WO2023228484A1 - マッチング支援システム、及びマッチング支援方法 - Google Patents

マッチング支援システム、及びマッチング支援方法 Download PDF

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WO2023228484A1
WO2023228484A1 PCT/JP2023/004317 JP2023004317W WO2023228484A1 WO 2023228484 A1 WO2023228484 A1 WO 2023228484A1 JP 2023004317 W JP2023004317 W JP 2023004317W WO 2023228484 A1 WO2023228484 A1 WO 2023228484A1
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池田　麻奈美
康介 安細
宏樹 内山
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Hitachi Ltd
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Hitachi Ltd
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Definitions

  • the present invention relates to a matching support system and a matching support method.
  • Patent Document 1 describes an educational mediation processing device that evaluates the teacher's level in advance and introduces the student to a teacher that matches the student's level.
  • the educational mediation processing device evaluates the level of the teacher recruited by the teacher recruitment means, and mediates between the teacher and the student whose evaluation level corresponds to the level of the student recruited by the student recruitment means. Further, the educational mediation processing device performs a predetermined test on the teacher and evaluates the teacher's level according to the test result. Further, the educational mediation processing device extracts teachers whose evaluation level corresponds to the obtained level of the student, and allows the student to select a desired teacher from among the extracted teachers.
  • Patent Document 2 discloses that a supporter who supports the user is matched with a user who belongs to one of a plurality of pre-registered local communities, and mutual aid activities between the user and the supporter are supported.
  • a support system configured for this purpose is described.
  • the support system manages support registration data that includes supporter information for each of multiple approved supporters approved by the administrator who manages the local community to which the supporter belongs, and responds to support requests from users.
  • a supporter candidate is selected from a plurality of approved supporters included in the support registration data. Further, the support system selects, with priority, a supporter candidate whose individual reliability is determined by the administrator from among the plurality of approved supporters included in the support registration data.
  • the client may, for example, say, ⁇ I want to select an agency that will perform the service appropriately,'' or ⁇ I want to request an agency that will provide the service at a reasonable price.'' ” and “I want to hire an agent who is familiar with the field of service I am requesting.”
  • service providers should be advised that ⁇ if they are inexperienced (have not built trust), they are not highly specialized in various service fields (they are not highly specialized in By experiencing a wide range of services (which are not necessarily required), I would like to assess my own expertise and increase my credibility as a service provider.” We want to further enhance our expertise and increase our credibility as a service provider.”
  • the teacher's level is evaluated in advance, and a teacher who matches the student's level is introduced to the student. Further, in the above-mentioned Patent Document 2, the user selects reliable supporter candidates based on the supporter candidate's experience level and other information (e.g., presence or absence of qualifications). However, with regard to the mechanisms described in both documents, the client (student, user) and service provider (teacher, potential supporter) are It is not intended to match between.
  • An object of the present invention is to provide a matching support system and a matching support method that can support appropriate matching between a client (service recipient) and a service provider.
  • One of the present inventions for achieving the above object is a matching support that supports matching between a client and a service provider when the client requests a service provider to provide a service.
  • the system is configured using an information processing device having a processor and a storage device, and includes basic information that is information about each of the plurality of providers, request information that is information about the request received from the client, and a plurality of basic information that is information about each of the plurality of providers.
  • Store reliability which is information indicating the degree of trust of each of the providers, and information indicating the expertise of each of the providers regarding the service, and determine the difficulty level of the request based on the request information.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of specialized field determination table generation processing. This is an example of a specialized field reception screen. This is an example of a competency information confirmation screen. This is an example of a request evaluation reception screen. This is an example of an information processing device used to configure a matching support system. This is an example of the functions provided by the proxy request support device according to the second embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing how a difficulty level determination section generates a difficulty level determination result.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating how a workload determination unit generates a workload determination result. This is an example of a work schedule reception screen.
  • 12 is a flowchart illustrating proxy request support processing according to the second embodiment. It is a flowchart explaining a 3rd extraction process. It is a figure explaining the outline of the 3rd extraction result generation process. It is a flowchart explaining the 3rd extraction result generation process. It is a flowchart explaining the 4th extraction result generation process.
  • This is an example of the functions provided by the proxy request support device according to the third embodiment.
  • This is an example of a basic information table.
  • This is an example of a client evaluation table.
  • identification information when describing identification information, expressions such as “identifier”, “name”, “ID”, and “number” are used, but these can be replaced with each other. Further, in the following description, various information may be described using expressions such as “table” and “information,” but various information may be expressed using data structures other than these. Furthermore, to indicate that it does not depend on the data structure, a "XX table” or the like is sometimes referred to as "XX information.” In addition, in the following description, “database” may be referred to as "DB”. Further, in the following description, redundant description of the same or similar configurations may be omitted. Furthermore, in the following explanation, the letter “S” added in front of the reference numeral means a processing step.
  • the matching support system 1 supports matching between a client and a service provider when the client requests a service provider (hereinafter referred to as a "service provider”) to provide a service. do.
  • a service provider hereinafter referred to as a "service provider”
  • the clients and service providers targeted by the matching support system 1 are not necessarily limited.
  • the client is an individual, a company, etc.
  • the service provider is a person who provides services for processing various applications made to institutions such as the national or local government (for example, an agency).
  • An example will be explained in which a person is a professional professional such as a lawyer, judicial scrivener, administrative scrivener, etc. (hereinafter referred to as an "agent").
  • a client When requesting an agency to provide a service, a client may, for example, say, ⁇ I want to select an agency that will perform the service appropriately,'' ⁇ I want to request an agency that will provide the service at a reasonable price,'' or ⁇ Select an agent based on the viewpoint that you want to hire an agent who is familiar with the field of service you are requesting.
  • agents have the following advice: ⁇ Inexperienced (low trust) service providers should be given extensive experience with less specialized services (that do not necessarily require specialization) in various service fields.
  • Matching support system 1 is a system that comprehensively considers the client's perspective and the agency's thoughts, and recommends agency candidates that are suitable for providing the service requested by the client. I will provide a. When making a recommendation, the matching support system 1 selects an agent to recommend, taking into account, for example, the ability and reliability of the agent, the content of the requested service, and the cost.
  • the matching support system 1 may be configured to, for example, identify the actual state of the agency's work (diversification of business content, difficulty in keeping up with the latest information, classification based on the expertise of the agency, differences in the level of difficulty of each task, etc.) We select an appropriate agency by taking into account the following: (securing educational opportunities for unskilled workers to advance their careers, securing profits commensurate with their services, etc.)
  • the agency request support device 100 receives information regarding a service agency request (hereinafter referred to as "request information”) from the client terminal 200, and based on the received request information, provides services specified in the request request information. Select an agent to act on your behalf. Then, the agency request support device 100 generates information describing the selected agency (hereinafter referred to as "recommendation information”) and transmits it to the client terminal 200.
  • request information information regarding a service agency request
  • the client terminal 200 receives request details from the client, generates request information that describes the received request details, and sends it to the agency request support device 100.
  • the client terminal 200 also receives recommendation information from the agency request support device 100 and presents the received recommendation information to the client.
  • the agency terminal 300 receives information used by the agency request support device 100 when selecting an agency (hereinafter referred to as “agency information”) from the agency, and transmits the received agency information to the agency request support device 100. do.
  • age information an agency
  • FIG. 2 is a diagram showing the main functions provided by the agency request support device 100.
  • the agency request support device 100 includes a request information receiving section 110, a request content determination section 115, an agency extraction section 120, an agency organization evaluation section 125, a recommendation section 130, an agency requesting section 135, and a trustworthy agency requesting section 135. It includes the following functions: degree determination table generation section 140, specialty field determination table generation section 145, agency competency display section 150, request evaluation registration section 155, agency competency DB 180, and agency information DB 185.
  • the agency competency DB 180 manages a reliability determination table 1810 and a specialty field determination table 1820.
  • the agency information DB 185 also manages a basic information table 1851, an application history table 1852, and a request status table 1870.
  • the request information receiving unit 110 receives and stores request information sent from the requester terminal 200.
  • the request information includes information that identifies the client (hereinafter referred to as “client ID”), information regarding the specific content of the requested service, and various information necessary to perform the service.
  • the request content determination unit 115 includes a request field determination unit 1151 and a difficulty level determination unit 152.
  • the requested field determining unit 1151 determines the field of the requested service (type of application, etc., hereinafter referred to as "request field") based on the request information. For example, if the request information includes information indicating the requested field, the requested field determination unit 1151 uses this information to determine the requested field. Further, the requested field determination unit 1151 determines the requested field by applying a category classification algorithm or natural language processing to the description (text data, etc.) included in the request information, for example.
  • the difficulty determining unit 152 determines the difficulty of the request (the difficulty of the service provided in response to the request) based on the request information.
  • the difficulty level determining unit 152 determines the level of difficulty based on, for example, the effort required to provide the service for the request, the amount of processing, the complexity of the work, the required period (delivery date), and the like. In this embodiment, it is assumed that the difficulty level is one of "low”, “medium”, and “high”, but the difficulty level is, for example, a continuous value (the larger the value, the higher the difficulty). continuous values).
  • the request information includes information indicating the difficulty level
  • the difficulty level determination unit 152 determines the difficulty level using the information.
  • the requested field determination unit 1151 determines the difficulty level of the description (text data, etc.) included in the request information, for example, by applying a predetermined algorithm or natural language processing.
  • the agency organization evaluation unit 125 determines the organization to which the agency listed in the second extraction result belongs (for example, a law firm, a judicial scrivener's office, an administrative scrivener's office, office (hereinafter referred to as "agency organization”), generates information describing the evaluation results (hereinafter referred to as "evaluation information"), and stores the generated evaluation information in the request status table 1870. reflect.
  • the agency organization evaluation unit 125 evaluates, for example, the physical distance from the client's location to the location of the agency organization (the closer the two are, the higher the convenience and therefore the higher the evaluation), the fee paid to the agency organization ( The agency organization is evaluated based on the unit price, agency commission, other costs), reputation of the agency organization, etc.
  • the evaluation information may be received from the user via the user interface, or may be generated by the agency organization evaluation unit 125 based on evaluation using a predetermined algorithm or machine learning model. Note that if there are multiple agents in the same agency organization, the agent organization evaluation unit 125 registers, for example, the evaluation information of the agent with the highest rating among them in the request status table 1870 as the evaluation information of the agency organization. do.
  • the recommendation unit 130 identifies the agency organization to which the agency listed in the second extraction result belongs from the basic information table 1851, and uses the second extraction result, the agency organization to which each agency belongs, and each agency. information including the evaluation information is transmitted to the client terminal 200.
  • the client terminal 200 receives the above information from the recommendation section 130 and presents the received information to the user.
  • the client terminal 200 also receives the designation of an agency from the user, and also includes information identifying the designated agency (hereinafter referred to as "agency ID”) and information identifying the designated agency organization (hereinafter referred to as "agency organization ID”) is transmitted to the agency request support device 100.
  • the recommendation unit 130 receives the agency ID and agency organization ID sent from the client terminal 200.
  • the agency requesting unit 135 When the agency requesting unit 135 receives the agency ID from the client terminal 200, it updates the request status table 1870. In addition, the agency requesting unit 135 sends information to the agency terminal 300 of the agency organization to which the agency corresponding to the agency ID received by the recommendation unit 130 indicates that the agency is to be requested (delegated) to act on behalf of the agency ( (hereinafter referred to as a "substitution request notification"). When the agency terminal 300 receives the agency request notification, it presents information indicating that the client has made a request to the agency. Note that the agency request notification may include, for example, information regarding the specific content of the requested service.
  • the reliability determination table generation unit 140 performs processing related to generation (including editing and deletion) of the reliability determination table 1810. Details of this processing will be described later.
  • the specialty field determination table generation unit 145 includes a field-specific experience value calculation unit 1451 and a specialty field candidate generation unit 1452.
  • the field-by-field experience value calculation unit 1451 calculates the field-by-field experience value of the agency.
  • the specialty field candidate generation unit 1452 generates a specialty field determination table 1820 (including editing and deletion) based on the agent's experience value for each field.
  • the agency competency display unit 150 transmits the contents of the reliability determination table 1810 and the specialty field determination table 1820 to the agency terminal 300.
  • the agency terminal 300 receives the contents of the specialty field determination table 1820 and presents it to the agency.
  • FIG. 3 shows an example of the reliability determination table 1810.
  • the reliability determination table 1810 manages the reliability of the agency.
  • the illustrated reliability determination table 1810 includes one or more records having the following items: agency ID 1811, agency organization ID 1812, and reliability 1813.
  • One record in reliability determination table 1810 corresponds to one agency.
  • the agency ID 1811 stores the agency ID (name of the agency, etc.).
  • the agency organization ID 1812 stores the agency organization ID (office name, etc.) of the organization to which the agency belongs.
  • the reliability level 1813 stores information indicating the reliability of the agency concerned. In this example, a value indicating reliability (maximum value is 100) is stored. The larger the above value, the higher the reliability. Note that details of how to generate the reliability determination table 1810 will be described later.
  • FIG. 4 shows an example of the specialty field determination table 1820.
  • the specialized field determination table 1820 manages information indicating the specialized field and experience level of each agency (information indicating the specialty of each agency).
  • the illustrated specialty field determination table 1820 includes one or more records having the following items: agency ID 1811, agency organization ID 1822, specialty field 1823, and experience value for each field 1824.
  • One record in the specialty field determination table 1820 corresponds to one agency.
  • the agency ID 1821 stores the agency ID.
  • the agency organization ID 1822 stores the agency organization ID of the organization to which the agency belongs.
  • the specialized field 1823 stores information indicating the specialized field of the agency concerned.
  • the experience value for each field 1824 stores information indicating the experience value of the agency for each field. In this example, a value indicating an experience value (maximum value is 100) is stored. The larger the above value, the more experienced the person is (skilled, skilled). Note that the details of how to generate the specialty field determination table 1820 will be described later.
  • FIG. 5 shows an example of the basic information table 1850.
  • the basic information table 1850 manages basic information (hereinafter referred to as "basic information") regarding each agency.
  • the illustrated basic information table 1850 includes one or more records having the following items: agency ID 1851, agency organization ID 1852, address 1853, agency fee 1854, and years of service 1855.
  • agency ID 1851 agency ID 1851
  • agency organization ID 1852 address 1853
  • agency fee 1854 agency fee
  • years of service 1855 years of service 1855.
  • One record in the basic information table 1850 corresponds to one agency.
  • the agency ID 1851 stores the agency ID (name of the agency, etc.).
  • the agency organization ID 1852 stores the agency organization ID (office name, etc.) of the organization to which the agency belongs.
  • the address 1853 stores the address of the agency organization.
  • the agency fee 1854 stores the fee (basic fee, additional fee, etc.) when the agency is requested to perform the agency.
  • the number of years of service 1855 stores the number of years of service (years of service) of the agency in question.
  • FIG. 6 shows an example of the proxy history table 1860.
