JP2023044655A - Information processing apparatus, information processing method, and program - Google Patents

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JP2023044655A JP2022145205A JP2022145205A JP2023044655A JP 2023044655 A JP2023044655 A JP 2023044655A JP 2022145205 A JP2022145205 A JP 2022145205A JP 2022145205 A JP2022145205 A JP 2022145205A JP 2023044655 A JP2023044655 A JP 2023044655A
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大輔 眞▲崎▼
Daisuke Mazaki
寛之 前田
Hiroyuki Maeda
敏志 田中
Toshiyuki Tanaka
典子 土屋
Noriko Tsuchiya
結 青山
Yui Aoyama
光輝 宮澤
Koki Miyazawa
佳純 佐々木
Kasumi Sasaki
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Abstract

To provide a concrete support for a person who is to attend a training course to achieve a growth goal after a predetermined period (N years).SOLUTION: A server 10 includes an attribute acquisition unit 120, a test unit 121, and a recommendation unit 122. The attribute acquisition unit 120 acquires one or more attributes (e.g., sex, age, job category, business type, and official position) for each of one or more trainees (expected trainees) who are to be trained through one or more courses. The test unit 121 acquires, for the one or more expected trainees, results of a business basic skill diagnostic test, as current scores. The recommendation unit 122 generates, as recommendation information, information including an attendance plan for appropriate courses, as the one or more courses, on the basis of the one or more attributes (e.g., sex, age, job category, business type, and official position) and the current scores of the one or more expected trainees.SELECTED DRAWING: Figure 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。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program.

従来より、ユーザの技能(スキル)を診断し、診断結果に基づく人材育成の支援を図る人材育成支援システムは存在する(例えば特許文献1参照)。 Conventionally, there is a human resource development support system that diagnoses a user's skill (skill) and supports human resource development based on the diagnosis result (see Patent Document 1, for example).

特開2004-246507号公報JP-A-2004-246507

しかしながら、このように、従来の人材育成のための研修等は、受講することでユーザ個人のスキルの向上に繋がることは分かるものの、研修が施されることで現在のスキルが将来どの程度先にどの程度成長するか等といったことまでは分からない。 However, in this way, although it is known that taking conventional training, etc. for human resource development will lead to the improvement of the skills of individual users, it is difficult to know how far the current skills will be improved in the future by the training. I don't know how much it will grow.

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、研修の対象者が所定期間(N年)後に成長目標を達成するための具体性のある支援を行うことを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of such a situation, and aims to provide specific support for the target person of the training to achieve the growth target after a predetermined period (N years).

上記目的を達成するため、本発明の一実施形態である情報処理装置は、
1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間施される予定の1人以上の対象者毎に1以上の属性を取得する属性取得手段と、
前記1人以上の対象者の夫々について、ビジネスに関する能力の現時点の評価値を現在評価値として取得する現在評価値取得手段と、
前記1人以上の対象者の夫々の前記1以上の属性及び前記現在評価値に基づいて、前記1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報として生成する推薦手段と、
を備える。
本発明では、1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間施される予定の1人以上の対象者毎に属性を取得し、1人以上の対象者の夫々について、ビジネスに関する能力の現時点の評価値を現在評価値として取得し、1人以上の対象者の夫々の1以上の属性及び現在評価値に基づいて、1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報として生成する。
このように、研修の受講対象者の将来像(スコアの成長)を実現するために、受講が必要な研修とその受講順序・要する期間(N年等)等の具体的な道筋を立てて推薦情報(適切な講座の受講計画を含む情報)を生成することで、研修の受講対象者が所定期間(N年)後に成長目標を達成するための具体性のある支援を行うことができる。
本発明の一態様の上記情報処理装置に対応する情報処理方法及びプログラムも、本発明の一態様の情報処理方及びプログラムとして提供される。
In order to achieve the above object, an information processing apparatus according to an embodiment of the present invention includes:
attribute acquisition means for acquiring one or more attributes for each of one or more subjects who are scheduled to undergo predetermined human resource development for a predetermined period by attending one or more courses;
a current evaluation value acquisition means for acquiring a current evaluation value of business-related abilities for each of the one or more subjects as a current evaluation value;
recommendation means for generating, as recommendation information, information including a course attendance plan appropriate for the one or more courses based on the one or more attributes and the current evaluation value of each of the one or more subjects;
Prepare.
In the present invention, an attribute is acquired for each of one or more target persons who are scheduled to undergo predetermined human resource development for a predetermined period by attending one or more courses, and each of the one or more target persons is evaluated for their ability related to business. A current evaluation value is obtained as a current evaluation value, and based on one or more attributes and current evaluation values of each of one or more subjects, one or more courses are recommended as information including an appropriate course attendance plan. Generate as
In this way, in order to realize the future image (score growth) of the trainees who are to take the training, we will set up a concrete path such as the training that needs to be taken, the order of taking it, and the required period (N years, etc.) and make recommendations. By generating information (information including an appropriate course attendance plan), it is possible to provide concrete support for the target person of the training to achieve the growth target after a predetermined period (N years).
An information processing method and a program corresponding to the information processing apparatus of one aspect of the present invention are also provided as an information processing method and program of one aspect of the present invention.

本発明によれば、研修の受講対象者が所定期間(N年)後に成長目標を達成するための具体性のある支援を行うことができる。 According to the present invention, it is possible to provide specific support for the target person of the training to achieve the growth target after a predetermined period (N years).

本発明の一実施形態の情報処理システムの全体構成を示している。1 shows the overall configuration of an information processing system according to an embodiment of the present invention; 図1の情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。2 is a block diagram showing a hardware configuration of a server in the information processing system of FIG. 1; FIG. 図1の情報処理システムにおけるサーバの機能的構成を示す機能ブロック図である。2 is a functional block diagram showing a functional configuration of a server in the information processing system of FIG. 1; FIG. ビジネススキルの評価指標と対応付けた個々のユーザのスキルの評価結果の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of evaluation results of skills of individual users associated with business skill evaluation indexes; 図2、図3のサーバにおけるユーザの成長予測推薦動作を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flow chart showing a user's growth prediction recommendation operation in the server of FIGS. 2 and 3; FIG. サーバにおけるレコメンド算出ロジックの概要を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an overview of recommendation calculation logic in the server; なりたい未来の姿がユーザにある場合のレコメンド部の動作を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing the operation of the recommendation unit when the user has a desired future image; なりたい未来の姿がユーザにない場合のレコメンド部の動作を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing the operation of the recommendation unit when the user does not have a desired future image; ユーザの属性情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a user's attribute information. 推奨受講研修テーマとその受講順が設定されたテーブルの具体例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a specific example of a table in which recommended training themes and their order of attendance are set; 研修受講計画の立案に関する概要動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the outline|summary operation|movement regarding formulation of a training attendance plan. テストの受検結果から研修受講対象項目を抽出する処理を示すフローチャートである。10 is a flow chart showing a process of extracting a training subject item from a test result. テストの受検結果から研修受講対象項目を抽出する処理を示すフローチャートである。10 is a flow chart showing a process of extracting a training subject item from a test result. 受講すべき研修サービスの受講テーマを抽出する処理を示すフローチャートである。10 is a flow chart showing a process of extracting a learning theme of a training service to be attended; 項目別研修テーマリストの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the training theme list classified by item. 項目別研修テーマリストの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the training theme list classified by item. 研修テーマの受講順を設定する処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process which sets the attendance order of a training theme. 理想の姿を持つユーザの属性情報(第1事例:異業種への転職を望む場合)を示す図である。It is a figure which shows the attribute information of the user who has an ideal figure (the 1st example: when a job change to a different industry is desired). 図18の属性情報を持つユーザのスコアを示す図である。FIG. 19 is a diagram showing scores of users having the attribute information of FIG. 18; 理想の姿を持つユーザの属性情報(第2事例:異職種への転職を望む場合)を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing attribute information of a user having an ideal figure (second case: when a user desires to change jobs to a different occupation); 図20の属性情報を持つユーザのスコアを示す図である。FIG. 21 is a diagram showing scores of users having the attribute information of FIG. 20; 理想の姿を持たないユーザに対するレコメンドの例(第3事例:職種、業種等の希望が特にない場合)を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of recommendations for a user who does not have an ideal figure (third case: when there is no particular request for occupation, industry, etc.). ユーザの現在スコアと理想スコアとが比較可能に表示されたビジネススキル特性(グラフ)を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing business skill characteristics (graph) in which a user's current score and ideal score are displayed in a comparable manner; レコメンド部が立案した適切な講座の受講計画の出力例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an output example of an appropriate course attendance plan drawn up by a recommendation unit; レコメンド部が立案した適切な講座の受講計画の出力例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an output example of an appropriate course attendance plan drawn up by a recommendation unit; ユーザの属性情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a user's attribute information. 図26の属性情報を持つユーザのスコアを示す図である。FIG. 27 is a diagram showing scores of users having the attribute information of FIG. 26;

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の情報処理システム1の全体構成を示している。
図1に示す情報処理システム1は、サーバ10と、n台(nは1以上の任意の整数値)の受講者端末20-1乃至20-nとが、インターネット等の所定のネットワークNWを介して相互に接続されることによって構成されている。
なお、以下、受講者端末20-1乃至20-nの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「受講者端末20」と呼ぶ。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows the overall configuration of an information processing system 1 according to one embodiment of the present invention.
The information processing system 1 shown in FIG. 1 includes a server 10 and n student terminals 20-1 to 20-n (where n is an arbitrary integer value of 1 or more) via a predetermined network NW such as the Internet. are connected to each other through
In addition, hereinafter, when there is no need to individually distinguish between the student terminals 20-1 to 20-n, they are collectively referred to as "student terminals 20".

受講者端末20は、受講者毎に管理される情報処理装置であって、例えばタブレット端末やスマートフォン等で構成される。
サーバ10は、本サービス提供者により管理される。サーバ10は、受講者端末20-1乃至20-nの夫々の各動作を制御しつつ各種処理を実行する。
The student terminal 20 is an information processing device managed for each student, and is composed of, for example, a tablet terminal or a smart phone.
The server 10 is managed by this service provider. The server 10 executes various processes while controlling the operations of the student terminals 20-1 to 20-n.

本サービス提供者は、企業からの申し込みにより社員を受講者として講座に参加させて受講させたりオンライン研修等を行う。また、サービス提供者は、受講者が受講した講座やオンライン研修の内容の理解度や習得度を確認するために当該受講者に対してテストを行い、そのテストの結果を評価して当該受講者に対して今後のアドバイス等を行う。
さらに、本サービス提供者は、企業或いはその企業内の部署等に属する複数の社員(受講者)の夫々のテストの結果に基づいて、当該企業或いは当該部署等に対し成長の支援を行うとともに、今後の成長の最適解を提示し、社会の発展に貢献できるようにする。
The service provider makes employees participate in lectures as students upon application from companies, and conducts online training. In addition, the service provider will test the student in order to check the degree of understanding and mastery of the contents of the course and online training that the student has taken, evaluate the test results, and provide future advice, etc. to
In addition, the service provider will support the growth of the company or department based on the test results of multiple employees (students) belonging to the company or department within the company. Present optimal solutions for future growth and contribute to the development of society.

具体的には、本実施形態では、サーバ10は、次のように受講者端末20と連携して動作する。
即ち、サーバ10は、先ずサーバ10に予め記憶されている複数の問題のうち1以上からなるビジネス基礎力診断テスト(以下単に「テスト」と称す)を、受講者端末20に送信し、これら1以上の問題の夫々に対して受講者が入力した解答を受信する。
Specifically, in this embodiment, the server 10 operates in cooperation with the student terminals 20 as follows.
That is, the server 10 first transmits to the student terminal 20 a basic business ability diagnosis test (hereinafter simply referred to as a "test") consisting of one or more of a plurality of questions pre-stored in the server 10, and these one Answers entered by the student for each of the above questions are received.

テストは、サービス提供者により実施される。当該テストの問題は、受講者のビジネスにおける基礎的な力(ビジネス基礎力)を評価するためのものであり、サービス提供者により1以上のビジネスの評価対象のスキル毎及び夫々のスキルの1以上のテーマ毎に出題される。ビジネス基礎力とは、社会人として仕事を行う上で役に立つ技術又は能力をいう。 Testing is performed by service providers. The questions in the test are for evaluating the student's basic business skills (basic business skills), and one or more business skills to be evaluated by the service provider and one or more of each skill Questions are given for each theme. Basic business skills refer to skills or abilities useful for working as a member of society.

ビジネス基礎力を評価するためのスキルとテーマとの関係について説明する。
スキルは、m個(mは1以上の任意の整数値)に定義され、さらに1以上のスキルの夫々にp個(pは、mとは独立した1以上の任意の整数値)のテーマが定義されている。
テストでは、当該テーマの夫々に関連する内容の問題が項目毎に出題される。
Explain the relationship between skills and themes for evaluating basic business skills.
Skills are defined in m (m is an arbitrary integer value of 1 or more), and p (p is an arbitrary integer value of 1 or more independent of m) themes are defined for each of the 1 or more skills. defined.
In the test, questions with content related to each of the themes are set for each item.

受講者端末20は、サーバ10が送信したテストを受信する。そして、受講者は、受講者端末20を操作して、当該テストを構成する複数の問題の夫々について解答を入力する。
受講者端末20は、受講者が入力したテストの解答(各問題の解答の集合体)を、サーバ10に送信する。
The student terminal 20 receives the test sent by the server 10 . Then, the student operates the student terminal 20 to input answers to each of the questions that constitute the test.
The student terminal 20 transmits to the server 10 the test answers (aggregate of answers to each question) input by the student.

サーバ10は、受講者端末20-1乃至20-nの夫々からテストの解答が送信される毎に、当該回答を順次取得し採点を行う。また、サーバ10は、採点結果を前記項目毎に正規化し、これをスコアとして受講者毎に記憶し管理する。 The server 10 sequentially acquires and grades the answers to the test every time the answers to the test are sent from each of the student terminals 20-1 to 20-n. Further, the server 10 normalizes the scoring results for each of the above items, and stores and manages this as a score for each student.

サーバ10は、受講者毎に管理しているスコアから、所定の母集団のスコアを抽出するための抽出条件を設定し記憶する。
なお、所定の母集団は、特に限定されず、例えば、受講者に関する各種属性情報のうち、所定の1以上の属性情報が一致する受講者からなる集団や、スコアが一定範囲内の受講者からなる集団等各種各様な集団を採用することができる。なおその前提として、サーバ10は、各受講者毎に、採点結果を示すスコアとともに、当該受講者の各種属性情報を対応付けて管理しているものとする。
この場合、所定の母集団のスコアを抽出するための抽出条件としては、例えば、同年齢、同職種、同業界、同役職、同入社年度、過去のスコアの値や範囲等を採用することができる。
The server 10 sets and stores extraction conditions for extracting scores of a predetermined population from the scores managed for each student.
The predetermined population is not particularly limited. A wide variety of groups can be employed, such as a group of As a premise, the server 10 manages each student in association with a score indicating the marking result and various attribute information of the student.
In this case, as extraction conditions for extracting the score of a predetermined population, for example, the same age, same occupation, same industry, same position, same year of employment, past score values and ranges, etc. can be adopted. can.

