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(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】P2023110739
(43)【公開日】2023-08-09
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20230802BHJP
G09B 5/02 20060101ALI20230802BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
G09B5/02
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022012349
(22)【出願日】2022-01-28
(71)【出願人】
【識別番号】514020389
【氏名又は名称】ＴＩＳ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】久保田 博
【テーマコード（参考）】
2C028
5L049
【Ｆターム（参考）】
2C028BA00
2C028BB01
2C028BC05
5L049CC11
(57)【要約】 （修正有）
【課題】利用者によるリフレクションに対して適切にフィードバックを最適化する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】入力者装置と、閲覧者装置と、情報処理装置とが、通信可能に接続される情報処理システムにおいて、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。収集部１３１は、リフレクション情報と、リフレクションに対して閲覧者が応答したフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する。検出部１３２は、フィードバックが入力者によって評価された評価結果と、対話の履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する。選択部１３４は、新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、検出部により検出された対話のパターンとに基づいて、新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィードバックを選択する。
【選択図】図２
【解決手段】入力者装置と、閲覧者装置と、情報処理装置とが、通信可能に接続される情報処理システムにおいて、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。収集部１３１は、リフレクション情報と、リフレクションに対して閲覧者が応答したフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する。検出部１３２は、フィードバックが入力者によって評価された評価結果と、対話の履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する。選択部１３４は、新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、検出部により検出された対話のパターンとに基づいて、新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィードバックを選択する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
活動に対する振り返りであるリフレクションを入力した入力者と、前記リフレクションを閲覧した閲覧者との間での対話を支援する情報処理装置であって、
前記リフレクションを示すリフレクション情報と、前記リフレクションに対して前記閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する収集部と、
前記フィードバックが前記入力者によって評価された評価結果と、前記履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する検出部と、
新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、前記検出部により検出された対話のパターンとに基づいて、前記新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィードバックを選択する選択部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記リフレクションを示すリフレクション情報と、前記リフレクションに対して前記閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する収集部と、
前記フィードバックが前記入力者によって評価された評価結果と、前記履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する検出部と、
新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、前記検出部により検出された対話のパターンとに基づいて、前記新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィードバックを選択する選択部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記リフレクション情報には、
前記リフレクションを構成する構成項目として、所定の設問に対する前記入力者の意見と、前記意見の根拠となる前記入力者の経験と、前記経験で生じた前記入力者の感情と、前記感情の根拠となる前記入力者の価値観とが含まれ、
前記フィードバック情報には、
前記フィードバックの内容を示すテキスト情報と、前記フィードバックの内容の種別を示す情報とが含まれる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記リフレクションを構成する構成項目として、所定の設問に対する前記入力者の意見と、前記意見の根拠となる前記入力者の経験と、前記経験で生じた前記入力者の感情と、前記感情の根拠となる前記入力者の価値観とが含まれ、
前記フィードバック情報には、
前記フィードバックの内容を示すテキスト情報と、前記フィードバックの内容の種別を示す情報とが含まれる
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記検出部は、前記フィードバックのうち、所定の評価結果が与えられた対象フィードバックを示すフィードバック情報と、前記対象フィードバックに対応するリフレクションを示すリフレクション情報との組を学習データとして、前記構成項目に関する情報と、前記対象フィードバックを示すフィードバック情報との関係性が学習された学習結果に基づいて、前記対話のパターンを検出する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記検出部は、前記関係性として、前記入力者の属性と前記閲覧者の属性とに基づく関係性に応じた前記対話のパターンを検出する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記対話のパターンに対応する前記構成項目から推定される状態遷移であって、前記入力者に関する状態の理想的な変化を示す状態遷移が定義された理想モデルを取得する取得部をさらに有し、
前記選択部は、前記新規リフレクションを示すリフレクション情報と、前記理想モデルと、前記対話のパターンとに基づいて、前記推奨フィードバックを選択する
ことを特徴とする請求項２～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
前記選択部は、前記新規リフレクションを示すリフレクション情報と、前記理想モデルと、前記対話のパターンとに基づいて、前記推奨フィードバックを選択する
ことを特徴とする請求項２～４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記取得部は、前記構成項目のうち感情と価値観とから推定される、理想的な状態遷移であって、前記入力者の状態と前記閲覧者の状態との関係性に応じて前記感情と前記価値観との組が段階的に分類される状態遷移を示す理想モデルを取得し、
前記選択部は、前記新規リフレクションを示すリフレクション情報と、前記理想モデルとの照合により、前記新規リフレクションを入力した入力者である対象入力者の状態と、前記新規リフレクションを閲覧する閲覧者である対象閲覧者の状態との関係性が、前記理想モデルにおける状態遷移のいずれの段階であるかを特定し、特定した段階と、前記対話のパターンとに基づいて、前記推奨フィードバックとして、前記対象閲覧者による応答として推奨される推奨フィートバックを選択する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
前記選択部は、前記新規リフレクションを示すリフレクション情報と、前記理想モデルとの照合により、前記新規リフレクションを入力した入力者である対象入力者の状態と、前記新規リフレクションを閲覧する閲覧者である対象閲覧者の状態との関係性が、前記理想モデルにおける状態遷移のいずれの段階であるかを特定し、特定した段階と、前記対話のパターンとに基づいて、前記推奨フィードバックとして、前記対象閲覧者による応答として推奨される推奨フィートバックを選択する
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記選択部は、前記対話のパターンのうち、前記特定した段階に対応付けられる組であって、前記感情と前記価値観との組を構成項目として含むパターンを前記推奨フィードバックとして選択する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項8】