  • the agency history table 1860 manages the agency history of each agency.
  • the illustrated agency history table 1860 includes one or more records having the following items: agency ID 1861, agency organization ID 1862, request field 1863, agency result 1864, client evaluation 1865, and agency request date 1866.
  • One record in the agency history table 1860 corresponds to one agency history of one agency.
  • the agency ID 1861 stores the agency ID (name of the agency, etc.).
  • the agency organization ID 1862 stores the agency organization ID (office name, etc.) of the organization to which the agency belongs.
  • the request field 1863 stores information indicating the field of the agency request.
  • the agency result 1864 stores information indicating the result of the agency acting on behalf of the agency request (for example, information such as whether the application documents were "accepted” or "not accepted” by the public institution).
  • the client evaluation 1865 stores the client's evaluation of the agency request handled by the agency. In this example, a value indicating the evaluation (maximum value is 100) is stored. The larger the value, the higher the evaluation.
  • the agency request date 1866 stores the date on which the agency accepted the agency request.
  • FIG. 7 shows an example of the request status table 1870.
  • the request status table 1870 manages agency requests that have been accepted from clients (representative requests for which processing by the agency has not been completed after acceptance).
  • the illustrated request status table 1870 includes one or more records having the following items: client ID 1871, request ID 1872, status 1873, client candidate information 1874, client information 1875, and date of request to agency 1876.
  • One record in the request status table 1870 corresponds to one agency request received from a client.
  • the client ID 1871 stores the client's identifier (the client's name, etc., hereinafter referred to as "client ID”).
  • the request ID 1872 stores the identifier of the accepted proxy request (hereinafter referred to as "request ID”).
  • the status 1873 stores information indicating the current status of the agency request (“Waiting for agency selection”, “Requested to agency”, etc.).
  • the client candidate information 1874 stores information regarding one or more candidate agency candidates narrowed down for the agency request (agency agency organization name, agency name, agency organization evaluation information, fees, etc.) be done.
  • the requested information 1875 stores information on the agency selected for the agency request (agency organization name, agency name, agency organization evaluation information, fee, etc.).
  • the agency request date 1876 stores the date on which the agency was requested to process the agency request.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating the processing performed in the matching support system 1 (hereinafter referred to as "proxy request support processing S800").
  • the proxy request support process S300 will be described below with reference to the same figure.
  • the first extraction unit 1201 extracts agents who are candidates for recommendation from the basic information table 1851 based on the reliability determination table 1810 and generates a first extraction result (S813).
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating the process performed by the first extraction unit 1201 in S813 of FIG. 8 (hereinafter referred to as "first extraction process S813").
  • the first extraction process S813 will be described below with reference to the same figure.
  • the first extraction unit 1201 selects an agent whose reliability level 1813 is equal to or higher than a preset first threshold value from the reliability determination table 1810.
  • the agent is extracted (S912), and a first extraction result including a list of extracted agents is generated (S915). After that, the process advances to S814 in FIG. 8.
  • the first extraction unit 1201 determines that the reliability level 1813 is equal to or higher than the preset second threshold value and the first Agents that are less than the threshold are extracted (S913), and a first extraction result including a list of the extracted agents is generated (S915). After that, the process advances to S814 in FIG. 8.
  • the first extraction unit 1201 extracts a proxy whose reliability level 1813 is less than a preset second threshold value from the reliability determination table 1810. A vendor is extracted (S914), and a first extraction result including a list of the extracted agency vendors is generated (S915). After that, the process advances to S814 in FIG. 8.
  • agents whose reliability level corresponds to the difficulty level of the requested service are extracted as the first extraction result. For example, for services with a high level of difficulty, agents with high reliability are extracted, for services with a medium level of difficulty, agents with a medium level of reliability are extracted, and for services with a low level of difficulty, agents with a high degree of reliability are extracted. Agents with low reliability are extracted.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating the process performed by the second extraction unit 1202 in S814 of FIG. 8 (hereinafter referred to as "second extraction process S814").
  • the second extraction process S814 will be described below with reference to the same figure.
  • the second extraction unit 1202 branches the subsequent processing according to the difficulty level determined in S812 (S1011).
  • the second extraction unit 1202 extracts the level of difficulty from the specialty field determination table 1820 that is A second extraction result is generated by extracting agents whose field 1823 includes the requested field (S1012, S1014). After that, the process advances to S815 in FIG. 8.
  • the second extraction unit 1202 extracts from the specialty field determination table 1820 the experience level in the requested field that is described in the first extraction result.
  • a second extraction result is generated by extracting agents whose values are equal to or less than a preset threshold (S1013, S1014). After that, the process advances to S815 in FIG. 8.
  • the agency organization evaluation unit 125 identifies the agency organization to which the agency of the second extraction result belongs from the basic information table 1851, and uses the contents of the agency competency DB 180 and the agency information DB 185. Based on this, evaluation information for the identified agency organization is generated. Further, the agency organization evaluation unit 125 reflects the generated evaluation information in the request status table 1870 (S815).
  • the recommendation unit 130 transmits recommendation information including the second extraction result, the specified agency organization, and evaluation information of each agency organization to the client terminal 200.
  • the recommendation unit 130 also updates the status 1873 of the request status table 1870 (S816).
  • the client terminal 200 receives the recommendation information sent from the recommendation section 130 and presents the received recommendation information to the user.
  • the client terminal 200 also accepts the designation of an agency organization or agency from the user, and transmits the accepted agency ID and agency organization ID to the agency request support device 100.
  • the recommendation unit 130 receives the agency ID and agency organization ID sent from the client terminal 200 (S817).
  • the agency requesting unit 135 sends an agency request notification to the agency terminal 300 of the agency organization with the agency organization ID received by the recommendation unit 130. Furthermore, the agency requesting unit 135 updates the status 1873 of the request status table 1870 (S818).
  • agencies with high reliability and knowledge of the requested field are extracted. . Therefore, for services with a difficulty level of ⁇ high'' or ⁇ medium,'' the requester may choose an agency organization or agency that meets the client's needs to receive highly reliable service from an agency that is familiar with the requested field. can be recommended.
  • agents the possibility of accepting requests in their field of expertise increases, and they are able to utilize their expertise to provide high-quality services. Furthermore, by increasing the client's satisfaction level, the agent can expect a satisfactory return.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating the process performed by the reliability determination table generation unit 140 of the agency request support device 100 when generating the reliability determination table 1810 (hereinafter referred to as "reliability determination table generation process S1100"). be.
  • the reliability determination table generation process S1100 will be described below with reference to FIG. Note that the reliability determination table generation process S1100 described below is performed for each agent (agent ID 1851) in the basic information table 1850.
  • the reliability determination table generation unit 140 acquires basic information of the agency to be processed (hereinafter referred to as "the agency") from the basic information table 1850 (S1111).
  • the reliability determination table generation unit 140 obtains record information of the agency (the agency history of the agency) from the agency history table 1860 (S1111).
  • the reliability determination table generation unit 140 obtains the experience value for each field of the agency from the specialized field determination table 1820 (S1113).
  • the reliability determination table generation unit 140 calculates the reliability of the agency (S1114).
  • the reliability determination table generation unit 140 calculates the reliability based on, for example, the following formula (hereinafter referred to as "Formula 1").
  • the reliability determination table generation unit 140 converts the second term "score based on the number of applications" in Equation 1 into, for example, Table 1 shown in FIG. 12A (hereinafter referred to as "correspondence table 1210 between the number of applications and scores”). Find based on.
  • the reliability determination table generation unit 140 generates a record that associates the agency ID of the agency, the agency organization ID of the organization to which the agency belongs, and the reliability obtained in S1214, and determines the reliability. It is stored (registered) in the degree determination table 1810 (S1215).
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating the process performed by the specialty field determination table generation unit 145 of the agency request support device 100 when generating the specialty field determination table 1820 (hereinafter referred to as "specialty field determination table generation process S1300").
  • the specialized field determination table generation process S1300 will be described below with reference to the same figure.
  • the specialized field determination table generation process S1300 is performed for each agent (agent ID 1851) in the basic information table 1850.
  • the specialty field determination table generation unit 145 acquires basic information of the agency to be processed (hereinafter referred to as "the agency") from the basic information table 1850 (S1311).
  • the reliability determination table generation unit 140 obtains record information of the agency (the agency history of the agency) from the agency history table 1860 (S1312).
  • the reliability determination table generation unit 140 obtains the reliability of the agency from the reliability determination table 1810 (S1313).
  • the reliability determination table generation unit 140 calculates the experience value of the agency for each field (S1313).
  • the specialty field determination table generation unit 145 calculates the experience value for each field based on, for example, the following formula (hereinafter referred to as "Formula 2").
  • the specialty field determination table generation unit 145 converts the first term in equation 2 "score based on the number of applications for the field of It is calculated based on the score correspondence table 1210).
  • the specialty field determination table generation unit 145 converts the third term in equation 2, “score based on the average value of client evaluations in It is calculated based on the average value and score correspondence table 1230.
  • the specialty field determination table generation unit 145 transmits all field names and the experience value obtained for each field to the agency terminal 300 (S1316).
  • the agency terminal 300 receives and accepts the input of the field in which the agency wishes to specialize (specialized field) while presenting all the field names sent from the agency request support device 100 and the experience value obtained for each field.
  • the field is transmitted to the agency request support device 100 (S1331).
  • the specialty field determination table generation unit 145 stores the agency ID of the agency, the agency organization ID of the organization to which the agency belongs, and the agency terminal 300 in the specialty field determination table.
  • a record is generated that associates the field received from the field with the experience value of each field obtained in S1314, and is stored (registered) in the specialized field determination table 1820 (S1317).
  • the specialty field determination table generation unit 145 adds the agency ID of the agency and the organization to which the agency belongs to the specialty field determination table.
  • a record (in this case, the item of specialty field 1823 is not described) is generated that associates the agency organization ID of and the experience value of each field obtained in S1314, and is stored (registered) in the specialty field determination table 1820 ( S1321).
  • FIG. 14AB shows an example of a screen (hereinafter referred to as "specialty field reception screen 1410") that is displayed when the agency terminal 300 receives a field (specialty field) from the agency in S1331.
  • specialty field reception screen 1410 a screen that is displayed when the agency terminal 300 receives a field (specialty field) from the agency in S1331.
  • the agent competency display unit 150 of the agency request support device 100 displays the agent's competency (reliability, specialty field, , experience values for each field) (hereinafter referred to as "competency information confirmation screen 1420") is generated and presented to the user.
  • FIG. 14B shows an example of the competency information confirmation screen 1420.
  • the agency competency display unit 150 may transmit the competency information confirmation screen 1420 to the agency terminal 300 so that the agency can refer to it.
  • the agency can confirm what kind of content of its own competency is registered in the agency request support device 100.
  • the request evaluation registration unit 155 of the agency request support device 100 receives an evaluation of the service provided by the agency from the client via the client terminal 200, and reflects the received evaluation in the agency history table 1860.
  • FIG. 15 shows an example of a screen (hereinafter referred to as "request evaluation reception screen 1500") displayed by the client terminal 200 when accepting an evaluation from a client.
  • FIG. 16 is an example of the hardware configuration of an information processing device (computer) used in the configuration of the matching support system 1 (implementation of the agency request support device 100, client terminal 200, and agency terminal 300).
  • the illustrated information processing device 10 includes a processor 11, a main storage device 12 (memory), an auxiliary storage device 13 (external storage device), an input device 14, an output device 15, and a communication device 16. These are communicably connected via a bus, communication cable, or the like. Examples of the information processing device 10 include a personal computer, a server device, a smartphone, a tablet, an office computer, a general-purpose machine (mainframe), and the like.
  • the information processing device 10 uses virtual information processing resources, in whole or in part, provided using virtualization technology, process space separation technology, etc., such as a virtual server provided by a cloud system, for example. It may also be realized by Further, all or part of the functions provided by the information processing device 10 may be realized by, for example, a service provided by a cloud system via an API (Application Programming Interface) or the like. Further, all or part of the functions provided by the information processing device 10 may be realized using, for example, SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service), IaaS (Infrastructure as a Service), etc. It may be something that
  • the processor 11 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), AI (Artificial Intelligence) chip, etc. It is configured using
  • the main storage device 12 is a device used when the processor 11 executes a program, and includes, for example, ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), nonvolatile memory (NVRAM (Non Volatile RAM)), etc. be.
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • NVRAM Non Volatile RAM
  • the auxiliary storage device 13 is a device that stores programs and data, and includes, for example, an SSD (Solid State Drive), a hard disk drive, an optical storage device (CD (Compact Disc), DVD (Digital Versatile Disc), etc.), and a storage system. , a reading/writing device for non-temporary recording media such as an IC card, an SD card, or an optical recording medium, a non-temporary storage area of a cloud server, etc. Programs and data can be read into the auxiliary storage device 13 from a non-temporary recording medium or another information processing device equipped with a non-temporary storage device via a recording medium reading device or a communication device 16. . Programs and data stored in the auxiliary storage device 13 are read into the main storage device 12 at any time.
  • an SSD Solid State Drive
  • CD Compact Disc
  • DVD Digital Versatile Disc
  • Programs and data can be read into the auxiliary storage device 13 from a non-temporary recording medium or another information processing device equipped with a non
  • the input device 14 is an interface that accepts input of information from the outside, and includes, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, a card reader, a pen-input tablet, a voice input device, and the like.
  • the output device 15 is an interface that outputs various information such as processing progress and processing results to the outside.
  • the output device 15 is, for example, a display device that visualizes the above various information (liquid crystal monitor, LCD (Liquid Crystal Display), graphic card, etc.), a device that converts the above various information into audio (sound output device (speaker, etc.)) , a device (printing device, etc.) that converts the above various information into characters.
  • a configuration may be adopted in which the information processing device 10 inputs and outputs information to and from other devices via the communication device 16.
  • the input device 14 and the output device 15 constitute a user interface that realizes interaction processing (receiving information, providing information, etc.) with the user.
  • the communication device 16 is a device that realizes communication with other devices.
  • the communication device 16 is a wired or wireless communication interface that realizes communication with other devices via a communication network, and is, for example, a NIC (Network Interface Card), a wireless communication module, a USB module, etc. be.
  • NIC Network Interface Card
  • the information processing device 10 may have, for example, an operating system, a file system, a DBMS (DataBase Management System) (relational database, NoSQL, etc.), a KVS (Key-Value Store), etc. installed therein.
  • DBMS DataBase Management System
  • NoSQL NoSQL
  • KVS Key-Value Store
  • agents recommended to the client are extracted from the viewpoints of reliability and field (specialty field).
  • the matching support system 1 of the second embodiment further takes into account the amount of work required to perform the service and extracts agents. Furthermore, the matching support system 1 of the second embodiment extracts agents in consideration of the case where a plurality of agents jointly perform services for one request. In this way, the matching support system 1 of the second embodiment extracts agents to recommend considering the amount of work, so an agent who cannot secure the amount of work is recommended, and the requester is rejected by the agent. This can reduce the possibility of such situations occurring.
