(57)【要約】【課題】  複数のユーザーの育成レベルを容易に決定すること。【解決手段】  育成支援装置は、複数のユーザー各々の発話内容を取得する発話内容取得部５１と、発話内容に対する発話種別を決定する発話種別決定部５３と、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数を集計する集計部６１と、集計部６１による集計結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定する評価部６５と、を備える。複数のユーザーの会話から複数のユーザー各々の育成レベルが決定されるので、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することができる。【選択図】        図４
2012242732.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザー各々の発話内容を取得する発話内容取得手段と、
前記発話内容に対する発話種別を決定する発話種別決定手段と、
複数のユーザーごとに、前記発話種別ごとの前記発話内容の数を集計する集計手段と、
前記集計手段による集計結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定する評価手段と、を備えた育成支援装置。
【請求項２】
前記発話種別決定手段は、発話内容から予め定められた複数の登録文字情報のいずれかを抽出する登録文字情報抽出手段を含み、
前記複数の登録文字情報のうち前記発話内容から抽出された登録文字情報に対して予め定められた発話種別を、前記発話内容に対する発話種別に決定する、請求項１に記載の育成支援装置。
【請求項３】
前記発話内容取得手段は、前記発話内容を話者となるユーザーが発話した時を、発話時情報として取得する発話時情報取得手段と、
前記発話内容と話者となるユーザーを識別するためのユーザー識別情報と、前記取得された発話時情報とを関連付けた発話情報を記憶する発話情報記憶手段と、を含み、
前記集計手段は、前記記憶された発話情報に基づいて、前記複数のユーザー別および前記発話種別ごとの前記発話内容の数を、異なる複数の期間別に集計する期間別集計手段を含み、
前記評価手段は、前記複数の期間別に、前記複数のユーザー各々の育成レベルを決定する育成レベル決定手段と、
前記複数のユーザー各々について、前記複数の期間別に決定された育成レベルの経時的な変化が所定の傾向を示す場合に警告する警告手段と、を含む、請求項１または２に記載の能力評価装置。
【請求項４】
予め定められた複数の分野のうち前記発話内容が属する分野を決定する発話分野決定手段を、さらに備え、
前記発話分野決定手段は、
前記発話内容から複数の分野別に予め定められた複数の専門用語のいずれかを抽出する専門用語抽出手段と、
前記複数の分野別に予め定められた複数の専門用語のうち前記発話内容から抽出された専門用語が属する分野を、前記発話内容に対する分野に決定し、
前記集計手段は、前記複数のユーザーごとに、前記複数の分野別に前記発話種別ごとの前記発話内容の数を集計する、請求項１〜３のいずれかに記載の育成支援装置。
【請求項５】
複数のユーザー各々の発話内容を取得するステップと、
前記発話内容に対する発話種別を決定するステップと、
複数のユーザーごとに、前記発話種別ごとの前記発話内容の数を集計するステップと、
前記集計するステップにおいて集計された結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定するステップと、をコンピュータに実行させる育成支援方法。
【請求項６】
複数のユーザー各々の発話内容を取得するステップと、
前記発話内容に対する発話種別を決定するステップと、
複数のユーザーごとに、前記発話種別ごとの前記発話内容の数を集計するステップと、
前記集計するステップにおいて集計された結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定するステップと、をコンピュータに実行させる育成支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、育成支援装置、育成支援装置方法、および育成支援装置プログラムに関し、特に、複数ユーザーごとに育成状態を評価する育成支援装置、育成支援装置方法、および育成支援装置プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特表２００８−００４３１０号公報には、学習の目標レベルを設定するための第１の目標レベル設定手段と、前記第１の目標レベル設定手段により設定されたレベルをクリアするためのトレーニング情報を提供するトレーニング情報提供手段と、前記トレーニング情報提供手段で提供されたトレーニング情報により習得されたスキルの習熟度を判定する習熟度判定手段と、を備える、ことを特徴とする人材育成支援システムが記載されている。
【０００３】
しかしながら、従来の人材育成支援システムは、習得されたスキルの習熟度を判定するために、問題を解き、採点するなどして定量的な数値を、入力しなければならない。このため、育成の対象になるユーザーにとって、習熟度を判定するために問題を解くなどしなければならず、煩雑な作業が必要となるといった問題があった。
【特許文献１】特表２００８−００４３１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この発明は上述した問題を解決するためになされたもので、この発明の目的の１つは、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援装置を提供することである。
【０００５】
この発明の他の目的は、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援方法を提供することである。
【０００６】
この発明のさらに他の目的は、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した目的を達成するために、この発明のある局面によれば、育成支援装置は、複数のユーザー各々の発話内容を取得する発話内容取得手段と、発話内容に対する発話種別を決定する発話種別決定手段と、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数を集計する集計手段と、集計手段による集計結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定する評価手段と、を備える。
【０００８】
この局面に従えば、複数のユーザー各々の発話内容が取得され、発話内容に対する発話種別が決定され、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数が集計され、集計結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルが決定される。このため、複数のユーザーの会話から複数のユーザー各々の育成レベルが決定されるので、育成レベルを決定するために特別な値の入力を必要としない。その結果、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援装置を提供することができる。
【０００９】
好ましくは、発話種別決定手段は、発話内容から予め定められた複数の登録文字情報のいずれかを抽出する登録文字情報抽出手段を含み、複数の登録文字情報のうち発話内容から抽出された登録文字情報に対して予め定められた発話種別を、発話内容に対する発話種別に決定する。
【００１０】
