(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
業績を向上させようとする意欲を促進させることができる意欲促進因子の複数の候補より意欲促進因子を抽出し、抽出結果に基づいて評価対象者の特性を決定する意欲促進情報処理システムであって、
前記複数の候補に関連した複数の質問を表示することにより、回答者に当該複数の質問を提示する質問提示手段と、
前記質問提示手段が出力した前記複数の質問のそれぞれに対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する回答取得手段と、
前記回答者の業績又は当該回答者が属する組織体の業績を表す業績情報を操作に従って入力する業績入力手段と、
前記業績入力手段が入力した前記業績情報と前記回答取得手段が取得した回答を数値的に表す評価値との相関を表す相関係数を算出する相関算出手段と、
算出された前記相関係数が正の高い相関関係を示すか否かを所定の基準に基づいて判別し、示すと判別したとき、当該相関関数の算出に用いられた評価値が表す回答に対応する質問に関連した前記候補を、意欲促進因子であるものとして前記複数の候補のうちより抽出し、抽出した当該意欲促進因子に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す前記評価値、及び、抽出した候補に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す評価値を要素とするベクトルが所定の基準の下で互いに類似する者同士が同一のクラスターに属するようにして複数のクラスターを決定し、決定したそれぞれのクラスターに属する回答者のベクトルの特性を示すデータを含むベースデータを作成して記憶するベースデータ作成手段と、
抽出された前記意欲促進因子に関連した質問を含んだ複数の質問を表示することにより、前記評価対象者に当該質問を提示する評価用質問提示手段と、
前記評価用質問提示手段が出力した質問に対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する評価用回答取得手段と、
前記ベースデータ作成手段が記憶するベースデータにアクセスし、前記評価用回答取得手段が取得した回答を数値的に表す評価値及び前記ベースデータに基づいて、前記評価対象者が属するクラスターを特定することにより、前記評価対象者の特性を決定する特性決定手段と、
決定された前記評価対象者の特性を表すデータを出力する決定結果出力手段と、
前記特定決定手段が決定した特性に基づいて、前記評価対象者に提示する指導内容を決定し、決定した指導内容を表すデータを、当該評価対象者に提示するために表示する手段と、
を備えることを特徴とする意欲促進情報処理システム。
【請求項２】
前記質問提示手段は、前記複数の候補に関連した複数の質問をランダム表示する、
ことを特徴とする請求項１に記載の意欲促進情報処理システム。
【請求項３】
前記評価用質問提示手段は、前記意欲促進因子に関連した質問を含む複数の質問をランダム表示する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の意欲促進情報処理システム。
【請求項４】
プロセッサ、メモリ及び表示装置より構成されるコンピュータが、業績を向上させようとする意欲を促進させることができる意欲促進因子の複数の候補より意欲促進因子を抽出し、抽出結果に基づいて評価対象者の特性を決定するための意欲促進情報処理方法であって、
前記複数の候補に関連した複数の質問を表示することにより、回答者に当該複数の質問を提示する質問提示ステップと、
前記質問提示ステップで出力した前記複数の質問のそれぞれに対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する回答取得ステップと、
前記回答者の業績又は当該回答者が属する組織体の業績を表す業績情報を操作に従って入力する業績入力ステップと、
前記業績入力ステップで入力した前記業績情報と前記回答取得ステップで取得した回答を数値的に表す評価値との相関を表す相関係数を算出する相関算出ステップと、
算出された前記相関係数が正の高い相関関係を示すか否かを所定の基準に基づいて判別し、示すと判別したとき、当該相関関数の算出に用いられた評価値が表す回答に対応する質問に関連した前記候補を、意欲促進因子であるものとして前記複数の候補のうちより抽出し、抽出した当該意欲促進因子に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す前記評価値、及び、前記回答者のうち、意欲促進因子として抽出した候補に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す評価値を要素とするベクトルが所定の基準の下で互いに類似する者同士が同一のクラスターに属するようにして複数のクラスターを決定し、決定したそれぞれのクラスターに属する回答者のベクトルの特性を示すデータを含むベースデータを作成して記憶するベースデータ作成ステップと、
