(57)【要約】【課題】人の持つ職能と企業が必要とする職務に関する分析環境を提供し、人材の活性化を支援する。【解決手段】現所属と質問に対する回答文を含む個人分析用回答情報を受け付ける個人分析用回答情報受付手段１１と、回答文が有する回答単語の出現頻度を回答単語に関連付ける回答情報分析手段１４と、各所属に必要とされる職務と関連付けられる識別単語を規定した職務識別単語記憶手段１６と、所定の出現頻度以上の回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属と現所属との一致を判定する所属適合判定手段１７と、回答単語の出現頻度に基づく評価パラメータを生成する評価パラメータ生成手段１９と、評価パラメータの比較基準となる比較パラメータを記憶する比較パラメータ記憶手段２１と、各パラメータを比較する職務適応性判定手段２２と、上記判定結果を出力する情報出力手段２４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】
現在の所属と所定の質問に対する回答文を含む個人分析用回答情報を受け付ける個人分析用回答情報受付手段と、
当該回答文が有する回答単語を分析し、回答単語の出現頻度を当該回答単語に関連付ける回答情報分析手段と、
各所属に必要とされる職務と関連付けられる識別単語を規定した職務識別単語記憶手段と、
前記職務識別単語記憶手段を参照し、所定の出現頻度以上の前記回答単語に対応する前記識別単語に基づき得られた所属と前記現在の所属とを比較し、一致するかを判定する所属適合判定手段と、
当該所属適合判定手段が生成した所属適合判定結果を出力する情報出力手段と、
を備えることを特徴とする人材活用支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の人材活用支援システムにおいて、
回答単語の出現頻度の履歴を記憶する分析結果記憶手段を備え、
前記所属適合判定手段は、当該履歴に基づき抽出された所定の時間サイクル以上で用いられる回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属を比較することを特徴とする人材活用支援システム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の人材活用支援システムにおいて、
前記回答単語の出現頻度に基づく個人分析用評価パラメータを生成する評価パラメータ生成手段と、
当該評価パラメータの比較基準となる比較パラメータを記憶する比較パラメータ記憶手段と、
前記評価パラメータ生成手段が生成した評価パラメータと、前記比較パラメータ記憶手段が記憶する比較パラメータとを比較する職務適応性判定手段と、を備え、
前記情報出力手段は、当該職務適応性判定手段が生成した職務適応性判定結果を出力することを特徴とする人材活用支援システム。
【請求項４】
前記職務適応性判定手段は、前記評価パラメータおよび比較パラメータに応じた類型パターンを用いて、比較を行うことを特徴とする請求項３に記載の人材活用支援システム。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の人材活用支援システムにおいて、
前記記憶手段は、回答文を単語に分解する際の基準となる基準単位単語を所定の分析区分に関連付けて記憶する分析用辞書記憶手段を備えるものであって、
前記回答情報分析手段は、当該分析用辞書記憶手段を参照して前記回答単語と当該分析区分とを関連付け、
前記評価パラメータ生成手段は、当該分析区分に属する前記回答単語の出現頻度に基づき得られる数値を用いて前記評価パラメータを生成することを特徴とする人材活用支援システム。
【請求項６】
情報の受付手段、情報の記憶手段、および各手段の動作を制御する処理手段を備え、当該記憶手段は、各所属に必要とされる職務と関連付けられる識別単語を規定した職務識別単語記憶手段を有する人材活用支援システムにおいて、
前記処理手段に、
現在の所属と所定の質問に対する回答文を含む個人分析用回答情報を受け付けるステップと、
当該回答文が有する回答単語を分析し、回答単語の出現頻度を当該回答単語に関連付けるステップと、
前記職務識別単語記憶手段を参照し、所定の出現頻度以上の前記回答単語に対応する前記識別単語に基づき得られた所属と前記現在の所属とを比較し、一致するかを判定するステップと、
当該所属を比較した判定結果を出力するステップと、
を実行させることを特徴とする人材活用支援プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の人材活用支援プログラムにおいて、
前記記憶手段は、回答単語の出現頻度の履歴を記憶する分析結果記憶手段を備えるものであって、
前記処理手段に、当該履歴に基づき抽出された所定の時間サイクル以上で用いられる回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属を比較するステップを実行させることを特徴とする人材活用支援プログラム。
【請求項８】
請求項６または請求項７に記載の人材活用支援プログラムにおいて、
前記記憶手段は、個人分析用評価パラメータの比較基準となる比較パラメータを記憶する比較パラメータ記憶手段を備えるものであって、
前記処理手段に、
前記回答単語の出現頻度に基づく個人分析用評価パラメータを求めるステップと、
生成した評価パラメータと、前記比較パラメータ記憶手段が記憶する比較パラメータとを比較するステップと、
当該評価パラメータと比較パラメータとを比較した判定結果を出力するステップと、
を実行させることを特徴とする人材活用支援プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載の人材活用支援プログラムにおいて、
前記処理手段に、前記評価パラメータおよび比較パラメータに応じた類型パターンを用いて、比較を行うステップを実行させることを特徴とする人材活用支援プログラム。
【請求項１０】
請求項８または請求項９に記載の人材活用支援プログラムにおいて、
前記記憶手段は、回答文を単語に分解する際の基準となる基準単位単語を所定の分析区分に関連付けて記憶する分析用辞書記憶手段を備えるものであって、
前記処理手段に、
当該分析用辞書記憶手段を参照して前記回答単語と当該分析区分とを関連付けるステップと、
当該分析区分に属する前記回答単語の出現頻度に基づき得られる数値を用いて前記評価パラメータを生成するステップと、
を実行させることを特徴とする人材活用支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人材の有効活用を支援するシステムおよびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、企業における個人の仕事の能力評価においては、職種に応じ、今までのキャリア、実績、昇格試験や面接などの結果を参照しながら、人事担当者や上級管理職の主観評価が大きなウェイトを占めている。そして、これらの評価を支援するシステムとしては、特開２００２−４１７２６号公報にあるような人材発掘システムがあり、必要に応じて閲覧などが可能な、個人評価を電子情報として管理するものが一般的であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した特開２００２−４１７２６号公報にあるような一般的な情報管理システムでは、その個人が従事している職種を前提として得られた主観的な評価情報を基にして、能力の判断をする伝統的な手法の枠内から抜け出すことはできない。客観的に判断するための材料として用いられる資格の有無も、普遍的な技能や知識を評価するためのものであり、各職種において要求される職務を遂行するための実務能力を評価できるものではなく、結局は、類推の域を出ない。したがって、これらの資格を個人評価の一要素として電子情報化することはできても、主たる客観的な判断基準とすることはできない。
【０００４】
特に、現在のように企業が行う業務が多角化、高度化する状況においては、各職種に求められる職務の内容やレベルも細分化されており、実務レベルでは、個人の職能を実務にあわせるように、いうなれば強制的に適応するようにＯＪＴ（ＯＮ−ＴＨＥ−ＪＯＢ　ｔｒａｉｎｉｎｇ）で調整しているというのが実態である。
【０００５】
ゆえに、現有する人材の活性化という観点から、職務を達成できる能力としての、個人のもつ職能を的確に把握し、その上で、現有する人材に何ができるのかを客観的に分析して企業における所属先で要求される職務との相関を明らかにし、真の適材適所を実現する人材活用支援システムおよび人材活用支援プログラムが望まれていた。
【０００６】
【発明の目的】
本発明は、かかる要請に鑑み、人材の備える職能と企業が必要とする職務のマッチングを図るための分析環境を提供し、人材の活性化を支援する人材活用支援システムおよび人材活用支援プログラムを実現することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、現在の所属と所定の質問に対する回答文を含む個人分析用回答情報を受け付ける個人分析用回答情報受付手段と、当該回答文が有する回答単語を分析し、回答単語の出現頻度を当該回答単語に関連付ける回答情報分析手段と、各所属に必要とされる職務と関連付けられる識別単語を規定した職務識別単語記憶手段と、前記職務識別単語記憶手段を参照し、所定の出現頻度以上の前記回答単語に対応する前記識別単語に基づき得られた所属と前記現在の所属とを比較し、一致するかを判定する所属適合判定手段と、当該所属適合判定手段が生成した所属適合判定結果を出力する情報出力手段と、を備える構成を採用する。
【０００８】
本発明によると、所定の質問に対する回答文が有する、所定の出現頻度以上の回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属を現在の所属と比較するので、回帰手法を応用して第三者の恣意が入り込むことのない客観的な判断材料に基づく判定結果を得ることが可能となり、ひいては、客観的に所属の適合性、配置転換必要性を判断するための資料を提供できるので、企業の人材活用の一助となる人材活用支援システムを実現できる。
【０００９】
また、請求項２に記載の発明では、請求項１に記載の人材活用支援システムにおいて、回答単語の出現頻度の履歴を記憶する分析結果記憶手段を備え、前記所属適合判定手段は、当該履歴に基づき抽出された所定の時間サイクル以上で用いられる回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属を比較する構成を採用する。
【００１０】
本発明によると、回答単語の出現頻度の履歴に基づき抽出された所定の時間サイクル以上で用いられる回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属を比較するので、個人が頻繁に活用している職務に基づき判定することができ、より個人の特質に沿った判定が可能となる。
【００１１】
また、請求項３に記載の発明では、請求項１または請求項２に記載の人材活用支援システムにおいて、前記回答単語の出現頻度に基づく個人分析用評価パラメータを生成する評価パラメータ生成手段と、当該評価パラメータの比較基準となる比較パラメータを記憶する比較パラメータ記憶手段と、前記評価パラメータ生成手段が生成した評価パラメータと、前記比較パラメータ記憶手段が記憶する比較パラメータとを比較する職務適応性判定手段と、を備え、前記情報出力手段は、当該職務適応性判定手段が生成した職務適応性判定結果を出力する構成を採用した。
【００１２】
本発明によると、回答単語の出現頻度に基づく評価パラメータと比較パラメータ記憶手段が記憶する比較パラメータとを比較するので、多様な職務に応じたかたちで、任意の比較パラメータを基準とした多様な判定を実現できる。
【００１３】
また、請求項４に記載の発明では、前記職務適応性判定手段は、前記評価パラメータおよび比較パラメータに応じた類型パターンを用いて、比較を行う構成を採用する。
【００１４】
本発明によると、評価パラメータおよび比較パラメータに応じた類型パターンを用いて比較を行うので、厳密な数値比較を行わずに職能比較が可能となり、ひいては、人間の能力というあいまいな部分を好適に比較できる人材活用支援システムを実現できる。
【００１５】
また、請求項５に記載の発明では、請求項３または請求項４に記載の人材活用支援システムにおいて、前記記憶手段は、回答文を単語に分解する際の基準となる基準単位単語を所定の分析区分に関連付けて記憶する分析用辞書記憶手段を備えるものであって、前記回答情報分析手段は、当該分析用辞書記憶手段を参照して前記回答単語と当該分析区分とを関連付け、前記評価パラメータ生成手段は、当該分析区分に属する前記回答単語の出現頻度に基づき得られる数値を用いて前記評価パラメータを生成する構成を採用する。
【００１６】
本発明によると、所定の分析区分に関連付けて記憶する分析用辞書を参照し、回答単語と分析区分を関連付け、当該分析区分に属する回答単語の出現頻度に基づき得られる数値を用いて評価パラメータを生成するので、客観的な個人分析用回答情報に基づくパラメータを判断材料とすることができ、ひいては、文を構成する単語のバランスという観点から個人の職能を客観的に判断できる人材活用支援システムを実現できる。
【００１７】
また、請求項６に記載の発明では、情報の受付手段、情報の記憶手段、および各手段の動作を制御する処理手段を備え、当該記憶手段は、各所属に必要とされる職務と関連付けられる識別単語を規定した職務識別単語記憶手段を有する人材活用支援システムにおいて、実現される人材活用支援プログラムを提供する。
【００１８】
そして、その人材活用支援プログラムは、前記処理手段に、現在の所属と所定の質問に対する回答文を含む個人分析用回答情報を受け付けるステップと、当該回答文が有する回答単語を分析し、回答単語の出現頻度を当該回答単語に関連付けるステップと、前記職務識別単語記憶手段を参照し、所定の出現頻度以上の前記回答単語に対応する前記識別単語に基づき得られた所属と前記現在の所属とを比較し、一致するかを判定するステップと、当該所属を比較した判定結果を出力するステップと、を実行させる。
【００１９】
本発明によると、所定の質問に対する回答文が有する、所定の出現頻度以上の回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属を現在の所属と比較するので、第三者の恣意が入り込むことのない客観的な判断材料に基づく判定結果を得ることが可能となり、ひいては、企業の人材活用の一助となる資料を提供できる人材活用支援環境を提供できる。
【００２０】
また、請求項７に記載の発明では、請求項６に記載の人材活用支援プログラムにおいて、前記記憶手段は、回答単語の出現頻度の履歴を記憶する分析結果記憶手段を備えるものであって、前記処理手段に、当該履歴に基づき抽出された所定の時間サイクル以上で用いられる回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属を比較するステップを実行させる。
【００２１】
本発明によると、回答単語の出現頻度の履歴に基づき抽出された所定の時間サイクル以上で用いられる回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属を比較するので、個人が頻繁に活用している職務に基づき判定することができ、より個人の特質に沿った判定が可能となる。
【００２２】
