(57)【要約】【課題】アセスメントにおいて追加質問を提案できるようにする。【解決手段】検出部１２０は、１つ以上の事項についての質疑応答時の会話を示す会話データに基づいて事項毎に前記会話の中での事項についての発言を検出する。評価部１３０は、事項毎に事項についての発言に基づいて事項についての質疑応答に対する評価値を算出する。提案部１４０は、各事項についての評価値に基づいて質問データベースから追加質問を選択し、前記追加質問を出力する。【選択図】図１
2019125044.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上の事項についての質疑応答時の会話を示す会話データに基づいて事項毎に前記会話の中での事項についての発言を検出する検出部と、
事項毎に事項についての発言に基づいて事項についての質疑応答に対する評価値を算出する評価部と
を備えるアセスメント支援装置。
【請求項２】
前記検出部は、事項についてのキーワードを含んだ発言を前記事項についての発言として検出する
請求項１に記載のアセスメント支援装置。
【請求項３】
前記アセスメント支援装置は、
プロセスアセスメントモデルで使用されるモデル用語と会話で使用される会話用語とが互いに対応付けられた類語データベースから、各発言に含まれる会話用語に対応するモデル用語を取得する類語部を備え、
前記検出部は、事項についてのモデル用語に対応する会話用語を含んだ発言を前記事項についての発言として検出する
請求項１または請求項２に記載のアセスメント支援装置。
【請求項４】
前記評価部は、事項についての発言の有無に基づいて前記評価値を算出する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のアセスメント支援装置。
【請求項５】
前記評価部は、事項についての発言に資料名が含まれるか否かに基づいて前記評価値を算出する
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のアセスメント支援装置。
【請求項６】
前記評価部は、事項についての発言の内容に基づいて前記評価値を算出する
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のアセスメント支援装置。
【請求項７】
前記評価部は、前記発言に禁句が含まれるか否かに基づいて前記評価値を算出する
請求項６に記載のアセスメント支援装置。
【請求項８】
前記評価部は、前記発言の時制に基づいて前記評価値を算出する
請求項６または請求項７に記載のアセスメント支援装置。
【請求項９】
前記アセスメント支援装置は、
前記会話の音声データに基づいて前記会話における各発言の発言者を判別する判別部を備え、
前記評価部は、事項についての発言の発言者が誰であるかに基づいて前記評価値を算出する
請求項６から請求項８のいずれか１項に記載のアセスメント支援装置。
【請求項１０】
前記評価部は、事項についての発言の音声データと発言時の動画データと発言時のセンサデータとの少なくともいずれかに基づいて発言者の反応を検出し、前記反応に基づいて前記評価値を算出する
請求項１から請求項９のいずれか１項に記載のアセスメント支援装置。
【請求項１１】
前記評価部は、前記音声データに基づいて前記発言者のトーンと前記発言者の話す速さと質問から回答までの時間との少なくともいずれかを前記反応として検出する
請求項１０に記載のアセスメント支援装置。
【請求項１２】
前記評価部は、前記動画データに基づいて前記発言者の目の動きを前記反応として検出する
請求項１０または請求項１１に記載のアセスメント支援装置。
【請求項１３】
前記センサデータは、赤外線センサと脈拍センサとの少なくともいずれかによって得られ、
前記評価部は、前記発言者の温度と前記発言者の脈拍数との少なくともいずれかを前記反応として検出する
請求項１０から請求項１２のいずれか１項に記載のアセスメント支援装置。
【請求項１４】
各事項についての評価値に基づいて質問データベースから追加質問を選択し、前記追加質問を出力する提案部
を備える請求項１から請求項１３のいずれか１項に記載のアセスメント支援装置。
【請求項１５】
１つ以上の事項についての質疑応答時の会話を示す会話データに基づいて事項毎に前記会話の中での事項についての発言を検出する検出部と、
事項毎に事項についての発言に基づいて事項についての質疑応答に対する評価値を算出する評価部
としてコンピュータを機能させるためのアセスメント支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アセスメントの実施を支援するための技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
プロジェクトまたは組織全体のＱＣＤ（Ｑｕａｌｉｔｙ、Ｃｏｓｔ、Ｄｅｌｉｖｅｒｙ）を評価する手法として、アセスメントが実施される。
アセスメントは、プロセスアセスメントモデルを使用して評価を行う手法である。
【０００３】
アセスメントでは、質問者が回答者に対してインタビューを行う。そして、限られた時間で漏れなく質問を実施することが課題となっている。
アセスメントに要する費用は非常に高く、短時間に多くのプロセスを評価する必要がある。また、質問者の経験によって質疑応答に差が生じるため、十分な評定ができない場合もある。そこで、質問者の経験に左右されずに過不足のない質問を選択することが可能なシステムが求められている。
【０００４】
