JP7634864B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来より、会社等の企業における社員の業務遂行能力（ビジネススキル）を診断し、診断結果に基づく人材育成の支援を図る人材育成支援システムは存在する（例えば特許文献１参照）。
このような従来のシステムによるビジネススキルの診断では、社員自身の自己評価が基準になるため、社員がビジネススキルを向上するための講座を社員が受講者となり受講する場合、多数ある評価要素の中から、改善が必要な評価要素を自身で選択して該当する講座を受講することになる。

特開２００４－２４６５０７号公報

しかしながら、社員（受講者）が自身で選択した講座が自身のスキル向上に適しているとは限らず、講座を数か月受講した後、効果が出ないときは、別の講座を受講することになる。
ユーザは、効果を得るためにどの程度、講座等を受講、つまり教育の場に参加するべきかがわからず、自身の判断で過剰に参加することもある。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザにとって必要十分なスキルを獲得するのに適した頻度で場に参加することができるようにすることを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一実施形態である情報処理装置は、
ビジネス基礎力を向上するために教育を施す場に参加したユーザについての教育履歴と、前記場に参加した後の前記ユーザの行動状況と、前記場に参加した後の前記ビジネス基礎力の評価結果との対応関係に基づいて、前記ユーザに対して前記ビジネス基礎力を向上させるための今後の教育計画を提案する提案手段、
を備える。
本発明の一態様の上記情報処理装置に対応する情報処理方法及びプログラムも、本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムとして提供される。

本発明によれば、ユーザにとって必要十分なスキルを獲得するのに適した頻度で場に参加することができるようになる。

本発明の一実施形態の情報処理装置の全体構成を示している。 図１の情報処理装置のうちサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 図１の情報処理装置におけるサーバの機能的構成を示す機能ブロック図である。 スコアの値をプロットする前のグラフの表示領域の例を示す図である。 ユーザ端末に表示されるグラフとコメントの例を示す図である。 図３のサーバにおける受講レコメンド動作を示すフローチャートである。 ユーザに開示されるマイページの一例を示す図である。 マイページに表示される受講完了画面の一例を示す図である。 ユーザのマイページにおいてフォローアップテストを受ける際の開始画面の一例を示す図である。 図９の開始画面に続いて表示される問題画面の一例を示す図である。 図１０の問題画面から順に問題に解答してすべての問題に解答したときに表示される画面の一例を示す図である。 図１１の画面に続いて表示される確認画面の一例を示す図である。 図１２の確認画面に続いて表示されるテスト結果の画面の一例を示す図である。 受講行動報告の際の今後の行動の入力画面の一例を示す図である。 受講行動報告から一定期間後のユーザの行動をチェックするチェック画面の一例を示す図である。 マイページの一部の画面の一例を示す図である。 受講管理者からフィードバックされたコメントの画面の一例を示す図である。 受講管理者からのフィードバック点数の表示例を示す図である。 Ａ群乃至Ｅ群のグループ毎の受講回数とスコアの変化との比較例を示す図である。 Ａ群乃至Ｅ群のグループ毎の受講間隔とスコアの変化との比較例を示す図である。 Ａ群乃至Ｃ群のグループ毎の受講後のアクション完了率とスコアの変化との比較例を示す図である。 Ａ群乃至Ｃ群のグループ毎のフォローアップテスト完了率とスコアの変化との比較例を示す図である。 Ａ群乃至Ｅ群のグループ毎の「明日から取り組む具体的な行動」の実行率とスコアの変化との比較例を示す図である。 Ａ群乃至Ｅ群のグループ毎の他者からのフィードバック平均点数とスコアの変化との比較例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。

図１は、本発明の一実施形態の情報処理システム１の全体構成を示している。
図１に示す情報処理システム１は、サーバ１０と、ｎ台（ｎは１以上の任意の整数値）のユーザ端末２０－１乃至２０－ｎとが、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されることによって構成されている。
なお、以下、ユーザ端末２０－１乃至２０－ｎの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「ユーザ端末２０」と呼ぶ。

ユーザ端末２０は、ユーザ毎に管理される情報処理装置であって、例えばスマートフォン等で構成される。
サーバ１０は、ユーザ端末２０－１乃至２０－ｎの夫々の各動作を管理すべく、各種処理を実行するサーバである。

具体的には、本実施形態では、サーバ１０は、次のようにして、ユーザ端末２０の各動作を管理する。
即ち、サーバ１０は、先ずサーバ１０等に予め記憶されている問題からなるテストを、ユーザ端末２０に送信する。

当該テストに含まれる問題は、ユーザのビジネスにおける基礎的なスキル（以下、単に「スキル」と呼ぶ）毎に作成される。
ここで、スキルとは、組織の中で期待される成果を継続的に出すために必要な知識・スキルのうち、職種、業種、役職を問わず共通して必要になる基礎的な力のことである。いくら高い専門力があっても、実際に業務を遂行する上で必要となるのは、「計画力」、「タイムマネジメント力」、「コミュニケーション力」等の基礎的な力である。
具体的には、ｍ個（ｍは１以上の任意の整数値）のスキルが定義され、さらに各スキル毎にｐ個（ｐは、ｍとは独立した１以上の任意の整数値）の項目が細かく設定され、当該項目の夫々に関連する内容の問題が当該項目毎に作成される。ビジネスにおける基礎的なスキルとは、社会人として仕事を行う上で役に立つ技術又は能力をいう。
本実施形態では、ビジネスにおける基礎的なスキルを網羅した分野（カテゴリ）として、ビジネスパーソンに必要な知識、仕事の計画力や進め方、コミュニケーション力、思考力というように４つに分けて、夫々について評価すると共に総合的な評価も行う。なお、具体的なスキル及び項目の例については、図４を参照して後述する。

ユーザ端末２０は、サーバ１０が送信したテストを受信する。そして、ユーザは、ユーザ端末２０を操作して、当該テストを構成する各問題毎に回答を夫々入力する。
ユーザ端末２０は、ユーザが入力したテストの回答（各問題の回答の集合体）を、サーバ１０に送信する。

サーバ１０は、ユーザ端末２０－１乃至２０－ｎの夫々からテストの回答が送信される毎に、当該回答を順次取得し採点を行う。また、サーバ１０は、採点結果を前記項目毎に正規化し、これをスコアとしてユーザ毎に記憶し管理する。

サーバ１０は、ユーザ毎に管理しているスコアから、所定の母集団のスコアを抽出するための抽出条件を設定し記憶する。
なお、所定の母集団は、特に限定されず、例えば、ユーザに関する各種属性情報のうち、所定の１以上の属性情報が一致するユーザからなる集団や、スコアが一定範囲内のユーザからなる集団等各種各様な集団を採用することができる。なおその前提として、サーバ１０は、各ユーザ毎に、採点結果を示すスコアとともに、当該ユーザの各種属性情報を対応付けて管理しているものとする。
この場合、所定の母集団のスコアを抽出するための抽出条件としては、例えば、同年齢、同職種、同業界、同役職、同入社年度、過去のスコアの値や範囲等を採用することができる。

サーバ１０は、所定のユーザのスコアと、当該所定のユーザが含まれる所定の母集団のスコアとを抽出し、両スコアを比較する。
具体的には、例えば当該所定のユーザのスコアと、当該所定のユーザが含まれる所定の母集団のスコアの平均値、最大値又は最小値とを比較することができる。

また、サーバ１０は、当該比較の結果に基づいて、当該所定のユーザを支援するための情報としてのコメントを作成することができる。
なお、当該所定のユーザに対するコメントの具体的な態様については、図５の受検結果シートを参照して後述する。

また、サーバ１０は、当該コメントとともに、当該所定のユーザのスコアと当該所定のユーザが含まれる所定の母集団のスコアとをプロットしたグラフを、当該所定のユーザのユーザ端末２０の画面に表示させることができる。
なお、当該グラフの具体的な態様については、図４を参照して後述する。

これにより、ユーザは、ユーザ端末２０の画面に表示されたグラフの、各スキル毎の各項目の夫々についての当該ユーザ自身のスコアの値と、当該ユーザが含まれる所定の母集団のスコアの値との分布から、当該ユーザの現在のスキルと、過去のスキルとを比べた成長の度合いや企業の教育効果を容易に視認することができる。

さらに、ユーザは、ユーザ端末２０の画面に表示されたコメントを読むことにより、自己のスキルを向上させるための具体的な行動指針を容易に立案することができる。
なお、サーバ１０が実行するこれらの処理の詳細については、図３を参照して後述する。

図２は、図１の情報処理システム１のうちサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。

サーバ１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３と、バス１０４と、入出力インターフェース１０５と、出力部１０６と、入力部１０７と、記憶部１０８と、通信部１０９と、ドライブ１１０と、を備えている。

ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記録されているプログラム、又は、記憶部１０８からＲＡＭ１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１０３には、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２及びＲＡＭ１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４にはまた、入出力インターフェース１０５も接続されている。入出力インターフェース１０５には、出力部１０６、入力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９及びドライブ１１０が接続されている。

出力部１０６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
入力部１０７は、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力する。

記憶部１０８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１０９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図１の例ではユーザ端末２０）との間で通信を行う。

ドライブ１１０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア１２０が適宜装着される。ドライブ１１０によってリムーバブルメディア１２０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１０８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア１２０は、記憶部１０８に記憶されている各種データも、記憶部１０８と同様に記憶することができる。

図３は、図１の情報処理システムにおけるサーバの機能的構成を示す機能ブロック図である。

サーバ１０のＣＰＵ１０１（図２）においては、図３に示すように、テスト作成部１２１と、テスト出題部１２２と、回答取得部１２３と、採点部１２４と、スコア化部１２５と、スコア取得部１２６と、コメント作成部１２７と、表示制御部１２８と、学習管理部１２９と、受講レコメンド部１３０とが機能する。
記憶部１０８（図２）の一領域には、問題ＤＢ１４１と、採点結果ＤＢ１４２と、母集団ＤＢ１４３と、受講ＤＢ１４４とが設けられている。

