(57)【要約】【課題】判定対象者の位置を正確に検出することなしに判定対象者の位置に関する状態判定を行うことができる状態判定装置、組織分析システム及び状態判定プログラムを提供する。【解決手段】位置情報取得部２８が、判定対象者の位置情報を、予め定めた時間幅毎に位置情報格納装置３６から取得し、状態集合生成部３０が、上記位置情報から判定対象者の状態を生成し、行列の形式で状態集合を生成する。状態判定部３２は、上記状態集合に基づき、状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）を上記時間幅毎に算出する。また、状態判定部３２は、上記時間幅毎の状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）と予め定めた閾値とに基づき、複数の判定対象者の間の会合の有無を判定する。判定結果出力部３４は、上記状態判定部３２の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】
予め定めた時間幅における判定対象者の位置に関する状態の集合を生成する状態集合生成手段と、
複数の判定対象者の前記状態集合を比較し、前記複数の判定対象者の位置に関する状態を判定する状態判定手段と、
を備えることを特徴とする状態判定装置。
【請求項２】
請求項１記載の状態判定装置において、前記状態集合は、予め定められた領域での滞在時間と、領域間の移動回数を含むことを特徴とする状態判定装置。
【請求項３】
請求項２記載の状態判定装置において、判定対象者の位置が不検出の状態を前記領域の一場合に含めることを特徴とする状態判定装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３記載の状態判定装置において、前記状態集合に含まれる、注目領域に隣接しない非隣接領域における滞在時間と、前記非隣接領域からのまたは前記非隣接領域への移動回数に重みをかけることを特徴とする状態判定装置。
【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状態判定装置において、前記状態集合には、位置に関する状態以外の物理量を計測するセンサの検出出力が含まれていることを特徴とする状態判定装置。
【請求項６】
請求項５記載の状態判定装置において、前記物理量を計測するセンサは、加速度センサ、音圧センサまたは光センサの少なくとも一つであることを特徴とする状態判定装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の状態判定装置において、複数の判定対象者の位置に関する状態の判定結果を表示装置に表示することを特徴とする状態判定装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の状態判定装置と、
前記状態判定装置が出力した状態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９】
コンピュータを、
予め定めた時間幅における判定対象者の位置に関する状態の集合を生成する状態集合生成手段、
複数の判定対象者の前記状態集合を比較し、前記複数の判定対象者の位置に関する状態を判定する状態判定手段、
として機能させることを特徴とする状態判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、状態判定装置、組織分析システム及び状態判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、無線ＬＡＮの基地局と端末の組み合わせ、あるいはＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグとＲＦＩＤ受信機の組み合わせ等により、電波強度等を利用した信号処理により位置を検出する技術が提案されている。
【０００３】
例えば、下記特許文献１には、ＲＦＩＤタグから送信された識別子を含む信号をＲＦＩＤ受信機で受信し、識別子の受信回数に応じた割合によりＲＦＩＤタグの間を結ぶ線分に垂直線を引き、それらの交差領域をＲＦＩＤ受信機の位置として算出する構成が開示されている。また、下記特許文献２には、複数のＲＦＩＤタグからの識別子を含む信号を利用者が携帯するＲＦＩＤ受信機で受信し、測位目標であるＲＦＩＤタグからの受信強度の時系列データと、測位目標以外のＲＦＩＤタグからの受信強度の時系列データの類似性に基づいて測位目標であるＲＦＩＤタグの位置を測定する構成が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１１８８８１号公報
