(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集手段と、
前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得手段と、
前記作業者の前記活動情報を記憶する手段と、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出する手段と、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶する手段と、
前記作業者の属するグループの活動に関わるグループ活動情報を収集する手段と、
前記グループの活動の評価者から前記グループの活動に関する主観評価であるグループ活動評価を取得する手段と、
前記グループ活動情報を記憶する手段と、
前記グループ活動情報の空間から前記グループ活動評価の空間への所定の第２の写像関数を用いて、前記グループ活動情報を写像した値が当該グループ活動に対する前記グループ活動評価の所定の範囲に入るように、該第２の写像関数のパラメータであるグループ活動評価モデルを算出する手段と、
前記グループ活動評価モデルを記憶する手段と、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出する手段と、
前記グループ活動評価モデルの算出に用いた前記グループ活動情報以外の前記グループ活動情報を、前記グループ活動評価モデルで決定される前記第２の写像関数で写像したグループ活動評価値を算出する手段と、
を備えることを特徴とする知的生産性評価装置。
【請求項２】
前記作業者の活動の結果を利用する利用者の利用活動に関わる利用情報を収集する手段と、
前記利用活動に対する前記利用者の主観評価である利用評価を取得する手段と、
前記利用者の利用情報を記憶する手段と、
前記利用情報の空間から前記利用評価の空間への所定の第３の写像関数を用いて、前記利用者の利用情報を写像した値が該利用者の当該利用評価の所定の範囲に入るように、該第３の写像関数のパラメータである利用者活動評価モデルを算出する手段と、
前記利用者活動評価モデルを記憶する手段と、
前記利用者活動評価モデルの算出に用いた前記利用情報以外の前記利用情報を、前記利用者活動評価モデルで決定される前記第３の写像関数で写像した利用者評価値を算出する手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の知的生産性評価装置。
【請求項３】
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集手段と、
前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得手段と、
前記作業者の前記活動情報を記憶する手段と、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出する手段と、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶する手段と、
前記作業者の活動の結果を利用する利用者の利用活動に関わる利用情報を収集する手段と、
前記利用活動に対する前記利用者の主観評価である利用評価を取得する手段と、
前記利用者の利用情報を記憶する手段と、
前記利用情報の空間から前記利用評価の空間への所定の第３の写像関数を用いて、前記利用者の利用情報を写像した値が該利用者の当該利用評価の所定の範囲に入るように、該第３の写像関数のパラメータである利用者活動評価モデルを算出する手段と、
前記利用者活動評価モデルを記憶する手段と、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出する手段と、
前記利用者活動評価モデルの算出に用いた前記利用情報以外の前記利用情報を、前記利用者活動評価モデルで決定される前記第３の写像関数で写像した利用者評価値を算出する手段と、
を備えることを特徴とする知的生産性評価装置。
【請求項４】
前記収集手段は、前記作業者の活動情報として、前記作業者の位置情報、前記作業者の視線情報、前記作業者が活動を行う周辺の環境音情報、前記作業者の発話音声情報、前記作業者の計算機入力部の操作情報、前記作業者のソフトウェアの操作情報、または、前記作業者のオフィス内什器操作情報、のうち少なくとも一つを収集することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の知的生産性評価装置。
【請求項５】
前記収集手段は、前記作業者の作業の対象となるファイル、前記作業者が参加するミーティングを活動単位として活動情報を抽出し、
前記入力手段は、前記収集手段で抽出した活動単位ごとに、前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を入力する、
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の知的生産性評価装置。
【請求項６】
作業者の活動の知的生産性を評価する装置が行う知的生産性評価方法であって、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集ステップと、
前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得ステップと、
前記作業者の前記活動情報を記憶するステップと、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出するステップと、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶するステップと、
前記作業者の属するグループの活動に関わるグループ活動情報を収集するステップと、
前記グループの活動の評価者から前記グループの活動に関する主観評価であるグループ活動評価を取得するステップと、
前記グループ活動情報を記憶するステップと、
前記グループ活動情報の空間から前記グループ活動評価の空間への所定の第２の写像関数を用いて、前記グループ活動情報を写像した値が当該グループ活動に対する前記グループ活動評価の所定の範囲に入るように、該第２の写像関数のパラメータであるグループ活動評価モデルを算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルを記憶するステップと、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルの算出に用いた前記グループ活動情報以外の前記グループ活動情報を、前記グループ活動評価モデルで決定される前記第２の写像関数で写像したグループ活動評価値を算出するステップと、
を備えることを特徴とする知的生産性評価方法。
【請求項７】
前記作業者の活動の結果を利用する利用者の利用活動に関わる利用情報を収集するステップと、
前記利用活動に対する前記利用者の主観評価である利用評価を取得するステップと、
前記利用者の利用情報を記憶するステップと、
前記利用情報の空間から前記利用評価の空間への所定の第３の写像関数を用いて、前記利用者の利用情報を写像した値が該利用者の当該利用評価の所定の範囲に入るように、該第３の写像関数のパラメータである利用者活動評価モデルを算出するステップと、
前記利用者活動評価モデルを記憶するステップと、
前記利用者活動評価モデルの算出に用いた前記利用情報以外の前記利用情報を、前記利用者活動評価モデルで決定される前記第３の写像関数で写像した利用者評価値を算出するステップと、
を備えることを特徴とする請求項６に記載の知的生産性評価方法。
【請求項８】
作業者の活動の知的生産性を評価する装置が行う知的生産性評価方法であって、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集ステップと、
前記作業者自身の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得ステップと、
前記作業者の活動情報を記憶するステップと、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出するステップと、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶するステップと、
前記作業者の活動の結果を利用する利用者の利用活動に関わる利用情報を収集するステップと、
前記利用活動に対する前記利用者の主観評価である利用評価を取得するステップと、
前記利用者の利用情報を記憶するステップと、
前記利用情報の空間から前記利用評価の空間への所定の第３の写像関数を用いて、前記利用者の利用情報を写像した値が該利用者の当該利用評価の所定の範囲に入るように、該第３の写像関数のパラメータである利用者活動評価モデルを算出するステップと、
前記利用者活動評価モデルを記憶するステップと、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出するステップと、
前記利用者活動評価モデルの算出に用いた前記利用情報以外の前記利用情報を、前記利用者活動評価モデルで決定される前記第３の写像関数で写像した利用者評価値を算出するステップと、
を備えることを特徴とする知的生産性評価方法。
【請求項９】
前記収集ステップは、前記作業者の活動情報として、前記作業者の位置情報、前記作業者の視線情報、前記作業者が活動を行う周辺の環境音情報、前記作業者の発話音声情報、前記作業者の計算機入力部の操作情報、前記作業者のソフトウェアの操作情報、または、前記作業者のオフィス内什器操作情報、のうち少なくとも一つを収集することを特徴とする請求項６ないし８のいずれか１項に記載の知的生産性評価方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集ステップと、
