JP2020091539A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】収集した単語を様々に利用することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置は、ネットワーク上に公開された複数のサイトから複数の情報を、情報それぞれにかかるユーザを特定した状態で収集する収集部と、収集部で収集された各情報について解析を行って、収集した情報に記載される複数の単語の出現頻度を取得する取得部と、取得部で取得された出現頻度に応じて属性を決定し、決定した属性を情報にかかるユーザそれぞれに付与する属性付与部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

従来から、ネットワーク上に公開される情報を収集するシステムが存在する。例えば、特許文献１に記載のシステムは、ユーザが閲覧したＷｅｂページの内容を分析して、検索キーワード用の用語を収集する。具体的には、特許文献１に記載のシステムは、ユーザが閲覧したＷｅｂページの情報を取得し、その情報について形態素解析を行うことにより、Ｗｅｂページを検索するための検索用キーワードに利用される単語と頻度の情報を抽出する。

特開２００９−２３７６７６号公報

特許文献１に記載のシステムは、Ｗｅｂページの情報を収集して検索には利用しているが、この情報を情報にかかるユーザと紐づけて様々に利用してはいない。
本発明の目的の１つは、収集した情報を、情報にかかるユーザと紐づけて様々に利用することができる情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することにある。

情報処理装置は、ネットワーク上に公開された複数のサイトから複数の情報を、情報それぞれにかかるユーザを特定した状態で収集する収集部と、収集部で収集された各情報について解析を行って、収集した情報に記載される複数の単語の出現頻度を取得する取得部と、取得部で取得された出現頻度及び単語に応じて属性を決定し、決定した属性を情報にかかるユーザそれぞれに付与する属性付与部と、を備える。

情報処理装置では、属性付与部は、情報についての評価に関して算定される値に基づいて、ユーザに付与する属性を決定することが好ましい。

情報処理装置では、属性付与部は、情報の共同作成者の数、情報のダウンロード数、情報について評価を得た数、ユーザにかかる情報の読者数、情報の被参照数、及び、情報の再発信数のうち少なくとも１つに基づいて、評価に関して算定される値を決定することが好ましい。

情報処理装置では、属性付与部は、情報の作成に関してのユーザの寄与度に基づいて、ユーザに付与する属性を決定することが好ましい。

情報処理装置では、属性付与部は、ユーザが情報を作成した分量、及び、ユーザが情報の作成について責任を持っている数のうち少なくとも１つに基づいて寄与度を決定することが好ましい。

情報処理装置では、属性付与部は、出現頻度に応じて複数の単語に基づいて複数の属性を決定し、決定した複数の属性に基づいて別の属性をさらに決定することが好ましい。

情報処理装置は、収集部によって収集された複数の情報を作成したユーザの同一性を、情報が公開されたインターネットサイトにアクセスするメールアドレスの同一性、インターネットサイトに公開されたユーザを識別するための識別名の同一性、インターネットサイトに公開されるユーザを識別するためのアイコン画像の類似性、及び、権限の許可を行うソフトウェアによる認証のうち少なくとも１つに基づいて判断する判断部をさらに備え、取得部は、判断部によって作成者が同一のユーザと判断された情報に基づいて、単語の出現頻度を取得することが好ましい。

情報処理装置は、予め設定された文書の空欄に属性の決定に用いられた単語を挿入して、属性付与部によって属性が付与されたユーザに対するメール文書を作成する作成部を備えることが好ましい。

情報処理装置は、企業により採用候者を検索するための検索条件が入力される入力部と、入力部によって入力された検索条件に基づいて、属性付与部によってユーザに付与された属性を検索し、検索結果としてのユーザを企業に推薦する推薦部と、をさらに備えることが好ましい。

情報処理装置は、推薦部によって企業に推薦されたユーザが企業の採用条件に適合していたか否かの評価を受け付ける評価受付部と、評価受付部によって受け付けた評価に基づいて、企業から相対的に高評価を受けたユーザの属性を抽出し、抽出された属性が推薦部で検索されるように、抽出された属性に基づく新たな検索条件を企業に提示する提示部と、をさらに備えることが好ましい。

情報処理方法では、コンピュータが、ネットワーク上に公開された複数のサイトから複数の情報を、情報それぞれにかかるユーザを特定した状態で収集する収集ステップと、収集ステップで収集された各情報について解析を行って、収集した情報に記載される複数の単語の出現頻度を取得する取得ステップと、取得ステップで取得された出現頻度及び単語に応じて属性を決定し、決定した属性を情報にかかるユーザそれぞれに付与する属性付与ステップと、を実行する。

情報処理プログラムは、コンピュータに、ネットワーク上に公開された複数のサイトから複数の情報を、情報にかかるユーザを特定した状態で収集する収集機能と、収集機能で収集された各情報について解析を行って、収集した情報に記載される複数の単語の出現頻度を取得する取得機能と、取得機能で取得された出現頻度及び単語に応じて属性を決定し、決定した属性を情報にかかるユーザそれぞれに付与する属性付与機能と、を実現させる。

本実施形態によれば、収集した単語を解析して単語の出現頻度を取得する構成なので、収集した単語を様々に利用することができる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することができる。

一実施形態に係る情報処理システムの概略について説明するための図である。 一実施形態に係る情報処理システムについて説明するための情報処理装置のブロック図である。 検索条件を入力するための表示画面の一例について説明するための図である。 企業にユーザを推薦するときの表示画面の一例について説明するための図である。 情報処理方法の処理の流れについて説明するための第１のフローチャートである。 情報処理方法の処理の流れについて説明するための第２のフローチャートである。 情報処理方法の処理の流れについて説明するための第３のフローチャートである。 情報処理方法の処理の流れについて説明するための第４のフローチャートである。

