(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報を記憶する回答情報記憶部と，
前記アンケート回答の情報から，対象者間の関係の強さを算出する算出部と，
前記対象者間の関係の強さを解析することにより，アンケートに未回答の対象者の中から，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出し，アンケート回答を催促する対象者とする対象特定部と，
前記アンケート回答を催促する対象者を出力する対象出力部とを備える
ことを特徴とする人間関係マップ作成支援装置。
【請求項２】
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者と，同じ作業を行っていると推定される対象者である
ことを特徴とする請求項１に記載された人間関係マップ作成支援装置。
【請求項３】
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者が，前記アンケート回答で関係が所定値以上強いとしている相手の対象者である
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の人間関係マップ作成支援装置。
【請求項４】
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以上の対象者である
ことを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれかに記載の人間関係マップ作成支援装置。
【請求項５】
コンピュータが，
人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報から，対象者間の関係の強さを算出し，
前記対象者間の関係の強さを解析することにより，アンケートに未回答の対象者の中から，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出して，アンケート回答を催促する対象者とし，
前記アンケート回答を催促する対象者を出力する過程を実行する
ことを特徴とする人間関係マップ作成支援方法。
【請求項６】
コンピュータに，
人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報から，対象者間の関係の強さを算出し，
前記対象者間の関係の強さを解析することにより，アンケートに未回答の対象者の中から，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出して，アンケート回答を催促する対象者とし，
前記アンケート回答を催促する対象者を出力する
処理を実行させるための人間関係マップ作成支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，人間関係マップの作成を支援する人間関係マップ作成支援装置，人間関係マップ作成支援方法および人間関係マップ作成支援プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に人間関係マップなどと呼ばれる，人と人との関係を表す図がある。例えば，企業などの組織の診断において，組織内の人間関係や組織構造を図表化した人間関係マップが作成される。人間関係マップは，ソシオグラムとも呼ばれている。
【０００３】
なお，組織における人の本当の役割やグループを得るための技術として，センサネットワークにより蓄積されたデータから組織を構成する複数の人物間の関係性を解析し，組織におけるグループを抽出して可視化する技術が知られている。また，授業への出席時と退席時に記録されたＩＤカードの読み取り情報を用いて，学生間の友人関係を推測する技術が知られている。また，メールの送受信ログから抽出される個人間の関係データ，および部門や拠点といった組織に固有な関係データを同時に用いて，部門や拠点を超えた情報展開におけるキーパーソンを特定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２８７６９０号公報
【特許文献２】特開２００９−１９３３９６号公報
【特許文献３】特開２００６−２５９９１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の技術のように，ＩＴ（Information Technology）を用いて，人と人との関係を判断するための情報を収集する技術がある。このようなＩＴを用いた技術の他にも，組織内の他の人との関係を問うアンケートによって，組織内の人と人との関係を判断するための情報の収集を図る場合がある。
【０００６】
アンケートによって組織内の人と人との関係を判断するための情報を収集し，その収集された情報を用いて人間関係マップの作成を行う場合，アンケートの回答率が低いと，正確な人間関係マップが作成できないという問題がある。
【０００７】
アンケート未回答の人に対してアンケート回答を催促する際に，アンケート未回答の人への個別連絡で催促を行えば，アンケートの回答率は高くなる。しかし，アンケート未回答の人が多い場合などには，個別連絡による催促の手間が大きいという問題がある。
【０００８】
これに対して，アンケート未回答の人に対してアンケート回答を催促する際に，アンケート未回答の人全員への同報メールなどで催促を行えば，催促の手間は少なくなる。しかり，アンケート未回答の人全員への一斉通知では，直接に個別連絡する場合と比べて，アンケートの回答率が低くなってしまうという問題がある。
【０００９】
一側面では，本発明は，アンケートを用いて人間関係マップを作成する際に，効率的なアンケート回答の催促によって，より正確な人間関係マップの作成が可能となる技術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】
【００１０】
１態様では，人間関係マップ作成支援装置は，人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報を記憶する回答情報記憶部と，アンケート回答の情報から，対象者間の関係の強さを算出する算出部と，対象者間の関係の強さを解析することにより，アンケートに未回答の対象者の中から，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出し，アンケート回答を催促する対象者とする対象特定部と，アンケート回答を催促する対象者を出力する対象出力部とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
１態様では，アンケートを用いて人間関係マップを作成する際に，効率的なアンケート回答の催促によって，より正確な人間関係マップの作成が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】人間関係マップの例を示す図である。
【図２】本実施の形態によるコンピュータシステムの構成例を示す図である。
【図３】本実施の形態による人間関係マップ管理サーバの構成例を示す図である。
【図４】本実施の形態によるコンピュータシステムにおける各装置を実現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５】本実施の形態によるアンケート回答画面の例を示す図である。
【図６】本実施の形態による回答情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【図７】本実施の形態による対象情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【図８】本実施の形態による人間関係マップ表示画面の例を示す図である。
【図９】本実施の形態による算出情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【図１０】本実施の形態による回答催促候補情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【図１１】本実施の形態による回答催促対象情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【図１２】本実施の形態による回答催促対象表示画面の例を示す図である。
【図１３】本実施の形態の人間関係マップ作成支援部による人間関係マップ作成支援処理フローチャートである。
【図１４】本実施の形態の算出部による算出処理フローチャートである。
【図１５】本実施の形態の回答催促候補抽出部による回答催促候補抽出処理＃１のフローチャートである。
【図１６】本実施の形態の回答催促候補抽出部による回答催促候補抽出処理＃２のフローチャートである。
