JP7462595B2 - 人材育成支援システム、連携支援システム、方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本開示は、通信ネットワークを通じてロールプレイングによる人材育成を支援するための情報処理技術に関する。

従来より、企業において業務に必要な知識やスキルの習得のための人材育成手法として、トレーナーとトレーニー（トレーナーから指導や教育を受ける者）とが役割分担してロールプレイングを行う手法が広く採用されている。近年、インターネットなどの通信ネットワークを介して音声通話やビデオ通話を行うことを可能とするウェブ会議ツールなどのオンラインコミュニケーションツールが数多く提供されている。このようなオンラインコミュニケーションツールを用いたロールプレイングによる人材育成手法も企業において広く採用されている。

また、オンラインコミュニケーションツールを用いたロールプレイングの際にトレーニーが発した音声を解析して当該トレーニーのスキルを自動的に評価するコンピュータシステムも存在する。そのようなコンピュータシステムの１つが、たとえば、特開２０１６－７６７８８号公報（特許文献１）に開示されている。

特許文献１には、ＣＴＩ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を実現する統合サーバを介して担当者端末と顧客端末との間で行われた通話の内容を評価するための評価サーバが開示されている。この評価サーバは、担当者のセルフトレーニングを支援する機能を有している。すなわち、この評価サーバは、ロールプレイングのために顧客を想定した役割を演じるトレーナー役の準備処理部と、そのロールプレイングの際に担当者が発した音声を発話テキストに変換する音声認識部と、キーワード，通話時間及び話速などの評価項目に関する評価モジュールを用いて、発話テキストから担当者の通話内容を評価する評価部とを備える（特許文献１の段落［００２６］～［００３３］参照）。

特開２０１６－７６７８８号公報

オンラインコミュニケーションツールを用いたロールプレイングによる人材育成を可能とする従来のシステムでは、利便性が低いために、ユーザがそのロールプレイング環境を気軽に利用できないことがある。このため、ロールプレイングの機会が抑制または喪失されてしまい、人材育成が促進されないという課題がある。

上記に鑑みて本開示の目的は、ロールプレイング環境を提供することができ、ユーザのスキル向上の機会を増やすことを可能とする人材育成支援システム、連携支援システム、方法及びコンピュータプログラムを提供することである。

本開示の第１の態様による人材育成支援システムは、トレーナーまたはトレーニーによるリクエストに応じて仮想会議室へのアクセス先情報を発行するように構成されたオンライン会議システムと連携して動作する人材育成支援システムであって、前記オンライン会議システムから直接的または間接的に前記アクセス先情報を取得する支援制御部と、前記アクセス先情報を用いて前記仮想会議室にアクセスするとともに、前記仮想会議室に参加する前記トレーナー及び前記トレーニーの間でなされた対話の発話データを取得するように構成された対話処理部と、前記発話データに音声認識を施して発話テキストを生成することにより音声解析を行うように構成された音声解析部と、前記音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行し、前記マッチングの結果に応じて前記トレーニーの評価結果を示す評価データを生成するように構成された評価生成部と、前記評価データを格納する評価データベースとを備えることを特徴とする。

本開示の第２の態様による連携支援システムは、前記第１の態様による人材育成支援システムとオンライン会議システムとを備えることを特徴とする。

本開示の第３の態様による方法は、トレーナーまたはトレーニーによるリクエストに応じて仮想会議室へのアクセス先情報を発行するように構成されたオンライン会議システムと連携して動作する人材育成支援システムにおいて実行される方法であって、前記オンライン会議システムから直接的または間接的に取得された前記アクセス先情報を用いて前記仮想会議室にアクセスするステップと、前記仮想会議室に参加する前記トレーナー及び前記トレーニーの間でなされた対話の発話データを取得するステップと、前記発話データに音声認識を施して発話テキストを生成することにより音声解析を行うステップと、前記音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行するステップと、前記マッチングの結果に応じて前記トレーニーの評価結果を示す評価データを生成するステップと、前記評価データを評価データベースに格納するステップとを備えることを特徴とするものである。

本開示の第４の態様によるコンピュータプログラムは、不揮発性メモリから読み出されて単数または複数のプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムであって、前記第３の態様による方法を前記単数または複数のプロセッサに実施させるように構成されたことを特徴とする。

本開示の第５の態様による人材育成支援システムは、トレーニーによるリクエストに応じて仮想会議室を開設し、前記仮想会議室に参加する当該トレーニーとの間で自動対話によるロールプレイングを実行しつつ前記トレーニーの発話データを取得するように構成された対話処理部と、前記発話データに音声認識を施して発話テキストを生成することにより音声解析を行うように構成された音声解析部と、前記音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行し、前記マッチングの結果に応じて前記トレーニーの評価結果を示す評価データを生成するように構成された評価生成部と、前記評価データを格納する評価データベースと、前記トレーニーが使用する外部の通信端末から通信インタフェースを介して設定情報を受け付けるように構成された支援制御部と、複数の仮想的な人物像を仮想トレーナーとしてそれぞれ表現するための複数のペルソナデータセットを含むペルソナデータベースとを備え、前記設定情報は、前記複数の仮想的な人物像の中から一の仮想的な人物像を仮想トレーナーとして選択する情報を含み、前記対話処理部は、前記ペルソナデータベースから、当該選択された一の仮想的な人物像を表現するためのペルソナデータセットを取得し、当該取得されたペルソナデータセットを用いて、前記トレーニーとの間で前記仮想トレーナーとして前記ロールプレイングを行うように構成されていることを特徴とする。

本開示の第６の態様による方法は、トレーニーによるリクエストに応じて仮想会議室を開設し、前記仮想会議室に参加する当該トレーニーとの間で自動対話によるロールプレイングを実行するように構成された人材育成支援システムにおいて実行される方法であって、複数の仮想的な人物像の中から一の仮想的な人物像を仮想トレーナーとして選択する情報を含む設定情報を、前記トレーニーが使用する外部の通信端末から通信インタフェースを介して受け付けるステップと、前記複数の仮想的な人物像をそれぞれ表現するための複数のペルソナデータセットを含むペルソナデータベースから、当該選択された一の仮想的な人物像を表現するためのペルソナデータセットを取得するステップと、当該取得されたペルソナデータセットを用いて、前記トレーニーとの間で前記仮想トレーナーとして前記ロールプレイングを行うステップと、前記ロールプレイングが実行される際の前記トレーニーの発話データを取得するステップと、前記発話データに音声認識を施して発話テキストを生成することにより音声解析を行うステップと、前記音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行するステップと、前記マッチングの結果に応じて前記トレーニーの評価結果を示す評価データを生成するステップと、前記評価データを評価データベースに格納するステップとを備えることを特徴とするものである。

本開示の第７の態様によるコンピュータプログラムは、不揮発性メモリから読み出されて単数または複数のプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムであって、前記第６の態様による方法を前記単数または複数のプロセッサに実施させるように構成されたことを特徴とする。

上記第１～第４の態様によれば、人材育成支援システムは、トレーナーまたはトレーニーによるリクエストに応じて仮想会議室へのアクセス先情報を発行するように構成されたオンライン会議システムと連携して動作する。この人材育成支援システムは、オンライン会議システムから直接的または間接的に取得されたアクセス先情報を用いて仮想会議室にアクセスするとともに、当該仮想会議室に参加するトレーナー及びトレーニーの間でなされた対話の発話データを取得することができる。さらに人材育成支援システムは、当該取得された発話データに音声解析を施してその音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行し、前記マッチングの結果に応じた評価データを評価データベースに格納することができる。

したがって、第１～第４の態様によれば、トレーニーは、非常に簡便な手続きで仮想会議室にてロールプレイングの機会を得ることができ、評価データベースに評価データを蓄積させることができる。これにより、時間や場所に依存せずに、トレーニーのスキル向上の機会を増やすことが可能となる。

