JP2015197695A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】実際の質問に則した、実りのある「まとめ講義」の開催を実現すること。【解決手段】質問収集部５１は、講義毎に、質問データを収集する。単位設定部５２は、任意の回数の講義群を１単位として、当該１単位をまとめ単位として設定する。分類基準設定部５３は、まとめ単位に含まれる質問データの内容に応じて、当該まとめ単位に適用される分類基準を可変設定する。分類部５４は、当該分類基準に従って、当該まとめ単位に含まれる質問データを１以上のクラスタに分類する。シラバス作成部５５は、１以上のクラスタ毎に、まとめ単位に関するまとめ講義のシラバスデータを作成する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来より、弁理士等の資格試験の受験用の専門学校が存在する。このような資格試験の試験範囲は非常に幅広く、習得すべき内容が多量に存在する。このため、専門学校がカリキュラムを組む資格試験用の講座では、短期間の１回の講義では足りず、数ケ月に渡る長期間の多数回（例えば２０回程度）の講義が必要になる。

そして、１つの講座には、多人数の生徒（例えば１００人以上の生徒）が受講する場合が多い。このような生徒は、講義毎に質問を講師に直接することが多い。
しかしながら、上述したように、講師にとっては、多数回の講義毎に多数人の生徒からの質問をその都度全て解答することは、手間と時間が非常にかかるものである。
一方、生徒にとっては、自己の質問に対する回答を得ることはできるものの、他の生徒がした質問に対する回答を得ることは困難である。しかしながら、一の生徒がした質問に対する回答の中には、他の多くの生徒にとっても有益な情報が含まれていることが多々ある。従って、このような有益な情報は、他の生徒にもフィードバックすべきところ、フィードバックできないことが多い。
このため、各講義毎の質問を適切に分類して、分類された各質問をまとめて解説等する講義（以下、「まとめ講義」と呼ぶ）を別途開催することが求められている。

このような質問を分類する従来の技術としては、各質問の特徴（キーワード等）を抽出し、抽出した特徴に基づいて、各質問を、予め定められたカテゴリに分類する技術が存在する（特許文献１，２参照）。

特開２０１３−２１０７９２号公報 特開２００９−７３８１４号公報

しかしながら、上述したように、資格試験の試験範囲は非常に幅広く、習得すべき内容が多量に存在することから、特許文献１，２の技術を含め従来の技術では、各講義毎の各質問を適切に分類することが困難である。
即ち、実際の質問に則した、実りのある「まとめ講義」の開催が要求されているが、特許文献１，２の技術を含め従来の技術では、各講義毎の各質問を適切に分類することが困難である以上、当該要求に応えることも非常に困難である。

本発明は、かかる状況に鑑みてなされたものであり、実際の質問に則した、実りのある「まとめ講義」の開催の実現を目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
複数回の講義のまとめ講義のシラバスを作成する情報処理装置であって、
講義毎に、質問データを収集する収集手段と、
任意の回数の講義群が１単位とされ、当該１単位に含まれる前記質問データの内容に応じて当該１単位に適用される分類基準が可変設定され、当該分類基準に従って、当該１単位に含まれる前記質問データが１以上のクラスタに分類された状態で、前記１以上のクラスタ毎に、当該１単位のまとめ講義のシラバスデータを作成するシラバス作成手段と、
を備えることを特徴とする。

前記１単位に含まれる前記質問データの内容を解析し、その解析結果に基づいて、当該１単位に適用される分類基準を可変設定する基準設定手段と、
前記分類基準に従って、前記１単位に含まれる前記質問データを１以上のクラスタに分類する分類手段と、
をさらに備えることができる。

前記基準設定手段は、前記分類基準として、Ｎ種類（Ｎは任意の整数値）の分類観点を設定し、
前記分類手段は、前記１単位に含まれる前記質問データを、前記Ｎ種類の分類観点毎に、１以上のクラスタに夫々分類する
ことができる。

