(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コミュニティの状況およびコミュニティ活動を行いうる参加者の状況を表す状況情報を取得する取得手段と、
前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを表す参加状況を検出する検出手段と、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報、および前記参加状況を記憶する状況記憶手段と、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報と、前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用の情報とを対応づけて記憶する因子記憶手段と、
前記状況記憶手段から取得した前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報と前記参加状況から、前記因子記憶手段を参照して前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったときの前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報に対応する前記効用の寄与値に加点をすることで、当該参加者の前記効用ごとの前記寄与値を算出する算出手段と、
前記効用の情報に対応づけて、該効用を示唆する情報を含むメッセージを記憶するメッセージ記憶手段と、
前記コミュニティの状況情報と前記参加者の状況から発生しうる効用のうち、前記参加者の前記寄与値が所定の条件に適合する効用の情報に対応するメッセージを、前記メッセージ記憶手段から選択する選択手段と、
前記選択手段が選択したメッセージを前記参加者に表示する促進手段と、
を備えることを特徴とする動機付け促進システム。
【請求項２】
前記検出手段は、前記促進手段が前記メッセージを表示したのちに、当該参加者が前記コミュニティ活動を行ったかどうかを検出し、
前記算出手段は、前記検出手段が検出した前記コミュニティ活動を行ったかどうかの情報に基づいて、前記促進手段が表示したメッセージに対応する前記寄与値に所定の値を加算する、
ことを特徴とする請求項１に記載の動機付け促進システム。
【請求項３】
前記検出手段は、前記促進手段が前記メッセージを表示したのちに、当該参加者が前記コミュニティ活動を行ったかどうかを検出し、
前記メッセージ記憶手段は、前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを集計して、前記促進手段が表示したメッセージに関係づけて該集計した値を記憶し、
前記選択手段は、前記参加者の前記寄与値が所定の条件に適合する効用の情報に対応するメッセージのうち、前記集計値が大きいメッセージを選択する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の動機付け促進システム。
【請求項４】
前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを検出したときに、当該参加者の前記コミュニティ活動を行った動機の主観評価の入力を受け付ける入力手段を備え、
前記算出手段は、前記主観評価に基づいて所定の値を前記寄与値に加算する、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の動機付け促進システム。
【請求項５】
参加者がコミュニティ活動を行うことの動機付けを促進するシステムが行う動機付け促進方法であって、
コミュニティの状況およびコミュニティ活動を行いうる参加者の状況を表す状況情報を取得する取得ステップと、
前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを表す参加状況を検出する検出ステップと、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報、および前記参加状況を記憶する状況記憶ステップと、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報と、前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用の情報とを対応づけて記憶する因子記憶手段を参照して、前記状況記憶ステップで記憶した前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報と前記参加状況から、前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったときの前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報に対応する前記効用の寄与値に加点をすることで、当該参加者の前記効用ごとの前記寄与値を算出する算出ステップと、
前記効用の情報に対応づけて、該効用を示唆する情報を含むメッセージを記憶するメッセージ記憶手段から、前記コミュニティの状況情報と前記参加者の状況から発生しうる効用のうち、前記参加者の前記寄与値が所定の条件に適合する効用の情報に対応するメッセージを選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択したメッセージを前記参加者に表示する促進ステップと、
を備えることを特徴とする動機付け促進方法。
【請求項６】
前記検出ステップは、前記促進ステップで前記メッセージを表示したのちに、当該参加者が前記コミュニティ活動を行ったかどうかを検出し、
前記算出ステップは、前記検出ステップで検出した前記コミュニティ活動を行ったかどうかの情報に基づいて、前記促進ステップで表示したメッセージに対応する前記寄与値に所定の値を加算する、
ことを特徴とする請求項５に記載の動機付け促進方法。
【請求項７】
前記検出ステップは、前記促進ステップで前記メッセージを表示したのちに、当該参加者が前記コミュニティ活動を行ったかどうかを検出し、
前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを集計して、前記促進ステップで表示したメッセージに関係づけて該集計した値を前記メッセージ記憶手段に記憶する集計ステップを備え、
前記選択ステップは、前記参加者の前記寄与値が所定の条件に適合する効用の情報に対応するメッセージのうち、前記集計値が大きいメッセージを選択する、
ことを特徴とする請求項５または６に記載の動機付け促進方法。
【請求項８】
前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを検出したときに、当該参加者の前記コミュニティ活動を行った動機の主観評価の入力を受け付ける入力ステップを備え、
前記算出ステップは、前記主観評価に基づいて所定の値を前記寄与値に加算する、
ことを特徴とする請求項５ないし７のいずれか１項に記載の動機付け促進方法。
【請求項９】
コンピュータを、
コミュニティの状況およびコミュニティ活動を行いうる参加者の状況を表す状況情報を取得する取得手段と、
前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを表す参加状況を検出する検出手段と、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報、および前記参加状況を記憶する状況記憶手段と、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報と、前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用の情報とを対応づけて記憶する因子記憶手段と、
前記状況記憶手段から取得した前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報と前記参加状況から、前記因子記憶手段を参照して前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったときの前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報に対応する前記効用の寄与値に加点をすることで、当該参加者の前記効用ごとの前記寄与値を算出する算出手段と、
前記効用の情報に対応づけて、該効用を示唆する情報を含むメッセージを記憶するメッセージ記憶手段と、
前記コミュニティの状況情報と前記参加者の状況から発生しうる効用のうち、前記参加者の前記寄与値が所定の条件に適合する効用の情報に対応するメッセージを、前記メッセージ記憶手段から選択する選択手段と、
前記選択手段が選択したメッセージを前記参加者に表示する促進手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動機付け促進システム、動機付け促進方法およびプログラムに関する。より詳しくは、コミュニティ活動への参加の動機付けを促進する動機付け促進システム、動機付け促進方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
