ユーザーと同じ空間に設置されたロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価を取得する主観評価取得部と、操作者が遠隔操作してロボットが各タスクを実行したときの複数の操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを取得する操作スキルパラメーター取得部と、前記主観評価取得部が取得した主観評価と、前記操作スキルパラメーター取得部が取得した操作スキルパラメーターとの関係を分析して、ユーザーが重要視して主観評価を行なう操作スキル項目を判定する分析部と、を具備する評価装置。1人のユーザーにつき複数の操作者についての分析を行ない、ユーザーが重要視して主観評価を行なうと判定された操作スキル項目について高い操作スキルパラメーターを持つ操作者を当該ユーザーに選定する選定部をさらに備える、請求項1に記載の評価装置。前記分析部は、前記操作スキルパラメーターが連続値とカテゴリー変数のときに、重回帰分析を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なう、請求項1に記載の評価装置。前記分析部は、前記操作スキルパラメーターが名義尺度、順序尺度、3つ以上のカテゴリーのときに、分散分析を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なう、請求項1に記載の評価装置。前記分析部は、前記操作スキルパラメーターが名義尺度と少数個の連続値のときに、共分散分析を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なう、請求項1に記載の評価装置。前記分析部は、2以上の操作スキル項目間での相関を考慮して、構造方程式を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なう、請求項1に記載の評価装置。前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、操作者による遠隔操作の運用時間を取得する、請求項1に記載の評価装置。前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、ユーザーが指示してからのロボットの反応時間を取得する、請求項1に記載の評価装置。前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、遠隔操作中にロボットが停止した回数を取得する、請求項1に記載の評価装置。前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、操作者による遠隔操作のエラー回数を取得する、請求項1に記載の評価装置。前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、運用中にロボットがユーザーに話しかける頻度を取得する、請求項1に記載の評価装置。前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、操作者による遠隔操作の運用時間、ユーザーが指示してからのロボットの反応時間、遠隔操作中にロボットが停止した回数、操作者による遠隔操作のエラー回数、又は、運用中にロボットがユーザーに話しかける頻度のうち少なくとも2以上を取得する、請求項1に記載の評価装置。ユーザーと同じ空間に設置されたロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価を取得する主観評価取得ステップと、操作者が遠隔操作してロボットが各タスクを実行したときの複数の操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを取得する操作スキルパラメーター取得ステップと、前記主観評価取得ステップで取得した主観評価と、前記操作スキルパラメーター取得ステップで取得した操作スキルパラメーターとの関係を分析して、ユーザーが重要視して主観評価を行なう操作スキル項目を判定する分析ステップと、を有する評価方法。ユーザーと同じ空間に設置されたロボットと、操作者が前記ロボットを遠隔操作する操作者端末と、前記ロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価と、操作者が前記操作者端末を介して遠隔操作して前記ロボットが各タスクを実行したときの操作スキルパラメーターの測定結果に基づいて、ユーザーと操作者のマッチングを行なうサービス提供者サーバーと、を具備するサービス提供システム。ユーザーと同じ空間に設置されたロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価を取得する主観評価取得部、操作者が遠隔操作してロボットが各タスクを実行したときの複数の操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを取得する操作スキルパラメーター取得部、前記主観評価取得部が取得した主観評価と、前記操作スキルパラメーター取得部が取得した操作スキルパラメーターとの関係を分析して、ユーザーが重要視して主観評価を行なう操作スキル項目を判定する分析部、としてコンピューターを機能させるようコンピューター可読形式で記述されたコンピュータープログラム。