(57)【要約】【課題】  ユーザに必要性が高いと予想されるコンテンツの情報を提供することにより、ユーザによるコンテンツ選別を支援する。【解決手段】  ユーザのプロファイリング結果に対応させてコンテンツを表示することができる。コンテンツを推薦する表示画面上では、コンテンツの属性表示の中にユーザ自身のプロファイルに特化したものを提示する項目が配設されており、ユーザは自分画が見るべきコンテンツ、見た方が良いコンテンツを差別化して表示することにより、コンテンツを視聴する際の視聴態度にも差別化意識をユーザに与えることができ、コンテンツ視聴による効果を高めることができる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに対して推薦するコンテンツ情報を提供するコンテンツ推薦システムであって、
ユーザに提供するコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積手段と、
ユーザのプロファイルを取得するユーザ・プロファイル取得手段と、
前記コンテンツ蓄積手段に蓄積されている各コンテンツとユーザ・プロファイルとの適合性を管理するコンテンツ管理手段と、
前記ユーザ・プロファイル取得手段により取得されたユーザのプロファイルに基づいて前記コンテンツ蓄積手段から所定の基準に従ってコンテンツを検索するコンテンツ検索手段と、
前記コンテンツ検索手段により抽出されたコンテンツに関する推薦情報をユーザのプロファイル情報との対応関係を記述した形式で生成し、ユーザに提示するコンテンツ推薦情報提供手段と、
を具備することを特徴とするコンテンツ推薦システム。
【請求項２】
前記ユーザ・プロファイル取得手段は、所定の設問に対して対象ユーザから入力された回答に基づいて当該ユーザを分析することを通じてプロファイルを取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項３】
前記ユーザ・プロファイル取得手段は、ユーザについての少なくとも職種情報と職種についての能力情報をプロファイルとして取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項４】
前記コンテンツ管理手段は、コンテンツが持つ職種情報との適合性並びに職種毎の適合する能力レベルに従って各コンテンツを管理する、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項５】
前記コンテンツ検索手段は、対象ユーザの職種情報並びに能力情報に適合するコンテンツを前記コンテンツ蓄積手段から検索する、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項６】
前記コンテンツ検索手段は、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの能力レベルに相応するものを前記コンテンツ蓄積手段から検索する、
ことを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項７】
前記コンテンツ検索手段は、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの能力レベルに対し目標レベルとなるものを前記コンテンツ蓄積手段から検索する、
ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項８】
ユーザの能力情報は複数の能力属性からなり、
前記コンテンツ検索手段は、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの秀でた能力属性に関する能力レベルに相応するものを前記コンテンツ蓄積手段から検索する、
ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項９】
ユーザの能力情報は複数の能力属性からなり、
前記コンテンツ検索手段は、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの弱点とする能力属性に関する能力レベルに相応するものを前記コンテンツ蓄積手段から検索する、
ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項１０】
前記コンテンツ推薦情報提供手段は、検索されたコンテンツとユーザの職種情報並びに能力情報との適合性に応じた推薦度を各コンテンツに付与し、該推薦度に応じてコンテンツを強弱表示した推薦情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦システム。
【請求項１１】
ユーザに対して推薦するコンテンツ情報を提供するコンテンツ推薦方法であって、
ユーザのプロファイルを取得するユーザ・プロファイル取得ステップと、
提供対象となる各コンテンツとユーザ・プロファイルとの適合性を管理するコンテンツ管理ステップと、
ユーザ・プロファイル取得ステップにおいて取得されたプロファイルに基づいて所定の基準に従ってコンテンツを検索するコンテンツ検索ステップと、
前記コンテンツ検索ステップにおいて抽出されたコンテンツに関する推薦情報をユーザのプロファイル情報との対応関係を記述した形式で生成し、ユーザに提示するコンテンツ推薦情報提供ステップと、
を具備することを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項１２】
前記ユーザ・プロファイル取得ステップでは、所定の設問に対して対象ユーザから入力された回答に基づいて当該ユーザを分析することを通じてプロファイルを取得する、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１３】
前記ユーザ・プロファイル取得ステップでは、ユーザについての少なくとも職種情報と職種についての能力情報をプロファイルとして取得する、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１４】
前記コンテンツ管理ステップでは、コンテンツが持つ職種情報との適合性並びに職種毎の適合する能力レベルに従って各コンテンツを管理する、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１５】