  • the matching support system 1 of the second embodiment calculates the amount of work required to perform the service related to the agency request for each difficulty level from the request information of the agency request received from the requester. Then, the matching support system 1 extracts agents by comparing the amount of work for each difficulty level with the separately stored amount of work that each agent of each agent organization can handle.
  • FIG. 17 is a diagram showing the main functions of the agency request support device 100 of the matching support system 1 of the second embodiment.
  • the agency request support device 100 of the second embodiment has the same basic configuration as the agency request support device 100 of the first embodiment, but differs in configuration from the agency request support device 100 of the first embodiment in the following points. .
  • the processing of the difficulty level determination unit 1152 of the request content determination unit 115 is different. Further, the configuration is different in that the request content determination section 115 further includes a work amount determination section 1153. Further, the configuration is different in that the first extraction unit 1201 and the second extraction unit 1202 perform processing for each difficulty level of request information. Further, the configuration is different in that the agency extraction unit 120 further includes a third extraction unit 1203. Furthermore, the configuration is different in that the agency competency DB 180 manages a workload determination table 1830 used to determine the workload of the service. Further, the configuration is different in that the agency requesting unit 135 subtracts the amount of work required for the received work from the available work time of the record of the agency in the work amount determination table 1830 for the requested agency. Furthermore, the configuration differs in that it further includes a work amount determination table generation section 190. In the following, differences from the agency request support device 100 of the first embodiment will be mainly explained.
  • the difficulty level determining unit 1152 of the agency request support device 100 of the second embodiment determines the level of difficulty for each element of the service (for example, each item in the application form).
  • the difficulty level determination unit 1152 generates and manages (stores) a difficulty level determination result that describes the determined result.
  • the difficulty level may be determined by the user or automatically by the difficulty level determination unit 1152 based on the request information. For example, the acceptance rate of past applications (the lower the acceptance rate, the higher the difficulty level, etc.), the amount of information in the application form (the more information there is, the higher the difficulty level, etc.), the amount of free description (the amount of free description, etc.)
  • the difficulty level is determined based on the following criteria: the higher the number, the higher the difficulty level, etc.).
  • FIG. 18A shows how the difficulty level determination unit 1152 generates a difficulty level determination result 1801 by determining the level of difficulty for each element (each item) based on the contents of the application form 1805 included in the request information.
  • the workload determination unit 1153 of the agency request support device 100 determines (estimates) the workload required to perform the service of the received request based on the request information.
  • the workload determination unit 1153 determines the workload of the requested service for each difficulty level determined for each element.
  • the workload determination unit 1153 generates and manages (stores) a workload determination result that describes the determined result.
  • FIG. 18B shows how the workload determination unit 1153 determines the workload of the requested service for each level of difficulty determined for each element and generates the workload determination result 1802.
  • the third extraction unit 1203 refers to the workload determination table 1830, extracts from the second extraction results a combination of agencies that can perform the requested work, and writes the extracted results. A third extraction result is generated.
  • the work amount determination table generation unit 190 of the agency request support device 100 of the second embodiment receives a work schedule (already scheduled work date/time/work period and work amount) from the agency via the agency terminal 300, A work amount determination table 1830 is generated (including editing, deletion, etc.) based on the received work schedule.
  • FIG. 19 is an example of a screen (hereinafter referred to as "work schedule reception screen 1900") that the work amount determination table generation unit 190 displays when the agency terminal 300 receives a work schedule from the agency.
  • the work schedule reception screen 1900 may be generated by the agency terminal 300 or may be generated by the agency request support device 100 and sent to the agency terminal 300.
  • FIG. 20 is an example of a workload determination table 1830 generated by the workload determination table generation unit 190 based on the received work schedule.
  • the work amount determination table 1830 is composed of one or more records having the following items: agency ID 1831, agency organization ID 1832, and amount of work for each workable period 1833.
  • agency ID 1831 the work amount determination table 1830
  • agency organization ID 1832 the work amount determination table 1830
  • amount of work for each workable period 1833 One of the records in the workload determination table 1830 corresponds to one agency.
  • the agency ID 1831 stores the agency ID of the agency concerned.
  • the agency organization ID 1832 stores the agency organization ID of the organization to which the agency belongs.
  • the amount of work per workable period 1833 stores the amount of work (in units of time (h)) for each workable period.
  • FIG. 21 is a flowchart illustrating the processing performed in the matching support system 1 of the second embodiment (hereinafter referred to as "proxy request support processing S2100").
  • the processing in S2111 of the agency request support process S2100 is the same as S811 in the agency request support process S800 shown in FIG. 8, and S2117 to S2119 are the same as S817 to S819 in the agency request support process S800 shown in FIG.
  • the processing in S2112 to S2116 is different from the agency request support processing S800 shown in FIG.
  • the proxy request support process S2100 of the second embodiment will be described with reference to the figure, focusing on the differences from the proxy request support process S800.
  • the requested field determination unit 1151 determines the field of the requested service (type of application form, etc.), and the difficulty level determination unit 1152 determines the field of service to be requested (for example, the type of application form), and the difficulty level determination unit 1152 determines the field of service to be requested (for example, each item of the application form) for each element of the service (for example, for each item of the application form).
  • Determine the difficulty level Note that the agency request support device 100 stores the determined difficulty level for each field and element as the difficulty level determination result 1801 (S812).
  • the agency extraction unit 120 (first extraction unit 1201, second extraction unit 1202) performs processing for each difficulty level of the difficulty level determination result 1801, and generates a first extraction result and a second extraction result. (hereinafter referred to as "third extraction process S2113").
  • FIG. 22 is a flowchart illustrating the third extraction process S2113.
  • the third extraction process S2113 will be described below with reference to FIG. Note that this figure corresponds to processing for a certain difficulty level "x". That is, the third extraction process S2113 is executed for each difficulty level.
  • the agency extraction unit 120 obtains the amount of work with the difficulty level “x” determined by the difficulty level determination unit 1152 (S2211).
  • the agency extraction unit 120 determines whether the obtained amount of work is greater than "0" (S2212). If the amount of work is not greater than "0" (S2212: NO), the third extraction process S2113 for the difficulty level ends. If the amount of work is greater than "0" (S2212: YES), the process advances to S2213.
  • the first extraction unit 1201 performs the first extraction process S813 shown in FIG. 9 with the difficulty level set to "x" to generate a first extraction result.
  • the second extraction unit 1202 performs the second extraction process S814 shown in FIG. 10 with the difficulty level set to "x" to generate a second extraction result (S2214).
  • the third extraction unit 1203 extracts the agency based on the second extraction result while considering the workload, and generates a third extraction result in which the extracted result is described (hereinafter referred to as "third extraction result"). generation process S2215”) is performed.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an outline of the third extraction result generation process S2215.
  • the outline of the third extraction result generation process S2215 will be described below with reference to the same figure.
  • the third extraction unit 1203 groups records of agencies that belong to the same agency organization (have the same agency organization ID) (S2312).
  • the records of agents ⁇ 1 to ⁇ 3 are grouped into group A1
  • the records of agents ⁇ 1 to ⁇ 2 are grouped into group A2.
  • the third extraction unit 1203 adds a record of the combination ai" to the third extraction result with difficulty level "x" (S2313).
  • i is the small group that creates i' in group Ai. When expressed as the number of people in the group, it represents the number of combination a in a small group consisting of i' people.
  • the third extraction unit 1203 generates all i' combinations a1, a2,..., ai",...,an" within Ai (S2314).
  • n is the total number of groups A for each agency organization.
  • n'' is the total number of combinations a.
  • the third extraction unit 1203 calculates the total amount of work within the designated period of the agency included in "ai" (S2315).
  • the third extraction unit 1203 stores the combination ai'' in the third extraction result with difficulty level "x" (S2316).
  • the difficulty level of the requested service is “medium”
  • the amount of work is "30”
  • i' is "2”
  • the available work time of agency ⁇ 1 is “10”
  • the available work time of agency ⁇ 2. is “20”
  • the workable time of agency ⁇ 3 is “10”.
  • the total workable time of the agency is less than the amount of work "30” and the work can be completed.
  • the 3 extraction unit 1203 stores records corresponding to each combination of ( ⁇ 1, ⁇ 2) and ( ⁇ 2, ⁇ 3) in the third extraction result with the difficulty level “medium”.
  • FIG. 24 is a flowchart illustrating the third extraction result generation process S2215.
  • the third extraction result generation process S2215 will be described below with reference to FIG.
  • the third extraction unit 1203 obtains the second extraction result for the difficulty level "x", the period, and the amount of work for the difficulty level "x" (S2411).
  • the third extraction unit 1203 extracts a record in which the agency ID is included in the second extraction result with difficulty level "x" from the workload determination table (S2412).
  • the third extraction unit 1203 groups the extracted records for each record with the same agency organization ID (generates A1, A2, . . . , Ai, . . . , An) (S2413).
  • the third extraction unit 1203 sets the index i to "1" (S2414).
  • the third extraction unit 1203 determines whether i is less than or equal to n (S2415). If i is less than or equal to n (S2415: YES), the process advances to S2416. On the other hand, if i is larger than n (S2415: NO), the third extraction result generation process S2215 ends.
  • the third extraction unit 1203 obtains the number of people in Ai n' (total number in Ai) (S2416).
  • the third extraction unit 1203 sets i' to "1" (S2417).
  • the third extraction unit 1203 determines whether i' is less than or equal to n (S2418). If i' is less than or equal to n (S2418: YES), the process advances to S2419. On the other hand, if i' is larger than n (S2418: NO), "1" is added (incremented) to i, and then the process returns to S2415.
  • the third extraction unit 1203 generates all combinations "a1, a2, . . . , ai", . . ., an" of i' people in Ai.
  • the third extraction unit 1203 sets "i” to “1” and sets the work possible flag to "0" (S2421).
  • the third extraction unit 1203 calculates the total amount of work for the agency included in "ai" within the specified period.
  • the third extraction unit 1203 determines whether the total amount of work is greater than or equal to the amount of work for difficulty level "x" (S2424). If the total amount of work is equal to or greater than the amount of work for difficulty level "x" (S2424ES), the process advances to S2425. On the other hand, if the total amount of work is less than the amount of work for difficulty level "x" (S2424: NO), the process advances to S2427.
  • the third extraction unit 1203 adds the combination "ai" to the third extraction result with difficulty level "x".
  • the third extraction unit 1203 sets the work ready flag to "1" (S2426).
  • the third extraction unit 1203 adds (increments) "1" to i'', and then the process returns to S2418.
  • the third extraction unit 1203 determines whether the work ready flag is "1". If the work ready flag is "1" (S2430: YES), the third extraction unit 1203 adds (increments) "1" to i (S2431), and then the process returns to S2415. On the other hand, if the work ready flag is not "1" (S2430: NO), the third extraction unit 1203 adds (increments) "1" to i' (S2431), and then the process returns to S2418.
  • the agency extraction unit 120 subsequently performs a process (hereinafter referred to as "fourth extraction result generation process S2114") of generating a fourth extraction result 174 based on the third extraction result (S2114). ).
  • FIG. 25 is a flowchart illustrating the fourth extraction result generation process S2114.
  • the fourth extraction result generation process S2114 will be described below with reference to FIG.
  • the agency extraction unit 120 obtains the third extraction result for each difficulty level of the workload determination result 1802 in FIG. 18B (S2511).
  • the agency extraction unit 120 deletes records in which the agency organization ID does not exist in the third extraction results of any difficulty level from all the third extraction results (S2512).
  • the agency extraction unit 120 generates records corresponding to each combination obtained by selecting one agency from the third extraction results of each difficulty level for each agency organization.
  • the record is stored in the fourth extraction result 174 (S2513).
  • the matching support system 1 of the second embodiment extracts agents by further considering the amount of work required to perform the service, for example, an agent whose amount of work cannot be secured is not recommended. , you can prevent your request from being turned down by an agency.
  • the matching support system 1 of the second embodiment also takes into consideration the case where multiple agents (each agent does not need to belong to the same agency organization) jointly perform services for one request. You can extract agents using
  • the matching support system 1 of the third embodiment When matching between a client and a service provider, for example, reasons such as not accepting requests from clients who do not have a good reputation as much as possible, and not accepting requests from clients who may lead to trouble, etc. In some cases, the agent wishes to be able to select the client. In order to meet the needs of such agencies, the matching support system 1 of the third embodiment further includes a mechanism for evaluating clients from agencies. Specifically, the matching support system 1 of the third embodiment receives the evaluation of the client from the agency, and if the client does not meet the level registered in advance by the agency, the client is to avoid recommending the agency.
  • FIG. 26 is a diagram showing the main functions of the proxy request support device 100 in the matching support system 1 of the third embodiment, which is configured based on the proxy request support device 100 of the second embodiment.
  • the functions of the agency request support device 100 of the third embodiment have the same basic configuration as the functions of the agency request support device 100 of the second embodiment, but the agency request support device 100 of the second embodiment has the following points. The configuration is different.
  • the agency request support device 100 of the third embodiment further includes the functions of a client information DB 170, a desired client level registration section 191, and a client evaluation registration section 192.
  • the client information DB 170 manages a client evaluation table 1710 in which evaluations of clients by agencies are stored. Furthermore, an item is added to the basic information table 1850 managed by the agency information DB 185 of the third embodiment to store the level of the client desired by the agency (hereinafter referred to as "desired client level"). ing. Further, the recommendation unit 130 of the agency request support device 100 of the third embodiment does not recommend the agency to the client if the client does not meet the agency's desired client level.
  • the desired client level registration unit 191 receives the setting of the desired client level from the agency via the agency terminal 300, and registers the received desired client level. It is stored in the basic information table 1850.
  • FIG. 27 shows an example of a screen (hereinafter referred to as "desired client level reception screen 2700") displayed by the agency terminal 300 when the desired client level registration unit 191 accepts the setting of the desired client level. .
  • FIG. 28 shows an example of the basic information table 1850 of the third embodiment.
  • the basic information table 1850 of the third embodiment further includes an item of desired client level 1856 in addition to the above-mentioned items.
  • the client evaluation registration unit 192 shown in FIG. 26 receives the setting of the client's evaluation (hereinafter referred to as "client evaluation level") from the agency via the agency terminal 300, and sends the received content to the client. It is registered in the evaluation table 1710. In addition, if the agency has received multiple requests from the same client in the past, the agency will determine the client's evaluation level by using, for example, the average value of the client's evaluations for each past request. Set as .
  • FIG. 29 shows an example of the client evaluation table 1710.
  • the client evaluation table 1710 is composed of one or more records having items such as a client ID 1711 and a client evaluation level 1712.
  • a client ID is stored in the client ID 1711.
  • the client evaluation level 1712 stores the client evaluation level.
