(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】P2024125498
(43)【公開日】2024-09-19
(54)【発明の名称】相談支援システム、相談支援方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20240911BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023033347
(22)【出願日】2023-03-06
(71)【出願人】
【識別番号】522083536
【氏名又は名称】株式会社イグアス
(74)【代理人】
【識別番号】110002790
【氏名又は名称】Ｏｎｅ ｉｐ弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】中村 彬
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L049CC11
5L050CC11
(57)【要約】
【課題】ユーザーに合ったトレーナーを提案することができる技術を提供することち
【解決手段】相談支援システムであって、被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶する被相談者情報記憶部と、相談者が抱える第２の悩みを取得する取得部と、第２の悩みが第１の悩みに含まれることに応じて、被相談者と相談者との相性を推定する推定部と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図１
【解決手段】相談支援システムであって、被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶する被相談者情報記憶部と、相談者が抱える第２の悩みを取得する取得部と、第２の悩みが第１の悩みに含まれることに応じて、被相談者と相談者との相性を推定する推定部と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶する被相談者情報記憶部と、
相談者が抱える第２の悩みを取得する取得部と、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする相談支援システム。
相談者が抱える第２の悩みを取得する取得部と、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする相談支援システム。
【請求項2】
請求項１に記載の相談支援システムであって、
前記被相談者情報記憶部は、前記第１の悩みとともに、前記被相談者が過去に前記第１の悩みを乗り越えたか否かを示す克服情報を記憶し、
前記推定部は、前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて前記相性の度合を推定し、
前記推定部は、前記克服情報が前記第１の悩みを乗り越えたことを示す場合に、前記度合を増加させること、
を特徴とする相談支援システム。
前記被相談者情報記憶部は、前記第１の悩みとともに、前記被相談者が過去に前記第１の悩みを乗り越えたか否かを示す克服情報を記憶し、
前記推定部は、前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて前記相性の度合を推定し、
前記推定部は、前記克服情報が前記第１の悩みを乗り越えたことを示す場合に、前記度合を増加させること、
を特徴とする相談支援システム。
【請求項3】
請求項１に記載の相談支援システムであって、
前記被相談者情報記憶部は、複数の前記被相談者について、前記第１の悩みを記憶し、
前記推定部は、前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれる第１の度合に応じて、前記相性の第２の度合を決定し、
前記第２の度合に応じて、前記被相談者の一部を選択し、選択した前記被相談者を前記相談者に提案する提案部を備えること、
を特徴とする相談支援システム。
前記被相談者情報記憶部は、複数の前記被相談者について、前記第１の悩みを記憶し、
前記推定部は、前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれる第１の度合に応じて、前記相性の第２の度合を決定し、
前記第２の度合に応じて、前記被相談者の一部を選択し、選択した前記被相談者を前記相談者に提案する提案部を備えること、
を特徴とする相談支援システム。
【請求項4】
請求項１に記載の相談支援システムであって、
前記被相談者情報記憶部は、前記第１の悩みに係る第１の属性を記憶し、
前記第２の悩みに係る第２の属性を特定するための質問を記憶する質問記憶部と、
前記質問に対する回答を前記相談者から取得し、前記回答に応じて前記第２の属性を特定する属性特定部と、
をさらに備え、
前記推定部は、前記第１及び第２の属性が一致することに応じて前記相性を推定すること、
を特徴とする相談支援システム。
前記被相談者情報記憶部は、前記第１の悩みに係る第１の属性を記憶し、
前記第２の悩みに係る第２の属性を特定するための質問を記憶する質問記憶部と、
前記質問に対する回答を前記相談者から取得し、前記回答に応じて前記第２の属性を特定する属性特定部と、
をさらに備え、
前記推定部は、前記第１及び第２の属性が一致することに応じて前記相性を推定すること、
を特徴とする相談支援システム。
【請求項5】
被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶するステップと、
