(57)【要約】【課題】依頼者が対象候補者に所定の依頼をする前などに、対象候補者に支払われる報酬額を試算するための報酬額試算システムを提供する。【解決手段】所定の依頼をする依頼者の依頼対象となる対象候補者の報酬額を試算するための報酬額試算システムは、複数の候補者の各々の候補者属性であって、少なくとも１種類の属性を含む候補者属性を候補者毎に記憶する記憶部と、記憶部に記憶された複数の候補者属性に基づいて、対象候補者が有する候補者属性である対象候補者属性に応じた報酬額を試算する報酬額試算部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の依頼をする依頼者の依頼対象となる対象候補者の報酬額を試算するための報酬額試算システムであって、
複数の候補者の各々の候補者属性であって、少なくとも１種類の属性を含む候補者属性を前記候補者毎に記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された複数の前記候補者属性に基づいて、前記対象候補者が有する前記候補者属性である対象候補者属性に応じた前記報酬額を試算する報酬額試算部と、を備えることを特徴とする報酬額試算システム。
【請求項２】
前記記憶部は、さらに、前記複数の候補者の各々が過去に受けた依頼回数である被依頼回数を、前記候補者属性に対応付けて記憶しており、
前記報酬額試算部は、
前記候補者属性と、該候補者属性を有する前記候補者の前記被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することにより作成された試算モデルに基づいて、前記対象候補者属性に対応する前記依頼回数の予測値を算出する依頼回数予測部と、
前記依頼回数の予測値に基づいて前記報酬額を試算する試算部と、を有することを特徴とする請求項１に記載の報酬額試算システム。
【請求項３】
前記試算部は、前記依頼回数の予測値を所定値の指数として採用して、前記報酬額を試算することを特徴とする請求項２に記載の報酬額試算システム。
【請求項４】
前記候補者は、モデル、タレント、アーティスト、インフルエンサー、実演家、専門家、キャラクタのいずれかであることを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載の報酬額試算システム。
【請求項５】
前記属性は、プロフィール文章に出現する所定のキーワードの出現回数、年齢、体型、ＢＭＩ、平均報酬、返信時間、依頼者評価又はＷｉｋｉｐｅｄｉａ情報のうちの少なくとも１つの評価値の何れかであることを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の報酬額試算システム。
【請求項６】
前記複数の候補者毎に、ＳＮＳ上において前記候補者と関係性を有する関係数を取得する関係数取得部を、さらに備え、
前記試算部は、前記関係数取得部が取得した前記関係数を加味して、前記報酬額を試算することを特徴とする請求項２から５の何れか一項に記載の報酬額試算システム。
【請求項７】
前記試算部は、前記依頼者の社会的評価、又は前記所定の依頼の内容のうち少なくとも１つを加味して、前記報酬額を試算することを特徴とする請求項２から６の何れか一項に記載の報酬額試算システム。
【請求項８】
前記報酬額を前記依頼者が使用する依頼者端末に向けて出力する出力部をさらに備えることを特徴とする請求項１から７の何れか一項に記載の報酬額試算システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、所定の依頼をする依頼者の依頼対象となる対象候補者の報酬額を試算するための報酬額試算システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、化粧品業界や食品業界など商品を製造販売する事業者などは、化粧品の効果をより多くの消費者に伝えたり、食品の購買意欲を促進したりするために、モデル、インフルエンサー、又は著名人など（以下、モデル等）と契約し、広告、雑誌への掲載、テレビなどへの出演などを通して、その販売促進を図ることが通常行われる。そして、このような事業者、個人事業主などの依頼者は、数多く存在するモデル等のうちから、依頼内容に適した対象者を選び、そのような対象者に対して依頼を行う。また、依頼を受けた対象者は、報酬額などの契約条件が希望に一致する場合などに、依頼を受けたりする。
【０００３】
このような、依頼者とモデル等とを結びつける仲介システムも既に導入されている。具体的には、この種の仲介システムでは、キャスティングを希望する多数のモデル等が、インターネットを介して例えばクラウド上に設置されたデータベースに自身の情報を事前に登録しておく。そして、依頼者は、同じくインターネットを介してクラウドにアクセスしてデータベースを検索し、登録されたモデル等の情報を閲覧することが可能となっている。これによって、依頼者は、依頼内容に適した１以上の対象者を効率良く探すことが可能となる。
【０００４】
このような仲介システムは、キャスティング業界に限らず、様々な業界で知られている。例えば特許文献１では、求人を行なう企業と求職者とを仲介する業界におけるシステムにおいて、求人を行なう企業の求める人物像と、就職したい求職者の人物像とをマッチングする技術について開示されている。また、例えば特許文献２では、的確な不動産価格の評価情報を投資家に提供するため、重回帰分析により、不動産に関する属性から不動産価格の情報を算出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−２４６４５３号公報
【特許文献２】特開２０１３−１６１２９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、依頼者は、仲介システムに登録された多数の登録者（候補者）の中から、出演依頼などの依頼内容に適した候補者（対象候補者）を絞り込んだとしても、実際に出演依頼する際には、この対象候補者に対する妥当な報酬額の判断が困難な場合がある。このため、例えば、労力を費やして、仲介システムなどに登録された多数の候補者から適した対象候補者を絞ったとしても報酬額の不一致に起因して、依頼者−対象候補者間の契約が不成立になってしまう場合がある。そこで、対象候補者に対して出演依頼する前などに、この対象候補者に対する客観的な報酬額を提示できることが望まれる。
【０００７】
