"複数の時期の各々での人物の行動実績に対して前記人物自身が入力した自己評価の評価種別を教師データとして、当該複数の時期の各々での前記人物の行動実績を学習し、学習分類器を生成する生成手段と、評価対象の時期での前記人物の行動実績を、前記生成手段により生成された学習分類器に基づいて評価する評価手段と、を含むことを特徴とする情報処理装置。前記生成手段により生成された学習分類器が、複数の時期の各々での前記人物以外の他の人物の行動実績に対して前記他の人物自身が入力した自己評価の評価種別を教師データとする当該複数の時期の各々での前記他の人物の行動実績の学習結果、に基づく条件を満足する場合に、当該学習分類器を修正する修正手段をさらに含み、前記評価手段は、前記学習分類器が修正された場合、修正された前記学習分類器に基づいて、評価対象の時期での前記人物の行動実績を評価すること、を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記生成手段は、複数の状態の各々について、前記人物が当該状態にあった複数の時期の各々での前記人物の行動実績に対して入力された自己評価の評価種別を教師データとして、当該複数の時期の各々での前記人物の行動実績を学習して学習分類器を生成し、前記評価手段は、評価対象の時期での前記人物の行動実績を、前記複数の状態のうちの当該評価対象の時期での前記人物の状態、について生成された学習分類器に基づいて評価すること、を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記人物とは異なる他の人物により予め定められた操作が行われた場合に、前記生成手段により生成された前記学習分類器を修正する修正手段をさらに含み、前記評価手段は、前記学習分類器が修正された場合、修正された前記学習分類器に基づいて、評価対象の時期での前記人物の行動実績を評価し、前記修正手段は、前記他の人物の属性が予め定められた条件を満足する場合に、前記生成手段により生成された前記学習分類器を修正すること、を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。複数の時期の各々での人物の行動実績に対して前記人物自身が入力した自己評価の評価種別を教師データとして、当該複数の時期の各々での前記人物の行動実績を学習し、学習分類器を生成する生成手段、評価対象の時期での前記人物の行動実績を、前記生成手段により生成された学習分類器に基づいて評価する評価手段、としてコンピュータを機能させるプログラム。本発明の目的は、評価対象の時期での人物の行動実績の評価を、その人物が自己の複数の時期における行動実績に対して入力した自己評価を考慮して行えるようにすることである。上記課題を解決するための請求項1の発明は、複数の時期の各々での人物の行動実績に対して前記人物自身が入力した自己評価の評価種別を教師データとして、当該複数の時期の各々での前記人物の行動実績を学習し、学習分類器を生成する生成手段と、評価対象の時期での前記人物の行動実績を、前記生成手段により生成された学習分類器に基づいて評価する評価手段と、を含むことを特徴とする情報処理装置である。また、請求項2の発明は、請求項1の発明において、前記生成手段により生成された学習分類器が、複数の時期の各々での前記人物以外の他の人物の行動実績に対して前記他の人物自身が入力した自己評価の評価種別を教師データとする当該複数の時期の各々での前記他の人物の行動実績の学習結果、に基づく条件を満足する場合に、当該学習分類器を修正する修正手段をさらに含み、前記評価手段は、前記学習分類器が修正された場合、修正された前記学習分類器に基づいて、評価対象の時期での前記人物の行動実績を評価すること、を特徴とする。また、請求項3の発明は、請求項1の発明において、前記生成手段は、複数の状態の各々について、前記人物が当該状態にあった複数の時期の各々での前記人物の行動実績に対して入力された自己評価の評価種別を教師データとして、当該複数の時期の各々での前記人物の行動実績を学習して学習分類器を生成し、前記評価手段は、評価対象の時期での前記人物の行動実績を、前記複数の状態のうちの当該評価対象の時期での前記人物の状態、について生成された学習分類器に基づいて評価することを特徴とする。