(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象者が複数のグループのいずれに分類されるかを表す分類結果を出力する情報処理装置であって、
分類対象者を前記複数のグループのいずれかに分類するための根拠となる複数種類の属性のそれぞれに対して、少なくとも２値に変換できる属性値を入力させる入力部と、
前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、一の分類対象者に関して、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する所定の色を呈することにより、当該一の分類対象者の属性分布を表す属性画像を生成する属性画像生成部と、
分類対象者の属性画像が入力されると、属性画像が表す属性分布と分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを用いて、当該分類対象者が前記複数のグループのいずれに分類されるかを表す分類結果を出力する判定部とを備え、
前記学習済みモデルは、学習用データとして与えられる分類対象者の属性分布を、前記属性画像と、同じ種類の属性は同じ位置の領域に、同じ属性値は同じ色で、表す学習用属性画像を用いて、学習用データとして与えられる分類対象者の属性分布と分類結果との相関関係を学習したものである、情報処理装置。
【請求項２】
前記複数種類の属性が、技能、経験、または資格に関する属性を含み、当該属性に対する属性値が、分類対象者が当該技能、経験、または資格を有しているか否かを表し、前記属性画像において当該属性に対応する領域が、当該技能、経験、または資格の有無に応じて所定の２色のいずれかを呈する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記技能、経験、または資格に関する属性の少なくとも１つに対する属性値が、分類対象者の当該技能、経験、または資格についての２段階以上のレベルを表し、前記属性画像において当該属性に対応する領域が、当該技能、経験、または資格についてのレベルに応じて２色以上の所定の色のいずれかを呈する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
コンピュータによって、分類対象者が複数のグループのいずれに分類されるかを表す分類結果を出力する情報処理方法であって、
コンピュータが、分類対象者を前記複数のグループのいずれかに分類するための根拠となる複数種類の属性のそれぞれに対して、少なくとも２値に変換できる属性値を受け付け、
コンピュータが、前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、一の分類対象者に関して、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する所定の色を呈することにより、当該一の分類対象者の属性分布を表す属性画像を生成し、
コンピュータが、前記属性画像が表す属性分布と分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを用いて、当該分類対象者が前記複数のグループのいずれに分類されるかを表す分類結果を出力し、
前記学習済みモデルは、学習用データとして与えられる分類対象者の属性分布を、前記属性画像と、同じ種類の属性は同じ位置の領域に、同じ属性値は同じ色で、表す学習用属性画像を用いて、学習用データとして与えられる分類対象者の属性分布と分類結果との相関関係を学習したものである、情報処理方法。
【請求項５】
コンピュータに、分類対象者が複数のグループのいずれに分類されるかを表す分類結果を出力する処理を実行させるためのプログラムであって。
前記プログラムを実行することにより、
コンピュータが、分類対象者を前記複数のグループのいずれかに分類するための根拠となる複数種類の属性のそれぞれに対して、少なくとも２値に変換できる属性値を受け付け、
コンピュータが、前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、一の分類対象者に関して、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する所定の色を呈することにより、当該一の分類対象者の属性分布を表す属性画像を生成し、
コンピュータが、前記属性画像が表す属性分布と分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを用いて、当該分類対象者が前記複数のグループのいずれに分類されるかを表す分類結果を出力し、
前記学習済みモデルは、学習用データとして与えられる分類対象者の属性分布を、前記属性画像と、同じ種類の属性は同じ位置の領域に、同じ属性値は同じ色で、表す学習用属性画像を用いて、学習用データとして与えられる分類対象者の属性分布と分類結果との相関関係を学習したものである、プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項７】
分類対象者を複数のグループのいずれかに分類するための根拠となる複数種類の属性のそれぞれに対して、少なくとも２値に変換できる属性値を入力させる入力部と、