以下に、本発明の一実施形態について説明する。
図１は、一実施形態に係る情報処理システムの概略について説明するための図である。

情報処理システム１は、インターネットサイトから情報を取得して解析を行うことにより、その情報に係るユーザの属性を決定するようになっている。情報処理システム１は、決定された属性に基づいて企業の採用担当者がユーザを検索して、そのユーザをスカウトするようになっている。

具体的には、情報処理システム１は、情報処理装置１０、ユーザ端末１００及び企業端末２００が通信ネットワークで接続された構成である。
ユーザ端末１００は、ユーザが操作する端末である。ユーザ端末１００は、ユーザの操作に基づいて、情報を作成して、その情報をインターネットサイトに投稿することが可能である。
企業端末２００は、企業に配される端末であり、企業の採用担当者等によって操作される。ユーザ端末１００及び企業端末２００の数は、図１に示すように１つに限定されることはなく、複数であってもよい。

図２は、一実施形態に係る情報処理システムについて説明するための情報処理装置のブロック図である。
情報処理装置１０は、収集部１１、取得部１２、属性付与部１３、判断部１４、作成部１５、修正部１６、送信部１７、入力部１８、推薦部１９、評価受付部２０、提示部２１及び記憶部２２を備える。

収集部１１は、ネットワーク上に公開された複数のインターネットサイトから複数の情報を、情報それぞれにかかるユーザを特定した状態で収集する。インターネットサイトとは、例えば、ブログ、ホームページ及びＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）等の個人がネットワーク上に公開したサイトのことである。情報とは、文書、写真及びプログラミング言語（プログラム）等に関する情報である。プログラム言語は、一例として、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋若しくはＨＴＭＬ等である。ブログ、ホームページ及びＳＮＳ等は、ユーザを特定する情報と関連付けて情報を公開している。ここで、ユーザを特定する情報は、例えば、ブログ、ホームページ及びＳＮＳ等がユーザを特定するのに用いる識別名（ハンドルネーム）、識別番号、メールアドレス、又は氏名等の情報である。このため、収集部１１は、ネットワーク上に公開された複数の情報にアクセスして、その情報を公開したユーザを特定する情報と共に情報を収集する。収集部１１は、収集した情報及びユーザ名を関連付けて記憶部２２に記憶してもよい。
例えば、ブログ、ホームページ及びＳＮＳ等は、情報を公開するに際し、公開する情報に、ユーザを特定する情報を所定の形式で記載することで、公開する情報とユーザを特定する情報を紐づけている。この場合、収集部１１は、当該情報を取得する際に、所定の形式を解析することで、ユーザを特定する情報を収集してもよい。
例えば、ブログ、ホームページ及びＳＮＳ等は、情報を公開するに際し、公開する情報のネットワーク上の場所を表す文字列（ＵＲＬ）に、ユーザを特定する情報を所定の形式で記載することで、公開する情報とユーザを特定する情報を紐づけている。この場合、収集部１１は、当該情報を取得する際に、当該文字列の所定の形式を解析することで、ユーザを特定する情報を収集してもよい。

取得部１２は、収集部１１で収集された各情報について解析を行って、収集した情報に記載される複数の単語の出現頻度を取得する。ここで、情報に記載される複数の単語とは、たとえば、「技術」「プログラミング」のように、単一の形態素からなる語であっても良いし、たとえば、「技術開発」「Ｃ言語プログラミング」のように、連続する複数の形態素からなる複合語であってもよい。また、取得部１２は、単語の出現頻度として、例えば、その単語が１つの情報に出現する回数、その単語が複数の情報に出現する回数の総和、複数の情報のうちその単語が出現する情報の数、又は情報に単語が出現する確率等を取得することが好ましい。取得部１２は、収集部１１で収集した情報（文書）について、一例として形態素解析を行う。取得部１２は、１つの情報（文書）について形態素解析を行うことにより、例えば、単語Ａ、単語Ｂ及び単語Ｃ…が取得された場合、その１つの情報中の単語Ａ、単語Ｂ及び単語Ｃ…それぞれの出現頻度を取得する。取得部１２は、例えば、収集部１１で収集した複数の情報（文書）から複数の単語の出現頻度を取得してもよく、複数の情報を公開したユーザ毎に複数の情報から収集した複数の単語の出現頻度を取得してもよい。また、取得部１２は、収集部１１で収集した情報（文書）について、また別の一例として検索を行う。取得部１２は、１つの情報（文書）について、あらかじめ決定しておいた複数の単語Ａ、単語Ｂ及び単語Ｃ…について検索を行い、その１つの情報中の単語Ａ、Ｂ、及び単語Ｃ…それぞれの出現頻度を取得する。
なお、情報には、情報を作成したユーザの知識及び趣味等が反映される可能性がある。例えば、出現頻度の高い単語は、ユーザの知識及び趣味等をより反映するために頻繁に出現すると考えることができる。

