WO2023195116A1 - Schedule generation device, schedule generation method, and non-transitory computer-readable medium - Google Patents

Abstract

A schedule generation device (2000) acquires history information (10). The history information (10) indicates a history of answers to a plurality of questions (22). The schedule generation device (2000) uses the history information (10) to calculate, for each combination of questions (22) from the plurality of question (22), the degree of correlation of the answers. The schedule generation device (2000) generates, on the basis of the calculated degree of correlation of the answers, schedule information (40) that indicates a question timing at which to present each question (22) to an answerer (30). The schedule information (40) indicates differing question timings for at least two questions (22).

Description

Translated fromJapanese

スケジュール生成装置、スケジュール生成方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体Schedule generation device, schedule generation method, and non-transitory computer-readable medium

　本開示は、スケジュール生成装置、スケジュール生成方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。The present disclosure relates to a schedule generation device, a schedule generation method, and a non-transitory computer-readable medium.

　回答者に対して質問を出力するシステムが開発されている。例えば特許文献１は、Web ページを使ってアンケートを実施する技術を開示している。特許文献１では、アンケートの対象者に対して、アンケートを実施する旨のメールが配信される。メールには、アンケートの回答用の web ページの URL が記載されている。アンケートの対象者は、メールに記載されている URL の web ページにアクセスルことで、アンケートに回答する。A system has been developed that outputs questions to respondents. For example, Patent Document 1 discloses a technique for conducting a questionnaire using a web page. In Patent Document 1, an e-mail to the effect that a questionnaire will be conducted is distributed to the subjects of the questionnaire. The email contains the URL of the web page for answering the survey. Those eligible for the survey will respond to the survey by accessing the web page at the URL listed in the email.

特開２００２－０４１７５５号公報Japanese Patent Application Publication No. 2002-041755

「幸福度の推奨アンケート（SWLS、幸せの4因子など）について」、［online］、慶應義塾大学大学院システムデザイン・マネジメント研究科ヒューマンシステムデザイン研究室、［２０２２年２月１６日検索］、インターネット＜URL: http://lab.sdm.keio.ac.jp/maenolab/questionnaire.html＞“Recommended questionnaire for happiness level (SWLS, 4 factors of happiness, etc.)”, [online], Keio University Graduate School of System Design and Management, Human System Design Laboratory, [Retrieved February 16, 2022], Internet < URL: http://lab.sdm.keio.ac.jp/maenolab/questionnaire.html＞

　特許文献１では、アンケートの開始日が、アンケートの対象者又はアンケート依頼を行う企業によって指定される。本開示はこのような課題に鑑みてなされたものであり、その目的の一つは、回答者に対して質問を出力するタイミングを決める新たな技術を提供することである。In Patent Document 1, the start date of the questionnaire is specified by the person to be surveyed or the company requesting the questionnaire. The present disclosure has been made in view of such problems, and one of its purposes is to provide a new technique for determining the timing of outputting questions to respondents.

　本開示のスケジュール生成装置は、質問セットに含まれる複数の質問それぞれに対する回答の履歴を示す履歴情報を取得する取得手段と、前記履歴情報を利用して、前記質問セットから得られる前記質問のペアそれぞれについて、回答の相関の高さを算出する算出手段と、前記算出した回答の相関の高さに基づいて、各前記質問を回答者へ出題する出題タイミングを示すスケジュール情報を生成する生成手段と、を有する。
　前記スケジュール情報は、少なくとも２つの前記質問について、互いに異なる出題タイミングを示す。The schedule generation device of the present disclosure includes an acquisition unit that acquires history information indicating a history of answers to each of a plurality of questions included in a question set, and a pair of questions obtained from the question set using the history information. For each, a calculating means for calculating the height of the correlation between the answers, and a generating means for generating schedule information indicating the timing at which each of the questions will be asked to the respondents based on the calculated height of the correlation between the answers. , has.
The schedule information indicates different question timings for at least two of the questions.

　本開示のスケジュール生成方法は、コンピュータによって実行される。当該方法は、質問セットに含まれる複数の質問それぞれに対する回答の履歴を示す履歴情報を取得する取得ステップと、前記履歴情報を利用して、前記質問セットから得られる前記質問のペアそれぞれについて、回答の相関の高さを算出する算出ステップと、前記算出した回答の相関の高さに基づいて、各前記質問を回答者へ出題する出題タイミングを示すスケジュール情報を生成する生成手段と、を有する。
　前記スケジュール情報は、少なくとも２つの前記質問について、互いに異なる出題タイミングを示す。The schedule generation method of the present disclosure is executed by a computer. The method includes an acquisition step of acquiring history information indicating a history of answers to each of a plurality of questions included in a question set, and using the history information to determine an answer for each pair of questions obtained from the question set. and a generating means for generating schedule information indicating the timing at which each of the questions is presented to the respondents based on the calculated height of the correlation between the answers.
The schedule information indicates different question timings for at least two of the questions.

　本開示の非一時的なコンピュータ可読媒体は、本開示の情報提供方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納している。The non-transitory computer-readable medium of the present disclosure stores a program that causes a computer to execute the information providing method of the present disclosure.

　本開示によれば、回答者に対して質問を出力するタイミングを決める新たな技術が提供される。According to the present disclosure, a new technique for determining the timing to output questions to respondents is provided.

実施形態のスケジュール生成装置の動作の概要を例示する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an overview of the operation of the schedule generation device according to the embodiment.スケジュール生成装置の機能構成を例示するブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating the functional configuration of a schedule generation device.スケジュール生成装置を実現するコンピュータのハードウエア構成を例示するブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating the hardware configuration of a computer that implements a schedule generation device.スケジュール生成装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。3 is a flowchart illustrating the flow of processing executed by the schedule generation device.スケジュール生成装置の利用環境を例示する図である。1 is a diagram illustrating an example of a usage environment of a schedule generation device.

　以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。また、特に説明しない限り、所定値や閾値などといった予め定められている値は、その値を利用する装置からアクセス可能な記憶装置などに予め格納されている。さらに、特に説明しない限り、記憶部は、１つ以上の任意の数の記憶装置によって構成される。Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings. In each drawing, the same or corresponding elements are denoted by the same reference numerals, and for clarity of explanation, redundant explanation will be omitted as necessary. Further, unless otherwise specified, predetermined values such as predetermined values and threshold values are stored in advance in a storage device or the like that can be accessed by a device that uses the values. Further, unless otherwise specified, the storage unit is configured by one or more arbitrary number of storage devices.

＜概要＞
　図１は、実施形態のスケジュール生成装置２０００の概要を例示する図である。ここで、図１は、スケジュール生成装置２０００の概要の理解を容易にするための図であり、スケジュール生成装置２０００の動作は、図１に示したものに限定されない。<Summary>
FIG. 1 is a diagram illustrating an overview of aschedule generation device 2000 according to an embodiment. Here, FIG. 1 is a diagram for easy understanding of the outline of theschedule generation device 2000, and the operation of theschedule generation device 2000 is not limited to that shown in FIG. 1.

　スケジュール生成装置２０００は、質問セット２０に含まれる複数の質問２２を複数回に分けて回答者３０に回答させるために、各質問２２を回答者３０へ出題するタイミングを決定するように構成される。例えば質問セット２０に２０個の質問２２が含まれており、４回に分けて１回５問ずつ（例えば、４日に分けて１日５問ずつ）出題されるとする。この場合、各質問２２について、１回目から４回目のどの回に出題されるのかが決定される。なお、各回に出題される質問２２の数は、互いに異なっていてもよい。また、質問２２が１つしか出題されない回が存在してもよい。さらに、質問２２が１つも出題されない回が存在してもよい。ただし、質問セット２０は、少なくとも２回に分けて出題される。Theschedule generation device 2000 is configured to determine the timing of asking eachquestion 22 to therespondent 30 in order to have therespondent 30 answer the plurality ofquestions 22 included in the question set 20 in multiple times. . For example, it is assumed that the question set 20 includes 20questions 22, and the questions are divided into 4 times, 5 questions each time (for example, 5 questions a day, divided into 4 days). In this case, it is determined which of the first to fourth times eachquestion 22 will be asked. Note that the number ofquestions 22 asked each time may be different from each other. Furthermore, there may be times in which only onequestion 22 is asked. Furthermore, there may be times in which noquestion 22 is asked. However, the question set 20 is asked at least twice.

　スケジュール生成装置２０００は、履歴情報１０を利用して、各質問２２の出力タイミングを決定する。履歴情報１０は、各質問２２に対する回答の履歴を表す。例えば回答者３０に、１ヶ月に１度といった定期的な間隔で、質問セット２０の各質問２２に回答してもらうとする。この場合、例えば履歴情報１０は、過去１回以上の出題について、回答者３０による各質問２２に対する回答を示す。Theschedule generation device 2000 uses thehistory information 10 to determine the output timing of eachquestion 22.History information 10 represents the history of answers to eachquestion 22. For example, assume that therespondent 30 is asked to answer eachquestion 22 of the question set 20 at regular intervals, such as once a month. In this case, for example, thehistory information 10 indicates the answer to eachquestion 22 by theanswerer 30 regarding questions that have been asked one or more times in the past.

　ここで、回答者３０は複数存在してもよい。例えばこれは、特定の会社などに所属する複数の人物それぞれに、質問セット２０を出題するケースなどである。この場合、履歴情報１０は、複数の人物それぞれについて、質問セット２０に対する回答の履歴を示すことが好適である。Here, there may be a plurality ofrespondents 30. For example, this is a case where a set ofquestions 20 are asked to each of a plurality of people who belong to a specific company or the like. In this case, it is preferable that thehistory information 10 shows the history of answers to the question set 20 for each of the plurality of people.

　スケジュール生成装置２０００は、履歴情報１０を利用して、質問セット２０から得られる２つの質問の組み合わせ（以下、質問ペア）それぞれについて、回答の相関の高さを表す相関指標値を算出する。例えば相関指標値は、相関係数の絶対値や相関係数の２乗などで表される。Theschedule generation device 2000 uses thehistory information 10 to calculate a correlation index value representing the height of the correlation between answers for each combination of two questions (hereinafter referred to as a question pair) obtained from the question set 20. For example, the correlation index value is expressed as the absolute value of the correlation coefficient, the square of the correlation coefficient, or the like.

　例えば質問セット２０に、４つの質問ＡからＤが示されているとする。この場合、質問セット２０から、（A, B）、（A, C）、（A, D）、（B, C）、（B, D）、及び（C, D）という６つの質問ペアが得られる。そこでスケジュール生成装置２０００は、この６つの質問ペアそれぞれについて、回答の相関の高さを算出する。For example, assume that the question set 20 shows four questions A to D. In this case, from question set 20, there are six question pairs: (A, B), (A, C), (A, D), (B, C), (B, D), and (C, D). can get. Therefore, theschedule generation device 2000 calculates the height of correlation between answers for each of these six question pairs.

