(57)【要約】      （修正有）【課題】実体の組織を辞める意思の検知を容易にする。【解決手段】企業の従業員、または非営利組織のボランティアなど、調査中の実体に関する最近の電子通信の情報を取得する。実体の電子通信から特徴を抽出する種々の特徴抽出モジュールを用いて、この電子通信情報から複数の最近の通信の特徴を判定することにより、実体の辞める意思を判定する。次いで、最近の通信の特徴を入力として取り込み、辞める意思推定関数を用いて、調査中の実体に関する辞める意思の値を計算する。辞める意思推定関数が、以前の通信の特徴から実体の行動の変化を検知し、実体の行動の変化が、組織を辞める意思に対応する可能性を示す、辞める意思の値を生成する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
実体の組織を辞める意思を検知するコンピュータで実施する方法であって、
調査中前記の実体に関する最近の電子通信情報をコンピュータ装置により取得するステップと、
前記最近の電子通信情報から複数の最近の通信の特徴を判定するステップと、
以前の通信の特徴からの行動の変化を検知するために、前記最近の通信の特徴を入力として取り込む、辞める意思推定関数を用いて、前記調査中の実体に関する辞める意思の値を計算するステップであって、前記辞める意思の値が、前記実体の行動の前記変化が組織を辞める意思に対応する可能性を示す、ステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記調査中の実体には、
前記組織の従業員と、
前記組織内の従業員のグループと、
前記組織内の部門とのうちの１つ以上が含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記辞める意思推定関数は、マルコフ過程でギブスサンプリングを行って、前記辞める意思Ｑｔを計算し、
【数１】
2014219972.tif 000007
の形態をとり、
ｔは、前記最近の通信の特徴に関する最近の時間間隔を示し、ｔ−１は、前記以前の通信の特徴に関する以前の時間間隔を示し、ｆｔは、前記最近の通信の特徴を示し、Ｑｔ−１は、前記以前の時間間隔に関する辞める意思の値を示す、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記組織に属した実体の第１のグループを判定するステップと、
前記組織を辞めた実体の第２のグループを判定するステップと、
前記第１のグループおよび前記第２のグループに関する電子通信情報に基づいて、前記辞める意思推定関数の１つ以上のパラメータを訓練するステップと、をさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上のパラメータには、平均特徴値μが含まれ、
前記１つ以上のパラメータを訓練するステップには、
通信の特徴に関する特徴値、前記組織に属していた前記実体の第１のグループに関する特徴値、前記複数の時間間隔に関する特徴値を判定することと、
前記第１のグループに関する前記判定された特徴値の平均である、前記通信の特徴に関する前記平均特徴値μを計算することと、が含まれる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上のパラメータには、組織を辞めた実体に関する前記平均特徴値からの偏差を示す特徴制御値λが含まれ、
前記１つ以上のパラメータを訓練するステップには、
前記通信の特徴に関する特徴値、前記組織を辞めた実体の第２のグループに関する特徴値、前記複数の時間間隔に関する特徴値を判定することと、
前記第２のグループに関する前記判定された特徴値の平均を計算することと、
前記第１のグループの平均特徴値と前記第２のグループの平均特徴値の差である、前記通信の特徴に関する前記特徴制御値λを計算することと、が含まれる請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上のパラメータには、前記通信の特徴に関する特徴値が、前記平均特徴値μから変化すると予想される大きさを示す、特徴分散値Σが含まれる、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
実体の組織を辞める意思を検知する装置であって、
調査中の前記実体に関する最近の電子通信情報を取得するデータ分割モジュールと、
前記最近の電子通信情報から複数の最近の通信の特徴を判定する特徴抽出モジュールと、
以前の通信の特徴からの行動の変化を検知するために、前記最近の通信の特徴を入力として取り込む、辞める意思推定関数を用いて、調査中の前記実体に関する辞める意思の値を計算し、前記辞める意思の値が、前記実体の行動の前記変化が組織を辞める意思に対応する可能性を示す、辞める意思推定モジュールと、を含む装置。
【請求項９】
前記調査中の実体には、
前記組織の従業員と、
前記組織内の従業員のグループと、
前記組織内の部門とのうちの１つ以上が含まれる、請求項８に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は一般に、人工知能に関する。より具体的には、本開示は、所与の人間が組織を辞めようとする可能性を推定する、辞める意思推定システムを訓練し用いる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
