JP2023167929A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの希望する職業興味領域に基づいて推奨される教育コンテンツを提供したり、ユーザの視聴した教育コンテンツから導かれるありたい姿を提供したりすることができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１は、入力部１２０から入力されるユーザのキャリアに関する価値観に関する情報を受け付ける受付部１０と、ユーザのキャリアに関する価値観に基づいて、当該ユーザに対する教育コンテンツを選定するコンテンツ選定部４０と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、教育コンテンツを選定可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

特許文献１では、教育系コンテンツを提供することが提案されている。具体的には、特許文献１では、端末装置に教育系コンテンツを提供する提供部と、各教育系コンテンツの使用状況と各教育系コンテンツの使用による結果との少なくとも一つを基に、各教育系コンテンツを評価する評価部と、評価を基に、前記教育系コンテンツを提供する各事業者に、教育系コンテンツの端末装置への提供によって生じた利益を分配する分配部と、を有する情報処理装置が提案されている。

特許７００９５９８号

特許文献１は、主として、学生に向けた教育コンテンツの提供を目的としており、社会人又は社会人になろうとする時期の人物に向けの教育コンテンツの提供は意図されていない。

本発明は、一例としてキャリア形成の一環として、ユーザの希望する職業興味領域に基づいて推奨できる教育コンテンツを提供したり、ユーザの視聴した教育コンテンツから導かれるありたい姿を提供したりすることができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。但し、当該課題は、特許文献１との対比はあくまでも説明のための便宜的なものであり、本発明は、社会人又は社会人になろうとする時期の人物に向けに限られるものではないし、またキャリア形成のために用いられることに限られることもない。

［概念１］
本発明による情報処理装置は、
入力部から入力されるキャリアに関する価値観に関する情報を受け付ける受付部と、
キャリアに関する価値観に基づいて、当該ユーザに対する教育コンテンツを選定するコンテンツ選定部と、
を備えてもよい。

［概念２］
概念１による情報処理装置において、
キャリアに関する価値観は職業興味領域又はキャリアタイプを含んでもよい。

［概念３］
概念１又は２による情報処理装置において、
コンテンツ選定部は、ユーザの選定したキャリアに関する価値観と同じキャリアに関する価値観を選定した他のユーザによって選定される傾向にある教育コンテンツを選定してもよい。

［概念４］
概念１乃至３のいずれか１つによる情報処理装置において、
コンテンツ選定部は、ユーザの選定したキャリアに関する価値観と同じキャリアに関する価値観を選定した他のユーザによって高い評価を受けている教育コンテンツを選定してもよい。

［概念５］
概念１乃至４のいずれか１つによる情報処理装置は、
ロールモデル人材を選定する人材選定部を備え、
コンテンツ選定部は、ユーザの選定したキャリアに関する価値観と同じキャリアに関する価値観を選定したロールモデル人材によって選定された若しくは選定される傾向にある教育コンテンツを選定する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。

［概念６］
概念１乃至５のいずれか１つによる情報処理装置において、
受付部は、ユーザの受講した又は受講中の教育コンテンツに関するコメントを受け付け、
当該ユーザ以外の第三者に対して前記コメントを共有する共有部を備えてもよい。

［概念７］
概念６による情報処理装置において、
第三者は前記コメントに対して評価可能となり、
ユーザ端末において、評価したキャリアに関する価値観を表示可能としてもよい。

［概念８］
概念１乃至７のいずれか１つによる情報処理装置において、
受付部は、ユーザが受講している教育コンテンツの動画の所定の時間及び当該時間に関連付けられたコメントの入力を受け付けてもよい。

［概念９］
概念１乃至８のいずれか１つによる情報処理装置において、
受付部は、ユーザが選択した教育コンテンツを受け付け、
出力部は、教育コンテンツとありたい姿が関連付けられており、前記ユーザが選択した教育コンテンツに関連づいたありたい姿を出力してもよい。

［概念１０］
本発明による情報処理装置は、
ユーザが選択した教育コンテンツを受け付ける受付部と、
教育コンテンツとありたい姿が関連付けられており、前記ユーザが選択した教育コンテンツに関連づいたありたい姿を出力する出力部と、
を備えてもよい。

［概念１１］
概念１０による情報処理装置において、
前記出力部から出力されたありたい姿をユーザが選択すると、出力部は当該ありたい姿に関連付けられた１又は複数の教育コンテンツを出力してもよい。

［概念１２］
本発明による情報処理方法は、
受付部によって、入力部から入力されるキャリアに関する価値観に関する情報を受け付ける工程と、
コンテンツ選定部によって、キャリアに関する価値観に基づいて、当該ユーザに対する教育コンテンツを選定する工程と、
を備えてもよい。

［概念１３］
本発明によるプログラムは、
情報処理装置にインストールされるプログラムであって、
前記プログラムが情報処理装置を、
入力されるキャリアに関する価値観に関する情報を受け付ける受付機能と、
ユーザのキャリアに関する価値観に基づいて、当該ユーザに対する教育コンテンツを選定するコンテンツ選定機能と、
を実行されるようにしてもよい。

［概念１４］
本発明による情報処理方法は、
受付部によって、ユーザが選択した教育コンテンツを受け付ける工程と、
教育コンテンツとありたい姿が関連付けられており、出力部によって、前記ユーザが選択した教育コンテンツに関連づいたありたい姿を出力する工程と、
を備えてもよい。

［概念１５］
本発明によるプログラムは、
情報処理装置にインストールされるプログラムであって、
前記プログラムが情報処理装置を、
ユーザが選択した教育コンテンツを受け付ける受付機能と、
教育コンテンツとありたい姿が関連付けられており、前記ユーザが選択した教育コンテンツに関連づいたありたい姿を出力する出力機能と、
を実行されるようにしてもよい。

本発明によれば、ユーザの希望する職業興味領域に基づいて推奨できる教育コンテンツを提供したり、ユーザの視聴した教育コンテンツから導かれるありたい姿を提供したりすることができる。

