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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-04-19
(45)【発行日】2024-04-30
(54)【発明の名称】ユーザ端末装置、プログラム及びリテラシレベル推定システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20240422BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2020046984
(22)【出願日】2020-03-17
(65)【公開番号】P2021149339
(43)【公開日】2021-09-27
【審査請求日】2023-01-03
(73)【特許権者】
【識別番号】501158538
【氏名又は名称】三菱電機インフォメーションネットワーク株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002491
【氏名又は名称】弁理士法人クロスボーダー特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】竹尾 大輔
【審査官】滝谷 亮一
(56)【参考文献】
【文献】特開２００４－３５５１０８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００５－２３４３３１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平１１－０２５３２０（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１９／０３６１９７４（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
情報の処理を実行するとともに入出力機能を有する情報処理装置であるユーザ端末装置において、前記ユーザ端末装置を使用するユーザを識別するユーザ識別子を格納しているユーザ識別子格納部と、
前記入出力機能でやりとりされる情報からテキストを抽出し、リテラシレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、前記推定対象識別子に対応付いている複数の用語とを含むレベル推定用レコードを参照することにより、抽出した前記テキストから前記レベル推定用レコードに含まれる前記用語を検出する用語検出部と、
複数の前記用語が検出された場合に、一つの用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、前記推定対象識別子で識別される前記推定対象に前記ユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、前記一つの用語が検出された前記テキストの元になる前記情報が前記入出力機能でどのように使用されたかを示す使用状況に基づき付与するユーザ関与度付与部と、
前記推定対象識別子と、前記ユーザ識別子と、前記関与度とを含むイベント情報を出力する出力部と、
を備えるユーザ端末装置。
【請求項2】
前記ユーザ関与度付与部は、検出された前記一つの用語に応じて、付与する前記関与度の大きさを調整する請求項１に記載のユーザ端末装置。
【請求項3】
前記ユーザ関与度付与部は、前記関与度として、ポイントを付与する請求項１または請求項２に記載のユーザ端末装置。
【請求項4】
情報の処理を実行するとともに入出力機能を有する情報処理装置であるコンピュータに、前記コンピュータを使用するユーザを識別するユーザ識別子を格納するユーザ識別子格納処理と、
前記入出力機能でやりとりされる情報からテキストを抽出し、リテラシレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、前記推定対象識別子に対応付いている複数の用語とを含むレベル推定用レコードを参照することにより、抽出した前記テキストから前記レベル推定用レコードに含まれる前記用語を検出する用語検出処理と、
複数の前記用語が検出された場合に、一つの用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、前記推定対象識別子で識別される前記推定対象に前記ユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、前記一つの用語が検出された前記テキストの元になる前記情報が前記入出力機能でどのように使用されたかを示す使用状況に基づき付与するユーザ関与度付与処理と、
前記推定対象識別子と、前記ユーザ識別子と、前記関与度とを含むイベント情報を出力する出力処理と、
を実行させるプログラム。
【請求項5】
情報の処理を実行するとともに入出力機能を有する情報処理装置であるユーザ端末装置と、前記ユーザ端末装置と通信するサーバ装置と、
を備えるリテラシレベル推定システムであって、
前記ユーザ端末装置は、
前記ユーザ端末装置を使用するユーザを識別するユーザ識別子を格納しているユーザ識別子格納部と、
前記入出力機能でやりとりされる情報からテキストを抽出し、リテラシレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、前記推定対象識別子に対応付いている複数の用語とを含むレベル推定用レコードを参照することにより、抽出した前記テキストから前記レベル推定用レコードに含まれる前記用語を検出する用語検出部と、
複数の前記用語が検出された場合に、一つの用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、前記推定対象識別子で識別される前記推定対象に前記ユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、前記一つの用語が検出された前記テキストの元になる前記情報が前記入出力機能でどのように使用されたかを示す使用状況に基づき付与するユーザ関与度付与部と、
前記一つのイベントごとに、前記推定対象識別子と、前記ユーザ識別子と、前記関与度とを含むイベント情報を、前記サーバ装置へ送信する出力部と、
を備え、
前記サーバ装置は、
前記ユーザ端末装置から複数のイベント情報を受信するイベント情報受信部と、
受信した複数のイベント情報を格納しているイベント情報格納部と、
前記推定対象識別子と前記ユーザ識別子とを含み前記ユーザのリテラシレベルを要求する要求情報を送信する要求送信装置から前記要求情報を受信し、前記要求情報の含む前記推定対象識別子及び前記ユーザ識別子に合致する前記イベント情報を、前記イベント情報格納部が格納している複数のイベント情報の中から抽出し、抽出した前記イベント情報の有する前記関与度を合計し、前記関与度の合計値に基づいて、前記要求情報の要求する前記リテラシレベルを決定し、決定したリテラシレベルを前記要求送信装置へ送信するリテラシレベル決定部と、
を備えるリテラシレベル推定システム。
【請求項6】
前記リテラシレベル決定部は、前記合計値を閾値と比較することにより、前記リテラシレベルを決定する請求項５に記載のリテラシレベル推定システム。
【請求項7】
前記閾値は、複数のサブ閾値に分かれている請求項６に記載のリテラシレベル推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、ユーザのリテラシレベルを推定する、ユーザ端末装置、プログラム及びリテラシレベル推定システムに関する。
【背景技術】
【0002】
製品及びサービスの利用者に対するユーザ対応では、ユーザとのコミュニケーションを円滑にするために、ユーザのリテラシに合わせて、ユーザ対応のための質問及び回答のための選択文章の言い回しを変えるなど、柔軟な対応が必要である。
ここで、ユーザ対応とは、ユーザへのサポート対応あるいはユーザからの意見収集のためのアンケート調査である。
また、リテラシとは、ユーザが、特定分野に対して、適切に理解、解釈し、活用する能力を意味する。
ここで、ユーザ対応とは、ユーザへのサポート対応あるいはユーザからの意見収集のためのアンケート調査である。
また、リテラシとは、ユーザが、特定分野に対して、適切に理解、解釈し、活用する能力を意味する。
【0003】
例えば、ＩＴ製品及びＩＴサービスにおいては、特定分野としてＩＴ分野に対するリテラシの低いユーザに対しては、本題に入る前に、いくつかの確認の質問あるいは専門用語を易しい表現に変えながらの会話が必要である。
