JP7540586B2 - 情報提示装置、情報提示方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報提示装置、情報提示方法、及びプログラムに関する。

例えば、オフィス用品の購入申請業務における社内システム登録などの状況下で会計関連規定に関する困り事が発生することがある。困り事についての相談先を探す場合、「困り事が発生した業務の種別及び状況」及び「その業務の種別及び状況に即した解決策」をできる限り少ない労力で相互に伝えられるという観点から、「会計関連規定」という困り事自体に詳しいだけでなく、「オフィス用品の購入申請」という特定の種別の業務（以下、業務種別と表記する）の経験を豊富に持つ人材を探すことが有効であると考えられる。また、新規事業検討や災害対応などのプロジェクトにアサインするメンバを検討する場合にも同様である。

相談先又はプロジェクトの適任者などの人材を探している人（以下、探索者と称する）が自身の記憶又はその知人のつてに基づいて相談先又はプロジェクトの適任者などの人材を探すことはよく行われている。しかしながら、この方法では、知人がすぐに探索者の依頼に応えて候補者又は別の知人を紹介してくれるとは限らず、候補者を得るまでに時間がかかる。

また、見つけられる人材は、探索者自身又はその知人が把握できている範囲に限定される。さらに、誰がどのような業務種別の経験を豊富に持っているかの把握は、以前にも増して難しくなってきている。その理由として、労働力人口の不足への対応及び人材の価値観やスキルの多様性の活用などに向け、各人材が複数の種別の業務を実施する動きが広まっていることがある。さらに、人材が地理的に同じ場所に集合して業務を実施する場合には、周囲の人の業務内容や会話を見聞きする機会が多く、誰がどのような種別の業務を頻繁に実施しているかを、日常的に自然体で察知できる。しかしながら、最近では、同じ組織に属する人材がそれぞれ異なる場所に分かれて業務を実施する動きが広まっており、把握が難しくなる要因となっている。

探索者が組織の掲示板やチャットなどのコミュニケーションツール上で特定の業務種別の経験を豊富に持っている人材を募集し、経験の豊富さを自覚している人材がそれに応募することも、実際に行われている。この方法では、探索の対象となる人材が募集を知ることが応募を得られる前提となる。しかしながら、実際には、自身の業務の実施に注力している人材が様々なタイミングで投稿される多数の募集を読み、その中から自身に該当するものを見つけることは困難である。また、人材が、応募の可能性のある募集を見つけたとしても、特に応募者が少ない段階においては、他の応募者との比較により自身の経験が豊富かどうかを把握できないため、応募すべきかどうかの判断が困難である。

非特許文献１は、特定のトピックに関する有識者を探す方法を開示している。非特許文献１に開示される方法では、作成者を明示的に保持するドキュメントを継続的に蓄積しておき、有識者を探している人（探索者）が検索条件として単語を入力し、その単語に関連するドキュメントの作成者を抽出する。

非特許文献１に開示される方法は、業務で取り扱われる情報のみに基づき、各人材の知見を持つ領域を導出する場合に限定して、適任者の選出又は探索を支援する方法であり、適用対象がデスクワークに限定される。

さらに、非特許文献１に開示される方法は、蓄積している情報から探索者が検索条件として指定した単語に関連する情報を検索することにより、特定のトピックに関する有識者の探索を支援する。しかしながら、特定の種別の業務において、特定の単語又はそれに関連する単語を含む情報を常に取り扱っているとは限らない。さらに、特定の単語又はそれに関連する単語を含む情報を取り扱うのが特定の種別の業務だけであるとも限らない。このため、特定の種別の業務にちょうど対応する単語を検索条件として指定することは困難である。さらに、検索条件として指定された単語との関連性が高く評価された情報が探索者の意図した種別の業務で作成又はやり取りされたものであるかの妥当性を確認することができない。

特許文献１は、業務実体の把握及び分析を目的として端末操作ログを取得して蓄積し、人にわかりやすく表示する方法を開示している。非特許文献２及び非特許文献３は、端末操作ログから人が実施した業務の種別を推定する方法を開示している。非特許文献４は、業務実施場所に設置したカメラの映像から人が実施した業務の種別を推定する方法を開示している。非特許文献５は、人が身に着けた加速度計などのセンサで得られた情報から人が実施した業務の種別を推定する方法を開示している。これらの方法で得られる推定結果には誤りが含まれ、推定結果は不確実なものであることがある。

日本国特開２０２０－１２３０４８号公報

Evernote Corporation,"Evernote Business の「Know Who」検索機能とは"、［online］、２０２０年１０月、インターネット＜URL: https://help.evernote.com/hc/ja/articles/209005477＞ 岡本 昌之、"ナレッジワークライフログへのトピックに基づくタグ付与方式"、電子情報通信学会論文誌D、Vol. J99-D、No. 10、pp. 971-979 卜部 有記、外４名、"業務マニュアルを利用した操作ログの業務分類手法の検討"、電子通信情報学会技術研究報告、ICM、Vol. 120、No. 259、pp. 23-28 鳥羽 美奈子、外３名、"ＰＣ操作ログと映像ログを用いた業務行動モニタリングシステムの初期検討"、情報処理学会研究報告、CVIM、172、A1-A8 村上 知子、外３名、"センサデータと業務知識からのトピックモデルを用いた看護業務行動の推定"、人工知能学会論文誌、2014年29巻5号 pp. 427-435

本発明は、適任者などの適切なオブジェクトを提示する技術を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る情報提示装置は、複数の分類観点それぞれで業務を分類する際の分類先となる、複数の業務種別の中から、探索者により指定される業務種別である対象業務種別を受け付ける指定部と、前記対象業務種別に対応する分類観点でオブジェクトと業務との関わりに関する記録を示す複数の業務ログを分類することにより、前記対象業務種別に関連する業務ログを得る分類部と、前記対象業務種別に関連する業務ログに基づいて、前記オブジェクトごとに前記対象業務種別の評価指標を計算する計算部と、前記対象業務種別の前記評価指標の計算結果に基づいて、前記オブジェクトに順位を割り当てる順位割当部と、前記順位の割当結果を前記探索者に提示する割当結果提示部と、を備える。

本発明によれば、適任者などの適切なオブジェクトを提示する技術が提供される。

図１は、実施形態に係る情報処理システムを示すブロック図である。 図２は、図１に示した情報提示装置の機能ブロック図である。 図３は、図２に示した業務ログ記憶部に格納される情報を示す図である。 図４Ａは、図２に示した制御情報記憶部に格納される情報を示す図である。 図４Ｂは、図２に示した制御情報記憶部に格納される情報を示す図である。 図４Ｃは、図２に示した制御情報記憶部に格納される情報を示す図である。 図５は、図２に示した分類結果記憶部に格納される情報を示す図である。 図６は、図２に示した計算結果記憶部に格納される情報を示す図である。 図７は、図２に示した不確実性情報記憶部に格納される情報を示す図である。 図８は、図２に示した割当結果記憶部に格納される情報を示す図である。 図９は、図１に示した情報提示装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図１０は、図２に示した情報提示装置の動作を示すフローチャートである。 図１１は、図２に示した順位割当部の処理を示すフローチャートである。 図１２は、図２に示した順位割当部の処理を示すフローチャートである。 図１３は、図２に示した順位割当部の処理を示すフローチャートである。 図１４は、図２に示した順位割当部の処理を示すフローチャートである。 図１５は、図２に示した順位割当部の処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。

（１）構成
（１－１）情報処理システム
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム１０の構成例を概略的に示している。図１に示す情報処理システム１０は、業務経験の豊富な人材の探索及び選出を支援する。情報処理システム１０は、情報提示装置１１及び業務ログ取得装置１２を備える。情報提示装置１１は業務ログ取得装置１２と通信してよい。情報提示装置１１は、通信ネットワークを介して業務ログ取得装置１２に接続されてもよく、ＡＰＩ（Application Programming Interface）により接続されてもよい。

業務ログ取得装置１２は、人材と業務との関わりに関する記録を示す業務ログを取得して蓄積する。具体的には業務ログは人材による業務の実施に関する記録を示す。業務ログは人材による業務の実施に伴い記録される。業務ログ取得装置１２は、蓄積している業務ログを情報提示装置１１に送信する。代替として、業務ログ取得装置１２が蓄積している業務ログは、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの記録媒体を使用して情報提示装置１１に移動されてもよい。

図１の例では、業務ログ取得装置１２－１、１２－２、１２－３が示されている。業務ログ取得装置１２－１は業務ログ種別が端末操作である業務ログを取得する。例えば、業務ログ取得装置１２－１は、ユーザにより使用されるコンピュータ端末上で動作し、コンピュータ端末内で発生するイベントや、画面に表示される内容を観測し、業務ログとして取得する。業務ログ取得装置１２－２は業務ログ種別が映像である業務ログを取得する。業務ログ取得装置１２－３は業務ログ種別が加速度センサである業務ログを取得する。

