JP7024092B2 - クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法 - Google Patents

Description

本発明は、クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法に関する。

近年、一般大衆を企業活動の過程の一部に参加させるクラウドソーシングに基づいて、多量のデータを収集及び加工する企業が増えている。即ち、企業は１つのプロジェクトをオープン化して、一般大衆即ち作業者を該当プロジェクトに参加させることによって、作業者により完了した作業結果物を通じて必要な情報を収集する。

このとき、企業は、より効率的且つ正確な情報を収集するために、オープン予定であるプロジェクトの種類を区分して適切な作業者に割り当てなければならない。

従来はオープン予定であるプロジェクトのテンプレートの種類、難易度、作業の種類などを既に設定された項目に区分し、区分されたプロジェクトの属性と機能に適切な作業者を評価してマッチする方式で作業者にプロジェクトを割り当てていた。

しかし、既に設定された項目にプロジェクトを区分する場合は、プロジェクトの属性と機能に対して若干の例外が生じた際に項目を無限に追加しなければならないという問題がある。

また、オープン予定のプロジェクトがＡ／Ｂ／Ｃの項目に区分された場合、以前に完了したプロジェクトの中にＡ／Ｂ／Ｃに区分されたプロジェクトがなければ、即ち、オープン予定のプロジェクトと完全に一致するプロジェクトが以前のプロジェクト中になければ、オープン予定であるプロジェクトの作業者プール（ｐｏｏｌ）の生成時に、以前のプロジェクトの外部要素をオープン予定のプロジェクトの作業者マッチングのための評価要素に含まなければならないという問題がある。

更に、プロジェクトを区分するための分類項目をトレンドに合わせて手動でアップデートしなければならないという煩わしさがあり、仮りに、分類項目を周期的にアップデートしなければ、同一のプロジェクトであるにも拘わらず、他の項目に分類される恐れがあるという問題がある。

韓国公開特許公報第１０-２０１４-００９５９５６号(２０１４.０８.０４)

そこで、本発明は上記事情を鑑みて、その目的は、既存の項目別にオープン予定のプロジェクト自体を分類して作業者をマッチングする方式ではない、１つのオープン予定のプロジェクトの作業に必要な機能要素別に分類して作業者を評価し選別できる、クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法を、提供することにある。

本発明が解決しようとする課題は、以上で言及した課題に制限されず、言及されていない他の課題は、以下の記載から通常の技術者であれば明確に理解できるはずである。

前述した課題を解決するための本発明の一側面によるクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法は、オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素を把握する段階と、作業者の以前のプロジェクト参加履歴を抽出する段階と、前記作業者の前記以前のプロジェクトに含まれている機能要素を抽出する段階と、前記以前のプロジェクトに含まれている機能要素のうち前記オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素に対して、各機能要素別の平均作業時間を抽出する段階と、前記抽出された各機能要素別の平均作業時間と前記作業者が以前のプロジェクトで各機能要素を用いて行った作業数を基に、前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する段階と、算出された前記作業者の前記オープン予定のプロジェクトマッチング値に基づいて前記作業者を選別する段階とを含む。

また、各機能要素別の平均作業時間は、該当機能要素を用いた作業の難易度が考慮できる。

更に、前記機能要素は、プロジェクトを行うための作業ツール（ｔｏｏｌ）に基づいて決定できる。

また、前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する段階は、第１機能要素の平均作業時間と第１機能要素を用いて行われた作業数を掛けて第１作業時間を算出する段階と、第２機能要素の平均作業時間と第２機能要素を用いて行われた作業数を掛けて第２作業時間を算出する段階と、第ｎ機能要素（ｎは自然数）の平均作業時間と第ｎ機能要素を用いて行われた作業数を掛けて第ｎ作業時間（ｎは自然数）を算出する段階と、前記算出された第１作業時間、第２作業時間、...、第ｎ作業時間を合計する段階とを含むことができる。

更に、前記第１機能要素、前記第２機能要素、...、前記第ｎ機能要素のうち複数の機能要素が同一の作業ツールに基づいて決定された場合、前記複数の機能要素は、含まれている以前のプロジェクトがそれぞれ異なることを特徴とする。

また、前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する段階は、作業者により特定機能要素を用いて行われた作業数が該当機能要素の平均作業数以下である場合、該当機能要素を用いて行われた作業数の値を０とし、該当機能要素の作業時間の影響度を低減することを特徴とする。

更に、前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する段階は、特定機能要素を用いて行われた作業数を基に作業者を並べたとき、前記作業者の順位が予め定められた基準以下である場合、該当機能要素を用いて行われた作業数の値を０とし、該当機能要素の作業時間の影響度を低減することを特徴とする。

また、前記作業者を選別する段階は、複数の作業者をオープン予定のプロジェクトマッチング値を基準に降順に並べ、前記オープン予定のプロジェクトに必要な作業者の数だけ作業者を選別することを特徴とする。

