JP2011145996A - Reviewer evaluation apparatus, reviewer evaluation method and program - Google Patents

Reviewer evaluation apparatus, reviewer evaluation method and program Download PDF

Info

Publication number
JP2011145996A
JP2011145996A JP2010008381A JP2010008381A JP2011145996A JP 2011145996 A JP2011145996 A JP 2011145996A JP 2010008381 A JP2010008381 A JP 2010008381A JP 2010008381 A JP2010008381 A JP 2010008381A JP 2011145996 A JP2011145996 A JP 2011145996A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
reviewer
review
document
pointed
indication
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2010008381A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Akihiko Obata
明彦 小幡
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2010008381A priority Critical patent/JP2011145996A/en
Publication of JP2011145996A publication Critical patent/JP2011145996A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a reviewer evaluation apparatus, a reviewer evaluation method and a program for quantitatively evaluating the capability of a reviewer. <P>SOLUTION: The reviewer evaluation apparatus includes: a review history storage means for storing information indicating a place according to a record in a document pointed by a reviewer, for each review of the document; an evaluation value calculation means for increasing weight according to the number of times that the same place is pointed out, based on the information stored in the review history storage means, applying the weight to each record and calculating a rate of the total weight to total records as an evaluation value of the reviewer; and an output means for outputting the evaluation value. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、レビューワ評価装置、レビューワ評価方法、及びプログラムに関し、特に文書のレビューにおけるレビューワを評価するレビューワ評価装置、レビューワ評価方法、及びプログラムに関する。   The present invention relates to a reviewer evaluation device, a reviewer evaluation method, and a program, and more particularly to a reviewer evaluation device, a reviewer evaluation method, and a program for evaluating a reviewer in document review.

ソフトウェア等の設計書等のドキュメントのレビューにおいて、通常、レビューイ(ドキュメントの作成者等、レビューを受ける者)より専門的知識や経験の豊富な先輩又は上司等(以下、「上級者」という。)がレビューワとしての役割を担う。上級者によってレビューを受けることにより、ドキュメントの品質の向上、ひいては当該ドキュメントに基づいて開発されるソフトウェア等の品質の向上が期待される。   In the review of documents such as design documents such as software, seniors or supervisors (hereinafter referred to as “advanced persons”), who have more specialized knowledge and experience than review reviews (document creators, etc.). ) Will serve as a reviewer. By receiving reviews from advanced users, it is expected that the quality of documents will be improved, and in turn, the quality of software developed based on the documents will be improved.

但し、単に、上級者であることのみをもって、レビューワとして適任であるとは言い切れない。例えば、技術的知識は豊富な上級者であっても、他人に対する指導力が不足している場合もある。適任者でないレビューワによってレビューが行われた場合、ドキュメントの品質の向上に必要以上に時間が費やされてしまう可能性が高い。   However, simply being an expert cannot be said to be suitable as a reviewer. For example, even an advanced person with abundant technical knowledge may lack the ability to teach others. When reviews are performed by reviewers who are not qualified, it is likely that more time will be spent than necessary to improve document quality.

特開昭61−160152号公報JP 61-160152 A 特開平11−224187号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-224187

しかしながら、レビューは、人と人との対話的な作業によって行われるものであり、案件ごとにレビュー対象となるドキュメントは異なる。したがって、従来、レビューワの能力を定量的に把握するのは困難であった。   However, the review is performed by interactive work between people, and the document to be reviewed is different for each item. Therefore, it has been difficult to quantitatively grasp the reviewer's ability.

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、レビューワの能力を定量的に評価することのできるレビューワ評価装置、レビューワ評価方法、及びプログラムの提供を目的とする。   The present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to provide a reviewer evaluation apparatus, a reviewer evaluation method, and a program capable of quantitatively evaluating the ability of a reviewer.

そこで上記課題を解決するため、レビューワ評価装置は、文書のレビューごとに、前記文書に対するレビューワによる指摘事項に応じて指摘箇所を示す情報を記憶するレビュー履歴記憶手段と、前記レビュー履歴記憶手段が記憶する情報に基づいて、同一の指摘箇所に対する指摘回数に応じて重み付けを大きくして該重み付けを各指摘事項に付与し、前記指摘事項の総数に対する前記重み付けの総和の割合を前記レビューワの評価値として算出する評価値算出手段と、前記評価値を出力する出力手段とを有する。   Therefore, in order to solve the above-mentioned problem, the reviewer evaluation apparatus includes a review history storage unit that stores information indicating a point to be pointed out according to an item pointed out by the reviewer for each document, and the review history storage unit. Based on the information stored in the above, the weighting is increased according to the number of times pointed out for the same pointed portion, and the weighting is given to each pointed item, and the ratio of the sum total of the weighting to the total number of the pointed items is Evaluation value calculating means for calculating as an evaluation value, and output means for outputting the evaluation value.

開示された技術によれば、レビューワの能力を定量的に評価することができる。   According to the disclosed technology, the reviewer's ability can be quantitatively evaluated.

本発明の実施の形態におけるレビューワ評価システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the reviewer evaluation system in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるレビューワ評価装置のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of the reviewer evaluation apparatus in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるレビューワ評価システムの機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example of the reviewer evaluation system in embodiment of this invention. レビューワ評価システムの全体の処理手順を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the whole process sequence of a reviewer evaluation system. レビュー履歴記憶部の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a review history memory | storage part. レビュー係数の算出処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process sequence of the calculation process of a review coefficient. 分散分析のために作成されるデータベースの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the database produced for an analysis of variance. 学習効率の算出結果及び分散分析の結果の出力例を示す図である。It is a figure which shows the example of an output of the calculation result of learning efficiency, and the result of an analysis of variance. レビュー履歴情報の入力及び記録処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence of the input of review history information, and a recording process. レビュー画面の初期状態の表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display of the initial state of a review screen. 新規指摘事項の入力例を示す図である。It is a figure which shows the example of input of a new indication matter. 継続指摘事項の入力例を示す図である。It is a figure which shows the example of an input of a continuation indication matter. 指摘箇所の新規又は放置をユーザに判断させる場合のレビュー画面の表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display of a review screen when making a user judge new or neglected pointed out part.

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の実施の形態におけるレビューワ評価システムの構成例を示す図である。同図のレビューワ評価システム1において、レビューワ評価装置10と、一台以上のレビューワ端末20とは、LAN(Local Area Network)又はインターネット等のネットワーク30(有線又は無線の別は問わない。)によって通信可能に接続されている。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a reviewer evaluation system according to an embodiment of the present invention. In the reviewer evaluation system 1 in FIG. 1, the reviewer evaluation apparatus 10 and one or more reviewer terminals 20 may be a local area network (LAN) or a network 30 such as the Internet (wired or wireless). ) To enable communication.

レビューワ端末20は、レビューワがレビューイの作成した文書等に対するレビュー結果(レビュー内容)を入力するために利用するPC(Personal Computer)等のコンピュータである。なお、レビューワとはレビューを行う者をいう。レビューイとはレビューを受ける者をいう。   The reviewer terminal 20 is a computer such as a PC (Personal Computer) used to input a review result (review content) for a document or the like created by the reviewer. Reviewers are those who perform reviews. Reviewers are those who receive reviews.

レビューワ評価装置10は、レビューワ端末20を介して入力されたレビュー結果の履歴を蓄積し、当該履歴に基づいて、レビューワを評価するための評価値を算出するPC(Personal Computer)等のコンピュータである。   The reviewer evaluation device 10 accumulates the history of review results input via the reviewer terminal 20, and based on the history, the reviewer evaluation device 10 calculates an evaluation value for evaluating the reviewer, such as a PC (Personal Computer). It is a computer.

図2は、本発明の実施の形態におけるレビューワ評価装置のハードウェア構成例を示す図である。図2のレビューワ評価装置10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100と、補助記憶装置102と、メモリ装置103と、CPU104と、インタフェース装置105と、表示装置106と、入力装置107とを有する。   FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the reviewer evaluation apparatus according to the embodiment of the present invention. The reviewer evaluation apparatus 10 in FIG. 2 includes a drive device 100, an auxiliary storage device 102, a memory device 103, a CPU 104, an interface device 105, a display device 106, and an input connected to each other via a bus B. Device 107.

レビューワ評価装置10での処理を実現するプログラムは、CD−ROM等の記録媒体101によって提供される。プログラムを記録した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置102は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。   A program for realizing the processing in the reviewer evaluation apparatus 10 is provided by a recording medium 101 such as a CD-ROM. When the recording medium 101 on which the program is recorded is set in the drive device 100, the program is installed from the recording medium 101 to the auxiliary storage device 102 via the drive device 100. However, the program need not be installed from the recording medium 101 and may be downloaded from another computer via a network. The auxiliary storage device 102 stores the installed program and also stores necessary files and data.

メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従ってレビューワ評価装置10に係る機能を実現する。インタフェース装置105は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置106はプログラムによるGUI(Graphical User Interface)等を表示する。入力装置107はキーボード及びマウス等であり、様々な操作指示を入力させるために用いられる。   The memory device 103 reads the program from the auxiliary storage device 102 and stores it when there is an instruction to start the program. The CPU 104 realizes functions related to the reviewer evaluation device 10 according to a program stored in the memory device 103. The interface device 105 is used as an interface for connecting to a network. The display device 106 displays a GUI (Graphical User Interface) or the like by a program. The input device 107 is a keyboard, a mouse, or the like, and is used for inputting various operation instructions.

