(57)【要約】【課題】ユーザに存在する事情が類似するユーザ同士のコミュニケーションを構築させるとともに、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することが可能なサーバ装置等を提供する。【解決手段】本実施形態の通信システム１は、ＳＮＳの各種の機能を用いることによって、特定ユーザの所定のタイミングにおけるコンテンツ内容の習熟度及び一定期間における特定ユーザのコンテンツ内容の習熟度の成長程度である成長度の少なくとも一方をカテゴリ毎に算出第１算出手段、特定ユーザと他のユーザとの類似度を習熟度及び成長度の少なくとも一方に基づき算出する第２算出手段、類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、特定した類似度の算出に用いた他のユーザを推薦ユーザとして特定する特定手段、及び推薦ユーザ又は推薦ユーザに関する情報を特定ユーザに提供する推薦情報提供手段を備えサーバ装置等により課題を解決する。【選択図】図１
2016053809.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カテゴリに分類するための情報を含むとともに、複数の工程からなる作業が掲載され、かつ、前記作業の困難の程度に応じた難易度が付与されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供するサーバ装置であって、
ユーザ毎に、ユーザによって閲覧された旨と、当該閲覧されたコンテンツに対するユーザの評価を示すコメント情報と、閲覧されたコンテンツに対して提供されたユーザのコメントを示すコメント情報とを含む、各コンテンツの利用情報をコンテンツの利用履歴情報としてデータベースに記録し、かつ、記録された各利用履歴情報を管理する履歴管理手段と、
前記コンテンツの難易度と前記利用履歴情報とに基づいて、各のユーザの所定のタイミングにおけるコンテンツにより提供される内容のカテゴリ毎の習熟度、及び各ユーザの一定の期間における各カテゴリのコンテンツにより提供される内容の習熟度の成長程度を示すカテゴリ毎の成長度の少なくともいずれか一方を算出する第１算出手段と、
特定ユーザと他のユーザとの複数のカテゴリに基づく習熟度及び成長度の少なくともいずれか一方の類似度を算出する第２算出手段と、
前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、推薦する推薦ユーザとして、特定する特定手段と、
前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記特定ユーザに提供する推薦情報提供手段と、を備えていることを特徴とするサーバ装置。
【請求項２】
請求項１に記載のサーバ装置において、
前記第１算出手段が、各ユーザの各カテゴリにおける習熟度をそれぞれ習熟傾向ベクトルとして算出し、各ユーザの各カテゴリにおける成長度をそれぞれ成長傾向ベクトルとして算出し、又は、その双方を算出し、
前記第２算出手段が、前記算出された習熟傾向ベクトル、成長傾向ベクトル又はその双方のベクトルに対してベクトル演算をし、１のユーザと他のユーザの類似度を算出する、サーバ装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のサーバ装置において、
前記各カテゴリの習熟度には、コンテンツ難易度毎のコンテンツの閲覧数が含まれる、サーバ装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載のサーバ装置において、
前記各カテゴリの成長度には、一定期間における前期間とのコンテンツ難易度毎のコンテンツの閲覧増減数が含まれる、サーバ装置。
【請求項５】
請求項１又は２に記載のサーバ装置において、
前記ユーザ又は前記コンテンツを投稿する投稿者の指示に基づいて、前記難易度を付与するための難易度付与手段を有する、サーバ装置。
サーバ装置。
【請求項６】
請求項１又は２に記載のサーバ装置において、
前記カテゴリ毎に算出された難易度の平均値と、各コンテンツに付与された個別の難易度とを比較して、当該個別の難易度を該当するカテゴリの前記平均値を基準に高い高難易度コンテンツと低い低難易度コンテンツとに分類する難易度分類手段を更に備え、
前記第１算出手段が、前記分類された難易度と前記利用履歴情報とに基づいて、カテゴリ毎の習熟度、及び、カテゴリ毎の成長度の少なくともいずれか一方を算出する、サーバ装置。
【請求項７】
カテゴリに分類するための情報を含むとともに、複数の工程からなる作業が掲載され、かつ、前記作業の困難の程度に応じた難易度が付与されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供するコンピュータにおいて用いられるプログラムであって、
ユーザ毎に、ユーザによって閲覧された旨と、当該閲覧されたコンテンツに対するユーザの評価を示すコメント情報と、閲覧されたコンテンツに対して提供されたユーザのコメントを示すコメント情報とを含む、各コンテンツの利用情報をコンテンツの利用履歴情報としてデータベースに記録し、かつ、記録された各利用履歴情報を管理する履歴管理手段、
前記コンテンツの難易度と前記利用履歴情報とに基づいて、各のユーザの所定のタイミングにおけるコンテンツにより提供される内容のカテゴリ毎の習熟度、及び各ユーザの一定の期間における各カテゴリのコンテンツにより提供される内容の習熟度の成長程度を示すカテゴリ毎の成長度の少なくともいずれか一方を算出する第１算出手段、
特定ユーザと他のユーザとの複数のカテゴリに基づく習熟度及び成長度の少なくともいずれか一方の類似度を算出する第２算出手段、
前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定手段、
前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記１のユーザに提供する推薦情報提供手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
カテゴリに分類するための情報を含むとともに、複数の工程からなる作業が掲載され、かつ、前記作業の困難の程度に応じた難易度が付与されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供する情報提供方法であって、
ユーザ毎に、ユーザによって閲覧された旨と、当該閲覧されたコンテンツに対するユーザの評価を示すコメント情報と、閲覧されたコンテンツに対して提供されたユーザのコメントを示すコメント情報とを含む、各コンテンツの利用情報をコンテンツの利用履歴情報としてデータベースに記録し、かつ、記録された各利用履歴情報を管理する履歴管理工程と、
前記コンテンツの難易度と前記利用履歴情報とに基づいて、各のユーザの所定のタイミングにおけるコンテンツにより提供される内容のカテゴリ毎の習熟度、及び各ユーザの一定の期間における各カテゴリのコンテンツにより提供される内容の習熟度の成長程度を示すカテゴリ毎の成長度の少なくともいずれか一方を算出する第１算出工程と、
特定ユーザと他のユーザとの複数のカテゴリに基づく習熟度及び成長度の少なくともいずれか一方の類似度を算出する第２算出工程と、
前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定工程と、
前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記１のユーザに提供する推薦情報提供工程と、
を含む情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット上に構築された仮想空間において、人物間の交流を支援するサービスを提供するサーバ装置、プログラム、及び情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）などのネットワーク技術の発展及びスマートフォンなどに代表される携帯型情報通信端末装置の進歩に伴い、仮想空間上におけるコミュニケーションツールとしてソーシャルネットワーキングサービス（以下、「ＳＮＳ」と略称する。）又は電子掲示板に代表されるインターネットコミュニティが普及し、利用者（以下、「ユーザ」という。）の数も年々増加している。
【０００３】
例えば、ＳＮＳは、ＷＷＷなどのネットワーク上の仮想空間において、ユーザが自身の経歴及び顔写真の他に、お気に入りの写真、趣味嗜好、日記、勤務先、職業、居住地等の各情報（以下、「ユーザ情報」という。）、を公開すること、公開した情報を他人と共有すること、及び、公開した情報に基づいて友人を募り、交流を深めるツールとして用いることができるようになっている。また、最近では、ＳＮＳは、動画像、静止画像、音楽またはゲームなど各種のデータ及びニュースその他の情報の共有をも手軽に行えるように構成されている。
【０００４】
このようなネットワークサービスでは、当該ネットワークサービスにより提供されるコンテンツの内容を各ユーザが学習することに利用することも行われている（例えば、特許文献１）。この特許文献１のネットワークサービスでは、履修したカリキュラムを記録し、履修傾向の類似するユーザ同士でグルーピングを行い、属するグループ全体の持つ履修履歴と対象ユーザの履修履歴とに基づいて、ユーザに推薦するカリキュラムを決定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１７８５２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記特許文献１に開示されたシステムにあっては、履修傾向が類似するユーザ同士をグルーピングするだけなので、コンテンツ内容に関する習熟度の傾向が類似する他のユーザの情報や、習熟の伸び方の傾向が類似する他のユーザの情報等、コンテンツ内容に対する習熟度という観点からユーザ同士の交流を支援してはいない。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、コンテンツの内容に対する習熟度という観点の情報を各ユーザに提供し、ユーザ同士の交流を支援することが可能なサーバ装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）上述した課題を解決するため、本発明のサーバ装置は、カテゴリに分類するための情報を含むとともに、複数の工程からなる作業が掲載され、かつ、前記作業の困難の程度に応じた難易度が付与されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供するサーバ装置であって、ユーザ毎に、ユーザによって閲覧された旨と、当該閲覧されたコンテンツに対するユーザの評価を示すコメント情報と、閲覧されたコンテンツに対して提供されたユーザのコメントを示すコメント情報とを含む、各コンテンツの利用情報をコンテンツの利用履歴情報としてデータベースに記録し、かつ、記録された各利用履歴情報を管理する履歴管理手段と、前記コンテンツの難易度と前記利用履歴情報とに基づいて、各のユーザの所定のタイミングにおけるコンテンツにより提供される内容のカテゴリ毎の習熟度、及び各ユーザの一定の期間における各カテゴリのコンテンツにより提供される内容の習熟度の成長程度を示すカテゴリ毎の成長度の少なくともいずれか一方を算出する第１算出手段と、特定ユーザと他のユーザとの複数のカテゴリに基づく習熟度及び成長度の少なくともいずれか一方の類似度を算出する第２算出手段と、前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定手段と、前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記１のユーザに提供する推薦情報提供手段と、を備える構成を有している。