活動に対する振り返りであるリフレクションを入力した入力者と、前記リフレクションを閲覧した閲覧者との間での対話を支援する情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記リフレクションを示すリフレクション情報と、前記リフレクションに対して前記閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する収集工程と、
前記フィードバックが前記入力者によって評価された評価結果と、前記履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する検出工程と、
新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、前記検出工程により検出された対話のパターンとに基づいて、前記新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィートバックを選択する選択工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
前記リフレクションを示すリフレクション情報と、前記リフレクションに対して前記閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する収集工程と、
前記フィードバックが前記入力者によって評価された評価結果と、前記履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する検出工程と、
新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、前記検出工程により検出された対話のパターンとに基づいて、前記新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィートバックを選択する選択工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項9】
活動に対する振り返りであるリフレクションを入力した入力者と、前記リフレクションを閲覧した閲覧者との間での対話を支援する情報処理装置が実行する情報処理プログラムであって、
前記リフレクションを示すリフレクション情報と、前記リフレクションに対して前記閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する収集手順と、
前記フィードバックが前記入力者によって評価された評価結果と、前記履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する検出手順と、
新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、前記検出手順により検出された対話のパターンとに基づいて、前記新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィートバックを選択する選択手順と
を情報処理装置に実行させるための情報処理プログラム。
前記リフレクションを示すリフレクション情報と、前記リフレクションに対して前記閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する収集手順と、
前記フィードバックが前記入力者によって評価された評価結果と、前記履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する検出手順と、
新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、前記検出手順により検出された対話のパターンとに基づいて、前記新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィートバックを選択する選択手順と
を情報処理装置に実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、経験を学習に変える経験学習を支援する仕組みが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１５－２２８１３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上記の従来技術では、利用者によるリフレクションに対して適切にフィードバックできるようフィードバックを最適化することができるとは限らない。
【0005】
例えば、上記の従来技術では、経験したイベントに対する体験者の感情面および能力発揮面の振り返り評価における指標の履歴に基づき、体験者の感情面および能力発揮面の履歴を分析することで、体験者がその分析結果を閲覧できるよう制御しているに過ぎない。
【0006】
このようなことから、上記の従来技術は、利用者によるリフレクションに対して適切にフィードバックできるようフィードバックを最適化する点において改善の余地があると考えられる。
【0007】
そこで、本発明では、利用者によるリフレクションに対して適切にフィードバックできるようフィードバックを最適化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、活動に対する振り返りであるリフレクションを入力した入力者と、前記リフレクションを閲覧した閲覧者との間での対話を支援する情報処理装置であって、前記リフレクションを示すリフレクション情報と、前記リフレクションに対して前記閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する収集部と、前記フィードバックが前記入力者によって評価された評価結果と、前記履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する検出部と、新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、前記検出部により検出された対話のパターンとに基づいて、前記新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィードバックを選択する選択部とを有することを特徴とする。
【0009】
本発明の一態様に係る情報処理方法は、活動に対する振り返りであるリフレクションを入力した入力者と、前記リフレクションを閲覧した閲覧者との間での対話を支援する情報処理装置が実行する情報処理方法であって、前記リフレクションを示すリフレクション情報と、前記リフレクションに対して前記閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する収集工程と、前記フィードバックが前記入力者によって評価された評価結果と、前記履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する検出工程と、新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、前記検出工程により検出された対話のパターンとに基づいて、前記新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィートバックを選択する選択工程とを含むことを特徴とする。
【0010】
本発明の一態様に係る情報処理プログラムは、活動に対する振り返りであるリフレクションを入力した入力者と、前記リフレクションを閲覧した閲覧者との間での対話を支援する情報処理装置が実行する情報処理プログラムであって、前記リフレクションを示すリフレクション情報と、前記リフレクションに対して前記閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する収集手順と、前記フィードバックが前記入力者によって評価された評価結果と、前記履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する検出手順と、新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、前記検出手順により検出された対話のパターンとに基づいて、前記新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィートバックを選択する選択手順とを情報処理装置に実行させるための情報処理プログラムである。
【発明の効果】
【0011】
本発明によれば、例えば、利用者によるリフレクションに対して適切にフィードバックできるようフィードバックを最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下に、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）の一例について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【0014】
［実施形態］
〔１．はじめに〕
組織運営では、社員の自律性（例えば、社員の自律的な思考や行動）を育て、これを生かすことで、新たな価値を創造してゆくことが重要であると考えられている。例えば、社員自身が自律的に気付きを得て行動を起こすことで経験を積み、経験を学習に変えることで、学びを組織の知見とすることは、組織開発においてとりわけ重要であると考えられる。
〔１．はじめに〕
組織運営では、社員の自律性（例えば、社員の自律的な思考や行動）を育て、これを生かすことで、新たな価値を創造してゆくことが重要であると考えられている。例えば、社員自身が自律的に気付きを得て行動を起こすことで経験を積み、経験を学習に変えることで、学びを組織の知見とすることは、組織開発においてとりわけ重要であると考えられる。
【0015】
本発明は、上記事情に着目してなされたものであって、その目的とするところは、人材開発と組織開発とをつなげ、組織学習活性化を支援するサービスを提供することにある。例えば、本発明では、日々の活動に対する振り返り／内省である「リフレクション」を起点とする「対話」のフレームワークを活用し、個人のアップデートと、チームあるいは組織のアップデートとを支援するサービスを提供するものである。
【0016】
以下では、係るサービス（自律型人材育成サービス）を「サービスＳＡ」とし、サービスＳＡを実現するための情報処理（実施形態に係る情報処理）について詳細に説明する。
