(57)【要約】【課題】利用者による学習サービスについての設定変更を支援する。【解決手段】電子学習システムのパラメータ提供プログラムであって、コンピュータ１０に、特定の利用者群に属する利用者について適用する前記電子学習システムのパラメータの変更を受け付け、前記電子学習システムのパラメータの変更の前後の前記特定の利用者群の前記電子学習システムの利用状況に基づいた変更後のパラメータに関する評価値を算出し、算出した該評価値に応じて、前記変更後のパラメータの提供をするかしないか、又は、前記変更後のパラメータの提供態様を制御する、処理を実行させる。【選択図】図３
2017084271.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子学習システムのパラメータ提供プログラムであって、
コンピュータに、
特定の利用者群に属する利用者について適用する前記電子学習システムのパラメータの変更を受け付け、
前記電子学習システムのパラメータの変更の前後の前記特定の利用者群の前記電子学習システムの利用状況に基づいた変更後のパラメータに関する評価値を算出し、
算出した該評価値に応じて、前記変更後のパラメータの提供をするかしないか、又は、前記変更後のパラメータの提供態様を制御する、
処理を実行させることを特徴とする、電子学習システムのパラメータ提供プログラム。
【請求項２】
前記利用状況は、学習完了状況であることを特徴とする、請求項１記載のパラメータ提供プログラム。
【請求項３】
前記特定の利用者群は、前記特定の利用者群に対応付けて管理された、前記電子学習システムの利用期間が所定の利用期間以上であることを特徴とする、請求項１又は請求項２記載のパラメータ提供プログラム。
【請求項４】
前記特定の利用者群は、前記変更後のパラメータの提供を受ける利用者が利用する電子学習の学習種別と共通する特定の学習種別に係る電子学習を利用する利用者から選択され、
前記変更後のパラメータに関する評価値は、前記特定の利用者群の前記電子学習システムにおける前記特定の学習種別に係る電子学習の利用状況に基づき算出される
ことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項記載のパラメータ提供プログラム。
【請求項５】
電子学習システムのパラメータ提供方法であって、
特定の利用者群に属する利用者について適用する前記電子学習システムのパラメータの変更を受け付け、
前記電子学習システムのパラメータの変更の前後の前記特定の利用者群の前記電子学習システムの利用状況に基づいた変更後のパラメータに関する評価値を算出し、
算出した該評価値に応じて、前記変更後のパラメータの提供をするかしないか、又は、前記変更後のパラメータの提供態様を制御する、
ことを特徴とする、電子学習システムのパラメータ提供方法。
【請求項６】
電子学習システムのパラメータを提供する情報処理装置であって、
特定の利用者群に属する利用者について適用する前記電子学習システムのパラメータの変更を受け付ける受付部と、
前記電子学習システムのパラメータの変更の前後の前記特定の利用者群の前記電子学習システムの利用状況に基づいた変更後のパラメータに関する評価値を算出する算出部と、
算出した該評価値に応じて、前記変更後のパラメータの提供をするかしないか、又は、前記変更後のパラメータの提供態様を制御する制御部と、
をそなえることを特徴とする、情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パラメータ提供プログラム、パラメータ提供方法、及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ｅラーニングのような情報通信技術を用いた電子学習システムが学習の一つの形態として普及している。ｅラーニング市場では、オンプレミスでのシステム導入が一般的であるが、企業内の情報システムのクラウド移行の潮流と同様に、ｅラーニングシステムについてもクラウドサービス、例えばＳａａＳ（Software as a Service）を利用する形態が主流になりつつある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−３４６２２９号公報
【特許文献２】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】
【０００４】
ＳａａＳサービスでは、利用者がサービスを利用したいときに利用したい分だけ利用できる反面、ＳａａＳサービスの事業主にとっては容易に解約されてしまうというリスクがある。ビジネス面から考えると、サービスの解約率を如何に低減させて利用者の長期利用を促進できるかという点がＳａａＳサービス事業主にとって重要である。
【０００５】
オンプレミスでのシステム導入の場合、システムを顧客側で保持するためシステム提供者は顧客の利用状況を把握できず、運用に問題があってもシステム提供者側から運用改善案を提示することは困難である。
【０００６】
これに対し、ＳａａＳサービスの場合、システムをサービス事業主側で保持するため、顧客の利用状況を把握することが可能となる。例えば、事業主はｅラーニングシステムで運用されているコースの受講率が低いという状況を把握できるようになり、事業主から顧客に対して、運用の提案を行なう等の対策をとることができる。
【０００７】
このように、ＳａａＳサービスにおいては、事業主が例えば電子学習サービスについて推奨される設定変更を顧客に提案する等の支援を行ない受講率等を向上させることができれば、顧客のサービス継続利用の意欲を高めることに繋がる。
【０００８】
しかし、特定の会社で運用されているコースの受講率が低いという結果が分かったとしても、なぜ受講率が低いのかといった原因を把握することが難しく、事業主が上述した支援を行なうことは困難である。
【０００９】
１つの側面では、本発明は、利用者による電子学習サービスについての設定変更を支援することを目的とする。
【００１０】
なお、前記目的に限らず、後述する発明を実施するための形態に示す各構成により導かれる作用効果であって、従来の技術によっては得られない作用効果を奏することも本発明の他の目的の１つとして位置付けることができる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
１つの態様では、パラメータ提供プログラムは、電子学習システムのパラメータ提供プログラムであって、コンピュータに、以下の処理を実行させる。前記処理は、特定の利用者群に属する利用者について適用する前記電子学習システムのパラメータの変更を受け付けることを含む。また、前記処理は、前記電子学習システムのパラメータの変更の前後の前記特定の利用者群の前記電子学習システムの利用状況に基づいた変更後のパラメータに関する評価値を算出することを含む。さらに、前記処理は、算出した該評価値に応じて、前記変更後のパラメータの提供をするかしないか、又は、前記変更後のパラメータの提供態様を制御することを含む。
【発明の効果】
【００１２】
１つの側面では、利用者による電子学習サービスについての設定変更を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施形態に係るシステムの構成例を示す図である。
【図２】一実施形態に係るサーバのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】一実施形態に係るｅラーニング装置の構成例を示す図である。
【図４】契約情報管理DBのデータ構成例を示す図である。
【図５】契約情報管理DBの設定値の一例を示す図である。
【図６】分析対象コース管理ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図７】分析対象コース管理ＤＢの設定値の一例を示す図である。
【図８】進捗率管理ＤＢのデータ構成例を示す図である。
【図９】進捗率管理ＤＢの設定値の一例を示す図である。
【図１０】コースにおける受講完了率の推移の一例を示す図である。
【図１１】フォローアップの設定値の一例を示す図である。
【図１２】進捗率管理ＤＢの設定値の一例を示す図である。る。
【図１３】設定変更と受講完了率の推移との関係の一例を示す図である。
【図１４】コースタイプの一例を示す図である。
【図１５】コースタイプと分析対象との関係の一例を示す図である。
【図１６】コースタイプと受講単位との関係の一例を示す図である。
【図１７】受講単位ごとのコースタイプの分類の一例を示す図である。
【図１８】比較対象の抽出手法の一例を示す図である。
【図１９】コースタイプの抽出手法の一例を示す図である。
【図２０】推奨設定の抽出手法の一例を示す図である。
【図２１】コースにおける受講率の推移の一例を示す図である。
【図２２】学習期間設定追加による受講率の変化の一例を示す図である。
【図２３】講師設定追加による受講率の変化の一例を示す図である。
【図２４】設定変更と進捗率変化のタイミングとの関係の一例を示す図である。
【図２５】通知メール本文の一例を示す図である。
【図２６】進捗率管理ＤＢの設定値(一部)の一例を示す図である。
【図２７】コースにおける受講率／受講完了率の推移の一例を示す図である。
【図２８】推奨設定提示メールの本文の一例を示す図である。
【図２９】比較例として全てのコースを一律に分析した場合に抽出される運用設定項目の一例を示す図である。
【図３０】一実施形態に係る手法によって抽出される優良な運用設定項目の一例を示す図である。
【図３１】ｅラーニングシステムにおける情報の蓄積に係る処理の一例を示すフローチャートである。
【図３２】図３１に示す受講割当処理の一例を説明するフローチャートである。
【図３３】図３２に示すコースタイプの分類処理の一例を説明するフローチャートである。
【図３４】図３１に示す更新処理の一例を説明するフローチャートである。
【図３５】図３１に示す定期処理の一例を説明するフローチャートである。
【図３６】ｅラーニングシステムにおける推奨運用設定項目の抽出及び通知に係る処理の一例を説明するフローチャートである。
【図３７】図３６に示す分析処理の一例を説明するフローチャートである。
【図３８】図３７に示す優良設定抽出処理の一例を説明するフローチャートである
【図３９】図３７に示す優良設定抽出処理の一例を説明するフローチャートである
【図４０】図３７に示す推奨設定抽出処理の一例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。すなわち、本実施形態を、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。
【００１５】
〔１〕一実施形態
ｅラーニングシステムで運用されているコースの受講率等が低いことについて運用設定に問題がある場合、その原因を把握するために、運用設定に関する情報と、受講率や受講完了率等の成績に関する情報とを分析することが考えられる。
【００１６】
しかし、ｅラーニングでは、コースを受講する目的によって適切な運用設定は異なる。コースを受講させる目的は、情報としてｅラーニングシステムが保持するわけではないため、コースによって異なったり、同じコースでも会社によって異なったりする場合がある。従って、運用設定の分析対象のコースについて適切なパラメータ、例えば運用設定項目を特定することが難しい。
【００１７】
また、運用設定の変更により受講率向上に即座に影響を与え得る運用設定項目以外にも、受講率や受講完了率の向上に効果が無い又は効果が薄い運用設定項目が存在し得る。このため、分析によって効果が無い又は効果が薄い運用設定項目が抽出されたり、効果が高い運用設定項目が抽出されなかったりする場合もあり、精度良く適切な運用設定項目を提示することは困難である。
【００１８】
そこで、一実施形態に係る電子学習システムは、以下の（１）〜（３）に例示する手法により、利用者、例えば顧客による電子学習サービスについての設定変更を支援する。
【００１９】
（１）会社等の顧客によるｅラーニングシステムの運用状況に関する情報を蓄積する。
【００２０】
（２）各社で運用されているコースをコースタイプに分類して、上記（１）で蓄積した情報を分析する。
【００２１】
上記（２）の分析では以下の（２−１）及び（２−２）の処理が行なわれてよい。