属性付与部１３は、取得部１２で取得された出現頻度及び単語に応じて属性を決定し、決定した属性を情報にかかる複数のユーザそれぞれに付与する。上述したように、出現頻度が高い単語は、ユーザの知識及び趣味等がより反映されていると考えることができる。また、例えば、ユーザがプログラムに関心が有る場合には、プログラムに関連した単語が頻繁に出現すると考えられる。このため、属性付与部１３は、複数の単語の出現頻度に応じて属性を決定する。例えば、属性付与部１３は、出現頻度が相対的に高い単語に基づいて属性を決定する。属性は、例えば、プログラムに関心がある、イラストに関心がある、写真に関心がある等の、出現頻度の相対的に高い単語に関連する属性である。

属性付与部１３は、例えば、出現頻度が相対的に高い複数の単語のいずれも１つの話題に関するものの場合、その話題に関する属性をユーザに付与することが可能である。属性付与部１３は、一例として、出現頻度が相対的に高い複数の単語のいずれもプログラムに関連する単語である場合には、ユーザはプログラムに関心が有るとして、ユーザにプログラムに関する属性を付与する。

また、属性付与部１３は、例えば、出現頻度の相対的に高い複数の単語が複数の話題に関するものの場合、それぞれの話題に関する複数の属性をユーザに付与することが可能である。属性付与部１３は、一例として、出現頻度の相対的に高い複数の単語が、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋若しくはＨＴＭＬ等のプログラム言語の場合、ユーザはプログラムに関心があるとして、ユーザにプログラムに関する属性を付与する。属性付与部１３は、同様に、出現頻度の相対的に高い複数の単語がイラストに関連する単語の場合、ユーザはイラストに関心があるとして、ユーザにイラストに関する属性を付与する。

また、属性付与部１３は、出現頻度の相対的に低い単語であっても、出現頻度の相対的に低い単語が１又は複数で１つの話題に関するものを示す場合、その話題に関する属性をユーザに付与することが可能である。属性付与部１３は、一例として、出現頻度の相対的に低い複数の単語がプログラムに関連する単語である場合、ユーザはプログラムに関心が有るとして、ユーザにプログラムに関する属性を付与する。より具体的には、属性付与部１３は、取得部１２で取得した単語にプログラミング言語又はそれの名称が含まれる場合、プログラミング言語又はそれの名称（単語）の出現頻度が相対的に低い場合であっても、ユーザにプログラムに関心があるとして、ユーザにプログラムに関する属性を付与する。なお、この場合、属性付与部１３は、そのプログラミング言語に関心が有るとして、ユーザにそのプログラミング言語の属性を付与してもよい。

なお上記では、属性付与部１３は、出現頻度の相対的な多さ又は少なさに応じてユーザに属性を付与する一例について説明した。しかし、属性付与部１３は、出現頻度の相対的な多さ又は少なさに応じてユーザに属性を付与する例に限定されることはなく、種々の設定に基づいて、単語の出現頻度に応じてユーザに属性を付与することが可能である。例えば、属性付与部１３は、形態素解析によって得られた単語に基づいて、ユーザに属性を付与してもよい。

属性付与部１３は、ユーザに付与する属性の名称として、付与される属性の基礎となった単語、出現頻度の高い単語全て又は所定数、付与される属性の基礎となった単語や出現頻度の高い単語のうち形態素解析によって固有名詞と判定された単語、情報が公開されたサイト（ＳＮＳ）の名称、予め設定された名称、又は、予め設定されたルールに基づいて付与される名称等を適宜用いることができる。
また、属性付与部１３は、属性の名称と共に、その属性に関する数値（スコア）も属性としてユーザに付与することができる。数値は、一例として、単語の出現頻度（単語の出現回数）等、予め設定されたルールに基づいて付与することができる。

このように、情報処理装置１０は、収集した単語に基づいて、ユーザに属性を付与することができる。すなわち、情報処理装置１０は、収集した単語を利用することができる。
また、情報処理装置１０は、情報を公開したユーザがどのような事に関心があるのか、属性を付与することができる。

また、上述した属性付与部１３は、情報についての評価に関して算定される値と、情報の作成に関してのユーザの寄与度とのうち少なくとも一方に基づいて、ユーザに付与する属性を決定することが好ましい。
ここで、属性付与部１３が用いる情報についての評価に関して算定される値とは、
例えば、
当該ユーザの情報についての関心の程度、
当該ユーザが他のユーザから評価されている程度、
他のユーザが当該ユーザからより情報を得たいと思っている程度、
当該ユーザの情報を他のユーザがさらに他のユーザに知らせたいと思っている程度、
当該ユーザが情報の分野において他のユーザに影響を与えることができる程度
等を示す値のうち、少なくともいずれか１つであることが好ましい。
具体的には、属性付与部１３は、
情報の共同作成者の数、
情報のダウンロード数、
情報について評価を得た数、
及び、ユーザにかかる情報の読者数、
情報の被参照数、
情報の再発信数
のうち少なくとも１つに基づいて、評価に関して算定される値を決定することが好ましい。また、属性付与部１３は、ユーザが情報を作成した分量、及び、ユーザが情報の作成について責任を持っている数のうち少なくとも１つに基づいて寄与度を決定することが好ましい。