更に、前記以前のプロジェクト参加履歴は、特定作業者が以前に参加して作業を行った複数のプロジェクト情報であり得る。

前述した課題を解決するための本発明の他の側面によるクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別プログラムは、ハードウェアであるコンピュータと結合されて前記クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法を実行し、媒体に格納される。

本発明のその他の具体的な事項は、詳細な説明及び図面に含まれている。

前記のような本発明によれば、以下のような効果が得られる。

第一に、既存に一度設定しておいたプロジェクトの分類項目ではない、オープン予定のプロジェクトの機能要素別に作業者の点数を算出することによって、作業者の評価に不要な要素は除外し、オープン予定のプロジェクトに更に適した作業者を選別できるという効果が得られる。

第二に、機能要素別に算出された作業者のマッチング点数を基に作業者プール（ｐｏｏｌ）を生成するため、プロジェクトに変動要素が発生したり、既存の作業者の履歴がアップデートされたりしても、変更された部分を適用して作業者プールをリアルタイムに生成できるという効果が得られる。

本発明の効果は、以上で言及した効果に制限されず、言及されていない他の効果は、以下の記載から通常の技術者であれば明確に理解できるはずである。

本発明の一実施例に係るクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法のフローチャートである。 本発明の一実施例に係るプロジェクトの作業を説明する例示図である。 本発明の一実施例に係るオープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素を説明する例示図である。 本発明の一実施例に係る作業者の以前のプロジェクト参加履歴を説明する例示図である。 本発明の一実施例に係る作業者が参加した以前のプロジェクトの機能要素別の作業時間を計算することを説明する例示図である。 本発明の一実施例に係るプロジェクト作業が差し戻される場合を説明する例示図である。 本発明の一実施例に係る以前のプロジェクトの機能要素別の構成割合を説明する例示図である。 本発明の一実施例に係るクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別装置のブロック図である。

本発明の利点及び特徴、そしてそれらを実現する方法は、添付の図面と共に詳細に後述されている実施例を参照すれば明確になる。しかし、本発明は、以下で開示される実施例に制限されるものではなく、互いに異なる多様な形態で実現することができる。但し、本実施例は、本発明の開示を完全なものにし、本発明が属する技術分野における通常の技術者に対して、本発明の範疇を完全に理解させるために提供されるものであり、本発明は請求範囲の範疇により定義されるに過ぎない。

本明細書で用いられた用語は、実施例を説明するものであり、本発明を制限するものではない。本明細書において、単数型は特に言及しない限り複数型も含む。明細書で用いられる「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び／又は「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、言及された構成要素以外に１つ以上の他の構成要素の存在又は追加を排除しない。明細書全体に亘って同一の図面符号は同一の構成要素を示し、「及び／又は」は言及された構成要素のそれぞれ及び１つ以上の全ての組み合わせを含む。たとえ、「第１」、「第２」などが多様な構成要素を叙述するために用いられていても、これらの構成要素はこれらの用語により制限されないのはもちろんである。これらの用語は、単に１つの構成要素を他の構成要素と区別するために用いられる。従って、以下で言及される第１構成要素は、本発明の技術的思想内で第２構成要素でもあり得るのはもちろんである。

他の定義がなければ、本明細書で用いられる全ての用語（技術及び科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野における通常の技術者が共通して理解できる意味として用いることができる。また、一般に用いられる辞典に定義されている用語は、明白に特に定義されていない限り、理想的に又は過度に解釈されない。

以下、添付の図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施例に係るクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法のフローチャートである。図２は、本発明の一実施例に係るプロジェクトの作業を説明する例示図である。図３は、本発明の一実施例に係るオープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素を説明する例示図である。図４は、本発明の一実施例に係る作業者の以前のプロジェクト参加履歴を説明する例示図である。図５は、本発明の一実施例に係る作業者が参加した以前のプロジェクトの機能要素別の作業時間を計算することを説明する例示図である。

本発明に係るオープン予定のプロジェクトは、企業により企画されたクラウドソーシング基盤のプロジェクト又はクラウドソーシングサービス業者が顧客から依頼を受けたプロジェクトを意味する。企業又はクラウドソーシングサービス業者は、プロジェクトをオープンする前に該当プロジェクトを行う作業者を選別しなければならない。即ち、プロジェクトを企画した企業、又はクラウドソーシングサービスを提供するサービス業者は、図１に示されたそれぞれの段階（Ｓ１００ないしＳ６００）を行うことによって、オープン予定であるプロジェクトを行う作業者を選別できる。このとき、図１に示されたそれぞれの段階（Ｓ１００ないしＳ６００）は、プロジェクトを企画した企業のサーバ、又はクラウドソーシングサービスを提供するサービス業者のサーバにより行われるものと理解され得るが、これに制限されるものではない。

