JP2013050793A - Ｑ＆ａシステム、ｑ＆ａシステムの回答評価方法、及びｑ＆ａシステムの回答評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】Ｑ＆Ａシステムで、評価結果の信頼性が向上でき、質問者の回答に対する評価を回答者にフィードバックして、回答の改善が図れるようにする。
【解決手段】評価者とその評価者属性とを対応させて記憶した評価者属性情報データベース５１を用意しておき、回答に対する評価を受信すると、回答を送信した評価者を特定し、回答を送信した評価者に対応する評価者属性を評価者属性情報データベース５１から読み出し、読み出した評価者属性に応じて重み付けして評価得点を算出し、重み付けして算出された評価得点に応じて、回答に対する評価を回答者にフィードバックする。
【選択図】図１

Description

本発明は、質問に対して回答を提示するＱ＆Ａシステム、並びに、このようなＱ＆Ａシステムの回答評価方法及びＱ＆Ａシステムの回答評価プログラムに関する。

質問者からの質問に対して回答を提示するＱ＆Ａシステムが知られている。このようなＱ＆Ａシステムでは、質問者の質問内容に対して、質問者の意図に沿った的確な回答を得られることが望まれる。そこで、例えば特許文献１には、Ｑ＆Ａサイトにおける質問に対して回答されたもののうち、優れた回答に対して質問者等により評価ポイントを与えて、回答者の適宜を判別するものが記載されている。

特開２００５−１０８０６７号公報

特許文献１に示されているものは、質問に対する回答がどれだけ役に立っているかを評価するものである。これにより、有用で適切な回答が得られることが可能となる。しかしながら、特許文献１に示されたものでは、評価者によって前提知識や技術力等が同じではないため、評価基準が異なる。そのため、ある評価者にとっては役に立たない回答であると評価されたとしても、他の評価者（あるいは閲覧者）にとっては、非常に役に立つ、と評価される場合もある。そうすると、評価結果の信頼性が低減してしまうという問題がある。

上述の課題を鑑み、本発明は、評価結果の信頼性が向上でき、質問者の回答に対する評価を回答者にフィードバックして、回答の改善が図れるようにしたＱ＆Ａシステム、Ｑ＆Ａシステムの回答評価方法、及びＱ＆Ａシステムの回答評価プログラムを提供することを目的とする。

上述の課題を解決するために、本発明に係るＱ＆Ａシステムは、質問・評価者の端末と回答評価サーバーとを有し、質問・評価者の端末により入力された質問に対する回答を回答評価サーバーで提示するＱ＆Ａシステムであって、回答評価サーバーは、評価者とその評価者属性とを対応させて記憶した評価者属性情報記憶部と、回答に対する評価を受信すると、回答を送信した評価者を特定し、回答を送信した評価者に対応する評価者属性を評価者属性情報記憶部から読み出し、読み出した評価者属性に応じて重み付けして評価得点を算出する回答評価部と、重み付けして算出された評価得点に応じて、回答に対する評価を回答者にフィードバックする回答評価フィードバック部とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、上述のＱ＆Ａシステムにおいて、前記評価者属性は、評価者のスキル又は知識を反映する属性であることを特徴とする。

また、本発明は、上述のＱ＆Ａシステムにおいて、前記回答評価部は、前記重み付けして算出された評価得点が所定の合格閾値以上であるか否かを判定し、前記回答評価フィードバック部は、前記回答評価部の判定結果に基づいて、前記重み付けして算出された評価得点が所定の合格閾値に達していない場合に、回答修正依頼を回答者端末に送信することを特徴とする。

また、本発明は、上述のＱ＆Ａシステムにおいて、更に、回答として提示された内容と市場実績の内容とを比較し、回答として提示された内容と市場実績の内容との一致度合いが所定の閾値以上であるか否かを判定する市場実績検証部を有し、前記回答評価フィードバック部は、前記市場実績検証部の判定結果が、前記回答として提示された内容と前記市場実績の内容との一致度合いが所定の閾値未満である場合には、回答修正依頼を回答者端末に送信することを特徴とする。

また、本発明は、上述のＱ＆Ａシステムにおいて、更に、市場実績検証部は、回答として提示された内容と市場実績の内容とを比較し、発生頻度が所定の頻度よりも低い事象であるか否かを判定し、発生頻度が所定の頻度よりも低い場合には、その回答と当該回答に対する質問の表示方法を他の回答と当該回答に対する質問とは異なる表示にすることを特徴とする。

