JP2016021131A - 情報処理装置及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】質問文に対する回答を行う回答候補者を選出する場合にあって、回答候補者が質問文に対する回答を行うのに必要な時間とその回答候補者の予定に基づいて選出するようにした情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置の算出手段は、質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを比較することによって、該回答候補者が該質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出し、選出手段は、前記回答候補者の予定内で前記質問文に対する回答納期までに、前記算出手段によって算出された時間を確保することが可能な回答候補者を、該質問文に対する回答を行う回答候補者として選出する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。

特許文献１には、ユーザーにとって、話したい事柄を話す相手を容易に探すことのできる仲介装置、通信装置、仲介プログラムならびに通信プログラムを提供することを課題とし、問い合わせ元である質問者と通信相手となる回答者との間の通話を仲介するための仲介装置であって、各回答者に関する通信相手情報と、各回答者の応答可能分野の情報とを関連付けて記憶するエキスパートＤＢと、質問者からの質問を含む問い合わせ要求を受信するための受信部と、受信された問い合わせ要求から、質問を取得するための要求取得部と、取得された質問と記憶された応答可能分野の情報とのマッチングを行い、質問に回答可能な通信相手を検索するためのマッチング部と、検索された回答可能な通信相手のうち、現在通信可能な通信相手を抽出するためのリストアップ部とを備えることが開示されている。

特許文献２には、Ｑ＆Ａサイトにおける回答の質を向上させ、かつＱ＆Ａサイトへの会員募集を効率よく行うことのできるシステムを提供することを課題とし、質問者の属性情報と質問情報とに基づいて、質問に対する理想的な回答者像を構築し、この回答者像に沿った回答者を現実のインターネット上に開示されているデータを参考にして抽出し、抽出された回答者の有するデータを閲覧した質問者は、役に立つデータであるならば、抽出された回答者にお礼の通知を行うとともに、Ｑ＆Ａサイトへの登録の案内を行うことが開示されている。

特許文献３には、インタビューに不慣れな質問者であっても、回答者から質のよいデータを引き出すことができる質問文候補提示装置及びプログラムを提供することを目的とし、回答データと、この回答データの話題分野と、回答分量とに応じて、回答者が持っている興味・関心の度合いを示す指標である話題分野の興味得点を算出し、回答者による回答データに関する各話題分野の興味得点に基づいて、優先的に質問する質問項目を選定し、この選定した質問項目の候補を、質問者に提示することが開示されている。

特開２００７−１７２３７２号公報 特開２０１２−０３３０７６号公報 特開２０１１−００２８７２号公報

本発明は、質問文に対する回答を行う回答候補者を選出する場合にあって、回答候補者が質問文に対する回答を行うのに必要な時間とその回答候補者の予定に基づいて選出するようにした情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを比較することによって、該回答候補者が該質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出する算出手段と、前記回答候補者の予定内で前記質問文に対する回答納期までに、前記算出手段によって算出された時間を確保することが可能な回答候補者を、該質問文に対する回答を行う回答候補者として選出する選出手段を具備することを特徴とする情報処理装置である。

請求項２の発明は、前記質問文に含まれている単語を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された単語が含まれている過去の質問文又は回答文の数を、ユーザー毎に計数する計数手段と、前記計数手段によって計数された数に応じて、質問者又は回答候補者の知識レベルを算出する知識レベル算出手段をさらに具備し、前記質問文の難易度は、前記知識レベル算出手段によって算出された該質問文を投稿した質問者の知識レベルに対応した値であり、前記算出手段は、前記知識レベル算出手段によって算出された回答候補者の知識レベルを用いることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項３の発明は、前記質問文に含まれている単語を抽出する第１の抽出手段と、（１）前記第１の抽出手段によって抽出された単語が含まれている過去の電子メールの数、（２）前記第１の抽出手段によって抽出された単語が含まれている過去の回答文の評価された数、（３）前記第１の抽出手段によって抽出された単語が含まれている過去の質問文の難易度、の１つ以上を抽出する第２の抽出手段と、前記第２の抽出手段によって抽出された値に応じて、質問者又は回答候補者の知識レベルを算出する知識レベル算出手段をさらに具備し、前記質問文の難易度は、前記知識レベル算出手段によって算出された該質問文を投稿した質問者の知識レベルに対応した値であり、前記算出手段は、前記知識レベル算出手段によって算出された回答候補者の知識レベルを用いることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項４の発明は、前記質問文に含まれている単語を抽出する第１の抽出手段と、前記第１の抽出手段によって抽出された単語が含まれている過去の質問文を抽出する第２の抽出手段と、前記第２の抽出手段によって抽出された質問文に対する回答を行うのに要した時間と、該質問文の難易度に応じて、該回答を行ったユーザーの知識レベルを算出する知識レベル算出手段をさらに具備し、前記質問文の難易度は、前記知識レベル算出手段によって算出された該質問文を投稿した質問者の知識レベルに対応した値であり、前記算出手段は、前記知識レベル算出手段によって算出された回答候補者の知識レベルを用いることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項５の発明は、前記算出手段は、過去の質問文の難易度と該質問文に回答した回答者の知識レベルと該質問文に対する回答に要した時間を用いて、質問文の難易度と回答者の知識レベルが同じ場合の回答時間を算出し、該回答時間と対象としている質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを用いて、該回答候補者が対象としている質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置である。

請求項６の発明は、前記選出手段によって選出された回答者によって回答が行われなかった場合又は質問者が回答に満足しなかった場合は、前記質問文の難易度を該回答者の知識レベルよりも高く設定する設定手段をさらに具備することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置である。

請求項７の発明は、前記選出手段によって選出された回答者によって、対象としている質問文に含まれている単語の抽出が行われた場合は、該抽出された単語によってその後の処理を行うことによって、該回答者とは異なる回答者を選出することを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載の情報処理装置である。

請求項８の発明は、コンピュータを、質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを比較することによって、該回答候補者が該質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出する算出手段と、前記回答候補者の予定内で前記質問文に対する回答納期までに、前記算出手段によって算出された時間を確保することが可能な回答候補者を、該質問文に対する回答を行う回答候補者として選出する選出手段として機能させるための情報処理プログラムである。

請求項１の情報処理装置によれば、質問文に対する回答を行う回答候補者を選出する場合にあって、回答候補者が質問文に対する回答を行うのに必要な時間とその回答候補者の予定に基づいて選出することができる。