前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得ステップと、
前記作業者の前記活動情報を記憶するステップと、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出するステップと、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶するステップと、
前記作業者の属するグループの活動に関わるグループ活動情報を収集するステップと、
前記グループの活動の評価者から前記グループの活動に関する主観評価であるグループ活動評価を取得するステップと、
前記グループ活動情報を記憶するステップと、
前記グループ活動情報の空間から前記グループ活動評価の空間への所定の第２の写像関数を用いて、前記グループ活動情報を写像した値が当該グループ活動に対する前記グループ活動評価の所定の範囲に入るように、該第２の写像関数のパラメータであるグループ活動評価モデルを算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルを記憶するステップと、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルの算出に用いた前記グループ活動情報以外の前記グループ活動情報を、前記グループ活動評価モデルで決定される前記第２の写像関数で写像したグループ活動評価値を算出するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、非定型・創造的業務活動を評価するシステムに関し、作業者の主観的評価および活動情報に基づいて知的活動を評価する知的生産性評価装置、知的生産性評価方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業組織において、組織の生産性を評価することは重要な課題である。生産性の測定は古くから行われており、その評価式は「生産性＝産出量／投入コスト」で定義され、企業の生産システムの効率性を計る尺度として扱われてきた。製造部門や営業部門などの場合、産出量および投入コストは特定化しやすいため、多くの部門で適用されてきた。
【０００３】
しかしながら、企画業務従事者、研究員、および管理的職業従事者など、業務の大半が非定型・創造的業務である部門では、同様の方法での生産性評価は困難とされる。なぜなら、非定型・創造的業務における産出物は新しいアイデア、企画案、報告書、知識、ノウハウなどであるため、量的な観点だけで評価することが難しい。そのため、非定型・創造的業務部門の評価においては、質的観点の評価が重要であるといわれている。
【０００４】
一般的に質的観点の評価については多面観察評価（３６０度評価）と呼ばれる方法がある（非特許文献１）。多面観察評価では、組織のメンバはそれぞれの活動について上司、部下、同僚などの複数の関係者から網羅的に評価を受ける。その後、それら多様な視点からの評価は、上司一人では捉えきれない活動を含んだ包括的な人材評価や、自己評価と他者評価の差異によって気づきを与える人材育成に用いられる。
【０００５】
特許文献１では、計算機を操作している作業者の行動状態を示す行動指標を、センサネットワークシステムから得られる情報を用いて算出し、特定された作業者の作業に対して、行動指標を作業の品質を表す作業品質情報として関連付けるシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−２１１５７４号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】入江崇介ほか、“多面観察評価手法の特性に関する検討 −一般化可能性理論によるアプローチ−”、日本テスト学会、 第二大会発表抄録集、 pp.68-69, 2004
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
非定型・創造的業務の知的生産性評価を行うには、産出物の質的評価が必要となる。質的評価は、作業者が作業結果を出力した際の作業者の業務状況だけでなく、その作業結果を利用した利用者に与えた影響も考慮すべきである。さらには、作業者は部署などのグループに属しているため、部署間や社外とのコミュニケーションを重視したり、定期的な報告を重視するなど、業務に対してグループとして求められる活動（グループ活動ポリシー）が評価に関連する。そのため、単純な産出数などの定量的指標での評価は難しく、多面観察評価のような包括的かつ主観的な評価が必要である。
【０００９】
しかしながら、多面観察評価を用いる場合では、第一の課題として、各メンバが独自に定めた評価基準によって主観評価されるため、各メンバの評価能力のばらつきによって評価結果の妥当性が損なわれる点がある。すなわち各メンバがどのような活動を良いと判断するかは、各メンバに委ねられており、必ずしも組織やグループとして求める活動が正しく評価されるとは限らない。
【００１０】
特許文献１のシステムでは、センサ情報から、特定の作業者の行動状態を算出し作業者の作業品質として関連付けているが、作業者の定量的な状態のみを質的評価に用いている。これでは、特に作業者が算出した結果を利用した利用者がどのような影響を受けているか、および作業者の属するグループの観点で望ましい行動が行われているかといった要素が考慮されておらず、作業者の作業そのものおよび作業に関わる産出物を正しく評価することができない。
【００１１】
本発明は上述のような事情に鑑みてなされたものであり、作業者の所属するグループの活動ポリシーを踏まえて、または、活動の結果を利用する他者の評価を踏まえて、活動の知的生産性を自動的に評価する知的生産性評価装置、知的生産性評価方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る知的生産性評価装置は、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集手段と、
前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得手段と、
前記作業者の前記活動情報を記憶する手段と、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出する手段と、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶する手段と、
前記作業者の属するグループの活動に関わるグループ活動情報を収集する手段と、
前記グループの活動の評価者から前記グループの活動に関する主観評価であるグループ活動評価を取得する手段と、
前記グループ活動情報を記憶する手段と、
前記グループ活動情報の空間から前記グループ活動評価の空間への所定の第２の写像関数を用いて、前記グループ活動情報を写像した値が当該グループ活動に対する前記グループ活動評価の所定の範囲に入るように、該第２の写像関数のパラメータであるグループ活動評価モデルを算出する手段と、
前記グループ活動評価モデルを記憶する手段と、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出する手段と、
前記グループ活動評価モデルの算出に用いた前記グループ活動情報以外の前記グループ活動情報を、前記グループ活動評価モデルで決定される前記第２の写像関数で写像したグループ活動評価値を算出する手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の第２の観点に係る知的生産性評価装置は、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集手段と、
前記作業者自身の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得手段と、
前記作業者の活動情報を記憶する手段と、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出する手段と、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶する手段と、
前記作業者の活動の結果を利用する利用者の利用活動に関わる利用情報を収集する手段と、
前記利用活動に対する前記利用者の主観評価である利用評価を取得する手段と、
前記利用者の利用情報を記憶する手段と、
前記利用情報の空間から前記利用評価の空間への所定の第３の写像関数を用いて、前記利用者の利用情報を写像した値が該利用者の当該利用評価の所定の範囲に入るように、該第３の写像関数のパラメータである利用者活動評価モデルを算出する手段と、
前記利用者活動評価モデルを記憶する手段と、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出する手段と、
前記利用者活動評価モデルの算出に用いた前記利用情報以外の前記利用情報を、前記利用者活動評価モデルで決定される前記第３の写像関数で写像した利用者評価値を算出する手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明の第３の観点に係る知的生産性評価方法は、
作業者の活動の知的生産性を評価する装置が行う知的生産性評価方法であって、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集ステップと、
前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得ステップと、
前記作業者の前記活動情報を記憶するステップと、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出するステップと、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶するステップと、
前記作業者の属するグループの活動に関わるグループ活動情報を収集するステップと、
前記グループの活動の評価者から前記グループの活動に関する主観評価であるグループ活動評価を取得するステップと、
前記グループ活動情報を記憶するステップと、
前記グループ活動情報の空間から前記グループ活動評価の空間への所定の第２の写像関数を用いて、前記グループ活動情報を写像した値が当該グループ活動に対する前記グループ活動評価の所定の範囲に入るように、該第２の写像関数のパラメータであるグループ活動評価モデルを算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルを記憶するステップと、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルの算出に用いた前記グループ活動情報以外の前記グループ活動情報を、前記グループ活動評価モデルで決定される前記第２の写像関数で写像したグループ活動評価値を算出するステップと、
を備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明の第４の観点に係る知的生産性評価方法は、
作業者の活動の知的生産性を評価する装置が行う知的生産性評価方法であって、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集ステップと、
前記作業者自身の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得ステップと、
前記作業者の活動情報を記憶するステップと、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出するステップと、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶するステップと、
前記作業者の活動の結果を利用する利用者の利用活動に関わる利用情報を収集するステップと、
前記利用活動に対する前記利用者の主観評価である利用評価を取得するステップと、
前記利用者の利用情報を記憶するステップと、
前記利用情報の空間から前記利用評価の空間への所定の第３の写像関数を用いて、前記利用者の利用情報を写像した値が該利用者の当該利用評価の所定の範囲に入るように、該第３の写像関数のパラメータである利用者活動評価モデルを算出するステップと、
前記利用者活動評価モデルを記憶するステップと、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出するステップと、
前記利用者活動評価モデルの算出に用いた前記利用情報以外の前記利用情報を、前記利用者活動評価モデルで決定される前記第３の写像関数で写像した利用者評価値を算出するステップと、
を備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明の第５の観点に係るプログラムは、コンピュータに、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集ステップと、
前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得ステップと、
前記作業者の前記活動情報を記憶するステップと、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出するステップと、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶するステップと、
前記作業者の属するグループの活動に関わるグループ活動情報を収集するステップと、
前記グループの活動の評価者から前記グループの活動に関する主観評価であるグループ活動評価を取得するステップと、
前記グループ活動情報を記憶するステップと、
前記グループ活動情報の空間から前記グループ活動評価の空間への所定の第２の写像関数を用いて、前記グループ活動情報を写像した値が当該グループ活動に対する前記グループ活動評価の所定の範囲に入るように、該第２の写像関数のパラメータであるグループ活動評価モデルを算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルを記憶するステップと、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルの算出に用いた前記グループ活動情報以外の前記グループ活動情報を、前記グループ活動評価モデルで決定される前記第２の写像関数で写像したグループ活動評価値を算出するステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、複数の作業者を含むグループの活動について、産出作業、利用状態およびグループ活動ポリシーの観点を偏りなく反映して、グループ内の各業務の知的生産性を包括的に評価することができる。また、活動状態から作業者、利用者、グループの主観的評価を自動的に算出することができるため、各人に負担をかけることなく、各人の認識を踏まえた生産性評価が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の形態１に係る知的生産性評価装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１における活動事例および作業者の主観評価入力とそれに対する活動情報収集範囲の例を示す図である。
【図３】活動情報の例を示す図である。
【図４】活動評価モデルの生成方法の例を示す図である。
【図５】グループ活動情報の例を示す図である。
【図６】グループ活動評価モデルの生成方法の例を示す図である。
【図７】知的活動評価算出時の活動の例を示す図である。
【図８】知的活動評価値算出の例を示す図である。
【図９Ａ】活動評価モデル生成の動作の一例を示すフローチャートである。
【図９Ｂ】グループ活動評価モデル生成の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０Ａ】活動評価モデル関数パラメータを設定する動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０Ｂ】グループ活動評価モデル関数パラメータを設定する動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態１に係る知的活動評価の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態２に係る知的生産性評価装置の構成例を示すブロック図である。
【図１３】利用評価モデルの生成方法の例を示す図である。
【図１４】実施の形態２に係る知的活動評価値算出の例を示す図である。
【図１５】利用評価モデル生成の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】利用評価モデル関数パラメータを設定する動作の一例を示すフローチャートである。
【図１７】実施の形態２に係る知的活動評価の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施の形態に係る知的生産性評価装置の物理的な構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または相当部分には同じ符号を付す。
【００２０】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る知的生産性評価装置の構成例を示すブロック図である。実施の形態１における知的生産性評価装置１０は、活動情報収集部１１、活動評価取得部１２、活動情報記憶部１３、活動評価モデル生成部１４、活動評価モデル記憶部１５、グループ活動情報収集部２１、グループ活動評価取得部２２と、グループ活動情報記憶部２３、グループ活動評価モデル生成部２４、グループ活動評価モデル記憶部２５、および知的活動評価部２６を備える。知的生産性評価装置１０には、通信ネットワーク（図示せず）を介して作業者端末３０が接続される。また、知的生産性評価装置１０には、活動ＤＢ２７が接続される。
【００２１】
作業者端末３０は、作業者が保持して使用する端末である。作業者端末３０は例えば、マイクロフォン３１、位置検出センサ３２、視線検出センサ３３および計算機操作取得部３４を備える。マイクロフォン３１は、作業者の発生する音声や周囲の音響を検出する。位置検出センサ３２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）または無線ＬＡＮなどから受信する電波の到来方向などによって作業者端末３０の位置を検出する。
【００２２】
視線検出センサ３３は、作業者に装着されて作業者の視線方向を検出する。また計算機操作取得部３４は、作業者が使用する計算機（作業者端末３０でもあり得る）の操作情報を取得する。作業者端末３０は、マイクロフォン３１、位置検出センサ３２、視線検出センサ３３および計算機操作取得部３４で検出した情報を、知的生産性評価装置１０に送信する。
【００２３】
活動情報収集部１１は、センサなどから自動的に得られる情報に基づいて作業者の活動に関わる情報を収集する。作業者は業務活動によって資料や報告書、発言など何らかの産出物を生成する者である。活動情報収集部１１では、ファイル作成作業や会議実施など、作業者の活動に関わる情報を日常的に収集する。利用する装置の例としては、位置検出センサ、加速度センサ、計算機内の操作取得プログラム、など各種センサの情報が挙げられる。
【００２４】
活動評価取得部１２は、作業者が行った活動の主観評価をその作業者に入力させる。活動情報記憶部１３は、活動情報収集部１１からの情報と活動評価取得部１２の情報を関連付けて記憶する。
【００２５】