また、本発明は、上述のＱ＆Ａシステムにおいて、前記回答評価部は、項目毎に分けられた回答に対する評価を受信し、各項目毎に、評価者属性に応じて重み付けして評価得点を算出することを特徴とする。

本発明に係るＱ＆Ａシステムの回答評価方法は、質問に対して回答を提示するＱ＆Ａシステムで、質問に対する回答の評価を行う回答評価方法であって、評価者とその評価者属性とを対応させて記憶した評価者属性情報記憶部を用意しておき、回答に対する評価を受信すると、回答を送信した評価者を特定し、回答を送信した評価者に対応する評価者属性を評価者属性情報記憶部から読み出し、読み出した評価者属性に応じて重み付けして評価得点を算出し、重み付けして算出された評価得点に応じて、回答に対する評価を回答者にフィードバックすることを特徴とする。

本発明に係るＱ＆Ａシステムの回答評価プログラムは、質問に対して回答を提示するＱ＆Ａシステムで、質問に対する回答の評価を行う回答評価プログラムであって、回答に対する評価を受信すると、当該回答を送信した評価者を特定するステップと、回答を送信した評価者に対応する評価者属性を、評価者とその評価者属性とを対応させて記憶した評価者属性情報記憶部から読み出すステップと、読み出した評価者属性に応じて重み付けして評価得点を算出するステップと、重み付けして算出された評価得点に応じて、回答に対する評価を回答者にフィードバックするステップとを含むことを特徴とする。

本発明によれば、評価者属性に応じて、評価結果の重み付けをして評価結果に反映するようにしたので、評価者間の判断基準のバラツキを低減することができ、ＦＡＱの評価結果の信頼性が低減することを防止できる。また、回答修正が必要であるか否かを判定するようにしたので、複数の評価者の評価結果を考慮した上で、回答を修正することができる。

本発明の第１の実施形態に係るＱ＆Ａシステムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るＱ＆Ａシステムにおける評価者属性情報データベースの一例の説明図である。 本発明の第１の実施形態に係るＱ＆Ａシステムにおける重み付けテーブル部の一例の説明図である。 本発明の第１の実施形態に係るＱ＆ＡシステムにおけるＦＡＱサイトの画面構成の一例の説明図である。 本発明の第１の実施形態に係るＱ＆ＡシステムにおけるＦＡＱサイトの画面構成の一例の説明図である。 本発明の第１の実施形態に係るＱ＆ＡシステムにおけるＦＡＱサイトの動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係るＱ＆ＡシステムにおけるＦＡＱサイトの動作を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係るＱ＆ＡシステムにおけるＦＡＱサイトの画面構成の一例の説明図である。 本発明の第３の実施形態に係るＱ＆ＡシステムにおけるＦＡＱサイトの動作を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係るＱ＆Ａシステムにおける項目毎の評価の説明図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係るＱ＆Ａシステムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の第１の実施形態に係るＱ＆Ａシステムは、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…と、回答評価サーバー１２と、回答者端末１３と、市場修理実績データベース１４と、ネットワーク１５とから構成される。質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…と回答評価サーバー１２とは、インターネット等のネットワーク１５を介して接続される。回答者端末１３と市場修理実績データベース１４は、回答評価サーバー１２に接続される。

質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…は、機器メンテナンス等のサービスを行うサービスマンが携帯する端末である。質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…としては、パーソナルコンピューター、ＰＤＡ(Personal Digital Assistant)、携帯電話端末等を用いることができる。回答評価サーバー１２は、質問に対する回答を提示するＦＡＱ（Frequently Asked Question）のサイトとなるサーバーである。回答者端末１３は、回答者が質問に対する回答を提示するための端末である。市場修理実績データベース１４は、各対象機種について、故障による現象とそれに対する修理実績等を保存するデータベースである。

回答評価サーバー１２は、評価者属性情報データベース５１と、重み付けテーブル部５２と、質問受付部５３と、回答作成部５４と、回答発信部５５と、回答評価部５６と、回答評価フィードバック部５７と、市場修理実績検証部５８とを有している。

評価者属性情報データベース５１には、図２に示すように、質問・評価者端末を利用するサービスマンの氏名と関連付けて、作業完了平均時間と、作業理解度テスト得点とが評価者属性として記憶されている。作業完了平均時間は、サービスマンが行うメンテナンス対象の機器を修理した際にかかった作業時間の平均値である。作業者理解度テスト得点は、サービスマンに対してメンテナンス対象機器に関する所定の教育を行った後に、その教育内容に関連して実施されるテストの得点である。

