"ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供システムであって、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、を含む情報提供システム。請求項1において、前記スキル情報予測手段は、記憶部に前記スキル情報として記憶されている個人の前記所与の教育課程修了前後のスキル情報及び前記スキル情報に関連づけて記憶されている前記個人のプロフィール情報の少なくとも一方に基づき蓄積されたスキル情報に重み付けして、スキル予測情報の予測演算を行う情報提供システム。請求項1又は2において、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、前記マッチング手段は、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、第2の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索する情報提供システム。請求項3において、前記マッチング処理手段は、第1の属性を有するユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報と第2の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索する情報提供システム。請求項1乃至4のいずれかにおいて、前記求人情報蓄積手段は、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記個人情報蓄積手段は、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記マッチング手段は、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供システム。ネットワークを介してユーザに教育情報を提供する情報提供システムであって、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、前記求人情報蓄積手段は、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記個人情報蓄積手段は、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記マッチング手段は、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供システム。請求項5または6において、前記求人情報蓄積手段は、前記期待スキル情報として、第2の属性を有するユーザから、複数の分野についての重視度合いを示す重視度合い情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報に基づき、グラフ画像を生成するグラフ画像生成手段を含み、前記グラフ画像生成手段は、前記期待スキル情報の複数の分野についての重視度合い情報比率に基づき、グラフの第1の軸方向について、前記複数の分野の表示領域の割り当てを行い、各分野に割り当てられた表示領域に、第1の属性を有するユーザの各分野に対応するスキル情報の示す値と、第2の属性を有するユーザの各分野の期待スキル情報の示す値とを第2の軸方向に重畳的に表示するグラフ画像を生成する情報提供システム。請求項1乃至7のいずれかにおいて、前記教育課程は、ユーザが受講する講座である情報提供システム。請求項8において、前記教育課程として、所与の講座の授業を提供する授業提供手段を含み、前記授業提供手段は、前記所与の講座修了後に、当該所与の講座の受講者のスキル情報を測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報を取得して回答情報に基づき、当該受講者のスキル情報を算出し、前記スキル情報蓄積手段は、算出されたスキル情報を取得し、記憶部に蓄積する情報提供システム。請求項1乃至9のいずれかにおいて、第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザとのネット会議を設定するネット会議設定手段と、前記ネット会議の内容を録画及び録音の少なくとも一方の形式で記録を行うネット会議記録手段と、を含み、前記ネット会議設定手段は、前記マッチング手段の検索結果に基づき、ネット会議の設定対象となる第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを抽出し、抽出した組み合わせのネット会議の日程の設定を行い、前記ネット会議記録手段は、設定されたネット会議の内容を記録又は再生する際に、第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの少なくとも一方について、個人の特定を防止するためのマスク処理を行う情報提供システム。ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供サーバであって、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、を含む情報提供サーバ。ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供サーバであって、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、前記求人情報蓄積手段は、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記個人情報蓄積手段は、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記マッチング手段は、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供サーバ。ネットワークを介してユーザに情報を提供するプログラムであって、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、してコンピュータを機能させるプログラム。ネットワークを介してユーザに情報を提供するプログラムであって、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、してコンピュータを機能させ、前記求人情報蓄積手段は、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記個人情報蓄積手段は、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記マッチング手段は、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索するプログラム。コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体であって、請求項13またh14に記載のプログラムが記憶されている情報記憶媒体。コンピュータにより、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供方法であって、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積ステップと、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測ステップと、を含む情報提供方法。