(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】P2022070187
(43)【公開日】2022-05-12
(54)【発明の名称】専門家マッチングシステム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20220502BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】3
【出願形態】書面
(21)【出願番号】P 2020189003
(22)【出願日】2020-10-26
(71)【出願人】
【識別番号】519290013
【氏名又は名称】ＦＣ株式会社
(72)【発明者】
【氏名】奈良 浩伸
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC17
(57)【要約】
【課題】依頼者の課題・要望等（以下「課題」という。）に対して複数の専門家が必要な場合に、依頼者に知識がなくても、課題に最適な複数専門家との自動マッチングが可能なマッチング用ＷＥＢアプリケーションを提供する。
【解決手段】専門家データベースには専門家の職種又は得意分野等（以下「解決能力」という。」）及び属性情報が入力されており、依頼者端末から、依頼者の課題及び専門家の希望属性情報を入力すると、自動で依頼者の課題に対して最適な専門家の中で最も希望属性が近い専門家がマッチングされるが、依頼者の課題が単独の専門家では満足しないとき、不足している課題に対して解決能力・属性の合う専門家が再度追加でマッチングされ、これを繰り返すことにより依頼者に対し複数専門家の自動マッチングを可能とする構成とした。
【選択図】図１
【解決手段】専門家データベースには専門家の職種又は得意分野等（以下「解決能力」という。」）及び属性情報が入力されており、依頼者端末から、依頼者の課題及び専門家の希望属性情報を入力すると、自動で依頼者の課題に対して最適な専門家の中で最も希望属性が近い専門家がマッチングされるが、依頼者の課題が単独の専門家では満足しないとき、不足している課題に対して解決能力・属性の合う専門家が再度追加でマッチングされ、これを繰り返すことにより依頼者に対し複数専門家の自動マッチングを可能とする構成とした。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
インターネットを介して専門家端末から入力した解決能力情報を蓄積する専門家データベースと、
複数種類の文字列を蓄積した文字列情報及び前記各種文字列にそれぞれ紐づけられた異なるポイントを付与している情報を蓄積した文字列ポイント情報データベースと、
前記専門家データベースから解決能力情報を抽出する解決能力抽出部と、
抽出された前期解決能力情報をあらかじめ定義した解決能力情報と対になる前記複数種類の文字列へ変換し専門家文字列情報を作成する専門家文字列情報作成部と、
前記専門家文字列情報を蓄積する専門家文字列情報データベースと、
依頼者端末から入力した課題情報を蓄積する依頼者データベースと、
前記依頼者データベースから前記課題情報を抽出する課題情報抽出部と、
前記文字列ポイント情報データベースに蓄積存在する文字列と同じ文字列を抽出またはあらかじめ定義した文字列に変換して依頼者文字列情報を作成する依頼者文字列情報作成部と、
前記依頼者文字列情報を蓄積する依頼者文字列情報データベースと、
前記依頼者文字列情報及び前記専門家文字列情報を抽出して前記依頼者文字列情報の複数種類の前記文字列に対し前記専門家文字列情報の中に共通する前記文字列に前記文字列ポイント情報データベースに基づくポイントを付与合算するポイント計算部と、
前記ポイント計算部で最も高いポイントの専門家を単数あるいは複数選定する専門家選定部と、
選定された専門家の情報を蓄積する「選定専門家データベース」と、を有する複数専門家マッチングシステム。
複数種類の文字列を蓄積した文字列情報及び前記各種文字列にそれぞれ紐づけられた異なるポイントを付与している情報を蓄積した文字列ポイント情報データベースと、
前記専門家データベースから解決能力情報を抽出する解決能力抽出部と、
抽出された前期解決能力情報をあらかじめ定義した解決能力情報と対になる前記複数種類の文字列へ変換し専門家文字列情報を作成する専門家文字列情報作成部と、
前記専門家文字列情報を蓄積する専門家文字列情報データベースと、
依頼者端末から入力した課題情報を蓄積する依頼者データベースと、
前記依頼者データベースから前記課題情報を抽出する課題情報抽出部と、
前記文字列ポイント情報データベースに蓄積存在する文字列と同じ文字列を抽出またはあらかじめ定義した文字列に変換して依頼者文字列情報を作成する依頼者文字列情報作成部と、
前記依頼者文字列情報を蓄積する依頼者文字列情報データベースと、
前記依頼者文字列情報及び前記専門家文字列情報を抽出して前記依頼者文字列情報の複数種類の前記文字列に対し前記専門家文字列情報の中に共通する前記文字列に前記文字列ポイント情報データベースに基づくポイントを付与合算するポイント計算部と、
前記ポイント計算部で最も高いポイントの専門家を単数あるいは複数選定する専門家選定部と、
