(57)【要約】【課題】ユーザに適したグループの特定を支援するためのマッチング支援システム、マッチング支援方法及びマッチング支援プログラムを提供する。【解決手段】支援サーバ２０は、グループに属する各ユーザの属性情報を記憶したユーザ情報記憶部２２と、各ユーザのグループへの参加状況を記憶した会合情報記憶部２５と、ユーザ端末１０に接続される制御部２１とを備える。支援サーバ２０の制御部２１が、ユーザ情報記憶部２２に記録されたグループに属する各ユーザの属性情報と、会合情報記憶部２５に記録された参加状況を教師データとして用いて、機械学習を行なうことにより、グループ参加の満足度を予測する相性予測モデルを生成し、グループへの参加希望者の属性情報を取得し、相性予測モデルに適用し、参加希望者の満足度を予測して出力する。【選択図】図１
2020201861.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
グループに属する各ユーザの属性情報を記憶したユーザ情報記憶部と、
各ユーザのグループへの参加状況を記憶した状況情報記憶部と、
ユーザ端末に接続される制御部とを備えたマッチング支援システムであって、
前記制御部が、
前記ユーザ情報記憶部に記録されたグループに属する各ユーザの属性情報と、前記状況情報記憶部に記録された参加状況を教師データとして用いて、機械学習を行なうことにより、グループ参加の満足度を予測する相性予測モデルを生成し、
前記グループへの参加希望者の属性情報を取得し、前記相性予測モデルに適用し、前記参加希望者の満足度を予測して出力することを特徴とするマッチング支援システム。
【請求項２】
前記参加状況には、前記グループに属する各ユーザ間の会話状況に関する情報が含まれることを特徴とする請求項１に記載のマッチング支援システム。
【請求項３】
前記制御部が、前記グループの会合を撮影した画像を取得し、前記画像により前記参加状況を特定することを特徴とする請求項１又は２に記載のマッチング支援システム。
【請求項４】
前記制御部が、
前記グループに属する各ユーザについて、前記グループにおける役割を特定し、
前記グループに属する各ユーザのユーザ属性と、前記グループにおける役割とを教師データとして用いて、機械学習を行なうことにより、ユーザ属性から前記グループにおける役割を予測する役割予測モデルを生成し、
前記参加希望者のユーザ属性を前記役割予測モデルに適用し、前記参加希望者の役割を予測して出力することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載のマッチング支援システム。
【請求項５】
前記制御部が、前記グループに属した各ユーザの前記グループへの所属期間により、前記参加状況を特定することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載のマッチング支援システム。
【請求項６】
グループに属する各ユーザの属性情報を記憶したユーザ情報記憶部と、
各ユーザのグループへの参加状況を記憶した状況情報記憶部と、
ユーザ端末に接続される制御部とを備えたマッチング支援システムを用いて、マッチング支援を行なうための方法であって、
前記制御部が、
前記ユーザ情報記憶部に記録されたグループに属する各ユーザの属性情報と、前記状況情報記憶部に記録された参加状況を教師データとして用いて、機械学習を行なうことにより、グループ参加の満足度を予測する相性予測モデルを生成し、
前記グループへの参加希望者の属性情報を取得し、前記相性予測モデルに適用し、前記参加希望者の満足度を予測して出力することを特徴とするマッチング支援方法。
【請求項７】
グループに属する各ユーザの属性情報を記憶したユーザ情報記憶部と、
各ユーザのグループへの参加状況を記憶した状況情報記憶部と、
ユーザ端末に接続される制御部とを備えたマッチング支援システムを用いて、マッチング支援を行なうためのプログラムであって、
前記制御部を、
前記ユーザ情報記憶部に記録されたグループに属する各ユーザの属性情報と、前記状況情報記憶部に記録された参加状況を教師データとして用いて、機械学習を行なうことにより、グループ参加の満足度を予測する相性予測モデルを生成し、
前記グループへの参加希望者の属性情報を取得し、前記相性予測モデルに適用し、前記参加希望者の満足度を予測して出力する手段として機能させることを特徴とするマッチング支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザに適したグループを特定するためのマッチング支援システム、マッチング支援方法及びマッチング支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
グループで活動を行なう場合、グループの性格や参加者同士の相性が良いことが大切である。そこで、グループワークにおける複数の参加者の対話特性の組み合わせを考慮して、対話の相性が良くなるように参加者をグループに割り当てる技術が検討されている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１に記載された技術においては、予め取得した、対話を中心としたグループワークの複数の参加者の対話に関するプロフィール情報に基づき、複数の参加者の対話特性を判別する。そして、一以上のグループを構成する複数の構成員の対話特性の組み合わせが、対話の満足度を向上させる所定の一以上の組み合わせの何れかと一致するように、複数の参加者を一以上のグループに割り当てる。更に、所定の一以上の組み合わせについて一以上のコンテンツの何れかを定めたコンテンツ情報に基づき、一以上のグループにコンテンツを割り当てる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−２００５９０号公報
