JP2013228979A - 専門家評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】相対評価情報に基づいて、専門家の専門分野における客観的なランキングを行い、信憑性の高い評価を可能とすること。
【解決手段】所定の専門分野における専門家のコミュニティにおいて専門家相互の評価情報の投稿を受け付けて管理する専門家評価装置であって、投稿者の端末から、専門家について、評価の対象となる専門分野を示す評価分野情報と、当該専門家以外の他の専門家との相対評価情報と、を含む評価情報の投稿を受け付けたことに応じて、当該評価情報を記憶する記憶手段と、前記記憶した評価情報の投稿に含まれる評価分野情報と相対評価情報とを読み出す評価情報抽出手段と、前記評価分野情報が示す専門分野毎に前記相対評価情報に基づいて、専門家のランキング情報を生成するランキング生成手段と、を備える専門家評価装置。
【選択図】図３

Description

本発明は、専門家を相対情報に基づいて評価する専門家評価装置に関する。

従来、インターネット等の情報通信回線を介して、専門家の評価情報を集積して公開する専門家管理装置、専門家管理方法が知られている。このような専門家管理装置においては、例えば、医師の手術経験数、手術の技量、診療知識、人物評価、学会活動、研究業績等について評価する情報が蓄積される（例えば、特許文献１）。このような専門家管理装置においては、集積した評価情報に基づいて、専門家の評価度合いを提示することが可能である。

特開２００４−３５５６１３号公報

しかしながら、このような評価を行う場合に、例えば手術経験数等のように、数字によって客観的に評価できるものによって評価を行うことは容易であるが、手術の技量等について評価する場合には、その技量を示す尺度となる基準がないために客観的な評価を行うことができず、信憑性の低い評価情報しか提供することができなかった。

そこで、本発明は、相対評価情報に基づいて、専門家の専門分野における客観的なランキングを行い、信憑性の高い評価を可能とする装置の提供を目的とする。

（１） 所定の専門分野における専門家のコミュニティにおいて専門家相互の評価情報の投稿を受け付けて管理する専門家評価装置であって、投稿者の端末から、専門家について、評価の対象となる専門分野を示す評価分野情報と、当該専門家以外の他の専門家との相対評価情報と、を含む評価情報の投稿を受け付けたことに応じて、当該評価情報を記憶する評価情報記憶手段と、前記記憶した評価情報の投稿に含まれる評価分野情報と相対評価情報とを読み出して、前記評価分野情報が示す専門分野毎に、前記相対評価情報に基づいて専門家のランキング情報を生成するランキング情報生成手段と、を備える専門家評価装置。

（１）の専門家評価装置は、相対評価情報に基づいてランキング情報を生成するため、夫々の投稿者が評価対象の専門家のうち一部の専門家同士の相対評価を行うだけで、これらの相対評価情報を組み合わせてひとつのまとまったランキング情報を生成することにより、信憑性の高い専門家のランキング情報を生成することができる。

（２） 前記ランキング情報生成手段は、前記評価情報が含む評価分野情報における投稿者のランキングが高いほど、前記相対評価情報により大きな重みを付けて前記ランキング情報を生成する、（１）に記載の専門家評価装置。

（２）の専門家評価装置は、投稿者のランキングが高いほど当該投稿者による相対評価により大きな重みを付けてランキング情報を生成することができる。これにより、夫々の専門分野において信用度のより高い投稿者による相対評価情報をより重視してランキングすることによって、より信憑性の高い専門家のランキング情報を生成することができる。

（３） 前記評価情報記憶手段は、前記相対評価情報をテキストとして受け付けて記憶し、前記ランキング情報生成手段は、前記相対評価情報のテキストを読み出して、文字列解析によりランキングの対象となる複数の専門家と当該複数の専門家の相対的な評価とを判定して前記ランキング情報を生成する、（１）又は（２）に記載の専門家評価装置。