選定された専門家の情報を蓄積する「選定専門家データベース」と、を有する複数専門家マッチングシステム。
【請求項2】
前記専門家データベースには更に専門家の前記専門家端末から入力された属性情報が蓄積され、
前記専門家選定部で選定された専門家について前記専門家データベースから前記属性情報を抽出し前記専門家データベースに情報送信する選定専門家属性情報抽出部と、
前記依頼者データベースには更に依頼者端末から入力された専門家希望属性情報及び属性優先順位情報が蓄積され、
前記専門家選定部で複数の専門家が選定された場合に前記依頼者データベースから前記専門家希望属性情報及び前記属性優先順位情報を抽出する専門家希望属性優先順位抽出部と前記専門家属性情報抽出部により抽出された前記専門家属性情報と前記専門家気泡属性優先順位抽出部により抽出された前記専門家希望属性情報及び前記属性優先順位情報とを比較することにより最も依頼者の希望にあう専門家を１人に絞り込む専門家絞込部と、
前記専門家絞込部で絞り込まれた専門家の情報を蓄積するマッチング専門家データベースと、を更に有する請求項１に記載される複数専門家マッチングシステム
前記専門家選定部で選定された専門家について前記専門家データベースから前記属性情報を抽出し前記専門家データベースに情報送信する選定専門家属性情報抽出部と、
前記依頼者データベースには更に依頼者端末から入力された専門家希望属性情報及び属性優先順位情報が蓄積され、
前記専門家選定部で複数の専門家が選定された場合に前記依頼者データベースから前記専門家希望属性情報及び前記属性優先順位情報を抽出する専門家希望属性優先順位抽出部と前記専門家属性情報抽出部により抽出された前記専門家属性情報と前記専門家気泡属性優先順位抽出部により抽出された前記専門家希望属性情報及び前記属性優先順位情報とを比較することにより最も依頼者の希望にあう専門家を１人に絞り込む専門家絞込部と、
前記専門家絞込部で絞り込まれた専門家の情報を蓄積するマッチング専門家データベースと、を更に有する請求項１に記載される複数専門家マッチングシステム
【請求項3】
前記マッチング専門家データベースから前記専門家文字列情報を抽出するマッチング専門家文字列情報抽出部と、
前記マッチング専門家文字列情報抽出部により抽出された前記専門家文字列情報と前記依頼者文字列情報を対比し前記専門家文字列情報に対して前記依頼者文字列情報の中で重ならない文字列が存在するかを識別する文字列対比識別部と、
前記文字列対比識別部で重ならない前記依頼者文字列情報が存在する場合に重ならない前記依頼者文字列情報を前記依頼者文字列情報データベースに送信上書きする依頼者文字列情報送信上書部と、
前記依頼者文字列情報送信上書部により上書きされた前記依頼者文字列情報により再度追加する専門家のマッチングを指示する再度マッチング指示部と、を更に有する請求項１又は請求項２に記載される複数専門家マッチングシステム
前記マッチング専門家文字列情報抽出部により抽出された前記専門家文字列情報と前記依頼者文字列情報を対比し前記専門家文字列情報に対して前記依頼者文字列情報の中で重ならない文字列が存在するかを識別する文字列対比識別部と、
前記文字列対比識別部で重ならない前記依頼者文字列情報が存在する場合に重ならない前記依頼者文字列情報を前記依頼者文字列情報データベースに送信上書きする依頼者文字列情報送信上書部と、
前記依頼者文字列情報送信上書部により上書きされた前記依頼者文字列情報により再度追加する専門家のマッチングを指示する再度マッチング指示部と、を更に有する請求項１又は請求項２に記載される複数専門家マッチングシステム
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、課題の解決を希望する依頼者と専門家をマッチングさせるシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
現在、依頼者と専門家をマッチングさせるシステムは、依頼者がインターネットにより各種専門家を検索して、相談や業務依頼をすることができる専門家検索サイトがある。
【0003】
多くの専門家検索サイトは、地域や専門家の業種等を選択し、該当する専門家が表示された中から、依頼者は、その専門家の属性から判断し、専門家を１人選定する。
【0004】
特許文献１は、更に依頼者の問い合わせについて、その内容に対応できる職種の専門家に問い合わせを照会し、専門家の回答内容を依頼者に送信して、依頼者においては回答してきた複数の専門家の中から選定し評価するシステムを提案している。
【0005】
特許文献２は、相談内容に適応する複数の専門家に相談内容が送信され、各専門家が回答をすると依頼者にそれぞれ回答内容が表示されて、依頼者においては、その中から自分に適した複数の専門家とコミュニケーションを図れるシステムを提案している。
【先行特許文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開２００３－６７５９３号公報
【特許文献2】特開２０１７－７３００７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２を含めて従来のマッチングシステムでは、知識のない依頼者に専門家を人的に選定させることになる。
