(57)【要約】【課題】時間とともに仕事の全容が現れてくるケースや、チーム型組織で仕事を行うケースにおいても、リーダシップ能力を適切に評価育成することができる新たな枠組みを提供する。【解決手段】多次元空間にニーズ値を分布させたニーズマップを記憶する記憶手段と、エージェントごとに探索パラメータを記憶する記憶手段と、探索パラメータに基づいてニーズマップ上にエージェントの探索可能領域を設定し、ニーズマップを参照して探索可能領域内のニーズ値を算出し、算出ニーズ値に基づきニーズマップ上に該エージェントの移動目標位置を設定し、該エージェントを移動目標位置へ近づくように移動させる手段と、被評価者から入力された指示に基づき、ニーズマップ上のエージェントの探索可能領域、エージェントの位置、移動目標位置の少なくともいずれかを変更する手段と、ニーズ探索結果を出力する手段とを備える。【選択図】図３
2006285894.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多次元空間にニーズ値を分布させたニーズマップ上にエージェントを配置し、所定のニーズ探索パラメータ及び被評価者の指示入力に基づいてエージェントの移動を制御し、エージェントによるニーズ探索結果を被評価者のリーダシップ能力の評価情報として出力するリーダシップ能力評価育成支援システムであって、
前記ニーズマップを記憶するマップ記憶手段と、
エージェントごとに前記所定のニーズ探索パラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、
前記所定のニーズ探索パラメータに基づいて、前記ニーズマップ上にエージェントの探索可能領域を設定し、前記ニーズマップを参照して探索可能領域内のニーズ値を算出し、前記算出したニーズ値に基づき前記ニーズマップ上に該エージェントの移動目標位置を設定し、該エージェントを移動目標位置へ近づくように移動させる移動制御手段と、
被評価者から入力された指示に基づき、前記ニーズマップ上のエージェントの探索可能領域、エージェントの位置、移動目標位置の少なくともいずれかを変更するリーダ指示手段と、
エージェントによるニーズ探索結果を出力する出力手段と、を備えたことを特徴とするリーダシップ能力評価育成支援システム。
【請求項２】
前記所定のニーズ探索パラメータは、エージェントの探索可能領域の範囲を規定するパラメータＶ、ニーズマップを参照してニーズ値を算出する際の正確さを規定するパラメータＲ、エージェントが移動できる距離を規定するパラメータＩのうち少なくとも一つと、ニーズ探索に対するモチベーションの程度を規定するパラメータＭとを含み、
前記移動制御手段は、前記パラメータＭに基づき、前記少なくとも一つのパラメータに基づく値を増減して、エージェントの移動を制御することを特徴とする請求項１記載のリーダシップ能力評価育成支援システム。
【請求項３】
更に、前記所定のニーズ探索パラメータは、チーム行動に対する適応力の程度を規定するパラメータＳを含み、
前記移動制御手段は、前記パラメータＳに基づき、前記パラメータＭに基づく値を増減して、エージェントの移動を制御することを特徴とする請求項２記載のリーダシップ能力評価育成支援システム。
【請求項４】
前記移動制御手段は、被評価者からの指示入力を受け付けた場合に、その指示内容に応じて、及び／又は、探索可能領域内において算出されたニーズ値に応じて、前記パラメータＭの値を増減して、エージェントの移動を制御することを特徴とする請求項２又は３記載のリーダシップ能力評価育成支援システム。
【請求項５】
前記リーダ指示手段は、被評価者からの情報交換の指示入力に基づき、２以上のエージェントを対象として、そのうちの１つのエージェントＰの探索可能領域の一部又は全部を、他のエージェントＸの探索可能領域に含めることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のリーダシップ能力評価育成支援システム。
【請求項６】
前記リーダ指示手段は、被評価者からの集団行動の指示入力に基づき、２以上のエージェントについて、そのうちの１つのエージェントＱの移動目標位置を参照して、他のエージェントＸの移動目標位置を変更することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のリーダシップ能力評価育成支援システム。
【請求項７】
更に、前記マップ記憶手段に記憶されるニーズマップ、前記パラメータ記憶手段に記憶される前記所定のニーズ探索パラメータ、の少なくともいずれかを設定又は／及び変更する手段を備えることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載のリーダシップ能力評価育成支援システム。
【請求項８】
多次元空間にニーズ値を分布させたニーズマップ上にエージェントを配置し、所定のニーズ探索パラメータ及び被評価者の指示入力に基づいてエージェントの移動を制御し、エージェントによるニーズ探索結果を被評価者のリーダシップ能力の評価情報として出力するリーダシップ能力評価育成支援方法であって、
