(57)【要約】      （修正有）【課題】対象者の職業を適切に推定する情報処理装置、情報処理システム、学習装置及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１００において、対象者に関する対象者情報の入力を受付ける受付部１０２と、対象者の将来の職業を推定するための特徴量を、対象者情報から抽出する抽出部１４６０と、特徴量に基づいて、対象者の将来の職業の可能性を、推定結果として出力する学習済の推定モデル１４００と、推定モデルでの推定結果を出力する出力部１０８とを備える。推定モデル１４００は、学習用データセットを用いた学習処理により生成される。学習用データセットは、他の対象者のパラメータである学習用パラメータに対して、該他の対象者の職業をラベル付けした学習用データを含む。【選択図】図７
2020187714.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者に関する対象者情報の入力を受付ける受付部と、
前記対象者の将来の職業を推定するための特徴量を、前記対象者情報から抽出する抽出部と、
前記特徴量に基づいて、前記対象者の将来の職業の可能性を、推定結果として出力する学習済の推定モデルと、
前記推定モデルでの推定結果を出力する出力部とを備え、
前記推定モデルは、学習用データセットを用いた学習処理により生成され、前記学習用データセットは、他の対象者のパラメータである学習用パラメータに対して、該他の対象者の職業をラベル付けした学習用データを含む、情報処理装置。
【請求項２】
前記特徴量は、質問者による質問に対する前記対象者の回答、前記対象者の学業の成績、前記対象者が描く画像、前記対象者が描く文字、および前記対象者の動画のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記質問者による質問は、前記対象者が将来に就きたい職業を問う質問を含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特徴量は、前記対象者の保護者についてのパラメータである保護者パラメータを含む、請求項１〜請求項３いずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記保護者パラメータは、前記保護者の職業、前記保護者の学歴、および前記保護者の年収のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記推定結果は、特定の職業になれるか否かを示す情報、および該特定の職業になれる確率に基づく情報のうち少なくとも１つを含む、請求項１〜請求項５いずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
対象者の将来の職業を推定するための特徴量を学習済の推定モデルに入力して対象者の将来の職業を出力する情報処理装置と、
前記推定モデルを生成するための学習装置とを備え、
前記情報処理装置は、
前記特徴量を抽出する抽出部を備え、
前記推定モデルは、前記特徴量の入力を受けて、前記対象者の将来の職業の可能性を推定結果として出力するように学習されており、
前記情報処理装置は、前記推定結果に基づいて、前記対象者の将来の職業に関する情報を出力する出力部を備え、
前記学習装置は、学習用データセットを取得するための取得部を含み、
前記学習用データセットは、他の対象者の特徴量に対して該他の対象者の職業をラベル付けした学習用データを複数含み、
前記学習装置は、さらに、
前記他の対象者の特徴量の入力を受付ける受付部と、
前記受付部が受付けた前記他の対象者の特徴量を前記推定モデルに入力して出力される推定結果が、前記学習用データにラベル付けされている前記他の対象者の職業に近づくように、前記推定モデルを最適化する学習部とを含む、情報処理システム。
【請求項８】
対象者の将来の職業を推定するための特徴量の入力を受けて、前記対象者の将来の職業の可能性を、推定結果として出力する推定モデルを生成するための学習装置であって、
学習用データセットを取得する取得部を備え、
前記学習用データセットは、他の対象者の特徴量に対して、該他の対象者の職業をラベル付けした学習用データを複数含み、
前記学習装置は、
前記学習用データセットから、前記他の対象者の特徴量を抽出する抽出部と、
前記他の対象者の特徴量を前記推定モデルに入力して出力される推定結果が、前記学習用データにラベル付けされている前記他の対象者の職業に近づくように、前記推定モデルを最適化する学習部とを含む、学習装置。
【請求項９】
コンピュータに、
対象者の将来の職業を推定するための特徴量を、対象者情報から抽出するステップと、
前記特徴量に基づいて、前記対象者の将来の職業の可能性を、推定結果として出力する学習済の推定モデルでの推定結果を出力するステップとを実行させ、
前記推定モデルは、学習用データセットを用いた学習処理により生成され、前記学習用データセットは、他の対象者のパラメータである学習用パラメータに対して、該他の対象者の職業をラベル付けした学習用データを含む、情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、情報処理装置、情報処理システム、学習装置、および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】  たとえば、幼児（対象者）の保護者（たとえば、親）が、該幼児が向いている将来の職業を予測したい場合がある。たとえば、将来の職業は、たとえば、スポーツ選手、歌手、医者および法律家などである。非特許文献１では、対象者の職業を提案するＷｅｂページが開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】［２０１９年５月１０日検索］インターネット＜ＵＲＬ＞ｈｔｔｐ：／／ｏｓｈｉｇｏｔｏ．ｍｙｄｒｅａｍｓ．ｊｐ／ｓｈｉｎｄａｎ／ｓｈｉｎｄａｎ＿ｓｅｌｅｃｔ１．ｐｈｐ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  しかしながら、非特許文献１では、ある程度の年齢に達した対象者に対する質問を対象者に答えさせることにより職業を提案するシステムが開示されており、たとえば、対象者が幼児などである場合には、適切な職業を提案することができなかった。【０００５】  本発明は、対象者の将来の職業を適切に推定する情報処理装置、情報処理システム、学習装置、および情報処理プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  本発明のある局面によれば、対象者に関する対象者情報の入力を受付ける受付部と、前記対象者の将来の職業を推定するための特徴量を、前記対象者情報から抽出する抽出部と、前記特徴量に基づいて、前記対象者の将来の職業の可能性を、推定結果として出力する学習済の推定モデルと、前記推定モデルでの推定結果を出力する出力部とを備え、前記推定モデルは、学習用データセットを用いた学習処理により生成され、前記学習用データセットは、他の対象者のパラメータである学習用パラメータに対して、該他の対象者の職業をラベル付けした学習用データを含む、情報処理装置が提案される。