【図１７】本実施の形態の回答催促候補抽出部による回答催促候補抽出処理＃３のフローチャートである。
【図１８】本実施の形態の回答催促対象決定部による回答催促対象決定処理フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下，本実施の形態について，図を用いて説明する。
【００１４】
図１は，人間関係マップの例を示す図である。
【００１５】
図１は，ある組織の人間関係を表している。このような集団における人と人との関係を表す図は，一般に，人間関係マップやソシオグラムなどと呼ばれる。以下では，集団における人と人との関係を表す図を，人間関係マップと呼ぶ。人間関係マップは，組織内の人同士でコミュニケーションが取れているか，信頼し合っているかなどを調べる組織診断などに利用される。
【００１６】
図１に示す人間関係マップにおいて，名前が書かれた枠は，ノードなどと呼ばれ，人間関係マップの対象となる組織に属する人を示している。ノードとノードとを繋ぐ線は，エッジなどと呼ばれ，ノードが表す人と人との間で所定以上の強い関係があることを示している。例えば，図１に示す人間関係マップにおいて，太点線枠のノードは，他の多数のノードとエッジで繋がれている。これは，太点線枠のノードで示される秋山さんが，この人間関係マップの対象となる組織内で，中心的な存在であることを示している。
【００１７】
図１に示す人間関係マップでは，関係が強い人同士が，近い位置に配置される。逆に，関係が希薄な人同士は，離れた位置に配置される。
【００１８】
そのため，図１に示す人間関係マップでは，互いの関係が密なグループは，ノードが小さくまとまって表示される。例えば，図１に示す人間関係マップにおいて，ノードが破線枠で示されるグループは小さくまとまっており，グループ内での人間関係が密であることがわかる。逆に，図１に示す人間関係マップにおいて，ノードが一点鎖線枠で示されるグループは大きく広がっており，グループ内での人間関係が希薄であることがわかる。
【００１９】
このような人間関係マップを作成する方法としては，例えば，ＩＴ（Information Technology）などの技術を用いて人間関係マップの対象者の行動を監視する方法や，人間関係マップの対象者に他の対象者との関係をアンケートで回答させる方法などがある。
【００２０】
本実施の形態では，図１に示すような人間関係マップを，人間関係マップの対象者に対するアンケートの結果を用いて作成する。例えば，ある企業組織の構成員の人間関係マップを作成する場合に，各構成員に他の構成員との関係を問うアンケートに回答させ，それらのアンケート結果を解析することで，組織内の構成員同士の関係を示す人間関係マップを作成する。
【００２１】
アンケートを用いて人間関係マップを作成する場合には，アンケート回答の締め切りを設定するが，その締め切りが近づいてもアンケートの回答率が低い場合がある。アンケートを用いて人間関係マップを作成する場合には，アンケートの回答率が低いと，組織構成を正確に反映する人間関係マップが作成できない。そこで，アンケート未回答者に対して，アンケート回答を催促する必要がある。
【００２２】
アンケート回答を催促する方法としては，例えば，人間関係マップ作成の管理者がアンケート未回答者に対して個別に連絡して催促する方法などが考えられる。この方法は，アンケート未回答者に直接に回答を依頼できるため，アンケート回答催促の効果が高いというメリットがある。しかし，アンケート未回答者が多い場合などには，各人に対して個別に連絡していたのでは，大きな手間がかかるという問題がある。
【００２３】
アンケート回答を催促する別の方法としては，例えば，アンケート未回答者に対する同報メールで催促する方法が考えられる。この方法は，アンケート回答催促の手間がかからないというメリットがある。しかし，アンケート未回答者に対して個別に直接口頭で依頼しなければ，アンケートの回答率は上がらないという問題がある。また，セキュリティなどの理由により，同報メールが届かない場合もある。
【００２４】
企業組織などの場合には，職制のラインを通じてアンケート未回答者への回答依頼を行う方法なども考えられる。しかし，回答依頼が伝聞になるため，組織の端の方に行くにしたがって内容が的確に届かなくなり，アンケートの回答率は上がらない。
【００２５】
以下では，効率的なアンケート回答の催促を可能とし，より正確な人間関係マップの作成を可能とする，本実施の形態による技術の例を説明する。
【００２６】
図２は，本実施の形態によるコンピュータシステムの構成例を示す図である。
【００２７】
図２に示すコンピュータシステムは，人間関係マップを作成する対象の組織におけるコンピュータシステムの例である。本実施の形態で作成する人間関係マップは，ある企業組織における協力依頼関係を示す人間関係マップであるものとする。
【００２８】
図２に示すコンピュータシステムにおいて，人間関係マップ管理サーバ１０は，人間関係マップの作成を管理するコンピュータである。管理者装置２０は，人間関係マップ作成の管理者が操作するコンピュータである。対象者装置３０は，人間関係マップの対象組織の構成員，すなわち人間関係マップの作成対象となる対象者が操作するコンピュータである。以下では，人間関係マップの作成対象となる対象者を，単に対象者とも呼ぶ。
【００２９】
人間関係マップ管理サーバ１０，管理者装置２０，対象者装置３０は，ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク４０を介して通信を行うことが可能である。ネットワーク４０内には，多数のハブ５０が配置されており，ハブ５０の中には複数の対象者装置３０が接続されたハブ５０もある。
【００３０】
各対象者は，対象者装置３０を用いて人間関係マップ管理サーバ１０にアクセスし，人間関係マップ作成のためのアンケートに回答することが可能である。管理者は，管理者装置２０を用いて人間関係マップ管理サーバ１０に管理モードでアクセスし，作成された人間関係マップの閲覧や，本実施の形態による人間関係マップ作成の支援機能を利用することが可能である。
【００３１】
図３は，本実施の形態による人間関係マップ管理サーバの構成例を示す図である。
【００３２】
図３に示す人間関係マップ管理サーバ１０は，対象者によるアンケート回答から人間関係マップを作成する。また，人間関係マップ管理サーバ１０は，管理者に対する人間関係マップ作成の支援を行う。人間関係マップ管理サーバ１０は，アンケート回答受付部１１，回答情報記憶部１２，対象情報記憶部１３，対象情報収集部１４，人間関係マップ作成部１５，人間関係マップ出力部１６，人間関係マップ作成支援部１００を備える。
【００３３】
アンケート回答受付部１１は，対象者からのアンケート回答を受け付ける。対象者からのアンケート回答の情報は，回答情報記憶部１２に記憶される。回答情報記憶部１２は，人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶部である。
【００３４】
本実施の形態のアンケートでは，対象者は，他の各対象者との関係を１〜５の５段階の数値で入力する。本実施の形態のアンケートでは，数値が小さいほど関係が希薄であることを示し，数値が大きいほど関係が強いことを示すものとする。
【００３５】
対象情報記憶部１３は，人間関係マップの作成対象となる対象者の情報を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶部である。
【００３６】
対象情報収集部１４は，人間関係マップの作成対象となる対象者に関する情報を収集する。例えば，対象情報収集部１４は，対象者のスケジュール情報や，ＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）やＧＰＳ（Global Positioning System ）で測定される対象者の位置情報，対象者が操作する対象者装置３０が接続されたハブ５０の情報などを収集する。
【００３７】
本実施の形態の例では，対象情報収集部１４は，対象者が操作する対象者装置３０が接続されたハブ５０の情報を収集するものとする。対象情報収集部１４により収集されたハブ５０の情報は，対象情報記憶部１３に記憶された人間関係マップの作成対象となる対象者の情報に記録される。
【００３８】
人間関係マップ作成部１５は，回答情報記憶部１２に記憶された対象者からのアンケート回答の情報に基づいて，人間関係マップを作成する。人間関係マップ出力部１６は，人間関係マップ作成部１５により作成された人間関係マップを出力する。例えば，管理者装置２０から人間関係マップの閲覧要求を受けた際に，人間関係マップ作成部１５が人間関係マップを作成し，人間関係マップ出力部１６が管理者装置２０に対して作成された人間関係マップを送る。