上記第５～第７の態様によれば、人材育成支援システムは、トレーニーが使用する外部の通信端末から設定情報を受け付けると、ペルソナデータベースから、その設定情報で選択された一の仮想的な人物像を仮想トレーナーとして表現するためのペルソナデータセットを取得することができる。人材育成支援システムは、当該取得されたペルソナデータセットを用いて、トレーニーとの間で仮想トレーナーとしてロールプレイングを行うことができる。さらに人材育成支援システムは、ロールプレイングが実行される際のトレーニーの発話データを取得し、当該取得された発話データに音声解析を施してその音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行し、そのマッチングの結果に応じた評価データを評価データベースに格納することができる。

したがって、第５～第７の態様によれば、トレーニーは、非常に簡便な手続きで仮想会議室にてロールプレイングの機会を得ることができ、評価データベースに評価データを蓄積させることができる。これにより、時間や場所に依存せずに、トレーニーのスキル向上の機会を増やすことが可能となる。

本開示の一実施形態の連携支援システムの概略構成を示すブロック図である。 本開示の一実施形態の連携支援システムの概略構成を示すブロック図である。 音声解析結果と評価基準情報との間のマッチングの一例を示す図である。 音声解析結果と評価基準情報との間のマッチングの一例を示す図である。 音声解析結果と評価基準情報との間のマッチングの一例を示す図である。 人材育成支援システムのバックシステムのハードウェア構成例を概略的に示すブロック図である。 オンライン会議システムを使用してロールプレイングが実行される場合の人材育成支援システムによる処理手順の例を概略的に示すフローチャートである。 設定情報の入力を促す設定画面を例示する図である。 設定情報の入力を促す設定画面を例示する図である。 設定情報の入力を促す設定画面を例示する図である。 ロールプレイング実行中に通信端末に表示されるビデオ通話画面を例示する図である。 評価データをトレーニーにフィードバックするための処理手順の例を概略的に示すフローチャートである。 表示用データで表される評価画面を例示する図である。 表示用データで表される評価画面を例示する図である。 仮想トレーナーとして動作するときの人材育成支援システムによる処理手順の例を概略的に示すフローチャートである。 設定情報の入力を促す設定画面を例示する図である。 設定情報の入力を促す設定画面を例示する図である。 設定情報の入力を促す設定画面を例示する図である。 ロールプレイング実行中に通信端末に表示されるビデオ通話画面を例示する図である。

次に、図面を参照しつつ、本開示に係る実施形態及びその変形例について詳細に説明する。なお、図面全体において同一符号が付された構成要素は、同一構成及び同一機能を有するものとする。

図１は、本開示の一実施形態の連携支援システム１の概略構成を示すブロック図である。図１に示されるように連携支援システム１は、ユーザによるリクエストに応じて仮想会議室１１を設定しこの仮想会議室１１へのアクセス先情報を発行するように構成されたオンライン会議システム１０と、このオンライン会議システム１０と連携して動作する人材育成支援システム１２とを備えている。オンライン会議システム１０と人材育成支援システム１２とは、通信ネットワークなどの通信路（図示せず）を介して相互に接続されている。

オンライン会議システム１０上の仮想会議室１１は、通信端末Ｔ１を使用するトレーニーＴｅと、通信端末Ｔ２を使用するトレーナーＴｒとの間での対話（音声通話やビデオ通話）によるロールプレイングのために使用される電子的な会議室である。人材育成支援システム１２は、アクセス先情報を用いて仮想会議室１１にアクセスして、トレーニーＴｅとトレーナーＴｒとの間でなされた対話の発話データを取得し、その発話データを解析して評価する機能（以下「対話解析機能」と呼ぶ。）を有している。

図１に示されるように、トレーニーＴｅ及びトレーナーＴｒが使用する通信端末Ｔ１，Ｔ２は、通信ネットワークＮＷを介してオンライン会議システム１０及び人材育成支援システム１２の各々と双方向通信可能となるように構成されている。通信ネットワークＮＷは、たとえば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、あるいはインターネットなどの広域ネットワーク（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であればよい。通信端末Ｔ１，Ｔ２の各々は、たとえば、通信機能を有するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、あるいは携帯電話端末やスマートフォンなどの移動体通信機器である。通信端末Ｔ１には、オンライン会議システム１０のサービスと人材育成支援システム１２のサービスとを利用するためのクライアントＣ１がインストールされており、通信端末Ｔ２にも、オンライン会議システム１０のサービスと人材育成支援システム１２のサービスとを利用するためのクライアントＣ２がインストールされている。

なお、本実施形態では、通信端末Ｔ１，Ｔ２の各々は、オンライン会議システム１０のサービスと人材育成支援システム１２のサービスとを利用するために１つのクライアントを有しているが、これに限定されるものではない。通信端末Ｔ１，Ｔ２の各々が、オンライン会議システム１０のサービスを利用するためのクライアントと、人材育成支援システム１２のサービスを利用するためのクライアントとを個別に有していてもよい。

人材育成支援システム１２は、上記の対話解析機能の他に、オンライン会議システム１０を利用せずに、トレーニーＴｅとの間で自動対話によるロールプレイングを行うチャットボット（Ｃｈａｔｂｏｔ）などの自動応答システムを備えている。以下、自動応答システムが演じるトレーナーを「仮想トレーナー」と呼ぶこととする。

オンライン会議システム１０は、たとえば、マイクロソフト（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ）社提供の「Ｔｅａｍｓ」（登録商標），マイクロソフト社提供の「Ｓｋｙｐｅ」（登録商標）またはグーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）社提供の「Ｇｏｏｇｌｅ Ｍｅｅｔ」（登録商標）などのウェブ会議システムと同様に複数の通信機器の間での音声通話やビデオ通話を実現することができる単数または複数のサーバで構成されていればよい。トレーニーＴｅまたはトレーナーＴｒは、クライアントＣ１またはＣ２を用いてオンライン会議システム１０にアクセスし、オンライン会議システム１０に対して仮想会議室１１を設定するようにリクエストすることができる。オンライン会議システム１０は、そのリクエストに応じて、仮想会議室１１を設定して当該仮想会議室１１へのアクセス先情報を発行する。アクセス先情報は、仮想会議室１１に参加するために必要な情報である。アクセス先情報としては、たとえば、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）などのアドレス情報，仮想会議室１１の開催日時，ＩＤ（識別子），及び，パスワードもしくはパスコードが挙げられるが、これらに限定されるものではない。

図１に示されるように人材育成支援システム１２は、さらにゲートウェイサーバ（ＧＷサーバ）２１，フロントシステム２２及びバックシステム２３を備えている。ＧＷサーバ２１及びフロントシステム２２は、バックシステム２３が外部の通信端末（たとえば通信端末Ｔ１，Ｔ２）との間でデータの送受信を行うために使用される通信インタフェース２０を構成する。

バックシステム２３は、図１に示されるように、支援制御部３１，対話処理部３５，ペルソナデータベース（ペルソナＤＢ）３６，場面データベース（場面ＤＢ）３７，音声解析部４０，評価生成部４４，評価基準データベース（評価基準ＤＢ）４５及び評価データベース（評価ＤＢ）４７を有する。さらに音声解析部４０は、音声認識部４１及び自然言語処理部４２を有している。

支援制御部３１は、人材育成支援システム１２のサービスの利用を要求するエンティティ（ユーザやデバイス）の認証を行う機能を有している。トレーニーＴｅは、通信端末Ｔ１のクライアントＣ１を用いて、人材育成支援システム１２のサービスを利用するためにログインすることができる。このとき、通信端末Ｔ１は、人材育成支援システム１２のサービスの利用を求めるリクエスト及び認証情報を送信する。支援制御部３１は、たとえば、外部の認証用サーバ（図示せず）と当該認証情報とを用いてサービスの利用を許可するどうかを決定することができる。認証情報としては、たとえば、ＩＤ（ユーザＩＤ，グループＩＤまたはデバイスＩＤ）とパスワードまたはパスコードとの組合せが使用可能であるが、これに限定されるものではない。トレーナーＴｒも、通信端末Ｔ２のクライアントＣ２を用いて、人材育成支援システム１２のサービスを利用するためにログインすることが可能である。