【０００９】
この構成により、本発明のサーバ装置は、コンテンツにおける難易度及び利用履歴情報に基づいて、当該コンテンツにより提供される内容の習熟度及び成長度について、特定ユーザと他のユーザとの間の類似度を数値化することができる。習熟度及び成長度の類似度を数値化することによって、コンテンツにより提供される内容の習熟度と成長度が相互に類似するユーザを客観的に把握することができる。そのため、特定ユーザに、習熟度及び成長度が近い他のユーザを推薦することが容易に行うことができ、ユーザ同士の交流の発展に寄与することができる。
【００１０】
したがって、本発明のサーバ装置は、各ユーザの習熟度及び成長度の傾向が類似する他のユーザに関する詳細な情報を各ユーザに提供することによって、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができる。
【００１１】
（２）また、本発明のサーバ装置は、前記第１算出手段が、各ユーザの各カテゴリにおける習熟度をそれぞれ習熟傾向ベクトルとして算出し、各ユーザの各カテゴリにおける成長度をそれぞれ成長傾向ベクトルとして算出し、又は、その双方を算出し、前記第２算出手段が、前記算出された習熟傾向ベクトル、成長傾向ベクトル又はその双方のベクトルに対してベクトル演算をし、特定ユーザと他のユーザの類似度を算出する構成を有している。
【００１２】
この構成により、本発明のサーバ装置は、習熟度や成長度を正確に算出することができる。そのため、特定ユーザに習熟度や成長度が類似する他のユーザに関する情報を適切に提供することができる。
【００１３】
（３）また、本発明のサーバ装置は、前記各カテゴリの習熟度には、コンテンツ難易度毎のコンテンツの閲覧数が含まれる構成を有している。
【００１４】
この構成により、本発明のサーバ装置は、あるコンテンツを閲覧した回数が多いユーザの習熟度や成長度を算出し、特定ユーザに習熟度や成長度が類似する他のユーザに関する情報を適切に提供することができる。
【００１５】
（４）また、本発明のサーバ装置は、前記各カテゴリの成長度には、一定期間における前期間とのコンテンツ難易度毎のコンテンツの閲覧増減数が含まれる構成を有している。
【００１６】
この構成により、本発明のサーバ装置は、成長度を正確に算出することができ、特定ユーザに成長度が類似する他のユーザに関する情報を適切に提供することができる。
【００１７】
（５）また、本発明のサーバ装置は、前記ユーザ又は前記コンテンツを投稿する投稿者の指示に基づいて、前記難易度を付与するための難易度付与手段を有する構成を有している。
【００１８】
この構成により、本発明のサーバ装置は、簡潔に難易度を付与することができる。また、ユーザ同士が当該コンテンツの難易度を介してコミュニケーションを活発にとることを可能にしている。
【００１９】
（６）また、本発明のサーバ装置は、前記カテゴリ毎に算出された難易度の平均値と、各コンテンツに付与された個別の難易度とを比較して、当該個別の難易度を該当するカテゴリの前記平均値を基準に高い高難易度コンテンツと低い低難易度コンテンツとに分類する難易度分類手段を更に備え、前記第１算出手段が、前記分類された難易度と前記利用履歴情報とに基づいて、各ユーザの習熟度、及び、カテゴリ毎の成長度の少なくともいずれか一方を算出する構成を有している。
【００２０】
この構成により、本発明のサーバ装置は、簡潔に難易度の分類を行うことができる。そのため、短時間で習熟度及び成長度を算出することができ、迅速に推薦情報をユーザに提供することができる。
【００２１】
（７）上述した課題を解決するため、本発明のプログラムは、カテゴリに分類するための情報を含むとともに、複数の工程からなる作業が掲載され、かつ、前記作業の困難の程度に応じた難易度が付与されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供するコンピュータにおいて用いられるプログラムであって、ユーザ毎に、ユーザによって閲覧された旨と、当該閲覧されたコンテンツに対するユーザの評価を示すコメント情報と、閲覧されたコンテンツに対して提供されたユーザのコメントを示すコメント情報とを含む、各コンテンツの利用情報をコンテンツの利用履歴情報としてデータベースに記録し、かつ、記録された各利用履歴情報を管理する履歴管理手段、前記コンテンツの難易度と前記利用履歴情報とに基づいて、各のユーザの所定のタイミングにおけるコンテンツにより提供される内容のカテゴリ毎の習熟度、及び各ユーザの一定の期間における各カテゴリのコンテンツにより提供される内容の習熟度の成長程度を示すカテゴリ毎の成長度の少なくともいずれか一方を算出する第１算出手段、特定ユーザと他のユーザとの複数のカテゴリに基づく習熟度及び成長度の少なくともいずれか一方の類似度を算出する第２算出手段、前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定手段、前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記１のユーザに提供する推薦情報提供手段、として機能させる構成を有している。
【００２２】
この構成により、本発明のプログラムは、コンテンツにおける難易度及び利用履歴情報に基づいて、当該コンテンツにより提供される内容の習熟度及び成長度について、特定ユーザと他のユーザとの間の類似度を数値化することができる。習熟度及び成長度の類似度を数値化することによって、コンテンツにより提供される内容の習熟度と成長度が相互に類似するユーザを客観的に把握することができる。そのため、特定ユーザに、習熟度及び成長度が近い他のユーザを推薦することが容易に行うことができ、ユーザ同士の交流の発展に寄与することができる。
【００２３】
したがって、本発明のプログラムは、各ユーザの習熟度及び成長度の傾向が類似する他のユーザに関する詳細な情報を各ユーザに提供することによって、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができる。
【００２４】
（８）上述した課題を解決するため、本発明の情報提供方法は、カテゴリに分類するための情報を含むとともに、複数の工程からなる作業が掲載され、かつ、前記作業の困難の程度に応じた難易度が付与されたコンテンツに基づいて、ネットワークを介してユーザに所定の情報を提供する情報提供方法であって、ユーザ毎に、ユーザによって閲覧された旨と、当該閲覧されたコンテンツに対するユーザの評価を示すコメント情報と、閲覧されたコンテンツに対して提供されたユーザのコメントを示すコメント情報とを含む、各コンテンツの利用情報をコンテンツの利用履歴情報としてデータベースに記録し、かつ、記録された各利用履歴情報を管理する履歴管理工程と、前記コンテンツの難易度と前記利用履歴情報とに基づいて、各のユーザの所定のタイミングにおけるコンテンツにより提供される内容のカテゴリ毎の習熟度、及び各ユーザの一定の期間における各カテゴリのコンテンツにより提供される内容の習熟度の成長程度を示すカテゴリ毎の成長度の少なくともいずれか一方を算出する第１算出工程と、特定ユーザと他のユーザとの複数のカテゴリに基づく習熟度及び成長度の少なくともいずれか一方の類似度を算出する第２算出工程と、前記算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた前記他のユーザを、前記特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして、特定する特定工程と、前記特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を前記１のユーザに提供する推薦情報提供工程と、を含む構成を有している。
【００２５】
この構成により、本発明の情報提供方法は、コンテンツにおける難易度及び利用履歴情報に基づいて、当該コンテンツにより提供される内容の習熟度及び成長度について、特定ユーザと他のユーザとの間の類似度を数値化することができる。習熟度及び成長度の類似度を数値化することによって、コンテンツにより提供される内容の習熟度と成長度が相互に類似するユーザを客観的に把握することができる。そのため、特定ユーザに、習熟度及び成長度が近い他のユーザを推薦することが容易に行うことができ、ユーザ同士の交流の発展に寄与することができる。
【００２６】
したがって、本発明の情報提供方法は、各ユーザの習熟度及び成長度の傾向が類似する他のユーザに関する詳細な情報を各ユーザに提供することによって、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションの活性化、及び、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明のサーバ装置、プログラム、及び、情報提供方法は、特定ユーザにおけるコンテンツ内容を習熟している習熟度の傾向、及び一定の期間の間に習熟度の伸び方である成長度の傾向と、他のユーザの習熟度の傾向及び伸び方である成長度の傾向との間の類似度を数値化し、習熟度の傾向及び成長度の傾向が類似する他のユーザに関する情報を特定ユーザに提供することができる。そのため、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションを活性化させ、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の密接な交流を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の一実施形態における通信システムの構成を示すシステム構成図である。
【図２】一実施形態における通信システムの動作概要を示す概念図である。
【図３】一実施形態における通信端末装置の構成を示すブロック図である。
【図４】一実施形態のアプリケーション実行部においてアップロードする作業コンテンツデータの一例を示す図である。