インターネット上に公開された情報についての共同作成者が多い場合、その情報を公開したユーザは情報についてより関心があると考えることが可能である。また、インターネット上に公開された情報についてダウンロードされた数が多い場合、その情報を公開したユーザは他のユーザから評価されていると考えることが可能である。また、インターネット上に公開された情報について評価を得た数とは、他のユーザから得た評価の数である。評価の数とは、一例として、「いいね」等の数である。この評価された数が多ければ、情報を公開したユーザは他のユーザから評価されていると考えることが可能である。また、インターネット上に公開された情報の読者数が多い場合、その情報を公開したユーザは他のユーザから評価され、他のユーザがユーザからより情報を得たいと思っていると考えることが可能である。
また、インターネット上に公開された情報の被参照数や再発信数が多い場合、その情報を公開したユーザは他のユーザから評価され、他のユーザはその情報をさらに他のユーザに知らせたいと思っていると考えることが可能である。被参照数とは、例えば、他の情報からのハイパーリンクの数、情報の被引用数、「シェア」等の数である。また、再発信数とは、一例として、「リツイート」等の数である。

情報の共同作成者の数、情報のダウンロード数、情報について評価を得た数、及び、ユーザにかかる情報の読者数のうち少なくとも１つが多い場合には、情報を公開したユーザは他のユーザから評価され、その情報の分野において他のユーザに影響を与えることが可能であると考えることができる。このため、属性付与部１３は、他のユーザから評価を得ている情報については、その情報の分野において知見が有ると考えられるため、評価を得ている数が多ければその情報の分野に関する属性をユーザに付与する。

また、インターネット上に公開された情報が複数人により作成された場合、ユーザがその情報を作成した量が相対的に多ければ、ユーザはその情報について知見がより有ると考えることが可能である。また、インターネット上に公開された情報について、ユーザが責任を持っている量（ユーザが持つ「文責」の量）が相対的に多ければ、ユーザはその情報について知見がより有ると考えることが可能である。このため、属性付与部１３は、上記のように推定されたユーザの知見に基づいて、そのユーザに属性を付与する。なお、属性付与部１３は、例えば、情報と共にネットワークに公開された、情報の作成分担部分の記載、及び、情報について文責を持つ部分の記載に基づいて、ユーザに属性を付与することができる。

これにより、情報処理装置１０は、ユーザに属性を付与することができる。そして、情報処理装置１０は、後述するように、属性に基づいてユーザを検索することができるようになる。

また、属性付与部１３は、出現頻度に応じて複数の単語に基づいて複数の属性を決定し、決定した複数の属性に基づいて別の属性をさらに決定することが好ましい。属性付与部１３は、予め設定されたルールに基づいて、１のユーザに対して複数の属性を付与することが可能である。この場合、属性付与部１３は、複数の属性に基づいて、例えば、ビジネスに関する属性、技術力に関する属性、及び、影響力に関する属性等の新たな属性を決定することが可能である。属性付与部１３は、例えば、複数の属性それぞれについて、予め設定された分類ルールに基づいて、別の属性を決定することが可能である。ビジネスに関する属性は、例えば、会社経営、リーダーシップ及び会計等、ビジネスで必要とされる属性である。技術力に関する属性は、例えば、プログラムに関する知識等、技術で必要とされる属性である。影響力に関する属性は、例えば、インターネットに公開された情報の読者数が多い、及び、他のユーザから評価された数が多い等、他のユーザに影響を与えることに関する属性である。

その属性には、属性に関する数値（スコア）も含めることができる。例えば、その数値は、ビジネスに関する属性の数、技術力に関する属性の数、及び、影響力に関する属性の数である。また、別の属性に関する数値（スコア）には、上記の例に限らず種々の数値を付与することができる。別の属性に関する数値（スコア）には、基礎となる複数の属性それぞれに予め重み付けをしておき、その重み付けを考慮して数値が設定されてもよい。また、基礎となる複数の属性に数値（スコア）が既に付与されている場合、それらの数値について、例えば、足し算、平均値の算出、掛け算等を行うことにより、別の属性に関する数値（スコア）を付与してもよい。

これにより、情報処理装置１０は、決定した属性に基づいて別の属性を決定することができる。情報処理装置１０は、属性及び別の属性に基づいて、ユーザを検索しやすくすることができる。また、情報処理装置１０は、情報処理装置１０を企業の採用担当者が利用する場合には、採用条件に適合するユーザを抽出しやすくすることができる。

また、情報処理装置１０は、判断部１４をさらに備えることが好ましい。判断部１４は、収集部１１によって収集された複数の情報を作成したユーザの同一性を、情報が公開されたインターネットサイトにアクセスするメールアドレスの同一性、インターネットサイトに公開されたユーザを識別するための識別名の同一性、インターネットサイトに公開されるユーザを識別するためのアイコン画像の類似性、及び、権限の許可を行うソフトウェアによる認証のうち少なくとも１つに基づいて判断することが好ましい。この場合、取得部１２は、判断部１４によって作成者が同一のユーザと判断された情報に基づいて、単語の出現頻度を取得することが好ましい。

ユーザは、複数の情報を同一又は異なるインターネットサイトに投稿するのが一般的と考えられる。このため、判断部１４は、複数の情報の作成者（ユーザ）の同一性を判断するために、異なるインターネットサイトに投稿された情報について、一例として、公開されるメールアドレスの同一性、インターネットサイトの識別名（ハンドルネーム）の同一性、インターネットサイトのアイコン画像の類似性、及び、権限の許可を行うソフトウェアによる認証の同一性等に基づいて、作成者（ユーザ）の同一性を判断する。