前記コンテンツ検索ステップでは、ユーザの職種情報並びに能力情報に適合するコンテンツを検索する、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１６】
前記コンテンツ検索ステップでは、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの能力レベルに相応するものを検索する、
ことを特徴とする請求項１５に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１７】
前記コンテンツ検索ステップでは、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの能力レベルに対し目標レベルとなるものを検索する、
ことを特徴とする請求項１６に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１８】
ユーザの能力情報は複数の能力属性からなり、
前記コンテンツ検索ステップでは、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの秀でた能力属性に関する能力レベルに相応するものを検索する、
ことを特徴とする請求項１６に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１９】
ユーザの能力情報は複数の能力属性からなり、
前記コンテンツ検索ステップでは、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの弱点とする能力属性に関する能力レベルに相応するものを検索する、
ことを特徴とする請求項１６に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項２０】
前記コンテンツ推薦情報提供ステップでは、検索されたコンテンツと対象ユーザの職種情報並びに能力情報との適合性に応じた推薦度を各コンテンツに付与し、該推薦度に応じてコンテンツを強弱表示した推薦情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項２１】
ユーザに対して推薦するコンテンツ情報を提供するための処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
ユーザのプロファイルを取得するユーザ・プロファイル取得ステップと、
提供対象となる各コンテンツとユーザ・プロファイルとの適合性を管理するコンテンツ管理ステップと、
ユーザ・プロファイル取得ステップにおいて取得されたプロファイルに基づいて所定の基準に従ってコンテンツを検索するコンテンツ検索ステップと、
前記コンテンツ検索ステップにおいて抽出されたコンテンツに関する推薦情報をユーザのプロファイル情報との対応関係を記述した形式で生成し、ユーザに提示するコンテンツ推薦情報提供ステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、膨大量のコンテンツの中からユーザが必要とするであろうコンテンツを推薦するコンテンツ推薦システム及びコンテンツ推薦方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、映画、記録映像、書籍などの電子データ化されたコンテンツを、ユーザの個人属性や適性に応じて推薦するコンテンツ推薦システム及びコンテンツ推薦方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【０００２】
さらに詳しくは、本発明は、ユーザに必要性が高いと予想されるコンテンツの情報を提供することにより、ユーザによるコンテンツ選別を支援するコンテンツ推薦システム及びコンテンツ推薦方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、ユーザ毎に見た方が良いコンテンツを差別化して推薦コンテンツを提示するコンテンツ推薦システム及びコンテンツ推薦方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００３】
昨今、情報処理や情報通信などのコンピューティング技術が飛躍的に向上し、コンピュータ・システムが広汎に普及してきている。さらに、コンピュータ同士を相互接続するネットワーク・コンピューティング技術に対する要望も高まってきている。ネットワーク接続環境下では、コンピュータ資源の共有や、情報の共有・流通・配布・交換などの協働的作業を円滑に行なうことができる。
【０００４】
近年、インターネットや広帯域通信網（ｘＤＳＬ：ｘＤｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ、ＣＡＴＶ（Ｃａｂｌｅ ＴＶ）、無線ネットワークなど）の普及により、コンピュータ・ファイルを始めとした各種のデジタル・コンテンツをネットワーク配信することが盛んに行なわれている。また、音楽データや画像データ、電子出版物などのデジタル・データや、さらには動画像などリッチ・コンテンツの配信もユーザにストレスなく伝送できるような仕組みが整いつつある。
【０００５】
また、最近では、情報処理技術や情報通信技術の向上とも相俟って、業務用、娯楽用、さらには学習・教育・訓練用のコンテンツはパッケージ化又はデジタル化されるようになってきた。例えば、ビデオやＤＶＤなどのメディアを介して学習者に教材として届けられたりする。あるいは、教師や講師と生徒との間はネットワークによって結ばれて、遠隔地間での対話型の学習環境を提供することができる。また、教材コンテンツを例えばＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ  Ｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）など情報探索空間で取り扱い可能な形態で保管したＷｅｂベースの学習システム（ＷＢＴ：Ｗｅｂ Ｂａｓｅｄ Ｔｒａｉｎｉｎｇ）などもある。
【０００６】
コンテンツの量や質はますます豊富になってきているが、逆に、膨大なコンテンツの中から所望の若しくは必要なコンテンツをうまく引き出すことが困難な事態に陥ってきている。このため、本来は有益なコンテンツまでも、再利用できないまま埋没され、「使い捨て」若しくは「死蔵」という問題が発生してきた。