図１を参照すれば、段階Ｓ１００で、サーバは、オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素を把握する。ここで、機能要素は、プロジェクトを行うための作業ツール（ｔｏｏｌ）に基づいて決定される。即ち、サーバは、オープン予定であるプロジェクトの作業を行うために用いられる作業ツールが何かを把握し、これに基づいて機能要素を決定する。

一実施例として、プロジェクトの作業は、複数の機能作業を通じて行われることができる。即ち、プロジェクトに参加する作業者は、複数の段階を行うことによって１つの作業を完成できる。図２を参照すれば、該当プロジェクトの作業を行うために、作業者は１段階、２段階及び３段階を行わなければならない。

具体的に、作業者は、特定イメージ（プロジェクトの作業を行うためにプロジェクトを企画した企業、又はクラウドソーシングサービスを提供するサービス業者から提供されるイメージ）から特定客体を選択して、１段階、即ち、バウンディング（ｂｏｕｎｄｉｎｇ）作業を行うことができる。このとき、作業者は、バウンディング（ｂｏｕｎｄｉｎｇ）作業を行うためにバウンディングボックスツール（Ｂｏｕｎｄｉｎｇ Ｂｏｘ Ｔｏｏｌ）を用いることができる。

その後、作業者は、選択された特定客体の名称を入力して、２段階、即ち、転写作業を行うことができる。このとき、作業者は、転写作業を行うためにインプットボックスツール（Ｉｎｐｕｔ Ｂｏｘ Ｔｏｏｌ）を用いることができる。

その後、作業者は、名称が付与された特定客体の種類を分類するために、転写作業で入力された単語を包括する上位概念を選択して、３段階、即ち、属性分類作業を行うことができる。このとき、作業者は、属性分類作業を行うためにメイクステップツール（Ｍａｋｅ Ｓｔｅｐ Ｔｏｏｌ）を用いることができる。

また、一実施例として、オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素は、基本的に作業ツールの数及び名称と同一に設定され得るが、機能要素の名称は管理者により修正することもできる。

例えば、作業者がオープン予定のプロジェクトを行うために、バウンディングボックスツール（Ｂｏｕｎｄｉｎｇ Ｂｏｘ Ｔｏｏｌ）、インプットボックスツール（Ｉｎｐｕｔ Ｂｏｘ Ｔｏｏｌ）、及びメイクステップツール（Ｍａｋｅ Ｓｔｅｐ Ｔｏｏｌ）を用いなければならないとき、機能要素の名称はそれぞれバウンディングボックスツール（Ｂｏｕｎｄｉｎｇ Ｂｏｘ Ｔｏｏｌ）、インプットボックスツール（Ｉｎｐｕｔ Ｂｏｘ Ｔｏｏｌ）、及びメイクステップツール（Ｍａｋｅ Ｓｔｅｐ Ｔｏｏｌ）に設定することができ、機能要素の数は３個に設定することができる。

このとき、各機能要素の名称は、図３に示すように、バウンディングボックスツール（Ｂｏｕｎｄｉｎｇ Ｂｏｘ Ｔｏｏｌ）は機能要素ａに変更することができ、インプットボックスツール（Ｉｎｐｕｔ Ｂｏｘ Ｔｏｏｌ）は機能要素bに変更することができ、メイクステップツール（Ｍａｋｅ Ｓｔｅｐ Ｔｏｏｌ）は機能要素ｄに変更することができる。

図１を参照すれば、段階Ｓ２００で、サーバは、作業者の以前のプロジェクト参加履歴を抽出する。ここで、作業者の以前のプロジェクト参加履歴は、以前にオープン化されて完了したプロジェクトのうち、該当作業者が参加して作業を行った複数のプロジェクト情報を、意味する。

その後、図１を参照すれば、段階Ｓ３００で、サーバは、作業者の以前のプロジェクトに含まれている機能要素を、抽出する。即ち、サーバは、作業者が参加した以前のプロジェクトのそれぞれに含まれている機能要素を、抽出する。図４を参照すれば、特定作業者（例えば、作業者Ａ）は、以前のプロジェクトＡ、以前のプロジェクトＢ、及び以前のプロジェクトＣに参加し、以前のプロジェクトＡは機能要素ａ、機能要素ｂ及び機能要素ｃを含み、以前のプロジェクトＢは機能要素ｂ、機能要素ｄ、機能要素ｅ及び機能要素ｆを含み、以前のプロジェクトＣは機能要素ａ、機能要素ｄ及び機能要素ｇを含んでいることが分かる。

図１を参照すれば、段階Ｓ４００で、サーバは、前記以前のプロジェクトに含まれている機能要素のうち前記オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素に対して、各機能要素別の平均作業時間を抽出する。即ち、オープン予定のプロジェクトの機能要素と同一の機能要素を以前のプロジェクトで含む場合、該当以前のプロジェクトから複数の作業者が該当機能要素を用いた平均作業時間を抽出するようになる。