本発明は上述の課題に鑑みなされたものであり、依頼者から対象候補者に対して出演依頼する前などに、対象候補者に対する客観的な報酬額を試算するための報酬額試算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】
【０００８】
（１）本発明の少なくとも一実施形態に係る報酬額試算システムは、
所定の依頼をする依頼者の依頼対象となる対象候補者の報酬額を試算するための報酬額試算システムであって、
複数の候補者の各々の候補者属性であって、少なくとも１種類の属性を含む候補者属性を前記候補者毎に記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された複数の前記候補者属性に基づいて、前記対象候補者が有する前記候補者属性である対象候補者属性に応じた前記報酬額を試算する報酬額試算部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
上記（１）の構成によれば、記憶部は複数の候補者の各々の候補者属性であって、少なくとも１種類の属性を含む候補者属性を候補者毎に記憶する。そして、報酬額試算部は、記憶部に記憶された複数の候補者属性に基づいて、対象候補者が有する候補者属性である対象候補者属性に応じた報酬額を試算する。このため、依頼者から対象候補者に所定の依頼をする前などに、対象候補者に対する客観的な報酬額を試算することができる。これによって、依頼者は、試算された報酬額を考慮して、対象候補者へ提示する報酬額を決定することができる。従って、例えば、報酬額の不一致に起因することにより、依頼者−対象候補者間の契約が不成立になってしまうことを防止するなどが可能となり、依頼者−対象候補者間の円滑な契約を促進することができる。
【００１０】
（２）幾つかの実施形態では、上記（１）に記載の構成において、
前記記憶部は、さらに、前記複数の候補者の各々が過去に受けた依頼回数である被依頼回数を、前記候補者属性に対応付けて記憶しており、
前記報酬額試算部は、
前記候補者属性と、該候補者属性を有する前記候補者の前記被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することにより作成された試算モデルに基づいて、前記対象候補者属性に対応する前記依頼回数の予測値を算出する依頼回数予測部と、
前記依頼回数の予測値に基づいて前記報酬額を試算する試算部と、を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明者らの鋭意研究によれば、属性と、所定の依頼を受けた回数（被依頼回数）との間には相関があることを見出した。よって、属性と被依頼回数とを機械学習することにより、対象候補者属性から適切な報酬額を試算することが可能であると考えた。
【００１２】
上記（２）の構成によれば、記憶部は、被依頼回数を候補者属性に対応付けて記憶している。そして、依頼回数予測部は、候補者属性と、該候補者属性を有する候補者の被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することにより作成された試算モデルに基づいて、対象候補者属性に対応する依頼回数の予測値を算出する。そして、試算部は、依頼回数予測部で算出された依頼回数の予測値に基づいて、報酬額を試算する。これによって、試算モデルを用いて依頼回数を適切に予測し、対象候補者に対する客観的な報酬額を試算することができる。よって、依頼者から対象候補者に所定の依頼をする前などに、対象候補者に対する客観的な報酬額をより適切に試算することができる。
【００１３】
（３）幾つかの実施形態では、上記（２）に記載の構成において、
前記試算部は、前記依頼回数の予測値を所定値の指数として採用して、前記報酬額を試算することを特徴とする。
【００１４】
本発明者らの鋭意研究によれば、より適切な報酬額を試算するために、上述した依頼回数の予測値を所定値の指数として採用して、報酬額を試算することを見出した。上記（３）の構成によれば、試算部は、依頼回数予測部で算出された依頼回数の予測値を所定値の指数として採用して報酬額を試算することにより、報酬額をより適切に試算することができる。
【００１５】
（４）幾つかの実施形態では、上記（１）から（３）の何れか１つに記載の構成において、
前記候補者は、モデル、タレント、アーティスト、インフルエンサー、実演家、専門家キャラクタのいずれかであることを特徴とする。
【００１６】
依頼者は、例えば、自社の製品やサービスの広告宣伝・ＰＲのために、モデル、タレント、アーティスト、インフルエンサー、実演家、専門家、キャラクタのいずれかに所定の依頼をする場合が多い。このため、上記（４）の構成によれば、依頼者が、モデル、タレント、アーティスト、インフルエンサー、実演家、専門家、キャラクタのいずれかに所定の依頼をする前などに、これらのジャンルの対象候補者に対する客観的な報酬額を試算することができる。
【００１７】
（５）幾つかの実施形態では、上記（１）から（４）の何れか１つに記載の構成において、
前記属性は、プロフィール文章に出現する所定のキーワードの出現回数、年齢、体型、ＢＭＩ、平均報酬、返信時間、依頼者評価又はＷｉｋｉｐｅｄｉａ情報のうちの少なくとも１つの評価値の何れかであることを特徴とする。
【００１８】
本発明者らの鋭意研究によれば、プロフィール文章に出現する所定のキーワードの出現回数、年齢、体型、ＢＭＩ、平均報酬、返信時間、依頼者評価又はＷｉｋｉｐｅｄｉａ情報のうちの少なくとも１つが、報酬額に影響を与えることを見出した。上記（５）の構成によれば、属性は、プロフィール文章に出現する所定のキーワードの出現回数、年齢、体型、ＢＭＩ、平均報酬、返信時間、依頼者評価又はＷｉｋｉｐｅｄｉａ情報のうちの少なくとも１つの評価値の何れかである。よって、このような属性の少なくとも１種類を含む候補者属性に基づいて報酬額が試算されるので、より適切な報酬額を試算することができる。
【００１９】
（６）幾つかの実施形態では、上記（２）から（５）の何れか１つに記載の構成において、
前記複数の候補者毎に、ＳＮＳ上において前記候補者と関係性を有する関係数を取得する関係数取得部を、さらに備え、
前記試算部は、前記関係数取得部が取得した前記関係数を加味して、前記報酬額を試算することを特徴とする。
【００２０】
本発明者らの鋭意研究によれば、ＳＮＳ上において前記候補者と関係性を有する関係数（ＳＮＳのフォロワー数）に応じて、報酬額が変化することを見出した。例えば、対象候補者がインフルエンサーである場合には、関係数が直接的に報酬額を変化させる場合がある。上記（６）の構成によれば、試算部は、関係数取得部が取得した関係数を加味して報酬額を試算するので、より適切な報酬額を試算することができる。