会社およびその他の組織は、通常、会社の目標を達成することに意欲的な、スキルを持った個人のスタッフを採用しその雇用を維持し、彼らに組織の資産にアクセスする権限を与えることで、その目標を達成している。個人の中には信頼され、複数の顧客アカウントを管理し、それらの顧客との取引を担当している者もいる。また、企業秘密、新製品の設計に対する技術仕様書、またはその他の機密情報などの会社の大事な知的財産へのアクセスを許可されている個人もいる。
【０００３】
しかし、辞めることを決めた、大切な従業員を失ってしまうことがたびたびあり、会社にとっては、これが一般的な悩みとなっている。従業員のうちの何人かは、自分の現状のポジションではやりがいがなくなり、または会社を信頼できなくなり、辞めることを決める可能性がある。また、他の従業員達は、報酬のよいポジション、よりやりがいのあるプロジェクトを任されるポジションなどの、より働きがいのあるポジションを他のどこかで打診され辞めようと決意する可能性がある。
【０００４】
多くの場合、こういった従業員達は、次の雇用先が確定するまで、自分の上司に辞めるという意思を明確に通知しない可能性がある。しかし、こういった間でも、このような従業員達は十分な仕事をこなして、現在の雇用主のもとで働き続ける可能性がある。その会社で働いている間に、これらの従業員達は日々の行動を変える可能性があることが考えられるが、それだけでは彼らの上司または同僚が会社を辞める意思があると疑うには十分ではない。したがって、こういった従業員達は、会社にとって予期せぬリスクとなる、というのも彼らは、いつなんどきに会社を辞めて、大切な顧客および／または情報と伴に競合会社に入ってしまう可能性があるからである。従業員の辞める意思に上司が気付かなければ、その上司はその従業員に重要なプロジェクトを任せ続け、競合他社に漏れてはならない機密情報へのアクセスをその従業員に許可し続ける可能性がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一実施形態では、実体の組織を辞める意思を検知する、辞める意思推定システムが提供される。動作中、このシステムは、企業の従業員、または非営利組織のボランティアなど、調査中の実体に関する最近の電子通信情報を取得する。例えば、実体の電子通信から特徴を抽出する、種々の特徴抽出モジュールを用いて、電子通信情報からの複数の最近の通信の特徴を判定することにより、このシステムは実体の辞める意思を判定可能である。次いで、このシステムは、最近の通信の特徴を入力として取り込む、辞める意思推定関数を用いて、調査中の実体に対する辞める意思の値を計算する。辞める意思推定関数は、以前の通信の特徴から実体の行動の変化を検知し、実体の行動が組織を辞める意思に対応する可能性を示す、辞める意思の値を生成する。
【０００６】
いくつかの実施形態では、調査中の実体には、組織の従業員、組織内の従業員のグループ、および組織内の部門のうちの１つ以上が含まれる。
【０００７】
いくつかの実施形態では、辞める意思推定関数では、マルコフ過程を実行して辞める意思Ｑｔを計算し、この関数は下記の通り表される。
【数１】
2014219972.tif 000002
ここで、ｔは最近の通信の特徴に関する最近の時間間隔を表し、ｔ−１は以前の通信の特徴に関する以前の時間間隔を表し、ｆｔは最近の通信の特徴を表し、Ｑｔ−１はお膳の時間間隔での辞める意思の値を表す。
【０００８】
いくつかの実施形態では、このシステムは予備処理の動作で、または実行中の動作で辞める意思推定関数を訓練することができる。辞める意思推定関数を訓練するために、このシステムは、組織に属した実体の第１のグループ、および組織を辞めた実体の第２のグループを判定する。次いで、このシステムは、第１のグループおよび第２のグループに関する電子通信情報を判定し、その電子通信情報に基づいて辞める意思推定関数の１つ以上のパラメータを訓練する。例えば、このシステムは、辞める意思推定関数を訓練して、組織を辞めた実体の第２のグループに関する辞める意思の値を最大にすることができる。
【０００９】
これらの実施形態のいくつかの変形例では、これらの１つ以上のパラメータには、所与の通信の特徴に関する平均特徴値μが含まれる。さらに、１つ以上のパラメータを訓練する一方で、このシステムは、複数の時間間隔における組織に属した実体の第１のグループに関する特徴値を算出する。次いで、このシステムは、第１のグループに関して算出された特徴値の平均として、通信の特徴に関する平均特徴値μを計算する。
【００１０】
これらの実施形態のいくつかの変形例では、これらの１つ以上のパラメータには、特徴制御値λが含まれ、この特徴制御値λは、組織を辞めた実体に関する平均特徴値からの偏差を示す。１つ以上のパラメータを訓練する一方、このシステムは、複数の時間間隔における組織を辞めた実体の第２のグループに関する通信の特徴に関する特徴値を算出する。このシステムは、これらの特徴値を用いて第２のグループの平均値μ’を計算する。次いで、このシステムは、第１のグループの平均特徴値と第２のグループの平均特徴値の差（例えば、平均値μと平均値μ’の差）として、通信の特徴に関する特徴制御値λを計算する。