相談者が抱える第２の悩みを取得するステップと、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定するステップと、
をコンピュータが備えることを特徴とする相談支援方法。
相談者が抱える第２の悩みを取得するステップと、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定するステップと、
をコンピュータが備えることを特徴とする相談支援方法。
【請求項6】
被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶するステップと、
相談者が抱える第２の悩みを取得するステップと、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
相談者が抱える第２の悩みを取得するステップと、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、相談支援システム、相談支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１ではユーザーにアドバイザーを提案しようとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－１８７４７５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、適切なアドバイザーを提案することは難しい。
【0005】
本発明はこのような背景を鑑みてなされたものであり、ユーザーに合ったトレーナーを提案することができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、相談支援システムであって、トレーナーが過去に抱えた第１の悩みを記憶するトレーナー情報記憶部と、ユーザーが抱える第２の悩みを取得する取得部と、前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記トレーナーと前記ユーザーとの相性を推定する推定部と、を備えることを特徴とする。
【0007】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、ユーザーに合ったトレーナーを提案することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】本発明の一実施形態に係る相談支援システムの全体構成例を示す図である。
【図2】管理サーバ２のハードウェア構成例を示す図である。
【図3】管理サーバ２のソフトウェア構成例を示す図である。
【図4】管理サーバ２の動作を説明する図である。
【図5】第２の実施形態に係る管理サーバ２のソフトウェア構成例を示す図である。
【図6】第３の実施形態に係る管理サーバ２のソフトウェア構成例を示す図である。
【図7】第４の実施形態に係る管理サーバ２のソフトウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
＜発明の概要＞
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明は、たとえば、以下のような構成を備える。
［項目１］（同じ悩みを抱えたかどうかで相性を判断）
被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶する被相談者情報記憶部と、
相談者が抱える第２の悩みを取得する取得部と、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする相談支援システム。
［項目２］（悩みを乗り越えていたら加算）
項目１に記載の相談支援システムであって、
前記被相談者情報記憶部は、前記第１の悩みとともに、前記被相談者が過去に前記第１の悩みを乗り越えたか否かを示す克服情報を記憶し、
前記推定部は、前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて前記相性の度合を推定し、
前記推定部は、前記克服情報が前記第１の悩みを乗り越えたことを示す場合に、前記度合を増加させること、
を特徴とする相談支援システム。
［項目３］（被相談者をレコメンド）
項目１に記載の相談支援システムであって、
前記被相談者情報記憶部は、複数の前記被相談者について、前記第１の悩みを記憶し、
前記推定部は、前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれる第１の度合に応じて、前記相性の第２の度合を決定し、
前記第２の度合に応じて、前記被相談者の一部を選択し、選択した前記被相談者を前記相談者に提案する提案部を備えること、
を特徴とする相談支援システム。
［項目４］（アセスメントから悩みのタイプを特定）
項目１に記載の相談支援システムであって、
前記被相談者情報記憶部は、前記第１の悩みに係る第１の属性を記憶し、
前記第２の悩みに係る第２の属性を特定するための質問を記憶する質問記憶部と、
前記質問に対する回答を前記相談者から取得し、前記回答に応じて前記第２の属性を特定する属性特定部と、
をさらに備え、
前記推定部は、前記第１及び第２の属性が一致することに応じて前記相性を推定すること、
を特徴とする相談支援システム。
［項目５］（方法）
被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶するステップと、
相談者が抱える第２の悩みを取得するステップと、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定するステップと、