【発明の効果】
【０００７】  本発明によれば、対象者の将来の職業を適切に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に従う職業推定システムでのフェーズを示す図である（その１）。
【図２】本実施形態に従う職業推定システムでのフェーズを示す図である（その２）。
【図３】本実施形態に従う職業推定システムでのフェーズを示す図である（その３）。
【図４】本実施形態に従う職業推定システムの一例を示す図である。
【図５】本実施形態に従う情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図６】本実施形態に従う管理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図７】本実施形態に従う情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図８】本実施形態に従う推定部の構成の一例を示す図である。
【図９】本実施形態に従う推定モデルの一例を示す図である。
【図１０】本実施形態に従う管理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図１１】本実施形態に従う職業推定処理のフローチャートである。
【図１２】本実施形態に従う管理処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】  本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１０】  ＜Ａ．職業推定システムの概要＞
まず、本発明に係る情報処理システムの典型例として、本実施形態に従う職業推定システム１の概要について説明する。本明細書において、「対象者」は、「将来の職業が推定される者」であり、たとえば、０歳〜１８歳までの人間である。保護者は、たとえば、対象者に対する保護を行う者をいう。保護者は、たとえば、対象者の両親である。
【００１１】  図１および図２は、本実施形態に従う職業推定システムの使用例を説明するための図である。本実施形態では、職業推定システムの使用にあたって、複数のフェーズが規定されている。本実施形態の情報処理装置は、該複数のフェーズそれぞれにおいて取得された情報が入力されて、該情報に基づいて、対象者の将来の職業を推定する。図１（Ａ）は、音声取得フェーズを説明するための図である。音声取得フェーズは、対象者と質問者との質疑応答における音声を取得するフェーズである。マイク２０は、音声を取得する。マイク２０が取得した音声の音声データは、情報処理装置１００に入力される。情報処理装置１００は、所定の記憶領域に、入力された音声データを記憶する。情報処理装置１００は、情報を処理できる装置であれば、如何なる装置であってもよい。情報処理装置１００は、たとえば、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット、スマートフォンなどとしてもよい。
【００１２】  たとえば、質問者からの質問は、対象者が将来に就きたい職業を問う質問を含む。該質問は、たとえば、「将来、なりたい職業は何ですか」といった質問（以下、「特定の質問」という。）である。特定の質問は、その他、「好きなことは何ですか」、「得意なことは何ですか」、「将来、なりたい職業は何ですか」といった質問（以下、「特定の質問」という。）を含んでもよい。
【００１３】  たとえば、医者の職業に就いている人は、幼少期には、「好きなことは何ですか」、「得意なことは何ですか」といった質問に対しては、自信を持って「算数、理科」などと回答している傾向にある。また、医者の職業に就いている人は、幼少期には、「将来、なりたい職業は何ですか」といった質問に対しては、自信を持って「医者」と回答している傾向にある。
【００１４】  このように、特定の職業に就いている人について、特定の質問に対する回答には、特徴量として、特定のキーワード、および特定の話し方（テンポなど）が含まれる。特定のキーワードは、特定の職業を示すキーワードである。このように、特定の質問に対する回答における特定のキーワード、および特定の話し方（特徴量）は、対象者の職業を推定するにあたって有用な指標となる。
【００１５】  図１（Ｂ）は、静止画取得フェーズを説明するための図である。静止画取得フェーズでは、対象者により描かれた画像、および対象者により描かれた文字などのうち少なくとも１つを含む静止画を取得するフェーズである。カメラ４０は、静止画を取得する。カメラ４０が取得した静止画の静止画像データは、情報処理装置１００に入力される。情報処理装置１００は、所定の記憶領域に、入力された静止画像データを記憶する。
【００１６】  たとえば、静止画は、対象者が描いた絵画（画像）、および対象者が描いた文字などを含む。たとえば、高い学歴を有する職業（弁護士および医師など）に就いている人は、幼少期の文字は綺麗である傾向にある。「文字が綺麗である」とは、たとえば、「模範となる文字」からの乖離度が小さいことをいう。
【００１７】  また、絵画については、特定の対象物に対する絵画とすることが好ましい。特定の対象物とは、たとえば、花、動物などである。たとえば、画家の職業に就いている人は、幼少期の絵画が綺麗である傾向にある。「絵画が綺麗である」とは、「模範となる絵画」からの幼少期の文字は綺麗である傾向にある。「模範となる絵画」とは、たとえば、特定の対象物の写真などである。
【００１８】  このように、特定の職業に就いている人が幼少期に描いた画像、および対象者が描く文字は、対象者の職業を推定するにあたって有用な指標となる。
【００１９】  図１（Ｃ）は、動画取得フェーズを説明するための図である。動画取得フェーズでは、対象者と質問者との質疑応答における動画を取得するフェーズである。カメラ４０は、動画を取得する。カメラ４０が取得した動画の動画像データは、情報処理装置１００に入力される。情報処理装置１００は、所定の記憶領域に、入力された動画像データを記憶する。
【００２０】  たとえば、動画は、対象者が特定の動作を行う動画である。特定の動作は、対象者が歩く動作、対象者が走る動作、対象者がボールを蹴る動作、対象者がバットを振る動作などを含む。たとえば、野球選手の職業に就いている人は幼少期での走るフォーム、バットを振るフォームなどが綺麗である傾向にある。「フォームが綺麗である」とは、「模範となるフォーム」からの乖離度が小さいことをいう。また、たとえば、野球選手の職業に就いている人は、幼少期での走るスピードが速い傾向にある。