【００１１】
これらの実施形態のいくつかの変形例では、これらの１つ以上のパラメータには、特徴分散値Σが含まれ、この特徴分散値Σは、複数の時間間隔にわたる通信の特徴に関する特徴値がμから変化すると予想される大きさを示す。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施形態に従った、実体の辞める意思を推定し易くする例示的なコンピュータ環境を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に従った、辞める意思推定モデルを訓練し用いて、組織の実体に関する辞める意思を推定する方法のフローチャートである。
【図３】図３は、実施形態に従った、実体の辞める意思の経時的な変化を示す例示的なグラフである。
【図４Ａ】図４Ａは、実施形態に従った、組織に属した実体に関する特徴値の分布を示すグラフである。
【図４Ｂ】図４Ｂは、実施形態に従った、組織に属した実体に関する特徴値の分布を示すグラフである。
【図５】図５は、実施形態に従った、辞める意思推定システムが実行する例示的な計算を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に従った、辞める意思推定モデルに関する、パラメータ値を計算する方法のフローチャートである。
【図７】図７は、実施形態に従った、組織のメンバーに関する辞める意思の推定を容易にする例示的な装置を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に従った、組織のメンバーに関する辞める意思の推定を容易にする例示的なコンピュータシステムを示す図である。これらの図では、同様の参照符号は、同じ数字の構成要素を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施形態では、人間またはグループの組織を辞める意思を推定するという課題を解決する、辞める意思推定システムを提供する。例えば、組織に入ったばかりの人間は、働き続ける意欲を持ち、辞める意思などは無いと思われる、その一方で、中には最近の不成績を叱責され、辞めようとする気持ちを強くしている可能性のある従業員もいる。こうした従業員を元気づけて、頑張らせ組織に留まらせることは可能であり得るが、中には辞める意思を著しく強く持つ従業員も存在し得、彼らが組織の知的財産に対する危険人物となる恐れがある。
【００１４】
辞める意思推定システムは、実体の電子通信を分析し、強い辞める意思と相互に関連があることで知られている、実体の通信パターンに変化があるかどうかを判定することにより、実体の辞める意思を示すスコアを計算可能である。具体的には、このシステムは、電子通信を分析して、実体の辞める意思を示し得る特徴を抽出し、辞める意思のスコアを計算するモデルを用いてこれらの特徴を処理する。
【００１５】
いくつかの実施形態では、この実体は、会社内のグループに対応し得る、あるいは全体会社に対応し得る。したがって、グループまたは会社に関する辞める意思を計算することにより、このシステムは、グループまたは会社全体に関するやる気のレベルを推定可能である。これにより、グループに動機付けをするグループのマネージャの効果を会社が判定し易くなり、会社全体の体系的な問題を会社に警告することができる。
【００１６】
図１には、実施形態に従った、実体の辞める意思を推定し易くする例示的なコンピュータ環境を示す図が示されている。コンピュータシステム１００は、ネットワーク１０８に接続しユーザ１０６に関連するコンピュータ装置１０４を含むことができる。このコンピュータ装置１０４には、ユーザ１０６が持ち歩き、他者と通信し、作業を行い、ミーティングのスケジュールを入れ、アプリケーションサーバ１２０とやり取りすることが可能な携帯用コンピュータ装置などがある。例えば、コンピュータ装置１０４には、スマートフォン１０４．１、タブレットコンピュータ１０４．２、またはラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータなどのその他の全てのパーソナルコンピュータ装置１０４．ｎが含まれ得る。また、コンピュータネットワーク１０８には、１つ以上の技術（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、セルラ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、光ファイバ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など）を介して実装されるコンピュータネットワークなど、種々のコンピュータ装置を互い接続させる全ての有線または無線のネットワークが含まれ得る。
【００１７】