強制力のないコミュニティにおいて、多くの人に積極的に活動に参加してもらうことは、コミュニティ運営者の課題である。ネットワーク上の仮想のコミュニティにおいては、積極的に活動に参加する人はアクティブユーザと呼ばれ、特にアクティブユーザの割合を増加させることがコミュニティの成否を決定付けうる要因である。例えば、ウィキペディア（登録商標）のように多人数の協調作業によって、大規模なものを作るプロジェクトを成功させるには、多くのコミュニティ参加者に継続的に活動に参加してもらうことによって成り立っている。
【０００３】
コミュニティ形成を支援する方法として、例えば特許文献１には、自分に合ったコミュニティを探したり、任意に新たなコミュニティを作成するための技術が提案されている。特許文献１のコミュニティ形成支援方法では、サーバ装置は、複数のコミュニティに関するコミュニティ情報を保持しており、クライアント端末からユーザ状況情報を受け取ると、複数のコミュニティ情報のうち、ユーザの状況に適したコミュニティのコミュニティ情報を、当該クライアント端末に対して送信する。
【０００４】
ネットワーク上の仮想的なコミュニティにおいて、情報提示によって、参加者のコミュニティへの参加を動機付ける技術が提案されている。例えば、特許文献４のコミュニティ運営システムでは、参加するユーザに設定したキャラクターを参加回数に応じて成長させる。参加回数が設定回数に達すると特別のキャラクターとして認定して所有するユーザに特典を付与する。また、それまで参加していたコミュニティでは実現できない活動が行えるコミュニティへの参加を認定する。
【０００５】
また、特許文献３には、意欲促進因子の具備レベルを上げるための技術が記載されている。特許文献３の意欲促進情報処理システムは、取得された回答について業績を向上させようとする意欲を促進させることができる複数の検証された意欲促進因子の現状具備レベルを評価するためのベースデータを予め記憶しておく。現状具備レベルを評価するための複数の質問を提示し、その回答を取得する。取得した回答から求めた現状具備レベルと記憶されたベースデータとを比較して、回答者の所属するクラスターを求めることによりその現状具備レベルを評価し、評価結果および指導内容を提示する。
【０００６】
特許文献２には、コンピュータを用いて個性を自動抽出するとともに、販売活動や学習指導等において最適な手法を自動提示する技術が記載されている。特許文献２の個性の抽出方法は、自分を表現する語彙を羅列したアンケートに対する採取結果から、個人の価値観を代表的に表記する複数の要因に分類し、各語彙について要因別に因子得点により重み付けしたテーブルを作成する。個人別に、因子得点の集計結果により要因別に重み付けを行い、各個人の価値観を、重み付けされた各要因の線形モデルとして求めそれを用いて、最適なマーケッティングや学習指導等に関する手法を自動提示する。
【０００７】
その他、特許文献５のコミュニティ・システムでは、ネットワーク上におけるユーザの行動を、その行動に伴って用いられるテキスト情報とともに蓄積し、嗜好の抽出やマッチングに用いるデータを作成する。これによって行動と嗜好の２つの観点あるいはそれを統合した観点で、ユーザの行動・嗜好の分析が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００１−２４９８７７号公報
【特許文献２】特開２００１−３４４３７５号公報
【特許文献３】特開２００１−３５０８８７号公報
【特許文献４】特開２００６−００４３２４号公報
【特許文献５】特開２００９−１５７７６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
関連する技術では、以下の二つの問題がある。まず、特許文献４のような技術では参加者の動機特性に関わらず、一律の条件で動機付けを行っている。しかし、各コミュニティ参加者にとって、それぞれ動機付けられる条件、すなわち動機特性は異なる。例えば、金銭的な報酬が得られることに動機付けられるような参加者、他者に賞賛されることに動機付けられる参加者、あるいは暇つぶしや気分転換ができるということに動機付けられる参加者がいる。効果的な動機付けを行うためには、一律な条件による動機付けではなく、各コミュニティ参加者の動機特性を把握し、それに合わせた動機付け方法を行わなければならない。このため、コミュニティ参加者それぞれの動機特性を抽出し、さらにこれに適した動機付けをする必要がある。
【００１０】
次に、特許文献３では、参加者の主観評価によって動機特性を抽出し、それにもとづいた情報提示を行っている。しかし、各参加者の動機特性を抽出するために、参加者自身の主観評価を利用することは適切でない場合が多い。その第一の理由として、参加者自身は、与えられた動機付け条件に対して、どれだけ動機付けられているかを理解していない場合が多いということが挙げられる。例えば、あるコミュニティ参加者に対し、「あなたは、インセンティブのポイントが得られるということによって、どれほど活動参加を動機付けられますか」という問いに、その参加者が正確に答えることは困難である。さらに第二の理由として、参加者の動機特性は変化するということが挙げられる。このため、動機特性の変化を把握するためには、その都度回答者に回答を求めていては、参加者にとって大きな負担になる。
【００１１】
本発明は上述のような事情に鑑みてなされたもので、コミュニティにおいて、参加者自身による主観評価入力がなくても、参加者の参加動機の特徴を抽出し、それに応じた動機付け促進を行う動機付け促進システム、動機付け促進方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１の観点に係る動機付け促進システムは、
コミュニティの状況およびコミュニティ活動を行いうる参加者の状況を表す状況情報を取得する取得手段と、
前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを表す参加状況を検出する検出手段と、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報、および前記参加状況を記憶する状況記憶手段と、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報と、前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用の情報とを対応づけて記憶する因子記憶手段と、
前記状況記憶手段から取得した前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報と前記参加状況から、前記因子記憶手段を参照して前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったときの前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報に対応する前記効用の寄与値に加点をすることで、当該参加者の前記効用ごとの前記寄与値を算出する算出手段と、
前記効用の情報に対応づけて、該効用を示唆する情報を含むメッセージを記憶するメッセージ記憶手段と、
前記コミュニティの状況情報と前記参加者の状況から発生しうる効用のうち、前記参加者の前記寄与値が所定の条件に適合する効用の情報に対応するメッセージを、前記メッセージ記憶手段から選択する選択手段と、
前記選択手段が選択したメッセージを前記参加者に表示する促進手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の第２の観点に係る動機付け促進方法は、
参加者がコミュニティ活動を行うことの動機付けを促進するシステムが行う動機付け促進方法であって、
コミュニティの状況およびコミュニティ活動を行いうる参加者の状況を表す状況情報を取得する取得ステップと、
前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを表す参加状況を検出する検出ステップと、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報、および前記参加状況を記憶する状況記憶ステップと、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報と、前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用の情報とを対応づけて記憶する因子記憶手段を参照して、前記状況記憶ステップで記憶した前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報と前記参加状況から、前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったときの前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報に対応する前記効用の寄与値に加点をすることで、当該参加者の前記効用ごとの前記寄与値を算出する算出ステップと、
前記効用の情報に対応づけて、該効用を示唆する情報を含むメッセージを記憶するメッセージ記憶手段から、前記コミュニティの状況情報と前記参加者の状況から発生しうる効用のうち、前記参加者の前記寄与値が所定の条件に適合する効用の情報に対応するメッセージを選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択したメッセージを前記参加者に表示する促進ステップと、
