(57)【要約】【課題】研修の特徴を明確にすることによって研修と研修生の適合性の明確化を図る。【解決手段】  研修のフェーズ及びフェーズ間の関係を示すベース概念情報と、各フェーズにおいて研修の特徴を示す要素情報と、を関連付けして記憶する研修情報格納部１１１と、受講者による研修の要素に対する評価情報と、受講者の個人特性情報と、を関連付けして記憶する研修生情報格納部１１２と、評価情報に基づき相関分析を実施して全要素間の相関値を算出すると共に、評価情報及び個人特性情報に基づき相関分析を実施して要素−個人特性間の相関値を算出するモデル値計算部１０７と、ベース概念情報に基づきフェーズ及び要素の関係を示す研修の全体像と、この全体像において相関関係のある要素間の関係及び要素−個人特性間の関係を示す研修モデルを生成し、表示する研修モデル表示部１０８と、を有する。【選択図】図２
2010145915.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
研修生が研修を受講してから成果を出すまでの過程を示すフェーズ及びフェーズが複数存在する場合にはそのフェーズ間の関係を示すベース概念情報と、各フェーズにおいて前記研修の特徴を示す語により表現される要素を含む要素情報と、を関連付けして生成された研修情報を記憶する研修情報記憶手段と、
前記研修の受講者による前記研修の要素に対する評価を示す評価情報と、受講者の個人特性を示す個人特性情報と、を受講者毎に関連付けして生成された研修生情報を記憶する研修生情報記憶手段と、
前記研修生情報記憶手段から全受講者の研修生情報を取り出し、研修生情報に含まれる評価情報に基づき相関分析を実施することによって全要素間の相関値を算出すると共に、研修生情報に含まれる評価情報及び個人特性情報に基づき相関分析を実施することによって各要素と各個人特性との間の相関値を算出する研修モデル値算出手段と、
前記研修情報記憶手段に記憶された研修情報を参照することによりフェーズ間及びフェーズ−要素間の関係を表した前記研修の全体像と、前記研修モデル値計算手段により算出された相関値が予め設定された閾値以上の要素の関係及び要素と個人特性との関係と、を示す研修モデルを生成する研修モデル生成手段と、
前記研修モデルを出力する研修モデル出力手段と、
を有することを特徴とする研修支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の研修支援装置において、
前記研修の受講要件とする前記要素を受け付ける要素受付手段と、
前記研修生情報記憶手段から全受講者の研修生情報を取り出し、前記要素を目的変数とし、前記個人特性を説明変数として相関分析を実施することで相関値を算出する相関値算出手段と、
前記要素受付手段により受け付けられた要素と、前記相関値算出手段により算出された相関値により特定された当該要素と個人特性との関係と、を受講要件情報として生成する受講要件生成手段と、
前記受講要件情報を出力する受講要件出力手段と、
を有することを特徴とする研修支援装置。
【請求項３】
請求項２記載の研修支援装置において、
研修をこれから受講しようとする新規研修生の個人特性に関する個人特性情報を受け付ける個人特性受付手段と、
相関分析を実施することで、前記研修情報記憶手段に情報が記憶された要素と、前記研修生情報記憶手段に情報が記憶された個人特性との間の相関値を算出し、その算出した相関値に基づき前記研修とその研修に対する受講者の選好度との関係を示す選好度関数を個人特性毎に生成する選好度関数生成手段と、
前記各選好度関数に新規研修生の当該個人特性情報を代入することによって得た結果に基づき新規研修生の前記研修に対する受講適合度を求める受講適合度算出手段と、
前記個人特性受付手段により受け受けられた新規研修生の個人特性情報と、前記受講適合度とを照合した結果に応じて前記新規研修生が前記研修を受講する際の施策に関する情報を生成する施策生成手段と、
前記施策に関する情報を出力する施策出力手段と、
を有することを特徴とする研修支援装置。
【請求項４】
研修生が研修を受講してから成果を出すまでの過程を示す各フェーズにおいて前記研修の特徴を示す語により表現される要素であって前記研修の受講要件とする要素を受け付ける要素受付手段と、
前記研修の受講者による前記研修の要素に対する評価を示す評価情報と、受講者の個人特性を示す個人特性情報と、を受講者毎に関連付けして生成された研修生情報を記憶する研修生情報記憶手段と、
前記研修生情報記憶手段から全受講者の研修生情報を取り出し、前記要素を目的変数とし、前記個人特性を説明変数として相関分析を実施することで相関値を算出する相関値算出手段と、
前記要素受付手段により受け付けられた要素と、前記相関値算出手段により算出された相関値により特定された当該要素と個人特性との関係と、を受講要件情報として生成する受講要件生成手段と、
前記受講要件情報を出力する受講要件出力手段と、
を有することを特徴とする研修支援装置。
【請求項５】
研修生が研修を受講してから成果を出すまでの過程を示す各フェーズにおいて前記研修の特徴を示す語により表現される要素に関する情報を記憶する研修要素記憶手段と、
前記研修の受講者による前記研修の要素に対する評価を示す評価情報と、受講者の個人特性を示す個人特性情報と、を受講者毎に関連付けして生成された研修生情報を記憶する研修生情報記憶手段と、
研修をこれから受講しようとする新規研修生の個人特性に関する個人特性情報を受け付ける個人特性受付手段と、
相関分析を実施することで、前記研修要素記憶手段に情報が記憶された要素と、前記研修生情報記憶手段に情報が記憶された個人特性との間の相関値を算出し、その算出した相関値に基づき前記研修とその研修に対する受講者の選好度との関係を示す選好度関数を個人特性毎に生成する選好度関数生成手段と、
前記各選好度関数に新規研修生の当該個人特性情報を代入することによって得た結果に基づき新規研修生の前記研修に対する受講適合度を求める受講適合度算出手段と、
前記個人特性受付手段により受け付けられた新規研修生の個人特性情報と、前記受講適合度とを照合した結果に応じて前記新規研修生が前記研修を受講する際の施策に関する情報を生成する施策生成手段と、
前記施策に関する情報を出力する施策出力手段と、
