JP5905651B1 - 実績評価装置、実績評価装置の制御方法、および実績評価装置の制御プログラム - Google Patents

Abstract

従業者の実績を効率よく迅速に評価する。実績評価装置が、管理者が実績の良否を評価するための基礎情報とした既判断データを格納する記憶部と、実績の良否を評価するための基礎情報とされていない未判断データが、従業者から新たに取得された場合、記憶部に格納された既判断データに基づいて、当該未判断データと当該実績が良好であることとの関係性を評価する関係性評価部と、関係性評価部によって評価された関係性に応じて、実績の良否を決定する良否決定部とを備える。

Description

本発明は、データに基づいて従業者の実績を評価する実績評価装置等に関するものである。

企業活動の実績を高めるにあたって、従業者の実績をどのように評価するかということは重要な課題となっている。他方、時代の進展とともに、企業の活動も複雑で高度なものになり、これに伴って、企業における、従業者の行う業務内容も複雑且つ高度で多様なものになっている。このような中で、企業における従業者の実績を迅速且つ適切に行うことが要求され、この要求を充たすために実績評価装置が提案されている。

このような特許文献１には、渉外者の定量的な実績情報を保存する渉外支援システム用データベースと、顧客が前記渉外者の前記渉外活動に対して行う定性的な実績評価と、前記定量的な実績情報とを数値変換し、それらを合算し前記渉外者の評価値を求める渉外支援ハードウェアとを具備し、顧客が渉外者に対する定性的な実績評価を行った結果を反映した形で、渉外者の渉外活動の実績の評価を行う渉外実績評価装置が提案されている。

また、特許文献２には、実績評価装置の他の１例として、仕事の内容を複数の業務単位に分割し、夫々の評価対象における業務の実績を業務単位毎に入力させる業務実績要求手段と、業務の実績を記憶する業務実績記憶手段と、夫々の業務単位に対して優先順位付けを行わせることにより、業務単位毎に評価点数を設定させる評価点数要求手段と、評価点数を記憶する評価点数記憶手段とを具備し、従業員等の評価対象の評価を、会社の方針に整合して業務の実績に対する評価値を算出することにより、評価対象の会社に対する貢献度、及び方針の変更に対する適応性を明確に把握させることを目的とする業務実績評価システムが提案されている。

特開２００７−２６５１７７号公報 特開２００６−１７２３２９号公報

上述のように、従業者の実績を評価する実績評価装置が数多く提案されている。しかしながら、従来の実績評価装置では、従業者の実績の評価と別に、事業方針の変更に整合させて従業者の実績を評価する実績評価基準を作成し、従業者の実績の評価を実行する前に、作成された実績評価基準を実績評価装置に入力することが必要であった。このため、従来の実績評価装置では、従業者の実績を効率よく迅速に評価することはできなかった。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、従業者の実績を効率よく迅速に評価できる実績評価装置等を提供することである。

上記課題を解決するために、本発明の一態様は、データに基づいて、管理対象者の実績を評価するための実績評価装置であって、前記実績を評価するための基礎データが格納された記憶部と、前記基礎データとは異なる評価用データが取得された場合、前記記憶部に格納された基礎データに基づいて、当該評価用データと前記実績との関係性を評価する関係性評価部と、前記関係性評価部によって評価された関係性に応じて、前記実績を評価する評価決定部と、を備え、前記関係性評価部は、前記基礎データに含まれる複数のデータ要素の夫々を、所定の基準に基づいて評価する要素評価部と、当該複数のデータ要素夫々の評価に基づいて前記関係性を示すスコアを算出する算出部とを備え、前記評価決定部は、前記算出部で算出されたスコアに基づいて前記実績を評価する。

上記課題を解決するために、さらに、本発明の一態様は、 データに基づいて、管理対象者の実績を評価することを、コンピュータによって実行されるようにした評価方法であって、前記コンピュータが実行するステップは、前記実績を評価するための基礎データを格納するステップと、前記基礎データとは異なる評価用データが取得して、前記格納された基礎データに基づいて、当該評価用データと前記実績との関係性を評価するステップと、前記評価された関係性に応じて、前記実績を評価するステップと、を備え、前記関係性を評価するステップは、前記基礎データに含まれる複数のデータ要素を、所定の基準に基づいて夫々評価し、当該複数のデータ要素夫々の評価に基づいて前記関係性を示すスコアを算出し、前記実績を評価するステップは、前記算出されたスコアに基づいて前記実績を評価する。

上記課題を解決するために、さらにまた、本発明の一態様は、データに基づいて、管理対象者の実績を評価することを、コンピュータに実現させるためのプログラムであって、前記実績を評価するための基礎データを格納する機能と、前記基礎データとは異なる評価用データが取得して、前記格納された基礎データに基づいて、当該評価用データと前記実績との関係性を評価する機能と、前記評価された関係性に応じて、前記実績を評価する機能と、を前記コンピュータに実現可能にし、前記関係性を評価する機能は、前記基礎データに含まれる複数のデータ要素を、所定の基準に基づいて夫々評価し、当該複数のデータ要素夫々の評価に基づいて前記関係性を示すスコアを算出し、前記実績を評価する機能は、前記算出されたスコアに基づいて前記実績を評価する。

本発明の実施形態に係る実績評価装置、実績評価装置の制御方法、および実績評価装置の制御プログラムによると、管理者によって所定の事案と関係するか否かが判断された既判断データに基づいて、未判断データと当該所定の事案との関係性を評価し、当該関係性に応じて、未判断データを管理者に報知して、管理者による評価を補助するので、従業者の実績を効率よく迅速に評価することができる。

本発明の実施形態に係る実績評価装置の要部構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態において、外部データとして取得される営業部員の日報の一例を示す図である。 本発明の実施形態において実行する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態において、営業部員の日報に基づいて算出されたスコアＳ値を時系列的に示すグラフである。

図１〜図５に基づいて、本発明の実施形態を説明する。

〔実績評価装置１００の概要〕
実績評価装置１００は、従業者から取得された複数のデータに基づいて、当該従業者の実績を評価する装置である。上記実績評価装置１００は、以下で説明する処理を実行可能な機器でありさえすればよく、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、その他の電子機器などを用いて実現され得る。

一般に、営業部員（従業者）は、上司（管理者）に、どういうアプローチを取って、今期の売り上げ目標に対してどこまで達成できたかを報告する営業日報を日々提出する。実績評価装置１００は、この営業日報に基づいて、売り上げ（パフォーマンス、実績）の予兆をプレディクティブコーディングによって予測する。