問題ＤＢ１４１には、ユーザのスキルを評価するための問題と、問題に対する所定の採点基準や正解の組が記憶されている。
採点結果ＤＢ１４２には、問題ＤＢ１４１の各問題毎の採点の結果が各分野の各テーマ毎に正規化（スコア化）された上で、ユーザ毎のスコアとして記憶されている。
母集団ＤＢ１４３には、所定のユーザのスコアと、当該所定のユーザが含まれる所定の母集団のスコアと、当該所定のユーザの属性（例えば同業種、同職種、同年代等）に合わせて母集団のスコアを抽出するための所定の抽出条件とが記憶されている。
受講ＤＢ１４４には、ユーザにより予約される講座の研修動画等が記憶されている。講座は、動画に限らず、実際に会場で講師が行うものもあり、講座への参加予約の情報等も受講ＤＢ１４４に記憶される。
また、受講ＤＢ１４４には、受講対象のユーザの情報と、教育の場としての複数の講座の情報と、講座を受講したユーザの受講履歴と、ユーザが講座を受講した後に学習行動をした学習履歴と、受講管理者や上司からのユーザへのコメント及びフィードバック点数やその平均点と、受講レコメンド部１３０により作成される今後の受講計画に関する提案情報とが記憶されている。
受講対象のユーザの情報は、例えばユーザの氏名、年齢、ユーザＩＤ、パスワード、電子メールアドレス（以下「登録アドレス」と称す）、ユーザが属する組織の情報（例えば企業名や企業の業種、所属部署、職種、入社年月日）等である。
講座とは、例えば研修プログラムを実施する研修会や講習会等の他、例えばインターネットを介したリモート講座やリモート学習授業等である。複数の講座に複数のユーザが参加したり、先生と生徒が１対１で行うマンツーマン形式のものも講座に含まれる。また、１人のユーザが複数の講座を時間が重ならない限り受講してもよい。
また、受講ＤＢ１４４には、フォローアップテストの問題と、問題に対する所定の採点基準や正解の組とが対応して記憶されている。

ここで、上述した評価結果としてスコアを得る通常のビジネス基礎力の診断テストと、フォローアップテストとの違いについて説明する。
通常のビジネス基礎力の診断テストが幅広い知識やスキルの定着状況を総合的に診断することが目的のテストであることに対し、フォローアップテストは、各研修の受講後、研修内容に関する知識定着状況の診断を目的としている。このため、フォローアップテストの問題は、一問一答形式のような比較的簡易的な問題が設定されている。また、通常のテストは、合計１００問で設問は一律であるのに対して、フォローアップテストは、研修内容に応じて設問が個別で設定されており、問題数は、１０問程度（例えば５～６問等）である。
例えば図１０の画面２２１に示すように、「ロジカル・シンキング」の基礎研修の受講後に受けるフォローアップテストの問題は、『仕事に役立てるためのロジカル・シンキング（論理的思考）とは、「（ ）を立てて考えること」です。空欄に入る適切な言葉を次の中から１つ選んでください。』という設問が出題され、この設問に対する解答の選択肢は、例えば論理／仮説／筋道／根拠等のうちから選ぶようになっている。

受講ＤＢ１４４に記憶される複数の講座の情報は、複数の講座夫々に１つ以上の評価要素（以下「テーマ」又は「サブテーマ」と呼ぶ）が対応した情報である。１つの講座に１つのテーマ又はサブテーマが対応付けられていることもある。サブテーマは、テーマの中に含まれる小テーマをいい、小テーマだけの講座も設定される。
テーマは、図４に示すグラフに示されるように、ビジネス知識、プランニング＆コントロール、シンキング、コミュニケーション等の４つの分野に区分されるビジネス基礎力を図るための評価要素の１つである。区分された各分野には、１以上のテーマが含まれる講座が設定されている。

例えばビジネス知識の分野のビジネス基礎力を評価するテーマは、時事問題、法務・人事・労務、財務管理、マーケティング、経営等がある。図示しないが、法務・人事・労務というテーマには、人事・労務、コンプライアンス等のサブテーマが含まれる。
計画＆コントロールの分野のビジネス基礎力を評価するテーマは、目的及び目標、計画、業務管理、振り返り・評価、改善等がある。図示しないが、目的及び目標というテーマには、目的思考というサブテーマが含まれる。また、計画というテーマには、アクションプラン立案というサブテーマが含まれる。
シンキングの分野のビジネス基礎力を評価するテーマは、数的処理、思考法活用、情報収集、課題設定、解決策立案等がある。図示しないが、思考法活用というテーマには、要素分解力というサブテーマが含まれる。
コミュニケーションの分野のビジネス基礎力を評価するテーマは、ネゴシエーション、文書伝達、口頭伝達、傾聴、ビジネスマナー等がある。図示しないが、文書伝達というテーマには、スライド作成力というサブテーマが含まれる。
この情報処理システムにより診断されるビジネス基礎力は、テーマ毎又は複数のテーマで１つ以上設定される講座を受講者が受講することにより、受講者のビジネススキルの向上が図られる。
受講者が講座を受講するにあたり、受講前と受講中及び受講後にビジネス基礎力の診断テストが実施される。
診断テストは、正しい自己認識を促し、社員の成長を総合的に支援するテスト」であるる。テスト受検だけでなく、テスト結果から課題を自己認識し、次のアクションを促す目標設定まで行うこと、つまりＰｌａｎ（計画）→Ｄｏ（実行）→Ｃｈｅｃｋ（評価）→Ａｃｔｉｏｎ（改善）のサイクルを繰り返し行うことで、継続的に成長することができる。
また、診断テストは、１回受けて終わりではなく、目指すべき姿に向かって正しく学びが定着しているかどうかを定期的に確認することで、軌道修正の指針にもなる。さらには学びに対する意欲の持続にもつながる。

サーバ１０において、テスト作成部１２１は、問題ＤＢ１４１に予め記憶されている、ユーザのスキルを評価するための問題の中から、ユーザがユーザ端末２０を操作して回答するための問題を、各スキル毎の各項目毎に作成する。このようにして作成された各スキル毎の各項目毎の問題の集合体がテストである。
テスト出題部１２２は、テスト作成部１２１が作成したテストを、通信部１０９を介してユーザ端末２０に表示させることにより、ユーザに対しテストを出題する。

ユーザは、ユーザ端末２０を操作することにより、テスト出題部１２２が出題したテストに対する回答（各問題毎の回答）を入力する。ユーザが入力した回答は、ユーザ端末２０からサーバ１０に対して送信される。

サーバ１０の回答取得部１２３は、ユーザ端末２０から送信されたテストの回答（各問題毎の回答の集合体）を、通信部１０９を介して受信する。
採点部１２４は、回答取得部１２３が取得したテストの回答を、所定の採点基準に基づいて各問題毎に採点する。

スコア化部１２５は、採点部１２４による各問題毎の採点の結果を、各分野の各テーマ毎に正規化（スコア化）し、当該スコアを採点結果ＤＢ１４２に記憶させてユーザ毎に管理する。

スコア取得部１２６は、採点結果ＤＢ１４２で管理されている各ユーザのスコアから、所定のユーザのスコアと、当該所定のユーザが含まれる所定の母集団のスコアとを取得する。なお、所定のユーザを第１ユーザと言い換える場合がある。
なお、当該所定の母集団は、母集団ＤＢ１４３に予め記憶されている所定の抽出条件によって抽出される。具体的には、例えば、上述したように、同年齢、同職種、同業界、同役職、同入社年度、又は所定のユーザ本人の過去のスコアのうち、任意の数（１も含む）の任意の組合せを所定の抽出条件とした母集団を抽出することができる。

コメント作成部１２７は、スコア取得部１２６が取得した所定のユーザのスコアと、当該所定のユーザが含まれる所定の母集団のスコアとの比較を行い、当該比較の結果に基づいて、予め設定されている文字列の組み合わせから、当該所定のユーザを支援するための情報としてのコメントを作成する。

当該コメントには、当該ユーザの職種、業界、及び役職のうち、少なくとも１つに対する適性、並びに当該職種と前記各スキル及び各項目との対応関係を含むコメント、当該所定のユーザの職種の強みを伸ばすために推奨する行動（アクション）に関するコメント、及び当該所定のユーザの職種の弱みを克服するために推奨する行動（アクション）に関するコメントを含めることができる。

学習管理部１２９は、ユーザに対して夫々のマイページ（図７参照）を開示する。学習管理部１２９は、マイページ上において、ユーザが講座を受講後に行う学習行動に関する管理を実行する。
具体的には、学習管理部１２９は、受講ＤＢ１４４の情報（講座を受講したユーザの受講履歴、ユーザが講座を受講した後に学習行動をした学習履歴、受講管理者や上司等の他者からのユーザへのコメント、他者からのフィードバック点数等）に基づいて、ユーザの受講計画上での講座の受講状況を管理し、ユーザの受講行動報告に対する行動の進捗管理、フォローアップテストの実施、受講管理者や上司等からのフィードバック情報（コメントや点数等）の管理、これらの情報をユーザのマイページにアップロードする処理等を実行する。具体的な動作については、図面を参照して後述する。

受講レコメンド部１３０は、ビジネス基礎力を向上するために教育を施す場の１つとしての講座を受講したユーザについての講座の受講履歴と、講座を受講した後のユーザの行動状況と、１以上の講座を複数回受講後のビジネス基礎力の評価結果（例えば前回と今回のテストの全分野のスコアの平均値等）との相関関係（対応関係）に基づいて、ユーザに対してビジネス基礎力を向上するための今後の受講計画を提案する。