を有することを特徴とする研修支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、研修支援装置、特に研修と研修生との適合に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業などでは、新人研修、技能向上等の目的で様々な研修が行われている。適切かつ効果的な人材育成を行うには、研修者にとって最適な講義を選択して受講させることが望ましい。従来においては、効率的な教育研修を行うために様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１では、アンケートによる情報収集結果に対し因子分析を実施することで既受講者のニーズを因子として抽出し、教育研修内容の分離／統合を検討する方法が提案されている。また、特許文献２では、人の行動特性や技能を診断し、診断結果に基づき育成計画を策定・実行支援を行うと共に、その成果・結果をデータベースに保存し共有する装置が提案されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−４９３０３号公報
【特許文献２】特開２００４−２４６５０７号公報
【特許文献３】特開２００２−２５８７３１号公報
【特許文献４】特開平８−１１０７５２号公報
【特許文献５】特開２００３−３０８０００号公報
【特許文献６】特開２００２−３５１２９５号公報
【特許文献７】特開２００３−１５００３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、研修生の研修経験を解析することによって研修内容の改善やこれから研修を受けようとする者に対して適切な研修を提示することはできても、各研修生の個人特性にまで踏み込んだ解析を行っていなかった。このため、研修生に適合した研修の提示や研修を受けるのに適合した研修生の特性や研修を受ける上での改善点を提示するところまで踏み込めていなかった。
【０００５】
本発明は、研修の特徴を明確にすることによって研修と研修生の適合性の明確化を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る研修支援装置は、研修生が研修を受講してから成果を出すまでの過程を示すフェーズ及びフェーズが複数存在する場合にはそのフェーズ間の関係を示すベース概念情報と、各フェーズにおいて前記研修の特徴を示す語により表現される要素を含む要素情報と、を関連付けして生成された研修情報を記憶する研修情報記憶手段と、
【０００７】
前記研修の受講者による前記研修の要素に対する評価を示す評価情報と、受講者の個人特性を示す個人特性情報と、を受講者毎に関連付けして生成された研修生情報を記憶する研修生情報記憶手段と、前記研修生情報記憶手段から全受講者の研修生情報を取り出し、研修生情報に含まれる評価情報に基づき相関分析を実施することによって全要素間の相関値を算出すると共に、研修生情報に含まれる評価情報及び個人特性情報に基づき相関分析を実施することによって各要素と各個人特性との間の相関値を算出する研修モデル値算出手段と、前記研修情報記憶手段に記憶された研修情報を参照することによりフェーズ間及びフェーズ−要素間の関係を表した前記研修の全体像と、前記研修モデル値計算手段により算出された相関値が予め設定された閾値以上の要素の関係及び要素と個人特性との関係と、を示す研修モデルを生成する研修モデル生成手段と、前記研修モデルを出力する研修モデル出力手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
また、前記研修の受講要件とする前記要素を受け付ける要素受付手段と、前記研修生情報記憶手段から全受講者の研修生情報を取り出し、前記要素を目的変数とし、前記個人特性を説明変数として相関分析を実施することで相関値を算出する相関値算出手段と、前記要素受付手段により受け付けられた要素と、前記相関値算出手段により算出された相関値により特定された当該要素と個人特性との関係と、を受講要件情報として生成する受講要件生成手段と、前記受講要件情報を出力する受講要件出力手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、研修をこれから受講しようとする新規研修生の個人特性に関する個人特性情報を受け付ける個人特性受付手段と、相関分析を実施することで、前記研修情報記憶手段に情報が記憶された要素と、前記研修生情報記憶手段に情報が記憶された個人特性との間の相関値を算出し、その算出した相関値に基づき前記研修とその研修に対する受講者の選好度との関係を示す選好度関数を個人特性毎に生成する選好度関数生成手段と、前記各選好度関数に新規研修生の当該個人特性情報を代入することによって得た結果に基づき新規研修生の前記研修に対する受講適合度を求める受講適合度算出手段と、前記個人特性受付手段により受け受けられた新規研修生の個人特性情報と、前記受講適合度とを照合した結果に応じて前記新規研修生が前記研修を受講する際の施策に関する情報を生成する施策生成手段と、前記施策に関する情報を出力する施策出力手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る研修支援装置は、研修生が研修を受講してから成果を出すまでの過程を示す各フェーズにおいて前記研修の特徴を示す語により表現される要素であって前記研修の受講要件とする要素を受け付ける要素受付手段と、前記研修の受講者による前記研修の要素に対する評価を示す評価情報と、受講者の個人特性を示す個人特性情報と、を受講者毎に関連付けして生成された研修生情報を記憶する研修生情報記憶手段と、前記研修生情報記憶手段から全受講者の研修生情報を取り出し、前記要素を目的変数とし、前記個人特性を説明変数として相関分析を実施することで相関値を算出する相関値算出手段と、前記要素受付手段により受け付けられた要素と、前記相関値算出手段により算出された相関値により特定された当該要素と個人特性との関係と、を受講要件情報として生成する受講要件生成手段と、前記受講要件情報を出力する受講要件出力手段と、を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る研修支援装置は、研修生が研修を受講してから成果を出すまでの過程を示す各フェーズにおいて前記研修の特徴を示す語により表現される要素に関する情報を記憶する研修要素記憶手段と、前記研修の受講者による前記研修の要素に対する評価を示す評価情報と、受講者の個人特性を示す個人特性情報と、を受講者毎に関連付けして生成された研修生情報を記憶する研修生情報記憶手段と、研修をこれから受講しようとする新規研修生の個人特性に関する個人特性情報を受け付ける個人特性受付手段と、相関分析を実施することで、前記研修要素記