  • the recommendation unit 130 of the agency request support device 100 of the third embodiment compares the desired client level 1856 in the basic information table 1850 with the client evaluation in the client evaluation table 1710, and Even if the agency is an agent, the agency will not be recommended to the client if the client does not meet the desired client level of the agency.
  • the matching support system 1 of the third embodiment receives the evaluation of the client from the agency, and if the client does not meet the level registered in advance by the agency, the matching support system 1 receives the evaluation of the client from the agency. Do not recommend the agency. Therefore, for example, it is possible to respond to an agent's desire to avoid accepting requests from clients who do not have a good reputation, or to avoid requests from clients who may lead to trouble.
  • the matching support system 1 of the third embodiment is configured based on the agency request support device 100 of the second embodiment
  • the agency request support device 100 of the first embodiment can be configured in a similar manner.
  • the matching support system 1 of the third embodiment may be configured based on the following.
  • the present invention is not limited to the above embodiments, includes various modifications, and is not necessarily limited to those having all the configurations described. It is also possible to replace part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment, or to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. Furthermore, it is possible to add, delete, or replace some of the configurations of each embodiment with other configurations.
  • the service that the client seeks to receive from the service provider may be a service for a financial institution, infrastructure provider (electricity company, gas company, communication company, etc.), hospital, etc.
  • the services may include, for example, searching for and distributing information and services, confirming the authenticity of information, confirming consent when using information, and eliminating the complexity of various procedures.

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Abstract

依頼者とサービス提供者との間の適切なマッチングを支援する仕組みを提供する。マッチング支援システムは、サービスの複数の提供者の夫々に関する情報である基本情報、サービスの依頼者から受け付けた依頼に関する情報である依頼情報、複数の提供者の夫々の信頼の度合いを示す情報である信頼度、提供者の夫々のサービスに対する専門性を示す情報を記憶し、依頼情報に基づき依頼の難易度を判定し、難易度の高い依頼ほど信頼度の高い提供者が抽出されるように、サービスの提供者の候補を基本情報から抽出して第１抽出結果を生成し、難易度の高い依頼ほどサービスに対する専門性の高い提供者が抽出されるように、サービスの提供者の候補を第１抽出結果から抽出して第２抽出結果を生成し、第２抽出結果に基づく提供者の候補をユーザに提示する。

Description

マッチング支援システム、及びマッチング支援方法
　本発明は、マッチング支援システム、及びマッチング支援方法に関する。
　本出願は、２０２２年５月２５日に出願された日本特許出願特願２０２２－０８５０４５号に基づく優先権を主張し、その開示全体を援用して本出願に取り込むものである。
　従来より、サービスの提供を行う者（以下、「サービス提供者」と称する。）に対して依頼者(サービス享受者)がサービスの提供を依頼する際の、依頼者とサービス提供者と間のマッチングを支援するための様々な仕組みが提案されている。
　例えば、特許文献１には、先生のレベルを予め評価し、生徒には生徒のレベルに合った先生を紹介する教育仲介処理装置について記載されている。教育仲介処理装置は、教師募集手段により募集した教師のレベルを評価し、生徒募集手段により募集した生徒のレベルに対応した評価レベルの教師と生徒とを仲介する。また、教育仲介処理装置は、教師に対して所定のテストを行い、テストの結果に従って教師のレベルを評価する。また、教育仲介処理装置は、入手した生徒のレベルに対応した評価レベルの教師を抽出し、抽出した教師の中から所望の教師を生徒に選択させる。
　また、例えば、特許文献２には、予め登録された複数の地域コミュニティのいずれかに属する利用者に利用者を支援する支援者をマッチングし、利用者と支援者との互助活動を支援することを目的として構成された支援システムについて記載されている。支援システムは、支援者が所属する地域コミュニティを管理する管理者により承認された複数の承認済み支援者それぞれに関する支援者情報を含む支援登録データを管理し、利用者からの支援依頼要求に適合する支援者候補を支援登録データに含まれる複数の承認済み支援者から選定する。また、支援システムは、支援登録データに含まれる複数の承認済み支援者から、管理者によって定められた個別信頼度が定められた支援者候補を優先して選定する。
特開２００２－１８３４８７号公報 特開２０２０－１７０４２４号公報
　サービス提供者に対して依頼者が依頼を行う場合、依頼者は、例えば、「サービスを適切に遂行してくれる代行業者を選択したい」、「適正な料金で対応してくれる代行業者に依頼したい」、「依頼しようとするサービスの分野に精通している代行業者に依頼したい」といった観点で代行業者を選出する。一方で、サービス提供者には、業務効率、作業分担や教育の観点から、「経験が浅い（信頼を構築できていない）場合は、様々なサービスの分野における専門性の高くない（専門性が必ずしも要求されない）サービスを広く経験することで、自分の専門性を見極めつつサービス提供者としての信頼を高めたい」、「経験が豊かである場合は専門性の高いサービスに注力することで、自身の専門性をより高めていき、サービス提供者としての信頼度をより高めたい」という思いがある。依頼者とサービス提供者との間のマッチングは、こうした依頼者側の観点だけではなく、サービス提供者側の観点も考慮して行うことが望ましい。
　上記の特許文献１では、先生のレベルを予め評価しておき、生徒のレベルに合った先生を生徒に紹介する。また、上記の特許文献２では、利用者が、支援者候補の経験値やその他の情報（資格の有無等）に基づき信頼できる支援者候補を選出する。しかし、いずれの文献に記載された仕組みについても、依頼者側の観点やサービス提供者型の思いを考慮した上で依頼者（生徒、利用者）とサービス提供者（先生、支援者候補）との間のマッチングを行うものではない。
　本発明は、依頼者(サービス享受者)とサービス提供者との間の適切なマッチングを支援することが可能な、マッチング支援システム、及びマッチング支援方法を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するための本発明のうちの一つは、サービスの提供者に対して依頼者がサービスの提供を依頼する際の依頼者とサービスの提供者と間のマッチングを支援するマッチング支援システムであって、プロセッサと記憶装置を有する情報処理装置を用いて構成され、複数の前記提供者の夫々に関する情報である基本情報、前記依頼者から受け付けた依頼に関する情報である依頼情報、複数の前記提供者の夫々の信頼の度合いを示す情報である信頼度、及び、前記提供者の夫々の前記サービスに対する専門性を示す情報、を記憶し、前記依頼情報に基づき前記依頼の難易度を判定する難易度判定部と、前記難易度の高い前記依頼ほど前記信頼度の高い前記提供者が抽出されるように、前記サービスの提供者の候補を前記基本情報から抽出し、抽出した結果を記載した第１抽出結果を生成する第１抽出部と、前記難易度の高い前記依頼ほど前記サービスに対する専門性の高い前記提供者が抽出されるように、前記サービスの提供者の候補を前記第１抽出結果から抽出し、抽出した結果を記載した第２抽出結果を生成する第２抽出部と、を備える。
　その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。
　本発明によれば、依頼者(サービス享受者)とサービス提供者との間の適切なマッチングを支援することができる。
マッチング支援システムの一例である。 第１実施形態の代行依頼支援装置が備える機能の一例である。 信頼度判定テーブルの一例である。 専門分野判定テーブルの一例である。 基本情報テーブルの一例である。 代行履歴テーブルの一例である。 依頼状況テーブルの一例である。 第１実施形態の代行依頼支援処理を説明するフローチャートである。 第１抽出処理の一例を説明するフローチャートである。 第２抽出処理の一例を説明するフローチャートである。 信頼度判定テーブル生成処理の一例を説明するフローチャートである。 申請件数と点数の対応表の一例である。 採択率と点数の対応表の一例である。 依頼者評価の平均値と点数の対応表の一例である。 専門分野判定テーブル生成処理の一例を説明するフローチャートである。 専門分野受付画面の一例である。 力量情報確認画面の一例である。 依頼評価受付画面の一例である。 マッチング支援システムの構成に用いる情報処理装置の一例である。 第２実施形態の代行依頼支援装置が備える機能の一例である。 難易度判定部が難易度判定結果を生成する様子を示す図である。 作業量判定部が作業量判定結果を生成する様子を示す図である。 作業予定受付画面の一例である。 作業量判定テーブルの一例である。 第２実施形態の代行依頼支援処理を説明するフローチャートである。 第３抽出処理を説明するフローチャートである。 第３抽出結果生成処理の概略を説明する図である。 第３抽出結果生成処理を説明するフローチャートである。 第４抽出結果生成処理を説明するフローチャートである。 第３実施形態の代行依頼支援装置が備える機能の一例である。 希望依頼者レベル受付画面の一例である。 基本情報テーブルの一例である。 依頼者評価テーブルの一例である。
　以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。尚、以下の記載及び図面は、本発明を説明するための例示であり、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。
　以下の説明において、識別情報について説明する際に、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換することが可能である。また、以下の説明において、「テーブル」、「情報」等の表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されていてもよい。また、データ構造に依存しないことを示すために「ＸＸテーブル」等を「ＸＸ情報」と称することがある。また、以下の説明において、「データベース」のことを「ＤＢ」と表記することがある。また、以下の説明において、同一の又は類似する構成について重複した説明を省略することがある。また、以下の説明において、符号の前に付した「Ｓ」の文字は処理ステップの意味である。
［第１実施形態］
　以下、本発明の一実施形態にかかる情報処理システム（以下、「マッチング支援システム１」と称する。）について説明する。マッチング支援システム１は、依頼者がサービスを提供する者（以下、「サービス提供者」と称する。）に対してサービスの提供を依頼する際の、依頼者とサービス提供者と間のマッチングを支援する。尚、マッチング支援システム１が対象とする依頼者やサービス提供者は必ずしも限定されない。以下では、依頼者が、個人や企業等であり、サービス提供者が、国や自治体等の機関に対して行われる各種申請にかかる処理を代行するサービスを業として行う者（例えば、代行業者が弁護士や司法書士、行政書士等の士業者。以下、「代行業者」と称する。）である場合を例として説明する。
　依頼者は、代行業者にサービスの提供を依頼する際、例えば、「サービスを適切に遂行してくれる代行業者を選択したい」、「適正な料金で対応してくれる代行業者に依頼したい」、「依頼しようとするサービスの分野に精通している代行業者に依頼したい」といった観点で代行業者を選出する。一方で、代行業者には、「経験の浅い（信頼度が低い）サービス提供者には、様々なサービスの分野における専門性の高くない（専門性が必ずしも要求されない）サービスを広く経験させることで、自分の専門性を見極めつつサービス提供者としての信頼を高めてもらいたい」、「経験が豊かな者には専門性の高いサービスに注力してもらうことで、自身の専門性をより高めていき、サービス提供者としての信頼度を高めてもらいたい」といった思いがある。マッチング支援システム１は、こうした依頼者側の観点や代行業者側の思いを総合的に考慮しつつ、依頼者が依頼したサービスを提供するのに適した代行業者の候補をリコメンド（推奨）する仕組みを提供する。リコメンドに際し、マッチング支援システム１は、例えば、代行業者の力量や信頼度、依頼するサービスの内容、費用（コスト）等を考慮してリコメンドする代行業者を選出する。また、マッチング支援システム１は、例えば、代行業者側の業務の実態（業務内容の多様化、最新情報の追随の困難性、代行業者の専門性に基づく棲み分け、業務毎の難易度の違い、キャリアアップのための非熟練者の教育機会の確保、サービスに見合った収益の確保等）を考慮して適切な代行業者を選出する。