【特許文献２】特開２００６−１１８８８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、判定対象者の位置を正確に検出することなしに判定対象者の位置に関する状態判定を行うことができる状態判定装置、組織分析システム及び状態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】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１記載の状態判定装置の発明は、予め定めた時間幅における判定対象者の位置に関する状態の集合を生成する状態集合生成手段と、複数の判定対象者の前記状態集合を比較し、前記複数の判定対象者の位置に関する状態を判定する状態判定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記状態集合が、予め定められた領域での滞在時間と、領域間の移動回数を含むことを特徴とする。
【０００８】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の発明において、判定対象者の位置が不検出の状態を前記領域の一場合に含めることを特徴とする。
【０００９】
請求項４記載の発明は、請求項２または請求項３記載の発明において、前記状態集合に含まれる、注目領域に隣接しない非隣接領域における滞在時間と、前記非隣接領域からのまたは前記非隣接領域への移動回数に重みをかけることを特徴とする。
【００１０】
請求項５記載の発明は、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の発明において、前記状態集合には、位置に関する状態以外の物理量を計測するセンサの検出出力が含まれていることを特徴とする。
【００１１】
請求項６記載の発明は、請求項５記載の発明において、前記物理量を計測するセンサが、加速度センサ、音圧センサまたは光センサの少なくとも一つであることを特徴とする。
【００１２】
請求項７記載の発明は、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の発明において、複数の判定対象者の位置に関する状態の判定結果を表示装置に表示することを特徴とする。
【００１３】
請求項８記載の組織分析システムの発明は、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の状態判定装置と、前記状態判定装置が出力した状態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。
【００１４】
請求項９記載の状態判定プログラムの発明は、コンピュータを、予め定めた時間幅における判定対象者の位置に関する状態の集合を生成する状態集合生成手段、複数の判定対象者の前記状態集合を比較し、前記複数の判定対象者の位置に関する状態を判定する状態判定手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１及び請求項９記載の発明によれば、判定対象者の位置を正確に検出することなしに判定対象者の状態を設定し、会合等を判定することができる。
【００１６】
請求項２記載の発明によれば、滞在時間と移動回数から判定対象者間の行動の類似性を表す比較指数を算出して判定対象者の状態を判定することができる。
【００１７】
請求項３記載の発明によれば、判定対象者の状態の判定材料を増やし、判定の精度を向上することができる。
【００１８】
請求項４記載の発明によれば、非隣接領域で判定対象者が検出される場合には、当該領域への移動の可能性が高いという事情を判定に反映することができる。
【００１９】
請求項５及び請求項６記載の発明によれば、位置に関する情報を補充することができる。
【００２０】
請求項７記載の発明によれば、複数の判定対象者の位置に関する状態の判定結果を視覚的に確認することができる。
【００２１】
請求項８記載の発明によれば、状態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】
【００２２】
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。
【００２３】
図１には、本実施形態にかかる状態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、状態判定装置１００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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
