(57)【要約】【課題】特定用途向けの文書を自動的に採点し、文書作成担当者にアドバイスを提供することで改善箇所を明示するシステムを提供する。【解決手段】特定の文書に使用される文章の作成を支援システムは、特定文書用の所定のフォームに入力された文章のデータを取得する入力手段と、判読性評価ルールに基づいて、入力された文章の判読性を解析して、第一の評価点数データおよび第一の評価コメントデータを生成する判読性解析手段と、入力された文章で使用されている文、単語、記号の中から少なくともひとつを抽出して、意味判定ルールに基づいて、当該抽出された文、単語、記号の適合性を解析して、第二の評価点数および第二の評価コメントデータを生成する意味解析手段とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の文書に使用される文章の作成を支援システムにおいて、
特定文書用の所定のフォームに入力された文章のデータを取得する入力手段と、
判読性評価ルールに基づいて、入力された文章の判読性を解析して、第一の評価点数データおよび第一の評価コメントデータを生成する判読性解析手段と、
入力された文章で使用されている文、単語、記号の中から少なくともひとつを抽出して、意味判定ルールに基づいて、当該抽出された文、単語、記号の適合性を解析して、第二の評価点数および第二の評価コメントデータを生成する意味解析手段と、
を備えることを特徴とする支援システム。
【請求項２】
前記判読性解析手段は、入力された文章で使用されている記号を抽出して、記号使用判定ルールに基づいて評価文書を生成する記号解析手段を備え、
前記意味解析手段は、文書を読む人が好む単語または文章、文書を読む人が嫌う単語または文章、ポジティブな単語や文章、ネガティブな単語や文章が含まれているか否かを判定する手段を備えることを特徴とする請求項１記載の支援システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の支援システムにおいて、
前記判読性解析手段の前記判読性評価ルールは、入力された文章全体の文字数、文章全体中の文章の数、１文章あたりの文字数、箇条書きの数、箇条書きの平均の文字数、文章全体における箇条書きが占める割合、箇条書きの連続数を判定するための判定項目に関するデータが含まれており、
前記意味解析手段の意味判定ルールは、文章、単語、記号の意味に関連する曖昧な意味を持つ単語、記号の利用頻度、ポジティブワード、ネガティブワード、リーガルチェックを判定するための判定項目に関するデータが含まれていることを特徴とする支援システム。
【請求項４】
前記特定の文書は、求人票または履歴書であることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムを実行するためのプログラム。
【請求項６】
請求項１記載の支援システムにおいて、更に、
前記判読性解析手段と前記意味解析手段とによって判定された結果に基づくデータ構造を生成するデータ更新手段と、
前記入力された文章データに関連付けて前記データ構造を記憶する記憶手段と、
を備え、
前記データ構造は、判読性解析に関する判定項目を判定対象となる数値と関連付けられ、更に、意味解析に関する判定項目を判定対象となるキーワードと関連付けていることを特徴とする支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定用途向けの文書の作成を支援するためのシステムに関するものであり、特に、文書を適宜評点することを通して、特定用途向けの文書の改善することを支援するシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特定用途向けの文書の一例として、求人票がある。求人票そのものを採点する技術は従来存在しなかったが、例えば、特許文献１、２に示すような文章構成支援装置を使用して、ユーザが作成した文書をコンピュータ上で解析して採点する技術は存在していた。特許文献１、２のような技術を用いれば、日本語の文法等の観点からは、いわゆる綺麗な文章を作成することができる。
【０００３】