すなわち、実績評価装置１００は、「営業日報」という文書データを分析することによって、その「文書データ」と「営業部員の実績が良好（または不良）であること」（所定の事案）との関係（相関）の有無を評価し、評価結果に応じて、例えば、「この営業部員は実績を残せそうだ」とか「この営業部員はこのままでは売り上げ目標を達成できなさそうだから、サポートが必要だ」とかの判断を行う。

したがって、実績評価装置１００は、管理者による評価を補助することができるため、従業者の実績を効率よく評価することができる。

図１は、実績評価装置１００の要部構成を示すブロック図である。図１に示されるように、実績評価装置１００は、従業者（例えば、営業部員）の日報を、実績の良否を評価するための基礎情報とされていない未判断データとして取得する。実績評価装置１００は、実績の良否を評価するための基礎情報とされていない未判断データが新たに取得された場合、管理者（例えば、営業経験が豊富な管理者）が当該実績の良否を評価するための基礎情報とした既判断データに基づいて、当該未判断データと当該実績が良好（または不良）であることとの関係性を評価する。

具体的には、実績評価装置１００は、データ１ｂからデータ要素２を抽出し、既判断データを用いてそれぞれ評価された当該データ要素２から、当該データ１ｂのスコア５ｅを算出する。そして、実績評価装置１００は、算出されたスコア５ｅが所定の条件を満たす（例えば、当該スコア５ｅが所定の閾値を超過している）場合、当該データ１ｂを管理者全体（例えば、営業部員の直属上司以外の営業部門管理者も含む）に報知する。

すなわち、実績評価装置１００は、「営業部員の実績が良好（または不良）であること」（所定の事案）と関係するか否かが、営業経験が豊富な管理者によって判断された結果に基づいて、新たな未判断データを管理者全体に報知するか否かを判断できる。例えば、実績評価装置１００は、営業経験が豊富な管理者の経験した営業活動における実績の良・不良と所定の事案の営業活動における実績の良・不良を示すデータとの関連性を学習し、営業部員が同様の状況に遭遇したことによって、類似のデータが取得された場合に、当該類似のデータを管理者に報告し、管理者を通して同様な状況に遭遇した営業部員に注意を喚起することができる。

したがって、実績評価装置１００は、管理者が真に必要とするデータ（例えば、営業活動の不良に至る危険性の高い状況を示すデータ）のみを当該管理者に報知できるという効果を奏する。

〔データ分析装置１００の構成〕
図１に示されるように、実績評価装置１００は、制御部１０（データ取得部１１、既判断データ取得部１２、要素評価部１３、スコア算出部１４、条件判定部１５、関係性評価部１６、関係付与部１７、データ報知部１８、閾値特定部１９、格納部２０）、入力部４０、および記憶部３０を備えている。

制御部１０は、実績評価装置１００が有する各種の機能を統括的に制御する。制御部１０は、データ取得部１１、既判断データ取得部１２、要素評価部１３、スコア算出部１４、条件判定部１５、関係性評価部１６、関係付与部１７、データ報知部１８、閾値特定部１９、および格納部２０を含む。

データ取得部１１は、実績評価装置１００の外部からデータ１を取得する。データ取得部１１は、実績評価装置１００の外部からのデータ１として、例えば、営業部員の日報等のデータを取得する。

データ取得部１１は、取得したデータ１のうち、所定の事案と関係するか否かが管理者によって判断されるべきデータ１ａを、既判断データ取得部１２および要素評価部１３に出力し、他のデータ１ｂ（未判断データ）をスコア算出部１４に出力する。

既判断データ取得部１２は、データ１ａが「営業部員の実績が良好（または不良）であること」と関係するか否かが管理者によって判断された結果（レビュー結果５ａ）を、入力部４０を介して当該管理者から取得することによって、既判断データ（データ１ａとレビュー結果５ａとのペア）を取得する。具体的には、既判断データ取得部１２は、入力部４０から取得された入力情報５ｂに基づいて、データ取得部１１から入力されたデータ１ａに対応するレビュー結果５ａを取得する。そして、既判断データ取得部１２は、当該レビュー結果５ａを要素評価部１３および閾値特定部１９に出力する。

なお、レビュー結果５ａを実績評価装置１００に与える管理者と、当該実績評価装置１００からレビュー結果を受け取る（すなわち、当該実績評価装置１００からデータ１ｂを報知される）管理者とは、同じ管理者であってもよいし、異なる管理者であってもよい。後者の場合、例えば、営業経験が豊富な管理者の経験・判断基準を実績評価装置１００が学習し、当該学習結果に基づいて、データ１ｂを営業経験が比較的少ない管理者に報知することができる。すなわち、実績評価装置１００は、営業経験が豊富な管理者の経験を営業経験が少ない管理者に生かすことができる。

要素評価部１３は、既判断データに含まれるデータ要素を、所定の基準に基づいてそれぞれ評価する。具体的には、データ１ａが文書（例えば、日報）であった場合、要素評価部１３は、当該文書に含まれるキーワード（形態素など、データ要素）と当該キーワードを含むデータ１ａ（文書）に対して管理者が判断した結果（レビュー結果５ａ）との依存関係を表す伝達情報量を、上記所定の基準の１つとして当該キーワードの重みを算出することによって、当該キーワードを評価することができる。

または、データ１ａが音声であった場合、要素評価部１３は、当該音声を認識することによって当該音声を文字（文書データ）に変換する。そして、要素評価部１３は、当該文書データに含まれるキーワード（データ要素）と当該キーワードを含むデータ１ａ（音声）に対して管理者が判断した結果（レビュー結果５ａ）との依存関係を表す伝達情報量を、上記所定の基準の１つとして当該キーワードの重みを算出することによって、当該キーワードを評価することができる。なお、要素評価部１３は、任意の音声認識アルゴリズム（例えば、隠れマルコフモデル、カルマンフィルタ、ニューラルネットワークなど）を用いて、上記音声を認識してよい。

または、データ１ａが画像であった場合、要素評価部１３は、任意の画像認識技術（例えば、パターンマッチング、ベイズ推定、マルコフ連鎖モンテカルロなどの技術）を用いることにより、当該画像に含まれるオブジェクト（例えば、人物、背景、車両、建物など）を、データ要素として特定できる。そして、要素評価部１３は、当該画像に含まれるオブジェクト（データ要素）と当該オブジェクトを含むデータ１ａ（画像）に対して管理者が判断した結果（レビュー結果５ａ）との依存関係を表す伝達情報量を、上記所定の基準の１つとして当該オブジェクトの重みを算出することにより、当該オブジェクトを評価できる。要素評価部１３は、上記データ要素と当該データ要素の重みとのペアである要素情報５ｃを、スコア算出部１４および格納部２０に出力する。

