(57)【要約】自然言語処理部（２０１）が業務経歴書など自然言語で書かれた文書の各文の構文解析および意味解析を行い、スキルマッピングルール記憶部（２０２）がスキル項目と質問・回答表の質問項目を関連付けるスキルマッピングルールを記憶し、マッチング部（２０３）が自然言語処理部（２０１）により解析された各文とスキルマッピングルールとのマッチングを行い、適用処理部（２０５）がマッチングがとられた文からスキル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）が質問・回答情報記憶部（２０６）に格納された回答をスキルデータベース（２０９）のデータ項目にマッピングして格納する構成とする。
2005010789.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人の能力を評価し、評価した結果を能力データベースに蓄える能力評価装置であって、
個人の能力について自然言語で書かれた能力文の構造を用いて該能力文から抽出される能力項目を前記能力データベースのデータ項目に関連付ける能力マッピングルールを記憶した能力マッピングルール記憶手段と、
前記個人の能力について自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する自然言語処理手段と、
前記能力マッピングルール記憶手段により記憶された能力マッピングルールを用いて、前記自然言語処理手段により出力された構造解析結果から能力項目を抽出し、該抽出した能力項目を前記能力データベースに格納する能力項目格納手段と、
を備えたことを特徴とする能力評価装置。
【請求項２】
前記能力データベースは、個人のスキルを評価した結果を蓄えるスキルデータベースであって、
前記能力マッピングルール記憶手段は、スキルマッピングルール記憶手段として、スキルについて自然言語で書かれたスキル文の構造を用いて該スキル文から抽出されるスキル項目を前記スキルデータベースのデータ項目に関連付けるスキルマッピングルールを記憶し、
前記自然言語処理手段は、前記個人のスキルについて自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力し、
前記能力項目格納手段は、スキル項目格納手段として、前記スキルマッピングルール記憶手段により記憶されたスキルマッピングルールを用いて、前記自然言語処理手段により出力された構造解析結果からスキル項目を抽出し、該抽出したスキル項目を前記スキルデータベースに格納することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の能力評価装置。
【請求項３】
前記スキルマッピングルール記憶手段により記憶されたスキルマッピングルールは、前記スキル文の構文・意味構造を条件部とし、前記スキル項目の前記スキルデータベースのデータ項目への関連付けを実行部とし、
前記自然言語処理手段は、前記文書の各文の構文構造および意味構造を解析して構文・意味解析結果を出力し、
前記スキル項目格納手段は、前記自然言語処理手段により出力された構文・意味解析結果が前記スキルマッピングルールの条件部にマッチするか否かを判定し、条件部にマッチした場合に、該構文・意味解析結果からスキル項目を抽出し、抽出したスキル項目をマッチしたスキルマッピングルールの実行部の関連付けに基づいて前記スキルデータベースに格納することを特徴とする請求の範囲第２項に記載の能力評価装置。
【請求項４】
前記スキルマッピングルール記憶手段により記憶されたスキルマッピングルールは、前記構文・意味構造に加えて、形態素構造を条件部とし、
前記自然言語処理手段は、前記構文・意味解析結果に加えて形態素解析結果を出力し、
前記スキル項目格納手段は、前記自然言語処理手段により出力された構文・意味解析結果または形態素解析結果が前記スキルマッピングルールの条件部にマッチするか否かを判定することを特徴とする請求の範囲第３項に記載の能力評価装置。
【請求項５】
前記スキルマッピングルールの実行部は、前記スキル項目の、スキル項目を抽出するための質問・回答表の中の質問への関連付けであり、
前記質問・回答表は、質問から前記スキルデータベースのデータ項目への関連付けを有し、
前記スキル項目格納手段は、前記スキル項目の質問・回答表の中の質問への関連付けおよび質問から前記スキルデータベースのデータ項目への関連付けを用いて該スキル項目を前記スキルデータベースに格納することを特徴とする請求の範囲第３項または第４項に記載の能力評価装置。
【請求項６】
前記文書からのスキル項目の抽出後に前記質問・回答表の質問のうち回答が得られていない質問に対する回答を補完するスキル情報補完手段と、
前記スキル情報補完手段により補完された質問・回答表の回答を前記スキルデータベースのデータ項目にマッピングするマッピング手段をさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第５項に記載の能力評価装置。
【請求項７】
スキルについてヒアリングした音声情報から自然言語で書かれた文書を作成する音声認識手段をさらに備え、
前記自然言語処理手段は、前記音声認識手段により作成された文書の各文の形態素解析、構文解析および意味解析を行うことを特徴とする請求の範囲第２項〜第６項のいずれか一つに記載の能力評価装置。
【請求項８】
前記スキルデータベースに蓄えられたスキル評価結果を複数の異なるフォーマットのスキル評価表に変換するスキルデータベース変換ルールを記憶したスキルデータベース変換ルール記憶手段と、
前記スキルデータベース変換ルール記憶手段により記憶されたスキルデータベース変換ルールを用いて前記スキル評価結果を複数の異なるフォーマットのスキル評価表に変換する評価表フォーマット変換手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第２項〜第７項のいずれか一つに記載の能力評価装置。
【請求項９】
前記能力データベースは、個人のモチベーションを評価した結果を蓄えるモチベーションデータベースであって、
前記能力マッピングルール記憶手段は、モチベーションマッピングルール記憶手段として、モチベーションについて自然言語で書かれたモチベーション文の構造を用いて該モチベーション文から抽出されるモチベーション項目を前記モチベーションデータベースのデータ項目に関連付けるモチベーションマッピングルールを記憶し、
前記自然言語処理手段は、前記個人のモチベーションについて自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力し、
前記能力項目格納手段は、モチベーション項目格納手段として、前記モチベーションマッピングルール記憶手段により記憶されたモチベーションマッピングルールを用いて、前記自然言語処理手段により出力された構造解析結果からモチベーション項目を抽出し、該抽出したモチベーション項目を前記モチベーションデータベースに格納することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の能力評価装置。
【請求項１０】
前記モチベーションマッピングルール記憶手段により記憶されたモチベーションマッピングルールは、前記モチベーション文の構文・意味構造を条件部とし、前記モチベーション項目の前記モチベーションデータベースのデータ項目への関連付けを実行部とし、
前記自然言語処理手段は、前記文書の各文の構文構造および意味構造を解析して構文・意味解析結果を出力し、
前記モチベーション項目格納手段は、前記自然言語処理手段により出力された構文・意味解析結果が前記モチベーションマッピングルールの条件部にマッチするか否かを判定し、条件部にマッチした場合に、該構文・意味解析結果からモチベーション項目を抽出し、抽出したモチベーション項目をマッチしたモチベーションマッピングルールの実行部の関連付けに基づいて前記モチベーションデータベースに格納することを特徴とする請求の範囲第９項に記載の能力評価装置。
【請求項１１】
前記モチベーションマッピングルール記憶手段により記憶されたモチベーションマッピングルールは、前記構文・意味構造に加えて、形態素構造を条件部とし、
前記自然言語処理手段は、前記構文・意味解析結果に加えて形態素解析結果を出力し、
前記モチベーション項目格納手段は、前記自然言語処理手段により出力された構文・意味解析結果または形態素解析結果が前記モチベーションマッピングルールの条件部にマッチするか否かを判定することを特徴とする請求の範囲第１０項に記載の能力評価装置。
【請求項１２】
前記モチベーションマッピングルールの実行部は、前記モチベーション項目の、モチベーション項目を抽出するための質問・回答表の中の質問への関連付けであり、
前記質問・回答表は、質問から前記モチベーションデータベースのデータ項目への関連付けを有し、
前記モチベーション項目格納手段は、前記モチベーション項目の質問・回答表の中の質問への関連付けおよび質問から前記モチベーションデータベースのデータ項目への関連付けを用いて該モチベーション項目を前記モチベーションデータベースに格納することを特徴とする請求の範囲第１０項または第１１項に記載の能力評価装置。
【請求項１３】
前記文書からのモチベーション項目の抽出後に前記質問・回答表の質問のうち回答が得られていない質問に対する回答を補完するモチベーション情報補完手段と、
前記モチベーション情報補完手段により補完された質問・回答表の回答を前記モチベーションデータベースのデータ項目にマッピングするマッピング手段をさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第１２項に記載の能力評価装置。
【請求項１４】
モチベーションについてヒアリングした音声情報から自然言語で書かれた文書を作成する音声認識手段をさらに備え、
前記自然言語処理手段は、前記音声認識手段により作成された文書の各文の形態素解析、構文解析および意味解析を行うことを特徴とする請求の範囲第９項〜第１３項のいずれか一つに記載の能力評価装置。
【請求項１５】
前記モチベーションデータベースに蓄えられたモチベーション評価結果を複数の異なるフォーマットのモチベーション評価表に変換するモチベーションデータベース変換ルールを記憶したモチベーションデータベース変換ルール記憶手段と、
前記モチベーションデータベース変換ルール記憶手段により記憶されたモチベーションデータベース変換ルールを用いて前記モチベーション評価結果を複数の異なるフォーマットのモチベーション評価表に変換する評価表フォーマット変換手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第９項〜第１４項のいずれか一つに記載の能力評価装置。
【請求項１６】
求人データを記憶した求人データベースと、
前記求人データベースに記憶された求人データと前記スキルデータベースに記憶されたスキル項目とを照合して人材検索を行う人材検索手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第２項〜第８項のいずれか一つに記載の能力評価装置。
【請求項１７】
求人データを記憶した求人データベースと、
前記求人データベースに記憶された求人データと前記モチベーションデータベースに記憶されたモチベーション項目とを照合して人材検索を行う人材検索手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第９項〜第１５項のいずれか一つに記載の能力評価装置。
【請求項１８】
求人について自然言語で書かれた求人文の構造を用いて該求人文から抽出される求人データを前記求人データベースのデータ項目に関連付ける求人マッピングルールを記憶した求人マッピングルール記憶手段と、
自然言語で書かれた求人情報の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する求人情報処理手段と、
前記求人マッピングルール記憶手段により記憶された求人マッピングルールを用いて、前記求人情報処理手段により出力された構造解析結果から求人データを抽出し、該抽出した求人データを前記求人データベースに格納する求人データ格納手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第１６項または第１７項に記載の能力評価装置。
【請求項１９】
市場価値尺度データを記憶した市場価値尺度データベースと、
前記市場価値尺度データベースに記憶された市場価値尺度データと前記スキルデータベースに記憶されたスキル評価結果とを照合して個人の市場価値を診断するとともにスキルＧＡＰを分析する市場価値診断手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第２項〜第８項のいずれか一つに記載の能力評価装置。
【請求項２０】
市場価値尺度データを記憶した市場価値尺度データベースと、
前記市場価値尺度データベースに記憶された市場価値尺度データと前記モチベーションデータベースに記憶されたモチベーション評価結果とを照合して個人の市場価値を診断するとともにモチベーションＧＡＰを分析する市場価値診断手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第９項〜第１５項のいずれか一つに記載の能力評価装置。
【請求項２１】
市場価値尺度について自然言語で書かれた市場価値尺度文の構造を用いて該市場価値尺度文から抽出される市場価値尺度データを前記市場価値尺度データベースのデータ項目に関連付ける市場価値尺度マッピングルールを記憶した市場価値尺度マッピングルール記憶手段と、
自然言語で書かれた市場価値尺度情報の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する市場価値尺度情報処理手段と、
前記市場価値尺度マッピングルール記憶手段により記憶された市場価値尺度マッピングルールを用いて、前記市場価値尺度情報処理手段により出力された構造解析結果から市場価値尺度データを抽出し、該抽出した市場価値尺度データを前記市場価値尺度データベースに格納する市場価値尺度データ格納手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第１９項または第２０項に記載の能力評価装置。
【請求項２２】
研修データを記憶した研修データベースと、
前記研修データベースに記憶された研修データと前記市場価値診断手段により分析されたスキルＧＡＰとを照合して個人の教育プランを作成する教育支援手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第１９項または第２１項に記載の能力評価装置。
【請求項２３】
研修データを記憶した研修データベースと、
前記研修データベースに記憶された研修データと前記市場価値診断手段により分析されたモチベーションＧＡＰとを照合して個人の教育プランを作成する教育支援手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第２０項または第２１項に記載の能力評価装置。
【請求項２４】
研修について自然言語で書かれた研修文の構造を用いて該研修文から抽出される研修データを前記研修データベースのデータ項目に関連付ける研修マッピングルールを記憶した研修マッピングルール記憶手段と、
自然言語で書かれた研修情報の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する研修情報処理手段と、
前記研修マッピングルール記憶手段により記憶された研修マッピングルールを用いて、前記研修情報処理手段により出力された構造解析結果から研修データを抽出し、該抽出した研修データを前記研修データベースに格納する研修データ格納手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第２２項または第２３項に記載の能力評価装置。
【請求項２５】
就職総合データを記憶した就職総合データベースと、
前記就職総合データベースに記憶された就職総合データと前記市場価値診断手段により分析されたスキルＧＡＰとを照合して個人の再就職プランを作成する最適就業支援手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第１９項または第２１項に記載の能力評価装置。
【請求項２６】
就職総合データを記憶した就職総合データベースと、
前記就職総合データベースに記憶された就職総合データと前記市場価値診断手段により分析されたモチベーションＧＡＰとを照合して個人の再就職プランを作成する最適就業支援手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第２０項または第２１項に記載の能力評価装置。
【請求項２７】
就職総合について自然言語で書かれた就職総合文の構造を用いて該就職総合文から抽出される就職総合データを前記就職総合データベースのデータ項目に関連付ける就職総合マッピングルールを記憶した就職総合マッピングルール記憶手段と、
自然言語で書かれた就職総合情報の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する就職総合情報処理手段と、
前記就職総合マッピングルール記憶手段により記憶された就職総合マッピングルールを用いて、前記就職総合情報処理手段により出力された構造解析結果から就職総合データを抽出し、該抽出した就職総合データを前記就職総合データベースに格納する就職総合データ格納手段とをさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第２５項または第２６項に記載の能力評価装置。
【請求項２８】
個人の能力を評価し、評価した結果を能力データベースに蓄える能力評価方法であって、
個人の能力について自然言語で書かれた能力文の構造を用いて該能力文から抽出される能力項目を前記能力データベースのデータ項目に関連付ける能力マッピングルールを記憶した能力マッピングルールデータベースを作成する能力マッピングルール作成工程と、
前記個人の能力について自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する自然言語処理工程と、
前記能力マッピングルール作成工程により作成された能力マッピングルールデータベースを用いて、前記自然言語処理工程により出力された構造解析結果から能力項目を抽出し、該抽出した能力項目を前記能力データベースに格納する能力項目格納工程と、
を含んだことを特徴とする能力評価方法。
【請求項２９】
前記能力データベースは、個人のスキルを評価した結果を蓄えるスキルデータベースであって、
前記能力マッピングルール作成工程は、スキルについて自然言語で書かれたスキル文の構造を用いて該スキル文から抽出されるスキル項目を前記スキルデータベースのデータ項目に関連付けるスキルマッピングルールを記憶したスキルマッピングルールデータベースを作成し、
前記自然言語処理工程は、前記個人のスキルについて自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力し、
前記能力項目格納工程は、前記能力マッピングルール作成工程により作成されたスキルマッピングルールデータベースを用いて、前記自然言語処理工程により出力された構造解析結果からスキル項目を抽出し、該抽出したスキル項目を前記スキルデータベースに格納することを特徴とする請求の範囲第２８項に記載の能力評価方法。
【請求項３０】
スキルについてヒアリングした音声情報から自然言語で書かれた文書を作成する音声認識工程をさらに含み、
前記自然言語処理工程は、前記音声認識工程により作成された文書の各文の形態素解析、構文解析および意味解析を行うことを特徴とする請求の範囲第２９項に記載の能力評価方法。
【請求項３１】
前記能力データベースは、個人のモチベーションを評価した結果を蓄えるモチベーションデータベースであって、
前記能力マッピングルール作成工程は、モチベーションについて自然言語で書かれたモチベーション文の構造を用いて該モチベーション文から抽出されるモチベーション項目を前記モチベーションデータベースのデータ項目に関連付けるモチベーションマッピングルールを記憶したモチベーションマッピングルールデータベースを作成し、
前記自然言語処理工程は、前記個人のモチベーションについて自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力し、
前記能力項目格納工程は、前記能力マッピングルール作成工程により作成されたモチベーションマッピングルールデータベースを用いて、前記自然言語処理工程により出力された構造解析結果からモチベーション項目を抽出し、該抽出したモチベーション項目を前記モチベーションデータベースに格納することを特徴とする請求の範囲第２８項に記載の能力評価方法。
【請求項３２】
モチベーションについてヒアリングした音声情報から自然言語で書かれた文書を作成する音声認識工程をさらに含み、
前記自然言語処理工程は、前記音声認識工程により作成された文書の各文の形態素解析、構文解析および意味解析を行うことを特徴とする請求の範囲第３１項に記載の能力評価方法。
【請求項３３】
個人の能力を評価し、評価した結果を能力データベースに蓄える方法をコンピュータに実行させる能力評価プログラムであって、
個人の能力について自然言語で書かれた能力文の構造を用いて該能力文から抽出される能力項目を前記能力データベースのデータ項目に関連付ける能力マッピングルールを記憶した能力マッピングルールデータベースを作成する能力マッピングルール作成手順と、
前記個人の能力について自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する自然言語処理手順と、
前記能力マッピングルール作成手順により作成された能力マッピングルールデータベースを用いて、前記自然言語処理手順により出力された構造解析結果から能力項目を抽出し、該抽出した能力項目を前記能力データベースに格納する能力項目格納手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする能力評価プログラム。
【請求項３４】
前記能力データベースは、個人のスキルを評価した結果を蓄えるスキルデータベースであって、
前記能力マッピングルール作成手順は、スキルについて自然言語で書かれたスキル文の構造を用いて該スキル文から抽出されるスキル項目を前記スキルデータベースのデータ項目に関連付けるスキルマッピングルールを記憶したスキルマッピングルールデータベースを作成し、
前記自然言語処理手順は、前記個人のスキルについて自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力し、