【図５】一実施形態のアプリケーション実行部における作業コンテンツの閲覧又は当該作業コンテンツへの評価若しくはコメント情報の投稿を実行する際の処理を説明するための図である。
【図６】一実施形態における情報提供サーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図７】一実施形態における情報提供サーバ装置内のＳＮＳユーザ管理ＤＢに記録されるデータの一例を示す図である。
【図８】一実施形態における情報提供サーバ装置内の作業コンテンツＤＢに記録されるデータの一例を示す図である。
【図９】一実施形態における情報提供サーバ装置内のコメント情報ＤＢに記録されるデータの一例を示す図である。
【図１０】一実施形態における情報提供サーバ装置内の利用履歴情報ＤＢに記録されるデータの一例を示す図である。
【図１１】一実施形態の推薦情報提供処理部において作成される習熟傾向ベクトルルの一例を示す図である。
【図１２】一実施形態の推薦情報提供処理部において作成される成長傾向ベクトルの一例を示す図である。
【図１３】一実施形態における通信端末装置に配信された推薦情報の一例のイメージを示す図である。
【図１４】一実施形態の通信システムにおいて実行される推薦情報提供処理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】
【００２９】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、通信端末装置と、ネットワークを介して当該通信端末装置に接続されるサーバ装置と、を有する通信システムに対し、本発明に係る、サーバ装置、プログラム及び通信方法を適用した場合の実施形態である。
【００３０】
［１］通信システムの構成及び概要
まず、図１及び図２を参照しつつ、本実施形態における通信システム１の構成の概要について説明する。なお、図１は、本実施形態における通信システム１の構成を示すシステム構成図であり、図２は、本実施形態における通信システム１の動作概要を示す概念図である。また、図が煩雑になることを防止するために、図１及び図２では、ユーザの一部だけを示している。すなわち、実際の通信システム１では、図面の表示よりも多数のユーザ及び通信端末装置が存在する。さらに、図１及び図２は、現実空間ＲＳを概念的に示しており、ＳＮＳのユーザが現実空間ＲＳ上に存在している状況を概念的に示している。
【００３１】
本実施形態の通信システム１は、ヘアデザインのアレンジ方法、料理方法、又は楽器の演奏方法等、複数の工程からなる作業が掲載され、かつ、当該作業の困難の程度に応じた難易度が付与された複数のコンテンツをＳＮＳにおけるコミュニケーションツールとして利用するためのシステムである。
【００３２】
なお、コンテンツを以下では、「作業コンテンツ」ということがある。作業コンテンツは、作業の工程毎に写真や図面等の画像を掲載し、当該画像に基づいて作業内容の説明が文字からなるテキストデータでなされる。ただし、作業コンテンツは、各工程を文字からなるテキストデータだけで説明するコンテンツも含まれる。
【００３３】
特に、本実施形態の通信システム１は、ユーザのお気に入りの作業に関するＳＮＳ用の通常のコンテンツ（以下、「ＳＮＳコンテンツ」という。）を他のユーザに閲覧可能に投稿し、かつ、投稿した情報に他のユーザが評価又はコメントその他の情報を投稿することが可能なＳＮＳを提供するためのシステムである。なお、評価は短いコメントとみなすことができるので、評価情報をコメント情報に含めて説明することがある。
【００３４】
そして、本実施形態の通信システム１は、このように提供されるＳＮＳの各種の機能を用いることによって、
（１）作業コンテンツとなるデータ（以下、「コンテンツデータ」という。）の投稿、すなわち、コンテンツデータのアップロード及び登録、
（２）各ユーザにおいて閲覧を希望する作業コンテンツの検索及びその閲覧
（３）作業コンテンツを閲覧した履歴（以下、「閲覧履歴」ともいう。）の閲覧履歴データとしての登録、
（４）登録された作業コンテンツに対する他のユーザのコメントの投稿（すなわち、コメントデータのアップロード及びその登録）及びその履歴の登録、
（５）登録された作業コンテンツに対する他のユーザの評価（すなわち、評価データの登録）及びその履歴の登録
を実行し、作業コンテンツの利用に関する各種の利用履歴情報を収集することができるようになっている。
【００３５】
また、本実施形態の通信システム１では、各作業コンテンツによって提供される作業内容の困難の程度に応じた難易度が、作業コンテンツ毎に付与される。
【００３６】
そして、本実施形態の通信システム１は、収集した利用履歴情報及び各作業コンテンツの難易度に基づいて、各ユーザが作業コンテンツにより提供されるスキルのカテゴリ毎の習熟度を表す習熟傾向、及び一定の期間の間に作業コンテンツにより提供されるスキルの成長の程度を表すカテゴリ毎の成長度の少なくとも一方が類似する他のユーザを推薦し、その結果、ユーザ同士のコミュニケーションを活性化させることができるようになっている。
【００３７】
すなわち、ユーザがある作業等を学習する場合、そのユーザは、スキルの習熟度及びスキルの成長度の少なくとも一方が近い他のユーザから、種々の刺激や影響を受けやすく、かつ、当該ユーザに共感を得ることが多い。特定ユーザは、自己が有する事情と類似する事情を有する他のユーザから発信される情報によって、自己の視野を広げること及び自己の成長を促す可能性が高い。
【００３８】
そこで、本実施形態の通信システム１では、所定のタイミングにおける習熟度、及びある一定の期間におけるスキルの成長度のうち少なくとも一方が類似する他のユーザに関する情報を、特定ユーザに推薦することによって、特定ユーザと推薦ユーザとの交流の機会を創出し、その結果、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションを活性化させつつ、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の交流を支援することができるようになっている。
【００３９】
なお、本実施形態では、ＳＮＳのユーザが作業コンテンツを投稿することによって提供するようになっているが、ＳＮＳの管理者又はＳＮＳを利用する事業者等の提供者によって予め登録されていてもよい。ただし、以下では、ユーザが作業コンテンツを投稿することによって提供する場合を例にして説明する。
【００４０】
本実施形態の通信システム１は、図１に示すように、ユーザによって所持される複数の通信端末装置１０と、ネットワーク２０と、基地局ＢＳを介して接続される通信端末装置１０に推薦ユーザに関する情報（以下、「推薦情報」という。）を提供する情報提供サーバ装置３０と、から構成される。
【００４１】
なお、ネットワーク２０は、例えば、携帯電話網を含む公衆電話網と、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワークが相互接続されて構成される。ただし、当該ネットワーク２０の構成は、これに限られない。
【００４２】
通信端末装置１０は、例えば、撮像機能を有し、携帯型音楽プレーヤー、携帯型ゲーム機、タブレット型情報端末装置、スマートフォン、又は、携帯用電話機等のユーザによって携帯可能な通信端末装置である。そして、通信端末装置１０は、基地局ＢＳを介してネットワーク２０に接続される。
【００４３】
また、通信端末装置１０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）等のマークアップ言語によって記述されているＷＷＷシステム用のリソースデータと、当該リソースデータのネットワークアドレスを示す固有のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）とを用い、情報提供サーバ装置３０とのデータ通信を行うブラウジング機能を有している。通信端末装置１０は、具体的に、ブラウジング機能を用いて、情報提供サーバ装置３０から受信したリソースデータによって構成される各種のコンテンツ（作業コンテンツを含む）を、ユーザが閲覧可能に表示するとともに、基地局ＢＳ及びネットワーク２０を介して情報提供サーバ装置３０と通信接続することによって、情報提供サーバ装置３０からＳＮＳの各種のサービス提供を受けることができるようになっている。
【００４４】
通信端末装置１０は、図２に示すように、ＳＮＳの各種の機能、撮像機能、ブラウジング機能及びユーザの操作に基づいて、情報提供サーバ装置３０にアクセスし、ユーザ（以下、「利用ユーザ」ともいう。）における
（１）複数の工程及び難易度を有する作業コンテンツの投稿
（２）既に投稿された作業コンテンツの検索及びその閲覧
（３）既に登録された作業コンテンツに対するコメントの投稿
（４）既に登録された作業コンテンツ対する評価
を含む作業コンテンツの利用（図２の（１））に関する各種の処理を実行することができるように構成されている。
【００４５】
情報提供サーバ装置３０は、ＳＮＳの各サービスを提供するために用いられるサーバ装置である。そして、情報提供サーバ装置３０は、データベース（以下、「ＤＢ」という。）を有し、ＳＮＳの各ユーザが所持する通信端末装置１０を介して入力されたユーザ指示に基づいて、通信端末装置１０と連携しつつ、予めＤＢに登録された作業コンテンツに基づいて、作業コンテンツの利用に関する各種の処理を実行する。
【００４６】
情報提供サーバ装置３０は、予め所定の演算処理を実行することによって、各作業コンテンツに対し、難易度を付与する。また、情報提供サーバ装置３０は、図２に示すように、所与のタイミングで、所定の演算処理を実行する。なお、所与のタイミングは、例えば、任意のユーザから推薦情報の取得要求を受信したタイミング（図２の（２））である。情報提供サーバ装置３０は、所定の演算処理を実行することによって、情報の取得を希望する特定ユーザ（以下、「取得希望ユーザ」ともいう。）以外の他のユーザ（以下、「対象ユーザ」という。）の中から、当該取得希望ユーザに推薦すべき推薦ユーザを特定してその情報を配信する処理（以下、「推薦情報提供処理」という。）を実行する（図２の（３））。
【００４７】
情報提供サーバ装置３０が実行する推薦情報提供処理としては、
（１）コンテンツの難易度と利用履歴情報とに基づいて、各のユーザの所定のタイミングにおけるコンテンツにより提供される内容のカテゴリ毎の習熟度、及び各ユーザの一定の期間における各カテゴリのコンテンツにより提供される内容の習熟度の成長程度を示すカテゴリ毎の成長度の少なくともいずれか一方を算出し、
（２）特定ユーザと他のユーザとの複数のカテゴリに基づく習熟度及び成長度の少なくともいずれか一方の類似度を算出し、
（３）算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた他のユーザを、特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして特定し、
