JP2003345785A - 能力評価システムおよび能力評価プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 文章の内容に基づき書き手の能力を客観的に
評価する。 【解決手段】 文章を受け付ける文章受付手段１１と、
自然文を単語に分解する基準となる基準単位単語を規定
した分析用辞書記憶手段１３と、複数の単語に自然文を
分解する自然文分解手段１４と、自然文を分解して得ら
れた複数の単語を記憶する分解単語記憶手段１５と、単
語にかかわる数を文章についてのカウント値として取得
するカウント値取得手段１６と、カウント値に基づき複
数の分析値を生成する分析値生成手段１８と、基準分析
値記憶手段１９から読み出した基準分析値と分析値とに
基づき複数の乖離値を生成する乖離値生成手段２０と、
基準指標値記憶手段２１から読み出した基準指標値に基
づき、複数の乖離値同士の相対関係を比較する乖離値比
較手段２２と、乖離値比較手段２２が行った比較結果を
出力する出力手段２３と、を備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、客観的な数値的評
価を行う能力評価システムおよび能力評価プログラムに
係り、特に、文章を用いた能力評価システムおよび能力
評価プログラムに関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、特に企業における人の評価に
際しては、特定のテーマに対して記述させた論文を個人
の能力評価の材料とすることが多い。例えば、入社試験
におけるエントリーシートの一項目として８００文字以
上などの条件を付けて文章を書かせたり、社内での昇格
試験に際して、事業部における戦略などを問う小論文を
課したりしている。

【０００３】これら特定のテーマに対して記述させた文
章は、人事担当者や上級管理職などにより評価される。
そして、これら評価者による評価は、特開２００２−４
１７２６号公報にあるように、電子情報として管理さ
れ、必要に応じて閲覧などが可能なシステムに反映され
ることになるのが一般的である。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た特開２００２−４１７２６号公報にあるような一般的
な情報管理システムでは、たとえ、複数人で評価を行い
個人の主観を極力排除したとしても、所詮、文章の評価
は人が行うものであり、評価の客観性を実現することは
不可能である。

【０００５】加えて、文章による評価を行うという手法
は、上述したような人事関連だけに限られず、研修能力
や営業能力などの判断を行う場面でも十分に採用され得
るものであり、結果、それぞれの能力に応じた評価基準
を確立しなければならない。また、市場動向が急激に変
化する昨今の経済情勢の下では、求められる能力が容易
に変化するものであり、それにともない、能力評価のた
めの評価基準を変更することが当然に求められる。

【０００６】そこで、人の能力を客観的に評価できると
ともに、能力の評価基準を柔軟に変更できる新しい能力
評価システムおよび能力評価プログラムの実現が望まれ
ている。

【０００７】

【発明の目的】本発明は、かかる要請に鑑み、特定のテ
ーマについて書かれた文章に基づき、書き手の能力を客
観的に評価することができる能力評価システムおよび能
力評価プログラムを提供することを目的とする。また、
評価基準を柔軟に変更することにより多様な能力評価に
対応できる能力評価システムおよび能力評価プログラム
を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に記載の発明では、自然文からなる文章を
受け付ける文章受付手段と、当該自然文を単語に分解す
る基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書記憶手
段と、当該分析用辞書記憶手段を参照して、前記基準単
位単語に相当する複数の単語に前記自然文を分解する自
然文分解手段と、当該自然文分解手段が自然文を分解し
て得られた複数の単語を記憶する分解単語記憶手段と、
当該分解単語記憶手段が記憶した複数の単語を参照し、
少なくとも当該単語にかかわる数を前記文章についての
カウント値として取得するカウント値取得手段と、当該
カウント値取得手段が取得したカウント値に基づき複数
の分析値を生成する分析値生成手段と、当該分析値の基
準分析値を記憶する基準分析値記憶手段と、当該基準分
析値記憶手段から読み出した基準分析値と、生成された
前記分析値と、に基づき当該基準分析値に対する当該分
析値の乖離の程度を示す複数の乖離値を生成する乖離値
生成手段と、当該複数の乖離値についての比較基準を記
憶する基準指標値記憶手段と、当該基準指標値記憶手段
から読み出した基準指標値に基づき、当該乖離値生成手
段が生成した複数の前記乖離値同士の相対関係を比較す
る乖離値比較手段と、当該乖離値比較手段が行った比較
結果を出力する出力手段と、を備える構成を採用する。

【０００９】本発明によると、分解された複数の単語に
基づき得られる、所定の基準分析値に対する乖離値を用
いて乖離値同士の相対関係を比較するので、客観的に文
章内容の評価を行うことができる。ひいては、複数の文
章について、それぞれ比較結果を出力することにより、
文章同士の相対評価も容易に行うことができる。

【００１０】また、請求項２に記載の発明では、請求項
１に記載の能力評価システムにおいて、前記乖離値比較
手段は、前記乖離値生成手段が生成した複数の乖離値に
基づき、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を
生成するパターン指標値生成手段と、前記基準指標値記
憶手段から読み出した基準指標値と当該パターン指標値
と、を比較するパターン比較手段と、を有し、前記出力
手段は、当該パターン比較手段が行った比較結果を出力
する構成を採用する。

【００１１】本発明によると、乖離値の相対関係を表す
パターン指標値を生成するので、より文章の持つあいま
いさを加味した上で、文章のバランスについて的確な比
較を行うことができる。

【００１２】また、請求項３に記載の発明では、前記パ
ターン指標値生成手段は、前記相対関係として、一の乖
離値を基準として他の乖離値との差を用い、当該差の値
に基づき各乖離値に対応するパターン指標値を生成する
構成を採用する。

【００１３】本発明によると、一の乖離値を基準として
相対関係をみるので、乖離値の相対関係がより明瞭とな
る普遍化ができ、また、比較パターン数を少なくするこ
とにより、マッチング処理の高速化が図れる。

【００１４】また、請求項４に記載の発明では、請求項
１乃至請求項３に記載の能力評価システムにおいて、前
記分析用辞書記憶手段は、少なくとも単語の同義語もし
くは類義語のいずれかを規定する比較用辞書記憶領域を
備えるとともに、前記自然文分解手段が自然文を分解し
て得られた複数の単語の中から、キーワードを抽出する
キーワード抽出手段と、当該キーワード抽出手段が抽出
したキーワードを文章毎に比較し、前記比較用辞書記憶
領域を参照して同義語または類義語の関係にあるか、も
しくはキーワードが一致するか、の判断を行うキーワー
ド比較手段と、備え、前記出力手段は、当該キーワード
比較手段が行った当該判断の結果を出力する構成を採用
する。

【００１５】本発明によると、分解された複数の単語か
ら抽出されたキーワードの同義語や類義語まで比較可能
なので、単語の意味内容まで加味した精度の高い文章内
容の比較評価を行うことができる。

【００１６】また、請求項５に記載の発明では、請求項
４に記載の能力評価システムにおいて、さらに、同義語
または類義語の関係にあるか、あるいは、一致すると前
記キーワード比較手段が判断したキーワードについて、
前記分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較するキーワ
ード使用頻度比較手段を備え、前記出力手段は、当該キ
ーワード使用頻度比較手段が得た判断結果を出力する構
成を採用する。

【００１７】本発明によると、キーワードの文章中で使
用された頻度に基づく比較を行うので、文章中における
書き手の単語の位置づけまでを含めた評価を実現する。

【００１８】また、請求項６に記載の発明では、請求項
１乃至請求項５に記載の能力評価システムにおいて、前
記乖離値生成手段が生成した複数の乖離値に基づき複数
の顕在能力評価値を生成する顕在能力評価値生成手段を
備え、前記出力手段は、当該顕在能力評価値を出力する
構成を採用する。

【００１９】本発明によると、乖離値に基づき顕在能力
評価値を生成、出力するので、より具体的な客観評価を
実現できる能力評価システムを提供できる。

【００２０】また、請求項７に記載の発明では、情報の
受付手段と、情報の記憶手段と、これら各手段の動作を
制御する処理手段と、を備え、当該記憶手段が、文章を
構成する自然文を単語に分解する基準となる基準単位単
語を規定した分析用辞書記憶手段と、当該自然文を分解
して得られた複数の単語を記憶する分解単語記憶手段
と、当該文章に対応する分析値の基準分析値を記憶する
基準分析値記憶手段と、当該分析値に基づき得られる乖
離値についての比較基準を記憶する基準指標値記憶手段
と、を有する能力評価システムにおいて、実行される能
力評価プログラムを採用する。

【００２１】そして、当該プログラムは、前記処理手段
に、前記受付手段を介して自然文からなる文章を受け付
けるステップと、前記分析用辞書記憶手段を参照して、
前記基準単位単語に相当する複数の単語に前記自然文を
分解するとともに、自然文を分解して得られた複数の単
語を前記分解単語記憶手段に記憶するステップと、当該
分解単語記憶手段が記憶した複数の単語を参照し、少な
くとも当該単語にかかわる数をカウント値として取得す
るステップと、当該カウント値に基づき複数の前記分析
値を生成するステップと、生成した分析値と前記基準分
析値記憶手段が記憶する基準分析値とに基づき、当該基
準分析値に対する乖離の程度を示す複数の乖離値を生成
するステップと、前記基準指標値記憶手段から読み出し
た基準指標値に基づき、生成した複数の前記乖離値同士
の相対関係を比較するステップと、当該相対関係につい
ての比較結果を出力するステップと、を実行させる。

【００２２】本発明によると、分解された複数の単語に
基づき得られる、所定の基準分析値に対する乖離値を用
いて乖離値同士の相対関係を比較するので、客観的に文
章内容の評価を行うことができる。ひいては、複数の文
章について、それぞれ比較結果を出力することにより、
文章同士の相対評価も容易に行うことができる。

【００２３】また、請求項８に記載の発明では、請求項
７に記載のプログラムにおいて、前記処理手段に、前記
乖離値同士の相対関係を比較するステップとして、複数
の前記乖離値に基づき、乖離値相互の相対関係を表すパ
ターン指標値を生成するステップと、当該生成したパタ
ーン指標値と、前記基準指標値記憶手段から読み出した
基準指標値とを比較するステップと、を実行させる。

【００２４】本発明によると、乖離値の相対関係を表す
パターン指標値を生成するので、より文章の持つあいま
いさを加味した上で、文章のバランスについて的確な比
較を行うことができる。

【００２５】また、請求項９に記載の発明では、請求項
８に記載の能力評価プログラムにおいて、前記処理手段
に、前記相対関係として、一の乖離値を基準として他の
乖離値との差を算出し、当該差の値に基づき各乖離値に
対応するパターン指標値を生成するステップを実行させ
る。

【００２６】本発明によると、一の乖離値を基準として
相対関係をみるので、乖離値の相対関係がより明確とな
る普遍化ができ、また、比較パターン数を少なくするこ
とにより、マッチング処理の高速化が図れる。

【００２７】また、請求項１０に記載の発明では、請求
項７乃至請求項９に記載の能力評価プログラムにおい
て、前記分析用辞書記憶手段は、少なくとも単語の同義
語もしくは類義語のいずれかを規定する比較用辞書記憶
領域を備えるものであって、前記処理手段に、前記自然
文を分解して得られた複数の単語の中から、キーワード
を抽出するステップと、当該キーワードを文章毎に比較
し、前記比較用辞書記憶領域を参照して同義語または類
義語の関係にあるか、もしくはキーワードが一致する
か、の判断を行うステップと、当該判断の結果を出力す
るステップと、を実行させる。

【００２８】本発明によると、分解された複数の単語か
ら抽出されたキーワードの同義語や類義語まで比較可能
なので、単語の意味内容まで加味した精度の高い文章内
容の評価を行うことができる。

【００２９】また、請求項１１に記載の発明では、請求
項１０に記載の能力評価プログラムおいて、さらに、同
義語または類義語の関係にあるか、あるいは、一致する
と前記キーワード比較手段が判断したキーワードについ
て、前記分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較するス
テップと、当該使用頻度の比較結果を出力するステップ
と、を実行させる。

【００３０】本発明によると、キーワードの文章中で使
用された頻度に基づく比較を行うので、文章中における
書き手の単語の位置づけまでを含めた評価を実現する。

【００３１】また、請求項１２に記載の発明では、請求
項７乃至請求項１１に記載の能力評価プログラムにおい
て、前記処理手段に、前記複数の乖離値に基づき複数の
顕在能力評価値を生成するステップと、当該顕在能力評
価値を出力するステップと、を実行させる。

【００３２】本発明によると、乖離値に基づき顕在能力
評価値を生成、出力するので、より具体的な客観評価を
実現できる能力評価プログラムを提供できる。

【００３３】

【発明の実施の形態】本発明にかかる能力評価を行う際
の基礎となる、文章についての言語分析は、所定の一テ
ーマについて書かれた文章を評価することを主眼におく
ものであり、発明者による長年の研究・分析の結果から
得られた経験的、統計的事実に基づく言語分析手法を能
力評価手法に取り入れ、新しい能力評価システムおよび
能力評価プログラムを具現化するものである。

【００３４】発明者の研究によると、論文や社説など、
各ジャンルにおいて一つのテーマを論じる文章として優
秀と判断される文章を、５０文章、１００文章、５００
０文章と分析を進め、文章に含まれる単語の出現回数に
着目したところ、出現回数が多い単語は書き手の論旨の
中心を表すキーワードとなっていることと、多くの単語
が一回しか使用されないことが判明した。

【００３５】例えば、文章中に１００の単語が用いられ
ている場合、出現回数の多い、論旨の本質を示す中心と
なるキーワードはおよそ５つに過ぎず、およそ８０の単
語は一度だけ用いられているだけである。各ジャンル毎
に比較すれば数値上で多少の差異は生じるが、このキー
ワードの文章に含まれる比率自体は、一のテーマを論じ
る文章である限り、同一のジャンルであれば６００文字
の文章でも、２０００文字の文章でも基本的には変わり
がないことも分析結果として得られている。

【００３６】さらに、単語の出現回数について言及する
と、極論として、すべての単語が一度だけしか用いられ
ないと、文章としては、とりとめのない言葉の羅列に過
ぎず、論旨が浮かび上がってこないものとなる。一方、
すべてが同じ単語となってしまっては、文章として成立
しないということになる。すなわち、一つのテーマを効
果的に相手に伝えるためには、単語の使用則として、繰
り返し用いられる単語が一定量あり、加えて、一度しか
使われない単語がその周辺をとりまくように存在する必
要があるというイメージが成立する。なお、出てきた単
語数（重複を含む）を、出てきた単語の種類数で割った
値（単語重複率）は、論文の場合は１．４２、小説では
２．０１となるという分析結果も得られている。

【００３７】上述した観点から、ある一定以上の割合で
用いられるキーワードの割合を分析すると、例えば上述
した１００の単語が用いられている場合で説明すると、
キーワードの数が５を超えてさらに多い場合には、主張
しようとする事柄が多くなり、それぞれの論点の説明に
十分な論証がおこなわれていない傾向が強い。逆に、キ
ーワードの数が５を満たさず、さらに少ない場合には、
主張すべき事柄への内容の集約が不足し、論旨を展開す
るにあたっての組み立てが不十分な傾向が強い。

【００３８】他方、一度しか用いられていない単語群が
８０％を超えると、主張に対する論証として展開する方
向が散漫となり、文章としての明確な方向性が表現しき
れない傾向が強くなる。

【００３９】以上説明したように、単語の重複という観
点から見ると、文章の優劣は絶対量ではなくバランスで
あり、理想的な比率という基準で判断できるという知見
を発明者は得ている。ここで、優秀な文章とは、文意が
明確で、その論証が過不足なく行われており、押しつけ
や曖昧さがない文章を想定している。

【００４０】このバランスという観点からの分析につい
てみると、品詞などの単語の属性の観点から見ても同様
の結果を得いる。例えば、名詞、形容詞、動詞、助動詞
などの一般的な品詞区分で考えてみると容易に理解でき
る。名詞は、主語や目的語として用いられるが、自然文
として、主語がなければ、動作主体がわからず意味不明
となるし、目的語がなければ、動作対象などがわから
ず、同じく意味不明となる。また、形容詞などが少なけ
れば、第三者に問題の状況やそれをとりまく環境などの
詳細なイメージを十分に伝えられないし、逆に多すぎて
は、与えられる情報が氾濫して読み手に伝えたいイメー
ジがぼやけてしまう可能性が高い。そして、極論する
と、動詞がないということは、自然文としての述語が存
在しないことになり、少なくとも、主語に応じた比率で
存在しなければ文章が成立しない。

【００４１】単語の属性という観点からの分析を行った
ことにより、属性の観点からもバランス良く用いられて
いるか否かを、文章としての優劣を評価する基準とでき
るという知見を発明者は得ることができた。なお、本発
明では、後述するように一般的な国文法の品詞種類とは
異なる分析区分を採用しているが、この分析区分は、わ
かりやすい文章表現、文章構成という見地から重要とな
る、使用単語のバランスから文章を評価するという観点
に基づき、どのような単語の属性を抽出すると、適切な
数値評価ができる分析値が得られるかという分析実験を
繰り返して、経験的かつ統計的に得られた区分である。

【００４２】さらに、上述したキーワードについて、よ
り詳細に研究すると、文章中に二度以上用いられている
単語は、上述したように全単語群の２０％前後となる
が、これらは文章の中心となっている単語群と、これを
補足する単語群とからなる。統計的には、全単語群の５
％前後が中心を表すキーワード群となり、全単語群の１
５％前後がこのキーワード群を説明する単語群となる。

【００４３】また、１つの文章中で、書き手が無意識の
うちに、重要な単語群とそうでない単語群を区別する傾
向にあり、加えて、よく使われる単語の出現回数や、文
意と直接関係のない単語群の存在する割合などに、書き
手の能力が色濃く反映されることが判明した。したがっ
て、１つの文章に用いられた単語群には、封じ込められ
た書き手の想いが表れるし、また、単語群の使い方か
ら、読み手に対して自らが意図したとおりに伝えられる
かという面での表現能力、説得能力、論理構成能力など
も窺い知れることになる。