【００３９】
人間関係マップ作成支援部１００は，人間関係マップ作成の支援を行う。本実施の形態では，人間関係マップ作成支援部１００は，優先的にアンケート回答を催促する対象者を管理者に提示することにより，人間関係マップ作成の支援を行う。人間関係マップ作成支援部１００は，設定入力受付部１１０，設定情報記憶部１２０，算出部１３０，算出情報記憶部１４０，対象特定部１５０，回答催促対象情報記憶部１６０，対象出力部１７０を備える。
【００４０】
設定入力受付部１１０は，管理者装置２０で人間関係マップ管理サーバ１０にアクセスする管理者による各種閾値などの設定の入力を受け付ける。受け付けた設定の情報は，設定情報記憶部１２０に記憶される。設定情報記憶部１２０は，各種閾値などの設定情報を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶部である。
【００４１】
算出部１３０は，回答情報記憶部１２に記憶された対象者からのアンケート回答の情報から，対象者間の関係の強さを算出する。算出された対象者間の関係の強さの情報は，算出情報記憶部１４０に記憶される。算出情報記憶部１４０は，アンケート回答の情報から算出された，対象者間の関係の強さの情報を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶部である。
【００４２】
本実施の形態では，算出部１３０は，各対象者について，他の対象者から見た関係の強さを表す統計値として，他の対象者から見た該当対象者への関係を表す数値の平均値を求める。なお，算出部１３０による対象者間の関係の強さの統計に関する設計は，任意である。例えば，対象者間の関係の強さを表す統計値として，他の対象者から見た該当対象者への関係を表す数値が大きいものから順に所定数の数値について平均値を求めるようにしてもよい。
【００４３】
対象特定部１５０は，算出情報記憶部１４０に記憶された対象者間の関係の強さの情報を解析することにより，アンケートに未回答の対象者の中から，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出し，優先的にアンケート回答を催促する対象者とする。
【００４４】
アンケートに未回答の対象者の中にも，人間関係マップの形への影響が大きい対象者と，人間関係マップの形への影響が小さい対象者とがいる。どの対象者からでもアンケート回答が得られれば得られるほど，作成される人間関係マップに表される人間関係や組織構成の正確さは高くなる。ただし，対象者の中でも特に人間関係マップの形への影響が大きい対象者からのアンケート回答が得られるか得られないかで，人間関係マップに表される人間関係や組織構成の正確さは，大きく変化する。
【００４５】
人間関係マップの形への影響が大きいと推定される対象者としては，例えば，他の多くの対象者から関係が強いとされた対象者が考えられる。
【００４６】
例えば，図１に示す人間関係マップにおいて，太点線枠のノードで示される秋山さんは，他の多くの人たちとの関係が蜜であり，図１に同じ種類の枠で示される各グループは，秋山さんを中心とした関係において配置されている。
【００４７】
人間関係マップの作成段階において，秋山さんからのアンケート回答がなかった場合には，図１に同じ種類の枠で示される各グループは，図１に示す人間関係マップと全く異なる配置となる可能性が高い。例えば，図１において一点鎖線枠のノードで示されるグループは，秋山さんを介して他のグループとの位置関係が決められており，秋山さんとの関係が得られなければ，人間関係マップにおいて孤立した状態となる。
【００４８】
このように，他の多くの対象者から関係が強いとされている秋山さんからのアンケート回答が得られるか得られないかで，図１に示す人間関係マップの構成は大きく変わってしまう。
【００４９】
対象特定部１５０は，例えば，算出部１３０によって求められた対象者間の関係の強さにおいて，他の対象者からの関係の強さが所定値以上の対象者を，人間関係マップの形への影響が大きい対象者と判断する。
【００５０】
また，人間関係マップの形への影響が大きいと推定される対象者として，例えば，他の対象者から関係が希薄とされた対象者との関係が強い対象者が考えられる。
【００５１】
他の対象者から関係が希薄とされた対象者は，アンケートに回答済みの対象者に関係が強い対象者がいないため，作成される人間関係マップにおいて他の対象者との位置関係が明確に定まらない。そのため，他の対象者から関係が希薄とされた対象者と関係が強い対象者からのアンケート回答が得られるか得られないかで，人間関係マップの構成は大きく変わってしまう。
【００５２】
他の対象者から関係が希薄とされた対象者と関係が強い対象者としては，例えば，当該他の対象者から関係が希薄とされた対象者が，アンケート回答で関係が強いとしている相手の対象者が考えられる。他の対象者から関係が希薄とされた対象者が関係が強いとしている相手の対象者は，アンケートで当該他の対象者から関係が希薄とされた対象者との関係が強いと回答する可能性が高い。
【００５３】
対象特定部１５０は，例えば，算出部１３０によって求められた対象者間の関係の強さにおいて，他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者が，アンケート回答で関係が所定値以上強いとしている相手の対象者を，人間関係マップの形への影響が大きい対象者と判断する。
【００５４】
また，他の対象者から関係が希薄とされた対象者と関係が強い対象者としては，例えば，当該他の対象者から関係が希薄とされた対象者と同じ作業を行っていると推定される対象者が考えられる。他の対象者から関係が希薄とされた対象者と同じ作業を行っていると推定される対象者は，アンケートで当該他の対象者から関係が希薄とされた対象者との関係が強いと回答する可能性が高い。
【００５５】
対象特定部１５０は，例えば，算出部１３０によって求められた対象者間の関係の強さにおいて，他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者と，同じ作業を行っていると推定される対象者を，人間関係マップの形への影響が大きい対象者と判断する。
【００５６】
例えば，企業組織において，同じ作業を行う人とは，同じ業務を行う人や，同じプロジェクトグループに所属する人などである。また，例えば，学生組織において，同じ作業を行う人とは，同じ講義に出席する人や，同じゼミに所属する人などである。
【００５７】
企業組織において，例えば，同じ会議に出席したり，同じ日時に同じ出張先に行ったりする人同士は，同じ業務やプロジェクトに携わる人同士である可能性が高い。例えば，対象情報収集部１４が，企業の従業員のスケジュール管理を行うスケジューラなどから各対象者のスケジュール情報を取得できる場合に，対象特定部１５０は，同じ会議に出席している対象者同士を，同じ作業を行っている対象者同士と推定する。
【００５８】
また，企業組織において，近い位置で作業を行っている人同士は，同じ業務やプロジェクトに携わる人同士である可能性が高い。例えば，対象情報収集部１４が，ＲＦＩＤやＧＰＳで測定される対象者の位置情報を取得できる場合に，対象特定部１５０は，近い位置にいることが多い対象者同士を，同じ作業を行っている対象者同士と推定する。
【００５９】
また，企業組織において，同じハブ５０に使用ＰＣ（Personal computer ）が接続されている人同士は，同じ業務やプロジェクトに携わる人同士である可能性が高い。例えば，対象情報収集部１４が，各対象者が使用する対象者装置３０が接続されているハブ５０の情報を取得できる場合に，対象特定部１５０は，同じハブ５０に対象者装置３０が接続されている対象者同士を，同じ作業を行っている対象者同士と推定する。
【００６０】
このように，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定する方法には，様々な方法が考えられる。対象特定部１５０に，どの方法を用いて人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定させるかの設計は，任意である。例えば，対象特定部１５０に，いずれか１つの方法を用いて人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定させてもよいし，複数の方法を組み合わせて人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定させてもよい。また，管理者に，どの方法を用いて人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定させるかを設定させるようにしてもよい。