情報提示装置１１は、業務ログ取得装置１２から業務ログを受信して蓄積する。情報提示装置１１は、探索者から提示要求を受け取る。提示要求は、探索者により指定される業務種別を示す情報を含み、当該業務種別の業務経験が豊富な人材の提示を要求する指示である。情報提示装置１１は、提示要求に応答して、蓄積している業務ログを参照して適切な人材を検索し、検索により得られた人材を順位付けして探索者に提示する。

図１に示す例では、業務ログ取得装置１２は情報提示装置１１とは別の装置として設けられる。代替として、情報提示装置１１が業務ログ取得装置１２の機能を備えるようにしてもよい。

業務種別の例は、オフィス用品の購入申請、オフィス用品の納品検収、オフィス用品の棚卸、新規サービスの企画、新規サービスの顧客提案、サービス提供用リソースの割当、サービス提供用リソースの工事手配などを含む。業務種別はサービスの種類で細分化されてもよい。さらに、業務種別は、表計算ソフト使用業務、メール送受信業務、特定社内システム登録業務などのように、業務で使用するソフトウェアにより細分化されてもよい。

上述した業務種別の例は、デスクワークに関する業務種別である。業務種別の例は、フィールドワークに関する業務種別を含んでよい。フィールドワークに関する業務種別の例は、装置の設置、装置の点検、装置の修理、測量などを含む。

さらに、「オフィス用品の購入申請業務」と「特定社内システム登録業務」を組み合わせた「オフィス用品の購入申請で特定社内システムへの登録を行う業務」のように、異なる観点で分類された複数の業務種別を組み合わせたものも業務種別として扱う。

（１－２）情報提示装置
図２は、情報提示装置１１の機能構成の一例を概略的に示している。図２に示すように、情報提示装置１１は、取得部１０１、指定部１０２、分類部１０３、業務実施量計算部１０４、順位割当部１０５、割当結果提示部１０６、制御情報提示部１０７、業務ログ記憶部１１１、制御情報記憶部１１２、分類結果記憶部１１３、計算結果記憶部１１４、不確実性情報記憶部１１５、及び割当結果記憶部１１６を備える。

取得部１０１は、図１に示した業務ログ取得装置１２に対するインタフェースの役割を担う。取得部１０１は、図１に示した業務ログ取得装置１２から業務ログを受信して業務ログ記憶部１１１に格納する。

図３は、業務ログ記憶部１１１に格納される情報の一例を示している。図３の上段には、業務ログ種別が操作端末である業務ログが示されている。各業務ログは、ＩＤ、タイムスタンプ、操作者、操作対象アプリケーション、操作対象ウィンドウ識別情報、及び操作対象ウィンドウ表示内容を示す情報を含む。図３の中段には、業務ログ種別が映像である業務ログが示されている。各業務ログは、ＩＤ、映像ファイル名、フレーム番号、タイムスタンプ、及び撮影対象者を示す情報を含む。業務ログは映像ファイル名及びフレーム番号により実際の映像データに関連付けられている。図３の下段には、業務ログ種別が加速度計である業務ログが示されている。各業務ログは、ＩＤ、センサ固体番号、タイムスタンプ、信号値、及び装着者を示す情報を含む。

指定部１０２は、探索者により指定される業務種別の入力を受け付け、探索者により指定される業務種別を示す情報を分類部１０３に送出する。以下では、探索者により指定される業務種別を対象業務種別とも称する。対象業務種別は、探索者により指定される単一の業務種別であってもよく、探索者により指定される複数の業務種別であってもよい。例えば、指定部１０２は、選択可能な業務種別を探索者に提示し、探索者により選択された業務種別を対象業務種別として特定する。

複数の分類観点それぞれで業務を分類する際の分類先となる複数の業務種別が用意される。例えば、第１の分類観点は“出張申請”や“購入申請”などを含み、第２の分類観点は“社内システム利用”や“メール送受信”などを含み、第３の分類観点は“装置点検”や“故障修理”、“装置運搬”などを含む。指定部１０２は、複数の分類観点のそれぞれについて選択可能な業務種別を探索者に提示してよい。探索者は、１つの分類観点に対して業務種別を選択してもよく、２つ以上の分類観点のそれぞれに対して業務種別を選択してもよい。

分類部１０３は、対象業務種別に対応する分類観点で業務ログ記憶部１１１に格納されている業務ログを分類し、分類結果を分類結果記憶部１１３に格納する。対象業務種別が探索者に指定される単一の業務種別である場合、分類部１０３は、対象業務種別が属する分類観点に対応する分類手法に従って業務ログを分類する。具体的には、分類部１０３は、対象業務種別が属する分類観点に含まれる複数の業務種別に関する制御情報を使用して、対象業務種別が属する分類観点に含まれる複数の業務種別に業務ログを分類する。制御情報は、業務種別ごとに用意され、制御情報記憶部１１２に格納されている。ある業務種別についての制御情報は、業務ログが当該業務種別に該当するか否かを判別するための情報を含む。

制御情報は、業務ログが業務種別に該当するか否かの判別条件を明示的に記述したルールを含んでいてもよい。代替として、制御情報は、業務ログのサンプルを含んでいてもよい。例えば、制御情報は、“出張申請”という業務種別に含まれる業務ログのサンプル、“購入申請”という業務種別に含まれる業務ログのサンプル、“装置点検”という業務種別に含まれる業務ログのサンプルを含む。代替として、制御情報は、業務の内容及び手順を記載したマニュアルなどのドキュメントを含んでいてもよい。

図４Ａ～４Ｃは、制御情報記憶部１１２に格納されている制御情報の例を概略的に示している。図４Ａに示す業務種別判別ルールは、業務ログ種別が端末操作である業務ログを分類するために使用される。業務種別判別ルールは、業務ログが業務種別“出張申請”に該当するか否かを判別するためのルール、及び業務ログが業務種別“購入申請”に該当するか否かを判別するためのルールを含む。制御情報は、図４Ｂに示すような業務ログのサンプルを含んでもよく、図４Ｃに示すような業務マニュアルを含んでもよい。

業務ログ種別が映像である業務ログについては、分類部１０３は、映像ファイル名及びフレーム番号により特定される映像データ及び制御情報を参照することで撮影対象者が実施した業務種別を推定し、推定結果に基づいて業務ログを分類する。業務ログ種別が加速度計である業務ログについては、分類部１０３は、信号値の時間変化パターン及び制御情報を参照することで装着者が実施した業務種別を推定し、推定結果に基づいて業務ログを分類する。

ここで説明される分類手法は例示であって、他の分類手法が使用されてよい。分類手法は、単一の業務ログ種別の業務ログを対象に業務種別を判別する方法に基づいていてもよく、複数の業務ログ種別の業務ログを対象に業務種別を判別する方法に基づいていてもよい。

例えば制御情報が人による理解が困難なものである場合に、制御情報記憶部１１２は、制御情報を作成する際の条件が記載された情報をさらに格納していてもよい。

複数の分類観点のそれぞれに対して業務種別が指定される場合について説明する。例えば、分類観点Ｃ^ｉに対して業務種別ｃ^ｉ _ｓｉが指定され、分類観点Ｃ^ｊに対して業務種別ｃ^ｊ _ｓｊが指定されているとする。以下では、業務種別ｃ^ｉ _ｒｉと業務種別ｃ^ｊ _ｒｊを合成した業務種別をｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ，ｒｊ}と表記する。

分類部１０３は、業務ログ記憶部１１１に格納されているすべての業務ログに対して、分類観点Ｃ^ｉに対応する分類手法及び分類観点Ｃ^ｊに対応する分類手法を独立に適用する。具体的には、分類部１０３は、すべての業務ログを分類観点Ｃ^ｉに含まれる業務種別ｃ^ｉ _１、ｃ^ｉ _２、．．．、ｃ^ｉ _ｒｉ、．．．に分類し、すべての業務ログを、分類観点Ｃ^ｊに含まれる業務種別ｃ^ｊ _１、ｃ^ｊ _２、．．．、ｃ^ｊ _ｒｊ、．．．に分類する。そして、分類部１０３は、業務種別ｃ^ｉ _ｒｉに分類された業務ログと業務種別ｃ^ｊ _ｒｊに分類された業務ログの積集合をとることで、合成業務種別ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ，ｒｊ}に関する業務ログを得る。このようにして、分類部１０３は、業務ログ記憶部１１１に格納されている業務ログを業務種別ｃ^ｉ，ｊ _１，１、ｃ^ｉ，ｊ _１，２、．．．、ｃ^ｉ，ｊ _ｒｉ，１、ｃ^ｉ，ｊ _ｒｉ，２、．．．、ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ，ｒｊ}、．．．、ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ＋１，１}、ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ＋１，２}、．．．に分類する。

業務ログは業務種別ｃ^ｉ，ｊ _１，１、ｃ^ｉ，ｊ _１，２、．．．、ｃ^ｉ，ｊ _ｒｉ，１、ｃ^ｉ，ｊ _ｒｉ，２、．．．、ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ，ｒｊ}、．．．、ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ＋１，１}、ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ＋１，２}、．．．に分類されることになる。分類手法を適用する途中過程を考慮する必要がなく、その結果のみを使用する説明においては、分類観点Ｃに対応する分類手法により業務種別ｃ_１、ｃ_２、．．．、ｃ_ｒ、．．．に分類されたものとして業務ログを扱うこととする。