なお、レビューワ端末20についても、図2と同様のハードウェア構成を備えていればよい。   The reviewer terminal 20 may have the same hardware configuration as that in FIG.

図3は、本発明の実施の形態におけるレビューワ評価システムの機能構成例を示す図である。同図において、レビューワ端末20は、入力制御部21を有する。また、レビューワ評価装置10は、レビュー係数算出部11、学習効率算出部12、統計処理部13、出力部14、及びレビュー履歴記憶部15等を有する。これら各部は、レビューワ端末20又はレビューワ評価装置10にインストールされたプログラムがそれぞれのCPUに実行させる処理によって実現される。   FIG. 3 is a diagram illustrating a functional configuration example of the reviewer evaluation system according to the embodiment of the present invention. In the figure, the reviewer terminal 20 has an input control unit 21. The reviewer evaluation apparatus 10 includes a review coefficient calculation unit 11, a learning efficiency calculation unit 12, a statistical processing unit 13, an output unit 14, a review history storage unit 15, and the like. Each of these units is realized by processing that a program installed in the reviewer terminal 20 or the reviewer evaluation apparatus 10 causes each CPU to execute.

入力制御部21は、ソフトウェア設計書やプロジェクト計画書等のドキュメント(文書)に関するレビューが行われるたびに、レビューの実施結果を示す情報(レビュー履歴情報)の入力をユーザより受け付ける。入力制御部21は、入力されたレビュー履歴情報をレビュー履歴記憶部15に記録する。レビュー履歴記憶部15は、補助記憶装置102等を用いてレビュー履歴情報を記憶する。   The input control unit 21 receives input of information (review history information) indicating a review execution result from a user every time a review related to a document (document) such as a software design document or a project plan is performed. The input control unit 21 records the input review history information in the review history storage unit 15. The review history storage unit 15 stores review history information using the auxiliary storage device 102 or the like.

学習効率算出部12は、レビュー履歴記憶部15に記録(蓄積)されたレビュー履歴情報に基づいて、文書単位に、レビューワの評価値としてレビューの効率性を示す指標(以下、「学習効率」という。)を算出する。学習効率の値が小さい程、レビューワの評価は高くなる。レビュー係数算出部11は、学習効率を算出する際に、レビューにおける指摘事項に対する重み付けの係数として用いられる値(レビュー係数)を算出する。レビュー係数の値は、指摘事項が初めての指摘箇所に関するものであるか、過去に指摘された指摘箇所に関するものであるか、又は過去のレビュー時にレビューの対象となっていた部分(すなわち、既存部分)に関するものであるかに応じて設定される。   Based on the review history information recorded (accumulated) in the review history storage unit 15, the learning efficiency calculation unit 12 is an index (hereinafter, “learning efficiency”) indicating the review efficiency as a reviewer evaluation value for each document. Is calculated). The smaller the learning efficiency value, the higher the reviewer's evaluation. When calculating the learning efficiency, the review coefficient calculation unit 11 calculates a value (review coefficient) used as a weighting coefficient for the items to be pointed out in the review. The value of the review factor is the part that was pointed out for the first pointed out point, the pointed out pointed out in the past, or the part that was subject to review at the time of the past review (ie, the existing part) ).

統計処理部13は、レビュー履歴記憶部15に記録されたレビュー履歴情報に対して所定の統計処理を行う。本実施の形態では、統計処理として分散分析が利用される。分散分析により、学習効率算出部12による学習効率について、レビューワ要因並びにレビューワ及びレビューイの組み合わせの交互作用の有意性を確認することができる。すなわち、或るレビューワの学習効率が低いという算出結果が得られた場合に、当該算出結果が偶然的なものであるのか、又は当該レビューワに起因するものであるのか等が分析される。また、レビューワとレビューイとの組み合わせの適否(相性の善し悪し)についても分析される。   The statistical processing unit 13 performs predetermined statistical processing on the review history information recorded in the review history storage unit 15. In the present embodiment, analysis of variance is used as statistical processing. With the analysis of variance, the significance of the reviewer factor and the interaction between the reviewer and the combination of the reviewer can be confirmed for the learning efficiency by the learning efficiency calculation unit 12. That is, when a calculation result indicating that the learning efficiency of a reviewer is low is obtained, whether the calculation result is accidental or caused by the reviewer is analyzed. In addition, the appropriateness (compatibility) of the combination of reviewer and reviewer is also analyzed.

出力部14は、学習効率算出部12による処理結果若しくは統計処理部13による処理結果、又は双方による処理結果を出力する。当該処理結果の出力先は、表示装置106、補助記憶装置102、又は非図示のプリンタ等である。   The output unit 14 outputs a processing result by the learning efficiency calculation unit 12, a processing result by the statistical processing unit 13, or a processing result by both. The output destination of the processing result is the display device 106, the auxiliary storage device 102, a printer (not shown), or the like.

なお、レビューワ評価装置10は、レビューイ端末20の機能を備えていてもよい。すなわち、図3に示される機能が、一台のコンピュータにおいて実現されてもよい。   The reviewer evaluation apparatus 10 may have the function of the reviewer terminal 20. That is, the function shown in FIG. 3 may be realized in one computer.

以下、レビューワ評価システム1における処理手順について説明する。図4は、レビューワ評価システムの全体の処理手順を説明するためのフローチャートである。   Hereinafter, a processing procedure in the reviewer evaluation system 1 will be described. FIG. 4 is a flowchart for explaining the entire processing procedure of the reviewer evaluation system.

ステップS101において、入力制御部21は、一回分のレビューのレビュー履歴情報の入力を受け付け、当該レビュー履歴情報をレビュー履歴記憶部15に記録する。   In step S <b> 101, the input control unit 21 receives input of review history information for one review, and records the review history information in the review history storage unit 15.

図5は、レビュー履歴記憶部の構成例を示す図である。同図に示されるレビュー履歴記憶部15の記録内容は、一つの文書に対するレビュー履歴情報の記録結果を示す。レビュー履歴記憶部15における一つのレコードは、当該文書に対する一つの指摘事項に対応する。したがって、例えば、1回のレビューにおいて、10箇所の指摘事項が有った場合、10個のレコードがレビュー履歴記憶部15に記録される。また、1つの文書に対するレビュー回数は1回に限られない。例えば、指摘事項が有った場合、当該指摘事項が修正されているか否かを確認するためのレビューが行われる。   FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the review history storage unit. The recorded contents of the review history storage unit 15 shown in the figure indicate the recording result of the review history information for one document. One record in the review history storage unit 15 corresponds to one indication for the document. Therefore, for example, when there are 10 points to be pointed out in one review, 10 records are recorded in the review history storage unit 15. The number of reviews for one document is not limited to one. For example, when there is an indicated item, a review is performed to confirm whether or not the indicated item is corrected.

レビュー履歴記憶部15のレコードは、指摘ID、文書ID、種別、指摘箇所ID、前回指摘ID、指摘内容、レビュー回数、レビュー係数、レビューワID、及びレビューイID等の項目を有する。   The record in the review history storage unit 15 includes items such as an indication ID, document ID, type, indication location ID, previous indication ID, indication content, number of reviews, review coefficient, reviewer ID, and review ID.

指摘IDは、各レコード(すなわち、各指摘事項)の識別子である。文書IDは、レビューの対象とされた文書の識別情報である。文書IDは、例えば、文書名であってもよいし、非図示の文書管理データベースにおいて文書に割り当てられているID等であってもよい。種別は、指摘事項の種別を示す情報である。本実施の形態において、指摘事項は、新規、継続、又は放置のいずれかに分類される。新規の指摘事項(新規指摘事項)は、過去に一度もレビューを受けていない(レビューの対象となっていない)部分に対する指摘事項をいう。したがって、初めてレビューを受ける文書に対する指摘事項は、全て新規指摘事項となる。継続の指摘事項(継続指摘事項)は、過去に指摘箇所とされた部分に対する指摘事項をいう。すなわち、同じ箇所に対する継続的な指摘事項である。放置の指摘事項(放置指摘事項)は、過去のレビュー時にレビューの対象となっていた部分(すなわち、既存部分)に対する指摘事項をいう。換言すれば、放置指摘事項は、前回のレビューまで、指摘が看過された事項(指摘漏れの事項)であるといえる。   The indication ID is an identifier of each record (that is, each indication item). The document ID is identification information of a document to be reviewed. The document ID may be, for example, a document name or an ID assigned to a document in a document management database (not shown). The type is information indicating the type of the indication item. In the present embodiment, the indication items are classified as new, continued, or neglected. New indications (new indications) refer to items that have not been reviewed in the past (not subject to review). Therefore, all the points to be pointed out for documents that are reviewed for the first time become new points to be pointed out. Continuation indication item (continuation indication item) refers to an indication item for a part that has been pointed out in the past. In other words, it is a continuous indication for the same part. Items to be left unattended (items to be left unattended) refer to items that have been subject to review at the time of past reviews (ie, existing portions). In other words, the abandoned items are items that have been overlooked until the previous review (items that were not pointed out).