サーバ10は、所定の受講者のスコアと、当該所定の受講者が含まれる所定の母集団のスコアとを抽出し、両スコアを比較する。
具体的には、例えば当該所定の受講者のスコアと、当該所定の受講者が含まれる所定の母集団のスコアの平均値、最大値又は最小値とを比較することができる。
The server 10 extracts the score of a predetermined student and the score of a predetermined population including the predetermined student, and compares both scores.
Specifically, for example, the score of the predetermined student can be compared with the average value, maximum value, or minimum value of the scores of a predetermined population including the predetermined student.

また、サーバ10は、当該所定の受講者のスコアと当該所定の受講者が含まれる所定の母集団のスコアとをプロットしたグラフを、当該所定の受講者の受講者端末20の画面に表示させる。 In addition, the server 10 causes the screen of the student terminal 20 of the prescribed student to display a graph obtained by plotting the score of the prescribed student and the score of a prescribed population including the prescribed student. .

これにより、受講者は、受講者端末20の画面に表示されたグラフの、各スキルの各テーマ夫々についての当該受講者自身のスコアの値と、当該受講者が含まれる所定の母集団のスコアの値との分布から、当該受講者の現在のスキルと、過去のスキルとを比べた成長の度合いや企業の教育効果を容易に視認することができる。 As a result, the student can see the student's own score value for each theme of each skill in the graph displayed on the screen of the student terminal 20, and the score of the predetermined population including the student. From the distribution of the value of , it is possible to easily visually recognize the degree of growth in comparison between the student's current skill and past skill, and the educational effect of the company.

このように、研修が既にN年間施された既存受講者のうち、研修を受ける予定の受講者と同一又は類似する属性を有する者を類似属性者として、1以上の類似属性者についてのスコアの過去N年間の成長の実績(受検ログ)を読み出し、受検ログに基づいて、現在のスコアを補正する属性係数を生成し、当該属性係数を含む係数群を用いて、研修を受ける予定の受講者の現在のスコアを補正し、補正後のスコアを当該受講者のN年間後のスコアとして予測し、今後研修の受講を継続してN年後になったときの受講者のスコアの予測値を受講者に提示することで、受講者は、研修を続ければN年後に成果が得られることが分かり、受講者にN年後の将来に向けて研修を継続しようという意欲(やる気)を持たせることができる。 In this way, among the existing trainees who have already been trained for N years, those who have the same or similar attributes as those of the trainees who are scheduled to receive the training are regarded as similar attribute people, and the score for one or more similar attribute people is calculated. Students who are planning to receive training by reading out the results of their growth over the past N years (test log), generating attribute coefficients that correct their current scores based on the test log, and using a coefficient group that includes the attribute coefficients. Correct the current score of the training course, predict the score after correction as the score of the trainee in N years, and predict the score of the trainee in N years after continuing the training. By presenting it to the trainee, the trainee will understand that if the training is continued, results will be obtained in N years, and the trainee will be motivated to continue the training for the future after N years. can be done.

図2は、図1の情報処理システム1のうちサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of a server in the information processing system 1 of FIG. 1. As shown in FIG.

サーバ10は、CPU(Central Processing Unit)101と、ROM(Read Only Memory)102と、RAM(Random Access Memory)103と、バス104と、入出力インターフェース105と、出力部106と、入力部107と、記憶部108と、通信部109と、ドライブ110と、を備えている。 The server 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a ROM (Read Only Memory) 102, a RAM (Random Access Memory) 103, a bus 104, an input/output interface 105, an output section 106, and an input section 107. , a storage unit 108 , a communication unit 109 and a drive 110 .

CPU101は、ROM102に記録されているプログラム、又は、記憶部108からRAM103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。
RAM103には、CPU101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。
The CPU 101 executes various processes according to programs recorded in the ROM 102 or programs loaded from the storage unit 108 to the RAM 103 .
The RAM 103 also stores data necessary for the CPU 101 to execute various kinds of processing.

CPU101、ROM102及びRAM103は、バス104を介して相互に接続されている。このバス104にはまた、入出力インターフェース105も接続されている。入出力インターフェース105には、出力部106、入力部107、記憶部108、通信部109及びドライブ110が接続されている。 The CPU 101 , ROM 102 and RAM 103 are interconnected via a bus 104 . An input/output interface 105 is also connected to this bus 104 . An output unit 106 , an input unit 107 , a storage unit 108 , a communication unit 109 and a drive 110 are connected to the input/output interface 105 .

出力部106は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
入力部107は、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力する。
The output unit 106 includes a display, a speaker, and the like, and outputs various information as images and sounds.
An input unit 107 is composed of a keyboard, a mouse, etc., and inputs various information.

記憶部108は、ハードディスクやDRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、各種データを記憶する。
通信部109は、インターネットを含むネットワークNWを介して他の装置(図1の例では受講者端末20)との間で通信を行う。
The storage unit 108 is configured by a hard disk, a DRAM (Dynamic Random Access Memory), or the like, and stores various data.
The communication unit 109 communicates with another device (student terminal 20 in the example of FIG. 1) via a network NW including the Internet.

ドライブ110には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア111が適宜装着される。ドライブ110によってリムーバブルメディア111から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部108にインストールされる。
また、リムーバブルメディア111は、記憶部108に記憶されている各種データも、記憶部108と同様に記憶することができる。
A removable medium 111 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory is mounted in the drive 110 as appropriate. A program read from the removable medium 111 by the drive 110 is installed in the storage unit 108 as necessary.
The removable medium 111 can also store various data stored in the storage unit 108 in the same manner as the storage unit 108 .

図3は、図1の情報処理システムにおけるサーバの機能的構成を示す機能ブロック図である。
図3に示すように、サーバ10の記憶部108(図2)の一領域には、受検DB141が設けられている。
受検DB141には、受講者に関する情報と、受講者が現在までに受講した研修の実績やビジネス基礎力診断テストを受けた結果の実績等のログ(以下「受検ログ」と称す)とが記憶されている。
受講者に関する情報は、例えば企業等で就労する従業員が、自身のスキル向上のために、サービス提供者が開催する講座や研修等を受講するための情報であり、受講者に関する情報には、受講者が属する企業や業種等の情報が含まれる。
FIG. 3 is a functional block diagram showing a functional configuration of a server in the information processing system of FIG. 1;
As shown in FIG. 3, an examination DB 141 is provided in one area of the storage unit 108 (FIG. 2) of the server 10 .
The test DB 141 stores information about the trainees and a log (hereinafter referred to as "test log") of the results of the training that the trainees have taken so far and the results of taking the basic business ability diagnostic test. ing.
Information about students is, for example, information for employees working at a company, etc. to attend courses and training held by service providers in order to improve their own skills. Information about students includes: Information such as companies and industries to which students belong is included.

具体的には、受検DB141には、会社等の企業において研修サービスを受講させる従業員の氏名、年齢、性別、職種等の基本属性、社内における現在や現在に至るまでの所属部署(部門等)、役職、企業の業種、受講する講座や研修に関する情報(講座名や講座番号、研修名や研修番号、受講日、受講履歴)、サービス提供者が受講者の夫々に対して行ったアンケート(質問)とその回答の組等が、受講者個人を識別する情報(受講者ID又は受講者番号等)に対応して記憶されている。 Specifically, in the examination DB 141, basic attributes such as the name, age, gender, occupation, etc. of employees who receive training services at companies such as companies, current and current departments (departments, etc.) within the company , job title, industry of the company, information on courses and training courses to be taken (course name and course number, training name and training number, course date, course history), questionnaires (questions ) and their answers are stored in association with information (student ID, student number, etc.) for identifying individual students.

受検DB141には、受講者の属性が、現在と理想の基本属性(年齢、性別、職種等の主属性)とその他の追加属性(役職、業種等の副属性)とに分けられて(具体例は図9参照)、記憶されている。基本属性は、受講者であればすべて登録される。追加属性は、受講者からの積極的な入力により任意で登録される。なお、受講者の属性とスコアを、受講者に関する情報と呼ぶ場合がある。
なお、理想の属性については、理想を持っている受講者のみが登録する。理想の属性は、情報が多ければ多いほど、精度の高いレコメンドを提示することができる。
理想の属性の登録がない場合、現在のスコアと属性情報から、おすすめ属性とレコメンドを提示する。
受検DB141には、項目別研修テーマリスト(図15参照)が記憶されている。項目別研修テーマリストには、各カテゴリの項目毎に研修テーマが設定されている。
In the examination database 141, the attributes of students are divided into current and ideal basic attributes (main attributes such as age, gender, and occupation) and other additional attributes (sub-attributes such as job title and industry). , see FIG. 9) and is stored. All basic attributes are registered if the student is a student. Additional attributes are arbitrarily registered by active input from students. Note that the attribute and score of the student may be called information about the student.
As for ideal attributes, only students who have ideals register. The ideal attribute is that the more information there is, the more accurate the recommendation can be presented.
If there is no ideal attribute registered, recommended attributes and recommendations are presented based on the current score and attribute information.
The examination DB 141 stores an item-by-item training theme list (see FIG. 15). In the itemized training theme list, a training theme is set for each item in each category.

研修テーマの中から、受講者が受講する研修を受講することができる。研修としては、複数の講座が記憶されている。講座とは例えば研修プログラムを実施する研修会や講習会等であり、複数の講座に複数の受講者が参加することが可能である。複数の講座夫々には1つ以上の評価要素が対応している。
1つ以上の評価要素は、特に限定されないが、以下においては、テーマ又はサブテーマが採用されているものとして説明する。即ち、以下の例では、1つの講座に1以上(主に1つ)のテーマ又はサブテーマが対応付けられているものとする。
テーマは、ビジネスの技能要素の夫々をネーミングした主題であり、講座名と対応付けされる。サブテーマは、テーマの中に含まれる小テーマをいい、小テーマだけの講座も設定される。研修についても同様である。
From among the training themes, it is possible to attend the training that the trainee takes. A plurality of courses are stored as the training. A course is, for example, a training session, a training session, or the like that implements a training program, and a plurality of students can participate in a plurality of courses. One or more evaluation factors correspond to each of the plurality of courses.
Although the one or more evaluation factors are not particularly limited, the following description assumes that a theme or sub-theme is employed. That is, in the following example, one course is associated with one or more (mainly one) themes or sub-themes.
A theme is a subject naming each business skill element, and is associated with a course name. A sub-theme is a sub-theme included in a theme, and a course of only the sub-theme is also set. The same is true for training.

ビジネス基礎力を評価する指標は、例えば図4に示すグラフに示されるように、「ビジネス知識」(Business knowledge)、「プランニング&コントロール」(Planning & Control)、「シンキング」(Thinking)、「コミュニケーション」(Communication)等の4つのスキルに定義(カテゴリ分け)される。4つに定義(カテゴリ分け)された夫々のスキルには、スキル項目が設定されている。スキル項目は、夫々のスキルの評価要素の1つである。各スキルには、スキル項目毎に研修(講座)が設定される。 For example, as shown in the graph shown in FIG. 4, the indicators for evaluating basic business skills are "business knowledge", "planning & control", "thinking", and "communication is defined (categorized) into four skills such as ” (Communication). Skill items are set for each of the skills defined (categorized) into four. A skill item is one of the evaluation elements of each skill. For each skill, a training (course) is set for each skill item.

例えば「ビジネス知識」のスキルのビジネス基礎力を計るためのスキル項目は、時事問題、法務・人事・労務、財務・経理、マーケティング、経営等がある。図示しないが、法務・人事・労務というスキル項目には、人事・労務、コンプライアンス等のサブ項目が含まれる。 For example, the skill items for measuring the basic business ability of the "business knowledge" skill include current affairs, legal/personnel/labor affairs, finance/accounting, marketing, and management. Although not shown, the skill item of legal/personnel/labor includes sub-items such as personnel/labor and compliance.

「プランニング&コントロール」のスキルのビジネス基礎力を計るためのスキル項目は、目的及び目標、計画、業務管理、振り返り・評価、改善等がある。図示しないが、目的及び目標というスキル項目には、目的思考というサブ項目が含まれる。また、計画というスキル項目には、アクションプラン立案というサブ項目が含まれる。 The skill items for measuring the basic business ability of the "planning & control" skill include objectives and goals, planning, business management, review/evaluation, and improvement. Although not shown, the skill item "purpose and goal" includes a sub-item "purposeful thinking". Also, the skill item "planning" includes a sub-item "action plan drafting".

「シンキング」のスキルのビジネス基礎力を計るためのスキル項目は、数的処理、思考法活用、情報収集、課題設定、解決策立案等がある。図示しないが、思考法活用というテーマには、要素分解力というサブテーマが含まれる。 Skill items for measuring the basic business skills of "thinking" include numerical processing, use of thinking methods, information gathering, problem setting, and solution planning. Although not shown, the theme of thinking method utilization includes a sub-theme of element decomposition ability.

「コミュニケーション」のスキルのビジネス基礎力を計るためのスキル項目は、ネゴシエーション、文書伝達、口頭伝達、傾聴、ビジネスマナー等がある。図示しないが、文書伝達というスキル項目には、スライド作成力というサブ項目が含まれる。 Skill items for measuring basic business skills of "communication" include negotiation, document communication, oral communication, listening, and business etiquette. Although not shown, the skill item document communication includes a sub-item slide creation ability.

ここでビジネススキルを評価するためのスキルのカテゴライズの仕方(分け方)について説明する。
スキルは、人材育成において成長するために必要なスキルを体系化して大きく4つに分けられる。
人が成果を出すためには、計画性・実行力「プランニング&コントロール」が必要となる。この計画性・実行力を上げるためには意思や判断等の考え方「シンキング」、人間関係を構築するコミュニケーション力「コミュニケーション」、前提となる知識「ビジネス知識」が同時に必要である。
このように4つのスキルに分けてビジネス基礎力を診断することで、診断対象者の持っているスキルの特長が見え易くなる。
Here, a method of categorizing (dividing) skills for evaluating business skills will be described.
Skills are roughly divided into four by systematizing the skills necessary for growth in human resource development.
In order for people to produce results, planning and execution skills (planning and control) are necessary. In order to improve this ability to plan and execute, it is necessary at the same time to have "thinking," a way of thinking such as intention and judgment, "communication," the ability to communicate to build human relationships, and "business knowledge," which is the prerequisite knowledge.
By diagnosing the basic business ability by dividing it into four skills in this way, it becomes easier to see the features of the skills possessed by the subject of the diagnosis.

ビジネス基礎力は、個々のスキル項目の単位、又は複数のテーマで1つ設定される講座の単位で、受講者が研修を受講することにより、受講者のビジネススキルの向上が図られる。
受講者が研修を受講するにあたり、受講前と受講中及び受講後等にビジネス基礎力診断テストが実施される。
The basic business skills are defined in units of individual skill items or in units of courses set for a plurality of themes, and the students attend the training to improve their business skills.
Before, during, and after the training, the trainees are given a basic business ability diagnostic test.