活動評価モデル生成部１４は、活動情報記憶部１３に蓄積された情報に基づいて、作業者の活動に基づく活動評価モデルを生成する。活動評価モデルとは、活動情報の空間から活動主観評価の空間への所定の写像関数を用いて、作業者の活動情報を写像した値がその作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように設定された、その写像関数のパラメータである。設定されたパラメータで決定される写像関数を活動評価モデルともいう。活動評価モデル記憶部１５は、活動評価モデル生成部１４で生成された作業者の活動評価モデルを記憶する。
【００２６】
グループ活動情報収集部２１は、センサなどから自動的に得られる情報に基づいてグループの活動に関わる情報を収集する。グループ活動評価取得部２２は、グループ活動の評価者にグループ活動に関する評価（グループ活動評価）を入力させる。グループ活動情報記憶部２３は、グループ活動情報収集部２１からの情報とグループ活動評価取得部２２の情報を関連付けて記憶する。
【００２７】
グループ活動評価モデル生成部２４は、グループ活動情報記憶部２３に蓄積された情報に基づいて、グループ活動とその評価の関係であるグループ活動評価モデルを生成する。グループ活動評価モデルとは、活動評価モデルと同じように、グループ活動情報の空間からグループ活動評価の空間への所定の写像関数を用いて、グループ活動情報を写像した値がそのグループ活動評価の所定の範囲に入るように設定された、その写像関数のパラメータである。設定されたパラメータで決定される写像関数をグループ活動評価モデルともいう。グループ活動評価モデル記憶部２５は、グループ活動評価モデル生成部２４で生成されたグループの活動評価モデルを記憶する。
【００２８】
活動ＤＢ２７には、対象のグループの各作業者の活動の情報が記憶される。活動ＤＢ２７は、活動情報記憶部１３およびグループ活動情報記憶部２３と同様に活動情報およびグループ活動情報を記憶するが、活動評価モデルおよびグループ活動評価モデルの生成に用いた情報以外の活動情報およびグループ活動情報を含む。活動ＤＢ２７に記憶される情報は、活動情報収集部１１およびグループ活動情報収集部２１から送られる。あるいは、知的生産性評価装置１０の外部から与えられてもよい。
【００２９】
知的活動評価部２６は、活動評価モデル記憶部１５に記憶された作業者活動評価モデルと、グループ活動評価モデル記憶部２５に記憶されたグループ活動評価モデルとを用いて、グループの活動情報が蓄積された活動ＤＢ２７の情報に対して２つの観点からの主観評価を加味した知的活動評価を算出する。
【００３０】
グループ活動情報収集部２１では、コミュニケーションやファイル共有など、グループの活動全体に関わる情報を日常的に収集する。利用する装置の例としては、環境設置型のカメラやマイクロフォン、ファイルサーバーのアクセス情報取得装置などが挙げられる。
【００３１】
活動評価取得部１２では、作業者に対して現在の気分・心理状態の入力を要求して活動状態の評価を間接的に算出する方法でも、直接的に現在の活動状態に対する評価を要求する方法でもよい。
【００３２】
グループ活動評価取得部２２は、グループの活動方針を決定する職にあたる者がグループの活動に対する主観評価を入力する。評価者はグループによって複数人でもよい。
【００３３】
活動評価モデル生成部１４、およびグループ活動評価モデル生成部２４が、評価モデルを生成するタイミングは、知的活動評価値を算出するタイミングに同時に行ってもよいし、あらかじめ設定した任意のタイミングで行ってもよい。同様に、知的活動評価部２６が知的活動の評価値を算出するタイミングは、常時行ってもよいし、業務の評価や振り返りなどの適当なタイミングで行ってもよい。  
【００３４】
図２は、実施の形態１における活動事例および作業者の主観評価入力とそれに対する活動情報収集範囲の例を示す。以下の説明では、作業者数は３名（Ｍ＝３）であり、センサデータはマイクロフォン３１、位置検出センサ３２、視線検出センサ３３および計算機操作取得部３４を用いるシステムを例に挙げる。また説明する例では、全ての作業者がグループの活動方針を決定する職にあたる者とする。
【００３５】
図２は、各作業者の活動を長方形の枠で示す。作業者１では、資料作成Ｗ１、会議Ｗ２および資料閲覧Ｗ３が活動である。矢印線はセンサデータの収集を行う時間範囲を示す。また、主観評価入力は、各作業者がその活動に対して行う評価を入力した時点を示す。資料閲覧については、活動情報に含めて考えてもよいし、実施の形態２で説明する利用情報として活動情報と分けて考えてもよい。
【００３６】
各作業者の業務活動中は、マイクロフォン３１からの音声情報、位置検出センサ３２からの位置情報、および計算機内の操作情報などを常時収集する。作業者には、業務中の任意のタイミングで、主観評価値の入力を求める。活動主観評価の入力要求はＷｅｂページや質問紙によってその時点の心理的状態を回答させる。
【００３７】
グループ活動主観評価の入力要求はＷｅｂページや質問紙によってその時点のグループ全体としての活動状態を評価させる。主観評価の回答が入力された時点で、当該回答の入力の直前の一定時間に収集したセンサ情報から、ファイル作成や会議実施などの作業者活動情報、コミュニケーション状態やファイル共有状態などのグループ活動情報を抽出する。
【００３８】
センサ情報から抽出した活動情報の具体例を図３に示す。図３の例では、活動情報として、収集対象時間内におけるファイル作成時間や会議時間に加えて、当該作業時間における周囲の環境音量、発言時間、キーボード入力量、マウス移動量などを抽出する。
【００３９】
図３は、１つの活動情報が１行に表されている。１つの活動情報は、作業者、主観評価V(w)、作業情報の項目（C1(w)〜C4(w)．．．）を含む。図３の例では、作業者ｍ１の活動集合Wcreate(m1)は、｛ｗ１，ｗ２｝である。ここでは、活動ｗ３は資料閲覧であり、活動には含めていない。
【００４０】
図４は、活動評価モデルの生成方法の例を示す図である。活動評価モデルの生成方法は、抽出した活動情報の各値と主観評価の間の関係を表す関数を、その関数に活動情報の各値を当てはめて求めた値がその活動情報に対する主観評価値の所定の範囲に入るように、関数のパラメータを設定する。例えば、評価モデル（写像関数）を活動情報の各要素の重み付き線形和で表す関数とした場合、各要素に関する重み係数がパラメータとなる。パラメータの推定は、記憶した活動情報と主観評価の組み合わせを用いて行う。例えば、活動情報から算出される主観評価推定値と実際の主観評価の誤差が最小となるような基準で、パラメータを更新しながら繰り返し誤差を評価する。図４の更新式は、パラメータの最適化方法に最急降下法を用いた場合を示す。
【００４１】
図５は、グループ活動情報の例を示す。図５の各行は１つのグループ活動情報を表す。グループ活動情報には、各評価者（ｍ１〜ｍ３）の主観評価（グループ活動評価）と、グループ活動情報の項目（C1(R)〜C4(R)．．．）を含む。グループ活動情報の項目としては、収集対象時間内における、グループ内コミュニケーションの作業者分散、グループ間コミュニケーション量、ファイル共有のネットワーク構造、ファイルの共有作業者に基づく重要性（ファイル重要度）、などを抽出する。評価者が複数の場合、グループ活動評価は例えば、各評価者の評価の加重平均（図５の下の式）を用いることができる。
【００４２】
ファイル共有のネットワーク構造は、作業者から作業者へのファイル共有の伝播の形式を表すもので、作業者Ａ→作業者Ｂ→作業者Ｃのように直列に共有の連鎖が起きる場合と作業者Ａ→作業者ＢおよびＣのように並列に起きる場合とを区別するために算出する。ネットワーク構造には、例えばネットワークの幅と深さの比率などを用いる。
【００４３】
ファイルの共有作業者に基づく重要性は、ファイル共有に関わる作業者構成を考慮した値を算出する。例えば、普段あまりファイルを共有しない人が共有したファイルの重要度を上げたり、ファイル共有をよくする特定作業者と異なる作業者が共有に加わった場合のファイル重要度を上げたりするように定義する。
【００４４】
図６は、グループ活動評価モデルの生成方法の例を示す図である。グループ評価モデルの生成方法は、抽出したグループ活動情報の各値とグループ活動評価の間の関係を表す関数を、その関数にグループ活動情報の各値を当てはめて求めた値がそのグループ活動情報に対するグループ活動評価値の所定の範囲に入るように、関数のパラメータを設定する。例えば、評価モデル（写像関数）をグループ活動情報の各要素の重み付き線形和で表す関数とした場合、各要素に関する重みがパラメータとなる。パラメータの推定は、記憶したグループ活動情報とグループ活動評価の組み合わせを用いて行う。例えば、グループ活動情報から算出されるグループ活動評価推定値と実際のグループ活動評価の誤差が最小となるような基準で、パラメータを更新しながら繰り返し誤差を評価する。図６の更新式は、パラメータの最適化方法に最急降下法を用いた場合を示す。
【００４５】
活動評価モデルおよびグループ活動評価モデルが記憶された後は、あらかじめ記憶した活動ＤＢ２７もしくはモデル作成後に収集した活動情報およびグループ活動情報に基づいて、知的活動評価を行う。具体的な評価対象となる活動例を図７に示す。
【００４６】
図７の例では、作業者１が作成（Ｗ１）した資料Ａを作業者２が資料Ｂ作成（Ｗ６）中に閲覧（Ｗ５）している。また、作業者１は、会議Ｂ（Ｗ３）中に作業者３が作成（Ｗ１０）した資料Ｃを閲覧（Ｗ４）している。
【００４７】
図８は、知的活動評価値算出の例を示す。知的活動評価式IP(G)は、例えば作業者の各作業活動についての活動評価値（Vcreate(m,w)）に、それぞれの活動に対するグループ活動評価値（Vgroup(R(w)）を重み付けして加算する式として定義できる。
【００４８】
