(57)【要約】【課題】会合判定の対象に応じて決定した閾値により会合判定を行うことができる会合判定装置、組織分析システム及び会合判定プログラムを提供する。【解決手段】会合検出分布計算部３０は、人位置情報格納装置４６から人位置情報を取得し、閾値決定係数受付部２８は、組織、場所または個人の属性毎に設定された閾値決定係数を受け付ける。また、会合検出分布計算部３０は、構成員同士がある場所で同時存在した回数を、同時存在した時間により一定の時間幅毎の度数分布とする。閾値計算部３４は、上記度数分布と上記閾値決定係数とを用いて閾値を計算する。会合判定部３８は、上記閾値に基づいて各組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定する。会合判定結果出力部４２は、会合判定結果を組織分析装置１０２等の出力先に出力する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数または累積時間に基づき求めた会合検出分布から会合判定の閾値を決定するための閾値決定係数を受け付ける閾値決定係数受付手段と、
前記閾値決定係数に基づいて決定された閾値により前記組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定した判定結果を出力する会合判定結果出力手段と、
を備えることを特徴とする会合判定装置。
【請求項２】
請求項１記載の会合判定装置において、前記会合検出分布は、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数又は累積時間を、一定の時間幅毎に同時に存在した時間長である同時存在時間により割り振って求めた度数分布であることを特徴とする会合判定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の会合判定装置において、前記閾値決定係数は、組織、場所または個人の属性毎に設定されることを特徴とする会合判定装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の会合判定装置において、組織、場所または個人の属性毎に前記度数分布の類似性を求め、類似性が低い場合に閾値決定係数の使用に関する警告を発生することを特徴とする会合判定装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の会合判定装置と、
前記会合判定装置が会合判定結果出力手段により出力した会合判定結果を使用して、各組織の構成員間の行動を分析する組織分析装置と、を備えることを特徴とする組織分析システム。
【請求項６】
コンピュータを、
予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数または累積時間に基づき求めた会合検出分布から会合判定の閾値を決定するための閾値決定係数を受け付ける閾値決定係数受付手段、
前記閾値決定係数に基づいて決定された閾値により、前記組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定した判定結果を出力する会合判定結果出力手段、として機能させることを特徴とする会合判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、会合判定装置、組織分析システム及び会合判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、組織的な活動を科学的に分析するために、各組織に所属する構成員の位置を測定し、複数の構成員が同じ場所に同時に存在した、すなわち会合したか否かを判定する技術が提案されている。例えば、下記特許文献１には、対象検出範囲内に検出対象者が出入りする時期の同時性から会合を検出する会合検出装置が開示されている。この従来例では、常に一定のアルゴリズムにより会合の検出が行われている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１７２４２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、会合判定の対象に応じて決定した閾値により会合判定を行う会合判定装置、組織分析システム及び会合判定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、請求項１記載の会合判定装置の発明は、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