抽出された前記意欲促進因子に関連した質問を含んだ複数の質問を表示することにより、前記評価対象者に当該質問を提示する評価用質問提示ステップと、
前記評価用質問提示ステップで出力した質問に対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する評価用回答取得ステップと、
前記ベースデータ作成ステップで記憶されたベースデータにアクセスし、前記評価用回答取得ステップで取得した回答を数値的に表す評価値及び前記ベースデータに基づいて、前記評価対象者が属するクラスターを特定することにより、前記評価対象者の特性を決定する特性決定ステップと、
決定された前記評価対象者の特性を表すデータを出力する決定結果出力ステップと、
前記特定決定ステップで決定した特性に基づいて、前記評価対象者に提示する指導内容を決定し、決定した指導内容を表すデータを、当該評価対象者に提示するために表示するステップと、
より構成されることを特徴とする意欲促進情報処理方法。
【請求項５】
前記質問提示ステップでは、前記複数の候補に関連した複数の質問をランダム表示する、
ことを特徴とする請求項４に記載の意欲促進情報処理方法。
【請求項６】
前記評価用質問提示ステップでは、前記意欲促進因子に関連した質問を含む複数の質問をランダム表示する、
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の意欲促進情報処理方法。
【請求項７】
プロセッサ、メモリ及び表示装置より構成されるコンピュータに、
前記複数の候補に関連した複数の質問を表示することにより、回答者に当該複数の質問を提示する質問提示ステップと、
前記質問提示ステップで出力した前記複数の質問のそれぞれに対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する回答取得ステップと、
前記回答者の業績又は当該回答者が属する組織体の業績を表す業績情報を操作に従って入力する業績入力ステップと、
前記業績入力ステップで入力した前記業績情報と前記回答取得ステップで取得した回答を数値的に表す評価値との相関を表す相関係数を算出する相関算出ステップと、
算出された前記相関係数が正の高い相関関係を示すか否かを所定の基準に基づいて判別し、示すと判別したとき、当該相関関数の算出に用いられた評価値が表す回答に対応する質問に関連した前記候補を、意欲促進因子であるものとして前記複数の候補のうちより抽出し、抽出した当該意欲促進因子に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す前記評価値、及び、前記回答者のうち、意欲促進因子として抽出した候補に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す評価値を要素とするベクトルが所定の基準の下で互いに類似する者同士が同一のクラスターに属するようにして複数のクラスターを決定し、決定したそれぞれのクラスターに属する回答者のベクトルの特性を示すデータを含むベースデータを作成して記憶するベースデータ作成ステップと、
抽出された前記意欲促進因子に関連した質問を含んだ複数の質問を表示することにより、前記評価対象者に当該質問を提示する評価用質問提示ステップと、
前記評価用質問提示ステップで出力した質問に対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する評価用回答取得ステップと、
前記ベースデータ作成ステップで記憶されたベースデータにアクセスし、前記評価用回答取得ステップで取得した回答を数値的に表す評価値及び前記ベースデータに基づいて、前記評価対象者が属するクラスターを特定することにより、前記評価対象者の特性を決定する特性決定ステップと、
決定された前記評価対象者の特性を表すデータを出力する決定結果出力ステップと、
前記特定決定ステップで決定した特性に基づいて、前記評価対象者に提示する指導内容を決定し、決定した指導内容を表すデータを、当該評価対象者に提示するために表示するステップと、
を行わせるためのプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、業績を向上させようとする意欲を促進させることができる意欲促進情報処理システム、意欲促進情報処理方法およびその方法を実施するためのプログラムを記憶した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば営業に関しては、今日までさまざまな角度から業績向上のための取り組みがなされてきている。情報処理システムを用いているわけではないが、「リスニング・スキル」、「プレゼンテーション・スキル」、「商談スキル」、「企画書作成スキル」など営業スキルに関するトレーニング方法が数多く開発され、実施されてきたのである。また、効率的な営業活動のための「ＡＢＣ分析」などの方法論や、成果重視のための「目標による管理」などの仕組みも導入されてきた。
ところが、それらのスキルや方法論、仕組みを導入し、整備したとしても、営業の分野では高成績者と低成績者の格差は相変わらず生じる。場合によっては、スキルがそれほど高くない新入社員が高い成果を出すこともある。また、ほぼ同じスキル水準で同じ環境下にある営業マンであっても、やはり業績には格差がある。