また、請求項８に記載の発明では、請求項６または請求項７に記載の人材活用支援プログラムにおいて、前記記憶手段は、個人分析用評価パラメータの比較基準となる比較パラメータを記憶する比較パラメータ記憶手段を備えるものであって、前記処理手段に、前記回答単語の出現頻度に基づく個人分析用評価パラメータを求めるステップと、生成した評価パラメータと、前記比較パラメータ記憶手段が記憶する比較パラメータとを比較するステップと、当該評価パラメータと比較パラメータとを比較した判定結果を出力するステップと、を実行させる。
【００２３】
本発明によると、回答単語の出現頻度に基づく評価パラメータと比較パラメータ記憶手段が記憶する比較パラメータとを比較するので、多様な職務に応じたかたちで、任意の比較パラメータを基準とした多様な判定を実現できる。
【００２４】
また、請求項９に記載の発明では、請求項８に記載の人材活用支援プログラムにおいて、前記処理手段に、前記評価パラメータおよび比較パラメータに応じた類型パターンを用いて、比較を行うステップを実行させる。
【００２５】
本発明によると、評価パラメータおよび比較パラメータに応じた類型パターンを用いて比較を行うので、厳密な数値比較を行わずに職能比較が可能となり、ひいては、人間の能力というあいまいな部分を好適に比較できる人材活用支援環境を提供できる。
【００２６】
また、請求項１０に記載の発明では、請求項８または請求項９に記載の人材活用支援プログラムにおいて、前記記憶手段は、回答文を単語に分解する際の基準となる基準単位単語を所定の分析区分に関連付けて記憶する分析用辞書記憶手段を備えるものであって、前記処理手段に、当該分析用辞書記憶手段を参照して前記回答単語と当該分析区分とを関連付けるステップと、当該分析区分に属する前記回答単語の出現頻度に基づき得られる数値を用いて前記評価パラメータを生成するステップと、を実行させる。
【００２７】
本発明によると、所定の分析区分に関連付けて記憶する分析用辞書を参照し、回答単語と分析区分を関連付け、当該分析区分に属する回答単語の出現頻度に基づき得られる数値を用いて評価パラメータを生成するので、客観的な個人分析用回答情報に基づくパラメータを判断材料とすることができ、ひいては、文を構成する単語のバランスという観点から個人の職能を客観的に判断できる人材活用支援環境を提供できる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
本発明は、企業に勤める各個人の所属、および、その所属での業務において必要とされる職務と、各個人が備える職能と、に着目し、分析を行うものである。ここで、職務とは、各人が担当する任務であり、その職種を分解・細分した際の個々の部分作業をいう。職能とは、職業・職務上の能力、業務を遂行する際に必要とされる能力をいう。
【００２９】
上述した分析に際しては、所定の質問に対する回答文を備える個人分析用回答情報を用いる。具体的には、業務にかかわる所定の質問（記載要求）に応じた報告書から個人分析用回答情報を取得する。当然に、専用の質問文が設けられ、これに対する回答を自然文で求めるアンケート形式の労務調査票が最も効果的であるが、これに限られるものではなく、企業における職務上作成する自然文などを備える日報などを用いても良い。傾向的には、前者は、顕在意識下における書き手個人の意識に基づく調査に位置づけられ、後者は、潜在意識下における書き手個人の意識に基づく調査に位置づけられる。
【００３０】
どのような単語が職務を意識した単語であるか、職務を表す単語といえるのか、については、発明者の長年の研究・分析により明らかになった経験的・累積的な事実に基づく相関関係により判断され、規定される。それに加え、企業独自の業務、職務がある場合には、その企業が規定する相関関係も分析に用いられる。
【００３１】
一方、業務を遂行するための職能の例として、営業職における能力要件として位置づけられる、経営意識、ビジネスマインド、マーケティング力、計画実行力、部下育成力、情報収集力、企画力などが挙げられる。そして、本発明者は、この職能を支える基礎的能力として、理解する力、分析する力、考える力、表現する力、応用する力、から構成されるコンピテンシー（ｃｏｍｐｅｔｅｎｃｙ）に着目し、これらの基礎的能力を、職能を左右する顕在能力としている。
【００３２】
したがって、職能を活かす、ということの源流は顕在能力を活かすという点にあるとの知見に基づき、最終目標として、この顕在能力の分析・評価をもとに人材活用・組織活性化を図らんとするものである。
【００３３】
このため、本発明では、人材活用支援システムおよび人材活用支援プログラムとして、まず、職務のマッチングを分析し、さらに、顕在能力を分析することにより職能の有効活用への指針を決定するための判断材料を提供する。
【００３４】
ここで、発明者は、顕在能力の分析手法として、文章を対象とする言語分析を採用している。本発明にかかる顕在能力の評価を行う際の基礎となる、文章についての言語分析は、所定の題意に対する回答文を評価することを主眼におくものである。これは、文章の作成にあたっては、書き手の様々な能力が用いられること、その結果、書き手の持つ顕在能力を文章の分析により評価できるという研究の成果に基づく。そして、この発明者による長年の研究・分析の結果から得られた経験的、統計的事実に基づく言語分析手法を能力評価手法に取り入れ、新しい評価シーケンスを具現化するものである。
【００３５】
詳細には、発明者の研究によると、論文や社説など、各ジャンルにおいて一つのテーマを論じる文章として優秀と判断される文章を、５０文章、１００文章、５０００文章と分析を進め、文章に含まれる単語の出現回数に着目したところ、出現回数が多い単語は書き手の論旨の中心を表すキーワードとなっていることと、多くの単語が一回しか使用されないことが判明した。
【００３６】
例えば、文章中に１００の単語が用いられている場合、出現回数の多い、論旨の本質を示す中心となるキーワードはおよそ５つに過ぎず、およそ８０の単語は一度だけ用いられているだけである。各ジャンル毎に比較すれば数値上で多少の差異は生じるが、このキーワードの文章に含まれる比率自体は、一のテーマを論じる文章である限り、同一のジャンルであれば６００文字の文章でも、２０００文字の文章でも基本的には変わりがないことも分析結果として得られている。
【００３７】
さらに、単語の出現回数について言及すると、極論として、すべての単語が一度だけしか用いられないと、文章としては、とりとめのない言葉の羅列に過ぎず、論旨が浮かび上がってこないものとなる。一方、すべてが同じ単語となってしまっては、文章として成立しないということになる。すなわち、一つのテーマを効果的に相手に伝えるためには、単語の使用則として、繰り返し用いられる単語が一定量あり、加えて、一度しか使われない単語がその周辺をとりまくように存在する必要があるというイメージが成立する。なお、出てきた単語数（重複を含む）を、出てきた単語の種類数で割った値（単語重複率）は、論文の場合は１．４２、小説では２．０１となるという分析結果も得られている。
【００３８】
上述した観点から、ある一定以上の割合で用いられるキーワードの割合を分析すると、例えば上述した１００の単語が用いられている場合で説明すると、キーワードの数が５を超えてさらに多い場合には、主張しようとする事柄が多くなり、それぞれの論点の説明に十分な論証がおこなわれていない傾向が強い。逆に、キーワードの数が５を満たさずさらに少ない場合には、主張すべき事柄への内容の集約が不足し、論旨を展開するにあたっての組み立てが不十分な傾向が強い。
【００３９】
他方、一度しか用いられていない単語群が８０％を超えると、主張に対する論証として展開する方向が散漫となり、文章としての明確な方向性が表現しきれない傾向が強くなる。
【００４０】
以上説明したように、単語の重複という観点から見ると、顕在能力を総合的に発揮した結果である文章の優劣は絶対量ではなくバランスであり、理想的な比率という基準で判断できるという知見を発明者は得ている。ここで、優秀な文章とは、文意が明確で、その論証が過不足なく行われており、押しつけや曖昧さがない文章を想定している。
【００４１】
このバランスという観点からの分析についてみると、品詞などの単語の属性の観点から見ても同様の結果を得いる。例えば、名詞、形容詞、動詞、助動詞などの一般的な品詞区分で考えてみると容易に理解できる。名詞は、主語や目的語として用いられるが、自然文として、主語がなければ、動作主体がわからず意味不明となるし、目的語がなければ、動作対象などがわからず、同じく意味不明となる。また、形容詞などが少なければ、第三者に問題の状況やそれをとりまく環境などの詳細なイメージを十分に伝えられないし、逆に多すぎては、与えられる情報が氾濫して読み手に伝えたいイメージがぼやけてしまう可能性が高い。そして、極論すると、動詞がないということは、自然文としての述語が存在しないことになり、少なくとも、主語に応じた比率で存在しなければ文章が成立しない。
【００４２】
単語の属性という観点からの分析を行ったことにより、属性の観点からもバランス良く用いられているか否かを、文章としての優劣を評価する基準とできるという知見を発明者は得ることができた。なお、本発明では、後述するように一般的な国文法の品詞種類とは異なる分析区分を採用しているが、この分析区分は、わかりやすい文章表現、文章構成という見地から重要となる、使用単語のバランスから文章を評価するという観点に基づき、どのような単語の属性を抽出すると、適切な数値評価ができる分析値が得られるかという分析実験を繰り返して、経験的かつ統計的に得られた区分である。
【００４３】
さらに、上述したキーワードについて、より詳細に研究すると、文章中に二度以上用いられている単語は、上述したように全単語群の２０％前後となるが、これらは文章の中心となっている単語群と、これを補足する単語群とからなる。統計的には、全単語群の５％前後が中心を表すキーワード群となり、全単語群の１５％前後がこのキーワード群を説明する単語群となる。
【００４４】
また、１つの文章中で、書き手が無意識のうちに、重要な単語群とそうでない単語群を区別する傾向にあり、加えて、よく使われる単語の出現回数や、文意と直接関係のない単語群の存在する割合などに、書き手の能力が色濃く反映されることが判明した。したがって、１つの文章に用いられた単語群には、封じ込められた書き手の想いが表れるし、また、単語群の使い方から、読み手に対して自らが意図したとおりに伝えられるかという面での表現能力、説得能力、論理構成能力なども窺い知れることになる。
【００４５】
翻って考えると、文章に用いられた重要な単語群が所定の職務との相関を持っていれば、書き手の意識が潜在的または顕在的に、特定の職務に向いていることが明らかになる。ゆえに、例えば、自己の完遂した仕事についての回答に含まれる場合にはその能力を備えると判断できるのであり、前述した単語と職務の相関を規定することにより客観的な判定が可能となる。
【００４６】
以上の分析・研究の結果に基づく言語分析を基礎とする評価を取り入れた、人材活用支援システムおよび人材支援プログラムについて、以下に実施形態を説明するが、これらの実施形態は本発明の一例を説明するに過ぎず、本発明の権利範囲を限定するものではない。また、説明において特記しなくとも、各手段は、当然に当業者として代替することができる手段を含むものとする。
【００４７】
［人材活用支援システムの構成］
図１は、本発明に係る人材活用支援システム１のシステム構成を示す機能ブロック図である。図１に示したように、人材活用支援システム１は、現在の所属と所定の質問に対する回答文を含む個人分析用回答情報を受け付ける個人分析用回答情報受付手段１１と、当該回答文が有する回答単語を分析し、回答単語の出現頻度を当該回答単語に関連付ける回答情報分析手段１４と、各所属に必要とされる職務と関連付けられる識別単語を規定した職務識別単語記憶手段１６と、職務識別単語記憶手段１６を参照し、所定の出現頻度以上の回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属と現在の所属とを比較し、一致するかを判定する所属適合判定手段１７と、を主たる構成として備える。
【００４８】
さらに、人材活用支援システム１は、図１に示したとおり、回答文を単語に分解する際の基準となる基準単位単語を所定の分析区分に関連付けて記憶する分析用辞書記憶手段１３と、回答単語の出現頻度の履歴を記憶する分析結果記憶手段１５と、回答単語の出現頻度に基づく個人分析用評価パラメータを生成する評価パラメータ生成手段１９と、当該評価パラメータの比較基準となる比較パラメータを記憶する比較パラメータ記憶手段２１と、評価パラメータ生成手段１９が生成した評価パラメータと、比較パラメータ記憶手段２１が記憶する比較パラメータとを比較する職務適応性判定手段２２と、所属適合判定手段１７が生成した所属適合判定結果や職務適応性判定手段２２が生成した職務適応性判定結果を出力する情報出力手段２４と、を備える。
【００４９】
また、図２は、本発明にかかる人材活用支援システム１を備えた人材活用支援環境を実現するための概略的な全体システム構成図である。図２に示したように、システム全体としては、人材活用支援システム１と、この人材活用支援システム１に対してネットワーク２を介し情報を送信するＬＡＮ３を備える。以下、人材活用支援システム１、ネットワーク２、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）３についてそれぞれ説明する。
【００５０】
人材活用支援システム１は、図２に示したように、情報の記憶手段３１、外部装置との通信手段３２、およびこれら各手段の動作を制御する処理手段３３とを有する構成を採用するものであり、具体的には、ネットワーク２に接続されるサーバ装置が想定される。
【００５１】
ここで、記憶手段３１は、プログラムやデータの記憶領域を提供するとともに、プログラムの展開領域を提供する手段である。例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤなどの主記憶装置、補助記憶装置が挙げられる。ここで、図２に示したように、記憶手段３１は、所定の記憶領域に個人分析用回答情報記憶手段１２と、分析用辞書記憶手段１３と、分析結果記憶手段１５と、職務識別単語記憶手段１６と、所属適合判定結果記憶手段１８と、評価パラメータ記憶手段２０と、比較パラメータ記憶手段２１と、職務適応性判定結果記憶手段２３と、を含むものであり、各記憶手段の概要は以下のとおりである。
【００５２】
個人分析用回答情報記憶手段１２は、分析対象となる電子情報化された回答情報を記憶するための記憶領域を提供する。分析用辞書記憶手段１３は、後述する分析用の辞書を記憶するための記憶領域を提供する。分析結果記憶手段１５は、後述する分析結果を記憶するための記憶領域を提供する。職務識別単語記憶手段１６は、所属とその所属に必要な職務、その職務と関連付けられる単語群とを関連付けて記憶するための記憶領域を提供する。所属適合判定結果記憶手段１８は、後述する所属適合判定結果を記憶するための記憶領域を提供する。評価パラメータ記憶手段２０は、個人分析用回答情報に基づき得られた各個人の評価パラメータを記憶するための記憶領域を提供する。比較パラメータ記憶手段２１は、各個人の評価パラメータを判定する際の比較基準となる比較パラメータを記憶する記憶領域を提供する。職務適応性判定結果記憶手段２３は、後述する職務適応性判定結果を記憶する記憶領域を提供する。
【００５３】
なお、説明の容易のため、図２において記憶手段３１の数を一つとしたが、これに限られるものではなく、物理的に複数の記憶媒体から記憶手段が構成されるようにして、分散的に情報を記憶できるシステムとしてもよいことはいうまでもない。
【００５４】
