JP2009169461A - トレーニング支援システム、トレーニング支援方法及びトレーニング支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者に対して適切なトレーニングを推奨するためのトレーニング支援システム、トレーニング支援方法及びトレーニング支援プログラムを提供する。
【解決手段】クライアント端末１０の制御部１１は、スキルについての設問に対する自己評価及び同年次統計値を取得する。そして、制御部１１は、同年次統計値と自己評価との比較により「弱み」、「強み」のスキル項目を特定する。次に、制御部１１は、「弱み」のスキル項目について第１の評価値を算出し、「強み」のスキル項目について第２の評価値を算出する。そして、制御部１１は、第１、第２の評価値をソートする。そして、この順番にトレーニング推奨項目を特定し、スキル科目のランクに応じたトレーニングを最大数に達するまでトレーニングデータ記憶部から抽出し、出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、利用者に対して、スキルのレベルアップを図るためのトレーニングを推奨する場合に用いるトレーニング支援システム、トレーニング支援方法及びトレーニング支援プログラムに関するものである。

今日、自己啓発を通じて、スキルのレベルアップを図るための各種トレーニングが提供されている。企業においても、社員のスキルレベルの向上を図るために、研修などの各種トレーニングを提供するための方法が検討されている（特許文献１〜３を参照。）。

特許文献１においては、必要な社員に対して社員教育を行なう教育支援システムが検討されている。この教育支援システムは、教育研修コンテンツを蓄積し、要求に応じて社内ネットワークを介して教育研修コンテンツを配信する情報配信センタを備える。そして、社員が人事異動等に伴って業務上の新たな知識の習得を必要とする場合に、複数の社員端末を利用して情報配信センタに対してアクセスし、所望の教育研修コンテンツの配信を要求する。

また、特許文献２においては、社員教育のためのデータ分析を行なうデータ分析支援システムが検討されている。このデータ分析支援システムでは、利用企業の担当者端末からの社員教育のためのデータ分析の実施に関する各種情報を登録する。そして、担当者端末を用いて、企業識別子等による認証手続を経た後、サービスセンタは分析条件登録手段によって登録された分析方法に基づいて分析した結果を分析結果データ記憶部に登録し、担当者に分析結果を閲覧させる。

また、特許文献３においては、業務への業務遂行者の割り当てを支援する業務支援装置が検討されている。この文献に記載のコンピュータシステムは、社員番号と当該社員に割り当てられた業務の期間を含むスケジュール情報が蓄積されるスケジュール情報データベースと、社員番号と当該社員に備わった能力の種類および高さとを含むスキルレベル情報が蓄積されるスキルレベル情報データベースとを備える。そして、割り当てられていない業務の予定期間と当該業務の遂行に必要な能力の種類および高さの下限値とを含むアサイン条件情報による検索する。これにより、予定期間に業務の割り当てがなくかつ当該種類の能力を備えかつ能力の高さが当該下限値以上である社員を求める。
特開２００２−５６１０７号公報（第１頁） 特開２００４−３３４６１９号公報（第１頁） 特開２００３−２７１７９６号公報（第１頁）

社員等の利用者のレベルアップを図るためのトレーニングには、利用者本人の積極的な参加意識が必要である。そして、利用者の自己評価において、「弱み」と感じている項目について、トレーニングを行なうことが有効である。一方、利用者本人が、「弱み」と感じていても、全体的なレベルから見た場合、本人が考えているほど「弱み」でない場合もある。また、本人が「強み」と感じている項目についても、更に、この「強み」を強化していく必要がある場合もある。このように、全体のレベルアップを図るためには、スキルレベルについて、利用者の主観的な評価と客観的な評価に基づいて、トレーニングを推奨することが望ましい。

また、トレーニング提供者側において、重点的にスキルのレベルアップを希望する項目もある。更に、利用者においても、トレーニングを受ける時間等の限界がある。
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、利用者に対して、スキルのレベルアップを図るために適切なトレーニングを推奨する場合に用いるトレーニング支援システム、トレーニング支援方法及びトレーニング支援プログラムを提供することにある。

上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、項目識別子毎にトレーニング情報を記憶したトレーニング情報記憶手段と、項目識別子毎に、すべての利用者の自己評価結果を集計して算出した統計値を記憶した集計情報記憶手段と、トレーニング情報を出力する制御手段とを備えたトレーニング支援システムであって、前記制御手段が、項目識別子毎に、利用者の自己評価結果を取得する自己評価取得手段、前記集計情報記憶手段から項目識別子毎に統計値を取得し、前記自己評価結果と統計値とを項目識別子毎に比較し、前記自己評価結果が前記統計値よりも低い項目識別子を特定するレベル評価手段、前記トレーニング情報記憶手段から、前記項目識別子に対応するトレーニング情報を特定して出力するトレーニング推奨手段を備えたことを要旨とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のトレーニング支援システムにおいて、項目識別子毎に重み付け情報を記憶した重点情報記憶手段を更に備え、前記トレーニング推奨手段は、項目識別子毎に、自己評価結果と統計値との差分と、前記重点情報記憶手段に記憶された重み付け情報とを用いて評価値を算出し、前記評価値に基づいてトレーニング情報を出力する順番を決定することを要旨とする。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載のトレーニング支援システムにおいて、前記トレーニング推奨手段は、自己評価結果が統計値より低い場合には第１の関数を用いて評価値を算出し、統計値が自己評価結果より低い場合には第２の関数を用いて評価値を算出することを要旨とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一つに記載のトレーニング支援システムにおいて、出力するトレーニング数に関する情報を記憶した出力情報記憶手段を更に備え、前記トレーニング推奨手段は、前記トレーニング数に達するまでトレーニング情報を特定することを要旨とする。

請求項５に記載の発明は、項目識別子毎にトレーニング情報を記憶したトレーニング情報記憶手段と、項目識別子毎に、すべての利用者の自己評価結果を集計して算出した統計値を記憶した集計情報記憶手段と、トレーニング情報を出力する制御手段とを備えたトレーニング支援システムを用いて、トレーニング支援を行なう方法であって、前記制御手段が、項目識別子毎に、利用者の自己評価結果を取得する自己評価取得段階、前記集計情報記憶手段から項目識別子毎に統計値を取得し、前記自己評価結果と統計値とを項目識別子毎に比較し、前記自己評価結果が前記統計値よりも低い項目識別子を特定するレベル評価段階、前記トレーニング情報記憶手段から、前記項目識別子に対応するトレーニング情報を特定して出力するトレーニング推奨段階を実行することを要旨とする。