（３）の専門家評価装置は、テキストから相対評価情報を読み出すため、専門家に対するコメントさえあれば、ランキング情報を生成することができ、投稿者の負担を低減しつつ、より信憑性の高い専門家のランキング情報を生成することができる。

（４） 前記ランキング情報生成手段は、相対評価情報が、当該相対評価情報を含む評価情報を投稿した投稿者を、評価の対象とする専門家の一として含む場合に、当該相対評価情報により大きな重みを付けて前記ランキング情報を生成する、（１）乃至（３）のいずれかに記載の専門家評価装置。

（４）の専門家評価装置は、自らの技量等の評価を正確に知っていると考えられる投稿者自身と他の専門家との相対的な評価をより大きな重みを付けてランキング情報に反映できるため、より信憑性の高い専門家のランキング情報を生成することができる。

本発明によれば、相対評価情報に基づいて、専門家の専門分野における客観的なランキングを行い、信憑性の高い評価を可能とする

本発明の一実施形態による専門家評価情報管理システムの構成を示す概念図である。 本発明の一実施形態に係る専門家評価装置のハードウェアの構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る専門家評価装置の機能的構成を示す機能ブロック図である。 本発明の一実施形態において、専門家評価装置が出力する画面イメージであって、評価情報を投稿するための入力画面のイメージ図である。 本発明の一実施形態において、専門家評価装置が出力する画面イメージであって、評価情報を投稿するための入力画面のイメージ図である。 図３の機能ブロック図のうち、評価情報ＤＢのデータ構造を示す図である。 図３の機能ブロック図のうち、医師情報ＤＢのデータ構造を示す図である。 本発明の一実施形態において、専門家評価装置が出力する画面イメージであって、ランキング情報を表示している画面のイメージ図である。 図３の機能ブロック図のうち、評価辞書ＤＢのデータ構造を示す図である。 図３の機能的構成を有する図２の専門家評価装置が実行する専門家評価処理の流れを説明するフローチャートである。 図３の機能的構成を有する図２の専門家評価装置が実行する専門家評価処理のうち、ランキング情報生成処理の流れを説明するフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の一の実施形態について説明する。図１は、本実施形態による専門家評価装置１を含む専門家評価情報管理システム５の構成を示す概念図である。
専門家評価情報管理システム５は、専門家評価装置１と、投稿者端末２と、閲覧者端末３と、が通信ネットワーク４を介して接続されて構成される。このような構成の専門家評価情報管理システム５は、専門家のコミュニティを管理するサービス、専門家にアルバイトや転職の機会を紹介する職業紹介サービスであり、より詳細には、当該コミュニティ管理サービスや職業紹介サービスにおいて専門家の評価を管理するサービスを利用者に対して提供する。

ここで、専門家評価装置１は、上記サービスを管理するサーバであり、投稿者端末２及び閲覧者端末３は、上記サービスを利用する利用者が用いる端末装置である。本実施形態では、専門家の評価を行う投稿者が用いる端末装置を投稿者端末２と呼び、当該投稿者が行った評価を閲覧する閲覧者が用いる端末装置を閲覧者端末３と呼ぶ。なお、本実施形態では、専門家同士が評価の投稿及び閲覧を行うこととしているため、投稿者は別の機会では閲覧者となることがある。言い換えると、投稿者端末２は別の機会では閲覧者端末３となることがある。