【０００７】
例えば、法人企業における社員教育では、コンテンツ配信される種々な内容の記録映像等を利用することが考えられているが、個々の社員ユーザにとって、どのようなコンテンツを利用した教育コースが自分にとって役に立つものかを選別することは容易なことではない。すなわち、膨大な種類のコンテンツを容易に入手可能な環境においては、各個人ユーザが自分に必要なコンテンツを選別することが極めて困難となってしまっている。
【０００８】
従来、ユーザに対して推薦されるコンテンツのリスト表示は平面的なものが主流であり、ユーザは自分が見るべきコンテンツ、見た方が良いコンテンツの情報を得る方法はなかった。ユーザに提示される視聴可能なコンテンツのリストは、せいぜい視聴履歴の表示がユーザ毎に異なるという程度のものである。
【０００９】
例えば、必要なときに必要な社員に対して、負担をかけずに迅速且つ低コストで社員教育を行なう教育支援システムについて提案されている（例えば、特許文献１を参照のこと）。同システムは、受給者の受給履歴情報と職務経歴情報を比較した結果を基に推薦情報と受給者毎に個別に調整された教育コンテンツを作成し、需給履歴と職務経歴情報と組織内における異動情報を含む受給者情報に基づいて、所定の時期に所定の教育コンテンツの受信を促す推薦情報を受給者端末へ送信するものである。しかしながら、受給者の職種情報や能力に基づいてコンテンツを選別するものではなく、また、推薦情報の提示方法も、受給者毎に見た方が良いコンテンツを差別化するものではない。
【００１０】
また、インターネットなどのネットワークを利用することにより、遠隔地にある者であっても個人の能力や進度に応じてきめ細かな授業を行なう通信教育システムについて提案がなされている（例えば、特許文献２を参照のこと）。同システムによれば、受講者が達成しようとする目標を設定させ、その目標に基づいたレッスンと、スキル・チェックの診断結果とを照合し、既に習得しているスキルを削除して受講計画を作成することができる。しかしながら、受講者の職種情報や能力に基づいてコンテンツを選別するものではなく、受講者が見た方が良いコンテンツを差別化して提示するものではない。
【００１１】
【特許文献１】特開２００２−５６１０７号公報
【特許文献２】特開２００２−１６９４５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明の目的は、映画、記録映像、書籍などの電子データ化されたコンテンツを、ユーザの個人属性や適性に応じて好適に推薦することができる、優れたコンテンツ推薦システム及びコンテンツ推薦方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１３】
本発明のさらなる目的は、ユーザに必要性が高いと予想されるコンテンツの情報を提供することにより、ユーザによるコンテンツ選別を支援することができる、優れたコンテンツ推薦システム及びコンテンツ推薦方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【００１４】
本発明のさらなる目的は、ユーザ毎に見た方が良いコンテンツを差別化して推薦コンテンツを提示することができる、優れたコンテンツ推薦システム及びコンテンツ推薦方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面は、ユーザに対して推薦するコンテンツ情報を提供するコンテンツ推薦システムであって、
ユーザに提供するコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積手段と、
ユーザのプロファイルを取得するユーザ・プロファイル取得手段と、
前記コンテンツ蓄積手段に蓄積されている各コンテンツとユーザ・プロファイルとの適合性を管理するコンテンツ管理手段と、
前記ユーザ・プロファイル取得手段により取得されたユーザのプロファイルに基づいて前記コンテンツ蓄積手段から所定の基準に従ってコンテンツを検索するコンテンツ検索手段と、
前記コンテンツ検索手段により抽出されたコンテンツに関する推薦情報をユーザのプロファイル情報との対応関係を記述した形式で生成し、ユーザに提示するコンテンツ推薦情報提供手段と、
を具備することを特徴とするコンテンツ推薦システムである。
【００１６】
ここで、前記ユーザ・プロファイル取得手段は、例えば、所定の設問に対して対象ユーザから入力された回答に基づいて当該ユーザを分析することを通じてプロファイルを取得することができる。ユーザには、例えば、「言いたいことは遠慮なく言う方か」、「自己主張する方か」などの適性を分析するための設問が提示される。そして、前記ユーザ・プロファイル取得手段は、対象ユーザについての少なくとも職種情報と職種についての能力情報をプロファイルとして取得する。ユーザの能力情報は、通常、複数の能力属性で構成される。したがって、ユーザ・プロファイルは、職種情報と、能力属性毎のユーザが持つ能力レベルという形式で記述される。
【００１７】
また、前記コンテンツ管理手段は、コンテンツが持つ職種情報との適合性並びに職種毎の適合する能力レベルに従って各コンテンツを管理している。例えば、前記コンテンツ管理手段は、職種毎に行が設けられているとともに、能力属性の能力レベル毎に列が設けられたコンテンツ・マップ上で、各コンテンツとユーザ・プロファイルとの適合性を管理している。すなわち、コンテンツは、該当するそれぞれの職種の行で、該当する能力属性における能力レベルの欄にマッピングされる。勿論、１つのコンテンツが２以上の職種行上にマッピングされることもある。
【００１８】
また、前記コンテンツ検索手段は、対象ユーザの職種情報並びに能力情報に適合するコンテンツを前記コンテンツ蓄積手段から検索する。前記コンテンツ検索手段は、上述したコンテンツ・マップを利用して、所望のコンテンツを効率的に取り出すことができる。すなわち、コンテンツ・マップをスキャンし、対象とするユーザの職種に該当する行上で、ユーザが要求又は必要とする能力属性の能力レベルにマッピングされているコンテンツを取り出すことができる。
【００１９】