また、従来のマッチングシステムでは、複数の専門家が同時に必要な場合に、各種専門家を依頼者自らが複数のマッチングサイトで其々検索するか、マッチングした専門家に紹介をしてもらうしかないが、人的な手間がかかるとともに、専門家の紹介では依頼者自身の意思や希望が反映されず、専門家のグループが依頼者の課題解決にとって最適とは限らない。
さらに、従来のマッチングシステムでは、どの専門家に何を相談したらよいかわからない場合に対応が出来ず、その対応のため人的な連携又は提携により窓口のワンストップ化のサービスはあるが、依頼者からすると、連携又は提携している専門家からしか選定が出来ず、依頼者が希望する属性をもつ専門家を選定できない。
また、従来のマッチングシステムでは、複数の専門家が同時に必要な場合に、各種専門家を依頼者自らが複数のマッチングサイトで其々検索するか、マッチングした専門家に紹介をしてもらうしかないが、人的な手間がかかるとともに、専門家の紹介では依頼者自身の意思や希望が反映されず、専門家のグループが依頼者の課題解決にとって最適とは限らない。
さらに、従来のマッチングシステムでは、どの専門家に何を相談したらよいかわからない場合に対応が出来ず、その対応のため人的な連携又は提携により窓口のワンストップ化のサービスはあるが、依頼者からすると、連携又は提携している専門家からしか選定が出来ず、依頼者が希望する属性をもつ専門家を選定できない。
【0008】
本発明は、上述した事情に鑑み、知識のない依頼者においても、解決したい課題に最適な専門家とのマッチングの自動化を実現し、さらに依頼者において課題解決のために同時に複数の専門家が必要な場合においても、自身の課題を最適に解決するために必要な複数専門家とのマッチングを実現し提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
上記課題を解決するために請求項１の発明は、依頼者の課題に対して最適な専門家を自動でマッチングさせるものであり、
インターネットを介して専門家端末から入力した解決能力情報を蓄積する専門家データベースと、
複数種類の文字列を蓄積した文字列情報及び前記各種文字列にそれぞれ紐づけられた異なるポイントを付与している情報を蓄積した文字列ポイント情報データベースと、
前記専門家データベースから解決能力情報を抽出する解決能力抽出部と、
抽出された前期解決能力情報をあらかじめ定義した解決能力情報と対になる前記複数種類の文字列へ変換し専門家文字列情報を作成する専門家文字列情報作成部と、
前記専門家文字列情報を蓄積する専門家文字列情報データベースと、
依頼者端末から入力した課題情報を蓄積する依頼者データベースと、
前記依頼者データベースから前記課題情報を抽出する課題情報抽出部と、
前記文字列ポイント情報データベースに蓄積存在する文字列と同じ文字列を抽出またはあらかじめ定義した文字列に変換して依頼者文字列情報を作成する依頼者文字列情報作成部と、
前記依頼者文字列情報を蓄積する依頼者文字列情報データベースと、
前記依頼者文字列情報及び前記専門家文字列情報を抽出して前記依頼者文字列情報の複数種類の前記文字列に対し前記専門家文字列情報の中に共通する前記文字列に前記文字列ポイント情報データベースに基づくポイントを付与合算するポイント計算部と、
前記ポイント計算部で最も高いポイントの専門家を単数あるいは複数選定する専門家選定部と、
選定された専門家の情報を蓄積する「選定専門家データベース」と、を有する複数専門家マッチングシステムで構成されるものである。
インターネットを介して専門家端末から入力した解決能力情報を蓄積する専門家データベースと、
複数種類の文字列を蓄積した文字列情報及び前記各種文字列にそれぞれ紐づけられた異なるポイントを付与している情報を蓄積した文字列ポイント情報データベースと、
前記専門家データベースから解決能力情報を抽出する解決能力抽出部と、
抽出された前期解決能力情報をあらかじめ定義した解決能力情報と対になる前記複数種類の文字列へ変換し専門家文字列情報を作成する専門家文字列情報作成部と、
前記専門家文字列情報を蓄積する専門家文字列情報データベースと、
依頼者端末から入力した課題情報を蓄積する依頼者データベースと、
前記依頼者データベースから前記課題情報を抽出する課題情報抽出部と、
前記文字列ポイント情報データベースに蓄積存在する文字列と同じ文字列を抽出またはあらかじめ定義した文字列に変換して依頼者文字列情報を作成する依頼者文字列情報作成部と、
前記依頼者文字列情報を蓄積する依頼者文字列情報データベースと、
前記依頼者文字列情報及び前記専門家文字列情報を抽出して前記依頼者文字列情報の複数種類の前記文字列に対し前記専門家文字列情報の中に共通する前記文字列に前記文字列ポイント情報データベースに基づくポイントを付与合算するポイント計算部と、
前記ポイント計算部で最も高いポイントの専門家を単数あるいは複数選定する専門家選定部と、
選定された専門家の情報を蓄積する「選定専門家データベース」と、を有する複数専門家マッチングシステムで構成されるものである。
【0010】
請求項２の発明は、依頼者の課題に最適な専門家が複数マッチングされたときに、依頼者の希望する属性に最も近い専門家を自動で１人に絞り込むものであり、
前記専門家データベースには更に専門家の前記専門家端末から入力された属性情報が蓄積され、