このような専門家評価情報管理システム５では、専門家評価装置１は、投稿者端末２から他の専門家の評価を受け付けると、当該評価に基づいて専門家をランキングする。ここで、他の専門家の評価には、「勤務年数○年であり・・・」のように定量的にランキングを行うことの可能な内容「勤務年数○年」が含まれていることもあれば、「先生になら安心して任せられる」、「腕が良い」等のように定量的なランキングに適さない内容しか含まれていないものもある。特に、他の専門家の評価を広く受け付けるためには、投稿者の自由な評価投稿を認める必要があり、結果として定量的なランキングに適さない評価が増えてしまう。
この点、本実施形態の専門家評価装置１は、投稿者から自由に投稿される評価に基づいて専門家のランキングを行う。詳細は後述するが、専門家評価装置１は、投稿者から投稿された評価に含まれる相対評価に基づいて専門家のランキングを行う。なお、ランキングに用いる相対評価については、適宜好適なものを用いることとしてよく、一例としては「Ａ先生に引けをとらない」等という評価が挙げられる。このような評価が投稿された専門家については、Ａ先生と同程度の順位付けが行われることになる。
以下、本発明を実現するための専門家評価装置１の具体的な構成について説明する。

図２は、本発明の一実施形態に係る専門家評価装置１のハードウェアの構成を示すブロック図である。
専門家評価装置１は、例えば一般的なコンピュータであり、図２に示すように、制御部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、通信部１５とがバス１６を介して接続されて構成される。

制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｓｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等により構成される。
ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行する。ＲＯＭは、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持する。ＲＡＭは、ロードしたプログラムやデータを一時的に保持すると共に、ＣＰＵが後述する各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。

記憶部１２は、例えば、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）であり、制御部１１が実行するプログラムや、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティング・システム）、データベース等が格納されている。これらのプログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて実行される。

入力部１３は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、タブレット等のポインティング・デバイス、テンキー等の入力装置であり、入力された操作制御情報を制御部１１へ出力する。
出力部１４は、表示部を含み、例えば液晶パネル、ＣＲＴモニタ等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携して表示処理を実行するための論理回路（ビデオアダプタ等）で構成される。
通信部１５は、インターネットを含む通信ネットワークを介して投稿者端末２及び閲覧者端末３等との間で行う通信を制御する。
バス１６は、各装置間の制御信号、データ信号等の入出力を媒介する経路である。

図３は、このような専門家評価装置１の機能的構成のうち、専門家評価処理を実行するための機能的構成を示す機能ブロック図である。ここで、専門家評価処理とは、投稿者端末２から受け付けた評価から相対評価を抽出して、当該相対評価に基づいてランキング情報のデータを生成する一連の処理をいう。

ランキング情報生成処理を実行する場合には、制御部１１は、評価情報受付手段４１及びランキング情報生成手段４２として機能する。また、記憶部１２の一領域には、評価情報ＤＢ５１、医師情報ＤＢ５２、及び評価辞書ＤＢ５３が設けられる。

評価情報受付手段４１は、評価対象の専門家（以下「評価対象者」と呼ぶことがある）に対する評価の投稿を通信部１５を介して投稿者端末２から受け付ける。例えば、評価情報受付手段４１は、投稿者端末２に提供された図４，５に示す評価投稿の入力画面を介して、即ち当該入力画面の入力欄Ｖ１、Ｖ２に入力された評価を含む投稿を投稿者端末２から受け付ける。
また、評価情報受付手段４１は、投稿者端末２から評価の投稿を受け付けると、受け付けた評価を評価情報ＤＢ５１に記憶する。

ここで、図６を参照して、評価情報ＤＢ５１について説明する。評価情報ＤＢ５１は、評価情報記憶手段として機能し、投稿者から受け付けた評価を含む評価情報を記憶する。より詳細には、評価情報ＤＢ５１は、評価情報受付手段４１が評価の投稿を受け付けると、個々の投稿を識別する評価情報ＩＤに対応付けて、評価対象者の専門家を識別する医師ＩＤ、評価の投稿を行った投稿者を識別する医師ＩＤ、投稿者が評価対象者を評価した専門分野を示す評価分野、及び投稿者による評価対象者に対する評価内容等を記憶する。また、評価情報ＤＢ５１は、後述のランキング情報生成手段４２が評価内容に基づきスコアを算出すると、評価対象者の専門分野におけるスコアとして当該スコアを記憶する。
なお、評価対象者の医師ＩＤ及び投稿者の医師ＩＤは、医師情報ＤＢ５２の医師ＩＤと対応する識別情報が用いられている。