支援制御部３１は、通信端末Ｔ１，Ｔ２の各々から通信インタフェース２０を介して入力された設定情報を受け付ける機能を有する。支援制御部３１は、トレーニーＴｅまたはトレーナーＴｒに対して設定情報の入力を促す設定画面を通信端末Ｔ１または通信端末Ｔ２に表示させることができる。トレーニーＴｅまたはトレーナーＴｒは、通信端末Ｔ１または通信端末Ｔ２に表示された設定画面を通じて設定情報の入力を行うことができる。

人材育成支援システム１２がオンライン会議システム１０を利用する対話解析機能を実行する場合には、設定情報には、仮想会議室１１にアクセスするために必要なアクセス先情報が含まれている。対話処理部３５は、そのアクセス先情報を用いて仮想会議室１１にアクセスして仮想会議室１１に入力された発話データを取得することができる。なお、オンライン会議システム１０がアクセス先情報を人材育成支援システム１２に直接送信するときには、支援制御部３１は、そのアクセス先情報を通信インタフェース２０を介して受信し、当該アクセス先情報を設定情報に含めることもできる。

一方、人材育成支援システム１２がオンライン会議システム１０を利用せずに仮想トレーナーとして動作する場合には、図２に示されるようにフロントシステム２２に仮想会議室３２が設定される。仮想会議室３２は、通信端末Ｔ１を使用するトレーニーＴｅと仮想トレーナーとの間での対話（音声通話やビデオ通話）によるロールプレイングのために使用される電子的な会議室である。フロントシステム２２は、仮想会議室３２を設定してオンライン会議を行うためのアプリケーションサーバを備えることができる。対話処理部３５は、ペルソナＤＢ３６及び場面ＤＢ３７を用いて、仮想会議室３２に参加するトレーニーＴｅとの間で自動対話によるロールプレイングを実行する自動対話機能を有している。対話処理部３５の自動対話機能は、ルールベース型の自動応答システム、より好ましくは、深層学習モデルなどの機械学習モデルを用いた自動応答システムにより実現され得る。

ペルソナＤＢ３６には、複数の仮想的な人物像（ペルソナ）を仮想トレーナー候補としてそれぞれ表現するための複数のペルソナデータセットが格納されている。設定情報には、複数のペルソナの中から一のペルソナを選択する情報が含まれているので、対話処理部３５は、設定情報に従って選択された一のペルソナを表すためのペルソナデータセットをペルソナＤＢ３６の中から取得することができる。対話処理部３５は、当該取得されたペルソナデータセットで表現される仮想トレーナーとしてロールプレイングを行うことが可能である。支援制御部３１は、トレーニーＴｅに対して、複数のペルソナの中から所望のペルソナを選択することを促す設定画面を通信端末Ｔ１に表示させることができる。トレーニーＴｅが所望のペルソナを選択したときは、支援制御部３１は、当該所望のペルソナを選択する情報を設定情報に含める。一方、トレーニーＴｅが所望のペルソナを選択しないときは、支援制御部３１は、デフォルト設定のペルソナを選択する情報を設定情報に含めることができる。

また、対話処理部３５の自動対話機能は、トレーニーＴｅとのロールプレイングの実行中に、仮想トレーナーのキャラクタを模した３Ｄモデル画像をアバターとして動的に生成し、アバターを仮想会議室３２に供給することができる。

場面ＤＢ３７には、学習テーマ，シナリオ及び顧客属性といった複数の想定場面を表すための複数の場面データセットが格納されている。支援制御部３１は、トレーニーＴｅまたはトレーナーＴｒに対して、複数の想定場面の中から所望の想定場面を選択することを促す設定画面を通信端末Ｔ１または通信端末Ｔ２に表示させることができる。トレーニーＴｅまたはトレーナーＴｒが所望の想定場面を選択したときは、支援制御部３１は、当該所望の想定場面を選択する情報を設定情報に含める。一方、トレーニーＴｅまたはトレーナーＴｒが所望の想定場面を選択しないときは、支援制御部３１は、デフォルト設定の想定場面を選択する情報を設定情報に含めることができる。

人材育成支援システム１２がオンライン会議システム１０を利用せずに仮想トレーナーとして動作する場合には、対話処理部３５の自動対話機能は、設定情報に従って選択された一の想定場面を表す場面データセットを場面ＤＢ３７の中から取得し、当該取得された場面データセットで表される想定場面に基づくロールプレイングを行うことが可能である。

対話処理部３５は、トレーニーＴｅとトレーナーＴｒ間のロールプレイングの実行中、または、トレーニーＴｅと仮想トレーナー間のロールプレイングの実行中に、トレーニーＴｅにより入力された発話データを取得して当該発話データを音声解析部４０に供給する。音声解析部４０は、当該発話データに音声解析を施してその音声解析結果を対話処理部３５に出力する。より具体的には、音声認識部４１は、対話処理部３５から入力された発話データに音声認識を施して発話テキストを生成する。自然言語処理部４２は、当該生成された発話テキストに対して、形態素解析，構文解析及び意味解析などの種々の解析を含む自然言語処理（ＮＬＰ：Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）を実行することができる。

対話処理部３５の自動対話機能は、音声解析部４０から音声解析結果を示すデータが供給されると、ペルソナデータセット及び場面データセットに基づいて当該音声解析結果に応じた応答テキストを生成し、当該応答テキストを仮想会議室３２（図２）のテキスト表示領域に供給することができる。あるいは、対話処理部３５の自動対話機能は、公知の音声合成技術を用いて当該応答テキストを音声データに変換し、当該音声データを仮想会議室３２に供給することもできる。

一方、音声解析部４０で生成された音声解析結果を示すデータは、対話処理部３５及び支援制御部３１を介して評価生成部４４にも供給される。評価生成部４４は、当該音声解析結果と、評価基準ＤＢ４５にあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを定量的に実行し、そのマッチングの結果に応じてトレーニーＴｅの評価結果を示す評価データを生成することができる。生成された評価データは、支援制御部３１により評価ＤＢ４７に格納される。

図３，図４及び図５は、それぞれ、音声解析結果と評価基準情報との間のマッチングの例を示す図である。図３の例では、『はい、XXXX様がスーパーがん保険にご加入されたきっかけをお伺いしてもよろしいでしょうか？』という音声認識結果すなわち発話テキスト５０Ａが得られている。自然言語処理部４２は、発話テキスト５０Ａに自然言語処理を施すことにより、自然言語処理結果すなわち音声解析結果５１Ａを生成する。音声解析結果５１Ａは、「はい、」，「XXXX」，「様」，「が」，「スーパー」，「がん」，「保険」，「に」，「ご」，「加入」，「された」，「きっかけ」，「を」，「お」，「伺い」，「しても」，「よろしい」，「でしょうか？」という、各々が意味をもつ複数の言語単位で構成されている。評価基準情報５２Ａは、［きっかけ］，［理由］，［心配］，…という複数の評価キーワードを含む。評価生成部４４は、評価基準情報５２Ａに含まれる評価キーワードと、音声解析結果５１Ａに含まれる複数の言語単位との間のマッチングを実行することにより、音声解析結果５１Ａの中から評価キーワードと一致または類似する言語単位を見つけ出すことができる。図３の例では、マッチング結果５３Ａは「きっかけ」という言語単位を有する。評価生成部４４は、たとえば、音声解析結果５１Ａと評価基準情報５２Ａとの一致度または類似度が高いほど高くなる評価スコアを算出することができる。具体的には、たとえば、評価生成部４４は、音声解析結果５１Ａのうち評価キーワードと一致または類似する言語単位の数が多いほど、一致度または類似度が高いと評価することができる。

自然言語処理部４２は、各言語単位をベクトル化してもよい。この場合、評価基準ＤＢ４５には、ベクトル化された評価キーワードを格納することができる。評価生成部４４は、ベクトル化された言語単位とベクトル化された評価キーワードとの間のマッチングを行う（たとえば、コサイン類似度またはベクトル空間上の距離を計算する）ことにより、一致度または類似度を算出することができる。自然言語処理部４２は、たとえば、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデルを用いて、各言語単位を分散表現（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）と呼ばれる実数値ベクトルに変換することにより、ベクトル化された言語単位を生成することができる。分散表現化の手法は、たとえば下記非特許文献１に開示されているが、これに限定されるものではない。

・非特許文献１：Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado and Jeffrey Dean, "Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality," Advances in Neural Information Processing Systems 26, pp. 3111-3119, 2013.