（４）特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を特定ユーザに提供する、
処理が実行される。
【００４８】
また、本実施形態においては、複数の工程及び難易度を有する作業に関する各コンテンツは、それぞれ異なるカテゴリ（例えば、後述するヘアスタイルの作業では、「編み込み」や「巻き髪」等）が規定されており、各ユーザは、各カテゴリを指定することによって各コンテンツを検索することができるようになっている。
【００４９】
上記の構成により、本実施形態の通信システム１では、特定ユーザにおける、コンテンツにより提供されるスキルを習熟している程度である習熟度、及び一定の期間の間にスキルがどれだけ伸びたかを示す成長度と、他のユーザの習熟度及び成長度との間の類似度を数値化し、習熟度及び成長度が類似する他のユーザに関する情報を特定ユーザに提供することができる。そのため、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションを活性化させ、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の密接な交流を支援することができる。
【００５０】
そして、本実施形態の通信システム１においては、各ユーザに存在する事情と傾向が類似する他のユーザに関する詳細な情報を各ユーザに提供し、ユーザ同士の交流を支援することが可能になっている。
【００５１】
［２］通信端末装置
次に、図３〜図５の各図を参照しつつ、本実施形態の各通信端末装置１０の構成について説明する。なお、図３は、本実施形態の通信端末装置１０の構成を示す構成図であり、図４は、本実施形態のアプリケーション実行部１３０においてアップロードする作業コンテンツデータの一例を示す図である。また、図５は、本実施形態の作業コンテンツの閲覧又は作業コンテンツへの評価若しくはコメント情報の投稿を実行する際の処理を説明するための図である。
【００５２】
通信端末装置１０は、図３に示すように、記録部１００と、基地局ＢＳを介してネットワーク２０に接続するネットワーク通信部１１０と、種々のアプリケーションを実行するアプリケーション実行部１３０と、を有している。また、通信端末装置１０は、所定の画像やテキストデータを表示する表示部１４０と、表示部１４０を制御する表示制御部１５０と、カメラモジュールとして機能する撮像部１６０と、ユーザの操作を受け付ける操作部１７０と、装置全体を管理制御する端末管理制御部１８０と、を有している。
【００５３】
これらの各構成部は、バスＢによって相互に接続され、各構成部間におけるデータの転送が端末管理制御部１８０の管理の下に実行される。
【００５４】
端末管理制御部１８０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成されるとともに、キー入力ポート、表示制御ポート等の各種入出力ポートを含み、記録部１００に記録された各種のアプリケーションを実行することにより、通信端末装置１０の全般的な機能を総括的に制御する。
【００５５】
記録部１００は、例えば、ハードディスクドライブ（以下、「ＨＤＤ」と略す。）、又は、ＮＡＮＤ型若しくはＮＯＲ型等の不揮発性フラッシュメモリによって構成される。この記録部１００は、アプリケーション実行部１３０、撮像部１６０、並びに端末管理制御部１８０のワークエリアとしてＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）も含まれる。具体的には、記録部１００は、アプリケーション記録部１０１と、ＳＮＳ利用管理データ記録部１０２と、画像情報記録部１０３と、を少なくとも含んでいる。
【００５６】
アプリケーション記録部１０１には、アプリケーション実行部１３０、撮像部１６０、及び、端末管理制御部１８０によって実行される様々なアプリケーションプログラム（以下「アプリ」という。）が記録されている。また、アプリケーション記録部１０１には、上述したブラウジング機能を実現するためのプログラム（すなわち、ブラウザ）も記録されている。
【００５７】
ＳＮＳ利用管理データ記録部１０２には、通信端末装置１０の各ユーザに提供されるＳＮＳのサービスを受ける際に必要となる各種の管理データ（以下、「ＳＮＳ管理データ」という。）が記録される。
【００５８】
ＳＮＳ利用管理データ記録部１０２には、ＳＮＳ管理データとして、例えば、ＳＮＳのサイトに対応するＵＲＬと、当該ユーザが利用している電子メールのメールアドレスと、当該ユーザのアカウント及び上記ユーザＩＤと、ログイン用のパスワード（すなわち、ログインパスワード）と、が記録されている。ただし、これらの情報が記録されずに、ＳＮＳへのログイン時に、これらの情報が操作部１７０を介して入力されてもよい。
【００５９】
画像情報記録部１０３には、撮像部１６０で撮像された画像の画像データ又はネットワーク通信部１１０を介して外部から取得した画像の画像データが画像情報として記録される。
【００６０】
ネットワーク通信部１１０は、基地局ＢＳの準拠する通信規格により、基地局ＢＳと無線通信チャネルを構築し、ネットワーク２０を経由して、情報提供サーバ装置３０と各種データの授受を行う。
【００６１】
なお、基地局ＢＳの準拠する通信規格は、ネットワーク２０の構成によって異なる。例えば、ネットワーク２０が携帯電話網を含む場合には、３ＧＰＰ（３ｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  Ｐｅｒｔｎｅｒｓｈｉｐ  Ｐｒｏｊｅｃｔ）、又は、３ＧＰＰ２、又は、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）などの通信規格に準拠することになる。また、ＩＥＥＥ８０２．１１系の各種ワイヤレスＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）ネットワークを携帯電話網や固定電話網に接続する構成を採用する場合には、対応する通信規格に準拠することになる。
【００６２】
アプリケーション実行部１３０は、独立的に設けられた中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって又は端末管理制御部１８０ともに共通の中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、アプリケーション記録部１０１に記録された各種アプリケーションに基づいて、各処理を実現する。例えば、アプリケーション実行部１３０は、操作部１７０に対するユーザの入力操作を検出すると、ブラウザの所定機能を実行してネットワーク通信部１１０と連動しつつ、情報提供サーバ装置３０に通信接続し、ＳＮＳへのログインを行う。
【００６３】
このアプリケーション実行部１３０は、ログイン状態において、記録部１００、表示制御部１５０、撮像部１６０、及び、操作部１７０と連動しつつ、情報提供サーバ装置３０との連携することによって、
（１）新規な作業コンテンツの投稿、
（２）既に投稿されている作業コンテンツの検索、
（３）検索するか又は直接指定した作業コンテンツの閲覧、
（４）閲覧した作業コンテンツに対するコメントの投稿、及び、
（５）閲覧した作業コンテンツに対する評価
を実行する。
【００６４】
例えば、作業を構成する複数の工程について、各工程の内容を表す画像に基づいて各工程を説明する新規な作業コンテンツを作成して投稿する場合、アプリケーション実行部１３０は、作業コンテンツを投稿する際に、記録部１００、表示制御部１５０、撮像部１６０、及び操作部１７０と連動しながら、撮像部１６０によって各工程を撮像するか、又は、ブラウザ機能に基づいて、各工程の画像データ（以下、「工程画像データ」という。）を取得するとともに、ユーザの操作又は予め設定された画像データに含まれるメタデータに基づいて、当該工程画像データとともに登録すべき、予め定められたカテゴリ情報を取得する。そして、アプリケーション実行部１３０は、取得した工程画像データとカテゴリ情報とに基づいて、作業コンテンツデータを新規に生成し、生成した作業コンテンツデータを情報提供サーバ装置３０にアップロードして登録する。
【００６５】
アプリケーション実行部１３０は、図４に示すように、作業コンテンツが、例えば、ヘアデザインのアレンジ作業である場合、投稿するユーザ（以下、「投稿ユーザ」ともいう。）のユーザ名（図示せず）と、アレンジ作業が完成されるまでの各工程の顔画像、又は、ヘアカタログ等に含まれる工程画像データと、ヘアデザインの種類を表すカテゴリ、完成までの所要時間、必要なアクセサリと、を有する作業コンテンツデータを生成し、情報提供サーバ装置３０にアップロードして登録する。
【００６６】
一方、アプリケーション実行部１３０は、既に投稿されている作業コンテンツの検索を実行する際に、表示制御部１５０、撮像部１６０、及び、操作部１７０と連動しつつ、ブラウザ機能によって情報提供サーバ装置３０と通信を実行する。そして、アプリケーション実行部１３０は、ユーザによって入力されたカテゴリを指定した検索式に基づいてデータベースに記憶されている作業コンテンツデータを検索し、又は検索結果から指定された若しくは直接指定された作業コンテンツデータの閲覧を実行する。
【００６７】
アプリケーション実行部１３０は、作業コンテンツが、例えば、ヘアデザインのアレンジ作業である場合には、ユーザにカテゴリを操作部１７０から入力させ、情報提供サーバ装置３０に既に記憶された作業コンテンツデータを検索する。そして、アプリケーション実行部１３０は、該当する作業コンテンツデータが記憶されている場合には、ユーザの操作に従って、又は検出結果として該当する作業コンテンツのデータを取得し、ユーザに閲覧可能に表示部１５０に表示する。
【００６８】
他方、アプリケーション実行部１３０は、作業コンテンツの閲覧、及び、作業コンテンツに対するコメントの投稿又は評価を行う際には、図５に示すように、記録部１００、表示制御部１５０、及び、操作部１７０と連動しつつ、入力操作に基づくテキストデータ、又は、当該入力操作によって選択された所定の評価ボタンに関連づけ特定の評価内容を示すデータ（以下、「評価データ」という。）を評価データとして情報提供サーバ装置３０に送信して登録する。
【００６９】
例えば、アプリケーション実行部１３０は、作業コンテンツの閲覧及び、当該閲覧している作業コンテンツに対するコメントの投稿又はその評価を行う際には、操作部１７０を介して選択されたテキストデータをコメント情報として情報提供サーバ装置３０に送信し、又は、オープングラフプロトコル等に従って、ユーザの操作に基づいて、情報提供サーバ装置３０から受信したＸＭＬデータ内の「いいね」、「すてき」又は「きれい」などの複数の評価ボタンの中から選択されたボタンに基づく評価データを情報提供サーバ装置３０に送信する。