続いて、図７を参照して、医師情報ＤＢ５２について説明する。医師情報ＤＢ５２は、専門家評価装置１が提供するサービスを利用する専門家（医師）に関する情報を記憶する。即ち、医師情報ＤＢ５２は、専門家を識別する医師ＩＤに対応付けて、当該医師ＩＤが特定する医師のプロフィール等を記憶する。医師のプロフィールとしては、医師の氏名や勤務する診療科に加え、専門分野や信用度等の各種情報を採用することとしている。
ここで、高度な専門性を有する医師のような専門家に対しては知識の乏しい専門家以外の者は適切な評価を行うことが困難なため、本実施形態では、専門家同士が評価をし合うことを許容している。この点、同じ専門家であっても、経験年数等により知識水準が異なることが予想される。そこで、本実施形態では、専門家毎に専門分野に対する信頼度を設定し、当該信頼度に基づいて評価対象者に対する順位付けを行うこととしている。詳細については後述するが、例えば、ある専門分野に対して信頼度の高い専門家が投稿した評価は、当該専門分野に対して信頼度の低い専門家が投稿した評価よりも信頼性が高い。そのため、信頼度の高い専門家が行った評価から算出されたスコアに対しては高い重み付けを行い、信頼度の低い専門家が行った評価から算出されたスコアに対しては低い重み付けを行う。
なお、専門家に対する信頼度は、適宜設定することができ、例えば、過去に集計した順位に基づいて決定することとしてもよく、過去の評価の投稿数や投稿の質に基づいて決定することとしてもよい。即ち、順位が高い専門家ほど信頼度を高くしてもよく、また、投稿数が多い専門家ほど信頼度を高くしてもよく、また、投稿の質が高い専門家ほど信頼度を高くすることとしてもよい。そのため、専門家毎の信頼度は、適宜必要なタイミングで更新されることが好ましい。また、図７では、１人の専門家に対して信頼度を１つのみ設定することとしているが、専門分野毎に信頼度を設定することとしてもよい。

図３に戻り、ランキング情報生成手段４２は、評価情報ＤＢ５１に記憶された評価内容に基づいて評価対象者の専門分野におけるランキングを示すランキング情報を生成する。なお、詳細については後述するが、ランキング情報の生成は、評価内容に基づくスコアの算出、算出したスコアに対する重み付け、重み付け後のスコアに基づく順位付けにより行われる。そのため、ランキング情報生成手段４２は、評価情報抽出手段４２１と、相対評価抽出手段４２２と、スコア算出手段４２３と、重み付け決定手段４２４と、スコア集計手段４２５と、を含んで構成される。

評価情報抽出手段４２１は、所定の期間毎に動作して評価情報ＤＢ５１から評価情報を抽出する。なお、評価情報ＤＢ５１から抽出する評価情報には、少なくとも評価対象者の医師ＩＤ、投稿者の医師ＩＤ、評価分野、及び評価内容を含むものとする。ここで、評価内容及び評価分野は、相対評価抽出手段４２２、スコア算出手段４２３に供給され、投稿された評価内容に基づくスコアの算出に用いられる。また、投稿者の医師ＩＤ及び評価分野は、重み付け決定手段４２４に供給され、算出したスコアに対する重み付けに用いられる。また、評価対象者の医師ＩＤ及び評価分野は、スコア集計手段４２５に供給され、専門分野毎のランキング情報の生成に用いられる。