【００６１】
対象特定部１５０は，回答催促候補抽出部１５１，回答催促候補情報記憶部１５２，回答催促対象決定部１５３を備える。
【００６２】
回答催促候補抽出部１５１は，算出情報記憶部１４０に記憶された対象者間の関係の強さを示す情報を解析し，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補を抽出する。優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補は，人間関係マップの形への影響が大きいと推定される対象者である。回答催促候補抽出部１５１は，例えば，上述の各方法を用いて，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定する。
【００６３】
回答催促候補抽出部１５１は，抽出した優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補を，回答催促候補情報記憶部１５２に記憶する。回答催促候補情報記憶部１５２は，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補の情報を記憶する，コンピュータがアクセス可能な記憶部である。
【００６４】
回答催促対象決定部１５３は，回答催促候補情報記憶部１５２に記憶された優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補から，優先的にアンケート回答を催促する対象者を決定する。
【００６５】
本実施の形態による回答催促候補抽出部１５１は，アンケートに回答済みであるかや，すでに候補として抽出されているかに関係なく，アンケート回答を催促する対象者の候補を抽出し，回答催促候補情報記憶部１５２に記憶する。回答催促対象決定部１５３は，回答催促候補情報記憶部１５２に記憶された優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補から，アンケートに回答済みの候補や，重複する候補を除いて，優先的にアンケート回答を催促する対象者を決定する。
【００６６】
対象特定部１５０により特定された優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報は，回答催促対象情報記憶部１６０に記憶される。回答催促対象情報記憶部１６０は，優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報が記憶された，コンピュータがアクセス可能な記憶部である。
【００６７】
対象出力部１７０は，対象特定部１５０により特定された，優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報を出力する。例えば，管理者装置２０から優先的にアンケート回答を催促する対象者についての情報提示要求を受けた際に，対象出力部１７０は，回答催促対象情報記憶部１６０に記憶されたアンケート回答を催促する対象者の情報を，管理者装置２０に対して送る。
【００６８】
図３に示す人間関係マップ管理サーバ１０において，本実施の形態による人間関係マップ作成の支援機能は，回答情報記憶部１２，対象情報記憶部１３，対象情報収集部１４，人間関係マップ作成支援部１００によって実現されている。
【００６９】
このように，本実施の形態の人間関係マップ管理サーバ１０における人間関係マップ作成の支援機能によって，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を，優先的にアンケート回答を催促する対象者として提示することが可能である。人間関係マップの管理者は，例えば，優先的にアンケート回答を催促する対象者として提示されたアンケート未回答者に対しては，効果が高い個別連絡による催促を行い，他のアンケート未回答者に対しては，同報メールによる催促を行う。
【００７０】
これにより，人間関係マップの形への影響が大きい対象者のアンケート回答率が上がり，より正確な人間関係を表す人間関係マップが作成できるようになる。個別連絡による催促の対象者も少なくて済むので，アンケート回答の催促の手間も少なくて済む。
【００７１】
図４は，本実施の形態によるコンピュータシステムにおける各装置を実現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。
【００７２】
図２，図３に示す本実施の形態の人間関係マップ管理サーバ１０は，例えば，ＣＰＵ（Central Processing Unit ）２，主記憶となるメモリ３，記憶装置４，通信装置５，媒体読取・書込装置６，入力装置７，出力装置８等を備えるコンピュータ１によって実現される。記憶装置４は，例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive ）などである。媒体読取・書込装置６は，例えばＣＤ−Ｒ（Compact Disc Recordable ）ドライブやＤＶＤ−Ｒ（Digital Versatile Disc Recordable ）ドライブなどである。入力装置７は，例えばキーボード・マウスなどである。出力装置８は，例えばディスプレイ等の表示装置などである。
【００７３】
例えば，図３に示す人間関係マップ管理サーバ１０による人間関係マップ作成の支援機能を実現する各機能部は，コンピュータ１が備えるＣＰＵ２，メモリ３等のハードウェアと，ソフトウェアプログラムとによって実現することが可能である。コンピュータ１が実行可能なプログラムは，記憶装置４に記憶され，その実行時にメモリ３に読み出され，ＣＰＵ２により実行される。
【００７４】
コンピュータ１は，可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り，そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また，コンピュータ１は，サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに，逐次，受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。さらに，このプログラムは，コンピュータ１で読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。
【００７５】
また，図２に示す本実施の形態の管理者装置２０や対象者装置３０についても，人間関係マップ管理サーバ１０と同様に，例えば図４に示すコンピュータ１によって実現することが可能である。
【００７６】
図５は，本実施の形態によるアンケート回答画面の例を示す図である。
【００７７】
図５に示すアンケート回答画面２０１の例は，対象者がアンケート回答のために対象者装置３０で人間関係マップ管理サーバ１０にアクセスした際に，対象者装置３０のディスプレイに表示される画面の例である。ここでは，アンケートに回答する対象者は，渡部さんである。
【００７８】
図５に示すアンケート回答画面２０１の例では，アンケートに回答する対象者に，他の各対象者との関係に１〜５の点数をつけさせる。本実施の形態によるアンケートでは，１点が相手の対象者に対する最も希薄な関係を示し，５点が相手の対象者に対する最も強い関係を示す。
【００７９】
図５に示すアンケート回答画面２０１において，名前欄は，自分との関係を評価する相手の対象者の名前が記載されている。点数欄は，アンケートに回答する対象者が，相手の対象者との関係の強さを示す点数を入力する欄である。
【００８０】
図６は，本実施の形態による回答情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【００８１】
図６に示す回答データ２０２は，回答情報記憶部１２に記憶された人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報の一例である。図６に示す回答データ２０２には，対象者から得られたアンケート回答の分だけ，情報が蓄積される。回答データ２０２は，自分名前，相手名前，点数等の情報を持つ。
【００８２】
回答データ２０２において，自分名前は，アンケートに回答した対象者の名前である。相手名前は，アンケートに回答した対象者がアンケートに関係の強さを入力した相手の対象者の名前である。点数は，アンケートに回答した対象者が入力した，相手の対象者に対する関係の強さを示す点数である。すなわち，点数は，自分名前の対象者から見た相手名前の対象者との関係の強さを示す点数となる。
【００８３】
図７は，本実施の形態による対象情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【００８４】