いくつかの実施形態では、アプリケーションサーバ１２０は、ユーザ１０６などの複数のユーザにより生成される、またはこれらのユーザに関する電子通信情報を取得し格納することができる。具体的には、このアプリケーションサーバ１２０は、ユーザが電子通信のコンテンツ生成することができる１つ以上のサービスをホスト可能である。これらのサービスには、Ｅメールホスティングサービス、カレンダホスティングサービス、またはオンラインのソーシャルメディアサービスが含まれ得る。ユーザ１０６は、日々の仕事の中でこれらのサービスを用いて仕事を行うことができるとともに、その友達や同僚との通信を行うこともできるが、これを用いて、組織内の役割に対するユーザの満足度を測定するとともに、近い将来にユーザが組織の辞めようと決める可能性を推定可能である。組織または組織内の役割に対してユーザが満足していれば、そのユーザの生産性は向上し易く、同僚と頻繁に通信しやり取り行う傾向がある。その一方で、ユーザが満足していないと、そのユーザの生産性が落ち込み、かつ／または、同僚との通信およびやり取りの量が低下する傾向にある（例えば、通信の質および頻度が低下する可能性がある）。
【００１８】
いくつかの実施形態では、コンピュータシステム１００は、辞める意思定システム１０２を含むことができ、この辞める意思定システム１０２が、アプリケーションサーバ１２０によりホストされる電子通信データを分析して、ユーザ１０６に関する辞める意思を判定する。辞める意思定システム１０２は、複数のユーザに関する電子通信情報の履歴を用いて、ユーザの辞める意思を判定し易くするパラメータのセットを訓練可能である。辞める意思定システム１０２はまた、ユーザ１０６からの最近の電子通信情報も、訓練されたパラメータと共に用いて、ユーザ１０６に関する最近の辞める意思のスコアを計算することができる。
【００１９】
いくつかの実施形態では、アプリケーションサーバ１２０は、複数のユーザに関する電子通信情報を格納する記憶装置１２２を含むことができる、あるいはその記憶装置１２２に接続することができる。例えば、このアプリケーションサーバ１２０がホストを行うＥメールサービスおよびカレンダサービスは、ユーザ１０６が送受信したＥメールのメッセージ１２４を受け取り格納することができ、かつ／または、ユーザ１０６が参加するイベントのカレンダの入力１２６をホストすることができる。また、アプリケーションサーバ１２０がホストするオンラインのソーシャルメディアサービスには、グーグルチャット、アメリカンオンライン（ＡＯＬ）のインスタントメッセンジャー（ＡＩＭ）などのインスタントメッセージサービスが含まれ得、このインスタントメッセージサービスにより、ユーザ１０６は、インスタントメッセージングクライアントを通して、他のユーザとダイレクトインスタントメッセージのやり取りを行い易くすることができる。記憶装置１２２は、インスタントメッセージ１３０を格納することができ、このインスタントメッセージ１３０には、ユーザ１０６が送受信したダイレクトインスタントメッセージが含まれる。
【００２０】
その他のいくつかの実施形態では、オンラインのソーシャルメディアサービスには、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、ＬｉｎｋｅｄＩｎ、または組織の内部のオンラインのソーシャルネットワークなどのオンラインのソーシャルネットワークが含まれ得る。記憶装置１２２には、ソーシャルネットワークのデータ１２８を格納することができ、このソーシャルネットワークのデータ１２８には、ユーザ１０６が生成したユーザ生成コンテンツ、またはユーザ１０６により「友達」だと示された別のユーザが生成したユーザ生成コンテンツが含まれる。例えば、オンラインのソーシャルネットワークには、サービスのメンバーごとにメッセージボード、すなわち「ウォール」が含まれ、このメッセージボードにメンバーすなわちユーザの「友達」がメッセージを書き込むことができる。ソーシャルネットワークのデータ１２８には、ユーザ１０６がそのメッセージボード、またはその他のメンバーのメッセージボードに書き込んだ全てのメッセージが含まれ得る、かつユーザ１０６のメッセージボードに別のユーザが書き込んだ全てのメッセージも含まれ得る。ソーシャルネットワークのデータ１２８には、オンラインのソーシャルネットワークのその他の全てのユーザとユーザ１０６との間でやり取りされたダイレクトメッセージも含まれ得る。
【００２１】
図２には、実施形態に従った、辞める意思推定モデルを訓練し用いて、組織の実体に関する辞める意思を推定する方法２００のフローチャートが示されている。動作中、このシステムは、組織に関する複数の実体に関連する電子通信履歴の情報を取得することにより、オフラインでモデルの訓練を実行することができる（動作２０２）。これらの実体のうちの何人かは、すでに組織を辞めている可能性がある、一方で依然として組織に属している可能性がある者もいる。
【００２２】
次いで、このシステムは、実体の通信情報からの実体の行動の特徴の履歴を判定し（動作２０４）、この特徴の履歴に基づいて、辞める意思推定モデルを訓練する（動作２０６）。この通信情報には、実体へメッセージを供給する全ての電子情報、あるいは、この実体から別の実体へメッセージを供給する全ての電子情報が含まれ得る。例えば、調査中の実体は、Ｅメールのアカウント、オンラインのソーシャルネットワーク、チャットクライアント、またはウェブログ（ブログ）への書き込みなどのその他の全ての電子手段を介して、他者と通信する可能性がある。
【００２３】