【００２１】
（７）幾つかの実施形態では、上記（２）から（６）の何れか１つに記載の構成において、
前記試算部は、前記依頼者の社会的評価（知名度、人気、地位）、又は前記所定の依頼の内容のうち少なくとも１つを加味して、前記報酬額を試算することを特徴とする。
【００２２】
依頼者の社会的評価、又は所定の依頼の内容に応じて、報酬額が変化する場合がある。上記（７）の構成によれば、試算部は、依頼者の社会的評価、又は所定の依頼の内容のうち少なくとも１つを加味して、報酬額を試算する。このため、依頼者の社会的評価、又は所定の依頼の内容に応じた報酬額を試算することができる。
【００２３】
（８）幾つかの実施形態では、上記（１）から（７）の何れか１つに記載の構成において、
前記報酬額を前記依頼者が使用する依頼者端末に向けて出力する出力部をさらに備えることを特徴とする。
【００２４】
上記（８）の構成によれば、例えば依頼者端末のディスプレイ上に報酬額が出力されるので、依頼者は対象候補者に対する客観的な報酬額を知ることができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の少なくとも一実施形態によれば、依頼者が対象候補者に所定の依頼をする前に、対象候補者に対する客観的な報酬額を試算することができる報酬額試算システムを提供することを目的とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施形態に係る報酬額試算システムの構成を概略的に示す概略構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る報酬額試算システムが報酬額を試算するまでの流れを示した図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る報酬額試算システムが報酬額を試算するまでの流れを示した図である。
【図４Ａ】被依頼回数と返信時間との関係を示すグラフである。
【図４Ｂ】被依頼回数と依頼者評価との関係を示すグラフである。
【図４Ｃ】被依頼回数とキーワードの出現回数の評価値との関係を示すグラフである。
【図５Ａ】本発明の一実施形態に係る報酬額試算部がモデルの報酬額を試算する場合を示す図である。
【図５Ｂ】本発明の一実施形態に係る報酬額試算部がインフルエンサーの報酬額を試算する場合を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る報酬額試算方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
また例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
【００２８】
本発明の一実施形態に係る報酬額試算システムは、所定の依頼をする依頼者の依頼対象となる対象候補者の報酬額を試算するためのシステムである。本実施形態において、依頼者（クライアント）とは、例えば、自社の製品やサービスの広告宣伝・ＰＲのために、出演依頼など所定の依頼をする法人又は個人（個人事業主）を意味する。依頼者は、法人などからプロモーションを請け負う広告代理店などであってもよい。また、対象候補者とは、依頼者が報酬額試算システムからの報酬額の試算結果を得るのを希望する者を意味しており、例えば後述するようなモデル等である。尚、本発明は、求人を行なう企業と求職者とを仲介する業界（人材紹介の業界）や、派遣元から労働者を派遣する労働者派遣の業界においても利用可能である。
【００２９】
図１は、本発明の一実施形態に係る報酬額試算システムの構成を概略的に示す概略構成図である。図２及び図３は、本発明の一実施形態に係る報酬額試算システムが報酬額を試算するまでの流れを示した図である。
【００３０】
本実施形態では、図１に示すように、仲介システム１００は、インターネットＩを介して、依頼者−対象候補者間のやり取りを仲介するためのシステムである。本システムにおいては、仲介を希望する希望者は、本システムに対して自身の情報を事前に登録する。また、依頼者は、このように事前に登録された登録者を候補者として、各候補者の登録情報を検索、閲覧しながら、依頼に適した候補者を対象候補者として絞り込んだ後、対象候補者に対して依頼を行うことが可能に構成される。尚、仲介システム１００は、クラウド上に配置されるシステムであってもよいし、所定のサーバ内で構築されるシステムであってもよい。
【００３１】
より具体的には、依頼者が、例えば、携帯電話やパソコンのような依頼者端末２を用いてインターネットＩを介して仲介システム１００に接続する。また、対象候補者が、例えば、携帯電話やパソコンのような候補者端末３を用いてインターネットＩを介して仲介システム１００に接続する。そして、このような仲介システム１００では、依頼者端末２を用いて、仲介システム１００における依頼者の情報を管理（登録や削除）可能に構成されている。同様に、候補者端末３を用いて、仲介システム１００における対象候補者の情報を管理（登録や削除）可能に構成されている。
【００３２】
尚、仲介システム１００における依頼者の情報を管理する方法、及び対象候補者の情報を管理する方法は上述した方法に限定されない。例えば、仲介システム１００は不図示の入力装置を備えており、この入力装置を用いて依頼者や対象候補者の情報が仲介システム１００に登録されてもよい。また、対象候補者の代理人（例えば、対象候補者のマネージャーなど、対象候補者をマネジメントする者）が、候補者端末３を用いて、仲介システム１００における対象候補者の情報を管理してもよい。
【００３３】
また、図１に示すように、仲介システム１００は報酬額試算システム１を備えている。そして、この報酬額試算システム１は、候補者管理サーバ４と、報酬額試算サーバ６と、依頼者管理サーバ８と、を備えている。尚、候補者管理サーバ４、報酬額試算サーバ６、及び依頼者管理サーバ８のそれぞれはコンピュータであり、図示しないＣＰＵ（プロセッサ）、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリ、及びＩ／Ｏインターフェイスなどを備えている。そして、メモリにロードされたプログラムの命令に従ってプロセッサが動作（データの演算など）することで、各機能部（後述する記憶部１０や報酬額試算部１２など）を実現する。