をコンピュータが備えることを特徴とする相談支援方法。
［項目６］（方法）
被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶するステップと、
相談者が抱える第２の悩みを取得するステップと、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明は、たとえば、以下のような構成を備える。
［項目１］（同じ悩みを抱えたかどうかで相性を判断）
被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶する被相談者情報記憶部と、
相談者が抱える第２の悩みを取得する取得部と、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする相談支援システム。
［項目２］（悩みを乗り越えていたら加算）
項目１に記載の相談支援システムであって、
前記被相談者情報記憶部は、前記第１の悩みとともに、前記被相談者が過去に前記第１の悩みを乗り越えたか否かを示す克服情報を記憶し、
前記推定部は、前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて前記相性の度合を推定し、
前記推定部は、前記克服情報が前記第１の悩みを乗り越えたことを示す場合に、前記度合を増加させること、
を特徴とする相談支援システム。
［項目３］（被相談者をレコメンド）
項目１に記載の相談支援システムであって、
前記被相談者情報記憶部は、複数の前記被相談者について、前記第１の悩みを記憶し、
前記推定部は、前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれる第１の度合に応じて、前記相性の第２の度合を決定し、
前記第２の度合に応じて、前記被相談者の一部を選択し、選択した前記被相談者を前記相談者に提案する提案部を備えること、
を特徴とする相談支援システム。
［項目４］（アセスメントから悩みのタイプを特定）
項目１に記載の相談支援システムであって、
前記被相談者情報記憶部は、前記第１の悩みに係る第１の属性を記憶し、
前記第２の悩みに係る第２の属性を特定するための質問を記憶する質問記憶部と、
前記質問に対する回答を前記相談者から取得し、前記回答に応じて前記第２の属性を特定する属性特定部と、
をさらに備え、
前記推定部は、前記第１及び第２の属性が一致することに応じて前記相性を推定すること、
を特徴とする相談支援システム。
［項目５］（方法）
被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶するステップと、
相談者が抱える第２の悩みを取得するステップと、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定するステップと、
をコンピュータが備えることを特徴とする相談支援方法。
［項目６］（方法）
被相談者が過去に抱えた第１の悩みを記憶するステップと、
相談者が抱える第２の悩みを取得するステップと、
前記第２の悩みが前記第１の悩みに含まれることに応じて、前記被相談者と前記相談者との相性を推定するステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【0011】
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の一実施形態に係る相談支援システムの全体構成例を示す図である。本実施形態の相談支援システムは、管理サーバ２を含んで構成される。管理サーバ２は、ユーザー端末１と通信ネットワーク３を介して通信可能に接続される。通信ネットワーク３は、たとえばインターネットであり、公衆電話回線網や携帯電話回線網、無線通信路、イーサネット（登録商標）などにより構築される。
図１は、本発明の一実施形態に係る相談支援システムの全体構成例を示す図である。本実施形態の相談支援システムは、管理サーバ２を含んで構成される。管理サーバ２は、ユーザー端末１と通信ネットワーク３を介して通信可能に接続される。通信ネットワーク３は、たとえばインターネットであり、公衆電話回線網や携帯電話回線網、無線通信路、イーサネット（登録商標）などにより構築される。
【0012】
本実施形態の相談支援システムは、ユーザーがトレーナーに恋愛の相談をすることを支援しようとするものである。本実施形態では、ユーザーと同じ悩みを抱えたことのあるトレーナーを提案するようにしている。
【0013】
なお、本明細書における「トレーナー（被相談者）」とは何らかの相談を受け、知識、経験、効率性、専門的知見等の観点から適切なアドバイスや指導を行い得る者をいい、例示すれば、相談役、補補佐人、顧問、助言者、コンサルタント、アドバイザー、相談役、家庭教師、チューター、教職員、教授、先生、教官、講師、指導員、コーチ等と呼ばれることがある。また、「ユーザー（相談者）」とは、自らの悩みや問題解決のために他人の意見を聞いたり話し合うことを希望し得る者をいい、例示すれば、クライアント、患者、サービス利用者、購入者、受講生、生徒、カスタマー、学習者、客、リピーター等と呼ばれることがある。
【0014】
ユーザー端末１は、相談をしようとしているユーザーが操作するコンピュータである。ユーザー端末１は、例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータなどとすることができる。
【0015】
管理サーバ２は、トレーナーを提案するコンピュータである。管理サーバ２は、例えばワークステーションやパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、あるいはクラウド・コンピューティングによって論理的に実現されてもよい。