【００２２】
（２−１）サービスの長期利用の傾向がある顧客を優良顧客と定義し、蓄積されたデータに基づいて、分析対象とする顧客と同様の受講目的でコースを運用している優良顧客との運用状況の相違を抽出する。
【００２３】
（２−２）上記（２−１）で抽出した相違を分析対象となる会社に適用した場合の効果を、コースの運用途中で設定を変更した他社の事例から分析する、又は／及び、設定内容ごとの効果を分析する。
【００２４】
（３）上記（２）で分析した結果を顧客に提示する。
【００２５】
以上のように、一実施形態に係る電子学習システムによれば、現在契約中の顧客に対して、顧客と同様の受講目的でコースを運用している優良顧客に近づけるために、精度が高く効果的な運用方法を提示することができる。従って、顧客による電子学習システムの長期継続利用を促進することができる。
【００２６】
なお、電子学習システムを利用する顧客としては、会社や団体等のグループ、又は、当該グループの代表者若しくは担当者等が挙げられる。顧客は、例えば電子学習システムに対する電子学習のコースの登録、配信開始若しくは配信終了、又は各種運用設定の変更等を行なうことができる。また、電子学習のコースを受講する従業員や団体員等の個人は、電子学習システムのサービス提供を受ける受講者として位置付けられる。
【００２７】
以下、一実施形態に係るシステムについて説明する。
【００２８】
〔１−１〕一実施形態に係るシステムの構成例
図１は一実施形態に係るシステム１の構成例を示す図である。システム１は、例示的に、ｅラーニングシステム２、ネットワーク６、顧客が利用する１以上（図１ではｉ（ｉは自然数））のＰＣ（Personal Computer）７−１〜７−ｉ、及び事業主が利用するＰＣ８をそなえる。
【００２９】
ｅラーニングシステム２は利用者に対して電子学習サービスを提供する電子学習システムの一例である。ｅラーニングシステム２は、例示的に、スイッチ３、１以上（ｍ；ｍは自然数）のＡＰ（Application）サーバ４−１〜４−ｍ、及び１以上（ｎ；ｎは自然数）のＤＢ（Database）サーバ５−１〜５−ｎをそなえる。なお、以下の説明において複数の装置を区別しない場合には、符号のハイフン“−”以降の数字を省略して表記する場合がある。例えばＡＰサーバ４−１〜４−ｍを区別しない場合には単にＡＰサーバ４と表記する。
【００３０】
スイッチ３はｅラーニングシステム２内又はｅラーニングシステム２−ネットワーク６間における通信経路の切り替えを行ない、装置間を相互に通信可能に接続する切替装置の一例である。スイッチ３と、ＡＰサーバ４及びＤＢサーバ５、又は、ネットワーク６との間は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＳＡＳ、ＦＣ（Fibre Channel）、インフィニバンド（InfiniBand）等に準拠したケーブルによって接続されてよい。なお、ＳＡＳはSerial Attached SCSI（Small Computer System Interface）の略称である。
【００３１】
ＡＰサーバ４は、アプリケーションプログラムを実行することでｅラーニングシステム２における種々の機能を提供する情報処理装置、例えばコンピュータの一例である。ＡＰサーバ４には、例えばＷｅｂサーバのプログラム及びｅラーニングの管理及び配信等を行なうＬＭＳ（Learning Management System）等の電子学習プログラムの少なくとも１つが実行可能に格納されてよい。なお、少なくとも１つのＡＰサーバ４の各々には、これらのプログラムのうちの少なくとも１つが格納されてもよいし、全てのＡＰサーバ４に全てのプログラムがそれぞれ格納されてもよい。また、ＡＰサーバ４ごとに、Ｗｅｂサーバ又はＬＭＳの機能が与えられてもよい。
【００３２】
ＤＢサーバ５は、ｅラーニングシステム２に係る種々のデータを記憶する情報処理装置、例えばコンピュータの一例である。ＤＢサーバ５にはｅラーニングの教材、例えばドキュメント、静止画像、動画像、又は音声等の種々のコンテンツが格納されてよい。
【００３３】
ＤＢサーバ５は１以上の記憶装置５１をそなえ、記憶装置５１によりＲＡＩＤ（Redundant Arrays of Inexpensive Disks）等のストレージ装置を構成してもよい。記憶装置５１としては、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の磁気ディスク装置、及びＳＳＤ（Solid State Drive）等の半導体ドライブ装置の少なくとも一方が挙げられる。
【００３４】
なお、図１の例ではＡＰサーバ４及びＤＢサーバ５をそれぞれ別個のサーバで示すが、これに限定されるものではなく、ＡＰサーバ４及びＤＢサーバ５の機能が共通のサーバに搭載されてもよい。また、ＡＰサーバ４及びＤＢサーバ５の少なくとも一方は、ＶＭ（Virtual Machine；仮想マシン）によって実現されてもよい。
【００３５】
ネットワーク６は、ｅラーニングシステム２と顧客のＰＣ７又は事業主のＰＣ８との間の通信網の一例である。ネットワーク６としては例えばインターネット及びイントラネットの少なくとも一方が挙げられる。
【００３６】
ＰＣ７及び８は、それぞれ顧客及び事業主が用いる端末装置の一例である。例えばＰＣ７は、顧客の担当者（作業者）によるシステムの各種設定作業や受講者による受講等に用いられてよく、ＰＣ８は、事業主による顧客の契約管理やパラメータ提供に係る種々の作業に用いられてよい。ＰＣ７及び８としては、デスクトップ、ノート、又はラップトップ等の各種ＰＣ、タブレット、又はスマートホン等の種々のコンピュータが挙げられる。
【００３７】
ここで、ＡＰサーバ４及びＤＢサーバ５の各々は、互いに同様のハードウェア構成をそなえることができる。以下、ＡＰサーバ４及びＤＢサーバ５を区別しない場合には、サーバ９と表記する。サーバ９は、図２に例示するように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９ａ、メモリ９ｂ、記憶部９ｃ、インタフェース部９ｄ、入出力部９ｅ、及び読取部９ｆをそなえる。
【００３８】
ＣＰＵ９ａは、種々の制御や演算を行なう演算処理装置、例えばプロセッサの一例である。ＣＰＵ９ａは、サーバ９内の各ブロックとバスで相互に通信可能に接続されてよい。なお、演算処理装置としては、ＣＰＵ９ａに代えて、電子回路、例えばＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路（ＩＣ）が用いられてもよい。
【００３９】
メモリ９ｂは、種々のデータやプログラムを格納するハードウェアの一例である。メモリ９ｂとしては、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリが挙げられる。
【００４０】
記憶部９ｃは、種々のデータやプログラム等を格納するハードウェアの一例である。なお、ＤＢサーバ５の記憶装置５１は記憶部９ｃにより実現されてもよい。記憶部９ｃとしては、例えばＨＤＤ等の磁気ディスク装置、ＳＳＤ等の半導体ドライブ装置、又はフラッシュメモリやＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリ等の各種記憶装置が挙げられる。
【００４１】
例えば記憶部９ｃは、ＡＰサーバ４及びＤＢサーバ５が協働して実現するｅラーニング装置１０（図３参照）の各種機能の全部若しくは一部を実現するプログラム９０を格納することができる。ＣＰＵ９ａは、例えば記憶部９ｃに格納されたプログラム９０をメモリ９ｂに展開して実行することにより、ｅラーニング装置１０の機能を実現することができる。
【００４２】
なお、プログラム９０には、少なくとも一実施形態に係るパラメータ提供プログラムが含まれる。以下の説明においては、プログラム９０に上述したＷｅｂサーバのプログラム及びＬＭＳ等の電子学習プログラムが含まれ、ＬＭＳに一実施形態に係るパラメータ提供プログラムが含まれるものとするが、これに限定されるものではない。パラメータ提供プログラムはＬＭＳとは別個のアプリケーション又はモジュールとしてプログラム９０に含まれてもよい。
【００４３】
インタフェース部９ｄは、他のサーバ９や、ネットワーク６又は作業者の作業端末等との間の接続及び通信の制御等を行なう通信インタフェースの一例である。例えばインタフェース部９ｄは、ＬＡＮ、ＳＡＳ、ＦＣ、インフィニバンド、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）等に準拠したアダプタが挙げられる。
【００４４】
なお、プログラム９０は、ネットワーク６等からインタフェース部９ｄを介してサーバ９にダウンロードされてもよい。
【００４５】
入出力部９ｅは、マウス、キーボード、操作ボタン等の入力部、並びにディスプレイやプリンタ等の出力部の少なくとも一部を含むことができる。例えば入力部は、利用者による設定の登録や変更、パラメータ入力等の各種操作に用いられてもよく、出力部は、出力結果の表示等に用いられてもよい。
【００４６】
読取部９ｆは、記録媒体９ｇに記録されたデータやプログラムを読み出すリーダの一例であり、コンピュータ読取可能な記録媒体９ｇを接続又は挿入可能な接続端子又は装置を含んでよい。読取部９ｆとしては、例えばＵＳＢ等に準拠したアダプタ、記録ディスクへのアクセスを行なうドライブ装置、ＳＤカード等のフラッシュメモリへのアクセスを行なうカードリーダ等が挙げられる。なお、記録媒体９ｇにはプログラム９０が格納されてもよい。
【００４７】
上述したサーバ９のハードウェア構成は例示である。従って、他のサーバ９との間、又は、サーバ９内でのハードウェアの増減（例えば任意のブロックの追加や省略）、分割、任意の組み合わせでの統合、バスの追加又は省略等は適宜行なわれてもよい。
【００４８】
〔１−２〕一実施形態に係るｅラーニング装置の構成例
図３は一実施形態に係るｅラーニング装置１０の機能構成例を示す図である。ｅラーニング装置１０は、図１に示すＡＰサーバ４及びＤＢサーバ５が協働することにより実現される情報処理装置の一例である。ｅラーニング装置１０としての機能は、例えばＡＰサーバ４のＣＰＵ９ａがプログラム９０をメモリ９ｂに展開して実行することにより実現されてよい。
【００４９】
図３に例示するように、ｅラーニング装置１０は、例示的に、通信部１１、契約情報管理部１２、契約情報管理ＤＢ１３、ラーニング情報管理部１４、及びラーニング情報１５ａ〜１５ｘをそなえる。また、ｅラーニング装置１０は、例示的に、情報蓄積部２１、分析対象コース管理ＤＢ２２、進捗率管理ＤＢ２３、情報分析部２４、及び情報出力部２５をそなえる。
【００５０】
なお、通信部１１、契約情報管理部１２、契約情報管理ＤＢ１３、ラーニング情報管理部１４、及びラーニング情報１５はＳａａＳサービスを提供する機能部として位置付けることができる。この場合、少なくとも通信部１１は、クライアントからのリクエストに応じてレスポンスを送信するＷｅｂサーバの一例である。
【００５１】
また、情報蓄積部２１、分析対象コース管理ＤＢ２２、進捗率管理ＤＢ２３、情報分析部２４、及び情報出力部２５はパラメータ提供サービスを提供する機能部として位置付けることができる。なお、ｅラーニング装置１０におけるＳａａＳサービス及びパラメータ提供サービスの少なくとも一部は、ＬＭＳに含まれてよい。
【００５２】
通信部１１は、顧客ＰＣ７又は事業主ＰＣ８からのアクセスを受け付け、当該アクセスを対応する機能部へ振り分ける。一例として、顧客ＰＣ７からのアクセスは契約情報管理部１２又はラーニング情報管理部１４へ渡され、事業主ＰＣ８からのアクセスは契約情報管理部１２、又は、情報蓄積部２１、情報分析部２４若しくは情報出力部２５に渡される。
【００５３】
契約情報管理部１２は、ＳａａＳサービスを利用する会社等の顧客の契約情報を、顧客ＰＣ７又は事業主ＰＣ８からのアクセスに応じて契約情報管理ＤＢ１３により管理する。なお、契約情報管理ＤＢ１３は、例えばＡＰサーバ４のメモリ９ｂ又は記憶部９ｃ（図２参照）の記憶領域に格納されてもよく、記憶装置５１の記憶領域に格納されてもよい。
【００５４】
