(57)【要約】【課題】各サブカテゴリにおいてタイムリーで効率および品質が良い評価作業を汎用的に実現することを課題とする。【解決手段】自然言語処理部２０１はキャリア関連文書の各文の構文解析および意味解析を行い、マッピングルール記憶部２０２は各サブカテゴリの評価項目（スキル項目、モチベーション項目、メンタル項目）と質問・回答表の質問項目を関連付けるマッピングルールを記憶し、マッチング部２０３はが自然言語処理部２０１により解析された各文とマッピングルールとのマッチングを行い、適用処理部２０５はマッピングルールにより関連付けられた質問項目に対する回答を作成して質問・回答情報記憶部２０６に格納し、マッピング部２０８は質問・回答情報記憶部２０６に格納された回答を評価結果記憶部２０９（各サブカテゴリのデータベース）のデータ項目にマッピングして格納する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価装置であって、
あるカテゴリにおける複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する評価結果記憶手段と、
各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶するマッピングルール記憶手段と、
各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、前記マッピングルール記憶手段に記憶されたマッピングルールを用いて各サブカテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を前記評価結果記憶手段における対応する格納先に格納するマッピング処理手段と、
を備えたことを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記マッピングルール記憶手段は、各サブカテゴリ間で共通の形式によって規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする請求項１に記載の評価装置。
【請求項３】
前記マッピングルール記憶手段は、複数のサブカテゴリ間で前記解析結果が共通する評価項目がある場合には、当該解析結果に対応付けて、前記複数のサブカテゴリごとに前記評価結果および格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする請求項１または２に記載の評価装置。
【請求項４】
前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果をサブカテゴリごとに所定の評価表に変換するための変換ルールを記憶する変換ルール記憶手段と、
前記変換ルール記憶手段に記憶された各サブカテゴリの変換ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果から各サブカテゴリの評価表を作成する評価表作成手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１、２または３に記載の評価装置。
【請求項５】
前記変換ルール記憶手段は、複数のサブカテゴリの評価結果を総合して所定の評価表に変換するための総合評価用ルールをさらに記憶し、
前記評価表作成手段は、前記変換ルール記憶手段に記憶された総合評価用ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された複数のサブカテゴリの評価結果から総合の評価表を作成することを特徴とする請求項４に記載の評価装置。
【請求項６】
前記評価結果記憶手段は、複数のカテゴリに区分けして、各カテゴリに属する複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価結果を記憶するものであって、
前記マッピングルール記憶手段は、前記複数のカテゴリに属する各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとにマッピングルールを記憶し、
前記マッピング処理手段は、いずれかのカテゴリに属する各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文に対して、対応するカテゴリのマッピングルールを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の評価装置。
【請求項７】
いずれのカテゴリに係る入力文であるかを指定するカテゴリ指定を受け付ける受付手段をさらに備え、
前記マッピング処理手段は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記受付手段によって受け付けたカテゴリ指定に係るカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする請求項６に記載の評価装置。
【請求項８】
いずれのカテゴリに係る入力文であるかを判定する判定手段をさらに備え、
前記マッピング処理手段は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記判定手段によって判定されたカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする請求項６に記載の評価装置。
【請求項９】
前記マッピングルール記憶手段は、前記評価項目を含んだ文に対する構文・意味解析の結果として想定される構文・意味構造を、前記解析結果として規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の評価装置。
【請求項１０】
前記マッピングルール記憶手段は、前記評価項目を含んだ文に対する形態素解析の結果として想定される語句並びを、前記解析結果として規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の評価装置。
【請求項１１】
複数のサブカテゴリごとに、各サブカテゴリの評価項目に係る質問、当該質問に対する回答として得られた評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先を記憶する質問・回答記憶手段をさらに備え、
前記マッピングルール記憶手段は、前記評価結果記憶手段の格納先に代えて、前記評価結果を前記質問・回答記憶手段に格納する際の格納先を規定したマッピングルールを記憶し、
前記マッピング処理手段は、前記マッピングルールを用いて抽出した評価項目に対応する評価結果を前記質問・回答記憶手段における対応する格納先に格納し、さらに、当該格納先に予め記憶されている前記評価結果記憶手段の格納先にも前記評価結果を格納することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の評価装置。
【請求項１２】
前記マッピングルールを用いた評価項目の抽出後においても前記質問・回答記憶手段に評価結果が未だ記憶されていない質問について、当該質問に対する回答としての評価結果を補完する回答補完手段をさらに備え、
前記マッピング処理手段は、前記回答補完手段によって評価結果が補完された場合には、当該補完先に予め記憶されている前記評価結果記憶手段の格納先にも前記評価結果を格納することを特徴とする請求項１１に記載の評価装置。
【請求項１３】
各サブカテゴリについて混在してヒアリングされた音声情報を音声認識して前記入力文を作成する音声認識手段をさらに備え、
前記マッピング処理手段は、前記音声認識手段によって作成された入力文に対して抽出および格納を行うことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一つに記載の評価装置。
【請求項１４】
自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価方法であって、
あるカテゴリにおける複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する評価結果記憶手段を保持する評価結果保持工程と、
各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶するマッピングルール記憶手段を保持するマッピングルール保持工程と、
各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、前記マッピングルール記憶手段に記憶されたマッピングルールを用いて各サブカテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を前記評価結果記憶手段における対応する格納先に格納するマッピング処理工程と、
を含んだことを特徴とする評価方法。
【請求項１５】
前記マッピングルール記憶手段は、各サブカテゴリ間で共通の形式によって規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする請求項１４に記載の評価方法。
【請求項１６】
前記マッピングルール記憶手段は、複数のサブカテゴリ間で前記解析結果が共通する評価項目がある場合には、当該解析結果に対応付けて、前記複数のサブカテゴリごとに前記評価結果および格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする請求項１４または１５に記載の評価方法。
【請求項１７】
前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果をサブカテゴリごとに所定の評価表に変換するための変換ルールを記憶する変換ルール記憶手段を保持する変換ルール保持工程と、
前記変換ルール記憶手段に記憶された各サブカテゴリの変換ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果から各サブカテゴリの評価表を作成する評価表作成工程と、
をさらに含んだことを特徴とする請求項１４、１５または１６に記載の評価方法。
【請求項１８】
前記変換ルール記憶手段は、複数のサブカテゴリの評価結果を総合して所定の評価表に変換するための総合評価用ルールをさらに記憶し、
前記評価表作成工程は、前記変換ルール記憶手段に記憶された総合評価用ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された複数のサブカテゴリの評価結果から総合の評価表を作成することを特徴とする請求項１７に記載の評価方法。
【請求項１９】
前記評価結果記憶手段は、複数のカテゴリに区分けして、各カテゴリに属する複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価結果を記憶するものであって、
前記マッピングルール記憶手段は、前記複数のカテゴリに属する各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとにマッピングルールを記憶し、
前記マッピング処理工程は、いずれかのカテゴリに属する各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文に対して、対応するカテゴリのマッピングルールを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする請求項１４〜１７のいずれか一つに記載の評価方法。
【請求項２０】
いずれのカテゴリに係る入力文であるかを指定するカテゴリ指定を受け付ける受付工程をさらに含み、
前記マッピング処理工程は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記受付工程によって受け付けたカテゴリ指定に係るカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする請求項１８に記載の評価方法。
【請求項２１】
いずれのカテゴリに係る入力文であるかを判定する判定工程をさらに含み、
前記マッピング処理工程は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記判定工程によって判定されたカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする請求項１８に記載の評価方法。
【請求項２２】
自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価方法をコンピュータに実行させる評価プログラムであって、
あるカテゴリにおける複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する評価結果記憶手段を保持する評価結果保持手順と、
各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶するマッピングルール記憶手段を保持するマッピングルール保持手順と、
各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、前記マッピングルール記憶手段に記憶されたマッピングルールを用いて各サブカテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を前記評価結果記憶手段における対応する格納先に格納するマッピング処理手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
【請求項２３】
前記マッピングルール記憶手段は、各サブカテゴリ間で共通の形式によって規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする請求項２２に記載の評価プログラム。
【請求項２４】
前記マッピングルール記憶手段は、複数のサブカテゴリ間で前記解析結果が共通する評価項目がある場合には、当該解析結果に対応付けて、前記複数のサブカテゴリごとに前記評価結果および格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする請求項２２または２３に記載の評価プログラム。
【請求項２５】
前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果をサブカテゴリごとに所定の評価表に変換するための変換ルールを記憶する変換ルール記憶手段を保持する変換ルール保持手順と、
前記変換ルール記憶手段に記憶された各サブカテゴリの変換ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果から各サブカテゴリの評価表を作成する評価表作成手順と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２２、２３または２４に記載の評価プログラム。
【請求項２６】
前記変換ルール記憶手段は、複数のサブカテゴリの評価結果を総合して所定の評価表に変換するための総合評価用ルールをさらに記憶し、
前記評価表作成手順は、前記変換ルール記憶手段に記憶された総合評価用ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された複数のサブカテゴリの評価結果から総合の評価表を作成することを特徴とする請求項２５に記載の評価プログラム。
【請求項２７】
前記評価結果記憶手段は、複数のカテゴリに区分けして、各カテゴリに属する複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価結果を記憶するものであって、
前記マッピングルール記憶手段は、前記複数のカテゴリに属する各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとにマッピングルールを記憶し、