前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する学習用属性画像であって、一の分類対象者に関して、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する所定の色を呈することにより、当該一の分類対象者の属性分布を表す学習用属性画像を生成する学習用属性画像生成部と、
前記学習用属性画像の複数の領域の一部の色を変更することにより複数の学習用属性画像を生成する学習データ生成部と、
前記学習用属性画像に基づいて、分類対象者の属性画像が表す属性分布と当該分類対象者が前記複数のグループのいずれに分類されるかを表す分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを生成する学習部とを備えた、学習モデル生成装置。
【請求項８】
コンピュータによって実行される学習モデル生成方法であって、
コンピュータが、分類対象者を複数のグループのいずれかに分類するための根拠となる複数種類の属性のそれぞれに対して、少なくとも２値に変換できる属性値を受け付け、
コンピュータが、前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する学習用属性画像であって、一の分類対象者に関して、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する所定の色を呈することにより、当該一の分類対象者の属性分布を表す学習用属性画像を生成し、
コンピュータが、前記学習用属性画像の複数の領域の一部の色を変更することにより複数の学習用属性画像を生成し、
コンピュータが、前記学習用属性画像に基づいて、分類対象者の属性画像が表す属性分布と当該分類対象者が前記複数のグループのいずれに分類されるかを表す分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを生成する、学習モデル生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置に関し、特に、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）エンジニア等を、スキルや保有資格等の様々な属性に基づいて分類するための情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばＩＣＴエンジニアについて求人あるいは人材派遣等を行う場合に、個々のエンジニアが有するスキルや資格に応じて、多数のＩＣＴエンジニアをグループ分けないしは分類したい場合がある。しかし、ＩＣＴエンジニアに関するスキルや資格は多種多様であり、適切な分類ルールを設定することは容易ではない。【０００３】
例えば、特開２００２−２０３０５３号公報には、複数の構成員により構成される集合体の中で、業務経験、保有資格、および研修の受講歴等を評価項目とし、この評価項目に基づいて、構成員のスキルをコンピュータによって自動的に定量評価することができるスキル認定システムが開示されている。【０００４】
しかし、上記の特開２００２−２０３０５３号公報に開示されたシステムでは、評価項目のそれぞれについて重み付けを設定することはできるが、その重み付けは人間が行わなければならない。したがって、評価項目が多くなるほど、所望の分類を得るための適切な重み付けの設定が難しくなるという問題がある。
【発明の概要】
【０００５】
本発明は、上記の問題を鑑み、多種多様な属性を有する分類対象者を適切に分類することが可能な情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明にかかる情報処理装置は、分類対象者に関する複数種類の属性のそれぞれに対して、少なくとも２値に変換できる属性値を入力させる入力部と、前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する色を呈する属性画像を生成する属性画像生成部と、前記複数種類の属性に対する前記属性値のパターンを前記属性画像と同じ形式で表した学習データに基づいて前記属性値のパターンと分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを有する判定エンジンとを備え、前記判定エンジンは、前記属性画像生成部によって生成された属性画像に基づき、分類対象者の分類結果を出力する。
【０００７】
本発明によれば、多種多様な属性を有する対象者を適切に分類することが可能な情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態における情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】チェックリスト生成部で生成されるチェックリストの一例である。
【図３】図２のチェックリストから得られる属性画像である。
【図４】判定エンジンの学習済みモデルを生成するための判定器生成システムの概略構成を示すブロック図である。
【図５】学習データを生成するための属性リストの一例である。
【図６】図５の属性リストから得られる属性画像の一例である。
【図７】図５の属性リストから得られる属性画像の一例である。
【図８】図５の属性リストから得られる画像の一例である。
【図９】図６の属性画像から生成される学習データの一例である。
【図１０】５種類のエンジニアの属性画像の一例を示す模式図である。
【図１１】図１０の属性画像から生成される学習データの一例である。
【図１２】検証用に入力したエンジニア（分類対象者）の属性画像である。