図４の例では、『はい。では、次は情報提供のところですね。じゃあちょっと私のほうからあ、現在の医療事情の説明のところ、少しお話します。はい、今は入院期間ん？』という音声認識結果すなわち発話テキスト５０Ｂが得られている。図３の場合と同様に、自然言語処理部４２は、発話テキスト５０Ｂに自然言語処理を施すことにより、自然言語処理結果すなわち音声解析結果５１Ｂを生成する。評価生成部４４は、評価基準情報５２Ｂに含まれる評価キーワード（［医療事情］，［治療方法］，［先進医療］，…）と、音声解析結果５１Ｂに含まれる複数の言語単位との間のマッチングを実行することにより、音声解析結果５１Ｂの中から評価キーワードと一致または類似する言語単位を見つけ出すことができる。図４の例では、マッチング結果５３Ｂは「医療事情」という言語単位を有する。

また、図５の例では、『スーパーがん保険にご加入いただいてからお時間が経過しているため、契約内容の説明に伺いました。』という音声認識結果すなわち発話テキスト５０Ｃが得られている。図３の場合と同様に、自然言語処理部４２は、発話テキスト５０Ｃに自然言語処理を施すことにより、自然言語処理結果すなわち音声解析結果５１Ｃを生成する。評価生成部４４は、評価基準情報５２Ｃに含まれる評価キーワード（［契約］，［内容］，［確認］，［説明］，…）と、音声解析結果５１Ｃに含まれる複数の言語単位との間のマッチングを実行することにより、音声解析結果５１Ｃの中から評価キーワードと一致または類似する言語単位を見つけ出すことができる。図５の例では、マッチング結果５３Ｃは「契約」，「内容」，「説明」という言語単位を有する。

上記した評価基準情報は、複数の評価キーワードと少なくとも１つのブール演算子（論理演算子）との組合せであるブール演算式であってもよい。ブール演算子としては、たとえば、論理否定（ＮＯＴ）演算子、論理和（ＯＲ）演算子、論理積（ＡＮＤ）演算子、排他的論理和（ＸＯＲ）演算子が挙げられる。評価生成部４４は、ブール演算式と音声解析結果に含まれる複数の言語単位との間のマッチングを実行することにより、ブール演算式と適合する言語単位を見つけ出すことができる。図３の例では、評価基準情報５２Ａは、論理積演算子「＆」を用いた以下のブール演算式Ｓを有していてもよい。この場合、音声解析結果５１Ａの中には、ブール演算式Ｓに適合する言語単位は見つからない。
Ｓ＝［きっかけ］＆［理由］＆［心配］

支援制御部３１は、通信端末Ｔ１のクライアントＣ１からのリクエストに応じて、当該リクエストで指定された評価データを評価ＤＢ４７から取得し、その評価データに基づいて、通信端末Ｔ１で評価結果を表示可能とする表示用データを生成する機能を有している。支援制御部３１は、その表示用データを通信インタフェース２０を介して通信端末Ｔ１に送信することができる。たとえば、クライアントＣ１がウェブクライアント（Ｗｅｂクライアント）機能を有するのであれば、支援制御部３１は、クライアントＣ１からのリクエストに応じて、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）言語などのマークアップ言語で記述されたウェブページを表示用ページとして生成すればよい。これにより、トレーニーＴｅは、通信端末Ｔ１の画面に表示された評価結果を確認することができる。

上記した人材育成支援システム１２の構成は、一台の情報処理装置で実現されてもよいし、あるいは、通信路を介して相互接続された複数台の情報処理装置からなる分散処理システムで実現されてもよい。また人材育成支援システム１２の全部または一部は、物理的なサーバ及びストレージなどのハードウェア機器を企業自らが管理するオンプレミス（ｏｎ－ｐｒｅｍｉｓｅ）の形態で実現されてもよいし、あるいは、ハードウェア機器を企業自らが管理せずに済むクラウド（ｃｌｏｕｄ）の形態で実現されてもよい。クラウドとは、他の事業者が用意したサービスをインターネットを通じて利用することをいう。

図６は、人材育成支援システム１２のバックシステム２３のハードウェア構成例である情報処理装置（コンピュータ）６０を概略的に示すブロック図である。信号処理装置６０は、デジタル信号処理を実行するプロセッサ６１，ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）６２，不揮発性メモリ６３，大容量メモリ６４及び入出力インタフェース回路６５及び信号路６６を含んで構成されている。信号路６６は、プロセッサ６１，ＲＡＭ６２，不揮発性メモリ６３，大容量メモリ６４及び入出力インタフェース回路６５を相互に接続するためのバスである。ＲＡＭ６２は、プロセッサ６１がディジタル信号処理を実行する際に使用されるデータ記憶領域である。プロセッサ６１がＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置を内蔵する場合には、不揮発性メモリ９３は、プロセッサ９１により実行されるソフトウェアまたはファームウェアのプログラムコードを記憶するデータ記憶領域を有する。

次に、人材育成支援システム１２の処理内容について詳細に説明する。

図７は、オンライン会議システム１０上の仮想会議室１１（図１）を使用してトレーニーＴｅとトレーナーＴｒとの間でロールプレイングが実行される場合の人材育成支援システム１２による処理手順の例を概略的に示すフローチャートである。

オンライン会議システム１０に仮想会議室１１が設定された後は、トレーナーＴｒは、通信端末Ｔ２のクライアントＣ２を用いて人材育成支援システム１２にログインする。これに応じて、支援制御部３１は、設定処理を実行する（図７のステップＳ１１）。すなわち、支援制御部３１は、トレーナーＴｒに対して設定情報の入力を促す設定画面を通信端末Ｔ２に表示させ、これに応じて通信端末Ｔ２から通信インタフェース２０を介して入力された設定情報を受け付ける。通信端末Ｔ２は、キー入力デバイス及びポインティングデバイス（たとえばマウス）などの入力デバイスを備えているので、トレーナーＴｒは、通信端末Ｔ２に表示された設定画面を視認しつつ、入力デバイスを用いて設定情報を入力することができる。ここで、トレーナーＴｒの代わりに、トレーニーＴｅが、通信端末Ｔ１のクライアントＣ１を用いて人材育成支援システム１２にログインし、設定情報を入力してもよい。設定情報が受け付けられた後は、支援制御部３１は、オンライン会議が開始されるまで待機している（ステップＳ１２のＮＯ）。

図８，図９及び図１０は、設定情報の入力を促すＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面すなわち設定画面ＳＷ０１，ＳＷ０２，ＳＷ０３を例示する図である。図８の設定画面ＳＷ０１は、直前に表示されていた画面（図示せず）に戻るために選択可能なボタン７１と、次の設定画面ＳＷ０２を表示させるために選択可能なボタン７２と、学習テーマ，シナリオ及び顧客属性の組合せからなる一の想定場面を選択するための選択領域７３とを含む。図８の例では、選択領域７３は、「単品編」，「併売編」及び「総合保障編」という３つの学習テーマのうちのいずれか１つを選択するためのオプションボタン（ラジオボタン）と、「がん保険の見直し」及び「医療保険の見直し」という２つのシナリオのうちのいずれか１つを選択するためのオプションボタン（ラジオボタン）と、「５３歳 男性」，「６５歳 男性」及び「４６歳 男性」という３つの顧客属性のうちのいずれかを選択するための３つのボタンとを含む。