数または累積時間に基づき求めた会合検出分布から会合判定の閾値を決定するための閾値決定係数を受け付ける閾値決定係数受付手段と、前記閾値決定係数に基づいて決定された閾値により、前記組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定した判定結果を出力する会合判定結果出力手段と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の会合判定装置において、前記会合検出分布が、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数又は累積時間を、一定の時間幅毎に同時に存在した時間長である同時存在時間により割り振って求めた度数分布であることを特徴とする。
【０００７】
請求項３記載の発明は、請求項１または請求項２記載の発明において、前記閾値決定係数が、組織、場所または個人の属性毎に設定されることを特徴とする。
【０００８】
請求項４記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の発明において、組織、場所または個人の属性毎に前記度数分布の類似性を求め、類似性が低い場合に閾値決定係数の使用に関する警告を発生することを特徴とする。
【０００９】
請求項５記載の組織分析システムの発明は、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の会合判定装置と、前記会合判定装置が会合判定結果出力手段により出力した会合判定結果を使用して、各組織の構成員間の行動を分析する組織分析装置と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項６記載の会合判定プログラムの発明は、コンピュータを、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数または累積時間に基づき求めた会合検出分布から会合判定の閾値を決定するための閾値決定係数を受け付ける閾値決定係数受付手段、前記閾値決定係数に基づいて決定された閾値により、前記組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定した判定結果を出力する会合判定結果出力手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１、請求項２及び請求項６記載の発明によれば、会合判定の場所、時間、組織などによって特長づけられた対象に応じて決定した閾値により、一貫した会合判定を行うことができる。
【００１２】
請求項３記載の発明によれば、組織、場所または個人の属性毎に閾値を決定することができる。
【００１３】
請求項４記載の発明によれば、度数分布の類似性により、閾値決定係数の使用の可否を判定できる。
【００１４】
請求項５記載の発明によれば、会合判定結果に基づいて組織分析を行う組織分析システムを形成できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための最良の形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。
【００１６】
図１には、本実施形態にかかる会合判定装置を構成するコンピュータのハードウェア構成の例が示される。図１において、会合判定装置は、中央処理装置（例えばマイクロプロセッサ等のＣＰＵを用いるとよい）１０、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１２、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１４、通信装置１６、入力装置１８、表示装置２０及びハードディスク装置（ＨＤＤ）２２を含んで構成されている。また、これらの構成要素は、バス２４により互いに接続されている。なお、通信装置１６、入力装置１８、表示装置２０及びハードディスク装置２２は、それぞれ各入出力インターフェース２６ａ、２６ｂ、２６ｃ、２６ｄを介してバス２４に接続されている。
【００１７】
ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ１２またはＲＯＭ１４に格納されている制御プログラムに基づいて、後述する各部の動作を制御する。ＲＡＭ１２は主としてＣＰＵ１０の作業領域として機能し、ＲＯＭ１４にはＢＩＯＳ等の制御プログラムその他のＣＰＵ１０が使用するデータが格納されている。