【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、グループは複数の参加者によって構成されており、グループへの参加希望者との相性のパターン化は困難であり、グループに参加することによる満足度の評価は難しい。また、グループの中でも、役割に応じて、グループ内における活動の満足度は異なる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するマッチング支援システムは、グループに属する各ユーザの属性情報を記憶したユーザ情報記憶部と、各ユーザのグループへの参加状況を記憶した状況情報記憶部と、ユーザ端末に接続される制御部とを備える。そして、前記制御部が、前記ユーザ情報記憶部に記録されたグループに属する各ユーザの属性情報と、前記状況情報記憶部に記録された参加状況を教師データとして用いて、機械学習を行なうことにより、グループ参加の満足度を予測する相性予測モデルを生成し、前記グループへの参加希望者の属性情報を取得し、前記相性予測モデルに適用し、前記参加希望者の満足度を予測して出力する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、ユーザに適したグループを特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態のマッチング支援システムの説明図。
【図２】本実施形態のハードウェア構成の説明図。
【図３】本実施形態の情報記憶部の説明図であって、（ａ）はユーザ情報記憶部、（ｂ）はグループ情報記憶部の説明図。
【図４】本実施形態の情報記憶部の説明図であって、（ａ）はアンケート情報記憶部、（ｂ）は会合情報記憶部、（ｃ）はＳＮＳ情報記憶部、（ｄ）は予測モデル記憶部の説明図。
【図５】本実施形態の処理手順の説明図であって、（ａ）はアンケート評価処理、（ｂ）は会合評価処理、（ｃ）はＳＮＳ評価処理、（ｄ）はグループ評価処理の説明図。
【図６】本実施形態の処理手順の説明図であって、（ａ）は相性学習処理、（ｂ）は役割学習処理、（ｃ）はグループ提案処理の説明図。
【図７】本実施形態のマッチング支援方法の処理手順の概略説明図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図１〜図７に従って、マッチング支援システム、マッチング支援方法及びマッチング支援プログラムを具体化した実施形態を説明する。
ここでは、図１に示すように、ユーザ端末１０、会合端末１１、ＳＮＳサーバ１２、支援サーバ２０を用いる。
【０００９】
図７を用いて、本実施形態の概要を説明する。本実施形態では、グループＧ１に属するグループ構成員Ｍ０の情報を利用して、ユーザに適したグループを特定する。ユーザに適したグループの特定のために、個人属性Ｍ１、アンケートＭ２、グループの会合状況Ｍ３、ＳＮＳ状況Ｍ４を用いる。会合状況Ｍ３においては、会合を動画撮影した参加画像Ｍ３１を取得し、各参加者の参加状況Ｍ３２を用いる。この参加状況Ｍ３２により、各参加者の発言、表情、動作を特定する。また、ＳＮＳ状況Ｍ４においては、各ユーザが発信したメッセージＭ４１を利用する。そして、これらの情報を用いて、グループ構成員Ｍ０のグループに対する満足度Ｓ１を評価する。更に、グループ構成員Ｍ０の個人属性を用いて、グループ特徴Ｆ１を算出する。
【００１０】
そして、各グループについて、個人属性Ｍ１、満足度Ｓ１を教師データとして用いて機械学習により、個人属性から満足度を予測する相性予測モデル２７１を生成する。更に、個人属性からグループにおける役割を予測する役割予測モデル２７２を生成する。役割としては、例えば、リーダー、聞き手、調整役、ご意見番等がある。
【００１１】
（ハードウェア構成の説明）
図２を用いて、ユーザ端末１０、会合端末１１、ＳＮＳサーバ１２、支援サーバ２０を構成する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成を説明する。情報処理装置Ｈ１０は、通信装置Ｈ１１、入力装置Ｈ１２、表示装置Ｈ１３、記憶部Ｈ１４、プロセッサＨ１５を備える。なお、このハードウェア構成は一例であり、他のハードウェアにより実現することも可能である。
【００１２】
通信装置Ｈ１１は、他の装置との間で通信経路を確立して、データの送受信を実行するインタフェースであり、例えばネットワークインタフェースカードや無線インタフェース等である。
【００１３】
入力装置Ｈ１２は、各種情報の入力を受け付ける装置であり、例えばマウスやキーボード、カメラ、マイク等である。表示装置Ｈ１３は、各種情報を表示するディスプレイ等である。
【００１４】
記憶部Ｈ１４は、ユーザ端末１０、会合端末１１、ＳＮＳサーバ１２、支援サーバ２０の各種機能を実行するためのデータや各種プログラムを格納する記憶装置である。記憶部Ｈ１４の一例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等がある。
【００１５】