図９を参照すると、設定画面ＳＷ０２は、図８の設定画面ＳＷ０１に戻るために選択可能なボタン７５と、次の設定画面ＳＷ０３を表示させるために選択可能なボタン７６と、「アプローチ」，「既契約内容の説明」，「情報提供」，「ニーズの確認」，「プレゼンテーション」及び「クロージング」という６つの対話セクションを選択するための選択領域７７，７８，７９，８０，８１，８２とを含む。支援制御部３１は、直前の設定画面ＳＷ０１で選択された想定場面の対話を構成すべき複数の対話セクションを設定画面ＳＷ０２に表示させることができる。

図９の選択領域７７，７８，７９，８０，８１，８２の各々には、チェックボックスが設けられている。たとえばトレーナーＴｒ（またはトレーニーＴｅ）は、各チェックボックスを選択状態または非選択状態のいずれかとすることで、６つの対話セクションの中から任意の対話セクションを選択することができる。対話セクションごとに、単数または複数の評価キーワードをあらかじめ設定することが可能である。さらに、対話セクションごとに、複数の評価キーワードと少なくとも１つのブール演算子（論理演算子）との組合せであるブール演算式を設定することもできる。評価基準ＤＢ４５（図１）には、複数の対話セクションの各々に対して設定された単数または複数の評価キーワードまたはブール演算式が記憶されている。たとえばトレーナーＴｒ（またはトレーニーＴｅ）が「既契約内容の説明」という対話セクションを選択すると、評価生成部４４は、当該選択された対話セクションに対して設定された評価キーワード（たとえば「きっかけ」，「保険金」）と音声解析結果との間のマッチングを実行し、対話セクションごとの評価データを生成することができる。

次に図１０を参照すると、設定画面ＳＷ０３は、図９の設定画面ＳＷ０２に戻るために選択可能なボタン８４と、オンライン会議を開始させるために選択可能なボタン８５と、アドレス先情報のＵＲＬを入力するための入力ボックス８６とを含む。トレーナーＴｒ（またはトレーニーＴｅ）は、入力ボックス８６にＵＲＬを入力した後にボタン８５を選択することで、仮想会議室１１におけるオンライン会議を開始させることができる。これにより、仮想会議室１１を通じて通信端末Ｔ１と通信端末Ｔ２との間でなされるオンライン会議が開始する。図１１は、そのオンライン会議時に通信端末Ｔ１または通信端末Ｔ２に表示されたビデオ通話画面ＴＷを例示する図である。ビデオ通話画面ＴＷには、トレーニーＴｅの撮像画像８８とトレーナーＴｒの撮像画像８９とが示されている。

図７を参照すると、オンライン会議が開始されると、支援制御部３１は待機状態を解除する（ステップＳ１２のＮＯ）。次に対話処理部３５は、アクセス先情報を用いて、オンライン会議システム１０の仮想会議室１１にアクセスする（ステップＳ１３）。そして、対話処理部３５は、仮想会議室１１に参加するトレーニーＴｅ及びトレーナーＴｒの間でなされた対話の発話データを仮想会議室１１から取得する（ステップＳ１４）。このとき、音声解析部４０は、対話処理部３５から供給された発話データに音声解析を施してその音声解析結果を対話処理部３５及び支援制御部３１を介して評価生成部４４に供給している。

ロールプレイングの終了後は、評価生成部４４は、音声解析部４０から得られた音声解析結果と、評価基準ＤＢ４５にあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを定量的に実行する（ステップＳ１５）。次に、評価生成部４４は、上記のとおり、当該マッチングの結果に応じてトレーニーＴｅの評価結果を示す評価データを生成する（ステップＳ１６）。生成された評価データは評価ＤＢ４７に格納される（ステップＳ１７）。なお、図７の例では、ロールプレイングの終了後にステップＳ１５～Ｓ１７が実行されているが、この代わりに、ロールプレイングと同時並行にステップＳ１５～Ｓ１７が実行されてもよい。

次に、評価ＤＢ４７に格納された評価データをトレーニーＴｅにフィードバックするための処理手順について説明する。図１２は、そのフィードバックのための処理手順の例を概略的に示すフローチャートである。

支援制御部３１は、通信端末Ｔ１から通信インタフェース２０（ＧＷサーバ２１及びフロントシステム２２）を介して評価結果を求めるリクエストを受信すると、そのリクエストで指定された評価データを評価ＤＢ４７から取得し（図１２のステップＳ２１）、当該取得された評価データに基づいて、通信端末Ｔ１で評価データを表示可能とする表示用データを生成する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２の後は、支援制御部３１は、生成された表示用データを通信インタフェース２０を介して通信端末Ｔ１に送信する（ステップＳ２３）。これにより、通信端末Ｔ１は、表示用データで表される評価結果を表示することができる。

図１３は、表示用データで表される評価画面ＥＷ１を例示する図である。図１３の評価画面ＥＷ１は、全体評価を示す表示領域９２と、「アプローチ」という対話セクションの評価結果を示す表示領域９３と、「既契約内容の説明」という対話セクションの評価結果を示す表示領域９４と、「情報提供」という対話セクションの評価結果を示す表示領域９５と、「ニーズの確認」という対話セクションの評価結果を示す表示領域９６と、「プレゼンテーション」という対話セクションの評価結果を示す表示領域９７と、「クロージング」という対話セクションの評価結果を示す表示領域９８と、トレーニーＴｅの発話割合を示す表示領域９９と、トレーニーＴｅの発話速度を示す表示領域１００とを有している。

上記のとおり、対話セクションごとに、単数または複数の評価キーワード及びブール演算式をあらかじめ設定することが可能である。また対話セクションごとに複数のチェック基準を設定して、各チェック基準について単数または複数の評価キーワード及びブール演算式を設定することもできる。図１３の例では、「アプローチ」という対話セクションについては３つのチェック基準が設けられ、これら３つのチェック基準のうち３つのチェック基準が満たされるとの評価結果（「３／３（１００％）」）が示されている。また、「既契約内容の説明」という対話セクションについては３つのチェック基準が設けられ、これら３つのチェック基準のうち２つのチェック基準が満たされるとの評価結果（「２／３（６７％）」）が示されている。表示領域１２０には、全ての対話セクションについて設定された１９のチェック基準のうち、１３のチェック基準が満たされるとの全体評価（「１３／１９（６８％）」）が示されている。

トレーニーＴｅが入力デバイスを操作して表示領域９４を選択すると、図１３の評価画面ＥＷ１は、図１４の評価画面ＥＷ２に切り替わる。図１４に示されるように、「既契約内容の説明」という対話セクションについてチェック基準ごとの評価内容を示す表示領域９４ｄが現れている。この表示領域９４ｄに示されるように、「加入きっかけ」，「保障内容の概要説明」及び「保障内容の注意点の説明」という３つのチェック基準が設けられ、各チェック基準について複数の評価キーワードが設定されていることが分かる。

また図１３を参照すると、表示領域９９には、ロールプレイング時間，トーク時間，リッスン時間及びトーク・リッスン比率が示されている。トーク時間は、ロールプレイング時間中にトレーニーＴｅが発話した時間であり、リッスン時間は、ロールプレイング時間中にトレーニーＴｅが聞いていた時間であり、トーク・リッスン比率は、ロールプレイング時間に対するトーク時間の比率である。

