(57)【要約】  評価対象の人物を公平に評価するため、人物評価装置１０は、複数の会員制サイトから会員の活動を記録したイベントデータを収集するイベント収集部１３０と、イベントデータに含まれる評価項目のうち所定の項目に設定された値に基づいて指定された評価対象人物の評価値を算出する評価プログラムの組合せを生成する組合せ候補生成部１５１と、収集されたイベントデータのうち、評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータが、生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって評価値を算出するために用いられる割合である網羅率を組合せ毎に算出する網羅率算出部１５２と、網羅率算出部１５２によって算出された網羅率に基づいて選択された組合せに含まれる評価プログラムに関する情報を出力する選択結果出力部１５３とを備える。
2010150371.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の会員制サイトから該会員制サイトにおける会員の活動を記録したイベントデータを収集する収集手順と、
前記イベントデータに含まれる評価項目のうち所定の項目に設定された値に基づいて評価対象人物の評価値を算出する評価プログラムの組合せを生成する組合せ候補生成手順と、
前記収集手順によって収集された前記イベントデータのうち、指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータが、前記組合せ候補生成手順によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられる割合である網羅率を前記組合せ毎に算出する網羅率算出手順と、
前記網羅率算出手順によって算出された網羅率に基づいて選択された組合せに含まれる評価プログラムに関する情報を出力する選択結果出力手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする人物評価プログラム。
【請求項２】
前記網羅率算出手順は、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータのうち、前記組合せ候補生成手順によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられるイベントデータの件数をそれぞれのイベントデータの収拾元の会員サイト毎に設定された信頼度に基づいて重み付けして集計した値と、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータの総数に基づいて前記網羅率を算出することを特徴とする請求項１に記載の人物評価プログラム。
【請求項３】
前記選択結果出力手順は、選択された組合せに含まれる評価プログラムに前記指定された評価対象人物の評価値を算出させ、該評価値を出力することを特徴とする請求項１または２に記載の人物評価プログラム。
【請求項４】
前記網羅率算出手順は、前記イベントデータが前記評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられるか否かを、該イベントデータと同じ評価項目に値が設定されたイベントデータを対象として該評価プログラムを実行して判断することを特徴とする請求項１または２に記載の人物評価プログラム。
【請求項５】
複数の会員制サイトから該会員制サイトにおける会員の活動を記録したイベントデータを収集する収集部と、
前記イベントデータに含まれる評価項目のうち所定の項目に設定された値に基づいて指定された評価対象人物の評価値を算出する評価プログラムの組合せを生成する組合せ候補生成部と、
前記収集部によって収集された前記イベントデータのうち、前記評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータが、前記組合せ候補生成部によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられる割合である網羅率を前記組合せ毎に算出する網羅率算出部と、
前記網羅率算出部によって算出された網羅率に基づいて選択された組合せに含まれる評価プログラムに関する情報を出力する選択結果出力部と
を備えたことを特徴とする人物評価装置。
【請求項６】
前記網羅率算出部は、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータのうち、前記組合せ候補生成部によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられるイベントデータの件数をそれぞれのイベントデータの収拾元の会員サイト毎に設定された信頼度に基づいて重み付けして集計した値と、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータの総数に基づいて前記網羅率を算出することを特徴とする請求項５に記載の人物評価装置。