請求項２の情報処理装置によれば、過去の質問文又は回答文を用いて知識レベルを算出することができる。

請求項３の情報処理装置によれば、過去の電子メール、過去の回答文の評価された数、過去の質問文を用いて知識レベルを算出することができる。

請求項４の情報処理装置によれば、過去の質問文に対する回答を行うのに要した時間を用いて知識レベルを算出することができる。

請求項５の情報処理装置によれば、過去の回答時間と質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを用いて、回答候補者が質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出することができる。

請求項６の情報処理装置によれば、回答が行われなかった場合又は質問者が回答に満足しなかった場合は、質問文の難易度を回答者の知識レベルよりも高く設定することができる。

請求項７の情報処理装置によれば、回答者によって、対象としている質問文に含まれている単語の抽出が行われた場合は、その回答者とは異なる回答者を選出することができる。

請求項８の情報処理プログラムによれば、質問文に対する回答を行う回答候補者を選出する場合にあって、回答候補者が質問文に対する回答を行うのに必要な時間とその回答候補者の予定に基づいて選出することができる。

本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 本実施の形態を実現する場合のシステム構成例を示す説明図である。 本実施の形態が表示する質問画面の例を示す説明図である。 本実施の形態が表示する回答画面の例を示す説明図である。 本実施の形態が表示する質問・回答画面の例を示す説明図である。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 コミュニケーション履歴テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 ユーザー知識レベルテーブルのデータ構造例を示す説明図である。 回答所要時間テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 手すき時間テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 ユーザー知識レベルテーブルのデータ構造例を示す説明図である。 質問履歴テーブルのデータ構造例を示す説明図である。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するという意味である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることを言い、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。また、「Ａである場合、Ｂをする」という意味を有する記載は、「Ａであるか否かを判断し、Ａであると判断した場合はＢをする」の意味で用いる。ただし、Ａであるか否かの判断が不要である場合を除く。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。

本実施の形態である情報処理装置１００は、質問文に対する回答を行う回答候補者を選出するものであって、図１の例に示すように、投稿質問情報記憶モジュール１０５、質問キーワード抽出モジュール１１０、質問回答履歴情報記憶モジュール１１５、知識レベル算出モジュール１２０、質問難易度算出モジュール１３０、基本回答時間算出モジュール１４０、回答所要時間算出モジュール１５０、スケジュール情報記憶モジュール１５５、回答者選出モジュール１６０、回答依頼モジュール１７０を有している。

投稿質問情報記憶モジュール１０５は、質問キーワード抽出モジュール１１０、回答者選出モジュール１６０と接続されている。投稿質問情報記憶モジュール１０５は、（１）投稿された回答対象の質問文（質問文には、質問となる文章、質問となる文書等を含めてもよい）、（２）その質問文に対する回答納期、（３）質問者を本実施の形態において一意に特定するための情報（質問者ＩＤ：ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を記憶している。
質問回答履歴情報記憶モジュール１１５は、知識レベル算出モジュール１２０、基本回答時間算出モジュール１４０と接続されている。質問回答履歴情報記憶モジュール１１５は、（１）過去に投稿された質問文、（２）その質問文に対する回答文（回答文には、回答となる文章、回答となる文書等を含めてもよい）、（３）質問文の難易度、（４）回答者の回答当時の知識レベルの情報を記憶している。
スケジュール情報記憶モジュール１５５は、知識レベル算出モジュール１２０、回答者選出モジュール１６０と接続されている。スケジュール情報記憶モジュール１５５は、回答候補者となるユーザーのスケジュール（予定）を記憶している。また、質問者のスケジュールを記憶していてもよい。

質問キーワード抽出モジュール１１０は、投稿質問情報記憶モジュール１０５、知識レベル算出モジュール１２０と接続されている。質問キーワード抽出モジュール１１０は、質問文に含まれているキーワードとなる単語を抽出する。つまり、質問文データからの質問キーワードを抽出する。キーワードとなる単語は、予め定められた単語であってもよい。また、質問文に対して形態素解析を行い、単語の重み付けによって抽出するようにしてもよい。単語の重み付けには一般的にｔｆ−ｉｄｆが用いられる。ｔｆ（ｔｅｒｍ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は文書内での単語の出現回数である。ｉｄｆ（ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は単語が全質問文中にどれくらい出現するかの逆数を表す。ｔｆはそれぞれの質問文毎に算出されるが、ｉｄｆは各語について計算される。これら２つの値を掛け合わせたｔｆ−ｉｄｆを用いるようにしてもよい。

知識レベル算出モジュール１２０は、質問キーワード抽出モジュール１１０、質問回答履歴情報記憶モジュール１１５、質問難易度算出モジュール１３０、スケジュール情報記憶モジュール１５５と接続されている。知識レベル算出モジュール１２０は、質問キーワード抽出モジュール１１０によって抽出された単語が含まれている過去の質問文又は回答文の数を、ユーザー毎に計数する。ここでのユーザーとは、質問者又は回答候補者である。過去の質問文とは、そのユーザーによって作成された質問文であり、過去の回答文とは、そのユーザーによって作成された回答文である。そして、計数した数に応じて、質問者又は回答候補者の知識レベルを算出する。
例えば、知識レベル算出モジュール１２０は、質問キーワードに対する、質問者、回答候補者のそれぞれの知識レベルを算出するために、次の処理を行う。
（１）質問回答履歴情報記憶モジュール１１５に対して、質問キーワードが含まれる過去の質問文と回答によって構成されている履歴を検索する。
（２）（１）で１回以上の質問又は回答を行ったユーザーを回答候補者とする。
（３）（１）の検索結果から、質問者、回答候補者の過去の回答文と質問文の個数をカウントする。
（４）カウントした個数から質問者、回答候補者の質問キーワードに対する知識レベルを算出する。

質問難易度算出モジュール１３０は、知識レベル算出モジュール１２０、基本回答時間算出モジュール１４０と接続されている。例えば、質問難易度算出モジュール１３０は、質問文の難易度を算出するために、次の処理を行う。
（１）知識レベル算出モジュール１２０より、質問者の質問キーワードに対する知識レベルを取得する。
（２）質問者の質問キーワードに対する知識レベルから質問の難易度を算出する。

基本回答時間算出モジュール１４０は、質問回答履歴情報記憶モジュール１１５、質問難易度算出モジュール１３０、回答所要時間算出モジュール１５０と接続されている。例えば、基本回答時間算出モジュール１４０は、質問文の難易度と回答者の知識レベルが同じ場合の回答の所要時間を算出するために、次の処理を行う。
（１）質問キーワードが含まれている過去の質問文の難易度を質問回答履歴情報記憶モジュール１１５から取得する。
（２）過去の質問文に対する回答者の知識レベル、その回答の所要時間から基本の回答所要時間を算出する。

