(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022170058
(43)【公開日】2022-11-10
(54)【発明の名称】策定システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/20 20120101AFI20221102BHJP
G09B 19/00 20060101ALI20221102BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/20
G09B19/00 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021075933
(22)【出願日】2021-04-28
(71)【出願人】
【識別番号】505259516
【氏名又は名称】学校法人国際学園
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100162868
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 英輔
(74)【代理人】
【識別番号】100189348
【弁理士】
【氏名又は名称】古都 智
(74)【代理人】
【識別番号】100196689
【弁理士】
【氏名又は名称】鎌田 康一郎
(72)【発明者】
【氏名】宮澤 保夫
(72)【発明者】
【氏名】金子 肇
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 由加子
(72)【発明者】
【氏名】蓮田 亮大
(72)【発明者】
【氏名】磯貝 和範
(72)【発明者】
【氏名】松尾 宏之
(72)【発明者】
【氏名】西永 堅
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC34
(57)【要約】
【課題】対象者を支援するための方針を指導者によらず適切に策定する。
【解決手段】特性取得部は、対象者の特性に関する特性データを取得する。目標決定部は、特性データに基づいて、複数の成長目標候補の中から対象者の成長目標を決定する。活動決定部は、成長目標に基づいて、複数の活動候補の中から対象者に取り組ませる活動を決定する。支援決定部は、特性データ及び活動の少なくとも一方に基づいて、支援者が活動の取り組みを支援するための支援手段を決定する。
【選択図】図２
【解決手段】特性取得部は、対象者の特性に関する特性データを取得する。目標決定部は、特性データに基づいて、複数の成長目標候補の中から対象者の成長目標を決定する。活動決定部は、成長目標に基づいて、複数の活動候補の中から対象者に取り組ませる活動を決定する。支援決定部は、特性データ及び活動の少なくとも一方に基づいて、支援者が活動の取り組みを支援するための支援手段を決定する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象者の支援方針を策定する策定システムであって、
前記対象者の特性に関する特性データを取得する特性取得部と、
前記特性データに基づいて、複数の成長目標候補の中から前記対象者の成長目標を決定する目標決定部と、
前記成長目標に基づいて、複数の活動候補の中から前記対象者に取り組ませる活動を決定する活動決定部と、
前記特性データ及び前記活動の少なくとも一方に基づいて、支援者が前記活動の取り組みを支援するための支援手段を決定する支援決定部と
を備える策定システム。
前記対象者の特性に関する特性データを取得する特性取得部と、
前記特性データに基づいて、複数の成長目標候補の中から前記対象者の成長目標を決定する目標決定部と、
前記成長目標に基づいて、複数の活動候補の中から前記対象者に取り組ませる活動を決定する活動決定部と、
前記特性データ及び前記活動の少なくとも一方に基づいて、支援者が前記活動の取り組みを支援するための支援手段を決定する支援決定部と
を備える策定システム。
【請求項2】
前記特性データは多次元のベクトルによって表され、
前記目標決定部は、前記複数の成長目標候補と前記特性データとの関係を表す第１関数によって算出される、前記成長目標候補ごとのレコメンドスコアに基づいて前記成長目標を決定し、
前記活動決定部は、前記成長目標ごとに設定された前記複数の活動候補とレコメンドスコアとの関係を示す第２関数に基づいて前記活動を決定し、
前記支援決定部は、前記活動と前記支援手段との関係を表す第３関数によって算出される、前記支援手段ごとのレコメンドスコアに基づいて前記支援手段を決定する
請求項１に記載の策定システム。
前記目標決定部は、前記複数の成長目標候補と前記特性データとの関係を表す第１関数によって算出される、前記成長目標候補ごとのレコメンドスコアに基づいて前記成長目標を決定し、
前記活動決定部は、前記成長目標ごとに設定された前記複数の活動候補とレコメンドスコアとの関係を示す第２関数に基づいて前記活動を決定し、
前記支援決定部は、前記活動と前記支援手段との関係を表す第３関数によって算出される、前記支援手段ごとのレコメンドスコアに基づいて前記支援手段を決定する
請求項１に記載の策定システム。
【請求項3】
前記対象者の支援の成果の入力を受け付ける成果入力部と、
前記入力された成果に基づいて、前記第１関数、前記第２関数、及び前記第３関数を更新する更新部を備える
請求項２に記載の策定システム。
前記入力された成果に基づいて、前記第１関数、前記第２関数、及び前記第３関数を更新する更新部を備える
請求項２に記載の策定システム。
【請求項4】
前記支援の成果は、前記成長目標の達成についての評価である
請求項３に記載の策定システム。
請求項３に記載の策定システム。
【請求項5】
前記第１関数、前記第２関数、及び前記第３関数の少なくとも１つは、複数の異なる評価関数を含み、
前記更新部は、前記入力された成果を異なる基準に基づいて前記複数の評価関数それぞれを更新する、
請求項３または請求項４に記載の策定システム。
前記更新部は、前記入力された成果を異なる基準に基づいて前記複数の評価関数それぞれを更新する、
請求項３または請求項４に記載の策定システム。
【請求項6】
前記特性取得部は、前記対象者の心理検査の結果と、前記対象者の行動観察の結果とに基づいて、前記特性データを生成する
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の策定システム。
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の策定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、策定システムに関する。
【背景技術】
【0002】