【0017】
〔２．システム構成〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理を実現するためのシステムの構成を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。図１には、実施形態に係る情報処理システムの一例として、情報処理システム１が示される。
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理を実現するためのシステムの構成を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。図１には、実施形態に係る情報処理システムの一例として、情報処理システム１が示される。
【0018】
図１の例では、情報処理システム１には、入力者装置１０と、閲覧者装置２０と、情報処理装置１００とが含まれる。また、入力者装置１０と、閲覧者装置２０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。
【0019】
入力者装置１０は、活動に対する振り返りであるリフレクションを入力する際に、入力者によって利用される情報処理端末である。入力者装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。
【0020】
また、入力者装置１０には、情報処理装置１００との間での情報の送受信を実現するためのアプリケーションが導入されていてよい。また、係るアプリケーションは、情報処理装置１００にアクセスするための専用のアプリケーションとして実装されてもよいし、ブラウザなどの汎用的なアプリケーションであってもよい。例えば、入力者は、係るアプリケーションに対応する所定の画面を介して、リフレクションを示すリフレクション情報を入力することができる。
【0021】
また、リフレクションに対応する活動としては、所定の組織内での活動が挙げられる。所定の組織内での活動とは、例えば、会社組織での日常的な業務や、会社組織での特定のプロジェクトを遂行するためのプロジェクト業務等が挙げられる。もちろん、リフレクションに対応する活動は、係る例に限定されない。
【0022】
閲覧者装置２０は、入力者によって入力されたリフレクションを閲覧する際に、閲覧者によって利用される情報処理端末である。閲覧者装置２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。
【0023】
また、閲覧者装置２０にも、情報処理装置１００との間での情報の送受信を実現するためのアプリケーションが導入されていてよい。そして、係るアプリケーションは、情報処理装置１００にアクセスするための専用のアプリケーションとして実装されてもよいし、ブラウザなどの汎用的なアプリケーションであってもよい。例えば、閲覧者は、係るアプリケーションに対応する所定の画面を介して、リフレクション情報を閲覧することができる。
【0024】
以下では、情報処理装置１００にアクセスするためのこのアプリケーションを「アプリＡＰ」と表記する。
【0025】
情報処理装置１００は、サービスＳＡを提供し、実施形態に係る情報処理を実現するための中心的な装置である。例えば、情報処理装置１００は、活動に対する振り返りであるリフレクションを入力した入力者と、リフレクションを閲覧した閲覧者との間での対話を支援する情報処理装置である。
【0026】
なお、入力者装置１０および閲覧者装置２０を、サービスＳＡを利用する利用者の近くでエッジ処理を行うエッジコンピュータとするなら、情報処理装置１００は、例えば、クラウド側で処理を行うクラウドコンピュータであってよい。すなわち、情報処理装置１００は、サーバ装置であってよい。
【0027】
ここで、サービスＳＡを利用する利用者とは、リフレクションを入力する入力者、および、リフレクションを閲覧する閲覧者を指し示す。例えば、利用者は、自身の活動を振り返ることでリフレクションを入力する場合もあれば、他者が入力したリフレクションを閲覧する場合もある。よって利用者は、入力者にも閲覧者にもなり得る。
【0028】
また、入力者の一例としては会社組織に属する社員個人が挙げられ、閲覧者の一例としては会社組織の代表的な人物（例えば、入力者の所属チームにおけるチームリーダー、入力者の所属部署における部署長等）が挙げられる。このようなことから、入力者と閲覧者との間には、例えば、部下と上司という関係が成立していてよい。もちろん、入力者と閲覧者との関係は、係る例に限定されない。例えば、入力者を会社組織における特定の１社員とすると、閲覧者はこの会社組織における他の社員であってよい。
【0029】
また、このようなことから、情報処理システム１は、図１に示すように、会社組織ごとに分けられてよい。例えば、図１の例では、情報処理システム１には、サービスＳＡに加盟する任意の会社組織Ｘｎごとに、会社組織Ｘｎに対応するシステム１ｎが含まれる例が示される。係る例によれば、システム１ｎには、会社組織Ｘｎに対応する入力者装置１０－ｎと、会社組織Ｘｎに対応する閲覧者装置２０－ｎとが含まれる。
【0030】
ここで、任意の会社組織Ｘｎの一例として、会社組織Ｘ１を例に挙げると、情報処理システム１には、図１に示すように、会社組織Ｘ１に対応するシステム１１が含まれてよい。また、図１の例によれば、システム１１には、会社組織Ｘ１に属する１社員（例えば、役職を有しない一般社員）によってリフレクションの入力に用いられる入力者装置１０－１と、会社組織Ｘ１に属する他の社員（例えば、役職を有する代表社員）によってリフレクションの閲覧に用いられる閲覧者装置２０－１とが含まれる。
【0031】
〔３．情報処理装置の構成〕
ここからは、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
ここからは、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【0032】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、入力者装置１０、閲覧者装置２０との間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、入力者装置１０、閲覧者装置２０との間で情報の送受信を行う。
【0033】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、履歴情報データベース１２１と、対話パターンデータベース１２２とを有する。
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、履歴情報データベース１２１と、対話パターンデータベース１２２とを有する。
【0034】
（履歴情報データベース１２１について）
履歴情報データベース１２１は、入力者により入力されたリフレクションを示すリフレクション情報と、リフレクションに対して閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を記憶する。
履歴情報データベース１２１は、入力者により入力されたリフレクションを示すリフレクション情報と、リフレクションに対して閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報とを含む対話の履歴情報を記憶する。
【0035】
例えば、活動を振り返らせるための所定の質問に対する利用者の回答（すなわち、リフレクション）を対話の開始とすると、次に、リフレクションに対するフィードバックが他者によって応答されることで対話が進み、リフレクションを入力した利用者は、最終的に、このフィードバックを評価する。
【0036】
このように、リフレクションと、フィードバックとによって、入力者と閲覧者との間で行われる一連のやり取りを１つの対話とする。そうすると、履歴情報データベース１２１では、係る１つの対話を識別する対話ＩＤによって、対話ＩＤで識別される対話の中で入力されたリフレクション（リフレクション情報）と、リフレクションに対して応答されたフィードバック（フィードバック情報）とが管理されてよい。
【0037】
例えば、履歴情報データベース１２１では、対話ＩＤごとに、当該対話ＩＤに対してリフレクション情報とフィードバック情報とが対応付けられた情報で記憶されてよい。
【0038】
なお、後に図３で説明するが、リフレクション情報には、フレクションを構成する構成項目として、所定の質問に対する入力者の意見と、意見の根拠となる入力者の経験と、経験で生じた入力者の感情と、感情の根拠となる入力者の価値観とが含まれてよい。
【0039】
また、フィードバック情報には、フィードバックの内容を示すテキスト情報とが含まれる。フィードバックの内容を示すテキスト情報とは、リフレクションに応じて閲覧者がフィードバックしたコメントであるフィードバックコメントである。また、フィードバック情報には、フィードバックコメントがどのような種別のコメントであるかを示す種別情報も含まれてよい。
【0040】
（対話パターンデータベース１２２について）
対話パターンデータベース１２２は、後述する検出部１３２により検出された対話のパターンに関する情報を記憶する。
対話パターンデータベース１２２は、後述する検出部１３２により検出された対話のパターンに関する情報を記憶する。
【0041】
例えば、対話パターンデータベース１２２では、対話パターンを識別するパターンＩＤごとに、当該パターンＩＤに対して対話のパターンを示すパターン情報が対応付けられた情報で記憶されてよい。
【0042】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、実施形態に係る情報処理プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、実施形態に係る情報処理プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。
【0043】
図３に示すように、制御部１３０は、収集部１３１と、検出部１３２と、取得部１３３と、選択部１３４と、提供部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【0044】
