(57)【要約】【課題】操作履歴によるシステム利用実績を分析すること無く、利用者に応じたシステム教育を可能にする教育コンテンツエンハンス支援システムを提供すること。【解決手段】教育コンテンツエンハンス支援システムは、複数の質問集団とそれに対する回答集団、および教育コンテンツのキーワードを蓄積する蓄積部と、処理部を有し、質問集団とそれに対する回答集団のキーワードのうち教育コンテンツのキーワードと比較し、キーワードの出現回数の上位のキーワードを抽出し、上位のキーワードに基づいて、質問集団と回答集団の類似率を算出し、類似率に基づいて、類似質問集団と類似回答集団とを抽出し、前記類似質問集団と前記類似回答集団に基づいて、前記教育コンテンツをエンハンス対象にするかどうかを判定し、類似質問集団と類似回答集団の質問者の属性からエンハンス対象者を判定する。【選択図】図１
2019015817.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の質問集団とそれに対する回答集団、および教育コンテンツのキーワードを蓄積する蓄積部と、処理部を有し、
前記処理部は、
前記質問集団とそれに対する回答集団のキーワードのうち前記教育コンテンツのキーワードと比較し、キーワードの出現回数の上位のキーワードを抽出し、
前記上位のキーワードに基づいて、前記質問集団と前記回答集団の類似率を算出し、前記類似率に基づいて、類似質問集団と類似回答集団とを抽出し、
前記類似質問集団と前記類似回答集団に基づいて、前記教育コンテンツをエンハンス対象にするかどうかを判定し、
前記類似質問集団と前記類似回答集団の質問者の属性からエンハンス対象者を判定することを特徴とする教育コンテンツエンハンス支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の教育コンテンツエンハンス支援システムにおいて、前記キーワードの前記教育コンテンツにおける出現箇所に基づいてエンハンスをする箇所を出力することを特徴とする教育コンテンツエンハンス支援システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の教育コンテンツエンハンス支援システムにおいて、前記類似質問集団と前記類似回答集団に抽出された質問集団および回答集団のレコードには第一の類似識別情報を、前記類似質問集団のみに抽出された質問集団のレコードには第二の類似識別情報を、前記類似回答集団のみに抽出された回答集団のレコードには、第三の類似識別情報を設定することを特徴とする教育コンテンツエンハンス支援システム。
【請求項４】
請求項３に記載の教育コンテンツエンハンス支援システムにおいて、第一の類似識別情報を設定したレコードが予め定めた第一の件数以上の場合には、該当するレコードは、エンハンスをする対象として判定をする教育コンテンツエンハンス支援システム。
【請求項５】
請求項３に記載の教育コンテンツエンハンス支援システムにおいて、前記第二の類似識別情報を設定したレコードが、第一の件数以上の場合には、該当するレコードは、エンハンスをする対象として判定をする教育コンテンツエンハンス支援システム。
【請求項６】
請求項３に記載の教育コンテンツエンハンス支援システムにおいて、前記第三の類似識別情報を設定したレコードが、第一の件数以上の場合には、該当するレコードは、エンハンスをする対象として判定をする教育コンテンツエンハンス支援システム。
【請求項７】
請求項３に記載の教育コンテンツエンハンス支援システムにおいて、前記第三の類似識別情報を設定したレコードが、第一の件数未満であるが、予め定めた第二の件数以上の場合には、該当するレコードは、補足説明対象のエンハンスをする対象として判定をする教育コンテンツエンハンス支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本システムは複数ユーザが存在するコンピュータシステムのユーザ教育コンテンツのエンハンス支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、アプリケーションの操作履歴から各機能の利用実績を分析し、教育用カリキュラムを生成することで利用者の知識レベルや利用傾向に応じたシステム教育を行うことを可能にする。また、関連する機能の照会を行うことを可能にする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−０２５４９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、利用者の知識レベルや利用傾向に応じたシステム教育は可能となるものの、人事異動などの担当業務変更時には初期データがなく、対応出来ない。利用実績から傾向を掴むためには、一定期間のシステム利用が必要となる。