一方、ＩＴ分野に対するリテラシの高いユーザに対しては、本題だけの質問あるいは専門用語での会話のほうが通じやすい。
ある特定分野に対するユーザの持つリテラシのレベル（以下、リテラシレベルという）を事前に把握するには、「アンケート」あるいは「理解度テスト」をユーザに依頼するなど、ユーザにリテラシレベルを直接確認する必要がある。
しかし、この確認は、ユーザにとって負担である。
一方、ＩＴ分野に対するリテラシの高いユーザに対しては、本題だけの質問あるいは専門用語での会話のほうが通じやすい。
ある特定分野に対するユーザの持つリテラシのレベル（以下、リテラシレベルという）を事前に把握するには、「アンケート」あるいは「理解度テスト」をユーザに依頼するなど、ユーザにリテラシレベルを直接確認する必要がある。
しかし、この確認は、ユーザにとって負担である。
【0004】
また、リテラシレベルはユーザが日々、知識を活用していくことで変化していくため、ユーザ対応が必要となった時点での、ユーザのリテラシレベルを知る必要がある。
【0005】
従来では、操作回数及び操作時間のようなユーザによるツールの操作実績をもとに、ユーザの「技術レベル」を算出する技術がある（例えば特許文献１）。
しかし、特許文献１はユーザの「技術レベル」を推測する技術であり、ユーザの「リテラシレベル」を推定する技術ではない。
しかし、特許文献１はユーザの「技術レベル」を推測する技術であり、ユーザの「リテラシレベル」を推定する技術ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【文献】国際公開第２０１４／１５５７１８号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
本開示は、特定分野に関するユーザのリテラシレベルを推測する装置及びシステムに関する。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本開示に係るユーザ端末装置は、情報の処理を実行する情報処理装置である。
本開示に係るユーザ端末装置は、
前記ユーザ端末装置を使用するユーザを識別するユーザ識別子を格納しているユーザ識別子格納部と、
リテラシレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、前記推定対象識別子に対応付いている複数の用語とを含むレベル推定用レコードを参照し、前記ユーザ端末装置の処理する前記情報から前記レベル推定用レコードに含まれる前記用語を検出する用語検出部と、
複数の前記用語が検出された場合に、一つの用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、前記推定対象識別子で識別される前記推定対象に前記ユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、前記一つの用語が検出された前記情報が使用される使用状況に基づき付与するユーザ関与度付与部と、
前記推定対象識別子と、前記ユーザ識別子と、前記関与度とを含むイベント情報を出力する出力部と、
を備える。
本開示に係るユーザ端末装置は、
前記ユーザ端末装置を使用するユーザを識別するユーザ識別子を格納しているユーザ識別子格納部と、
リテラシレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、前記推定対象識別子に対応付いている複数の用語とを含むレベル推定用レコードを参照し、前記ユーザ端末装置の処理する前記情報から前記レベル推定用レコードに含まれる前記用語を検出する用語検出部と、
複数の前記用語が検出された場合に、一つの用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、前記推定対象識別子で識別される前記推定対象に前記ユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、前記一つの用語が検出された前記情報が使用される使用状況に基づき付与するユーザ関与度付与部と、
前記推定対象識別子と、前記ユーザ識別子と、前記関与度とを含むイベント情報を出力する出力部と、
を備える。
【0009】
前記ユーザ関与度付与部は、
検出された前記一つの用語に応じて、付与する前記関与度の大きさを調整する。
検出された前記一つの用語に応じて、付与する前記関与度の大きさを調整する。
【0010】
前記ユーザ関与度付与部は、
前記関与度として、ポイントを付与する。
前記関与度として、ポイントを付与する。
【0011】
本開示に係るプログラムは、
情報の処理を実行する情報処理装置であるコンピュータに、
前記コンピュータを使用するユーザを識別するユーザ識別子を格納するユーザ識別子格納処理と、
リテラシレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、前記推定対象識別子に対応付いている複数の用語とを含むレベル推定用レコードを参照し、前記コンピュータの処理する前記情報から前記レベル推定用レコードに含まれる前記用語を検出する用語検出処理と、
複数の前記用語が検出された場合に、一つの用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、前記推定対象識別子で識別される前記推定対象に前記ユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、前記一つの用語が検出された前記情報が使用される使用状況に基づき付与するユーザ関与度付与処理と、
前記推定対象識別子と、前記ユーザ識別子と、前記関与度とを含むイベント情報を出力する出力処理と、
を実行させる。
情報の処理を実行する情報処理装置であるコンピュータに、
前記コンピュータを使用するユーザを識別するユーザ識別子を格納するユーザ識別子格納処理と、
リテラシレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、前記推定対象識別子に対応付いている複数の用語とを含むレベル推定用レコードを参照し、前記コンピュータの処理する前記情報から前記レベル推定用レコードに含まれる前記用語を検出する用語検出処理と、
複数の前記用語が検出された場合に、一つの用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、前記推定対象識別子で識別される前記推定対象に前記ユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、前記一つの用語が検出された前記情報が使用される使用状況に基づき付与するユーザ関与度付与処理と、
前記推定対象識別子と、前記ユーザ識別子と、前記関与度とを含むイベント情報を出力する出力処理と、
を実行させる。
【0012】
本開示に係るリテラシレベル推定システムは、情報の処理を実行する情報処理装置であるユーザ端末装置と、前記ユーザ端末装置と通信するサーバ装置と、を備える。
前記ユーザ端末装置は、
前記ユーザ端末装置を使用するユーザを識別するユーザ識別子を格納しているユーザ識別子格納部と、
リテラシレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、前記推定対象識別子に対応付いている複数の用語とを含むレベル推定用レコードを参照し、前記ユーザ端末装置の処理する前記情報から前記レベル推定用レコードに含まれる前記用語を検出する用語検出部と、
複数の前記用語が検出された場合に、一つの用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、前記推定対象識別子で識別される前記推定対象に前記ユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、前記一つの用語が検出された前記情報が使用される使用状況に基づき付与するユーザ関与度付与部と、
前記一つのイベントごとに、前記推定対象識別子と、前記ユーザ識別子と、前記関与度とを含むイベント情報を、前記サーバ装置へ送信する出力部と、
を備え、
前記サーバ装置は、
前記ユーザ端末装置から複数のイベント情報を受信するイベント情報受信部と、
受信した複数のイベント情報を格納しているイベント情報格納部と、