プロセッサＨ１５は、記憶部Ｈ１４に記憶されるプログラムやデータを用いて、ユーザ端末１０、会合端末１１、ＳＮＳサーバ１２、支援サーバ２０における各処理を制御する。プロセッサＨ１５の一例としては、例えばＣＰＵやＭＰＵ等がある。このプロセッサＨ１５は、ＲＯＭ等に記憶されるプログラムをＲＡＭに展開して、各サービスのための各種プロセスを実行する。
【００１６】
プロセッサＨ１５は、自身が実行するすべての処理についてソフトウェア処理を行なうものに限られない。例えば、プロセッサＨ１５は、自身が実行する処理の少なくとも一部についてハードウェア処理を行なう専用のハードウェア回路（例えば、特定用途向け集積回路：ＡＳＩＣ）を備えてもよい。すなわち、プロセッサＨ１５は、〔１〕コンピュータプログラム（ソフトウェア）に従って動作する１つ以上のプロセッサ、〔２〕各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する１つ以上の専用のハードウェア回路、或いは〔３〕それらの組み合わせ、を含む回路（circuitry）として構成し得る。プロセッサは、ＣＰＵ並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを含み、メモリは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコード又は指令を格納している。メモリすなわちコンピュータ可読媒体は、汎用又は専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。
【００１７】
（各機能部の説明）
ユーザ端末１０は、利用者が用いるコンピュータ端末である。本実施形態では、ユーザ端末１０を用いて、グループ参加者のアンケート結果や、グループへの参加希望者の個人属性情報を取得する。
【００１８】
会合端末１１は、グループの会合において用いるコンピュータ端末である。この会合端末１１は、会合状況を撮影した動画を生成する。この動画には、音声が含まれる。
ＳＮＳサーバ１２は、ソーシャルネットワークサービスにおいて、各ユーザのメッセージを管理するコンピュータシステムである。このＳＮＳサーバ１２は、ＳＮＳアカウント、発信日時に関連付けられたメッセージを、インターネットを介して発信する。
【００１９】
支援サーバ２０は、ユーザに適したグループの特定を支援するコンピュータシステムである。この支援サーバ２０は、制御部２１、ユーザ情報記憶部２２、グループ情報記憶部２３、アンケート情報記憶部２４、会合情報記憶部２５、ＳＮＳ情報記憶部２６、予測モデル記憶部２７を備える。
【００２０】
制御部２１は、情報取得段階、評価段階、学習段階、予測段階等の各処理等を行なう。このため、支援サーバ２０には、マッチング支援プログラムが格納されている。マッチング支援プログラムを起動することにより、制御部２１は、情報取得部２１１、評価部２１２、学習部２１３、予測部２１４として機能する。
【００２１】
情報取得部２１１は、機械学習に用いる各種情報を取得する処理を実行する。
評価部２１２は、各グループに属しているユーザの満足度を評価する処理を実行する。この評価部２１２は、アンケート評価処理のために、アンケート質問に対する回答を評価するための評価情報を保持している。更に、会合評価処理のために、参加者の発言内容、表情、動作から満足度や役割を評価するための評価情報を保持している。例えば、発言におけるポジティブワード、ネガティブワード、表情や動作から満足度や役割を評価するためのパターン認識情報を用いることができる。
【００２２】
更に、評価部２１２は、ＳＮＳ評価処理のために、ＳＮＳにおいて発信されたメッセージを評価するための評価情報を保持している。
また、評価部２１２は、グループ評価処理のために、グループを構成する参加者の個人属性を統合して、グループ特徴量を算出するための関数を保持している。
更に、評価部２１２は、アンケート評価処理、会合評価処理、ＳＮＳ評価処理の評価結果を統合するための統合情報を保持している。
【００２３】
学習部２１３は、深層学習等の機械学習により、相性予測モデルや役割予測モデルを生成する処理を実行する。
【００２４】
予測部２１４は、相性予測モデルや役割予測モデルを用いて、ユーザに適したグループを予測する処理を実行する。この予測部２１４は、グループへの参加希望者に対して、相性がよいグループを特定するための満足度の基準値に関するデータを保持している。
【００２５】
図３（ａ）に示すように、ユーザ情報記憶部２２には、各ユーザについてのユーザ管理レコード２２０が記録される。このユーザ管理レコード２２０は、ユーザ登録が行なわれた場合に記録される。ユーザ管理レコード２２０には、ユーザＩＤ、個人属性、連絡先、ユーザ画像、ＳＮＳサイト、ＳＮＳアカウントに関するデータが記録される。
【００２６】
ユーザＩＤデータ領域には、各ユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
個人属性データ領域には、このユーザの個人属性を特定するための識別子に関するデータが記録される。個人属性としては、年齢、性別、住所、職業、趣味等を用いる。
【００２７】
連絡先データ領域には、このユーザの連絡先（例えば、メールアドレス）に関するデータが記録される。
ユーザ画像データ領域には、このユーザを特定するための顔画像に関するデータが記録される。
ＳＮＳサイト、ＳＮＳアカウントの各データ領域には、このユーザが用いているＳＮＳサイト及びアカウントを特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００２８】