【０００５】
本発明の目的は、操作履歴によるシステム利用実績を分析することなく、利用者に応じたシステム教育を可能にする教育コンテンツエンハンス支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の好ましい一例は、複数の質問集団とそれに対する回答集団、および教育コンテンツのキーワードを蓄積する蓄積部と、処理部を有し、処理部は、質問集団とそれに対する回答集団のキーワードのうち教育コンテンツのキーワードと比較し、キーワードの出現回数の上位のキーワードを抽出し、上位のキーワードに基づいて、質問集団と回答集団の類似率を算出し、類似率に基づいて、類似質問集団と類似回答集団とを抽出し、類似質問集団と類似回答集団に基づいて、教育コンテンツをエンハンス対象にするかどうかを判定し、類似質問集団と類似回答集団の質問者の属性からエンハンス対象者を判定することにある。
【発明の効果】
【０００７】
本発明により、操作履歴によるシステム利用実績を分析すること無く、利用者に応じたシステム教育を可能にする教育コンテンツエンハンス支援システムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施例に関わる教育コンテンツエンハンス支援システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】記憶装置の保持するテーブル情報の一例を示す図である。
【図３】教育コンテンツエンハンス支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】質問集団のテーブル、回答集団のテーブルのレコードの一例を示す図である。
【図５】キーワード情報から上位キーワード集団を抽出する一例を示す図である。
【図６】キーワードの重み付けを踏まえた類似率の算出方法を示す図である。
【図７】類似質問集団のテーブル、類似回答集団のテーブルのレコードの一例を示す図である。
【図８】エンハンス情報へのユーザ属性偏り結果反映方法の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施例について、図面を参照して詳細に説明する。  
まず、本実施の形態に関わる教育コンテンツエンハンス支援システムの全体構成について説明する。
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態として構築される、教育コンテンツエンハンス支援システムの全体構成を概略的に示した構成図である。このシステムは、各ユーザ端末１０１、コールセンタ・サポートセンタに寄せられたＱ＆Ａ情報やアンケート結果などの問合せ情報１０２、エンハンス支援装置１０３、管理者システム１１１から構成される。エンハンス支援装置１０３は、一般的なコンピュータ（電子計算機）にて実現でき、ネットワークを介してＱ＆Ａ情報をはじめとする各種問合せ情報１０２を収集する。尚、エンハンス支援装置１０３は、必要な情報を記録する記憶装置１０４すなわちデータベース（以下、ＤＢと記す）と処理部１０５を具備する。管理者システム１１１は、システム管理者用の一般的なコンピュータ（電子計算機）を想定しており、エンハンス支援装置１０３のアウトプットの送付先である。
【００１１】
処理部１０５は、キーワード抽出処理部１０６、キーワード出現回数集計処理部１０７、類似判定処理部１０８、エンハンス対象者判定処理部１０９、コンテンツ挿入位置判断支援処理部１１０、エンハンス対象判定部１１５を備える。また、記憶装置１０４と処理部１０５は必ずしも同じ装置内にある必要はなく、別の装置に配置されていても構わない。