図４に示すように、契約情報管理ＤＢ１３には、例示的に、契約を行なった顧客の会社コード、契約開始月、契約期間、及び終了予定月が含まれる。なお、契約開始月は新規契約が行なわれた年月又は月を示し、契約期間は顧客との契約により設定される任意の期間を示す。また、契約終了月は契約が終了する年月又は月を示し、例えば契約開始月に「契約期間×（契約の更新回数＋１）」を加算した値が設定される。
【００５５】
一例として、図５に示すように、契約情報管理ＤＢ１３には、ａ社（会社コード：ａ）について、契約開始月“２０１４年３月”、契約期間“１２ヶ月”、終了予定月“２０１６年３月”（契約更新回数は１回）が設定される。これらの情報は、顧客の新規契約、更新、又は解除等の契約が更新されるタイミングで、契約情報管理部１２により登録又は変更される。なお、契約の更新が無く契約が満了した場合や契約が解除された場合は、終了予定月が過去の値となるが、契約継続中又は終了といったステートの契約状態を別の項目として契約情報管理ＤＢ１３に設けてもよい。
【００５６】
ラーニング情報管理部１４は、顧客ＰＣ７からの要求に基づく利用者又は受講者へのサービス提供に係る種々の処理、例えば各顧客に対して提供されるＬＭＳに関する処理を行なう。利用者に対する処理としては、例えばｅラーニングのコース又はコンテンツの登録、更新、削除、利用者のコース割当、設定変更、受講状況の確認等が挙げられる。受講者に対する処理としては、受講者へのコンテンツの配信や受講状況の管理等が挙げられる。
【００５７】
なお、コースとは、特定の学習目標を達成するための一連の電子学習であり、少なくとも１つのコンテンツの受講を含むものとする。コースに含まれる全てのコンテンツの受講（履修）が完了すると当該コースの受講が完了する。コースの受講は、例えばｅラーニング装置１０が有するＷｅｂサーバの機能により、ネットワーク６を通じて顧客ＰＣ７へコンテンツを配信すること等の種々の手法により行なうことができる。
【００５８】
コンテンツの情報は、例えば顧客ごとのデータベースに格納される。一例として、図３に示すように、ａ社〜ｘ社のラーニング情報はａ社ラーニング情報１５ａ〜１５ｘとしてそれぞれ管理される。なお、ラーニング情報１５は図１に示すＤＢサーバ５の記憶装置５１の記憶領域に格納されてよい。
【００５９】
また、ラーニング情報管理部１４が管理するコース、コンテンツ、又は受講状況等に関する管理情報は、図示しないＤＢに格納されてもよいし、これらの管理情報の少なくとも一部は対応する顧客のラーニング情報１５に格納されてもよい。
【００６０】
〔１−２−１〕情報蓄積部の説明
情報蓄積部２１は、各顧客のＬＭＳの運用状況等の情報、日々の進捗率等の変化の情報、運用設定の変更内容の情報等を、分析対象コース管理ＤＢ２２及び進捗率管理ＤＢ２３に蓄積する。
【００６１】
分析対象コース管理ＤＢ２２は、後述する情報分析部２４によるデータ分析の対象となるコースの情報を管理する情報である。図６に示すように、分析対象コース管理ＤＢ２２には、例示的に、コースを運用する顧客の会社コード、コースコード、コースタイプ、分析対象、次回抽出予定日、及び更新間隔（日単位）が含まれる。
【００６２】
会社コードは契約情報管理ＤＢ１３に設定される顧客の会社コードに対応するものであり、コースコードはコースを識別する情報である。コースタイプは、学習種別の一例であり、コースの受講目的の観点で、登録されたコースに関する情報に基づき判定される分類である。分析対象は当該コースについてどの進捗率を用いて分析を行なうかを表す情報である。
【００６３】
進捗率としては、例えば“受講率”、“受講完了率”、“テスト得点率”、“テスト合格率”等の顧客（受講者）の利用状況に関する情報が挙げられる。分析対象はコースタイプに関連する情報であり、コースタイプが判明すれば分析対象を得ることができるため、分析対象の項目を省略してもよい。コースタイプ及び分析対象については後述する。
【００６４】
次回抽出予定日は、当該エントリについて次回のデータ抽出を行なう日又は日時が設定される。更新間隔は次回のデータ抽出までの間隔に関する情報が設定される。更新間隔の初期値は例えば“１”（１日ごとにデータを抽出する）である。
【００６５】
一例として、図７に示すように、分析対象コース管理ＤＢ２２には、ａ社（会社コード：ａ）について、コース“ａ１”、コースタイプ“全社一斉教育”、分析対象“受講率，受講完了率”、次回抽出予定日“２０１５年３月１０日”、更新間隔“１”が設定される。これらの情報は、コースが新規に登録されて受講割り当てが行なわれたタイミング、又は、コースの変更若しくは削除が行なわれたタイミングで登録又は更新されてよい。
【００６６】
進捗率管理ＤＢ２３は、進捗率等の変化や運用設定の変更内容等の情報を管理する情報である。図８に示すように、進捗率管理ＤＢ２３には、例示的に、会社コード、コースコード、経過日数、各種進捗率種別又は通知メール種別（以下、単に“種別”と表記する場合がある）、各種進捗率又は送信数若しくは受講数、各種運用設定変更内容、設定値、並びに通知タイミングが含まれる。
【００６７】
会社コード及びコースコードは分析対象コース管理ＤＢ２２と同様の情報である。経過日数は例えばコース運用開始日からの経過日数に関する情報であり、当該エントリのタイムスタンプとして用いられる。なお、経過日数に代えて、日時を表すタイムスタンプが設定されてもよい。
【００６８】
種別には、各種進捗率種別又は通知メール種別を示す情報が設定される。進捗率種別には、“受講率”、“受講完了率”、“学習進捗率”、“テスト得点率”、“テスト合格率”、“レポート又はアンケート提出率”、“レポート合格率”等が含まれてよい。通知メール種別には、“フォローアップメール送信数”又は“フォローアップメール受講数”、その他、種々の通知メールの情報が含まれてよい。各種進捗率又は送信数若しくは受講数には、種別に設定された進捗率又は通知メールについて、コースの受講率や受講完了率等の進捗率を表す数値（例えば割合（％））、又は、フォローアップメールの送信数若しくはフォローアップメールから受講した受講者数等に関する情報が設定される。
【００６９】
各種運用設定変更内容には、変更された運用設定の内容（種類）が設定され、設定値には設定変更内容に対して設定された値が設定される。通知タイミングにはフォローアップ機能について設定変更を行なってから実際にメールが送信されるまでの期間が設定される。
【００７０】
なお、フォローアップ機能とは、受講者にコースの学習目標を達成させるためにシステムが行なうメールでの通知であり、例えば学習開始日若しくは終了日の通知、又はコースの学習開始後に学習状況が基準に達していないことの通知等の種々の通知が挙げられる。
【００７１】
以下、情報蓄積部２１による進捗率管理ＤＢ２３への情報の登録の手法の一例について説明する。
【００７２】
情報蓄積部２１は、コースが新規に登録され、受講割り当てが行なわれたタイミングで、各種運用設定の初期値を進捗率管理ＤＢ２３に格納してもよい（運用設定の初回登録）。
【００７３】
初回登録においては、進捗率管理ＤＢ２３には各種運用設定の全ての初期値が格納される。一例として、図９の（ｉ）に示す経過日数“０”の複数のエントリには、初回登録として、設定変更内容“フォローアップ”、“学習期間”、“講師”等の各種設定の初期値が登録される。
【００７４】
また、初回登録後、情報蓄積部２１は、各顧客のＬＭＳに蓄積された情報や契約情報管理ＤＢ１３から、コースの運用に関する情報、受講履歴に関する情報、又は設定変更に関する情報を定期的に抽出し、進捗率管理ＤＢ２３に蓄積してもよい。
【００７５】
例えば、各種進捗率は、定期的に、情報蓄積部２１によりラーニング情報管理部１４が管理する各顧客のＬＭＳの管理情報から取得され、進捗率管理ＤＢ２３に蓄積されてよい。
【００７６】
各種情報の定期的な抽出において、データ抽出の対象となるコース又はデータとしては、分析対象コース管理ＤＢ２２に登録された情報の中で次回抽出予定日が当日となっているデータが選択されてよい。なお、情報蓄積部２１は、データ抽出処理を行なった場合、分析対象コース管理ＤＢ２２の更新間隔に設定された値に基づき次のデータ抽出処理を行なうスケジュールを設定し、次回抽出予定日を更新してよい。
【００７７】
図１０に公開期間が１ヶ月のコースにおける受講完了率の推移の一例を示す。図１０に示すように、進捗率は日々変化することが多い。このため、進捗率の日々の変化を捉えるために、例えば１日１回の頻度で所定の時刻にデータ抽出処理を行なうことが好ましい。換言すれば、分析に用いる進捗率の変化の情報を正確に収集するために、情報蓄積部２１による定期的な情報の抽出は、毎日行なわれることが好ましい。
【００７８】
一例として、図９の（ii）に示す経過日数“１”のエントリには、他の設定変更内容の有無に関わらず、コースが公開されてから１日が経過したときの進捗率（受講率）として“１０”％が登録される。なお、抽出される進捗率の種別は、分析対象コース管理ＤＢ２２に設定された分析対象（又はコースタイプに関連する進捗率の種別）の情報に基づき特定することができる。
【００７９】
また、情報蓄積部２１は、ＬＭＳ、例えばラーニング情報管理部１４の動作を監視して、情報に変更のあったタイミングで進捗率管理ＤＢ２３を更新してもよい。情報に変更のあったタイミングとしては、運用設定に関する情報が変更されたタイミング、フォローアップメールが送信されたタイミング、又はフォローアップメールに基づき受講者が受講したタイミング等が挙げられる。
【００８０】
ＬＭＳの情報に変更があった場合、進捗率管理ＤＢ２３には、変更のあった項目の設定変更内容及び設定値と、そのときの進捗率に関する情報とが格納される。一例として、“講師”の設定が“無”から“有”に変化した場合、図９の（iii）に示す経過日数“２”のエントリには、変化のあった設定変更内容“講師”の設定値に“有”が設定される。なお、このとき“受講率”等の進捗率を取得して同じエントリに設定してもよい。
【００８１】
また、他の例として、フォローアップ機能の運用設定が変更された場合には、進捗率管理ＤＢ２３には、図１１に例示するフォローアップの設定値と通知タイミングとが蓄積される。例えばフォローアップメールの設定として「学習終了日のｘｘ日前に通知する」設定（設定値：２）が行なわれた場合、図９の（iv）に示す経過日数“５”のエントリには、変化のあった設定変更内容“フォローアップ”の設定値に“２”が設定され、フォローアップ機能ごとに異なる通知タイミングには、ｘｘの値として例えば“７”が設定される。
【００８２】
図１２にフォローアップメールの送信設定を行なう場合に着目した進捗率管理ＤＢ２３の設定値の一例を示す。
【００８３】
例えば、学習の進捗が３日間以上無い受講者１００人に、種別“４”（図１１参照）のフォローアップメールを送信する場合を想定する。この場合、図１２の（vi）に示す経過日数“１”のエントリにおいて、情報蓄積部２１は、学習期間開始から１日経過後に、「学習の進捗がｘｘ日間以上無い受講者に通知する」設定（設定値“４”、通知タイミング“３”）を登録する。
【００８４】
３日目に１００人にフォローアップメールを送信した場合、図１２の（vii）に示す経過日数“３”のエントリにおいて、種別“フォローアップメール送信数”に送信数“１００”が設定される。また、３日目にフォローアップメールに基づき５０人の受講者がコースを受講した場合、図１２の（viii）に示す経過日数“３”のエントリにおいて、種別“フォローアップメール受講数”に受講数“５０”が設定される。さらに、全受講者１００人のうちの５０人がコースを受講したため、図１２の（ix）に示す経過日数“３”のエントリにおいて、種別“受講率”に“５０”％が設定される。
【００８５】
また、４日目にフォローアップメールに基づき３０人の受講者がコースを受講した場合、図１２の（ｘ）に示す経過日数“４”のエントリにおいて、種別“フォローアップメール受講数”に受講数“３０”が設定される。さらに、全受講者１００人のうちの８０人がコースを受講したため、図１２の（xi）に示す経過日数“４”のエントリにおいて、種別“受講率”に“８０”％が設定される。
【００８６】
以上のように、情報蓄積部２１によれば、各顧客の運用状況、例えば運用されているコースの運用設定や、受講状況、成績情報、操作状況等を、契約情報管理部１２又はラーニング情報管理部１４が管理する情報から確実に抽出し、分析対象コース管理ＤＢ２２及び進捗率管理ＤＢ２３に蓄積することができる。
【００８７】