【００２１】  このように、特定の職業に就いている人の幼少期での特定の動作は、対象者の職業を推定するにあたって有用な指標となる。
【００２２】  図２（Ｄ）は、対象者の成績取得フェーズを説明するための図である。対象者の成績取得フェーズは、対象者の学業の成績を取得するフェーズである。対象者の学業の成績とは、塾および小学校などの試験の成績などである。成績は、たとえば、テストの点数およびテストの偏差値などである。対象者の成績の情報処理装置１００への入力の手法として、たとえば、情報処理装置１００は、成績入力画面（特に図示せず）を表示する。そして、対象者の保護者など（ユーザ）が、この成績入力画面から、対象者の成績を入力する。情報処理装置１００は、所定の記憶領域に、入力された対象者の成績データを記憶する。
【００２３】  高い学歴を有する職業（弁護士および医師など）に就いている人の幼少期の学業の成績は、高い傾向にある。このように、特定の職業に就いている人の幼少期の成績は、対象者の職業を推定するにあたって有用な指標となる。
【００２４】  図２（Ｅ）は、保護者情報取得フェーズを説明するための図である。保護者情報取得フェーズは、保護者の情報を取得するフェーズである。保護者の情報とは、たとえば、保護者の職業、保護者の学歴、および保護者の年収などを含む。保護者の職業の情報処理装置１００への入力の手法として、たとえば、情報処理装置１００は、保護者情報入力画面（特に図示せず）を表示する。そして、対象者の保護者など（ユーザ）が、この保護者情報入力画面から、保護者情報を入力する。情報処理装置１００は、所定の記憶領域に、入力された保護者情報データを記憶する。
【００２５】  特定の職業（たとえば、医師など）に就いている人の保護者は、該特定の職業に就いている人が多い。たとえば、医者の職業に就いている人の保護者も医者であることが多い。また、たとえば、高学歴が必要とされる職業（たとえば、弁護士、医師など）に就くためには、塾などに行く必要があり、金銭的に多大なコストがかかる。したがって、対象者の保護者の年収も多いことが好ましい。また、高学歴が必要とされる職業（たとえば、弁護士、医師など）に就くためには対象者は、偏差値の高い大学などに入学および卒業をする必要がある。一般的に、対象者の保護者が高学歴である場合には、対象者も高学歴にある傾向にある。理由は、保護者が高学歴であると、教育環境の観点が整うことから、保護者の対象者も勉学に打ち込みやすくなるからである。また、保護者と対象者との血がつながっている場合には、遺伝の観点で、保護者が高学歴であると、対象者も高学歴になりやすくなる。
【００２６】  このように、本実施形態では、図１（Ａ）〜図１（Ｃ）、および図２（Ｄ）、（Ｅ）に示す４つのフェーズで、情報処理装置１００は、音声データ、静止画像データ、動画像データ、対象者の成績データ、および保護者情報データを取得する。情報処理装置１００は、これら５つのデータを所定の記憶領域に記憶させる。以下では、この５つのデータを「対象者に関する対象者情報」または、単に「５つのデータ」ともいう。また、本実施形態では、情報処理装置１００等は、５つのデータの全てを用いる形態を説明するが、変形例として、５つのデータのうち少なくとも１つのデータを用いるようにしてもよい。
【００２７】  図３は、表示結果フェーズによる説明するための図である。情報処理装置１００は、該情報処理装置１００が記憶している５つのデータに基づいて、推定モデル１４００等を用いて、対象者の将来の職業の可能性を推定する。情報処理装置１００は、該推定された推定結果を表示装置２００に出力し、表示装置２００に表示結果を表示させる。図３の例では、「あなたが向いている職業」という文字とともに、最も適性のある職業を、順序とともに表示する。図３の例では、表示装置２００は、最も適性のある（最も可能性のある）職業を「１位」として「医者」を表示し、次に適性のある（次に可能性のある）職業を「２位」として「弁護士」を表示し、次に適性のある（次に可能性のある）職業を「３位」として「金融系サラリーマン」を表示する。
【００２８】  このように、情報処理装置１００は、対象者の将来の職業の可能性を、推定結果として表示装置２００に出力する。表示装置２００は、該推定結果を示す画面を表示する。したがって、対象者、および対象者の保護者は、対象者の将来の職業の可能性を認識することができる。また、情報処理装置１００は、特定の職業（例えば、医者）に将来なれる割合（例えば、５０％）を表示させるようにしてもよい。
【００２９】  ［職業推定システムの構成例］
次に、本実施形態に従う職業推定システム１のシステム構成例について説明する。先に、職業推定システム１の全体構成例を説明した上で、職業推定システム１に含まれる主要装置のハードウェア構成例について説明する。
【００３０】  （システム構成例）
図４は、本実施形態に従う職業推定システム１のシステム構成の一例を示す模式図である。図４を参照して、職業推定システム１は、管理装置３００と、ネットワーク２と、１以上の情報処理装置１００と、該１以上の情報処理装置１００それぞれに接続された該１以上の表示装置２００とを含む。
【００３１】  情報処理装置１００は、対象者情報である５つのデータの入力を受付け、該５つのデータから、対象者の将来の職業を推定する。管理装置３００は、情報処理装置１００が利用する学習済モデルの管理および更新を実行する。より具体的には、管理装置３００は、情報処理装置１００から入力された対象者情報（５つのデータ）を取得する。この対象者情報が「学習用の対象者情報Ａ」となる。そして、管理装置３００は、数年経過して、該対象者が職業に就いた場合に、該入力された「学習用の対象者情報Ａ」と、該職業を示す職業データとを対応付けることにより学習用データセットを生成する。
【００３２】  また、職業推定システム１の管理者などは、職業に就いている人にインタビューを行い、該職業に就いている人の幼少期における５つのデータのうちの少なくとも１つを取得するようにしてもよい。たとえば、医者の幼少期での「対象者Ａと質問者Ｂとの質疑応答の音声データ」と、「静止画像データ（幼少期での絵画および文字）に関するデータ」と、「動画像データ（幼少期の走っている画像等に関するデータ）」と、「学業に関する成績データ」と、「医者の幼少期における保護者の保護者データ」とのうち少なくとも１つのデータを取得する。この少なくとも１つのデータが、「学習用の対象者情報Ｂ」となる。そして、管理者は、該取得した少なくとも１つのデータと、該取得先の人（職業に就いている人）の職業を示す職業データを管理装置３００に入力する。管理装置３００は、入力された少なくとも１つのデータ（「学習用の対象者情報Ｂ」）と、職業データとを対応付けることにより、学習用データセットを生成する。管理装置３００は、生成した学習用データセットを用いて、学習済モデルの学習（新規学習および追加学習の両方を含み得る。）を実行する。