前記マッピング処理手順は、いずれかのカテゴリに属する各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文に対して、対応するカテゴリのマッピングルールを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする請求項２２〜２６のいずれか一つに記載の評価プログラム。
【請求項２８】
いずれのカテゴリに係る入力文であるかを指定するカテゴリ指定を受け付ける受付手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記マッピング処理手順は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記受付手順によって受け付けたカテゴリ指定に係るカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする請求項２７に記載の評価プログラム。
【請求項２９】
いずれのカテゴリに係る入力文であるかを判定する判定手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記マッピング処理手順は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記判定手順によって判定されたカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする請求項２７に記載の評価プログラム。
【請求項３０】
自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価装置であって、
複数のカテゴリごとに各カテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する評価結果記憶手段と、
各カテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶するマッピングルール記憶手段と、
各カテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、前記マッピングルール記憶手段に記憶されたマッピングルールを用いて各カテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を前記評価結果記憶手段における対応する格納先に格納するマッピング処理手段と、
を備えたことを特徴とする評価装置。
【請求項３１】
自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価方法をコンピュータに実行させる評価プログラムであって、
複数のカテゴリごとに各カテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する評価結果記憶手段を保持する評価結果保持手順と、
各カテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶するマッピングルール記憶手段を保持するマッピングルール保持手順と、
各カテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、前記マッピングルール記憶手段に記憶されたマッピングルールを用いて各カテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を前記評価結果記憶手段における対応する格納先に格納するマッピング処理手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価装置、評価方法および評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特定の目的のための調査や分析を実施する場合には、事前に用意した質問・調査項目（評価項目）について、回答者に対してアンケートやヒアリング等を実施して評価・分析を行うことが一般的であった。例えば、個人のスキルを評価するような場合には、所定の質問・回答表を用いて被評価者に一連の質問に回答してもらうことで、必要な情報を収集していた（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、これらの調査・分析作業をシステム化する場合でも、事前に用意した質問を順次表示しながら回答者に回答してもらうといった手法が一般的であった。さらに、質問・回答表の代わりに、業務経歴書など自然言語で書かれた文書から必要なスキル項目を抽出する場合に利用できる自然言語処理技術もある（例えば、特許文献２および３参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１４０４５１号公報
【特許文献２】特開２００３−１５５１４号公報
【特許文献３】特開２００２−２３０３４４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、質問・回答表に依存した従来の技術では、事前に大掛かりなデータ作成・収集作業が必要になるので、タイムリーに評価・分析作業を実施できないという問題点や、新たにデータを作成するためのコストが発生してしまうという問題点がある。また、収集したデータも、特定の目的や調査に対する直接的な回答情報である場合がほとんどであるので、再利用が困難であるという問題点もある。
【０００６】
このように、質問・回答表に依存した評価には多くの問題があることから、質問・回答表のような固定フォーマット形式で被評価者から評価項目についての情報を収集する手法よりは、被評価者に自由形式で評価項目について書かせる方が、正確かつ多くの評価項目が得られ、情報収集として望ましい形式であると言える。すなわち、被評価者（調査対象者）が自由に記載や投稿した意見や情報（例えば、消費者、視聴者、読者等による投稿情報や、人事関連における業務経歴書やキャリア情報など）の方が、事前に質問を用意する場合に比べて記載範囲も広く、評価や分析に有効な情報が多く含まれる。
【０００７】
したがって、被評価者が自由に記載した業務経歴書等を上記した調査・分析作業のインプットデータとして利用すれば、調査の効率化・高品質化を図ることが可能になると考えられるが、被評価者による意見や情報が大量にあればあるほど、人手によるチェック作業が困難になるので、結果的には、これら業務履歴書等は利用されないことが多い。
【０００８】
このようなことから、人手によるチェック作業ではなく、自然言語処理技術を応用して、業務経歴書など自然言語で書かれた文書から必要な評価項目を抽出する手法が考えられるが、従来の自然言語処理技術の応用では、文字列のマッチングをベースにした品質的に劣る評価項目の抽出処理を行っているだけであり、文書の構造や内容を解析して評価項目を正確に高品質に抽出することまでは実現できていないという問題点がある。
【０００９】
また、例えば、キャリア関連のカテゴリにおける文書（業務経歴書、キャリア調査票、人事評定票など）には、同じ文書中に保持スキル情報とモチベーション・志願情報、あるいはメンタル情報など、複数のサブカテゴリの情報が混在して記載されることが多いが、従来のシステムでは、スキル評価、モチベーション評価、あるいは、メンタル評価だけを行うなど、いずれかのサブカテゴリについてだけ処理を行うシステムが一般的であった。
【００１０】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、各サブカテゴリにおいてタイムリーで効率および品質が良い評価作業を汎用的に実現することが可能な評価装置、評価方法および評価プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価装置であって、あるカテゴリにおける複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する評価結果記憶手段と、各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶するマッピングルール記憶手段と、各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、前記マッピングルール記憶手段に記憶されたマッピングルールを用いて各サブカテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を前記評価結果記憶手段における対応する格納先に格納するマッピング処理手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記マッピングルール記憶手段は、各サブカテゴリ間で共通の形式によって規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、前記マッピングルール記憶手段は、複数のサブカテゴリ間で前記解析結果が共通する評価項目がある場合には、当該解析結果に対応付けて、前記複数のサブカテゴリごとに前記評価結果および格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項４に係る発明は、上記の発明において、前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果をサブカテゴリごとに所定の評価表に変換するための変換ルールを記憶する変換ルール記憶手段と、前記変換ルール記憶手段に記憶された各サブカテゴリの変換ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果から各サブカテゴリの評価表を作成する評価表作成手段と、をさらに備えたことを特徴とする。
【００１５】
また、請求項５に係る発明は、上記の発明において、前記変換ルール記憶手段は、複数のサブカテゴリの評価結果を総合して所定の評価表に変換するための総合評価用ルールをさらに記憶し、前記評価表作成手段は、前記変換ルール記憶手段に記憶された総合評価用ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された複数のサブカテゴリの評価結果から総合の評価表を作成することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項６に係る発明は、上記の発明において、前記評価結果記憶手段は、複数のカテゴリに区分けして、各カテゴリに属する複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価結果を記憶するものであって、前記マッピングルール記憶手段は、前記複数のカテゴリに属する各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとにマッピングルールを記憶し、前記マッピング処理手段は、いずれかのカテゴリに属する各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文に対して、対応するカテゴリのマッピングルールを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項７に係る発明は、上記の発明において、いずれのカテゴリに係る入力文であるかを指定するカテゴリ指定を受け付ける受付手段をさらに備え、前記マッピング処理手段は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記受付手段によって受け付けたカテゴリ指定に係るカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項８に係る発明は、上記の発明において、いずれのカテゴリに係る入力文であるかを判定する判定手段をさらに備え、前記マッピング処理手段は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記判定手段によって判定されたカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項９に係る発明は、上記の発明において、前記マッピングルール記憶手段は、前記評価項目を含んだ文に対する構文・意味解析の結果として想定される構文・意味構造を、前記解析結果として規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１０に係る発明は、上記の発明において、前記マッピングルール記憶手段は、前記評価項目を含んだ文に対する形態素解析の結果として想定される語句並びを、前記解析結果として規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする。
【００２１】
また、請求項１１に係る発明は、上記の発明において、複数のサブカテゴリごとに、各サブカテゴリの評価項目に係る質問、当該質問に対する回答として得られた評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先を記憶する質問・回答記憶手段をさらに備え、前記マッピングルール記憶手段は、前記評価結果記憶手段の格納先に代えて、前記評価結果を前記質問・回答記憶手段に格納する際の格納先を規定したマッピングルールを記憶し、前記マッピング処理手段は、前記マッピングルールを用いて抽出した評価項目に対応する評価結果を前記質問・回答記憶手段における対応する格納先に格納し、さらに、当該格納先に予め記憶されている前記評価結果記憶手段の格納先にも前記評価結果を格納することを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１２に係る発明は、上記の発明において、前記マッピングルールを用いた評価項目の抽出後においても前記質問・回答記憶手段に評価結果が未だ記憶されていない質問について、当該質問に対する回答としての評価結果を補完する回答補完手段をさらに備え、前記マッピング処理手段は、前記回答補完手段によって評価結果が補完された場合には、当該補完先に予め記憶されている前記評価結果記憶手段の格納先にも前記評価結果を格納することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１３に係る発明は、上記の発明において、各サブカテゴリについて混在してヒアリングされた音声情報を音声認識して前記入力文を作成する音声認識手段をさらに備え、前記マッピング処理手段は、前記音声認識手段によって作成された入力文に対して抽出および格納を行うことを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１４に係る発明は、自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価方法であって、あるカテゴリにおける複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する評価結果記憶手段を保持する評価結果保持工程と、各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶するマッピングルール記憶手段を保持するマッピングルール保持工程と、各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、前記マッピングルール記憶手段に記憶されたマッピングルールを用いて各サブカテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を前記評価結果記憶手段における対応する格納先に格納するマッピング処理工程と、を含んだことを特徴とする。
【００２５】
また、請求項１５に係る発明は、上記の発明において、前記マッピングルール記憶手段は、各サブカテゴリ間で共通の形式によって規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする。
【００２６】
また、請求項１６に係る発明は、上記の発明において、前記マッピングルール記憶手段は、複数のサブカテゴリ間で前記解析結果が共通する評価項目がある場合には、当該解析結果に対応付けて、前記複数のサブカテゴリごとに前記評価結果および格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする。