指摘箇所IDは、指摘箇所を識別するための情報である。指摘箇所IDの形態は、レビュー対象となる文書の形態に合わせて適切なものを採用すればよい。例えば、当該文書が紙文書であれば、ページ番号及び行番号等によって指定される範囲を示すものであってもよい。当該文書が電子文書(電子データ)であれば、当該電子データのデータ形式に応じて、文書内の位置を示す情報であってもよいし、指摘箇所に含まれる文字列自体であってもよい。又は、文書内の位置を示す情報や指摘箇所に含まれる文字列が記録された記憶流域(ファイル等)への参照情報(ファイル名等)であってもよい。いずれの場合であっても、指摘箇所IDによって、文書中における指摘箇所の位置及び範囲が特定可能であるとする。   The indication location ID is information for identifying the indication location. What is necessary is just to employ | adopt an appropriate thing according to the form of the document used as review object as the form of indication part ID. For example, if the document is a paper document, it may indicate a range specified by a page number, a line number, or the like. If the document is an electronic document (electronic data), it may be information indicating a position in the document or a character string itself included in the pointed out position depending on the data format of the electronic data. . Alternatively, it may be information indicating a position in the document or reference information (file name or the like) to a storage basin (file or the like) in which a character string included in the indicated location is recorded. In any case, it is assumed that the position and range of the pointed part in the document can be specified by the pointed part ID.

前回指摘IDは、種別が「継続」であるレコードについて、同一の指摘箇所に対する過去のレビューにおけるレコードの指摘IDである。すなわち、前回指摘IDによって、同一の指摘箇所に対する複数のレコード(指摘事項)が関連付けられる。   The previous indication ID is an indication ID of a record in a past review with respect to the same indication portion with respect to a record whose type is “continuation”. That is, a plurality of records (pointed items) for the same pointed location are associated with the previously pointed out ID.

指摘事項は、指摘箇所に対する修正指示等のコメントである。レビュー回数は、レコードが登録された際の文書に対するレビュー回数である。すなわち、レビュー回数の値によって、何回目のレビューにおいて登録されたレコードであるかが判定される。レビュー係数は、当該レコードに係る指摘事項に対するレビュー係数である。レビューワIDは、レビューワの識別情報(例えば、レビューワの名前)である。レビューイIDは、レビューイの識別情報(例えば、レビューイの名前)である。   The pointed out item is a comment such as a correction instruction for the pointed out point. The number of reviews is the number of reviews for a document when a record is registered. That is, it is determined by the number of reviews the number of reviews registered in the review. The review coefficient is a review coefficient for the pointed item related to the record. The reviewer ID is reviewer identification information (for example, the name of the reviewer). The reviewer ID is reviewer identification information (for example, the name of the reviewer).

なお、ステップS101では、レビュー係数以外の各項目の値が記録される。また、レビュー履歴情報の入力者は、レビューワであってもよいし、レビューワよりレビュー履歴情報を受け付けたオペレータ等であってもよい。更に、レビュー履歴情報の入力方法は、所定のものに限定されない。   In step S101, the value of each item other than the review coefficient is recorded. Further, the input person of the review history information may be a reviewer or an operator who has received the review history information from the reviewer. Furthermore, the input method of review history information is not limited to a predetermined method.

続いて、レビュー係数算出部11は、レビュー履歴記憶部15に登録されたレコード(指摘事項)ごとにレビュー係数を算出し、算出結果を各レコードのレビュー係数として記録する(S102)。ステップS102は、ステップS101と同期的に(すなわち、レビュー履歴情報が記録されるたびに)実行されてもよいし、ステップS103以降と同期的に(すなわち、学習効率が算出される際に)実行されてもよい。なお、ステップS101とステップS103とは、必ずしも同期的に実行されなくてもよい。レビュー履歴情報が或る程度蓄積された後に、ステップS103以降が実行されるようにしてもよい。   Subsequently, the review coefficient calculation unit 11 calculates a review coefficient for each record (pointed item) registered in the review history storage unit 15, and records the calculation result as a review coefficient for each record (S102). Step S102 may be executed synchronously with step S101 (that is, each time review history information is recorded), or synchronously with step S103 and subsequent steps (that is, when learning efficiency is calculated). May be. Note that step S101 and step S103 are not necessarily executed synchronously. Steps S103 and after may be executed after review history information has been accumulated to some extent.

レビュー係数の算出処理の詳細について説明する。図6は、レビュー係数の算出処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。同図は、レビュー履歴記憶部15における一つのレコードに対するレビュー係数の算出処理を示す。したがって、処理対象となるレコードが複数存在する場合は、同図の処理が各レコードについて実行される。レコードは、古い順(すなわち、登録順)に処理対象とされる。   Details of the review coefficient calculation process will be described. FIG. 6 is a flowchart for explaining the processing procedure of the review coefficient calculation processing. The figure shows a process of calculating a review coefficient for one record in the review history storage unit 15. Therefore, when there are a plurality of records to be processed, the process shown in FIG. Records are processed in the oldest order (that is, the registration order).

ステップS201において、レビュー係数算出部11は、処理対象のレコード(以下、「対象レコード」という。)の種別を確認する。対象レコードの種別が「新規」である場合、レビュー係数算出部11は、対象レコードのレビュー係数を「1」とする(S202)。対象レコードの種別が「放置」である場合、レビュー係数算出部11は、対象レコードの指摘箇所が指摘されるまでに要したレビュー回数を対象レコードのレビュー係数とする(S203)。具体的には、例えば、当初より文書に記載された箇所について、2回目のレビューにおいて初めて指摘事項が発生した場合、当該指摘事項に対するレビュー係数は、「2」となる。なお、対象レコードの指摘箇所が指摘されるまでに要したレビュー回数を自動的に判定するために、文書データのバージョン管理を行えばよい。具体的には、例えば、レビューごとに、当該レビュー時の文書データをレビュー回数に関連付けて保存しておけばよい。そうすることにより、対象レコードの指摘箇所IDに基づいて、当該指摘箇所が何回目のレビュー時に含まれていたかを判定することができる。その結果、指摘されるまでに要したレビュー回数を判定することができる。   In step S <b> 201, the review coefficient calculation unit 11 confirms the type of record to be processed (hereinafter referred to as “target record”). When the type of the target record is “new”, the review coefficient calculation unit 11 sets the review coefficient of the target record to “1” (S202). When the type of the target record is “Left”, the review coefficient calculation unit 11 sets the number of reviews required until the pointed out part of the target record is pointed out as the review coefficient of the target record (S203). Specifically, for example, when a pointed item occurs for the first time in the second review for a part described in the document from the beginning, the review coefficient for the pointed item is “2”. Note that document data version management may be performed in order to automatically determine the number of reviews required until the pointed-out part of the target record is pointed out. Specifically, for example, for each review, the document data at the time of the review may be stored in association with the number of reviews. By doing so, it is possible to determine how many times the pointed out point was included based on the pointed point ID of the target record. As a result, the number of reviews required to be pointed out can be determined.

また、対象レコードの種別が「継続」である場合、レビュー係数算出部11は、対象レコードの前回指摘IDに係るレコードのレビュー係数に1を加算した値を、対象レコードのレビュー係数とする(S204)。   When the type of the target record is “continuation”, the review coefficient calculation unit 11 sets a value obtained by adding 1 to the review coefficient of the record related to the previous indication ID of the target record as the review coefficient of the target record (S204). ).

図6に示される処理手順より明らかなように、レビュー係数は、基本的に、同一の指摘箇所に対する指摘回数に応じて値が大きくされる。但し、初回の指摘箇所(初めての指摘箇所)に対する指摘事項については、過去のレビュー時に文書データに含まれていた箇所(既存部分)に対するレビュー係数の値は、過去のレビュー時に文書データに含まれていない箇所に対するレビュー係数の値よりも大きくされる。   As is clear from the processing procedure shown in FIG. 6, the review coefficient is basically increased in accordance with the number of indications for the same indication location. However, for the items pointed out for the first pointed out point (first pointed point), the value of the review coefficient for the point (existing part) that was included in the document data at the past review is included in the document data at the past review. It is made larger than the value of the review coefficient for the part that is not.

なお、図F3のステップS204における加算値は「1」とされているが、継続指摘事項が発生した場合のレビューワの評価をより低くする場合は、加算値を2以上としてもよい。同様に、放置指摘事項が発生した場合のレビューワの評価をより低くする場合は、指摘されるまでに要したレビュー回数+αを放置指摘事項に対するレビュー係数としてもよい。   In addition, although the addition value in step S204 of FIG. F3 is set to “1,” the addition value may be set to 2 or more when the reviewer's evaluation is lower when the continuously indicated item occurs. Similarly, in the case where the reviewer's evaluation in the case where a neglected item is generated is lower, the number of reviews + α required to be pointed out may be used as a review coefficient for the neglected item.