通信手段３２は、外部との間で情報を送受信するための手段であり、不図示のルータなどの通信機器を介して、人材活用支援システム１をネットワーク２に接続し、ＬＡＮ３との間での情報接続を可能にするシリアルポートやＵＳＢなどの情報出力インターフェースである。
【００５５】
処理手段３３は、ＣＰＵなどの演算処理手段であり、上述した各種機器を制御する手段である。なお、説明の容易のため、図２において処理手段３３の数を一としたが、これに限られるものではなく、物理的に複数の演算処理手段を用いて並列的に制御を行う構成としてもよい。また、処理手段３３が仮想計算機などを介して、中間コード形式で提供されたプログラムを解釈、実行して処理を実現する構成としてもよい。
【００５６】
次に、ネットワーク２は、大企業などにおいて、企業内運用を図る場合は専用回線によるネットワークが、中小企業などを多数のクライアントとするシステムの場合には、インターネットや専用回線によるネットワークなどが選択される。本実施形態では、専用回線による企業内ネットワークを採用する。
【００５７】
そして、ＬＡＮ３は、複数の端末装置４やプリンタなどの印刷手段５などをＬＡＮケーブルを介してサーバ装置６に接続することにより、端末装置４間での情報やサービスの共有化をサーバ装置６が管理・統括できるようにした小規模ネットワークである。本実施形態では、個人分析用回答情報として日報などを用いる場合もあるため、各所属毎にＬＡＮ３を備える構成を採用した。なお、ネットワーク２がインターネットである場合には、サーバ装置６がプロキシサーバとしての機能を果たす構成も採り得る。
【００５８】
ＬＡＮ３に接続される端末装置４は、情報の入力手段３４、情報の表示手段３５、情報の記憶手段３６、他の端末装置４やサーバ装置６との通信手段３７、および各手段の動作を制御する処理手段３８とを備える。
【００５９】
ここで、入力手段３４は、キーボードやスキャナなどの情報を入力するための手段である。表示手段３５は、液晶ディスプレイやＣＲＴなどの情報を表示するための手段である。記憶手段３６は、前述した記憶手段３１と同様、情報を展開、記憶する領域を提供するための手段であり、例えば、メモリ、ＨＤＤなどが挙げられる。通信手段３７は、外部装置として位置づけられる他の端末装置４やサーバ装置６との間で情報を受信し、送信するための情報の送受信手段であり、ＬＡＮを構成する場合にはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　Ｃａｒｄ）などが挙げられる。処理手段３８は、前述した処理手段３３と同様、各手段の管理を行うＣＰＵなどの演算処理手段であり、仮想計算機などを介して、中間コード形式で提供されたプログラムを解釈、実行して処理を実現する構成としてもよいことも同様である。なお、説明の容易のため、図２において各手段の数をそれぞれ一としたが、これに限るものではない。
【００６０】
そして、図１における、個人分析用回答情報受付手段１１、回答情報分析手段１４、所属適合判定手段１７、評価パラメータ生成手段１９、職務適応性判定手段２２、情報出力手段２４は、図２に示した、人材活用支援システム１の処理手段３３が所定のプログラムを実行することにより、実現され、その機能を発揮するプロセスである。なお、それらのプログラムは、通常、記憶手段３１の所定の記憶領域に記憶され、必要に応じて処理手段３３が読み出し、メモリなどの記憶手段３１のプログラム展開領域で実行され、各種機能を呈する。
【００６１】
以下、図１に示した人材活用支援システム１を構成する各手段について、詳細に説明する。
【００６２】
個人分析用回答情報受付手段１１は、その個人の現在の所属と、業務にかかわる所定の質問に対する回答文を含む個人分析用回答情報を受け付ける手段である。所属と回答文を含む個人分析用回答情報は、電子情報のかたちで受け付ける。本実施形態の説明では、発明把握の容易のため、前述した専用の労務調査票形式で個人分析用回答情報を受け付ける手法を前提とし、以下、説明する。
【００６３】
ここで、現在の所属とは、その個人の所属部署に限られるものではない。例えば、役職などを含むようにしてもよい。また、所定の質問とは、個人が業務として係わる職務に連関する単語を回答させるための設問であり、本実施形態では、特に、個人が現在の業務において活用している職務を引き出すための質問内容を設定する。ただし、分析のためには多面的に質問を設け、その個人の全体像を浮かび上がらせる必要があることから、表現を変えた複数の設問から構成される質問であることが好ましい。加えて、後述する評価パラメータの生成のためには、文末が体言止めなどになっていても良いが、自然文からなる回答文を取得する必要がある。このため、考えを訊く、理由を説明させるなどの問いかけを用いた質問形式を採用する。
【００６４】
個人分析用回答情報受付手段１１は、図２に示したように、ＬＡＮ３側からネットワーク２を介して送信された個人分析用回答情報を受け付けるが、個人分析用回答情報は、複数の個人分析用回答情報を一括して受け付けてもよいし、断続的に一個人単位の個人分析用回答情報を受け付けてもよいし、両者の複合であってもよい。
【００６５】
そして、個人分析用回答情報受付手段１１は、処理手段３３の制御下で、受け付けた個人分析用回答情報を個人分析用回答情報記憶手段１２に記憶する機能も備える。なお、個人分析用回答情報を記憶する場合には、その個人を特定できるＩＤコードなどの個人識別情報と関連付けて記憶する方式を採用するなど、既知の情報管理手法を援用する構成とする。
【００６６】
ここで、ＬＡＮ３からの個人分析用回答情報の送信は、人材活用支援システム１側からの送信要求に応じた送信、あるいは、ＬＡＮ３側からの自発送信などの形態が想定されるが、サーバ装置６の管理下において個人分析用回答情報が送信される。ただし、サーバ装置６内に設けられた不図示の記憶手段に記憶された個人分析情報が送信されるか、端末装置４が備える記憶手段３６に記憶された個人分析情報が送信されるか、については、ＬＡＮ３内における個人分析情報の収集形態に依存するものである。例えば、労務調査票に代えて日報などの業務にかかわる報告書を用いる場合には、端末装置４側からの日報提出処理の一環として、サーバ装置６の管理下で個人分析用回答情報としての日報が送信されることになる。
【００６７】
個人分析用回答情報記憶手段１２は、個人分析用回答情報受付手段１１が受け付けた個人分析用回答情報を所定の記憶領域に記憶する手段であるが、個人分析用回答情報の記憶の態様は、個人識別情報に関連付けて、現在の所属と複数の設問に対する回答文とを一体的に記憶する態様であってもよいし、現在の所属と複数の回答文を分けて記憶する態様であってもよいし、現在の所属と各回答文とを分けて記憶する態様であってもよい。いずれの記憶態様を採用するかは、後述する回答情報分析手段１４の分析シーケンスに応じて、個人分析用回答情報受付手段１１が受け付けた個人分析用回答情報を個人分析用回答情報記憶手段１２に記憶する際に設定する。
【００６８】
分析用辞書記憶手段１３は、個人分析用回答情報受付手段１１が受け付けた回答文を単語に分解する際に参照する、基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書として機能する手段である。また、回答文を単語に分解する際の基準となる基準単位単語を、基準単位単語の属性に応じた分析区分に関連付けて記憶する記憶手段でもある。
【００６９】
ここで、基準単位単語の属性とは、一般的に単語の性質や特徴などをいい、例えば品詞の種類や意味に応じた分類などから判断される。そして、分析区分は、後述する評価パラメータを、単語の使用頻度のバランスに基づく複数の観点から分析したものと意味づけるために、品詞の種類と使用態様などの属性を考慮して定められる。
【００７０】
具体的には、図３に示したように、分析用辞書記憶手段１３は、複数の独立した辞書から構成され、体言辞書、用言辞書、接続詞辞書、助詞辞書、助動詞辞書などを備えるとともに、分解に適した自然文、文節、単語レベルに修正することを主目的として、活用辞書、削除記号辞書、表記辞書、句点識別辞書、感想単語辞書記憶領域などを備える。各辞書は、データベースとして構成され、記憶手段３１の所定の記憶領域に記憶されるが、上述した基準単位単語を記憶する体言辞書、用言辞書などは、分析区分に関連付けて基準単位単語を記憶する際に、単語に付与された分析区分が利用され、関連付けられることになる。
【００７１】
ここで、分析用辞書記憶手段１３の各辞書記憶領域に記憶される基準単位単語が関連付けられる分析区分は、分解後の分析内容に応じて定められるものであり、本発明では、一般的な国文法をそのまま用いず、独自のアレンジを施した分析区分を採用する。
【００７２】
分析区分の具体例を表１および表２に示す。表１および表２に示したように、本実施形態では、分析用辞書記憶手段１３に記憶される基準単位単語の分析区分に階層構造を採用する。詳細には、表１は、第１階層が体言に区分される部分の詳細な階層構造を示した表であり、表２は、第１階層が用言と付属語に区分される部分の詳細な階層構造を示した表である。
【００７３】
表１および表２に示したように、基準単位単語は、第１階層として、体言、用言、付属語の３つの区分に分けらる。それぞれ第１階層内での区分を表す第１階層区分コードとして０１，０２，０３というコードが付与される。
【００７４】
また、第２階層は、第１階層の体言、用言、付属語の下位区分という位置づけになる。具体的には、第１階層の体言は、普通名詞、固有名詞、代名詞、数詞、接続詞、連体詞、感動詞に分けられる。第１階層の用言は、動詞、形容詞に分けらる。第１階層の付属語は、助動詞、助詞、連語に分けられる。第２階層のそれぞれの区分には、第２階層内での区分を表す第２階層区分コードとして、０１から１３までのコードが付与される。
【００７５】
第３階層では、表１および表２に示したように、第２階層内での一区分が、属性に応じてさらに下位区分に細分化される。代表的な例では、普通名詞は、普通名詞、成語、季語、時期、その他の区分に分けられ、第３階層区分コードとして、０１，０２，０３，０４，０９というコードが付与される。また、固有名詞は、人名、社名、地名、国名、元号、歴史用語、その他の区分に分けられ、第３階層区分コードとして、０１，０２，０３，０４，０５，０６，０９というコードが付与される。この第３階層の区分については、表１および表２に記載した構造となっており、上述した以外の区分および区分コードについては説明を省略する。ここで、本実施形態における区分コードにより分析区分を特定する方式としては、第３階層の分析区分を示す場合に、少なくとも第２階層区分コードとセットにして第３階層区分コードを用いる。
【表１】
2004054732.tif 000003
【表２】
2004054732.tif 000004
【００７６】
そして、表１および表２に示したように、本実施形態では、上述した分析区分に加え、基準単位単語の属性に鑑みて定められた抽出区分を規定する。ここで、抽出区分は、一括して抽出すべき分析区分の単語を特定するために設けられた便宜的な区分であり、第２階層区分の所定の区分に応じて、ａ，ｂ，ｃの３つの区分が指定されている。例えば、キーワードとして分解した単語を選別する際に、区分ａと区分ｂに該当する単語を抽出する際のインデックスとして用いる。
【００７７】
ここで、区分ａは、内容を修飾または補足する単語群をまとめた区分を意味する。区分ｂは、内容を具体的に示す単語群をまとめた区分を意味する。区分ｃは、その単語だけでは意味をなさない単語群をまとめた区分を意味する。
【００７８】
なお、これらの分析区分の階層構造データは、分解後に、分析区分に基づくカウントが行われる際の利便性を考慮して、記憶手段の所定の領域に、分析用辞書記憶手段１３に記憶される基準単位単語に関連付けられる分析区分を規定するデータとして記憶される。記憶の形態は、例えば、データベース構造などを採用し、各辞書の分析区分の階層構造に応じて、階層区分と分析区分コードとの対応付けを規定するとともに、高速検索のための検索インデックスとして抽出区分との対応付けも規定する。
【００７９】
以上説明した分析区分と関連付けられた基準単位単語を記憶する各辞書およびその他の辞書について詳述する。
【００８０】
体言辞書記憶領域は、一般的な国文法では普通名詞、固有名詞、代名詞、数詞（主に単位など）、副詞、連体詞、感動詞に分類される基準単位単語を記憶する。ここで、本発明に特徴的なことは、一般的な国文法では体言に分類される接続詞について、独立したかたちで接続詞辞書を設けていることと、連語を体言辞書に登録していることである。
【００８１】
これは、接続詞辞書が、実際に文章表現内容の分析を行う際に高い頻度で利用されることに鑑み、体言辞書に含めず独立させて設ける構成を採用したものであり、自然文を分解して単語にする際に用いることとは離れて、異なる言語分析を行う構成を付加的に備えた場合などを想定し、文章表現内容の分析に兼用しやすいようにしたものである。また、連語も二つ以上の単語が結合してはいるが、ひとまとまりの観念を表す語であるので、体言辞書に記憶している。
【００８２】
用言辞書記憶領域は、一般的な国文法では動詞、形容詞に分類される基準単位単語を記憶し、同様に、助詞辞書記憶領域は、助詞に分類される基準単位単語を、助動詞記憶領域は、助動詞に分類される基準単位単語をそれぞれ記憶する。
【００８３】
また、活用辞書記憶領域は、一般的な国文法では動詞、形容詞に分類される基準単位単語の活用として語尾変化のパターンなどを記憶しており、自然文の分解に際して、その単語が用言であるか否かを認定する際に用言辞書と併用される。
【００８４】
句点識別辞書記憶領域は、自然文の末尾を認識するために、句点（。）を記憶する。ただし、必要に応じて、句点識別辞書記憶領域は、さらに、読点（、）や疑問符（？）、感嘆符（！）などを記憶してもよい。
【００８５】
削除記号辞書記憶領域は、分解や分析に関係しない記号で、削除しても問題がない記号を記憶する。例えば、文章中で見出しなどに使う「○」「●」「◎」「§」「※」などの記号が挙げられる。
【００８６】
表記辞書記憶領域は、電子文書などで特殊記号に分類される自然文中の記号を変換するために、変換元情報と変換先情報を関連付けて記憶する。例えば、百分率記号（％）と「パーセント」という単語、ドル記号（＄）と「ドル」という単語、円（￥）と「円」または「エン」などを関連付けて記憶する。
【００８７】
感想単語辞書記憶領域は、回答文を回答単語に分解する段階では使用しないが、後述する中心キーワード比率や中心補完単語比率などの分析値を生成する際に必要となる感想単語を格納する。詳細には、感想単語辞書記憶領域は、本発明独自の区分として、感想単語という分析用の特別区分を設け、これに該当する単語の数を差し引いた分析値を生成する処理を行うために、その感想単語に該当する基準単位単語を格納し、一致判断の際の参照辞書とする辞書記憶領域である。
【００８８】
ここで、感想単語に該当するのは、「私は…と思う」と表現される場合の、「私」「思う」など、自然文制作者の主観的な感想として位置づけられる、主体を自分として述べるときに用いられる単語である。例えば、感想名詞に該当する単語として、「自ら」「自分」「私」「僕」「当社」「我社」など、感想動詞に該当する単語として、「思う」「できる」「対する」「考える」「感じる」などが挙げられる。
【００８９】
なお、本実施形態では、体言辞書記憶領域、用言辞書記憶領域、接続詞辞書記憶領域、など、概ね分析区分と一致する構成として、回答文を回答単語に分解する際の参照の高速化を図れるようにしたが、これに限られるものではない。例えば、分析区分と対応付けられ、自然文の分解に際して基準単位単語として参照する分析手順を実現できるものであれば、独立した単語群を形成するように記憶されたデータベース構造に代えて、単語がその分析区分や品詞種別に基づきまとめられることなく混在したデータベース構造を採用してもよい。