請求項６に記載の発明は、項目識別子毎にトレーニング情報を記憶したトレーニング情報記憶手段と、項目識別子毎に、すべての利用者の自己評価結果を集計して算出した統計値を記憶した集計情報記憶手段と、トレーニング情報を出力する制御手段とを備えたトレーニング支援システムを用いて、トレーニング支援を行なうためのプログラムであって、前記制御手段を、項目識別子毎に、利用者の自己評価結果を取得する自己評価取得手段、
前記集計情報記憶手段から項目識別子毎に統計値を取得し、前記自己評価結果と統計値とを項目識別子毎に比較し、前記自己評価結果が前記統計値よりも低い項目識別子を特定するレベル評価手段、前記トレーニング情報記憶手段から、前記項目識別子に対応するトレーニング情報を特定して出力するトレーニング推奨手段として機能させることを要旨とする。

（作用）
請求項１、５又は６に記載の発明によれば、制御手段が、項目識別子毎に、利用者の自己評価結果を取得する。次に、集計情報記憶手段から項目識別子毎に統計値を取得し、自己評価結果と統計値とを項目識別子毎に比較し、自己評価結果が統計値よりも低い項目識別子を特定する。そして、トレーニング情報記憶手段から、項目識別子に対応するトレーニング情報を特定して出力する。これにより、利用者の自己評価に対して、他の利用者の評価と比較して、「弱み」を特定することができる。そして、この「弱み」に対して、レベルアップを図るためのトレーニングを推奨することができる。

請求項２に記載の発明によれば、トレーニング推奨手段は、項目識別子毎に、自己評価結果と統計値との差分と、重点情報記憶手段に記憶された重み付け情報とを用いて評価値を算出し、評価値に基づいてトレーニング情報を出力する順番を決定する。これにより、トレーニングを推奨する場合、各項目の重要度に応じて、優先的にトレーニングを推奨することができる。

請求項３に記載の発明によれば、トレーニング推奨手段は、自己評価結果が統計値より低い場合には第１の関数を用いて評価値を算出し、統計値が自己評価結果より低い場合には第２の関数を用いて評価値を算出する。第１の関数と第２の関数とを用いることにより、「弱み」の項目においては統計値との差分が大きい項目についてトレーニングを推奨し、「強み」の項目においては統計値との差分が小さい項目について、トレーニングを推奨することができる。

請求項４に記載の発明によれば、トレーニング推奨手段は、トレーニング数に達するまでトレーニング情報を特定する。これにより、利用者の状況を考慮して、トレーニングを推奨することができる。

本発明によれば、利用者に対して、スキルのレベルアップを図るために、適切なトレーニングを推奨することができる。

以下、本発明を具体化した一実施形態を、図１〜図１１に従って説明する。本実施形態では、利用者のスキルのレベルを評価し、このレベルに応じて適切なトレーニングの推奨を行なう場合に用いるトレーニング支援システム、トレーニング支援方法及びトレーニング支援プログラムとして説明する。

本実施形態では、企業内で業務を遂行するにあたり、必要なスキルについての自己評価を行ない、レベルが低いスキルに関してはレベルアップのためのトレーニングを推奨する。このようなトレーニングを支援するために、本実施形態では、図１に示すように、ネットワークを介して相互に接続されているクライアント端末１０やレベルアップナビサーバ２０を用いる。そして、評価やトレーニングのために、レベルアップナビサーバ２０からダウンロードしたトレーニング支援プログラムをクライアント端末１０において利用する。これにより、本実施形態では、クライアント端末１０がトレーニング支援システムとして機能する。

このトレーニング支援プログラムを用いて自己診断を行なうとともに、各自の診断結果と全体の評価結果（本実施形態では、同年次社員の評価の平均値）とを比較し、「弱み」を特定する。そして、この「弱み」については、レベルアップを図るためのトレーニングを行なう場合に用いる教材を推奨する。

更に、トレーニングを受けた後にスキルレベルを評価する。このような自己評価とトレーニングと、スキルレベルの客観評価とを繰り返すことにより、全体のスキルのレベルアップを図る。すなわち、自己評価によるレベルアップへのインセンティブと客観的な評価により、必要なトレーニングの推奨を行なう。

クライアント端末１０は、スキルのレベルアップを行なう利用者が用いるコンピュータ端末である。クライアント端末１０は、ネットワークを介してレベルアップナビサーバ２０にアクセスし、トレーニング支援プログラムをダウンロードしたり、データを送信したりする機能や、受信したデータを表示する機能（ブラウザ機能）等を備える。このため、このクライアント端末１０は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭの制御部１１の他、キーボード、ポインティングデバイス等の入力部１０ａ、ディスプレイ等の出力部１０ｂ等を有する。

クライアント端末１０の制御部１１は、利用者のスキルレベルを評価するとともに、利用者に対してトレーニングを推奨する場合に用いるデータの管理処理等を行なう。そして、制御部１１は、制御手段（図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭ等）を有し、トレーニング支援プログラムを実行することにより、後述する処理（自己評価取得段階、レベル評価段階、トレーニング推奨段階等を含む処理）を行なう。このためのトレーニング支援プログラムを実行することにより、図２に示すように、制御部１１は、入力制御手段１１１、レベル評価手段１１２、トレーニング推奨手段１１３、レビュー管理手段１１４等として機能する。

入力制御手段１１１は自己評価取得手段として機能し、クライアント端末１０において、利用者情報の取得処理、スキル評価のための設問提供処理、利用者による回答の受付処理等を実行する。

レベル評価手段１１２は、クライアント端末１０における利用者の入力に応じて、利用者のスキルレベルを評価する処理を実行する。更に、レベルアップナビサーバ２０から、総合評価結果を取得する処理を実行する。

トレーニング推奨手段１１３は、利用者のスキルレベルに応じて適切なトレーニングを推奨する処理を実行する。
レビュー管理手段１１４は、トレーニングを受けた利用者のテスト結果を管理する処理を実行する。

また、クライアント端末１０にダウンロードされたトレーニング支援プログラムは、図２に示すように、設問データ記憶部１２、自己評価データ記憶部１３、総合評価データ記憶部１４、優先順位データ記憶部１５を備える。更に、トレーニング支援プログラムは、スキル評価データ記憶部１６、トレーニングデータ記憶部１７、推奨パラメータデータ記憶部１８、テスト結果データ記憶部１９を備える。ここでは、総合評価データ記憶部１４は集計情報記憶手段として機能し、トレーニングデータ記憶部１７はトレーニング情報記憶手段及び重点情報記憶手段として機能し、推奨パラメータデータ記憶部１８は出力情報記憶手段として機能する。