発達にアンバランスのある児童生徒の教育において、当該児童生徒の特性により沿った教育を提供するために、指導者が児童生徒別の個別指導計画（ＩＥＰ：Individualized Education Plan）を作成することが求められている。また、近年、学習者の指導計画の作成を支援する技術が研究されている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－０９８２５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
個別指導計画を作成するにあたって、目標設定や支援方法の策定は、指導者によって決められる。そのため、個別指導計画が対象の生徒児童（対象者）に適したものとなるか否かは、指導者の経験やセンスに依存してしまう可能性がある。
本発明の目的は、対象者を支援するための方針を指導者によらず適切に策定することができる策定システムを提供することにある。
本発明の目的は、対象者を支援するための方針を指導者によらず適切に策定することができる策定システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本発明の一態様によれば、策定システムは、対象者の支援方針を策定する策定システムであって、前記対象者の特性に関する特性データを取得する特性取得部と、前記特性データに基づいて、複数の成長目標候補の中から前記対象者の成長目標を決定する目標決定部と、前記成長目標に基づいて、複数の活動候補の中から前記対象者に取り組ませる活動を決定する活動決定部と、前記特性データ及び前記活動の少なくとも一方に基づいて、支援者が前記活動の取り組みを支援するための支援手段を決定する支援決定部とを備える。
【発明の効果】
【0006】
上記態様によれば、策定システムは、対象者を支援するための方針を指導者によらず適切に策定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【図1】第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システムの構成を示す概略図である。
【図2】第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システムのＩＥＰ策定時の動作を示すフローチャートである。
【図3】第１の実施形態に係る成長目標の選択画面の例を示す図である。
【図4】第１の実施形態に係る活動の選択画面の例を示す図である。
【図5】第１の実施形態に係る支援手段の選択画面の例を示す図である。
【図6】第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システムの評価時の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0008】
〈第１の実施形態〉
《ＩＥＰ策定システム１００の構成》
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００の構成を示す概略図である。
第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、対象者の特性に関する情報の入力を受け付け、ＩＥＰを構成する成長目標、活動及び支援手段の選択肢を支援者に提示する。またＩＥＰ策定システム１００は、提示した選択肢に基づく支援者の入力によって、ＩＥＰを生成する。
《ＩＥＰ策定システム１００の構成》
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００の構成を示す概略図である。
第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、対象者の特性に関する情報の入力を受け付け、ＩＥＰを構成する成長目標、活動及び支援手段の選択肢を支援者に提示する。またＩＥＰ策定システム１００は、提示した選択肢に基づく支援者の入力によって、ＩＥＰを生成する。
【0009】
対象者の例としては、発達にアンバランスのある児童生徒が挙げられる。支援者の例としては、対象者を指導する教員が挙げられる。なお、対象者は発達にアンバランスのある児童生徒に限られず、アンバランスの小さい者であってもよいし、児童生徒でない者であってもよい。また支援者は教員に限られず、保護者、支援施設の職員、対象者の上長などであってもよい。ＩＥＰは、対象者の支援方針を表す情報である。
【0010】
ＩＥＰに係る成長目標は、対象者のねらい、長期目標とも言い換えることができる。ＩＥＰに係る活動は、対象者が成長目標の達成のために取り組む活動である。ＩＥＰに係る活動は、タスク、短期目標とも言い換えることができる。ＩＥＰに係る支援手段は、対象者が活動に取り組むにあたって、支援者が活動の取り組みを支援する方法である。ＩＥＰに係る支援手段は、指導方法、支援の手立てとも言い換えることができる。
【0011】
ＩＥＰ策定システム１００は、ウェブサーバにインストールされ、支援者が操作するクライアント端末からのアクセスを受け付ける。
ＩＥＰ策定システム１００は、対象者入力部１０１、検査結果入力部１０２、観察結果入力部１０３、特性取得部１０４、データベース１０５、目標決定部１０６、活動決定部１０７、条件決定部１０８、支援決定部１０９、出力部１１０、成果入力部１１１、更新部１１２を備える。
ＩＥＰ策定システム１００は、対象者入力部１０１、検査結果入力部１０２、観察結果入力部１０３、特性取得部１０４、データベース１０５、目標決定部１０６、活動決定部１０７、条件決定部１０８、支援決定部１０９、出力部１１０、成果入力部１１１、更新部１１２を備える。
【0012】
対象者入力部１０１は、対象者の氏名、所属などの対象者の情報の入力を受け付ける。対象者入力部１０１は、対象者の情報が入力された場合に、当該対象者のＩＤを生成し、ＩＤ及び入力された情報をデータベース１０５に記録する。
【0013】
検査結果入力部１０２は、クライアント端末から、対象者が受検した心理検査の結果の入力を受け付ける。心理検査の例としては、ＷＩＳＣ（Wechsler Intelligence Scale for Children）やＫ－ＡＢＣ（Kaufman Assessment Battery for Children）などが挙げられる。第１の実施形態に係る心理検査の結果は、複数の項目について数値で表されるものである。すなわち、心理検査の結果は多次元のベクトルで表される。なお、対象者が心理検査を受検していない場合、検査結果入力部１０２に心理検査の結果の入力がなされなくてもよい。
【0014】
観察結果入力部１０３は、クライアント端末から、支援者による対象者の行動観察の結果の入力を受け付ける。観察結果の入力は、例えば複数項目のアンケートへの入力によって行われる。アンケートの回答は、ＹＥＳ／ＮＯによる評価であってもよいし、多段階評価であってもよいし、パーセンテージの入力によるものであってもよい。観察結果は多次元のベクトルで表される。
【0015】