また、表示装置２０は、液晶ディスプレイ等により構成され、状態判定の閾値及び状態判定の結果等を表示する。
【００２８】
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。
【００２９】
図２には、本実施形態にかかる状態判定装置１００の機能ブロック図が示される。図２において、状態判定装置１００は、位置情報取得部２８、状態集合生成部３０、状態判定部３２及び判定結果出力部３４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。
【００３０】
位置情報取得部２８は、状態判定の対象である判定対象者がどの時刻にどの領域に存在したかという位置情報を、予め定めた時間幅毎に位置情報格納装置３６から取得する。ここで、位置情報格納装置３６は、判定対象者の位置情報を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。位置情報は、例えば各判定対象者が携帯するＲＦＩＤ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発生される。
【００３１】
状態集合生成部３０は、位置情報取得部２８が位置情報格納装置３６から予め定めた時間幅毎に取得した位置情報から判定対象者の状態を生成し、上記時間幅毎に上記状態を予め定めた規準に従って配列した状態集合を生成する。ここで、状態とは、判定対象者の位置に関する状態であり、例えば判定対象者がある領域に滞在する滞在時間、領域間の移動の方向及び回数等がある。
【００３２】
状態判定部３２は、状態集合生成部３０が生成した複数の判定対象者の状態集合を比較し、複数の判定対象者の位置に関する状態を判定する。状態判定の内容は、例えば複数の判定対象者が会合すなわち同じ場所に同時に存在していたか否か、複数の判定対象者が同方向へ移動する等の同じ行動をしていたか等、複数の判定対象者の位置に関する状態の類似性の判定である。この状態判定処理の詳細は後述する。
【００３３】
判定結果出力部３４は、上記状態判定部３２の判定結果を組織分析装置１０２等の出力先に出力する。この場合、判定結果出力部３４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判定結果を出力先に送信する構成としてもよい。
【００３４】
なお、図２において、状態判定装置１００の判定結果出力部３４は、組織分析装置１０２に判定結果を出力する。組織分析装置１０２では、この判定結果を使用し、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。
【００３５】
図３には、位置情報格納装置３６に格納された位置情報の例が示される。図３において、位置情報には、検出開始時刻、検出終了時刻、判定対象者ＩＤ及び領域ＩＤの項目が含まれている。
【００３６】
検出開始時刻は、上述したセンサにより判定対象者が携帯する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、検出終了時刻は、上記ＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等の検知を終了（検出されなくなった）時点の時刻である。また、判定対象者ＩＤは、判定対象者の識別情報である。また、領域ＩＤは、判定対象者の状態を判定する際に基準となる場所の識別情報である。この領域ＩＤには、設置されたセンサの識別情報が使用されるが、センサの設置場所は特定されていなくてもよく、抽象的にセンサの設置場所を代表していればよい。また、各領域の範囲は、設置されたセンサの検出範囲となっている。なお、座標情報等のセンサの設置場所を特定する情報とセンサの識別情報との関連付けを行うためのセンサ配置情報をハードディスク装置２２等の記憶装置に格納しておき、センサの設置場所を判定対象者の状態判定に使用する構成としてもよい。
【００３７】
図４には、本実施形態にかかる状態集合生成部３０が生成した状態集合の例が示される。この状態集合は、位置情報取得部２８が位置情報格納装置３６から予め定めた時間幅毎に取得した、各判定対象者毎の位置情報から生成される。上記時間幅は、図３にＴＷとして示されている。この時間幅は、状態判定の条件として任意に設定できるが、例えば１５分とすると、図３の検出開始時刻を１５分毎に区分して対応する情報を取得することになる。あるいは、図３の検出開始時刻から検出終了時刻までが１５分の範囲に入る情報を取得してもよい。
【００３８】