【００３３】  （情報処理装置１００）
図５は、本実施形態に従う職業推定システム１を構成する情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す模式図である。
【００３４】  図５を参照して、情報処理装置１００は、主要なハードウェア要素として、プロセッサ１５４と、メモリ１５６と、ネットワークコントローラ１５８と、ストレージ１０９と、プリンタ１２０と、カメラインターフェースと、入力装置インターフェース１７２と、マイクインターフェースと、表示装置インターフェース１７６とを含む。
【００３５】  プロセッサ１５４は、後述するような各種プログラムを実行することで、情報処理装置１００の実現に必要な処理を実行する演算主体である、プロセッサ１５４としては、例えば、１または複数のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などで構成される。複数のコアを有するＣＰＵまたはＧＰＵを用いてもよい。
【００３６】  メモリ１５６は、プロセッサ１５４がプログラムを実行するにあたって、プログラムコードやワークメモリなどを一時的に格納する記憶領域を提供する。メモリ１５６としては、例えば、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性メモリデバイスを用いてもよい。
【００３７】  ストレージ１６０は、プロセッサ１５４にて実行されるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）１１２、後述するような機能構成を実現するためのアプリケーションプログラム１６４、学習済モデル３２６などを格納する。ストレージ１６０としては、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性メモリデバイスを用いてもよい。
【００３８】  アプリケーションプログラム１６４をプロセッサ１５４で実行する際に必要となるライブラリや機能モジュールの一部を、ＯＳ１６２が標準で提供するライブラリまたは機能モジュールを用いるようにしてもよい。
【００３９】  光学ドライブ１５２は、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）などの光学ディスク１２４に格納されているプログラムなどの情報を読み出す。光学ディスク１２４は、非一過的（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）な記録媒体の一例であり、任意のプログラムを不揮発的に格納した状態で流通する。光学ドライブ１５２が光学ディスク１２４からプログラムを読み出して、ストレージ１６０にインストールすることで、本実施形態に従う情報処理装置１００を構成できる。したがって、本発明の主題は、ストレージ１６０などにインストールされたプログラム自体、または、本実施形態に従う機能や処理を実現するためのプログラムを格納した光学ディスク１２４などの記録媒体でもあり得る。
【００４０】  図５には、非一過的な記録媒体の一例として、光学ディスク１２４などの光学記録媒体を示すが、これに限らず、フラッシュメモリなどの半導体記録媒体、ハードディスクまたはストレージテープなどの磁気記録媒体、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）などの光磁気記録媒体を用いてもよい。
【００４１】  あるいは、情報処理装置１００を実現するためのプログラムは、上述したような任意の記録媒体に格納されて流通するだけでなく、インターネットまたはイントラネットを介してサーバ装置などからダウンロードすることで配布されてもよい。
【００４２】  カメラインターフェース１７０は、カメラ４０と、情報処理装置１００とのインターフェースの役割を果たす。入力装置インターフェース１７２は、入力装置５０と情報処理装置１００とのインターフェースの役割を果たす。入力装置５０は、キーボードおよびマウスの少なくとも１つを含む。マイクインターフェース１７４は、マイク２０と、情報処理装置１００とのインターフェースの役割を果たす。表示装置インターフェース１７６は、表示装置２００とのインターフェースの役割を果たす。
【００４３】  （管理装置３００）
図６は、管理装置３００のハードウェア構成の一例を示す模式図である。図６を参照して、管理装置３００は、主要なハードウェア要素として、プロセッサ３０４と、メモリ３０６と、ネットワークコントローラ３０８と、ストレージ３１０とを含む。
【００４４】  プロセッサ３０４は、各種プログラムを実行することで、管理装置３００の実現に必要な処理を実行する演算主体である、プロセッサ３０４としては、例えば、１または複数のＣＰＵやＧＰＵなどで構成される。複数のコアを有するＣＰＵまたはＧＰＵを用いてもよい。管理装置３００においては、学習済モデルを生成するための学習処理に適したＧＰＵなどを採用することが好ましい。
【００４５】  メモリ３０６は、プロセッサ３０４がプログラムを実行するにあたって、プログラムコードやワークメモリなどを一時的に格納する記憶領域を提供する。メモリ３０６としては、例えば、ＤＲＡＭやＳＲＡＭなどの揮発性メモリデバイスを用いてもよい。
【００４６】  ネットワークコントローラ３０８は、ネットワーク２を介して、外部の装置（情報処理装置１００など）との間でデータを送受信する。ネットワークコントローラ３０８は、例えば、イーサネット、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの任意の通信方式に対応するようにしてもよい。
【００４７】  ストレージ３１０は、プロセッサ３０４にて実行されるＯＳ３１２、後述するような機能構成を実現するためのアプリケーションプログラム３１４、学習用データセット３２４を生成するための前処理プログラム３１６、ならびに、学習用データセット３２４を用いて学習済モデル３２６を生成するための学習用プログラム３１８などを格納する。
【００４８】  学習用の対象者情報３２５は、情報処理装置１００に入力された前述の「学習用の対象者情報Ａ」と、「学習用の対象者情報Ｂ」とを含む。
【００４９】  学習用データセット３２４は、学習用の対象者情報３２５に後述の職業データ２１８（正解ラベルあるいは、タグ）が付与した訓練データセットである。学習済モデル３２６は、学習用データセット３２４を用いて学習処理を実行することで得られる推定モデルである。