この局面に従えば、発話内容から予め定められた複数の登録文字情報のいずれかが抽出され、抽出された登録文字情報に対して予め定められた発話種別が、発話内容に対する発話種別に決定される。このため、発話種別を容易に決定することができる。
【００１１】
好ましくは、発話内容取得手段は、発話内容を話者となるユーザーが発話した時を、発話時情報として取得する発話時情報取得手段と、発話内容と話者となるユーザーを識別するためのユーザー識別情報と、取得された発話時情報とを関連付けた発話情報を記憶する発話情報記憶手段と、を含み、集計手段は、記憶された発話情報に基づいて、複数のユーザー別および発話種別ごとの発話内容の数を、異なる複数の期間別に集計する期間別集計手段を含み、評価手段は、複数の期間別に、複数のユーザー各々の育成レベルを決定する育成レベル決定手段と、複数のユーザー各々について、複数の期間別に決定された育成レベルの経時的な変化が所定の傾向を示す場合に警告する警告手段と、を含む。
【００１２】
この局面に従えば、複数の期間別に複数のユーザー各々の育成レベルが決定され、複数の期間別に決定された育成レベルの経時的な変化が所定の傾向を示す場合に警告する。このため、育成レベルの期間の経過に伴う変化からユーザーを評価することができ、育成レベルの経時的な変化が所定の傾向を示す場合に警告することができる。
【００１３】
好ましくは、予め定められた複数の分野のうち発話内容が属する分野を決定する発話分野決定手段を、さらに備え、発話分野決定手段は、発話内容から複数の分野別に予め定められた複数の専門用語のいずれかを抽出する専門用語抽出手段と、複数の分野別に予め定められた複数の専門用語のうち発話内容から抽出された専門用語が属する分野を、発話内容に対する分野に決定し、集計手段は、複数のユーザーごとに、複数の分野別に発話種別ごとの発話内容の数を集計する。
【００１４】
この局面に従えば、予め定められた複数の分野のうち発話内容が属する分野が決定され、複数のユーザーごとに、複数の分野別に発話種別ごとの発話内容の数が集計される。このため、複数の分野ごとの育成レベルを決定することができる。
【００１５】
この発明の他の局面によれば、育成支援方法は、複数のユーザー各々の発話内容を取得するステップと、発話内容に対する発話種別を決定するステップと、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数を集計するステップと、集計するステップにおいて集計された結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定するステップと、をコンピュータに実行させる。
【００１６】
この局面に従えば、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援方法を提供することができる。
【００１７】
この発明のさらに他の局面によれば、育成支援プログラムは、複数のユーザー各々の発話内容を取得するステップと、発話内容に対する発話種別を決定するステップと、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数を集計するステップと、集計するステップにおいて集計された結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定するステップと、をコンピュータに実行させる。
【００１８】
この局面に従えば、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態における育成支援システムの全体概要を示す図である。
【図２】ＭＦＰの外観を示す斜視図である。
【図３】ＭＦＰのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【図４】ＭＦＰが備えるＣＰＵの機能の概要をＥＥＰＲＯＭに記憶する情報とともに示すブロック図である。
【図５】発話内容取得部の詳細な機能の一例を示すブロック図である。
【図６】発話情報のフォーマットの一例を示す図である。
【図７】集計結果の一例を示す第１の図である。
【図８】集計結果の一例を示す第２の図である。
【図９】集計結果の一例を示す第３の図である。
【図１０】発話情報登録処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１１】発話情報生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１２】評価集計処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１３】評価処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。以下の説明では同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００２１】
図１は、本発明の実施の形態における育成支援システムの全体概要を示す図である。図１を参照して、育成支援システム１は、ネットワーク２に接続されたＭＦＰ１００と、ＰＣ２００，２００Ａ〜２００Ｃと、を含む。ＭＦＰ１００は、育成支援装置の一例である。
【００２２】
ネットワーク２は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）であり、ゲートウェイを介してインターネットに接続されている。このため、ＭＦＰ１００は、ネットワーク２に接続されたＰＣ２００，２００Ａ〜２００Ｃと通信可能であり、さらに、インターネットに接続されたコンピュータと通信可能である。なお、ネットワーク２は、ＬＡＮに限らず、インターネット、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、公衆交換電話網等であってもよい。
【００２３】
なお、図１においては、ＭＦＰ１００と、４台のＰＣ２００，２００Ａ〜３００Ｃとがネットワーク２で接続される例を示すが、ＰＣ２００，２００Ａ〜３００Ｃの台数を限定するものではなく、さらに、ＭＦＰ１００単体でもよい。また、本実施の形態においては育成支援システムの一例としてＭＦＰ１００を例に説明するが、ＭＦＰ１００に代えて、コンピュータ等のデータ処理装置であってもよい。
【００２４】
本実施の形態におけるＭＦＰ１００は、育成支援装置として機能し、複数のユーザーを評価し、評価結果を出力する。複数のユーザーは、ＭＦＰ１００を直接操作することによって、評価結果を閲覧することができる。また、複数のユーザーは、ＰＣ２００，２００Ａ〜２００ＣからＭＦＰ１００を遠隔操作することによって、評価結果を閲覧することができる。なお、ＰＣ２００，２００Ａ〜２００Ｃのハードウエア構成および機能は周知なので、ここでは、説明を繰り返さない。
【００２５】
図２は、ＭＦＰの外観を示す斜視図である。図３は、ＭＦＰのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図２および図３を参照して、ＭＦＰ１００は、メイン回路１０１と、自動原稿搬送装置（ＡＤＦ）１０と、原稿読取部２０と、画像形成部３０と、給紙部４０と、ユーザーインターフェースとしての操作パネル９と、マイクロホン１２０と、を含む。
【００２６】
ＡＤＦ１０は、原稿給紙トレイ１１上にセットされた複数枚の原稿を１枚ずつ自動的に原稿読取部２０のプラテンガラス上に設定された所定の原稿読取位置まで搬送し、原稿読取部２０により原稿画像が読み取られた原稿を原稿排紙トレイ上に排出する。原稿読取部２０は、原稿読取位置に搬送されてきた原稿に光を照射する光源と、原稿で反射した光を受光する光電変換素子とを含み、原稿のサイズに応じた原稿画像を走査する。光電変換素子は、受光した光を電気信号である画像データに変換して、メモリに記憶する、または画像形成部３０に出力する。