また、請求項4の発明は、請求項1の発明において、前記人物とは異なる他の人物により予め定められた操作が行われた場合に、前記生成手段により生成された前記学習分類器を修正する修正手段をさらに含み、前記評価手段は、前記学習分類器が修正された場合、修正された前記学習分類器に基づいて、評価対象の時期での前記人物の行動実績を評価し、前記修正手段は、前記他の人物の属性が予め定められた条件を満足する場合に、前記生成手段により生成された前記学習分類器を修正することを特徴とする。また、上記課題を解決するための請求項5の発明は、複数の時期の各々での人物の行動実績に対して前記人物自身が入力した自己評価の評価種別を教師データとして、当該複数の時期の各々での前記人物の行動実績を学習し、学習分類器を生成する生成手段、評価対象の時期での前記人物の行動実績を、前記生成手段により生成された学習分類器に基づいて評価する評価手段、としてコンピュータを機能させるプログラムである。請求項1及び5の発明によれば、評価対象の時期での人物の行動実績の評価を、その人物が自己の複数の時期における行動実績に対して入力した自己評価を考慮して行うことができる。請求項2の発明によれば、評価対象の時期での上記人物の行動実績の評価を、他の人物が自己の複数の時期における行動実績に対して入力した自己評価も考慮して、行うことができる。請求項3の発明によれば、評価対象の時期での上記人物の行動実績の評価を、評価対象の時期における上記人物の状態に応じた評価基準を用いて評価することができる。請求項4の発明によれば、評価対象の時期での上記人物の行動実績を評価するための評価基準を、特定の属性を有する他の人物から要求された場合に修正することができる。以下、本発明の実施形態の例について図面に基づき詳細に説明する。[情報処理装置]図1は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置2の構成を示す図である。本実施形態の場合、情報処理装置2は、制御部4、主記憶6,ハードディスク8、及びネットワークインタフェース10以下、ネットワークIF10と記載するを含むサーバとして実現される。本実施形態の場合、情報処理装置2は、一企業のオフィスに設置され、当該企業に所属する社員の情報端末不図示及びデータベース不図示とネットワーク通信可能に接続されている。情報処理装置2により、勤務管理サービスが実現される。なお、データベースには、上記企業に所属する複数の社員の各々の就業日ごとの勤務記録が格納されている。ここでは、勤務記録には、社員の出勤時刻、社員の退勤時刻、及び社員が何時に何処にいたか等が格納されている。また、データベースには、各社員の就業日ごとの状態が格納されている。ここでは、社員の状態として、その社員が従事していた業務の業務種別が格納される。制御部4は、例えばマイクロプロセッサであり、主記憶6に記憶されるプログラムに従って情報処理を実行する。主記憶6は、RAM及びROMを含む。主記憶6には上記プログラムや、情報処理の過程で必要となる各種データが格納される。なお、上記プログラムは、DVD登録商標-ROM等のコンピュータ読取可能な情報記憶媒体から読み出されて主記憶6に格納されてもよいし、ネットワーク等の通信網から供給されて主記憶6に格納されてもよい。ハードディスク8は、各種情報を記憶するための記憶媒体である。ハードディスク8には、各社員の属性が格納される。本実施形態の場合、ハードディスク8には、社員の属性として、当該社員の職階が格納される。また、ハードディスク8には、社員の属性として、当該社員の所属している部署が格納される。ハードディスク8に格納される他の情報については後述する。ネットワークIF10は、ネットワークに情報を送信したり、ネットワークから情報を受信したりするためのインタフェースであり、例えば、ネットワークインタフェースカードである。ネットワークIF10は、ネットワークから情報を受信し、制御部4に出力する。また、ネットワークIF10は、制御部4から入力された情報をネットワークへと送信する。[勤務管理サービス]勤務管理サービスについて説明する。この企業では、毎朝例えば出勤時、社員が自己の情報端末を用いて情報処理装置2にアクセスし、ログインするようになっている。こうすることにより、ログインした社員が、自己の前日における勤務実績を確認するようになっている。具体的には、制御部4が、ログインした社員の前日の勤務実績をデータベースの記憶内容に基づいて取得し、取得した勤務実績を当該社員の情報端末に送信する。その結果として、ログインした社員の情報端末の表示部に確認画面が表示される。図2は、確認画面の一例を示す図である。