前記専門家選定部で選定された専門家について前記専門家データベースから前記属性情報を抽出し前記専門家データベースに情報送信する選定専門家属性情報抽出部と
前記依頼者データベースには更に依頼者端末から入力された専門家希望属性情報及び属性優先順位情報が蓄積され、
前記専門家選定部で複数の専門家が選定された場合に前記依頼者データベースから前記専門家希望属性情報及び前記属性優先順位情報を抽出する専門家希望属性優先順位抽出部と前記専門家属性情報抽出部により抽出された前記専門家属性情報と前記専門家気泡属性優先順位抽出部により抽出された前記専門家希望属性情報及び前記属性優先順位情報とを比較することにより最も依頼者の希望にあう専門家を１人に絞り込む専門家絞込部と、
前記専門家絞込部で絞り込まれた専門家の情報を蓄積するマッチング専門家データベースと、を更に有する請求項１に記載される複数専門家マッチングシステムで構成されるものである。
前記専門家データベースには更に専門家の前記専門家端末から入力された属性情報が蓄積され、
前記専門家選定部で選定された専門家について前記専門家データベースから前記属性情報を抽出し前記専門家データベースに情報送信する選定専門家属性情報抽出部と
前記依頼者データベースには更に依頼者端末から入力された専門家希望属性情報及び属性優先順位情報が蓄積され、
前記専門家選定部で複数の専門家が選定された場合に前記依頼者データベースから前記専門家希望属性情報及び前記属性優先順位情報を抽出する専門家希望属性優先順位抽出部と前記専門家属性情報抽出部により抽出された前記専門家属性情報と前記専門家気泡属性優先順位抽出部により抽出された前記専門家希望属性情報及び前記属性優先順位情報とを比較することにより最も依頼者の希望にあう専門家を１人に絞り込む専門家絞込部と、
前記専門家絞込部で絞り込まれた専門家の情報を蓄積するマッチング専門家データベースと、を更に有する請求項１に記載される複数専門家マッチングシステムで構成されるものである。
【0011】
請求項３の発明は、依頼者と専門家がマッチングされたときに、依頼者の課題に対してマッチングされた専門家のみでは課題を満足できないときに、満足するまで追加で複数の専門家をマッチングさせるもので、
前記マッチング専門家データベースから前記専門家文字列情報を抽出しマッチング専門家文字列情報抽出部と
前記マッチング専門家文字列情報抽出部により抽出された前記専門家文字列情報と前記依頼者文字列情報を対比し前記専門家文字列情報に対して前記依頼者文字列情報の中で重ならない文字列が存在するかを識別する文字列対比識別部と、
前記文字列対比識別部で重ならない前記依頼者文字列情報が存在する場合に重ならない前記依頼者文字列情報を前記依頼者文字列情報データベースに送信上書きする依頼者文字列情報送信上書部と、
前記依頼者文字列情報送信上書部により上書きされた前記依頼者文字列情報により再度追加する専門家のマッチングを指示する再度マッチング指示部と、を更に有する請求項１又は請求項２に記載される複数専門家マッチングシステムで構成されるものである。
前記マッチング専門家データベースから前記専門家文字列情報を抽出しマッチング専門家文字列情報抽出部と
前記マッチング専門家文字列情報抽出部により抽出された前記専門家文字列情報と前記依頼者文字列情報を対比し前記専門家文字列情報に対して前記依頼者文字列情報の中で重ならない文字列が存在するかを識別する文字列対比識別部と、
前記文字列対比識別部で重ならない前記依頼者文字列情報が存在する場合に重ならない前記依頼者文字列情報を前記依頼者文字列情報データベースに送信上書きする依頼者文字列情報送信上書部と、
前記依頼者文字列情報送信上書部により上書きされた前記依頼者文字列情報により再度追加する専門家のマッチングを指示する再度マッチング指示部と、を更に有する請求項１又は請求項２に記載される複数専門家マッチングシステムで構成されるものである。
【発明の効果】
【0012】
以上説明したように、この発明の構成によれば、依頼者に知識がなくとも依頼者が端末で課題情報や専門家の希望属性及び属性優先順位情報を入力すれば、自動で依頼者の課題に最適で希望属性をもつ専門家とマッチングが出来、依頼者の課題を解決するために複数の専門家が必要な場合にもグループ化した専門家とマッチングが可能となる。
この発明は、マッチングだけでなく、依頼者とマッチングした複数専門家のＷＥＢシステムによる情報共有にも発展させることが可能であり、依頼者の課題に対して専門家は業務効率を向上させることが可能であり、依頼者にとっては最善で総合的なサービスを享受することが可能となる。
この発明は、マッチングだけでなく、依頼者とマッチングした複数専門家のＷＥＢシステムによる情報共有にも発展させることが可能であり、依頼者の課題に対して専門家は業務効率を向上させることが可能であり、依頼者にとっては最善で総合的なサービスを享受することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】複数専門家マッチングサービスＷＥＢアプリケーション概要図である。
【図2】依頼者及び専門家端末の入力情報内容の説明図である。
【図3】専門家の解決能力情報を専門家文字列情報に変換する説明図である。