ここで、前記コンテンツ検索手段は、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの能力レベルに相応するものを前記コンテンツ蓄積手段から検索する訳であるが、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうち、ユーザの現時点での能力レベルに対し目標レベルとなるものを、コンテンツ・マップを介して取り出すようにしても良い。例えば、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの秀でた能力属性に関する能力レベルに相応するものを選び出して、長所を重点的に引き伸ばすようにすることができる。あるいは、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの弱点とする能力属性に関する能力レベルに相応するものを選び出して、弱点を重点的に強化するようにすることができる。
【００２０】
前記コンテンツ推薦情報提供手段は、検索されたコンテンツと対象ユーザの職種情報並びに能力情報との適合性に応じた推薦度を付与する。そして、該推薦度に応じてコンテンツを強弱表示した推薦情報を生成する。
【００２１】
また、本発明の第２の側面は、ユーザに対して推薦するコンテンツ情報を提供するための処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
ユーザのプロファイルを取得するユーザ・プロファイル取得ステップと、
提供対象となる各コンテンツとユーザ・プロファイルとの適合性を管理するコンテンツ管理ステップと、
ユーザ・プロファイル取得ステップにおいて取得されたプロファイルに基づいて所定の基準に従ってコンテンツを検索するコンテンツ検索ステップと、
前記コンテンツ検索ステップにおいて抽出されたコンテンツに関する推薦情報をユーザのプロファイル情報との対応関係を記述した形式で生成し、ユーザに提示するコンテンツ推薦情報提供ステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。
【００２２】
本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータ・システムにインストールすることによって、コンピュータ・システム上では協働的作用が発揮され、本発明の第１の側面に係るコンテンツ推薦システムと同様の作用効果を得ることができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、映画、記録映像、書籍などの電子データ化されたコンテンツを、ユーザの個人属性や適性に応じて好適に推薦することができる、優れたコンテンツ推薦システム及びコンテンツ推薦方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００２４】
また、本発明によれば、ユーザに必要性が高いと予想されるコンテンツの情報を提供することにより、ユーザによるコンテンツ選別を支援することができる、優れたコンテンツ推薦システム及びコンテンツ推薦方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００２５】
また、本発明によれば、ユーザ毎に見た方が良いコンテンツを差別化して推薦コンテンツを提示することができる、優れたコンテンツ推薦システム及びコンテンツ推薦方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。
【００２６】
本発明によれば、ユーザの職種や能力に基づいて、当該ユーザに必要性があると予想されるコンテンツが特定されてコンテンツの推薦情報が提供される。したがって、ユーザには必要性があろうと予想されるコンテンツが推薦され、これに基づいて、当該ユーザは自分にとって役立つコンテンツを容易に選別して利用することが可能となる。
【００２７】
また、本発明によれば、ユーザから入力された階層情報及び職種情報、並びにユーザから入力された回答を分析した結果に基づいて、個々のユーザに適するコンテンツを推薦するようにした。これによって、ユーザにとって必要なコンテンツの選別作業を容易化することができるとともに、ユーザにコンテンツ学習の動機付けを与えることができる。また、企業の社員教育に活用すると、社員に学習に対する動機付けを与えて、スキルアップを促進させることができる。
【００２８】
さらに本発明によれば、ユーザのプロファイリング結果に対応させてコンテンツを表示することができる。コンテンツを推薦する表示画面上では、コンテンツの属性表示の中にユーザ自身のプロファイルに特化した（差別化された）ものを提示する項目が配設されており、ユーザが見るべきコンテンツ、見た方が良いコンテンツを差別化して表示することにより、コンテンツを視聴する際の視聴態度にも差別化意識をユーザに与えることができ、コンテンツ視聴による効果を高めることができる。
【００２９】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。
【００３１】
図１には、本発明の一実施形態に係るコンテンツ推薦システムの構成を模式的に示している。図示の例では、コンテンツ推薦システムは企業内教育のコンテンツ提供に適用したものであり、コンピュータ・サーバで構成されるサービス・サイト１を核として構成され、当該サーバ１に企業内個人（すなわち、社員ユーザ）がパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）などのユーザ端末２によりアクセスして、コンテンツの推薦情報を取得する構成となっている。
【００３２】
サービス・サーバ１とユーザ端末２とは、インターネットなどのネットワークを介して通信接続され、これらのホスト装置がそれぞれコンピュータ・ハードウエアにより所定のコンピュータ・プログラムを実行することにより、後述するような諸機能を実現してコンテンツの推薦情報の提供や取得に係る処理を行なうことができる。
【００３３】
また、プロファイル・エンジン１９は、社員ユーザの職種情報や能力情報を分析処理する装置である。図１に示した例では、サービス・サーバ１の依頼に応じて分析処理を行なう別装置として設けてあるが、プロファイル・エンジン１９をサービス・サーバ１内に構成するようにしてもよい。
【００３４】
サービス・サーバ１は、コンテンツの提供元３と、社員ユーザ及び社員ユーザが所属する企業の教育部門（実際には担当者の端末）４との間でコンテンツ提供に関する仲介サービスを行なう装置である。