２つの分類観点に対して業務種別が指定される場合について説明したが、３つ以上の分類観点に対して業務種別が指定される場合についても同様である。

図５は、分類部１０３により得られる分類結果の一例を概略的に示している。図５に示すように、例えば、ＩＤが“３０１３４”である業務ログは、分類観点１では業務種別“出張申請”に分類され、分類観点２では業務種別“社内システム利用”に分類され、分類観点３ではいずれの業務種別にも分類されない。

業務実施量計算部１０４は、人材と分類部１０３により得られる分類結果における業務種別との組み合わせの各々について業務実施量を計算し、計算結果を計算結果記憶部１１４に格納する。業務実施量は、人材による業務の実施を定量化した評価指標であり、業務経験の豊富さに相当する。業務実施量は業務ログの個数であってよい。例えば、業務種別Ｃ^１に分類された業務ログの中に人材１の業務ログが１５個含まれる場合、人材１と業務種別Ｃ^１の組み合わせについての業務実施量は１５となる。業務実施量は、業務ログに含まれるタイムスタンプなどの属性データを集計することにより求めてもよい。

図６は、業務実施量計算部１０４により得られる計算結果の例を概略的に示している。図６の上段に示す計算結果は、図５における分類観点１の業務種別及び分類観点２の業務種別が探索対象として指定される場合に得られるものである。図６に示す例では、人材１と業務種別“出張申請”及び業務種別“社内システム利用”の合成業務種別との組み合わせについての業務実施量は１１６である。図６の下段に示す計算結果は、図５における分類観点３の業務種別が探索対象として指定される場合に得られるものである。図６に示す例では、人材１と業務種別“装置点検”の組み合わせについての業務実施量は２０である。

順位割当部１０５は、計算結果に含まれる対象業務種別の業務実施量に基づいて人材に順位を割り当て、割当結果を割当結果記憶部１１６に格納する。例えば、順位割当部１０５は、対象業務種別の業務実施量の大きい順に人材に順位を割り当てる。

順位割当部１０５は、順位割当のために、不確実性情報記憶部１１５に格納されている不確実性情報を使用してもよい。具体的には、順位割当部１０５は、不確実性情報に基づいて対象業務種別の業務実施量を補正して業務実施量の補正値を得てもよい。順位割当部１０５は業務実施量の補正値（補正後の業務実施量）の大きい順に人材に順位を割り当てる。

さらに、順位割当部１０５は、業務実施量の計算結果と不確実性情報とに基づいて順位間で業務実施量に逆転が発生する確率を算出し、算出した確率に基づいて順位をグループ化してもよい。

不確実性情報は、分類手法の各々について事前に作成され、不確実性情報記憶部１１５に格納される。不確実性情報は、分類手法による分類誤りの傾向を示す情報である。不確実性情報は、例えば、正解の業務種別がわかっている業務ログを試験的に分類することにより生成される。不確実性情報は、業務ログの分類を試験的に実施した結果における分類先の業務種別での誤分類された業務ログの割合に基づいて生成される。不確実性情報は、分類手法により推定された業務種別と正解の業務種別との組み合わせに対する業務実施量に関する割合の分布を含む。

不確実性情報を生成するために使用される業務ログは、業務ログ記憶部１１１に格納されている業務ログのうちの一部であってもよい。業務ログの正解の業務種別は、例えば、人手で業務ログを調べることで付与されたものでもよいし、時間帯を区切って意図的に特定の種別の業務のみを実施して業務ログを取得することで付与されたものであってもよい。

図７は、不確実性情報記憶部１１５に格納される不確実性情報の一例を概略的に示している。図７に示す例では、不確実性情報記憶部１１５は、第１の分類観点に対応する分類手法の不確実性情報と、第２の分類観点に対応する分類手法の不確実性情報と、第３の分類観点に対応する分類手法の不確実性情報と、を格納している。値λ^ｉ _{ｒｉ→ｒ′ｉ}は、分類観点Ｃ^ｉに対応する分類手法で業務種別ｃ^ｉ _ｒｉに分類された業務ログに含まれる正解の業務種別がｃ^ｉ _ｒ′ｉである業務ログから計算される業務実施量を、分類観点Ｃ^ｉに対応する分類手法で業務種別ｃ^ｉ _ｒｉに分類された業務ログから計算される業務実施量で割ることで得られる。

図８は、割当結果記憶部１１６に格納される順位割当結果情報の一例を概略的に示している。図８に示す例では、人材５が１位であり、人材４が２位であり、人材３が３位であり、人材２が４位であり、人材１が５位である。１～３位（人材５、４、３）が１位グループに属し、４位（人材２）が４位グループに属し、５位（人材１）が５位グループに属する。

なお、順位割当部１０５が業務実施量の補正及び順位のグループ化を行わない場合には、業務実施量計算部１０４は、人材ごとに対象業務種別の業務実施量を計算すれば充分である。例えば、対象業務種別が分類観点Ｃ^ｉに属する業務種別ｃ^ｉ _ｓｉ及び分類観点Ｃ^ｊに属する業務種別ｃ^ｊ _ｓｊを含む場合、分類部１０３は、業務種別ｃ^ｉ _ｓｉに関連する業務ログを得て、業務種別ｃ^ｊ _ｓｊに関連する業務ログを得て、業務種別ｃ^ｉ _ｓｉに関連する業務ログと業務種別ｃ^ｊ _ｓｊに関連する業務ログとの積集合を対象業務種別に関連する業務ログとして得る。業務実施量計算部１０４は、分類部１０３により得られた対象業務種別に関連する業務ログに基づいて、人材ごとに対象業務種別の業務実施量を計算する。

割当結果提示部１０６は、順位割当部１０５により得られる割当結果を探索者に提示する。例えば、割当結果提示部１０６は割当結果を表示装置に表示する。

制御情報提示部１０７は、制御情報記憶部１１２から制御情報を取得し、制御情報を探索者に提示する。例えば、制御情報提示部１０７は制御情報を表示装置に表示する。制御情報提示部１０７は、制御情報に代えて又は追加して、制御情報を用意する際の条件が記載された情報を探索者に提示してもよい。

上記の構成を備える情報提示装置１１は、探索者により指定される業務種別についての経験が豊富な人材を探索者に提示することができる。

図９は、情報提示装置１１のハードウェア構成例を概略的に示している。図９に示す例では、情報提示装置１１は、プロセッサ１５１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１５２、プログラムメモリ１５３、ストレージデバイス１５４、及び入出力インタフェース１５５を備える。プロセッサ１５１は、ＲＡＭ１５２、プログラムメモリ１５３、ストレージデバイス１５４、及び入出力インタフェース１５５と通信する。

プロセッサ１５１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの汎用回路を含む。ＲＡＭ１５２はワーキングメモリとしてプロセッサ１５１により使用される。ＲＡＭ１５２はＳＤＲＡＭなどの揮発性メモリを含む。プログラムメモリ１５３は、検索プログラムを含む、プロセッサ１５１により実行されるプログラムを記憶する。プログラムはコンピュータ実行可能命令を含む。プログラムメモリ１５３として例えばＲＯＭが使用される。ストレージデバイス１５４の一部領域がプログラムメモリ１５３として使用されてもよい。

プロセッサ１５１は、プログラムメモリ１５３に記憶されたプログラムをＲＡＭ１５２に展開し、プログラムを解釈及び実行する。検索プログラムは、プロセッサ１５１により実行されると、情報提示装置１１に関して説明される一連の処理をプロセッサ１５１に行わせる。

プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記憶された状態で情報提示装置１１に提供されてよい。この場合、情報提示装置１１は、記録媒体からデータを読み出すドライブを備え、記録媒体からプログラムを取得する。記録媒体の例は、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－Ｒなど）、光磁気ディスク（ＭＯなど）、及び半導体メモリを含む。また、プログラムはネットワークを通じて配布するようにしてもよい。具体的には、プログラムをネットワーク上のサーバに格納し、情報提示装置１１がサーバからプログラムをダウンロードするようにしてもよい。

ストレージデバイス１５４は、業務ログなどのデータを記憶する。ストレージデバイス１５４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリを含む。

入出力インタフェース１５５は、外部装置と通信するための通信モジュールと、周辺機器を接続するための複数の端子と、を備える。通信モジュールは有線モジュール及び／又は無線モジュールを含む。周辺機器の例は、表示装置、キーボード、及びマウスを含む。プロセッサ１５１は、入出力インタフェース１５５を介して対象業務種別の入力を受け取る。プロセッサ１５１は、入出力インタフェース１５５を介して割当結果を出力する。

なお、プロセッサ１５１は、汎用回路に代えて又は追加して、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などの専用回路を含んでよい。