前記能力項目格納手順は、前記能力マッピングルール作成手順により作成されたスキルマッピングルールデータベースを用いて、前記自然言語処理手順により出力された構造解析結果からスキル項目を抽出し、該抽出したスキル項目を前記スキルデータベースに格納することを特徴とする請求の範囲第３３項に記載の能力評価プログラム。
【請求項３５】
スキルについてヒアリングした音声情報から自然言語で書かれた文書を作成する音声認識手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記自然言語処理手順は、前記音声認識手順により作成された文書の各文の形態素解析、構文解析および意味解析を行うことを特徴とする請求の範囲第３４項に記載の能力評価プログラム。
【請求項３６】
前記能力データベースは、個人のモチベーションを評価した結果を蓄えるモチベーションデータベースであって、
前記能力マッピングルール作成手順は、モチベーションについて自然言語で書かれたモチベーション文の構造を用いて該モチベーション文から抽出されるモチベーション項目を前記モチベーションデータベースのデータ項目に関連付けるモチベーションマッピングルールを記憶したモチベーションマッピングルールデータベースを作成し、
前記自然言語処理手順は、前記個人のモチベーションについて自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力し、
前記能力項目格納手順は、前記能力マッピングルール作成手順により作成されたモチベーションマッピングルールデータベースを用いて、前記自然言語処理手順により出力された構造解析結果からモチベーション項目を抽出し、該抽出したモチベーション項目を前記モチベーションデータベースに格納することを特徴とする請求の範囲第３３項に記載の能力評価プログラム。
【請求項３７】
モチベーションについてヒアリングした音声情報から自然言語で書かれた文書を作成する音声認識手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記自然言語処理手順は、前記音声認識手順により作成された文書の各文の形態素解析、構文解析および意味解析を行うことを特徴とする請求の範囲第３６項に記載の能力評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  この発明は、個人の能力を評価し、評価した結果を能力データベースに蓄える能力評価装置、能力評価方法および能力評価プログラムに関し、特に、個人の能力（例えば、スキルやモチベーション）について自然言語で書かれた文書を理解して能力項目（例えば、スキル項目やモチベーション項目）を抽出し、能力データベース（例えば、スキルデータベースやモチベーションデータベース）に格納することができる能力評価装置、能力評価方法および能力評価プログラムに関する。
【背景技術】  従来、個人のスキル評価を行う場合には、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により、必要な情報を収集していた（例えば、特許文献１参照。）。
例えば、ＩＴ分野では、「業務システムを開発したことがあるか」といった質問に対して被評価者に「Ｙｅｓ／Ｎｏ」で回答させたり、あるいは、被評価者がプロジェクトや組織のマネジメント経験がある場合には、「管理人数は何人か」といった質問に対して人数を回答させたりすることによってスキル評価を行ってきた。
このように、質問・回答表によるスキル評価では、「Ｙｅｓ／Ｎｏ」の選択、数段階のスキルレベルからの特定レベルの選択、人数や年数などの数値の回答が質問に対する典型的な回答形式として用いられてきた。
また、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については、特許文献２および３に記載されている。
【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
しかしながら、所定の質問・回答表を用いた情報収集では、被評価者は大量の質問に回答する必要があり、被評価者の負担が大きいという問題がある。また、質問形式の情報収集には、質問を一般化するため細かい情報が収集できないという問題もある。
例えば、質問・回答表の質問は、一般的な質問であるため具体的なスキル名（製品名や技術名）について細かく質問できず、「製品名」、「技術名」などの具体的なスキル名を抽出できない。
すなわち、従来の質問・回答情報では、多くのユーザに普及している標準製品や技術ならともかく、一般的にあまり知られていないような製品や技術までを細かく区別して質問していない。特に、「企業固有の何かの名称」について質問することは不可能に近い。
一方、無理に質問によって具体的なスキル名を抽出しようとすると、質問（あるいは選択肢）の数が膨大になり、速やかにスキル情報の選択・入力が行えなくなって使いにくくなる。
また、将来的にもスキル評価システムのメンテナンス（新しい製品名や技術名に対する質問の作成、対応処理の作成）が必要となり、保守作業も多く発生する。これらのことを考慮すると、具体的な製品名や技術名を質問に加えるのは、現実的にはかなり困難である。
このため、一般的にスキルとして「抽象的な情報」を得るのにとどまり、具体的なスキル名用（製品名や技術名）を抽出できないことが一般的である。例えば、質問・回答表では、「業務システムを開発したことがあるか」という質問に対し「ある／ない」の回答しかわからないため、どんな業務システムを開発したかはわからない。
また、従来の質問・回答表によるスキル評価では、質問に対する「ＹＥＳ／ＮＯ」や「数段階のスキルレベルの入力」が殆どであり、被評価者の考えるとおりに回答できない場合があるという問題もある。
すなわち、従来はスキルレベルをダイレクトに質問するので、途中の経過、補足すべき情報などがわからない。また、従来は、代表的・典型的な質問しかなく、選択肢も限られるので、多少異なっても無理やり回答しなければならないことがある（当てはまる選択肢がないときに特に判断に困る）。
例えば、「業務システムを開発したことがあるか」という質問に対し「ある／ない」の回答しかわからない。したがって、いつ、どのように、何人で、などの情報は分からない。また、１０日で開発した／１年かけて開発した場合も、１人で開発／１０人で開発などは、一切区別がつけられない（１０日で開発した場合、ＹＥＳかＮＯかの判断に困ることがある。このような場合、人によって判断にバラツキが出てしまう。）。
また、質問形式の情報収集では、被評価者のタイプ（自己を過大評価するタイプ、過少評価するタイプなど）によってばらつきが生じ、実際に被評価者と面接を行ってからでないと正確なスキル判断ができないという問題もある。
また、従来の質問形式によるスキル評価は、限られた質問に対する回答だけなので、質問自体が網羅されていない場合がある。特に、最新技術などへの対応が行われていないことが多いという問題もある。
また、従来のスキル評価の質問では、最近の出来事しか即座に答えられない場合が多く、過去の実績が欠如しやすい（過去の実績を忘れているため）。また、従来のスキル診断では、被評価者の評価時点の職種に応じた質問のみを行う（職種の枠に当てはめてからの職種に応じた質問をすることが基本である）ため、別の職種の視点からみた場合に、どの程度のスキルを保持しているのか評価できないという問題もある。
このように、質問形式のスキル評価には多くの問題があることから、質問・回答表のように固定フォーマット形式で被評価者からスキルについての情報を収集するよりは、被評価者に自由形式でスキルについて書かせるほうが、正確かつ多くのスキル情報が得られ、情報収集として望ましい形式であると言える。
そこで、質問・回答表の代わりに、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スキル項目を抽出することが考えられる。しかし、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処理を行っているだけであり、文字列の検索などは行うことができても、文書の内容を理解してスキル項目を抽出することはできないという問題がある。
なお、上述してきたような問題点は、個人のスキルを評価する場合に限られた問題点ではなく、例えば、個人のモチベーションを評価する場合など、就職や人事等に際して評価項目とされ得る個人の能力を評価しようとする場合に同様に直面する問題点である。
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、個人の能力（例えば、スキルやモチベーション）について自然言語で書かれた文書を理解して能力項目（例えば、スキル項目やモチベーション項目）を抽出し、能力データベース（例えば、スキルデータベースやモチベーションデータベース）に格納することができる能力評価装置、能力評価方法および能力評価プログラムを提供することを目的とする。
【発明の開示】
請求の範囲第１項に係る発明は、個人の能力を評価し、評価した結果を能力データベースに蓄える能力評価装置であって、個人の能力について自然言語で書かれた能力文の構造を用いて該能力文から抽出される能力項目を前記能力データベースのデータ項目に関連付ける能力マッピングルールを記憶した能力マッピングルール記憶手段と、前記個人の能力について自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する自然言語処理手段と、前記能力マッピングルール記憶手段により記憶された能力マッピングルールを用いて、前記自然言語処理手段により出力された構造解析結果から能力項目を抽出し、該抽出した能力項目を前記能力データベースに格納する能力項目格納手段と、を備えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第２項に係る発明は、上記の発明において、前記能力データベースは、個人のスキルを評価した結果を蓄えるスキルデータベースであって、前記能力マッピングルール記憶手段は、スキルマッピングルール記憶手段として、スキルについて自然言語で書かれたスキル文の構造を用いて該スキル文から抽出されるスキル項目を前記スキルデータベースのデータ項目に関連付けるスキルマッピングルールを記憶し、前記自然言語処理手段は、前記個人のスキルについて自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力し、前記能力項目格納手段は、スキル項目格納手段として、前記スキルマッピングルール記憶手段により記憶されたスキルマッピングルールを用いて、前記自然言語処理手段により出力された構造解析結果からスキル項目を抽出し、該抽出したスキル項目を前記スキルデータベースに格納することを特徴とする。なお、請求の範囲第９項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第３項に係る発明は、上記の発明において、前記スキルマッピングルール記憶手段により記憶されたスキルマッピングルールは、前記スキル文の構文・意味構造を条件部とし、前記スキル項目の前記スキルデータベースのデータ項目への関連付けを実行部とし、前記自然言語処理手段は、前記文書の各文の構文構造および意味構造を解析して構文・意味解析結果を出力し、前記スキル項目格納手段は、前記自然言語処理手段により出力された構文・意味解析結果が前記スキルマッピングルールの条件部にマッチするか否かを判定し、条件部にマッチした場合に、該構文・意味解析結果からスキル項目を抽出し、抽出したスキル項目をマッチしたスキルマッピングルールの実行部の関連付けに基づいて前記スキルデータベースに格納することを特徴とする。なお、請求の範囲第１０項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第４項に係る発明は、上記の発明において、前記スキルマッピングルール記憶手段により記憶されたスキルマッピングルールは、前記構文・意味構造に加えて、形態素構造を条件部とし、前記自然言語処理手段は、前記構文・意味解析結果に加えて形態素解析結果を出力し、前記スキル項目格納手段は、前記自然言語処理手段により出力された構文・意味解析結果または形態素解析結果が前記スキルマッピングルールの条件部にマッチするか否かを判定することを特徴とする。なお、請求の範囲第１１項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第５項に係る発明は、上記の発明において、前記スキルマッピングルールの実行部は、前記スキル項目の、スキル項目を抽出するための質問・回答表の中の質問への関連付けであり、前記質問・回答表は、質問から前記スキルデータベースのデータ項目への関連付けを有し、前記スキル項目格納手段は、前記スキル項目の質問・回答表の中の質問への関連付けおよび質問から前記スキルデータベースのデータ項目への関連付けを用いて該スキル項目を前記スキルデータベースに格納することを特徴とする。なお、請求の範囲第１２項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第６項に係る発明は、上記の発明において、前記文書からのスキル項目の抽出後に前記質問・回答表の質問のうち回答が得られていない質問に対する回答を補完するスキル情報補完手段と、前記スキル情報補完手段により補完された質問・回答表の回答を前記スキルデータベースのデータ項目にマッピングするマッピング手段をさらに備えたことを特徴とする。なお、請求の範囲第１３項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第７項に係る発明は、上記の発明において、スキルについてヒアリングした音声情報から自然言語で書かれた文書を作成する音声認識手段をさらに備え、前記自然言語処理手段は、前記音声認識手段により作成された文書の各文の形態素解析、構文解析および意味解析を行うことを特徴とする。なお、請求の範囲第１４項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第８項に係る発明は、上記の発明において、前記スキルデータベースに蓄えられたスキル評価結果を複数の異なるフォーマットのスキル評価表に変換するスキルデータベース変換ルールを記憶したスキルデータベース変換ルール記憶手段と、前記スキルデータベース変換ルール記憶手段により記憶されたスキルデータベース変換ルールを用いて前記スキル評価結果を複数の異なるフォーマットのスキル評価表に変換する評価表フォーマット変換手段とをさらに備えたことを特徴とする。なお、請求の範囲第１５項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第１６項に係る発明は、上記の発明において、求人データを記憶した求人データベースと、前記求人データベースに記憶された求人データと前記スキルデータベースに記憶されたスキル項目とを照合して人材検索を行う人材検索手段とをさらに備えたことを特徴とする。なお、請求の範囲第１７項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第１８項に係る発明は、上記の発明において、求人について自然言語で書かれた求人文の構造を用いて該求人文から抽出される求人データを前記求人データベースのデータ項目に関連付ける求人マッピングルールを記憶した求人マッピングルール記憶手段と、自然言語で書かれた求人情報の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する求人情報処理手段と、前記求人マッピングルール記憶手段により記憶された求人マッピングルールを用いて、前記求人情報処理手段により出力された構造解析結果から求人データを抽出し、該抽出した求人データを前記求人データベースに格納する求人データ格納手段とをさらに備えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第１９項に係る発明は、上記の発明において、市場価値尺度データを記憶した市場価値尺度データベースと、前記市場価値尺度データベースに記憶された市場価値尺度データと前記スキルデータベースに記憶されたスキル評価結果とを照合して個人の市場価値を診断するとともにスキルＧＡＰを分析する市場価値診断手段とをさらに備えたことを特徴とする。なお、請求の範囲第２０項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第２１項に係る発明は、上記の発明において、市場価値尺度について自然言語で書かれた市場価値尺度文の構造を用いて該市場価値尺度文から抽出される市場価値尺度データを前記市場価値尺度データベースのデータ項目に関連付ける市場価値尺度マッピングルールを記憶した市場価値尺度マッピングルール記憶手段と、自然言語で書かれた市場価値尺度情報の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する市場価値尺度情報処理手段と、前記市場価値尺度マッピングルール記憶手段により記憶された市場価値尺度マッピングルールを用いて、前記市場価値尺度情報処理手段により出力された構造解析結果から市場価値尺度データを抽出し、該抽出した市場価値尺度データを前記市場価値尺度データベースに格納する市場価値尺度データ格納手段とをさらに備えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第２２項に係る発明は、上記の発明において、研修データを記憶した研修データベースと、前記研修データベースに記憶された研修データと前記市場価値診断手段により分析されたスキルＧＡＰとを照合して個人の教育プランを作成する教育支援手段とをさらに備えたことを特徴とする。なお、請求の範囲第２３項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第２４項に係る発明は、上記の発明において、研修について自然言語で書かれた研修文の構造を用いて該研修文から抽出される研修データを前記研修データベースのデータ項目に関連付ける研修マッピングルールを記憶した研修マッピングルール記憶手段と、自然言語で書かれた研修情報の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する研修情報処理手段と、前記研修マッピングルール記憶手段により記憶された研修マッピングルールを用いて、前記研修情報処理手段により出力された構造解析結果から研修データを抽出し、該抽出した研修データを前記研修データベースに格納する研修データ格納手段とをさらに備えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第２５項に係る発明は、上記の発明において、就職総合データを記憶した就職総合データベースと、前記就職総合データベースに記憶された就職総合データと前記市場価値診断手段により分析されたスキルＧＡＰとを照合して個人の再就職プランを作成する最適就業支援手段とをさらに備えたことを特徴とする。なお、請求の範囲第２６項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第２７項に係る発明は、上記の発明において、就職総合について自然言語で書かれた就職総合文の構造を用いて該就職総合文から抽出される就職総合データを前記就職総合データベースのデータ項目に関連付ける就職総合マッピングルールを記憶した就職総合マッピングルール記憶手段と、自然言語で書かれた就職総合情報の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する就職総合情報処理手段と、前記就職総合マッピングルール記憶手段により記憶された就職総合マッピングルールを用いて、前記就職総合情報処理手段により出力された構造解析結果から就職総合データを抽出し、該抽出した就職総合データを前記就職総合データベースに格納する就職総合データ格納手段とをさらに備えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第２８項に係る発明は、個人の能力を評価し、評価した結果を能力データベースに蓄える能力評価方法であって、個人の能力について自然言語で書かれた能力文の構造を用いて該能力文から抽出される能力項目を前記能力データベースのデータ項目に関連付ける能力マッピングルールを記憶した能力マッピングルールデータベースを作成する能力マッピングルール作成工程と、前記個人の能力について自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する自然言語処理工程と、前記能力マッピングルール作成工程により作成された能力マッピングルールデータベースを用いて、前記自然言語処理工程により出力された構造解析結果から能力項目を抽出し、該抽出した能力項目を前記能力データベースに格納する能力項目格納工程と、を含んだことを特徴とする。
また、請求の範囲第２９項に係る発明は、上記の発明において、前記能力データベースは、個人のスキルを評価した結果を蓄えるスキルデータベースであって、前記能力マッピングルール作成工程は、スキルについて自然言語で書かれたスキル文の構造を用いて該スキル文から抽出されるスキル項目を前記スキルデータベースのデータ項目に関連付けるスキルマッピングルールを記憶したスキルマッピングルールデータベースを作成し、前記自然言語処理工程は、前記個人のスキルについて自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力し、前記能力項目格納工程は、前記能力マッピングルール作成工程により作成されたスキルマッピングルールデータベースを用いて、前記自然言語処理工程により出力された構造解析結果からスキル項目を抽出し、該抽出したスキル項目を前記スキルデータベースに格納することを特徴とする。なお、請求の範囲第３１項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第３０項に係る発明は、上記の発明において、スキルについてヒアリングした音声情報から自然言語で書かれた文書を作成する音声認識工程をさらに含み、前記自然言語処理工程は、前記音声認識工程により作成された文書の各文の形態素解析、構文解析および意味解析を行うことを特徴とする。なお、請求の範囲第３２項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第３３項に係る発明は、個人の能力を評価し、評価した結果を能力データベースに蓄える方法をコンピュータに実行させる能力評価プログラムであって、個人の能力について自然言語で書かれた能力文の構造を用いて該能力文から抽出される能力項目を前記能力データベースのデータ項目に関連付ける能力マッピングルールを記憶した能力マッピングルールデータベースを作成する能力マッピングルール作成手順と、前記個人の能力について自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力する自然言語処理手順と、前記能力マッピングルール作成手順により作成された能力マッピングルールデータベースを用いて、前記自然言語処理手順により出力された構造解析結果から能力項目を抽出し、該抽出した能力項目を前記能力データベースに格納する能力項目格納手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