【００９０】
また、必ずしも単一の分析用辞書記憶手段１３が、図３に示したように、複数の辞書を統括して記憶する構成に限られるものではなく、複数の記憶手段から分析用辞書記憶手段１３が構成され、複数にグループ化された辞書群を分散して記憶する構成を採用してもよい。また、辞書も上述した機能別の辞書を複数備える構成に限るものではなく、例えば、用言辞書と活用辞書を統合した複合機能を果たす辞書を構成要素としてもよい。
【００９１】
続いて、回答情報分析手段１４は、回答文が有する回答単語を分析し、回答単語の出現頻度を当該回答単語に関連付けるとともに、個人の現在の所属についての情報を回答情報から取得する手段であり、回答文を単語単位の情報を含む個人分析用情報に変換する機能を果たす。
【００９２】
具体的には、回答情報分析手段１４は、個人分析用回答情報記憶手段１２から個人分析用回答情報にかか回答文を読み出し、読み出した回答文について、分析用辞書記憶手段１３が記憶する基準単位単語を参照して、回答文が有する回答単語と基準単位単語との一致を判別する分析を行い、一致をもって、回答文が有する回答単語を特定し、回答文を回答単語単位に分解する処理を行う。その後、回答情報分析手段１４は、分解した回答単語について、同一単語の重複数をカウント値として取得し、回答単語の出現回数を求め、この出現回数を出現頻度として、回答単語と関連付ける。また、回答情報分析手段１４は、個人分析用回答情報が有する回答者個人情報もしくは回答文の付帯情報から、分析対象となる個人の現在の所属を取得する。
【００９３】
加えて、回答情報分析手段１４は、この分析の結果得られた回答単語と回答単語の出現頻度とを、前述した個人識別情報と関連付けて分析結果記憶手段１５に記憶する手段として、また、現在の所属とその個人識別情報とを関連付けて分析結果記憶手段１５に記憶する手段としても、機能する。
【００９４】
ここで、回答文の回答単語への分解について、より詳細に説明する。回答情報分析手段１４は、句点識別辞書記憶領域を参照しながら、個人分析用回答情報記憶手段１２に記憶された分析対象となる回答文をセンテンス単位で読み出し、読み出した自然文について、所定の文字数単位で自然文の先頭から順番に文字列を抜き出し、分析用辞書記憶手段１３の体言辞書記憶領域、用言辞書記憶領域、接続詞辞書記憶領域など、所定の順序で各辞書を参照し、辞書内に記憶された基準単位単語と比較して分解される単位となる単語を特定することにより単語に分解する手段として機能する。
【００９５】
また、回答情報分析手段１４は、複数の単語に自然文を分解するに際し、分解した単語に前述した分析区分を関連付ける手段としても機能する。分析用辞書記憶手段１３に記憶される基準単位単語に関連付けられた分析区分を、分解した単語に関連付けるべき分析区分として用いることにより、分解した単語の属性に応じた分析区分を付与する手段として機能する。
【００９６】
なお、回答情報分析手段１４が実現する、個人分析用回答情報記憶手段１２に記憶された回答文を回答単語に分解するプロセスは、上述の態様に限られるものではなく、少なくとも単語とそれに応じた分析区分を関連付けて分解記憶することができるものであれば足りる。
【００９７】
分析結果記憶手段１５は、前述したように、回答情報分析手段１４が回答文を単語レベルに分解して得られた回答単語を記憶する手段であり、図４に示したデータベース構造を採用する。自然文を分解して得られた回答単語と、その回答単語の属性に応じた分析区分と、前述した出現頻度とを関連付けて記憶する機能を呈する。
【００９８】
加えて、分析結果記憶手段１５は、回答単語の出現頻度の履歴を、前述した個人識別情報と関連付けて記憶する機能も備える。詳細には、図４に示したように、個人分析用回答情報を日、月、年など、定期的に受け付ける場合の、回答単語の出現頻度や回答単語に関連する情報の履歴を記憶可能な構造を採用し、人材能力の変化や推移を含めた分析を実現可能にする。
【００９９】
職務識別単語記憶手段１６は、企業が備える所属について、各所属に必要とされる職務と関連付けられる識別単語を規定した記憶手段であり、具体的には、図５に示したようなデータベース構造を採用する。ここで、図５に示した職務識別単語記憶手段１６は、所属に必要とされる職務を表す定義的な単語をそのまま識別単語として設定した例を示す。例えば、図５に示したように、管理部であれば、経理、会計、営業部であれば販売、企画という普通名詞が識別単語として規定される。
【０１００】
ただし、各所属の職務についてみると、所属において必要とされる職務は通常複数有り、その所属に固有の職務のみならず、各所属に共通する職務なども存在するので、識別単語は各所属を代表する定義的な単語に限られるものではなく、複数の所属に共通する職務である交渉、渉外、折衝などの単語も、それらを職務として必要とする所属と関連付けられる識別単語となる。
【０１０１】
また、本実施形態では、職務を定義づける単語をそのまま職務と関連付けられる識別単語としたが、直接的に職務を表す単語を用いるのではなく、所属に必要とされる職務を示唆する単語を、間接的に職務を表す識別単語として用いてもよい。そのような場合には、識別単語は名詞だけに限られず、動詞なども該当することが生じ得る。
【０１０２】
なお、複数の企業に共通する認識に基づく識別単語を事前に規定し記憶するだけでなく、処理手段３３が、その企業の風土や、社内用語を踏まえた企業独自の単語を識別単語として受け付けて職務識別単語記憶手段１６に記憶する処理や、各所属のベテラン社員から得た個人分析用回答情報より抽出した回答単語を識別単語に加える処理を行うことにより、より的確に職務を表す識別単語を規定する職務識別単語記憶手段１６を提供できる。
【０１０３】
続いて、所属適合判定手段１７は、職務識別単語記憶手段１６を参照し、所定の出現頻度以上の回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属と現在の所属とを比較し、一致するかを判定する手段である。
【０１０４】
具体的には、所属適合判定手段１７は、所属と、所属に必要な職務を表す単語との相関に基づく回帰的手法を用いて個人の所属の適否を判断するものであり、個人識別情報をインデックスとして、その個人が回答文に記載した回答単語と、その個人の現在の所属とを分析結果記憶手段１５から取得する機能と、回答単語に関連付けられた出現頻度に基づいて、分析に用いる回答単語のフィルタリングを行う機能を備え、さらに、フィルタリングした回答単語群と所属に必要とされる職務に関連付けられる識別単語群とを比較し、完全一致、もしくは所定の割合以上の部分一致をもって一致するものと判断し、その一致するものと判断した個人に適していると位置づけられる、識別単語群に関連付けられた所属を好適所属として取得する機能を果たす。
【０１０５】
また、所属適合判定手段１７は、上述した一の回答情報に含まれる回答単語の出現頻度をフィルタリングに用いるだけでなく、分析結果記憶手段１５に記憶された回答単語やその出現頻度などの関連情報についての履歴に基づき抽出された、所定の時間サイクル以上で用いられる回答単語に対応する識別単語に基づき得られた好適所属を比較する機能をも備える。
【０１０６】
具体的には、所属適合判定手段１７は、回答文の中に出てくる記載上の出現頻度だけでなく、日、月、年など経時的サイクルの観点から得られる経時的な出現頻度についてもフィルタリングの要素として用いる。例えば、季節によって業務上の職務が変化する場合には、連続３ヶ月という時間サイクルを条件として、適合判定に用いる回答単語とする、あるいは、一年間の平均、一ヶ月の平均、一週間の平均という時間サイクルを条件とするなど、所定の期間内に一定の出現頻度を示した回答単語に対応する識別単語に基づき好適所属を取得した上で、上述した所属比較する。
【０１０７】
このように、所属適合判定手段１７が、回答単語の出現頻度の履歴に基づき、所定の時間サイクル以上で用いられる回答単語を抽出し、抽出した回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属を比較する構成を採用することにより、個人が頻繁に活用している職務に基づき判定することができ、より個人の特質に沿った判定が可能となる。
【０１０８】
加えて、所属適合判定手段１７は、一致すると判断した好適所属と現在の所属とを比較し、一致するか否かを判定し、その判定した所属適合判定結果を所属適合判定結果記憶手段１８に記憶する手段としても機能する。
【０１０９】
ここで、所属適合判定結果記憶手段１８は、前述した所属適合判定手段１７が判定した所属適合判定結果を記憶する手段であるが、具体的には、図６に示したように、個人に固有の個人識別情報、所属情報、および、所属適合判定結果とを関連付けて記憶するデータベースの形態を採用する。
【０１１０】
以上説明した、個人分析用回答情報受付手段１１、個人分析用回答情報記憶手段１２、分析用辞書記憶手段１３、回答情報分析手段１４、分析結果記憶手段１５、職務識別単語記憶手段１６、所属適合判定手段１７、所属適合判定結果記憶手段１８が有機的に結合し機能することにより、受け付けた個人分析用回答情報に基づき、現在の所属と個人の備える職務との適合性を判定する人材活用支援システム１が実現する。
【０１１１】
このような構成を採用することにより、第三者の恣意が入り込むことのない客観的な判断材料に基づく判定結果を得ることが可能となり、ひいては、企業の人材活用の一助となる資料を提供できる人材活用支援システムを実現できる。
【０１１２】
ここで、現在、各個人が遂行している職務は、個人の有する職能によりその実現が図られるものであり、回答単語から得られる職務の適合性を判断することは、ひいては、個人の有する職能の適合性を判断することにもなる。例えば、営業にいながら、遂行している業務が管理の職務と完全に一致しており、逆に、営業の職務と不一致であるという結果を人材活用支援システム１が提供した場合には、その結果が配置転換などによる人材活用のための判断材料となる。
【０１１３】
続いて、職務適応性を判定する処理にかかわる、評価パラメータ生成手段１９、評価パラメータ記憶手段２０、比較パラメータ記憶手段２１、職務適応性判定手段２２、職務適応性判定結果記憶手段２３について説明する。
【０１１４】
まず、評価パラメータ生成手段１９は、回答単語の出現頻度に基づく個人分析用評価パラメータを生成する手段である。ここで、本実施形態において生成される評価パラメータとしては、回答単語などの数から得られる個人の能力を表す比率などの数値が所定の基準に対してどの程度乖離しているかを示す乖離値と、その乖離値に基づき得られる顕在能力を評価する顕在能力評価値とが挙げられる。したがって、いずれも、日本語表現における単語使用のバランスを客観的に数値化した乖離値に左右されるパラメータであるといえる。
【０１１５】
より具体的には、評価パラメータ生成手段１９は、まず、分析用辞書記憶手段１３に記憶された回答文を単語に分解する際の基準となる基準単位単語と分析区分との関連付けを参照して付与された回答単語と分析区分との関連付けと、当該分析区分に属する前記回答単語の出現頻度や回答単語の種類数など回答単語に関連する数に基づき得られる数値を用いて普遍化した乖離値である評価パラメータを生成する手段として機能する。加えて、評価パラメータ生成手段１９は、前述した個人のコンピテンシーを評価できる、生成した複数の乖離値に基づく顕在能力評価値である評価パラメータを生成する手段としても機能する。
【０１１６】
以下、評価パラメータ生成手段１９の評価パラメータ生成機能につき、詳細に説明する。概略的には、評価パラメータ生成手段１９は、上述したいずれの機能を発揮する場合においても、評価パラメータを生成するために、分析結果記憶手段に記憶された回答単語に関連するカウント値を用いて普遍化した比率を分析値とし、この分析値の基準分析値に対する乖離の程度を示す乖離値を判定のためのパラメータとして生成するという段階的生成シーケンスを採用するものである。ゆえに、理解容易のため、分析値の生成までと乖離値の生成とを分けて説明する。なお、詳細は後述するが、乖離値の生成に用いる基準分析値は、原則として、日本の文化的背景を分析に織り込むべく、社説や論文などの文献から得た分析値を基準分析値とする。
【０１１７】
評価パラメータ生成手段１９は、個人単位で、分析結果記憶手段１５が記憶した複数の回答単語を参照し、少なくとも分解した回答単語にかかわる数をカウント値として取得し、このカウント値に基づき各種分析値を生成する。ここで、「少なくとも」としたのは、回答情報分析手段１４が直接的に分解した単語数のみではなく、必要に応じて、分析結果記憶手段１５のみならず、個人分析用回答情報記憶手段１２なども参照し、対象となる自然文の総文字数や、センテンス数、各分析区分に該当する単語の文字数を合計した数、などについてもカウントし、そのカウント値を取得するからである。なお、評価パラメータ生成手段１９により生成された分析値などに基づく再カウントなども、必要に応じて行う。
【０１１８】
本発明にかかる分析値の代表的なものを表３に示す。表３には、回答文を書いた個人の能力を、その回答文の内容に基づき評価できる分析項目内容と、分析項目内容に対応する分析値、および、その分析値の算出則を記している。
【表３】
2004054732.tif 000005
【０１１９】
例えば、表３に示したように、回答文を記載した個人の能力評価の一要素として、文章整備力なら総頻度比率を評価指標の基礎データとして用いることができる。また、その算出則は総頻度数を計算文字数で除すというものである。なお、算出則に用いられる各要素の詳細は後述する。
【０１２０】
ここで、表３の分析項目内容に記載した各能力に対応付けられた分析値は、発明者の長年の研究および分析から得られた経験に基づき、文章の内容を評価する際の各能力を数値評価するに適していると認定されたものである。ここで、分析値として得られた数値を絶対比較しても、その能力に関する他の文章との優劣を判断することが可能である。なお、表３に示した分析値および分析値算出則は一例であり、それ以外の観点から算出則を規定し、その規定した算出則に基づき得られる分析値を用いた評価を行う場合でも、好適に本発明を用いることができることはいうまでもない。
【０１２１】
そして、本実施形態においては、表３に示したような分析値算出則記憶領域への分析値算出則の記憶形態として、プログラム関数もしくはモジュールの演算機能のかたちで記憶手段３１に記憶される構成を採用しており、評価パラメータ生成手段１９が記憶手段３１の所定の記憶領域に記憶されたプログラム関数またはモジュールを利用して分析値を生成するという方式を採る。
【０１２２】
ただし、分析値算出則の記憶は、上述したように、関数として繰り返し用いることができるようにサブルーチン的に記憶する形態に限られるものではなく、シーケンス制御の手順として、重複して逐次規定され記憶される形態であってもよい。
【０１２３】
以下、上述した分析値自体の生成に用いるカウント値の取得について詳細に説明する。評価パラメータ生成手段１９は、上述したような形態で分析結果記憶手段１５が記憶する分解された単語群に基づき、単語に関連付けられた分析区分を検索インデックスとするなどしながら単語の数をカウントし、そのカウント値を取得する。
【０１２４】