なお、図９に示す例では、会社コード“ａ”及びコースコード“ａ１”のエントリについて情報を示し、各種種別は“受講率”を示しているが、進捗率管理ＤＢ２３には複数“会社コード”、“コースコード”が存在してもよく、各種種別として、“受講率”以外にも“受講完了率”、“テスト得点率”、“テスト合格率”等が存在してもよい。
【００８８】
（コースごとの更新間隔について）
上述した説明では、情報蓄積部２１は全ての顧客、全てのコースの情報を毎日蓄積するものとしたが、これに限定されるものではない。
【００８９】
例えば、全ての顧客、全てのコースの情報を毎日蓄積すると膨大なデータ量となり得るため、情報蓄積部２１は、データ抽出を行なうときに前回のデータ蓄積のタイミングから情報に変化がない場合、情報の抽出を抑止してもよい。一例として、図９の（ｖ）に示すエントリでは、経過日数“２”及び“３”において進捗率に変化がないため、経過日数“４”における進捗率の抽出を抑止している。
【００９０】
このように、情報蓄積部２１は、基本的に１日１回の進捗率の蓄積を行なうものの、前回のデータ蓄積のタイミングから情報に変化がない場合には情報の蓄積を行なわず、変化があった場合に経過日数とともに変化のあった情報を蓄積してもよい。これにより、進捗率管理ＤＢ２３に蓄積されるデータ量を削減することができる。
【００９１】
また、抽出処理には、ＣＰＵや記憶領域等の多くのリソースが用いられ、多大なコストが発生し得る。そこで、コースが運用されている期間（公開期間）が終了した場合や、受講率や受講完了率等の進捗率が１００％に達したコースについては、当該コースについて分析対象コース管理ＤＢ２２の次回抽出予定日を更新しないことにより、抽出処理の対象から除外してもよい。これにより、抽出処理にかかるコストを削減することができる。
【００９２】
さらに、前回の抽出時と進捗率に変化が無い状況が所定回数、例えば２回続いた場合、情報蓄積部２１は、前回の抽出タイミングから今回の抽出タイミングまでの期間の２倍の間隔を空けて、次回の抽出スケジュールを設定してもよい。一方、前回の抽出タイミングから情報に変化があった場合、情報蓄積部２１は、最低の更新間隔を例えば１日として、抽出間隔を半分にしてもよい。
【００９３】
コースによっては、コースの公開期間が設定されずに運用されたり、受講者全員が受講するわけではないために受講完了率が１００％にならないコースが運用されたりする場合がある。このようなコースについても、分析対象コース管理ＤＢ２２における更新期間を調整することで、データ抽出処理が半永久的に行なわれ続けることを防き、データ抽出処理にかかるコストや蓄積されるデータ量を減少させることができる。
【００９４】
なお、暫く（所定の期間）進捗率の変化が無い場合、上述した更新期間の調整によってデータが抽出される間隔が大きくなる。抽出間隔が大きく空いた場合、当該コースに対する何らかの設定変更によって進捗率が上昇しても、進捗率の変化を正確に進捗率管理ＤＢ２３に蓄積することが困難になってしまう。例えば図１３に示すように、７日目に行なわれた設定変更では受講完了率が上昇していないが、１０日目及び２３日目にそれぞれ行なわれた設定変更では設定変更日から受講完了率が上昇している。
【００９５】
そこで、情報蓄積部２１は、運用設定に変更があった場合には、変更があった日の進捗率等の全データを進捗率管理ＤＢ２３に蓄積してもよい。また、設定変更による影響を詳細に蓄積するため、情報蓄積部２１は、分析対象コース管理ＤＢ２２における更新間隔を１日にリセットしてもよい。これにより、どの運用設定の変更が進捗率の変化に影響を与えるのかを確実に捉えることができる。
【００９６】
以上のように、情報蓄積部２１によれば、各社の運用状況、例えば運用されているコースの運用設定、受講状況、成績情報、操作状況等の情報を、データ量やデータ抽出処理に係るコストが少なくなるように抽出及び蓄積することができる。従って、ＡＰサーバ４やＤＢサーバ５等のｅラーニング装置１０のリソースの効率的な利用を図ることができる。
【００９７】
（コースタイプ及び分析対象について）
次に、情報蓄積部２１による分析対象コース管理ＤＢ２２の管理における、コースタイプ及び分析対象の決定の手法について説明する。
【００９８】
企業内教育におけるｅラーニングのコースは、受講目的から以下の（Ａ）〜（Ｃ）に示す３つのタイプに分類することができる。
【００９９】
（Ａ）全社一斉教育
全社一斉教育とは、全社員に周知徹底させることを目的とした教育である。図１４に示すように、全社一斉教育には、例示的に、コンプライアンス、情報セキュリティ、個人情報保護、及びビジネススキル等に関するコースが含まれる。全社一斉教育では、全社員が対象コースを完了することを目的とするため、受講率や受講完了率を高めることが重要となる。従って、全社一斉教育の分析対象としては、図１５に示すように、受講率及び受講完了率が挙げられる。
【０１００】
（Ｂ）階層別研修
階層別研修とは、キャリアアップのためのスキルを習得させることを目的とした教育である。図１４に示すように、階層別研修には、例示的に、経営幹部研修、新任幹部研修、中堅社員研修、リーダー向け研修、及び新人研修等に関するコースが含まれる。階層別研修では、受講対象者となっている社員全員が確実に受講し、且つコース内容を十分に習得することを目的とするため、受講完了率やテスト得点率を高めることが重要となる。従って、階層別研修の分析対象としては、図１５に示すように、受講完了率及びテスト得点率が挙げられる。
【０１０１】
（Ｃ）自己啓発
自己啓発とは、受講対象者は任意であるが、受講を行なった受講者に確実にスキルを習得させることを目的とした研修であるため、受講率や受講完了率は重要ではなく、テスト合格率を高めることが重要となる。図１４に示すように、自己啓発には、例示的に、語学研修及び資格取得等に関するコースが含まれる。従って、自己啓発の分析対象としては、図１５に示すように、テスト合格率が挙げられる。
【０１０２】
上述のように、コースタイプごとにコースを受講者に受講させる目的が異なることから、当該コースについて分析を行なう分析対象の情報も異なる。また、コースタイプは、ＬＭＳにおいて設定値として保持される情報ではない。
【０１０３】
そこで、情報蓄積部２１は、上述した分析対象コース管理ＤＢ２２へコースの情報を登録する際に、コースに受講者を割り当てる受講単位等の情報に基づき、コースタイプを判定することができる。判定されたコースタイプ（及び分析対象）の情報は、コースの情報とともに分析対象コース管理ＤＢ２２へ登録される。
【０１０４】
例えば情報蓄積部２１は、運用中のコースの受講割り当て情報、受講申請情報、代行申請情報、受講割り当てユーザ数等の、ＬＭＳにおいて例えば契約情報管理部１２やラーニング情報管理部１４が管理する蓄積情報に基づき、コースタイプを判定することができる。
【０１０５】
図１６及び図１７に例示するように、コースタイプは受講単位によって分類することができる。例えば、全社一斉教育では、顧客の担当者、例えば教育管理者がコースを全部門に割り当て、全社員が受講を行なう。従って、受講対象者を全社員とする“全部門（所属）”が受講単位として設定された場合、コースタイプは全社一斉教育となる（図１７の“○１”参照）。
【０１０６】
また、階層別研修では、教育管理者がクラスという仮想的なグループ単位に受講者をまとめ、コースをクラスに割り当て、クラスに含まれる受講者が受講を行なう。従って、受講対象者を特定の社員とする“クラス”が受講単位として設定された場合、コースタイプは階層別研修となる（図１７の“○２”参照）。
【０１０７】
さらに、自己啓発では、教育管理者が受講申請の必要なコースに対してオープンクラスという仮想的なグループを割り当て、受講者がコースを選択して受講申請を行なうと、当該受講者がオープンクラスのメンバとなり、オープンクラスに含まれる受講者が受講を行なう。従って、受講対象者を特定の社員とする“オープンクラス”が受講単位として設定された場合、コースタイプは自己啓発となる（図１７の“○３”参照）。
【０１０８】
コースタイプは、以上のように受講単位に基づき分類することができる。なお、会社によっては、上述したコースタイプの分類に該当しない態様で運用されるケースや、上述した分類では教育管理者の意図と異なるケースもあり得る。
【０１０９】
一例として、図１７の“△１”に示すように、コースを全部門に割り当てているが、全社一斉教育ではなく自己啓発に分類されるケースがある。全社一斉教育は、全社員への受講を徹底させるという目的があるため、受講者からの受講申請を受講の条件とはしない。従って、情報蓄積部２１は、コースが全部門に割り当てられていても、受講申請を受講の条件とする運用のコースについては、自己啓発に分類すればよい。換言すれば、情報蓄積部２１は、受講申請を受講の条件としているか否かを判断することにより、全社一斉教育か自己啓発かを切り分ければよい。
【０１１０】
他の例として、図１７の“△２”に示すように、コースをクラスに割り当てているが、階層別研修ではなく全社一斉教育に分類されるケースがある。このケースでは、受講単位はクラスとなっているが、コースに複数のクラスが割り当てられ、最終的に全社員を対象にコースを受講させる場合が該当する。このようなケースとしては、例えば教育管理者が“幹部社員”のクラスと“一般社員”のクラスとを作成し、先に幹部社員にコースを受講させて、後から一般社員にコースを受講させる場合等が挙げられる。従って、情報蓄積部２１は、コースに複数の受講単位が割り当てられているか否か、及び、受講割り当てを受けた受講者が全社員か一部社員かを判断することにより、全社一斉教育か階層別研修かを切り分ければよい。
【０１１１】
他の例として、図１７の“△３”に示すように、コースをオープンクラスに割り当てているが、自己啓発ではなく階層別研修に分類されるケースがある。受講者自身が受講したいコースに対して受講申請を行なってコースを受講するのがオープンクラスであるが、受講者以外の者、例えば受講者の所属長が特定の受講者に代わって代行申請を行ない、受講者に受講させる場合がある。従って、情報蓄積部２１は、受講単位がオープンクラスの場合、代行申請の有無を判断することにより、自己啓発か階層別研修かを切り分ければよい。
【０１１２】
上述したコースタイプ及び分析対象は例示に過ぎず、ＬＭＳの運用や顧客の教育方針等の種々の条件に応じてコースタイプの定義又は分析対象を適宜変更してもよく、他のコースタイプ又は分析対象が採用されてもよい。
【０１１３】
以上のように、情報蓄積部２１は、ＳａａＳサービス上で運用するｅラーニングサービスに関する蓄積情報に基づき、コースの受講目的に関連するコースタイプの情報を導き出すことができる。
【０１１４】
〔１−２−２〕情報分析部の説明
情報分析部２４は、ｅラーニング装置１０に蓄積された情報に基づき、各社の運用状況を例えば１月に１回等の頻度で定期的に分析して、分析対象のコースに対する推奨の運用設定項目を抽出する。情報分析部２４による分析は以下に例示する手法によって行なわれてよい。
【０１１５】
・分析対象の会社を抽出する。
情報分析部２４は、契約情報管理ＤＢ１３を参照し、例えば現在契約中の会社の中から推奨の運用設定項目を通知する対象となる会社を抽出すればよい。なお、分析対象の会社が運用するコースのコースタイプについても抽出されてよい。
【０１１６】
・比較対象の会社を抽出する。
比較対象の会社とは、例えば長期に亘ってＬＭＳを継続利用している会社であって、現在も契約が継続中の会社である。このような条件を満たす会社は、ＬＭＳの利用により受講者の教育について一定の成果を得ている可能性が高く、優良な運用を行なっている会社である可能性が高い。そこで、一例として、情報分析部２４は契約情報管理ＤＢ１３から各社の契約情報を抽出し、契約の継続期間及び契約状態を判定する。
【０１１７】
図１８は比較対象の会社の抽出手法の一例を示す図である。例えば分析対象の会社をｘ社とし、比較対象の会社をａ社〜ｄ社から抽出する場合、情報分析部２４は、比較対象の会社として以下の条件を満たす会社を抽出する。
【０１１８】
（ａ）分析対象の会社よりも、長期間運用を継続している会社。
図１８の例では、運用期間が３ヶ月であるｘ社よりも長期間運用を継続しているａ社（１２ヶ月）、ｂ社（１２ヶ月）、及びｄ社（７か月）が該当する。
【０１１９】
（ｂ）現在も契約を継続中の会社。