回答所要時間算出モジュール１５０は、基本回答時間算出モジュール１４０、回答者選出モジュール１６０と接続されている。回答所要時間算出モジュール１５０は、質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを比較することによって、その回答候補者がその質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出する。
ここで質問文の難易度として、知識レベル算出モジュール１２０によって算出されたその質問文を投稿した質問者の知識レベルに対応した値であってもよい。そして、回答所要時間算出モジュール１５０は、知識レベル算出モジュール１２０によって算出された回答候補者の知識レベルを用いるようにしてもよい。
例えば、回答所要時間算出モジュール１５０は、質問文の難易度に基づいて、各回答候補者の回答に必要な所要時間を予測するために、次の処理を行う。
（１）知識レベル算出モジュール１２０から、回答候補者の質問キーワードに対する知識レベルを取得する。
（２）質問難易度算出モジュール１３０から、質問文の難易度を取得する。
（３）回答候補者の知識レベルと質問文の難易度から、その回答候補者の回答にかかる所要時間を算出する。

回答者選出モジュール１６０は、投稿質問情報記憶モジュール１０５、回答所要時間算出モジュール１５０、スケジュール情報記憶モジュール１５５、回答依頼モジュール１７０と接続されている。回答者選出モジュール１６０は、回答候補者のスケジュール内で質問文に対する回答納期までに、回答所要時間算出モジュール１５０によって算出された時間を確保することが可能な回答候補者を、その質問文に対する回答を行う回答候補者として選出する。例えば、回答候補者のスケジュール内で質問文に対する回答納期までの期間において、回答するのに費やすことができる時間として、回答所要時間算出モジュール１５０によって算出された時間以上の時間を確保することができるか否かを判断し、確保することができる回答候補者を選出する。ここで「回答するのに費やすことができる時間」とは、回答候補者の既に確定している予定以外の時間である。
例えば、回答者選出モジュール１６０は、回答候補者の中から、正式な回答者を選出するために、次の処理を行う。
（１）回答所要時間算出モジュール１５０より、各回答候補者の回答所要時間を取得する。
（２）各回答候補者のスケジュール情報と質問文に対する回答納期（回答納期情報）を取得する。
（３）（２）のスケジュール情報と回答納期情報から回答納期までの各回答候補者のスケジュールの空き時間を算出する。
（４）（１）で取得した回答所要時間と（３）で取得したスケジュールの空き時間の差分を取得する。
（５）（４）の差分情報から正式な回答者を選出する。

回答依頼モジュール１７０は、回答者選出モジュール１６０と接続されている。例えば、回答依頼モジュール１７０は、回答の依頼、回答文の登録を行うために、次の処理を行う。
（１）正式な回答者（回答者選出モジュール１６０によって選出された回答者）に対して、回答の依頼を行う。
（２）その回答者から回答文を受け付けて、質問回答履歴情報記憶モジュール１１５に登録する。
また、回答依頼モジュール１７０に質問管理機能を持たせてもよい。その場合、例えば、回答依頼モジュール１７０は、回答の依頼、回答文の登録を行うために、次の処理を行う。
（１）正式な回答者（回答者選出モジュール１６０によって選出された回答者）に対して、回答の依頼を行う。
（２）スケジュール情報より回答者の回答にかかった時間を取得する。
（３）その回答者から回答文を受け付けて、質問回答履歴情報記憶モジュール１１５に登録する。
なお、情報処理装置１００として基本回答時間算出モジュール１４０を省いた構成としてもよい。その場合、質問難易度算出モジュール１３０と回答所要時間算出モジュール１５０が接続された状態となる。この場合、基本となる回答所要時間として、予め定められた値を用いて、対象となっている質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出する。

図２は、本実施の形態を実現する場合のシステム構成例を示す説明図である。
情報処理装置１００、質問者・回答者用端末２１０Ａ、質問者・回答者用端末２１０Ｂ、質問者・回答者用端末２１０Ｃ、質問者・回答者用端末２１０Ｄ、Ｑ＆Ａシステム２２０、スケジュール管理装置２３０は、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９０は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット等であってもよい。
情報処理装置１００は、Ｑ＆Ａシステム２２０に内蔵されていてもよい。
Ｑ＆Ａシステム２２０は、質問者・回答者用端末２１０Ａ〜質問者・回答者用端末２１０Ｄから質問文を受け付ける。スケジュール管理装置２３０は、質問者・回答者用端末２１０Ａ〜質問者・回答者用端末２１０Ｄの各ユーザーのスケジュールを管理する。
情報処理装置１００は、Ｑ＆Ａシステム２２０が受け付けた質問文に対する回答者を選出し、その回答者に通知する。さらに、回答納期を回答者に通知してもよい。
例えば、オフィス活動において、ユーザーが他社（又は他者）に質問を行いたい際にはＱ＆Ａシステム２２０を利用することが行われている。回答者を選出した場合、その回答者の回答に要する時間をスケジュール上確保できないために、質問者の希望する回答納期までに期待する回答が得られないとなる事態を防止するものである。

図３は、本実施の形態が表示する質問画面３００の例を示す説明図である。質問者が利用している質問者・回答者用端末２１０の液晶ディスプレイ等の表示装置に表示するものである。
質問画面３００には、質問文記載欄３１０、質問ボタン３２０を表示する。質問者となるユーザーの質問者・回答者用端末２１０のキーボード、マウス、タッチパネル等に対する操作によって、質問文記載欄３１０内に質問文が記載される。そして、その質問者の操作によって質問ボタン３２０が選択されることによって、質問文記載欄３１０内に記載された質問文が情報処理装置１００に送信される。そして、質問者ＩＤ等も送信されてもよい。また、その質問文に対する回答納期を記載する欄を設け、その欄に記載された回答納期を情報処理装置１００に送信するようにしてもよい。回答納期の指定がない場合には、回答納期として、現在から予め定められた期間の期限（デフォルト値）を設けるようにしてもよい。