　スケジュール生成装置２０００は、各質問ペアについて算出された相関指標値に基づいて、各質問２２の出題タイミングを示すスケジュール情報４０を生成する。より具体的には、回答の相関が高い質問ペアに含まれる２つの質問２２が、互いに異なる出題タイミングで出題されるように、スケジュール情報４０が生成される。Theschedule generation device 2000 generatesschedule information 40 indicating the timing of eachquestion 22 based on the correlation index value calculated for each question pair. More specifically, theschedule information 40 is generated so that twoquestions 22 included in a question pair whose answers are highly correlated are asked at different timings.

＜作用効果の例＞
　スケジュール生成装置２０００によれば、複数の質問ペア（２つの質問２２の組み合わせ）それぞれについて、回答の相関の高さを表す相関指標値が算出される。そして、回答の相関が高い質問２２が互いに異なるタイミングで出題されるように、各質問２２の出題タイミングが決定される。このように、スケジュール生成装置２０００によれば、質問２２の出題タイミングを決定する新たな技術が提供される。<Example of effects>
According to theschedule generation device 2000, a correlation index value indicating the height of correlation between answers is calculated for each of a plurality of question pairs (combinations of two questions 22). Then, the timing of asking eachquestion 22 is determined so thatquestions 22 whose answers are highly correlated are asked at different timings. In this way, theschedule generation device 2000 provides a new technique for determining the timing of asking thequestion 22.

　また、回答の相関が高い複数の質問２２を同時に出題すると、回答に偏りが生じる蓋然性が高い。そこで、回答の相関が高い複数の質問２２を互いに異なるタイミングで出題するようにすることで、回答に偏りが生じることを防ぐことができる。よって、複数の質問２２（質問セット２０）について、回答者３０のより正確な（より正直な）回答を得ることができる。Furthermore, ifmultiple questions 22 whose answers are highly correlated are asked at the same time, there is a high probability that the answers will be biased. Therefore, by asking a plurality ofquestions 22 whose answers are highly correlated at different timings, it is possible to prevent the answers from being biased. Therefore, more accurate (more honest) answers from therespondent 30 can be obtained for the plurality of questions 22 (question set 20).

　以下、本実施形態のスケジュール生成装置２０００について、より詳細に説明する。Hereinafter, theschedule generation device 2000 of this embodiment will be explained in more detail.

＜機能構成の例＞
　図２は、実施形態のスケジュール生成装置２０００の機能構成を例示するブロック図である。スケジュール生成装置２０００は、取得部２０２０、算出部２０４０、及び生成部２０６０を有する。取得部２０２０は履歴情報１０を取得する。算出部２０４０は履歴情報１０を利用して、各質問ペアについて、回答の相関の高さを表す相関指標値を算出する。生成部２０６０は、各質問ペアについて算出された相関指標値に基づいて、各質問２２の出題タイミングを示すスケジュール情報４０を生成する。<Example of functional configuration>
FIG. 2 is a block diagram illustrating the functional configuration of theschedule generation device 2000 according to the embodiment. Theschedule generation device 2000 includes anacquisition section 2020, acalculation section 2040, and ageneration section 2060. Theacquisition unit 2020 acquires thehistory information 10. Thecalculation unit 2040 uses thehistory information 10 to calculate a correlation index value representing the height of correlation between answers for each question pair. Thegeneration unit 2060 generatesschedule information 40 indicating the timing of eachquestion 22 based on the correlation index value calculated for each question pair.

＜ハードウエア構成の例＞
　スケジュール生成装置２０００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、スケジュール生成装置２０００の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。<Example of hardware configuration>
Each functional component of theschedule generation device 2000 may be realized by hardware that implements each functional component (e.g., a hardwired electronic circuit), or by a combination of hardware and software (e.g., (e.g., a combination of an electronic circuit and a program that controls it). A case in which each functional component of theschedule generation device 2000 is realized by a combination of hardware and software will be further described below.

　図３は、スケジュール生成装置２０００を実現するコンピュータ１０００のハードウエア構成を例示するブロック図である。コンピュータ１０００は、任意のコンピュータである。例えばコンピュータ１０００は、PC（Personal Computer）やサーバマシンなどといった、据え置き型のコンピュータである。その他にも例えば、コンピュータ１０００は、スマートフォンやタブレット端末などといった可搬型のコンピュータである。コンピュータ１０００は、スケジュール生成装置２０００を実現するために設計された専用のコンピュータであってもよいし、汎用のコンピュータであってもよい。FIG. 3 is a block diagram illustrating the hardware configuration ofcomputer 1000 that implementsschedule generation device 2000.Computer 1000 is any computer. For example, thecomputer 1000 is a stationary computer such as a PC (Personal Computer) or a server machine. In addition, for example, thecomputer 1000 is a portable computer such as a smartphone or a tablet terminal.Computer 1000 may be a dedicated computer designed to implementschedule generation device 2000, or may be a general-purpose computer.

　例えば、コンピュータ１０００に対して所定のアプリケーションをインストールすることにより、コンピュータ１０００で、スケジュール生成装置２０００の各機能が実現される。上記アプリケーションは、スケジュール生成装置２０００の各機能構成部を実現するためのプログラムで構成される。なお、上記プログラムの取得方法は任意である。例えば、当該プログラムが格納されている記憶媒体（DVD ディスクや USB メモリなど）から、当該プログラムを取得することができる。その他にも例えば、当該プログラムが格納されている記憶装置を管理しているサーバ装置から、当該プログラムをダウンロードすることにより、当該プログラムを取得することができる。For example, each function of theschedule generation device 2000 is realized on thecomputer 1000 by installing a predetermined application on thecomputer 1000. The above-mentioned application is composed of programs for realizing each functional component of theschedule generation device 2000. Note that the method for acquiring the above program is arbitrary. For example, the program can be obtained from a storage medium (DVD disc, USB memory, etc.) in which the program is stored. In addition, for example, the program can be obtained by downloading the program from a server device that manages a storage device in which the program is stored.

　コンピュータ１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０を有する。バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。Thecomputer 1000 has abus 1020, aprocessor 1040, amemory 1060, astorage device 1080, an input/output interface 1100, and anetwork interface 1120. Thebus 1020 is a data transmission path through which theprocessor 1040,memory 1060,storage device 1080, input/output interface 1100, andnetwork interface 1120 exchange data with each other. However, the method for connecting theprocessors 1040 and the like to each other is not limited to bus connection.

　プロセッサ１０４０は、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、又は FPGA（Field－Programmable Gate Array）などの種々のプロセッサである。メモリ１０６０は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス１０８０は、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、メモリカード、又は ROM（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。Theprocessor 1040 is a variety of processors such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), or an FPGA (Field-Programmable Gate Array). Thememory 1060 is a main storage device implemented using RAM (Random Access Memory) or the like. Thestorage device 1080 is an auxiliary storage device implemented using a hard disk, an SSD (Solid State Drive), a memory card, a ROM (Read Only Memory), or the like.

　入出力インタフェース１１００は、コンピュータ１０００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース１１００には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。The input/output interface 1100 is an interface for connecting thecomputer 1000 and an input/output device. For example, an input device such as a keyboard, and an output device such as a display device are connected to the input/output interface 1100.

　ネットワークインタフェース１１２０は、コンピュータ１０００をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、LAN（Local Area Network）であってもよいし、WAN（Wide Area Network）であってもよい。Thenetwork interface 1120 is an interface for connecting thecomputer 1000 to a network. This network may be a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network).

　ストレージデバイス１０８０は、スケジュール生成装置２０００の各機能構成部を実現するプログラム（前述したアプリケーションを実現するプログラム）を記憶している。プロセッサ１０４０は、このプログラムをメモリ１０６０に読み出して実行することで、スケジュール生成装置２０００の各機能構成部を実現する。Thestorage device 1080 stores programs that implement each functional component of the schedule generation device 2000 (programs that implement the aforementioned applications). Theprocessor 1040 implements each functional component of theschedule generation device 2000 by reading this program into thememory 1060 and executing it.

　スケジュール生成装置２０００は、１つのコンピュータ１０００で実現されてもよいし、複数のコンピュータ１０００で実現されてもよい。後者の場合において、各コンピュータ１０００の構成は同一である必要はなく、それぞれ異なるものとすることができる。Theschedule generation device 2000 may be realized by onecomputer 1000 or bymultiple computers 1000. In the latter case, the configurations of eachcomputer 1000 do not need to be the same and can be different.

＜処理の流れ＞
　図４は、実施形態のスケジュール生成装置２０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。取得部２０２０は履歴情報１０を取得する（Ｓ１０２）。算出部２０４０は、履歴情報１０を用いて、各質問ペアについて相関指標値を算出する（Ｓ１０４）。生成部２０６０は、各質問ペアについて算出された相関指標値を用いて、スケジュール情報４０を生成する（Ｓ１０６）。<Processing flow>
FIG. 4 is a flowchart illustrating the flow of processing executed by theschedule generation device 2000 of the embodiment. Theacquisition unit 2020 acquires history information 10 (S102). Thecalculation unit 2040 uses thehistory information 10 to calculate a correlation index value for each question pair (S104). Thegeneration unit 2060 generatesschedule information 40 using the correlation index value calculated for each question pair (S106).

＜質問セット２０について＞
　質問セット２０は、回答者３０に回答させるための複数の質問２２を含む。例えば質問セット２０は、回答者３０に関連する１つ以上の指標それぞれについての指標値の算出に利用される。以下、回答者３０に関連する指標値のことを、回答者指標値と呼ぶ。<About question set 20>
The question set 20 includes a plurality ofquestions 22 for the respondent 30 to answer. For example, the question set 20 is used to calculate index values for each of one or more indexes related to therespondent 30. Hereinafter, the index value related to the respondent 30 will be referred to as a respondent index value.

　例えば各質問２２は、１から１０までの整数などといった特定の数値範囲の中から、自分に該当する数値を回答者３０に選択させるように作られる。このような質問セット２０を回答者３０に出題することにより、質問セット２０に対する回答として、各質問２２に対する回答を表す数値の集合が得られる。そこで例えば、回答者指標値として、各質問２２に対する回答を表す数値の統計値（合計値や平均値など）が算出される。ただし後述するように、回答は数値には限定されず、何らかの規則を用いて数値化できるものであればよい。For example, eachquestion 22 is created so that theanswerer 30 is asked to select the appropriate number from a specific range of numbers, such as an integer from 1 to 10. By posing such a set ofquestions 20 to therespondents 30, a set of numerical values representing answers to eachquestion 22 is obtained as an answer to the set ofquestions 20. Therefore, for example, a statistical value (total value, average value, etc.) of numerical values representing the answers to eachquestion 22 is calculated as the respondent index value. However, as will be described later, the answer is not limited to a numerical value, but may be anything that can be quantified using some kind of rule.

　回答者指標値には、任意のものを採用することができる。例えば回答者指標値は、回答者３０の心理状態の良好度合いを表す指標値（以下、心理状態指標値）である。心理状態指標値としては、例えば、回答者３０の幸福度を採用できる。Any arbitrary value can be adopted as the respondent index value. For example, the respondent index value is an index value representing the degree of good psychological state of the respondent 30 (hereinafter referred to as psychological state index value). For example, the happiness level of the respondent 30 can be used as the psychological state index value.