【００２７】
画像形成部３０は、周知の電子写真方式により画像を形成するものであって、原稿読取部２０から入力される画像データにシェーディング補正などの各種のデータ処理を施し、データ処理後の画像データに基づいて、給紙部４０により搬送される用紙に画像を形成する。給紙部４０は、給紙トレイに収納された用紙を画像形成部３０に搬送する。
【００２８】
メイン回路１０１は、ＣＰＵ１１１と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）部１１２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１１３と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１１４と、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）１１５と、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１６と、ファクシミリ部１１７と、ネットワークＩ／Ｆ１１８と、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  ＲＯＭ）１１９Ａが装着される外部記憶装置１１９と、を含む。ＣＰＵ１１１は、ＡＤＦ１０、原稿読取部２０、画像形成部３０、給紙部４０および操作パネル９と接続され、ＭＦＰ１００の全体を制御する。
【００２９】
ＲＯＭ１１３は、ＣＰＵ１１１が実行するプログラム、およびそのプログラムを実行するために必要なデータを記憶する。ＲＡＭ１１４は、ＣＰＵ１１１がプログラムを実行する際の作業領域として用いられる。
【００３０】
ファクシミリ部１１７は、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）に接続され、ＰＳＴＮにファクシミリデータを送信する、またはＰＳＴＮからファクシミリデータを受信する。ファクシミリ部１１７は、受信したファクシミリデータを、ＨＤＤ１１６に記憶する、または画像形成部３０に出力する。画像形成部３０は、ファクシミリ部１１７により受信されたファクシミリデータを用紙に印刷する。また、ファクシミリ部１１７は、原稿読取部２０から入力される画像データ、またはＨＤＤ１１６に記憶されたデータをファクシミリデータに変換して、ＰＳＴＮに接続されたファクシミリ装置に送信する。
【００３１】
ネットワークＩ／Ｆ１１８は、ＭＦＰ１００をネットワーク２に接続するためのインターフェースである。ＣＰＵ１１１は、ネットワークＩ／Ｆ１１８を介して、ＰＣ２００，２００Ａ〜２００Ｃと通信可能である。
【００３２】
外部記憶装置１１９は、ＣＤ−ＲＯＭ１１９Ａが装着される。ＣＰＵ１１１は、外部記憶装置１１９を介してＣＤ−ＲＯＭ１１９Ａにアクセス可能であり、ＣＤ−ＲＯＭ１１９Ａに記憶されたプログラムをＲＡＭ１１４にロードして実行可能である。なお、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１９Ａに記憶されたプログラムに限られず、他の記憶媒体に記憶されたプログラムでもよく、ＨＤＤ１１６に記憶されたプログラムであってもよく、さらに、ネットワークＩ／Ｆ１１８を介してネットワーク２に接続された他のコンピュータによりＨＤＤ１１６に書き込みされたプログラムであってもよい。
【００３３】
なお、プログラムを記憶する記憶媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ１１９Ａに限られず、光ディスク（ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｄｉｓｃ）／ＭＤ（Ｍｉｎｉ  Ｄｉｓｃ）／ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ））、ＩＣカード、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）などの半導体メモリでもよい。
【００３４】
ここでいうプログラムは、ＣＰＵ１１１が直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。
【００３５】
操作パネル９は、ＭＦＰ１００の上面に設けられ、表示部１０３と操作部１０５とを含む。表示部１０３は、液晶表示装置、有機ＥＬＤ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等の表示装置であり、ユーザーに対する指示メニューや取得した表示データに関する情報等を表示する。操作部１０５は、ユーザーの操作を受け付け、受け付けられた操作をＣＰＵ１１１に出力する。
【００３６】
マイクロホン１２０は、音を集音し、集音した音を電気信号であるアナログの音データに変換し、音データをアナログ／デジタル変換して、デジタルの音データを、ＣＰＵ１１１に出力する。
【００３７】
本実施の形態におけるＭＦＰ１００は、複数のユーザーが発話する音声を集音する。例えば、ＭＦＰ１００は、会議中における会話の内容を集音する。この場合、ＭＦＰ１００は、会議中における会話を、マイクロホン１２０で集音することが可能なように、会議が開催される場所に配置される。また、ＭＦＰ１００は、職場における会話の内容を集音する。この場合、ＭＦＰ１００は、会議中における会話を、マイクロホン１２０で集音することが可能なように、会議が開催される場所に配置される。なお、マイクロホン１２０を、ＭＦＰ１００とは異なる位置に配置できる場合は、ＭＦＰ１００が配置される位置は限定されない。また、マイクロホン１２０とは別に、テレビ会議システムなどから音データをＭＦＰ１００に入力するようにしてもよい。この場合には、マイクロホン１２０は、不要である。さらに、ＭＦＰ１００をテレビ会議システムを構成する装置の１つとしてもよい。
【００３８】
図４は、ＭＦＰが備えるＣＰＵの機能の概要をＥＥＰＲＯＭに記憶する情報とともに示すブロック図である。図４に示すＣＰＵ１１１の機能は、ＣＰＵ１１１がＲＯＭ１１３、ＥＥＰＲＯＭ１１５、ＨＤＤ１１６またはＣＤ−ＲＯＭ１１９Ａに記憶された育成支援プログラムを実行することにより実現される。
【００３９】
図４を参照して、ＣＰＵ１１１は、発話内容を取得する発話内容取得部５１と、発話内容に対する発話種別を決定する発話種別決定部５３と、予め定められた複数の分野うち発話内容が属する分野を決定する発話分野決定部５７と、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数を集計する集計部６１と、集計結果に基づいて複数のユーザー各々を評価する評価部６５と、を備える。
【００４０】
図５は、発話内容取得部５１の詳細な機能の一例を示すブロック図である。図５を参照して、発話内容取得部５１は、ユーザーが発話する音声を取得する音声取得部７１と、取得された音声に基づいて、発話したユーザーを識別する話者識別部７３と、取得された音声を文字情報に変換する音声変換部７５と、発話時情報を取得する発話時情報取得部７７と、文書データ取得部７９と、発話内容とユーザーとを関連付ける関連付部９１と、を含む。
【００４１】
音声取得部７１は、マイクロホン１２０から入力される音データをユーザーが発話する音声として取得する。音声取得部７１は、取得された音データを、話者識別部７３および音声変換部７５に出力する。
【００４２】