図４は、本実施の形態が表示する回答画面４００の例を示す説明図である。回答者が利用している質問者・回答者用端末２１０の液晶ディスプレイ等の表示装置に表示するものである。
回答画面４００には、質問文表示欄４１０、回答納期表示欄４２０、回答文記載欄４３０、回答ボタン４４０、辞退ボタン４５０を表示する。
質問文表示欄４１０には、その回答者に対する質問文を表示する。また、回答納期表示欄４２０には、その質問文に対する回答納期を表示する。回答者となるユーザーの質問者・回答者用端末２１０のキーボード、マウス、タッチパネル等に対する操作によって、回答文記載欄４３０内に回答文が記載される。そして、その回答者の操作によって回答ボタン４４０が選択されることによって、回答文記載欄４３０内に記載された回答文が情報処理装置１００に送信される。また、辞退ボタン４５０が選択された場合は、その質問文に対する回答を辞退したと判断する。

図５は、本実施の形態が表示する質問・回答画面５００の例を示す説明図である。回答が行われた後に、質問者が利用している質問者・回答者用端末２１０の液晶ディスプレイ等の表示装置に表示するものである。
質問・回答画面５００には、質問表示欄５１０、回答表示欄５２０を表示する。質問表示欄５１０には、以前に投稿した質問文を表示する。回答表示欄５２０には、その質問文に対する回答文を表示する。

図６は、本実施の形態による処理例を示すフローチャート（全体フロー）である。
ステップＳ６００では、Ｑ＆Ａシステムに質問が投稿されたことを検知し、処理を開始する。
ステップＳ６０２では、質問文のキーワードを抽出する。
ステップＳ６０４では、知識レベルを算出する。ステップＳ６０４の処理については、図７に例示のフローチャートを用いて後述する。
ステップＳ６０６では、質問文の難易度を判定する。
ステップＳ６０８では、回答所要時間を算出する。ステップＳ６０８の処理については、図８に例示のフローチャートを用いて後述する。
ステップＳ６１０では、回答者を選出する。ステップＳ６１０の処理については、図９に例示のフローチャートを用いて後述する。
ステップＳ６１２では、回答者へ回答を依頼する。
ステップＳ６１４では、回答を取得する。

図７は、本実施の形態による処理例を示すフローチャート（知識レベル算出フロー）である。
ステップＳ７００では、質問キーワードの抽出が終了したことを検知し、知識レベル算出処理を開始する。
ステップＳ７０２では、質問文中のキーワードを取得する。
ステップＳ７０４では、質問者ＩＤ又は回答候補者ＩＤと質問文中のキーワードを使って、質問履歴情報、回答履歴情報を検索する。
ステップＳ７０６では、質問者、回答候補者の質問キーワードに対する知識レベルを算出する。具体的には、ステップＳ７０４でのヒット数をカウントし、質問者、回答候補者の知識レベルとする。

図８は、本実施の形態による処理例を示すフローチャート（回答所要時間算出フロー）である。
ステップＳ８００では、質問文の難易度判定が終了したことを検知し、回答所要時間算出処理を開始する。
ステップＳ８０２では、回答候補者の知識レベルを取得する。
ステップＳ８０４では、質問文の難易度を取得する。
ステップＳ８０６では、質問文に対する各回答候補者の回答所要時間を算出する。具体的には、ステップＳ８０２、ステップＳ８０４による処理結果を用いて、回答所要時間を算出する。

図９は、本実施の形態による処理例を示すフローチャート（回答者選出フロー）である。
ステップＳ９００では、回答所要時間の算出が終了したことを検知し、回答者選出処理を開始する。
ステップＳ９０２では、スケジュール情報、回答所要時間、納期情報を取得する。
ステップＳ９０４では、回答候補者の回答可能な日時を予測する。
ステップＳ９０６では、回答者を選出する。

具体例を用いて説明する。以下のような質問文がＱ＆Ａシステムに投稿されたとする。
・質問文：「ＳｏｆｔｗａｒｅＡのアンインストール方法を教えてください。」
・希望納期：２４時間後
・質問者：ユーザーＣ
１．質問キーワード抽出モジュール１１０による質問文の解析処理。
質問文よりキーワードの抽出を行う。手順は以下のようになる。
（１）質問文からの単語の抽出を行う。例えば、形態素解析を用いて、質問文に使用されている単語として、「ＳｏｆｔｗａｒｅＡ」、「アンインストール」等を抽出する。
（２）単語の中から特徴的なものをキーワードとして選定する。例えば、特徴的なキーワードとして、固有名詞と質問文に複数回登場する単語を抽出する。前述の例では、質問文から抽出されたキーワードは以下のようになる。
・キーワード：「ＳｏｆｔｗａｒｅＡ」

２．知識レベル算出モジュール１２０による質問者と回答候補者の知識レベルの算出処理。
キーワード：「ＳｏｆｔｗａｒｅＡ」に対する、各ユーザーのコミュニケーション履歴（質問回答履歴情報記憶モジュール１１５）に対して検索を行い、例えば、コミュニケーション履歴テーブル１０００のようなデータを構築する。図１０は、コミュニケーション履歴テーブル１０００のデータ構造例を示す説明図である。コミュニケーション履歴テーブル１０００は、ユーザー名欄１０１０、質問回数欄１０２０、回答回数欄１０３０を有している。ユーザー名欄１０１０は、ユーザー名（ユーザーＩＤであってもよい。以下同様）を記憶している。質問回数欄１０２０は、そのユーザーが投稿した質問回数を記憶している。回答回数欄１０３０は、そのユーザーが回答した回答回数を記憶している。なお、ユーザーは、質問者にもなり得るし、回答者ともなり得る。図１０の例に記載されているユーザーは、キーワードに関する質問・回答の履歴が１件以上あり、回答候補者として選出されたユーザーである。なお、ここで用いている１件は、予め定められた閾値であり、他の値であってもよい。
ユーザーの知識レベルは、ユーザーの過去の質問回数と回答回数の合計によって算出する。そして、例えば、ユーザー知識レベルテーブル１１００を生成する。図１１は、ユーザー知識レベルテーブル１１００のデータ構造例を示す説明図である。ユーザー知識レベルテーブル１１００は、ユーザー名欄１１１０、質問回数欄１１２０、回答回数欄１１３０、レベル欄１１４０を有している。ユーザー名欄１１１０は、ユーザー名を記憶している。質問回数欄１１２０は、そのユーザーによる質問回数を記憶している。回答回数欄１１３０は、そのユーザーによる回答回数を記憶している。レベル欄１１４０は、そのユーザーの知識レベルを記憶している。例えば、ユーザーＡは質問回数が１であり、回答回数が４であるので、知識レベルは５（１＋４）となる。