【図4】依頼者の課題情報を依頼者文字列情報に変換する説明図である。
【図5】依頼者の課題に対して最も解決能力のある専門家を選定するための説明図である。
【図6】マッチング機能の具体例（相続）説明図である。
【図7】複数選定された専門家を１人に絞込むための選定専門家絞込機能説明図である。
【図8】依頼者の課題を選定された専門家のみで全て解決できるか識別するための識別機能説明図である。
【図9】識別機能の具体例（相続）説明図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。
図１は、複数専門家マッチングサービスＷＥＢアプリケーション全体図であり、依頼者端末より入力された情報が蓄積された「依頼者データベース」（３０）の中から課題情報（１１）が抽出されると「依頼者文字列情報作成部」（３１）において「文字列ポイント情報データベース」（４１）に蓄積存在している文字列と同じ文字列を課題情報（１１）からすべて抽出または、あらかじめ定義した文字列に変換して依頼者文字列情報を作成し「依頼者文字列情報データベース」（６０）に作成情報が蓄積され、
専門家端末から入力された情報が蓄積された「専門家データベース」（４０）の中から解決能力情報（２１）が其々抽出されると、「専門家文字列情報作成部」（４２）において、あらかじめ定義した「文字列ポイント情報データベース」（４１）に蓄積存在する複数文字列に各種変換し「専門家文字列情報データベース」（５０）に変換情報が蓄積され、
「ポイント計算部」（１０５）においては、依頼者文字列情報と専門家文字列情報を抽出し、
依頼者文字列情報に重なる専門家文字列情報の文字列に対して「文字列ポイント情報データベース」の定義に基づきポイントを付与して合算計算し、
「専門家選定部」（１０６）においては、「ポイント計算部」（１０５）で最も合算数値の高い専門家を単数または同点の専門家が複数いる場合には複数抽出し、
抽出された専門家の情報は「選定専門家データベース」（７０）に蓄積され、
複数抽出された場合は、「専門家絞込部」（１０７）において、「依頼者データベース」（３０）から希望属性情報及び属性優先順位情報を抽出し、「専門家データベース」（４０）からは「選定専門家データベース」（７０）に存在する専門家の属性情報を抽出し、最も希望属性情報と属性優先順位情報に対してポイントの高い属性情報をもつ専門家を１人絞り込み、
絞り込まれた専門家の情報は「マッチング専門家データベース」（８０）に蓄積され、
「文字列対比識別部」（１０８）においては、「依頼者文字列情報データベース」（６０）から依頼者文字列情報を抽出し、「マッチング専門家データベース」（８０）からは専門家文字列情報を抽出し、依頼者文字列情報と専門家文字列情報を比較して、依頼者文字列情報の文字列に重ならない専門家文字列情報がない場合はマッチング終了となるが、
依頼者文字列情報の中で重ならない文字列が存在する場合は、重ならない文字列のみ「依頼者文字列情報送信上書部」（１０９）により抽出されたうえで不足文字列情報（６２）として「ポイント計算部」（１０５）に送信され、
「ポイント計算部」（１０５）においては、不足文字列情報（６２）が送信されると、再度、不足文字列情報（６２）に最適な専門家を追加選定するため「専門家選定部」（１０６）、「専門家絞込部」を経由して「マッチング専門家データベース」（８０）には、絞り込まれた専門家の情報が追加蓄積されていき、
「文字列対比識別部」（１０８）において「マッチング専門家データベース」（７０）に蓄積された複数専門家の専門家文字列情報に対して重ならない依頼者文字列情報がなくなるまでループして繰り返す。
図１は、複数専門家マッチングサービスＷＥＢアプリケーション全体図であり、依頼者端末より入力された情報が蓄積された「依頼者データベース」（３０）の中から課題情報（１１）が抽出されると「依頼者文字列情報作成部」（３１）において「文字列ポイント情報データベース」（４１）に蓄積存在している文字列と同じ文字列を課題情報（１１）からすべて抽出または、あらかじめ定義した文字列に変換して依頼者文字列情報を作成し「依頼者文字列情報データベース」（６０）に作成情報が蓄積され、
専門家端末から入力された情報が蓄積された「専門家データベース」（４０）の中から解決能力情報（２１）が其々抽出されると、「専門家文字列情報作成部」（４２）において、あらかじめ定義した「文字列ポイント情報データベース」（４１）に蓄積存在する複数文字列に各種変換し「専門家文字列情報データベース」（５０）に変換情報が蓄積され、
「ポイント計算部」（１０５）においては、依頼者文字列情報と専門家文字列情報を抽出し、
依頼者文字列情報に重なる専門家文字列情報の文字列に対して「文字列ポイント情報データベース」の定義に基づきポイントを付与して合算計算し、
「専門家選定部」（１０６）においては、「ポイント計算部」（１０５）で最も合算数値の高い専門家を単数または同点の専門家が複数いる場合には複数抽出し、
抽出された専門家の情報は「選定専門家データベース」（７０）に蓄積され、
複数抽出された場合は、「専門家絞込部」（１０７）において、「依頼者データベース」（３０）から希望属性情報及び属性優先順位情報を抽出し、「専門家データベース」（４０）からは「選定専門家データベース」（７０）に存在する専門家の属性情報を抽出し、最も希望属性情報と属性優先順位情報に対してポイントの高い属性情報をもつ専門家を１人絞り込み、