前記シラバス作成手段は、所定のクラスタについて、当該所定のクラスタに属する各質問データ又はそれらの加工データをリスト化したシラバスデータを作成する、
ことができる。

前記シラバス作成手段は、前記所定のクラスタ及びそれに属する前記各質問データの内容に基づいて、前記各質問データ又はそれらの加工データのリストの掲載順番を決定する、
ことができる。

前記シラバス作成手段は、前記所定のクラスタ及びそれに属する前記各質問データの内容に基づいて、講義内容を生成し、当該講義内容を前記シラバスデータに含める、
ことができる。

前記所定のクラスタに属する所定の質問データの解答に必要な参考情報を取得する参考情報取得手段をさらに備え、
前記シラバス作成手段は、前記参考情報を前記シラバスデータに含める、
ことができる。

前記シラバス作成手段は、典型的な質疑応答データが蓄積されたデータベースから、前記所定のクラスに関連する典型的な質疑応答データを取得し、当該典型的な質疑応答データを前記シラバスデータに含める、
ことができる。

本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムは、上述の本発明の一態様の情報処理装置に対応する方法及びプログラムである。

本発明によれば、実際の質問に則した、実りのある「まとめ講義」の開催の実現が可能意なる。

本発明の一実施形態に係る情報システムの構成を示す模式図である。 図１の情報処理システムのうち、サービス提供者サーバのハードウェアの構成を示すブロック図である。 図２のサービス提供者サーバの機能的構成のうち、シラバス作成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。 図３の機能的構成を有する図２のサービス提供者端末が実行するシラバス作成処理の流れを説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成を示している。
図１に示す情報処理システムは、サービス提供者サーバ１１と、講師端末１２と、生徒端末１３との夫々が、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されて構成されている。

なお、サービス提供者サーバ１１、講師端末１２、及び生徒端末１３の夫々は、説明の便宜上、本実施形態では１台ずつとされているが、特に１台に限定されず複数台でよい。
例えば、実際にはＭ人（Ｍは１以上の任意の整数値）の講師の夫々が、少なくとも１台の講師端末１２を保有する。
また例えば、実際にはＮ人（Ｎは１以上の任意の整数値）の生徒の夫々が、少なくとも１台の生徒端末１３を保有する。

サービス提供者サーバ１１は、講義を運営して管理するサービスを提供する者（以下、「サービス提供者」と呼ぶ）により管理されるサーバである。
なお、講義の種類は、特に限定されないが、本実施形態では、日本国の弁理士試験の受験対策用の講義が採用されている。弁理士試験に関連する１以上の各テーマ（例えば特許法の基礎等）の夫々が、複数回の講義で構成されているものとする。
講師端末１２は、スマートフォン等で構成され、所定のテーマの各講義を担当する講師により保有される。
生徒端末１２は、スマートフォン等で構成され、当該所定のテーマの各講義を受講する生徒により保有される。

サービス提供者サーバ１１は、講義毎に、講義に関する生徒からの質問を示す任意の形態のデータ（以下、「質問データ」と呼ぶ）を収集する。

本実施形態では、任意の回数の講義群が１単位（後述のまとめ単位）として設定される。次に、当該１単位に含まれる質問データの内容に応じて、当該１単位に適用される分類基準が可変設定される。そして、当該分類基準に従って、当該１単位に含まれる質問データが１以上のクラスタに分類される。
サービス提供者サーバ１１は、このようにして当該１単位に含まれる質問データが１以上のクラスタに分類された状態で、当該１以上のクラスタ毎に、まとめ講義のシラバスデータを作成する。
ここで、まとめ講義とは、１単位に属する各講義で受け付けた質問に対する回答や関連内容をまとめて複数の生徒に説明する講義をいう。
サービス提供者サーバ１１は、当該まとめ講義のシラバスデータを、ネットワークＮを介して講師端末１２に送信する。

以上説明したような一連の処理を、以下、「シラバス作成処理」と呼ぶ。
さらに、以下、「シラバス作成処理」の実行主体となるサービス提供者サーバ１１について詳しく説明する。