スコア算出部１４は、要素評価部１３によって評価された結果（要素情報５ｃ）を用いて、データ１ａと所定の事案（営業部員の実績が良好であること）との関係性の強さを示すスコア５ｄを算出する。スコア算出部１４は、算出したスコア５ｄを閾値特定部１９に出力する。また、データ取得部１１からデータ１ｂ（未判断データ）が入力された場合、スコア算出部１４は、当該データ１ｂについてスコア５ｅを算出し、当該算出したスコア５ｅを条件判定部１５に出力する。

スコア算出部１４は、データ１（データ１ａまたはデータ１ｂ）に含まれるデータ要素の重みを合算することによって、当該データ１のスコア（スコア５ｄまたはスコア５ｅ）を算出できる。

具体的には、スコア算出部１４は、所定のデータ要素がデータ１に含まれるか否かを示す要素ベクトルを生成する。上記要素ベクトルは、当該要素ベクトルのそれぞれの要素が「０」または「１」の値をとることによって、当該要素に対応付けられた所定のデータ要素が、上記データ１に含まれるか否かを示すベクトルである。そして、スコア算出部１４は、以下の式のように、上記要素ベクトル（縦ベクトル）と重みベクトル（各データ要素に対する重みを要素にした縦ベクトル）との内積を計算することにより、上記データ１のスコアＳを計算する。

ここで、ｓは要素ベクトルを表し、Ｗは重みベクトルを表す。なお、Ｔは行列・ベクトルを転置する（行と列とを入れ替える）ことを表す。

または、スコア算出部１４は、以下の式にしたがってスコアＳを算出してもよい。

ここで、ｍ_ｊは、ｊ番目のデータ要素の出現頻度を表し、ｗ_ｉは、ｉ番目のデータ要素の重みを表す。

なお、スコア算出部１４は、データ１ａおよび／またはデータ１ｂに含まれる第１データ要素が評価された結果（第１データ要素の重み）と、当該データ１ａおよび／またはデータ１ｂに含まれる第２データ要素が評価された結果（第２データ要素の重み）とに基づいて、スコア５ｄおよび／またはスコア５ｅを算出してよい。すなわち、スコア算出部１４は、第１データ要素がデータに出現した場合、当該データにおいて第２データ要素が出現する頻度（すなわち、第１データ要素と第２データ要素との相関、共起ともいう）を考慮して、データのスコアを計算できる。これにより、データ分析装置１００は、データ要素間の相関関係を考慮してスコアを算出できるため、より高い精度で所定の事案と関係するデータを抽出できる。

条件判定部１５は、スコア算出部１４によって算出されたスコア５ｅに基づいて、データ１ｂが、当該データ１ｂを管理者に報知するための所定の条件を満たしているか否かを判定する。例えば、条件判定部１５は、スコア５ｅと適合閾値（所定の閾値）６とを比較することにより、当該スコア５ｅが当該適合閾値６を超過しているか否かを、上記所定の条件の１つとして判定してよい。

または、条件判定部１５は、時系列に沿って取得される複数のデータ１ａに対してそれぞれ算出されたスコア５ｄの移動平均と、時系列に沿って取得される複数のデータ１ｂに対してそれぞれ算出されるスコア５ｅの移動平均との相関が高まったか否かを、上記所定の条件の１つとして判定してもよい。例えば、上記複数のデータ１ａが、営業活動が行き詰まった状況であったことを示すレビュー結果５ａが、営業経験が豊富な管理者から得られたデータである場合、条件判定部１５は、上記複数のデータ１ａに対してそれぞれ算出されたスコア５ｄの移動平均を所定のパターンとして抽出する。

そして、条件判定部１５は、上記所定のパターンと上記スコア５ｅの移動平均との相関を算出する。言い換えれば、条件判定部１５は、経過時間および／またはスコアをずらしながら、両者の一致度（相関）を計算する。当該相関が高くなる場合、条件判定部１５は、今回のスコア５ｅは将来において、上記所定のパターンに連動するように、同様の値をとる（すなわち、同様の営業活動が行き詰まった状況が起こる可能性が高い）と判定する。

関係性評価部１６は、所定の事案（営業部員の実績が良好であること）と関係するか否かが判断されていない未判断データ（データ１ｂ）が新たに取得された場合、管理者によって当該所定の事案と関係するか否かが判断された既判断データ（データ１ａとレビュー結果５ａとのペア）に基づいて、当該未判断データと当該所定の事案との関係性を評価する。例えば、未判断データ（データ１ｂ）と所定の事案との関係性を示す指標として、スコア算出部１４によって算出されたスコア５ｅが閾値６を超過している場合（すなわち、条件判定部１５によって超過していると判定された場合）、当該未判断データと当該所定の事案とが関係していると評価する。関係性評価部１６は、評価した結果（評価結果５ｇ）を関係付与部１７に出力する。

関係付与部１７は、関係性評価部１６によって評価された結果（評価結果５ｇ）に基づいて、未判断データ（データ１ｂ）が所定の事案（営業部員の実績が良好であること）と関係することを示す関係性情報５ｈを付与し、当該関係性情報５ｈをデータ報知部１８に出力する。

データ報知部１８は、関係性評価部１６によって評価された関係性に応じて、未判断データ（データ１ｂ）を管理者に報知する。具体的には、データ報知部１８は、営業部員の実績が良好（または不良）であることを示す関係性情報５ｈが、関係付与部１７によって付与されたデータ１ｂを、上記管理者に報知する。

閾値特定部１９は、所定の事案に関係すると判断されたデータ１ａが、所定数のデータを含むデータ群に占める割合を示す適合率に対して設定された目標値（目標適合率）を超過可能な最小のスコアを、適合閾値６として特定する。具体的には、スコア算出部１４からスコア５ｄが入力された場合、閾値特定部１９は、当該スコア５ｄを降順に並べ替える。次に、閾値特定部１９は、最大のスコア５ｄ（スコアのランクが１位）を有するデータ１ａから順番に当該データ１ａに付与されたレビュー結果５ａを走査し、「所定の事案と関係する」（営業部員の実績が良好または不良である）というレビュー結果５ａが付与されたデータの数が、現時点において走査が終了したデータの数に占める割合（適合率）を、順次計算する。