【請求項７】
複数の会員制サイトから該会員制サイトにおける会員の活動を記録したイベントデータを収集する収集工程と、
前記イベントデータに含まれる評価項目のうち所定の項目に設定された値に基づいて指定された評価対象人物の評価値を算出する評価プログラムの組合せを生成する組合せ候補生成工程と、
前記収集工程によって収集された前記イベントデータのうち、前記評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータが、前記組合せ候補生成工程によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられる割合である網羅率を前記組合せ毎に算出する網羅率算出工程と、
前記網羅率算出工程によって算出された網羅率に基づいて選択された組合せに含まれる評価プログラムに関する情報を出力する選択結果出力工程と
を含んだことを特徴とする人物評価方法。
【請求項８】
前記網羅率算出工程は、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータのうち、前記組合せ候補生成工程によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられるイベントデータの件数をそれぞれのイベントデータの収拾元の会員サイト毎に設定された信頼度に基づいて重み付けして集計した値と、前記指定された評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータの総数に基づいて前記網羅率を算出することを特徴とする請求項７に記載の人物評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物評価装置、人物評価方法および人物評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及にともなって、オークションサイトやＳＮＳ（Social  Network  Service）サイト等の各種会員制サイトにおいて様々な活動が行われるようになっている。また、ＯｐｅｎＩＤのように、複数の会員制サイトを共通の会員ＩＤで利用することができるサービスも広く利用されるようになりつつある。【０００３】
このような背景の下、ネットワーク上で関与した人物がどのような人物であるかを適正に評価する技術の実現が強く要望されている。例えば、オークションサイトで商品の落札を希望する利用者は、詐欺行為等の障害を回避するため、その商品の出品者が信頼できる人物であるかを確認したいと希望する。【０００４】
従来より、オークションサイトでは、過去の取引結果に基づいて出品者と落札者が相互に評価し合い、その結果を参照可能にする仕組みが利用されているが、特定のオークションサイト内での活動は、出品者のネットワーク上の活動の一部にしか過ぎない。このため、出品中のオークションサイトでの活動状況からだけでは、出品者が信頼できる人物であるか否かを適正に評価することは難しい。【０００５】
人物を適正に的確するための技術としては、例えば、複数種の評価方法の中から任意の評価方法を選択可能にし、選択された評価方法に基づいて評価を実施する技術が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−５４３９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、人物評価に関する上記の従来技術を用いても、多数の評価方法があったとき、評価方法ごとのイベントの網羅性の違いを考慮していない、そのために、どの評価手段を選べば、網羅性が高まって、より公平な、より信頼できる評価値がえられるか、を判定できないという問題があった。【０００８】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、限られた数の評価方法（評価手段）で、利用するイベントの網羅性を高めることができ、より公平な、より信頼できる評価値を得られる人物評価装置、人物評価方法および人物評価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】
【０００９】