【００１８】
また、通信装置１６は、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）ポート、ネットワークポートその他の適宜なインターフェースにより構成され、ＣＰＵ１０がネットワーク等の通信手段を介して外部の装置とデータをやり取りするために使用する。
【００１９】
また、入力装置１８は、キーボード、ポインティングデバイス等により構成され、使用者が動作指示等を入力するために使用する。また、入力装置１８は、会合判定に使用する人位置情報、場所識別情報、個人識別情報等を各データベースから取得する構成としてもよい。なお、人位置情報、場所識別情報、個人識別情報等は通信装置１６を介して取得してもよい。
【００２０】
また、表示装置２０は、液晶ディスプレイ等により構成され、会合判定の閾値及び会合判定の結果等を表示する。
【００２１】
また、ハードディスク装置２２は記憶装置であり、後述する処理に必要となる種々のデータを記憶する。
【００２２】
図２には、本実施形態にかかる会合判定装置１００の機能ブロック図が示される。図２において、会合判定装置１００は、閾値決定係数受付部２８、会合検出分布計算部３０、会合検出分布格納部３２、閾値計算部３４、閾値格納部３６、会合判定部３８、会合判定結果格納部４０、会合判定結果出力部４２及び類似性判定部４４を含んで構成されている。これらの機能は例えばＣＰＵ１０とＣＰＵ１０の処理動作を制御するプログラムとにより実現される。
【００２３】
閾値決定係数受付部２８は、使用者が入力装置１８から入力した、会合判定の閾値を決定するための閾値決定係数を受け付ける。この閾値は、後述する会合検出分布計算部３０が求める度数分布あるいは時間分布等の会合検出分布と上記閾値決定係数とから閾値計算部３４により決定される。閾値決定係数は、予め定められた値を使用してもよいし、会合判定の対象となる組織、場所、構成員等に応じて利用者が決定してもよい。なお、予め定められた値を使用する場合には、会合判定装置１００に設定しておき、入力装置１８からの入力を省略してもよい。
【００２４】
会合検出分布計算部３０は、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において会合すなわち同時に存在が検出された頻度または時間の分布である会合検出分布を計算する。この会合検出分布は、例えば予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在が検出される回数を、一定の時間幅毎に同時に存在が検出される時間長である同時存在時間により割り振って、上記時間幅毎の度数分布として求めることができる。あるいは、上記組織の構成員の組合せ毎に同時存在時間の分布を求めて会合検出分布としてもよい。この場合、会合検出分布計算部３０は、各構成員がどの時刻にどの位置に存在したかという人位置情報を人位置情報格納装置４６から取得して、上記会合検出分布を計算する。なお、人位置情報は、人位置情報検出部４８から人位置情報格納装置４６が取得してＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。人位置情報検出部４８は、例えば各構成員が携帯するＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグあるいは赤外線照射装置等を、ＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等からの信号を受信する適宜なセンサにより検知し、その検知結果に基づいて構成員の位置情報を発生する。上記ＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等からの信号には構成員個人を特定する個人識別情報が含まれているが、この個人識別情報と構成員との関連づけは個人情報格納装置５０から取得する個人情報により行う。また、各センサの検出出力には、センサの設置位置を表す場所識別情報が含まれているが、場所識別情報と設置位置との関連付けは、場所情報格納装置５２から取得する場所情報により行う。
【００２５】
会合検出分布格納部３２は、会合検出分布計算部３０が計算して求めた上記会合検出分布のデータを、ＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。
【００２６】