本発明の実施の形態による情報処理装置の構成を示した概略図。 職業興味領域の例を表で示した図。 ユーザ端末の表示部で表示される内容の別の例を示した図。 第三者にコメントを共有する際にユーザ端末の表示部で表示される内容の一例を示した図。 第三者がコメントに対して評価可能となる態様を採用した場合において、ユーザ端末の表示部で表示される内容の一例を示した図。 ユーザからの質問に対して対話部が回答する態様を示した図。 選択されたありたい姿又は選択された職業興味領域に対応する学習のポイントのいずれか１つ以上を提示する態様について説明するための図。 ありたい姿、職業興味領域及び目的別に教育コンテンツがユーザ端末の表示部で表示される態様の一例を示した図。 教育コンテンツを受講した後のコメント入力の際にユーザ端末の表示部で表示される態様及び受講履歴の表示態様の一例を示した図。 ユーザの受講講座数の推移と順位、同一分野の科目受講コンプリート及び累積の総「気づき」件数の推移と順位が表示部で表示される態様を示した図。 所定期間における「気づき」のコメントの入力件数、ロールモデルとなるユーザの学習プランの提示及び「いいね」といった高評価件数と順位が表示部で表示される態様を示した図。 本人の選択した職業興味領域に関する学習効果及びコンピテンシー診断（コメント）が表示部で表示される態様を示した図。 対話部によるコメント例の一態様を示した図。 対話部によるコメント例の別の態様を示した図。 対話部によるコメント例のさらに別の態様を示した図。 「気づき」に関し、予め設定されている項目を選択できる態様を示した図。 視聴している動画に対してメモ等のコメントを残す態様を説明するための図。

以下、本発明に係る情報処理装置及び情報処理方法の実施の形態について説明する。本実施の形態では、パソコン等のコンピュータにインストールされることで、当該コンピュータによって本実施の形態の情報処理方法を実行できるようにするプログラム及び当該プログラムを記録した記録媒体も提供される。

本実施の形態の情報処理装置１（図１参照）は例えばサーバであり、いずれの場所に設置されてもよく、クラウド環境が利用されてもよい。本実施の形態の情報処理装置１は、一つの装置から構成されてもよいし複数の装置から構成されてもよい。また、複数の装置から情報処理装置１が構成される場合には、各装置が同じ部屋等の同じ空間に設けられる必要はなく、異なる部屋、異なる建物、異なる地域等に設けられてもよい。

本願において「又は」は「及び」を含む概念であり、「Ａ又はＢ」という用語は、「Ａ」、「Ｂ」、又は「Ａ及びＢの両方」のいずれかを意味している。

本実施の形態の情報処理装置１は、例えばプログラムをインストールすることで生成される。このプログラムは電子メールで配信されてもよいし、所定のＵＲＬにアクセスしたうえでログインすることで入手できてもよいし、記録媒体に記録されてもよい。本実施の形態によるプログラムは以下に示す情報処理装置１を生成するために利用され、本実施の形態による記録媒体は当該プログラムを記録するために利用される。また、本実施の形態の情報処理方法は上記プログラムがインストールされた情報処理装置１によって実施される。本実施の形態では、情報処理装置１と、情報処理装置１と通信可能な複数のユーザ端末１００によって、情報処理システムが提供されることになる。

図１に示すように、情報処理装置１は、ユーザ端末１００と通信可能な通信部５を有してもよい。通信部５がユーザ端末１００と複数回の通信（本願の「通信」には、送受信だけではなく、サーバへの直接の書き込みが含まれている。）を行うことで、受付部１０がユーザから複数の情報を受け付けるようにしてもよい。情報処理装置１は様々な情報を記憶する記憶部６０を有してもよい。

ユーザ端末１００は、スマートフォン、タブレット端末、ＰＣ等であってもよい。ユーザ端末１００がスマートフォンやタブレット端末等からなる場合には、タッチパネルになっている画面が表示部１１０及び入力部１２０の両方の機能を備えており、入力表示部として機能することになる。

図１に示すように、本実施の形態の情報処理装置１は、入力部１２０から入力される職業興味領域やキャリアタイプ等を含むキャリアに関する価値観に関する情報を受け付ける受付部１０と、ユーザのキャリアに関する価値観に基づいて、当該ユーザに対して推奨すべき教育コンテンツを選定するコンテンツ選定部４０と、コンテンツ選定部４０で選定された教育コンテンツを出力する出力部９０と、を有してもよい。本態様のように、キャリアに関する価値観に基づいて教育コンテンツが選定されることで、ユーザのキャリアに関する価値観に沿った教育コンテンツを当該ユーザに提示できることになる。このため、ユーザは、職業興味領域やキャリアタイプ等を含むキャリアに関する価値観に合致するためにどのような教育コンテンツを選定すべきかを効果的に判断できることになる。ユーザのキャリアに関する価値観はユーザＩＤ、メールアドレス、ユーザ端末情報等のユーザ識別情報に関連付けられて記憶部６０で記憶されることになる。そして、ユーザ毎にキャリアに関する価値観に基づいて教育コンテンツがコンテンツ選定部４０によって選定されることになる。

本願の「職業興味領域」とは、使いこなす、極める、表現する、人と向き合う、人を動かす、運用する等といった、どのような興味が職業に関してあるかを示すものである（図２参照）。

「使いこなす」は「現実的タイプ」という所定のタイプと関連付けられてもよい。そして、「現実的タイプ」の説明として、「現実的タイプの人は、道具を使って物を作ったり、乗り物を運転して作業をしたりすることに興味がある人です。現実的というのは、現実に存在しているというイメージです。言い換えれば、道具や乗り物を使って仕事をして、物的に成果が見えたり、ゴールがはっきりしている仕事を好むということです。また、自分の力で成果をコントロール可能であることも重視する傾向があるといえます。」というような表示が表示部１１０でなされてもよい。

「極める」は「研究的タイプ」という所定のタイプと関連付けられてもよい。そして、「研究的タイプ」の説明として、「研究的タイプの人は、一つの分野のエキスパートを目指しているような人です。具体的、抽象的問わず、自分の興味がある分野に関して徹底的に調べ、成果をまとめていく人です。研究者として誇りを持ち、研究に没頭するために、人に興味がないといわれることもあります。」というような表示が表示部１１０でなされてもよい。