【００１２】
処理部１０５は、ＣＰＵ等により実現できる。処理部１０５は、記憶装置１０４から各データを、図示していないメモリにロードし、所定のプログラムを実行することにより上記の各処理部を実現する。すなわち、上記の各処理部１０６〜１１０、１１５は、処理部１０５の処理プロセスとして実現されている。各データは、記憶装置１０４に格納されていても良いし、コンピュータが利用可能な可能性を有する記憶媒体に格納されており読取装置を介して必要に応じて読み出されても良いし、あるいは、コンピュータが利用可能な通信媒体であるネットワークまたはネットワーク上を伝搬する搬送波を利用する通信装置と接続された他の装置から必要に応じてダウンロードされて記憶装置１０４に格納されるのでも構わない。
【００１３】
キーワード抽出処理部１０６は、コンピュータシステムの教育コンテンツ完成時に、教育コンテンツを基にキーワードを自動抽出する。
【００１４】
キーワード出現回数集計処理部１０７は、質問集団２０１とその回答集団２０２に対してキーワードの出現回数を集計し、出現回数が上位１〜ｒ位までのキーワードを、上位キーワード集団２０４に格納する。
【００１５】
類似判定処理部１０８は、質問集団２０１に対して、上位キーワード集団２０４に格納されているキーワードが出現する質問を類似質問候補集団２０５に格納する。
【００１６】
また、類似判定処理部１０８は、回答集団２０２に対して、上位キーワード集団２０４に格納されているキーワードが出現する回答を類似回答候補集団２０７に格納する。
【００１７】
また、類似判定処理部１０８は、類似質問候補集団２０５に対してステップ３０３で算出した類似率が閾値R以上の質問を類似質問と判断し、類似質問集団２０６に格納する。
【００１８】
また、類似判定処理部１０８は、類似回答候補集団２０７に対してステップ３０６で算出した類似率が任意の閾値Ｒ以上の質問を類似回答と判断し、類似回答集団２０８に格納する。
【００１９】
そして、類似判定処理部１０８は、類似質問集団２０６と類似回答集団２０８の間で、後述するステップ３０８に記載したように、類似質問集団２０６と類似回答集団２０８の間で、レコードＮｏのチェックを行い、チェックに基づいて、類似質問集団２０６と類似回答集団２０８の対象レコードの類似フラグにフラグを立てる。
【００２０】
エンハンス対象判定部１１５は、後述するステップ３０９に説明をするように、コンテンツのエンハンス対象を判定する。  
エンハンス対象者判定処理部１０９は、類似質問の質問者属性からエンハンス対象者を判定する。  
コンテンツ挿入位置判断支援処理部１１０は、エンハンスコンテンツを教育コンテンツのどこに挿入するか、挿入位置の判断の支援をする。
【００２１】
図２は、記憶装置１０４の保持するテーブル情報の種類を概略的に示した図である。記憶装置１０４には、図４に示すような質問集団２０１、回答集団２０２を記憶する。さらに、教育コンテンツを基に、キーワード抽出処理部１０６が抽出したキーワードからなるキーワード集団２０３を記憶する。さらに、キーワード集団２０３と比較してキーワード出現回数を集計し、出現回数が上位１〜ｒ位までのキーワードからなる上位キーワード集団２０４を記憶する。さらに、質問集団２０１に対して、上位キーワード集団２０４に格納されているキーワードが出現する質問からなる類似質問候補集団２０５を記憶する。さらに、類似質問候補集団２０５に対して類似率が閾値R以上の質問からなる類似質問集団２０６を記憶する。さらに、回答集団２０２に対して、上位キーワード集団２０４に格納されているキーワードが出現する回答からなる類似回答候補集団２０７を記憶する。さらに、類似回答候補集団２０７に対して類似率が任意の閾値Ｒ以上の質問からなる類似回答集団２０８を記憶する。さらに、図８に示したようなユーザ情報２０９、エンハンス情報２１０といった情報を持つレコードを蓄積して記憶する。エンハンス支援装置１０３が使用する前述した集団がテーブルとして記憶装置１０４に格納されている。キーワード集団２０３は、教育コンテンツに含まれるキーワードをすべて含み、各キーワードの出現箇所が、目次、章など、教育コンテンツ内のどこにあるかの情報も含まれている。エンハンス候補箇所を特定する際に利用する。