相対評価抽出手段４２２は、評価情報抽出手段４２１から供給された評価内容から相対評価に用いるワード（以下、「相対評価用ワード」と呼ぶ）を抽出する。
相対評価用ワードの抽出は、評価内容に含まれる所定の語句単位の判別を行い、判別した語句単位毎に、評価辞書ＤＢ５３を検索することで行う。具体的には、相対評価抽出手段４２２は、評価内容に対して形態素解析等の言語処理を行うことで、評価内容から好適な単位の単語を抽出する。そして、相対評価抽出手段４２２は、抽出した単語に基づいて評価辞書ＤＢ５３を検索することで、相対評価ワードを抽出する。なお、言語処理により抽出する単語の単位は、評価に好適な単位を適宜設定することができ、１つの形態素からなる単純語を単位としてもよく、また、複数の形態素からなる合成語を単位としてもよい。

ここで、図９を参照して、評価辞書ＤＢ５３について説明する。評価辞書ＤＢ５３は、投稿者が投稿した評価内容に基づいて評価対象者を相対的に評価するための相対評価情報を記憶する。相対評価情報とは、相対評価用ワード毎に設定された各種情報をいい、本実施形態では、相対評価用ワードの種別を示すワード種別及び内容を用いる。
なお、評価内容の中には、「優れている」「喜ばれている」等のようにスコア付けに適したワードもある一方で、「私より」「Ａ先生より」「この分野において」等のようにスコア付けには適さないがスコア付けの基準となるワードも含まれる。「ワード種別」とは、これらを区別する情報であり、本実施形態では、評価対象者のスコア付けを行う際に基準となる対象を示すワードを「基準点ワード」と呼び、当該基準に対する評価対象者のスコアの加算に用いるワードを「評価ワード」と呼ぶ。そして、「基準点ワード」に対してはスコア算出の基準点が内容として規定され、「評価ワード」に対してはワード毎のスコアが規定されている。図９に示すように、基準点としては、他の専門家のスコアや評価した専門分野における専門家のスコアの平均値等を採用することができる。
なお、適切なスコア付けを可能にするため、評価辞書ＤＢ５３は、適宜必要なタイミングで更新されることが好ましい。

図３に戻り、相対評価抽出手段４２２は、評価内容から抽出した単語をキーとして評価辞書ＤＢ５３を検索し、評価内容を構成する単語から相対評価用ワードを特定する。そして、相対評価抽出手段４２２は、特定した相対評価ワードを、当該相対評価ワードに設定された相対評価情報と共にスコア算出手段４２３に供給する。

スコア算出手段４２３は、相対評価情報に基づいて評価内容に対するスコアを算出して重み付け決定手段４２４に供給する。
具体的には、スコア算出手段４２３は、ワード種別「基準点ワード」の相対評価ワードに基づいて基準となる基準スコアを取得し、当該基準スコアにワード種別「評価ワード」の相対評価ワードに規定されたスコアを加算することで、評価内容に対するスコアを算出する。
例えば、評価情報ＤＢ５１に記憶された評価情報ＩＤ「０００１」の評価内容から、「私」「見習いたい」が相対評価用ワードとして抽出された場合、スコア算出手段４２３は、ワード種別「基準点ワード」の相対評価ワード「私」から、評価分野における投稿者のスコアを基準スコアとして取得する。その後、当該基準スコアに対してワード種別「評価ワード」の相対評価ワード「見習いたい」に対応するスコア「＋１０」を加算し、評価分野における評価対象者のスコアを算出する。

重み付け決定手段４２４は、評価情報抽出手段４２１から供給された投稿者の医師ＩＤ及び評価分野に基づいて医師情報ＤＢ５２から投稿者の信頼度を取得し、取得した信頼度に基づいて評価対象者のスコアを補正する。信頼度に基づく補正は、任意に行うことができ、例えば、算出したスコアに信頼度を乗算する。即ち、信頼度「０．９」の投稿者が投稿した評価内容のスコアが「３０」である場合には、重み付け決定手段４２４は「２７（＝３０×０．９）」とスコアを補正する。
なお、信頼度に基づくスコアの補正は、スコア算出手段４２３によるスコア算出時の基準点に応じて異ならせることとしてもよい。一例として、投稿者のスコアを基準にスコア算出手段４２３がスコアを算出した場合には、投稿者に設定された信頼度に重み付けを行うこととしてもよい。即ち、基準点が投稿者のスコアである場合には当該投稿者に設定された信頼度「０．９」に対して重み付けし「１．０」とした上で、スコアを補正することとしてもよい。
重み付け決定手段４２４は、信頼度に基づいてスコアを補正すると、補正したスコアを評価情報ＤＢ５１に記憶する。