特性取得部１０４は、心理検査の結果と観察結果とに基づいて、対象者の特性を表す特性データを生成する。第１の実施形態に係る特性データは、対象者の認知特性や傾向を表す複数項目のリストによって表される。例えば、特性データは、知的能力、言語能力、視覚認知能力、聴覚認知能力、ワーキングメモリ、処理速度、プランニング、社会的認知能力、固執性、運動機能、不注意傾向、多動傾向／衝動傾向、ＬＤ（Learning Disability）傾向、情動のコントロール、自己概念の問題、不安／緊張／対人恐怖、ＨＳＰ（Highly Sensitive Person）傾向、睡眠リズム、身体的機能障害、及び登校不順／不登校などの項目を有し、各項目について、対象者が苦手とする項目及び不便を感じる項目にＴＲＵＥを格納し、そうでない項目にＦＡＬＳＥを格納したデータであってよい。つまり、特性データは多次元のベクトルで表される。
【0016】
特性取得部１０４は、心理検査の結果及び観察結果を、所定の関数に入力することで特性データの初期値を計算し、クライアント端末に表示させる。なお、心理検査の結果は、特性データの初期値の計算に用いられるが、画面に表示されない。当該関数は、予め、心理検査の結果と、観察結果と、特性データの各項目との関係を重回帰分析によって求めることで得られたものであってよい。特性取得部１０４は、クライアント端末の操作によって特性データの初期値に対する修正を受け付けることで、特性データを決定する。
【0017】
データベース１０５は、ＩＥＰの生成に用いる複数のデータテーブルを記憶する。具体的には、データベース１０５は、対象者テーブルと、目標テーブルと、第１活動テーブルと、第２活動テーブルと、第３活動テーブルと、第４活動テーブルと、支援テーブルと、履歴テーブルと、成果テーブルと、未評価テーブルとを記憶する。
【0018】
対象者テーブルは、対象者入力部１０１に入力された対象者ごとに、対象者のＩＤ、氏名、所属、及び特性データを関連付けて記憶する。
【0019】
目標テーブルは、複数の成長目標候補ごとに、特性データの項目別の相関係数を格納する。相関係数は、特性データと、当該特性データに係る対象者による成長目標候補の適正の組み合わせに基づく重回帰分析によって求められる。相関係数は、－１以上＋１以下の値によって表され、正の相関を有する場合に正数、負の相関を有する場合に負数、相関がない場合にゼロとなる。目標テーブルは、複数の成長目標候補と特性データとの関係を表す関数の一例である。
【0020】
第１～第４活動テーブルは、複数の活動候補ごとに、当該活動候補によって実現が見込まれる成長目標と、活動候補のレコメンドスコアとを関連付けて格納する。レコメンドスコアは、設定した成長目標の実現に対する活動候補の好ましさを表す値である。レコメンドスコアが高いほどその活動候補が好ましい可能性が高いことを示す。
第１活動テーブルに係るレコメンドスコアは、成長目標と活動候補の組み合わせごとに、当該成長目標に対して当該活動候補が選択された回数に基づく重回帰分析によって求められた値である。
第２活動テーブルに係るレコメンドスコアは、成長目標と活動候補の組み合わせごとに、当該組み合わせに係るＩＥＰに係る対象者が成長目標に向けて取り組んでいる度合いを示す毎日の評価値の平均値に基づく重回帰分析によって求められた値である。
第３活動テーブルに係るレコメンドスコアは、成長目標と活動候補の組み合わせごとに、当該組み合わせに係るＩＥＰに係る対象者が成長目標に向けて取り組んだ結果による、成長目標に対する対象者の状態の変化度合いを表す。具体的には、第３活動テーブルに係るレコメンドスコアは、例えば前年の評価値と今年の評価値の差の平均値に基づく重回帰分析によって求められた値である。なお、評価値の差は、今年の評価値が前年の評価値より高い場合に正の値をとり、今年の評価値が前年の評価値より低い場合に負の値をとる。
第４活動テーブルに係るレコメンドスコアは、成長目標と活動候補の組み合わせごとに、当該組み合わせに係るＩＥＰに係る対象者が成長目標に向けての活動に対する達成感を示す学期の評価値の平均値に基づく重回帰分析によって求められた値である。
第１～第４活動テーブルは、それぞれ複数の活動候補とレコメンドスコアとの関係を示す関数の一例である。
第１活動テーブルに係るレコメンドスコアは、成長目標と活動候補の組み合わせごとに、当該成長目標に対して当該活動候補が選択された回数に基づく重回帰分析によって求められた値である。
第２活動テーブルに係るレコメンドスコアは、成長目標と活動候補の組み合わせごとに、当該組み合わせに係るＩＥＰに係る対象者が成長目標に向けて取り組んでいる度合いを示す毎日の評価値の平均値に基づく重回帰分析によって求められた値である。
第３活動テーブルに係るレコメンドスコアは、成長目標と活動候補の組み合わせごとに、当該組み合わせに係るＩＥＰに係る対象者が成長目標に向けて取り組んだ結果による、成長目標に対する対象者の状態の変化度合いを表す。具体的には、第３活動テーブルに係るレコメンドスコアは、例えば前年の評価値と今年の評価値の差の平均値に基づく重回帰分析によって求められた値である。なお、評価値の差は、今年の評価値が前年の評価値より高い場合に正の値をとり、今年の評価値が前年の評価値より低い場合に負の値をとる。
第４活動テーブルに係るレコメンドスコアは、成長目標と活動候補の組み合わせごとに、当該組み合わせに係るＩＥＰに係る対象者が成長目標に向けての活動に対する達成感を示す学期の評価値の平均値に基づく重回帰分析によって求められた値である。
第１～第４活動テーブルは、それぞれ複数の活動候補とレコメンドスコアとの関係を示す関数の一例である。
【0021】
支援テーブルは、支援手段候補ごとに、当該支援手段に係る活動と、相関係数とを格納する。支援テーブルには、一の支援手段候補について、複数の活動が関連付けられていてもよい。相関係数は、活動と、対象者に対する支援手段候補の適正の組み合わせに基づく重回帰分析によって求められる。
【0022】
履歴テーブルは、対象者のＩＤ、成長目標、活動、実行条件及び支援手段の組み合わせと、設定した成長目標についての適性を示す評価値、設定した成長目標の不適合事由、設定した活動についての適性を示す評価値、設定した活動の不適合事由、設定した支援手段についての適性を示す評価値、及び設定した支援手段の不適合事由を、記憶する。履歴テーブルに格納される評価値は、ＩＥＰの適切さを評価する評価値である。
【0023】
成果テーブルは、対象者のＩＤ、評価期間、成長目標に対する対象者の達成度合いを示す評価値の組み合わせを記憶する。成果テーブルに格納される評価値は、対象者の成長を評価する評価値である。
【0024】
未評価テーブルは、新たに追加された選択肢を含む成長目標、活動、実行条件の選択肢及び支援手段の選択肢と、成長目標、活動、及び支援手段のそれぞれについての適性を示す評価値を格納する。具体的には、未評価テーブルは、対象者のＩＤ、成長目標、活動、実行条件、支援手段及び評価値の組み合わせを記憶する。未評価テーブルに係る成長目標、活動、実行条件及び支援手段の少なくとも１つは、新たに追加された選択肢である。
【0025】