　幸福度としては、非特許文献１に開示されている幸せの４因子それぞれについてのスコアを採用することができる。非特許文献１には、回答者の幸福度の高さを測るための１６個の質問が開示されている。幸福度は、幸せの４因子それぞれについて算出される。各因子の幸福度は、その因子について用意された４つの質問に対する回答値の統計値（例えば合計値）によって表される。質問セット２０に対する回答を回答者３０の幸福度の算出に利用する場合、非特許文献１に開示されている１６個の質問を、質問セット２０に含める質問２２として利用することができる。As the degree of happiness, scores for each of the four factors of happiness disclosed in Non-Patent Document 1 can be adopted. Non-Patent Document 1 discloses 16 questions for measuring the level of happiness of respondents. Happiness is calculated for each of the four factors of happiness. The happiness level of each factor is expressed by the statistical value (for example, the total value) of the answer values to four questions prepared for that factor. When using the answers to the question set 20 to calculate the happiness level of the respondent 30, the 16 questions disclosed in Non-Patent Document 1 can be used as thequestions 22 included in the question set 20.

＜履歴情報１０の取得：Ｓ１０２＞
　取得部２０２０は、履歴情報１０を取得する（Ｓ１０２）。履歴情報１０は、質問セット２０に対する回答の履歴（過去の回答）を示す。質問セット２０に対する回答は、質問セット２０に含まれる複数の質問２２それぞれに対する回答のセットで表される。例えば質問セット２０が n 個の質問２２の集合｛q1, q2, ..., qn｝である場合、質問セット２０に対する１つの回答は、n 個の回答のセット｛a1, a2, ..., an｝で表される。以下、質問セット２０に対する回答のセットのことを、回答セットと呼ぶ。<Acquisition of history information 10: S102>
Theacquisition unit 2020 acquires history information 10 (S102).History information 10 indicates the history of answers to question set 20 (past answers). The answers to the question set 20 are represented by a set of answers to each of the plurality ofquestions 22 included in the question set 20. For example, if the question set 20 is a set of n questions 22 {q1, q2, ..., qn}, one answer to the question set 20 is a set of n answers {a1, a2, ... , an}. Hereinafter, the set of answers to the question set 20 will be referred to as an answer set.

　履歴情報１０は、回答セットを複数示すことが好適である。また、履歴情報１０は、各回答セットについて、回答者３０の識別情報や回答日時などの情報を示す。Preferably, thehistory information 10 indicates multiple answer sets. Further, thehistory information 10 indicates information such as the identification information of the respondent 30 and the answer date and time for each answer set.

　ここで、スケジュール情報４０は、特定の基準で設けられた回答者３０のグループ（以下、回答者グループ）ごとに生成されてもよい。この場合、取得部２０２０は、回答者グループごとに履歴情報１０を取得することが好適である。この場合、履歴情報１０は、その履歴情報１０に対応する回答者グループに属する回答者３０から得られた、質問セット２０に対する過去の回答を示す。Here, theschedule information 40 may be generated for each group of respondents 30 (hereinafter referred to as respondent group) established based on specific criteria. In this case, it is preferable that theacquisition unit 2020 acquires thehistory information 10 for each respondent group. In this case, thehistory information 10 indicates past answers to the question set 20 obtained from therespondents 30 belonging to the respondent group corresponding to thehistory information 10.

　回答者３０を回答者グループに分類する基準としては、様々なものを採用することができる。例えば、回答者３０を回答者グループに分類する基準として、「同一のコミュニティに属する」という基準を採用できる。コミュニティは、例えば、部署、プロジェクト、又はオフィスのフロアなどである。Various criteria can be adopted for classifying therespondents 30 into respondent groups. For example, as a criterion for classifying therespondents 30 into respondent groups, the criterion "belonging to the same community" can be adopted. A community is, for example, a department, a project, or an office floor.

　その他にも例えば、回答者３０を回答者グループに分類する基準として、回答者３０の心理状態を利用することができる。例えば、回答者３０の心理状態を「良い」と「悪い」の２つに分ける場合、心理状態が良い回答者３０の回答者グループと、心理状態が悪い回答者３０の回答者グループという２つの回答者グループが設けられる。よって、回答者３０が２つの回答者グループに分類される。In addition, for example, the psychological state of the respondent 30 can be used as a criterion for classifying the respondent 30 into respondent groups. For example, when dividing the psychological state ofrespondent 30 into two categories, "good" and "bad," there are two groups: a respondent group of 30 respondents with good psychological state and a respondent group of 30 respondents with poor psychological state. Respondent groups will be established. Therefore, therespondents 30 are classified into two respondent groups.

　その他にも例えば、各回答者３０について、前述した幸せの４因子それぞれの良好度合いを「良い」と「悪い」に分けるとする。この場合、4^2=16 個の回答者グループを設けることができる。そのため、回答者３０が１６個の回答者グループに分類される。In addition, for example, suppose that each respondent 30 is classified into "good" and "bad" in terms of the degree of goodness of each of the four factors of happiness mentioned above. In this case, there can be 4^2=16 respondent groups. Therefore, therespondents 30 are classified into 16 respondent groups.

　取得部２０２０が履歴情報１０を取得する具体的な方法は様々である。例えば履歴情報１０は、スケジュール生成装置２０００からアクセス可能な記憶部に、予め格納されている。この場合、取得部２０２０は、この記憶部にアクセスすることで、履歴情報１０を取得する。その他にも例えば、取得部２０２０は、他の装置から送信された履歴情報１０を受信することで、履歴情報１０を取得してもよい。There are various specific methods by which theacquisition unit 2020 acquires thehistory information 10. For example, thehistory information 10 is stored in advance in a storage unit that is accessible from theschedule generation device 2000. In this case, theacquisition unit 2020 acquires thehistory information 10 by accessing this storage unit. In addition, for example, theacquisition unit 2020 may acquire thehistory information 10 by receiving thehistory information 10 transmitted from another device.

＜相関指標値の算出：Ｓ１０４＞
　算出部２０４０は、履歴情報１０を利用して、各質問ペアの相関指標値を算出する（Ｓ１０４）。例えば、質問Ａと質問Ｂの質問ペア（A, B）について、履歴情報１０がｎ組の回答のペア｛(x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn)｝を示しているとする。この場合、例えば算出部２０４０は、これらｎ組のデータを用いて相関係数を算出し、この相関係数の絶対値や２乗を、相関指標値として扱う。ここで、絶対値や２乗を利用するのは、正の相関と負の相関のどちらが高い場合であっても、相関が高いと扱うためである。<Calculation of correlation index value: S104>
Thecalculation unit 2040 uses thehistory information 10 to calculate a correlation index value for each question pair (S104). For example, for the question pair (A, B) of question A and question B, thehistory information 10 is a pair of n answers {(x1, y1), (x2, y2),..., (xn, yn)} Suppose that it shows In this case, for example, thecalculation unit 2040 calculates a correlation coefficient using these n sets of data, and treats the absolute value or square of this correlation coefficient as a correlation index value. Here, the reason why the absolute value and the square are used is that the correlation is treated as high regardless of whether the positive correlation or the negative correlation is higher.

　ここで、回答が数値でない場合、算出部２０４０は、所定の規則を用いて回答を数値化する。例えば回答が、「とてもよい」、「よい」、「どちらでもない」、「よくない」、及び「とてもよくない」という５つの中から選択されるものであるとする。この場合、例えば算出部２０４０は、これら５つの回答に対して５から１の数値を順に割り当てることで、回答を数値化する。ここで、数値以外の回答を数値化するための規則としては、任意の規則を採用することができる。なお、前述した回答者指標値を算出する際にも、同じ規則を用いて、回答の数値化が行われる。Here, if the answer is not a numerical value, thecalculation unit 2040 converts the answer into a numerical value using a predetermined rule. For example, let us assume that the answer is selected from among the following five answers: "very good," "good," "neutral," "poor," and "very bad." In this case, for example, thecalculation unit 2040 digitizes the answers by sequentially assigning numerical values from 5 to 1 to these five answers. Here, any rule can be adopted as a rule for converting a non-numeric answer into a numerical value. Note that when calculating the above-mentioned respondent index value, the answers are digitized using the same rules.

　なお、前述したように回答者グループごとにスケジュール情報４０を生成する場合、算出部２０４０は、回答者グループごとに得られた履歴情報１０それぞれについて、相関指標値を算出する。この場合、同一の質問ペアについて、回答者グループごとの相関指標値が算出される。Note that when generating theschedule information 40 for each respondent group as described above, thecalculation unit 2040 calculates a correlation index value for each piece ofhistory information 10 obtained for each respondent group. In this case, correlation index values for each respondent group are calculated for the same question pair.

＜スケジュール情報４０の生成：Ｓ１０６＞
　生成部２０６０は、各質問ペアについて算出された相関指標値を用いて、スケジュール情報４０を生成する（Ｓ１０６）。スケジュール情報４０は、各質問２２について、その質問２２の出題タイミングを示す。そのため、生成部２０６０は、スケジュール情報４０を生成するために、各質問２２の出題タイミングを決定する。<Generation of schedule information 40: S106>
Thegeneration unit 2060 generatesschedule information 40 using the correlation index value calculated for each question pair (S106). Theschedule information 40 indicates, for eachquestion 22, the timing at which thequestion 22 is asked. Therefore, thegeneration unit 2060 determines the timing of eachquestion 22 in order to generate theschedule information 40.

　ここで、各質問２２について、出題タイミングの候補は予め定められているとする。例えば、質問２２の出題タイミングとして選択しうる複数のタイミング（例えば日時）の集合である候補セットを予め定めておく。以下、候補セットに含まれるタイミングのことを、候補タイミングと呼ぶ。例えば、2/14 から 2/17 までの４日間で、質問セット２０に含まれる全ての質問２２を回答者３０に回答させたいとする。この場合、候補セットは｛2/14, 2/15, 2/16, 2/17｝となる。Here, it is assumed that for eachquestion 22, candidates for question timing are determined in advance. For example, a candidate set, which is a set of multiple timings (for example, dates and times) that can be selected as timings for askingquestion 22, is determined in advance. Hereinafter, the timings included in the candidate set will be referred to as candidate timings. For example, assume that you want the respondent 30 to answer all thequestions 22 included in the question set 20 over a four-day period from February 14th to February 17th. In this case, the candidate set is {2/14, 2/15, 2/16, 2/17}.

　生成部２０６０は、質問セット２０に含まれる各質問２２に対して、候補セットに含まれる複数の候補タイミングのうちの１つを対応づけることにより、各質問２２の出題タイミングを決定する。なお、複数の質問２２が同じタイミングで出題される場合、１つの候補タイミングに対して複数の質問２２が対応づけられる。例えば前述の例の場合、2/14、2/15、2/16、及び 2/17 という４つの候補タイミングそれぞれに対して、１つ以上の質問２２が対応づけられる。Thegeneration unit 2060 determines the question timing of eachquestion 22 by associating eachquestion 22 included in the question set 20 with one of the plurality of candidate timings included in the candidate set. Note that when a plurality ofquestions 22 are asked at the same timing, the plurality ofquestions 22 are associated with one candidate timing. For example, in the above example, one ormore questions 22 are associated with each of the four candidate timings: 2/14, 2/15, 2/16, and 2/17.