【００４４】そして、この結果に基づくさらなる発明者
の研究・分析により、単純なキーワードの数と他の単語
の数とのバランスだけでなく、キーワードの使用頻度の
観点から文章単位で分析することにより、文章の性質の
段階的な評価、例えば、趣旨がよくまとまっている文章
である、何かに固執している文章である、意味が分から
ない文章である、というそれぞれの段階を、分析結果か
ら得られる数値の違いで評価することが可能であること
がわかった。

【００４５】特に、文章を普通名詞、固有名詞、動詞、
形容詞という品詞区分の単語に着目して分解し、出現回
数が最も高い単語を抽出し、文章毎にこの出現回数をす
べての単語の出現回数の和で除した比率（以下、出現比
率という）を比較してみると、文章の趣旨がまとまって
いると思われる文章では、出現比率が概ね２．２〜２．
７となり、何かに固執している文章では、出現比率が概
ね３．５以上となり、意味のわからない文章では、出現
比率が概ね１．５以下になるということがわかった。検
証として社説について分析してみると、出現比率は３前
後となった。また、優劣取り混ぜた文章について無差別
に検証してみると、サンプル数を増やすにつれて平均が
３に集約する傾向が表れてきた。

【００４６】ゆえに、文章のわかりやすさをバランスの
面からみると、他人に特定の意味や意義を伝達するため
に文章を用いる場合、その内容について述べた文章の出
現回数が最も高い単語の出現比率が３前後となるのが最
も伝わりやすいといえ、この現象は、ある意味、日本語
文化を示すものといえると推論できる。

【００４７】以上の分析・研究の結果に基づく言語分析
を基礎とする能力評価を実現するための能力評価システ
ムおよび能力評価プログラムについて、以下に実施形態
を説明するが、これらの実施形態は本発明の一例を説明
するに過ぎず、本発明の権利範囲を限定するものではな
い。また、説明において特記しなくとも、各手段は、当
然に当業者として代替することができる手段を含むもの
とする。

【００４８】〔第１実施形態〕

【００４９】本発明にかかる能力評価システム１は、文
章を用いて分析・評価を行うものであるが、大きく分け
て３つの分析方法を具現化する。その分析方法とは、基
準能力を備える所定のグループサンプルから求めた基準
分析値に対する比較を行う基準分析方法、優秀だと誰も
が認める文章をサンプルとして求めた基準分析値に対す
る比較を行う絶対分析方法、および、絶対分析で取得し
た基準分析値を用いて分析対象となる文章を相互比較す
る比較分析方法である。いずれの方法を実現するにせ
よ、所定の評価基準値に基づき、文章の分析・評価を行
う手順を採用することになる。このような分析・評価を
行う本発明の一実施形態を図１乃至図６に基づき説明す
る。

【００５０】本実施形態では、特に、人材採用にあたっ
て応募者の持っている能力を客観評価する一手段とし
て、企業が設定した課題について応募者に論述させるこ
とにより得た文章を分析することにより、戦略遂行能力
の有無を判断する材料を取得するために、能力評価シス
テムおよび能力評価プログラムを用いる。なお、この場
合に採用される分析方法は、基準分析方法や比較分析方
法が想定される。

【００５１】［能力評価システムの構成］図１は、本発
明に係る能力評価システム１のシステム構成を示す機能
ブロック図である。図１に示したように、能力評価シス
テム１は、自然文からなる文章を受け付ける文章受付手
段１１と、当該自然文を単語に分解する基準となる基準
単位単語を規定した分析用辞書記憶手段１３と、分析用
辞書記憶手段１３を参照して、前記基準単位単語に相当
する複数の単語に前記自然文を分解する自然文分解手段
１４と、自然文分解手段１４が自然文を分解して得られ
た複数の単語を記憶する分解単語記憶手段１５と、分解
単語記憶手段１５が記憶した複数の単語を参照し、少な
くとも当該単語にかかわる数を前記文章についてのカウ
ント値として取得するカウント値取得手段１６と、カウ
ント値取得手段１６が取得したカウント値に基づき複数
の分析値を生成する分析値生成手段１８と、当該分析値
の基準分析値を記憶する基準分析値記憶手段１９と、基
準分析値記憶手段１９から読み出した基準分析値と、生
成された前記分析値と、に基づき当該基準分析値に対す
る当該分析値の乖離の程度を示す複数の乖離値を生成す
る乖離値生成手段２０と、当該複数の乖離値についての
比較基準を記憶する基準指標値記憶手段２１と、基準指
標値記憶手段２１から読み出した基準指標値に基づき、
乖離値生成手段２０が生成した複数の前記乖離値同士の
相対関係を比較する乖離値比較手段２２と、乖離値比較
手段２２が行った比較結果を出力する出力手段２３と、
を主たる構成として備える。

【００５２】そして、さらに、図１に示したとおり、能
力評価システム１は、自然文分解手段１４が自然文を分
解して得られた複数の単語の中から、キーワードを抽出
するキーワード抽出手段２４と、キーワード抽出手段２
４が抽出したキーワードを文章毎に比較し、分析用辞書
記憶手段１３が備える、少なくとも単語の同義語もしく
は類義語のいずれかを規定する前記比較用辞書記憶領域
を参照して同義語または類義語の関係にあるか、もしく
はキーワードが一致するか、の判断を行うキーワード比
較手段２６と、同義語または類義語の関係にあるか、あ
るいは、一致するとキーワード比較手段２６が判断した
キーワードについて、前記分析値に基づき文章毎の使用
頻度を比較するキーワード使用頻度比較手段２７と、乖
離値生成手段２０が生成した複数の乖離値に基づき複数
の顕在能力評価値を生成する顕在能力評価値生成手段２
８と、を備える。

【００５３】また、図２は、本発明にかかる能力評価シ
ステム１を実現するための概略的なシステム構成図であ
る。図２に示したように、システム全体としては、情報
の入力手段３１、情報の表示手段３２、情報の記憶手段
３３、外部装置との通信手段３４、印刷手段３５、およ
びこれら各手段の動作を制御する処理手段３６とを有す
る構成を採用する。

【００５４】図２において、入力手段３１は、キーボー
ドやスキャナなどの情報を入力するための手段である。
表示手段３２は、液晶ディスプレイやＣＲＴなどの情報
を表示するための手段である。通信手段３４は、モデ
ム、ＴＡ、ルータなど、外部装置との間で情報を受信
し、送信するための手段である。印刷手段３５は、電子
情報を紙媒体などに出力して提供する手段であり、例え
ば、プリンタなどが該当する。なお、説明の容易のた
め、図２においてこれら入力手段３１、表示手段３２、
通信手段３４の数をそれぞれ一としたが、これに限らる
ものではない。

【００５５】そして、記憶手段３３は、プログラムやデ
ータの格納領域を提供するとともに、プログラムの展開
領域を提供する手段である。例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、
ＨＤＤなどの主記憶装置、補助記憶装置が挙げられる。
ここで、図２に示したように、記憶手段３３は、所定の
記憶領域に文章記憶手段１２と、分析用辞書記憶手段１
３と、分解単語記憶手段１５と、パラメータ記憶手段１
７と、基準分析値記憶手段１９と、基準指標値記憶手段
２１と、キーワード関連情報記憶手段２５を含むもので
あり、各記憶手段の概要は以下のとおりである。

【００５６】文章記憶手段１２は、分析対象となる自然
文を格納するための記憶領域を提供する。分析用辞書記
憶手段１３は、後述する分析用の辞書を格納するための
記憶領域を提供する。分解単語記憶手段１５は、後述す
る分析結果を格納するための記憶領域を提供する。パラ
メータ記憶手段１７は、図１に示したカウント値記憶領
域１７ａ、分析値記憶領域１７ｂ、乖離値記憶領域１７
ｃ、パターン指標値記憶領域１７ｄ、パターン比較結果
記憶領域１７ｅ、顕在能力評価値記憶領域１７ｆなど、
分析に用いるための基礎データとなる数値や、演算結果
として得られる数値などのパラメータを格納するための
記憶領域を提供する。ここで、パラメータ記憶手段１７
は、これら各記憶領域を備えることにより、カウント値
記憶手段、分析値記憶手段、乖離値記憶手段、パターン
指標値記憶手段、パターン比較結果記憶手段、顕在能力
評価値記憶手段としても機能するものである。基準分析
値記憶手段１９は、各文章の分析値を算出する際の基準
となる基準分析値を格納するための記憶領域を提供す
る。基準指標値記憶手段２１は、各文章から得られた乖
離値を比較する際の比較基準を記憶する記憶領域を提供
する。キーワード関連情報記憶手段２５は、図１に示し
た、基準キーワード記憶領域２５ａ、キーワード抽出結
果記憶領域２５ｂ、判断結果記憶領域２５ｃなどの、キ
ーワードを抽出、比較判断した結果を格納するための記
憶領域を提供する。

【００５７】なお、説明の容易のため、図２において記
憶手段３３の数を一つとしたが、これに限られるもので
はなく、物理的に複数の記憶媒体から記憶手段が構成さ
れるようにして、分散的に情報を記憶できるシステムと
してもよいことはいうまでもない。

【００５８】処理手段３６は、ＣＰＵなどの演算処理手
段であり、上述した各種機器を制御する手段である。な
お、説明の容易のため、図２において処理手段３６の数
を一としたが、これに限られるものではなく、物理的に
複数の演算処理手段を用いて並列的に制御を行う構成と
してもよい。また、処理手段３６が仮想計算機などを介
して、中間コード形式で提供されたプログラムを解釈、
実行して処理を実現する構成としてもよい。

【００５９】以下、図１に示した能力評価システム１を
構成する各手段につき詳述する。

【００６０】まず、図１における、文章受付手段１１、
自然文分解手段１４、カウント値取得手段１６、分析値
生成手段１８、基準分析値記憶手段１９、乖離値生成手
段２０、乖離値比較手段２２、キーワード抽出手段２
４、キーワード比較手段２６、キーワード使用頻度比較
手段２７、顕在能力評価値生成手段２８、および出力手
段２３は、能力評価システム１の処理手段３６が所定の
プログラムを実行することにより、実現され、その機能
を発揮するプロセスである。なお、それらのプログラム
は、通常、記憶手段３３の所定の記憶領域に格納され、
必要に応じて処理手段３６が読み出し、メモリなどの記
憶手段３３のプログラム展開領域で実行され、各種機能
を呈する。

【００６１】ここで、文章受付手段１１は、記載内容を
評価する分析対象である文章を受け付ける手段である。
ただし、文章受付手段１１が受け付ける分析対象の単位
は、処理の効率を考えて分析対象となる複数の自然文か
らなる文章を想定するものであるが、これに限られるも
のではない。例えば、設定した課題についての回答をア
ンケート形式などで収集した場合などは、回答として書
かれた文章が一自然文単位となる場合があり得る。

【００６２】また、文章受付手段１１は、入力手段３１
を介して直接入力される情報を受け付けるという受け渡
し形態に限られるものではない。例えば、能力評価シス
テム１の外部から、通信手段３４を介してテキスト形式
などで自然文の電子情報を受け付けるようにしてもよい
し、書き換え可能なＭＯやＣＤ−ＲＷなどの記録媒体な
どを介して受け付けるようにしてもよい。加えて、記憶
手段３３の他の記憶領域に格納されている文書データな
どから分析対象を受け付ける形態を用いてもよい。

【００６３】そして、文章受付手段１１は、処理手段３
６の制御下で、受け付けた文章を文章記憶手段１２に格
納する機能も備える。これにより、能力評価システム１
は、分析対象となる文章を受け付けた後、即座に分析す
るシーケンスを実行しなければならないという制約を受
けることはなく、所定の数の文章を受け付けてから、任
意のタイミングで分析するシーケンスを実行できる。

【００６４】ここで、文章記憶手段１２は、前述したよ
うに、記憶手段３３の所定の領域に自然文を格納する手
段であるが、その格納形態は、文章という単位で複数の
自然文を格納するものに限られない。例えば、分析単位
である文章との関連付けを維持しながら、一の自然文を
独立したかたちで格納してもよいし、文章単位、自然文
単位が混在したかたちで格納してもよい。ただし、複数
の文章を分析処理し、比較するために、文章に固有の識
別情報を付して、分析対象となる自然文をその識別情報
に関連付けて記憶する手法を採用する。ここで付した識
別情報は、後述する分析値、乖離値、パターン指標値、
抽出されるキーワード、キーワードに関連する判断結
果、顕在能力評価値などの情報とも関連付け、文章毎の
能力評価情報の管理を実現する。

【００６５】分析用辞書記憶手段１３は、文章受付手段
１１が受け付けた自然文を単語に分解する際に参照す
る、基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書とし
て機能する手段である。具体的には、分析用辞書記憶手
段１３は分析単位となる基準単位単語を記憶する記憶手
段であり、加えて、基準単位単語の属性に応じた分析区
分を当該基準単位単語に付与し、相互に関連付けて記憶
する記憶手段である。

【００６６】ここで、基準単位単語の属性とは、一般的
に単語の性質や特徴などをいい、例えば品詞の種類や意
味に応じた分類などから判断される。そして、分析区分
は、後述する評価値を、複数の観点から分析したものと
意味づけるために複数生成される分析値を導出できるよ
うに、属性を考慮して定められる。

【００６７】以下、分析用辞書記憶手段１３に格納され
る辞書について、図３に基づき説明する。図３は、分析
用辞書記憶手段１３のデータ構造の一例を示す模式的構
造図である。

【００６８】図３に示したように、分析用辞書記憶手段
１３は、複数の独立した辞書から構成され、詳細には、
体言辞書、用言辞書、接続詞辞書、助詞辞書、助動詞辞
書、とともに、単語の語意の分析を念頭に、類義語・同
義語辞書を備える。ここで、本実施形態では、類義語・
同義語辞書の双方を備えたが、少なくとも単語の同義語
もしくは類義語のいずれかを規定する比較用辞書を備え
ることにより、単語の完全一致を判断するのみの分析よ
りも高レベルの分析を可能にできる。

【００６９】そして、分析用辞書記憶手段１３は、上述
した辞書以外に、分解に適した自然文、文節、単語レベ
ルに修正することを主目的として、活用辞書、削除記号
辞書、表記辞書、句点識別辞書などを備える。各辞書
は、データベースとして構成され、所定の記憶領域に格
納されるが、上述した基準単位単語を格納する体言辞
書、用言辞書などは、分析区分に関連付けて基準単位単
語を格納する際に、単語に付与された分析区分が利用さ
れ、関連付けられることになる。

【００７０】ここで、分析用辞書記憶手段１３の各辞書
記憶領域に格納される基準単位単語が関連付けられる分
析区分は、分解後の分析内容に応じて定められるもので
あり、本発明では、一般的な国文法をそのまま用いず、
独自のアレンジを施した分析区分を採用する。

【００７１】分析区分の具体例を表１および表２に示
す。表１および表２に示したように、本実施形態では、
分析用辞書記憶手段１３に格納される基準単位単語の分
析区分に階層構造を採用する。詳細には、表１は、第１
階層が体言に区分される部分の詳細な階層構造を示した
表であり、表２は、第１階層が用言と付属語に区分され
る部分の詳細な階層構造を示した表である。

【００７２】表１および表２に示したように、基準単位
単語は、第１階層として、体言、用言、付属語の３つの
区分に分けらる。それぞれ第１階層内での区分を表す第
１階層区分コードとして０１，０２，０３というコード
が付与される。

【００７３】また、第２階層は、第１階層の体言、用
言、付属語の下位区分という位置づけになる。具体的に
は、第１階層の体言は、普通名詞、固有名詞、代名詞、
数詞、接続詞、連体詞、感動詞に分けられる。第１階層
の用言は、動詞、形容詞に分けらる。第１階層の付属語
は、助動詞、助詞、連語に分けられる。第２階層のそれ
ぞれの区分には、第２階層内での区分を表す第２階層区
分コードとして、０１から１３までのコードが付与され
る。

【００７４】第３階層では、表１および表２に示したよ
うに、第２階層内での一区分が、属性に応じてさらに下
位区分に細分化される。代表的な例では、普通名詞は、
普通名詞、成語、季語、時期、その他の区分に分けら
れ、第３階層区分コードとして、０１，０２，０３，０
４，０９というコードが付与される。また、固有名詞
は、人名、社名、地名、国名、元号、歴史用語、その他
の区分に分けられ、第３階層区分コードとして、０１，
０２，０３，０４，０５，０６，０９というコードが付
与される。この第３階層の区分については、表１および
表２に記載した構造となっており、上述した以外の区分
および区分コードについては説明を省略する。なお、本
実施形態における区分コードにより分析区分を特定する
方式として、第３階層の分析区分を示す場合には、少な
くとも第２階層区分コードとセットにして第３階層区分
コードを用いる。

【００７５】そして、表１および表２に示したように、
本実施形態では、上述した分析区分に加え、基準単位単
語の属性に鑑みて定められた抽出区分を規定する。ここ
で、抽出区分は、一括して抽出すべき分析区分の単語を
特定するために設けられた便宜的な区分であり、第２階
層区分の所定の区分に応じて、ａ，ｂ，ｃの３つの区分
が指定されている。例えば、キーワードとして分解した
単語を選別する際に、区分ａと区分ｂに該当する単語を
抽出する際のインデックスとして用いる。

【００７６】なお、これらの分析区分の階層構造データ
は、分解後に、分析区分に基づくカウントが行われる際
の利便性を考慮して、記憶手段の所定の領域に、分析用
辞書記憶手段１３に格納される基準単位単語に関連付け
られる分析区分を規定するデータとして格納される。格
納の形態は、例えば、データベース構造などを採用し、
各辞書の分析区分の階層構造に応じて、階層区分と分析
区分コードとの対応付けを規定するとともに、高速検索
のための検索インデックスとして抽出区分との対応付け
も規定する。