（収集部１３１について）
収集部１３１は、活動に対する振り返り評価（あるいは内省）としてのリフレクションが入力されることに応じて、リフレクションを示すリフレクション情報を収集する。また、収集部１３１は、リフレクションに対して閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報を収集する。具体的には、収集部１３１は、リフレクションと、フィードバックとによって、入力者と閲覧者との間で行われる一連のやり取りである対話の履歴情報を収集する。つまり、収集部１３１は、リフレクション情報と、フィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する。
収集部１３１は、活動に対する振り返り評価（あるいは内省）としてのリフレクションが入力されることに応じて、リフレクションを示すリフレクション情報を収集する。また、収集部１３１は、リフレクションに対して閲覧者が応答したフィードバックを示すフィードバック情報を収集する。具体的には、収集部１３１は、リフレクションと、フィードバックとによって、入力者と閲覧者との間で行われる一連のやり取りである対話の履歴情報を収集する。つまり、収集部１３１は、リフレクション情報と、フィードバック情報とを含む対話の履歴情報を収集する。
【0045】
また、収集部１３１は、対話の履歴情報を履歴情報データベース１２１に蓄積する。例えば、収集部１３１は、対話ごとに、当該対話を識別する対話ＩＤを払い出し、払い出した対話ＩＤを用いて、履歴情報データベース１２１において対話の履歴情報を管理する。
【0046】
リフレクション情報には、リフレクションを構成する構成項目として、所定の設問に対する入力者の意見、意見の根拠となる入力者の経験、経験で生じた入力者の感情、または、感情の根拠となる入力者の価値観のいずれかが含まれてよい。
【0047】
フィードバック情報には、フィードバックの内容を示すテキスト情報、または、フィードバックの内容がどのような種別に属するものであるかを示す種別情報のいずれかが含まれてよい。
【0048】
（検出部１３２について）
検出部１３２は、フィードバックが入力者によって評価された評価結果と、対話の履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する。
検出部１３２は、フィードバックが入力者によって評価された評価結果と、対話の履歴情報とに基づいて、対話のパターンを検出する。
【0049】
例えば、検出部１３２は、フィードバックのうち、所定の評価結果が与えられた対象フィードバックを示すフィードバック情報と、対象フィードバックに対応するリフレクションを示すリフレクション情報との組を学習データとして、構成項目に関する情報と、対象フィードバックを示すフィードバック情報との関係性が学習された学習結果に基づいて、対話のパターンを検出する。
【0050】
例えば、検出部１３２は、入力者の属性と、閲覧者の属性との関係性に応じた対話のパターンを検出してよい。また、検出部１３２は、対話のパターンとして、リフレクションと、フィードバックとの関係性に応じたパターンを検出してよい。例えば、検出部１３２は、入力者の属性と閲覧者の属性とに基づく関係性であって、リフレクションとフィードバックとの間での関係性に応じた対話パターンを検出してよい。
【0051】
また、検出部１３２は、検出したパターンを対話パターンデータベース１２２に格納する。
【0052】
（取得部１３３について）
取得部１３３は、対話のパターンに対応する構成項目から推定される状態遷移であって、入力者に関する状態の理想的な変化を示す状態遷移が定義された理想モデルを取得する。具体的には、取得部１３３は、構成項目のうち感情と価値観とから推定される、理想的な状態遷移であって、入力者の状態と閲覧者の状態との関係性に応じて感情と価値観との組が段階的に分類される状態遷移を示す理想モデルを取得する。理想モデルの詳細については、図３で説明する。
取得部１３３は、対話のパターンに対応する構成項目から推定される状態遷移であって、入力者に関する状態の理想的な変化を示す状態遷移が定義された理想モデルを取得する。具体的には、取得部１３３は、構成項目のうち感情と価値観とから推定される、理想的な状態遷移であって、入力者の状態と閲覧者の状態との関係性に応じて感情と価値観との組が段階的に分類される状態遷移を示す理想モデルを取得する。理想モデルの詳細については、図３で説明する。
【0053】
（選択部１３４について）
選択部１３４は、新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、検出部１３２により検出された対話のパターンとに基づいて、新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィードバックを選択する。
選択部１３４は、新たにリフレクションが入力された場合に、新たに入力された新規リフレクションと、検出部１３２により検出された対話のパターンとに基づいて、新規リフレクションを閲覧した閲覧者による応答として推奨される推奨フィードバックを選択する。
【0054】
例えば、選択部１３４は、新規リフレクションを示すリフレクション情報と、理想モデルと、対話のパターンとに基づいて、推奨フィードバックを選択する。例えば、選択部１３４は、新規リフレクションを示すリフレクション情報と、理想モデルとの照合により、新規リフレクションを入力した入力者である対象入力者の状態と、新規リフレクションを閲覧する閲覧者である対象閲覧者の状態との関係性が、理想モデルにおける状態遷移のいずれの段階であるかを特定する。そして、選択部１３４は、特定した段階と、対話のパターンとに基づいて、推奨フィードバックとして、対象閲覧者による応答として推奨される推奨フィートバックを選択する。一例として、選択部１３４は、対話のパターンのうち、特定した段階に対応付けられる組であって、感情と価値観との組を構成項目として含むパターンを推奨フィードバックとして選択してよい。
【0055】
（提供部１３５について）
提供部１３５は、選択部１３４により選択された推奨フィードバックを対象閲覧者に提供する。例えば、提供部１３５は、対象閲覧者に対して選択可能な状態に制御された推奨フィードバックを提供してよい。
提供部１３５は、選択部１３４により選択された推奨フィードバックを対象閲覧者に提供する。例えば、提供部１３５は、対象閲覧者に対して選択可能な状態に制御された推奨フィードバックを提供してよい。
【0056】
【0057】
図３は、実施形態に係る情報処理の具体例を説明する説明図である。図３では、図１に示す情報処理システム１に含まれる会社組織Ｘｎごとのシステム１ｎのうち、会社組織Ｘ１に対応するシステム１１を例に情報処理を説明する。
【0058】
すなわち、図３の例では、会社組織Ｘ１に属する利用者の間で対話が行われることに応じた情報処理を説明する。より具体的には、会社組織Ｘ１に属する任意の一般社員Ｒｘと、一般社員Ｒｘを管理する役割（例えば、リームリーダーや上司等）を有する任意の代表社員Ｆｙとの間で行われる対話ＤＬｚを例に挙げて、実施形態に係る情報処理を説明する。
【0059】
また、対話ＤＬｚは、会社組織Ｘ１での業務を振り返らせるための所定の質問に対して一般社員Ｒｘがリフレクションを入力することに応じて、代表社員Ｆｙがコメントをフィードバックすることで進行し、このコメントに対して一般社員Ｒｘが評価することで終了するものとする。また、このようなことから、図３の例では、一般社員Ｒｘが入力者に相当し、代表社員Ｆｙが閲覧者に相当する。
【0060】
なお、図３の例において、任意の一般社員Ｒｘを特定の１の一般社員に区別表記する場合には、「ｘ」に対して所定の数値を適用することにする。例えば、図３には、一般社員Ｒｘの一例として、一般社員Ｒ１１、Ｕ１２、Ｕ１３等が示される。
【0061】
また、図３の例では、「ｘ」を用いて一般社員Ｒｘを区別表記することに応じて、属性Ａｘ、リフレクション情報ＲＬｘ等も区別表記する場合がある。例えば、図３には、属性Ａｘの一例として一般社員Ｒ１１に対応する属性Ａ１１、リフレクション情報ＲＬｘの一例として一般社員Ｒ１１に対応するリフレクション情報ＲＬ１１等が示される。
【0062】
また、図３の例において、任意の代表社員Ｆｙを特定の１の代表社員に区別表記する場合には、「ｙ」に対して所定の数値を適用することにする。例えば、図３には、代表社員Ｆｙの一例として、代表社員Ｆ２１、Ｆ２２、Ｆ２３等が示される。
【0063】
また、上記例に従い、「ｙ」を用いて代表社員Ｆｙを区別表記することに応じて、属性Ａｙ、フィードバック情報ＦＢｙ等も区別表記する場合がある。例えば、図３には、属性Ａｙの一例として代表社員Ｆ２１に対応する属性Ａ２１、フィードバック情報ＦＢｙの一例として代表社員Ｆ２１に対応するフィードバック情報ＦＢ２１等が示される。
【0064】
なお、図３には、「ｘ」および「ｙ」に所定の数値を適用することで、上記例以外にも各種情報を区別表記する例が示されるが、上記例に倣って説明可能であるため、その詳細については省略する。
【0065】
また、図３の例では、対話ＤＬｚの「ｚ」に対して所定の数値を適用することで、対話ＤＬｚを特定に対話として区別表記する場合もある。
【0066】
まず、図３のステップＳ１について説明する。ステップＳ１では、収集部１３１は、対話ＤＬｚの履歴情報を収集する。
【0067】
図３には、一般社員Ｒｘと代表社員Ｆｙとの間で対話ＤＬｚが行われた例が示されている。
【0068】
例えば、一般社員Ｒｘは、アプリＡＰを介して、会社組織Ｘ１での業務を振り返らせるための所定の質問を確認したとする。係る場合、一般社員Ｒｘは、自身の業務を振り返ることで、その業務を自己評価したリフレクションをアプリＡＰ内の所定の画面に入力する。また、係る入力に応じて、対話ＤＬｚが開始されることとなる。
【0069】
図３の例によれば、リフレクションとして実際に入力される情報であるリフレクション情報ＲＬｘには、リフレクションを構成する構成項目として、意見ＯＰｘと、経験ＥＸｘと、感情ＥＭｘと、価値観ＶＡｘとが含まれてよい。つまり、一般社員Ｒｘは、リフレクション情報として、意見ＯＰｘと、経験ＥＸｘと、感情ＥＭｘと、価値観ＶＡｘとを入力してよい。
【0070】