【００２７】
また、請求項１７に係る発明は、上記の発明において、前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果をサブカテゴリごとに所定の評価表に変換するための変換ルールを記憶する変換ルール記憶手段を保持する変換ルール保持工程と、前記変換ルール記憶手段に記憶された各サブカテゴリの変換ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果から各サブカテゴリの評価表を作成する評価表作成工程と、をさらに含んだことを特徴とする。
【００２８】
また、請求項１８に係る発明は、上記の発明において、前記変換ルール記憶手段は、複数のサブカテゴリの評価結果を総合して所定の評価表に変換するための総合評価用ルールをさらに記憶し、前記評価表作成工程は、前記変換ルール記憶手段に記憶された総合評価用ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された複数のサブカテゴリの評価結果から総合の評価表を作成することを特徴とする。
【００２９】
また、請求項１９に係る発明は、上記の発明において、前記評価結果記憶手段は、複数のカテゴリに区分けして、各カテゴリに属する複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価結果を記憶するものであって、前記マッピングルール記憶手段は、前記複数のカテゴリに属する各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとにマッピングルールを記憶し、前記マッピング処理工程は、いずれかのカテゴリに属する各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文に対して、対応するカテゴリのマッピングルールを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする。
【００３０】
また、請求項２０に係る発明は、上記の発明において、いずれのカテゴリに係る入力文であるかを指定するカテゴリ指定を受け付ける受付工程をさらに含み、前記マッピング処理工程は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記受付工程によって受け付けたカテゴリ指定に係るカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする。
【００３１】
また、請求項２１に係る発明は、上記の発明において、いずれのカテゴリに係る入力文であるかを判定する判定工程をさらに含み、前記マッピング処理工程は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記判定工程によって判定されたカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする。
【００３２】
また、請求項２２に係る発明は、自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価方法をコンピュータに実行させる評価プログラムであって、あるカテゴリにおける複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する評価結果記憶手段を保持する評価結果保持手順と、各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶するマッピングルール記憶手段を保持するマッピングルール保持手順と、各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、前記マッピングルール記憶手段に記憶されたマッピングルールを用いて各サブカテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を前記評価結果記憶手段における対応する格納先に格納するマッピング処理手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３３】
また、請求項２３に係る発明は、上記の発明において、前記マッピングルール記憶手段は、各サブカテゴリ間で共通の形式によって規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする。
【００３４】
また、請求項２４に係る発明は、上記の発明において、前記マッピングルール記憶手段は、複数のサブカテゴリ間で前記解析結果が共通する評価項目がある場合には、当該解析結果に対応付けて、前記複数のサブカテゴリごとに前記評価結果および格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶することを特徴とする。
【００３５】
また、請求項２５に係る発明は、上記の発明において、前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果をサブカテゴリごとに所定の評価表に変換するための変換ルールを記憶する変換ルール記憶手段を保持する変換ルール保持手順と、前記変換ルール記憶手段に記憶された各サブカテゴリの変換ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された各サブカテゴリの評価結果から各サブカテゴリの評価表を作成する評価表作成手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３６】
また、請求項２６に係る発明は、上記の発明において、前記変換ルール記憶手段は、複数のサブカテゴリの評価結果を総合して所定の評価表に変換するための総合評価用ルールをさらに記憶し、前記評価表作成手順は、前記変換ルール記憶手段に記憶された総合評価用ルールを用いて、前記評価結果記憶手段に記憶された複数のサブカテゴリの評価結果から総合の評価表を作成することを特徴とする。
【００３７】
また、請求項２７に係る発明は、上記の発明において、前記評価結果記憶手段は、複数のカテゴリに区分けして、各カテゴリに属する複数のサブカテゴリごとに各サブカテゴリの評価結果を記憶するものであって、前記マッピングルール記憶手段は、前記複数のカテゴリに属する各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとにマッピングルールを記憶し、前記マッピング処理手順は、いずれかのカテゴリに属する各サブカテゴリについて混在して述べられた入力文に対して、対応するカテゴリのマッピングルールを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする。
【００３８】
また、請求項２８に係る発明は、上記の発明において、いずれのカテゴリに係る入力文であるかを指定するカテゴリ指定を受け付ける受付手順をさらにコンピュータに実行させ、前記マッピング処理手順は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記受付手順によって受け付けたカテゴリ指定に係るカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする。
【００３９】
また、請求項２９に係る発明は、上記の発明において、いずれのカテゴリに係る入力文であるかを判定する判定手順をさらにコンピュータに実行させ、前記マッピング処理手順は、前記マッピングルール記憶手段に記憶された各カテゴリのマッピングルールのうち、前記判定手順によって判定されたカテゴリのマッピングルールのみを用いて抽出および格納を行うことを特徴とする。
【００４０】
また、請求項３０に係る発明は、自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価装置であって、複数のカテゴリごとに各カテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する評価結果記憶手段と、各カテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶するマッピングルール記憶手段と、各カテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、前記マッピングルール記憶手段に記憶されたマッピングルールを用いて各カテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を前記評価結果記憶手段における対応する格納先に格納するマッピング処理手段と、を備えたことを特徴とする。
【００４１】
また、請求項３１に係る発明は、自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する評価方法をコンピュータに実行させる評価プログラムであって、複数のカテゴリごとに各カテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する評価結果記憶手段を保持する評価結果保持手順と、各カテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を前記評価結果記憶手段に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶するマッピングルール記憶手段を保持するマッピングルール保持手順と、各カテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、前記マッピングルール記憶手段に記憶されたマッピングルールを用いて各カテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を前記評価結果記憶手段における対応する格納先に格納するマッピング処理手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００４２】
請求項１、１４または２２の発明によれば、複数のサブカテゴリについて混在して述べられた入力文の内容を理解して各サブカテゴリの評価項目を抽出し、抽出した評価項目に対する評価結果を各サブカテゴリのデータベース（評価結果記憶手段）にマッピングするので、複数のサブカテゴリが混在する既存文書を有効活用（即時利用、再利用）して、これらの広範囲な記載内容から各サブカテゴリにおける有効な情報を汎用的に抽出し、各サブカテゴリにおいてタイムリーで効率および品質が良い評価作業を汎用的に実現することが可能になる。また、表現が同じ入力文であっても、各サブカテゴリのマッピングルールにマッチすれば各サブカテゴリの評価項目としてそれぞれ抽出するので、同じ文章から複数のサブカテゴリのデータベース（評価結果記憶手段）に多面的にマッピングすることも可能になる。さらに、マッピングルールの修正、追加によって機能変更や拡張を容易に行うことができるので、保守性、拡張性に優れた評価作業を実現することが可能になる。
【００４３】
また、請求項２、１５または２３の発明によれば、各サブカテゴリ間でマッピングルールのフォーマットを共通化するので、各サブカテゴリで共通のマッピング処理（抽出、格納）を実行することができ、評価作業の共通化を図ることが可能になる。
【００４４】
また、請求項３、１６または２４の発明によれば、一つのマッピングルール上で条件部（解析結果）を共有化しながら各カテゴリの実行部（評価結果および格納先）を併記して規定するので、マッピングルールの作成効率、記憶効率を向上させるとともに、各カテゴリの評価効率を向上させることも可能になる。
【００４５】
また、請求項４、１７または２５の発明によれば、各サブカテゴリのデータベース（評価結果記憶手段）にマッピングされた評価結果を任意の評価表にさらにマッピングするので、各サブカテゴリにおいて任意の評価表（経済産業省で策定しているＩＴＳＳ(IT Skill Standard)に準拠したスキル評価表など）を容易に作成することが可能になる。
【００４６】
また、請求項５、１８または２６の発明によれば、複数のサブカテゴリの評価結果から総合の評価表を作成するので、各サブカテゴリを統括するカテゴリ内で総合的な評価を行うことも可能になる。
【００４７】
また、請求項６、１９または２７の発明によれば、複数のカテゴリについてマッピングルールを有するので、例えば、キャリア関連、消費者モニタ関連、研修受講関連など、複数のカテゴリについての入力文を処理して、各カテゴリにおいて万能に評価を行うことが可能になる。また、任意のカテゴリについて同様の処理を行うことが可能になり、さらに、複数のカテゴリについて同時に処理することも可能になる。
【００４８】
また、請求項７、２０または２８の発明によれば、カテゴリ指定に係るカテゴリのマッピングルールのみを用いるので、マッピング処理（抽出）に際して他カテゴリのマッピングルールを参照することがなく、確実に効率的なマッピング処理を行うことが可能になる。
【００４９】
また、請求項８、２１または２９の発明によれば、判別されたカテゴリのマッピングルールのみを用いるので、マッピング処理（抽出）に際して他カテゴリのマッピングルールを参照することがなく、ユーザによるカテゴリ指定なしでも効率的なマッピング処理を行うことが可能になる。
【００５０】
また、請求項９の発明によれば、評価項目を含んだ文から想定される構文・意味構造をマッピングルールに規定するので、入力文に対して構文・意味解析を行うことで、各サブカテゴリの評価項目を的確に抽出することが可能になる。
【００５１】
また、請求項１０の発明によれば、評価項目を含んだ文から想定される語句並び（形態素の並び）をマッピングルールに規定するので、入力文に対して形態素解析を行うことで、各サブカテゴリの評価項目を的確に抽出することが可能になる。また、比較的処理時間のかかる構文・意味解析を行わずに形態素解析だけで評価項目を抽出することができるので、効率的なマッピング処理（抽出）を行うことが可能になる。さらに、構文・意味解析も行う場合であっても、入力文に現れる語句並びが典型的なものであるようなときには、わざわざ複雑な依存構造でマッピングルールを規定しなくても、語句並びだけで容易に効率よくマッピングルールを作成することが可能になる。
【００５２】
また、請求項１１の発明によれば、いわゆる質問・回答表を利用してマッピングを行うので、質問・回答表の回答を入力してデータベースに格納する従来のシステムとの整合性を図りやすく、従来のシステムから容易に移行を図ることが可能になる。
【００５３】
また、請求項１２の発明によれば、入力文から得られる評価結果の不足分を質問・回答表を利用して補完するので、必要な評価項目に対する評価結果を容易に補完することができ、入力文の質に影響を受けずに評価を行うことが可能になる。
【００５４】
また、請求項１３の発明によれば、音声認識を利用して評価作業を行うので、入力文の入力を容易に行うことができ、より広範囲な内容からより有効な情報を的確に抽出することが可能になる。
【００５５】
また、請求項３０または３１の発明によれば、複数のカテゴリについて混在して述べられた入力文の内容を理解して各カテゴリの評価項目を抽出し、抽出した評価項目に対する評価結果を各カテゴリのデータベース（評価結果記憶手段）にマッピングするので、例えば、キャリア関連、消費者モニタ関連、研修受講関連など、複数のカテゴリが混在した入力文を処理して、これらの広範囲な記載内容から各カテゴリにおける有効な情報を汎用的に抽出し、各カテゴリにおいてタイムリーで効率および品質が良い評価作業を汎用的に実現することが可能になる。また、任意のカテゴリについて同様の処理を行うことが可能になり、さらに、複数のカテゴリについて同時に処理することも可能になる。また、マッピングルールの修正、追加によって機能変更や拡張を容易に行うことができるので、保守性、拡張性に優れた評価作業を実現することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５６】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る評価装置、評価方法および評価プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本実施例で用いる主要な用語、本実施例に係る汎用評価装置の概要および特徴、汎用評価装置の構成、汎用評価処理の流れを順に説明し、最後に本実施例に対する種々の変形例を説明する。