しかしながら、求人票などの特定の文書を作成するにあたっては、特許文献１、２のような技術を使って文章で作成したとしても、それだけでは、特定の文書に適合した文章が作成できるとは限らない。文書には作成目的があり、その目的に適した特有の書き方が存在するからである。また、特許文献１、２のような技術を使用して作成したような文章が、読み手（求人票の場合は、求職者）にモチベーション（求人票の場合は、求人票を提示している企業へ応募するという動機）を与えるとも限らないからである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１―２２００６３号公報
【特許文献２】特開２０１７−０４１１６４号公報
【０００５】
特定用途向けの文書作成にあたっては、その担当者（求人票の場合は、人事担当者）の経験や勘に頼ったものとなっており、その特定用途向けの文書を採点し担当者にアドバイスを提供することで改善箇所を明示する仕組みはなかった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の一態様によると、特定用途向けの文書を自動的に採点し、文書作成担当者にアドバイスを提供することで改善箇所を明示するシステムを提供することを目的とし、より詳細には、入力された文書を、特定用途の観点から複数の視点で評価することで、文書作成を支援するシステ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】
【０００７】
本発明では、特定の文書に使用される文章の作成を支援システムにおいて、特定文書用の所定のフォームに入力された文章のデータを取得する入力手段と、判読性評価ルールに基づいて、入力された文章の判読性を解析して、第一の評価点数データおよび第一の評価コメントデータを生成する判読性解析手段と、入力された文章で使用されている文、単語、記号の中から少なくともひとつを抽出して、意味判定ルールに基づいて、当該抽出された文、単語、記号の適合性を解析して、第二の評価点数および第二の評価コメントデータを生成する意味解析手段とを備える支援システムを提供する。
【発明の効果】
【０００８】
特定用途向け文書の作成担当者の経験や勘に頼らず、作成目的に応じた文書を誰もが適切に作成できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施例の文書作成支援システムの機能ブロックを示す図である。
【図２】本実施例の文書作成支援システムのデータベース（ＤＢ）の構造例を示す図である。
【図３】本実施例の文書作成支援システムのデータベース（ＤＢ）の構造例を示す図である。
【図４】本実施例の文書作成支援システムの画面表示を示す図である。
【図５】本実施例の文書作成支援システムのフローチャートを示す図である。
【図６Ａ】本実施例の文書作成支援システムのデータベースの構造例を示す図である。
【図６Ｂ】本実施例の文書作成支援システムのデータベースの構造例を示す図である。
【図７Ａ】本実施例の文書作成支援システムにおいて、文章をチェックするフローチャートを示す図である。
【図７Ｂ】本実施例の文書作成支援システムにおいて、文章をチェックするデータベースの構造例を示す図である。
【図８Ａ】本実施例の文書作成支援システムにおいて、業種・職種を自動判定して、その業種・職種用のテーブルを選択するためのフローチャートを示す図である。
【図８Ｂ】本実施例の文書作成支援システムにおける職種判定テーブルを示す図である。
【図８Ｃ】本実施例の文書作成支援システムにおける各職種用のテーブルを示す図である。
【図９】本実施例の文書作成支援システムにおけるデータ構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００１０】
特定用途向け文書のひとつとして、求人票がある。企業の採用活動において、企業毎に求人票の質に差があり、特に求人票の質が悪い企業は応募者の確保を含めて効果的な採用活動ができていない。
【００１１】
本実施例においては、文書作成支援システムの一例として、求人票採点サービスを提供する求人票採点システムについて説明する。本求人票採点サービスのシステムは、求人媒体の編集担当者或いは企業の採用担当者（ともに、担当者）が求人票を作成する際に使用するシステムである。
【００１２】