図３に示されるように、アプリＡＰでは、一般社員Ｒｘに対して意見ＯＰｘおよび経験ＥＸｘを自由入力させる方式が採用されてよい。一方、アプリＡＰでは、感情ＥＭｘおよび価値観ＶＡｘについては、選択形式で入力させる方式が採用されてよい。
【0071】
【0072】
まず、意見ＯＰｘとは、業務を振り返らせるための所定の質問に対する回答に相当するものであってよい。係る質問は、会社組織Ｘｎに応じた独自のものが採用されてもよいし、会社組織Ｘｎに拘わらず共通のものが採用されてもよい。
【0073】
経験ＥＸｘとは、意見ＯＰｘの背景にある実体験や、実体験から得られた知識であってよい。
【0074】
感情ＥＭｘとは、経験ＥＸｘ（実体験や知識）に紐づく感情であってよい。
【0075】
価値観ＶＡｘとは、感情ＥＭｘを生むきっかけとなった、大切にしていること、好きなこと、嫌いなこと等であってよい。
【0076】
また、図４には、意見ＯＰｘとして実際に自由入力される内容の一例と、経験ＥＸｘとして実際に自由入力される内容の一例と、感情ＥＭｘとして選択される内容の一例と、価値観ＶＡｘとして選択される内容の一例とが示される。
【0077】
そして、図４の例によれば、質問に応じて「営業メンバーが主体性を発揮し、会社や顧客により良い影響を与えている状態を作りたい。」といった内容の意見ＯＰｘが入力される場合がある。また、意見ＯＰｘの背景にある経験ＥＸｘとして「社内や顧客から１番始めに自分を想像してもらえることで、仕事の選択肢やチャレンジの幅が増えたため。」が入力される場合がある。
【0078】
さらに、図４の例によれば、経験ＥＸｘ（実体験や知識）に紐づく感情ＥＭｘとして「楽しみ」、「満足」、「興奮」等が選択される場合がある。また、感情ＥＭｘを生むきっかけとなった、大切にしていること、好きなこと、嫌いなこと等の価値観ＶＡｘとして「決断力」、「成長」、「責任」等が選択される場合がある。
【0079】
図３の説明に戻る。ここまで、一般社員Ｒｘが質問に応じてリフレクション情報ＲＬｘを入力する例を示したが、一般社員Ｒｘは、自身の属性Ａｘを示す属性情報も入力してよい。一般社員Ｒｘに対応する属性Ａｘとは、例えば、一般社員Ｒｘの年齢、性別、趣味、所属部署、役職等であってよい。
【0080】
これまでの例によれば、一般社員Ｒｘは、リフレクション情報ＲＬｘと属性Ａｘとを含むリフレクションを入力してよい。
【0081】
次に、代表社員Ｆｙは、一般社員Ｒｘにより入力されたリフレクション情報ＲＬｘを閲覧すると、一般社員Ｒｘによるリフレクションに対して所定の情報をフィードバックする。例えば、代表社員Ｆｙは、リフレクション情報ＲＬｘに対する所感を示すコメントＣＭｙと、コメントＣＭｙがどのような種別ＫＤｙのコメントであるかを示す情報とをフィードバックする。以下では、一般社員Ｒｘに対してフィードバックされる情報として、コメントＣＭｙを示すテキスト情報と、コメントＣＭｙの種別ＫＤｙを示す種別情報とを含む情報をフィードバック情報ＦＢｙとする。
【0082】
フィードバック情報ＦＢｙは、リフレクション情報ＲＬｘに対して、閲覧者である代表社員Ｆｙが応答したフィードバックを示す情報である。
【0083】
また、代表社員Ｆｙは、フィードバックするだけでなく、自身の属性Ａｙを示す属性情報も入力してよい。代表社員Ｆｙに対応する属性Ａｙとは、例えば、代表社員Ｆｙの年齢、性別、趣味、所属部署、役職等であってよい。
【0084】
続いて、一般社員Ｒｘは、代表社員Ｆｙによってフィードバック情報ＦＢｙが入力されると、代表社員Ｆｙによるフィードバックを評価する。例えば、一般社員Ｒｘは、フィードバック情報ＦＢｙに含まれるコメントＣＭｙが自身に役立つ内容であったか否か等の観点から、「良い」または「悪い」等を用いてコメントＣＭｙを評価する。なお、評価の仕方は、係る例に限定されない。
【0085】
このように、一般社員Ｒｘが評価した時点で、一連の対話ＤＬｚは終了されてよい。そうすると、収集部１３１は、対話ＤＬｚが開始されてから終了されるまでにおいて、一般社員Ｒｘと代表社員Ｆｙとの間でやり取りされた情報を取得する。具体的には、収集部１３１は、一般社員Ｒｘ側のリフレクションに関する情報として、属性Ａｘおよびリフレクション情報ＲＬｘの組を取得し、代表社員Ｆｙ側のフィードバックに関する情報として、属性Ａｙおよびフィードバック情報ＦＢｙの組を取得する。また、収集部１３１は、一般社員Ｒｘによる評価結果（例えば、「良い」または「悪い」）を示す評価ＥＶｘも取得する。
【0086】
また、収集部１３１は、対話ＤＬｚを識別する対話ＩＤに対して、リフレクションに関する情報およびフィードバックに関する情報を対応付ける。そして、収集部１３１は、対応付けた情報を対話ＤＬｚの履歴情報として履歴情報データベース１２１に蓄積する。
【0087】
例えば、一般社員Ｒ１１と、代表社員Ｆ２１との間で対話ＤＬ１が行われたとする。係る場合、収集部１３１は、一般社員Ｒ１１側のリフレクションに関する情報として、属性Ａ１１およびリフレクション情報ＲＬ１１－１の組を取得し、代表社員Ｆ２１側のフィードバックに関する情報として、属性Ａ２１およびフィードバック情報ＦＢ２１－１の組を取得する。
【0088】
そして、収集部１３１は、対話ＤＬ１を識別する対話ＩＤ「ＤＬ１」に対して、属性Ａ１１と、リフレクション情報ＲＬ１１－１とを対応付ける。また、収集部１３１は、対話ＩＤ「ＤＬ１」に対して、属性Ａ２１と、フィードバック情報ＦＢ２１－１とを対応付ける。
【0089】
また、一般社員Ｒ１２と、代表社員Ｆ２２との間で対話ＤＬ２が行われたとする。係る場合、収集部１３１は、一般社員Ｒ１２側のリフレクションに関する情報として、属性Ａ１２およびリフレクション情報ＲＬ１２－２の組を取得し、代表社員Ｆ２２側のフィードバックに関する情報として、属性Ａ２２およびフィードバック情報ＦＢ２２－２の組を取得する。
【0090】
そして、収集部１３１は、対話ＤＬ２を識別する対話ＩＤ「ＤＬ２」に対して、属性Ａ１２と、リフレクション情報ＲＬ１２－２とを対応付ける。また、収集部１３１は、対話ＩＤ「ＤＬ２」に対して、属性Ａ２２と、フィードバック情報ＦＢ２２－２とを対応付ける。
【0091】
また、一般社員Ｒ１２と、代表社員Ｆ２２との間で、対話ＤＬ２とは別の対話ＤＬ３が行われたとする。係る場合、収集部１３１は、一般社員Ｒ１２側のリフレクションに関する情報として、属性Ａ１２およびリフレクション情報ＲＬ１２－３の組を取得し、代表社員Ｆ２２側のフィードバックに関する情報として、属性Ａ２２およびフィードバック情報ＦＢ２２－３の組を取得する。
【0092】
そして、収集部１３１は、対話ＤＬ３を識別する対話ＩＤ「ＤＬ３」に対して、属性Ａ１２と、リフレクション情報ＲＬ１２－３とを対応付ける。また、収集部１３１は、対話ＩＤ「ＤＬ３」に対して、属性Ａ２２と、フィードバック情報ＦＢ２２－３とを対応付ける。
【0093】
また、１人の一般社員Ｒｘにより入力されたリフレクションに対して、複数の代表社員Ｆｘがフィードバックする場合がある。つまり、１人の一般社員Ｒｘに対応する１つの対話ＤＬｚにおいて、複数の代表社員Ｆｘが参加する場合がある。このようなケースとして、例えば、一般社員Ｒ１３と、代表社員Ｆ２３およびＦ２４との間で対話ＤＬ４が行われたとする。係る場合、収集部１３１は、一般社員Ｒ１３側のリフレクションに関する情報として、属性Ａ１３およびリフレクション情報ＲＬ１３－４の組を取得し、代表社員Ｆ２３側のフィードバックに関する情報として、属性Ａ２３およびフィードバック情報ＦＢ２３－４の組を取得する。また、収集部１３１は、代表社員Ｆ２４側のフィードバックに関する情報として、属性Ａ２４およびフィードバック情報ＦＢ２４－４の組を取得する。
【0094】
そして、収集部１３１は、対話ＤＬ４を識別する対話ＩＤ「ＤＬ４」に対して、属性Ａ１３と、リフレクション情報ＲＬ１３－４とを対応付ける。また、収集部１３１は、対話ＩＤ「ＤＬ４」に対して、属性Ａ２３と、フィードバック情報ＦＢ２３－４とを対応付ける。また、収集部１３１は、対話ＩＤ「ＤＬ４」に対して、属性Ａ２４と、フィードバック情報ＦＢ２４－４とを対応付ける。
【0095】
このようにして、収集部１３１は、対話ＤＬｚが行われるたびに、対話ＤＬｚの履歴情報を収集し、収集した履歴情報を履歴情報データベース１２１に蓄積してゆく。上述した対話ＤＬ１、ＤＬ２、ＤＬ３およびＤＬ４それぞれに対応する履歴情報の一例については、図３において次に説明するステップＳ２に示される。
【0096】
ステップＳ２では、検出部１３２は、フィートバックされたコメントＣＭｙに対する一般社員Ｒｘによる評価ＥＶｘ（例えば、「良い」または「悪い」）と、対話ＤＬｚの履歴情報とに基づいて、対話ＤＬｚのパターンを検出する。例えば、検出部１３２は、対話ＤＬｚの履歴情報が十分に蓄積された場合に、対話のパターンを検出する処理を行ってよい。
【0097】
例えば、検出部１３２は、コメントＣＭｙのうち、良評価が与えられた対象コメントＣＭｙ（対象フィードバック）を含むフィードバック情報ＦＢｙと、このフィードバック情報ＦＢｙに対応する対話ＤＬｚに含まれるリフレクション情報ＲＬｘとを、対話ＤＬｚの履歴情報から抽出する。なお、ここで、抽出されるリフレクション情報ＲＬｘは、対象コメントＣＭｙがフィードバックされる元となったリフレクションを示すものであってよい。
【0098】
ここで、対話ＤＬ１において、フィードバック情報ＦＢ２１－１に含まれるコメントＣＭ２１に対して、一般社員Ｒ１１が良評価していたとする。係る場合、検出部１３２は、対話ＩＤ「ＤＬ１」に紐付けられる情報を抽出する。例えば、検出部１３２は、属性Ａ１１およびリフレクション情報ＲＬ１１－１の組と、属性Ａ２１およびフィードバック情報ＦＢ２１－１の組とを抽出する。
【0099】
また、対話ＤＬ２において、フィードバック情報ＦＢ２２－２に含まれるコメントＣＭ２２に対して、一般社員Ｒ１２が良評価していたとする。係る場合、検出部１３２は、対話ＩＤ「ＤＬ２」に紐付けられる情報を抽出する。例えば、検出部１３２は、属性Ａ１２およびリフレクション情報ＲＬ１２－２の組と、属性Ａ２２およびフィードバック情報ＦＢ２２－２の組とを抽出する。
【0100】
また、対話ＤＬ３において、フィードバック情報ＦＢ２２－３に含まれるコメントＣＭ２２に対して、一般社員Ｒ１２が良評価していたとする。係る場合、検出部１３２は、対話ＩＤ「ＤＬ３」に紐付けられる情報を抽出する。例えば、検出部１３２は、属性Ａ１２およびリフレクション情報ＲＬ１２－３の組と、属性Ａ２２およびフィードバック情報ＦＢ２２－３の組とを抽出する。