設問データ記憶部１２には、図３（ａ）に示すように、スキルレベルを評価するための設問が登録された設問レコード１２０が記録される。この設問レコード１２０は、レベルアップナビサーバ２０の管理者によって設問が登録された場合に記録される。設問レコード１２０は、設問コード、スキル項目コード、カテゴリコード、設問内容、重み付け値に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

設問コードデータ領域には、各設問を特定するための識別子に関するデータが記録される。
スキル項目コードデータ領域には、この設問が属する分野（スキル項目）を特定するための識別子に関するデータが記録される。

カテゴリコードデータ領域には、このスキル項目についての詳細項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。なお、本実施形態では、スキル項目コード、カテゴリコードに対応して、一つの設問が設定されている。

設問内容データ領域には、各スキル項目について自己診断を行なうための設問の内容に関するデータが記録される。本実施形態では、企業内で業務を遂行するにあたり、必要なスキルについての自己評価についての設問が記録される。例えば、企業が提供する商品やサービスの理解力、世の中の動向に関する理解力、業務を行なうにあたって必要な判断力、コミュニケーション能力やプレゼンテーション能力、問題解決力などのビジネスパーソナルスキルについて自己評価を行なうための設問が設定されている。ここで、スキル項目「商品・サービス理解力」においては、「企業が提供する商品の仕組みや特徴、お客様にとってのメリット、デメリットを理解しており、お客様のニーズに応じて適切な商品を提案することができる」といったような設問が記録されている。

重み付け値データ領域には、このスキル項目及びカテゴリについての重要度に関するデータ（重み付け情報）が記録される。本実施形態では、重要なスキル項目及びカテゴリほど、大きい値が設定される。なお、本実施形態では、同じスキル項目コードの設問レコード１２０については、同じ重み付け値が記録されている。

自己評価データ記憶部１３には、図３（ｂ）に示すように、利用者に関する利用者レコード１３１や、設問に対する利用者の回答についての自己評価レコード１３２を含む回答データ１３０が記録される。この利用者レコード１３１や自己評価レコード１３２は、利用者のクライアント端末１０から、設問に対する回答を取得した場合に登録される。利用者レコード１３１には、利用者コードや氏名に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。自己評価レコード１３２は、設問コード、自己評価結果に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

利用者コードデータ領域には、利用者を特定するための識別子に関するデータが記録される。この利用者コードを用いて、この利用者の年次を特定することができる。
氏名データ領域には、この利用者の氏名に関するデータが記録される。

利用者コードデータ領域には、各利用者を特定するための識別子に関するデータが記録される。
設問コードデータ領域には、利用者が回答した設問を特定するための識別子に関するデータが記録される。

自己評価結果データ領域には、設問に対して、利用者が回答した自己評価に関するデータが記録される。例えば、前述の「商品・サービス理解力」の設問に対して、高いレベルから順に、「人に教えることができる」レベル、「かなりできる」レベル、「平均的には
できる」レベル、「あまりできない」レベル、「まったくできない」レベルを特定するためのフラグが記録される。

総合評価データ記憶部１４には、図３（ｃ）に示すように、利用者全体のスキルレベルの統計値についての総合評価レコード１４０が記録される。この総合評価レコード１４０は、レベルアップナビサーバ２０から総合評価を取得した場合に登録される。総合評価レコード１４０は、年次コード、スキル項目コード、カテゴリコード、同年次評価値に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

年次コードデータ領域には、入社年度から算出した年次を特定するためのデータが記録される。
スキル項目コードデータ領域には、スキル項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。

カテゴリコードデータ領域には、このスキル項目についての詳細項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。
同年次評価値データ領域には、各スキル項目におけるカテゴリの評価値について、この年次の利用者の統計値（ここでは、平均値）に関するデータが記録される。

優先順位データ記憶部１５には、図３（ｄ）に示すように、優先的に推奨するトレーニングを特定するための優先順位レコード１５０が記録される。この優先順位レコード１５０は、レベルアップナビサーバ２０の管理者によって優先順位が登録された場合に記録される。優先順位レコード１５０は、スキル項目コード、カテゴリコード、優先順位に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

スキル項目コードデータ領域には、スキル項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。
カテゴリコードデータ領域には、このスキル項目についての詳細項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。

優先順位データ領域には、このスキル項目の優先順位に関するデータが記録される。この優先順位により、各スキル項目内の、どのカテゴリから優先的にトレーニングを推奨するかを決定することができる。

スキル評価データ記憶部１６には、図４（ａ）に示すように、各利用者のスキルレベルを客観的に評価したスキル評価レコード１６０が記録される。このスキル評価レコード１６０は、各利用者のスキルレベルが評価された場合に登録される。スキル評価レコード１６０は、スキル項目コード、スキル評価値、評価フラグに関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

スキル項目コードデータ領域には、スキル項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。
スキル評価値データ領域には、このスキル項目に属する設問に対する自己評価結果の統計値（本実施形態では平均値）に関するデータが記録される。
評価フラグデータ領域には、この利用者のスキルレベルを評価した結果に関するデータ（ここでは、「強み」や「弱み」を特定するフラグ）が記録される。

トレーニングデータ記憶部１７には、図４（ｂ）に示すように、スキル項目に応じたトレーニング方法が列挙されたトレーニングレコード１７０が記録される。このトレーニングレコード１７０は、レベルアップナビサーバ２０の管理者によって、トレーニング方法
が登録された場合に記録される。トレーニングレコード１７０は、スキル項目コード、カテゴリコード、ランク境界、ランク、推奨トレーニングに関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

スキル項目コードデータ領域には、スキル項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。
カテゴリコードデータ領域には、このスキル項目についての詳細項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。

ランク境界データ領域には、ランクを決定するための自己評価結果の範囲に関するデータが記録される。
ランクデータ領域には、スキルレベルのランクを特定するためのデータが記録される。

推奨トレーニングデータ領域には、このスキル項目において、推奨するトレーニング方法（例えば、利用する教材）を特定するためのデータが記録される。この教材には、例えばｅ−ラーニングや読書、集合研修等の教材がある。

推奨パラメータデータ記憶部１８には、図４（ｃ）に示すように、利用者に推奨するトレーニングを決定する場合に用いる推奨パラメータレコード１８０が記録される。この推奨パラメータレコード１８０は、レベルアップナビサーバ２０の管理者によって、トレーニング方法が決定された場合に記録される。推奨パラメータレコード１８０は、トレーニング最大数、スキル項目最低限度に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