本実施例の求人票採点システムを概略的に説明すると、ユーザがユーザ端末に求人票を入力するとユーザの端末からデータベースにリクエストが飛びデータベース上でデータ処理およびデータの格納が行われる。データベース上で解析された結果は、ユーザ端末に表示され、ユーザは求人票の解析結果とその解析結果に対するアドバイスを取得できる。
【００１３】
図１は、文書作成支援システム（求人票採点システム）１０００の概念図を示す。文書作成支援システム１０００は、入力手段１０１０、判読性解析手段１０２０、意味解析手段１０３０、点数計算手段１０４０、アドバイス表示手段１０５０、データ更新手段１０６０、判読性評価ルールデータベース（ＤＢ）１１１０、意味判定ルールＤＢ１１２０、アドバイスＤＢ１１３０、入力文章および解析結果記憶ＤＢ１１４０、制御手段１２００を備える。
【００１４】
ユーザ端末１３００は、特定用途向けの文書のフォーム（図４を参照）を表示しすることにより、ユーザが文章を入力したり、後述する採点結果を表示したりするための装置である。ユーザ端末１３００は、文字情報を入力できる機能と所定の表示ができる機能が備わっていればよく、いわゆるパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、その種類は問わない。なお、本実施例は、ユーザ端末１３００は、文書作成支援システム１０００の外部に配置されているが、別の実施例として、ユーザ端末が文書作成支援システム１０００の内部に配置されてもよい。
【００１５】
入力手段１０１０は、ユーザ端末１３００から入力された文章データを取得する。
【００１６】
判読性解析手段１０２０は、入力手段１０１０から取得した文章を、判読性評価ルールＤＢ１１１０に記憶された判読性評価ルールに基づいて、その判読性を解析する。
【００１７】
意味解析手段１０３０は、入力手段１０１０から取得した文章に使用されている文、単語、記号（のうち少なくとも１つ）を、意味判定ルールＤＢ１１２０に記憶された意味判定ルールに基づいて、文章の意味を解析する。なお、別の実施例として、判読性解析手段１０２０と意味解析手段１０３０が並列に処理されるように構成されてもよく、意味解析手段１０３０の後に判読性解析手段１０２０が配置されるように構成されてもよい。
【００１８】
点数計算手段１０４０は、判読性解析手段１０２０と意味解析手段１０３０の解析結果を基に、入力された文章を採点する。採点結果は、例えば、０〜１００点の範囲で表示されるように構成されてもよい。本実施例では、点数計算手段１０４０を図１のように独立して設けているが、別の実施例として、判読性解析手段１０２０と意味解析手段１０３０のそれぞれに、点数計算手段１０４０を設けても良い。
【００１９】
アドバイス表示手段１０５０は、判読性解析手段１０２０と意味解析手段１０３０の解析結果および、点数計算手段１０４０で計算された値（スコア）を基に、ユーザに適切なアドバイスを決定する。本実施例では、アドバイス表示手段１０５０を図１のように独立して設けているが、別の実施例として、判読性解析手段１０２０と意味解析手段１０３０のそれぞれに、アドバイス表示手段１０５０を設けても良い。
【００２０】
データ更新手段１０６０は、判読性解析手段１０２０、意味解析手段１０３０、点数計算手段１０４０、アドバイス表示手段１０５０から得られた値やコメントを、入力された文章と共に、入力文章および解析結果記憶ＤＢ１１４０やユーザ端末１３００へ出力する。
【００２１】
判読性評価ルールＤＢ１１１０は、図２で説明する判読性評価ルールを記憶している。判読性評価ルールの各項目で提示されている数値範囲は、任意の値が設定されてよいし、別の実施例としては、インターネット等を通じて最適な文書データ（求人票データ）を学習または収集できるように構成しておき、統計的機械学習や自然言語処理に関連する技術を利用して、当該学習または当該収集されたデータに基づいて数値が決定されてもよい。
【００２２】
意味判定ルールＤＢ１１２０は、図３（詳細には図６Ａ、６Ｂ）で説明する意味判定ル−ルを記憶している。意味判定ルールの各項目で提示されているキーワードは、任意のキーワードが設定されてよいし、別の実施例としては、インターネット等を通じて最適な文書データ（求人票データ）を学習または収集できるように構成しておき、統計的機械学習や自然言語処理に関連する技術を利用して、当該学習または当該収集されたデータに基づいてキーワードが決定されてもよい。