また、請求の範囲第３４項に係る発明は、上記の発明において、前記能力データベースは、個人のスキルを評価した結果を蓄えるスキルデータベースであって、前記能力マッピングルール作成手順は、スキルについて自然言語で書かれたスキル文の構造を用いて該スキル文から抽出されるスキル項目を前記スキルデータベースのデータ項目に関連付けるスキルマッピングルールを記憶したスキルマッピングルールデータベースを作成し、前記自然言語処理手順は、前記個人のスキルについて自然言語で書かれた文章の各文の構造を解析して構造解析結果を出力し、前記能力項目格納手順は、前記能力マッピングルール作成手順により作成されたスキルマッピングルールデータベースを用いて、前記自然言語処理手順により出力された構造解析結果からスキル項目を抽出し、該抽出したスキル項目を前記スキルデータベースに格納することを特徴とする。なお、請求の範囲第３６項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
また、請求の範囲第３５項に係る発明は、上記の発明において、スキルについてヒアリングした音声情報から自然言語で書かれた文書を作成する音声認識手順をさらにコンピュータに実行させ、前記自然言語処理手順は、前記音声認識手順により作成された文書の各文の形態素解析、構文解析および意味解析を行うことを特徴とする。なお、請求の範囲第３７項に係る発明は、この発明において、「スキル」を「モチベーション」に置き換えたことを特徴とする。
上記の請求の範囲第１項、第２８項または第３３項の発明によれば、自然言語で書かれた文の構造を解析しているので、個人の能力について自然言語で書かれた文書を理解して能力項目を抽出し、能力データベースに格納することができる。また、この発明によれば、能力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行うことができるので、保守性、拡張性に優れた能力評価装置を実現することができる。
また、請求の範囲第２項、第２９項または第３４項の発明によれば、自然言語で書かれた文の構造を解析しているので、スキルについて自然言語で書かれた文書を理解してスキル項目を抽出し、スキルデータベースに格納することができる。また、この発明によれば、スキル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行うことができるので、保守性、拡張性に優れたスキル評価装置を実現することができる。同様に、請求の範囲第９項、第３１項または第３６項の発明によれば、自然言語で書かれた文の構造を解析しているので、モチベーションについて自然言語で書かれた文書を理解してモチベーション項目を抽出し、モチベーションデータベースに格納することができる。また、この発明によれば、モチベーション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行うことができるので、保守性、拡張性に優れたモチベーション評価装置を実現することができる。
また、請求の範囲第３項の発明によれば、自然言語で書かれた文の構文構造および意味構造を解析しているので、スキルについて自然言語で書かれた文書を理解してスキル項目を抽出し、スキルデータベースに格納することができる。同様に、請求の範囲第１０項の発明によれば、自然言語で書かれた文の構文構造および意味構造を解析しているので、モチベーションについて自然言語で書かれた文書を理解してモチベーション項目を抽出し、モチベーションデータベースに格納することができる。
また、請求の範囲第４項の発明によれば、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スキル項目を抽出することができるので、スキル項目の抽出を効率良く行うことができる。また、構文・意味解析も行う場合であっても、スキル文に現れるスキル記載内容における語句の出現パターン（語並び）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スキルマッピングルールの条件部を記載しなくても形態素の並び（語並び）だけで容易に効率よくスキルマッピングルールを作成できる。同様に、請求の範囲第１１項の発明によれば、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モチベーション項目を抽出することができるので、モチベーション項目の抽出を効率良く行うことができる。また、構文・意味解析も行う場合であっても、モチベーション文に現れるモチベーション記載内容における語句の出現パターン（語並び）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モチベーションマッピングルールの条件部を記載しなくても形態素の並び（語並び）だけで容易に効率よくモチベーションマッピングルールを作成できる。
また、請求の範囲第５項の発明によれば、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スキル評価装置との整合性が良いので、従来のスキル評価装置から移行を容易にすることができる。同様に、請求の範囲第１２項の発明によれば、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モチベーション評価装置との整合性が良いので、従来のモチベーション評価装置から移行を容易にすることができる。
また、請求の範囲第６項の発明によれば、自然言語で書かれた文書のスキル情報が不足している場合にも必要な情報を補完することができるので、入力文書の質に影響を受けずにスキル情報を収集することができる。同様に、請求の範囲第１３項の発明によれば、自然言語で書かれた文書のモチベーション情報が不足している場合にも必要な情報を補完することができるので、入力文書の質に影響を受けずにモチベーション情報を収集することができる。
また、請求の範囲第７項、第３０項または第３５項の発明によれば、音声を用いてスキル情報を入力するので、スキル情報の入力をより容易にすることができる。同様に、請求の範囲第１４項、第３２項または第３７項の発明によれば、音声を用いてモチベーション情報を入力するので、モチベーション情報の入力をより容易にすることができる。
また、請求の範囲第８項の発明によれば、スキルデータベース変換ルールを用いて変換するので、スキルデータベース変換ルールを作成することによって、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任意のスキル評価表を容易に作成することができる。同様に、請求の範囲第１５項の発明によれば、モチベーションデータベース変換ルールを用いて変換するので、モチベーションデータベース変換ルールを作成することによって、任意のモチベーション評価表を容易に作成することができる。
また、請求の範囲第１６項の発明によれば、スキル項目に基づいて人材検索を行うので、必要とするスキルを備えた人材を検索することができる。同様に、請求の範囲第１７項の発明によれば、モチベーション項目に基づいて人材検索を行うので、必要とするモチベーションを備えた人材を検索することができる。
また、請求の範囲第９項の発明によれば、自然言語で書かれた文の構造を解析しているので、求人情報について自然言語で書かれた文書を理解して求人データを抽出し、求人データベースに格納することができる。また、この発明によれば、求人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行うことができるので、保守性、拡張性に優れたスキル評価装置やモチベーション評価装置を実現することができる。
また、請求の範囲第１０項の発明によれば、スキル評価結果を用いて個人の市場価値の診断とスキルＧＡＰの分析を行うので、市場価値の診断とスキルＧＡＰの分析を正確に行うことができる。同様に、請求の範囲第２０項の発明によれば、モチベーション評価結果を用いて個人の市場価値の診断とモチベーションＧＡＰの分析を行うので、市場価値の診断とモチベーションＧＡＰの分析を正確に行うことができる。
また、請求の範囲第１１項の発明によれば、自然言語で書かれた文の構造を解析しているので、市場価値尺度情報について自然言語で書かれた文書を理解して市場価値尺度データを抽出し、市場価値尺度データベースに格納することができる。また、この発明によれば、市場価値尺度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行うことができるので、保守性、拡張性に優れたスキル評価装置やモチベーション評価装置を実現することができる。
また、請求の範囲第１２項の発明によれば、スキルＧＡＰに基づいて教育プランを作成するので、スキルＧＡＰを補完する教育プランを作成することができる。同様に、請求の範囲第２３項の発明によれば、モチベーションＧＡＰに基づいて教育プランを作成するので、モチベーションＧＡＰを補完する教育プランを作成することができる。
また、請求の範囲第１３項の発明によれば、自然言語で書かれた文の構造を解析しているので、研修情報について自然言語で書かれた文書を理解して研修データを抽出し、研修データベースに格納することができる。また、この発明によれば、研修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行うことができるので、保守性、拡張性に優れたスキル評価装置やモチベーション評価装置を実現することができる。
また、請求の範囲第１４項の発明によれば、市場価値、スキルＧＡＰに基づいて再就職プランを作成するので、スキルアップをはかれる再就職プランを作成することができる。同様に、請求の範囲第２６項の発明によれば、市場価値、モチベーションＧＡＰに基づいて再就職プランを作成するので、モチベーションアップをはかれる再就職プランを作成することができる。
また、請求の範囲第１５項の発明によれば、自然言語で書かれた文の構造を解析しているので、就職総合情報について自然言語で書かれた文書を理解して就職総合データを抽出し、就職総合データベースに格納することができる。また、この発明によれば、就職総合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行うことができるので、保守性、拡張性に優れたスキル評価装置やモチベーション評価装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】  第１図は、本実施例１に係るスキル評価装置の概念を説明するための説明図であり、第２図は、本実施例１に係るスキル評価装置の構成を示す機能ブロック図であり、第３図は、自然言語処理部による自然言語処理を説明するための説明図であり、第４図は、スキルマッピングルールを示す図であり、第５図は、他の形式のスキルマッピングルールを示す図であり、第６図は、条件部で指定できる情報を示す図であり、第７図は、スキルデータベースとＩＴＳＳとの対応を説明するための説明図であり、第８図は、スキルデータベース変換ルールを示す図であり、第９図は、本実施例１に係るスキル評価装置の処理手順を示すフローチャートであり、第１０図は、スキルデータベースに直接関連付けるスキル評価装置を説明するための説明図であり、第１１図は、本実施例２に係るスキル評価システムの機能構成を示す図であり、第１２図は、本実施例２に係るスキル評価システムの画面構成を示す図であり、第１３図は、オリジナル被評価者リストのフォーマットの一例を示す図であり、第１４図は、スキル情報ファイルのフォーマットの一例を示す図であり、第１５図は、スキル評価者リストのフォーマットの一例を示す図であり、第１６図は、本実施例３に係るモチベーション評価装置の概念を説明するための説明図であり、第１７図は、本実施例３に係るモチベーション評価装置の構成を示す機能ブロック図であり、第１８図は、自然言語処理部による自然言語処理を説明するための説明図であり、第１９図は、モチベーションマッピングルールを示す図であり、第２０図は、他の形式のモチベーションマッピングルールを示す図であり、第２１図は、条件部で指定できる情報を示す図であり、第２２図および第２３図は、モチベーションデータベースとモチベーション定義体系との対応を説明するための説明図であり、第２４図は、モチベーションデータベース変換ルールを示す図であり、第２５図は、本実施例３に係るモチベーション評価装置の処理手順を示すフローチャートであり、第２６図は、モチベーションデータベースに直接関連付けるモチベーション評価装置を説明するための説明図であり、第２７図は、本実施例４に係るモチベーション評価システムの機能構成を示す図であり、第２８図は、本実施例４に係るモチベーション評価システムの画面構成を示す図であり、第２９図は、オリジナル被評価者リストのフォーマットの一例を示す図であり、第３０図は、モチベーション情報ファイルのフォーマットの一例を示す図であり、第３１図は、モチベーション評価者リストのフォーマットの一例を示す図であり、第３２図は、スキル評価装置とモチベーション評価装置との統合を説明するための説明図である。
【発明を実施するための最良の形態】  以下に添付図面を参照して、この発明に係る能力評価装置、能力評価方法および能力評価プログラムの好適な実施例を詳細に説明する。なお、ここでは、本発明を情報処理分野を対象としたスキル評価またはモチベーション評価に適用した場合について説明する。
ここで、以下の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項目とされ得る個人能力の一つであり、かかる「スキル」について自然言語で述べられた業務履歴書などの文を「スキル文」という。また、本実施例で用いる「スキルＧＡＰ」とは、市場で想定される標準的なスキルを保持する者のスキルと、評価対象者のスキルとの間に生ずるＧＡＰのことをいう。
さらに、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項目とされ得る個人能力の一つであり、かかる「モチベーション」について自然言語で述べられた志願、モチベーション関係アンケートなどの文を「モチベーション文」という。また、本実施例で用いる「モチベーションＧＡＰ」とは、市場で想定される標準的なモチベーションを保持する者のモチベーションと、評価対象者のモチベーションとの間に生ずるＧＡＰのことをいう。
また、請求の範囲に記載の「就職総合データ」とは、例えば、就職市場で求められる標準的なスキルやモチベーションを示す情報、要求するスキルやモチベーションを含んだ求人情報など、就職に関する情報を総合したデータのことをいう。
なお、実施例１では、スキル評価装置について説明し、実施例２では、スキル評価に基づいて就業支援や教育支援などを行う総合的なスキル評価システムについて説明する。さらに、実施例３では、モチベーション評価装置について説明し、実施例４では、モチベーション評価に基づいて就業支援や教育支援などを行う総合的なモチベーションル評価システムについて説明する。
［１：実施例１（スキル評価装置）］
以下、本実施例１では、第１図〜第１０図を用いて、本実施例１に係るスキル評価装置の概念（［１−１：スキル評価装置の概念］）、本実施例１に係るスキル評価装置の構成（［１−２：スキル評価装置の構成］）、本実施例１に係るスキル評価装置の処理手順（［１−３：スキル評価装置の処理手順］）、本実施例１に係るスキル評価装置の効果（［１−４：効果］）、スキル評価装置の他の実施例（［１−５：スキル評価装置の他の実施例］）について説明する。
なお、以下では「構文・意味構造」を「依存構造」、「構文解析結果」と表現したり、「形態素構造」を「形態素解析結果」「形態素列」「単語列」などと表現したりすることがあるが、それぞれ同じ意味であるものとする。
［１−１：スキル評価装置の概念］
まず、本実施例１に係るスキル評価装置の概念について説明する。第１図は、本実施例１に係るスキル評価装置の概念を説明するための説明図である。同図に示すように、このスキル評価装置は、スキルについて記載した文であるスキル文をスキル評価のための質問・回答表に関連付けるスキルマッピングルール（スキル関連付けルール）を予め用意し、業務経歴書など自然言語で書かれた文書の各文とスキルマッピングルールのマッチングをとり、マッチングがとれると、マッチングがとれた文から質問・回答表の回答を自動的に作成する。
具体的には、スキル評価のための質問・回答表の回答となる自然言語のスキル文の構文および意味を解析した結果を表わすデータ構造を条件部とし、質問・回答表の中のその回答に対応する項目への関連付けを実行部とするスキルマッピングルールを予め用意する。そして、業務経歴書など自然言語で書かれた文書の各文の構文および意味を解析し、解析した文がいずれかのスキルマッピングルールの条件部とマッチするか否かを調べ、マッチした場合には、その文をスキル文と判断し、スキルマッピングルールの実行部によって関連付けられた項目の回答をそのスキル文から作成する。
例えば、「１０人のマネジメントの担当を行い、経理システムを開発した。」という文が業務経歴書にあると、この文の形態素解析結果は、「１０／人／の／マネジメント／の／担当／を／行い／、／経理システム／を／開発し／た／。／」といった単語列となる。
そして、この単語列に対して構文解析および意味解析を行った結果は、
［見出し語（開発する）］＋［見出し語（た）］
｜−（対象格）［見出し語（経理システム）］＋［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）］
となる。
ここで、上記構文解析結果における「｜」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。この後、
｜−（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）］
の部分がスキルマッピングルールの条件部とマッチし、「１０人のマネジメント」が質問・回答表の２番目の質問「管理人数は何人か」に対する回答となる。
なお、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。
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］
｜−［経理システム］＋［を］
｜
｜−［行う］
｜−［担当］＋［を］
｜−［マネジメント］＋［の］
｜−［１０］＋［人］＋［の］
ここで、実行部のＱＡ（２）は、条件部がマッチした文書を質問・回答表の２番目の質問に関連付けることを示す。また、質問・回答表の対応処理欄の２番目に記載された「Ｔａｂｌｅ（１，４）＆（１，５）」は、この質問の回答を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。
なお、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、入力文書にスキル情報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も可能になる。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スキル評価を行うことができる。
また、スキルデータベースは、被評価者のスキル項目を記憶するデータベースである。スキルデータベースは、横方向（列）がスキル項目の種類（職種などで大分類し、更に、職種毎に細かく設定されたスキルカテゴリ）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。
そして、上記（）内の最初の数字はスキルデータベース内の横（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。
そして、スキルマッピングルールにマッチした場合、スキル項目が抽出されるだけでなく、上記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、更に、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）がわかったことになる。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。
また、
［見出し語（開発する）］＋［見出し語（た）］
｜−（対象格）［見出し語（経理システム）］＋［見出し語（を）］
の部分が別のスキルマッピングルールの条件部とマッチし、「経理システムを開発した」が質問・回答表の３番目の質問「業務システムを開発したことがあるか」に対する回答となる。また、この回答に対する対応処理の「Ｔａｂｌｅ（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られる。
そして、対応処理欄に記載されたスキル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）をスキルデータベースの該当位置に格納する。例えば、「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が格納され、「経理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。
なお、異なるスキル項目がスキル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スキル文を評価する場合、「経理システムを開発」、「人事システムを開発」は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。
このように、本実施例１に係るスキル評価装置では、スキル文の構文解析・意味解析結果を表わすデータ構造を条件部とするスキルマッピングルールを用意し、業務経歴書などの文書の各文の構文解析・意味解析結果とスキルマッピングルールの条件部とのマッチングをとり、マッチングがとれた場合には、その文から質問・回答表の回答を作成することによって、業務経歴書などの自然言語で書かれた文書からスキル項目を自動的に抽出し、評価することができる。
［１−２：スキル評価装置の構成］
次に、本実施例１に係るスキル評価装置の構成について説明する。第２図は、本実施例１に係るスキル評価装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このスキル評価装置２００は、自然言語処理部２０１と、スキル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、スキル情報補完処理部２０７と、マッピング部２０８と、スキルデータベース２０９と、スキル分析部２１０と、評価表作成部２１１と、スキルデータベース変換ルール記憶部２１２とを有する。