受講レコメンド部１３０は、受講計画作成部１５１と、提案部１５２と、アラート部１５３とを備える。
受講計画作成部１５１は、受講ＤＢ１４４から読み出した情報と、採点結果ＤＢ１４２から読み出した情報とに基づいて、ユーザのスキル向上に適した組み合わせの講座（同時受講テーマやその数、初めにこの講座を受講しその後にこの講座を受講する等）、受講回数、受講間隔、現在の状況等を含むユーザの今後の受講計画を作成し受講ＤＢ１４４に記憶すると共に提案部１５２へ出力する。

提案部１５２は、受講計画作成部１５１により作成された今後の受講計画をマイページにアップロードし表示制御部１２８を通じてユーザへ提案する。

アラート部１５３は、受講ＤＢ１４４のユーザの現在の状況（受講回数、受講間隔、受講後のアクション完了率、受講後のフォローアップテスト完了率、明日から取り組む具体的な行動の実行率、他者からのフィードバックの平均点数等）、予め事例（図１９乃至図２１等参照）から導出した判定条件（推奨受講回数、推奨受講間隔、各完了率、実行率、平均点数の閾値等）に合致しない場合にアラートを出力する。

例えばアラート部１５３は、ユーザが推奨年間受講回数（閾値）を超えて講座の予約をしようとすると、受講数が多すぎる旨のアラートを講座の予約画面に表示する。
アラート部１５３は、ユーザが推奨年間受講回数（閾値）を超えて講座の予約をすると、マイページ２０１に提案される受講計画内で、受講数が多すぎる旨の注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

アラート部１５３は、推奨受講間隔（閾値）が経過していないのにユーザが講座の予約をしようとすると、受講レコメンド部１３０は、講座の予約画面に受講が早すぎる旨のアラートを表示する。
アラート部１５３は、推奨受講間隔（閾値）が経過していないのにユーザが講座の予約をすると、マイページ２０１に提案される受講計画内で予約を取り消すよう注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

アラート部１５３は、受講後のユーザのアクション完了率が例えば閾値である１００％に達していない場合、次の講座の予約を入れずに現在の講座の受講後のアクションを進めることを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
アラート部１５３は、受講後のユーザのアクション完了率が例えば閾値である１００％に達していない場合、マイページ２０１に提案される受講計画内で次の講座の予約を入れずに現在の講座の受講後のアクションを進めることを促す注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

アラート部１５３は、受講後のユーザのフォローアップテスト完了率が例えば閾値である１００％に達していない場合、次の講座の予約を入れずに現在の講座の残りの明日から取り組む具体的な行動を行うことを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
アラート部１５３は、受講後のユーザのフォローアップテスト完了率が例えば閾値である１００％に達していない場合、マイページ２０１に提案される受講計画内で次の講座の予約を入れずに現在の講座の受講後のフォローアップテストを受験することを促す注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

アラート部１５３は、明日から取り組む具体的な行動の実行率が例えば閾値である７５％以下の場合、次の講座の予約を入れずに現在の講座の残りの「明日から取り組む具体的な行動」を行うことを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
アラート部１５３は、明日から取り組む具体的な行動の実行率が例えば閾値である７５％以下の場合、マイページ２０１から次の講座の予約をしようとすると、残りの「明日から取り組む具体的な行動」を行うことを促す注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

アラート部１５３は、他者からのフィードバックの平均点数が例えば閾値である３点以下の場合、受講レコメンド部１３０は、次の講座の予約を入れずに現在の講座済みの研修内容を復習することを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
アラート部１５３は、他者からのフィードバックの平均点数が例えば閾値である３点以下の場合、ユーザが次回の講座の予約をしようとすると、受講済みの研修内容を復習することを促す注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

具体的には、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４から上記の受講情報（受講履歴、行動状況）と、母集団ＤＢ１４３からユーザとの比較対象の情報（母集団のスコア）と、採点結果ＤＢ１４２から複数回の分野毎の評価結果（スコア）とを読み出して、それらの情報に基づいて、ユーザがビジネス基礎力を向上するための今後の受講計画を作成し、作成した今後の受講計画をユーザのマイページにアップロードしユーザに提案する。

受講履歴は、例えば同時受講テーマ、所定期間（年間、６か月、３か月等）における受講回数（１年に１回、６か月に１回（１年に２回）、３か月に１回（１年に４回）等）、受講間隔（１年（１２か月）間隔、６か月間隔、３か月間隔等）等である。
行動状況は、講座を受講した後の行動完了率、フォローアップテスト（追加評価）完了率、講座を受講した後の受講行動報告の数、ユーザを管理する管理者（担当アドバイザー、受講管理者、上司等）から当該ユーザの学習状況に応じてフィードバックされる点数の平均点のうち少なくとも１つを含む。
複数回の分野毎の評価結果は、例えば１年前のテストの分野毎の平均スコアと今回の平均スコア（１年前から１年後のテストの分野毎の平均スコア）である。

表示制御部１２８は、スコア取得部１２６が取得した所定のユーザのスコアと、当該所定のユーザが含まれる母集団のスコアとを所定の表示領域にプロットしたグラフを、通信部１０９を介してユーザ端末２０の画面に表示させる制御を行う。

また、表示制御部１２８は、コメント作成部１２７で作成したコメントを、通信部１０９を介してユーザ端末２０の画面に表示させる制御を行う。
なお、ユーザ端末２０の画面に表示されるコメントの具体例の説明については、図５の受検結果シートを参照して後述する。

さらに、表示制御部１２８は、学習管理部１２９により管理されるユーザのマイページにログインするユーザのユーザ端末２０へ、当該ユーザのマイページを転送し表示させる制御を行う。
ユーザは、自身のマイページにおいて、学習管理部１２９により実施されるフォローアップテストを受検したり、また、受講レコメンド部１３０から出力される今後の受講計画等を閲覧することができる。

従来からある研修サービスは、通常、ユーザに対して利用の促進を促すためのレコメンドやアラートを出すことに注力しているが、本情報処理システムは、ユーザに受講を促すだけでなくユーザが過剰に受講することを抑制する機能を備えることで、以下の効果を奏することができる。
１つに、ユーザのビジネス知識や習得の観点において、情報処理システム側から推奨する受講計画を提案する際に推奨する受講回数や受講間隔等をレコメンドやアラートで提供することで、ユーザの頭の中に受講回数や受講間隔をすり込み、ユーザもその回数や間隔で受講予約を入れるようになるため、適切な受講状況を維持することができる。これにより、ユーザの知識習得や成長の観点で高い効果を得ることができる。
また、研修サービスを提供するサービス提供者は、ユーザに良い組み合わせの講座等（同時受講テーマ等）を含む受講計画を提案する際に受講回数や受講間隔等をレコメンドやアラートで提供することで、ユーザに受講促進を促すだけでなく、安定運用の観点から、過剰受講や短期間の高頻度な受講を抑制することができるので、継続利用の促進やサブスクリプションモデルの安定運用を実現することができる。

図４は、スコアの値をプロットする前のグラフの表示領域の例を示す図である。

図４に例示するように、ユーザのビジネスにおける基礎力（以下「ビジネス基礎力」と呼ぶ）として４つの分野に分けてスキルを定義し、各分野毎に６つのテーマで項目を設定することができる。
具体的には、ビジネス基礎力の４つの分野として、ビジネス知識（Ｂｕｉｓｉｎｅｓｓ Ｋｎｏｗｌｅｇｅ）、計画及びコントロール（Ｐｌａｎｎｉｎｇ ＆ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、コミュニケーション（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、並びにシンキング（Ｔｈｉｎｋｉｎｇ）を定義することができる。

また、各分野に設定された５つのテーマとして、例えば「ビジネス知識」という分野のスキルには、時事問題、法務・人事・労務、財務管理、マーケティング、経営というテーマで項目を設定することができる。法務・人事・労務というテーマには、人事・労務、コンプライアンス等のサブテーマが含まれる。
「計画及びコントロール」という分野のスキルには、目的及び目標、計画、業務管理、振り返り・評価、改善というテーマで項目を設定することができる。目的及び目標というテーマには、目的思考というサブテーマが含まれる。また、計画というテーマには、アクションプラン立案というサブテーマが含まれる。
「コミュニケーション」という分野のスキルには、ネゴシエーション、文書伝達、口頭伝達、傾聴、ビジネスマナーというテーマで項目を設定することができる。文書伝達というテーマには、スライド作成力というサブテーマが含まれる。
「シンキング」という分野のスキルには、数的処理、思考法活用、情報収集、課題設定、解決策立案というテーマで項目を設定することができる。思考法活用というテーマには、要素分解力というサブテーマが含まれる。

そして、サーバ１０は、ユーザに対し、各スキル毎に設定した項目毎に個別のテストを課し、当該テストの結果を取得し、各スキル毎の各項目毎の所定の採点基準に基づいて採点をしたうえで、当該採点結果を正規化（スコア化）し、これをスコアとして取得し、当該スコアを所定の表示領域にプロットしたグラフをユーザ端末２０に表示させる。

具体的には、図４に示す同心円状の表示領域に、４つのスキルを表示領域の外周上に均等に割り当て、各スキル毎に設定した各項目の夫々を、外周上に均等間隔で配置し、正規化により取得したスコアの最低値（０（ゼロ））を同心円状の中心に割り当て、当該スコアの最高値（５）を外周上に割り当てる。また、スコアが取り得る値（１乃至５）の夫々に、表示領域に同心円を配置する。

そして、サーバ１０は、ユーザ毎に管理しているスコアから、所定のユーザのスコアと、当該所定のユーザが含まれる所定の母集団であって、同年齢、同職種、同業界、同役職、同入社年度、又は本人の過去の結果の母集団のスコアとの１又は２以上の組合せを、表示領域にプロットしたグラフをユーザ端末２０に表示させる。