コンピュータにより、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供方法であって、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積ステップと、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積ステップと、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチングステップと、を含み、前記求人情報蓄積ステップにおいて、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記個人情報蓄積手段において、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記マッチングにおいて、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供方法。しかし、求職者が、自分に必要な講座を選択することは、簡単ではない。自分に必要な講座を選択するためには、企業が求めるスキルや自己のスキルを正確に把握する必要があるが、個人でそれらを調べることは容易ではない。また各種講座受講後に自己のスキルがどのくらい上昇するのかについての客観的なデータは、あまり提供されないため、各種講座受講後の自己のスキルがイメージしたしくいとい問題点もあった。また就職や転職等の人材紹介業界においては、最終段階においては、求職者と企業の面接が行われるが、その内容は求職者からや企業の採用担当者からのフィードバックによってのみしることができ、それが人材紹介業の担当者のプロとしての記憶のなかにたまり、人材紹介のノウハウになっているのが現状であり、面接の内容を客観的かつ第3者がくりかえし利用可能で形態で活用されていないという問題点があった。本発明は、以上のような技術的課題に鑑みてなされたものであり、その目的のひとつは、ユーザに教育課程修了後の能力向上をイメージしてもらい教育課程の選択が行える情報提供システム、情報提供サーバ、プログラム、情報記憶媒体及び情報提供方法を提供することができる。また本発明の目的の他の一つは、面接の内容を客観的かつ第3者がくりかえし利用可能で形態で活用できる情報提供システム、情報提供サーバ、プログラム、情報記憶媒体及び情報提供方法を提供することである。1本発明は、ネットワークを介してユーザに教育情報を提供する情報提供システムであって、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、を含む情報提供システムに関する。なおスキル情報は、複数の分野の分野ごとに設定されている場合でもよい。この場合少なくとも1つの分野におけるスキル情報が本発明の構成を満たせば、本発明の範囲内である。スキル情報は、スキルを評価するための数値やスキルのレベルを示す値であり、絶対的な値そのものでもよいし、偏差値でもよい。なお複数の分野の分野ごとにスキル情報等が設定されている場合には、前記分野ごとに、スキルを評価するための数値やスキルのレベルを示す値が設定されていてもよい。本情報提供システムは、例えばキャリア形成用の教育を支援するシステムでもよいし、人材紹介システムでもよい。例えば求職者である個人に教育課程例えばIT、資格等の教育課程を提供し、各種技術分野企業が要求する技術分野等のスキルを向上させるための教育を支援するシステムでもよい。教育課程は、コンテンツ、本、授業でもよいし、サプリメントの提供等でもよい。第1の属性を有するユーザとは、本システムの情報提供を受けるユーザであり、例えば生徒や学生や求職者や転職希望者等である。スキル情報の取得は、例えばWeb上の画面から、スキル情報そのものがダイレクトに入力のされる形態で取得されてもよいし、Web上でスキル評価を行うためのテストを実行して例えばWeb画面上でユーザが問題に回答する形式、テスト結果を評価することによって取得してもよい。本発明では、所与の教育課程を修了した人のスキル情報を取得して蓄積することで、所与の教育課程を受講した個人数が増えると、記憶部に蓄積されたサンプル数を増やすことができる。サンプル数が多いほどより精度よくスキル情報の予測演算を行うことができるため、所与の教育課程を受講した人数が増えるにつれ、スキル予測情報の予測精度を上げることが可能な情報提供システムを提供することができる。ユーザは教育課程修了後のスキル予測情報の提供を受けることができるので、教育課程修了後のスキル向上後の自分をイメージして、教育課程や希望企業や職業選択を行うことができる。2この情報提供システムにおいて、前記スキル情報予測手段は、記憶部に前記スキル情報として記憶されている個人の前記所与の教育課程修了前後のスキル情報及び前記スキル情報に関連づけて記憶されている前記個人のプロフィール情報の少なくとも一方に基づき蓄積されたスキル情報に重み付けして、スキル予測情報の予測演算を行ってもよい。前記スキル情報に関連づけて個人のプロフィール情報を記憶するプロフィール情報記憶部をさらに含んでもよい。例えば前記スキル情報蓄積手段は、第1の属性を有するユーザのスキル情報と当該ユーザのプロフィール情報と記憶部に蓄積された前記個人の教育課程修了前のスキル情報及び前記個人のプロフィール情報に基づき、重み付けの程度を決定してもよい。すなわち、プロフール情報や教育課程修了前のスキル値の近い人のスキル情報がより影響度が高くなるように重み付けしてもよい。このようにすると、第1の属性を有するユーザに近い能力やプロフィールの人のデータおより反映させたスキル予測情報を求めることができる。3この情報提供システムにおいて、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、前記マッチング手段は、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、第2の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索してもよい。第2の属性を有するユーザとは、第1の属性を有するユーザを募集する側のユーザであり、例えば雇用主や企業会社や学校等である。個人情報とは、第1の属性を有するユーザの住所、氏名、年齢、性別、学歴、資格等の情報でもよい。求人情報には第2の属性を有するユーザの企業情報、待遇情報、福利厚生情報、を含んでもよい。プロフィール情報には、第1の属性を有するユーザの住所、氏名、年齢、性別、学歴、資格、IQ値等の少なくとも1つの情報を含んでもよい。所与のマッチング基準は、第1の属性を有するユーザの現在のスキル情報に冠する条件でもよいし、所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報に冠する条件でもよい。4この情報提供システムにおいて、前記マッチング処理手段は、第1の属性を有するユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報と第2の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索してもよい。