図２は、図１の情報処理システムのうち、本発明の情報処理装置の一実施形態に係るサービス提供者サーバ１１のハードウェアの構成を示すブロック図である。
サービス提供者サーバ１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２３と、バス２４と、入出力インターフェース２５と、入力部２６と、出力部２７と、記憶部２８と、通信部２９と、ドライブ３０と、を備えている。

ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に記録されているプログラム、又は、記憶部２８からＲＡＭ２３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ２３には、ＣＰＵ２１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２及びＲＡＭ２３は、バス２４を介して相互に接続されている。このバス２４にはまた、入出力インターフェース２５も接続されている。入出力インターフェース２５には、入力部２６、出力部２７、記憶部２８、通信部２９、及びドライブ３０が接続されている。

入力部２６は、キーボドやマウス等で構成され、各種情報を入力する。
出力部２７は、ディスプレイやスピーカ等により構成され、各種情報を出力する。
記憶部２８は、ハードディスク等で構成され、各種情報を記憶する。
通信部２９は、ネットワークＮを介して他の装置（本実施形態では主に図１の講師端末１２や生徒端末１３）との間で行う通信を制御する。

ドライブ３０には、必要に応じて、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ３０によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部２８にインストールされる。また、リムーバブルメディア３１は、記憶部２８に記憶されている各種データも、記憶部２８と同様に記憶することができる。

図３は、このようなサービス提供者サーバ１１の機能的構成のうち、シラバス作成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。

シラバス作成処理が実行される場合には、サービス提供者サーバ１１の主にＣＰＵ２１（図２）においては、図３に示すように、質問収集部５１と、単位設定部５２と、分類基準設定部５３と、分類部５４と、シラバス作成部５５と、参考情報取得部５６とが機能する。
また、サービス提供者サーバ１１の記憶部２８（図２）の一領域として、質問ＤＢ６１と、典型質疑応答ＤＢ６２とが設けられる。

質問収集部５１は、講義毎に、質問データを収集する。
本実施形態では、サービス提供者サーバ１１は、自己のＨＰ等に質問入力用ページを設けるものとする。質問収集部５１は、当該質問入力用ページに入力された質問のテキストデータを、質問データとして収集する。
即ち、生徒は、自己の生徒端末１３を操作して、サービス提供者のＨＰ等にアクセスして、上述の質問入力用ページにおいて、質問をテキスト入力し、入力終了後に送信指示の操作をする。これにより、質問データが、生徒端末１３から送信されてサービス提供者サーバ１１の通信部（図２）に受信され、サービス提供者サーバ１１の質問収集部５１によって収集される。

なお、質問データの形態は、特に上述の例に限定されない。
例えば、紙記入又は録音録画により生徒から質問を受け付けたものに基づいて生成されたテキストデータ等を、質問データとして採用してもよい。
例えば、紙媒体に記入された質問が写真撮影されたりスキャンされることで得られる画像データを、質問データとして採用してよい。
例えば、質問を口述している生徒を録音録画した際に得られる生データ自体を、質問データとして採用してよい。
例えば、電子メールの送付等、生徒自身がデータ化して質問をしてきた場合、メール等による当該データを、質問データとして採用してよい。
さらに例えば、サービス提供者サーバ１１又は他の装置が、上述の各種データを自動的に加工等したデータを、質問データとして採用してよい。