以上に説明したように人材育成支援システム１２は、対話解析機能を実行するときはオンライン会議システム１０と連携して動作する。オンライン会議システム１０は、トレーナーＴｒまたはトレーニーＴｅによるリクエストに応じて仮想会議室１１を設定して当該仮想会議室１１へのアクセス先情報を発行するように構成されている。対話処理部３５は、オンライン会議システム１０から直接的または間接的に取得されたアクセス先情報を用いて仮想会議室１１にアクセスするとともに、仮想会議室１１に参加するトレーニーＴｅ及びトレーナーＴｒの間での対話の発話データを取得することができる。さらに人材育成支援システム１２の評価生成部４４は、当該取得された発話データに音声解析を施して得られる結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行し、当該マッチングの結果に応じた評価データを評価ＤＢ４７に格納することができる。したがって、トレーニーＴｅは、非常に簡便な手続きでロールプレイングの機会を得ることができ、評価ＤＢ４７に自己の評価データを蓄積させることができる。これにより、時間や場所に依存せずにトレーニーＴｅのスキル向上の機会を増やしたり、業務に必要な知識習得の機会を増やしたりすることが可能となる。

また対話処理部３５は、場面ＤＢ３７から、トレーナーＴｒ（またはトレーニーＴｅ）が所望する想定場面を表すための場面データセットを取得し、当該取得された場面データセットを用いてロールプレイングを行うことができる。これにより、トレーニーＴｅのスキル向上に適した想定場面を選択することが可能となる。

次に、人材育成支援システム１２がオンライン会議システム１０を利用せずに仮想トレーナーとして動作する場合について説明する。このときは、支援制御部３１は、フロントシステム２２に仮想会議室３２（図２）を設定させる。図１５は、仮想トレーナーとして動作するときの人材育成支援システム１２による処理手順の例を概略的に示すフローチャートである。

トレーニーＴｅが通信端末Ｔ１のクライアントＣ１を用いて人材育成支援システム１２にログインすると、支援制御部３１は、設定処理を実行する（図１５のステップＳ３１）。すなわち、支援制御部３１は、トレーニーＴｅに対して設定情報の入力を促す設定画面を通信端末Ｔ１に表示させ、これに応じて通信端末Ｔ１から通信インタフェース２０を介して入力された設定情報を受け付ける。通信端末Ｔ１は、キー入力デバイス及びポインティングデバイス（たとえばマウス）などの入力デバイスを備えているので、トレーニーＴｅは、通信端末Ｔ１に表示された設定画面を視認しつつ、入力デバイスを用いて設定情報を入力することができる。

図１６，図１７及び図１８は、設定情報の入力を促すＧＵＩ画面すなわち設定画面ＳＷ１１，ＳＷ１２，ＳＷ１３を例示する図である。図１６の設定画面ＳＷ１１は、直前に表示されていた画面（図示せず）に戻るために選択可能なボタン１０１と、次の設定画面ＳＷ１２を表示させるために選択可能なボタン１０２と、学習テーマ，シナリオ及び顧客属性の組合せからなる一の想定場面を選択するための選択領域１０３とを含む。図１６の選択領域１０３は、図８の選択領域７３と同様に、学習テーマを選択するためのオプションボタン（ラジオボタン）と、シナリオを選択するためのオプションボタン（ラジオボタン）と、顧客属性を選択するための３つのボタンとを有する。

支援制御部３１は、トレーニーＴｅにより選択された一の想定場面と適合する仮想トレーナー候補（仮想的な人物像の候補）を少なくとも１つ選択し、トレーニーＴｅに対して当該仮想トレーナー候補の中から一の仮想トレーナーの選択を促す設定画面を通信端末Ｔ１に表示させる機能を有している。図１７の設定画面ＳＷ１２は、トレーニーＴｅが一の想定場面を選択した後に表示されるべき画面である。図１７に示されるように、設定画面ＳＷ１２は、図１６の設定画面ＳＷ１１に戻るために選択可能なボタン１０５と、次の設定画面ＳＷ１３を表示させるために選択可能なボタン１０６と、３つの仮想トレーナー候補の中から１つの仮想トレーナーを選択するためのオプションボタン１０７，１０８，１０９とを含む。設定画面ＳＷ１２には、設定画面ＳＷ１１で選択された想定場面に適合する仮想トレーナー候補が提示されている。

図１８を参照すると、設定画面ＳＷ１３は、図１７の設定画面ＳＷ１２に戻るために選択可能なボタン１１１と、オンライン会議を開始させるために選択可能なボタン１１２と、「アプローチ」，「既契約内容の説明」，「情報提供」，「ニーズの確認」，「プレゼンテーション」及び「クロージング」という６つの対話セクションを選択するための選択領域１１３，１１４，１１５，１１６，１１７，１１８とを含む。選択領域１１３，１１４，１１５，１１６，１１７，１１８の各々には、チェックボックスが設けられている。トレーニーＴｅは、各チェックボックスを選択状態または非選択状態のいずれかとすることで、６つの対話セクションの中から任意の対話セクションを選択することができる。対話セクションごとに、単数または複数の評価キーワードをあらかじめ設定することが可能である。さらに、対話セクションごとに、複数の評価キーワードと少なくとも１つのブール演算子（論理演算子）との組合せであるブール演算式を設定することもできる。評価基準ＤＢ４５（図２）には、複数の対話セクションの各々に対して設定された単数または複数の評価キーワードまたはブール演算式が記憶されている。たとえば、トレーニーＴｅが「既契約内容の説明」という対話セクションを選択すると、評価生成部４４は、当該選択された対話セクションに対して設定された評価キーワード（たとえば「きっかけ」，「保険金」）と音声解析結果との間のマッチングを実行し、対話セクションごとの評価データを生成することができる。

トレーニーＴｅは、対話セクションの選択を完了した後は、ボタン１１２を選択することで、オンライン会議を開始させることができる。

図１５を参照すると、設定情報が受け付けられた後は、支援制御部３１は、オンライン会議のための仮想会議室３２（図２）を起動する（ステップＳ３２）。次いで対話処理部３５は、設定情報に従って、ペルソナＤＢ３６の中から一のペルソナを表すためのペルソナデータセットを取得し（ステップＳ３３）、さらに、設定情報に従って、場面ＤＢ３７の中から一の想定場面を表すための場面データセットを取得する（ステップＳ３４）。

次に対話処理部３５は、仮想会議室３２に参加するトレーニーＴｅとの間で自動対話によるロールプレイングを実行しつつ、トレーニーＴｅにより入力された発話データを仮想会議室３２から取得する（ステップＳ３５）。このとき、対話処理部３５は、ステップＳ３４で取得された場面データセットで表される想定場面に基づき、ステップＳ３３で取得されたペルソナデータセットで表現される仮想トレーナーとしてロールプレイングを実行する。音声解析部４０は、対話処理部３５から供給された発話データに音声解析を施してその音声解析結果を対話処理部３５に出力しているので、対話処理部３５は、その音声解析結果に応じたロールプレイングを実行することができる。

図１９は、ロールプレイング実行中に通信端末Ｔ１に表示されるビデオ通話画面ＲＷを例示する図である。ビデオ通話画面ＲＷは、画像表示領域１２０と、ビデオ通話を中断するために選択可能なボタン１２１と、ロールプレイングをやり直すために選択可能なボタン１２２と、ロールプレイングを終了させて評価データを得るために選択可能なボタン１２３とを含む。画像表示領域１２０には、仮想トレーナーのキャラクタを模した３Ｄモデル画像（アバター）１２４と、トレーニーＴｅの撮像画像１２５とが表示されている。

図１５を参照すると、ロールプレイングの終了後は、評価生成部４４は、音声解析部４０から得られた音声解析結果と、評価基準ＤＢ４５にあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを定量的に実行する（ステップＳ３６）。次に、評価生成部４４は、上記のとおり、当該マッチングの結果に応じてトレーニーＴｅの評価結果を示す評価データを生成する（ステップＳ３７）。生成された評価データは評価ＤＢ４７に格納される（ステップＳ３８）。なお、図１５の例では、ロールプレイングの終了後にステップＳ３６～Ｓ３８が実行されているが、この代わりに、ロールプレイングと同時並行にステップＳ３６～Ｓ３８が実行されてもよい。