例えば、レビュー結果５ａが付与されたデータ１ａの数が１００である場合に、スコアのランクが１位から２０位までのデータについて走査を終了したところ、「所定の事案と関係する」というレビュー結果５ａが付与されたデータの数が１８であった場合、閾値特定部１９は、適合率を０.９（１８／２０）と計算する。または、スコアのランクが１位から４０位までのデータについて走査を終了したところ、「所定の事案と関係する」というレビュー結果５ａが付与されたデータの数が３５であった場合、閾値特定部１９は、適合率を０.８７５（３５／４０）と計算する。

閾値特定部１９は、データ１ａに対する適合率をすべて計算し、目標適合率を超過可能な最小のスコアを特定する。具体的には、閾値特定部１９は、最小のスコア５ｄ（スコアのランクが１００位）を有するデータ１ａから順番に当該データ１ａに対して計算された適合率を走査し、当該適合率が目標適合率を超過した場合、当該適合率に対応するスコアを、上記目標適合率を維持可能な最小スコア（適合閾値６）として条件判定部１５および格納部２０に出力する。

格納部２０は、要素評価部１３から要素情報５ｃが入力された場合、当該要素情報５ｃに含まれるデータ要素と、当該データ要素が評価された結果（重み）とを対応付けて、記憶部３０に格納する。これにより、実績評価装置１００は、過去のデータを分析した結果（データ要素が評価された結果としての重み）に基づいて現在のデータを分析することによって、所定の事案と関係するデータを抽出できる。また、格納部２０は、閾値特定部１９から適合閾値６が入力された場合、当該適合閾値６を記憶部３０に格納する。

入力部（所定の入力部）４０は、管理者から入力を受け付ける。図１は、実績評価装置１００が入力部４０を備えた構成（例えば、入力部４０としてキーボード、マウスなどが接続された構成）を示すが、当該入力部４０は、当該実績評価装置１００と通信可能に接続された外部の入力装置（例えば、クライアント端末）であってもよい。

記憶部（所定の記憶部）３０は、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ（silicon state drive）、半導体メモリ、ＤＶＤなど、任意の記録媒体によって構成される記憶機器であり、要素情報５ｃ、適合閾値６、および／または実績評価装置１００を制御可能な制御プログラムを記憶する。なお、図１は、実績評価装置１００が記憶部３０を内蔵する構成を示すが、当該記憶部３０は、当該実績評価装置１００と通信可能に接続された外部の記憶装置であってもよい。

〔重みの再計算〕
所定の事案（営業部員の実績が良好または不良であること）と関係すると実績評価装置１００によって判断されたデータ１ｂが、データ報知部１８によって管理者に報知された後、既判断データ取得部１２は、当該判断に対するフィードバックを管理者から受け付けることができる。すなわち、管理者は、実績評価装置１００によって判断された結果が妥当であるか否かを、上記フィードバックとしてそれぞれ入力できる。そして、要素評価部１３は、上記フィードバックに基づいて各データ要素を再評価できる。

言い換えれば、要素評価部１３は、実績評価装置１００の判断に対して新たに得られたフィードバックに基づいて重みを再計算できる。これにより、実績評価装置１００は、分析の対象とするデータに適合した重みを獲得し、当該重みに基づいて正確にスコアを算出できるため、より高い精度で所定の事案と関係するデータを抽出できる。

〔実績評価装置１００が実行する処理〕
実績評価装置１００が実行する処理（実績評価装置１００の制御方法）は、実績の良否を評価するための基礎情報とされていない未判断データ（データ１ｂ）が、従業者（例えば、営業部員）から新たに取得された場合、管理者が当該実績の良否を評価するための基礎情報とした既判断データ（データ１ａとレビュー結果５ａとのペア）に基づいて、当該未判断データと当該実績が良好であることとの関係性を評価する関係性評価ステップと、当該評価した関係性に応じて、実績の良否を決定する良否決定ステップとを含んでいる。

図３は、実績評価装置１００が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、以下の説明において、カッコ書きの「〜ステップ」は、上記実績評価装置の制御方法に含まれる各ステップを表す。

データ取得部１１は、所定の事案と関係するか否かが管理者によって判断されるべきデータ１ａを、（例えば、営業部員の日報などから）取得する（ステップ１、以下「ステップ」を「Ｓ」と略記する）。次に、既判断データ取得部１２は、データ１ａが所定の事案と関係するか否かについて管理者が判断した結果（レビュー結果５ａ）を、入力部４０を介して取得する（Ｓ２）。次に、要素評価部１３は、上記所定の事案と関係するか否かが管理者によって判断されたデータに含まれるデータ要素を、所定の基準に基づいてそれぞれ評価する（Ｓ３）。そして、スコア算出部１４は、要素評価部１３によって評価された結果（要素情報５ｃ）に基づいて、上記所定の事案との関係性の強さを示すスコア５ｄをデータ１ａについてそれぞれ算出し（Ｓ４）、閾値特定部１９は、上記所定の事案に関係すると判断されたデータ１ａが、所定数のデータを含むデータ群に占める割合を示す適合率に対して設定された目標値（目標適合率）を超過可能な最小のスコアを、適合閾値６として特定する（Ｓ５）。

次に、スコア算出部１４は、要素評価部１３によって評価された結果（要素情報５ｃ）に基づいて、上記所定の事案との関係性の強さを示すスコア５ｅをデータ１ｂについてそれぞれ算出する（Ｓ６）。条件判定部１５は、要素評価部１３によって評価された結果（要素情報５ｃ）に基づいて、上記所定の事案と関係するか否かが未だ判断されていないデータ１ｂについて算出されたスコア５ｅが、適合閾値６を超過しているか否かを判定し（Ｓ７）、超過していると判定される場合（Ｓ７においてＹＥＳ）、関係性評価部１６は、データ１ｂが上記所定の事案と関係していると評価する（Ｓ８、関係性評価ステップ）。

関係付与部１７は、関係性評価部１６によって評価されたデータ１ｂに、当該データ１ｂが上記所定の事案と関係することを示す関係性情報（実績評価システム１００によるレビュー結果）を付与する（Ｓ９）。最後に、データ報知部１８は、当該データ１ｂを管理者に報知する（Ｓ１０、データ報知ステップ）。

なお、上記制御方法は、図３を参照して前述した上記処理だけでなく、制御部１０に含まれる各部において実行される処理を任意に含んでよい。

図４は、本発明の実施形態に係る実績評価装置により、営業部員の日報に基づいて算出された営業部員の日報と営業実績の良好性との関係性を表す指標であるスコアＳ値を時系列的に示す図である。図４には、営業部員のスコア値、営業部員のスコア値の移動平均値、移動平均値＋２標準偏差値、及び移動平均値−２標準偏差値が記載されている。図４を参照して、本発明の実施形態に係る実施例について以下に記載する。

