(57)【要約】【課題】ユーザに教育課程修了後の能力向上をイメージしてもらい教育課程の選択が行える情報提供システム等を提供すること。【解決手段】ネットワークを介してユーザに教育情報を提供する情報提供システムであって、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段１２１と、第１の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段１２２と、を含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供システムであって、
所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、を含む情報提供システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記スキル情報予測手段は、
記憶部に前記スキル情報として記憶されている個人の前記所与の教育課程修了前後のスキル情報及び前記スキル情報に関連づけて記憶されている前記個人のプロフィール情報の少なくとも一方に基づき蓄積されたスキル情報に重み付けして、スキル予測情報の予測演算を行う情報提供システム。
【請求項３】
請求項１又は２において、
第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、
前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、
前記マッチング手段は、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と、第２の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索する情報提供システム。
【請求項４】
請求項３において、
前記マッチング処理手段は、
第１の属性を有するユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報と第２の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索する情報提供システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記求人情報蓄積手段は、
前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記個人情報蓄積手段は、
前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記マッチング手段は、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供システム。
【請求項６】
ネットワークを介してユーザに教育情報を提供する情報提供システムであって、
第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、
前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、
前記求人情報蓄積手段は、
前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記個人情報蓄積手段は、
前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記マッチング手段は、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供システム。
【請求項７】
請求項５または６において、
前記求人情報蓄積手段は、
前記期待スキル情報として、第２の属性を有するユーザから、複数の分野についての重視度合いを示す重視度合い情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報に基づき、グラフ画像を生成するグラフ画像生成手段を含み、
前記グラフ画像生成手段は、
前記期待スキル情報の複数の分野についての重視度合い情報（比率）に基づき、グラフの第１の軸方向について、前記複数の分野の表示領域の割り当てを行い、各分野に割り当てられた表示領域に、第１の属性を有するユーザの各分野に対応するスキル情報の示す値と、第２の属性を有するユーザの各分野の期待スキル情報の示す値とを第２の軸方向に重畳的に表示するグラフ画像を生成する情報提供システム。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかにおいて、
前記教育課程は、ユーザが受講する講座である情報提供システム。
【請求項９】
請求項８において、
前記教育課程として、所与の講座の授業を提供する授業提供手段を含み、
前記授業提供手段は、
前記所与の講座修了後に、当該所与の講座の受講者のスキル情報を測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報を取得して回答情報に基づき、当該受講者のスキル情報を算出し、
前記スキル情報蓄積手段は、
算出されたスキル情報を取得し、記憶部に蓄積する情報提供システム。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれかにおいて、
第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザとのネット会議を設定するネット会議設定手段と、
前記ネット会議の内容を録画及び録音の少なくとも一方の形式で記録を行うネット会議記録手段と、を含み、
前記ネット会議設定手段は、
前記マッチング手段の検索結果に基づき、ネット会議の設定対象となる第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを抽出し、抽出した組み合わせのネット会議の日程の設定を行い、
前記ネット会議記録手段は、
設定されたネット会議の内容を記録又は再生する際に、第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの少なくとも一方について、個人の特定を防止するためのマスク処理を行う情報提供システム。
【請求項１１】
ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供サーバであって、
所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、を含む情報提供サーバ。
【請求項１２】
ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供サーバであって、
第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、
前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、
前記求人情報蓄積手段は、
前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記個人情報蓄積手段は、
前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記マッチング手段は、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供サーバ。
【請求項１３】
ネットワークを介してユーザに情報を提供するプログラムであって、
所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、
してコンピュータを機能させるプログラム。
【請求項１４】
ネットワークを介してユーザに情報を提供するプログラムであって、
第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、
前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、してコンピュータを機能させ、
前記求人情報蓄積手段は、
前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記個人情報蓄積手段は、
前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記マッチング手段は、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索するプログラム。
【請求項１５】
コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体であって、請求項１３またｈ１４に記載のプログラムが記憶されている情報記憶媒体。 
【請求項１６】
コンピュータにより、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供方法であって、
所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積ステップと、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測ステップと、を含む情報提供方法。
【請求項１７】
コンピュータにより、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供方法であって、
第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積ステップと、
第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積ステップと、
前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチングステップと、を含み、
前記求人情報蓄積ステップにおいて、
前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記個人情報蓄積手段において、
前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記マッチングにおいて、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提供システム、情報提供サーバ、プログラム、情報記憶媒体及び情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
求職者が就職活動を行う際、企業が求める技術分野に必要な能力や知識を有していることが好ましい。最近では、就職に有利なスキルや資格を身につけるための各種学校等も多数存在し、様々な技術分野におけるスキル向上を目指した講座等が開設されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−７８９１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、求職者が、自分に必要な講座を選択することは、簡単ではない。自分に必要な講座を選択するためには、企業が求めるスキルや自己のスキルを正確に把握する必要があるが、個人でそれらを調べることは容易ではない。
【０００５】
また各種講座受講後に自己のスキルがどのくらい上昇するのかについての客観的なデータは、あまり提供されないため、各種講座受講後の自己のスキルがイメージしたしくいとい問題点もあった。
【０００６】
また就職や転職等の人材紹介業界においては、最終段階においては、求職者と企業の面接が行われるが、その内容は求職者からや企業の採用担当者からのフィードバックによってのみしることができ、それが人材紹介業の担当者のプロとしての記憶のなかにたまり、人材紹介のノウハウになっているのが現状であり、面接の内容を客観的かつ第３者がくりかえし利用可能で形態で活用されていないという問題点があった。
【０００７】
本発明は、以上のような技術的課題に鑑みてなされたものであり、その目的のひとつは、ユーザに教育課程修了後の能力向上をイメージしてもらい教育課程の選択が行える情報提供システム、情報提供サーバ、プログラム、情報記憶媒体及び情報提供方法を提供することができる。
【０００８】
また本発明の目的の他の一つは、面接の内容を客観的かつ第３者がくりかえし利用可能で形態で活用できる情報提供システム、情報提供サーバ、プログラム、情報記憶媒体及び情報提供方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
（１）本発明は、
ネットワークを介してユーザに教育情報を提供する情報提供システムであって、
所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、を含む情報提供システムに関する。
【００１０】
なおスキル情報は、複数の分野の分野ごとに設定されている場合でもよい。この場合少なくとも１つの分野におけるスキル情報が本発明の構成を満たせば、本発明の範囲内である。
【００１１】
スキル情報は、スキルを評価するための数値やスキルのレベルを示す値であり、絶対的な値そのものでもよいし、偏差値でもよい。なお複数の分野の分野ごとにスキル情報等が設定されている場合には、前記分野ごとに、スキルを評価するための数値やスキルのレベルを示す値が設定されていてもよい。
【００１２】
本情報提供システムは、例えばキャリア形成用の教育を支援するシステムでもよいし、人材紹介システムでもよい。例えば求職者である個人に教育課程（例えばＩＴ、資格等の教育課程）を提供し、各種技術分野（企業が要求する技術分野）等のスキルを向上させるための教育を支援するシステムでもよい。
【００１３】
教育課程は、コンテンツ、本、授業でもよいし、サプリメントの提供等でもよい。
【００１４】
第１の属性を有するユーザとは、本システムの情報提供を受けるユーザであり、例えば生徒や学生や求職者や転職希望者等である。
【００１５】
スキル情報の取得は、例えばＷｅｂ上の画面から、スキル情報そのものがダイレクトに入力のされる形態で取得されてもよいし、Ｗｅｂ上でスキル評価を行うためのテストを実行して（例えばＷｅｂ画面上でユーザが問題に回答する形式）、テスト結果を評価することによって取得してもよい。
【００１６】
本発明では、所与の教育課程を修了した人のスキル情報を取得して蓄積することで、所与の教育課程を受講した個人数が増えると、記憶部に蓄積されたサンプル数を増やすことができる。サンプル数が多いほどより精度よくスキル情報の予測演算を行うことができるため、所与の教育課程を受講した人数が増えるにつれ、スキル予測情報の予測精度を上げることが可能な情報提供システムを提供することができる。
【００１７】
ユーザは教育課程修了後のスキル予測情報の提供を受けることができるので、教育課程修了後のスキル向上後の自分をイメージして、教育課程や希望企業や職業選択を行うことができる。
【００１８】
（２）この情報提供システムにおいて、
前記スキル情報予測手段は、
記憶部に前記スキル情報として記憶されている個人の前記所与の教育課程修了前後のスキル情報及び前記スキル情報に関連づけて記憶されている前記個人のプロフィール情報の少なくとも一方に基づき蓄積されたスキル情報に重み付けして、スキル予測情報の予測演算を行ってもよい。
【００１９】
前記スキル情報に関連づけて個人のプロフィール情報を記憶するプロフィール情報記憶部をさらに含んでもよい。
【００２０】
例えば前記スキル情報蓄積手段は、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と当該ユーザのプロフィール情報と記憶部に蓄積された前記個人の教育課程修了前のスキル情報及び前記個人のプロフィール情報に基づき、重み付けの程度を決定してもよい。すなわち、プロフール情報や教育課程修了前のスキル値の近い人のスキル情報がより影響度が高くなるように重み付けしてもよい。
【００２１】
このようにすると、第１の属性を有するユーザに近い能力やプロフィールの人のデータおより反映させたスキル予測情報を求めることができる。
【００２２】
（３）この情報提供システムにおいて、
第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、
前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、
前記マッチング手段は、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と、第２の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索してもよい。
【００２３】
第２の属性を有するユーザとは、第１の属性を有するユーザを募集する側のユーザであり、例えば雇用主や企業（会社）や学校等である。個人情報とは、第１の属性を有するユーザの住所、氏名、年齢、性別、学歴、資格等の情報でもよい。
【００２４】
求人情報には第２の属性を有するユーザの企業情報、待遇情報、福利厚生情報、を含んでもよい。
【００２５】