受検DB141には、サービス提供者が実施するテストに関する情報が記憶されている。テストに関する情報は、例えばテストの問題、解答、個々の受講者のテスト結果(スキル項目毎の得点)やその総合的評価であるビジネス基礎力評価結果(カテゴリ毎のスコア)、研修サービス利用企業及び受講者へのアンケートと、アンケートに対する回答、研修利用企業数、受講人数、階層教育に着手している企業数、研修テーマ別・階層別の受講人数、教育導入までの意思決定にかかるリードタイム、サービス利用者ID登録数等を含む人材育成ログ情報が記憶されている。
スコアは、テストの項目毎の得点を、例えば5段階等で評価した数値(“1”から“5”)であり、1スキル毎に合計した数値も記憶されている。1カテゴリ5つのスキル項目とした場合に1カテゴリ25点満点とし、この場合の個々のスキル項目のスコアを合計した値等で、受講者のカテゴリ毎の評価が示される。
The test DB 141 stores information about tests conducted by service providers. Information related to the test includes, for example, test questions and answers, test results of individual students (scores for each skill item), evaluation results of basic business skills (scores for each category) as a comprehensive evaluation, companies using training services, and Questionnaires to trainees, responses to questionnaires, number of companies using training, number of participants, number of companies undertaking stratified training, number of participants by training theme and rank, lead time for decision-making until introduction of training, Personnel training log information including the number of service user ID registrations and the like is stored.
The score is a numerical value (“1” to “5”) obtained by evaluating the score for each item of the test, for example, on a scale of 5, etc., and the total numerical value for each skill is also stored. If there are five skill items in one category, one category has a maximum score of 25 points. In this case, the total score of each skill item indicates the evaluation of each category of the student.

受検DB141には、受講者が属する企業の情報(企業規模(人数)、組織構成(階層等)、部署、部門の配置等)が記憶されている。また、受検DB141には、企業における従業員(受講者)夫々の情報(例えば従業員の氏名、年齢、入社年月日、在職年数、組織上の職位、役職等)が社員番号等の従業員の個人特定情報に紐づけて記憶されている。
なお、上記で示した1年前や数年前等の受検ログは一例であり、3年前であってもよく過去の実績であれば足りる。
この他、受検DB141には、講座や研修を受講する企業の業績情報(例えば経済情報誌等で公開されている範囲の情報)が同業他社で比較可能に記憶されている。
Information (company size (number of people), organizational structure (hierarchy, etc.), division, arrangement of departments, etc.) of the company to which the student belongs is stored in the examination DB 141 . In addition, in the examination DB 141, information on each employee (takers) in the company (e.g., employee name, age, date of employment, years of employment, organizational position, title, etc.) is stored in association with the personal identification information of
It should be noted that the above-mentioned test-taking log of one year ago, several years ago, etc. is an example, and it may be three years ago, and the past results will suffice.
In addition, the examination DB 141 stores performance information (for example, information published in economic information magazines, etc.) of companies that take lectures and training so that it can be compared with other companies in the same industry.

サーバ10のCPU101(図2参照)においては、処理を実行する際に、図3に示すように、属性取得部120と、テスト部121と、レコメンド部122と、目標評価値取得部123と、目標期間取得部124と、類似実績取得部125と、表示制御部126と、が機能する。 In the CPU 101 (see FIG. 2) of the server 10, when executing processing, as shown in FIG. A target period acquisition unit 124, a similar performance acquisition unit 125, and a display control unit 126 function.

属性取得部120は、1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間(例えば3年等)施される予定の対象者(例えば会社の社員等の受講予定者等)の1以上の属性を取得する。1以上の属性は、基本属性と追加属性がある。基本属性は、例えば性別、年齢、職種、業種、役職等である。追加属性は、会社におけるその社員の役職、会社の業種等である。 The attribute acquisition unit 120 acquires one or more attributes of a target person (for example, a person who is scheduled to attend a course, such as an employee of a company, etc.) who is scheduled to undergo a predetermined human resource development period (for example, three years, etc.) by attending one or more courses. to get One or more attributes include basic attributes and additional attributes. The basic attributes are, for example, sex, age, job type, industry, position, and the like. The additional attributes are the employee's position in the company, the type of business of the company, and the like.

テスト部121は、対象者について、ビジネスに関する能力(ビジネス基礎力)の現時点の評価値(ビジネス基礎力診断テストによるスコア)を現在評価値として取得する。
具体的には、会社の組織に所属する1以上の社員の夫々についてのビジネス基礎力を示す情報を受講者端末20を介して取得し受検DB141に記憶する。ビジネス基礎力を示す情報は、例えばビジネスの能力であるスキルを評価するためのテーマ毎のテストのスコア等である。
テスト部121は、受検DB141に予め記憶されている、受講者のスキルを評価するための問題の中から、受講者が受講者端末20を操作して解答をするための問題を、各テーマの項目毎に作成する。このようにして作成された各スキルの夫々のテーマ毎の問題と解答の集合体がテストである。
The test unit 121 acquires the current evaluation value (score from the business basic ability diagnosis test) of the business-related ability (business basic ability) of the subject as the current evaluation value.
Specifically, information indicating the basic business ability of each of one or more employees belonging to the organization of the company is obtained via the student terminal 20 and stored in the examination DB 141 . The information indicating the basic business ability is, for example, a test score for each theme for evaluating skills, which are business abilities.
The test unit 121 selects questions for students to answer by operating the student terminals 20 from among the questions for evaluating the skills of the students stored in advance in the DB 141 for each theme. Create for each item. A set of questions and answers for each theme of each skill created in this way is a test.

テスト部121は、テストを、通信部109を介して受講者端末20に表示させることにより、受講者に対しテストを出題する。
受講者は、受講者端末20を操作することにより、テスト部121が出題したテストに対する解答(各問題毎の解答)を入力する。受講者が入力した解答は、受講者端末20からサーバ10に対して送信される。
The test unit 121 presents the test to the student by displaying the test on the student terminal 20 via the communication unit 109 .
The student operates the student terminal 20 to input an answer (an answer for each question) to the test given by the test section 121 . The answer input by the student is transmitted from the student terminal 20 to the server 10 .

テスト部121は、受講者端末20から送信されたテストの解答(各問題毎の解答の集合体)を、通信部109を介して取得する。
テスト部121は、取得したテストの解答を、所定の採点基準に基づいて各問題毎に採点する。
テスト部121は、各問題毎の採点の結果を、各スキルの各テーマ毎に正規化(スコア化)し、当該スコアを受検DB141に評価結果として各テーマの項目名と紐付けて記憶し受講者毎に管理する。
The test unit 121 acquires, via the communication unit 109 , test answers (collections of answers for each question) transmitted from the student terminals 20 .
The test section 121 scores the acquired test answers for each question based on a predetermined scoring standard.
The test unit 121 normalizes (scores) the results of scoring each question for each theme of each skill, stores the score in the DB 141 as an evaluation result in association with the item name of each theme, and takes the course. managed by each person.

受講者端末20からの評価提示要求(作表指示)に応じて受検DB141で管理されている1以上の受講者のスコアの中から、所定の受講者のスコアと、当該所定の受講者が含まれる所定の母集団のスコアとを取得し表示制御部126へ出力する。なお、所定の受講者を第1受講者と言い換える場合がある。 In response to an evaluation presentation request (table creation instruction) from the student terminal 20, the predetermined student's score and the predetermined student's score are included from among the scores of one or more students managed in the examination DB 141. It acquires the score of a predetermined population and outputs it to the display control unit 126 . Note that the predetermined student may be referred to as the first student.

なお、当該所定の母集団は、受検DB141に予め記憶されている所定の抽出条件によって抽出される。具体的には例えば、上述した様に、同年齢、同職種、同業界、同役職、同入社年度、又は所定の受講者本人の過去のスコアのうち、任意の数(1も含む)の任意の組合せを所定の抽出条件とした母集団を抽出することができる。 In addition, the said predetermined population is extracted by the predetermined extraction conditions previously memorize|stored in taking DB141. Specifically, for example, as described above, any number (including 1) of the same age, same job type, same industry, same position, same year of employment, or past score of a predetermined student himself/herself It is possible to extract a population using a combination of the above as a predetermined extraction condition.

テスト部121は、ビジネス基礎力向上のための研修がN年間施される予定の受講予定者について、ビジネス基礎力を評価した現在のスコアを取得する。
具体的には、テスト部121は、講座や研修をN年間受講予定の受講予定者のスコアを受検DB141より読み出すことで受講予定者の現在のスコアを取得する。
The test section 121 obtains the current score of the basic business skills of the prospective trainees who are scheduled to receive N-year training to improve their basic business skills.
Specifically, the test unit 121 acquires the current score of the prospective participant by reading the score of the prospective participant who is scheduled to attend the course or training for N years from the examination DB 141 .

レコメンド部122は、受講予定者(既存受講者を含む)の1以上の属性及び現在のスコアに基づいて、受講予定者が受講すべき1以上の講座として適切な講座の受講計画を立案して、受講予定者にレコメンド(推薦)する。
具体的には、レコメンド部122は、受講予定者の1以上の属性(性別、年齢、職種、業種、役職等)とテスト部121により受検DB141から読み出された受講予定者の現在のスコアとに基づいて、受講予定者が受講すべき1以上の講座として適切な講座の受講計画(図22参照,どういった順に講座や研修を受講しN年で目標スコアに到達させるという計画)を立案し、立案したその受講計画を受講予定者にレコメンド(推薦)する。
受講計画の立案は、AIモデルにより実行される。
AIモデルにより実行される受講計画の立案には、受講予定者の属性と現在のスコアの数値だけでなく、属性により傾向、4つのビジネススキルのカテゴリによる得点傾向(ビジネススキルの適正)や受講予定者本人により入力される目標スコア等が考慮される。AIモデルの他、予め設定されたアルゴリズムに基づいて受講計画を立案してもよい。
The recommendation unit 122 draws up an appropriate course attendance plan as one or more courses to be taken by the prospective attendee (including existing attendees) based on one or more attributes and current scores of the prospective attendee (including existing attendees). , Recommend (recommend) to prospective students.
Specifically, the recommendation unit 122 includes one or more attributes of the prospective student (gender, age, occupation, industry, position, etc.) and the current score of the prospective student read from the examination DB 141 by the test unit 121. Based on this, an appropriate course attendance plan (see Fig. 22, a plan to take courses and training in what order to reach the target score in N years) is drafted as one or more courses that prospective students should take. Then, the proposed course plan is recommended to prospective students.
Planning of the lesson plan is executed by the AI model.
In the planning of the course plan executed by the AI model, not only the attributes of the prospective student and the numerical value of the current score, but also the tendency by attribute, the score tendency by the four business skill categories (adequate business skills), and the course schedule A target score, etc. entered by the person himself/herself is taken into account. In addition to the AI model, a lesson plan may be drawn up based on a preset algorithm.

目標評価値取得部123は、受講予定者について、ビジネスに関する能力の、N年が経過した後の目標となるスコアが受講予定者の操作により入力されていた場合、当該スコアを目標評価値として取得する。
具体的には、目標評価値取得部123は、受検DB141の当該受講予定者の受講者情報に目標スコアが含まれていた場合、その目標スコアを受検DB141から読み出し目標評価値として取得しレコメンド部122へ出力する。
The target evaluation value acquisition unit 123 acquires the score as the target evaluation value when the prospective student has input a target score for business-related abilities after N years have passed by the prospective student. do.
Specifically, when the target score is included in the student information of the prospective student in the examination DB 141, the target evaluation value acquisition unit 123 reads the target score from the examination DB 141 and acquires it as a target evaluation value, and recommends the target score. 122.

目標期間取得部124は、所定期間として目標の期間が受講予定者の操作により入力された場合、当該期間を目標期間として取得する。
具体的には、目標期間取得部124は、受検DB141の当該受講予定者の受講者情報に目標期間が含まれていた場合、その目標期間を受検DB141から読み出し目標期間として取得しレコメンド部122へ出力する。
これにより、レコメンド部122は、受講予定者の1以上の属性及び現在スコアに加えてさらに受講予定者により入力された目標スコア及び目標期間に基づいて、受講計画を立案すると共にさらに受講期間として適切な期間を算出し、受講予定者にレコメンドする。
The target period acquisition unit 124 acquires the target period as the target period when the target period is input by the prospective student's operation as the predetermined period.
Specifically, when the target period is included in the student information of the prospective student in the examination DB 141, the target period acquisition unit 124 reads the target period from the examination DB 141, acquires it as the target period, and sends it to the recommendation unit 122. Output.
As a result, the recommendation unit 122 draws up a course plan based on the target score and target period input by the prospective student in addition to the one or more attributes and current score of the prospective student, and further determines an appropriate course period. Calculate the appropriate period and recommend it to prospective students.

類似実績取得部125は、現時点で受講予定者の目標期間よりも前に人材育成が既に施された既存受講者のうち、受講予定者と同一又は類似する属性を有する者を類似属性者として、目標期間の人材育成が施される前後の、ビジネススキルの夫々のスコアを含む情報を実績情報として、1以上の類似属性者の夫々の実績情報を取得する。
具体的には、類似実績取得部125は、受講予定者と同一又は類似する属性を有する1以上の既存受講者(類似属性者)の実績情報を受検DB141から取得し、レコメンド部122へ出力する。
これにより、レコメンド部122は、受講予定者の1以上の属性及び現在スコアに加えてさらに1以上の既存受講者(類似属性者)の夫々の実績情報に基づいて、受講計画を立案すると共に所定期間が経過した際に目標となるスコアを目標スコアとして算出し、既存受講者(類似属性者)にレコメンドする。
The similar achievement acquisition unit 125 regards those who have the same or similar attributes as those of the prospective participants among the existing participants who have already undergone human resource development before the target period of the prospective participants at this time as similar attributes, Acquiring performance information of each of one or more persons with similar attributes by using information including respective scores of business skills before and after human resource development for a target period as performance information.
Specifically, the similar track record acquisition unit 125 acquires track record information of one or more existing trainees (persons with similar attributes) who have the same or similar attributes as those of the prospective trainee from the examination DB 141, and outputs the result information to the recommendation unit 122. .
As a result, the recommendation unit 122 draws up a course plan based on the performance information of one or more existing students (persons with similar attributes) in addition to one or more attributes and current scores of the prospective student, The target score is calculated as the target score when the period has passed, and it is recommended to existing students (persons with similar attributes).

表示制御部126は、レコメンド部122により立案された受講計画を受講者端末20の画面に表示させる制御を行う。 The display control unit 126 performs control to display the lesson plan drawn up by the recommendation unit 122 on the screen of the student terminal 20 .

また、表示制御部126は、レコメンド部122から出力される受講予定者の現在のスコアと理想のスコアとを円形の表示領域に夫々プロットした2つの折れ線グラフ(例えば図22のレーダーチャート参照)を、通信部109を介して受講者端末20の画面に表示させる制御を行う。
この他、表示制御部126は、テスト部121により取得される受講予定者の現在のスコアと、当該受講予定者が含まれる所定の母集団のスコアとを円形の表示領域にプロットした2つの折れ線グラフ(例えば図4参照)を重畳させて、通信部109を介して受講者端末20の画面に表示させる制御を行う。
In addition, the display control unit 126 displays two line graphs (see, for example, the radar chart of FIG. 22) in which the current score and the ideal score of the prospective student output from the recommendation unit 122 are plotted in a circular display area. , control to display on the screen of the student terminal 20 via the communication unit 109 .
In addition, the display control unit 126 displays two polygonal lines obtained by plotting the current score of the prospective student obtained by the test unit 121 and the score of a predetermined population including the prospective student in a circular display area. Control is performed to superimpose a graph (see, for example, FIG. 4) and display it on the screen of the student terminal 20 via the communication unit 109 .