特許技術１に開示された手法では、質問項目がデータベースに用意され、重点項目に従って必要十分な質問が選択され、入力内容に応じて追加すべき質問が出力される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１７１２９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に開示された手法では、回答の入力を手動で行う必要がある。さらに、回答不足および内容不十分の判断を画面で確認する必要がある。そのため、質問者の負担が大きい。
また、正確な回答を得るため、質問者の感性によって質問が追加される場合がある。例えば、質問者は、回答者の目線または回答のスピードなどを考慮して質問を追加する。質問者の感性による質問の追加は、評定の差を生じさせる原因となっている。
【０００７】
本発明は、アセスメントにおける質疑応答を評価できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のアセスメント支援装置は、
１つ以上の事項についての質疑応答時の会話を示す会話データに基づいて事項毎に前記会話の中での事項についての発言を検出する検出部と、
事項毎に事項についての発言に基づいて事項についての質疑応答に対する評価値を算出する評価部とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、アセスメントにおける質疑応答を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１におけるアセスメント支援装置１００の構成図。
【図２】実施の形態１における準備部１１０の構成図。
【図３】実施の形態１におけるアセスメント支援方法のフローチャート。
【図４】実施の形態１における評価データベース２３０を示す図。
【図５】実施の形態１における準備処理（Ｓ１１０）のフローチャート。
【図６】実施の形態１における類語データベース２２０を示す図。
【図７】実施の形態１における検出処理（Ｓ１２０）のフローチャート。
【図８】実施の形態１における評価データベース２３０の全体を示す図。
【図９】実施の形態１における評価データベース２３０の一部を示す図。
【図１０】実施の形態１における評価処理（Ｓ１３０）のフローチャート。
【図１１】実施の形態１における内容解析処理（Ｓ１３５）のフローチャート。
【図１２】実施の形態１における反応解析処理（Ｓ１３６）のフローチャート。
【図１３】実施の形態１における提案処理（Ｓ１４０）のフローチャート。
【図１４】実施の形態１における追加質問リスト２４０を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態および図面において、同じ要素および対応する要素には同じ符号を付している。同じ符号が付された要素の説明は適宜に省略または簡略化する。図中の矢印はデータの流れ又は処理の流れを主に示している。
【００１２】
実施の形態１．
アセスメント支援装置１００について、図１から図１４に基づいて説明する。
【００１３】
アセスメント支援装置１００は、アセスメント（評価手法）の実施を支援するための装置である。
【００１４】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１に基づいて、アセスメント支援装置１００の構成を説明する。
アセスメント支援装置１００は、プロセッサ１０１とメモリ１０２と補助記憶装置１０３と入出力インタフェース１０４といったハードウェアを備えるコンピュータである。これらのハードウェアは、信号線を介して互いに接続されている。
【００１５】
プロセッサ１０１は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）であり、他のハードウェアを制御する。例えば、プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、またはＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
メモリ１０２は揮発性の記憶装置である。メモリ１０２は、主記憶装置またはメインメモリとも呼ばれる。例えば、メモリ１０２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。メモリ１０２に記憶されたデータは必要に応じて補助記憶装置１０３に保存される。
補助記憶装置１０３は不揮発性の記憶装置である。例えば、補助記憶装置１０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、またはフラッシュメモリである。補助記憶装置１０３に記憶されたデータは必要に応じてメモリ１０２にロードされる。
入出力インタフェース１０４は入力装置および出力装置が接続されるポートである。
例えば、入出力インタフェース１０４はＵＳＢ端子である。ＵＳＢはＵｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓの略称である。
例えば、入力装置はキーボード、マウス、マイク、カメラおよび各種のセンサである。各種のセンサは身体の反応を検出する。センサの一例は赤外線センサおよび脈拍センサである。
例えば、出力装置はディスプレイである。
【００１６】
アセスメント支援装置１００は、準備部１１０と検出部１２０と評価部１３０と提案部１４０といった要素を備える。これらの要素はソフトウェアで実現される。
【００１７】
補助記憶装置１０３には、準備部１１０と検出部１２０と評価部１３０と提案部１４０と記憶部１９１としてコンピュータを機能させるためのアセスメント支援プログラムが記憶されている。アセスメント支援プログラムは、メモリ１０２にロードされて、プロセッサ１０１によって実行される。