「表現する」は「芸術的タイプ」という所定のタイプと関連付けられてもよい。そして、「芸術的タイプ」の説明として、「芸術的タイプは、自分の感性を作品として表現したり、既存のものにとらわれず、新しいものを創ること興味を持っている人です。美術や音楽、文学、デザイナーなどに興味を持っています。自分の感性を大切にする人が多く、自分の内面に向き合うことのできる人が多いのも特徴です。感受性が強く、自分の気持ちや外からの刺激に対して敏感になりやすい一面もあります。」というような表示が表示部１１０でなされてもよい。

「人と向き合う」は「社会的タイプ」という所定のタイプと関連付けられてもよい。そして、「社会的タイプ」の説明として、「社会的タイプは、人に何かを教えたり、人を助けたりすることに興味を持っている人です。人の役に立ちたい、満足してもらいたいという一面も持っています。相手の気持ちを理解し、順応していくことができる人です。自分の気持ちより相手の気持ちを大切にしすぎてしまい、抱え込む可能性もあります。また、利益などの数字を追うよりも目の前の人に寄り添ってあげたいと考えてしまう傾向にあります。」というような表示が表示部１１０でなされてもよい。

「人を動かす」は「企業的タイプ」という所定のタイプと関連付けられてもよい。そして、「企業的タイプ」の説明として、「企業的タイプの人は、広く物事をみて、判断することに興味があります。また、チームの中で目標を達成していこうとする人です。特に、指示出したりしてチームの力を高めることに興味があります。自分がリーダーとなってチームを引っ張ったり、チームの中で主体的に仕事を作りだしたりしていくことが得意です。ただし、チーム全体や、自分の主体性を重視するあまり、個々の不満に気づけない面も出てくる可能性があります。」というような表示が表示部１１０でなされてもよい。

「運用する」は「慣習的タイプ」という所定のタイプと関連付けられてもよい。そして、「慣習的タイプ」の説明として、「慣習的タイプ」の人は、反復継続した作業が好きなタイプです。ルールを守りながら、チームの輪を考えることを得意としています。どんな状況でも順応でき、協調的に行動できる、潤滑油のような特徴を持っています。几帳面で粘り強い反面、どちらかというと指示待ちになりがちで、自分から何かをするということはあまり得意ではない傾向があります。」というような表示が表示部１１０でなされてもよい。

本願の「キャリアタイプ」とは、キャリアに関して重視する内容を意味し、例えば、専門性、リーダーシップ、自律性、安定性、創造性、社会貢献、挑戦、ワークライフバランス等といった「目標とするキャリア」を示すものである（図３参照）。以下では、「キャリアに関する価値観」の例として「職業興味領域」を主に用いて説明するが、「職業興味領域」とともに「キャリアタイプ」を用いてもよいし、「職業興味領域」に代えて「キャリアタイプ」を用いてもよい。

教育コンテンツとありたい姿が関連付けられており、ユーザが選択した教育コンテンツを選択すると、出力部９０は、当該教育コンテンツに関連づいたありたい姿を出力するようにしてもよい。ユーザがありたい姿を選択すると、出力部９０は、ありたい姿に関連付けられた１又は複数の教育コンテンツを出力するようにしてもよい。

本願の「ありたい姿」とは、人物像において重視する特性を意味し、例えば、未来を切り拓く、人を魅了する、分析上手、逆境に強い、良心的、思いやりが深い、みんなの中心にいる、目標を達成する、最高のチームを作る、和を大切にする、豊かな感受性を持つ、聞き上手になる、率先して動く、仲間を大切にする等といった「目標とする人物像」）の方向性（価値観）を示すものである。

一例として、図３の左側では、キャリアタイプを登録するための画面の一例を示している。このようにしてキャリアタイプが選択されると、図３の右側で示すように、キャリアに関する価値観が表示部１１０で表示されることになる。なお、職業興味領域に関してもキャラクタとともに登録できるようにしてもよい。

キャリアに関する価値観を１つ選べるようにしてもよいし複数で選べるようにしてもよい。この点、キャリアに関する価値観を１つ選べるようにする場合には、目標とすべきキャリアに関する価値観を明確化することができる点で有益である。また、これらキャリアに関する価値観は各ユーザが適宜変更できるようにしてもよい。年を重ねたり、経験を経たりすることで、職業興味領域が変わることがあるが、このような態様を採用することで、各時点において適切な職業興味領域をユーザが選択できるようになる。

教育コンテンツの受講を行うと、当該教育コンテンツに関連づいたありたい姿についてのポイントが加算されてもよい。このような態様を採用することで、ユーザは受講によって強化されたコンピテンシーを確認することができる。当該ありたい姿でのポイントが所定値以上となると、当該ありたい姿に対応するバッジ等の達成感を示す価値情報が付与されてもよい。このような態様を採用することで、ユーザは自己の視聴した教育コンテンツの内容がどのようなありたい姿に関連づいているかに気付くことができる。また、バッジが付与されることで、コンプリート感を感じることができ、ユーザに対して教育コンテンツの視聴を促すことができるようになる。

ありたい姿は複数あってもよく、各ありたい姿に対応するバッジを揃えるためにユーザが異なるありたい姿に対応する教育コンテンツを受講することも期待できるようになる。このため、ユーザに幅広い観点からの知識等を取得してもらうことを期待できるようになる。また、ポイントが加算されるとバッジの色が変わるようにしてもよく、銅→銀→金→プラチナ等のようにランキングが上がる態様を採用することで、ユーザは自己の希望するありたい姿に対応する教育コンテンツを受講することを促すことができ、自己の希望するありたい姿に近づくことをより一層促すことができるようになる。

教育コンテンツとありたい姿との関連付けは予め行われてもよいが、複数のユーザが教育コンテンツを受けた後に入力する情報によって行われてもよい。例えば、ユーザが教育コンテンツを受講した後で、「どの点」又は「どのありたい姿」で役にたったかというアンケートを入力する態様となっていてもよい。なお「どの点」を入力する場合には、「どの点」がありたい姿に対応するものとなっている。そして、複数のユーザの入力結果から、役に立ったというアンケートにおいて、最も多くのユーザに関連付けられた「ありたい姿」が当該教育コンテンツに対応するものとして記憶部６０で記憶されてもよい。