このシステムは、辞める意思推定モデルを訓練して、例えば、このモデルが組織を辞めた実体に関する辞める意思の値を最大にするようにすることができる（例えば、辞める意思の値を（または、ほぼ）１にする）。このシステムは、このモデルを訓練して最近組織に入ったばかりの実体に関する辞める意思の値を最小にすることもできる（例えば、辞める意思の値を（または、ほぼ）０にする）。
【００２４】
いくつかの実施形態では、このシステムは、辞める意思推定モジュールを用いて、組織に所属する全ての実態に関する辞める意思の値の概算を計算可能である。このシステムは、組織に所属する実態に関する最近の電子通信情報を用いて、辞める意思推定モデルを定期的に再訓練することもできる。例えば、このシステムは、所定の時間間隔（例えば、週に１度）で新しい辞める意思の値を繰り返し計算し、かつ／または、このモデルを再訓練することができる。
【００２５】
各繰り返し手順では、全ての所与の実体に関する新しい辞める意思の値を計算するために、システムは最初に、最近の時間間隔の間に、実体が生成した電子通信、受信した電子通信、あるいは実態に関連する電子通信を取得する（動作２０８）。このシステムは、この電子通信から通信の特徴を抽出し（動作２１０）、辞める意思推定モデルを用いてこれらの特徴を処理して、最近の時間間隔に関する新しい辞める意思の値を計算する（動作２１２）。次いで、このシステムは、新しい辞める意思の値を計算するべき別の実体が存在するかどうかを判定する（動作２１４）。存在する場合、このシステムは動作２０８に戻って、その実体に関する辞める意思のスコアを計算する。あるいは、実体がこれ以上残っていない場合、このシステムは、組織に関する複数の実体の最近の特徴を用いて、辞める意思推定モデルを再訓練することができる（動作２１６）。
【００２６】
図３には、実施形態に従った、実体の辞める意思の経時的な変化を示す例示的なグラフ３００が示されている。具体的には、グラフ３００には、一連の時間間隔にわたる横軸と、実体の辞める意思Ｑに対応する縦軸とが含まれる。実体が組織に入ったとき、その実体が直ちに辞めたいと思うことはないと思われる。このことは、グラフ３００の雇用日時３０２で示され、実体の辞める意思は、０．０の値で最も低い。また、実体が組織を辞めるとき、その実体が組織、組織内の役割に満足していなかった可能性がある、あるいは、より関心がよその機会にあった可能性がある。このことは、辞める決定３０４における急勾配、および高水準の安定状態により示され、退職日３０６における値は１．０を示している。
【００２７】
いくつかの実施形態では、従業員が長い間その組織で働いていると、各時点での組織に対する気持ちに基づいて、その従業員の辞める意思が変化する可能性がある。時には、従業員は自分の取り組んでいるプロジェクトに満足し得る、あるいは同僚との良好な仲間意識を持ち得る、この場合その従業員の辞める意思は弱くなる。時には、従業員がその組織に対して、または組織内の役割にやりがいを感じている可能性もあり、この場合もその従業員の辞める意思は弱いと思われる。私生活の変化（例えば、結婚、家庭を持つ）などの外部の環境により、あるいは、その従業員の興味を引く、別の目標、趣味、または、求人により、従業員の辞める意思は強くなる可能性がある。いずれの場合も、これらの気持ちの影響により、実体の辞める意思は、強くなったり、弱くなったりし、このことがグラフ３００全体にわたる勾配の変化に反映される。
【００２８】
大抵の場合、従業員の辞める意思はその従業員の気持ちに影響されるため、この従業員は、組織内の他者との通信の仕方に、これらの気持ちを反映する可能性がある。例えば、辞める意思が強くない従業員は前向きな気持ちでより詳細な書式および言葉を用いて同僚とより頻繁に通信することにより、組織における高い満足度を反映させる可能性がある。その一方で、辞める意思が強い従業員は、その組織での関心が下がると、必要なときにだけ通信することに決め、より簡潔なＥメールを書き、これにより特定な同僚には仲間意識を示さない可能性がある。
【００２９】
表１には、実施形態に従った、実体の電子通信から抽出可能な例示的な特徴が示されている。具体的には、言葉の統計、書式、発言行為の分類、および作業習慣の４つ特徴のカテゴリのうちの１つ以上に抽出される特徴は対応する可能性がある。例えば、「積極的な気持ちの特徴」は、実体が電子通信において積極的な気持ちで用いる言葉の回数すなわち頻度を示し、かつ／または積極的な気持ちを示す実体の電子通信の割合を示し得る。
【００３０】
言葉の統計のカテゴリには、実体がその電子通信で用いる、所与の単語の種類の中の単語の数すなわち頻度をカウントする特徴、または所与の単語の種類の単語を含む通信回数の割合をカウントする特徴が含まれる。書式のカテゴリには、実体の電子通信で所定のパターンが検知される数すなわち頻度を示す特徴、または所定のパターンを含む通信アイテムの割合を示す特徴が含まれる。発言行為の分類のカテゴリには、組織内の別の実体との協力など、次に続く行為が必要な、あるいは次に続く行為を示す単語またはフレーズの数または頻度をカウントする特徴が含まれる。この特徴には、このカテゴリの単語またはフレーズを含む文書の割合も含まれ得る。
【表１】
2014219972.tif 000003
【００３１】
