"複数のユーザー各々の発話内容を取得する発話内容取得手段と、前記発話内容に対する発話種別を決定する発話種別決定手段と、複数のユーザーごとに、前記発話種別ごとの前記発話内容の数を集計する集計手段と、前記集計手段による集計結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定する評価手段と、を備えた育成支援装置。前記発話種別決定手段は、発話内容から予め定められた複数の登録文字情報のいずれかを抽出する登録文字情報抽出手段を含み、前記複数の登録文字情報のうち前記発話内容から抽出された登録文字情報に対して予め定められた発話種別を、前記発話内容に対する発話種別に決定する、請求項1に記載の育成支援装置。前記発話内容取得手段は、前記発話内容を話者となるユーザーが発話した時を、発話時情報として取得する発話時情報取得手段と、前記発話内容と話者となるユーザーを識別するためのユーザー識別情報と、前記取得された発話時情報とを関連付けた発話情報を記憶する発話情報記憶手段と、を含み、前記集計手段は、前記記憶された発話情報に基づいて、前記複数のユーザー別および前記発話種別ごとの前記発話内容の数を、異なる複数の期間別に集計する期間別集計手段を含み、前記評価手段は、前記複数の期間別に、前記複数のユーザー各々の育成レベルを決定する育成レベル決定手段と、前記複数のユーザー各々について、前記複数の期間別に決定された育成レベルの経時的な変化が所定の傾向を示す場合に警告する警告手段と、を含む、請求項1または2に記載の能力評価装置。予め定められた複数の分野のうち前記発話内容が属する分野を決定する発話分野決定手段を、さらに備え、前記発話分野決定手段は、前記発話内容から複数の分野別に予め定められた複数の専門用語のいずれかを抽出する専門用語抽出手段と、前記複数の分野別に予め定められた複数の専門用語のうち前記発話内容から抽出された専門用語が属する分野を、前記発話内容に対する分野に決定し、前記集計手段は、前記複数のユーザーごとに、前記複数の分野別に前記発話種別ごとの前記発話内容の数を集計する、請求項1~3のいずれかに記載の育成支援装置。複数のユーザー各々の発話内容を取得するステップと、前記発話内容に対する発話種別を決定するステップと、複数のユーザーごとに、前記発話種別ごとの前記発話内容の数を集計するステップと、前記集計するステップにおいて集計された結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定するステップと、をコンピュータに実行させる育成支援方法。複数のユーザー各々の発話内容を取得するステップと、前記発話内容に対する発話種別を決定するステップと、複数のユーザーごとに、前記発話種別ごとの前記発話内容の数を集計するステップと、前記集計するステップにおいて集計された結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定するステップと、をコンピュータに実行させる育成支援プログラム。この発明は上述した問題を解決するためになされたもので、この発明の目的の1つは、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援装置を提供することである。この発明の他の目的は、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援方法を提供することである。この発明のさらに他の目的は、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援プログラムを提供することである。上述した目的を達成するために、この発明のある局面によれば、育成支援装置は、複数のユーザー各々の発話内容を取得する発話内容取得手段と、発話内容に対する発話種別を決定する発話種別決定手段と、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数を集計する集計手段と、集計手段による集計結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定する評価手段と、を備える。この局面に従えば、複数のユーザー各々の発話内容が取得され、発話内容に対する発話種別が決定され、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数が集計され、集計結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルが決定される。このため、複数のユーザーの会話から複数のユーザー各々の育成レベルが決定されるので、育成レベルを決定するために特別な値の入力を必要としない。その結果、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援装置を提供することができる。好ましくは、発話種別決定手段は、発話内容から予め定められた複数の登録文字情報のいずれかを抽出する登録文字情報抽出手段を含み、複数の登録文字情報のうち発話内容から抽出された登録文字情報に対して予め定められた発話種別を、発話内容に対する発話種別に決定する。この局面に従えば、発話内容から予め定められた複数の登録文字情報のいずれかが抽出され、抽出された登録文字情報に対して予め定められた発話種別が、発話内容に対する発話種別に決定される。このため、発話種別を容易に決定することができる。好ましくは、発話内容取得手段は、発話内容を話者となるユーザーが発話した時を、発話時情報として取得する発話時情報取得手段と、発話内容と話者となるユーザーを識別するためのユーザー識別情報と、取得された発話時情報とを関連付けた発話情報を記憶する発話情報記憶手段と、を含み、集計手段は、記憶された発話情報に基づいて、複数のユーザー別および発話種別ごとの発話内容の数を、異なる複数の期間別に集計する期間別集計手段を含み、評価手段は、複数の期間別に、複数のユーザー各々の育成レベルを決定する育成レベル決定手段と、複数のユーザー各々について、複数の期間別に決定された育成レベルの経時的な変化が所定の傾向を示す場合に警告する警告手段と、を含む。この局面に従えば、複数の期間別に複数のユーザー各々の育成レベルが決定され、複数の期間別に決定された育成レベルの経時的な変化が所定の傾向を示す場合に警告する。