目標決定部１０６は、特性取得部１０４が生成した特性データと、データベース１０５の目標テーブルとに基づいて、成長目標候補別のレコメンドスコアを算出する。ここで、特性データの項目数をＡとおき、成長目標候補の数をＢとおく場合、特性データはＡ次元のベクトル、すなわち１×Ａの行列として表すことができ、特性データと成長目標候補との相関関係はＡ×Ｂの行列として表すことができる。そのため、目標決定部１０６は、特性データを表すベクトルと、目標テーブルの相関係数を表す行列との乗算を行うことで、成長目標候補別のレコメンドスコアを表すベクトルを得ることができる。
【0026】
目標決定部１０６は、算出されたレコメンドスコアの降順に成長目標候補を並べた選択画面をクライアント端末に送信する。目標決定部１０６は、クライアント端末から成長目標候補の選択を受け付け、選択された成長目標候補を成長目標に決定する。なお、目標決定部１０６は、１つの成長目標候補のみの選択を受け付けてもよいし、複数の成長目標候補の選択を受け付けてもよい。複数の成長目標候補の選択を受け付ける場合、目標決定部１０６は、１つの成長目標について、活動、条件、及び支援手段を決定した後に、次の成長目標の選択を受け付けてもよい。目標決定部１０６は、成長目標として成長目標候補に含まれない新たな選択肢の追加を受け付けてもよい。
【0027】
活動決定部１０７は、データベース１０５の第１～第４活動テーブルから目標決定部１０６が決定した成長目標に関連付けられた活動候補を読み出す。活動決定部１０７は、読み出した活動候補に関連付けられたレコメンドスコアの降順に活動候補を並べた選択画面をクライアント端末に送信する。活動決定部１０７は、クライアント端末から１つの活動候補の選択を受け付け、選択された活動候補を対象者に取り組ませる活動に決定する。なお、成長目標が複数選択された場合、活動決定部１０７は、成長目標別に１つずつ活動候補の選択を受け付ける。活動決定部１０７は、対象者に取り組ませる活動として活動候補に含まれない新たな選択肢の追加を受け付けてもよい。
【0028】
条件決定部１０８は、データベース１０５の活動テーブルから活動決定部１０７が決定した活動に関連付けられた実行条件別の選択肢を読み出す。条件決定部１０８は、読み出した実行条件別の選択肢に基づいて、実行条件の設定画面をクライアント端末に送信する。実行条件の設定画面には、実行条件ごとに、１つ以上の選択肢の入力を受け付けるチェックボックスが表示され、クライアント端末の操作によって選択肢の選択を受け付ける。条件決定部１０８は、クライアント端末から実行条件別の選択肢の選択を受け付けることで、活動の実行条件を決定する。条件決定部１０８は、実行条件として新たな選択肢の追加を受け付けてもよい。
【0029】
支援決定部１０９は、データベース１０５の支援テーブルから活動決定部１０７が決定した活動と、読み出した支援手段候補に係る相関係数とに基づいて、支援手段候補別のレコメンドスコアを算出する。ここで、活動の項目数をＣとおき、支援手段候補の数をＤとおく場合、活動はＣ次元のベクトル、すなわち１×Ｃの行列として表すことができ、活動と支援手段候補との相関係数はＣ×Ｄの行列として表すことができる。そのため、支援決定部１０９は、活動を表すベクトルと、支援テーブルの相関係数を表す行列との乗算を行うことで、支援手段候補別のレコメンドスコアを表すベクトルを得ることができる。
【0030】
支援決定部１０９は、算出されたレコメンドスコアの降順に支援手段候補を並べた選択画面をクライアント端末に送信する。支援決定部１０９は、クライアント端末から１つの支援手段候補の選択を受け付け、選択された支援手段候補を支援手段に決定する。なお、成長目標が複数選択された場合、支援決定部１０９は、成長目標別に支援手段候補の選択を受け付ける。支援決定部１０９は、支援手段として支援手段候補に含まれない新たな選択肢の追加を受け付けてもよい。
【0031】
出力部１１０は、目標決定部１０６が決定した成長目標、活動決定部１０７が決定した活動、条件決定部１０８が決定した実行条件、及び支援決定部１０９が決定した支援手段を含むＩＥＰを、クライアント端末に出力する。また出力部１１０は、ＩＥＰに係る成長目標、活動、実行条件及び支援手段のすべてが選択肢から選択された場合、成長目標、活動、実行条件及び支援手段と対象者のＩＤとを関連付けてデータベース１０５の履歴テーブルに記録する。他方、出力部１１０は、ＩＥＰに係る成長目標、活動、実行条件及び支援手段の少なくとも１つが新たに追加された選択肢を示す場合、成長目標、活動、実行条件及び支援手段と対象者のＩＤとを関連付けてデータベース１０５の未評価テーブルに記録する。
【0032】
成果入力部１１１は、ＩＥＰの策定後の所定の評価タイミング（例えば、期末など）において、クライアント端末からＩＥＰで設定した成長目標の適性、活動の適性、及び支援手段の適性のそれぞれについて評価値及び不適合事由の入力を受け付ける。不適合事由は、例えばドロップダウンリストやチェックボックスなどによって提示される選択肢から選択される。不適合事由は、評価値が低い場合に入力されればよく、評価値が高い場合には入力されなくてよい。成果入力部１１１は、履歴テーブルまたは未評価テーブルのうち当該ＩＥＰに係るデータに、評価タイミングにおいて入力された評価値を追加する。
【0033】
また、成果入力部１１１は、例えば、毎日、毎学期に設定される振り返りタイミングにおいて、クライアント端末から対象者の活動の成果報告の入力を受け付ける。具体的には、成果入力部１１１は、毎日の振り返りタイミングにおいて、対象者がその日に成長目標に向けた取り組めたか否かを表す評価値の入力を受け付ける。また、成果入力部１１１は、学期の振り返りタイミングにおいて、対象者がその期間において成長目標に向けた取り組めたか否かを表す評価値の入力を受け付ける。なお、学期の振り返りのタイミングにおいて、対象者から、ＩＥＰにおいて設定された目標を達成することができたか否かか、目標の達成に対する回答の理由、自分自身の変化を感じたか否かなどの聞き取りを行う。成果入力部１１１は、当該聞き取り結果を成果テーブルに記録する。また、成果入力部１１１は、期末の振り返りタイミングにおいて、対象者がその期間において成長目標に向けた取り組めたか否かを表す評価値の入力を受け付ける。成果入力部１１１は、振り返りタイミングにおいて入力された評価値を、対象者のＩＤ及び評価期間に関連付けて成果テーブルに追加する。評価値は、対象者の支援の成果の一例である。
【0034】
更新部１１２は、成果入力部１１１への入力によって更新された履歴テーブルのデータに基づいて、目標テーブル、活動テーブル、実行条件テーブル及び支援テーブルを更新する。具体的には、更新部１１２は、履歴テーブルが保持する評価値をレコメンドスコアに換算することで、特性データ、成長目標、活動、実行条件及び支援手段と、レコメンドスコアとの関係を特定する。なお特性データは、対象者のＩＤに関連付けて対象者テーブルに記録されている。更新部１１２は、特性データと、成長目標とに基づく重回帰分析により、特性データと成長目標との相関係数を算出することで、目標テーブルを更新する。具体的には、更新部１１２は、成長目標を説明変数とし、特性データを目的変数とする重回帰分析により、特性ごとの回帰係数を求めることで、目標テーブルを更新する。更新部１１２は、、活動と、支援手段とに基づく重回帰分析により、活動と支援手段との相関係数を算出することで、支援テーブルを更新する。