プロフィール情報には、第１の属性を有するユーザの住所、氏名、年齢、性別、学歴、資格、ＩＱ値等の少なくとも１つの情報を含んでもよい。
【００２６】
所与のマッチング基準は、第１の属性を有するユーザの現在のスキル情報に冠する条件でもよいし、所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報に冠する条件でもよい。
【００２７】
（４）この情報提供システムにおいて、
前記マッチング処理手段は、
第１の属性を有するユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報と第２の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索してもよい。
【００２８】
（５）この情報提供システムにおいて、
前記求人情報蓄積手段は、
前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記個人情報蓄積手段は、
前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記マッチング手段は、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索してもよい。
【００２９】
（６）本発明は、
ネットワークを介してユーザに情報を提供する教情報提供システムであって、
第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、
前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、
前記求人情報蓄積手段は、
前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記個人情報蓄積手段は、
前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記マッチング手段は、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供システムに関する。
【００３０】
（７）この情報提供システムにおいて、
前記求人情報蓄積手段は、
前記期待スキル情報として、第２の属性を有するユーザから、複数の分野についての重視度合いを示す重視度合い情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報に基づき、グラフ画像を生成するグラフ画像生成手段を含み、
前記グラフ画像生成手段は、
前記期待スキル情報の複数の分野についての重視度合い情報（比率）に基づき、グラフの第１の軸方向について、前記複数の分野の表示領域の割り当てを行い、各分野に割り当てられた表示領域に、第１の属性を有するユーザの各分野に対応するスキル情報の示す値と、第２の属性を有するユーザの各分野の期待スキル情報の示す値とを第２の軸方向に重畳的に表示するグラフ画像を生成してもよい。
【００３１】
予め複数の分野のスキルの重視度合いを定義しておき、重視度合いの比率に応じて、グラフ画像の各分野についての割り当てられた縦軸の長さの比率を決定してもよい。
【００３２】
グラフ画像の横軸は、棒グラフでもよいし、折れ線グラフでもよい。棒グラフの場合には各分野における棒グラフの棒の横成分の長さをスキルの重視度合いの比率にあわせることにより、第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの棒グラフの面積差が第２のユーザの前記期待スキル情報の複数の分野についての重視度合いも反映させることができ、両者のマッチング度を視覚的に瞬時に把握できるグラフ画像を提供することができる。
【００３３】
（８）この情報提供システムにおいて、
前記教育課程は、ユーザが受講する講座でもよい。
【００３４】
（９）この情報提供システムにおいて、
前記教育課程として、所与の講座の授業を提供する授業提供手段を含み、
前記授業提供手段は、
前記所与の講座修了後に、当該所与の講座の受講者のスキル情報を測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報を取得して回答情報に基づき、当該受講者のスキル情報を算出し、
前記スキル情報蓄積手段は、
算出されたスキル情報を取得し、記憶部に蓄積してもよい。
【００３５】
（１０）この情報提供システムにおいて、
第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザとのネット会議を設定するネット会議設定手段と、
前記ネット会議の内容を録画及び録音の少なくとも一方の形式で記録を行うネット会議記録手段と、を含み、
前記ネット会議設定手段は、
前記マッチング手段の検索結果に基づき、ネット会議の設定対象となる第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを抽出し、抽出した組み合わせのネット会議の日程の設定を行い、
前記ネット会議記録手段は、
設定されたネット会議の内容を記録又は再生する際に、第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの少なくとも一方について、個人の特定を防止するためのマスク処理を行ってもよい。
【００３６】
本システムによれば、当事者のプライバシーに配慮しつつ面接の内容を客観的かつ第３者がくりかえし利用可能で形態で蓄積することができるので、システマチックにノウハウの共有を行うことができるようになる。
【００３７】
（１１）本発明は、
ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供サーバであって、
所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、を含む情報提供サーバに関する。
【００３８】
（１２）本発明は、
ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供サーバであって、
第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、
前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、
前記求人情報蓄積手段は、
前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記個人情報蓄積手段は、
前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記マッチング手段は、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供サーバに関する。
【００３９】
（１３）本発明は、
ネットワークを介してユーザに情報を提供するプログラムであって、
所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、
してコンピュータを機能させるプログラムに関する。
【００４０】
（１４）本発明は、
ネットワークを介してユーザに情報を提供するプログラムであって、
第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、
第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、
前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、してコンピュータを機能させ、
前記求人情報蓄積手段は、
前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記個人情報蓄積手段は、
前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記マッチング手段は、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索するプログラムに関する。
【００４１】
（１５）本発明は、
コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体であって、請求項１３またｈ１４に記載のプログラムが記憶されている情報記憶媒体に関する。 
【００４２】
（１６）本発明は、
コンピュータにより、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供方法であって、