重み付けテーブル部５２には、図３に示すように、評価者属性と重み付けとの関係が記憶されている。すなわち、図３（Ａ）には、作業完了平均時間に対する重み付けとの関係が示されている。図３（Ｂ）には、作業理解度テスト得点に対する重み付けとの関係が示されている。図３（Ｃ）には、作業完了平均時間と作業理解度テスト得点とに対する重み付けとの関係の一例が示されている。

質問受付部５３は、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…から送信される質問者の質問を受信して受け付ける。回答作成部５４は、回答者端末１３に入力された回答を受信し、これに基づいて、質問に対する回答を作成する。回答発信部５５は、回答作成部５４から入力された回答を、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…に発信（送信）する。

回答評価部５６は、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…から送信される評価者からの評価と、その評価を行った評価者の評価者属性に基づく重みとを用いて、評価得点を算出する。回答評価フィードバック部５７は、回答評価部５６での評価得点に基づいて、質問に対する回答が適切でない場合に、回答者に回答修正依頼を送信する。市場修理実績検証部５８は、市場修理実績データベース１４を参照して、ＦＡＱに登録された対象機種とそれに対する現象を抽出し、回答としてどのような内容が記載されていたかを検証する。

ここでは、質問者は、例えば質問者・評価者端末を用いるサービスマンであり、回答者は、質問者・評価者端末を介してサービスマンから挙げられた質問に対する回答を担当する担当者である。このサービスマンは、必要に応じて質問を行い、回答評価サーバー１２によって公開された各質問に対する回答のそれぞれに対し、その回答が役に立ったか否かの評価を質問者・評価者端末を介して入力する。

次に、本発明の第１の実施形態に係るＱ＆Ａシステムの動作について説明する。機器メンテナンス等のサービスを行うサービスマンは、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…を１人１台携帯しており、現場で各種修理や保守作業を行う上で、疑問点がある場合には、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…をネットワーク１５を介して回答評価サーバー１２にアクセスし、質問者として、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…に質問を入力し、回答評価サーバー１２に送信する。回答者は、故障に対する対処方法等の質問が質問者・評価者端末のいずれかを介してサービスマンからあると、その質問に対する回答を回答者端末１３に入力し、回答評価サーバー１２に送信する。質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…を使用するサービスマンは、回答評価サーバー１２にアクセスすることで、回答者からの回答をＦＡＱとして閲覧することができる。

ここで、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…を携帯するサービスマンは各地域に複数人おり、業務を行うにあたり、定期的（例えば、１日１回等）に、回答評価サーバー１２によるＦＡＱのサイトを閲覧し、評価者として、ＦＡＱの回答が役に立ったかどうかの評価を質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…に入力し、回答評価サーバー１２に送信する。

回答評価サーバー１２は、入力された評価の情報を受信すると、その質問に対する回答の評価得点を算出し、その評価得点に基づいて、その質問に対する回答が適切であるかどうかを判定する。そして、回答評価サーバー１２は、例えば、星のマークの数により、評価を提示する。このとき、本発明の第１の実施形態では、評価者のそれぞれに評価者属性を割り当てておき、その評価者属性に応じた重み付けを行って、評価得点に反映させるようにしている。

すなわち、通常であれば、例えば、５人が「役に立った」と評価した場合に星のマークを半分、１０人が「役に立った」と評価した場合に星のマークを１つ増やす等、評価数と星の表示は比例する。これに対し、本発明の第１の実施形態では、評価者のそれぞれに、評価者属性を割り当てておき、「役に立った」と評価された際に、その評価者属性に応じた重み付けを行って、評価結果に反映させている。

ここで、評価者属性による重み付け数は、予め評価者属性情報データベース５１に記憶されている評価者属性と、重み付けテーブル部５２の重み付け数とを使って求められる。

つまり、回答に対する評価が入力されると、システムにアクセスした際の質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…のＩＰアドレスや、あるいはログインした際のＩＤを用いて、評価を行ったサービスマンが特定される。図２に示したように、評価者属性情報データベース５１には、名前と関連付けて、作業完了平均時間と、作業理解度テスト得点とが評価者属性として記憶されている。これにより、サービスマンが特定されると、評価者属性情報データベース５１からは、そのサービスマンに対応する評価者属性が読み出される。