ここでは、作業者の知的活動評価値Vcreate(m,w)を、各活動の定量的出力値Ocreate(m,a)と、当該業務活動から評価モデルに基づいて算出される主観評価値Screate(m,c)を係数とした線形和で表している。具体的には、ファイル作成作業については、作成作業回数、作業時間およびファイルサイズを定量的実績値とし、周囲の環境音、発言数、マウス操作量など、ファイル作成時の作業活動から主観評価値を算出するなどである。全ての作業者の全活動について定量的な活動実績と活動状態から推定する主観評価値を算出する。
【００４９】
さらに各活動のグループ活動としての評価値は、それらの活動に含まれる情報リソース（資料Ａ、会議Ａなど）の活用状態を踏まえて算出する。具体的には、ファイルの共有作業者分散、コミュニケーションの作業者分散などのグループ活動情報から、望ましい状態であれば大きな値になるように設定する。
【００５０】
以上の手順を行うことで、作業者およびグループの観点での主観的評価を踏まえて、各作業者の日々の活動から自動的に知的活動評価値を算出することができる。算出する評価値は業務評価および振り返り方法に応じて提示方法を変える。例えば、グループ全体の知的活動評価値のみを提示してもよいし、作業者個別の知的活動評価値を別に振り返るように提示してもよい。
【００５１】
図９Ａは、活動評価モデル生成の動作の一例を示すフローチャートである。はじめに、作業者の活動に関わる情報を収集する（ステップＳ１１）。活動情報を収集して主観評価の取得を行わない場合は（ステップＳ１２；ＮＯ）、活動情報収集を繰り返す。主観評価の取得を行う場合（ステップＳ１２；ＹＥＳ）、作業者に活動評価の入力を要求する（ステップＳ１３）。主観評価の入力は、活動情報の収集と並行して、業務中にシステムが設定したタイミングで対象の作業者に入力を要求する。評価入力がなければ（ステップＳ１４；ＮＯ）、ステップＳ１１に戻って活動情報収集を繰り返す。評価入力があれば（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、活動情報および主観評価を活動情報記憶部１３に記憶する（ステップＳ１５）。
【００５２】
活動主観評価を取得したのち、活動評価モデルを生成するのでなければ（ステップＳ１６；ＮＯ）、ステップＳ１１に戻って活動情報収集から繰り返す。ある程度の活動情報と主観評価が蓄積されたのちに、学習機能によって活動評価モデルの生成を行う。活動評価モデルを生成する場合は（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、記憶した活動情報と活動主観評価から、活動評価モデルの関数パラメータを設定して（ステップＳ１７）、活動評価モデル生成を終了する。
【００５３】
図９Ｂは、グループ活動評価モデル生成の動作の一例を示すフローチャートである。活動評価モデルの生成と同様の手順で、はじめに、グループの観点での活動に関わる情報を収集する（ステップＳ２１）。グループ活動情報を収集して主観評価（グループ活動評価）の取得を行わない場合は（ステップＳ２２；ＮＯ）、グループ活動情報収集を繰り返す。主観評価（グループ活動評価）の取得を行う場合（ステップＳ２２；ＹＥＳ）、評価者にグループ活動評価の入力を要求する（ステップＳ２３）。グループ活動評価の入力は、グループ活動情報の収集と並行して、業務中にシステムが設定したタイミングで対象の評価者に入力を要求する。評価入力がなければ（ステップＳ２４；ＮＯ）、ステップＳ２１に戻ってグループ活動情報収集を繰り返す。グループ活動評価入力があれば（ステップＳ２４；ＹＥＳ）、グループ活動情報およびグループ活動評価をグループ活動情報記憶部２３に記憶する（ステップＳ２５）。
【００５４】
グループ活動評価を取得したのち、グループ活動評価モデルを生成するのでなければ（ステップＳ２６；ＮＯ）、ステップＳ２１に戻ってグループ活動情報収集から繰り返す。ある程度のグループ活動情報とグループ活動評価が蓄積されたのちに、学習機能によって活動評価モデルの生成を行う。グループ活動評価モデルを生成する場合は（ステップＳ２６；ＹＥＳ）、記憶したグループ活動情報とグループ活動評価から、グループ活動評価モデルの関数パラメータを設定して（ステップＳ２７）、グループ活動評価モデル生成を終了する。
【００５５】
その後は、生成した活動評価モデルおよびグループ活動評価モデルを用いて、常時収集される活動情報およびグループ活動情報についてそれぞれの主観評価を推定することができる。最後に推定した主観評価値と活動情報を用いて知的活動の評価値を算出する。
【００５６】
図１０Ａは、活動評価モデル関数パラメータを設定する動作の一例を示すフローチャートである。図１０Ａは、図９ＡのステップＳ１７の詳細である。はじめに、活動情報と活動主観評価値の関係を表すパラメータの初期値を設定する（ステップＳ３１）。次に活動情報を呼び出して（ステップＳ３２）、それに対する活動主観評価値の推定値（推定主観評価値）を算出する（ステップＳ３３）。その後、推定主観評価値が実際に取得した活動主観評価値に近づくようにパラメータを修正する。例えば、活動情報から推定される推定主観評価値と実際の活動主観評価の誤差が最小となるような基準で、パラメータを更新しながら繰り返し評価する。パラメータの最適化方法は最急降下法など一般的な最適化方法を用いることができる。誤差があらかじめ設定した閾値以下になるなどの収束条件を満たしていなければ（ステップＳ３４；ＮＯ）、誤差が小さくなるようにパラメータを更新して（ステップＳ３５）、ステップＳ３２に戻って推定活動主観評価値算出を繰り返す。収束条件を満たした時点で（ステップＳ３４；ＹＥＳ）、得られたパラメータを活動評価モデルとして記憶して（ステップＳ３６）終了する。パラメータを決定するための方法は上記方法に限らず、他の学習手法および最適化方法を用いてもよい。
【００５７】
図１０Ｂは、グループ活動評価モデル関数パラメータを設定する動作の一例を示すフローチャートである。図１０Ｂは、図９ＢのステップＳ２７の詳細である。グループ活動評価モデル関数パラメータの設定は、図９Ａの活動評価モデル関数パラメータの設定と同様である。グループ活動情報とグループ活動評価値の関係を表すパラメータの初期値を設定する（ステップＳ４１）。次にグループ活動情報を呼び出して（ステップＳ４２）、それに対するグループ活動評価値の推定値（推定グループ活動評価値）を算出する（ステップＳ４３）。グループ活動情報から推定される推定グループ活動評価値と実際のグループ活動評価の誤差が、あらかじめ設定した閾値以下になるなどの収束条件を満たしていなければ（ステップＳ４４；ＮＯ）、誤差が小さくなるようにパラメータを更新して（ステップＳ４５）、ステップＳ４２に戻って推定グループ活動評価値算出を繰り返す。収束条件を満たした時点で（ステップＳ４４；ＹＥＳ）、得られたパラメータをグループ活動評価モデルとして記憶して（ステップＳ４６）終了する。
【００５８】
活動評価モデルおよびグループ評価モデルの生成方法は類似のもので行うことができる。ただし、生成に利用する活動情報は、作業者または評価者などそれぞれの観点に関連が高いものを用いる。また、用いる収集環境や業務内容によって異なる方法を採用するのが望ましい。
【００５９】
図１１は、実施の形態１に係る知的活動評価の動作の一例を示すフローチャートである。知的活動評価部２６は、作業者の活動情報を記憶した活動ＤＢ２７から、作業者およびグループの観点での活動情報を抽出する（ステップＳ５１）。知的活動評価部２６は、抽出した各活動情報について、活動評価モデルを呼び出して（ステップＳ５２）、活動主観評価値を算出する（ステップＳ５３）。
【００６０】
また、活動ＤＢ２７からグループの観点でグループ活動情報を抽出する（ステップＳ５４）。抽出したグループ活動情報について、グループ活動評価モデルを呼び出して（ステップＳ５５）、グループ活動評価値を算出する（ステップＳ５６）。
【００６１】
算出した活動主観評価値とグループ活動評価値を用いて、全ての活動情報の総合評価値を算出したり、類似活動別に分割して算出したりするなど、必要に応じて知的活動評価値を算出する（ステップＳ５７）。活動ＤＢ２７は評価モデル生成前にあらかじめ蓄積されたものを用いてもよいし、評価モデル生成後に、収集したものでもよい。
【００６２】
以上説明したように、本実施の形態１の知的生産性評価装置１０によれば、作業者の所属するグループの活動ポリシーを踏まえて、活動の知的生産性を自動的に評価することができる。特に複数の作業者を含むグループの活動について、産出作業およびグループ活動ポリシーの観点を偏りなく反映して、グループ内の各業務の知的生産性を包括的に評価することができる。また、活動状態から作業者およびグループの評価者の主観的評価を自動的に算出することができるため、各人に負担をかけることなく、各人の認識を踏まえた生産性評価が可能になる。
【００６３】
（実施の形態２）
図１２は、本発明の実施の形態２に係る知的生産性評価装置の構成例を示すブロック図である。図１２では、作業者端末３０を省略している。実施の形態２では、活動評価モデルとグループ活動評価モデルに加えて、活動の結果を利用する観点の利用評価モデルを用いて、知的生産性を評価する。実施の形態２における知的生産性評価装置１０は、実施の形態１の構成に加えて、利用情報収集部１６、利用活動評価取得部１７、利用活動情報記憶部１８、利用活動評価モデル生成部１９および利用活動評価モデル記憶部２０を備える。
【００６４】
利用情報収集部１６は、例えば利用者のコンピュータなどから自動的に得られる操作情報に基づいて利用者の活動（利用活動）に関わる情報（利用情報）を収集する。利用者は作業者の活動の結果である産出物を利用する者である。利用者は作業者と同じグループに属していなくてもよい。活動評価対象のグループに属する者は作業者にも利用者にもなり得る。
【００６５】
利用情報収集部１６では、ファイル閲覧作業など、利用者の利用活動に関わる情報を日常的に収集する。利用する装置の例としては、先に上げたものの他に、視線検出センサなど利用状態を推測する上で効果的と思われるセンサが挙げられる。また、利用者を撮影した画像から、利用したものを判定することも考えられる。
【００６６】