　生成部２０６０は、相関が高い２つの質問２２が互いに異なるタイミングで出題されるように、スケジュール情報４０を生成する。そのために、例えば生成部２０６０は、複数の質問ペアの中から、相関指標値が閾値以上である質問ペアを特定する。そして生成部２０６０は、特定した質問ペアに含まれる２つの質問２２に対して、互いに異なる候補タイミングを対応づける。Thegeneration unit 2060 generates theschedule information 40 so that two highly correlatedquestions 22 are asked at different timings. To this end, for example, thegeneration unit 2060 identifies question pairs whose correlation index value is equal to or greater than a threshold value from among a plurality of question pairs. Thegeneration unit 2060 then associates mutually different candidate timings with the twoquestions 22 included in the identified question pair.

　例えば生成部２０６０は、相関指標値が閾値以上である質問ペアに含まれる一方の質問２２について、候補セットの中からランダムに抽出した候補タイミングを対応づける。その後、生成部２０６０は、残りの候補タイミングの中からランダムに１つの候補タイミングを抽出し、抽出した候補タイミングを、もう一方の質問２２に対応づける。なお、候補セットから候補タイミングを抽出する方法は任意でよく、ランダムに抽出する方法に限定されない。この点については、以下の説明でも同様である。For example, thegeneration unit 2060 associates onequestion 22 included in the question pair whose correlation index value is equal to or greater than the threshold with candidate timings randomly extracted from the candidate set. Thereafter, thegeneration unit 2060 randomly extracts one candidate timing from the remaining candidate timings and associates the extracted candidate timing with theother question 22. Note that the method of extracting candidate timings from the candidate set may be arbitrary and is not limited to a method of randomly extracting them. This point also applies to the following description.

　ここで、相関指標値が閾値以上である質問ペアが複数存在する場合に、それら複数の質問ペアの処理順は任意である。例えば生成部２０６０は、相関指標値がより大きい質問ペアから順に（すなわち、相関指標値の降順に）、質問ペアに含まれる各質問２２に対応づける候補タイミングを決定する。その他にも例えば、生成部２０６０は、相関指標値が閾値以上である複数の質問ペアをランダムな順で処理してもよい。Here, if there are multiple question pairs whose correlation index value is greater than or equal to the threshold, the processing order of these multiple question pairs is arbitrary. For example, thegeneration unit 2060 determines candidate timings to be associated with eachquestion 22 included in the question pair in order of question pairs having larger correlation index values (that is, in descending order of correlation index values). In addition, for example, thegeneration unit 2060 may process a plurality of question pairs whose correlation index value is equal to or greater than a threshold value in a random order.

　なお、生成部２０６０が質問ペアを順に処理していくと、質問ペアに含まれる質問２２の一方又は双方について、既に出題タイミングが決定されていることがありうる。その場合、既に出題タイミングが決定されている質問２２については、出題タイミングの決定対象から除外する。Note that when thegeneration unit 2060 processes the question pairs in order, the question timing may have already been determined for one or both of thequestions 22 included in the question pair. In this case,question 22 for which the question timing has already been determined is excluded from the questions to be determined.

　相関指標値が閾値未満である質問ペアの質問２２については、候補タイミングを対応づける方法は任意である。例えば生成部２０６０は、相関指標値が閾値未満である質問ペアの各質問２２に対し、候補セットの中からランダムに抽出した候補タイミングを対応づける。Forquestion 22 of the question pair whose correlation index value is less than the threshold, any method can be used to associate candidate timings. For example, thegeneration unit 2060 associates eachquestion 22 of the question pair whose correlation index value is less than the threshold with a candidate timing randomly extracted from the candidate set.

　相関が高い２つの質問２２が互いに異なるタイミングで出題されるようにする方法は、前述した方法に限定されない。例えば生成部２０６０は、質問ペアを相関指標値の降順でソートする。そして、例えば生成部２０６０は、ソートされた質問ペアの先頭から所定個の組について、その質問ペアに含まれる２つの質問２２に対して、互いに異なる候補タイミングを対応づける。一方で、上位所定個の組以外の質問ペアについて、生成部２０６０は、各質問２２に対して任意の候補タイミングを対応づける。The method for causing two highly correlatedquestions 22 to be asked at different timings is not limited to the method described above. For example, thegeneration unit 2060 sorts the question pairs in descending order of correlation index values. For example, thegeneration unit 2060 associates mutually different candidate timings with twoquestions 22 included in a predetermined number of sorted question pairs from the beginning. On the other hand, for question pairs other than the predetermined top pairs, thegeneration unit 2060 associates arbitrary candidate timings with eachquestion 22.

＜＜相関指標値以外の考慮＞＞
　生成部２０６０は、質問２２の出題タイミングを決定する際、相関指標値以外をさらに考慮してもよい。以下、相関指標値以外に考慮される事項について例示する。<<Considerations other than correlation index values>>
Thegeneration unit 2060 may further consider factors other than the correlation index value when determining the timing of asking thequestion 22. Examples of matters to be considered other than the correlation index value will be given below.

＜＜＜数の制約＞＞＞
　例えば、各候補タイミングに対応づける質問２２の数について、制約が定められる。この場合、生成部２０６０は、この制約に従うように、各候補タイミングに対応づける質問２２を決定する。<<<Number constraints>>>
For example, constraints are set on the number ofquestions 22 that are associated with each candidate timing. In this case, thegeneration unit 2060 determines thequestion 22 to be associated with each candidate timing so as to comply with this constraint.

　例えば質問２２の数の制約は、例えば、「各タイミングで出題される質問２２の数を同一にする」という制約である。例えば質問２２の数が１６個であり、候補タイミングの数が４個であれば、各候補タイミングに対して４個の質問２２が対応づけられる。そこで生成部２０６０は、質問２２に対応づける候補タイミングを選択する際、既に４個の質問２２が対応づけられている候補タイミングを、選択の対象から除外する。For example, the constraint on the number ofquestions 22 is, for example, the constraint that "the number ofquestions 22 asked at each timing should be the same". For example, if the number ofquestions 22 is 16 and the number of candidate timings is four, fourquestions 22 are associated with each candidate timing. Therefore, when selecting candidate timings to be associated withquestions 22, thegeneration unit 2060 excludes candidate timings to which fourquestions 22 have already been associated from the selection targets.

　その他にも例えば、質問２２の数の制約は、「各候補タイミングに対して少なくとも１つの質問２２を対応づける」という制約である。この制約が定められている場合、例えば生成部２０６０は、質問２２に対応づける候補タイミングとして、まだ１つも質問２２が対応づけられていない候補タイミングを優先して選択する。In addition, for example, the restriction on the number ofquestions 22 is a restriction that "at least onequestion 22 should be associated with each candidate timing." If this constraint is defined, for example, thegeneration unit 2060 preferentially selects, as candidate timings to be associated withquestions 22, candidate timings to which noquestions 22 have been associated.

＜＜＜質問２２の重要度＞＞＞
　例えば生成部２０６０は、回答者指標値の算出において重要度が高い質問２２に対して、早い候補タイミングを割り当てるようにする。そのために、例えば生成部２０６０は、質問２２に対して割り当てる候補タイミングを候補セットから抽出する際に、その質問２２の重要度が閾値以上であるか否かを判定する。そして生成部２０６０は、重要度が閾値以上である質問２２については、割り当て可能な候補タイミング（言い換えれば、抽出対象から除外されていない候補タイミング）のうちで最も早い候補タイミングを割り当てる。<<<Importance ofQuestion 22>>>
For example, thegeneration unit 2060 assigns an early candidate timing to thequestion 22 having a high degree of importance in calculating the respondent index value. To this end, for example, when thegeneration unit 2060 extracts candidate timings to be assigned to thequestion 22 from the candidate set, it determines whether the importance level of thequestion 22 is greater than or equal to a threshold value. Thegeneration unit 2060 then assigns the earliest candidate timing among the assignable candidate timings (in other words, candidate timings that are not excluded from extraction targets) to thequestion 22 whose importance level is equal to or higher than the threshold value.

　その他にも例えば、生成部２０６０は、重要度で質問２２をソートした場合に先頭から所定順位以内にある各質問２２に対し、割り当て可能な候補タイミングのうちで最も早い候補タイミングを割り当てるようにしてもよい。In addition, for example, when thequestions 22 are sorted by importance, thegeneration unit 2060 assigns the earliest candidate timing among the assignable candidate timings to eachquestion 22 within a predetermined rank from the top. Good too.

　質問２２の重要度は、例えば、回答者指標値の算出式においてその質問２２の回答に割り当てられている重みの大きさによって表される。例えば回答者指標値が、以下の線形モデルを利用して算出されるとする。

　ここで、v は回答者指標値を表す。j は質問２２の識別子を表す。S は、質問セット２０に含まれている全ての質問２２の識別子の集合を表す。wj は、質問 j の回答の重みを表す。aj は質問 j に対する回答を表す。The importance ofquestion 22 is expressed, for example, by the weight assigned to the answer to question 22 in the formula for calculating the respondent index value. For example, assume that the respondent index value is calculated using the following linear model.

Here, v represents the respondent index value. j represents the identifier ofquestion 22. S represents a set of identifiers of allquestions 22 included in the question set 20. wj represents the weight of the answer to question j. aj represents the answer to question j.

　このように回答者指標値が式（１）で表される場合、回答者指標値の算出における質問 j の重要度は、wj で表される。そこで、生成部２０６０は、対応する重み wj が大きい質問 j の出題タイミングを早くする。In this way, when the respondent index value is expressed by formula (1), the importance of question j in calculating the respondent index value is expressed as wj. Therefore, thegeneration unit 2060 advances the question j for which the corresponding weight wj is large.

　ここで、生成部２０６０は、各質問２２の重要度を示す情報を取得する。この情報の取得方法は任意である。例えば、この情報は、スケジュール生成装置２０００からアクセス可能な記憶部に予め格納されている。Here, thegeneration unit 2060 acquires information indicating the importance of eachquestion 22. The method for acquiring this information is arbitrary. For example, this information is stored in advance in a storage unit that is accessible fromschedule generation device 2000.

　このように重要度が高い質問２２の出題タイミングを早くすることは、例えば、全ての回答を得る前に、既に得られた回答を利用して回答者指標値を推定したい場合に有用である。例えば、１６個の質問を４日間に分けて出題するとする。この場合において、最初の日に、その日に得られた４つの回答で回答者指標値を推定したり、２日目に、その日までに得られた８つの回答で回答者指標値を推定したりすることが考えられる。In this way, raising the timing of asking the highlyimportant question 22 is useful, for example, when it is desired to estimate the respondent index value using the answers already obtained before obtaining all the answers. For example, assume that 16 questions are divided into four days. In this case, on the first day, the respondent index value is estimated using the four answers obtained on that day, and on the second day, the respondent index value is estimated using the eight answers obtained up to that day. It is possible to do so.