これにより、各スキル毎の各項目のスコアの値の分布状態を可視化することができるため、当該所定のユーザは、現状のスキル及び過去のスキルと比べた成長の度合い、並びに企業の教育効果を容易に視認することができる。
なお、各スキル毎の各項目のスコアが実際にプロットされたグラフについては、図５を参照して説明する。

図５は、ユーザ端末に表示されるグラフとコメントをまとめた受検結果の診断シート（以下「受検結果シート」と称す）の表示例を示す図である。

サーバ１０は、ユーザ毎に作成するグラフ及びコメントを、ユーザ端末２０－１乃至２０－ｎの夫々に表示させる。
具体的には、図５に例示するように、対象となる所定のユーザ（以下、「対象ユーザ」と呼ぶ。）のグラフ及びコメントをまとめて記載した受検結果シートを、対象ユーザが操作するユーザ端末２０に表示させることができる。

また、受検結果シートに記載されるグラフにプロットされるスコアの値は、対象ユーザの各項目のスコアの値に限られず、対象ユーザと同年齢、同職種、同業界、同役職、同入社年度、又は本人の過去の結果の母集団のスコアの値をプロットすることができる。なお、図５の例では、対象ユーザと同年齢のユーザのスコアの平均値、及び対象ユーザと同職種かつ同年齢のユーザのスコアの平均値がプロットされている。

これにより、対象ユーザは、対象ユーザ自身のビジネスにおけるスキルの高さを容易に視認できるとともに、対象ユーザと同年齢のユーザや、対象ユーザと同職種かつ同年齢のユーザのビジネスにおけるスキルの水準についても視認できるため、対象ユーザ自身のビジネスにおけるスキルの高さを相対的に把握することができる。
したがって、対象ユーザは、対象ユーザ自身の強みとして伸ばすべきスキルや、弱みとしてフォローすべきスキルを容易に把握することができる。

また、図５に例示するように、受検結果シートに記載されるコメントは、各項目レベルのコメント、強み及び弱みについてのコメント、並びにまとめとしてのコメントで構成することができる。

各項目レベルのコメントは、具体的には、図５の例では「シンキング」というスキルに設定された「課題設定」という項目については、概要として「ビジネスパーソンに求められる課題設定の基礎知識」と記載され、所定のユーザのスコアは「２」と記載される。
また、同項目の他のユーザの平均のスコアは、「３」と記載されており、他のユーザに比べて所定のユーザのスキルが劣ることが判る。
そして、当該項目に関するコメントとして、例えば「ビジネスパーソンに求められる課題設定の基礎知識が不足しています。今後の学習で知識をしっかりと習得してください。」といった内容のコメントが記載される。

また、「コミュニケーション」というスキルに設定された「ビジネスマナー」という項目については、概要として「相手に良い印象を与えるビジネスマナーの基本」と記載され、スコアは「５」と記載される。
また、同項目の他のユーザの平均のスコアは、「３」と記載されており、他のユーザに比べて所定のユーザのスキルが勝っていることが判る。

そして、当該項目に関するコメントとして、例えば、ビジネスマナーについての知識は十分備わっているが、相手への思いやりが僅かに不足しているとサーバ１０が判断した場合には、「関係構築の基本であるビジネスマナーは、相手への思いやりが最も大切です。知識はしっかりと習得されているので、ぜひ思いやりも忘れずに意識し続けてください。」といった内容のコメントが記載される。

このように、ユーザに課されたテストに対するユーザの夫々の回答内容に応じて、当該ユーザを支援するための情報としてのコメントが記載される。

また、強み及び弱みについてのコメントは、対象ユーザのスコアと、対象ユーザが含まれる母集団のスコアとの比較結果に基づいて、対象ユーザの職種の強みを伸ばすために推奨する行動（アクション）と、対象ユーザの職種の弱みを克服するために推奨する行動（アクション）とを含むコメントが記載される。

具体的には、図５に示す受検結果シートのように、強みを有する項目、及び弱みを有する項目が夫々記載されるとともに、推奨アクションとしてのコメントが夫々記載される。例えば、法務及び労務という項目について強みを有する場合に、推奨するアクションとして、「強みである○○をより伸ばすためには、実際の業務によって学ぶことを推奨いたします。○○職種であれば、○○のような業務にチャレンジすることで学びが得られるでしょう。」といった内容のコメントが記載される。

また、例えば、目的及び目標という項目について弱みを有する場合に、推奨するアクションとして、「○○の克服には、読書等の自己学習に加え、ディスカッションを通じての知識定着が良いでしょう。有識者と会話をしたり、セミナーでのワークショップに参加することをお勧めいたします。」といった内容のコメントが記載される。

これにより、対象ユーザは、現行の職種で仕事をするうえで、具体的に何をすべきかを容易に知ることができる。

また、まとめとしてのコメントは、対象ユーザのスコアと、対象ユーザが含まれる母集団のスコアとの比較結果に基づいて、対象ユーザの職種に対する適性、及び当該職種と各スキルとの対応関係を含むコメントが記載される。

具体的には、図５に示す受検結果シートのように、ユーザの職種に対する適性として、例えば「営業職としての可能性が広がるでしょう」等といった内容の文言がまとめとしてのコメントに含められ、当該職種と各スキルとの対応関係として、例えば「ビジネスマナーや文章伝達に秀でているようです。より強みを伸ばすことで」といった内容の文言や、「目的・目標や基礎思考力については課題であるように見受けられます。これらは一般的に営業職に必要とされる要素である」といった内容の文言がまとめとしてのコメントに含められる。

これにより、ユーザは、コメントを読むことにより、自己のスキルを向上させるための具体的な行動指針を容易に立案することが可能となる。また、現在における職種に対する適性を知ることができるため、どのスキルのどのような項目が、当該職種にとって自分の強みであり、逆に当該職種の適性を伸ばすために必要かを容易に知ることが可能となる。

また、受検結果診断シートには、上記グラフとコメント以外に、テストの実施日、受検エリア、会社名、ユーザの氏名、職種、年齢、及びスコアの合計を記載することができる。
これにより、対象ユーザのスコアに関する情報を容易に視認することができる。

続いて、図６を参照してこの情報処理システムにおけるサーバ１０の受講レコメンド動作を説明する。図６は、サーバ１０の受講レコメンド動作を示すフローチャートである。
この場合、受講レコメンド部１３０は、ビジネス基礎力を向上するために講座を受講したユーザについての教育履歴と、講座を受講した後のユーザの行動状況と、講座を受講した後のユーザのテスト結果の全分野の平均値との相関関係（対応関係）に基づいて、ユーザに対してビジネス基礎力を向上させるための今後の受講計画を提案する。

具体的には、図６のステップＳ１１において、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４より受検結果と学習履歴とを読み出す。
続いて、ステップＳ１２において、受講レコメンド部１３０は、受講履歴と、講座を受講した後のユーザの行動状況と、１以上の講座を複数回受講後のビジネス基礎力の評価結果（例えば前回と今回のテストの全分野の平均値等）との相関関係（対応関係）に基づいて、ユーザに対してビジネス基礎力を向上するための今後の受講計画を作成する。
そして、ステップＳ１３において、受講レコメンド部１３０は、作成した今後の受講計画をユーザのマイページにアップロードし、今後の受講計画をユーザに提案する。

以下、図７、図８を参照してサーバの学習管理部の動作を説明する。
図７は、ユーザに開示されるマイページの一例を示す図である。
図８は、マイページに表示される受講完了画面の一例を示す図である。

図７に示すように、マイページ２０１には、受講状況サマリー、研修受講計画、受講履歴サマリー、受講履歴詳細等の欄が設けられている。
受講状況サマリーの欄には、受講ＤＢ１４４から読み出された受講回数、受講間隔、受講後のアクション完了率、フォローアップテスト完了率、明日から取り組む具体的な行動の実行率、他者からのフィードバックの平均点数等の夫々の数値が夫々の枠の中に表示される。

受講回数の枠には、採点結果ＤＢ１４２のスコアから導出した推奨回数と、ユーザが今年度に実際に受講した回数とが表示される。この図７の例では、推奨回数は、２回と明示され、ユーザの今年度受講回数は、１回と表示される。

受講間隔の枠には、採点結果ＤＢ１４２のスコアから導出した推奨間隔と、ユーザが前回受講してからの間隔とが表示される。この図７の例では、推奨間隔は、６か月と明示され、ユーザの前回受講からの間隔は、８か月と表示される。

受講後のアクション完了率の枠には、ユーザの現在状況が表示されている。この図７の例では、アクション完了率は、５０％と表示される。

フォローアップテスト完了率の枠には、ユーザの現在状況が表示されている。この図７の例では、フォローアップテスト完了率は、５０％と表示される。

明日から取り組む具体的な行動の実行率の枠には、ユーザの現在状況が表示される。この図７の例では、明日から取り組む具体的な行動の実行率は、７５％と表示される。

他者からのフィードバックの平均点数の枠には、ユーザの現在状況が表示される。この図７の例では、他者からのフィードバックの平均点数は、３点と表示される。

研修受講計画の欄には、受講レコメンド部１３０により作成された研修受講計画（今後の受講計画）が表示される。
研修受講計画としては、例えば職種が営業職で、階層が若手であれば、対象年次は入社４年目－６年目の３年間の計画が提示される。ゴールとしては、上記受検結果と学習履歴を踏まえて、例えば後輩を指導できる人材になること等とされ、受講者名は、受講者の氏名が入力される。３年間の計画は、１年目、２年目、３年目の夫々が半年毎に区分され、４－９月と１０－３月に夫々受講を推奨する講座名が提示される。

また、受講状況サマリーの欄には、ユーザが受講中の講座の研修受講計画の表が表示される。

受講履歴サマリーの欄には、ユーザが既に受講した講座（研修）の一覧表が表示される。一覧表には、年度、年度受講回数、受講日、研修名、コメント等の各欄が設けられており、受講ＤＢ１４４のデータが入力される。コメントの欄には、例えば「推奨受講回数に達していません」、「推奨受講間隔は６か月です」等といったアラートのメッセージが表示される。