利用活動評価取得部１７は、利用者に利用活動に対する主観評価（利用評価）を入力させる。利用活動評価取得部１７では、利用者に対して現在の気分・心理状態の入力を要求して活動状態の評価を間接的に算出する方法でも、直接的に現在の活動状態（利用活動）に対する評価を要求する方法でもよい。利用活動評価の入力要求はＷｅｂページや質問紙によってその時点の心理的状態を回答させる方法を採用できる。例えば、閲覧したファイルが役に立ったかどうか、参考になったかどうかなどを質問して回答を入力させる方法を採用できる。
【００６７】
利用活動情報記憶部１８は、利用情報収集部１６からの利用情報と利用活動評価取得部１７の利用評価を関連付けて記憶する。利用活動評価モデル生成部１９は、利用活動情報記憶部１８に記憶された利用情報と利用評価から、利用者の活動に基づく活動評価モデルを生成する。利用活動評価モデル記憶部２０は、利用者活動評価モデル生成部１９で生成された利用者の利用活動評価モデルを記憶する。
【００６８】
実施の形態２の知的生産性評価装置１０は、実施の形態１と同様に活動評価モデルおよびグループ活動評価モデルを生成する。そして、それぞれ活動評価モデル記憶部１５およびグループ活動評価モデル記憶部２５に記憶する。
【００６９】
活動ＤＢ２７には、活動情報およびグループ活動情報に加えて、利用情報が記憶される。活動ＤＢ２７は、利用評価モデルの生成に用いた情報以外の利用情報を含む。活動ＤＢ２７に記憶される情報は、利用情報収集部１６から送らてもよいし、知的生産性評価装置１０の外部から与えられてもよい。
【００７０】
知的活動評価部２６は、活動評価モデル記憶部１５に記憶された活動評価モデルと、利用活動評価モデル記憶部２０に記憶された利用活動評価モデルと、グループ活動評価モデル記憶部２５に記憶されたグループ活動評価モデルと、を用いてグループの活動情報が蓄積された活動ＤＢ２７の情報に対して３つの観点からの主観評価を加味した知的活動評価を算出する。
【００７１】
実施の形態２では、活動評価モデル生成部１４、利用活動評価モデル生成部１９およびグループ活動評価モデル生成部２４が、それぞれ評価モデルを生成するタイミングは、知的活動評価値を算出するタイミングに同時に行ってもよいし、あらかじめ任意のタイミングで行ってもよい。同様に、知的活動評価部２６が知的活動の評価値を算出するタイミングは、常時行ってもよいし、業務の評価や振り返りなどの適切なタイミングで行ってもよい。  
【００７２】
利用情報収集部１６は、例えば図２のような活動事例から、活動主観評価の回答が入力された時点で、当該回答の入力の直前の一定時間に収集したセンサ情報から、活動情報とグループ活動情報に加えて、ファイルの閲覧などの利用者活動情報を抽出する。例えば、図２の資料閲覧は利用活動であって、閲覧した資料を特定する情報、閲覧した時間と場所、閲覧した資料から引用または編集した情報などが利用情報である。
【００７３】
また図３の活動情報から、利用者活動情報としては、収集対象時間内における既存ファイルの利用時間や会議発表聴講時間に加えて、当該利用時間におけるファイルおよび発表注視度合い、およびファイル内容引用量などを抽出する。図３の作業者ｍ１の活動ｗ３は、利用情報である。その場合、作業者ｍ１の利用活動の集合はWuse(m1)は、｛ｗ３｝である。
【００７４】
図１３は、利用評価モデルの生成方法の例を示す図である。利用評価モデルの生成では、抽出した利用情報の各値と利用評価の間の関係を表す関数を、その関数に利用情報の各値を当てはめて求めた値がその利用情報に対する利用評価値の所定の範囲に入るように、関数のパラメータを設定する。例えば、評価モデル（写像関数）を利用情報の各要素の重み付き線形和で表す関数とした場合、各要素に関する重みがパラメータとなる。パラメータの推定は、記憶した利用情報と利用評価の組み合わせを用いて行う。例えば、利用情報から算出される利用評価推定値と実際の利用評価の誤差が最小となるような基準で、パラメータを更新しながら繰り返し誤差を評価する。図１３の更新式は、パラメータの最適化方法に最急降下法を用いた場合を示す。
【００７５】
実施の形態１の活動評価モデルおよびグループ活動評価モデルに加えて、利用評価モデルが記憶された後は、あらかじめ記憶した活動ＤＢ２７もしくはモデル作成後に収集した活動情報、グループ活動情報および利用情報に基づいて、知的活動評価を行う。
【００７６】
図１４は、実施の形態２に係る知的活動評価値算出の例を示す図である。各作業者の活動の情報は、図８と同じものである。実施の形態２では、利用活動（例えばｗ３）について評価値（Vuse）を付与している。知的活動評価式は、例えば作業者の各作業活動についての知的活動評価値（Vcreate(m,w)）と利用者の各利用活動についての知的活動評価値（Vuse(m,w)）に、それぞれの活動に対するグループ活動評価値（Vgroup(R(w))）を重み付け加算する式として定義する。
【００７７】
ここでは、作業者の知的活動評価値Vcreate(m,w)を、各活動の定量的出力値Ocreate(m,a)と、当該業務活動から評価モデルに基づいて算出される主観評価値Screate(m,c)を係数とした線形和で表している。利用者の知的活動評価値Vuse(m,w)も利用活動（図１４ではｗ３）について同様の式で定義できる。具体的には、ファイル作成作業については、作成作業回数、作業時間およびファイルサイズを定量的実績値とし、周囲の環境音、発言数、マウス操作量など、ファイル作成時の作業活動から主観評価値を算出するなどである。全て作業者の全活動について定量的な活動実績と活動状態から推定する主観評価値を算出する。
【００７８】
さらに各活動のグループ活動としての評価値は、それらの活動に含まれる情報リソース（資料Ａ、会議Ａなど）の活用状態を踏まえて算出する。具体的には、ファイルの共有作業者分散、コミュニケーションの作業者分散などのグループ活動情報から、望ましい状態であれば大きな値になるように設定する。
【００７９】
図１５は、利用評価モデル生成の動作の一例を示すフローチャートである。はじめに、利用者の利用活動に関わる情報（利用情報）を収集する（ステップＳ６１）。利用情報を収集して主観評価の取得を行わない場合は（ステップＳ６２；ＮＯ）、利用情報収集を繰り返す。利用評価の取得を行う場合（ステップＳ６２；ＹＥＳ）、利用者に利用評価の入力を要求する（ステップＳ６３）。利用評価の入力は、利用情報の収集と並行して、業務中にシステムが設定したタイミングで対象の利用者に入力を要求する。評価入力がなければ（ステップＳ６４；ＮＯ）、ステップＳ６１に戻って利用情報収集を繰り返す。評価入力があれば（ステップＳ６４；ＹＥＳ）、利用情報および利用評価を利用活動情報記憶部１８に記憶する（ステップＳ６５）。
【００８０】
利用評価を取得したのち、利用評価モデルを生成するのでなければ（ステップＳ６６；ＮＯ）、ステップＳ６１に戻って利用情報収集から繰り返す。ある程度の利用情報と利用評価が蓄積されたのちに、学習機能によって利用評価モデルの生成を行う。利用評価モデルを生成する場合は（ステップＳ６６；ＹＥＳ）、記憶した利用情報と利用評価から、利用評価モデルの関数パラメータを設定して（ステップＳ６７）、利用評価モデル生成を終了する。
【００８１】
図１６は、利用評価モデル関数パラメータを設定する動作の一例を示すフローチャートである。図１６は、図１５のステップＳ６７の詳細である。はじめに、利用情報と利用評価値の関係を表すパラメータの初期値を設定する（ステップＳ７１）。次に利用情報を呼び出して（ステップＳ７２）、それに対する利用評価値の推定値（推定利用評価値）を算出する（ステップＳ７３）。その後、推定利用評価値が実際に取得した利用評価値に近づくようにパラメータを修正する。例えば、利用情報から推定される推定利用評価値と実際の利用評価の誤差が最小となるような基準で、パラメータを更新しながら繰り返し誤差を評価する。パラメータの最適化方法は最急降下法など一般的な最適化方法を用いることができる。誤差があらかじめ設定した閾値以下になるなどの収束条件を満たしていなければ（ステップＳ７４；ＮＯ）、誤差が小さくなるようにパラメータを更新して（ステップＳ７５）、ステップＳ７２に戻って推定利用評価値算出を繰り返す。収束条件を満たした時点で（ステップＳ７４；ＹＥＳ）、得られたパラメータを利用評価モデルとして記憶し（ステップＳ７６）、利用評価モデル関数パラメータ設定を終了する。パラメータを決定するための方法は上記方法に限らず、他の学習手法および最適化方法を用いてもよい。
【００８２】
図１７は、実施の形態２に係る知的活動評価の動作の一例を示すフローチャートである。知的活動評価部２６は、作業者の活動情報を記憶した活動ＤＢ２７から、作業者、利用者およびグループの観点での活動情報を抽出する（ステップＳ８１）。知的活動評価部２６は、抽出した各活動情報について、活動評価モデルを呼び出して（ステップＳ８２）、活動主観評価値を算出する（ステップＳ８３）。
【００８３】
また、活動ＤＢ２７から利用者の観点で利用情報を抽出する（ステップＳ８４）。抽出した利用情報について、利用評価モデルを呼び出して（ステップＳ８５）、利用評価値を算出する（ステップＳ８６）。
【００８４】
さらに、活動ＤＢ２７からグループの観点でグループ活動情報を抽出する（ステップＳ８７）。抽出したグループ活動情報について、グループ活動評価モデルを呼び出して（ステップＳ８８）、グループ活動評価値を算出する（ステップＳ８９）。
【００８５】
算出した活動主観評価値、利用評価値およびグループ活動評価値を用いて、全ての活動情報の総合評価値を算出したり、類似活動別に分割して算出したりするなど、必要に応じて知的活動評価値を算出する（ステップＳ９０）。活動ＤＢ２７は評価モデル生成前にあらかじめ蓄積されたものを用いてもよいし、評価モデル生成後に、収集したものでもよい。
【００８６】