図３（ｂ）に示すように、グループ情報記憶部２３には、各グループについてのグループ管理レコード２３０が記録される。このグループ管理レコード２３０は、グループ登録が行なわれた場合に記録される。グループ管理レコード２３０には、グループＩＤ、グループ構成員、グループ特徴に関するデータが記録される。
【００２９】
グループＩＤデータ領域には、各グループを特定するための識別子に関するデータが記録される。
グループ構成員データ領域には、このグループに参加しているユーザを特定するための識別子（ユーザＩＤ）に関するデータが記録される。
グループ特徴データ領域には、このグループに参加しているすべてのグループ構成員の個人属性を、所定の関数に導入して算出した特徴量に関するデータが記録される。
【００３０】
図４（ａ）に示すように、アンケート情報記憶部２４には、アンケート結果についてのアンケート管理レコード２４０が記録される。このアンケート結果は、グループに参加するユーザにおけるグループに対するアンケートの回答である。このアンケート管理レコード２４０は、アンケート結果を回収した場合に記録される。アンケート管理レコード２４０には、ユーザＩＤ、グループＩＤ、アンケート結果、評価結果に関するデータが記録される。
【００３１】
ユーザＩＤデータ領域には、アンケートの回答を回収した各ユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
グループＩＤデータ領域には、このユーザが参加するグループを特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００３２】
アンケート結果データ領域には、このユーザにおけるグループに関しての質問に対する回答に関するデータが記録される。
評価結果データ領域には、回答に基づいて算出された満足度に関するデータが記録される。
【００３３】
図４（ｂ）に示すように、会合情報記憶部２５には、各グループの会合状況についての会合管理レコード２５０が記録される。この会合管理レコード２５０は、開催された会合の動画を取得した場合に記録される。会合管理レコード２５０には、グループＩＤ、会合日時、会合場所、撮影画像、参加者、参加状況、評価結果に関するデータが記録される。
【００３４】
グループＩＤデータ領域には、会合を開催したグループを特定するための識別子に関するデータが記録される。
会合日時データ領域には、会合が行なわれた年月日及び時刻を特定するための識別子に関するデータが記録される。
会合場所データ領域には、会合が行なわれた住所情報及び場所を特定するための識別子に関するデータが記録される。場所は、例えば、会場種別（住宅、貸し会議室、クラブハウスや、会場規模等）により特定する。
【００３５】
撮影画像データ領域には、会合を撮影した動画が記録される。
参加者データ領域には、会合に参加したユーザを特定するための識別子（ユーザＩＤ）に関するデータが記録される。
【００３６】
参加状況データ領域には、動画において撮影された各ユーザの発言内容、表情、動作に関するデータが記録される。
評価結果データ領域には、参加状況に基づいて評価した満足度、役割に関するデータが記録される。
【００３７】
図４（ｃ）に示すように、ＳＮＳ情報記憶部２６には、ＳＮＳを介して発信されたユーザのメッセージについてのメッセージ管理レコード２６０が記録される。このメッセージ管理レコードは、ＳＮＳサーバ１２から、メッセージを取得した場合に記録される。メッセージ管理レコードには、ユーザＩＤ、グループＩＤ、日時、メッセージ、評価結果に関するデータが記録される。
【００３８】
ユーザＩＤデータ領域には、ＳＮＳサーバ１２を介してメッセージを発信又は受信するユーザを特定するための識別子に関するデータが記録される。
グループＩＤデータ領域には、メッセージに関連するグループを特定するための識別子（グループＩＤ）に関するデータが記録される。
【００３９】
日時データ領域には、メッセージを発信又は受信した年月日及び時刻に関するデータが記録される。
メッセージデータ領域には、グループに関して発信又は受信したメッセージや、グループ構成員間で交換されたメッセージに関するデータが記録される。
評価結果データ領域には、ＳＮＳサーバ１２を介して発信又は受信したメッセージに基づいて評価した満足度に関するデータが記録される。
【００４０】
図４（ｄ）に示すように、予測モデル記憶部２７には、機械学習によってグループ毎に生成された相性予測モデル２７１、役割予測モデル２７２が、グループＩＤに関連付けて記録される。この相性予測モデル２７１、役割予測モデル２７２は、それぞれ相性学習処理、役割学習処理を実行した場合に記録される。
【００４１】
グループＩＤデータ領域には、各グループを特定するための識別子に関するデータが記録される。
相性予測モデル２７１には、グループへの参加希望ユーザの個人属性を入力値として、このグループと参加希望ユーザとの相性（満足度）を予測するための予測モデルが記録される。
【００４２】
役割予測モデル２７２には、グループへの参加希望ユーザの個人属性を入力値として、参加希望ユーザがこのグループに参加した場合の役割を予測するための予測モデルを特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００４３】
（マッチング支援処理）