所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積ステップと、
第１の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測ステップと、を含む情報提供方法に関する。
【００４３】
（１７）本発明は、
コンピュータにより、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供方法であって、
第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積ステップと、
第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積ステップと、
前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチングステップと、を含み、
前記求人情報蓄積ステップにおいて、
前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記個人情報蓄積手段において、
前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、
前記マッチングにおいて、
第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供方法に関する。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】情報提供システムの概略構成を示す図。
【図２】情報提供システムのハードウェア構成を示す図。
【図３】情報提供システムの機能構成を示すブロック図。
【図４】スキル情報について説明するための図。
【図５】個人情報について説明するための図。
【図６】求人情報について説明するための図。
【図７】Ｗｅｂ上で提供するスキル評価テストの画面例。
【図８】受講履歴情報について説明するための図。
【図９】期待スキル情報について説明するための図。
【図１０】期待スキル情報について説明するための図。
【図１１】スキル予測演算の一例について説明するための図。
【図１２】１２（Ａ）（Ｂ）は、スキル予測演算の一例について説明するための図。
【図１３】マッチング処理の一例について説明するための図。
【図１４】マッチング処理の一例について説明するための図。
【図１５】スキル予測情報に基づき行うマッチング処理について説明する図
【図１６】Ｗｅｂ上で提供されるマッチング処理用の画面の一例。
【図１７】Ｗｅｂ上で提供されるマッチング処理用の画面の一例。
【図１８】スキル予測情報演算の処理の流れを示すフローチャート。
【図１９】マッチング処理の流れを示すフローチャート。
【図２０】マッチング相手検索処理の流れを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
１．構成
以下、本発明を適用した実施例について、図面を参照しつつ説明する。なお、以下に示す実施例は、特許請求の範囲に記載された発明の内容を何ら限定するものではない。また、以下の実施例に示す構成のすべてが、特許請求の範囲に記載された発明の解決手段として必須であるとは限らない。
【００４６】
図１は、本実施形態の情報提供システムの構成について説明するための図である。本実施形態の情報提供システムは、当該構成要素（各部）の一部を省略した構成としてもよい。
【００４７】
狭義の情報提供システム１は、後述する各種情報提供処理等を実行するサーバ１００で構成される。なおサーバ１００は、単独のサーバ装置で構成されていてもよいし、複数のサーバ装置やデータベース装置で構成され、処理を分散して行う構成でもよい。また広義の情報提供システム１は、当該情報提供システムの第1の属性のユーザ（個人、求職者等）が使用する第1の属性のユーザ端末１０−１，１０−２、１０−３、・・・、当該情報提供システムの第２の属性のユーザ（企業等）が使用する第２の属性のユーザ端末１０−１，１０−２、１０−３、・・・を、含んでもよい。
【００４８】
なお第1の属性のユーザ端末１０−１，１０−２、１０−３、・・・、第２の属性のユーザ端末２０−１，２０−２、２０−３、・・・は、汎用のパーソナルコンピュータで実現可能である。これらは同じ機能を備え（同じプログラムが実装され）、例えば入力されるユーザＩＤによって第1の属性のユーザ端末又は第２の属性のユーザ端末として機能させてもよい。
【００４９】
サーバ１００と第1の属性のユーザ端末１０−１，１０−２、１０−３、・・・や第２の属性のユーザ端末等２０−１，２０−２、２０−３、・・・の情報処理端末とは、所定の通信ネットワーク３０（ＬＡＮ、インターネット、専用線、パケット通信網、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線、無線の両方を含む）を介して相互に通信可能に構成されている。
【００５０】
このような情報提供システム１は、例えば従来のＷｅｂアプリケーションサーバシステムの技術を用いて構成することができる。この場合、サーバ１００は、Ｗｅｂサーバ、ＡＰ（アプリケーション）サーバ及びデータベースサーバとして機能し、クライアントとして機能する各情報処理端末から例えばＨＴＴＰプロトコルに従い送信される所定の要求を受け付けると、この所定の要求に応じた処理を行い、処理結果を各情報処理端末に送信する。また、各情報処理端末は、例えばＷｅｂブラウザ等を実装しており、ユーザ（第１の属性のユーザ又は第２の属性のユーザ等）の操作に従って所定の要求をサーバ１００に対して送信するとともに、その処理結果を受信するとこれをＷｅｂブラウザ上に表示する。
【００５１】
なお、サーバ１００と各種情報処理端末が、情報提供プログラムの一部又は全部を実行可能な環境にあり、各種情報処理端末とサーバ１００がネットワーク３０を介して通信し、情報提供プログラムの一部又は全部の処理を分散して実行する形態で実現する場合も本発明の範囲内である。またすべての処理をサーバ１００で行いユーザは処理結果をネットワーク経由で、サービスとして利用する形態、すなわちクラウドコンピューティング（ネットワーク、特にインターネットをベースとしたコンピュータの利用形態）で実現する形態も本発明の範囲内である。
【００５２】
図２は、サーバ（情報提供システム）１００のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ１００は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、外部記憶装置、ユーザインタフェース、ディスプレイ、プリンタ、および通信インタフェース等のハードウェアを備える汎用のコンピュータにより構成することができる。なお、サーバ（情報提供システム）１００は、単一のコンピュータにより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータにより構成されるものであってもよい。
【００５３】
図３は、サーバ（情報提供システム）１００の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、サーバ（情報提供システム）１００は、教育効果情報記憶部１４０、求人情報記憶部１５０、個人情報記憶部１５０、ネット会議情報記憶部１７０、通信処理部１１０、制御部１２０を含んで構成される。これらの各部は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、外部記憶装置などにより実現される。
【００５４】
制御部１２０は、スキル情報蓄積手段１２１、スキル情報予測手段１２２、求人情報蓄積手段１２３、個人情報蓄積手段１２４、マッチング手段１２５、授業提供手段１２６、グラフ画像提供手段１２７、ネット会議設定手段１２８、ネット会議記録手段１２９として機能し、ＣＰＵが、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、外部記憶装置などに記憶された所定のプログラム（本発明のキャリア教育課程支援方法を規定したプログラム等）を実行することにより実現される。
【００５５】
第１の属性のユーザ端末１０は、キーボード等の入力装置やディスプレイやプリンタ等の出力装置を含み、本システム１を利用する第１の属性のユーザ（個人、求職者など）からの入力を受け付けるとともに、ユーザに対し情報を出力することができる構成となっている。このような情報処理端末１０としては、一般的なパソコンや携帯端末を用いることができる。
【００５６】
第１の属性のユーザ端末１０は、所与の講座の授業が提供される端末として機能してもよい。