以上の手順を行うことで、作業者、グループおよび利用者の観点での主観的評価を踏まえて、各作業者の日々の活動から自動的に知的活動評価値を算出することができる。算出する評価値は業務評価および振り返り方法に応じて提示方法を変える。例えば、グループ全体の知的活動評価値のみを提示してもよいし、作業者個別の知的活動評価値を別に振り返るように提示してもよい。
【００８７】
知的生産性評価装置１０は、実施の形態１で説明した活動評価モデルと、実施の形態２の利用評価モデルとを組み合わせて、グループ活動評価モデルを用いない構成とすることもできる。その場合、知的活動評価値を、例えば活動主観評価値と利用評価値の線形和とすることができる。知的評価値は線形和に限らず、活動主観評価値と利用評価値の積、それぞれの２乗の重み付け合計など様々な観点の評価式を設定することができる。
【００８８】
図１８は、図１または図１２に示す本発明の実施の形態に係る知的生産性評価装置の物理的な構成例を示すブロック図である。知的生産性評価装置１０は、図１８に示すように、制御部４１、主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、表示部４５および送受信部４６を備える。主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、表示部４５および送受信部４６はいずれも内部バス４０を介して制御部４１に接続されている。
【００８９】
制御部４１はＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、外部記憶部４３に記憶されている制御プログラム５０に従って、知的活動評価に係る処理を実行する。
【００９０】
主記憶部４２はＲＡＭ（Random-Access Memory）等から構成され、外部記憶部４３に記憶されている制御プログラム５０をロードし、制御部４１の作業領域として用いられる。
【００９１】
外部記憶部４３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random-Access Memory）、ＤＶＤ−ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成され、上述の処理を制御部４１に行わせるための制御プログラム５０を予め記憶し、また、制御部４１の指示に従って、この制御プログラム５０が記憶するデータを制御部４１に供給し、制御部４１から供給されたデータを記憶する。
【００９２】
操作部４４はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バスに接続するインタフェース装置から構成されている。
【００９３】
表示部４５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などから構成され、活動評価の結果などを表示する。
【００９４】
送受信部４６は、無線送受信機、無線モデムまたは網終端装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースから構成されている。送受信部４６を介して、活動評価に関する情報の送受信を行う。
【００９５】
図１および図１２に示す知的生産性評価装置１０の活動情報収集部１１、活動評価取得部１２、活動情報記憶部１３、活動評価モデル生成部１４、活動評価モデル記憶部１５、利用情報収集部１６、利用活動評価取得部１７、利用活動情報記憶部１８、利用活動評価モデル生成部１９、利用活動評価モデル記憶部２０、グループ活動情報収集部２１、グループ活動評価取得部２２と、グループ活動情報記憶部２３、グループ活動評価モデル生成部２４、グループ活動評価モデル記憶部２５、および知的活動評価部２６の処理は、制御プログラム５０が、制御部４１、主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、表示部４５および送受信部４６などを資源として用いて処理することによって実行する。
【００９６】
その他、前記のハードウエア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更および修正が可能である。
【００９７】
制御部４１、主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、内部バス４０などから構成される制御処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する知的生産性評価装置１０を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで知的生産性評価装置１０を構成してもよい。
【００９８】
また、知的生産性評価装置１０の機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
【００９９】
また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板(BBS：Bulletin Board System)に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。
【０１００】
上記の実施形態の一部または全部は、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。
【０１０１】
（付記１）作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集手段と、
前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得手段と、
前記作業者の前記活動情報を記憶する手段と、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出する手段と、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶する手段と、
前記作業者の属するグループの活動に関わるグループ活動情報を収集する手段と、
前記グループの活動の評価者から前記グループの活動に関する主観評価であるグループ活動評価を取得する手段と、
前記グループ活動情報を記憶する手段と、
前記グループ活動情報の空間から前記グループ活動評価の空間への所定の第２の写像関数を用いて、前記グループ活動情報を写像した値が当該グループ活動に対する前記グループ活動評価の所定の範囲に入るように、該第２の写像関数のパラメータであるグループ活動評価モデルを算出する手段と、
前記グループ活動評価モデルを記憶する手段と、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出する手段と、
前記グループ活動評価モデルの算出に用いた前記グループ活動情報以外の前記グループ活動情報を、前記グループ活動評価モデルで決定される前記第２の写像関数で写像したグループ活動評価値を算出する手段と、
を備えることを特徴とする知的生産性評価装置。
【０１０２】
（付記２）前記作業者の活動の結果を利用する利用者の利用活動に関わる利用情報を収集する手段と、
前記利用活動に対する前記利用者の主観評価である利用評価を取得する手段と、
前記利用者の利用情報を記憶する手段と、
前記利用情報の空間から前記利用評価の空間への所定の第３の写像関数を用いて、前記利用者の利用情報を写像した値が該利用者の当該利用評価の所定の範囲に入るように、該第３の写像関数のパラメータである利用者活動評価モデルを算出する手段と、
前記利用者活動評価モデルを記憶する手段と、
前記利用者活動評価モデルの算出に用いた前記利用情報以外の前記利用情報を、前記利用者活動評価モデルで決定される前記第３の写像関数で写像した利用者評価値を算出する手段と、
を備えることを特徴とする付記１に記載の知的生産性評価装置。
【０１０３】
（付記３）作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集手段と、
前記作業者自身の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得手段と、
前記作業者の活動情報を記憶する手段と、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出する手段と、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶する手段と、
前記作業者の活動の結果を利用する利用者の利用活動に関わる利用情報を収集する手段と、
前記利用活動に対する前記利用者の主観評価である利用評価を取得する手段と、
前記利用者の利用情報を記憶する手段と、
前記利用情報の空間から前記利用評価の空間への所定の第３の写像関数を用いて、前記利用者の利用情報を写像した値が該利用者の当該利用評価の所定の範囲に入るように、該第３の写像関数のパラメータである利用者活動評価モデルを算出する手段と、
前記利用者活動評価モデルを記憶する手段と、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出する手段と、
前記利用者活動評価モデルの算出に用いた前記利用情報以外の前記利用情報を、前記利用者活動評価モデルで決定される前記第３の写像関数で写像した利用者評価値を算出する手段と、
を備えることを特徴とする知的生産性評価装置。
【０１０４】
（付記４）前記収集手段は、前記作業者の活動情報として、前記作業者の位置情報、前記作業者の視線情報、前記作業者が活動を行う周辺の環境音情報、前記作業者の発話音声情報、前記作業者の計算機取得部の操作情報、前記作業者のソフトウェアの操作情報、または、前記作業者のオフィス内什器操作情報、のうち少なくとも一つを収集することを特徴とする付記１ないし３のいずれか１項に記載の知的生産性評価装置。
【０１０５】
（付記５）前記収集手段は、前記作業者の作業の対象となるファイル、前記作業者が参加するミーティングを活動単位として活動情報を抽出し、