【００５０】  ストレージ３１０としては、例えば、ハードディスク、ＳＳＤなどの不揮発性メモリデバイスを用いてもよい。
【００５１】  アプリケーションプログラム３１４、前処理プログラム３１６および学習用プログラム３１８をプロセッサ３０４で実行する際に必要となるライブラリや機能モジュールの一部を、ＯＳ３１２が標準で提供するライブラリまたは機能モジュールを用いるようにしてもよい。この場合には、アプリケーションプログラム３１４、前処理プログラム３１６および学習用プログラム３１８の各単体では、対応する機能を実現するために必要なプログラムモジュールのすべてを含むものにはならないが、ＯＳ３１２の実行環境下にインストールされることで、後述するような機能構成を実現できることになる。そのため、このような一部のライブラリまたは機能モジュールを含まないプログラムであっても、本発明の技術的範囲に含まれ得る。
【００５２】  アプリケーションプログラム３１４、前処理プログラム３１６および学習用プログラム３１８は、光学ディスクなどの光学記録媒体、フラッシュメモリなどの半導体記録媒体、ハードディスクまたはストレージテープなどの磁気記録媒体、ならびにＭＯなどの光磁気記録媒体といった非一過的な記録媒体に格納されて流通し、ストレージ３１０にインストールされてもよい。したがって、本発明の主題は、ストレージ３１０などにインストールされたプログラム自体、または、本実施形態に従う機能や処理を実現するためのプログラムを格納した記録媒体でもあり得る。
【００５３】  あるいは、管理装置３００を実現するためのプログラムは、上述したような任意の記録媒体に格納されて流通するだけでなく、インターネットまたはイントラネットを介してサーバ装置などからダウンロードすることで配布されてもよい。
【００５４】  入力部３３０は、各種の入力操作を受け付ける。入力部３３０としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、ペンなどを用いてもよい。
【００５５】  図６には、汎用コンピュータ（プロセッサ３０４）がアプリケーションプログラム３１４、前処理プログラム３１６および学習用プログラム３１８を実行することで管理装置３００を実現する構成例を示すが、管理装置３００を実現するために必要な機能の全部または一部を、集積回路などのハードワイヤード回路を用いて実現してもよい。例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどを用いて実現してもよい。
【００５６】  ＜Ｃ．情報処理装置１００の機能および処理＞
次に、本実施形態に従う職業推定システム１を構成する情報処理装置１００の機能および処理について説明する。
【００５７】  （ｃ１：情報処理装置１００の機能構成）
図７は、本実施形態に従う職業推定システム１を構成する情報処理装置１００の機能構成の一例を示す模式図である。図１０に示す各機能は、典型的には、情報処理装置１００のプロセッサ１５４がＯＳ１６２およびアプリケーションプログラム１６４（いずれも図７参照）を実行することで実現されてもよい。
【００５８】  図７は、情報処理装置１００の機能構成例を示す図である。情報処理装置１００は、受付部１０２と、記憶部１０４と、推定部１０６と、出力部１０８とを有する。
【００５９】  図１および図２で説明したように、マイク２０からは音声データが情報処理装置１００に入力される。また、カメラ４０からは動画像データおよび静止画像データが情報処理装置１００に入力される。また、成績入力画面からは情報処理装置１００に成績データが入力され、保護者入力画面からは情報処理装置１００に保護者データが入力される。
【００６０】  受付部１０２は、入力された５つのデータを受付ける。受付部１０２が受付けた５つのデータは、一旦、記憶部１０４に記憶される。記憶部１０４に記憶された５つのデータは、所定の条件が成立したときに、推定部１０６に入力される。所定の条件とは、たとえば、ユーザにより、所定の動作が行われることにより成立する。
【００６１】  所定の条件が成立すると、５つのデータ（動画像データ１３６、静止画像データ１３７、音声データ１３８、保護者データ１３９、および成績データ１４０）は、推定部１０６に入力される。推定部１０６は、該５つのデータに基づいて、対象者の将来の職業の可能性を出力する。推定部１０６は、推定モデル１４００と、抽出部１４６０とを有する。抽出部１４６０は、図８に示す領域特定モジュール１４１と、サイズ調整モジュール１４２と、領域特定モジュール１４３と、サイズ調整モジュール１４４と、区間特定モジュール１４５と、リサンプリングモジュール１４６と、抽出モジュール１４７と、抽出モジュール１４８などに対応する。推定部１０６の詳細な処理は後述する。出力部１０８は、推定結果を外部に出力する。本実施形態では、「外部」は、表示装置２００であるとする。「外部」は、他であってもよく、「外部」は、たとえば、プリンタであってもよく、ネットワークであってもよい。
【００６２】  表示装置２００は、情報処理装置１００から出力された推定結果に基づいた画面（図３参照）を表示する。
【００６３】  また、記憶部１０４からの５つのデータは、出力部１０８を経由して、管理装置３００に対して送信される。管理装置３００に対して送信された５つのデータが、学習用の対象者情報Ａとして用いられる。
【００６４】  ［推定部の処理］
次に、図８を用いて、推定部１０６の処理の詳細を説明する。図８を参照して、推定部１０６は、領域特定モジュール１４１と、サイズ調整モジュール１４２と、領域特定モジュール１４３と、サイズ調整モジュール１４４と、区間特定モジュール１４５と、リサンプリングモジュール１４６と、抽出モジュール１４７と、抽出モジュール１４８と、推定モデル１４００とを含む。
【００６５】  領域特定モジュール１４１は、動画像データ１３６の動画像において対象者領域を特定する。そして、領域特定モジュール１４１は、特定した対象者領域に対応する対象者動画像を動画像データ１３６から抽出して出力する。
【００６６】  典型的には、領域特定モジュール１４１は、目や鼻などの顔特徴を抽出するとともに、手足などの骨格特徴を抽出することで、対象者領域を特定する。領域特定モジュール１４１は、動画像データ１３６から抽出した対象者動画像をサイズ調整モジュール１４２に出力する。
【００６７】  サイズ調整モジュール１４２において、対象者動画像は、予め定められた次元をもつ特徴量（特徴量ベクトル）に変換されて推定モデル１４００に入力される。ここで、領域特定モジュール１４１により抽出される対象者動画像の画像サイズは変動し得るため、サイズ調整モジュール１４２は画像サイズを規格化する。