図４を参照すれば、オープン予定のプロジェクトの機能要素ａ、ｂ及びｄに対して、作業者Ａは以前のプロジェクトＡで機能要素ａ及びｂを用いて作業を行い、以前のプロジェクトＢで機能要素ｂ及びｄを用いて作業を行い、以前のプロジェクトＣで機能要素ａ及びｄを用いて作業を行ったことが分かる。

これに対して、図４に示すように、サーバは、以前のプロジェクトＡで機能要素ａ及びｂを用いた平均作業時間をそれぞれ１６.５ｓｅｃ.及び２４ｓｅｃ.として抽出でき、以前のプロジェクトＢで機能要素ｂ及びｄを用いた平均作業時間をそれぞれ１５ｓｅｃ.及び２４ｓｅｃ.として抽出でき、以前のプロジェクトＣで機能要素ａ及びｄを用いた平均作業時間をそれぞれ１３.５ｓｅｃ.及び２８ｓｅｃ.として抽出できる。

一実施例として、機能要素別の平均作業時間は、作業者の以前のプロジェクト作業情報を基に計算することができる。ここで、以前のプロジェクト作業情報は、以前のプロジェクトでそれぞれの機能要素（即ち、作業ツール）が用いられた総作業時間、総作業数、平均作業時間、差戻回数、差し戻された作業の作業時間及び差戻回数を考慮した作業時間のうちの少なくとも１つを含むことができる。このとき、各機能要素別の平均作業時間は、該当機能要素を用いた作業の難易度が考慮されて計算され、作業の難易度は該当作業が差し戻された回数などを基準として決定される。

具体的に、それぞれの機能要素の作業時間は、以前のプロジェクトがオープン化されて終了するまで複数のユーザにより該当ツールが用いられた累積時間情報、以前のプロジェクトがオープン化されて終了するまで完成した作業結果物の数、それに伴う平均作業時間、作業中に差し戻された作業物の数、差し戻された作業物に対する再作業時間、再作業時間を考慮した作業時間を基に、生成される。

このとき、総作業時間は、以前のプロジェクトで特定機能要素（即ち、作業ツール）の使用開始時間（ｓｔａｒｔ ｔｉｍｅ）と使用終了時間（ｅｎｄ ｔｉｍｅ）の記録によって生成されるものであって、以前のプロジェクトに参加した複数の作業者が該当ツールを用いた時間を合計した総時間を意味し得る。また、総作業数は、複数の作業者により提供された最終の作業結果物を意味し得る。また、差戻回数は、プロジェクトの進行中に作業者により提出された作業物がプロジェクト管理者（例えば、検収者）により差し戻された回数を意味し得る。このとき、作業者は、差し戻された作業を作業し直して再び提出する。このとき、差し戻された作業物は総作業数に含まれず、１つの作業物が複数回差し戻された場合、総作業数には１つの作業として含まれる。

一実施例として、平均作業時間（ｓｅｃ）は、総作業時間（ｓｅｃ）を総作業数で割った値を意味する。差し戻された作業の作業時間（ｓｅｃ）は、差戻回数と平均作業時間（ｓｅｃ）を掛けた値を意味する。差戻回数を考慮した作業時間（ｓｅｃ）は、総作業時間（ｓｅｃ）と差し戻された作業の作業時間（ｓｅｃ）を合計した値を意味する。

これにより、機能要素別の平均作業時間（ｓｅｃ）は、差戻回数を考慮した作業時間（ｓｅｃ）を総作業数で割ることによって算出されることができる。

図５を参照して以前のプロジェクトＡに含まれている機能要素ａ、ｂ及びｃの平均作業時間を計算する過程を、説明する。

以前のプロジェクトＡで、機能要素ａ（バウンディングボックスツール）を用いた総作業時間は１５００ｓｅｃ.であり、総作業数は１００である場合、平均作業時間は１５ｓｅｃ.である。また、差戻回数が１０であるので、差し戻された作業の作業時間は、平均作業時間と差戻回数を掛けた値である１５０ｓｅｃ.になる。これにより、以前のプロジェクトＡで機能要素ａを用いた総作業時間（即ち、差戻回数を考慮した作業時間）は１６５０ｓｅｃ.になり、これを総作業数１００で割ることによって、機能要素ａの平均作業時間１６.５ｓｅｃ.が算出される。