【００３５】
また、サービス・サーバ１は、コンテンツの提供元３から、提供するコンテンツをＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）、ＰＤＦ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｏｒｍａｔ）などさまざまなファイル記述形式で、磁気テープや、ＣＤ、ＤＶＤといったさまざまなメディアを媒介として受け取り、電子データ化が必要なものは電子データ化して、コンテンツ・データベース１０に登録し、また、コンテンツ提供元３へ、社員ユーザの使用に応じたコンテンツ使用料金を支払い、さらに、コンテンツ・レポートとしてコンテンツ毎の使用ランキング情報を提供する。
【００３６】
また、サービス・サーバ１は、企業教育部門４から、コンテンツ提供サービスの申し込みを受け付け、その使用に関する社員人数分の基本料金を徴収し、社員ユーザの実際のコンテンツ使用に応じたコンテンツ使用料金を徴収し、また、企業教育部門４へ、社員ユーザのコンテンツ使用状況に関するログ分析情報を提供する。
【００３７】
また、サービス・サーバ１は、社員ユーザ（ユーザ端末）２から、当該社員ユーザのプロファイル情報を取得し、また、社員ユーザ（ユーザ端末）へ、コンテンツ・リコメンドとして推薦コンテンツの情報一覧を提供し、また、コンテンツの内容（実データ）を提供する。コンテンツ推薦情報の作成方法や提示方法に関しては後述に譲る。
【００３８】
コンテンツ・データベース１０は、図２に示すように、各コンテンツを識別するコンテンツ番号１０ａ、コンテンツの名前や内容の概要を含むコンテンツ情報１０ｂ、コンテンツが対象とするユーザの階層情報１０ｃ、コンテンツが対象とするユーザの職種情報１０ｄ、コンテンツが適するユーザの行動特性情報１０ｅが対応付けて記録される。
【００３９】
また、コンテンツ・データベース１０は、コンテンツが持つ職種情報との適合性並びに職種毎の適合する能力レベルに従って各コンテンツを管理している。例えば図３に示すような「コンテンツ・マップ」を利用して、検索が容易となる形式でコンテンツに関する情報を管理している。同図に示すコンテンツ・マップは、職種毎に行が設けられているとともに、能力属性（ｃｏｍｐｅｔｅｎｃｙ）の能力レベル毎に列が設けられている。そして、コンテンツは、該当するそれぞれの職種の行（軸）で、該当する能力属性における該当する能力レベルのカラムにマッピングされる。勿論、１つのコンテンツが２以上の職種行上にマッピングされることもある。
【００４０】
図３に示した例では、ｊｏｂ１、ｊｏｂ２、ｊｏｂ３という職種毎に行が設けられ、また、ｃｏｍｐ１、ｃｏｍｐ２、ｃｏｍｐ３という各能力属性について、能力レベルｌｅｖ１、ｌｅｖ２、ｌｅｖ３毎に列が設けられている。そして、職種ｊｏｂ２の行では、各能力属性について能力レベルに適合するコンテンツとして、左から順にＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉというコンテンツがそれぞれマッピングされている。勿論、同一職種の同一能力属性、同一能力レベルに２以上のコンテンツが同時にマッピングされることもある。
【００４１】
このコンテンツ・データベース１０の記録情報は、コンテンツ提供元３から提供される態様であっても、あるいはサービス・サイト１において作成する態様であってもよい。いずれにしても、サービス・サーバ１が提供するすべてのコンテンツについて、後述するコンテンツ提供サービスの前処理としてコンテンツ・マップ若しくはこれと同等な情報がコンテンツ・データベース１０に記録される。
【００４２】
また、コンテンツ・データベース１０には各コンテンツの内容（エンティティ）も記録されている。本実施形態では、コンテンツ・エンティティは上記対応付け情報１０ａ〜１０ｅのテーブルとは別なデータ集合として、実データ１０ｆと対応付け情報テーブルとをコンテンツ番号１０ａをリファレンスとして結び付けた構成としている。
【００４３】
なお、比較的大きな記憶容量を要する実データ１０ｆは対応付け情報テーブルとは別個なデータベースとして、両者間をリファレンスで結び付けて、対応付け情報テーブルのコンテンツ情報１０ｂに該当するコンテンツ実データ１０ｆを抽出して社員ユーザに提供できるようにしてもよい。
【００４４】
上述したように、サービス・サーバ１が社員ユーザから取得したプロファイル情報は、サービス・サーバ１のプロファイル・データベース１１に蓄積され、この蓄積情報に基づいて、社員ユーザ毎のログ分析情報が企業教育部門４に提供される。
【００４５】
プロファイル・データベース１１は、図４に示すように、後述するユーザ入力により所得される各ユーザの氏名、階層情報、職種情報などを含むユーザ情報１１ａ（図６を参照のこと）、後述するユーザ入力により所得されるユーザの設問回答情報１１ｂ（図７を参照のこと）、後述するプロファイル・エンジン１９による分析結果情報１１ｃ（図８を参照のこと）、後述するユーザへのコンテンツ推薦の履歴情報１１ｄ（図９を参照のこと）が、社員ユーザ毎に対応付けて記録される。なお、履歴情報１１ｄは、推薦したコンテンツの中の、ユーザが学習したコンテンツ（学習対象として選択済みの場合や学習中の場合も含む）の情報であり、一度学習したコンテンツを再推薦しないために使用する。
【００４６】
また、ユーザ端末２がサービス・サーバ１からコンテンツの提供を受けると、サービス・サーバ１は提供したコンテンツ毎にその提供履歴をアクセス・データベース１２に蓄積し、この蓄積情報に基づいて、コンテンツ提供元３に提供する各コンテンツ毎のランキング情報を生成し、また、企業教育部門４に提供するログ分析情報に含める各社員ユーザ毎のコンテンツ使用状況（すなわち、学習状況）を作成する。
【００４７】
アクセス・データベース１２は、図５に示すように、コンテンツ番号１２ａとアクセス履歴１２ｂとをコンテンツ毎に対応付けて含んでいる。アクセス履歴１２ｂには、コンテンツを使用した社員ユーザを特定する情報（氏名など）と、当該社員ユーザによるコンテンツの使用程度などが含まれる。
【００４８】