図１８の例では、ａ社及びｄ社が該当する。
【０１２０】
上記（ａ）及び（ｂ）の条件から、（ａ）及び（ｂ）の双方の条件を満たすａ社及びｄ社が比較対象として抽出される（図１８の“良い運用”に“○”が設定された会社を参照）。
【０１２１】
なお、契約有無について、全ての会社が契約継続中又は全ての会社が終了の場合、情報分析部２４は、上記（ｂ）の条件を無視し、長期に亘ってＬＭＳを継続利用している会社（上記（ａ）の条件）に基づき判定してもよい。
【０１２２】
・比較対象の会社が運用するコースから比較対象コースを抽出する。
情報分析部２４は、一例として、分析対象コース管理ＤＢ２２を参照して、抽出した比較対象の会社が運用するコースの中から、分析対象の会社が運用するコースのコースタイプと同じコースタイプのコースを比較対象コースとして抽出する。
【０１２３】
例えば図１９に示すように、ｘ社が全社一斉教育のコース“ｘ１”と自己啓発のコース“ｘ３”とを運用している場合、情報分析部２４は、比較対象のａ社及びｄ社が運用するコースから、“ａ１”、“ａ２”、“ａ５”、“ｄ”のコースを抽出する（図１９の“ｘ社と同じ運用”に“○”が設定されたコースを参照）。
【０１２４】
・比較対象コースのコースタイプ別に、優良な運用設定項目を抽出する。
一例として、情報分析部２４は、進捗率管理ＤＢ２３を参照して、分析対象の会社が運用するコースと同じコースタイプの比較対象コースの中から、分析対象の進捗率（例えば受講率等）が最も優れている（例えば高い）比較対象コースを抽出する。そして、情報分析部２４は、抽出した比較対象コースと、分析対象の会社におけるコースの運用設定とを比較し、異なる運用設定項目を優良な運用設定項目として抽出する。
【０１２５】
例えば図２０に示すように、ｘ社のコース“ｘ１”は、コースタイプが全社一斉教育であり、比較対象コースの中でコース“ｘ１”と同じコースタイプのコースは、ａ社のコース“ａ１”及び“ａ２”並びにｄ社のコース“ｄ”である。また、コース“ａ１”、“ａ２”、及び“ｄ”の中で“受講率”が最も高いコースは、“ａ１”（１００％）である。さらに、コース“ａ１”とコース“ｘ１”との間で設定値の異なる項目は“フォローアップ”の設定である。
【０１２６】
以上のことから、図２０の例では、情報分析部２４は、コース“ａ１”とコース“ｘ１”との間で異なる運用設定項目として“フォローアップ”を抽出する。このように、図２０に示す例では、ｘ社のコース“ｘ１”について“フォローアップ”機能の設定を有効にすることにより、受講率の向上が推測される。
【０１２７】
上述のように、全社一斉教育においては分析対象の進捗率として“受講率”及び“受講完了率”が挙げられる。図２０の例では“受講率”に着目したが、情報分析部２４は、“受講完了率”について同様の手法により優良な運用設定項目を抽出してもよい。なお、分析対象の進捗率が複数存在する場合、情報分析部２４は、全ての進捗率について分析を行なってもよいし、全てを除く少なくとも１つの進捗率については分析を省略してもよい。また、１つ又は複数の進捗率の分析により、複数の優良な運用設定項目が抽出されてもよい。
【０１２８】
なお、判断データが最も優れている比較対象コースが複数存在し、且つ、これらの複数の比較対象コースの間で或る運用設定項目の設定値が異なる場合、当該運用設定項目は有効でも無効でも進捗率に影響を与えないと見做せる。このため、情報分析部２４は、進捗率が同率トップの複数の比較対象コースにおいて、設定値が相互に異なる運用設定項目については、優良な運用設定項目としての抽出対象から除外してもよい。
【０１２９】
・分析結果の精度を高める。
分析対象の会社に対して、上述の如く抽出された優良な運用設定項目を提示することで、分析対象の会社が運用するコースの進捗率の向上がある程度は期待できる。以下、優良な運用設定項目の分析結果について、より精度を高めた推奨運用設定項目の抽出手法の一例を説明する。
【０１３０】
（第１の手法）
抽出された優良な運用設定項目は、例えば１月に１回の頻度で分析処理が行なわれるタイミングにおける運用設定に関する情報から抽出された運用設定項目である。このため、分析処理が行なわれるタイミングでの分析結果は、運用設定が変更された場合の影響を正確に把握することが難しく、分析結果の精度が十分であるとは言い難い。
【０１３１】
例えば図２１に示すように、ａ社が運用するコースにおいて、６日目にコースの学習期間の設定が追加され、１０日目に講師設定が追加されて、講師設定が追加された後に受講率が上昇した場合を想定する。
【０１３２】
例えば図２１に示す設定変更が行なわれたコースの受講率が高い場合、分析により“学習期間”及び“講師”の設定の双方が優良な運用設定項目として抽出される。これらの運用設定項目は、１月に１回の分析タイミングでの結果から導き出されているため、図２１に示すように実際には受講率の向上に影響を与えない“学習期間”の設定についても優良な運用設定項目として抽出されてしまう。
【０１３３】
そこで、一例として、情報分析部２４は、優良な運用設定項目を実際に変更した他のコースに着目し、当該他のコースの受講率が設定変更後に向上しているか否かを分析することで、分析精度の精度を高めてもよい。
【０１３４】
例えば情報分析部２４は、進捗率管理ＤＢ２３から、所定期間内で優良な運用設定項目を単独で変更したコースを抽出し、設定変更後に受講率が向上したか否かという観点から分析を行なう。このとき抽出されるコースは、抽出タイミングでの進捗率の高さや設定変更日に関わらず、他社の全てのコースのうちの比較対象コースと同じコースタイプのコースの中から選択される。
【０１３５】
なお、所定期間内で優良な運用設定項目を単独で変更したコースとしては、例えば所定期間内（例えば過去１ヶ月以内）において、全ての運用設定項目のうちの優良な運用設定項目のみを変更したコースが挙げられる。該当するコースが存在しない場合、情報分析部２４は、所定期間を例えば過去１４日以内、１０日以内、７日以内のように、該当するコースが抽出されるまで徐々に短く変化させてもよい。
【０１３６】
図２１の例において、“学習期間”及び“講師”の設定項目が抽出された場合、例えばコース運用開始日からの経過日数の少ない“学習期間”から順に、設定変更が単独で行なわれたコースが抽出されてよい。
【０１３７】
図２２に例示するように、情報分析部２４は、“学習期間”の設定変更を単独で行なったｂ社及びｃ社のコースを抽出できた場合、それぞれのコースの設定追加後の受講率の変化を分析する。図２２の例では、“学習期間”の設定を追加した日以降の受講率の状況から、“学習期間”の設定は、受講率向上への効果が無いと判断される。
【０１３８】
また、図２３に例示するように、情報分析部２４は、“講師”の設定変更を単独で行なったｄ社及びｅ社のコースを抽出できた場合、それぞれのコースの設定追加後の受講率の変化を分析する。図２３の例では、“講師”の設定を追加した日以降の受講率の状況から、“講師”の設定は受講率向上への効果があると判断される。
【０１３９】
換言すれば、情報分析部２４は、進捗率の高いコースの中から分析対象の会社との運用設定の違いを導き出すことで優良な運用設定項目を抽出し、さらに当該運用設定項目を実際に変更したコースから実際に進捗率が向上しているか否かを分析する。これにより、進捗率向上の効果が高い推奨運用設定項目を、より高い精度で導き出すことができる。
【０１４０】
（第２の手法）
ｅラーニングの運用設定項目には、設定変更のタイミングで即座に進捗率向上の効果が現れる項目だけではなく、設定変更とは異なるタイミングで進捗率向上の効果が現れる項目も存在する。例えば“フォローアップ機能”の設定は、受講者に対してメールで通知することで受講を促す機能である。“フォローアップ機能”が設定される場合、設定内容に従い受講者へメールが通知され、且つ受講者が通知メールから受講を開始したタイミングで、“フォローアップ機能”の設定による進捗率向上の効果が現れたと判断することができる。
【０１４１】
図２４に例示するように、学習開始日から１０日目に“学習開始日から１４日後の学習進捗率が１０％未満の受講者に通知する”というフォローアップ機能が設定された場合、学習開始日から１０日目ではなく設定内容に従い１４日目に受講率向上の効果が現れる。
【０１４２】
受講率向上の効果が現れるタイミングを考慮しない場合、設定変更とは別のタイミングで効果が現れる設定項目が抽出されなかったり、後に効果が現れたタイミングと他の設定項目の設定変更のタイミングとが重なったことにより当該他の設定項目が誤って抽出されたりすることがある。
【０１４３】
そこで、一例として、情報分析部２４は、抽出した優良な運用設定項目ごとに、進捗率向上の効果が現れるタイミングが異なることを考慮して分析を行なう。以下、フォローアップメールにおける進捗率向上のタイミングを考慮した分析手法の一例について説明する。
【０１４４】
図２５に例示するように、フォローアップ機能から通知されるメール本文にはｅラーニングシステム２のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が記載されてもよい。受講者は、当該ＵＲＬからｅラーニングシステム２へアクセスを行なうと、コースを直接受講することができる。また、複数の通知メール種別のうちのいずれの通知メール種別からの受講であるのかを判別できるように、ＵＲＬにはパラメータが設定されてもよい。これにより、情報分析部２４は、進捗率の向上にどの通知メール種別（例えばフォローアップ機能の種類）が有効であるのかを確実に判別することができる。
【０１４５】
上述の如く、情報蓄積部２１はフォローアップ機能により受講者に対してメールが送信されたときに、コースコード、コースタイプ、フォローアップメールの種類、フォローアップメールの送信数等の情報を進捗率管理ＤＢ２３へ蓄積する。
【０１４６】
また、受講者がフォローアップメールを参照し、本文のＵＲＬからｅラーニングシステム２へアクセスしてコースの受講を開始したときにも、同様にフォローアップメールから受講を開始した受講者数の情報が進捗率管理ＤＢ２３へ蓄積される。
【０１４７】
設定変更による影響のタイミング（例えば進捗率管理ＤＢ２３における“通知タイミング”）が“即時”（例えば設定なし）の場合、例えば上記（第１の手法）により、情報分析部２４は設定変更のタイミングで進捗率が向上したか否かを分析すればよい。
【０１４８】
一方、設定変更による影響のタイミングが“フォローアップ”（例えば“通知タイミング”に数値の設定あり）の場合、情報分析部２４は、設定変更のタイミングとは別に、“フォローアップ”が行なわれたタイミングで進捗率が向上したか否かを分析すればよい。
【０１４９】
図２６は、フォローアップ機能として“学習開始日から１４日後に学習進捗率１０％未満の受講者に通知する”設定が行なわれた場合に進捗率管理ＤＢ２３に蓄積される情報の一部を例示する図である。
【０１５０】
図２６に示すように、学習開始日から１３日目までは、受講率にあまり変化は見られないが、１４日目にフォローアップメールが１００通送信されている。１４日目に送信されたメールから受講を行なった受講者は、１４日目には５０名、１５日目には８０名、１６日目には１００名となり、フォローアップメールの送信により受講率が向上していることが分かる。
【０１５１】
以上のように、情報分析部２４によれば、設定変更による影響のタイミングを考慮して分析することで、進捗率管理ＤＢ２３に蓄積された情報に基づき、設定変更とは異なるタイミングで進捗率向上に効果がある推奨運用設定項目を確実に抽出することができる。
【０１５２】
（第３の手法）
上述した（第１の手法）又は（第２の手法）において、進捗率が向上したか否かを、進捗率管理ＤＢ２３に基づく日数及び／又は閾値を用いて分析することができる。例えば進捗率の変化の分析では、設定変更後の一定日数における変化の割合、例えばグラフの傾きが閾値（例えば＋２５％）を超えるか否かの判断が行なわれてもよい。
【０１５３】
一例として、情報分析部２４は、進捗率管理ＤＢ２３における経過日数及び通知タイミングの設定値に基づき、一定日数の進捗率の推移を監視し、閾値を超えた設定を推奨運用設定項目として抽出する。進捗率の推移を監視する一定日数や閾値は、設定により変更可能である。例えば、情報分析部２４は、運用設定項目の設定変更後の３日間の受講率の上昇が１０％以上の設定項目を推奨運用設定項目として抽出してもよい。