本明細書で開示する技術の目的は、ロボットを操作する操作者を好適に評価することができる、優れた評価装置及び評価方法、日常的な生活空間で運用されるロボットの遠隔操作サービスを好適に提供することができる、優れたサービス提供システム、並びにコンピュータープログラムを提供することにある。本明細書で開示する技術のさらなる目的は、ロボットを操作する操作者を好適に評価することができる、優れた評価装置及び評価方法、ロボットマニピュレーションと遠隔操作サービスを組み合わせ、介護や家事で必要とされるユーザー要介護者と操作者ヘルパーとのマッチングや操作者間のチームビルディングを実現することができる、優れたサービス提供システム、並びにコンピュータープログラムを提供することにある。本願は、上記課題を参酌してなされたものであり、請求項1に記載の技術は、ユーザーと同じ空間に設置されたロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価を取得する主観評価取得部と、操作者が遠隔操作してロボットが各タスクを実行したときの複数の操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを取得する操作スキルパラメーター取得部と、前記主観評価取得部が取得した主観評価と、前記操作スキルパラメーター取得部が取得した操作スキルパラメーターとの関係を分析して、ユーザーが重要視して主観評価を行なう操作スキル項目を判定する分析部と、を具備する評価装置である。本願の請求項2に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置は、1人のユーザーにつき複数の操作者についての分析を行ない、ユーザーが重要視して主観評価を行なうと判定された操作スキル項目について高い操作スキルパラメーターを持つ操作者を当該ユーザーに選定する選定部をさらに備えている。本願の請求項3に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置の分析部は、前記操作スキルパラメーターが連続値とカテゴリー変数のときに、重回帰分析を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なうように構成されている。本願の請求項4に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置の分析部は、前記操作スキルパラメーターが名義尺度、順序尺度、3つ以上のカテゴリーのときに、分散分析を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なうように構成されている。本願の請求項5に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置の分析部は、前記操作スキルパラメーターが名義尺度と少数個の連続値のときに、共分散分析を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なうように構成されている。本願の請求項6に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置の分析部は、2以上の操作スキル項目間での相関を考慮して、構造方程式を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なうように構成されている。本願の請求項7に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置の操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、操作者による遠隔操作の運用時間を取得するように構成されている。本願の請求項8に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置の操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、ユーザーが指示してからのロボットの反応時間を取得するように構成されている。本願の請求項9に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置の操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、遠隔操作中にロボットが停止した回数を取得するように構成されている。本願の請求項10に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置の操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、操作者による遠隔操作のエラー回数を取得するように構成されている。本願の請求項11に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置の操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、運用中にロボットがユーザーに話しかける頻度を取得するように構成されている。