図４において、状態集合には、センサが設置された領域が三つ（Ａ，Ｂ，Ｃ）例示されており、行方向及び列方向に配置されて行列を形成している。なお、領域の数は三つに限定されるものではなく、状態判定の条件に応じて適宜決定する。また、領域には、判定対象者が携帯するＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等の存在が不検出の状態を表すｎｕｌｌを含めている。上記領域は、センサの識別情報を意味するが、上述したとおり、センサの設置位置は特定されていなくてもよい。
【００３９】
図４では、行列の対角方向すなわち行と列とが同じ領域である行列の要素（以後、対角要素という）には、判定対象者が各領域に滞在した滞在時間が示されている。この滞在時間は、時間幅ＴＷの間に当該領域で判定対象者が携帯するＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等の存在が検出された総時間及び回数に基づいて算出する。上記総時間は、例えば図３に示された状態集合に含まれる検出開始時刻と検出終了時刻の差の時間幅ＴＷの間における合計値である。状態集合生成部３０は、これらに基づいて各領域毎の滞在時間を算出する。
【００４０】
また、図４において、行と列とが異なる領域である行列の要素（対角要素以外の要素）は、判定対象者の移動状態すなわち二つの領域間の移動回数を示している。移動方向は、行に設定された領域から列に設定された領域への移動となっている。なお、ｎｕｌｌから領域Ａ、ＢまたはＣへの移動は、不検出状態から当該領域で検出される状態となったことを、領域Ａ、ＢまたはＣからｎｕｌｌへの移動は、当該領域で検出される状態から不検出状態となったことをそれぞれ表している。
【００４１】
図５には、図４に示された状態集合を判定対象者の動きとして表した図である。図５では、３人の判定対象者I，II，IIIの動きが例示されている。図５において、上下方向の時間軸は、時間幅ＴＷを表している。また、各判定対象者毎に、図の上下方向に引かれた両端黒丸の棒により各領域での滞在時間を表し、横方向の矢印により領域間の移動を表している。なお、不検出の状態を表すｎｕｌｌへの滞在すなわち不検出期間は両端白丸の棒により表している。また、図５の下段には、各判定対象者が各領域に滞在した総時間、各領域に滞在していることが検出された回数及び各領域での平均滞在時間（図４における滞在時間）が示されている。なお、これらの総時間、回数及び平均滞在時間は、それぞれ、領域Ａ，Ｂ，Ｃ，ｎｕｌｌの順に値が示されている。
【００４２】
図５の判定対象者Iは、どの領域においても安定的に存在が検出された例であり、判定対象者IIは、どの領域においても不安定的に存在が検出された例であり、判定対象者IIIは、領域Ｂのみで安定的に存在が検出された例である。
【００４３】
本実施形態にかかる状態判定部３２は、上記図４または図５に示された状態集合に基づき、複数の判定対象者の位置に関する状態が近似しているか、すなわち複数の判定対象者の行動及び滞在位置が近いか否かを判定する。行動及び滞在位置が近いと判定された判定対象者は、同じ場所に同時に存在し、会合していたと判断できる。
【００４４】
上記状態判定部３２の判定処理は、図４に示された領域毎の滞在時間及び領域間の移動回数、検出なし（ｎｕｌｌ）の回数に基づいて行われる。具体的には、図４の対角要素（各領域での滞在時間）の比較指数ｆ（ａ）、領域間の移動の比較指数ｆ（ｂ）及びｎｕｌｌ要素の比較指数ｆ（ｃ）をそれぞれ算出して、以下の式で表される判定対象者間の状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）を求める。なお、Ｘ及びＹは判定対象者を表している。
Ｄ（Ｘ，Ｙ）＝ｆ（ａ）×ｉ＋ｆ（ｂ）×ｊ＋ｆ（ｃ）×ｋ    …  （１）
ここで、ｉ，ｊ，ｋはそれぞれ分析者が設定する重み定数（０〜任意の数）である。例えば、ｎｕｌｌ要素を無視したければｋ＝０とする。このようにして求めたＤ（Ｘ，Ｙ）の値が、予め定めた閾値より高いか低いかにより、複数の判定対象者の行動及び滞在位置が近い、すなわち会合していたか否かを判定する。なお、上記閾値とＤ（Ｘ，Ｙ）の値とからどのような判定結果が導かれるかは、上記比較指数ｆ（ａ）、ｆ（ｂ）、ｆ（ｃ）の設定方法により決まる。以下、上記ｆ（ａ）、ｆ（ｂ）、ｆ（ｃ）の設定方法の例を説明する。
【００４５】
ｆ（ａ）の設定方法
・各判定対象者についての、図４に示された行列の対角要素の差分に基づいてｆ（ａ）を設定する。
【００４６】
方法１：ｎｕｌｌを除く各対角要素の差の二乗の合計値（またはその平方根）をｆ（ａ）とする。
【００４７】
例えば、二人の判定対象者についての対角要素Ａ，Ｂ，Ｃが以下のように取り出された場合、
［Ａ，Ｂ，Ｃ］＝［１０，４０，２］及び［２０，２０，２０］