【０１５４】
また、（第１の手法）において、優良な運用設定項目を単独で設定変更したコースが複数存在する場合、情報分析部２４は、当該複数のコースについて、設定変更後の一定日数における変化の割合が第１の閾値を超えるコース数の割合が、第２の閾値を超えるか否かを判定してもよい。この場合、情報分析部２４は、当該複数のコースのうちの進捗率が向上したコースの割合が第２の閾値を超えると判定した場合に、当該優良な運用設定項目を推奨運用設定項目として抽出してもよい。
【０１５５】
なお、情報分析部２４による（第１の手法）〜（第３の手法）にそれぞれ示す分析は、１つ以上の任意の組み合わせで実施されてもよい。
【０１５６】
また、情報分析部２４による上述した分析は、分析対象の会社が運用するコースごとに実施されてよく、分析対象の会社は、契約が継続中の全ての会社について順に抽出されてよい。
【０１５７】
〔１−２−３〕情報出力部の説明
情報出力部２５は、情報分析部２４により分析結果から判断された推奨運用設定項目を、コースごと及び分析対象ごとに顧客へ提示する。
【０１５８】
以下、分析対象のｘ社が運用するコース“ｘ１”（全社一斉教育）を例に挙げて説明する。図２７に例示するように、コース“ｘ１”において、１０日目にフォローアップ機能の“受講開始日に通知メールを送信する”設定が追加された結果、受講率が上昇し、２０日目にコースの“講師”の設定が追加された結果、受講完了率が上昇した。
【０１５９】
この場合、情報出力部２５は、図２８に例示する推奨設定提示メールをｘ社へ送信してもよい。図２８に示すように、ｘ社のコース“ｘ１”に係るアドバイス内容として、受講率を高めるために有効な設定は学習開始日の通知メールを送信する設定に変更することが挙げられ、受講完了率を高めるために有効な設定はコースの講師設定を追加することが挙げられる。
【０１６０】
なお、複数の推奨運用設定項目が抽出された場合に推奨運用設定項目を提示する順序は、設定変更による進捗率向上の効果が高い順序であってもよい。例えば情報分析部２４において（第３の手法）により分析された、進捗率の変化の推移が最も大きい推奨運用設定項目から順に提示されてもよい。
【０１６１】
一例として、進捗率の変化の推移を判定する日数が１日の場合、５％上昇した第１の設定項目と３％上昇した第２の設定項目とでは、情報出力部２５は第１の設定項目を優先的に提示してよい。また、日数が３日の場合、１日目：５％上昇、２日目：２％上昇、３日目：１％上昇（計８％の上昇）となった第１の設定項目と、１日目：３％上昇、２日目：３％上昇、３日目：３％上昇（計９％の上昇）となった第２の設定項目とでは、情報出力部２５は第２の設定項目を優先的に提示してよい。
【０１６２】
なお、情報出力部２５による情報の表示手法としては、図２８に示すように顧客に効果を期待させるものではなく、顧客の運用するコース（例えば“ｘ１”）と進捗率の高い比較対象コースとの間で設定値が相違する運用設定項目を単に提示するに留めてもよい。
【０１６３】
また、情報出力部２５による情報の表示手法は、メール送信に限定されるものではない。例えば情報出力部２５は、推奨運用設定項目を含むファイルを生成してｅラーニングシステム２又はＰＣ７等の記憶装置へ格納させてもよいし、顧客が例えばＰＣ７を介して閲覧可能なｅラーニングシステム２の管理画面に推奨運用設定項目を表示させてもよい。
【０１６４】
以上のように、一実施形態に係るｅラーニングシステム２によれば、長期利用傾向がある会社の運用設定項目を高い精度で抽出でき、顧客に対して推奨運用設定項目として提示することができる。従って、顧客が運用するコースの受講目的との関連性が高い進捗率を向上させることができ、結果としてｅラーニングサービスの継続利用を促進し解約率を減少させることができる。
【０１６５】
〔１−３〕比較例について
次に、一実施形態の比較例について説明する。ｅラーニングシステムが保持する情報として、ｅラーニングに関する各種運用設定に関する情報がある。また、ＳａａＳサービスが保持する情報として、会社ごとの契約期間や業種、会社規模等の情報がある。これらの情報を用いて、一実施形態に係る手法によらず、契約期間が長期となっている会社と、ｅラーニングの各種運用設定項目との関連性を、相関分析技術を用いて分析し、長期利用傾向となっている会社の運用設定項目を導き出すことも考えられる。しかしながら、このような手法で導き出した運用設定項目が、必ずしも全ての会社にとって有効（適切）な運用設定項目であるとは限らない。
【０１６６】
図２９は、一実施形態の比較例として、全てのコースを一律に分析した場合に抽出される運用設定項目の一例を示す図である。図２９に例示するように、比較例に係るｅラーニングシステムは、分析対象の会社（Ｘ社）よりも長期利用の会社を良い運用の会社として抽出する。図２９の例では、各社の蓄積情報のうちの（Ｉ）で示す全ての会社から、（II）で示すＡ社〜Ｇ社が良い運用の会社として抽出される。
【０１６７】
そして、比較例に係るｅラーニングシステムは、抽出した長期利用の会社の中から、最も受講率の高いコースの運用設定項目をＸ社に提示する。図２９の例では、Ｂ社が階層別研修のコースタイプのコースを運用しており、運用設定として“テスト合格点”の設定を行ない、合格点に達するまで受講させることで、受講した社員は確実なスキル習得ができている。従って、比較例に係るｅラーニングシステムは、分析対象のＸ社に対して“テスト合格率”の設定を推奨運用設定項目として提示し、当該項目の適用を推奨する。
【０１６８】
上述のように、Ｘ社が運用する全社一斉教育の場合、「全社員に受講を徹底させる」ことを受講目的とする。しかしながら、比較例では、全社員へ受講させる目的とは全く関係のない“テスト合格点”の設定がＸ社に提示されてしまい、Ｘ社の「全社員に受講を徹底させる」という受講目的を達成させることは難しい。この結果、顧客満足度が低下し、Ｘ社は短期解約の傾向になり得る。
【０１６９】
このように、「受講目的」を考慮せずに、全てのコースに対して一律に相関分析を行ない、推奨設定を導き出したとしても、適切な運用設定を提示することは困難である。これは、受講目的により適切な運用設定が異なるためである。
【０１７０】
例えば上述のように、コンプライアンス等の全社一斉教育は、全社員を対象とした研修であって全社員を確実に受講させることを目的とする。従って、推奨される運用設定項目の一例としては、「学習開始日を通知する」フォローアップメールの設定を行なうことが挙げられる。このような設定を行なうことにより、全ての受講者に受講開始日を通知してコースの運用開始を受講者に認知させ、全社員に対して受講を促すことができるためである。
【０１７１】
また、新人研修等の階層別研修は、当年度入社の社員を対象とした研修であって、全受講対象者を一定レベルのスキルまで上げ、各部署に配属される前にスキルレベルのばらつきを無くすことを目的とする。従って、推奨される運用設定項目の一例としては、“テストの合格点”と、“コースの完了条件”とを設定することが挙げられる。このような設定を行なうことにより、テストに合格するまでコースを完了しないように設定でき、受講対象者のスキルレベルを一定以上に底上げすることができるためである。
【０１７２】
さらに、語学研修等の自己啓発は、希望者を対象とした研修であって受講者の確実なスキル習得を目的とする。従って、推奨される運用設定項目の一例としては、“テストの再受験を許可する”設定を行なうことが挙げられる。このような設定を行なうことにより、テストで間違えた問題に対して全問正解するまで繰り返し受験させ、受講者の理解を促し、確実にスキルを習得させることができるためである。
【０１７３】
このように、受講目的を考慮しながらコースの運用状況や受講者の受講状況も含めてｅラーニングシステムの運用を分析することが重要である。この受講目的は、ｅラーニングの運用において必須な情報ではないため、教育管理者がｅラーニングシステム上に設定する可能性が低く、ＳａａＳサービスの事業者が分析に使用したい場合であってもｅラーニングシステムから当該情報を得ることは難しい。
【０１７４】
図３０は、一実施形態に係る手法によって抽出される優良な運用設定項目の一例を示す図である。図３０に例示するように、一実施形態に係る情報分析部２４は、ｅラーニングサービスを継続中の会社から分析対象の会社（Ｘ社）よりも長期利用の会社を良い運用の会社として抽出する。図３０の例では、契約情報管理部１２、分析対象コース管理ＤＢ２２、及び進捗率管理ＤＢ２３から得られる各社の蓄積情報のうちの（III）で示す全ての会社から、（IV）で示すＡ社〜Ｇ社が良い運用の会社、すなわち比較対象の会社として抽出される。
【０１７５】
また、情報分析部２４は、抽出した長期利用の会社の中から、Ｘ社と同じコースタイプのコースを抽出する。図３０の例では、（IV）で示すＡ社〜Ｇ社から、Ｘ社のコースタイプと同じ（Ｖ）で示す全社一斉教育のコースが抽出される。
【０１７６】
そして、情報分析部２４は、抽出した長期利用且つＸ社と同じコースタイプのコースから、受講率の最も高いコースの運用設定項目を優良な運用設定項目として抽出し、Ｘ社に提示する。
【０１７７】
図３０の例では、（Ｖ）に示すＡ社が全社一斉教育のコースタイプのコースを運用しており、運用設定項目として“受講開始日通知”の設定を行ない、全ての受講者に受講開始日を通知することで、受講率を高めることができている。従って、情報分析部２４及び情報出力部２５は、分析対象のＸ社に対して“受講開始日通知”の設定を推奨運用設定項目として提示し、当該項目の適用を推奨することができる。
【０１７８】
ＳａａＳサービスを利用している会社において、長期継続利用している会社は、運用が上手くいっており、顧客満足度が高い傾向にある。従って、ＳａａＳサービスを利用している会社に対して、長期利用を促進するための推奨設定項目を提示する場合、既に長期利用傾向にある会社の運用設定を分析することは効果的である。このとき、長期利用傾向の会社の運用設定項目の中から、Ｘ社と同じコースタイプを運用しており、且つ進捗率の高いコースの運用設定項目を推奨運用設定項目として提示することで、Ｘ社の「全社員の受講を徹底させる」というコースタイプに応じた受講目的を達成させることができる。この結果、顧客満足度が高まるため、長期利用が促進される。
【０１７９】
また、顧客においては、推奨運用設定として提案された設定項目について、実際に設定変更の効果があるのか否かを確認しながら適用することができる。従って、顧客の運用設定に問題がある場合に、一実施形態に係る手法により顧客に対して効果的な対策を提示することで、良い運用設定を顧客に気付かせることができ、結果として契約継続に繋がりＳａａＳサービスの解約率を下げることができる。
【０１８０】
〔１−４〕動作例
次に、上述の如く構成されたｅラーニングシステム２の動作例について説明する。
【０１８１】
はじめに、図３１を参照して、ｅラーニングシステム２における情報の蓄積に係る処理の動作例について説明する。なお、図３１の例では、１つのコースに着目し、ｅラーニングシステム２にコースが登録されてから公開が終了するまでの一連の処理を説明する。
【０１８２】
図３１に示すように、顧客ＰＣ７からのコース登録の要求に応じてラーニング情報管理部１４がコース登録を行なう（ステップＳ１）。また、ラーニング情報管理部１４及び情報蓄積部２１はコースの受講割当処理を実行し（ステップＳ２）、分析対象コース管理ＤＢ２２にコースを登録する。
【０１８３】
次いで、登録されたコースの受講期間の開始に応じてラーニング情報管理部１４がコースを公開する（ステップＳ３）。コースが公開されることで、受講者はＰＣ７を介してｅラーニングシステム２にアクセスしコースを受講することができる。なお、受講者によるコースの受講に応じて、受講率等の情報が変化すると、情報蓄積部２１は進捗率管理ＤＢ２３を更新してよい。
【０１８４】
情報蓄積部２１は、コースに関する情報の変更、例えばラーニング情報管理部１４における運用設定の変更を待ち受ける（ステップＳ４、ステップＳ４のＮｏルート）。コースに関する情報に変更があると（ステップＳ４のＹｅｓルート）、情報蓄積部２１は更新処理を行なう（ステップＳ５）。
【０１８５】