【００７０】
ただし、評価ボタンを１つだけ設け設けてもよい。例えば、当該評価ボタンとして「いいね」だけを設け、ユーザがこの「いいね」の評価ボタンを操作するかしないかだけを選択することができるように構成することもできる。
【００７１】
なお、この評価ボタンは、ユーザ毎及び作業コンテンツ毎に設定可能な複数のボタン（「いいね」、「すてき」又は「きれい」などのボタン）であって、閲覧したユーザによって選択可能に提供される。また、この複数の評価ボタンのうち一のボタンがユーザによって選択されると、選択されたボタンに割り当てられた「評価」が評価データとして生成されるようになっている。
【００７２】
以上、評価ボタンを作業コンテンツデータに関連づけて、当該作業コンテンツデータを情報提供サーバ装置３０にアップロードして登録する場合を例に説明した。ただし、作業コンテンツデータを情報提供サーバ装置３０にアップロードして登録する際に、評価ボタンを作業コンテンツに関連づけしないで登録することもできる。その場合、例えば、ユーザがコメントをテキストデータとして投稿することができるように構成する。
【００７３】
表示部１４０は、例えば、液晶素子又は有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）素子のパネルによって構成され、表示制御部１５０において生成された表示データに基づいて所定の画像を表示する。
【００７４】
表示制御部１５０は、表示部１４０に表示させるために必要な表示データを生成するようになっており、生成された表示データを当該表示部１４０に出力する。
【００７５】
撮像部１６０は、光学システムと、該光学システムから入力された光学画像を電気信号に変換するＣＣＤＩセンサ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ）と、ＣＣＤＩセンサ部において生成された電気信号に基づいて画像に対応する画像データを生成する生成部と、を有し、カメラモジュールとして機能する。撮像部１６０は、生成した画像データをアプリケーション実行部１３０に供給する。
【００７６】
操作部１７０は、各種の確認ボタン、各操作指令を入力する操作ボタン、テンキーなどの多数のキー及びタッチパネルにより構成され、各操作を行う際に用いられる。
【００７７】
［３］サーバ装置
次に、図６〜図１０の各図を参照しつつ本実施形態の情報提供サーバ装置３０の構成について説明する。なお、図６は、本実施形態の情報提供サーバ装置３０の構成を示すブロック図であり、図７〜図１０は、本実施形態における情報提供サーバ装置３０内のＳＮＳユーザ管理ＤＢ３３１、作業コンテンツＤＢ３４２、コメント情報ＤＢ３４３及び利用履歴情報ＤＢ３４４に記録されるデータの一例を示す図である。
【００７８】
本実施形態の情報提供サーバ装置３０は、図６に示すように、ネットワーク２０に接続される通信制御部３１０と、各種のメモリとして機能するＲＯＭ／ＲＡＭ３２０と、日時を特定するためのタイマ３３０と、各種のデータベースを有する記録装置３４０と、装置全体を制御するサーバ管理制御部３５０と、各種の処理を実行するデータ処理部３６０と、を有している。
【００７９】
これらの各構成部は、バスＢによって相互に接続され、各構成部間におけるデータの転送がサーバ管理制御部３５０の管理の下に実行される。
【００８０】
サーバ管理制御部３５０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、プログラムを実行することによって、情報提供サーバ装置３０の各部を統合制御する。
【００８１】
通信制御部３１０は、所定のネットワークインターフェースであり、通信端末装置１０と通信チャネルを構築し、各種データの授受を行う。なお、通信制御部３１０は、例えば、登録手段又はその一部を構成し、記録装置３４０は、例えば、本発明のデータベースを構成する。また、データ処理部３６０は、例えば、登録手段、集計手段、算出手段、特定手段及び提供手段を構成する。
【００８２】
ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０には、当該情報提供サーバ装置３０の駆動に必要な各種のプログラムが記録されている。このＲＯＭ／ＲＡＭ３２０は、サーバ管理制御部３５０やデータ処理部３６０が各種の処理を実行する際のワークエリアとして用いられる。
【００８３】
記録装置３４０は、ＨＤＤにより構成され、その記録領域内に、少なくとも、ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３４１と、作業コンテンツＤＢ３４２と、コメント情報ＤＢ３４３と、利用履歴情報ＤＢ３４４と、が設けられている。
【００８４】
ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３４１は、ＳＮＳの利用登録をした各ユーザを管理するための各種情報がデータとして格納されるＤＢである。例えば、ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３４１には、図７に示すように、
（１）各ユーザに対応するユーザＩＤ、
（２）当該ユーザのユーザ名、及び
（３）当該ユーザを説明する説明文、
が対応付けられて登録されている。
【００８５】
図７に例示する場合には、ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３４１には、ユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００１」により特定されるユーザに対して、ユーザ名「ＡＡＡ」と、説明文「ＡＡＡです。」とが対応付けられて登録されている。なお、この説明文の欄には、例えば、性別、年齢又は年齢層、及び、自己紹介などのテキストデータが含まれている。
【００８６】
作業コンテンツＤＢ３４２は、通信端末装置１０を通じて投稿された作業コンテンツをデータとして管理登録するためのデータベースである。例えば、作業コンテンツＤＢ３４２には、図８に示すように、
（１）作業コンテンツを識別するためのコンテンツＩＤ、
（２）作業コンテンツを投稿したユーザのユーザＩＤ、
（３）作業コンテンツのデータ本体、及び
（４）作業コンテンツの難易度、
が対応付けられて登録される。
【００８７】
そして、作業コンテンツのデータ本体は、例えば、
（２Ａ）作業の工程毎の画像、
（２Ｂ）作業の各工程を説明するためのテキストデータ、
（２Ｃ）カテゴリ、
（２Ｄ）所要時間、及び
（２Ｅ）必要なアクセサリ、
により構成されている。
【００８８】
例えば、図８に例示する場合には、作業コンテンツＤＢ３４２には、コンテンツＩＤ「Ｉｔｅｍ０１」により特定される作業コンテンツが、ユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００１」と共に、データ本体に関連づけられて登録されている。コンテンツＩＤ「Ｉｔｅｍ０１」により特定される作業コンテンツには、アレンジが完成するまでの３工程の画像、各画像に基づいて各々の工程を説明しているテキストデータ、カテゴリ「編み込み」、所要時間「５分」、及びアクセサリ「ヘアゴム」が登録されている。
【００８９】
コメント情報ＤＢ３４３は、通信端末装置１０からアップロードされたコメント及び評価を、コメントデータ又は評価データとしてそれぞれ格納するためＤＢである。例えば、コメント情報ＤＢ３４３には、図９に示すように、
（１）各コメントデータ又は評価データを識別するためのＩＤ（以下、「投稿ＩＤ」という。）と、
（２）コメントの投稿又は評価を実行したユーザのユーザＩＤ（以下、「投稿ユーザＩＤ」という。）と、
（３）コメント又は評価の対象となっている作業コンテンツに対応した対象コンテンツＩＤと、
（４）コメントデータ（すなわち、テキストデータ）又は評価データのデータ本体と、
（５）タイマ３３０によって得られるコメント投稿日時又は評価日時と、
が対応付けられて登録される。
【００９０】
図９に例示する場合には、コメント情報ＤＢ３４３には、投稿ＩＤ「１００００１」によって特定される投稿、投稿ユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００１」によって特定されるユーザ、対象コンテンツＩＤ「Ｉｔｅｍ０１」、コメントデータＡにより特定されるテキストデータ、及び日時「２０１４年６月１２日」が相互に関連付けられて登録されている。
【００９１】
利用履歴情報ＤＢ３４４は、ユーザ毎に、ユーザによって閲覧された旨と、当該閲覧されたコンテンツに対するユーザの評価を示すコメント情報と、閲覧されたコンテンツに対して提供されたユーザのコメントを示すコメント情報とを含む、各コンテンツの利用情報をコンテンツの利用履歴情報としてデータベースに記録し、かつ、記録された各利用履歴情報を管理するためのＤＢである。例えば、利用履歴情報ＤＢ３４４は、図１０に示すように、ユーザＩＤ毎に、
（１）利用の対象となる対象コンテンツＩＤ、
（２）どのように利用したかを識別するための利用種別、
（３）検索したときのカテゴリ、
（４）タイマ３３０によって得られる検索を実行した日時又は作業コンテンツを利用した日時（以下、「利用日時」という。）、
（５）閲覧に要した時間、
（６）閲覧した作業コンテンツを読み進める速度を表すスクロール速度、及び
（７）閲覧した作業コンテンツを読み終えるまでの間に、一度表示した画面に戻り再表示させた回数を表す往復回数、
が対応付けられて登録される。
【００９２】
例えば、図１０に例示する場合には、利用履歴情報ＤＢ３４４には、ユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００１」のユーザについて、２０１４年６月３日に「検索」について利用し、同年月日に、対象コンテンツＩＤ「Ｉｔｅｍ０１」を３００秒間閲覧し、そのときのスクロール速度が１０ｐｘ／秒であり、往復回数が５回であることが登録されている。また、図１０に示す利用履歴情報ＤＢ３４４には、ユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００１」のユーザについて、２０１４年６月３日と同年６月５日に、対象コンテンツＩＤ「Ｉｔｅｍ０１」に対し、評価を行っていることが登録されている。
【００９３】
データ処理部３６０は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成されている。なお、中央演算処理装置は、独立して設けることもできるが、上述したサーバ管理制御部３５０の中央演算処理装置（ＣＰＵ）と共通して設けることもできる。
【００９４】
データ処理部３６０は、サーバ管理制御部３５０による制御の下、ＳＮＳに関する各種の機能を実行するとともに、ログイン管理を実行し、
（１）通信端末装置１０による作業コンテンツの投稿管理、
（２）通信端末装置１０による作業コンテンツの検索及びその閲覧の管理、