スコア集計手段４２５は、重み付け決定手段４２４が全ての評価内容に対してスコアを算出した後に動作し、評価情報ＤＢ５１に記憶されたスコアを評価対象者及び評価分野毎に集計して当該分野における専門家のランキング情報を生成する。

図８に生成したランキング情報に基づいて上位一位の専門家（医師）が専門分野毎に示されている画面を示す。ランキング情報の表示領域Ｖ３には、夫々の専門分野の一位の専門家についての要約情報が表示される。

次に、図１０及び図１１を参照して、以上説明した図３の機能的構成の専門家評価装置１が実行する専門家評価処理について説明する。

初めに、評価情報受付手段４１は、投稿者端末２から評価の投稿を受け付ける（ステップＳ１）。例えば、評価情報受付手段４１は、評価対象者の医師ＩＤ、投稿者の医師ＩＤ、評価分野、及び評価内容を示すテキスト情報を少なくとも含む情報を受け付ける。続いて、評価情報受付手段４１は、ステップＳ１で受け付けた情報を評価情報ＤＢ５１に記憶する（ステップＳ２）。

その後、ランキング情報生成手段４２は、所定の期間が経過したかを判定する。所定の期間は、評価情報の蓄積度合いや予め設定された時間等のように適宜設定することができる。所定の期間が経過した場合には、ステップＳ４に進み、所定の期間が経過していない場合には、ステップＳ１に戻り、評価の投稿を受け付ける。ステップＳ４では、ランキング情報生成手段４２は、後述するランキング情報生成処理を実行し、専門家評価処理を終了する。

次に、図１１を参照して、ランキング情報生成処理について具体的に説明する。
初めに、評価情報抽出手段４２１は、評価情報ＤＢ５１から評価情報を抽出する（ステップＳ４１）。続いて、相対評価抽出手段４２２は、抽出した評価情報の評価内容を解析し、相対評価用ワードを抽出する。また、相対評価抽出手段４２２は、抽出した相対評価ワードに対応する相対評価情報を抽出する（ステップＳ４２）。

続いて、スコア算出手段４２３は、抽出した相対評価情報に基づいて評価情報のスコアを算出する（ステップＳ４３）。即ち、スコア算出手段４２３は、ワード種別「基準点ワード」の相対評価ワードに基づいて基準スコアを取得し、当該基準スコアに対してワード種別「評価ワード」の相対評価ワードに設定されたスコアを加算する。

次に、重み付け決定手段４２４は、投稿者の信頼度を医師情報ＤＢ５２から抽出して、当該信用度に基づいてステップ４３で算出したスコアを補正する（ステップＳ４４）。その後、重み付け決定手段４２４は、補正したスコアを評価情報ＤＢ５１に記憶し（ステップＳ４５）、全ての評価内容に対するスコア付けが終了したか否かを判定する（ステップＳ４６）。このとき、スコア付けが終了している場合には、ステップＳ４７に進み、未だ終了していない場合には、ステップＳ４１に戻り、終了していない評価内容に対するスコア付けを実行する。

ステップＳ４７では、スコア集計手段４２５は、評価情報ＤＢ５１に記憶されたスコアを評価対象者及び評価分野毎に集計し、集計したスコアに基づいて当該分野における専門家のランキング情報を生成する。これにより、ランキング情報生成処理は終了する。