３．質問難易度算出モジュール１３０による質問文の難易度の算出処理。
質問文の難易度は、質問者の知識レベルとする。前述の例の場合、質問者がユーザーＣである場合、質問文の難易度は図１１の例に示すユーザー知識レベルテーブル１１００により「３」と算出される。なお、質問文の難易度を、その質問文を投稿した質問者の知識レベルそのものとしたが、質問者の知識レベルに対応した値であればよい。例えば、質問者の知識レベルに予め定められた値を乗算する（重み付け）等の処理を行ってもよい。

４．回答所要時間算出モジュール１５０による回答に必要な時間の算出処理。
質問文の難易度と知識レベルが同じ場合の回答所要時間を基本の回答所要時間（例えば、２０分等）とし、質問文の難易度と回答候補者の知識レベルから回答所要時間の算出を行う。例えば、以下の式を用いる。
回答所要時間＝基本の回答所要時間／（回答者の知識レベル／質問文のレベル）
（１）例えば、回答者がユーザーＡの場合、質問文の難易度より知識レベルが「２」高いので、所要時間は以下のようになる。
回答所要時間＝２０／（５／３）＝１２分
（２）例えば、回答者がユーザーＤの場合、質問文の難易度より知識レベルが「１」低いので、所要時間は以下のようになる。
回答所要時間＝２０／（２／３）＝３０分
各回答候補者について、回答所要時間を算出して、回答所要時間テーブル１２００を生成する。図１２は、回答所要時間テーブル１２００のデータ構造例を示す説明図である。回答所要時間テーブル１２００は、ユーザー名欄１２１０、回答所要時間欄１２２０を有している。ユーザー名欄１２１０は、ユーザー名を記憶している。回答所要時間欄１２２０は、対象としている質問文に対しての、そのユーザーによる回答所要時間を記憶している。

５．回答者選出モジュール１６０による回答者の選出処理。
回答納期に対するユーザーの手すき時間をスケジュール情報記憶モジュール１５５（一般に、スケジューラと言われる）より取得し、例えば手すき時間テーブル１３００のようなデータを構成する。図１３は、手すき時間テーブル１３００のデータ構造例を示す説明図である。手すき時間テーブル１３００は、ユーザー名欄１３１０、手すき時間欄１３２０を有している。ユーザー名欄１３１０は、ユーザー名を記憶している。手すき時間欄１３２０は、そのユーザーの回答納期までの手すき時間を記憶している。なお、ここで手すき時間とは、前述の「回答するのに費やすことができる時間」である。もちろんのことながら、就業時間内における手すき時間である。
回答所要時間テーブル１２００の回答所要時間欄１２２０内の値と手すき時間テーブル１３００の手すき時間欄１３２０内の値との差分を計算し、仮に各ユーザーに質問文の回答者として割り当てた場合の残りの手すき時間を計算する。例えば、ユーザーＡの場合は、１８（３０−１２）分となり、ユーザーＢの場合は、１．５（１０−８．５）分となる。
以上のように計算を行い、残りの手すき時間のあるユーザーを正式な回答者として選出する。例えば、残りの手すき時間が最も多いユーザーを回答者として選出してもよい。前述の例の場合、ユーザーＡを回答者として選出する。
また、残りの手すき時間が０以上（納期までの各ユーザーの手すき時間がそれぞれのユーザーの回答所要時間以上）であって、回答所要時間が最も少ないユーザーを回答者として選出するようにしてもよい。

以下、本実施の形態の変形例を説明する。
＜変形例Ａ＞知識レベル算出モジュール１２０によるＱ＆Ａシステム以外のコミュニケーション履歴と質問回答履歴の評価情報を使っての算出処理。
この変形例Ａによる処理は、Ｑ＆Ａシステムに投稿が少ない質問者、回答者であっても知識レベルを算出するものである。投稿した質問文、回答文の数が予め定められた閾値よりも少ない又は以下である場合は、知識レベル算出モジュール１２０は、以下の処理を行うようにしてもよい。
以下の情報のいずれか１つ又はこれらの複数の組み合わせを用いて、知識レベルの算出を行う。
１．質問者、回答候補者のメール送受信履歴
２．質問者、回答候補者の回答に対して他のユーザーが評価した数
３．質問者、回答候補者の過去に回答した質問文の難易度の合計
過去に投稿された質問文、又は回答文に対応する質問文の難易度を対象とする。
なお、これら「１」から「３」の情報は、質問キーワード抽出モジュール１１０によって抽出されたキーワードが含まれている情報を対象としている。「１」の場合にあっては、キーワードが含まれている電子メールが対象である。「２」の場合にあっては、キーワードが含まれている質問文、回答文の評価が対象である。「３」の場合にあっては、キーワードが含まれている質問文が対象である。

１．質問者、回答候補者のメール送受信履歴
（１）電子メール処理装置（一般にメーラーと言われる、その他コミュニケーションシステム等）から送受信履歴を取得する。
（２）送受信履歴から得た情報に対して知識レベル算出モジュール１２０にて分析を行う。
２．質問者、回答候補者の回答に対する評価
（１）質問回答履歴情報記憶モジュール１１５から取得した回答履歴の評価情報を取得する。例えば、Ｑ＆Ａシステムと組み合わせたＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ、ソーシャル・ネットワーキング・サービス）と連携して、ＳＮＳにおける評価サービスの評価（例えば、「いいね」ボタンの選択）を取得する。
３．質問者、回答候補者の過去に回答した質問文の難易度の合計
（１）質問回答履歴情報記憶モジュール１１５から取得した回答履歴から、回答を行った質問文の難易度を取得する。

この変形例Ａでは、前述の実施の形態における図１１の例に示すユーザー知識レベルテーブル１１００は、図１４の例に示すユーザー知識レベルテーブル１４００のようになる。図１４は、ユーザー知識レベルテーブル１４００のデータ構造例を示す説明図である。ユーザー知識レベルテーブル１４００は、ユーザー名欄１４１０、質問回数欄１４２０、回答回数欄１４３０、評価された回答数欄１４４０、質問難易度の合計欄１４５０、レベル欄１４６０を有している。ユーザー名欄１４１０は、ユーザー名を記憶している。質問回数欄１４２０は、そのユーザーによるメールにおける質問回数を記憶している。回答回数欄１４３０は、そのユーザーによるメールにおける回答回数を記憶している。評価された回答数欄１４４０は、そのユーザーによる回答が評価された回答数（前述の例では「いいね」ボタンが選択された回答の数）を記憶している。質問難易度の合計欄１４５０は、そのユーザーが投稿した過去の質問文の難易度の合計を記憶している。レベル欄１４６０は、そのユーザーの知識レベルを記憶している。ここでは、知識レベルの算出を質問回数欄１４２０、回答回数欄１４３０、評価された回答数欄１４４０、質問難易度の合計欄１４５０内の値の加算によって行っている。この例では、ユーザーＤが最も知識レベルが高いユーザーであると判定される。
なお、変形例Ａでは、質問回数欄１４２０、回答回数欄１４３０、評価された回答数欄１４４０、質問難易度の合計欄１４５０の全てを用いたが、これらのうちの１つ以上を用いればよい。また、各欄の値に予め定められた値を乗算する（重み付け）等して、加算する処理を行ってもよい。