トレーニーＴｅと仮想トレーナーとの間のロールプレイングが終了した後は、オンライン会議システム１０と連携して対話解析機能が実行される場合と同様に、支援制御部３１は、通信端末Ｔ１から通信インタフェース２０を介して評価結果を求めるリクエストを受信すると、そのリクエストで指定された評価データを評価ＤＢ４７から取得し、当該取得された評価データに基づいて、通信端末Ｔ１で評価データを表示可能とする表示用データを生成し送信することができる。これにより、通信端末Ｔ１は、表示用データで表される評価結果（たとえば、図１３及び図１４の評価画面ＥＷ１，ＥＷ２）を表示することができる。

以上に説明したように人材育成支援システム１２がオンライン会議システム１０を利用せずに仮想トレーナーとして動作するとき、トレーニーＴｅが使用する外部の通信端末Ｔ１から設定情報を受け付けると、ペルソナＤＢ３６から、その設定情報で選択された一の仮想的な人物像を仮想トレーナーとして表現するためのペルソナデータセットを取得することができる。人材育成支援システム１２は、当該取得されたペルソナデータセットを用いて、トレーニーＴｅとの間で仮想トレーナーとしてロールプレイングを行うことができる。さらに人材育成支援システム１２は、ロールプレイングが実行される際のトレーニーＴｅの発話データを取得し、当該取得された発話データに音声解析を施してその音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行し、そのマッチングの結果に応じた評価データを評価ＤＢ４７に格納することができる。したがって、トレーニーＴｅは、非常に簡便な手続きでロールプレイングの機会を得ることができ、評価ＤＢ４７に自己の評価データを蓄積させることができる。これにより、時間や場所に依存せずにトレーニーＴｅのスキル向上の機会を増やしたり、業務に必要な知識習得の機会を増やしたりすることが可能となる。

また対話処理部３５は、場面ＤＢ３７から、トレーニーＴｅが所望する想定場面を表すための場面データセットを取得し、当該取得された場面データセットを用いてロールプレイングを行うことができる。これにより、トレーニーＴｅは、自己のスキル向上に適した想定場面を選択することもできる。

以上、本開示に係る種々の実施形態及びその変形例について説明したが、上記の実施形態及びその変形例は例示に過ぎず、本発明の範囲を限定するものではない。また、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、上記実施形態の変更、追加及び改良を適宜行うことができることが理解されるべきである。本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載に基づいて解釈されるべきであり、さらにその均等物を含むものと理解されるべきである。

本開示に係る人材育成支援システム，連携支援システム，方法及びコンピュータプログラムは、時間や場所に依存せずにトレーニーのスキル向上の機会や業務に必要な知識習得の機会を増やすことができるので、たとえば企業における保険関連業務などの業務に関する人材育成手段で利用することに適している。

ＮＷ：通信ネットワーク、Ｔ１：通信端末、Ｔｅ：トレーニー、Ｔ２：通信端末、Ｔｒ：トレーナー、Ｃ１，Ｃ２：クライアント、１：連携支援システム、１０：オンライン会議システム、１１：仮想会議室、１２：人材育成支援システム、２０：通信インタフェース、２１：ゲートウェイサーバ（ＧＷサーバ）、２２：フロントシステム、２３：バックシステム、３１：支援制御部、３５：対話処理部、３６：ペルソナデータベース（ペルソナＤＢ）、３７：場面データベース（場面ＤＢ）、４０：音声解析部、４１：音声認識部、４２：自然言語処理部、４４：評価生成部、４５：評価基準データベース（評価基準ＤＢ）、４７：評価データベース（評価ＤＢ）、４９：認証用データベース（ＤＢ）、６０：情報処理装置、６１：プロセッサ、６２：ＲＡＭ、６３：不揮発性メモリ、６４：大容量メモリ、６５：入出力インタフェース回路、６６：信号路。

Claims (29)