前記ニーズマップを記憶するマップ記憶手段を参照して、前記ニーズマップを読み出す工程と、
エージェントごとに前記所定のニーズ探索パラメータを記憶するパラメータ記憶手段を参照して、前記所定のニーズ探索パラメータを読み出す工程と、
前記ニーズ探索パラメータに基づいて、前記ニーズマップ上にエージェントの探索可能領域を設定し、前記ニーズマップを参照して探索可能領域内のニーズ値を算出し、前記算出したニーズ値に基づき前記ニーズマップ上に該エージェントの移動目標位置を設定し、該エージェントを移動目標位置へ近づくように移動させる工程と、
被評価者から入力された指示に基づき、前記ニーズマップ上のエージェントの探索可能領域、エージェントの位置、移動目標位置の少なくともいずれかを変更する工程と、
エージェントによるニーズ探索結果を出力する工程と、を備えたことを特徴とするリーダシップ能力評価育成支援方法。
【請求項９】
請求項８記載のリーダシップ能力評価育成支援方法をコンピュータで実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時間とともに仕事の全容が現れてくるケースや、チーム型組織で仕事を行うケースに適した、リーダシップ能力の評価育成を支援するための情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
仕事を行う部下等のモチベーションを維持・向上させることは、より良い結果を得るために非常に重要である。従来より、経営学の分野では、このようなモチベーションの維持・向上に関する研究が行われてきており（例えば非特許文献１参照）、種々のモチベーション理論に基づいて部下等のモチベーションを維持・向上させることができるリーダシップ能力を評価育成する枠組みが提案されている。
【非特許文献１】アブラハム・マズロー著、「完全なる経営」、日本経済新聞社、２００１年１２月発行
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
発明者らは、このような従来のモチベーション理論に基づいたリーダシップ能力を評価育成する枠組みについて深く考察した結果、基礎となる理論や枠組みが次のような問題点を有していることに気づいた。
【０００４】
すなわち、従来のモチベーション理論では、以下のような２つの前提を置いている場合が多い。
【０００５】
第一の前提は「仕事を始める前に、その仕事がどのようなものかが分かっている」という前提である。この前提により、どのような方法で仕事をしなければならないか、何が達成すべき目標となるのか、達成したらどのようなこと（例えば報酬）が生じるのかが理解でき、モチベーションを生じさせる理由となる。
【０００６】
しかし、今日、経営環境の変化が激しいこともあり、仕事を開始した後に新たな要因が生じ、事前に計画した仕事の進め方などをその過程で大きく変更しなければならない場合も少なくない。このような情況は、時間とともに仕事の全容が現れてくるケースといえるため、「仕事を始める前に、その仕事がどのようなものかが分かっている」という第一の前提をおくことはできない。
【０００７】
第二の前提は「個人のモチベーションを対象とする」という前提である。
【０００８】
しかし、今日、多くの企業において、環境変化に柔軟に対応すべくフラット化した組織（チーム型組織）が採用されてきており、例えば、正社員、非正社員（派遣社員、パート社員、アルバイトなど）が混在した、人事処遇を異にするメンバーにてチームが編成される場合も増えつつある。そのようなチーム型組織においては、個人のモチベーションの維持・向上に留まらず、チーム全体のモチベーションを対象として適切にマネジメントし、チーム効力感（チームメンバーで情報を循環・共有し、メンバーの自己効力感（目前の出来事に対する自分のコントロールを信じられる状態）が相乗的に向上していく状態）を確保する必要がある。
【０００９】
このように、今日増えつつあるタイプの仕事、すなわち、時間とともに仕事の全容が現れてくるケースや、チーム型組織で仕事を行うケースに対しては、上記の前提がそもそも当てはまらないことから、従来のモチベーション理論は適合しない。その結果、従来のモチベーション理論に基づき構築されているリーダシップ能力を評価育成する枠組みでは、上記のようなケースを想定した場合、有効に機能しないという問題が生じていた。
【００１０】
そこで、本発明は、時間とともに仕事の全容が現れてくるケースや、チーム型組織で仕事を行うケースにおいても、リーダシップ能力を適切に評価育成することができる新たな枠組み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】
【００１１】