前記入力手段は、前記収集手段で抽出した活動単位ごとに、前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を入力する、
ことを特徴とする付記１ないし４のいずれか１項に記載の知的生産性評価装置。
【０１０６】
（付記６）作業者の活動の知的生産性を評価する装置が行う知的生産性評価方法であって、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集ステップと、
前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得ステップと、
前記作業者の前記活動情報を記憶するステップと、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出するステップと、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶するステップと、
前記作業者の属するグループの活動に関わるグループ活動情報を収集するステップと、
前記グループの活動の評価者から前記グループの活動に関する主観評価であるグループ活動評価を取得するステップと、
前記グループ活動情報を記憶するステップと、
前記グループ活動情報の空間から前記グループ活動評価の空間への所定の第２の写像関数を用いて、前記グループ活動情報を写像した値が当該グループ活動に対する前記グループ活動評価の所定の範囲に入るように、該第２の写像関数のパラメータであるグループ活動評価モデルを算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルを記憶するステップと、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルの算出に用いた前記グループ活動情報以外の前記グループ活動情報を、前記グループ活動評価モデルで決定される前記第２の写像関数で写像したグループ活動評価値を算出するステップと、
を備えることを特徴とする知的生産性評価方法。
【０１０７】
（付記７）前記作業者の活動の結果を利用する利用者の利用活動に関わる利用情報を収集するステップと、
前記利用活動に対する前記利用者の主観評価である利用評価を取得するステップと、
前記利用者の利用情報を記憶するステップと、
前記利用情報の空間から前記利用評価の空間への所定の第３の写像関数を用いて、前記利用者の利用情報を写像した値が該利用者の当該利用評価の所定の範囲に入るように、該第３の写像関数のパラメータである利用者活動評価モデルを算出するステップと、
前記利用者活動評価モデルを記憶するステップと、
前記利用者活動評価モデルの算出に用いた前記利用情報以外の前記利用情報を、前記利用者活動評価モデルで決定される前記第３の写像関数で写像した利用者評価値を算出するステップと、
を備えることを特徴とする付記６に記載の知的生産性評価方法。
【０１０８】
（付記８）作業者の活動の知的生産性を評価する装置が行う知的生産性評価方法であって、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集ステップと、
前記作業者自身の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得ステップと、
前記作業者の活動情報を記憶するステップと、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出するステップと、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶するステップと、
前記作業者の活動の結果を利用する利用者の利用活動に関わる利用情報を収集するステップと、
前記利用活動に対する前記利用者の主観評価である利用評価を取得するステップと、
前記利用者の利用情報を記憶するステップと、
前記利用情報の空間から前記利用評価の空間への所定の第３の写像関数を用いて、前記利用者の利用情報を写像した値が該利用者の当該利用評価の所定の範囲に入るように、該第３の写像関数のパラメータである利用者活動評価モデルを算出するステップと、
前記利用者活動評価モデルを記憶するステップと、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出するステップと、
前記利用者活動評価モデルの算出に用いた前記利用情報以外の前記利用情報を、前記利用者活動評価モデルで決定される前記第３の写像関数で写像した利用者評価値を算出するステップと、
を備えることを特徴とする知的生産性評価方法。
【０１０９】
（付記９）前記収集ステップは、前記作業者の活動情報として、前記作業者の位置情報、前記作業者の視線情報、前記作業者が活動を行う周辺の環境音情報、前記作業者の発話音声情報、前記作業者の計算機取得部の操作情報、前記作業者のソフトウェアの操作情報、または、前記作業者のオフィス内什器操作情報、のうち少なくとも一つを収集することを特徴とする付記６ないし８のいずれか１項に記載の知的生産性評価方法。
【０１１０】
（付記１０）前記収集ステップは、前記作業者の作業の対象となるファイル、前記作業者が参加するミーティングを活動単位として活動情報を抽出し、
前記入力ステップは、前記収集ステップで抽出した活動単位ごとに、前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を入力する、
ことを特徴とする付記６ないし９のいずれか１項に記載の知的生産性評価方法。
【０１１１】
（付記１１）コンピュータに、
作業者の活動に関わる活動情報を収集する収集ステップと、
前記作業者の活動に対する該作業者の活動主観評価を取得する取得ステップと、
前記作業者の前記活動情報を記憶するステップと、
前記活動情報の空間から前記活動主観評価の空間への所定の第１の写像関数を用いて、前記作業者の活動情報を写像した値が該作業者の当該活動主観評価の所定の範囲に入るように、該第１の写像関数のパラメータである活動評価モデルを算出するステップと、
前記作業者の前記活動評価モデルを記憶するステップと、
前記作業者の属するグループの活動に関わるグループ活動情報を収集するステップと、
前記グループの活動の評価者から前記グループの活動に関する主観評価であるグループ活動評価を取得するステップと、
前記グループ活動情報を記憶するステップと、
前記グループ活動情報の空間から前記グループ活動評価の空間への所定の第２の写像関数を用いて、前記グループ活動情報を写像した値が当該グループ活動に対する前記グループ活動評価の所定の範囲に入るように、該第２の写像関数のパラメータであるグループ活動評価モデルを算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルを記憶するステップと、
前記活動評価モデルの算出に用いた前記活動情報以外の前記活動情報を、前記活動評価モデルで決定される前記第１の写像関数で写像した活動主観評価値を算出するステップと、
前記グループ活動評価モデルの算出に用いた前記グループ活動情報以外の前記グループ活動情報を、前記グループ活動評価モデルで決定される前記第２の写像関数で写像したグループ活動評価値を算出するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明によれば、作業者、利用者、グループの観点での主観的評価を偏りなく踏まえて、各作業者の日々の活動から自動的に知的活動評価値を算出できる。日々の客観的活動実績から算出するため、主観評価による手法の様な恣意的な操作は不可能であり、グループの活動状態の評価基準として活動指針の効果の判断に用いることができる。
【符号の説明】
【０１１３】
１０  知的生産性評価装置
１１  活動情報収集部
１２  活動評価取得部
１３  活動情報記憶部
１４  活動評価モデル生成部
１５  活動評価モデル記憶部
１６  利用情報収集部
１７  利用活動評価取得部
１８  利用活動情報記憶部
１９  利用活動評価モデル生成部
２０  利用活動評価モデル記憶部
２１  グループ活動情報収集部
２２  グループ活動評価取得部
２３  グループ活動情報記憶部
２４  グループ活動評価モデル生成部
２５  グループ活動評価モデル記憶部
２６  知的活動評価部
２７  活動ＤＢ
３０  作業者端末
３１  マイクロフォン
３２  位置検出センサ
３３  視線検出センサ
３４  計算機操作取得部
４０  内部バス
４１  制御部
４２  主記憶部
４３  外部記憶部
４４  操作部
４５  表示部
４６  送受信部
５０  制御プログラム
【図１】
0005446987.tif 000002
【図２】
0005446987.tif 000003
【図３】
0005446987.tif 000004
【図４】
0005446987.tif 000005
【図５】
0005446987.tif 000006
【図６】
0005446987.tif 000007
【図７】
0005446987.tif 000008
【図８】
0005446987.tif 000009
【図９Ａ】
0005446987.tif 000010
【図９Ｂ】
0005446987.tif 000011
【図１０Ａ】
0005446987.tif 000012
【図１０Ｂ】
0005446987.tif 000013
【図１１】
0005446987.tif 000014
【図１２】
0005446987.tif 000015
【図１３】
0005446987.tif 000016
【図１４】
0005446987.tif 000017
【図１５】
0005446987.tif 000018
【図１６】
0005446987.tif 000019
【図１７】
0005446987.tif 000020
【図１８】
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