質問収集部５１は、このような講義毎に複数の質問データを適宜収集し、質問ＤＢ６１に記憶させる。即ち、質問ＤＢ６１は、各講義毎に、複数の質問データを格納する。

単位設定部５２は、所定のテーマの複数回の講義のうち、サービス提供者等によって任意の回数の講義群を１単位として設定する。
なお、このような１単位に属する各講義で受け付けた質問に対する回答や関連内容をまとめ説明する講義は、上述したように本実施形態では「まとめ講義」と呼ばれる。そこで、以下、このようなまとめ講義の元になる１以上の講義群からなる単位を、「まとめ単位」と呼ぶ。
まとめ単位は、１以上の講義群から構成されれば足り、連続した回の複数の講義で構成されてもよいし、任意の基準でピックアップされた非連続の回の複数の講義で構成されてもよい。また、回数も任意であり、５回分ずつの講義をまとめ単位とするといったように、数の観点で区分してもよいし、特許法の権利化前７回分を第１のまとめ単位として権利化後６回分を第２のまとめ単位とするといったように、内容の観点で区分してもよい。つまり、１のまとめ単位に属する講義の回数は、他のまとめ単位に属する講義の回数と同一である必要は特にない。

分類基準設定部５３は、所定のまとめ単位内の各講義で受け付けた質問データを質問ＤＢ６１から取得して、これらの質問データの内容に応じて、当該所定のまとめ単位に適用される分類基準を可変設定する。
ここで、１のまとめ単位に適用される分類基準は、他のまとめ単位に依存せず、独自に設定することができるということが、可変設定の意味である。つまり、所定のまとめ単位に適用される分類基準は、予め固定されたものではなく、当該所定のまとめ単位において実際に生徒から受け付けた各質問に応じて、適切なものが設定されることになる。

分類基準は、複数の質問データを分類できる基準であれば足り、本実施形態では、Ｎ種類（Ｎは１以上の任意の整数値）の分類観点から構成されている。
分類観点とは、複数の質問を分類する際の観点をいい、サービス提供者等が任意に採用可能な観点をいう。
具体的には例えば、特許法の基礎の複数回の講義群がまとめ単位として採用されている場合には、「特許法の論点やテーマ」、「特許法の条文」、「一般的な法律用語や解釈」等、講義や試験の内容に関する観点を、分類観点に採用することができる。
また例えば、「質問数の多少や集中度合」、「質問の文章のボリューム」等、質問の中身自体に関する観点を、分類観点に採用することができる。
また例えば、「質問を受け付けたタイミング（例えば授業日当日、授業日の翌日以降等）」や、複数校舎で同一テーマの講義が展開されている場合には「質問をした生徒の所属校舎」等、時間や環境に関する観点を、分類観点に採用することができる。

分類部５４は、まとめ単位内の各講義で受け付けた質問データを、当該まとめ単位に設定された分類基準に従って、１以上のクラスタに分類する。
ここで、クラスタの種類や個数は、分類観点に応じて異なるものであり、同一の分類観点であっても、質問データの個数や内容に応じて異なるものである。
例えば、特許法のうち、「産業上利用することができる発明（特許法第２９条第１項柱書）」、「新規性（特２９条第１項）」、「進歩性（特許法第２９条第２項）」、及び「新規性喪失の例外の規定（特許法第３０条）」がテーマとなる３回分の講義が、まとめ単位に設定されているものとする。
この場合、分類観点として例えば「特許法の条文」が採用されているならば、一般的なクラスタとしては、「特許法第２９条第１項柱書」、「特許法第２９条第１項」、「特許法第２９条第２項」、及び「特許法第３０条」の４種類が用いられ、各質問データが、その内容に応じて、これら４種類のクラスタの何れかに分類される。
ただし、質問データの数が少なく、「特許法第２９条」で一括りにしてよい場合には、「特許法第２９条」及び「特許法第３０条」の２種類が用いられ、各質問データが、その内容に応じて、これら２種類のクラスタの何れかに分類される。
なお、ここでは説明の便宜上「クラスタの何れかに分類」と記載しているが、同一質問データが複数のクラスタに分類されてもよい。例えば、とある質問データの内容が、新規性にもかかわるし、新規性喪失の例外の規定にもかかわる場合には、当該質問データは、「特許法第２９条」（又は特許法第２９条第１項）のクラスタと、「特許法第３０条」のクラスタとの両方に分類されてもよい。
さらにまた、本実施形態では、分類観点の個数は、上述したように複数個用いてもよい。従って、例えば分類観点として「特許法の条文」以外に「質問を受け付けたタイミング」も採用されており、とある質問データが、授業直後に受け付けられた新規性喪失の例外の規定にかかわるものである場合には、当該質問データは、「特許法の条文」における所定のクラスタ（例えば「特許法第３０条」というクラスタ）と、「質問を受け付けたタイミング」における所定のクラスタ（例えば「授業当日」というクラスタ）との両方に分類される。