同図に示すように、確認画面には、ログインした社員の前日の勤務実績が表示される。すなわち、確認画面には、複数のパラメータの各々のパラメータ値が表示される。以下、パラメータのことを実績指標と呼び、パラメータ値のことを実績値と呼ぶ。ここでは、実績指標とは、出勤時刻、退勤時刻、就業時間内における会議室滞在時間、就業時間内における居室滞在時間、就業時間外における会議室滞在時間、及び就業時間外における居室滞在時間である。勤務実績には、各実績指標の実績値が含まれる。以下、実績指標出勤時刻をv1と記載し、実績指標退勤時刻をv2と記載し、実績指標就業時間内における会議室滞在時間をv3と記載し、実績指標就業時間内における居室滞在時間をv4と記載し、実績指標就業時間外における会議室滞在時間をv5と記載し、実績指標就業時間外における居室滞在時間をv6と記載する場合がある。この確認画面は、前日の勤務実績の確認に用いられるだけではない。この確認画面は、前日の勤務実績を確認した社員が、前日の勤務実績に対する自己評価を入力するためにも用いられる。すなわち、前日の勤務実績を確認した社員は、例えばエコロジーの観点から前日の勤務実績を自己評価し、その評価種別を入力欄12に入力するようになっている。なお、ここでは、社員は、良及び悪のうちのいずれかの評価種別を入力するものとする。なお、評価種別が入力されると、入力された評価種別が情報処理装置2へと送信される。また、この確認画面は、前日の勤務実績の確認に用いられたり、自己評価の入力に用いられたりするだけではない。すなわち、この情報処理装置2では、前日の勤務実績が評価されるようになっており、その評価結果が評価出力欄14に表示されるようになっている。そのため、この確認画面は、前日の勤務実績の評価の確認にも用いられる。特に、この情報処理装置2では、社員自身が入力した自己評価が考慮されて評価がなされるようになっている。以下、この点について説明する。[処理]図3は、情報処理装置2にて実行される処理を例示するフロー図である。この処理は、社員一人一人について行われる。なお、処理の対象となっている社員のことを社員Xと記載する。この処理は、繰り返し行われる。本実施形態の場合、社員Xが情報処理装置2にログインする度に行われる。まず、制御部4は、上記データベースの記憶内容に基づいて、評価対象の時期における、社員Xの勤務実績を取得するS101。本実施形態の場合、制御部4は、社員Xの前日の勤務実績を取得する。上述のように、勤務実績には、各実績指標の実績値が含まれる。なお、本実施形態の場合、制御部4は、取得した社員Xの勤務実績を社員Xの情報端末に送信することも行う。その結果、社員Xの情報端末に社員Xの前日の勤務実績が表示される図2参照。そして、制御部4は、社員X自身が入力した自己評価の評価種別を取得するS102。本実施形態の場合、制御部4は、社員Xの情報端末から自己評価の評価種別を受信する。そして、制御部4は、上記データベースの記憶内容に基づいて社員Xが評価対象の時期に従事していた業務の業務種別を特定し、特定した業務種別、S101のステップで取得した社員Xの勤務実績、及びS102のステップで取得した評価種別を含むレコードを、社員Xの社員IDに関連付けてハードディスク8に記憶するS103。図4は、情報処理装置2にて実行される他の処理を例示するフロー図である。この処理も社員一人一人について行われる。ここでも、処理の対象となっている社員のことを社員Xと記載する。本実施形態の場合、この処理は、社員Xを対象として図3に示す処理が実行された場合に実行される。より詳しくは、社員Xを対象として図3に示す処理が行われた場合において、後述する評価基準情報が社員Xの社員IDに関連づけてハードディスク8に記憶されていない場合に実行される。まず、制御部4は、社員Xの社員IDに関連づけてハードディスク8に記憶されているレコードの数Nが基準数以上であるか否かを判定するS201。基準数は2以上の整数である。レコードの数Nが基準数以上である場合S201のY、制御部4生成手段は、複数の時期の各々での社員Xの勤務実績に対して社員X自身が入力した自己評価の評価種別を教師データとして、当該複数の時期の各々での社員Xの行動実績を学習する。すなわち、制御部4は、レコードの数Nが基準数以上である場合S201のY、各レコードに含まれる評価種別を教師データとして、各レコードに含まれる社員Xの勤務実績を学習するS202。