図３に示したように、重み付けテーブル部５２には、評価者属性と重み付け係数との関係が記憶されている。図３（Ａ）には、作業完了平均時間に対する重み付けとの関係の一例が示されている。一般的には、作業完了平均時間が短いサービスマンは、スキルの高いサービスマンであると言える。よって、作業完了平均時間が短い場合により重み付けを大きくしている。図３（Ｂ）には、作業理解度テスト得点に対する重み付けとの関係の一例が示されている。一般的には、作業理解度テストが高得点のサービスマンは、技術を熟知したサービスマンであると言える。よって、作業理解度テストの得点が高い場合により重み付けを大きくしている。図３（Ｃ）には、作業完了平均時間と作業理解度テスト得点とに対する重み付けとの関係の一例が示されている。作業完了平均時間による重み付けと作業理解度テスト得点による重み付けとを乗算することで、スキルと技術知識との双方を加味した重み付けが行える。

重み付けテーブル部５２により、評価者属性による重み付け数が読み出される。この評価者属性による重み付け数が回答評価部５６に送られる。回答評価部５６で、評価による得点と、評価者属性による重み付け数とが乗算される。

例えば、サービスマンＡＢＣの評価者属性は、図２に示すように、作業完了平均時間が３５分、理解度テスト得点が９５点であったとする。この場合、図３（Ａ）に示す作業完了平均時間を元にした重み付け数は、作業完了平均時間が４５分未満なので（×２）となり、また、図３（Ｂ）に示す作業理解度テスト得点を元にした重み付け数は、理解度テスト得点が９０点以上なので（×３）となる。よって、図３（Ｃ）に示すように、作業完了平均時間と作業理解度テスト得点を元にした重み付け数は（Ｋ＝２×３＝６）となる。したがって、サービスマンＡＢＣが「役に立った」と評価した場合、評価による得点をＰとすると、評価得点Ｑは、Ｑ＝（Ｐ×６）点となる。

これに対して、サービスマンＤＥＦの評価者属性は、図２に示すように、作業完了平均時間が５０分、理解度テスト得点が７２点であったとする。この場合、図３（Ａ）に示す作業完了平均時間を元にした重み付け数は、作業完了平均時間が４５分以上なので（×１）となり、また、図３（Ｂ）に示す作業理解度テスト得点を元にした重み付け数は、理解度テスト得点が７５点未満なので（×１）となる。よって、図３（Ｃ）に示すように、作業完了平均時間と作業理解度テスト得点を元にした重み付け数は（Ｋ＝１×１＝１）となる。したがって、サービスマンＤＥＦが「役に立った」と評価した場合、評価による得点をＰとすると、評価得点Ｑは、Ｑ＝（Ｐ×１）点となる。

なお、上述の例では、評価者属性として、作業完了平均時間と作業理解度テスト得点とを挙げたが、評価者属性は、これに限定されるものではない。また、上述の例では、作業完了平均時間による重み付け数と作業理解度テスト得点による重み付け数とを乗算したものを、評価得点の重み付けに用いたが、作業完了平均時間による重み付け数や作業理解度テスト得点による重み付け数を単独に用いても良い。また、質問内容がスキルに関する事項か技術知識に関する事項かに応じて、作業完了平均時間による重み付け数と作業理解度テスト得点による重み付け数とを切り替えるようにしても良い。

回答評価サーバー１２は、以上のようにして、各サービスマンのスキルや技術知識を反映する評価者属性に基づいて、評価得点を重み付けし、この評価得点の複数の評価者の累計が特定の点数に達する毎に、星のマークを増加させていく。このように、評価得点に評価者属性を加味することにより、評価者間の判断基準のバラツキを低減することができ、ＦＡＱの評価結果の信頼性が低減することを防止できる。

更に、回答評価サーバー１２は、この評価得点から、その質問に対する回答が適切であるかどうかが判定される。そして、その質問に対する回答が適切でないと判定された場合には、回答者に修正依頼がフィードバックされ、回答者からの回答は、適切に修正される。

図４及び図５は、回答評価サーバー１２により提示されるＦＡＱサイトの画面構成の一例である。質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…により、回答評価サーバー１２にアクセスすることで、図４に示すような、ＦＡＱ画面１００が閲覧できる。このＦＡＱ画面１００には、登録年月日１０１と、対象となる機種１０２と、各項目を示すタイトル１０３と、評価結果１０４と、内容分類１０５が表示される。