絞り込まれた専門家の情報は「マッチング専門家データベース」（８０）に蓄積され、
「文字列対比識別部」（１０８）においては、「依頼者文字列情報データベース」（６０）から依頼者文字列情報を抽出し、「マッチング専門家データベース」（８０）からは専門家文字列情報を抽出し、依頼者文字列情報と専門家文字列情報を比較して、依頼者文字列情報の文字列に重ならない専門家文字列情報がない場合はマッチング終了となるが、
依頼者文字列情報の中で重ならない文字列が存在する場合は、重ならない文字列のみ「依頼者文字列情報送信上書部」（１０９）により抽出されたうえで不足文字列情報（６２）として「ポイント計算部」（１０５）に送信され、
「ポイント計算部」（１０５）においては、不足文字列情報（６２）が送信されると、再度、不足文字列情報（６２）に最適な専門家を追加選定するため「専門家選定部」（１０６）、「専門家絞込部」を経由して「マッチング専門家データベース」（８０）には、絞り込まれた専門家の情報が追加蓄積されていき、
「文字列対比識別部」（１０８）において「マッチング専門家データベース」（７０）に蓄積された複数専門家の専門家文字列情報に対して重ならない依頼者文字列情報がなくなるまでループして繰り返す。
【0015】
図２は、依頼者及び専門家端末の入力情報内容の説明図であり、専門家に相談や業務依頼したい依頼者は依頼者端末（１０）から課題・業務依頼内容を課題情報（１１）として、希望する専門家の地域や年齢、性別や価格などを希望属性情報（１２）として、専門家の属性についての優先順位を属性優先順位情報（１３）として入力し、インターネット（１）を介して「ＷＥＢアプリケーション」（１００）により、これら依頼者の情報は「依頼者データベース」に蓄積され、専門家は職業や専門分野を解決能力情報（２１）として、自身の地域や年齢、性別や価格などを属性情報（２２）として入力し、これら情報はインターネットを介して「ＷＥＢアプリケーション」（１００）により「専門家データベース」（４０）に蓄積される。
【0016】
図３は、専門家の解決能力情報を専門家文字列情報に変換する説明図であり、「専門家データベース」（４０）から「専門家解決能力情報抽出部」（１０１）より専門家解決能力情報（２１）が抽出され「専門家文字列情報作成部」（４２）に専門家解決能力情報が送信されると、「文字列ポイント情報データベース」（４１）のあらかじめ定義された文字列に各専門家の解決能力情報が文字列に変換され専門家文字列情報（５１）として「専門家文字列情報データベース」（５０）に蓄積される。
【0017】
図４は、依頼者の課題情報を依頼者文字列情報に変換する説明図であり、「依頼者データベース」（３０）から「依頼者課題情報抽出部」（１０２）により依頼者課題情報（１１）が抽出され、「依頼者文字列情報作成部」（３１）に送信されると、依頼者課題情報（１１）から「文字列ポイント情報データベース」（４１）に蓄積存在する文字列をすべて抽出し、または、あらかじめ定義した文字列に変換して各文字列に紐づけられたポイントが付与され依頼者文字列情報（６１）として依頼者文字列情報データベース（６０）に蓄積される。
【0018】
図５は、依頼者の課題に対して最も解決能力のある専門家を選定するための説明図であり、依頼者文字列情報（６１）及び専門家文字列情報（５１）は「ポイント計算部」（１０５）に抽出され、
「ポイント作成部」（１０５）は、専門家文字列情報（５１）に対して、依頼者文字列情報（６１）の文字列に合致する文字列に依頼者文字列情報（６１）のポイントを付与合算し、
「専門家選定部」（１０６）は、最もポイントの高い専門家を単数あるいは複数選定し、選定された専門家の情報は「選定専門家データベース」（７０）に蓄積される。
「ポイント作成部」（１０５）は、専門家文字列情報（５１）に対して、依頼者文字列情報（６１）の文字列に合致する文字列に依頼者文字列情報（６１）のポイントを付与合算し、
「専門家選定部」（１０６）は、最もポイントの高い専門家を単数あるいは複数選定し、選定された専門家の情報は「選定専門家データベース」（７０）に蓄積される。
【0019】
図６は、図５の具体例（相続）説明図であり、依頼者が課題情報（１１）として相続に関する相談内容を文章等で入力すると、
「依頼者文字列情報作成部」（３１）は、文字列ポイント情報データベース」（４１）に蓄積された文字列と重なるすべとの文字列を文章等から、「相続」「遺言」「税」「遺産分割」など文字列を抽出し、
「文字列ポイント情報データベース」に蓄積された各種文字列にあらかじめ紐づけ定義されたポイント情報に基づき、抽出した文字列「相続」１０Ｐ、「遺言」５Ｐ、「税」５Ｐなど文字列の種類によってポイントを付与して「依頼者文字列情報」（６１）を作成し。
「ポイント計算部」（１０５）に送信され、専門家文字列情報（４２）には、例えば弁護士という職業を専門家が入力すると自動で「相続」「遺言」「裁判」「紛争」「分割」などの文字列に変換された情報が蓄積されており、
これら情報は「ポイント計算部」に送信され、「ポイント計算部」（１０５）においては、依頼者文字列情報（６１）に基づき、共通する専門家の文字列にポイントを付与するが、