【００２２】
次に、本実施の形態に関わる教育コンテンツエンハンス支援システムの動作について説明する。
【００２３】
図３は、本実施の形態に関わる教育コンテンツエンハンス支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。  
ステップ３０１では、記憶装置１０４内の質問集団２０１と回答集団２０２より類似判定対象の問合せ情報として処理区分がＸは、エンハンス済みであり、処理区分がNは、非エンハンス対象である。キーワード出現回数集計処理部１０７は、処理区分がブランクのレコード中から任意の質問集団２０１とその質問集団２０１に対する回答集団２０２を抽出し、図５に示した概略図のようにそれぞれをキーワード集団２０３と比較してキーワード出現回数を集計し、出現回数が上位１〜ｒ位までのキーワードを、上位キーワード集団２０４に格納する。
【００２４】
質問集団２０１のテーブル、回答集団２０２のテーブルのレコードの一例を図４に示す。質問集団２０１は、個々を識別するためのレコードNo４０１、前回処理有無を判断するための処理区分４０２、質問文を格納する質問情報４０３、質問者４０４、質問日４０５、登録日４０６から構成される。回答集団２０２は、個々を識別するためのレコードNo４０７、前回処理有無を判断するための処理区分４０８、回答文を格納する回答情報４０９、回答者４１０、回答日４１１、登録日４１２から構成される。質問に対する回答は基本的に１対１であり、同一レコードNoを割り振る。
【００２５】
ステップ３０２では、類似判定処理部１０８は、質問集団２０１に対して、上位キーワード集団２０４に格納されているキーワードが出現する質問を類似質問候補集団２０５に格納する。
【００２６】
ステップ３０３では、類似判定処理部１０８は、類似質問候補集団２０５に対して、上位キーワード１〜ｒの出現回数の高い順に重み付けＱ１〜Ｑｒを行い、図６の式を利用して類似率を算出する。
【００２７】
ステップ３０４では、類似判定処理部１０８は、類似質問候補集団２０５に対してステップ３０３で算出した類似率が閾値R以上の質問を類似質問と判断し、類似質問集団２０６に格納する。
【００２８】
ステップ３０５では、類似判定処理部１０８は、質問集団２０１と同様に回答集団２０２に対して、上位キーワード集団２０４に格納されているキーワードが出現する回答を類似回答候補集団２０７に格納する。
【００２９】
ステップ３０６では、類似判定処理部１０８は、類似回答候補集団２０７に対して、上位キーワード１〜ｒの出現回数の高いキーワード順に重み付けを行い、図６の式を利用して、類似率を算出する。
【００３０】
ステップ３０７では、類似判定処理部１０８は、類似回答候補集団２０７に対してステップ３０６で算出した類似率が任意の閾値Ｒ以上の質問を類似回答と判断し、類似回答集団２０８に格納する。
【００３１】
類似質問集団のテーブル、類似回答集団のテーブルのレコードの一例を図７に示す。類似質問集団２０６は、図４の質問集団２０１に加え、類似判定対象の問合せレコードＮｏ７０１、類似率７０４、類似フラグ７０５、エンハンスフラグ７０６を持つ。また類似回答集団２０８は、図４の回答集団２０２に加え、類似判定対象の問合せレコードＮｏ７１０、類似率７１３、類似フラグ７１４、エンハンスフラグ７１５を持つ。図示していないが、図４の質問情報４０３や、回答情報４０９は、ぞれぞれ、類似質問集団２０６、類似回答集団２０８に含まれる。
【００３２】
ステップ３０８では、類似判定処理部１０８は、類似質問集団２０６と類似回答集団２０８の間で、レコードＮｏのチェックを行い、質問集団２０１とその質問集団２０１に対する回答集団２０２が両者とも類似質問集団２０６と類似回答集団２０８に存在している場合は、質問集団２０１と回答集団２０２共に類似判定対象と類似であると判断されているため、類似質問集団２０６と類似回答集団２０８の対象レコードの類似フラグに１を立てる。質問集団２０１のみが類似質問集団２０６に存在している場合は、質問集団２０１のみが類似判定対象と類似であると判断されているため、類似質問集団２０６の対象レコードの類似フラグに２を立てる。回答集団２０２のみが類似回答集団２０８に存在している場合は、回答集団２０２のみが類似判定対象と類似であると判断されているため、類似回答集団の２０８の対象レコードの類似フラグに３を立てる。