自然言語処理部２０１は、業務経歴書など自然言語で書かれた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。第３図は、自然言語処理部２０１による自然言語処理を説明するための説明図である。
同図に示すように、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、経理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／、／経理システム／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。
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。
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（経理システム）］＋［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。
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。
スキルマッピングルール記憶部２０２は、スキルマッピングルールを記憶する記憶部である。第４図は、スキルマッピングルールを示す図であり、より詳細には、スキルマッピングルールのフォーマット、並びに、その具体例を示す。
同図の「フォーマット」に示すように、スキル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。
また、同図の「具体例」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（２）＆（回答＝［品詞（数値）］）
となる。
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。
そして、このスキルマッピングルールが適用されると、実行部のＱＡ（２）により、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、更に、「（回答＝［品詞（数値）］）」により、回答としてスキル文中の「１０」（「１０」という見出し語の品詞が数値である）を格納する。
なお、回答情報として上記の回答のようにスキル文にある任意の語句、あるいはスキル文全体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。
第５図は、他の形式のスキルマッピングルールを示す図であり、詳細には、他の形式のスキルマッピングルールのフォーマット、並びに、その具体例を示す。
同図の「フォーマット」に示すように、このスキル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。
また、同図の「具体例」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（２）＆（回答＝［品詞（数値）］）
となる。
そして、このスキルマッピングルールが適用されると、実行部のＱＡ（２）により、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、更に、「（回答＝［品詞（数値）］）」により、回答としてスキル文中の「１０」（「１０」という見出し語の品詞が数値である）を格納する。
なお、回答情報として上記の回答のようにスキル文にある任意の語句、あるいはスキル文全体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。
第６図は、スキルマッピングルールの条件部で指定できる情報を示す図である。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、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。
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（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。
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。
このように、スキル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、スキルマッピングルール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。
第２図に示したマッチング部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、スキルマッピングルール記憶部２０２に記憶されたスキルマッピングルールとのマッチング処理を行う処理部である。
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・意味解析の結果とスキル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スキル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・意味解析の結果とスキル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スキル文を選択し、スキル項目を抽出することができる。
ルール編集部２０４は、スキル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、スキルマッピング記憶部２０２へのスキルマッピングルールの追加、スキルマッピング記憶部２０２に記憶されたスキルマッピングルールの修正、削除などを行う。
適用処理部２０５は、マッチング部２０３によって検索されたスキルマッピングルールの実行部を処理する処理部であり、具体的には、スキル文からスキル項目を抽出して評価し、質問・回答表の質問項目のうち実行部により関係付けられた質問項目に対する回答を作成する。
この適用処理部２０５が、質問・回答表の質問項目のうちスキルマッピングルールの実行部により関連付けられた質問項目に対する回答を作成することによって、スキル文から質問・回答表の回答を作成することができる。
質問・回答情報記憶部２０６は、スキル評価のための質問・回答表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。適用処理部２０６は、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。
なお、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、スキル文から「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により、どちらも第５図の質問・回答表の３番目の質問「業務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。
スキル情報補完処理部２０７は、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り、必要に応じて被評価者から回答を取得して質問・回答情報記憶部２０６に記憶された質問・回答表に記入する。また、このスキル情報補完処理部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。
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・回答表の情報からスキルデータベース２０９を作成する処理部であり、具体的には、質問・回答表の回答内容を質問・回答表の対応処理欄に記載された方法に従ってスキルデータベース２０９のデータ項目へ関連付ける。
質問・回答表の対応処理欄には、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。
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、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。
スキルデータベース２０９は、被評価者のスキル評価結果を記憶するデータベースである。スキルデータベース２０９は、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。
これにより、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。
スキル分析部２１０は、スキルデータベース２０９に記憶されたスキル評価結果に基づいて被評価者のスキルを分析・評価した結果などを表示する処理部である。また、このスキル分析部２１０は、スキルデータベース２０９に記憶された被評価者全体に対するスキ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。
評価表作成部２１１は、スキルデータベース変換ルール記憶部２１２に記憶されたスキルデータベース変換ルールに基づいて、スキルデータベース２０９に記憶されたスキル評価結果を任意のフォーマットのスキル評価表に変換して出力する。この処理により、例えば、経済産業省で策定しているＩＴＳＳに準拠したスキル評価表なども作成することが可能である。
もちろん、スキルデータベース変換ルールを適用せずに、スキル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できる。
第７図は、スキルデータベース２０９とＩＴＳＳとの対応を説明するための説明図であり、例えば、スキルデータベース２０９のＰＲＪ管理やＡＰ開発に関するスキル項目が、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られることを示している。このように、スキルデータベース２０９をＩＴＳＳに対応付けることによって、ＩＴＳＳに基づく所定のスキル評価レポートなどを作成することもできる。
スキルデータベース変換ルール記憶部２１２は、スキルデータベース２０９に格納されたスキル評価結果を任意のフォーマットのスキル評価表に変換するためのスキルデータベース変換ルールを格納する。スキルデータベース変換ルールは第８図のようなフォーマットで記述される。
このルールの条件部では、スキルデータベース２０９の行と列（データベース内のデータ項目の位置）と、必要に応じてスキル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スキル項目（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、スキルデータベース２０９内に保持されていたスキル項目をそのまま反映したり、何らかの演算処理（スキル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。
なお、スキル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、スキルデータベース２０９のすべての行、列について条件部にマッチするスキルデータベース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、第８図に示すようなルールが記載される。第８図は、その１つの例として、スキルデータベース２０９をＩＴＳＳに準拠した評価表に変換する場合の例を示したものである。
［１−３：スキル評価装置の処理手順］
次に、本実施例１に係るスキル評価装置２００の処理手順について説明する。第９図は、本実施例１に係るスキル評価装置２００の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、このスキル評価装置２００は、自然言語処理部２０１が自然言語で書かれた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Ｓ２５０１）。
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Ｓ２５０２）、選択した形態素・構文解析結果に条件部がマッチするスキルマッピングルールがあるか否かを判定する（ステップＳ２５０３）。
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スキル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）からスキル項目を抽出、評価し、マッチしたスキル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Ｓ２５０４）。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スキル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。
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Ｓ２５０５）、全ての文の処理が終了していない場合には、ステップＳ２５０２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Ｓ２５０６）。その結果、未回答の質問がある場合には、スキル情報補完処理部２０７が被評価者から回答を取得するなどのスキル情報補完処理を行う（ステップＳ２５０７）。
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スキル評価を行うことができる。
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、これによりスキルデータベース２０９の所定のスキルカテゴリとスキルレベルの位置にあるデータ項目のところにスキル項目を格納する（ステップＳ２５０８）。
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・回答表やスキルデータベース２０９内のデータ（テーブル）が作成されるものとする。
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スキルマッピングルールとのマッチング処理を行い、マッチするスキル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・回答表の回答をスキルデータベース２０９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文章からスキル項目を抽出、評価してスキルデータベース２０９に格納することができる。
［１−４：効果］
上述してきたように、本実施例１では、自然言語処理部２０１が業務経歴書など自然言語で書かれた文書の各文の構文解析および意味解析を行い、スキルマッピングルール記憶部２０２がスキル項目と質問・回答表の質問項目を関連付けるスキルマッピングルールを記憶し、マッチング部２０３が自然言語処理部２０１により解析された各文とスキルマッピングルールとのマッチングを行い、適用処理部２０５がマッチング部２０３によりマッチングがとられた文からスキル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が質問・回答情報記憶部２０６に格納された回答をスキルデータベース２０９のデータ項目にマッピングして格納することとしたので、スキルについて自然言語で書かれた文章からスキルデータベース２０９を自動的に作成することができる。
また、本実施例１で説明したスキル評価装置２００のように、自然言語で書かれた文書からスキル項目を自動的に抽出するスキル評価には、以下の利点がある。
（１）具体的なスキル名（製品名、技術名、ｅｔｃ．）の抽出が可能な点
本実施例１に係るスキル評価装置２００では、自然言語文でかかれた情報から「製品名」、「技術名」などの具体的なスキル名を抽出することが可能である。
例えば、自然言語文の中に「人事システムを開発した」、「経理システムを開発した」、「ＡＢＣシステムを開発した」（「ＡＢＣ」は企業固有の業務システムの製品名とする）といった記載があるとすると、いずれも「業務システムを開発したことがあるか」という質問に対する「ある」（＝ＹＥＳ）という回答を得るのと同じことが行える。しかも、「人事システム」、「経理システム」、「ＡＢＣシステム」といった具体的なスキル名も得ることができる。
このようにするためには、「製品名」や「技術名」を見出し語として自然言語処理用の辞書に登録し、それらの見出し語（単語）に意味（＝「上位概念の見出し語」と解釈してもよい）を登録しておき、更に、スキルマッピングルールの適用条件を見出し語で指定せず、意味で指定するように記載し、実行部で意味（＝「上位概念の見出し語」）についての質問に関連付けるようにして実現する方法がある。また、「製品名」や「技術名」の見出し語をスキルマッピングルールの適用条件として直接ＯＲ条件で併記し、実行部でそれらの「上位概念」についての質問に関連付けるようにして実現する方法もある。
スキルマッピングルールの適用条件を見出し語で指定せず、意味で指定する方法の場合、具体的には、例えば、辞書に以下のデータを登録する。
▲１▼「人事システム」という見出し語に対し、意味（＝上位概念の見出し語）を「業務システム」と登録。
▲２▼「経理システム」という見出し語に対し、意味（＝上位概念の見出し語）を「業務システム」と登録。
▲３▼「ＡＢＣシステム」という見出し語に対し、意味（＝上位概念の見出し語）を「業務システム」（又は「経理システム」）と登録。
また、「経理システムを開発した」という自然言語文から「業務システムを開発したことがあるか」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を例えば以下のように記載する。
＜例１＞意味で記載した場合
Ｉｆ＜依存構造＞＝
［見出し語（開発する｜実装する｜手がける）］
｜−（対象格）［意味（業務システム）］＋［見出し語（を）］
Ｔｈｅｎ＜適用処理＞＝ＱＡ（３）＆（回答＝Ｙ）＆（回答＝［意味（業務システム）］に該当する語句の見出し）
＜例２＞見出し語をＯＲで記載した場合
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（業務システム｜経理システム｜人事システム｜ＡＢＣシステム）］＋［見出し語（を）］
Ｔｈｅｎ＜適用処理＞＝ＱＡ（３）＆（回答＝Ｙ）＆（回答＝［見出し語（業務システム｜経理システム｜人事システム｜ＡＢＣシステム）］に該当する語句の見出し）
これらにより、質問Ｎｏ．３（＝「業務システムを開発したことがあるか」）の回答情報として、“Ｙ”（ＹＥＳ）と上記依存構造のシステム名に該当する部分の見出しがスキル項目として抽出され、関連付けられる。
また、実際の文章が「２００３年度に経理システムをメンバー５人のリーダーとして開発した」というものであった場合、次のような依存構造が構文解析により得られる。
＜依存構造＞＝
［見出し語（開発する）］＋［見出し語（た）］
｜−［見出し語（リーダー）］＋［見出し語（として）］
｜｜−［見出し語（５）］＋［見出し語（人）］＋［見出し語（の）］
｜−（対象格）［見出し語（経理システム）］＋［見出し語（を）］
｜−（時間格）［見出し語（２００３）］＋［見出し語（年度）］＋［見出し語（に）］
そして、この依存構造内のノードのうち、「［見出し語（開発する）］＋［見出し語（た）］」のノードと「｜−（対象格）［見出し語（経理システム）］＋［見出し語（を）］」のノードの部分が、前述した＜例１＞や＜例２＞のルールにマッチし、「経理システム」がスキル項目として抽出される。
なお、依存構造内では、自然言語文にあらわれる語順の影響を受けにくいので、例えば「２００３年度に経理システムをメンバー５人のリーダーとして開発した」という文も「メンバー５人のリーダーとして経理システムを２００３年度に開発した」という文も同じルールにマッチでき、実際に現れる語句の語順を気にせずにルールを作成できるという利点もある。
＜具体的なスキル名称を取得できることの利点＞
▲１▼抽出されたスキル名によって、評価結果の参照者（被評価ユーザ、その管理者）に分かりやすく表示、説明できる。
▲２▼教育、就職プランでの利点
同じスキルカテゴリ内でも十分なスキル名、不足しているスキル名の区別が行えるため、細かく対応できる。
（２）各スキルに関して詳細情報、補足情報の抽出が可能な点
本実施例１に係るスキル評価装置２００では、被評価者が自分の考えるとおりに表現した情報（自然言語文）なので、スキルレベルの詳細情報、補足情報を付加することが可能である。例えば、「全社の人事システムを開発した」、「部内の経理システムを開発した」といった具合に、同じ「業務システムを開発した」であっても「全社の」か「部内の」かの違いで評価（回答結果）を異なるものとして扱うことが可能である（例えば、「全社の」なら「部内の」より評価レベルを１つあげるなどといったルールを記載し、適用処理を区別する。）。
その結果、被評価者は思ったとおりに記載でき、スキル評価装置２００もそれに柔軟に応じた評価処理が可能である（文章に含まれる「副詞句」や「形容詞句」で示される「度合い」（期間、人数、規模、など）を考慮することができ、細かいレベル評価が可能である。）。
（３）スキルの網羅性を高められる点
本実施例１にかかるスキル評価装置２００は、スキルに少しでも関連する情報（自然言語文書）ならいくつでも入力でき、その中から必要な情報だけを抽出することで網羅性を高めることが可能である。
また、本実施例１にかかるスキル評価装置２００は、スキルに少しでも関連する情報（自然言語文書）なら、過去に遡っていくつでも入力でき、その中から必要な情報だけを抽出することで網羅性を高めることが可能である。
また、本実施例１にかかるスキル評価装置２００は、スキルに少しでも関連する情報（自然言語文書）なら、過去の様様な職種や、現在の多様な方面のスキル情報についていくつでも入力でき、その中から必要な情報だけを抽出することで網羅性を高めることが可能である。そして、ある職種ならＸＸのスキル（レベルｘｘ）があり、別の職種ならＹＹのスキル（レベルｙｙ）といった具合に評価したり、表示したりすることが可能となっている（スキル項目の抽出段階では、職種の枠に当てはめずに抽出できる）。
（４）１つの質問に対する回答として多数の情報が関連つけられること
従来のスキル評価装置は、１つの質問に対して１つの回答・評価値が基本であった。これに対して、本実施例１にかかるスキル評価装置２００は、多数の文におけるスキル情報を同じ質問の回答として評価できる。例えば、ある文書に「人事システムを開発した」とあり、別の文書に「経理システムを開発した」とある場合、どちらも「業務システムを開発したことがあるか」という質問への回答とみなすことができる。