このような格差は市場の動向や景気など外部環境に起因していることは言うまでもない。しかし、外部環境変化に業績の要因を求めることは営業マンの言い訳に過ぎないものとなってしまう。より科学的、分析的なアプローチによって業績に影響を与える要因を解明することの必要性はきわめて重要なことと言える。
そのため、すでに従来より、「営業スキルや営業活動以外に何が要因として働いているのか」を明らかにすることが課題になり、「営業マンのやる気」であるということまではわかってきた。従来より、営業マンのマインドおよび動機づけの重要性は経営学の分野や現場のマネジャーや高成績者の間で指摘され、「営業マンのやる気」の重要性は認知されていると言える。
しかし、やる気（業績を向上させようとする意欲）を起こさせる意欲促進因子が何であるかは未だ解明されておらず、したがって、業績を向上させることができる意欲促進因子の具備レベルを上げることもできないというのがこれまでの状況である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
前記のように、従来においては、やる気を起こさせる意欲促進因子が何であるかが解明されておらず、したがって、業績を向上させることができる意欲促進因子の具備レベルを上げる手段も提供されていないという問題がある。
本発明の目的は、このような従来の問題を解決し、業績を向上させることができる意欲促進因子の具備レベルを上げることが可能な意欲促進情報処理システム、意欲促進情報処理方法およびその方法を実施するためのプログラムを提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
前記の課題を解決するために、本発明の第１の観点に係る意欲促進情報処理システムは、
業績を向上させようとする意欲を促進させることができる意欲促進因子の複数の候補より意欲促進因子を抽出し、抽出結果に基づいて評価対象者の特性を決定する意欲促進情報処理システムであって、
前記複数の候補に関連した複数の質問を表示することにより、回答者に当該複数の質問を提示する質問提示手段と、
前記質問提示手段が出力した前記複数の質問のそれぞれに対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する回答取得手段と、
前記回答者の業績又は当該回答者が属する組織体の業績を表す業績情報を操作に従って入力する業績入力手段と、
前記業績入力手段が入力した前記業績情報と前記回答取得手段が取得した回答を数値的に表す評価値との相関を表す相関係数を算出する相関算出手段と、
算出された前記相関係数が正の高い相関関係を示すか否かを所定の基準に基づいて判別し、示すと判別したとき、当該相関関数の算出に用いられた評価値が表す回答に対応する質問に関連した前記候補を、意欲促進因子であるものとして前記複数の候補のうちより抽出し、抽出した当該意欲促進因子に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す前記評価値、及び、抽出した候補に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す評価値を要素とするベクトルが所定の基準の下で互いに類似する者同士が同一のクラスターに属するようにして複数のクラスターを決定し、決定したそれぞれのクラスターに属する回答者のベクトルの特性を示すデータを含むベースデータを作成して記憶するベースデータ作成手段と、
抽出された前記意欲促進因子に関連した質問を含んだ複数の質問を表示することにより、前記評価対象者に当該質問を提示する評価用質問提示手段と、
前記評価用質問提示手段が出力した質問に対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する評価用回答取得手段と、
前記ベースデータ作成手段が記憶するベースデータにアクセスし、前記評価用回答取得手段が取得した回答を数値的に表す評価値及び前記ベースデータに基づいて、前記評価対象者が属するクラスターを特定することにより、前記評価対象者の特性を決定する特性決定手段と、
決定された前記評価対象者の特性を表すデータを出力する決定結果出力手段と、
前記特定決定手段が決定した特性に基づいて、前記評価対象者に提示する指導内容を決定し、決定した指導内容を表すデータを、当該評価対象者に提示するために表示する手段と、
を備えることを特徴とする。
前記質問提示手段は、前記複数の候補に関連した複数の質問をランダム表示するものであってもよい。
前記評価用質問提示手段は、前記意欲促進因子に関連した質問を含む複数の質問をランダム表示するものであってもよい。
【０００５】
また、本発明の第２の観点に係る意欲促進情報処理方法は、
プロセッサ、メモリ及び表示装置より構成されるコンピュータが、業績を向上させようとする意欲を促進させることができる意欲促進因子の複数の候補より意欲促進因子を抽出し、抽出結果に基づいて評価対象者の特性を決定するための意欲促進情報処理方法であって、