受講履歴詳細の欄には、受講の順に、例えば部下の育成に必要な要素、ロジカル・シンキング、挙動テスト、研修内容説明動画等の欄が設けられている。
部下の育成に必要な要素の欄は、管理者向けのものであり、予約ボタンから、部下の育成に必要な要素の講座の予約をすることができる。
ロジカル・シンキングの欄は、これから受ける講座の一例としての、ロジカル・シンキングの分野に関する講座の予定欄であり、この欄には研修日程が表示される。挙動テストは、このページの設定の動作をテストした結果が示される。動作が正常であれば「完了」の文字とチェックが表示される。
研修内容説明動画の欄は、新人若手用に、研修内容を説明する動画が再生可能である。「視聴する」のボタンをクリック操作することで動画が再生される。

ここで、図８を参照してユーザが１つの講座を受講した後に完了すべき学習ステップについて説明する。
ユーザが１つの講座を受講（動画セミナーを視聴）すると、図８に示すように、マイページ２０１には、その講座名で、学習の進行状況の欄２０２が設けられる。欄２０２内の完了ステップ数確認用のボタン２０３をクリック操作することで、ステップ毎の状況画面２０４が表示される。ユーザは、この状況画面２０４を閲覧することで、自身の学習がどの程度進行しているかといったことを確認することができる。

この例では、学習ステップの数、つまり完了ステップ数は８ステップある。
具体的には、ブックマーク（第１ステップ）、予約（第２ステップ）、第１回動画（第３ステップ）、第１回報告 受講報告（第４ステップ）、第１回報告コメントを見る（第５ステップ）、第１回報告 行動報告（第６ステップ）、第１回報告 コメントを見る（第７ステップ）、第１回テスト（第８ステップ）の合計８ステップがある。
このため、状況画面２０４には、夫々のステップの行が学習の順番に並べられ、夫々のステップの行には完了した日付が入るようにされている。
すべてのステップが完了すると、学習の進行状況の欄２０２にチェックと完了の文字が表示され、１つの講座の受講後の学習ステップが完了したことになる。

この例では、８ステップ全てが終了しているため、ボタン２０３の表示が［完了ステップ８／８」とされている。また欄２０２には「完了」の文字と「チェック」が表示されている。ユーザは、この欄２０２を閲覧することで、この講座に関する学習を全て完了していることが分かる。

次に、図９乃至図１３を参照して、学習管理部により実施される講座を受講後の振返りテスト（フォローアップテスト）について説明する。
図９は、ユーザのマイページにおいてフォローアップテストを受ける際の開始画面の一例を示す図である。
図１０は、図９の開始画面に続いて表示される問題画面の一例を示す図である。
図１１は、図１０の問題画面から順に問題に解答してすべての問題に解答したときに表示される画面の一例を示す図である。
図１２は、図１１の画面に続いて表示される確認画面の一例を示す図である。
図１３は、図１２の採点開始画面に続いて表示されるテスト結果の画面の一例を示す図である。

図７のマイページ２０１において、ロジカル・シンキングの欄に予約されていたロジカル・シンキングの講座（研修）をユーザが受講した後では、図９に示すように、マイページ２０１のロジカル・シンキングの欄に、報告するのボタン２１１と、受験するのボタン２１２が設けられる。
ユーザは、ボタン２１２をクリック操作することで、振返りテスト（フォローアップテスト）を受けることができる。
この場合、図９の受験するのボタン２１２をクリック操作すると、学習管理部１２９により、図１０に示す問題画面２２１が表示される。
問題画面２２１には、ロジカル・シンキングというテーマについての問題と、問題に対する回答の選択肢の欄と、「次の問題へ」のボタン２２２と、「採点確認」のボタン２２３と、が設けられている。
「次の問題へ」のボタン２２２は、次の問題にリンクされたリンクボタンであり、クリック操作により次の問題画面が表示される。

「採点確認」のボタン２２３は、現時点の採点情報を表示させるためのボタンであり、クリック操作により現時点の採点情報が表示される。

図１０の問題画面２２１から、問題に対する回答操作を順に進めてゆき、すべての問題に解答すると、図１１に示すような画面２３１となる。

図１１の画面２３１には、「設問に戻る」のボタン２３２、「採点する」のボタン２３３が設けられている。
ユーザが「採点する」のボタン２３３をクリック操作すると、学習管理部１２９は、図１２に示す確認画面２４１を表示する。

確認画面２４１は、採点をユーザに促す（確認する）の画面であり、確認画面２４１には、「採点します。宜しいですか？」といったメッセージが表示される他、選択肢の「ＯＫ」のボタン２４２と、「キャンセル」のボタン２４３とが設けられている。

ここで、ユーザが「ＯＫ」のボタン２４２をクリック操作すると、学習管理部１２９は、採点処理を実行し、図１３に示すテスト結果（採点結果）の画面２５１を表示する。
この画面２５１では、テスト結果として正解率を確認することができる。この例では、すべて正解のため、正解率は１００％と表示されている。
なお、不正解の問題がある場合、問題毎に戻るボタン（図示せず）が画面２５１に表示されるので、夫々の問題に戻り、再度問題に回答することができる。なお、これは全問正解するまで続けられる。

続いて、図１４、図１５を参照してユーザが講座を受講した後に行うべき、受講行動報告について説明する。
図１４は、受講行動報告の際の今後の行動の入力画面の一例を示す図である。
図１５は、受講行動報告から一定期間後のユーザの行動をチェックするチェック画面の一例を示す図である。

ユーザが講座を受講後、学習ステップの一環として、図７に示したマイページ２０１において、受講行動報告を行う。
この際、マイページ２０１には、図１４に示すように、入力画面２６１が表示される。

入力画面２６１には、明日から取り組む具体的な行動の内容をユーザが書き込むための例えば３つの欄２６２と、チェック予定日の欄２６３と、各欄にはどういったことを記載するかを示すメッセージ２６４とが表示される。
３つの欄２６２のうち少なくとも１つ以上の欄２６２に、ユーザは、自身がやるべきことを記載した上で、受講行動報告を完了させる。

チェック予定日の欄２６３には、デフォルトの設定で、本日から３か月後の日付が入力されており、ユーザは、チェック予定日にやるべきことの実行率（達成度）を確認することになる。
このように本日から３か月後の日付をデフォルトの設定で入力しておくことで、ユーザの頭の中に、おおよそ３か月でやるべきことを実行する必要があることをインプットすることができる。なお、チェック予定日の欄２６３の日付は、ユーザの操作により、デフォルトの設定の日付から他の日付へ変更することができる。

受講行動報告の後、一定期間（例えば３か月等）が経過すると、ユーザのマイページや電子メールにより、チェックタイミングになった旨のアラートが出力される。
アラートを見たユーザがマイページにログインすると、図１５に示すチェック画面２７１が表示される。
チェック画面２７１には、受講行動報告の際にユーザが入力した、明日から取り組む具体的な行動の内容２７２と、実行率の入力欄２７３と、夫々の内容について［やるべきことをやったか］の入力欄２７４とが設けられている。
このチェック画面２７１の各欄には、自身が思う実行率（どの程度やれたか、やれなかったか）の入力と、その理由の入力とをユーザ自らが行う。

ユーザ自らが受講後の行動について自己評価することで、受講後の期間の行動や、目標（やるべきこと）への取り組み方を考え直したり再確認することができるようになる。

このようにユーザに提供されるマイページにおいて、今後の受講計画としてデフォルトで受講後の行動期間（３か月）や受講間隔（半年に１度）が設定されており、受講計画のレコメンドを受けたユーザは、自ら望んで変更しない限り、受講計画に従って、自身にとって必要十分なスキルを獲得するのに適した頻度で講座を受講することができるようになる。

次に、図１６乃至図１８を参照して他者からのフィードバックについて説明する。
図１６は、マイページの１部の画面を示す図である。
図１７は、受講管理者からフィードバックされたコメントの画面の１例を示す図である。
図１８は、受講管理者からのフィードバック点数の表示例を示す図である。

上記チェック画面２７１でユーザが実行率を入力し、やるべきことをやったか否かの理由等を入力して、チェックのステップを完了すると、その後、ユーザ自らの行動チェックの結果（実行率や理由等）に対する上司や受講管理者からのコメントが返信される。
コメントがユーザのマイページに入力されると、上記のようにアラームがユーザに通知される。

アラートを見たユーザがマイページにログインすると、図１６に示すマイページ２０１の受講履歴詳細のロジカル・シンキングの欄に、「コメントを見る」のボタン２８１が設けられている。
ユーザが「コメントを見る」のボタン２８１をクリック操作すると、コメント画面２９１が表示される。コメント画面２９１には、上司や受講管理者等からのコメントが表示される。

このコメント画面２９１の受講管理者からのコメントをユーザが読むことで、ユーザ本人ができたかどうかという指標ではなく、他人の指標からの客観的な意見をユーザは知ることができる。

さらに、コメント画面２９１には、図１８に示すように、上司からのフィードバック点数が段階的な評価で付与されてフィードバックされるので、ユーザは、この点数からも上司の評価を確認することができる。この図１８の例は、５段階評価のうち上司からユーザにフィードバック点数として“３”が付与された例である。

ユーザの行動が他者から認識されて初めて身についたという考え方に基づき、他者からのフィードバックを考慮することで、ユーザにスキルが付いた確証が得られる。
この検証は、他者からのフィードバックについてもスコアの上昇に相関関係があるというデータに基づいており、他者からのコメントで、知識が身についたとか、ユーザの行動が明らかに変わった等といった評価が得られることで、ユーザが受講後にたてた具体的な行動の目標を達成できたことが実証されることになる。