そして「人事システム」の１つだけを開発した場合より、「人事システム」と「経理システム」の２つを開発した場合の方の評価レベルを１つ上げるといったことが可能である。また、１文から複数のスキル項目を同時に抽出することも可能である。
例えば、「１０人の管理を行い、人事システムと経理システムの開発を行った」という文章からは、「１０人の管理」、「人事システムの開発」、「経理システムの開発」といった複数のスキル項目を抽出することができる。
［１−５：スキル評価装置の他の実施例］
なお、上記実施例１では、スキル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。しかし、本スキル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ため、質問・回答表への関連付けを指定する代わりに、スキル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。
第１０図は、スキルデータベースに直接関連付けるスキル評価装置を説明するための説明図である。同図に示すように、このスキル評価装置では、スキルマッピングルールは、自然言語によるスキル文をスキルデータベースに直接関連付けている。
また、本実施例では、スキルデータベースからＩＴＳＳに準拠したスキル評価表などにスキルデータベース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。
具体的には、スキルマッピングルール
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  Ｔａｂｌｅ（１，４）＆（１，５）
では、＜適用処理＞が「Ｔａｂｌｅ（１，４）＆（１，５）」であり、これは、スキルデータベースの（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。
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  Ｔａｂｌｅ（３，＊）
では、＜適用処理＞が「Ｔａｂｌｅ（３，＊）」であり、これは、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への関連付けを指定している。
このように、スキルマッピングルールの実行部で、質問・回答表の代わりにスキルデータベース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を作成することができる。
［２：実施例２（スキル評価システム）］
ところで、上記実施例１では、自然言語で書かれた文書からスキルマッピングルールを用いてスキル項目を抽出、評価し、スキルデータベースに格納するスキル評価装置について説明した。しかしながら、スキルマッピングルールのように自然言語を解析するルールは、スキル情報だけでなく、求人（人材検索）情報や就職総合情報など自然言語で書かれた文書から情報を抽出する場合にも同様に適用することができる。
そこで、本実施例２では、自然言語を解析するルールを用いて様々な情報を抽出するスキル評価システムについて説明する。なお、本実施例２では、第１１図〜第１５図を用いて、本実施例２に係るスキル評価システムの機能構成（［２−１：スキル評価システムの機能構成］）、本実施例２に係るスキル評価システムの画面構成（［２−２：スキル評価システムの画面構成］）、本実施例２に係るスキル評価システムの処理内容（［２−３：スキル評価システムの処理内容］）について説明する。
［２−１：スキル評価システムの機能構成］
まず、本実施例２に係るスキル評価システムの機能構成について説明する。第１１図は、本実施例２に係るスキル評価システムの機能構成を示す図である。
同図に示すように、このスキル評価システムは、（１）スキル評価、（２）スキル評価データ参照、（３）スキル検索（人材検索）、（４）市場価値診断、（５）スキルＧＡＰ分析、（６）教育支援、（７）最適就業支援、（８）リモートユーザ公開Ｉ／Ｆ、（９）スキル評価のカスタマイズ、（１０）ルールメンテナンスの機能を有する。
スキル評価機能としては、スキル情報取込み・整形、スキル情報の形態素解析・構文解析、形態素解析・構文解析されてスキルマッピングルールにより抽出されたスキル項目のスキルデータベース（あるいはＩＴＳＳ準拠の評価表）へのマッピング、分析・評価、スキル評価結果のスキルデータベース格納、個人の傾向分析、企業全体での集計・傾向分析結果の出力などがある。このスキル評価機能は、実施例１に示したスキル評価装置が有する機能である。スキル評価データ参照機能としては、評価対象者の一覧表示、評価対象者毎の評価結果の詳細表示などがある。
スキル検索機能としては、スキル評価結果（スキルデータベース）の検索、一覧表示、詳細表示、企業内傾向分析支援などがある。また、このスキル検索では、スキル評価で用いるスキルマッピングルールと同様のデータ構造で記載される求人マッピングルールを用いて、実施例１で示したスキル評価装置のスキル評価と同様に、自然言語で書かれた求人情報から求人項目（スキル評価でいうスキル項目に対応）を抽出し、求人データベース（スキル評価でいうスキルデータベースに相当するものであり、スキルカテゴリやスキルレベルなどのデータ構造はスキルデータベースと同一）に関連付けて所定の位置に求人項目を格納する。
そして、求人データベースの求人項目とスキルデータベースの全被評価者のスキル評価結果とを照合してデータが合致する被評価者を抽出することで指定されたスキルを保持する人材を検索する。
市場価値診断機能としては、市場価値判定などがある。この市場価値診断では、スキル評価で用いるスキルマッピングルールと同様のデータ構造で記載される市場価値尺度マッピングルールを用いて、実施例１で示したスキル評価装置のスキル評価と同様に、自然言語で書かれた市場価値尺度情報から市場価値尺度項目（スキル評価でいうスキル項目に対応）を抽出し、市場価値尺度データベース（スキル評価でいうスキルデータベースに相当するものであり、スキルカテゴリやスキルレベルなどのデータ構造はスキルデータベースと同一）に関連付けて所定の位置に市場価値尺度項目を格納する。
市場価値尺度データベースには、市場で標準的なスキル保持する者を想定して評価したスキル評価結果が、職種、スキルレベルなどで区別されて別々の評価結果として格納されている。そして、市場価値尺度を診断する者のスキル評価結果を、市場価値尺度データベース内の該当する職種のデータ項目と照合することで、どのスキルレベルであるか（すなわち、どの職種のどのスキルレベルの標準者に近いか）を検出し市場価値を判定することが可能である。
スキルＧＡＰ分析機能としては、指定職種に対するＧＡＰ抽出がある。市場価値を診断する者の目標値としてのスキルレベルを照合条件に加えることにより、目標値とのスキルのＧＡＰを検出できる。
結果として得られる市場価値やＧＡＰは、市場価値尺度データベースやスキルデータベースのデータ項目（スキルカテゴリやスキルレベル）と同一の構造のものである。
教育支援機能としては、スキルＧＡＰに応じた教育プラン作成支援がある。この教育支援では、スキル評価で用いるスキルマッピングルールと同様のデータ構造で記載される研修マッピングルールを用いて、実施例１で示したスキル評価装置のスキル評価と同様に、自然言語で書かれた研修情報から研修項目（スキル評価でいうスキル項目に対応）を抽出し、研修データベース（スキル評価でいうスキルデータベースに相当するものであり、スキルカテゴリやスキルレベルなどのデータ構造はスキルデータベースと同一）に関連付けて所定の位置に研修項目を格納する。
研修データベースには、市場で標準的なスキル保持者（職種、スキルレベルなどで区別）を想定したそれぞれのスキル評価結果、およびそれぞれのスキルレベルに必要な研修項目名が記載されている（スキルデータベースにスキル項目名が格納されるのと同様）。そして、市場価値尺度の診断で検出されたＧＡＰに対応するところの研修項目を抽出する。
最適就業支援機能としては、スキルＧＡＰに応じた最適就業プラン作成支援がある。この最適就業支援では、スキル評価で用いるスキルマッピングルールと同様のデータ構造で記載される就職総合情報マッピングルールを用いて、実施例１で示したスキル評価装置のスキル評価と同様に、自然言語で書かれた就職総合情報から就職総合情報項目（スキル評価でいうスキル項目に対応）を抽出し、就職総合情報データベース（スキル評価でいうスキルデータベースに相当するものであり、スキルカテゴリやスキルレベルなどのデータ構造はスキルデータベースと同一）に関連付けて所定の位置に就職総合情報項目を格納する。
就職総合データベースのデータ項目（スキルカテゴリやスキルレベル）は基本的にスキルデータベースと同一構造のものである。就職総合情報データベースには、就職市場で求められる標準的スキル情報や実際の求人情報をスキル評価結果（スキル保持条件）として、職種、スキルレベルなどで区別されて多数格納されている。そして、就職総合データベースのデータ項目と被評価者の市場価値（スキル評価結果でも可）とを照合して、就職総合情報データベースからデータ項目が合致するものを就職先候補として抽出する。
なお、スキルＧＡＰを加算してよりハイレベルのスキル保持者として照合することも可能である。この場合、研修データとスキルＧＡＰとを照合してＧＡＰを補完するための教育支援を合わせて行うことが可能である。
リモートユーザ公開Ｉ／Ｆ機能としては、ＷＥＢ上で任意のユーザが簡単にスキルを自己診断できるようにする機能、各種ノウハウの獲得手段などがある。スキル評価のカスタマイズ（質問項目入力支援、ヒアリング支援）としては、自然言語文から抽出されるスキル情報で不足する項目の入力を促す機能、ヒアリング中のＱＡをリアルタイムで解析し、不足するデータの取得（質問）を促すツール、ノートブックコンピュータを用いてスタンドアロン（あるいは公開Ｉ／Ｆ経由）で、質疑応答するエキスパートシステムなどがある。ルールメンテナンス機能としては、ルールを自動抽出する機能などがある。
［２−２：スキル評価システムの画面構成］
次に、本実施例２に係るスキル評価システムの画面構成について説明する。第１２図は、本実施例２に係るスキル評価システムの画面構成を示す図である。同図に示すように、このスキル評価システムは、まずログイン・認証画面を表示し、利用者の認証に成功するとメニュー選択画面（トップ画面）を表示する。
そして、利用者がメニュー選択画面からスキル評価、評価データ参照、スキル検索または各種支援のいずれかを選択する。ここで、各種支援が選択されると、市場価値診断、教育支援または最適就業支援を選択する画面を表示する。
なお、評価データ参照、スキル検索および各種支援は、利用者がスキル評価を実施した後に選択可能となる。また、利用者は、任意の画面から「処理終了」または「上位メニュー画面に戻る」を選択することができる。
［２−３：スキル評価システムの処理内容］
次に、スキル評価システムの処理内容について説明する。
［２−３−１］ログイン・認証処理
（１）ＷＥＢで所定のＵＲＬにアクセスする。
（２）認証処理を行う。
（３）認証されたユーザの場合、メニュー画面（トップ画面）に進む。
（４）認証不可のユーザには「エラーメッセージ」を出力し、処理を中止する。
［２−３−２］メニュー選択処理（トップ画面）
（１）ユーザにメニューを表示し、選択させる。
▲１▼スキル評価
▲２▼評価データ参照
▲３▼スキル検索
▲４▼各種支援
▲５▼終了
（２）（１）で選択された処理（画面）にすすむ。
ただし、▲２▼〜▲４▼は、▲１▼が実施済みの場合に選択可能となる。
［２−３−３］スキル評価処理
＜事前処理＞
まず、事前処理として以下の処理を行う。
（１）「オリジナルスキル情報ファイル」のセット
各被評価者のスキルに関して記載された、所定の形式のファイルを取り込み、「オリジナルスキル情報ファイル格納フォルダ」にセットする。記載方法、記載内容は自由である。
（２）「オリジナル被評価者リスト」のセット
第１３図は、オリジナル被評価者リストのフォーマットの一例を示す図である。同図に示すようなフォーマットのＣＳＶファイルを事前に作成し、「オリジナルスキル情報ファイル格納フォルダ」にセットする。
なお、被評価者氏名は、スキル情報との対応が一意に決まるものであれば、どのようなデータでもかまわない。また、職種、役職は省略可能であり、オリジナルスキル情報ファイルは１個以上指定する。
（３）「スキル情報ファイル」の作成
（１）と（２）のファイルを参照して、第１４図に示すようなフォーマットのスキル情報ファイルを作成し、「スキル情報ファイル格納フォルダ」にセットする。このスキル情報ファイルには、オリジナル被評価者リストにある被評価者氏名、役職、職掌、職務のデータに加えて、オリジナルスキル情報ファイルから取り出した１文毎の文章が、スキル内容欄に１文１行データとして格納される。
なお、スキル情報ファイルは、１被評価者で１ファイルであり、被評価者氏名とスキル内容（自由記載）のみ必須である。情報がない部分は、原則としてブランクとする。また、スキル項目は１行で記載し、改行コードが含まれる場合、１行に修正する。また、スキル内容は、１つのスキル項目に対して、１文（改行コードの入らないもの）とし、１つのスキル項目について、オリジナルのスキル情報に複数の文があった場合、スキル項目など他のデータを複製して複数行のデータにする。
（４）「被評価者リスト」のセット
第１５図に示すようなフォーマットのＣＳＶファイルを作成し、「スキル情報ファイル格納フォルダ」内に任意の名称でセットする。ただし、ファイル名は、オリジナル被評価者リストのファイル名と同一にする。
＜スキル評価処理＞
（１）入出力データの指定
（１−１）入力ＢＯＸを表示し、「スキル情報ファイル格納フォルダ」にセットされている「被評価者リスト」のファイル名を指定させる。
（１−２）入力ＢＯＸを表示し、スキル評価結果の「スキルデータベース格納フォルダ」と「スキルデータベース」のファイル名称を指定させる。
（２）実行ボタン／キャンセルボタン（終了ボタン）のどれかを選択させる。
（３）「キャンセル」なら上位画面に戻る。
（４）「実行」なら「指定内容」を再確認し、（５）以降の処理を開始する。
（５）リスト中の被評価者について、１人ずつデータを取り込み、以下のスキル評価処理（個人別）を行う。
（５−１）被評価者リストをＯＰＥＮする。
（５−２）被評価者リストから一人分のデータ（被評価者氏名、スキル情報ファイル（ファイル名称））を取り込む（すべての被評価者について処理が終えたら被評価者リストをＣＬＯＳＥして（６）に進む。）。
（５−３）１被評価者用のデータを初期化する。
▲１▼「ルール適用結果情報」
▲２▼「質問への回答集（必須レベル、任意レベルを保持）」
（５−４）被評価者氏名を処理ＩＤとする。
（５−５）スキル情報ファイルをＯＰＥＮする。
（５−６）スキル情報ファイルから１行ずつ読み込み以下のスキル評価処理（スキル別）を行う。なお、被評価者のデータがなくなったら、スキル情報ファイルをＣＬＯＳＥし、（５−７）に進む。
（５−６−１）スキル情報の読み取り
スキル情報の１行を読み取る（すべてのデータについて処理したら終了する。）。
（５−６−２）既知項目の設定
役職、職務、職掌、スキル項目（カテゴリ）などの既知項目を変数にセットする。なお、ここで設定された変数は、ルール適用時に利用される。
（５−６−３）スキル内容（自然言語文）の形態素解析・構文解析
スキル内容（自然言語文）を取りだし、形態素解析と構文解析（意味解析）を行う。
（５−６−４）形態素解析と構文解析（意味解析）結果をスキルマッピングルールと照合し、適用すべきルールがあれば、適用する。また、この結果を、「被評価者ＩＤ，元々の文章、ヒットした内容、ヒットしたルール、適用処理」の構造をもったデータ（＝「ルール適用結果情報」）に保持する。
（５−６−５）（５−６−４）の結果に基づいて、質問・回答表にマッピングする。なお、必須の質問への回答がない場合、警告・フォローする。
（５−６−６）（５−６−１）に戻る。
（５−７）被評価者（１名分）の評価結果の書き込み。
質問・回答表におけるそれぞれのデータに対するマッピング処理に従い、スキルデータベース２０９の対応する個所にマッピングさせる。
（５−８）次の被評価者のスキル評価処理（個人別）（５−２）に進む。
（６）データ出力
すべての被評価者の評価が終了したら、「スキルデータベース格納フォルダ」の「スキルデータベース」にデータを書き込む。
（７）処理を終了し、上位画面に戻る。
［２−３−４］評価データ参照（結果一覧表示画面）処理
（１）（複数のスキルデータベースが存在する場合）入力ＢＯＸを表示し、スキルデータベースを指定させる。この後、ＯＫボタンを押したら、（１）で選択したスキルデータベース内の被評価者一覧データを表示する。
（２）「終了」ボタン、「画面前後移動」ボタン、「個人別詳細表示」ボタン（各被評価者毎に設置）を表示し、選択内容に応じて処理する。
（２−１）「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
（２−２）「画面前後移動」ボタンを押したら前後ページに移動し、一覧データを表示する。
（２−３）「個人別詳細表示」ボタンを押したら、該当する各被評価者のスキル評価結果の詳細情報を表示する。
［２−３−５］評価データ参照（個別詳細表示画面）処理
（１）被評価者の評価結果の詳細データを表示する。
（２）「終了」ボタン、「画面前後移動」ボタンを表示し、選択内容に応じて処理する。
（２−１）「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
（２−２）「画面前後移動」ボタンを押したら前後ページに移動し、詳細データを表示する。
［２−３−６］スキル検索（条件指定・実行画面）処理
（１）（複数のスキルデータベースが存在する場合）入力ＢＯＸを表示し、スキルデータベースを指定させる。この後、ＯＫボタンを押したら、
（２）検索条件入力ＢＯＸを表示し、検索条件を入力させる。ここで、検索条件は
▲１▼フリーワード
▲２▼予め設定されているスキル内容（スキルカテゴリやスキルレベル、あるいは具体的なスキル項目）の選択
により指定できる。
（３）この後、検索実行ボタンを押すと、スキル検索（結果一覧表示画面）に進む。「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
［２−３−７］スキル検索（結果一覧表示画面）処理
（１）検索結果一覧を表示する。
（２）「戻る」ボタンを押すと検索条件指定画面（上位画面）に戻る。
（３）一覧データの各行の「詳細表示」ボタンを押すと、各被評価者の「個別詳細表示画面」に進む。
［２−３−８］スキル検索（個別詳細表示画面）処理
（１）各被評価者の「個別詳細情報」を表示する。
（２）「戻る」ボタンを押すと検索条件指定画面（上位画面）に戻る。
［２−３−９］メニュー選択画面（各種支援選択画面）処理
以下のメニューを選択させ、選択した画面に進む。
（１）市場価値診断
（２）教育支援
（３）最適就業支援
［２−３−１０］市場価値診断（処理内容指定・実行画面）処理
＜市場価値尺度データベース構築作業＞
この市場価値尺度データベース構築作業は、スキル評価システムのインストール時に、システム側の「市場価値尺度データベース」作成処理として、ツールなどにより実施しておく（処理アルゴリズム、ルール、辞書は基本的にスキル評価処理と同一である。データの格納ファイル等が異なるだけである。）。
自然言語文で記載されるような「市場価値尺度」情報を、一人のユーザのスキル情報とみなして、スキル評価処理の＜事前処理＞や＜スキル評価処理＞と同様に評価し、「市場価値尺度データベース」に格納しておく。職種ごとに別ユーザとして、多数の職種に対する「市場価値尺度」をデータベース化する。
＜診断処理＞
（１）（複数のスキルデータベースが存在する場合）入力ＢＯＸを表示し、スキルデータベースを指定させる。また、「診断対象者」を指定させる。
（２）対象職種指定（リスト指定）させる。
（３）「終了」ボタン、「実行」ボタンの選択内容に応じて処理する。
（３−１）「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
（３−２）「実行」ボタンを押したら診断処理を行う。終了後、「結果表示・出力画面」に進む。
（３−２−１）個人スキル評価結果と市場価値とマッチングし、差分を求める（それぞれのデータベースの評価項目は同一である）。
（３−２−２）結果を「被評価者名」で「市場価値尺度ＧＡＰ保持データベース」に格納する。
［２−３−１１］市場価値診断（結果表示・出力画面）処理
（１）被評価者の指定職種における「市場価値尺度とのＧＡＰ」を表示する。
［２−３−１２］教育支援（処理内容指定・実行画面）処理
＜研修データベース構築作業＞
この研修データベース構築作業は、スキル評価システムのインストール時（研修情報更新時も含む）に、システム側の「研修データベース」作成処理として、ツールなどにより実施しておく（処理アルゴリズム、ルール、辞書は基本的にスキル評価処理と同一である。データの格納ファイル等が異なるだけである。）。
自然言語文で記載されるような「教育プラン」（研修カリキュラム）情報を一人のユーザのスキル情報とみなして、スキル評価処理と同様に処理して、「研修データベース」に格納しておく。職種ごとに別ユーザとして、多数の職種に対する「教育プラン」をデータベース化する。
＜教育プラン作成支援処理＞
（１）（複数のスキルデータベースが存在する場合）入力ＢＯＸを表示し、スキルデータベースを指定させる。また、「診断対象者名」を指定させる。
（２）対象（希望）職種指定（リスト指定）させる。
（３）「終了」ボタン、「実行」ボタンの選択内容に応じて処理する。
（３−１）「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
（３−２）「実行」ボタンを押したら診断処理を行う。終了後、「結果表示・出力画面」に進む。
（３−２−１）市場価値尺度の診断で検出されたＧＡＰと研修データベースとを照合し、ＧＡＰに対するところの研修項目を取り出す。
（３−２−２）結果を「診断対象者名」の「教育プラン」としてデータに格納する。
［２−３−１３］教育支援（教育プラン表示・出力画面）処理
（１）被評価者の指定職種における「教育プラン」を表示する。
［２−３−１４］最適就業支援（処理内容指定・実行画面）処理
＜就職総合データベース構築作業＞
この就職総合データベース構築作業は、スキル評価システムのインストール時（就職総合情報更新時も含む）に、システム側の「就職総合データベース」作成処理として、ツールなどにより実施しておく（処理アルゴリズム、ルール、辞書は基本的にスキル評価処理と同一である。データの格納ファイル等が異なるだけである。）。
自然言語文で記載されるような「就職総合データ」（求人情報など）を一人のユーザのスキル情報とみなして、スキル評価処理と同様に処理して、「就職総合データベース」に格納しておく。職種ごとに別ユーザとして、多数の職種に対する「就職総合データ」をデータベース化する。