判断部１４は、具体的な一例として、インターネットサイトＡから、メールアドレス、識別名（ハンドルネーム）、識別番号、氏名、アイコン画像及び認証に関する情報のうち少なくとも１つを取得すると共に、インターネットサイトＢから、メールアドレス、識別名、識別番号、氏名、アイコン画像及び認証に関する情報のうち少なくとも１つを取得する。判断部１４は、インターネットサイトＡ及びインターネットサイトＢそれぞれのメールアドレス、識別名、アイコン画像及び認証に関する情報のうち少なくとも１つ同士を比較し、少なくともいずれか１つが一致していればインターネットサイトＡのユーザとインターネットサイトＢのユーザとが同一であると判断する。
また、判断部１４は、別の具体的な一例として、インターネットサイトＡから、インターネットサイトＢがユーザを識別するための識別名（ハンドルネーム）、識別番号、メールアドレス、氏名及び認証に関する情報の１つを取得すると共に、インターネットＢから、識別名、識別番号、メールアドレス、氏名及び認証に関する情報の１つを取得する。判断部１４は、インターネットサイトＡ及びインターネットサイトＢからそれぞれ取得したインターネットサイトＢがユーザを識別するための識別名、識別番号、メールアドレス、氏名及び認証に関する情報のうち少なくとも１つ同士を比較し、少なくともいずれか１つが一致していればインターネットサイトＡのユーザとインターネットサイトＢのユーザとが同一であると判断する。
取得部１２は、異なるインターネットサイトに投稿された情報について、判断部１４によって作成者（ユーザ）が同一と判断されると、同一と判断された作成者（ユーザ）毎に、情報に記載される単語の出現頻度を取得することが好ましい。

これにより、情報処理装置１０は、１のユーザが異なるインターネットサイトに情報を公開している場合でも、ユーザが同一か否か特定することができる。

図３は、検索条件を入力するための表示画面の一例について説明するための図である。また、情報処理装置１０は、入力部１８及び推薦部１９をさらに備えることが好ましい。入力部１８は、企業により採用候者を検索するための検索条件が入力されることが好ましい。推薦部１９は、入力部１８によって入力された検索条件に基づいて、属性付与部１３によってユーザに付与された属性を検索し、検索結果としてのユーザを企業に推薦することが好ましい。

企業の担当者は、その企業にユーザを採用したいと考える場合がある。この場合、入力部１８は、採用候補者としてのユーザを検索するために、担当者による操作に基づいて検索条件の入力を受け付ける。入力部１８は、検索条件としてユーザに付与される属性の指定を受け付ける。入力部１８は、ユーザに付与された属性に数値（スコア）が付与されている場合には、数値が所定数以上、所定数以下、又は、所定数の範囲等の入力を受け付けることが可能である。例えば、入力部１８は、ビジネスに関する属性のスコア、技術力に関する属性のスコア、及び、影響力に関する属性のスコアのうち少なくとも１つの指定を受け付けることが可能である。また、入力部１８は、検索条件として、採用候補者の居住地域、連絡先の有無、及び、現在又は過去に所属した会社の名称等の指定を受け付けることも可能である。

図３に具体的な一例を示すように、入力部１８は、表示部（不図示）の画面に、検索条件名、条件、技術力スコアを入力する欄を表示する。検索条件名は、例えば、検索条件を記憶部２２に記憶するための名称が入力される欄である。条件は、例えば、採用候補者を検索するための検索条件（属性）が入力される欄である。技術力スコアは、例えば、技術力に関する属性のスコアが入力される欄である。なお、入力部１８は、表示画面には上記の項目の他に、例えば、ビジネスに関する属性のスコア、影響力に関する属性のスコア、検索から除外する属性を入力する欄等を表示させてもよい。

図４は、企業にユーザを推薦するときの表示画面の一例について説明するための図である。
推薦部１９は、入力部１８によって入力された検索条件に基づいてユーザに付与された属性を検索し、検索条件に合った属性が付与された複数のユーザを企業に推薦する。
図４に具体的な一例を示すように、推薦部１９は、検索条件に合うユーザＡの情報を企業端末２００の表示部（不図示）に表示する。表示画面には、例えば、ユーザＡの技術力に関する属性のスコア（技術力スコア）、ビジネスに関する属性のスコア（ビジネススコア）及び影響力に関する属性のスコア（影響力スコア）等が表示される。表示画面には、ユーザＡが使用するインターネットサイトの情報が表示されてもよい。表示画面には、ユーザＡの職歴、ユーザＡがインターネットサイトに投稿した情報へのリンク、及び、スキルタグとしてのユーザＡの属性が表示されてもよい。

推薦部１９は、複数のユーザを企業に推薦した後、入力部１８に入力された数値（スコア）を修正して、推薦されるユーザを絞り込むことも可能である。また、推薦部１９は、ユーザに付与された属性の数値（スコア）に基づいて、スコアの高い順に又はスコアの低い順に、推薦されたユーザを並べ変えることも可能である。また、推薦部１９は、検索条件に複数の属性を入力した場合には、複数の属性のうちどの属性を優先するのかの担当者の指示に基づいて、優先される属性が付与されたユーザが最初に推薦されるように、ユーザを並べ替えてもよい。また、推薦部１９は、検索条件に複数の属性を入力した場合、属性の名称が五十音順になるように、その属性が付与されたユーザを並べ替えてもよい。推薦部１９は、並べ替えた順序に従って複数のユーザを推薦する際、例えば、企業端末２００の表示部（不図示）に、並べ替えた順序に応じて複数のユーザの情報を配置して表示してもよいし、並べ替えた順序に応じて複数のユーザの情報を１つずつ表示してもよい。