また、以前のプロジェクトＡで、機能要素ｂ（インプットボックスツール）を用いた総作業時間は８００ｓｅｃ.であり、総作業数は５０である場合、平均作業時間は１６ｓｅｃ.である。また、差戻回数が２５であるので、差し戻された作業の作業時間は、平均作業時間と差戻回数を掛けた値である４００ｓｅｃ.になる。これにより、以前のプロジェクトＡで機能要素ｂを用いた総作業時間（即ち、差戻回数を考慮した作業時間）は１２００ｓｅｃ.になり、これを総作業数５０で割ることによって機能要素ｂの平均作業時間２４ｓｅｃ.が算出される。

更に、以前のプロジェクトＡで、機能要素ｃ（メイクステップツール）を用いた総作業時間は６００ｓｅｃ.であり、総作業数は１２である場合、平均作業時間は５０ｓｅｃ.である。また、差戻回数が３であるので、差し戻された作業の作業時間は、平均作業時間と差戻回数を掛けた値である１５０ｓｅｃ.になる。これにより、以前のプロジェクトＡで機能要素cを用いた総作業時間（即ち、差戻回数を考慮した作業時間）は７５０ｓｅｃ.になり、これを総作業数１２で割ることによって機能要素ｃの平均作業時間６２.５ｓｅｃ.が算出される。

図１を参照すれば、段階Ｓ５００で、サーバは、前記抽出された各機能要素別の平均作業時間と前記作業者が以前のプロジェクトで各機能要素を用いて行った作業数を基に、前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する。ここで、オープン予定のプロジェクトマッチング値は、オープン予定のプロジェクトに含まれている機能要素をもって作業者が以前のプロジェクトでどの程度作業を行ったかに対する値である。オープン予定のプロジェクトマッチング値によって、該当作業者がオープン予定のプロジェクトに適した作業能力を有しているかを判断できる。

一実施例として、サーバは、第１機能要素の平均作業時間と第１機能要素を用いて作業者により行われた作業数を掛けて第１作業時間を算出し、第２機能要素の平均作業時間と第２機能要素を用いて作業者により行われた作業数を掛けて第２作業時間を算出し、第ｎ機能要素（ｎは自然数）の平均作業時間と第ｎ機能要素を用いて作業者により行われた作業数を掛けて第ｎ作業時間（ｎは自然数）を算出し、その後、ｎ個の作業時間、即ち、第１作業時間、第２作業時間、...、第ｎ作業時間を合計して前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出できる。

このとき、ｎ個の機能要素、即ち、第１機能要素、第２機能要素、...、第ｎ機能要素のうち複数の機能要素が同一の作業ツールに基づいて決定された場合、複数の機能要素は含まれているプロジェクトがそれぞれ異なり得る。即ち、第１機能要素及び第２機能要素が何れもバウンディングボックスツールに基づいて決定された同一の機能要素であっても、第１機能要素は以前のプロジェクトＡに含まれ、第２機能要素は以前のプロジェクトＢに含まれるため、オープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する際に互いに異なる加重値として適用される。

図４を参照すれば、オープン予定のプロジェクトの機能要素ａ、ｂ及びｄに対して、作業者Ａは以前のプロジェクトＡで機能要素ａ及びｂを用いて作業を行い、以前のプロジェクトＢで機能要素ｂ及びｄを用いて作業を行い、以前のプロジェクトＣで機能要素ａ及びｄを用いて作業を行ったことが分かる。これにより、第１機能要素を以前のプロジェクトＡの機能要素ａとし、第２機能要素を以前のプロジェクトＡの機能要素ｂとし、第３機能要素を以前のプロジェクトＢの機能要素ｂとし、第４機能要素を以前のプロジェクトＢの機能要素ｄとし、第５機能要素を以前のプロジェクトＣの機能要素ａとし、第６機能要素を以前のプロジェクトＣの機能要素ｄとして、作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出できる。

具体的に、第１機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１６.５ｓｅｃ.及び１０であれば、第１作業時間は１６５ｓｅｃ.になる。第２機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が２４ｓｅｃ.及び５であれば、第２作業時間は１２０ｓｅｃ.になる。第３機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１５ｓｅｃ.及び６であれば、第３作業時間は９０ｓｅｃ.になる。第４機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１２ｓｅｃ.及び２であれば、第４作業時間は２４ｓｅｃ.になる。第５機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１３.５ｓｅｃ.及び８であれば、第５作業時間は１０８ｓｅｃ.になる。第６機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が２８ｓｅｃ.及び３であれば、第６作業時間は８４ｓｅｃ.になる。

従って、作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値は、第１作業時間、第２作業時間、第３作業時間、第４作業時間、第５作業時間及び第６作業時間を合計した値、即ち１６５＋１２０＋９０＋２４＋１０８＋８４=５９１によって算出することができる。

他の実施例として、作業者により特定機能要素を用いて行われた作業数が該当機能要素の平均作業数以下である場合、該当機能要素を用いて行われた作業数の値を０とし、該当機能要素の作業時間の影響度を低減することができる。即ち、特定機能要素を用いて作業者が完了した作業の数が該当機能要素を用いて複数の作業者が完了した作業の平均作業数よりも小さな場合、該当機能要素に対する加重値は０として、マッチング値から除外される。