前記複数の候補に関連した複数の質問を表示することにより、回答者に当該複数の質問を提示する質問提示ステップと、
前記質問提示ステップで出力した前記複数の質問のそれぞれに対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する回答取得ステップと、
前記回答者の業績又は当該回答者が属する組織体の業績を表す業績情報を操作に従って入力する業績入力ステップと、
前記業績入力ステップで入力した前記業績情報と前記回答取得ステップで取得した回答を数値的に表す評価値との相関を表す相関係数を算出する相関算出ステップと、
算出された前記相関係数が正の高い相関関係を示すか否かを所定の基準に基づいて判別し、示すと判別したとき、当該相関関数の算出に用いられた評価値が表す回答に対応する質問に関連した前記候補を、意欲促進因子であるものとして前記複数の候補のうちより抽出し、抽出した当該意欲促進因子に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す前記評価値、及び、前記回答者のうち、意欲促進因子として抽出した候補に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す評価値を要素とするベクトルが所定の基準の下で互いに類似する者同士が同一のクラスターに属するようにして複数のクラスターを決定し、決定したそれぞれのクラスターに属する回答者のベクトルの特性を示すデータを含むベースデータを作成して記憶するベースデータ作成ステップと、
抽出された前記意欲促進因子に関連した質問を含んだ複数の質問を表示することにより、前記評価対象者に当該質問を提示する評価用質問提示ステップと、
前記評価用質問提示ステップで出力した質問に対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する評価用回答取得ステップと、
前記ベースデータ作成ステップで記憶されたベースデータにアクセスし、前記評価用回答取得ステップで取得した回答を数値的に表す評価値及び前記ベースデータに基づいて、前記評価対象者が属するクラスターを特定することにより、前記評価対象者の特性を決定する特性決定ステップと、
決定された前記評価対象者の特性を表すデータを出力する決定結果出力ステップと、
前記特定決定ステップで決定した特性に基づいて、前記評価対象者に提示する指導内容を決定し、決定した指導内容を表すデータを、当該評価対象者に提示するために表示するステップと、
より構成されることを特徴とする。
前記質問提示ステップでは、前記複数の候補に関連した複数の質問をランダム表示してもよい。
前記評価用質問提示ステップでは、前記意欲促進因子に関連した質問を含む複数の質問をランダム表示してもよい。
【０００６】
また、本発明の第３の観点に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
プロセッサ、メモリ及び表示装置より構成されるコンピュータに、
前記複数の候補に関連した複数の質問を表示することにより、回答者に当該複数の質問を提示する質問提示ステップと、
前記質問提示ステップで出力した前記複数の質問のそれぞれに対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する回答取得ステップと、
前記回答者の業績又は当該回答者が属する組織体の業績を表す業績情報を操作に従って入力する業績入力ステップと、
前記業績入力ステップで入力した前記業績情報と前記回答取得ステップで取得した回答を数値的に表す評価値との相関を表す相関係数を算出する相関算出ステップと、
算出された前記相関係数が正の高い相関関係を示すか否かを所定の基準に基づいて判別し、示すと判別したとき、当該相関関数の算出に用いられた評価値が表す回答に対応する質問に関連した前記候補を、意欲促進因子であるものとして前記複数の候補のうちより抽出し、抽出した当該意欲促進因子に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す前記評価値、及び、前記回答者のうち、意欲促進因子として抽出した候補に関する質問のそれぞれに対する回答を数値的に表す評価値を要素とするベクトルが所定の基準の下で互いに類似する者同士が同一のクラスターに属するようにして複数のクラスターを決定し、決定したそれぞれのクラスターに属する回答者のベクトルの特性を示すデータを含むベースデータを作成して記憶するベースデータ作成ステップと、
抽出された前記意欲促進因子に関連した質問を含んだ複数の質問を表示することにより、前記評価対象者に当該質問を提示する評価用質問提示ステップと、
前記評価用質問提示ステップで出力した質問に対する回答を操作に従って入力することにより、当該回答を取得する評価用回答取得ステップと、
前記ベースデータ作成ステップで記憶されたベースデータにアクセスし、前記評価用回答取得ステップで取得した回答を数値的に表す評価値及び前記ベースデータに基づいて、前記評価対象者が属するクラスターを特定することにより、前記評価対象者の特性を決定する特性決定ステップと、