を備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明の第３の観点に係るプログラムは、コンピュータを、
コミュニティの状況およびコミュニティ活動を行いうる参加者の状況を表す状況情報を取得する取得手段と、
前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを表す参加状況を検出する検出手段と、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報、および前記参加状況を記憶する状況記憶手段と、
前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報と、前記コミュニティ活動を行った参加者が得る効用の情報とを対応づけて記憶する因子記憶手段と、
前記状況記憶手段から取得した前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報と前記参加状況から、前記因子記憶手段を参照して前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったときの前記参加者が得る効用に関する所定の状況情報に対応する前記効用の寄与値に加点をすることで、当該参加者の前記効用ごとの前記寄与値を算出する算出手段と、
前記効用の情報に対応づけて、該効用を示唆する情報を含むメッセージを記憶するメッセージ記憶手段と、
前記コミュニティの状況情報と前記参加者の状況から発生しうる効用のうち、前記参加者の前記寄与値が所定の条件に適合する効用の情報に対応するメッセージを、前記メッセージ記憶手段から選択する選択手段と、
前記選択手段が選択したメッセージを前記参加者に表示する促進手段、
として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、各参加者の主観評価に頼らずに動機特性を抽出し、コミュニティ参加者の活動参加動機の特性に合わせた動機付けが行えるようになる。その結果、コミュニティ参加者が動機付けされ、継続的に、あるいはより積極的にコミュニティ活動に参加することが期待できる。特に、オンライン上の仮想コミュニティに自主的に集まった参加者の大規模な協働作業によるものづくりプロジェクトにおいては、継続的・積極的にコミュニティ活動に参加してもらうことで、より大規模なものづくりが実現するだけでなく、多くの参加者同士のピアレビューによって質の高いものづくりに貢献することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態１に係る動機付け促進システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】参加状況データの例を示す図である。
【図３】状況情報と効用情報の対応の例を示す図である。
【図４】効用情報とその寄与値の例を示す図である。
【図５】メッセージと効用情報の例を示す図である。
【図６】実施の形態１の変形例に係る動機付け促進システムの構成を示すブロック図である。
【図７】メッセージ表示画面の例を示す図である。
【図８Ａ】実施の形態１の状況取得処理の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８Ｂ】実施の形態１の動機付け促進処理の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態２に係る動機付け促進システムの構成例を示すブロック図である。
【図１０】実施の形態２の動機付け促進処理の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態３に係る動機付け促進システムの構成例を示すブロック図である。
【図１２】メッセージとその効果の情報の例を示す図である。
【図１３】実施の形態３の動機付け促進処理の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態４に係る動機付け促進システムの構成例を示すブロック図である。
【図１５】実施の形態４の状況取得処理の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態に係る動機付け促進システムのハードウェア構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明においてコミュニティとは、ある目的のために活動する人の集合をいう。コミュニティは一時的な活動の場合を含む。本発明では特に、参加者は強制されることがなく、各自の意志で活動が行えるものを対象とする。コミュニティの目的のための活動をコミュニティ活動という。コミュニティ活動には、例えば、文書の共同作成、辞書・事典の編纂、フォーラム・集会での発言、ワークショップの活動、災害復興支援・被災者支援などが含まれる。なお、コミュニティ活動を行う場のこともコミュニティということがある。例えば、ネットワーク上の仮想的なコミュニティを指す場合がある。
【００１８】
コミュニティ活動の動機付けとは、コミュニティ活動を行うことによって効用が得られることを期待することをいう。効用には、報酬、他者の評価および心理的効果を含む。動機付けには効用が得られることを無意識に期待して活動を行う場合を含む。
【００１９】
コミュニティ活動の動機付けに関する状況（以下、コミュニティの状況ともいう）とは、参加者がコミュニティ活動を行うことによって得る効用と、その効用を得る条件をいう。コミュニティの状況には、例えば、コミュニティ活動を行った者に支払われる金銭、コミュニティ活動を行った者に付与されるポイントとポイントが付与される期間（ポイントキャンペーン）、参加者が他のコミュニティメンバに活動を依頼されている状況、コミュニティが募っている活動内容などが含まれる。コミュニティの状況には、コミュニティ活動を行う参加者側の効用とその条件が含まれる。参加者側の効用には、ストレス発散、時間つぶし、などがあり得る。
【００２０】
動機因子とは、参加者の動機付けとなる心理的な影響要因のことである。コミュニティ活動を行うことによって得る効用を動機因子に分類することができる。動機因子は２以上の効用を含むことがあるし、動機因子と効用が１対１に対応することもある。例えば、コミュニティ活動を行った者に金銭が支払われる場合とポイントが付与される場合を、報酬因子に分類することができる。他者の依頼がある場合と優秀者を表彰する場合を他者評価因子に分類することができる。さらに、参加者側の心理的効果をまとめて都合因子ということができる。なお、１つの効用を１つの動機因子としてもよい。
【００２１】
以下、本発明を実施するための形態について図を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または同等の部分には同一の符号を付す。
【００２２】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る動機付け促進システムの構成例を示すブロック図である。実施の形態１の動機付け促進システム１０は、状況検出部１１と、参加検出部１２、状況データベース（以下、状況ＤＢという）１３、動機因子データベース（以下、動機因子ＤＢという）１４、動機特性算出部１５、メッセージデータベース（以下メッセージＤＢという）１６、メッセージ選択部１７およびメッセージ表示部１８を備える。
【００２３】
状況検出部１１は、コミュニティ活動を行いうる参加者の状況およびコミュニティの状況を検出する。状況検出部１１は、参加者の生体情報を取得するセンサやスケジューラなど参加者の状況を検出する手段と、コミュニティの状況を検出するセンサなど複数の検出手段から構成される。
【００２４】
生体情報を取得するセンサからは、「ストレス値」や「集中度」というような生体情報を検出する。生体情報を取得するセンサは例えば、心拍、発汗、脳波、加速度などを測定する接触型センサである。また、スケジューラは参加者の忙しさを検出するために用いられる。例えば、ネットワーク上のサーバで提供されるスケジューラから参加者のスケジュール設定情報を取得して、参加者のスケジュールの込み具合から、忙しいか否かを検出するような手段も含まれる。予定が入っている場合は、「忙しい」、予定が空欄の場合は、「忙しくない」という情報が検出できる。
【００２５】
コミュニティの状況を検出する手段としては、例えば、コミュニティのホームページに掲載されたニュース、規約または勧誘表現などから、ポイントキャンペーン、報酬または募っている活動の情報を検出することによって実現できる。また、コミュニティの参加者同士でメッセージのやりとりができるメールシステムにおいて、その参加者がどのコミュニティメンバとやりとりをしているかという情報や、参加者が他のコミュニティメンバに活動を依頼されている状況、または、コミュニティが参加者に行ってもらいたい活動内容の情報などを検出することができる。
【００２６】
このようにして状況検出部１１によって検出される情報は、状況ＤＢ１３に格納する型に変換される。例えば、２値データに置き換えられる。すなわち、検出されたか否かのみを記録する。検出された場合は“１”、検出されなかった場合は“０”である。あるいは、検出した状況において強弱の度合いが表現できる項目、例えば、「ストレス度合い」や「集中度」などでは、数値を用いて表してもよい。例えば、５段階でストレス度合いを表す場合、ストレス度合いがとても高い場合は「５」、まったくストレスを感じていない場合は「１」という表現が考えられる。あるいは、連続値でもよい。このようにして、状況検出部１１が検出する情報は、ネットワークなどを通して、状況ＤＢ１３へ送られる。