より詳しくは、制御部4は、各レコードに含まれる各実績値を独立変数とし、且つ、各レコードに含まれる評価種別を従属変数として、学習結果である学習分類器を生成する。学習分類器はどのようなものでもよいが、本実施形態の場合、公知の決定木生成アルゴリズム例えば、C4.5により、学習分類器として決定木が生成されるものとする。この決定木には、上記6つの実績指標v1~v6のうちの少なくとも一部の実績指標の一つ一つに対応する指標ノードと、2つの評価種別良及び悪の一つ一つに対応する評価ノードと、が含まれる。指標ノードには下に伸びる複数のエッジが接続されており、各エッジは当該指標ノードに対応する実績指標の実績値の範囲に対応している。なお、各エッジが対応している範囲は、それぞれ異なる。本実施形態の場合、指標ノードには下に伸びる2つのエッジが接続されており、指標ノードには境界値が対応付けられている。そして、一方のエッジは境界値以上の実績値に対応し、他方のエッジは境界値未満の実績値に対応している。実績指標が評価種別の決定に与える影響が強いほど上位に、その実績指標に対応する指標ノードが配置される。図5に決定木を例示した。矩形のノードは、指標ノードを表し、円形のノードは、評価ノードを表している。例えば、実績指標v3に対応する指標ノードには境界値2が対応付けられているので、当該指標ノードから伸びる左側のエッジは、当該境界値未満の実績値に対応し、右側のエッジは、当該境界値以上の実績値に対応している。学習分類器を生成すると、制御部4は、生成した学習分類器を評価基準情報として、社員Xの社員IDに関連づけてハードディスク8に保存するS203。各社員を対象に図4に示す処理が実行されることにより、社員ごとに、ハードディスク8に評価基準情報が関連づけて記憶される。なお、以下、ある社員の社員IDに関連づけられた評価基準情報のことを、その社員の評価基準情報と呼ぶ。図6は、情報処理装置2にて実行される他の処理を例示するフロー図である。この処理も社員一人一人について行われる。ここでも、処理の対象となっている社員のことを社員Xと記載する。この処理は、評価対象の時期における社員Xの勤務実績が取得された場合に実行される。本実施形態の場合、S101のステップで社員Xの前日の勤務実績が取得された場合に実行される。すなわち、制御部4は、社員Xの評価基準情報、すなわち決定木をハードディスク8から読み出すS301。そして、制御部4評価手段は、所定の分類アルゴリズムに従って、評価対象の時期における社員Xの勤務実績、ここではS101のステップで取得された社員Xの前日の勤務実績、を評価基準情報に基づいて評価しS302、評価結果を示す情報を社員Xの情報端末に送信する。その結果、評価結果が社員Xの情報端末に表示される図2の評価出力欄14参照。なお、社員Xの評価基準情報が記憶されていない場合、S302のステップは実行されない。従って、評価出力欄14は空欄となる。この情報処理装置2では、例えば社員Aに着目した場合、複数の時期の各々での社員Aの勤務実績に対して社員A自身が入力した自己評価の評価種別を教師データとして、上記複数の時期の各々での社員Aの勤務実績が学習され、学習分類器が生成される図4参照。そして、学習分類器を示す評価基準情報に基づいて評価対象の時期における社員Aの勤務実績が評価される図6参照。なお、制御部4は、S302のステップにおいて、上位1~n本実施形態の場合、nは2番目の指標ノードの各々に対応づけられた境界値を目標値として社員Xの情報端末に送信するようにしてもよい。こうすることにより、確認画面において目標値が表示されるようにしてもよい。図7に、目標値が表示されているときの確認画面の一例を示した。括弧の内の値が目標値を示している。なお、本発明の実施形態は上記実施形態だけに限らない。[変形例1]例えば、上記実施形態では、社員の勤務実績の評価が、その社員の自己評価だけが考慮されて行われるようになっていた。すなわち、上記実施形態では、社員の勤務実績の評価が、その社員についての学習結果だけを用いて行われていた。しかしこの場合、社員の勤務実績の評価が客観的に行えない場合がある。そこで、社員の勤務実績の評価が、その社員の自己評価だけでなく他の社員の自己評価も考慮されて行われるようにしてもよい。すなわち、社員の勤務実績の評価が、その社員についての学習結果だけでなく他の社員についての学習結果も用いて行われるようにしてもよい。以下、この態様変形例1と記載するについて説明する。図8は、変形例1において、実行される処理の一例を示すフロー図である。