なお、以上説明したような、まとめ単位の設定から、当該まとめ単位内の各質問データが１以上のクラスタに分類されるまでの一連の処理は、本実施形態では、単位設定部５２乃至分類部５４により実行された。即ち、これらの一連の処理は、サービス提供者サーバ１１によって自動的に行われたが、当該一連の処理の少なくとも一部をサービス提供者（自然人）が手動で行うようにしてもよい。

シラバス作成部５５は、このようにしてまとめ単位に含まれる各質問データが１以上のクラスタに分類された状態で、当該１以上のクラスタ毎に、まとめ講義のシラバスデータを作成する。
例えば、上述したように、「特許法の条文」と「質問を受け付けたタイミング」という分類観点が採用されており、「特許法の条文」については、「特許法第２９条」と「特許法３０条」という２つのクラスタが存在し、「質問を受け付けたタイミング」については「授業日当日」と「授業日の翌日以降」という２つのクラスタが存在するものとする。
この場合、「特許法第２９条」についてのまとめ講義のシラバスデータ、「特許法３０条」についてのシラバスデータ、質問の受付日が「授業日当日」についてのまとめ講義のシラバスデータ、及び、質問の受付日が「授業日の翌日以降」についてのまとめ講義のシラバスデータが夫々作成される。
ここで、クラスタは、適宜分割しても構わないし、他と結合しても構わない。これにより、例えば、「特許法第２９条」に関する質問のうちの、「授業日当日」に受け付けた質問に限定したまとめ講義のシラバスデータの作成も容易に可能になる。

ここで、シラバスとは、授業計画を少なくとも含めば足り、その形態は特に限定されない。ここで、所定クラスタに属する各質問データを単純に並べただけのものであっても、その順番で各質問の回答を説明していくという授業計画を示すことができるので、当該所定クラスのまとめ講義のシラバスという概念に含まれる
シラバス作成部５５は、さらに、クラスタの内容や、当該クラスタに属する各質問の内容に基づいて、質問データの順番を変えて並べたものを、シラバスデータとして作成することができる。
さらに、シラバス作成部５５は、クラスタの内容や当該クラスタに属する各質問の内容に基づいて、講義の内容（テーマや骨格、それらの順序や時間配分）を自動的に生成し、生成した講義の内容を示すシラバスデータを作成することもできる。

さらにまた、シラバスデータには、質問データのみならず、各種各様のデータも含めることができる。

例えば、質問の回答に必要な参考情報（条文や、基本論点の回答等）を示すデータ（以下、「参考情報データ」と呼ぶ）を、シラバスデータに含めることができる。
参考情報取得部５６は、ネットワークＮを介して他の装置から又はサービス提供者サーバ１１内部から、クラスタの内容や当該クラスタに属する各質問の内容に基づいて、各種各様な情報データを、参考情報データとして取得する。シラバス作成部５５は、このようにして取得された参考情報データを、シラバスデータに適宜含めることができる。

また例えば、典型的な質疑応答データが典型質疑応答ＤＢ６２に予め格納されている場合、シラバス作成部５５は、このような典型的な質疑応答データを、シラバスデータに適宜含めることができる。
なお、シラバス作成部５５は、作成したシラバスデータに含まれる質問データを、その回答データ（例えば講師端末１２から別途取得した回答データ）と共に１セットにして、新たな典型的な質疑応答データとして、典型質疑応答ＤＢ６２に新規登録することもできる。