憶手段に情報が記憶された要素と、前記研修生情報記憶手段に情報が記憶された個人特性との間の相関値を算出し、その算出した相関値に基づき前記研修とその研修に対する受講者の選好度との関係を示す選好度関数を個人特性毎に生成する選好度関数生成手段と、前記各選好度関数に新規研修生の当該個人特性情報を代入することによって得た結果に基づき新規研修生の前記研修に対する受講適合度を求める受講適合度算出手段と、前記個人特性受付手段により受け付けられた新規研修生の個人特性情報と、前記受講適合度とを照合した結果に応じて前記新規研修生が前記研修を受講する際の施策に関する情報を生成する施策生成手段と、前記施策に関する情報を出力する施策出力手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、研修生が研修を受講してから成果を出すまでの過程を示すフェーズ間の関係、各フェーズにおいて研修の特徴を示す要素の中から相関関係のある要素間の関係、更には要素と受講者の個人特性との関係のうち相関関係のある関係を表示することができる。これにより、研修の全体像を容易に把握させることができる。また、この研修を受講させる研修生の選定やある研修生に適切な研修の選定の改善策を検討させることができる。
【００１３】
また、研修の受講要件とする要素と相関関係にある個人特性を表示するようにしたので、その研修を受講するのに適した研修生像を提示することができる。
【００１４】
また、新規研修生が研修を受講するに当たり、その研修の受講前に研修の受講効果が最大となるような新規研修生が採るべき施策を提示することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。企業では、人材育成のためにＯｆｆＪＴとして代表される講義や体験型の講座が設けられたり、あるいはＯＪＴなどが行われたりする。人材育成のために行われる教育として研修、講義、講習、講座等様々な表現が用いられるが、本実施の形態では、このような人材育成のために行われる教育を「研修」と総称して説明に用いる。そして、研修を受けた者、これから受けようとする者を「研修生」と総称する。また、研修生のうち研修をすでに受けた研修生を当該研修の「受講者」、これから受けようとする研修生を「新規研修生」と限定する。本実施の形態では、研修の内容として主に講習を想定しているので、「受講者」のように研修を受ける（受けた）ことを「受講」と称する場合もある。更に、本実施の形態では、処理を実施する上で必要な情報をコンピュータに入力する必要があるが、この入力者としては、研修を計画したり管理したりする者、あるいは研修生が考えられるが、以下の説明では、このような情報入力者を「管理者」と総称する。
【００１６】
図１は、本発明に係る研修支援装置を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において研修支援装置を形成するサーバコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、コンピュータは、図１に示したようにＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４を接続したＨＤＤコントローラ５、入力手段として設けられたマウス６とキーボード７、及び表示装置として設けられたディスプレイ８をそれぞれ接続する入出力コントローラ９、通信手段として設けられたネットワークコントローラ１０を内部バス１１に接続して構成される。図示していないが、研修支援装置は、研修生が使用する情報端末装置から入力された情報を、ネットワークコントローラ１０に接続されたネットワークを介して受信することができる。また、研修支援装置は、図１に示したように１台のコンピュータでも実現可能であるが、複数台のコンピュータに後述する処理機能を分散して実現するように構成してもよい。
【００１７】
図２は、本実施の形態における研修支援装置のブロック構成図である。本実施の形態における研修支援装置は、それぞれ１００番台、２００番台及び３００番台の符号がそれぞれ付けられた３つのグループに大別できる。第１のグループ１００は、ベース概念情報受付部１０１、要素情報受付部１０２、研修情報生成部１０３、受講結果受付部１０４、個人特性受付部１０５、研修生情報生成部１０６、研修モデル算出手段として設けられたモデル値計算部１０７、研修モデルの生成手段及び出力手段として設けられた研修モデル表示部１０８、研修情報格納部１１１、研修生情報格納部１１２、閾値格納部１１３、研修モデル情報格納部１１４及び研修要素格納部１１５を有している。第１のグループ１００では、研修に関する入力情報と、複数の受講者の研修に対する評価情報及び個人特性情報とから研修の全体像（因果を示す流れ図）を得ると共に、この流れ図において研修の達成度に影響する要素と要素又は個人特性を関係付ける。
【００１８】
第２のグループ２００は、選定要素受付部２０１、相関値算出手段として設けられた受講要件計算部２０２、受講要件の生成手段及び出力手段として設けられた最適受講要件表示部２０３、閾値格納部２１１及び最適要件格納部２１２、更に第１のグループ１００において生成された研修生情報格納部１１２及び研修要素格納部１１５を有している。第２のグループ２００では、第１のグループ１００において指定されたフェーズの達成度に影響する要素の値（評価点）がそれぞれ最大になるような研修生の受講条件（個人特性）を求めることによってその研修に適した研修生像を明らかにする。換言すると、いずれかのフェーズに含まれている要素の中から分析対象の要素を選定することによって研修の狙う効果を明確にし、その効果を上げるには、その研修をどのような特性を持った研修生が受講するのか望ましいのかを提示する。
【００１９】
第３のグループ３００は、個人特性受付部３０１、選好度関数生成手段及び受講適合度算出手段として設けられた受講適合度計算部３０２、受講適合度表示部３０３、施策生成部３０４、施策表示部３０５及び適合度・施策格納部３１１、更に第１のグループ１００において生成された研修生情報格納部１１２及び研修要素格納部１１５を有している。第３のグループ３００では、ある新規研修生が受講するに当たり、その研修への適合度を求めると共に、研修を受講する前に研修の効果が最大となるように研修生が採るべき施策を提示する。
【００２０】