このため、育成レベルの期間の経過に伴う変化からユーザーを評価することができ、育成レベルの経時的な変化が所定の傾向を示す場合に警告することができる。好ましくは、予め定められた複数の分野のうち発話内容が属する分野を決定する発話分野決定手段を、さらに備え、発話分野決定手段は、発話内容から複数の分野別に予め定められた複数の専門用語のいずれかを抽出する専門用語抽出手段と、複数の分野別に予め定められた複数の専門用語のうち発話内容から抽出された専門用語が属する分野を、発話内容に対する分野に決定し、集計手段は、複数のユーザーごとに、複数の分野別に発話種別ごとの発話内容の数を集計する。この局面に従えば、予め定められた複数の分野のうち発話内容が属する分野が決定され、複数のユーザーごとに、複数の分野別に発話種別ごとの発話内容の数が集計される。このため、複数の分野ごとの育成レベルを決定することができる。この発明の他の局面によれば、育成支援方法は、複数のユーザー各々の発話内容を取得するステップと、発話内容に対する発話種別を決定するステップと、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数を集計するステップと、集計するステップにおいて集計された結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定するステップと、をコンピュータに実行させる。この局面に従えば、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援方法を提供することができる。この発明のさらに他の局面によれば、育成支援プログラムは、複数のユーザー各々の発話内容を取得するステップと、発話内容に対する発話種別を決定するステップと、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数を集計するステップと、集計するステップにおいて集計された結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定するステップと、をコンピュータに実行させる。この局面に従えば、複数のユーザーの育成レベルを容易に決定することが可能な育成支援プログラムを提供することができる。以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。以下の説明では同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰り返さない。図1は、本発明の実施の形態における育成支援システムの全体概要を示す図である。図1を参照して、育成支援システム1は、ネットワーク2に接続されたMFP100と、PC200,200A~200Cと、を含む。MFP100は、育成支援装置の一例である。ネットワーク2は、ローカルエリアネットワークLANであり、ゲートウェイを介してインターネットに接続されている。このため、MFP100は、ネットワーク2に接続されたPC200,200A~200Cと通信可能であり、さらに、インターネットに接続されたコンピュータと通信可能である。なお、ネットワーク2は、LANに限らず、インターネット、ワイドエリアネットワークWAN、公衆交換電話網等であってもよい。なお、図1においては、MFP100と、4台のPC200,200A~300Cとがネットワーク2で接続される例を示すが、PC200,200A~300Cの台数を限定するものではなく、さらに、MFP100単体でもよい。また、本実施の形態においては育成支援システムの一例としてMFP100を例に説明するが、MFP100に代えて、コンピュータ等のデータ処理装置であってもよい。本実施の形態におけるMFP100は、育成支援装置として機能し、複数のユーザーを評価し、評価結果を出力する。複数のユーザーは、MFP100を直接操作することによって、評価結果を閲覧することができる。また、複数のユーザーは、PC200,200A~200CからMFP100を遠隔操作することによって、評価結果を閲覧することができる。なお、PC200,200A~200Cのハードウエア構成および機能は周知なので、ここでは、説明を繰り返さない。図2は、MFPの外観を示す斜視図である。図3は、MFPのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図2および図3を参照して、MFP100は、メイン回路101と、自動原稿搬送装置ADF10と、原稿読取部20と、画像形成部30と、給紙部40と、ユーザーインターフェースとしての操作パネル9と、マイクロホン120と、を含む。ADF10は、原稿給紙トレイ11上にセットされた複数枚の原稿を1枚ずつ自動的に原稿読取部20のプラテンガラス上に設定された所定の原稿読取位置まで搬送し、原稿読取部20により原稿画像が読み取られた原稿を原稿排紙トレイ上に排出する。原稿読取部20は、原稿読取位置に搬送されてきた原稿に光を照射する光源と、原稿で反射した光を受光する光電変換素子とを含み、原稿のサイズに応じた原稿画像を走査する。光電変換素子は、受光した光を電気信号である画像データに変換して、メモリに記憶する、または画像形成部30に出力する。画像形成部30は、周知の電子写真方式により画像を形成するものであって、原稿読取部20から入力される画像データにシェーディング補正などの各種のデータ処理を施し、データ処理後の画像データに基づいて、給紙部40により搬送される用紙に画像を形成する。給紙部40は、給紙トレイに収納された用紙を画像形成部30に搬送する。メイン回路101は、CPU111と、通信インターフェースI/F部112と、ROMReadOnlyMemory113と、RAMRandomAccessMemory114と、EEPROMElectronicallyErasableandProgrammableROM115と、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブHDD116と、ファクシミリ部117と、ネットワークI/F118と、CD-ROMCompactDiscROM119Aが装着される外部記憶装置119と、を含む。CPU111は、ADF10、原稿読取部20、画像形成部30、給紙部40および操作パネル9と接続され、MFP100の全体を制御する。ROM113は、CPU111が実行するプログラム、およびそのプログラムを実行するために必要なデータを記憶する。