本発明のリーダシップ能力評価育成支援システムは、多次元空間にニーズ値を分布させたニーズマップ上にエージェントを配置し、所定のニーズ探索パラメータ及び被評価者の指示入力に基づいてエージェントの移動を制御し、エージェントによるニーズ探索結果を被評価者のリーダシップ能力の評価情報として出力するリーダシップ能力評価育成支援システムであって、前記ニーズマップを記憶するマップ記憶手段と、エージェントごとに前記所定のニーズ探索パラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、前記所定のニーズ探索パラメータに基づいて、前記ニーズマップ上にエージェントの探索可能領域を設定し、前記ニーズマップを参照して探索可能領域内のニーズ値を算出し、前記算出したニーズ値に基づき前記ニーズマップ上に該エージェントの移動目標位置を設定し、該エージェントを移動目標位置へ近づくように移動させる移動制御手段と、被評価者から入力された指示に基づき、前記ニーズマップ上のエージェントの探索可能領域、エージェントの位置、移動目標位置の少なくともいずれかを変更するリーダ指示手段と、エージェントによるニーズ探索結果を出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
好適には、前記所定のニーズ探索パラメータは、エージェントの探索可能領域の範囲を規定するパラメータＶ、ニーズマップを参照してニーズ値を算出する際の正確さを規定するパラメータＲ、エージェントが移動できる距離を規定するパラメータＩのうち少なくとも一つと、ニーズ探索に対するモチベーションの程度を規定するパラメータＭとを含み、前記移動制御手段は、前記パラメータＭに基づき、前記少なくとも一つのパラメータに基づく値を増減して、エージェントの移動を制御する。
【００１３】
また好適には、更に、前記所定のニーズ探索パラメータは、チーム行動に対する適応力の程度を規定するパラメータＳを含み、前記移動制御手段は、前記パラメータＳに基づき、前記パラメータＭに基づく値を増減して、エージェントの移動を制御する。
【００１４】
また好適には、前記移動制御手段は、被評価者からの指示入力を受け付けた場合に、その指示内容に応じて、及び／又は、探索可能領域内において算出されたニーズ値に応じて、前記パラメータＭの値を増減して、エージェントの移動を制御する。
【００１５】
また好適には、前記リーダ指示手段は、被評価者からの情報交換の指示入力に基づき、２以上のエージェントを対象として、そのうちの１つのエージェントＰの探索可能領域の一部又は全部を、他のエージェントＸの探索可能領域に含める。
【００１６】
また好適には、前記リーダ指示手段は、被評価者からの集団行動の指示入力に基づき、２以上のエージェントについて、そのうちの１つのエージェントＱの移動目標位置を参照して、他のエージェントＸの移動目標位置を変更する。
【００１７】
また好適には、更に、前記マップ記憶手段に記憶されるニーズマップ、前記パラメータ記憶手段に記憶される前記所定のニーズ探索パラメータ、の少なくともいずれかを設定又は／及び変更する手段を備える。
【００１８】
本発明のリーダシップ能力評価育成支援方法は、多次元空間にニーズ値を分布させたニーズマップ上にエージェントを配置し、所定のニーズ探索パラメータ及び被評価者の指示入力に基づいてエージェントの移動を制御し、エージェントによるニーズ探索結果を被評価者のリーダシップ能力の評価情報として出力するリーダシップ能力評価育成支援方法であって、前記ニーズマップを記憶するマップ記憶手段を参照して、前記ニーズマップを読み出す工程と、エージェントごとに前記所定のニーズ探索パラメータを記憶するパラメータ記憶手段を参照して、前記所定のニーズ探索パラメータを読み出す工程と、前記ニーズ探索パラメータに基づいて、前記ニーズマップ上にエージェントの探索可能領域を設定し、前記ニーズマップを参照して探索可能領域内のニーズ値を算出し、前記算出したニーズ値に基づき前記ニーズマップ上に該エージェントの移動目標位置を設定し、該エージェントを移動目標位置へ近づくように移動させる工程と、被評価者から入力された指示に基づき、前記ニーズマップ上のエージェントの探索可能領域、エージェントの位置、移動目標位置の少なくともいずれかを変更する工程と、エージェントによるニーズ探索結果を出力する工程と、を備えたことを特徴とする。
【００１９】
本発明のプログラムは、本発明のリーダシップ能力評価育成支援方法の各工程をコンピュータ上で実行させることを特徴とする。本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク、半導体メモリなどの各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワークを介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストールまたはロードすることができる。
【００２０】