〔実施例１〕
（１）図４に示すように、各営業部員について、営業部員の日報と営業実績の良好性との関係性の有無を評価したスコアの移動平均を算出し、（２）全営業部員のスコアから算出した標準偏差を上回る移動平均スコアをマークしている営業部員は「実績良好」と判断し、下回る移動平均スコアをマークしている営業部員は「実績不良」と判断する。そのように、標準偏差が良・不良を判断する閾値として用いられる。

本発明の実施形態に係る実績評価装置、実績評価装置の制御方法、および実績評価装置の制御プログラムによると、管理者による評価を補助することができるため、従業者の実績を効率よく評価することができる

〔実施例２〕
（１）図４に示すように、各営業部員について、営業部員の日報と営業実績の良好性との関係性の有無を評価したスコアの移動平均を算出し、（２）現時点までに算出したスコアの移動平均のパターンと、過去に算出したスコアの移動平均のパターンとを比較すると、両者の相関が高く、過去のパターンと同じパターンをたどっている場合、その営業部員は過去と同じように実績が推移するだろうと予測することができる。

本発明の実施形態に係る実績評価装置、実績評価装置の制御方法、および実績評価装置の制御プログラムによると、従業者の実績を予測できるため、例えば、実績が悪化しそうな営業部員に対して早めのサポートが可能になるなど、予測に応じた対応をとることができる

〔実績評価装置１００が奏する効果〕
以上のように、実績評価装置１００は、所定の事案と関係するか否かが判断されていない未判断データが新たに取得された場合、管理者によって当該所定の事案と関係するか否かが判断された既判断データに基づいて、当該未判断データと当該所定の事案との関係性を評価し、当該関係性に応じて、未判断データを管理者に報知する。

したがって、実績評価装置１００は、管理者が真に必要とするデータのみを当該管理者に報知できるという効果を奏する。

〔サーバ装置が機能の一部または全部を提供する構成〕
以上では、実績評価装置１００の外部から取得された複数のデータから所定の事案と関係するデータを抽出可能な実績評価装置の制御プログラムが、当該実績評価装置１００において実行される構成（スタンドアロン構成）を説明した。

一方、上記制御プログラムの一部または全部がサーバ装置において実行され、当該実行された処理の結果が上記実績評価装置１００（ユーザ端末）に返される構成（クラウド構成）であってもよい。すなわち、本発明の実績評価装置は、ユーザ端末とネットワークを介して通信可能に接続されたサーバ装置として機能することができる。これにより、サーバ装置は、上記実績評価装置１００が機能を提供する場合に、当該実績評価装置１００が奏する効果と同じ効果を奏する。

〔ソフトウェアによる実現例〕
実績評価装置１００の制御ブロックは、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。後者の場合、実績評価装置１００は、各機能を実現するソフトウェアである実績評価装置１００の制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記制御プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記制御プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記制御プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記制御プログラムは、当該制御プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本発明は、上記制御プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

具体的には、本発明の実施の形態に係る実績評価装置の制御プログラムは、実績評価装置の外部から取得された複数のデータから所定の事案と関係するデータを抽出可能な実績評価装置の制御プログラムであって、上記実績評価装置に、関係性評価機能、およびデータ報知機能を実現させる。上記関係性評価機能、およびデータ報知機能は、上述した関係性評価部１６、およびデータ報知部１８によってそれぞれ実現され得る。詳細については上述した通りである。

また、本発明の一態様に係る実績評価装置において、要素評価部は、データ要素と当該データ要素を含む既判断データに対して管理者が判断した結果との依存関係を表す伝達情報量を、所定の基準の１つとして、当該データ要素を評価することができる。

なお、上記制御プログラムは、例えば、Python、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。

〔付記事項１〕
本発明は上述したそれぞれの実施の形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施の形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施の形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施の形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成できる。