さらに、補助記憶装置１０３にはＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）が記憶されている。ＯＳの少なくとも一部は、メモリ１０２にロードされて、プロセッサ１０１によって実行される。
つまり、プロセッサ１０１は、ＯＳを実行しながら、アセスメント支援プログラムを実行する。
アセスメント支援プログラムを実行して得られるデータは、メモリ１０２、補助記憶装置１０３、プロセッサ１０１内のレジスタまたはプロセッサ１０１内のキャッシュメモリといった記憶装置に記憶される。
【００１８】
メモリ１０２はデータを記憶する記憶部１９１として機能する。但し、他の記憶装置が、メモリ１０２の代わりに、又は、メモリ１０２と共に、記憶部１９１として機能してもよい。
【００１９】
アセスメント支援装置１００は、プロセッサ１０１を代替する複数のプロセッサを備えてもよい。複数のプロセッサは、プロセッサ１０１の役割を分担する。
【００２０】
アセスメント支援プログラムは、光ディスクまたはフラッシュメモリ等の不揮発性の記録媒体にコンピュータで読み取り可能に記録（格納）することができる。
【００２１】
図２に基づいて、準備部１１０の構成を説明する。
準備部１１０は、取得部１１１と変換部１１２と分割部１１３と判別部１１４と類語部１１５と抽出部１１６とを備える。
【００２２】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
アセスメント支援装置１００の動作はアセスメント支援方法に相当する。また、アセスメント支援方法の手順はアセスメント支援プログラムの手順に相当する。
【００２３】
図３に基づいて、アセスメント支援方法を説明する。
評価対象のＱＣＤ（Ｑｕａｌｉｔｙ、Ｃｏｓｔ、Ｄｅｌｉｖｅｒｙ）を評価するために、プロセスアセスメントモデルに基づくアセスメントが行われる。
評価対象の一例は、プロジェクトまたは組織である。
プロセスアセスメントモデルの一例は、ＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅＳＰＩＣＥおよびＣＭＭＩである。
ＳＰＩＣＥは、Ｓｏｆｔｗａｒｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ  ａｎｄ
Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ  ｄＥｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎの略称である。
ＣＭＭＩは、Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ  Ｍａｔｕｒｉｔｙ  Ｍｏｄｅｌ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎの略称である。
【００２４】
アセスメントにおいて、１つ以上の事項についての質疑応答が行われる。
実施の形態１において、プロセスアセスメントモデルに記載されているベストプラクティス（ＢＰ）を実施事項と呼ぶ。
質問する人を質問者といい、回答する人を回答者という。
質問者の人数は一人以上である。また、回答者の人数は一人以上である。
【００２５】
ステップＳ１１０において、準備部１１０は会話データベース２１０を生成する。
【００２６】
図４に基づいて、会話データベース２１０を説明する。
会話データベース２１０は、会話データが登録されるデータであり、記憶部１９１に記憶される。
会話データは、質疑応答時の会話を示すデータであり、複数の発言データを含む。
発言データは、会話における１つの発言を示す。
会話データおよび発言データはテキストデータである。
【００２７】
具体的には、会話データベース２１０は、発言と発言者とモデル用語と資料名と実施事項とを互いに対応付ける。それぞれの欄に登録されるデータについては後述する。
【００２８】
図５に基づいて、準備処理（Ｓ１１０）の手順を説明する。
ステップＳ１１１において、取得部１１１は会話の音声データを取得する。
具体的には、会話の音声データがマイクから入出力インタフェース１０４に入力される。取得部１１１は、入出力インタフェース１０４に入力された音声データを記憶部１９１に記憶する。
【００２９】
ステップＳ１１２において、変換部１１２は、会話の音声データを会話データに変換する。
具体的には、変換部１１２は、会話の音声データを音声分析することによって、会話の音声データをテキストデータに変換する。変換によって得られるテキストデータが会話データである。
【００３０】
ステップＳ１１３において、分割部１１３は、会話データを言語解析することによって、会話データを複数の発言データに分割する。
そして、分割部１１３は、会話データベース２１０の発言欄に各発言データを登録する。
【００３１】
ステップＳ１１４において、判別部１１４は、会話の音声データに基づいて、各発言の発言者を判別する。
【００３２】
具体的には、判別部１１４は、発言毎に以下のように動作する。
発声データベースが記憶部１９１に予め記憶されている。発声データベースは、利用者毎に利用者識別子と発声情報とが互いに対応付けられたデータである。発生情報は発声の特徴を示す。
まず、判別部１１４は、会話の音声データから発言の音声データを抽出する。
次に、判別部１１４は、発言の音声データを音声分析する。
次に、判別部１１４は、分析結果に基づいて、発言の音声データに合致する発声情報を発声データベースから選択する。
次に、判別部１１４は、選択した発生情報に対応付けられた利用者識別子を発声データベースから取得する。取得される利用者識別子を発言者識別子という。
次に、判別部１１４は、会話データベース２１０から発言に対応する発言者欄を選択する。
そして、判別部１１４は、選択した発言者欄に発言者識別子を登録する。