話者識別部７３は、音声取得部７１から音データが入力されると、その音データに基づいて音声認証し、音声を発生したユーザーを特定する。ＥＥＰＲＯＭ１１５に、育成支援の対象となる複数のユーザーすべての声紋データを予め記憶しておき、音データの音声と声紋データとを比較することによって、話者であるユーザーを識別する。話者識別部７３は、話者として識別したユーザーのユーザー識別情報を関連付部９１に出力する。
【００４３】
音声変換部７５は、音声取得部７１から音データが入力されると、その音データに基づいて音声認識し、音声を文字に変換する。音声変換部７５は、音データを変換した文字列を発話内容として関連付部９１に出力する。
【００４４】
発話時情報取得部７７は、音声取得部７１が音データを取得すると、発話時情報を関連付部９１に出力する。発話時情報は、音声取得部７１が音データを取得した時を特定する情報であり、年月日および時刻を含む。発話時情報は、話者となるユーザーが発話した時を特定する情報である。
【００４５】
関連付部９１は、話者識別部７３からユーザー識別情報が入力され、音声変換部７５から発話内容が入力され、発話時情報取得部７７から発話時情報が入力される。関連付部９１は、ユーザー識別情報と、発話内容と、発話時情報と、を関連付ける。具体的には、ユーザー識別情報、発話内容および発話時情報を含む発話情報を生成し、生成した発話情報を、ＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶する。これにより、ＥＥＰＲＯＭ１１５に発話情報９５が記憶される。
【００４６】
文書データ取得部７９は、発話内容と話者とを関連付けて記述した文書データを取得する。文書データ取得部７９は、原稿読取部２０を制御する原稿読取制御部８１と、画像を文字認識することにより文書データを生成する文字認識部８３と、文書データから話者と発話内容との組を抽出する発話内容抽出部８９と、外部から文書データを受信するデータ受信部８７と、文書データから時情報を抽出する時情報抽出部８５と、を含む。
【００４７】
原稿読取制御部８１は、原稿読取部２０を制御する。原稿読取部２０は、原稿を読み取り、原稿の画像を含む画像データを出力する。原稿読取制御部８１は、原稿読取部２０が原稿を読み取って出力する画像データを取得し、取得された画像データを文字認識部８３に出力する。原稿は、発話内容と話者とを関連付けて記述し、発話した日時を特定する情報を含む文書である。例えば、原稿は、会議の議事録などである。ここでは、原稿を、発言者の氏名と、発言内容との組の記述と、会議の開催日時を含む議事録とする。
【００４８】
文字認識部８３は、原稿読取制御部８１から入力される画像データを文字認識し、文字を含む文書データを生成する。文字認識部８３は、生成された文書データを、発話内容抽出部８９および時情報抽出部８５に出力する。
【００４９】
データ受信部８７は、通信Ｉ／Ｆ部１１２を制御し、通信Ｉ／Ｆ部１１２が外部のＰＣ２００，２００Ａ〜２００Ｃのいずれかから受信する文書データを取得する。データ受信部８７は、受信された文書データを、発話内容抽出部８９および時情報抽出部８５に出力する。文書データは、発話内容と話者とを関連付けた記述と、発話した日時を特定する情報を含むデータである。例えば、原稿は、会議の議事録などの文書データである。ここでは、文書データが、発言者の氏名と、発言内容との組の記述と、会議の開催日時を含む議事録の文書データとする。
【００５０】
発話内容抽出部８９は、文書データから発言者の氏名と発話内容との組を抽出する。発話内容抽出部８９は、文書データが発言者の氏名と発話内容との組を複数含む場合、複数の組のすべてを抽出する。発話内容抽出部８９は、発言者の氏名からユーザー識別情報を特定し、特定したユーザー識別情報と発話内容との組を関連付部９１に出力する。
【００５１】
時情報抽出部８５は、文書データから会議の開催日時を抽出し、抽出した開催日時を含む発話時情報を関連付部９１に出力する。
【００５２】
関連付部９１は、発話内容抽出部８９からユーザー識別情報と発話内容の組が入力され、時情報抽出部８５から発話時情報が入力される場合、ユーザー識別情報と、発話内容と、発話時情報と、を関連付ける。具体的には、ユーザー識別情報、発話内容および発話時情報を含む発話情報を生成し、生成した発話情報を、ＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶する。
【００５３】
図６は、発話情報のフォーマットの一例を示す図である。図６を参照して、発話情報は、発話内容の項目と、話者の項目と、発話時の項目と、種別の項目と、分野の項目と、を含む。発話内容の項目には発話内容が設定され、話者の項目には発話内容を発話したユーザーのユーザー識別情報が設定され、発話時の項目は発話時情報が設定される。種別の項目および分野の項目については、後述する。
【００５４】
図４に戻って。発話種別決定部５３は、ＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶された発話情報９５の発話内容の項目に設定された発話内容に対する発話種別を決定し、決定された発話種別を、発話情報９５の種別の項目に設定する。発話種別決定部５３は、登録文字情報抽出部５５を含む。登録文字情報抽出部５５は、発話内容から予め定められた複数の登録文字情報のいずれかを抽出する。複数の登録文字情報は、ＥＥＰＲＯＭ１１５に予め記憶された文字列である。登録文字は、話者が他人を評価する場合に発話する発話内容に含まれる文字列、または他人から評価される場合に発話する発話内容に含まれる文字列として、予め記憶されている。登録文字列は、話者が他人を評価する場合に発話する発話内容に含まれる評価文字列と、話者が他人から評価される場合に発話する発話内容に含まれる被評価文字列と、を含む。評価文字列の一例として、「〜ですか？」、「〜か？」等の発話内容が質問形式の文字列、「〜確認させてください。」、「〜説明してください。」等の説明を求める形式の文字列を含む。また、被評価文字列の一例としては、「〜です。」、「〜と考えます。」、「〜と判断しています。」等、質問または説明の求めに応じて回答する形式の文字列を含む。
【００５５】
発話種別決定部５３は、登録文字情報抽出部５５により評価文字列が抽出される発話内容の種別を評価種別に決定する。発話種別決定部５３は、発話情報９５の発話内容の種別を評価種別に決定する場合、発話情報９５の種別の項目に評価種別を設定する。
【００５６】
発話種別決定部５３は、登録文字情報抽出部５５により処理対象とする発話内容から非評価文字列が抽出される場合、処理対象とする発話内容の直前の発話内容が、他人の発話内容で、かつ、評価分野であることを条件に、処理対象とする発話内容の種別を被評価種別に決定する。発話種別決定部５３は、発話情報９５の発話内容の種別を被評価分野に決定する場合、発話情報９５の分野の項目に被評価種別を設定する。
【００５７】
発話分野決定部５７は、ＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶された発話情報９５の発話内容の項目に設定された発話内容に対する分野を決定し、決定された分野を、発話情報９５の分野の項目に設定する。発話分野決定部５７は、専門用語抽出部５９を含む。専門用語抽出部５９は、発話内容から予め定められた複数の専門用語のいずれかを抽出する。複数の専門用語は、ＥＥＰＲＯＭ１１５に複数の分野各々に対応して予め記憶された文字列である。複数の分野および専門用語は、ＭＦＰ１００の管理者が、任意に定めることができる。ここでは、分野「技術」に対して、専門用語「アークテクチャ」、「ＩＰ」、「ネットワーク」、「ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｎ  Ｃｈｉｐ）」、「ＲＴＬ」を定め、分野「計画、企画」に対して、専門用語「企画」、「計画」、「中期計画」、「戦略」を定めている。