【0035】
更新部１１２は、成長目標と活動候補の組み合わせごとに、当該成長目標に対して当該活動候補が選択された回数に基づく重回帰分析を行ってレコメンドスコアを求めることで、第１活動テーブルを更新する。更新部１１２は、成果テーブルに格納された評価期間の長さが１日であるデータに基づいて、成長目標と活動候補の組み合わせごとの、成長目標に向けて取り組んでいる度合いを示す評価値の平均値に基づく重回帰分析によりレコメンドスコアを求め、第２活動テーブルを更新する。更新部１１２は、成果テーブルのデータに含まれる対象者ＩＤを用いて、履歴テーブルから当該対象者ＩＤが示す対象者の成長目標と活動候補を読み出すことができる。更新部１１２は、成果テーブルに格納された評価期間の長さが学期であるデータに基づいて、同一の対象者の前年の成長目標に対する対象者の状態を示す評価値と今年の成長目標に対する対象者の状態を示す評価値の差を求め、成長目標と活動候補の組み合わせごとの評価値の差の平均値に基づく重回帰分析によりレコメンドスコアを求めることで、第３活動テーブルを更新する。更新部１１２は、成果テーブルに格納された評価期間の長さが学期であるデータに基づいて、成長目標と活動候補の組み合わせごとの、成長目標に向けての活動に対する達成感を示す評価値の平均値に基づく重回帰分析によりレコメンドスコアを求め、第４活動テーブルを更新する。
【0036】
《ＩＥＰ策定時の動作》
図２は、第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００のＩＥＰ策定時の動作を示すフローチャートである。
支援者は、クライアント端末を操作し、ＩＥＰ策定システム１００にアクセスを試みる。ＩＥＰ策定システム１００がクライアント端末からのアクセスを受け、ＩＥＰの作成リクエストを受け付ける。ＩＥＰ策定システム１００の対象者入力部１０１は、ＩＥＰの作成リクエストに応じてクライアント端末から対象者の情報の入力を受け付ける（ステップＳ１）。例えば、対象者入力部１０１は、対象者の情報の入力フォームを生成し、クライアント端末に表示させ、入力された情報を受信する。対象者入力部１０１は、例えばＣＳＶ（Comma Separated Value）などのリストデータによって複数の対象者の情報を一括で受け付けてもよい。対象者入力部１０１は、クライアント端末から対象者の情報の入力を受け付け、対象者にＩＤを割り振る。対象者入力部１０１は、データベース１０５の対象者テーブルにＩＤ及び入力された情報を記録する（ステップＳ２）。
図２は、第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００のＩＥＰ策定時の動作を示すフローチャートである。
支援者は、クライアント端末を操作し、ＩＥＰ策定システム１００にアクセスを試みる。ＩＥＰ策定システム１００がクライアント端末からのアクセスを受け、ＩＥＰの作成リクエストを受け付ける。ＩＥＰ策定システム１００の対象者入力部１０１は、ＩＥＰの作成リクエストに応じてクライアント端末から対象者の情報の入力を受け付ける（ステップＳ１）。例えば、対象者入力部１０１は、対象者の情報の入力フォームを生成し、クライアント端末に表示させ、入力された情報を受信する。対象者入力部１０１は、例えばＣＳＶ（Comma Separated Value）などのリストデータによって複数の対象者の情報を一括で受け付けてもよい。対象者入力部１０１は、クライアント端末から対象者の情報の入力を受け付け、対象者にＩＤを割り振る。対象者入力部１０１は、データベース１０５の対象者テーブルにＩＤ及び入力された情報を記録する（ステップＳ２）。
【0037】
ＩＥＰ策定システム１００は、データベース１０５の対象者テーブルに記録された複数の対象者の中から、ＩＥＰの作成対象となる対象者の選択を受け付ける（ステップＳ３）。ＩＥＰ策定システム１００の検査結果入力部１０２は、選択された対象者について、心理検査の結果の入力を受け付ける。なお、必ずしもすべての対象者が心理検査を受検しているとは限らないため、支援者は対象者が心理検査を受検していない場合に心理検査の結果の入力をスキップすることができる。検査結果入力部１０２は、心理検査の結果の入力がなされたか否かを判定する（ステップＳ４）。
【0038】
心理検査の結果の入力がある場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、検査結果入力部１０２は、クライアント端末から心理検査の結果を取得する（ステップＳ５）。他方、検査結果入力部１０２は、心理検査の結果の入力がない場合（ステップＳ４：ＮＯ）、検査結果入力部１０２は、心理検査の結果を取得せずに処理を進める。
次に、観察結果入力部１０３は、対象者の観察結果の入力を受け付ける（ステップＳ６）。
次に、観察結果入力部１０３は、対象者の観察結果の入力を受け付ける（ステップＳ６）。
【0039】
特性取得部１０４は、ステップＳ５で取得した心理検査の結果とステップＳ６で取得した観察結果とを、所定の関数に入力することで特性データの初期値を計算し、クライアント端末に表示させる（ステップＳ７）。なお、心理検査の結果の入力がない場合、特性取得部１０４は、心理検査の結果の代わりに平均値を用いて特性データの初期値を計算してもよい。また、特性取得部１０４は、観察結果から心理検査の結果を予測するモデルによって観察結果から予測された心理検査の結果を用いて特性データの初期値を計算してもよい。観察結果から心理検査の結果を予測するモデルは、例えば観察結果のサンプルと心理検査の結果のサンプルとを用いた機械学習によって学習されたものであってよい。
特性取得部１０４は、クライアント端末から特性データの修正を受け付ける（ステップＳ８）。これにより特性取得部１０４は、特性データを決定する。特性取得部１０４は、決定した特性データをデータベース１０５の対象者テーブルのうち、当該対象者のＩＤに関連付けられたタプルに追加する。
特性取得部１０４は、クライアント端末から特性データの修正を受け付ける（ステップＳ８）。これにより特性取得部１０４は、特性データを決定する。特性取得部１０４は、決定した特性データをデータベース１０５の対象者テーブルのうち、当該対象者のＩＤに関連付けられたタプルに追加する。
【0040】
次に、目標決定部１０６は、ステップＳ８で決定した特性データと、データベース１０５の目標テーブルとに基づいて、成長目標候補別のレコメンドスコアを算出する（ステップＳ９）。目標決定部１０６は、算出されたレコメンドスコアの降順に成長目標候補を並べた選択画面をクライアント端末に送信する（ステップＳ１０）。図３は、第１の実施形態に係る成長目標の選択画面の例を示す図である。成長目標の選択画面には、成長目標を選択するためのプルダウンメニューが表示され、プルダウンメニューにレコメンドスコアの降順に成長目標候補が表示される。また、目標決定部１０６は、前回の期末の振り返りにおいて、対象者にとって必要であると回答された成長目標については、レコメンドスコアによらず、成長目標候補の上位に表示させる。また、プルダウンメニューは、自由入力によって新規な成長目標候補の入力を受け付けることができる。目標決定部１０６は、クライアント端末から成長目標候補の選択を受け付け、選択された成長目標候補を成長目標に決定する（ステップＳ１１）。