　このように一部の回答を利用して算出される回答者指標値の推定値は、例えば以下の式（２）で表すことができる。

　Sp は、回答者指標値の推定を行う時に既に回答が得られている質問２２の識別子の集合を表す。vp は、集合 Sp を利用して算出される、心理状態指標値の推定値を表す。W は、重み wj の総和を表す。Wは、集合 Sp に含まれる各質問２２に対応する重みの総和を表す。The estimated value of the respondent index value calculated using some of the answers in this way can be expressed, for example, by the following equation (2).

Sp represents a set of identifiers ofquestions 22 for which answers have already been obtained when the respondent index value is estimated. vp represents the estimated value of the psychological state index value calculated using the set Sp. W represents the sum of weights wj. W represents the sum of weights corresponding to eachquestion 22 included in the set Sp.

　式（２）では、Wp が大きい程、W/Wp の値が１に近くなるため、回答者指標値の推定値が、実際の心理状態指標値と近くなる蓋然性が高い（言い換えれば、推定の精度が高い）と考えられる。ここで、重みの大きい質問２２に対する回答を早く得られれば、少ない回答でも Wp の値が大きくなる。そのため、重みの大きい（すなわち、重要度が高い）質問２２ほど出題タイミングを早くすることで、より早いタイミングで回答者指標値を精度よく推定できる。In equation (2), the larger Wp is, the closer the value of W/Wp is to 1, so there is a high probability that the estimated respondent index value will be close to the actual psychological state index value (in other words, the estimated It is considered that the accuracy is high. Here, if the answer to question 22, which has a large weight, can be obtained quickly, the value of Wp will increase even if there are few answers. Therefore, by setting thequestion 22 with a higher weight (that is, a higher degree of importance) at an earlier timing, it is possible to accurately estimate the respondent index value at an earlier timing.

＜＜＜回答者指標値との相関＞＞＞
　生成部２０６０は、回答者指標値との相関が高い質問２２に対して、早い候補タイミングを割り当てるようにしてもよい。ここで、質問２２と回答者指標値との相関が高いとは、質問２２に対する回答と回答者指標値との相関が高いことを意味する。この方法でも、より早いタイミングで回答者指標値を精度よく推定できると考えられる。<<<Correlation with respondent index values>>>
Thegeneration unit 2060 may assign an early candidate timing to thequestion 22 that has a high correlation with the respondent index value. Here, the high correlation betweenquestion 22 and the respondent index value means that the correlation between the answer to question 22 and the respondent index value is high. This method is also considered to be able to accurately estimate respondent index values at an earlier timing.

　例えば生成部２０６０は、質問２２に対して割り当てる候補タイミングを候補セットから抽出する際に、その質問２２と回答者指標値との相関の高さが閾値以上であるか否かを判定する。そして、生成部２０６０は、回答者指標値との相関の高さが閾値以上である質問２２については、割り当て可能な候補タイミング（言い換えれば、抽出対象から除外されていない候補タイミング）のうちで最も早い候補タイミングを割り当てるようにする。For example, when extracting candidate timings to be assigned to thequestion 22 from the candidate set, thegeneration unit 2060 determines whether the height of the correlation between thequestion 22 and the respondent index value is greater than or equal to a threshold value. Then, forquestion 22 whose correlation with the respondent index value is greater than or equal to the threshold, thegeneration unit 2060 generates the most Assign early candidate timing.

　その他にも例えば、生成部２０６０は、回答者指標値との相関の高さで質問２２をソートした場合に先頭から所定順位以内にある各質問２２に対し、割り当て可能な候補タイミングのうちで最も早い候補タイミングを割り当てるようにしてもよい。In addition, for example, when thequestions 22 are sorted by the height of the correlation with the respondent index value, thegeneration unit 2060 may select the most assignable candidate timing for eachquestion 22 within a predetermined rank from the top. An earlier candidate timing may be assigned.

　質問２２と回答者指標値との相関の高さは、例えば以下の方法で算出される。まず生成部２０６０は、履歴情報１０に示されている回答セットそれぞれについて、回答者指標値を算出する。ただし、生成部２０６０が回答者指標値を算出する代わりに、履歴情報１０に回答者指標値を含めておくようにしてもよい。The height of the correlation betweenquestion 22 and the respondent index value is calculated, for example, by the following method. First, thegeneration unit 2060 calculates a respondent index value for each answer set shown in thehistory information 10. However, instead of thegeneration unit 2060 calculating the respondent index value, thehistorical information 10 may include the respondent index value.

　さらに生成部２０６０は、各質問２２について、複数の回答セットそれぞれから、その質問２２に対する回答と回答者指標値とのペアを得る。例えば、ｉ番目の回答セットを Qi={a1i, a2i, ..., ani} で表し、回答セット Qi について算出された回答者指標値を vi で表すとする。ここで、aji は、回答セット Qi に含まれる質問 j に対する回答を表す。この場合、履歴情報１０に含まれる回答セットの数を k で表すと、質問 j について、回答と回答者指標値のペアの集合 Pj={(aj1, v1), (aj2, v2), ..., (ajk, vk)} が得られる。生成部２０６０は、この集合 Pj に含まれるデータを用いて、質問 j に対する回答と回答者指標値との相関の高さを算出する。前述したように、相関の高さは、相関係数の絶対値や２乗などで表すことができる。Further, for eachquestion 22, thegeneration unit 2060 obtains a pair of an answer to thequestion 22 and a respondent index value from each of the plurality of answer sets. For example, suppose that the i-th answer set is represented by Qi={a1i, a2i, ..., ani}, and the respondent index value calculated for the answer set Qi is represented by vi. Here, aji represents the answer to question j included in answer set Qi. In this case, if the number of answer sets included in thehistorical information 10 is expressed as k, then for question j, the set of answer and respondent index value pairs Pj={(aj1, v1), (aj2, v2), .. ., (ajk, vk)} is obtained. Thegeneration unit 2060 uses the data included in the set Pj to calculate the height of the correlation between the answer to the question j and the respondent index value. As mentioned above, the height of correlation can be expressed by the absolute value or square of the correlation coefficient.

＜スケジュール情報４０の出力＞
　スケジュール生成装置２０００は、生成したスケジュール情報４０を出力する。ここで、スケジュール情報４０の出力の態様は任意である。例えばスケジュール生成装置２０００は、任意の記憶部にスケジュール情報４０を格納する。その他にも例えば、スケジュール生成装置２０００は、スケジュール情報４０を利用する他の装置に対してスケジュール情報４０を送信してもよい。<Output ofschedule information 40>
Theschedule generation device 2000 outputs the generatedschedule information 40. Here, the manner in which theschedule information 40 is output is arbitrary. For example, theschedule generation device 2000 stores scheduleinformation 40 in an arbitrary storage unit. In addition, for example, theschedule generation device 2000 may transmit theschedule information 40 to another device that uses theschedule information 40.

＜スケジュール生成装置２０００の利用環境の例＞
　スケジュール生成装置２０００に関する理解をより容易にするために、スケジュール生成装置２０００の利用環境を例示する。以下に示される利用環境は、あくまで例示であり、スケジュール生成装置２０００の利用環境は以下に示される例に限定されない。<Example of usage environment ofschedule generation device 2000>
In order to make theschedule generation device 2000 easier to understand, the environment in which theschedule generation device 2000 is used will be illustrated. The usage environment shown below is just an example, and the usage environment of theschedule generation device 2000 is not limited to the example shown below.

　図５は、スケジュール生成装置２０００を含むシステム５００を例示する図である。システム５００は、スケジュール生成装置２０００、配信装置１００、複数の回答者端末１１０、及びアプリケーション装置１２０で構成されている。FIG. 5 is a diagram illustrating asystem 500 including aschedule generation device 2000. Thesystem 500 includes aschedule generation device 2000, adistribution device 100, a plurality ofrespondent terminals 110, and anapplication device 120.

　図５の例において、システム５００は、会社の中で運用されている。この会社では、各社員の心理状態を把握するためのアンケートが実施される。そのため、図５の例において、回答者３０は社員である。In the example of FIG. 5, thesystem 500 is operated within a company. This company conducts a questionnaire to understand the psychological state of each employee. Therefore, in the example of FIG. 5,respondent 30 is an employee.

　アンケートは、各社員の心理状態を把握可能な質問セット２０で構成される。このような質問セット２０は、例えば、非特許文献１において「幸せの４つの因子の質問１６項目」として開示されている１６個の質問で構成される。The questionnaire consists of a set of 20 questions that can grasp the psychological state of each employee. Such a question set 20 is composed of, for example, 16 questions disclosed in Non-Patent Document 1 as "16 Questions of Four Factors of Happiness."

　アンケートは毎週、月曜日から木曜日の４日に分けて実施される。そして、アンケートの結果が金曜日に集計及び開示される。The survey will be conducted every week over four days, from Monday to Thursday. The results of the questionnaire will be compiled and disclosed on Friday.

　毎週行われるアンケートの結果、すなわち、毎週各社員から得られる回答セットは、各社員のその時々の心理状態や、心理状態の時間変化を把握するために利用できる。各社員の心理状態やその時間変化は、例えば、仕事の割り振りや人員配置の適切さを把握し、仕事の割り振りや人員配置を改善することに利用できる。The results of weekly questionnaires, that is, the set of answers obtained from each employee every week, can be used to understand the psychological state of each employee at the time and changes in psychological state over time. The psychological state of each employee and its changes over time can be used, for example, to understand the appropriateness of work allocation and staffing, and to improve work allocation and staffing.

　アンケートの結果は、社員ごとだけでなく、部署等のグループ単位でも集計することが好適である。例えば、グループに属する各社員の心理状態を、そのグループ全体の心理状態（例えば、グループ内における心理状態指標値の統計値）と比較する。これにより、各社員が現在属しているグループに適しているか否かや、そのグループにおいて社員間のバランスが取れているかなどといったことを検証できる。It is preferable to aggregate the results of the questionnaire not only for each employee but also for each group such as department. For example, the psychological state of each employee belonging to a group is compared with the psychological state of the entire group (for example, the statistical value of the psychological state index value within the group). This makes it possible to verify whether each employee is suitable for the group to which they currently belong, and whether there is a balance among employees in that group.

　例えばシステム５００は、以下のように運用される。スケジュール生成装置２０００は、１週間ごとや１ヶ月ごとなどといった間隔で、履歴記憶部１５０に格納されている履歴情報１０を用いて、スケジュール情報４０を生成する。前述したようにアンケートが毎週実施されるため、履歴記憶部１５０に格納されている履歴情報１０は、毎週更新される。そのため、新たに生成されるスケジュール情報４０の内容は、前回のスケジュール情報４０の内容とは異なりうる。よって、質問２２の出題順は、１週間ごとや１ヶ月ごとなどといった頻度で更新される。For example, thesystem 500 is operated as follows. Theschedule generation device 2000 generates theschedule information 40 using thehistory information 10 stored in thehistory storage unit 150 at intervals such as every week or every month. As mentioned above, since the questionnaire is conducted every week, thehistory information 10 stored in thehistory storage section 150 is updated every week. Therefore, the contents of the newly generatedschedule information 40 may be different from the contents of theprevious schedule information 40. Therefore, the order ofquestions 22 is updated at a frequency such as every week or every month.