【００６８】  より具体的には、サイズ調整モジュール１４２は、領域特定モジュール１４１からの対象者動画像を予め定められた画素数の画像に調整した上で、調整後の画像を構成する各画素の画素値を動画像特徴量１４１０として推定モデル１４００に入力する。
【００６９】  同様に、領域特定モジュール１４３は、静止画像データ１３７の静止画像において対象者領域を特定する。そして、領域特定モジュール１４３は、特定した対象者領域に対応する対象者静止画像を静止画像データ１３７から抽出して出力する。
【００７０】  典型的には、領域特定モジュール１４３は、文字や絵画を特定する。領域特定モジュール１４３は、静止画像データ１３７から抽出した文字画像や絵画画像をサイズ調整モジュール１４４に出力する。
【００７１】  サイズ調整モジュール１４４において、対象者静止画像は、予め定められた次元をもつ特徴量（特徴量ベクトル）に変換されて推定モデル１４００に入力される。ここで、領域特定モジュール１４３により抽出される文字画像や絵画画像の画像サイズは変動し得るため、サイズ調整モジュール１４４は画像サイズを規格化する。
【００７２】  より具体的には、サイズ調整モジュール１４４は、領域特定モジュール１４３からの文字画像や絵画画像を予め定められた画素数の画像に調整した上で、調整後の画像を構成する各画素の画素値を静止画像特徴量１４２０として推定モデル１４００に入力する。
【００７３】  区間特定モジュール１４５は、音声データ１３８に含まれる対象者が発した音声の区間を特定して、特定区間音声を抽出して出力する。典型的には、区間特定モジュール１４５は、音声データ１３８が示す音声の時間的変化を解析して、情報処理装置１００の周囲にある雑音成分に対して、振幅あるいは周波数などが変化した区間を特定することで、特定区間音声を抽出する。
【００７４】  また、特定区間音声には、質問者Ｂの質問が含まれる。区間特定モジュール１４５は、質問者Ｂの質問部分については特定せずに、対象者Ａの回答部分のみを特定する。さらに、特定区間音声は、対象者の現在のフィーリング（気分）、およびテンポを示す情報を含む場合がある。
【００７５】  このように、区間特定モジュール１４５は、マイク２０で収集された音声のうち対象者の発話に対応する部分の音声を特定する。
【００７６】  再度図８を参照して、区間特定モジュール１４５が音声データ１３８から抽出した特定区間音声は、リサンプリングモジュール１４６へ出力される。リサンプリングモジュール１４６において、特定区間音声は、予め定められた次元をもつ特徴量（特徴量ベクトル）に変換されて推定モデル１４００に出力される。ここで、区間特定モジュール１４５により特定される特定区間音声の時間長さは変動し得るため、リサンプリングモジュール１４６が音声サンプリング数を規格化する。
【００７７】  より具体的には、リサンプリングモジュール１４６は、区間特定モジュール１４５からの特定区間音声が示す音声の時間波形を予め定められたサンプル数でサンプリングすることで、各サンプリング点での振幅値を音声特徴量１４３０として推定モデル１４００に入力する。
【００７８】  抽出モジュール１４７は、保護者データ１３９から、保護者の職業、保護者の学歴、および保護者の年収に対応する特徴量を抽出する。抽出モジュール１４７で抽出された保護者特徴量１４４０は、推定モデル１４００に入力される。抽出モジュール１４８は、成績データ１４０から、対象者の成績を抽出する。抽出モジュール１４７で抽出された成績特徴量１４５０は、推定モデル１４００に入力される。
【００７９】  推定モデル１４００は、ネットワーク構造および対応するパラメータを規定する学習済モデル３２６に基づいて構築される。動画像特徴量１４１０、静止画像特徴量１４２０、音声特徴量１４３０、保護者特徴量１４４０、および成績特徴量１４５０が推定モデル１４００に入力されることで、推定モデル１４００が定義する演算処理が実行されて、推定結果１４４９として職業毎のスコアが算出される。ここで、職業毎のスコアは、対象者に適している各職業それぞれの可能性を示す値である。
【００８０】  推定モデル１４００は、後述するような学習用データセット３２４を用いた学習処理により生成される。
【００８１】  このように、学習済の推定モデルである推定モデル１４００は、動画像特徴量１４１０、静止画像特徴量１４２０、音声特徴量１４３０、保護者特徴量１４４０、および成績特徴量１４５０の入力を受けて、対象者の将来の職業の可能性を、推定結果として出力する。
【００８２】  図９は、図８に示す推定モデル１４００のネットワーク構成例を示す模式図である。図９を参照して、推定モデル１４００は、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）に分類されるネットワークである。推定モデル１４００は、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）に分類される前処理ネットワーク１４６０，１４７０，１４８０，１４９０，１５００と、中間層１５１０と、出力層に相当する活性化関数１４９２と、Ｓｏｆｔｍａｘ関数１４９４とを含む。
【００８３】  前処理ネットワーク１４６０，１４７０，１４８０，１４９０，１５００は、相対的に次数の大きな動画像特徴量１４１０、静止画像特徴量１４２０、音声特徴量１４３０、保護者特徴量１４４０、および成績特徴量１４５０から、推定結果１４４９を算出するために有効な特徴量を抽出するための一種のフィルタとして機能する。前処理ネットワーク１４６０，１４７０，１４８０，１４９０，１５００の各々は、畳み込み層（ＣＯＮＶ）およびプーリング層（Ｐｏｏｌｉｎｇ）が交互に配置された構成を有している。なお、畳み込み層とプーリング層との数は同数でなくてもよく、また、畳み込み層の出力側にはＲｅＬＵ（正規化線形関数：ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ  ｌｉｎｅａｒ  ｕｎｉｔ）などの活性化関数が配置される。また、図９では、前処理ネットワーク１４７０，１４８０，１４９０，１５００の詳細は省略されているが、例えば、前処理ネットワーク１４７０，１４８０，１４９０，１５００は、例えば、前処理ネットワーク１４６０と同様の構成とされる。
【００８４】  より具体的には、前処理ネットワーク１４６０は、動画像特徴量１４１０（ｘ１１，ｘ１２，・・・，ｘ１ａ）の入力を受けて、動画における文字および絵画の綺麗さ度合い等を示す内部特徴量を出力するように構築される。前処理ネットワーク１４７０は、静止画像特徴量１４２０（ｘ２１，ｘ２２，・・・，ｘ２ｂ）の入力を受けて、静止画における文字および絵画などの綺麗さ度合い等を示す内部特徴量を出力するように構築される。前処理ネットワーク１４８０は、音声特徴量１４３０（ｘ３１，ｘ３２，・・・，ｘ３ｃ）の入力を受けて、発言における職業を特定するための情報、および、対象者の現在のフィーリング（気分）を示す情報等を示す内部特徴量を出力するように構築される。前処理ネットワーク１４９０は、保護者特徴量１４４０（ｘ４１，ｘ４２，・・・，ｘ４ｄ）の入力を受けて、保護者の職業、保護者の学歴、および保護者の年収等を出力するように構築される。前処理ネットワーク１５００は、成績特徴量１４５０（ｘ５１，ｘ５２，・・・，ｘ５ｅ）の入力を受けて、対象者の成績を出力するように構築される。