閾値計算部３４は、会合検出分布格納部３２から上記会合検出分布を取得し、この会合検出分布と上記閾値決定係数とを用いて閾値を計算する。具体的には、上記会合検出分布としての度数分布から構成員同士が予め定められた場所において同時に存在が検出された回数の累積値を算出し、この累積値に上記閾値決定係数を乗算し、乗算結果が含まれる時間幅を求めて、その時間幅の代表値を閾値として決定する。代表値としては、当該時間幅の中央値、最小値、最大値等を使用する。あるいは、上記構成員の組合せ毎の同時存在時間の分布から、各組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した同時存在時間の合計（累積値）を算出し、これに閾値決定係数を乗算して閾値を決定してもよい。なお、閾値計算部３４も、人位置情報格納装置４６から人位置情報を取得し、個人情報格納装置５０から個人情報を取得し、場所情報格納装置５２から場所情報を取得して、どの場所におけるどの組織の閾値を計算するのかを判断している。
【００２７】
閾値格納部３６は、閾値計算部３４が計算して求めた上記閾値をＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。
【００２８】
会合判定部３８は、閾値格納部３６から上記閾値を取得し、この閾値により、上記組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定する。この場合、上記特定の構成員同士が同時に存在していた時間長である同時存在時間が上記閾値より長い場合に会合していたと判定するのが好適である。なお、会合判定部３８も、人位置情報格納装置４６から人位置情報を取得し、個人情報格納装置５０から個人情報を取得し、場所情報格納装置５２から場所情報を取得して、どの場所におけるどの組織の構成員同士の会合を判定するのかを判断している。
【００２９】
会合判定結果格納部４０は、会合判定部３８による会合判定結果をＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。
【００３０】
会合判定結果出力部４２は、会合判定結果格納部４０から会合判定結果を取得し、組織分析装置等の出力先に出力する。この場合、会合判定結果出力部４２が通信装置１６によりネットワーク等の通信手段を介して会合判定結果を出力先に送信する構成としてもよい。
【００３１】
類似性判定部４４は、会合検出分布格納部３２から組織、場所または個人の属性が異なる度数分布を複数取得し、これらの度数分布が類似しているか否かを判定する。この判定の詳細は後述する。
【００３２】
なお、図２において、会合判定装置１００の会合判定結果出力部４２は、組織分析装置１０２に会合判定結果を出力する。組織分析装置１０２では、会合判定結果を使用し、各組織の構成員間でどのような行動がなされているかを分析する。これにより、例えば、人により構成される組織の活動の解析、例えば会合頻度が高く、関係が密接な組織の組み合わせと、業務上の成果との関係等を解析することができる。
【００３３】
図３には、人位置情報格納装置４６に格納された人位置情報の例が示される。図３において、人位置情報には、移動体ＩＤ、場所ＩＤ、開始時刻及び終了時刻の項目が含まれている。移動体ＩＤは、各構成員が携帯するＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等の移動体通信装置の識別情報であり、上記個人識別情報となる。また、場所ＩＤは、会合を判定する対象となる各場所（センサの設置位置）の識別情報である。開始時刻は、センサによりＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等の存在の検出が始まった時点の時刻である。また、終了時刻は、上記検出が終了（検出されなくなった）時点の時刻である。なお、図３の人位置情報は、センサの検出結果に基づき、常に新しい情報が追加される構成とするのが好適である。
【００３４】
図４には、場所情報格納装置５２に格納された場所情報の例が示される。図４において、場所情報には、場所ＩＤ、場所タイプ、フロア及び場所名の項目が含まれている。場所ＩＤは、図３と同じであり、会合を判定する対象となる各場所（センサの設置位置）の識別情報である。また、場所タイプは、上記場所の種類である。本例では、居室、会議室、廊下や休憩室等のフリースペースが例示されている。また、フロアは、上記場所が建物の何階に存在するかの情報である。また、場所名は、上記各場所の名称である。
【００３５】
