(57)【要約】  【課題】  担当者の勘や経験に頼ることなく予測入学者数を求めることのできる入学確率判定システムを提供する。  【解決手段】  入学確率判定システム１は、入学試験に関する入試データと受験生に関する受験生属性データとを記憶するデータ記憶部４と、入学確率推定モデルを用いて、前記入試データと前記受験生属性データから個々の受験生の入学確率を予測する入学確率予測部６と、予測された入学確率を試験の得点の高い順に累積して予測入学者数を算出する予測入学者数算出部７を備えている。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入学試験に関する入試データと受験生に関する受験生属性データとを記憶するデータ記憶部と、
入学確率推定モデルを用いて、前記入試データと前記受験生属性データから個々の受験生の入学確率を予測する入学確率予測部と、
予測された入学確率を試験の得点の高い順に累積して予測入学者数を算出する予測入学者数算出部と、
を備えることを特徴とする入学確率判定システム。
【請求項２】
個々の受験生に対する試験の得点の高い順に付けられる順位と、試験の得点と、予測された入学確率と、予測入学者数とを出力する出力部を備える、請求項１に記載の入学確率判定システム。
【請求項３】
前記出力部は、目標入学者数として所定の予測入学者数が入力されると、当該予測入学者数に対応する順位または得点を出力する、請求項２に記載の入学確率判定システム。
【請求項４】
前記出力部は、目標合格者数として所定の順位が入力されると、当該順位に対応する得点または予測入学者数を出力する、請求項２に記載の入学確率判定システム。
【請求項５】
前記出力部は、目標合格点として所定の得点が入力されると、当該得点に対応する順位または予測入学者数を出力する、請求項２に記載の入学確率判定システム。
【請求項６】
前記試験の得点は、試験点数、偏差値、審査員の採点、または、調査書の評定点を含む、請求項１〜５のいずれかに記載の入学確率判定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個々の受験生の入学確率を予測することにより予測入学者数を求める入学確率判定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、大学や高校、中学、小学校などで様々な入学試験が実施されている。入学試験では、一人の受験生が複数の学校の入学試験を受験することが多い。したがって、ある受験生がある学校の入学試験に合格した場合であっても、必ずしもその学校に入学するとは限らない。例えば、より志望度の高い学校の入学試験に合格した場合には、志望度の低い学校（いわゆる滑り止めで受験した学校）には入学しない。
【０００３】
一方、入学試験を実施する学校には、できる限り優秀な人材をできる限り多く入学させたいという希望がある。ところが、試験成績が上位の受験生は、より志望度の高い学校の入学試験にも合格している可能性が高い、すなわち、他の学校に入学してしまう（その学校には入学しない）可能性が高い。そのため、入学試験を実施する学校は、入学試験に合格した受験生のうち何人がその学校に入学するか（入学確率）を予測する必要があった。
【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、従来、そのような入学確率を予測するシステムは何ら提案されておらず（本出願人は、そのような特許出願についての情報も持っていない）、入学試験の担当者が自らの勘や経験に基づいて入学確率を予測していた。
【０００５】
ところが、担当者が勘や経験に基づいて入学確率を予測できるようになるために長い経験が必要であり、経験の少ない担当者では入学確率を予測することが困難であった。また、担当者（例えば熟練の担当者）の知見を次の担当者（例えば新人の担当者）に継承することも困難であった。
【０００６】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、担当者の勘や経験に頼ることなく予測入学者数を求めることのできる入学確率判定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】
本発明の入学確率判定システムは、入学試験に関する入試データと受験生に関する受験生属性データとを記憶するデータ記憶部と、入学確率推定モデルを用いて、前記入試データと前記受験生属性データから個々の受験生の入学確率を予測する入学確率予測部と、予測された入学確率を試験の得点の高い順に累積して予測入学者数を算出する予測入学者数算出部と、を備えている。
【０００８】
この構成によれば、個々の受験生の入学確率が予測される。そして、予測された入学確率を試験の得点の高い順に累積して予測入学者数が算出される。このようにして、担当者の勘や経験に頼ることなく予測入学者数を求めることができる。
【０００９】
また、本発明の入学確率判定システムは、個々の受験生に対する試験の得点の高い順に付けられる順位と、試験の得点と、予測された入学確率と、予測入学者数とを出力する出力部を備えてもよい。
【００１０】
この構成によれば、順位と得点と入学確率と予測入学者数が出力される。例えば、表やグラフの形式で、順位と得点と入学確率と予測入学者数が対応づけて出力される。これにより、順位と得点と入学確率と予測入学者数の対応関係を容易に把握することができる。
【００１１】
また、本発明の入学確率判定システムでは、前記出力部は、目標入学者数として所定の予測入学者数が入力されると、当該予測入学者数に対応する順位または得点を出力してもよい。