各構成要素については、後述する処理の説明の中で合わせて説明する。研修支援装置における各構成要素１０１〜１０８，２０１〜２０３，３０１〜３０５は、研修支援装置を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各格納部１１１〜１１４，２１１〜２１２，３１１は、研修支援装置に搭載されたＨＤＤ４にて実現される。
【００２１】
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがインストールプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。
【００２２】
まず、第１のグループ１００において研修モデルを得る処理を図３に示したフローチャートを用いて説明する。この処理は、各研修に対し同じ内容で実施されるので、ある１つの研修についてのみ説明する。つまり、この処理の結果得られる研修モデルは、研修毎に生成される。
【００２３】
研修の管理者がキーボード７等の入力手段を用いて評価を実施する研修に関するベース概念情報を入力する。具体的には、ある研修生が受講してから成果を出すまでの過程を示す任意の数のフェーズ及びフェーズ間の関係情報を入力する。ベース概念情報受付部１０１は、この管理者により入力された情報を受け付ける（ステップ１０１）。図４は、ベース概念情報の入力画面例及びこの入力画面から入力されたベース概念情報を概念的に示した図である。この入力画面は、入出力用のシートを管理するアプリケーションにより生成、表示され、管理者がシート上の所定のセルにフェーズ及びフェーズを複数指定する場合にはそのフェーズ間の関係を入力することでベース概念情報が入力指定される。図４には、管理者によりフェーズの入力領域３１に「受講する」、「受講で得られる内在変化」及び「受講で得られる外在成果」という３つのフェーズが入力された例が示されている。なお、入力領域３１に入力されたフェーズ名は、対応する領域３２に自動的に出力される。更に、図４には、テーブル内の関係情報入力領域３２に矢印で図示された関係情報の入力例が示されている。この関係情報から「受講する」、「受講で得られる内在変化」及び「受講で得られる外在成果」の順に各フェーズが並ぶことが把握できる。
【００２４】
ベース概念情報が設定されると、要素情報受付部１０２は、要素情報の入力画面を表示し、各フェーズにおいて研修の特徴を示す語（キーワード）により表現される要素を管理者に入力させる。図５は、要素情報の入力画面例及び入力された要素情報を概念的に示した図である。この入力画面は、入出力用のシートを管理するアプリケーションにより生成、表示される。管理者が、要素情報受付部１０２により表示された入力画面内の各フェーズに対応した要素入力領域３４から任意の数の要素を入力すると、要素情報受付部１０２は、この管理者により入力された情報を受け付ける（ステップ１０２）。図５に示した例では、「‘受講する’に関係する要素」として、“英語講義”、“インターネット講義”などの要素となる語が管理者によって入力指定されたことが把握できる。つまり、この研修は、英語のテキストを用いた英語により講義され、インターネットが活用され、またグループでワークを行うことなどの特徴を有しているので、管理者は、「‘受講する’に関係する要素」に対してこの研修の特徴的な内容を示すキーワードを当該フェーズに関する要素として設定することになる。他のフェーズに対してもそのフェーズにおいて件数の特徴を示すキーワードを定義する。
【００２５】
以上のようにして管理者により各フェーズに対して要素が設定されると、研修情報生成部１０３は、ベース概念情報と、フェーズと要素とが関連付けられた要素情報と、を関連付けて研修情報格納部１１１に登録する（ステップ１０３）。更に、要素を各フェーズに関連付けた情報、すなわち図５に示した要素情報を研修要素格納部１１５に登録することで、管理者によって入力された要素を蓄積していく。この研修要素格納部１１５は、後段の第２及び第３の各グループにおいて利用される。
【００２６】
以上の処理は、研修の内容が計画されていれば、いつでも処理可能であるのに対し、次に説明する処理は、当該研修の研修生により入力される情報であるため、研修終了後に行われる。
【００２７】
研修終了後、各研修生にアンケートを実施することにより研修についての評価結果を得る。図６は、この評価結果を入力する際に参照される評価点をテーブル形式にて示した図である。研修者は、このテーブルを参照して、各要素に対して評価点を入力することによって研修の評価を行う。なお、本実施の形態では、全ての要素に対して、肯定的な評価の点が高く、否定的な評価の点が低くなるように統一した。図７は、評価の入力画面例及び入力された評価の設定例を示した図である。受講結果受付部１０４は、研修情報格納部１１１から当該研修に設定された要素を取り出し、評価対象とする要素としてそのまま若しくは研修生に問い合わせる文言に編集して評価入力画面に表示する。そして、各研修生がこの入力画面から当該研修に対する評価（評価点）を入力すると、受講結果受付部１０４は、入力された評価を受け付ける（ステップ１０４）。各評価点の入力は、研修生により行われてもよいし、アンケート用紙に記入された内容をオペレータにより入力させるようにしてもよい。次に説明する個人特性においても同様である。
【００２８】
続いて、所定の個人特性入力画面（図示せず）から、研修者個々の個人特性が入力されると、個人特性受付部１０５は、その入力された個人特性を受け付ける（ステップ１０５）。図８は、ある研修者の個人特性の設定例を示した図である。個人特性は、市販されている心理テストを利用して個人特性値を特定するようにしてもよいし、自己評価により個人特性値を入力させてもよい。具体例を示していないが、図６に各要素に対する評価点を示したように、個人特性においても同様に評価点が設定されている。なお、図８には、個人特性として４つの指標を例示したが、この内容や数はこの例に限るものではない。以下の説明においても同様である。また、図７及び図８は、入力の内容が把握しやすいように各項目に対する入力値を文字列にて表したが、実際は、コンピュータがこの入力値を用いて計算を行うため数値データとして取り扱われる。
【００２９】
以上のようにして各研修生に関する情報が設定されると、研修生情報生成部１０６は、当該研修生の評価情報及び個人特性情報を関連付けて研修性情報を生成し、研修生情報格納部１１２に登録する（ステップ１０６）。研修生情報格納部１１２に登録された研修生情報の例を図９に示す。
【００３０】