　図１にマッチング支援システム１の概略的な構成を示している。同図に示すように、マッチング支援システム１は、代行依頼支援装置１００、依頼者端末２００、及び代行業者端末３００を含む。代行依頼支援装置１００、依頼者端末２００、及び代行業者端末３００は、いずれも一つ以上の情報処理装置（コンピュータ）を用いて構成され、通信ネットワーク５を介して双方向の通信が可能な状態で接続されている。通信ネットワーク５は、有線方式又は無線方式の通信ネットワークであり、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット、各種公衆無線通信網、専用線等である。
　代行依頼支援装置１００は、依頼者端末２００からサービスの代行依頼に関する情報（以下、「依頼情報」と称する。）を受信し、受信した依頼情報に基づき、当該依頼依頼情報に指定されているサービスを代行する代行業者を選出する。そして、代行依頼支援装置１００は、選出した代行業者を記載した情報（以下、「リコメンド情報」と称する。）を生成して依頼者端末２００に送信する。
　依頼者端末２００は、依頼者から依頼内容を受け付け、受け付けた依頼内容を記載した依頼情報を生成して代行依頼支援装置１００に送信する。また、依頼者端末２００は、代行依頼支援装置１００からリコメンド情報を受信し、受信したリコメンド情報を依頼者に提示する。
　代行業者端末３００は、代行依頼支援装置１００が代行業者の選出に際して用いる情報（以下、「代行業者情報」と称する。）を代行業者から受け付け、受け付けた代行業者情報を代行依頼支援装置１００に送信する。
　図２は、代行依頼支援装置１００が備える主な機能を示す図である。同図に示すように、代行依頼支援装置１００は、依頼情報受信部１１０、依頼内容判定部１１５、代行業者抽出部１２０、代行業者組織評価部１２５、リコメンド部１３０、代行業者依頼部１３５、信頼度判定テーブル生成部１４０、専門分野判定テーブル生成部１４５、代行業者力量表示部１５０、依頼評価登録部１５５、代行業者力量ＤＢ１８０、及び代行業者情報ＤＢ１８５の各機能を備える。
　同図に示すように、代行業者力量ＤＢ１８０は、信頼度判定テーブル１８１０及び専門分野判定テーブル１８２０を管理する。また、代行業者情報ＤＢ１８５は、基本情報テーブル１８５１、申請履歴テーブル１８５２、及び依頼状況テーブル１８７０を管理する。
　上記機能のうち、依頼情報受信部１１０は、依頼者端末２００から送られてくる依頼情報を受信して記憶する。依頼情報は、依頼者を特定する情報（以下、「依頼者ＩＤ」と称する。）や依頼するサービスの具体的な内容に関する情報、サービスの遂行に必要な各種情報を含む。
　依頼内容判定部１１５は、依頼分野判定部１１５１と難易度判定部１５２を有する。このうち依頼分野判定部１１５１は、依頼情報に基づき、依頼するサービスの分野（申請の種類等。以下、「依頼分野」と称する。）を判定する。依頼分野判定部１１５１は、例えば、依頼情報に依頼分野を示す情報が含まれている場合は当該情報を利用して依頼分野を判定する。また、依頼分野判定部１１５１が、例えば、依頼情報に含まれている記述（テキストデータ等）について、カテゴリ分類アルゴリズムや自然言語処理を適用することにより依頼分野を判定する。
　難易度判定部１５２は、依頼情報に基づき、依頼の難易度（依頼に対して提供するサービスの難易度）を判定する。難易度判定部１５２は、例えば、依頼に対するサービスを提供するのに要する労力、処理量、作業の煩雑さ、要求される期間（納期）等に基づき難易度を判定する。尚、本実施形態では、難易度は「低」、「中」、「高」のいずれかであるものとするが、難易度は、例えば、連続値（値が大きい程、難易度が高いことを示す連続値）であってもよい。難易度判定部１５２は、例えば、依頼情報に難易度を示す情報が含まれている場合は当該情報を利用して難易度を判定する。また、依頼分野判定部１１５１が、例えば、依頼情報に含まれている記述（テキストデータ等）について、所定のアルゴリズムや自然言語処理を適用することにより難易度を判定する。
　代行業者抽出部１２０は、第１抽出部１２０１及び第２抽出部１２０２を有する。このうち第１抽出部１２０１は、信頼度判定テーブル１８１０を参照し、基本情報テーブル１８５１から、信頼度の観点で代行業者を抽出し、抽出した代行業者の一覧を記載した情報（以下、「第１抽出結果」と称する。）を生成する。また、第２抽出部１２０２は、専門分野判定テーブル１８２０を参照し、第１抽出結果から、専門性の観点から代行業者を抽出し、抽出した代行業者の一覧を記載した情報（以下、「第２抽出結果」と称する。）を生成する。
　代行業者組織評価部１２５は、代行業者力量ＤＢ１８０や代行業者情報ＤＢ１８５の内容に基づき第２抽出結果に記載されている代行業者が所属する組織（例えば、弁護士事務所、司法書士事務所、行政書士事務所。以下、「代行業者組織」と称する。）を評価し、評価の結果を記載した情報（以下、「評価情報」と称する。）を生成し、生成した評価情報を依頼状況テーブル１８７０に反映する。代行業者組織評価部１２５は、例えば、依頼者の所在地から代行業者組織の所在地までの物理的な距離（両者が近い程、利便性が高いので評価も高くなる）、代行業者組織に支払う料金（単価、代行手数料、その他のコスト）、代行業者組織の評判等に基づき、代行業者組織を評価する。尚、評価情報は、ユーザインタフェースを介してユーザから受け付けてもよいし、代行業者組織評価部１２５が所定のアルゴリズムや機械学習モデルによる評価に基づき生成してもよい。尚、同じ代行業者組織に代行業者が複数存在する場合、代行業者組織評価部１２５は、例えば、そのうち最も評価の高い代行業者の評価情報を当該代行業者組織の評価情報として依頼状況テーブル１８７０に登録する。
　リコメンド部１３０は、第２抽出結果に記載されている代行業者が所属する代行業者組織を基本情報テーブル１８５１から特定し、第２抽出結果と各代行業者が所属する代行業者組織、及び各代行業者の評価情報を含む情報を依頼者端末２００に送信する。依頼者端末２００は、リコメンド部１３０から上記情報を受信し、受信した情報をユーザに提示する。また、依頼者端末２００は、代行業者の指定をユーザから受け付け、指定された代行業者を特定する情報（以下、「代行業者ＩＤ」と称する。）と指定された代行業者組織を特定する情報（以下、「代行業者組織ＩＤ」と称する。）を代行依頼支援装置１００に送信する。リコメンド部１３０は、依頼者端末２００から送られてくる代行業者ＩＤ及び代行業者組織ＩＤを受信する。
　代行業者依頼部１３５は、依頼者端末２００から代行業者ＩＤを受信すると、依頼状況テーブル１８７０を更新する。また、代行業者依頼部１３５は、リコメンド部１３０が受信した代行業者ＩＤに対応する代行業者が所属する代行業者組織の代行業者端末３００に当該代行業者に代行を依頼（委任）する旨の情報（以下、「代行依頼通知」と称する。）を送信する。代行業者端末３００は、代行依頼通知を受信すると、当該代行業者に対して依頼者から依頼があったことを示す情報を提示する。尚、代行依頼通知は、例えば、依頼されたサービスの具体的な内容に関する情報を含んでいてもよい。
　信頼度判定テーブル生成部１４０は、信頼度判定テーブル１８１０の生成（編集や削除を含む。）に関する処理を行う。当該処理の詳細については後述する。
　専門分野判定テーブル生成部１４５は、分野別経験値算出部１４５１と専門分野候補生成部１４５２を有する。分野別経験値算出部１４５１は、代行業者の分野毎の経験値を求める。専門分野候補生成部１４５２は、代行業者の分野毎の経験値に基づき専門分野判定テーブル１８２０を生成（編集や削除を含む）する。
　代行業者力量表示部１５０は、信頼度判定テーブル１８１０と専門分野判定テーブル１８２０の内容を代行業者端末３００に送信する。代行業者端末３００は、専門分野判定テーブル１８２０の内容を受信して代行業者に提示する。
　依頼評価登録部１５５は、依頼者端末２００から送られてくる、依頼者による代行業者の評価を受信し、受信した評価を申請履歴テーブル１８５２に反映する。
　図３に信頼度判定テーブル１８１０の一例を示す。信頼度判定テーブル１８１０には、代行業者の信頼度が管理される。例示する信頼度判定テーブル１８１０は、代行業者ＩＤ１８１１、代行業者組織ＩＤ１８１２、及び信頼度１８１３の各項目を有する一つ以上のレコードを含む。信頼度判定テーブル１８１０の一つのレコードは一人の代行業者に対応している。
　上記項目のうち、代行業者ＩＤ１８１１には、代行業者ＩＤ（代行業者の氏名等）が格納される。代行業者組織ＩＤ１８１２には、当該代行業者が所属する組織の代行業者組織ＩＤ（事務所名等）が格納される。信頼度１８１３には、当該代行業者の信頼度を示す情報が格納される。本例では、信頼度を示す値（最大値は１００）が格納される。上記の値が大きい程、信頼度が高いことを示す。尚、信頼度判定テーブル１８１０の生成方法の詳細については後述する。
　図４に専門分野判定テーブル１８２０の一例を示す。専門分野判定テーブル１８２０には、各代行業者の専門分野や経験値を示す情報（各代行業者の専門性を示す情報）が管理される。例示する専門分野判定テーブル１８２０は、代行業者ＩＤ１８１１、代行業者組織ＩＤ１８２２、専門分野１８２３、及び分野毎の経験値１８２４の各項目を有する一つ以上のレコードを含む。専門分野判定テーブル１８２０の一つのレコードは一人の代行業者に対応している。
　上記項目のうち、代行業者ＩＤ１８２１には、代行業者ＩＤが格納される。代行業者組織ＩＤ１８２２には、当該代行業者が所属する組織の代行業者組織ＩＤが格納される。専門分野１８２３には、当該代行業者の専門分野を示す情報が格納される。分野毎の経験値１８２４には、当該代行業者の分野毎の経験値を示す情報が格納される。本例では、経験値を示す値（最大値は１００）が格納される。上記の値が大きい程、経験が豊富である（熟練者である、スキルが高い）ことを示す。尚、専門分野判定テーブル１８２０の生成方法の詳細については後述する。
　図５に基本情報テーブル１８５０の一例を示す。基本情報テーブル１８５０には、各代行業者に関する基本的な情報（以下、「基本情報」と称する。）が管理される。例示する基本情報テーブル１８５０は、代行業者ＩＤ１８５１、代行業者組織ＩＤ１８５２、住所１８５３、代行料金１８５４、及び勤務年数１８５５の各項目を有する一つ以上のレコードを含む。基本情報テーブル１８５０の一つのレコードは一人の代行業者に対応している。
　上記項目のうち、代行業者ＩＤ１８５１には、代行業者ＩＤ（代行業者の氏名等）が格納される。代行業者組織ＩＤ１８５２には、当該代行業者が所属する組織の代行業者組織ＩＤ（事務所名等）が格納される。住所１８５３には、当該代行業者組織の住所が格納される。代行料金１８５４には、当該代行業者に代行を依頼した場合の料金（基本料金、追加料金等）が格納される。勤務年数１８５５には、当該代行業者の当該代行業者組織における勤務年数（勤続年数）が格納される。
　図６に代行履歴テーブル１８６０の一例を示す。代行履歴テーブル１８６０には、各代行業者の代行履歴が管理される。例示する代行履歴テーブル１８６０は、代行業者ＩＤ１８６１、代行業者組織ＩＤ１８６２、依頼分野１８６３、代行結果１８６４、依頼者評価１８６５、及び代行依頼日１８６６の各項目を有する一つ以上のレコードを含む。代行履歴テーブル１８６０の一つのレコードは一人の代行業者の一つの代行履歴に対応している。
　上記項目のうち、代行業者ＩＤ１８６１には、代行業者ＩＤ（代行業者の氏名等）が格納される。代行業者組織ＩＤ１８６２には、当該代行業者が所属する組織の代行業者組織ＩＤ（事務所名等）が格納される。依頼分野１８６３には、当該代行依頼の分野を示す情報が格納される。代行結果１８６４には、当該代行業者が当該代行依頼について代行した結果を示す情報（例えば、申請書類が公的機関に「受理された」又は「受理されなかった」等の情報）が格納される。依頼者評価１８６５には、当該代行業者が対応した代行依頼についての依頼者の評価が格納される。本例では、評価を示す値（最大値は１００）が格納される。値が大きい程、評価が高いことを示す。代行依頼日１８６６には、当該代行業者が当該代行依頼を受任した日が格納される。
　図７に依頼状況テーブル１８７０の一例を示す。依頼状況テーブル１８７０には、依頼者から受け付けている代行依頼（受け付けた後、代行業者による処理が完了していない代行依頼）が管理される。例示する依頼状況テーブル１８７０は、依頼者ＩＤ１８７１、依頼ＩＤ１８７２、ステータス１８７３、依頼先候補情報１８７４、依頼先情報１８７５、及び代行業者への依頼日１８７６の各項目を有する一つ以上のレコードを含む。依頼状況テーブル１８７０の一つのレコードは依頼者から受け付けた一つの代行依頼に対応している。
　上記項目のうち、依頼者ＩＤ１８７１には、依頼者の識別子（依頼者の氏名等。以下、「依頼者ＩＤ」と称する。）が格納される。依頼ＩＤ１８７２には、受け付けた代行依頼の識別子（以下、「依頼ＩＤ」と称する。）が格納される。ステータス１８７３には、当該代行依頼の現在の状況を示す情報（「代行業者選択待ち」、「代行業者へ依頼済」等）が格納される。依頼先候補情報１８７４には、当該代行依頼について絞り込まれた一つ以上の依頼先の代行業者の候補に関する情報（代行業者組織名、代行業者名、代行業者組織の評価情報、料金等）が格納される。依頼先情報１８７５には、当該代行依頼について選出された代行業者の情報（代行業者組織名、代行業者名、代行業者組織の評価情報、料金等）が格納される。代行業者への依頼日１８７６には、当該代行依頼についての処理を代行業者に依頼した日が格納される。
　続いて、マッチング支援システム１において行われる各種の処理について順に説明する。
　図８は、マッチング支援システム１において行われる処理（以下、「代行依頼支援処理Ｓ８００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに代行依頼支援処理Ｓ３００について説明する。
　まず、依頼者端末２００が、ユーザインタフェースを介してユーザから依頼情報を受け付け、受け付けた依頼情報を代行依頼支援装置１００に送信する。代行依頼支援装置１００の依頼情報受信部１１０は、依頼者端末２００から送られてくる依頼情報を受信する（Ｓ８１１）。
　続いて、依頼分野判定部１１５１が、依頼情報に基づき、ユーザから受け付けた依頼の依頼分野を判定し、また難易度判定部１１５２が、依頼情報に基づき、ユーザから受け付けた依頼の難易度を判定する（Ｓ８１２）。
　続いて、第１抽出部１２０１が、信頼度判定テーブル１８１０に基づき基本情報テーブル１８５１からリコメンドの候補とする代行業者を抽出して第１抽出結果を生成する（Ｓ８１３）。
　図９は、図８のＳ８１３において第１抽出部１２０１が行う処理（以下、「第１抽出処理Ｓ８１３」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに第１抽出処理Ｓ８１３について説明する。
　同図に示すように、まず、第１抽出部１２０１は、Ｓ８１２で判定した難易度に応じて以降の処理を分岐させる（Ｓ９１１）。
　Ｓ８１２で判定した難易度が「高」である場合（Ｓ９１１：高）、第１抽出部１２０１は、信頼度判定テーブル１８１０から、信頼度１８１３が予め設定された第１閾値以上である代行業者を抽出し（Ｓ９１２）、抽出した代行業者のリストを含む第１抽出結果を生成する（Ｓ９１５）。その後、処理は図８のＳ８１４に進む。