【００３３】
ステップＳ１１５において、類語部１１５は、類語データベース２２０から、各発言に含まれる会話用語に対応するモデル用語を取得する。
【００３４】
図６に基づいて、類語データベース２２０を説明する。
類語データベース２２０は、モデル用語と会話用語とが互いに対応付けられたデータであり、記憶部１９１に予め記憶される。
モデル用語は、プロセスアセスメントモデルで使用される語句である。
会話用語は、会話で使用される語句である。
【００３５】
モデル用語は、プロセスアセスメントモデル別に登録される。
会話用語は、部署別または開発プロジェクト別に登録される。
【００３６】
例えば、ＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅＳＰＩＣＥに基づく開発部Ａのアセスメントにおいて、「外部設計」という会話用語が発言に含まれていたものとする。
この場合、類語部１１５は、「外部設計」に対応する「ソフトウェア要件定義」を類語データベース２２０から取得する。
但し、モデル名および部署名はアセスメント支援装置１００に予め入力されるものとする。
【００３７】
図５に戻り、ステップＳ１１５の説明を続ける。
具体的には、類語部１１５は、発言毎に以下のように動作する。
まず、類語部１１５は、発言を検索することによって、類語データベース２２０に登録されている会話用語を発言から見つける。
次に、類語部１１５は、見つけた会話用語に対応するモデル用語を類語データベース２２０から取得する。
次に、類語部１１５は、会話データベース２１０から発言に対応するモデル用語欄を選択する。
そして、類語部１１５は、選択したモデル用語欄に、取得したモデル用語を登録する。
【００３８】
類語部１１５は、モデル用語に対応する会話用語をモデル用語と共にモデル用語欄に登録してもよい。
類語部１１５は、モデル用語を発言欄に登録してもよい。例えば、類語部１１５は、発言に含まれる会話用語にモデル用語を併記する。または、類語部１１５は、発言に含まれる会話用語をモデル用語に置き換える。
【００３９】
次に、ステップＳ１１６を説明する。
ステップＳ１１６において、抽出部１１６は各発言から資料名を抽出する。
【００４０】
具体的には、抽出部１１６は、発言毎に以下のように動作する。
資料名リストが記憶部１９１に予め記憶されている。
まず、抽出部１１６は、発言を検索することによって、資料名リストに登録されている資料名を発言から見つける。
次に、抽出部１１６は、会話データベース２１０から発言に対応する資料名欄を選択する。
そして、抽出部１１６は、選択した資料名欄に、見つけた資料名を登録する。
【００４１】
図３に戻り、ステップＳ１２０から説明を続ける。
ステップＳ１２０において、検出部１２０は、会話データベース２１０に登録された会話データに基づいて、実施事項毎に会話の中での実施事項についての発言を検出する。
【００４２】
具体的には、検出部１２０は実施事項についての発言を以下のように検出する。
検出部１２０は、実施事項についてのキーワードを含んだ発言を実施事項についての発言として検出する。
検出部１２０は、実施事項についてのモデル用語に対応する会話用語を含んだ発言を実施事項についての発言として検出する。
【００４３】
図７に基づいて、検出処理（Ｓ１２０）の手順を説明する。
ステップＳ１２１において、検出部１２０は、会話データベース２１０に登録されている会話データから、未選択の発言を１つ選択する。
【００４４】
ステップＳ１２２およびステップＳ１２３は、ステップＳ１２１で選択された発言に対して実行される。
【００４５】
ステップＳ１２２において、検出部１２０は、発言に対応する実施事項を判定する。
【００４６】
具体的には、検出部１２０は、発言に対応する実施事項を以下のように判定する。
実施事項データベースが記憶部１９１に予め記憶されている。実施事項データベースは、実施事項毎に事項識別子とキーワードとが互いに対応付けられたデータである。事項識別子は実施事項を識別する。キーワードにはモデル用語とモデル用語以外の語句とが含まれる。
まず、検出部１２０は、発言を検索することによって、実施事項データベースに登録されているキーワードを発言から見つける。
次に、検出部１２０は、見つけたキーワードに対応する事項識別子を実施事項データベースから取得する。
次に、検出部１２０は、会話データベース２１０から発言に対応する実施事項欄を選択する。
そして、検出部１２０は、選択した実施事項欄に、取得した事項識別子を登録する。
【００４７】
検出部１２０は、構文解析、機械学習またはトークスクリプト等の技術によって、発言に対応する実施事項を判定してもよい。
【００４８】
発言に対応する実施事項が無い場合、検出部１２０は事項識別子の代わりに「その他」を登録する。
【００４９】
ステップＳ１２３において、検出部１２０は未選択の発言が有るか判定する。
未選択の発言が有る場合、処理はステップＳ１２１に進む。
未選択の発言が無い場合、処理はステップＳ１２４に進む。
【００５０】
ステップＳ１２４において、検出部１２０は、評価データベース２３０に、実施事項毎に実施事項についての発言を登録する。
【００５１】
図８に基づいて、評価データベース２３０を説明する。
評価データベース２３０は、実施事項毎に実施事項についての質疑応答に対する評価値が登録されるデータであり、記憶部１９１に記憶される。
【００５２】
具体的には、評価データベース２３０は、モデル名とプロセス名と実施事項と発言と発言者と資料名と解析要素と評価値とを互いに対応付ける。それぞれの欄に登録されるデータについては後述する。
【００５３】
図９に基づいて、評価データベース２３０の解析要素欄を説明する。
解析要素欄は、内容要素欄と反応要素欄とを有する。