RAM114は、CPU111がプログラムを実行する際の作業領域として用いられる。ファクシミリ部117は、公衆交換電話網PSTNに接続され、PSTNにファクシミリデータを送信する、またはPSTNからファクシミリデータを受信する。ファクシミリ部117は、受信したファクシミリデータを、HDD116に記憶する、または画像形成部30に出力する。画像形成部30は、ファクシミリ部117により受信されたファクシミリデータを用紙に印刷する。また、ファクシミリ部117は、原稿読取部20から入力される画像データ、またはHDD116に記憶されたデータをファクシミリデータに変換して、PSTNに接続されたファクシミリ装置に送信する。ネットワークI/F118は、MFP100をネットワーク2に接続するためのインターフェースである。CPU111は、ネットワークI/F118を介して、PC200,200A~200Cと通信可能である。外部記憶装置119は、CD-ROM119Aが装着される。CPU111は、外部記憶装置119を介してCD-ROM119Aにアクセス可能であり、CD-ROM119Aに記憶されたプログラムをRAM114にロードして実行可能である。なお、CPU111が実行するプログラムは、CD-ROM119Aに記憶されたプログラムに限られず、他の記憶媒体に記憶されたプログラムでもよく、HDD116に記憶されたプログラムであってもよく、さらに、ネットワークI/F118を介してネットワーク2に接続された他のコンピュータによりHDD116に書き込みされたプログラムであってもよい。なお、プログラムを記憶する記憶媒体としては、CD-ROM119Aに限られず、光ディスクMOMagneticOpticalDisc/MDMiniDisc/DVDDigitalVersatileDisc、ICカード、光カード、マスクROM、EPROMErasableProgrammableROM、EEPROMElectricallyErasableandProgrammableROMなどの半導体メモリでもよい。ここでいうプログラムは、CPU111が直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。操作パネル9は、MFP100の上面に設けられ、表示部103と操作部105とを含む。表示部103は、液晶表示装置、有機ELDElectroluminescenceDisplay等の表示装置であり、ユーザーに対する指示メニューや取得した表示データに関する情報等を表示する。操作部105は、ユーザーの操作を受け付け、受け付けられた操作をCPU111に出力する。マイクロホン120は、音を集音し、集音した音を電気信号であるアナログの音データに変換し、音データをアナログ/デジタル変換して、デジタルの音データを、CPU111に出力する。本実施の形態におけるMFP100は、複数のユーザーが発話する音声を集音する。例えば、MFP100は、会議中における会話の内容を集音する。この場合、MFP100は、会議中における会話を、マイクロホン120で集音することが可能なように、会議が開催される場所に配置される。また、MFP100は、職場における会話の内容を集音する。この場合、MFP100は、会議中における会話を、マイクロホン120で集音することが可能なように、会議が開催される場所に配置される。なお、マイクロホン120を、MFP100とは異なる位置に配置できる場合は、MFP100が配置される位置は限定されない。また、マイクロホン120とは別に、テレビ会議システムなどから音データをMFP100に入力するようにしてもよい。この場合には、マイクロホン120は、不要である。さらに、MFP100をテレビ会議システムを構成する装置の1つとしてもよい。図4は、MFPが備えるCPUの機能の概要をEEPROMに記憶する情報とともに示すブロック図である。図4に示すCPU111の機能は、CPU111がROM113、EEPROM115、HDD116またはCD-ROM119Aに記憶された育成支援プログラムを実行することにより実現される。図4を参照して、CPU111は、発話内容を取得する発話内容取得部51と、発話内容に対する発話種別を決定する発話種別決定部53と、予め定められた複数の分野うち発話内容が属する分野を決定する発話分野決定部57と、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数を集計する集計部61と、集計結果に基づいて複数のユーザー各々を評価する評価部65と、を備える。図5は、発話内容取得部51の詳細な機能の一例を示すブロック図である。図5を参照して、発話内容取得部51は、ユーザーが発話する音声を取得する音声取得部71と、取得された音声に基づいて、発話したユーザーを識別する話者識別部73と、取得された音声を文字情報に変換する音声変換部75と、発話時情報を取得する発話時情報取得部77と、文書データ取得部79と、発話内容とユーザーとを関連付ける関連付部91と、を含む。音声取得部71は、マイクロホン120から入力される音データをユーザーが発話する音声として取得する。音声取得部71は、取得された音データを、話者識別部73および音声変換部75に出力する。話者識別部73は、音声取得部71から音データが入力されると、その音データに基づいて音声認証し、音声を発生したユーザーを特定する。EEPROM115に、育成支援の対象となる複数のユーザーすべての声紋データを予め記憶しておき、音データの音声と声紋データとを比較することによって、話者であるユーザーを識別する。話者識別部73は、話者として識別したユーザーのユーザー識別情報を関連付部91に出力する。音声変換部75は、音声取得部71から音データが入力されると、その音データに基づいて音声認識し、音声を文字に変換する。音声変換部75は、音データを変換した文字列を発話内容として関連付部91に出力する。発話時情報取得部77は、音声取得部71が音データを取得すると、発話時情報を関連付部91に出力する。発話時情報は、音声取得部71が音データを取得した時を特定する情報であり、年月日および時刻を含む。発話時情報は、話者となるユーザーが発話した時を特定する情報である。関連付部91は、話者識別部73からユーザー識別情報が入力され、音声変換部75から発話内容が入力され、発話時情報取得部77から発話時情報が入力される。関連付部91は、ユーザー識別情報と、発話内容と、発話時情報と、を関連付ける。