　また、Ｓ８１２で判定した難易度が「中」である場合（Ｓ９１１：中）、第１抽出部１２０１は、信頼度判定テーブル１８１０から、信頼度１８１３が予め設定された第２閾値以上かつ第１閾値未満である代行業者を抽出し（Ｓ９１３）、抽出した代行業者のリストを含む第１抽出結果を生成する（Ｓ９１５）。その後、処理は図８のＳ８１４に進む。
　また、Ｓ８１２で判定した難易度が「低」である場合（Ｓ９１１：低）、第１抽出部１２０１は、信頼度判定テーブル１８１０から、信頼度１８１３が予め設定された第２閾値未満である代行業者を抽出し（Ｓ９１４）、抽出した代行業者のリストを含む第１抽出結果を生成する（Ｓ９１５）。その後、処理は図８のＳ８１４に進む。
　このように、第１抽出処理Ｓ８１３では、依頼されたサービスの難易度に応じた信頼度の代行業者が第１抽出結果として抽出される。例えば、難易度の高いサービスについては信頼度の高い代行業者が抽出され、また、難易度が中程度のサービスについては信頼度が中程度の代行業者が抽出され、また、難易度の低いサービスについては信頼度が低い代行業者が抽出される。
　図８に戻り、続いて、代行業者抽出部１２０の第２抽出部１２０２が、専門分野判定テーブル１８２０に基づき第１抽出結果から代行業者を抽出して第２抽出結果を生成する（Ｓ８１４）。
　図１０は、図８のＳ８１４において第２抽出部１２０２が行う処理（以下、「第２抽出処理Ｓ８１４」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに第２抽出処理Ｓ８１４について説明する。
　まず、第２抽出部１２０２は、Ｓ８１２で判定した難易度に応じて以降の処理を分岐させる（Ｓ１０１１）。
　Ｓ８１２で判定した難易度が「高」又は「中」である場合（Ｓ１０１１：高又は中）、第２抽出部１２０２は、専門分野判定テーブル１８２０から、第１抽出結果に記載され、かつ、専門分野１８２３に依頼分野を含む代行業者を抽出して第２抽出結果を生成する（Ｓ１０１２、Ｓ１０１４）。その後、処理は図８のＳ８１５に進む。
　また、Ｓ８１２で判定した難易度が「低」である場合（Ｓ１０１１：低）、第２抽出部１２０２は、専門分野判定テーブル１８２０から、第１抽出結果に記載され、かつ、依頼分野についての経験値が予め設定された閾値以下の代行業者を抽出して第２抽出結果を生成する（Ｓ１０１３、Ｓ１０１４）。その後、処理は図８のＳ８１５に進む。
　このように、第２抽出処理Ｓ８１４では、難易度が「高」又は「中」のサービスについては、第１抽出結果として抽出された、信頼度が「高」又は「中」の代行業者の中から、専門分野に依頼分野を含む代行業者が抽出される。また、難易度が「低」のサービスについては、第１抽出結果として抽出された、信頼度が「低」の代行業者の中から、当該サービスの依頼分野について経験の少ない代行業者が抽出される。
　図８に戻り、続いて、代行業者組織評価部１２５が、第２抽出結果の代行業者が所属する代行業者組織を基本情報テーブル１８５１から特定し、代行業者力量ＤＢ１８０及び代行業者情報ＤＢ１８５の内容に基づき、特定した代行業者組織の評価情報を生成する。また、代行業者組織評価部１２５は、生成した評価情報を依頼状況テーブル１８７０に反映する（Ｓ８１５）。
　続いて、リコメンド部１３０が、第２抽出結果、特定した代行業者組織、及び各代行業者組織の評価情報を含むリコメンド情報を依頼者端末２００に送信する。また、リコメンド部１３０は、依頼状況テーブル１８７０のステータス１８７３を更新する（Ｓ８１６）。
　依頼者端末２００は、リコメンド部１３０から送られてくるリコメンド情報を受信し、受信したリコメンド情報をユーザに提示する。また、依頼者端末２００は、代行業者組織や代行業者の指定をユーザから受け付け、受け付けた代行業者ＩＤと代行業者組織ＩＤを代行依頼支援装置１００に送信する。リコメンド部１３０は、依頼者端末２００から送られてくる代行業者ＩＤ及び代行業者組織ＩＤを受信する（Ｓ８１７）。
　代行業者依頼部１３５は、リコメンド部１３０が受信した代行業者組織ＩＤの代行業者組織の代行業者端末３００に代行依頼通知を送信する。また、代行業者依頼部１３５は、依頼状況テーブル１８７０のステータス１８７３を更新する（Ｓ８１８）。
　代行業者端末３００は、代行依頼通知を受信すると、代行依頼があった旨を代行業者に提示する。代行業者は、代行依頼通知に指定されているサービスを実施する（Ｓ８１９）。
　以上のように、代行依頼支援処理Ｓ８００によれば、難易度が「高」又は「中」のサービスについては、信頼度が高く依頼分野に精通した（専門性の高い）代行業者が抽出される。そのため、難易度が「高」又は「中」のサービスについては、依頼分野に精通した代行業者から信頼度の高いサービスを受けたいという依頼者のニーズに則した代行業者組織や代行業者を依頼者にリコメンドすることができる。また、代行業者にとっては、得意とする分野の依頼を受任する可能性が高まり、専門性を生かして質の高いサービスを提供することができる。また、それにより依頼者の満足度が高まることで、代行業者は満足のいくリターンを期待することができる。
　また、難易度が「低」のサービスについては、信頼度が低い代行業者の中から、経験の浅い代行業者が抽出される。そのため、難易度が「低」のサービスについてはリーズナブルな料金で迅速に（負荷に余裕のある代行業者を広く探索できるため迅速にサービスを提供できる可能性が高まるという意味で）サービスを享受したいという依頼者のニーズに則した代行業者をリコメンドすることができる。また、代行業者組織や代行業者にとっては、人材を有効に活用することができる（業務効率向上）、経験の浅い人のキャリアを高めることができる（教育効果）、といったメリットを期待することができる。
＜信頼度判定テーブルの生成＞
　図１１は、代行依頼支援装置１００の信頼度判定テーブル生成部１４０が、信頼度判定テーブル１８１０の生成に際して行う処理（以下、「信頼度判定テーブル生成処理Ｓ１１００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに信頼度判定テーブル生成処理Ｓ１１００について説明する。尚、以下に説明する信頼度判定テーブル生成処理Ｓ１１００は、基本情報テーブル１８５０における代行業者（代行業者ＩＤ１８５１）毎に行われる。
　まず、信頼度判定テーブル生成部１４０は、基本情報テーブル１８５０から、処理の対象とする代行業者（以下、「当該代行業者」と称する。）の基本情報を取得する（Ｓ１１１１）。
　続いて、信頼度判定テーブル生成部１４０は、代行履歴テーブル１８６０から、当該代行業者のレコードの情報（当該代行業者の代行履歴）を取得する（Ｓ１１１１）。
　続いて、信頼度判定テーブル生成部１４０は、専門分野判定テーブル１８２０から当該代行業者の分野毎の経験値を取得する（Ｓ１１１３）。
　続いて、信頼度判定テーブル生成部１４０は、当該代行業者の信頼度を算出する（Ｓ１１１４）。信頼度判定テーブル生成部１４０は、例えば、次式（以下、「式１」と称する。）に基づき信頼度を算出する。
[数１]
　信頼度＝専門分野判定テーブルの代行業者の分野毎の経験値の平均値
　　　　　＋申請件数に基づく点数
           ＋採択率(=採択数/これまでの申請件数）に基づく点数
　信頼度判定テーブル生成部１４０は、式１における第２項「申請件数に基づく点数」を、例えば、図１２Ａに示す表１（以下、「申請件数と点数の対応表１２１０」と称する。）に基づき求める。また、信頼度判定テーブル生成部１４０は、式１における第３項「採択率(=採択数/これまでの申請件数）に基づく点数」を、例えば、図１２Ｂに示す表２（以下、「採択率と点数の対応表１２２０」と称する。）に基づき求める。
　続いて、信頼度判定テーブル生成部１４０は、当該代行業者の代行業者ＩＤ、当該代行業者が所属する組織の代行業者組織ＩＤ、及びＳ１２１４で求めた信頼度を対応づけたレコードを生成して信頼度判定テーブル１８１０に格納（登録）する（Ｓ１２１５）。
＜専門分野判定テーブルの生成＞
　図１３は、代行依頼支援装置１００の専門分野判定テーブル生成部１４５が、専門分野判定テーブル１８２０の生成に際して行う処理（以下、「専門分野判定テーブル生成処理Ｓ１３００」と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図ととも専門分野判定テーブル生成処理Ｓ１３００について説明する。尚、専門分野判定テーブル生成処理Ｓ１３００は、基本情報テーブル１８５０の代行業者（代行業者ＩＤ１８５１）毎に行われる。
　まず、専門分野判定テーブル生成部１４５は、基本情報テーブル１８５０から、処理の対象とする代行業者（以下、「当該代行業者」と称する。）の基本情報を取得する（Ｓ１３１１）。
　続いて、信頼度判定テーブル生成部１４０は、代行履歴テーブル１８６０から、当該代行業者のレコードの情報（当該代行業者の代行履歴）を取得する（Ｓ１３１２）。
　続いて、信頼度判定テーブル生成部１４０は、信頼度判定テーブル１８１０から当該代行業者の信頼度を取得する（Ｓ１３１３）。
　続いて、信頼度判定テーブル生成部１４０は、分野毎の当該代行業者の経験値を算出する（Ｓ１３１３）。専門分野判定テーブル生成部１４５は、例えば、次式（以下、「式２」と称する。）に基づき分野毎の経験値を求める。
[数２]
　〇〇分野における経験値＝
       申請履歴テーブル内の代行業者の〇〇分野の申請件数に基づく点数
              ＋〇〇分野の採択率(=採択数/これまでの申請件数）に基づく点数
                     +〇〇分野の依頼者評価の平均値に基づく点数
　尚、専門分野判定テーブル生成部１４５は、式２における第１項「申請履歴テーブル内の代行業者の〇〇分野の申請件数に基づく点数」を、例えば、図１２Ａに示す表１（申請件数と点数の対応表１２１０）に基づき求める。また、専門分野判定テーブル生成部１４５は、式２における第２項「〇〇分野の採択率(=採択数/これまでの申請件数）」を、例えば、図１２Ｂに示す表２（採択率と点数の対応表１２２０）に基づき求める。また、専門分野判定テーブル生成部１４５は、式２における第３項「〇〇分野の依頼者評価の平均値に基づく点数」を、例えば、図１２Ｃに示す表３（以下、「依頼者評価の平均値と点数の対応表１２３０」と称する。）に基づき求める。
　続いて、専門分野判定テーブル生成部１４５は、Ｓ１３１３で取得した信頼度が予め設定した閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１３１５）。
　信頼度が予め設定した閾値以上である場合（Ｓ１３１５：ＹＥＳ）、専門分野判定テーブル生成部１４５は、全分野名と各分野について求めた経験値を代行業者端末３００に送信する（Ｓ１３１６）。代行業者端末３００は、代行依頼支援装置１００から送られてきた全分野名と各分野について求めた経験値を提示しつつ、代行業者から専門にしたい分野（専門分野）の入力を受け付け、受け付けた分野を代行依頼支援装置１００に送信する（Ｓ１３３１）。専門分野判定テーブル生成部１４５は、代行業者端末３００から分野を受信すると、専門分野判定テーブルに、当該代行業者の代行業者ＩＤ、当該代行業者が所属する組織の代行業者組織ＩＤ、代行業者端末３００から受信した分野、及びＳ１３１４で求めた各分野の経験値を対応づけたレコードを生成して専門分野判定テーブル１８２０に格納（登録）する（Ｓ１３１７）。
　Ｓ１３１５において、信頼度が予め設定した閾値未満である場合（Ｓ１３１５：ＮＯ）、専門分野判定テーブル生成部１４５は、専門分野判定テーブルに、当該代行業者の代行業者ＩＤ、当該代行業者が所属する組織の代行業者組織ＩＤ、及びＳ１３１４で求めた各分野の経験値を対応づけたレコード（この場合、専門分野１８２３の項目は記載無し）を生成して専門分野判定テーブル１８２０に格納（登録）する（Ｓ１３２１）。
　図１４ＡＢに、Ｓ１３３１において代行業者端末３００が分野（専門分野）を代行業者から受け付ける際に表示する画面（以下、「専門分野受付画面１４１０」と称する。）の一例を示す。
＜代行業者力量表示部の処理＞
　代行依頼支援装置１００の代行業者力量表示部１５０は、代行業者力量ＤＢ１８０が管理している情報（信頼度判定テーブル１８１０、専門分野判定テーブル１８２０）に基づき、代行業者の力量（信頼度、専門分野、分野毎の経験値）を記載した画面（以下、「力量情報確認画面１４２０」と称する。）を生成してユーザに提示する。
　図１４Ｂに、力量情報確認画面１４２０の一例を示す。尚、代行業者力量表示部１５０が、力量情報確認画面１４２０を代行業者端末３００に送信して代行業者が参照できるようにしてもよい。代行業者は、力量情報確認画面１４２０を参照することで自身の力量がどのような内容で代行依頼支援装置１００に登録されているのかを確認することができる。
＜依頼評価登録部＞
　代行依頼支援装置１００の依頼評価登録部１５５は、代行業者が行ったサービスについての評価を依頼者端末２００を介して依頼者から受け付け、受け付けた評価を代行履歴テーブル１８６０に反映する。
　図１５に、依頼者から評価を受け付ける際に依頼者端末２００が表示する画面（以下、「依頼評価受付画面１５００」と称する。）の一例を示す。
＜情報処理装置の例＞
　図１６は、マッチング支援システム１の構成（代行依頼支援装置１００や依頼者端末２００、代行業者端末３００の実現）に用いる情報処理装置（コンピュータ）のハードウェア構成例である。
　例示する情報処理装置１０は、プロセッサ１１、主記憶装置１２（メモリ）、補助記憶装置１３（外部記憶装置）、入力装置１４、出力装置１５、及び通信装置１６を備える。これらはバスや通信ケーブル等を介して通信可能に接続されている。情報処理装置１０の例として、パーソナルコンピュータ、サーバ装置、スマートフォン、タブレット、オフィスコンピュータ、汎用機（メインフレーム）等がある。
　情報処理装置１０は、その全部又は一部が、例えば、クラウドシステムによって提供される仮想サーバのように、仮想化技術やプロセス空間分離技術等を用いて提供される仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。また、情報処理装置１０によって提供される機能の全部又は一部は、例えば、クラウドシステムがＡＰＩ（Application Programming Interface）等を介して提供するサービスによって実現してもよい。また、情報処理装置１０によって提供される機能の全部又は一部は、例えば、ＳａａＳ（Software as a Service）、ＰａａＳ（Platform as a Service）、ＩａａＳ（Infrastructure as a Service）等を利用して実現されるものであってもよい。
　プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ等を用いて構成されている。
　主記憶装置１２は、プロセッサ１１がプログラムを実行する際に利用する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。代行依頼支援装置１００や依頼者端末２００、代行業者端末３００において実現される各種の機能は、夫々のプロセッサ１１が、補助記憶装置１３に格納（記憶）されているプログラムやデータを主記憶装置１２に読み出して実行することにより実現される。