【００１２】
この構成によれば、目標入学者数として所定の予測入学者数が入力されると、その予測入学者数（目標入学者数）に対応する順位または得点が出力される。これにより、目標入学者数に対応する順位（合格者数）や得点（合格点）を容易に把握することができる。
【００１３】
また、本発明の入学確率判定システムでは、前記出力部は、目標合格者数として所定の順位が入力されると、当該順位に対応する得点または予測入学者数を出力してもよい。
【００１４】
この構成によれば、目標合格者数として所定の順位が入力されると、その順位（目標合格者数）に対応する得点または予測入学者数が出力される。これにより、目標合格者数に対応する得点（合格点）や予測入学者数を容易に把握することができる。
【００１５】
また、本発明の入学確率判定システムでは、前記出力部は、目標合格点として所定の得点が入力されると、当該得点に対応する順位または予測入学者数を出力してもよい。
【００１６】
この構成によれば、目標合格点として所定の得点が入力されると、その得点（目標合格点）に対応する順位または予測入学者数が出力される。これにより、目標合格点に対応する順位（合格者数）や予測入学者数を容易に把握することができる。
【００１７】
また、本発明の入学確率判定システムでは、前記試験の得点は、試験点数、偏差値、審査員の採点、または、調査書の評定点を含んでもよい。
【００１８】
この構成によれば、受験生の得点として、試験点数、偏差値、審査員の採点、または、調査書の評定点を用いることができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、個々の受験生の入学確率を予測することにより予測入学者数を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態における入学確率判定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における出力（表出力）の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における出力（グラフ出力）の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における入学確率判定システムの処理の流れを示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態の入学確率判定システムについて、図面を用いて説明する。本実施の形態では、大学の入学者数の予測に用いられる入学確率判定システムの場合を例示する。
【００２２】
本発明の実施の形態の入学確率判定システムの構成を、図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態の入学確率判定システムを示すブロック図である。図１に示すように、入学確率判定システム１は、入力部２と、出力部３と、データ記憶部４と、モデル記憶部５と、入学確率予測部６と、予測入学者数算出部７を備えている。
【００２３】
入力部２は、入学確率判定システム１で用いられる各種のデータを入力するためのインターフェースである。入力部２から入力されるデータには、例えば、受験生ごとの入学試験に関する入試データや、受験生に関する受験生属性データなどが含まれる。
【００２４】
入試データには、例えば、入試年度（２０ＸＸ年度など）、入試区分（Ｘ日程など）、学部・学科（Ｘ学部・Ｙ学科など）、受験科目（科目Ａ、科目Ｂ、科目Ｃなど）、科目点数（科目Ａ：７１点、科目Ｂ：８３点、科目Ｃ：６１点など）、総合点（２１５点など）、科目偏差値（科目Ａ：偏差値５２．０９、科目Ｂ：偏差値５４．７３、科目Ｃ：偏差値６１．１９など）、偏差値合計（１６８．０１など）が含まれる。
【００２５】
受験生属性データには、例えば、性別（男、女）、卒業年度（２０ＸＸ年度など）、内申書の点数（４．０など）、現浪区分（現役、浪人）、現住所の都道府県（Ｘ県など）、併願大学名（Ａ大学、Ｂ大学、・・・など）が含まれる。
【００２６】
また、入力部２から入力されるデータには、受験生の出身高校のデータ（例えば、高校名：Ａ高校や、高校所在地：Ｙ県など）が含まれてもよい。
【００２７】
データ記憶部４は、入学確率判定システム１で用いられる各種のデータを記憶する。例えば、データ記憶部４には、入力部２から入力された入試データや受験生属性データが記憶される。また、データ記憶部４には、入力部２から入力された受験生の出身高校のデータが含まれてもよい。
【００２８】
モデル記憶部５には、入学確率を推定するためのモデル（入学確率推定モデル）が記憶されている。入学確率推定モデルは、探索的分析により入学確率に影響する要因を把握したうえで、機械学習手法（ロジスティック回帰、ベイズ等）を用いることにより構築することができる。構築した入学確率推定モデルは、深層学習（ディープラーニング）を適用することにより精度を向上させてもよい。また、入学確率推定モデルは、人工知能（ＡＩ）や多変量解析等を用いることにより構築することも可能である。
【００２９】
入学確率予測部６は、入学確率推定モデルを用いて、入試データと受験生属性データから個々の受験生の入学確率を予測する機能を備えている。例えば、入学確率予測部６は、入学確率推定モデルを用いることにより、入試データと受験生属性データから、個々の受験生の入学確率（例えば、０．１０）を予測することができる。本実施の形態では、試験の得点として偏差値（例えば偏差値合計）が用いられる。なお、試験の得点としては、試験点数（例えば合計点数）、審査官の採点、調査書の評定点（内申書の点数）を用いることもできる。