次に、適切な頻度とタイミングでユーザに受講させることで、ユーザが安定的に受講する傾向がみられることを判断材料にして、ユーザのスキルを向上させる効果を得る例を説明する。まず、図１９を参照して年間の受講回数でグループを分けて受講回数とスコアの変化を比較検証した事列を説明する。

図１９は、Ａ群乃至Ｅ群のグループ毎の受講回数とスコアの変化との比較例を示す図である。
検証データは、採点結果ＤＢ１４２に記憶されているビジネス基礎力の診断テストの採点結果から導出された評価値であるスコア（分野毎の平均スコア）の推移／年間受講回数である。比較対象は、１年間に講座を受講した受講回数でＡ群、Ｂ群、Ｃ群、Ｄ群、Ｅ群に分けたユーザ群とする。夫々のユーザは、同業種、同職種、同年代といった同じ属性を持つものであり、業種は製造業、職種は営業職、年代は３０代とする。

図１９に示すテーブル３１１は、受講回数でＡ群（０回）、Ｂ群（１回）、Ｃ群（２回）、Ｄ群（３回）、Ｅ群（４回）に分けたユーザ群毎に、分野毎の平均スコアと、年間受講回数と、１年後の分野毎の平均スコアとを対比するようにしたテーブルである。なお、年間受講回数は、講座の分野を問わず個々のユーザが１年間に講座を受講した回数である。

図１９に示すテーブル３１１によれば、同条件の下、１年前のスコアに比べて１年後の分野毎の平均スコアが一番大きく変化（上昇）したのは、Ｃ群であることが分る。
この結果から当該属性の推奨年間受講回数は、２回であるという結論が導き出される。
サーバ１０では、受講レコメンド部１３０が、上記検証データから導き出された推奨年間受講回数に基づいて受講計画を作成し、作成した受講計画をユーザに提案することで、受講促進と過剰受講の抑制とを図るものである。

まず、推奨年間受講回数に基づき受講を促進するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアに基づいて導出した推奨年間受講回数を基礎とした受講計画をマイページ２０１に表示してユーザに提案する。
２つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のユーザの受講状況が推奨年間受講回数に満たない場合、当該ユーザの登録アドレスに電子メール（アラートメール）を発報する。
３つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４の推奨年間受講回数に満たない場合、マイページ２０１に提案される受講計画内で注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

次に、推奨年間受講回数に基づき受講を抑制するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアとユーザの属性に基づいて導出した推奨年間受講回数をマイページ２０１（図７参照）に表示する。
２つ目は、ユーザが推奨年間受講回数を超えて講座の予約をしようとすると、受講レコメンド部１３０は、講座の予約画面にアラートを表示する。
３つ目は、ユーザが推奨年間受講回数を超えて講座の予約をすると、受講レコメンド部１３０は、マイページ２０１に提案される受講計画内で注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

次に、図２０を参照して年間の受講間隔でグループを分けて受講間隔とスコアの変化を比較検証した事列を説明する。

図２０は、Ａ群乃至Ｅ群のグループ毎の受講間隔とスコアの変化との比較例を示す図である。
検証データは、採点結果ＤＢ１４２に記憶されているビジネス基礎力の診断テストの採点結果から導出された評価値であるスコア（分野毎の平均スコア）の推移／年間受講間隔である。比較対象は、１年間のうちで、講座を受講してから次に講座を受講するまでの間隔でＡ群、Ｂ群、Ｃ群、Ｄ群、Ｅ群に分けたユーザ群とする。夫々のユーザは、同業種、同職種、同年代といった同じ属性を持つものであり、業種は製造業、職種は営業職、年代は３０代とする。

図２０に示すテーブル３１２は、受講間隔でＡ群（１か月毎）、Ｂ群（３か月毎）、Ｃ群（６か月毎）、Ｄ群（９か月毎）、Ｅ群（１２か月毎）に分けたユーザ群毎に、分野毎の平均スコアと、受講間隔と、１年後の分野毎の平均スコアとを対比するようにしたテーブルである。なお、受講間隔は、講座の分野を問わず個々のユーザが講座を受講してから次の講座を受講するまでの間隔である。

図２０に示すテーブル３１２によれば、同条件の下、１年前のスコアに比べて１年後の分野毎の平均スコアが一番大きく変化（上昇）したのは、Ｃ群であることが分る。
この結果から当該属性の推奨年間受講間隔は、６か月であるという結論が導き出される。
サーバ１０では、受講レコメンド部１３０が、上記検証データから導き出された推奨受講間隔に基づいて受講計画を作成し、作成した受講計画をユーザに提案することで、受講促進と過剰受講の抑制とを図るものである。

まず、推奨受講間隔に基づき受講を促進するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアに基づいて導出した推奨受講間隔を基礎とした受講計画をマイページ２０１に表示してユーザに提案する。
２つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のユーザの受講状況から推奨受講間隔が経過しても講座の予約がされない場合、講座の予約を促す電子メール（アラートメール）を当該ユーザ登録アドレスに送信する。
３つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４の推奨受講間隔が経過しても講座の予約がされない場合、マイページ２０１に提案される受講計画内で、受講の予約を入れるように注意や警告を促す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

次に、推奨受講間隔に基づき受講を抑制するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、上記のように受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアとユーザの属性に基づいて導出した推奨受講間隔をマイページ２０１（図７参照）に表示する。
２つ目は、推奨受講間隔が経過していないのにユーザが講座の予約をしようとすると、受講レコメンド部１３０は、講座の予約画面に受講が早すぎる旨のアラートを表示する。
３つ目は、推奨受講間隔が経過していないのにユーザが講座の予約をすると、受講レコメンド部１３０は、マイページ２０１に提案される受講計画内で予約を取り消すよう注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

このように年間推奨受講回数か推奨受講間隔に対してユーザの受講が不足しているか多すぎる場合は、アラートを出して注意喚起することで、受講機会を適正化することができる。

続いて、図２１を参照して受講後のアクション完了率でユーザ群をグループ分けして、アクション完了率とスコアの変化を比較検証した事列を説明する。

図２１は、Ａ群乃至Ｃ群のグループ毎のアクション完了率とスコアの変化との比較例を示す図である。
検証データは、採点結果ＤＢ１４２に記憶されているビジネス基礎力の診断テストの採点結果から導出された評価値であるスコア（分野毎の平均スコア）の推移とアクション完了率との対比データである。比較対象は、受講後のアクション完了率に応じてＡ群（例えば０％）、Ｂ群（例えば１～５０％）、Ｃ群（例えば５１～１００％）に分けたユーザ群とする。夫々のユーザは、同業種、同職種、同年代といった同じ属性を持つものであり、業種は製造業、職種は営業職、年代は３０代とする。

図２１に示すテーブル３１３は、受講後のアクション完了率でＡ群、Ｂ群、Ｃ群に分けたユーザ群毎に、分野毎の平均スコアと、受講後のアクション完了率と、１年後の分野毎の平均スコアとを対比するようにしたテーブルである。

図２１に示すテーブル３１２によれば、同条件の下、１年前のスコアに比べて１年後の分野毎の平均スコアが一番大きく変化（上昇）したのは、Ｃ群であることが分る。
この結果から当該属性の受講後のアクション完了率とスコアの上昇率には相関関係があり、受講後のアクション完了率１００％を目指すとスコアの上昇につながるという結論が導き出される。
サーバ１０では、受講レコメンド部１３０が、上記検証データから導き出された受講後のアクション完了率に基づいて受講計画を作成し、作成した受講計画をユーザに提案することで、受講促進と過剰受講の抑制とを図るものである。

まず、受講後のアクション完了率に基づき受講を促進するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアに基づいて導出した受講後のアクション完了率をマイページ２０１（図７参照）に表示してユーザに現状を把握させる。
２つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のユーザの受講状況において、受講後のアクション完了率が１００％に達している場合、次の講座の受講予約を入れることを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
３つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４の受講後のアクション完了率が１００％に達している場合、マイページ２０１に提案される受講計画内で受講を促す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

次に、受講後のアクション完了率に基づき受講を抑制するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアとユーザの属性に基づいて導出した受講後のアクション完了率をマイページ２０１（図７参照）に表示する。
２つ目は、受講後のユーザのアクション完了率が１００％に達していない場合、受講レコメンド部１３０は、次の講座の予約を入れずに現在の講座の受講後のアクションを進めることを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
３つ目は、受講後のユーザのアクション完了率が１００％に達していない場合、受講レコメンド部１３０は、マイページ２０１に提案される受講計画内で次の講座の予約を入れずに現在の講座の受講後のアクションを進めることを促す注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

このようにテスト結果のスコアの上昇率と受講後のユーザのアクション完了率との相関関係に基づいて、受講計画を立案したり、ユーザにアラートを出して注意喚起することで、ユーザに安定的に受講機会を与え、講座の受講の適正化を図ることができる。

続いて、図２２を参照して受講後のフォローアップテスト完了率でユーザ群をグループ分けして、フォローアップテスト完了率とスコアの変化を比較検証した事列を説明する。

図２２は、Ａ群乃至Ｃ群のグループ毎のフォローアップテスト完了率とスコアの変化との比較例を示す図である。
検証データは、採点結果ＤＢ１４２に記憶されているビジネス基礎力の診断テストの採点結果から導出された評価値であるスコア（分野毎の平均スコア）の推移とフォローアップテスト完了率との対比データである。比較対象は、受講後のフォローアップテスト完了率に応じてＡ群（例えば０％）、Ｂ群（例えば１～５０％）、Ｃ群（例えば５１～１００％）に分けたユーザ群とする。夫々のユーザは、同業種、同職種、同年代といった同じ属性を持つものであり、業種は製造業、職種は営業職、年代は３０代とする。

図２２に示すテーブル３１４は、受講後のフォローアップテスト完了率でＡ群、Ｂ群、Ｃ群に分けたユーザ群毎に、分野毎の平均スコアと、受講後のフォローアップテスト完了率と、１年後の分野毎の平均スコアとを対比するようにしたテーブルである。