【００２３】
アドバイスＤＢ１１３０は、判読性解析手段１０２０、意味解析手段１０３０、点数計算手段１０４０で得られた結果を基に、ユーザが使用しているユーザ端末１３００上で表示にするためのアドバイス（文章）を記憶している。
【００２４】
制御手段１２００は、入力手段１０１０、判読性解析手段１０２０、意味解析手段１０３０、点数計算手段１０４０、アドバイス表示手段１０５０、データ更新手段１０６０等を制御する。
【００２５】
図２は、判読性評価ルールの一例を示す。図２の採点項目は、改善のアドバイスの項目でもある。本実施例では、複数の採点項目から構築されており、求人票の評価を多面的に行うことができる。なお、採点項目は、例えば、文章全体の文字数、文章の数、1文章あたりの文章の文字数、箇条書きの数、箇条書きの平均の文字数、文章全体における箇条書きが占める割合、箇条書きの連続数などである。
【００２６】
図３は、意味判定ルールのテーブルの一例を示す。文章・単語の意味については文章の意味、単語の意味、記号の意味で採点される。また、図６Ａ、６Ｂにおいては、図３の単語の意味を判定するための判定項目の一例を示す。
【００２７】
図６Ａのルールによると、入力された文章の中に、判定項目に記載されたような表現（〜ではない、高い、各種など）が含まれていると、曖昧な表現が含まれている旨がアドバイスとして表示されるように構成されている。また、キーワードが入っていると、そのキーワードの合計に応じて、点数計算手段１０４０において合計点が下がるように構成されてもよい。例えば、該当するキーワードが２つ含まれている場合は、合計点が２点減点するように構成されてもよい。
【００２８】
図６Ｂのルールによると。例えば、入力された文章内にポジティブワード（キーワード）が１つあるごとに、合計点に１点加点されるように構成される一方で、ネガティブワード（キーワード）が１つあるごとに、点数計算手段１０４０において合計点が１点減点されるように構成されている。ここで、ポジティブワードとは、求人票内に記載されていると読み手（求職者）の心証がよくなる言葉である。ネガティブワードとは、求人票内に記載されていると読み手（求職者）の心証が悪くなる言葉である。
【００２９】
なお、本実施例では、図６Ａ、６Ｂに示したキーワードに対して一律の点数（＋１点、―１点）を割り当てているが、別の実施例として、図６Ａ、６Ｂに示したキーワード毎に、任意の点数を割り当ててもよい。また、本実施例では、キーワードの数に応じた点数を等差級数的に加点（＋１、＋２、＋３、＋４、・・・）または減点しているが、別の実施例として、該当するキーワードの数に応じて等比級数的に加点（＋１、＋２、＋４、＋８、・・・）または減算してもよい。
【００３０】
図４は、本実施の形態における求人票採点システムの表示例について説明する図である。概略を説明すると、ブラウザ上でサービスのＵＲＬを入力すると表示される画面２０００の求人票に文章を入力する。その結果として、求人票が自動で採点され、スコアフィールド２０４０に表示される。アドバイスフィールド２０５０の所定のアドバイスをクリックすると、求人票に関する具体的なアドバイスがポップアップフィールド２０７０上に表示されるように構成されている。
【００３１】
画面２０００は、タイトルフィールド２０１０と、メインフィールド２０２０と、サブフィールド２０３０と、スコアフィールド２０４０と、アドバイスフィールド２０５０と、インジケータフィールド２０６０と、ポップアップフィールド２０７０を備える。
【００３２】
タイトルフィールド２０１０は、求人のタイトル（例えば、アプリエンジニアの募集）を入力する。
【００３３】
メインフィールド２０２０は、タイトルフィールド２０１０に関連して、求人の具体的な内容（仕事内容や具体的な業務など）を入力する。
【００３４】
サブフィールド２０３０は、メインフィールド２０２０に関連する文章（例えば、スキル）を記載する。なお、本実施例においてサブフィールドは、１つだけであるが、別の実施例では、入力させたい項目数に応じて、複数のサブフィールドを設けてもよい。
【００３５】
スコアフィールド２０４０は、メインフィールド２０２０やサブフィールド２０３０に入力された文章の解析結果に基づくスコアを表示する。スコアは、０〜１００点のいずれかで表示される。