【表１】

【表２】

【００７７】ここで、区分ａは、内容を修飾または補足
する単語群をまとめた区分を意味する。区分ｂは、内容
を具体的に示す単語群をまとめた区分を意味する。区分
ｃは、その単語だけでは意味をなさない単語群をまとめ
た区分を意味する。

【００７８】以上説明した分析区分と関連付けられた基
準単位単語を格納する各辞書およびその他の辞書につい
て詳述する。

【００７９】体言辞書記憶領域は、一般的な国文法では
普通名詞、固有名詞、代名詞、数詞（主に単位など）、
副詞、連体詞、感動詞に分類される基準単位単語を格納
する。ここで、本発明に特徴的なことは、一般的な国文
法では体言に分類される接続詞について、独立したかた
ちで接続詞辞書を設けていることと、連語を体言辞書に
登録していることである。

【００８０】これは、接続詞辞書が、実際に文章表現内
容の分析を行う際に高い頻度で利用されることに鑑み、
体言辞書に含めず独立させて設ける構成を採用したもの
であり、自然文を分解して単語にする際に用いることと
は離れて、異なる言語分析を行う構成を付加的に備えた
場合などを想定し、文章表現内容の分析に兼用しやすい
ようにしたものである。また、連語も二つ以上の単語が
結合してはいるが、ひとまとまりの観念を表す語である
ので、体言辞書に格納している。

【００８１】用言辞書記憶領域は、一般的な国文法では
動詞、形容詞に分類される基準単位単語を格納し、同様
に、助詞辞書記憶領域は、助詞に分類される基準単位単
語を、助動詞記憶領域は、助動詞に分類される基準単位
単語をそれぞれ格納する。

【００８２】また、活用辞書記憶領域は、一般的な国文
法では動詞、形容詞に分類される基準単位単語の活用と
して語尾変化のパターンなどを格納しており、自然文の
分解に際して、その単語が用言であるか否かを認定する
際に用言辞書と併用される。

【００８３】句点識別辞書記憶領域は、自然文の末尾を
認識するために、句点（。）を格納する。ただし、必要
に応じて、句点識別辞書記憶領域は、さらに、読
点（、）や疑問符（？）、感嘆符（！）などを格納して
もよい。

【００８４】表記辞書記憶領域は、電子文書などで特殊
記号に分類される自然文中の記号を変換するために、変
換元情報と変換先情報を関連付けて格納する。例えば、
百分率記号（％）と「パーセント」という単語、ドル記
号（＄）と「ドル」という単語、円（￥）と「円」また
は「エン」などを関連付けて格納する。

【００８５】削除記号辞書記憶領域は、分解や分析に関
係しない記号で、削除しても問題がない記号を格納す
る。例えば、文章中で見出しなどに使う「○」「●」
「◎」「§」「※」などの記号が挙げられる。

【００８６】類義語・同義語辞書記憶領域は、後述する
キーワードの語意を考慮した比較分析を行うために用い
られる比較用辞書記憶領域であり、同義語や類義語の関
係にある単語を相互に関連付けて格納する。

【００８７】感想単語辞書記憶領域は、自然文を単語に
分解する段階では使用しないが、後述する中心キーワー
ド比率や中心補完単語比率などの分析値を生成する際に
必要となる感想単語を格納する。詳細には、感想単語辞
書記憶領域は、本発明独自の区分として、感想単語とい
う分析用の特別区分を設け、これに該当する単語の数を
差し引いた分析値を生成する処理を行うために、その感
想単語に該当する基準単位単語を格納し、一致判断の際
の参照辞書とする辞書記憶領域である。

【００８８】ここで、感想単語に該当するのは、「私は
…と思う」と表現される場合の、「私」「思う」など、
自然文制作者の主観的な感想として位置づけられる、主
体を自分として述べるときに用いられる単語である。例
えば、感想名詞に該当する単語として、「自ら」「自
分」「私」「僕」「当社」「我社」など、感想動詞に該
当する単語として、「思う」「できる」「対する」「考
える」「感じる」などが挙げられる。

【００８９】なお、本実施形態では、体言辞書記憶領
域、用言辞書記憶領域、接続詞辞書記憶領域、など、概
ね分析区分と一致する構成として、自然文を単語に分解
する際の参照の高速化を図れるようにしたが、これに限
られるものではない。例えば、分析区分と対応付けら
れ、自然文の分解に際して基準単位単語として参照する
分析手順を実現できるものであれば、独立した単語群を
形成するように格納されたデータベース構造に代えて、
単語がその分析区分や品詞種別に基づきまとめられるこ
となく混在したデータベース構造を採用してもよい。

【００９０】また、必ずしも単一の分析用辞書記憶手段
１３が、図３に示したように、複数の辞書を統括して記
憶する構成に限られるものではなく、複数の記憶手段か
ら分析用辞書記憶手段１３が構成され、複数にグループ
化された辞書群を分散して記憶する構成を採用してもよ
い。また、辞書も上述した機能別の辞書を複数備える構
成に限るものではなく、例えば、用言辞書と活用辞書を
統合した複合機能を果たす辞書を構成要素としてもよ
い。

【００９１】続いて、自然文分解手段１４は、分析用辞
書記憶手段１３に格納されている基準単位単語を参照し
て一致を判別し、基準単位単語に相当する複数の単語に
自然文を分解する手段である。具体的には、自然文分解
手段１４は、句点識別辞書記憶領域を参照しながら、文
章記憶手段１２に格納された分析対象となる自然文をセ
ンテンス単位で読み出し、読み出した自然文について、
所定の文字数単位で自然文の先頭から順番に文字列を抜
き出し、分析用辞書記憶手段１３の体言辞書記憶領域、
用言辞書記憶領域、接続詞辞書記憶領域など、所定の順
序で各辞書を参照し、辞書内に格納された基準単位単語
と比較して分解される単位となる単語を特定することに
より単語に分解する手段として機能する。

【００９２】また、自然文分解手段１４は、複数の単語
に自然文を分解するに際し、分解した単語に分析区分を
関連付ける手段としても機能する。具体的には、分析用
辞書記憶手段１３に格納される基準単位単語に関連付け
られた分析区分を、分解した単語に関連付けるべき分析
区分として用いることにより、分解した単語の属性に応
じた分析区分を付与する手段として機能する。

【００９３】加えて、自然文分解手段１４は、自然文を
分解した結果である単語群を分解単語記憶手段１５に格
納する。ここで、分解された単語の格納の形態は、分解
すべき単語として抽出したことに誤りがないことが確定
した単語を順次格納する形態としてもよいし、自然文単
位で分解処理が完了する毎にまとめて分解結果を格納す
る形態を採用してもよい。

【００９４】なお、自然文分解手段１４が実現する、文
章記憶手段１２に格納された自然文を単語に分解するプ
ロセスは、上述の態様に限られるものではなく、少なく
とも単語とそれに応じた分析区分を関連付けて分解格納
することができるものであれば足りる。

【００９５】分解単語記憶手段１５は、前述したよう
に、自然文分解手段１４が自然文を複数の単語に分解し
て得られた単語を記憶する手段であるが、自然文を分解
して得られた単語と、その単語の属性に応じた分析区分
とを関連付けて記憶する。ここで、分解された単語は、
前述したような分析対象となる文章に固有の識別情報な
どを用いて、文章毎に独立したかたちで記憶される。

【００９６】分解単語記憶手段１５の単語の記憶形態
は、自然文の先頭側から順に分解した単語を格納し、そ
の単語に該当する分析区分のフラグを立てる形態や、単
語と分析区分に対応した区分コードとを対応付けて格納
する形態、分析区分毎に分けて単語を格納する形態など
を採り得る。また、分解した単語の中に、同一の単語が
複数含まれている場合は、重複させて格納してもよい
し、その単語に重複数を関連付けて格納することにより
重複させないようにしてもよい。

【００９７】なお、分解単語記憶手段１５は、自然文分
解手段１４が自然文を分解して取得した単語群などの、
直接的な一次的結果を記憶する機能に限定されるもので
はない。分析対象毎に、対応する追加的な結果、例え
ば、一次的結果として得られた単語に、後述する同頻度
数データやキーワードと認定されたことを示す識別フラ
グなどの二次的結果を関連付けて記憶する機能を付加し
てもよい。

【００９８】カウント値取得手段１６は、分解単語記憶
手段１５が記憶した複数の単語を参照し、少なくとも分
解した前記単語にかかわる数を前記文章についてのカウ
ント値として取得し、取得したカウント値をパラメータ
記憶手段１７のカウント値記憶領域１７ａに格納する手
段である。ここで、「少なくとも」としたのは、自然文
分解手段１４が直接的に分解した単語数のみをカウント
するのではなく、後述するように文字数や自然文の数
（以下、センテンス数と称する）をカウントする手段と
しても機能し得るからである。

【００９９】具体的には、カウント値取得手段１６は、
上述したような形態で分解単語記憶手段１５が格納する
分解された単語群に基づき、単語に関連付けられた分析
区分を検索インデックスとするなどしながら単語の数を
カウントし、そのカウント値を取得する。

【０１００】カウント値記憶領域１７ａへのカウント値
の記憶形態の一例として、図４にカウント値データベー
スのデータ構造図を示す。図４の各数値は、設定された
課題に対して論述した文章を分析対象とした場合に取得
されるカウント値を表す。

【０１０１】ここで、分解単語記憶手段１５に格納され
た単語群に基づくカウント値の例としては、第１階層区
分、第２階層区分、第３階層区分など、各区分が付与さ
れた単語の総数を区分毎にカウントしたカウント値が挙
げられる。図４に示したカウント値として得られるデー
タ項目のうち、第１階層区分の体言（第１階層区分コー
ド０１）に該当する単語の数をカウントして得られた体
言数、同様に、用言（第１階層区分コード０２）に該当
する単語の数をカウントして得られた用言数、付属語
（第１階層区分コード０３）に該当する単語の数をカウ
ントして得られた付属語数などがこれに該当する。

【０１０２】ただし、カウント値取得手段１６が取得す
るカウント値は、単に特定の分析区分に該当する単語の
総数に限られるものではない。例えば、その分析区分に
該当する単語でも、重複する同一単語はひとまとまり
（一つ）としてカウントして求められる単語の種類数
（以下、出現単語数と称する）が挙げられる。なお、ひ
とまとまりとしてカウントする手法としては、すでにカ
ウント済みの単語と一致を判別し、一致する場合にはカ
ウントをスキップなどして、空カウントととするなどの
手法を採用する。

【０１０３】また、本実施形態では、カウント値取得手
段１６は、分析区分という枠内に該当する単語のみをカ
ウント対象とするものではなく、その分析区分をまたが
って単語数をカウントしてもよい。

【０１０４】例えば、分析対象となる文章中に出現した
回数（以下、この出現回数を頻度数と称する）が同じで
ある単語の数をカウントして求められる頻度数が同じ単
語の数（以下、同頻度数と称する）、さらには、頻度数
が一である単語（分析対象文章中で一度しか出現してい
ない単語）の数（以下、１頻度単語数と称する）、など
をカウント値としてカウント値取得手段１６が取得する
態様も採り得る。

【０１０５】さらに、カウント値取得手段１６は、単語
の数のカウント値だけでなく、必要に応じて、分解単語
記憶手段１５のみならず、文章記憶手段１２なども参照
し、対象となる自然文の総文字数や、センテンス数、各
分析区分に該当する単語の文字数を合計した数、などに
ついてもカウントし、そのカウント値を取得する。ま
た、後述する分析値生成手段１８により生成された分析
値などに基づく再カウントなども、必要に応じて行う。

【０１０６】加えて、カウント値記憶領域１７ａには、
分解した単語の数をカウントして得られたカウント数か
ら直接得られるカウント値のみならず、場合によって
は、演算処理などを施して間接的に得られるカウント値
をも記憶する構成としてもよい。

【０１０７】そして、上述したように、分析区分に着目
して単語の数をカウントしたカウント値を格納したのと
同様に、それ以外のカウント値についても、パラメータ
記憶手段１７に設けられたカウント値記憶領域１７ａに
格納する。

【０１０８】なお、図４に示したカウント値のうち、キ
ーワード数や感想単語数は、所定のカウント値の処理が
おこなわれた後、分析処理を挟んで、再度、必要に応じ
てカウントされるカウント値であり、詳細は後述する。

【０１０９】分析値生成手段１８は、カウント値取得手
段１６が取得したカウント値に基づき複数の分析値を生
成する手段であるとともに、パラメータ記憶手段１７の
分析値記憶領域１７ｂに対して、算出した分析値を格納
する手段としても機能する。具体的には、分析値生成手
段１８は、パラメータ記憶手段１７のカウント値記憶領
域１７ａに格納された各種カウント値を用いて分析値を
生成する。また、分析値の生成にあたっては、分析値生
成手段１８は、記憶手段３３の所定の領域に設けられた
不図示の分析値算出則記憶領域に格納された分析値算出
則を参照して算出する。

【０１１０】ここで、本実施形態における分析値とは、
カウント値に基づき生成された値をいうが、カウント値
を加工して得られた二次的な数値を用いて生成された値
のみに限られるものではなく、カウント値記憶領域１７
ａに格納されたカウント値をそのまま用いて生成された
値も含む。

【０１１１】さらに、分析値は、上述した単語の数に基
づくカウント値のみにより算出されなければならないも
のではなく、総文字数やセンテンス数などに基づくカウ
ント値と、単語の数に基づくカウント値との双方を用い
て生成されるものであってもよいことはいうまでもな
い。

【０１１２】本発明にかかる分析値の代表的なものを表
３に示す。表３には、人の能力を文章の内容に基づき評
価する際の判断項目となる判断基準能力を表す分析項目
内容、分析項目内容に対応する分析値、および、その分
析値の算出則を記している。

【０１１３】表３に示したように、文章の評価、書き手
の能力評価の一要素として、例えば、文章整備力なら総
頻度比率を評価指標の基礎データとして用いることがで
きる。また、その算出則は総頻度数を計算文字数で除す
というものである。なお、算出則に用いられる各要素の
詳細は後述する。

【表３】

【０１１４】ここで、表３の分析項目内容に記載した各
能力に対応付けられた分析値は、発明者の長年の研究お
よび分析から得られた経験に基づき、文章の内容を評価
する際の各能力を数値評価するに適していると認定され
たものである。付言すれば、表３に示したように、単語
の品詞属性等に基づく分析区分毎に、当該単語に連関す
るカウント数を用いて普遍化した比率が分析値の主流を
占めるが、センテンスに連関するカウント数を用いて普
遍化した比率も分析値となる。分析値として得られた数
値を絶対比較しても、その能力に関する他の文章との優
劣を判断することが可能である。なお、表３に示した分
析値および分析値算出則は一例であり、それ以外の観点
から算出される分析値を用いた評価を行う場合でも、好
適に本発明を用いることができることはいうまでもな
い。

【０１１５】そして、本実施形態においては、表３に示
したような分析値算出則記憶領域への分析値算出則の格
納形態としては、プログラム関数もしくはモジュールの
演算機能のかたちで記憶手段３３に格納される構成を採
用しており、分析値生成手段１８が記憶手段３３の所定
の記憶領域に格納されたプログラム関数またはモジュー
ルを利用して分析値を生成するという方式を採る。

【０１１６】ただし、分析値算出則の格納は、上述した
ように、関数として繰り返し用いることができるように
サブルーチン的に格納する形態に限られるものではな
く、シーケンス制御の手順として、重複して逐次規定さ
れ格納される形態であってもよい。

【０１１７】ゆえに、分析値生成手段１８は、詳細に
は、カウント値記憶領域１７ａと記憶手段３３に設けら
れた不図示の分析値算出則記憶領域とを参照し、カウン
ト値記憶領域１７ａから読み出したカウント値と、分析
値算出則記憶領域から読み出した分析値算出則と、に基
づき、分析値を生成する手段として機能する。

【０１１８】続いて、分析値生成手段１８により生成さ
れる分析値について詳述する。上述したように、分析値
には、カウント値記憶領域１７ａに格納されたカウント
値をそのまま用いて生成された分析値と、表３に示した
分析値などのように、カウント値を加工して得られた二
次的な数値を用いて生成された分析値がある。なお、表
３においては分析値算出則の要素となっている計算文字
数なども、カウント値に基づく分析値と位置づけてよ
い。

【０１１９】まず、直接的にカウント値を用いて得られ
る分析値としては、表３に示された総頻度数、除数詞名
詞数やセンテンス用言率などが挙げられる。具体的に
は、総頻度数は、分析対象となる複数の自然文に含まれ
る分析区分の内、抽出区分ａおよびｂに該当する分析区
分毎の単語の数をカウントして得られた総和をいう。ま
た、除数詞名詞数は、第２階層区分が普通名詞、固有名
詞、代名詞に該当する単語の数の総和から数詞に該当す
る単語の数を差し引いた単語数をいう。そして、センテ
ンス用言率は、用言数をセンテンス数で除した数値をい
う。

【０１２０】ここで、本実施形態において、総頻度数を
すべての単語の数にせず、抽出区分ａ，ｂに限ったの
は、経験則から、抽出区分ｃに該当する単語の数を除外
して分析を行うことにより、専門家が経験的によい文章
であると判断した場合の人的分析評価に沿った、数値分
析評価が得られると判明したからである。

【０１２１】一方、カウント値を加工して得られた二次
的な数値を用いて生成される分析値としては、総頻度比
率、体言率、などの比率または率で表される、計算文字
数でカウント値等を除して求められる分析値や、中心キ
ーワード比率、中心補完単語比率、中心１頻度単語比
率、第１単語頻度比率、第２単語頻度比率、第３単語重
複率のように、カウント値を用いて算出したパラメータ
を計算文字数で除した分析値などが挙げられる。

【０１２２】ここでいう計算文字数は、例えば固有名詞
の文字数の多寡（外国の地名などの有無）や、対象とな
る文章自体の多寡など、物理的または表面的な要素によ
り分析値が大きく影響を受けることがないように導入し
たパラメータであり、本発明に特徴的な概念である。