また、情報蓄積部２１は定期処理の実施タイミング、例えば所定の時刻であるか否かを判定し（ステップＳ６）、定期処理の実施タイミングではない場合（ステップＳ６のＮｏルート）、処理がステップＳ４に移行する。一方、定期処理の実施タイミングの場合（ステップＳ６のＹｅｓルート）、情報蓄積部２１は定期処理を実行する（ステップＳ７）。なお、ステップＳ５の更新処理及びステップＳ７の定期処理では、分析対象コース管理ＤＢ２２及び進捗率管理ＤＢ２３の少なくとも一方が更新される。
【０１８６】
ラーニング情報管理部１４は、コースの受講期間が終了したか否かを判定し（ステップＳ８）、受講期間が終了していない場合（ステップＳ８のＮｏルート）、処理がステップＳ４に移行する。一方、コースの受講期間が終了した場合（ステップＳ８のＹｅｓルート）、ラーニング情報管理部１４は当該コースの公開を停止し（ステップＳ９）、当該コースに関する処理が終了する。
【０１８７】
次に、図３２を参照して、図３１のステップＳ２における受講割当処理の動作例について説明する。
【０１８８】
図３２に示すように、受講割当処理では、ラーニング情報管理部１４は、顧客ＰＣ７からのコース割り当ての要求に応じてｅラーニングシステム２へのコースの割当処理を行なう（ステップＳ１１）。
【０１８９】
次いで、情報蓄積部２１は、コースタイプの分類処理を行ない（ステップＳ１２）、分類されたコースタイプ及び対応する分析対象を含むコースの情報を分析対象コース管理ＤＢ２２へ登録し（ステップＳ１３）、受講割当処理が終了する。
【０１９０】
次に、図３３を参照して、図３２のステップＳ１２におけるコースタイプの分類処理の動作例について説明する。
【０１９１】
図３３に示すように、コースタイプの分類処理では、情報蓄積部２１は、受講割当が全部門に対して行なわれたか否かを判定する（ステップＳ２１）。受講割当が全部門に対して行なわれた場合（ステップＳ２１のＹｅｓルート）、受講割当について受講申請が条件であるか否かを判定する（ステップＳ２２）。
【０１９２】
受講割当について受講申請が条件ではない場合（ステップＳ２２のＮｏルート）、情報蓄積部２１は当該コースのコースタイプを全社一斉教育に分類し（ステップＳ２３）、処理が終了する。一方、受講割当について受講申請が条件である場合（ステップＳ２２のＹｅｓルート）、処理がステップＳ２９に移行する。
【０１９３】
ステップＳ２１において、受講割当が全部門に対して行なわれていない場合（ステップＳ２１のＮｏルート）、情報蓄積部２１は、受講割当がクラスに対して行なわれたか否かを判定する（ステップＳ２４）。受講割当がクラスに対して行なわれた場合（ステップＳ２４のＹｅｓルート）、情報蓄積部２１は、受講割当が複数のクラスに対して行なわれたか否かを判定する（ステップＳ２５）。
【０１９４】
受講割当が複数のクラスに対して行なわれた場合（ステップＳ２５のＹｅｓルート）、情報蓄積部２１は、割当対象が全社員であるか否かを判定する（ステップＳ２６）。割当対象が全社員である場合（ステップＳ２６のＹｅｓルート）、処理がステップＳ２３に移行する。一方、割当対象が全社員ではない場合（ステップＳ２６のＮｏルート）、情報蓄積部２１は当該コースのコースタイプを階層別研修に分類し（ステップＳ２７）、処理が終了する。なお、ステップＳ２５において受講割当が複数のクラスに対して行なわれていない場合には（ステップＳ２５のＮｏルート）、処理がステップＳ２７に移行する。
【０１９５】
ステップＳ２４において、受講割当がクラスに対して行なわれていない場合（ステップＳ２４のＮｏルート）、受講割当はオープンクラスに対して行なわれる。この場合、情報蓄積部２１は、受講割当について代行申請が条件であるか否かを判定する（ステップＳ２８）。受講割当について代行申請が条件である場合（ステップＳ２８のＹｅｓルート）、処理がステップＳ２７に移行する。
【０１９６】
一方、受講割当について代行申請が条件ではない場合（ステップＳ２８のＮｏルート）、情報蓄積部２１は当該コースのコースタイプを自己啓発に分類し（ステップＳ２９）、情報蓄積部２１によるコースタイプの分類処理が終了する。
【０１９７】
次に、図３４を参照して、図３１のステップＳ５における更新処理の動作例について説明する。
【０１９８】
図３４に示すように、情報蓄積部２１は、変更のあった情報、例えば進捗率の変化、運用設定の変更、メールの送信若しくはメールからの受講等の情報をラーニング情報管理部１４等が管理する情報から抽出する（ステップＳ３１）。
【０１９９】
次いで、情報蓄積部２１は、抽出した情報を進捗率管理ＤＢ２３に登録して更新を行なう（ステップＳ３２）。また、情報蓄積部２１は、更新間隔を１日として、分析対象コース管理ＤＢ２２へ更新間隔及び次回更新予定日を設定し（ステップＳ３３）、情報蓄積部２１による更新処理が終了する。
【０２００】
次に、図３５を参照して、図３１のステップＳ７における定期処理の動作例について説明する。
【０２０１】
図３５に示すように、情報蓄積部２１は、契約情報管理ＤＢ１３から会社の情報を１つ取り出し（ステップＳ４１）、分析対象コース管理ＤＢ２２から当該会社（該当契約者）の対象コースの情報を１つ取り出す（ステップＳ４２）。
【０２０２】
次いで、情報蓄積部２１は、ステップＳ４２で取り出したコースの情報の次回更新予定日に基づき更新予定日であるか否かを判定する（ステップＳ４３）。更新予定日の場合（ステップＳ４３のＹｅｓルート）、情報蓄積部２１は、コースが公開期間内であるか否かを判定する（ステップＳ４４）。
【０２０３】
コースが公開期間内である場合（ステップＳ４４のＹｅｓルート）、情報蓄積部２１は、当該コースの進捗率に変化があるか否かを、ラーニング情報管理部１４が管理する情報等に基づき判定する（ステップＳ４５）。当該コースの進捗率に変化がある場合（ステップＳ４５のＹｅｓルート）、情報蓄積部２１は、当該コースについて変化のないことをカウントするカウンタ値（変化無し数）をリセットする（ステップＳ４６）。
【０２０４】
そして、情報蓄積部２１は、当該コースに係る最新の進捗率の情報で進捗率管理ＤＢ２３を更新し（ステップＳ４７）、当該コースについて受講率及び受講完了率が１００％に達したか否かを判定する（ステップＳ４８）。受講率及び受講完了率が１００％に達していない場合（ステップＳ４８のＮｏルート）、情報蓄積部２１は、当該コースについて前回の抽出から今回の抽出までの半分の間隔で、変更予定日及び変更間隔を分析対象コース管理ＤＢ２２に設定する（ステップＳ４９）。
【０２０５】
また、情報蓄積部２１は、分析対象コース管理ＤＢ２２に当該会社の他の対象コースの情報があるか否かを判定する（ステップＳ５０）。他の対象コースの情報がある場合（ステップＳ５０のＹｅｓルート）、処理がステップＳ４２に移行する。一方、他の対象コースの情報がない場合（ステップＳ５０のＮｏルート）、情報蓄積部２１は、契約情報管理ＤＢ１３に他の会社の情報があるか否かを判定する（ステップＳ５１）。
【０２０６】
契約情報管理ＤＢ１３に他の会社の情報がある場合（ステップＳ５１のＹｅｓルート）、処理がステップＳ４１に移行する。一方、契約情報管理ＤＢ１３に他の会社の情報がない場合（ステップＳ５１のＮｏルート）、情報蓄積部２１による定期処理が終了する。
【０２０７】
なお、ステップＳ４３において更新予定日ではない場合（ステップＳ４３のＮｏルート）、ステップＳ４４においてコースが公開期間内ではない場合（ステップＳ４４のＮｏルート）、又はステップＳ４８において受講率及び受講完了率が１００％の場合（ステップＳ４８のＹｅｓルート）には、処理がステップＳ５０に移行する。
【０２０８】
ステップＳ４５において、当該コースの進捗率に変化がない場合（ステップＳ４５のＮｏルート）、情報蓄積部２１は、カウンタ値（変化無し数）に１を加算してカウントし（ステップＳ５２）、カウント値が閾値（例えば２）以上か否かを判定する（ステップＳ５３）。カウント値が閾値未満の場合（ステップＳ５３のＮｏルート）、処理がステップＳ５０に移行する。
【０２０９】
カウント値が閾値以上の場合（ステップＳ５３のＹｅｓルート）、情報蓄積部２１は、当該コースについて前回の抽出から今回の抽出までの２倍の間隔で、変更予定日及び変更間隔を分析対象コース管理ＤＢ２２に設定し（ステップＳ５４）、処理がステップＳ５０に移行する。
【０２１０】
なお、ステップＳ４９及びＳ５４において、情報蓄積部２１が更新間隔を半分又は２倍にするものとして説明したが、これに限定されるものではない。更新間隔の変化は、任意の割合であってもよいし、所定値の減算又は加算であってもよい。
【０２１１】
以上のように、一実施形態に係る通信部１１、ラーニング情報管理部１４、及び情報蓄積部２１の少なくとも一部は、特定の利用者群に属する利用者について適用する電子学習システムのパラメータの変更を受け付ける受付部の一例である。ここで、特定の利用者群としては、例えば情報分析部２４により抽出される比較対象の会社が挙げられる。換言すれば、特定の利用者群は、特定の利用者群に対応付けて管理された、電子学習システムの利用期間が所定の利用期間以上である。
【０２１２】
次に、図３６を参照して、ｅラーニングシステム２における推奨運用設定項目の抽出及び通知に係る処理の動作例について説明する。なお、図３６に示す処理は、定期的に、例えば１月に１回の頻度で実行されてよい。
【０２１３】
図３６に示すように、情報分析部２４は、契約情報管理ＤＢ１３から会社の情報を１つ取り出し（ステップＳ６１）、分析対象の会社とする。次いで、情報分析部２４は、分析対象コース管理ＤＢ２２及び進捗率管理ＤＢ２３を参照して分析処理を行なう（ステップＳ６２）。
【０２１４】
情報出力部２５は、情報分析部２４から分析結果として出力された推奨運用設定項目を顧客ＰＣ７に通知する通知処理を行なう（ステップＳ６３）。そして、情報分析部２４は、契約情報管理ＤＢ１３に他の会社の情報があるか否かを判定し（ステップＳ６４）、他の会社の情報がある場合（ステップＳ６４のＹｅｓルート）、処理がステップＳ６１に移行する。一方、他の会社の情報がない場合（ステップＳ６４のＮｏルート）、処理が終了する。
【０２１５】
次に、図３７を参照して、図３６のステップＳ６２における分析処理の動作例について説明する。
【０２１６】
図３７に示すように、情報分析部２４は、分析対象コース管理ＤＢ２２を参照して分析対象の会社に含まれる分析対象コースの情報を１つ選択する（ステップＳ７１）。そして、情報分析部２４は、分析対象コースについて優良な運用設定項目の抽出処理を行なう（ステップＳ７２）。
【０２１７】
次いで、情報分析部２４は、分析対象コース管理ＤＢ２２を参照して分析対象の会社に他の分析対象コースの情報があるか否かを判定する（ステップＳ７３）。他の分析対象コースの情報がある場合（ステップＳ７３のＹｅｓルート）、処理がステップＳ７１に移行する。一方、他の分析対象コースの情報がない場合（ステップＳ７３のＮｏルート）、情報分析部２４はステップＳ７２で抽出した優良な運用設定項目に基づき推奨運用設定項目の抽出処理を行ない（ステップＳ７４）、情報分析部２４による分析処理が終了する。
【０２１８】
次に、図３８及び図３９を参照して、図３７のステップＳ７２における優良な運用設定項目の抽出処理の動作例について説明する。
【０２１９】
図３８に示すように、情報分析部２４は、契約情報管理ＤＢ１３から会社の情報を１つ取り出し（ステップＳ８１）、当該会社が契約継続中且つ分析対象の会社よりも契約期間が長期の状態であるか否かを判定する（ステップＳ８２）。当該会社が契約継続中且つ長期契約状態である場合（ステップＳ８２のＹｅｓルート）、情報分析部２４は、当該会社を優良運用の会社として抽出し、比較対象の会社として記録する（ステップＳ８３）。
【０２２０】
次いで、情報分析部２４は、契約情報管理ＤＢ１３に他の会社の情報があるか否かを判断し（ステップＳ８４）、他の会社の情報がある場合（ステップＳ８４のＹｅｓルート）、処理がステップＳ８１に移行する。なお、ステップＳ８３において、当該会社が契約継続中ではなく、又は、長期契約状態ではない場合（ステップＳ８２のＮｏルート）、処理がステップＳ８４に移行する。
【０２２１】
なお、ステップＳ８１〜Ｓ８４の処理は、情報分析部２４による比較対象会社の抽出処理に相当する。
【０２２２】
ステップＳ８４において、契約情報管理ＤＢ１３に他の会社の情報がない場合（ステップＳ８４のＮｏルート）、情報分析部２４は、分析対象コース管理ＤＢ２２からコース情報を１つ分読み込む（ステップＳ８５）。