【0101】
一方、対話ＤＬ４において、フィードバック情報ＦＢ２３－４に含まれるコメントＣＭ２３に対して、一般社員Ｒ１３が悪評価していたとする。また、フィードバック情報ＦＢ２４－４に含まれるコメントＣＭ２４に対しても、一般社員Ｒ１３が悪評価していたとする。係る場合、検出部１３２は、対話ＩＤ「ＤＬ４」に紐付けられる情報を抽出しない。
【0102】
上記例によると、検出部１３２は、対話ＤＬ１、対話ＤＬ２および対話ＤＬ３それぞれについて抽出した情報を学習データとして、対話ＤＬｚのパターンを検出する。具体的には、検出部１３２は、対話ＤＬ１について抽出した組を１つの学習データセットとする。また、検出部１３２は、対話ＤＬ２について抽出した組を１つの学習データセットとする。また、検出部１３２は、対話ＤＬ３について抽出した組を１つの学習データセットとする。そして、検出部１３２は、学習データセットに基づいて、構成項目に関する情報と、対象コメントＣＭｙとの関係性を学習する。例えば、検出部１３２は、学習データセットに基づいて、構成項目に関する情報と、対象コメントＣＭｙとの関係性として、一般社員Ｒｘの属性Ａｘと、代表社員Ｆｙの属性Ａｙとに基づく関係性を学習することができる。
【0103】
例えば、検出部１３２は、どのような属性Ａｘの一般社員Ｒｘに対して、どのような属性Ａｙの代表社員Ｆｙがフィードバックすると、良評価が得られる傾向にあるかを学習してよい。また、検出部１３２は、一般社員Ｒｘによるどのような構成項目のリフレクション情報ＲＬｘに対して、どのようなコメントＣＭｙがフィードバックされると、良評価が得られる傾向にあるかを学習してよい。
【0104】
つまり、検出部１３２は、どのような属性Ａｘの一般社員Ｒｘによる、どのような構成項目のリフレクション情報ＲＬｘに対して、どのような属性Ａｙの代表社員ＦｙによるどのようなコメントＣＭｙがフィードバックされると、良評価が得られる傾向にあるかを学習してよい。
【0105】
また、検出部１３２は、学習データに基づいて、良評価が得られる可能性の高いキーワードとして重要キーワードを類推することで、どのような重要キーワードを含むコメントＣＭｙがフィードバックされると、良評価が得られる傾向にあるかを学習してもよい。他の例として、検出部１３２は、重要キーワードに関連する関連キーワードのうち、どのような関連キーワードを含むコメントＣＭｙがフィードバックされると、良評価が得られる傾向にあるかを学習してもよい。
【0106】
そして、検出部１３２は、学習結果から得られた傾向を対話ＤＬｚのパターンとして検出してよい。図３には、検出部１３２が、対話ＤＬｚのパターンを６つ検出した例が示される。具体的には、検出部１３２が、対話ＤＬｚパターンＰＴ１、ＰＴ２、・・・ＰＴ６を検出した例が示される。
【0107】
なお、学習処理は、検出部１３２以外によって行われてもよい。例えば、情報処理装置１００は、モデルに対して学習データに基づく関係性を学習させることで、対話ＤＬｚのパターンに関する情報を出力するモデルを生成する生成部を有してもよい。係る場合、検出部１３２は、生成部により生成されたモデルを用いて、対話ＤＬｚのパターンを検出してよい。他の例として、情報処理システム１には、学習処理を行う専用の学習器が含まれていてもよく、係る場合には、検出部１３２は、学習器により生成されたモデルを用いて、対話ＤＬｚのパターンを検出してよい。
【0108】
続いて、ステップＳ３について説明する。ステップＳ２により対話ＤＬｚがパターン化された場合には、ステップＳ３が行われてよい。ステップＳ３では、取得部１３３は、理想モデルを取得する。図３には、取得部１３３が理想モデルＭＤを取得する例が示される。
【0109】
ここで、図３の例を用いて、理想モデルＭＤについてより詳細に説明する。理想モデルＭＤは、対話ＤＬｚのパターンに対応する構成項目から推定される状態遷移であって、一般社員Ｒｘ（入力者）に関する状態の理想的な変化を示す状態遷移が定義されたモデルである。より具体的には、理想モデルＭＤは、構成項目のうち感情と価値観とから推定される、理想的な状態遷移であって、一般社員Ｒｘ（入力者）の状態と代表社員Ｆｙ（閲覧者）の状態との関係性に応じて感情と価値観との組が段階的に分類される状態遷移を示すモデルである。
【0110】
図３の例によれば、理想モデルＭＤは、第１フェーズＰＨ１、第２フェーズＰＨ２、第３フェーズＰＨ３、第４フェーズＰＨ４、第５フェーズＰＨ５という５段階に分類されており、第１フェーズＰＨ１から第５フェーズＰＨ５へと段階が進むほど、一般社員Ｒｘの状態と代表社員Ｆｙの状態との関係性がより理想的なものへと近づいてゆくことを指し示している。
【0111】
第１フェーズＰＨ１では、感情ＥＸ♯１と価値観ＶＡ♯１との組によって、会社組織（代表社員Ｆｙ）の状態「受容」と、入力者（一般社員Ｒｘ）の状態「自己開示」とが対応付けられている。係る例は、会社組織が入力者を「受容」している状態では、入力者が「自己開示」の状態にあることが、感情ＥＸ♯１と価値観ＶＡ♯１との組から推定されることを意味する。
【0112】
第２フェーズＰＨ２では、感情ＥＸ♯２と価値観ＶＡ♯２との組によって、会社組織の状態「信頼」と、入力者の状態「自己肯定」とが対応付けられている。係る例は、会社組織が入力者を「信頼」している状態では、入力者が「自己肯定」の状態にあることが、感情ＥＸ♯２と価値観ＶＡ♯２との組から推定されることを意味する。
【0113】
第３フェーズＰＨ３では、感情ＥＸ♯３と価値観ＶＡ♯３との組によって、会社組織の状態「承認」と、入力者の状態「自己分析」とが対応付けられている。係る例は、会社組織が入力者を「承認」している状態では、入力者が「自己分析」の状態にあることが、感情ＥＸ♯３と価値観ＶＡ♯３との組から推定されることを意味する。
【0114】
第４フェーズＰＨ４では、感情ＥＸ♯４と価値観ＶＡ♯４との組によって、会社組織の状態「期待」と、入力者の状態「自立」とが対応付けられている。係る例は、会社組織が入力者を「期待」している状態では、入力者が「自立」の状態にあることが、感情ＥＸ♯４と価値観ＶＡ♯４との組から推定されることを意味する。
【0115】
第５フェーズＰＨ５では、感情ＥＸ♯５と価値観ＶＡ♯５との組によって、会社組織の状態「協創」と、入力者の状態「自律・貢献」とが対応付けられている。係る例は、会社組織が入力者と「協創」している状態では、入力者が「自律・貢献」の状態にあることが、感情ＥＸ♯３と価値観ＶＡ♯３との組から推定されることを意味する。
【0116】
なお、取得部１３３は、感情と価値観とに基づき理想モデルＭＤを生成することで、これを取得してよい。例えば、取得部１３３は、ステップＳ２で検出された対話ＤＬｚのパターン（パターンＰＴ１～ＰＴ６）に対応する意見ＯＰｘおよび価値観ＶＡｘに基づく推定により、理想モデルＭＤを生成してよい。
【0117】
一方で、理想モデルＭＤは、例えば、人手によって生成されてもよい。
【0118】
続いて、ステップＳ４について説明する。ステップＳ２により対話ＤＬｚがパターン化され、また、ステップＳ３により理想モデルＭＤが取得されている状態において、ステップＳ４が行われてよい。ステップＳ４では、選択部１３４は、閲覧者による応答として推奨される推奨フィードバックを選択し、提供部１３５は、選択された推奨フィードバックを閲覧者に提供する。
【0119】
図３には、一般社員Ｒ１５（対象入力者）と代表社員Ｆ２５（対象閲覧者）との間で、新たな対話ＤＬ５が行われようとしている場面が示される。
【0120】
例えば、一般社員Ｒ１５は、アプリＡＰを介して、会社組織Ｘ１での業務を振り返らせるための所定の質問を確認したとする。係る場合、一般社員Ｒ１５は、自身の業務を振り返ることで、その業務を自己評価したリフレクションをアプリＡＰ内の所定の画面に入力する。このように新たなリフレクションが入力されることで、新たな対話ＤＬ５が開始されると、選択部１３４は、一般社員Ｒ１５によって新たに入力されたリフレクションである新規リフレクションを示すリフレクション情報ＲＬ１５－５と、一般社員Ｒ１５の属性Ａ１５を示す属性情報とを取得する。
【0121】
なお、図３では付図示であるが、リフレクション情報ＲＬ１５－５には、構成項目として、一般社員Ｒ１５による意見ＯＰ１５と、経験ＥＸ１５と、感情ＥＭ１５と、価値観ＶＡ１５とが含まれる。また、一般社員Ｒ１５の属性Ａ１５は、例えば、一般社員Ｒｘの年齢、性別、趣味、所属部署、役職等であってよい。
【0122】
このような状態において、ステップＳ４では、選択部１３４は、新規リフレクションを示すリフレクション情報ＲＬ１５－と、理想モデルＭＤと、対話ＤＬｚのパターンＰＴ１～ＰＴ６とに基づいて、代表社員Ｆ２５による応答として推奨される推奨フィードバックを選択する。
【0123】
ステップＳ４をステップＳ４－１と、Ｓ４－２とに分けてより詳細に説明する。ステップＳ４－１では、選択部１３４は、リフレクション情報ＲＬ１５－５と、理想モデルＭＤとの照合により、一般社員Ｒ１５の状態と代表社員Ｆ２５の状態との関係性が理想モデルＭＤで定義される状態遷移（すなわち第１フェーズＰＨ１～第５フェーズＰＨ５）においていずれのフェーズであるかを特定する。以下では、選択部１３４が、第３フェーズＰＨ３を特定したものとして説明する。
【0124】
ステップＳ４－２では、選択部１３４は、ステップＳ４－１で特定したフェーズである第３フェーズＰＨ３と、対話ＤＬｚのパターンＰＴ１～ＰＴ６とに基づいて、対象閲覧者である代表社員Ｆ２５による、対象入力者である一般社員Ｒ１５に対する応答として推奨される推奨フィードバックを選択する。具体的には、選択部１３４は、対話ＤＬｚのパターンＰＴ１～ＰＴ６のうち、第３フェーズＰＨ３に対応付けられる組であって、感情♯３および価値観♯３の組が構成項目として取り扱われているパターンを特定する。そして、選択部１３４は、特定したパターンを推奨フィードバックとして選択する。例えば、選択部１３４は、特定したパターンで示されるフィードバックコメントを推奨フィードバックとして選択してよい。
【0125】