【００８５】  中間層１５１０は、所定数の層数を有する全結合ネットワークからなり、前処理ネットワーク１４６０，１４７０，１４８０，１４９０，１５００の各々からの出力を、各ノードについて決定される重みおよびバイアスを用いてノード毎に順次結合する。
【００８６】  なお、図９の例では前処理ネットワーク１４６０，１４７０，１４８０，１４９０，１５００は全て同じ構成であるとする。
【００８７】  中間層１５１０の出力側には、ＲｅＬＵなどの活性化関数１４９２が配置され、最終的には、Ｓｏｆｔｍａｘ関数１４９４により確率分布に正規化された上で、推定結果１４４９（ｙ１，ｙ２，・・・，ｙＮ）が出力される。
【００８８】  後述するような学習フェーズにおいては、推定モデル１４００のネットワークを構築する各エレメントのパラメータが最適化される。
【００８９】  ［学習フェーズ］
次に、学習フェーズを説明する。図１０は、管理装置３００の学習機能における処理内容を説明するための図である。図１０を参照して、管理装置３００は、学習機能として、領域特定モジュール１４１と、サイズ調整モジュール１４２と、領域特定モジュール１４３と、サイズ調整モジュール１４４と、区間特定モジュール１４５と、リサンプリングモジュール１４６と、抽出モジュール１４７と、抽出モジュール１４８とを有する。これらのモジュールは、情報処理装置１００が、図８で説明した各モジュールと実質的に同一である。そのため、これらのモジュールについての詳細な説明は繰り返さない。
【００９０】  さらに、管理装置３００は、学習機能として、最適化部３６２を含む。最適化部３６２は、推定モデル１４００を規定するためのモデルパラメータ３６４を最適化することで、学習済モデル３２６を生成する。
【００９１】  最適化部３６２は、学習用データセット３２４に含まれる動画像データ１３６、静止画像データ１３７、音声データ１３８、保護者データ１３９、および成績データ１４０の各組（学習用データ）を用いて、モデルパラメータ３６４を最適化する。
【００９２】  より具体的には、管理装置３００は、学習用データセット３２４に含まれる各組の動画像データ１３６、静止画像データ１３７、音声データ１３８、保護者データ１３９、および成績データ１４０から、動画像特徴量１４１０、静止画像特徴量１４２０、音声特徴量１４３０、保護者特徴量１４４０、および成績特徴量１４５０を生成する。動画像特徴量１４１０、静止画像特徴量１４２０、音声特徴量１４３０、保護者特徴量１４４０、および成績特徴量１４５０は、推定モデル１４００に入力されることで推定結果１４４９を算出する。そして、最適化部３６２は、推定モデル１４００から出力される推定結果１４４９と対応する職業データ２１８（正解ラベル）とを比較することで誤差を算出し、算出した誤差に応じて（算出した誤差を小さくするように）モデルパラメータ３６４の値を最適化（調整）する。
【００９３】  すなわち、最適化部３６２は、学習部に相当し、学習用データセット３２４（動画像データ１３６、静止画像データ１３７、音声データ１３８、保護者データ１３９、および成績データ１４０に職業データ２１８がラベル付けされているデータ）から抽出された、動画像特徴量１４１０、静止画像特徴量１４２０、音声特徴量１４３０、保護者特徴量１４４０、および成績特徴量１４５０を推定モデル１４００に入力して出力される推定結果１４４９が、当該学習用データにラベル付けされている職業データ２１８に近付くように、推定モデル１４００を最適化する。言い換えれば、最適化部３６２は、学習用データセット３２４に含まれる動画像データ１３６、静止画像データ１３７、音声データ１３８、保護者データ１３９、および成績データ１４０から特徴量を抽出して推定モデル１４００に入力したときに算出される推定結果１４４９が対応する職業データ２１８と一致するようにモデルパラメータ３６４を調整する。
【００９４】  同様の手順で、学習用データセット３２４に含まれる各学習用データ（動画像データ１３６、静止画像データ１３７、音声データ１３８、保護者データ１３９、および成績データ１４０）に基づいて、推定モデル１４００のモデルパラメータ３６４を繰り返し最適化することで、学習済モデル３２６が生成される。
【００９５】  最適化部３６２がモデルパラメータ３６４の値を最適化するにあたっては、任意の最適化アルゴリズムを用いることができる。より具体的には、最適化アルゴリズムとしては、例えば、ＳＧＤ（Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ  Ｄｅｓｃｅｎｔ：確率的勾配降下法）、Ｍｏｍｅｎｔｕｍ  ＳＧＤ（慣性項付加ＳＧＤ）、ＡｄａＧｒａｄ、ＲＭＳｐｒｏｐ、ＡｄａＤｅｌｔａ、Ａｄａｍ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｍｏｍｅｎｔ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）などの勾配法を用いることができる。
【００９６】  最適化部３６２によりモデルパラメータ３６４を最適化された推定モデル１４００は、学習済モデル３２６に相当し、情報処理装置１００へ送信される。
【００９７】  ［職業推定処理のフロー］
次に、図１１を用いて、情報処理装置１００による職業推定処理のフローチャートを説明する。ステップＳ２において、情報処理装置１００は、動画像データ１３６から動画像特徴量１４１０（図８参照）を抽出する。次に、ステップＳ４において、情報処理装置１００は、静止画像データ１３７から静止画像特徴量１４２０（図８参照）を抽出する。次に、ステップＳ６において、情報処理装置１００は、音声データ１３８から音声特徴量１４３０（図８参照）を抽出する。次に、ステップＳ８において、情報処理装置１００は、保護者データ１３９から保護者特徴量１４４０（図８参照）を抽出する。次に、ステップＳ１０において、情報処理装置１００は、成績データ１４０から成績特徴量１４５０（図８参照）を抽出する。
【００９８】  次に、ステップＳ１２において、情報処理装置１００は、５つの特徴量（動画像特徴量１４１０、静止画像特徴量１４２０、音声特徴量１４３０、保護者特徴量１４４０、および成績特徴量１４５０）に基づいて、対象者の職業を推定する（図８の推定結果１４４９を出力する）。