次に、図５〜図６を用いて、マッチング支援処理を説明する。マッチング支援処理は、アンケート評価処理、会合評価処理、ＳＮＳ評価処理、グループ評価処理、相性学習処理、役割学習処理、グループ提案処理を含む。
【００４４】
（アンケート評価処理）
図５（ａ）を用いて、アンケート評価処理を説明する。このアンケート評価処理は、グループに属するユーザ（グループ構成員）に対して、アンケートを行なう場合に実行される。このアンケートは定期的に行なわれる。
【００４５】
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、アンケート対象者の特定処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、グループ情報記憶部２３を用いて、各グループのグループ構成員を特定する。そして、情報取得部２１１は、特定したグループ構成員の連絡先を、ユーザ情報記憶部２２から取得する。
【００４６】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、アンケート結果取得処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、取得した連絡先のユーザ端末１０に対して、アンケートを送信する。このアンケートには、ユーザにおけるグループへの参加状況や感想等に関する質問が含まれる。そして、情報取得部２１１は、ユーザ端末１０からアンケート結果を取得する。このアンケート結果には、ユーザＩＤ、グループＩＤ、質問に対する回答に関するデータが含まれる。そして、情報取得部２１１は、ユーザＩＤ、グループＩＤ、アンケート結果を記録したアンケート管理レコード２４０を生成し、アンケート情報記憶部２４に記録する。
【００４７】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、満足度の評価処理を実行する（ステップＳ１−３）。具体的には、制御部２１の評価部２１２は、アンケート管理レコード２４０に記録されたアンケート結果に基づいて、満足度を評価する。例えば、参加状況において参加頻度が高く、アンケート回答の中にポジティブワードが含まれる場合には、満足度を高く評価する。一方、参加状況において参加頻度が低い場合や、ネガティブワードが含まれる場合には、満足度を低く評価する。そして、評価部２１２は、評価した満足度を評価結果として、アンケート管理レコード２４０に記録する。
【００４８】
（会合評価処理）
図５（ｂ）を用いて、会合評価処理を説明する。この処理は、会合端末１１から、会合状況を撮影した動画を取得した場合に実行される。
【００４９】
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、会合動画の記録処理を実行する（ステップＳ２−１）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、会合端末１１から、グループＩＤ、会合日時に関する情報を取得する。そして、情報取得部２１１は、取得した会合動画を含めた会合管理レコード２５０を生成し、会合情報記憶部２５に記録する。
【００５０】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、会合動画において、人物画像が含まれるシーンを特定し、シーン毎に以下の処理を繰り返す。
ここでは、支援サーバ２０の制御部２１は、参加者の特定処理を実行する（ステップＳ２−２）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、ユーザ情報記憶部２２に記録されているユーザ画像を用いて、顔認証により、シーンに含まれるすべてのユーザを特定する。
【００５１】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、発言内容の評価処理を実行する（ステップＳ２−３）。具体的には、制御部２１の評価部２１２は、シーンにおいて、各ユーザの発話を特定する。そして、評価部２１２は、発話を音声認識することにより、発言内容を特定する。そして、評価部２１２は、発言内容に基づいて、満足度を評価する。例えば、発言内容の中に含まれるポジティブワードやネガティブワードを用いて、シーンにおける満足度や役割を特定する。
【００５２】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、表情の評価処理を実行する（ステップＳ２−４）。具体的には、制御部２１の評価部２１２は、各ユーザの表情を特定する。そして、情報取得部２１１は、表情（笑顔等）のパターン認識により、シーンにおける満足度や役割を特定する。
【００５３】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、動作の評価処理を実行する（ステップＳ２−５）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、各ユーザの動作を特定する。そして、評価部２１２は、動作のパターン認識により、シーンにおける満足度や役割を特定する。
以上の処理を、動画において、人物画像が含まれるすべてのシーンについて繰り返す。
【００５４】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、会合参加者毎に以下の処理を実行する。