【００５７】
第２の属性のユーザ端末２０は、キーボード等の入力装置やディスプレイやプリンタ等の出力装置を含み、本システム１を利用する第２の属性のユーザ（企業の担当者など）からの入力を受け付けるとともに、ユーザに対し情報を出力することができる構成となっている。このような情報処理端末２０としては、一般的なパソコンや携帯端末を用いることができる。
【００５８】
スキル情報蓄積手段１２１は、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、個人情報記憶部１４０に蓄積し、スキル情報予測手段１２２は、第１の属性を有するユーザのスキル情報と、個人情報記憶部１４０に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供する。
【００５９】
スキル情報予測手段１２２は、個人情報記憶部１４０に前記スキル情報として記憶されている個人の前記所与の教育課程修了前後のスキル情報及び前記スキル情報に関連づけて記憶されている前記個人のプロフィール情報の少なくとも一方に基づき蓄積されたスキル情報に重み付けして、スキル予測情報の予測演算を行う。
【００６０】
求人情報蓄積手段１２３は、第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する。
【００６１】
個人情報蓄積手段１２４は、第１の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する。
【００６２】
マッチング手段１２５は、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを検索する。マッチング手段１２５は、第１の属性を有するユーザのスキル情報と、第２の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索してもよい。
【００６３】
マッチング処理手段１２５は、第１の属性を有するユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報と第２の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索してもよい。
【００６４】
求人情報蓄積手段１２３は、前記期待スキル情報として、前記第２の属性を有するユーザから、第１の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、個人情報蓄積手段１２４は、前記スキル情報として、前記第１の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第１の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、マッチング手段１２５は、第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索してもよい。
【００６５】
求人情報蓄積手段１２３は、前記期待スキル情報として、第２の属性を有するユーザから、複数の分野についての重視度合いを示す重視度合い情報を取得し、第２の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、グラフ画像生成手段１２７は、第１の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第２の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報に基づき、グラフ画像を生成する。グラフ画像生成手段１２７は、前記期待スキル情報の複数の分野についての重視度合い情報（比率）に基づき、グラフの第１の軸方向について、前記複数の分野の表示領域の割り当てを行い、各分野に割り当てられた表示領域に、第１の属性を有するユーザの各分野に対応するスキル情報の示す値と、第２の属性を有するユーザの各分野の期待スキル情報の示す値とを第２の軸方向に重畳的に表示するグラフ画像を生成してもよい。
【００６６】
授業提供手段１２８は、前記教育課程として、所与の講座の授業を提供し、前記所与の講座修了後に、当該所与の講座の受講者のスキル情報を測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報を取得して回答情報に基づき、当該受講者のスキル情報を算出し、スキル情報蓄積手段１２１は、算出されたスキル情報を取得し、個人情報記憶部１４０に蓄積してもよい。
【００６７】
ネット会議設定手段１２８は、第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザとのネット会議を設定し、ネット会議記録手段１２９は、前記ネット会議の内容を録画及び録音の少なくとも一方の形式で記録を行う。ネット会議設定手段１２８は、前記マッチング手段の検索結果に基づき、ネット会議の設定対象となる第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの組み合わせを抽出し、抽出した組み合わせのネット会議の日程の設定を行い、ネット会議記録手段１２９は、設定されたネット会議の内容を記録又は再生する際に、第１の属性を有するユーザと第２の属性を有するユーザの少なくとも一方について、個人の特定を防止するためのマスク処理を行ってもよい。
【００６８】
ネット会議情報記憶部１６０には、ネット会議の録画または録音情報が記憶されている。記憶され手いるネット会議の録画または録音情報は、個人の特定を防止するためのマスク処理が行われたものでもよい。
【００６９】
２．システムの具体例
以下、情報提供システム１の一例について、求職者（第１の属性のユーザの一例）の教育支援を及び、企業（第２の属性のユーザの一例）に対する人材紹介を行うシステムを例にとり説明する。
【００７０】
２−１．スキル情報、個人情報
図５は、本実施の形態の個人情報について説明するための図である。
【００７１】
本実施の形態では、個人（例えば生徒又は生徒予備軍でもよいし、求職者でもよい。第１の属性を有するユーザの一例）に、企業（例えば会社、第２の属性を有するユーザの一例）が求める技術分野のスキル（例えばプログラミング分野、ネットワーク分野、サーバ分野、ＬＩＮＵＸ分野）を向上させるために受講可能な講座（所与の教育課程の一例）を用意し、講座の受講生の講座受講前後のスキル情報を蓄積する。スキル情報２４０は、個人情報２１０として、個人識別ＩＤ（第１の属性を有するユーザの識別情報）２２０に関連づけて、個人情報記憶部に記憶させてもよい。
【００７２】
また個人情報２１０として、個人のプロフィール情報（年齢、性別、学歴等）を個人識別ＩＤ２２０に関連づけて、個人情報記憶部に記憶させてもよい。
【００７３】
また個人情報２１０として、個人の受講履歴情報（提供している講座の受講履歴）２５０を個人識別ＩＤ２２０に関連づけて、個人情報記憶部に記憶させてもよい。
【００７４】
図４は、スキル情報について説明するための図である。
【００７５】
スキル情報は、各個人について、複数の時点におけるデータを有していてもよい。例えば図４に示すように、各個人について、測定時点や申告時点の異なる複数のデータ（テータ取得日２４２、ＩＱテストの値２４３、プログラミングのスキル値２４４、サーバに関するスキル値２４５、ネットワークに関するスキル値２４６、英語のスキル値２４７、コミュニケーション能力値２４８等）を、データ取得日２４２やデータ番号２４１に関連づけて記憶させてもよい。
【００７６】
なおスキル情報として記憶されている各種スキル値は、スキルを評価するための数値やスキルのレベルを示す値であり、絶対的な値そのものでもよいし、偏差値でもよい。
【００７７】
図７は、Ｗｅｂ上で提供するスキル評価テストの画面例である。
【００７８】
本実施の形態の第１の属性のユーザ端末１０で、図７に示すようなスキルテスト画面を提供してもよい。
【００７９】
例えば、第１の属性のユーザ端末１０において、図７に示すような所与の分野のスキルを測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報を取得して回答情報に基づき、当該個人のスキル情報を算出してもよい。
【００８０】
なお所与の講座受講前に、個人（第１の属性のユーザの一例）のスキル情報を測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報に基づき、当該個人（第１の属性のユーザの一例）のスキル情報を算出し、算出されたスキル情報を測定日情報（データ取得日２４２）とともに記憶部に記憶させてもよい。