内容要素欄は、発言の内容についての欄であり、禁句と時制と発言者とのそれぞれの欄を有する。それぞれの欄に登録されるデータについては後述する。
反応要素欄は、発言者の反応についての欄であり、目線とトーンと速さと時間とその他のそれぞれの欄を有する。それぞれの欄に登録されるデータについては後述する。
【００５４】
図７に戻り、ステップＳ１２４の説明を続ける。
具体的には、検出部１２０は、実施事項毎に以下のように動作する。
実施事項データベースが記憶部１９１に予め記憶されている。実施事項データベースは、実施事項毎に事項識別子とプロセス名とが互いに対応付けられたデータである。事項識別子は実施事項を識別する。
まず、検出部１２０は、実施事項データベースから事項識別子を選択する。
次に、検出部１２０は、選択した事項識別子に対応するプロセス名を実施事項データベースから取得する。
次に、検出部１２０は、選択した事項識別子に対応付けられた発言、発言者識別子および資料名を会話データベース２１０から取得する。
そして、検出部１２０は、プロセス名と事項識別子と発言と発言者識別子と資料名とを互いに対応付けて評価データベース２３０に登録する。
さらに、検出部１２０は、モデル名を評価データベース２３０に登録する。但し、モデル名はアセスメント支援装置１００に予め入力されるものとする。
【００５５】
図３に戻り、ステップＳ１３０から説明を続ける。
ステップＳ１３０において、評価部１３０は、実施事項毎に実施事項についての発言に基づいて、実施事項についての質疑応答に対する評価値を算出する。
評価値は、実施事項についての質疑応答の進捗率で表すことができる。
【００５６】
具体的には、評価部１３０は以下のように評価値を算出する。
評価部１３０は、実施事項についての発言の有無に基づいて評価値を算出する。
評価部１３０は、実施事項についての発言に資料名が含まれるか否かに基づいて評価値を算出する。
【００５７】
評価部１３０は、実施事項についての発言の内容に基づいて評価値を算出する。
例えば、評価部１３０は、以下のように評価値を算出する。
評価部１３０は、発言に禁句が含まれるか否かに基づいて評価値を算出する。
評価部１３０は、発言の時制に基づいて評価値を算出する。
評価部１３０は、発言の発言者が誰であるかに基づいて評価値を算出する。
【００５８】
評価部１３０は、実施事項についての発言の発言者の反応を各種データに基づいて検出し、検出した反応に基づいて評価値を算出する。
具体的には、各種データは、発言の音声データ、発言時の動画データまたは発言時のセンサデータである。音声データはマイクによって得られ、動画データはカメラによって得られ、センサデータはセンサによって得られる。
例えば、評価部１３０は、発言の音声データに基づいて発言者のトーンと発言者の話す速さと質問から回答までの時間との少なくともいずれかを発言者の反応として検出する。
例えば、評価部１３０は、発言時の動画データに基づいて発言者の目の動きを発言者の反応として検出する。
例えば、評価部１３０は、赤外線センサによって得られたセンサデータに基づいて発言者の温度を発言者の反応として検出する。
例えば、評価部１３０は、脈拍センサによって得られたセンサデータに基づいて発言者の脈拍数を発言者の反応として検出する。
【００５９】
図１０に基づいて、評価処理（Ｓ１３０）の手順を説明する。
ステップＳ１３１において、評価部１３０は、評価データベース２３０から、未選択の実施事項を１つ選択する。
【００６０】
ステップＳ１３２からステップＳ１３６は、ステップＳ１３１で選択された実施事項に対して実行される。
【００６１】
ステップＳ１３２において、評価部１３０は、実施事項についての発言が有るか判定する。
具体的には、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた発言が評価データベース２３０に登録されているか判定する。実施事項に対応付けられた発言が評価データベース２３０に登録されている場合、実施事項についての発言が有る。
実施事項についての発言が有る場合、処理はステップＳ１３３に進む。
実施事項についての発言が無い場合、処理はステップＳ１３８に進む。
【００６２】
ステップＳ１３３において、評価部１３０は、上限の評価値を評価データベース２３０に登録する。
【００６３】
具体的には、評価部１３０は上限の評価値を以下のように登録する。
評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値欄を評価データベース２３０から選択し、選択した評価値欄に上限の評価値に更新する。上限の評価値は１００パーセントである。評価値欄の初期値は下限の評価値（０パーセント）である。
【００６４】
ステップＳ１３４において、評価部１３０は、実施事項についての発言に資料名が含まれるか否かに基づいて評価値を更新する。
具体的には、評価部１３０は、実施事項についての発言に資料名が含まれる場合に評価値を下げる。
【００６５】
ステップＳ１３４の手順を説明する。
評価部１３０は、実施事項に対応付けられた資料名欄を評価データベース２３０から選択し、選択した資料名欄に資料名が登録されているか判定する。
選択した資料名欄に資料名が登録されていない場合、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した評価値を資料名用の下降値だけ下げる。資料名用の下降値は予め決められた値である。
【００６６】
ステップＳ１３５において、評価部１３０は、実施事項についての発言の内容に基づいて評価値を更新する。
【００６７】
図１１に基づいて、内容解析処理（Ｓ１３５）の手順を説明する。
ステップＳ１３５１において、評価部１３０は、実施事項についての発言に禁句が含まれるか否かに基づいて評価値を更新する。