以上のようにして研修モデルの生成に必要な情報が入力されると、続いて、モデル値計算部１０７は、以下の計算を行うことで研修モデルの生成、表示に必要なデータを求める。まず、モデル値計算部１０７は、研修情報格納部１１１に記憶された研修情報の中から当該研修に設定されたフェーズのうち関係のあるフェーズからそれぞれ任意の要素を１つずつ、計２つの要素を抽出し、その抽出した２つの要素に対する全研修生の評価情報を研修生情報格納部１１２から取り出す（ステップ１０７）。例えば、フェーズ「受講する」から“インターネット会議”を、「受講する」に関係のあるフェーズ「受講で得られる内在変化」から“情報収集力”をそれぞれ抽出したとする。なお、フェーズの関係は、研修情報のベース概念情報に含まれている関係情報を参照することで認識できる。そして、このように抽出した “インターネット会議”及び “情報収集力”に対する全研修生の各評価点を取り出す。
【００３１】
このようにして、当該要素に対応する全研修生の評価情報を取り出すと、モデル値計算部１０７は、相関分析を実施することによって、取り出した評価情報間の相関値を算出する。そして、この算出結果を当該要素間の相関値とする（ステップ１０８）。ここで、モデル値計算部１０７は、閾値格納部１１３に記憶されている閾値と、算出した当該要素間の相関値とを比較し、当該要素間の相関値が閾値以上であれば、当該要素間の相関値を描画対象とする旨を設定する（ステップ１０９でＹ，１１０）。この設定した内容は、フラグ情報などによって表すことができ、研修モデルの表示の際に参照される。一方、当該要素間の相関値が閾値に達していなければ当該要素間の相関値を描画対象としない旨を設定する（ステップ１０９でＮ，１１１）。なお、ここで用いる閾値は、研修モデル内に要素間の関係を描画するか否かを判定するために用いられる閾値であり、管理者等によって予め設定され、また必要により変更される。あるいは、キーボード７などを使ってその都度入力させるようにしてもよい。
【００３２】
以上のステップ１０７〜１１１の処理を、全ての２つの要素の組に対して実施されるまで繰り返し行う（ステップ１１２でＮ）。
【００３３】
全ての２つの要素の組に対して相関値が算出され、描画対象の是非が設定されると（ステップ１１２でＹ）、続いて、モデル値計算部１０７は、取り出した要素の中から任意の１つの要素を選択し、その選択した要素に対応する全研修生の評価情報を研修生情報格納部１１２から取り出す。更に、全研修生の個人特定値を取り出す（ステップ１１３）。そして、モデル値計算部１０７は、相関分析を実施することによって、取り出した評価情報（評価点）と個人特性（値）との相関値を算出し、その算出結果を要素−個人特性間の相関値とする（ステップ１１４）。ここで、モデル値計算部１０７は、閾値格納部１１３に記憶されている閾値と、算出した要素−個人特性間の相関値とを比較し、要素−個人特性間の相関値が閾値より高いか同値であれば、要素−個人特性間の相関値を描画対象とする旨を設定する（ステップ１１５でＹ，１１６）。この設定した内容は、フラグ情報などによって表すことができ、研修モデルの表示の際に参照される。一方、要素−個人特性間の相関値が閾値より低ければ要素−個人特性間の相関値を描画対象としない旨を設定する（ステップ１１５でＮ，１１７）。なお、ここで用いる閾値は、研修モデル内に要素−個人特性間の関係を描画するか否かを判定するために用いられる閾値であり、管理者等によって予め設定され、また必要により変更される。
【００３４】
以上のステップ１１３〜１１７の処理を、全ての２つの要素の組に対して実施されるまで繰り返し行う（ステップ１１８でＮ）。
【００３５】
全ての要素に対して相関値が算出され、描画対象の是非が設定されることにより研修モデルの表示に必要な情報が求められると（ステップ１１８でＹ）、モデル値計算部１０７は、上記処理により算出した相関値等を研修モデル情報格納部１１４に格納することで保存する（ステップ１１９）。
【００３６】
続いて、研修モデル表示部１０８は、研修モデルを生成してディスプレイ８に表示する（ステップ１２０）。この研修モデルの表示例を図１０に示す。図１０に例示したように、「受講する」、「受講で得られる内在変化」及び「受講で得られる外在成果」の各フェーズ３５ａ，３５ｂ，３５ｃは、関係情報において示された順に並べて表示される。そして、各フェーズに含まれる各要素３６は、対応する各フェーズを示す点線の中に、その要素名が実線で囲まれて表示される。このように、研修モデル表示部１０８は、研修情報格納部１１１に記憶された研修情報を参照してフェーズ間及びフェーズ−要素間の関係を視覚化することで研修の全体像（骨格）を表示する。更に、研修モデル表示部１０８は、ステップ１１０において設定されたフラグ情報を参照して、描画の対象にすると設定された要素間を矢印にて結線すると共に、その線近傍に当該要素間の相関値を表示する。例えば、フェーズ「受講する」の要素「英語講座理解」とフェーズ「受講で得られる内在変化」の要素「論理的思考力」とは、閾値以上の相関値（０．５５）であったため、図１０のように矢印及び相関値が表示される。更に、研修モデル表示部１０８は、ステップ１１６において設定されたフラグ情報を参照して、描画の対象にすると設定された要素−個人特性要素間が存在する場合、その個人特性３７は、対応する要素３６の近傍に、その個人特性名が破線で囲まれて表示される。更に、個人特性と要素の間は矢印にて結線される。このようにして、研修モデル表示部１０８は、モデル値計算部１０７により算出された相関値が予め設定された閾値以上の要素の関係及び要素と個人特性との関係を全体像の中に追加することで研修モデルを生成し、研修モデルを完成させる。このように、要素の関係及び要素と個人特性との関係を視覚化することで研修の研修モデルを生成、表示する。
【００３７】
以上の処理を解析対象の研修に対して実施することによって研修モデルを研修毎に得ることができる。
【００３８】
本実施の形態によれば、このようにして研修モデルを可視化することができるので、この研修モデルを参照すれば、フェーズ間の関係等研修の全体像を容易に把握することができる。更には、研修の達成度に影響する要素間の関係、また要素と個人特性との関係も合わせて表示するようにしたので、この研修を受講させる研修生の選定及びある研修生に適切な研修の選定の改善策が検討できる。
【００３９】
なお、研修の達成度というのは、例えば「受講する」というフェーズの場合、このフェーズに含まれる全要素について主成分分析を実行して、その結果得られる第１主成分を「受講する」の総合達成指標とし、その総合達成指標に対して各要素と総合達成指標の相関値をそれぞれ計算することで求める。そして、相関の高い要素を達成度に影響する要素として得る。