【0016】
＜管理サーバ＞
図２は、管理サーバ２のハードウェア構成例を示す図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。管理サーバ２は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を備える。記憶装置２０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース２０４は、通信ネットワーク３に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置２０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置２０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。なお、後述する管理サーバ装置２の各機能部はＣＰＵ２０１が記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより実現され、管理サーバ２の各記憶部はメモリ２０２及び記憶装置２０３が提供する記憶領域の一部として実現される。
図２は、管理サーバ２のハードウェア構成例を示す図である。なお、図示された構成は一例であり、これ以外の構成を有していてもよい。管理サーバ２は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を備える。記憶装置２０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース２０４は、通信ネットワーク３に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置２０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置２０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。なお、後述する管理サーバ装置２の各機能部はＣＰＵ２０１が記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより実現され、管理サーバ２の各記憶部はメモリ２０２及び記憶装置２０３が提供する記憶領域の一部として実現される。
【0017】
図３は、管理サーバ２のソフトウェア構成例を示す図である。管理サーバ２は、トレーナー情報記憶部２３１と、質問記憶部２３２と、取得部２１１と、推定部２１２と、提案部２１３と、属性特定部２１４と、を備える。
【0018】
＜記憶部＞
トレーナー情報記憶部２３１は、トレーナーに関する情報（以下、トレーナー情報という。）を記憶する。トレーナー情報記憶部２３１は、複数のトレーナーについてトレーナー情報を管理する。トレーナー情報には、トレーナーを特定するための情報（トレーナーＩＤ）を含めることができる。トレーナー情報には、トレーナーが過去に抱えた悩み（第１の悩み）が含まれうる。悩みは、悩みを説明するテキスト情報とすることができる。トレーナー情報には、第１の悩みに代えて又は加えて、第１の悩みの属性を含めることができる。本実施形態では、悩みの属性は、悩みのタイプとすることができる。トレーナー情報には、トレーナーのプロフィールや自己紹介を含めることができる。プロフィールには、トレーナーの氏名や年齢などの属性、トレーナーの外見を撮影した画像データなどを含めることができる。また、トレーナー情報には、トレーナーが過去に抱えた悩みとともに、トレーナーが過去にその悩みを乗り越えたか否かを示す克服情報を含みうる。
トレーナー情報記憶部２３１は、トレーナーに関する情報（以下、トレーナー情報という。）を記憶する。トレーナー情報記憶部２３１は、複数のトレーナーについてトレーナー情報を管理する。トレーナー情報には、トレーナーを特定するための情報（トレーナーＩＤ）を含めることができる。トレーナー情報には、トレーナーが過去に抱えた悩み（第１の悩み）が含まれうる。悩みは、悩みを説明するテキスト情報とすることができる。トレーナー情報には、第１の悩みに代えて又は加えて、第１の悩みの属性を含めることができる。本実施形態では、悩みの属性は、悩みのタイプとすることができる。トレーナー情報には、トレーナーのプロフィールや自己紹介を含めることができる。プロフィールには、トレーナーの氏名や年齢などの属性、トレーナーの外見を撮影した画像データなどを含めることができる。また、トレーナー情報には、トレーナーが過去に抱えた悩みとともに、トレーナーが過去にその悩みを乗り越えたか否かを示す克服情報を含みうる。
【0019】
質問記憶部２３２は、ユーザーの悩みの属性（タイプ）を特定するための質問を記憶する。質問は、例えば、「甘え方がわからない？」など、タイプに該当するか中を問い合わせる質問であってもよいし、「ＸＸな態度を取ってしまうか？」など、タイプに該当する態度や心理状態などを問い合わせる質問であってもよい。本実施形態では、質問記憶部２３２は、質問と、当該質問に対する回答に応じてタイプを決定するためのロジックとを対応付けて記憶することができる。
【0020】
＜機能部＞
取得部２１１は、ユーザーが抱える悩み（第２の悩み）を取得する。悩みは、テキストデータであってもよいし、属性（タイプ）であってもよい。取得部２１１は、悩み又は悩みの属性を直接ユーザー端末１から受信するようにしてもよい。