【０１２３】本実施形態における計算文字数の算出則
は、（計算文字数）＝（分析対象となる文章の総文字
数）×（総頻度数）／（総頻度数でカウントされた分析
区分に該当する単語の文字数の総和）である。ゆえに、
比率を算出する際の分母となるため文字数と称したが、
単語の数である総頻度数と、文字数から得られた無次元
係数とから得られる頻度数とを用いて、分析値を生成し
ているものであり、これにより、文字量の影響を極力排
除せんとするものである。

【０１２４】より具体的には、冗長でわかりにくい文章
と簡明で短い文章とを比較した際に、その文字量により
左右されにくい分析値を得ることができるようにするた
め、単語の数に対して文字数に基づく補正をかけ、分析
値の普遍化を実現する普遍化パラメータとして上述の計
算文字数を選択したものである。

【０１２５】また、中心キーワード比率、中心補完単語
比率、中心１頻度単語比率などは、分解した単語のうち
キーワードと認定される単語数が重要なパラメータとな
る。

【０１２６】先にも触れたが、キーワードとは、同頻度
件数を同頻度のパターン数で除した同頻度比率が０．７
以下の単語とされる。ここで、同頻度件数とは、特定の
出現回数につき、その出現回数が同じである単語の種類
数をいう。例えば、出現回数が４回の単語が３種類あっ
たら、頻度数が４の同頻度件数は３とされる。また、同
頻度のパターン数とは、同頻度と認定された単語群の数
をいい、具体的には、出現回数が同じである単語群がい
くつできるかをカウントしたものである。例えば、出現
回数が１回の単語群、出現回数が２回の単語群、出現回
数が３回の単語群、出現回数が４回の単語群、出現回数
が６回の単語群、出現回数が１２回の単語群がある場合
には、同頻度のパターン数は６となる。このとき、頻度
数が４の単語群については、前述したように同頻度件数
が３であるので、同頻度比率が０．５となり、キーワー
ドとして認定されることになる。なお、参考までに、優
秀な文章とされる社説のうちの１つについて分析した結
果をあげると、頻度数１２が同頻度件数１件、頻度数６
が同頻度件数１件、頻度数４が同頻度件数３件、頻度数
３が同頻度件数５件、頻度数２が同頻度件数１８件、頻
度数１が同頻度件数１７８件、となり、頻度数１２、頻
度数６、頻度数４までに該当する単語群がキーワードと
して認定された。

【０１２７】このキーワード認定のために、分析値生成
手段１８は、分解された単語もしくは単語群がキーワー
ドに該当するか否かを、カウント値記憶領域１７ａに格
納された各カウント値に基づき算出した同頻度比率が
０．７以上か否かにより判断する機能も備える。このと
き、その判断結果に基づき、キーワードに該当する単語
数（以下、キーワード数と称する）をカウント値取得手
段１６がカウントし、さらに、そのカウント値に基づ
き、分析値生成手段１８が分析値を生成する。

【０１２８】具体的には、以上説明したキーワードに該
当する単語数に基づき生成される分析値が、補完単語数
であり、キーワード数から、前述した一頻度単語数を差
し引いた数値をいう。

【０１２９】さらに、分析値生成手段１８は、キーワー
ドに該当すると判断したキーワード群や補完単語に該当
すると判断した補完単語群の中に、感想単語が存在する
か否かを判断する機能を備える。具体的には、前述した
分析用辞書記憶手段１３に格納されている感想単語辞書
記憶領域を参照して、その感想単語として記憶されてい
る基準単位単語との一致をみることにより判断する。

【０１３０】分析値生成手段１８は、この感想単語の認
定に基づき、中心キーワード数として、キーワード数か
ら感想単語数を差し引いた数値を分析値として生成す
る。また、中心補完単語数として、補完単語数から感想
単語を差し引いた数値を分析値として生成する。さら
に、中心一頻度単語数として、一頻度単語に該当する単
語から感想単語を差し引いた数値を分析値として生成す
る。その上で、分析値生成手段１８は、これら、中心キ
ーワード数、中心補完単語数、中心一頻度単語数をそれ
ぞれ計算文字数で除して、中心キーワード比率、中心補
完単語比率、中心１頻度単語比率を生成し、分析値とし
て分析値記憶領域１７ｂに格納する。

【０１３１】ただし、本実施形態におけるキーワードの
認定方法として、上述した同頻度件数を同頻度のパター
ン数で除したものを同頻度比率としたが、キーワードの
概念は、前述したように、ある一定回数以上の出現頻度
で使用されている単語というものであり、この区別を行
うための指標の一例として上述の同頻度比率を用いた構
成を採用したものである。したがって、キーワードを認
定するための基準となる頻度を定められるものであれ
ば、これに限られるものではなく、キーワードを認定す
るための出現頻度のしきい値として、例えば、同頻度件
数を総同頻度件数で除した値を同頻度比率として用いて
もよい。

【０１３２】他の分析値としては、第１単語頻度比率、
第２単語頻度比率、第３単語重複率が挙げられる。ここ
で、第１単語、第２単語、第３単語、第４単語は、カウ
ント値取得手段１６が取得したカウント値に基づき、頻
度数（出現回数）の多い単語を上位から４つ抽出して特
定する。ゆえに、それぞれの単語の頻度数は、第１単語
数、第２単語数、第３単語数、第４単語数、として取り
扱われ、各々を計算文字数で除した値が第１単語頻度比
率、第２単語頻度比率、第３単語頻度比率、第４単語頻
度比率という分析値になる。また、第３単語重複率と
は、第１単語、第２単語、第３単語とされた単語につい
て、その種類数の和をとり、３で除した値をいう。

【０１３３】そして、各分析値は、表３に示したように
分析対象の文章の内容を表す数値となる。具体的には、
文章整備力を表す数値として総頻度比率が、語彙力を表
す数値として除数詞名詞率が、テーマ設定力を表す数値
として中心キーワード比率が、 テーマ説明力を表す数
値として中心補完単語比率が、テーマ補足力を表す数値
として中心１頻度単語比率が、単語構成力を表す数値と
して出現単語比率が、センテンス構成力を表す数値とし
てセンテンス比率が、センテンス主張力を表す数値とし
てセンテンス頻度平均値が、主張力を表す数値として第
１単語頻度比率が、 主張補足力を表す数値として第２
単語頻度比率が、主張構成力を表す数値として第３単語
重複率が、論理展開力を表す数値として同頻度数比率
が、論理強制力を表す数値として単語回帰値が、行動表
現力を表す数値としてセンテンス用言率が採用される。

【０１３４】ここで、センテンス頻度平均値とは、各セ
ンテンスの区分ｂに該当する単語について、その単語重
量値の総和をとり、そのセンテンス毎に得られた単語重
量値の総和をさらに合計した値を、センテンス数で除し
た値である。ここでいう単語重量値は、単語の頻度比率
であり、出現回数（頻度数）を計算文字数で除したもの
である。

【０１３５】また、回帰値とはデータ分布を一つの直線
に表したときの傾きを示す値であるが、単語回帰値の本
来の意義は、すべての単語の頻度比率を分布図に表した
ときの直線の傾きをいう。ただし、本実施形態では、近
似的に傾きを取得する構成を採用している。具体的に
は、縦軸のパラメータとして理想値を用い、横軸のパラ
メータとして分析対象文章の分析値をとり、理想値と合
致する場合には４５度の傾きをなす分布直線を想定す
る。そして、単語の頻度比率としては、第２単語頻度比
率を第１単語頻度比率で除した値、第３単語頻度比率を
第１単語頻度比率で除した値、第４単語頻度比率を第１
単語頻度比率で除した値の総計３つの値を用いて、これ
らのパラメータを用いて傾きを求める。なお、第１単語
頻度比率で除したのは、回帰値を得るための傾きを単調
増加する直線に近似できるようにするためである。

【０１３６】詳細には、縦軸には、平均値±標準偏差の
範囲に入ったときの値から算出された再平均値を用いて
算出した理想値をとるとともに、横軸には、各分析対象
文章の現実値をとり、これら理想値と現実値の３対のデ
ータから最小自乗法により傾きを算出する。ここで、最
小自乗法による算出には、公知のプログラム関数などを
用いる。また、単語回帰値の傾きが表す傾向としては、
傾きが４５度よりもなだらかな場合には、冗長であいま
いな表現となっており、４５度より急な場合には命令張
の断定的な表現となっているということが、経験的に得
られている。

【０１３７】基準分析値記憶手段１９は、文章に基づき
得られる分析値の基準となる基準分析値を記憶する手段
であり、文章についての言語分析・能力評価に先だっ
て、評価基準となる数値評価基準分析値を設定する機能
を果たす。

【０１３８】具体的には、比較分析を行う場合には、基
準分析値記憶手段１９は、優秀だと各ジャンルで認めら
れる文章をサンプルとして求めた基準分析値を記憶す
る。この場合の基準分析値は、数百から数千のサンプル
を分析し、その分析値の平均を基準分析値とする。これ
は、文章を分析するという本質から考えると、基準分析
値が、日本語という文化を反映したものであることが望
ましいといえるからであり、前述したバランスという観
点から、日本の文化として集束する値を求めて基準分析
値とするものである。したがって、比較分析の場合に
は、社説などの優秀な表現技法を実践する文章から基準
分析値を求め、それを用い、これらの優秀な文章から得
られた基準分析値を事前に基準分析値記憶手段１９に記
憶させておく構成とする。

【０１３９】一方、基準分析を行う場合には、例えば、
人材を確保したい部署における優秀なスタッフに設定さ
れた課題について論述してもらった文章を用い、これを
基準となるグループサンプルとして分析値を求め、平均
値を基準分析値とする。基準分析の場合には、このグル
ープサンプルとして得られた基準分析値を基準分析値記
憶手段１９が記憶するので、企業の社風や部署の特性な
どを色濃く反映した基準分析値が規定されることにな
る。

【０１４０】付言すれば、比較分析または基準分析を行
う場合の基準分析値の取得に際しても、上述した文章受
付手段１１、分析用辞書記憶手段１３、自然文分解手段
１４、分解単語記憶手段１５、カウント値取得手段１
６、分析値生成手段１８を用いることにより、好適に分
析値が得られ、処理手段３６により、その分析値の平均
値を取得することができる。

【０１４１】ただし、ここで採用される平均値は、例え
ば、処理手段３６が所定のプログラムに基づき実現する
不図示の基準分析値生成手段により、複数の文章毎に生
成された複数の分析値を用いて標準偏差を算出し、算出
した標準偏差を用いて再度分析値をフィルタリングして
抽出した分析値集団の平均値などが好適である。また、
前述した分析値生成手段１８が、複数種類の分析値を生
成する場合には、不図示の基準分析値生成手段は、その
種類毎に生成された分析値を用いて基準分析値を生成す
る。

【０１４２】なお、不図示の基準分析値生成手段が基準
分析値を生成する際のフィルタリングとは、分析対象と
なる文章毎に生成された各分析値を用いて、複数の分析
値について平均値と標準偏差を算出し、その上で、（平
均値）±（標準偏差）の範囲に入っていない分析値を除
外し、再度、平均値を求める（以下、再平均値と称す
る）。この再平均値を基準分析値、すなわち理想値とし
て位置づけ、文章の分析を行う際の数値基準として用い
る手順を採用することがより好ましい。

【０１４３】ただし、本発明においては、分析対象が文
章という個人差が大きくなりやすいものを分析対象とし
ているため、標準偏差を用いてばらつきの度合いが大き
い標本を削除することにより、外乱的な要素を排除した
評価基準を得る構成を採用してもよい。もっとも、多少
の外乱的な要素を含む基準としても良い場合には、直接
的に複数の分析値から得られる平均値を、上述したよう
な数値操作を行うことなく、基準分析値としてもよい。

【０１４４】なお、上述したような基準分析値生成にあ
たっての基準分析値算出則は、記憶手段３３の所定の領
域に設けられた不図示の基準分析値算出則記憶領域に、
プログラム関数またはモジュールなどのかたちで格納さ
れるものである。

【０１４５】乖離値生成手段２０は、基準分析値記憶手
段１９から読み出した基準分析値と分析値生成手段１８
が生成した分析値とに基づき、読み出した基準分析値に
対する分析値の乖離の程度を示す乖離値を生成する手段
である。

【０１４６】ここで、乖離値を算出するための算出則を
次式（１）に示す。この算出則は、プログラム関数やモ
ジュールなどのかたちで、前述した分析値算出則や基準
分析値算出則と同様に、記憶手段３３の所定の領域に設
けられた不図示の乖離値算出則記憶領域に格納される。

【０１４７】式（１）において、Ａを補正係数、Ｂを段
階係数、Ｃを分散係数と称する。図５に、前述した基準
分析値とともに、各係数値を格納したデータベースのデ
ータ構造の一例を示す。ここで、図５に示したデータベ
ースは、比較分析を行う場合の基準分析値となる再平均
値と、基準分析を行う場合の基準分析値とを両方格納
し、さらに、職種毎の基準分析で用いる基準分析値とな
る再平均値を複数備える構成を採用する。また、このデ
ータベースは、基準分析値記憶手段１９であるととも
に、上述した乖離値算出用の係数を記憶する所定の係数
記憶領域として機能するものである。

【数１】

【０１４８】なお、本実施形態においては、これらの補
正係数を基準分析値と関連付けて基準分析値記憶手段１
９が格納する構成としたが、係数毎に必要に応じて処理
手段３６が乖離値生成手段２０の一機能として算出する
構成としてもよいし、基準分析値と分けて各係数値を記
憶手段３３の所定の領域に格納する構成としてもよい。
その構成に応じて、既に格納された係数を用いて乖離値
生成手段２０が乖離値を生成する場合には、基準分析値
記憶手段１９から読み出した基準分析値から算出した係
数を用いることで、間接的に基準分析値に基づくかたち
で乖離値を生成することになるし、一連の処理シーケン
スとして乖離値生成手段２０が係数を算出するととも
に、算出した係数を用いて乖離値を生成する場合には、
処理シーケンス全体から見ると直接的に基準分析値に基
づき乖離値を生成することになる。

【０１４９】以下に、各係数の意義とともに、各係数の
算出手順について参考までに説明する。まず、補正係数
Ａは、分析値毎に桁数異なるため、分析値を指標として
用いる際に値を揃えて普遍化しやすいように、分析値を
修正する係数である。式（１）において、原則として分
析値に補正係数Ａを乗じた値が、１付近を中央値とする
ように補正係数Ａを定める。ゆえに、この補正係数Ａ
は、基準分析値で１を除すという手順で得られるもので
あり、基準分析値に基づく乖離値の生成を行う処理の根
幹をなす。例えば、図５において、総頻度比率の基準分
析値である再平均値で１を除した商が、総頻度比率の補
正係数Ａとなる。具体的には、０．７４４５である場
合、この０．７４４５で１を除した商の１．３４３１が
補正係数Ａとなる。

【０１５０】また、段階係数Ｂは、乖離値が、満点が最
適という評価概念ではなく、理想値に近いと最適という
評価概念に基づくものであるという性質に鑑み、乖離の
程度を分析結果として見たときに、評価数値の整数部分
の数で把握しやすいように、算出結果を修正する係数で
ある。本実施形態では、段階係数Ｂを５に設定してい
る。

【０１５１】具体的には、本発明で用いる乖離値は、基
準となる値に対して、どの程度乖離しているかという程
度を表すものである。したがって、例えば０を基準とし
た場合を考えると、＋５であっても、−５であっても、
乖離の程度は同じとなる。この場合では、０で表される
「ほどほど」のところが最も良いとしたときの、その最
善値からの離れ具合を示す段階を５としたものといえ、
評価の内容によっては、３段階、１０段階などのほうが
感覚的に分かりやすい、または、評価結果を利用しやす
い場合があるので、固定値にせず、任意に採り得る係数
としている。このため、段階係数Ｂは、処理手段３６に
よる算出結果で得るのではなく、事前に所定の記憶領域
に格納される構成を採用する。

【０１５２】そして、分散係数Ｃは、乖離値の乖離の程
度を示すことになる幅を修正するものである。単に補正
係数Ａをかけて分析値の桁数を揃えただけでは、数値の
変化の幅が普遍化されていないので、乖離値毎の相対比
較を行う場合には不適である。このために用いられるの
が、式（１）における分散係数Ｃである。

【０１５３】本実施形態では、分散係数Ｃを、基準分析
値を求める際に算出可能な標準偏差として、乖離値の普
遍化を図っている。上述した基準分析値の規定の仕方に
応じて、再平均値を算出した際のデータについて、各分
析値とその再平均値を用いて算出した標準偏差を用いて
もよいし、単なる平均値から求めた標準偏差を用いても
よい。

【０１５４】ここで、乖離値生成手段２０は、生成した
乖離値を、パラメータ記憶手段１７に設けられた乖離値
記憶領域１７ｃに格納する機能も備える。ゆえに、乖離
値生成手段２０は、詳細には、分析値記憶領域１７ｂ
と、記憶手段３３に設けられた不図示の乖離値算出則記
憶領域、および所定の係数記憶領域とを参照し、分析値
記憶領域１７ｂから読み出した分析値と、乖離値算出則
記憶領域から読み出した前述した式（１）で表される乖
離値算出則、および係数記憶領域から読み出した基準分
析値に基づき規定された係数と、に基づき、乖離値を生
成する手段として機能する。そして、この係数に基づき
乖離値を生成することにより、間接的にではあるが基準
分析値に基づき乖離値を生成する手段として機能する。

【０１５５】具体的には、処理手段３６が、乖離値を生
成する際に、特に、式（１）において、この補正係数Ａ
と分析値の積から１を引くことにより、０を基準とした
乖離の程度を示す数値とし、段階係数Ｂを乗じることに
より、この乖離の程度を分析結果として見たときに、認
識しやすいように修正し、この分散係数Ｃで除すること
により、算出結果が標準偏差に対する比率という意義を
与えて、乖離値の最大値と最小値の幅を相対比較の可能
なスケールに修正することにより、乖離値生成手段２０
が実現され、乖離値が生成される。