トレーニング最大数データ領域には、利用者に提供するトレーニング数の最大値に関するデータが記録される。
スキル項目最低限度データ領域には、利用者に提供するトレーニングについてのスキル項目の最低限度に関するデータが記録される。

テスト結果データ記憶部１９には、図４（ｄ）に示すように、テスト結果レコード１９０が記録される。このテスト結果レコード１９０は、利用者によってテスト結果が登録された場合に記録される。テスト結果レコード１９０は、スキル項目コード、テスト点数に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

スキル項目コードデータ領域には、テストを受験した分野（スキル項目）を特定するための識別子に関するデータが記録される。
テスト点数データ領域には、このスキル項目についてのテストの点数に関するデータが記録される。

一方、レベルアップナビサーバ２０は、利用者に対してトレーニング支援プログラムの配布や、利用者全体の統計値の算出を行なうためのコンピュータサーバである。このレベルアップナビサーバ２０は、図１に示すように制御部２１を備えている。制御部２１は、利用者のスキルレベルに関する情報を取得するとともに、利用者のスキルレベルの全体傾向を算出する場合に用いるデータの管理処理等を行なう。そして、制御部２１は、制御手段（図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭ等）を有し、後述する処理を行なう。

そして、レベルアップナビサーバ２０は、図１に示すように、配布データ記憶部２２、個別評価データ記憶部２３、総合評価データ記憶部２４、個別テスト結果データ記憶部２５、総合テスト結果データ記憶部２６を備えている。

配布データ記憶部２２には、クライアント端末１０に配布するトレーニング支援プログラムが格納される。このトレーニング支援プログラムは、管理者によって各種設定が行なわれ、登録された場合に格納される。

個別評価データ記憶部２３には、図５（ａ）に示すように、設問に対する利用者の回答についての個別評価レコード２３０が記録される。この個別評価レコード２３０は、利用者のクライアント端末１０から、設問に対する回答ファイルを取得した場合に登録される。個別評価レコード２３０は、利用者コード、設問コード、自己評価結果に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

利用者コードデータ領域には、各利用者を特定するための識別子に関するデータが記録される。
設問コードデータ領域には、利用者が回答した設問を特定するための識別子に関するデータが記録される。
自己評価結果データ領域には、各設問に対して、この利用者が回答した自己評価に関するデータが記録される。

総合評価データ記憶部２４には、図５（ｂ）に示すように、スキルレベルを評価した総合評価レコード２４０が記録される。この総合評価レコード２４０は、レベルアップナビサーバ２０が総合評価を算出した場合に登録される。総合評価レコード２４０は、年次コード、設問コード、スキル項目コード、カテゴリコード、同年次評価値に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

年次コードデータ領域には、入社年度から算出した年次を特定するためのデータが記録される。
設問コードデータ領域には、各設問を特定するための識別子に関するデータが記録される。

スキル項目コードデータ領域には、スキル項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。
カテゴリコードデータ領域には、このスキル項目についての詳細項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。
同年次評価値データ領域には、各スキル項目におけるカテゴリの評価値について、この年次の利用者の統計値（ここでは、平均値）に関するデータが記録される。

個別テスト結果データ記憶部２５には、図５（ｃ）に示すように、設問に対する利用者の回答についての個別テスト結果レコード２５０が記録される。この個別テスト結果レコード２５０は、利用者のクライアント端末１０から、設問に対する回答ファイルを取得した場合に登録される。個別テスト結果レコード２５０は、利用者コード、設問コード、テスト点数に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

利用者コードデータ領域には、各利用者を特定するための識別子に関するデータが記録される。
スキル項目コードデータ領域には、テストを受験した分野（スキル項目）を特定するための識別子に関するデータが記録される。
テスト点数データ領域には、このスキル項目について、この利用者が取得した点数に関するデータが記録される。

総合テスト結果データ記憶部２６には、図５（ｄ）に示すように、テスト結果を記録した総合テスト結果レコード２６０が記録される。この総合テスト結果レコード２６０は、
レベルアップナビサーバ２０が総合評価を算出した場合に登録される。総合テスト結果レコード２６０は、年次コード、スキル項目コード、平均点に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。

年次コードデータ領域には、入社年度から算出した年次を特定するためのデータが記録される。
スキル項目コードデータ領域には、スキル項目を特定するための識別子に関するデータが記録される。
平均点データ領域には、各スキル項目におけるテスト結果について、この年次の利用者の統計値（ここでは、平均点）に関するデータが記録される。

上記のように構成されたシステムを用いて、トレーニングを推奨するための処理を、図６〜１１を用いて説明する。

（トレーニング実施手順の概要）
まず、図６を用いて、本実施形態におけるトレーニング実施手順の概要を説明する。
利用者は、クライアント端末１０を用いて、レベルアップナビサーバ２０にアクセスし、配布データ記憶部２２からトレーニング支援プログラムをダウンロードする。

そして、ダウンロードしたトレーニング支援プログラムを起動した場合、クライアント端末１０の制御部１１は、基礎情報の登録処理を実行する（ステップＳＴ−１）。具体的には、制御部１１の入力制御手段１１１は、基礎情報入力画面をディスプレイに表示する。この基礎情報入力画面には、利用者コード入力欄、氏名入力欄が設けられている。利用者によって各入力欄の設定完了入力が行なわれた場合、入力制御手段１１１は、入力された利用者コードや氏名を記録した利用者レコード１３１を生成し、自己評価データ記憶部１３に格納する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、各スキルの達成度を問う質問への回答の登録処理を実行する（ステップＳＴ−２）。具体的には、制御部１１の入力制御手段１１１は、レベルガイダンス画面をディスプレイに表示する。このレベルガイダンス画面には、設問データ記憶部１２に記録された設問内容と、これらの設問に対する回答欄が表示される。更に、レベルガイダンス画面には、回答結果送信ボタンが設けられている。利用者によって、各回答欄への入力が行なわれた場合、入力制御手段１１１は、設問コードに関連付けて各回答を記録した自己評価レコード１３２を生成し、自己評価データ記憶部１３に格納する。

そして、レベルガイダンス画面上の回答結果送信ボタンが選択された場合、クライアント端末１０の制御部１１は、回答ファイルの生成処理を実行する（ステップＳＴ−３）。具体的には、制御部１１の入力制御手段１１１は、自己評価データ記憶部１３に記録されたデータを、所定のフォーマットに変換した回答ファイルを生成する。そして、入力制御手段１１１は、この回答ファイルをレベルアップナビサーバ２０に送信する。レベルアップナビサーバ２０の制御部２１は、受信した回答ファイルを、個別評価データ記憶部２３に記録する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、スキル毎の強み・弱みの出力処理を実行する（ステップＳＴ−４）。具体的には、レベルアップナビサーバ２０の制御部２１は、個別評価データ記憶部２３に記録された個別評価レコード２３０を用いて、年次毎、設問コード毎に自己評価結果の同年次評価値（ここでは、平均値）を算出する。そして、制御部２１は、年次毎、設問コード毎に算出した同年次評価値を記録した総合評価レコード２４０を生成し、総合評価データ記憶部２４に格納する。