【実施例】
【００５７】
［０：用語の説明］
最初に、本実施例で用いる主要な用語を説明する。本実施例で用いる「スキル」とは、例えば、管理能力や開発能力など、就職や人事等に際して評価対象とされる評価項目の一つである。また、本実施例で用いる「モチベーション」とは、例えば、革新志向や専門・専任志向の強さなど、就職や人事等に際して評価対象とされる評価項目の一つである。さらに、本実施例で用いる「メンタル」とは、例えば、精神的な疲労度や現況の満足度など、就職や人事等に際して評価対象とされる評価項目の一つである。
【００５８】
そして、本実施例で用いる「キャリア関連文書（特許請求の範囲に記載の「入力文」に対応する。）」とは、例えば、業務経歴書、キャリア調査票、人事評定票など、同じ文書中に保持スキル情報、モチベーション・志願情報、メンタル情報など、複数のサブカテゴリについて情報が混在する文書のことを言う。
【００５９】
つまり、上記した「スキル」、「モチベーション」および「メンタル」は、特許請求の範囲に記載の「サブカテゴリ」に対応し、これらのサブカテゴリを統括する「キャリア関連」という範囲が、特許請求の範囲に記載の「カテゴリ」に対応する。また、本実施例で用いる「スキル項目」、「モチベーション項目」および「メンタル項目」は、特許請求の範囲に記載の「各サブカテゴリの評価項目」に対応する。
【００６０】
なお、以下では「構文・意味構造」を「依存構造」または「構文解析結果」と表現し、「形態素構造」を「形態素解析結果」、「形態素列」または「単語列」などと表現することがあるが、それぞれ同じ意味であるものとする。
【００６１】
［１：汎用評価装置の概要および特徴］
次に、図１〜図３を用いて、本実施例に係る汎用評価装置の概要および特徴を説明する。図１は、本実施例に係る汎用評価装置の構成を示すブロック図であり、図２および図３は、本実施例による汎用評価処理の概要を説明するための図である。
【００６２】
本実施例に係る汎用評価装置２００の概要は、スキル項目、モチベーション項目、メンタル項目など、複数のサブカテゴリの評価項目が混在しているキャリア関連文書を入力文とし、各サブカテゴリにおけるスキル評価、モチベーション評価、メンタル評価を汎用的に行うとともに、各サブカテゴリを総合した総合評価を行い、スキル評価表、モチベーション評価表、メンタル評価表、総合評価表を出力するというものである。
【００６３】
すなわち、例を挙げれば、「１０人のマネジメントの担当を行い、会計システムを開発した。専門分野が異なるので不満である。来年はネットワークの専門能力を向上させたい。」といったキャリア関連文書の入力文が入力された場合には、「１０人のマネジメントの担当を行い、会計システムを開発した。」からはスキル項目を抽出して評価し、「専門分野が異なるので不満である。」からはメンタル項目を抽出して評価し、「来年はネットワークの専門能力を向上させたい。」からはモチベーション項目を抽出して評価するというものである。
【００６４】
そのために、本実施例に係る汎用評価装置２００では、図３に例示するように、スキル、モチベーション、メンタルという複数のサブカテゴリごとに、各サブカテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶するデータベース（スキルＤＢ、モチベーションＤＢ、メンタルＤＢ）を備える。
【００６５】
また、本実施例に係る汎用評価装置２００では、図２に例示するように、スキル、モチベーション、メンタルというそれぞれのサブカテゴリごとに、各サブカテゴリの評価項目に係る質問、当該質問に対する回答として得られた評価結果、並びに、当該評価結果をデータベース（スキルＤＢ、モチベーションＤＢ、メンタルＤＢ）に格納する際の格納先を、それぞれ記憶する質問・回答表（スキル質問・回答表、モチベーション質問・回答表、メンタル質問・回答表）を備える。
【００６６】
さらに、本実施例に係る汎用評価装置２００では、図２に例示するように、各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する構文・意味解析の結果として想定される構文・意味構造、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を質問・回答表（スキル質問・回答表、モチベーション質問・回答表、メンタル質問・回答表）に格納する際の格納先を、それぞれ規定したマッピングルール（スキルマッピングルール、モチベーションマッピングルール、メンタルマッピングルール）を備える。
【００６７】
そして、本実施例に係る汎用評価装置２００では、図２および図３に例示するように、キャリア関連文書の解析結果から、マッピングルールを用いて各サブカテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を質問・回答表の対応する格納先に格納するとともに、かかる質問・回答表に予め記憶されているデータベース（スキルＤＢ、モチベーションＤＢ、メンタルＤＢ）の格納先にも評価結果をマッピングする。
【００６８】
これについて具体例を挙げて説明すると、
If  ＜依存構造＞＝
[見出し語（担当｜実施）]
|-(対象)[見出し語（管理｜マネジメント）]＋[見出し語（の）]
|-(対象)[品詞(数値)]＋［見出し語(人)］＋[見出し語（の）]
Then  ＜適用処理＞＝QA_SKILL(2)&（回答=[品詞(数値)]）
というスキルマッピングルールを用意しておくことで、「１０人のマネジメントの担当」という入力文とマッチングされる結果、実行部の「QA_SKILL(２)」によって、条件部がマッチした文書がスキル質問・回答表の２番目の質問に関連付けられる。
【００６９】
つまり、かかるマッピングルールが適用されることで、スキル質問・回答表の２番目の質問「管理人数は何人か」に対する回答として質問・回答表の「回答有無」欄を「有り」とチェックし、さらに、実行部の「（回答=[品詞(数値)]）」により、回答として入力文中の「１０」（「１０」という見出し語の品詞が数値である）を格納する。さらに、質問・回答表の対応処理欄に記載されたデータベースのデータ項目との関連付けを用いて、「１０人のマネジメント」という回答からは、スキルデータベースのプロジェクト管理（ＰＲＪ管理）に関するスキルカテゴリのデータ項目のところにスキル項目を格納する。
【００７０】
このように、入力文がスキルマッピングルールにマッチした場合には、スキル項目が抽出されるだけでなく、スキル質問・回答表を介して、スキルデータベースのデータ項目（＝データ格納位置）に関連付けられるが、この関連付けとは、「どのスキル項目（スキルカテゴリ）でどのスキルレベルであるか」を意味するものとなる。すなわち、スキルマッピングルールにマッチした段階で、スキル項目が抽出され、そのスキルレベルが評価され、さらに、スキルデータベースのどの位置にデータを格納すべきか（関連付けられたか）が分かったことになる。このことは、ルールがマッチした段階で、１つのスキルに関してスキル評価が行われたことを意味する。
【００７１】
本実施例に係る汎用評価装置２００では、上記したようなマッピングルールを、スキル、モチベーション、メンタルの各サブカテゴリについて備える。このため、一つのキャリア関連文書が入力されると、上記したような評価を、スキル、モチベーション、メンタルの各サブカテゴリについて行って、スキルＤＢ、モチベーションＤＢ、メンタルＤＢをそれぞれ作成する。
【００７２】
さらに、本実施例に係る汎用評価装置２００では、図３に例示するように、各サブカテゴリの評価結果（スキルＤＢ、モチベーションＤＢ、メンタルＤＢ）から各サブカテゴリの評価表を作成するとともに、総合の評価表を作成する。つまり、スキル評価表、モチベーション評価表、メンタル評価表、総合評価表を出力する。
【００７３】
このように、本実施例に係る汎用評価装置２００では、複数のサブカテゴリについて混在して述べられた入力文の内容を理解して各サブカテゴリの評価項目を抽出し、抽出した評価項目に対する評価結果を各サブカテゴリのデータベースにマッピングするので、複数のサブカテゴリが混在する既存文書を有効活用（即時利用、再利用）して、これらの広範囲な記載内容から各サブカテゴリにおける有効な情報を汎用的に抽出し、各サブカテゴリにおいてタイムリーで効率および品質が良い評価作業を汎用的に実現することが可能になる。
【００７４】
すなわち、一つのキャリア関連文書（同じ文書中に保持スキル情報、モチベーション・志願情報、メンタル情報など、複数のサブカテゴリについて情報が混在する業務経歴書、キャリア調査票、人事評定票など）を入力するだけで、各サブカテゴリの関連情報を同時にマッピング処理（抽出、格納）するので、スキル評価、モチベーション評価、メンタル評価を同時に実施することが可能となる。
【００７５】
ところで、調査・評価は、通常、特定のカテゴリ（例えば、キャリア関連、消費者モニタ関連など）の範囲内で行われる。そして、それぞれのカテゴリにおける文書は、そのカテゴリに対応した所定の文体（助動詞や修飾語のタイプ等）や専門用語で記載されていることが多い。また、１つのカテゴリがサブカテゴリに細分類されるような場合、サブカテゴリ間にも文体や専門用語に一定の違いが見られる傾向がある。特に、同一文書内に複数のサブカテゴリに関する情報が記載されている場合、その傾向は顕著になっている。これは、読み手において各文がどのサブカテゴリについて述べたものであるかを明確に区別できるように、書き手が文体や表現方法などに一定の違いを持たせたからとも考えられる。
【００７６】
これについて例を挙げて説明すると、例えば、キャリア関連カテゴリでは、全体的に、スキル名称、役職名称など、キャリアに関する用語が用いられており、文体も事実を表すものであったり、未来を表すものである傾向がある。そして、これを例えば「スキル」というサブカテゴリと「モチベーション」というサブカテゴリに分離した場合、モチベーションの情報には、「たい」や「来年」のように、意思や未来を表す助動詞、副詞等がつきやすいという傾向がある。なお、キャリア関連カテゴリ以外の文書にも、特定の傾向が見られる。
【００７７】
本実施例に係る汎用評価装置２００で用いるマッピングルールでは、この点に着目し、それぞれのサブカテゴリにおいて現れやすい表現パターンをマッピングルールの＜条件部＞（依存構造＝構文構造）としてルール化している。そして、この表現パターンを手がかりにしてマッピングルールを実装する手法は、文書の記載特性（何について述べたものであるかが分かりやすく述べられていること）を考慮したものであるので、ルールの作成効率が良いばかりではなく、処理実行時における情報抽出の品質の高性能化にも一定の効果をもたらしている。
【００７８】
［２：汎用評価装置の構成］
次に、図１、図４〜図２３を用いて、本実施例に係る汎用評価装置２００の構成を説明する。図１に示したように、本実施例に係る汎用評価装置２００は、自然言語処理部２０１と、マッピングルール記憶部２０２と、マッチング部２０３と、ルール編集部２０４と、適用処理部２０５と、質問・回答情報記憶部２０６と、回答補完処理部２０７と、マッピング部２０８と、評価結果記憶部２０９と、評価分析部２１０と、評価表作成部２１１と、変換ルール記憶部２１２とを有する。
【００７９】
このうち、自然言語処理部２０１は、業務経歴書、キャリア調査票、人事評定票など、自然言語で書かれたキャリア関連文書を入力して構文解析および意味解析を行う処理部である。図４〜図６は、自然言語処理部２０１による自然言語処理の例を示す図である。
【００８０】
図４に示すように、この自然言語処理部２０１は、例えば、「１０人のマネジメントの担当を行い、会計システムを開発した。」という文を入力すると、電子辞書を用いて形態素解析を行い、解析結果として「１０／人／の／マネジメント／の／担当／を／行い／、／会計システム／を／開発し／た／。／」の単語列を得る。また、この自然言語処理部２０１は、「／」で区切られた各単語に対して、品詞、活用、活用形、意味などの文法・意味情報を付加する。
【００８１】
例えば、単語「１０」に対しては、品詞として「数詞」、活用として「無活用」、活用形として「無活用」を文法・意味情報として付加する。また、単語「人」に対しては、２種類の形態素（多品詞語）として解釈し、一つの形態素(単語)は、品詞として「名詞」、活用として「無活用」、活用形として「無活用」、意味素として「人」を文法・意味情報として付加し、他の形態素（単語）は、品詞として「単位名詞」、活用として「無活用」、活用形として「無活用」、意味素として「個数・単位、人」を文法・意味情報として付加する。
【００８２】
そして、この形態素解析結果に対して解析ルールを用いて構文解析および意味解析を行うことによって、
[見出し語（開発する）]＋[見出し語（た）]
|-(対象格)[見出し語（会計システム）]＋[見出し語（を）]
|
|-(任意)[見出し語（行う）]
|-(対象格)[見出し語（担当）]＋[見出し語（を）]
|-(対象)[見出し語（マネジメント）]＋[見出し語（の）]
|-(対象)[見出し語（１０）]＋[見出し語（人）]＋[見出し語（の）]
といった構文解析・意味解析結果を得る。
【００８３】
ここで、「|」や「|-」はノード（語句）とノード（語句）が上位下位関係などを始めとする所定の依存関係で結びついていることを示すための表記上の記号である。また、これらの記号の直後に「()」付きで表示された「任意」は語句間の関係が任意であることを示し、「対象格」は語句が対象格であることを示す。これらは、自然言語処理で扱う格関係（主格、目的格、相手格など）や属性関係（主体、対象、所有など）に対応する。
【００８４】
また、上記構文解析結果の各ノード（語句）の情報は、上記に示した情報以外に、品詞、活用、意味などの文法的、意味的な情報を保持するが、便宜上、上記のように表示した。説明のスペースの都合により、場合によっては、見出し語だけで表示したり、また、ノード間の関係を示す情報（上記（）内の「対象格」、「任意」など）も省略して表記したりする場合があるが、保持データとしては完全に表記した場合と差がないものとする。
【００８５】
例えば、上記解析結果を見出し語だけで次のように表記する場合もある。
[開発する]＋[た]
|-[会計システム]＋[を]
|
|-[行う]
|-[担当]＋[を]
|-[マネジメント]＋[の]
|-[１０]＋[人]＋[の]
【００８６】
ところで、上記では、自然言語処理部２０１の処理例として「１０人のマネジメントの担当を行い、会計システムを開発した。」という文が入力された場合を説明したが、「専門分野が異なるので不満である。」や「ネットワークの専門能力を向上させたい。」といった文が入力された場合も、図５や図６に例示するように、同様に処理される。
【００８７】
また、上記したキャリア関連文書は、キーボードやマウス、マイクなどの入力デバイスを通じて直接入力され、または、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて入力され、若しくは、インターネットなどのネットワークを介して入力される。
【００８８】
すなわち、種々の入力態様を採用することができるが、被評価者に自由に喋らせることでキャリア関連文書を音声情報として入力し、これを音声認識して入力文を作成するという入力態様（いわゆるヒアリング）を採用した場合には、入力文の入力を容易に行うことができ、より広範囲な内容からより有効な情報を的確に抽出することが可能になる。
【００８９】