前記推定対象識別子と前記ユーザ識別子とを含み前記ユーザのリテラシレベルを要求する要求情報を送信する要求送信装置から前記要求情報を受信し、前記要求情報の含む前記推定対象識別子及び前記ユーザ識別子に合致する前記イベント情報を、前記イベント情報格納部が格納している複数のイベント情報の中から抽出し、抽出した前記イベント情報の有する前記関与度を合計し、前記関与度の合計値に基づいて、前記要求情報の要求する前記リテラシレベルを決定し、決定したリテラシレベルを前記要求送信装置へ送信するリテラシレベル決定部と、
を備える。
前記ユーザ端末装置は、
前記ユーザ端末装置を使用するユーザを識別するユーザ識別子を格納しているユーザ識別子格納部と、
リテラシレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、前記推定対象識別子に対応付いている複数の用語とを含むレベル推定用レコードを参照し、前記ユーザ端末装置の処理する前記情報から前記レベル推定用レコードに含まれる前記用語を検出する用語検出部と、
複数の前記用語が検出された場合に、一つの用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、前記推定対象識別子で識別される前記推定対象に前記ユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、前記一つの用語が検出された前記情報が使用される使用状況に基づき付与するユーザ関与度付与部と、
前記一つのイベントごとに、前記推定対象識別子と、前記ユーザ識別子と、前記関与度とを含むイベント情報を、前記サーバ装置へ送信する出力部と、
を備え、
前記サーバ装置は、
前記ユーザ端末装置から複数のイベント情報を受信するイベント情報受信部と、
受信した複数のイベント情報を格納しているイベント情報格納部と、
前記推定対象識別子と前記ユーザ識別子とを含み前記ユーザのリテラシレベルを要求する要求情報を送信する要求送信装置から前記要求情報を受信し、前記要求情報の含む前記推定対象識別子及び前記ユーザ識別子に合致する前記イベント情報を、前記イベント情報格納部が格納している複数のイベント情報の中から抽出し、抽出した前記イベント情報の有する前記関与度を合計し、前記関与度の合計値に基づいて、前記要求情報の要求する前記リテラシレベルを決定し、決定したリテラシレベルを前記要求送信装置へ送信するリテラシレベル決定部と、
を備える。
【0013】
前記リテラシレベル決定部は、
前記合計値を閾値と比較することにより、前記リテラシレベルを決定する。
前記合計値を閾値と比較することにより、前記リテラシレベルを決定する。
【0014】
前記閾値は、
複数のサブ閾値に分かれている。
複数のサブ閾値に分かれている。
【発明の効果】
【0015】
本開示によれば、特定分野に関するユーザのリテラシレベルを推測することができる。
【図面の簡単な説明】
【0016】
【図1】実施の形態１の図で、リテラシレベル推定システム１０のシステム構成の概要を示す図。
【図2】実施の形態１の図で、リテラシレベル推定システム１０における各装置の機能構成を示す図。
【図3】実施の形態１の図で、ユーザ端末装置１００のハードウェア構成図。
【図4】実施の形態１の図で、サーバ装置２００のハードウェア構成図。
【図5】実施の形態１の図で、要求送信装置３００のハードウェア構成図。
【図6】実施の形態１の図で、ユーザ端末装置１００の動作を示すフローチャート。
【図7】実施の形態１の図で、ステップＳ１２の処理を具体的に示す図。
【図8】実施の形態１の図で、ステップＳ１４の処理を具体的に示す図。
【図9】実施の形態１の図で、レベル推定用レコード２１１を示す図。
【図10】実施の形態１の図で、ユーザ関与度付与部１４０の実施する「関与度の付与」の考え方を示す図。
【図11】実施の形態１の図で、ユーザ関与度付与部１４０の実施する「関与度の付与」の考え方を示す別の図。
【図12】実施の形態１の図でユーザ関与度付与部１４０による、関与度の付与を説明する図。
【図13】実施の形態１の図で、サーバ装置２００のイベント情報格納部２２０を示す図。
【図14】実施の形態１の図で、要求送信装置３００からの要求情報３１０Ａによって、サーバ装置２００がリテラシレベルを計算する動作を示すフローチャート。
【図15】実施の形態１の図で、表示設定受付部３１０から要求情報３１０Ａが送信されたときの、イベント情報格納部２２０の格納状態を示す図。
【図16】実施の形態１の図で、要求情報３１０Ａがタイプ１の場合を示す図。
【図17】実施の形態１の図で、要求情報３１０Ａがタイプ２の場合を示す図。
【発明を実施するための形態】
【0017】
以下、実施の形態について、図を用いて説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。
【0018】
実施の形態１．
図１から図１７を参照して、実施の形態１のリテラシレベル推定システム１０を説明する。
図１は、リテラシレベル推定システム１０のシステム構成の概要を示す。リテラシレベル推定システム１０は、複数のユーザ端末装置１００と、サーバ装置２００と、要求送信装置３００とを備えている。各ユーザ端末装置１００は、情報の処理を実行する情報処理装置である。複数のユーザ端末装置１００、サーバ装置２００及び要求送信装置３００はネットワーク４００に接続している。
図１から図１７を参照して、実施の形態１のリテラシレベル推定システム１０を説明する。
図１は、リテラシレベル推定システム１０のシステム構成の概要を示す。リテラシレベル推定システム１０は、複数のユーザ端末装置１００と、サーバ装置２００と、要求送信装置３００とを備えている。各ユーザ端末装置１００は、情報の処理を実行する情報処理装置である。複数のユーザ端末装置１００、サーバ装置２００及び要求送信装置３００はネットワーク４００に接続している。
【0019】
リテラシレベル推定システム１０の概要は、以下のようである。複数のユーザ端末装置１００の各ユーザ端末装置１００は、ユーザによって使用される。ユーザ端末装置１００は使用するユーザか決まっている。図１では、ユーザＡが使用するユーザ端末装置１００及びユーザＢが使用するユーザ端末装置１００を例として示している。実際にはユーザＡ，Ｂ以外のユーザが使用する複数のユーザ端末装置１００がネットワーク４００に接続している。
【0020】
リテラシレベル推定システム１０では、ユーザ端末装置１００にインストールされているプログラムが、ユーザが日々の業務でユーザ端末装置１００が接している情報から、特定分野の用語を検出する。ユーザ端末装置１００にインストールされているプログラムは、特定分野についての一つの用語の検出を１イベントとして、１イベントにユーザ関与度としてポイントを付与する。ポイント付与は後述する。ユーザ端末装置１００にインストールされているプログラムは、特定分野を識別する識別子と、ユーザ端末装置１００のユーザを識別する識別子と、付与されたポイントとを含むイベント情報をサーバ装置２００に送信する。
【0021】
サーバ装置２００は、それぞれのユーザ端末装置１００からイベント情報を受信する。サーバ装置２００は、特定分野の識別子とユーザ端末装置１００とが同一のイベント情報を抽出し、イベント情報のポイントを合計する。サーバ装置２００はポイントの合計値に基づき、合計値の計算の元になったイベント情報におけるユーザ識別子の識別するユーザのその特定分野に関するリテラシを推測する。リテラシレベル推定システム１０によれば、ユーザのリテラシレベルを推測することができる。よって、ユーザのリテラシレベルに合わせた質問が可能とり、ユーザ満足度の向上を図ることが期待できる。
また、ユーザのリテラシレベルを把握できることで、アンケート対象ユーザの選定、アンケート回答の信頼性評価などが行えるようになる。また、アンケート以外でも、ユーザのリテラシレベルに合わせた営業、宣伝、コールセンター対応のような種々の対応が可能になる。リテラシレベル推定システム１０について、以下に詳しく説明する。
また、ユーザのリテラシレベルを把握できることで、アンケート対象ユーザの選定、アンケート回答の信頼性評価などが行えるようになる。また、アンケート以外でも、ユーザのリテラシレベルに合わせた営業、宣伝、コールセンター対応のような種々の対応が可能になる。リテラシレベル推定システム１０について、以下に詳しく説明する。