〔付記事項２〕
本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書情報、従業者情報、アクセス履歴情報を含むデジタル情報を取得し、従業者情報に含まれる従業者から、特定の者を指定し、指定された特定の者に関するアクセス履歴情報に基づいて、特定の者がアクセスした文書情報のみを抽出し、抽出された文書情報の文書ファイルが、所定の事案に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づいて、所定の事案に関連する文書ファイルを出力する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書情報、従業者情報を含むデジタル情報を取得し、従業者情報に含まれる従業者のうちいずれの従業者に関連するものであるかを示す従業者特定情報を設定し、従業者を指定し、指定された従業者に対応する従業者特定情報が設定された文書ファイルを検索し、検索された文書ファイルが、所定の事案に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づいて、所定の事案に関連する文書ファイルを出力する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書情報、利用者情報を含むデジタル情報を取得し、文書情報に含まれる文書ファイルをいずれの言語に翻訳するかの指定を受け付け、文書ファイルを翻訳し、文書情報から、指定された文書ファイルと同一の内容を示す共通文書ファイルを抽出し、抽出された共通文書ファイルが、翻訳された文書ファイルの翻訳内容を援用することにより翻訳されたことを示す翻訳関連情報を生成し、翻訳関連情報に基づいて、所定の事案に関連する文書ファイルを出力する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、キーワードデータベースに、（１ａ）分別符号Ａ、（１ｂ）分別符号Ａが付与された文書に含まれるキーワード、（１ｃ）分別符号Ａとキーワードとの対応関係を示すキーワード対応情報が、保存され、関連用語データベースに、（２ａ）分別符号Ｂ、（２ｂ）分別符号Ｂが付与された文書において出現頻度が高い関連用語、（２ｃ）分別符号Ｂと関連用語との対応関係を示す関連用語対応情報が、保存され、上記（１ｃ）のキーワード対応情報に基づいて、上記（１ｂ）のキーワードを含む文書に対して分別符号Ａを付与し、該付与において分別符号Ａを付与しなかった文書から、上記（２ｂ）の関連用語を含む文書を抽出し、関連用語の評価値・数に基づいてスコアを算出し、そのスコアと上記（２ｃ）の関連用語対応情報に基づいて、スコアが一定値を超過した文書に分別符号Ｂを付与し、該付与において分別符号Ｂを付与しなかった文書に対して、管理者から分別符号Ｃの付与を受け付ける。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書情報、従業者情報を含むデジタル情報を取得し、従業者情報に含まれる従業者のうちいずれの従業者に関連するものであるかを示す従業者特定情報を設定し、従業者を指定し、指定された従業者に対応する従業者特定情報が設定された文書ファイルを検索し、検索された語句をハイライト表示し、管理者のアカウントごとに各種権限の設定を可能としたアクセス権制御を行う。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書情報、従業者情報、アクセス履歴情報を含むデジタル情報を取得し、従業者情報に含まれる従業者から、特定の者を指定し、指定された特定の者に関するアクセス履歴情報に基づいて、特定の者がアクセスした文書情報のみを抽出し、多言語に対応した全文検索機能を備え、抽出された文書情報から所定の事案に関連する文書ファイルを出力する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書情報から文書群を抽出し、文書群に対して所定の事案との関連性を示す分別符号を付与するために、レビュアから分別符号の入力を受け付け、文書群を分別符号ごとに分別し、分別された文書群において共通して出現するキーワードを解析し、選定し、選定されたキーワードを、文書情報から探索し、
（５）探索した結果と、キーワードを解析した結果とを用いて、分別符号と文書との関連性を示すスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、文書情報に分別符号を付与する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書情報、従業者情報を含むデジタル情報を取得し、従業者情報に含まれる従業者のうちいずれの従業者に関連するものであるかを示す従業者特定情報を設定し、従業者を指定し、指定された従業者に対応する従業者特定情報が設定された文書ファイルを検索し、メールスレッドを一括表示し、抽出された文書情報の文書ファイルそれぞれが、所定の事案に関連するものであるか否かを示す情報を受け付け、所定の事案に関連する文書ファイルを出力する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書情報、従業者情報を含むデジタル情報を取得し、文書情報に含まれる文書ファイルをいずれの言語に翻訳するかの指定を受け付け、文書ファイルを翻訳し、文書情報から、指定された文書ファイルと同一の内容を示す共通文書ファイルを抽出し、抽出された文書情報の文書ファイルそれぞれが、所定の事案に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、翻訳関連情報および付帯情報に基づいて、所定の事案に関連する文書ファイルを出力する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、レビュアが所定の事案に関連するか否かを判断するためのキーワードをデータベースに登録し、データベースに登録されたキーワードを文書情報から検索し、検索されたキーワードを含むセンテンスを、文書情報から抽出し、抽出されたセンテンスから抽出される特徴量により、所定の事案との関連度合いを示すスコアを算出し、スコアに応じてセンテンスの強調の程度を変化させる。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、レビュアが行った所定の事案との関連性判断の結果、または関連性判断の進捗速度を実績情報として記録し、結果または進捗速度に関する予測情報を生成し、実績情報および予測情報を比較し、比較結果に基づいて、レビュアの関連性判断に対する評価を呈示するアイコンを生成する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書群と所定の事案との関連性を示す結果情報について、レビュアから入力を受け付け、文書群に共通して出現する要素の特徴から、その要素の評価値を結果情報ごとに算出し、評価値に基づいて要素を選定し、選定された要素とその評価値とから、文書データのスコアを算出し、スコアに基づいて再現率を算出する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書をレビュアに対して表示し、レビューの対象文書に対して、管理者が所定の事案に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報（タグ）を受け付け、タグを受け付けた対象文書の特徴量と、文書の特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、所定のタグに対応する文書のスコアを更新し、更新されたスコアに基づいて、表示される文書の表示順番を制御する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、ソースコードが更新された際には、更新されたソースコードを記録し、記録されたソースコードから実行可能ファイルを作成し、
実行可能ファイルを検証するために実行し、実行した検証結果を送信し、検証結果の配信をサーバが受け付ける。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、管理者が所定の事案との関連性について判断する文書群と、文書群を分類するための分類条件を管理者に選択させるための分類ボタンとを表示し、管理者が選択した分類ボタンに関する情報を選択情報として受け付け、
選択情報に基づいて文書群を分析した結果によって、文書データを分類し、分類した結果に基づいて文書群を表示する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書データの付帯情報をそれぞれ確認し、付帯情報に基づいて文書データをスレッドに分類し、分類した文書データの付帯情報に含まれる要素をスレッドごとに抽出し、抽出した要素に基づいてスレッド間の類似度を解析し、類似度に基づいてスレッド同士を統合する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、パスワードで保護されたパスワード付ファイルを抽出し、パスワードの候補となる候補単語が登録された辞書ファイルを用いて、パスワード付ファイルに対して候補単語を入力し、パスワード解除済ファイルに対して、管理者が行った所定の事案との関連性の判断結果を受け付ける。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、バイナリ形式の検索対象ファイルのデータを、複数のブロックに分割し、ブロックのデータを、バイナリ形式の検索先ファイルから検索し、検索された結果を出力する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、調査対象となる対象デジタル情報を選択し、特定事項と関連性を有する複数の単語の組み合せを格納し、選択された対象デジタル情報の中に、格納されている複数の単語の組み合せが含まれているか否かを検索し、
含まれている場合、形態素解析の結果に基づいて、対象デジタル情報の特定事項との関連性を判断し、判断結果を対象デジタル情報に対応づける。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書情報から文書群を抽出し、文書群に分別符号を付与するために、ユーザから分別符号の入力を受け付け、文書群を分別符号ごとに分別し、分別された文書群において共通して出現するキーワードを解析し、選定し、