具体的には、ユーザー識別情報、発話内容および発話時情報を含む発話情報を生成し、生成した発話情報を、EEPROM115に記憶する。これにより、EEPROM115に発話情報95が記憶される。文書データ取得部79は、発話内容と話者とを関連付けて記述した文書データを取得する。文書データ取得部79は、原稿読取部20を制御する原稿読取制御部81と、画像を文字認識することにより文書データを生成する文字認識部83と、文書データから話者と発話内容との組を抽出する発話内容抽出部89と、外部から文書データを受信するデータ受信部87と、文書データから時情報を抽出する時情報抽出部85と、を含む。原稿読取制御部81は、原稿読取部20を制御する。原稿読取部20は、原稿を読み取り、原稿の画像を含む画像データを出力する。原稿読取制御部81は、原稿読取部20が原稿を読み取って出力する画像データを取得し、取得された画像データを文字認識部83に出力する。原稿は、発話内容と話者とを関連付けて記述し、発話した日時を特定する情報を含む文書である。例えば、原稿は、会議の議事録などである。ここでは、原稿を、発言者の氏名と、発言内容との組の記述と、会議の開催日時を含む議事録とする。文字認識部83は、原稿読取制御部81から入力される画像データを文字認識し、文字を含む文書データを生成する。文字認識部83は、生成された文書データを、発話内容抽出部89および時情報抽出部85に出力する。データ受信部87は、通信I/F部112を制御し、通信I/F部112が外部のPC200,200A~200Cのいずれかから受信する文書データを取得する。データ受信部87は、受信された文書データを、発話内容抽出部89および時情報抽出部85に出力する。文書データは、発話内容と話者とを関連付けた記述と、発話した日時を特定する情報を含むデータである。例えば、原稿は、会議の議事録などの文書データである。ここでは、文書データが、発言者の氏名と、発言内容との組の記述と、会議の開催日時を含む議事録の文書データとする。発話内容抽出部89は、文書データから発言者の氏名と発話内容との組を抽出する。発話内容抽出部89は、文書データが発言者の氏名と発話内容との組を複数含む場合、複数の組のすべてを抽出する。発話内容抽出部89は、発言者の氏名からユーザー識別情報を特定し、特定したユーザー識別情報と発話内容との組を関連付部91に出力する。時情報抽出部85は、文書データから会議の開催日時を抽出し、抽出した開催日時を含む発話時情報を関連付部91に出力する。関連付部91は、発話内容抽出部89からユーザー識別情報と発話内容の組が入力され、時情報抽出部85から発話時情報が入力される場合、ユーザー識別情報と、発話内容と、発話時情報と、を関連付ける。具体的には、ユーザー識別情報、発話内容および発話時情報を含む発話情報を生成し、生成した発話情報を、EEPROM115に記憶する。図6は、発話情報のフォーマットの一例を示す図である。図6を参照して、発話情報は、発話内容の項目と、話者の項目と、発話時の項目と、種別の項目と、分野の項目と、を含む。発話内容の項目には発話内容が設定され、話者の項目には発話内容を発話したユーザーのユーザー識別情報が設定され、発話時の項目は発話時情報が設定される。種別の項目および分野の項目については、後述する。図4に戻って。発話種別決定部53は、EEPROM115に記憶された発話情報95の発話内容の項目に設定された発話内容に対する発話種別を決定し、決定された発話種別を、発話情報95の種別の項目に設定する。発話種別決定部53は、登録文字情報抽出部55を含む。登録文字情報抽出部55は、発話内容から予め定められた複数の登録文字情報のいずれかを抽出する。複数の登録文字情報は、EEPROM115に予め記憶された文字列である。登録文字は、話者が他人を評価する場合に発話する発話内容に含まれる文字列、または他人から評価される場合に発話する発話内容に含まれる文字列として、予め記憶されている。登録文字列は、話者が他人を評価する場合に発話する発話内容に含まれる評価文字列と、話者が他人から評価される場合に発話する発話内容に含まれる被評価文字列と、を含む。評価文字列の一例として、~ですか、~か等の発話内容が質問形式の文字列、~確認させてください。、~説明してください。等の説明を求める形式の文字列を含む。また、被評価文字列の一例としては、~です。、~と考えます。、~と判断しています。等、質問または説明の求めに応じて回答する形式の文字列を含む。発話種別決定部53は、登録文字情報抽出部55により評価文字列が抽出される発話内容の種別を評価種別に決定する。発話種別決定部53は、発話情報95の発話内容の種別を評価種別に決定する場合、発話情報95の種別の項目に評価種別を設定する。発話種別決定部53は、登録文字情報抽出部55により処理対象とする発話内容から非評価文字列が抽出される場合、処理対象とする発話内容の直前の発話内容が、他人の発話内容で、かつ、評価分野であることを条件に、処理対象とする発話内容の種別を被評価種別に決定する。発話種別決定部53は、発話情報95の発話内容の種別を被評価分野に決定する場合、発話情報95の分野の項目に被評価種別を設定する。発話分野決定部57は、EEPROM115に記憶された発話情報95の発話内容の項目に設定された発話内容に対する分野を決定し、決定された分野を、発話情報95の分野の項目に設定する。発話分野決定部57は、専門用語抽出部59を含む。専門用語抽出部59は、発話内容から予め定められた複数の専門用語のいずれかを抽出する。複数の専門用語は、EEPROM115に複数の分野各々に対応して予め記憶された文字列である。複数の分野および専門用語は、MFP100の管理者が、任意に定めることができる。ここでは、分野技術に対して、専門用語アークテクチャ、IP、ネットワーク、SoCSystemonChip、RTLを定め、分野計画、企画に対して、専門用語企画、計画、中期計画、戦略を定めている。発話分野決定部57は、発話内容から専門用語抽出部59により専門用語が抽出されると、発話内容が属する分野を、抽出された専門用語が属する分野に決定する。発話分野決定部57は、発話情報95の分野の項目に決定した分野を設定する。集計部61は、複数のユーザーごとおよび複数の分野ごとに、発話種別ごとの発話内容の数を期間別に集計する。具体的には、集計部61は、EEPROM115に記憶された複数の発話情報95を、ユーザー別および分野別にグループに分類する。