【００３３】
ステップ３０９では、エンハンス対象判定部１１５は、類似判定対象の質問集団２０１とその回答集団２０２を教育コンテンツのエンハンス要素とするかを判断する。類似質問集団２０６の類似フラグが１の質問集団２０１が予め定めたＭ件以上存在する場合、類似判定対象の質問集団２０１とその回答集団２０２に共通するレコードＮｏをキーに、エンハンスフラグに１（エンハンス対象）を設定してエンハンス情報２１０へ格納する。その後、類似質問集団２０６と類似回答集団２０８において類似フラグに１が設定されている質問集団２０１と回答集団２０２のエンハンスフラグにＮ（類似確認済み）を設定する。
【００３４】
類似質問集団２０６の類似フラグが１の質問集団２０１がＭ件未満だった場合、類似質問集団２０６の類似フラグが２の質問集団２０１を集計し、Ｍ件以上存在した場合は、類似判定対象の質問集団２０１のレコードＮｏをキーに、エンハンスフラグに２（マニュアルエンハンス対象）を設定してエンハンス情報２１０へ格納する。また、類似質問集団２０６の類似フラグが２の質問集団２０１がＰ件（ＰはＭより少ない予め定めた件数）以上Ｍ件未満だった場合は、回答集団２０２の記載に統一性がない可能性が考えられるため、類似フラグが２の質問集団２０１に対する回答集団２０２を比較して単語間の関連性・同一性の紐付けを行ってキーワード情報への情報追加を行い、ステップ３０５以降の処理を再度行って類似回答集団２０８を抽出しなおす。類似質問集団２０６の類似フラグが２の質問集合２０１がＰ件未満だった場合は、エンハンス情報２１０への登録は行わない。
【００３５】
また、類似質問集団２０６の類似フラグが１の回答集団２０２がＭ件未満だった場合、類似回答集団２０８の類似フラグが３の回答集団２０２を集計し、Ｍ件以上存在した場合は、類似判定対象の回答集団２０２のレコードＮｏをキーに、エンハンスフラグに２（マニュアルエンハンス対象）を設定してエンハンス情報２１０へ格納する。また、類似回答集団２０８の類似フラグが３の回答集団２０２がＰ件以上Ｍ件未満だった場合は、類似していない多様な疑問に対する解が同じであり、回答集団２０２のみが類似している件数が一定数存在したと考えられる。
【００３６】
この場合、類似判定対象の回答集団２０２に記載されている内容について、既存教育コンテンツでは記載が不足している状態であり、ユーザの理解が不十分になっていることが考えられる。そのため、回答集団２０２に記載されている内容を、補足説明としてエンハンス対象とするよう、類似判定対象の回答集団２０２のレコードＮｏをキーに、エンハンスフラグに３（補足説明対象）を設定してエンハンス情報２１０へ格納する。類似回答集団２０８の類似フラグが３の回答集団２０２がＰ件未満だった場合は、エンハンス情報２１０への登録は行わない。
【００３７】
ここでは、判定する際のしきい値を、類似フラグが１，２，３のいずれの場合とも等しくＭ件もしくはＰ件としているが、異なる値でも構わない。上記のエンハンスフラグによる分類は、エンハンスを検討している管理者などがエンハンスする際の参考になる。
【００３８】
ステップ３１０では、エンハンス対象者判定処理部１０９は、エンハンス情報２１０に格納されたエンハンスフラグ１〜３が立った類似判定対象の質問集団２０１とその回答集団２０２の質問者項目とユーザ情報２０９を紐付け、質問者属性を抽出する。
【００３９】
ステップ３１１では、エンハンス対象者判定処理部１０９は、類似質問集団２０６と類似回答集団２０８に紐付く質問者属性の偏りを評価し、偏りがＱ％以上の各属性区分にフラグを立ててエンハンス情報２１０に格納する。エンハンス情報２１０へのユーザ属性の偏り結果を反映する方法の一例を図８に示す。ユーザ情報の一例は、ユーザＮｏ８０１、名前８０２、年代８０３、性別８０４、勤続年数８０５、削除フラグ８０６、登録日８０７などがある。エンハンス情報２１０の一例としては、レコードＮo８１０、エンハンスフラグ８１１、男性８１２、女性８１３、２０〜３０代８１４などの年代、５年未満８１７などの勤続年数、エンハンス箇所８２１などがある。図８のエンハンス情報２１０の場合は、年代が２０〜３０代、もしくは、勤続年数が５〜１０年のユーザ属性を持つ質問者が、類似質問集団２０６を構成する全件数のうちＱ％以上の件数を構成しており、偏りがあったということを示している。