作業習慣のカテゴリには、実体の電子通信により判定された、実体が行う仕事に関する活動の数すなわち頻度をカウントする特徴が含まれる。作業習慣のカテゴリには、アクティブ通信のグラフに基づいて、実体に関するネットワークトポロジの特徴を記述する「通信ネットワーク」の特徴も含まれ得る。例えば、このシステムは、組織内の複数の実体に関する電子通信情報に基づいて、アクティブ通信グラフを定期的に生成する。この電子通信情報には、これらの実体が、所与の時間間隔（例えば、過去１週間）で、または複数の時間間隔（例えば、過去４週間の間）のウインドウの間に送信、かつ／または受信した全てのメッセージが含まれ得る。
【００３２】
２つの実体がメッセージのやり取りを行った場合（例えば、一方の実体が送信者で、他方の実体が受信者）、あるいは、いくつかの実施形態では、２つの受信者がメッセージに記載される場合（例えば、両方の実体とも受信者で、かつ／または、メッセージの本文に記載される）このシステムは２つの実体の間にグラフリンクを作成可能である。また、いくつかの実施形態では、各リンクに重みを付けて、各リンクの重みが２つの実体を記載した電子メッセージの数と相互に関連するようすることができる（例えば、このシステムは、２つの実体を記載したメッセージごとに各リンクの重みを増やすことができる）。次いで、このシステムがアクティブ通信グラフを生成した後、このシステムは、実体のグラフに基づいて、実体に関するキーネットワークに関連する特徴を計算することができる。これらのネットワーク関する特徴には、重み度、クラスタリング係数、エントロピなどが含まれ得る。
【００３３】
図４Ａには、実施形態に従った、組織に属した実体に関する特徴値の分布を示すグラフ４００が示されている。具体的には、グラフ４００には、特徴ｆに関する特徴の分布４０２が示され、特徴の分布４０２が組織に属した実体の特徴値を示すようにしている。これらの実体には、現在組織に属している人達、および組織を辞めた人達が含まれ得る。いくつかの実施形態では、特徴の分布４０２は平均値μ（ｆ）を伴って、ガウス分布と類似し得る。
【００３４】
グラフ４００には、特徴ｆに関する特徴の分布４０４も示され、この特徴の分布４０４には、組織を辞めた実体に関する特徴値が含まれている。特徴の分布４０４には、ガウス分布の頂点などで平均値４０６が含まれ得る。平均値μ（ｆ）と平均値４０６の間の推移に注目すると、過去に辞めた実体の特徴ｆに関する特徴値が著しく高くなることがこの推移により示されている。したがって、実体の辞める意思を推定するための情報の信頼できる供給源が特徴ｆにより提供される。
【００３５】
しかし、平均値４０６（例えば、辞めた実体に関する）は一般に、異なる特徴の種類に渡って変化し得る。いくつかの特徴の種類では、平均値がμ（ｆ）より低い可能性があり、かつ／またはμ（ｆ）から、λ（ｆ）の大きさより大きく、またはさく推移する可能性がある。
【００３６】
図４Ｂには、実施形態に従った、組織に属した実体に関する特徴値の分布を示すグラフ４５０が示されている。具体的には、グラフ４５０には、特徴ｇに関する特徴の分布４５２が示され、この特徴の分布４５２は、平均値μ（ｇ）を伴った、組織に属した実体の特徴値を示す。グラフ４５０には、組織を辞めた実体に関する特徴値を示す特徴ｇに関する特徴の分布４５４も示され得る。特徴の分布４５２と特徴の分布４５４のガウス分布が著しく重なると、特徴ｇに関するが著しくは大きくないことが分かる。したがって、特徴ｇは、実体の辞める意思を推定するための情報の著しく信頼できる供給源を提供していない。
【００３７】
いくつかの実施形態では、システムは制御値であるλ（ｆ）を用いて、特徴ｆに関する実体の特徴値における推移により、実体の辞める意思のスコアが影響を受ける量を制御する。
【００３８】
図５には、実施形態に従った、辞める意思を推定するシステムが実行する例示的な計算が示されている。システム５００は、データ分割モジュール５０２、特徴抽出モジュール５０４、パラメータ訓練モジュール５０６、および辞める意思推定モジュール５０８を含むことができる。
【００３９】
訓練段階で、データ分割モジュール５０２は、電子通信データ５１０を重なり合わない時間間隔の集合で分割することができる。いくつかの実施形態では、通信データの各部分は対応するタイムスタンプを有し、このタイムスタンプは通信の一部が作成された日時に設定されている。データ分割モジュール５０２は、これらのタイムスタンプを用いて、時間間隔ｔ＝１に関するデータ５１０．１、時間間隔ｔ＝２に関するデータ５１０．２、および時間間隔ｔ＝ｎに関するデータ５１０．ｎを生成することができる。次いで、特徴抽出モジュール５０４が、実体ｕごと、および集合ｔ∈［１，ｎ］内の時間間隔ごとに、１つ以上の通信の特徴値５１２を生成する。例えば、システム５００は、ｍ個の特徴のモデルの集合ｆ∈［１，ｍ］を有することができる。このシステムは、時間間隔ｔ＝ｉで、特徴ｆ１に関する特徴値ｆ（ｕ）１，ｔ＝ｉ、特徴ｆ２に関する特徴値ｆ（ｕ）２，ｔ＝ｉ、および特徴ｆｍに関する特徴値ｆ（ｕ）ｍ，ｔ＝ｉを計算する。
【００４０】