図１に戻ると、マッピングルール記憶部２０２は、各サブカテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとにマッピングルールを記憶する記憶部であり、スキルマッピングルール２０２ａ、モチベーションマッピングルール２０２ｂ、メンタルマッピングルール２０２ｃをそれぞれ記憶する。図７は、マッピングルールのフォーマットおよびスキルマッピングルール２０２ａの構成例を示す図であり、図８は、モチベーションマッピングルール２０２ｂの構成例およびメンタルマッピングルール２０２ｃの構成例を示す図である。
【００９０】
図７の「フォーマット」に示すように、マッピングルールは、「If  ＜依存構造＞  Then  ＜適用処理＞」のような条件部と実行部で構成されたフォーマットを有する。ここで、条件部の＜依存構造＞は、構文解析・意味解析で得られる「構文・意味関係（依存構造）」と同じデータ構造である。また、実行部の＜適用処理＞は、質問・回答表への関連付けを行う処理である。
【００９１】
そして、図７のスキルマッピングルール２０２ａに示すように、例えば、「１０人のマネジメントの担当」という自然言語文から「管理人数は何人か」というスキル質問・回答表における２番目の質問に対する回答に導くスキルマッピングルール２０２ａは、
If  ＜依存構造＞＝
[見出し語（担当｜実施）]
|-(対象)[見出し語（管理｜マネジメント）]＋[見出し語（の）]
|-(対象)[品詞(数値)]＋［見出し語(人)］＋[見出し語（の）]
Then  ＜適用処理＞＝QA_SKILL(2)&（回答=[品詞(数値)]）
となる。
【００９２】
ここで、「｜」は、ＯＲ条件を示す。すなわち、「担当｜実施」は、「担当」または「実施」である。なお、この例えはノード間の関係を「（対象）」に制限しているが、適用範囲を任意の関係に拡張して「（任意）」と記載することも可能である。
【００９３】
また、上記のスキルマッピングルール２０２ａにおいて、実行部の「QA_SKILL(２)」は、条件部がマッチした文書を後述するスキル質問・回答表の２番目の質問に関連付けることを示す。したがって、このスキルマッピングルール２０２ａが適用されると、実行部の「QA_SKILL(2)」により、後述するスキル質問・回答表の２番目の質問「管理人数は何人か」に対する回答として質問・回答表の「回答有無」欄が「有り」とチェックされ、さらに、実行部の「（回答=[品詞(数値)]）」により、回答として入力文中の「１０」（「１０」という見出し語の品詞が数値である）を格納する（図１０参照）。
【００９４】
なお、回答情報としては、上記の回答のように、入力文にある任意の語句、あるいは入力文全体（「１０人のマネジメントの担当」）をスキル項目として保持することが可能である。また、ＹＥＳ／ＮＯ形式の質問に対しては、「（回答=Ｙ）」、「（回答=Ｎ）」のようにルールを記述することで、ＹＥＳ／ＮＯとして回答したものと同等に処理できる。
【００９５】
ところで、上記では、マッピングルールの例としてスキルマッピングルール２０２ａを説明したが、モチベーションマッピングルール２０２ｂおよびメンタルマッピングルール２０２ｃも、図８に例示するように、共通のフォーマットで規定される。つまり、各サブカテゴリ間でマッピングルールのフォーマットを共通化することで、各サブカテゴリで共通のマッピング処理（抽出、格納）を実行することができ、評価作業の共通化を図ることが可能になる。
【００９６】
ここで、マッピングルールの条件部で指定できる情報を説明する。図９は、マッピングルールの条件部で指定できる情報を説明するための図である。同図の「各ノード」に示すように、条件部の各ノード、すなわち[]で囲まれた部分に指定できる情報としては、品詞または見出し語による指定の他に、意味（上位概念）を指定することもできる。例えば、[見出し語(人事システム)品詞(名詞)意味（業務システム）]は、人事システムが業務システムの一つであることを示している。また、例えば、[見出し語(ＬＡＮ)品詞(名詞)意味（ネットワーク）]は、ＬＡＮがネットワークの一つであることを示している。
【００９７】
また、同図の「ノード間情報」に示すように、＜依存構造＞におけるノード間の情報としては、格関係（主格、目的格、相手格など）や属性関係（主体、対象、所有など）を指定することもできる。
【００９８】
例えば、
If  ＜依存構造＞＝
[見出し語（担当｜実施）]
|-（対象）[見出し語（管理｜マネジメント）]＋[見出し語（の）]
|-（対象）[品詞(数値)]＋［見出し語(人)]＋[見出し語（の）]
Then  ＜適用処理＞＝QA_SKILL(2)&(回答＝[品詞(数値)])
では、「管理を担当する」などの意味で「管理｜マネジメント」は「担当」の「対象」であり、「●人を管理する」などの意味で「●人」は「管理」の「対象」である。
【００９９】
その他、各ノードには、「見出し語」を始めとして複数のＯＲ条件を記載できるので、表記のゆれにも対応することができる。また、表記のゆれについては、「意味」で指定することで対応することも可能であり、スキルマッピングルールの数を増やさずに対応することができる。さらに、「＊」をワールドカードとして使用することによって、任意の語句をマッチさせることもできる。
【０１００】
このように、マッピングルールの条件部に記述される＜依存構造＞は構文・意味解析結果の依存構造と同一形式のデータ構造をもつ。同様に、後述するマッピングルール（図２６参照）の条件部に記述される＜語並び＞も形態素解析結果の単語列と同一形式のデータ構造をもつ。このため、入力文の内容を理解して各サブカテゴリの評価項目を的確に抽出することが可能になる。
【０１０１】
図１に戻ると、マッチング部２０３は、自然言語処理部２０１から構文解析・意味解析の結果を受け取り、マッピングルール記憶部２０２に記憶された各マッピングルール（スキルマッピングルール２０２ａ、モチベーションマッピングルール２０２ｂ、メンタルマッピングルール２０２ｃ）とのマッチング処理を行う処理部である。
【０１０２】
具体的には、このマッチング部２０３は、自然言語処理部２０１が行った構文解析・意味解析の結果と、各マッピングルールの条件部とを比較し、構文解析・意味解析結果の依存構造が条件部の依存構造と一致するマッピングルールを検索する。このマッチング部２０３が、入力文書の各文の構文解析・意味解析の結果とマッピングルールの条件部とのマッチング処理を行うことによって、自然言語で書かれた文書から各カテゴリの評価項目（スキル項目、モチベーション項目、メンタル項目）を抽出することができる。
【０１０３】
ここで、このマッチング部２０３は、自然言語処理部２０１から順次出力される構文解析・意味解析の結果に基づいて、マッピングルール記憶部２０２記憶された各サブカテゴリのマッピングルール（スキルマッピングルール２０２ａ、モチベーションマッピングルール２０２ｂ、メンタルマッピングルール２０２ｃ）全てとマッチング処理を行う。ただし、上記したように、各サブカテゴリ間でマッピングルールのフォーマットは共通化されているので、マッチング部２０３は、各サブカテゴリを意識することなく、共通のマッチング処理を実行することが可能である。
【０１０４】
図１に戻ると、ルール編集部２０４は、マッピングルール記憶部２０２を編集する処理部であり、具体的には、マッピング記憶部２０２への各マッピングルールの追加、マッピング記憶部２０２に記憶されたマッピングルールの修正、削除などを行う。
【０１０５】
適用処理部２０５は、マッチング部２０３によって検索されたマッピングルールの実行部を処理する処理部である。また、質問・回答情報記憶部２０６は、各サブカテゴリの質問・回答表（スキル質問・回答表２０６ａ、モチベーション質問・回答表２０６ｂ、メンタル質問・回答表２０６ｃ）を記憶する記憶部であり、質問と回答を対応付けて記憶する。つまり、適用処理部２０５は、マッピングルールの実行部を処理することで作成した回答を、この質問・回答情報記憶部２０６の質問・回答表に記入する。
【０１０６】
かかる質問・回答表への記入（マッピングルールの適用）について説明する。図１０は、スキルマッピングルール２０２ａからスキル質問・回答表２０６ａへのルール適用例を示す図であり、図１１は、モチベーションマッピングルール２０２ｂからモチベーション質問・回答表２０６ｂへのルール適用例を示す図であり、図１２は、メンタルマッピングルール２０２ｃからメンタル質問・回答表２０６ｃへのルール適用例を示す図である。
【０１０７】
例えば、図７に例示したスキルマッピングルール２０２ａがマッチング部２０３のマッチング処理によって検索（マッチ）された場合には、図１０に例示するように、適用処理部２０５は、ヒットしたスキルマッピングルール２０２ａにおける実行部の「QA_SKILL(2)」により、スキル質問・回答表２０６ａの２番目の質問「管理人数は何人か」に対する回答として質問・回答表の「回答有無」欄に「有り」とチェックし、さらに、実行部の「（回答=[品詞(数値)]）」により、回答として入力文中の「１０」（「１０」という見出し語の品詞が数値である）を格納する。
【０１０８】
なお、図１０に例示するスキル質問・回答表２０２ａの対応処理欄の２番目に記載された「Table_SKILL(1,4)&Table_SKILL(1,5)」等は、この質問の回答を後述するスキルデータベースの(1,4)および(1,5)で指定されるデータ項目に関連付けて、抽出したスキル項目（回答内容）を格納することを示す。同様に、３番目に記載された対応処理の「Table_SKILL(3,*)」は、スキルデータベースの(3,*)（[*]は任意のスキルレベル（＝行の位置）を表すものとする）で指定されるデータ項目に関連付けて格納することを示す。
【０１０９】
ところで、ここでは、適用処理部２０５によるルール適用の例としてスキルマッピングルール２０２ａのルール適用を説明したが、モチベーションマッピングルール２０２ｂおよびメンタルマッピングルール２０２ｃによるルール適用も、図１１や図１２に例示するように、同様の処理によって実行される。すなわち、上記したように、各サブカテゴリ間でマッピングルールのフォーマットは共通化されているので、適用処理部２０５は、各サブカテゴリを意識することなく、共通のルール適用処理を実行することが可能である。
【０１１０】
なお、質問・回答表は、１つの質問に対して複数個の回答を保持することが可能である。例えば、入力文から「経理システムを開発した」、「人事システムを開発した」という回答内容（スキル評価結果）が得られた場合、スキルマッピングルール２０２ａにより、どちらも図１０のスキル質問・回答表２０６ａの３番目の質問「何のシステムを開発したことがあるか」の回答として保持できる。
【０１１１】
図１に戻ると、回答補完処理部２０７は、質問・回答情報記憶部２０６に記憶された質問・回答表の質問のうち、適用処理部２０６により回答が作成されなかった質問に対する回答を補完する処理部である。具体的には、被評価者に対して質問そのものを音声出力するなどして、必要に応じて被評価者から回答を取得し、これを質問・回答情報記憶部２０６に記憶された質問・回答表に記入する。このように、入力文から得られる評価結果の不足分を質問・回答表を利用して補完することで、必要な評価項目に対する評価結果を容易に補完することができ、入力文の質に影響を受けずに評価を行うことが可能になる。
【０１１２】
また、この回答補完処理部２０７は、適用処理部２０６により回答が作成されなかった質問のうち必須の質問についてのみ回答を質問・回答表に記入することもできる。すなわち、図１０〜図１２に例示するように、質問・回答表の質問について「回答を得ることが必須である質問」、「回答を得ることが任意である質問」を区別した情報（必須／任意）を質問・回答表に格納しておくことにより、入力文に評価項目（回答、評価結果）が不足している場合であっても、必須の質問に対してのみ補完するといったことができる。これにより、質問が大量であっても必須の情報だけで効率よく評価を行うことが可能になる。
【０１１３】
図１に戻ると、マッピング部２０８は、質問・回答情報記憶部２０６に記憶された質問・回答表の情報から評価結果記憶部２０９の各データベース（スキルＤＢ２０９ａ、モチベーションＤＢ２０９ｂ、メンタルＤＢ２０９ｃ）を作成する処理部である。また、評価結果記憶部２０９は、被評価者の各サブカテゴリにおける評価結果を記憶するデータベースである。つまり、マッピング部２０８は、質問・回答表の対応処理欄に記載された方法に従って、質問・回答表の回答内容を、各データベースのデータ項目へ関連付ける。
【０１１４】
かかる関連付けの処理（マッピング処理）について具体的に説明する。図１３は、スキル質問・回答表２０６ａからスキルＤＢ２０９ａへのマッピング例を示す図であり、図１４は、モチベーション質問・回答表２０６ｂからモチベーションＤＢ２０９ｂへのマッピング例を示す図であり、図１５は、メンタル質問・回答表２０６ｃからメンタルＤＢ２０９ｃへのマッピング例を示す図である。
【０１１５】
例えば、図１３に例示するように、スキル質問・回答表２０６ａの対応処理欄には、抽出したスキル項目（回答内容）をスキルデータベース２０９ａのどのスキルカテゴリのどのスキルレベルに対応したデータ項目のところに格納するかを示す情報が記載されており、スキルデータベース２０９ａにスキル項目(回答内容)を格納することにより、１つのスキルカテゴリにおけるスキルレベルの評価結果を格納していることになる。
【０１１６】
また、質問・回答表の対応処理欄には、回答内容に応じて関連付けるデータ項目を動的に制御することが可能（すなわち、対応処理欄に条件分岐の記載が可能）となっている。例えば、図１３に例示するように、回答内容が「１０（人のマネジメント）」ならスキルレベル３のデータ項目に関連付け、「５０（人のマネジメント）」ならスキルレベル４のデータ項目に関連付けるといったことが行える。
【０１１７】
一方、例えば、スキルデータベース２０９ａは、図１３に例示するように、横方向（列）がスキル項目の種類（職種などで大分類し、更に、職種毎に細かく分類したスキルカテゴリ）を意味し、縦方向（行）がそれぞれのスキルレベルの度合いを意味する２次元のマトリックス形式のデータを被評価者毎に保持するものである。
【０１１８】
また、上記した質問・回答表の対応処理欄における()内の最初の数字は、例えば、スキルデータベース２０９ａ内の横(列)方向の位置であり、これは職種毎に設けられているスキルカテゴリを指す。また、()内の２番目の数字はスキルデータベース２０９ａ内の縦(行)方向の位置であり、これはスキルカテゴリにおけるスキルレベルを指す。
【０１１９】
なお、上記したスキルマッピングルール２０２ａにマッチした場合には、スキル項目が抽出されるだけでなく、スキル質問・回答表２０６ａを介して、上記のスキルデータベース２０９ａのデータ項目（＝データ格納位置）に関連付けられるが、この関連付けとは、「どのスキル項目（スキルカテゴリ）でどのスキルレベルであるか」を意味するものとなる。すなわち、スキルマッピングルール２０２ａにマッチした段階で、スキル項目が抽出され、そのスキルレベルが評価され、さらに、スキルデータベース２０９ａのどの位置にデータを格納すべきか（関連付けられたか）が分かったことになる。このことは、ルールがマッチした段階で、１つのスキルに関してスキル評価が行われたことを意味する。
【０１２０】
そして、マッピング部２０８は、上記したようなデータベースに対するマッピング処理として、質問・回答表の対応処理欄に記載されたデータベースのデータ項目との関連付けを用いて、質問・回答表の回答（スキル項目など）をデータベースの該当位置に格納する。例えば、図１３に例示するように、「１０人のマネジメント」という回答からは、スキルデータベース２０９ａのプロジェクト管理（ＰＲＪ管理）に関するスキルカテゴリのデータ項目のところにスキル項目が格納され、「会計システムを開発した」という回答からはスキルデータベース２０９ａのアプリケーション開発（ＡＰ開発）に関するスキルカテゴリのデータ項目のところにスキル項目が格納される。
【０１２１】