図４に示すＦＡＱ画面１００から各項目を選択すると、図５に示すような回答・評価画面１１０が表示される。この回答・評価画面１１０には、評価ボタン１１１が含まれている。この評価ボタン１１１は、この回答が参考になったかどうかを評価するボタンである。質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…を操作するサービスマンは、この評価ボタン１１１を押すことで、評価者として回答に対する評価を行うことができる。

前述したように、各評価者による評価は、評価者属性に応じて重み付けをして、評価結果に反映される。図４における評価結果１０４では、このように、評価者属性に応じて重み付けした評価得点を複数の評価者で累積した値が所定値に達したかどうかにより、星マークを表示している。また回答評価サーバー１２は、この評価得点から、その質問に対する回答が適切であるかどうかが判定される。そして、その質問に対する回答が適切でないと判定された場合には、回答者に修正依頼がフィードバックされ、回答者からの回答は、適切に修正されていく。図４に示すように、回答一覧には、修正が必要である場合には、「要修正」の修正指示１０６が表示される。

なお、ここでは、ＦＡＱの一覧画面の評価結果を星マークで表示しているが、星のマークの代わりに、点数で表示するようにしてもよい。

図６は、本発明の第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。図６において、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…のサービスマンは、回答の評価を行い（ステップＳ１０１）、この回答を回答評価サーバー１２に送信し、回答評価サーバー１２はこの評価の情報を受信する（ステップＳ１０２）。

次に、回答評価サーバー１２の回答評価部５６は、評価の情報を受信すると、評価得点の算出を行う（ステップＳ１０３）。評価得点は、前述したように、ＦＡＱの回答が役に立ったかどうかの評価による得点に対して、評価者属性による重み付けを行い、これらの得点を複数の評価者で累積することで算出される。評価者属性による重み付け数は、システムにアクセスした際の質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…のＩＰアドレスやあるいはログインした際のＩＤを用いて、評価を行ったサービスマンを特定し、評価者属性情報データベース５１に記憶されている評価者属性と、重み付けテーブル部５２の重み付け数とを使って求める。

評価得点が算出されたら、回答評価部５６は、評価得点が合格閾値以上に達しているかどうかを判定する（ステップＳ１０４）。この合格閾値は、回答評価部５６に予め記憶されている。

ステップＳ１０４で、合格閾値以上に達したと判定された場合には、更に、回答評価サーバー１２の市場修理実績検証部５８は、市場修理実績データベース１４を用いて、市場修理実績を検証する（ステップＳ１０５）。すなわち、ステップＳ１０５で、市場修理実績検証部５８は、ＦＡＱに登録された対象機種とそれに対する現象を市場修理実績データベース１４から抽出する。この現象は、例えば、ＦＡＱの回答についてテキストマイニング処理をし、その回答としてどのような内容が記載されていたかを表す情報として得られる。次に、市場修理実績検証部５８は、修理実績（報告書）が記憶された市場修理実績データベース１４を参照し、同じ対象機種のうち、同じ修理現象の修理実績データの修理内容を読み出し、これをテキストマイニング処理を行う。

市場修理実績検証部５８は、市場修理実績の検証の結果、回答通りの修理が実施されているかどうかを判定する（ステップＳ１０６）。すなわち、市場修理実績検証部５８は、ステップＳ１０５で、回答として記載されている修理実績の結果の内容と、テキストマイニング処理のよって得られた結果の内容がどれだけ一致するか、一致度を判定し、一致度が基準値（例えば６０％）を越える修理実績の件数をカウントする。例えば、修理実績の結果の内容を表す文字列と、テキストマイニングで得られた文字列とを比較し、テキストマイニングで得られた文字列全体に対し、一致する文字列がどれだけ存在するかを検出することで、一致度を得る。例えば、テキストマイニングで得られた文字列全体に含まれる単語の数を抽出し、これに対する、一致する文字列（単語）の数を得ることで、一致度を得る。

そして、回答評価フィードバック部５７は、回答通りの修理が実施されていると判定された場合には、回答修正を行わない（ステップＳ１０７）。すなわち、回答評価フィードバック部５７は、一致度が６０％を越える修理実績の件数が、全体の修理件数（ただし、同じ対象機種、同じ修理現象である修理件数）に対してある割合（例えば８０％）以上である場合には、回答通りの修理が実施されているものとし、回答に対する修正を行わなくてよいと判定する。一方、一致度が６０％を越える修理実績の件数が、全体の修理件数（ただし、同じ対象機種、同じ修理現象である修理件数）に対してある割合（例えば８０％）未満である場合には、さらに、一致度が６０％以上の件数のうち、一致度が８０％以上のものが、ある程度の割合（一致度が８０％以上の件数が、一致度が６０％以上の件数の半分以上）であるか否かを判定し、一致度が６０％以上の件数のうち、一致度が８０％以上のものが、ある程度の割合である場合（回答通りの修理が実施されている場合）には、修正を行わない、と判定し、そうでなければ（回答通りの修理が実施されていない場合）、修正が必要である、と判定する。