【０２２３】
そして、情報分析部２４は、当該コースの会社が比較対象であるか否かを判定する（ステップＳ８６）。当該コースの会社が比較対象である場合（ステップＳ８６のＹｅｓルート）、情報分析部２４は、当該コースのコースタイプが分析対象コースのコースタイプと同じであるか否かを判定する（ステップＳ８７）。
【０２２４】
当該コースのコースタイプが分析対象コースのコースタイプと同じである場合（ステップＳ８７のＹｅｓルート）、情報分析部２４は、当該コースを比較対象コースとして抽出し、コースＩＤを記録する（ステップＳ８８）。
【０２２５】
次いで、情報分析部２４は、分析対象コース管理ＤＢ２２に他のコースの情報があるか否かを判定する（ステップＳ８９）。他のコースの情報がある場合（ステップＳ８９のＹｅｓルート）、処理がステップＳ８５に移行する。一方、他のコースの情報がない場合（ステップＳ８９のＮｏルート）、処理が図３９のステップＳ９０に移行する。
【０２２６】
ステップＳ８６において当該コースの会社が比較対象ではない場合（ステップＳ８６のＮｏルート）、又はステップＳ８７において当該コースのコースタイプが分析対象コースのコースタイプと同じではない場合（ステップＳ８７のＮｏルート）、処理がステップＳ８９に移行する。
【０２２７】
なお、ステップＳ８５〜Ｓ８９の処理は、情報分析部２４による比較対象コースの抽出処理に相当する。
【０２２８】
図３９のステップＳ９０では、情報分析部２４は、ステップＳ８８において記録した比較対象コースのコースＩＤを１つ取り出す。そして、情報分析部２４は、取り出したコースＩＤに対応する最新の進捗率（例えば受講率）を進捗率管理ＤＢ２３から抽出する（ステップＳ９１）。
【０２２９】
次いで、情報分析部２４は、当該進捗率の値が他の抽出済の進捗率の中の最高値以上であるか否かを判定する（ステップＳ９２）。当該進捗率の値が最高値未満である場合（ステップＳ９２のＮｏルート）、処理がステップＳ９４に移行する。一方、当該進捗率の値が最高値以上である場合（ステップＳ９２のＹｅｓルート）、情報分析部２４は、当該進捗率の値（最高値）及びコースＩＤを記録し（ステップＳ９３）、他に比較対象コースの情報があるか否かを判定する（ステップＳ９４）。
【０２３０】
他に比較対象コースの情報がある場合（ステップＳ９４のＹｅｓルート）、処理がステップＳ９０に移行する。一方、他に比較対象コースの情報がない場合（ステップＳ９４のＮｏルート）、情報分析部２４は、ステップＳ９３で記録したコースＩＤの運用設定値（例えばフォローアップ）が分析対象と異なるか否かを判定する（ステップＳ９５）。なお、ステップＳ９５において、情報分析部２４は、記録したコースＩＤの全ての運用設定値と分析対象コースの全ての運用設定値とを１つずつ又はいくつかまとめて順に比較してもよい。
【０２３１】
記録したコースＩＤの運用設定値が分析対象と異なる場合（ステップＳ９５のＹｅｓルート）、情報分析部２４は、当該運用設定値の項目を優良な運用設定項目として記録し（ステップＳ９６）、情報分析部２４による優良な運用設定項目の抽出処理が終了する。
【０２３２】
一方、記録したコースＩＤの運用設定値が分析対象と同じ場合（ステップＳ９５のＮｏルート）、処理が終了する。
なお、ステップＳ９０〜Ｓ９６の処理は、情報分析部２４による比較対象コースからの優良な運用設定項目の抽出処理に相当する。
【０２３３】
次に、図４０を参照して、図３７のステップＳ７４における推奨運用設定項目の抽出処理の動作例について説明する。
【０２３４】
図４０に示すように、情報分析部２４は、優良な運用設定項目の抽出処理において記録した優良な運用設定項目を１つ取り出す（ステップＳ１０１）。そして、情報分析部２４は、進捗率管理ＤＢ２３を参照し、所定期間内に優良な運用設定項目を単独で設定変更したコースを抽出する（ステップＳ１０２）。
【０２３５】
次いで、情報分析部２４は、分析対象コース管理ＤＢ２２を参照して、ステップＳ１０２で抽出したコースのうちの分析対象コースと同じコースタイプのコースを抽出する（ステップＳ１０３）。また、情報分析部２４は、進捗率管理ＤＢ２３を参照し、ステップＳ１０３で抽出した各コースについて、優良な運用設定項目への変更後に一定期間の進捗率（例えば受講率）の変化の割合（例えばグラフの傾き）を求める（ステップＳ１０４）。
【０２３６】
そして、情報分析部２４は、グラフの傾きの変化が例えば２５％を超えるコース（の数）の割合が、例えば７５％を超えるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。グラフの傾きの変化が２５％を超えるコース（の数）の割合が７５％を超えない場合（ステップＳ１０５のＮｏルート）、処理がステップＳ１０７に移行する。
【０２３７】
一方、グラフの傾きの変化が２５％を超えるコース（の数）の割合が７５％を超える場合（ステップＳ１０５のＹｅｓルート）、情報分析部２４は、当該優良な運用設定項目を推奨運用設定項目として抽出して記録する（ステップＳ１０６）。
【０２３８】
また、情報分析部２４は、他に優良な運用設定項目があるか否かを判定し（ステップＳ１０７）、他に優良な運用設定項目がある場合（ステップＳ１０７のＹｅｓルート）、処理がステップＳ１０１に移行する。一方、他に優良な運用設定項目がない場合（ステップＳ１０７のＮｏルート）、情報分析部２４による推奨運用設定項目の抽出処理が終了する。
【０２３９】
以上のように、一実施形態に係る情報分析部２４は、電子学習システムのパラメータの変更の前後の特定の利用者群の電子学習システムの利用状況に基づいた変更後のパラメータに関する評価値を算出する算出部の一例である。ここで、利用状況としては、例えば進捗率等の学習完了状況が挙げられ、評価値としては、例えば進捗率の変化の割合が挙げられる。
【０２４０】
また、情報分析部２４及び情報出力部２５は、算出した評価値に応じて、変更後のパラメータの提供をするかしないか、又は、変更後のパラメータの提供態様を制御する制御部の一例である。
【０２４１】
このように、電子学習システムのパラメータを提供する情報処理装置の一例としてのｅラーニング装置１０によれば、顧客等の利用者に対して、利用者による学習サービスについての設定変更を支援することができる。
【０２４２】
〔２〕その他
上述した一実施形態に係る技術は、以下のように変形、変更して実施することができる。
【０２４３】
例えば、図３に示すｅラーニング装置１０の各機能ブロックは、それぞれ任意の組み合わせで併合してもよく、分割してもよい。
【０２４４】
また、一実施形態においてはｅラーニングシステム２が会社等の企業における社員の研修に用いられるものとして説明したが、これに限定されるものではない。例えばｅラーニングシステム２は、学校や学習塾等のグループにおける生徒への授業や、個人又は団体が開催する受講生に対するセミナー等に用いられてもよく、その他、種々の場面で用いられてよい。
【０２４５】
〔３〕付記
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０２４６】
（付記１）
電子学習システムのパラメータ提供プログラムであって、
コンピュータに、
特定の利用者群に属する利用者について適用する前記電子学習システムのパラメータの変更を受け付け、
前記電子学習システムのパラメータの変更の前後の前記特定の利用者群の前記電子学習システムの利用状況に基づいた変更後のパラメータに関する評価値を算出し、
算出した該評価値に応じて、前記変更後のパラメータの提供をするかしないか、又は、前記変更後のパラメータの提供態様を制御する、
処理を実行させることを特徴とする、電子学習システムのパラメータ提供プログラム。
【０２４７】
（付記２）
前記利用状況は、学習完了状況であることを特徴とする、付記１記載のパラメータ提供プログラム。
【０２４８】
（付記３）
前記特定の利用者群は、前記特定の利用者群に対応付けて管理された、前記電子学習システムの利用期間が所定の利用期間以上であることを特徴とする、付記１又は付記２記載のパラメータ提供プログラム。
【０２４９】
（付記４）
前記特定の利用者群は、前記変更後のパラメータの提供を受ける利用者が利用する電子学習の学習種別と共通する特定の学習種別に係る電子学習を利用する利用者から選択され、
前記変更後のパラメータに関する評価値は、前記特定の利用者群の前記電子学習システムにおける前記特定の学習種別に係る電子学習の利用状況に基づき算出される
ことを特徴とする、付記１〜３のいずれか１項記載のパラメータ提供プログラム。
【０２５０】
（付記５）
電子学習システムのパラメータ提供方法であって、
特定の利用者群に属する利用者について適用する前記電子学習システムのパラメータの変更を受け付け、
前記電子学習システムのパラメータの変更の前後の前記特定の利用者群の前記電子学習システムの利用状況に基づいた変更後のパラメータに関する評価値を算出し、
算出した該評価値に応じて、前記変更後のパラメータの提供をするかしないか、又は、前記変更後のパラメータの提供態様を制御する、
ことを特徴とする、電子学習システムのパラメータ提供方法。
【０２５１】
（付記６）
前記利用状況は、学習完了状況であることを特徴とする、付記５記載のパラメータ提供方法。
【０２５２】
（付記７）
前記特定の利用者群は、前記特定の利用者群に対応付けて管理された、前記電子学習システムの利用期間が所定の利用期間以上であることを特徴とする、付記５又は付記６記載のパラメータ提供方法。
【０２５３】
（付記８）
前記特定の利用者群は、前記変更後のパラメータの提供を受ける利用者が利用する電子学習の学習種別と共通する特定の学習種別に係る電子学習を利用する利用者から選択され、
前記変更後のパラメータに関する評価値は、前記特定の利用者群の前記電子学習システムにおける前記特定の学習種別に係る電子学習の利用状況に基づき算出される
ことを特徴とする、付記５〜７のいずれか１項記載のパラメータ提供方法。
【０２５４】
（付記９）
電子学習システムのパラメータを提供する情報処理装置であって、
特定の利用者群に属する利用者について適用する前記電子学習システムのパラメータの変更を受け付ける受付部と、
前記電子学習システムのパラメータの変更の前後の前記特定の利用者群の前記電子学習システムの利用状況に基づいた変更後のパラメータに関する評価値を算出する算出部と、
算出した該評価値に応じて、前記変更後のパラメータの提供をするかしないか、又は、前記変更後のパラメータの提供態様を制御する制御部と、
をそなえることを特徴とする、情報処理装置。
【０２５５】
（付記１０）
前記利用状況は、学習完了状況であることを特徴とする、付記９記載の情報処理装置。
【０２５６】
（付記１１）
前記特定の利用者群は、前記特定の利用者群に対応付けて管理された、前記電子学習システムの利用期間が所定の利用期間以上であることを特徴とする、付記９又は付記１０記載の情報処理装置。
【０２５７】
（付記１２）
前記算出部は、
前記特定の利用者群を、前記変更後のパラメータの提供を受ける利用者が利用する電子学習の学習種別と共通する特定の学習種別に係る電子学習を利用する利用者から選択し、
前記変更後のパラメータに関する評価値を、前記特定の利用者群の前記電子学習システムにおける前記特定の学習種別に係る電子学習の利用状況に基づき算出する
ことを特徴とする、付記９〜１１のいずれか１項記載の情報処理装置。
【符号の説明】
【０２５８】
１    システム
２    ｅラーニングシステム
３    スイッチ
４、４−１〜４−ｍ    ＡＰサーバ
５、５−１〜５−ｎ    ＤＢサーバ
５１    記憶装置
６    ネットワーク
７、７−１〜７−ｉ、８    ＰＣ
９    サーバ
１０    ｅラーニング装置
１１    通信部
１２    契約情報管理部
１３    契約情報管理ＤＢ
１４    ラーニング情報管理部
１５、１５ａ〜１５ｘ    ラーニング情報
２１    情報蓄積部
２２    分析対象コース管理ＤＢ
２３    進捗率管理ＤＢ
２４    情報分析部
２５    情報出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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