ここで、図5を参照してサーバの動作を説明する。
図5は、サーバの動作を示すフローチャートである。
図5に示すように、サーバ10では、ステップS11において、属性取得部120は、1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間(例えば3年等)施される受講予定者の1以上の属性(年齢、性別、職種、役職、業種のうち少なくとも年齢、性別、職種を含む情報)を取得する。
ステップS12において、テスト部121は、対象者について、ビジネスに関する能力(ビジネス基礎力)の現時点の評価値(ビジネス基礎力診断テストによる4つのビジネススキルの夫々のスコア)を現在スコアとして取得する。
ステップS13において、レコメンド部122は、受講予定者(既存受講者を含む)の1以上の属性(年齢、性別、職種、役職、業種のうち少なくとも年齢、性別、職種を含む情報)及び現在のスコア(4つのビジネススキルの夫々のスコア)に基づいて、受講予定者が受講すべき1以上の講座として適切な講座の受講計画を立案して、受講予定者にレコメンド(推薦)する。
The operation of the server will now be described with reference to FIG.
FIG. 5 is a flow chart showing the operation of the server.
As shown in FIG. 5, in the server 10, in step S11, the attribute acquisition unit 120 selects one or more prospective trainees who will be trained for a predetermined period (for example, three years) by attending one or more courses. Attributes (information including at least age, gender, and occupation among age, gender, occupation, title, and occupation).
In step S12, the test unit 121 acquires the current evaluation value of the business-related ability (basic business ability) (the score of each of the four business skills obtained by the basic business ability diagnostic test) as the current score of the subject.
In step S13, the recommendation unit 122 selects one or more attributes (age, gender, occupation, title, and occupation including at least age, gender, and occupation from among the categories) of the prospective student (including the existing student) and the current score. Based on (scores of each of the four business skills), an appropriate course attendance plan is drawn up as one or more courses to be taken by the prospective student, and recommended to the prospective student.

このようなサーバ10の動作によれば、受講予定者の1以上の属性と現在スコアとを取得し、取得した1以上の属性と現在スコアに基づいて、受講予定者が受講すべき1以上の講座として適切な講座の受講計画を立案して、受講予定者にレコメンド(推薦)するので、研修の対象者が所定期間(N年)後に成長目標を達成するための具体性のある支援を行うことができる。 According to the operation of the server 10 as described above, one or more attributes and the current score of the prospective student are acquired, and based on the acquired one or more attributes and the current score, one or more attributes that the prospective student should take Propose an appropriate course attendance plan as a course and recommend it to those who are planning to take it, so that the target person of the training will provide concrete support for achieving the growth target after a predetermined period (N years) be able to.

次に、図6乃至図8を参照してサーバにおけるレコメンド部(検出レコメンドロジック)の動作を説明する。
図6は、サーバにおけるレコメンド部の動作の概要を示す図である。
図6に示すように、サーバ10において、受検DB141に保存されている受講予定者(以下「ユーザ」と称す)の現在のスコア及び属性と、ユーザのなりたい未来の姿(理想)の属性がユーザにより事前に入力され受検DB141記憶されている場合は、なりたい未来の姿(理想)の属性が受検DB141から読み出されてレコメンド部122に入力される。
なりたい未来の姿(理想)のスコアは、ユーザのなりたい未来の姿(理想)の属性を持つ既存受講者(既存ユーザ)におけるスコア上位20%の平均値等とする。ここで示したスコア上位20%の平均値は、一例であり、他の値であってもよい。
Next, the operation of the recommendation unit (detection recommendation logic) in the server will be described with reference to FIGS. 6 to 8. FIG.
FIG. 6 is a diagram showing an overview of the operation of the recommendation unit in the server.
As shown in FIG. 6, in the server 10, the current scores and attributes of prospective students (hereinafter referred to as "users") stored in the examination DB 141 and the attributes of the user's desired future appearance (ideal) are stored in the user's If it is input in advance and stored in the examination DB 141 , the attribute of the desired future appearance (ideal) is read from the examination DB 141 and input to the recommendation unit 122 .
The score of the desired future image (ideal) is the average value of the top 20% of the scores of the existing students (existing users) who have the attribute of the user's desired future image (ideal). The average value of the top 20% of scores shown here is an example, and other values may be used.

レコメンド部122は、ユーザのビジネススキル、例えば4カテゴリ×5項目、合計20項目の夫々における、現在のスコアと、なりたい姿のスコアとを比較し、現在となりたい姿の各項目の点数差に基づいて、研修受講計画(推奨期間とおすすめ研修)を生成する。
おすすめ研修としては、例えば研修テーマ、研修受講順序、研修受講とあわせて読む書籍等が生成される。推奨期間は、なりたい姿のスコアに到達するのに必要な年数が例えばN年やN年半等として算出される。
The recommendation unit 122 compares the user's business skill, for example, 4 categories x 5 items, for a total of 20 items, and compares the current score with the score of the desired figure. to generate a training attendance plan (recommended period and recommended training).
As the recommended training, for example, a training theme, training attendance order, books to be read together with training attendance, and the like are generated. The recommended period is calculated as the number of years required to reach the desired figure score, for example, N years or N and a half years.

ここで、図7を参照して、なりたい未来の姿がユーザにある場合のレコメンド部(研修レコメンドロジック)の動作を説明する。
図7は、なりたい未来の姿がユーザにある場合のレコメンド部の動作を示す図である。
ユーザに、なりたい未来の姿がある場合、図6の概要動作と同様であり、レコメンド部122は、ユーザのビジネススキル、例えば4カテゴリ×5項目、合計20項目の夫々における、現在のスコアと、なりたい姿のスコアとを比較し、現在となりたい姿の各項目の点数差に基づいて、研修受講計画(推奨期間とおすすめ研修)を生成する。
おすすめ研修としては、例えば研修テーマ、研修受講順序、あわせて読む書籍等が生成される。推奨期間は、なりたい姿のスコアに到達するのに必要な年数が例えばN年やN年半等として算出される。
Here, with reference to FIG. 7, the operation of the recommendation unit (training recommendation logic) when the user has a desired future image will be described.
FIG. 7 is a diagram showing the operation of the recommendation unit when the user has a desired future image.
If the user has a desired future image, the operation is the same as the outline operation in FIG. A training attendance plan (recommended period and recommended training) is generated based on the score difference of each item of the current desired state by comparing the score of the desired state.
As the recommended training, for example, a training theme, a training attendance order, books to be read together, and the like are generated. The recommended period is calculated as the number of years required to reach the desired figure score, for example, N years or N and a half years.

次に、図8を参照して、なりたい未来の姿がユーザにない場合のレコメンド部(研修レコメンドロジック)の動作を説明する。
図8は、なりたい未来の姿がユーザにない場合のレコメンド部の動作を示す図である。
ユーザに、なりたい未来の姿がない場合、図8に示すように、目標とする期間(N年)をユーザに決めてもらい、その期間(N年)がユーザにより受講者端末20を介してサーバ10に入力される。
Next, with reference to FIG. 8, the operation of the recommendation unit (training recommendation logic) when the user does not have a desired future image will be described.
FIG. 8 is a diagram showing the operation of the recommendation unit when the user does not have a desired future image.
If the user does not have a desired future image, as shown in FIG. 10.

サーバ10では、受検DB141のユーザの現在のスコア及び属性が読み出されて、読み出された現在のスコア及び属性と、ユーザにより入力された期間(N年)とがレコメンド部122に入力される。 In the server 10, the current score and attributes of the user in the DB 141 are read, and the read current score and attributes and the period (N years) input by the user are input to the recommendation unit 122. .

レコメンド部122は、研修が既にN年間施された既存ユーザのうち、研修を受ける予定のユーザと同一又は類似する属性を有する者を類似属性者として、1以上の類似属性者についてのスコアの過去N年間(-N年~現在)の実績情報(N年前から現在に至るスコアの推移)を夫々読み出す。この例では、類似属性者3人分の実績情報が読み出される。
実績情報としては、類似属性者の夫々が理想の属性(職種や役職等)になったN年後のスコアがレコメンド部122により取得される。
The recommendation unit 122 considers a person who has the same or similar attribute as the user who is scheduled to receive the training among the existing users who have already been trained for N years as a similar attribute person, and the score for one or more similar attribute persons in the past Performance information (score transition from N years ago to the present) for N years (-N years to the present) is read out. In this example, performance information for three persons with similar attributes is read.
As performance information, the recommendation unit 122 acquires a score N years after each person with similar attributes has attained an ideal attribute (type of job, position, etc.).

続いて、レコメンド部122は、類似属性者3人分の夫々のスコアと、ユーザの現在のスコアとに基づいて、1以上の研修受講計画(この例では3パターンの研修受講計画)を生成する。
そして、レコメンド部122は、生成した3パターンの研修受講計画夫々の理想のスコアを、ユーザのスコアや属性とのマッチ度の高さ別に、表示制御部126を介して受講者端末の画面に表示しユーザへ提示する。
このように実現可能性のあるユーザの未来の姿がマッチ度の高さ別に1以上(この例では3つ)提示されるので、ユーザは、提示された1以上の未来の姿の中から自らなりたい姿を選択することができる。
Subsequently, the recommendation unit 122 generates one or more training attendance plans (three patterns of training attendance plans in this example) based on the respective scores of the three similar attributes and the user's current score. .
Then, the recommendation unit 122 displays the ideal score of each of the generated three patterns of training attendance plans on the screen of the student terminal via the display control unit 126 according to the degree of matching with the user's score and attributes. and present it to the user.
In this way, one or more (three in this example) of the user's future visions that are likely to be realized are presented according to the degree of matching, so that the user can select one or more of the presented future visions. You can choose what you want to look like.

以下、具体例を説明する。
図9は、ユーザの属性情報の一例を示す図である。
図9に示すように、ユーザの属性情報は、属性の項目毎に、現在と理想の夫々情報が対応して管理されている。属性は、例えば基本属性と追加属性がある。基本属性は、性別、年齢、職種である。追加属性は業種と役職(役割)である。
この例では、ユーザの基本属性としての性別は男、現在の年齢は26歳、現在の職種はプログラマーである。理想の職種は営業が入力されている。
追加属性の現在の業種はIT業、現在の役職は一般(一般職)である。理想の業種も現在と同じIT業、理想の役職も一般(一般職)である。役職は、この他、例えばリーダー、管理職、経営者等が入力可能である。
A specific example will be described below.
FIG. 9 is a diagram showing an example of user attribute information.
As shown in FIG. 9, user attribute information is managed in association with current and ideal information for each attribute item. Attributes include, for example, basic attributes and additional attributes. The basic attributes are gender, age, and occupation. Additional attributes are industry and title (role).
In this example, the gender as the user's basic attributes is male, the current age is 26, and the current occupation is programmer. Sales is entered as the ideal occupation.
The current type of additional attribute is the IT industry, and the current position is general (regular). The ideal industry is the same as the current IT industry, and the ideal position is general (regular). In addition to this, positions such as leader, manager, manager, etc. can be input.

図10は、推奨受講研修テーマとその受講順が設定されたテーブルの具体例を示す図である。
ビジネススキルは、4つのカテゴリ毎に5つの項目、合計20項目が設定されており、夫々の項目毎に、より研修効果が得られる受講順序と書籍等が設定されている。
例えば図10に示すテーブルの、例えば「プランニング&コントロール」の「目的・目標」という項目には、項目識別情報として、項目ID_P1が設定されており、項目IDP1の項目に関連する研修を受講する前に先行して受講しておくとよい(研修の効果をより高められる)先行項目として、例えば項目ID_T4(「シンキング」の「課題設定」)が設定されている。
また、項目ID_P1の研修テーマ数は~20代で1つ、~30代で1つ設定されており、研修の受講に合わせて読んでおいた方がよい書籍として、例えば「目的・目標」が設定されている。
レコメンド部122は、このテーブルを参照して夫々の項目における現在と未来(理想とするスコア)との点数差から、推奨受講研修テーマとその受講順序を含む研修受講計画を生成する。
FIG. 10 is a diagram showing a specific example of a table in which recommended training themes and their order of attendance are set.
For business skills, 5 items are set for each of 4 categories, totaling 20 items.
For example, in the table shown in FIG. 10, for example, item ID_P1 is set as item identification information in the item "purpose/target" of "planning &control". For example, the item ID_T4 ("task setting" of "thinking") is set as a preceding item that should be taken prior to the training (the effect of the training can be further enhanced).
In addition, the number of training themes for item ID_P1 is set to 1 for those in their 20s and 1 for those in their 30s. is set.
The recommendation unit 122 refers to this table and generates a training attendance plan including recommended training themes and their attendance order based on the score difference between the present and the future (ideal score) in each item.

図11乃至図15を参照して研修受講計画の立案動作を説明する。
図11は、研修受講計画の立案に関する概要動作を示すフローチャートである。
図11に示すように、ステップS101において、レコメンド部122は、受講予定のユーザ(対象者)のスコア及び属性等の情報を受検DB141より読み出す。
11 to 15, the operation of drafting a training attendance plan will be described.
FIG. 11 is a flow chart showing an outline operation related to drafting a training attendance plan.
As shown in FIG. 11, in step S101, the recommendation unit 122 reads information such as scores and attributes of users (subjects) who are scheduled to take the course from the DB 141 for taking the test.

ステップS102(大処理[1])において、レコメンド部122は、読み出したスコア及び属性に基づいて、受検DB141より研修受講対象の項目を抽出しその項目の順序を設定する。
この際、対象者の現在のスコアと理想のスコアとを比較し、各項目の点数差(現在-理想)をそれぞれ算出する。
In step S102 (major processing [1]), the recommendation unit 122 extracts items for training from the DB 141 and sets the order of the items based on the read score and attribute.
At this time, the subject's current score and ideal score are compared, and the score difference (current-ideal) for each item is calculated.

ステップS103において、レコメンド部122は、ビジネススキルの20項目のうち、点数差が-1以下でかつ研修受講順序が付されていない項目を抽出し、研修受講対象項目リストを生成する。研修受講対象項目リストに上がった項目は、すべて研修受講を推奨する分野である。 In step S103, the recommendation unit 122 extracts items having a score difference of −1 or less and not assigned a training attendance order among the 20 business skill items, and generates a training attendance item list. All of the items on the list of training subjects are areas in which training is recommended.

ステップS104(大処理[2_1])において、レコメンド部122は、研修受講対象項目リストに基づいて、ユーザ(対象者)が受講すべき研修の受講テーマを抽出する。 In step S104 (major process [2_1]), the recommendation unit 122 extracts the theme of the training that the user (target person) should take, based on the training subject item list.

ステップS105(大処理[2_1])において、レコメンド部122は、所定条件(後述の図13のステップS119参照)に基づいて、抽出した受講テーマの受講順序を設定する。 In step S105 (large process [2_1]), the recommendation unit 122 sets the learning order of the extracted learning themes based on a predetermined condition (see step S119 in FIG. 13 described later).

図12及び図13は、研修受講計画の立案に関する詳細な動作を示すフローチャートである。
図12に示すように、ステップS111[処理1]において、レコメンド部122は、所定条件(現在スコアと理想スコアとの点数差が-1以下)に合致する項目を研修受講すべき項目として抽出する。
FIGS. 12 and 13 are flow charts showing detailed operations relating to planning of a training attendance plan.
As shown in FIG. 12, in step S111 [process 1], the recommendation unit 122 extracts items that meet a predetermined condition (point difference between the current score and the ideal score is -1 or less) as items to be trained. .