図５には、個人情報格納装置５０に格納された個人情報の例が示される。図５において、個人情報には、移動体ＩＤ、所属組織、職位、職種及び居室の項目が含まれている。移動体ＩＤは、図３と同じであり、各構成員が携帯するＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等の移動体通信装置の識別情報である。また、所属組織は、各構成員が所属する組織の名称である。本例では、営業１、営業２、営業３が例示されている。また、職位は、各構成員の組織における地位であり、本例では、Ｍｇｒ（マネージャー）１、Ｍｇｒ２、一般１、一般２、一般３が例示されている。また、職種は、各構成員が組織において担当する職務の種類である。本例では、営業、営業スタッフ、ＳＥが例示されている。また、居室は、各構成員の席がある場所の名称である。
【００３６】
図６には、本実施形態にかかる会合判定装置の動作例のフローが示される。図６において、使用者が入力装置１８から会合判定処理の開始を指示すると、会合検出分布計算部３０が人位置情報格納装置４６から人位置情報を取得する（Ｓ１０１）。また、閾値決定係数受付部２８は、使用者が入力装置１８から入力した、組織、場所または個人の属性毎に設定される閾値決定係数を受け付ける（Ｓ１０２）。
【００３７】
次に、会合検出分布計算部３０は、会合検出分布として上述した度数分布または構成員の組合せ毎の同時存在時間の分布（以後、同時存在時間分布という）等を計算する（Ｓ１０３）。計算した度数分布または同時存在時間分布は会合検出分布格納部３２が、ＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。度数分布の計算処理は図７において詳細を説明する。また、同時存在時間分布については、図１６において説明する。
【００３８】
次に、閾値計算部３４は、会合検出分布格納部３２から度数分布または同時存在時間分布を取得し、この度数分布または同時存在時間分布と上記閾値決定係数とを用いて閾値を計算する（Ｓ１０４）。計算した閾値は、閾値格納部３６がＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。閾値の計算処理は図１１において詳細を説明する。
【００３９】
次に、会合判定部３８は、閾値格納部３６から上記閾値を取得し、この閾値に基づいて各組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定する（Ｓ１０５）。会合判定結果は、会合判定結果格納部４０がＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。会合判定処理は図１３において詳細を説明する。また、会合判定結果出力部４２は、会合判定結果格納部４０から会合判定結果を取得し、組織分析装置１０２等の出力先に出力する（Ｓ１０６）。
【００４０】
図７には、図６のＳ１０３における度数分布の計算処理のフローが示される。また、図８には、度数分布を表すグラフの例が示される。また、図９（ａ），（ｂ）には、度数分布を求める際に使用されるデータ例及び度数分布のデータ例が示される。また、図１０（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）には、各構成員がある場所において同時存在したか否かを判定する方法の例の説明図が示される。
【００４１】
図８の例では、横軸が、組織の構成員同士が会合（同時存在）していた時間の長さを表す会合時間であり、縦軸が、会合時間の一定の時間幅毎の会合回数（頻度Ｄ）である。また、図９（ａ）の例では、組織、相手組織、場所ＩＤ、開始時刻及び終了時刻の項目が含まれている。本例では、ある組織の構成員と相手組織の構成員との会合を判定するためのデータであり、組織及び相手組織は、会合判定の対象となる組織である。なお、この場合の組織と相手組織とは、同一の組織であってもよい。場所ＩＤは、図３に示された場所ＩＤと同様のデータである。また、開始時刻及び終了時刻は、場所ＩＤで示される場所において同時存在が開始された時刻及び終了した時刻である。なお、同時存在しているか否かは、図３に示される人位置情報における開始時刻と終了時刻の間が各構成員の間で重複しているか否かにより判定する。また、図９（ｂ）の例では、１分の時間幅毎の頻度Ｄが例示されている。また、図１０（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）の例では、ある組織Ｉの構成員ｋと相手組織Ｍの構成員ｎとが同時存在しているパターンが例示されている。各構成員ｋ及びｎに対応する横棒が、構成員ｋ及びｎが携帯するＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等を、ある場所ｊに設けられたセンサにより検出できている時間を表す。また、開始時刻及び終了時刻は、各構成員ｋ及びｎが同時存在している、すなわち上記横棒が重なっている時間帯の開始時刻及び終了時刻である。この開始時刻及び終了時刻が、図９（ａ）に示される開始時刻及び終了時刻である。なお、同時存在しているパターンは、図１０（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）に限定されるものではない。