【００９９】  ［学習処理のフロー］
次に、次に図１２を用いて、管理装置３００による学習処理のフローチャートを説明する。まず、ステップＳ１０１において、管理装置３００は、各情報処理装置１００から学習用データセットを取得する。ここで、各情報処理装置１００は、ネットワーク２経由で管理装置３００と接続されている全ての情報処理装置１００である（図４参照）。
【０１００】  また、管理装置３００は、所定の契機で、要求信号を全ての情報処理装置１００に対して送信する。所定の契機は、たとえば、管理者が管理装置３００に対して要求信号を送信させるための操作を行うという第１契機と、所定の期間が経過するという第２契機とを含む。
【０１０１】  次に、ステップＳ１０２において、管理装置３００は、ステップＳ１０１で取得した学習用データセットのうち１つの組（学習用データセット）を選択する。
【０１０２】  次に、ステップＳ１０４において、管理装置３００は、選択した学習用データセットから、他の対象者の特徴量を抽出する。ステップＳ１０４の処理は、たとえば、図１０の領域特定モジュール１４１、サイズ調整モジュール１４２、領域特定モジュール１４３、サイズ調整モジュール１４４、区間特定モジュール１４５、リサンプリングモジュール１４６、抽出モジュール１４７、および抽出モジュール１４８が行う。
【０１０３】  次に、ステップＳ１０６において、管理装置３００は、抽出された５つの特徴量を推定モデル１４００に入力して、推定結果１４４９を生成する。次に、ステップＳ１０８において、管理装置３００は、選択した学習用データセットの職業（ラベル）と、推定結果に係る職業との誤差に基づいて学習済モデルのパラメータを最適化する。具体的には、管理装置３００は、選択した学習用データセットの職業（正解ラベル）と、推定結果に係る職業との誤差が小さくなるように、学習済モデルのパラメータを更新する。
【０１０４】  次に、ステップＳ１１０において、管理装置３００は、全ての学習用データセットを処理済であるか否かを判断する。管理装置３００は、全ての学習用データセットが処理済ではないと判断した場合には（ステップＳ１１０でＮＯ）、ステップＳ１０２に戻る。一方、ステップＳ１１０において、管理装置３００は、全ての学習用データセットを処理済ではないと判断した場合には（ステップＳ１１０でＹＥＳ）、ステップＳ１１２に移行する。
【０１０５】  ステップＳ１１２においては、管理装置３００は、全ての情報処理装置１００に対して、学習済モデルを送信する。全ての情報処理装置１００は、送信された学習済モデルで、記憶していた学習済モデルを更新する。
【０１０６】  ［小括］
前述の実施の形態の情報処理装置１００によれば、例えば、図７に示すように、受付部１０２は、対象者に関する対象者情報の入力を受付ける。抽出部１４６０は、対象者の将来の職業を推定するための特徴量を、対象者情報から抽出する。また、推定モデル１４００は、学習済推定モデルであり、かつ推定モデル１４００は、特徴量に基づいて、対象者の将来の職業の可能性を、推定結果として出力する。出力部１０８は、推定モデル１４００での推定結果を出力する。また、図１０等に示すように、推定モデル１４００は、学習用データセットを用いた学習処理により生成され、学習用データセットは、他の対象者のパラメータである学習用パラメータに対して、該他の対象者の職業（職業データ２１８）をラベル付けした学習用データを含む。これにより、情報処理装置１００は、学習済の推定モデル１４００を用いて、対象者の対象者情報に基づいて、対象者の将来の職業を推定できる。したがって、情報処理装置１００は、適切に、対象者の将来の職業を推定できる。
【０１０７】  また、特徴量は、質問者による質問に対する対象者の回答（音声特徴量１４３０）、対象者の学業の成績（成績特徴量１４５０）、対象者が描く画像（静止画像特徴量１４２０）、対象者が描く文字（静止画像特徴量１４２０）、および対象者の動画（動画特徴量１４２１）のうち少なくとも１つを含む。したがって、情報処理装置１００は、対象者の将来の職業を推定するために適切な特徴量に基づいて、該対象者の職業を適切に推定できる。
【０１０８】  また、質問者による質問は、対象者が将来に就きたい職業を問う質問を含む。このような質問、および該質問に対する回答は、対象者の職業を推定するにあたって有用な指標となる。したがって、情報処理装置１００は、対象者の職業を適切に推定できる。
【０１０９】  また、特徴量は、対象者の保護者についてのパラメータである保護者パラメータを含む。対象者の保護者の保護者パラメータは、対象者の職業を推定するにあたって有用な指標となる。したがって、情報処理装置１００は、対象者の職業を適切に推定できる。
【０１１０】  また、保護者パラメータは、保護者の職業、保護者の学歴、および保護者の年収のうちの少なくとも１つを含む。保護者の職業、保護者の学歴、および保護者の年収は、対象者の職業を推定するにあたって有用な指標となる。したがって、情報処理装置１００は、対象者の職業を適切に推定できる。
【０１１１】  また、本実施の形態では、図３に示したように、推定結果は、推定結果は、特定の職業になれる確率に基づく情報である。図３の例では、特定の職業は、医者、弁護士、金融系サラリーマンなどである。したがって、情報処理装置１００は、対象者および対象者の保護者などに対して、特定の職業になれる確率に基づいた職業を認識させることができる。
【０１１２】  また、学習装置としての管理装置３００は、対象者の将来の職業を推定するための特徴量の入力を受けて、対象者の将来の職業の可能性を、推定結果として出力する推定モデル１４００を生成する。管理装置３００は、学習用データセットを取得する。また、学習用データセット３２４は、他の対象者の特徴量に対して、該他の対象者の職業をラベル付けした学習用データを複数含む。管理装置３００は、学習用データセット３２４から、他の対象者の特徴量（動画像特徴量１４１０、静止画像特徴量１４２０、音声特徴量１４３０、保護者特徴量１４４０、および成績特徴量１４５０）を抽出する。また、最適化部３６２は、受付部が受付けた他の対象者の特徴量を前記推定モデルに入力して出力される推定結果が、学習用データにラベル付けされている他の対象者の職業（職業データ２１８）に近づくように、推定モデル１４００を最適化する。したがって、管理装置３００は、適切な推定結果を出力できるように、推定モデル１４００を更新することができる。
【符号の説明】
【０１１３】１００  情報処理装置、１０２  受付部、１０４  記憶部、１０６  推定部、１０８  出力部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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