ステップＳ１０４で、合格閾値以上に達していない（合格閾値未満）と判定された場合には、回答評価フィードバック部５７は、回答者端末１３に、回答修正依頼を送信する（ステップＳ１０８）。また、ステップＳ１０６で、回答通りの修理が実施されていないと判定された場合（修正が必要であると判定された場合）には、回答評価サーバー１２は、回答者端末１３に、回答修正依頼を送信する（ステップＳ１０９）。

回答者端末１３では、回答修正依頼を受け取ると、回答者は回答を修正し（ステップＳ１１０）、修正した回答を回答評価サーバー１２に送信する（ステップＳ１１１）。回答評価サーバー１２は、修正した回答をＦＡＱに登録する（ステップＳ１１２）。

以上説明したように、本発明の第１の実施形態では、評価者の属性に応じて、評価結果の重み付けをして評価結果に反映するようにしたので、評価者間の判断基準のバラツキを低減することができ、ＦＡＱの評価結果の信頼性が低減することを防止できる。また、回答修正が必要であるか否かを判定するようにしたので、複数の評価者の評価結果を考慮した上で、回答を修正することができる。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。図７は、本発明の第２の実施形態の動作を示すフローチャートである。図７において、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…のサービスマンは、回答の評価を行い（ステップＳ２０１）、この回答を回答評価サーバー１２に送信し、回答評価サーバー１２はこの評価を受信する（ステップＳ２０２）。

次に、回答評価サーバー１２の回答評価部５６は、評価を受信すると、評価得点の算出を行う（ステップＳ２０３）。評価得点は、前述したように、ＦＡＱの回答が役に立ったかどうかの評価による得点に対して、評価者属性による重み付けを行い、これらの得点を複数の評価者で累積することで算出される。評価者属性による重み付け数は、システムにアクセスした際の質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…のＩＰアドレスやあるいはログインした際のＩＤを用いて、評価を行ったサービスマンを特定し、評価者属性情報データベース５１に記憶されている評価者属性と、重み付けテーブル部５２の重み付け数とを使って求める。

評価得点が算出されたら、回答評価部５６は、評価得点が合格閾値以上に達しているかどうかを判定する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４で、合格閾値以上に達したと判定された場合には、更に、市場修理実績検証部５８は、市場修理実績データベース１４を用いて、市場修理実績を検証する（ステップＳ２０５）。そして、回答評価部５６は、市場修理実績の検証の結果、回答通りの修理が実施されているかどうかを判定する（ステップＳ２０６）。

ステップＳ２０４で、合格閾値以上に達していないと判定された場合には、回答評価フィードバック部５７は、回答者端末１３に、回答修正依頼を送信する（ステップＳ２０７）。また、ステップＳ２０６で、回答通りの修理が実施されていないと判定された場合には、回答評価サーバー１２は、回答者端末１３に、回答修正依頼を送信する（ステップＳ２０８）。

回答者端末１３では、回答修正依頼を受け取ると、回答者は回答を修正し（ステップＳ２０９）、修正した回答を回答評価サーバー１２に送信する（ステップＳ２１０）。回答評価サーバー１２は、修正した回答をＦＡＱに登録する（ステップＳ２１１）。

ステップＳ２０６で、回答通りの修理が実施されていると判定された場合には、更に、市場修理実績検証部５８は、市場修理実績データベース１４を用いて、市場修理実績を検証する（ステップＳ２１２）。そして、市場修理実績検証部５８は、回答が修理実績と無関係かどうかを判定し（ステップＳ２１３）、修理実績と無関係でなければ、回答修正は行われない（ステップＳ２１４）。ステップＳ２１３で、修理実績と無関係であるなら、回答評価サーバー１２の市場修理実績検証部５８は、表示方法の変更を行う（ステップＳ２１５）。