本願の請求項12に記載の技術によれば、請求項1に記載の評価装置の操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、操作者による遠隔操作の運用時間、ユーザーが指示してからのロボットの反応時間、遠隔操作中にロボットが停止した回数、操作者による遠隔操作のエラー回数、又は、運用中にロボットがユーザーに話しかける頻度のうち少なくとも2以上を取得するように構成されている。また、本願の請求項13に記載の技術は、ユーザーと同じ空間に設置されたロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価を取得する主観評価取得ステップと、操作者が遠隔操作してロボットが各タスクを実行したときの複数の操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを取得する操作スキルパラメーター取得ステップと、前記主観評価取得ステップで取得した主観評価と、前記操作スキルパラメーター取得ステップで取得した操作スキルパラメーターとの関係を分析して、ユーザーが重要視して主観評価を行なう操作スキル項目を判定する分析ステップと、を有する評価方法である。本願は、上記課題を参酌してなされたものであり、請求項14に記載の技術は、ユーザーと同じ空間に設置されたロボットと、操作者が前記ロボットを遠隔操作する操作者端末と、前記ロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価と、操作者が前記操作者端末を介して遠隔操作して前記ロボットが各タスクを実行したときの操作スキルパラメーターの測定結果に基づいて、ユーザーと操作者のマッチングを行なうサービス提供者サーバーと、を具備するサービス提供システムである。但し、ここで言うシステムとは、複数の装置又は特定の機能を実現する機能モジュールが論理的に集合した物のことを言い、各装置や機能モジュールが単一の筐体内にあるか否かは特に問わない。また、本願の請求項15に記載の技術は、ユーザーと同じ空間に設置されたロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価を取得する主観評価取得部、操作者が遠隔操作してロボットが各タスクを実行したときの複数の操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを取得する操作スキルパラメーター取得部、前記主観評価取得部が取得した主観評価と、前記操作スキルパラメーター取得部が取得した操作スキルパラメーターとの関係を分析して、ユーザーが重要視して主観評価を行なう操作スキル項目を判定する分析部、としてコンピューターを機能させるようコンピューター可読形式で記述されたコンピュータープログラムである。本願の請求項15に係るコンピュータープログラムは、コンピューター上で所定の処理を実現するようにコンピューター可読形式で記述されたコンピュータープログラムを定義したものである。換言すれば、本願の請求項15に係るコンピュータープログラムをコンピューターにインストールすることによって、コンピューター上では協働的作用が発揮され、本願の請求項1に係る評価装置と同様の作用効果を得ることができる。本明細書で開示する技術によれば、ロボットを操作する操作者を好適に評価することができる、優れた評価装置及び評価方法、ロボットマニピュレーションと遠隔操作サービスを組み合わせ、介護や家事で必要とされるユーザー要介護者と操作者ヘルパーとのマッチングや操作者間のチームビルディングを実現することができる、優れたサービス提供システム、並びにコンピュータープログラムを提供することができる。本明細書で開示する技術のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。以下、図面を参照しながら本明細書で開示する技術の実施形態について詳細に説明する。図1には、本明細書で開示する技術の一実施形態に係るサービス提供システムの構成例を模式的に示している。図示のシステムは、サービス提供者と、1以上のユーザーと、複数の操作者と、ロボットの4者からなり、日常的な生活空間で運用されるロボットの遠隔操作サービスを提供するものである。ロボットの遠隔操作を通じて、日常的な生活空間で提供されるサービスとは、具体的には、要介護者に対する介護や家事手伝いなどである。したがって、ユーザーは要介護者に相当し、ロボットを遠隔操作する各操作者はヘルパーに相当する。ユーザーより具体的には、ユーザーが持つユーザー端末、ロボット、及び、各操作者より具体的には、ロボットを遠隔操作する操作者端末は、ネットワークなどの伝送媒体を通じて、サービス提供者より具体的には、サービス提供者が運用するサーバーにそれぞれ接続されている。また、ユーザーが購入したロボットは、これを遠隔操作する操作者の操作者端末と、ネットワークなどの伝送媒体を通じて相互接続されている。ユーザーは、サービス提供者からロボットを購入すると、同じ生活空間にロボットが設置される。そして、ユーザーがロボットに対して指示を行なうと、ロボットは映像情報や音声情報、あるいはその他の情報の形式でユーザーからの指示を操作者に伝送する。