　補助記憶装置１３は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ハードディスクドライブ、光学式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等）、ストレージシステム、ＩＣカード、ＳＤカードや光学式記録媒体等の非一時的な記録媒体の読取／書込装置、クラウドサーバの非一時的な記憶領域等で構成することができる。補助記憶装置１３には、記録媒体の読取装置や通信装置１６を介して、非一時的な記録媒体や非一時的な記憶装置を備えた他の情報処理装置からプログラムやデータを読み込むことができる。補助記憶装置１３に格納（記憶）されているプログラムやデータは主記憶装置１２に随時読み込まれる。
　入力装置１４は、外部からの情報の入力を受け付けるインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダ、ペン入力方式のタブレット、音声入力装置等である。
　出力装置１５は、処理経過や処理結果等の各種情報を外部に出力するインタフェースである。出力装置１５は、例えば、上記の各種情報を可視化する表示装置（液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックカード等）、上記の各種情報を音声化する装置（音声出力装置（スピーカ等））、上記の各種情報を文字化する装置（印字装置等）である。尚、例えば、情報処理装置１０が通信装置１６を介して他の装置との間で情報の入力や出力を行う構成としてもよい。
　入力装置１４と出力装置１５は、ユーザとの間での対話処理（情報の受け付け、情報の提供等）を実現するユーザインタフェースを構成する。
　通信装置１６は、他の装置との間の通信を実現する装置である。通信装置１６は、通信ネットワークを介して他の装置との間の通信を実現する、有線方式又は無線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢモジュール等である。
　尚、情報処理装置１０には、例えば、オペレーティングシステム、ファイルシステム、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）（リレーショナルデータベース、ＮｏＳＱＬ等）、ＫＶＳ（Key-Value Store）等が導入されていてもよい。
［第２実施形態］
　第１実施形態のマッチング支援システム１では、信頼度と分野（専門分野）の観点から依頼者にリコメンドする代行業者を抽出した。第２実施形態のマッチング支援システム１は、更にサービスの遂行に必要な作業量を考慮して代行業者を抽出する。また、第２実施形態のマッチング支援システム１は、一つの依頼に対するサービスを複数の代行業者が共同して遂行する場合も考慮して代行業者を抽出する。このように、第２実施形態のマッチング支援システム１は作業量を考慮してリコメンドする代行業者を抽出するので、作業量が確保できない代行業者がリコメンドされ、依頼者が代行業者から依頼を断られてしまうといった事態が生じる可能性を減らすことができる。
　第２実施形態のマッチング支援システム１は、依頼者から受け付けた代行依頼の依頼情報から、代行依頼にかかるサービスを遂行するために必要な作業量を難易度毎に算出する。そして、マッチング支援システム１は、難易度毎の作業量を、別途記憶している各代行業者組織の各代行業者が対応可能な作業量と対照することにより代行業者を抽出する。
　図１７は、第２実施形態のマッチング支援システム１の代行依頼支援装置１００が備える主な機能を示す図である。第２実施形態の代行依頼支援装置１００は、第１実施形態の代行依頼支援装置１００と基本的な構成は共通するが、以下の点において第１実施形態の代行依頼支援装置１００と構成が異なる。
　まず、依頼内容判定部１１５の難易度判定部１１５２の処理が異なる。また、依頼内容判定部１１５が作業量判定部１１５３を更に有する点で構成が異なる。また、第１抽出部１２０１及び第２抽出部１２０２が、依頼情報の難易度毎に処理を行う点で構成が異なる。また、代行業者抽出部１２０が第３抽出部１２０３を更に有する点で構成が異なる。また、代行業者力量ＤＢ１８０がサービスの作業量の判定に用いる作業量判定テーブル１８３０を管理する点で構成が異なる。また、代行業者依頼部１３５が依頼を受けた代行業者について作業量判定テーブル１８３０の当該代行業者のレコードの作業可能時間から受けた作業にかかる作業量分の時間を減じる点で構成が異なる。また、作業量判定テーブル生成部１９０を更に有する点で構成が異なる。以下では、第１実施形態の代行依頼支援装置１００との相違点を中心に説明する。
　第２実施形態の代行依頼支援装置１００の難易度判定部１１５２は、サービスの要素毎（例えば、申請書の項目毎）に難易度を判定する。難易度判定部１１５２は、判定した結果を記載した難易度判定結果を生成して管理（記憶）する。尚、難易度の判定はユーザが行ってもよいし、難易度判定部１１５２が依頼情報に基づき自動で判定してもよい。例えば、過去の申請の採択率（採択率が低い程、難易度を高くする等）、申請書の記載量（記載量が多い程、難易度を高くする等）、自由記述量（自由記述量が多い程、難易度を高くする等）に基づき難易度を判定する。
　図１８Ａに、難易度判定部１１５２が、依頼情報に含まれている申請書１８０５の内容に基づき要素毎（項目毎）に難易度を判定して難易度判定結果１８０１を生成する様子を示す。
　図１７に戻り、代行依頼支援装置１００の作業量判定部１１５３は、依頼情報に基づき受け付けた依頼のサービスの遂行に要する作業量を判定する（見積もる）。作業量判定部１１５３は、要素毎に判定した難易度毎に依頼されたサービスの作業量を判定する。作業量判定部１１５３は、判定した結果を記載した作業量判定結果を生成して管理（記憶）する。
　図１８Ｂに、作業量判定部１１５３が、要素毎に判定した難易度毎に依頼されたサービスの作業量を判定して作業量判定結果１８０２を生成する様子を示す。
　図１７に戻り、第３抽出部１２０３は、作業量判定テーブル１８３０を参照し、依頼された作業を遂行することが可能な代行業者の組み合わせを第２抽出結果から抽出し、抽出した結果を記載した第３抽出結果を生成する。
　第２実施形態の代行依頼支援装置１００の作業量判定テーブル生成部１９０は、代行業者端末３００を介して代行業者から作業予定（既に予定されている作業日時／作業期間と作業量）を受け付け、受け付けた作業予定に基づき作業量判定テーブル１８３０を生成（編集、削除等を含む）する。
　図１９は、作業量判定テーブル生成部１９０が、代行業者端末３００が代行業者から作業予定を受け付ける際に表示する画面（以下、「作業予定受付画面１９００」と称する。）の一例である。作業予定受付画面１９００は、代行業者端末３００が生成してもよいし、代行依頼支援装置１００が生成して代行業者端末３００に送信してもよい。
　図２０は、受け付けた作業予定に基づき作業量判定テーブル生成部１９０が生成する作業量判定テーブル１８３０の一例である。同図に示すように、作業量判定テーブル１８３０は、代行業者ＩＤ１８３１、代行業者組織ＩＤ１８３２、及び作業可能期間毎の作業量１８３３の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。作業量判定テーブル１８３０のレコードの一つは一人の代行業者に対応している。
　上記項目のうち、代行業者ＩＤ１８３１には、当該代行業者の代行業者ＩＤが格納される。代行業者組織ＩＤ１８３２には、当該代行業者の所属する組織の代行業者組織ＩＤが格納される。作業可能期間毎の作業量１８３３には、作業可能期間毎の作業量（時間（ｈ）単位）が格納される。
　図２１は、第２実施形態のマッチング支援システム１において行われる処理（以下、「代行依頼支援処理Ｓ２１００」と称する。）を説明するフローチャートである。代行依頼支援処理Ｓ２１００のうちＳ２１１１の処理については図８に示した代行依頼支援処理Ｓ８００のＳ８１１と、また、Ｓ２１１７～Ｓ２１１９については図８に示した代行依頼支援処理Ｓ８００のＳ８１７～Ｓ８１９と共通するが、Ｓ２１１２～Ｓ２１１６の処理については図８に示した代行依頼支援処理Ｓ８００と異なる。以下、代行依頼支援処理Ｓ８００との相違点を中心として、同図とともに第２実施形態の代行依頼支援処理Ｓ２１００について説明する。
　Ｓ２１１２では、依頼分野判定部１１５１が、依頼するサービスの分野（申請書の種類等）を判定し、難易度判定部１１５２が、前述した方法でサービスの要素毎（例えば、申請書の項目毎）に難易度を判定する。尚、代行依頼支援装置１００は、判定した分野及び要素毎の難易度を難易度判定結果１８０１として記憶する（Ｓ８１２）。
　Ｓ２１１３では、代行業者抽出部１２０（第１抽出部１２０１、第２抽出部１２０２）が、難易度判定結果１８０１の難易度毎に処理を行い、第１抽出結果及び第２抽出結果を生成する処理（以下、「第３抽出処理Ｓ２１１３」と称する。）を行う。
　図２２は、第３抽出処理Ｓ２１１３を説明するフローチャートである。以下、同図とともに第３抽出処理Ｓ２１１３について説明する。尚、同図は、ある難易度「ｘ」についての処理に相当する。即ち、第３抽出処理Ｓ２１１３は難易度毎に実行される。
　同図に示すように、まず、代行業者抽出部１２０は、難易度判定部１１５２が判定した難易度「ｘ」の作業量を取得する（Ｓ２２１１）。
　続いて、代行業者抽出部１２０は、取得した作業量が「0」より大きいか否かを判定する（Ｓ２２１２）。作業量が「0」より大きくなければ（Ｓ２２１２：ＮＯ）、当該難易度についての第３抽出処理Ｓ２１１３は終了する。作業量が「0」より大きければ（Ｓ２２１２：ＹＥＳ）、処理はＳ２２１３に進む。
　Ｓ２２１３では、第１抽出部１２０１が、難易度を「ｘ」として、図９に示した第１抽出処理Ｓ８１３を行い、第１抽出結果を生成する。
　続いて、第２抽出部１２０２が、難易度を「ｘ」として、図１０に示した第２抽出処理Ｓ８１４を行い、第２抽出結果を生成する（Ｓ２２１４）。
　続いて、第３抽出部１２０３が、第２抽出結果に基づき作業量を考慮しつつ代行業者を抽出し、抽出した結果を記載した第３抽出結果を生成する処理（以下、「第３抽出結果生成処理Ｓ２２１５」と称する。）を行う。
　図２３は、第３抽出結果生成処理Ｓ２２１５の概略を説明する図である。以下、同図とともに第３抽出結果生成処理Ｓ２２１５の概略について説明する。
　まず、第３抽出部１２０３は、作業量判定テーブル１８３０から、難易度が「ｘ」の第２抽出結果の代行業者ＩＤを含むレコードを抽出する（Ｓ２３１１）。同図の例では、代行業者組織αから３人の代行業者α１～α３のレコードを、また、代行業者組織βから２人の代行業者β１～β２のレコードを抽出している。
　続いて、第３抽出部１２０３は、同じ代行業者組織に所属する（代行業者組織ＩＤが同じ）代行業者のレコードをグルーピングする（Ｓ２３１２）。同図の例では、代行業者α１～α３のレコードをグループA1に、代行業者β１～β２のレコードをグルーブA2に、夫々グルーピングしている。
　続いて、第３抽出部１２０３は、難易度「ｘ」の第３抽出結果にai"の組み合わせのレコードを追加する（Ｓ２３１３）。尚、i"は、i'をグループAiの中で作る小グループの人数としたとき、i'人から成る小グループの組み合わせaの何番目かを表す。
　続いて、第３抽出部１２０３は、Ai内でi'人の組み合わせa1,a2,…, ai",…,an"を全て生成する（Ｓ２３１４）。尚、nは、代行業者組織毎のグループAの総数である。また、n"は、組み合わせaの総数である。
　続いて、第３抽出部１２０３は、ai"に含まれる代行業者の指定期間内における作業量の総計を算出する（Ｓ２３１５）。
　続いて、第３抽出部１２０３は、難易度「ｘ」の第３抽出結果にai"の組み合わせを格納する（Ｓ２３１６）。
　同図には、依頼されたサービスの難易度が「中」、作業量が「30」、i'が「2」、代行業者α１の作業可能時間が「10」、代行業者α２の作業可能時間が「20」、代行業者α３の作業可能時間が「10」である場合を例示している。この場合、同図の太線枠内に示す組み合わせ「a1」及び組み合わせ「a2」については、代行業者の作業可能時間の総計が作業量「30」以下であり、作業を遂行可能であるため、第３抽出部１２０３は、難易度「中」の第３抽出結果に、(α1,α２),(α２,α３)の各組み合わせに対応するレコードを格納する。
　図２４は、第３抽出結果生成処理Ｓ２２１５を説明するフローチャートである。以下、同図とともに第３抽出結果生成処理Ｓ２２１５について説明する。
　まず、第３抽出部１２０３は、難易度「ｘ」の第２抽出結果、期間、難易度「ｘ」の作業量を取得する（Ｓ２４１１）。
　続いて、第３抽出部１２０３は、作業量判定テーブルから難易度「ｘ」の第２抽出結果に代行業者ＩＤが含まれるレコードを抽出する（Ｓ２４１２）。
　続いて、第３抽出部１２０３は、抽出したレコードについて、同一の代行業者組織ＩＤのレコード毎にグルーピング（A1、A2、・・・、Ai、・・・、Anを生成）する（Ｓ２４１３）。
　続いて、第３抽出部１２０３は、指標iに「1」を設定する（Ｓ２４１４）。
　続いて、第３抽出部１２０３は、iがn以下であるか否かを判定する（Ｓ２４１５）。iがn以下であれば（Ｓ２４１５：ＹＥＳ）処理はＳ２４１６に進む。一方、iがnよりも大きい場合は（Ｓ２４１５：ＮＯ）、第３抽出結果生成処理Ｓ２２１５処理は終了する。
　続いて、第３抽出部１２０３は、Ai内の人数n'(Ai内の総数)を取得する（Ｓ２４１６）。
　続いて、第３抽出部１２０３は、i'に「1」を設定する（Ｓ２４１７）。
　続いて、第３抽出部１２０３は、i'がn以下か否かを判定する（Ｓ２４１８）。i'がn以下であれば（Ｓ２４１８：ＹＥＳ）処理はＳ２４１９に進む。一方、i'がnよりも大きい場合は（Ｓ２４１８：ＮＯ）、iに「1」を加算（インクリメント）し、その後、処理はＳ２４１５に戻る。
　Ｓ２４１９では、第３抽出部１２０３は、Ai内でi'人の全ての組み合わせ「a1、a2、・・・、ai"、・・・、an"」を生成する。
　続いて、第３抽出部１２０３は、i"に「1」を設定するとともに作業可能フラグに「０」を設定する（Ｓ２４２１）。
　続いて、第３抽出部１２０３は、i"がn"以下か否かを判定する（Ｓ２４１８）。i"がn"以下であれば（Ｓ２４１８：ＹＥＳ）、処理はＳ２４２３に進む。一方、i"がn"よりも大きい場合は（Ｓ２４１８：ＮＯ）、処理はＳ２４３０に進む。
　Ｓ２４２３では、第３抽出部１２０３は、ai"に含まれる代行業者の指定期間内における作業量の総計を算出する。
　続いて、第３抽出部１２０３は、作業量総計が難易度「ｘ」の作業量以上であるか否かを判定する（Ｓ２４２４）。作業量総計が難易度「ｘ」の作業量以上であれば（Ｓ２４２４ＥＳ）、処理はＳ２４２５に進む。一方、作業量総計が難易度「ｘ」の作業量未満であれば（Ｓ２４２４：ＮＯ）、処理はＳ２４２７に進む。
　Ｓ２４２５では、第３抽出部１２０３は、難易度「ｘ」の第３抽出結果にai"の組み合わせを追加する。
　続いて、第３抽出部１２０３は、作業可能フラグに「1」を設定する（Ｓ２４２６）。
　続いて、第３抽出部１２０３は、i"に「1」を加算（インクリメント）し、その後、処理はＳ２４１８に戻る。
　Ｓ２４３０では、第３抽出部１２０３は、作業可能フラグが「1」か否かを判定する。作業可能フラグが「1」であれば（Ｓ２４３０：ＹＥＳ）、第３抽出部１２０３は、iに「1」を加算（インクリメント）し（Ｓ２４３１）、その後、処理はＳ２４１５に戻る。一方、作業可能フラグが「1」でなければ（Ｓ２４３０：ＮＯ）、第３抽出部１２０３は、i'に「1」を加算（インクリメント）し（Ｓ２４３１）、その後、処理はＳ２４１８に戻る。
　図２１に戻り、続いて、代行業者抽出部１２０が、第３抽出結果に基づき第４抽出結果１７４を生成する処理（以下、「第４抽出結果生成処理Ｓ２１１４」と称する。）を行う（Ｓ２１１４）。
　図２５は、第４抽出結果生成処理Ｓ２１１４を説明するフローチャートである。以下、同図とともに第４抽出結果生成処理Ｓ２１１４について説明する。
　まず、代行業者抽出部１２０は、図１８Ｂの作業量判定結果１８０２の各難易度の第３抽出結果を取得する（Ｓ２５１１）。