パラメータ訓練モジュール５０６は、通信の特徴５１２を用いてモデルパラメータ５１４の集合を訓練する。モデルパラメータ５１４には、平均特徴値μ（ｆ）５１４．１、特徴制御値λ（ｆ）５１４．２、特徴の変化Σ（ｆ）５１４．３、および辞める意思の変化ε２５１４．４が含まれ得る。パラメータ訓練モジュール５０６は、入力パラメータとして辞める意思の変化５１４．４をユーザから取得することができる。さらに、図６を参照して詳細に説明する技術を用いて、パラメータ訓練モジュール５０６は、通信の特徴５０８から、平均特徴値５１４．１、特徴制御値５１４．２、および特徴変化５１４．３を直接計算することができる。
【００４１】
次いで、辞める意思推定モジュール５０８は、組織に所属した実体ｕごとに、一連の辞める意思の値５１６（例えば、Ｑ（ｕ）ｔ＝１、Ｑ（ｕ）ｔ＝２、およびＱ（ｕ）ｔ＝ｎ）を計算することができる。いくつかの実施形態では、辞める意思推定モジュール５０８は、ギブスサンプリングを行って一連の時間間隔にわたる辞める意思の値５１６を計算する。例えば、辞める意思推定モジュール５０８は、実体が組織に入ったとき（例えば、ｔ＝１）の時間間隔に関する実体の辞める意思をＱ１＝０に設定し、実体がまた組織を辞めていない場合、現在の時間間隔（例えば、ｔ＝Ｔ）に関する辞める意思をＱＴ＝０に設定する、あるいは実体が組織を辞めた場合、辞める意思をＱＴ＝１に設定する。次いで、最初の辞める意思の値５１６．１および最後の辞める意思の値５１６．ｎを初期化した後、このシステムは、ギブスサンプリングを行って、ｔ∈［２，Ｔ−１］まで繰り返し、この分布から辞める意思の値Ｑ（ｕ）ｔをサンプリングすることにより、残りの時間間隔に関する辞める意思の値を計算する。
【数２】
2014219972.tif 000004
【００４２】
なお、式（１）は、マルコフ分布を表す。式（１）のマルコフ分布を分解することにより、下記の式（２）を得ることができる。
【数３】
2014219972.tif 000005
なお、式（２）の右側の確率分布自体がＱｉに依存するため、式（２）を用いてＱｉを求めることはできない。いくつかの実施形態では、式（２）の右側および左側のＱｉの値を繰り返し調整して安定した解を得ることにより（例えば、表２の動作６の間に）、辞める意思推定モジュール５０８は、辞める意思Ｑｉのサンプリングを行う。例えば、このシステムは、「Ｊｕｓｔ  Ａｎｏｔｈｅｒ  Ｇｉｂｂｓ  Ｓａｍｐｌｅｒ」（ＪＡＧＳ）パッケージなどを用いるコンピュータによる数学の技術を用いることにより、Ｑｉの値を繰り返し求めることができる。
【表２】
2014219972.tif 000006
【００４３】
表２には、実施形態に従った、最近の時間間隔Ｔに関する実体の辞める意思Ｑを推定するための例示的な擬似コードが示されている。動作１〜３で、辞める意思の値を、範囲Ｑ＝［０，１］の中間である初期値Ｑｉ＝０．５に初期化する。調査されるｋ個の実体の集合に動作４を繰り返し、動作５〜７で実体の雇用時間（例えば、時間間隔ｔ∈［２，Ｔ−１］）ごとに辞める意思の値のサンプリングを行う。
【００４４】
辞める意思推定モデルの訓練
図６には、実施形態に従った、辞める意思推定モデルに関する、パラメータ値を計算する方法を示すフローチャートが示されている。これらのパラメータには、平均特徴値μ（ｆ）、特徴制御値λ（ｆ）、特徴の変化Σ（ｆ）、および辞める意思の変化ε２が含まれる。
【００４５】
動作中、このシステムは、実体の通信の特徴ｆに関する特徴値を取得し、これらの特徴値は、組織に属した実体のグループに対応し、１つ以上の時間間隔にわたる（動作６０２）。次いで、このシステムは、取得した特徴値に基づいて、グループ内の全ての実体に関する特徴ｆに関する平均値である、全体の平均特徴値μ（ｆ）を計算する（動作６０４）。平均の特徴値は、組織に属した実体の集合にわたる特徴ｆに関する平均値を示す。
【００４６】
このシステムはまた、組織を辞めたグループ内の実体に関する特徴値を用いて、特徴ｆに関する辞める平均特徴値も計算する（動作６０６）。次いで、このシステムは、全体の平均μ（ｆ）と辞める平均値との差である特徴制御値λ（ｆ）を計算する（動作６０８）。いくつかの実施形態では、同じ順序の時間間隔で取得した特徴値を用いて、平均特徴値と辞める平均値の両方を計算して特徴制御値の正確さを最大にする。この特徴制御値は、特徴ｆに関する実体の特徴値が、実体の辞める意思により影響を受ける量を示す。実体の特徴ｆに関する値の変化が実体の全体の辞める意思のスコアに影響を与えるべき量を制御するための重みとして、このシステムは特徴制御値λ（ｆ）を用いる。
【００４７】
このシステムはまた、特徴の変化Σ（ｆ）も計算する。この特徴の変化Σ（ｆ）は特徴値が異なる実体に渡って変化すると予測される量を示す。特徴の変化Σ（ｆ）を計算するために、複数の時間間隔にわたる実体の特徴値に関して各ガウス分布が計算されるよう、このシステムは特徴値のガウス分布を実体ごとに判定する（動作６１０）。次いで、このシステムは、複数の実体に関するガウス分布全体の平均値の変化を計算し（動作６１２）、この変化をガンマ分布に従うよう適合させる（動作６１４）。例えば、ガンマ分布からサンプリングされた確率変数に、特徴分散値を適合させることにより、このシステムは、特徴分散値を調整することができる。
【００４８】