【0041】
次に、活動決定部１０７は、データベース１０５の第１～第４活動テーブルからステップＳ１１で決定した成長目標に関連付けられた活動候補を読み出す（ステップＳ１２）。活動決定部１０７は、第１～第４活動テーブルのそれぞれについて、読み出した活動候補に関連付けられたレコメンドスコアの降順に活動候補を並べた選択画面をクライアント端末に送信する（ステップＳ１３）。図４は、第１の実施形態に係る活動の選択画面の例を示す図である。活動決定部１０７は、各活動テーブルに基づく活動候補を、それぞれ提示する。図４において、第１活動テーブルに基づく活動候補は、重回帰分析によるレコメンドというラベルが付されたドロップダウンリストに表示される。第２活動テーブルに基づく活動候補は、毎日評価平均というラベルが付されたドロップダウンリストに表示される。第３活動テーブルに基づく活動候補は、変化値というラベルが付されたドロップダウンリストに表示される。第４活動テーブルに基づく活動候補は、期末振り返りというラベルが付されたドロップダウンリストに表示される。なお、第２～第４活動テーブルに基づく活動候補の提示は、対象者または支援者の実感に則した提示となる。活動決定部１０７は、クライアント端末から１つの活動候補の選択を受け付け、選択された活動候補を対象者に取り組ませる活動に決定する（ステップＳ１４）。具体的には、支援者は、４つのドロップダウンリストを参照して活動候補を選択し、表示された活動候補を採用するドロップダウンリストに関連付けられたチェックボックスにチェックを入れることで、１つの活動候補を選択する。また、活動候補を並べた選択画面には、活動の内容を自由入力可能なテキストボックスが含まれ、当該テキストボックスへの入力によって新規な活動の入力を受け付けることができる。
【0042】
次に、条件決定部１０８は、データベース１０５の活動テーブルからステップＳ１４で決定した活動に関連付けられた実行条件別の選択肢を読み出す（ステップＳ１５）。条件決定部１０８は、クライアント端末から実行条件の修正を受け付け、活動の実行条件を決定する（ステップＳ１６）。
【0043】
支援決定部１０９は、データベース１０５の支援テーブルから活動決定部１０７が決定した活動に関連付けられた支援手段候補を読み出す（ステップＳ１７）。支援決定部１０９は、活動決定部１０７が決定した活動と、読み出した支援手段候補に係る相関係数とに基づいて、支援手段候補別のレコメンドスコアを算出する（ステップＳ１８）。支援決定部１０９は、算出されたレコメンドスコアの降順に支援手段候補を並べた選択画面をクライアント端末に送信する（ステップＳ１９）。図５は、第１の実施形態に係る支援手段の選択画面の例を示す図である。図５に示すように、支援手段候補を並べた選択画面には、チェックボックスを伴う支援手段候補のリストが表示される。支援手段候補には、当該支援手段が不適合であったＩＥＰにおける不適合事由が表示される。これにより、支援者は、レコメンドスコア順に並べられた支援手段候補を、不適合事由と共に確認することができる。また、支援決定部１０９は、支援者から心理検査に基づく支援の指針の表示要求を受け付けると、データベース１０５から当該対象者の心理検査の結果を読み出し、心理検査の結果に基づく支援手段の策定指針を提示する。支援手段の策定指針として、例えばＷＩＳＣのアセスメントなどが挙げられる。このとき、支援決定部１０９は、対象者のＷＩＳＣの結果そのものは表示させない。支援決定部１０９は、クライアント端末から１つ以上の支援手段候補の選択を受け付け、選択された支援手段候補を支援手段に決定する（ステップＳ２０）。また、支援決定部１０９は、選択された支援手段候補ごとに、支援条件の設定を受け付けることができる。
【0044】
出力部１１０は、ＩＥＰに係る成長目標、活動、実行条件及び支援手段の少なくとも１つについて、既存の選択肢にない新規の選択肢が入力されたか否かを判定する（ステップＳ２１）。すべての項目が既存の選択肢から選択された場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、出力部１１０は、成長目標、活動、実行条件及び支援手段と対象者のＩＤとを関連付けてデータベース１０５の履歴テーブルに記録する（ステップＳ２２）。他方、少なくとも１つの項目について既存の選択肢にない値が入力された場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、出力部１１０は、成長目標、活動、実行条件及び支援手段と対象者のＩＤとを関連付けてデータベース１０５の未評価テーブルに記録する（ステップＳ２３）。
【0045】
出力部１１０は、目標決定部１０６が決定した成長目標、活動決定部１０７が決定した活動、条件決定部１０８が決定した実行条件、及び支援決定部１０９が決定した支援手段を含むＩＥＰを、クライアント端末に出力する（ステップＳ２４）。
これにより、支援者は対象者の特性に応じた適切なＩＥＰを容易に作成することができる。これは、ＩＥＰを構成する成長目標、活動、実行条件及び支援手段がそれぞれ対象者の特性に適した順に提示されるため、支援者は提示された選択肢の上位のものを選択することで、経験やセンスによらず、適切なＩＥＰを作成することができる。他方、ＩＥＰ策定システム１００は、選択肢の上位のものを自動的に選択せず、支援者からの選択を受け付けることによって、経験豊富な支援者のセンスを織り込んだＩＥＰの策定を妨げない。
これにより、支援者は対象者の特性に応じた適切なＩＥＰを容易に作成することができる。これは、ＩＥＰを構成する成長目標、活動、実行条件及び支援手段がそれぞれ対象者の特性に適した順に提示されるため、支援者は提示された選択肢の上位のものを選択することで、経験やセンスによらず、適切なＩＥＰを作成することができる。他方、ＩＥＰ策定システム１００は、選択肢の上位のものを自動的に選択せず、支援者からの選択を受け付けることによって、経験豊富な支援者のセンスを織り込んだＩＥＰの策定を妨げない。
【0046】
《評価時の動作》
図６は、第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００の評価時の動作を示すフローチャートである。