【0022】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図２は、リテラシレベル推定システム１０における各装置の機能構成を示す。以下にユーザ端末装置１００、サーバ装置２００、要求送信装置３００の機能構成を説明する。
図２は、リテラシレベル推定システム１０における各装置の機能構成を示す。以下にユーザ端末装置１００、サーバ装置２００、要求送信装置３００の機能構成を説明する。
【0023】
＜ユーザ端末装置１００＞
ユーザ端末装置１００は、レコード取得部１１０、テキスト抽出部１２０、用語検出部１３０、ユーザ関与度付与部１４０及び出力部１５０を備えている。テキスト抽出部１２０は音声認識部１２１を備えている。これらの機能は動作の説明で後述する。
ユーザ端末装置１００は、レコード取得部１１０、テキスト抽出部１２０、用語検出部１３０、ユーザ関与度付与部１４０及び出力部１５０を備えている。テキスト抽出部１２０は音声認識部１２１を備えている。これらの機能は動作の説明で後述する。
【0024】
＜サーバ装置２００＞
サーバ装置２００は、レベル推定用レコード格納部２１０、イベント情報格納部２２０、イベント情報受信部２３０及びリテラシレベル決定部２４０を備えている。これらの機能は動作の説明で後述する。
サーバ装置２００は、レベル推定用レコード格納部２１０、イベント情報格納部２２０、イベント情報受信部２３０及びリテラシレベル決定部２４０を備えている。これらの機能は動作の説明で後述する。
【0025】
＜要求送信装置３００＞
要求送信装置３００は、表示設定受付部３１０及び表示部３２０を備えている。これらの機能は動作の説明で後述する。
要求送信装置３００は、表示設定受付部３１０及び表示部３２０を備えている。これらの機能は動作の説明で後述する。
【0026】
【0027】
ユーザ端末装置１００は、コンピュータである。ユーザ端末装置１００は、プロセッサ６１０Ａを備える。ユーザ端末装置１００は、プロセッサ６１０Ａの他に、主記憶装置６２０Ａ、補助記憶装置６３０Ａ、入力ＩＦ６４０Ａ、出力ＩＦ６５０Ａ及び通信ＩＦ６６０Ａといった、他のハードウェアを備える。プロセッサ６１０Ａは、信号線６７０Ａを介して、他のハードウェアと接続され、他のハードウェアを制御する。
【0028】
ユーザ端末装置１００は、機能要素として、レコード取得部１１０、テキスト抽出部１２０、用語検出部１３０、ユーザ関与度付与部１４０及び出力部１５０を備える。レコード取得部１１０、テキスト抽出部１２０、用語検出部１３０、ユーザ関与度付与部１４０及び出力部１５０の機能は、プログラム６３１Ａにより実現される。
【0029】
プロセッサ６１０Ａは、プログラム６３１Ａを実行する装置である。プログラム６３１Ａは、レコード取得部１１０、テキスト抽出部１２０、用語検出部１３０、ユーザ関与度付与部１４０及び出力部１５０の機能を実現するプログラムである。プロセッサ６１０Ａは、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ６１０Ａの具体例は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。
【0030】
主記憶装置６２０Ａは記憶装置である。主記憶装置６２０Ａの具体例は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。主記憶装置６２０Ａは、プロセッサ６１０Ａの演算結果を保持する。
【0031】
補助記憶装置６３０Ａは、データを不揮発的に保管する記憶装置である。補助記憶装置６３０Ａの具体例は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）である。また、補助記憶装置６３０Ａは、ＳＤ（登録商標）（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。補助記憶装置６３０Ａは、ユーザ端末装置１００を使用するユーザを識別するユーザ識別子を格納するユーザ識別子格納部１６０を実現する。また補助記憶装置６３０Ａは、プログラム６３１Ａを記憶している。
【0032】
入力ＩＦ６４０Ａは、各装置からデータが入力されるポートである。入力ＩＦ６４０Ａには、キーボード６４１Ａ、マイク６４２Ａが接続されている。出力ＩＦ６５０Ａは、各種機器が接続され、各種機器にプロセッサ６１０Ａによりデータが出力されるポートである。出力ＩＦ６５０Ａには、表示装置６５１Ａ、スピーカ６５２Ａが接続されている。通信ＩＦ６６０Ａは、プロセッサが他の装置と通信するための通信ポートである。通信ＩＦ６６０Ａは、ネットワーク４００に接続される。
【0033】
プロセッサ６１０Ａは補助記憶装置６３０Ａからプログラム６３１Ａを主記憶装置６２０Ａにロードし、主記憶装置６２０Ａからプログラム６３１Ａを読み込み実行する。
【0034】
プログラム６３１Ａは、レコード取得部１１０、テキスト抽出部１２０、用語検出部１３０、ユーザ関与度付与部１４０及び出力部１５０の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程をコンピュータに実行させるプログラムである。
【0035】
プログラム６３１Ａは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
【0036】
【0037】
サーバ装置２００は、ユーザ端末装置１００と同様のコンピュータである。サーバ装置２００はユーザ端末装置１００と同様のハードウェア構成であるので、ユーザ端末装置１００と相違する部分を説明する。サーバ装置２００のハードウェアには符号の「Ｂ」を付している。
【0038】
サーバ装置２００は、機能要素として、イベント情報受信部２３０及びリテラシレベル決定部２４０を備えている。イベント情報受信部２３０及びリテラシレベル決定部２４０の機能は、プログラム６３１Ｂにより実現される。プロセッサ６１０Ｂは、プログラム６３１Ｂを実行する装置である。
【0039】
補助記憶装置６３０Ｂは、レベル推定用レコード格納部２１０及びイベント情報格納部２２０を実現する。また補助記憶装置６３０Ｂは、プログラム６３１Ｂを記憶している。
【0040】
プログラム６３１Ｂは、イベント情報受信部２３０及びリテラシレベル決定部２４０の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程をコンピュータに実行させるプログラムである。
【0041】
プログラム６３１Ｂは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
【0042】
【0043】
要求送信装置３００は、ユーザ端末装置１００と同様のコンピュータである。要求送信装置３００はユーザ端末装置１００と同様のハードウェア構成であるので、ユーザ端末装置１００と相違する部分を説明する。要求送信装置３００のハードウェアには符号の「Ｃ」を付している。
【0044】
要求送信装置３００は、機能要素として、表示設定受付部３１０及び表示部３２０を備えている。表示設定受付部３１０及び表示部３２０の機能は、プログラム６３１Ｃにより実現される。プロセッサ６１０Ｃは、プログラム６３１Ｃを実行する装置である。
【0045】
補助記憶装置６３０Ｃは、プログラム６３１Ｃを記憶している。
【0046】
プログラム６３１Ｃは、表示設定受付部３１０及び表示部３２０の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程をコンピュータに実行させるプログラムである。
【0047】
プログラム６３１Ｃは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
【0048】
図６は、ユーザ端末装置１００の動作を示すフローチャートである。
図７は、図６のステップＳ１２の処理を具体的に示している。
図８は、図６のステップＳ１４の処理において、関与度であるポイントの付与方法を具体的に示している。図８は図１２のポイントの付与方法に対応している。図６を参照してユーザ端末装置１００の動作を説明する。以下では、ユーザ端末装置１００のユーザは、ユーザＡとする。
図７は、図６のステップＳ１２の処理を具体的に示している。
図８は、図６のステップＳ１４の処理において、関与度であるポイントの付与方法を具体的に示している。図８は図１２のポイントの付与方法に対応している。図６を参照してユーザ端末装置１００の動作を説明する。以下では、ユーザ端末装置１００のユーザは、ユーザＡとする。
【0049】
＜ステップＳ１１＞