いくつかの実施形態では、システムは、システム管理者などのユーザから辞める意思の変化ε２を取得する（動作６１６）。この辞める意思の変化は、異なる時間間隔にわたる辞める意思の値に関する変化を示す。例えば、このシステムは、パラメータ設定用のユーザインターフェースをユーザに提供して辞める意思の変化を取得することができる、あるいはユーザが作成した、または修正したパラメータ設定ファイルから辞める意思の変化を読み出すことができる。次いで、このシステムは、辞める意思の変化をガンマ分布に従うよう適合させる（動作６１８）。
【００４９】
図７には、実施形態に従った、組織のメンバーに関する辞める意思の推定を容易にする例示的な装置７００が示されている。装置７００は、有線通信チャネルまたは無線通信チャネルを介して互いに通信可能な複数のモジュールを含むことができる。装置７００は、１つ以上の集積回路を用いて、実現することができ、モジュール図７に示されるモジュールよりも多くのモジュール、または少ないモジュールを含むことができる。さらに、装置７００をコンピュータシステム内に統合することができる、あるいは別のコンピュータシステム、および／または、別の装置と通信可能な別の装置として実現することができる。具体的には、装置７００は、通信モジュール７０２、データ分割モジュール７０４、特徴抽出モジュール７０６、パラメータ訓練モジュール７０８、辞める意思推定モジュール７１０、および報告モジュール７１２を含むことができる。
【００５０】
いくつかの実施形態では、通信モジュール７０２は、１つ以上のアプリケーションサーバおよびコンテンツリポジトリと通信して実体の電子通信情報を取得することができる。データ分割モジュール７０４は、電子通信情報を実体の集合、および実体ごとの時間間隔の集合に分割することができる。特徴抽出モジュール７０６は、各実体に関する電子通信情報からの特徴モデルの集合に関する特徴値を抽出することができる。
【００５１】
パラメータ訓練モジュール７０８は、辞める意思推定モデルに関するパラメータの集合を訓練することができ、辞める意思推定モジュール７１０は、訓練されたパラメータに基づいて、各実体に関する辞める意思のスコアを計算することができる。報告モジュール７１２は、実体の集合に関する辞める意思のスコアを、上司または管理者などのユーザに報告することができる。
【００５２】
図８には、実施形態に従った、組織のメンバーに関する辞める意思の推定を容易にする例示的なコンピュータシステム８０２が示されている。コンピュータシステム８０２は、プロセッサ８０４、メモリ８０６、および記憶装置８０８を含む。メモリ８０６は、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭ）を含むことができ、この揮発性メモリは被管理メモリとして機能し、１つ以上のメモリプールを格納するために用いられる。さらに、コンピュータシステム８０２は、ディスプレイ装置８１０、キーボード８１２、およびポインティングディバイス８１４に接続可能である。記憶装置８０８は、オペレーティングシステム８１６、辞める意思推定システム８１８、およびデータ８３２を格納可能である。
【００５３】
辞める意思推定システム８１８は命令を含むことができ、この命令をコンピュータシステム８０２が実行すると、コンピュータシステム８０２は本開示に記載されている方法、および／または、処理を実行する。具体的には、辞める意思推定システム８１８は、１つ以上のアプリケーションサーバおよびコンテンツリポジトリと通信して、実体の電子通信情報を取得するための命令を含むことができる（通信モジュール８２０）。さらに、辞める意思推定システム８１８は、電子通信情報を実体の集合、および実体ごとの時間間隔の集合を分割するための命令を含むことができる（データ分割モジュール８２２）。辞める意思推定システム８１８はまた、特徴モデルの集合に関する特徴値を、各実体に関する電子通信情報から抽出するための命令も含むことができる（特徴抽出モジュール ８２４）。
【００５４】
辞める意思推定システム８１８は、辞める意思推定モデルに関するパラメータの集合を訓練するための命令（パラメータ訓練モジュール８２６）、および訓練されたパラメータに基づいて各実体に関する辞める意思のスコアを計算するための命令を含むことができる、（辞める意思推定モジュール８２８）。辞める意思推定システム８１８はまた、実体の集合に関する辞める意思のスコアを上司または管理者などのユーザに報告するための命令も含むことができる（報告モジュール８３０）。
【００５５】
入力として必要な、または本開示に記載されている方法、および／または、処理により出力として生成される全てのデータがデータ８３２に含まれ得る。具体的には、データ８３２には、少なくとも電子通信情報、特徴抽出モデル、実体の通信の特徴、および辞める意思推定モデルに関する訓練されたパラメータが格納され得る。
【図１】
2014219972.tif 000008
【図２】
2014219972.tif 000009
【図３】
2014219972.tif 000010
【図４Ａ】
2014219972.tif 000011
【図４Ｂ】
2014219972.tif 000012
【図５】
2014219972.tif 000013
【図６】
2014219972.tif 000014
【図７】
2014219972.tif 000015
【図８】
2014219972.tif 000016