（２）情報提示装置の動作
（２－１）全体フロー
図１０は、情報提示装置１１により実行される情報提示方法の一例を概略的に示している。

図１０のステップＳ１０において、制御情報提示部１０７は、探索者から制御情報を提示する指示を受け取ったか否かを判定する。制御情報提示部１０７が指示を受け取った場合（ステップＳ１０；Ｙｅｓ）、フローはステップＳ１１に進む。ステップＳ１１において、制御情報提示部１０７は、制御情報記憶部１１２から制御情報を取得し、制御情報を探索者に提示する。

例えば、指定部１０２は、探索対象となる業務種別を指定するためのユーザインタフェース画面を表示装置に表示する。ユーザインタフェース画面は制御情報の表示を指示するためのボタンを含む。制御情報提示部１０７は、ボタンがクリックされたときに制御情報を表示装置に表示する。

制御情報提示部１０７が指示を受け取らない場合（ステップＳ１０；Ｎｏ）又はステップＳ１１の処理が実行された後に、フローはステップＳ１２に進む。ステップＳ１２において、指定部１０２は、探索者から対象業務種別の入力を受け付ける。対象業務種別は、探索者により指定される少なくとも１つの業務種別を含む。

ステップＳ１３において、分類部１０３は、対象業務種別に対応する分類観点で業務ログ記憶部１１１に格納されている業務ログを分類する。対象業務種別が分類観点Ｃ^ｉに属する業務種別ｃ^ｉ _ｓｉ及び分類観点Ｃ^ｊに属する業務種別ｃ^ｊ _ｓｊを含む場合、分類部１０３は、分類観点Ｃ^ｉに対応する分類手法及び分類観点Ｃ^ｊに対応する分類手法を独立に適用し、得られた分類結果を組み合わせ、それにより最終的な分類結果を得る。

ステップＳ１４において、業務実施量計算部１０４は、業務ログ記憶部１１１に格納されている業務ログと、分類部１０３により得られた分類結果と、に基づいて、人材と分類結果における業務種別との組み合わせの各々について業務実施量を計算する。業務実施量計算部１０４により計算される業務実施量は、人材と対象業務種別との組み合わせの各々についての業務実施量を含む。

ステップＳ１５において、順位割当部１０５は、業務実施量の計算結果に基づいて、人材に順位を割り当てる。例えば、順位割当部１０５は、対象業務種別の業務実施量が高い順に人材に順位を割り当てる。順位割当部１０５は、対象業務種別に対応する分類観点に関する不確実性情報に基づいて業務実施量を補正し、補正された業務実施量が高い順に人材に順位を割り当ててもよい。さらに、順位割当部１０５は、不確実性情報と業務実施量の計算結果とに基づいて、順位間で評価指標に逆転が発生する確率を計算し、計算された確率に基づいて順位をグループ化してもよい。順位割当については後述する。

ステップＳ１６において、割当結果提示部１０６は、順位割当部１０５により得られた割当結果を探索者に提示する。例えば、割当結果提示部１０６は割当結果を表示装置に表示する。順位がグループ化されている場合、割当結果提示部１０６は順位のグループ化結果をさらに提示する。

図１０に示す例では、探索対象となる業務種別が探索者により指定された後に、ステップＳ１３に示す分類処理が実行される。代替として、分類処理は、探索対象となる業務種別が探索者により指定される前に実行しておいてもよい。この場合、分類部１０３は、すべての分類観点に対応する分類手法を独立に適用し、それにより得られた分類手法のそれぞれについての分類結果を分類結果記憶部１１３に格納しておく。業務ログが業務ログ記憶部１１１に新たに追加されると、分類部１０３は追加された業務ログを分類する。このようにすることで、探索対象となる業務種別が探索者により指定されるたびに分類処理を行う必要がなくなる。探索者が複数の分類観点のそれぞれに対して業務種別を指定する場合には、分類部１０３は、分類結果記憶部１１３からこれらの分類観点に関する分類結果を取得し、取得した分類結果から合成分類観点に関する分類結果を生成する。

（２－２）順位割当
図１１は、順位割当部１０５における順位割当動作の一例を概略的に示している。具体的には、図１１は、順位割当部１０５が業務実施量計算部１０４により得られる業務実施量の計算結果と不確実性情報とに基づいて人材に順位を割り当てる場合の動作を概略的に示している。

（２－２－１）不確実性情報の算出
図１１のステップＳ２０において、順位割当部１０５は、対象業務種別に関する不確実性情報を取得する。

単一の分類観点に対して業務種別が指定される場合には、順位割当部１０５は、不確実性情報記憶部１１５から、指定される業務種別に一致する業務種別に関する不確実性情報を取得する。

例えば、分類観点Ｃ^ｉに対して業務種別ｃ^ｉ _ｓｉが指定されているとする。さらに、業務ログは業務種別ｃ^ｉ _１、ｃ^ｉ _２、．．．、ｃ^ｉ _ｒｉ、．．．に分類されているものとする。順位割当部１０５は、不確実性情報記憶部１１５から分類観点Ｃ^ｉに対応する分類手法の不確実性情報を取得する。具体的には、順位割当部１０５は、不確実性情報記憶部１１５から値λ^ｉ _１→ｓｉ、λ^ｉ _２→ｓｉ、．．．、λ^ｉ _{ｓｉ→ｓｉ}、．．．を取得する。順位割当部１０５は、取得した不確実性情報をそのまま対象業務種別に関する不確実性情報として使用する。

２つの分類観点に対して業務種別が指定される場合には、順位割当部１０５は、不確実性情報記憶部１１５から、指定される２つの業務種別に一致する２つの業務種別に関する不確実性情報を取得し、取得した不確実性情報から対象業務種別に関する不確実性情報を算出する。

例えば、分類観点Ｃ^ｉに対して業務種別ｃ^ｉ _ｓｉが指定され、分類観点Ｃ^ｊについて業務種別ｃ^ｊ _ｓｊが指定されているとする。さらに、業務ログは業務種別ｃ^ｉ，ｊ _１，１、ｃ^ｉ，ｊ _１，２、．．．、ｃ^ｉ，ｊ _ｒｉ，１、ｃ^ｉ，ｊ _ｒｉ，２、．．．、ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ，ｒｊ}、．．．ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ＋１，１}、ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ＋１，２}、．．．に分類されているものとする。順位割当部１０５は、不確実性情報記憶部１１５から、分類観点Ｃ^ｉに対応する分類手法の不確実性情報及び分類観点Ｃ^ｊに対応する分類手法の不確実性情報を取得する。分類観点Ｃ^ｉに対応する分類手法の不確実性情報は値λ^ｉ _１→ｓｉ、λ^ｉ _２→ｓｉ、．．．、λ^ｉ _{ｓｉ→ｓｉ}、．．．を含み、分類観点Ｃ^ｊに対応する分類手法の不確実性情報は値λ^ｊ _１→ｓｊ、λ^ｊ _２→ｓｊ、．．．、λ^ｊ _{ｓｊ→ｓｊ}、．．．を含む。順位割当部１０５は下記式に従ってλ^ｉ，ｊ _{ｒｉ→ｓｉ，ｒｊ→ｓｊ}を算出する。

ここで、λ^ｉ，ｊ _{ｒｉ→ｓｉ，ｒｊ→ｓｊ}は、ｒ_ｉ＝１，２，．．．，ｓ_ｉ，．．．、ｒ_ｊ＝１，２，．．．，ｓ_ｊ，．．．として、ｒ_ｉとｒ_ｊの組み合わせのそれぞれに対して算出される。値λ^ｉ，ｊ _{ｒｉ→ｓｉ，ｒｊ→ｓｊ}は、業務種別ｃ^ｉ，ｊ _{ｒｉ，ｒｊ}に分類された業務ログのうち正解の業務種別がｃ^ｉ，ｊ _{ｓｉ，ｓｊ}であるものの割合を示す。

３つ以上の分類観点に対して業務種別が指定される場合には、順位割当部１０５は、不確実性情報記憶部１１５から、指定される業務種別にそれぞれ一致する業務種別に関する不確実性情報を取得し、取得した不確実性情報から対象業務種別に関する不確実性情報を算出する。

例えば、業務種別が指定されている分類観点をＣ^１、Ｃ^２、Ｃ^３、．．．とする。順位割当部１０５は、分類観点Ｃ^１、Ｃ^２に対して、２つの分類観点に対して業務種別が指定されている場合に関して説明した処理を適用することにより、合成分類観点Ｃ^１，２に対応する分類手法の不確実性情報を算出する。順位割当部１０５は、分類観点Ｃ^１，２、Ｃ^３に対して、２つの分類観点に対して業務種別が指定されている場合に関して説明した処理を適用することにより、合成分類観点Ｃ^{１，２，３}に対応する分類手法の不確実性情報を算出する。順位割当部１０５は、２つの分類観点に対して業務種別が指定されている場合に関して説明した処理を繰り返し適用することにより、合成分類観点Ｃ^{１，２，３，．．．}に対応する分類手法の不確実性情報を算出する。