図２２に示すテーブル３１４によれば、同条件の下、１年前のスコアに比べて１年後の分野毎の平均スコアが一番大きく変化（上昇）したのは、Ｃ群であることが分る。
この結果から当該属性の受講後のフォローアップテスト完了率とスコアの上昇率には相関関係があり、受講後のフォローアップテスト完了率１００％を目指すとスコアの上昇につながるという結論が導き出される。
サーバ１０では、受講レコメンド部１３０が、上記検証データから導き出された受講後のフォローアップテスト完了率に基づいて受講計画を作成し、作成した受講計画をユーザに提案することで、受講促進と過剰受講の抑制とを図るものである。

まず、受講後のフォローアップテスト完了率に基づき受講を促進するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアに基づいて導出した受講後のフォローアップテスト完了率をマイページ２０１（図７参照）に表示してユーザに現状を把握させる。
２つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のユーザの受講状況において、受講後のフォローアップテスト完了率が１００％に達している場合、次の講座の受講予約を入れることを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
３つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４の受講後のフォローアップテスト完了率が１００％に達している場合、マイページ２０１に提案される受講計画内で受講を促す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

次に、受講後のフォローアップテスト完了率に基づき受講を抑制するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアとユーザの属性に基づいて導出した受講後のフォローアップテスト完了率をマイページ２０１（図７参照）に表示する。
２つ目は、受講後のユーザのフォローアップテスト完了率が１００％に達していない場合、受講レコメンド部１３０は、次の講座の予約を入れずに現在の講座の受講後のフォローアップテストを受験することを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
３つ目は、受講後のユーザのフォローアップテスト完了率が１００％に達していない場合、受講レコメンド部１３０は、マイページ２０１に提案される受講計画内で次の講座の予約を入れずに現在の講座の受講後のフォローアップテストを受験することを促す注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

このようにテスト結果のスコアの上昇率と受講後のユーザのフォローアップテスト完了率との相関関係に基づいて、受講計画を立案したり、ユーザにアラートを出して注意喚起することで、ユーザに安定的に受講機会を与え、講座の受講の適正化を図ることができる。

次に、図２３を参照して受講行動報告「明日から取り組む具体的な行動」の実行率でグループを分けて「明日から取り組む具体的な行動」の実行率とスコアの変化を比較検証した事列を説明する。

図２３は、Ａ群乃至Ｅ群のグループ毎の「明日から取り組む具体的な行動」の実行率とスコアの変化との比較例を示す図である。
検証データは、採点結果ＤＢ１４２に記憶されているビジネス基礎力の診断テストの採点結果から導出された評価値であるスコア（分野毎の平均スコア）の推移／「明日から取り組む具体的な行動」の実行率である。比較対象は、受講行動報告の「明日から取り組む具体的な行動」の実行率でＡ群（０）、Ｂ群（１～２５％）、Ｃ群（２５～５０％）、Ｄ群（５０～７５％）、Ｅ群（７５～１００％）に分けたユーザ群とする。夫々のユーザは、同業種、同職種、同年代といった同じ属性を持つものであり、業種は製造業、職種は営業職、年代は３０代とする。

図２３に示すテーブル３１５は、受講行動報告の「明日から取り組む具体的な行動」の実行率でＡ群、Ｂ群、Ｃ群、Ｄ群、Ｅ群に分けたユーザ群毎に、分野毎の平均スコアと、「明日から取り組む具体的な行動」の実行率と、１年後の分野毎の平均スコアとを対比するようにしたテーブルである。

図２３に示すテーブル３１５によれば、同条件の下、１年前のスコアに比べて１年後の分野毎の平均スコアが一番大きく変化（上昇）したのは、Ｅ群であることが分る。
この結果から当該属性の「明日から取り組む具体的な行動」の実行率とスコアの上昇には相関関係があり、「やるべきことをやったか」の実行率７６％以上を目指すことで、スコアの上昇につながるという結論が導き出される。
サーバ１０では、受講レコメンド部１３０が、上記検証データから導き出された推奨受講間隔に基づいて受講計画を作成し、作成した受講計画をユーザに提案することで、受講促進と過剰受講の抑制とを図るものである。

まず、「明日から取り組む具体的な行動」の実行率に基づき受講を促進するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアに基づいて導出した「明日から取り組む具体的な行動」の実行率を基礎とした受講計画をマイページ２０１に表示してユーザに提案する。
２つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のユーザの受講状況から「明日から取り組む具体的な行動」の実行率が７６％以上に達している場合、次の講座の受講予約を入れることを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
３つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４の「明日から取り組む具体的な行動」の実行率が７６％以上に達している場合、マイページ２０１に提案される受講計画内で受講を促す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

次に、「明日から取り組む具体的な行動」の実行率に基づき受講を抑制するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアとユーザの属性に基づいて導出した「明日から取り組む具体的な行動」の実行率をマイページ２０１（図７参照）に表示する。
２つ目は、受講後のユーザのフォローアップテスト完了率が７５％以下の場合、受講レコメンド部１３０は、次の講座の予約を入れずに現在の講座の残りの「明日から取り組む具体的な行動」を行うことを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
３つ目は、「明日から取り組む具体的な行動」の実行率が７５％以下の場合、受講レコメンド部１３０は、マイページ２０１から次の講座の予約をしようとすると、残りの「明日から取り組む具体的な行動」を行うことを促す注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。
なお、次の講座の予約をしようとする行為は、講座の予約ボタンの操作や、予約欄に予約情報（講座名や予約日等）を入力する操作等である。

このようにテスト結果のスコアの上昇率と「明日から取り組む具体的な行動」の実行率との相関関係に基づいて、受講計画を立案したり、ユーザにアラートを出して注意喚起することで、ユーザに安定的に受講機会を与え、講座の受講の適正化を図ることができる。

なお、受講行動報告の画面又は行動報告のチェック画面内には、自ら設定した「明日から取り組む具体的な行動」ができているか否かをチェックするタイミングを設定するための日付欄が設けられている。この日付欄にユーザが日付を入力することで任意にセットできるが、日付欄には予め「３か月後」の日付がセットされており、ユーザが必ず目にするようになっている。
これは、１つの講座の受講から行動変容されるまでに３か月かかることを暗示しており、講座を受講するユーザに対して、次の研修を受講するタイミングを３か月以上空けた方が効果的であることを間接的に知らしめる効果がある。

次に、図２４を参照して他者からのフィードバックの平均点数でグループを分けて「明日から取り組む具体的な行動」の実行率とスコアの変化を比較検証した事列を説明する。

図２４は、Ａ群乃至Ｅ群のグループ毎の他者からのフィードバックの平均点数とスコアの変化との比較例を示す図である。
検証データは、採点結果ＤＢ１４２に記憶されているビジネス基礎力の診断テストの採点結果から導出された評価値であるスコア（分野毎の平均スコア）の推移／他者からのフィードバックの平均点数である。比較対象は、他者からのフィードバックの平均点数でＡ群（１以下）、Ｂ群（２）、Ｃ群（３）、Ｄ群（４）、Ｅ群（５）に分けたユーザ群とする。夫々のユーザは、同業種、同職種、同年代といった同じ属性を持つものであり、業種は製造業、職種は営業職、年代は３０代とする。

図２４に示すテーブル３１６は、他者からのフィードバックの平均点数でＡ群、Ｂ群、Ｃ群、Ｄ群、Ｅ群に分けたユーザ群毎に、分野毎の平均スコアと、他者からのフィードバックの平均点数と、１年後の分野毎の平均スコアとを対比するようにしたテーブルである。

図２４に示すテーブル３１６によれば、同条件の下、１年前のスコアに比べて１年後の分野毎の平均スコアが大きく変化（上昇）したのは、Ｄ群（４）とＥ群（５）、つまり他者からのフィードバックの平均点数が４点以上であることが分る。
この結果から当該属性の他者からのフィードバックの平均点数とスコアの上昇には相関関係があり、他者からのフィードバックの平均点数５点を目指すことで、スコアの上昇につながるという結論が導き出される。
サーバ１０では、受講レコメンド部１３０が、上記検証データから導き出された他者からのフィードバックの平均点数に基づいて受講計画を作成し、作成した受講計画をユーザに提案することで、受講促進と過剰受講の抑制とを図るものである。

まず、他者からのフィードバックの平均点数に基づき受講を促進するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアに基づいて導出した他者からのフィードバックの平均点数を基礎とした受講計画をマイページ２０１に表示してユーザに提案する。
２つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４の他者からのフィードバックの平均点数が４点以上の場合、マイページ２０１に受講の予約を促す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。
３つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のユーザの受講状況から他者からのフィードバックの平均点数が４点以上の場合、次の講座の受講予約を入れることを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。

次に、他者からのフィードバックの平均点数に基づき受講を抑制するいくつかの仕組みについて説明する。
１つ目は、受講レコメンド部１３０は、受講ＤＢ１４４のビジネス基礎力の診断テストのスコアとユーザの属性に基づいて導出した他者からのフィードバックの平均点数をマイページ２０１（図７参照）に表示する。
２つ目は、他者からのフィードバックの平均点数が３点以下の場合、受講レコメンド部１３０は、次の講座の予約を入れずに現在の講座済みの研修内容を復習することを促すメッセージを記載した電子メール（アラートメール）を当該ユーザの登録アドレスに送信する。
３つ目は、他者からのフィードバックの平均点数が３点以下の場合、受講レコメンド部１３０は、ユーザが次回の講座の予約をしようとすると、受講済みの研修内容を復習することを促す注意や警告を示す情報（アラートメッセージやアラートのオブジェクト等）を表示する。