これにより、情報処理装置１０は、企業の採用条件に適合するユーザをその企業に推薦することができる。

また、情報処理装置１０は、評価受付部２０及び提示部２１をさらに備えることが好ましい。評価受付部２０は、推薦部１９によって企業に推薦されたユーザが企業の採用条件に適合していたか否かの評価を受け付けることが好ましい。提示部２１は、評価受付部２０によって受け付けた評価に基づいて、企業から相対的に高評価を受けたユーザの属性を抽出し、抽出された属性が推薦部１９で検索されるように、抽出された属性に基づく新たな検索条件を企業に提示することが好ましい。

企業の担当者は、推薦部１９によって複数のユーザが推薦された場合、推薦されたユーザが企業の採用条件に適合していたか否かを判断する。評価受付部２０は、ユーザが企業の採用条件に適合していたか否かの担当者による判断結果を受け付ける。一例として、評価受付部２０は、推薦されたユーザが企業の採用条件に適合していた場合（ユーザを採用候補者として登録したい場合）には「〇」の評価を受け付け、推薦されたユーザが企業の採用条件に適合していない場合（ユーザが採用候補者として登録しない場合）には「×」の評価を受け付け、「〇」の評価と「×」の評価の間の評価となった場合（ユーザを採用候補者とするか否かの評価をスキップする場合）には「△」の評価を受け付ける。
評価受付部２０は、図４に例示するように、企業端末２００の表示画面に表示される、採用候補者に関する「〇」、「△」及び「×」の評価ボタン２０Ａのいずれかが操作された場合、上述した「〇」、「△」及び「×」の評価を受け付ける。このとき、推薦部１９は、並べ替えた順序に従って複数のユーザを推薦する際、例えば、企業端末２００の表示部（不図示）に、並べ替えた順序に応じて複数のユーザの情報を１つずつ表示する場合、上述した「○」、「△」及び「×」の評価ボタン２０Ａのいずれかが操作された場合、並べ替えた順序に応じて次のユーザの情報を表示してもよい。

提示部２１は、「〇」の評価を受けたユーザの属性を抽出する。提示部２１は、例えば、抽出された複数の属性の中から一致する又は類似する属性（共通属性）をさらに抽出する。提示部２１は、このようにさらに抽出された共通属性を企業の担当者に提示する。また、提示部２１は、提示された共通属性を用いて採用候補者が検索されるように、入力部１８によって入力された検索条件を、提示された共通属性に変更することが可能である。なお、提示部２１は、属性に数値（スコア）が付与されている場合には、数値（スコア）に基づいて共通属性を抽出してもよい。

又は、提示部２１は、「×」の評価を受けたユーザの属性を抽出してもよい。提示部２１は、例えば、抽出された属性の中から一致する又は類似する属性（共通属性）をさらに抽出する。提示部２１は、提示された共通属性を検索条件から除外するように、入力部１８によって入力された検索情報を変更することが可能である。
又は、提示部２１は、「△」の評価を受けたユーザの属性を抽出してもよい。提示部２１は、例えば、抽出された属性の中から一致する又は類似する属性（共通属性）をさらに抽出する。提示部２１は、提示された共通属性を検索条件に加えるように又は検索条件から除外するように、入力部１８によって入力された検索情報を変更することが可能である。

これにより、情報処理装置１０は、企業の採用担当者が希望するユーザを推薦するように、検索条件を提案することができる。

また、情報処理装置１０は、作成部１５及び送信部１７をさらに備えることが好ましい。作成部１５は、予め設定された文書の空欄に属性の決定に用いられた単語を挿入して、属性付与部１３によって属性が付与されたユーザに対するメール文書を作成することが好ましい。送信部１７は、作成部１５によって修正されたメール文書をユーザに送信することが好ましい。

例えば、企業の担当者は、属性が付与されたユーザに関する情報を閲覧し、その企業にユーザを採用するために、そのユーザに対してスカウト（勧誘）メールの送信を希望する場合がある。情報処理装置１０は、そのスカウトメールを作成することができる。記憶部２２には、スカウトメールのドラフトが記憶される。スカウトメールのドラフトは、所定の単語等が挿入される空欄を含んだスカウトのための文書案である。ドラフトは、例えば、「〇〇様の△△に公開されている□□を拝見しました。」等であり、「〇〇」、「△△」及び「□□」の部分が空欄になっている。そして、作成部１５は、情報処理装置１０が収集した単語（属性）をそれら空欄に挿入する。ドラフトには、具体的には、「〇〇」の部分にユーザの名前が挿入され、「△△」の部分にインターネットサイト名が挿入され、「□□」の部分に情報の内容が挿入されると、予め設定されている。この場合、作成部１５は、収集部１１が収集したユーザの名前を空欄「〇〇」に挿入し、収集部１１が情報を収集したインターネットサイトの名前を空欄「△△」に挿入し、属性付与部１３がユーザに付与した属性を空欄「□□」に挿入する。この一例のように、作成部１５は、ドラフトの空欄に収集した単語を挿入することにより、スカウトメールの文書を作成する。

なお、情報処理装置１０は、修正部１６を備えてもよい。修正部１６は、作成部１５によって作成されたスカウトメールの文書を企業端末２００の表示部（不図示）に表示し、企業の採用担当者によってキーボード等が操作されることに基づいて、作成部１５によって作成された文書を修正する。この修正は、例えば、スカウトメールの文書を自然な表現に変更する等である。