例えば、選択部１３４は、パターンＰＴ１に対応するフィードバックコメントＣＭ（ＰＴ１）と、パターンＰＴ２に対応するフィードバックコメントＣＭ（ＰＴ２）と、パターンＰＴ３に対応するフィードバックコメントＣＭ（ＰＴ３）とを選択したものとする。係る場合、提供部１３５は、フィードバックコメントＣＭ（ＰＴ１）と、フィードバックコメントＣＭ（ＰＴ２）と、フィードバックコメントＣＭ（ＰＴ３）とを、推奨フィードバックとして代表社員Ｆ２５に提供する。
【0126】
例えば、提供部１３５は、フィードバックコメントＣＭ（ＰＴ１）、フィードバックコメントＣＭ（ＰＴ２）、フィードバックコメントＣＭ（ＰＴ３）のうち、いずれか１つを選択可能に制御した状態でこれらをアプリＡＰを介して提供してよい。
【0127】
なお、フィードバックコメントＣＭ（ＰＴ１）、フィードバックコメントＣＭ（ＰＴ２）、フィードバックコメントＣＭ（ＰＴ３）のうち、より最適であると推定されものを選択部１３４が選択することで、提供部１３５は、この最適なフィードバックコメントを代表社員Ｆ２５に代わって応答してもよい。つまり、情報処理装置１００は、対象閲覧者に代わって動的にフィードバックしてもよい。
【0128】
ここで、図３の例によると、代表社員Ｆ２５は、フィードバックコメントＣＭ（ＰＴ２）を選択し、選択したフィードバックコメントＣＭ（ＰＴ２）を含むフィードバック情報ＦＢ２５－５を入力したとする。なお、フィードバック情報ＦＢ２５－５には、代表社員Ｆ２５の属性Ａ２５を示す属性情報も含まれてよい。
【0129】
また、代表社員Ｆ２５によってフィードバック情報ＦＢ２５－５が入力されると、一般社員Ｒ１５は、フィードバック情報ＦＢ２５－５に含まれるコメントＣＭ（ＰＴ２）を評価する。
【0130】
このように、一般社員Ｒ１５が評価した時点で、一連の対話ＤＬ５は終了されてよい。そうすると、収集部１３１は、対話ＤＬ５が開始されてから終了されるまでにおいて、一般社員Ｒ１５と代表社員Ｆ２５との間でやり取りされた情報を取得する。具体的には、収集部１３１は、一般社員Ｒ１５側のリフレクションに関する情報として、属性Ａ１５およびリフレクション情報ＲＬ１５－５の組を取得し、代表社員Ｆ２５側のフィードバックに関する情報として、属性Ａ２５およびフィードバック情報ＦＢ２５－５の組を取得する。また、収集部１３１は、一般社員Ｒ１５による評価結果（例えば、「良い」または「悪い」）を示す評価ＥＶ１５も取得する。このようにして、収集部１３１は、新たに行われた対話ＤＬ５についても、その履歴情報を取得することで、取得した履歴情報が今後のパターン検出に利用されるよう制御してよい。
【0131】
〔５．処理手順〕
続いて、図５を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。なお、図５では、図３の例を適宜採用して情報処理の流れを説明する。
続いて、図５を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。なお、図５では、図３の例を適宜採用して情報処理の流れを説明する。
【0132】
まず、収集部１３１は、対話ＤＬｚの履歴情報を収集する（ステップＳ５０１）。例えば、収集部１３１は、一般社員Ｒｘと代表社員Ｆｙとの間で対話ＤＬｚが行われることに応じて対話ＤＬｚの履歴情報を取得する。そして、収集部１３１は、取得した対話ＤＬｚの履歴情報を履歴情報データベース１２１と蓄積させてゆくことで、対話ＤＬｚの履歴情報を収集する。
【0133】
対話ＤＬｚの履歴情報では、１つの対話ＤＬｚを識別する対話ＩＤによって、一般社員Ｒｘの属性Ａｘおよびリフレクション情報ＲＬｘの組と、代表社員Ｆｙの属性Ａｙおよびフィードバック情報ＦＢｙの組とが管理されてよい。また、フィードバック情報ＦＢｙに含まれるフィードバックコメントＣＭｙに対する一般社員Ｒｘの評価ＥＶｘも対話ＩＤによって管理されてよい。
【0134】
次に、検出部１３２は、対話ＤＬｚのパターンを検出する検出処理を行ううえで十分な量の対話ＤＬｚの履歴情報が収集できているか否かを判定する（ステップＳ５０２）。例えば、検出部１３２は、定期的にこのような判定を行ってよく、対話ＤＬｚの履歴情報が不足している場合には（ステップＳ５０２；Ｎｏ）、検出処理を行ううえで十分な量の履歴情報が収集されるまで待機する。
【0135】
一方、検出部１３２は、検出処理を行ううえで十分な量の履歴情報が収集された場合には（ステップＳ５０２；Ｙｅｓ）、一般社員Ｒｘによる評価ＥＶｘと、対話ＤＬｚの履歴情報とに基づいて、対話ＤＬｚのパターンを検出する（ステップＳ５０３）。例えば、検出部１３２は、コメントＣＭｙのうち、良評価が与えられた対象コメントＣＭｙ（対象フィードバック）を含むフィードバック情報ＦＢｙと、このフィードバック情報ＦＢｙに対応する対話ＤＬｚに含まれるリフレクション情報ＲＬｘとを、対話ＤＬｚの履歴情報から抽出する。そして、検出部１３２は、抽出した情報を学習データとして、一般社員Ｒｘの属性Ａｘと代表社員Ｆｙの属性Ａｙとに応じた関係性であって、構成項目に関する情報（例えば、意見ＯＰｘ、経験ＥＸｘ、感情ＥＭｘ、価値観ＶＡｘ、重要キーワード、あるいは、関連キーワード等）と、対象コメントＣＭｙとの関係性を学習する。そして、検出部１３２は、学習結果に基づいて、対話ＤＬｚのパターンを検出する。
【0136】
次に、取得部１３３は、対話ＤＬｚのパターンに基づき生成された理想モデルＭＤを取得する（ステップＳ５０４）。
【0137】
このような状態において、選択部１３４は、新たな対話ＤＬｚのためのリフレクションである新規リフレクションが入力されたか否かを判定する（ステップＳ５０５）。選択部１３４は、新規リフレクションが入力されていないと判定している間は（ステップＳ５０５；Ｎｏ）、新規リフレクションが入力されるまで待機する。
【0138】
一方、選択部１３４は、新規リフレクションが入力されたと判定できた場合には（ステップＳ５０５；Ｙｅｓ）、新規リフレクションを閲覧する人物が出現するまで待機し、新規リフレクションを閲覧する人物の出現により対象閲覧者を検出できた場合には、ステップＳ５０６に移行する。
【0139】
例えば、選択部１３４は、新規リフレクションを示すリフレクション情報ＲＬｘと、理想モデルＭＤと、対話ＤＬｚのパターンとに基づき、新規リフレクションに対して対象閲覧者が応答すべきフィードバックコメントを選択する（ステップＳ５０６）。
【0140】
そして、提供部１３５は、選択部１３４により選択されたフィードバックコメントを推奨フィードバックとして対象閲覧者に提示する（ステップＳ５０７）。
【0141】
〔６．まとめ〕
これまでの説明によれば、情報処理装置１００は、入力者によるリフレクションに対して、閲覧者が適切な内容をフィードバックできるようフィードバックを最適化することができる。この結果、入力者は、自律的に気付きを得て行動を起こそうとするモチベーションを高められることになるため、より多くの経験を積み、そして、経験を学習に変えることができるようになる。また、入力者が属する組織は、入力者による学びを知見とすることで、その知見を運営に生かすことで組織開発してゆくことができるようになる。
これまでの説明によれば、情報処理装置１００は、入力者によるリフレクションに対して、閲覧者が適切な内容をフィードバックできるようフィードバックを最適化することができる。この結果、入力者は、自律的に気付きを得て行動を起こそうとするモチベーションを高められることになるため、より多くの経験を積み、そして、経験を学習に変えることができるようになる。また、入力者が属する組織は、入力者による学びを知見とすることで、その知見を運営に生かすことで組織開発してゆくことができるようになる。
【0142】
〔７．ハードウェア構成〕
次に、実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図６を参照すると、情報処理装置１００は、例えば、プロセッサ８０１と、ＲＯＭ８０２と、ＲＡＭ８０３と、ホストバス８０４と、ブリッジ８０５と、外部バス８０６と、インターフェース８０７と、入力装置８０８と、出力装置８０９と、ストレージ８１０と、ドライブ８１１と、接続ポート８１２と、通信装置８１３と、を有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよい。
次に、実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図６を参照すると、情報処理装置１００は、例えば、プロセッサ８０１と、ＲＯＭ８０２と、ＲＡＭ８０３と、ホストバス８０４と、ブリッジ８０５と、外部バス８０６と、インターフェース８０７と、入力装置８０８と、出力装置８０９と、ストレージ８１０と、ドライブ８１１と、接続ポート８１２と、通信装置８１３と、を有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよい。
【0143】
（プロセッサ８０１）
プロセッサ８０１は、例えば、演算処理装置または制御装置として機能し、ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３、ストレージ８１０、またはリムーバブル記録媒体９０１に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般またはその一部を制御する。
プロセッサ８０１は、例えば、演算処理装置または制御装置として機能し、ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３、ストレージ８１０、またはリムーバブル記録媒体９０１に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般またはその一部を制御する。
【0144】
（ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３）
ＲＯＭ８０２は、プロセッサ８０１に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータなどを格納する手段である。ＲＡＭ８０３には、例えば、プロセッサ８０１に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータなどが一時的または永続的に格納される。