【００８１】
また所与の講座受講修了後に、個人（第１の属性のユーザの一例）のスキル情報を測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報に基づき、当該個人（第１の属性のユーザの一例）のスキル情報を算出し、算出されたスキル情報を測定日情報（データ取得日２４２）とともに、記憶部に記憶させてもよい。
【００８２】
例えばデータ番号「０００１」は当該個人の初回のスキル情報（例えばすべて講座受講前のスキル情報）とし、例えばデータ番号「０００２」は当該個人の２回目のスキル情報（例えば講座Ａ受講後のスキル情報）としてもよい。この様にすると、所与の講座の受講前後の個人のスキル情報の変化情報を得ることができる。
【００８３】
図８は、受講履歴情報について説明するための図である。
【００８４】
受講履歴情報は、図８に示すように、個人毎に個人識別ＩＤ２２０に関連づけて各個人の各講座（講座Ａ、講座Ｂ、・・・）受講の受講状況を記憶させてもよい。受講状況として、例えば受講なしの場合には所定の数値（例えば０）を記憶させ、受講ありの場合には受講終了日（ymd1、ymd2）を記憶させてもよい。この様に各講座の受講終了日を記憶させておくことで、所与の個人についてのスキル情報のデータ取得日２４２と、当該個人の所与の講座の受講終了日の記録とに基づき、所与の講座受講前後の個人のスキル情報のデータを特定することができる。
【００８５】
２−２．求人情報、期待スキル情報、個人情報
図６は、本実施の形態の求人情報について説明するための図である。
【００８６】
本実施の形態では、企業（第２の属性を有するユーザの一例）から、個人（例えば求職者等の第１の属性を有するユーザ）に期待する期待スキル情報２８０や企業情報（企業の住所、従業員等のデータや待遇等に関する情報）２９０を取得し、企業識別ＩＤ（第２の属性を有するユーザの識別情報の一例）２７０に関連づけて記憶部に蓄積してもよい。
【００８７】
図９、１０は、期待スキル情報について説明するための図である。
【００８８】
期待スキル情報は、企業（第２の属性を有するユーザの一例）が個人（第１の属性を有するユーザの一例）に期待するスキル情報に関するもので、例えば各分野（ＩＱテスト、プログラミング、サーバ、ネットワーク、英語、コミュニケーション能力）のスキル値として期待する期待スキル値でもよい。期待スキル値は、スキルを評価するための数値やスキルのレベルを示す値であり、絶対的な値そのものでもよいし、偏差値でもよい。
【００８９】
例えば図１０に示すように、各企業の企業識別ＩＤ２７０に関連づけて、各分野（ＩＱテスト２７３、プログラミング２７４、サーバ２７５、ネットワーク２７６、英語２７７、コミュニケーション能力２７８）の期待スキル値を記憶させてもよい。
【００９０】
また例えば複数の分野についての重視度合いを示す重視度合い情報をふくんでもよい。重視度合い情報は、企業が要求する複数の分野について、重視度合いの比率情報でもよい。例えば各分野の重視度合いの比が、ＩＱテスト：プログラミング：サーバ：ネットワーク：英語：コミュニケーション能力＝２：１：１：１：３：２である場合には、この値を各分野の比重として記憶させてもよい。また合計を１００として、各分野の比率をパーセンテージで表したものを各分野の比重として記憶させてもよい。
【００９１】
例えば図９に示すように、各企業の企業識別ＩＤ２７０に関連づけて、各分野（ＩＱテスト２７３、プログラミング２７４、サーバ２７５、ネットワーク２７６、英語２７７、コミュニケーション能力２７８）の比重（比の値や比の値をパーセンテージで表したもの）２７１と期待スキル値２７２をセットにして記憶させてもよい。
【００９２】
２−３．スキル情報予測
本実施の形態では、第１の属性（求職者）を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル情報の予測演算をおこなう。
【００９３】
図１１、１２（Ａ）（Ｂ）は、スキル予測演算の一例について説明するための図である。
【００９４】
第１の属性を有するユーザが講座Ａを受講した場合のスキル情報予測を行う場合について説明する。ここではスキル情報として、講座Ａ受講前後の所定の分野のスキルに関する得点（例えば図４のプログラミングのスキル値２４４、サーバに関するスキル値２４５、ネットワークに関するスキル値２４６、英語のスキル値２４７、コミュニケーション能力値２４８のいずれかでもよい）とＩＱテストの値を用いてもよい。またスキル情報に対応した個人のプロフィール情報２３０を抽出し、プロフィール情報に含まれた学歴、年齢を偏差値化して用いてもよい。
【００９５】
まず個人情報記憶部に蓄積されているスキル情報から、受講履歴情報２５０に基づき講座Ａを受講した生徒の講座Ａ受講前後のスキル情報とプロフール情報を抽出する。
【００９６】
３６０、３６２、３６４、抽出された生徒「Ｓ００１」「Ｓ００２」「Ｓ００ｎ」に対応するユーザ（ＣＡＮＤ）の推定得点偏差値の演算結果を示している。
【００９７】
例えば抽出した個人（ＡＮＹ）「Ｓ００１」のＩＱ偏差値が「７５」（ＡＮＹのＩＱ３０１参照）、講座Ａ受講前の所定の分野のスキルに関する得点偏差値が「４０」（ＡＮＹの初回得点３０３参照）、講座Ａ受講後の所定の分野のスキルに関する得点偏差値が「９５」（ＡＮＹの講座Ａ修了後得点３０５参照）、学歴偏差値が「７５」（ＡＮＹの学籍３０２参照）、年齢偏差値が「４０」（ＡＮＹの年齢片札３０４参照）であるとする。
【００９８】
そして、スキル情報予測を行うユーザ（ＣＡＮＤ）のＩＱ偏差値が「６３」（ＣＡＮＤのＩＱ３０１参照）、講座Ａ受講前の所定の分野のスキルに関する得点偏差が「５８」（ＣＡＮＤの初回得点３０３参照）、学歴偏差値が「６８」（ＣＡＮＤの学籍３０２参照）、年齢偏差値が「４８」（ＣＡＮＤの年齢偏差値３０４参照）であるとする。
【００９９】
このような場合の生徒「Ｓ００１」に基づく、ユーザ（ＣＡＮＤ）の講座Ａ受講後の所定の分野のスキルに関する推定得点偏差値（ＣＡＮＤの講座Ａ修了後得点３０５参照）は以下のように求めてもよい。
【０１００】
まず個人（ＡＮＹ）とユーザ（ＣＡＮＤ）の近接度を求める。
【０１０１】
近接度＝１００−ユーザ（ＣＡＮＤ）と個人（ＡＮＹ）の標準偏差値と差×２
近接度は、各項目３０１〜３０５にたいして、それぞれ求めてもよい（３０７参照）。そして各項目の近接度３０７に基づき講座Ａ受講後の所定の分野のスキルに関する近接度３０８を推定する。例えば各項目の近接度３０７の単純平均値を講座Ａ受講後の所定の分野のスキルに関する近接度３０８としてもよいし、項目の近接度３０７に所定の重み付けをした平均値を講座Ａ受講後の所定の分野のスキルに関する近接度３０８としてもよい。
【０１０２】
ユーザ（ＣＡＮＤ）の推定得点偏差値（３６１）＝
個人（ＡＮＹ）の得点偏差値（３０６）×近接度（３０８）／１００
上記演算を記憶部から抽出した複数のサンプル（講座Ａを受講した複数の人間のデータ）について行い、複数のサンプルの推定得点偏差値に基づき、ユーザ（ＣＡＮＤ）の推定得点偏差値を求めてもよい。
【０１０３】
かかる演算を行い、抽出した生徒全員について、当該性と対応するユーザ（ＣＡＮＤ）の推定得点偏差値３６１、３６３、３６４の演算を行う。
【０１０４】
そして、演算された推定得点偏差値の分布に基づき、ユーザのスキル予測値を演算する。例えば図１２（Ａ）に示すように、横軸に推定得点偏差値、縦軸にサンプル数をとり、上記サンプルのヒストグラムでベルカーブ（正規分布）を作成し、ベルカーブに基づきユーザのスキル予測値としてもよい。また図１２（Ｂ）に示すように標準化したベルカーブ３７０に置き換えてもよい。このようにして作成されたサンプルの分布に基づき、ユーザ（ＣＡＮＤ）のスキル予測値を求めてもよい。例えばサンプルの最多分布領域の値をユーザのスキル予測値としてもよい。
【０１０５】
２−４．マッチング処理とグラフ画像
本実施の形態では第１の属性を有するユーザのスキル情報と、第２の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索するマッチング処理を行う。
【０１０６】
マッチング処理は、第１の属性を有するユーザの現在のスキル情報に基づき行ってもよいし、例えば所定の講座を受講したと仮定した場合のスキル予測情報に基づきおこなってもよい。
【０１０７】
図１３、図１４は、マッチング処理の一例について説明するための図である。
【０１０８】
図１３は、生徒（第１の属性を有するユーザ）Ｓ１と会社（第２の属性を有するユーザ）Ｋ１とのマッチング結果を示すグラフ画像である。