ここでは、ユーザーAのユーザー識別情報が話者の項目に設定された発話情報95をすべて抽出する場合を例に説明する。集計部61は、ユーザーAのユーザー識別情報が話者の項目に設定された複数の発話情報95を、分野の項目に技術が設定された発話情報95のグループAと、分野の項目に計画企画が設定された発話情報95のグループBと、に分類する。そして、グループAとグループB各々において、発話種別ごとの発話内容の数を期間別に集計する。ここでは、グループAに分類された発話情報95に基づいて、発話種別ごとの発話内容の数を期間別に集計する場合について説明する。集計部61は、グループAに分類された発話情報95の発話時の項目に設定されている発話時情報に基づいて、発話情報95を期間別のグループに分類する。期間は、ここでは、月単位の期間とする。なお、期間の長さは任意に定めることができる。集計部61は、期間別のグループに分類された発話情報95を用いて、発話種別ごとの発話内容の数をカウントする。期間別の複数のグループのうちから順に期間別のグループを選択し、選択された期間別のクループに分類された発話情報95のうちで、種別の項目に評価種別が設定されている発話情報95の数と、種別の項目に非評価種別が設定されている発話情報95の数と、をカウントする。集計部61は、集計結果を、評価部65に出力する。以下、集計部61が集計した結果得られ、種別の項目に評価種別が設定されている発話情報95の数を評価回数といい、種別の項目に非評価種別が設定されている発話情報95の数を被評価回数という。集計部61は、集計結果を評価部65に出力する。また、集計部61は、集計結果を示すグラフを表示する画面を生成し、生成した画面を出力する。具体的には、PC200,200A~200Dのいずれかから、評価結果の出力要求を受信すると、生成した画面を返信する。画面は、ユーザーごとおよび分野ごとに、期間別の評価回数および非評価回数を示すグラフを含む。評価部65は、集計部61から入力される集計結果に基づいて、複数のユーザー各々を評価する。評価部65は、育成レベル決定部67と、警告部69と、を含む。育成レベル決定部67は、ユーザー別、分野別および期間別に、評価回数と被評価回数とを比較し、ユーザー別、分野別および期間別に育成レベルを決定する。育成レベル決定部67は、ユーザー別、分野別および期間別に決定した育成レベルを警告部69に出力する。育成レベル決定部67は、ここでは、被評価回数が評価回数以上であって、評価回数が0の場合に第1育成レベルに決定し、被評価回数が評価回数以上であって、評価回数が0でない場合に第2育成レベルに決定する。さらに、被評価回数が評価回数より小さく、かつ、評価回数が0でないの場合に第3育成レベルに決定し、被評価回数が評価回数より小さく、かつ、評価回数が0の場合に第4育成レベルに決定する。第1、第2、第3、第4育成レベルの順に、育成の必要性が小さくなる。第1育成レベルが、最も育成の必要性が大きく、第4育成レベルが、最も育成の必要性が小さい。育成の必要性が小さいほど、習熟度が高いことを示す。警告部69は、ユーザー別および分野別に、育成レベルの経時変化を分析し、育成レベルの経時的変化が所定の傾向を示す場合に、警告を出力する。所定の傾向は、育成レベルが、減少する傾向の外、育成レベルに変化のない場合、評価回数および被評価回数が所定の値以下の期間が継続する場合を含む。具体的には、育成レベルが所定の傾向を示すユーザーに割り当てられた電子メールアドレスに、警告メッセージを含む電子メールを送信する。警告メッセージは、育成レベルの経時的変化が所定の傾向を示す分野と、傾向とを含む。また、育成レベルの経時的変化が所定の傾向を示すユーザーに関連するユーザーに警告メッセージを含む電子メールを送信するようにしてもよい。育成レベルの経時的変化が所定の傾向を示すユーザーに関連するユーザーは、育成レベルの経時的変化が所定の傾向を示すユーザーの上司となるユーザー、教育を担当するユーザー、同じ部署に属するユーザーなどであり、予め定めておけばよい。図7は、集計結果の一例を示す第1の図である。図7は、ユーザー識別情報ユーザーAの分野計画企画における集計結果を示している。2010年5月の期間においては、被評価回数が評価回数以上であり、評価回数が0であり、第1育成レベルである。2010年6月~8月までの期間においては、被評価回数が評価回数以上であり、評価回数が0でなく、第2育成レベルである。2010年9月~2010年12月の期間においては、被評価回数が評価回数より小さく、被評価回数が0でないので、第3育成レベルである。したがって、ユーザーAは、分野計画企画において、育成レベルが上昇する傾向にある。図8は、集計結果の一例を示す第2の図である。図8は、ユーザー識別情報ユーザーBの分野計画企画における集計結果を示し、育成レベルに変化のない一例を示している。図8を参照して、2010年5月~12月までの期間においては、被評価回数が評価回数以上であり、評価回数が0でなく、第2育成レベルである。したがって、ユーザーBは、分野計画企画において、育成レベルに変化がなく、改善されていないことが分かる。図9は、集計結果の一例を示す第3の図である。図9は、ユーザー識別情報ユーザーCの分野計画企画における集計結果を示している。図9を参照して、すべての期間において、被評価回数および評価回数が、2以下である。育成レベルは、すべての期間において、第1育成レベル~第4育成レベルのいずれかを含んでいるが、被評価回数および評価回数の値が小さすぎるために、育成レベルの経時的変化を正確に判断することができない。この場合には、育成レベルが改善されていないと評価する。図10は、発話情報登録処理の流れの一例を示すフローチャートである。発話情報登録処理は、CPU111がROM113、EEPROM115、HDD116またはCD-ROM119Aに記憶された育成支援プログラムを実行することにより、CPU111により実行される処理である。図10を参照して、CPU111は、目標の分野と専門用語を登録するステップS01。MFP100を管理する管理者が、分野とその分野に含まれる専門用語をMFP100に入力することにより、管理者により入力された分野とその分野に含まれる専門用語とをEEPROM115に記憶する。ここでは、分野技術と、分野技術に対して専門用語アークテクチャ、IP、ネットワーク、SoCSystemonChipおよびRTLが登録され、分野計画企画と、分野計画企画に対して専門用語企画、計画、中期計画および戦略が登録される場合を例に説明する。