＜再就職（最適就業プラン）作成支援処理＞
（１）（複数のスキルデータベースが存在する場合）入力ＢＯＸを表示し、スキルデータベースを指定させる。また、「診断対象者名」を指定させる。
（２）対象（希望）職種指定（リスト指定）させる。
（３）「終了」ボタン、「実行」ボタンの選択内容に応じて処理する。
（３−１）「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
（３−２）「実行」ボタンを押したら診断処理を行う。終了後、「結果表示・出力画面」に進む。
（３−２−１）市場価値尺度の診断結果と就職総合データベースとを照合し、最適就業計画データベースから市場価値に対応するところのデータ項目（就職先候補）を取り出す。
（３−２−２）結果を「診断対象者名」の「再就職プラン（最適就業職プラン）」としてデータに格納する。
［２−３−１５］最適就業支援（就業プラン表示・出力画面）処理
（１）被評価者の指定職種における「最適就業プラン」を表示する。
上述してきたように、本実施例２では、求人データを求人データベースに蓄え、求人データベースに蓄えられた求人データと、スキルデータベースに蓄えられたスキル項目とを照合して人材検索を行うので、必要とするスキルを備えた人材を検索することができる。
また、本実施例２では、自然言語で書かれた求人情報の自然言語解析を行い、求人マッピングルールを用いて求人情報の自然言語解析結果から求人データを抽出して求人データベースに格納することとしたので、求人情報について自然言語で書かれた文書から求人データベースを効率良く構築することができる。
また、本実施例２では、市場価値尺度データを市場価値尺度データベースに蓄え、市場価値尺度データベースに蓄えられた市場価値尺度データと、スキルデータベースに記憶されたスキル評価結果とを照合して個人の市場価値の診断とスキルＧＡＰの分析を行うので、スキルに基づいて正確な市場価値を診断するとともにスキルＧＡＰを分析することができる。
また、本実施例２では、自然言語で書かれた市場価値尺度情報の自然言語解析を行い、市場価値尺度マッピングルールを用いて市場価値尺度情報の自然言語解析結果から市場価値尺度データを抽出して市場価値尺度データベースに格納することとしたので、市場価値尺度情報について自然言語で書かれた文書から市場価値尺度データベースを効率良く構築することができる。
また、本実施例２では、研修データを研修データベースに蓄え、研修データベースに蓄えられた研修データとスキルＧＡＰ分析結果とを照合して個人の教育プランを作成するので、スキルＧＡＰを補完する教育プランを作成することができる。
また、本実施例２では、自然言語で書かれた研修情報の自然言語解析を行い、研修マッピングルールを用いて研修情報の自然言語解析結果から研修データを抽出して研修データベースに格納することとしたので、研修情報について自然言語で書かれた文書から研修データベースを効率良く構築することができる。
また、本実施例２では、就職総合データを就職総合データベースに蓄え、就職総合データベースに蓄えられた就職総合データと市場価値診断結果とを照合して個人の再就職プランを作成するので、個人のスキル、市場価値にふさわしい最適就業プラン（再就職プラン）を作成することができる。
また、本実施例２では、就職総合データを就職総合データベースに蓄え、就職総合データベースに蓄えられた就職総合データとスキルＧＡＰ分析結果とを照合して個人の再就職プランを作成することも可能なので、所定のスキルアップを行った場合の最適就業プラン（再就職プラン）を作成することができる。
また、本実施例２では、自然言語で書かれた就職総合情報の自然言語解析を行い、就職総合マッピングルールを用いて就職総合情報の自然言語解析結果から就職総合データを抽出して就職総合データベースに格納することとしたので、就職総合情報について自然言語で書かれた文書から就職総合データベースを効率良く構築することができる。
［３：実施例３（モチベーション評価装置）］
ところで、上記した実施例１では、個人の能力としての「スキル」を評価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、例えば、個人のモチベーションを評価する場合など、就職や人事等に際して評価項目とされ得る、個人のあらゆる能力を評価しようとする場合に、本発明を同様に適用することができる。
そこで、以下の実施例３では、実施例１と同様、個人の能力を評価する一例として、個人のモチベーションを評価し、評価した結果をモチベーションデータベースに蓄えるモチベーション評価装置を説明する。なお、以下の実施例３における説明は、基本的には、上記した実施例１の説明に登場した「スキル」の文言を「モチベーション」に置き換えることで説明することもできる。
以下、本実施例３では、第１６図〜第２６図を用いて、本実施例３に係るモチベーション評価装置の概念（［３−１：モチベーション評価装置の概念］）、本実施例３に係るモチベーション評価装置の構成（［３−２：モチベーション評価装置の構成］）、本実施例３に係るモチベーション評価装置の処理手順（［３−３：モチベーション評価装置の処理手順］）、本実施例３に係るモチベーション評価装置の効果（［３−４：効果］）、モチベーション評価装置の他の実施例（［３−５：モチベーション評価装置の他の実施例］）について説明する。
なお、以下では「構文・意味構造」を「依存構造」、「構文解析結果」と表現したり、「形態素構造」を「形態素解析結果」「形態素列」「単語列」などと表現したりすることがあるが、それぞれ同じ意味であるものとする。
［３−１：モチベーション評価装置の概念］
まず、本実施例３に係るモチベーション評価装置の概念について説明する。第１６図は、本実施例３に係るモチベーション評価装置の概念を説明するための説明図である。同図に示すように、このモチベーション評価装置は、モチベーションについて記載した文であるモチベーション文をモチベーション評価のための質問・回答表に関連付けるモチベーションマッピングルール（モチベーション関連付けルール）を予め用意し、志願やモチベーション関係アンケートなど自然言語で書かれた文書の各文とモチベーションマッピングルールのマッチングをとり、マッチングがとれると、マッチングがとれた文から質問・回答表の回答を自動的に作成する。
具体的には、モチベーション評価のための質問・回答表の回答となる自然言語のモチベーション文の構文および意味を解析した結果を表わすデータ構造を条件部とし、質問・回答表の中のその回答に対応する項目への関連付けを実行部とするモチベーションマッピングルールを予め用意する。そして、志願やモチベーション関係アンケートなど自然言語で書かれた文書の各文の構文および意味を解析し、解析した文がいずれかのモチベーションマッピングルールの条件部とマッチするか否かを調べ、マッチした場合には、その文をモチベーション文と判断し、モチベーションマッピングルールの実行部によって関連付けられた項目の回答をそのモチベーション文から作成する。
例えば、「ネットワークの専門能力を向上させたい。」という文が志願やモチベーション関係アンケートにあると、この文の形態素解析結果は、「ネットワーク／の／専門能力／を／向上する／せる／たい／。／」といった単語列となる。
そして、この単語列に対して構文解析および意味解析を行った結果は、
［見出し語（向上する）］＋［見出し語（せる）］＋［見出し語（たい）］
｜−（対象格）［見出し語（専門能力）］＋［見出し語（を）］
｜−（任意）［見出し語（ネットワーク）］＋［見出し語（の）］
となる。
ここで、上記構文解析結果における「｜」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。この後、
［見出し語（向上する）］＋［見出し語（せる）］＋［見出し語（たい）］
｜−（対象格）［見出し語（専門能力）］＋［見出し語（を）］
｜−（任意）［見出し語（ネットワーク）］＋［見出し語（の）］
の部分がモチベーションマッピングルールの条件部とマッチし、「Ｙ，願望」が質問・回答表の２番目の質問「専門能力を追求したいか」に対する回答となる。なお、回答における「Ｙ」は「Ｙｅｓ」の意味である。
また、例えば、「新しい技術の研究を熱望する。」という文が志願やモチベーション関係アンケートにあると、この文の形態素解析結果は、「新しい／技術／の／研究／を／熱望する／。／」といった単語列となり、この単語列に対して構文解析および意味解析を行った結果は、
［見出し語（熱望する）］
｜−（対象格）［見出し語（研究）］＋［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）］
となる。そして、これがモチベーションマッピングルールの条件部とマッチし、「Ｙ、強い願望」が質問・回答表の４番目の質問「新しいことに挑戦したいか」に対する回答となる。
なお、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。
ここで、実行部のＱＡ（２）は、条件部がマッチした文書を質問・回答表の２番目の質問に関連付けることを示す。また、質問・回答表の対応処理欄に記載された「Ｔａｂｌｅ（２，３）」は、この質問の回答をモチベーションデータベースの（２，３）で指定されるデータ項目に関連付けて、抽出したモチベーション項目（回答内容）を格納することを示す。
なお、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、入力文書にモチベーション情報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も可能になる。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モチベーション評価を行うことができる。
また、モチベーションデータベースは、被評価者のモチベーション項目を記憶するデータベースである。モチベーションデータベースは、縦方向（行）がモチベーションの方向性・指向性（オールラウンド型、革新型、専門・専任型、従順型などで分類されたモチベーションカテゴリ）を意味し、横方向（列）がそれぞれのモチベーション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。
そして、上記（）内の最初の数字はモチベーションデータベース内の縦（行）方向の位置であり、これはモチベーションの方向性・指向性毎に設けられているモチベーションカテゴリを指す。また、（）内の２番目の数字はモチベーションデータベース内の横（列）方向の位置であり、これはモチベーションカテゴリにおけるモチベーションレベルを指す。
そして、モチベーションマッピングルールにマッチした場合、モチベーション項目が抽出されるだけでなく、上記モチベーション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、「どのモチベーション項目（モチベーションカテゴリ）でどのモチベーションレベルであるか」を意味するものとなる。
すなわち、モチベーションマッピングルールにマッチした段階で、モチベーション項目が抽出され、そのモチベーションレベルが評価され、更に、モチベーション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）がわかったことになる。このことは、ルールがマッチした段階で、１つのモチベーションに関してモチベーション評価が行われたことを意味する。
なお、異なるモチベーション項目がモチベーションデータベースの同じ位置に格納されてもよい。例えば、「ネットワークの専門能力を向上させたい」や「データベースの専門能力を向上させたい」というモチベーション文を評価する場合、「ネットワークの専門能力を向上させたい」、「データベースの専門能力を向上させたい」は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モチベーション項目が格納されている場合に、モチベーションレベルをより高く解釈することも可能となる。
このように、本実施例３に係るモチベーション評価装置では、モチベーション文の構文解析・意味解析結果を表わすデータ構造を条件部とするモチベーションマッピングルールを用意し、志願やモチベーション関係アンケートなどの文書の各文の構文解析・意味解析結果とモチベーションマッピングルールの条件部とのマッチングをとり、マッチングがとれた場合には、その文から質問・回答表の回答を作成することによって、志願やモチベーション関係アンケートなどの自然言語で書かれた文書からモチベーション項目を自動的に抽出し、評価することができる。
［３−２：モチベーション評価装置の構成］
次に、本実施例３に係るモチベーション評価装置の構成について説明する。第１７図は、本実施例３に係るモチベーション評価装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このモチベーション評価装置４００は、自然言語処理部４０１と、モチベーションマッピングルール記憶部４０２と、マッチング部４０３と、ルール編集部４０４と、適用処理部４０５と、質問・回答情報記憶部４０６と、モチベーション情報補完処理部４０７と、マッピング部４０８と、モチベーションデータベース４０９と、モチベーション分析部４１０と、評価表作成部４１１と、モチベーションデータベース変換ルール記憶部４１２とを有する。
自然言語処理部４０１は、志願やモチベーション関係アンケートなど自然言語で書かれた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。第１８図は、自然言語処理部４０１による自然言語処理を説明するための説明図である。
同図に示すように、この自然言語処理部４０１は、例えば、「ネットワークの専門能力を向上させたい。」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「ネットワーク／の／専門能力／を／向上する／せる／たい／。／」の単語列を得る。また、この自然言語処理部４０１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。
例えば、単語「ネットワーク」に対しては、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「通信ネットワーク、組織／団体、空間、原理／仕組み」を文法・意味情報として付加する。
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（向上する）］＋［見出し語（せる）］＋［見出し語（たい）］
｜−（対象格）［見出し語（専門能力）］＋［見出し語（を）］
｜−（任意）［見出し語（ネットワーク）］＋［見出し語（の）］
といった構文解析・意味解析結果を得る。
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。
モチベーションマッピングルール記憶部４０２は、モチベーションマッピングルールを記憶する記憶部である。第１９図は、モチベーションマッピングルールを示す図であり、より詳細には、モチベーションマッピングルールのフォーマット、並びに、その具体例を示す。
同図の「フォーマット」に示すように、モチベーション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。
また、同図の「具体例」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２番目の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＞＝ＱＡ（２）＆（回答＝Ｙ）＆（回答＝″願望：スキル向上″）
となる。
ここで、「｜」は、ＯＲ条件を示す。すなわち、「向上する｜追求する｜身に付ける｜学習する」は、「向上する」、「追求する」、「身に付ける」または「学習する」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。
そして、このモチベーションマッピングルールが適用されると、実行部のＱＡ（２）により、質問・回答表の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、更に、「（回答＝″願望：スキル向上″）」により、回答として「Ｙ、願望」を格納する。
なお、回答情報としてモチベーション文にある任意の語句、あるいはモチベーション文全体をモチベーション項目として保持することが可能である。具体的には、例えば、同図のモチベーションマッピングルールにおける「｜−（任意）［意味（技術）］＋［見出し語（の）］」の部分は入力された自然言語文の「ネットワークの」の部分に対応するが、この部分からモチベーションの具体的な関連項目として「ネットワーク」という語句を抽出し、保持することも可能である。一方、願望のタイプを示す語句（このルールでは″スキル向上″）などのように、モチベーションマッピングルール自体で個別に定めた任意の語句（文字列）を回答情報に含めて保持することも可能である。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。
第２０図は、他の形式のモチベーションマッピングルールを示す図であり、詳細には、他の形式のモチベーションマッピングルールのフォーマット、並びに、その具体例を示す。
同図の「フォーマット」に示すように、このモチベーション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。
また、同図の「具体例」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（２）＆（回答＝Ｙ）＆（回答＝″願望：スキル向上″）
となる。
そして、このモチベーションマッピングルールが適用されると、実行部のＱＡ（２）により、質問・回答表の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、更に、「（回答＝″願望：スキル向上″）」により、回答として「Ｙ、願望」を格納する。
なお、回答情報としてモチベーション文にある任意の語句、あるいはモチベーション文全体をモチベーション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。
第２１図は、モチベーションマッピングルールの条件部で指定できる情報を示す図である。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（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。
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。
例えば、
Ｉｆ＜依存構造＞＝
［見出し語（担当する｜実施する）］＋［見出し語（たい）］
｜−（対象）［見出し語（管理｜マネジメント）］＋［見出し語（を）］
｜−（対象）［品詞（数値）］＋［見出し語（人）］＋［見出し語（の）］
Ｔｈｅｎ＜適用処理＞＝ＱＡ（２）＆（回答＝Ｙ）＆（回答＝“願望：マネジメント”）
では、「管理を担当した」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。
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、モチベーション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。
このように、モチベーション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、モチベーションマッピングルール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。
第１７図に示したマッチング部４０３は、自然言語処理部４０１から構文解析・意味解析の結果を受け取り、モチベーションマッピングルール記憶部４０２に記憶されたモチベーションマッピングルールとのマッチング処理を行う処理部である。
具体的には、このマッチング部４０３は、自然言語処理部４０１が行った構文解析・意味解析の結果とモチベーション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モチベーションマッピングルールを検索する。
このマッチング部４０３が、入力文書の各文の構文解析・意味解析の結果とモチベーション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モチベーション文を選択し、モチベーション項目を抽出することができる。
ルール編集部４０４は、モチベーションマッピングルール記憶部４０２を編集する処理部であり、具体的には、モチベーションマッピング記憶部４０２へのモチベーションマッピングルールの追加、モチベーションマッピング記憶部４０２に記憶されたモチベーションマッピングルールの修正、削除などを行う。
適用処理部４０５は、マッチング部４０３によって検索されたモチベーションマッピングルールの実行部を処理する処理部であり、具体的には、モチベーション文からモチベーション項目を抽出して評価し、質問・回答表の質問項目のうち実行部により関係付けられた質問項目に対する回答を作成する。
この適用処理部４０５が、質問・回答表の質問項目のうちモチベーションマッピングルールの実行部により関連付けられた質問項目に対する回答を作成することによって、モチベーション文から質問・回答表の回答を作成することができる。
質問・回答情報記憶部４０６は、モチベーション評価のための質問・回答表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。適用処理部４０６は、作成した回答をこの質問・回答情報記憶部４０６の質問・回答表に記入する。
なお、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、モチベーション文から「ネットワークの専門能力を向上させたい」、「データベースの専門能力を向上させたい」という回答内容（モチベーション評価結果）が得られた場合、モチベーションマッピングルールにより、どちらも第２０図の質問・回答表の２番目の質問「専門能力を追求したいか」の回答として保持できる。
モチベーション情報補完処理部４０７は、質問・回答表の質問のうち、適用処理部４０６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り、必要に応じて被評価者から回答を取得して質問・回答情報記憶部４０６に記憶された質問・回答表に記入する。また、このモチベーション情報補完処理部４０７は、適用処理部４０６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。