【００２７】
参加検出部１２は、コミュニティ活動を行いうる参加者が実際に活動に参加したことを検出する手段である。例えば、コミュニティにログインした状態で、コミュニティ参加者がコミュニティ活動をしたことを検出する。あるいは、コミュニティ参加者の端末アドレスやＩＰアドレスから、コミュニティ活動に参加したことを検出することも可能である。例えば、コミュニティにログインした状態で、記事の執筆を行ったり、記事の修正を行ったりするとき、参加者が活動に参加したという状態として認識する。
【００２８】
参加検出部１２において検出された情報は、状況ＤＢ１３に格納する型に変換される。例えば、検出される情報はすべて、２値データに置き換えられる。参加者が活動に参加したことが検出された場合は“１”、検出されなかった場合は“０”である。参加検出部１２が検出する情報は、ネットワークなどを通して、状況ＤＢ１３へ送られる。
【００２９】
状況ＤＢ１３は、状況検出部１１と参加検出部１２が検出した内容を、時間情報と共に、または時系列に並べて記憶する。状況ＤＢ１３が記憶するデータには、例えば、時間情報を記憶するフィールドと、状況検出部１１が検出する各状況検出項目の検出情報を記憶する少なくとも一つのフィールドと、参加検出部１２の検出情報を記憶するフィールドがある。状況検出部１１が検出する各状況検出項目の検出情報を記憶するフィールドは、状況検出部１１の項目数分だけ用意してもよいし、「“項目”＝値」のリストで構成してもよい。状況検出部１１の検出情報は、それぞれ該当する項目に記憶される。すべてのレコードは、時間的に対応が取れるように記憶される。
【００３０】
レコードは、例えば、０／１あるいはＯＮ／ＯＦＦの２値で記憶される。すなわち、状況検出部１１の各検出項目が検出されない場合は、“０”もしくは“ＯＦＦ”、検出されている場合は、“１”もしくは“ＯＮ”などとして２値でデータが記録される。また、参加検出部１２の情報は、活動に参加していないときは、“０”もしくは“ＯＦＦ”、活動に参加しているときは、“１”もしくは“ＯＮ”という２値情報に変換され、状況ＤＢ１３に記憶される。
【００３１】
例えば、状況検出部１１が、ある参加者が「ストレス値が一定以上」という状況を検出したとする。心拍センサから取得される心拍の変化情報から、ストレス値を算出したところ、所定の閾値を超えていたような場合である。さらに、その状況が起きているときに、参加検出部１２が、ログインした状態で、コミュニティの活動の一つである、記事の執筆を行っていることを検出したことを想定する。このとき、状況ＤＢ１３の、検出項目フィールド「ストレス値が一定以上」と参加検出フィールドの、該当する時間のその状況が検出されたことを意味する“１”が記憶される。
【００３２】
図２は、参加状況データの例を示す図である。図２の参加状況データは、日時、活動、状況のフィールドから構成される。ここでは参加者ごとに図２に示すようなデータが記憶されることを想定している。活動の列は、コミュニティと活動結果を識別する情報である。日時はその参加者が活動内容の活動を行った時刻、または、状況を検出した時刻を示す。その時刻に、状況を検出したが活動を検出していないこともありうる。その場合は、活動内容が活動を行っていないことを表すコード、例えば“０”である。
【００３３】
図２では、状況はリスト形式で記憶されている。例えば、Ｃ１は「ポイントキャンペーン中」が検出されたことを表す。同様に、Ｃ２は「金銭報酬あり」、Ｃ３は「ストレス度が閾値以上」、Ｃ４は「時間に余裕あり」、Ｃ５は「他者から依頼あり」、Ｃ６は「表彰コンテスト中」がそれぞれ検出されたことを表す。状況は、効用の情報ごとにわけて、それぞれの列を設けてもよい。
【００３４】
図１の動機因子ＤＢ１４は、コミュニティ活動を行った参加者が得る効用に関する所定の状況情報と、コミュニティ活動を行った参加者が得る効用の情報とを対応づけて記憶する。それは、各動機因子の寄与値を算出するために検出可能な、状況情報を対応表として記憶している。動機因子は、潜在的なものであるため、各コミュニティ参加者がどの動機因子をどの程度保持しているのかということは、直接的には観測できない。そこで、コミュニティ活動を行うことに各効用がどの程度寄与しているかを示す寄与値を算出する。動機因子ＤＢ１４は、コミュニティ参加者の動機特性を説明する動機因子と、コミュニティ活動を行うことに各因子がどの程度寄与しているかを示す寄与値を算出するための状況情報の対応関係を記憶している。
【００３５】
図３は、状況情報と効用情報の対応の例を示す図である。図３の例では、動機因子名、効用名と状況情報が対応づけられている。効用名に対応してコードが付けられている。コードによって、図２の状況と図３の効用名が対応づけられる。
【００３６】
効用名は、効用を表す情報である。状況情報は、コミュニティ活動を行った参加者がその効用を得る状況であることを検出する条件を示す。図３では理解を容易にするために状況情報を自然言語で記載しているが、効用に関する状況を検出するための条件式を定義する。
【００３７】
例えば、「都合因子」という参加者の都合によって参加を促されることを説明する動機因子があり、この動機因子を直接的に観測する項目の一つ、すなわち状況検出部１１が検出する項目が「ストレス値が一定以上である」場合を想定する。そこで、あるコミュニティ参加者が、「ストレス値が一定以上である」ときにコミュニティ活動に参加した場合、「都合因子」によって動機付けられたために活動に参加したと考えられる。
【００３８】
同様に、「報酬因子」という金銭的な報酬によって参加を促進されることを説明する動機因子がある場合、報酬因子を直接的に観測する項目は、「ポイントキャンペーン中である」、「金銭が得られる」などが例として挙げられる。さらに、「他者評価因子」という他の人に認められたり、賞賛されたりすることが動機になることを説明する動機因子については、「他のコミュニティ参加者に活動を依頼されている」、「活動に参加することで表彰される可能性がある」などが挙げられる。
【００３９】
動機特性算出部１５は、動機因子ＤＢ１４、状況ＤＢ１３およびメッセージ選択部１７の３つの手段とネットワークなどで接続されている。動機特性算出部１５は、動機因子ＤＢ１４と状況ＤＢ１３から、その参加者の各効用情報（動機因子）に対応する寄与値を計算する。具体的には、参加者がコミュニティ活動に参加しているときに、状況検出部１１から検出された状況情報のリストを状況ＤＢ１３から取得する。そして、動機因子ＤＢ１４をもとに、参加状況の得点を割り振って各寄与値に加点する。例えば、参加者が「活動に参加することでポイントが得られる」状況のときにそのコミュニティ活動を行っていた場合、その状況に対応する因子である「ポイント」効用（報酬因子）の寄与値に点数を加算する。
【００４０】
図４は、効用情報とその寄与値の例を示す図である。図４の例では、動機因子名、効用名および寄与値が対応づけられて記憶されていることを示す。寄与値は、動機因子ごとに集計してもよい。効用情報ごとに寄与値を記憶したほうが、動機特性を詳細に分析できる。
【００４１】
コミュニティ活動への参加の動機付けには、例えば、金銭やコミュニティ通貨などの報酬が得られることや、他者に賞賛されること、あるいは暇つぶしや気分転換ができるということがある。このようなコミュニティの参加者の動機特性は、複数存在する動機因子の寄与値によって説明できる。動機因子とは、参加者の動機付けとなる心理的な影響要因のことである。動機因子は、直接観測することはできない潜在因子である。しかし、直接観測可能な参加者の行動から因子の強さを推定することが可能である。
【００４２】
上で述べた金銭やコミュニティ通貨などの報酬が得られることが動機付けとなる動機因子を「報酬因子」、他者に賞賛されることに動機付けとなる動機因子を「他者評価因子」、暇つぶしや気分転換ができるということが動機付けとなる動機因子を「都合因子」と命名する。それらの３つの因子をそれぞれどれだけ保持しているかによって、参加者の動機特性を説明することができる。
【００４３】
既に述べたとおり、動機因子を直接観測することはできない。そこで、直接観測可能な参加者の行動から因子の強さを推定する。すなわち、コミュニティ活動を行うことに各効用がどの程度寄与しているかを示す寄与値を算出する。動機因子ＤＢ１４には、因子の強さを推定、すなわち各動機因子の寄与値を算出するための、観察可能な状況検出項目が対応表として記憶されている。具体的には図３にあるように、報酬因子には、「ポイントキャンペーン中である」、「金銭が得られる」、他者評価因子は、「他のコミュニティ参加者に活動を依頼されている」、「活動に参加すると、表彰される可能性がある」、都合因子は、「ストレス値が一定以上である」、「時間に余裕がある」などが、各因子に対応する参加者状況検出項目として記録されている。
【００４４】
動機特性算出部１５の寄与値の計算方法は、ある寄与値Ｘを算出するために検出する状況情報ｘ１が検出されたとき、そのコミュニティ参加者がａ回コミュニティ活動に参加したとすると、寄与値Ｘにａ点加算する方法を用いることができる。その場合、動機因子で集計した寄与値Ｙは、その動機因子に含まれる効用の寄与値の合計で、Ｙ＝ａ・ｘ１＋ｂ・ｘ２＋．．．という式で表される。