取得部２１１は、ユーザーが抱える悩み（第２の悩み）を取得する。悩みは、テキストデータであってもよいし、属性（タイプ）であってもよい。取得部２１１は、悩み又は悩みの属性を直接ユーザー端末１から受信するようにしてもよい。
【0021】
属性特定部２１４は、悩みの属性（本実施形態では悩みのタイプ）を特定する。属性特定部２１４は、質問記憶部２３２に記憶されている質問をユーザー端末１に送信し、送信した質問に対する回答をユーザー端末１から受信し、受信した回答に基づいて悩みの属性を特定することができる。
【0022】
推定部２１２は、トレーナーとユーザーとの相性を推定する。推定部２１２は、ユーザーの悩み（第２の悩み）が、トレーナー情報の悩み（第１の悩み）に含まれた場合に、相性が良いと推定し、含まれない場合に相性が悪いと推定することができる。本実施形態では、相性は数値（度合）で表現するものとし、推定部２１２は、第２の悩みが第１の悩みに含まれる度合を相性度として求めることができる。推定部２１２は、第１及び第２の悩みのテキストの類似度を計算することができる。また、推定部２１２は、ユーザーの悩みのタイプとトレーナー情報の悩みのタイプが一致するか否かにより、相性が良いか悪いかを推定することができる。推定部２１２は、悩みの属性（タイプ）に複数のタイプが含まれている場合に、一致するタイプの個数を相性度として求めるようにしてもよい。
【0023】
推定部２１２は、トレーナー情報に含まれる克服情報が悩みを乗り越えたことを示す場合に、相性度を増加させることができる。
【0024】
提案部２１３は、相性度に応じて、トレーナーを選択する。提案部２１３は、トレーナー情報記憶部２３１に記憶されているトレーナー情報のうち、ユーザーから取得した悩みに基づく相性度の高い順に所定数のトレーナー情報を選択することができる。提案部２１３は、選択したトレーナー情報に係るトレーナーをユーザーに提案する。提案部２１３は、例えば、選択したトレーナー情報をユーザー端末１に送信することができる。
【0025】
＜動作＞
図４は、管理サーバ２の動作を説明する図である。
図４は、管理サーバ２の動作を説明する図である。
【0026】
管理サーバ２は、ユーザーの悩みを取得する（Ｓ３０１）。管理サーバ２は、ユーザー端末１から悩み（例えばテキストデータ）の入力を受信するようにしてもよいし、質問をユーザー端末１に送信し、送信した質問に対する回答をユーザー端末１から受信し、受信した回答に基づいて悩みのタイプを特定するようにしてもよい。管理サーバ２は、例えば、質問に対応するタイプ決定ロジックに回答を与えることにより、タイプを特定することができる。
【0027】
管理サーバ２は、ユーザーと同じ悩みを抱えていたかどうかに応じてユーザーとトレーナーとの相性を推定する（Ｓ３０２）。管理サーバ２は、取得した悩みを含む、あるいはユーザーの悩みに類似した悩みを含むトレーナー情報に対応するトレーナーとユーザーとの相性が良いと推定することができる。管理サーバ２は、取得したユーザーの悩みと、トレーナー情報の悩みとの類似度に応じて相性度を推定することができる。管理サーバ２は、トレーナー情報に含まれる克服情報が、悩みを乗り越えたことを示す場合には、例えば、相性度に所定値を加算することができる。
【0028】
管理サーバ２は、相性に応じてトレーナーを選択する（Ｓ３０３）。管理サーバ２は、例えば、相性が良いと推定したトレーナーに係るトレーナー情報を所定数トレーナー情報記憶部２３１から読み出し、あるいは、相性度の高い順に所定数のトレーナー情報を所定数トレーナー情報記憶部２３１から読み出すことができる。
【0029】
管理サーバ２は、選択したトレーナーをユーザーに提案する（Ｓ３０４）。管理サーバ２は、例えば、読み出したトレーナー情報をユーザー端末１に送信することができる。
【0030】
以上のようにして、本実施形態の相談支援システムによれば、ユーザーと同じ悩みを抱えていたトレーナーをユーザーに提案することができる。ユーザーと同じ悩みを抱えていたトレーナーは、自分事としてユーザーの悩みに傾聴することができると期待されるので、とくに恋愛に関する相談時には、そのトレーナーとユーザーとの相性はよいと推定される。したがって、ユーザーに相性のよいトレーナーを提案することができる。
＜第２の実施形態＞
また、本出願には以下のような内容も含まれる。
［項目７］
トレーナーごとに、前記トレーナーと相談した第１のユーザーが抱えていた悩みと前記ユーザーからの前記トレーナーの評価値とを対応付けて記憶する実績記憶部と、
第２のユーザーに係る前記悩みを取得する取得部と、
前記実績記憶部を参照して、取得した前記悩みに対応する前記トレーナーの中から、前記評価値に応じて前記トレーナーを選択するトレーナー選択部と、
選択した前記トレーナーを前記第２のユーザーに提案する提案部と、
を備えることを特徴とする相談支援システム。
［項目８］
項目７に記載の相談支援システムであって、
前記実績記憶部は、前記トレーナーごとに、前記悩みと、前記ユーザーの属性と、前記評価値とを対応付けて記憶し、
前記取得部は、前記悩みとともに前記第２のユーザーの前記属性を取得し、
前記トレーナー選択部は、前記悩み及び前記属性の一致度合が所定値以上の前記トレーナーの中から、前記評価値に応じて前記トレーナーを選択すること、
を特徴とする相談支援システム。
＜第２の実施形態＞
また、本出願には以下のような内容も含まれる。
［項目７］
トレーナーごとに、前記トレーナーと相談した第１のユーザーが抱えていた悩みと前記ユーザーからの前記トレーナーの評価値とを対応付けて記憶する実績記憶部と、
第２のユーザーに係る前記悩みを取得する取得部と、
前記実績記憶部を参照して、取得した前記悩みに対応する前記トレーナーの中から、前記評価値に応じて前記トレーナーを選択するトレーナー選択部と、