マッピング部４０８は、質問・回答情報記憶部４０６に記憶された質問・回答表の情報からモチベーションデータベース４０９を作成する処理部であり、具体的には、質問・回答表の回答内容を質問・回答表の対応処理欄に記載された方法に従ってモチベーションデータベース４０９のデータ項目へ関連付ける。
質問・回答表の対応処理欄には、抽出したモチベーション項目（回答内容）をモチベーションデータベースのどのモチベーションカテゴリのどのモチベーション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、モチベーションデータベースにモチベーション項目（回答内容）を格納することにより、１つのモチベーションカテゴリにおけるモチベーションレベルの評価結果を格納していることになる。
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、回答内容が「〜をしたい」ならモチベーションレベル３のデータ項目（例えば、願望）に関連付け、「〜を熱望する」ならモチベーションレベル４のデータ項目（例えば、強い願望）に関連付けるといったことが行える。
モチベーションデータベース４０９は、被評価者のモチベーション評価結果を記憶するデータベースである。モチベーションデータベース４０９は、縦方向（行）がモチベーションの方向性・指向性（オールラウンド型、革新型、専門・専任型、従順型などで分類されたモチベーションカテゴリ）を意味し、横方向（列）がそれぞれのモチベーション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。
これにより、例えば、被評価者のオールラウンド型や革新型のモチベーションカテゴリに関するモチベーション項目をそれらのモチベーション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。
モチベーション分析部４１０は、モチベーションデータベース４０９に記憶されたモチベーション評価結果に基づいて被評価者のモチベーションを分析・評価した結果などを表示する処理部である。また、このモチベーション分析部４１０は、モチベーションデータベース４０９に記憶された被評価者全体に対するモチベーション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。
評価表作成部４１１は、モチベーションデータベース変換ルール記憶部４１２に記憶されたモチベーションデータベース変換ルールに基づいて、モチベーションデータベース４０９に記憶されたモチベーション評価結果を任意のフォーマットのモチベーション評価表に変換して出力する。この処理により、例えば、任意のモチベーション定義体系（第２２図や第２３図参照）に準拠したモチベーション評価表なども作成することが可能である。
もちろん、モチベーションデータベース変換ルールを適用せずに、モチベーションデータベースの評価結果をそのまま、すなわち、モチベーションカテゴリやモチベーションレベルが同一の形式で、モチベーション評価表を出力できる。
第２２図および第２３図は、モチベーションデータベース４０９と任意のモチベーション定義体系との対応を説明するための説明図であり、例えば、モチベーションデータベース４０９の専門・専任型や革新型のモチベーション項目が、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られることを示している。このように、モチベーションデータベース４０９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。
モチベーションデータベース変換ルール記憶部４１２は、モチベーションデータベース４０９に格納されたモチベーション評価結果を任意のフォーマットのモチベーション評価表に変換するためのモチベーションデータベース変換ルールを格納する。モチベーションデータベース変換ルールは第２４図のようなフォーマットで記述される。
このルールの条件部では、モチベーションデータベース４０９の行と列（データベース内のデータ項目の位置）と、必要に応じてモチベーション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モチベーション項目（評価結果）を任意のフォーマットの評価表（例えば、第２２図や第２３図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）の所定の位置にマッチングさせ、モチベーションデータベース４０９内に保持されていたモチベーション項目をそのまま反映したり、何らかの演算処理（モチベーション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。
なお、モチベーション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、モチベーションデータベース４０９のすべての行、列について条件部にマッチするモチベーションデータベース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、第２４図に示すようなルールが記載される。第２４図は、その１つの例として、モチベーションデータベース４０９を任意のモチベーション定義体系に基づく評価表（具体的には、第２２図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）に変換する場合の例を示したものである。
［３−３：モチベーション評価装置の処理手順］
次に、本実施例３に係るモチベーション評価装置４００の処理手順について説明する。第２５図は、本実施例３に係るモチベーション評価装置４００の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、このモチベーション評価装置４００は、自然言語処理部４０１が自然言語で書かれた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Ｓ２５０１）。
そして、マッチング部４０３が自然言語処理部４０１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Ｓ２５０２）、選択した形態素・構文解析結果に条件部がマッチするモチベーションマッピングルールがあるか否かを判定する（ステップＳ２５０３）。
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モチベーションマッピングルールがある場合には、適用処理部４０５がマッチング部４０３により選択された形態素・構文解析結果（または入力文）からモチベーション項目を抽出、評価し、マッチしたモチベーション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Ｓ２５０４）。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モチベーション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。
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Ｓ２５０５）、全ての文の処理が終了していない場合には、ステップＳ２５０２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Ｓ２５０６）。その結果、未回答の質問がある場合には、モチベーション情報補完処理部４０７が被評価者から回答を取得するなどのモチベーション情報補完処理を行う（ステップＳ２５０７）。
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モチベーション評価を行うことができる。
そして、マッピング部４０８が質問・回答情報記憶部４０６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、これによりモチベーションデータベース４０９の所定のモチベーションカテゴリとモチベーションレベルの位置にあるデータ項目のところにモチベーション項目を格納する（ステップＳ２５０８）。
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・回答表やモチベーションデータベース４０９内のデータ（テーブル）が作成されるものとする。
このように、マッチング部４０３が自然言語処理部４０１により解析された文とモチベーションマッピングルールとのマッチング処理を行い、マッチするモチベーション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４０５が質問・回答表に対する回答を作成し、マッピング部４０８が質問・回答表の回答をモチベーションデータベース４０９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文章からモチベーション項目を抽出、評価してモチベーションデータベース４０９に格納することができる。
［３−４：効果］
上述してきたように、本実施例３では、自然言語処理部４０１が志願やモチベーション関係アンケートなど自然言語で書かれた文書の各文の構文解析および意味解析を行い、モチベーションマッピングルール記憶部４０２がモチベーション項目と質問・回答表の質問項目を関連付けるモチベーションマッピングルールを記憶し、マッチング部４０３が自然言語処理部４０１により解析された各文とモチベーションマッピングルールとのマッチングを行い、適用処理部４０５がマッチング部４０３によりマッチングがとられた文からモチベーション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４０６に格納し、マッピング部４０８が質問・回答情報記憶部４０６に格納された回答をモチベーションデータベース４０９のデータ項目にマッピングして格納することとしたので、モチベーションについて自然言語で書かれた文章からモチベーションデータベース４０９を自動的に作成することができる。
また、本実施例３で説明したモチベーション評価装置４００のように、自然言語で書かれた文書からモチベーション項目を自動的に抽出するモチベーション評価には、上記した実施例１と同様、（１）具体的なモチベーション項目の抽出（例えば、専門能力を向上させたい場合に、それがネットワークの専門能力であるか、データベースの専門能力であるか等まで抽出）が可能な点、（２）各モチベーションに関して詳細情報、補足情報の抽出（例えば、普通の願望であるか、強い願望であるか等まで抽出）が可能な点、（３）モチベーションの網羅性を高められる点、（４）１つの質問に対する回答として多数の情報が関連つけられる点、などの利点がある。
［３−５：モチベーション評価装置の他の実施例］
なお、上記実施例３では、モチベーション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。しかし、本モチベーション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ため、質問・回答表への関連付けを指定する代わりに、モチベーション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。
第２６図は、モチベーションデータベースに直接関連付けるモチベーション評価装置を説明するための説明図である。同図に示すように、このモチベーション評価装置では、モチベーションマッピングルールは、自然言語によるモチベーション文をモチベーションデータベースに直接関連付けている。
また、本実施例では、モチベーションデータベースから所定のモチベーション評価表（第２２図や第２３図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）にモチベーションデータベース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。
具体的には、モチベーションマッピングルール
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（２，３）
では、＜適用処理＞が「Ｔａｂｌｅ（２，３）」であり、これは、モチベーションデータベースの（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。
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（８，６）
では、＜適用処理＞が「Ｔａｂｌｅ（８，６）」であり、これは、モチベーションデータベースの（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。
このように、モチベーションマッピングルールの実行部で、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を作成することができる。
また、上記実施例３では、第２２図に示すレーダーチャートや第２３図に示すマトリックスチャートのような評価表にモチベーション項目をマッピングする場合を示したが、かかる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場合に本発明を同様に適用することができる。
すなわち、「レーダー形式やマトリックス形式」などの視覚的な形式だけでなく、「革新型や専門専任型」などの方向的な形式も、第２２図や第２３図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。
また、上記実施例３では、個人のモチベーション項目を評価表（第２２図や第２３図参照）にマッピング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、ある組織に属する各人のモチベーション項目を評価表にマッピングする場合にも同様に適用することができる。
すなわち、この場合には、個人用の変換ルールだけでなく、複数人のモチベーション項目を評価表に反映するための組織用の変換ルールをモチベーションデータベース変換ルール記憶部４１２に記憶することになるが、例えば、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、第２２図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及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第２２図や第２３図に示したような評価表にマッピングする。なお、総合的なモチベーション項目及びレベルを抽出する演算処理等は第２４図のフォーマットにおける＜モチベーション項目条件＞に記載できるようになっている。
なお、第２２図に示すレーダーチャートは、個人のモチベーション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、第２３図に示すマトリックスチャートは、組織のモチベーション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。
［４：実施例４（モチベーション評価システム）］
ところで、上記した実施例２では、個人の能力としての「スキル」を評価した結果を求人（人材検索）情報や就職総合情報などと関連付けて広く利用するスキル評価システムを説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、個人のモチベーションを評価した結果を就職総合情報などと関連付けて利用する場合など、就職や人事等に際して評価項目とされ得る、個人のあらゆる能力の評価結果を就職総合情報などと関連付けて利用しようとする場合に、本発明を同様に適用することができる。
そこで、以下の実施例４では、実施例２と同様、個人の能力の評価結果を就職総合情報などと関連付けて利用する一例として、個人のモチベーションを評価した結果を利用するモチベーション評価システムを説明する。なお、以下の実施例４における説明は、基本的には、上記した実施例２の説明に登場した「スキル」の文言を「モチベーション」に置き換えることで説明することもできる。
以下、本実施例４では、第２７図〜第３１図を用いて、本実施例４に係るモチベーション評価システムの機能構成（［４−１：モチベーション評価システムの機能構成］）、本実施例４に係るモチベーション評価システムの画面構成（［４−２：モチベーション評価システムの画面構成］）、本実施例４に係るモチベーション評価システムの処理内容（［４−３：モチベーション評価システムの処理内容］）について説明する。
［４−１：モチベーション評価システムの機能構成］
まず、本実施例４に係るモチベーション評価システムの機能構成について説明する。第２７図は、本実施例４に係るモチベーション評価システムの機能構成を示す図である。
同図に示すように、このモチベーション評価システムは、（１）モチベーション評価、（２）モチベーション評価データ参照、（３）モチベーション検索（人材検索）、（４）市場価値診断、（５）モチベーションＧＡＰ分析、（６）教育支援、（７）最適就業支援、（８）リモートユーザ公開Ｉ／Ｆ、（９）モチベーション評価のカスタマイズ、（１０）ルールメンテナンスの機能を有する。
モチベーション評価機能としては、モチベーション情報取込み・整形、モチベーション情報の形態素解析・構文解析、形態素解析・構文解析されてモチベーションマッピングルールにより抽出されたモチベーション項目のモチベーションデータベース（あるいは任意のモチベーション定義体系に基づく評価表）へのマッピング、分析・評価、モチベーション評価結果のモチベーションデータベース格納、個人の傾向分析、企業全体での集計・傾向分析結果の出力などがある。このモチベーション評価機能は、実施例３に示したモチベーション評価装置が有する機能である。モチベーション評価データ参照機能としては、評価対象者の一覧表示、評価対象者毎の評価結果の詳細表示などがある。
モチベーション検索機能としては、モチベーション評価結果（モチベーションデータベース）の検索、一覧表示、詳細表示、企業内傾向分析支援などがある。また、このモチベーション検索では、モチベーション評価で用いるモチベーションマッピングルールと同様のデータ構造で記載される求人マッピングルールを用いて、実施例３で示したモチベーション評価装置のモチベーション評価と同様に、自然言語で書かれた求人情報から求人項目（モチベーション評価でいうモチベーション項目に対応）を抽出し、求人データベース（モチベーション評価でいうモチベーションデータベースに相当するものであり、モチベーションカテゴリやモチベーションレベルなどのデータ構造はモチベーションデータベースと同一）に関連付けて所定の位置に求人項目を格納する。
そして、求人データベースの求人項目とモチベーションデータベースの全被評価者のモチベーション評価結果とを照合してデータが合致する被評価者を抽出することで指定されたモチベーションを保持する人材を検索する。
市場価値診断機能としては、市場価値判定などがある。この市場価値診断では、モチベーション評価で用いるモチベーションマッピングルールと同様のデータ構造で記載される市場価値尺度マッピングルールを用いて、実施例３で示したモチベーション評価装置のモチベーション評価と同様に、自然言語で書かれた市場価値尺度情報から市場価値尺度項目（モチベーション評価でいうモチベーション項目に対応）を抽出し、市場価値尺度データベース（モチベーション評価でいうモチベーションデータベースに相当するものであり、モチベーションカテゴリやモチベーションレベルなどのデータ構造はモチベーションデータベースと同一）に関連付けて所定の位置に市場価値尺度項目を格納する。
市場価値尺度データベースには、市場で標準的なモチベーション保持する者を想定して評価したモチベーション評価結果が、職種、モチベーションレベルなどで区別されて別々の評価結果として格納されている。そして、市場価値尺度を診断する者のモチベーション評価結果を、市場価値尺度データベース内の該当する職種のデータ項目と照合することで、どのモチベーションレベルであるか（すなわち、どの職種のどのモチベーションレベルの標準者に近いか）を検出し市場価値を判定することが可能である。
モチベーションＧＡＰ分析機能としては、指定職種に対するＧＡＰ柚出がある。市場価値を診断する者の目標値としてのモチベーションレベルを照合条件に加えることにより、目標値とのモチベーションのＧＡＰを検出できる。
結果として得られる市場価値やＧＡＰは、市場価値尺度データベースやモチベーションデータベースのデータ項目（モチベーションカテゴリやモチベーションレベル）と同一の構造のものである。
教育支援機能としては、モチベーションＧＡＰに応じた教育プラン作成支援がある。この教育支援では、モチベーション評価で用いるモチベーションマッピングルールと同様のデータ構造で記載される研修マッピングルールを用いて、実施例３で示したモチベーション評価装置のモチベーション評価と同様に、自然言語で書かれた研修情報から研修項目（モチベーション評価でいうモチベーション項目に対応）を抽出し、研修データベース（モチベーション評価でいうモチベーションデータベースに相当するものであり、モチベーションカテゴリやモチベーションレベルなどのデータ構造はモチベーションデータベースと同一）に関連付けて所定の位置に研修項目を格納する。
研修データベースには、市場で標準的なモチベーション保持者（職種、モチベーションレベルなどで区別）を想定したそれぞれのモチベーション評価結果、およびそれぞれのモチベーションレベルに必要な研修項目名が記載されている（モチベーションデータベースにモチベーション項目名が格納されるのと同様）。そして、市場価値尺度の診断で検出されたＧＡＰに対応するところの研修項目を抽出する。
最適就業支援機能としては、モチベーションＧＡＰに応じた最適就業プラン作成支援がある。この最適就業支援では、モチベーション評価で用いるモチベーションマッピングルールと同様のデータ構造で記載される就職総合情報マッピングルールを用いて、実施例３で示したモチベーション評価装置のモチベーション評価と同様に、自然言語で書かれた就職総合情報から就職総合情報項目（モチベーション評価でいうモチベーション項目に対応）を抽出し、就職総合情報データベース（モチベーション評価でいうモチベーションデータベースに相当するものであり、モチベーションカテゴリやモチベーションレベルなどのデータ構造はモチベーションデータベースと同一）に関連付けて所定の位置に就職総合情報項目を格納する。
就職総合データベースのデータ項目（モチベーションカテゴリやモチベーションレベル）は基本的にモチベーションデータベースと同一構造のものである。就職総合情報データベースには、就職市場で求められる標準的モチベーション情報や実際の求人情報をモチベーション評価結果（モチベーション保持条件）として、職種、モチベーションレベルなどで区別されて多数格納されている。そして、就職総合データベースのデータ項目と被評価者の市場価値（モチベーション評価結果でも可）とを照合して、就職総合情報データベースからデータ項目が合致するものを就職先候補として抽出する。