かかるマッピング処理によって、例えば、被評価者のアプリケーション開発の経験に関するスキルカテゴリ（ＡＰ開発）やプロジェクト管理に関するスキルカテゴリ（ＰＲＪ管理）に関するスキル項目をそれらのスキルレベルに合致するデータ項目のところに記憶することが可能である。
【０１２２】
なお、異なる評価項目がデータベースの同じ位置に格納されてもよい。例えば、経理システムと人事システムを開発したという入力文を評価する場合、「経理システムを開発」および「人事システムを開発」は、スキルＤＢ２０９ａの同じデータ項目のところに格納されると想定される。これにより、同じデータ項目のところに複数のスキル項目が格納されている場合に、スキルレベルをより高く解釈することも可能となる。
【０１２３】
ところで、上記では、マッピング部２０８によるマッピング例としてスキルＤＢ２０９ａに対するマッピングを説明したが、モチベーションＤＢ２０９ｂおよびメンタルＤＢ２０９ｃに対するマッピングも、図１４や図１５に例示するように、同様の処理によって実行される。すなわち、各サブカテゴリ間で質問・回答表の対応処理欄のフォーマットは共通化されているので（図１３〜図１５参照）、マッピング部２０８は、各サブカテゴリを意識することなく、共通のマッピング処理を実行することが可能である。
【０１２４】
図１に戻ると、評価結果分析部２１０は、評価結果記憶部２０９に記憶された各サブカテゴリの評価結果に基づいて被評価者のスキルやモチベーション、メンタルを分析・評価した結果などを出力する処理部である。また、この評価結果分析部２１０は、評価結果記憶部２０９に記憶された被評価者全体に対するスキル評価結果、モチベーション評価結果、メンタル評価結果の集計や傾向の分析を行い、その分析結果を表示する。
【０１２５】
評価表作成部２１１は、評価結果記憶部２０９に記憶された評価結果を任意のフォーマットの評価表に変換して出力する処理部である。また、変換ルール記憶部２１２は、評価結果記憶部２０９に格納された評価結果を任意のフォーマットの評価表に変換するための変換ルールを記憶する記憶部であり、スキル変換ルール２１２ａ、モチベーション変換ルール２１２ｂ、メンタル変換ルール２１２ｃ、総合評価用ルール２１２ｄをそれぞれ記憶する。つまり、評価表作成部２１１は、変換ルール記憶部２１２に記憶されたルールに基づいて、任意フォーマットのスキル評価表、モチベーション評価表、メンタル評価表、総合評価表を出力する。
【０１２６】
かかる変換ルール（スキル変換ルール２１２ａ、モチベーション変換ルール２１２ｂ、メンタル変換ルール２１２ｃ）について説明する。図１６は、変換ルールのフォーマットおよびスキル変換ルール２１２ａの構成例を示す図であり、図１７は、モチベーション変換ルール２１２ｂの構成例およびメンタル変換ルール２１２ｃの構成例を示す図である。
【０１２７】
図１６の「フォーマット」に示すように、各変換ルールの条件部では、評価結果記憶部２０９の各データベース（スキルＤＢ２０９ａ、モチベーションＤＢ２０９ｂ、メンタルＤＢ２０９ｃ）の行と列（データベース内のデータ項目の位置）と、必要に応じて評価項目に関する適用条件を指定することができ、実行部では、条件部に記載された位置にある評価項目（評価結果）を任意のフォーマットの評価表の所定の位置にマッチングさせ、データベース内に保持されていた評価項目をそのまま反映したり、何らかの演算処理（評価結果についてポイント換算など）を行った上で格納したりするような処理を記載する。
【０１２８】
ただし、評価項目に関する適用条件の記述は必要な場合のみでよい。また、変換する際は、データベースのすべての行、列について条件部にマッチする変換ルールがあれば順次実行部を適用していく。具体的には、図１６や図１７に例示するような変換ルールが記載される。なお、図１６に例示するスキル変換ルール２１２ａは、その１つの例として、スキルＤＢ２０９ａを経済産業省で策定しているＩＴＳＳ(IT Skill Standard)に準拠した評価表に変換する場合の変換ルールを示したものである。
【０１２９】
ここで、上記したような変換ルールによる評価表の作成を説明する。図１８は、スキルＤＢ２０９ａからスキル評価表への変換例を示す図であり、図１９は、モチベーションＤＢ２０９ｂからモチベーション評価表への変換例を示す図であり、図２０は、モチベーションＤＢ２０９ｃからモチベーション評価表への変換例を示す図であり、図２１は、メンタルＤＢ２０９ｄからメンタル評価表への変換例を示す図である。
【０１３０】
例えば、図１８に例示するように、評価表作成部２１１は、スキル変換ルール２１２ａの適用によって、スキルデータベース２０９ａのＰＲＪ管理やＡＰ開発に関するスキル項目を、ＩＴＳＳのプロジェクトマネジメントやアプリケーションスペシャリストに関するスキル項目に対応付けることで、ＩＴＳＳに基づく所定のスキル評価レポートなどを作成する。
【０１３１】
また、例えば、図１９や図２０に例示するように、評価表作成部２１１は、モチベーション変換ルール２１２ｂの適用によって、モチベーションＤＢ２０９ｂの専門・専任型や革新型のモチベーション項目を、任意のモチベーション定義体系における所定方向のモチベーション項目に対応付ける。このように、モチベーションＤＢ２０９ｂを任意のモチベーション定義体系に対応付けることによって、任意のモチベーション定義体系に基づく所定のモチベーション評価レポートなどを作成することもできる。
【０１３２】
なお、かかる評価表の作成については、図２１に例示するように、メンタル変換ルール２１２ｃを用いることにより、メンタルＤＢ２０９ｄからメンタル評価表へ変換する場合も同様である。このように、各サブカテゴリのデータベースにマッピングされた評価結果を任意の評価表にさらにマッピングすることで、各サブカテゴリにおいて任意の評価表を容易に作成することが可能になる。
【０１３３】
ところで、上記したような評価表はあくまでも一例に過ぎず、他の形式の評価表にマッピングするようにしてもよい。すなわち、図１９および図２１に例示した「レーダー形式やマトリックス形式」などの視覚的な形式に限られず、また、「革新型や専門専任型」などの方向的な形式も、図１９や図２１に示すものに限定されず、例えば「現実的、研究的、芸術的、社会的、企業的、慣習的」などの方向性も適宜採用することができる。
【０１３４】
また、上記では、個人のスキル項目やモチベーション項目、メンタル項目を評価表にマッピングする場合を説明したが、ある組織に属する各人のスキル項目やモチベーション項目、メンタル項目を評価表にマッピングするようにしてもよい。
【０１３５】
すなわち、この場合には、個人用の変換ルールだけでなく、複数人の評価項目を評価表に反映するための組織用の変換ルールを変換ルール記憶部２１２に記憶することになるが（図１７に例示する二つ目のモチベーション変換ルール２１２ｂ参照）、例を挙げれば、ある組織に属する各人のモチベーション項目から最もモチベーションレベルが高い項目（１例としては、図１９に示した評価表に反映されている複数のプロットのうち、中心からの距離が最も遠いプロット）を各人の総合的なモチベーション項目およびレベルとみなして１つ抽出する等の変換ルールに従って、各人から抽出した項目を図１９や図２０に示したような評価表にマッピングする。
【０１３６】
なお、図１９に示すレーダーチャートは、個人の傾向を視覚的に分かり易く把握しようとする場合に適しており、また、図２０に示すマトリックスチャートは、組織の傾向を一度に把握しようとする場合（例えば、ある部署に属する複数人のモチベーション傾向がどのように分散しているかを把握する場合など）に適している。
【０１３７】
ところで、上記では、評価表作成部２１１は、各変換ルールを用いて評価表を作成する場合を説明したが、必ずしもこれに限定されるものではなく、評価表作成部２１１は、変換ルールを適用せずに、各データベースの評価結果をそのまま、すなわち、スキルカテゴリやスキルレベルが同一の形式で、スキル評価表を出力するようにしてもよい。
【０１３８】
続いて、評価表作成部２１１による総合評価処理について説明する。図２２は、総合評価用ルール２１２ｄのフォーマットおよび構成例を示す図であり、図２３は、評価結果の出力例を示す図である。かかる総合評価用ルールは、サブカテゴリごとの評価結果をとりまとめて総合的な判断（評価表）を導き出すためのルールである。このような総合評価用ルール２１２ｄとしては、例えば、図２２に例示するように、各サブカテゴリで出力された評価結果（例えば、５段階評価値）を組み合わせて、所定のメッセージを出力するようなものが考えられる。
【０１３９】
そして、このような総合評価用ルール２１２ｄが用意されている場合、評価表作成部２１１は、各サブカテゴリの評価結果から５段階評価値および評価メッセージを取得した後、総合評価用ルール２１２ｄを適用して総合評価メッセージを取得し、図２３に例示するような総合評価表を作成して出力する。このように、複数のサブカテゴリの評価結果から総合の評価表を作成することで、各サブカテゴリを統括するカテゴリ内で総合的な評価を行うことも可能になる。
【０１４０】
なお、上記してきた各評価表は、モニタ（若しくはディスプレイ、タッチパネル）やスピーカなどの出力デバイスを通じて出力され、または、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて出力され、若しくは、インターネットなどのネットワークを介して他の外部装置に出力される。
【０１４１】
また、上述してきた汎用評価装置２００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、ＰＨＳ端末、携帯端末、移動体通信端末またはＰＤＡなどの情報処理装置に、上記した各部の機能を搭載することによって実現することもできる。
【０１４２】
［３：汎用評価装置による処理］
次に、本実施例に係る汎用評価装置２００の処理手順について説明する。図２４は、本実施例による汎用評価処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、この汎用評価装置２００は、自然言語処理部２０１が自然言語で書かれたキャリア関連文書を入力して形態素解析および構文解析・意味解析を行う（ステップＳ１０１）。
【０１４３】
そして、マッチング部２０３が自然言語処理部２０１により解析された入力文に対する形態素・構文解析結果を順に選択し（ステップＳ１０２）、選択した形態素・構文解析結果に条件部がマッチするマッピングルールがあるか否かを各サブカテゴリ（スキル、モチベーション、メンタル）で判定する（ステップＳ１０３）。
【０１４４】
その結果、選択した形態素・構文解析結果に条件部がマッチするマッピングルールがある場合には、適用処理部２０５がマッチング部２０３により選択された形態素・構文解析結果（または入力文）から評価項目（スキル項目、モチベーション項目、メンタル項目）を抽出、評価し、マッチしたマッピングルールの実行部により関連付けられた質問の回答を作成する（ステップＳ１０４）。一方、選択した形態素・構文解析結果に条件部がマッチするマッピングルールがない場合には、その形態素・構文解析結果（入力文）に対しては何も行わない。
【０１４５】
そして、全ての文の処理が終了したか否かを調べ（ステップＳ１０５）、全ての文の処理が終了していない場合には、ステップＳ１０２に戻って次の文を処理する。一方、全ての文の処理が終了した場合には、質問・回答表の中に未回答の質問があるか否かを調べる（ステップＳ１０６）。その結果、未回答の質問がある場合には、回答補完処理部２０７が被評価者から回答を取得するなどの情報補完処理を行う（ステップＳ１０７）。
【０１４６】
なお、質問・回答表の各質問に、必須の質問か、必ずしも必須でない質問かを区別できる情報をもたせておくことにより、未回答の質問がある場合であっても、必須の質問に対する補完しか行わないようにすることも可能である。これにより、質問が大量であっても必須の情報だけで効率よく評価を行うことができる。
【０１４７】
そして、マッピング部２０８が質問・回答情報記憶部２０６に記憶された質問・回答表に対して対応処理欄に記載されている処理を行い、これにより評価結果記憶部２０９の各データベースの所定のデータ項目のところに評価項目（スキル項目、モチベーション項目、メンタル項目）を格納する（ステップＳ１０８）。なお、前述した処理において被評価者が複数存在する場合、被評価者毎に、質問・回答表や評価結果記憶部２０９内のデータ（テーブル）が作成されるものとする。
【０１４８】
このように、マッチング部２０３が自然言語処理部２０１により解析された文と各サブカテゴリのマッピングルールとのマッチング処理を行い、マッチするマッピングルールがある場合には、その実行部を用いて適用処理部２０５が質問・回答表に対する回答を作成し、マッピング部２０８が質問・回答表の回答を評価結果記憶部２０９の各データベースのデータ項目にマッピングして格納することによって、自然言語で書かれたキャリア関連文書から評価項目（スキル項目、モチベーション項目、メンタル項目）を抽出、評価して評価結果記憶部２０９に格納することができる。
【０１４９】
そして、評価表作成部２１１は、変換ルール記憶部２１２に記憶された変換ルール（スキル変換ルール２１２ａ、モチベーション変換ルール２１２ｂ、メンタル変換ルール２１２ｃ、総合評価用ルール２１２ｄ）を用いて、評価結果記憶部２０９に記憶された評価結果から、任意フォーマットのスキル評価表、モチベーション評価表、メンタル評価表、総合評価表を作成して出力する（ステップＳ１０９およびＳ１１０）。
【０１５０】
［４：汎用評価装置による効果］
上述してきたように、入力されたキャリア関連文書の内容を理解して各サブカテゴリの評価項目（スキル項目、モチベーション項目、メンタル項目）を抽出し、抽出した評価項目に対する評価結果を各サブカテゴリのデータベースにマッピングするので、既存のキャリア関連文書を有効活用（即時利用、再利用）して、これらの広範囲な記載内容から各サブカテゴリ（スキル、モチベーション、メンタル）における有効な情報を汎用的に抽出し、各サブカテゴリにおいてタイムリーで効率および品質が良い評価作業を汎用的に実現することが可能になる。
【０１５１】
また、表現が同じ入力文であっても、各サブカテゴリのマッピングルールにマッチすれば各サブカテゴリの評価項目としてそれぞれ抽出するので、同じ文章から複数のサブカテゴリのデータベースに多面的にマッピングすることも可能になる。
【０１５２】
すなわち、例を挙げれば、「最近、業務意欲が低下している。」という入力文については、「うつ病の傾向あり」というメンタル情報として抽出してメンタルのデータベースにマッピングするとともに「現在の業務に対する意欲が低下している（やる気を無くしている）」というモチベーション情報として抽出してモチベーションのデータベースにマッピングし、さらに、「生産能力が低い」というスキル情報として抽出してスキルのデータベースにマッピングするなど、同じ文章から複数のサブカテゴリへの多面的なマッピングが可能になる。
【０１５３】
さらに、マッピングルールの修正、追加によって機能変更や拡張を容易に行うことができるので、保守性、拡張性に優れた評価作業を実現することが可能になる。つまり、マッピングルールを入れ替えるだけで、様々な評価を容易に行うことが可能になり、また、後述するように、他カテゴリのマッピングルールに入れ替える（例えば、キャリア関連のマッピングルールを、現象分析、ユーザ製品調査、ニーズ分析などを同時に実行するための、消費者モニタ関連のマッピングルールに入れ替える）だけで、他カテゴリにおける各サブカテゴリの評価を容易に行うことが可能になる。
【０１５４】
また、評価項目を含んだ文から想定される構文・意味構造をマッピングルールに規定するので、入力文に対して構文・意味解析を行うことで、各サブカテゴリの評価項目を的確に抽出することが可能になる。
【０１５５】
また、いわゆる質問・回答表を利用してマッピングを行うので、質問・回答表の回答を入力してデータベースに格納する従来のシステムとの整合性を図りやすく、従来のシステムから容易に移行を図ることが可能になる。