5この情報提供システムにおいて、前記求人情報蓄積手段は、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記個人情報蓄積手段は、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記マッチング手段は、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索してもよい。6本発明は、ネットワークを介してユーザに情報を提供する教情報提供システムであって、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、前記求人情報蓄積手段は、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記個人情報蓄積手段は、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記マッチング手段は、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供システムに関する。7この情報提供システムにおいて、前記求人情報蓄積手段は、前記期待スキル情報として、第2の属性を有するユーザから、複数の分野についての重視度合いを示す重視度合い情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報に基づき、グラフ画像を生成するグラフ画像生成手段を含み、前記グラフ画像生成手段は、前記期待スキル情報の複数の分野についての重視度合い情報比率に基づき、グラフの第1の軸方向について、前記複数の分野の表示領域の割り当てを行い、各分野に割り当てられた表示領域に、第1の属性を有するユーザの各分野に対応するスキル情報の示す値と、第2の属性を有するユーザの各分野の期待スキル情報の示す値とを第2の軸方向に重畳的に表示するグラフ画像を生成してもよい。予め複数の分野のスキルの重視度合いを定義しておき、重視度合いの比率に応じて、グラフ画像の各分野についての割り当てられた縦軸の長さの比率を決定してもよい。グラフ画像の横軸は、棒グラフでもよいし、折れ線グラフでもよい。棒グラフの場合には各分野における棒グラフの棒の横成分の長さをスキルの重視度合いの比率にあわせることにより、第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの棒グラフの面積差が第2のユーザの前記期待スキル情報の複数の分野についての重視度合いも反映させることができ、両者のマッチング度を視覚的に瞬時に把握できるグラフ画像を提供することができる。8この情報提供システムにおいて、前記教育課程は、ユーザが受講する講座でもよい。9この情報提供システムにおいて、前記教育課程として、所与の講座の授業を提供する授業提供手段を含み、前記授業提供手段は、前記所与の講座修了後に、当該所与の講座の受講者のスキル情報を測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報を取得して回答情報に基づき、当該受講者のスキル情報を算出し、前記スキル情報蓄積手段は、算出されたスキル情報を取得し、記憶部に蓄積してもよい。10この情報提供システムにおいて、第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザとのネット会議を設定するネット会議設定手段と、前記ネット会議の内容を録画及び録音の少なくとも一方の形式で記録を行うネット会議記録手段と、を含み、前記ネット会議設定手段は、前記マッチング手段の検索結果に基づき、ネット会議の設定対象となる第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを抽出し、抽出した組み合わせのネット会議の日程の設定を行い、前記ネット会議記録手段は、設定されたネット会議の内容を記録又は再生する際に、第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの少なくとも一方について、個人の特定を防止するためのマスク処理を行ってもよい。本システムによれば、当事者のプライバシーに配慮しつつ面接の内容を客観的かつ第3者がくりかえし利用可能で形態で蓄積することができるので、システマチックにノウハウの共有を行うことができるようになる。11本発明は、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供サーバであって、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、を含む情報提供サーバに関する。12本発明は、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供サーバであって、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、を含み、前記求人情報蓄積手段は、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記個人情報蓄積手段は、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記マッチング手段は、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供サーバに関する。13本発明は、ネットワークを介してユーザに情報を提供するプログラムであって、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測手段と、してコンピュータを機能させるプログラムに関する。14本発明は、ネットワークを介してユーザに情報を提供するプログラムであって、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積手段と、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積手段と、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチング手段と、してコンピュータを機能させ、前記求人情報蓄積手段は、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記個人情報蓄積手段は、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記マッチング手段は、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索するプログラムに関する。15本発明は、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体であって、請求項13またh14に記載のプログラムが記憶されている情報記憶媒体に関する。