【０１５６】このような乖離値を用いて評価する手法を
採用したのは、理解しやすい文章の場合には、分析値が
特定の一の値に集束するという経験的に得られた傾向に
基づくものである。なお、参考として、図６に、乖離値
生成手段２０が、生成した乖離値を格納する乖離値記憶
領域１７ｃの一形態として、乖離値を格納するデータベ
ースのデータ構造図を示す。

【０１５７】また、乖離値の段階係数Ｂによる乖離値の
変動幅の設定は、求められる評価のばらつきに応じた段
階評価を踏まえて設定されるものであり、事前に設定さ
れるものであってもよいし、分析途中で、能力評価シス
テム１が入力手段３１などを介して何段階評価を行うか
を受け付ける構成としてもよい。

【０１５８】次に、基準指標値記憶手段２１は、前述し
た乖離値生成手段２０が生成した複数の乖離値について
の比較基準を記憶する手段であり、文章の内容を示すパ
ラメータである乖離値を評価する基準を設定する機能を
果たす。

【０１５９】ここで、詳細は詳述するが、比較基準は、
文章の評価に際し、複数の優秀な人材を書き手として得
られたパターン指標値を平均して得られた指標値から得
られる基準指標値を用いる場合、あるいは、一人の優秀
な人材を書き手として得られたパターン指標値から得ら
れる基準指標値を用いる場合などがある。基準指標値記
憶手段２１は、原則として、これらの基準指標値を事前
に基準指標値記憶手段２１に記憶する。

【０１６０】また、本実施形態においては、文章に基づ
く分析ゆえ、厳密に小数点以下の細かい桁までの一致を
判断しても、文章比較として適切な結果を得られないこ
とに鑑み、日本語特有の表現の多様性に起因する数値の
ばらつき、いうなれば文章の表現の幅からくる「ゆら
ぎ」を加味して比較できるように乖離値の相対比較によ
り得られるパターンを、比較・評価する基準としてい
る。このため、必要とされる能力を備える場合に、その
論述した文章が示す各乖離値の理想的なパターンを意味
する指標値を基準指標値として位置づけており、さらに
は、乖離値をその意義に基づきグループ化した場合のパ
ターンを示すパターン指標値を用いる構成としている。
また、相対比較を取り入れることにより、表現技術の優
劣に、他の能力が埋没しないように担保することもでき
る。

【０１６１】具体的には、表現系に分類される体言率、
用言率、付属語率からなる第１ブロック、テーマ系に分
類される中心キーワード比率（テーマ設定力）、中心補
完単語比率（テーマ説明力）、中心１頻度単語比率（テ
ーマ補足力）からなる第２ブロック、単語構成系に分類
される総頻度比率（文章整備力）、出現単語比率（単語
構成力）からなる第３ブロック、センテンス系に分類さ
れるセンテンス用言率（行動表現力）、センテンス頻度
平均値（センテンス主張力）、センテンス比率（センテ
ンス構成力）からなる第４ブロック、主張系に分類され
る第１単語頻度比率（主張力）、第２単語頻度比率（主
張補足力）、第３単語重複率（主張構成力）、同頻度数
比率（論理展開力）、単語回帰値（論理強制力）からな
る第５ブロック、に分けて、ブロック毎のパターンを比
較する。

【０１６２】ここで、比較分析による能力評価を行う場
合には、基準指標値記憶手段２１に格納される各ブロッ
クの基準指標値も、比較基準となるグループサンプルに
応じた数値のばらつきを呈することになる。一方、基準
分析による能力評価を行う場合には、各ブロックの基準
指標値は、ばらつきのない一様な状態を呈することにな
る。

【０１６３】なお、本実施形態においては、乖離値の持
つ意義と求められる能力との相関関係を考慮して部分的
な比較が可能となるようにするため、および比較処理の
高速化を図るためにブロック単位での比較手法を採用し
たが、これに限られるものではなく、ブロック制を採用
せず、各々の乖離値を比較する比較手法を採用してもよ
い。

【０１６４】乖離値比較手段２２は、基準指標値記憶手
段２１から読み出した基準指標値に基づき、乖離値生成
手段２０が生成した複数の乖離値同士の相対関係を比較
する手段である。ここで、乖離値同士の相対関係とは、
上述した乖離値のばらつき状態を比較した関係をいい、
ブロック毎に基準指標値を設定した場合にはブロック単
位での相対関係となり、乖離値毎に基準指標値を設定し
た場合には乖離値単位での相対関係となる。

【０１６５】そして、本実施形態における乖離値比較手
段２２は、乖離値生成手段２０が生成した複数の乖離値
に基づき、乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値
を生成するパターン指標値生成手段２２ａと、基準指標
値記憶手段２１から読み出した基準指標値とパターン指
標値生成手段２２ａが生成したパターン指標値と、を比
較するパターン比較手段２２ｂと、を有する構成を採用
する。前述したように表現の多様性を考慮し、乖離値の
相対関係を表すパターン指標値を生成するので、絶対的
な数値比較よりも、より文章の持つあいまいさを加味し
た上で、文章のバランスについて的確な比較を行うこと
ができる。

【０１６６】詳細には、パターン指標値生成手段２２ａ
は、一の乖離値を基準として他の乖離値を相対比較した
結果に基づき、乖離値相互の相対関係を表すパターン指
標値を生成する手段として機能するものであり、相対比
較の一手法として、減算処理を用いる。

【０１６７】以下、減算処理を用いる具体的態様を説明
する。パターン指標値生成手段２２ａは、相対関係とし
て、一の乖離値を基準として他の乖離値との差を用い、
差の値に基づき各乖離値に対応するパターン指標値を生
成するという機能を果たすが、差の値の分類パターン
は、０以上と０未満の２種類、正の値、０、負の値の３
種類、所定のしきい値により正の値と負の値を分け、そ
れに０を加えた５種類とするなどのパターンを採り得
る。種類数を増やすにつれて精密な比較が可能となる
が、相対差の大きさ（パターンレベル）を加味したい場
合には５種類以上を選択することが望ましいといえる。

【０１６８】例えば、段階係数を５とした場合に５種類
のパターン比較を行う場合には、しきい値を±１とし
て、パターン指標値を+2、+1、0、−1、−２の５種類と
する。各ブロックに振り分けられた第１番目の乖離値を
基準として、相対比較しパターン化するのであるが、第
１番目の乖離値の相対比較した指標値は０となる。そし
て、第２番目、第３番目と順次乖離値の相対比較を行う
が、±１は基準値（第1番目の乖離値）よりその該当す
る乖離値との差が±１以内であるときに指標値として付
与され、±２は基準値（第1番目の乖離値）より、その
該当する乖離値との差が１より大きく差がある場合に指
標値として付与される。

【０１６９】したがって、パターン指標値の種類数が２
種類の場合は、5の（２−１）乗のパターン指標値の組
合せが存在し、パターン指標値の種類数が３種類の場合
は、５の（３−１）乗のパターン指標値の組合せが存在
し、上述したようにパターン指標値の種類数が５種類の
場合は、５の（５−１）乗のパターン指標値の組合せが
存在する。

【０１７０】パターン指標値生成手段２２ａは、上述し
たように生成したパターン指標値をパラメータ記憶手段
１７に設けられたパターン指標値記憶領域１７ｄに記憶
する手段としても機能する。このパターン指標値記憶領
域１７ｄにおいて、パターン指標値生成手段２２ａは、
文章毎に関連付けてパターン指標値を記憶する。なお、
参考として、図７に、パターン指標値生成手段２２ａ
が、図６に示した乖離値を用いて生成したパターン指標
値乖離値を格納するパターン指標値記憶領域１７ｄの一
形態として、パターン指標値を格納するデータベースの
データ構造図を示す。

【０１７１】そして、このパターン指標値生成手段２２
ａが生成したパターン指標値と、基準指標値記憶手段２
１から読み出した基準指標値とを、パターン比較手段２
２ｂは、比較する機能を果たすが、前述した第１から第
５までのブロックについて比較する場合には、全体で
は、25×25×5×25×625＝48825125のパターンの比較を
行うことになる。ただし、比較の手法としては、必ずし
もすべてのパターン指標値を比較する必要はなく、一般
的な文章評価による能力比較を行う際などに、表現系と
単語構成系という表現の基礎能力を表すパターン指標値
を除外し、25×25×625＝390625通りのパターン比較を
行うようにしてもよい。また、適職性を判断する場合な
どには、第5ブロックの625通りのみを検証するようにし
てもよい。これに、後述するキーワードに基づく分析を
掛け合わせる分析・比較を行ってもよい。

【０１７２】このように、乖離値比較手段２２は、パタ
ーン指標値生成手段２２ａとパターン比較手段２２ｂと
により、パターンブロック単位の第1番目の乖離値を用
いてパターン指標値に変換し、相対比較を行うことによ
り、パターン認識に擬した比較判断を行い、文章の書き
手の能力と基準指標値とを客観的に比較して、その比較
結果をパラメータ記憶手段１７に設けられたパターン比
較結果記憶領域１７ｅに格納する。そして、一の乖離値
を基準として相対関係をみることにより、乖離値の相対
関係がより明瞭となる比較対象値の普遍化ができ、ま
た、乖離値の絶対値の大小を比較せず、相対比較する手
法を採用することにより、比較パターン数を少なくする
ことにより、マッチング処理の高速化が図れる。

【０１７３】ここで、パターン比較手段２２ｂは、比較
結果として、パターン指標値の数値を比較し、同じパタ
ーンとなっているか否かを比較判断した結果を取得する
が、一致する場合には、基準指標値記憶手段２１に格納
した基準指標値が意味するところの必要とされる能力を
備えることになり、一致しない場合には、その能力を備
えていないということになる。単に、一致するか否かを
結果としてもよいが、一致しなかった部分と一致した部
分とを分けた比較結果とすることにより、その人物に備
わった能力と欠けた能力とを客観的に示すことができ
る。そのような形態の比較結果を記憶する構成を採用し
た場合には、単なる人材登用に際しての能力評価だけで
なく、どこの能力を開発すると、最適な人材となるか、
というコンピテンシー判断機能を兼ね備えた能力評価シ
ステムとしても応用可能となる。

【０１７４】そして、出力手段２３は、処理手段３６の
指示にしたがい、乖離値比較手段２２が行った比較結果
を、パターン比較結果記憶領域１７ｅから読み出して出
力する。なお、この出力手段２３の詳細については、後
述する。

【０１７５】続いて、乖離値比較手段２２のように数値
的な比較を行う構成に対し、キーワードの意義について
比較するための、キーワード抽出手段２４、キーワード
関連情報記憶手段２５、キーワード比較手段２６、キー
ワード使用頻度比較手段２７について説明する。これら
キーワードの意義について比較する構成を設けたのは、
文章構造、表現技術、品詞構成などから判明する能力だ
けでなく、書き手の想いの強さや、テーマ意識の強さな
どをあわせて評価するためである。

【０１７６】キーワード抽出手段２４は、自然文分解手
段１４が自然文を分解して得られた複数の単語の中か
ら、分析値生成手段１８が前述した中心キーワード比率
などの分析値の生成に際してキーワードと認定した単語
を特定することにより、キーワードを抽出する手段とし
て機能する。

【０１７７】具体的には、分析値生成手段１８が、単語
をキーワードとして認定する際には同頻度比率を算出す
ることになるため、このキーワード認定作業にともな
い、処理手段３６は、キーワードとなる単語に抽出用の
フラグを立てて、そのフラグと分解単語記憶手段１５に
格納された単語とを関連付けるなどの処理を事前に行
う。そして、そのフラグにしたがって、キーワード抽出
手段２４は、分解単語記憶手段１５からキーワードとな
る単語を抽出し、抽出した単語をキーワード関連情報記
憶手段２５に記憶する。

【０１７８】キーワード関連情報記憶手段２５は、基準
指標値記憶手段２１に格納した比較基準に応じた文章に
用いられたキーワードを格納する基準キーワード記憶領
域２５ａと、前述したキーワード抽出手段２４が抽出し
た単語を格納するキーワード抽出結果記憶領域２５ｂ
と、その抽出された単語に関連付けて、後述するキーワ
ード比較手段２６やキーワード使用頻度比較手段２７が
比較した判断結果を記憶する判断結果記憶領域２５ｃ
と、を備える。

【０１７９】なお、基準キーワード記憶領域２５ａに格
納される基準キーワードは、比較分析、基準分析とも
に、能力があるとされるグループまたは個人の文章を分
析し、キーワードと認定された単語が用いられることに
なる。したがって、分析値生成手段１８が、それらの文
章を分析する際に、キーワードと認定した単語を基準キ
ーワード記憶領域２５ａに格納する構成としてもよい。
また、この基準キーワード記憶領域２５ａには、基準キ
ーワードとされた単語の使用頻度を示すパラメータとし
て、頻度数や同頻度数などのカウント値や分析値などが
基準キーワードの付帯情報として関連付けられて格納さ
れる。後述するキーワード使用頻度比較手段２７が用い
ることを想定したものである。

【０１８０】キーワード比較手段２６は、キーワード抽
出手段２４が抽出したキーワードを文章毎に比較し、分
析用辞書記憶手段１３に設けられた、少なくとも単語の
同義語もしくは類義語のいずれかを規定する比較用辞書
記憶領域を参照して同義語または類義語の関係にある
か、もしくはキーワードが一致するか、の判断を行う手
段として機能する。分解された複数の単語から抽出され
たキーワードの同義語や類義語まで比較可能なので、単
語の意味内容まで加味した精度の高い文章内容の比較評
価を行うことができる。

【０１８１】ここで、本実施形態における比較用辞書記
憶領域とは、図３に示したように分析用辞書記憶手段１
３に設けられた類義語・同義語辞書記憶領域が該当する
が、単に一致するか否かの判断だけでなく、類義語や同
義語までも考慮したのは、日本語表現の多様性を鑑みた
ものである。すなわち、同一の単語を用いなくても、同
趣旨の論述が可能であることから、キーワード比較手段
２６は、キーワード抽出手段２４が抽出したキーワード
が、基準キーワード記憶領域２５ａに格納されたキーワ
ードと一致する場合のみならず、同義または類義のキー
ワードを用いていると判断した場合にも、高評価とする
判断結果を判断結果記憶領域２５ｃに格納する。

【０１８２】キーワード使用頻度比較手段２７は、同義
語または類義語の関係にあるか、あるいは、一致すると
キーワード比較手段２６が判断したキーワードについ
て、分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較する手段と
して機能する。

【０１８３】このように使用頻度まで評価対象とするの
は、同一あるいは同義・類義のキーワードを用いていて
も、その使用頻度が異なり、例えば、第１キーワードと
第３キーワードの関係にあったりする場合には、第１キ
ーワードは異なることになるので、文章中で主として意
識したテーマもしくは重要視したポイントが異なる可能
性がある。そこで、本実施形態では、キーワード使用頻
度比較手段２７を設けて使用頻度を比較・分析する構成
とした。

【０１８４】ここで、使用頻度を比較する際に参照する
分析値として、キーワード使用頻度比較手段２７は、キ
ーワードの文章中で使用された回数としてカウント値取
得手段１６が取得したカウント値、もしくは、カウント
値に基づき分析値生成手段１８が生成した他の分析値を
用い、これらを比較することにより使用頻度の比較とす
る。キーワードの文章中で使用された頻度に基づく比較
を行うので、文章中における書き手の単語の位置づけま
でを含めた評価を実現する。

【０１８５】なお、キーワード使用頻度比較手段２７
は、使用頻度を比較した結果を判断結果記憶領域２５ｃ
に記憶する機能も果たす。

【０１８６】顕在能力評価値生成手段２８は、乖離値生
成手段２０が生成した複数の乖離値に基づき顕在能力評
価値を生成する手段である。顕在能力評価値の例として
は、理解する力の評価要素として理解力と把握力が、分
析する力の評価要素として分析力、洞察力、および問題
発見力が、考える力の評価要素として創造力が、表現す
る力の評価要素として表現力と説得力が、応用する力の
評価要素として応用力、行動力、および対応力が、それ
ぞれ挙げられる。このように、それぞれ異なる観点から
なる複数の乖離値を用いて評価要素となる顕在能力が算
出される。

【０１８７】処理手段３６が実現する顕在能力評価値の
算出方式としては、複数の乖離値の平均値を用いる方式
や、乖離値の基準分析値（理想値）と比較する乖離値の
差の絶対値をとり、この絶対値に基づいて理想値にどれ
くらい及ばないかを、理想値を満点とする減点方式で表
す方式など、任意の算出方式を採り得る。この算出則
も、記憶手段３３の所定の領域に設けられた顕在能力評
価値算出則記憶領域に格納される。

【０１８８】そして、顕在能力評価値生成手段２８は、
他の手段の生成手順と同じく、詳細には、乖離値記憶領
域１７ｃと記憶手段３３に設けられた不図示の顕在能力
評価値算出則記憶領域とを参照し、乖離値記憶領域１７
ｃから読み出した乖離値と、顕在能力評価値算出則記憶
領域から読み出した顕在能力評価値算出則と、に基づ
き、顕在能力評価値を生成する手段として機能する。乖
離値に基づき顕在能力評価値を生成、出力するので、よ
り具体的な客観評価を実現できる能力評価システムを提
供できる。

【０１８９】具体的には、本実施形態において、理解す
る力の評価要素となる理解力の評価は、体言率、テーマ
説明力、単語構成力、センテンス構成力、主張補足力と
いう観点から複合的に判断される。体言率、中心補完単
語比率、出現単語比率、センテンス比率、第２単語頻度
比率、の５つの乖離値の平均をとって数値化する。

【０１９０】理解する力の評価要素となる把握力の評価
は、用言率、テーマ説明力、単語構成力、主張構成力、
論理展開力という観点から複合的に判断される。用言比
率、中心補完単語比率、出現単語比率、第３単語重複
率、同頻度数比率、の５つの乖離値の平均をとって数値
化する。