選択された職業興味領域の特徴に対応する学びのポイントのいずれか１つ以上が表示部１１０で表示されてもよい。当該情報は読出部２０によって記憶部６０から読み出されてもよい（図１参照）。このような態様を採用した場合には、ユーザが自己の希望する職業興味領域に関する知識を得ることができ、選択すべきコンテンツがどのようなものであるかを選択する際に、当該知識も考慮することができるようになる。

ユーザがありたい姿についての情報を取得できるようにしてもよく、選択されたありたい姿の特徴、資質と傾向、強み及び選択されたありたい姿に対応する学びのポイントのいずれか１つ以上が表示部１１０で表示されてもよい（図７参照）。なお、図７では、キャリアタイプに関する特徴と学びのポイントも示されており、当該情報を活用して、選択すべきコンテンツがどのようなものであるかについての情報を取得するようにしてもよい。

コンテンツ選定部４０は、ユーザの選定した職業興味領域と同じ職業興味領域を選定したその他のユーザによって選定される傾向にある教育コンテンツを選定してもよい（図８の中央参照）。このような態様を採用した場合には、同じ「職業興味領域」を目指している人物が選定する傾向にある教育コンテンツを選定でき、ユーザは自己の希望する「職業興味領域」に到達するためにどのような教育コンテンツを選定すべきかを客観的に判断できることになる。また一例として、コンテンツ選定部４０はユーザと同じ「職業興味領域」が同じ受講者（その他のユーザ）が高く評価している教育コンテンツを１又は複数選定してもよい。

「職業興味領域」において「選定される傾向にある教育コンテンツ」とは、受講された回数（数）が多い教育コンテンツであってもよい。また高い評価のものをコンテンツ選定部４０が選定する場合には、例えば受講された回数（数）に評価値（高いほど高評価）を掛け合わせた値が高い教育コンテンツをコンテンツ選定部４０が選定してもよいし、評価値の平均値が高いものをコンテンツ選定部４０が選定してもよい。このような態様を採用することで、より客観的な情報に基づいて、おすすめできる教育コンテンツをユーザが選定できるようになる。

コンテンツ選定部４０はユーザの入力した「目的」に合致する教育コンテンツを１又は複数選定し、出力部９０が当該教育コンテンツを出力するようにしてもよい（図８の右側参照）。このような態様を採用した場合には、ユーザは目的に応じた教育コンテンツを選ぶことができる。目的としては、全く新しい知見を得たい、今ある知見をさらに深めたい、思考の幅や視野を広げたい、今の仕事のレベルアップに活かしたい、キャリア転換（転職・起業など）に役立てたい、自分の強みを活かせる学びをしたい等を一例として挙げることができる。

コンテンツ選定部４０は、職業興味領域に基づいて選定された教育コンテンツ及び目的に合致する教育コンテンツの各々を１又は複数選定し、出力部９０がこれらを表示するようにしてもよい（図８参照）。このような態様を採用した場合には、「職業興味領域」及び「目的別」の各々の視点からユーザは教育コンテンツを選定することができるようになる。例えば、「職業興味領域」及び「目的別」で表示されている教育コンテンツのうち、「職業興味領域」及び「目的別」で表示されている教育コンテンツから受講する教育コンテンツを選ぶというようなことも可能となる。これらの情報は表示部１１０に一画面で表示されてもよいが、画面をスライドさせることで各々が表示されるようにしてもよい。なお、図８の左側及び右側の画面は、ユーザ端末１００の表示画面等の表示部１１０をスライドすることで切替表示できる態様を示したものである。

コンテンツ選定部４０は、対象となるユーザに関し、異なる「職業興味領域」を選択したユーザの評価が高く、同一の「職業興味領域」を選択したユーザたちの未受講率が高い講座を選定するようにしてもよい。このような選定を行うことで、ユーザとしては、自分の視点や価値観を拡げる可能性の高い講座を知ることができる。

コンテンツ選定部４０は、職業興味領域に基づいて選定された教育コンテンツ及び目的に合致する教育コンテンツにおいて重複する教育コンテンツを提示するようにしてもよい。一例として、ユーザからの入力によって、職業興味領域及び目的の両方で重複する教育コンテンツをコンテンツ選定部４０が選定して、出力部９０によって出力させるようにしてもよい。この際、コンテンツ選定部４０は、ユーザが選択した「ありたい姿」も加味して、教育コンテンツを提示するようにしてもよい。例えば「ありたい姿」、「職業興味領域」及び「目的別」のいずれで選定するかは、ユーザ端末１００の表示画面等の表示部１１０に表示されるチェックボックス等によってユーザが選択できるようにしてもよい。「ありたい姿」、「職業興味領域」及び「目的別」の３つを選択した場合には、自己のありたい姿、職業興味領域及び目的の３つの全てで合致する教育コンテンツを自動で確認でき、より効果的な教育コンテンツを容易に選定できるようになる。

典型的には、ありたい姿及び目的は各時点でユーザから入力され、頻繁にその内容が変わることになるので、ユーザが選択したありたい姿又は目的に基づいて選定された教育コンテンツと、初期に入力された又は見直しの段階で入力された職業興味領域に基づいて選定された教育コンテンツにおいて、重複する教育コンテンツが人材選定部３０によって選定されることになる。

また単純に「いいね」（高評価）のついた受講後メモの多い講座が表示部１１０で表示されるようにしてもよい。このような態様を採用した場合には、ユーザは、深い学びが得られる可能性の高い講座を発見できるようになる。また、例えば過去一週間で多くの受講者によって受講されている講座が表示部１１０でランキングとともに表示され、多くの受講者が学んでいる人気の講座を知ることができるようになってもよい。また、ユーザ本人の未受講の講座の中で、一定期間内（例えば過去一週間）でもっとも「いいね」件数の多い受講後メモの確認をコンテンツ選定部４０が促すようにしてもよい。このような態様を採用することで、質の高い他者の受講後メモを読む機会を増やすことができ、教育コンテンツ（講座）を選びやすくすることができる。