図では、依頼者の文字列に「不動産」の文字列が存在することから「司法書士」が２２Ｐで最も高いポイントが付与され、「専門家選定部」（１０６）で選定される結果となる。
この結果は実務的にも同じであり、「相続」「遺言」「遺産分割」などが相談内容では相続に特化した弁護士、司法書士、行政書士などが候補として挙げられるが「不動産」についても相談したい場合、不動産登記の必要性などもあることから司法書士が適任と考えられる。また、仮に「不動産」ではなく「紛争」や「裁判」などの相談内容がある場合なら「弁護士」が選定され、「税」が相談内容に含まれ「遺言」や「遺産分割」が無ければ税理士が選定されることとなる。
「依頼者文字列情報作成部」（３１）は、文字列ポイント情報データベース」（４１）に蓄積された文字列と重なるすべとの文字列を文章等から、「相続」「遺言」「税」「遺産分割」など文字列を抽出し、
「文字列ポイント情報データベース」に蓄積された各種文字列にあらかじめ紐づけ定義されたポイント情報に基づき、抽出した文字列「相続」１０Ｐ、「遺言」５Ｐ、「税」５Ｐなど文字列の種類によってポイントを付与して「依頼者文字列情報」（６１）を作成し。
「ポイント計算部」（１０５）に送信され、専門家文字列情報（４２）には、例えば弁護士という職業を専門家が入力すると自動で「相続」「遺言」「裁判」「紛争」「分割」などの文字列に変換された情報が蓄積されており、
これら情報は「ポイント計算部」に送信され、「ポイント計算部」（１０５）においては、依頼者文字列情報（６１）に基づき、共通する専門家の文字列にポイントを付与するが、
図では、依頼者の文字列に「不動産」の文字列が存在することから「司法書士」が２２Ｐで最も高いポイントが付与され、「専門家選定部」（１０６）で選定される結果となる。
この結果は実務的にも同じであり、「相続」「遺言」「遺産分割」などが相談内容では相続に特化した弁護士、司法書士、行政書士などが候補として挙げられるが「不動産」についても相談したい場合、不動産登記の必要性などもあることから司法書士が適任と考えられる。また、仮に「不動産」ではなく「紛争」や「裁判」などの相談内容がある場合なら「弁護士」が選定され、「税」が相談内容に含まれ「遺言」や「遺産分割」が無ければ税理士が選定されることとなる。
【0020】
図７は、複数選定された専門家を１人に絞込むための選定専門家絞込機能説明図であり、依頼者が入力した専門家に対する希望属性情報（１２）と属性優先順位情報（１３）は「依頼者データベース」（３０）に蓄積されており、
「専門家データベース」（４０）には、専門家属性情報（２２）が蓄積されており、「選定専門家属性情報抽出部」（１０３）により選定された複数専門家の属性情報が抽出されると、「選定専門家データベース」（７０）に送信され、
「専門家絞込部」（１０５）により「依頼者データベース」（３０）から希望属性情報（１２）及び属性優先順位情報（１３）が抽出され、「選定専門家データベース」（７０）からは専門家属性情報（２２）が抽出され、
依頼者の属性優先順位情報（１３）に基づき上位順番の希望属性情報（１２）から専門家属性情報（２２）の合う、又は近似値を示す専門家を選出するが、優先順位（１）で複数人が選出された場合（５３）、優先順位（２）でさらに絞り込み選出を行い、優先順位（２）で複数人が選出された場合は、優先順位（３）で絞り込みを行い、
最終的に１人になるまで選出の絞り込みを行ない、最終的に選出された専門家の情報は「マッチング専門家データベース」（８０）に送信され蓄積される。
「専門家データベース」（４０）には、専門家属性情報（２２）が蓄積されており、「選定専門家属性情報抽出部」（１０３）により選定された複数専門家の属性情報が抽出されると、「選定専門家データベース」（７０）に送信され、
「専門家絞込部」（１０５）により「依頼者データベース」（３０）から希望属性情報（１２）及び属性優先順位情報（１３）が抽出され、「選定専門家データベース」（７０）からは専門家属性情報（２２）が抽出され、
依頼者の属性優先順位情報（１３）に基づき上位順番の希望属性情報（１２）から専門家属性情報（２２）の合う、又は近似値を示す専門家を選出するが、優先順位（１）で複数人が選出された場合（５３）、優先順位（２）でさらに絞り込み選出を行い、優先順位（２）で複数人が選出された場合は、優先順位（３）で絞り込みを行い、
最終的に１人になるまで選出の絞り込みを行ない、最終的に選出された専門家の情報は「マッチング専門家データベース」（８０）に送信され蓄積される。
【0021】
図８は、依頼者の課題を選定された専門家のみで全て解決できるか識別するための識別機能説明図であり、
マッチングされた専門家の情報は「マッチング専門家データベース」（８０）に蓄積されており、「マッチング専門家文字列情報抽出部」（１０４）はマッチング専門家文字列情報（８１）を抽出し、「文字列対比識別部」（１０８）に文字列情報を送信し、
「文字列対比識別部」（１０８）には、「依頼者文字列情報データベース」（６０）から依頼者文字列情報（６１）が抽出されており、マッチング専門家文字列情報（８１）と依頼者文字列情報（５６）を比較し、重ならない依頼者文字列の有無を識別し、重ならない依頼者文字列が存在しない場合はマッチング終了となるが、