16本発明は、コンピュータにより、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供方法であって、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、記憶部に蓄積するスキル情報蓄積ステップと、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供するスキル情報予測ステップと、を含む情報提供方法に関する。17本発明は、コンピュータにより、ネットワークを介してユーザに情報を提供する情報提供方法であって、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する求人情報蓄積ステップと、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する個人情報蓄積ステップと、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索するマッチングステップと、を含み、前記求人情報蓄積ステップにおいて、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記個人情報蓄積手段において、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、前記マッチングにおいて、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索する情報提供方法に関する。1.構成以下、本発明を適用した実施例について、図面を参照しつつ説明する。なお、以下に示す実施例は、特許請求の範囲に記載された発明の内容を何ら限定するものではない。また、以下の実施例に示す構成のすべてが、特許請求の範囲に記載された発明の解決手段として必須であるとは限らない。図1は、本実施形態の情報提供システムの構成について説明するための図である。本実施形態の情報提供システムは、当該構成要素各部の一部を省略した構成としてもよい。狭義の情報提供システム1は、後述する各種情報提供処理等を実行するサーバ100で構成される。なおサーバ100は、単独のサーバ装置で構成されていてもよいし、複数のサーバ装置やデータベース装置で構成され、処理を分散して行う構成でもよい。また広義の情報提供システム1は、当該情報提供システムの第1の属性のユーザ個人、求職者等が使用する第1の属性のユーザ端末10-1,10-2、10-3、、当該情報提供システムの第2の属性のユーザ企業等が使用する第2の属性のユーザ端末10-1,10-2、10-3、を、含んでもよい。なお第1の属性のユーザ端末10-1,10-2、10-3、、第2の属性のユーザ端末20-1,20-2、20-3、は、汎用のパーソナルコンピュータで実現可能である。これらは同じ機能を備え同じプログラムが実装され、例えば入力されるユーザIDによって第1の属性のユーザ端末又は第2の属性のユーザ端末として機能させてもよい。サーバ100と第1の属性のユーザ端末10-1,10-2、10-3、や第2の属性のユーザ端末等20-1,20-2、20-3、の情報処理端末とは、所定の通信ネットワーク30LAN、インターネット、専用線、パケット通信網、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線、無線の両方を含むを介して相互に通信可能に構成されている。このような情報提供システム1は、例えば従来のWebアプリケーションサーバシステムの技術を用いて構成することができる。この場合、サーバ100は、Webサーバ、APアプリケーションサーバ及びデータベースサーバとして機能し、クライアントとして機能する各情報処理端末から例えばHTTPプロトコルに従い送信される所定の要求を受け付けると、この所定の要求に応じた処理を行い、処理結果を各情報処理端末に送信する。また、各情報処理端末は、例えばWebブラウザ等を実装しており、ユーザ第1の属性のユーザ又は第2の属性のユーザ等の操作に従って所定の要求をサーバ100に対して送信するとともに、その処理結果を受信するとこれをWebブラウザ上に表示する。なお、サーバ100と各種情報処理端末が、情報提供プログラムの一部又は全部を実行可能な環境にあり、各種情報処理端末とサーバ100がネットワーク30を介して通信し、情報提供プログラムの一部又は全部の処理を分散して実行する形態で実現する場合も本発明の範囲内である。またすべての処理をサーバ100で行いユーザは処理結果をネットワーク経由で、サービスとして利用する形態、すなわちクラウドコンピューティングネットワーク、特にインターネットをベースとしたコンピュータの利用形態で実現する形態も本発明の範囲内である。図2は、サーバ情報提供システム100のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ100は、CPU、ROM、RAM、HDD、外部記憶装置、ユーザインタフェース、ディスプレイ、プリンタ、および通信インタフェース等のハードウェアを備える汎用のコンピュータにより構成することができる。なお、サーバ情報提供システム100は、単一のコンピュータにより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータにより構成されるものであってもよい。図3は、サーバ情報提供システム100の構成を示す機能ブロック図である。図3に示すように、サーバ情報提供システム100は、教育効果情報記憶部140、求人情報記憶部150、個人情報記憶部150、ネット会議情報記憶部170、通信処理部110、制御部120を含んで構成される。これらの各部は、CPU、ROM、RAM、HDD、外部記憶装置などにより実現される。制御部120は、スキル情報蓄積手段121、スキル情報予測手段122、求人情報蓄積手段123、個人情報蓄積手段124、マッチング手段125、授業提供手段126、グラフ画像提供手段127、ネット会議設定手段128、ネット会議記録手段129として機能し、CPUが、ROM、RAM、HDD、外部記憶装置などに記憶された所定のプログラム本発明のキャリア教育課程支援方法を規定したプログラム等を実行することにより実現される。第1の属性のユーザ端末10は、キーボード等の入力装置やディスプレイやプリンタ等の出力装置を含み、本システム1を利用する第1の属性のユーザ個人、求職者などからの入力を受け付けるとともに、ユーザに対し情報を出力することができる構成となっている。このような情報処理端末10としては、一般的なパソコンや携帯端末を用いることができる。第1の属性のユーザ端末10は、所与の講座の授業が提供される端末として機能してもよい。第2の属性のユーザ端末20は、キーボード等の入力装置やディスプレイやプリンタ等の出力装置を含み、本システム1を利用する第2の属性のユーザ企業の担当者などからの入力を受け付けるとともに、ユーザに対し情報を出力することができる構成となっている。このような情報処理端末20としては、一般的なパソコンや携帯端末を用いることができる。スキル情報蓄積手段121は、所与の教育課程の修了前後における個人のスキル情報を取得して、スキル情報として、個人情報記憶部140に蓄積し、スキル情報予測手段122は、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、個人情報記憶部140に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報の予測演算をおこない、演算結果えられたスキル予測情報を前記ユーザに提供する。