具体的には、評価部１３０は、実施事項についての発言に禁句が含まれる場合に評価値を下げる。
【００６８】
ステップＳ１３５１の手順を説明する。
まず、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた発言を評価データベース２３０から選択し、選択した発言に禁句が含まれるか判定する。禁句は予め決められている。
選択した発言に禁句が含まれる場合、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した評価値を禁句用の下降値だけ下げる。禁句用の下降値は予め決められた値である。さらに、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた禁句欄を評価データベース２３０から選択し、選択した禁句欄に禁句用の下降値を登録する。禁句欄の初期値はゼロである。
【００６９】
ステップＳ１３５２において、評価部１３０は、実施事項についての発言の時制に基づいて評価値を更新する。
具体的には、評価部１３０は、実施事項についての発言の時制が過去または未来である場合に評価値を下げる。
【００７０】
ステップＳ１３５２の手順を説明する。
評価部１３０は、実施事項に対応付けられた発言を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した発言を構文解析することによって、選択した発言の時制を判定する。
実施事項についての発言の時制が過去または未来である場合、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した評価値を時制用の下降値だけ下げる。時制用の下降値は予め決められた値である。さらに、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた時制欄を評価データベース２３０から選択し、選択した時制欄に時制用の下降値を登録する。時制欄の初期値はゼロである。
【００７１】
ステップＳ１３５３において、評価部１３０は、実施事項についての発言の発言者が誰であるかに基づいて評価値を更新する。
具体的には、評価部１３０は、発言者が指定者でない場合に評価値を下げる。指定者は予め決められた回答者である。
【００７２】
ステップＳ１３５３の手順を説明する。
評価部１３０は、実施事項に対応付けられた発言者識別子を評価データベース２３０から選択し、選択した発言者識別子を指定者識別子と比較する。
発言者が指定者でない場合、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した評価値を発言者用の下降値だけ下げる。発言者用の下降値は予め決められた値である。さらに、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた発言者欄を評価データベース２３０から選択し、選択した発言者欄に発言者用の下降値を登録する。発言者欄の初期値はゼロである。
【００７３】
図１０に戻り、ステップＳ１３６から説明を続ける。
ステップＳ１３６において、評価部１３０は、実施事項についての発言の発言者の反応に基づいて評価値を更新する。
【００７４】
図１２に基づいて、反応解析処理（Ｓ１３６）の手順を説明する。
ステップＳ１３６１において、評価部１３０は、実施事項についての発言時の発言者の目の動きに基づいて評価値を更新する。
具体的には、評価部１３０は、目の動きが基準よりも大きい場合に評価値を下げる。
【００７５】
ステップＳ１３６１の手順を説明する。
まず、評価部１３０は、会話の動画データから、実施事項についての発言時の動画データを抽出する。会話の動画データは記憶部１９１に予め記憶されている。
次に、評価部１３０は、抽出した動画データを画像解析することによって、発言者の目線の移動量を算出する。目線の移動量は目の動きの大きさを表す値である。
次に、評価部１３０は、目線の移動量を目線閾値と比較する。目線閾値は基準となる値である。
目線の移動量が目線閾値より大きい場合、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した評価値を目線用の下降値だけ下げる。目線用の下降値は予め決められた値である。さらに、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた目線欄を評価データベース２３０から選択し、選択した目線欄に目線用の下降値を登録する。目線欄の初期値はゼロである。
【００７６】
ステップＳ１３６２において、評価部１３０は、実施事項についての発言時の発言者のトーンに基づいて評価値を更新する。
具体的には、評価部１３０は、発言時のトーンと通常のトーンとの差が基準よりも大きい場合に評価値を下げる。
【００７７】
ステップＳ１３６２の手順を説明する。
まず、評価部１３０は、会話の音声データから、実施事項についての発言時の音声データを抽出する。
次に、評価部１３０は、抽出した音声データを音声解析することによって、発言者のトーン値を算出する。
次に、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた発言者識別子を評価データベース２３０から選択する。
次に、評価部１３０は、選択した発言者識別子と同じ利用者識別子に対応付けられた発生情報を発声データベースから選択し、選択した発生情報からトーン値を取得する。取得されるトーン値は通常のトーン値である。
次に、評価部１３０は、発言者のトーン値と通常のトーン値との差を算出する。算出される差をトーン差という。
次に、評価部１３０は、トーン差をトーン閾値と比較する。トーン閾値は基準となる値である。