ここで、分析結果記憶手段１５に記憶された単語群に基づくカウント値の例としては、第１階層区分、第２階層区分、第３階層区分など、各区分が付与された単語の総数を区分毎にカウントしたカウント値が挙げられる。カウント値として得られるデータ項目のうち、第１階層区分の体言（第１階層区分コード０１）に該当する単語の数をカウントして得られた体言数、同様に、用言（第１階層区分コード０２）に該当する単語の数をカウントして得られた用言数、付属語（第１階層区分コード０３）に該当する単語の数をカウントして得られた付属語数などがこれに該当する。
【０１２５】
ただし、評価パラメータ生成手段１９が取得するカウント値は、単に特定の分析区分に該当する単語の総数に限られるものではなく、重複する同一単語はひとまとまり（一つ）としてカウントして求められる単語の種類数（以下、出現単語数と称する）などであってもよい。また、分析区分という枠内に該当する単語のみをカウント対象とするものではなく、その分析区分をまたがって単語数をカウントしてもよい。
【０１２６】
例えば、分析対象となる文章中に出現した回数（以下、この出現回数を頻度数と称する）が同じである単語の数をカウントして求められる頻度数が同じ単語の数（以下、同頻度数と称する）、さらには、頻度数が一である単語（分析対象文章中で一度しか出現していない単語）の数（以下、１頻度単語数と称する）、などをカウント値として評価パラメータ生成手段１９が取得する態様も採り得る。
【０１２７】
続いて、評価パラメータ生成手段１９は、各種カウント値を用いて分析値を生成するが、分析値の生成にあたっては、記憶手段３１の所定の領域に設けられた不図示の分析値算出則記憶領域に記憶された、表３に示したような分析値算出則を参照して算出する。
【０１２８】
算出される分析値のうち、直接的にカウント値を用いて得られる分析値の具体例としては、表３に示された総頻度数、除数詞名詞数やセンテンス用言率などが挙げられる。総頻度数は、分析対象となる複数の自然文に含まれる分析区分のうち、抽出区分ａおよびｂに該当する分析区分毎の単語の数をカウントして得られた総和をいう。また、除数詞名詞数は、第２階層区分が普通名詞、固有名詞、代名詞に該当する単語の数の総和から数詞に該当する単語の数を差し引いた単語数をいう。そして、センテンス用言率は、用言数をセンテンス数で除した数値をいう。
【０１２９】
ここで、本実施形態において、総頻度数をすべての単語の数にせず、抽出区分ａ，ｂに限ったのは、経験則から、抽出区分ｃに該当する単語の数を除外して分析を行うことにより、専門家が経験的によい文章であると判断した場合の人的分析評価に沿った、数値分析評価が得られると判明したからである。
【０１３０】
一方、カウント値を加工して得られた二次的な数値を用いて生成される分析値の具体例としては、総頻度比率、体言率、などの比率または率で表される、計算文字数でカウント値等を除して求められる分析値や、中心キーワード比率、中心補完単語比率、中心１頻度単語比率、第１単語頻度比率、第２単語頻度比率、第３単語重複率のように、カウント値を用いて算出したパラメータを計算文字数で除した分析値などが挙げられる。
【０１３１】
ここでいう計算文字数は、例えば固有名詞の文字数の多寡（外国の地名などの有無）や、対象となる文章自体の多寡など、物理的または表面的な要素により分析値が大きく影響を受けることがないように導入したパラメータであり、本発明に特徴的な概念である。
【０１３２】
本実施形態における計算文字数の算出則は、（計算文字数）＝（分析対象となる文章の総文字数）×（総頻度数）／（総頻度数でカウントされた分析区分に該当する単語の文字数の総和）である。ゆえに、比率を算出する際の分母となるため文字数と称したが、単語の数である総頻度数と、文字数から得られた無次元係数とから得られる頻度数とを用いて、分析値を生成しているものであり、これにより、文字量の影響を極力排除せんとするものである。
【０１３３】
より具体的には、冗長でわかりにくい文章と簡明で短い文章とを比較した際に、その文字量により左右されにくい分析値を得ることができるようにするため、単語の数に対して文字数に基づく補正をかけ、分析値の普遍化を実現する普遍化パラメータとして上述の計算文字数を選択したものである。
【０１３４】
また、中心キーワード比率、中心補完単語比率、中心１頻度単語比率などは、分解した単語のうちキーワードと認定される単語数が重要なパラメータとなる。
【０１３５】
先にも触れたが、キーワードとは、同頻度件数を同頻度のパターン数で除した同頻度比率が０．７以下の単語とされる。ここで、同頻度件数とは、特定の出現回数につき、その出現回数が同じである単語の種類数をいう。例えば、出現回数が４回の単語が３種類あったら、頻度数が４の同頻度件数は３とされる。また、同頻度のパターン数とは、同頻度と認定された単語群の数をいい、具体的には、出現回数が同じである単語群がいくつできるかをカウントしたものである。例えば、出現回数が１回の単語群、出現回数が２回の単語群、出現回数が３回の単語群、出現回数が４回の単語群、出現回数が６回の単語群、出現回数が１２回の単語群がある場合には、同頻度のパターン数は６となる。このとき、頻度数が４の単語群については、前述したように同頻度件数が３であるので、同頻度比率が０．５となり、キーワードとして認定されることになる。なお、参考までに、優秀な文章とされる社説のうちの１つについて分析した結果をあげると、頻度数１２が同頻度件数１件、頻度数６が同頻度件数１件、頻度数４が同頻度件数３件、頻度数３が同頻度件数５件、頻度数２が同頻度件数１８件、頻度数１が同頻度件数１７８件、となり、頻度数１２、頻度数６、頻度数４までに該当する単語群がキーワードとして認定された。
【０１３６】
このキーワード認定のために、評価パラメータ生成手段１９は、分解された単語もしくは単語群がキーワードに該当するか否かを、各カウント値に基づき算出した同頻度比率が０．７以上か否かにより判断する機能も備える。このとき、その判断結果に基づき、キーワードに該当する単語数（以下、キーワード数と称する）を評価パラメータ生成手段１９がカウントし、さらに、そのカウント値に基づき、評価パラメータ生成手段１９が分析値を生成する。
【０１３７】
具体的には、以上説明したキーワードに該当する単語数に基づき生成される分析値が、補完単語数であり、キーワード数から、前述した一頻度単語数を差し引いた数値をいう。
【０１３８】
さらに、評価パラメータ生成手段１９は、キーワードに該当すると判断したキーワード群や補完単語に該当すると判断した補完単語群の中に、感想単語が存在するか否かを判断する機能を備える。具体的には、前述した分析用辞書記憶手段１３に記憶されている不図示の感想単語辞書記憶領域を参照して、その感想単語として記憶されている基準単位単語との一致をみることにより判断する。
【０１３９】
評価パラメータ生成手段１９は、この感想単語の認定に基づき、中心キーワード数として、キーワード数から感想単語数を差し引いた数値を分析値として生成する。また、中心補完単語数として、補完単語数から感想単語を差し引いた数値を分析値として生成する。さらに、中心一頻度単語数として、一頻度単語に該当する単語から感想単語を差し引いた数値を分析値として生成する。その上で、評価パラメータ生成手段１９は、これら、中心キーワード数、中心補完単語数、中心一頻度単語数をそれぞれ計算文字数で除して、中心キーワード比率、中心補完単語比率、中心１頻度単語比率を生成し、分析値として記憶手段３１の所定の領域に記憶する。
【０１４０】
ただし、本実施形態におけるキーワードの認定方法として、上述した同頻度件数を同頻度のパターン数で除したものを同頻度比率としたが、キーワードの概念は、前述したように、ある一定回数以上の出現頻度で使用されている単語というものであり、この区別を行うための指標の一例として上述の同頻度比率を用いた構成を採用したものである。したがって、キーワードを認定するための基準となる頻度を定められるものであれば、これに限られるものではなく、キーワードを認定するための出現頻度のしきい値として、例えば、同頻度件数を総同頻度件数で除した値を同頻度比率として用いてもよい。
【０１４１】
他の分析値としては、第１単語頻度比率、第２単語頻度比率、第３単語重複率が挙げられる。ここで、第１単語、第２単語、第３単語、第４単語は、評価パラメータ生成手段１９が取得したカウント値に基づき、頻度数（出現回数）の多い単語を上位から４つ抽出して特定する。ゆえに、それぞれの単語の頻度数は、第１単語数、第２単語数、第３単語数、第４単語数、として取り扱われ、各々を計算文字数で除した値が第１単語頻度比率、第２単語頻度比率、第３単語頻度比率、第４単語頻度比率という分析値になる。また、第３単語重複率とは、第１単語、第２単語、第３単語とされた単語について、その種類数の和をとり、３で除した値をいう。
【０１４２】
そして、各分析値は、表３に示したように分析対象の文章の内容を表す数値となる。具体的には、文章整備力を表す数値として総頻度比率が、語彙力を表す数値として除数詞名詞率が、テーマ設定力を表す数値として中心キーワード比率が、　テーマ説明力を表す数値として中心補完単語比率が、テーマ補足力を表す数値として中心１頻度単語比率が、単語構成力を表す数値として出現単語比率が、センテンス構成力を表す数値としてセンテンス比率が、センテンス主張力を表す数値としてセンテンス頻度平均値が、主張力を表す数値として第１単語頻度比率が、　主張補足力を表す数値として第２単語頻度比率が、主張構成力を表す数値として第３単語重複率が、論理展開力を表す数値として同頻度数比率が、論理強制力を表す数値として単語回帰値が、行動表現力を表す数値としてセンテンス用言率が採用される。
【０１４３】
ここで、センテンス頻度平均値とは、各センテンスの区分ｂに該当する単語について、その単語重量値の総和をとり、そのセンテンス毎に得られた単語重量値の総和をさらに合計した値を、センテンス数で除した値である。ここでいう単語重量値は、単語の頻度比率であり、出現回数（頻度数）を計算文字数で除したものである。
【０１４４】
また、回帰値とはデータ分布を一つの直線に表したときの傾きを示す値であるが、単語回帰値の本来の意義は、すべての単語の頻度比率を分布図に表したときの直線の傾きをいう。ただし、本実施形態では、近似的に傾きを取得する構成を採用している。具体的には、縦軸のパラメータとして理想値を用い、横軸のパラメータとして分析対象文章の分析値をとり、理想値と合致する場合には４５度の傾きをなす分布直線を想定する。そして、単語の頻度比率としては、第２単語頻度比率を第１単語頻度比率で除した値、第３単語頻度比率を第１単語頻度比率で除した値、第４単語頻度比率を第１単語頻度比率で除した値の総計３つの値を用いて、これらのパラメータを用いて傾きを求める。なお、第１単語頻度比率で除したのは、回帰値を得るための傾きを単調増加する直線に近似できるようにするためである。
【０１４５】
詳細には、縦軸には、平均値±標準偏差の範囲に入ったときの値から算出された再平均値を用いて算出した理想値をとるとともに、横軸には、各分析対象文章の現実値をとり、これら理想値と現実値の３対のデータから最小自乗法により傾きを算出する。ここで、最小自乗法による算出には、公知のプログラム関数などを用いる。また、単語回帰値の傾きが表す傾向としては、傾きが４５度よりもなだらかな場合には、冗長であいまいな表現となっており、４５度より急な場合には命令張の断定的な表現となっているということが、経験的に得られている。
【０１４６】
以上、評価パラメータ生成手段１９が乖離値生成に先立ち、取得、生成するカウント値や分析値について説明したが、これらカウント値および分析値は、適宜、記憶手段３１の所定の記憶領域に、個人識別情報と関連付けて記憶される。そして、評価パラメータ生成手段１９は、必要に応じてその所定の記憶領域から読み出し、乖離値の生成に用いる。
【０１４７】
次に、乖離値の生成について詳細に説明する。評価パラメータ生成手段１９は、前述したように、乖離値の生成にあたっては、その乖離の程度を表す場合に用いる中央値としての基準分析値を用い、この基準分析値を、日本の文化的背景を分析に織り込むべく、社説や論文などの文献から得た分析値とするものである。逆に言えば、基準分析値の取り方により、乖離の基準となる価値観というものを設定できることになり、本実施形態では社説などから得られる文化をその基準とするが、場合によっては、企業が任意に規定したモデルケースを基準としてもよいし、現実に勤務する優秀な社員から取得したデータを基準としてもよい。なお、基準分析値は、記憶手段３１の所定の記憶領域に記憶され、乖離値生成の際に評価パラメータ生成手段１９が読み出す。
【０１４８】
ここで、基準分析値の設定にあたっては、社説など、優秀だと各ジャンルで認められる文章をサンプルとして選定し、数百から数千のサンプルを分析し、その分析値の平均を基準分析値とする。これは、文章を分析するという本質から考えると、基準分析値が、日本語という文化を反映したものであることが望ましいといえるからであり、前述したバランスという観点から、日本の文化として集束する値を求めて基準分析値とするものである。ただし、各部署における優秀なスタッフをグループサンプルとして部署毎に分析値を求め、平均値を基準分析値とした場合には、基準分析値自体が企業の社風や部署の特性などを色濃く反映したものとなる。
【０１４９】
ただし、平均値としては、例えば、処理手段３３が、複数の文章毎に生成された複数の分析値を用いて標準偏差を算出し、算出した標準偏差を用いて再度分析値をフィルタリングして抽出した分析値集団の平均値が好適である。具体的には、フィルタリングとして、分析対象となる文章毎に生成された各分析値を用いて、複数の分析値について平均値と標準偏差を算出し、その上で、（平均値）±（標準偏差）の範囲に入っていない分析値を除外し、再度、平均値を求める処理を行う。この再度求められた平均値が再平均値であり、この再平均値を基準分析値、すなわち理想値として位置づけ、文章の分析を行う際の数値基準として用いる手順を採用することがより好ましいといえる。
【０１５０】
このように、標準偏差を用いた処理を行うのは、分析対象が文章という個人差が大きくなりやすいものであるため、ばらつきの度合いが大きい標本が分析対象に混じる可能性が高いことに起因し、標準偏差を用いて画一的に除外し、外乱的な要素を排除した客観性の高い評価基準を得る構成とするものである。なお、多少の外乱的な要素を含む基準としても良い場合には、直接的に複数の分析値から得られる平均値を、上述したような数値操作を行うことなく、基準分析値としてもよい。
【０１５１】
そして、評価パラメータ生成手段１９は、上述した基準分析値と生成した分析値とに基づき、読み出した基準分析値に対する分析値の乖離の程度を示す乖離値を生成する機能を呈するが、ここで、乖離値を算出するための算出則を次式（１）に示す。この算出則は、プログラム関数やモジュールなどのかたちで、前述した分析値算出則と同様に、記憶手段３１の所定の領域に設けられた不図示の乖離値算出則記憶領域に記憶される。
【０１５２】
式（１）において、Ａを補正係数、Ｂを段階係数、Ｃを分散係数と称する。これらの係数は、記憶手段３１の乖離値算出用の係数を記憶する所定の係数記憶領域に分析値の種類毎に記憶される。
【数１】
2004054732.tif 000006
【０１５３】
以下に、各係数の意義とともに、各係数の算出手順について参考までに説明する。まず、補正係数Ａは、分析値毎に桁数異なるため、分析値を指標として用いる際に値を揃えて普遍化しやすいように、分析値を修正する係数である。式（１）において、原則として分析値に補正係数Ａを乗じた値が、１付近を中央値とするように補正係数Ａを定める。ゆえに、この補正係数Ａは、基準分析値で１を除すという手順で得られるものであり、基準分析値に基づく乖離値の生成を行う処理の根幹をなす。例えば、総頻度比率の基準分析値で１を除した商が、総頻度比率の補正係数Ａとなる。具体的には、０．７４４５である場合、この０．７４４５で１を除した商の１．３４３１が補正係数Ａとなる。