なお、モチベーションＧＡＰを加算してよりハイレベルのモチベーション保持者として照合することも可能である。この場合、研修データとモチベーションＧＡＰとを照合してＧＡＰを補完するための教育支援を合わせて行うことが可能である。
リモートユーザ公開Ｉ／Ｆ機能としては、ＷＥＢ上で任意のユーザが簡単にモチベーションを自己診断できるようにする機能、各種ノウハウの獲得手段などがある。モチベーション評価のカスタマイズ（質問項目入力支援、ヒアリング支援）としては、自然言語文から抽出されるモチベーション情報で不足する項目の入力を促す機能、ヒアリング中のＱＡをリアルタイムで解析し、不足するデータの取得（質問）を促すツール、ノートブックコンピュータを用いてスタンドアロン（あるいは公開Ｉ／Ｆ経由）で、質疑応答するエキスパートシステムなどがある。ルールメンテナンス機能としては、ルールを自動抽出する機能などがある。
［４−２：モチベーション評価システムの画面構成］
次に、本実施例４に係るモチベーション評価システムの画面構成について説明する。第２８図は、本実施例４に係るモチベーション評価システムの画面構成を示す図である。同図に示すように、このモチベーション評価システムは、まずログイン・認証画面を表示し、利用者の認証に成功するとメニュー選択画面（トップ画面）を表示する。
そして、利用者がメニュー選択画面からモチベーション評価、評価データ参照、モチベーション検索または各種支援のいずれかを選択する。ここで、各種支援が選択されると、市場価値診断、教育支援または最適就業支援を選択する画面を表示する。
なお、評価データ参照、モチベーション検索および各種支援は、利用者がモチベーション評価を実施した後に選択可能となる。また、利用者は、任意の画面から「処理終了」または「上位メニュー画面に戻る」を選択することができる。
［４−３：モチベーション評価システムの処理内容］
次に、モチベーション評価システムの処理内容について説明する。
［４−３−１］ログイン・認証処理
（１）ＷＥＢで所定のＵＲＬにアクセスする。
（２）認証処理を行う。
（３）認証されたユーザの場合、メニュー画面（トップ画面）に進む。
（４）認証不可のユーザには「エラーメッセージ」を出力し、処理を中止する。
［４−３−２］メニュー選択処理（トップ画面）
（１）ユーザにメニューを表示し、選択させる。
▲１▼モチベーション評価
▲２▼評価データ参照
▲３▼モチベーション検索
▲４▼各種支援
▲５▼終了
（２）（１）で選択された処理（画面）にすすむ。
ただし、▲２▼〜▲４▼は、▲１▼が実施済みの場合に選択可能となる。
［４−３−３］モチベーション評価処理
＜事前処理＞
まず、事前処理として以下の処理を行う。
（１）「オリジナルモチベーション情報ファイル」のセット
各被評価者のモチベーションに関して記載された、所定の形式のファイルを取り込み、「オリジナルモチベーション情報ファイル格納フォルダ」にセットする。記載方法、記載内容は自由である。
（２）「オリジナル被評価者リスト」のセット
第２９図は、オリジナル被評価者リストのフォーマットの一例を示す図である。同図に示すようなフォーマットのＣＳＶファイルを事前に作成し、「オリジナルモチベーション情報ファイル格納フォルダ」にセットする。
なお、被評価者氏名は、モチベーション情報との対応が一意に決まるものであれば、どのようなデータでもかまわない。また、職種、役職は省略可能であり、オリジナルモチベーション情報ファイルは１個以上指定する。
（３）「モチベーション情報ファイル」の作成
（１）と（２）のファイルを参照して、第３０図に示すようなフォーマットのモチベーション情報ファイルを作成し、「モチベーション情報ファイル格納フォルダ」にセットする。このモチベーション情報ファイルには、オリジナル被評価者リストにある被評価者氏名、役職、職掌、職務のデータに加えて、オリジナルモチベーション情報ファイルから取り出した１文毎の文章が、モチベーション内容欄に１文１行データとして格納される。
なお、モチベーション情報ファイルは、１被評価者で１ファイルであり、被評価者氏名とモチベーション内容（自由記載）のみ必須である。情報がない部分は、原則としてブランクとする。また、モチベーション項目は１行で記載し、改行コードが含まれる場合、１行に修正する。また、モチベーション内容は、１つのモチベーション項目に対して、１文（改行コードの入らないもの）とし、１つのモチベーション項目について、オリジナルのモチベーション情報に複数の文があった場合、モチベーション項目など他のデータを複製して複数行のデータにする。
（４）「被評価者リスト」のセット
第３１図に示すようなフォーマットのＣＳＶファイルを作成し、「モチベーション情報ファイル格納フォルダ」内に任意の名称でセットする。ただし、ファイル名は、オリジナル被評価者リストのファイル名と同一にする。
＜モチベーション評価処理＞
（１）入出力データの指定
（１−１）入力ＢＯＸを表示し、「モチベーション情報ファイル格納フォルダ」にセットされている「被評価者リスト」のファイル名を指定させる。
（１−２）入力ＢＯＸを表示し、モチベーション評価結果の「モチベーションデータベース格納フォルダ」と「モチベーションデータベース」のファイル名称を指定させる。
（２）実行ボタン／キャンセルボタン（終了ボタン）のどれかを選択させる。
（３）「キャンセル」なら上位画面に戻る。
（４）「実行」なら「指定内容」を再確認し、（５）以降の処理を開始する。
（５）リスト中の被評価者について、１人ずつデータを取り込み、以下のモチベーション評価処理（個人別）を行う。
（５−１）被評価者リストをＯＰＥＮする。
（５−２）被評価者リストから一人分のデータ（被評価者氏名、モチベーション情報ファイル（ファイル名称））を取り込む（すべての被評価者について処理が終えたら被評価者リストをＣＬＯＳＥして（６）に進む。）。
（５−３）１被評価者用のデータを初期化する。
▲１▼「ルール適用結果情報」
▲２▼「質問への回答集（必須レベル、任意レベルを保持）」
（５−４）被評価者氏名を処理ＩＤとする。
（５−５）モチベーション情報ファイルをＯＰＥＮする。
（５−６）モチベーション情報ファイルから１行ずつ読み込み以下のモチベーション評価処理（モチベーション別）を行う。なお、被評価者のデータがなくなったら、モチベーション情報ファイルをＣＬＯＳＥし、（５−７）に進む。
（５−６−１）モチベーション情報の読み取り
モチベージョン情報の１行を読み取る（すべてのデータについて処理したら終了する。）。
（５−６−２）既知項目の設定
役職、職務、職掌、モチベーション項目（カテゴリ）などの既知項目を変数にセットする。なお、ここで設定された変数は、ルール適用時に利用される。
（５−６−３）モチベーション内容（自然言語文）の形態素解析・構文解析
モチベーション内容（自然言語文）を取りだし、形態素解析と構文解析（意味解析）を行う。
（５−６−４）形態素解析と構文解析（意味解析）結果をモチベーションマッピングルールと照合し、適用すべきルールがあれば、適用する。また、この結果を、「被評価者ＩＤ，元々の文章、ヒットした内容、ヒットしたルール、適用処理」の構造をもったデータ（＝「ルール適用結果情報」）に保持する。
（５−６−５）（５−６−４）の結果に基づいて、質問・回答表にマッピングする。なお、必須の質問への回答がない場合、警告・フォローする。
（５−６−６）（５−６−１）に戻る。
（５−７）被評価者（１名分）の評価結果の書き込み。
質問・回答表におけるそれぞれのデータに対するマッピング処理に従い、モチベーションデータベース２０９の対応する個所にマッピングさせる。
（５−８）次の被評価者のモチベーション評価処理（個人別）（５−２）に進む。
（６）データ出力
すべての被評価者の評価が終了したら、「モチベーションデータベース格納フォルダ」の「モチベーションデータベース」にデータを書き込む。
（７）処理を終了し、上位画面に戻る。
［４−３−４］評価データ参照（結果一覧表示画面）処理
（１）（複数のモチベーションデータベースが存在する場合）入力ＢＯＸを表示し、モチベーションデータベースを指定させる。この後、ＯＫボタンを押したら、（１）で選択したモチベーションデータベース内の被評価者一覧データを表示する。
（２）「終了」ボタン、「画面前後移動」ボタン、「個人別詳細表示」ボタン（各被評価者毎に設置）を表示し、選択内容に応じて処理する。
（２−１）「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
（２−２）「画面前後移動」ボタンを押したら前後ページに移動し、一覧データを表示する。
（２−３）「個人別詳細表示」ボタンを押したら、該当する各被評価者のモチベーション評価結果の詳細情報を表示する。
［４−３−５］評価データ参照（個別詳細表示画面）処理
（１）被評価者の評価結果の詳細データを表示する。
（２）「終了」ボタン、「画面前後移動」ボタンを表示し、選択内容に応じて処理する。
（２−１）「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
（２−２）「画面前後移動」ボタンを押したら前後ページに移動し、詳細データを表示する。
［４−３−６］モチベーション検索（条件指定・実行画面）処理
（１）（複数のモチベーションデータベースが存在する場合）入力ＢＯＸを表示し、モチベーションデータベースを指定させる。この後、ＯＫボタンを押したら、
（２）検索条件入力ＢＯＸを表示し、検索条件を入力させる。ここで、検索条件は
▲１▼フリーワード
▲２▼予め設定されているモチベーション内容（モチベーションカテゴリやモチベーションレベル、あるいは具体的なモチベーション項目）の選択
により指定できる。
（３）この後、検索実行ボタンを押すと、モチベーション検索（結果一覧表示画面）に進む。「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
［４−３−７］モチベーション検索（結果一覧表示画面）処理
（１）検索結果一覧を表示する。
（２）「戻る」ボタンを押すと検索条件指定画面（上位画面）に戻る。
（３）一覧データの各行の「詳細表示」ボタンを押すと、各被評価者の「個別詳細表示画面」に進む。
［４−３−８］モチベーション検索（個別詳細表示画面）処理
（１）各被評価者の「個別詳細情報」を表示する。
（２）「戻る」ボタンを押すと検索条件指定画面（上位画面）に戻る。
［４−３−９］メニュー選択画面（各種支援選択画面）処理
以下のメニューを選択させ、選択した画面に進む。
（１）市場価値診断
（２）教育支援
（３）最適就業支援
［４−３−１０］市場価値診断（処理内容指定・実行画面）処理
＜市場価値尺度データベース構築作業＞
この市場価値尺度データベース構築作業は、モチベーション評価システムのインストール時に、システム側の「市場価値尺度データベース」作成処理として、ツールなどにより実施しておく（処理アルゴリズム、ルール、辞書は基本的にモチベーション評価処理と同一である。データの格納ファイル等が異なるだけである。）。
自然言語文で記載されるような「市場価値尺度」情報を、一人のユーザのモチベーション情報とみなして、モチベーション評価処理の＜事前処理＞や＜モチベーション評価処理＞と同様に評価し、「市場価値尺度データベース」に格納しておく。職種ごとに別ユーザとして、多数の職種に対する「市場価値尺度」をデータベース化する。
＜診断処理＞
（１）（複数のモチベーションデータベースが存在する場合）入力ＢＯＸを表示し、モチベーションデータベースを指定させる。また、「診断対象者」を指定させる。
（２）対象職種指定（リスト指定）させる。
（３）「終了」ボタン、「実行」ボタンの選択内容に応じて処理する。
（３−１）「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
（３−２）「実行」ボタンを押したら診断処理を行う。終了後、「結果表示・出力画面」に進む。
（３−２−１）個人モチベーション評価結果と市場価値とマッチングし、差分を求める（それぞれのデータベースの評価項目は同一である）。
（３−２−２）結果を「被評価者名」で「市場価値尺度ＧＡＰ保持データベース」に格納する。
［４−３−１１］市場価値診断（結果表示・出力画面）処理
（１）被評価者の指定職種における「市場価値尺度とのＧＡＰ」を表示する。
［４−３−１２］教育支援（処理内容指定・実行画面）処理
＜研修データベース構築作業＞
この研修データベース構築作業は、モチベーション評価システムのインストール時（研修情報更新時も含む）に、システム側の「研修データベース」作成処理として、ツールなどにより実施しておく（処理アルゴリズム、ルール、辞書は基本的にモチベーション評価処理と同一である。データの格納ファイル等が異なるだけである。）。
自然言語文で記載されるような「教育プラン」（研修カリキュラム）情報を一人のユーザのモチベーション情報とみなして、モチベーション評価処理と同様に処理して、「研修データベース」に格納しておく。職種ごとに別ユーザとして、多数の職種に対する「教育プラン」をデータベース化する。
＜教育プラン作成支援処理＞
（１）（複数のモチベーションデータベースが存在する場合）入力ＢＯＸを表示し、モチベーションデータベースを指定させる。また、「診断対象者名」を指定させる。
（２）対象（希望）職種指定（リスト指定）させる。
（３）「終了」ボタン、「実行」ボタンの選択内容に応じて処理する。
（３−１）「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
（３−２）「実行」ボタンを押したら診断処理を行う。終了後、「結果表示・出力画面」に進む。
（３−２−１）市場価値尺度の診断で検出されたＧＡＰと研修データベースとを照合し、ＧＡＰに対するところの研修項目を取り出す。
（３−２−２）結果を「診断対象者名」の「教育プラン」としてデータに格納する。
［４−３−１３］教育支援（教育プラン表示・出力画面）処理
（１）被評価者の指定職種における「教育プラン」を表示する。
［４−３−１４］最適就業支援（処理内容指定・実行画面）処理
＜就職総合データベース構築作業＞
この就職総合データベース構築作業は、モチベーション評価システムのインストール時（就職総合情報更新時も含む）に、システム側の「就職総合データベース」作成処理として、ツールなどにより実施しておく（処理アルゴリズム、ルール、辞書は基本的にモチベーション評価処理と同一である。データの格納ファイル等が異なるだけである。）。
自然言語文で記載されるような「就職総合データ」（求人情報など）を一人のユーザのモチベーション情報とみなして、モチベーション評価処理と同様に処理して、「就職総合データベース」に格納しておく。職種ごとに別ユーザとして、多数の職種に対する「就職総合データ」をデータベース化する。
＜再就職（最適就業プラン）作成支援処理＞
（１）（複数のモチベーションデータベースが存在する場合）入力ＢＯＸを表示し、モチベーションデータベースを指定させる。また、「診断対象者名」を指定させる。
（２）対象（希望）職種指定（リスト指定）させる。
（３）「終了」ボタン、「実行」ボタンの選択内容に応じて処理する。
（３−１）「終了」ボタンを押したら、上位画面に戻る。
（３−２）「実行」ボタンを押したら診断処理を行う。終了後、「結果表示・出力画面」に進む。
（３−２−１）市場価値尺度の診断結果と就職総合データベースとを照合し、最適就業計画データベースから市場価値に対応するところのデータ項目（就職先候補）を取り出す。
（３−２−２）結果を「診断対象者名」の「再就職プラン（最適就業職プラン）」としてデータに格納する。
［４−３−１５］最適就業支援（就業プラン表示・出力画面）処理
（１）被評価者の指定職種における「最適就業プラン」を表示する。
上述してきたように、本実施例４では、求人データを求人データベースに蓄え、求人データベースに蓄えられた求人データと、モチベーションデータベースに蓄えられたモチベーション項目とを照合して人材検索を行うので、必要とするモチベーションを備えた人材を検索することができる。
また、本実施例４では、自然言語で書かれた求人情報の自然言語解析を行い、求人マッピングルールを用いて求人情報の自然言語解析結果から求人データを抽出して求人データベースに格納することとしたので、求人情報について自然言語で書かれた文書から求人データベースを効率良く構築することができる。
また、本実施例４では、市場価値尺度データを市場価値尺度データベースに蓄え、市場価値尺度データベースに蓄えられた市場価値尺度データと、モチベーションデータベースに記憶されたモチベーション評価結果とを照合して個人の市場価値の診断とモチベーションＧＡＰの分析を行うので、モチベーションに基づいて正確な市場価値を診断するとともにモチベーションＧＡＰを分析することができる。
また、本実施例４では、自然言語で書かれた市場価値尺度情報の自然言語解析を行い、市場価値尺度マッピングルールを用いて市場価値尺度情報の自然言語解析結果から市場価値尺度データを抽出して市場価値尺度データベースに格納することとしたので、市場価値尺度情報について自然言語で書かれた文書から市場価値尺度データベースを効率良く構築することができる。
また、本実施例４では、研修データを研修データベースに蓄え、研修データベースに蓄えられた研修データとモチベーションＧＡＰ分析結果とを照合して個人の教育プランを作成するので、モチベーションＧＡＰを補完する教育プランを作成することができる。
また、本実施例４では、自然言語で書かれた研修情報の自然言語解析を行い、研修マッピングルールを用いて研修情報の自然言語解析結果から研修データを抽出して研修データベースに格納することとしたので、研修情報について自然言語で書かれた文書から研修データベースを効率良く構築することができる。
また、本実施例４では、就職総合データを就職総合データベースに蓄え、就職総合データベースに蓄えられた就職総合データと市場価値診断結果とを照合して個人の再就職プランを作成するので、個人のモチベーション、市場価値にふさわしい最適就業プラン（再就職プラン）を作成することができる。
また、本実施例４では、就職総合データを就職総合データベースに蓄え、就職総合データベースに蓄えられた就職総合データとモチベーションＧＡＰ分析結果とを照合して個人の再就職プランを作成することも可能なので、所定のモチベーションアップを行った場合の最適就業プラン（再就職プラン）を作成することができる。
また、本実施例４では、自然言語で書かれた就職総合情報の自然言語解析を行い、就職総合マッピングルールを用いて就職総合情報の自然言語解析結果から就職総合データを抽出して就職総合データベースに格納することとしたので、就職総合情報について自然言語で書かれた文書から就職総合データベースを効率良く構築することができる。
［５：実施例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、以下に説明するように、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
例えば、上記した実施例では、個人の能力として「スキル」と「モチベーション」とを評価する場合をそれぞれ説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、就職や人事等に際して評価項目とされ得る、個人のあらゆる能力を評価しようとする場合に、本発明を同様に適用することができる。
また、上記の実施例では、スキル評価装置とモチベーション評価装置とを別装置で構成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、例えば、図３２に例示するように、スキル評価装置とモチベーション評価装置とを統合し、スキル評価およびモチベーション評価を汎用の評価エンジンで同様に実施するようにしてもよい。
また、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、スキルマッピングルールや、モチベーション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。
また、図示した各装置（特に、第２図に例示したスキル評価装置２００や、第１７図に例示したモチベーション評価装置４００など）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。
なお、本実施例で説明した各種の処理手順（例えば、第９図に例示したスキル評価処理や、第２５図に例示したモチベーション評価処置など）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】  以上のように、本発明に係る能力評価装置、能力評価方法および能力評価プログラムは、個人の能力（例えば、スキルやモチベーション）について自然言語で書かれた文書を理解して能力項目（例えば、スキル項目やモチベーション項目）を抽出し、能力データベース（例えば、スキルデータベースやモチベーションデータベース）に格納することに適している。
【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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【図１４】
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【図１５】
2005010789.tif 000017
【図１６】
2005010789.tif 000018
【図１７】
2005010789.tif 000019
【図１８】
2005010789.tif 000020
【図１９】
2005010789.tif 000021
【図２０】
2005010789.tif 000022
【図２１】
2005010789.tif 000023
【図２２】
2005010789.tif 000024
【図２３】
2005010789.tif 000025
【図２４】
2005010789.tif 000026
【図２５】
2005010789.tif 000027
【図２６】
2005010789.tif 000028
【図２７】
2005010789.tif 000029
【図２８】
2005010789.tif 000030
【図２９】
2005010789.tif 000031
【図３０】
2005010789.tif 000032
【図３１】
2005010789.tif 000033
【図３２】
2005010789.tif 000034
【国際調査報告】
2005010789.tif 000035
2005010789.tif 000036
2005010789.tif 000037
2005010789.tif 000038