＜変形例Ｂ＞知識レベル算出モジュール１２０による知識レベル算出処理（算出式を用いたケース）。
この変形例Ｂによる処理は、Ｑ＆Ａシステムに投稿が少ない質問者、回答者であっても知識レベルを算出するものである。投稿した質問文、回答文の数が予め定められた閾値よりも少ない又は以下である場合は、知識レベル算出モジュール１２０は、以下の処理を行うようにしてもよい。
知識レベル算出モジュール１２０は、質問キーワード抽出モジュール１１０によって抽出された単語が含まれている過去の質問文を抽出する。そして、抽出した質問文に対する回答を行うのに要した時間と、その質問文の難易度に応じて、その回答を行ったユーザーの知識レベルを算出する。

具体的には、以下の処理を行う。
（１）過去の回答所要時間の取得処理。
スケジュール情報を取得する。
（１）−１：回答された日時（年、月、日、時、分、秒、秒以下、又はこれらの組み合わせであってもよい）前の予め定められた期間内のスケジュール情報に回答作業の予定が登録されている場合には、その時間を回答所要時間として取得する。
（１）−２：スケジュール情報に回答作業の予定が登録されていない場合には、回答された日時前の予め定められた期間内のスケジュール情報内の空き時間を回答にかかった回答所要時間とする。
（２）質問回答履歴情報記憶モジュール１１５から取得した回答履歴から、回答を行った質問文の難易度を取得する。
（３）基本の回答所要時間との比較によって知識レベルを算出する。
例えば、図１１の例に示すユーザー知識レベルテーブル１１００において、ユーザーＤが回答した質問文の難易度とユーザーＤの回答所要時間は以下のようであったとする。
・質問文の難易度：５０
・ユーザーＤの回答所要時間：１０分
基本の回答所要時間が“２０分”だとするとユーザーＤの知識レベルは、以下のように算出される。なお、ここで用いている２０分は、予め定められた値であり、他の値であってもよい。
式：知識レベル＝質問文の難易度／（回答所要時間／基本の回答所要時間）
ユーザーＤの知識レベル＝５０／（１０／２０）＝１００
よってユーザーＤは、過去に一度の投稿ではあるが、知識レベルが１００であると算出する。

＜変形例Ｃ＞基本回答時間算出モジュール１４０による基本の回答所要時間の算出処理。
この変形例Ｃによる処理は、質問文の難易度、キーワード毎に回答にかかる所要時間を予測するものである。
基本回答時間算出モジュール１４０は、（１）過去の質問文の難易度と（２）その質問文に回答した回答者の知識レベルと（３）その質問文に対する回答に要した時間を用いて、質問文の難易度と回答者の知識レベルが同じ場合の回答時間を算出し、その回答時間と対象としている質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを用いて、その回答候補者が対象としている質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出する。ここで「回答時間と対象としている質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを用いて」として、例えば、回答時間に対して、対象としている質問文の難易度と回答候補者の知識レベルの比を乗算する等の処理がある。

具体的な例を用いて説明する。
まず、質問回答履歴情報記憶モジュール１１５に対して、質問文のキーワード、質問文の難易度を用いた検索を行う。
例えば、質問文の難易度が３であり、回答者の知識レベルも同じ場合の回答の所要時間を求める場合について説明する。質問文のキーワード「ＳｏｆｔｗａｒｅＡ」による検索結果（質問文内にキーワードを含むという検索条件）として、質問履歴テーブル１５００を生成する。図１５は、質問履歴テーブル１５００のデータ構造例を示す説明図である。質問履歴テーブル１５００は、質問Ｎｏ欄１５１０、難易度欄１５２０、回答者の知識レベル欄１５３０、回答所要時間欄１５４０を有している。質問Ｎｏ欄１５１０は、本実施の形態において質問文を一意に特定するための情報である質問Ｎｏを記憶している。難易度欄１５２０は、その質問文の難易度を記憶している。回答者の知識レベル欄１５３０は、その質問文に対して回答した回答者の知識レベルを記憶している。回答所要時間欄１５４０は、その回答者が回答に要した時間を記憶している。この場合、回答者の知識レベル：「３」であるものとして、質問Ｎｏ.２が検索される。つまり、質問文の難易度が３である質問文を知識レベル４の回答者が答えた場合、１８分の所要時間であったことが検索結果として抽出される。
質問文の難易度と回答者の知識レベルが同じ場合の回答所要時間を、以下の式で求める。
基本回答所要時間＝回答所要時間／（質問文の難易度／回答者の知識レベル）
したがって、この例の場合は、
基本回答所要時間＝１８／（３／４）＝２４
となる。よって、この例の場合は、２４分間が基本の回答所要時間となる。

＜変形例Ｄ＞質問難易度算出モジュール１３０、基本回答時間算出モジュール１４０、回答所要時間算出モジュール１５０、回答者選出モジュール１６０、回答依頼モジュール１７０による回答者の辞退処理。
この変形例Ｄによる処理は、質問者が意図せず自分の知識量よりもはるかに高い難易度の質問をした場合に対処するものである。例えば、質問者が他者（お客さま、開発委託先など）から受けた質問を代理で投稿したケースが該当する。
回答依頼モジュール１７０は、回答者選出モジュール１６０によって選出された回答者によって回答が行われなかった場合又は質問者が回答に満足しなかった場合は、質問文の難易度をその回答者の知識レベルよりも高く設定する。