本願の開示する人物評価装置は、一つの態様において、複数の会員制サイトから該会員制サイトにおける会員の活動を記録したイベントデータを収集する収集部と、前記イベントデータに含まれる評価項目のうち所定の項目に設定された値に基づいて指定された評価対象人物の評価値を算出する評価プログラムの組合せを生成する組合せ候補生成部と、前記収集部によって収集された前記イベントデータのうち、前記評価対象人物に対応する会員に関するイベントデータが、前記組合せ候補生成部によって生成された組合せに含まれる少なくとも１つの評価プログラムによって前記評価値を算出するために用いられる割合である網羅率を前記組合せ毎に算出する網羅率算出部と、前記網羅率算出部によって算出された網羅率に基づいて選択された組合せに含まれる評価プログラムに関する情報を出力する選択結果出力部とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本願の開示する人物評価装置、人物評価方法および人物評価プログラムの一つの態様によれば、評価対象の人物を公平に評価することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、人物評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２−１】図２−１は、サイト情報の一例を示す図である。
【図２−２】図２−２は、サイト情報の一例を示す図である。
【図３】図３は、人物情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、イベント情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、評価プログラム仕様情報の一例を示す図である。
【図６−１】図６−１は、組合せ選択処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６−２】図６−２は、評価実行可否判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、組合せ選択処理で用いられるデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、プログラムを実行するコンピュータを示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本願の開示する人物評価装置、人物評価方法および人物評価プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
【００１３】
まず、本実施例に係る人物評価方法について説明する。本実施例に係る人物評価方法では、複数の会員制サイトから収集された活動記録（以下、「イベント」という）に基づいて人物の評価が行われる。人物を評価するための評価手段は、目的に応じて複数種類用意され、それぞれの評価手段が評価のために用いる評価項目は予め決まっている。【００１４】
人物を公平に評価するには、全ての評価手段を用いて評価を行うことも考えられるが、それでは、評価手段の数が増えるほど評価結果も増えることとなり、それらの評価結果を適切に利用することが難しくなる。また、多数の評価結果がまとめて参照されると、年齢、職業、居住地等の評価対象者が本来秘匿しておきたい個人情報が推定され易くなるという問題も生じる。【００１５】
そこで、本実施例に係る人物評価方法では、所定の数の評価手段を含む評価手段の組合せの中から評価対象者を最も公平に評価できる組合せが選択される。具体的には、評価手段の組合せ毎に、評価対象者のイベントが評価に利用される割合である網羅率を算出し、網羅率が最も高い組合せが、評価対象者を最も公平に評価できる組合せとして選択される。【００１６】
網羅率が高いと言うことは、評価対象者にとって有利なイベントと、評価対象者にとって不利なイベントとが偏りなく含まれている可能性が高いことを意味する。このため、網羅率が高い評価手段の組合せを選択することにより、全ての評価手段の組合せを用いることなく、評価対象者を公平に評価できると考えられる。【００１７】
次に、本実施例に係る人物評価方法を実行する人物評価装置１０について説明する。図１は、人物評価装置１０の構成を示すブロック図である。図１に示すように、人物評価装置１０は、インターネット等のネットワーク１を介して、利用者端末２０および会員制サイト３０ａ〜３０ｎと接続される。【００１８】
利用者端末２０は、人物評価装置１０を利用して評価対象者の評価を行おうとする利用者が操作する端末装置であり、例えば、パソコンである。会員制サイト３０ａ〜３０ｎは、ネットオークションやＳＮＳ等の会員制サービスを提供するサーバ装置である。【００１９】
人物評価装置１０は、本実施例に係る人物評価方法を実行する情報処理装置であり、ネットワークインターフェース部１１０と、記憶部１２０と、イベント収集部１３０と、評価実行部１４０と、推奨プログラム選択部１５０とを有する。ネットワークインターフェース部１１０は、ネットワーク１を介して利用者端末２０や会員制サイト３０ａ〜３０ｎと通信を行うための各種制御を行う。【００２０】