【０１９１】分析する力の評価要素となる分析力の評価
は、体言率、テーマ設定力、テーマ補足力、行動表現
力、主張構成力という観点から複合的に判断される。体
言率、中心キーワード比率、中心１頻度単語比率、セン
テンス用言率、第３単語重複率、の５つの乖離値の平均
をとって数値化する。

【０１９２】分析する力の評価要素となる洞察力の評価
は、語彙力、テーマ説明力、センテンス主張力、主張
力、主張補足力という観点から複合的に判断される。除
数詞名詞比率、中心補完単語比率、センテンス頻度平均
値、第１単語頻度比率、第２単語頻度比率、の５つの乖
離値の平均をとって数値化する。

【０１９３】分析する力の評価要素となる問題発見力の
評価は、体言率、テーマ補足力、単語構成力、行動表現
力、主張構成力という観点から複合的に判断される。体
言率、中心１頻度単語比率、出現単語比率、センテンス
用言率、第３単語重複率、の５つの乖離値の平均をとっ
て数値化する。

【０１９４】考える力の評価要素となる創造力の評価
は、語彙力、用言率、テーマ設定力、主張力、論理強制
力、という観点から複合的に判断される。除数詞名詞
率、用言比率、中心キーワード比率、第１単語頻度比
率、単語回帰値、の５つの乖離値の平均をとって数値化
する。

【０１９５】表現する力の評価要素となる表現力の評価
は、語彙力、テーマ補足力、単語構成力、センテンス構
成力、主張力、という観点から複合的に判断される。そ
して、除数詞名詞率、中心１頻度単語比率、出現単語比
率、センテンス比率、第１単語頻度比率、の５つの乖離
値の平均をとって数値化する。

【０１９６】表現する力の評価要素となる説得力の評価
は、語彙力、テーマ設定力、テーマ補足力、主張力、論
理強制力、という観点から複合的に判断される。除数詞
名詞率、中心キーワード比率、中心１頻度単語比率、第
１単語頻度比率、単語回帰値、の５つの乖離値の平均を
とって数値化する。

【０１９７】応用する力の評価要素となる応用力の評価
は、語彙力、テーマ補足力、単語構成力、主張構成力、
論理展開力という観点から複合的に判断される。除数詞
名詞率、中心１頻度単語比率、出現単語比率、第3単語
重複率、同頻度数比率、の５つの乖離値の平均をとって
数値化する。

【０１９８】応用する力の評価要素となる行動力の評価
は、用言率、センテンス主張力、主張力、論理展開力、
論理強制力という観点から複合的に判断される。用言比
率、センテンス頻度平均値、第１単語頻度比率、同頻度
数比率、単語回帰値、の５つの乖離値の平均をとって数
値化する。

【０１９９】応用する力の評価要素となる対応力の評価
は、テーマ設定力、テーマ説明力、テーマ補足力、行動
表現力、主張力という観点から複合的に判断される。中
心キーワード比率、中心補完単語比率、中心１頻度単語
比率、センテンス用言率、第１単語頻度比率、の５つの
乖離値の平均をとって数値化する。

【０２００】ただし、評価要素となる力は上述した各力
に限られるものではなく、例えば、思考力の評価は、語
彙力、テーマ設定力、単語構成力、主張力、論理展開力
という観点から複合的に判断することができる。この場
合、除数詞名詞率、中心キーワード比率、出現単語比
率、第１単語頻度比率、同頻度数比率、の５つの乖離値
の平均をとって数値化する。

【０２０１】出力手段２３は、乖離値生成手段２０が生
成した乖離値もしくは顕在能力評価値生成手段２８が生
成した評価値などの数値結果や、キーワード比較手段２
６やキーワード使用頻度比較手段が比較した判断結果な
どを、ＡＧＰ（AcceleratedGraphics Port）やパラレル
ポート、あるいはＵＳＢなどの情報出力インターフェー
スを介して外部装置へ出力する手段である。また、出力
に際し、出力手段２３は、出力先に応じた形態の出力情
報の生成を必要に応じて行う。

【０２０２】例えば、表示手段３２に対してパラメータ
記憶手段１７に格納された情報を出力する場合には、表
示手段３２においてどのように表示されるかを規定する
表示制御情報に乖離値または評価値を組み込んで出力す
る。印刷手段３５に対してパラメータ記憶手段１７に格
納された情報を出力する場合には、印刷手段３５がどの
ように情報を印刷するかを規定する印刷制御情報に乖離
値または評価値を組み込んで出力する。

【０２０３】機能的には、出力手段２３は、乖離値の段
階で分析結果の出力を行う場合には、乖離値記憶領域１
７ｃから必要な観点の乖離値を読み出し、外部装置であ
る表示手段３２や印刷手段３５に出力する。評価値によ
る分析結果の出力を行う場合には、出力手段２３は、顕
在能力評価値記憶領域１７ｆから必要な観点の評価値を
読み出し、外部装置である表示手段３２や印刷手段３５
に出力する。また、キーワードの比較結果や使用頻度の
比較結果の出力を行う場合には、判断結果記憶領域２５
ｃから必要な比較結果を読み出し、外部装置である表示
手段３２や印刷手段３５に出力する。

【０２０４】なお、表示手段３２や印刷手段３５に出力
する際に、出力手段２３は、乖離値の基準分析値を０か
ら５に修正するなどの出力情報の調整処理を行ってもよ
い。これは、各乖離値により評価された表３に示した分
析項目内容を視覚的に把握しやすいように、基準分析値
を全体的に底上げして、すべての評価数値が原則として
０以上になるように調整を行うものである。

【０２０５】なお、要求される出力形態に応じて、その
まま基準分析値を修正せずに乖離値を出力してもよい
し、さらには、乖離値などに基づき、グラフ形式や表形
式などとなるような出力情報を生成して出力してもよ
い。なお、表示手段３２が出力先である場合には、グラ
フ表示情報や表形成情報を含む表示制御情報を生成して
出力し、印刷手段３５が出力先である場合には、グラフ
表示情報や表形成情報を含む印刷制御情報を生成して出
力する。

【０２０６】以上説明した各手段が有機的に結合し、機
能することにより、自然文により構成された文章の内容
という無形のものを対象として、異なる観点を設定した
複数のパラメータによる多面的な分析および評価を行う
ことが可能となり、数値による相対分析および評価が可
能になる。そして、客観的に文章内容の評価を行うこと
ができ、さらには、複数の文章について、それぞれ比較
結果を出力することにより、文章同士の相対評価も容易
に行うことができる。

【０２０７】特に、文章の内容の優劣を支配する単語の
属性に応じた分析区分を設定し、この分析区分に該当す
る単語の数などに基づく比率を分析値に反映させること
により、文章の評価において重要な使用単語のバランス
を数値として評価できる。ひいては、この分析区分の設
定を変えることで、目的に応じた能力評価環境を柔軟に
提供できる。

【０２０８】［能力評価処理の手順］次に、能力評価シ
ステム１の能力評価処理の手順につき、図８に基づき説
明する。図８は、本実施形態にかかる能力評価処理の主
要手順を示すフローチャートである。以下に説明する能
力評価処理は、前述した乖離値などを用いて評価する数
値評価処理と、それに引き続き行われるキーワード判断
処理に大別される。

【０２０９】［数値評価処理］まず、数値評価処理につ
いて図８にそって説明する。ここで、本実施形態にかか
る数値評価処理を行う能力評価システム１は、数値評価
処理を行う際の前提として、上述したように、情報の受
付手段と、情報の記憶手段３３と、これら各手段の動作
を制御する処理手段３６と、を備え、記憶手段３３が、
文章を構成する自然文を単語に分解する基準となる基準
単位単語を規定した分析用辞書記憶手段１３と、自然文
を分解して得られた複数の単語を記憶する分解単語記憶
手段１５と、文章に対応する分析値の基準分析値を記憶
する基準分析値記憶手段１９と、分析値に基づき得られ
る乖離値についての比較基準を記憶する基準指標値記憶
手段２１と、を有する構成を採用する。なお、ここでい
う受付手段は、入力手段３１や通信手段３４などが接続
されるインターフェース等を想定している。

【０２１０】そして、この能力評価システム１における
数値評価処理および後述するキーワード判断処理を含む
能力評価処理は、記憶手段３３の所定の領域に格納され
た能力評価プログラムにしたがって行われる。その能力
評価プログラムは、処理手段３６に、受付手段を介して
自然文からなる文章を受け付けるステップ（Ｓ１）と、
分析用辞書記憶手段１３を参照して、基準単位単語に相
当する複数の単語に自然文を分解するとともに、自然文
を分解して得られた複数の単語を分解単語記憶手段１５
に記憶するステップ（Ｓ２）と、分解単語記憶手段１５
が記憶した複数の単語を参照し、少なくともその単語に
かかわる数をカウント値として取得するステップ（Ｓ
３）と、カウント値に基づき複数の分析値を生成するス
テップ（Ｓ４）と、 生成した分析値と基準分析値記憶
手段１９が記憶する基準分析値とに基づき、基準分析値
に対する乖離の程度を示す複数の乖離値を生成するステ
ップ（Ｓ５）と、基準指標値記憶手段２１から読み出し
た基準指標値に基づき、生成した複数の乖離値同士の相
対関係を比較するステップ（Ｓ６）と、相対関係につい
ての比較結果を出力するステップ（Ｓ９）と、を実行さ
せる。

【０２１１】これらの各ステップを実行させることによ
り、客観的に文章内容の評価を行うことができ、ひいて
は、複数の文章について、それぞれ比較結果を出力する
ことにより、文章同士の相対評価も容易に行うことがで
きる能力評価環境を提供するものである。

【０２１２】より詳細には、図８に示したように、ま
ず、処理手段３６に自然文を受け付けるステップ（Ｓ
１）を実行させる。このとき、入力手段３１から文章が
直接的に入力される場合には、入力手段３１が接続され
たＰＳ／２（Personal System /2）ポートやＵＳＢ（Un
iversal Serial Bus）などが受付手段となり、処理手段
３６は、これらを介して自然文からなる文章を受け付
け、受け付けた文章を文章記憶手段１２の所定の領域に
格納する。

【０２１３】また、外部からの通信手段３４から文章を
電子情報として受け付ける場合には、通信手段３４が接
続されたＲＳ２３２Ｃ（Recommended Standard 232 ver
sionC）ポートやＮＩＣ（Network Interface Card）、
ＵＳＢなどを受付手段となり、処理手段３６は、これら
を介して自然文からなる文章を受け付け、受け付けた文
章を文章記憶手段１２の所定の領域に格納する。

【０２１４】加えて、可搬な記憶媒体もしくは内部の記
憶手段３３に格納された文章情報を用いる場合には、Ｐ
ＣＩバス（Peripheral Components Interconnect bus）
などが受付手段となり、処理手段３６は、文章情報を分
析対象として受け付けるとともに、受け付けた文章情報
を文章記憶手段１２の所定の領域に格納する。

【０２１５】そして、上述したように、受付手段は文章
の受付の形態により異なるが、処理手段３６に受付手段
を介して文章を受け付け、受け付けた文章を文章記憶手
段１２の所定の領域に格納することを実行させることに
より、前述した文章受付手段１１が実現され、機能す
る。

【０２１６】なお、本実施形態では、自然文を単語に分
解する次のステップ（Ｓ２）に進む前に、処理手段３６
に、文章記憶手段１２に格納された文章の全体の文字数
をカウントさせるステップ、分析用辞書記憶手段１３の
句点識別辞書記憶領域に格納されている句点を一致判断
基準とした文章のセンテンス単位への分解ステップ、お
よびセンテンス数のカウントステップなど、単語に基づ
くカウント値以外の分析値を生成するのに必要なカウン
ト値の取得ステップ等を実行させる。

【０２１７】その上で、さらに、分析対象となる文章を
構成する自然文について、処理手段３６に、分析用辞書
記憶手段１３の表記辞書記憶領域と削除記号辞書記憶領
域とを参照し、記号変換や記号削除などを施して、単語
への分解に適した自然文に加工するステップを実行させ
た後、単語分解ステップ（Ｓ２）へと移行する。

【０２１８】これらの前処理に続いて、図８に示したよ
うに、処理手段３６に、分析用辞書記憶手段１３の体言
辞書記憶領域、用言辞書記憶領域、接続詞辞書記憶領
域、助詞辞書記憶領域、助動詞辞書記憶領域、および活
用辞書記憶領域などを参照して、基準単位単語に相当す
る複数の単語に自然文を分解するとともに、自然文を分
解して得られた複数の単語を分解単語記憶手段１５に記
憶するステップ（Ｓ２）を実行させる。

【０２１９】具体的には、処理手段３６は、１センテン
ス単位で自然文の頭から単語に分解し、分解された順番
に記憶手段３３の所定の領域に一時的に格納する。ま
た、処理手段３６は、分解に際し活用辞書記憶領域を参
照するが、この参照により、用言を終止形に置き換える
などの処理を行う。

【０２２０】ここで、本実施形態では、前述したよう
に、分析用辞書記憶手段１３が、基準単位単語の属性に
応じた分析区分を基準単位単語に関連付けて記憶してい
ることが前提となる。そして、詳細には、処理手段３６
に、複数の単語に自然文を分解する際に、単語に分析区
分を関連付けるように、分解対象となる単語と基準単位
単語の一致を判断した上で、基準単位単語に付与されて
いる分析区分をそのまま分解した単語に付与する処理を
実行させ、その単語に付与した分析区分を分解した単語
とともに分解単語記憶手段１５に記憶することにより、
分析区分と関連付けられた単語を分解単語記憶手段１５
に記憶するステップ（Ｓ２）を実行させる。なお、分析
区分の付与は、表１および表２に示した分析区分コード
を付与する方式を採用する。

【０２２１】このように、処理手段３６に、分析用辞書
を参照しながら自然文を単語に分解し、分解した単語を
分解単語記憶手段１５の所定の領域に格納することを実
行させることにより、前述した自然文分解手段１４が実
現され、機能する。

【０２２２】そして、上述した分解ステップ（Ｓ２）の
後、図８に示したように、処理手段３６に、分解単語記
憶手段１５が記憶した結果を参照し、少なくとも分解し
た単語の数をカウント値として取得するとともに、取得
したカウント値をカウント値記憶領域１７ａの所定の領
域に格納させるステップ（Ｓ３）と、カウント値に基づ
き複数の分析値を生成するステップ（Ｓ４）と、を実行
させるものであるが、これらのステップは、生成対象と
なる分析値の生成過程において、必要に応じて繰り返さ
れることになる。以下、具体的に各ステップについて説
明する。

【０２２３】まず、カウント値を取得するステップ（Ｓ
３）として、処理手段３６は、分解単語記憶手段１５に
格納されている自然文を分解して得られた複数の単語を
参照して、少なくとも単語にかかわる数を分析対象とし
た文章についてのカウント値として、例えば、前述した
文章に固有の識別情報などと対応させて取得する。そし
て、処理手段３６は、取得したカウント値をカウント値
記憶領域１７ａの所定の領域に格納する。この際に取
得、格納されるカウント値としては、前述した総頻度数
や体言数、同頻度数などが挙げられる。

【０２２４】このように、処理手段３６に所定の領域に
格納されている情報に基づき、所定の情報単位をカウン
トさせ、カウント結果をカウント値として取得、格納す
ることを実行させることにより、前述したカウント値取
得手段１６が実現され、機能する。

【０２２５】続いて、カウント値に基づき複数の分析値
を生成するステップ（Ｓ４）として、処理手段３６は、
カウント値記憶領域１７ａに格納されているカウント値
を読み出すとともに、前述した表３に示した分析値算出
則を記憶手段３３に設けられた所定の分析値算出則記憶
領域から読み出し、読み出した分析値算出則に基づきカ
ウント値を用いて分析値を生成する。分析値の生成に際
しては、図４に示したように、複数の分析対象について
複数種類の分析値を算出することになるので、結果とし
て、処理手段３６は、カウント値に基づき複数の分析値
を複数種類生成させることになる。

【０２２６】より詳細には、処理手段３６は、分解単語
記憶手段１５に記憶された分解された単語と、その単語
と分析区分との関連付けを参照し、分析区分に属する単
語をカウントしたカウント値に基づく複数の分析値を生
成する。この際に生成される分析値として、センテンス
用言率などが挙げられる。

【０２２７】また、必要に応じて、処理手段３６が生成
したカウント値から生成された二次的な数値もしくは他
の分析値を用いて、処理手段３６は、前述した分析値算
出則記憶領域などから読み出した分析値算出則にしたが
って、分析値を生成する。この際に生成される分析値と
しては、体言率や用言率などが挙げられる。そして、処
理手段３６は、生成した分析値を分析値記憶領域１７ｂ
の所定の領域に格納する。

【０２２８】ここで、分析値生成ステップ（Ｓ４）から
カウント値取得ステップ（Ｓ３）へと戻る態様として、
キーワード認定処理が挙げられる。具体的には、処理手
段３６は、キーワード比率を生成するために、カウント
値として得た同頻度数に基づき、単語の同頻度件数など
を取得し、同頻度比率を取得する。このとき、同頻度比
率が０．７以下の単語がキーワードと認定されるが、こ
のときの認定された単語数のカウントのために、再度、
カウント値取得ステップ（Ｓ３）へと戻る。また、同じ
く、キーワードと認定された単語群の中に含まれる感想
単語の数を取得するためにも、処理手段３６は、カウン
ト処理を行う。

【０２２９】この後、キーワード数などのカウント値に
基づき、処理手段３６は、中心キーワード数などの分析
値を生成する。

【０２３０】ただし、厳密には、記憶手段３３の所定の
領域に格納された、キーワードに認定された単語に関連
するデータを参照するため、前述した自然文分解手段１
４が分解した結果に基づくカウントを行うステップと
は、カウント対象が異なるカウント値取得ステップと言
える。