【００４０】
ステップ３１２では、コンテンツ挿入位置判断支援処理部１１０は、エンハンス情報２１０においてエンハンスフラグが１〜３のいずれかが立った類似判定対象の質問集団２０１・回答集団２０２について、上位キーワード集団２０４を基に教育コンテンツへのエンハンス候補箇所をエンハンス情報２１０のエンハンス箇所８２１に登録し、管理者システム１１１へ通知のために出力する。上位キーワード集団２０４に格納されている上位キーワードが教育コンテンツの目次に存在する場合、該当の目次項目がエンハンス候補箇所となる。上位キーワードが教育コンテンツの目次に存在しなかった場合、エンハンスフラグが１の質問集団２０１と回答集団２０２については章末Ｑ＆Ａへの追加を検討候補とする。
【００４１】
エンハンスフラグが２（マニュアルエンハンス対象）の質問集団２０１については、処理区分にＸを設定するが、本システムではエンハンス箇所は決定せず、エンハンスフラグが３の回答集団２０２については、教育コンテンツ内の新章・新節の作成を検討候補として出力し、管理者システム１１１へ通知する。
【００４２】
以上、本発明の一実施例について説明した。その後、エンハンス情報２１０へ格納された質問集団２０１と回答集団２０２の処理区分をＸ（エンハンス済み）に変更し、質問集団２０１と回答集団２０２から再び任意の質問集団２０１と回答集団２０２を抽出してステップ３０１の処理を繰り返し行う。本システムからエンハンス候補を管理者システム１１１に通知後、担当者にてエンハンス可否やエンハンス対象箇所を検討する。
【００４３】
尚、ステップ３０１以降の処理を一通り行った結果、エンハンス対象と判断されなかった質問集団２０１と回答集団２０２の処理区分をN（非エンハンス対象）に変更する。
【００４４】
上記実施例によれば、類似の内容に関する問合せが複数あった情報のみを教育コンテンツへのエンハンス対象とすることができる。また、質問内容とそれに対する回答内容も類似している場合、質問内容は類似しているが、その質問に対する回答内容に類似性がない場合、質問内容に類似性はないが、その質問の回答内容が類似している場合に分けることにより、ユーザの理解が不足しているのが何かを判断することができる。
【００４５】
本実施例によれば、ユーザ属性に伴う前提知識の差異を考慮して、各ユーザに必要な情報を教育コンテンツにカスタマイズしていくことで、人事異動などの担当業務変更の際に初期データがなくても対応が可能となる。また、類似件数の多い問合せとその回答をエンハンス対象として抽出することで、多くのユーザにとって分かりづらい箇所や、複数のユーザが疑問に思っていること、知りたいこと、実施したいことを効率的に把握することが出来る。そのため、一定期間のシステム利用に基づいた、操作履歴によるシステム利用実績を分析する必要は無く、教育コンテンツをエンハンスすることが可能となる。
【００４６】
以上、本発明の実施例を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。尚、本文記載の教育には学習の意も含む。
【符号の説明】
【００４７】
１０１・・・各ユーザ端末、１０２・・・問合せ情報、１０３・・・エンハンス支援装置、１０４・・・記憶装置、１０５・・・処理部、１０６・・・キーワード抽出処理部、１０７・・・キーワード出現回数集計処理部、１０８・・・類似判定処理部、１０９・・・エンハンス対象者判定処理部、１１０・・・コンテンツ挿入位置判断支援処理部、１１５・・・エンハンス対象判定部。
【図１】
2019015817.tif 000003
【図２】
2019015817.tif 000004
【図３】
2019015817.tif 000005
【図４】
2019015817.tif 000006
【図５】
2019015817.tif 000007
【図６】
2019015817.tif 000008
【図７】
2019015817.tif 000009
【図８】
2019015817.tif 000010