このようにテスト結果のスコアの上昇率と他者からのフィードバックの平均点数との相関関係に基づいて、受講計画を立案したり、ユーザにアラートを出して注意喚起することで、ユーザに安定的に受講機会を与え、講座の受講の適正化を図ることができる。

上述した例では、人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）や機械学習エンジンにより、講座を受講するのに適する受講頻度や受講タイミング（受講後一定期間受講しない期間）を判断する。
個人のペースで講座を選定し受講している人は、学習の効果が感じづらく、学習ペースが落ちていく傾向にある。

そこで、この例では、ＡＩや機械学習等のエンジンが、受講者本人のそれまでの能力開発の進捗状況（講座の受講状況と講座を受講した後に行われるフォローアップテスト等のテスト結果や前回と今回のスコアの変化、職場の評価等）と過去の他の類似例を基に受講者本人にとって適切な同時受講テーマ、受講期間、受講間隔等を判定する。
このようにＡＩや機械学習等による判定で適切な同時受講テーマ、受講期間、受講間隔等を設けて受講する人は、講座を受講した後も適切な頻度とタイミングで安定的に受講する傾向がみられるため、スキルアップの効果が得やすくなる。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。

例えば、図２に示すハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。

また、図３に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理装置に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロック及びデータベースを用いるのかは、特に図３の例に限定されない。

また、機能ブロックの存在場所も、図３に限定されず、任意でよい。
また、１つの機能ブロック及びデータベースは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、各ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される、リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各ユーザに提供される記録媒体等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に添って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。

また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものである。

また例えば、上述の実施形態では、スキルは、ビジネス知識、計画及びコントロール、コミュニケーション、並びに思考のスキルの４種類であったが、これは例示に過ぎない。即ち、ビジネス基礎力に関する任意のｍ個（ｍは１以上の整数値）夫々のスキルを採用することができる。この場合、各スキル毎に設けられる項目も、上述の実施形態の例に特に限定されず、任意のｐ個（ｐは、ｍとは独立した１以上の整数値）の項目を採用することができる。

上記実施形態では、ビジネス基礎力を評価するための４つの分野毎の平均スコアで受講総量（受講回数や受講間隔等）を規制をしたが、分野毎に分けて、分野毎のバランスを考慮して、分野の単位で総量規制してもよい。
上記実施形態では、ビジネススキルの向上を目的とした講座としたが、単にユーザが生活する中での実技や技能を向上する目的の講座であってもよく、ビジネススキルや実技及び技能等を含めて単にスキルと呼ぶ。また、講座の概念には、研修会、講習会、講演会、セミナー等が含まれる。
上記実施形態では、ビジネス基礎力を向上するために教育を施す場として、講座を一例にして説明したが、この他、研修、セミナー、講習会、講演会等も教育を施す場に含まれる。
上記実施形態では、教育履歴の一例を講座の受講履歴としたが、これ以外であってもよく、教育を施す場に参加したユーザについての教育履歴であれば足りる。

上記実施形態では、ユーザのマイページに、推奨年間受講回数が２回であることや推奨受講間隔が６か月であることを明示することでユーザに提案したが、この他、例えばサービス導入時に、担当コンサルタント等から推奨年間受講回数は２回であることを伝達してもよい。このように最も効果のある年間受講回数が２回であること、過剰受講や一度に複数の研修を受講しても研修の効果が得づらいということを伝達することで、間接的にユーザが過剰受講することを抑制することができる。
ユーザの個人属性は、ユーザの過去の経験、経歴や評価要素への適応能力の他、講座とは直接関係しないものであってもよい。例えばユーザの趣味や性格、身体的特徴、家族構成、生活習慣等もユーザの個人属性の１つである。

以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置（例えば図３のサーバ１０等）は、
ビジネス基礎力を向上するために教育を施す場（例えば講座、研修、セミナー、講習会等）に参加（受講）したユーザ（例えば受講者）についての教育履歴（例えば講座の受講履歴{同時受講テーマ、所定期間（年間）における受講回数、受講間隔等}）と、前記場（例えば講座等）に参加した後の前記ユーザの行動状況と、前記場に参加した後の前記ユーザの前記ビジネス基礎力の評価結果（例えば採点結果の全分野の平均値のスコア）との対応関係係（例えば相関関係等）に基づいて、前記ユーザ（例えば受講者）に対して前記ビジネス基礎力を向上させるための今後の教育計画（例えば受講計画）を提案する提案手段（例えば図３の受講レコメンド部１３０等）と、
を備える。
このように、教育を施す場（例えば講座等）に参加したユーザの教育履歴とその場（例えば講座等）に参加した後のユーザの行動状況と、場（例えば講座等）に参加した後のユーザのビジネス基礎力の評価結果（例えば１年前と今回のスコアの変化等）とを基に今後の教育計画（例えば受講計画）を提案することで、ユーザは、自身にとって必要十分なスキルを獲得するのに適した頻度（例えば同時受講テーマ数、受講回数、受講間隔等）でユーザが場（例えば講座等）に参加（例えば受講等）することができるようになる。
この結果、ユーザとしては、適切な受講状況を維持することができる。またこの研修サービスを提供するサービス提供者としては、ユーザに受講を促進するだけでなく、過剰な受講や短期間の高頻度な受講を抑止することができる。また、適切な受講ペースを守ってユーザに長く利用してもらうことができる。これにより、サービス提供者としても、継続利用の促進やサブスクリプションモデルの安定運営を維持することができる。

前記場（例えば講座等）に参加した後のユーザの行動状況は、
前記場（例えば講座等）に参加した後の行動完了率（例えば受講後のアクション完了率等）、追加評価（例えばフォローアップテスト）完了率、前記場（例えば講座等）に参加した後にユーザが自ら宣言した明日から取り組む具体的な行動を実行した割合（例えば明日から取り組む具体的な行動の実行率等）、前記ユーザを管理する管理者（例えば上司）から当該ユーザの学習状況に応じてフィードバックされる点数の平均点（例えば他者からのフィードバック平均点数等）のうち少なくとも１つを含む。
受講後に行われるビジネス基礎力診断テストの評価だけでなく、ユーザが場（例えば講座等）に参加した後のユーザの行動や追加評価の結果、他者（受講管理者や上司等）からのフィードバック平均点数等を考慮して、参加した場（例えば講座等）へのユーザの振返り学習の達成度や、やる気、ユーザの行動に対する他者の評価等を判定し、今後の教育計画を作成することで、ユーザにとって適切な量（受講回数や受講間隔）や質（例えば受講テーマ等）の今後の教育計画を提案することができる。

前記提案手段は、
参加する前記場（例えば講座等）の主題（例えば受講テーマや同時受講テーマ等）、所定期間（例えば年間等）における前記場（例えば講座等）への参加回数（例えば受講回数）、参加間隔（例えば受講間隔）のうち少なくとも１つを含む教育計画（例えば図７のマイページの研修受講計画等）を提案する。
このように主題（受講テーマや同時受講テーマ）、所定期間（年間）における前記場（例えば講座等）への推奨参加回数（例えば推奨回数等）、推奨参加間隔（例えば推奨間隔等）をユーザに提案することにより、ユーザは、自身にとって必要十分なスキルを獲得するのに適した頻度で場（例えば講座等）に参加することができるようになる。

１・・・情報処理装置、１０・・・サーバ、２０、２０－１、２０－ｎ・・・ユーザ端末、１０１・・・ＣＰＵ、１０６・・・出力部、１０７・・・入力部、１０８・・・記憶部、１０９・・・通信部、１２１・・・テスト作成部、１２２・・・テスト出題部、１２３・・・回答取得部、１２４・・・採点部、１２５・・・スコア化部、１２６・・・スコア取得部、１２７・・・コメント作成部、１２８・・・表示制御部、１２９・・・学習管理部、１３０・・・受講レコメンド部、１４１・・・問題ＤＢ、１４２・・・採点結果ＤＢ、１４３・・・母集団ＤＢ、１４４・・・受講ＤＢ、１５１・・・受講計画作成部、１５２・・・提案部、１５３・・・アラート部、Ｎ・・・ネットワーク

Claims (4)

1. ビジネス基礎力を向上するために教育を施す場に参加したユーザについての教育履歴と、前記場に参加した後の前記ユーザの行動状況と、前記場に参加した後の前記ビジネス基礎力の評価結果との対応関係に基づいて、前記ユーザに対して前記ビジネス基礎力を向上させるための今後の教育計画であって、所定期間における前記場への推奨参加回数及び推奨参加間隔のうち少なくとも１つを含む当該教育計画を提案する提案手段、
   を備える情報処理装置。
2. 前記場に参加後の行動状況は、
   前記場に参加後の行動完了率、追加評価完了率、前記場に参加した行動の数、前記ユーザの管理者から当該ユーザの学習状況に応じてフィードバックされる点数の平均点のうち少なくとも１つを含む、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 情報処理装置が実行する情報処理方法において、
   ビジネス基礎力を向上するために教育を施す場に参加したユーザについての教育履歴と、前記場に参加した後の前記ユーザの行動状況と、前記場に参加した後の前記ビジネス基礎力の評価結果との対応関係に基づいて、前記ユーザに対して前記ビジネス基礎力を向上させるための今後の教育計画であって、所定期間における前記場への推奨参加回数及び推奨参加間隔のうち少なくとも１つを含む当該教育計画を提案するステップ、
   を含む情報処理方法。
4. 情報処理装置を制御するコンピュータに、
   ビジネス基礎力を向上するために教育を施す場に参加したユーザについての教育履歴と、前記場に参加した後の前記ユーザの行動状況と、前記場に参加した後の前記ビジネス基礎力の評価結果との対応関係に基づいて、前記ユーザに対して前記ビジネス基礎力を向上させるための今後の教育計画であって、所定期間における前記場への推奨参加回数及び推奨参加間隔のうち少なくとも１つを含む当該教育計画を提案するステップ、
   を含む制御処理を実行させるプログラム。

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