【００３４】
上記の報酬額試算システム１は、図１に示すように、記憶部１０と、報酬額試算部１２と、を備える。
【００３５】
記憶部１０は、例えばデータベースを含み、複数の候補者の各々の候補者属性であって、少なくとも１種類の属性を含む候補者属性を候補者毎に記憶する。ここで、候補者とは、仲介システム１００に登録されている者を意味する。また、属性とは、例えば、年齢や体型、ＢＭＩ、性別、候補者のプロフィールの更新頻度、候補者の専門性・トーク力・語学力、候補者の画像データ、検索エンジンによるヒット件数などの、報酬額を試算するのに用いることが可能な候補者の情報の１つを意味する。また、記憶部１０が記憶する属性は、候補者が登録した情報そのものであってもよいし、候補者が登録した情報から算出する情報であってもよい。例えば、ＢＭＩは体重と身長から算出でき、年齢は生年月日から算出できるが、ＢＭＩや年齢そのものを登録してもよい。尚、属性は、依頼者が出演依頼するにあたって候補者を絞るために用いても良い。図１に示した実施形態では、記憶部１０は、候補者管理サーバ４の一機能部として実装されているが、本発明は本実施形態に限定されない。
【００３６】
報酬額試算部１２は、記憶部１０に記憶された複数の候補者属性に基づいて、対象候補者が有する候補者属性である対象候補者属性に応じた報酬額を試算する（図２・図３参照）。報酬額試算部１２は、後述するような機械学習の手法を利用して報酬額を試算してもよい。あるいは、例えば、記憶部１０に記憶されている複数の候補者属性から最良の候補者属性を導きだし、この最良の候補者属性と対象候補者属性とを比較して差分を算出し、最良の候補者属性を有する場合の報酬額から差分に対応した金額を減じることで、対象候補者の報酬額を試算してもよい。図１に示した実施形態では、報酬額試算部１２は、報酬額試算サーバ６の一機能部として実装されているが、本発明は本実施形態に限定されない。
【００３７】
このような本発明の一実施形態に係る報酬額試算システム１の構成によれば、記憶部１０は複数の候補者の各々の候補者属性であって、少なくとも１種類の属性を含む候補者属性を候補者毎に記憶する。そして、報酬額試算部１２は、記憶部１０に記憶された複数の候補者属性に基づいて、対象候補者が有する候補者属性である対象候補者属性に応じた報酬額を試算する。このため、依頼者から対象候補者に出演依頼をする前などに、対象候補者に対する客観的な報酬額を試算することができる。これによって、依頼者は、試算された報酬額（参考報酬額）を参考にして、対象候補者へ提示する報酬額を決定することができ、例えば、報酬額の不一致に起因することにより、対象候補者−依頼者間の契約が不成立になってしまうことを防止し、依頼者−対象候補者間の円滑な契約を促進することができる。
【００３８】
幾つかの実施形態では、上述した候補者は、モデル、タレント、アーティスト、インフルエンサー、実演家、専門家、キャラクタ（以降ではモデル等と記載する）の何れかである。尚、専門家とは、芸能、法律や学問などのような特定の分野に精通しているものであって、例えば、講演家、弁護士・弁理士、料理研究家、マナー講師、カメラマンなどである。また、キャラクタとは、人物や動物等をイラストやアニメーション等で表現した著作物である。このため、候補者がキャラクタである場合には、キャラクタの著作権者が候補者（対象候補者）となる。
【００３９】
依頼者は、例えば、自社の製品やサービスの広告宣伝・ＰＲのために、モデル等の何れかに出演依頼をする場合が多い。このような構成によれば、記憶部１０にはモデル等の何れかの候補者属性が記憶されている。そして、この候補者属性に基づいて、モデル等に対する客観的な報酬額が試算される。このため、依頼者が、モデル等の何れかに出演依頼をする前などに、モデル等に対する客観的な報酬額を試算することができる。
【００４０】
幾つかの実施形態では、属性は、プロフィール文章に出現する所定のキーワードの出現回数、年齢、体型、ＢＭＩ、平均報酬、返信時間、依頼者評価又はＷｉｋｉｐｅｄｉａ情報のうちの少なくとも１つの評価値の何れかである。ここで、評価値は、属性の値そのものであってもよいし、後述するような、５段階などのｎ段階評価など、周知な手法によって属性の値が変換された変換値であってもよい。Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ情報は、候補者がＷｉｋｉｐｅｄｉａに登録されているか否かという情報を含んでおり、候補者がＷｉｋｉｐｅｄｉａに登録されている場合、そのＷｉｋｉｐｅｄｉａから取得できる編集回数やページビュー数などといった情報をさらに含んでもよい。
【００４１】
幾つかの実施形態では、図２及び図３に示すように、所定のキーワードの出現回数の評価値（図２及び図３に示すプロフィール文章）が候補者属性に含まれるように、記憶部１０には、プロフィール文章が記憶されている。このプロフィール文章は、例えば、対象候補者の経歴が記載されており、候補者端末３を用いて記憶部１０に登録（記憶）される。そして、記憶部１０は、このプロフィール文章に含まれている所定のキーワードの出現回数の評価値を記憶する。具体例を挙げると、記憶部１０に記憶されているプロフィール文章から形態素解析により幾つかの単語に分け、ＴＦ−ＩＤＦにより特徴ベクトルに変換し、Ｌ＾１正規化を行い、ＢｉｓｅｃｔｉｎｇＫＭｅａｎｓによって幾つかのグループにクラスタリングする。そして、各グループを５段階評価によって変換された変換値で評価する。
【００４２】
幾つかの実施形態では、図２に示すように、体型の評価値が候補者属性に含まれるように、記憶部１０には胸囲及び腹囲が記憶されている。体型は、胸囲及び腹囲に基づいて算出される値であって、例えば、体型＝０．７×胸囲／腹囲によって算出される。また、幾つかの実施形態では、図２に示すように、ＢＭＩの評価値が候補者属性に含まれるように、記憶部１０には身長及び体重が記憶されている、ＢＭＩは、身長及び体重によって算出される値であって、例えば、ＢＭＩ＝体重／（身長＾２）によって算出される。
【００４３】
幾つかの実施形態では、図２及び図３に示すように、平均報酬の評価値が候補者属性に含まれるように、記憶部１０には平均報酬が記憶されている。この平均報酬は、１つの出演依頼において、依頼者から対象候補者に対して支払われた報酬額の平均値である。
【００４４】