そして、クライアント端末１０の制御部１１のレベル評価手段１１２は、後述するように、レベルアップナビサーバ２０から総合評価レコード２４０を取得し、レベルガイダンス結果出力処理を実行する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、トレーニング推奨処理を実行する（ステップＳＴ−５）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３が、後述するトレーニング推奨処理を実行する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、トレーニングテストの結果の登録処理を実行する（ステップＳＴ−６）。具体的には、制御部１１のレビュー管理手段１１４は、テスト結果入力画面をクライアント端末１０のディスプレイに表示する。このテスト結果入力画面には、スキル項目毎にテスト点数の入力欄が表示される。更に、テスト結果入力画面には、確定ボタンが設けられている。利用者によって各入力欄への入力が完了し、確定ボタンが選択された場合、レビュー管理手段１１４は、スキル項目コードに関連付けて各点数を記録したテスト結果レコード１９０を生成し、テスト結果データ記憶部１９に格納する。

そして、テスト結果入力画面上の確定ボタンが選択された場合、クライアント端末１０の制御部１１は、履歴ファイルの生成処理を実行する（ステップＳＴ−７）。具体的には、制御部１１のレビュー管理手段１１４は、テスト結果データ記憶部１９に記録されたデータを、所定のフォーマットに変換した履歴ファイルを生成する。そして、レビュー管理手段１１４は、この履歴ファイルをレベルアップナビサーバ２０に送信する。レベルアップナビサーバ２０の制御部２１は、受信した履歴ファイルを、個別テスト結果データ記憶部２５に格納する。

次に、レベルアップナビサーバ２０の制御部２１は、個別テスト結果データ記憶部２５に記録された個別テスト結果レコード２５０を用いて、年次毎、スキル項目コード毎に平均点を算出する。そして、制御部２１は、年次毎、スキル項目コード毎に算出した平均点を記録した総合テスト結果レコード２６０を生成し、総合テスト結果データ記憶部２６に格納する。更に、制御部２１は、生成した総合テスト結果レコード２６０を含めたスキル評価テスト結果通知を、クライアント端末１０に送信する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、スキル強化の取り組みについての一覧の表示処理を実行する（ステップＳＴ−８）。具体的には、レベルアップナビサーバ２０からスキル評価テスト結果通知を受信した制御部１１のレベル評価手段１１２は、各利用者のテスト結果と対比させて総合テスト結果を出力する。

（レベルガイダンス結果出力処理）
次に、レベルガイダンス結果出力処理を、図７を用いて説明する。
ここでは、クライアント端末１０の制御部１１は、設問毎に自己評価の取得処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御部２１のレベル評価手段１１２は、自己評価データ記憶部１３に記録された自己評価レコード１３２を取得する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、自己評価の出力処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、制御部２１のレベル評価手段１１２は、スキル項目毎に各設問の自己評価結果を合計し、その平均値を算出する。そして、レベル評価手段１１２は、この平均値をスキル評価値としてスキル評価レコード１６０に記録する。そして、レベル評価手段１１２は、図１０に示すように、ディスプレイにスキル項目毎にスキル評価値を列挙したレベルガイダンス結果画面５００を表示する。このレベルガイダンス結果画面５
００には、利用者の自己評価結果を表示したレーダーチャートが含まれる。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、スキル項目毎に同年次統計値の取得処理を実行する（ステップＳ１−３）。具体的には、レベルガイダンス結果画面５００において、「平均データの取込」ボタンが選択された場合、制御部２１のレベル評価手段１１２は、レベルアップナビサーバ２０にアクセスし、総合評価データ記憶部２４から総合評価レコード２４０をダウンロードする。そして、レベル評価手段１１２は、取得した総合評価レコード２４０を、総合評価レコード１４０として総合評価データ記憶部１４に格納する。

次に、レベル評価手段１１２は、利用者コードを用いて、利用者の年次を特定する。そして、レベル評価手段１１２は、レベルアップナビサーバ２０から取得した総合評価レコード１４０において、同年次の利用者について、スキル項目毎に同年次評価値の合計点を算出し、更に同年次の平均値（同年次統計値）を取得する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、スキル項目毎に、同年次統計値と自己評価との差分の算出処理を実行する（ステップＳ１−４）。具体的には、制御部２１のレベル評価手段１１２は、スキル項目毎に、同年次評価値の平均値（同年次統計値）からスキル評価値を差し引いた差分を算出する。

ここで、クライアント端末１０の制御部１１は、スキル項目毎に「強み」及び「弱み」を判定する。
具体的には、クライアント端末１０の制御部１１は、各スキル項目の自己評価（スキル評価値）が同年次統計値未満かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ１−５）。具体的には、制御部２１のレベル評価手段１１２は、各スキル項目の差分の正負（プラス・マイナス）によって判定する。差分が「マイナス」の場合（ステップＳ１−５において「ＹＥＳ」の場合）には、クライアント端末１０の制御部１１は、このスキル項目について「弱み」としての登録処理を実行する（ステップＳ１−６）。具体的には、制御部２１のレベル評価手段１１２は、スキル評価データ記憶部１６のスキル評価レコード１６０において、このスキル項目コードに関連付けて「弱み」フラグを記録する。

一方、差分が「プラス」の場合（ステップＳ１−５において「ＮＯ」の場合）には、クライアント端末１０の制御部１１は、このスキル項目について「強み」としての登録処理を実行する（ステップＳ１−７）。具体的には、制御部２１のレベル評価手段１１２は、スキル評価データ記憶部１６のスキル評価レコード１６０において、このスキル項目コードに関連付けて「強み」フラグを記録する。

そして、すべてのスキル項目について「強み」及び「弱み」の判定を終了した場合、クライアント端末１０の制御部１１は、評価結果の出力処理を実行する（ステップＳ１−８）。具体的には、制御部２１のレベル評価手段１１２は、図１１に示すように、ディスプレイにスキル項目毎に「強み」と「弱み」とを列挙したレベルガイダンス結果画面５１０を表示する。このレベルガイダンス結果画面５１０には、利用者の自己評価結果と同年次統計値とを比較したレーダーチャートや、各スキル項目についてのコメントが含まれる。