　また、スケジュール生成装置２０００は、スケジュール情報４０をグループごとに生成する。そのため、各質問２２の出題タイミングは、グループごとに異なりうる。Additionally, theschedule generation device 2000 generatesschedule information 40 for each group. Therefore, the timing of eachquestion 22 may differ from group to group.

　スケジュール生成装置２０００は、生成したスケジュール情報４０を配信装置１００へ送信する。配信装置１００は、受信したスケジュール情報４０を、配信装置１００からアクセス可能な任意の記憶部に格納する。Theschedule generation device 2000 transmits the generatedschedule information 40 to thedistribution device 100. Thedistribution device 100 stores the receivedschedule information 40 in any storage unit that is accessible from thedistribution device 100.

　配信装置１００は、月曜日から木曜日のそれぞれにおいて、その日が出題タイミングとなっている質問２２を示すアンケート１３０を生成し、そのアンケート１３０を回答者端末１１０へ送信する。回答者端末１１０は、各社員が利用する任意の端末である。Thedistribution device 100 generates aquestionnaire 130 indicatingquestions 22 for which questions are asked on each day from Monday to Thursday, and transmits thequestionnaire 130 to therespondent terminal 110. Therespondent terminal 110 is any terminal used by each employee.

　回答者端末１１０は、受信したアンケート１３０を回答者３０に提示して、回答者３０に回答を入力させる。例えばアンケート１３０は、メールで実現される。この場合、回答者３０が、回答者端末１１０のメールソフトで、配信装置１００から受信したアンケート１３０を開くことにより、回答者３０に対してアンケート１３０が提示される。この場合、例えば回答者３０は、配信装置１００から受信したメールへの返信として、アンケート１３０に対する回答を行う。Therespondent terminal 110 presents the receivedquestionnaire 130 to therespondent 30 and allows the respondent 30 to input an answer. For example, thequestionnaire 130 is implemented by email. In this case, when the respondent 30 opens thequestionnaire 130 received from thedistribution device 100 using the email software of therespondent terminal 110, thequestionnaire 130 is presented to therespondent 30. In this case, for example, the respondent 30 answers thequestionnaire 130 as a reply to the email received from thedistribution device 100.

　その他にも例えば、アンケート１３０は、回答者端末１１０にインストールされているチャットボットを通じて、回答者３０に対して提示される。チャットボットは、回答者３０と会話をするように構成されている。回答者端末１１０は、受信したアンケート１３０に示されている各質問２２を、チャットボットから回答者３０への質問という形で出力する。この場合、回答者３０は、チャットボットからの質問に返答する（例えば、チャットボックスに入力する）という形で、アンケート１３０に対して回答する。In addition, for example, thequestionnaire 130 is presented to the respondent 30 through a chatbot installed on therespondent terminal 110. The chatbot is configured to have a conversation with therespondent 30. Therespondent terminal 110 outputs eachquestion 22 shown in the receivedquestionnaire 130 in the form of a question from the chatbot to therespondent 30. In this case, therespondent 30 responds to thequestionnaire 130 by responding to a question from a chatbot (for example, by inputting information in a chat box).

　ここで、質問２２が回答者３０に対して提示されるタイミングのうち、出題タイミングより細かな粒度のタイミングについては、予め定められていてもよいし、配信装置１００や回答者端末１１０によって動的に決定されてもよい。例えばここで説明している利用環境の例において、出題タイミングの粒度は日であり、時刻は指定されていない。そこで例えば、配信装置１００又は回答者端末１１０が、アンケート１３０を回答者３０に提示する時刻を決定する。例えば回答者端末１１０が、回答者３０の時間に余裕がある時刻を特定し、特定した時刻にアンケート１３０を提示するHere, among the timings at which thequestions 22 are presented to therespondents 30, the timings with a finer granularity than the question presentation timings may be predetermined, or may be dynamically determined by thedistribution device 100 or therespondent terminals 110. may be determined. For example, in the usage environment example described here, the granularity of question timing is days, and the time is not specified. Therefore, for example, thedistribution device 100 or therespondent terminal 110 determines the time to present thequestionnaire 130 to therespondent 30. For example, therespondent terminal 110 identifies a time when the respondent 30 has free time, and presents thequestionnaire 130 at the specified time.

　アンケート１３０に対する回答を回答者３０から得た回答者端末１１０は、配信装置１００に対し、アンケート１３０に対する回答を示す回答情報１４０を送信する。配信装置１００は、各回答者端末１１０から回答情報１４０を受信する。Therespondent terminal 110 that has obtained the response to thequestionnaire 130 from the respondent 30 transmitsresponse information 140 indicating the response to thequestionnaire 130 to thedistribution device 100. Thedistribution device 100 receivesresponse information 140 from eachrespondent terminal 110.

　配信装置１００は、受信した回答情報１４０に示されている回答を、履歴記憶部１５０に格納されている履歴情報１０に追加する。これにより、履歴情報１０が更新される。また、配信装置１００は、回答情報１４０をアプリケーション装置１２０へ送信する。Thedistribution device 100 adds the answer indicated in the receivedanswer information 140 to thehistory information 10 stored in thehistory storage unit 150. As a result, thehistory information 10 is updated. Furthermore, thedistribution device 100 transmitsresponse information 140 to theapplication device 120.

　アプリケーション装置１２０は、各回答者３０から得られた回答の集計処理を行う。例えばアプリケーション装置１２０は、毎週金曜日に（すなわち、その週のアンケート１３０に対する全ての回答が得られた後に）、その週に得られた回答を利用して、各回答者３０の心理状態指標値を算出する。Theapplication device 120 performs aggregation processing of the answers obtained from each respondent 30. For example, every Friday (that is, after all responses to thequestionnaire 130 for that week have been obtained), theapplication device 120 calculates the psychological state index value of each respondent 30 using the responses obtained for that week. calculate.

　また、アプリケーション装置１２０は、その週に得られた回答を部署ごとに集計する。具体的には、アプリケーション装置１２０は、各部署における心理状態指標値の統計値を算出する。また、アプリケーション装置１２０は、部署に属する各回答者３０について算出された心理状態指標値と、その部署について算出された心理状態指標値の統計値との比較を行う。Additionally, theapplication device 120 aggregates the responses obtained during that week for each department. Specifically, theapplication device 120 calculates statistical values of psychological state index values in each department. Further, theapplication device 120 compares the psychological state index value calculated for each respondent 30 belonging to the department with the statistical value of the psychological state index value calculated for that department.

　なお、アプリケーション装置１２０は、その週のアンケート１３０に対する全ての回答が得られる前に、既に得られた回答を利用した集計処理を行ってもよい。例えばアプリケーション装置１２０は、毎日、月曜日からその日までに得られた回答を用いて、各回答者３０について、心理状態指標値の推定値を算出する。また、アプリケーション装置１２０は、各部署について心理状態指標値の推定値の統計値を算出したり、部署に属する各回答者３０について算出された心理状態指標値の推定値をその部署について算出された統計値と比較したりする。Note that theapplication device 120 may perform aggregation processing using already obtained responses before all responses to thequestionnaire 130 for that week are obtained. For example, theapplication device 120 calculates the estimated value of the psychological state index value for each respondent 30 every day using the answers obtained from Monday to that day. Further, theapplication device 120 calculates statistical values of the estimated values of the psychological state index values for each department, and calculates the estimated values of the psychological state index values calculated for each respondent 30 belonging to the department. Compare with statistical values.

　心理状態指標値の推定値は、前述した式（２）などを利用して算出することができる。このように全ての回答を得られる前から各社員の心理状態指標値を推定することにより、社員の心理状態をより早く把握することができる。The estimated value of the psychological state index value can be calculated using the above-mentioned formula (2) or the like. By estimating each employee's psychological state index value before all answers are obtained in this way, the psychological state of the employee can be grasped more quickly.

　例えば前述したチャットボットが、社員の心理状態に応じて、社員と適切な会話を行うように構成されているとする。この場合、チャットボットは、社員に対して出力するメッセージを、その社員の心理状態に基づいて決定する。そのためにチャットボットは、その社員について直近に得られた心理状態指標値を利用する。For example, suppose that the chatbot mentioned above is configured to have appropriate conversations with employees depending on the employee's psychological state. In this case, the chatbot determines the message to output to the employee based on the employee's psychological state. To do this, the chatbot uses the most recently obtained psychological state index values for the employee.

　ここで、質問セット２０に対する全ての回答が得られるまで心理状態指標値の算出が行われないとする。この場合、心理状態指標値の更新は１週間に１度となる。そのため、チャットボットが参照する社員の心理状態は、１週間同じ心理状態となる。Here, it is assumed that the psychological state index value is not calculated until all answers to the question set 20 are obtained. In this case, the psychological state index value is updated once a week. Therefore, the psychological state of the employee referred to by the chatbot remains the same for one week.

　一方で、心理状態指標値の推定値が毎日算出され、その推定値がチャットボットに利用されるとする。この場合、チャットボットが参照する社員の心理状態が毎日更新される。そのため、チャットボットは、社員の心理状態をより細かい間隔で把握して、適切なメッセージを出力できるようになる。On the other hand, suppose that the estimated value of the psychological state index value is calculated every day and the estimated value is used by the chatbot. In this case, the employee's psychological state referenced by the chatbot is updated every day. As a result, chatbots will be able to grasp the psychological state of employees at even more detailed intervals and output appropriate messages.

　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。Although the present invention has been described above with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. The configuration and details of the present invention can be modified in various ways that can be understood by those skilled in the art within the scope of the present invention.

　なお、上述の例において、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。Note that in the above example, the program includes a set of instructions (or software code) for causing the computer to perform one or more of the functions described in the embodiments when loaded into the computer. The program may be stored on a non-transitory computer readable medium or a tangible storage medium. By way of example and not limitation, computer readable or tangible storage media may include random-access memory (RAM), read-only memory (ROM), flash memory, solid-state drive (SSD) or other memory technology, CD - Including ROM, digital versatile disc (DVD), Blu-ray disc or other optical disc storage, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disc storage or other magnetic storage device. The program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or a communication medium. By way of example and not limitation, transitory computer-readable or communication media includes electrical, optical, acoustic, or other forms of propagating signals.