【００３６】
アドバイスフィールド２０５０は、メインフィールド２０２０やサブフィールド２０３０に入力された文章の解析結果を表示する。解析結果とは、求人票の場合は、良いポイントと改善ポイントである。
【００３７】
インジケータフィールド２０６０は、メインフィールド２０２０やサブフィールド２０３０に入力された文章を解析して、特定の業種または職種向き（例えば、エンジニア）の文書として構成されているか否かをアナログ的に表示する。別の実施例として、例えば、タイトルフィールド２０１０に入力されたキーワードを基に、業種または職種を判断してもよい。
【００３８】
ポップアップフィールド２０７０は、アドバイスフィールド２０５０の所定のアドバイス（例えば、文章全体の長さ）をクリックすると、求人票に関する具体的なアドバイス（判定結果等）がポップアップフィールド２０７０上に表示される。
【００３９】
図５は、本実施の形態における求人票採点システムのフローチャートを示す図である。ユーザはまずサービスにアクセスする。アクセスすると求人票を入力するための画面（図４）が表示される。
【００４０】
Ｓ３０１０では、ユーザが求人票に入力した文章を取得する。ユーザがユーザ端末１３００から求人票に文章を入力するとリアルタイム（例えば、３秒以内）にデータ解析（判読性解析、意味解析）が行われる。別の実施例として、ユーザ端末から入力手段への文字データが一定時間（例えば、３秒以上）なかった場合に、データ解析を開始するように構成されてもよい。
【００４１】
Ｓ３０２０では、入力された文章の判読性を、図２の判読性評価ルールに基づき、判読性解析手段１０２０が解析する。
【００４２】
Ｓ３０３０では、図２の判読性評価ルールに基づいて、採点項目毎に、どの範囲に属するかを判定する。
【００４３】
Ｓ３０４０、Ｓ３０５０では、Ｓ３０３０で判定された結果に基づいて、良いポイントや改善ポイントを表示する。ここで、良いポイントおよび改善ポイントについて説明する。例えば、メインフィールド２０２０（および／またはサブフィールド２０３０）に入力された文字数の合計が、１９００文字であると仮定する。図２によると、文章全体の文字数が１９００文字の場合は、二重丸（◎）、丸（○）、三角（△）の全ての範囲に入っている。このような場合は、三角の範囲よりも丸の範囲、丸の範囲よりも二重丸の範囲であることが優先される。すなわち、文章全体の文字数が１９００文字の場合は、二重丸の範囲であると判定される。本実施例においては、二重丸の範囲と丸の範囲に属する場合は、良いポイントであると判定される。なお、本実施例では、評価結果を、二重丸、丸、三角で表現したが、別の実施例では、当該評価結果を、それぞれ、優、良、可で表現してもよく、それ以外の表現でもよい。
【００４４】
文章全体の文字数が２５００文字の場合は、二重丸の範囲でもなく、丸の範囲でもなく、三角の範囲でもない。すなわち、文章全体の文字数が２５００文字の場合は、（図２では図示していないが、）バツの範囲であると判定される。本実施例では、三角の範囲とバツの範囲に属する場合は、改善ポイントであると判定される。
【００４５】
Ｓ３０６０では、Ｓ３０３０〜Ｓ３０５０で判定された結果に基づき、点数を計算する。図２で示す実施例では、二重丸の範囲は５点であり、丸の範囲は３点であり、三角の範囲は１点である。なお、バツの範囲は０点である。このように採点項目（ＩＤ＝１、２・・・）毎に得られた点数を合計する。本実施例では、範囲に応じて５、３、１点が割当られているが、別の実施例として、項目毎に異なる点数を割り当ててもよい。また、バツの範囲であると判定された場合は、０（ゼロ）点でもよい。また、採点の結果（合計点）が０〜１００点の範囲に入るように、各採点項目の点数が配分されてもよい。また、別の実施例として、バツの範囲であると判定されて、減点する（マイナスの点数をつける）場合は、採点の合計点がマイナスになる場合もあるが、かかる場合には、マイナスの点数を表示するのではなく、一律に０点を表示してもよい。なお、Ｓ３０６０で実行する処理を、Ｓ３１１０で同時に実行するように構成されてもよい。
【００４６】