スキル情報予測手段122は、個人情報記憶部140に前記スキル情報として記憶されている個人の前記所与の教育課程修了前後のスキル情報及び前記スキル情報に関連づけて記憶されている前記個人のプロフィール情報の少なくとも一方に基づき蓄積されたスキル情報に重み付けして、スキル予測情報の予測演算を行う。求人情報蓄積手段123は、第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報を含む求人情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する。個人情報蓄積手段124は、第1の属性を有するユーザから、スキル情報とプロフィール情報を含む個人情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積する。マッチング手段125は、前記求人情報及び前記個人情報に基づき、所与のマッチング基準を満たす第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを検索する。マッチング手段125は、第1の属性を有するユーザのスキル情報と、第2の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索してもよい。マッチング処理手段125は、第1の属性を有するユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル予測情報と第2の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす組み合わせを検索してもよい。求人情報蓄積手段123は、前記期待スキル情報として、前記第2の属性を有するユーザから、第1の属性を有するユーザに期待する複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、個人情報蓄積手段124は、前記スキル情報として、前記第1の属性を有するユーザから、前記複数の分野について分野別の期待スキル情報を取得し、第1の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、マッチング手段125は、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索してもよい。求人情報蓄積手段123は、前記期待スキル情報として、第2の属性を有するユーザから、複数の分野についての重視度合いを示す重視度合い情報を取得し、第2の属性を有するユーザの識別情報に関連づけて記憶部に蓄積し、グラフ画像生成手段127は、第1の属性を有するユーザの複数の分野について分野別のスキル情報と、第2の属性を有するユーザの複数の分野について分野別の期待スキル情報に基づき、グラフ画像を生成する。グラフ画像生成手段127は、前記期待スキル情報の複数の分野についての重視度合い情報比率に基づき、グラフの第1の軸方向について、前記複数の分野の表示領域の割り当てを行い、各分野に割り当てられた表示領域に、第1の属性を有するユーザの各分野に対応するスキル情報の示す値と、第2の属性を有するユーザの各分野の期待スキル情報の示す値とを第2の軸方向に重畳的に表示するグラフ画像を生成してもよい。授業提供手段128は、前記教育課程として、所与の講座の授業を提供し、前記所与の講座修了後に、当該所与の講座の受講者のスキル情報を測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報を取得して回答情報に基づき、当該受講者のスキル情報を算出し、スキル情報蓄積手段121は、算出されたスキル情報を取得し、個人情報記憶部140に蓄積してもよい。ネット会議設定手段128は、第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザとのネット会議を設定し、ネット会議記録手段129は、前記ネット会議の内容を録画及び録音の少なくとも一方の形式で記録を行う。ネット会議設定手段128は、前記マッチング手段の検索結果に基づき、ネット会議の設定対象となる第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの組み合わせを抽出し、抽出した組み合わせのネット会議の日程の設定を行い、ネット会議記録手段129は、設定されたネット会議の内容を記録又は再生する際に、第1の属性を有するユーザと第2の属性を有するユーザの少なくとも一方について、個人の特定を防止するためのマスク処理を行ってもよい。ネット会議情報記憶部160には、ネット会議の録画または録音情報が記憶されている。記憶され手いるネット会議の録画または録音情報は、個人の特定を防止するためのマスク処理が行われたものでもよい。2.システムの具体例以下、情報提供システム1の一例について、求職者第1の属性のユーザの一例の教育支援を及び、企業第2の属性のユーザの一例に対する人材紹介を行うシステムを例にとり説明する。2-1.スキル情報、個人情報図5は、本実施の形態の個人情報について説明するための図である。本実施の形態では、個人例えば生徒又は生徒予備軍でもよいし、求職者でもよい。第1の属性を有するユーザの一例に、企業例えば会社、第2の属性を有するユーザの一例が求める技術分野のスキル例えばプログラミング分野、ネットワーク分野、サーバ分野、LINUX分野を向上させるために受講可能な講座所与の教育課程の一例を用意し、講座の受講生の講座受講前後のスキル情報を蓄積する。スキル情報240は、個人情報210として、個人識別ID第1の属性を有するユーザの識別情報220に関連づけて、個人情報記憶部に記憶させてもよい。また個人情報210として、個人のプロフィール情報年齢、性別、学歴等を個人識別ID220に関連づけて、個人情報記憶部に記憶させてもよい。また個人情報210として、個人の受講履歴情報提供している講座の受講履歴250を個人識別ID220に関連づけて、個人情報記憶部に記憶させてもよい。図4は、スキル情報について説明するための図である。スキル情報は、各個人について、複数の時点におけるデータを有していてもよい。例えば図4に示すように、各個人について、測定時点や申告時点の異なる複数のデータテータ取得日242、IQテストの値243、プログラミングのスキル値244、サーバに関するスキル値245、ネットワークに関するスキル値246、英語のスキル値247、コミュニケーション能力値248等を、データ取得日242やデータ番号241に関連づけて記憶させてもよい。なおスキル情報として記憶されている各種スキル値は、スキルを評価するための数値やスキルのレベルを示す値であり、絶対的な値そのものでもよいし、偏差値でもよい。図7は、Web上で提供するスキル評価テストの画面例である。本実施の形態の第1の属性のユーザ端末10で、図7に示すようなスキルテスト画面を提供してもよい。例えば、第1の属性のユーザ端末10において、図7に示すような所与の分野のスキルを測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報を取得して回答情報に基づき、当該個人のスキル情報を算出してもよい。