コンテンツ・エンティティをストリーム・データとしてユーザ端末２へ提供する場合、コンテンツの使用程度は、例えば社員ユーザによるアクセス時間やビデオのアクセス区間として測ることができる。但し、コンテンツ実データを提供する方法は、コンテンツ実データをユーザ端末２にダウンロードさせる方法であってもよく、この場合には、コンテンツへのアクセスの許諾管理をサービス・サーバ１で行なうようにすることでアクセス履歴が取得可能となる。
【００４９】
図６〜図９にはユーザ端末２上でのディスプレイ画面表示を示している。以下では、各図を参照して画面表示に沿いながら、本実施形態の係るコンテンツ推薦システムの処理動作について説明する。
【００５０】
ユーザ端末２は、ユーザからの操作入力を受け付けるマウスやキーボードからなるユーザ・インターフェースや、サービス・サーバ１から提供されるメニュー・ページやコンテンツ一覧ページなどを画面表示するブラウザなどのアプリケーション並びにディスプレイ、ネットワークを介してサービス・サーバ１とデータ通信を行なうネットワーク・インターフェースを備えているものとする。
【００５１】
また、サービス・サーバ１は、ネットワークを介してユーザ端末２とデータ通信を行なうネットワーク・インターフェース１３、コンテンツ・データベース１０からの検索処理を行なう検索エンジン１４を備えているものとする。
【００５２】
社員ユーザがコンテンツの推薦を得ようとする場合には、ユーザ端末２によりサービス・サーバ１にアクセスして、まず、図６に示すようなパーソナル・データ登録ページをサービス・サーバ１から取得してユーザ端末２の画面に表示する。
【００５３】
なお、社員ユーザにはサービス・サーバ１へのアクセスについて予めＩＤやパスワードが付与されており、ユーザ端末２によるサービス・サーバ１へのアクセスに際してＩＤやパスワードによる認証がなされる。また、本実施形態では、企業教育部門４は、各社員ユーザにその階層や職種などに応じてコンテンツ利用毎に減算されるポイントを付与するようにしている。アクセスしたユーザがこのポイント残量を持たないときには、サービス・サーバ１がアクセスを拒否するようにして、有料コンテンツを使用した社員教育に要する予算管理をし易くしている。
【００５４】
図示のパーソナル・データ登録ページには、ユーザ情報として、氏名、性別、生年月日などの社員ユーザを特定する情報を入力する欄に加えて、ユーザの階層情報を選択入力する欄５１や、現行の職種を選択入力する欄５２が設けられている。そして、これらの欄に社員ユーザが自己の情報を入力して「入力完了」ボタン５３を押下すると、当該ページに入力された情報がサービス・サーバ１に送信される。
【００５５】
このパーソナル・データ登録ページで入力された職種情報は、コンテンツ推薦情報を生成する際に、コンテンツ選別のためのキーとなる。図１０には、本実施形態で使用される職種分類を例示している。
【００５６】
サービス・サーバ１は、パーソナル・データ登録ページを通してユーザ情報の取得を完了すると、次いで、当該ユーザ端末２へ行動・思考特性チェックシート・ページを送信して、ユーザ端末２の画面に表示する。
【００５７】
図７には、行動・思考特性チェックシート・ページの構成例を示している。図示の行動・思考特性チェックシート・ページには、「おどおどしたことがある」、「気持ちが表面にでやすいほうだ」といったユーザ適性を測るための幾つかの設問が列挙されている。また、各設問に対して「あてはまる」、「どちらでもない」、「あてはまらない」といった回答用のチェックボックスが併設されている。ユーザは、端末画面上で、これら設問に対して社員ユーザがチェックボックスをチェック入力することにより回答する。そして、「入力完了」ボタン６２を押下すると、当該ページに入力された情報がサービス・サーバ１に送信される。
【００５８】
サービス・サーバ１は、上記のようにして社員ユーザから提供された階層情報及び職種情報を含むユーザ情報並びに設問回答情報を受信すると、受信情報をプロファイル・データベース１１のユーザ情報１１ａ及び設問回答情報１１ｂとして記録するとともに、受信した設問回答情報をプロファイル・エンジン１９に提供して設問回答に基づいて分析処理を行ない、得られたユーザ・プロファイルの分析結果をプロファイル・データベース１１の分析結果情報１１ｃに記録する。
【００５９】
プロファイル・エンジン１９は、分析処理の結果の１つとして、ユーザが持つ能力情報を得る。能力は複数の能力属性からなる。図１１には、能力属性を列挙しているが、図示の例では、能力属性は大分類に大別され、各分類は複数のコンピテンシ指標で構成される。ユーザの能力情報は、能力属性毎にユーザがどれだけの能力を持つかを表した能力レベル値で構成される。
【００６０】
ユーザ・プロファイル分析結果の１つとしての能力情報を、コンテンツ・マップ（図２を参照のこと）とほぼ同じフォーマットで構成されるコンピテンシ診断テーブルを用いて管理することができる。図１２には、コンピテンシ診断テーブルの構成例を示しているが、職種毎に行が設けられているとともに、能力属性（ｃｏｍｐｅｔｅｎｃｙ）の能力レベル毎に列が設けられている。そして、ユーザの該当する職種の行上で、各能力属性についてユーザの現在の能力レベル値に相当する欄にその旨（図中では「○」）が記入される。図示の例では、ユーザの職種がｊｏｂ２であり、各能力属性ｃｏｍｐ１、ｃｏｍｐ２、ｃｏｍｐ３に対してそれぞれ能力レベル値ｌｅｖ１、ｌｅｖ３、ｌｅｖ２を現在備えている。ユーザの能力情報すなわち能力属性毎に持つ能力レベルは、コンテンツ推薦情報を生成する際に、職種情報とともにコンテンツ選別のためのキーとなる。
【００６１】
プロファイル・エンジン１９による分析結果を回答元のユーザ端末２に送信するようにしてもよい。分析結果には、基本分析結果７１、ストレス分析アドバイス７２、キャリア・デザイン・アドバイス７３といった内容とともに、行動特性分析結果７４を含んでおり、ユーザ端末２は、図８に示すように、受信した分析結果を画面表示する。例えば、行動特性分析結果７４には、「決断力」、「独創性」、「協調性」といったユーザ個人の能力属性（行動特性評価項目）とともに、これら各項目のレベル評価が含まれている。したがって、社員ユーザはこれによって自己の行動特性がどのようなものであるかや、自己の弱点項目は何かなどを直接知ることができる。
【００６２】
さらに、サービス・サーバ１は、プロファイル・エンジン１９により得られたユーザ・プロファイル分析結果を検索エンジン１４に入力して、コンテンツ・データベース１０の検索処理を実行する。コンテンツの検索処理は、ユーザの職種情報や能力情報をキーにして行なわれる。