【００５８】
発話分野決定部５７は、発話内容から専門用語抽出部５９により専門用語が抽出されると、発話内容が属する分野を、抽出された専門用語が属する分野に決定する。発話分野決定部５７は、発話情報９５の分野の項目に決定した分野を設定する。
【００５９】
集計部６１は、複数のユーザーごとおよび複数の分野ごとに、発話種別ごとの発話内容の数を期間別に集計する。具体的には、集計部６１は、ＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶された複数の発話情報９５を、ユーザー別および分野別にグループに分類する。ここでは、ユーザーＡのユーザー識別情報が話者の項目に設定された発話情報９５をすべて抽出する場合を例に説明する。集計部６１は、ユーザーＡのユーザー識別情報が話者の項目に設定された複数の発話情報９５を、分野の項目に「技術」が設定された発話情報９５のグループＡと、分野の項目に「計画・企画」が設定された発話情報９５のグループＢと、に分類する。そして、グループＡとグループＢ各々において、発話種別ごとの発話内容の数を期間別に集計する。ここでは、グループＡに分類された発話情報９５に基づいて、発話種別ごとの発話内容の数を期間別に集計する場合について説明する。
【００６０】
集計部６１は、グループＡに分類された発話情報９５の発話時の項目に設定されている発話時情報に基づいて、発話情報９５を期間別のグループに分類する。期間は、ここでは、月単位の期間とする。なお、期間の長さは任意に定めることができる。集計部６１は、期間別のグループに分類された発話情報９５を用いて、発話種別ごとの発話内容の数をカウントする。期間別の複数のグループのうちから順に期間別のグループを選択し、選択された期間別のクループに分類された発話情報９５のうちで、種別の項目に「評価種別」が設定されている発話情報９５の数と、種別の項目に「非評価種別」が設定されている発話情報９５の数と、をカウントする。集計部６１は、集計結果を、評価部６５に出力する。以下、集計部６１が集計した結果得られ、種別の項目に「評価種別」が設定されている発話情報９５の数を「評価回数」といい、種別の項目に「非評価種別」が設定されている発話情報９５の数を「被評価回数」という。
【００６１】
集計部６１は、集計結果を評価部６５に出力する。また、集計部６１は、集計結果を示すグラフを表示する画面を生成し、生成した画面を出力する。具体的には、ＰＣ２００，２００Ａ〜２００Ｄのいずれかから、評価結果の出力要求を受信すると、生成した画面を返信する。画面は、ユーザーごとおよび分野ごとに、期間別の評価回数および非評価回数を示すグラフを含む。
【００６２】
評価部６５は、集計部６１から入力される集計結果に基づいて、複数のユーザー各々を評価する。評価部６５は、育成レベル決定部６７と、警告部６９と、を含む。育成レベル決定部６７は、ユーザー別、分野別および期間別に、評価回数と被評価回数とを比較し、ユーザー別、分野別および期間別に育成レベルを決定する。育成レベル決定部６７は、ユーザー別、分野別および期間別に決定した育成レベルを警告部６９に出力する。育成レベル決定部６７は、ここでは、被評価回数が評価回数以上であって、評価回数が「０」の場合に第１育成レベルに決定し、被評価回数が評価回数以上であって、評価回数が「０」でない場合に第２育成レベルに決定する。さらに、被評価回数が評価回数より小さく、かつ、評価回数が「０」でないの場合に第３育成レベルに決定し、被評価回数が評価回数より小さく、かつ、評価回数が「０」の場合に第４育成レベルに決定する。第１、第２、第３、第４育成レベルの順に、育成の必要性が小さくなる。第１育成レベルが、最も育成の必要性が大きく、第４育成レベルが、最も育成の必要性が小さい。育成の必要性が小さいほど、習熟度が高いことを示す。
【００６３】
警告部６９は、ユーザー別および分野別に、育成レベルの経時変化を分析し、育成レベルの経時的変化が所定の傾向を示す場合に、警告を出力する。所定の傾向は、育成レベルが、減少する傾向の外、育成レベルに変化のない場合、評価回数および被評価回数が所定の値以下の期間が継続する場合を含む。具体的には、育成レベルが所定の傾向を示すユーザーに割り当てられた電子メールアドレスに、警告メッセージを含む電子メールを送信する。警告メッセージは、育成レベルの経時的変化が所定の傾向を示す分野と、傾向とを含む。また、育成レベルの経時的変化が所定の傾向を示すユーザーに関連するユーザーに警告メッセージを含む電子メールを送信するようにしてもよい。育成レベルの経時的変化が所定の傾向を示すユーザーに関連するユーザーは、育成レベルの経時的変化が所定の傾向を示すユーザーの上司となるユーザー、教育を担当するユーザー、同じ部署に属するユーザーなどであり、予め定めておけばよい。
【００６４】
図７は、集計結果の一例を示す第１の図である。図７は、ユーザー識別情報「ユーザーＡ」の分野「計画・企画」における集計結果を示している。２０１０年５月の期間においては、被評価回数が評価回数以上であり、評価回数が「０」であり、第１育成レベルである。２０１０年６月〜８月までの期間においては、被評価回数が評価回数以上であり、評価回数が「０」でなく、第２育成レベルである。２０１０年９月〜２０１０年１２月の期間においては、被評価回数が評価回数より小さく、被評価回数が「０」でないので、第３育成レベルである。したがって、ユーザーＡは、分野「計画・企画」において、育成レベルが上昇する傾向にある。
【００６５】
図８は、集計結果の一例を示す第２の図である。図８は、ユーザー識別情報「ユーザーＢ」の分野「計画・企画」における集計結果を示し、育成レベルに変化のない一例を示している。図８を参照して、２０１０年５月〜１２月までの期間においては、被評価回数が評価回数以上であり、評価回数が「０」でなく、第２育成レベルである。したがって、ユーザーＢは、分野「計画・企画」において、育成レベルに変化がなく、改善されていないことが分かる。
【００６６】
図９は、集計結果の一例を示す第３の図である。図９は、ユーザー識別情報「ユーザーＣ」の分野「計画・企画」における集計結果を示している。図９を参照して、すべての期間において、被評価回数および評価回数が、２以下である。育成レベルは、すべての期間において、第１育成レベル〜第４育成レベルのいずれかを含んでいるが、被評価回数および評価回数の値が小さすぎるために、育成レベルの経時的変化を正確に判断することができない。この場合には、育成レベルが改善されていないと評価する。
【００６７】
図１０は、発話情報登録処理の流れの一例を示すフローチャートである。発話情報登録処理は、ＣＰＵ１１１がＲＯＭ１１３、ＥＥＰＲＯＭ１１５、ＨＤＤ１１６またはＣＤ−ＲＯＭ１１９Ａに記憶された育成支援プログラムを実行することにより、ＣＰＵ１１１により実行される処理である。
【００６８】
図１０を参照して、ＣＰＵ１１１は、目標の分野と専門用語を登録する（ステップＳ０１）。ＭＦＰ１００を管理する管理者が、分野とその分野に含まれる専門用語をＭＦＰ１００に入力することにより、管理者により入力された分野とその分野に含まれる専門用語とをＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶する。ここでは、分野「技術」と、分野「技術」に対して専門用語「アークテクチャ」、「ＩＰ」、「ネットワーク」、「ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｎ  Ｃｈｉｐ）」および「ＲＴＬ」が登録され、分野「計画・企画」と、分野「計画・企画」に対して専門用語「企画」、「計画」、「中期計画」および「戦略」が登録される場合を例に説明する。