また、放置指摘事項を新規指摘事項と同様に扱ってもよい。具体的には、放置指摘事項と新規指摘事項との区別を無くしてもよい。但し、本実施の形態のように新規指摘事項と放置指摘事項とを明確に区別することにより、指摘事項が放置された場合のレビューワの評価をより適切なものとすることができる。   In addition, neglected points may be handled in the same way as new points. Specifically, it is possible to eliminate the distinction between the abandoned indication item and the new indication item. However, by clearly distinguishing the newly pointed out item and the neglected pointed item as in this embodiment, the reviewer can be more appropriately evaluated when the pointed out item is left unattended.

図4に戻る。レビュー係数の算出処理に続いて、学習効率算出部12は、レビュー対象とされた文書ごとに、レビュー履歴記憶部15に基づいて学習効率を算出する(S103)。なお、本実施の形態では、1つの文書について1回以上行われるレビューにおいて、レビューワとレビューイの組み合わせは不変であるとする。すなわち、文書Aについて5回のレビューが行われたとすると、5回のレビューのレビューワは、常にBさんであり、レビューイは、常にCさんである。したがって、文書ごとに学習効率が算出されるということは、文書、レビューワ、及びレビューイの組み合わせごとに学習効率が算出されることを意味する。   Returning to FIG. Following the review coefficient calculation process, the learning efficiency calculation unit 12 calculates the learning efficiency based on the review history storage unit 15 for each document to be reviewed (S103). In the present embodiment, it is assumed that the combination of the reviewer and the reviewer is invariant in the review performed once or more for one document. That is, if the document A is reviewed five times, the reviewer of the five reviews is always B, and the review is always C. Therefore, calculating the learning efficiency for each document means that the learning efficiency is calculated for each combination of the document, the reviewer, and the reviewer.

1つの文書に対する学習効率は、以下の式(1)を用いて算出される。   The learning efficiency for one document is calculated using the following equation (1).

Figure 2011145996
Figure 2011145996

式(1)において、Nは、レビュー係数の値である。すなわち、学習効率は、指摘事項の総数に対するレビュー係数の総和の割合として算出される。このことは、本実施の形態における学習効率は、指摘事項が指摘されたレビュー回数の重心として定義されることを意味する。したがって、学習効率の値が小さい程、レビュー過程の上流において指摘された指摘事項の割合が高いことになる。レビュー過程の上流における指摘事項の割合が高いほど、効率的なレビューが行われている可能性が高い。したがって、学習効率の値が低い程、レビューワの評価は高くなる。なお、上述したように、下流における指摘事項であっても、指摘箇所が新規な箇所(例えば、前回のレビュー後に追加された部分)であれば、レビュー係数は「1」とされるまた、初回の指摘箇所に対する指摘事項であっても、当該指摘箇所が既存部分であれば、放置されたレビュー回数もレビュー係数に反映される。したがって、図6の処理によって、学習効率の妥当性は適切に確保される。   In equation (1), N is the value of the review coefficient. In other words, the learning efficiency is calculated as the ratio of the sum of the review coefficients to the total number of items indicated. This means that the learning efficiency in the present embodiment is defined as the centroid of the number of reviews in which the indicated item is pointed out. Therefore, the smaller the value of learning efficiency, the higher the percentage of items pointed out upstream in the review process. The higher the percentage of indications upstream in the review process, the more likely it is that an efficient review has been performed. Therefore, the lower the learning efficiency value, the higher the reviewer's evaluation. Note that, as described above, the review coefficient is set to “1” if the pointed out point is a new point (for example, a portion added after the previous review), even if it is a pointed out item downstream. If the pointed-out item is an existing part, the number of neglected reviews is also reflected in the review coefficient. Therefore, the validity of the learning efficiency is appropriately ensured by the processing of FIG.

例えば、図5のレビュー履歴記憶部15において、レビュー係数1の指摘事項の数(レコードの数)は4である。また、レビュー係数2の指摘事項の数は2である。したがって、この場合の学習効率は、
(1×4+2×2)÷6=1.3(小数点第2位四捨五入)
となる。
For example, in the review history storage unit 15 in FIG. 5, the number of items (number of records) with the review coefficient 1 is four. In addition, the number of items for which the review coefficient is 2 is 2. Therefore, the learning efficiency in this case is
(1 × 4 + 2 × 2) ÷ 6 = 1.3 (rounded to one decimal place)
It becomes.

ステップS103が複数の文書について実行され、学習効率の算出結果が或る程度蓄積された後、統計処理部13は、自動的に又はユーザによる指示入力に応じて、蓄積された学習効率について分散分析を実行する(S104)。具体的には、統計処理部13は、レビューワID及びレビューイIDを独立変数とし、文書ごとの学習効率を従属変数とするデータベースを補助記憶装置102に作成する。統計処理部13は、当該データベースに基づく分散分析によって、レビューワID、並びにレビューワID及びレビューイIDの交互作用への効果を検出する。   After step S103 is executed for a plurality of documents and the calculation result of the learning efficiency is accumulated to some extent, the statistical processing unit 13 analyzes the variance of the accumulated learning efficiency automatically or in response to an instruction input by the user. Is executed (S104). Specifically, the statistical processing unit 13 creates a database in the auxiliary storage device 102 in which the reviewer ID and the review ID are independent variables and the learning efficiency for each document is a dependent variable. The statistical processing unit 13 detects the effect on the reviewer ID and the interaction between the reviewer ID and the reviewer ID by analysis of variance based on the database.

図7は、分散分析のために作成されるデータベースの例を示す図である。同図のデータベース200において、レビューワ1〜5は、レビューワIDを示す。また、レビューイ1〜5は、レビューイIDを示す。すなわち、同図のデータベース200(テーブル)は、レビューワとレビューイとの組み合わせごとに、3つの文書に関する学習効率が記録されたものである。例えば、レビューワ1とレビュー1との組み合わせについては、3つの文書について、「1.5」、「1.8」、「1.7」の学習効率が記録されている。なお、同図の例では、レビューワ及びレビューイの全ての組み合わせについサンプル数(学習効率の数)が揃えられているが、サンプル数は組み合わせごとに異なっていてもよい。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a database created for analysis of variance. In the database 200 shown in the figure, reviewers 1 to 5 indicate reviewer IDs. Moreover, the reviews 1-5 show review ID. That is, the database 200 (table) in the figure records the learning efficiency for three documents for each combination of reviewer and reviewer. For example, for the combination of the reviewer 1 and the review 1, learning efficiencies of “1.5”, “1.8”, and “1.7” are recorded for three documents. In the example of the figure, the number of samples (the number of learning efficiency) is arranged for all the combinations of the reviewer and the reviewer, but the number of samples may be different for each combination.

データベース200に基づいて分散分析を行うと、レビューワ要因に関するF値は2.56となる。また、レビューワ及びレビューイの交互作用に関するF値は1.85となる。いずれのF値についても、5%以上の有意水準Pに収まっており、レビューワ要因及び交互作用のいずれもが学習効率に対して有意である(影響がある)ことが検出される。   When the analysis of variance is performed based on the database 200, the F value related to the reviewer factor is 2.56. Further, the F value related to the interaction between the reviewer and the reviewer is 1.85. Any F value falls within the significance level P of 5% or more, and it is detected that both the reviewer factor and the interaction are significant (influenced) on the learning efficiency.

続いて、出力部14は、学習効率の算出結果及び分散分析の結果を表示装置106等に出力する(S105)。   Subsequently, the output unit 14 outputs the learning efficiency calculation result and the ANOVA result to the display device 106 or the like (S105).

図8は、学習効率の算出結果及び分散分析の結果の出力例を示す図である。同図の例では、レビューワごとに、各レビューイとの組み合わせによる学習効率の平均値が対比されてグラフ化されて表示されている。学習効率の平均値とは、当該組み合わせにおける複数の文書に対する学習効率の平均値である。図7に基づけば、本実施の形態では、3つの文書に対する学習効率の平均値となる。また、学習効率に対する分散分析の結果(F値及び当該F値が有意水準Pに収まっていることを示す情報)がグラフの下に表示されている。   FIG. 8 is a diagram illustrating an output example of the learning efficiency calculation result and the analysis of variance result. In the example of the figure, for each reviewer, the average value of the learning efficiency by the combination with each reviewer is compared and displayed as a graph. The average value of learning efficiency is the average value of learning efficiency for a plurality of documents in the combination. Based on FIG. 7, in the present embodiment, the average value of the learning efficiency for the three documents is obtained. In addition, the results of analysis of variance for learning efficiency (F value and information indicating that the F value falls within the significance level P) are displayed below the graph.

同図のグラフより、レビューワ3の学習効率が相対的に低いことが分かる。また、レビューワ3とレビューイ4との組み合わせの学習効率が相対的に見て顕著に低いことが分かる。したがって、この場合、レビューワ3のレビュー能力の向上を図ったり、レビューイ4のレビーについては、レビューワ3以外の担当者をレビューワに割り当てたりするといった対策を検討することができる。   From the graph in the figure, it can be seen that the learning efficiency of the reviewer 3 is relatively low. Further, it can be seen that the learning efficiency of the combination of the reviewer 3 and the reviewer 4 is remarkably low when viewed relatively. Therefore, in this case, it is possible to consider measures such as improving the review ability of the reviewer 3 or assigning a person other than the reviewer 3 to the reviewer for the reviewer 4 Levy.