この処理は例えば、予め定められたタイミングで実行される。まず、制御部4は、ハードディスク8に記憶されるすべての社員の学習結果、すなわち、すべての社員の評価基準情報を参照し、指標ノードごとに、上位1~MMは例えば3番目に出現する回数以下、出現頻度と記載するを計数するS401。また、制御部4は、各指標ノードの出現頻度に基づいて、出現頻度が最も高い指標ノード以下、注目指標ノードと記載するを特定するS402。なお、制御部4は、複数の注目指標ノードを特定してもよい。例えば、制御部4は、出現頻度が上位1~LLは例えば3番目の指標ノードを注目指標ノードとして特定するようにしてもよい。そして、制御部4は、社員一人一人についてS403のステップを実行する。すなわち、制御部4は、社員の評価基準情報が、他の社員の評価基準情報に基づく条件を満足するか否かを判定する。具体的には、制御部4は、社員の評価基準情報において、他の社員の評価基準情報に基づいて決定された上記注目指標ノードが評価種別良に対応する評価ノードに接続されているか否かを判定するS403。社員の評価基準情報に含まれる上記注目指標ノードが評価種別良に対応する評価ノードに接続されている場合に、当該評価基準情報は上記条件を満足する。そして、制御部4は、S403のステップでの判定結果に基づいて、各社員の評価基準情報のうちで上記条件を満足する評価基準情報、すなわち注目指標ノードが評価種別良に対応する評価ノードに接続されている評価基準情報以下、注目評価基準情報と記載するを特定するS404。そして、各注目評価基準情報から注目指標ノードに対応付けられている境界値を抽出し、境界値の出現頻度分布を作成するS405。そして、制御部4修正手段は、注目指標ノードに対応付けられている境界値を更新することにより、各注目評価基準情報を修正するS406。ここで、制御部4は、注目指標ノードに対応する実績指標の種別に応じた態様で、注目指標ノードに対応付けられている境界値を更新する。例えば、注目指標ノードが実績指標会議室滞在時間就業時間外に対応する指標ノードv5である場合、上記出現頻度分布における、更新後の境界値以上の値の出現頻度の総和の割合が第1の基準割合になるように、境界値を更新する。また、例えば、注目指標ノードが実績指標居室滞在時間就業時間内に対応する指標ノードv4である場合、上記出現頻度分布における、更新後の境界値以下の値の出現頻度の総和の割合が第2の基準割合になるように、境界値を更新する。変形例1では、例えば社員Aの評価基準情報が上記条件を満足する場合、すなわち、社員Aの評価基準情報が注目評価基準情報に該当する場合、当該評価基準情報が修正されることとなる。そのため、社員Aの評価基準情報が修正された後、図6に示す処理が社員Aについて行われた場合、修正された社員Aの評価基準情報に基づいて社員Aの勤務実績が評価されることとなる。[変形例2]また、例えば、いずれかの社員により予め定められた修正操作が行われた場合に、ハードディスク8に記憶される評価基準情報が修正されてもよい。以下、この態様変形例2について説明する。変形例2では、例えば職階の高い社員が自己の情報端末を用いて、修正対象の評価基準情報を特定するための特定情報、修正方針を示す方針情報などを入力し、修正操作を行う。例えば、社員は、上記特定情報として自身が統括する部署を入力する。また、社員は、上記方針情報として、上記6つの実績指標のうちから選択した修正対象の実績指標と、目標境界値とを入力する。修正操作が行われると、修正操作を行った社員の情報端末から情報処理装置2に、上記特定情報及び上記方針情報を含む修正制御情報が送信される。情報処理装置2は、修正制御情報を受信すると、以下に説明する処理を実行する。図9は、変形例2において実行される処理を例示するフロー図である。まず、制御部4は、修正操作を行った社員の職階を特定するS501。そして、制御部4は、上記特定情報に基づいて、修正対象の評価基準情報を特定するS502。例えば、上記特定情報が表す部署に所属する社員を特定し、特定した社員の社員IDに関連づけられた評価基準情報を特定する。そして、制御部4は、S502のステップで特定した評価基準情報のうちで修正対象の実績指標に対応する指標ノードを含む評価基準情報である第1評価基準情報を特定するS503。そして、制御部4は、修正操作を行った社員の職階が予め定められた職階以上の職階であるか否かを判定するS504。