ステップS02においては、入力モードを判断する。入力モードは、管理者により音声認識モードと文字認識モードとのいずれかに設定される。入力モードが音声認識モードに設定されているならば処理をステップS03に進めるが、文字認識モードに設定されているならば処理をステップS10に進める。ステップS03においては、音声が入力されたか否かを判断する。マイクロホン120から音データが入力されると、音声が入力されたと判断する。音声が入力されたと判断するならば処理をステップS04に進めるが、そうでなければ処理をステップS09に進める。ステップS04においては、発話時情報を取得する。ステップS03において音声が入力された時点における年月日および時刻を発話時情報として取得する。次に、話者を特定するステップS05。ステップS03において、入力された音声を発声したユーザーを話者として特定する。具体的には、マイクロホン120から入力される音データを、予め記憶された複数のユーザー各々の声紋データと比較することにより音声認証し、話者を特定する。次のステップS06においては、ステップS03において入力された音声を音声認識することにより文字データに変換する。そして、変換された文字データを発話内容に設定するステップS07。次のステップS08においては、発話情報生成処理を実行し、処理をステップS09に進める。発話情報生成処理の詳細は後述する。次のステップS09においては、音声入力を終了する指示を受け付けたか否かを判断する。MFP100の管理者が、音声入力を終了するために予め定められた操作をMFP100に入力すると、音声入力を終了する指示を受け付ける。音声入力を終了する指示を受け付けたならば処理を終了するが、そうでなければ処理をステップS03に戻す。このため、音声が入力されるごとに、音声を発声した話者が特定され、音声を文字に変換した文字データが生成され、発話情報生成処理が実行される。一方、ステップS10においては、原稿がスキャンされたか否かを判断する。ユーザーが、MFP100をスキャンモードに設定し、スタートキーを押下すると、原稿がスキャンされたと判断する。原稿がスキャンされたならば処理をステップS11に進めるが、そうでなければ処理をステップS13に進める。ステップS11においては、画像データを取得する。原稿読取部20が原稿を読み取って出力する画像データを取得する。そして、取得された画像データを文字認識しステップS12、処理をステップS15に進める。画像データを文字認識することにより文書データが生成される。ステップS13においては、文書データを外部から受信したか否かを判断する。文書データを受信したならば処理をステップS14に進めるが、そうでなければ処理をステップS10に戻す。ステップS14においては、受信された文書データが文字情報を含むか否かを判断する。文字情報を含むならば処理をステップS15に進めるが、そうでなければ処理をステップS10に戻す。ステップS15においては、発話時情報を取得する。具体的には、文書データ中で会議の開催日時および開催時間の記述を抽出し、抽出された開催日時および開催時間を発話時情報として取得する。次のステップS16においては、文書データ中で話者と発音内容とを関連付けた関連付部分があるか否かを判断する。そのような関連付部分が存在すれば処理をステップS17に進めるが、そうでなければ処理を終了する。議事録の文書データは、話者と発音内容とを関連付けた関連付部分が文書データ中に存在する。そのような関連付部分が存在するか否かを判断する。ステップS17においては、文書データ中に存在する関連付部分のうちから1つを処理対象として選択する。そして、話者を特定しステップS18、発話内容を特定するステップS19。処理対象として選択された関連付部分の記述から、話者のユーザー識別情報と、発話内容とを特定する。次のステップS20においては、発話情報生成処理を実行し、処理をステップS21に進める。ステップS21においては、次に処理対象とする関連付部分が存在するか否かを判断する。ステップS17において処理対象として選択されていない関連付部分が存在すれば、処理をステップS17に戻すが、そうでなければ処理を終了する。図11は、発話情報生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。発話情報生成処理は、図10のステップS08およびステップS20においてそれぞれ実行される処理である。また、発話情報生成処理が実行される前の段階で、話者のユーザー識別情報と、発話内容と、発話時情報と、が特定されている。図11を参照して、ステップS31においては、発話内容が専門用語を含むか否かを判断する。図10に示した発話情報登録処理が実行される場合に、EEPROM115に分野とその分野に属する専門用語が記憶される。処理対象として設定されている発話内容から、EEPROM115に記憶されている専門用語のいずれかが含まれるか否かを判断する。発話内容が専門用語を含むならば処理をステップS32に進めるが、そうでなければ処理をステップS33に進める。ステップS32においては、抽出された専門用語が属する分野に発話内容を分類し、処理をステップS34に進める。一方、ステップS33においては、処理対象とされている発話内容の直前に処理対象とされた発話情報に設定された分野と同じ分野に分類する。処理対象とされている発話内容の直前に処理対象とされた発話情報が存在しない場合には、発話内容をいずれの分野にも分類することなく処理をステップS34に進める。ステップS34においては、発話内容から登録文字情報が抽出されたか否かを判断する。発話内容から登録文字情報が抽出されたならば処理をステップS35に進めるが、そうでなければ処理をステップS40に進める。ステップS35においては、登録文字情報の種別により処理を分岐させる。発話内容から抽出された登録文字情報の種別が評価種別ならば処理をステップS36に進めるが、そうでなければ処理をステップS37に進める。ステップS36においては、発話内容の種別を評価種別に設定し、処理をステップS40に進める。一方、ステップS37においては、処理対象とされている発音内容の話者が、直前に処理対象とされた発話内容の話者と同じか否かを判断する。具体的には、EEPROM115に記憶されている発話情報95のうちから直前に処理された発話内容を含む発話情報読み出す。