【００４５】
動機特性算出部１５は、状況ＤＢ１３から、参加検出のレコードが“１”であるときに対応する、状況情報に適合して検出した状況を取得する。そして、検出した状況に対応する効用（または動機因子）の寄与値に加点する。動機特性算出部１５は、算出した効用ごと（または動機因子ごと）の寄与値をメッセージ選択部１７へ渡す。
【００４６】
メッセージＤＢ１６には、参加者を動機付けるためのメッセージと、そのメッセージが働く動機因子の情報が対応づけられて記憶されている。メッセージが働く動機因子は、そのメッセージがどの動機因子が強い人に対して効果的であるのかということを示す。参加者を動機づけるためのメッセージは、一般に、効用を示唆する情報を含む。メッセージＤＢ１６は各動機因子について、その動機因子に訴求するようなメッセージをひとつ以上記憶している。メッセージとそれに対応する動機因子として例えば、「ストレス発散でもしませんか？」、「暇つぶしをしませんか？」については都合因子、「ポイントが得られます」、「○○円キャッシュバックがあります」には、金銭的な報酬に動機付けられることを説明する報酬因子、「みんなに誉められそう」、「お願いされています」には、他者からの評価に動機付けられることを説明する他者評価因子、というように記憶されている。
【００４７】
図５は、メッセージと効用情報の例を示す図である。報酬因子を属性として持つメッセージには、「参加すると、たくさんポイントがもらえるよ」、「参加すると、謝金がもらえます」が記憶されている。都合因子を属性として持つメッセージとして、「好き勝手に書いてみませんか」、「ストレス発散できますよ」、などが記憶されている。また、他者評価因子を属性としてもつメッセージには、「○○さんが協力してほしいってお願いしています」、「活動に参加して、アワードにノミネートされよう」が記憶されている。
【００４８】
メッセージＤＢ１６は、メッセージの属性として、動機因子名に加え、各メッセージがどのような状況にある参加者に訴えるかという情報を持っている。つまり、各メッセージについて、状況検出部１１が検出する効用情報のうち、どの効用情報が検出された状況であると、そのメッセージがより効果的であるかということが記憶されている。
【００４９】
例えば、同じ「都合因子」に属する「ストレスを発散させませんか」と「暇つぶしをしませんか」というメッセージがあるとする。この二つのメッセージに対し、「ストレスを発散させませんか」は、状況検出部１１のうち「ストレス値が一定以上である」という効用情報が検出されている場合に、より参加者にとって効果のあるメッセージである。しかし、「時間が空いている」という効用情報が検出されている参加者にとっては、あまり効果的なメッセージではない。一方、状況検出部１１から「時間が空いている」ということが検出された参加者には、「ストレスを発散させませんか」よりも「暇つぶしをしませんか」の方が効果的である。
【００５０】
メッセージＤＢ１６の記憶内容としては、具体的には、メッセージの横に、属性情報として動機因子名、その状況が検出されていると効果的である状況検出部１１が検出する効用名が一つ以上並んで記憶される。あるいは、メッセージ、動機因子名、効用名が一覧になっている。そして、各メッセージについて、状況検出部１１の効用名のうち、参加者の状況として検出されていると、そのメッセージが効果的である項目に、“１”と入力されていてもよい。
【００５１】
メッセージ選択部１７は、動機特性算出部１５とメッセージＤＢ１６、メッセージ表示部１８とネットワークなどで接続されている。動機特性算出部１５との接続においては、少なくとも動機特性算出部１５からメッセージ選択部１７に対して、一方的に情報を送ることができればよい。また、メッセージ表示部１８との接続は、メッセージ選択部１７から、メッセージ表示部１８へ情報を送ることができればよい。
【００５２】
メッセージ選択部１７は、動機特性算出部１５から渡された参加者の動機特性である効用（または動機因子）ごとの寄与値をもとに、メッセージＤＢ１６中から、そのコミュニティ参加者に対して効果があると考えられるメッセージを選択する。まず、メッセージ選択部１７は、動機特性算出部１５から渡された情報をもとにクエリを作成する。その参加者が高い寄与値を持っている効用名または動機因子名を指定し、その寄与値が高い人に効果的なメッセージを選択するようなクエリである。そして、作成したクエリによって、メッセージＤＢ１６へ問い合わせを行う。メッセージＤＢ１６から条件に合致、あるいは条件に類似したメッセージを受け取る。このとき、複数の候補を受け取った場合、すべてをメッセージ表示部１８へ送ってもよいし、一つ、あるいは複数を選択して送ってもよい。
【００５３】
メッセージＤＢ１６から受け取った複数のメッセージの中から、さらに少数のメッセージに絞り込む方法は、取得したリストの一番先頭行にあったものを選ぶという単純なものでもよい。あるいは、メッセージ選択部１７が、状況検出部１１からの情報を受け取り、その状況に合致したメッセージを選択してもよい。図６は、実施の形態１の変形例に係る動機付け促進システムの構成を示すブロック図である。図６の状況検出部１１は、状況ＤＢ１３へ情報を送る方法と同様にして、メッセージ選択部１７に対して、検出している参加者の状況の情報を送る。メッセージ選択部１７は、状況検出部１１が継続的に検出している各項目の検出状況を２値情報、例えばその項目が検出されているときは１、検出されていない場合は、０という情報として受け取る。そして、各項目が検出されている場合に参加者の動機付けに効果があるメッセージを選択するようなクエリを生成する。
【００５４】
このようにして、メッセージ選択部１７は、状況検出部１１の検出する参加者の状況から、各項目が検出されている場合に参加者の動機付けに効果があるメッセージを選択するようなクエリを生成することができる。このような構成にすると、動機因子によって説明される動機特性だけでなく、その参加者の現在の状況に合致し、より訴求力のあるメッセージを選択できるという効果がある。
【００５５】
メッセージ表示部１８は、メッセージ選択部１７がメッセージＤＢ１６から選択して、メッセージ表示部１８へ送ったメッセージを提示し、コミュニティ参加者に対して動機付けを行う手段である。メッセージ選択部１７とネットワーク等で結ばれており、少なくとも、メッセージ選択部１７からの情報を受け取ることができる。メッセージ表示部１８は、メッセージ選択部１７から送られたメッセージを参加者に対して表示する。メッセージの表示は、文字列などの視覚的情報でディスプレイに表示してもよいし、音声で表示してもよい。このような構成を採用することで、各参加者の主観評価に頼らずに動機特性を抽出し、それにあわせた動機付け情報提示方法を提供するという本発明の目的を達成することができる。
【００５６】
以下、例を挙げて動機付け促進システム１０の動作を説明する。例えばある参加者が、今回を含めて８回のコミュニティ活動参加経験があることが、状況ＤＢ１３に記憶されているとする。その８回に検出した状況の内訳は、「ストレス値が一定以上である」のときに４回、「時間に余裕がある」ときに２回、「ポイントキャンペーン中である」ときに１回、「他のコミュニティ参加者に活動を依頼されている」ときに１回であったことが記憶されていたと想定する。
【００５７】
動機因子ＤＢ１４の記憶内容を示す図３を参照すると、「ストレス値が一定以上である」と「時間に余裕がある」という状況検出項目は、都合因子の寄与値を算出するために観測する項目である。したがって、「ストレス値が一定以上である」ときの４回と「時間に余裕がある」ときの２回という状況検出項目の検出された回数を足したもの、すなわち６点が、参加者Ａの都合因子の寄与値になる。
【００５８】
同様に、「ポイントキャンペーン中である」は、報酬因子を算出するための項目である。そこで、「ポイントキャンペーン中である」ときに参加しているのが１回であることから、報酬因子は１点である。また、「他のコミュニティ参加者に活動を依頼されている」ときの１回であるから、他者評価因子が１点である。
【００５９】
このようにして、動機特性算出部１５は、参加者Ａの因子寄与値を都合因子６点、報酬因子１点、他者評価因子１点と算出する。３つの因子の寄与値から、参加者にとって、参加動機になるのは参加者自身の都合や状態であることが分かる。動機特性算出部１５は、参加者をもっとも強く動機付ける因子が、都合因子であることをメッセージ選択部１７へ渡す。
【００６０】
そこで、メッセージ選択部１７は、メッセージＤＢ１６に対し、都合因子が高い参加者が行動を促進されるメッセージを問い合わせる。つまり、メッセージの属性の因子名として、「都合因子」を持っているメッセージのみを選択するクエリを生成する。例えば、「"訴求因子"="都合因子"」を含むようなクエリである。そして、そのクエリをメッセージＤＢ１６に対して問い合わせる。
【００６１】
図５は、メッセージＤＢ１６の記憶内容の例である。都合因子を属性として持つメッセージとして、「好き勝手に書いてみませんか」、「ストレス発散できますよ」、などが記憶されている。そこで、メッセージ選択部１７は、メッセージＤＢ１６の都合因子のレコード先頭行に記憶されている「好き勝手に書いてみませんか」を取得し、表示するメッセージとして選択する。
【００６２】
図７は、動機付けメッセージ表示例である。以上のようにメッセージ選択部１７によって選択されたメッセージは、メッセージ表示部１８である参加者のパソコンやＰＤＡ、携帯電話などコミュニティ参加端末に提示される。図７の例では、「好き勝手に書いてみませんか」というメッセージが表示枠２０１に表示されている。