次に、以上説明したような機能的構成を有するサービス提供者サーバ１１が実行する、シラバス作成処理について説明する。
図４は、図３の機能構成を有する図２のサービス提供者サーバ１１が実行する、シラバス作成処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ステップＳ１において、質問収集部５１は、所定回の質問データが送信されてきたか否かを判定する。
ここで、各回の講義の何れの講義についても質問データが何ら送信されてこない場合、ステップＳ１においてＮＯであると判定され、処理はステップＳ３に進む。
これに対して、各回の講義のうち所定回の質問データが送信されてきた場合、サービス提供者サーバ１１の通信部（図２）に受信されると、ステップＳ１においてＹＥＳであると判定され、処理はステップＳ２に進む。
ステップＳ２において、質問収集部５１は、所定回の質問データを収集して、質問ＤＢ６１に記憶する。
このようにしてステップＳ１においてＹＥＳであると判定されてステップＳ２の処理が実行されるか、ステップＳ１においてＮＯであると判定されると、処理はステップＳ３に進む。

ステップＳ３において、単位設定部５２は、まとめ講義のシラバス作成指示があったか否かを判定する。
まとめ講義のシラバス作成指示が無い場合、ステップＳ３においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１１に進む。
ステップＳ１１において、単位設定部５２は、処理の終了が指示されたか否かを判定する。
ここで、処理の終了の指示は、特に限定されず、例えば電源の遮断指令等を採用することができる。処理の終了の指示がされた場合、ステップＳ１１においてＹＥＳであると判定されて、シラバス作成処理が終了となる。
これに対して、処理の終了の指示が未だなされていない場合、ステップＳ１１においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１に戻され、それ以降の処理が繰り返される。即ち、処理の終了の指示がなされていない状態で、質問データが送信されてこず、かつ、まとめ講義のシラバス作成の指示が無い場合には、ステップＳ１１ＮＯ、ステップＳ１ＮＯ、ステップＳ３ＮＯのループ処理が繰り返し実行されて、シラバス作成処理は待機状態になる。
この待機状態において、まとめ講義のシラバス作成の指示がなされると、ステップＳ３においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ４に進む。

ステップＳ４において、単位設定部５２は、所定のテーマの複数回の講義のうち、指示がなされた回数分の講義群をまとめ単位として設定する。

ステップＳ５において、分類基準設定部５３は、ステップＳ４で設定されたまとめ単位に属する質問データを質問ＤＢ６１から抽出する。
ステップＳ６において、分類基準設定部５３は、抽出された質問データに基づいて、当該まとめ単位に適用される分類基準を設定する。

ステップＳ７において、分類部５４は、まとめ単位に属する質問データを、ステップＳ６で設定された分類基準に従って、１以上のクラスタに分類する。

ステップＳ８において、シラバス作成部５５は、ステップＳ７で分類対象となった１以上のクラスタのうち、まとめ講義のテーマとなるクラスタを設定する。
ステップＳ９において、シラバス作成部５５は、ステップＳ８で設定されたクラスタについて、シラバスデータを作成する。
ステップＳ１０において、シラバス作成部５５は、ステップＳ７で分類対象となった１以上のクラスタのうち、他のクラスタをテーマとするまとめ講義を行うか否かを判定する。
即ち、ステップＳ７で分類対象となった１以上のクラスタの全てに関してまとめ講義を全て開催する必要は特に無い。各クラスタに関してまとめ講義を開催するか否かについては、サービス提供者等が自由に決定することができる。
これまでにシラバスデータが作成された１以上のクラスタ以外に、未だ他のクラスタをテーマとするまとめ講義が開催される予定の場合、ステップＳ１０においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ８に戻され、それ以降の処理が繰り返される。即ち、他のクラスタをテーマとするまとめ講義についてのシラバスデータが作成される。
このようなステップＳ８乃至Ｓ１０のループ処理が繰り返された結果として、開催予定のまとめ講義の全てについてシラバスデータが作成された場合には、ステップＳ１０においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１１に進む。
ステップＳ１１以降の処理については説明済みであるので、ここではその説明は省略する。

以上本発明の実施形態について説明したが、本発明は、以上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。