ステップＳ２１２及びＳ２１３での処理は、ステップＳ２０５及びＳ２０６での処理と途中まで同じであるが、ステップＳ２１３において、一致度６０％を越える修理実績の件数が、予め決められた件数以下である場合には、発生頻度が低い事象であるとして、表示方法を変更する。

つまり、ステップＳ２０５で、市場修理実績検証部５８は、ＦＡＱに登録された対象機種とそれに対する現象を抽出する。次に、市場修理実績検証部５８は、修理実績が記憶された市場修理実績データベース１４を参照し、同じ対象機種のうち、同じ修理現象の修理実績データの修理内容を読み出し、これをテキストマイニング処理を行う。そして、回答評価部５６は、ステップＳ２０６で、回答として記載されている修理実績の結果の内容と、テキストマイニング処理によって得られた結果の内容がどれだけ一致するか、一致度を判定し、一致度が基準値（例えば６０％）を越える修理実績の件数をカウントする。ステップＳ２１２、ステップＳ２１３の処理もこれと同様であるが、ステップＳ２１３では、一致度６０％を越える修理実績の件数が、予め決められた件数以下である場合には、ステップＳ２１５で、表示方法を変更する。表示方法の変更方法としては、例えば、ＦＡＱの一覧画面において、そのＦＡＱについては、市場修理実績検証部５８は、グレイアウト（背景色を変えるあるいは文字色を変える等をして、あまり目立たなくする）する。

この第２の実施形態では、発生頻度が低い修理に関するＦＡＱについては、閲覧する必要性が他の修理に比べて低いので、必要な可能性が高いＦＡＱをサービスマンに閲覧させることができる。

＜第３の実施形態＞
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。この第３の実施形態では、図８に示すように、回答・評価画面２１０には、「文言・表現」、「誤記」、「内容」の各項目毎の評価ボタン２１１ａ、２１１ｂ、２１１ｃが含まれている。これにより、評価者は、評価を入力するにあたり、「文言・表現」、「誤記」、「内容」等の項目毎に、「はい（良い・解りやすい）」、「いいえ（悪い・間違いがある）」の評価結果を入力できる。

図９は、本発明の第３の実施形態の動作を示すフローチャートである。この第３の実施形態におけるステップＳ３０１〜ステップＳ３１２の処理フローは、図５に示した第１の実施形態におけるステップＳ１０１〜ステップＳ１１２の処理フローと同様であるが、この第３の実施形態では、「文言・表現」、「誤記」、「内容」等の項目毎に評価得点を算出している。

つまり、図９において、ステップＳ３０１で、質問・評価者端末１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、…のサービスマンは、評価者として、回答の評価を行い、回答評価サーバー１２はこの評価を受信して、回答評価処理を行う際に、この第３の実施形態では、評価項目として、「文言・表現」、「内容」、「誤記」等の項目があり、この項目毎に、「はい（良い・解りやすい）」、「いいえ（悪い・間違いがある）」の評価結果を入力し、各項目毎に、評価を行っている。また、ステップＳ３０３で、評価得点の算出を行う際に、回答評価サーバー１２は、各項目毎に、評価者属性による重み付けを行って、各項目毎に、評価得点の算出を行っている。例えば、重み付け数を「３」、「文言・表現」の点数が１点、「内容」の点数が０点、「誤記」の点数が１点なら、各項目毎の評価得点は、「文言・表現」は（３×１＝３点）、「内容」の評価得点は（３×０＝０点）、「誤記」の評価得点は（３×１＝３点）となる。これら各項目毎の評価得点を各項目毎に累積する。そして、回答評価サーバー１２は、ステップＳ３０４で、評価得点が合格閾値に達しているかを判定する際に、各項目毎に、評価得点が合格閾値以上に達しているかどうかを判定し、各項目毎に、合格閾値に達していなければ、回答者端末１３に回答修正依頼を送信する。

例えば、図１０に示すように、「文言・表現」、「内容」、「誤記」の各項目うち、「文言・表現」と「誤記」については合格点を越えているが、「内容」の項目が合格点を越えていない場合には、内容の過不足についてチェックするように、回答修正依頼が送られる。

本発明の第３の実施形態では、評価結果については、各項目毎に評価得点を重み付けをして算出し、修正依頼をする場合に、その結果とともに、修正依頼をＦＡＱの回答者端末１３へ出力する。これにより、何を修正すればよいか、把握しやすい。