【０２３１】また、処理手段３６は、上述したキーワー
ド認定処理にともない、キーワードとして認定した単語
について、キーワード識別コードなどのフラグを立て、
キーワードとして認定した単語自体を抽出できるように
する処理を施して、再度、分解単語記憶手段１５に格納
する。また、処理手段３６は、その単語の頻度数もしく
は同頻度比率なども、その単語に関連付けて記憶手段３
３の所定の領域に記憶する。

【０２３２】このように、処理手段３６にカウント値に
基づく分析値の生成を実行させることにより、前述した
分析値生成手段１８が実現され、機能することになる。

【０２３３】次に、分析値から算出した基準値に対する
乖離の程度を示す乖離値を生成するステップ（Ｓ５）と
して、処理手段３６は、分析値記憶領域１７ｂから分析
値の種類毎に複数の分析値を読み出し、読み出した分析
値と基準分析値記憶手段１９が記憶する基準分析値とに
基づき、記憶手段３３に設けられた所定の乖離値算出則
記憶領域に格納された乖離値算出則を用いて、基準分析
値に対する乖離の程度を示す複数の乖離値を生成する。

【０２３４】具体的には、処理手段３６に、前述した式
（１）を記憶手段３３の所定の領域から読み出し、分析
値の種類毎に対応する基準値から得られた補正係数など
の各係数を基準分析値記憶手段１９から読み出し、読み
出した係数と式（１）に基づいて各分析値について乖離
値を生成するステップを実行させる。そして、処理手段
３６は、生成した乖離値を乖離値記憶領域１７ｃに記憶
する。

【０２３５】上述したように、処理手段３６に、前述し
た式（１）のような所定の算出則に基づき、分析値を用
いて乖離値を生成させるとともに、生成した乖離値を乖
離値記憶領域１７ｃに格納させることを実行させること
により、前述した乖離値生成手段２０が実現され、機能
することになる。そして、その機能が発揮されることに
より、複数種類の分析値を用いて複数の乖離値を得るの
で、多面的な観点から評価できる要素を含んだ乖離値を
得ることができ、より実態を反映した文章内容の評価を
実現できる。

【０２３６】続いて、乖離値同士の相対関係を比較する
ステップ（Ｓ６）として、処理手段３６は、基準指標値
記憶手段２１から読み出した基準指標値に基づき、生成
した複数の乖離値同士の相対関係を比較し、比較した比
較結果をパターン比較結果記憶領域１７ｅに記憶する。
詳細には、処理手段３６に、乖離値同士の相対関係を比
較するステップとして、複数の乖離値に基づき、乖離値
相互の相対関係を表すパターン指標値を生成するステッ
プと、生成したパターン指標値と、基準指標値記憶手段
２１から読み出した基準指標値とを比較するとともに、
比較したパターン比較結果を記憶手段３３に設けられた
パターン比較結果記憶領域に記憶するステップと、を実
行させる（Ｓ６）。

【０２３７】特に、本実施形態では、文章毎の乖離値の
相対関係を比較するに際し、処理手段３６に、乖離値相
互の相対関係を表すパターン指標値を、一の乖離値を基
準として他の乖離値を相対比較した結果に基づき生成す
るステップを実行させる手法を採用する。具体的には、
処理手段３６に、相対関係として、一の乖離値を基準と
して他の乖離値との差を算出し、その差の値に基づき各
乖離値に対応するパターン指標値を生成するステップを
実行させる（Ｓ６）。

【０２３８】本実施形態でのパターン指標値生成におい
ては、乖離値の厳密な差の数値結果を用いることなく、
全体的な分析パターンの比較という思想を実現するため
に、乖離値の数値ではなく、乖離値同士の相対関係を表
すパターン指標値に置き換える処理をおこなう。この処
理により、より文章の持つあいまいさを加味した上で、
文章のバランスについて的確な比較を行うことができ
る。具体的には、パターン全体の比較を行う場合には、
好適なパターン指標値として、−１、０、＋１という３
種類のパターン指標値を用い、パターンの特性をより反
映させた比較を行う場合には、パターンレベルを考慮し
たパターン指標値として、前述したように乖離値の生成
における段階係数を５にしたことから、±１をしきい値
として用い、−２、−１、０、１、２という５種類のパ
ターン指標値を用いる。

【０２３９】ただし、前述したように、処理手段３６
は、すべての乖離値について相対関係を取得する必要は
なく、能力判定に必要な乖離値相互の関係をパターン指
標値として生成・取得すればよい。

【０２４０】また、パターン指標値の比較するステップ
として、処理手段３６は、基準指標値記憶手段２１か
ら、能力評価の理想パターンである基準指標値を読み出
し、前述した文章毎に生成されたパターン指標値との比
較を行う。処理手段３６は、比較処理として、パターン
指標値の数値について一致、不一致を判断し、判断した
パターン指標値毎の一致、不一致という比較結果をパタ
ーン比較結果記憶領域１７ｅに記憶する。

【０２４１】このように、処理手段３６に、乖離値相互
の相対関係を表すパターン指標値を、一の乖離値を基準
として他の乖離値を相対比較した結果に基づき生成する
ことを実行させることにより、前述したパターン指標値
生成手段２２ａが実現され、機能する。また、処理手段
３６に、生成したパターン指標値と、基準指標値記憶手
段２１から読み出した基準指標値とを比較することを実
行させることにより、前述したパターン比較手段２２ｂ
が実現され、機能する。

【０２４２】なお、顕在能力評価値を生成する場合に
は、処理手段３６は、乖離値記憶領域１７ｃから乖離値
を読み出し、さらには、前述したように、所定の領域に
格納された評価値の算出則にしたがい、読み出した複数
の乖離値に基づき顕在能力評価値を生成し、生成した評
価値を顕在能力評価値記憶領域１７ｆに格納する。この
ように、処理手段３６に、乖離値に基づき評価値を生成
させ、生成させた評価値を格納させることにより、前述
した顕在能力評価値生成手段２８が実現され、機能す
る。そして、その機能が発揮されることにより、複数の
乖離値に基づき、評価値を生成するので、異なる観点か
ら多面的に分析したパラメータから構成される信頼度の
高い評価値を得ることができ、ひいては、文章内容の数
値評価環境として高度なシステムを提供することができ
る。

【０２４３】上述した数値評価処理の後、処理手段３６
は、キーワード判断処理を行うか否かの指示を受け付け
る判断ステップを実行する（Ｓ７）。処理手段３６は、
入力手段３１などを介して指示を受け付ける。ここで、
キーワードを比較してその意義についての認識までを評
価する旨の指示を受け付けた場合には、キーワードの内
容に基づき評価する一連のステップ（Ｓ８）へと移行す
る。一方、キーワード判断処理を行わない旨の指示を受
け付けた場合には、出力ステップ（Ｓ９）へと移行す
る。

【０２４４】なお、この判断ステップ（Ｓ７）は、例え
ば、処理手段３６が生成した表示制御情報に基づき、表
示手段３２に形成した質問画面（指示受付インターフェ
ース）を介して、入力手段３１から指示命令を受け付け
るなどの処理により実現される構成としてもよい。

【０２４５】［キーワード判断処理］続いて、キーワー
ド判断処理について説明する。ここで、前述したよう
に、キーワード判断処理は、記憶手段３３の所定の領域
に格納された能力評価プログラムにしたがって行われる
ものであり、処理手段３６に、キーワードの内容に基づ
き評価する一連のステップ（Ｓ８）として、自然文を分
解して得られた複数の単語の中から、キーワードを抽出
するステップと、キーワードを文章毎に比較し、前記比
較用辞書記憶領域を参照して同義語または類義語の関係
にあるか、もしくはキーワードが一致するか、の判断を
行うステップと、判断の結果を出力するステップと、を
実行させる。これらのステップの実行により、分解され
た複数の単語から抽出されたキーワードの同義語や類義
語まで比較可能なので、単語の意味内容まで加味した精
度の高い文章内容の評価を行うことができる。

【０２４６】より詳細には、まず、処理手段３６に自然
文を分解して得られた複数の単語の中から、キーワード
を抽出するステップ（Ｓ８）を実行させる。ここで、処
理手段３６は、分解単語記憶手段１５を参照し、前述し
たキーワード識別コードなどのフラグを抽出条件とし
て、キーワードと認定された単語を抽出し、抽出した単
語をキーワードとして、キーワード抽出結果記憶領域２
５ｂに記憶する。ただし、識別コードなどを用いず、頻
度数などのカウント値や同頻度比率などの分析値を抽出
条件としてもよい。そして、この処理を実行させること
により、前述したキーワード抽出手段２４が実現され、
機能する。

【０２４７】抽出処理に続く比較ステップとして、処理
手段３６に、キーワードを文章毎に比較し、前記比較用
辞書記憶領域を参照して同義語または類義語の関係にあ
るか、もしくはキーワードが一致するか、の判断を行う
ステップを実行させる（Ｓ８）。処理手段３６は、キー
ワード抽出結果記憶領域２５ｂから分析対象となる文章
のキーワードを読み出し、読み出したキーワードを、基
準キーワード記憶領域２５ａに格納されている基準キー
ワードと比較する。この直接比較で一致する場合は、処
理手段３６は、一致した旨を、判断結果記憶領域２５ｃ
に判断結果として記憶する。直接比較で一致しなかった
場合には、処理手段３６は、分析用辞書記憶手段１３に
備えられた類義語・同義語辞書記憶領域を参照し、基準
キーワードの同義語・類義語を特定し、特定した同義語
・類義語と分析対象文章のキーワードとを比較する。こ
の二次比較で一致する場合は、処理手段３６は、一致し
た旨を、判断結果記憶領域２５ｃに判断結果として記憶
する。また、直接比較、二次比較ともに不一致であった
場合には、その旨を、判断結果記憶領域２５ｃに判断結
果として記憶する。

【０２４８】このように、処理手段３６に、必要に応じ
て、比較用辞書としての同義語・類義語辞書を参照して
キーワードを比較させ、一致・不一致を判断させる処理
を実行させることにより、前述したキーワード比較手段
２６が実現され、機能する。

【０２４９】そして、上述した比較ステップの後、キー
ワードの意識の程度までを考慮した能力評価を行う場合
には、処理手段３６に、同義語または類義語の関係にあ
るか、あるいは、一致すると前記キーワード比較手段が
判断したキーワードについて、分析値に基づき文章毎の
使用頻度を比較するステップ（Ｓ８）を実行させる。

【０２５０】具体的には、処理手段３６に、前述した文
章に固有の識別情報を検索キーとして、カウント値記憶
領域１７ａや分析値記憶領域１７ｂを参照して、キーワ
ード比較対象とした文章に対応する使用頻度として、キ
ーワードの文章中で使用された回数として取得した頻度
数などのカウント値、またはカウント値に基づき生成し
た同頻度数比率などの分析値を読み出し、基準キーワー
ド記憶領域２５ａから基準キーワードの付帯情報として
読み出した基準キーワードの頻度数や同頻度数比率など
と比較し、比較した結果を判断結果記憶領域２５ｃに記
憶する。

【０２５１】この使用頻度の比較ステップにおいては、
厳密な数値比較をして一致・不一致を判断させてもよい
が、より好ましくは、処理手段３６に、前述したパター
ン指標値のように、一致するか、より大きいか、より小
さいか、などの程度の表す情報を判断させ、その旨を判
断結果として判断結果記憶領域２５ｃに格納させるとよ
い。

【０２５２】そして、使用頻度比較処理においても、上
述したように、処理手段３６にキーワードの使用頻度を
比較させる処理を実行させることにより、前述したキー
ワード使用頻度比較手段２７が実現され、機能する。

【０２５３】［出力処理］最後に、出力ステップ（Ｓ
９）について説明する。図８に示したように、この出力
ステップ（Ｓ９）へ移行してくる場合には、乖離値や顕
在能力評価値の出力を目的とする場合のみならず、パタ
ーン指標値の比較判断結果、キーワードの意義・意味の
比較判断結果やキーワード使用頻度の比較判断結果など
の出力を目的とする場合がある。

【０２５４】乖離値や顕在能力評価値を出力するよう
に、出力ステップ（Ｓ９）へ移行した場合には、処理手
段３６は、対象となる数値をパラメータ記憶手段１７の
所定の記憶領域から読み出し、出力先に応じた情報に乖
離値や顕在能力評価値を含める加工などを行った上で、
出力要求に応じた出力を行う。

【０２５５】同様に、比較判断結果を出力するように、
出力ステップ（Ｓ９）へ移行した場合には、処理手段３
６は、パラメータ記憶手段１７のパターン比較結果記憶
領域１７ｅ、キーワード関連情報記憶手段２５の判断結
果記憶領域２５ｃから比較結果や判断結果を読み出し、
それらの結果に基づき出力先に応じた情報に加工などを
行った上で、出力要求に応じた出力を行う。

【０２５６】このように、処理手段３６に、所定の出力
先へ要求された情報を出力させることにより、前述した
出力手段２３が実現され、機能することになる。

【０２５７】なお、参考までに、パターン比較結果と顕
在能力評価値との双方に基づき、情報を加工した出力例
を図９に示す。図９の出力結果は、表形式で文章毎に結
果を一覧できるように表示手段３２に出力した場合の画
面構造図である。図９に示したように、職種Ａおよび職
種Ｂについてパターン指標値の比較を行った場合に、５
種類のパターン指標値（パターンレベル）が一致したと
いう結果を「○」で、５種類では一致しなくても３種類
のパターン指標値が一致したという結果を「△」で、ど
ちらも一致しなかったという結果を「×」で表すという
情報加工を施し、さらに、各文章に基づく分析結果とし
て顕在能力評価値をあわせて出力したときは、このよう
な画面構造を表示するための表示制御情報を出力手段２
３が出力する。

【０２５８】以上説明した能力評価処理により、能力評
価システム１は、分析対象となる文章を分析、評価する
ものであり、その文章が書かれた目的などに応じて、客
観的な評価を行うことができる、数値化されたパラメー
タを用いて評価を可能とする能力評価システムおよび能
力評価プログラムの提供を実現するものである。

【０２５９】［その他の処理］本実施形態の能力評価シ
ステム１を用いて基準分析を行う際に、能力評価に先立
って、前述したように優秀な人材の文章に基づき基準分
析値を求める場合には、処理手段３６に、図８に示した
分析値生成までの処理（Ｓ１〜Ｓ４）までを実行させた
後、分析値記憶領域１７ｂから、優秀な人材の文章につ
いての分析値の種類毎に複数の分析値を読み出すととも
に、記憶手段３３に設けられた所定の基準分析値算出則
記憶領域に格納された算出則に基づき、読み出した分析
値を用いて生成する。

【０２６０】具体的には、基準分析値算出則記憶領域か
ら所定の算出則を読み出し、処理手段３６に、優秀な人
材の複数の文章毎に生成された複数の分析値を用いて標
準偏差を算出し、算出した標準偏差を用いて再度分析値
をフィルタリングして抽出した分析値集団を平均し、分
析値の基準となる基準分析値を生成し、生成した基準分
析値を基準分析値記憶手段１９に格納する処理を実行さ
せる。また、処理手段３６に、認定したキーワードを基
準キーワード記憶領域２５ａに格納させるとともに、そ
のキーワードに関連するカウント値や分析値などを付帯
情報としてキーワードに関連付けて格納する処理を実行
させる。

【０２６１】このとき、処理手段３６は、前述したよう
に、（平均値）±（標準偏差）の範囲に該当しない分析
値については除外する処理をおこない、分析値の再平均
値に基づき標準偏差を再度求める処理を行う。

【０２６２】このように、処理手段３６に、基準分析値
算出則記憶領域から読み出した平均を求める算出則に基
づき、分析値を用いて基準分析値を生成させるととも
に、基準分析値記憶手段１９に生成した基準分析値を格
納させることを実行させることにより、前述した不図示
の基準値生成手段が実現され、機能することになる。そ
して、ひいては、一連の処理により、前述した絶対分析
や基準分析などを行うことができる好適な能力評価シス
テム１の提供を実現できる。

【０２６３】〔第２実施形態〕

【０２６４】本発明の他の実施形態を図１０に基づき説
明する。ここで、上述した第１実施形態と同一の構成部
分については、同一の符号を付して重複説明を省略す
る。図１０は、ネットワークに対応した能力評価システ
ム２を実現するための概略的なシステム構成を示したシ
ステム構成図である。

【０２６５】図１０に示したように、本実施形態では、
能力評価システム２は、ネットワーク４に接続されたサ
ーバ装置として提供されるものであり、能力評価システ
ム２には、ネットワーク４を介して端末装置３が接続さ
れる。なお、ネットワーク４は、インターネットや専用
回線によるネットワーク、企業内ＬＡＮ（Local AreaNe
twork）などが想定される。また、端末装置３は、パー
ソナルコンピュータなどの情報端末が想定される。

【０２６６】能力評価システム２は、記憶手段３３と、
通信手段３７を接続するための不図示のインターフェー
スと、記憶手段３３とそのインターフェースの動作を制
御する処理手段３６を備える。ここで、通信手段３７
は、外部ネットワーク４との情報の授受を可能とする手
段であり、例えば、ルータなどが挙げられる。この通信
手段３７に応じたインターフェースを、能力評価システ
ム２が備える。このインターフェースとしては、例え
ば、ＬＡＮカードなどのＮＩＣが挙げられる。

【０２６７】ただし、通信手段３７が直接にネットワー
ク４に接続されることは必須とされず、能力評価システ
ム２が通信手段３７を介したＬＡＮ経由で、プロキシサ
ーバなどの制御の下、ネットワーク４に接続する構成を
採用してもよい。

【０２６８】端末装置３は、入力手段３１、表示手段３
２、通信手段３４、印刷手段３５、記憶手段３８、およ
び各手段の動作を制御する処理手段３９を備える。ここ
で、記憶手段３８は、前述した記憶手段３３と同様、情
報を展開、格納する領域を提供するための手段であり、
例えば、メモリ、ＨＤＤなどが挙げられる。また、処理
手段３９は、前述した処理手段３６と同様、各手段の管
理を行うＣＰＵなどの演算処理手段である。