【００６３】
図８Ａは、実施の形態１の状況取得処理の動作の一例を示すフローチャートである。状況検出部１１は、センサ等の状況検出手段によって継続的な参加者の状況の検出を行う（ステップＳ１１）。センサ類は、当該参加者に関わる因子寄与値算出に関わる状況である、参加者の心身等の状況や、活動コミュニティの状況を検出している。単体の検出手段で、直接検出が可能な項目の場合は、それが起きているか否かのみを判断する。その後、その検出項目が検出されない場合は、“０”もしくは“ＯＦＦ”、検出されている場合は、“１”もしくは“ＯＮ”などとして２値に変換する。
【００６４】
ここで、ストレス値や集中度などといった直接観測可能な生体情報から検出できない項目で、データの加工・変換を要する場合は（ステップＳ１２；ＹＥＳ）、それらの項目の検出・算出に関わる一つ以上の生体情報を用いて、該当する検出項目の値に変換する（ステップＳ１３）。例えば、状況検出手段によって、該当参加者の心拍から「ストレス値が一定以上であるか否か」を検出している場合、心拍間の値をストレス値に変換し、さらにストレス値が一定以上であるか否かを判定する。ストレス値が一定値未満の場合は、検出項目が検出されない場合と同様には、“０”もしくは“ＯＦＦ”、一定以上の場合はその状況が検出されたということで、“１”もしくは“ＯＮ”などとして２値に変換する。データの加工・変換を要しなければ（ステップＳ１２；ＮＯ）、検出したたデータのままである。
【００６５】
センサ等の状況検出手段によって継続的な参加者の状況の検出を行うのと同時に、参加検出部１２は、当該参加者が、コミュニティ活動に参加しているか否かを継続的に検出する（ステップＳ１４）。参加検出部１２は、参加者がコミュニティ活動に参加している／していないの２値情報として検出する。活動に参加していないときは、“０”もしくは“ＯＦＦ”、活動に参加しているときは、“１”もしくは“ＯＮ”という２値情報に変換される（ステップＳ１５）。
【００６６】
以上のようにして生成されたコミュニティの状況に関する２値情報と、参加者が活動に参加したか否かを意味する２値情報は、それが検出された時間情報とともにネットワーク等で接続された状況ＤＢ１３に送られる。状況ＤＢ１３内には、参加検出手段が送り出した２値の情報が、時間情報とともに記憶される（ステップＳ１６）。
【００６７】
あるいは、検出された情報が十分に短い時間間隔で状況ＤＢ１３へ送られる場合は、状況検出部１１は、２値情報のみを状況ＤＢ１３へ送ってもよい。この場合、状況ＤＢ１３が２値情報を受け取った時間を、その情報が検出された時間とみなし、状況ＤＢ１３内の時間情報に照らし合わせて記憶する。
【００６８】
状況検出部１１および参加検出部１２は、ステップＳ１１に戻って状況取得の処理を繰り返し、継続して状況情報と参加情報を取得する。
【００６９】
図８Ｂは、実施の形態１の動機付け促進処理の動作の一例を示すフローチャートである。動機特性の算出は、まず、状況ＤＢ１３から、当該参加者の情報を呼び出し、参加検出フィールドが“１”であるときと時間的に対応する状況検出項目の検出状況情報を取得する（ステップＳ２１）。次に、動機因子ＤＢ１４を参照して、状況に対応する効用の項目を取得する（ステップＳ２２）。状況ＤＢ１３から得られた過去ｎ回に活動に参加したときの状況から、取得した効用の項目の回数分、その効用の項目の寄与値に加点する（ステップＳ２３）。
【００７０】
例えば、「ストレス値が一定以上である」と「時間に余裕がある」という効用情報は、都合因子の寄与値を算出するために観測する項目であるとする。ある参加者は、これまでにコミュニティ活動を行ったときに、「ストレス値が一定以上である」状況が２回と「時間に余裕がある」状況が１回検出されたとする。この場合、２＋１＝３点が、その参加者の都合因子の寄与値になる。このようにして、算出された動機因子の寄与値の情報は、この参加者のもっとも高い寄与値の因子一つがどれかという情報に変換される。例えば、ある参加者の各因子の寄与値が、都合因子３点、報酬因子２点、他者評価因子１点であった場合、もっとも寄与値が高いのは、都合因子である。そこで、都合因子を“１”、報酬因子“０”、他者評価因子“０”と変換する。
【００７１】
あるいは、すべての因子の寄与値を２値に変換せずに、そのまま用いてもよい。さきほどの例であると、都合因子を"３"、報酬因子"２"、他者評価因子“１”という情報からメッセージ選択に用いる。この場合、メッセージＤＢ１６には、動機因子名だけでなく、動機因子とその点数の配分が記憶されている。
【００７２】
次に、この動機特性の情報から、メッセージＤＢ１６からメッセージを呼び出すためのクエリを生成する（ステップＳ２４）。前述の例では、都合因子が“１”であったことから、対応する動機因子が、都合因子であるメッセージを呼び出すクエリを生成する。
【００７３】
次に、このようにして生成したクエリに適合する少なくとも１つのメッセージをメッセージＤＢ１６から取得する（ステップＳ２５）。メッセージ選択部１７は、メッセージＤＢ１６から受け取ったメッセージから、複数の候補を受け取った場合、すべてをメッセージ表示部１８へ送ってもよいし、一つ、あるいは複数を選択してもよい。
【００７４】
複数の候補から、一つ、あるいは複数を選択する場合、取得したリストの一番先頭行にあったものを選ぶという単純なものでもよいし、図６の構成のように、参加者の状況を検出する手段からの情報を受け取り、その状況に合致したメッセージを選択してもよい。この場合、状況検出部１１は、状況ＤＢ１３へ送る情報と同じ情報を、リアルタイムで、メッセージ選択部１７に対して送り続けている。メッセージ選択部１７は、状況検出部１１が継続的に検出している各項目の検出状況を２値情報、例えばその項目が検出されているときは１、検出されていない場合は、０という情報として受け取る。そして、各項目が検出されている場合に参加者の動機付けに効果があるメッセージを選択するようなクエリを生成する。
【００７５】
メッセージＤＢ１６の記憶内容として具体的には、動機因子名、メッセージの横に、その状況が検出されていると効果的である効用名が一つ以上並んで記憶される。あるいは、動機因子名、メッセージの横に、参加者状況検出手段の検出項目が一覧になっている。そして、各メッセージについて、参加者状況検出手段の検出項目のうち、参加者の状況として検出されていると、そのメッセージが効果的である項目に、“１”と入力されていてもよい。
【００７６】
メッセージに対応して、その状況が検出されていると効果的である効用名が記憶されているとき、メッセージ選択手段は、参加者の状況から、各効用に関する状況が検出されている場合に動機付けに効果があるメッセージを選択するようなクエリを生成することができる。このようなステップにすると、動機因子によって説明される動機特性だけでなく、その参加者の現在の状況に合致し、より訴求力のあるメッセージを選択できることができる。
【００７７】
このようにして選択された少なくとも一つのメッセージは、文字情報としてメッセージ表示部１８へ受け渡される。メッセージ表示部１８は、メッセージ選択部１７から受け渡されたメッセージを、参加者に表示する（ステップＳ２６）。
【００７８】
以上説明したように、本実施の形態１の動機付け促進システム１０によれば、コミュニティ参加者の活動参加動機の特性に合わせた動機付けが行える。その結果、コミュニティ参加者が動機付けされ、継続的に、あるいはより積極的にコミュニティ活動に参加することが期待できる。
【００７９】
（実施の形態２）
図９は、本発明の実施の形態２に係る動機付け促進システムの構成例を示すブロック図である。実施の形態２では、動機付けを促進するメッセージを表示したのちに、参加者がそのコミュニティ活動を行ったかどうかによって、動機特性の寄与値を補正する。実施の形態２に係る動機付け促進システム１０は、実施の形態１の構成に加えて、動機特性補正部１９を備える。
【００８０】
実施の形態１で説明したように、動機付け促進システム１０は、コミュニティと参加者の状況に応じて、その参加者の寄与値が大きい動機因子（または効用）のメッセージを表示する。しかし、そのメッセージを表示された参加者が、そのときにコミュニティ活動を行うとは限らない。
【００８１】
動機特性補正部１９は、メッセージを表示したのち所定の時間内に、参加者がそのコミュニティ活動を行ったことを検出しなかった場合に、対象の効用の寄与値から所定の値を減じる。あるいは、状況ＤＢ１３にコミュニティ活動を行わなかったことを記憶する。コミュニティ活動を行わなかったことは、例えば、負の回数を記憶してもよい。その場合、動機特性算出部１５で寄与値を算出するときに、負の回数が加算されて、減点されることになる。
【００８２】
メッセージを表示してからコミュニティ活動を行ったかどうかを判定するまでの所定の時間は、コミュニティに合わせて設定する。メッセージを表示してから決まった時間、例えば１時間などに設定することができる。また、コミュニティにログインしている間としてもよい。
【００８３】
参加者がコミュニティ活動を行った場合には、参加検出部１２で検出して状況ＤＢ１３に記憶されるので、動機特性補正部１９で登録する必要はない。しかし、さらにその効用の寄与値を動機特性補正部１９で加点してもよい。メッセージでその効用を強調した結果、参加者がコミュニティ活動を行ったと推定すれば、参加者はその動機因子が強いと考えられる。