決定された前記評価対象者の特性を表すデータを出力する決定結果出力ステップと、
前記特定決定ステップで決定した特性に基づいて、前記評価対象者に提示する指導内容を決定し、決定した指導内容を表すデータを、当該評価対象者に提示するために表示するステップと、
を行わせるためのプログラムを記憶したことを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
図１は本発明の１つの実施の形態に係る情報処理システムを示す構成ブロック図である。図１に示したように、この実施例の情報処理システムは、システム制御部１と、ハードディスク装置２と、表示装置３と、入力部４およびプリンタ５を有している。システム制御部１は、ハードディスク装置２と、表示装置３と、入力部４およびプリンタ５にバス６を介して接続されている。システム制御部１は、プログラムおよび各種データを記憶するＲＡＭやそのプログラムに従って動作するＣＰＵなどを有し、本発明に係わる各種制御および管理を行う。ハードディスク装置２は、業績を向上させようとする意欲を促進することができる複数の検証された意欲促進因子の現状具備レベルを評価するために予めベースデータを記憶しておくベースデータ記憶手段などとして働く。表示装置３は、質問文や現状具備レベル評価結果などを表示する。入力部４は、前記質問文に対する回答を入力したりするキーボードなどから成る。プリンタ５は、現状具備レベル評価結果などを用紙上に出力する。なお、前記現状具備レベルを評価するための複数の質問を提示する質問提示手段は、前記システム制御部１および表示装置３で構成される。前記質問提示手段により提示された質問に回答させ、その回答を取得する回答取得手段は、システム制御部１および入力部４で構成される。前記回答取得手段により取得された回答と前記ベースデータ記憶手段に記憶されたベースデータとに基づいて前記具備レベルを評価する意欲評価手段は、システム制御部１で構成される。前記意欲評価手段により評価された評価結果を提示する評価結果提示手段は、システム制御部１、表示装置３およびプリンタ５で構成される。前記意欲評価手段により評価された評価結果に対応した指導内容を提示する指導内容提示手段は、システム制御部１、表示装置３およびプリンタ５で構成される。このような構成の情報処理システムにより実現される本発明の意欲促進情報処理方法を説明する。
【０００８】
図２に、ベースデータの構築時の動作を説明するためのフローを示す。なお、このフローは、本意欲促進情報処理装置を用いて実施してもよいし、他の情報処理装置を用いて実施してもよいし、情報処理装置を用いずに実施してもよい。
図２に示したように、まず、業績を向上させようとする意欲（やる気）を促進させると思われる複数の意欲促進因子を人手により仮に設定する（ステップＳ１）。なお、この実施例では、（１）良い人間関係、（２）チームワーク、（３）周囲からの賞賛、（４）人事考課（成果への報酬）、（５）目標への意思反映、（６）自己裁量（自主的な進め方）、（７）達成感、（８）報酬、（９）自己効力感（人の役に立つ）、（10）健康状態、（11）プラス思考、（12）プロ意識、（13）スキル自信、（14）価値観（使命感）、（15）キャリア、（16）商品への愛着、（17）ビジョン、（18）価値観（指向性）、および（19）自己信頼感（自信）の19の因子を仮に設定した。
前記において、「（３）周囲からの賞賛」には上司からの賞賛およびねぎらい並びに上司からの叱咤激励および叱責などが含まれる。「（４）人事考課」には人事考課に対する満足度や成果主義に対する意識が含まれる。「（８）報酬」には業績および成果に対する報酬の満足度並びに業績および成果に対する適切な報酬などが含まれる。「（14）価値観（使命感）」には仕事に対する誇りや仕事に対する使命感などが含まれる。「（18）価値観（指向性）」には仕事に対する好感度や営業に対する適性などが含まれる。「（19）自己信頼感」には周囲からの認知度や自分の言動に対する自信などが含まれる。
【０００９】
次に、仮設定した意欲促進因子（以下、仮意欲促進因子と呼ぶ）が本当に意欲促進因子なのかどうかを検証するのに必要な情報の一つを得るために、複数の営業所の多数の営業マンそれぞれについて、複数の仮意欲促進因子の現状具備レベルを求めるための質問文を作成する（ステップＳ２）。この質問文は一つの仮意欲促進因子について複数あり、この実施例では19項目の仮意欲促進因子に対して119項目の質問文を用意した。そして、この119項目に亘る質問文を仮意欲促進因子毎でなくランダムに並べて、例えばアンケート用紙により各営業マンに提示する（ステップＳ２）。なお、119項目に亘る仮質問文をランダムに並べているのは、質問の意図が見抜かれ作為的な回答が作成されるのを防ぐためである。質問文の一部を以下に示す。
（１）受注したときなど、「成功」に対しては上司が賞賛の言葉を積極的に送ってくれる。
（２）扱っている商品の特徴を良く知っている。
（３）今の仕事は、将来のキャリア・アップに十分に活かせると思う。
（４）お客様と会うのはまったく苦にならない。
（５）最初の面談時に、お客様と信頼関係を作るのは自信がある。