【０１５４】
また、段階係数Ｂは、乖離値が、満点が最適という評価概念ではなく、理想値に近いと最適という評価概念に基づくものであるという性質に鑑み、乖離の程度を分析結果として見たときに、評価数値の整数部分の数で把握しやすいように、算出結果を修正する係数である。本実施形態では、段階係数Ｂを５に設定している。
【０１５５】
具体的には、本発明で用いる乖離値は、基準となる値に対して、どの程度乖離しているかという程度を表すものである。したがって、例えば０を基準とした場合を考えると、＋５であっても、−５であっても、乖離の程度は同じとなる。この場合では、０で表される「ほどほど」のところが最も良いとしたときの、その最善値からの離れ具合を示す段階を５としたものといえ、評価の内容によっては、３段階、１０段階などのほうが感覚的に分かりやすい、または、評価結果を利用しやすい場合があるので、固定値にせず、任意に採り得る係数としている。このため、段階係数Ｂは、処理手段３３による算出結果で得るのではなく、事前に所定の記憶領域に記憶される構成を採用する。
【０１５６】
そして、分散係数Ｃは、乖離値の乖離の程度を示すことになる幅を修正するものである。単に補正係数Ａをかけて分析値の桁数を揃えただけでは、数値の変化の幅が普遍化されていないので、乖離値毎の相対比較を行う場合には不適である。このために用いられるのが、式（１）における分散係数Ｃである。
【０１５７】
本実施形態では、分散係数Ｃを、基準分析値を求める際に算出可能な標準偏差として、乖離値の普遍化を図っている。具体的には、基準分析値の再平均値を算出した際のデータについて、各分析値とその再平均値を用いて算出した標準偏差を用いてもよいし、単なる平均値から求めた標準偏差を用いてもよい。
【０１５８】
ここで、式（１）の意義について見れば、処理手段３３が、乖離値を生成する際に、特に、式（１）において、この補正係数Ａと分析値の積から１を引くことにより、０を基準とした乖離の程度を示す数値とし、段階係数Ｂを乗じることにより、この乖離の程度を分析結果として見たときに、認識しやすいように修正し、この分散係数Ｃで除することにより、算出結果が標準偏差に対する比率という意義を与えて、乖離値の最大値と最小値の幅を相対比較の可能なスケールに修正することにより、評価パラメータ生成手段１９が実現され、乖離値が生成される。
【０１５９】
このような乖離値を用いて評価する手法を採用したのは、理解しやすい文章の場合には、分析値が特定の一の値に集束するという経験的に得られた傾向に基づくものである。
【０１６０】
また、乖離値の段階係数Ｂによる乖離値の変動幅の設定は、求められる評価のばらつきに応じた段階評価を踏まえて設定されるものであり、事前に設定されるものであってもよいし、分析途中で、人材活用支援システム１が入力手段３４などを介して何段階評価を行うかを受け付ける構成としてもよい。
【０１６１】
さらに、評価パラメータ生成手段１９は、生成した乖離値を、評価パラメータ記憶手段２０に記憶する機能も備える。ゆえに、評価パラメータ生成手段１９は、乖離値生成の観点からみれば、記憶手段３１に設けられた不図示の乖離値算出則記憶領域、および所定の係数記憶領域とを参照し、生成した分析値と、乖離値算出則記憶領域から読み出した前述した式（１）で表される乖離値算出則、および係数記憶領域から読み出した各係数と、に基づき、乖離値を生成する手段として機能するものであるといえる。そして、この係数に基づき乖離値を生成することにより、間接的にではあるが基準分析値に基づき乖離値を生成する手段として機能する。
【０１６２】
以下は、評価パラメータ生成手段１９が上述した乖離値を用いて、顕在能力評価値を生成する手段として機能する面について説明する。評価パラメータ生成手段１９が生成した複数の乖離値に基づき生成する顕在能力評価値の例としては、理解する力の評価要素として理解力と把握力が、分析する力の評価要素として分析力、洞察力、および問題発見力が、考える力の評価要素として創造力が、表現する力の評価要素として表現力と説得力が、応用する力の評価要素として応用力、行動力、および対応力が、それぞれ挙げられる。このように、それぞれ異なる観点からなる複数の乖離値を用いて評価要素となる顕在能力が算出される。
【０１６３】
なお、処理手段３３が実現する顕在能力評価値の算出方式としては、複数の乖離値の平均値を用いる方式や、乖離値の理想値と比較した際の、理想値と乖離値との差の絶対値をとり、この絶対値に基づいて理想値にどれくらい及ばないかを、理想値を満点とする減点方式で表す方式など、任意の算出方式を採り得る。この算出則も、記憶手段３１の所定の領域に設けられた不図示の顕在能力評価値算出則記憶領域に記憶される。
【０１６４】
言い換えれば、評価パラメータ生成手段１９は、他の手段の生成手順と同じく、詳細には、生成した乖離値と、不図示の顕在能力評価値算出則記憶領域から読み出した顕在能力評価値算出則と、に基づき、顕在能力評価値を生成する手段として機能する。
【０１６５】
具体的には、本実施形態において、理解する力の評価要素となる理解力の評価は、体言率、テーマ説明力、単語構成力、センテンス構成力、主張補足力という観点から複合的に判断される。体言率、中心補完単語比率、出現単語比率、センテンス比率、第２単語頻度比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１６６】
理解する力の評価要素となる把握力の評価は、用言率、テーマ説明力、単語構成力、主張構成力、論理展開力という観点から複合的に判断される。用言比率、中心補完単語比率、出現単語比率、第３単語重複率、同頻度数比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１６７】
分析する力の評価要素となる分析力の評価は、体言率、テーマ設定力、テーマ補足力、行動表現力、主張構成力という観点から複合的に判断される。体言率、中心キーワード比率、中心１頻度単語比率、センテンス用言率、第３単語重複率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１６８】
分析する力の評価要素となる洞察力の評価は、語彙力、テーマ説明力、センテンス主張力、主張力、主張補足力という観点から複合的に判断される。除数詞名詞比率、中心補完単語比率、センテンス頻度平均値、第１単語頻度比率、第２単語頻度比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１６９】
分析する力の評価要素となる問題発見力の評価は、体言率、テーマ補足力、単語構成力、行動表現力、主張構成力という観点から複合的に判断される。体言率、中心１頻度単語比率、出現単語比率、センテンス用言率、第３単語重複率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１７０】
考える力の評価要素となる創造力の評価は、語彙力、用言率、テーマ設定力、主張力、論理強制力、という観点から複合的に判断される。除数詞名詞率、用言比率、中心キーワード比率、第１単語頻度比率、単語回帰値、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１７１】
表現する力の評価要素となる表現力の評価は、語彙力、テーマ補足力、単語構成力、センテンス構成力、主張力、という観点から複合的に判断される。そして、除数詞名詞率、中心１頻度単語比率、出現単語比率、センテンス比率、第１単語頻度比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１７２】
表現する力の評価要素となる説得力の評価は、語彙力、テーマ設定力、テーマ補足力、主張力、論理強制力、という観点から複合的に判断される。除数詞名詞率、中心キーワード比率、中心１頻度単語比率、第１単語頻度比率、単語回帰値、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１７３】
応用する力の評価要素となる応用力の評価は、語彙力、テーマ補足力、単語構成力、主張構成力、論理展開力という観点から複合的に判断される。除数詞名詞率、中心１頻度単語比率、出現単語比率、第３単語重複率、同頻度数比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１７４】
応用する力の評価要素となる行動力の評価は、用言率、センテンス主張力、主張力、論理展開力、論理強制力という観点から複合的に判断される。用言比率、センテンス頻度平均値、第１単語頻度比率、同頻度数比率、単語回帰値、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１７５】
応用する力の評価要素となる対応力の評価は、テーマ設定力、テーマ説明力、テーマ補足力、行動表現力、主張力という観点から複合的に判断される。中心キーワード比率、中心補完単語比率、中心１頻度単語比率、センテンス用言率、第１単語頻度比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１７６】
ただし、評価要素となる力は上述した各力に限られるものではなく、例えば、思考力の評価は、語彙力、テーマ設定力、単語構成力、主張力、論理展開力という観点から複合的に判断することができる。この場合、除数詞名詞率、中心キーワード比率、出現単語比率、第１単語頻度比率、同頻度数比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。
【０１７７】
そして、評価パラメータ記憶手段２０は、以上説明した乖離値や顕在能力評価値などの評価パラメータを記憶する手段であり、後述する職務適応性判定手段２２が判定する対象となる評価パラメータを記憶するとともに、情報出力手段２４が外部へ出力する出力情報としての評価パラメータを記憶する機能を果たす。図７に、評価パラメータ記憶手段２０のデータベース構造の一例を示す。個人識別情報と、その個人に対応する乖離値、顕在能力評価値を関連付けて記憶するデータ構造を採用するが、必ずしも、図７に示した形態に限られるものではなく、乖離値と顕在能力評価値を独立して記憶する構造を採用してもよい。
【０１７８】
他方、比較パラメータ記憶手段２１は、前述した評価パラメータ生成手段１９が生成した評価パラメータの比較基準となる比較パラメータを記憶する手段であり、詳細には、評価パラメータに応じて付与される複数の類型パターンのうち最も好適な職務に必要な職能を十分に備えるパターンを比較パラメータとして備えて、各個人の評価パラメータを評価する基準を設定する機能を果たす。比較パラメータ記憶手段２１のデータベース構造の一例を図８に示す。
【０１７９】
ここで、詳細は詳述するが、比較基準は、回答文の評価に際し、複数の優秀な人材を書き手として得られたパターン指標値を平均して得られた指標値から得られる基準指標値を用いる場合、あるいは、一人の優秀な人材を書き手として得られたパターン指標値から得られる基準指標値を用いる場合などがある。比較パラメータ記憶手段２１は、原則として、これらの基準指標値を事前に比較パラメータ記憶手段２１に記憶する。
【０１８０】
また、本実施形態においては、回答文も文章であり、厳密に小数点以下の細かい桁までの一致を判断しても、文章比較として適切な結果を得られないことに鑑み、日本語特有の表現の多様性に起因する数値のばらつき、いうなれば文章の表現の幅からくる「ゆらぎ」を加味して比較できるように乖離値の相対比較により得られるパターンを、比較・評価する基準としている。このため、必要とされる能力を備える場合に、その論述した文章が示す各乖離値の理想的なパターンを意味する指標値を基準指標値として位置づけており、さらには、乖離値をその意義に基づきグループ化した場合のパターンを示すパターン指標値を用いる構成としている。また、相対比較を取り入れることにより、表現技術の優劣に、他の能力が埋没しないように担保することもできる。
【０１８１】
具体的には、表現系に分類される体言率、用言率、付属語率からなる第１ブロック、テーマ系に分類される中心キーワード比率（テーマ設定力）、中心補完単語比率（テーマ説明力）、中心１頻度単語比率（テーマ補足力）からなる第２ブロック、単語構成系に分類される総頻度比率（文章整備力）、出現単語比率（単語構成力）からなる第３ブロック、センテンス系に分類されるセンテンス用言率（行動表現力）、センテンス頻度平均値（センテンス主張力）、センテンス比率（センテンス構成力）からなる第４ブロック、主張系に分類される第１単語頻度比率（主張力）、第２単語頻度比率（主張補足力）、第３単語重複率（主張構成力）、同頻度数比率（論理展開力）、単語回帰値（論理強制力）からなる第５ブロック、に分けて、ブロック毎のパターンを比較する手法を採用し、このブロックに応じたかたちの比較パラメータを比較パラメータ記憶手段２１に記憶する。
【０１８２】
ここで、上述した比較パラメータは、図８に示したように、各比較所属先毎に原則として異なるパターン指標値を持ち、独自のパターンを示すことになるのが一般的であるが、基準分析値を社説などのデータに基づく分析値から得たものに設定せずに、理想とする社員やモデルケースなどを直接基準分析値とした場合には、図８とは異なり、各ブロックの基準指標値は、ばらつきのない一様な状態を呈することになる。
【０１８３】
そして、本実施形態における職務適応性判定手段２２は、評価パラメータ生成手段１９が生成した評価パラメータと、比較パラメータ記憶手段２１が記憶する比較パラメータとを比較する手段であり、詳細には、評価パラメータおよび比較パラメータに応じた類型パターンを用いて、比較を行う手段として機能する。
【０１８４】
ここで、類型パターンとは、評価パラメータ生成手段１９が生成した複数の乖離値同士の相対関係を比較して得られるパターンであり、本実施形態では特に、ブロック毎に基準指標値を設定したブロック単位での相対関係を表すパターンを用いる。パターンの種類は、形ではなくパターン指標値を用いた数値により表す形態を採用し、このパターン指標値により、表現の多様性を考慮し、乖離値の相対関係を比較する。パターン指標値を生成するので、絶対的な数値比較よりも、より文章の持つあいまいさを加味した上で、文章のバランスについて的確な比較を行うことができる。
【０１８５】
詳細には、職務適応性判定手段２２は、一の乖離値を基準として他の乖離値を相対比較した結果に基づき、各個人の評価パラメータとしての乖離値群を用いて、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を生成する手段として機能するものであり、相対比較の一手法として、減算処理を用いる。
【０１８６】
以下、減算処理を用いる具体的態様を説明する。職務適応性判定手段２２は、相対関係として、一の乖離値を基準として他の乖離値との差を用い、差の値に基づき各乖離値に対応するパターン指標値を生成するという機能を果たすが、差の値の分類パターンは、０以上と０未満の２種類、正の値、０、負の値の３種類、所定のしきい値により正の値と負の値を分け、それに０を加えた５種類とするなどのパターンを採り得る。種類数を増やすにつれて精密な比較が可能となるが、相対差の大きさ（パターンレベル）を加味したい場合には５種類以上を選択することが望ましいといえる。
【０１８７】