受講途中・受講予定の教育コンテンツが表示部１１０で表示され、最後まで受講することを促すことができるようになってもよい。

ロールモデル人材を選定する人材選定部３０が設けられてもよい（図１参照）。

人材選定部３０が設けられている場合には、コンテンツ選定部４０は、ユーザの選定した職業興味領域と同じ職業興味領域を選定したロールモデル人材によって選定された又は選定される傾向にある教育コンテンツを選定してもよい。このような態様を採用した場合には、自己の職業興味領域に合致するロールモデル人材が実際に選定している教育コンテンツを知ることができ、このように提示された教育コンテンツを選定することができるようになる。一例として、コンテンツ選定部４０は、「職業興味領域」が同じロールモデル人材が高く評価している教育コンテンツを１又は複数選定してもよい。

ロールモデル人材が１人である場合には、同じ職業興味領域のロールモデル人材によって「選定された」教育コンテンツをコンテンツ選定部４０が選定するようにしてもよい。他方、ロールモデル人材が複数いる場合には、同じ職業興味領域のロールモデル人材によって「選定される傾向にある」教育コンテンツをコンテンツ選定部４０が選定するようにしてもよい。

このように人材選定部３０を採用する場合にも、ユーザの選択したありたい姿に基づいて選定された教育コンテンツ、職業興味領域に基づいて選定された教育コンテンツ及び目的に合致する教育コンテンツの２つ以上で重複する教育コンテンツを提示するようにしてもよい。

ユーザが性別、年齢、年収、職種、肩書等の基本情報を入力することで、当該基本情報に合致するロールモデル人材を人材選定部３０が選定し、氏名等の個人情報を隠すようにして、基本情報とともに経歴、キャリアパス、実績等が出力部９０によって出力されてもよい。また、後述する「気づき」を入力した際に、「いいね」というような評価される数が多い人物をロールモデル人材として人材選定部３０が選定してもよい。また自己が「いいね」という評価を押した人物をロールモデル人材として人材選定部３０が選定してもよい。この場合、当該ユーザが「いいね」という評価している数が多い人物をロールモデル人材として人材選定部３０が選定してもよい。出力されたロールモデル人材を１人又は複数人をユーザが承認することで、当該ユーザに対応するロールモデル人材が選定されてもよい。また、「いいね」というような評価される数が閾値を超えている人物を人材選定部３０が自動でロールモデル人材として選定してもよい。また別の態様として、例えば社会的に活躍している人物を人材選定部３０が予め選定しておき、記憶部６０で記憶しておいてもよい。そして、例えばユーザが自身の性別、年齢等の基本情報を入力することで、当該基本情報に合致する１又は複数のロールモデル人材が人材選定部３０によって選定されてもよい。

なお、本実施の形態で用いている「いいね」というのは一例であり、例えば「なるほど」、「共感」等のその他の表現を行うことができるようにしてもよい。また「いいね」、「なるほど」、「共感」等の表現によって異なる評価値が予め設定されており、当該評価値を用いてコンテンツ選定部４０が学習コンテンツの評価を行うようにしてもよい。

ロールモデル人材は職業興味領域に関連付けられて予め選定されていてもよい。この場合には、ユーザが職業興味領域を選定することで、当該職業興味領域に対応する１又は複数のロールモデル人材が人材選定部３０によって自動で選定されることになる。キャリアに関する価値観がユーザと重複する１又は複数のロールモデル人材が人材選定部３０によって自動で選定されるようにしてもよい。

ロールモデル人材は、ユーザの識別情報と関連付けられて記憶部６０で記憶され、各ユーザに紐づいてロールモデル人材が設定されるようにしてもよい。

ロールモデル人材を基準としてコンテンツ選定部４０が教育コンテンツを選定することで、ユーザの希望するキャリアパスや職業興味領域により合致するであろう教育コンテンツを提示することが可能となる。ロールモデル人材の条件をユーザ自身が入力する場合には、当該ユーザにとって自己の基準に合致したロールモデル人材の選定する教育コンテンツが提示されることになるので、教育コンテンツの選定をより納得いくものにすることができる。

ユーザと同じキャリアに関する価値観のロールモデル人材が選択した教育コンテンツの順番、受講のタイミングや受講の間隔、キーワードリスト等が表示部１１０で表示され、当該情報も参考にして、ユーザが教育コンテンツを選択できるようにしてもよい。また、ロールモデル人材が直近で選択した教育コンテンツが表示部１１０で表示されるようにしてもよい。

受講した又は受講中の教育コンテンツに関する「気づき」等のコメントがユーザ端末１００の入力部１２０から記入可能となってもよい。この際、受付部１０は、ユーザが受講している教育コンテンツの動画の所定の時間及び当該時間に関連付けられたコメントの入力を受け付け、視聴している動画の途中でメモ等のコメントを入れることができるようにしてもよい。一例としては、視聴している動画の所定の時間をユーザが指定し、当該時間に対してメモ等のコメントを入れることができ、指定された時間とコメントは紐づけられて記憶部６０で記憶されるようにしてもよい（図１７参照）。このような態様を採用することで、動画の内容とコメントとを的確に対応させることができ、後々に見直す際に便利である。コメントは検索可能となってもよく、自分の書いた文章や行動目標を、必要な時に簡単に探し出せるようにしてもよい。また、後述する共有部７０によって共有する場合には、第三者においても、当該コメントと動画の内容を的確に把握することができる点で有益である。なお、コメントの入力はタイピングによって行われてもよいし、音声によって行われてもよい。また、ユーザのニックネームと写真が表示されるようにしてもよく、供給部７０によって情報を共有する際には、当該ニックネームと写真が用いられるようにしてもよい。

メモが第三者に共有される場合には、他者の書いたメモを参考に、受講後に振り返り（ノートの作成）ができるようになる。また所定数のユーザが人材選定部３０によって選定され、当該ユーザの書いたコメントが動画とともに流れるようにしてもよい。この場合には、受講中に他者の書いたコメントが流れることになり、他者と一緒に学んでいる感覚が得られることになる。人材選定部３０は、当該教育コンテンツに対して「いいね」件数の多いユーザー（例えば上位３名）を選定し、当該ユーザの受講中メモが表示部１１０で表示されるようにしてもよい。