例えば、上述の実施形態では、図４のシラバス作成処理の全ては、サービス提供者サーバ１１により自動的に実行されていたが、特にこれに限定されず、これらの処理の少なくとも一部をサービス提供者等の手作業として移譲することもできる。
特に、まとめ講義の単位を設定するステップＳ４の処理から、質問データをクラスタに分類するまでのステップＳ７の処理の一連の処理については、その全部又は一部について、サービス提供者等が手作業で行ってもよい。

換言すると、本発明が適用される情報処理装置は、上述の実施形態としてのサービス提供者サーバ１１を含め、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
即ち、サービス提供者サーバ１１を含め、本発明が適用される情報処理装置は、複数回の講義のまとめ講義のシラバスを作成する情報処理装置であって、収集手段と、シラバス作成手段とを備える。
収集手段は、講義毎に、質問データを収集する。
シラバス作成手段は、任意の回数の講義群が１単位（上述の実施形態でいうまとめ単位）とされ、当該１単位に含まれる前記質問データの内容に応じて当該１単位に適用される分類基準が可変設定され、当該分類基準に従って、当該１単位に含まれる前記質問データが１以上のクラスタに分類された状態で、前記１以上のクラスタ毎に、当該１単位のまとめ講義のシラバスデータを作成する。

これにより、実際の質問に則した、実りのある「まとめ講義」が可能になる、という効果を奏する。以下、この効果について、さらに詳しく説明する。
上述のように、まとめ単位（１単位）毎に、他のまとめ単位とは独立して、分類基準が設定される。これにより、各まとめ単位特有のクラススタを用いた分類が可能になる。
例えば、特許法の権利化前をテーマとする各講義のまとめ単位と、特許法の権利化後をテーマとする各講義のまとめ単位とが存在するものとする。
この場合、特許法の権利化前では、例えば権利化になるまでの「手続の流れ（フロー）」が特に重要であり質問数も多くなることが予想されるので、「手続の流れ（フロー）」というクラスタが存在する可能性が高くなる。逆に、権利化後では質問数が少なくなることが予想されるので「手続の流れ（フロー）」というクラスタが存在しないこともあり得る。
また、例えば、平成２１年度の特許法の法改正については、特許法の権利化後の方が権利化前よりも改正項目の数が多く、その分だけ質問数も増加するものと予想される。従って、権利化後では「平成２１年度法改正」というクラスタが存在する可能性が高くなる一方で、権利化前では「平成２１年度法改正」というクラスタが存在しないこともあり得る。
さらに、クラスタは、実際の質問データに基づいて可変設定されるので、同一のテーマであっても、毎年同じになるとは限らない。例えば、平成２１年度法改正直後の平成２２年における特許法の権利化後をテーマにするまとめ講義では、「平成２１年度法改正」というクラスタが存在する可能性が非常に高くなる。これに対して、平成２１年度法改正から１０年以上経過した後の特許法の権利化後をテーマにするまとめ講義では、「平成２１年度法改正」というクラスタが存在しないこともあり得る。
また、同一年の同一のテーマ（例えば特許法の権利化後というテーマ）であっても、各校舎毎（各講師毎）に、異なるクラスタが存在する可能性もあり得る。
このように、本実施形態では、まとめ単位毎に、夫々のまとめ単位に属する質問データの内容に応じたクラスタが用いられて、各質問データの分類が行われる。このまとめ単位毎の分類結果に基づいて、各まとめ単位のシラバスデータが作成される。これにより、実際の質問に則した、実りのある「まとめ講義」が可能になる。

また、上述の実施形態では、本発明が適用される情報処理装置は、サービス提供者サーバ１１を例として説明したが、特にこれに限定されない。

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サービス提供者サーバ１１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、ユーザ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のリムーバブルメディア３１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。リムーバブルメディア４１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、プログラムが記録されている図２のＲＯＭ２２や、図２の記憶部２８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。