【００６９】
ステップＳ０２においては、入力モードを判断する。入力モードは、管理者により音声認識モードと文字認識モードとのいずれかに設定される。入力モードが音声認識モードに設定されているならば処理をステップＳ０３に進めるが、文字認識モードに設定されているならば処理をステップＳ１０に進める。
【００７０】
ステップＳ０３においては、音声が入力されたか否かを判断する。マイクロホン１２０から音データが入力されると、音声が入力されたと判断する。音声が入力されたと判断するならば処理をステップＳ０４に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ０９に進める。
【００７１】
ステップＳ０４においては、発話時情報を取得する。ステップＳ０３において音声が入力された時点における年月日および時刻を発話時情報として取得する。次に、話者を特定する（ステップＳ０５）。ステップＳ０３において、入力された音声を発声したユーザーを話者として特定する。具体的には、マイクロホン１２０から入力される音データを、予め記憶された複数のユーザー各々の声紋データと比較することにより音声認証し、話者を特定する。次のステップＳ０６においては、ステップＳ０３において入力された音声を音声認識することにより文字データに変換する。そして、変換された文字データを発話内容に設定する（ステップＳ０７）。
【００７２】
次のステップＳ０８においては、発話情報生成処理を実行し、処理をステップＳ０９に進める。発話情報生成処理の詳細は後述する。次のステップＳ０９においては、音声入力を終了する指示を受け付けたか否かを判断する。ＭＦＰ１００の管理者が、音声入力を終了するために予め定められた操作をＭＦＰ１００に入力すると、音声入力を終了する指示を受け付ける。音声入力を終了する指示を受け付けたならば処理を終了するが、そうでなければ処理をステップＳ０３に戻す。このため、音声が入力されるごとに、音声を発声した話者が特定され、音声を文字に変換した文字データが生成され、発話情報生成処理が実行される。
【００７３】
一方、ステップＳ１０においては、原稿がスキャンされたか否かを判断する。ユーザーが、ＭＦＰ１００をスキャンモードに設定し、スタートキーを押下すると、原稿がスキャンされたと判断する。原稿がスキャンされたならば処理をステップＳ１１に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１３に進める。ステップＳ１１においては、画像データを取得する。原稿読取部２０が原稿を読み取って出力する画像データを取得する。そして、取得された画像データを文字認識し（ステップＳ１２）、処理をステップＳ１５に進める。画像データを文字認識することにより文書データが生成される。
【００７４】
ステップＳ１３においては、文書データを外部から受信したか否かを判断する。文書データを受信したならば処理をステップＳ１４に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１０に戻す。ステップＳ１４においては、受信された文書データが文字情報を含むか否かを判断する。文字情報を含むならば処理をステップＳ１５に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ１０に戻す。
【００７５】
ステップＳ１５においては、発話時情報を取得する。具体的には、文書データ中で会議の開催日時および開催時間の記述を抽出し、抽出された開催日時および開催時間を発話時情報として取得する。
【００７６】
次のステップＳ１６においては、文書データ中で話者と発音内容とを関連付けた関連付部分があるか否かを判断する。そのような関連付部分が存在すれば処理をステップＳ１７に進めるが、そうでなければ処理を終了する。議事録の文書データは、話者と発音内容とを関連付けた関連付部分が文書データ中に存在する。そのような関連付部分が存在するか否かを判断する。
【００７７】
ステップＳ１７においては、文書データ中に存在する関連付部分のうちから１つを処理対象として選択する。そして、話者を特定し（ステップＳ１８）、発話内容を特定する（ステップＳ１９）。処理対象として選択された関連付部分の記述から、話者のユーザー識別情報と、発話内容とを特定する。
【００７８】
次のステップＳ２０においては、発話情報生成処理を実行し、処理をステップＳ２１に進める。ステップＳ２１においては、次に処理対象とする関連付部分が存在するか否かを判断する。ステップＳ１７において処理対象として選択されていない関連付部分が存在すれば、処理をステップＳ１７に戻すが、そうでなければ処理を終了する。
【００７９】
図１１は、発話情報生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。発話情報生成処理は、図１０のステップＳ０８およびステップＳ２０においてそれぞれ実行される処理である。また、発話情報生成処理が実行される前の段階で、話者のユーザー識別情報と、発話内容と、発話時情報と、が特定されている。図１１を参照して、ステップＳ３１においては、発話内容が専門用語を含むか否かを判断する。図１０に示した発話情報登録処理が実行される場合に、ＥＥＰＲＯＭ１１５に分野とその分野に属する専門用語が記憶される。処理対象として設定されている発話内容から、ＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶されている専門用語のいずれかが含まれるか否かを判断する。発話内容が専門用語を含むならば処理をステップＳ３２に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ３３に進める。
【００８０】
ステップＳ３２においては、抽出された専門用語が属する分野に発話内容を分類し、処理をステップＳ３４に進める。一方、ステップＳ３３においては、処理対象とされている発話内容の直前に処理対象とされた発話情報に設定された分野と同じ分野に分類する。処理対象とされている発話内容の直前に処理対象とされた発話情報が存在しない場合には、発話内容をいずれの分野にも分類することなく処理をステップＳ３４に進める。
【００８１】
ステップＳ３４においては、発話内容から登録文字情報が抽出されたか否かを判断する。発話内容から登録文字情報が抽出されたならば処理をステップＳ３５に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ４０に進める。ステップＳ３５においては、登録文字情報の種別により処理を分岐させる。発話内容から抽出された登録文字情報の種別が評価種別ならば処理をステップＳ３６に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ３７に進める。ステップＳ３６においては、発話内容の種別を評価種別に設定し、処理をステップＳ４０に進める。
【００８２】
一方、ステップＳ３７においては、処理対象とされている発音内容の話者が、直前に処理対象とされた発話内容の話者と同じか否かを判断する。具体的には、ＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶されている発話情報９５のうちから直前に処理された発話内容を含む発話情報読み出す。そして、読み出された発話情報の話者の項目に設定されているユーザー識別情報が、処理対象とされるユーザー識別情報と同一か否かを判断する。処理対象とされている発音内容の直前に処理対象とされた発話内容と話者が同じならば処理をステップＳ３８に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ４０進める。