ｆ（ａ）＝差の二乗の合計値（またはその平方根）は、１００＋４００＋３２４＝８２４（または２８．７）
となる。
【００４８】
方法２：図４に示された行列の対角要素から判定対象者毎に対角要素の集合を生成し、これらを対集合としてｔ検定により比較する。ｔ検定の方法は、一般の統計手法に従う。ｔ検定の場合は、結果が数値として表現されず、有意差があるか否かの結論となる。そこで、例えば有意差がある場合にはｆ（ａ）＝１０、有意差が無ければｆ（ａ）＝０のように設定する。
【００４９】
以上に述べた方法１及び方法２では、判定対象者間の差が大きいとｆ（ａ）の値も大きくなるように決定される。
【００５０】
ｆ（ｂ）の設定方法
・各判定対象者についての、図４に示された行列の対角要素以外の要素（対角要素の上三角部と下三角部）を比較して設定する。
【００５１】
方法１：図４に示された行列の対応する要素毎の差分の二乗の合計値（またはその平方根）をｆ（ｂ）とする。
【００５２】
例えば、判定対象者Ｘの領域Ａ→領域Ｂの移動回数が１００回、判定対象者Ｙの領域Ａ→領域Ｂの移動回数が８０回であったとすると、その差分の二乗が４００となり、平方根は２０となる。以後同様にして行列の他の要素についても計算し、それらの結果を合計してｆ（ｂ）とする。
【００５３】
方法２：図４に示された行列の対応する要素の平均値に対する割合の差分を合計し、合計値をｆ（ｂ）とする。
【００５４】
複数の判定対象者について、行列の対応する要素である移動回数の平均値を算出し、判定対象者毎の上記平均値からの割合を算出して合計する。例えば、判定対象者Ｘの領域Ａ→領域Ｂの移動回数が１００、判定対象者Ｙの領域Ａ→領域Ｂの移動回数が８０である場合、平均値は９０となり、平均値に対する割合（倍率）は、それぞれ１００／９０＝１．１１と８０／９０＝０．８９となる。これらの差分は１．１１−０．８９＝０．２２となる。以後、同様にして、他の要素についても平均値に対する割合を算出し、それらを合計してｆ（ｂ）とする。
【００５５】
方法３：図４に示された行列の対角要素以外の要素から判定対象者毎に当該要素の集合を生成し、これらを対集合としてｔ検定により比較する。ｔ検定の方法は、一般の統計手法に従う。ｔ検定の場合は、結果が数値として表現されず、有意差があるか否かの結論となる。そこで、例えば有意差がある場合にはｆ（ｂ）＝１０、有意差が無ければｆ（ｂ）＝０のように設定する。なお、上記対集合は、図４に示された行列の上三角部と下三角部それぞれについて生成し、それぞれｔ検定を行ってもよい。
【００５６】
以上に述べた方法１、方法２及び方法３では、判定対象者間の差が大きいとｆ（ｂ）の値も大きくなるように決定される。
【００５７】
ｆ（ｃ）の設定方法
・ｎｕｌｌ領域での滞在時間により、またはｎｕｌｌ領域への移動回数及びｎｕｌｌ領域からの移動回数により下記有効検出密度を算出し、ｆ（ｃ）を設定する。
【００５８】
方法１：図４に示された行列のｎｕｌｌ領域について各判定対象者間の滞在時間の差分を算出し、この差分の合計値を有効検出密度としてｆ（ｃ）とする。
【００５９】
方法２：図４に示された行列の各行毎に、ｎｕｌｌ領域への移動回数及びｎｕｌｌ領域からの移動回数の、各行での全ての移動回数に対する割合（以後、ｎｕｌｌ割合という）を算出し、その合計値または平均値の各判定対象者間の差分を有効検出密度としてｆ（ｃ）とする。
【００６０】
例えば、領域Ａ、Ｂ、Ｃ、ｎｕｌｌがある場合に、行列のＡの行について判定対象者Ｘが領域Ａ→領域Ｂ、領域Ａ→領域Ｃ、領域Ａ→領域ｎｕｌｌへ移動した移動回数をそれぞれｃ１、ｃ２、ｃ３とした場合、ｃ３／（ｃ１＋ｃ２＋ｃ３）がｎｕｌｌ割合となる。同様に、行列のＢの行、Ｃの行、ｎｕｌｌの行についてもｎｕｌｌ割合を算出し、それらの合計（または平均値）の値を  判定対象者毎に算出する。次に、判定対象者間でｎｕｌｌ割合の合計（または平均値）の差分を算出し、有効検出密度としてｆ（ｃ）とする。
【００６１】
方法３：図４に示された行列のｎｕｌｌに関連する要素から判定対象者毎に当該要素の集合を生成し、これらを対集合としてｔ検定により比較する。ｔ検定の方法は、一般の統計手法に従う。ｔ検定の場合は、結果が数値として表現されず、有意差があるか否かの結論となる。そこで、例えば有意差がある場合にはｆ（ｃ）＝１０、有意差が無ければｆ（ｃ）＝０のように設定する。なお、上記ｎｕｌｌに関連する要素としては、例えばｎｕｌｌを含む行または列またはその両方の要素とする。
【００６２】
以上に述べた方法１、方法２及び方法３では、判定対象者間の差が大きいとｆ（ｃ）の値も大きくなるように決定される。
【００６３】