選定したキーワードを、文書情報から探索し、探索した結果とキーワードを解析した結果とを用いて、スコアを算出し、算出したスコアに基づいて、文書情報に分別符号を付与し、スコアの算出結果および分別結果を画面に表示し、再現率と規格化順位との関係に基づいて、再確認に必要な文書数を算出する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、キーワードデータベースに、（１ａ）分別符号Ａ、（１ｂ）分別符号Ａが付与された文書に含まれるキーワード、（１ｃ）分別符号Ａとキーワードとの対応関係を示すキーワード対応情報が、保存され、関連用語データベースに、（２ａ）分別符号Ｂ、（２ｂ）分別符号Ｂが付与された文書において出現頻度が高い関連用語、（２ｃ）分別符号Ｂと関連用語との対応関係を示す関連用語対応情報が、保存され、上記（１ｃ）のキーワード対応情報に基づいて、上記（１ｂ）のキーワードを含む文書に対して分別符号Ａを付与し、該付与において分別符号Ａを付与しなかった文書から、上記（２ｂ）の関連用語を含む文書を抽出し、関連用語の評価値・数に基づいてスコアを算出し、そのスコアと上記（２ｃ）の関連用語対応情報に基づいて、スコアが一定値を超過した文書に分別符号Ｂを付与し、該付与において分別符号Ｂを付与しなかった文書に対して、ユーザから分別符号Ｃの付与を受け付け、分別符号Ｃを付与された文書を解析し、解析した結果に基づいて、分別符号が付与されていない文書に対して分別符号Ｄを付与する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、所定の事案との関連性を示すスコアを文書ごとに算出し、算出したスコアに基づいて所定の順序で文書を抽出し、抽出された文書に対して、管理者が所定の事案との関連性に基づいて付与した分別符号を受け付け、分別符号に基づいて、抽出された文書を分別符号ごとに分別し、分別された文書において、共通して出現するキーワードを解析し選定し、選定したキーワードを文書情報から探索し、探索結果と解析結果とを用いて、スコアを文書ごとに再度算出する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、調査基礎データベースに、所定の事案に関連する情報が格納され、所定の事案のカテゴリの入力を受け付け、受け付けたカテゴリに基づいて、調査の対象とする調査カテゴリを判定し、調査基礎データベースから必要な情報の種類を抽出する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、特定の行動を行った行動主体のネットワーク上のメッセージファイルの送受信履歴に基づいて作成された行動発生モデルを格納し、主体のネットワーク上のメッセージファイルの送受信履歴に基づいて、主体のプロファイル情報を作成し、プロファイル情報と行動発生モデルとの適合性を示すスコアを算出し、スコアに基づいて、特定の行動が発生する可能性を判定する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、所定の事案に関して、案件ごとの分別作業結果を含む案件調査結果を収集し、所定の事案に関して調査するための調査モデルパラメータを登録し、新たな調査案件の調査内容が入力されると、登録された調査モデルパラメータを検索して、入力情報に関連した調査モデルパラメータを抽出し、抽出した調査モデルパラメータを用いて調査モデルの出力を行い、調査モデル出力結果から新たな調査案件の調査を実施するための事前情報を構成する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、従業者に関する従業者情報を取得し、従業者情報に基づいて、一定時間ごとに、更新されたデジタル情報を取得し、取得されたデジタル情報に関する、記録先情報、ファイル名、メタデータに基づいて、取得されたデジタル情報を構成する複数のファイルを、所定の保存場所に整理し、整理された複数のファイルの状況を、デジタル情報にアクセスした利用者の状況が把握できるよう可視化した状況分布を作成する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、デジタル情報に関連付けられているメタデータを取得し、特定事項と関係を有する第１デジタル情報とメタデータとの関係に基づいて、重みづけパラメーターセットを更新し、重みづけパラメーターセットを用いて、形態素とデジタル情報との関連性を更新する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、対象データに対して手動で付与された分別符号Ａを受け付け、対象データの関連性スコアを計算し、関連性スコアに基づいて、分別符号Ａの正誤を判断し、正誤判断の結果に基づいて、対象データに付与すべき分別符号を決定する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、所定の事案のカテゴリの入力を受け付け、受け付けたカテゴリに基づいて調査を行い、調査の結果を報告するための報告書を作成し、調査基礎データベースに、所定の事案に関連する情報を格納し、受け付けたカテゴリに基づいて、調査の対象とする調査カテゴリを判定し、必要な情報の種類を調査基礎データベースから抽出し、抽出した情報の種類を管理者に提示し、提示された情報の種類に対応した、分別符号の付与に利用されるキーワード等の入力を、管理者から受け付け、文書に対して自動で分別符号を付与する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、主体の公開情報を取得し、公開情報を分析し、主体の外的要素を出力し、特定の行動を行った行動主体の行動外的要素に基づいた行動発生モデルを格納し、主体の外的要素から行動発生モデルに適合する行動要因を抽出して格納し、主体の内部情報を取得し、内部情報を分析し、主体の内的要素を出力し、内的要素と行動要因との類似性に基づいて、解析対象を自動で特定する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、デジタル情報と特定事項との関連性を示す関連性情報を、レビュアから取得し、デジタル情報と特定事項との関連に応じて決定される関連性スコアを、デジタル情報ごとに算出し、関連性スコアの所定の範囲ごとに、各範囲に含まれる関連性スコアを有するデジタル情報の総数に対して、その範囲に含まれるデジタル情報に付与された関連性情報の数の比率を算出し、各範囲のそれぞれに対応づけられた複数の区画を、比率に基づいて色相、明度、または彩度を変化させて表示する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出し、算出されたスコアから、スコアの時系列的な変化を検出し、検出されたスコアの時系列的な変化を判定するに際し、所定の基準値を超えたスコアの変化した時期を判定した結果に基づいて、調査案件と抽出された文書の関連度を調査判定する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、特定事項と関連性を有するものであって、共起表現を含む複数のキーワードに対応づけられる重み付け情報を格納し、デジタル情報にスコアを対応づけ、スコアに基づいて、デジタル情報から標本となる標本デジタル情報を抽出し、抽出された標本デジタル情報を解析することで、重み付け情報を更新する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、複数の文書に含まれるそれぞれの文書を分類可能な指標であるカテゴリを選択し、スコアをカテゴリごとに算出する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、所定の事案の原因となる、所定の行動主体による所定の行為を、当該所定の行為の進展に応じて分類するフェーズを、スコアに基づいて特定し、フェーズの時間的な遷移に基づいて、特定されたフェーズの変化を推定する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、所定の事案の原因となる所定の行為が生じる生成過程モデルを、当該所定の行為の進展に応じて分類するフェーズごとに格納し、所定の事案に関連する情報を、カテゴリおよび生成過程モデルごとに格納し、フェーズの時間的な序列を示す時系列情報を格納し、上記により格納する上記３種類の情報に基づいて文書情報を分析し、所定の行為が生じる可能性を示す指標を分析した結果から算出する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、所定の事案の原因となる所定の行為が生じる生成過程モデルを、当該所定の行為の進展に応じて分類するフェーズごとに格納し、所定の事案に関連する情報を、カテゴリおよび生成過程モデルごとに格納し、フェーズの時間的な序列を示す時系列情報を格納し、所定の事案に関連する複数の人物の関係性を格納し、上記４種類の格納する情報に基づいて文書情報を分析し、現在のフェーズを特定する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、動作を表す動詞が文書に含まれる場合、動作の対象を表す目的語を特定し、動詞および目的語を含む文書の属性を示すメタデータと、その動詞および目的語とを関連付け、関連付けに基づいて、文書と事案との関係性を評価し、事案に関連する複数の人物の関係性を表示する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、複数の端末間で送受信され、複数の人物のそれぞれに対応づけられる通信データを取得し、取得した通信データの内容を分析し、分析結果を用いて、通信データの内容と所定の事案との関係性を評価し、評価結果に基づいて、所定の事案に関連する複数の人物の関係性を表示する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書情報に含まれる文書が、所定の事案との関連度を示す分別符号と結びつく強さを示すスコアを算出し、算出されたスコアに応じて、そのスコアをユーザに報告し、所定の事案の調査種類に応じて、調査レポートを出力する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、機密度に対応付けて機密情報を記憶するデータベースを照会し、ネットワークの外部に対するアクセスによって機密情報が漏洩する危険性を示す漏洩度を算出し、機密度または漏洩度が、機密情報が漏洩する基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定された場合、漏洩の主体を特定する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、ある期間に含まれるビヘイビアの系列Ａと、直近の期間に含まれるビヘイビアの系列Ｂとを比較することによって、系列Ａと系列Ｂとの差異を抽出し、抽出された差異が、機密情報が漏洩する危険性が高まったことを示唆する基準に達したか否かを判定し、達したと判定された場合、管理者に危険性を報知する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、文書に含まれるセンテンスに所定のキーワードが含まれるか否かを示すキーワードベクトルを、センテンスごとに生成し、キーワードベクトルを、所定のキーワードと他のキーワードとの相関を示す相関マトリクスにそれぞれ乗じることによって、センテンスごとに相関ベクトルを得て、全ての相関ベクトルについて合算した値に基づいて、スコアを算出する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、未判断データ（管理者が判断していないタグ無しデータ）を分別するための閾値を、既判断データ（管理者が判断したタグ有りデータ）について算出されたスコアから特定し、特定された閾値と、未判断データについて算出されたスコアとを比較した結果に応じて、未判断データを管理者に報告すべきデータとして設定する。