1. トレーナーまたはトレーニーによるリクエストに応じて仮想会議室へのアクセス先情報を発行するように構成されたオンライン会議システムと連携して動作する人材育成支援システムであって、
   前記オンライン会議システムから直接的または間接的に前記アクセス先情報を取得し、前記仮想会議室におけるオンライン会議が開始されるまで待機し、当該オンライン会議が開始されると待機状態を解除する支援制御部と、
   前記待機状態の解除に応じて、前記アクセス先情報を用いて前記仮想会議室にアクセスするように構成され、前記仮想会議室に参加する前記トレーナー及び前記トレーニーの間でなされた対話の発話データを取得するように構成された対話処理部と、
   前記発話データに音声認識を施して発話テキストを生成することにより音声解析を行うように構成された音声解析部と、
   前記音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行し、前記マッチングの結果に応じて前記トレーニーの評価結果を示す評価データを生成するように構成された評価生成部と、
   前記評価データを格納する評価データベースと
   を備えることを特徴とする人材育成支援システム。
2. 請求項１に記載の人材育成支援システムであって、
   前記トレーナー及び前記トレーニーのうちの少なくとも一方が使用する外部の通信端末と通信ネットワークを介して通信するように構成された通信インタフェースをさらに備え、
   前記支援制御部は、前記外部の通信端末から前記通信インタフェースを介して設定情報を受け付ける機能を有し、
   前記設定情報は、前記アクセス先情報を含む、人材育成支援システム。
3. 請求項１または２に記載の人材育成支援システムであって、前記評価生成部は、前記評価基準情報に含まれる単数または複数の評価キーワードと前記音声解析の結果との間で前記マッチングを実行するように構成されている、人材育成支援システム。
4. 請求項３に記載の人材育成支援システムであって、前記評価基準情報は、前記複数の評価キーワードと少なくとも１つのブール演算子との組合せを有する、人材育成支援システム。
5. 請求項１から４のうちのいずれか１項に記載の人材育成支援システムであって、前記音声解析部は、前記発話テキストに自然言語処理を施すことにより前記音声解析を行うように構成されている、人材育成支援システム。
6. 請求項１から５のうちのいずれか１項に記載の人材育成支援システムであって、前記支援制御部は、外部の通信端末からのリクエストで指定された評価データを前記評価データベースから取得し、当該取得された評価データに基づいて評価結果を表示可能とする表示用データを生成して前記表示用データを送信する機能をさらに有する、人材育成支援システム。
7. 請求項１から６のうちのいずれか１項に記載の人材育成支援システムと、前記オンライン会議システムとを備える連携支援システム。
8. トレーナーまたはトレーニーによるリクエストに応じて仮想会議室へのアクセス先情報を発行するように構成されたオンライン会議システムと連携して動作する人材育成支援システムにおいて実行される方法であって、
   前記仮想会議室におけるオンライン会議が開始されるまで待機し、当該オンライン会議が開始されると待機状態を解除するステップと、
   前記待機状態の解除に応じて、前記オンライン会議システムから直接的または間接的に取得された前記アクセス先情報を用いて前記仮想会議室にアクセスするステップと、
   前記仮想会議室に参加する前記トレーナー及び前記トレーニーの間でなされた対話の発話データを取得するステップと、
   前記発話データに音声認識を施して発話テキストを生成することにより音声解析を行うステップと、
   前記音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行するステップと、
   前記マッチングの結果に応じて前記トレーニーの評価結果を示す評価データを生成するステップと、
   前記評価データを評価データベースに格納するステップと
   を備えることを特徴とする方法。
9. 請求項８に記載の方法であって、
   前記トレーナー及び前記トレーニーのうちの少なくとも一方が使用する外部の通信端末から通信インタフェースを介して入力された設定情報を受け付けるステップをさらに備え、
   前記設定情報はアクセス先情報を含む、方法。
10. 請求項８または９に記載の方法であって、前記マッチングは、前記評価基準情報に含まれる単数または複数の評価キーワードと前記音声解析の結果との間で実行される、方法。
11. 請求項１０に記載の人材育成支援システムであって、前記評価基準情報は、前記複数の評価キーワードと少なくとも１つのブール演算子との組合せを有する、人材育成支援システム。
12. 請求項８から１１のうちのいずれか１項に記載の方法であって、前記音声解析は、前記発話テキストに自然言語処理を施すことにより行われる、方法。
13. 請求項８から１２のうちのいずれか１項に記載の方法であって、
    外部の通信端末からのリクエストで指定された評価データを前記評価データベースから取得するステップと、
    当該取得された評価データに基づいて評価結果を表示可能とする表示用データを生成するステップと、
    前記表示用データを送信するステップと
    をさらに備える方法。
14. 不揮発性メモリから読み出されて単数または複数のプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムであって、請求項８から１３のうちのいずれか１項に記載の方法を前記単数または複数のプロセッサに実施させるように構成されたことを特徴とするコンピュータプログラム。
15. トレーニーによるリクエストに応じて仮想会議室を開設し、前記仮想会議室に参加する当該トレーニーとの間で自動対話によるロールプレイングを実行しつつ前記トレーニーの発話データを取得するように構成された対話処理部と、
    前記発話データに音声認識を施して発話テキストを生成することにより音声解析を行うように構成された音声解析部と、
    前記音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行し、前記マッチングの結果に応じて前記トレーニーの評価結果を示す評価データを生成するように構成された評価生成部と、
    前記評価データを格納する評価データベースと、
    前記トレーニーが使用する外部の通信端末から通信インタフェースを介して設定情報を受け付けるように構成された支援制御部と、
    複数の仮想的な人物像を仮想トレーナーとしてそれぞれ表現するための複数のペルソナデータセットを含むペルソナデータベースと、
    複数の想定場面を表すための複数の場面データセットを含む場面データベースと
    を備え、
    前記支援制御部は、
    前記複数の想定場面の中から、少なくともシナリオと顧客属性との組合せからなる一の想定場面を選択する第１の設定情報を前記外部の通信端末から前記通信インタフェースを介して受け付け、
    前記複数の仮想的な人物像の中から、前記第１の設定情報で選択された一の想定場面と適合する仮想的な人物像の候補を少なくとも１つ選択し、
    前記候補の中から一の仮想的な人物像の選択を促す設定画面を前記外部の通信端末に表示させ、
    前記候補の中から一の仮想的な人物像を仮想トレーナーとして選択する第２の設定情報を前記外部の通信端末から前記通信インタフェースを介して受け付けるように構成されており、
    前記対話処理部は、
    前記ペルソナデータベースから、前記第２の設定情報で選択された一の仮想的な人物像を表現するためのペルソナデータセットを取得し、
    前記場面データベースから、前記第１の設定情報で選択された一の想定場面を表すための場面データセットを取得し、
    当該取得された場面データセットと当該取得されたペルソナデータセットとを用いて、当該一の想定場面に基づき、前記トレーニーとの間で前記仮想トレーナーとして前記ロールプレイングを行うように構成されている、
    人材育成支援システム。
16. 請求項１５に記載の人材育成支援システムであって、前記対話処理部は、前記仮想トレーナーのキャラクタを模したモデル画像を動的に生成して前記モデル画像を前記仮想会議室に供給するように構成されている、人材育成支援システム。
17. 請求項１５または１６に記載の人材育成支援システムであって、前記評価生成部は、前記評価基準情報に含まれる単数または複数の評価キーワードと前記音声解析の結果との間で前記マッチングを実行するように構成されている、人材育成支援システム。
18. 請求項１７に記載の人材育成支援システムであって、
    前記評価基準情報は、複数の対話セクションの各々に対して設定された単数または複数の評価キーワードを有し、
    前記評価生成部は、前記マッチングを実行して前記対話セクションごとに前記評価データを生成するように構成されている、人材育成支援システム。
19. 請求項１７または１８に記載の人材育成支援システムであって、前記評価基準情報は、前記複数の評価キーワードと少なくとも１つのブール演算子との組合せを有する、人材育成支援システム。
20. 請求項１５から１９のうちのいずれか１項に記載の人材育成支援システムであって、前記支援制御部は、外部の通信端末からのリクエストで指定された評価データを前記評価データベースから取得し、当該取得された評価データに基づいて評価結果を表示可能とする表示用データを生成して前記表示用データを送信する機能をさらに有する、人材育成支援システム。
21. 請求項１５から２０のうちのいずれか１項に記載の人材育成支援システムであって、前記音声解析部は、前記発話テキストに自然言語処理を施すことにより前記音声解析を行うように構成されている、人材育成支援システム。
22. トレーニーによるリクエストに応じて仮想会議室を開設し、前記仮想会議室に参加する当該トレーニーとの間で自動対話によるロールプレイングを実行するように構成された人材育成支援システムにおいて実行される方法であって、
    複数の想定場面の中から、少なくともシナリオと顧客属性との組合せからなる一の想定場面を選択する第１の設定情報を、前記トレーニーが使用する外部の通信端末から通信インタフェースを介して受け付けるステップと、
    複数の仮想的な人物像の中から、前記第１の設定情報で選択された一の想定場面と適合する仮想的な人物像の候補を少なくとも１つ選択するステップと、
    前記候補の中から一の仮想的な人物像の選択を促す設定画面を前記外部の通信端末に表示させるステップと、
    前記候補の中から一の仮想的な人物像を仮想トレーナーとして選択する第２の設定情報を、前記外部の通信端末から前記通信インタフェースを介して受け付けるステップと、
    前記複数の仮想的な人物像をそれぞれ表現するための複数のペルソナデータセットを含むペルソナデータベースから、前記第２の設定情報で選択された一の仮想的な人物像を表現するためのペルソナデータセットを取得するステップと、
    前記複数の想定場面を表すための複数の場面データセットを含む場面データベースから、前記第１の設定情報で選択された一の想定場面を表すための場面データセットを取得するステップと、
    当該取得された場面データセットと当該取得されたペルソナデータセットとを用いて、当該選択された一の想定場面に基づき、前記トレーニーとの間で前記仮想トレーナーとして前記ロールプレイングを行うステップと、
    前記ロールプレイングが実行される際の前記トレーニーの発話データを取得するステップと、
    前記発話データに音声認識を施して発話テキストを生成することにより音声解析を行うステップと、
    前記音声解析の結果とあらかじめ登録された評価基準情報との間のマッチングを実行するステップと、
    前記マッチングの結果に応じて前記トレーニーの評価結果を示す評価データを生成するステップと、
    前記評価データを評価データベースに格納するステップと
    を備えることを特徴とする方法。
23. 請求項２２に記載の方法であって、前記仮想トレーナーのキャラクタを模したモデル画像を動的に生成して前記モデル画像を前記仮想会議室に供給するステップをさらに備える方法。
24. 請求項２２または２３に記載の方法であって、前記マッチングは、前記評価基準情報に含まれる単数または複数の評価キーワードと前記音声解析の結果との間で実行される、方法。
25. 請求項２４に記載の方法であって、
    複数の対話セクションの対話セクションごとに前記評価データを生成するステップをさらに備え、
    前記評価基準情報は、前記複数の対話セクションの各々に対して設定された単数または複数の評価キーワードを有する、方法。
26. 請求項２４または２５に記載の方法であって、前記評価基準情報は、前記複数の評価キーワードと少なくとも１つのブール演算子との組合せを有する、方法。
27. 請求項２２から２６のうちのいずれか１項に記載の方法であって、
    外部の通信端末からのリクエストで指定された評価データを前記評価データベースから取得するステップと、
    当該取得された評価データに基づいて評価結果を表示可能とする表示用データを生成するステップと、
    前記表示用データを送信するステップと
    をさらに備える方法。
28. 請求項２２から２７のうちのいずれか１項に記載の方法であって、前記音声解析は、前記発話テキストに自然言語処理を施すことにより行われる、方法。
29. 不揮発性メモリから読み出されて単数または複数のプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムであって、請求項２２から２８のうちのいずれか１項に記載の方法を前記単数または複数のプロセッサに実施させるように構成されたことを特徴とするコンピュータプログラム。