ステップＳ１１において、レコード取得部１１０は、サーバ装置２００のレベル推定用レコード格納部２１０に格納されているレベル推定用レコード２１１を、サーバ装置２００から取得する。レベル推定用レコード２１１は、リテラシのレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、推定対象識別子に対応付いている複数の用語である専門用語とを含むレコードである。複数の用語は、推定対象に関する専門用語である。図２のレベル推定用レコード格納部２１０及び図９に、レベル推定用レコード格納部２１０が格納しているレベル推定用レコード２１１を示している。図２に示すレベル推定用レコード格納部２１０の状態は図９と同一であるので図９を参照してレベル推定用レコード２１１を説明する。
ステップＳ１１において、レコード取得部１１０は、サーバ装置２００のレベル推定用レコード格納部２１０に格納されているレベル推定用レコード２１１を、サーバ装置２００から取得する。レベル推定用レコード２１１は、リテラシのレベルを推定する推定対象を識別する推定対象識別子と、推定対象識別子に対応付いている複数の用語である専門用語とを含むレコードである。複数の用語は、推定対象に関する専門用語である。図２のレベル推定用レコード格納部２１０及び図９に、レベル推定用レコード格納部２１０が格納しているレベル推定用レコード２１１を示している。図２に示すレベル推定用レコード格納部２１０の状態は図９と同一であるので図９を参照してレベル推定用レコード２１１を説明する。
【0050】
図９は、レベル推定用レコード２１１を示す図である。図９に示す、システム名及び専門用語からなる各行がレベル推定用レコード２１１である。システム名がシステムＸのレベル推定用レコード２１１では、［システム名］である「システムＸ」が推定対象識別子である。リテラシレベルを推定する推定対象はシステムＸである。また、［専門用語］における「無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＷＰＡ」のような専門用語が、推定対象識別子である「システムＸ」に対応付いている複数の用語である。ステップＳ１１では、レコード取得部１１０は、レベル推定用レコード格納部２１０から、［システム名］がシステムＸ、システムＹ・・・の複数のレベル推定用レコード２１１を取得する。
【0051】
＜ステップＳ１２＞
ステップＳ１２において、テキスト抽出部１２０はユーザ端末装置１００の有するそれぞれの入出力機能を監視し、それぞれの入出力機能でやりとりされる情報からテキストを抽出する。
図７では、ステップＳ１２において、テキスト抽出部１２０が、それぞれの入出力機能でやりとりされる情報からテキストを抽出する状況を示している。
ステップＳ１２ａは、入出力機能がキーボード入力の場合である。テキスト抽出部１２０は、キー入力されたテキストを抽出する。
ステップＳ１２ｂは、入出力機能がクリップボード入力の場合である。テキスト抽出部１２０は、ペーストされたテキストを抽出する。
ステップＳ１２ｃは、入出力機能が画面出力の場合である。テキスト抽出部１２０は、画面表示されたテキストを抽出する。
ステップＳ１２ｄは、入出力機能がマイク入力の場合である。テキスト抽出部１２０は、ステップＳ１２ｆにおいて、音声認識部１２１を使用して、マイク入力された音声をテキスト化してテキストを抽出する。
ステップＳ１２ｅは、入出力機能がスピーカ出力の場合である。テキスト抽出部１２０は、ステップＳ１２ｆにおいて、音声認識部１２１を使用して、スピーカ出力される音声をテキスト化してテキストを抽出する。
ステップＳ１２において、テキスト抽出部１２０はユーザ端末装置１００の有するそれぞれの入出力機能を監視し、それぞれの入出力機能でやりとりされる情報からテキストを抽出する。
図７では、ステップＳ１２において、テキスト抽出部１２０が、それぞれの入出力機能でやりとりされる情報からテキストを抽出する状況を示している。
ステップＳ１２ａは、入出力機能がキーボード入力の場合である。テキスト抽出部１２０は、キー入力されたテキストを抽出する。
ステップＳ１２ｂは、入出力機能がクリップボード入力の場合である。テキスト抽出部１２０は、ペーストされたテキストを抽出する。
ステップＳ１２ｃは、入出力機能が画面出力の場合である。テキスト抽出部１２０は、画面表示されたテキストを抽出する。
ステップＳ１２ｄは、入出力機能がマイク入力の場合である。テキスト抽出部１２０は、ステップＳ１２ｆにおいて、音声認識部１２１を使用して、マイク入力された音声をテキスト化してテキストを抽出する。
ステップＳ１２ｅは、入出力機能がスピーカ出力の場合である。テキスト抽出部１２０は、ステップＳ１２ｆにおいて、音声認識部１２１を使用して、スピーカ出力される音声をテキスト化してテキストを抽出する。
【0052】
＜ステップＳ１３＞
ステップＳ１３において、用語検出部１３０が、テキスト抽出部１２０により抽出されたそれぞれのテキストに、レベル推定用レコード２１１に含まれる専門用語が含まれるかどうかを判定する。用語検出部１３０は、レベル推定用レコード２１１を参照し、ユーザ端末装置１００の処理する情報からレベル推定用レコード２１１に含まれる専門用語を検出する。「ユーザ端末装置１００の処理する情報」とは、ステップＳ１２ａでは、キー入力される情報である。ステップＳ１２ｂでは、ペーストされる情報である。ステップＳ１２ｃでは、画面表示される情報である。ステップＳ１２ｄでは、マイク入力される情報である。ステップＳ１２ｅでは、スピーカ出力される情報である。用語検出部１３０が、テキストに専門用語が含まれていないと判定すると、処理はステップＳ１２に戻る。テキスト抽出部１２０が、テキストに専門用語が含まれていると判定すると、処理はステップＳ１４に進む。
ステップＳ１３において、用語検出部１３０が、テキスト抽出部１２０により抽出されたそれぞれのテキストに、レベル推定用レコード２１１に含まれる専門用語が含まれるかどうかを判定する。用語検出部１３０は、レベル推定用レコード２１１を参照し、ユーザ端末装置１００の処理する情報からレベル推定用レコード２１１に含まれる専門用語を検出する。「ユーザ端末装置１００の処理する情報」とは、ステップＳ１２ａでは、キー入力される情報である。ステップＳ１２ｂでは、ペーストされる情報である。ステップＳ１２ｃでは、画面表示される情報である。ステップＳ１２ｄでは、マイク入力される情報である。ステップＳ１２ｅでは、スピーカ出力される情報である。用語検出部１３０が、テキストに専門用語が含まれていないと判定すると、処理はステップＳ１２に戻る。テキスト抽出部１２０が、テキストに専門用語が含まれていると判定すると、処理はステップＳ１４に進む。
【0053】
＜ステップＳ１４＞
ステップＳ１４において、ユーザ関与度付与部１４０は、ユーザ関与度を付与する。この例では、ユーザ関与度はポイントである。ユーザ関与度は、関与度と表記する場合もある。ユーザ関与度付与部１４０は、複数の専門用語が検出された場合に、一つの専門用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、推定対象識別子である例えば［システムＸ］で識別される推定対象の「システムＸ」にユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、一つの専門用語が検出された情報が使用される使用状況に基づき付与する。「一つの専門用語が検出された情報が使用される使用状況」ついて、以下に説明する。
ステップＳ１４において、ユーザ関与度付与部１４０は、ユーザ関与度を付与する。この例では、ユーザ関与度はポイントである。ユーザ関与度は、関与度と表記する場合もある。ユーザ関与度付与部１４０は、複数の専門用語が検出された場合に、一つの専門用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、推定対象識別子である例えば［システムＸ］で識別される推定対象の「システムＸ」にユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、一つの専門用語が検出された情報が使用される使用状況に基づき付与する。「一つの専門用語が検出された情報が使用される使用状況」ついて、以下に説明する。
【0054】