幾つかの実施形態では、図２及び図３に示すように、返信時間の評価値が候補者属性に含まれるように、記憶部１０には返信時間が記憶されている。この返信時間は、１つの出演依頼において、依頼者から対象候補者に対して送った初メッセージに対して、対象候補者が返信するまでにかかった時間の平均値である。
【００４５】
幾つかの実施形態では、図２及び図３に示すように、依頼者評価の評価値が候補者属性に含まれるように、記憶部１０には依頼者評価が記憶されている。この依頼者評価は、依頼者の出演依頼に対して実際に出演した候補者の評価である。依頼者評価は、例えば、インターネットＩに接続されている依頼者端末２を介して、５段階評価によって記憶部１０に登録（記憶）される。
【００４６】
本発明者らの鋭意研究によれば、プロフィール文章に出現する所定のキーワードの出現回数、年齢、体型、ＢＭＩ、平均報酬、返信時間、依頼者評価又はＷｉｋｉｐｅｄｉａ情報が、それぞれ、後述するような依頼回数など、報酬額に影響を与えることを見出した。これらの属性は、特にモデル等の報酬額と相関が高い。
【００４７】
このような構成によれば、属性は、プロフィール文章に出現する所定のキーワードの出現回数、年齢、体型、ＢＭＩ、平均報酬、返信時間、依頼者評価又はＷｉｋｉｐｅｄｉａ情報のうちの少なくとも１つの評価値の何れかである。よって、このような属性の少なくとも１種類を含む候補者属性に基づいて報酬額が試算されるので、より適切な報酬額を試算することができる。
【００４８】
幾つかの実施形態では、記憶部１０は、さらに、複数の候補者の各々が過去に受けた依頼回数である被依頼回数を、候補者属性に対応付けて記憶する。本システムを通して、さまざまな依頼者が、本システムに登録されている候補者に対して依頼を行うが、被依頼回数は、各候補者がいずれかの依頼者から依頼を受けたことのある依頼回数の実績（累積）である。本実施形態では、被依頼回数は、例えば本システムを使用している依頼者などとなる特定の依頼者及びその特定の依頼者以外から受けた実績であってもよい。他の幾つかの実施形態では、被依頼回数は、特定の依頼者から受けた実績であってもよい。その他の幾つかの実施形態では、被依頼回数は、特定の依頼者以外から受けた実績であってもよい。
【００４９】
例えば、記憶部１０（データベース）には、１レコードとして、候補者Ａの被依頼回数（例えば１０回という数値情報）と、候補者Ａの返信時間の評価値（例えば５という変換値）と、候補者Ａの依頼者評価の評価値（例えば４という変換値）と、候補者Ａの年齢の評価値（例えば２６歳という数値情報）、候補者Ａの体型の評価値（例えば３という評価値）、及び候補者ＡのＢＭＩの評価値（例えば１９という数値情報）を含む候補者属性とが対応付けて記憶されている。つまり、返信時間が５、依頼者評価が４、年齢が２６歳、体型が３、且つＢＭＩが１９である候補者Ａは、依頼者から１０回の依頼を受けていることが、記憶部１０に記憶されている。
【００５０】
また、図１に示すように、報酬額試算部１２は依頼回数予測部１４及び試算部１５を備える。この依頼回数予測部１４は、図２及び図３に示すように、候補者属性と、該候補者属性を有する候補者の被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することにより作成された試算モデルに基づいて、対象候補者属性に対応する依頼回数の予測値を算出する。試算部１５は、依頼回数の予測値に基づいて報酬額を試算する。尚、図１に示した実施形態では、依頼回数予測部１４及び試算部１５は、報酬額試算サーバ６の一機能部として実装されているが、本発明は本実施形態に限定されない。
【００５１】
図１に示した実施形態では、報酬額試算部１２は試算モデル作成部１６を備えている。この試算モデル作成部１６は、候補者属性と被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することにより試算モデルを作成する。図２に示した実施形態では、試算モデル作成部１６は、プロフィール文章、年齢、体型、ＢＭＩ、平均報酬、返信時間、依頼者評価又はＷｉｋｉｐｅｄｉａ情報を含む候補者属性と、被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することによって試算モデルを作成している。図３に示した実施形態では、試算モデル作成部１６は、プロフィール文章、年齢、平均報酬、返信時間、依頼者評価又はＷｉｋｉｐｅｄｉａ情報を含む候補者属性と、被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することによって試算モデルを作成している。尚、幾つかの実施形態では、試算モデルは報酬額試算システム１の外部で作成されてもよい。
【００５２】
ここで、候補者属性に返信時間の評価値と依頼者評価の評価値とが含まれている場合を例にして、報酬額を試算する方法について説明する。図４Ａは、被依頼回数と返信時間との関係を示すグラフである。図４Ｂは、被依頼回数と依頼者評価との関係を示すグラフである。図４Ｃは、被依頼回数とキーワードの出現回数の評価値との関係を示すグラフである。尚、図示した実施形態では、返信時間の評価値、依頼者評価の評価値及びキーワードの出現回数の評価値を５段階評価（１、２、３、４、５）で示しており、５が最も高い評価であり、１が最も低い評価である。評価値は、属性毎によって決定方法が異なっており、例えば、返信時間の評価値では、返信時間が２５分以内であると５、２５分を超えて５０分以内であると４、５０分を超えて１００分以内であると３、１００分を超えて３００分以内であると２、３００分を超えると１と評価される。
【００５３】
試算モデル作成部１６は、図１に示すように、記憶部１０から候補者属性と被依頼回数とを取得している。この試算モデル作成部１６は、候補者毎に候補者属性と被依頼回数とを取得しており、返信時間及びクライアント評価と、被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習（重回帰分析）する。具体的には、教師データから、記憶部１０から取得される返信時間及びクライアント評価と、被依頼回数とからなるデータセットを求め、重回帰分析により、返信時間及びクライアント評価から被依頼回数を求める回帰式を求める。また、幾つかの実施形態では、試算モデル作成部１６は、１種類の属性が被依頼回数に与える影響の大きさ（影響度Ｔ）を算出する。尚、重回帰分析を例にして機械学習を説明したが、機械学習は単回帰分析や正則化の処理を行なった線形重回帰、モデルを線形でなくした一般化線形重回帰、ＳＶＲ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）、ベイズ推定による線形重回帰、ニューラルネットワーク、ディープラーニングといった周知の機械学習の手法（アルゴリズム）によって行なわれてもよい。また、図１に示した実施形態では、試算モデル作成部１６は、報酬額試算サーバ６の一機能部として実装されているが、本発明は本実施形態に限定されない。