Ｓ３０７０では、入力された文章の意味を、図３の意味判定ルールを受かって、判定する。更に詳細には、図６Ａ、６Ｂのようなテーブルを使用する。例えば、図６Ａによると、入力された文章の中に、判定項目に記載されたような表現（〜ではない、高い、各種など）が含まれていると、曖昧な表現が含まれている旨を判定し、改善ポイントとしてアドバイスを表示するように構成されてもよい。
【００４７】
Ｓ３０９０、Ｓ３１００では、Ｓ３０７０で判定された結果に基づいて、良いポイントや改善ポイントを表示する。
【００４８】
Ｓ３１１０では、Ｓ３０９０で判定された点数を加える。
【００４９】
Ｓ３１２０では、Ｓ３０６０とＳ３１１０で計算された合計点を計算する。
【００５０】
なお、Ｓ３１２０において、結果として求人票採点およびアドバイスのとおり求人票に対する１００点満点での採点結果、およびアドバイスの文章が表示されるように構成されてもよい。かかる場合は、Ｓ３０４０等ではアドバイスがある旨のみが判定されて、そのアドバイスがＳ３０４０等のタイミングでは表示されないことになる。
【００５１】
図７Ａは、本実施例の文章をチェックするフローチャートを示す図である。また、図７Ｂは、本実施例の文章をチェックするためのテーブルの一例を示す図である。本実施例では、求人票内のリーガルチェック（ｌｅｇａｌ  ｃｈｅｃｋ）をする方法を示す。例えば、求人票を作成する場合において、雇用対策法上、原則、年齢制限をして求人をしてはいけないと規定されている。但し、必要とされる能力や業務内容の観点から年齢を制限するための例外事由があれば、求人票において年齢制限をしてもよい場合がある。本実施例では、求人票に年齢に関する記載があるかないかを確認するとともに、その記載が法的に問題となる可能性があるないかを確認（リーガルチェック）するためのフローチャートの一例を示す。
【００５２】
Ｓ４０１０では、入力された文章内にリーガルキーワード（年齢）があるかないかを検索する。ここで、リーガルキーワードは、予め登録されているものとする。リーガルキーワードが見つかった場合、このタイミングで、雇用対策法上の問題が生じる可能性を示唆する表示をユーザ端末上１３００上で行い、ユーザに知らせるように構成されていてもよい。
【００５３】
Ｓ４０２０では、Ｓ４０１０でリーガルキーワードがあると判定されると、法律上の例外事由が適用可能かを判定するために、関連キーワード（例えば、能力、業務内容）が求人票内に含まれているかを検索する。
【００５４】
もし、関連キーワードが含まれていれば（Ｓ４０３０でＹｅｓ）、リーガルエラーの可能性がないことを表示してもよいし（Ｓ４０５０）、何も表示しなくてもよい。
【００５５】
一方、関連キーワードが含まれていなければ（Ｓ４０３０でＮｏ）、リーガルエラーの可能性があることをアドバイスとして表示し（Ｓ４０４０）、関連する法規（例えば、雇用対策法の関連する法規）もアドバイスとして表示する（Ｓ４０６０）。
【００５６】
本実施例では、図７Ａ、７Ｂを使用して、リーガルチェックを判定するプロセスについて説明したが、別の実施例として、特定文書独自のルールをチェックするようなプロセスに応用してもよい。
【００５７】
図８Ａは、本実施例において、業種・職種を自動判定して、その業種・職種に基づくテーブルを選択するためのフローチャートを示す。本実施例では、図４のタイトルフィールド２０１０、メインフィールド２０２０、サブフィールド２０３０に記載された（予め記憶された）キーワードをカウントして、キーワードに該当する職種を特定する事例を示す。例えば、図８Ｂに示すように、入力された文章内のキーワードをカウントした結果、（職種としての）エンジニアに関係するキーワード（アプリ、ＡＰＩなど）が、他の職種（経理、営業など）に関係するキーワードよりも相対的に多くあると判定されれば、入力されている求人票は、エンジニアに関するものであると自動判定することができる。職種・業種が自動判定されると、判定された職種・業種に応じたテーブルをデータベースから取得する（Ｓ５０２０、図８Ｃ）。これにより、その職種・業種に応じたデータベースが利用できるので、例えば、エンジニア求人において好まれる言葉などが自動判定できるようになるので、図６Ｂのデータを文書の目的に応じて差し替えることができるようになる。
【００５８】