例えば、第１機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１６.５ｓｅｃ.及び１０であり、第２機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が２４ｓｅｃ.及び５であり、第３機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１５ｓｅｃ.及び６であり、第４機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１２ｓｅｃ.及び２であり、第５機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１３.５ｓｅｃ.及び８であり、第６機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が２８ｓｅｃ.及び３であり、第１機能要素の平均作業数が１３である場合、作業者が第１機能要素を用いて完了した総作業数（即ち、１０）が第１機能要素の平均作業数（即ち、１３）よりも小さいため、該当作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値は、１６.５*０＋２４*５＋１５*６＋１２*２＋１３.５*８＋２８*３=４２６と算出される。

また、他の実施例として、特定機能要素を用いて行われた作業数を基に作業者を並べたとき、作業者の順位が予め定められた基準以下である場合、該当機能要素を用いて行われた作業数の値を０として、該当機能要素の作業時間の影響度を低減することができる。即ち、特定機能要素を用いてそれぞれ作業者が完了した作業の数を基準に作業者のランクを付けたとき、該当作業者の順位が半分に満たない場合、該当機能要素に対する加重値は０として、マッチング値から除外される。

例えば、第１機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１６.５ｓｅｃ.及び１０であり、第２機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が２４ｓｅｃ.及び５であり、第３機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１５ｓｅｃ.及び６であり、第４機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１２ｓｅｃ.及び２であり、第５機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が１３.５ｓｅｃ.及び８であり、第６機能要素の平均作業時間及び作業者により完了した総作業数が２８ｓｅｃ.及び３であり、第１機能要素に対して該当作業者の作業完了累積順位が６０人のうち４０位である場合、作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値は、１６.５*０＋２４*５＋１５*６＋１２*２＋１３.５*８＋２８*３=４２６と算出される。

また、他の実施例として、特定機能要素の作業時間の影響度を低減する方法は、前述したように、一定水準の作業数に満たない場合と一定の順位に満たない場合が別々に適用されることもできるが、両方が共に適用されることもできる。

図１を参照すれば、段階Ｓ６００で、サーバは、算出された前記作業者の前記オープン予定のプロジェクトマッチング値に基づいて前記作業者を選別する。即ち、複数の作業者をオープン予定のプロジェクトマッチング値を基準として降順に並べ、前記オープン予定のプロジェクトに必要な作業者の数だけ作業者を選別できる。即ち、オープン予定のプロジェクトに必要な作業者の数が５０人であるとしたとき、複数の作業者に対して算出されたオープン予定のプロジェクトマッチング値を降順に並べて５０番目以後の作業者に対してはオープン予定のプロジェクトの作業プール（ｐｏｏｌ）から除外される。

一実施例として、機能要素別の平均作業時間に作業者が完了した作業の数を加重値として算出された作業時間全体において全ての作業数（即ち、機能要素別に作業者が完了した作業の総和）で割った値を、オープン予定のプロジェクトのマッチング値として用いることもできる。

他の実施例として、オープン予定のプロジェクトの機能要素又は作業者の作業履歴がリアルタイムに変更されることによって、変更された情報を適用して各作業者のオープン予定のプロジェクトのマッチング値がリアルタイムに変更され、これにより、オープン予定のプロジェクトの作業プールに含まれる作業者がリアルタイムに変更することもできる。

図６は、本発明の一実施例に係るプロジェクト作業が差し戻される場合を説明する例示図である。

図６を参照すれば、該当プロジェクトは、バウンディング作業と転写作業を行うように構成されている。作業者は、サーバから提供されたイメージでそれぞれのテキストをバウンディング作業（ａ-１、ａ-２、ａ-３）することができる。その後、それぞれバウンディングされた作業ａ-１、ａ-２及びａ-３に対して転写作業（ｂ-１、ｂ-２、ｂ-３）を行うことができる。

一実施例として、サーバ（又は、検収者）は、作業者がバウンディング作業を行った結果物及び転写作業を行った結果物のそれぞれに対して差し戻すことができる。具体的に、作業者がバウンディング作業（ａ-１）とこれに対する転写作業（ｂ-１）を行ったとき、サーバは、ａ-１に対するバウンディング作業が条件に合わないと判断すると、ｂ-１に対する作業を通過させ、ａ-１に対する作業のみ差し戻すことができる。

例えば、バウンディング作業が差し戻される場合は、バウンディングされたボックスの余白が多いか、バウンディングされたボックスに含まれている文字が切れた場合、不要なポリゴンが多く写された場合、垂直方向の設定のために最初の点と２番目の点が水平にならない場合、バウンディングが時計回りに行われない場合を、含むことができる。