ステップS112において、レコメンド部122は、ビジネススキルの20項目のうち、現在スコアと理想スコアとの点数差が-1以下でかつ研修受講順序が付されていない項目を抽出し、第1研修受講対象項目リスト(1)を生成する。 In step S112, the recommendation unit 122 extracts, from among the 20 business skill items, those items for which the score difference between the current score and the ideal score is -1 or less and for which the training attendance order is not assigned. Create item list (1).

ステップS113[処理2_1]において、レコメンド部122は、第1条件(先行項目が空欄の項目)に基づいて、第1研修受講対象項目リスト(1)の項目を絞り込み、フラグを設定する。
これにより、先行してクリアすべき項目がないことが分かり、その項目については、研修受検対象にしてよいことが分かる。
In step S113 [process 2_1], the recommendation unit 122 narrows down the items of the first training subject item list (1) based on the first condition (items with blank preceding items) and sets a flag.
As a result, it can be seen that there is no item to be cleared first, and that the item may be subject to training.

ステップS114[処理2_2]において、レコメンド部122は、第2条件(先行項目に値があり、かつ対象の先行項目すべてが現在スコアと理想スコアとの点数差が-1以下[(現実-理想)≦-1]の項目)に基づいて、第1研修受講対象項目リスト(1)の項目を絞り込み、フラグを設定する。
これにより、先行してクリアすべき項目があるが、その対象項目をクリアできている項目かわかる。
In step S114 [Processing 2_2], the recommendation unit 122 sets the second condition (preceding item has a value and all target preceeding items have a score difference of −1 or less between the current score and the ideal score [(actual-ideal) ≦−1]), narrow down the items in the first training subject item list (1), and set a flag.
As a result, although there is an item to be cleared first, it can be determined whether or not the target item has been cleared.

ステップS115[処理2_3]において、レコメンド部122は、第3条件(先行項目に値があり、かつステップS114の処理で抽出されていない項目)に基づいて、第1研修受講対象項目リスト(1)の項目を絞り込み、フラグを設定する。
これにより、先行してクリアすべき項目があるが、条件によっては受講対象にできる項目を抽出することができる。
In step S115 [process 2_3], the recommendation unit 122 selects the first training subject item list (1) based on the third condition (item that has a value in the preceding item and is not extracted in the process of step S114). filters and flags items in
As a result, although there are items that should be cleared first, it is possible to extract items that can be taken as subjects depending on the conditions.

ステップS116において、レコメンド部122は、上記により抽出した項目の第2研修受講対象項目リスト(2)を生成する。 In step S116, the recommendation unit 122 generates a second training subject item list (2) of the items extracted as described above.

続いて、図13のステップS117[処理3]において、レコメンド部122は、第2研修受講対象項目リスト(2)から、現在スコアと理想スコアとの点数差の絶対値を項目毎に抽出する。 Subsequently, in step S117 [process 3] of FIG. 13, the recommendation unit 122 extracts the absolute value of the score difference between the current score and the ideal score for each item from the second training subject item list (2).

ステップS118において、レコメンド部122は、抽出した項目の第3研修受講対象項目リスト(3)を生成する。 In step S118, the recommendation unit 122 generates a third training subject item list (3) of the extracted items.

ステップS119[処理4]において、レコメンド部122は、生成した第3研修受講対象項目リスト(3)から、ステップS113の処理で設定したフラグ及びステップS114の処理で設定したフラグが立っている項目に対して、所定条件に基づいて順序を割り振る。
このときの条件としては、差分絶対値が大きいものほど優先度が高い、またリストの項目が左のものほど優先度が高い、等であり、これらの条件に従って、フラグが立っている項目に順序を割り振る。
In step S119 [Processing 4], the recommendation unit 122 selects items for which the flag set in the process of step S113 and the flag set in the process of step S114 are set from the generated third training subject item list (3). On the other hand, the order is assigned based on a predetermined condition.
The conditions at this time are that the larger the absolute value of the difference, the higher the priority, and that the item on the left side of the list has the higher priority. Allocate

ステップS120において、レコメンド部122は、上記により順序を割り振った項目の第4研修受講対象項目リストを生成する。 In step S120, the recommendation unit 122 generates a fourth training subject item list of the items to which the order is assigned as described above.

図11で説明した大処理[2-1]の具体的な研修テーマの抽出処理を、図14乃至図16を参照して説明する。図14は、受講すべき研修サービスの受講テーマを抽出する処理を示すフローチャートである。図15、図16は、項目別研修テーマリストの一例を示す図である。なお、図15、図16は、本来一つの図であるが、出願様式に対応するように分図したものである。 A concrete training theme extraction process of the major process [2-1] explained in FIG. 11 will be explained with reference to FIGS. 14 to 16. FIG. FIG. 14 is a flow chart showing a process of extracting the theme of the training service to be attended. 15 and 16 are diagrams showing an example of an item-by-item training theme list. 15 and 16 originally consisted of one figure, but they were divided to correspond to the application form.

図14のステップS131[処理5]において、レコメンド部122は、受検DB141に記憶されている項目別研修テーマリスト(図15、図16参照)を読み出し、読み出した項目別研修テーマリストから、抽出条件(現在スコアと理想スコアとの点数差の絶対値の数)に合致する数だけ、研修受講対象項目の研修タイトルを抽出する。例えば点数差が-2ならば、2つの研修タイトルを抽出する。
ここでは、項目別研修テーマリストの夫々の項目について、抽出条件に合致する受講推奨研修タイトルを抽出する。
In step S131 [process 5] of FIG. 14, the recommendation unit 122 reads out the item-by-item training theme list (see FIGS. 15 and 16) stored in the DB 141, and extracts the extraction conditions from the read-out item-by-item training theme list. Only the number of training titles that match (the number of absolute values of the score difference between the current score and the ideal score) is extracted as the training subject item. For example, if the score difference is -2, two training titles are extracted.
Here, for each item of the item-by-item training theme list, the recommended training titles that match the extraction conditions are extracted.

ステップS132において、レコメンド部122は、ユーザ(対象者)の属性から、年齢を確認し、この確認の結果、ユーザ(対象者)の年齢が30代以上であれば、ステップS133において、30代以上向けのタイトルリストから研修タイトルを抽出する。
また、上記ステップS132の確認の結果、ユーザ(対象者)の年齢が30代以上でなければ、ステップS134において、レコメンド部122は、20代向けのタイトルリストから研修タイトルを抽出する。
In step S132, the recommendation unit 122 checks the age of the user (target person) from the attributes of the user (target person). Extract training titles from a list of titles for
If the age of the user (target person) is not 30's or older as a result of the confirmation in step S132, the recommendation unit 122 extracts training titles from the title list for 20's in step S134.

ステップS135において、レコメンド部122は、抽出した研修タイトルが、既に他の項目で抽出されているか否かを確認する。これは、同じ研修を複数回受講させないための処理である。 In step S135, the recommendation unit 122 confirms whether or not the extracted training title has already been extracted for other items. This is a process for preventing the same training from being taken multiple times.

ステップS135の確認の結果、抽出した研修タイトルが、既に他の項目で抽出されている場合、ステップS136において、レコメンド部122は、抽出した研修タイトルを削除する。 As a result of the confirmation in step S135, if the extracted training title has already been extracted in another item, the recommendation unit 122 deletes the extracted training title in step S136.

また、ステップS135の確認の結果、抽出した研修タイトルが、他の項目で抽出されていなければ、レコメンド部122は、受講テーマの抽出処理を終了する。 Further, if the extracted training title is not extracted in other items as a result of the confirmation in step S135, the recommendation unit 122 ends the learning theme extraction processing.

ここで、図11で説明した大処理[2-2]の研修テーマの受講順を設定する処理を、図17を参照して説明する。図17は、研修テーマの受講順を設定する処理を示すフローチャートである。 Here, the process of setting the order of attendance of training themes in the major process [2-2] explained with reference to FIG. 11 will be explained with reference to FIG. FIG. 17 is a flow chart showing processing for setting the order of attendance of training themes.

図17のステップS141[処理6]において、レコメンド部122は、抽出した研修タイトルに対して、研修テーマリストの上位の項目から順に番号を付与することで、研修受講順序を採番する。 In step S141 [process 6] in FIG. 17, the recommendation unit 122 assigns numbers to the extracted training titles in order from the top item in the training theme list, thereby numbering the order of training attendance.

ステップS142[処理7]において、レコメンド部122は、研修受講対象項目リストの順序未設定項目の順序を設定する。
そして、研修テーマリスト内の研修テーマ数より点数差(理想スコア-現在スコア)の方が大きいときは、項目に関連する書籍を読むことを当該ユーザにレコメンドする。つまり、研修が足りない場合は不足分を書籍で代用する。
In step S142 [process 7], the recommendation unit 122 sets the order of the items whose order has not been set in the list of items for training attendance.
Then, when the score difference (ideal score - current score) is larger than the number of training themes in the training theme list, the user is recommended to read books related to the item. In other words, if the training is insufficient, books will be substituted for the shortfall.

次に、図18乃至図22を参照して、具体的な事例を説明する。図18は、理想の姿を持つユーザの属性情報(第1事例:異業種への転職を望む場合)を示す図である。図19は、図18の属性情報を持つユーザのスコアを示す図である。図20は、理想の姿を持つユーザの属性情報(第2事例:異職種への転職を望む場合)を示す図である。図21は、図20の属性情報を持つユーザのスコアを示す図である。図22は、理想の姿がないユーザに対するレコメンドの例(第3事例:職種、業種等の希望が特にない場合)を示す図である。 Next, specific examples will be described with reference to FIGS. 18 to 22. FIG. FIG. 18 is a diagram showing attribute information of a user who has an ideal figure (first case: when a user desires to change jobs to a different industry). FIG. 19 is a diagram showing scores of users having the attribute information of FIG. FIG. 20 is a diagram showing attribute information of a user who has an ideal figure (second case: when a user desires to change jobs to a different occupation). FIG. 21 is a diagram showing scores of users having the attribute information of FIG. FIG. 22 is a diagram showing an example of a recommendation for a user who does not have an ideal figure (third case: when there is no particular request for occupation, industry, etc.).

第1事例は、ユーザに理想の姿があり、小売業界からIT業界への同職種、異業種への転職を望む場合の事例である。
この場合のユーザの属性情報は、例えば図18に示すように、基本属性としての性別は男性、現在の年齢は32歳、現在の職種は営業職である。理想の職種も営業職が入力されている。
追加属性の現在の業種は小売業である。理想の業種はIT業が入力されている。現在の役職は一般職である。理想の役職も一般職が入力されている。
The first example is a case where the user has an ideal figure and desires to change jobs from the retail industry to the IT industry in the same or different industry.
In this case, the attribute information of the user is, for example, as shown in FIG. 18, gender as a basic attribute is male, current age is 32 years old, and current occupation is sales. The ideal job type is also entered as a sales job.
The current industry for the additional attribute is Retail. The IT industry is entered as the ideal industry. His current position is a general position. The ideal job title is also entered as a general job.

図18の属性情報を持つユーザのスコアは、図19に示すように、各カテゴリの項目毎に、現在スコアと理想スコアとが設定されており、互いのスコアの点数差も設定されているものとする。点数差については、現在と理想の夫々のスコアを読み出して互いを引き算して求めてもよい。
この場合、レコメンド部122は、現在のスコアと理想とする属性のスコア(上位者20%平均)との差分から、理想の姿に成長するために必要な期間(N年)、必要な研修受講計画(受講順序、関連書籍等)をレコメンド(推奨)する。
As for the score of the user having the attribute information shown in FIG. 18, as shown in FIG. 19, the current score and the ideal score are set for each item in each category, and the point difference between the scores is also set. and The score difference may be obtained by reading the current score and the ideal score and subtracting them from each other.
In this case, the recommendation unit 122 uses the difference between the current score and the score of the ideal attribute (average of 20% of the top performers) to determine the period (N years) required to grow to the ideal figure, the required training attendance Recommend (recommend) the plan (course order, related books, etc.).

ここで、レコメンド部122がAIモデルの場合の思考について説明する。
IT業界の特徴として、カテゴリ「プランニング&コントロール」と「シンキング」のスコアが高いことがあげられる。
また、営業職という職種のため理想の属性においても「コミュニケーション」の領域で高いスコアが必要とされるが、ユーザは既に求められるスコアに達していることが分かる。
ユーザがIT業界に求められるレベルに達するためには、「プランニング&コントロール」と「シンキング」を中心とした(現在-理想)のスコアがマイナスとなっている項目に関連する研修を受講することがレコメンド(推奨)される。
Here, considerations when the recommendation unit 122 is an AI model will be described.
A characteristic of the IT industry is the high scores in the categories "Planning &Control" and "Thinking."
In addition, since the job type is a sales job, a high score is required in the area of "communication" even in the ideal attribute, but it can be seen that the user has already reached the required score.
In order for users to reach the level required by the IT industry, it is necessary to take training related to items with a negative (current - ideal) score centered on "planning and control" and "thinking." Recommended (recommended).

理想とするスコアは、対象となる属性における過去受検データのスコア上位20%の平均を用いるものとする。 The ideal score is the average of the top 20% scores of past test data for the target attribute.

第2事例は、ユーザに理想の姿があり、同業界で営業事務から経理への転職を望む場合の事例である。
この場合のユーザの属性情報は、例えば図20に示すように、基本属性としての性別は女性、現在の年齢は26歳、現在の職種は営業事務である。理想の職種は経理が入力されている。
追加属性の現在の業種は製造業、理想の業種も製造業が入力されている。現在の役職は一般職である。理想の業種も一般職が入力されている。
The second example is a case where the user has an ideal figure and desires to change jobs from sales administration to accounting in the same industry.
The attribute information of the user in this case is, for example, as shown in FIG. 20, as basic attributes, sex is female, current age is 26, and current occupation is sales office. Accounting is entered as the ideal occupation.
Manufacturing is entered as the current industry for additional attributes, and manufacturing is entered as the ideal industry. His current position is a general position. The ideal type of industry is also entered as a general job.

図20の属性情報を持つユーザのスコアは、図21に示すように、各カテゴリの項目毎に、現在スコアと理想スコアとが設定されており、互いのスコアの点数差も設定されているものとする。
この場合、レコメンド部122は、現在のスコアと理想とする属性のスコア(上位者20%平均)との差分から、理想の姿に成長するために必要な期間(N年)、必要な研修受講計画(受講順序、関連書籍等)をレコメンド(推奨)する。
As for the score of the user having the attribute information in FIG. 20, as shown in FIG. 21, the current score and the ideal score are set for each item in each category, and the point difference between the scores is also set. and
In this case, the recommendation unit 122 uses the difference between the current score and the score of the ideal attribute (average of 20% of the top performers) to determine the period (N years) required to grow to the ideal figure, the required training attendance Recommend (recommend) the plan (course order, related books, etc.).

ここで、レコメンド部122がAIモデルの場合の思考について説明する。
経理担当者の特徴として、カテゴリ「ビジネス知識」のスコアが他の職種に比較し高いことがあげられる。これは、日頃決算書の数字を扱っているため、「ビジネス知識」の中でも経営の項目で高いスコアが出ているためと推測される。また、「シンキング」の領域のスコアも高く、ユーザが経理職に求められるレベルに達するためには、「ビジネス知識」と「コミュニケーション」を中心として(現在-理想)のスコアがマイナスとなっている項目に関連する研修を受講することがレコメンド(推奨)される。
Here, considerations when the recommendation unit 122 is an AI model will be described.
A characteristic of accountants is that their scores in the category "business knowledge" are higher than those in other occupations. This is presumed to be due to the high scores in the management item among the "business knowledge" items, as they deal with numbers on financial statements on a daily basis. In addition, the score in the area of "thinking" is also high, and in order for the user to reach the level required for an accounting job, the score (current-ideal) is negative, centering on "business knowledge" and "communication". It is recommended (recommended) to attend training related to the item.