図７に示す関係調査対象データ２０３は，対象情報記憶部１３に記憶された人間関係マップの作成対象となる対象者の情報の一例である。関係調査対象データ２０３は，名前，ハブＩＤ（IDentifier），回答等の情報を持つ。
【００８５】
関係調査対象データ２０３において，名前は，人間関係マップの作成対象となる対象者の名前である。
【００８６】
関係調査対象データ２０３において，ハブＩＤは，対象情報収集部１４により情報収集された，対象者が使用する対象者装置３０が接続されたハブ５０を識別する識別情報である。本実施の形態の例では，対象情報収集部１４は，対象者が操作する対象者装置３０が接続されたハブ５０の情報を収集する。例えば，ハブ５０には，接続されたコンピュータのＭＡＣ（Media Access Control）アドレスやＩＰ（Internet Protocol ）アドレスなどの識別情報を取得する機能を持つものがある。本実施の形態による対象情報収集部１４は，各ハブ５０から接続された対象者装置３０を識別する識別情報を取得し，あらかじめ登録された対象者と対象者装置３０の識別情報との対応情報（図示省略）に基づいて，対象者とハブ５０とを対応付ける。
【００８７】
関係調査対象データ２０３において，回答は，対象者がアンケートに回答済みであるか未回答であるかを示す。対象者がアンケートに回答すると，人間関係マップ管理サーバ１０は，関係調査対象データ２０３の該当対象者の回答欄における「未回答」を示すデータを，「回答済み」を示すデータに書き換える。
【００８８】
図８は，本実施の形態による人間関係マップ表示画面の例を示す図である。
【００８９】
図８に示す人間関係マップ表示画面２０４の例は，管理者が人間関係マップの閲覧のために管理者装置２０で人間関係マップ管理サーバ１０にアクセスした際に，管理者装置２０のディスプレイに表示される画面の例である。
【００９０】
管理者が管理者装置２０から人間関係マップ管理サーバ１０に人間関係マップの閲覧を要求すると，人間関係マップ作成部１５は，回答データ２０２から，人間関係マップを生成する。例えば，回答データ２０２が，図６に示す渡部さん，青木さん，高橋さんからのみのアンケート回答が記録された情報であるとすると，図８に示すような人間関係マップ表示画面２０４が管理者装置２０のディスプレイに表示される。
【００９１】
なお，本実施の形態では，アンケートに回答した対象者のみが，人間関係マップに提示されるものとする。また，人間関係マップにおいて，関係の強さを示す点数が互いに３点以上である対象者を示すノードのみがエッジで繋がれるものとする。図８に示す人間関係マップ表示画面２０４で提示された人間関係マップでは，互いに関係の強さを示す点数を４と付けた渡部さんのノードと青木さんのノードのみがエッジで繋がれている。
【００９２】
渡部さんとも青木さんとも関係が希薄な高橋さんは，図８に示す人間関係マップ表示画面２０４で提示された人間関係マップにおいて，浮いた状態となっている。図８に示す人間関係マップ表示画面２０４で提示された人間関係マップにおける高橋さんは，上述の他の対象者から関係が希薄とされた対象者である。このような高橋さんとの関係が強い対象者からアンケート回答が得られれば，人間関係マップにおける高橋さんのノードの配置が，大きく変わる可能性が高い。
【００９３】
図９は，本実施の形態による算出情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【００９４】
図９に示す平均点テーブル２０５は，算出情報記憶部１４０に記憶された，算出部１３０によりアンケート回答の情報から算出された，対象者間の関係の強さの情報の一例である。平均点テーブル２０５は，名前，平均点等の情報を持つ。
【００９５】
平均点テーブル２０５において，名前は，人間関係マップの作成対象となる対象者の名前である。平均点は，他の対象者から当該対象者に対する関係の強さを示す点数の平均値である。本実施の形態では，算出部１３０は，対象者間の関係の強さとして，回答情報記憶部１２に記憶された回答データ２０２から，各対象者に対する他の対象者から見た関係の強さを示す点数の平均値を算出する。
【００９６】
図１０は，本実施の形態による回答催促候補情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【００９７】
図１０に示す回答催促候補リスト２０６は，回答催促候補情報記憶部１５２に記憶された優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補の情報の一例である。図１０に示す回答催促候補リスト２０６には，回答催促候補抽出部１５１により抽出された，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補の名前が記録されている。
【００９８】
図１１は，本実施の形態による回答催促対象情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。
【００９９】
図１１に示す回答催促対象リスト２０７は，回答催促対象情報記憶部１６０に記憶された優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報の一例である。図１１に示す回答催促対象リスト２０７には，対象特定部１５０により特定された，優先的にアンケート回答を催促する対象者の名前が記録されている。
【０１００】
図１２は，本実施の形態による回答催促対象表示画面の例を示す図である。
【０１０１】
図１２に示す回答催促対象表示画面２０８の例は，管理者が優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報を得るために管理者装置２０で人間関係マップ管理サーバ１０にアクセスした際に，管理者装置２０のディスプレイに表示される画面の例である。
【０１０２】
管理者が管理者装置２０から人間関係マップ管理サーバ１０に管理者が優先的にアンケート回答を催促する対象者の提示を要求すると，人間関係マップ作成支援部１００は，優先的にアンケート回答を催促する対象者を特定する処理を実行する。得られた優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報は，対象出力部１７０によって管理者装置２０に送られ，例えば図１２に示すような回答催促対象表示画面２０８が，管理者装置２０のディスプレイに表示される。
【０１０３】
以下，図１３〜図１８を用いて，本実施の形態の人間関係マップ作成支援部１００による処理の流れの一例を説明する。
【０１０４】
図１３は，本実施の形態の人間関係マップ作成支援部による人間関係マップ作成支援処理フローチャートである。
【０１０５】
人間関係マップ作成支援部１００において，設定入力受付部１１０は，管理者装置２０を操作する管理者による各種閾値の設定の入力を受け付ける（ステップＳ１０）。ここでは，閾値ＴＨhighの値と閾値ＴＨlow の値とが入力されるものとする。受け付けられた各種閾値は，設定情報記憶部１２０に記憶される。
【０１０６】
なお，ここの例では，閾値ＴＨhighの値と閾値ＴＨlow の値が処理のたびに設定されているが，特に変更の指示がない限り，設定情報記憶部１２０に記憶された値がそのまま使用されてもよい。
【０１０７】
算出部１３０は，対象者からのアンケート回答の情報から対象者間の関係の強さを算出する算出処理を実行する（ステップＳ１１）。本実施の形態では，算出処理によって平均点テーブル２０５が生成される。本実施の形態の算出部１３０による算出処理の詳細な例については，後述する。
【０１０８】
対象特定処理部１５０は，優先的にアンケート回答を催促する対象者を特定する対象特定処理を実行する（ステップＳ１２）。
【０１０９】
ステップＳ１２の対象特定処理において，回答催促候補抽出部１５１は，回答催促候補抽出処理＃１を実行する（ステップＳ１３）。回答催促候補抽出処理＃１では，他の対象者からの関係の強さが所定以上の対象者が，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出される。本実施の形態の回答催促候補抽出部１５１による回答催促候補抽出処理＃１の詳細な例については，後述する。
【０１１０】
また，ステップＳ１２の対象特定処理において，回答催促候補抽出部１５１は，回答催促候補抽出処理＃２を実行する（ステップＳ１４）。回答催促候補抽出処理＃２では，他の対象者からの関係の強さが所定以下の対象者がアンケート回答で関係が所定以上強いとしている相手の対象者が，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出される。本実施の形態の回答催促候補抽出部１５１による回答催促候補抽出処理＃２の詳細な例については，後述する。