例えば、段階係数を５とした場合に５種類のパターン比較を行う場合には、しきい値を±１として、パターン指標値を＋２、＋１、０、−１、−２の５種類とする。各ブロックに振り分けられた第１番目の乖離値を基準として、相対比較しパターン化するのであるが、第１番目の乖離値の相対比較した指標値は０となる。そして、第２番目、第３番目と順次乖離値の相対比較を行うが、±１は基準値（第１番目の乖離値）よりその該当する乖離値との差が±１以内であるときに指標値として付与され、±２は基準値（第１番目の乖離値）より、その該当する乖離値との差が１より大きく差がある場合に指標値として付与される。
【０１８８】
したがって、パターン指標値の種類数が２種類の場合は、５の（２−１）乗のパターン指標値の組合せが存在し、パターン指標値の種類数が３種類の場合は、５の（３−１）乗のパターン指標値の組合せが存在し、上述したようにパターン指標値の種類数が５種類の場合は、５の（５−１）乗のパターン指標値の組合せが存在する。
【０１８９】
そして、この職務適応性判定手段２２は、生成したパターン指標値と、比較パラメータ記憶手段２１から読み出した基準指標値とを比較する機能を果たすが、前述した第１から第５までのブロックについて比較する場合には、全体では、２５×２５×５×２５×６２５＝４８８２５１２５のパターンの比較を行うことになる。ただし、比較の手法としては、必ずしもすべてのパターン指標値を比較する必要はなく、職務適応性を限定的に解釈し、適職性として判断する場合などには、第５ブロックの６２５通りのみを検証するようにしてもよい。
【０１９０】
このように、職務適応性判定手段２２は、パターンブロック単位の第１番目の乖離値を用いて、各乖離値をパターン指標値に変換し、相対比較を行うことにより、パターン認識に擬した比較判断を行い、回答文の書き手の能力と基準指標値が示す比較対象とを客観的に比較して、職務適応性判定結果記憶手段２３に記憶する。
【０１９１】
一の乖離値を基準として相対関係をみることにより、乖離値の相対関係がより明瞭となるパラメータの普遍化ができ、また、乖離値の絶対値の大小を比較せず、相対比較する手法を採用することにより、比較パターン数を少なくすることにより、マッチング処理の高速化が図れる。
【０１９２】
ここで、職務適応性判定手段２２は、職務適応性判定結果として、パターン指標値の数値を比較し、同じパターンとなっているか否かを比較判断した結果を取得するが、一致する場合には、比較パラメータ記憶手段２１に記憶した基準指標値が意味するところの必要とされる職能を備えることになり、一致しない場合には、その能力を備えていないということになる。
【０１９３】
なお、単に、一致するか否かを結果としてもよいが、一致しなかった部分と一致した部分とを分けた詳細な職務適応性判定結果とすることにより、その人物に備わった能力と欠けた能力とを客観的に示すことができる。そのような形態の職務適応性判定結果を記憶する構成を採用した場合には、単なる人材活用が図られているかを判断するための職能比較だけでなく、どこの能力を開発すると、最適な人材となるか、というコンピテンシー判断機能を兼ね備えた職務適応性判定手段２２としても機能する。
【０１９４】
また、職務適応性判定手段２２は、個人の評価パラメータと基準となる比較パラメータの比較に際し、個人の現在の所属と同じ所属について規定された比較パラメータを比較する態様だけでなく、前述した所属適合判定結果記憶手段１８が記憶する所属適合判定結果に基づき得られる、その個人の回答情報が示唆する現在の所属とは異なる所属についての比較パラメータと比較するべく、所属適合判定結果記憶手段１８が記憶する所属適合判定結果を参照して職務適応性を判断する機能を備えるようにしてもよい。
【０１９５】
以上説明した職務適応性判定手段２２が生成した職務適応性判定結果を記憶する手段が、職務適応性判定結果記憶手段２３であり、個人識別情報と関連付けて職務適応性判定結果を記憶する。具体的には、職務適応性判定結果記憶手段２３は、図９に示したようなデータベース構造を採用し、個人識別情報と関連付けて、上述した現在の所属についての比較パラメータとの適合性判定結果のみならず、好適所属についての比較パラメータとの適合性判定結果なども記憶する。図９において、パターン指標値の比較を行った場合の判定の内容は、すべての項目が一致したという結果を「○」で、一項目が一致しなかったという結果を「△」で、二項目以上が一致しなかったという結果を「×」で表されている。ただし、図９に示したデータ構造に限られるものではなく、比較対象となる所属毎に独立して所属適応性判定結果を記憶する構成としてもよい。
【０１９６】
そして、情報出力手段２４は、処理手段３３の制御下において、所属適合判定手段１７が判定した所属適合判定結果を所属適合判定結果記憶手段１８から読み出して出力する手段として、また、職務適応性判定手段２２が行った職務適応性判定結果を、職務適応性判定結果記憶手段２３から読み出して出力する手段として機能する。加えて、評価パラメータ生成手段１９が生成した乖離値や顕在能力評価値などの評価パラメータを評価パラメータ記憶手段２０から読み出して出力する手段として機能する。
【０１９７】
具体的には、本実施形態における情報出力手段２４は、記憶手段３１に設けられた所属適合判定結果記憶手段１８、職務適応性判定結果記憶手段２３、評価パラメータ記憶手段２０の所定の記憶領域に記憶された電子情報を、通信手段３２やネットワーク２を介してＬＡＮ３側へ出力する手段として機能する。また、出力に際し、情報出力手段２４は、出力先に応じた形態の出力情報の生成を必要に応じて行う。
【０１９８】
例えば、ＬＡＮ３に接続された端末装置４の表示手段３５に対して、所定の情報を出力する場合には、表示手段３５においてどのように表示されるかを規定する表示制御情報に乖離値または評価値を組み込んで出力する。また、ＬＡＮ３に接続された印刷手段５に対して、所定の情報を出力する場合には、印刷手段５がどのように情報を印刷するかを規定する印刷制御情報に乖離値または評価値を組み込んで出力する。
【０１９９】
なお、表示手段３５や印刷手段５に出力する際に、情報出力手段２４は、乖離値の中央値（評価基準軸値）を０から５に修正するなどの出力情報の調整処理を行ってもよい。これは、各乖離値により評価された表３に示した分析項目内容を視覚的に把握しやすいように、評価基準軸値を全体的に底上げして、すべての評価数値が原則として０以上になるように調整を行うものである。
【０２００】
なお、要求される出力形態に応じて、そのまま評価基準軸値を修正せずに乖離値を出力してもよいし、さらには、乖離値などに基づき、グラフ形式や表形式などとなるような出力情報を生成して出力してもよい。
【０２０１】
以上説明した各手段が有機的に結合し、機能することにより、多様な職務に応じたかたちで、任意の比較パラメータを基準とした多様な判定を実現でき、さらには、厳密な数値比較を行わずに職能比較が可能となり、ひいては、人間の能力というあいまいな部分を好適に比較できる人材活用支援システムを実現できる。
【０２０２】
特に、客観的な個人分析用回答情報に基づくパラメータを判断材料とする人材職能比較をすることができ、文を構成する単語のバランスという観点から個人の職能を客観的に判断できる人材活用支援システムを実現できる。
【０２０３】
［個人分析用回答情報分析処理の手順］
次に、人材活用支援システム１の個人分析用回答情報分析処理の手順につき、図１０に基づき説明する。図１０は、本実施形態にかかる個人分析用回答情報分析処理の主要手順を示すフローチャートである。以下に説明する個人分析用回答情報分析処理は、前述した回答単語などを用いて所属適合を評価する所属適合判定処理と、それに引き続き行われる職務適応性判定処理に大別される。
【０２０４】
［所属適合判定処理］
まず、所属適合判定処理について図１０に基づき説明する。ここで、本実施形態にかかる所属適合判定処理を行う人材活用支援システム１は、所属適合判定処理を行う際の前提として、上述したように、情報の受付手段、情報の記憶手段３１、および各手段の動作を制御する処理手段３３を備え、記憶手段３１は、回答文を単語に分解する際の基準となる基準単位単語を所定の分析区分に関連付けて記憶する分析用辞書記憶手段１３、各所属に必要とされる職務と関連付けられる識別単語を規定した職務識別単語記憶手段１６、回答単語の出現頻度の履歴を記憶する分析結果記憶手段１５、および、個人分析用評価パラメータの比較基準となる比較パラメータを記憶する比較パラメータ記憶手段２１を備える構成を採用する。なお、ここでいう受付手段は、通信手段３２などのインターフェースを想定している。
【０２０５】
そして、この人材活用支援システム１における所属適合判定処理および後述する職務適応性判定処理を含む個人分析用回答情報分析処理は、記憶手段３１の所定の領域に格納された人材活用支援プログラムにしたがって行われる。その人材活用支援プログラムは、処理手段３３に、現在の所属と所定の質問に対する回答文を含む個人分析用回答情報を受け付けるステップ（Ｓ１）と、当該回答文が有する回答単語を分析し、回答単語の出現頻度を当該回答単語に関連付けるステップ（Ｓ２）と、職務識別単語記憶手段１６を参照し、所定の出現頻度以上の回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属と現在の所属とを比較し、一致するかを判定するステップ（Ｓ３）と、当該所属を比較した判定結果を出力するステップ（Ｓ７）と、を実行させる。
【０２０６】
これらの各ステップを実行させることにより、第三者の恣意が入り込むことのない客観的な判断材料に基づく判定結果を得ることが可能となり、ひいては、企業の人材活用の一助となる資料を提供できる人材活用支援環境を提供するものである。
【０２０７】
より詳細には、図１０に示したように、まず、処理手段３３に、個人分析用回答情報を受け付けるステップ（Ｓ１）を実行させる。このとき、ＬＡＮ３側からネットワーク２および不図示のルータなどを介して個人分析用回答情報を受け付けることになるが、外部とのインタフェースである通信手段３２が受付手段となり、処理手段３３が受付手段を介して受け付けた個人分析用回答情報を、個人分析用回答情報記憶手段１２の所定の領域に格納する。
【０２０８】
そして、上述したように、処理手段３３に、受付手段を介して個人分析用回答情報を受け付け、受け付けた個人分析用回答情報を個人分析用回答情報記憶手段１２の所定の領域に格納することを実行させることにより、前述した個人分析用回答情報受付手段１１が実現され、機能する。
【０２０９】
続いて、図１０に示したように、処理手段３３に、分析用辞書記憶手段１３の体言辞書記憶領域、用言辞書記憶領域、接続詞辞書記憶領域、助詞辞書記憶領域、助動詞辞書記憶領域、および活用辞書記憶領域などを参照して、当該回答文が有する回答単語を分析し、回答単語の出現頻度を当該回答単語に関連付けるとともに、回答単語と関連付けられた出現頻度とを分析結果記憶手段１５に記憶するステップ（Ｓ２）を実行させる。
【０２１０】
具体的には、処理手段３３は、分析用辞書記憶手段１３の表記辞書記憶領域と削除記号辞書記憶領域とを参照し、記号変換や記号削除などを施して、単語への分解に適した回答文に加工した後、１センテンス単位で回答文の頭から所定の長さの文字列に分解し、分解された順番に記憶手段３１の所定の領域に一時的に格納する。
【０２１１】
そして、処理手段３３は、分析用辞書記憶手段１３が記憶する基準単位単語を参照して、回答単語を特定し、さらに、次の文字列の分析へと移行する。ここで、処理手段３３は、分解に際し活用辞書記憶領域を参照するが、この参照により、用言を終止形に置き換えるなどの処理を行う。
【０２１２】
この後、処理手段３３は、回答文から抽出した回答単語の数を単語の種類別にカウントし、カウントした値を出現頻度として回答単語に関連付けて分析結果記憶手段１５に記憶する。
【０２１３】
また、本実施形態では、図３に示したように、分析用辞書記憶手段１３が、基準単位単語の属性に応じた分析区分を基準単位単語に関連付けて記憶する構成を採用し、処理手段３３に、上述したような回答単語を特定し回答文を複数の回答単語に分解する処理をさせるとともに、後述する職務適応性判定処理で用いるべく、回答単語への分析区分の関連付け処理として、基準単位単語に付与されている分析区分をそのまま分解した回答単語に付与する処理を実行させる。
【０２１４】
これにより、その回答単語に付与した分析区分を、分解した回答単語とともに分析結果記憶手段１５に記憶できるので、回答文を回答単語に分解して出現頻度と関連付けるステップの実行に連動して、分析用辞書記憶手段１３を参照して回答単語と当該分析区分とを関連付けるステップを実行させることができる。なお、分析区分の付与は、表１および表２に示した分析区分コードを付与する方式を採用する。
【０２１５】
このように、処理手段３３に、分析用辞書を参照しながら回答文が有する回答単語を分析して特定・分解し、特定・分解した回答単語を分析結果記憶手段１５の所定の領域に格納することを実行させることにより、前述した回答情報分析手段１４が実現され、機能する。
【０２１６】
続いて、処理手段３３に、現在の所属と回答単語に基づき得られる好適所属とを比較・判定させるステップ（Ｓ３）を実行させる。具体的には、分析結果記憶手段１５に記憶された回答単語とその出現頻度とに基づき、所定の出現頻度以上の回答単語を抽出し、抽出した回答単語に対応する識別単語に基づき職務識別単語記憶手段１６を参照して関連付けられた所属を好適所属として取得する。ここで、好適所属の特定にあたっては、回答単語に対応する識別単語群と、所属に必要とされる職務と関連付けられる識別単語群との一致を見ることになるが、一致するか否かの判定は、前述したように、完全一致、もしくは所定の割合以上の部分一致をもって一致するものと判断し、その一致するものと判断した所属を、個人に適している好適所属として取得する。
【０２１７】
なお、回答文から抽出される回答単語のうち、前述したように約８０％ぐらいは出現頻度が１回（頻度数が１）であるので、フィルタリングの条件として設定される所定の出現頻度は、少なくとも２回以上とされる。ただし、ノイズ情報の除去という観点からは、３回以上とするのが好適である。
【０２１８】
加えて、処理手段３３に、単なる出現頻度だけでなく、分析結果記憶手段１５に記憶された出現頻度の履歴に基づき回答単語を抽出する場合には、履歴に基づき抽出された所定の時間サイクル以上で用いられる回答単語に対応する識別単語に基づき得られた所属を比較するステップを実行させる。
【０２１９】
具体的には、図４に示したような回答単語に関連付けられた情報受付日などの時間記録情報に基づき、判定に用いる回答単語を特定・抽出する。そして、処理手段３３は、抽出された所定の時間サイクル以上で用いられる回答単語に対応する識別単語に基づき、上述した手順を用いて好適所属を取得し、好適所属と現在の所属とを比較するステップを実行する。
【０２２０】
そして、処理手段３３は、得られた好適所属と現在の所属とを比較し、例えば、その所属に固有の所属コードなどに基づき、一致するかを判定し、その判定した比較結果を所属適合判定結果として所属適合判定結果記憶手段１８に記憶する（Ｓ３）。
【０２２１】
上述した所属適合判定処理の後、処理手段３３は、職務適応性判定処理を行うか否かの指示を受け付ける判断ステップを実行する（Ｓ４）。処理手段３３は、例えば、ＬＡＮ３、ネットワーク２などを介して、端末装置４が備える入力手段３４から入力された上記指示を受け付ける。ここで、個人の職能に基づく所属に必要とされる職務との適応性を評価する旨の指示を受け付けた場合には、職務適応性を判定する一連のステップ（Ｓ５、Ｓ６）へと移行する。一方、職務適応性判定処理を行わない旨の指示を受け付けた場合には、出力ステップ（Ｓ７）へと移行する。
【０２２２】