支援者は、策定したＩＥＰに基づいて対象者の支援を行う。ＩＥＰの策定後の所定の評価タイミングにおいて、支援者は、ＩＥＰにおいて設定した成長目標に対する対象者の状況を評価する。支援者は、クライアント端末を操作し、ＩＥＰ策定システム１００にアクセスを試みる。ＩＥＰ策定システム１００がクライアント端末からのアクセスを受け、評価リクエストを受け付ける。ＩＥＰ策定システム１００は、データベース１０５の対象者テーブルに記録された複数の対象者の中から、評価対象となる対象者の選択を受け付ける（ステップＳ５１）。ＩＥＰ策定システム１００の成果入力部１１１は、クライアント端末からＩＥＰで設定した成長目標に対する対象者の成長度合いを示す評価値の入力を受け付ける（ステップＳ５２）。評価値は、例えば１０点満点で、成長目標を達成した場合に５、成長目標を上回った場合に６～１０、成長目標に到達しない場合に０～４を設定する。成果入力部１１１は、履歴テーブル又は未評価テーブルにおいてステップＳ５１で受け付けた対象者のＩＤに関連付けられたタプルに、入力された評価値を記録する（ステップＳ５３）。
図６は、第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００の評価時の動作を示すフローチャートである。
支援者は、策定したＩＥＰに基づいて対象者の支援を行う。ＩＥＰの策定後の所定の評価タイミングにおいて、支援者は、ＩＥＰにおいて設定した成長目標に対する対象者の状況を評価する。支援者は、クライアント端末を操作し、ＩＥＰ策定システム１００にアクセスを試みる。ＩＥＰ策定システム１００がクライアント端末からのアクセスを受け、評価リクエストを受け付ける。ＩＥＰ策定システム１００は、データベース１０５の対象者テーブルに記録された複数の対象者の中から、評価対象となる対象者の選択を受け付ける（ステップＳ５１）。ＩＥＰ策定システム１００の成果入力部１１１は、クライアント端末からＩＥＰで設定した成長目標に対する対象者の成長度合いを示す評価値の入力を受け付ける（ステップＳ５２）。評価値は、例えば１０点満点で、成長目標を達成した場合に５、成長目標を上回った場合に６～１０、成長目標に到達しない場合に０～４を設定する。成果入力部１１１は、履歴テーブル又は未評価テーブルにおいてステップＳ５１で受け付けた対象者のＩＤに関連付けられたタプルに、入力された評価値を記録する（ステップＳ５３）。
【0047】
更新部１１２は、履歴テーブルが保持する対象者の成長度合い、活動の実施状況、及び支援手段の有効性についての評価値をそれぞれレコメンドスコアに換算する（ステップＳ５４）。更新部１１２は、特定した成長度合いに係るレコメンドスコアと、特性データと、成長目標とに基づく重回帰分析により、特性データと成長目標との相関係数を算出することで、目標テーブルを更新する（ステップＳ５５）。更新部１１２は、活動ごとに、活動の実施状況に係るレコメンドスコアの平均値を求めることで、活動テーブルを更新する（ステップＳ５６）。更新部１１２は、特定した支援手段の有効性に係るレコメンドスコアと、活動と、支援手段とに基づく重回帰分析により、活動と支援手段との相関係数を算出することで、支援テーブルを更新する（ステップＳ５７）。
【0048】
これにより、ＩＥＰ策定システム１００は、支援者によって評価の入力がなされるたびに、データベース１０５が記憶するデータテーブルを更新することができる。つまり、ＩＥＰ策定システム１００は、支援者による評価の入力によって、ＩＥＰの各項目のレコメンドの精度を向上させることができる。
第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、成長目標の適切さ、活動の適切さ、及び支援手段の適切さのそれぞれについての評価値の入力を受け付ける。一方で、他の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、成長目標の適切さ、活動の適切さ、実行条件の適切さ、及び支援手段の適切さのそれぞれを評価させるのではなく、成長目標に対する対象者の成長度合いを評価させてもよい。例えば対象者がＩＥＰで設定した成長目標に達しなかった場合に、成長目標、活動、実行条件及び支援手段の何れが不適切であったかを判断することは支援者にとって困難であり、また支援者の経験とセンスに依存する可能性がある。一方で、成長目標に対する対象者の成長度合いは、対象者の特性と、成長目標、活動、実行条件及び支援手段との関係によって表れることから、支援者にとって比較的定量化しやすい成長目標に対する対象者の成長度合いを評価値に取り、各項目の相関性を解析することで、支援者の経験とセンスによらずにデータベース１０５を更新することができる。
第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、成長目標の適切さ、活動の適切さ、及び支援手段の適切さのそれぞれについての評価値の入力を受け付ける。一方で、他の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、成長目標の適切さ、活動の適切さ、実行条件の適切さ、及び支援手段の適切さのそれぞれを評価させるのではなく、成長目標に対する対象者の成長度合いを評価させてもよい。例えば対象者がＩＥＰで設定した成長目標に達しなかった場合に、成長目標、活動、実行条件及び支援手段の何れが不適切であったかを判断することは支援者にとって困難であり、また支援者の経験とセンスに依存する可能性がある。一方で、成長目標に対する対象者の成長度合いは、対象者の特性と、成長目標、活動、実行条件及び支援手段との関係によって表れることから、支援者にとって比較的定量化しやすい成長目標に対する対象者の成長度合いを評価値に取り、各項目の相関性を解析することで、支援者の経験とセンスによらずにデータベース１０５を更新することができる。
【0049】
支援者は、評価値が低い場合に、図２に示すフローチャートの処理により、再度ＩＥＰの策定を行ってもよい。
【0050】
なお、未評価テーブルに記録されたデータは、データベース１０５に自動的に反映させず、まず専門家による検証がなされる。その後、専門家によって新たに追加された選択した尤もらしいものであると判断された場合に、未評価テーブルに一定量のデータが蓄積された後に、未評価テーブルに蓄積されたデータに基づいてレコメンドスコア及び相関係数を算出し、データベース１０５の各データテーブルに追加される。
【0051】
また、第１の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００の目標決定部１０６は、前回の期末の振り返りにおいて、対象者にとって必要であると回答された成長目標については、レコメンドスコアによらず、成長目標候補の上位に表示させる。重回帰分析の結果、ＩＥＰ策定システム１００によって対象者に必要な成長目標でない（例えば、既に対象者が所定の成長程度に達している）と判断されたとしても、対象者にとっては、当該成長目標が設定されていることにより安心感を持つことができる重要な成長目標である可能性がある。そのため、目標決定部１０６は、前回の期末の振り返りにおいて、対象者にとって必要であると回答された成長目標について、レコメンドスコアによらずに提示することで、対象者にとって重要である可能性のある成長目標が選択肢から除外されることを防ぐことができる。なお、ＩＥＰ策定システム１００は、成長目標に限らず、活動や支援手段についても、同様に対象者が必要であると認識しているものを、レコメンドスコアによらずに提示してよい。