　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　質問セットに含まれる複数の質問それぞれに対する回答の履歴を示す履歴情報を取得する取得手段と、
　前記履歴情報を利用して、前記質問セットから得られる前記質問のペアそれぞれについて、回答の相関の高さを算出する算出手段と、
　前記算出した回答の相関の高さに基づいて、各前記質問を回答者へ出題する出題タイミングを示すスケジュール情報を生成する生成手段と、を有し、
　前記スケジュール情報は、少なくとも２つの前記質問について、互いに異なる出題タイミングを示す、スケジュール生成装置。
　（付記２）
　前記生成手段は、前記算出した相関の高さが閾値以上である前記ペアに含まれる前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、付記１に記載のスケジュール生成装置。
　（付記３）
　前記生成手段は、前記ペアのうち、前記算出した相関の高さが上位所定組以内のペアそれぞれについて、そのペアに含まれる各前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、付記１に記載のスケジュール生成装置。
　（付記４）
　前記質問セットに含まれる各前記質問に対する回答を用いて、少なくとも１つの指標値が算出され、
　前記生成手段は、前記指標値の算出において重要度がより高い前記質問がより早く回答者へ出題されるように、前記スケジュール情報を生成する、付記１から３いずれか一項に記載のスケジュール生成装置。
　（付記５）
　前記質問セットに含まれる複数の前記質問のうち、一部の質問に対する回答を用いて、前記指標値の推定値を算出する、付記４に記載のスケジュール生成装置。
　（付記６）
　前記指標値は、回答者の心理状態を表す指標値である、付記４又は５に記載のスケジュール生成装置。
　（付記７）
　前記取得手段は、前記回答者の複数のグループそれぞれについて、そのグループに含まれる前記回答者による回答の履歴を示す前記履歴情報を取得し、
　前記生成手段は、複数の前記グループそれぞれについて、そのグループに含まれる各前記回答者に対する各前記質問の出題タイミングを、そのグループの前記履歴情報を用いて生成する、付記１から６いずれか一項に記載のスケジュール生成装置。
　（付記８）
　質問セットに含まれる複数の質問それぞれに対する回答の履歴を示す履歴情報を取得する取得ステップと、
　前記履歴情報を利用して、前記質問セットから得られる前記質問のペアそれぞれについて、回答の相関の高さを算出する算出ステップと、
　前記算出した回答の相関の高さに基づいて、各前記質問を回答者へ出題する出題タイミングを示すスケジュール情報を生成する生成ステップと、を有し、
　前記スケジュール情報は、少なくとも２つの前記質問について、互いに異なる出題タイミングを示す、コンピュータによって実行されるスケジュール生成方法。
　（付記９）
　前記生成ステップにおいて、前記算出した相関の高さが閾値以上である前記ペアに含まれる前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、付記８に記載のスケジュール生成方法。
　（付記１０）
　前記生成ステップにおいて、前記ペアのうち、前記算出した相関の高さが上位所定組以内のペアそれぞれについて、そのペアに含まれる各前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、付記８に記載のスケジュール生成方法。
　（付記１１）
　前記質問セットに含まれる各前記質問に対する回答を用いて、少なくとも１つの指標値が算出され、
　前記生成ステップにおいて、前記指標値の算出において重要度がより高い前記質問がより早く回答者へ出題されるように、前記スケジュール情報を生成する、付記８から１０いずれか一項に記載のスケジュール生成方法。
　（付記１２）
　前記質問セットに含まれる複数の前記質問のうち、一部の質問に対する回答を用いて、前記指標値の推定値を算出する、付記１１に記載のスケジュール生成方法。
　（付記１３）
　前記指標値は、回答者の心理状態を表す指標値である、付記１１又は１２に記載のスケジュール生成方法。
　（付記１４）
　前記取得ステップにおいて、前記回答者の複数のグループそれぞれについて、そのグループに含まれる前記回答者による回答の履歴を示す前記履歴情報を取得し、
　前記生成ステップにおいて、複数の前記グループそれぞれについて、そのグループに含まれる各前記回答者に対する各前記質問の出題タイミングを、そのグループの前記履歴情報を用いて生成する、付記８から１３いずれか一項に記載のスケジュール生成方法。
　（付記１５）
　質問セットに含まれる複数の質問それぞれに対する回答の履歴を示す履歴情報を取得する取得ステップと、
　前記履歴情報を利用して、前記質問セットから得られる前記質問のペアそれぞれについて、回答の相関の高さを算出する算出ステップと、
　前記算出した回答の相関の高さに基づいて、各前記質問を回答者へ出題する出題タイミングを示すスケジュール情報を生成する生成ステップと、をコンピュータに実行させるプログラムが格納されており、
　前記スケジュール情報は、少なくとも２つの前記質問について、互いに異なる出題タイミングを示す、非一時的なコンピュータ可読媒体。
　（付記１６）
　前記生成ステップにおいて、前記算出した相関の高さが閾値以上である前記ペアに含まれる前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、付記１５に記載のコンピュータ可読媒体。
　（付記１７）
　前記生成ステップにおいて、前記ペアのうち、前記算出した相関の高さが上位所定組以内のペアそれぞれについて、そのペアに含まれる各前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、付記１５に記載のコンピュータ可読媒体。
　（付記１８）
　前記質問セットに含まれる各前記質問に対する回答を用いて、少なくとも１つの指標値が算出され、
　前記生成ステップにおいて、前記指標値の算出において重要度がより高い前記質問がより早く回答者へ出題されるように、前記スケジュール情報を生成する、付記１５から１７いずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
　（付記１９）
　前記質問セットに含まれる複数の前記質問のうち、一部の質問に対する回答を用いて、前記指標値の推定値を算出する、付記１８に記載のコンピュータ可読媒体。
　（付記２０）
　前記指標値は、回答者の心理状態を表す指標値である、付記１８又は１９に記載のコンピュータ可読媒体。
　（付記２１）
　前記取得ステップにおいて、前記回答者の複数のグループそれぞれについて、そのグループに含まれる前記回答者による回答の履歴を示す前記履歴情報を取得し、
　前記生成ステップにおいて、複数の前記グループそれぞれについて、そのグループに含まれる各前記回答者に対する各前記質問の出題タイミングを、そのグループの前記履歴情報を用いて生成する、付記１５から２０いずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。Part or all of the above embodiments may be described as in the following additional notes, but are not limited to the following.
(Additional note 1)
an acquisition means for acquiring history information indicating a history of answers to each of the plurality of questions included in the question set;
Calculation means that uses the history information to calculate the height of correlation between answers for each pair of questions obtained from the question set;
generating means for generating schedule information indicating timing for presenting each of the questions to the respondents based on the calculated correlation of the answers;
The schedule generation device is configured such that the schedule information indicates different timings of questions for at least two of the questions.
(Additional note 2)
The schedule generating device according to supplementary note 1, wherein the generating means associates mutually different question timings with the questions included in the pair for which the calculated correlation height is equal to or higher than a threshold value.
(Additional note 3)
According to appendix 1, the generating means associates mutually different question timings with each of the questions included in the pair for each of the pairs whose calculated correlation height is within a predetermined upper set. The schedule generating device described.
(Additional note 4)
At least one index value is calculated using the answers to each of the questions included in the question set,
Schedule generation according to any one of appendices 1 to 3, wherein the generation means generates the schedule information so that the question having a higher degree of importance in calculating the index value is asked to the answerer sooner. Device.
(Appendix 5)
The schedule generation device according to supplementary note 4, which calculates the estimated value of the index value using answers to some of the questions included in the question set.
(Appendix 6)
The schedule generation device according to appendix 4 or 5, wherein the index value is an index value representing a psychological state of the respondent.
(Appendix 7)
The acquisition means acquires, for each of the plurality of groups of respondents, the history information indicating a history of answers by the respondents included in the group;
Supplementary Notes 1 to 6, wherein the generating means generates, for each of the plurality of groups, the timing of asking each of the questions for each of the respondents included in the group, using the history information of the group. The schedule generation device described in .
(Appendix 8)
an acquisition step of acquiring historical information indicating a history of answers to each of the plurality of questions included in the question set;
a calculating step of calculating the height of correlation between answers for each pair of questions obtained from the question set using the historical information;
a generation step of generating schedule information indicating the timing of posing each of the questions to the respondents based on the height of the correlation of the calculated answers;
The schedule generation method is executed by a computer, wherein the schedule information indicates different timings of questions for at least two of the questions.
(Appendix 9)
The schedule generation method according to appendix 8, wherein in the generation step, different question timings are associated with the questions included in the pair for which the calculated correlation height is equal to or higher than a threshold value.
(Appendix 10)
In the generating step, for each of the pairs whose calculated correlation height is within a predetermined upper set, different question timings are associated with each of the questions included in the pair, according to appendix 8. The schedule generation method described.
(Appendix 11)
At least one index value is calculated using the answers to each of the questions included in the question set,
Schedule generation according to any one of appendices 8 to 10, wherein in the generation step, the schedule information is generated so that the question with higher importance in calculating the index value is asked to the respondent sooner. Method.
(Appendix 12)
The schedule generation method according to appendix 11, wherein the estimated value of the index value is calculated using answers to some of the questions included in the question set.
(Appendix 13)
The schedule generation method according to appendix 11 or 12, wherein the index value is an index value representing the psychological state of the respondent.
(Appendix 14)
In the acquisition step, for each of the plurality of groups of respondents, acquire the history information indicating the history of answers by the respondents included in the group;
In the generation step, for each of the plurality of groups, the question timing of each of the questions for each of the respondents included in the group is generated using the history information of the group, any one of appendices 8 to 13. Schedule generation method described in.
(Appendix 15)
an acquisition step of acquiring historical information indicating a history of answers to each of the plurality of questions included in the question set;
a calculating step of calculating the height of correlation between answers for each pair of questions obtained from the question set using the historical information;
A program is stored that causes a computer to execute a generation step of generating schedule information indicating a timing for posing each of the questions to a respondent based on the height of the correlation between the calculated answers.
The schedule information is a non-transitory computer-readable medium that indicates different question timings for at least two of the questions.
(Appendix 16)
16. The computer-readable medium according to appendix 15, wherein in the generating step, different question timings are associated with the questions included in the pair for which the calculated correlation height is equal to or higher than a threshold value.
(Appendix 17)
In the generating step, for each of the pairs whose calculated correlation height is within a predetermined upper set, different question timings are associated with each of the questions included in the pair, according to appendix 15. Computer-readable medium.
(Appendix 18)
At least one index value is calculated using the answers to each of the questions included in the question set,
The computer-readable method according to any one of Supplementary Notes 15 to 17, wherein, in the generating step, the schedule information is generated so that the question having a higher degree of importance in calculating the index value is asked to the answerer sooner. Medium.
(Appendix 19)
The computer-readable medium according to appendix 18, wherein the estimated value of the index value is calculated using answers to some of the plurality of questions included in the question set.
(Additional note 20)
The computer-readable medium according to appendix 18 or 19, wherein the index value is an index value representing the psychological state of the respondent.
(Additional note 21)
In the acquisition step, for each of the plurality of groups of respondents, acquire the history information indicating the history of answers by the respondents included in the group;
In the generation step, for each of the plurality of groups, the question timing of each of the questions for each of the respondents included in the group is generated using the history information of the group, any one of appendices 15 to 20. The computer readable medium described in .