【００６３】
検索エンジン１４は、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの能力レベルに相応するものをコンテンツ・データベース１０で検索する。このコンテンツ検索は、コンテンツ・データベース１０で管理されているコンテンツ・マップ（図２を参照のこと）とユーザに関するコンピテンシ診断テーブル（図１２）を照合することにより、比較的少ない演算量でコンテンツを選別することができる。例えば、コンテンツ・マップ上で、ユーザの職種情報に合致する行（職種軸上）をスキャンし、各能力属性（コンピテンシ）において、ユーザの現在の能力レベル値に相応するカラムにマッピングされているコンテンツを取得する。コンテンツの選別に際し、ユーザの秀でた能力属性に関する能力レベルに相応するものを選び出して、長所を重点的に引き伸ばすようにすることができる。あるいは、ユーザの職種情報に適合するコンテンツのうちユーザの弱点とする能力属性に関する能力レベルに相応するものを選び出して、弱点を重点的に強化するようにすることができる。図１２に示す例で言えば、職種情報としてｊｏｂ２を持つ当該ユーザは、ｌｅｖ３を持つ能力属性ｃｏｍｐ２に秀でていることから、職種情報ｊｏｂ２で能力属性ｃｏｍｐ２でより高い能力レベル値に適合するコンテンツを「強みアップ」として位置付けて重点的に選別する。あるいは、当該ユーザはｌｅｖ１を持つ能力属性ｃｏｍｐ１が弱点であることから、職種ｊｏｂ２で、能力属性ｃｏｍｐ１が現在の能力レベルよりも１つだけ高いｌｅｖ２に適合するコンテンツを「弱点補強」として位置付けて選別する。
【００６４】
そして、検索エンジン１４は、入力されたユーザ・プロファイルに適合する職種情報や能力情報が設定されているコンテンツについてのコンテンツ番号１０ａ及びコンテンツ情報１０ｂを抽出する。
【００６５】
例えば検索エンジン１４は、入力されたユーザ・プロファイルの階層情報及び職種情報をキーとしてコンテンツ・データベース１０を検索し、社員ユーザから入力された情報に合致する階層情報１０ｃ及び職種情報１０ｄが設定されているコンテンツ番号１０ａ及びコンテンツ情報１０ｂを抽出する。さらに、この抽出されたコンテンツが複数ある場合には、検索エンジン１４は、行動特性情報１０ｅに設定されている各項目と分析結果７４の各項目とを比較して、抽出したコンテンツ情報を分析結果として弱い行動特性順に順序付けする。ここで、行動特性分析結果７４として「観察力」、「読解力」、「計画力」が弱い場合には、データベース１０のコンピテンシ情報１０ｅにこれら３つの項目「観察力」、「読解力」、「計画力」が設定されているもの、これらのうち２つの項目が設定されているもの、これらのうち１つの項目が設定されているものといったように順序付けする。したがって、社員ユーザを分析して行動特性として弱い部分を発見し、当該弱い部分を増強させるに役立つコンテンツを優先順序付けして当該社員ユーザに推薦することができる。
【００６６】
また、検索エンジン１４は、入力されたユーザ・プロファイルに適合する職種情報や能力情報が設定されているコンテンツを出力する際に、コンテンツと対象ユーザの職種情報並びに能力情報との適合性に応じた推薦度を付与する。図１３には、コンテンツ・マップを利用して適合するコンテンツを検索するとともに推薦度を付与するための処理手順をフローチャートの形式で示している。
【００６７】
まず、コンテンツ・マップ内で、対象となっているユーザの職種軸上にマップされているコンテンツがあるかどうかをチェックする（ステップＳ１）。ここで、該当するコンテンツが存在しない場合には、順位なし、すなわち推薦順位がゼロとして値を返す。
【００６８】
コンテンツ・マップ内で、ユーザの職種軸上にコンテンツがマッピングされている場合には、さらに職種軸上で能力属性（コンピテンシ）毎に、ユーザの現在の能力レベルよりも＋１だけ高い能力レベルを示すカラムにマッピングされているコンテンツがあるかどうかをチェックする（ステップＳ２）。
【００６９】
ここで、いずれの能力属性においても、ユーザの現在の能力レベルに＋１だけ高いカラムにマッピングされているコンテンツが存在しない場合には、次いで、ユーザの現在の能力レベルよりも＋２だけ高い能力レベルを示すカラムにマッピングされているコンテンツがあるかどうかをチェックする（ステップＳ３）。ここで、該当するコンテンツがある場合には、ユーザの現在の能力レベルが０（最低レベル）を示す場合には当該コンテンツの推薦順位を５とし、ユーザの能力レベルが０よりも高い場合には当該コンテンツの推薦順位を４とする（ステップＳ５）。
【００７０】
また、いずれの能力属性においても、ユーザの現在の能力レベルに＋１だけ高いカラムにマッピングされているコンテンツが存在しない場合には、次いで、ユーザの現在の能力レベルよりも＋２だけ高い能力レベルを示すカラムにマッピングされているコンテンツがあるかどうかをチェックする（ステップＳ４）。該当するコンテンツがある場合には、当該コンテンツの推薦順位を６とし、それ以外の場合は推薦順位を７とする。
【００７１】
一方、いずれの能力属性においても、ユーザの現在の能力レベルに＋１だけ高いカラムにマッピングされているコンテンツが存在するとき、さらにユーザの現在の能力レベルが０（最低レベル）を示す場合には、当該コンテンツの推薦順位を２とし、以降はユーザの弱点補強用のコンテンツとして位置付ける（ステップＳ６）。また、ユーザの現在の能力レベルが０よりも高い場合には、ユーザの能力レベルが２であるかどうかを判別する（ステップＳ７）。ユーザの能力レベルが２の場合には、当該コンテンツの推薦順位を１とし、以降はユーザの長所強化用のコンテンツとして位置付ける。また、ユーザの能力レベルが２以外の場合には、推薦順位を３とし、以降は普通に薦めるコンテンツとして位置付ける。
【００７２】
能力レベルをレベル０〜３の４段階で表す場合、例えば推薦度＝１００−（推薦順位−１）×１５という計算式で推薦度を求める。また、上死が推薦するコンテンツにはさらに１００を加算する。
【００７３】