本発明の一態様に係る実績評価装置は、所定の事案と関係するか否かが管理者によって分別された分別文書に含まれるキーワードの重みづけを学習し、所定の事案と関係するか否かが管理者によって未だ分別されていない未分別文書から、分別文書に含まれるキーワードを探索し、探索されたキーワードと学習されたキーワードの重みづけを用いて、未分別文書と分別符号との結びつきの強さを評価したスコアを算出する。

１：データ、１ａ：データ、１ｂ：データ、５ａ：レビュー結果（管理者によって判断された結果）、５ｄ：スコア、５ｅ：スコア、６：適合閾値（所定の閾値）、１１：データ取得部、１２：既判断データ取得部、１３：要素評価部、１４：スコア算出部、１５：条件判定部、１６：関係性評価部、１７：関係付与部、１８：データ報知部、１９：閾値特定部、１００：実績評価装置

Claims (9)

1. データに基づいて、管理対象者の実績を評価するための実績評価装置であって、
   前記実績を評価するための基礎データが格納された記憶部と、
   前記基礎データとは異なる評価用データが取得された場合、前記記憶部に格納された基礎データに基づいて、当該評価用データと前記実績との関係性を評価する関係性評価部と、
   前記関係性評価部によって評価された関係性に応じて、前記実績を評価する評価決定部と、
   を備え、
   前記関係性評価部は、前記基礎データに含まれる複数のデータ要素の夫々を、所定の基準に基づいて評価する要素評価部と、当該複数のデータ要素夫々の評価に基づいて前記関係性を示すスコアを算出する算出部と、を備え、
   前記評価決定部は、前記算出部で算出されたスコアに基づいて前記実績を評価する実績評価装置。
2. 前記評価決定部は、前記関係性評価部に基づく、前記評価用データと前記実績との関係性の評価によって、当該実績を良好と決定することができる請求項１に記載の実績評価装置。
3. 前記スコア算出部によって算出されたスコアのうち、適合率に対して設定された目標値を超過可能なスコアを、所定の閾値として特定する閾値特定部をさらに備え、
   前記評価決定部は、前記閾値に基づいて、前記実績が良好であるとの評価を決定する、請求項２に記載の実績評価装置。
4. 時系列に沿って取得された複数の基礎データに対してそれぞれ算出されたスコアの移動平均と、時系列に沿って取得される複数の評価用データに対してそれぞれ算出されるスコアの移動平均との相関の高低を判定する条件判定部をさらに備え、
   前記関係性評価部は、前記条件判定部によって判定された結果に基づいて、前記評価用データと前記実績との関係性を評価する請求項２又は３に記載の実績評価装置。
5. 所定のデータが、前記実績が良好であることと関係するか否かが管理者によって判断された結果を、所定の入力部を介して当該管理者から取得することによって、前記所定のデータを基礎データとして取得する基礎データ取得部をさらに備える請求項１から４のいずれか一項に記載の実績評価装置。
6. 前記関係性評価部によって評価された結果に基づいて、前記評価用データが、前記実績が良好であることと関係することを示す関係性情報を付与する関係付与部をさらに備える請求項１から５のいずれか一項に記載の実績評価装置。
7. 報告書、電子メール、およびプレゼンテーション資料のうちの少なくとも１つを、前記データとして取得するデータ取得部をさらに備える請求項１から６のいずれか一項に記載の実績評価装置。
8. データに基づいて、管理対象者の実績を評価することを、コンピュータによって実行されるようにした評価方法であって、
   前記コンピュータが実行するステップは、
   前記実績を評価するための基礎データを格納するステップと、
   前記基礎データとは異なる評価用データが取得して、前記格納された基礎データに基づいて、当該評価用データと前記実績との関係性を評価するステップと、
   前記評価された関係性に応じて、前記実績を評価するステップと、
   を備え、
   前記関係性を評価するステップは、前記基礎データに含まれる複数のデータ要素を、所定の基準に基づいて夫々評価し、当該複数のデータ要素夫々の評価に基づいて前記関係性を示すスコアを算出し、
   前記実績を評価するステップは、前記算出されたスコアに基づいて前記実績を評価する評価方法。
9. データに基づいて、管理対象者の実績を評価することを、コンピュータに実現させるためのプログラムであって、
   前記実績を評価するための基礎データを格納する機能と、
   前記基礎データとは異なる評価用データが取得して、前記格納された基礎データに基づいて、当該評価用データと前記実績との関係性を評価する機能と、
   前記評価された関係性に応じて、前記実績を評価する機能と、
   を前記コンピュータに実現可能にし、
   前記関係性を評価する機能は、前記基礎データに含まれる複数のデータ要素を、所定の基準に基づいて夫々評価し、当該複数のデータ要素夫々の評価に基づいて前記関係性を示すスコアを算出し、
   前記実績を評価する機能は、前記算出されたスコアに基づいて前記実績を評価する
   プログラム。

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