ここでは、支援サーバ２０の制御部２１は、役割の特定処理を実行する（ステップＳ２−６）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、各シーンにおけるグループ構成員の参加状況の評価結果を統合して、会合におけるユーザの役割を特定する。例えば、会合時間に対して、各シーンにおける所定の役割を演じている時間の割合により、グループにおける会合参加者の役割を特定する。
【００５５】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、満足度の評価処理を実行する（ステップＳ２−７）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、各シーンにおける会合参加者の参加状況の評価結果を統合して、会合におけるユーザの満足度を評価する。例えば、会合時間に対して、満足度が高い積極的な参加状況のシーンが基準割合以上のユーザについては、満足度を高く評価する。一方、発言頻度が低く、積極的な参加状況が認められない場合や、不満の表情を検出した場合には、満足度を低く評価する。そして、情報取得部２１１は、参加者毎に、評価結果を会合管理レコード２５０に記録する。
以上の処理を、すべての会合参加者について繰り返す。
【００５６】
（ＳＮＳ評価処理）
次に、図５（ｃ）を用いて、ＳＮＳ評価処理を説明する。この処理は、ＳＮＳサーバ１２にアクセスすることにより実行される。このＳＮＳサーバ１２へのアクセスは定期的に行なわれる。
【００５７】
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、メッセージ取得処理を実行する（ステップＳ３−１）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、ユーザ情報記憶部２２に記録されたＳＮＳサイトを用いて、ＳＮＳサーバ１２にアクセスする。そして、情報取得部２１１は、ＳＮＳアカウントを用いて、ユーザが発信又は受信したメッセージを取得する。
【００５８】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、グループ関連メッセージの特定処理を実行する（ステップＳ３−２）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、取得したメッセージにおいて、グループに関連するメッセージを特定する。例えば、グループ名やグループを示唆する内容を含むメッセージを特定する。更に、情報取得部２１１は、グループ構成員間で交換されたメッセージを特定する。
【００５９】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、満足度の評価処理を実行する（ステップＳ３−３）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１１は、特定したメッセージに含まれる文言に基づいて、グループに対する満足度を評価する。例えば、ポジティブワードが含まれる場合には満足度を高く評価し、ネガティブワードが含まれる場合には満足度を低く評価する。更に、グループ構成員間で交換されたメッセージについては、交換頻度の高さに応じて、満足度を調整してもよい。例えば、交換頻度が高く、ポジティブワードが含まれる場合には満足度を更に高く評価する。
【００６０】
（グループ評価処理）
図５（ｄ）を用いて、グループ評価処理を説明する。この処理は、グループ毎に定期的に実行される。
【００６１】
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、参加者属性の取得処理を実行する（ステップＳ４−１）。具体的には、制御部２１の評価部２１２は、グループに属する参加者のユーザＩＤを、グループ情報記憶部２３から取得する。次に、評価部２１２は、特定したユーザＩＤを含むユーザ管理レコード２２０をユーザ情報記憶部２２から抽出する。そして、評価部２１２は、抽出したユーザ管理レコード２２０において、グループ構成員の個人属性を取得する。
【００６２】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、グループ属性の評価処理を実行する（ステップＳ４−２）。具体的には、制御部２１の評価部２１２は、取得した個人属性の統計値を用いて、グループ属性を算出する。
【００６３】
（相性学習処理）
図６（ａ）を用いて、相性学習処理を説明する。この処理は、定期的に実行され、学習対象のグループを特定してグループ毎に実行される。
【００６４】
まず、以下の処理を、特定したグループに参加した参加者毎に繰り返して実行する。
ここで、まず、支援サーバ２０の制御部２１は、属性情報の取得処理を実行する（ステップＳ５−１）。具体的には、制御部２１の学習部２１３は、グループ情報記憶部２３において、学習対象のグループのグループ管理レコード２３０に記録されたグループ構成員を特定する。次に、学習部２１３は、特定したすべてのグループ構成員のユーザ管理レコード２２０を、ユーザ情報記憶部２２から取得する。そして、学習部２１３は、ユーザ管理レコード２２０に記録されている個人属性を取得する。