なお、この判断ステップ（Ｓ４）は、例えば、処理手段３３が生成した表示制御情報に基づき、端末装置４が備える表示手段３５に形成した質問画面（指示受付インターフェース）を介して、入力手段３４から指示命令を受け付けるなどの処理により実現される構成としてもよい。
【０２２３】
［職務適応性判定処理］
以下、職務適応性判定処理について説明する。ここで、前述したように、職務適応性判定処理は、記憶手段３１の所定の領域に格納された人材活用支援プログラムにしたがって行われるものであり、処理手段３３に、職務適応性を判定する一連のステップ（Ｓ５、Ｓ６）として、前記回答単語の出現頻度に基づく個人分析用評価パラメータを求めるステップと、生成した評価パラメータと、前記比較パラメータ記憶手段が記憶する比較パラメータとを比較するステップと、当該評価パラメータと比較パラメータとを比較した判定結果を出力するステップと、を実行させる。これらのステップの実行により、多様な職務に応じたかたちで、任意の比較パラメータを基準とした多様な判定を実現できる。
【０２２４】
より具体的には、評価パラメータの生成ステップ（Ｓ５）として、前述した乖離値の生成に用いるカウント値の取得、カウント値に基づく分析値の生成、および分析値に基づく乖離値の生成という段階的シーケンスと実行する。
【０２２５】
カウント値の取得シーケンスとして、処理手段３３は、分析結果記憶手段１５に格納されている回答文を分解して得られた複数の回答単語とその出現頻度を参照して、少なくとも回答単語にかかわる数を回答文に関連するカウント値として取得する。この際に取得、格納されるカウント値としては、前述した総頻度数や体言数、同頻度数などが挙げられる。
【０２２６】
また、処理手段３３は、個人分析用回答情報記憶手段１２に格納された回答文の全体の文字数や、回答文を構成するセンテンス数（自然文数）など、回答単語に基づくカウント値以外の分析値を生成するのに必要なカウント値の取得処理もあわせて実行し、上述した回答単語にかかわるカウント値とともに記憶手段３１の所定の記憶領域に記憶する。
【０２２７】
続いて、カウント値に基づき複数の分析値を生成するシーケンスとして、処理手段３３は、取得したカウント値を所定の記憶領域から読み出すとともに、前述した表３に示した分析値算出則を記憶手段３１に設けられた所定の分析値算出則記憶領域から読み出し、読み出した分析値算出則に基づきカウント値を用いて分析値を生成する。分析値の生成に際しては、複数の分析項目について複数種類の分析値を算出することになるので、結果として、処理手段３３は、カウント値に基づき複数の分析値を複数種類生成させることになる。
【０２２８】
より詳細には、処理手段３３は、分析結果記憶手段１５に記憶された分解された回答単語と、その単語と分析区分との関連付けを参照し、分析区分に属する単語をカウントしたカウント値に基づく複数の分析値を生成する。この際に生成される分析値として、センテンス用言率などが挙げられる。
【０２２９】
また、必要に応じて、処理手段３３が生成したカウント値から生成された二次的な数値もしくは他の分析値を用いて、処理手段３３は、前述した分析値算出則記憶領域などから読み出した分析値算出則にしたがって、分析値を生成する。この際に生成される分析値としては、体言率や用言率などが挙げられる。
【０２３０】
なお、キーワード認定に関する分析値の生成処理に際しては、再度、カウント値を取得するなどの処理を行う。具体的には、処理手段３３は、キーワード比率を生成するために、カウント値として得た同頻度数に基づき、単語の同頻度件数などを取得し、同頻度比率を取得する。このとき、同頻度比率が０．７以下の単語がキーワードと認定される。また、同じく、キーワードと認定された単語群の中に含まれる感想単語の数を取得するためにも、処理手段３３は、カウント処理を行う。この後、キーワード数などのカウント値に基づき、処理手段３３は、中心キーワード数などの分析値を生成する。
【０２３１】
そして、処理手段３３は、生成した分析値を記憶手段３１の所定の記憶領域に格納する。
【０２３２】
次に、基準分析値に対する分析値の乖離の程度を示す乖離値を生成するシーケンスとして、処理手段３３は、記憶手段３１の所定の記憶領域から基準分析値とともに、分析値の種類毎に複数の分析値を読み出し、読み出した分析値と基準分析値とに基づき、記憶手段３１に設けられた所定の乖離値算出則記憶領域に格納された乖離値算出則を用いて、基準分析値に対する乖離の程度を示す複数の乖離値を生成する。
【０２３３】
具体的には、処理手段３３に、前述した式（１）を記憶手段３１の所定の領域から読み出し、分析値の種類毎に対応する基準値から得られた補正係数などの各係数を記憶手段３１の所定の記憶領域から読み出し、読み出した係数と式（１）に基づいて各分析値について乖離値を生成するステップを実行させる。そして、処理手段３３は、生成した乖離値を評価パラメータ記憶手段２０に記憶する。
【０２３４】
なお、顕在能力評価値を生成する場合には、処理手段３３は、評価パラメータ記憶手段２０から乖離値を読み出し、さらには、前述したように、所定の領域に格納された評価値の算出則にしたがい、読み出した複数の乖離値に基づき顕在能力評価値を生成し、生成した顕在能力評価値を個人の評価パラメータとして評価パラメータ記憶手段２０に記憶する。
【０２３５】
以上が、評価パラメータを乖離値として場合の、分析区分に属する前記回答単語の出現頻度に基づき得られる数値を用いて評価パラメータを生成するステップおよび生成した評価パラメータを記憶するステップ（Ｓ５）の詳細である。
【０２３６】
このように、処理手段３３に、回答単語の出現頻度や回答文の文字数など、回答文に基づく数値を用いて個人分析用評価パラメータを求める処理を実行させることにより、前述した評価パラメータ生成手段１９がが実現され、機能する。
【０２３７】
続いて、処理手段３３に、生成した評価パラメータと、前記比較パラメータ記憶手段が記憶する比較パラメータとを比較するステップ（Ｓ６）を実行させるが、本実施形態では、比較パラメータ記憶手段２１から読み出した基準指標値に基づき、生成した複数の乖離値同士の相対関係を比較する手法を採用し、評価パラメータおよび比較パラメータに応じた類型パターンを用いて、比較を行うステップを実行させる
【０２３８】
具体的には、処理手段３３に、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を、一の乖離値を基準として他の乖離値を相対比較した相対関係として、一の乖離値を基準として他の乖離値との差を算出し、その差の値に基づき各乖離値に対応するパターン指標値を生成するステップを実行させる。
【０２３９】
本実施形態でのパターン指標値生成においては、乖離値の厳密な差の数値結果を用いることなく、全体的な分析パターンの比較という思想を実現するために、乖離値の数値ではなく、乖離値同士の相対関係を表すパターン指標値に置き換える処理をおこなう。この処理により、より文章の持つあいまいさを加味した上で、文章のバランスについて的確な比較を行うことができる。
【０２４０】
したがって、パターン全体の比較を行う場合には、好適なパターン指標値として、−１、０、＋１という３種類のパターン指標値を用い、パターンの特性をより反映させた比較を行う場合には、図８に示したように、パターンレベルを考慮したパターン指標値として、前述したように乖離値の生成における段階係数を５にしたことから、±１をしきい値として用い、−２、−１、０、１、２という５種類のパターン指標値を用いる。
【０２４１】
ただし、前述したように、処理手段３３は、すべての乖離値について相対関係を取得する必要はなく、能力判定に必要な乖離値相互の関係をパターン指標値として生成・取得すればよい。
【０２４２】
また、パターン指標値を比較するステップとして、処理手段３３は、比較パラメータ記憶手段２１から、各所属の理想パターンとしての比較パラメータを示す基準指標値を読み出し、前述した回答文毎に生成された各個人の職能を推定できる顕在能力の各要素となる乖離値から得られるパターン指標値との比較を行う。
【０２４３】
すなわち、処理手段３３が、個人の評価パラメータから得られるパターン指標値を比較することにより、比較対象となる所属において望まれる能力をすべて備えるのか、それとも、その一部が足りないのか、という客観的な職務適用性判定結果を得ることができる。具体的には、本実施形態においては、図９に示したように、ブロックを構成する要素がすべて一致していると職務適応性が高く、一致していない要素がある場合には、配置転換や、研修による顕在能力の向上を図る必要がある、職務適応性が低いということになる、ブロック毎の判定という形態を採る。しかし、これに限られるものではなく、必要に応じて、図８に示したようなパターン指標値の各項目についての一致不一致を判定し、詳細に、どの能力が不足しているかを、職務適応性判定結果の追加情報として、提供する構成としてもよい。
【０２４４】
なお、処理手段３３は、上述した内容の職務適応性判定結果を職務適応性判定結果記憶手段２３に記憶する。
【０２４５】
このように、処理手段３３に、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を、一の乖離値を基準として他の乖離値を相対比較した結果に基づき生成することを実行させるとともに、生成したパターン指標値と、比較パラメータ記憶手段２１から読み出した基準指標値とを比較することを実行させることにより、前述した職務適応性判定手段２２が実現され、機能する。
【０２４６】
［出力処理］
最後に、判定結果の出力ステップ（Ｓ７）について説明する。図１０に示したように、この出力ステップ（Ｓ７）へ移行してくる場合には、所属適合性判定結果の出力を目的とする場合のみならず、職務適応性判定結果の出力を目的とする場合がある。
【０２４７】
具体的には、処理手段３３に、好適所属と現在の所属とを比較して得られた所属適合判定結果を所属適合判定結果記憶手段１８から読み出し、読み出した判定結果を外部へ出力するステップ、もしくは、評価パラメータと比較パラメータとを比較して得られた職務適応性判定結果を職務適応性判定結果記憶手段２３から読み出し、読み出した判定結果を外部へ出力するステップを実行させる（Ｓ７）。
【０２４８】
ここで、処理手段３３が判定結果を出力する先である外部は、ＬＡＮ３を構成するサーバ装置６、端末装置４の表示手段３５、あるいは印刷手段５などが想定される。したがって、処理手段３３は、出力先に応じた情報形態、例えば、印刷制御情報や表示制御情報に判定結果を含める加工などを行った上で、出力要求に応じた出力を行う。なお、必要に応じて、評価パラメータ記憶手段２０に記憶された乖離値や顕在能力評価値を判定結果に付帯させて出力を行ってもよい。
【０２４９】
このように、処理手段３３に、所定の出力先へ要求された情報を出力させることにより、前述した情報出力手段２４が実現され、機能することになる。
【０２５０】
以上説明した個人分析用回答情報分析処理は、記憶手段３１の所定の記憶領域に格納された人材活用支援プログラムにしたがって実行され、分析対象となる個人分析用回答情報を分析、評価するものであり、言い換えれば、これらの処理が処理手段３３により実行されることにより、客観的な評価を行うことができる、数値化されたパラメータを用いて評価を可能とする人材活用支援システム１を実現するものである。
【０２５１】
【発明の効果】
本発明は、以上のように構成され、機能するので、請求項１に記載の発明では、回帰手法を応用して第三者の恣意が入り込むことのない客観的な判断材料に基づく判定結果を得ることが可能となり、ひいては、客観的に所属の適合性、配置転換必要性を判断するための資料を提供できるので、企業の人材活用の一助となる人材活用支援システムを実現できる。
【０２５２】
また、請求項２に記載の発明では、個人が頻繁に活用している職務に基づき判定することができ、より個人の特質に沿った判定が可能となる。
【０２５３】
また、請求項３に記載の発明では、多様な職務に応じたかたちで、任意の比較パラメータを基準とした多様な判定を実現できる。
【０２５４】
また、請求項４に記載の発明では、厳密な数値比較を行わずに職能比較が可能となり、ひいては、人間の能力というあいまいな部分を好適に比較できる人材活用支援システムを実現できる。
【０２５５】
また、請求項５に記載の発明では、客観的な個人分析用回答情報に基づくパラメータを判断材料とすることができ、ひいては、文を構成する単語のバランスという観点から個人の職能を客観的に判断できる人材活用支援システムを実現できる。
【０２５６】
また、請求項６に記載の発明では、第三者の恣意が入り込むことのない客観的な判断材料に基づく判定結果を得ることが可能となり、ひいては、企業の人材活用の一助となる資料を提供できる人材活用支援環境を提供できる。
【０２５７】
また、請求項７に記載の発明では、個人が頻繁に活用している職務に基づき判定することができ、より個人の特質に沿った判定が可能となる。
【０２５８】
また、請求項８に記載の発明では、多様な職務に応じたかたちで、任意の比較パラメータを基準とした多様な判定を実現できる。
【０２５９】
また、請求項９に記載の発明では、厳密な数値比較を行わずに職能比較が可能となり、ひいては、人間の能力というあいまいな部分を好適に比較できる人材活用支援環境を提供できる。
【０２６０】
また、請求項１０に記載の発明では、客観的な個人分析用回答情報に基づくパラメータを判断材料とすることができ、ひいては、文を構成する単語のバランスという観点から、個人の職能を客観的に判断できる人材活用支援環境を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る一実施形態の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る一実施形態の概略的なシステム構成を示すシステム構成図である。
【図３】図１および図２に示した分析用辞書記憶手段のデータ構造の一例を示す模式的構造図である。
【図４】図１に示した分析結果記憶手段のデータ構造の一例を示すデータ構造図である。
【図５】図１に示した職務識別単語記憶手段のデータ構造の一例を示すデータ構造図である。
【図６】図１に示した所属適合判定記憶手段のデータ構造の一例を示すデータ構造図である。
【図７】図１に示した評価パラメータ記憶手段のデータ構造の一例を示すデータ構造図である。
【図８】図１に示した比較パラメータ記憶手段のデータ構造の一例を示すデータ構造図である。
【図９】図１に示した職務適応性判定結果記憶手段のデータ構造の一例を示すデータ構造図である。
【図１０】本発明にかかる情報処理手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１　　人材活用支援システム
２　　ネットワーク
３　　ＬＡＮ
４　　端末装置
５　　印刷手段
６　　サーバ装置
１１　個人分析用回答情報受付手段
１２　個人分析用回答情報記憶手段
１３　分析用辞書記憶手段
１４　回答情報分析手段
１５　分析結果記憶手段
１６　職務識別単語記憶手段
１７　所属適合判定手段
１８　所属適合判定結果記憶手段
１９　評価パラメータ生成手段
２０　評価パラメータ記憶手段
２１　比較パラメータ記憶手段
２２　職務適応性判定手段
２３　職務適応性判定結果記憶手段
２４　情報出力手段
３１　記憶手段
３２　通信手段
３３　処理手段
３４　入力手段
３５　表示手段
３６　記憶手段
３７　通信手段
３８　処理手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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