ＲＯＭ８０２は、プロセッサ８０１に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータなどを格納する手段である。ＲＡＭ８０３には、例えば、プロセッサ８０１に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータなどが一時的または永続的に格納される。
【0145】
（ホストバス８０４、ブリッジ８０５、外部バス８０６、インターフェース８０７）
プロセッサ８０１、ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス８０４を介して相互に接続される。一方、ホストバス８０４は、例えば、ブリッジ８０５を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス８０６に接続される。また、外部バス８０６は、インターフェース８０７を介して種々の構成要素と接続される。
プロセッサ８０１、ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス８０４を介して相互に接続される。一方、ホストバス８０４は、例えば、ブリッジ８０５を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス８０６に接続される。また、外部バス８０６は、インターフェース８０７を介して種々の構成要素と接続される。
【0146】
（入力装置８０８）
入力装置８０８には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、およびレバーなどが用いられる。さらに、入力装置８０８としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。また、入力装置８０８には、マイクロフォンなどの音声入力装置が含まれる。
入力装置８０８には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、およびレバーなどが用いられる。さらに、入力装置８０８としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。また、入力装置８０８には、マイクロフォンなどの音声入力装置が含まれる。
【0147】
（出力装置８０９）
出力装置８０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ、または有機ＥＬなどのディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホンなどのオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、またはファクシミリなど、取得した情報を利用者に対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置である。また、本実施形態に係る出力装置８０９は、触覚刺激を出力することが可能な種々の振動デバイスを含む。
出力装置８０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ、または有機ＥＬなどのディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホンなどのオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、またはファクシミリなど、取得した情報を利用者に対して視覚的または聴覚的に通知することが可能な装置である。また、本実施形態に係る出力装置８０９は、触覚刺激を出力することが可能な種々の振動デバイスを含む。
【0148】
（ストレージ８１０）
ストレージ８１０は、各種のデータを格納するための装置である。ストレージ８１０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどが用いられる。
ストレージ８１０は、各種のデータを格納するための装置である。ストレージ８１０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどが用いられる。
【0149】
（ドライブ８１１）
ドライブ８１１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９０１に記録された情報を読み出し、またはリムーバブル記録媒体９０１に情報を書き込む装置である。
ドライブ８１１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９０１に記録された情報を読み出し、またはリムーバブル記録媒体９０１に情報を書き込む装置である。
【0150】
（接続ポート８１２）
接続ポート８１２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ－２３２Ｃポート、または光オーディオ端子などのような外部接続機器９０２を接続するためのポートである。
接続ポート８１２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ－２３２Ｃポート、または光オーディオ端子などのような外部接続機器９０２を接続するためのポートである。
【0151】
（通信装置８１３）
通信装置８１３は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、例えば、有線または無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または各種通信用のモデムなどである。
通信装置８１３は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、例えば、有線または無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または各種通信用のモデムなどである。
【0152】
（リムーバブル記録媒体９０１）
リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）メディア、ＨＤ ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディアなどである。もちろん、リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、または電子機器などであってもよい。
リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）メディア、ＨＤ ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディアなどである。もちろん、リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、または電子機器などであってもよい。
【0153】
（外部接続機器９０２）
外部接続機器９０２は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、またはＩＣレコーダなどである。
外部接続機器９０２は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、またはＩＣレコーダなどである。
【0154】
なお、実施形態に係る記憶部１２０は、ＲＯＭ８０２やＲＡＭ８０３、ストレージ８１０によって実現される。また、プロセッサ８０１によって実現される実施形態に係る制御部１３０が、収集部１３１と、検出部１３２と、取得部１３３と、選択部１３４と、提供部１３５とを実現する各制御プログラム（例えば、実施形態に係る情報処理プログラム）を、ＲＯＭ８０２やＲＡＭ８０３などから読み出し実行する。
【0155】
〔８．その他〕
上記した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部は、手動的に行われてもよい。また、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部は、公知の方法で自動的に行われてもよい。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られるものではない。
上記した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部は、手動的に行われてもよい。また、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部は、公知の方法で自動的に行われてもよい。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られるものではない。
【0156】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されなくともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。また、各構成要素は、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成してもよい。また、上記してきた各処理は、矛盾しない範囲で適宜組み合わせて実行されてもよい。
【0157】
以上、本願の実施形態をいくつかの図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【符号の説明】
【0158】
１ 情報処理システム
１０ 入力者装置
２０ 閲覧者装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 履歴情報データベース
１２２ 対話パターンデータベース
１３０ 制御部
１３１ 収集部
１３２ 検出部
１３３ 取得部
１３４ 選択部
１３５ 提供部
１０ 入力者装置
２０ 閲覧者装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 履歴情報データベース
１２２ 対話パターンデータベース
１３０ 制御部
１３１ 収集部
１３２ 検出部
１３３ 取得部
１３４ 選択部
１３５ 提供部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】