図７は、本発明の一実施例に係る以前のプロジェクトの機能要素別の構成割合を説明する例示図である。

各機能要素別の構成割合は、差戻数が考慮された総作業時間のうちそれぞれの機能要素別の差戻数を考慮した作業時間の割合を意味する。図７を参照すれば、総作業時間３６００ｓｅｃのうち機能要素ａは１６５０ｓｅｃ.を占め、機能要素ｂは１２００ｓｅｃ.を占め、機能要素ｃは７５０ｓｅｃ.を占める。従って、プロジェクトＡで機能要素ａ、ｂ及びｃの構成割合がそれぞれ４６％、３３％及び２１％と計算することができる。

一実施例として、サーバは、以前のプロジェクトの機能要素別の構成割合を算出し、以前のプロジェクトとオープン予定のプロジェクトとの類似度を判別できる。即ち、算出された以前のプロジェクトの機能要素別の構成割合をオープン予定のプロジェクトの機能要素別の予想される構成割合と比較することによって、以前のプロジェクトの中からオープン予定のプロジェクトと類似するプロジェクトを抽出でき、これを該当オープン予定のプロジェクトの作業者を選別するのに参考として利用できる。

図８は、本発明の一実施例に係るクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別装置のブロック図である。

図８を参照すれば、クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別装置１００（以下、「作業者選別装置」という）は、通信部１１０、判断部１２０、抽出部１３０、算出部１４０、制御部１５０、及び格納部１６０を、含む。

通信部１１０は、顧客の端末、作業者の端末、及び管理者の端末のうちの少なくとも１つと通信を行い、データを送受信する役割を果たす。

判断部１２０は、オープン予定のプロジェクトの作業に含まれている複数の機能要素を把握する役割を果たす。また、判断部１２０は、算出されたオープン予定のプロジェクトマッチング値に基づいて作業者を選別するか否かを判断する役割を果たす。

抽出部１３０は、作業者の以前のプロジェクト参加履歴及びそれぞれの以前のプロジェクトに含まれている機能要素を抽出する役割を果たす。また、抽出部１３０は、以前のプロジェクトに含まれている機能要素のうち判断部１２０により把握されたオープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素に対して、それぞれの機能要素別の平均作業時間を抽出する役割を果たす。

算出部１４０は、抽出部１３０により抽出された各機能要素別の平均作業時間と作業者が以前のプロジェクトで各機能要素を用いて行った作業数を基に、該当作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する役割を果たす。

制御部１５０は、作業者選別装置１００の構成要素のそれぞれを制御する。

格納部１６０は、作業者選別装置１００に受信されたデータ及び作業単価測定装置１００で生成されたデータなどを格納及び管理する。

以上で前述した本発明の一実施例に係るクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法は、ハードウェアであるコンピュータと結合されて実行されるために、プログラム（又はアプリケーション）によって実現され、プログラム（又はアプリケーション）は媒体に格納される。

前記上述したプログラムは、前記コンピュータがプログラムを読み込んでプログラムで実現する前記方法を実行するために、前記コンピュータのプロセッサ（ＣＰＵ）が前記コンピュータの装置インターフェースを介して読み取られるＣ、Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｒｕｂｙ、機械語などのコンピュータ言語でコード化したコード（Ｃｏｄｅ）を含むことができる。このようなコードは、前記方法を実行するのに必要な機能を定義した関数などと関連する機能的なコード（Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｃｏｄｅ）を含むことができ、前記各機能を前記コンピュータのプロセッサが所定の手順通りに実行させるのに必要な実行手順関連の制御コードを含むことができる。また、このようなコードは、前記各機能を前記コンピュータのプロセッサが実行させるのに必要な追加の情報やメディアが前記コンピュータの内部又は外部メモリのどの位置（アドレス）で参照されるべきかに対するメモリ参照関連のコードを更に含むことができる。また、前記コンピュータのプロセッサが前記各機能を実行するために、遠隔（Ｒｅｍｏｔｅ）にある任意の他のコンピュータやサーバなどと通信が必要な場合、コードは、前記コンピュータの通信モジュールを用いて遠隔にある任意の他のコンピュータやサーバなどとどのように通信すべきか、通信時に如何なる情報やメディアを送受信すべきかなどに対する通信関連のコードを更に含むことができる。

前記格納される媒体は、レジスタ、キャッシュ、メモリなどのように短時間でデータを格納する媒体ではなく、半永久的にデータを格納し、機器により読み取り（ｒｅａｄｉｎｇ）可能な媒体を意味する。具体的には、前記格納される媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ-ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ格納装置などが挙げられるが、これに制限されない。即ち、前記プログラムは、前記コンピュータが接続できる多様なサーバ上の多様な記録媒体又はユーザの前記コンピュータ上の多様な記録媒体に格納することができる。また、前記媒体は、ネットワークで接続されているコンピュータシステムに分散されて分散方式でコンピュータが読み取れるコードが格納することができる。