トーン差がトーン閾値より大きい場合、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した評価値をトーン用の下降値だけ下げる。トーン用の下降値は予め決められた値である。さらに、評価部１３０は、実施事項に対応付けられたトーン欄を評価データベース２３０から選択し、選択したトーン欄にトーン用の下降値を登録する。トーン欄の初期値はゼロである。
【００７８】
ステップＳ１３６３において、評価部１３０は、実施事項についての発言時の発言者の話す速さに基づいて評価値を更新する。
具体的には、評価部１３０は、話す速さと通常の話す速さとの差が基準よりも大きい場合に評価値を下げる。
【００７９】
ステップＳ１３６３の手順を説明する。
まず、評価部１３０は、会話の音声データから、実施事項についての発言時の音声データを抽出する。
次に、評価部１３０は、抽出した音声データを音声解析することによって、発言者の話す速さを算出する。
次に、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた発言者識別子を評価データベース２３０から選択する。
次に、評価部１３０は、選択した発言者識別子と同じ利用者識別子に対応付けられた発生情報を発声データベースから選択し、選択した発生情報から話す速さを取得する。取得される話す速さは通常の話す速さである。
次に、評価部１３０は、発言者の話す速さと通常の話す速さとの差を算出する。算出される差を速度差という。
次に、評価部１３０は、速度差を速さ閾値と比較する。速さ閾値は基準となる値である。
速度差が速さ閾値より大きい場合、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した評価値を話す速さ用の下降値だけ下げる。話す速さ用の下降値は予め決められた値である。さらに、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた速さ欄を評価データベース２３０から選択し、選択した速さ欄に速さ用の下降値を登録する。速さ欄の初期値はゼロである。
【００８０】
ステップＳ１３６４において、評価部１３０は、実施事項についての発言時の回答待ち時間に基づいて評価値を更新する。回答待ち時間は質問から回答までの時間である。
具体的には、評価部１３０は、回答待ち時間が基準時間より長い場合に評価値を下げる。
【００８１】
ステップＳ１３６４の手順を説明する。
まず、評価部１３０は、会話の音声データを音声解析することによって、実施事項についての発言時の回答待ち時間を算出する。
次に、評価部１３０は、回答待ち時間を時間閾値と比較する。時間閾値は基準となる時間である。
回答待ち時間が時間閾値より長い場合、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した評価値を時間用の下降値だけ下げる。時間用の下降値は予め決められた値である。さらに、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた時間欄を評価データベース２３０から選択し、選択した時間欄に時間用の下降値を登録する。時間欄の初期値はゼロである。
【００８２】
ステップＳ１３６５において、評価部１３０は、実施事項についての発言時の発言者のその他の反応に基づいて評価値を更新する。
【００８３】
例えば、評価部１３０は、発言者の温度が基準範囲外の温度である場合に評価値を下げる。
この場合の手順を説明する。
まず、評価部１３０は、赤外線センサデータから、実施事項についての発言時の発言者の温度を取得する。
次に、評価部１３０は、発言者の温度を上限温度と下限温度と比較する。上限温度および下限温度は基準範囲を定める温度である。
発言者の温度が上限温度より高い場合、または、発言者の温度が下限温度より低い場合、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した評価値を温度用の下降値だけ下げる。温度用の下降値は予め決められた値である。さらに、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた温度欄（その他の欄の１つ）を評価データベース２３０から選択し、選択した温度欄に温度用の下降値を登録する。温度欄の初期値はゼロである。
【００８４】
例えば、評価部１３０は、発言者の脈拍数が基準範囲外の値である場合に評価値を下げる。
この場合の手順を説明する。
まず、評価部１３０は、脈拍センサデータから、実施事項についての発言時の発言者の脈拍数を取得する。
次に、評価部１３０は、発言者の脈拍数を上限値と下限値と比較する。上限値および下限値は基準範囲を定める値である。
発言者の脈拍数が上限値より高い場合、または、発言者の脈拍数が下限値より低い場合、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から選択する。そして、評価部１３０は、選択した評価値を脈拍用の下降値だけ下げる。脈拍用の下降値は予め決められた値である。さらに、評価部１３０は、実施事項に対応付けられた脈拍欄（その他の欄の１つ）を評価データベース２３０から選択し、選択した脈拍欄に脈拍用の下降値を登録する。脈拍欄の初期値はゼロである。
【００８５】
図１０に戻り、ステップＳ１３７を説明する。
ステップＳ１３７において、評価部１３０は、未選択の実施事項が有るか判定する。未選択の実施事項を未選択事項という。
未選択事項が有る場合、処理はステップＳ１３１に進む。
未選択事項が無い場合、処理は終了する。
【００８６】
図３に戻り、ステップＳ１４０を説明する。