（トレーニング推奨処理）
次に、トレーニング推奨処理を、図８、９を用いて説明する。
ここでは、図８に示すように、クライアント端末１０の制御部１１は、スキル項目毎に差分の取得処理を実行する（ステップＳ２−１）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、ステップＳ１−４と同様に、スキル項目毎に、同年次評価値の平均値（同年次統計値）から自己評価の平均値（スキル評価値）を差し引いた差分を取得する
。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、「弱み」のスキル項目について第１の評価値の算出処理を実行する（ステップＳ２−２）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、「弱み」のスキル項目（差分がマイナス評価のスキル項目）について、第１の関数を用いて第１の評価値を算出する。本実施形態では、差分に対して、設問レコード１２０に記録されたスキル項目に対応する重み付け値を乗算することにより、第１の評価値を算出する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、「強み」のスキル項目について第２の評価値の算出処理を実行する（ステップＳ２−３）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、「強み」のスキル項目（差分がプラス評価のスキル項目）について、第２の関数を用いて第２の評価値を算出する。本実施形態では、差分に対して、設問レコード１２０に記録されたスキル項目に対応する重み付け値を除算することにより、第２の評価値を算出する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、スキル項目のソート処理を実行する（ステップＳ２−４）。具体的には、まず、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、算出した第１の評価値が高い順番にスキル項目コードを並び替える。次に、トレーニング推奨手段１１３は、第２の評価値が高い順番にスキル項目コードを並び替える。これにより、トレーニング推奨手段１１３は、「弱み」、「強み」において、第１、第２の評価値が高い順番にスキル項目コードを特定することができる。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、推奨トレーニングの抽出処理を実行する（ステップＳ２−５）。この推奨トレーニングの抽出処理を、図９を用いて説明する。
図９に示すように、ここでは、クライアント端末１０の制御部１１は、スキル項目からトレーニング推奨項目の特定処理を実行する（ステップＳ３−１）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、「弱み」のスキル項目がある場合には、「弱み」の第１の評価値が最高のスキル項目コードをトレーニング推奨項目として特定する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、トレーニング推奨項目に含まれるカテゴリのソート処理を実行する（ステップＳ３−２）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、優先順位データ記憶部１５に記録された優先順位レコード１５０を用いて、トレーニング推奨項目のカテゴリコードを優先順位の順番に並び替える。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、ランクに応じてトレーニングの抽出処理を実行する（ステップＳ３−３）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、この優先順位に応じて、順次、トレーニング推奨項目のカテゴリを特定し、このカテゴリにおける設問について、自己評価レコード１３２に記録された自己評価結果と、トレーニングレコード１７０に記録されたランク境界とを比較してランクを特定する。そして、トレーニング推奨手段１１３は、スキル項目コード、カテゴリコード及びランクが記録されたトレーニングレコード１７０の推奨トレーニングを特定し、所定のメモリに仮記憶する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、抽出したトレーニング数が最大数以上かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３−４）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、抽出したトレーニング数と、推奨パラメータデータ記憶部１８に記録されたトレーニング最大数とを比較する。抽出したトレーニング数が最大数に達している場合（ステップＳ３−４において「ＹＥＳ」の場合）、クライアント端末１０の制御部１１は、推奨トレーニング抽出処理を終了する。

一方、抽出したトレーニング数が最大数に達していない場合（ステップＳ３−４において「ＮＯ」の場合）、クライアント端末１０の制御部１１は、トレーニング推奨項目において、すべてのカテゴリのトレーニングを抽出済かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３−５）。まだ、抽出していないカテゴリのトレーニングが残っている場合（ステップＳ３−５において「ＮＯ」の場合）、クライアント端末１０の制御部１１は、次順位のカテゴリのトレーニングを抽出処理を実行する（ステップＳ３−６）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、優先順位レコード１５０を用いて、次順位のスキル項目コード、カテゴリコードを特定する。そして、トレーニング推奨手段１１３は、このカテゴリのランクに応じてトレーニングレコード１７０の推奨トレーニングを特定し、所定のメモリに仮記憶する。

一方、すべてのカテゴリのトレーニングを抽出済の場合（ステップＳ３−５において「ＹＥＳ」の場合）、クライアント端末１０の制御部１１は、トレーニング推奨項目数が最低限度以上かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３−７）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、トレーニングを抽出したスキル項目数を計数し、このトレーニング数と推奨パラメータデータ記憶部１８に記録されたスキル項目最低限度とを比較する。このスキル項目数が最低限度以上の場合（ステップＳ３−７において「ＹＥＳ」の場合）、クライアント端末１０の制御部１１は、推奨トレーニング抽出処理を終了する。

一方、トレーニングを抽出したスキル項目数が最低限度に達していない場合（ステップＳ３−７において「ＮＯ」の場合）、クライアント端末１０の制御部１１は、トレーニング推奨項目の追加特定処理を実行する（ステップＳ３−８）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、第１又は第２の評価値が次に高いスキル項目コードを特定し、トレーニング推奨項目として追加する。この場合、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、「弱み」フラグが記録されたスキル評価レコード１６０のスキル項目について、第１の評価値が高い順に追加する。また、「弱み」フラグが記録されたスキル評価レコード１６０のスキル項目についての処理を終了している場合、「強み」フラグが記録されたスキル評価レコード１６０のスキル項目を、第２の評価値が高い順に追加する。

そして、トレーニング推奨手段１１３は、ステップＳ３−２に戻る。以上の処理を、抽出したトレーニング数が、推奨パラメータデータ記憶部１８に記録されたトレーニング最大数以上になるまで繰り返す。

そして、推奨トレーニング抽出処理を終了した場合、図８に示すようにクライアント端末１０の制御部１１は、推奨トレーニングの出力処理を実行する（ステップＳ２−６）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、所定のメモリに仮記憶した推奨トレーニングを一覧表示させた推奨トレーニング画面を生成し、ディスプレイに表示する。

本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
・ 本実施形態においては、クライアント端末１０の制御部１１は、設問毎に自己評価の取得処理を実行する（ステップＳ１−１）。次に、制御部１１は、スキル項目毎に同年次統計値の取得処理を実行する（ステップＳ１−３）。そして、制御部１１は、スキル項目毎に、同年次統計値と自分のスキル評価値との差分を算出し（ステップＳ１−４）、スキル項目毎に「強み」及び「弱み」を判定する（ステップＳ１−５）。これにより、同年次と比較した自分のレベルを判断することができる。