選択した前記トレーナーを前記第２のユーザーに提案する提案部と、
を備えることを特徴とする相談支援システム。
［項目８］
項目７に記載の相談支援システムであって、
前記実績記憶部は、前記トレーナーごとに、前記悩みと、前記ユーザーの属性と、前記評価値とを対応付けて記憶し、
前記取得部は、前記悩みとともに前記第２のユーザーの前記属性を取得し、
前記トレーナー選択部は、前記悩み及び前記属性の一致度合が所定値以上の前記トレーナーの中から、前記評価値に応じて前記トレーナーを選択すること、
を特徴とする相談支援システム。
【0031】
第２の実施形態では、過去のトレーナーへの相談実績から、ユーザーの悩みに応じてトレーナーの評価値を推定し、推定した評価値に応じてトレーナーを提案する。
【0032】
図５は、第２の実施形態に係る管理サーバ２のソフトウェア構成例を示す図である。第２の実施形態に係る管理サーバ２は、質問記憶部２３２に代えて、実績記憶部２３３を備えることができる。また、管理サーバ２は、ユーザー情報記憶部２３４と、トレーナー選択部２１５とを備えることができる。管理サーバ２は、推定部２１２及び属性特定部２１４を省略することができる。
【0033】
実績記憶部２３３は、トレーナーが過去に相談を受けたユーザーからの評価値を含む情報（以下、実績情報という。）を記憶する。実績情報には、相談を受けたトレーナーを特定するための情報（トレーナーＩＤ）、相談をしたユーザーを特定する情報（ユーザーＩＤ）、相談を受けた時期を示す情報（相談時期）、相談に含まれるユーザーの悩み、ユーザからの評価値を含めることができる。
【0034】
ユーザー情報記憶部２３４は、ユーザに関する情報（以下、ユーザー情報という。）を記憶する。ユーザー情報には、ユーザーを特定するための情報（ユーザーＩＤ）に対応付けて、ユーザーの氏名や年齢などの属性を含むプロフィール、ユーザーの相談に係る悩みが含まれる。
【0035】
トレーナー選択部２１５は、ユーザーの悩みに過去対応したことがあり、過去のユーザーからの評価の高いトレーナーを選択する。トレーナー選択部２１５は、取得部２１１が取得したユーザーの悩みに対応する実績情報を実績記憶部２３３から読み出す。トレーナー選択部２１５は、悩みがテキストデータである場合には、ユーザーから取得した悩みと、実績情報の悩みとの間で、テキストデータの類似度を判定し、類似度が所定値以上であるものを読み出すことができる。また、トレーナー選択部２１５は、悩みが１つ又は複数のタイプにより特定されている場合には、ユーザの悩みのタイプと、実績情報の悩みのタイプとの一致度合が所定数以上であるものを読み出すことができる。トレーナー選択部２１５は、読み出した実績情報に含まれる評価値に応じてトレーナーを選択することができる。トレーナー選択部２１５は、例えば、読み出した実績情報の評価値をトレーナーＩＤごとに集計し、評価値の集計値の高い順に所定数のトレーナーＩＤを選択し、選択したトレーナーＩＤに対応するトレーナー情報をトレーナー情報記憶部２３１から選択することができる。
【0036】
トレーナー選択部２１５は、悩みに加えて、相談をしようとするユーザーの属性と同じような属性のユーザーからの評価値に応じてトレーナーを選択するようにしてもよい。この場合、トレーナー選択部２１５は、相談を受けようとするユーザー（取得部２１１が悩みを取得するユーザー）の属性（プロフィール）をユーザー情報記憶部２３４から読み出すとともに、実績情報のそれぞれについて、ユーザーＩＤに対応する属性（プロフィール）をユーザー情報記憶部２３４から読み出し、ユーザの悩みに対応し、かつ、ユーザーの属性に対応する実績情報を実績情報記憶部２３３から読み出すことができる。トレーナー選択部２１５は、相談をしようとするユーザーの悩みに対応する実績情報（悩みに対応する実績情報は上述のようにして選択することができる。）のうち、相談をしようとするユーザーの属性と、実績情報に対応するユーザー情報の属性との一致度合が所定値以上であるものを読み出し、読み出した実績情報に含まれる評価値をトレーナーＩＤごとに集計（例えば平均）して、評価値の集計値の高い順に所定数のトレーナーＩＤを選択し、選択したトレーナーＩＤに対応するトレーナー情報をトレーナー情報記憶部２３１から選択することができる。
【0037】
提案部２１３は、トレーナー選択部２１５が選択したトレーナーをユーザーに提案する。提案部２１３は、トレーナー選択部２１５が選択したトレーナー情報をユーザー端末１に送信することができる。
【0038】
＜第３の実施形態＞
また、本出願には以下のような内容も含まれる。
［項目９］（別実施形態：評価予測）
トレーナーごとに、前記トレーナーと相談した第１のユーザーが抱えていた悩みと前記ユーザーからの前記トレーナーの評価値との関係を分析して前記悩みに基づいて前記評価値を推定する推定モデルを記憶するモデル記憶部と、
第２のユーザーの前記悩みを取得する取得部と、
取得した前記悩みを前記推定モデルに与えて求められる前記評価値に応じて前記トレーナーを選択するトレーナー選択部と、
選択した前記トレーナーを前記第２のユーザーに提案する提案部と、
を備えることを特徴とする相談支援システム。
［項目１０］（属性も入れる）
項目９に記載の相談支援システムであって、
前記推定モデルは、前記悩み及び前記ユーザーの属性と前記評価値との関係を分析して前記悩み及び前記属性に基づいて前記評価値を推定するものであり、
前記取得部は、前記悩みとともに前記第２のユーザーの前記属性を取得し、
前記トレーナー選択部は、取得した前記悩み及び前記属性を前記推定モデルに与えて求められる前記評価値に応じて前記トレーナーを選択すること、
を特徴とする相談支援システム。