具体的な例を用いて説明する。
以下のような条件に基づいて、回答者の再選出を行い、追加の回答依頼を出す。
（１）回答依頼した正式な回答者が予め定められた時間、質問文を掲載したページへのアクセスを行わなかった場合
（２）回答者が回答依頼を辞退した場合（図４の例の辞退ボタン４５０が選択された場合）
（３）質問者が回答に満足しなかった場合
なお、（１）、（２）の場合は、回答者選出モジュール１６０によって選出された回答者によって回答が行われなかった場合に該当する。
これらの場合、質問難易度算出モジュール１３０、基本回答時間算出モジュール１４０、回答所要時間算出モジュール１５０、回答者選出モジュール１６０、回答依頼モジュール１７０（図６の例に示すフローチャート内のステップＳ６０６以降）の処理を再度実施する。ただし、質問文の難易度を辞退した回答者の知識レベルより高い値とする。例えば、知識レベルに予め定められた値（例えば１等）を加算して、質問文の難易度を算出してもよいし、辞退した回答者の操作によって指定してもよい。この例の場合では、ユーザーＡの知識レベルが５のため、質問文の難易度を６に設定する。

この変形例Ｄによって、全体フローは図１６の例に示すようになる。図１６は、本実施の形態（変形例Ｄ）による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１６００では、Ｑ＆Ａシステムに質問文が投稿されたことを検知し、処理を開始する。
ステップＳ１６０２では、質問文の情報を取得する。
ステップＳ１６０４では、質問文のキーワードに対する質問者、回答候補者の知識レベルを判定する。
ステップＳ１６０６では、質問文の難易度を判定する。ステップＳ１６１４を経た処理の場合は、質問文の難易度を、辞退した回答者の知識レベルよりも高い値とする。
ステップＳ１６０８では、各回答候補者の回答所要時間を算出する。
ステップＳ１６１０では、回答者を選出する。
ステップＳ１６１２では、回答者へ回答を依頼する。
ステップＳ１６１４では、回答者が辞退したか否かを判断し、辞退した場合はステップＳ１６０６へ戻り、それ以外の場合はステップＳ１６１６へ進む。
ステップＳ１６１６では、回答を取得する。

なお、（１）の場合、回答所要時間算出モジュール１５０、回答者選出モジュール１６０による処理を、再度実施するようにしてもよい。また、（２）の場合、辞退時に記載された辞退理由が知識不足でなければ、回答所要時間算出モジュール１５０、回答者選出モジュール１６０による処理を、再度実施するようにしてもよい。例えば、回答画面４００内に辞退ボタン４５０が選択された場合は、辞退の理由として、「知識不足ボタン」等を表示して、それらの選択によって辞退理由を判断すればよい。そして、「知識不足ボタン」が選択された場合に、前述した処理を行うようにしてもよい。

＜変形例Ｅ＞知識レベル算出モジュール１２０、質問難易度算出モジュール１３０、基本回答時間算出モジュール１４０、回答所要時間算出モジュール１５０、回答者選出モジュール１６０、回答依頼モジュール１７０による回答者の回答を補足できそうな人の指名処理又はキーワード変更処理。
この変形例Ｅによる処理は、質問文の中に回答に直接関係がないキーワード以外が含まれていた場合に対処するものである。例えば、質問文として、『「ＳｏｆｔｗａｒｅＡ」を「ＣｏｍｐｕｔｅｒＡ」上で動かすための「外部接続申請方法」について教えてください。』が投稿された場合、抽出キーワードとしては、「ＳｏｆｔｗａｒｅＡ」、「ＣｏｍｐｕｔｅｒＡ」、「外部接続申請方法」となる。この例の質問文の本質は「ＣｏｍｐｕｔｅｒＡ」の「外部接続申請方法」であり、「ＳｏｆｔｗａｒｅＡ」であるかどうかは実は回答にはあまり関係がない（ただし、質問者には不要かどうかはわからない）にもかかわらず、この場合には「ＳｏｆｔｗａｒｅＡ」の知識レベルが高い回答候補者が選出される可能性があり、質問文に対する十分な回答ができない、時間がかかりすぎるといった事態が発生することが想定される。
その場合には以下の２つの方法によって回答者が次の回答者に回答依頼を出すようにする。
パターン（１）：回答者が直接次の回答者（質問文の回答を行う者）を指名する。
回答者が質問文に対する適切な回答者に心当たりがある場合には直接指定する。
パターン（２）：回答者がキーワードを変更する。
回答者選出モジュール１６０によって選出された回答者によって、対象としている質問文に含まれている単語の抽出が行われた場合は、その抽出された単語によってその後の処理を行うことによって、その回答者とは異なる回答者を選出する。ここで、「回答者によって、対象としている質問文に含まれている単語の抽出が行われた場合」として、その回答者が選出する過程で質問キーワード抽出モジュール１１０によって抽出されたキーワードとは異なるキーワードを抽出するように、回答者が抽出したキーワードと質問キーワード抽出モジュール１１０が抽出したキーワードを比較するようにしてもよい。
具体的には、回答者が質問文に対する適切な補足の回答者に心当たりがない場合等、回答者がキーワードを適切なものに再設定する。そのキーワードをもとに情報処理装置１００が異なる回答者を選出する。
なお、新たに選出された回答者は、元の回答者の代わりとしてもよいし、元の回答者と新たな回答者の複数人を回答者としてもよい。

この変形例Ｅによって、全体フローは図１７の例に示すようになる。図１７は、本実施の形態（変形例Ｅ）による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１７００では、Ｑ＆Ａシステムに質問文が投稿されたことを検知し、処理を開始する。
ステップＳ１７０２では、質問文の情報を取得する。
ステップＳ１７０４では、質問文のキーワードに対する質問者、回答候補者の知識レベルを判定する。
ステップＳ１７０６では、質問文の難易度を判定する。ステップＳ１７１８のＹｅｓを経てきた場合は、回答者の操作によって変更されたキーワードを用いて、再度ステップＳ１７０６以降の処理を行う。
ステップＳ１７０８では、各回答候補者の回答所要時間を算出する。

ステップＳ１７１０では、回答者を選出する。ステップＳ１７１８のＮｏを経てきた場合は、その時点で再度ステップＳ１７１０以降の処理を行う。ステップＳ１７１４のＹｅｓを経てきた場合（同じ質問文に対して複数回の回答者の選出処理が行われた場合）は、前回（前々回等を含む）の回答者とは異なる回答者を選出する。例えば、前回の回答者を当初の回答候補者に含めないようにしてもよいし、同じ回答者となった場合は次点の回答候補者を回答者として選出するようにしてもよい。
ステップＳ１７１２では、回答者へ回答を依頼する。ステップＳ１７１６のＹｅｓを経てきた場合は、回答者が指名した者を回答者として回答依頼処理を行う。
ステップＳ１７１４では、回答者が補足の回答を要求したか否かを判断し、要求した場合はステップＳ１７１６へ進み、それ以外の場合はステップＳ１７２０へ進む。
ステップＳ１７１６では、回答者が次の回答者を指名したか否かを判断し、指名した場合はステップＳ１７１２へ戻り、それ以外の場合はステップＳ１７１８へ進む。
ステップＳ１７１８では、回答者によってキーワードが変更されたか否かを判断し、変更された場合はステップＳ１７０６へ戻り、それ以外の場合はステップＳ１７１０へ戻る。
ステップＳ１７２０では、回答を取得する。