分類手法を適用する途中過程を考慮する必要がなく、その結果のみを使用する説明においては、合成分類観点Ｃに対応する分類手法により業務種別ｃ_１、ｃ_２、．．．、ｃ_ｒ、．．．に分類されたものとして業務ログを扱うこととする場合には、対象業務種別に関する不確実性情報の値をλ_ｒ→ｓと表記する。ここで、値λ_ｒ→ｓは、業務種別の推定結果がｃ_ｒである業務ログのうち正解の業務種別がｃ_ｓであるものの割合を示す。

（２－２－２）各人材の業務実施量の確率分布及び補正値の算出
ステップＳ２１において、順位割当部１０５は、探索対象となるすべての人材について、業務実施量の確率分布及び補正値を計算したか否かを判定する。いずれかの人材について業務実施量の確率分布及び補正値が計算されてない場合（ステップＳ２１；Ｎｏ）、フローはステップＳ２２に進む。

ステップＳ２２において、順位割当部１０５は、処理対象となる人材ｈを選択する。ステップＳ２３において、順位割当部１０５は、人材ｈについて業務実施量の確率分布及び補正値を算出する。

人材ｈの業務ログは分類観点Ｃに対応する分類手法により業務種別ｃ_１、ｃ_２、．．．、ｃ_ｒ、．．．に分類されている。業務種別ｃ_ｒに分類された人材ｈの業務ログの個数をｎ^ｈ _ｒとし、その合計をｎ^ｈとする。合計ｎ^ｈは下記のように表される。

さらに、人材ｈの業務種別ｃ_ｒの業務実施量をｗ^ｈ _ｒとし、その合計をｗ^ｈとする。合計ｗ^ｈは下記のように表される。

なお、各業務ログがどの業務種別のものであるかは分類手法により推定されたものであるので、ｎ^ｈ _ｒは業務ログの個数の推定値であり、ｗ^ｈ _ｒは業務実施量の推定値である。

業務実施量として業務ログの件数を使用する場合について説明する。この場合、任意のｒについて、ｗ^ｈ _ｒ＝ｎ^ｈ _ｒである。各業務種別ｃ_ｒに分類されたｎ^ｈ _ｒ個の業務ログのうち本来の業務種別がｃ_ｓであるものの個数ｘ^ｈ _ｒの確率分布φ^ｈ _ｒ（ｘ^ｈ _ｒ）は、平均μ^ｈ _ｒ＝ｎ^ｈ _ｒλ_ｒ→ｓ、分散（σ^ｈ _ｒ）^２＝ｎ^ｈ _ｒλ_ｒ→ｓ（１－λ_ｒ→ｓ）の二項分布に従うと考えられ、下記となる。

人材ｈのｎ^ｈ個の業務ログのうち本来の業務種別がｃ_ｓであるものの個数ｘ^ｈの確率分布ψ^ｈ（ｘ^ｈ）は、業務種別ｃ_１、ｃ_２、．．．、ｃ_ｒ、．．．に分類されたｎ^ｈ _１、ｎ^ｈ _２、．．．、ｎ^ｈ _ｒ、．．．個の業務ログのうち本来の業務種別がｃ_ｓであるものの個数の和ｘ^ｈ＝Σ_ｒｘ^ｈ _ｒの確率分布であり、確率分布φ^ｈ _１、φ^ｈ _２、．．．、φ^ｈ _ｒ、．．．の畳み込みとなる。ここで、任意の２個の確率分布φ^ｈ _ｒ′、φ^ｈ _ｒ″の畳み込みφ^ｈ _ｒ′＊φ^ｈ _ｒ″は、０以上ｎ^ｈ以下の各ｘ^ｈ _{ｒ′，ｒ″}について、下記のように表される。

φ^ｈ _１、φ^ｈ _２、．．．、φ^ｈ _ｒ、．．．の畳み込みφ^ｈ _１＊φ^ｈ _２＊．．．＊φ^ｈ _ｒ＊．．．は、φ^ｈ _１とφ^ｈ _２の畳み込みφ^ｈ _１＊φ^ｈ _２を求め、次にφ^ｈ _１＊φ^ｈ _２とφ^ｈ _３の畳み込みφ^ｈ _１＊φ^ｈ _２＊φ^ｈ _３を求めるといったように、２個の確率分布の畳み込みを繰り返すことにより計算される。

代替として、ｎ^ｈ _１、ｎ^ｈ _２、．．．、ｎ^ｈ _ｒ、．．．がいずれも充分に大きい場合には、二項分布とみなした確率分布φ^ｈ _ｒ（ｘ^ｈ _ｒ）を、平均及び分散が同じ正規分布として、

と近似し、正規分布の再現性の性質を利用することにより、φ^ｈ _１、φ^ｈ _２、．．．、φ^ｈ _ｒ、．．．の畳み込みである確率分布ψ^ｈ（ｘ^ｈ）は下記により算出される。

ただし、正規分布は確率変数が連続値の確率分布であるため、確率分布ψ^ｈ（ｘ^ｈ）は、離散値ｘ^ｈの確率分布として下記のように求まる。

人材ｈの業務種別ｃ_ｓの業務実施量の推定値はｗ^ｈ _ｓ＝ｎ^ｈ _ｓであるが、その補正値ｗ′^ｈ _ｓは、ψ^ｈ（ｘ^ｈ）の期待値として、下記により算出される。

業務実施量として、業務ログに含まれるタイムスタンプなどの属性データを使用する場合について説明する。

不確実性情報が試験的に分類を実施した際の推定結果の業務種別と正解の業務種別の各組み合わせに対する業務ログの個数に関する割合の分布である場合には、業務種別ｃ_ｒごとに求まっているｎ^ｈ _ｒ及びｗ^ｈ _ｒからρ^ｈ _ｒ＝ｗ^ｈ _ｒ／ｎ^ｈ _ｒの値を算出し、業務ログの個数ｘ^ｈ _ｒに関する確率分布φ^ｈ _ｒ（ｘ^ｈ _ｒ）を、業務実施量ｙ^ｈ _ｒ＝ρ^ｈ _ｒｘ^ｈ _ｒに関する確率分布φ^ｈ _ｒ（ｙ^ｈ _ｒ）に変換し、φ^ｈ _１、φ^ｈ _２、．．．、φ^ｈ _ｒ、．．．の畳み込み確率分布として、人材ｈの全業務ログのうち本来の業務種別がｃ_ｓである業務ログの業務実施量ｙ^ｈの確率分布ψ^ｈ（ｙ^ｈ）を計算する。例えば、φ^ｈ _ｒ（ｘ^ｈ _ｒ）を正規分布で近似している場合には、φ^ｈ _ｒ（ｙ^ｈ _ｒ）及びψ^ｈ（ｙ^ｈ）は以下のようになる。

ただし、連続値の確率分布を離散値の確率分布として用いる際の計算方法については、同様である。

また、人材ｈの業務種別ｃ_ｓの業務実施量の推定値はｗ^ｈ _ｓであるが、その補正値ｗ′^ｈ _ｓはψ^ｈ（ｙ^ｈ）の期待値として下記式により算出する。

代替として、不確実性情報が、試験的に分類を実施した際の、推定結果の業務種別と正解の業務種別の各組み合わせに対する業務実施量自体に関する割合の分布を保持している場合には、その値をパラメータとする適当な確率分布族として、業務実施量自体の確率分布を計算してもよい。適当な確率分布族の例は二項分布及び正規分布を含む。

図１２は、図１１のステップＳ２３に示される確率分布及び補正値を算出する処理の一例を概略的に示している。図１２のステップＳ３０において、順位割当部１０５は、分類観点に属するすべての業務種別について確率分布が算出されているか否かを判定する。

いずれかの業務種別について確率分布が算出されていない場合（ステップＳ３０；Ｎｏ）、フローはステップＳ３１に進む。ステップＳ３１において、順位割当部１０５は、確率分布が算出されていない業務種別の中から１つの業務種別ｃ_ｒを選択する。

ステップＳ３２において、順位割当部１０５は、業務種別ｃ_ｒに分類されたｎ^ｈ _ｒ個の業務ログのうち本来の業務種別がｃ_ｓであるものの個数ｘ^ｈ _ｒの確率分布φ^ｈ _ｒ（ｘ^ｈ _ｒ）を計算する。

ステップＳ３３において、順位割当部１０５は、業務種別ｃ_ｒに業務ログの個数ｎ^ｈ _ｒ及び業務実施量ｗ^ｈ _ｒからρ^ｈ _ｒを算出する。ここで、ρ^ｈ _ｒ＝ｗ^ｈ _ｒ／ｎ^ｈ _ｒである。

ステップＳ３４において、順位割当部１０５は、確率分布φ^ｈ _ｒ（ｘ^ｈ _ｒ）を業務実施量ｙ^ｈ _ｒに関する確率分布φ^ｈ _ｒ（ｙ^ｈ _ｒ）に変換する。その後、フローはステップＳ３０に戻る。

すべての業務種別について確率分布が算出されている場合（ステップＳ３０；Ｙｅｓ）、フローはステップＳ３５に進む。

ステップＳ３５において、順位割当部１０５は、人材ｈの全業務ログのうち本来の業務種別がｃ_ｓである業務ログの属性データの集計値ｙ^ｈの確率分布ψ^ｈ（ｙ^ｈ）を計算する。