【０１５６】
なお、本実施例に係る汎用評価装置２００によって得られた評価表は、図２５に例示するように、人事評定、人材配置、人材教育、キャリアコンサルタント、メンタルカウンセリング等に利用される。つまり、図２５は、本実施例に係る汎用評価装置２００を含んだシステムの構成を示すシステム構成図であるが、同図に示すように、業務経歴、人事評定情報、志願・モチベーション関係情報、メンタルヘルス関連情報を含んだキャリア関連文書から、スキル評価、モチベーション評価、メンタル評価が行われ、これらの評価結果が人事評定、人材配置、人材教育等に利用される。
【０１５７】
［５：他の実施例］
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すように、（１）〜（１１）にそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。
【０１５８】
（１）語句並び形式のマッピングルール
上記の実施例では、評価項目を含んだ文に対する構文・意味解析の結果として想定される「構文・意味構造」を条件部に規定したマッピングルールを説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、評価項目を含んだ文に対する形態素解析の結果として想定される「語句並び」を条件部に規定するなど、少なくとも自然言語解析の結果として想定される解析結果を条件部に規定したマッピングルールであればよい。
【０１５９】
図２６は、語句並び形式のマッピングルールのフォーマット、スキルマッピングルールの構成例およびモチベーションマッピングルールの構成例を示す図である。同図の「フォーマット」に示すように、このマッピングルールは、「If  ＜語並び＞  Then  ＜適用処理＞」のフォーマットを有する。ここで、＜語並び＞は、形態素解析で得られる「語句の並び（出現パターン）」と同じデータ構造である。
【０１６０】
また、同図のスキルマッピングルール２０２ａに示すように、例えば、「１０人のマネジメントの担当」という自然言語文から「管理人数は何人か」という質問に対する回答に導くスキルマッピングルールは、
If  ＜語並び＞＝
[品詞(数値)]＋[見出し語(人)]＋[見出し語（の）]＋[見出し語（管理｜マネジメント）]＋[見出し語（の）]＋[見出し語（担当｜実施）]
Then  ＜適用処理＞＝QA_SKILL(2)&（回答=[品詞(数値)]）
となる。
【０１６１】
そして、このスキルマッピングルール２０２ａが適用されると、実行部の「QA_SKILL(2)」により、スキル質問・回答表２０６ａの２番目の質問「管理人数は何人か」に対する回答として質問・回答表の「回答有無」欄が「有り」とチェックされ、さらに、「（回答=[品詞(数値)]）」により、回答として入力文中の「１０」（「１０」という見出し語の品詞が数値である）が格納される。
【０１６２】
また、同図のモチベーションマッピングルール２０２ｂに示すように、例えば、「ネットワークの専門能力を向上させたい。」という自然言語文から「専門能力を追求したいか」という質問に対する回答に導くモチベーションマッピングルール２０２ｂは、
If  ＜語並び＞＝
[見出し語（専門能力｜技術|スキル）]＋[見出し語（を）]+[見出し語（向上する｜追求する|身に付ける|学習する）]+[見出し語（たい）]
Then  ＜適用処理＞＝QA_MOTIV(2)&（回答=Y）&(回答="願望:スキル向上")
となる。
【０１６３】
そして、このモチベーションマッピングルール２０２ｂが適用されると、実行部の「QA_MOTIV(2)」により、モチベーション質問・回答表２０６ｂの２番目の質問「専門能力を追求したいか」に対する回答として質問・回答表の「回答有無」欄が「有り」とチェックされ、さらに、「(回答="願望:スキル向上")」により、回答として「Ｙ、願望」が格納される。
【０１６４】
なお、上記では、スキルマッピングルール２０２ａおよびモチベーションマッピングルール２０２ｂについて具体例を挙げて説明したが、メンタルマッピングルール２０２ｃについても、これらと同様に、語句並びを条件部に規定したマッピングルールを採用することができる。
【０１６５】
このように、語句並び形式のマッピングルールによれば、評価項目を含んだ文から想定される語句並び（形態素の並び）をマッピングルールに規定するので、入力文に対して形態素解析を行うことで、各サブカテゴリの評価項目を的確に抽出することが可能になる。
【０１６６】
また、比較的に処理時間のかかる構文・意味解析を行わずに形態素解析だけで評価項目を抽出することができるので、効率的なマッピング処理（抽出）を行うことが可能になる。さらに、構文・意味解析も行う場合であっても、入力文に現れる語句並びが典型的なものであるようなときには、わざわざ複雑な依存構造でマッピングルールを規定しなくても、語句並びだけで容易に効率よくマッピングルールを作成することが可能になる。
【０１６７】
（２）直接形式のマッピング
上記の実施例では、マッピングルールの実行部の＜適用処理＞として、質問・回答表への関連付けを指定したが、本発明はこれに限定されるものではなく、本マッピングルールの＜適用処理＞は、関連付け先のデータを変更できるものであるので、質問・回答表への関連付けを指定する代わりに、評価結果記憶部２０９（各サブカテゴリのデータベース）への直接の関連付けを指定することもできる。
【０１６８】
図２７および図２８は、直接形式のマッピング例を示す図である。例えば、図２７に例示するように、直接形式のスキルマッピングルール２０２ａは、入力文をスキルデータベース２０９ａに直接関連付けるように規定される。
【０１６９】
具体的には、
If  ＜依存構造＞＝
[見出し語（担当｜実施）]
|-(対象)[見出し語（管理｜マネジメント）]＋[見出し語（の）]
|-(対象)[品詞(数値)]＋［見出し語(人)］＋[見出し語（の）]
Then＜適用処理＞ Table_SKILL(1,4)& Table_SKILL(1,5)
というスキルマッピングルール２０２ａでは、＜適用処理＞が「Table_SKILL(1,4)& Table_SKILL(1,5)」であり、これは、スキルデータベース２０９ａの(1,4)および(1,5)で識別されるデータ項目への関連付けを指定している。
【０１７０】
また、
If ＜依存構造＞＝
[見出し語（開発する|実装する|手がける）]
|-（対象格）[見出し語（経理システム）]＋[見出し語（を）]
Then＜適用処理＞ Table_SKILL(3,*)
というスキルマッピングルール２０２ａでは、＜適用処理＞が「Table_SKILL(3,*)」であり、これは、スキルデータベース２０９ａの(3,*) （[*]は任意のスキルレベル（＝行の位置）を表すものとする）で指定されるデータ項目への関連付けを指定している。
【０１７１】
このように、スキルマッピングルール２０２ａの実行部で、スキル質問・回答表２０６ａの代わりにスキルデータベース２０９ａへの関連付けを直接指定することによって、効率良くスキルデータベース２０９ａを作成することができる。
【０１７２】
また、上記の実施例では、スキルデータベース２０９ａからＩＴＳＳに準拠したスキル評価表などに変換ルールを用いて変換する手法を述べてきたが、スキルマッピングルール２０２ａによってＩＴＳＳに準拠したスキル評価表などを始めとする任意のフォーマットのテーブル（評価表）等に直接関連付けることも可能である。
【０１７３】
また、例えば、図２８に例示するように、直接形式のモチベーションマッピングルール２０２ｂは、入力文をモチベーションデータベース２０９ｂに直接関連付けるように規定される。
【０１７４】
具体的には、
If  ＜依存構造＞＝
[見出し語（向上する｜追求する|身に付ける|学習する）]+[見出し語（たい）]
|-(対象格)[見出し語（専門能力｜技術|スキル）]＋[見出し語（を）]
|-(任意)［意味（技術）]＋[見出し語（の）]
Then  ＜適用処理＞＝Table_MOTIV(2,3)
というモチベーションマッピングルール２０２ｂでは、＜適用処理＞が「Table_MOTIV (2,3)」であり、これは、モチベーションデータベース２０９ｂの(2,3)で識別されるデータ項目への関連付けを指定している。
【０１７５】
また、
If  ＜依存構造＞＝
[見出し語（熱望する）]
|-(対象格)[見出し語（研究｜研究開発）]＋[見出し語（を）]
|-(任意)[見出し語（技術）]+[見出し語（の）]
|-(任意)[見出し語（新しい|先端の|先進の）]
Then  ＜適用処理＞＝Table_MOTIV (8,6)
というモチベーションマッピングルール２０２ｂでは、＜適用処理＞が「Table_MOTIV (8,6)」であり、これは、モチベーションデータベース２０９ｂの(8,6)で識別されるデータ項目への関連付けを指定している。
【０１７６】
このように、モチベーションマッピングルール２０２ｂの実行部で、質問・回答表の代わりにモチベーションデータベース２０９ｂへの関連付けを直接指定することによって、効率良くモチベーションデータベース２０９ｂを作成することができる。
【０１７７】
また、上記の実施例では、モチベーションデータベース２０９ｂから所定のモチベーション評価表（図１９や図２０に例示した任意のモチベーション定義体系に基づく評価表）に変換ルールを用いて変換する手法を述べてきたが、モチベーションマッピングルール２０２ｂによって上記のモチベーション評価表などを始めとする任意のフォーマットのテーブル（評価表）等に直接関連付けることも可能である。
【０１７８】
なお、ここでは、スキルデータベース２０９ａへの直接マッピング、モチベーションデータベース２０９ｂへの直接マッピングを説明したが、メンタルデータベース２０９ｃへの直接マッピングも、同様に処理される。
【０１７９】
（３）入力文からの語句抽出
上記の実施例では、評価項目に対する評価結果を回答として取得する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力文から特定の語句（評価結果に係る語句）を抽出して、かかる語句とともに評価結果を回答として取得するようにしてもよい。
【０１８０】
すなわち、構文解析結果から特定の語句を抽出する場合には、以下に例示するように、語句を「$1,$2」のような「$付きの変数」で指定する。
$2=[見出し語（開発する|実装する|手がける）]
$1=[見出し語(会計システム|人事システム|業務システム|アプリケーションシステム)]
If ＜依存構造＞＝
$2
|-(対象格)$1+[見出し語（を）]
Then  ＜適用処理＞＝QA_SKILL(3)&（回答=Y）&(回答=$1)
【０１８１】
この例の場合、入力文が「会計システムを開発した」であるならば、$1が「会計システム」に該当し、"回答=会計システム"の文字列が抽出される。また、入力文が「人事システムを開発した」であるならば、$1が「人事システム」に該当し、"回答=人事システム"の文字列が抽出される。つまり、に評価エンジンのマッピングルールは、入力文中の任意の語句に$変数を対応させて抽出できるようになっている。このように、入力文から特定の語句（評価結果に係る語句）を抽出して、かかる語句とともに評価結果を回答として得ることで、より質の高い評価を行うことも可能になる。
【０１８２】
（４）マッピングルールにおける条件部の共有化
上記の実施例では、スキル、モチベーション、メンタルというサブカテゴリごとにマッピングルールを規定する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、マッピングルールにおける条件部を各サブカテゴリで共有化することもできる。
【０１８３】
すなわち、同じ入力文をスキル、モチベーション、メンタルという複数のサブカテゴリから同時に評価すること、言い換えれば、同じ入力文に対してマッピングルールを適用することで複数のサブカテゴリに振り分けることができる。例えば、「最近、業務意欲が低下している。」という入力文から、メンタル的には「うつ病」の症状と評価し、モチベーション的には「現在の業務に対する意欲が低下」と評価することができる。そして、このような場合に、マッピングルールにおける条件部を各サブカテゴリで共有化する。
【０１８４】
図２９および図３０は、マッピングルールにおける条件部の共有化を説明するための図である。上記の実施例で説明したように、マッピングルールは、条件部で文章構造を指定し、実行部でマッピング先を指定するフォーマットになっているが、条件部を共通化する場合には、実行部に規定するマッピング先として、スキル質問・回答表の所定位置、モチベーション質問・回答表の所定位置、メンタル質問・回答表の所定位置をそれぞれ併記する。
【０１８５】
具体的には、図２９の「共有マッピングルール」に示すように、
If  ＜依存構造＞＝
[見出し語（低下する｜下がる|下降する|落ちる）]
|-(主格)[見出し語（意欲｜積極性|やる気）]＋[見出し語（が）]
|-(任意)[見出し語（最近｜この頃|近頃）]
Then  ＜適用処理＞＝QA_MENTAL(2)&（回答=N）&(回答="症状：うつ病の可能性")；QA_MOTIV(6)&（回答=Y）&(回答="意欲：低下")
という共有マッピングルールでは、＜適用処理＞が「QA_MENTAL(2)」および「QA_MOTIV(6)」であり、このルールの適用によって、メンタル質問・回答表２０６ｃの２番目の質問に関連付けられるとともに、モチベーション質問・回答表２０６ｂの６番目の質問に関連付けられる。
【０１８６】
このように、一つのマッピングルール上で条件部（解析結果）を共有化しながら各カテゴリの実行部（評価結果および格納先）を併記して規定することで、マッピングルールの作成効率、記憶効率を向上させるとともに、各カテゴリの評価効率を向上させることも可能になる。
【０１８７】
なお、ここでは、共通マッピングルールの実行部の＜適用処理＞として、質問・回答表への関連付けを指定したが、本発明はこれに限定されるものではなく、図３０に例示するように、質問・回答表への関連付けを指定する代わりに、評価結果記憶部２０９（各サブカテゴリのデータベース）への直接の関連付けを指定することもできる。
【０１８８】
（５）他カテゴリ
上記の実施例では、スキル、モチベーション、メンタルという各サブカテゴリを統括するキャリア関連というカテゴリについて汎用評価処理を行う場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、他カテゴリについても同様に適用することができる。
【０１８９】
すなわち、例を挙げれば、図３１に例示するように、「トイレでは体が冷える。現在、電気ストーブを付けている。もっとコンパクトで急速に温まる暖房機が欲しい。」といった消費者モニタ関連の文書からは、現象の情報、ユーザが有する製品の情報、要望の情報をそれぞれ抽出して、現象分析、ユーザ製品調査、ニーズ・指向分析をそれぞれ行うことができる。
【０１９０】
そして、ここで言う「現象、製品、ニーズ」は、上記の実施例で言う「スキル、モチベーション、メンタル」に相当する。つまり、図３２に例示するような汎用評価装置２００を構成することで、「現象、製品、ニーズ」という各サブカテゴリを統括する「消費者モニタ関連」というカテゴリについて汎用評価処理を行うこともできる。
【０１９１】
なお、かかる「消費者モニタ関連（カテゴリ）」に限らず、「スポーツが好きだ。もっとスポーツ番組を増やしてほしい。」といった文書から汎用評価処理を行う「消費者モニタ関連（カテゴリ）」や、「私のスキル不足もある。内容がわかりにくかった。もっと明快に説明してほしい。」といった文書から汎用評価処理を行う「研修受講関連（カテゴリ）」など、あらゆるカテゴリで同様に汎用評価処理を行うことができる。
【０１９２】
（６）複数のカテゴリ
上記では、「キャリア関連」というカテゴリ、さらには、「消費者モニタ関連（カテゴリ）」や「研修受講関連」というカテゴリにおいて汎用評価処理を行う場合を説明したが、一つのカテゴリのみを処理するのではなく、複数のカテゴリを処理するように汎用評価装置２００を構成することもできる。