（３）通信端末装置１０によるコメントデータ又は評価データの投稿及管理、
（４）各作業コンテンツに対する難易度の付与、及び、
（５）該当する通信端末装置１０からの推薦情報における取得要求（以下、「推薦情報取得要求」という。）に基づく推薦情報提供処理の実行、
を行う。
【００９５】
具体的には、データ処理部３６０は、アプリケーションを実行することによって作業コンテンツデータの登録管理を実行する登録管理部３６１と、各作業コンテンツに対し、当該作業コンテンツの内容に応じた所定の難易度をそれぞれ付与する難易度付与手段である難易度付与部３６２と、推薦情報提供処理を行う推薦情報提供処理部３６３と、を実現する。
【００９６】
登録管理部３６１は、通信端末装置１０を介して作業コンテンツＤＢ３４２に登録された作業コンテンツの検索がユーザによって指示された場合に、当該検索指示されたカテゴリを取得するとともに、検索の指示をおこなったユーザのユーザＩＤと、検索結果によって示された作業コンテンツＩＤと、現在時刻とを取得する。そして、登録管理部３６１は、利用種別を「検索」としつつ、取得した各情報をデータとして利用履歴情報ＤＢ３４４に登録する。
【００９７】
また、登録管理部３６１は、通信端末装置１０によって作業コンテンツＤＢ３４２に登録された作業コンテンツの閲覧、評価又はコメントの投稿が指示された場合に、閲覧指示、評価指示又はコメント投稿指示（以下、まとめて「利用指示」という。）により特定された作業コンテンツＩＤを取得するとともに、その利用指示をしたユーザのユーザＩＤと、利用指示された作業コンテンツＩＤに対応付けて登録されているカテゴリと、現在時刻とを取得し、利用種別をそれぞれ該当する「閲覧」、「評価」又は「投稿」としつつ、取得した各情報をデータとして利用履歴情報ＤＢ３４４に登録する。すなわち、登録管理部３６１は、履歴管理手段として機能する。
【００９８】
難易度付与手段である難易度付与部３６２は、例えば、
（１）ＤＢ管理者からの要求、若しくは閲覧したユーザからの要求、
（２）作業コンテンツに掲載された作業の工程数、掲載された画像数若しくは作業に要する時間、
（３）作業コンテンツに含まれる文言の内容、又は
（４）作業コンテンツが閲覧された１回の時間、作業コンテンツを読み進める速度であるスクロールの速度、若しくは作業コンテンツの閲覧中において前に表示された箇所を再表示させるためにコンテンツ内を往復した回数
に応じて各作業コンテンツに難易度をそれぞれ付与している。
【００９９】
まず、（１）のＤＢ管理者からの要求、及び閲覧したユーザからの要求に応じて難易度を付与する場合について説明する。なお、ＤＢ管理者からの要求に応じて難易度が付与されるとは、ＤＢ管理者が、ＤＢにデータを登録するときに、ＤＢ管理者の主観によって難易度を付与することを意味する。また、閲覧したユーザからの要求に応じて難易度が付与されるとは、例えば、当該作業コンテンツに掲載されている作業を一度経験したユーザが、そのユーザの主観によって難易度を付与することを意味する。
【０１００】
この場合、例えば、コンテンツの作成者が、作業コンテンツＩに対し、難易度として「２．５」を付与し、閲覧したユーザが、作業コンテンツに対し、難易度として「２．２」を付与する。
【０１０１】
次に、（２）のコンテンツの工程数、コンテンツに含まれる画像数、及び作業に要する所要時間に応じて難易度を付与する場合について説明する。作業コンテンツの工程数が相対的に多い場合、コンテンツに含まれる画像数が相対的に多い場合、並びに作業に要する所要時間が長い場合、当該作業コンテンツの内容の難易度は、相対的に高い。一方、作業コンテンツの工程数が相対的に少ない場合、コンテンツに含まれる画像数が相対的に少ない場合、並びに作業に要する所要時間が短い場合、当該作業コンテンツの内容の難易度は、相対的に低い。このように、難易度付与部３６２は、コンテンツの工程数、コンテンツに含まれる画像数、及び作業に要する所要時間に応じて難易度を付与している。
【０１０２】
例えば、作業コンテンツの手順数（工程数）が３以下、画像数が３以下、所要時間が３００秒以下である場合、難易度が相対的に低いと判断され、難易度が「２」と付与される。
【０１０３】
次に、（３）の作業コンテンツに含まれる文言の内容に応じて難易度を付与する場合について説明する。作業コンテンツに含まれる文言が技術的に高度な作業を意味する場合、当該作業コンテンツの難易度は高いと判断される。一方、作業コンテンツに含まれる文言が技術的に平易な作業を意味する場合、当該作業コンテンツの難易度は低いと判断される。
【０１０４】
例えば、作業コンテンツ含まれる文言が「巻き髪」である場合、当該作業コンテンツの難易度は低いと判断される。また、作業コンテンツ含まれる文言が「巻き込み」である場合、当該作業コンテンツの難易度は中程度である判断される。そして、作業コンテンツ含まれる文言が「フィッシュボーン」である場合、当該作業コンテンツの難易度は高いと判断される。「編み込み」という文言を含む場合、例えば、当該作業コンテンツには、難易度として「２」が付与される。
【０１０５】
次に、（４）の作業コンテンツが閲覧された１回の時間、作業コンテンツを読み進める速度であるスクロールの速度、若しくは作業コンテンツの閲覧中において前に表示された箇所を再表示させるためにコンテンツ内を往復した回数に応じて難易度が付与される場合について説明する。
【０１０６】
ある作業コンテンツが閲覧された１回の時間が長い場合、その作業コンテンツの内容を理解するために要する時間が長いと考えられる。そのため、閲覧された１回の時間が長いコンテンツの難易度は高いと判断される。
【０１０７】
また、作業コンテンツを読み進める速度であるスクロールの速度が速い場合、その作業コンテンツの内容を理解するために要する速度が速いと考えられる。そのため、スクロールの速度が速いコンテンツの難易度は低いと判断される。
【０１０８】
そして、作業コンテンツの閲覧中において前に表示された箇所を再表示させるためにコンテンツ内を往復した回数が多い場合、複数回にわたって再表示させて確認を行わなければその作業コンテンツの内容を理解することが困難であると考えられる。そのため、往復した回数が多い作業コンテンツの難易度は高いと判断される。
【０１０９】
例えば、閲覧時間が３００秒以下、スクロール速度が１０ｐｘ／秒以下、往復回数が５．０回以下である作業コンテンツは、難易度が相対的に低いと判断され、難易度として「２」が付与される。
【０１１０】
推薦情報提供処理部３６３は、
（１）コンテンツの難易度と利用履歴情報とに基づいて、各のユーザの所定のタイミングにおけるコンテンツにより提供される内容のカテゴリ毎の習熟度、及び各ユーザの一定の期間における各カテゴリのコンテンツにより提供される内容の習熟度の成長程度を示すカテゴリ毎の成長度の少なくともいずれか一方を算出する第１算出処理、
（２）特定ユーザと他のユーザとの複数のカテゴリに基づく習熟度及び成長度の少なくともいずれか一方の類似度を算出する第２算出処理、
（３）算出された類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた他のユーザを、特定ユーザに推薦する推薦ユーザとして特定する特定処理、及び、
（４）特定された推薦ユーザ又は当該推薦ユーザに関する情報を特定ユーザに提供する推薦情報提供処理、
を実行する。
【０１１１】
［４］推薦情報提供処理部
［４．１］推薦情報提供処理の原理
次に、本実施形態の情報提供サーバ装置３０の推薦情報提供処理部３６３において実行される推薦情報提供処理ついて説明する。
【０１１２】
一般に、あるユーザが一のカテゴリに基づいて作業コンテンツを検索や閲覧する場合、及び当該作業コンテンツに対する評価やコメントを投稿する場合、そのユーザは、当該コンテンツに興味があると想定される。また、当該コンテンツが複数の工程を含む一定の作業であり、かつ所定の難易度を有する場合、コンテンツ内容の習熟度の傾向が類似するユーザ同士や、習熟の成長の程度の傾向が類似するユーザ同士においては、お互いに情報を交換し合うことや、お互いに競争することによって、スキルが格段に向上すると想定される。
【０１１３】
そこで、推薦情報提供処理部３６３は、作業コンテンツに対する検索、閲覧、評価、及びコメントの投稿等、当該作業コンテンツの利用履歴情報を用いて特定ユーザと他のユーザとの間における習熟傾向類似度及び成長傾向類似度類似度を算出し、当該類似度に基づいて、特定ユーザの習熟度及び成長度が類似する他のユーザを推薦ユーザとして特定してその情報を提供する。
【０１１４】
このように、本実施形態においては、特定ユーザにおける、スキルを習熟している程度である習熟度、及び一定の期間の間にスキルがどれだけ成長したかを示す成長度と、他のユーザの習熟度及び成長度との間の類似度を数値化し、習熟度及び成長度が類似する他のユーザに関する情報を特定ユーザに提供することにより、ネットワーク上のユーザ間のコミュニケーションを活性化させ、仮想空間又は現実空間におけるユーザ間の密接な交流を支援することができるようになっている。
【０１１５】
［４．２］集計処理
推薦情報提供処理部３６３は、集計処理として、所与のタイミングに、利用履歴情報ＤＢ３３４を検索し、ユーザ毎に、作業コンテンツを閲覧した回数、当該コンテンツを評価した回数、及び当該コンテンツにコメントを投稿した回数を集計する。
【０１１６】
［４．３］類似度算出処理
次に、図１１及び図１２を参照して本実施形態の推薦情報提供処理部３６３において実行される２種類の類似度算出処理について説明する。なお、図１１は、本実施形態の推薦情報提供処理部３６３において作成される習熟傾向ベクトルの一例を示す図であり、図１２は、本実施形態の推薦情報提供処理部３６３において作成される成長傾向ベクトルの一例を示す図である。
【０１１７】
類似度算出処理は、集計処理によって算出された、閲覧されたコンテンツ毎の利用履歴情報（閲覧履歴、評価情報又はコメント情報）と、各コンテンツに付与された難易度とに基づいて、推薦情報提供処理部３６３によって実行される。各類似度の算出について順番に説明する。
【０１１８】
［４．３．１］習熟傾向類似度算出処理
推薦情報提供処理部３６３は、
（１）すべての作業コンテンツに付与された難易度に基づいてカテゴリ毎に算出された難易度の平均値と、各コンテンツに付与された個別の難易度とを比較して、当該個別の難易度が平均値よりも高い高難易度コンテンツと低い低難易度コンテンツとに分類する難易度分類処理、
（２）分類された難易度分類データと、登録管理部３６１における履歴管理手段で管理されているユーザ毎の閲覧した旨、コメント情報（評価情報又はコメント情報）とに基づいて、ユーザ毎に習熟傾向ベクトルを算出する習熟傾向ベクトル作成処理、及び
（３）特定ユーザの習熟傾向ベクトルと他のユーザの習熟傾向ベクトルとに基づいて習熟度の類似度である習熟傾向類似度算出を算出する習熟傾向類似度算出処理、
を実行する。
【０１１９】