操作者は、伝送されてきた情報に基づいてユーザーの生活空間における状況を把握すると、操作者端末を通じてロボットに対して遠隔操作を行なう。これによって、ロボットは、介護や家事手伝いといった生活空間でのサービスをユーザーに提供する。ロボットは、遠隔操作されたことを通じて物体の運搬などの操作を実現すると共に、操作者による遠隔操作の技量を定量化し、これを操作スキルパラメーターとしてサービス提供者のサーバーへ送信する。一方、ユーザーは、ロボットからサービスを受けると、そのサービスに対する主観評価を、ユーザー端末を通じて、サービス提供者のサーバーへ送信する。サービス提供者のサーバーは、ユーザーから受け取ったサービスに対する主観評価と、遠隔操作の対象であるロボットを通じて定量的に評価された操作者の操作技量すなわち操作スキルパラメーターに基づいて、ユーザーと操作者のマッチングを行なう。そして、サーバーは、以降の遠隔操作サービスにおいてユーザーに割り振るべき操作者の選定、並びに、各操作者のスケジューリングを行ない、操作者間のチームビルディングを実現する。また、サービス提供者は、各操作者への遠隔操作サービスに従事したことに対する対価報酬の支払いも行なう。図2には、図1に示したサービス提供システムにおけるシステム運用の流れを模式的に示している。まず、ユーザーがサービス提供者から遠隔操作用のロボットを購入すると、ロボットがユーザー自身の生活空間に導入されるステップS201。また、ロボットの生活空間への導入に伴い、ロボットを提供したサービス提供者は、このロボットを遠隔操作する操作者を選定するステップS202。この際、操作者は、単独、若しくは、複数の操作者からなるチームにより、一人のユーザーをサポートする。上述したように、ユーザーが生活空間内にいるロボットに対して指示を行なうと、ロボットは映像情報や音声情報、あるいはその他の情報の形式でユーザーからの指示を操作者に伝送する。これに対し、操作者は、伝送されてきた情報に基づいてユーザーの生活空間における状況を把握すると、操作者端末を通じてロボットに対して遠隔操作を行なう。ロボットが遠隔操作により、物体の運搬、片付け、ユーザーの見守り、ユーザーの誘導といったタスクを実行して、ユーザーに介護や家事といったサービスを提供するステップS203。ロボットは、操作者端末を通じた遠隔操作により、物体の移動などのサービスの提供を行なう際に、操作者の操作技量を定量的に評価し、これを操作スキルパラメーターとして算出するステップS204。算出される操作スキルパラメーターとして、例えば、サービス遠隔操作の運用時間や、ユーザーが指示してからのロボットの反応時間、操作者が遠隔操作中にロボットが停止した回数、操作者による遠隔操作のエラー回数、運用中にロボットがユーザーに話しかける頻度などを挙げることができ、これらの値をロボットが行なうタスク毎に測定する。一方、ユーザーは、ロボットを介して操作者に対して指示をして、介護や家事手伝いといったサービスを受ける。そして、サービスを受けたユーザーは、そのサービスに対する主観的評価を、ユーザー端末を通じてサービス提供者のサーバーに通知することができるステップS205。ユーザーの主観的評価は、例えば、ロボットが実行した各タスクに対してユーザーが主観で付けたスコアーである。サービスの提供者は、サーバーで、ユーザーの主観的評価と、ロボットから得た操作スキルパラメーターを集計する。そして、サービスの提供者は、操作者に対する評価や操作者の変更、前述した新規ユーザーに対する操作者の選定、ユーザーが求めるサービスに応じた操作者間のチームビルディングに用いることができる。図3には、図1に示したサービス提供システムにおいて、ロボットを購入したユーザーに対する操作者の選定と、ユーザーが求めるサービスに応じた操作者間のチームビルディングを実現するための機能的構成を示している。ユーザーは、自分の生活空間に設置されたロボットがタスクを実行すると、例えばユーザー端末などの主観評価入力部31で、そのタスクに対する主観評価を入力する。そして、サービス提供者のサーバー側では、主観評価取得部32が、各ユーザーが入力した主観評価を取得する。また、ユーザーの生活空間に設置されたロボットは、操作者が操作者端末上で遠隔操作したことに応じてタスクを実行する。また、ロボットは、操作スキルパラメーター計測部33として動作して、各タスクを実行したときの複数の操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを測定する。そして、サービス提供者のサーバー側では、操作スキルパラメーター取得部34が、操作スキルパラメーター計測部33で測定された各操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを取得する。サービス提供者のサーバー内の分析部35は、主観評価取得部32が取得した主観評価と、操作スキルパラメーター取得部34が取得した操作スキルパラメーターとの関係を分析して、ユーザーが重きを置いて主観評価を行なう操作スキル項目を判定する。図4には、集計されるユーザーの主観的評価と操作スキルパラメーターの例を示している。上述したように、ユーザーの主観的評価は、例えば、ロボットが実行した各タスクに対してユーザーが主観で付けたスコアーである。