なお、以上説明した第１〜第３の実施形態によれば、修正が必要であると判定された場合に、回答者端末１３に修正依頼を送信するようにしたので、評価者に対して役に立つ可能性が低い回答について、見直しをした方が良いことを回答者に認識させることができる。これにより、回答者は、評価結果を参考に、必要に応じて回答内容を修正することができる。

本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

また、図１における回答評価サーバ１２１２の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより海洋評価の管理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１１ａ、１１ｂ、１１ｃ 質問・評価者端末
１２ 回答評価サーバー
１３ 回答者端末
１４ 市場修理実績データベース
１５ ネットワーク
５１ 評価者属性情報データベース
５２ 重み付けテーブル部
５３ 質問受付部
５４ 回答作成部
５５ 回答発信部
５６ 回答評価部
５７ 回答評価フィードバック部
５８ 市場修理実績検証部

Claims (8)

1. 質問・評価者の端末と回答評価サーバーとを有し、前記質問・評価者の端末により入力された質問に対する回答を前記回答評価サーバーで提示するＱ＆Ａシステムであって、
   前記回答評価サーバーは、評価者とその評価者属性とを対応させて記憶した評価者属性情報記憶部と、
   回答に対する評価を受信すると、前記回答を送信した評価者を特定し、前記回答を送信した評価者に対応する評価者属性を前記評価者属性情報記憶部から読み出し、前記読み出した評価者属性に応じて重み付けして評価得点を算出する回答評価部と、
   重み付けして算出された評価得点に応じて、回答に対する評価を回答者にフィードバックする回答評価フィードバック部と
   を備えることを特徴とするＱ＆Ａシステム。
2. 前記評価者属性は、評価者のスキル又は知識を反映する属性であることを特徴とする請求項１に記載のＱ＆Ａシステム。
3. 前記回答評価部は、前記重み付けして算出された評価得点が所定の合格閾値以上であるか否かを判定し、
   前記回答評価フィードバック部は、前記回答評価部の判定結果に基づいて、前記重み付けして算出された評価得点が所定の合格閾値に達していない場合に、回答修正依頼を回答者端末に送信することを特徴とする請求項１または２に記載のＱ＆Ａシステム。
4. 更に、回答として提示された内容と市場実績の内容とを比較し、回答として提示された内容と市場実績の内容との一致度合いが所定の閾値以上であるか否かを判定する市場実績検証部を有し、
   前記回答評価フィードバック部は、前記市場実績検証部の判定結果が、前記回答として提示された内容と前記市場実績の内容との一致度合いが所定の閾値未満である場合には、回答修正依頼を回答者端末に送信することを特徴とする請求項１から３のうちいずれか１項に記載のＱ＆Ａシステム。
5. 更に、市場実績検証部は、回答として提示された内容と市場実績の内容とを比較し、発生頻度が所定の頻度よりも低い事象であるか否かを判定し、発生頻度が所定の頻度よりも低い場合には、その回答と当該回答に対する質問の表示方法を他の回答と当該回答に対する質問とは異なる表示にすることを特徴とする請求項４に記載のＱ＆Ａシステム。
6. 前記回答評価部は、項目毎に分けられた回答に対する評価を受信し、各項目毎に、評価者属性に応じて重み付けして評価得点を算出することを特徴とする請求項１から請求項５のうちいずれか１項に記載のＱ＆Ａシステム。
7. 質問に対して回答を提示するＱ＆Ａシステムで、前記質問に対する回答の評価を行う回答評価方法であって、
   回答に対する評価を受信すると、前記回答を送信した評価者を特定し、前記回答を送信した評価者に対応する評価者属性を、評価者とその評価者属性とを対応させて記憶した評価者属性情報記憶部から読み出し、前記読み出した評価者属性に応じて重み付けして評価得点を算出し、
   前記重み付けして算出された評価得点に応じて、前記回答に対する評価を回答者にフィードバックする
   ことを特徴とするＱ＆Ａシステムの回答評価方法。
8. 質問に対して回答を提示するＱ＆Ａシステムで、前記質問に対する回答の評価を行う回答評価プログラムであって、
   回答に対する評価を受信すると、前記回答を送信した評価者を特定するステップと、
   前記回答を送信した評価者に対応する評価者属性を、評価者とその評価者属性とを対応させて記憶した評価者属性情報記憶部から読み出すステップと、
   前記読み出した評価者属性に応じて重み付けして評価得点を算出するステップと、
   前記重み付けして算出された評価得点に応じて、前記回答に対する評価を回答者にフィードバックするステップと
   をコンピュータに実行させる回答評価プログラム。

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