講師の発言は「字幕」として流れるようにしてもよい。このような態様を採用することでユーザの内容の理解が進むことを期待できる。また自分が重要と感じたシーンだけを集めて、動画を抜き出したダイジェスト動画を作成でき、まとめて視聴できるようにしてもよい。

またユーザは目標を入力できるようにしてもよい。このように目標を入力することで、行動宣言を行うことができ、学びを実践に活用する意識が高まる。またこのような目標は定期的（例えば１か月後や３か月後）にリマインドされてもよい。このような態様を採用することで、学びの活用を促すことができるようになる。

第三者に対してコメントを共有する共有部７０が設けられてもよい（図１参照）。共有部７０によって第三者に対してコメントを共有するかは、ユーザからの指示によって決定されてもよい（例えばユーザ端末１００の表示部１１０に表示されている「共有」というボタンを押下することで、当該指示が出されるようにしてもよい。）。第三者にコメントを発信することで、自己の学んだことや気づいたことを記録するだけでなく、第三者と共有することができる（図４及び図５参照）。共有部７０によってコメントが発信されることで新しいスレッドが立ち上がってもよいし、既に存在するスレッド内に自己のコメントが追加されるようにしてもよい。ユーザが教育コンテンツを受講した結果又は受講中の教育コンテンツによる「気づき」を記録することで、当該ユーザは将来的に「気づき」を見直しすることができる。「気づき」もまたユーザＩＤ、メールアドレス、ユーザ端末情報等のユーザ識別情報と紐づけられた記憶部６０で記憶されることになる。このように他者のコメントを参照にできることで、他者の考え方との比較を通じて、自分の考え方を相対化できる。また他者の書いたノートを読むことで、自分の志向・価値観を確認できる。

また、「気づき」の記録を用いてコンテンツ選定部４０が学習コンテンツの内容を決定するようにしてもよい。一例としては、ある講座を受講した多くの人物が「新しい知見を得られた」という「気づき」を記録した場合には、その結果を踏まえて当該講座を「新しい知見を得られたい」という目的のための講座としてコンテンツ選定部４０が決定してもよい。コンテンツ選定部４０は自然言語処理を行うことができてもよく、「気づき」に含まれる文字を形態素解析により単語に分割してよい。また、コンテンツ選定部４０は、文字列について構文解析、意味解析等、文脈解析、係り受け解析等を行ってよい。コンテンツ選定部４０は人工知能機能を有し、大量のテキストデータで用いられている単語間（例えばＷＥＢ上で用いられている単語間）の近さから各項目に対応する特徴ベクトルを作成してもよい。そして、コンテンツ選定部４０は、当該特徴ベクトルを用いて、「気づき」で用いられている単語間の類似度を算出することで、同じような「気づき」を入力しているユーザの数を判別するようにしてもよい。単語の近さは、コンテンツ選定部４０の人工知能機能によって、例えばＷＥＢ上のサイト（ＳＮＳサイト等も含む。）での単語の用いられ方（単語の前後関係等）から推測されて決定され（学習され）、随時又は適宜、アップデートされてもよい。単語の近さに関する情報は、記憶部６０に記憶されてもよい。

コメントが共有される場合には、第三者はコメントに対して評価可能となってもよい（図５参照）。この場合には、ユーザの承認欲求が満たされ、コメントを共有するモチベーションを上げることができ、教育コンテンツによる学びを促進することにもなる。

図５で示すように、本人の入力した「気づき」を取り囲むように、他ユーザの「気づき」のうち、関連の深い「気づき」が隣り合わせで配置されるようにしてもよい。このような態様を採用することで、関連の深い「気づき」を各ユーザが容易に参考にすることができる点で有益である。ユーザが「気づき」を記載する際には、当該ユーザの選定した職業興味領域が同じユーザが過去に記載した「気づき」が表示部１１０で表示され、その記載内容を参考にして自己の「気づき」を記載できるようにしてもよい。このような態様を採用することで、「気づき」への記載をユーザが行いやすくなるという利点がある。また、自己の「気づき」が他のユーザに評価された場合には、スマートフォンやタブレット端末等のユーザ端末１００でポップアップ表示されてもよい。このような態様を採用することで、ユーザが本実施の形態で示す各機能を実現させるためのアプリケーションの起動を促すことができるようになる。

また各ユーザは「気づき」に紐づけて、自己が受講した講座を表示部１１０で閲覧できるようにしてもよい。このような態様を採用した場合には、例えば「新しい知見が得られた」という「気づき」に紐づけて、過去に受講した講座を一覧表示することができ、それらの「気づき」を総合して、新たな「気づき」を発見できたり、次にどのような講座を受けるべきかを検討する資料としたりすることができる。

また「気づき」に関しては、予め設定されている項目を選択できるようにしてもよい（図１６参照）。このような態様によれば、講座毎の「気づき」を所定の項目で整理することができ、コンテンツ選定部４０が目的別に講座を選定しやすくなる。

コメントに対して評価した第三者の選定したキャリアに関する価値観を判別する判別部８０が設けられ（図１参照）、判別部８０によって判別されたコメントに対して評価した第三者の選定したキャリアに関する価値観がユーザ端末１００で表示されるようにしてもよい（図５参照）。このような態様を採用した場合には、コメントを入力したユーザはどのようなキャリアに関する価値観の人物が自己のコメントに対して反応を示しているか、また高い評価をしているかを確認することができる。自分の意見や考えに対し、他者から「いいね」という評価をしてもらうことで、承認欲求が満たされる効果を得ることができる。また、自己の目指す職業興味領域とは異なる多数のユーザから「いいね」という評価をしてもらっている場合には、自己の目指す職業興味領域を見直すきっかけにもなる。

受講講座ごとに「気づき」を共有するスレッドを立ち上げることができるようにしてもよい。この場合には、受講者仲間と「気づき」を共有できるという効果を得ることができる（図４参照）。

共有されたコメントに対して、第三者がコメントを入力できるようにしてもよい。このような態様を採用した場合には、ユーザ間での情報共有が促進され、おすすめの教育コンテンツが第三者から提示されるというように、新たな教育コンテンツの選定に役立つ情報を得ることも期待できる。