【０１９３】
すなわち、この場合には、図３３に例示するように、マッピングルール記憶部２０２、質問・回答情報記憶部２０６、評価結果記憶部２０９および変換ルール記憶部２１２において、各カテゴリ用のマッピングルール、質問・回答表、データベース、変換ルールを有する。そして、マッチング部２０３では、入力文に対して全カテゴリ（より詳細には、全カテゴリに属する各サブカテゴリ）のマッピングルールとマッチングすることで、汎用評価処理を行う。
【０１９４】
ただし、マッピングルールでは各カテゴリの特性に対応した条件部が規定されており、全カテゴリのマッピングルールとマッチングしても、マッチング部２０３によって検索（抽出）されるマッピングルールは、入力文のカテゴリに属するサブカテゴリのマッピングルールに限られるので、結果的には、入力文のカテゴリに対応する評価表のみが出力される。つまり、特にカテゴリを指定しなくても、入力文のカテゴリに対応した評価表のみを自動的に得ることができる。
【０１９５】
このように、複数のカテゴリについてマッピングルールを有することで、例えば、キャリア関連、消費者モニタ関連、研修受講関連など、複数のカテゴリについての入力文を処理して、各カテゴリにおいて万能に評価を行うことが可能になる。また、任意のカテゴリについて同様の処理を行うことが可能になり、さらに、複数のカテゴリについて同時に処理することも可能になる。
【０１９６】
なお、このように、複数のカテゴリを処理するように汎用評価装置２００を構成する場合にも、各カテゴリ間で（もちろん、各カテゴリに属する各サブカテゴリ間でも）マッピングルールのフォーマットを共通化する。これによって、各カテゴリで共通のマッピング処理（抽出、格納）を実行することができ、評価作業の共通化を図ることが可能になる。
【０１９７】
（７）カテゴリの指定・判定
また、上記したように、複数のカテゴリを処理する場合には、図３４に例示するように、いずれのカテゴリに係る入力文であるかを指定するカテゴリ指定を受け付けるようにしてもよい。この場合には、カテゴリ選択部２２０は、キーボードやマウス等を介して入力されたカテゴリ指定に基づいて、入力文のカテゴリを選択する。そして、マッチング２０３は、選択されたカテゴリのマッピングルール（当該カテゴリに属する各サブカテゴリのマッピングルール）のみを用いてマッチング処理を行う。
【０１９８】
このように、カテゴリ指定に係るカテゴリのマッピングルールのみを用いることで、マッチング処理（抽出）に際して他カテゴリのマッピングルールを参照することがなく、確実に効率的なマッピング処理を行うことが可能になる。
【０１９９】
また、上記したようなカテゴリ指定を受け付けるのではなく、図３５に例示するように、いずれのカテゴリに係る入力文であるかを汎用評価装置２００で判定するようにしてもよい。この場合には、カテゴリ判定部２２１は、入力文に対していわゆるカテゴリの判定を行うことで、入力文のカテゴリを判別する。そして、マッチング２０３は、判別されたカテゴリのマッピングルールのみを用いてマッチング処理を行う。
【０２００】
なお、カテゴリ判定（分野判定）の１つの方法としては、あらかじめカテゴリ別に出現頻度の高い用語をＤＢに蓄積しておき、入力文に含まれる用語がもっとも多く存在するＤＢを対応する分野と判定する方法が挙げられるが、これ以外にいかなる方法で分野を判定してもよい。
【０２０１】
このように、判別されたカテゴリのマッピングルールのみを用いることで、マッチング処理（抽出）に際して他カテゴリのマッピングルールを参照することがなく、ユーザによるカテゴリ指定なしでも効率的なマッピング処理を行うことが可能になる。
【０２０２】
ところで、上記では、特にカテゴリを指定しなくても、入力文のカテゴリに対応した評価表のみを自動的に得ることができる旨を説明したが、入力文の内容等によっては、誤ったカテゴリのマッピングルールが適用される場合もあり得る。しかしながら、このような誤ったカテゴリのマッピングルールが検索された場合でも、誤ったマッピングルールの検索数（ヒット数）は僅かであると考えられる。
【０２０３】
したがって、図３６に例示するように、カテゴリ判定部２２２を下流に設け、入力文に対して全カテゴリのマッピングルールとマッチングした後に、かかるカテゴリ判別部２２２において、ヒット数が僅かなカテゴリのマッピングルールを排除し、残ったカテゴリのマッピングルールのみに基づいてマッピング処理を行うようにしてもよい。
【０２０４】
（８）複数のカテゴリについて混在した入力文
上記の実施例では、複数のサブカテゴリについて混在して述べられた入力文を処理する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数のカテゴリについて混在して述べられた入力文も同様に処理することができる。
【０２０５】
この場合には、評価結果記憶部は、複数のカテゴリごとに各カテゴリの評価項目に対して得られた評価結果を記憶する。また、マッピングルール記憶部は、各カテゴリで抽出対象とされる評価項目ごとに、当該評価項目を含んだ文に対する自然言語解析の結果として想定される解析結果、当該評価項目に対する評価結果、並びに、当該評価結果を評価結果記憶部に格納する際の格納先をそれぞれ規定したマッピングルールを記憶する。
【０２０６】
そして、マッピング部は、各カテゴリについて混在して述べられた入力文を自然言語解析して得られた解析結果から、マッピングルール記憶部に記憶されたマッピングルールを用いて各カテゴリの評価項目を抽出し、当該抽出した評価項目に対応する評価結果を評価結果記憶部における対応する格納先に格納する。すなわち、上記の実施例で説明した「サブカテゴリ」を「カテゴリ」と読み替えて同様の処理が実現される。
【０２０７】
このように、複数のカテゴリについて混在して述べられた入力文の内容を理解して各カテゴリの評価項目を抽出し、抽出した評価項目に対する評価結果を各カテゴリのデータベース（評価結果記憶手段）にマッピングすることで、例えば、キャリア関連、消費者モニタ関連、研修受講関連など、複数のカテゴリが混在した入力文を処理して、これらの広範囲な記載内容から各カテゴリにおける有効な情報を汎用的に抽出し、各カテゴリにおいてタイムリーで効率および品質が良い評価作業を汎用的に実現することが可能になる。また、任意のカテゴリについて同様の処理を行うことが可能になり、さらに、複数のカテゴリについて同時に処理することも可能になる。また、マッピングルールの修正、追加によって機能変更や拡張を容易に行うことができるので、保守性、拡張性に優れた評価作業を実現することが可能になる。
【０２０８】
なお、複数のカテゴリについて混在して述べられた入力文でなく、あるカテゴリについて述べられた入力文も同様に処理することができ、この場合には、あるカテゴリについてのみ、タイムリーで効率および品質が良い評価作業が実現される。
【０２０９】
（９）他言語への適用
上記の実施例では、日本語の入力文を処理する場合を説明したが、他の言語による入力文や、複数の言語が入り交じった入力文についても同様に処理することができる。すなわち、上記で説明した「構文・意味解析結果の構造（解析結果の構造、フォーマット）」は、「依存構造」（＝語と語の依存関係＝係り受け関係を示した構造）という構造に準拠したものであり、言語間で共通の概念（記載方法、フォーマットも基本的には共通）である。そして、マッピングルールもそれと同様の構造になっている。従って、例えば、以下に例示するように、英語文のスキルを評価する場合には、英語の見出し語でスキルマッピングルールを用意すれば、評価が可能になる。また、見出し語でなく意味で指定するならば、各言語共通のマッピングルールを記載することも可能である。
【０２１０】
（入力文）
I  developed the accounting system.
【０２１１】
（構文・意味解析結果例）
[見出し語（develop）]
|-(対象格)[見出し語（accounting system）]
|-(主格)[見出し語（I）]
【０２１２】
（スキルマッピングルール例）
If ＜依存構造＞＝
[見出し語（develop）]
|-(対象格)[見出し語（accounting system|application system）]
Then  ＜適用処理＞＝QA_SKILL(3)&（回答=Y）&(回答=[見出し語（accounting system|application system）]に該当する語句の見出し)
【０２１３】
（１０）その他
上記の実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（特に、マッピングルールの内容など）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０２１４】
また、図示した各装置（特に、図１に例示したスキル評価装置２００）の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０２１５】
なお、本実施例で説明した各種の処理手順（例えば、図２４に例示した汎用評価処理の手順）に係る処理方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【産業上の利用可能性】
【０２１６】
以上のように、本発明に係る評価装置、評価方法および評価プログラムは、自然言語で述べられた入力文から評価項目を抽出して評価する場合に有用であり、特に、各サブカテゴリにおいてタイムリーで効率および品質が良い評価作業を汎用的に実現することに適する。
【図面の簡単な説明】
【０２１７】
【図１】本実施例に係る汎用評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施例による汎用評価処理の概要を説明するための図である。
【図３】本実施例による汎用評価処理の概要を説明するための図である。
【図４】自然言語処理部による自然言語処理の例を示す図である。
【図５】自然言語処理部による自然言語処理の例を示す図である。
【図６】自然言語処理部による自然言語処理の例を示す図である。
【図７】マッピングルールのフォーマットおよびスキルマッピングルールの構成例を示す図である。
【図８】モチベーションマッピングルールの構成例およびメンタルマッピングルールの構成例を示す図である。
【図９】マッピングルールの条件部で指定できる情報を説明するための図である。
【図１０】スキルマッピングルールからスキル質問・回答表へのルール適用例を示す図である。
【図１１】モチベーションマッピングルールからモチベーション質問・回答表へのルール適用例を示す図である。
【図１２】メンタルマッピングルールからメンタル質問・回答表へのルール適用例を示す図である。
【図１３】スキル質問・回答表からスキルＤＢへのマッピング例を示す図である。
【図１４】モチベーション質問・回答表からモチベーションＤＢへのマッピング例を示す図である。
【図１５】メンタル質問・回答表からメンタルＤＢへのマッピング例を示す図である。
【図１６】変換ルールのフォーマットおよびスキル変換ルールの構成例を示す図である。
【図１７】モチベーション変換ルールの構成例およびメンタル変換ルールの構成例を示す図である。
【図１８】スキルＤＢからスキル評価表への変換例を示す図である。
【図１９】モチベーションＤＢからモチベーション評価表への変換例を示す図である。
【図２０】モチベーションＤＢからモチベーション評価表への変換例を示す図である。
【図２１】メンタルＤＢからメンタル評価表への変換例を示す図である。
【図２２】総合評価用ルールのフォーマットおよび構成例を示す図である。
【図２３】評価結果の出力例を示す図である。
【図２４】本実施例による汎用評価処理手順を示すフローチャートである。
【図２５】本実施例に係る汎用評価装置を含んだシステムの構成を示すシステム構成図である。
【図２６】語句並び形式のマッピングルールのフォーマット、スキルマッピングルールの構成例およびモチベーションマッピングルールの構成例を示す図である。
【図２７】直接形式のマッピング例を示す図である。
【図２８】直接形式のマッピング例を示す図である。
【図２９】マッピングルールにおける条件部の共有化を説明するための図である。
【図３０】マッピングルールにおける条件部の共有化を説明するための図である。
【図３１】他カテゴリに適用される汎用評価装置を説明するための図である。
【図３２】他カテゴリに適用される汎用評価装置を説明するための図である。
【図３３】複数カテゴリに適用される汎用評価装置を説明するための図である。
【図３４】カテゴリの指定を説明するための図である。
【図３５】カテゴリの判定を説明するための図である。
【図３６】カテゴリの判定を説明するための図である。
【符号の説明】
【０２１８】
２００  汎用評価装置
２０１  自然言語処理部
２０２  マッピングルール記憶部
２０２ａ  スキルマッピングルール
２０２ｂ  モチベーションマッピングルール
２０２ｃ  メンタルマッピングルール
２０３  マッチング部
２０４  ルール編集部
２０５  適用処理部
２０６  質問・回答情報記憶部
２０６ａ  スキル質問・回答表
２０６ｂ  モチベーション質問・回答表
２０６ｃ  メンタル質問・回答表
２０７  回答補完処理部
２０８  マッピング部
２０９  評価結果記憶部
２０９ａ  スキルデータベース（ＤＢ）
２０９ｂ  モチベーションデータベース（ＤＢ）
２０９ｃ  メンタルデータベース（ＤＢ）
２１０  評価結果分析部
２１１  評価表作成部
２１２  変換ルール記憶部
２１２ａ  スキル変換ルール
２１２ｂ  モチベーション変換ルール
２１２ｃ  メンタル変換ルール
２１２ｄ  総合評価用ルール
【図１】
2005293261.tif 000003
【図２】
2005293261.tif 000004
【図３】
2005293261.tif 000005
【図４】
2005293261.tif 000006
【図５】
2005293261.tif 000007
【図６】
2005293261.tif 000008
【図７】
2005293261.tif 000009
【図８】
2005293261.tif 000010
【図９】
2005293261.tif 000011
【図１０】
2005293261.tif 000012
【図１１】
2005293261.tif 000013
【図１２】
2005293261.tif 000014
【図１３】
2005293261.tif 000015
【図１４】
2005293261.tif 000016
【図１５】
2005293261.tif 000017
【図１６】
2005293261.tif 000018
【図１７】
2005293261.tif 000019
【図１８】
2005293261.tif 000020
【図１９】
2005293261.tif 000021
【図２０】
2005293261.tif 000022
【図２１】
2005293261.tif 000023
【図２２】
2005293261.tif 000024
【図２３】
2005293261.tif 000025
【図２４】
2005293261.tif 000026
【図２５】
2005293261.tif 000027
【図２６】
2005293261.tif 000028
【図２７】
2005293261.tif 000029
【図２８】
2005293261.tif 000030
【図２９】
2005293261.tif 000031
【図３０】
2005293261.tif 000032
【図３１】
2005293261.tif 000033
【図３２】
2005293261.tif 000034
【図３３】
2005293261.tif 000035
【図３４】
2005293261.tif 000036
【図３５】
2005293261.tif 000037
【図３６】
2005293261.tif 000038