図１０及び図１１は、ユーザ関与度付与部１４０の実施する「関与度の付与」の考え方を示す図である。図１０と図１１は、一つの図を二つに分けたものである。図１０は左側、図１１は右側である。図１０及び図１１では、ユーザＡの「システムＸ」に関するリテラシレベルを測定するための関与度を求める方法を示す。
図１０及び図１１の上向きの矢印は、ユーザＡ自らが発した能動的な情報である。
図１０及び図１１の下向きの矢印は、ユーザＡが他者から受けた受動的な情報である。図１０では、専門用語が検出された情報の範囲は、ドキュメント、Ｗｅｂサイト及びメール／チャットに関する３つの範囲に分かれている。
用語検出部１３０によって、ドキュメントからは専門用語の「無線ＬＡＮ」が検出されている。「専門用語」の「無線ＬＡＮ」が、「ドキュメント」、かつ、「キーボード入力」に使用される情報から検出された場合、ユーザ関与度付与部１４０は、「無線ＬＡＮ」が検出されたイベントに、関与度＝「大」を付与する。ここで、「ドキュメント」、かつ、「キーボード入力」は、「無線ＬＡＮ」が検出された情報の使用状況である。ユーザ関与度付与部１４０は、この使用状況に基づいて、「無線ＬＡＮ」が検出されたイベントに関与度を付与する。「専門用語」の「無線ＬＡＮ」が、「ドキュメント」、かつ、「ペースト」に使用される情報から検出された場合、ユーザ関与度付与部１４０は、「無線ＬＡＮ」が検出されたイベントに、関与度＝「中」を付与する。ユーザ関与度付与部１４０は、上記の使用状況に基づいて、「無線ＬＡＮ」が検出されたイベントに関与度を付与する。
つまり、検出された専門用語が同一であっても、その専門用語が検出された情報の使用状況によって、ユーザ関与度付与部１４０から付与される関与度は変化する。
図１０及び図１１の上向きの矢印は、ユーザＡ自らが発した能動的な情報である。
図１０及び図１１の下向きの矢印は、ユーザＡが他者から受けた受動的な情報である。図１０では、専門用語が検出された情報の範囲は、ドキュメント、Ｗｅｂサイト及びメール／チャットに関する３つの範囲に分かれている。
用語検出部１３０によって、ドキュメントからは専門用語の「無線ＬＡＮ」が検出されている。「専門用語」の「無線ＬＡＮ」が、「ドキュメント」、かつ、「キーボード入力」に使用される情報から検出された場合、ユーザ関与度付与部１４０は、「無線ＬＡＮ」が検出されたイベントに、関与度＝「大」を付与する。ここで、「ドキュメント」、かつ、「キーボード入力」は、「無線ＬＡＮ」が検出された情報の使用状況である。ユーザ関与度付与部１４０は、この使用状況に基づいて、「無線ＬＡＮ」が検出されたイベントに関与度を付与する。「専門用語」の「無線ＬＡＮ」が、「ドキュメント」、かつ、「ペースト」に使用される情報から検出された場合、ユーザ関与度付与部１４０は、「無線ＬＡＮ」が検出されたイベントに、関与度＝「中」を付与する。ユーザ関与度付与部１４０は、上記の使用状況に基づいて、「無線ＬＡＮ」が検出されたイベントに関与度を付与する。
つまり、検出された専門用語が同一であっても、その専門用語が検出された情報の使用状況によって、ユーザ関与度付与部１４０から付与される関与度は変化する。
【0055】
図１０の「Ｗｅｂサイト」に関する情報からは「専門用語」の「ＷＰＡ」が検出されている。「ＷＰＡ」についても、「ＷＰＡ」が検出された情報の使用状況によって、ユーザ関与度付与部１４０から付与される関与度は変化する。例えば、「ＷＰＡ」が、Ｗｅｂサイトの検索文字から検出された場合、Ｗｅｂサイトかつ検索が、情報の使用状況である。
図１０の「メール／チャット」に関する情報からは「専門用語」の「ＩＥＥＥ８０２．１１」が検出されている。「ＩＥＥＥ８０２．１１」についても、「ＩＥＥＥ８０２．１１」が検出された情報の使用状況によって、ユーザ関与度付与部１４０から付与される関与度は変化する。例えば、「ＥＥＥ８０２．１」」が、メール／チャットの送信文章から検出された場合、メール／チャットかつ送信が、情報の使用状況である。
図１０の「メール／チャット」に関する情報からは「専門用語」の「ＩＥＥＥ８０２．１１」が検出されている。「ＩＥＥＥ８０２．１１」についても、「ＩＥＥＥ８０２．１１」が検出された情報の使用状況によって、ユーザ関与度付与部１４０から付与される関与度は変化する。例えば、「ＥＥＥ８０２．１」」が、メール／チャットの送信文章から検出された場合、メール／チャットかつ送信が、情報の使用状況である。
【0056】
図１１の「電話（１対１）」及び「会議／ビデオ会議（他人数）」についても図１０と同様である。「電話（１対１）」では「専門用語」の「無線ＬＡＮ」が検出され、「会議／ビデオ会議（他人数）」では「専門用語」の「Ｗｉ－Ｆｉ」が検出されている。
「無線ＬＡＮ」が検出された情報の使用状況によって、ユーザ関与度付与部１４０から付与される関与度は変化する。同様に、「Ｗｉ－Ｆｉ」が検出された情報の使用状況によって、ユーザ関与度付与部１４０から付与される関与度は変化する。
「無線ＬＡＮ」が検出された情報の使用状況によって、ユーザ関与度付与部１４０から付与される関与度は変化する。同様に、「Ｗｉ－Ｆｉ」が検出された情報の使用状況によって、ユーザ関与度付与部１４０から付与される関与度は変化する。
【0057】
なお、関与度の付与方法は付与方法情報として、ユーザ関与度付与部１４０が保有している。具体的には、補助記憶装置６３０Ａが付与方法情報６３２Ａを格納している。
【0058】
図１２は、ユーザ関与度付与部１４０による、関与度の付与を説明する別の図である。図１２は図８に対応している。図１２を参照して、関与度の付与を説明する。図１２では、レコード取得部１１０がレベル推定用レコード２１１としてシステムＸのレベル推定用レコード２１１を取得し、このレベル推定用レコード２１１を参照して、用語検出部１３０が専門用語を検出し、ユーザ関与度付与部１４０が一つの専門用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、推定対象識別子である［システムＸ］で識別される推定対象の「システムＸ」にユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、一つの専門用語が検出された情報が使用される使用状況に基づき付与する。ー図１２は図８のステップＳ１４ａからステップＳ１４ｅに対応している。用語検出部１３０が、専門用語として以下を検出した場合を示している。
用語検出部１３０が、キーボード入力から「無線ＬＡＮ」を検出し、クリップボード入力から「ＩＥＥＥ８０２．１１」を検出し、画面出力から「無線ＬＡＮ」、「ＩＥＥＥ８０２．１１」、「ＷＰＡ３」及び「Ｗｉ－Ｆｉ」を検出し、マイク入力から「無線ＬＡＮ」及び「Ｗｉ－Ｆｉ」を検出し、スピーカ出力から「Ｗｉ－Ｆｉ」を検出した状態を示す。
用語検出部１３０が、キーボード入力から「無線ＬＡＮ」を検出し、クリップボード入力から「ＩＥＥＥ８０２．１１」を検出し、画面出力から「無線ＬＡＮ」、「ＩＥＥＥ８０２．１１」、「ＷＰＡ３」及び「Ｗｉ－Ｆｉ」を検出し、マイク入力から「無線ＬＡＮ」及び「Ｗｉ－Ｆｉ」を検出し、スピーカ出力から「Ｗｉ－Ｆｉ」を検出した状態を示す。
【0059】
上記のように、ユーザ関与度付与部１４０は、一つの専門用語の検出を一つのイベントとして、複数のイベントの各イベントに、推定対象識別子である［システムＸ］で識別される推定対象の「システムＸ」にユーザが関与する度合いを示すユーザ関与度を、一つの専門用語が検出された情報が使用される使用状況に基づき付与する。
図８及び図１２に示すように、ユーザ関与度付与部１４０は、キーボード入力及びマイク入力から検出された専門用語のイベントには、関与度が大きいとして３ポイントを付与する。ユーザ関与度付与部１４０は、クリップボード入力であるペースト文字入力には関与度が中程度として２ポイントを付与する。ユーザ関与度付与部１４０は、画面出力である画面表示及びスピーカ出力には関与度が小さいとして１ポイントを付与する。ユーザ関与度付与部１４０は付与するべき関与度の情報を持っている。つまり、上記で述べたように、ユーザ関与度付与部１４０は、キーボード入力及びマイク入力から検出された専門用語のイベントには３ポイント、ペースト文字入力には２ポイント、画面表示及びスピーカ出力にはポイント、をそれぞれ付与するという付与方法情報６３２Ａを、予め持っている。ユーザ関与度付与部１４０によって付与された関与度は、後述のように出力部１５０によって、サーバ装置２００へ送信される。