記憶部１２０は、各種情報を記憶する記憶装置であり、例えば、ハードディスク装置である。記憶部１２０は、サイト情報１２１、人物情報１２２、イベント情報１２３、評価プログラム仕様情報１２４、複数の評価プログラム１２５等を記憶する。【００２１】
サイト情報１２１は、会員制サイト３０ａ〜３０ｎに関する情報である。サイト情報１２１の一例を図２−１に示す。図２−１に示すように、サイト情報１２１は、サイト名、アドレスといった項目を有し、会員制サイト毎にデータが格納される。サイト名は、会員制サイトの名称である。アドレスは、会員制サイトにアクセスするためのネットワークアドレスである。
【００２２】
人物情報１２２は、会員制サイト３０ａ〜３０ｎに会員登録されている人物に関する情報である。人物情報１２２の一例を図３に示す。図３に示すように、人物情報１２２は、人物ＩＤ、名前、登録サイト１〜登録サイトＮといった項目を有し、人物毎にデータが格納される。人物ＩＤは、人物を特定するための識別番号である。なお、人物ＩＤは、人物評価装置１０が独自に割り当てた識別番号であってもよいし、ＯｐｅｎＩＤのように複数の会員制サイトで共通して利用可能な識別番号であってもよい。名前は、人物の氏名である。【００２３】
登録サイト１〜登録サイトＮは、人物が会員登録している登録サイトに関する項目であり、それぞれ、サイト名と会員ＩＤというサブ項目を有する。サイト名は、人物が会員登録している登録サイトの名称であり、サイト情報１２１のサイト名と対応する。会員ＩＤは、会員制サイトにおける人物の識別番号である。【００２４】
なお、登録サイト１〜登録サイトＮは、必ずしも全ての項目が設定されるわけではなく、人物が会員登録されている登録サイトの数だけ設定される。また、登録サイト１〜登録サイトＮの内容は、例えば、人物の自己申請に基づいて設定することとしてもよいし、ＯｐｅｎＩＤのような共通の識別番号や、クレジット番号のような決済情報や、住所等を手掛かりにして自動的に収集することとしてもよい。【００２５】
イベント情報１２３は、会員制サイト３０ａ〜３０ｎから収集された各種イベントが所定の形式に整形されて格納された情報である。イベント情報１２３の一例を図４に示す。図４に示すように、イベント情報１２３は、イベントＩＤ、取得元、会員ＩＤ、人物ＩＤといった項目と、各種評価項目とを有し、イベント毎にデータが格納される。【００２６】
イベントＩＤは、イベントを識別するための識別番号である。取得元は、イベントの取得元である会員制サイトの名称であり、サイト情報１２１のサイト名と対応する。会員ＩＤは、イベントに対応する活動を行った人物のイベントの取得元の会員制サイトにおける識別番号であり、登録サイト１〜登録サイトＮの会員ＩＤのいずれか１つと対応する。人物ＩＤは、イベントに対応する活動を行った人物の人物評価装置１０における識別番号であり、人物情報１２２の人物ＩＤと対応する。【００２７】
評価項目は、収集されたイベントの内容を示す項目であり、例えば、送付実績、他者評価、借入金額、返済回数等である。なお、これらの評価項目は、全てが設定されるわけではなく、イベントの種類毎に予め定義されたルールに基づいて、イベントの内容から設定可能な部分のみが設定される。【００２８】
ここで、会員制サイト３０ａ〜３０ｎから収集されるイベントについて説明しておく。会員制サイト３０ａ〜３０ｎは、提供するサービスの種類に応じて、会員の活動とそれに関連する情報をイベントとして記録する。【００２９】
例えば、オークションサービスを提供する会員制サイトは、会員が商品を出品するという活動について、出品した商品の種別、応札数、落札価格、送付実績、落札者からの評価等を１つのイベントとして記録する。また、オークションサービスを提供する会員制サイトは、会員が商品を落札するという活動について、落札した商品の種別、落札価格、送金実績、出品者からの評価等を１つのイベントとして記録する。【００３０】
また、ＳＮＳサービスを提供する会員制サイトは、会員が他の会員の日記にコメントを書くという活動について、コメントが公開を承認されたか否か、コメントが削除されたか否か等を１つのイベントとして記録する。また、金融サービスを提供する会員制サイトは、会員がキャッシングをするという活動について、借入金額、返済回数を１つのイベントとして記録する。【００３１】
そして、人物評価装置１０は、オークションサービスを提供する会員制サイトから出品に関するイベントを取得すると、送付実績と落札者からの評価を、それぞれ、評価項目の送付実績と他者評価の項目に設定する。また、金融サービスを提供する会員制サイトからキャッシングに関するイベントを取得すると、借入金額と返済回数を、それぞれ、評価項目の借入金額と返済回数の項目に設定する。【００３２】