修正操作を行った社員の職階が予め定められた職階以上の職階である場合S504のY、制御部4修正手段は第1評価基準情報を修正しS505、S506のステップに進む。本実施形態の場合、制御部4は、修正対象の実績指標に対応する指標ノードを、第1評価基準情報が表す決定木の最上位の指標ノードとして追加する。また、追加した指標ノードに上記目標境界値を対応付ける。一方、修正操作を行った社員の職階が予め定められた職階以上の職階でない場合S504のN、制御部4修正手段は第1評価基準情報を修正せず、S506のステップに進む。そして、制御部4は、S502のステップで特定した評価基準情報のうちの第1評価基準情報以外の評価基準情報である第2評価基準情報を修正するS506。本実施形態の場合、第2評価基準情報に含まれる修正対象の指標ノードに対応付けられた境界値を目標境界値に更新する。変形例2では、例えば社員Aが上記特定情報が表す部署に所属し、且つ、社員Aの評価基準情報が上記第1評価基準情報に該当する場合において、修正操作を行った社員の職階が予め定められた職階以上の職階であれば、社員Aの評価基準情報が修正されることとなる。そのため、社員Aの評価基準情報が修正された後、図6に示す処理が社員Aについて行われる場合、修正された社員Aの評価基準情報に基づいて社員Aの勤務実績が評価されることとなる。[変形例3]また、例えば、社員の評価基準情報が業務種別ごとに生成されてもよい。そして、評価対象の時期における社員の勤務実績が取得された場合に、その社員が評価対象の時期に従事していた業務種別について生成された評価基準情報に基づいて当該勤務実績が評価されてもよい。以下、この態様以下、変形例3と記載するについて説明する。変形例3では、社員Xを対象として図3に示す処理が行われた場合に、図4に示す処理と類似の処理が実行される。すなわち、制御部4は、S201のステップにおいて、社員Xの社員IDに関連づけてハードディスク8に記憶されているレコードのうちの、社員Xが現在従事している業務種別を含むレコードの数Nが上記基準数以上であるか否かを判定する。そして、レコードの数Nが基準数以上である場合S201のY、制御部4生成手段が、S202のステップにおいて、各レコードに含まれる評価種別を教師データとして、各レコードに含まれる勤務実績を学習し、学習分類器を生成する。そして、制御部4は、S203のステップにおいて、生成した学習分類器を評価基準情報として、社員Xの社員IDと社員Xが現在従事している業務種別とに関連づけてハードディスク8に保存する。この処理が社員Xの従事している業務種別が変わる都度行われることにより、複数の業務種別の各々について、社員Xが当該業務種別の業務に従事していた複数の時期の各々での社員Xの勤務実績に対する自己評価を教師データとして、当該複数の時期の各々での社員Xの勤務実績が学習され、各業務種別について社員Xの評価基準情報が生成される。そのため、例えば社員Aに着目した場合、複数の業務種別の各々について、社員Aが当該業務種別の業務に従事していた複数の時期の各々での社員Aの勤務実績に対する自己評価を教師データとして、当該複数の時期の各々での社員Aの勤務実績が学習され、各業務種別について社員Aの評価基準情報が生成されることとなる。また、変形例3では、評価対象の時期における社員Xの勤務実績が取得された場合に、図6に示す処理と類似の処理が実行される。すなわち、制御部4評価手段は、S301のステップにおいて、データベースの記憶内容に基づいて評価対象の時期に社員Xが従事していた業務種別を特定し、特定した業務種別と、社員Xの社員IDと、に関連づけられた評価基準情報をハードディスク8から読み出す。そして、制御部4評価手段は、S302のステップにおいて、S301のステップで読み出した評価基準情報に基づいて、評価対象の時期における社員Xの勤務実績を評価することとなる。この処理により、評価対象の時期における社員Xの勤務実績が、社員Xがその時期に従事していた業務種別に対応する社員Xの評価基準情報に基づいて評価される。そのため、変形例3では、例えば社員Aに着目した場合、評価対象の時期における社員Aの勤務実績が、社員Aがその時期に従事していた業務種別に対応する社員Aの評価基準情報に基づいて評価されることとなる。[その他]また、評価対象の時期は、どのような時期であってもよい。また、図2に示す確認画面において実績指標ごとに自己評価が入力されてもよい。この場合、制御部4は、実績指標ごとに入力された自己評価に基づいて、自己評価を入力した社員の評価基準情報を修正してもよい。"