なお所与の講座受講前に、個人第1の属性のユーザの一例のスキル情報を測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報に基づき、当該個人第1の属性のユーザの一例のスキル情報を算出し、算出されたスキル情報を測定日情報データ取得日242とともに記憶部に記憶させてもよい。また所与の講座受講修了後に、個人第1の属性のユーザの一例のスキル情報を測定するためのテスト問題を提供し、当該テスト問題に対する回答情報に基づき、当該個人第1の属性のユーザの一例のスキル情報を算出し、算出されたスキル情報を測定日情報データ取得日242とともに、記憶部に記憶させてもよい。例えばデータ番号0001は当該個人の初回のスキル情報例えばすべて講座受講前のスキル情報とし、例えばデータ番号0002は当該個人の2回目のスキル情報例えば講座A受講後のスキル情報としてもよい。この様にすると、所与の講座の受講前後の個人のスキル情報の変化情報を得ることができる。図8は、受講履歴情報について説明するための図である。受講履歴情報は、図8に示すように、個人毎に個人識別ID220に関連づけて各個人の各講座講座A、講座B、受講の受講状況を記憶させてもよい。受講状況として、例えば受講なしの場合には所定の数値例えば0を記憶させ、受講ありの場合には受講終了日ymd1、ymd2を記憶させてもよい。この様に各講座の受講終了日を記憶させておくことで、所与の個人についてのスキル情報のデータ取得日242と、当該個人の所与の講座の受講終了日の記録とに基づき、所与の講座受講前後の個人のスキル情報のデータを特定することができる。2-2.求人情報、期待スキル情報、個人情報図6は、本実施の形態の求人情報について説明するための図である。本実施の形態では、企業第2の属性を有するユーザの一例から、個人例えば求職者等の第1の属性を有するユーザに期待する期待スキル情報280や企業情報企業の住所、従業員等のデータや待遇等に関する情報290を取得し、企業識別ID第2の属性を有するユーザの識別情報の一例270に関連づけて記憶部に蓄積してもよい。図9、10は、期待スキル情報について説明するための図である。期待スキル情報は、企業第2の属性を有するユーザの一例が個人第1の属性を有するユーザの一例に期待するスキル情報に関するもので、例えば各分野IQテスト、プログラミング、サーバ、ネットワーク、英語、コミュニケーション能力のスキル値として期待する期待スキル値でもよい。期待スキル値は、スキルを評価するための数値やスキルのレベルを示す値であり、絶対的な値そのものでもよいし、偏差値でもよい。例えば図10に示すように、各企業の企業識別ID270に関連づけて、各分野IQテスト273、プログラミング274、サーバ275、ネットワーク276、英語277、コミュニケーション能力278の期待スキル値を記憶させてもよい。また例えば複数の分野についての重視度合いを示す重視度合い情報をふくんでもよい。重視度合い情報は、企業が要求する複数の分野について、重視度合いの比率情報でもよい。例えば各分野の重視度合いの比が、IQテスト:プログラミング:サーバ:ネットワーク:英語:コミュニケーション能力=2:1:1:1:3:2である場合には、この値を各分野の比重として記憶させてもよい。また合計を100として、各分野の比率をパーセンテージで表したものを各分野の比重として記憶させてもよい。例えば図9に示すように、各企業の企業識別ID270に関連づけて、各分野IQテスト273、プログラミング274、サーバ275、ネットワーク276、英語277、コミュニケーション能力278の比重比の値や比の値をパーセンテージで表したもの271と期待スキル値272をセットにして記憶させてもよい。2-3.スキル情報予測本実施の形態では、第1の属性求職者を有するユーザのスキル情報と、記憶部に蓄積されたスキル情報に基づき、前記ユーザが所与の教育課程を修了した場合のスキル情報の予測演算をおこなう。図11、12ABは、スキル予測演算の一例について説明するための図である。第1の属性を有するユーザが講座Aを受講した場合のスキル情報予測を行う場合について説明する。ここではスキル情報として、講座A受講前後の所定の分野のスキルに関する得点例えば図4のプログラミングのスキル値244、サーバに関するスキル値245、ネットワークに関するスキル値246、英語のスキル値247、コミュニケーション能力値248のいずれかでもよいとIQテストの値を用いてもよい。またスキル情報に対応した個人のプロフィール情報230を抽出し、プロフィール情報に含まれた学歴、年齢を偏差値化して用いてもよい。まず個人情報記憶部に蓄積されているスキル情報から、受講履歴情報250に基づき講座Aを受講した生徒の講座A受講前後のスキル情報とプロフール情報を抽出する。360、362、364、抽出された生徒S001S002S00nに対応するユーザCANDの推定得点偏差値の演算結果を示している。例えば抽出した個人ANYS001のIQ偏差値が75ANYのIQ301参照、講座A受講前の所定の分野のスキルに関する得点偏差値が40ANYの初回得点303参照、講座A受講後の所定の分野のスキルに関する得点偏差値が95ANYの講座A修了後得点305参照、学歴偏差値が75ANYの学籍302参照、年齢偏差値が40ANYの年齢片札304参照であるとする。そして、スキル情報予測を行うユーザCANDのIQ偏差値が63CANDのIQ301参照、講座A受講前の所定の分野のスキルに関する得点偏差が58CANDの初回得点303参照、学歴偏差値が68CANDの学籍302参照、年齢偏差値が48CANDの年齢偏差値304参照であるとする。このような場合の生徒S001に基づく、ユーザCANDの講座A受講後の所定の分野のスキルに関する推定得点偏差値CANDの講座A修了後得点305参照は以下のように求めてもよい。まず個人ANYとユーザCANDの近接度を求める。近接度=100-ユーザCANDと個人ANYの標準偏差値と差×2近接度は、各項目301~305にたいして、それぞれ求めてもよい307参照。そして各項目の近接度307に基づき講座A受講後の所定の分野のスキルに関する近接度308を推定する。例えば各項目の近接度307の単純平均値を講座A受講後の所定の分野のスキルに関する近接度308としてもよいし、項目の近接度307に所定の重み付けをした平均値を講座A受講後の所定の分野のスキルに関する近接度308としてもよい。ユーザCANDの推定得点偏差値361=個人ANYの得点偏差値306×近接度308/100上記演算を記憶部から抽出した複数のサンプル講座Aを受講した複数の人間のデータについて行い、複数のサンプルの推定得点偏差値に基づき、ユーザCANDの推定得点偏差値を求めてもよい。かかる演算を行い、抽出した生徒全員について、当該性と対応するユーザCANDの推定得点偏差値361、363、364の演算を行う。そして、演算された推定得点偏差値の分布に基づき、ユーザのスキル予測値を演算する。例えば図12Aに示すように、横軸に推定得点偏差値、縦軸にサンプル数をとり、上記サンプルのヒストグラムでベルカーブ正規分布を作成し、ベルカーブに基づきユーザのスキル予測値としてもよい。また図12Bに示すように標準化したベルカーブ370に置き換えてもよい。このようにして作成されたサンプルの分布に基づき、ユーザCANDのスキル予測値を求めてもよい。例えばサンプルの最多分布領域の値をユーザのスキル予測値としてもよい。2-4.