【００８３】
ステップＳ３８においては、処理対象とされている発音内容の直前に処理対象とされた発話内容が評価種別か否かを判断する。具体的には、ＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶されている発話情報９５のうちから直前に処理された発話内容を含む発話情報読み出す。そして、読み出された発話情報の種別の項目に評価種別が設定されているならば、直前に処理対象とされた発話内容が評価種別と判断する。直前に処理対象とされた発話内容が評価種別ならば処理をステップＳ３９に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ４０に進める。ステップＳ３９においては、処理対象とされている発話内容の種別を披評価種別に設定し、処理をステップＳ４０進める。
【００８４】
ステップＳ４０においては、発話情報を生成し、発話情報をＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶する。具体的には、発話情報生成処理が実行される前の段階で処理対象とされている発話内容を発話情報の発話内容の項目に設定し、処理対象とされているユーザー識別情報を発話情報の話者の項目に設定し、処理対象に設定されている発話時情報を発話情報の発話時の項目に設定し、ステップＳ３６において設定された評価種別、またはステップＳ３９において設定された被評価種別のいずれかを発話情報の種別の項目に設定し、ステップＳ３２またはステップＳ３３のいずれかで分類された分野を発話情報の分野の項目に設定することにより、発話情報を生成する。
【００８５】
図１２は、評価集計処理の流れの一例を示すフローチャートである。評価集計処理は、ＣＰＵ１１１がＲＯＭ１１３、ＥＥＰＲＯＭ１１５、ＨＤＤ１１６またはＣＤ−ＲＯＭ１１９Ａに記憶された育成支援プログラムを実行することにより、ＣＰＵ１１１により実行される処理である。図１２を参照して、ＣＰＵ１１１は、ユーザーの指定を受け付ける（ステップＳ４１）。表示部１０３に、ユーザー識別情報の一覧を表示する指定受付画面を表示し、ユーザーが指定受付画面に表示されたユーザー識別情報のいずれかを、評価の対象となるユーザーとして選択する操作を操作部１０５に入力すれば、ユーザーを指定する操作を受け付ける。以下、指定されたユーザーを指定ユーザーという。
【００８６】
次のステップＳ４２においては、指定ユーザーの発話情報を抽出する。ＥＥＰＲＯＭ１１５に記憶されている発話情報９５のうちから、話者の項目に指定ユーザーのユーザー識別情報が設定されている発話情報のすべてを抽出する。次のステップＳ４３においては、抽出された発話情報を分野別のグループに分類する。具体的には、抽出された発話情報の分野の項目に設定されている分野が同じ発話情報を同じグループに分類する。そして、処理対象となる分野を１つ選択する（ステップＳ４４）。
【００８７】
次のステップＳ４５においては、処理対象に選択された分野に含まれる発話情報を期間別のグループに分類する。具体的には、発話情報の発話時の項目に設定されている発話時情報が同じ期間に含まれる発話情報を同じグループに分類する。期間の長さは予め定めておけばよく、ここでは、期間の長さを月単位としている。
【００８８】
そして、複数の期間のうちから１つを選択する（ステップＳ４６）。次のステップＳ４７においては、変数である評価回数と被評価回数それぞれに初期値「０」を設定する。
【００８９】
次のステップＳ４８においては、選択された期間のグループに属する発話情報のうちから１つを処理対象に選択する。そして、処理対象に選択された発話情報の種別の項目に評価種別が設定されているか否かを判断する（ステップＳ４９）。評価種別が設定されているならば処理をステップＳ５０に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ５１に進める。ステップＳ５０においては、評価回数をインクリメントし、処理をステップＳ５３に進める。
【００９０】
ステップＳ５１においては、処理対象に選択された発話情報の種別の項目に被評価種別が設定されているか否かを判断する。被評価種別が設定されているならば処理をステップＳ５２に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ５３に進める。ステップＳ５２においては、被評価回数をインクリメントし、処理をステップＳ５３に進める。
【００９１】
ステップＳ５３においては、次に処理対象とするべき画像情報が存在するか否かを判断する。ステップＳ４８において処理対象に選択されていない発話情報が存在するならば処理をステップＳ４８に戻すが、そうでなければ処理をステップＳ５４に進める。すなわち、複数の期間各々について、評価回数と被評価回数とが算出される。
【００９２】
ステップＳ５４においては、ステップＳ４６において選択された期間と、ステップＳ５０において算出された評価回数と、ステップＳ５２において算出された被評価回数とを、ＲＡＭ１１４に記憶する。
【００９３】
次のステップＳ５５においては、未だ処理対象に選択されていない期間が存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていないに期間が存在するならば処理をステップＳ４６に戻し、そうでなければ処理をステップＳ５６に進める。すなわち、すべての期間について、評価回数と被評価回数とを算出するためである。
【００９４】
ステップＳ５６においては、処理対象に選択されていない分野が存在するか否かを判断する。ステップＳ４４において処理対象に選択されていない分野が存在するならば処理をステップＳ４４に戻すが、そうでなければ処理をステップＳ５７に進める。すなわち、すべての分野において、複数の期間別の評価回数と被評価回数とを算出するためである。ステップＳ５７においては、評価処理を実行し処理を終了する。
【００９５】
図１３は、評価処理の流れの一例を示すフローチャートである。評価処理は、図１２のステップＳ５７において実行される処理である。図１３を参照して、ＣＰＵ１１１は、複数の分野のうちから処理対象とする分野を１つ選択する（ステップＳ６１）。次に、複数の期間のうちから処理対象とする期間を１つ選択する（ステップＳ６２）。
【００９６】
ステップＳ６３においては、ステップＳ６１において選択された分野とステップＳ６２において選択された分野とに関連付けられてＲＡＭ１１４に記憶されている評価回数と被評価回数とを比較する（ステップＳ６３）。被評価回数が評価回数以上ならば処理をステップＳ６４に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ６７に進める。
【００９７】
ステップＳ６４においては、評価回数が「０」か否かを判断する。評価回数が「０」ならば処理をステップＳ６５に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ６６に進める。ステップＳ６５においては、ステップＳ６１において選択された分野のステップＳ６２において選択された期間に対して第１育成レベルを設定し、処理をステップＳ７０に進める。ステップＳ６６においては、ステップＳ６１において選択された分野のステップＳ６２において選択された期間に対して第２育成レベルを設定し、処理をステップＳ７０に進める。
【００９８】