第3事例は、ユーザに理想の姿がない場合の事例である。この場合のユーザの属性情報は、例えば図22に示すように、基本属性としての性別は女性、現在の年齢は25歳、現在の職種は事務職である。追加属性の現在の業種はサービス業である。現在の役職は一般職である。
この場合、レコメンド部122は、現在の属性と受検DB141から読み出したスコアとから、今の自分におすすめの属性とその属性となるために必要な年数と研修受講計画(受講順序、関連書籍等)を夫々複数個(レコメンド(1)(2)(3)等)、レコメンド(推奨)する。
A third example is a case where the user does not have an ideal figure. The attribute information of the user in this case is, for example, as shown in FIG. 22, as basic attributes, sex is female, current age is 25, and current occupation is clerical. The current industry for additional attributes is services. His current position is a general position.
In this case, the recommendation unit 122, based on the current attributes and the score read from the DB 141 for taking the test, recommends attributes for the current self, the number of years required to become the attributes, and a training attendance plan (attendance order, related books, etc.). are recommended (recommendation (1), (2), (3), etc.).

ユーザが、受検結果の現在のスコアと、理想のスコアとを比較するにあたり、レコメンド部122は、受検DB141から読み出した現在のスコアと、理想のスコアとを、表示制御部126を介して受講者端末20に出力する。 When the user compares the current score of the test result with the ideal score, the recommendation unit 122 sends the current score read from the test DB 141 and the ideal score to the student via the display control unit 126. Output to terminal 20 .

これにより、受講者端末20には、図23に示すように、ユーザの現在のスコアと理想のスコアとが夫々レーターチャートとされて、領域で比較可能にビジネススキル特性としてグラフ表示される。
このビジネススキル特性をユーザが閲覧することで、ビジネススキル上で理想のスコアに対して現在のスコアがどの項目がどの程度劣っているかを一目で確認することができ、どの方向にスキルを伸ばすべきかといったことも明確に判断できる。
As a result, as shown in FIG. 23, the user's current score and ideal score are displayed as rate charts on the student terminal 20 as business skill characteristics so that they can be compared by area.
By viewing these business skill characteristics, the user can see at a glance which items are inferior to the ideal score in terms of business skills and to what degree, and in which direction the skill should be developed. It can be clearly determined that.

ここで、図24、図25を参照してレコメンド部122が立案した適切な講座の受講計画の出力例について説明する。図24、図25は、レコメンド部122が立案した適切な講座の受講計画の出力例を示す図である。なお、図24、図25は、本来一つの図であるが、出願様式に対応するように分図したものである。 Here, an output example of an appropriate course attendance plan drawn up by the recommendation unit 122 will be described with reference to FIGS. 24 and 25. FIG. FIG. 24 and FIG. 25 are diagrams showing output examples of appropriate course attendance plans drawn up by the recommendation unit 122 . FIG. 24 and FIG. 25 originally consisted of one figure, but are divided to correspond to the application form.

適切な講座の受講計画は、図24、図25に示すような表の形式で出力される他、テストの受検結果が理想のスコアになるために必要な期間が、例えば「5年」等と具体的な年月で提示される。
表の左側の欄には、カテゴリ、項目、現在、理想、点数差等の既存の情報が配置されている。表の中央部には、1以上のおすすめ研修の欄(おすすめ研修1乃至3等)が配置されている。夫々のおすすめ研修1乃至3の欄には、研修名と研修受講順序が配置されている。
この他、表の中央部には、研修の受講に合わせて読むとよい書籍の欄等が配置されている。書籍の欄には、夫々の項目毎に、開始時期、終了時期、関連ワード等が示されている。
表の右側の欄には、受講すべき研修(講座)毎の受講期間が配置され、受講すべき研修名(講座名)が項目の行に対応して順番に配置されている。
Appropriate course attendance plans are output in the form of tables as shown in FIGS. 24 and 25. In addition, the period required for the test results to reach the ideal score can be set, for example, as "5 years." Presented in specific dates.
Existing information such as category, item, current, ideal, score difference, etc. is arranged in the left column of the table. At the center of the table, one or more recommended training columns (recommended training 1 to 3, etc.) are arranged. The name of the training and the order in which the training is taken are arranged in the columns of the recommended trainings 1 to 3, respectively.
In addition, in the central part of the table, there is a column for books that should be read in conjunction with the training. In the column of books, start time, end time, related words, etc. are shown for each item.
In the column on the right side of the table, the training period for each training (course) to be attended is arranged, and the training name (course name) to be attended is arranged in order corresponding to the row of the item.

例えば最初(1番目)の受講期間として「4か月後」、受講すべき研修名(講座名)は、項目ID_T5の行に「[基礎]ロジカル・シンキング」が配置されている。
次(2番目)の受講期間として「8か月後」、受講すべき研修名(講座名)は、項目ID_T5の行に「[若手向け]アイデアを出すための発想法」が配置されている。
その次(3番目)の受講期間として「1年後」、受講すべき研修名(講座名)は、項目ID_C1の行に「ビジネスマナー研修1<良好な人間関係を築くための要素>」等が配置されている。以降、受講期間と受講順序が分かるように、受講すべき研修名(講座名)が夫々の項目の行に配置されている。
For example, the first (first) attendance period is "4 months later", and the training name (course name) to be attended is "[Fundamental] Logical Thinking" in the row of item ID_T5.
The next (second) course period is "8 months later", and the training name (course name) to be taken is "[For young people] How to generate ideas" in the row of item ID_T5. .
The next (third) course period is "1 year later", and the name of the training (course name) to be taken is "Business etiquette training 1 <Elements for building good human relationships>" etc. in the row of item ID_C1. are placed. After that, the training name (course name) to be taken is arranged in the row of each item so that the course period and the order of taking the course can be known.

このようにレコメンド部122により立案された受講計画の表を、ユーザ(研修予定の対象者)が受講端末20の画面で閲覧することで、ユーザは、自身があとどのくらいの期間、どのような講座をどのような順序で受講すれば、数年後に理想のスコアに到達する(成長目標を達成する)ことが分かるので、研修予定の対象者に対して具体性のある支援を行うことができる。 When the user (person who is scheduled to be trained) browses the table of the attendance plan drawn up by the recommendation unit 122 in this way on the screen of the attendance terminal 20, the user can determine how long and what kind of course he or she will take. Since you will know in what order you should take the courses, you will reach your ideal score (achieve your growth goal) in a few years, so you can provide specific support to those who are scheduled to undergo training.

上述の実施形態では、ビジネス基礎力を向上するための講座が3年間実施される予定のユーザ(受講予定者)個人に対して適切な講座の受講計画を立案してユーザに推薦することについて説明したが、受講予定者個人に対してだけでなく、企業全体や特定の組織に対しても適切な講座の受講計画を推薦(レコメンド)するようにしてもよい。 In the above-described embodiment, it is described that an appropriate course attendance plan is drawn up for an individual user (a prospective student) who is scheduled to take a course for improving basic business skills for three years, and the plan is recommended to the user. However, it is also possible to recommend an appropriate course attendance plan not only to individual prospective students but also to the entire company or a specific organization.

以下、図26、図27を参照して第2実施形態を説明する。
図26は、ユーザの属性情報の一例を示す図である。
図27は、図26の属性情報を持つユーザのスコアを示す図である。
第2実施形態は、例えば企業全体に対して今後の受講計画をレコメンドする実施形態である。なお、第2実施形態を説明するにあたり、第1実施形態の構成のうち機能が異なる構成については、第2実施形態として図示せず、図3の構成名で説明する。
The second embodiment will be described below with reference to FIGS. 26 and 27. FIG.
FIG. 26 is a diagram showing an example of user attribute information.
FIG. 27 is a diagram showing scores of users having the attribute information of FIG.
The second embodiment is, for example, an embodiment for recommending a future attendance plan to the entire company. In describing the second embodiment, the configurations having different functions among the configurations of the first embodiment are not illustrated as the second embodiment, and are described using the configuration names in FIG. 3 .

第2実施形態においては、図3に示すテスト部121は、企業を構成する複数の社員層(若手層、中堅層、管理職層等の階層)の夫々の社員層に含まれる社員のビジネス基礎力を示す現在スコア(現時点の評価値)を取得する。 In the second embodiment, the test unit 121 shown in FIG. 3 performs business basic analysis of employees included in each of a plurality of employee layers (young, middle-ranked, managerial, etc.) employee layers that make up the company. Get the current score (current evaluation value) that indicates strength.

図3に示す属性取得部120は、1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間(例えば3年等)施される予定の1人以上の対象者(例えば会社の社員等の受講予定者:ユーザ)毎に1以上の属性(例えば性別、年齢、職種、業種、役職等)を取得する。
図3に示すレコメンド部122は、1人以上の社員の夫々の1以上の属性(例えば性別、年齢、職種、業種、役職等)及び現在スコアに基づいて、1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報として生成する。
具体的には、レコメンド部122は、社員層スコア算出部(図示せず)を有する。社員層スコア算出部は、企業の中で、受講予定者である社員を若手、中堅、管理職等で区分した社員層のスコアの平均値を算出する。
具体的には、社員層平均値算出部は、受検DB141から読み出された情報に基づいて、社員一人一人の現在スコア(現時点の現在評価値)と所定期間(3年等)後に得るべき理想のスコア(理想の評価値)との夫々の平均値(代表値)を、夫々が属する社員層(若手層、中堅層、管理職層)毎に算出する。
The attribute acquisition unit 120 shown in FIG. 3 acquires one or more target persons (e.g., company employees, etc.) who are scheduled to undergo predetermined human resource development for a predetermined period (e.g., three years) by attending one or more courses. One or more attributes (for example, gender, age, occupation, type of business, position, etc.) are acquired for each person (user).
The recommendation unit 122 shown in FIG. 3 recommends appropriate courses as one or more courses based on one or more attributes (for example, gender, age, occupation, industry, position, etc.) and current scores of each of one or more employees. Information including a lesson plan is generated as recommendation information.
Specifically, the recommendation unit 122 has an employee class score calculation unit (not shown). The employee class score calculation unit calculates the average score of the employee class in which the employees who are scheduled to take the course are classified into young, mid-career, managerial, and the like in the company.
Specifically, the employee class average value calculation unit calculates the current score (current evaluation value) of each employee and the ideal score to be obtained after a predetermined period of time (three years, etc.) based on the information read from the DB 141. , and the average value (representative value) of each score (ideal evaluation value) is calculated for each employee group (young group, mid-career group, managerial group) to which each belongs.

レコメンド部122は、社員層平均値算出部により算出される現在のスコアと理想のスコアの夫々の社員層毎の夫々の平均値に基づいて、夫々の社員層に属する社員が受講すべき1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報として生成し、当該推薦情報を複数の社員層の夫々に属する社員にレコメンド(推薦)する。
なお、ここでは各社員層のスコアの特徴を示す代表値として平均値を用いて説明したが、この他、偏差値や他の数値であってもよい。即ち、各社員層のスコアの特徴を示す代表値であればよい。
上述した例では、社員の区分を社員層(若手層、中堅層、管理職層等)としたが、これ以外の例えば所属部署や年齢等で区分してもよく、所定グループ単位に区分すればよい。
Based on the average values of the current score and the ideal score for each employee stratum calculated by the employee stratum average value calculation unit, the recommendation unit 122 recommends one or more information including a course attendance plan appropriate for the course of the above is generated as recommendation information, and the recommendation information is recommended to employees belonging to each of a plurality of employee classes.
In addition, although the average value is used as the representative value indicating the characteristic of the score of each employee class, the deviation value or other numerical values may be used. In other words, it may be a representative value that indicates the characteristics of the score of each employee group.
In the above example, the employees are classified into employee groups (young, middle-ranked, managerial, etc.), but they may be classified by department, age, etc. If they are classified into predetermined groups, good.

図4のユーザのスキルの評価結果の例で説明すると、レコメンド部122は、ビジネス基礎力を示す4つのカテゴリと、各カテゴリの夫々に含まれる5項目(受講テーマ等)の計20項目について、夫々の項目における現在スコアと未来スコア(理想とするスコア)との点数差(傾向の違い)に基づいて、推薦する講座の受講テーマとその受講順序等を含む情報を推薦情報として生成する。
例えばある項目で未来スコアに対して現在スコアが低い社員に対して、レコメンド部122は、その項目のスキルを向上するための講座の受講テーマとその受講順序を含む情報を推薦情報として生成し当該推薦情報をレコメンドする。
レコメンド部122は、社員個人単位だけでなく、社員層毎に理想の未来スコアに対して現在スコアが低い項目の傾向を、図23のビジネススキル特性のグラフ(分布図)から求め、低い項目のスキルを向上するための講座の受講テーマとその受講順序を含む推薦情報を社員層毎にレコメンドする。
In the example of the evaluation result of the user's skill in FIG. Based on the score difference (difference in tendency) between the current score and the future score (ideal score) in each item, information including the theme of the recommended course and the order in which it is taken is generated as recommendation information.
For example, for an employee whose current score is lower than the future score in a certain item, the recommendation unit 122 generates, as recommendation information, information including the theme of a course to improve the skill of the item and the order in which the course is taken. Recommend recommended information.
The recommendation unit 122 obtains the tendency of items with low current scores against ideal future scores not only for each individual employee but also for each employee group from the graph (distribution chart) of business skill characteristics in FIG. Recommendation information including the theme of lectures to improve skills and the order of lectures is recommended for each employee class.

つまりこの第2実施形態では、会社という組織全体について、現在のスコアと、理想とするスコアとの差分から、組織が理想とするスコアに達するまでに必要とする期間(N年)及び受講すべき講座の受講計画(未来スコアに達するために受講する講座と受講順序、読むべき関連書籍等)が推薦情報としてレコメンドされる。
また、若手、中堅、管理職といった階層や年代等により、成長のために必要なスキルやアプローチは夫々異なるため、若手、中堅、管理職等の階層別や年代別等、組織の中の特定の階層、対象群に対してのレコメンドも提示することができる。その場合、現在のスコアと理想のスコアは同属性のものを使用して算出される。
In other words, in this second embodiment, the difference between the current score and the ideal score for the entire organization of the company is calculated from the difference between the current score and the ideal score. Course attendance plans (courses to be taken to reach a future score, order of attendance, related books to be read, etc.) are recommended as recommendation information.
In addition, since the skills and approaches required for growth differ depending on the rank and age, such as young, mid-career, and managerial staff, we will also focus on specific areas within the organization, such as young, mid-career, and managerial staff, and by age group. It is also possible to present recommendations for strata and target groups. In that case, the current score and the ideal score are calculated using those with the same attribute.