［項目１１］（機械学習）
項目９に記載の相談支援システムであって、
前記推定モデルは、前記悩みを入力データとし、前記評価値を教師データとする機械学習により作成されること、
を特徴とする相談支援システム。
また、本出願には以下のような内容も含まれる。
［項目９］（別実施形態：評価予測）
トレーナーごとに、前記トレーナーと相談した第１のユーザーが抱えていた悩みと前記ユーザーからの前記トレーナーの評価値との関係を分析して前記悩みに基づいて前記評価値を推定する推定モデルを記憶するモデル記憶部と、
第２のユーザーの前記悩みを取得する取得部と、
取得した前記悩みを前記推定モデルに与えて求められる前記評価値に応じて前記トレーナーを選択するトレーナー選択部と、
選択した前記トレーナーを前記第２のユーザーに提案する提案部と、
を備えることを特徴とする相談支援システム。
［項目１０］（属性も入れる）
項目９に記載の相談支援システムであって、
前記推定モデルは、前記悩み及び前記ユーザーの属性と前記評価値との関係を分析して前記悩み及び前記属性に基づいて前記評価値を推定するものであり、
前記取得部は、前記悩みとともに前記第２のユーザーの前記属性を取得し、
前記トレーナー選択部は、取得した前記悩み及び前記属性を前記推定モデルに与えて求められる前記評価値に応じて前記トレーナーを選択すること、
を特徴とする相談支援システム。
［項目１１］（機械学習）
項目９に記載の相談支援システムであって、
前記推定モデルは、前記悩みを入力データとし、前記評価値を教師データとする機械学習により作成されること、
を特徴とする相談支援システム。
【0039】
第３の実施形態では、第２の実施形態と同様に過去のトレーナーへの相談実績から、ユーザーの悩みに応じてトレーナーの評価値を推定する。第３の実施形態では、トレーナーごとに、受けた悩みと評価値との関係を分析した推定モデルを作成し、この推定モデルを用いて評価値を推定する。
【0040】
図６は、第３の実施形態に係る管理サーバ２のソフトウェア構成例を示す図である。第３の実施形態に係る管理サーバ２は、図５に示す第２の実施形態に係る管理サーバ２に加えて、モデル記憶部２３５を備える。モデル記憶部２３５は、トレーナーを特定するための情報（トレーナ－ＩＤ）に対応付けて、推定モデルを記憶する。推定モデルは、トレーナーが過去にユーザーから受けた悩みと、当該ユーザーからの評価値との関係を分析して作成される。推定モデルは、悩み及びユーザーの属性と、ユーザーからの評価値との関係を分析して作成されるようにしてもよい。推定モデルは、例えば、重回帰分析により作成することができる。また、推定モデルは、機械学習により作成することもできる。悩みのテキストデータに含まれるキーワードやテキストデータをベクトル化したベクトルなど、悩みの特徴量を説明変数（入力データ）とし、ユーザーからの評価値を目的変数（教師データ）とする重回帰分析や機械学習により推定モデルを作成することができる。なお、悩みの特徴量に、ユーザの属性を加えることができる。
【0041】
トレーナー選択部２１５は、ユーザの悩みを推定モデルに与えて求められる推定値に応じてトレーナーを選択することができる。トレーナー選択部２１５は、例えば、モデル記憶部２３５に記憶されている推定モデルのそれぞれに、ユーザからの悩み（及び必要に応じてユーザの属性）を与えて当該ユーザが付けるであろう評価値を推定し、推定値の高い順に所定数の推定モデルを選択し、選択した推定モデルに対応するトレーナーＩＤが示すトレーナー情報をトレーナー情報記憶部２３１から読み出して、ユーザ端末１に送信することができる。
【0042】
＜第４の実施形態＞
また、本出願には以下のような内容も含まれる。
［項目１２］（別実施形態：継続時間予測）
トレーナーごとに、前記トレーナーと相談した第１のユーザーが抱える悩みと前記ユーザーによる前記トレーナーへの相談の継続期間との関係を分析して前記悩みに基づいて前記継続期間を推定する推定モデルを記憶するモデル記憶部と、
第２のユーザーの前記悩み及び前記属性を取得する取得部と、
前記悩みを前記推定モデルに与えて求められる前記継続期間に応じて前記トレーナーを選択するトレーナー選択部と、
選択した前記トレーナーを前記第２のユーザーに提案する提案部と、
を備えることを特徴とする相談支援システム。
［項目１３］（属性も入れる）
項目１２に記載の相談支援システムであって、
前記推定モデルは、前記悩み及び前記ユーザーの属性と前記継続期間との関係を分析して前記悩み及び前記属性に基づいて前記継続期間を推定するものであり、
前記取得部は、前記悩みとともに前記第２のユーザーの前記属性を取得し、
前記トレーナー選択部は、取得した前記悩み及び前記属性を前記推定モデルに与えて求められる前記継続期間に応じて前記トレーナーを選択すること、
を特徴とする相談支援システム。
［項目１４］
項目１２に記載の相談支援システムであって、
前記推定モデルは、前記悩みを入力データとし、前記継続期間を教師データとする機械学習により作成されること、
を特徴とする相談支援システム。
また、本出願には以下のような内容も含まれる。
［項目１２］（別実施形態：継続時間予測）
トレーナーごとに、前記トレーナーと相談した第１のユーザーが抱える悩みと前記ユーザーによる前記トレーナーへの相談の継続期間との関係を分析して前記悩みに基づいて前記継続期間を推定する推定モデルを記憶するモデル記憶部と、
第２のユーザーの前記悩み及び前記属性を取得する取得部と、
前記悩みを前記推定モデルに与えて求められる前記継続期間に応じて前記トレーナーを選択するトレーナー選択部と、
選択した前記トレーナーを前記第２のユーザーに提案する提案部と、
を備えることを特徴とする相談支援システム。