ステップＳ１４０において、提案部１４０は、各実施事項についての評価値に基づいて質問データベースから追加質問を選択し、追加質問を出力する。
質問データベースは、実施事項と追加質問とを互いが互いに対応付けられたデータであり、記憶部１９１に予め記憶される。
例えば、特許文献１に開示されているようなデータベースをステップＳ１４０における質問データベースとして使用することができる。
【００８７】
図１３に基づいて、提案処理（Ｓ１４０）の手順を説明する。
ステップＳ１４１において、提案部１４０は、評価データベース２３０から、未選択の実施事項を１つ選択する。
【００８８】
ステップＳ１４２からステップＳ１４４は、ステップＳ１４１で選択された実施事項に対して実行される。
【００８９】
ステップＳ１４２において、提案部１４０は、実施事項についての評価値を評価閾値と比較する。評価閾値は予め決められた値である。
具体的には、提案部１４０は、実施事項に対応付けられた評価値を評価データベース２３０から取得し、取得した評価値を評価閾値と比較する。
評価値が評価閾値より小さい場合、処理はステップＳ１４３に進む。
評価値が評価閾値以上である場合、処理はステップＳ１４５に進む。
【００９０】
ステップＳ１４３において、提案部１４０は、実施事項についての追加質問を質問データベースから取得する。
【００９１】
ステップＳ１４４において、提案部１４０は、実施事項についての追加質問を追加質問リスト２４０に登録する。
【００９２】
図１４に基づいて、追加質問リスト２４０を説明する。
追加質問リスト２４０は、各実施事項についての追加質問を示すデータであり、記憶部１９１に記憶される。
具体的には、追加質問リスト２４０は、モデル名とプロセス名と実施事項と追加質問と理由と評価値とを互いに対応付ける。
【００９３】
図１３に戻り、ステップＳ１４４の手順を続ける。
提案部１４０は、実施事項の事項識別子と実施事項についての追加質問とを互いに対応付けて追加質問リスト２４０に登録する。
また、提案部１４０は、実施事項に対応付けられたモデル名とプロセス名と評価値とを評価データベース２３０から取得する。そして、提案部１４０は、モデル名とプロセス名と評価値とを実施事項の事項識別子に対応付けて追加質問リスト２４０に登録する。
さらに、提案部１４０は、実施事項に対応付けられた発言欄を評価データベース２３０から選択し、選択した発言欄に発言が登録されているか判定する。
選択した発言欄に発言が登録されている場合、提案部１４０は、実施事項に対応付けられた解析要素欄を参照することによって、評価値を下げる要因となった解析要素を判別する。初期値以外の値が登録されている欄に対応する解析要素が、評価値を下げる要因となった解析要素である。そして、提案部１４０は、「所見あり」と評価値を下げる要因となった解析要素の名称とを実施事項の事項識別子に対応付けて追加質問リスト２４０の理由欄に登録する。
選択した発言欄に発言が登録されていない場合、提案部１４０は、「回答なし」を実施事項の事項識別子に対応付けて追加質問リスト２４０の理由欄に登録する。
【００９４】
ステップＳ１４５において、提案部１４０は、未選択の実施事項が有るか判定する。未選択の実施事項を未選択事項という。
未選択事項が有る場合、処理はステップＳ１４１に進む。
未選択事項が無い場合、処理はステップＳ１４６に進む。
【００９５】
ステップＳ１４６において、提案部１４０は、追加質問リスト２４０を出力する。
具体的には、提案部１４０は、入出力インタフェース１０４を介してディスプレイに追加質問リスト２４０を表示させる。
【００９６】
但し、提案部１４０は、追加質問を音声データに変換し、追加質問の音声をスピーカまたはイヤホンから出力してもよい。
【００９７】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
アセスメントにおいて、各実施事項についての質疑応答を評価することができる。
さらに、質疑応答の評価が低い実施事項について追加質問を提案することができる。
つまり、アセスメントの実施を支援することができる。
【００９８】
＊＊＊実施の形態の補足＊＊＊
実施の形態は、好ましい形態の例示であり、本発明の技術的範囲を制限することを意図するものではない。実施の形態は、部分的に実施してもよいし、他の形態と組み合わせて実施してもよい。フローチャート等を用いて説明した手順は、適宜に変更してもよい。
【符号の説明】
【００９９】
１００  アセスメント支援装置、１０１  プロセッサ、１０２  メモリ、１０３  補助記憶装置、１０４  入出力インタフェース、１１０  準備部、１１１  取得部、１１２  変換部、１１３  分割部、１１４  判別部、１１５  類語部、１１６  抽出部、１２０  検出部、１３０  評価部、１４０  提案部、１９１  記憶部、２１０  会話データベース、２２０  類語データベース、２３０  評価データベース、２４０  追加質問リスト。
【図１】
2019125044.tif 000003
【図２】
2019125044.tif 000004
【図３】
2019125044.tif 000005
【図４】
2019125044.tif 000006
【図５】
2019125044.tif 000007
【図６】
2019125044.tif 000008
【図７】
2019125044.tif 000009
【図８】
2019125044.tif 000010
【図９】
2019125044.tif 000011
【図１０】
2019125044.tif 000012
【図１１】
2019125044.tif 000013
【図１２】
2019125044.tif 000014
【図１３】
2019125044.tif 000015
【図１４】
2019125044.tif 000016