【0052】
〈他の実施形態〉
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。すなわち、他の実施形態においては、上述の処理の順序が適宜変更されてもよい。また、一部の処理が並列に実行されてもよい。
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。すなわち、他の実施形態においては、上述の処理の順序が適宜変更されてもよい。また、一部の処理が並列に実行されてもよい。
【0053】
上述した実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、単独のコンピュータによって構成されるものであってもよいし、ＩＥＰ策定システム１００の構成を複数のコンピュータに分けて配置し、複数のコンピュータが互いに協働することでＩＥＰ策定システム１００として機能するものであってもよい。また上述した実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、サーバ装置として機能するが、これに限られず、ローカルコンピュータにインストールされるソフトウェアによって実現されるものであってもよい。
【0054】
上述した実施形態に係る多変量解析手法の例として重回帰分析を挙げたが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、多変量解析において因子分析や回帰モデルに係る教師あり機械学習を用いてもよい。
【0055】
上述した実施形態に係る活動テーブルおよび実行条件テーブルは、レコメンドスコアを直接格納するが、これに限られない。例えば他の実施形態に係る活動テーブルおよび実行条件テーブルは、目標テーブルのように特性データとの関係を表す相関係数を格納するものであってもよい。
【0056】
上述した実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、決定した活動に基づいて支援手段の候補を決定するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、支援手段を活動及び特性データの両方に基づいて決定してもよい。具体的には、支援テーブルが、支援手段候補ごとに、当該支援手段に係る活動と、特性データの項目別の相関係数とを格納するものであってよい。この場合、相関係数は、特性データと、当該特性データに係る対象者に対する支援手段候補の適正の組み合わせに基づく重回帰分析によって求められる。また、この場合、支援決定部１０９は、データベース１０５の支援テーブルから活動決定部１０７が決定した活動に関連付けられた支援手段候補を読み出す。支援決定部１０９は、特性取得部１０４が生成した特性データと、読み出した支援手段候補に係る相関係数とに基づいて、支援手段候補別のレコメンドスコアを算出する。また例えば、他の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、検査結果入力部１０２に入力された心理検査の結果に基づいて一義的に支援手段を決定してもよい。
【0057】
上述した実施形態に係る特性取得部１０４は、特性データとしてＴＲＵＥ／ＦＡＬＳＥの１ビットの値を項目ごとに格納したデータを用いるがこれに限られない。例えば、他の実施形態に係る特性データは、各項目に整数値や小数値を保持するものであってよい。このとき、特性データは予め意味を設定された複数の項目を表すものではなく、例えば心理検査の結果及び観察結果に主成分分析によって次元削減処理を施したデータであってもよい。
【0058】
上述した実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、評価値として１０点満点評価に係る値の入力を受け付けるが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係るＩＥＰ策定システム１００は、対象者の成長度合いに係る複数の項目の質問事項を含むアンケートへの回答によって計算されるものであってもよいし、パーセンテージによるものであってもよいし、前回の成長度合いに対する相対評価によるものであってもよい。
【0059】
〈コンピュータ構成〉
ＩＥＰ策定システム１００は、バスで接続されたプロセッサ、メモリ、補助記憶装置などを備え、プログラムを実行することによって各処理部の機能を備える装置として機能する。プロセッサの例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、マイクロプロセッサなどが挙げられる。
プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
なお、ＩＥＰ策定システム１００の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）等のカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を用いて実現されてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。このような集積回路も、プロセッサの一例に含まれる。
ＩＥＰ策定システム１００は、バスで接続されたプロセッサ、メモリ、補助記憶装置などを備え、プログラムを実行することによって各処理部の機能を備える装置として機能する。プロセッサの例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、マイクロプロセッサなどが挙げられる。
プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記憶装置である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
なお、ＩＥＰ策定システム１００の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）等のカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を用いて実現されてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。このような集積回路も、プロセッサの一例に含まれる。
【符号の説明】
【0060】
１００…ＩＥＰ策定システム １０１…対象者入力部 １０２…検査結果入力部 １０３…観察結果入力部 １０４…特性取得部 １０５…データベース １０６…目標決定部 １０７…活動決定部 １０８…条件決定部 １０９…支援決定部 １１０…出力部 １１１…成果入力部 １１２…更新部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】