【０１１１】
また，ステップＳ１２の対象特定処理において，回答催促候補抽出部１５１は，回答催促候補抽出処理＃３を実行する（ステップＳ１５）。回答催促候補抽出処理＃３では，他の対象者からの関係の強さが所定以下の対象者と同じ作業を行っていると推定される対象者が，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出される。ここでは，対象者装置３０が同じハブ５０に接続されている対象者同士が，同じ作業を行っている対象者同士として推定されるものとする。本実施の形態の回答催促候補抽出部１５１による回答催促候補抽出処理＃３の詳細な例については，後述する。
【０１１２】
また，ステップＳ１２の対象特定処理において，回答催促対象決定部１５３は，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補から，優先的にアンケート回答を催促する対象者を決定する回答催促対象決定処理を実行する（ステップＳ１６）。本実施の形態の回答催促対象決定部１５３による回答催促候補決定処理の詳細な例については，後述する。
【０１１３】
対象出力部１７０は，優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報として，回答催促対象リスト２０７を，管理者装置２０に出力する（ステップＳ１７）。
【０１１４】
図１４は，本実施の形態の算出部による算出処理フローチャートである。
【０１１５】
算出部１３０は，関係調査対象データ２０３からレコードを１つ取り出し，取り出したレコードの「名前」を，変数ＮＡＭＥ＃１に代入する（ステップＳ２０）。算出部１３０は，レコードが存在するかを判定する（ステップＳ２１）。ステップＳ２０において，処理済みでないレコードの取り出しができれば，レコードが存在すると判定され，処理済みでないレコードの取り出しができなければ，レコードが存在しないと判定される。
【０１１６】
レコードが存在しないと判定された場合には（ステップＳ２１のＮＯ），算出部１３０は，処理を終了する。
【０１１７】
レコードが存在すると判定された場合には（ステップＳ２１のＹＥＳ），算出部１３０は，変数ＳＵＭと変数ＮＵＭを０で初期化する（ステップＳ２２）。
【０１１８】
算出部１３０は，回答データ２０２から，「相手名前」が変数ＮＡＭＥ＃１と一致するレコードを１つ取り出し，取り出したレコードの「点数」を，変数ＰＯＩＮＴ＃１に代入する（ステップＳ２３）。算出部１３０は，レコードが存在するかを判定する（ステップＳ２４）。ステップＳ２３において，処理済みでないレコードの取り出しができれば，レコードが存在すると判定され，処理済みでないレコードの取り出しができなければ，レコードが存在しないと判定される。
【０１１９】
レコードが存在すると判定された場合には（ステップＳ２４のＹＥＳ），算出部１３０は，変数ＳＵＭに変数ＰＯＩＮＴ＃１の値を加算し，変数ＮＵＭの値をインクリメントする（ステップＳ２５）。算出部１３０は，ステップＳ２３に戻って，回答データ２０２からの次の該当レコードの取り出しを試みる。
【０１２０】
レコードが存在しないと判定された場合には（ステップＳ２４のＮＯ），算出部１３０は，変数ＳＵＭの値を変数ＮＵＭの値で割って得られる値を，変数ＡＶＧ＃１に代入する（ステップＳ２６）。算出部１３０は，平均点テーブル２０５に，変数ＮＡＭＥ＃１の値を「名前」とし，変数ＡＶＧ＃１の値を「平均点」とするレコードを，追加で記録する（ステップＳ２７）。算出部１３０は，ステップＳ２０に戻って，関係調査対象データ２０３から次のレコードの取り出しを試みる。
【０１２１】
図１５は，本実施の形態の回答催促候補抽出部による回答催促候補抽出処理＃１のフローチャートである。
【０１２２】
回答催促候補抽出部１５１は，関係調査対象データ２０３からレコードを１つ取り出し，取り出したレコードの「名前」を，変数ＮＡＭＥ＃２に代入する（ステップＳ３０）。回答催促候補抽出部１５１は，レコードが存在するかを判定する（ステップＳ３１）。ステップＳ３０において，処理済みでないレコードの取り出しができれば，レコードが存在すると判定され，処理済みでないレコードの取り出しができなければ，レコードが存在しないと判定される。
【０１２３】
レコードが存在しないと判定された場合には（ステップＳ３１のＮＯ），回答催促候補抽出部１５１は，処理を終了する。
【０１２４】
レコードが存在すると判定された場合には（ステップＳ３１のＹＥＳ），回答催促候補抽出部１５１は，平均点テーブル２０５から，「名前」が変数ＮＡＭＥ＃２と一致するレコードを１つ取り出し，取り出したレコードの「平均点」を，変数ＡＶＧ＃２に代入する（ステップＳ３２）。
【０１２５】
回答催促候補抽出部１５１は，変数ＡＶＧ＃２が閾値ＴＨhigh以上であるかを判定する（ステップＳ３３）。ここの処理では，変数ＮＡＭＥ＃２で示される対象者に対する他の対象者からの関係の強さが，所定の閾値ＴＨhigh以上であるかが判定されている。
【０１２６】
変数ＡＶＧ＃２が閾値ＴＨhigh以上でない場合には（ステップＳ３３のＮＯ），回答催促候補抽出部１５１は，ステップＳ３０に戻って，関係調査対象データ２０３から次のレコードの取り出しを試みる。
【０１２７】
変数ＡＶＧ＃２が閾値ＴＨhigh以上である場合には（ステップＳ３３のＹＥＳ），回答催促候補抽出部１５１は，回答催促候補リスト２０６に，変数ＮＡＭＥ＃２の値を「名前」とするレコードを，追加で記録する（ステップＳ３４）。回答催促候補抽出部１５１は，ステップＳ３０に戻って，関係調査対象データ２０３から次のレコードの取り出しを試みる。
【０１２８】
例えば，閾値ＴＨhighの値が“４”であり，平均点テーブル２０５が図９に示す通りであったものとする。このとき，図１５に示す処理により，平均点テーブル２０５において平均点が4.0 である青山さんが優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出され，回答催促候補リスト２０６に記録される。
【０１２９】
図１６は，本実施の形態の回答催促候補抽出部による回答催促候補抽出処理＃２のフローチャートである。
【０１３０】
回答催促候補抽出部１５１は，関係調査対象データ２０３からレコードを１つ取り出し，取り出したレコードの「名前」を，変数ＮＡＭＥ＃３に代入する（ステップＳ４０）。回答催促候補抽出部１５１は，レコードが存在するかを判定する（ステップＳ４１）。ステップＳ４０において，処理済みでないレコードの取り出しができれば，レコードが存在すると判定され，処理済みでないレコードの取り出しができなければ，レコードが存在しないと判定される。
【０１３１】
レコードが存在しないと判定された場合には（ステップＳ４１のＮＯ），回答催促候補抽出部１５１は，処理を終了する。
【０１３２】
レコードが存在すると判定された場合には（ステップＳ４１のＹＥＳ），回答催促候補抽出部１５１は，平均点テーブル２０５から，「名前」が変数ＮＡＭＥ＃３と一致するレコードを１つ取り出し，取り出したレコードの「平均点」を，変数ＡＶＧ＃３に代入する（ステップＳ４２）。
【０１３３】
回答催促候補抽出部１５１は，変数ＡＶＧ＃３が閾値ＴＨlow 以下であるかを判定する（ステップＳ４３）。ここの処理では，変数ＮＡＭＥ＃３で示される対象者に対する他の対象者からの関係の強さが，所定の閾値ＴＨlow 以下であるかが判定されている。
【０１３４】
変数ＡＶＧ＃３が閾値ＴＨlow 以下でない場合には（ステップＳ４３のＮＯ），回答催促候補抽出部１５１は，ステップＳ４０に戻って，関係調査対象データ２０３から次のレコードの取り出しを試みる。
【０１３５】
変数ＡＶＧ＃３が閾値ＴＨlow 以下である場合には（ステップＳ４３のＹＥＳ），回答催促候補抽出部１５１は，回答データ２０２から，「自分名前」が変数ＮＡＭＥ＃３と一致するレコードを１つ取り出す。回答催促候補抽出部１５１は，取り出したレコードの「相手名前」を変数ＮＡＭＥ＃４に代入し，「点数」を変数ＰＯＩＮＴ＃２に代入する（ステップＳ４４）。回答催促候補抽出部１５１は，レコードが存在するかを判定する（ステップＳ４５）。ステップＳ４４において，処理済みでないレコードの取り出しができれば，レコードが存在すると判定され，処理済みでないレコードの取り出しができなければ，レコードが存在しないと判定される。
【０１３６】
レコードが存在しないと判定された場合には（ステップＳ４５のＮＯ），回答催促候補抽出部１５１は，ステップＳ４０に戻って，関係調査対象データ２０３から次のレコードの取り出しを試みる。
【０１３７】
