンスの推定結果をグラフとして出力する。或いは、出力部１１５は、複数の被指導者４－１～４－ｎのパフォーマンスの差分が分るよう、パフォーマンスの推定結果をグラフとして出力する。

（動作例）
次に、以上のように構成されたサーバ１の動作例を説明する。
図３は、一実施形態に係る情報処理システムによる情報処理の一例を示すフローチャートである。
例えば、ＯＪＴ（On-the-Job Training）においてグループコーチングを行う際に、本実施形態の情報処理システムを適用する。複数の被指導者４－１～４－ｎのそれぞれは、定期的又は所定のタイミングで、被指導用端末３－１～３－ｎによりレポートを作成し、作成したレポートをサーバ１へ提出する。サーバ１の通信部１４は、複数の被指導者４－１～４－ｎが作成した複数のレポートを受信し、データ記憶部１３のデータＤＢ１３１に複数のレポートが記憶される。

取得部１１１は、データＤＢ１３１からレポートを取得する（ＳＴ１）。例えば、複数の被指導者４－１～４－ｎからの複数回分のレポートを取得する。解析部１１２は、レポートに含まれる複数項目に対して入力された各文章を解析する（ＳＴ２）。上記したように、例えば、レポートは、第１～第５の項目を含み、第１の項目には目的が入力され、第２～第５の項目には目的に対する時系列の思考、行動、又は結果等が入力される。解析部１１２は、このような各項目の文章を解析する。

判定部１１３は、各文章の解析結果に基づき各文章の関連度を判定する（ＳＴ３）。判定部１１３は、文章中のキーワード間の相関の強さから関連度を判定する。推定部１１４は、各文章の関連度に基づき複数項目に対して各文章を入力した被指導者のパフォーマンスを推定する（ＳＴ４）。出力部１１５は、パフォーマンスの推定結果を出力する（ＳＴ５）。

図４は、一実施形態に係るサーバ１による解析対象のレポートの一例を示す図である。
サーバ１は、レポートのテンプレートを記憶し、被指導用端末３－１～３－ｎは、サーバ１からレポートのテンプレートをダウンロードする。例えば、レポートは、目的を入力するための第１の項目５１、目的に対する事前対応（思考や行動）を入力するための項目５２、目的に対する結果を入力するための第３の項目５３、前記目的に対する事後対応（思考や行動）を入力するための第４の項目５４、及び前記目的に対する次の対応（思考や行動）を入力するための第５の項目５５を含む。例えば、判定部１１３は、被指導者の全ての回のレポートの各項目同士の関連度を総当たりで算出した上で、相対的な関連度を算出する。

図５は、一実施形態に係るサーバ１により出力されるパフォーマンスの推定結果の一例を示す図である。
第４の項目５４と第５の項目５５の関連度は、振り返り反映力を示す。第１の項目５１と第２の項目５２の関連度は、計画力を示す。第２の項目５２と第３の項目５３の関連度は、現状把握力を示す。第３の項目５３と第４の項目５４の関連度は、振り返り力を示す。第５の項目５５と第２の項目５２の関連度は、継続力を示す。

判定部１１３は、各関連度から、振り返り反映力、計画力、現状把握力、振り返り力、及び継続力（以下、５つの力と表記する）を算出する。判定部１１３は、５つの力を各回で算出し、図５に示す５つの力の変化を生成する。推定部１１４は、５つの力の時系列変化や全実施回での平均値に基づき、被指導者のパフォーマンスを推定する。例えば、出力部１１５は、図５に示すパフォーマンスの推定結果を出力する。なお、５つの力は、一例であり、本実施形態はこれだけに限定されるものではない。

図６は、一実施形態に係るサーバ１により出力されるポジティブ傾向及びネガティブ傾向の判定結果の一例を示す図である。
例えば、判定部１１３は、各項目の文章からポジティブな用語、ネガティブな用語、及び中立な用語を検出し、これら用語の使用割合に基づきポジティブ指数とネガティブ指数を判定する。判定部１１３は、各回で判定し、図６に示すポジティブ指数とネガティブ指数の変化を生成する。推定部１１４は、時系列変化や全実施回での平均値に基づき、被指導者のパフォーマンスを推定する。

また、判定部１１３は、各項目の文章から被指導者の性格を分析し、出力部１１５は、性格分析結果を出力してもよい。

以上により、本実施形態によれば、複数項目を含むレポート分析に優れた技術を提供することができる。例えば、サーバ１は、レポートに含まれる複数項目に対して入力された各文章の解析結果に基づき各文章の関連度を判定し、各文章の関連度に基づき複数項目に対して各文章を入力した入力者のパフォーマンスを推定し、パフォーマンスの推定結果を出力する。関連度を利用することで、定量的な評価結果ではなく、定性的な評価結果を得ることができる。

例えば、指導用端末２が、サーバ１に対してパフォーマンスの推定結果を要求し、サーバ１からパフォーマンスの推定結果を受信し出力する。指導者は、指導用端末２において出力される被指導者のパフォーマンスを閲覧（チェック）することができる。