【図１３】学習済みモデル１４ａで判定を行った結果を示すグラフである。
【図１４】第２実施形態における情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１５】第２実施形態においてチェックリスト生成部で生成されるチェックリストの一例である。
【図１６】図１５のチェックリストから得られる属性画像である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００１０】
［第１実施形態］
ＩＣＴエンジニアと一口に言っても、その分類は様々である。例えば、ｗｅｂエンジニア、ネットワークエンジニア、データベースエンジニア、フロントエンドエンジニア、エンベデッドエンジニア、サーバエンジニア、インフラエンジニア等、様々な種別がある。また、どのようなスキルや資格あるいは知識や経験を有していれば、これらのそれぞれのエンジニア種別に該当するのかについて、明確かつ一義的な定義があるわけではない。したがって、従来は、ＩＣＴエンジニアの分類を自動的に行うことは困難であった。
【００１１】
本実施形態の情報処理装置は、分類対象となるＩＣＴエンジニア（以下、「分類対象者」と称する）に関して、様々な属性情報の入力を受け付けて、学習済みモデルを用いて自動的にエンジニア種別の判定を行うものである。
【００１２】
図１は、情報処理装置１０の概略構成を示すブロック図である。情報処理装置１０は、１つまたは複数のコンピュータによって構成することができる。すなわち、図１に示したブロックの全てが１つのコンピュータで実現されていても良いし、図１に示したブロックが、ネットワークを介して接続された複数のコンピュータに分散配置されていても良い。
【００１３】
図１に示すように、情報処理装置１０は、データ入力部１１、チェックリスト生成部１２、属性画像生成部１３、および判定部１４を備えている。データ入力部１１は、分類対象者に関する属性情報の入力を受け付ける。チェックリスト生成部１２は、データ入力部１１が受け付けた属性情報に基づいて、分類対象者のそれぞれに当てはまる属性にチェックが入れられたチェックリストを生成する。属性画像生成部１３は、チェックリスト生成部１２で生成されたチェックリストを、ｎ行ｎ列（ｎは２以上の整数）のマス目を有する属性画像に変換する。判定部１４は、属性画像生成部１３で得られた属性画像を入力し、学習済みモデルで構成される判定エンジン１４ａを用いて、分類対象者が予め定められたエンジニア種別の内のどの種別に属するかを判定し、その判定結果を出力する。
【００１４】
データ入力部１１は、属性情報の入力を直接ユーザから受け付けるためのキーボードやマウス等の周知の入力デバイスであっても良いし、テキストデータを読み込んで形態素解析等を行うことにより、テキストデータ内に含まれる属性情報を抽出するものであっても良い。後者の場合であれば、例えば、求職者から送られた電子メールの本文や履歴書または職務経歴書等のテキストデータから、当該求職者の属性情報を抽出することができる。
【００１５】
属性情報は、分類対象者に関する任意の属性を含む。例えば、これらはあくまでも例示にすぎないが、分類対象者が対応可能なプログラミング言語、開発環境（例えば、Linux（登録商標）、Windows（登録商標）等）、開発経験のあるシステムの適用分野（例えば、金融系、流通系、食品系、交通系等）、経験年数、保有資格、経験のあるタスク、保有スキル等を、属性情報に含むことができる。
【００１６】
チェックリスト生成部１２は、データ入力部１１から入力された属性情報に基づき、例えば図２に示すようなイメージのチェックリストを作成する。なお、図２は、チェックリストを可視化した概念図である。実際には、チェックリストは、属性のそれぞれについて分類対象者が該当するかどうかを２値（真または偽、例えば、「１」または「０」）で表したデジタルデータとして生成される。
【００１７】
図２に示したチェックリスト２０は、ある分類対象者の属性情報に基づいて生成されたものである。図２の例では、チェックリスト２０は、２０ａ〜２０ｎのチェック欄を有しており、分類対象者の属性が該当する箇所にチェックマークが入っている。すなわち、図２に例示したチェックリスト２０は、チェック欄２０ｆ、２０ｇ、２０ｈ、および２０ｋにチェックが入っており、分類対象者が、MySQL（登録商標）、Postgre（登録商標）、Oracle（登録商標）、OracleGold（登録商標）での開発経験がある（または認定資格を有している）ことを示している。なお、説明の便宜上、図２においては属性の種類は１４個のみであるが、属性の数および種類はこの例にのみ限定されず、任意である。
【００１８】
属性画像生成部１３は、このチェックリスト２０を、図３に示す属性画像３０に変換する。属性画像３０は、４行４列のマス目を有する画像であって、マス目３０ａ〜３０ｎが、チェックリスト２０のチェック欄２０ａ〜２０ｎに対応する。そして、チェックリスト２０においてチェックマークが入っているチェック欄２０ｆ、２０ｇ、２０ｈ、および２０ｋに対応するマス目３０ｆ、３０ｇ、３０ｈ、および３０ｋが白色に着色され、チェックマークが入っていないチェック欄３０ａ〜３０ｅ、３０ｉ、３０ｊ、３０ｌ〜３０ｎに対応するマス目が黒色に着色されている。対応するチェック欄がないマス目３０ｏおよび３０ｐも、黒色に着色されている。なお、図３においては、便宜上、黒色に着色されるべきマス目をハッチングで示している。