尚、返信時間と被依頼回数との関係は、例えば図４Ａに示すように、横軸を返信時間、縦軸を被依頼回数とし、候補者毎にプロットしたグラフ（散布図）によって示すことができる。同様に、依頼者評価と被依頼回数との関係は、例えば図４Ｂに示すように、横軸を依頼者評価、縦軸を被依頼回数とし、候補者毎にプロットしたグラフ（散布図）によって示すことができる。
【００５４】
幾つかの実施形態では、候補者属性にプロフィール文章に出現する所定のキーワードの出現回数の評価値が含まれる場合において、試算モデル作成部１６は、記憶部１０から候補者属性と被依頼回数とを取得し、キーワードの出現回数の評価値と被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習する。尚、被依頼回数とキーワードの出現回数の評価値との関係は、例えば図４Ｃに示すように、横軸をキーワードの出現回数の評価値、縦軸を被依頼回数とし、候補者毎にプロットした箱ひげ図によって示すことができる。
【００５５】
試算モデル作成部１６は、機械学習した結果、例えば、次のような試算モデルを作成する。
依頼回数の予測値ａ＝返信時間の評価値×Ｔ１＋依頼者評価の評価値×Ｔ２＋年齢の評価値×Ｔ３＋体型の評価値×Ｔ４＋ＢＭＩの評価値×Ｔ５＋平均報酬の評価値×Ｔ６＋Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ情報の評価値×Ｔ７＋プロフィール文章の評価値×Ｔ８
（Ｔ１：返信時間の評価値の影響度Ｔ、Ｔ２：依頼者評価の評価値の影響度Ｔ、Ｔ３：年齢の評価値の影響度Ｔ、Ｔ４：体型の評価値の影響度Ｔ、Ｔ５：ＢＭＩの評価値の影響度、Ｔ６：平均報酬の評価値の影響度、Ｔ７：Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ情報の評価値の影響度、Ｔ８：プロフィール文章の評価値の影響度）
【００５６】
依頼回数予測部１４は、図１〜図３に示すように、試算モデル作成部１６で作成された試算モデルを取得する。そして、依頼回数予測部１４は、対象候補者が有する対象候補者属性を試算モデルに入力することで、対象候補者の依頼回数の予測値ａを算出する。そして、試算部１５は、依頼回数の予測値ａに基づいて報酬額を試算する。そして、図１に示した実施形態では、試算部１５が試算した報酬額は記憶部１０に取得（記憶）されるように構成されている。そして、後述する出力部２２によって、この報酬額が依頼者端末２に出力される。
【００５７】
本発明者らの鋭意研究によれば、属性と、出演依頼を受けた回数（被依頼回数）との間には相関があることを見出した。よって、属性と被依頼回数とを機械学習することにより、対象候補者属性から適切な報酬額を試算することが可能であると考えた。
【００５８】
このような構成によれば、記憶部１０は、被依頼回数を候補者属性に対応付けて記憶している。そして、依頼回数予測部１４は、候補者属性と、該候補者属性を有する候補者の被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することにより作成された試算モデルに基づいて、対象候補者属性に対応する依頼回数の予測値ａを算出する。そして、試算部１５は、依頼回数予測部１４で算出された依頼回数の予測値ａに基づいて、報酬額を試算する。これによって、試算モデルを用いて依頼回数を適切に予測し、対象候補者に対する客観的な報酬額を試算することができる。よって、依頼者から対象候補者に出演依頼する前に、対象候補者に対する客観的な報酬額をより適切に試算することができる。
【００５９】
幾つかの実施形態では、候補者属性は、少なくとも返信時間の評価値及び依頼者評価の評価値を含む。本発明者らの鋭意研究によれば、返信時間及び依頼者評価が報酬額に大きな影響を与えることを見出した。このような構成によれば、候補者属性には、少なくとも返信時間の評価値及び依頼者評価の評価値が含まれるので、対象候補者の報酬額をより適切に試算することができる。
【００６０】
幾つかの実施形態では、試算部１５は、依頼回数の予測値ａを所定値の指数として採用して、報酬額を試算する。
【００６１】
本発明者らの鋭意研究によれば、候補者の人気、知名度などが上がるほど報酬額も指数関数的など加速度的に増えることから、報酬額は依頼回数の予測値ａが大きくなるにつれて加速度的に増えると考え、より適切な報酬額を試算するために、上述した依頼回数の予測値ａを所定値の指数として採用して、報酬額を試算することを見出した。本発明者らは、例えば、次のような第１の報酬額の試算式を作成した。
報酬額＝Ｂ×Ｃ＾ａ      （Ｂ及びＣは任意の値）
【００６２】
このような構成によれば、試算部１５は、依頼回数予測部１４で算出された依頼回数の予測値ａを所定値の指数として採用して報酬額を試算するので、報酬額をより適切に試算することができる。
【００６３】
幾つかの実施形態では、図１に示すように、報酬額試算システム１は、関係数取得部１８をさらに備える。この関係数取得部１８は、複数の候補者毎に、ＳＮＳ上において候補者と関係性を有する関係数を取得する。ここで、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）とは、仲介システム１００の外部に設けられたＳＮＳサーバからインターネットＩを介して提供されるサービスであって、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）などが挙げられる。そして、関係数とは、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒのフォロワー数やＩｎｓｔａｇｒａｍのフォロワー数を意味する。図１に示した実施形態では、関係数取得部１８は、インターネットＩを介して、関係数を取得する。そして、試算部１５は、関係数取得部１８が取得した関係数を取得し、図３に示すように、この関係数を加味して報酬額を試算する。幾つかの実施形態では、試算部１５は、次のような第２の報酬額の計算式を用いて、報酬額を試算する。
報酬額＝関係数×Ｄ＾ａ      （Ｄは任意の値）