また、操作スキルパラメーターは、例えば、ロボットが実行したタスク毎に測定された、サービス遠隔操作の運用時間や、ユーザーが指示してからの反応時間、遠隔操作中にロボットが停止した回数、遠隔操作のエラー回数、運用中にユーザーに話しかける頻度である。ユーザーの主観的評価と操作スキルパラメーターの関係は、例えば、一般線形化モデルで表わすことができる。ロボットが1~Nのタスクを実行し、1~pのp個の操作スキル項目からなる操作スキルパラメーターを測定するものとし、あるユーザーの各タスクに対する主観的評価をy1、...、yN、操作スキルパラメーターをx1、...、xpとすると、一般線形化モデルは、下式1のように表わされる。上式1において、Abは主観評価に対する各操作スキルパラメーターの重みである。また、Eは誤差であり、操作スキルパラメーターだけでは表しきれない部分を表現する。上式1は、N=1の場合、すなわち、主観評価がある1つの項目タスクで表現される場合、下式2のように表わされる。上式2において、あるユーザー及び同じ生活空間内のロボットから主観評価yと操作スキルパラメーターx1、...、xpが繰り返し計測されたとする。最尤推定法や最小2乗法などを用いて、計測されたx1、...、xpと主観評価yの組から、各操作スキルパラメーターの重みαii=1~pを推定する。ここで、操作スキルパラメーターが連続値とカテゴリー変数だけの場合は、主観評価と操作スキルパラメーターの関係を、重回帰分析を使ってモデル化することができる。また、操作スキルパラメーターが名義尺度、順序尺度、3つ以上のカテゴリーである場合は、主観評価と操作スキルパラメーターの関係を、分散分析を使ってモデル化することができる。また、操作スキルパラメーターが名義尺度と少数個の連続値である場合は、主観評価と操作スキルパラメーターの関係を、共分散分析を使ってモデル化することができる。いずれの分析法を使用するかは、操作スキルパラメーターとして何を用いるかに依存する。そして、推定された各操作スキルパラメーターの重みαii=1~pから、ロボットを購入し主観評価したユーザーが、複数の操作スキル項目のうちいずれに重きを置いて主観評価しているかを知ることができる。また、各操作者についても、1以上のユーザーに対して、ロボットを遠隔操作して1以上のタスクを実行したときにそれぞれ測定された操作スキルパラメーターを集計することで、いずれの操作スキル項目を得意とし、又は不得意とするかを把握することができる。そこで、サービス提供者は、ユーザーが重きを置いている操作スキル項目について、ロボットの遠隔操作を得意とする操作者を選定することにより、ユーザーの好みに合わせた操作者をマッチングさせることができる。上式1及び2を用いた分析では、操作スキルパラメーターXは、パラメーター間で独立、すなわち無相関であるという前提の下で、重みAbが推定される。しかし、実際の操作スキルパラメーター間では、相関があることが想定される。例えば、操作スキルパラメーターとして、運用時間と停止回数を考えた場合、2つ変数間には相関があると考えられる。何故ならば、停止する回数が多くなればなるほど、運用時間が長くなるからである。また、ユーザーが2つのタスクでそれぞれ行なった主観評価間にも相関があると考えられる。さらには、ユーザーのタスクに対する主観評価とロボットがタスクを行なったときに測定した操作スキルパラメーター間にも相関があると考えられる。このような操作スキルパラメーター間の相関、主観評価間の相関、並びに、主観評価と操作スキルパラメーター間の相関も考慮した上で、モデル化する方法として、構造方程式モデルが考えられる。構造方程式モデルは、以下の式3で与えられる。上式3において、Dは主観評価Yに対する誤差、Aaは操作スキルパラメーターxjから他の操作スキルパラメーターxiへの規定力を表現する係数αaijをij要素配列した係数行列、Acは主観評価yjから他の主観評価yiへの規定力を表現する係数行列、Adは主観評価yjから操作スキルパラメーターxiへの規定力を表現する係数行列である。端的に言うと、操作スキルパラメーター間の関係を表す係数行列Aaや、主観評価間の関係を表す係数行列Acを含んだ、一般線形化モデル上式1を参照の拡張と言うことができる。すなわち、上式3において、行列Aa、Ad、Ac、Dをすべて0行列とすると、上式3は下式4に示す通りとなり、上式1と同じになる。したがって、一般線形化モデルは、構造解析モデルの特殊な場合と言い換えることもできる、この構造解析モデルを用いて、ユーザーの主観評価と各操作者の操作スキルパラメーターの関係を分析すると、ユーザーが重要視している操作スキル項目をより正確に把握することができる。構造方程式モデルは、パラメーター間の因果関係を明らかにすることに優れているとともに、パラメーター間の構造を明らかにすることができる。したがって、ユーザーの主観評価と各操作者の操作スキルパラメーターの関係だけでなく、操作者IDや時系列の変化も含めてその因果関係をモデル化することが可能になる。その場合は、操作者IDや使用した時間を行列に含めて解析する。また、各操作者がそれぞれ得意とし又は不得意とする操作スキル項目も把握することができる。そして、ユーザーの主観評価の分析結果と組み合わせることで、ユーザーと操作者のマッチングを行なうことができる。この結果、ユーザーが求めるサービスを持っても的確かつ効率的に提供することができる操作者との組み合わせを算出することができる。