ステップＳ３６において、順位割当部１０５は、ψ^ｈ（ｙ^ｈ）の期待値として業務実施量の補正値ｗ′^ｈ _ｓを算出する。

なお、以上の説明では、確率分布の変換方法の例を説明するために、ｘ^ｈを、本来の業務種別がｃ_ｓである業務ログの個数とし、ｙ^ｈを、本来の業務種別がｃ_ｓである業務ログの属性データの集計値として、区別したが、以降の説明においては、個数か属性データの集計値かを区別せず、どちらの場合もｘ^ｈと表記する。

図１１を再び参照すると、ステップＳ２４において、順位割当部１０５は、０≦ｘ≦ｗ^ｈ内の各ｘについて、人材ｈの業務実施量がｘ以上である確率ｐ_ｈ（ｘ）を算出する。順位割当部１０５は下記により確率ｐ_ｈ（ｘ）を算出する。

確率分布及び補正値の計算が完了している場合（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、フローはステップＳ２５に進む。

図１３は、図１１のステップＳ２４に示される確率を算出する処理の一例を概略的に示している。図１３のステップＳ４０において、順位割当部１０５はｘを０に設定する。ステップＳ４１において、順位割当部１０５は、ｘがｗ^ｈより大きいか否かを判定する。

ｘがｗ^ｈ以下である場合（ステップＳ４１；Ｎｏ）、フローはステップＳ４２に進む。ステップＳ４２において、順位割当部１０５は、人材ｈの対象業務種別の業務実施量に関する確率分布ψ^ｈ（ｘ^ｈ）に基づいて業務実施量がｘ以上となる確率ｐ_ｈ（ｘ）を算出する。ステップＳ４３において、順位割当部１０５はｘを１だけ増大させる。その後、フローはステップＳ４１に戻る。

ｘがｗ^ｈより大きい場合（ステップＳ４１；Ｙｅｓ）、フローは終了となる。

（２－２－３）業務実施量の補正値による順位割当
図１１を再び参照すると、ステップＳ２５において、順位割当部１０５は、業務実施量の補正値の大きい順に人材に順位を割り当てる。以下では、順位ｋが割り当てられた人材（ｋ番目の人材）を人材ｈ（ｋ）と表記する。

（２－２－４）順位間で業務実施量に逆転が発生しない確率の算出
ステップＳ２６において、順位割当部１０５は、すべての順位間について、業務実施量に逆転が発生しない確率を計算したか否かを判定する。いずれかの順位間について確率が計算されていない場合（ステップＳ２６；Ｎｏ）、フローはステップＳ２７に進む。

ステップＳ２７において、順位割当部１０５は、確率が計算されていない順位間の中から１つの順位間を選択する。順位間で業務実施量に逆転が発生しない確率を算出する対象となる人材の集合をＨ、集合Ｈに含まれる人材数を｜Ｈ｜とする。

ステップＳ２８において、順位割当部１０５は、業務実施量に逆転が発生しない確率を算出する。

１～ｋ番目の人材とｋ＋１番目以降の人材とで、業務種別ｃ_ｓの業務実施量に逆転が発生しない確率Ｐ_ｋの算出方法について説明する。

まず、１～ｋ番目の人材の業務種別ｃ_ｓの業務実施量の最小値がｘ以上ｘ＋１未満である、すなわち、１～ｋ番目の人材の業務種別ｃ_ｓの業務実施量について、全員がｘ以上だが全員がｘ＋１以上ではなく、ちょうどｘである人材が少なくとも１人いる確率ｑ_ｋ（ｘ）は下記式のように表すことができる。

ここで、１～ｋ番目の人材の、業務種別によらない全業務実施量の最小値を

とすると、１～ｋ番目の人材の業務種別ｃ_ｓの業務実施量の最小値がτ^ｋ _ｍｉｎよりも大きくなる確率はゼロであるので、ｑ_ｋ（τ^ｋ _ｍｉｎ）は下記式のように求まる。

順位割当部１０５は、上記式によりｑ_ｋ（τ^ｋ _ｍｉｎ）の値を算出する。以降、順位割当部１５０は、直前の計算結果を利用しながら ｑ_ｋ（τ^ｋ _ｍｉｎ－１）、ｑ_ｋ（τ^ｋ _ｍｉｎ－２）、．．．、ｑ_ｋ（０）の値を順に算出する。

さらに、ｋ＋１番目以降のすべての人材について、業務種別ｃ_ｓの業務実施量がｘ未満である確率は

である。１～ｋ番目の人材の業務種別ｃ_ｓの業務実施量の最小値が、０以上１未満である場合、１以上２未満である場合、．．．τ^ｋ _ｍｉｎ以上τ^ｋ _ｍｉｎ＋１未満である場合は、互いに排反である。よって、１～ｋ番目の人材とｋ＋１番目以降の人材とで、業務種別ｃ_ｓの業務実施量に逆転が発生しない確率Ｐ_ｋは下記式により算出することができる。

図１４は、図１１のステップＳ２８に示される確率を算出する処理の一例を概略的に示している。図１４のステップＳ５０において、順位割当部１０５は、１～ｋ番目の人材の、業務種別によらない全業務実施量の最小値τ^ｋ _ｍｉｎを算出する。ステップＳ５１において、順位割当部１０５は、ｘをτ^ｋ _ｍｉｎに設定する。

ステップＳ５２において、順位割当部１０５は、１～ｋ番目の人材の業務種別ｃ_ｓの業務実施量の最小値がｘ以上ｘ＋１未満である確率ｑ_ｋ（ｘ）について、ｑ_ｋ（τ^ｋ _ｍｉｎ）を算出する。ステップＳ５３において、順位割当部１０５は、ｖをｑ_ｋ（τ^ｋ _ｍｉｎ）に設定する。

ｘ＞０の場合（ステップＳ５４；Ｙｅｓ）、フローはステップＳ５５に進む。ステップＳ５５において、順位割当部１０５はｘを１だけ低減させる。

ステップＳ５６において、順位割当部１０５は下記式によりｕを算出する。

ステップＳ５７において、順位割当部１０５は、ｑ_ｘ（ｘ）＝ｕ－νによりｑ_ｘ（ｘ）を算出する。ステップＳ５８において、順位割当部１０５はνをｕに設定する。

ｘ≦０の場合（ステップＳ５４；Ｎｏ）、フローはステップＳ５９に進む。ステップＳ５９において、順位割当部１０５は確率Ｐ_ｋを算出する。

以上で説明した確率Ｐ_ｋを算出する処理を、ｋの値をｋ＝１，２，．．．，｜Ｈ｜－１と変化させながら実施することで、各順位ｋについて、１～ｋ番目の人材とｋ＋１番目以降の人材とで業務種別ｃ_ｓの業務実施量に逆転が発生しない確率Ｐ_ｋの値を算出する。

代替として、確率Ｐ_ｋとして、ｋ番目の人材とｋ＋１番目の人材とで業務種別ｃ_ｓの業務実施量に逆転が発生しない確率を使用してもよい。ｋ＋１番目の人材の業務種別ｃ_ｓの業務実施量がｘ未満である確率は１－ｐ_{ｈ（ｋ＋１）}（ｘ）であり、ｋ番目の人材の業務種別ｃ_ｓの業務実施量が０の場合、１の場合、．．．、ｗ^ｈ（ｋ）の場合は互いに排反である。よって、確率Ｐ_ｋは下記式により算出することができる。

図１１を再び参照すると、すべての順位間について確率が計算されている場合（ステップＳ２６；Ｙｅｓ）、フローはステップＳ２９に進む。

（２－２－５）順位のグループ化
ステップＳ２９において、順位割当部１０５は、確率Ｐ_１、Ｐ_２、．．．、Ｐ_ｋ、．．．に基づいて、順位をグループ化する。順位のグループ化の対象となる人材の集合をＨ_０とする。

順位のグループ化は、分割要否を判定するステップと、判定の結果として分割を行う場合に分割位置を決定するステップと、分割を適用するかどうかを判定するステップと、を含む処理を繰り返すことにより実行される。分割位置は何番目の人材と何番目の人材との間で分割を行うかを示す情報である。

図１５は、順位割当部１０５の順位グループ化動作を概略的に示している。図１５のステップＳ６０において、順位割当部１０５は、すべての順位をひとつのグループとする。

ステップＳ６１において、順位割当部１０５は、グループの分割が必要か否かを判定する。分割が不要である場合（ステップＳ６１；Ｎｏ）、フローは終了となる。

分割が必要である場合（ステップＳ６１；Ｙｅｓ）、フローはステップＳ６２に進む。ステップＳ６２において、順位割当部１０５は、グループの分割位置を決定する。例えば、順位割当部１０５は、ｋ位とｋ＋１位との間でグループを分割することを決定する。