【００６５】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、満足度の特定処理を実行する（ステップＳ５−２）。具体的には、制御部２１の学習部２１３は、グループ構成員のユーザＩＤが記録されたアンケート管理レコード２４０、会合管理レコード２５０、メッセージ管理レコード２６０を、それぞれアンケート情報記憶部２４、会合情報記憶部２５、ＳＮＳ情報記憶部２６から取得する。そして、学習部２１３は、アンケート管理レコード２４０、会合管理レコード２５０、メッセージ管理レコード２６０に記録された評価結果から、統計処理により満足度を算出する。満足度の算出には、例えば、現在日時に近い評価結果に対して重み付けを行なった加重平均値を用いることができる。
以上の処理を参加者毎に実行する。
【００６６】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、相性予測モデルの生成処理を実行する（ステップＳ５−３）。具体的には、制御部２１の学習部２１３は、各グループ構成員の個人属性に対して、総合満足度を関連付けた教師データを生成し、この教師データを用いて機械学習を行なうことにより、個人属性から満足度を予測するための相性予測モデルを生成する。
【００６７】
（役割学習処理）
図６（ｂ）を用いて、役割学習処理を説明する。この処理は、学習対象のグループを特定して、定期的にグループ毎に実行される。
【００６８】
まず、以下の処理を、特定したグループに参加した参加者毎に繰り返して実行する。
ここで、まず、支援サーバ２０の制御部２１は、ステップＳ５−１と同様に、属性情報の取得処理を実行する（ステップＳ６−１）。
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、役割の特定処理を実行する（ステップＳ６−２）。具体的には、制御部２１の学習部２１３は、会合情報記憶部２５の会合管理レコード２５０に記録された会合参加者毎の役割を特定する。
【００６９】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、役割予測モデルの生成処理を実行する（ステップＳ６−３）。具体的には、制御部２１の学習部２１３は、各会合参加者の個人属性に対して、役割を関連付けた教師データを生成し、この教師データを用いて機械学習を行なうことにより、個人属性から役割を予測するための役割予測モデルを生成する。
【００７０】
（グループ提案処理）
次に、図６（ｃ）を用いて、グループ提案処理を説明する。この処理は、ユーザ端末１０から、グループ希望参加者のアクセスを取得した場合に実行される。
【００７１】
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、検索依頼の取得処理を実行する（ステップＳ７−１）。具体的には、制御部２１の予測部２１４は、ユーザ端末１０に対して、個人属性入力画面を出力する。この個人属性入力画面には、年齢、性別、住所、職業、趣味等の設定欄が含まれる。そして、予測部２１４は、個人属性入力画面に設定されたグループ希望参加者の個人属性を取得する。
【００７２】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、グループ毎に以下の処理を繰り返す。
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、相性の予測処理を実行する（ステップＳ７−２）。具体的には、制御部２１の予測部２１４は、グループ希望参加者の個人属性を相性予測モデルに入力し、このグループにグループ希望参加者が参加した場合の満足度を予測する。
【００７３】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、満足度が基準値以上かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ７−３）。具体的には、制御部２１の予測部２１４は、予測した満足度と、満足度の基準値とを比較する。
【００７４】
満足度が基準値以上と判定した場合（ステップＳ７−３において「ＹＥＳ」の場合）、支援サーバ２０の制御部２１は、役割の予測処理を実行する（ステップＳ７−４）。具体的には、制御部２１の予測部２１４は、グループ希望参加者の個人属性を役割予測モデルに入力し、このグループにグループ希望参加者が参加した場合の役割を予測する。
【００７５】
一方、満足度の基準値未満と判定した場合（ステップＳ７−３において「ＮＯ」の場合）、支援サーバ２０の制御部２１は、役割の予測処理（ステップＳ７−４）をスキップする。
以上の処理を、予測モデル記憶部２７に記録されているすべてのグループについて終了するまで繰り返す。
【００７６】
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、予測結果の出力処理を実行する（ステップＳ７−５）。具体的には、制御部２１の予測部２１４は、各グループについて予測した満足度が高い順番に並べたグループ一覧表を作成する。更に、予測部２１４は、満足度が高いグループについて、グループ情報記憶部２３のグループ管理レコード２３０に記録されたグループ特徴情報を取得する。次に、予測部２１４は、グループ一覧表に、満足度が高いグループに参加した場合の役割、グループ特徴情報を含める。そして、予測部２１４は、作成したグループ一覧表をユーザ端末１０に出力する。
【００７７】
以上、本実施形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（１）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、アンケート評価処理を実行する。これにより、グループへの参加者についての満足度に関する情報を取得することができる。