以上のように、本実施形態では、投稿者が投稿した評価から専門家のランキング情報を生成する。このとき、専門家評価装置１は、評価辞書ＤＢ５３に記憶された相対評価ワードに基づいて相対的に専門家のスコア付けを行う。即ち、投稿者が投稿した評価の内容に応じて基準点を異ならせてスコア付けを行う。その結果、スコア付けに適したワード種別「評価ワード」が同一であったとしても、基準点が異なる場合には異なるスコアが算出されることになる。例えば、専門家Ａが行った「私より優れている」「この分野において優れている」「Ｂ先生より優れている」といった評価では、評価ワードは全て「優れている」で同じであるが、基準点が夫々異なるため、異なるスコアを算出することができる。
これにより、投稿者が行った自由な投稿に対して適切なスコア付けを行うことができ、信憑性の高い専門家のランキング情報を生成することができる。

なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。

上述の実施形態では、本発明が適用される専門家評価装置１は、対象となる専門家を医師として説明したが、特にこれに限られず、専門家を対象とした評価情報を管理するものであれば足り、専門家は、例えば、医師のほかにも、薬剤師、看護師、弁護士、弁理士、司法書士、不動産鑑定士、公認会計士、税理士等の国家資格を有する専門職の他、コンサルタント、システムエンジニア等のように資格を必要としない専門職等各種各様のものを採用することができる。

上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図３の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が専門家評価装置１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図３の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、管理者にプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図２のメディア入出力部１７により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。メディア入出力部１７に提供されるメディアは、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、又は光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、図２の記憶部１２に含まれるハードディスク等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。

以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他のさまざまな実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略や置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１・・・専門家評価装置，２・・・投稿者端末，３・・・閲覧者端末，４・・・管理者端末，５・・・通信ネットワーク，６・・・専門家評価システム，１１・・・制御部，１２・・・記憶部，１３・・・入力部，１４・・・出力部，１５・・・通信部，１６・・・バス，４１・・・評価情報受付手段，４２・・・ランキング情報生成手段，５１・・・評価情報ＤＢ，５２・・・医師情報ＤＢ，５３・・・評価辞書ＤＢ，４２１・・・評価情報抽出手段，４２２・・・相対評価抽出手段，４２３・・・スコア算出手段，４２４・・・重み付け決定手段，４２５・・・スコア集計手段

Claims (4)

1. 所定の専門分野における専門家のコミュニティにおいて専門家相互の評価情報の投稿を受け付けて管理する専門家評価装置であって、
   投稿者の端末から、専門家について、評価の対象となる専門分野を示す評価分野情報と、当該専門家以外の他の専門家との相対評価情報と、を含む評価情報の投稿を受け付けたことに応じて、当該評価情報を記憶する評価情報記憶手段と、
   前記記憶した評価情報の投稿に含まれる評価分野情報と相対評価情報とを読み出して、前記評価分野情報が示す専門分野毎に、前記相対評価情報に基づいて専門家のランキング情報を生成するランキング情報生成手段と、
   を備える専門家評価装置。
2. 前記ランキング情報生成手段は、前記評価情報が含む評価分野情報における投稿者のランキングが高いほど、前記相対評価情報により大きな重みを付けて前記ランキング情報を生成する、
   請求項１に記載の専門家評価装置。
3. 前記評価情報記憶手段は、前記相対評価情報をテキストとして受け付けて記憶し、
   前記ランキング情報生成手段は、前記相対評価情報のテキストを読み出して、文字列解析によりランキングの対象となる複数の専門家と当該複数の専門家の相対的な評価とを判定して前記ランキング情報を生成する、
   請求項１又は２に記載の専門家評価装置。
4. 前記ランキング情報生成手段は、相対評価情報が、当該相対評価情報を含む評価情報を投稿した投稿者を、評価の対象とする専門家の一として含む場合に、当該相対評価情報により大きな重みを付けて前記ランキング情報を生成する、請求項１乃至３のいずれかに記載の専門家評価装置。

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