送信部１７は、作成部１５によって作成されたスカウトメールの文書、又は、修正部１６によって修正されたスカウトメールの文書をユーザに送信する。ここで、送信部１７は、基礎となる情報を取得したインターネットサイトを介して、ユーザにスカウトメールを送信することが可能である。また、送信部１７は、インターネットサイトのユーザ自身のページにメールアドレスを記載している場合、そのメールアドレス宛にスカウトメールを送信してもよい。
また、情報処理装置１０が、作成部１５及び送信部１７に加え、前述の推薦部１９及び評価受付部２０を有する場合、評価受付部２０がユーザが企業の採用条件に適合しているという担当者による判断結果を受け付けた場合に、作成部１５は当該ユーザのスカウトメールを作成することが好ましい。

これにより、情報処理装置１０は、ユーザに応じたスカウトメールを作成して送信することができる。

上記のような情報処理装置１０は、コンピュータの演算処理装置等に機能を実行させるプログラムによって実現されてもよい。プログラムは、外部記憶装置及び光ディスク等の記録媒体に記録されてもよい。

次に、情報処理方法について説明する。
まず、ユーザに属性を付与する処理の流れについて説明する。
図５は、情報処理方法の処理の流れについて説明するための第１のフローチャートである。

ステップＳＴ１１において、収集部１１は、複数のインターネットサイトから複数の情報を収集する。この場合、収集部１１は、複数の情報それぞれに係るユーザを特定した状態で、その複数の情報を収集する。

ステップＳＴ１２において、取得部１２は、ステップＳＴ１１で収集した複数の情報それぞれについて、例えば形態素解析を行って、それぞれの情報に記載される単語の出現頻度を取得する。

ステップＳＴ１３において、属性付与部１３は、ステップＳＴ１２で取得した単語の出現頻度に応じて、情報に係るユーザに属性を付与する。

ステップＳＴ１４において、属性付与部１３は、ユーザと属性とを関連付けて記憶部２２に記憶する。

次に、企業にユーザを推薦する処理の流れについて説明する。
図６は、情報処理方法の処理の流れについて説明するための第２のフローチャートである。

ステップＳＴ２１において、入力部１８は、企業の採用担当者が企業端末２００を操作することに基づいて入力された、採用候補者の採用条件（検索条件）を受け付ける。

ステップＳＴ２２において、推薦部１９は、ステップＳＴ２１で受け付けた検索条件に基づいて記憶部２２を検索し、検索条件に合うユーザを企業に推薦する。この場合、推薦部１９は、検索条件に合うユーザの情報を企業端末２００の表示部（不図示）に表示させる。

ステップＳＴ２３において、評価受付部２０は、ステップＳＴ２２で企業に推薦したユーザが企業の採用条件に適合しているか否かの評価を受け付ける。

ステップＳＴ２４において、提示部２１は、ステップＳＴ２３で受け付けた評価に基づいて、企業の採用担当者から高評価を受けたユーザの属性（共通属性）を抽出する。提示部２１は、抽出した属性（共通属性）を企業端末２００に表示させる。また、提示部２１は、表示された共通属性を用いて採用候補者が検索されるように、ステップＳＴ２１で入力された検索条件を共通属性に変更することが可能である。

次に、スカウトメールの文書を作成する処理の流れについて説明する。
図７は、情報処理方法の処理の流れについて説明するための第３のフローチャートである。

ステップＳＴ３１において、作成部１５は、記憶部２２からスカウトメールのドラフトを読み出す。ドラフトでは文書の途中に空欄が配され、その空欄に単語が挿入されることによりメール文書が完成するようになっている。作成部１５は、ドラフト内の空欄に単語を挿入することにより、スカウトメールを作成する。空欄に挿入される単語は、例えば、スカウトメールを送信するユーザの属性の決定に用いられた単語等である。このため、作成部１５は、スカウトメールを送信するユーザに特有のメール文書を作成することが可能になる。

ステップＳＴ３２において、修正部１６は、企業の採用担当者が企業端末２００を操作することに基づいて、ステップＳＴ３１で作成されたメール文書を修正する。このメール文書の修正は、例えば、ステップＳＴ３１で作成されたメール文書の表現を自然な感じにする等の修正である。ステップＳＴ３２の処理は、例えば、企業の採用担当者が企業端末２００を操作することに基づいて実行される処理であり、実施形態によってはスキップされてもよい。

ステップＳＴ３３において、送信部１７は、ステップＳＴ３１で作成されたメール文書、又は、ステップＳＴ３２で修正されたメール文書を、スカウトメールの送信対象となるユーザの端末（ユーザ端末１００）に送信する。

次に、インターネットサイトＡの情報に係るユーザと、インターネットサイトＢの情報に係るユーザとが同一か否かを判断する処理の流れについて説明する。
図８は、情報処理方法の処理の流れについて説明するための第４のフローチャートである。

ステップＳＴ４１において、収集部１１は、インターネットサイトＡから情報を取得する。この場合、収集部１１は、一例として、インターネットサイトＡの情報に係るユーザ情報、具体的には、メールアドレス、識別名（ハンドルネーム）、アイコン画像、及び、認証に関する情報のうち少なくとも１つを取得する。なお、取得部１２は、収集部１１が収集した情報について形態素解析を行うことに基づいてユーザ情報を取得してもよい。

ステップＳＴ４２において、収集部１１は、インターネットサイトＡとは異なるインターネットサイトＢから情報を取得する。この場合、収集部１１は、一例として、インターネットサイトＢの情報に係るユーザ情報、具体的には、メールアドレス、識別名（ハンドルネーム）、アイコン画像、及び、認証に関する情報のうち少なくとも１つを取得する。なお、取得部１２は、収集部１１が収集した情報について形態素解析を行うことに基づいてユーザ情報を取得してもよい。