レコードが存在すると判定された場合には（ステップＳ４５のＹＥＳ），回答催促候補抽出部１５１は，変数ＰＯＩＮＴ＃２が閾値ＴＨhigh以上であるかを判定する（ステップＳ４６）。ここの処理では，変数ＮＡＭＥ＃３で示される対象者が，アンケート回答で，変数ＮＡＭＥ＃４で示される対象者に対して，関係が所定の閾値ＴＨhigh以上強いとしているかが判定されている。なお，ここでは，判定の閾値として，図１５のステップＳ３３の判定で使用する閾値と同じ閾値ＴＨhighが用いられているが，異なる閾値が用いられてもよい。
【０１３８】
変数ＰＯＩＮＴ＃２が閾値ＴＨhigh以上でない場合には（ステップＳ４６のＮＯ），回答催促候補抽出部１５１は，ステップＳ４４に戻って，回答データ２０２から次の該当レコードの取り出しを試みる。
【０１３９】
変数ＰＯＩＮＴ＃２が閾値ＴＨhigh以上である場合には（ステップＳ４６のＹＥＳ），回答催促候補抽出部１５１は，回答催促候補リスト２０６に，変数ＮＡＭＥ＃４の値を「名前」とするレコードを，追加で記録する（ステップＳ４７）。回答催促候補抽出部１５１は，ステップＳ４４に戻って，回答データ２０２から次の該当レコードの取り出しを試みる。
【０１４０】
例えば，閾値ＴＨlow の値が“２”であり，閾値ＴＨhighの値が“４”であるものとする。また，平均点テーブル２０５が図９に示す通りであり，回答データ２０２が図６に示す通りであったものとする。このとき，図１６に示す処理により，平均点テーブル２０５において平均点が1.0 である高橋さんがアンケート回答で５点をつけている小林さんが，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出され，回答催促候補リスト２０６に記録される。
【０１４１】
図１７は，本実施の形態の回答催促候補抽出部による回答催促候補抽出処理＃３のフローチャートである。
【０１４２】
回答催促候補抽出部１５１は，関係調査対象データ２０３からレコードを１つ取り出し，取り出したレコードの「名前」を変数ＮＡＭＥ＃５に代入し，「ハブＩＤ」を変数ＨＵＢに代入する（ステップＳ５０）。回答催促候補抽出部１５１は，レコードが存在するかを判定する（ステップＳ５１）。ステップＳ５０において，処理済みでないレコードの取り出しができれば，レコードが存在すると判定され，処理済みでないレコードの取り出しができなければ，レコードが存在しないと判定される。
【０１４３】
レコードが存在しないと判定された場合には（ステップＳ５１のＮＯ），回答催促候補抽出部１５１は，処理を終了する。
【０１４４】
レコードが存在すると判定された場合には（ステップＳ５１のＹＥＳ），回答催促候補抽出部１５１は，平均点テーブル２０５から，「名前」が変数ＮＡＭＥ＃５と一致するレコードを１つ取り出し，取り出したレコードの「平均点」を，変数ＡＶＧ＃４に代入する（ステップＳ５２）。
【０１４５】
回答催促候補抽出部１５１は，変数ＡＶＧ＃４が閾値ＴＨlow 以下であるかを判定する（ステップＳ５３）。ここの処理では，変数ＮＡＭＥ＃５で示される対象者に対する他の対象者からの関係の強さが，所定の閾値ＴＨlow 以下であるかが判定されている。
【０１４６】
変数ＡＶＧ＃４が閾値ＴＨlow 以下でない場合には（ステップＳ５３のＮＯ），回答催促候補抽出部１５１は，ステップＳ５０に戻って，関係調査対象データ２０３から次のレコードの取り出しを試みる。
【０１４７】
変数ＡＶＧ＃４が閾値ＴＨlow 以下である場合には（ステップＳ５３のＹＥＳ），回答催促候補抽出部１５１は，関係調査対象データ２０３から，「ハブＩＤ」が変数ＨＵＢの値と一致するレコードを１つ取り出し，取り出したレコードの「名前」を変数ＮＡＭＥ＃６に代入する（ステップＳ５４）。回答催促候補抽出部１５１は，レコードが存在するかを判定する（ステップＳ５５）。ステップＳ５４において，処理済みでないレコードの取り出しができれば，レコードが存在すると判定され，処理済みでないレコードの取り出しができなければ，レコードが存在しないと判定される。
【０１４８】
レコードが存在しないと判定された場合には（ステップＳ５５のＮＯ），回答催促候補抽出部１５１は，ステップＳ５０に戻って，関係調査対象データ２０３から次のレコードの取り出しを試みる。
【０１４９】
レコードが存在すると判定された場合には（ステップＳ５５のＹＥＳ），回答催促候補抽出部１５１は，回答催促候補リスト２０６に，変数ＮＡＭＥ＃６の値を「名前」とするレコードを，追加で記録する（ステップＳ５６）。回答催促候補抽出部１５１は，ステップＳ５４に戻って，関係調査対象データ２０３から次の該当レコードの取り出しを試みる。
【０１５０】
例えば，閾値ＴＨlow の値が“２”であるものとする。また，平均点テーブル２０５が図９に示す通りであり，関係調査対象データ２０３が図７に示す通りであったものとする。このとき，図１７に示す処理により，平均点テーブル２０５において平均点が1.0 である高橋さんの対象者装置３０と同じハブ５０に対象者装置３０が接続されている青木さん，青山さん，佐々木さんが，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出される。候補として抽出された青木さん，青山さん，佐々木さんが，回答催促候補リスト２０６に記録される。
【０１５１】
図１８は，本実施の形態の回答催促対象決定部による回答催促対象決定処理フローチャートである。
【０１５２】
回答催促対象決定部１５３は，回答催促対象リスト２０７を初期化する（ステップＳ６０）。
【０１５３】
回答催促対象決定部１５３は，回答催促候補リスト２０６からレコードを１つ取り出し，取り出したレコードの「名前」を，変数ＮＡＭＥ＃７に代入する（ステップＳ６１）。回答催促対象決定部１５３は，レコードが存在するかを判定する（ステップＳ６２）。ステップＳ６１において，処理済みでないレコードの取り出しができれば，レコードが存在すると判定され，処理済みでないレコードの取り出しができなければ，レコードが存在しないと判定される。
【０１５４】
レコードが存在しないと判定された場合には（ステップＳ６２のＮＯ），回答催促対象決定部１５３は，処理を終了する。
【０１５５】
レコードが存在すると判定された場合には（ステップＳ６２のＹＥＳ），回答催促対象決定部１５３は，関係調査対象データ２０３から，「名前」が変数ＮＡＭＥ＃７と一致するレコードを１つ取り出す（ステップＳ６３）。
【０１５６】
回答催促対象決定部１５３は，取り出されたレコードの「回答」が回答済みであるかを判定する（ステップＳ６４）。ここの処理では，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補が，すでにアンケートに回答済みであるかが判定されている。
【０１５７】
取り出されたレコードの「回答」が回答済みである場合には（ステップＳ６４のＹＥＳ），回答催促対象決定部１５３は，ステップＳ６１に戻って，回答催促候補リスト２０６から次のレコードの取り出しを試みる。
【０１５８】
取り出されたレコードの「回答」が回答済みでない場合には（ステップＳ６４のＮＯ），回答催促対象決定部１５３は，回答催促対象リスト２０７に，「名前」がＮＡＭＥ＃７に一致するレコードがあるかを判定する（ステップＳ６５）。ここの処理では，優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補に，同じ対象者の重複があるかが判定されている。
【０１５９】
回答催促対象リスト２０７に「名前」がＮＡＭＥ＃７に一致するレコードがある場合には（ステップＳ６５のＹＥＳ），回答催促対象決定部１５３は，ステップＳ６１に戻って，回答催促候補リスト２０６から次のレコードの取り出しを試みる。
【０１６０】
回答催促対象リスト２０７に「名前」がＮＡＭＥ＃７に一致するレコードがない場合には（ステップＳ６５のＮＯ），回答催促対象決定部１５３は，回答催促対象リスト２０７に，変数ＮＡＭＥ＃７の値を「名前」とするレコードを，追加で記録する（ステップＳ６６）。回答催促対象決定部１５３は，ステップＳ６１に戻って，回答催促候補リスト２０６から次のレコードの取り出しを試みる。
【０１６１】
例えば，回答催促候補リスト２０６が図１０に示す通りであり，関係調査対象データ２０３が図７に示す通りであったものとする。このとき，図１８に示す処理により，図１１に示す通りの回答催促対象リスト２０７が生成される。図１０に示す回答催促候補リスト２０６において，青木さんはアンケートに回答済みの対象者であり，青山さんは重複している。
【０１６２】
ここで，本実施の形態の人間関係マップ管理サーバ１０の人間関係マップ作成の支援機能による効果を，具体的な数値を仮定して説明する。ここでは，次のように数値を仮定する。
【０１６３】
・人間関係マップの作成対象となる対象者の数：２００人
・現時点でのアンケートの回答率：５０％
（すなわち，アンケートに未回答の対象者の数：１００人）
・口頭で個別にアンケート回答が催促された対象者の回答率：５０％