（難易度の分類）
推薦情報提供処理部３６３は、作業コンテンツを高難易度コンテンツと低難易度コンテンツとに分類する。分類の手順は、
（１Ａ）すべての作業コンテンツに付与された難易度に基づいて、カテゴリ毎に算出された難易度の平均値を算出し、
（１Ｂ）カテゴリ毎に算出された難易度の平均値と、各コンテンツに付与された個別の難易度とを比較して、当該個別の難易度を該当するカテゴリの平均値を基準に高い高難易度コンテンツと低い低難易度コンテンツとに分類する。
【０１２０】
（習熟傾向ベクトルの作成）
推薦情報提供処理部３６３は、カテゴリ毎に高難易度コンテンツと低難易度コンテンツとを交互に配列し、作業コンテンツを閲覧した回数、評価若しくはコメントの回数を一列に並べることによって習熟傾向ベクトルを作成する。なお、評価の回数とコメントの回数とを用いないで、習熟傾向ベクトルを作成してもよい。
【０１２１】
他方、閲覧の回数、評価の回数及びコメントの回数は、重みづけとして用いて習熟傾向ベクトルを作成してもよい。例えば、閲覧の回数は「＋１」、評価の回数及びコメントの回数は「＋３」のようにカウントして習熟傾向ベクトルを作成してもよい。
【０１２２】
図１１は、ユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００１」のユーザにおける習熟傾向ベクトルＭＵ（Ｕｓｅｒ００１）、ユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００２」のユーザにおける習熟傾向ベクトルＭＵ（Ｕｓｅｒ００２）、及びユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００３」のユーザにおける習熟傾向ベクトルＭＵ（Ｕｓｅｒ００３１）の一例を示している。
【０１２３】
この図１１に示す習熟傾向ベクトルＭＵ（Ｕｓｅｒ００１）の例においは、カテゴリＡでの高難易度コンテンツの閲覧回数が「１０」、カテゴリＡでの低難易度コンテンツの閲覧回数が「４」、カテゴリＢでの高難易度コンテンツの閲覧回数が「１」、カテゴリＢでの低難易度コンテンツの閲覧回数が「２」、カテゴリＣでの高難易度コンテンツの閲覧回数が「４」、カテゴリＣでの低難易度コンテンツの閲覧回数が「６」である。習熟傾向ベクトルＭＵ（Ｕｓｅｒ００２）の例においは、カテゴリＡでの高難易度コンテンツの閲覧回数が「６」、カテゴリＡでの低難易度コンテンツの閲覧回数が「２」、カテゴリＢでの高難易度コンテンツの閲覧回数が「０」、カテゴリＢでの低難易度コンテンツの閲覧回数が「１」、カテゴリＣでの高難易度コンテンツの閲覧回数が「１」、カテゴリＣでの低難易度コンテンツの閲覧回数が「６」である。そして、習熟傾向ベクトルＭＵ（Ｕｓｅｒ００３）の例においは、カテゴリＡでの高難易度コンテンツの閲覧回数が「０」、カテゴリＡでの低難易度コンテンツの閲覧回数が「１」、カテゴリＢでの高難易度コンテンツの閲覧回数が「３」、カテゴリＢでの低難易度コンテンツの閲覧回数が「６」、カテゴリＣでの高難易度コンテンツの閲覧回数が「２」、カテゴリＣでの低難易度コンテンツの閲覧回数が「１」である。
【０１２４】
（習熟傾向類似度の算出）
推薦情報提供処理部３６３は、特定ユーザの習熟傾向ベクトルＭＵ（ＵｓｅｒＸ）と他のユーザの習熟傾向ベクトルＭＵ（ＵｓｅｒＹ）に基づいて、例えば、（式１）によって示されるコサイン類似度の手法を用い、習熟度の類似度である習熟傾向類似度ＷＡを算出する。なお、コサイン類似度は、（式１）に示されているように、特定ユーザの習熟傾向ベクトルと他のユーザの習熟傾向ベクトルとの内積を、特定ユーザの習熟傾向ベクトルの絶対値と他のユーザの習熟傾向ベクトルの絶対値との積で除して算出する。
【０１２５】
【数１】
2016053809.tif 000003
【０１２６】
上述の図１１の例においては、推薦情報提供処理部３６３は、類似度ＷＡ（ｕｓｅｒ１,ｕｓｅｒ２）については、「０．９４６９３９７１７」を算出し、類似度ＷＡ（ｕｓｅｒ１,ｕｓｅｒ３）については、「０．３５１３２２３６７」を算出する。
【０１２７】
［４．３．２］成長傾向類似度算出処理
推薦情報提供処理部３６３は、
（１）すべてのコンテンツの難易度に基づいてカテゴリ毎に算出された難易度の平均値と、各コンテンツに付与された個別の難易度とを比較して、当該個別の難易度が平均値よりも高いコンテンツと低いコンテンツとに分類し、
（２）分類された難易度分類データと、登録管理部３６１における履歴管理手段で管理されているユーザ毎の閲覧履歴、コメント情報（評価情報又はコメント情報）に基づいて、特定ユーザが所定の時点の直近に閲覧したコンテンツと一定期間前に閲覧したコンテンツとを比較して、高難易度コンテンツの閲覧の増減数と低難易度コンテンツの閲覧の増減数とをカテゴリ毎に算出して成長傾向ベクトルを算出し、
（３）特定ユーザの成長傾向ベクトルと他のユーザの成長傾向ベクトルとに基づいて、成長度の類似度である成長傾向類似度を算出する。
【０１２８】
なお、難易度の分類は、習熟傾向類似度算出処理のところで説明した処理と同様の処理によって行われる。
【０１２９】
（成長傾向ベクトルの作成）
推薦情報提供処理部３６３は、次の手順によって成長傾向ベクトルを作成する。まず、難易度分類データと、ユーザ毎の閲覧履歴、コメント情報（評価情報又はコメント情報）と、に基づいて、特定ユーザが所定の時点の直近に閲覧したコンテンツと一定期間前に閲覧したコンテンツとを比較して、高難易度コンテンツの閲覧の増減数と低難易度コンテンツの閲覧の増減数とをカテゴリ毎に求める。次いで、カテゴリ毎に高難易度コンテンツと低難易度コンテンツとを交互に配列して、各々の増減数を一列に並べることによって成長傾向ベクトルを作成する。
【０１３０】
図１２は、ユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００１」のユーザにおける成長傾向ベクトルＧＵ（Ｕｓｅｒ００１）、ユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００２」のユーザにおける成長傾向ベクトルＧＵ（Ｕｓｅｒ００２）、及びユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ００３」のユーザにおける成長傾向ベクトルＧＵ（Ｕｓｅｒ００３１）の一例を示している。
【０１３１】
この図１２に示す成長傾向ベクトルＧＵ（Ｕｓｅｒ００１）の例においは、カテゴリＡでの高難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「１」、カテゴリＡでの低難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「２」、カテゴリＢでの高難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「０」、カテゴリＢでの低難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「０」、カテゴリＣでの高難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「３」、カテゴリＣでの低難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「４」である。成長傾向ベクトルＧＵ（Ｕｓｅｒ００２）の例においは、カテゴリＡでの高難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「０」、カテゴリＡでの低難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「２」、カテゴリＢでの高難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「１」、カテゴリＢでの低難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「０」、カテゴリＣでの高難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「２」、カテゴリＣでの低難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「４」である。そして、成長傾向ベクトルＧＵ（Ｕｓｅｒ００３）の例においは、カテゴリＡでの高難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「０」、カテゴリＡでの低難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「０」、カテゴリＢでの高難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「２」、カテゴリＢでの低難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「４」、カテゴリＣでの高難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「０」、カテゴリＣでの低難易度コンテンツの閲覧回数の増減数が「１」である。
【０１３２】
（成長傾向類似度の算出）
推薦情報提供処理部３６３は、特定ユーザの成長傾向ベクトルＧＵ（ＵｓｅｒＸ）と他のユーザの成長傾向ベクトルＧＵ（ＵｓｅｒＹ）に基づいて、例えば、（式２）によって示されるコサイン類似度の手法を用いて成長傾向類似度ＷＢを算出する。
【０１３３】
【数２】
2016053809.tif 000004
【０１３４】
上述の図１２の例においては、推薦情報提供処理部３６３は、類似度ＷＢ（ｕｓｅｒ１,ｕｓｅｒ２）については、「０．８９５２７３７８６」を算出し、類似度ＷＢ（ｕｓｅｒ１,ｕｓｅｒ３）については、「０．１５９３６３８１５」を算出する。
【０１３５】
（習熟傾向類似度と成長傾向類似度とを用いたスコアの算出）
算出された上記の類似度の中から所定の条件を有する類似度を特定し、当該特定した類似度の算出に用いた他のユーザを、推薦する推薦ユーザとして特定する。推薦ユーザとして特定する際の一例として所定のスコア求めることによって行う場合について説明する。
【０１３６】
推薦情報提供処理部３６３は、（式３）に基づいて、習熟傾向類似度に所定の係数「α」を掛けて重み付けを行って得られた値と、成長傾向類似度に所定の係数「β」を掛けて重み付けを行って得られた値との和を算出して所定のスコアＷを求めている。なお、（式３）における「α」及び「β」は、任意の定数である。
【０１３７】
【数３】
2016053809.tif 000005
【０１３８】
［４．５］推薦ユーザの特定及び推薦情報としての配信
推薦情報提供処理部３６３は、上述のように、ユーザ毎に、算出した類似度が所定の条件を有する対象ユーザを推薦ユーザとして特定し、特定した推薦ユーザに関する情報を、特定ユーザの通信端末装置１０に配信する。