なお、例えば、会員制サイトから出品に関するイベントを取得した場合でも、送付実績や落札者からの評価が設定されていない場合があり、その場合、対応する項目は未設定となる。【００３３】
評価プログラム仕様情報１２４は、各評価プログラム１２５の仕様に関する情報である。評価プログラム仕様情報１２４の一例を図５に示す。図５に示すように、評価プログラム仕様情報１２４は、プログラムＩＤ、プログラム名、カテゴリ、パラメータといった項目を有し、評価プログラム１２５毎にデータが格納される。【００３４】
プログラムＩＤは、評価プログラム１２５を識別するための識別番号である。プログラム名は、評価プログラム１２５の名称である。カテゴリは、評価プログラム１２５が人物を評価する分野である。例えば、評価プログラム１２５が、オークションサービスにおける人物の活動を評価するものであれば、カテゴリとして「オークション」が設定される。また、評価プログラム１２５が、金融サービスにおける人物の活動を評価するものであれば、カテゴリとして「金融取引」が設定される。【００３５】
パラメータは、評価プログラム１２５が人物を評価するためにイベント情報１２３のどの評価項目を用いるかを示す。パラメータは、イベント情報１２３の各評価項目と対応するサブ項目を有し、パラメータの各サブ項目には、評価プログラム１２５がイベント情報１２３の対応する評価項目を利用する場合には「１」が設定され、さもなければ「０」が設定される。【００３６】
例えば、図５に示した評価プログラム仕様情報１２４の１行目のデータは、「送付実績」のサブ項目のみに「１」が設定されている。これは、１行目のデータに対応する評価プログラム１２５が、イベント情報１２３の「送付実績」の評価項目の値のみを用いて人物を評価することを示している。【００３７】
また、図５に示した評価プログラム仕様情報１２４の２行目のデータは、「送付実績」と「他者評価」のサブ項目に「１」が設定されている。これは、２行目のデータに対応する評価プログラム１２５が、イベント情報１２３の「送付実績」と「他者項目」の評価項目の値を用いて人物を評価することを示している。【００３８】
評価プログラム１２５は、それぞれが独自の仕様に基づいて人物を評価するプログラムであり、上述した評価手段に相当する。それぞれの評価プログラム１２５は、イベント情報１２３から、人物ＩＤが評価対象者の人物ＩＤと一致し、かつ、評価値の算出に必要な評価項目に値が設定されているデータを抽出する。そして、抽出したデータの評価項目に設定されている値を所定のロジックでデータ処理して評価結果である評価値を出力する。【００３９】
イベント収集部１３０は、サイト情報１２１に登録されているアドレスに基づいて、会員制サイト３０ａ〜３０ｎからイベントを収集し、整形処理してイベント情報１２３に格納する。収集されたイベントをイベント情報１２３に格納するに際して、イベント収集部１３０は、イベントの取得元およびイベントに含まれる会員ＩＤを、人物情報１２２に含まれるサイト名および会員ＩＤと照合して人物ＩＤを特定する。なお、イベントを収集するタイミングは、定期的であってもよいし不定期であってもよい。【００４０】
評価実行部１４０は、人物の評価を実行する。具体的には、利用者端末２０から人物評価装置１０に対して人物の評価要求があると、評価実行部１４０は、評価対象者の人物ＩＤと、評価対象者を評価するための評価プログラムのプログラムＩＤを指定するための入力画面を利用者端末２０に表示させる。この入力画面は、例えば、ＨＴＭＬ（HyperText  Markup  Language）で記述される。【００４１】
そして、入力画面で指定された人物ＩＤとプログラムＩＤが利用者端末２０から人物評価装置１０へ送信されると、評価実行部１４０は、送信された人物ＩＤを評価対象者の人物ＩＤとして指定して、送信されたプログラムＩＤに対応する評価プログラム１２５を起動する。そして、起動した評価プログラム１２５が評価結果を出力すると、その評価結果を含む評価結果画面を利用者端末２０に表示させる。この評価結果画面は、例えば、ＨＴＭＬで記述される。【００４２】
なお、ここで示した利用者端末２０と人物評価装置１０の間の情報のやり取りは一例であり、どのような方式で情報のやり取りが行われてもよい。例えば、電子メールによって情報がやり取りされてもよいし、独自のプロトコルに基づいて情報がやり取りされてもよい。【００４３】
推奨プログラム選択部１５０は、人物を評価するために好適な評価プログラム１２５の組合せを選択する。推奨プログラム選択部１５０は、好適な評価プログラム１２５を選択するために、評価対象者の人物ＩＤと、評価プログラム１２５のカテゴリと、組合せに含める評価プログラム１２５の個数の指定を受け付ける。【００４４】