必要な期間(N年)及び必要な講座の受講計画(例えば受講順序、関連書籍等)は、各属性の現在のスコア(各属性に属する対象者の平均スコア)と未来スコア(例えば同属性におけるスコア上位20%の平均等の対象者が理想とするスコア)との差分に基づいて立案される。
階層毎に適切に立案された受講計画をレコメンドすることで、各階層の成長を促し、組織全体の成長を促進することができる。なお、レコメンドに至る受講計画の立案ロジックは、第1実施形態(ユーザ個人の場合)と同様である。
The required period (N years) and necessary course attendance plan (e.g. course sequence, related books, etc.) are the current score of each attribute (average score of subjects belonging to each attribute) and future score (e.g. It is planned based on the difference from the target person's ideal score, such as the average of the top 20% of the scores.
By recommending a course plan that has been properly drawn up for each hierarchy, it is possible to promote the growth of each hierarchy and the growth of the entire organization. Note that the planning logic of the lesson plan leading to the recommendation is the same as in the first embodiment (in the case of individual users).

以下、具体的な事例(図26の社員の属性(IT業、技術職)と、図27に示すスコア)に基づいて、その属性の社員又は各社員層の夫々に対するレコメンドを提示する例を説明する。
この場合、企業全体として全階層共通で例えば図26に示す、既存属性と追加属性からなる属性情報を有するものとする。
そして、企業全体でテストを実施した結果、図27に示すようなスコアが得られたものとする。
Below, based on specific cases (employee attributes (IT industry, technical job) in FIG. 26 and scores shown in FIG. 27), an example of presenting recommendations for each employee or each employee class with that attribute will be described. do.
In this case, it is assumed that the company as a whole has attribute information including existing attributes and additional attributes as shown in FIG.
Assume that the scores shown in FIG. 27 are obtained as a result of conducting the test for the entire company.

図27に示すように、受検結果の社員層毎の社員のスコアの平均値を見ると、IT業界の特徴であるプランニング&コントロールとシンキングのスコアが高くなっている。
また、技術職の特徴として「コミュニケーション」のスコアが低いという特徴(傾向)も現れている。
この結果、組織全体としては、スコアの低い「コミュニケーション」を中心とした講座の受講計画を含む推薦情報が生成され、レコメンドされる。
As shown in FIG. 27, looking at the average scores of the employees for each employee group in the test results, the scores for planning & control and thinking, which are characteristics of the IT industry, are high.
In addition, a feature (tendency) of low scores for “communication” has emerged as a feature of technical jobs.
As a result, for the organization as a whole, recommendation information including course attendance plans centering on "communication" with a low score is generated and recommended.

また、夫々の階層で見ても、「プランニング&コントロール」と「シンキング」のスコアが高いという特徴が若手中堅管理職のすべてで現れている。
その中でも階層によって各項目のスコア結果が異なるため、夫々の階層に対し、適切な講座を受講することがレコメンドされる。
若手層は、特に「コミュニケーション」のスコアが低いため、若手層には「コミュニケーション」を中心とした若手向けの講座の受講が提示される。
中堅層及び管理職層には、階層に応じた「コミュニケーション」の研修や、「ビジネス知識」関連の研修も推薦される。
Also, looking at each level, all young mid-career managers are characterized by high scores in "planning &control" and "thinking."
Among them, since the score result of each item differs depending on the hierarchy, it is recommended to take an appropriate course for each hierarchy.
Since the younger generation has a particularly low score for "communication," the young generation is offered to take a course aimed at young people, with a focus on "communication."
For mid-career and managerial staff, 'communication' training and 'business knowledge'-related training are also recommended.

このようにこの第2実施形態によれば、1人以上の社員の夫々の1以上の属性及び現在スコアに基づいて、1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報として生成するので、今後受講すべき適切な受講計画を含む推薦情報が生成されて、社員又は社員が属する社員層(若手、中堅、管理職等)毎にレコメンドされるので、各社員層の成長を促し、組織全体の成長を促進することができる。
なお、上述した例では、階層の一例として、社員層(若手、中堅、管理職等)を例示したが、これ以外であってもよく、例えば部署や部門等の単位で組織の層を区分してもよい。
As described above, according to the second embodiment, based on one or more attributes and current scores of each of one or more employees, information including appropriate course attendance plans as one or more courses is generated as recommendation information. Therefore, recommendation information including an appropriate course plan to be taken in the future is generated, and recommendations are made for each employee or employee class to which the employee belongs (young, mid-career, manager, etc.), promoting the growth of each employee class. , can promote the growth of the entire organization.
In the above example, employee levels (young, mid-career, manager, etc.) were exemplified as an example of a hierarchy, but other levels may also be used. may

以上、本発明の一実施形態について説明したが、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。 Although one embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and modifications, improvements, etc. within the range that can achieve the object of the present invention are included in the present invention. is.

例えば、図2に示したハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。 For example, the hardware configuration shown in FIG. 2 is merely an example for achieving the object of the present invention, and is not particularly limited.

また、図3に示したサーバ10の機能ブロック図は、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情報処理装置に備えられていれば足り、この機能を情報処理装置が実現するためにどのような機能ブロック及びデータベースを用いるのかは、特に図3の例に限定されない。 Also, the functional block diagram of the server 10 shown in FIG. 3 is merely an example and is not particularly limited. That is, it is sufficient for the information processing apparatus to have a function capable of executing the above-described series of processes as a whole. It is not limited to 3 examples.

また、機能ブロック及びデータベースは、1台のサーバに配置する例を説明したが、配置場所は、図3に限定されず、複数の情報処理装置に分散して配置してもよく任意でよい。
また、1つの機能ブロック及びデータベースは、ハードウェア単体で構成してもよいし、別々のハードウェアに備えてもよいし、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。
Also, although an example in which the functional blocks and the database are arranged in one server has been described, the arrangement location is not limited to that shown in FIG.
In addition, one functional block and database may be configured by hardware alone, may be provided in separate hardware, may be configured by software alone, or may be configured by a combination thereof. good.

各機能ブロック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、情報処理装置のCPU等のコンピュータにネットワークや記録媒体から読み込まれる。
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読み込むことで、各種の機能を実行することが可能な情報処理装置、例えばサーバ等の他、汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータ等に実装されていてもよい。
When the processing of each functional block is executed by software, a program that constitutes the software is read from a network or a recording medium into a computer such as a CPU of the information processing device.
The computer may be a computer built into dedicated hardware. In addition, the computer may be implemented in an information processing device capable of executing various functions by reading various programs, such as a server, or may be implemented in a general-purpose smartphone, personal computer, or the like.

このようなプログラムを含む記録媒体は、各受講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、リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各受講者に提供される記録媒体等で構成される。 The recording medium containing such a program is not only composed of a removable medium that is distributed separately from the main body of the device in order to provide the program to each student, but is also preinstalled in the main body of the device before each student can receive the program. It consists of a recording medium, etc. provided to a person.

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、その順序に添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。 In this specification, the steps of writing a program recorded on a recording medium are not only processes performed chronologically in that order, but also processes performed in parallel or individually. It also includes the processing to be performed.

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である。 Further, in this specification, the term "system" means an overall device composed of a plurality of devices, a plurality of means, or the like.

例えば、上述の実施形態では、1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間(例えば3年等)施される予定の受講予定者(ユーザ)の1以上の属性を取得する属性取得部120を例示したが、これは一例にしか過ぎず、1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間施される予定の対象者の1以上の属性を取得する属性取得手段であれば足りる。 For example, in the above-described embodiment, an attribute acquisition unit that acquires one or more attributes of a prospective student (user) who is scheduled to undergo predetermined human resource development for a predetermined period (for example, three years) by attending one or more courses. Although 120 is illustrated, this is only an example, and it is sufficient if it is an attribute acquisition means for acquiring one or more attributes of a target person who is scheduled to undergo predetermined human resource development for a predetermined period by attending one or more courses. .

上述の実施形態では、ユーザについて、ビジネス基礎力の現在のスコアを取得するテスト部121を例示したが、これは一例にしか過ぎず、対象者について、ビジネスに関する能力の現時点の評価値を現在評価値として取得する現在評価値取得手段であれば足りる。 In the above-described embodiment, the test unit 121 that obtains the current score of the basic business ability of the user is illustrated, but this is only an example, and the current evaluation value of the business ability of the subject is currently evaluated. A current evaluation value obtaining means for obtaining a value is sufficient.

上述の第1実施形態では、レコメンド部122が、ユーザの属性(例えば性別、年齢、職種、業種、役職等)と、現在と理想の夫々のスコアとに基づいて、1以上の講座として適切な講座の受講計画を立案して、立案した受講計画(図23の表を参照)をユーザにレコメンドする例を説明したが、そこに示した例は一例にしか過ぎず、第2実施形態にように、1以上の対象者の1以上の属性及び現在評価値に基づいて、1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報(受講すべき講座や講座の受講順序、受講期間等)として生成すれば足りる。 In the above-described first embodiment, the recommendation unit 122 selects one or more appropriate courses based on user attributes (eg, gender, age, occupation, industry, position, etc.) and current and ideal scores. An example has been described in which a course attendance plan is drafted and the drafted attendance plan (see the table in FIG. 23) is recommended to the user. 2, based on one or more attributes and current evaluation values of one or more subjects, information including appropriate course attendance plans as one or more courses is recommended information (courses to be taken, course attendance order, attendance period etc.).

上記実施形態では、ビジネス基礎力に関する評価を行うためのスキルとして、例えばビジネス知識、計画及びコントロール、コミュニケーション、並びにシンキング等の4つのカテゴリにビジネススキルを分けたが、これは例示に過ぎない。
即ち、ビジネス基礎力に関する任意のm個(mは1以上の整数値)夫々のスキルを採用することができる。この場合、各スキル毎に設けられるスキル項目も、上述の実施形態の例に特に限定されず、任意のp個(pは、mとは独立した1以上の整数値)のスキル項目を採用することができる。
In the above embodiment, business skills are divided into four categories, such as business knowledge, planning and control, communication, and thinking, as skills for evaluating basic business skills, but this is merely an example.
That is, arbitrary m (m is an integer value equal to or greater than 1) skills related to basic business skills can be employed. In this case, the skill items provided for each skill are not particularly limited to the example of the above-described embodiment, and arbitrary p (p is an integer value of 1 or more independent of m) skill items are adopted. be able to.

上記実施形態では、企業に所属する1以上の対象者の夫々についてのビジネス基礎力を示す情報として、例えばビジネススキルを評価する1以上のスキルにおける項目毎のビジネス基礎力診断テストの得点を正規化したスコア等を取得したが、この例以外であってもよい。
例えば推薦情報をレコメンドする対象は、ユーザの他、例えば社員や所員、署員やユーザが属する所定グループ等であってもよく、所定グループは、会社(企業)の他、団体やコミュニティであってもよく、その中の部署単位や職務単位や役職単位であってもよく、所定グループであれば足りる。
また、ビジネス基礎力を示す情報として、各カテゴリのスキル項目毎にテストを実施し正規化したスコアを取得したが、この他、例えばテストの得点そのものを取得してもよく、ビジネス基礎力を示す情報であれば足りる。
In the above embodiment, as the information indicating the basic business ability of each of the one or more subjects belonging to the company, for example, the score of the basic business ability diagnostic test for each item in one or more skills for evaluating business skills is normalized. Although the score and the like are acquired, other than this example may be used.
For example, the target for which recommendation information is recommended may be not only the user, but also a predetermined group to which the employee, staff member, police officer, or user belongs. It may be a department unit, a job unit, or a job title unit, and it is sufficient if it is a predetermined group.
In addition, as information indicating basic business ability, a test was conducted for each skill item in each category and a normalized score was acquired. Information is enough.

上記実施形態では、対象者である受講予定者の受講計画の立案をAIモデルが行うことを説明したが、例えば、とある受講計画について、受講予定者の1以上の属性、受講予定者の受講前のスコア(現在スコア)、受講予定者の受講後のスコア、受講期間等の情報群をデータセットとして、多数のデータセットが学習用データとして用いられて、機械学習が行われることで、AIモデルが生成又は更新されてもよい。
このAIモデルは、「1人以上の対象者の1以上の属性及び現在評価値」を入力すると、「1人以上の対象者や1人以上の対象者が所属する所定グループにとって適切な受講計画」を出力するものである。
またAIモデルに限らず、例えば、上述の多数のデータセットを用いて、「対象者の1以上の属性及び現在評価値」を入力すると、「対象者にとって適切な受講計画」を出力するルールベースのロジックが生成又は更新されてもよい。
In the above embodiment, it has been explained that the AI model draws up the attendance plan for the prospective student who is the target person. Information groups such as the previous score (current score), the score after the course of the prospective student, the course period, etc. are used as a data set, and a large number of data sets are used as learning data to perform machine learning. A model may be generated or updated.
When inputting "one or more attributes and current evaluation values of one or more subjects", this AI model can generate "appropriate course plan for one or more subjects or a predetermined group to which one or more subjects belong. ' is output.
Also, not limited to AI models, for example, using a large number of data sets described above, when inputting "one or more attributes of the subject and current evaluation value", a rule base that outputs "appropriate course plan for the subject" logic may be generated or updated.

以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置(例えば図3のサーバ10等)は、
1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間(例えば3年等)施される予定の1人以上の対象者(例えば会社の社員等の受講予定者:ユーザ)毎に1以上の属性(例えば性別、年齢、職種、業種、役職等)を取得する属性取得手段(例えば図3の属性取得部120等)と、
前記1人以上の対象者の夫々について、ビジネスに関する能力(ビジネス基礎力)の現時点の評価値(ビジネス基礎力診断テストによるスコア)を現在評価値として取得する現在評価値取得手段(例えば図3のテスト部121等)と、
前記1人以上の対象者(受講予定者等)の夫々の前記1以上の属性(例えば性別、年齢、職種、業種、役職等)及び前記現在評価値(現在のスコア)に基づいて、前記1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報として生成する推薦手段(例えば図3のレコメンド部122等)と、
を備える。
このように、所定の人材育成が所定期間(例えば3年等)施される予定の1人以上の対象者(例えば会社の社員等の受講予定者:ユーザ)毎に1以上の属性(例えば性別、年齢、職種、業種、役職等)を取得し、1人以上の対象者の夫々について、ビジネスに関する能力(ビジネス基礎力)の現時点の評価値(ビジネス基礎力診断テストによるスコア)を現在評価値として取得し、1人以上の対象者(受講予定者等)の夫々の1以上の属性(例えば性別、年齢、職種、業種、役職等)及び現在評価値(現在スコア)に基づいて、1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報として生成することで、対象者(講座の受講予定者)や対象者が属する所定グループ(会社の社員層)の単位で所定期間(N年)後に成長目標を達成するための具体性のある支援を行うことができる。
In summary, the information processing apparatus to which the present invention is applied only needs to have the following configuration, and can take various embodiments.
That is, an information processing apparatus to which the present invention is applied (for example, the server 10 in FIG. 3, etc.)
One or more attributes for each of one or more target persons (for example, company employees, etc. who are scheduled to attend: users) who are scheduled to undergo predetermined human resource development for a predetermined period (for example, three years, etc.) by attending one or more courses Attribute acquisition means (for example, the attribute acquisition unit 120 in FIG. 3) that acquires (for example, gender, age, occupation, industry, position, etc.);
For each of the one or more subjects, current evaluation value acquiring means (for example, in FIG. 3 test unit 121, etc.);
Based on the one or more attributes (e.g., gender, age, occupation, industry, position, etc.) and the current evaluation value (current score) of each of the one or more subjects (scheduled trainees, etc.), the one A recommendation means (for example, the recommendation unit 122 in FIG. 3, etc.) that generates information including a course attendance plan suitable for the above course as recommendation information;
Prepare.
In this way, one or more attributes (for example, gender , age, occupation, type of industry, position, etc.), and for each of at least one target person, the current evaluation value of business-related skills (basic business skills) (score from the diagnostic test for basic business skills) is calculated. , based on one or more attributes (e.g. gender, age, occupation, industry, position, etc.) and current evaluation value (current score) of one or more subjects (e.g., prospective trainees), one or more By generating, as recommendation information, information that includes an appropriate course attendance plan as a course for the course, a predetermined period (N 2020), it is possible to provide concrete support to achieve growth targets in the future.