重ならない依頼者文字列が存在する場合は「依頼者文字列情報送信上書部」（１０９）により、重ならない依頼者文字列を不足文字列情報（６２）として「ポイント計算部」（１０５）に送信され、
「ポイント計算部」（１０５）においては、依頼者文字列情報（６１）が不足文字列情報（６２）に上書きされると、［図５］［図７］で説明した工程が行われることによりマッチングされる専門家が追加されていき、
マッチング専門家文字列情報（８１）においてもマッチングされた専門家の文字列情報が追加され、
「文字列対比識別部」（１０８）において、マッチング専門家文字列情報（８１）と依頼者文字列情報（５６）を比較して重ならない依頼者文字列が存在しないとなるまで、「マッチング専門家データベース」（８０）にマッチングされる専門家を追加していく。
マッチングされた専門家の情報は「マッチング専門家データベース」（８０）に蓄積されており、「マッチング専門家文字列情報抽出部」（１０４）はマッチング専門家文字列情報（８１）を抽出し、「文字列対比識別部」（１０８）に文字列情報を送信し、
「文字列対比識別部」（１０８）には、「依頼者文字列情報データベース」（６０）から依頼者文字列情報（６１）が抽出されており、マッチング専門家文字列情報（８１）と依頼者文字列情報（５６）を比較し、重ならない依頼者文字列の有無を識別し、重ならない依頼者文字列が存在しない場合はマッチング終了となるが、
重ならない依頼者文字列が存在する場合は「依頼者文字列情報送信上書部」（１０９）により、重ならない依頼者文字列を不足文字列情報（６２）として「ポイント計算部」（１０５）に送信され、
「ポイント計算部」（１０５）においては、依頼者文字列情報（６１）が不足文字列情報（６２）に上書きされると、［図５］［図７］で説明した工程が行われることによりマッチングされる専門家が追加されていき、
マッチング専門家文字列情報（８１）においてもマッチングされた専門家の文字列情報が追加され、
「文字列対比識別部」（１０８）において、マッチング専門家文字列情報（８１）と依頼者文字列情報（５６）を比較して重ならない依頼者文字列が存在しないとなるまで、「マッチング専門家データベース」（８０）にマッチングされる専門家を追加していく。
【0022】
図９は、「文字列対比識別部」（１０８）の具体例（相続）説明図であり、依頼者文字列情報（６１）と専門家（な司法書士）のマッチング専門家文字列情報（５６）を比較して重なる文字列を削除すると（７１）、「税」「贈与」「特許」の文字列が残るため（７１）、重ならない依頼者文字列が存在すると識別し、「依頼者文字列情報送信上書部」（１０９）により不足依頼者文字列情報（６２）として「税」「贈与」「特許」の文字列で再度マッチング指示が「ポイント計算部」（１０５）に送信され、「専門家選定部」（１０６）及び「専門家絞込部」（１０７）により追加される専門家（た税理士）が１人マッチングされ、その情報は「マッチング専門家データベース」（８０）に蓄積され、（な司法書士）（５６）と（た税理士）（５７）の合わせた専門家文字列情報と前記依頼者文字列情報を比較すると（７２）「特許」の文字列が残るため、不満足と識別し、再度「特許」の文字列でマッチングが行われ、（は弁理士）が追加され、（な司法書士）（５６）と（た税理士）（５７）と（は弁理士）（５８）の専門家文字列情報と前記依頼者文字列情報を比較すると（７３）、重ならない文字列が存在しないため満足と識別されマッチングは終了する。
【符号の説明】
【0023】
１０ 依頼者端末
２０ 専門家端末
３０ 依頼者データベース
４０ 専門家データベース
５０ 専門家文字列情報データベース
６０ 依頼者文字列情報データベース
７０ 選定専門家データベース
８０ マッチング専門家データベース
１００ ＷＥＢアプリ―ケーション
１０１ 解決能力情報抽出部
１０２ 課題情報抽出部
１０３ 選定専門家属性情報抽出部
１０４ マッチング専門家文字列情報抽出部
１０５ ポイント計算部
１０６ 専門家選定部
１０７ 専門家絞込部
１０８ 文字列対比識別部
１０９ 依頼者文字列情報送信上書部
［用語定義］
２０ 専門家端末
３０ 依頼者データベース
４０ 専門家データベース
５０ 専門家文字列情報データベース
６０ 依頼者文字列情報データベース
７０ 選定専門家データベース
８０ マッチング専門家データベース
１００ ＷＥＢアプリ―ケーション
１０１ 解決能力情報抽出部
１０２ 課題情報抽出部
１０３ 選定専門家属性情報抽出部
１０４ マッチング専門家文字列情報抽出部
１０５ ポイント計算部
１０６ 専門家選定部
１０７ 専門家絞込部
１０８ 文字列対比識別部
１０９ 依頼者文字列情報送信上書部
［用語定義］
【0024】
依頼者 課題を抱え専門家に相談、業務の依頼を希望する者。
専門家 依頼者の課題に対して、相談、業務の遂行が出来る者で、個人のほか団体、法人、専門業務を担当する部署を含む。
文字列 単語や文章など、文字の連なったもの。
専門家 依頼者の課題に対して、相談、業務の遂行が出来る者で、個人のほか団体、法人、専門業務を担当する部署を含む。
文字列 単語や文章など、文字の連なったもの。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