ステップＳ６３において、順位割当部１０５は、分割を適用するか否かを判定する。分割を適用しない場合（ステップＳ６３；Ｎｏ）、フローは終了となる。

分割を適用する場合（ステップＳ６３；Ｎｏ）、フローはステップＳ６４に進む。ステップＳ６４において、順位割当部１０５は、決定した分割位置でグループを分割する。フローはステップＳ６１に戻る。

以下で、分割要否の判定方法、分割位置の決定方法、分割適用の判定方法について説明する。その際、ある時点までの分割により、ｋ_１位とｋ_１＋１位のとの間、ｋ_２位とｋ_２＋１位の間、．．．、ｋ_ｍ位とｋ_ｍ＋１位との間でグループ分割がなされているものとする。また、このとき、ｍ＋１個のグループ、つまり、人材の集合を下記のように表記する。

（２－２－５－１）分割要否の判定方法
第１の判定方法では、探索者が、探索対象となる業務種別とともに、選出したい人数の最大値ｋ_ｍａｘを指定する。順位割当部１０５は、最上位のグループに属する人材の数｜Ｈ_１～ｋ１｜がｋ_ｍａｘよりも大きい場合に、分割が必要であると判定し、ｋ_ｍａｘ以下である場合に、分割が不要であると判定する。これにより、ｋ_ｍａｘ人以下の人材を選出する際に、分類誤りを考慮した上で最も意味のある選出基準を探索者に提示することができる。

第２の判定方法では、探索者が、探索対象となる業務種別とともに、選出したい人数の最大値ｋ_ｍａｘを指定する。順位割当部１０５は、ｋ_ｍａｘ位及びｋ_ｍａｘ＋１位が同じグループに属している場合に、分割が必要であると判定し、ｋ_ｍａｘ位及びｋ_ｍａｘ＋１位が異なるグループに属している場合に、分割が不要であると判定する。これにより、探索者がｋ_ｍａｘ位の人材を選出し、ｋ_ｍａｘ＋１位の人材を選出しないのであれば、分類誤りを考慮した上でそれよりも意味のある選出基準があることを探索者に提示することができる。

第３の判定方法では、探索者が、探索対象となる業務種別とともに、選出したい人数の最小値ｋ_ｍｉｎ及び最大値ｋ_ｍａｘを指定する。順位割当部１０５は、ｋ_ｍｉｎ位及びｋ_ｍａｘ位が同じグループに属している場合に、分割が必要であると判定し、ｋ_ｍｉｎ位及びｋ_ｍａｘ位が異なるグループに属している場合に、分割が不要であると判定する。これにより、ｋ_ｍｉｎ人以上ｋ_ｍａｘ人以下の間で人材を選出する際に、分類誤りを考慮した上で意味のある人数の決め方の選択肢を探索者に提示することができる。

第４の判定方法では、探索者が、探索対象となる業務種別とともに、選出したい人数の最小値ｋ_ｍｉｎ及び最大値ｋ_ｍａｘを指定する。順位割当部１０５は、ｋ_ｍａｘ位及びｋ_ｍａｘ＋１位が同じグループに属している場合、又はｋ_ｍｉｎ位及びｋ_ｍａｘ位が同じグループに属している場合に、分割が必要であると判定し、そうでなければ、分割が不要であると判定する。第４の判定方法は、第２の判定方法及び第３の判定方法の両方の効果を奏する。

第５の判定方法では、探索者が、探索対象となる業務種別とともに、グループ数の最大値ｍ_ｍａｘを指定する。順位割当部１０５は、グループ数がｍ_ｍａｘよりも小さい場合に、分割が必要と判定し、ｍ_ｍａｘ以上である場合に、分割が不要であると判定する。

分割要否の判定は、第１の判定方法から第４の判定方法までのいずれかと第５の判定方法の組み合わせを使用して行われてもよい。判定条件として、組み合わせ対象となる判定方法における条件の選言を用いてもよいし、それらの連言を用いてもよい。

順位割当部１０５は分割要否の判定を行わなくてもよい。すなわち、図１５に示すフローにおいてステップＳ６１の処理が削除されてもよい。この場合、分割を継続するか否かは分割適用の判定に委ねられることになる。

（２－２－５－２）分割位置の決定方法
「分割位置ｋにおけるグループの分割」とは、ｋ位とｋ＋１位との間で（ｋ番目の人材とｋ＋１番目の人材との間で）グループを分割することを意味するものとする。さらに、分割位置として適用されていない順位間の集合をＫ_ｃとする。１回も分割が行われていない初期状態では、Ｋ_ｃ＝｛１，２，．．．，ｋ，．．．，｜Ｈ_０｜－１｝である。

確率Ｐ_ｋは、１～ｋ番目の人材とｋ＋１番目以降の人材とで、又は、ｋ番目の人材とｋ＋１番目の人材とで、業務実施量に逆転が発生しない確率である。確率Ｐ_ｋは、１位と２位との間、２位と３位との間、というように各順位間に対して算出される。ここで、確率Ｐ_ｋの値が大きい順位間ほど、分類誤りの可能性を考慮したとしても逆転が発生しにくく、順位の違いに意味がある。逆に、確率Ｐ_ｋの値が小さい順位間ほど、分類誤りにより逆転が発生しやすく、順位の違いに意味がない。

順位割当部１０５は、集合Ｋ_ｃの中から確率Ｐ_ｋが最大となるｋを分割位置として選択する。代替として、直前の分割によりグループＨ_{ｋａ～ｋｂ}が分割位置ｋ′で分割されてグループＨ_{ｋａ～ｋ′}、Ｈ_{ｋ′＋１～ｋｂ}が生成されたときに、順位割当部１０５は、順位ｋ_ａ～ｋ′－１、ｋ′＋１～ｋ_ｂ－１において、業務実施量に逆転が発生しない確率Ｐ_ｋを算出しなおして更新し、その上で確率Ｐ_ｋが最大となるｋを分割位置として選択してもよい。

（２－２－５－３）分割適用の判定方法
探索者が、探索対象となる業務種別とともに、逆転が発生しない確率の最小値Ｐ_ｍｉｎを指定する。順位割当部１０５は、決定された分割位置において逆転が発生しない確率がＰ_ｍｉｎ以上である場合に、分割を適用すると判定し、Ｐ_ｍｉｎより小さい場合に、分割を適用しないと判定する。

順位割当部１０５は分割適用の判定を行わなくてもよい。すなわち、図１５に示すフローにおいてステップＳ６３の処理が削除されてもよい。この場合、分割を継続するか否かは分割要否の判定に委ねられることになる。

はじめはすべての人材が同じグループに属しているものとしてグループ分割を順次に行う方法を説明した。逆に、人材がすべて異なるグループに属しているものとしてグループを順次に統合する方法を用いてもよい。この場合、順位割当部１０５は、業務実施量に逆転が発生しない確率Ｐ_ｋが小さい順位から順にグループの統合を行う。

（３）効果
情報提示装置１１は、探索者により指定される業務種別である対象業務種別に対応する分類観点で複数の業務ログを分類することにより、対象業務種別に関連する業務ログを得て、対象業務種別に関連する業務ログに基づいて、人材ごとに対象業務種別の業務実施量を計算し、対象業務種別の業務実施量の計算結果に基づいて人材に順位を割り当て、順位の割当結果を探索者に提示する。これにより、対象業務種別の業務経験が豊富な人材を探索者に提示することができる。

業務ログは業務の実施に伴い自動的に記録され、業務ログから業務経験の豊富さを表す業務実施量が算出される。これにより、業務実施者、その上長、又は人事担当者などが業務報告をデータベースに明示的に登録するなどデータベースを更新する手間が不要である。さらに、最新の状態に基づいて適任者を探すことが可能となる。

業務ログとして、業務で取り扱われる情報だけでなく、映像データやセンサデータを利用することが可能である。業務ログをそのまま用いるのではなく業務種別に分類し、分類結果に基づいて対象業務種別の業務実施量を計算する。これにより、実施形態に係る情報提示方法はデスクワーク以外の業務についても適用可能である。

順位割当は対象業務種別の業務実施量に基づいて実行される。これにより、実施形態に係る情報提示方法は各人材が複数の業務種別を掛け持ちする業務体制に対しても適用可能である。

情報提示装置１１は、業務種別ごとに用意された制御情報又は制御情報を用意する際の条件が記載された情報を探索者に提示してよい。これにより、探索者が、指定しようとしている業務種別が自身の意図した業務種別であるかどうかを確認することが可能となる。その結果、探索者は、自身の意図した業務種別を指定することが可能となる。情報提示装置１１は、複数の分類観点のそれぞれに対して指定される業務種別を受け付けてよい。これにより、探索者の意図に近い業務種別を指定することが可能である。

情報提示装置１１は、対象業務種別に対応する分類観点による分類誤りの傾向を示す不確実性情報に基づいて業務実施量の計算結果を補正し、補正後の計算結果に基づいて人材に順位を割り当ててよい。これにより、分類誤りにより業務実施量の計算結果が不確実なものであっても、分類誤りの影響を緩和することができる。