図８及び図１２に示すように、ユーザ関与度付与部１４０は、キーボード入力及びマイク入力から検出された専門用語のイベントには、関与度が大きいとして３ポイントを付与する。ユーザ関与度付与部１４０は、クリップボード入力であるペースト文字入力には関与度が中程度として２ポイントを付与する。ユーザ関与度付与部１４０は、画面出力である画面表示及びスピーカ出力には関与度が小さいとして１ポイントを付与する。ユーザ関与度付与部１４０は付与するべき関与度の情報を持っている。つまり、上記で述べたように、ユーザ関与度付与部１４０は、キーボード入力及びマイク入力から検出された専門用語のイベントには３ポイント、ペースト文字入力には２ポイント、画面表示及びスピーカ出力にはポイント、をそれぞれ付与するという付与方法情報６３２Ａを、予め持っている。ユーザ関与度付与部１４０によって付与された関与度は、後述のように出力部１５０によって、サーバ装置２００へ送信される。
【0060】
＜ステップＳ１５＞
ステップＳ１５において、出力部１５０は、一つのイベントごとに、推定対象識別子と、ユーザ識別子と、関与度とを含むイベント情報１５０Ａを、サーバ装置２００へ送信する。以下に具体的に説明する。
例えば、図１２に示すように、用語検出部１３０が「キーボード」における専門用語の「無線ＬＡＮ」を検出し、この専門用語の検出イベントにユーザ関与度付与部１４０が関与度として３ポイントを付与したとする。専門用語の「無線ＬＡＮ」は、システムＸについてのレベル推定用レコード２１１に基づく。出力部１５０は、推定対象識別子であるシステム名の「システムＸ」と、ユーザ識別子である「ユーザＡ」と、関与度である３ポイントとを含むイベント情報１５０Ａを、サーバ装置２００へ送信する。
ステップＳ１５において、出力部１５０は、一つのイベントごとに、推定対象識別子と、ユーザ識別子と、関与度とを含むイベント情報１５０Ａを、サーバ装置２００へ送信する。以下に具体的に説明する。
例えば、図１２に示すように、用語検出部１３０が「キーボード」における専門用語の「無線ＬＡＮ」を検出し、この専門用語の検出イベントにユーザ関与度付与部１４０が関与度として３ポイントを付与したとする。専門用語の「無線ＬＡＮ」は、システムＸについてのレベル推定用レコード２１１に基づく。出力部１５０は、推定対象識別子であるシステム名の「システムＸ」と、ユーザ識別子である「ユーザＡ」と、関与度である３ポイントとを含むイベント情報１５０Ａを、サーバ装置２００へ送信する。
【0061】
＜ステップＳ１６＞
ステップＳ１６において、イベント情報受信部２３０は、ユーザ端末装置１００から複数のイベント情報１５０Ａを受信する。イベント情報受信部２３０は、（１）システム名、（２）ユーザ名、（３）関与度を含むイベント情報１５０Ａを、受信時刻を対応付けて、新規レコードとしてイベント情報格納部２２０へ登録する。
図１３は、サーバ装置２００のイベント情報格納部２２０を示す。イベント情報格納部２２０は、イベント情報受信部２３０が受信した複数のイベント情報を格納している。図１３では３つのイベント情報１５０Ａを具体的に示している。
ステップＳ１６において、イベント情報受信部２３０は、ユーザ端末装置１００から複数のイベント情報１５０Ａを受信する。イベント情報受信部２３０は、（１）システム名、（２）ユーザ名、（３）関与度を含むイベント情報１５０Ａを、受信時刻を対応付けて、新規レコードとしてイベント情報格納部２２０へ登録する。
図１３は、サーバ装置２００のイベント情報格納部２２０を示す。イベント情報格納部２２０は、イベント情報受信部２３０が受信した複数のイベント情報を格納している。図１３では３つのイベント情報１５０Ａを具体的に示している。
【0062】
図１４は、要求送信装置３００からの要求情報３１０Ａによって、サーバ装置２００がリテラシレベルを計算する動作を示すフローチャートである。図１４を参照してサーバ装置２００のリテラシレベルの計算を説明する。
【0063】
＜ステップＳ２１＞
ステップＳ２１において、要求送信装置３００が、推定対象識別子とユーザ識別子とを含みユーザのリテラシレベルを要求する要求情報３１０Ａを送信する。具体的には以下のようである。要求送信装置３００の表示設定受付部３１０が、要求情報３１０Ａをサーバ装置２００に送信する。要求情報３１０Ａは、（１）リテラシレベルを測定したい期間、（２）システム名、（３）ユーザ名、（４）関与度の閾値を含む。サーバ装置２００のリテラシレベル決定部２４０は、要求情報３１０Ａを受信する。
図１５は、表示設定受付部３１０から要求情報３１０Ａが送信されたときの、イベント情報格納部２２０の格納状態を示す図である。
ステップＳ２１において、要求送信装置３００が、推定対象識別子とユーザ識別子とを含みユーザのリテラシレベルを要求する要求情報３１０Ａを送信する。具体的には以下のようである。要求送信装置３００の表示設定受付部３１０が、要求情報３１０Ａをサーバ装置２００に送信する。要求情報３１０Ａは、（１）リテラシレベルを測定したい期間、（２）システム名、（３）ユーザ名、（４）関与度の閾値を含む。サーバ装置２００のリテラシレベル決定部２４０は、要求情報３１０Ａを受信する。
図１５は、表示設定受付部３１０から要求情報３１０Ａが送信されたときの、イベント情報格納部２２０の格納状態を示す図である。
【0064】
＜ステップＳ２２＞
ステップＳ２２において、リテラシレベル決定部２４０は、要求情報３１０Ａの含む推定対象識別子及びユーザ識別子に合致するイベント情報１５０Ａを、イベント情報格納部２２０が格納している複数のイベント情報１５０Ａの中から抽出する。リテラシレベル決定部２４０は、抽出したイベント情報の有する関与度を合計し、関与度の合計値に基づいて、要求情報３１０Ａの要求するリテラシレベルを決定し、決定したリテラシレベルを要求送信装置へ送信する。以下具体的に説明する。
ステップＳ２２において、リテラシレベル決定部２４０は、要求情報３１０Ａの含む推定対象識別子及びユーザ識別子に合致するイベント情報１５０Ａを、イベント情報格納部２２０が格納している複数のイベント情報１５０Ａの中から抽出する。リテラシレベル決定部２４０は、抽出したイベント情報の有する関与度を合計し、関与度の合計値に基づいて、要求情報３１０Ａの要求するリテラシレベルを決定し、決定したリテラシレベルを要求送信装置へ送信する。以下具体的に説明する。
【0065】
リテラシレベル決定部２４０は、イベント情報格納部２２０から、要求情報３１０Ａに関して、（１）測定したい期間、（２）システム名及び（３）ユーザ名に該当するイベント情報１５０Ａを、抽出する。
【0066】
＜ステップＳ２３＞
ステップＳ２３において、リテラシレベル決定部２４０は、抽出されたイベント情報に記録されている関与度の値を合計する。
図１６は、要求情報３１０Ａがタイプ１の場合を示す。
タイプ１では、
開始時刻：２０１９－１２－１０，００：００：００、
終了時刻：２０１９－１２－１２，２３：５９：５９、
システム名：システムＸ、
ユーザ名：ユーザＡ
ポイント閾値：７、
である。図１６では５つのイベント情報１５０Ａが、リテラシレベル決定部２４０によって抽出されている。リテラシレベル決定部２４０は、５つのイベント情報１５０Ａの関与度であるポイントを合計する。合計値は１１である。
ステップＳ２３において、リテラシレベル決定部２４０は、抽出されたイベント情報に記録されている関与度の値を合計する。
図１６は、要求情報３１０Ａがタイプ１の場合を示す。
タイプ１では、
開始時刻：２０１９－１２－１０，００：００：００、
終了時刻：２０１９－１２－１２，２３：５９：５９、
システム名：システムＸ、
ユーザ名：ユーザＡ
ポイント閾値：７、
である。図１６では５つのイベント情報１５０Ａが、リテラシレベル決定部２４０によって抽出されている。リテラシレベル決定部２４０は、５つのイベント情報１５０Ａの関与度であるポイントを合計する。合計値は１１である。
【0067】
図１７は、要求情報３１０Ａがタイプ２の場合を示す。
タイプ２では、
開始時刻：２０１９－１２－１０，００：００：００、
終了時刻：２０１９－１２－１２，２３：５９：５９、
システム名：システムＸ、
ユーザ名：ユーザＢ、
ポイント閾値：７、
である。図１７では２つのイベント情報１５０Ａが、リテラシレベル決定部２４０によって抽出されている。リテラシレベル決定部２４０は、２つのイベント情報１５０Ａの関与度であるポイントを合計する。合計値は４である。
タイプ２では、
開始時刻：２０１９－１２－１０，００：００：００、
終了時刻：２０１９－１２－１２，２３：５９：５９、
システム名：システムＸ、
ユーザ名：ユーザＢ、
ポイント閾値：７、