【００４０】
次に、第２のグループ２００における処理を図１１に示したフローチャートを用いて説明する。この処理は研修毎に行われ、研修毎に最適受講要件が生成される。
【００４１】
まず、選定要素受付部２０１は、研修に含まれる全ての要素を研修要素格納部１１５から取り出す。図１２は、本実施の形態における研修要素格納部１１５に登録された要素をフェーズ毎に分類して示した図であるが、この図１２に示した例によると、計１８個の要素全てを取り出すことになる。続いて、選定要素受付部２０１は、取り出した全ての要素を含む所定の選択画面をディスプレイ８に表示する（ステップ２０１）。管理者がその表示の中から当該研修の狙いとすべき要素、換言すると受講要件とすべき要素を選択すると、選定要素受付部２０１は、選択された１又は複数の要素を受け付ける（ステップ２０２）。この受け付けた要素を「選定要素」と称することにする。なお、本実施の形態では、研修要素格納部１１５に登録された要素の中から選定要素を選択するようにしたが、管理者が選定要素を文字入力してもよいし、研修要素格納部１１５に登録された要素全てを選定要素として抽出してもよい。
【００４２】
続いて、受講要件計算部２０２は、全ての研修生の個人特性情報と、ステップ２０２において選択された選定要素に対応する評価情報を研修生情報格納部１１２から取り出す（ステップ２０３）。この取り出した評価情報（選定評価情報）と個人特性情報の組を図１３に示す。図１３には、当該研修を終了した研修生１の選定評価情報と個人特性情報との組が示されている。この例によると、「論理的思考力」、「提案を具体化する」、「情報を整理する」及び「意思を伝える」という４要素が選定要素であることが把握できる。図１３には、一研修生の情報のみの例を図示したが、受講要件計算部２０２は、全ての研修生につきこの情報の組を取り出すことになる。
【００４３】
そして、受講要件計算部２０２は、選定要素を目的変数とし、また取り出した個人特性を説明変数として相関分析を実施して、相関値を計算する。より詳細には、選定評価情報から目的変数を、個人特性情報から説明変数をそれぞれ１つずつ選出し（ステップ２０４）、その選出した組毎に相関分析を実施して相関値を求める（ステップ２０５）。ここで、受講要件計算部２０２は、閾値格納部２１１に記憶されている閾値と、算出した相関値とを比較し、相関値が閾値より高いか同値であれば、目的変数として選択された要素と説明変数として選択された個人特性との間の相関が高いとする旨を設定する（ステップ２０６でＹ，ステップ２０７）。この旨の設定がされたことは、フラグ情報などによって一時保持しておく。相関値が閾値より低い場合には、その組の要素と個人特性に相関が低いものとして次のステップ２０８に進む。なお、ここで用いる閾値は、要素と個人特性との間の相関の有無を判定するために用いられる閾値であり、管理者等によって予め設定され、また必要により変更される。あるいは、キーボード７などを使ってその都度入力させるようにしてもよい。
【００４４】
以上のステップ２０３〜２０７の処理を、全ての要素と個人特性との組に対して実施されるまで繰り返し行う（ステップ２０８でＮ）。各選定要素と各個人特性との間で算出された相関値を含む相関表を図１４に示す。そして、図１４では、閾値が例えば０．３と設定されていた場合に、相関値の絶対値が閾値以上となる位置にハッチングを施した。なお、ハッチングが施される位置は、ステップ２０７において設定されたフラグ情報を参照することによって相関が高い、すなわち相関関係有りと判定された選定要素と個人特性の組合せに相当する。
【００４５】
図１４に示した例を参照して分析すると、個人特性のうち「自己への自信」は相関関係が低いので、成果に影響しないと考えられる。つまり、「自己への自信」の高い研修生がこの研修を受講しても成果に影響しないのだから、このような特性を持つ研修生がこの研修を受講するのに適しているとも適していないともいえない。また、「ストレス耐性」は、「論理的思考力」及び「情報を整理する」と、「職位」は「論理的思考力」と、それぞれ正の相関があるので、成果に影響を与えると考えられる。つまり、ストレス耐性の高い人、職位の高い人がこの研修を受講するのに適しているといえる。一方、「前向きさ」は「提案を具体化する」及び「意思を伝える」とは正の相関があるが、「情報を整理する」とは負の相関がある。このような場合は、目的変数間に優先順位を予め記述しておくことで最適受講要件を定めることができる。選定要素に対して優先順位を付加した場合の例を図１５に示す。この優先順位の設定例に従うと、この場合、「情報を整理する」の優先順位が「提案を具体化する」及び「意思を伝える」よりも高いので、前向きさが低い人ほどこの研修に適しているということができる。
【００４６】
ステップ２０３〜２０６の処理を全ての選定要素と個人特性との組に対して実施することにより、図１４に例示した処理結果が得られると（ステップ２０８でＹ）、続いて、最適受講要件表示部２０３は、前述した解析処理を実施し、その結果を受講要件情報としてディスプレイ８に表示する（ステップ２０９）。この表示例を図１６に示す。図１６には、ステップ２０２により選択された選定要素と、受講要件計算部２０２により算出された相関値により特定された選定要素と個人特性との関係と、が示されている。図１６によると、例えば、選定要素に対し、前向きさは高く、ストレス耐性は低く、職位は高い研修生がこの研修の受講要件、つまりこの研修に適合している人材であるということが把握できる。なお、「自己への自信」は、いずれの選定要素とも相関関係がないため“要件なし”と設定される。これは、自己への自信は、この研修においては適不適の判断材料にならないことを意味している。なお、“要件なし”の場合は、受講要件情報に含まなくてもよい。最適受講要件表示部２０３は、表示のために生成した受講要件情報を最適要件格納部２１２に格納する。
【００４７】
本実施の形態によれば、フェーズに設定された要素の中から研修の狙いとする効果に相当する要素（選定要素）を管理者等に指定させることにより研修の目的を明確にし、また、選定要素とこの研修の受講者の個人特性との相関を求めることで、この研修を受講するのに適した研修生像を提示することができる。
【００４８】
次に、第３のグループ３００における処理を図１７に示したフローチャートを用いて説明する。この処理は新規研修生毎に行われ、その新規研修生がある研修を受講する際に採るべき施策が生成される。
【００４９】