・ 本実施形態においては、推奨トレーニングの抽出処理において、クライアント端末
１０の制御部１１は、「弱み」のスキル項目からトレーニング推奨項目の特定処理を実行する（ステップＳ３−１）。これにより、同年次の利用者よりスキルレベルが低いスキル項目については、トレーニングによりレベルアップを図ることができる。

そして、クライアント端末１０の制御部１１は、トレーニング推奨項目数が最低限度以上かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３−７）。ここで、トレーニングを抽出したスキル項目数が最低限度に達していない場合（ステップＳ３−７において「ＮＯ」の場合）、クライアント端末１０の制御部１１は、トレーニング推奨項目の追加特定処理を実行する（ステップＳ３−８）。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、次に第１又は第２のが高いスキル項目コードを特定し、トレーニング推奨項目として追加する。これにより、最低限度以上のスキル項目について、トレーニングを推奨することができる。

・ 本実施形態においては、クライアント端末１０の制御部１１は、トレーニング推奨項目の追加特定処理を実行する（ステップＳ３−８）。ここで、「弱み」フラグが記録されたスキル評価レコード１６０のスキル項目についての処理を終了している場合、「強み」フラグが記録されたスキル評価レコード１６０のスキル項目を、第２の評価値が高い順に追加する。これにより、「弱み」が少ない場合にも、「強み」について更なるレベルアップを図ることができる。

・ 本実施形態においては、クライアント端末１０の制御部１１は、スキル項目毎に差分の取得処理を実行する（ステップＳ２−１）。クライアント端末１０の制御部１１は、「弱み」のスキル項目について第１の評価値の算出処理を実行する（ステップＳ２−２）。更に、クライアント端末１０の制御部１１は、「強み」のスキル項目について第２の評価値の算出処理を実行する（ステップＳ２−３）。これにより、スキル項目の重要度に応じて、トレーニングを推奨するための評価を行なうことができる。更に、乗算や除算のように相反する関数による重み付けを用いることにより、レベルの低い「弱み」や「強み」を明確にして、マイナス評価やプラス評価のスキル項目を同じ尺度で評価することができる。

・ 本実施形態においては、クライアント端末１０の制御部１１は、抽出したトレーニング数が最大数以上かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３−４）。そして、抽出していないカテゴリのトレーニングが残っている場合（ステップＳ３−５において「ＮＯ」の場合）、クライアント端末１０の制御部１１は、次順位のカテゴリのトレーニングを抽出する（ステップＳ３−６）。これにより、所定数以上のトレーニングを優先順位に基づいて推奨することができる。

なお、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。
○ 上記実施形態では、クライアント端末１０の制御部１１は、スキル項目毎に、同年次評価値の平均値と自己評価との差分の算出処理を実行する（ステップＳ１−４）。これに代えて、カテゴリ毎に差分を算出することも可能である。この場合、カテゴリ毎に「強み」及び「弱み」を判定することができる。

○ 上記実施形態では、クライアント端末１０の制御部１１は、トレーニング支援プログラムを実行することにより、制御部１１は、入力制御手段１１１、レベル評価手段１１２、トレーニング推奨手段１１３、レビュー管理手段１１４等として機能する。これに代えて、レベルアップナビサーバ２０の制御部２１において、トレーニング支援プログラムを実行させるようにしてもよい。この場合には、クライアント端末１０を用いてレベルアップナビサーバ２０にアクセスすることにより、サーバ・クライアント方式でトレーニング支援を実現することができる。

○ 上記実施形態では、クライアント端末１０の制御部１１は、「弱み」のスキル項目について第１の評価値の算出処理を実行する（ステップＳ２−２）。一方、クライアント端末１０の制御部１１は、「強み」のスキル項目について第２の評価値の算出処理を実行する（ステップＳ２−３）。この場合、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、マイナス評価のスキル項目の差分に対して、この重み付け値を乗算することにより、第１の評価値を算出する。一方、プラス評価のスキル項目の差分に対して、この重み付け値を除算することにより、第２の評価値を算出する。これに代えて、マイナス評価とプラス評価とに対する重み付け値を変更することも可能である。この場合には、設問レコード１２０において、マイナス評価用の重み付け値とプラス評価用重み付け値とを別個に記録しておく。

また、第１、第２の関数も乗算と除算に限定されるものではなく、マイナス評価とプラス評価とに対して、相反して差分を重み付けすることが可能な関数で利用することができる。

○ 上記実施形態では、各処理を実行するハードウエア構成は限定されるものでなく、レベルアップナビサーバ２０とは別のサーバを用いて、年次毎、スキル項目コード毎に平均点を算出するようにしてもよい。

○ 上記実施形態では、設問データ記憶部１２には、スキルレベルを評価するための設問が登録された設問レコード１２０が記録される。この設問レコード１２０は、設問コード、スキル項目コード、カテゴリコード、設問内容、重み付け値に関するデータを記録するデータ領域を含んで構成される。ここで、同じスキル項目コードの設問レコード１２０については、同じ重み付け値が記録されている。これに代えて、設問（カテゴリ）毎に異なる重み付け値を設定することも可能である。この場合の推奨トレーニングの抽出処理を以下に説明する。

まず、クライアント端末１０の制御部１１は、設問毎に同年次評価値と自己評価との差分を算出する。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、総合評価データ記憶部１４に記録された同年次評価値と、自己評価データ記憶部１３に記録された自己評価結果との差分を算出する。

そして、クライアント端末１０の制御部１１は、マイナス評価の設問について第１の設問評価値の算出処理を実行する。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、マイナス評価の設問についての差分に対して、第１の関数を用いて第１の設問評価値を算出する。本実施形態では、設問レコード１２０に記録された重み付け値を乗算することにより、第１の設問評価値を算出する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、プラス評価の設問について第２の設問評価値の算出処理を実行する。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、プラス評価の設問についての差分に対して、第２の関数を用いて第２の設問評価値を算出する。本実施形態では、設問レコード１２０に記録されたこの重み付け値を除算することにより、第２の設問評価値を算出する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、カテゴリのソート処理を実行する。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、マイナス評価、プラス評価の順番に、第１、第２の設問評価値が高い順番に設問コードを並び替える。これにより、トレーニング推奨手段１１３は、設問評価値が高い順番に、設問コードに対応するスキル項目コード及びカテゴリコードを特定することができる。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、特定したスキル項目コード及びカテゴリコードに応じて、ランクの特定処理を実行する。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、このスキル項目コード及びカテゴリコードについて、自己評価レコード１３２に記録された自己評価結果と、トレーニングレコード１７０に記録されたランク境界とを比較してランクを特定する。