【００１９】
なお、図３の例では、チェックリスト２０のチェック欄２０ａ〜２０ｄを、属性画像３０の最も左の列のマス目３０ａ〜３０ｄに上から順に割り当て、チェック欄２０ｅ〜２０ｈを、左から２列目のマス目３０ｅ〜３０ｈに上から順に割り当て、チェック欄２０ｉ〜２０ｌを、左から３列目のマス目３０ｉ〜３０ｌに上から順に割り当て、チェック欄２０ｍおよび２０ｎを、左から４列目のマス目３０ｍおよび３０ｎに上から順に割り当てた。しかし、チェックリスト２０のチェック欄２０ａ〜２０ｎの、属性画像３０におけるマス目への割り当て方法は、全ての分類対象者について同じ方法による割り当てを行うことを条件として、この順序には限定されない。
【００２０】
このように生成された属性画像は、判定部１４に入力され、判定エンジン１４ａによって、当該分類対象者が、予め定められたエンジニア種別の内、どの分類にあてはまるのかが判定される。
【００２１】
前述のように、判定エンジン１４ａは、学習済みモデルである。ここで、図４〜図９を参照しながら、判定エンジン１４ａの学習済みモデルを生成する方法について説明する。
【００２２】
判定エンジン１４ａは、ディープラーニング等の機械学習によって生成される。ここで、以下に具体的に説明する学習済みモデルの生成方法は、教師付き学習によるものであるが、教師なし学習で判定エンジンを生成することも可能である。
【００２３】
図４は、判定エンジン１４ａの学習済みモデルを生成するための判定器生成システム４０の概略構成を示すブロック図である。図４に示すように、判定器生成システム４０は、属性パターン入力部４１、属性リスト生成部４２、属性画像生成部４３、学習データ生成部４４、学習データ記憶部４５、ニューラルネットワーク４６を有している。なお、判定器生成システム４０は、１つまたは複数のコンピュータによって構成することができる。すなわち、図４に示したブロックの全てが１つのコンピュータで実現されていても良いし、図４に示したブロックが、ネットワークを介して接続された複数のコンピュータに分散配置されていても良い。
【００２４】
属性パターン入力部４１は、予め定められたエンジニア種別に対応する属性パターンの入力を受け付ける。属性パターンとは、複数種類の属性（技能またはスキル）のうち、各種エンジニアについて、そのエンジニアが有するべき（あるいは有していることが望ましい）技能（スキル）または資格がどの属性に該当するかを表すデータである。属性パターンは、任意のフォーマットで良い。
【００２５】
属性リスト生成部４２は、属性パターン入力部４１が受け付けた属性パターンに基づいて、それぞれのエンジニア種別に当てはまる属性にチェックが入れられた属性リストを生成する。図５は、属性リスト生成部４２によって生成された属性リストの一例を示す模式図である。なお、図５の例では、説明の便宜上、データベースエンジニア、ｗｅｂエンジニア、インフラエンジニアの３種類について、それぞれ１名ずつの属性パターンを示した分類表であるが、エンジニア種別の数は任意であり、また、それぞれのエンジニア種別に対して、複数名分の属性パターンを用いても良い。
【００２６】
属性画像生成部４３は、属性画像生成部１３と同様に、属性リスト生成部４２で生成された属性リストを、ｎ行ｎ列（ｎは２以上の整数）のマス目を有する属性画像に変換する。ここで、図５に示した属性リストは、属性画像生成部４３により、エンジニア種別ごとに、図６〜図８に示すような属性画像に変換される。図６は、図５のデータベースエンジニアの属性リストを変換して得られた属性画像６０である。図７は、図５のｗｅｂエンジニアの属性リストを変換して得られた属性画像７０である。図８は、図５のインフラエンジニアの属性リストを変換して得られた属性画像８０である。
【００２７】
属性画像６０〜８０は、属性画像３０と同様に、４行４列のマス目を有する。属性画像６０において、マス目６０ａ〜６０ｎが、属性リスト５０の属性欄５０ａ〜５０ｎに対応する。そして、属性リスト５０において、データベースエンジニアに関して、チェックマークが入っている属性欄５０ｆ、５０ｇ、５０ｈ、および５０ｋに対応するマス目６０ｆ、６０ｇ、６０ｈ、および６０ｋが白色に着色され、チェックマークが入っていない属性欄５０ａ〜５０ｅ、５０ｉ、５０ｊ、５０ｌ〜５０ｎに対応するマス目６０ａ〜６０ｅ、６０ｉ、６０ｊ、６０ｌ〜６０ｎが黒色に着色されている。対応する属性欄がないマス目６０ｏおよび６０ｐも、黒色に着色されている。なお、図６においても、便宜上、黒色に着色されるべきマス目をハッチングで示している。
【００２８】
属性画像７０において、マス目７０ａ〜７０ｎが、属性リスト５０の属性欄５０ａ〜５０ｎに対応する。そして、属性リスト５０において、ｗｅｂエンジニアに関して、チェックマークが入っている属性欄５０ａ、５０ｂ、５０ｉ、および５０ｌに対応するマス目７０ａ、７０ｂ、７０ｉ、および７０ｌが白色に着色され、チェックマークが入っていない属性欄５０ｃ〜５０ｈ、５０ｊ〜５０ｋ、５０ｍ〜５０ｎに対応するマス目７０ｃ〜７０ｈ、７０ｊ〜７０ｋ、７０ｍ〜７０ｎが黒色に着色されている。対応する属性欄がないマス目７０ｏおよび７０ｐも、黒色に着色されている。なお、図７においても、便宜上、黒色に着色されるべきマス目をハッチングで示している。
【００２９】