さらに、情報提示装置１１は、不確実性情報に基づいて、順位間で業務実施量に逆転が発生する確率を計算し、計算された確率に基づいて順位をグループ化してよい。これにより、各グループは業務経験が同程度とみなせる人材を含むことになる。その結果、探索者が人材の業務経験の豊富さを容易に比較することが可能となる。

（４）変形例
業務は、職業上の活動に限らず、いかなる活動であってもよい。業務実施量は、人材による業務の実施に関する評価指標の一例である。例えば、業務ログが例えば社内資格試験や社外資格試験などの試験の結果を記録したものである場合、評価指標は試験の結果に基づいている。また、人材はオブジェクトの一例に過ぎない。オブジェクトは例えばドキュメントや語彙などであってもよい。例えば、人材がどの種別の業務をよく実施しているか、の代わりに、ドキュメント、あるいは語彙が、どのような種別の業務において使用されるのかを、容易に人が把握することが可能となる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。さらに、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要素から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要素が削除された構成が発明として抽出され得る。

１０…情報処理システム
１１…情報提示装置
１２…業務ログ取得装置
１０１…取得部
１０２…指定部
１０３…分類部
１０４…業務実施量計算部
１０５…順位割当部
１０６…割当結果提示部
１０７…制御情報提示部
１１１…業務ログ記憶部
１１２…制御情報記憶部
１１３…分類結果記憶部
１１４…計算結果記憶部
１１５…不確実性情報記憶部
１１６…割当結果記憶部
１５１…プロセッサ
１５２…ＲＡＭ
１５３…プログラムメモリ
１５４…ストレージデバイス
１５５…入出力インタフェース

Claims (9)

1. 複数の分類観点それぞれで業務を分類する際の分類先となる、複数の業務種別の中から、探索者により指定される業務種別である対象業務種別を受け付ける指定部と、
   前記対象業務種別に対応する分類観点でオブジェクトと業務との関わりに関する記録を示す複数の業務ログを分類することにより、オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりに関する記録を示す業務ログを得る分類部と、
   前記得られた業務ログに基づいて、前記オブジェクトごとに前記オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりの度合いを示す評価指標を計算する計算部と、
   前記オブジェクトごとの前記評価指標の計算結果に基づいて、前記オブジェクトに順位を割り当てる順位割当部と、
   前記順位の割当結果を前記探索者に提示する割当結果提示部と、
   を備え、
   前記指定部は、前記対象業務種別として、第１の分類観点に属する第１の業務種別及び前記第１の分類観点とは異なる第２の分類観点に属する第２の業務種別を受け付け、
   前記分類部は、前記複数の業務ログからオブジェクトと前記第１の業務種別の業務との関わりに関する記録を示す第１の業務ログを得て、前記複数の業務ログからオブジェクトと前記第２の業務種別の業務との関わりに関する記録を示す第２の業務ログを得て、前記第１の業務ログと前記第２の業務ログとの積集合を、前記オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりに関する記録を示す業務ログとして得る、
   情報提示装置。
2. 複数の分類観点それぞれで業務を分類する際の分類先となる、複数の業務種別の中から、探索者により指定される業務種別である対象業務種別を受け付ける指定部と、
   前記対象業務種別に対応する分類観点でオブジェクトと業務との関わりに関する記録を示す複数の業務ログを分類することにより、オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりに関する記録を示す業務ログを得る分類部と、
   前記得られた業務ログに基づいて、前記オブジェクトごとに前記オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりの度合いを示す評価指標を計算する計算部と、
   前記オブジェクトごとの前記評価指標の計算結果に基づいて、前記オブジェクトに順位を割り当てる順位割当部と、
   前記順位の割当結果を前記探索者に提示する割当結果提示部と、
   を備え、
   前記順位割当部は、前記対象業務種別に対応する前記分類観点による分類誤りの傾向を示す不確実性情報に基づいて前記計算結果を補正し、前記補正された計算結果に基づいて前記オブジェクトに前記順位を割り当てる、
   情報提示装置。
3. 前記不確実性情報は、業務ログの分類を試験的に実施した結果における分類先の業務種別での誤分類された業務ログの割合に基づいて生成される、
   請求項２に記載の情報提示装置。
4. 前記順位割当部は、前記不確実性情報と前記計算結果とに基づいて、順位間で評価指標に逆転が発生する確率を計算し、前記計算された確率に基づいて前記順位をグループ化し、
   前記割当結果提示部は、前記順位のグループ化結果を含む前記順位の前記割当結果を前記探索者に提示する、
   請求項２又は３に記載の情報提示装置。
5. 複数の分類観点それぞれで業務を分類する際の分類先となる、複数の業務種別の中から、探索者により指定される業務種別である対象業務種別を受け付ける指定部と、
   前記複数の業務種別ごとに用意される、業務ログが業務種別に該当するか否かを判別するための制御情報を格納する制御情報記憶部と、
   前記制御情報又は前記制御情報を用意する際の条件が記載された情報を前記探索者に提示する制御情報提示部と、
   前記対象業務種別に対応する分類観点に含まれる業務種別に関する前記制御情報に基づいてオブジェクトと業務との関わりに関する記録を示す複数の業務ログを分類することにより、オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりに関する記録を示す業務ログを得る分類部と、
   前記得られた業務ログに基づいて、前記オブジェクトごとに前記オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりの度合いを示す評価指標を計算する計算部と、
   前記オブジェクトごとの前記評価指標の計算結果に基づいて、前記オブジェクトに順位を割り当てる順位割当部と、
   前記順位の割当結果を前記探索者に提示する割当結果提示部と、
   を備える情報提示装置。
6. コンピュータが実行する情報提示方法であって、
   複数の分類観点それぞれで業務を分類する際の分類先となる、複数の業務種別の中から、探索者により指定される業務種別である対象業務種別を受け付けることと、
   前記対象業務種別に対応する分類観点でオブジェクトと業務との関わりに関する記録を示す複数の業務ログを分類することにより、オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりに関する記録を示す業務ログを得ることと、
   前記得られた業務ログに基づいて、前記オブジェクトごとに前記オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりの度合いを示す評価指標を計算することと、
   前記オブジェクトごとの前記評価指標の計算結果に基づいて、前記オブジェクトに順位を割り当てることと、
   前記順位の割当結果を前記探索者に提示することと、
   を備え、
   前記対象業務種別を受け付けることは、前記対象業務種別として、第１の分類観点に属する第１の業務種別及び前記第１の分類観点とは異なる第２の分類観点に属する第２の業務種別を受け付けることを含み、
   前記オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりに関する記録を示す業務ログを得ることは、前記複数の業務ログからオブジェクトと前記第１の業務種別の業務との関わりに関する記録を示す第１の業務ログを得て、前記複数の業務ログからオブジェクトと前記第２の業務種別の業務との関わりに関する記録を示す第２の業務ログを得て、前記第１の業務ログと前記第２の業務ログとの積集合を、前記オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりに関する記録を示す業務ログとして得ることを含む、
   情報提示方法。
7. コンピュータが実行する情報提示方法であって、
   複数の分類観点それぞれで業務を分類する際の分類先となる、複数の業務種別の中から、探索者により指定される業務種別である対象業務種別を受け付けることと、
   前記対象業務種別に対応する分類観点でオブジェクトと業務との関わりに関する記録を示す複数の業務ログを分類することにより、オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりに関する記録を示す業務ログを得ることと、
   前記得られた業務ログに基づいて、前記オブジェクトごとに前記オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりの度合いを示す評価指標を計算することと、
   前記オブジェクトごとの前記評価指標の計算結果に基づいて、前記オブジェクトに順位を割り当てることと、
   前記順位の割当結果を前記探索者に提示することと、
   を備え、
   前記オブジェクトに順位を割り当てることは、前記対象業務種別に対応する前記分類観点による分類誤りの傾向を示す不確実性情報に基づいて前記計算結果を補正し、前記補正された計算結果に基づいて前記オブジェクトに前記順位を割り当てることを含む、
   情報提示方法。
8. コンピュータが実行する情報提示方法であって、
   複数の分類観点それぞれで業務を分類する際の分類先となる、複数の業務種別の中から、探索者により指定される業務種別である対象業務種別を受け付けることと、
   前記複数の業務種別ごとに用意される、業務ログが業務種別に該当するか否かを判別するための制御情報を格納することと、
   前記制御情報又は前記制御情報を用意する際の条件が記載された情報を前記探索者に提示することと、
   前記対象業務種別に対応する分類観点に含まれる業務種別に関する前記制御情報に基づいてオブジェクトと業務との関わりに関する記録を示す複数の業務ログを分類することにより、オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりに関する記録を示す業務ログを得ることと、
   前記得られた業務ログに基づいて、前記オブジェクトごとに前記オブジェクトと前記対象業務種別の業務との関わりの度合いを示す評価指標を計算することと、
   前記オブジェクトごとの前記評価指標の計算結果に基づいて、前記オブジェクトに順位を割り当てることと、
   前記順位の割当結果を前記探索者に提示することと、
   を備える情報提示方法。
9. 請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報提示装置が備える各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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