所定の個人特性入力画面（図示せず）から、処理対象の新規研修者の個人特性値が入力されると、個人特性受付部３０１は、その入力された個人特性値を受け付ける（ステップ３０１）。図１８は、その研修者の個人特性の各特性値の設定例を示した図である。個人特性値の入力、受付に関しては、第１のグループにおけるステップ１０５と同様に処理すればよい。
【００５０】
続いて、新規研修生が受講しようとする研修が指定されると、受講適合度計算部３０２は、その研修に含まれる全ての要素を研修要素格納部１１５から取り出す（ステップ３０２）。また、受講適合度計算部３０２は、全ての研修生の個人特性情報を研修生情報格納部１１２から取り出す（ステップ３０３）。なお、研修生情報については、図９に示している。そして、受講適合度計算部３０２は、ステップ３０２において取り出した各要素とステップ３０３において取り出した個人特性情報との間で相関値を計算する（ステップ３０４）。この処理でも相関値を計算した上記処理と同様に要素と個人特性との全ての組合せにおいて相関値を求める。全ての組合せに対して相関値が算出されたことにより得られた要素と個人特性との相関関係を図１９に示す。図１９には、要素と個人特性の各組合せにより算出された相関値が示されている。なお、図１９では、説明の便宜上、前述した選定要素のみを図示した。そして、閾値が０．３と設定されていた場合に、絶対値が閾値以上となる位置にハッチングを施した。
【００５１】
続いて、受講適合度計算部３０２は、閾値格納部２１１に記憶されている閾値と、算出した全ての相関値とを比較し、閾値より高いか同値である相関値の出現数を個人特性毎に積算する（ステップ３０５）。この処理について図１９を用いて説明する。
【００５２】
まず、個人特性「前向きさ」の場合、要素「論理的思考力」との間の相関値は０．２３なので相関関係無しである。相関関係無しの場合における閾値以上の出現数として加算しない。つまり、出現数は当然ながら０となる。また、要素「提案を具体化する」及び「意思を伝える」は、相関値がそれぞれ０．５５，０．３９なので正の相関関係がある。正の相関関係有りの場合における閾値以上の出現数として１を加算する。一方、要素「情報を整理する」とは、相関値が−０．３４なので負の相関関係がある。負の相関関係有りの場合における閾値以上の出現数として−１を加算する。そうすると、個人特性「前向きさ」における閾値以上の出現数は、０＋１＋（−１）＋１＝１と求めることができる。同様にして、個人特性「自己への自信」の場合、全ての要素と相関関係無しなので、閾値以上の出現数は、０＋０＋０＋０＝０と求めることができる。個人特性「ストレス耐性」の場合、「論理的思考力」と「情報を整理する」との間に正の相関関係があるので、閾値以上の出現数は、１＋０＋１＋０＝２と求めることができる。同様にして、個人特性「職位」における閾値以上の出現数は、１＋０＋０＋０＝１と求めることができる。
【００５３】
以上のようにして相関値の閾値以上の出現数を求めると、受講適合度計算部３０２は、
続いて求めた出現数に基づき研修とその研修に対する受講者の選好度との関係を示す選好度関数を個人特性毎に生成する（ステップ３０６）。これについて図２０を用いて説明する。例えば、「高い」、「普通」及び「低い」という３つの変数が「前向きさ」の特性値として設定可能であった場合、つまり「前向きさ」が３段階評価であった場合、図２０（ａ）に示したように出現数＝１を最大値とし、これを変数の数が設定できるように分割する。すなわち、「前向きさ」の場合、「高い」を最大値の１、「低い」を最小値の０、そして、「普通」をその中間の０．５という選好度となる選好度関数が定義される。また、「高い」、「高め」、「普通」、「低め」及び「低い」という５つの変数が「ストレス耐性」の特性値として設定可能であった場合、つまり「ストレス耐性」が５段階評価であった場合、図２０（ｂ）に示したように出現数＝２を最大値とし、これを変数の数が設定できるように分割する。すなわち、「ストレス耐性」の場合、「高い」を最大値の２、「低い」を最小値の０、そして、その間を「高め」、「普通」及び「低め」という変数の数３で等分割した１．５、１．０、０．５という選好度となる選好度関数が定義される。他の個人特性においても同様にして選好度関数を定義する。なお、図２０においては、出現数が正の値であることから共に正の関数、すなわち右上がりの直線にて選好度関数が定義されるが、出現数が負であった場合には、負の傾きを持った左上がりの直線にて選好度関数が定義される。
【００５４】
受講適合度計算部３０２は、続いてステップ３０１で受け付けられた新規研修生の個人特性の各特性値を取得し、この取得した特性値を用いて新規研修生の受講適合度を以下の手順にて算出する（ステップ３０７）。受講適合度というのは、当該研修を受講するのに新規研修生がどれくらい適合しているのかを示す指標である。指標値が大きいほど適合している、つまり当該研修を受講するのにふさわしい人材と言うことを示す。
【００５５】
まず、受講適合度計算部３０２は、取得した特性値を、対応する各選好度関数に代入することで選好度を個人特性毎に算出する。図１８に示した設定例によると、この新規研修生の「前向きさ」は“高い”なので、図２０（ａ）を参照すると選好度は１と求まる。同様に、この新規研修生の「ストレス耐性」は“低い”なので、図２０（ｂ）を参照すると選好度は０と求まる。他の個人特性においても同様にして選好度を求めることができる。個人特性毎に選好度が算出されるとその総和を求める。更に、受講適合度計算部３０２は、各個人特性の出現数の総和を求める。つまり、ステップ３０５において求めた各個人特性の出現数は１，０，２，１なので、これらの総和は４となる。ここで、本実施の形態においては受講適合度を、
【００５６】
受講適合度＝選好度の総和／出現数の総和
【００５７】
という式にて求める。例えば、選好度の総和が３だったとすると、この新規研修生の受講適合度は、３／４＝０．７５と求めることができる。受講適合度計算部３０２は、以上のようにして求めた受講適合度を適合度・施策格納部３１１に格納する。
【００５８】
また、受講適合度表示部３０３は、受講適合度計算部３０２が求めた受講適合度をディスプレイ８に表示する（ステップ３０８）。なお、以上のステップ３０１〜３０７を全ての新規研修生候補について行うと、各新規研修生の受講適合度を比較することによってどの新規研修生がこの研修を受講するのに適合しているのかということを検討することができる。
【００５９】