【００７８】
（２）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、会合評価処理を実行する。これにより、会合状況に基づいて、グループに対する満足度やグループにおける役割を特定することができる。
【００７９】
（３）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ＳＮＳ評価処理を実行する。これにより、インターネットを介して発信又は受信したメッセージに基づいて、グループに対する満足度を評価することができる。
【００８０】
（４）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、グループ評価処理を実行する。これにより、グループを構成する参加者の個人属性を統合したグループ特徴に関する情報を算出することができる。
【００８１】
（５）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、相性学習処理を実行する。これにより、グループへの参加者の個人属性と満足度とを用いて、個人属性とグループとの相性を予測するための予測モデルを生成することができる。
【００８２】
（６）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、役割学習処理を実行する。これにより、グループへの参加者の個人属性と役割とを用いて、グループにおける役割を予測するための予測モデルを生成することができる。
【００８３】
（７）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、グループ提案処理を実行する。これにより、グループへの参加希望者に対して、相性の良いグループや、グループにおける役割を提案することができる。
【００８４】
本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・上記実施形態では、機械学習により、個人属性からグループの相性を予測する。予測方法は、機械学習に限定されるものではない。例えば、統計的な手法を用いてもよい。
【００８５】
・上記実施形態では、グループへの参加希望者の満足度や役割を評価した。本発明の適用は、参加希望者に限定されるものではない。例えば、既にグループへの参加者に対して、満足度を予測して、グループ変更や役割を提案する場合にも利用することが可能である。
・上記実施形態では、個人属性としては、年齢、性別、住所、職業、趣味等を用いるが、これらに限定されるものではない。例えば、趣向やアンケート項目の回答内容等を含めてもよい。
【００８６】
・上記実施形態では、予測モデルを生成するための教師データとして、グループへの参加者の情報を用いる。教師データは、これらに限定されるものではない。例えば、グループからの脱退者に関する情報を用いてもよい。この場合には、例えば、脱退者の脱退理由や、グループへの所属期間の長さ、会合参加頻度に基づいて、満足度を評価する。
【００８７】
・上記実施形態では、グループの満足度を評価するために、アンケート評価処理、会合評価処理、ＳＮＳ評価処理を実行した。満足度の評価処理はこれらに限定されるものではない。これらの評価処理の一部や、他の評価処理を組み合わせてもよい。例えば、グループ構成員間のチャット情報を取得し、満足度や役割を評価するようにしてもよい。
【００８８】
また、評価の具体的手法も限定されるものではない。例えば、上記実施形態の会合評価処理においては、発言におけるポジティブワード、ネガティブワード、表情や動作から満足度や役割を評価するためのパターン認識情報を用いる。これに代えて又は加えて、発言の抑揚や、表情や動作から感情を予測する評価エンジンを用いてもよい。
【００８９】
・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、相性予測モデルの生成処理を実行する（ステップＳ５−３）。具体的には、制御部２１の学習部２１３は、各グループ構成員の個人属性に対して、総合満足度を関連付けた教師データを生成し、この教師データを用いて機械学習を行なうことにより、個人属性から満足度を予測するための相性予測モデルを生成する。教師データを構成する要素、個人属性、総合満足度に限定されるものではない。例えば、会合情報記憶部２５に記録された会合場所に関する情報を教師データに含めてもよい。
また、会合管理レコード２５０に記録された会合場所（住所）と、会合の参加ユーザのユーザ管理レコード２２０に記録された個人属性（住所）との位置関係（距離や移動所要時間等の統計値）を教師データに含めてもよい。
【符号の説明】
【００９０】
１０…ユーザ端末、１１…会合端末、１２…ＳＮＳサーバ、２０…支援サーバ、２１…制御部、２１１…情報取得部、２１２…評価部、２１３…学習部、２１４…予測部、２２…ユーザ情報記憶部、２３…グループ情報記憶部、２４…アンケート情報記憶部、２５…会合情報記憶部、２６…ＳＮＳ情報記憶部、２７…予測モデル記憶部。
【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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