属性画像８０において、マス目８０ａ〜８０ｎが、属性リスト５０の属性欄５０ａ〜５０ｎに対応する。そして、属性リスト５０において、インフラエンジニアに関して、チェックマークが入っている属性欄５０ｄ、５０ｅ、５０ｊ、および５０ｎに対応するマス目８０ｄ、８０ｅ、８０ｊ、および８０ｎが白色に着色され、チェックマークが入っていない属性欄５０ａ〜５０ｃ、５０ｆ〜５０ｉ、５０ｋ〜５０ｍに対応するマス目８０ａ〜８０ｃ、８０ｆ〜８０ｉ、８０ｋ〜８０ｍが黒色に着色されている。対応する属性欄がないマス目８０ｏおよび８０ｐも、黒色に着色されている。なお、図８においても、便宜上、黒色に着色されるべきマス目をハッチングで示している。
【００３０】
このように、属性画像生成部４３によって属性画像６０〜８０が生成されると、学習データ生成部４４が、この属性画像６０〜８０に基づいて、ニューラルネットワークに学習されるための学習データを生成する。学習データは、属性画像６０〜８０のそれぞれから、白色のマス目の数を１つないしは複数個だけ減らすことによって生成される。例えば、図６に示した属性画像６０から、白色のマス目を１つ減らすことによって、図９に示す４種類の学習データ６０Ａ〜６０Ｄを生成することができる。
【００３１】
このようにして、学習データ生成部４４は、属性画像６０〜８０のそれぞれから、白色のマス目の数を１つないしは複数個だけ減らすことによって多数の学習データを生成し、生成された学習データのそれぞれに、エンジニア分類を表すラベルを付けて、学習データ記憶部４５へ格納する。すなわち、属性画像６０から生成された学習データには、「データベースエンジニア」の学習データであることを表すラベルが付される。属性画像７０から生成された学習データには、「ｗｅｂエンジニア」の学習データであることを表すラベルが付される。属性画像８０から生成された学習データには、「インフラエンジニア」の学習データであることを表すラベルが付される。
【００３２】
このようにして、多数の学習データを生成した後に、ニューラルネットワーク４６に学習データを学習させることにより、学習済みモデル１４ａが得られる。この学習済みモデル１４ａが、図１に示した判定部１４において判定エンジンとして用いられる。
【００３３】
上述のようにして生成した学習済みモデルを用いたエンジニア分類の一例について、図１０〜図１４を参照しながら説明する。
【００３４】
図１０は、５種類のエンジニア（データベースエンジニア、ｗｅｂエンジニア、サーバエンジニア、フロントエンドエンジニア、エンベデッドエンジニア）の属性画像である。図１０に示した例では、属性画像は、１６行１６列のマス目を有している。すなわち、この例では、２５６項目以内のチェックリスト（属性リスト）を用いて、属性画像が生成される。これらの属性画像のそれぞれから、白色のマス目の数を１つないしは複数個だけ減らすことによって、１５０枚ずつの学習データを生成する。図１１は、図１０の（ａ）に示したデータベースエンジニアの属性画像から生成された１５０枚の学習データのうちの一部である。
【００３５】
このように、５種類のエンジニアの属性画像から１５０枚ずつ生成された合計７５０枚の学習データをニューラルネットワーク４６に学習させることにより、学習済みモデル１４ａを生成した。
【００３６】
そして、この学習済みモデル１４ａを搭載した情報処理装置１０（図１参照）に対して、データベースエンジニアとフロントエンドエンジニアの２種類のスキルを有するあるエンジニアを分類対象者とし、学習済みモデル１４ａによる判定性能を評価した。
【００３７】
ここで、検証用に入力したエンジニア（分類対象者）の属性画像は、図１２に示すとおりである。なお、図１０の（ａ）および（ｄ）に示すように、データベースエンジニアとフロントエンドエンジニアの属性は、比較的独立した分布を呈する。つまり、図１０の（ａ）から分かるように、データベースエンジニアの場合は、属性画像の右側半分に白い領域が分布しているのに対して、図１０の（ｄ）に示すように、フロントエンドエンジニアの場合は、属性画像の左側半分に白い領域が多く分布する。図１２に示した検証用の分類対象者の場合は、データベースエンジニアの属性分布（左側半分の白い領域）と、フロントエンドエンジニアの属性分布（右側半分の白い領域）との両方を有している。
【００３８】
図１３は、学習済みモデル１４ａで判定を行った結果を示す。なお、図１３において、分類カテゴリ「０」はデータベースエンジニア、分類カテゴリ「１」はｗｅｂエンジニア、分類カテゴリ「２」はサーバエンジニア、分類カテゴリ「３」はフロントエンドエンジニア、分類カテゴリ「４」はエンベデッドエンジニア、にそれぞれ該当する。図１３から分かるように、図１２に示した検証用の分類対象者の属性画像は、学習済みモデル１４ａにより、データベースエンジニア（分類カテゴリ０）に該当する特徴量を有する確率がおよそ０．５、フロントエンドエンジニア（分類カテゴリ３）に該当する特徴量を有する確率がおよそ０．５であると判定された。すなわち、ここでの検証用の分類対象者は、データベースエンジニアとフロントエンジニアの両方に分類されるものと、正しく判定された。
【００３９】
このように、第１実施形態においては、入力される複数種類の属性のそれぞれについて、２値に変換できる属性値を入力し、属性画像生成部１３により、属性画像において各属性に対応する領域を、属性値に応じた色（白または黒）に着色する。また、学習済みモデル１４を生成する際に、学習データとして、このような属性画像を用いる。これにより、判定精度の高い学習済みモデルを生成することができる。また、この学習済みモデルを判定エンジンに用いることにより、多様な属性を有する分類対象者を精度よく分類することができる。