そして、クライアント端末１０の制御部１１は、このランクに対応するトレーニングの抽出処理を実行する。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、スキル項目コード、カテゴリコード及びランクが記録されたトレーニングレコード１７０の推奨トレーニングを特定する。

次に、クライアント端末１０の制御部１１は、抽出したトレーニング数が最大数以上かどうかについての判定処理を実行する。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、抽出したトレーニング数と、推奨パラメータデータ記憶部１８に記録されたトレーニング最大数とを比較する。抽出したトレーニング数が最大数に達していない場合、クライアント端末１０の制御部１１は、次に設問評価値が高い設問の特定処理を実行する。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、次に設問評価値が高い設問コードに対応するスキル項目コード及びカテゴリコードを特定する。そして、再度、ランクの特定、トレーニングの抽出を行なう。以上の処理を、抽出したトレーニング数が、最大数以上になるまで繰り返す。

一方、抽出したトレーニング数が最大数以上になった場合、クライアント端末１０の制御部１１は、推奨トレーニングの出力処理を実行する。具体的には、制御部１１のトレーニング推奨手段１１３は、推奨トレーニングを一覧表示させた推奨トレーニング画面を生成し、ディスプレイに表示する。

これにより、カテゴリ毎に、「弱み」、「強み」を判定して、トレーニングを推奨することができる。

本発明の実施形態のシステム概略図。 クライアント端末で実現される機能ブロックの説明図。 各データ記憶部に記録されたデータの説明図であって、（ａ）は設問データ記憶部、（ｂ）は自己評価データ記憶部、（ｃ）は総合評価データ記憶部、（ｄ）は優先順位データ記憶部に記録されたデータの説明図。 各データ記憶部に記録されたデータの説明図であって、（ａ）はスキル評価データ記憶部、（ｂ）はトレーニングデータ記憶部、（ｃ）は推奨パラメータデータ記憶部、（ｄ）はテスト結果データ記憶部に記録されたデータの説明図。 各データ記憶部に記録されたデータの説明図であって、（ａ）は個別評価データ記憶部、（ｂ）は総合評価データ記憶部、（ｃ）は個別テスト結果データ記憶部、（ｄ）は総合テスト結果データ記憶部に記録されたデータの説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 レベルガイダンス結果画面の説明図。 レベルガイダンス結果画面の説明図。

符号の説明

１０…クライアント端末、１１…制御部、１１１…入力制御手段、１１２…レベル評価手段、１１３…トレーニング推奨手段、１１４…レビュー管理手段、１２…設問データ記憶部、１３…自己評価データ記憶部、１４…総合評価データ記憶部、１５…優先順位データ記憶部、１６…スキル評価データ記憶部、１７…トレーニングデータ記憶部、１８…推奨パラメータデータ記憶部、１９…テスト結果データ記憶部、２０…レベルアップナビサーバ、２１…制御部、２２…配布データ記憶部、２３…個別評価データ記憶部、２４…総合評価データ記憶部、２５…個別テスト結果データ記憶部、２６…総合テスト結果データ記憶部。

Claims (6)

1. 項目識別子毎にトレーニング情報を記憶したトレーニング情報記憶手段と、
   項目識別子毎に、すべての利用者の自己評価結果を集計して算出した統計値を記憶した集計情報記憶手段と、
   トレーニング情報を出力する制御手段とを備えたトレーニング支援システムであって、
   前記制御手段が、
   項目識別子毎に、利用者の自己評価結果を取得する自己評価取得手段、
   前記集計情報記憶手段から項目識別子毎に統計値を取得し、
   前記自己評価結果と統計値とを項目識別子毎に比較し、
   前記自己評価結果が前記統計値よりも低い項目識別子を特定するレベル評価手段、
   前記トレーニング情報記憶手段から、前記項目識別子に対応するトレーニング情報を特定して出力するトレーニング推奨手段
   を備えたことを特徴とするトレーニング支援システム。
2. 項目識別子毎に重み付け情報を記憶した重点情報記憶手段を更に備え、
   前記トレーニング推奨手段は、項目識別子毎に、自己評価結果と統計値との差分と、前記重点情報記憶手段に記憶された重み付け情報とを用いて評価値を算出し、前記評価値に基づいてトレーニング情報を出力する順番を決定することを特徴とする請求項１に記載のトレーニング支援システム。
3. 前記トレーニング推奨手段は、自己評価結果が統計値より低い場合には第１の関数を用いて評価値を算出し、統計値が自己評価結果より低い場合には第２の関数を用いて評価値を算出することを特徴とする請求項２に記載のトレーニング支援システム。
4. 出力するトレーニング数に関する情報を記憶した出力情報記憶手段を更に備え、
   前記トレーニング推奨手段は、前記トレーニング数に達するまでトレーニング情報を特定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のトレーニング支援システム。
5. 項目識別子毎にトレーニング情報を記憶したトレーニング情報記憶手段と、
   項目識別子毎に、すべての利用者の自己評価結果を集計して算出した統計値を記憶した集計情報記憶手段と、
   トレーニング情報を出力する制御手段とを備えたトレーニング支援システムを用いて、トレーニング支援を行なう方法であって、
   前記制御手段が、
   項目識別子毎に、利用者の自己評価結果を取得する自己評価取得段階、
   前記集計情報記憶手段から項目識別子毎に統計値を取得し、
   前記自己評価結果と統計値とを項目識別子毎に比較し、
   前記自己評価結果が前記統計値よりも低い項目識別子を特定するレベル評価段階、
   前記トレーニング情報記憶手段から、前記項目識別子に対応するトレーニング情報を特定して出力するトレーニング推奨段階
   を実行することを特徴とするトレーニング支援方法。
6. 項目識別子毎にトレーニング情報を記憶したトレーニング情報記憶手段と、
   項目識別子毎に、すべての利用者の自己評価結果を集計して算出した統計値を記憶した集計情報記憶手段と、
   トレーニング情報を出力する制御手段とを備えたトレーニング支援システムを用いて、トレーニング支援を行なうためのプログラムであって、
   前記制御手段を、
   項目識別子毎に、利用者の自己評価結果を取得する自己評価取得手段、
   前記集計情報記憶手段から項目識別子毎に統計値を取得し、
   前記自己評価結果と統計値とを項目識別子毎に比較し、
   前記自己評価結果が前記統計値よりも低い項目識別子を特定するレベル評価手段、
   前記トレーニング情報記憶手段から、前記項目識別子に対応するトレーニング情報を特定して出力するトレーニング推奨手段
   として機能させることを特徴とするトレーニング支援プログラム。

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