［項目１３］（属性も入れる）
項目１２に記載の相談支援システムであって、
前記推定モデルは、前記悩み及び前記ユーザーの属性と前記継続期間との関係を分析して前記悩み及び前記属性に基づいて前記継続期間を推定するものであり、
前記取得部は、前記悩みとともに前記第２のユーザーの前記属性を取得し、
前記トレーナー選択部は、取得した前記悩み及び前記属性を前記推定モデルに与えて求められる前記継続期間に応じて前記トレーナーを選択すること、
を特徴とする相談支援システム。
［項目１４］
項目１２に記載の相談支援システムであって、
前記推定モデルは、前記悩みを入力データとし、前記継続期間を教師データとする機械学習により作成されること、
を特徴とする相談支援システム。
【0043】
第４の実施形態では、過去のトレーナーへの相談実績から、ユーザーの悩みに応じて、当該ユーザーがトレーナーに相談を継続する継続期間を推定し、推定した継続期間に応じてトレーナーを提案する。
【0044】
図７は、第４の実施形態に係る管理サーバ２のソフトウェア構成例を示す図である。第４の実施形態に係る管理サーバ２は、第３の実施形態に係る管理サーバ２が備える実績記憶部２３３に代えて、実績記憶部２３６を備える。実績記憶部２３６は、実績機構部２３３の評価値を継続期間に変更したものである。
【0045】
また、モデル記憶部２３５に記憶される推定モデルは、ユーザからの悩みに基づいて継続期間を推定するためのモデルである。推定モデルは、トレーナーが過去にユーザーから受けた悩みと、当該ユーザーの当該トレーナーへの相談の継続期間との関係を分析して作成される。推定モデルは、悩み及びユーザーの属性と、ユーザーの継続期間との関係を分析して作成されるようにしてもよい。推定モデルは、例えば、重回帰分析により作成することができる。また、推定モデルは、機械学習により作成することもできる。悩みのテキストデータに含まれるキーワードやテキストデータをベクトル化したベクトルなど、悩みの特徴量を説明変数（入力データ）とし、ユーザーの継続期間を目的変数（教師データ）とする重回帰分析や機械学習により推定モデルを作成することができる。なお、悩みの特徴量に、ユーザの属性を加えることができる。
【0046】
トレーナー選択部２１５は、ユーザの悩みを推定モデルに与えて求められる継続期間に応じてトレーナーを選択することができる。トレーナー選択部２１５は、例えば、モデル記憶部２３５に記憶されている推定モデルのそれぞれに、ユーザからの悩み（及び必要に応じてユーザの属性）を与えて当該ユーザが相談を継続するであろう期間（継続期間）を推定し、継続期間の長い順に所定数の推定モデルを選択し、選択した推定モデルに対応するトレーナーＩＤが示すトレーナー情報をトレーナー情報記憶部２３１から読み出して、ユーザ端末１に送信することができる。
【0047】
なお、第４の実施形態に係る管理サーバ２は、モデル記憶部２３５を省略するようにしてもよい。この場合、トレーナー選択部２１５は、ユーザーの悩みに過去対応したことがあり、過去のユーザーの継続期間の長いトレーナーを選択することができる。例えば、トレーナー選択部２１５は、取得部２１１が取得したユーザーの悩みに対応する実績情報を実績記憶部２３６から読み出す。トレーナー選択部２１５は、悩みがテキストデータである場合には、ユーザーから取得した悩みと、実績情報の悩みとの間で、テキストデータの類似度を判定し、類似度が所定値以上であるものを読み出すことができる。また、トレーナー選択部２１５は、悩みが１つ又は複数のタイプにより特定されている場合には、ユーザの悩みのタイプと、実績情報の悩みのタイプとの一致度合が所定数以上であるものを読み出すことができる。トレーナー選択部２１５は、読み出した実績情報に含まれる継続期間に応じてトレーナーを選択することができる。トレーナー選択部２１５は、例えば、読み出した実績情報の継続期間をトレーナーＩＤごとに集計（例えば平均）し、継続期間の集計値の長い順に所定数のトレーナーＩＤを選択し、選択したトレーナーＩＤに対応するトレーナー情報をトレーナー情報記憶部２３１から選択することができる。
【0048】
また、トレーナー選択部２１５は、悩みに加えて、相談をしようとするユーザーの属性と同じような属性のユーザーからの評価値に応じてトレーナーを選択するようにしてもよい。この場合、トレーナー選択部２１５は、相談を受けようとするユーザー（取得部２１１が悩みを取得するユーザー）の属性（プロフィール）をユーザー情報記憶部２３４から読み出すとともに、実績情報のそれぞれについて、ユーザーＩＤに対応する属性（プロフィール）をユーザー情報記憶部２３４から読み出し、ユーザの悩みに対応し、かつ、ユーザーの属性に対応する実績情報を実績情報記憶部２３３から読み出すことができる。トレーナー選択部２１５は、相談をしようとするユーザーの悩みに対応する実績情報（悩みに対応する実績情報は上述のようにして選択することができる。）のうち、相談をしようとするユーザーの属性と、実績情報に対応するユーザー情報の属性との一致度合が所定値以上であるものを読み出し、読み出した実績情報に含まれる継続期間をトレーナーＩＤごとに集計（例えば平均）し、継続期間の集計値の長い順に所定数のトレーナーＩＤを選択し、選択したトレーナーＩＤに対応するトレーナー情報をトレーナー情報記憶部２３１から選択することができる。
【0049】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【符号の説明】
【0050】
１ ユーザー端末
２ 管理サーバ
２ 管理サーバ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】