前記対象者について、前記ビジネスに関する能力の、前記所定期間が経過した後の目標となる評価値が前記対象者の操作により入力された場合、当該評価値を目標評価値として取得する目標評価値取得手段(例えば図3の目標評価値取得部123等)、
をさらに備え、
前記推薦手段(例えば図3のレコメンド部122等)は、前記対象者の前記1以上の属性及び前記現在評価値に加えてさらに前記目標評価値に基づいて、前記受講計画と共にさらに前記所定期間として適切な期間を含む前記推薦情報を生成する。
このように、推薦手段(例えば図3のレコメンド部122等)は1人以上の対象者(ユーザ)の1以上の属性及び現在評価値に加えてさらに目標評価値に基づいて、受講計画と共にさらに所定期間として適切な期間を含む推薦情報を生成することで、対象者(ユーザ)や対象者が属する所定グループ(会社の社員層)の単位で成長目標を達成するためのレコメンドを、受講期間を含めた中で高精度に行うことができる。
Acquisition of target evaluation value for acquiring the evaluation value as a target evaluation value when a target evaluation value of the ability related to the business after the elapse of the predetermined period is input by the operation of the target person. Means (for example, the target evaluation value acquisition unit 123 in FIG. 3),
further comprising
The recommendation unit (for example, the recommendation unit 122 in FIG. 3) is based on the target evaluation value in addition to the one or more attributes and the current evaluation value of the subject, and further as the predetermined period together with the attendance plan Generate the recommendation information including the appropriate time period.
In this way, the recommendation unit (for example, the recommendation unit 122 in FIG. 3, etc.) is based on one or more attributes and current evaluation values of one or more target persons (users) and the target evaluation value. By generating recommendation information that includes an appropriate period of time as a predetermined period, it is possible to make recommendations for achieving growth targets for each target person (user) or a predetermined group (employee class of the company) to which the target person belongs. It can be done with high accuracy in the included.

前記所定期間として目標の期間が前記対象者の操作により入力された場合、当該期間を目標期間として取得する目標期間取得手段(例えば図3の目標期間取得部124等)と、
現在よりも前記目標期間よりも前に前記人材育成が既に施された者のうち、前記対象者と同一又は類似する属性を有する者を類似属性者として、前記目標期間の前記人材育成が施される前後の、前記ビジネスに関する能力の夫々の評価値を含む情報を実績情報として、前記1以上の類似属性者の夫々の前記実績情報を取得する類似実績取得手段(例えば図3の類似実績取得部125等)と、
をさらに備え、
前記推薦手段(例えば図3のレコメンド部122等)は、前記対象者の前記1以上の属性及び前記現在評価値に加えてさらに前記1以上の類似属性者の夫々の前記実績情報に基づいて、前記受講計画と共に前記所定期間が経過した際に目標となる評価値を目標評価値として含む前記推薦情報を生成する。
このように、推薦手段(例えば図3のレコメンド部122等)は、対象者(ユーザ)の1以上の属性及び現在評価値(現在のスコア)に加えてさらに1以上の類似属性者の夫々の実績情報(N年前から現在までのスコア)に基づいて、受講計画を立案すると共に所定期間が経過した際に目標となる評価値を目標評価値(理想のスコア)として算出し、対象者に推薦することで、目標を持っていない対象者(ユーザ)に対しても、研修の対象者が所定期間(N年)後に成長目標を達成するための具体性のある支援を行うことができる。
a target period acquisition unit (for example, the target period acquisition unit 124 in FIG. 3, etc.) for acquiring the target period as the target period when the target period is input by the subject's operation as the predetermined period;
Among those who have already undergone the human resource development before the target period, those who have the same or similar attributes as the target person are treated as similar attributes, and the human resource development during the target period is performed. Similar performance acquisition means (for example, the similar performance acquisition unit in FIG. 3) acquires the performance information of each of the one or more similar attributes using information including evaluation values of the abilities related to the business before and after the business as performance information 125 etc.) and
further comprising
The recommendation means (for example, the recommendation unit 122 in FIG. 3) is based on the performance information of each of the one or more similar attributes in addition to the one or more attributes and the current evaluation value of the subject, The recommendation information is generated that includes, as a target evaluation value, an evaluation value that is a target when the predetermined period elapses together with the attendance plan.
In this way, the recommendation means (for example, the recommendation unit 122 in FIG. 3), in addition to one or more attributes and current evaluation value (current score) of the target person (user), each of one or more similar attributes Based on the performance information (score from N years ago to the present), we formulate a course plan and calculate the target evaluation value (ideal score) after a predetermined period of time. By making a recommendation, even a target person (user) who does not have a target can be given specific support for achieving the growth target after a predetermined period of time (N years).

前記ビジネスに関する能力の評価値(スコア)は、前記ビジネスのスキルを評価するための複数の評価要素(例えば図4に示す表の4つのカテゴリと夫々のカテゴリの5つの項目で表される計20項目の評価要素等)の値である。
このように、自身のビジネスに関するスキルの複数の評価要素(20項目の評価要素)に基づいて目標評価値(理想のスコア)を算出するので、所定期間(N年)後に研修の対象者が成長目標を達成するための受講講座の選定等を含めたより具体的な支援策(受講計画)をレコメンドすることができる。
The evaluation value (score) of the business-related ability is a plurality of evaluation elements for evaluating the business skill (for example, a total of 20 items represented by four categories in the table shown in FIG. 4 and five items in each category). item's evaluation factor, etc.).
In this way, since the target evaluation value (ideal score) is calculated based on a plurality of evaluation elements (evaluation elements of 20 items) of skills related to one's own business, the training target person grows after a predetermined period (N years). It is possible to recommend more specific support measures (participation plan) including the selection of courses to attend in order to achieve the goal.

前記1人以上の対象者は、所定観点で分類された所定グループ(企業の若手、中堅、管理職等のグループ)に属しており、
前記推薦手段(例えば図3のレコメンド部122等)は、前記推薦情報の生成の元になる情報として、前記1人以上の対象者(例えば社員等)の夫々の情報(属性やスコア)を用いて生成された前記所定グループの情報(例えば、若手、中堅、管理職等の社員層毎の複数人の社員のスコアの平均値等)を用いて、当該所定グループに対する前記推薦情報を生成する。
これにより、対象者(社員)個人に対してだけでなく、企業全体や特定の組織等のグループ、その中の一部のグループに対してもレコメンドを提示することができる。このようにグループ毎(社員層毎)に適切なレコメンドを提示することで各グループ(社員層)の成長を促し、さらに組織全体(会社全体)の成長を促進することができる。
ここで、「推薦情報の生成の元になる情報」とは、推薦情報が、「適切な講座の受講計画」を含むならば、属性及び現在評価値を指す。
また、推薦情報が、さらに「受講計画&適切な期間」を含むならば、「推薦情報の生成の元になる情報」とは、属性及び現在評価値、並びに目標評価値を指す。
The one or more target persons belong to a predetermined group classified from a predetermined point of view (a group of young, mid-career, managerial employees, etc.),
The recommendation means (for example, the recommendation unit 122 in FIG. 3, etc.) uses information (attributes and scores) of each of the one or more target persons (e.g., employees, etc.) as information from which the recommendation information is generated. The recommended information for the predetermined group is generated using the information of the predetermined group generated by (for example, the average score of a plurality of employees for each employee class such as young, middle-ranked, and managers).
As a result, recommendations can be presented not only to the individual target person (employee), but also to the entire company, a group such as a specific organization, and a part of the group. By presenting appropriate recommendations for each group (each employee class) in this way, it is possible to promote the growth of each group (employee class) and further the growth of the entire organization (entire company).
Here, "information from which recommendation information is generated" refers to attributes and current evaluation values if the recommendation information includes "appropriate course attendance plan".
Also, if the recommendation information further includes "attendance plan & appropriate period", "information from which recommendation information is generated" refers to attributes, current evaluation values, and target evaluation values.

1・・・情報処理システム、10・・・サーバ、20、20-1、20-n・・・受講者端末、101・・・CPU、102・・・ROM、103・・・RAM、104・・・バス、105・・・入出力インターフェース、106・・・出力部、107・・・入力部、108・・・記憶部、109・・・通信部、110・・・ドライブ、111・・・リムーバブルメディア、120・・・属性取得部、121・・・テスト部、122・・・レコメンド部、123・・・目標評価値取得部、124・・・目標期間取得部、125・・・類似実績取得部、126・・・表示制御部、141・・・受検DB、NW・・・ネットワーク 1... Information processing system 10... Server 20, 20-1, 20-n... Student terminal 101... CPU 102... ROM 103... RAM 104. Bus 105 Input/output interface 106 Output unit 107 Input unit 108 Storage unit 109 Communication unit 110 Drive 111 Removable media 120 attribute acquisition unit 121 test unit 122 recommendation unit 123 target evaluation value acquisition unit 124 target period acquisition unit 125 similar results Acquisition unit, 126... Display control unit, 141... Examination DB, NW... Network

Claims (7)

1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間施される予定の1人以上の対象者毎に1以上の属性を取得する属性取得手段と、
前記1人以上の対象者の夫々について、ビジネスに関する能力の現時点の評価値を現在評価値として取得する現在評価値取得手段と、
前記1人以上の対象者の夫々の前記1以上の属性及び前記現在評価値に基づいて、前記1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報として生成する推薦手段と、
を備える情報処理装置。
attribute acquisition means for acquiring one or more attributes for each of one or more subjects who are scheduled to undergo predetermined human resource development for a predetermined period by attending one or more courses;
a current evaluation value acquisition means for acquiring a current evaluation value of business-related abilities for each of the one or more subjects as a current evaluation value;
recommendation means for generating, as recommendation information, information including a course attendance plan appropriate for the one or more courses based on the one or more attributes and the current evaluation value of each of the one or more subjects;
Information processing device.
前記対象者について、前記ビジネスに関する能力の、前記所定期間が経過した後の目標となる評価値が前記対象者の操作により入力された場合、当該評価値を目標評価値として取得する目標評価値取得手段、
をさらに備え、
前記推薦手段は、前記対象者の前記1以上の属性及び前記現在評価値に加えてさらに前記目標評価値に基づいて、前記受講計画と共にさらに前記所定期間として適切な期間を含む前記推薦情報を生成する、
請求項1に記載の情報処理装置。
Acquisition of target evaluation value for acquiring the evaluation value as a target evaluation value when a target evaluation value of the ability related to the business after the elapse of the predetermined period is input by the operation of the target person. means,
further comprising
The recommendation means generates the recommendation information including the course plan and an appropriate period as the predetermined period based on the target evaluation value in addition to the one or more attributes and the current evaluation value of the subject. do,
The information processing device according to claim 1 .
前記所定期間として目標の期間が前記対象者の操作により入力された場合、当該期間を目標期間として取得する目標期間取得手段と、
現在よりも前記目標期間よりも前に前記人材育成が既に施された者のうち、前記対象者と同一又は類似する属性を有する者を類似属性者として、前記目標期間の前記人材育成が施される前後の、前記ビジネスに関する能力の夫々の評価値を含む情報を実績情報として、前記1以上の類似属性者の夫々の前記実績情報を取得する類似実績取得手段と、
をさらに備え、
前記推薦手段は、前記対象者の前記1以上の属性及び前記現在評価値に加えてさらに前記1以上の類似属性者の夫々の前記実績情報に基づいて、前記受講計画と共に前記所定期間が経過した際に目標となる評価値を目標評価値として含む前記推薦情報を生成する、
請求項1又は2に記載の情報処理装置。
a target period acquisition means for acquiring the target period as the target period when the target period is input by the subject's operation as the predetermined period;
Among those who have already undergone the human resource development before the target period, those who have the same or similar attributes as the target person are treated as similar attributes, and the human resource development during the target period is performed. a similar performance acquisition means for acquiring the performance information of each of the one or more similar attributes using information including evaluation values of the abilities related to the business before and after the business as performance information;
further comprising
The recommendation means, in addition to the one or more attributes and the current evaluation value of the target person, further based on the performance information of each of the one or more similar attributes, the predetermined period has passed along with the attendance plan generating the recommendation information including a target evaluation value as a target evaluation value;
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
前記ビジネスに関する能力の評価値は、前記ビジネスのスキルを評価するための複数の評価要素の値である、
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。
The business-related ability evaluation value is a value of a plurality of evaluation factors for evaluating the business skill,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3.
前記1人以上の対象者は、所定観点で分類された所定グループに属しており、
前記推薦手段は、前記推薦情報の生成の元になる情報として、前記1人以上の対象者の夫々の情報を用いて生成された前記所定グループの情報を用いて、当該所定グループに対する前記推薦情報を生成する、
請求項1乃至4のうち何れか1項に記載の情報処理装置。
The one or more subjects belong to a predetermined group classified according to a predetermined viewpoint,
The recommendation means uses, as information from which the recommendation information is generated, the information of the predetermined group generated using the information of each of the one or more subjects, and the recommendation information for the predetermined group. to generate
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
情報処理装置が実行する情報処理方法において、
1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間施される予定の1人以上の対象者毎に1以上の属性を取得する属性取得ステップと、
前記1人以上の対象者の夫々について、ビジネスに関する能力の現時点の評価値を現在評価値として取得する現在評価値取得ステップと、
前記1人以上の対象者の夫々の前記1以上の属性及び前記現在評価値に基づいて、前記1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報として生成する推薦ステップと、
を含む情報処理方法。
In the information processing method executed by the information processing device,
an attribute acquisition step of acquiring one or more attributes for each of one or more subjects who are scheduled to undergo predetermined human resource development for a predetermined period by attending one or more courses;
a current evaluation value obtaining step of obtaining a current evaluation value of business-related abilities for each of the one or more subjects as a current evaluation value;
a recommendation step of generating, as recommendation information, information including a course attendance plan appropriate for the one or more courses based on the one or more attributes and the current evaluation values of each of the one or more subjects;
Information processing method including.
情報処理装置を制御するコンピュータに、
1以上の講座の受講により所定の人材育成が所定期間施される予定の1人以上の対象者毎に1以上の属性を取得する属性取得ステップと、
前記1人以上の対象者の夫々について、ビジネスに関する能力の現時点の評価値を現在評価値として取得する現在評価値取得ステップと、
前記1人以上の対象者の夫々の前記1以上の属性及び前記現在評価値に基づいて、前記1以上の講座として適切な講座の受講計画を含む情報を推薦情報として生成する推薦ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
The computer that controls the information processing device,
an attribute acquisition step of acquiring one or more attributes for each of one or more subjects who are scheduled to undergo predetermined human resource development for a predetermined period by attending one or more courses;
a current evaluation value obtaining step of obtaining a current evaluation value of business-related abilities for each of the one or more subjects as a current evaluation value;
a recommendation step of generating, as recommendation information, information including a course attendance plan appropriate for the one or more courses based on the one or more attributes and the current evaluation values of each of the one or more subjects;
A program that executes control processing including
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