【００４０】
したがって、ここに開示した情報処理装置は、例えばＩＣＴエンジニア等を分類対象者とし、各人が有するスキル、経験、または資格等に関する様々な属性について、該当するか否かを入力させることにより、各人がどのタイプのエンジニアに分類されるかを判定することができる。なお、分類対象者はＩＣＴエンジニアに限定されず、様々な分野における分類処理に本発明を適用することができる。
【００４１】
以上、第１実施形態を説明したが、上記の説明はあくまでも一例であって、本発明を限定するものではない。例えば、チェックリストの項目数や、属性画像から生成する学習データの数は、上述した具体例に限定されず、任意の数にすることができる。
【００４２】
［第２実施形態］
第２実施形態にかかる情報処理装置９０について、以下に説明する。なお、第１実施形態で説明した構成と同様の機能を有する構成については、同じ参照符号を付記し、その詳細な説明は省略する。
【００４３】
情報処理装置９０は、図１４に示すように、図１に示した属性画像生成部１３の代わりに、属性画像生成部１３Ａを有している点において、第１実施形態の情報処理装置１０と異なっている。属性画像生成部１３Ａは、各スキルの習熟度をＲＧＢの３色で表した属性画像を生成する。
【００４４】
例えば、図１５に示したチェックリスト２０Ａは、ある分類対象者の属性情報に基づいて生成されたものである。このチェックリスト２０Ａは、第１実施形態で図２に示したチェックリスト２０と、スキルの習熟度を「上級」、「中級」、「初級」の３段階で入力できる点で異なっている。すなわち、図１５のチェックリスト２０Ａは、チェック欄２０ｆ、２０ｇ、２０ｈ、および２０ｋにおいて、分類対象者が、MySQL（登録商標）について上級、Postgre（登録商標）について初級、Oracle（登録商標）について中級のスキルを有し、OracleGold（登録商標）の資格を有していることを示している。
【００４５】
属性画像生成部１３Ａは、このチェックリスト２０Ａを、図１６に示す属性画像３０Ａに変換する。属性画像３０Ａは、４行４列のマス目を有する画像であって、マス目３０ａ〜３０ｎが、チェックリスト２０Ａのチェック欄２０ａ〜２０ｎに対応する。そして、チェックリスト２０Ａにおいて「上級」が入っているチェック欄２０ｆに対応するマス目３０ｆが赤色、「初級」が入っているチェック欄２０ｇに対応するマス目３０ｇが青色、「中級」が入っているチェック欄２０ｈに対応するマス目３０ｈが緑色に着色され、チェックマークが入っているチェック欄２０ｋに対応するマス目３０ｋは白色で着色される。チェックマークが入っていないチェック欄３０ａ〜３０ｅ、３０ｉ、３０ｊ、３０ｌ〜３０ｎに対応するマス目は、黒色に着色される。対応するチェック欄がないマス目３０ｏおよび３０ｐも、黒色に着色されている。なお、図１６においては、便宜上、黒色に着色されるべきマス目をハッチングで示し、赤色のマス目（３０ｆ）に「Ｒ」という符号を表記し、青色のマス目（３０ｇ）に「Ｂ」という符号を表記し、緑色のマス目（３０ｈ）に「Ｇ」という符号を表記し、ている。
【００４６】
このように生成された属性画像は、判定部１４に入力され、判定エンジン１４ａによって、当該分類対象者が、予め定められたエンジニア種別の内、どの分類にあてはまるのかが判定される。
【００４７】
なお、第２実施形態では、判定エンジン１４ａを生成する際の学習データとしても、各スキルについての習熟度（「上級」、「中級」、「初級」）をＲＧＢの３色で表した学習データを用いる。
【００４８】
このように、第２実施形態においては、入力される複数種類の属性のそれぞれについて、３値以上の属性値を入力し、属性画像生成部１３Ａにより、属性画像において各属性に対応する領域を、属性値に応じた色に着色する。これにより、各属性の属性値を白または黒で表す第１実施形態と比較して、分類対象者に関する属性に関して、より多くの情報量を処理することができる。したがって、より細かな分類が可能となる。
【００４９】
なお、上述の第２実施形態はあくまでも一例であり、様々な変更が可能である。例えば、上記の例では、複数種類の属性の一部において、各属性を３値の習熟度（「上級」、「中級」、「初級」）で表すことが可能としたが、習熟度は２値であっても良い。この場合、当該習熟度を表す色は、ＲＧＢのうちのいずれか２色で足りる。あるいは、この逆に、複数種類の属性の少なくとも一部において、各属性を４値以上の属性値で表すことを可能としても良い。この場合、属性画像において当該属性に対応する領域は、４色以上の任意の色で表現すれば良い。
【００５０】
以上のとおり、本発明の実施形態を２つ説明したが、上述した各実施形態は例示であって、本発明を限定するものではない。例えば、第１実施形態および第２実施形態では、教師あり学習による学習済みモデルの生成を例示したが、ディープラーニング等を利用し、教師なし学習によって学習済みモデルを生成するようにしても良い。
【００５１】
上記実施形態（変形例を含む）で説明した各ブロックは、ハードウェア回路で構成することもでき、ＬＳＩなどの半導体装置により個別に１チップ化されても良いし、一部又は全部を含むように１チップ化されても良い。
【００５２】
なお、ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
【００５３】
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。
【００５４】
さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてあり得る。
【００５５】
また、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして、上記各実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、プロセッサ等により行われる。それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。記憶装置（記憶媒体）は、一時的でない有形のものであり、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。
【００５６】
また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。なお、上記実施形態に係るデジタルコンテンツ提供システムをハードウェアにより実現する場合、各処理を行うためのタイミング調整を行う必要があるのは言うまでもない。上記実施形態においては、説明便宜のため、実際のハードウェア設計で生じる各種信号のタイミング調整の詳細については省略している。
【００５７】
なお、本発明は、以下のように説明することもできる。
【００５８】
本発明の第１の構成にかかる情報処理装置は、
分類対象者に関する複数種類の属性のそれぞれに対して、少なくとも２値に変換できる属性値を入力させる入力部と、
前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する色を呈する属性画像を生成する属性画像生成部と、
前記複数種類の属性に対する前記属性値のパターンを前記属性画像と同じ形式で表した学習データに基づいて前記属性値のパターンと分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを有する判定エンジンとを備え、
前記判定エンジンは、前記属性画像生成部によって生成された属性画像に基づき、分類対象者の分類結果を出力する。
【００５９】
この第１の構成では、判定エンジンが学習済みモデルを有する。この学習済みモデルは、複数種類の属性に対する属性値のパターンを、これら複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性の属性値に対応する色を呈する属性画像として表し、これを学習データとして用いて学習を行ったことにより、属性値のパターンと分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルである。そして、分類対象者に関する複数種類の属性のそれぞれに対して、少なくとも２値に変換できる属性値を入力させ、前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力部から入力された属性値に対応する色を呈する属性画像を生成し、生成された属性画像に基づいて、前記学習済みモデルを有する判定エンジンに、分類対象者の分類結果を判定させる。このように、複数種類の属性に対応する複数の領域を有し、複数の領域のそれぞれが、対応する属性の属性値に対応する色を呈する属性画像を用いることにより、多種多様な属性を有する対象者の分類を、容易にかつ精度良く行うことができる。
【００６０】
本発明の第２の構成にかかる情報処理装置は、第１の構成の情報処理装置においてさらに、
前記複数種類の属性が、技能、経験、または資格に関する属性を含み、当該属性に対する属性値が、分類対象者が当該技能、経験、または資格を有しているか否かを表し、前記属性画像において当該属性に対応する領域が、当該技能、経験、または資格の有無に応じて２色のいずれかを呈する。
【００６１】
この第２の構成によれば、例えば、ＩＣＴエンジニアのように多種多様な技能（スキル）または資格が存在する分野において、技能や資格に応じてエンジニアを分類しようとする場合に、各エンジニアが保有する技能や資格を属性画像で表すことにより、多種多様な属性を持つエンジニアを簡単かつ精度よく分類することができる。
【００６２】
本発明の第３の構成にかかる情報処理装置は、第２の構成の情報処理装置においてさらに、
前記技能、経験、または資格に関する属性の少なくとも１つに対する属性値が、分類対象者の当該技能、経験、または資格についての２段階以上のレベルを表し、前記属性画像において当該属性に対応する領域が、当該技能、経験、または資格についてのレベルに応じて２色以上の色のいずれかを呈する。
【００６３】
この第３の構成によれば、例えば、属性に含まれる技能、経験、または資格の少なくとも１つにおいて、その技能、経験、または資格についての２段階以上のレベルを入力することが可能となる。例えば、ある技能に関する習熟度を２段階以上のレベルで入力したり、例えば特定のプログラミング言語を用いた開発の経験について「３年未満」、「３年以上５年未満」、「５年以上」というように経験の長さを入力したり、ある資格について「初級」、「中級」、「上級」または「１級」、「２級」等のレベルを入力したりすることが可能となる。これにより、この第３の構成によれば、分類対象者の属性についてより詳細な情報を入力させることが可能となる。また、属性画像において、それらの属性に対応する領域を、レベルに応じて２色以上の色で表すことにより、属性画像が保有可能な情報量を増加させることができる。これにより、より多くの情報に基づいて、詳細な分類を行うことが可能となる。