そして、読み出された発話情報の話者の項目に設定されているユーザー識別情報が、処理対象とされるユーザー識別情報と同一か否かを判断する。処理対象とされている発音内容の直前に処理対象とされた発話内容と話者が同じならば処理をステップS38に進めるが、そうでなければ処理をステップS40進める。ステップS38においては、処理対象とされている発音内容の直前に処理対象とされた発話内容が評価種別か否かを判断する。具体的には、EEPROM115に記憶されている発話情報95のうちから直前に処理された発話内容を含む発話情報読み出す。そして、読み出された発話情報の種別の項目に評価種別が設定されているならば、直前に処理対象とされた発話内容が評価種別と判断する。直前に処理対象とされた発話内容が評価種別ならば処理をステップS39に進めるが、そうでなければ処理をステップS40に進める。ステップS39においては、処理対象とされている発話内容の種別を披評価種別に設定し、処理をステップS40進める。ステップS40においては、発話情報を生成し、発話情報をEEPROM115に記憶する。具体的には、発話情報生成処理が実行される前の段階で処理対象とされている発話内容を発話情報の発話内容の項目に設定し、処理対象とされているユーザー識別情報を発話情報の話者の項目に設定し、処理対象に設定されている発話時情報を発話情報の発話時の項目に設定し、ステップS36において設定された評価種別、またはステップS39において設定された被評価種別のいずれかを発話情報の種別の項目に設定し、ステップS32またはステップS33のいずれかで分類された分野を発話情報の分野の項目に設定することにより、発話情報を生成する。図12は、評価集計処理の流れの一例を示すフローチャートである。評価集計処理は、CPU111がROM113、EEPROM115、HDD116またはCD-ROM119Aに記憶された育成支援プログラムを実行することにより、CPU111により実行される処理である。図12を参照して、CPU111は、ユーザーの指定を受け付けるステップS41。表示部103に、ユーザー識別情報の一覧を表示する指定受付画面を表示し、ユーザーが指定受付画面に表示されたユーザー識別情報のいずれかを、評価の対象となるユーザーとして選択する操作を操作部105に入力すれば、ユーザーを指定する操作を受け付ける。以下、指定されたユーザーを指定ユーザーという。次のステップS42においては、指定ユーザーの発話情報を抽出する。EEPROM115に記憶されている発話情報95のうちから、話者の項目に指定ユーザーのユーザー識別情報が設定されている発話情報のすべてを抽出する。次のステップS43においては、抽出された発話情報を分野別のグループに分類する。具体的には、抽出された発話情報の分野の項目に設定されている分野が同じ発話情報を同じグループに分類する。そして、処理対象となる分野を1つ選択するステップS44。次のステップS45においては、処理対象に選択された分野に含まれる発話情報を期間別のグループに分類する。具体的には、発話情報の発話時の項目に設定されている発話時情報が同じ期間に含まれる発話情報を同じグループに分類する。期間の長さは予め定めておけばよく、ここでは、期間の長さを月単位としている。そして、複数の期間のうちから1つを選択するステップS46。次のステップS47においては、変数である評価回数と被評価回数それぞれに初期値0を設定する。次のステップS48においては、選択された期間のグループに属する発話情報のうちから1つを処理対象に選択する。そして、処理対象に選択された発話情報の種別の項目に評価種別が設定されているか否かを判断するステップS49。評価種別が設定されているならば処理をステップS50に進めるが、そうでなければ処理をステップS51に進める。ステップS50においては、評価回数をインクリメントし、処理をステップS53に進める。ステップS51においては、処理対象に選択された発話情報の種別の項目に被評価種別が設定されているか否かを判断する。被評価種別が設定されているならば処理をステップS52に進めるが、そうでなければ処理をステップS53に進める。ステップS52においては、被評価回数をインクリメントし、処理をステップS53に進める。ステップS53においては、次に処理対象とするべき画像情報が存在するか否かを判断する。ステップS48において処理対象に選択されていない発話情報が存在するならば処理をステップS48に戻すが、そうでなければ処理をステップS54に進める。すなわち、複数の期間各々について、評価回数と被評価回数とが算出される。ステップS54においては、ステップS46において選択された期間と、ステップS50において算出された評価回数と、ステップS52において算出された被評価回数とを、RAM114に記憶する。次のステップS55においては、未だ処理対象に選択されていない期間が存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていないに期間が存在するならば処理をステップS46に戻し、そうでなければ処理をステップS56に進める。すなわち、すべての期間について、評価回数と被評価回数とを算出するためである。ステップS56においては、処理対象に選択されていない分野が存在するか否かを判断する。ステップS44において処理対象に選択されていない分野が存在するならば処理をステップS44に戻すが、そうでなければ処理をステップS57に進める。すなわち、すべての分野において、複数の期間別の評価回数と被評価回数とを算出するためである。ステップS57においては、評価処理を実行し処理を終了する。図13は、評価処理の流れの一例を示すフローチャートである。評価処理は、図12のステップS57において実行される処理である。図13を参照して、CPU111は、複数の分野のうちから処理対象とする分野を1つ選択するステップS61。次に、複数の期間のうちから処理対象とする期間を1つ選択するステップS62。ステップS63においては、ステップS61において選択された分野とステップS62において選択された分野とに関連付けられてRAM114に記憶されている評価回数と被評価回数とを比較するステップS63。被評価回数が評価回数以上ならば処理をステップS64に進めるが、そうでなければ処理をステップS67に進める。ステップS64においては、評価回数が0か否かを判断する。評価回数が0ならば処理をステップS65に進めるが、そうでなければ処理をステップS66に進める。