なお、本実施の形態としてのプログラムが実行されるコンピュータのハードウェア構成は、図１８に例示するように、一般的なコンピュータであり、具体的にはパーソナルコンピュータ、サーバーとなり得るコンピュータ等である。つまり、具体例として、処理部（演算部）としてＣＰＵ１８０１を用い、記憶装置としてＲＡＭ１８０２、ＲＯＭ１８０３、ＨＤ１８０４を用いている。ＨＤ１８０４として、例えばハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）を用いてもよい。質問キーワード抽出モジュール１１０、知識レベル算出モジュール１２０、質問難易度算出モジュール１３０、基本回答時間算出モジュール１４０、回答所要時間算出モジュール１５０、回答者選出モジュール１６０、回答依頼モジュール１７０等のプログラムを実行するＣＰＵ１８０１と、そのプログラムやデータを記憶するＲＡＭ１８０２と、本コンピュータを起動するためのプログラム等が格納されているＲＯＭ１８０３と、補助記憶装置（フラッシュメモリ等であってもよい）であるＨＤ１８０４と、キーボード、マウス、タッチパネル等に対する利用者の操作に基づいてデータを受け付ける受付装置１８０６と、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ等の出力装置１８０５と、ネットワークインタフェースカード等の通信ネットワークと接続するための通信回線インタフェース１８０７、そして、それらをつないでデータのやりとりをするためのバス１８０８により構成されている。これらのコンピュータが複数台互いにネットワークによって接続されていてもよい。

前述の実施の形態のうち、コンピュータ・プログラムによるものについては、本ハードウェア構成のシステムにソフトウェアであるコンピュータ・プログラムを読み込ませ、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働して、前述の実施の形態が実現される。
なお、図１８に示すハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１８に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えばＡＳＩＣ等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１８に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータの他、情報家電、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体を言う。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。

１００…情報処理装置
１０５…投稿質問情報記憶モジュール
１１０…質問キーワード抽出モジュール
１１５…質問回答履歴情報記憶モジュール
１２０…知識レベル算出モジュール
１３０…質問難易度算出モジュール
１４０…基本回答時間算出モジュール
１５０…回答所要時間算出モジュール
１５５…スケジュール情報記憶モジュール
１６０…回答者選出モジュール
１７０…回答依頼モジュール
２１０…質問者・回答者用端末
２１０Ａ…質問者・回答者用端末
２１０Ｂ…質問者・回答者用端末
２１０Ｃ…質問者・回答者用端末
２１０Ｄ…質問者・回答者用端末
２２０…Ｑ＆Ａシステム
２３０…スケジュール管理装置
２９０…通信回線

Claims (8)

1. 質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを比較することによって、該回答候補者が該質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出する算出手段と、
   前記回答候補者の予定内で前記質問文に対する回答納期までに、前記算出手段によって算出された時間を確保することが可能な回答候補者を、該質問文に対する回答を行う回答候補者として選出する選出手段
   を具備することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記質問文に含まれている単語を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された単語が含まれている過去の質問文又は回答文の数を、ユーザー毎に計数する計数手段と、
   前記計数手段によって計数された数に応じて、質問者又は回答候補者の知識レベルを算出する知識レベル算出手段
   をさらに具備し、
   前記質問文の難易度は、前記知識レベル算出手段によって算出された該質問文を投稿した質問者の知識レベルに対応した値であり、
   前記算出手段は、前記知識レベル算出手段によって算出された回答候補者の知識レベルを用いる
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記質問文に含まれている単語を抽出する第１の抽出手段と、
   （１）前記第１の抽出手段によって抽出された単語が含まれている過去の電子メールの数、（２）前記第１の抽出手段によって抽出された単語が含まれている過去の回答文の評価された数、（３）前記第１の抽出手段によって抽出された単語が含まれている過去の質問文の難易度、の１つ以上を抽出する第２の抽出手段と、
   前記第２の抽出手段によって抽出された値に応じて、質問者又は回答候補者の知識レベルを算出する知識レベル算出手段
   をさらに具備し、
   前記質問文の難易度は、前記知識レベル算出手段によって算出された該質問文を投稿した質問者の知識レベルに対応した値であり、
   前記算出手段は、前記知識レベル算出手段によって算出された回答候補者の知識レベルを用いる
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記質問文に含まれている単語を抽出する第１の抽出手段と、
   前記第１の抽出手段によって抽出された単語が含まれている過去の質問文を抽出する第２の抽出手段と、
   前記第２の抽出手段によって抽出された質問文に対する回答を行うのに要した時間と、該質問文の難易度に応じて、該回答を行ったユーザーの知識レベルを算出する知識レベル算出手段
   をさらに具備し、
   前記質問文の難易度は、前記知識レベル算出手段によって算出された該質問文を投稿した質問者の知識レベルに対応した値であり、
   前記算出手段は、前記知識レベル算出手段によって算出された回答候補者の知識レベルを用いる
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記算出手段は、過去の質問文の難易度と該質問文に回答した回答者の知識レベルと該質問文に対する回答に要した時間を用いて、質問文の難易度と回答者の知識レベルが同じ場合の回答時間を算出し、該回答時間と対象としている質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを用いて、該回答候補者が対象としている質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出する
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記選出手段によって選出された回答者によって回答が行われなかった場合又は質問者が回答に満足しなかった場合は、前記質問文の難易度を該回答者の知識レベルよりも高く設定する設定手段
   をさらに具備することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記選出手段によって選出された回答者によって、対象としている質問文に含まれている単語の抽出が行われた場合は、該抽出された単語によってその後の処理を行うことによって、該回答者とは異なる回答者を選出する
   ことを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. コンピュータを、
   質問文の難易度と回答候補者の知識レベルを比較することによって、該回答候補者が該質問文に対する回答を行うのに必要な時間を算出する算出手段と、
   前記回答候補者の予定内で前記質問文に対する回答納期までに、前記算出手段によって算出された時間を確保することが可能な回答候補者を、該質問文に対する回答を行う回答候補者として選出する選出手段
   として機能させるための情報処理プログラム。

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