なお、分散分析については、学習効率の算出結果が有意であること(偶然ではないこと)を確認するためのものである。したがって、有意性の確認が不要である場合、分散分析は行われなくてもよい。   The analysis of variance is for confirming that the learning efficiency calculation result is significant (not accidental). Therefore, if it is not necessary to confirm significance, analysis of variance may not be performed.

続いて、ステップS101の一例について詳細に説明する。図9は、レビュー履歴情報の入力及び記録処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。同図において、レビュー対象の文書は電子データ(文書データ)であるとする。   Next, an example of step S101 will be described in detail. FIG. 9 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of review history information input and recording processing. In the figure, it is assumed that the document to be reviewed is electronic data (document data).

レビューワが、レビュー端末20において、レビュー対象の文書データを指定してレビュー画面の表示指示を入力すると、入力制御部21は、レビュー画面をレビューワ端末20の表示装置に表示させる(S301)。   When the reviewer specifies document data to be reviewed and inputs a review screen display instruction on the review terminal 20, the input control unit 21 causes the review screen to be displayed on the display device of the reviewer terminal 20 (S301).

図10は、レビュー画面の初期状態の表示例を示す図である。同図において、レビュー画面300は、文書表示領域310、指摘事項表示領域320、指摘事項ボタン330、及び完了ボタン340等を含む。   FIG. 10 is a diagram illustrating a display example of the initial state of the review screen. In the figure, the review screen 300 includes a document display area 310, an indication item display area 320, an indication item button 330, a completion button 340, and the like.

文書表示領域310は、レビュー対象の文書データの内容(文書)が表示される領域である。指摘事項表示領域320は、指摘事項が入力された場合に、当該指摘事項が表示される領域である。指摘事項ボタン330は、指摘事項の入力指示を受け付けるためのボタンである。完了ボタン340は、レビューの完了指示を受け付けるためのボタンである。   The document display area 310 is an area where the content (document) of document data to be reviewed is displayed. The indication item display area 320 is an area where the indication item is displayed when the indication item is input. The indication item button 330 is a button for receiving an indication input instruction item. The completion button 340 is a button for accepting a review completion instruction.

レビューワは、レビュー画面300の文書表示領域310に表示された文書を閲覧してレビューを行う。レビューの過程において、指摘事項が発生した場合、レビューワは、文書中において指摘事項の対象となる箇所(領域)を選択し、指摘事項ボタン330を押下する。指摘事項ボタン330の押下に応じ、入力制御部21は、コメント入力欄を指摘事項表示領域320に表示させる(S303)。入力制御部21は、コメント入力欄に入力される指摘事項(コメント)をレビューワ端末20のメモリ装置を用いて記憶しておく(S304)。なお、ステップS304において入力される指摘事項は、新規指摘事項である。   The reviewer performs a review by browsing the document displayed in the document display area 310 of the review screen 300. In the course of the review, when an item to be pointed out occurs, the reviewer selects a point (area) to be the item to be pointed out in the document and presses the pointed item button 330. In response to pressing of the indication item button 330, the input control unit 21 displays a comment input field in the indication item display area 320 (S303). The input control unit 21 stores the indication items (comments) input in the comment input field using the memory device of the reviewer terminal 20 (S304). Note that the indication item input in step S304 is a new indication item.

図11は、新規指摘事項の入力例を示す図である。同図では、領域311が選択されることにより表示されたコメント入力欄321に、指摘事項(「目的が曖昧。具体的に記述すること。」)が入力された例が示されている。なお、同図では、領域311とコメント入力欄321との関係が容易に視認可能なように、コメント入力欄321は、領域311からの吹き出しの形態によって表示されている。   FIG. 11 is a diagram illustrating an input example of a new indication item. In the same figure, an example is shown in which a pointed item (“object is ambiguous, specifically describe”) is input in the comment input field 321 displayed by selecting the area 311. In the figure, the comment input field 321 is displayed in the form of a balloon from the area 311 so that the relationship between the area 311 and the comment input field 321 can be easily recognized.

続いて、入力制御部21は、文書データにおいて、選択された領域311に係る箇所を示す指摘箇所IDを生成する(S305)。上述したように、指摘箇所IDは文書データのデータ形式等に応じ、文書データ中における一部分の特定に適したデータとして生成されればよい。続いて、入力制御部21は、領域311に係る箇所(指摘箇所)がレビュー対象の文書データの過去バージョンに含まれているか否かを判定する(S306)。過去バージョンとは、レビュー対象の文書データについて過去に行われたレビュー時の文書データをいう。過去バージョンの文書データは、例えば、レビュー回数に関連付けられて補助記憶装置102に保存されている。ステップS306の判定は、例えば、ステップS305において生成された指摘箇所IDに対応する箇所(指摘箇所)が過去バージョンの文書データに含まれているか否かに基づいて行えばよい。なお、レビューが既に複数回行われている場合は、複数の過去バージョンについて指摘箇所を含むか否かの判定が行われる。   Subsequently, the input control unit 21 generates an indication location ID indicating a location related to the selected region 311 in the document data (S305). As described above, the indicated location ID may be generated as data suitable for specifying a part of the document data in accordance with the data format of the document data. Subsequently, the input control unit 21 determines whether or not the location (pointed location) related to the region 311 is included in the past version of the document data to be reviewed (S306). The past version refers to document data at the time of review performed on the document data to be reviewed in the past. The past version of the document data is stored in the auxiliary storage device 102 in association with the number of reviews, for example. The determination in step S306 may be performed based on, for example, whether or not a portion (pointed portion) corresponding to the pointed portion ID generated in step S305 is included in the past version document data. In addition, when the review has already been performed a plurality of times, it is determined whether or not a plurality of past versions include the pointed out part.

指摘箇所は、いずれの過去バージョンにも含まれていない場合、又はレビューが初回の場合(過去バージョンが無い場合)(S306でNo)、入力制御部21は、新たに登録するレコード(以下、「対象レコード」という。)の種別を「新規」とする(S307)。続いて、入力制御部21は、今回のレビュー回数を対象レコードに設定する(S308)。なお、今回のレビュー回数は、レビュー対象の文書データに対応するレビュー履歴記憶部15において最後に登録されているレコードのレビュー回数に1を加算したものとすればよい。又は、レビュー履歴記憶部15にレビュー回数を別途関連付けて記録しておき、当該レビュー回数に基づいて今回のレビュー回数を判定するようにしてもよい。   If the indicated location is not included in any past version, or if the review is the first time (when there is no past version) (No in S306), the input control unit 21 records a new record (hereinafter, “ The type of “target record” is set to “new” (S307). Subsequently, the input control unit 21 sets the current number of reviews in the target record (S308). The number of reviews this time may be obtained by adding 1 to the number of reviews of the record registered last in the review history storage unit 15 corresponding to the document data to be reviewed. Alternatively, the number of reviews may be separately associated and recorded in the review history storage unit 15, and the current number of reviews may be determined based on the number of reviews.

続いて、入力制御部21は、レビュー係数を除く残りの項目の値を対象レコードに設定する(S309)。具体的には、レビュー履歴記憶部15に記録されている最後のレコードの指摘IDに1が加算された値が対象レコードの指摘IDとされる。また、ステップS305において生成された指摘箇所IDが対象レコードの指摘箇所IDとされる。また、ステップS304において入力された指摘事項が対象レコードの指摘事項とされる。また、レビューを行っているユーザのレビューワIDが対象レコードのレビューワIDとされる。更に、レビュー対象の文書データの作成者のレビューイIDが対象レコードのレビューイIDとされる。なお、レビューワIDは、レビュー画面300の表示前にレビューワに入力させればよい。または、レビューワ端末20へのログインユーザ名がレビューワIDとしてOS(Operating System)より取得されてもよい。また、レビューイIDは、文書データより取得されてもよいし、レビュー画面300の表示前にレビューワに入力させてもよい。   Subsequently, the input control unit 21 sets the values of the remaining items excluding the review coefficient in the target record (S309). Specifically, a value obtained by adding 1 to the indication ID of the last record recorded in the review history storage unit 15 is set as the indication ID of the target record. Further, the indication location ID generated in step S305 is set as the indication location ID of the target record. Further, the indication item input in step S304 is set as the indication item of the target record. Further, the reviewer ID of the user performing the review is set as the reviewer ID of the target record. Further, the review ID of the creator of the document data to be reviewed is set as the review ID of the target record. The reviewer ID may be input to the reviewer before the review screen 300 is displayed. Or the login user name to the reviewer terminal 20 may be acquired from OS (Operating System) as reviewer ID. Further, the review ID may be acquired from the document data, or may be input to the reviewer before the review screen 300 is displayed.

続いて、入力制御部21は、対象レコードを、レビュー対象の文書データに対応するレビュー履歴記憶部15に登録する(S331)。   Subsequently, the input control unit 21 registers the target record in the review history storage unit 15 corresponding to the document data to be reviewed (S331).