具体的には、利用者端末２０から人物評価装置１０に対して人物を評価するために好適な評価プログラム１２５の選択要求があると、推奨プログラム選択部１５０は、入力画面を利用者端末２０に表示させる。この入力画面は、例えば、ＨＴＭＬで記述され、評価対象者の人物ＩＤと、評価プログラム１２５のカテゴリと、組合せに含める評価プログラム１２５の個数を指定できるようになっている。【００４５】
そして、入力画面で指定された情報が利用者端末２０から人物評価装置１０へ送信されると、推奨プログラム選択部１５０は、送信された情報に基づいて、網羅率の高い評価プログラム１２５の組合せを選択し、選択結果を利用者端末２０に表示させる。推奨プログラム選択部１５０は、網羅率の高い評価プログラム１２５の組合せを選択し、表示させるための処理部として、組合せ候補生成部１５１と、網羅率算出部１５２と、選択結果出力部１５３とを有する。【００４６】
組合せ候補生成部１５１は、評価プログラム仕様情報からカテゴリの値が指定されたカテゴリと一致するデータを抽出する。なお、カテゴリの値の指定がない場合は、組合せ候補生成部１５１は、評価プログラム仕様情報１２４から全てのデータを抽出する。そして、組合せ候補生成部１５１は、抽出されたデータのプログラムＩＤを指定された個数ずつ組み合わせて、生成可能な全ての組合せを生成する。【００４７】
このように、カテゴリの指定に基づいて評価プログラムを絞り込むことにより、利用者の意図に合った評価値を算出する評価プログラムの組合せを選択することが可能になる。【００４８】
網羅率算出部１５２は、組合せ候補生成部１５１によって生成された組合せ毎に網羅率を算出する。具体的には、網羅率算出部１５２は、イベント情報１２３から人物ＩＤの値が指定された人物ＩＤと一致するデータを抽出することにより、評価対象者のイベントデータを取得する。【００４９】
そして、網羅率算出部１５２は、イベントデータの評価項目の設定状況を評価プログラム仕様情報１２４と照合することにより、各組合せに含まれる評価プログラムの少なくとも１つがそのイベントデータに基づいて評価を実行可能か確認する。ここでいう「評価を実行可能」とは、評価プログラムが必要とする全ての評価項目に値が設定されていることを意味する。【００５０】
そして、網羅率算出部１５２は、評価対象者のイベントデータのうち、組合せに含まれる評価プログラムの少なくとも１つが評価を実行可能なイベントデータの割合を、網羅率として組合せ毎に算出する。【００５１】
選択結果出力部１５３は、最も高い網羅率が算出された組合せに含まれる評価プログラムのプログラムＩＤやプログラム名と、網羅率等とを選択結果として利用者端末２０に表示させる。これらの情報を表示するための結果表示画面は、例えば、ＨＴＭＬで記述される。【００５２】
なお、結果表示画面を利用者端末２０に表示させる場合に、最も高い網羅率が算出された組合せに含まれる評価プログラムを評価実行部１４０に実行させて得られた評価結果を同時に表示させることとしてもよい。また、最も高い網羅率が算出された組合せに関する情報だけを表示するのではなく、算出された網羅率が高い順に複数個の組合せに関する情報を表示することとしてもよい。【００５３】
次に、図１に示した人物評価装置１０によって実行される組合せ選択処理の処理手順について説明する。図６−１は、組合せ選択処理の処理手順を示すフローチャートである。図６−１に示すように、まず、組合せ候補生成部１５１が、指定されたカテゴリに該当するデータを評価プログラム仕様情報１２４から抽出し、指定された個数のプログラムＩＤを含む全ての組合せを生成する（ステップＳ１０１）。【００５４】
この段階で、例えば、図７に示したようなデータ構造が生成される。図７に示した例は、評価プログラム仕様情報１２４が図５に示したものであり、カテゴリとして「オークション」が指定され、個数として「２」が指定された場合のものである。この場合、「ＰＲＧ００１」、「ＰＲＧ００２」、「ＰＲＧ００４」という３つのプログラムＩＤを２つずつ組み合わせて「ＰＲＧ００１、ＰＲＧ００２」、「ＰＲＧ００１、ＰＲＧ００４」、「ＰＲＧ００２、ＰＲＧ００４」という組合せが生成される。そして、組合せ毎に評価を実行可能なイベントデータの数である評価対象イベント数と、網羅率が設定可能にされる。【００５５】
そして、網羅率算出部１５２が、評価対象者のイベントデータの総数を表す総イベント数を０に初期化し（ステップＳ１０２）、各組合せに対応する評価対象イベント数を０に初期化する（ステップＳ１０３）。【００５６】
そして、網羅率算出部１５２が、人物ＩＤの値が指定された人物ＩＤと一致するイベントデータをイベント情報１２３から一件取得する（ステップＳ１０４）。ここで、イベントデータを取得できた場合は（ステップＳ１０５否定）、網羅率算出部１５２は、総イベント数に１を加算する（ステップＳ１０６）。【００５７】