以上、添付の図面を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明が属する技術分野における通常の技術者は、本発明がその技術的思想や必須な特徴を変更することなく、他の具体的な形態で実施され得るということが理解できるだろう。従って、以上で記述した実施例は、あらゆる面で例示的なものであり、制限的ではないものとして理解すべきである。

１００ 作業者選別装置
１１０ 通信部
１２０ 判断部
１３０ 抽出部
１４０ 算出部
１５０ 制御部
１６０ 格納部

Claims (7)

1. クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法において、
   オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素を把握する段階と、
   作業者の以前のプロジェクト参加履歴を抽出する段階と、
   前記作業者の前記以前のプロジェクトに含まれている機能要素を抽出する段階と、
   前記以前のプロジェクトに含まれている機能要素のうち前記オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素に対して、各機能要素別の平均作業時間を抽出する段階と、
   前記抽出された各機能要素別の平均作業時間と前記作業者が前記以前のプロジェクトで各機能要素を用いて行った作業数を基に、前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する段階と、
   算出された前記作業者の前記オープン予定のプロジェクトマッチング値に基づいて前記作業者を選別する段階と、
   を備え、
   前記各機能要素別の平均作業時間は、該当機能要素を用いた作業の難易度が考慮されることを特徴とする、
   クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法。
2. クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法において、
   オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素を把握する段階と、
   作業者の以前のプロジェクト参加履歴を抽出する段階と、
   前記作業者の前記以前のプロジェクトに含まれている機能要素を抽出する段階と、
   前記以前のプロジェクトに含まれている機能要素のうち前記オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素に対して、各機能要素別の平均作業時間を抽出する段階と、
   前記抽出された各機能要素別の平均作業時間と前記作業者が前記以前のプロジェクトで各機能要素を用いて行った作業数を基に、前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する段階と、
   算出された前記作業者の前記オープン予定のプロジェクトマッチング値に基づいて前記作業者を選別する段階と、
   を備え、
   前記機能要素は、プロジェクトを行うための作業ツール（ｔｏｏｌ）に基づいて決定されることを特徴とする、
   クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法。
3. クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法において、
   オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素を把握する段階と、
   作業者の以前のプロジェクト参加履歴を抽出する段階と、
   前記作業者の前記以前のプロジェクトに含まれている機能要素を抽出する段階と、
   前記以前のプロジェクトに含まれている機能要素のうち前記オープン予定のプロジェクトに含まれる機能要素に対して、各機能要素別の平均作業時間を抽出する段階と、
   前記抽出された各機能要素別の平均作業時間と前記作業者が前記以前のプロジェクトで各機能要素を用いて行った作業数を基に、前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する段階と、
   算出された前記作業者の前記オープン予定のプロジェクトマッチング値に基づいて前記作業者を選別する段階と、
   を備え、
   前記作業者の前記オープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する段階は、
   第１機能要素の平均作業時間と前記第１機能要素を用いて行われた作業数を掛けて第１作業時間を算出する段階と、
   第２機能要素の平均作業時間と前記第２機能要素を用いて行われた作業数を掛けて第２作業時間を算出する段階と、
   第ｎ機能要素（ｎは自然数）の平均作業時間と前記第ｎ機能要素を用いて行われた作業数を掛けて第ｎ作業時間（ｎは自然数）を算出する段階と、
   前記算出された第１作業時間、第２作業時間、...、第ｎ作業時間を合計する段階と、
   を含むことを特徴とする、
   クラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法。
4. 前記第１機能要素、前記第２機能要素、...、前記第ｎ機能要素のうち複数の機能要素が同一の作業ツールに基づいて決定された場合、
   前記複数の機能要素は、含まれている以前のプロジェクトがそれぞれ異なることを特徴とする、
   請求項３に記載のクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法。
5. 前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する段階は、
   前記作業者により特定機能要素を用いて行われた作業数が該当機能要素の平均作業数以下である場合、
   該当機能要素を用いて行われた作業数の値を０とし、該当機能要素の作業時間の影響度を低減することを特徴とする、
   請求項３に記載のクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法。
6. 前記作業者のオープン予定のプロジェクトマッチング値を算出する段階は、
   特定機能要素を用いて行われた作業数を基に前記作業者を並べたとき、前記作業者の順位が予め定められた基準以下である場合、
   該当機能要素を用いて行われた作業数の値を０とし、該当機能要素の作業時間の影響度を低減することを特徴とする、
   請求項３に記載のクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法。
7. コンピュータと結合し、請求項１～６の何れか一項に記載のクラウドソーシング基盤プロジェクトの特性による作業者選別方法を実行するためにコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されたコンピュータプログラム。

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