ステップＳＴ４３において、判断部１４は、ステップＳＴ４１で取得されたユーザ情報と、ステップＳＴ４２で取得されたユーザ情報とを比較し、両者が一致するか否かを判断する。判断部１４は、一例として、インターネットサイトＡから取得されたメールアドレスと、インターネットサイトＢから取得されたメールアドレスとを比較する。判断部１４は、同様に、インターネットサイトＡで取得された識別名、アイコン情報又は認証に関する情報と、インターネットサイトＢで取得された識別名、アイコン情報又は認証に関する情報とをそれぞれ比較してもよい。比較の結果、両者が一致する場合（Ｙｅｓ）には、処理はステップＳＴ４４に進む。比較の結果、両者が一致しない場合（Ｎｏ）には、処理はステップＳＴ４５に進む。

ステップＳＴ４４において、判断部１４は、インターネットサイトＡの情報に係るユーザと、インターネットサイトＢの情報に係るユーザとが同一であると判断する。

ステップＳＴ４５において、判断部１４は、インターネットサイトＡの情報に係るユーザと、インターネットサイトＢの情報に係るユーザとが不同一であると判断する。

上記の実施形態によれば、収集した単語を様々に利用することができる。
すなわち、上記の実施形態では、収集した単語に基づいて、ユーザに属性を付与してユーザを検索することができ、さらに、メール文書を作成してユーザに送信することができる。

１０ 情報処理装置
１１ 収集部
１２ 取得部
１３ 属性付与部
１４ 判断部
１５ 作成部
１６ 修正部
１７ 送信部
１８ 入力部
１９ 推薦部
２０ 評価受付部
２１ 提示部
２２ 記憶部
１００ ユーザ端末
２００ 企業端末

Claims (12)

1. ネットワーク上に公開された複数のサイトから複数の情報を、情報それぞれにかかるユーザを特定した状態で収集する収集部と、
   前記収集部で収集された各情報について解析を行って、収集した情報に記載される複数の単語の出現頻度を取得する取得部と、
   前記取得部で取得された出現頻度及び単語に応じて属性を決定し、決定した属性を情報にかかるユーザそれぞれに付与する属性付与部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記属性付与部は、情報についての評価に関して算定される値に基づいて、ユーザに付与する属性を決定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記属性付与部は、情報の共同作成者の数、情報のダウンロード数、情報について評価を得た数、ユーザにかかる情報の読者数、情報の被参照数、及び、情報の再発信数のうち少なくとも１つに基づいて、評価に関して算定される値を決定する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記属性付与部は、情報の作成に関してのユーザの寄与度に基づいて、ユーザに付与する属性を決定する
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記属性付与部は、ユーザが情報を作成した分量、及び、ユーザが情報の作成について責任を持っている数のうち少なくとも１つに基づいて寄与度を決定する
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記属性付与部は、出現頻度に応じて複数の単語に基づいて複数の属性を決定し、決定した複数の属性に基づいて別の属性をさらに決定する
   請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記収集部によって収集された複数の情報を作成したユーザの同一性を、情報が公開されたインターネットサイトにアクセスするメールアドレスの同一性、インターネットサイトに公開されたユーザを識別するための識別名の同一性、インターネットサイトに公開されるユーザを識別するためのアイコン画像の類似性、及び、権限の許可を行うソフトウェアによる認証のうち少なくとも１つに基づいて判断する判断部をさらに備え、
   前記取得部は、前記判断部によって作成者が同一のユーザと判断された情報に基づいて、単語の出現頻度を取得する
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 予め設定された文書の空欄に属性の決定に用いられた単語を挿入して、前記属性付与部によって属性が付与されたユーザに対するメール文書を作成する作成部を備える
   請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 企業により採用候者を検索するための検索条件が入力される入力部と、
   前記入力部によって入力された検索条件に基づいて、前記属性付与部によってユーザに付与された属性を検索し、検索結果としてのユーザを企業に推薦する推薦部と、
   をさらに備える請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記推薦部によって企業に推薦されたユーザが企業の採用条件に適合していたか否かの評価を受け付ける評価受付部と、
    前記評価受付部によって受け付けた評価に基づいて、企業から相対的に高評価を受けたユーザの属性を抽出し、抽出された属性が前記推薦部で検索されるように、抽出された属性に基づく新たな検索条件を企業に提示する提示部と、
    をさらに備える請求項９に記載の情報処理装置。
11. コンピュータが、
    ネットワーク上に公開された複数のサイトから複数の情報を、情報それぞれにかかるユーザを特定した状態で収集する収集ステップと、
    前記収集ステップで収集された各情報について解析を行って、収集した情報に記載される複数の単語の出現頻度を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップで取得された出現頻度及び単語に応じて属性を決定し、決定した属性を情報にかかるユーザそれぞれに付与する属性付与ステップと、
    を実行する情報処理方法。
12. コンピュータに、
    ネットワーク上に公開された複数のサイトから複数の情報を、情報にかかるユーザを特定した状態で収集する収集機能と、
    前記収集機能で収集された各情報について解析を行って、収集した情報に記載される複数の単語の出現頻度を取得する取得機能と、
    前記取得機能で取得された出現頻度及び単語に応じて属性を決定し、決定した属性を情報にかかるユーザそれぞれに付与する属性付与機能と、
    を実現させる情報処理プログラム。

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