そして、網羅率算出部１５２は、後述する評価実行可否判定処理を実行して、取得したイベントデータに基づいて評価を実行可能な評価プログラムを含む各組合せに対応する評価対象イベント数に１を加算する（ステップＳ１０７）。
【００５８】
こうして取得されたイベントデータに関する処理が終了したならば、ステップＳ１０４に戻って次のイベントデータの取得が試みられる。そして、評価対象者のイベントデータを全て取得し終わり、新たなイベントデータを取得できなかった場合は（ステップＳ１０５肯定）、網羅率算出部１５２が、各組合せの網羅率を算出する（ステップＳ１０８）。【００５９】
各組合せの網羅率は、以下の式によって算出される。
網羅率  ＝  組合せに対応する評価対象イベント数  ／  総イベント数【００６０】
そして、選択結果出力部１５３が、網羅率の高い組合せに関する情報を選択結果として利用者端末２０に表示させる（ステップＳ１０９）。【００６１】
図６−２は、評価実行可否判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図６−２に示すように、網羅率算出部１５２は、プログラムＩＤの組合せの中から組合せを１件取得する（ステップＳ２０１）。ここで、組合せを取得できた場合は（ステップＳ２０２否定）、網羅率算出部１５２は、取得したプログラムＩＤの組合せに対応する評価プログラムの少なくとも１つが、取得したイベントに基づいて評価を実行可能か判定する（ステップＳ２０３）。【００６２】
そして、評価を実行可能と判定された場合（ステップＳ２０４肯定）、網羅率算出部１５２は、取得したプログラムＩＤの組合せに対応する評価対象イベント数に１を加算する（ステップＳ２０５）。評価を実行可能と判定されなかった場合は（ステップＳ２０４否定）、評価対象イベント数は更新されない。こうして取得された組合せに関する処理が終了したならば、ステップＳ２０１に戻って次の組合せの取得が試みられる。【００６３】
なお、図１に示した本実施例に係る人物評価装置１０の構成は、要旨を逸脱しない範囲で種々に変更することができる。例えば、上記の説明では、評価プログラム１２５がイベントデータに基づいて評価を実行可能か否かを判断するために評価プログラム仕様情報１２４を参照することとしたが、実際に評価プログラム１２５を実行することによって判定することとしてもよい。【００６４】
具体的には、評価を実行可能か否かを判定する対象のイベントデータと同じ評価項目にランダムな値が設定されたイベント情報１２３と同じ形式の情報を作成し、その情報を対象として評価プログラム１２５に評価を実行させる。そして、評価項目の値を変更して得られた評価結果が異なっていれば、判定対象のイベントデータに基づいてその評価プログラム１２５が評価を実行可能であると判断できる。【００６５】
また、網羅率の算出において、イベントの取得元の会員制サイトの信頼性を考慮することとしてもよい。会員制サイトの信頼性を考慮して網羅率を算出するには、例えば、図２−２に示すように、サイト情報１２１に重み値の項目を追加し、会員制サイトごとに重み値を設定する。重み値は、会員制サイトから取得されたイベントの信頼度を表す値であり、１を基準として、信頼度が高いほど大きな値が設定され、信頼度が低いほど小さな値が設定される。例えば、利用者のモラルが低く、出品者や落札者に不適切な評価が与えられることが多いオークションサイトに対しては値の小さな重み値が設定される。一方、利用者のモラルが高く、出品者や落札者に適切な評価が与えられることが多いオークションサイトに対しては値の大きな重み値が設定される。【００６６】
そして、網羅率算出部１５２は、図６−２に示した評価実行可否判定処理のステップＳ２０４で評価を実行可能と判定された場合に、ステップＳ２０５で、評価対象イベント数に１ではなく、イベントの取得元の会員制サイトに対応する重み値を加算する。このような構成とすることにより、信頼性の高い会員制サイトから取得されたイベントを高い比率で用いて信頼性の高い評価値を算出する評価プログラムを含む組合せが、推奨プログラム選択部１５０によって選択されやすくなる。【００６７】
なお、網羅率の最大値を１（１００％）とするために、会員制サイト毎の重み値の基準値を１にするのではなく、重み値の最大値を１としてもよい。また、網羅率の最大値を１（１００％）とするために、図６−１に示した組合せ選択処理のステップＳ１０６で、総イベントに１ではなく、イベントの取得元の会員制サイトに対応する重み値を加算することとしてもよい。また、会員制サイト毎の重み値を、組合せ選択処理を依頼した利用者が指定することとしてもよい。【００６８】