【００４２】
図７において、会合検出分布計算部３０は、人位置情報格納装置４６から取得した人位置情報を使用して、会合判定の対象である組織Ｉの構成員ｋが、場所ｊに存在した存在時間を取得する（Ｓ２０１）。例えば、図３に示されるように、人位置情報は、各構成員（移動体ＩＤにより識別される）がある場所（場所ＩＤにより識別される）で存在が検出された開始時刻と終了時刻とを含んでいる。そこで、会合検出分布計算部３０は、この開始時刻と終了時刻とを取得して当該場所の存在時間とする。
【００４３】
また、会合検出分布計算部３０は、Ｓ２０１と同様にして、人位置情報格納装置４６から取得した人位置情報を使用して、会合判定の対象である組織Ｍの構成員ｎが、場所ｊに存在した存在時間を取得する（Ｓ２０２）。
【００４４】
会合検出分布計算部３０は、Ｓ２０１、Ｓ２０２で取得した構成員ｋと構成員ｎとの存在時間から、場所ｊで同時に存在している同時存在時間を計算する（Ｓ２０３）。同時存在時間は、図９（ａ）において、ある組織と相手組織（例えば営業１と営業２）の各構成員が場所ＩＤで示される場所において同時存在している開始時刻と終了時刻との差を計算することにより求める。
【００４５】
次に、会合検出分布計算部３０は、Ｓ２０３で求めた構成員ｋと構成員ｎとの同時存在時間を一定の時間幅毎に割り振り、各時間幅毎に同時存在した回数を加算して行く（Ｓ２０４）。これにより、各時間幅毎の同時存在回数の度数分布を得ることができる。図９（ｂ）の例では、時間幅が１分となっており、同時存在時間が０分超から１分までの同時存在回数、１分超から２分までの同時存在回数というように各時間幅毎の同時存在回数が頻度Ｄとして示されている。図８は、このようにして求めた度数分布のグラフの例である。
【００４６】
次に、会合検出分布計算部３０は、組織Ｉの全ての構成員ｋと、組織Ｍの全ての構成員ｎとの組み合わせで度数分布を求める処理が終了しているか否かを確認し（Ｓ２０５）、終了していない場合には、構成員ｋと構成員ｎとの組み合わせを変えてＳ２０１からの工程を繰り返す。また、全ての構成員の組み合わせで上記処理が終了している場合には、度数分布を求める処理を終了する。なお、このとき、他の組織の組み合わせで、または他の場所において上記度数分布を求める処理を続行してもよい。
【００４７】
図１１には、図６のＳ１０４における閾値の計算処理のフローが示される。また、図１２には、閾値の決定処理の説明図が示される。
【００４８】
図１１において、閾値計算部３４は、図６のＳ１０２において閾値決定係数受付部２８が受け付けた閾値決定係数を取得する（Ｓ３０１）。また、閾値計算部３４は、図７の処理により求めた度数分布における同時存在回数を累積し、累積頻度ＣＤを算出する（Ｓ３０２）。累積頻度ＣＤは、図１２に示されるように、各時間幅における頻度Ｄを加算して求める。
【００４９】
次に、閾値計算部３４は、上記累積頻度ＣＤと閾値決定係数とを乗算した値Ａを算出する（Ｓ３０３）。その後、閾値計算部３４は、図１２に示される各時間幅毎に、会合時間の短時間から長時間に向かう方向で頻度を呼び出して累積し、累積値Ｂを求めて行く（Ｓ３０４）。次に、閾値計算部３４は、求めた累積値Ｂが上記Ａ以上か否かを確認する（Ｓ３０５）。Ｓ３０５において累積値ＢがＡ以上となったときに、最後に累積した時間幅を求め、その時間幅の代表値を閾値とする（Ｓ３０６）。
【００５０】
ここで、上記Ａが、図１２の縦軸上に示される値であるとすると、閾値計算部３４は、０分超から１分の時間幅の頻度、１分超から２分の時間幅の頻度というように順次累積して行き、この累積値が上記Ａ以上となる時間幅を探す。図１２の例では、累積値が破線の棒で示されており、累積値は２分超から３分の時間幅の頻度を累積したときに上記Ａを超えている。閾値計算部３４は、最後に累積した時間幅（２分超から３分）を閾値決定用の時間幅とし、その代表値を閾値として決定する。なお、代表値は、例えば当該時間幅の横軸上の最小値、中間値、最大値等とすることができる。図１２の例では、２分超から３分の時間幅の最小値２分、中間値２．５分または最大値３分を閾値とする。