最後に、施策生成部３０４は、新規研修生の個人特性と図１９に示した相関表に設定された各相関値とを照合することにより、新規研修生について最適でないものについて施策を生成する（ステップ３０９）。そして、生成した施策を適合度・施策格納部３１１に格納する。格納される施策は、その施策を特定するコードにて格納してもよいし、視認可能な文字情報にて格納してもよい。ここで、「最適でないもの」というのは、要素と相関関係がある個人特性の特性値が好ましい特性値でない個人特性のことを意味する。例えば、要素「論理的思考力」と個人特性「ストレス耐性」とは、相関値０．５４が閾値以上であるため相関関係があると判定されている。つまり、これは、「ストレス耐性」が高い人ほど論理的思考力がつくので（論理的思考力強化の成果が出やすい）、この研修の場合は、「ストレス耐性」が高い人が受講した方がよいという指標を提示している。換言すると、この研修は、「ストレス耐性」が低い 新規研修生には不適であるということもできる。従って、「ストレス耐性」の低い新規研修生にこの研修を受講させるとしたならば、受講前に「ストレス耐性」を向上させる何らかの訓練を講じるのが望ましい、という施策を提示する。施策表示部３０５は、施策生成部３０４による分析の結果、生成された施策を文字情報にてディスプレイ８に表示する（ステップ３１０）。
【００６０】
研修生又は研修を計画する管理者等は、表示された施策を参照することにより、その新規研修生に対して講じるべき具体案を検討することができる。例えば、「論理的思考力の向上のために、ストレス耐性が上がるような施策を実施する。」という施策が表示されていれば、この研修の受講前にストレス耐性が上がるような施策を実施する。
【００６１】
本実施の形態によれば、新規研修生が研修を受講するに当たり、その研修への適合度を求めると共に、その研修の受講前に研修の受講効果が最大となるような新規研修生が採るべき施策を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明に係る研修支援装置を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。
【図２】本実施の形態における研修支援装置のブロック構成図である。
【図３】本実施の形態において第１のグループにおける処理を示したフローチャートである。
【図４】本実施の形態におけるベース概念情報の入力画面例及びこの入力画面から入力されたベース概念情報を概念的に示した図である。
【図５】本実施の形態における要素情報の入力画面例及び入力された要素情報を概念的に示した図である。
【図６】本実施の形態において研修生による評価の結果を入力する際に参照される評価点をテーブル形式にて示した図である。
【図７】本実施の形態における評価結果の入力画面例及び入力された評価の設定例を示した図である。
【図８】本実施の形態においてある研修者の個人特性の設定例を示した図である。
【図９】本実施の形態における研修生情報格納部に登録された研修生情報の例を示した図である。
【図１０】本実施の形態における研修モデルの表示例を示した図である。
【図１１】本実施の形態において第２のグループにおける処理を示したフローチャートである。
【図１２】本実施の形態における研修要素格納部に登録された要素をフェーズ毎に分類して示した図である。
【図１３】本実施の形態における研修生情報格納部から取り出した評価情報と個人特性情報の組を示した図である。
【図１４】第２のグループにおける処理において各選定要素と各個人特性との間で算出された相関値を含む相関表を示した図である。
【図１５】本実施の形態において選定要素に対して優先順位を付加した場合の例を示した図である。
【図１６】第２のグループにおける処理において解析処理を実施した結果の表示例を示した図である。
【図１７】本実施の形態において第３のグループにおける処理を示したフローチャートである。
【図１８】本実施の形態において新規研修者の個人特性の各特性値の設定例を示した図である。
【図１９】第３のグループにおける処理において各要素と各個人特性との間で算出された相関値を含む相関表を示した図である。
【図２０】本実施の形態において求める選好度関数の例を示した概念図である。
【符号の説明】
【００６３】
１  ＣＰＵ、２  ＲＯＭ、３  ＲＡＭ、４  ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、５  ＨＤＤコントローラ、６  マウス、７  キーボード、８  ディスプレイ、９  入出力コントローラ、１０  ネットワークコントローラ、１１  内部バス、１００  第１のグループ、１０１  ベース概念情報受付部、１０２  要素情報受付部、１０３  研修情報生成部、１０４  受講結果受付部、１０５  個人特性受付部、１０６  研修生情報生成部、１０７  モデル値計算部、１０８  研修モデル表示部、１１１  研修情報格納部、１１２  研修生情報格納部、１１３  閾値格納部、１１４  研修モデル情報格納部、１１５  研修要素格納部、２００  第２のグループ、２０１  選定要素受付部、２０２  受講要件計算部、２０３  最適受講要件表示部、２１１  閾値格納部、２１２  最適要件格納部、３００  第３のグループ、３０１  個人特性受付部、３０２  受講適合度計算部、３０３  受講適合度表示部、３０４  施策生成部、３０５  施策表示部、３１１  適合度・施策格納部。
【図１】
2010145915.tif 000003
【図２】
2010145915.tif 000004
【図３】
2010145915.tif 000005
【図４】
2010145915.tif 000006
【図５】
2010145915.tif 000007
【図６】
2010145915.tif 000008
【図７】
2010145915.tif 000009
【図８】
2010145915.tif 000010
【図９】
2010145915.tif 000011
【図１０】
2010145915.tif 000012
【図１１】
2010145915.tif 000013
【図１２】
2010145915.tif 000014
【図１３】
2010145915.tif 000015
【図１４】
2010145915.tif 000016
【図１５】
2010145915.tif 000017
【図１６】
2010145915.tif 000018
【図１７】
2010145915.tif 000019
【図１８】
2010145915.tif 000020
【図１９】
2010145915.tif 000021
【図２０】
2010145915.tif 000022