【０１０９】
グラフ画像の縦軸（第１の軸の一例）については、会社Ｋ１の期待スキル情報の複数の分野（ここでは分野１，分野２、分野３・・であり、例えば図９のプログラミング、サーバ値、ネットワーク、英語、コミュニケーション能力のいずれかでもよい）についての重視度合い情報（図９の比重）に基づき、複数の分野に関する表示領域の割り当てが行われる。例えば会社Ｋ１の分野１、分野２、分野３、分野４、分野５に対する重視度合い（図９の比重）が、４：２：２：１：１である場合には、各分野についての表示領域の縦方向の長さの割合ｌ１：ｌ２：ｌ３：ｌ４；ｌ５＝４：２：２：１：１とする。
【０１１０】
そして各分野に割り当てられた表示領域に、生徒Ｓ１の各分野に対応するスキル情報（例えば図４のＱテストの値２４３、プログラミングのスキル値２４４、サーバに関するスキル値２４５、ネットワークに関するスキル値２４６、英語のスキル値２４７、コミュニケーション能力値２４８等の値）と、会社Ｋ１の各分野の期待スキル情報（例えば図９のＩＱテスト２７３、プログラミング２７４、サーバ２７５、ネットワーク２７６、英語２７７、コミュニケーション能力２７８のいずれかの期待スキル値）を横軸（第２の軸方向）に棒グラフとして重畳的に表示するグラフ画像を生成してもよい。
【０１１１】
３１０、３２０、３３０、３４０、３５０は、会社Ｋ１の分野１、分野２、分野３、分野４、分野５のそれぞれに対応する期待スキル値である「７」「６」「５」「４」「３」を棒グラフにした時の表示領域（会社の期待スキル表示領域）を示している。
【０１１２】
３１２、３２２、３３２、３４２、３５２は、生徒Ｓ１の分野１、分野２、分野３、分野４、分野５のそれぞれに対応するスキル値である「９」「７」「６」「５」「６」を棒グラフにした時のスキル表示領域と会社Ｋ１の期待スキル表示領域の差分表示領域を示している。図１３では、すべての分野において、生徒Ｓ１のスキル値が、会社Ｋ１の期待スキル値を上回っているため、差分表示領域３１２、３２２、３３２、３４２、３５２を正の差分表示領域と呼ぶ。なお逆の場合を負の差分表示領域と呼ぶ。
【０１１３】
正の差分表示領域の面積が大きいほど、生徒Ｓ１の有するスキルが会社Ｋ１の期待するスキルを上回っていることになる。
【０１１４】
次にマッチング率の求め方の一例について説明する。マッチング率を求める場合には、縦方向の比率の値と、横方向のスキル値（生徒の場合）又は期待スキル値（会社の場合）に基づき、会社Ｋ１の分野ごとの棒グラフの面積を積算して会社Ｋ１の期待スキル表示領域の面積である「５７」を求め、第生徒Ｓ１の分野ごとの棒グラフの面積を積算して、生徒Ｓ１のスキル表示領域の面積である「７３」を求める。そして、下記の式でマッチング率をもとめてもよい。
【０１１５】
マッチング率＝
生徒のスキル表示領域の面積／会社の期待スキル表示領域の面積
図１３の場合マッチング率は７３／５７＝１２８．１パーセントとなる。棒グラフの面積には各分野に対する重視度合いの比率が反映されるので、会社が各分野にたいして期待する重視度合いを反映したマッチングを行うことができる。
【０１１６】
また、生徒のスキル表示領域の面積と会社のスキル表示領域の面積からマッチング率が視覚的に把握しやすいグラフ画像を提供することができる。
【０１１７】
図１４は、生徒（第１の属性を有するユーザの一例）Ｓ２と会社（第２の属性を有するユーザの一例）Ｋ１とのマッチング結果を示すグラフ画像である。
【０１１８】
３１６、３２６、３３６、３４６、３５６は、生徒Ｓ２の分野１、分野２、分野３、分野４、分野５のそれぞれに対応するスキル値である「８」「４」「１」「５」「３」を棒グラフにした時のスキル表示領域と、会社Ｋ１の分野１、分野２、分野３、分野４、分野５のそれぞれに対応する期待スキル値である「７」「６」「５」「４」「３」を棒グラフにした時の期待スキル表示領域との差分表示領域を示している。
【０１１９】
図１４では、分野１、分野４、分野５において、生徒Ｓ２のスキル値が、会社Ｋ１の期待スキル値を上回っているので、差分表示領域３１６、３４６、３５６は正の差分表示領域となる。また分野２、分野３において、第１の属性を有するユーザＳ２のスキル値が、第２の属性を有するユーザＫ１の期待スキル値を下回っているので、差分表示領域３２６、３３６を負の差分表示領域となる。
【０１２０】
差分領域の面積が広いほど、会社の期待するスキルと生徒の有するスキル値が乖離していることになるが、正の差分表示領域と負の差分表示領域は相殺することができる。
【０１２１】
会社Ｋ１の棒グラフの面積を積算して会社Ｋ１の期待スキル表示領域の面積である「５７」を求め、生徒Ｓ２の棒グラフの面積を積算して、生徒Ｓ２のスキル表示領域の面積である「５０」を求める。そして、上記の式でマッチング率５０／５７＝８７．７パーセントとなる。
【０１２２】
図１５は、スキル予測情報に基づき行うマッチング処理について説明する図である。
【０１２３】
４１０は、生徒Ｓ２と会社Ｋ１とのマッチング結果を示すグラフ画像である。グラフ画像４１０によれば、分野２、分野３において、生徒Ｓ２のスキル値が、会社Ｋ１の期待スキル値を下回っているので、生徒Ｓ２は分野２、分野３のスキルに関連する所定の講座（１つの講座でもよいし、複数の口座でもよい）を受講して、分野２，分野３においてスキルを上昇させることが好ましい。
【０１２４】
そこで、生徒Ｓ２が、分野２、分野３のスキルに関連する所定の講座（１つの講座でもよいし、複数の口座でもよい）を受講した場合のスキル予測を行い、スキル予測情報に基づきマッチング処理をおこなってもよい。
【０１２５】
４２０は、生徒Ｓ２のスキル予測情報と会社Ｋ１とのマッチング結果を示すグラフ画像である。
【０１２６】
４２２及び４２４の部分は、所定の講座（１つの講座でもよいし、複数の口座でもよい）を受講した人のスキル情報に基づき、例えば図１２（Ｂ）に示すようなベルカーブを生成し、ベルカーブの中央値から右に行くにつれ薄くなるように表示してもよい。例えば分野２では、ベルカーブの中央値の部分は「７．９」（４２３参照）であり、分野３では、ベルカーブの中央値の部分は「６」（４２５参照）である。
【０１２７】
スキル予測情報に基づきマッチング率を演算すると、１１８．９パーセントになる。この様に、スキル予測情報に基づくグラフ画像を生成してスキル予測情報に基づくマッチング結果を生徒に提供することで、当該生徒は、所定の講座に対する受講意欲もたかまり、学習後をイメージしながら、会社の選択を行うことができる。
【０１２８】
図１６、図１７は、Ｗｅｂ上で提供されるマッチング処理用の画面の一例である。
【０１２９】
図１６は、第1の属性のユーザ端末や第２の属性のユーザ端末等に表示されるマッチング画面である。例えば受講生ＩＤ５１２、受講生名５１３を指定して検索ボタン５１８をクリックすると、５１５に示すように、受講生ＩＤ５１２、受講生名５１３で指定された生徒（第１の属性を有するユーザ）と、会社（第２の属性を有するユーザ）の合致度一覧５１５が表示される。合致度一覧は、生徒と、求人情報記憶部に記憶されている会社すべてに対して行った結果を全件表示してもよいし、所定のマッチング基準を満たす会社についてのみ表示してもよい。所定のマッチング基準とは、例えば合致度の値がｘ以上等の基準でもよいし、他の条件（例えばスキル以外の会社の求人条件）を満たすものを選別したものを表示してもよい。
【０１３０】
また例えば会社名５１４を指定して検索ボタン５１８をクリックすると、会社名５１４で指定された会社（第２の属性を有するユーザ）と、生徒（第１の属性を有するユーザ）の合致度一覧が表示される。本実施の形態によれば客観的な数値データに基づきマッチングを行うことにより、企業側も自社のニーズに近い人材を見つけやすくなる。
【０１３１】
合致度一覧は、生徒と、求人情報記憶部に記憶されている会社すべてに対して行った結果を全件表示してもよいし、所定のマッチング基準を満たす会社についてのみ表示してもよい。所定のマッチング基準とは、例えば合致度の値がｘ以上等の基準でもよいし、他の条件（例えばスキル以外の会社の求人条件）を満たすものを選別したものを表示してもよい。
【０１３２】
なおマッチング結果についての詳細な情報がほしい場合には、マッチング結果一覧の所望の結果の合致度の欄５１６をクリックすると、図１７に示すような当該合致度の詳細情報画面が表示される。詳細情報画面では、生徒のスキル値と会社の期待スキル値を分野別に表示した棒グラフや表を表示してもよい。
【０１３３】