尚、関係数は、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒのフォロワー数及びＩｎｓｔａｇｒａｍのフォロワー数の２つが取得されるように、複数の関係数が取得される場合には、最も大きい値が採用される。また、幾つかの実施形態では、複数の関係数の合計値であってもよい。また、関係数を取得する方法は、上述したインターネットＩを介して取得する方法に限定されず、例えば、幾つかの実施形態では、関係数取得部１８は、関係数を取得する外部サービスから関係数を取得してもよい。
【００６４】
図１に示した実施形態では、関係数取得部１８は、候補者管理サーバ４の一機能部として実装されている。ただし、本発明は本実施形態に限定されず、他の幾つかの実施形態では、候補者管理サーバ４とは物理的に異なるコンピュータ（例えば、報酬額試算サーバ６）に、単独あるいは他の機能部と共に実装されていても良い。
【００６５】
本発明者らの鋭意研究によれば、ＳＮＳ上において候補者と関係性を有する関係数に応じて、報酬額が変化することを見出した。例えば、対象候補者がインフルエンサーである場合には、関係数が多いほど、依頼者の商品がより多くの需要者に知られることが期待されるので、関係数が直接的に報酬額を変化させる場合がある。このような構成によれば、試算部１５は関係数取得部１８が取得した関係数を加味して、報酬額を試算するので、より適切な報酬額を試算することができる。
【００６６】
図５Ａは、本発明の一実施形態に係る報酬額試算部がモデルの報酬額を試算する場合を示す図である。図５Ｂは、本発明の一実施形態に係る報酬額試算部がインフルエンサーの報酬額を試算する場合を示す図である。
【００６７】
幾つかの実施形態では、記憶部１０は、候補者に応じた候補者属性を候補者毎に記憶する。
【００６８】
例えば、図５Ａ及び図５Ｂに示すように、対象候補者がモデルの場合と、対象候補者がインフルエンサーの場合とでは、報酬額を試算するための対象候補者属性が異なる。対象候補者がモデルの場合には、図５Ａに示すように、対象候補者属性は、プロフィール文章（上述した所定のキーワードの出現回数）、ＢＭＩ、年齢、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ情報、依頼者評価、返信時間、及び平均報酬を含む。一方で、対象候補者がインフルエンサーの場合には、図５Ｂに示すように、対象候補者属性は、プロフィール文章、年齢、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ情報、依頼者評価、返信時間、及び平均報酬を含む。尚、幾つかの実施形態では、依頼回数予測部１４は、対象候補者がモデルの場合と、対象候補者がインフルエンサーの場合とでは、互いに異なる試算モデルに基づいて、依頼回数の予測値ａを算出する。
【００６９】
また、幾つかの実施形態では、試算部１５は、対象候補者がモデルの場合と、対象候補者がインフルエンサーの場合とでは、互いに異なる報酬額の試算式を用いて、報酬額を試算する。例えば、試算部１５は、対象候補者がモデルの場合には、上述した第１の報酬額の試算式を用いて、報酬額を試算する（図５Ａを参照）。一方で、対象候補者がインフルエンサーの場合には、上述した第２の報酬額の試算式を用いて、報酬額を試算する（図５Ｂを参照）。
【００７０】
本発明者らの鋭意研究によれば、対象候補者のジャンルに応じて（例えば、対象候補者がモデルであるかタレントであるかなどの種類）、対象候補者属性が異なること、試算モデルが異なること、及び報酬額の試算式が異なることを見出した。このような構成によれば、対象候補者の職業に応じて、適切な報酬額を試算することができる。
【００７１】
幾つかの実施形態では、試算部１５は、依頼者の社会的評価（知名度、人気、地位）、又は所定の依頼の内容のうち少なくとも１つを加味して、報酬額を試算する。
【００７２】
図１に示した実施形態では、報酬額試算システム１は、依頼記憶部２０をさらに備える。この依頼記憶部２０は、依頼者からの出演依頼に関する情報である依頼情報を依頼者毎に記憶している。依頼情報は、例えば、依頼者の社会的評価、出演依頼する日時や場所、具体的な出演依頼内容などである。図１に示した実施形態では、依頼記憶部２０は依頼者管理サーバ８の一機能部として実装されている。そして、試算部１５は、依頼記憶部２０から依頼情報を取得している。報酬額試算部１２は、例えば、依頼回数予測部１４が算出した依頼回数の予測値ａに、依頼情報に応じて算出される補正値を加算してから報酬額を試算する。
【００７３】
依頼者の社会的評価、又は所定の依頼の内容に応じて、報酬額が変化する場合がある。このような構成によれば、試算部１５は、依頼者の社会的評価、又は所定の依頼の内容のうち少なくとも１つを加味して、報酬額を試算する。このため、依頼者の社会的評価、又は所定の依頼の内容に応じた報酬額を試算することができる。尚、社会的評価とは、例えば、対象候補者を撮影するカメラマンの知名度や依頼者の知名度である。また、依頼内容とは、例えば、依頼者に対する成果物（対象候補者が依頼を受けた結果生ずる著作物）の利用期間・利用目的、成果物の二次利用の有無・内容、競合排他の内容・期間（例えば、ライバル企業の依頼を受けない）、ヘアメイク・スタイリストが付くか否か、撮影時に着用する衣装が魅力的であるかどうか、出演の難易度（例えば、スチール撮影、動画撮影、ＣＭ撮影、トークの有無）、条件付きの案件（例えば、対象候補者の職業や属性が限定される）、自宅と出演場所との距離、誇れる内容であるかどうか、などである。
【００７４】
幾つかの実施形態では、報酬額試算システム１は、図１に示すように、出力部２２をさらに備える。この出力部２２は、報酬額を依頼者が使用する依頼者端末２に向けて出力する。出力部２２は、例えば、報酬額を依頼者端末２のディスプレイに表示させたり、依頼者端末２のスピーカーから流したりするように構成される。尚、図１に示した実施形態では、出力部２２は、依頼者管理サーバ８の一機能部として実装されているが、本発明は本実施形態に限定されない。
【００７５】
このような構成によれば、依頼者端末２に報酬額が出力されるので、依頼者は対象候補者に対する客観的な報酬額を知ることができる。
【００７６】
図６は、本発明の一実施形態に係る報酬額試算方法のフローチャートである。
【００７７】