図６には、以上に述べた比較指数ｆ（ａ）、ｆ（ｂ）、ｆ（ｃ）に基づいて式（１）により求めた判定対象者間の状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）の例が示される。図６において、縦軸は状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）の値であり、横軸は判定対象者の状態を比較するために設定した時間幅である。各時間幅はそれぞれ、ＴＷ１、ＴＷ２…ＴＷ１０のように、時間幅が設定された時刻による順番で表示されている。また、判定対象者の状態を判定するための閾値αも示されている。なお、図６の縦軸の数値は説明の便宜上付した例であり、Ｄ（Ｘ，Ｙ）の値はこれに限定されるものではない。
【００６４】
上述したように、Ｄ（Ｘ，Ｙ）を演算する式（１）を構成する比較指数ｆ（ａ）、ｆ（ｂ）、ｆ（ｃ）は、判定対象者間の差が大きいほど、その値も大きくなるように決定されている。従って、重み定数ｉ，ｊ，ｋを正の数とすると、判定対象者間の差が大きいほどＤ（Ｘ，Ｙ）の値も大きくなる。このため、Ｄ（Ｘ，Ｙ）の値が上記閾値αより大きいときには、複数の判定対象者の行動及び滞在位置が乖離していて会合しておらず、閾値以下のときには、複数の判定対象者の行動及び滞在位置が近く会合していたと判定することができる。図６の例では、閾値の例が３０となっており、Ｄ（Ｘ，Ｙ）の値が３０以下となるＴＷ６以降で判定対象者の会合があったと判定することができる。なお、図６に示された状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）は、表示装置２０等に表示してもよい。
【００６５】
図７には、本実施形態にかかる状態集合生成部３０が生成した状態集合の他の例が示される。また、図８（ａ），（ｂ）には、ある領域とその領域に隣接する隣接領域との関係の説明図が示される。
【００６６】
図７の例では、領域がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５個設定されており、また、図４の場合と同様に、ｎｕｌｌが領域に含まれている。また、図８（ａ），（ｂ）では、座標情報等によりセンサが設置された場所が特定されており、これにより、センサの設置場所である領域の位置関係、すなわちどの領域がどの領域と隣接しているかが予め判明している。図８（ａ）では、各領域ＩＤについて、隣接する領域のＩＤが関連付けられている。例えば、図８（ｂ）のように各領域が配置されている場合、領域Ｃ（領域ＩＤが１Ｆ０１０）は、領域Ｂ（領域ＩＤが１Ｆ０１１）、領域Ｄ（領域ＩＤが１Ｆ０１２）及び領域Ａ（領域ＩＤが１Ｆ００９）と隣接していることが図８（ａ）に示されている。また、領域Ｂは、領域Ｃ、Ｄ及びＡと隣接していることが示されており、他の領域についても同様に隣接関係が管理されている。この隣接関係の情報は、例えばハードディスク装置２２等にセンサ配置情報として格納しておき、状態判定部３２が読み出して取得する構成としておく。
【００６７】
各領域が図８（ｂ）のように配置されている場合、例えばある判定対象者が領域Ｂで最も長い滞在時間を検出されていた場合（例えば、図５における判定対象者IIIのような場合）、この判定対象者の状態を判定するときには、領域Ｂと隣接していない非隣接領域である領域Ｅの評価を調整する必要がある。すなわち、領域Ｂで最も多く検出される判定対象者は、センサの検出範囲の重複等により、これと隣接する領域である領域Ａ、Ｃ、Ｄで間違って検出される誤検出があり得る。これに対して、非隣接領域である領域Ｅでは、このような誤検出の可能性が低い。そこで、領域Ｅにおいて検出された場合は、実際に当該判定対象者が領域Ｅに移動していた可能性が高いので、隣接領域における検出データ（滞在時間及び移動回数）より大きく評価するのが好適である。そこで、図７に示された実施形態では、行列の要素のうち領域Ｅでの滞在時間と、領域Ｅへのまたは領域Ｅからの移動回数に、予め定めた重みを掛けている。
【００６８】
このようにして、その行動に特徴がある特定の判定対象者の要素を調整した後、上述した状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）を算出し、判定対象者の会合を判定する。
【００６９】
また、各領域に設定されるセンサの変形例として、ＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等の存在を検出するセンサに加えて、加速度センサ、音圧（音声）センサ、光センサ等の、位置に関する状態以外の物理量を計測するセンサを加えてもよい。この場合、図４または図７に示された行列の要素に、上記加速度センサ、音圧（音声）センサ、光センサ等による検出値を加えて、判定対象者間の状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）を求める。具体的には、例えば加速度センサ、音圧（音声）センサ、光センサ等による検出値により比較指数ｆ（ｄ）を算出し、状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）を以下の式（２）で求める。