現状ではマッチングの成功率が低いことや、企業が希望する人材を見つけることが困難だということが、雇用のミスマッチを生んでいる。しかし本実施の形態によれば、求職者のスキルと企業の期待スキルのマッチングを精度よく行うことができるので、企業側にとっても求職者側にとっても有益なシステムを提供することができる。
【０１３４】
２−５．ネット会議の設定
本実施の形態では、求職者や生徒（第１の属性を有するユーザ）と会社の担当者（第２の属性を有するユーザ）とのネット会議（求職者と会社の担当者の面接）の設定を行ってもよい。マッチング処理のマッチング結果に基づき、ネット会議の対象となる求職者と会社の組み合わせを選定してもよい。例えば求職者のスキル情報と、会社の期待スキル情報のマッチング率が高い場合（所定の基準を満たす場合）、ネット会議を設定するようにしてもよい。例えば求職者のネット会議の希望日程と企業のネット会議の希望日程をあらかじめ登録しておいて、登録された両者の希望日程に基づき開催可能な日程を自動的に決定してもよい。なおネット会議設定のトリガとなるのは、求職者または会社の担当者等のネット会議設定要求（ＷＥＢ上で要求）でもよい、例えばマッチング画面等で、合致度が所定の基準を満たした場合にネット会議の申し込みができるようにして、申し込みがあった場合にネット会議を設定するようにしてもよい。
【０１３５】
ネット会議の日程は、メールやユーザ端末等で通知され、設定された日時にネット端末で「チャット」等のボタンを押すことにより、  多数のロケーションから参加のネット会議が始められるようにしてもよい。
【０１３６】
なおネット会議自体は、既存のツールやソフトウエア（スカイプ等）により実現してもよい。ただし、ネット会議の内容を記録又は再生する際に、少なくとも求職者側に関しては、個人の特定を防止するためのマスク処理を行うことがこのましい。
【０１３７】
個人の特定を防止するためのマスク処理として、自動的にデフォルトかつランダムな変換関数でボイス偏重されて記録がのこるようにしてもよい。この様にすると、プライバシーを侵害することなく、求職者用の検証資料として使用することが可能となる。
【０１３８】
本実施の形態によれば、他人のプライバシーに配慮して、面接の内容を客観的かつ第３者がくりかえし利用可能で形態で蓄積することができるので、システマチックにノウハウの共有を行うことができるようになる。
【０１３９】
なお求職者側のみならず、企業側の担当者に対しても個人の特定を防止するためのマスク処理をおこなってもよい。
【０１４０】
また、例えば企業側の担当者が会社名を指定してマッチング処理を行い（例えば図１６において会社名５１４を指定）、マッチング率が高い人順にならべて、面接予約ができるようにしてもよい。この様にすると、求職者の住所、場所を選ばず面接可能であり、席の入れ替えや、部屋の外までやってきてもらって待機してもらう必要もないので、非常に効率よく多くの面接を行うことができる。
【０１４１】
３．本実施の形態の処理
図１８は、本実施の形態のスキル予測情報演算の処理の流れを示すフローチャートである。
【０１４２】
生徒（第１の属性を有するユーザ）が所与の講座を受講した場合のスキル予測演算を行う場合の処理について説明する。
【０１４３】
まず個人情報記憶部に記憶されている生徒の受講履歴情報に基づき、所与の講座を受講した生徒を抽出する（ステップＳ１０）。
【０１４４】
次に、抽出した全生徒について、スキル予測を行うユーザと抽出した生徒（ｉ）の所与の講座受講前のスキル情報及び他の能力情報（ＩＱテスト等）やプロフィール情報（年齢、学歴等）とに基づき、ユーザと生徒（ｉ）の近接度を求め、生徒（ｉ）の所与の講座受講後のスキル情報と近接度に基づき、当該生徒（ｉ）との関係における推定得点偏差値（ｉ）を算出する（ステップＳ２０、３０）。
【０１４５】
そして、抽出した全生徒について算出した推定得点偏差値の分布に基づき、所与の講座受講後のユーザのスキル予測値を求める（ステップＳ４０）。
【０１４６】
図１９は、本実施の形態のマッチング処理の流れを示すフローチャートである。
【０１４７】
個人情報記憶部に登録されている所与の生徒と求人情報記憶部に登録されている所与の会社のマッチング率を求める場合の処理について説明する。
【０１４８】
所与の生徒の複数の分野のスキル値を、所与の会社の対応する分野の比重で重み付けした重み付け後スキル値を求める（ステップＳ１１０）。また所与の会社の複数の分野の期待スキル値を、所与の会社の対応する分野の比重で重み付けした重み付け後期待スキル値を求める（ステップＳ１２０）。
【０１４９】
そして、重み付け後スキル値と重み付け後期待スキル値に基づき所与の生徒と所与の会社のマッチング率を求める（ステップＳ１３０）。
【０１５０】
図２０は、本実施の形態のマッチング相手検索処理の流れを示すフローチャートである。
【０１５１】
ＷＥＢ画面上（例えば図１６）で、所与の生徒を指定して当該生徒にマッチする会社を検索する場合の処理について説明する。
【０１５２】
マッチングの対象となる生徒情報を受け取る（ステップＳ２１０）。例えば図１６において指定されている受講生ＩＤ（個人識別ＩＤに対応している）を受け取り、個人情報記憶部から、当該性とのスキル情報を読み出す。
【０１５３】
次に全会社について処理が修了するまで以下の処理を行う。まず会社（ｋ）の期待スキル情報を読み出し、マッチング対象の生徒の複数の分野のスキル値を、会社（ｋ）の対応する分野の比重で重み付けした重み付け後スキル値を求める（ステップＳ２２０）。次に、会社（ｋ）の複数の分野の期待スキル値を、会社（ｋ）の対応する分野の比重で重み付けした重み付け後期待スキル値（ｋ）を求める（ステップＳ２３０）。そして、重み付け後スキル値との重み付け後期待スキル値（ｋ）に基づきマッチング対象の生徒と会社（ｋ）のマッチング率を求める（ステップＳ２４０）。
【０１５４】
全会社について、上記処理が終了したら（ステップＳ２５０）、マッチング率が所定の基準を満たす会社を抽出する（ステップＳ２６０）。
【０１５５】
なお、本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。
【０１５６】
上記実施の形態では、求職者の教育に着目したシステムを例に取り説明したがそれに限られない。例えば、企業に人材紹介を行うシステム又は求職者に企業を紹介するシステム、企業と求職者のそれぞれに紹介を行う人材紹介システム、企業に対して派遣等を行う際の人材派遣システム等にも適用可能であり、本発明の範囲内である。
【０１５７】
なお過去に企業が採用した人間のスキル情報等もデータベースに蓄積して、人材紹介の際に活用するようにしてもよい。このようにすると、次回に紹介すべき候補のスキル閾値がわかり、より企業のニーズを反映した人材紹介を行うことができる。
【符号の説明】
【０１５８】
１  情報提供システム
１０−１、１０−２、１０−３  第１の属性のユーザ端末 情報処理システム
２０−１、２０−２、２０−３  第２の属性のユーザ端末 情報処理システム
１００  サーバ、１１０  通信制御部、１２０  制御部、１２１  スキル情報蓄積手段、１２２  スキル情報予測手段、１２３  求人情報蓄積手段、１２４  個人情報蓄積手段、１２５  マッチング手段、１２６  授業提供手段、１２７  グラフ画像提供手段、１２８  ネット会議設定手段、ネット会議記録手段、１４０  個人情報記憶部、１５０  求人情報記憶部、１６０  ネット会議情報記憶部
【図１】
2012168717.tif 000003
【図２】
2012168717.tif 000004
【図３】
2012168717.tif 000005
【図４】
2012168717.tif 000006
【図５】
2012168717.tif 000007
【図６】
2012168717.tif 000008
【図８】
2012168717.tif 000009
【図９】
2012168717.tif 000010
【図１０】
2012168717.tif 000011
【図１１】
2012168717.tif 000012
【図１３】
2012168717.tif 000013
【図１４】
2012168717.tif 000014
【図１６】
2012168717.tif 000015
【図１８】
2012168717.tif 000016
【図１９】
2012168717.tif 000017
【図２０】
2012168717.tif 000018
【図７】
2012168717.tif 000019
【図１２】
2012168717.tif 000020
【図１５】
2012168717.tif 000021
【図１７】
2012168717.tif 000022