マッチング処理とグラフ画像本実施の形態では第1の属性を有するユーザのスキル情報と、第2の属性を有するユーザの期待スキル情報との比較処理を行い、比較結果に基づき、所与のマッチング基準を満たす前記組み合わせを検索するマッチング処理を行う。マッチング処理は、第1の属性を有するユーザの現在のスキル情報に基づき行ってもよいし、例えば所定の講座を受講したと仮定した場合のスキル予測情報に基づきおこなってもよい。図13、図14は、マッチング処理の一例について説明するための図である。図13は、生徒第1の属性を有するユーザS1と会社第2の属性を有するユーザK1とのマッチング結果を示すグラフ画像である。グラフ画像の縦軸第1の軸の一例については、会社K1の期待スキル情報の複数の分野ここでは分野1,分野2、分野3であり、例えば図9のプログラミング、サーバ値、ネットワーク、英語、コミュニケーション能力のいずれかでもよいについての重視度合い情報図9の比重に基づき、複数の分野に関する表示領域の割り当てが行われる。例えば会社K1の分野1、分野2、分野3、分野4、分野5に対する重視度合い図9の比重が、4:2:2:1:1である場合には、各分野についての表示領域の縦方向の長さの割合l1:l2:l3:l4;l5=4:2:2:1:1とする。そして各分野に割り当てられた表示領域に、生徒S1の各分野に対応するスキル情報例えば図4のQテストの値243、プログラミングのスキル値244、サーバに関するスキル値245、ネットワークに関するスキル値246、英語のスキル値247、コミュニケーション能力値248等の値と、会社K1の各分野の期待スキル情報例えば図9のIQテスト273、プログラミング274、サーバ275、ネットワーク276、英語277、コミュニケーション能力278のいずれかの期待スキル値を横軸第2の軸方向に棒グラフとして重畳的に表示するグラフ画像を生成してもよい。310、320、330、340、350は、会社K1の分野1、分野2、分野3、分野4、分野5のそれぞれに対応する期待スキル値である76543を棒グラフにした時の表示領域会社の期待スキル表示領域を示している。312、322、332、342、352は、生徒S1の分野1、分野2、分野3、分野4、分野5のそれぞれに対応するスキル値である97656を棒グラフにした時のスキル表示領域と会社K1の期待スキル表示領域の差分表示領域を示している。図13では、すべての分野において、生徒S1のスキル値が、会社K1の期待スキル値を上回っているため、差分表示領域312、322、332、342、352を正の差分表示領域と呼ぶ。なお逆の場合を負の差分表示領域と呼ぶ。正の差分表示領域の面積が大きいほど、生徒S1の有するスキルが会社K1の期待するスキルを上回っていることになる。次にマッチング率の求め方の一例について説明する。マッチング率を求める場合には、縦方向の比率の値と、横方向のスキル値生徒の場合又は期待スキル値会社の場合に基づき、会社K1の分野ごとの棒グラフの面積を積算して会社K1の期待スキル表示領域の面積である57を求め、第生徒S1の分野ごとの棒グラフの面積を積算して、生徒S1のスキル表示領域の面積である73を求める。そして、下記の式でマッチング率をもとめてもよい。マッチング率=生徒のスキル表示領域の面積/会社の期待スキル表示領域の面積図13の場合マッチング率は73/57=128.1パーセントとなる。棒グラフの面積には各分野に対する重視度合いの比率が反映されるので、会社が各分野にたいして期待する重視度合いを反映したマッチングを行うことができる。また、生徒のスキル表示領域の面積と会社のスキル表示領域の面積からマッチング率が視覚的に把握しやすいグラフ画像を提供することができる。図14は、生徒第1の属性を有するユーザの一例S2と会社第2の属性を有するユーザの一例K1とのマッチング結果を示すグラフ画像である。316、326、336、346、356は、生徒S2の分野1、分野2、分野3、分野4、分野5のそれぞれに対応するスキル値である84153を棒グラフにした時のスキル表示領域と、会社K1の分野1、分野2、分野3、分野4、分野5のそれぞれに対応する期待スキル値である76543を棒グラフにした時の期待スキル表示領域との差分表示領域を示している。図14では、分野1、分野4、分野5において、生徒S2のスキル値が、会社K1の期待スキル値を上回っているので、差分表示領域316、346、356は正の差分表示領域となる。また分野2、分野3において、第1の属性を有するユーザS2のスキル値が、第2の属性を有するユーザK1の期待スキル値を下回っているので、差分表示領域326、336を負の差分表示領域となる。差分領域の面積が広いほど、会社の期待するスキルと生徒の有するスキル値が乖離していることになるが、正の差分表示領域と負の差分表示領域は相殺することができる。会社K1の棒グラフの面積を積算して会社K1の期待スキル表示領域の面積である57を求め、生徒S2の棒グラフの面積を積算して、生徒S2のスキル表示領域の面積である50を求める。そして、上記の式でマッチング率50/57=87.7パーセントとなる。図15は、スキル予測情報に基づき行うマッチング処理について説明する図である。410は、生徒S2と会社K1とのマッチング結果を示すグラフ画像である。グラフ画像410によれば、分野2、分野3において、生徒S2のスキル値が、会社K1の期待スキル値を下回っているので、生徒S2は分野2、分野3のスキルに関連する所定の講座1つの講座でもよいし、複数の口座でもよいを受講して、分野2,分野3においてスキルを上昇させることが好ましい。そこで、生徒S2が、分野2、分野3のスキルに関連する所定の講座1つの講座でもよいし、複数の口座でもよいを受講した場合のスキル予測を行い、スキル予測情報に基づきマッチング処理をおこなってもよい。420は、生徒S2のスキル予測情報と会社K1とのマッチング結果を示すグラフ画像である。422及び424の部分は、所定の講座1つの講座でもよいし、複数の口座でもよいを受講した人のスキル情報に基づき、例えば図12Bに示すようなベルカーブを生成し、ベルカーブの中央値から右に行くにつれ薄くなるように表示してもよい。例えば分野2では、ベルカーブの中央値の部分は7.9423参照であり、分野3では、ベルカーブの中央値の部分は6425参照である。スキル予測情報に基づきマッチング率を演算すると、118.9パーセントになる。この様に、スキル予測情報に基づくグラフ画像を生成してスキル予測情報に基づくマッチング結果を生徒に提供することで、当該生徒は、所定の講座に対する受講意欲もたかまり、学習後をイメージしながら、会社の選択を行うことができる。図16、図17は、Web上で提供されるマッチング処理用の画面の一例である。図16は、第1の属性のユーザ端末や第2の属性のユーザ端末等に表示されるマッチング画面である。例えば受講生ID512、受講生名513を指定して検索ボタン518をクリックすると、515に示すように、受講生ID512、受講生名513で指定された生徒第1の属性を有するユーザと、会社第2の属性を有するユーザの合致度一覧515が表示される。合致度一覧は、生徒と、求人情報記憶部に記憶されている会社すべてに対して行った結果を全件表示してもよいし、所定のマッチング基準を満たす会社についてのみ表示してもよい。