【０１３９】
具体的には、推薦情報提供処理部３６３は、対象ユーザ毎に、上述のように算出したスコアＷの高い対象ユーザ（例えば、上位３位までの対象ユーザ）を、推薦ユーザとして特定し、当該対象ユーザのＳＮＳのページ、電子メールアドレス、または、当該対象ユーザを紹介するメッセージなどの推薦ユーザに関する情報をリソースデータとして構築し、通信制御部３１０を介して該当する通信端末装置１０に配信する。
【０１４０】
例えば、図１３においては、推薦情報提供処理部３６３は、特定ユーザが所持する通信端末装置１０に、スコアが高い上位３位までの、対象ユーザＵｓｅｒ００２、対象ユーザＵｓｅｒ００５及び対象ユーザＵｓｅｒ０１０の情報を配信し、通信端末装置１０の表示部に、対象ユーザＵｓｅｒ００２、対象ユーザＵｓｅｒ００５及び対象ユーザＵｓｅｒ０１０の情報を表示させている。
【０１４１】
なお、推薦ユーザの特定は、上記のスコアに基づいて行う場合には限定されず、上記のスコアとは異なる指標に基づいて推薦ユーザを特定することもできる。また、上記の例では、習熟傾向類似度と成長傾向類似度との両方に基づいて、推薦ユーザの特定及び推薦情報としての配信を行っているが、推薦ユーザの特定及び推薦情報としての配信は、習熟傾向類似度と成長傾向類似度との少なくとも一方に基づいて行うこともできる。
【０１４２】
［５］通信システムの動作
次に、図１４を参照しつつ本実施形態の通信システム１の推薦情報提供処理の動作について説明する。なお、図１４は、本実施形態の通信システム１において実行される推薦情報提供処理を示すフローチャートである。
【０１４３】
本動作においては、当該動作に先立って、ＳＮＳユーザ管理ＤＢ３３１に各種の情報が既に登録されているものとする。また、作業コンテンツＤＢ３４２、コメント情報ＤＢ３４３及び利用履歴情報ＤＢ３４４には、それぞれ、複数の作業コンテンツ（複数の作業コンテンツデータ）、複数のコメントデータ又は評価データ、及び作業コンテンツの利用に関する各種の情報が登録されているものとする。
【０１４４】
そして、本動作では、通信端末装置１０の端末管理制御部１８０は、表示制御部１５０を制御し、ユーザによるＳＮＳへのログイン指示を行うための表示を行いつつ、入力が操作部１７０に対してなされるのを待機しているものとする。
【０１４５】
なお、難易度は、（１）ＤＢ管理者からの要求、若しくは閲覧したユーザからの要求、（２）作業コンテンツに掲載された作業の工程数、掲載された画像数若しくは作業に要する時間、
（３）作業コンテンツに含まれる文言の内容、又は（４）作業コンテンツが閲覧された１回の時間、作業コンテンツを読み進める速度であるスクロールの速度、若しくは作業コンテンツの閲覧中において前に表示された箇所を再表示させるためにコンテンツ内を往復した回数に応じて各作業コンテンツに既に付与されている。
【０１４６】
まず、通信端末装置１０において、ユーザが操作部１７０を用いて所定の入力操作を実行し、端末管理制御部１８０が、当該操作を検出すると（ステップＳ１０１）、端末管理制御部１８０は、アプリケーション記録部１０１に記録されたブラウザをアプリケーション実行部１３０に起動させ、情報提供サーバ装置３０に対してログインを実行させる（ステップＳ１０２）。このとき、アプリケーション実行部１３０は、表示制御部１５０及び操作部１７０と連動し、情報提供サーバ装置３０にアクセスしつつ、ＳＮＳにログインするためのログインパスワードなど、各種ログインに必要な情報の入力を受け付ける。
【０１４７】
次いで、アプリケーション実行部１３０は、推薦ユーザの取得要求を情報提供サーバ装置３０に送信する（ステップＳ１０３）。その際、ユーザＩＤ、ログインパスワードその他の情報が情報提供サーバ装置３０に送信される。
【０１４８】
このとき、アプリケーション実行部１３０は、情報提供サーバ装置３０からのデータ受信を待機する。
【０１４９】
一方、情報提供サーバ装置３０においては、まず、通信制御部３１０が、推薦ユーザの取得要求を受信すると（ステップＳ２０１）、推薦情報提供処理部３６３は、当該取得要求をしたユーザ（取得希望ユーザ）のユーザＩＤを含む全てのＳＮＳユーザにおいて、全期間における作業コンテンツの利用回数（ユーザ毎の閲覧回数、評価の投稿回数及びコメントの投稿回数）を集計する集計処理を実行する（ステップＳ２０２）。
【０１５０】
次いで、推薦情報提供処理部３６３は、特定ユーザと他のすべてのＳＮＳユーザ（対象ユーザ）とについて、集計処理の集計結果と付与された難易度とに基づいて、習熟傾向ベクトルをそれぞれ作成する（ステップ２０３）。例えば、図１１に示すように、カテゴリ毎に高難易度コンテンツと低難易度コンテンツとを交互に配列し、作業コンテンツを閲覧した回数、評価若しくはコメントの回数を一列に並べることによって習熟傾向ベクトルを作成する。
【０１５１】
次いで、推薦情報提供処理部３６３は、特定ユーザの習熟傾向ベクトルと、他のすべてのユーザの習熟傾向ベクトルとに基づいて、特定ユーザに対する他のユーザにおける習熟傾向類似度を算出する（ステップＳ２０４）。例えば、（式１）に基づいて、特定ユーザの習熟傾向ベクトルと他のユーザの習熟傾向ベクトルとの内積を、特定ユーザの習熟傾向ベクトルの絶対値と他のユーザの習熟傾向ベクトルの絶対値との積で除して求めるコサイン類似度の手法を用いて習熟傾向類似度を算出する。
【０１５２】
次いで、推薦情報提供処理部３６３は、特定ユーザと他のすべてのＳＮＳユーザ（対象ユーザ）とについて、集計処理の集計結果と付与された難易度とに基づいて、成長傾向ベクトルをそれぞれ作成する（ステップ２０５）。例えば、図１２に示すように、カテゴリ毎に高難易度コンテンツと低難易度コンテンツとを交互に配列して、各々の増減数を一列に並べることによって成長傾向ベクトルを作成する。
【０１５３】
次いで、推薦情報提供処理部３６３は、特定ユーザの成長傾向ベクトルと、他のすべてのユーザの成長傾向ベクトルとに基づいて、特定ユーザに対する他のユーザにおける成長傾向類似度を算出する（ステップＳ２０６）。例えば、（式２）のコサイン類似度の手法を用いて成長傾向類似度を算出する。
【０１５４】
次いで、推薦情報提供処理部３６３は、習熟傾向類似度と成長傾向類似度とに基づいて、所定のスコアを算出し（ステップ２０７）、算出されたスコアに基づいて推薦ユーザを特定する（ステップ２０８）。例えば、スコアの高い上位３名のユーザを推薦ユーザとして特定する。
【０１５５】
次いで、推薦情報提供処理部３６３は、特定した推薦ユーザに関する情報を推薦情報として該当する通信端末装置１０に配信して（ステップＳ２０９）本動作を終了させる。
【０１５６】
次いで、通信端末装置１０においては、ネットワーク通信部１１０が推薦情報を受信すると（ステップＳ１０４）、アプリケーション実行部１３０は、表示制御部１５０と連動し、当該受信した推薦情報を表示部１４０に表示させて（ステップＳ１０５）、本動作を終了させる。
【０１５７】
このような構成により、本実施形態の通信システム１においては、特定ユーザと他のユーザとの間における、作業コンテンツにより提供される所定の作業に関するスキルの習熟度、及びスキルの成長の程度に関する類似傾向を類似度として数値化することができる。そして、当該類似度の数値が高いなどの所定の条件を有する類似度に基づいて、特定ユーザに対し、習熟傾向及び成長傾向が類似する他のユーザに関する情報を提供することによって、ユーザ同士の交流の発展に寄与することができる。
【０１５８】
［６］変形例
［６．１］変形例１
上述した実施形態では、情報提供サーバ装置３０内に各ＤＢを設け、これらのＤＢを情報提供サーバ装置３０のみにおいて管理及び制御する構成とした。ただし、各ＤＢの管理、制御主体は、各々、別個なコンピュータシステムを用いるようにしてもよい。
【０１５９】
［６．２］変形例２
上述した実施形態では、集計処理をするに際し、閲覧回数、評価を投稿した回数、及びコメントを投稿した回数等の回数に基づいて集計処理を実行している。ただし、集計は次のようにして行ってもよい。閲覧に関しては、閲覧した回毎に閲覧時間を計測し、閲覧時間の総計を集計する。評価の投稿に関しては、評価の内容毎にポイントをそれぞれ設け、ポイント数を集計する。コメントの投稿に関しては、コメントに含まれるキーワードにポイントをそれぞれ設け、そのポイント数を集計する。
【０１６０】
［６．３］変形例３
上述した実施形態では、決定した推薦ユーザに関する情報を推薦情報として該当する通信端末装置１０に直接提供するようになっている。ただし、当該推薦情報を閲覧するためのＵＲＬを電子メールや電子掲示板によって提供し、通信端末装置１００における取得要求ユーザの操作に基づいて、当該ＵＲＬを閲覧することによって当該推薦情報を閲覧させるようにしてもよい。
【０１６１】
［６．４］変形例４
上述した実施形態では、各コンテンツの難易度を、各カテゴリの平均値と比較して、各コンテンツの難易度が平均値よりも高いものと低いものとにカテゴリ毎に分類した。ただし、分類は、３以上の段階に分類してもよい。例えば、１０段階に区分けされた難易度に各コンテンツの難易度を分類することもできる。
【符号の説明】
【０１６２】
１  …  通信システム
１０  …  通信端末装置
２０  …  ネットワーク
３０  …  サーバ装置
１００  …  記録部
１０１  …  アプリケーション記録部
１０２  …  ＳＮＳ利用管理データ記録部
１０３  …  画像情報記録部
１１０  …  ネットワーク通信部
１３０  …  アプリケーション実行部
１４０  …  表示部
１５０  …  表示制御部
１６０  …  撮像部
１７０  …  操作部
１８０  …  端末管理制御部
３１０  …  通信制御部
３２０  …  ＲＯＭ／ＲＡＭ
３３０  …  タイマ
３４０  …  記録装置
３４１  …  ＳＮＳユーザ管理ＤＢ
３４２  …  作業コンテンツＤＢ
３４３  …  コメント情報ＤＢ
３４４  …  利用履歴情報ＤＢ
３６０  …  データ処理部
３６１  …  登録管理部
３６２  …  難易度付与部
３６３  …  推薦情報提供処理部
【図１】
2016053809.tif 000006
【図２】
2016053809.tif 000007
【図３】
2016053809.tif 000008
【図６】
2016053809.tif 000009
【図７】
2016053809.tif 000010
【図９】
2016053809.tif 000011
【図１０】
2016053809.tif 000012
【図１１】
2016053809.tif 000013
【図１２】
2016053809.tif 000014
【図１４】
2016053809.tif 000015
【図４】
2016053809.tif 000016
【図５】
2016053809.tif 000017
【図８】
2016053809.tif 000018
【図１３】
2016053809.tif 000019