【００６４】
本発明にかかる情報処理方法は、
コンピュータによって実行される情報処理方法であって、
分類対象者に関する複数種類の属性のそれぞれに対して、少なくとも２値に変換できる属性値をコンピュータに入力し、
前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する色を呈する属性画像をコンピュータによって生成し、
前記複数種類の属性に対する前記属性値のパターンを前記属性画像と同じ形式で表した学習データに基づいて前記属性値のパターンと分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを有する判定エンジンにより、前記コンピュータにより生成された属性画像に基づき、分類対象者の分類結果を出力する。
【００６５】
この情報処理方法によれば、第１の構成にかかる情報処理装置と同様に、複数種類の属性に対応する複数の領域を有し、複数の領域のそれぞれが、対応する属性の属性値に対応する色を呈する属性画像を用いることにより、多種多様な属性を有する対象者の分類を、容易にかつ精度良く行うことができる。
【００６６】
本発明にかかるプログラムは、コンピュータに読み取られて実行されるプログラムであって、
分類対象者に関する複数種類の属性のそれぞれに対して、少なくとも２値に変換できる属性値を入力し、
前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する色を呈する属性画像を生成し、
前記複数種類の属性に対する前記属性値のパターンを前記属性画像と同じ形式で表した学習データに基づいて前記属性値のパターンと分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを有する判定エンジンにより、前記コンピュータにより生成された属性画像に基づき、分類対象者の分類結果を出力する処理を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００６７】
このプログラムによれば、複数種類の属性に対応する複数の領域を有し、複数の領域のそれぞれが、対応する属性の属性値に対応する色を呈する属性画像を用いることにより、多種多様な属性を有する対象者の分類処理を、容易にかつ精度良くコンピュータに実行させることができる。
【００６８】
また、上記のプログラムを記録した記録媒体も、本発明の一つの態様である。
【００６９】
本発明にかかる学習モデル生成装置は、
複数種類の属性に対する属性値のパターンを入力する属性パターン入力部と、
前記属性値のパターンから、前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する色を呈する属性画像を生成する属性画像生成部と、
前記属性画像のそれぞれから複数の学習データを生成する学習データ生成部と、
前記学習データに基づいて前記属性値のパターンと分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを生成する学習部とを備えている。
【００７０】
この学習モデル生成装置では、学習データとして、分類対象者の複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する色を呈する属性画像を用いる。これにより、学習データとしてテキストデータ等を利用する場合と比較して、多種多様な属性を持つ学習データを効率的に大量に学習させることができる。この結果、複数種類の属性に対する属性値のパターンと分類結果との相関関係について信頼性の高い判定結果を出力できる学習済みモデルを生成することが可能となる。
【００７１】
本発明にかかる学習モデル生成方法は、
複数種類の属性に対する属性値のパターンを入力し、
前記属性値のパターンから、前記複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する色を呈する属性画像を生成し、
前記属性画像のそれぞれから複数の学習データを生成し、
前記学習データに基づいて前記属性値のパターンと分類結果との相関関係を学習した学習済みモデルを生成する。
【００７２】
この学習モデル生成方法では、学習データとして、分類対象者の複数種類の属性に対応する複数の領域を有する属性画像であって、前記複数の領域のそれぞれが、対応する属性に対して入力された属性値に対応する色を呈する属性画像を用いる。これにより、学習データとしてテキストデータ等を利用する場合と比較して、多種多様な属性を持つ学習データを効率的に大量に学習させることができる。この結果、複数種類の属性に対する属性値のパターンと分類結果との相関関係について信頼性の高い判定結果を出力できる学習済みモデルを生成することが可能となる。
【符号の説明】
【００７３】
１０…情報処理装置、１１…データ入力部、１２…チェックリスト生成部、１３・１３Ａ…属性画像生成部、１４…判定部（判定エンジン）、１４ａ…学習済みモデル、４０…判定器生成システム、４１…属性パターン入力部、４２…属性リスト生成部、４３…属性画像生成部、４４…学習データ生成部、４５…学習データ記憶部、４６…ニューラルネットワーク
【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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