・同報メールでアンケート回答が催促された対象者の回答率：２０％
・人間関係マップの形への影響が大きい対象者の割合：５０％
まず，未回答の対象者１００人全員に対して，同報メールでアンケート回答を催促すると仮定する。この条件で，回答が期待される人間関係マップの形への影響が大きい対象者の数を求めると，結果は，
１００＊２０％＊５０％＝１０〔人〕
となる。
【０１６４】
次に，未回答の対象者１００人からランダムに半数の５０人に対して口頭で個別にアンケート回答を催促し，残りの５０人に対して同報メールでアンケート回答を催促すると仮定する。この条件で，回答が期待される人間関係マップの形への影響が大きい対象者の数を求めると，結果は，
５０＊５０％＊５０％＋５０＊２０％＊５０％＝１７．５〔人〕
となる。
【０１６５】
最後に，本実施の形態による人間関係マップ作成支援の技術を利用し，人間関係マップの形への影響が大きい対象者５０人を特定して口頭で個別にアンケート回答を催促し，残りの５０人に対して同報メールでアンケート回答を催促すると仮定する。この条件で，回答が期待される人間関係マップの形への影響が大きい対象者の数を求めると，結果は，
５０＊５０％＝２５〔人〕
となる。この場合の個別連絡の手間は，上記のランダムに５０人に個別連絡をした場合と同じである。
【０１６６】
このように，本実施の形態による人間関係マップ作成支援の技術によって，効率的なアンケート回答の催促が可能となり，より正確な人間関係マップの作成が可能となる。
【０１６７】
以上，本実施の形態について説明したが，本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能であることは当然である。
【０１６８】
例えば，本実施の形態では，対象者が対象者装置３０で人間関係マップ管理サーバ１０にアクセスしてアンケートに回答しているが，対象者が別の方法でアンケートに回答するようにしてもよい。例えば，対象者が紙のアンケートに回答して管理者に渡し，管理者がアンケート回答を人間関係マップ管理サーバ１０に入力するようにしてもよい。
【０１６９】
また，例えば，本実施の形態では，人間関係マップ管理サーバ１０と管理者装置２０とが別々のコンピュータで構成されているが，人間関係マップ管理サーバ１０と管理者装置２０とが１台のコンピュータで実現されてもよい。このとき，例えば対象出力部１７０は，管理者が操作するコンピュータのディスプレイなどの画面に，優先的にアンケート回答を催促する対象者を出力する。
【０１７０】
また，例えば，本実施の形態では，主に企業組織における協力依頼関係を示す人間関係マップの例について説明したが，他の人間関係マップについても同様に，本実施の形態による技術の適用が可能である。例えば，人間関係マップが，学校組織における交友関係を示す人間関係マップなどでもよいし，企業組織でも仕事関係ではなく個人的な交友関係に着目した人間関係マップなどでもよい。
【０１７１】
以上説明した本実施の形態の特徴を列挙すると，以下の通りとなる。
【０１７２】
（付記１）
人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報を記憶する回答情報記憶部と，
前記アンケート回答の情報から，対象者間の関係の強さを算出する算出部と，
前記対象者間の関係の強さを解析することにより，アンケートに未回答の対象者の中から，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出し，アンケート回答を催促する対象者とする対象特定部と，
前記アンケート回答を催促する対象者を出力する対象出力部とを備える
ことを特徴とする人間関係マップ作成支援装置。
【０１７３】
（付記２）
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者と，同じ作業を行っていると推定される対象者である
ことを特徴とする付記１に記載された人間関係マップ作成支援装置。
【０１７４】
（付記３）
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者が，前記アンケート回答で関係が所定値以上強いとしている相手の対象者である
ことを特徴とする付記１または付記２に記載の人間関係マップ作成支援装置。
【０１７５】
（付記４）
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以上の対象者である
ことを特徴とする付記１から付記３までのいずれかに記載の人間関係マップ作成支援装置。
【０１７６】
（付記５）
コンピュータが，
人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報から，対象者間の関係の強さを算出し，
前記対象者間の関係の強さを解析することにより，アンケートに未回答の対象者の中から，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出して，アンケート回答を催促する対象者とし，
前記アンケート回答を催促する対象者を出力する過程を実行する
ことを特徴とする人間関係マップ作成支援方法。
【０１７７】
（付記６）
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者と，同じ作業を行っていると推定される対象者である
ことを特徴とする付記５に記載された人間関係マップ作成支援方法。
【０１７８】
（付記７）
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者が，前記アンケート回答で関係が所定値以上強いとしている相手の対象者である
ことを特徴とする付記５または付記６に記載の人間関係マップ作成支援方法。
【０１７９】
（付記８）
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以上の対象者である
ことを特徴とする付記５から付記７までのいずれかに記載の人間関係マップ作成支援方法。
【０１８０】
（付記９）
コンピュータに，
人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報から，対象者間の関係の強さを算出し，
前記対象者間の関係の強さを解析することにより，アンケートに未回答の対象者の中から，人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出して，アンケート回答を催促する対象者とし，
前記アンケート回答を催促する対象者を出力する
処理を実行させるための人間関係マップ作成支援プログラム。
【０１８１】
（付記１０）
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者と，同じ作業を行っていると推定される対象者である
ことを特徴とする付記９に記載された人間関係マップ作成支援プログラム。
【０１８２】
（付記１１）
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者が，前記アンケート回答で関係が所定値以上強いとしている相手の対象者である
ことを特徴とする付記９または付記１０に記載の人間関係マップ作成支援プログラム。
【０１８３】
（付記１２）
前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は，前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以上の対象者である
ことを特徴とする付記９から付記１１までのいずれかに記載の人間関係マップ作成支援プログラム。
【符号の説明】
【０１８４】
１０  人間関係マップ管理サーバ
１１  アンケート回答受付部
１２  回答情報記憶部
１３  対象情報記憶部
１４  対象情報収集部
１５  人間関係マップ作成部
１６  人間関係マップ出力部
１００  人間関係マップ作成支援部
１１０  設定入力受付部
１２０  設定情報記憶部
１３０  算出部
１４０  算出情報記憶部
１５０  対象特定部
１５１  回答催促候補抽出部
１５２  回答催促候補情報記憶部
１５３  回答催促対象決定部
１６０  回答催促対象情報記憶部
１７０  対象出力部
２０  管理者装置
３０  対象者装置
４０  ネットワーク
５０  ハブ
【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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【図１８】
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