１１・・・サービス提供者サーバ、１２・・・講師端末、１３・・・生徒端末、２１・・・ＣＰＵ、２２・・・ＲＯＭ、２３・・・ＲＡＭ、２４・・・バス、２５・・・入出力インターフェース、２６・・・入力部、２７・・・出力部、２８・・・記憶部、２９・・・通信部、３０・・・ドライブ、５１・・・質問収集部、５２・・・単位設定部、５３・・・分類基準設定部、５４・・・分類部、５５・・・シラバス作成部、５６・・・参考情報取得部、６１・・・質問ＤＢ、６２・・・典型質疑応答ＤＢ

Claims (10)

1. 複数回の講義のまとめ講義のシラバスを作成する情報処理装置において、
   講義毎に、質問データを収集する収集手段と、
   任意の回数の講義群が１単位とされ、当該１単位に含まれる前記質問データの内容に応じて当該１単位に適用される分類基準が可変設定され、当該分類基準に従って、当該１単位に含まれる前記質問データが１以上のクラスタに分類された状態で、前記１以上のクラスタ毎に、当該１単位のまとめ講義のシラバスデータを作成するシラバス作成手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記１単位に含まれる前記質問データの内容を解析し、その解析結果に基づいて、当該１単位に適用される分類基準を可変設定する基準設定手段と、
   前記分類基準に従って、前記１単位に含まれる前記質問データを１以上のクラスタに分類する分類手段と、
   をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記基準設定手段は、前記分類基準として、Ｎ種類（Ｎは任意の整数値）の分類観点を設定し、
   前記分類手段は、前記１単位に含まれる前記質問データを、前記Ｎ種類の分類観点毎に、１以上のクラスタに夫々分類する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記シラバス作成手段は、所定のクラスタについて、当該所定のクラスタに属する前記質問データ又はそれらの加工データをリスト化した前記シラバスデータを作成する、
   請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記シラバス作成手段は、前記所定のクラスタ及びそれに属する前記質問データの内容に基づいて、前記質問データ又はそれらの加工データのリストの掲載順番を決定する、
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記シラバス作成手段は、前記所定のクラスタ及びそれに属する前記質問データの内容に基づいて、講義内容を生成し、当該講義内容を前記シラバスデータに含める、
   請求項４又は５の情報処理装置。
7. 前記所定のクラスタに属する所定の前記質問データの解答に必要な参考情報を取得する参考情報取得手段をさらに備え、
   前記シラバス作成手段は、前記参考情報を前記シラバスデータに含める、
   請求項４乃至６のうちの何れか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記シラバス作成手段は、典型的な質疑応答データが蓄積されたデータベースから、前記所定のクラスに関連する典型的な質疑応答データを取得し、当該典型的な質疑応答データを前記シラバスデータに含める、
   請求項４乃至７のうちの何れか１項に記載の情報処理装置。
9. 複数回の講義のまとめ講義のシラバスを作成する情報処理装置が実行する情報処理方法において、
   講義毎に、質問データを収集する収集ステップと、
   任意の回数の講義群が１単位とされ、当該１単位に含まれる前記質問データの内容に応じて当該１単位に適用される分類基準が可変設定され、当該分類基準に従って、当該１単位に含まれる前記質問データが１以上のクラスタに分類された状態で、前記１以上のクラスタ毎に、当該１単位のまとめ講義のシラバスデータを作成するシラバス作成ステップと、
   を含む情報処理方法。
10. 複数回の講義のまとめ講義のシラバスを作成する情報処理装置を制御するコンピュータに、
    講義毎に、質問データを収集する収集ステップと、
    任意の回数の講義群が１単位とされ、当該１単位に含まれる前記質問データの内容に応じて当該１単位に適用される分類基準が可変設定され、当該分類基準に従って、当該１単位に含まれる前記質問データが１以上のクラスタに分類された状態で、前記１以上のクラスタ毎に、当該１単位のまとめ講義のシラバスデータを作成するシラバス作成ステップと、
    を含む制御処理を実行させるプログラム。

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