教育コンテンツの受講が終了した後で、キャリアに関する価値観に関連する「学び」を記録できるようにしてもよい。「学び」の記録は入力部１２０から入力されることになる。この際には、職業興味領域になるための要素の各々が表示され、その各々に対して当該教育コンテンツによって学ぶことができたかが入力可能となってもよい。評価の入力には、ゲージを調整することで連続的な値（例えば１００点満点中９０点等）を入力できるようにしてもよいし、段階的な値（例えば５つ星のうち４つ星等）を入力できるようにしてもよい。なお、本願における「学び」は「気づき」に含まれる概念であり、「学び」及び「気づき」はともに「コメント」に含まれる概念である。

ユーザが記録した情報（ユーザ識別情報に関連付けられた情報）は読出部２０によって記憶部６０から読み出されてもよい。そして、教育コンテンツを介して、「ありたい姿」や「職業興味領域」に近づくための要素を学べたかを、各教育コンテンツに対して確認できるようにしてもよい。各ユーザが入植する評価結果は記憶部６０で記憶されることになる。また、このように各教育コンテンツの評価を総合して、コンテンツ選定部４０が学習コンテンツの内容を決定するようにしてもよい。

ユーザ毎にユーザＩＤ等のユーザ識別情報が割り振られており、ユーザ識別情報に紐づいて、ユーザの基本情報の他、ユーザの「職業興味領域」を含む様々な情報が記憶部６０で記憶されることになる。例えばユーザがログイン画面でユーザＩＤとパスワードを入力することで、当該ユーザに紐づいたユーザ情報を読み出すことができるようになる。ユーザの受けた教育コンテンツの内容はユーザ識別情報と関連付けられて記憶部６０で記憶されることになる。教育コンテンツを介して「学べた要素」等の「気づき」もまたユーザ識別情報と関連付けられて記憶部６０で記憶されることになる。読出部２０が当該情報を読み出すことで、ユーザの各々は自己がどのような教育コンテンツを受けたか、また教育コンテンツを介してどのような学びを得ることができたかといった履歴を表示部１１０で確認できるようになる（図９の右側参照）。このような態様を採用した場合には、「職業興味領域」の実現につながったと感じる講座の蓄積を見える化し、成長実感を深めることができる。また自己理解を促すこともできる。

受講の実感を高めるために、ユーザ識別情報に関連づいた、ユーザの受講講座数の推移と順位、同一分野の科目受講コンプリート、累積の総「気づき」件数の推移と順位等が読出部２０によって記憶部６０から読み出され、表示部１１０で表示されてもよい（図１０参照）。また、ユーザ識別情報に関連づいた、所定期間における「気づき」等のコメントの入力件数、ロールモデルとなるユーザの学習プランの提示、「いいね」といった高評価件数と順位等が読出部２０によって記憶部６０から読み出され、表示部１１０で表示されてもよい（図１１参照）。また、ユーザ識別情報に関連づいた、本人の選択した職業興味領域に関する学習効果やコンピテンシー診断（コメント）等が読出部２０によって記憶部６０から読み出され、表示部１１０で表示されてもよい（図１２参照）。

コンテンツ選定部４０は人工知能機能を有し、学習情報を用いて機械学習することでコンテンツ選定モデルを生成してもよい。同様に、人材選定部３０は人工知能機能を有し、学習情報を用いて機械学習することで人材選定モデルを生成してもよい。コンテンツ選定部４０及び人材選定部３０の各々は、過去の実績データから、目標事象が生じる確率が最も確からしくなるように、機械学習技術によって、利用する採用変数（要素）と、その係数（重み）を定めてもよい。機械学習の際には様々なモデルを利用でき、例えばツリーモデルを利用してもよいし、その他のモデルを利用してもよい。

学習情報としては、過去の事例に基づいた情報が用いられてもよい。例えば、ユーザの「職業興味領域」をインプット情報とし、ユーザが実際に受講した講座名及び講師名をアウトプット情報として、機械学習を行ってコンテンツ選定モデルを生成してもよい。同様に、ユーザの「いいね」の評価をインプット情報とし、評価の高いユーザ（ロールモデル人材）に関する情報をアウトプット情報として、機械学習を行って人材選定モデルを生成してもよい。また、例えば、ユーザの「職業興味領域」をインプット情報とし、コンサルタントが実際に判断した学習コンテンツをアウトプット情報として、機械学習を行ってコンテンツ選定モデルを生成してもよい。同様に、ユーザの「職業興味領域」をインプット情報とし、コンサルタントが実際に判断したロールモデル人材をアウトプット情報として、機械学習を行って人材選定モデルを生成してもよい。生成された選定モデルは記憶部６０で記憶されてもよい。また、予め準備したコンテンツ選定モデル及び／又は人材選定モデルが記憶部６０に記憶されていてもよい。

情報処理装置１は、ユーザに対してチャットボット形式等で複数の質問を行う対話部８１を有してもよい（図１参照）。ユーザに対する質問とその回答を受けて、ユーザの「職業興味領域」を判断部８５が判断してもよい。対話部８１では、学習のポイントやアプリを介して行えることといったユーザからの質問に対して回答できるようにしてもよい（図６参照）。対話部８１はユーザからの質問を自然言語処理することで質問内容を理解（解析）し、記憶部６０から情報を読み出すことで、理解（解析）した質問に対応する回答を作成してもよい。

また対話部８１は、図１３乃至図１５のような予め定められたテーマに沿って、各ユーザに対してコメントを出すようにしてもよい。対話部８１からのコメントは記憶部６０で記憶されているユーザ毎の情報に基づいて、ユーザ別に出されるようにしてもよい。

対話部８１は、受講やコメント入力の実績で盛り立てたり、承認欲求を刺激したり、具体的なアクションを働きかけたり（例えば行動宣言を促したり）、価値観やキャリア観に即した講座のレコメンドをしたり、当人の学習動機に即した講座のレコメンドをしたり、学習プランのレコメンドをしたり、異なる志向の講座をレコメンドしたり、価値観の転換を促したりしてもよい。その他として、対話部８１は、受講を開始して所定期間が経過している講座の受講完了を促したりしてもよい。