【００８４】
図１０は、実施の形態２の動機付け促進処理の動作の一例を示すフローチャートである。図１０のステップＳ３１からステップＳ３６は、図８ＢのステップＳ２１からステップＳ２６と同じである。メッセージ表示部１８でメッセージを表示した（ステップＳ３６）のちに、所定の時間内にコミュニティ活動を行ったかどうか（参加状況）を検出する（ステップＳ３７）。
【００８５】
動機特性補正部１９は、メッセージ選択部１７から、提示しているメッセージを取得する。続いて、参加検出部１２から、参加者が実際にコミュニティ活動を行ったことを検出したか否かの情報を取得する（ステップＳ３８）。動機特性補正部１９は、コミュニティ活動を行った（コミュニティに参加した）ことを検出した場合は（ステップＳ３８；ＹＥＳ）、表示したメッセージに対応する寄与値に加点する（ステップＳ３９）。
【００８６】
所定の時間内にコミュニティ活動を行った（コミュニティに参加した）ことを検出しなかった場合は（ステップＳ３８；ＮＯ）、動機特性補正部１９は、表示したメッセージに対応する寄与値から減点する（ステップＳ４０）。または、上述のように状況ＤＢ１３にコミュニティ活動を行わなかったことを記憶する。
【００８７】
以上説明したように、実施の形態２の動機付け促進システム１０によれば、参加者の動機特性をより正確に反映して、動機付けメッセージを表示することができる。その結果、より効果的な動機付け促進が期待できる。
【００８８】
（実施の形態３）
図１１は、本発明の実施の形態３に係る動機付け促進システムの構成例を示すブロック図である。実施の形態３では、動機付けを促進するメッセージを表示したのちに、参加者がそのコミュニティ活動を行ったかどうかによって、そのメッセージの効果を評価する。実施の形態３に係る動機付け促進システム１０は、実施の形態１の構成に加えて、動機付け効果評価部２０を備える。
【００８９】
動機付け効果評価部２０は、あるメッセージが表示されている状況において、実際に参加者が活動に参加したか否かということから、各メッセージの効果の強さをメッセージＤＢ１６中の各メッセージに対して付加する手段である。メッセージＤＢ１６中の各メッセージには、それに対応するメッセージの効果の情報が付与される。
【００９０】
図１２は、メッセージとその効果の情報の例を示す図である。図１２の例では、メッセージ、動機因子名、効用名に加えて、効果の情報の項目が設けられている。図１２のメッセージないし効用名は図５と同じである。メッセージに対応して、効果の情報が記憶されることが示されている。
【００９１】
動機付け効果評価部２０は、メッセージ選択部１７から、提示しているメッセージを取得する。続いて、参加検出部１２から、参加者が実際にコミュニティ活動を行ったことを検出した否かの情報を取得する。動機付け効果評価部２０は、参加者が実際に参加したことが検出されると、そのメッセージは、参加者を動機付けるのに効果があると判定する。動機付け効果評価部２０は、例えば、メッセージＤＢ１６中の表示したメッセージに対応する効果情報フィールドの、効果の度合いを示す指標点に加点する。
【００９２】
また別の機会において、そのメッセージが提示されているときに、その参加者が参加をすると、指標点にさらに加点する。しかし、また別の機会において、そのメッセージが提示されているときに、その参加者がコミュニティ活動を行わなかった場合は、指標点に加点しないか、または指標点を減点する。
【００９３】
メッセージ選択部１７は、メッセージの効果情報の指標点を参照して、寄与値の条件で選択したメッセージのうち、指標点の大きいメッセージを選択する。
【００９４】
図１３は、実施の形態３の動機付け促進処理の動作の一例を示すフローチャートである。図１３のステップＳ４１からステップＳ４６は、図８ＢのステップＳ２１からステップＳ２６と同じである。メッセージ表示部１８でメッセージを表示した（ステップＳ４６）のちに、所定の時間内にコミュニティ活動を行ったかどうか（参加状況）を検出する（ステップＳ４７）。
【００９５】
動機付け効果評価部２０は、メッセージ選択部１７から、提示しているメッセージを取得する。続いて、参加検出部１２から、参加者が実際にコミュニティ活動を行ったことを検出したか否かの情報を取得する（ステップＳ４８）。動機付け効果評価部２０は、コミュニティ活動を行った（コミュニティに参加した）ことを検出した場合は（ステップＳ４８；ＹＥＳ）、表示したメッセージに対応する効果の指標点に加点する（ステップＳ４９）。
【００９６】
所定の時間内にコミュニティ活動を行った（コミュニティに参加した）ことを検出しなかった場合は（ステップＳ４８；ＮＯ）、動機付け効果評価部２０は、表示したメッセージに対応する効果の指標点に加点しない。
【００９７】
以上説明したように、実施の形態３の動機付け促進システム１０によれば、メッセージが実際にその参加者を動機付けた実績に基づき、メッセージ選択部１７は、より効果的なメッセージを選択することができる。その結果、より効果的な動機付け促進が期待できる。
【００９８】
（実施の形態４）
図１４は、本発明の実施の形態４に係る動機付け促進システムの構成例を示すブロック図である。実施の形態４では、コミュニティ活動を行った参加者の、動機付けに関する主観評価を参照して、効用の寄与値を算出する。実施の形態４の動機付け促進システム１０は、実施の形態１の構成に加えて、主観評価入力部２１を備える。
【００９９】
状況検出部１１は、観測可能な事柄を検出する。しかし、心理状態など主観評価でないと検出できない項目もありうる。このような場合、状況検出部１１だけでは検出できない情報を取得する方法として、主観評価入力部２１が活用できる。そこで、主観評価入力部２１は、状況検出部１１の状況情報検出と並行して、参加者自身に直接的に主観評価を入力させる。
【０１００】
主観評価入力部２１は、例えば参加者がコミュニティにログインしているときに、その参加者が最後に行ったコミュニティ活動について、その動機を尋ねる質問を表示して、動機に関する参加者の主観評価の入力を受け付ける。主観評価の入力は、表示した項目から選択して入力してもよいし、自由欄形式で入力させてもよい。自由に文字列を入力させる場合は、類語を検索して、標準の項目に変換する。
【０１０１】
状況検出と参加検出が行われている状況において、参加者に対し、主観評価入力項目である「気分転換をしたい気分である」、「楽しい気分になりたい」などといった項目を提示し、各項目に対して「そうである」／「そうでない」の２値で回答させてもよい。主観評価入力部２１は、入力された情報を状況検出部１１で検出した情報と同じ形式で、状況ＤＢ１３に記憶する。
【０１０２】
これらの主観評価入力項目は、動機因子ＤＢ１４に、状況検出部１１が検出する状況検出項目と同形式で記憶されている。つまり、参加者の動機特性を説明する動機因子と、各因子の寄与値を算出するための主観評価入力部２１が参加者に入力させる参加者状況の対応関係を記憶している。また、参加者に入力させた２値情報は、状況ＤＢ１３に送られる。状況ＤＢ１３には、状況検出部１１と同様に、主観評価入力部２１で検出する項目のフィールドを持っており、２値データが時系列で記憶される。
【０１０３】
図１５は、実施の形態４の状況取得処理の動作の一例を示すフローチャートである。図１５のステップＳ５１からステップＳ５３は、図８ＡのステップＳ１１からステップＳ１３と同じである。
【０１０４】
センサ等の状況検出手段によって継続的な参加者の状況の検出を行うのと同時に、主観評価入力部２１は、動機付けに関する主観情報の入力画面を表示し（ステップＳ５４）、参加者の入力を待機する（ステップＳ５５；ＮＯ）。参加者が主観情報を入力すると（ステップＳ５５；ＹＥＳ）、自由な入力の場合のように、データの加工・変換を要する場合は（ステップＳ５６；ＹＥＳ）、取得した主観データを加工・変換する（ステップＳ５７）。例えば、入力された情報からキーワードを抽出し、そのキーワードの類似語を検索して、標準の項目に変換する。データの加工・変換を要しなければ（ステップＳ５５；ＮＯ）、入力されたデータのままである。
【０１０５】
ステップＳ５８からステップ６０は、図８ＡのステップＳ１４からステップＳ１６と同様である。実施の形態４では、コミュニティに関する状況および参加状況とともに、主観情報が状況ＤＢ１３に送られる。状況ＤＢ１３内には、それらの情報が、時間情報とともに記憶される（ステップＳ６０）。
【０１０６】
実施の形態４の動機付け促進システム１０によれば、状況情報の客観的なデータだけでは取得しきれなかった主観データも考慮に入れることにより、より動機特性を厳密に測定することができる。
【０１０７】
図１、図６、図９、図１１および図１４に示す動機付け促進システム１０は、１つの装置の場合がある。その場合、動機付け促進システム１０は、参加者の端末か、または、共同利用の端末のような形態が考えられる。
【０１０８】
動機付け促進システム１０は、参加者の端末と、動機特性算出部１５、メッセージ選択部１７および各データベースを備えるサーバとから構成されてもよい。その場合例えば、状況検出部１１、参加検出部１２、メッセージ表示部１８および主観評価入力部２１の一部は、参加者の端末の機能で実現される。端末には、状況検出部１１の一部である参加者の状況を取得するセンサや、参加者の端末操作情報をサーバに送信する機能が含まれる。動機付け促進のメッセージは、端末の表示装置に表示される。また、主観評価入力部２１の表示と入力は端末で行う。