一方、ステップS306において、指摘箇所がいずれかの過去バージョンに含まれている場合(S306でYes)、入力制御部21は、対象レコードの種別を「放置」とする(S311)。続いて、入力制御部21は、今回のレビュー回数を対象レコードに設定する(S312)。続いて、入力制御部21は、レビュー係数を除く残りの項目の値を対象レコードに設定する(S313)。ステップS313の処理内容は、ステップS309と同様でよい。続いて、入力制御部21は、対象レコードを、レビュー対象の文書データに対応するレビュー履歴記憶部15に登録する(S331)。   On the other hand, in step S306, when the pointed out part is included in any past version (Yes in S306), the input control unit 21 sets the type of the target record to “Leave” (S311). Subsequently, the input control unit 21 sets the current number of reviews in the target record (S312). Subsequently, the input control unit 21 sets the values of the remaining items excluding the review coefficient in the target record (S313). The processing content of step S313 may be the same as that of step S309. Subsequently, the input control unit 21 registers the target record in the review history storage unit 15 corresponding to the document data to be reviewed (S331).

また、レビュー画面300において、指摘事項表示領域320に表示されているいずれかのコメント入力欄が選択され、指摘事項ボタン330が押下されると、入力制御部21は、新たなコメント入力欄を指摘事項表示領域320に表示させる(S303)。なお、レビューが2回目以降である場合、レビュー画面300の指摘事項表示領域320には、その初期状態において、前回までの指摘事項に対応するコメント入力欄が表示される。また、文書表示領域310において、前回までの指摘箇所が選択状態とされる。入力制御部21は、コメント入力欄に入力される指摘事項(コメント)をレビューワ端末20のメモリ装置を用いて記憶しておく(S332)。なお、ステップS332において入力される指摘事項は、継続指摘事項である。   Further, when any comment input field displayed in the indicated item display area 320 is selected on the review screen 300 and the indicated item button 330 is pressed, the input control unit 21 points out a new comment input column. It is displayed in the item display area 320 (S303). In the case where the review is performed for the second time or later, in the initial item display area 320 of the review screen 300, a comment input column corresponding to the previous items to be displayed is displayed. In the document display area 310, the points pointed out up to the previous time are selected. The input control unit 21 stores the indication items (comments) input in the comment input field using the memory device of the reviewer terminal 20 (S332). Note that the indication items input in step S332 are continuation indication items.

図12は、継続指摘事項の入力例を示す図である。同図では、コメント入力欄321が選択されることにより表示されたコメント入力欄322に、指摘事項(「目的が抽象的にすぎるので、下位概念書いたらどうか」)が入力された例が示されている。なお、同図では、コメント入力欄321とコメント入力欄322との関係が容易に視認可能なように、コメント入力欄322は、コメント入力欄321からの吹き出しの形態によって表示されている。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of inputting a continuation indication item. In the same figure, an example is shown in which a comment item (“Would you like to write a subordinate concept” because the purpose is too abstract?) Is entered in the comment input field 322 displayed by selecting the comment input field 321. ing. In the figure, the comment input field 322 is displayed in a form of a balloon from the comment input field 321 so that the relationship between the comment input field 321 and the comment input field 322 can be easily recognized.

続いて、入力制御部21は、対象レコードの種別を「継続」とする(S323)。続いて、入力制御部21は、選択されたコメント入力欄321に対応するレコード(以下、「親レコード」という。)の指摘IDを対象レコードの前回指摘IDとする(S324)。続いて、入力制御部21は、親レコードの指摘箇所IDを対象レコードの指摘箇所IDとする(S325)。続いて、入力制御部21は、今回のレビュー回数を対象レコードに設定する(S326)。続いて、入力制御部21は、レビュー係数を除く残りの項目の値を対象レコードに設定する(S327)。具体的には、レビュー履歴記憶部15に記録されている最後のレコードの指摘IDに1を加算された値が対象レコードの指摘IDとされる。また、ステップS322において入力された指摘事項が対象レコードの指摘事項とされる。また、レビューを行っているユーザのレビューワIDが対象レコードのレビューワIDとされる。更に、レビュー対象の文書データの作成者のレビューイIDが対象レコードのレビューイIDとされる。続いて、入力制御部21は、対象レコードを、レビュー対象の文書データに対応するレビュー履歴記憶部15に登録する(S331)。   Subsequently, the input control unit 21 sets the type of the target record to “continuation” (S323). Subsequently, the input control unit 21 sets the indication ID of the record corresponding to the selected comment input field 321 (hereinafter referred to as “parent record”) as the previous indication ID of the target record (S324). Subsequently, the input control unit 21 sets the indication location ID of the parent record as the indication location ID of the target record (S325). Subsequently, the input control unit 21 sets the current number of reviews in the target record (S326). Subsequently, the input control unit 21 sets the values of the remaining items excluding the review coefficient in the target record (S327). Specifically, a value obtained by adding 1 to the indication ID of the last record recorded in the review history storage unit 15 is set as the indication ID of the target record. Further, the indication item input in step S322 is set as the indication item of the target record. Further, the reviewer ID of the user performing the review is set as the reviewer ID of the target record. Further, the review ID of the creator of the document data to be reviewed is set as the review ID of the target record. Subsequently, the input control unit 21 registers the target record in the review history storage unit 15 corresponding to the document data to be reviewed (S331).

また、レビュー画面300において、完了ボタン340が押下されると、入力制御部21は、レビュー画面300を消去させ、図9の処理を終了させる。   When the completion button 340 is pressed on the review screen 300, the input control unit 21 deletes the review screen 300 and ends the process of FIG.

なお、図9の処理中において、すなわち、レビュー履歴情報の登録時においてレビュー係数が登録されてもよい。この場合、例えば、ステップS309、S313、S327の後で、それぞれ、図6のステップS202、203、又はS204が実行されればよい。レビュー履歴情報の登録時においてレビュー係数が登録される場合、図4のステップS102は実行されなくてよい。   Note that a review coefficient may be registered during the processing of FIG. 9, that is, at the time of registration of review history information. In this case, for example, steps S202, 203, or S204 in FIG. 6 may be executed after steps S309, S313, and S327, respectively. When the review coefficient is registered at the time of registering the review history information, step S102 in FIG. 4 may not be executed.

ところで、図9では、指摘箇所が過去バージョンに含まれているか否か、すなわち、指摘事項が新規であるか放置であるかを入力制御部21が自動的に判断する例について説明したが、当該判断をユーザに任せてもよい。この場合、レビュー画面は、図13に示されるようなものとすればよい。   By the way, in FIG. 9, although the input control part 21 demonstrated the example which judges automatically whether the pointed part is contained in the past version, ie, whether the pointed out matter is new or neglected, Judgment may be left to the user. In this case, the review screen may be as shown in FIG.

図13は、指摘箇所の新規又は放置をユーザに判断させる場合のレビュー画面の表示例を示す図である。図13中、図10と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。   FIG. 13 is a diagram illustrating a display example of a review screen in a case where the user determines whether the indicated part is new or left unattended. In FIG. 13, the same parts as those in FIG.

同図に示されるレビュー画面300aは、指摘事項ボタン330の代わりに、新規指摘事項ボタン331及び放置指摘事項ボタン332を有する。新規指摘事項ボタン331は、文書表示領域310において選択された領域に対する指摘事項が新規指摘事項に該当する場合に押下されるボタンである。放置指摘事項ボタン332は、文書表示領域310において選択された領域に対する指摘事項が放置指摘事項に該当する場合に押下されるボタンである。   The review screen 300a shown in the figure has a new indication item button 331 and a neglect indication item button 332 instead of the indication item button 330. The new indication item button 331 is a button that is pressed when the indication item for the area selected in the document display area 310 corresponds to the new indication item. The neglected indication item button 332 is a button that is pressed when the indication item for the area selected in the document display area 310 corresponds to the neglected indication item.

レビュー画面300aが採用される場合の処理手順は、図9に示したものとほぼ同様でよい。但し、ステップS306における分岐先は、押下されたボタンが新規指摘事項ボタン331であるのか放置指摘事項ボタン332であるのかに基づいて判断されればよい。すなわち、新規指摘事項ボタン331が押下された場合は、ステップS307以降が実行される。放置指摘事項ボタン332が押下された場合は、ステップS311以降が実行される。   The processing procedure when the review screen 300a is employed may be substantially the same as that shown in FIG. However, the branch destination in step S306 may be determined based on whether the pressed button is the new indication item button 331 or the neglect indication item button 332. That is, when the new indication item button 331 is pressed, step S307 and subsequent steps are executed. When the neglect indication button 332 is pressed, step S311 and subsequent steps are executed.

上述したように、本実施の形態によれば、学習効率に基づいて、レビューワの指導力を定量的に評価することが可能となる。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to quantitatively evaluate a reviewer's instruction based on learning efficiency.

また、学習効率の算出にあたり、同一の指摘箇所について指摘が繰り返された場合は、指摘回数に応じて学習効率に対する重み付け(レビュー係数)が大きくされる一方で、初めての指摘箇所についてはレビュー回数に拘わらずレビュー係数は「1」とされる。すなわち、継続指摘事項については指摘回数に応じてレビュー係数は大きくされる一方で、新規指摘事項については指摘回数に応じてレビュー係数は「1」とされる。したがって、単に、レビュー回数に応じた指摘事項の減少傾向を評価する場合に比べて、新たに追記された部分に対する指摘事項が、マイナス方向に評価されるのを回避することができる。   In addition, when calculating the learning efficiency, if an indication is repeated for the same point, the weighting (review coefficient) for the learning efficiency is increased according to the number of points to be pointed out. Regardless, the review coefficient is “1”. That is, the review coefficient is increased according to the number of indications for continuously indicated items, while the review coefficient is set to “1” according to the number of indications for newly indicated items. Therefore, it is possible to avoid the pointed items for the newly added portion from being evaluated in the negative direction, compared with the case of simply evaluating the decreasing tendency of the pointed items according to the number of reviews.