ステップS65においては、ステップS61において選択された分野のステップS62において選択された期間に対して第1育成レベルを設定し、処理をステップS70に進める。ステップS66においては、ステップS61において選択された分野のステップS62において選択された期間に対して第2育成レベルを設定し、処理をステップS70に進める。処理がステップS67に進む場合は、被評価回数が評価回数より小さい場合である。ステップS67においては、被評価回数が0か否かを判断する。被評価回数が0ならば処理をステップS69に進めるが、そうでなければ処理をステップS68に進める。ステップS68においては、ステップS61において選択された分野のステップS62において選択された期間に対して第3育成レベルを設定し、処理をステップS70に進める。ステップS69においては、ステップS61において選択された分野のステップS62において選択された期間に対して第4育成レベルを設定し、処理をステップS70に進める。ステップS70においては、未だ処理対象に選択されていない期間が存在するか否かを判断する。処理対象に選択されていないに期間が存在するならば処理をステップS62に戻し、そうでなければ処理をステップS71に進める。すなわち、すべての期間について、育成レベルが設定される。ステップS71においては、処理対象に選択されていない分野が存在するか否かを判断する。ステップS61において処理対象に選択されていない分野が存在するならば処理をステップS61に戻すが、そうでなければ処理をステップS72に進める。すなわち、すべての分野において、複数の期間別の育成レベルが決定される。ステップS72においては、最終期間の育成レベルで分野を並べ換える。第1育成レベル、第2育成レベル、第3育成レベルおよび第4育成レベルの順に、育成レベルが高いため育成レベルの高い順に分野を並べ換える。次のステップS73においては、育成レベルの高い順に分野を選択する。そして、次のステップS74において、期間別の集計結果を表示する。ステップS73において選択された分野における期間別の評価回数と被評価回数とを示すグラフを表示する画面を生成し、生成した画面を出力する。具体的には、PC200,200A~200Dのいずれかから、評価結果の出力要求を受信すると、生成した画面を返信する。画面は、ユーザーごとおよび分野ごとに、期間別の評価回数および非評価回数を示すグラフを含む。次のステップS75においては、育成レベルが所定の傾向を示す否かを判断する。育成レベルが所定の傾向を示すならば、処理をステップS76に進めるが、そうでなければ処理をステップS77に進める。所定の傾向は、育成レベルが、減少する傾向の外、育成レベルに変化のない場合、評価回数および被評価回数が所定の値以下の期間が継続する場合を含む。ステップS76においては、警告を出力する。例えば、ステップS41において指定されたユーザーに割り当てられた電子メールアドレスに、警告メッセージを含む電子メールを送信する。警告メッセージは、ステップS61において処理対象に選択されている分野と、育成レベルとを含む。また、電子メールの送信先は、ステップS41において指定されたユーザーに限らず、そのユーザーに関連するユーザーとしてもよい。ステップS41において指定されたユーザーに関連するユーザーは、育成レベルの減少したユーザーの上司となるユーザー、教育を担当するユーザー、同じ部署に属するユーザーなどであり、予め定めておけばよい。ステップS77においては、未だ選択されていない分野が存在するか否かを判断する。ステップS73において処理対象に選択されていない分野が存在するならば、処理をステップS73に戻すが、そうでなければ処理を評価集計処理に戻す。以上説明したように、本実施の形態におけるMFP100は、育成支援装置として機能し、複数のユーザー各々の発話内容を取得し、発話内容に対する発話種別を決定し、複数のユーザーごとに、発話種別ごとの発話内容の数が集計し、集計結果に基づいて、複数のユーザー各々の育成レベルを決定する。このため、複数のユーザーの会話から複数のユーザー各々の育成レベルを決定するので、複数のユーザー各々が特別な値を入力しなくても育成レベルを決定することができ育成レベルを容易に決定することができる。また、発話内容から予め定められた複数の登録文字情報のいずれかを抽出し、抽出された登録文字情報に対して予め定められた発話種別を、発話内容に対する発話種別に決定する。このため、発話種別を容易に決定することができる。さらに、複数の期間別に決定された複数のユーザー各々の育成レベルに基づいて、複数のユーザーを第1~第4育成レベルのいずれかに決定する。このため、育成レベルの期間の経過に伴う変化からユーザーを評価することができる。また、育成レベルの経時的な変化が所定の傾向を示す場合に警告するので、改善の見られないユーザーに通知することができる。さらに、予め定められた複数の分野のうち発話内容が属する分野が決定され、複数のユーザーごとに、複数の分野別に発話種別ごとの発話内容の数が集計される。このため、複数の分野ごとの育成レベルを決定することができ、複数の分野ごとに複数のユーザそれぞれの育成レベルを評価することができる。なお、上述した実施の形態においては、育成支援装置の一例としてMFP100を説明したが、図10~図13に示した処理をMFP100に実行させるための育成支援方法または、その育成支援方法をMFP100を制御するCPU111に実行させるための育成支援プログラムとして発明を捉えることができるのは言うまでもない。今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。<付記>1前記発話内容取得手段は、ユーザーが発話する音声を取得する音声取得手段と、前記取得された音声に基づいて、発話したユーザーを識別する話者識別手段と、前記取得された音声を文字情報に変換する音声変換手段と、前記変換された文字情報を前記識別されたユーザーと関連付ける関連付手段と、を含む、請求項1に記載の育成支援装置。2前記発話内容取得手段は、発話内容と話者とを関連付けて記述した文書データを取得する文書データ取得手段を含む、請求項1に記載の育成支援装置。3前記文書データ取得手段は、発話内容と話者とを関連付けて記述した文書を読み取り、前記文書の画像を出力する原稿読取手段と、前記画像を文字認識することにより、前記文書データを生成する文書データ生成手段と、を含む2に記載の育成支援装置。"