（６）周囲から認められていると思う。
（７）お客様の業界や業務内容のことは誰よりも知っている。
（８）上司は、落ち込んだときや健康状態が良くないときなどに、さまざまな事柄を気遣ってくれる。
（９）業績・評価が低い場合、それに応じて報酬が下がっても納得できる。
（10）自分の人生は自分の思い通りに推移してきた。
（11）直接、お客様からの感謝の言葉を聞くことがある。
（12）個々のお客様に対して、クロージングまでのシナリオが明確に描ける。
なお、アンケート用紙の冒頭には、各質問文に対して例えば次のような５肢から一つを選択させるための説明文を付け加えておく。
（１）とてもよくあてはまる（まったくその通り）
（２）いくらかあてはまる（そういえる）
（３）どちらともいえない
（４）どちらかというとあてはまらない（そうでない）
（５）ほとんどあてはまらない（まったく違う）
【００１０】
次に、119項目の質問に対する各回答者（営業マン）の回答結果を取得し、前記５肢中の「とてもよくあてはまる」を例えば５点とし、以下順に、１点づつ減らして「ほとんどあてはまらない」を１点として119項目の回答結果に点数をつけ、各回答者について19項目の仮意欲促進因子毎にその点数の平均値を求める（ステップＳ３）。また、19項目の仮意欲促進因子の平均値を営業所毎にも求める（ステップＳ３）。
次に、各回答者の業績（例えば売上金額）を各営業所の責任者から取得し（ステップＳ４）、各回答者の各仮意欲促進因子の点数（平均値）と、対応する回答者の業績との相関関係を求める。また、各営業所の各仮意欲促進因子の点数（平均値）と、対応する営業所の業績との相関関係を求める。つまり、相関関係を示す数値である相関係数を求めるのであるが、この相関係数とは−１から＋１までの値であり、−１に近くなるほど負の相関関係があり、＋１に近くなるほど正の相関関係があり、０に近くなるほど相関関係がない。例えば、業績と訪問回数との間の相関関係についていえば、訪問回数が多いほど業績が高くなるときは相関係数は+１に近くなり、この場合は正の相関関係があり、訪問回数が多いほど業績が低くなるときは相関係数は−１に近くなり、この場合には負の相関関係があるということである。求めた相関関係の結果を図３に示す。
こうして、正の相関関係の高い意欲促進因子をほんとうにやる気を起こさせる意欲促進因子、つまり、検証された意欲促進因子として抽出する（ステップＳ５）。なお、この実施例では、「チームワーク」、「人事考課」、「自己裁量」、「自己効力感」、「プラス思考」、「スキル自信」、「自己信頼感」の７つを抽出している。また、図３に示したような相関関係は、各営業マンの業績とその仮意欲促進因子に従って求めてもよいし、各営業所の業績とその営業所に属する複数の営業マンの仮意欲促進因子に従って求めてもよいし、その両方を反映させて求めてもよい。
【００１１】
続いて、抽出された各意欲促進因子（検証された意欲促進因子）の点数の平均値をベースデータの一つとして図１に示した情報処理装置のハードディスク装置２に記憶させると共に、各営業マンまたは各営業所の抽出された各意欲促進因子の点数（ベクトル値）に基づいてクラスター分析により類型化を行う（ステップＳ６）。なお、クラスターとは「群れ」という意味である。クラスター分析とは、変数の値（この実施例で言えば各意欲促進因子の点数）によって、対象（分類されるメンバー，この実施例で言えば各営業マンとか各営業所）の各々の数値的な距離の近いものをまとめていく手法である。つまり、クラスター分析とは、値（ベクトル値）の傾向が似ているもの同士を同一グループ（同一クラスター）にまとめることにより複数のクラスターに分類するのである。この実施例では、以下の７つのクラスターに分類することができた。下記の括弧内に示したように、各クラスターにはその特性を示すラベルを付けておく。
クラスターＣ１：Ａ型（超ハイレベル）
クラスターＣ２：Ｂ型（ハイレベル・高チームワーク）
クラスターＣ３：Ｃ型（ハイレベル・高自己効力感）
クラスターＣ４：Ｄ型（平均レベル・低自己効力感）
クラスターＣ５：Ｅ型（平均レベル・低チームワーク）
クラスターＣ６：Ｆ型（ローレベル）
クラスターＣ７：Ｇ型（自信−評価重視）
図４に、各営業所を分類対象とした場合の各営業所の所属するクラスターを実施例として示す。なお、図４において、右欄の１〜39の数値は各営業所を示している。また、図５〜図11に各クラスターを代表するレーダーチャート示す。図５〜図11からも明らかなように、クラスターＣ１は相対的に各ベクトルの値、つまり各意欲促進因子の現状具備レベルが極めて高い。クラスターＣ２は相対的に各ベクトルの値がやや高く、特にチームワークについては突出して高い。クラスターＣ３は相対的に各ベクトルがやや高く、特に自己効力感が突出して高い。また、クラスターＣ４は７つのベクトルが概ね平均的レベルで、自己効力感がやや低い傾向にある。クラスターＣ５は７つのベクトルが概ね平均的なレベルで、プラス思考がやや高い傾向にある。また、クラスターＣ６は７つのベクトルがすべて低い傾向にある。クラスターＣ７はスキル自信と人事評価が突出して高い。
この実施例では、このような各クラスターの特徴を示す各意欲促進因子のベクトル値をその平均値と共にベースデータとしてハードディスク装置２に記憶しておく。