また、初めての指摘箇所であっても、当該指摘箇所が既存部分である場合は、放置指摘事項とし、新規指摘事項とレビュー係数の与え方が変えられるため、看過された(放置された)指摘箇所に対する評価を適切に学習効率に反映させることができる。   In addition, even if it is the first pointed out point, if the pointed out point is an existing part, it will be left as a pointed out pointed item, and the method of giving the new pointed item and review coefficient will be changed, so the pointed out pointed out (left out) pointed out It is possible to appropriately reflect the evaluation of the location on the learning efficiency.

また、レビューワとレビューイとの組み合わせに応じた学習効率を比較することにより、相性の悪い組み合わせを検出することができる。   Further, by comparing learning efficiencies according to the combination of the reviewer and the reviewer, it is possible to detect a combination that is not compatible.

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。   As mentioned above, although the Example of this invention was explained in full detail, this invention is not limited to such specific embodiment, In the range of the summary of this invention described in the claim, various deformation | transformation・ Change is possible.

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
(付記1)
文書のレビューごとに、前記文書に対するレビューワによる指摘事項に応じて指摘箇所を示す情報を記憶するレビュー履歴記憶手段と、
前記レビュー履歴記憶手段が記憶する情報に基づいて、同一の指摘箇所に対する指摘回数に応じて重み付けを大きくして該重み付けを各指摘事項に付与し、前記指摘事項の総数に対する前記重み付けの総和の割合を前記レビューワの評価値として算出する評価値算出手段と、
前記評価値を出力する出力手段とを有するレビューワ評価装置。
(付記2)
前記算出手段は、初回の指摘箇所に対する指摘事項について、過去のレビュー時に前記文書に含まれていた箇所に対する該指摘事項の前記重み付けは、過去のレビュー時に前記文書に含まれていない箇所に対する該指摘事項の前記重み付けよりも大きくする付記1記載のレビューワ評価装置。
(付記3)
前記出力手段は、複数のレビューワについて、同一のレビューイに係る文書に関して算出された前記評価値を表示させる付記1又は2記載のレビューワ評価装置。
(付記4)
前記文書の文書データを表示させ、該文書データにおいて選択された箇所に対して前記指摘事項を入力させ、前記選択された箇所を示す情報を当該指摘事項に応じた前記指摘箇所を示す情報として前記レビュー履歴記憶手段に記録する入力制御手段を有する付記1乃至3いずれか一項記載のレビューワ評価装置。
(付記5)
コンピュータが、
文書のレビューごとに、前記文書に対するレビューワによる指摘事項に応じて指摘箇所を示す情報を記憶するレビュー履歴記憶手段が記憶する情報に基づいて、同一の指摘箇所に対する指摘回数に応じて重み付けを大きくして該重み付けを各指摘事項に付与し、前記指摘事項の総数に対する前記重み付けの総和の割合を前記レビューワの評価値として算出する評価値算出手順と、
前記評価値を出力する出力手順とを実行するレビューワ評価方法。
(付記6)
前記算出手順は、初回の指摘箇所に対する指摘事項について、過去のレビュー時に前記文書に含まれていた箇所に対する該指摘事項の前記重み付けは、過去のレビュー時に前記文書に含まれていない箇所に対する該指摘事項の前記重み付けよりも大きくする付記5記載のレビューワ評価方法。
(付記7)
前記出力手順は、複数のレビューワについて、同一のレビューイに係る文書に関して算出された前記評価値を表示させる付記5又は6記載のレビューワ評価方法。
(付記8)
前記文書の文書データを表示させ、該文書データにおいて選択された箇所に対して前記指摘事項を入力させ、前記選択された箇所を示す情報を当該指摘事項に応じた前記指摘箇所を示す情報として前記レビュー履歴記憶手段に記録する入力制御手順を有する付記5乃至7いずれか一項記載のレビューワ評価方法。
(付記9)
コンピュータに、
文書のレビューごとに、前記文書に対するレビューワによる指摘事項に応じて指摘箇所を示す情報を記憶するレビュー履歴記憶手段が記憶する情報に基づいて、同一の指摘箇所に対する指摘回数に応じて重み付けを大きくして該重み付けを各指摘事項に付与し、前記指摘事項の総数に対する前記重み付けの総和の割合を前記レビューワの評価値として算出する評価値算出手順と、
前記評価値を出力する出力手順とを実行させるためのプログラム。
(付記10)
前記算出手順は、初回の指摘箇所に対する指摘事項について、過去のレビュー時に前記文書に含まれていた箇所に対する該指摘事項の前記重み付けは、過去のレビュー時に前記文書に含まれていない箇所に対する該指摘事項の前記重み付けよりも大きくする付記9記載のプログラム。
(付記11)
前記出力手順は、複数のレビューワについて、同一のレビューイに係る文書に関して算出された前記評価値を表示させる付記9又は10記載のプログラム。
(付記12)
前記文書の文書データを表示させ、該文書データにおいて選択された箇所に対して前記指摘事項を入力させ、前記選択された箇所を示す情報を当該指摘事項に応じた前記指摘箇所を示す情報として前記レビュー履歴記憶手段に記録する入力制御手順を有する付記9乃至11いずれか一項記載のプログラム。
Regarding the above description, the following items are further disclosed.
(Appendix 1)
For each document review, review history storage means for storing information indicating the pointed out point according to the items pointed out by the reviewer for the document,
Based on the information stored in the review history storage means, the weighting is increased according to the number of times pointed out for the same pointed portion and the weighting is given to each pointed item, and the ratio of the sum of the weights to the total number of pointed items Evaluation value calculating means for calculating the evaluation value of the reviewer,
A reviewer evaluation apparatus comprising output means for outputting the evaluation value.
(Appendix 2)
The calculation means, for the pointed item for the first pointed out point, the weighting of the pointed item for the point included in the document at the past review is the pointed out for the point not included in the document at the past review The reviewer evaluation apparatus according to appendix 1, wherein the reviewer is set to be larger than the weighting of the matter.
(Appendix 3)
The reviewer evaluation apparatus according to appendix 1 or 2, wherein the output means displays the evaluation value calculated for a document related to the same review for a plurality of reviewers.
(Appendix 4)
The document data of the document is displayed, the indication item is input to the selected location in the document data, and information indicating the selected location is used as information indicating the indication location according to the indication item The reviewer evaluation apparatus according to any one of appendices 1 to 3, further comprising an input control unit that records the review history storage unit.
(Appendix 5)
Computer
For each review of a document, weighting is increased according to the number of times pointed out for the same pointed point based on information stored in the review history storage means for storing information indicating the pointed point in accordance with the items pointed out by the reviewer for the document And assigning the weighting to each indication item, and an evaluation value calculation procedure for calculating a ratio of the total sum of the weighting to the total number of the indication items as an evaluation value of the reviewer,
A reviewer evaluation method for executing an output procedure for outputting the evaluation value.
(Appendix 6)
In the calculation procedure, the weighting of the pointed matter with respect to the point included in the document at the time of the past review is the pointed out point to the point that is not included in the document at the time of the past review. The reviewer evaluation method according to appendix 5, wherein the reviewer is set to be larger than the weight of the item.
(Appendix 7)
The reviewer evaluation method according to appendix 5 or 6, wherein the output procedure displays the evaluation value calculated for a document related to the same review for a plurality of reviewers.
(Appendix 8)
The document data of the document is displayed, the indication item is input to the selected location in the document data, and information indicating the selected location is used as information indicating the indication location according to the indication item The reviewer evaluation method according to any one of appendices 5 to 7, further comprising an input control procedure for recording in the review history storage means.
(Appendix 9)
On the computer,
For each review of a document, weighting is increased according to the number of times pointed out for the same pointed point based on information stored in the review history storage means for storing information indicating the pointed point in accordance with the items pointed out by the reviewer for the document And assigning the weighting to each indication item, and an evaluation value calculation procedure for calculating a ratio of the total sum of the weighting to the total number of the indication items as an evaluation value of the reviewer,
A program for executing an output procedure for outputting the evaluation value.
(Appendix 10)
In the calculation procedure, the weighting of the pointed matter with respect to the point included in the document at the time of the past review is the pointed out point to the point that is not included in the document at the time of the past review. The program according to appendix 9, wherein the program is set to be larger than the weight of the item.
(Appendix 11)
The program according to appendix 9 or 10, wherein the output procedure displays, for a plurality of reviewers, the evaluation values calculated for documents relating to the same review.
(Appendix 12)
The document data of the document is displayed, the indication item is input to the selected location in the document data, and information indicating the selected location is used as information indicating the indication location according to the indication item The program according to any one of appendices 9 to 11, further comprising an input control procedure recorded in the review history storage unit.