Ｄ（Ｘ，Ｙ）＝ｆ（ａ）×ｉ＋ｆ（ｂ）×ｊ＋ｆ（ｃ）×ｋ＋ｆ（ｄ）×ｌ  …  （２）
ここで、ｉ，ｊ，ｋ，ｌはそれぞれ分析者が設定する重み定数（０〜任意の数）である。
【００７０】
例えば、加速度センサの場合、１０秒ごとに以下のような検出値が検出されたとすると、
判定対象者Ｘ［１０，２，１，０，０，０，０，２，２，２］
判定対象者Ｙ［０，２，１，０，１０，２０，３０，２０，２０，２０］
ｆ（ｄ）は、上記検出値ごとの差分から以下に例示された式（３）で算出する。
ｆ（ｄ）＝（１０−０）＋（２−２）＋（１−１）＋・・・・＋（２−２０） …（３）
あるいは、上記式の各項の２乗の和としてもよい。また、他の種類のセンサの検出値でも、同様に比較指数ｆ（ｄ）を算出することができる。
【００７１】
このようにして求めた加速度センサ等の検出値に基づく比較指数ｆ（ｄ）と、前述した比較指数ｆ（ａ）、ｆ（ｂ）、ｆ（ｃ）とから、上述した式（２）により状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）を算出し、判定対象者の会合を判定する。
【００７２】
図９には、本実施形態にかかる状態判定装置の動作例のフローが示される。図９において、位置情報取得部２８が、判定対象者全員の位置情報を、予め定めた時間幅毎に位置情報格納装置３６から取得すると（Ｓ１）、状態集合生成部３０は、上記位置情報から判定対象者の状態を生成し、上記時間幅毎に図４、図７に例示された行列の形式で状態集合を生成する（Ｓ２）。
【００７３】
次に、状態判定部３２は、Ｓ２で生成した状態集合に基づき、上述した比較指数ｆ（ａ）、ｆ（ｂ）、ｆ（ｃ）等を算出する（Ｓ３）。また、状態判定部３２は、Ｓ３で算出した比較指数を使用し、上記例示された式（１）、式（２）等に基づき状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）を上記時間幅毎に算出する（Ｓ４）。
【００７４】
次に、状態判定部３２は、Ｓ４で求めた上記時間幅毎の状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）と予め定めた閾値とに基づき、複数の判定対象者の間の会合の有無を判定する（Ｓ５）。
【００７５】
その後、状態判定部３２は、Ｓ１で位置情報を取得した判定対象者全員について判定処理が終了したか否かを確認し（Ｓ６）、全員について処理が終了していない場合には、Ｓ２からの工程を繰り返す。また、全員について処理が終了している場合には、判定結果出力部３４が上記状態判定部３２の判定結果を組織分析装置１０２等の出力先に出力する（Ｓ７）。
【００７６】
上述した、図９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。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本実施形態にかかる状態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状態判定装置の機能ブロック図である。
【図３】位置情報格納装置に格納された位置情報の例を示す図である。
【図４】本実施形態にかかる状態集合生成部が生成した状態集合の例を示す図である。
【図５】図４に示された状態集合を判定対象者の動きとして表した図である。
【図６】比較指数ｆ（ａ）、ｆ（ｂ）、ｆ（ｃ）に基づいて求めた判定対象者間の状態比較指数Ｄ（Ｘ，Ｙ）の例を示す図である。
【図７】本実施形態にかかる状態集合生成部が生成した状態集合の他の例を示す図である。
【図８】ある領域とその領域に隣接する隣接領域との関係の説明図である。
【図９】本実施形態にかかる状態判定装置の動作例のフロー図である。
【符号の説明】
【００７８】
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  位置情報取得部、３０  状態集合生成部、３２  状態判定部、３４  判定結果出力部、３６  位置情報格納装置、１００  状態判定装置、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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