なお、本明細書の開示の技術は、以下のような構成をとることも可能である。1ユーザーと同じ空間に設置されたロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価を取得する主観評価取得部と、操作者が遠隔操作してロボットが各タスクを実行したときの複数の操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを取得する操作スキルパラメーター取得部と、前記主観評価取得部が取得した主観評価と、前記操作スキルパラメーター取得部が取得した操作スキルパラメーターとの関係を分析して、ユーザーが重要視して主観評価を行なう操作スキル項目を判定する分析部と、を具備する評価装置。21人のユーザーにつき複数の操作者についての分析を行ない、ユーザーが重要視して主観評価を行なうと判定された操作スキル項目について高い操作スキルパラメーターを持つ操作者を当該ユーザーに選定する選定部をさらに備える、1に記載の評価装置。3前記分析部は、前記操作スキルパラメーターが連続値とカテゴリー変数のときに、重回帰分析を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なう、1に記載の評価装置。4前記分析部は、前記操作スキルパラメーターが名義尺度、順序尺度、3つ以上のカテゴリーのときに、分散分析を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なう、1に記載の評価装置。5前記分析部は、前記操作スキルパラメーターが名義尺度と少数個の連続値のときに、共分散分析を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なう、1に記載の評価装置。6前記分析部は、2以上の操作スキル項目間での相関を考慮して、構造方程式を使って主観評価と操作スキルパラメーターとの関係をモデル化して分析を行なう、1に記載の評価装置。7前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、操作者による遠隔操作の運用時間を取得する、1に記載の評価装置。8前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、ユーザーが指示してからのロボットの反応時間を取得する、1に記載の評価装置。9前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、遠隔操作中にロボットが停止した回数を取得する、1に記載の評価装置。10前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、操作者による遠隔操作のエラー回数を取得する、1に記載の評価装置。11前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、運用中にロボットがユーザーに話しかける頻度を取得する、1に記載の評価装置。12前記操作スキルパラメーター取得部は、操作スキルパラメーターとして、操作者による遠隔操作の運用時間、ユーザーが指示してからのロボットの反応時間、遠隔操作中にロボットが停止した回数、操作者による遠隔操作のエラー回数、又は、運用中にロボットがユーザーに話しかける頻度のうち少なくとも2以上を取得する、1に記載の評価装置。13ユーザーと同じ空間に設置されたロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価を取得する主観評価取得ステップと、操作者が遠隔操作してロボットが各タスクを実行したときの複数の操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを取得する操作スキルパラメーター取得ステップと、前記主観評価取得ステップで取得した主観評価と、前記操作スキルパラメーター取得ステップで取得した操作スキルパラメーターとの関係を分析して、ユーザーが重要視して主観評価を行なう操作スキル項目を判定する分析ステップと、を有する評価方法。14ユーザーと同じ空間に設置されたロボットと、操作者が前記ロボットを遠隔操作する操作者端末と、前記ロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価と、操作者が前記操作者端末を介して遠隔操作して前記ロボットが各タスクを実行したときの操作スキルパラメーターの測定結果に基づいて、ユーザーと操作者のマッチングを行なうサービス提供者サーバーと、を具備するサービス提供システム。15ユーザーと同じ空間に設置されたロボットが実行した各タスクに対するユーザーの主観評価を取得する主観評価取得部、操作者が遠隔操作してロボットが各タスクを実行したときの複数の操作スキル項目についての操作スキルパラメーターを取得する操作スキルパラメーター取得部、前記主観評価取得部が取得した主観評価と、前記操作スキルパラメーター取得部が取得した操作スキルパラメーターとの関係を分析して、ユーザーが重要視して主観評価を行なう操作スキル項目を判定する分析部、としてコンピューターを機能させるようコンピューター可読形式で記述されたコンピュータープログラム。