1 レビューワ評価システム
10 レビューワ評価装置
11 レビュー係数算出部
12 学習効率算出部
13 統計処理部
14 出力部
15 レビュー履歴記憶部
20 レビューワ端末
21 入力制御部
30 ネットワーク
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
106 表示装置
107 入力装置
B バス
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Reviewer evaluation system 10 Reviewer evaluation apparatus 11 Review coefficient calculation part 12 Learning efficiency calculation part 13 Statistical processing part 14 Output part 15 Review history memory | storage part 20 Reviewer terminal 21 Input control part 30 Network 100 Drive apparatus 101 Recording medium 102 Auxiliary Storage device 103 Memory device 104 CPU
105 interface device 106 display device 107 input device B bus

Claims (6)

文書のレビューごとに、前記文書に対するレビューワによる指摘事項に応じて指摘箇所を示す情報を記憶するレビュー履歴記憶手段と、
前記レビュー履歴記憶手段が記憶する情報に基づいて、同一の指摘箇所に対する指摘回数に応じて重み付けを大きくして該重み付けを各指摘事項に付与し、前記指摘事項の総数に対する前記重み付けの総和の割合を前記レビューワの評価値として算出する評価値算出手段と、
前記評価値を出力する出力手段とを有するレビューワ評価装置。
For each document review, review history storage means for storing information indicating the pointed out point according to the items pointed out by the reviewer for the document,
Based on the information stored in the review history storage means, the weighting is increased according to the number of times pointed out for the same pointed portion and the weighting is given to each pointed item, and the ratio of the sum of the weights to the total number of pointed items Evaluation value calculating means for calculating the evaluation value of the reviewer,
A reviewer evaluation apparatus comprising output means for outputting the evaluation value.
前記算出手段は、初回の指摘箇所に対する指摘事項について、過去のレビュー時に前記文書に含まれていた箇所に対する該指摘事項の前記重み付けは、過去のレビュー時に前記文書に含まれていない箇所に対する該指摘事項の前記重み付けよりも大きくする請求項1記載のレビューワ評価装置。   The calculation means, for the pointed item for the first pointed out point, the weighting of the pointed item for the point included in the document at the past review is the pointed out for the point not included in the document at the past review The reviewer evaluation apparatus according to claim 1, wherein the reviewer is set to be larger than the weighting of items. 前記出力手段は、複数のレビューワについて、同一のレビューイに係る文書に関して算出された前記評価値を表示させる請求項1又は2記載のレビューワ評価装置。   The reviewer evaluation apparatus according to claim 1, wherein the output unit displays the evaluation value calculated for documents related to the same review for a plurality of reviewers. 前記文書の文書データを表示させ、該文書データにおいて選択された箇所に対して前記指摘事項を入力させ、前記選択された箇所を示す情報を当該指摘事項に応じた前記指摘箇所を示す情報として前記レビュー履歴記憶手段に記録する入力制御手段を有する請求項1乃至3いずれか一項記載のレビューワ評価装置。   The document data of the document is displayed, the indication item is input to the selected location in the document data, and information indicating the selected location is used as information indicating the indication location according to the indication item The reviewer evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 3, further comprising input control means for recording in the review history storage means. コンピュータが、
文書のレビューごとに、前記文書に対するレビューワによる指摘事項に応じて指摘箇所を示す情報を記憶するレビュー履歴記憶手段が記憶する情報に基づいて、同一の指摘箇所に対する指摘回数に応じて重み付けを大きくして該重み付けを各指摘事項に付与し、前記指摘事項の総数に対する前記重み付けの総和の割合を前記レビューワの評価値として算出する評価値算出手順と、
前記評価値を出力する出力手順とを実行するレビューワ評価方法。
Computer
For each review of a document, weighting is increased according to the number of times pointed out for the same pointed point based on information stored in the review history storage means for storing information indicating the pointed point in accordance with the items pointed out by the reviewer for the document And assigning the weighting to each indication item, and an evaluation value calculation procedure for calculating a ratio of the total sum of the weighting to the total number of the indication items as an evaluation value of the reviewer,
A reviewer evaluation method for executing an output procedure for outputting the evaluation value.
コンピュータに、
文書のレビューごとに、前記文書に対するレビューワによる指摘事項に応じて指摘箇所を示す情報を記憶するレビュー履歴記憶手段が記憶する情報に基づいて、同一の指摘箇所に対する指摘回数に応じて重み付けを大きくして該重み付けを各指摘事項に付与し、前記指摘事項の総数に対する前記重み付けの総和の割合を前記レビューワの評価値として算出する評価値算出手順と、
前記評価値を出力する出力手順とを実行させるためのプログラム。
On the computer,
For each review of a document, weighting is increased according to the number of times pointed out for the same pointed point based on information stored in the review history storage means for storing information indicating the pointed point in accordance with the items pointed out by the reviewer for the document And assigning the weighting to each indication item, and an evaluation value calculation procedure for calculating a ratio of the total sum of the weighting to the total number of the indication items as an evaluation value of the reviewer,
A program for executing an output procedure for outputting the evaluation value.
JP2010008381A 2010-01-18 2010-01-18 Reviewer evaluation apparatus, reviewer evaluation method and program Withdrawn JP2011145996A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010008381A JP2011145996A (en) 2010-01-18 2010-01-18 Reviewer evaluation apparatus, reviewer evaluation method and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010008381A JP2011145996A (en) 2010-01-18 2010-01-18 Reviewer evaluation apparatus, reviewer evaluation method and program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2011145996A true JP2011145996A (en) 2011-07-28

Family

ID=44460773

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010008381A Withdrawn JP2011145996A (en) 2010-01-18 2010-01-18 Reviewer evaluation apparatus, reviewer evaluation method and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2011145996A (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109063951A (en) * 2018-06-13 2018-12-21 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 Cold area's canal for water conveyance freeze injury methods of safety quantitative evaluation
CN109242403A (en) * 2018-06-22 2019-01-18 平安科技(深圳)有限公司 A kind of demand management method and computer equipment
JP2019028917A (en) * 2017-08-03 2019-02-21 日本電信電話株式会社 Analyzer and analyzing method
JP2020071524A (en) * 2018-10-29 2020-05-07 株式会社Fronteo Computer, computer control method, and program
CN112561293A (en) * 2020-12-08 2021-03-26 爱信诺征信有限公司 System and electronic equipment for evaluating suppliers by buyers
JPWO2021140542A1 (en) * 2020-01-06 2021-07-15

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019028917A (en) * 2017-08-03 2019-02-21 日本電信電話株式会社 Analyzer and analyzing method
CN109063951A (en) * 2018-06-13 2018-12-21 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 Cold area's canal for water conveyance freeze injury methods of safety quantitative evaluation
CN109242403A (en) * 2018-06-22 2019-01-18 平安科技(深圳)有限公司 A kind of demand management method and computer equipment
CN109242403B (en) * 2018-06-22 2023-07-14 平安科技(深圳)有限公司 Demand management method and computer equipment
JP2020071524A (en) * 2018-10-29 2020-05-07 株式会社Fronteo Computer, computer control method, and program
JPWO2021140542A1 (en) * 2020-01-06 2021-07-15
WO2021140542A1 (en) * 2020-01-06 2021-07-15 三菱電機株式会社 Machine-learning device, design review verification device, and machine-learning method
JP7204012B2 (en) 2020-01-06 2023-01-13 三菱電機株式会社 machine learning device, design review verification device, machine learning method
CN112561293A (en) * 2020-12-08 2021-03-26 爱信诺征信有限公司 System and electronic equipment for evaluating suppliers by buyers

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106951925B (en) Data processing method, device, server and system
US20210081165A1 (en) Machine learning webpage accessibility testing tool
US8612372B2 (en) Detection rule-generating facility
JP2008547128A5 (en)
WO2015164253A1 (en) Methods and systems for optimizing data in large data sets using relevant metadata
JP2011145996A (en) Reviewer evaluation apparatus, reviewer evaluation method and program
JP6252283B2 (en) Method and system for evaluating curated content
KR101312446B1 (en) Analysis apparatus and method for usability of mobile application using user bebavior log
JP6019303B1 (en) Problem solving support system
JP2007025497A (en) Educational assistance program and educational assistant device
US10755033B1 (en) Digital content editing and publication tools
CN113723747A (en) Analysis report generation method, electronic device and readable storage medium
JP2005326953A (en) Software quality evaluation system and method, and program for evaluating software quality
JP2012145970A (en) Portlet support system, apparatus, method and program
JP7029557B1 (en) Judgment device, judgment method and judgment program
JP7294348B2 (en) Business efficiency improvement device, business efficiency improvement method, and program
JP2016057715A (en) Graphic type program analyzer
JP5334901B2 (en) Checklist automatic generation apparatus, checklist automatic generation method, and checklist automatic generation program
JP6068639B2 (en) User interface inspection method, apparatus, and program
CN113268713A (en) Open source software license selection method based on software dependence
JP4674871B2 (en) Information processing apparatus and information processing method
JPWO2020085374A1 (en) Proficiency index providing device, proficiency index providing method, and program
JP2016212736A (en) Operation assist device, operation assist program, and operation assist method
KR102239225B1 (en) Apparatus and method for visualizing word cloud
JP2010205162A (en) Module information creation device, module information creation method of the same, and program

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Withdrawal of application because of no request for examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20130402