個々のユーザの「職業興味領域」の変遷はユーザ識別情報に紐づいて記憶部６０で記憶され、出力部９０で出力されてもよい。ユーザは自己の「職業興味領域」の変遷を記憶部６０から読み出して確認できるようにしてもよい。このような態様を採用することで、自己の「職業興味領域」がどの時期にどのように変化しているかをユーザは確認することができる。

近年、就業期間は延伸する一方で、企業の寿命は短命化し、賃金上昇も期待できず、雇用保障は薄れており、キャリア形成における個人のリスクが増加する中、自律的なキャリア形成に不安を感じる働き盛りのビジネスパーソンが増えている。この点、前述した本実施の形態の態様によれば、（今までは企業が自分のキャリアを作ってくれるものだと思っていたために漠然としていると思われる）本人のめざしたい「職業興味領域」や「キャリア」の明確化を促し、学習効果を実感しやすくする「自己理解機能」、キャリア実現や強みを活かせる講座や学習のポイントを知ることのできる「リコメンド機能」、オンライン講座の受講中にひらめいたこと、気づいたこと、印象に残ったことを忘れずにメモし、後で振り返り、行動に役立てることを助ける「メモ・振り返り機能」、受講仲間の考えや意見を知りたい、自分の考えを認めてもらいたいといったニーズに応える「コミュニティ機能」等を実現することができ、オンラインコンテンツの提供サービスに付加することで、自律的なキャリア形成を促進する学習体験を提供することができる。

教育コンテンツは検索窓等を用いて検索できるようにしてもよい。検索の際には、講座名や講師名等を用いて検索ができるようにしてもよい。

本実施の形態の受付部１０、出力部９０、コンテンツ選定部４０、読出部２０、人材選定部３０、共有部７０、対話部８１、判別部８０、判断部８５等の各部材は、一つ又は複数のＩＣチップ又は電子モジュール等で実現されてもよいし、回路構成によって実現されてもよい。また、受付部１０、出力部９０、コンテンツ選定部４０、読出部２０、人材選定部３０、共有部７０、対話部８１、判別部８０、判断部８５等の２以上の「部」が一つの制御ユニットによって実現されてもよい。

上述した実施の形態の記載及び図面の開示は、特許請求の範囲に記載された発明を説明するための一例に過ぎず、上述した実施の形態の記載又は図面の開示によって特許請求の範囲に記載された発明が限定されることはない。

１ 情報処理装置
１０ 受付部
３０ 人材選定部
４０ コンテンツ選定部
６０ 記憶部
７０ 共有部
９０ 出力部
１２０ 入力部

Claims (15)

1. 入力部から入力されるキャリアに関する価値観に関する情報を受け付ける受付部と、
   キャリアに関する価値観に基づいて、当該ユーザに対する教育コンテンツを選定するコンテンツ選定部と、
   を備える情報処理装置。
2. キャリアに関する価値観は職業興味領域又はキャリアタイプを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
3. コンテンツ選定部は、ユーザの選定したキャリアに関する価値観と同じキャリアに関する価値観を選定した他のユーザによって選定される傾向にある教育コンテンツを選定する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. コンテンツ選定部は、ユーザの選定したキャリアに関する価値観と同じキャリアに関する価値観を選定した他のユーザによって高い評価を受けている教育コンテンツを選定する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
5. ロールモデル人材を選定する人材選定部を備え、
   コンテンツ選定部は、ユーザの選定したキャリアに関する価値観と同じキャリアに関する価値観を選定したロールモデル人材によって選定された若しくは選定される傾向にある教育コンテンツを選定する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
6. 受付部は、ユーザの受講した又は受講中の教育コンテンツに関するコメントを受け付け、
   当該ユーザ以外の第三者に対して前記コメントを共有する共有部を備える、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
7. 第三者は前記コメントに対して評価可能となり、
   ユーザ端末において、評価したキャリアに関する価値観を表示可能とする、請求項６に記載の情報処理装置。
8. 受付部は、ユーザが受講している教育コンテンツの動画の所定の時間及び当該時間に関連付けられたコメントの入力を受け付ける、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
9. 受付部は、ユーザが選択した教育コンテンツを受け付け、
   出力部は、教育コンテンツとありたい姿が関連付けられており、前記ユーザが選択した教育コンテンツに関連づいたありたい姿を出力する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
10. ユーザが選択した教育コンテンツを受け付ける受付部と、
    教育コンテンツとありたい姿が関連付けられており、前記ユーザが選択した教育コンテンツに関連づいたありたい姿を出力する出力部と、
    を備える、情報処理装置。
11. 前記出力部から出力されたありたい姿をユーザが選択すると、出力部は当該ありたい姿に関連付けられた１又は複数の教育コンテンツを出力する、請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 受付部によって、入力部から入力されるキャリアに関する価値観に関する情報を受け付ける工程と、
    コンテンツ選定部によって、キャリアに関する価値観に基づいて、当該ユーザに対する教育コンテンツを選定する工程と、
    を備える情報処理方法。
13. 情報処理装置にインストールされるプログラムであって、
    前記プログラムが情報処理装置を、
    入力されるキャリアに関する価値観に関する情報を受け付ける受付機能と、
    ユーザのキャリアに関する価値観に基づいて、当該ユーザに対する教育コンテンツを選定するコンテンツ選定機能と、
    を実行させるものとするプログラム。
14. 受付部によって、ユーザが選択した教育コンテンツを受け付ける工程と、
    教育コンテンツとありたい姿が関連付けられており、出力部によって、前記ユーザが選択した教育コンテンツに関連づいたありたい姿を出力する工程と、
    を備える情報処理方法。
15. 情報処理装置にインストールされるプログラムであって、
    前記プログラムが情報処理装置を、
    ユーザが選択した教育コンテンツを受け付ける受付機能と、
    教育コンテンツとありたい姿が関連付けられており、前記ユーザが選択した教育コンテンツに関連づいたありたい姿を出力する出力機能と、
    を実行させるものとするプログラム。