である。図１７では２つのイベント情報１５０Ａが、リテラシレベル決定部２４０によって抽出されている。リテラシレベル決定部２４０は、２つのイベント情報１５０Ａの関与度であるポイントを合計する。合計値は４である。
【0068】
＜ステップＳ２４＞
ステップＳ２４において、リテラシレベル決定部２４０は、関与度の合計値がポイント閾値より大きいかどうかを判定する。関与度の合計値がポイント閾値より大きいと判定した場合、処理はステップＳ２５に進み、リテラシレベル決定部２４０は、ユーザのリテラシレベルが高いと判定する。関与度の合計値がポイント閾値以下と判定した場合、処理はステップＳ２６に進み、リテラシレベル決定部２４０は、ユーザのリテラシレベルが低いと判定する。上記のタイプ１では図１６に示すように、
合計値＞ポイント閾値
であるので、リテラシレベル決定部２４０はユーザＡのシステムＸに関するリテラシレベルが高いと判定する。
上記のタイプ２では図１７に示すように、
合計値＜ポイント閾値
であるので、リテラシレベル決定部２４０はユーザＢのシステムＸに関するリテラシレベルが低いと判定する。このように、リテラシレベル決定部２４０は、合計値を閾値と比較することにより、リテラシレベルを決定する。
ステップＳ２４において、リテラシレベル決定部２４０は、関与度の合計値がポイント閾値より大きいかどうかを判定する。関与度の合計値がポイント閾値より大きいと判定した場合、処理はステップＳ２５に進み、リテラシレベル決定部２４０は、ユーザのリテラシレベルが高いと判定する。関与度の合計値がポイント閾値以下と判定した場合、処理はステップＳ２６に進み、リテラシレベル決定部２４０は、ユーザのリテラシレベルが低いと判定する。上記のタイプ１では図１６に示すように、
合計値＞ポイント閾値
であるので、リテラシレベル決定部２４０はユーザＡのシステムＸに関するリテラシレベルが高いと判定する。
上記のタイプ２では図１７に示すように、
合計値＜ポイント閾値
であるので、リテラシレベル決定部２４０はユーザＢのシステムＸに関するリテラシレベルが低いと判定する。このように、リテラシレベル決定部２４０は、合計値を閾値と比較することにより、リテラシレベルを決定する。
【0069】
＜ステップＳ２７＞
ステップＳ２７において、リテラシレベル決定部２４０は、要求情報３１０Ａへの応答として、ステップＳ２５またはステップＳ２６で判定したリテラシレベルの高いまたは低いを、要求送信装置３００へ送信する。
ステップＳ２７において、リテラシレベル決定部２４０は、要求情報３１０Ａへの応答として、ステップＳ２５またはステップＳ２６で判定したリテラシレベルの高いまたは低いを、要求送信装置３００へ送信する。
【0070】
＜ステップＳ２８＞
ステップＳ１１２８において、表示部３２０はサーバ装置２００からリテラシレベルの判定結果、すなわち、「リテラシレベルが高いあるいは低い」を受信し、表示装置に表示する。
ステップＳ１１２８において、表示部３２０はサーバ装置２００からリテラシレベルの判定結果、すなわち、「リテラシレベルが高いあるいは低い」を受信し、表示装置に表示する。
【0071】
なお、ステップＳ２７では、ユーザ関与度付与部１４０は、合計値を一つの閾値と比較してリテラシレベルを決定した。要求情報３１０Ａに含まれる閾値は、複数のサブ閾値に分かれていてもよい。すなわち、一つの閾値では２つの範囲のどちらに属するかの判定しかできないが、複数のサブ閾値によって３つ以上の範囲のどの範囲に属するかという判定によって、リテラシレベル決定部２４０は、リテラシレベルを決定しても良い。この場合、リテラシレベル決定部２４０は、リテラシレベルが高い、やや高い、中程度、やや低い、低い、のような、リテラシレベルの推定を行うことができる。
【0072】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
リテラシレベル推定システム１０、ユーザ端末装置１００、サーバ装置２００及び要求送信装置３００によれば、関与度によって、特定分野に対するユーザのリテラシレベルを推測できる。よって、ユーザのリテラシレベルに合わせた質問ができるので、ユーザ満足度の向上を図ることができる。
また、ユーザのリテラシレベルを把握できるので、アンケート対象ユーザの選定、アンケート回答の信頼性評価などを、リテラシレベルに沿って行うことができる。
また、アンケート以外にも、ユーザのリテラシレベルに合わせた営業、宣伝あるいは、コールセンター対応のような活動が可能となる。
リテラシレベル推定システム１０、ユーザ端末装置１００、サーバ装置２００及び要求送信装置３００によれば、関与度によって、特定分野に対するユーザのリテラシレベルを推測できる。よって、ユーザのリテラシレベルに合わせた質問ができるので、ユーザ満足度の向上を図ることができる。
また、ユーザのリテラシレベルを把握できるので、アンケート対象ユーザの選定、アンケート回答の信頼性評価などを、リテラシレベルに沿って行うことができる。
また、アンケート以外にも、ユーザのリテラシレベルに合わせた営業、宣伝あるいは、コールセンター対応のような活動が可能となる。
【0073】
なお、ステップＳ１４では、ユーザ関与度付与部１４０は、一つの専門用語が検出された情報が使用される使用状況に基づき付与する。しかし、ユーザ関与度付与部１４０は、検出された一つの専門用語に応じて、付与する関与度の大きさを調整してもよい。
例えば、図１２の「キーボード」で検出された専門用語の「無線ＬＡＮ」の検出イベントには関与度として３ポイントが付与される。
この場合、検出された専門用語が「無線ＬＡＮ」であることにより、ユーザ関与度付与部１４０は、無線ＬＡＮ」の検出イベントに対して、３ポイントよりも大きなポイントを付与してもよい。あるいは、３ポイントよりも小さいポイントを付与してもよい。
例えば、図１２の「キーボード」で検出された専門用語の「無線ＬＡＮ」の検出イベントには関与度として３ポイントが付与される。
この場合、検出された専門用語が「無線ＬＡＮ」であることにより、ユーザ関与度付与部１４０は、無線ＬＡＮ」の検出イベントに対して、３ポイントよりも大きなポイントを付与してもよい。あるいは、３ポイントよりも小さいポイントを付与してもよい。
【0074】
なお、リテラシレベル推定システム１０では、ユーザ端末装置１００が、図２に示すレベル推定用レコード格納部２１０から、システムＸのレベル推定用レコード２１１と、システムＹのレベル推定用レコード２１１とを受信したとする。
両方のレベル推定用レコード２１１に専門用語として「無線ＬＡＮ」が対応付いているとする。
この場合、図１０のドキュメントのキーボード入力で「無線ＬＡＮ」が検出された場合、システムＸに関するイベント及びシステムＹに関するイベントの２つが生成される。
このように、リテラシレベル推定システム１０では検出された専門用語を、［システム名］で区別しないので、構成が簡素にできる効果がある。
両方のレベル推定用レコード２１１に専門用語として「無線ＬＡＮ」が対応付いているとする。
この場合、図１０のドキュメントのキーボード入力で「無線ＬＡＮ」が検出された場合、システムＸに関するイベント及びシステムＹに関するイベントの２つが生成される。
このように、リテラシレベル推定システム１０では検出された専門用語を、［システム名］で区別しないので、構成が簡素にできる効果がある。
【符号の説明】
【0075】
１０ リテラシレベル推定システム、１００ ユーザ端末装置、１１０ レコード取得部、１２０ テキスト抽出部、１２１ 音声認識部、１３０ 用語検出部、１４０ ユーザ関与度付与部、１５０ 出力部、１５０Ａ イベント情報、１６０ ユーザ識別子格納部、２００ サーバ装置、２１０ レベル推定用レコード格納部、２１１ レベル推定用レコード、２２０ イベント情報格納部、２３０ イベント情報受信部、２４０ リテラシレベル決定部、３００ 要求送信装置、３１０ 表示設定受付部、３１０Ａ 要求情報、３２０ 表示部、６１０Ａ，６１０Ｂ，６１０Ｃ プロセッサ、６２０Ａ，６２０Ｂ，６２０Ｃ 主記憶装置、６３０Ａ，６３０Ｂ，６３０Ｃ 補助記憶装置、６４０Ａ，６４０Ｂ，６４０Ｃ 入力ＩＦ、６４１Ａ キーボード、６４２Ａ マイク、６５０Ａ，６５０Ｂ，６５０Ｃ 出力ＩＦ、６５１Ａ 表示装置、６５２Ｂ スピーカ、６６０Ａ，６６０Ｂ，６６０Ｃ 通信Ｉ、６７０Ａ，６７０Ｂ，６７０Ｃ 信号線。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】