処理がステップＳ６７に進む場合は、被評価回数が評価回数より小さい場合である。ステップＳ６７においては、被評価回数が「０」か否かを判断する。被評価回数が「０」ならば処理をステップＳ６９に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ６８に進める。ステップＳ６８においては、ステップＳ６１において選択された分野のステップＳ６２において選択された期間に対して第３育成レベルを設定し、処理をステップＳ７０に進める。ステップＳ６９においては、ステップＳ６１において選択された分野のステップＳ６２において選択された期間に対して第４育成レベルを設定し、処理をステップＳ７０に進める。
【００９９】
ステップＳ７０においては、未だ処理対象に選択されていない期間が存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていないに期間が存在するならば処理をステップＳ６２に戻し、そうでなければ処理をステップＳ７１に進める。すなわち、すべての期間について、育成レベルが設定される。ステップＳ７１においては、処理対象に選択されていない分野が存在するか否かを判断する。ステップＳ６１において処理対象に選択されていない分野が存在するならば処理をステップＳ６１に戻すが、そうでなければ処理をステップＳ７２に進める。すなわち、すべての分野において、複数の期間別の育成レベルが決定される。
【０１００】
ステップＳ７２においては、最終期間の育成レベルで分野を並べ換える。第１育成レベル、第２育成レベル、第３育成レベルおよび第４育成レベルの順に、育成レベルが高いため育成レベルの高い順に分野を並べ換える。次のステップＳ７３においては、育成レベルの高い順に分野を選択する。そして、次のステップＳ７４において、期間別の集計結果を表示する。ステップＳ７３において選択された分野における期間別の評価回数と被評価回数とを示すグラフを表示する画面を生成し、生成した画面を出力する。具体的には、ＰＣ２００，２００Ａ〜２００Ｄのいずれかから、評価結果の出力要求を受信すると、生成した画面を返信する。画面は、ユーザーごとおよび分野ごとに、期間別の評価回数および非評価回数を示すグラフを含む。
【０１０１】
次のステップＳ７５においては、育成レベルが所定の傾向を示す否かを判断する。育成レベルが所定の傾向を示すならば、処理をステップＳ７６に進めるが、そうでなければ処理をステップＳ７７に進める。所定の傾向は、育成レベルが、減少する傾向の外、育成レベルに変化のない場合、評価回数および被評価回数が所定の値以下の期間が継続する場合を含む。
【０１０２】
ステップＳ７６においては、警告を出力する。例えば、ステップＳ４１において指定されたユーザーに割り当てられた電子メールアドレスに、警告メッセージを含む電子メールを送信する。警告メッセージは、ステップＳ６１において処理対象に選択されている分野と、育成レベルとを含む。また、電子メールの送信先は、ステップＳ４１において指定されたユーザーに限らず、そのユーザーに関連するユーザーとしてもよい。ステップＳ４１において指定されたユーザーに関連するユーザーは、育成レベルの減少したユーザーの上司となるユーザー、教育を担当するユーザー、同じ部署に属するユーザーなどであり、予め定めておけばよい。
【０１０３】
ステップＳ７７においては、未だ選択されていない分野が存在するか否かを判断する。ステップＳ７３において処理対象に選択されていない分野が存在するならば、処理をステップＳ７３に戻すが、そうでなければ処理を評価集計処理に戻す。
【０１０４】
以上説明したように、本実施の形態におけるＭＦＰ１００は、育成支援装置として機能し、複数のユーザー各々の発話内容を取得し、発話内容に対する発話種別を決定し、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数が集計し、集計結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定する。このため、複数のユーザーの会話から複数のユーザー各々の育成レベルを決定するので、複数のユーザー各々が特別な値を入力しなくても育成レベルを決定することができ育成レベルを容易に決定することができる。
【０１０５】
また、発話内容から予め定められた複数の登録文字情報のいずれかを抽出し、抽出された登録文字情報に対して予め定められた発話種別を、発話内容に対する発話種別に決定する。このため、発話種別を容易に決定することができる。
【０１０６】
さらに、複数の期間別に決定された複数のユーザー各々の育成レベルに基づいて、複数のユーザーを第１〜第４育成レベルのいずれかに決定する。このため、育成レベルの期間の経過に伴う変化からユーザーを評価することができる。また、育成レベルの経時的な変化が所定の傾向を示す場合に警告するので、改善の見られないユーザーに通知することができる。
【０１０７】
さらに、予め定められた複数の分野のうち発話内容が属する分野が決定され、複数のユーザーごとに、複数の分野別に発話種別ごとの発話内容の数が集計される。このため、複数の分野ごとの育成レベルを決定することができ、複数の分野ごとに複数のユーザそれぞれの育成レベルを評価することができる。
【０１０８】
なお、上述した実施の形態においては、育成支援装置の一例としてＭＦＰ１００を説明したが、図１０〜図１３に示した処理をＭＦＰ１００に実行させるための育成支援方法または、その育成支援方法をＭＦＰ１００を制御するＣＰＵ１１１に実行させるための育成支援プログラムとして発明を捉えることができるのは言うまでもない。
【０１０９】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【０１１０】
＜付記＞
（１）  前記発話内容取得手段は、
ユーザーが発話する音声を取得する音声取得手段と、
前記取得された音声に基づいて、発話したユーザーを識別する話者識別手段と、
前記取得された音声を文字情報に変換する音声変換手段と、
前記変換された文字情報を前記識別されたユーザーと関連付ける関連付手段と、を含む、請求項１に記載の育成支援装置。
（２）  前記発話内容取得手段は、
発話内容と話者とを関連付けて記述した文書データを取得する文書データ取得手段を含む、請求項１に記載の育成支援装置。
（３）  前記文書データ取得手段は、発話内容と話者とを関連付けて記述した文書を読み取り、前記文書の画像を出力する原稿読取手段と、
前記画像を文字認識することにより、前記文書データを生成する文書データ生成手段と、を含む（２）に記載の育成支援装置。
【符号の説明】
【０１１１】
１  育成支援システム、２  ネットワーク、１００  ＭＦＰ、１０  ＡＤＦ、２０  原稿読取部、３０  画像形成部、４０  給紙部、５１  発話内容取得部、５３  発話種別決定部、５５  登録文字情報抽出部、５７  発話分野決定部、５９  専門用語抽出部、６１  集計部、６５  評価部、６７  育成レベル決定部、６９  警告部、７１  音声取得部、７３  話者識別部、７５  音声変換部、７７  発話時情報取得部、７９  文書データ取得部、８１  原稿読取制御部、８３  文字認識部、８５  時情報抽出部、８７  データ受信部、８９  発話内容抽出部、９１  関連付部、９５  発話情報、１０１  メイン回路、１０３  表示部、１０５  操作部、１１１  ＣＰＵ、１１２  通信Ｉ／Ｆ部、１１３  ＲＯＭ、１１４  ＲＡＭ、１１５  ＥＥＰＲＯＭ、１１６  ＨＤＤ、１１７  ファクシミリ部、１１８  ネットワークＩ／Ｆ、１１９  外部記憶装置、１１９Ａ  ＣＤ−ＲＯＭ、１２０  マイクロホン、２００  ＰＣ、３００，３００Ａ〜３００Ｃ。
【図１】
2012242732.tif 000003
【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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