【０１０９】
図１６は、本発明の実施の形態に係る動機付け促進システムのハードウェア構成の例を示すブロック図である。動機付け促進システム１０は、図１６に示すように、制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５および送受信部３６を備える。主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５および送受信部３６はいずれも内部バス３０を介して制御部３１に接続されている。
【０１１０】
図１６は、動機付け促進システム１０が１つの装置から構成されるように記載している。前述のように、端末とサーバで構成される場合は、図１６は主にサーバの構成を示す。その場合、サーバは、送受信部３６からネットワーク（図示せず）を経由して、端末と接続する。
【０１１１】
制御部３１はＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、外部記憶部３３に記憶されている動機付け促進用プログラム４０に従って、動機付け促進システム１０の処理を実行する。
【０１１２】
主記憶部３２はＲＡＭ（Random−Access Memory）等から構成され、外部記憶部３３に記憶されている動機付け促進用プログラム４０をロードし、制御部３１の作業領域として用いられる。
【０１１３】
外部記憶部３３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random−Access Memory）、ＤＶＤ−ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成され、上述の処理を制御部３１に行わせるための動機付け促進用プログラム４０を予め記憶し、また、制御部３１の指示に従って、動機付け促進用プログラム４０が記憶するデータを制御部３１に供給し、制御部３１から供給されたデータを記憶する。
【０１１４】
図１、図９、図１１または図１４の状況ＤＢ１３、動機因子ＤＢ１４およびメッセージＤＢ１６は、外部記憶部３３内に論理的に構造化された記憶領域で構成される。また、状況ＤＢ１３、動機因子ＤＢ１４およびメッセージＤＢ１６の一部または全部は、一時的に主記憶部３２の記憶領域で構成される場合がある。
【０１１５】
操作部３４はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バス３０に接続するインタフェース装置から構成されている。操作部３４を介して、参加者から主観情報の入力を受け付ける。
【０１１６】
表示部３５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などから構成され、メッセージ選択部１７が選択したメッセージまたは主観情報を入力する画面を表示する。表示部３５はまた、プリンタまたはスピーカおよびそのインタフェース装置から構成される場合がある。
【０１１７】
送受信部３６は、通信装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースから構成されている。送受信部３６は、ネットワーク（図示せず）を介して、インターネットまたはイントラネット上のコミュニティに接続する。また、参加者の端末に接続する。
【０１１８】
図１、図９、図１１または図１４の状況検出部１１、参加検出部１２、動機特性算出部１５、メッセージ選択部１７、メッセージ表示部１８、動機特性補正部１９、動機付け効果評価部２０および主観評価入力部２１の処理は、動機付け促進用プログラム４０が、制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５および送受信部３６などを資源として用いて処理することによって実行する。
【０１１９】
本発明の好適な変形として、以下の構成が含まれる。
【０１２０】
本発明の第１の観点に係る動機付け促進システムについて、
好ましくは、前記検出手段は、前記促進手段が前記メッセージを表示したのちに、当該参加者が前記コミュニティ活動を行ったかどうかを検出し、
前記算出手段は、前記検出手段が検出した前記コミュニティ活動を行ったかどうかの情報に基づいて、前記促進手段が表示したメッセージに対応する前記寄与値に所定の値を加算する、
ことを特徴とする。
【０１２１】
好ましくは、前記検出手段は、前記促進手段が前記メッセージを表示したのちに、当該参加者が前記コミュニティ活動を行ったかどうかを検出し、
前記メッセージ記憶手段は、前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを集計して、前記促進手段が表示したメッセージに関係づけて該集計した値を記憶し、
前記選択手段は、前記参加者の前記寄与値が所定の条件に適合する効用の情報に対応するメッセージのうち、前記集計値が大きいメッセージを選択する、
ことを特徴とする。
【０１２２】
好ましくは、前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを検出したときに、当該参加者の前記コミュニティ活動を行った動機の主観評価の入力を受け付ける入力手段を備え、
前記算出手段は、前記主観評価に基づいて所定の値を前記寄与値に加算する、
ことを特徴とする。
【０１２３】
本発明の第２の観点に係る動機付け促進方法について、
好ましくは、前記検出ステップは、前記促進ステップで前記メッセージを表示したのちに、当該参加者が前記コミュニティ活動を行ったかどうかを検出し、
前記算出ステップは、前記検出ステップで検出した前記コミュニティ活動を行ったかどうかの情報に基づいて、前記促進手段が表示したメッセージに対応する前記寄与値に所定の値を加算する、
ことを特徴とする。
【０１２４】
好ましくは、前記検出ステップは、前記促進ステップで前記メッセージを表示したのちに、当該参加者が前記コミュニティ活動を行ったかどうかを検出し、
前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを集計して、前記促進手段が表示したメッセージに関係づけて該集計した値を前記メッセージ記憶手段に記憶する集計ステップを備え、
前記選択ステップは、前記参加者の前記寄与値が所定の条件に適合する効用の情報に対応するメッセージのうち、前記集計値が大きいメッセージを選択する、
ことを特徴とする。
【０１２５】
好ましくは、前記参加者が前記コミュニティ活動を行ったことを検出したときに、当該参加者の前記コミュニティ活動を行った動機の主観評価の入力を受け付ける入力ステップを備え、
前記算出ステップは、前記主観評価に基づいて所定の値を前記寄与値に加算する、
ことを特徴とする。
【０１２６】
その他、前記のハードウェア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更および修正が可能である。
【０１２７】
制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、送受信部３６などから構成される動機付け促進システムのための処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する動機付け促進システムを構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで動機付け促進システムを構成してもよい。
【０１２８】
また、動機付け促進システムの機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
【０１２９】
また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板(BBS：Bulletin Board System)に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１３０】
本発明によれば、オンライン・コミュニティの参加者活動促進といった用途に適用できる。また、大規模なユーザ・ジェネレーテッド・コンテンツを継続的に質・量ともに向上させるプロジェクトといった用途にも適用可能である。特に、オンライン上の仮想コミュニティに自主的に集まった参加者の大規模な協働作業によるものづくりプロジェクトにおいては、継続的・積極的にコミュニティ活動に参加してもらうことで、より大規模なものづくりが実現するだけでなく、多くの参加者同士のピアレビューによって質の高いものづくりに貢献することができる。
【符号の説明】
【０１３１】
１０  動機付け促進システム
１１  状況検出部
１２  参加検出部
１３  状況データベース（状況ＤＢ）
１４  動機因子データベース（動機因子ＤＢ）
１５  動機特性算出部
１６  メッセージデータベース（メッセージＤＢ）
１７  メッセージ選択部
１８  メッセージ表示部
１９  動機特性補正部
２０  動機付け効果評価部
２１  主観評価入力部
３１  制御部
３２  主記憶部
３３  外部記憶部
３４  操作部
３５  表示部
３６  送受信部
４０  動機付け促進用プログラム
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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