また、人物評価装置の各処理部の機能をソフトウェアとして実装し、これをコンピュータで実行することにより、人物評価装置１０と同等の機能を実現することもできる。以下に、推奨プログラム選択部１５０の機能をソフトウェアとして実装した推奨プログラム選択プログラム１０７１を実行するコンピュータの一例を示す。【００６９】
図８は、推奨プログラム選択プログラム１０７１を実行するコンピュータ１０００を示す機能ブロック図である。このコンピュータ１０００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１０と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置１０２０と、各種情報を表示するモニタ１０３０と、記録媒体からプログラム等を読み取る媒体読取り装置１０４０と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うネットワークインターフェース装置１０５０と、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０６０と、ハードディスク装置１０７０とをバス１０８０で接続して構成される。【００７０】
そして、ハードディスク装置１０７０には、図１に示した推奨プログラム選択部１５０と同様の機能を有する推奨プログラム選択プログラム１０７１と、図１に示した記憶部１２０に記憶される各種データに対応する推奨プログラム選択用データ１０７２とが記憶される。なお、推奨プログラム選択用データ１０７２を、適宜分散させ、ネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶させておくこともできる。【００７１】
そして、ＣＰＵ１０１０が推奨プログラム選択プログラム１０７１をハードディスク装置１０７０から読み出してＲＡＭ１０６０に展開することにより、推奨プログラム選択プログラム１０７１は、推奨プログラム選択プロセス１０６１として機能するようになる。そして、推奨プログラム選択プロセス１０６１は、推奨プログラム選択用データ１０７２から読み出した情報等を適宜ＲＡＭ１０６０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種データ処理を実行する。【００７２】
なお、上記の推奨プログラム選択プログラム１０７１は、必ずしもハードディスク装置１０７０に格納されている必要はなく、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されたこのプログラムを、コンピュータ１０００が読み出して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等を介してコンピュータ１０００に接続される他のコンピュータ（またはサーバ）等にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ１０００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７３】
１  ネットワーク
１０  人物評価装置
１１０  ネットワークインターフェース部
１２０  記憶部
１２１  サイト情報
１２２  人物情報
１２３  イベント情報
１２４  評価プログラム仕様情報
１２５  評価プログラム
１３０  イベント収集部
１４０  評価実行部
１５０  推奨プログラム選択部
１５１  組合せ候補生成部
１５２  網羅率算出部
１５３  選択結果出力部
１０００  コンピュータ
１０１０  ＣＰＵ
１０２０  入力装置
１０３０  モニタ
１０４０  媒体読取り装置
１０５０  ネットワークインターフェース装置
１０６０  ＲＡＭ
１０６１  推奨プログラム選択プロセス
１０７０  ハードディスク装置
１０７１  推奨プログラム選択プログラム
１０７２  推奨プログラム選択用データ
１０８０  バス
２０  利用者端末
３０ａ〜３０ｎ  会員制サイト
【図１】
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【図２−１】
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【図２−２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６−１】
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【図６−２】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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