　続いて、代行業者抽出部１２０は、いずれの難易度の第３抽出結果にも代行業者組織ＩＤが存在しないレコードを全ての第３抽出結果から削除する（Ｓ２５１２）。
　続いて、代行業者抽出部１２０は、代行業者組織毎に、各難易度の第３抽出結果の夫々から代行業者を一人ずつ選択することにより得られる各組み合わせに対応するレコードを生成し、生成したレコードを第４抽出結果１７４に格納する（Ｓ２５１３）。
　以上に説明したように、第２実施形態のマッチング支援システム１は、サービスの遂行に必要な作業量を更に考慮して代行業者を抽出するので、例えば、作業量が確保できない代行業者がリコメンドされ、代行業者に依頼しても断られてしまうのを防ぐことができる。また、第２実施形態のマッチング支援システム１は、一つの依頼に対するサービスを複数の代行業者（各代行業者が所属する代行業者組織は同じでなくてもよい）が共同して遂行する場合も考慮して代行業者を抽出することができる。
［第３実施形態］
　依頼者とサービスの提供者との間のマッチングに際しては、例えば、評判の良くない依頼者からの依頼はなるべく受けたくない、トラブルに繋がる可能性のある依頼者からの依頼は受けたくないといった理由から、代行業者が依頼者を選択できることを希望する場合がある。そのような代行業者のニーズに対応するため、第３実施形態のマッチング支援システム１は、代行業者から依頼者を評価する仕組みを更に備える。具体的には、第３実施形態のマッチング支援システム１は、代行業者から依頼者の評価を受け付け、代行業者が事前に登録しておいたレベルに満たない依頼者については、当該依頼者に対して当該代行業者をリコメンドしないようにする。
　図２６は、第２実施形態の代行依頼支援装置１００を基本として構成した、第３実施形態のマッチング支援システム１における代行依頼支援装置１００が備える主な機能を示す図である。第３実施形態の代行依頼支援装置１００の機能は、第２実施形態の代行依頼支援装置１００の機能と基本的な構成は共通するが、以下の点において第２実施形態の代行依頼支援装置１００と構成が異なる。
　まず、第３実施形態の代行依頼支援装置１００は、依頼者情報ＤＢ１７０、希望依頼者レベル登録部１９１、及び依頼者評価登録部１９２の各機能を更に有する。尚、依頼者情報ＤＢ１７０は、代行業者による依頼者の評価が格納される依頼者評価テーブル１７１０を管理する。また、第３実施形態の代行業者情報ＤＢ１８５が管理する基本情報テーブル１８５０には、代行業者が希望する依頼者のレベル（以下、「希望依頼者レベル」と称する。）を格納する項目が追加されている。また、第３実施形態の代行依頼支援装置１００のリコメンド部１３０は、代行業者の希望依頼者レベルに満たない依頼者については、当該代行業者を依頼者にリコメンドしない。
　第３実施形態の代行依頼支援装置１００の機能のうち、希望依頼者レベル登録部１９１は、代行業者端末３００を介して代行業者から希望依頼者レベルの設定を受け付け、受け付けた希望依頼者レベルを基本情報テーブル１８５０に格納する。
　図２７に、希望依頼者レベル登録部１９１が希望依頼者レベルの設定を受け付ける際に代行業者端末３００が表示する画面（以下、「希望依頼者レベル受付画面２７００」と称する。）の一例を示す。
　図２８に、第３実施形態の基本情報テーブル１８５０の一例を示す。同図に示すように、第３実施形態の基本情報テーブル１８５０は、前述した各項目に加え、希望依頼者レベル１８５６の項目を更に有する。
　図２６に示す依頼者評価登録部１９２は、代行業者端末３００を介して代行業者から依頼者に対する評価（以下、「依頼者評価レベル」と称する。）の設定を受け付け、受け付けた内容を依頼者評価テーブル１７１０に登録する。尚、同じ依頼者から複数回の依頼を過去に受けている場合、代行業者は、当該依頼者については、例えば、過去の各依頼について行った当該依頼者の評価の平均値を依頼者評価レベルとして設定する。
　図２９に、依頼者評価テーブル１７１０の一例を示す。同図に示すように、依頼者評価テーブル１７１０は、依頼者ＩＤ１７１１と依頼者評価レベル１７１２の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。依頼者ＩＤ１７１１には依頼者ＩＤが格納される。依頼者評価レベル１７１２には依頼者評価レベルが格納される。
　第３実施形態の代行依頼支援装置１００のリコメンド部１３０は、基本情報テーブル１８５０の希望依頼者レベル１８５６と依頼者評価テーブル１７１０の依頼者の評価を対照し、代行業者抽出部１２０が抽出した代行業者であっても、当該代行業者の希望依頼者レベルに満たない依頼者については、当該代行業者を依頼者にリコメンドしない。
　以上のように、第３実施形態のマッチング支援システム１は、代行業者から依頼者の評価を受け付け、代行業者が事前に登録しておいたレベルに満たない依頼者については、当該依頼者に対して当該代行業者をリコメンドしない。そのため、例えば、評判の良くない依頼者からの依頼はなるべく受けたくない、トラブルに繋がるような依頼者からの依頼は受けたくないといった代行業者の思いに対応することができる。
　尚、以上では、第２実施形態の代行依頼支援装置１００を基本として第３実施形態のマッチング支援システム１を構成した場合を説明したが、同様の方法で第１実施形態の代行依頼支援装置１００を基本として第３実施形態のマッチング支援システム１を構成してもよい。
　以上、実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれ、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることや、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。
　例えば、依頼者がサービスの提供者から受けようとするサービスは、金融機関、インフラ事業者（電力会社、ガス会社、通信会社等）、病院等に対するサービスであってもよい。また、サービスは、例えば、情報やサービスの探索や配信、情報の真正性の確認、情報を利用する際の同意確認、各種手続の煩雑さ解消等であってもよい。
１　マッチング支援システム
５　通信ネットワーク
１００　代行依頼支援装置
１１０　依頼情報受信部
１１５　依頼内容判定部
１１５１　依頼分野判定部
１１５２　難易度判定部
１１５３　作業量判定部
１２０　代行業者抽出部
１２０１　第１抽出部
１２０２　第２抽出部
１２０３　第３抽出部
１２５　代行業者組織評価部
１３０　リコメンド部
１３５　代行業者依頼部
１４０　信頼度判定テーブル生成部
１４５　専門分野判定テーブル生成部
１４５１　分野別経験値算出部
１４５２　専門分野候補生成部
１５０　代行業者力量表示部
１５５　依頼評価登録部
１７０　依頼者情報ＤＢ
１７１０　依頼者評価テーブル
１８０　代行業者力量ＤＢ
１８０１　難易度判定結果
１８０２　作業量判定結果
１８０５　申請書
１８１０　信頼度判定テーブル
１８２０　専門分野判定テーブル
１８３０　作業量判定テーブル
１８５　代行業者情報ＤＢ
１８５０　基本情報テーブル
１８６０　代行履歴テーブル
１８７０　依頼状況テーブル
１９０　作業量判定テーブル生成部
１９１　希望依頼者レベル登録部
１９２　依頼者評価登録部
２００　依頼者端末
２７００　希望依頼者レベル受付画面
３００　代行業者端末

Claims (15)

  1. 　サービスの提供者に対して依頼者がサービスの提供を依頼する際の依頼者とサービスの提供者と間のマッチングを支援するシステムであって、
    　プロセッサと記憶装置を有する情報処理装置を用いて構成され、
    　複数の前記提供者の夫々に関する情報である基本情報、
    　前記依頼者から受け付けた依頼に関する情報である依頼情報、
    　複数の前記提供者の夫々の信頼の度合いを示す情報である信頼度、及び、
    　前記提供者の夫々の前記サービスに対する専門性を示す情報、
    　を記憶し、
    　前記依頼情報に基づき前記依頼の難易度を判定する難易度判定部と、
    　前記難易度の高い前記依頼ほど前記信頼度の高い前記提供者が抽出されるように、前記サービスの提供者の候補を前記基本情報から抽出し、抽出した結果を記載した第１抽出結果を生成する第１抽出部と、
    　前記難易度の高い前記依頼ほどでは前記サービスに対する専門性の高い前記提供者が抽出されるように、前記サービスの提供者の候補を前記第１抽出結果から抽出し、抽出した結果を記載した第２抽出結果を生成する第２抽出部と、
    　を備える、マッチング支援システム。
  2. 　請求項１に記載のマッチング支援システムであって、
    　前記信頼度は、前記提供者の前記サービスの分野毎の経験値、前記サービスの提供件数、及び前記サービスの成功率のうちの少なくともいずれかに基づき求められる、
    　マッチング支援システム。
  3. 　請求項１に記載のマッチング支援システムであって、
    　前記専門性の高さは、前記提供者の前記サービスの分野毎の経験値、前記サービスの分野ごとの提供件数、提供した前記サービスに対する依頼者の評価、及び前記提供者から受け付けた専門分野のうちの少なくともいずれかに基づき特定される、
    　マッチング支援システム。
  4. 　請求項１に記載のマッチング支援システムであって、
    　前記第２抽出結果に基づく前記提供者の候補を、ユーザインタフェースを介して前記依頼者に提示するリコメンド部、
    　を更に備える、マッチング支援システム。
  5. 　請求項１に記載のマッチング支援システムであって、
    　前記提供者の夫々の作業可能時間の予定を更に記憶し、
    　前記難易度判定部は、前記依頼の要素毎に難易度を判定し、
    　前記依頼の難易度毎の作業量を算出する作業量判定部を更に備え、
    　前記第１抽出部は、前記難易度毎に前記第１抽出結果を生成し、
    　前記第２抽出部は、前記難易度毎に前記第２抽出結果を生成し、
    　前記難易度毎の作業量に対応することが可能な、前記難易度毎の前記第２抽出結果における前記提供者の組み合わせを抽出し、抽出した組み合わせを記載した第３抽出結果を生成する第３抽出部を更に備える、
    　マッチング支援システム。
  6. 　請求項５に記載のマッチング支援システムであって、
    　前記第３抽出結果に基づく前記提供者の候補を、ユーザインタフェースを介して前記依頼者に提示するリコメンド部、
    　を更に備える、マッチング支援システム。
  7. 　請求項５に記載のマッチング支援システムであって、
    　前記組み合わせを構成する前記提供者に、所属する組織の異なる提供者の組み合わせが含まれる、
    　マッチング支援システム。
  8. 　請求項４に記載のマッチング支援システムであって、
    　前記提供者から、過去に依頼を受けた前記依頼者についての評価を受け付けて記憶する依頼者評価登録部と、
    　前記提供者から、希望する依頼者の判定に用いる評価の閾値である希望依頼者レベルを受け付けて記憶する希望依頼者レベル登録部と、
    　を更に備え、
    　前記リコメンド部は、前記第２抽出結果に基づく前記提供者の候補のうち、前記依頼者の評価が前記希望依頼者レベルに満たない提供者については前記依頼者に提示しない、
    　マッチング支援システム。
  9. 　請求項６に記載のマッチング支援システムであって、
    　前記提供者から、過去に依頼を受けた前記依頼者についての評価を受け付けて記憶する依頼者評価登録部と、
    　前記提供者から、希望する依頼者の判定に用いる評価の閾値である希望依頼者レベルを受け付けて記憶する希望依頼者レベル登録部と、
    　を更に備え、
    　前記リコメンド部は、前記第３抽出結果に基づく前記提供者の候補のうち、前記依頼者の評価が前記希望依頼者レベルに満たない提供者については前記依頼者に提示しない、
    　マッチング支援システム。
  10. 　サービスの提供者に対して依頼者がサービスの提供を依頼する際の依頼者とサービスの提供者と間のマッチングを支援する方法であって、
    　プロセッサと記憶装置を有する情報処理装置が、
    　複数の前記提供者の夫々に関する情報である基本情報、
    　前記依頼者から受け付けた依頼に関する情報である依頼情報、
    　複数の前記提供者の夫々の信頼の度合いを示す情報である信頼度、及び、
    　前記提供者の夫々の前記サービスに対する専門性を示す情報、
    　を記憶するステップ、
    　前記依頼情報に基づき前記依頼の難易度を判定するステップ、
    　前記難易度の高い前記依頼ほど前記信頼度の高い前記提供者が抽出されるように、前記サービスの提供者の候補を前記基本情報から抽出し、抽出した結果を記載した第１抽出結果を生成するステップ、及び、
    　前記難易度の高い前記依頼ほど前記サービスに対する専門性の高い前記提供者が抽出されるように、前記サービスの提供者の候補を前記第１抽出結果から抽出し、抽出した結果を記載した第２抽出結果を生成するステップ、
    　を実行する、マッチング支援方法。
  11. 　請求項１０に記載のマッチング支援方法であって、
    　前記情報処理装置が、前記第２抽出結果に基づく前記提供者の候補を、ユーザインタフェースを介して前記依頼者に提示するステップ、
    　を更に実行する、マッチング支援方法。
  12. 　請求項１０に記載のマッチング支援方法であって、
    　前記情報処理装置が、
    　前記提供者の夫々の作業可能時間の予定を更に記憶するステップ、
    　前記依頼の要素毎に難易度を判定するステップ、
    　前記依頼の難易度毎の作業量を算出するステップ、
    　前記難易度毎に前記第１抽出結果を生成するステップ、
    　前記難易度毎に前記第２抽出結果を生成するステップ、及び、
    　前記難易度毎の作業量に対応することが可能な、前記難易度毎の前記第２抽出結果における前記提供者の組み合わせを抽出し、抽出した組み合わせを記載した第３抽出結果を生成するステップ、
    　を更に実行する、マッチング支援方法。
  13. 　請求項１２に記載のマッチング支援方法であって、
    　前記情報処理装置が、前記第３抽出結果に基づく前記提供者の候補を、ユーザインタフェースを介して前記依頼者に提示するステップ、
    　を更に実行する、マッチング支援方法。
  14. 　請求項１１に記載のマッチング支援方法であって、
    　前記情報処理装置が、
    　前記提供者から、過去に依頼を受けた前記依頼者についての評価を受け付けて記憶するステップ、
    　前記提供者から、希望する依頼者の判定に用いる評価の閾値である希望依頼者レベルを受け付けて記憶するステップ、
    　前記第２抽出結果に基づく前記提供者の候補のうち、前記依頼者の評価が前記希望依頼者レベルに満たない提供者については前記依頼者に提示しないステップ、
    　を更に実行する、マッチング支援方法。
  15. 　請求項１３に記載のマッチング支援方法であって、
    　前記情報処理装置が、
    　前記提供者から、過去に依頼を受けた前記依頼者についての評価を受け付けて記憶するステップ、
    　前記提供者から、希望する依頼者の判定に用いる評価の閾値である希望依頼者レベルを受け付けて記憶するステップ、
    　前記第３抽出結果に基づく前記提供者の候補のうち、前記依頼者の評価が前記希望依頼者レベルに満たない提供者については前記依頼者に提示しないステップ、
    　を更に実行する、マッチング支援方法。
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