【００５１】
図１３には、図６のＳ１０５における会合判定処理のフローが示される。図１３は、場所ｊにおける会合判定の例である。また、図１４には、会合判定処理の説明図が示される。
【００５２】
図１３において、会合判定部３８は、会合判定の対象として組織Ｉの構成員ｋを抽出する（Ｓ４０１）。同様にして、会合判定部３８は、会合判定の対象として組織Ｍの構成員ｎを抽出する（Ｓ４０２）。会合判定部３８は、人位置情報格納装置４６から人位置情報を取得し、構成員ｋと構成員ｎとの場所ｊにおける同時存在時間Ｔを算出する（Ｓ４０３）。同時存在時間Ｔは、図９（ａ）に示されるデータ例の開始時刻と終了時刻との差により求めてもよいし、図３に示される人位置情報から、開始時刻と終了時刻の間が各構成員の間で重複している時間として求めてもよい。
【００５３】
会合判定部３８は、Ｓ４０３で求めた同時存在時間Ｔが、図１１の工程により決定した閾値よりも短いか否かを判定する（Ｓ４０４）。例えば、図１４において、図１１の工程により閾値を決定するための時間幅が４分超から５分までの時間幅であり、その最大値５分を閾値として決定したとすると、図１４に示されるように、上記構成員ｋと構成員ｎとの同時存在時間Ｔが５分より短いか、５分以上かを判断することになる。
【００５４】
同時存在時間Ｔが閾値より短い場合には、上記構成員ｋと構成員ｎとは場所ｊにおいて会合していないと判定する（Ｓ４０５）。一方、Ｓ４０４において、同時存在時間Ｔが閾値以上である場合には、上記構成員ｋと構成員ｎとは場所ｊにおいて会合していたと判定する（Ｓ４０６）。
【００５５】
次に、会合判定部３８は、組織Ｉのすべての構成員ｋと、組織Ｍの全ての構成員ｎとの組み合わせで会合判定処理が終了したか否かを確認し（Ｓ４０７）、終了していない場合には、構成員ｋと構成員ｎとの組み合わせを変えてＳ４０１からの工程を繰り返す。また、全ての構成員の組み合わせで上記処理が終了している場合には、会合判定処理を終了する。なお、このとき、他の組織の組み合わせで、または他の場所において上記会合判定処理を続行してもよい。以上のようにして求めた会合判定結果は、会合判定結果格納部４０によりＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納される。
【００５６】
図１５には、会合判定部３８による会合判定結果の例が示される。図１５の例では、組織、相手組織、場所ＩＤ、閾値、開始時刻、終了時刻及び会合判定結果の項目が含まれており、これらのうち、組織、相手組織、場所ＩＤ、開始時刻及び終了時刻の項目は、図９（ａ）の各項目と同様である。また、閾値は、閾値決定に適用された適用時間幅とともに決定された閾値を示す項目である。本例では、適用時間幅の最大値が閾値として決定された例である。また、会合判定結果は、会合判定部３８の判定結果である。「有」が会合が有ったことを意味し、「無」は会合が無かったことを意味する。この判定結果は、開始時刻と終了時刻との差及び閾値に基づき、図１３の工程により生成される。
【００５７】
なお、上述した、図６、図７、図１１及び図１３の各ステップを実行するためのプログラムは、記録媒体に格納することも可能であり、また、そのプログラムを通信手段によって提供しても良い。その場合、例えば、上記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えても良い。
【００５８】
図１６には、会合検出分布としての同時存在時間分布の説明図が示される。図１６において、Ｍ軸には、組織Ｍの構成員ｎ１〜ｎｐが割り振られている。また、Ｉ軸には、組織Ｉの構成員ｋ１〜ｋｐが割り振られている。これらのＭ軸とＩ軸とにより構成される平面上には、各構成員の組合せを表す格子点が設定される。この格子点には、各構成員の組合せ毎に、ある場所ｊにおける構成員の組合せ毎の同時存在時間ＴＳが表示されている。図１６の例では、構成員ｋ１と構成員ｎ１との組み合わせを表す格子点には、同時存在時間ＴＳｋ１ｎ１が棒状の図形で表示され、その高さが同時存在時間ＴＳの値となっている。同様にして、構成員ｋ２と構成員ｎ１との組み合わせを表す格子点には、同時存在時間ＴＳｋ２ｎ１が棒状の図形で表示されている。他の格子点についても同様に表示される。この同時存在時間ＴＳは、会合検出分布計算部３０が、例えば図３に示された人位置情報から、開始時刻と終了時刻の間が各構成員の間で重複している時間として計算する。閾値計算部３４は、図１６に示された同時存在時間ＴＳを累積し、累積同時存在時間ＣＴＳに閾値決定係数を乗算し、その結果を閾値として決定する。