【００１２】
図12は、記憶されたベースデータに基づいて、新たな評価対象者（個々の営業マンまたは個々の営業所）について意欲促進因子の現状具備レベルを評価する際の本発明の情報処理装置で実行される動作のフロー図である。以下、図12に従って、この実施例の動作を説明する。
まず、システム制御部１が表示装置３にメニューを表示させ、評価対象者である例えば一人の営業マンに入力部４によりそのメニュー中から本発明の処理を示すメニューを選択させる。そして、そのメニューが選択されると、システム制御部１は操作している営業マンの７つの意欲促進因子の現状具備レベルを求めるための複数項目の質問文を表示装置３に順次表示させる（ステップＳ11）。なお、この質問文は一つの意欲促進因子について複数あり、前記119項目の質問文でもよいし、検証された７つの意欲促進因子分を119項目のなかから抽出した質問文でもよい。このような質問文を意欲促進因子毎でなくランダムな順番で提示するのである。前記のように、119項目の質問文について回答させるのはベースデータ作成時と同一条件にするという点で意味がある。
こうして、ベースデータを構築する場合と同様に、各質問文に対して例えば次のような５肢から一つを選択させる。
（１）とてもよくあてはまる（まったくその通り）
（２）いらかあてはまる（そういえる）
（３）どちらともいえない
（４）どちらかというとあてはまらない（そうでない）
（５）ほとんどあてはまらない（まったく違う）
そして、システム制御部１は各質問に対する回答を順次取得し、前記５肢中の「とてもよくあてはまる」を例えば５点とし、以下順に、１点づつ減らして「ほとんどあてはまらない」を１点として全項目の回答結果に点数をつけ、７つの意欲促進因子のそれぞれについて点数（平均値）を求める（ステップＳ13）。
【００１３】
次に、システム制御部１は、ベースデータとしてハードディスク装置２に記憶されている各意欲促進因子の平均値、および各クラスターの特性値として各クラスター毎に記憶されている各意欲促進因子の点数（ベクトル値）を読み出し、それらの値とステップＳ13で求めた評価対象の７つの意欲促進因子の点数（ベクトル値）を各意欲促進因子毎に比較して評価対象の営業マンの意欲促進因子具備レベルの所属するクラスターを求める（ステップＳ14）。つまり、そのとき入力された回答から求めた７つの意欲促進因子の点数の傾向が最も似ているクラスターを求める。
なお、似ているクラスターを求める代わりに、ベースデータとして記憶されている各意欲促進因子の平均値に比べて低い点数の意欲促進因子を求めてもよいし、評価対象の７つの意欲促進因子のなかから記憶されている対応する意欲促進因子に対する比が小さいものをその営業マンとしては相対的に現状具備レベルが低い意欲促進因子として抽出してもよい。また、似ているクラスターがない場合に前記のような現状具備レベルの低い意欲促進因子を求めるようにしてもよい。
例えば、図13(a)は評価対象が営業所の場合の記憶されているベースデータであり、各欄内の数値の上段が各クラスターについて各意欲促進因子の点数の代表値を示したものである。また、下段はそのクラスターに所属するメンバーとして許容される点数の範囲である。したがって、図13(b)に示したような評価対象の意欲促進因子の点数が得られると、システム制御部１は図13(a)のようなベースデータを参照して各評価対象について所属可能なクラスターを求める。例えば、評価対象１については、クラスターＣ１とクラスターＣ２が所属可能なクラスターとして判定される。そこで、各意欲促進因子について前記代表値との誤差を求め、その誤差を累計した累計誤差を求め、累計誤差の最小のクラスターを所属するクラスターとして決定する。この場合はクラスターＣ１の累計誤差が1.36で、クラスターＣ２の累計誤差が0.69であるから、所属するクラスターはクラスターＣ２となる。なお、前記のような累計誤差の代わりに、各意欲促進因子の誤差の２乗の和を用いてその値の小さい方を所属するクラスターとしてもよい。また、図13(b)に示した評価対象３は所属可能なクラスターがないので、現状具備レベルの低い意欲促進因子を求めるが、この例では「自己裁量」がそのようなものとして求められる。
【００１４】
所属するクラスターが求まると、システム制御部１はそのクラスターの型名やラベルなど評価結果と指導内容とを表示装置３やプリンタ５に出力する（ステップＳ15）。ベースデータの一つである各意欲促進因子の平均値をプロットした標準のレーダーチャートと評価対象の営業マンの各意欲促進因子の点数をプロットしたレーダーチャートとを並べて提示するようにしてもよい。また、所属するクラスターの代わりに、求めた具備レベルの低い意欲促進因子をその旨を示すメッセージと共に出力する。なお、指導内容は各意欲促進因子に対応付けて予め作成してハードディスク装置２に記憶しておき、例えば「自己効力感」の具備レベルの低いクラスターに所属すると判定された場合や、「自己効力感」が具備レベルの低い意欲促進因子であると判定された場合には、「自己効力感」を醸成することができる「自己効力感」に対応付けられた指導内容をハードディスク装置２から読み出して表示する。