また、被指導用端末３－１～３－ｎが、サーバ１に対してパフォーマンスの推定結果を要求し、サーバ１からパフォーマンスの推定結果を受信し出力する。被指導者は、被指導用端末３－１～３－ｎにおいて出力される自身のパフォーマンスを閲覧（チェック）することができる。

また、サーバ１は、指導用端末２からのパフォーマンスの推定結果に対するアクセス履歴又は閲覧履歴、及び被指導用端末３－１～３－ｎからのパフォーマンスの推定結果に対するアクセス履歴又は閲覧履歴を蓄積する。これらアクセス履歴又は閲覧履歴から、指導者の指導力等を推定することができ、また、被指導者の向上心等を推定することもできる。さらに、被指導者同士の閲覧履歴から、注目度の高い被指導者等を推定することもできる。

本実施形態は、社内教育等を想定した例を用いて説明したが、これに限定されない。本実施形態は、学校教育等にも適用可能である。この例では、本実施形態において、指導者を教師と読み替え、被指導者を生徒と読み替えてもよい。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要件から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

１…サーバ
２…指導用端末
３－１～３－ｎ…被指導用端末
４－１～４－ｎ…被指導者
１１…制御部
１２…プログラム記憶部
１３…データ記憶部
１４…通信部
１５…バス
２１…制御部
２２…プログラム記憶部
２３…データ記憶部
２４…入力部
２５…表示部
２６…音声出力部
２７…通信部
２８…バス
３１…制御部
３２…プログラム記憶部
３３…データ記憶部
３４…入力部
３５…表示部
３６…音声出力部
３７…通信部
３８…バス
１００…情報処理システム
１１１…取得部
１１２…解析部
１１３…判定部
１１４…推定部
１１５…出力部

Claims (11)

1. レポートに含まれる複数項目に対して入力された各文章を解析する解析部と、
   各文章の解析結果に基づき各文章の関連度を判定する判定部と、
   各文章の関連度に基づき前記複数項目に対して各文章を入力した入力者のパフォーマンスを推定する推定部と、
   前記パフォーマンスの推定結果を出力する出力部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記複数項目は、目的を入力するための第１の項目、前記目的に対する事前対応を入力するための第２の項目、及び前記目的に対する結果を入力するための第３の項目を含み、
   前記推定部は、各文章の関連度に基づき前記目的に対する前記パフォーマンスを推定する請求項１の情報処理装置。
3. 前記複数項目は、前記目的に対する事後対応を入力するための第４の項目、及び前記目的に対する次の対応を入力するための第５の項目を含み、
   前記推定部は、各文章の関連度に基づき前記目的に対する前記パフォーマンスを推定する請求項２の情報処理装置。
4. 前記推定部は、前記第１の項目の第１の文章と前記第２の項目の第２の文章の関連度、及び前記第２の項目の前記第２の文章と前記第３の項目の第３の文章の関連度に基づき前記目的に対する前記パフォーマンスを推定する請求項２の情報処理装置。
5. 前記推定部は、前記第１の項目の第１の文章と前記第２の項目の第２の文章の関連度、前記第２の項目の前記第２の文章と前記第３の項目の第３の文章の関連度、前記第３の項目の前記第３の文章と前記第４の項目の第４の文章の関連度、前記第４の項目の前記第４の文章と前記第５の項目の第５の文章の関連度、及び前記第５の項目の前記第５の文章と前記第２の項目の前記第２の文章の関連度に基づき前記目的に対する前記パフォーマンスを推定する請求項３の情報処理装置。
6. 前記解析部は、複数入力者からの複数レポートのそれぞれに含まれる複数項目に対して入力された各文章を解析し、
   前記判定部は、前記複数レポートのそれぞれに含まれる各文章の相対的な関連度を判定する請求項１乃至５の何れか一つの情報処理装置。
7. 前記解析部は、複数回を対象として複数入力者からの複数レポートのそれぞれに含まれる複数項目に対して入力された各文章を解析し、
   前記判定部は、前記複数回を対象として前記複数レポートのそれぞれに含まれる各文章の相対的な関連度を判定する請求項１乃至５の何れか一つの情報処理装置。
8. 前記推定部は、各入力者の前記パフォーマンスの平均値を推定する請求項６又は７の何れか一つの情報処理装置。
9. 前記推定部は、各入力者の前記パフォーマンスの時系列変化を推定する、請求項６又は７の情報処理装置。
10. レポートに含まれる複数項目に対して入力された各文章を解析し、
    各文章の解析結果に基づき各文章の関連度を判定し、
    各文章の関連度に基づき前記複数項目に対して各文章を入力した入力者のパフォーマンスを推定し、
    前記パフォーマンスの推定結果を出力する情報処理方法。
11. 請求項１乃至９の何れかの情報処理装置が備える各部による処理をコンピュータに実行させるプログラム。
    

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