所定のマッチング基準とは、例えば合致度の値がx以上等の基準でもよいし、他の条件例えばスキル以外の会社の求人条件を満たすものを選別したものを表示してもよい。また例えば会社名514を指定して検索ボタン518をクリックすると、会社名514で指定された会社第2の属性を有するユーザと、生徒第1の属性を有するユーザの合致度一覧が表示される。本実施の形態によれば客観的な数値データに基づきマッチングを行うことにより、企業側も自社のニーズに近い人材を見つけやすくなる。合致度一覧は、生徒と、求人情報記憶部に記憶されている会社すべてに対して行った結果を全件表示してもよいし、所定のマッチング基準を満たす会社についてのみ表示してもよい。所定のマッチング基準とは、例えば合致度の値がx以上等の基準でもよいし、他の条件例えばスキル以外の会社の求人条件を満たすものを選別したものを表示してもよい。なおマッチング結果についての詳細な情報がほしい場合には、マッチング結果一覧の所望の結果の合致度の欄516をクリックすると、図17に示すような当該合致度の詳細情報画面が表示される。詳細情報画面では、生徒のスキル値と会社の期待スキル値を分野別に表示した棒グラフや表を表示してもよい。現状ではマッチングの成功率が低いことや、企業が希望する人材を見つけることが困難だということが、雇用のミスマッチを生んでいる。しかし本実施の形態によれば、求職者のスキルと企業の期待スキルのマッチングを精度よく行うことができるので、企業側にとっても求職者側にとっても有益なシステムを提供することができる。2-5.ネット会議の設定本実施の形態では、求職者や生徒第1の属性を有するユーザと会社の担当者第2の属性を有するユーザとのネット会議求職者と会社の担当者の面接の設定を行ってもよい。マッチング処理のマッチング結果に基づき、ネット会議の対象となる求職者と会社の組み合わせを選定してもよい。例えば求職者のスキル情報と、会社の期待スキル情報のマッチング率が高い場合所定の基準を満たす場合、ネット会議を設定するようにしてもよい。例えば求職者のネット会議の希望日程と企業のネット会議の希望日程をあらかじめ登録しておいて、登録された両者の希望日程に基づき開催可能な日程を自動的に決定してもよい。なおネット会議設定のトリガとなるのは、求職者または会社の担当者等のネット会議設定要求WEB上で要求でもよい、例えばマッチング画面等で、合致度が所定の基準を満たした場合にネット会議の申し込みができるようにして、申し込みがあった場合にネット会議を設定するようにしてもよい。ネット会議の日程は、メールやユーザ端末等で通知され、設定された日時にネット端末でチャット等のボタンを押すことにより、多数のロケーションから参加のネット会議が始められるようにしてもよい。なおネット会議自体は、既存のツールやソフトウエアスカイプ等により実現してもよい。ただし、ネット会議の内容を記録又は再生する際に、少なくとも求職者側に関しては、個人の特定を防止するためのマスク処理を行うことがこのましい。個人の特定を防止するためのマスク処理として、自動的にデフォルトかつランダムな変換関数でボイス偏重されて記録がのこるようにしてもよい。この様にすると、プライバシーを侵害することなく、求職者用の検証資料として使用することが可能となる。本実施の形態によれば、他人のプライバシーに配慮して、面接の内容を客観的かつ第3者がくりかえし利用可能で形態で蓄積することができるので、システマチックにノウハウの共有を行うことができるようになる。なお求職者側のみならず、企業側の担当者に対しても個人の特定を防止するためのマスク処理をおこなってもよい。また、例えば企業側の担当者が会社名を指定してマッチング処理を行い例えば図16において会社名514を指定、マッチング率が高い人順にならべて、面接予約ができるようにしてもよい。この様にすると、求職者の住所、場所を選ばず面接可能であり、席の入れ替えや、部屋の外までやってきてもらって待機してもらう必要もないので、非常に効率よく多くの面接を行うことができる。3.本実施の形態の処理図18は、本実施の形態のスキル予測情報演算の処理の流れを示すフローチャートである。生徒第1の属性を有するユーザが所与の講座を受講した場合のスキル予測演算を行う場合の処理について説明する。まず個人情報記憶部に記憶されている生徒の受講履歴情報に基づき、所与の講座を受講した生徒を抽出するステップS10。次に、抽出した全生徒について、スキル予測を行うユーザと抽出した生徒iの所与の講座受講前のスキル情報及び他の能力情報IQテスト等やプロフィール情報年齢、学歴等とに基づき、ユーザと生徒iの近接度を求め、生徒iの所与の講座受講後のスキル情報と近接度に基づき、当該生徒iとの関係における推定得点偏差値iを算出するステップS20、30。そして、抽出した全生徒について算出した推定得点偏差値の分布に基づき、所与の講座受講後のユーザのスキル予測値を求めるステップS40。図19は、本実施の形態のマッチング処理の流れを示すフローチャートである。個人情報記憶部に登録されている所与の生徒と求人情報記憶部に登録されている所与の会社のマッチング率を求める場合の処理について説明する。所与の生徒の複数の分野のスキル値を、所与の会社の対応する分野の比重で重み付けした重み付け後スキル値を求めるステップS110。また所与の会社の複数の分野の期待スキル値を、所与の会社の対応する分野の比重で重み付けした重み付け後期待スキル値を求めるステップS120。そして、重み付け後スキル値と重み付け後期待スキル値に基づき所与の生徒と所与の会社のマッチング率を求めるステップS130。図20は、本実施の形態のマッチング相手検索処理の流れを示すフローチャートである。WEB画面上例えば図16で、所与の生徒を指定して当該生徒にマッチする会社を検索する場合の処理について説明する。マッチングの対象となる生徒情報を受け取るステップS210。例えば図16において指定されている受講生ID個人識別IDに対応しているを受け取り、個人情報記憶部から、当該性とのスキル情報を読み出す。次に全会社について処理が修了するまで以下の処理を行う。まず会社kの期待スキル情報を読み出し、マッチング対象の生徒の複数の分野のスキル値を、会社kの対応する分野の比重で重み付けした重み付け後スキル値を求めるステップS220。次に、会社kの複数の分野の期待スキル値を、会社kの対応する分野の比重で重み付けした重み付け後期待スキル値kを求めるステップS230。そして、重み付け後スキル値との重み付け後期待スキル値kに基づきマッチング対象の生徒と会社kのマッチング率を求めるステップS240。全会社について、上記処理が終了したらステップS250、マッチング率が所定の基準を満たす会社を抽出するステップS260。なお、本発明は本実施形態に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。上記実施の形態では、求職者の教育に着目したシステムを例に取り説明したがそれに限られない。例えば、企業に人材紹介を行うシステム又は求職者に企業を紹介するシステム、企業と求職者のそれぞれに紹介を行う人材紹介システム、企業に対して派遣等を行う際の人材派遣システム等にも適用可能であり、本発明の範囲内である。なお過去に企業が採用した人間のスキル情報等もデータベースに蓄積して、人材紹介の際に活用するようにしてもよい。このようにすると、次回に紹介すべき候補のスキル閾値がわかり、より企業のニーズを反映した人材紹介を行うことができる。"