そして、サービス・サーバ１は、検索エンジン１４による検索結果として得られたコンテンツ情報１０ｂを優先順序に従った配列で一覧ページを作成する。一覧ページには、各コンテンツ番号又はコンテンツを引き出すためのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）などからなるアンカーが含まれている。一覧ページはユーザ端末２へ送信され、ブラウザ画面上では推薦コンテンツ一覧として表示される。図９には、推薦コンテンツ一覧からなるコンテンツ推薦情報の提示画面構成例を示している。推薦コンテンツ一覧には、検索された各コンテンツの項目８１がそのコンテンツ名８２とコンテンツ内容の概要８３を含んで優先順序に従って表示されている。また、各コンテンツ項目８１にはチェックボックス８５が設けられており、社員ユーザが閲覧使用を望むコンテンツのチェックボックス８５にチェック入力して「申込み」ボタン８６を押下すると、当該チェック入力により選択されたコンテンツ番号がサービス・サーバ１に送信される。
【００７４】
本実施形態に係るコンテンツ推薦情報の提示において特徴的なのは、検索されたコンテンツと対象ユーザの職種情報並びに能力情報との適合性に応じて付与された推薦度に従って、コンテンツを強弱表示しているという点である。すなわち、推薦度のより高いコンテンツに対して強調表示が施される。
【００７５】
図９に示す例では、さらに推薦コンテンツ一覧ページ上では、参照番号８７で示すように、能力に適合したもの、強みをアップするもの、弱点を補強するもの、上司が推薦したものなどが強調表示され、これらを複合で表示している。また、推薦度に相当するオススメ度が指標値として併せて表示されている。
【００７６】
例えば、ユーザのコンピテンシＡに関する能力がレベル０である場合には、コンピテンシＡに関してレベル１に適合するコンテンツを「弱点補強コンテンツ」として表示する。また、ユーザのコンピテンシＢに関する能力がレベル１の場合には、コンピテンシＢに関してレベル２に適合するコンテンツを「能力適合コンテンツ」として表示する。また、ユーザのコンピテンシＣに関する能力がレベル２の場合には、コンピテンシＣに関してレベル３に適合するコンテンツを「強みアップ・コンテンツ」として表示する。また、一覧ページ画面上で、オススメ度順にソートしたり、フィルタリングして表示したりすることもできる。
【００７７】
なお、推薦コンテンツ一覧には、検索された各コンテンツの項目がそのコンテンツ名とコンテンツ内容の概要を含んで、優先順序に従って表示されている。また、各コンテンツ項目には「詳細」ボタン８４が設けられており、この詳細ボタンを押下することにより、該当するコンテンツについてのさらに詳しい概要を画面表示させることが可能となっている。
【００７８】
また、各コンテンツ項目にはチェックボックスが設けられており、社員ユーザが閲覧使用を望むコンテンツのチェックボックスにチェック入力して「申込み」ボタン８６を押下すると、当該チェック入力により選択されたコンテンツ番号がサービス・サーバ１に送信される。
【００７９】
このようにしてサービス・サーバ１が申込みを受信すると、図にはない個人毎の学習コンテンツを一覧表示した画面（以下、「学習マイページ」と呼ぶ）にこれらのコンテンツを追加してユーザ端末２へ送信する。学習マイページ（図示しない）には、学習対象として選択したコンテンツのリストと各コンテンツに対応した学習開始ボタンがあり、学習開始ボタンを押下するとサービス・サーバ１にコンテンツ番号を含む実データの送信要求が送信される。
【００８０】
サービス・サーバ１がこのような実データの送信要求を受信すると、コンテンツ番号に基づいて該当するコンテンツ・エンティティ１０ｆをコンテンツ・データベース１０から検索し、当該コンテンツ・エンティティを要求元のユーザ端末２へ例えばストリーム形式で送信する。これにより、社員ユーザは提供されたコンテンツをユーザ端末２に画面表示して、スキルアップ学習などに利用することができる。
【００８１】
図９に示したようなコンテンツ推薦情報の提示画面では、検索されたコンテンツと対象ユーザの職種情報並びに能力情報との適合性に応じて付与された推薦度に従って、各コンテンツの強弱表示が行なわれる。すなわち、コンテンツを推薦する表示画面上では、コンテンツの属性表示の中にユーザ自身のプロファイルに特化した（差別化された）ものを提示する項目が配設されている。ユーザが見るべきコンテンツ、見た方が良いコンテンツを差別化して表示することにより、コンテンツを視聴する際の視聴態度にも差別化意識をユーザに与えることができ、コンテンツ視聴による効果を高めることができる。
【００８２】
［追補］
以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ推薦システムの構成を模式的に示した図である。
【図２】図２は、コンテンツ・データベースの構成を模式的に示した図である。
【図３】図３は、コンテンツ・マップの構成を模式的に示した図である。
【図４】図４は、プロファイル・データベースの構成を模式的に示した図である。
【図５】図５は、アクセス・データベースの構成を模式的に示した図である。
【図６】図６は、ユーザ情報を入力するためのパーソナル・データ登録ページの画面構成を模式的に示した図である。
【図７】図７は、ユーザの設問回答情報を提示した行動・思考特性チェックシート・ページの画面構成を模式的に示した図である。
【図８】図８は、プロファイル・エンジンによる分析結果情報の画面構成を模式的に示した図である。
【図９】図９は、推薦コンテンツ一覧からなるコンテンツ推薦情報の提示画面構成例を示した図である。
【図１０】図１０は、職種分類の一例を示した図である。
【図１１】図１１は、能力属性を示した図である。
【図１２】図１２は、コンピテンシ診断テーブルの構成例を示した図である。
【図１３】図１３は、コンテンツ・マップを利用して適合するコンテンツを検索するとともに推薦度を付与するための処理手順を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００８４】
１…サービス・サーバ
２…ユーザ端末（社員ユーザ）
３…コンテンツ提供元
４…企業内教育部門
１０…コンテンツ・データベース
１１…プロファイル・データベース
１２…アクセス・データベース
１３…通信インターフェース
１４…検索エンジン
１９…プロファイル・エンジン
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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