【００５９】
図１７（ａ），（ｂ）には、類似性判定部４４による度数分布の類似性の判断処理の説明図が示される。
【００６０】
図２に示された類似性判定部４４は、会合検出分布格納部３２から度数分布を取得する。図１７（ａ）では、度数分布１と度数分布２とが例示され、図１７（ｂ）では、度数分布３と度数分布４とが例示されており、これらの度数分布は、組織、場所または個人の属性等が異なっている。類似性判定部４４は、χ二乗検定等を使用してこれらの度数分布の類似性（乖離度）を算出する。この判定の結果、類似度が予め定めた閾値より高い場合には、一方の度数分布に使用した閾値決定係数を他方の度数分布にも使用できる。しかし、類似度が予め定めた閾値より高い場合には、一方の閾値決定係数を他方に使用することは不適当であり、正確な会合判定が困難になるので、その旨の警告を発生する構成とするのが好適である。一方の閾値決定係数を他方に使用できる旨の表示、または使用できない旨の警告は、例えば類似性判定部４４が表示装置２０に表示させるのが好適である。
【００６１】
図１７（ａ）の例では、度数分布に類似性有ると判定され、度数分布１と度数分布２とにおいて同じ閾値決定係数を使用することができる。一方、図１７（ｂ）の例では、度数分布３と度数分布４との類似性が低いと判定され、度数分布３に使用した閾値決定係数を度数分布４に使用することは適当ではない。そのため、類似性判定部４４は、その旨の警告を表示装置２０に表示させる。このとき、使用者は、度数分布４が求められた組織、場所、構成員等に応じた閾値決定係数を新たに設定する。
【００６２】
実施形態として、上記説明において、度数分布は、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数の累積値で求めているが、回数ではなく累積時間を、一定の時間幅毎に同時に存在した時間長により割り振って求めてもよい。
【００６３】
以上に述べた各実施形態では、会合判定を組織毎、場所毎に行っているが、他の属性値について行ってもよい。例えば、個人の属性値として組織の代わりに職位あるいは職制等を使用してもよい。職位としては、例えば、一般職同士、管理職同士、一般職と管理職等が挙げられる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本実施形態にかかる会合判定装置を構成するコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。
【図２】本実施形態にかかる会合判定装置の機能ブロック図である。
【図３】人位置情報の例を示す図である。
【図４】場所情報の例を示す図である。
【図５】個人情報の例を示す図である。
【図６】本実施形態にかかる会合判定装置の動作例のフロー図である。
【図７】本実施形態にかかる度数分布の計算処理のフロー図である。
【図８】本実施形態にかかる度数分布を表すグラフの例を示す図である。
【図９】度数分布を求める際に使用されるデータ例及び度数分布のデータ例を示す図である。
【図１０】各構成員がある場所において同時存在したか否かを判定する方法の例の説明図である。
【図１１】本実施形態にかかる閾値の計算処理のフロー図である。
【図１２】閾値の決定処理の説明図である。
【図１３】本実施形態にかかる会合判定処理のフロー図である。
【図１４】本実施形態にかかる会合判定処理の説明図である。
【図１５】会合判定部による会合判定結果の例を示す図である。
【図１６】会合検出分布としての同時存在時間分布の説明図である。
【図１７】類似性判定部による度数分布の類似性の判断処理の説明図である。
【符号の説明】
【００６５】
１０  ＣＰＵ、１２  ＲＡＭ、１４  ＲＯＭ、１６  通信装置、１８  入力装置、２０  表示装置、２２  ハードディスク装置、２４  バス、２６ａ、２６ｂ、２６ｃ、２６ｄ  入出力インターフェース、２８  閾値決定係数受付部、３０  会合検出分布計算部、３２  会合検出分布格納部、３４  閾値計算部、３６  閾値格納部、３８  会合判定部、４０  会合判定結果格納部、４２  会合判定結果出力部、４４  類似性判定部、１００  会合判定装置、１０２  組織分析装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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