図９は、本実施例におけるデータ構造を示す図であり、入力文章および解析結果記憶ＤＢ１１４０に記憶されている。入力された文章がユーザによって更新されると、判読性解析手段１０２０や意味解析手段１０３０を経由して、当該データ構造が更新される。本実施例のデータ構造は、判読性解析に関する判定項目を判定対象となる数値と関連付けられており、更に、意味解析に関する判定項目を判定対象となるキーワードと関連付けられている。そして、当該データ構造は、入力された文章と関連付けられて、任意のデータベースに記憶される。具体的に説明すると、図９のデータ構造は、判定項目と、判定対象とから構成される。さらに、判定結果や点数の項目が追加されてもよい。また、図示していないが、アドバイスに関する項目が追加されてもよい。ここで、判定項目は、図２、図３（図３を詳述すると図６Ａ、図６Ｂ等）の採点項目に対応する。このような複合的なデータ構造を採用することにより、入力された文章を、複数の視点から、判定および点数表示化ができ、さらに、このデータ構造を基に有効なアドバイスをユーザに提示することができる。
【００５９】
本実施例を使用すると、例えば、求人票の改善を行うことでできる。これにより、求人票を掲載する企業は応募者の増加や採用企業と候補者のミスマッチを防ぐことができる。
【００６０】
本実施例で示した文書支援システムは、プログラムとしても実現可能であり、例えば、文書作成支援システムをＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）として、任意のサーバーで使用できるように構成されてもよい。
【実施例２】
【００６１】
本実施例では、本発明を履歴書作成の支援システムに適用した場合の一例を説明する。
【００６２】
本実施例の履歴書作成支援システムの構成や処理の流れは実施例１と同じであるので詳細の説明を省略する。一方、履歴書を評価するために適切なデータを適用する必要がある。例えば、図２の判読性評価ルールの採点範囲（二重丸、丸、三角の範囲）については、履歴書に適した数値を設定すればよい。また、図６Ａや図６Ｂについても、読み手（履歴書の場合は、採用担当者）が好むまたは好まないキーワードを設定すればよい。
【００６３】
そして、ユーザの入力に応じて、図９で示したようなデータ構造が作成され、当該データ構造に基づいて、履歴書を採点し、ユーザに対して適切なアドバイスを生成するように構成される。
【００６４】
本実施例を使用すると、履歴書の改善を行うことでできる。これにより、求職者（履歴書作成者）自身の能力を、求人先（採用企業）の（人事）担当者に適切に伝えることができ、採用企業と求職者とのミスマッチを防ぐことができる。
【符号の説明】
【００６５】
１０００  文書作成支援システム
１０１０  入力手段
１０２０  判読性解析手段
１０３０  意味解析手段
１０４０  点数計算手段
１０５０  アドバイス表示手段
１０６０  データ更新手段
１１１０  判読性評価ルールＤＢ
１１２０  意味判定ルールＤＢ
１１３０  アドバイスＤＢ
１１４０  入力文章および解析結果記憶ＤＢ
１２００  制御手段
１３００  ユーザ端末
２０００  画面
２０１０  タイトルフィールド
２０２０  メインフィールド
２０３０  サブフィールド
２０４０  スコアフィールド
２０５０  アドバイスフィールド
２０６０  インジケータフィールド
２０７０  ポップアップフィールド
【図１】
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【図２】
2018045690.tif 000004
【図３】
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【図４】
2018045690.tif 000006
【図５】
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【図６Ａ】
2018045690.tif 000008
【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
2018045690.tif 000010
【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図９】
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