また、前記において、評価結果を提示するステップＳ15の処理を評価対象の営業マンの所属長が行うようにしてもよい。例えば各営業マンを示す識別符号に対応付けてその所属長を示す識別符号を予めハードディスク装置２に記憶（登録）しておき、さらに、ステップＳ14において求められた評価結果を当該営業マンの識別符号に対応付けてハードディスク装置２に記憶する。その後、その営業マンの所属長が評価結果提示のメニューを選択したとき、システム制御部１は操作者に本人の識別符号を入力させ、入力された識別符号が所属長である営業マンについての評価結果が記憶されているか否かを判定し、記憶されていれば、その評価結果を表示させる。
また、図12に示した動作のフローのステップＳ11からＳ14における各意欲促進因子の点数（ベクトル値）算出までを一つの営業所の複数の営業マンについて実行し、その算出結果から営業所全体としての平均値を求めることにより、新たな営業所について営業所を評価対象とした意欲評価を行うことができる。また、すでにベースデータ構築のために意欲評価を行った営業所についても、その後の意欲の推移などをこの情報処理装置を用いて容易に把握することができる。
以上、営業マンを対象にして本発明の一実施例を説明したが、本発明の意欲促進情報処理方法により「やる気」を促進させることができる対象は営業マンだけに限定されない。同様の方法で、研究者や企画マンなど各種ビジネスマン、学生・生徒の「やる気」なども促進させることができる。
また、前記意欲促進情報処理方法を実施するためのプログラムを記憶した機械読み取り可能な記憶媒体を得ることができる。記憶媒体に記憶されたプログラムをパーソナルコンピュータなどの情報処理装置に読み取らせ実行させることにより前記意欲促進情報処理方法を行うことができる。
【００１５】
【発明の効果】
以上説明したように、本願発明によれば、評価対象者への質問に対する回答の評価結果を用いて各人に適した意欲向上のための指導を行うことができ、それによって、各人の意欲を向上させ、業績を向上させることができる。
【００１６】
また、現状具備レベルと業績との間での正の相関関係の大きい仮意欲促進因子が検証された意欲促進因子とされるので、検証された意欲促進因子を用いて各人ないし各組織体に適した意欲向上指導を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１つの実施の形態に係る意欲促進情報処理システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するためのフロー図である。
【図３】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するための説明図である。
【図４】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するための他の説明図である。
【図５】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するための他の説明図である。
【図６】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するための他の説明図である。
【図７】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するための他の説明図である。
【図８】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するための他の説明図である。
【図９】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するための他の説明図である。
【図１０】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するための他の説明図である。
【図１１】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するための他の説明図である。
【図１２】本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法を説明するためのフロー図である。
【図１３】  (a)は本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法に用いられるデータを説明する説明図であり、(b)は本発明の他の実施の形態に係る意欲促進情報処理方法に用いられるデータを説明する説明図である。
【符号の説明】
１  システム制御部
２  ハードディスク装置
３  表示装置
４  入力部
５  プリンタ
６  バス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
0004303870.tif 000005
【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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