本発明の一実施形態に係る報酬額試算方法は、図６に示すように、所定の依頼をする依頼者の依頼対象となる対象候補者の報酬額を試算するための報酬額試算方法であって、複数の候補者の各々の候補者属性であって、少なくとも１種類の属性を含む候補者属性を候補者毎に記憶する記憶ステップＳ１と、記憶ステップＳ１において記憶された複数の候補者属性に基づいて、対象候補者が有する候補者属性である対象候補者属性に応じた報酬額を試算する報酬額試算ステップＳ２と、を備える。
【００７８】
また、幾つかの実施形態では、図６に示すように、記憶ステップＳ１は、さらに、複数の候補者の各々が過去に受けた依頼回数である被依頼回数を、候補者属性に対応付けて記憶している。報酬額試算方法は、図６に示すように、候補者属性と、該候補者属性を有する候補者の被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することにより作成された試算モデルに基づいて、対象候補者属性に対応する依頼回数の予測値を算出する依頼回数予測ステップＳ３を、さらに備える。報酬額試算ステップＳ２は、依頼回数予測ステップＳ３で算出した依頼回数の予測値に基づいて報酬額を試算する。
【００７９】
以上、本発明の一実施形態に係る報酬額試算システムについて説明したが、本発明は上記の形態に限定されるものではなく、本発明の目的を逸脱しない範囲での種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１      報酬額試算システム
２      依頼者端末
３      候補者端末
４      候補者管理サーバ
６      報酬額試算サーバ
８      依頼者管理サーバ
１０    記憶部
１２    報酬額試算部
１４    依頼回数予測部
１５    試算部
１６    試算モデル作成部
１８    関係数取得部
２０    依頼記憶部
２２    出力部
１００  仲介システム
Ｓ１    記憶ステップ
Ｓ２    報酬額試算ステップ
Ｓ３    依頼回数予測ステップ
Ｉ      インターネット
Ｔ      影響度
ａ      依頼回数の予測値
【図１】
2019207478.tif 000003
【図２】
2019207478.tif 000004
【図３】
2019207478.tif 000005
【図４Ａ】
2019207478.tif 000006
【図４Ｂ】
2019207478.tif 000007
【図４Ｃ】
2019207478.tif 000008
【図５Ａ】
2019207478.tif 000009
【図５Ｂ】
2019207478.tif 000010
【図６】
2019207478.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成30年12月10日(2018.12.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の依頼をする依頼者の依頼対象となる対象候補者の報酬額を試算するための報酬額試算システムであって、
少なくとも１種類の属性を含む候補者の候補者属性と、前記候補者属性を有する前記候補者が過去に受けた依頼回数である被依頼回数との関係性を、複数の候補者の各々についての前記候補者属性と前記被依頼回数との関係に基づいて学習した試算モデルに基づいて、前記対象候補者が有する前記候補者属性である対象候補者属性に応じた前記依頼回数の予測値を算出し、前記依頼回数の予測値に基づいて前記報酬額を試算する報酬額試算部を、備えることを特徴とする報酬額試算システム。
【請求項２】
前記試算モデルは、複数の前記候補者属性の各々について、前記候補者属性と、前記候補者属性を有する前記候補者の前記被依頼回数とを対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することにより作成されており、
前記報酬額試算部は、
前記試算モデルに基づいて、前記対象候補者属性に対応する前記依頼回数の予測値を算出する依頼回数予測部と、
前記依頼回数の予測値に基づいて前記報酬額を試算する試算部と、を有することを特徴とする請求項１に記載の報酬額試算システム。
【請求項３】
前記試算部は、前記依頼回数の予測値を所定値の指数として採用して、前記報酬額を試算することを特徴とする請求項２に記載の報酬額試算システム。
【請求項４】
前記複数の候補者毎に、ＳＮＳ上において前記候補者と関係性を有する関係数を取得する関係数取得部を、さらに備え、
前記試算部は、前記関係数取得部が取得した前記関係数を加味して、前記報酬額を試算することを特徴とする請求項２または３に記載の報酬額試算システム。
【請求項５】
前記試算部は、前記依頼者の社会的評価、又は前記所定の依頼の内容のうち少なくとも１つを加味して、前記報酬額を試算することを特徴とする請求項２から４の何れか一項に記載の報酬額試算システム。
【請求項６】
前記候補者は、モデル、タレント、アーティスト、インフルエンサー、実演家、専門家、キャラクタのいずれかであることを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載の報酬額試算システム。
【請求項７】
前記属性は、プロフィール文章に出現する所定のキーワードの出現回数、年齢、体型、ＢＭＩ、平均報酬、返信時間、依頼者評価又はＷｉｋｉｐｅｄｉａ情報のうちの少なくとも１つの評価値の何れかであることを特徴とする請求項１から６の何れか一項に記載の報酬額試算システム。
【請求項８】
前記報酬額を前記依頼者が使用する依頼者端末に向けて出力する出力部をさらに備えることを特徴とする請求項１から７の何れか一項に記載の報酬額試算システム。
【請求項９】
前記複数の候補者の各々毎の前記候補者属性を記憶する記憶部を、さらに備え、
前記所定の依頼に適した前記候補者属性を有する前記候補者の登録情報の検索、閲覧が可能に構成されていることを特徴とすることを特徴とする請求項１から８の何れか一項に記載の報酬額試算システム。
【請求項１０】
所定の依頼をする依頼者の依頼対象となる対象候補者の報酬額を試算するための報酬額試算プログラムであって、
コンピュータに、
少なくとも１種類の属性を含む候補者の候補者属性と、前記候補者属性を有する前記候補者が過去に受けた依頼回数である被依頼回数との関係性を、複数の候補者の各々についての前記候補者属性と前記被依頼回数との関係に基づいて学習した試算モデルに基づいて、前記対象候補者が有する前記候補者属性である対象候補者属性に応じた前記依頼回数の予測値を算出し、前記依頼回数の予測値に基づいて前記報酬額を試算する報酬額試算部を実現させるためのプログラム。