１０　　　　　　履歴情報
２０　　　　　　質問セット
２２　　　　　　質問
３０　　　　　　回答者
４０　　　　　　スケジュール情報
１００　　　　　　配信装置
１１０　　　　　　回答者端末
１２０　　　　　　アプリケーション装置
１３０　　　　　　アンケート
１４０　　　　　　回答情報
１５０　　　　　　履歴記憶部
５００　　　　　　システム
１０００　　　　　コンピュータ
１０２０　　　　　バス
１０４０　　　　　プロセッサ
１０６０　　　　　メモリ
１０８０　　　　　ストレージデバイス
１１００　　　　　入出力インタフェース
１１２０　　　　　ネットワークインタフェース
２０００　　　　　スケジュール生成装置
２０２０　　　　　取得部
２０４０　　　　　算出部
２０６０　　　　　生成部10History information 20 Question set 22Question 30Respondent 40Schedule information 100Distribution device 110Respondent terminal 120Application device 130Questionnaire 140Answer information 150History storage unit 500System 1000Computer 1020Bus 1040Processor 1060Memory 1080Storage device 1100 Input/output interface 1120Network interface 2000Schedule generation device 2020Acquisition unit 2040Calculation unit 2060 Generation unit

Claims (21)

Translated fromJapanese

　質問セットに含まれる複数の質問それぞれに対する回答の履歴を示す履歴情報を取得する取得手段と、
　前記履歴情報を利用して、前記質問セットから得られる前記質問のペアそれぞれについて、回答の相関の高さを算出する算出手段と、
　前記算出した回答の相関の高さに基づいて、各前記質問を回答者へ出題する出題タイミングを示すスケジュール情報を生成する生成手段と、を有し、
　前記スケジュール情報は、少なくとも２つの前記質問について、互いに異なる出題タイミングを示す、スケジュール生成装置。an acquisition means for acquiring history information indicating a history of answers to each of the plurality of questions included in the question set;
Calculation means that uses the history information to calculate the height of correlation between answers for each pair of questions obtained from the question set;
generating means for generating schedule information indicating timing for presenting each of the questions to the respondents based on the calculated correlation of the answers;
The schedule generation device is configured such that the schedule information indicates different timings of questions for at least two of the questions.　前記生成手段は、前記算出した相関の高さが閾値以上である前記ペアに含まれる前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、請求項１に記載のスケジュール生成装置。The schedule generating device according to claim 1, wherein the generating means associates mutually different question timings with the questions included in the pair for which the calculated correlation height is greater than or equal to a threshold value.　前記生成手段は、前記ペアのうち、前記算出した相関の高さが上位所定組以内のペアそれぞれについて、そのペアに含まれる各前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、請求項１に記載のスケジュール生成装置。1 . The generating means, for each of the pairs whose calculated correlation height is within a predetermined upper set, associates mutually different question timings with each of the questions included in the pair. The schedule generation device described in .　前記質問セットに含まれる各前記質問に対する回答を用いて、少なくとも１つの指標値が算出され、
　前記生成手段は、前記指標値の算出において重要度がより高い前記質問がより早く回答者へ出題されるように、前記スケジュール情報を生成する、請求項１から３いずれか一項に記載のスケジュール生成装置。At least one index value is calculated using the answers to each of the questions included in the question set,
The schedule according to any one of claims 1 to 3, wherein the generating means generates the schedule information so that the question having a higher degree of importance in calculating the index value is asked to the answerer sooner. generator.　前記質問セットに含まれる複数の前記質問のうち、一部の質問に対する回答を用いて、前記指標値の推定値を算出する、請求項４に記載のスケジュール生成装置。The schedule generation device according to claim 4, wherein the estimated value of the index value is calculated using answers to some of the questions included in the question set.　前記指標値は、回答者の心理状態を表す指標値である、請求項４又は５に記載のスケジュール生成装置。The schedule generation device according to claim 4 or 5, wherein the index value is an index value representing the psychological state of the respondent.　前記取得手段は、前記回答者の複数のグループそれぞれについて、そのグループに含まれる前記回答者による回答の履歴を示す前記履歴情報を取得し、
　前記生成手段は、複数の前記グループそれぞれについて、そのグループに含まれる各前記回答者に対する各前記質問の出題タイミングを、そのグループの前記履歴情報を用いて生成する、請求項１から６いずれか一項に記載のスケジュール生成装置。The acquisition means acquires, for each of the plurality of groups of respondents, the history information indicating a history of answers by the respondents included in the group;
7. The method of claim 1, wherein the generating means generates, for each of the plurality of groups, the timing of asking each of the questions for each of the respondents included in the group, using the historical information of the group. The schedule generation device described in section.　質問セットに含まれる複数の質問それぞれに対する回答の履歴を示す履歴情報を取得する取得ステップと、
　前記履歴情報を利用して、前記質問セットから得られる前記質問のペアそれぞれについて、回答の相関の高さを算出する算出ステップと、
　前記算出した回答の相関の高さに基づいて、各前記質問を回答者へ出題する出題タイミングを示すスケジュール情報を生成する生成ステップと、を有し、
　前記スケジュール情報は、少なくとも２つの前記質問について、互いに異なる出題タイミングを示す、コンピュータによって実行されるスケジュール生成方法。an acquisition step of acquiring historical information indicating a history of answers to each of the plurality of questions included in the question set;
a calculating step of calculating the height of correlation between answers for each pair of questions obtained from the question set using the historical information;
a generation step of generating schedule information indicating the timing of posing each of the questions to the respondents based on the height of the correlation of the calculated answers;
The schedule generation method is executed by a computer, wherein the schedule information indicates different timings of questions for at least two of the questions.　前記生成ステップにおいて、前記算出した相関の高さが閾値以上である前記ペアに含まれる前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、請求項８に記載のスケジュール生成方法。9. The schedule generation method according to claim 8, wherein in the generation step, different question timings are associated with the questions included in the pair for which the calculated correlation height is greater than or equal to a threshold value.　前記生成ステップにおいて、前記ペアのうち、前記算出した相関の高さが上位所定組以内のペアそれぞれについて、そのペアに含まれる各前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、請求項８に記載のスケジュール生成方法。8. In the generating step, for each of the pairs whose calculated correlation height is within a predetermined upper set, different question timings are associated with each of the questions included in the pair. Schedule generation method described in.　前記質問セットに含まれる各前記質問に対する回答を用いて、少なくとも１つの指標値が算出され、
　前記生成ステップにおいて、前記指標値の算出において重要度がより高い前記質問がより早く回答者へ出題されるように、前記スケジュール情報を生成する、請求項８から１０いずれか一項に記載のスケジュール生成方法。At least one index value is calculated using the answers to each of the questions included in the question set,
The schedule according to any one of claims 8 to 10, wherein in the generation step, the schedule information is generated so that the question having a higher degree of importance in calculating the index value is asked to the answerer sooner. Generation method.　前記質問セットに含まれる複数の前記質問のうち、一部の質問に対する回答を用いて、前記指標値の推定値を算出する、請求項１１に記載のスケジュール生成方法。The schedule generation method according to claim 11, wherein the estimated value of the index value is calculated using answers to some of the questions included in the question set.　前記指標値は、回答者の心理状態を表す指標値である、請求項１１又は１２に記載のスケジュール生成方法。The schedule generation method according to claim 11 or 12, wherein the index value is an index value representing the psychological state of the respondent.　前記取得ステップにおいて、前記回答者の複数のグループそれぞれについて、そのグループに含まれる前記回答者による回答の履歴を示す前記履歴情報を取得し、
　前記生成ステップにおいて、複数の前記グループそれぞれについて、そのグループに含まれる各前記回答者に対する各前記質問の出題タイミングを、そのグループの前記履歴情報を用いて生成する、請求項８から１３いずれか一項に記載のスケジュール生成方法。In the acquisition step, for each of the plurality of groups of respondents, acquire the history information indicating the history of answers by the respondents included in the group;
Any one of claims 8 to 13, wherein in the generation step, for each of the plurality of groups, the timing of asking each of the questions for each of the respondents included in the group is generated using the history information of the group. Schedule generation method described in section.　質問セットに含まれる複数の質問それぞれに対する回答の履歴を示す履歴情報を取得する取得ステップと、
　前記履歴情報を利用して、前記質問セットから得られる前記質問のペアそれぞれについて、回答の相関の高さを算出する算出ステップと、
　前記算出した回答の相関の高さに基づいて、各前記質問を回答者へ出題する出題タイミングを示すスケジュール情報を生成する生成ステップと、をコンピュータに実行させるプログラムが格納されており、
　前記スケジュール情報は、少なくとも２つの前記質問について、互いに異なる出題タイミングを示す、非一時的なコンピュータ可読媒体。an acquisition step of acquiring historical information indicating a history of answers to each of the plurality of questions included in the question set;
a calculating step of calculating the height of correlation between answers for each pair of questions obtained from the question set using the historical information;
A program is stored that causes a computer to execute a generation step of generating schedule information indicating a timing for posing each of the questions to a respondent based on the height of the correlation between the calculated answers.
The schedule information is a non-transitory computer-readable medium that indicates different question timings for at least two of the questions.　前記生成ステップにおいて、前記算出した相関の高さが閾値以上である前記ペアに含まれる前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。16. The computer-readable medium according to claim 15, wherein in the generation step, different question timings are associated with the questions included in the pair for which the calculated correlation height is equal to or higher than a threshold value.　前記生成ステップにおいて、前記ペアのうち、前記算出した相関の高さが上位所定組以内のペアそれぞれについて、そのペアに含まれる各前記質問に対して、互いに異なる出題タイミングを対応づける、請求項１５に記載のコンピュータ可読媒体。15. In the generating step, for each of the pairs whose calculated correlation height is within a predetermined upper set, different question timings are associated with each of the questions included in the pair. The computer readable medium described in .　前記質問セットに含まれる各前記質問に対する回答を用いて、少なくとも１つの指標値が算出され、
　前記生成ステップにおいて、前記指標値の算出において重要度がより高い前記質問がより早く回答者へ出題されるように、前記スケジュール情報を生成する、請求項１５から１７いずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。At least one index value is calculated using the answers to each of the questions included in the question set,
The computer according to any one of claims 15 to 17, wherein, in the generation step, the schedule information is generated so that the question having a higher degree of importance in calculating the index value is asked to the answerer sooner. readable medium.　前記質問セットに含まれる複数の前記質問のうち、一部の質問に対する回答を用いて、前記指標値の推定値を算出する、請求項１８に記載のコンピュータ可読媒体。The computer-readable medium according to claim 18, wherein the estimated value of the index value is calculated using answers to some of the questions included in the question set.　前記指標値は、回答者の心理状態を表す指標値である、請求項１８又は１９に記載のコンピュータ可読媒体。The computer-readable medium according to claim 18 or 19, wherein the index value is an index value representing the psychological state of the respondent.　前記取得ステップにおいて、前記回答者の複数のグループそれぞれについて、そのグループに含まれる前記回答者による回答の履歴を示す前記履歴情報を取得し、
　前記生成ステップにおいて、複数の前記グループそれぞれについて、そのグループに含まれる各前記回答者に対する各前記質問の出題タイミングを、そのグループの前記履歴情報を用いて生成する、請求項１５から２０いずれか一項に記載のコンピュータ可読媒体。In the acquisition step, for each of the plurality of groups of respondents, acquire the history information indicating the history of answers by the respondents included in the group;
Any one of claims 15 to 20, wherein in the generation step, for each of the plurality of groups, the timing of asking each of the questions for each of the respondents included in the group is generated using the history information of the group. Computer-readable media as described in Section.

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