【０２６９】詳細には、本実施形態における能力評価シ
ステム２は、前述した第１実施形態と同様、図１に示し
たシステム構成を採用しており、自然文からなる文章を
受け付ける文章受付手段１１と、当該自然文を単語に分
解する基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書記
憶手段１３と、分析用辞書記憶手段１３を参照して、前
記基準単位単語に相当する複数の単語に前記自然文を分
解する自然文分解手段１４と、自然文分解手段１４が自
然文を分解して得られた複数の単語を記憶する分解単語
記憶手段１５と、分解単語記憶手段１５が記憶した複数
の単語を参照し、少なくとも当該単語にかかわる数を前
記文章についてのカウント値として取得するカウント値
取得手段１６と、カウント値取得手段１６が取得したカ
ウント値に基づき複数の分析値を生成する分析値生成手
段１８と、当該分析値の基準分析値を記憶する基準分析
値記憶手段１９と、基準分析値記憶手段１９から読み出
した基準分析値と、生成された前記分析値と、に基づき
当該基準分析値に対する当該分析値の乖離の程度を示す
複数の乖離値を生成する乖離値生成手段２０と、当該複
数の乖離値についての比較基準を記憶する基準指標値記
憶手段２１と、基準指標値記憶手段２１から読み出した
基準指標値に基づき、乖離値生成手段２０が生成した複
数の前記乖離値同士の相対関係を比較する乖離値比較手
段２２と、乖離値比較手段２２が行った比較結果を出力
する出力手段２３と、を主たる構成として備える。

【０２７０】そして、さらに、図１に示した構造と同じ
く、能力評価システム２は、自然文分解手段１４が自然
文を分解して得られた複数の単語の中から、キーワード
を抽出するキーワード抽出手段２４と、キーワード抽出
手段２４が抽出したキーワードを文章毎に比較し、分析
用辞書記憶手段１３が備える、少なくとも単語の同義語
もしくは類義語のいずれかを規定する前記比較用辞書記
憶領域を参照して同義語または類義語の関係にあるか、
もしくはキーワードが一致するか、の判断を行うキーワ
ード比較手段２６と、同義語または類義語の関係にある
か、あるいは、一致するとキーワード比較手段２６が判
断したキーワードについて、前記分析値に基づき文章毎
の使用頻度を比較するキーワード使用頻度比較手段２７
と、乖離値生成手段２０が生成した複数の乖離値に基づ
き複数の顕在能力評価値を生成する顕在能力評価値生成
手段２８と、を備える。

【０２７１】加えて、能力評価システム２における能力
評価処理も、原則として図８に示した手順と変わりはな
い。ただし、本実施形態における能力評価システム２
は、ネットワークに対応するものであるため、第１実施
形態における情報の受付手段に相当する受付手段は、上
述した通信手段３７が接続された不図示のインターフェ
ースとなる。

【０２７２】ゆえに、能力評価システム２における自然
文の受付は、詳細には以下のようになる。まず、端末装
置３の処理手段３９が、入力手段３１を介して、もしく
は通信手段３４を介して自然文からなる文章を取得し、
取得した文章を記憶手段３８の所定の領域に格納する。
そして、端末装置３の処理手段３９は、能力評価を行う
対象としての文章を、通信手段３４およびネットワーク
４を介して、能力評価システム２側へ送信する。これを
受けて、能力評価システム２の処理手段３６は、通信手
段３７と不図示のインタフェースを介して、分析対象と
なる文章を受け付ける。

【０２７３】処理手段３６に、このインターフェースを
介した自然文の受け付けを実行させることにより、本実
施形態における文章受付手段１１が実現され、機能する
ことになる。

【０２７４】この後、能力評価システム２が、自然文を
分解し、カウント値を取得し、分析値、乖離値、パター
ン指標値などを生成する処理や、キーワードの内容につ
いて判断する処理を行うのは、第１実施形態と同様であ
る。

【０２７５】そして、能力評価システム２が、生成した
乖離値や判断結果の出力を行う出力手段２３を備える点
も同様であるが、本実施形態では、出力手段２３の出力
先が分析対象を送信してきた端末装置３などのネットワ
ーク端末が想定される。詳細には、能力評価システム２
の処理手段３６は、記憶手段３３に設けられたパラメー
タ記憶手段１７から乖離値、顕在能力評価値もしくはパ
ターン比較結果を読み出し、あるいは、キーワード関連
情報記憶手段２５から判断結果を読み出し、端末装置３
側の表示手段３２または印刷手段３５など、所定の出力
先のハードウェア仕様に応じた情報加工を加えた上で、
上述したインターフェースおよび通信手段３７を介して
端末装置３側へ送信する。

【０２７６】処理手段３６に、このインターフェースを
介した乖離値または評価値の送信処理を実行させること
により、本実施形態における出力手段２３が実現され、
機能することになる。

【０２７７】

【発明の効果】本発明は、以上のように構成され機能す
るので、これによると、請求項１に記載の発明では、分
解された複数の単語に基づき得られる、所定の基準分析
値に対する乖離値を用いて乖離値同士の相対関係を比較
するので、客観的に文章内容の評価を行うことができ
る。ひいては、複数の文章について、それぞれ比較結果
を出力することにより、文章同士の相対評価も容易に行
うことができる。

【０２７８】また、請求項２に記載の発明では、乖離値
の相対関係を表すパターン指標値を生成するので（絶対
的な数値比較よりも）、より文章の持つあいまいさを加
味した上で、文章のバランスについて的確な比較を行う
ことができる。

【０２７９】また、請求項３に記載の発明では、一の乖
離値を基準として相対関係をみるので、乖離値の相対関
係がより明瞭となる普遍化ができ、また、比較パターン
数を少なくすることにより、マッチング処理の高速化が
図れる。

【０２８０】また、請求項４に記載の発明では、分解さ
れた複数の単語から抽出されたキーワードの同義語や類
義語まで比較可能なので、単語の意味内容まで加味した
精度の高い文章内容の比較評価を行うことができる。

【０２８１】また、請求項５に記載の発明では、キーワ
ードの文章中で使用された頻度に基づく比較を行うの
で、文章中における書き手の単語の位置づけまでを含め
た評価を実現する。

【０２８２】また、請求項６に記載の発明では、乖離値
に基づき顕在能力評価値を生成、出力するので、より具
体的な客観評価を実現できる能力評価システムを提供で
きる。

【０２８３】また、請求項７に記載の発明では、分解さ
れた複数の単語に基づき得られる、所定の基準分析値に
対する乖離値を用いて乖離値同士の相対関係を比較する
ので、客観的に文章内容の評価を行うことができる。ひ
いては、複数の文章について、それぞれ比較結果を出力
することにより、文章同士の相対評価も容易に行うこと
ができる。

【０２８４】また、請求項８に記載の発明では、乖離値
の相対関係を表すパターン指標値を生成するので、より
文章の持つあいまいさを加味した上で、文章のバランス
について的確な比較を行うことができる。

【０２８５】また、請求項９に記載の発明では、一の乖
離値を基準として相対関係をみるので、乖離値の相対関
係がより明確となる普遍化ができ、また、比較パターン
数を少なくすることにより、マッチング処理の高速化が
図れる。

【０２８６】また、請求項１０に記載の発明では、分解
された複数の単語から抽出されたキーワードの同義語や
類義語まで比較可能なので、単語の意味内容まで加味し
た精度の高い文章内容の評価を行うことができる。

【０２８７】また、請求項１１に記載の発明では、キー
ワードの文章中で使用された頻度に基づく比較を行うの
で、文章中における書き手の単語の位置づけまでを含め
た評価を実現する。

【０２８８】また、請求項１２に記載の発明では、乖離
値に基づき顕在能力評価値を生成、出力するので、より
具体的な客観評価を実現できる能力評価プログラムを提
供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る能力評価システムのシステム構成
を示す機能ブロック図である。

【図２】本発明に係る能力評価システムを実現するため
の概略的なシステム構成を示すシステム構成図である。

【図３】分析用辞書記憶手段のデータ構造の一例を示す
模式的構造図である。

【図４】カウント値記憶領域へのカウント値の記憶形態
の一例を示すデータ構造図である。

【図５】基準分析値記憶手段への基準分析値の記憶形態
の一例を示すデータ構造図である。

【図６】乖離値記憶領域への乖離値の記憶形態の一例を
示すデータ構造図である。

【図７】パターン指標値記憶領域へのパターン指標値の
記憶形態の一例を示すデータ構造図である。

【図８】本実施形態における能力評価処理を示すフロー
チャートである。

【図９】表示手段の表示領域に形成される画面に形成さ
れる出力結果の一例を示す画面構成図である。

【図１０】本発明に係る他の能力評価システムを実現す
るための概略的なシステム構成を示すシステム構成図で
ある。

【符号の説明】

１ 能力評価システム ２ 能力評価システム ３ 端末装置 ４ ネットワーク １１ 文章受付手段 １２ 文章記憶手段 １３ 分析用辞書記憶手段 １４ 自然文分解手段 １５ 分解単語記憶手段 １６ カウント値取得手段 １７ パラメータ記憶手段 １７ａ カウント値記憶領域 １７ｂ 分析値記憶領域 １７ｃ 乖離値記憶領域 １７ｄ パターン指標値記憶領域 １７ｅ パターン比較結果記憶領域 １７ｆ 顕在能力評価値記憶領域 １８ 分析値生成手段 １９ 基準分析値記憶手段 ２０ 乖離値生成手段 ２１ 基準指標値記憶手段 ２２ 乖離値比較手段 ２２ａ パターン指標値生成手段 ２２ｂ パターン比較手段 ２３ 出力手段 ２４ キーワード抽出手段 ２５ キーワード関連情報記憶手段 ２５ａ 基準キーワード記憶領域 ２５ｂ キーワード抽出結果記憶領域 ２５ｃ 判断結果記憶領域 ２６ キーワード比較手段 ２７ キーワード使用頻度比較手段 ２８ 顕在能力評価値生成手段 ３１ 入力手段 ３２ 表示手段 ３３ 記憶手段 ３４ 通信手段 ３５ 印刷手段 ３６ 処理手段 ３７ 通信手段 ３８ 記憶手段 ３９ 処理手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 萬徳 千賀子 東京都渋谷区代々木一丁目10番１号 有限 会社シードウィン内 (72)発明者 永嶋 紘子 東京都渋谷区代々木一丁目10番１号 有限 会社シードウィン内 Ｆターム(参考） 5B009 QA03

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 自然文からなる文章を受け付ける文章受
   付手段と、 当該自然文を単語に分解する基準となる基準単位単語を
   規定した分析用辞書記憶手段と、 当該分析用辞書記憶手段を参照して、前記基準単位単語
   に相当する複数の単語に前記自然文を分解する自然文分
   解手段と、 当該自然文分解手段が自然文を分解して得られた複数の
   単語を記憶する分解単語記憶手段と、 当該分解単語記憶手段が記憶した複数の単語を参照し、
   少なくとも当該単語にかかわる数を前記文章についての
   カウント値として取得するカウント値取得手段と、 当該カウント値取得手段が取得したカウント値に基づき
   複数の分析値を生成する分析値生成手段と、 当該分析値の基準分析値を記憶する基準分析値記憶手段
   と、 当該基準分析値記憶手段から読み出した基準分析値と、
   生成された前記分析値と、に基づき当該基準分析値に対
   する当該分析値の乖離の程度を示す複数の乖離値を生成
   する乖離値生成手段と、 当該複数の乖離値についての比較基準を記憶する基準指
   標値記憶手段と、 当該基準指標値記憶手段から読み出した基準指標値に基
   づき、当該乖離値生成手段が生成した複数の前記乖離値
   同士の相対関係を比較する乖離値比較手段と、 当該乖離値比較手段が行った比較結果を出力する出力手
   段と、を備えること特徴とする能力評価システム。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の能力評価システムにお
   いて、 前記乖離値比較手段は、 前記乖離値生成手段が生成した複数の乖離値に基づき、
   乖離値相互の相対関係を表すパターン指標値を生成する
   パターン指標値生成手段と、 前記基準指標値記憶手段から読み出した基準指標値と当
   該パターン指標値と、を比較するパターン比較手段と、
   を有し、 前記出力手段は、当該パターン比較手段が行った比較結
   果を出力することを特徴とする能力評価システム。
3. 【請求項３】 前記パターン指標値生成手段は、前記相
   対関係として、一の乖離値を基準として他の乖離値との
   差を用い、当該差の値に基づき各乖離値に対応するパタ
   ーン指標値を生成することを特徴とする請求項２に記載
   の能力評価システム。
4. 【請求項４】 請求項１乃至請求項３に記載の能力評価
   システムにおいて、前記分析用辞書記憶手段は、少なく
   とも単語の同義語もしくは類義語のいずれかを規定する
   比較用辞書記憶領域を備えるとともに、 前記自然文分解手段が自然文を分解して得られた複数の
   単語の中から、キーワードを抽出するキーワード抽出手
   段と、 当該キーワード抽出手段が抽出したキーワードを文章毎
   に比較し、前記比較用辞書記憶領域を参照して同義語ま
   たは類義語の関係にあるか、もしくはキーワードが一致
   するか、の判断を行うキーワード比較手段と、備え、 前記出力手段は、当該キーワード比較手段が行った当該
   判断の結果を出力することを特徴とする能力評価システ
   ム。
5. 【請求項５】 請求項４に記載の能力評価システムにお
   いて、さらに、 同義語または類義語の関係にあるか、あるいは、一致す
   ると前記キーワード比較手段が判断したキーワードにつ
   いて、前記分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較する
   キーワード使用頻度比較手段を備え、 前記出力手段は、当該キーワード使用頻度比較手段が得
   た判断結果を出力することを特徴とする能力評価システ
   ム。
6. 【請求項６】 請求項１乃至請求項５に記載の能力評価
   システムにおいて、 前記乖離値生成手段が生成した複数の乖離値に基づき複
   数の顕在能力評価値を生成する顕在能力評価値生成手段
   を備え、 前記出力手段は、当該顕在能力評価値を出力することを
   特徴とする能力評価システム。
7. 【請求項７】 情報の受付手段と、情報の記憶手段と、
   これら各手段の動作を制御する処理手段と、を備え、 当該記憶手段が、文章を構成する自然文を単語に分解す
   る基準となる基準単位単語を規定した分析用辞書記憶手
   段と、当該自然文を分解して得られた複数の単語を記憶
   する分解単語記憶手段と、当該文章に対応する分析値の
   基準分析値を記憶する基準分析値記憶手段と、当該分析
   値に基づき得られる乖離値についての比較基準を記憶す
   る基準指標値記憶手段と、を有する能力評価システムに
   おいて、 前記処理手段に、 前記受付手段を介して自然文からなる文章を受け付ける
   ステップと、 前記分析用辞書記憶手段を参照して、前記基準単位単語
   に相当する複数の単語に前記自然文を分解するととも
   に、自然文を分解して得られた複数の単語を前記分解単
   語記憶手段に記憶するステップと、 当該分解単語記憶手段が記憶した複数の単語を参照し、
   少なくとも当該単語にかかわる数をカウント値として取
   得するステップと、 当該カウント値に基づき複数の前記分析値を生成するス
   テップと、 生成した分析値と前記基準分析値記憶手段が記憶する基
   準分析値とに基づき、当該基準分析値に対する乖離の程
   度を示す複数の乖離値を生成するステップと、 前記基準指標値記憶手段から読み出した基準指標値に基
   づき、生成した複数の前記乖離値同士の相対関係を比較
   するステップと、 当該相対関係についての比較結果を出力するステップ
   と、を実行させることを特徴とする能力評価プログラ
   ム。
8. 【請求項８】 請求項７に記載のプログラムにおいて、 前記処理手段に、前記乖離値同士の相対関係を比較する
   ステップとして、複数の前記乖離値に基づき、乖離値相
   互の相対関係を表すパターン指標値を生成するステップ
   と、 当該生成したパターン指標値と、前記基準指標値記憶手
   段から読み出した基準指標値とを比較するステップと、 を実行させることを特徴とする能力評価プログラム。
9. 【請求項９】 請求項８に記載の能力評価プログラムに
   おいて、 前記処理手段に、前記相対関係として、一の乖離値を基
   準として他の乖離値との差を算出し、当該差の値に基づ
   き各乖離値に対応するパターン指標値を生成するステッ
   プを実行させることを特徴とする能力評価プログラム。
10. 【請求項１０】 請求項７乃至請求項９に記載の能力評
    価プログラムにおいて、前記分析用辞書記憶手段は、少
    なくとも単語の同義語もしくは類義語のいずれかを規定
    する比較用辞書記憶領域を備えるものであって、 前記処理手段に、 前記自然文を分解して得られた複数の単語の中から、キ
    ーワードを抽出するステップと、 当該キーワードを文章毎に比較し、前記比較用辞書記憶
    領域を参照して同義語または類義語の関係にあるか、も
    しくはキーワードが一致するか、の判断を行うステップ
    と、 当該判断の結果を出力するステップと、を実行させるこ
    とを特徴とする能力評価プログラム。
11. 【請求項１１】 請求項１０に記載の能力評価プログラ
    ムおいて、さらに、 同義語または類義語の関係にあるか、あるいは、一致す
    ると前記キーワード比較手段が判断したキーワードにつ
    いて、前記分析値に基づき文章毎の使用頻度を比較する
    ステップと、 当該使用頻度の比較結果を出力するステップと、を実行
    させることを特徴とする能力評価プログラム。
12. 【請求項１２】 請求項７乃至請求項１１に記載の能力
    評価プログラムにおいて、前記処理手段に、 前記複数の乖離値に基づき複数の顕在能力評価値を生成
    するステップと、 当該顕在能力評価値を出力するステップと、を実行させ
    ることを特徴とする能力評価プログラム。