【００３０】
予測入学者数算出部７は、予測された入学確率を予測された得点の高い順に累積して予測入学者数を算出する機能を備えている。例えば、一人目（順位１）の受験生の入学確率が０．１０、二人目（順位２）の受験生の入学確率が０．１０の場合、三人目（順位３）の受験生の入学確率が０．１０、四人目（順位４）の受験生の入学確率が０．１１、五人目（順位５）の受験生の入学確率が０．１１の場合、五人目までの予測入学者数（累積した入学確率）が０．５２（＝０．１０＋０．１０＋０．１０＋０．１１＋０．１１）と算出される。
【００３１】
出力部３は、測された得点の高い順に付けられる順位と、予測された得点と、予測された入学確率と、予測入学者数とを出力する機能を備えている。例えば、出力部３は、図２に示すような表を出力することができる。また、出力部３は、図３に示すようなグラフを出力することもできる。
【００３２】
さらに、この出力部３は、目標入学者数として所定の予測入学者数が入力されると、その予測入学者数に対応する順位または得点を出力することができる。例えば、目標入学者数「１００人」が入力された場合、その目標入学者数に最も近い予測入学者数（１００．０５人）に対応する順位（３２２位）や得点（偏差値合計１５６．９９）が出力される。これにより、ある入学者数（１００人）に対応する合格者数（３２２人）や合格点（偏差値合計１５６．９９）を容易に把握することができる。
【００３３】
また、この出力部３は、目標合格者数として所定の順位が入力されると、その順位に対応する得点または予測入学者数を出力することができる。例えば、目標合格者数「１００人」が入力された場合、その目標合格者数に相当する順位（１００位）に対応する得点（偏差値合計１７８．３９）や予測入学者数（１５．１６人）が出力される。これにより、ある合格者数（１００人）に対応する合格点（偏差値合計１７８．３９）や入学者数（１５．１６人）を容易に把握することができる。
【００３４】
また、この出力部３は、目標合格点として所定の得点が入力されると、その得点に対応する順位または予測入学者数を出力することができる。例えば、目標合格点「１５０」が入力された場合、その目標合格点に最も近い偏差値合計（１５０．０１）に対応する順位（４１５位）や予測入学者数（１５８．１５人）が出力される。これにより、ある合格点（偏差値合計１５０）に対応する合格者数（４１５人）や入学者数（１５８．１５人）を容易に把握することができる。
【００３５】
以上のように構成された入学確率判定システム１について、図４のフロー図を参照してその動作を説明する。本実施の形態の入学確率判定システム１を用いる場合には、まず、データ記憶部４に記憶されている入試データや受験生属性データなどを読み込み（Ｓ１）、次に、モデル記憶部５に記憶されている入学確率推定モデルを用いて、個々の受験生の得点と入学確率を予測する（Ｓ２）。そして、予測された入学確率を予測された得点の高い順に累積して予測入学者数を算出し（Ｓ３）、図２に示す表形式や図３に示すグラフ形式などにより出力データを出力する（Ｓ４）。
【００３６】
このような本実施の形態の入学確率判定システム１によれば、個々の受験生の入学確率が予測される。そして、予測された入学確率を試験の得点の高い順に累積して予測入学者数が算出される。このようにして、担当者の勘や経験に頼ることなく予測入学者数を求めることができる。
【００３７】
また、本実施の形態では、順位と得点と入学確率と予測入学者数が出力される。例えば、図２のような表や図３のようなグラフの形式で、順位と得点と入学確率と予測入学者数が対応づけて出力される。これにより、順位と得点と入学確率と予測入学者数の対応関係を容易に把握することができる。
【００３８】
例えば、目標入学者数として所定の予測入学者数が入力されると、その予測入学者数（目標入学者数）に対応する順位または得点が出力される。例えば、目標入学者数（入学者数１００人）に対応する順位（合格者数３２２人）や得点（合格点：偏差値合計１５６．９９）を容易に把握することができる。
【００３９】
また、目標合格者数として所定の順位が入力されると、その順位（目標合格者数）に対応する得点または予測入学者数が出力される。例えば、目標合格者数（合格者１００人）に対応する得点（合格点：偏差値合計１７８．３９）や予測入学者数（入学者数１５．１６人）を容易に把握することができる。
【００４０】
また、目標合格点として所定の得点が入力されると、その得点（目標合格点）に対応する順位または予測入学者数が出力される。例えば、目標合格点（合格点：偏差値合計１５０）に対応する順位（合格者数４１５人）や予測入学者数（入学者数１５８．１５人）を容易に把握することができる。
【００４１】
以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４２】
以上のように、本発明にかかる入学確率判定システムは、担当者の勘や経験に頼ることなく予測入学者数を求めることができるという効果を有し、大学や高校、中学、小学校などの入学者数の予測に用いられ、有用である。
【符号の説明】
【００４３】
１  入学確率判定システム
２  入力部
３  出力部
４  データ記憶部
５  モデル記憶部
６  入学確率予測部
７  予測入学者数算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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