なお、本明細書において、手段とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その手段が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの手段が有する機能が２つ以上の物理的手段により実現されても、２つ以上の手段の機能が１つの物理的手段により実現されても良い。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、時間とともに仕事の全容が現れてくるケースや、チーム型組織で仕事を行うケースにおいても、リーダシップ能力を適切に評価育成することができる新しい枠組みを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明は、多次元空間にニーズ値を分布させたニーズマップ上にエージェントを配置し、所定のニーズ探索パラメータ及び被評価者の指示入力に基づいてエージェントの移動を制御し、エージェントによるニーズ探索結果を被評価者のリーダシップ能力の評価情報として出力するという枠組みを採用する。そこで、最初に、この本発明の枠組みについて概要を説明する。
【００２３】
本発明の枠組みでは、チーム型組織で行う仕事を、多次元空間にニーズ値を分布させたニーズマップ上のニーズ探索問題としてモデル化する。ここで、多次元空間は、チーム型組織を構成するバーチャルなメンバー（エージェント）が配される空間であり、その空間的な広がりは、市場等における商品のバリエーションといった観念的な広がりを表している。また、ニーズマップ上に分布するニーズ値は、市場等における商品のニーズを定量的に表している。なお、商品という概念には、物理的な物としての商品のみならず、サービスやソリューションなども含まれるものとする。
【００２４】
本発明の枠組みでは、このようなモデルを利用して、リーダである被評価者の指示のもと、各エージェントがニーズ探索を行い、ニーズマップ上においてニーズ値の高いポイントを見つけること（市場等においてニーズの高い商品を見つける（開発する）こと）を仕事の目的として定める。
【００２５】
本発明の枠組みでは、エージェントにはニーズ探索行動に影響を与えるパラメータとしてモチベーションが設定されており、かかるモチベーションの値は、被評価者の指示内容等に応じて変動するように制御される。被評価者は、チームリーダとして、エージェントに適切な指示を与えてモチベーションを維持・向上させつつ、迅速に仕事の目的を達成できるように行動する。一方、評価者は、目的を達成するまでに要した時間、被評価者の指示内容、各エージェントの探索行動結果やモチベーションの変動などに基づき、被評価者のリーダシップ能力を評価する。
【００２６】
次に、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
【００２７】
図１は、本発明の実施形態であるリーダシップ能力評価育成支援システム１００の概略構成を示すブロック図である。図に示すように、リーダシップ能力評価育成支援システム１００は、リーダシップ能力評価育成支援のためのニーズ探索シミュレーションを実行する情報処理システム１、リーダシップ能力評価育成の対象となる被評価者や、リーダシップ能力を評価し、メンターとしての役割を担う評価者などにそれぞれ対応する各情報処理端末２、３等を備えている。情報処理システム１と各情報処理端末２、３とは、所定の通信ネットワークＮ（ＬＡＮ、インターネット、専用線、パケット通信網、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線、無線の両方を含む）を介して相互に通信可能に構成されている。
【００２８】
このようなリーダシップ能力評価育成支援システムは、例えば従来のＷｅｂアプリケーションサーバシステムの技術を用いて構成することができる。この場合、情報処理システム１は、Ｗｅｂサーバ、アプリケーションサーバ及びデータベースサーバとして機能し、クライアントとして機能する各情報処理端末２、３から例えばＨＴＴＰプロトコルに従い送信される所定の要求を受け付けると、この所定の要求に応じた処理を行い、その処理結果を各情報処理端末２、３に送信する。また、各情報処理端末２、３は、例えばＷｅｂブラウザ等を実装しており、ユーザ（被評価者、評価者、システム運用者など）の操作に従って所定の要求を情報処理システム１に対して送信するとともに、その処理結果を受信するとこれをＷｅｂブラウザ上に表示する。
【００２９】
図２は、情報処理システム１のハードウェア構成を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理システム１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、外部記憶装置、ユーザインタフェース、ディスプレイ、プリンタ、および通信インタフェース等のハードウェアを備える汎用のコンピュータにより構成することができる。なお、情報処理システム１は、単一のコンピュータにより構成されるものであっても、ネットワーク上に分散した複数のコンピュータにより構成されるものであってもよい。
【００３０】
図３は、情報処理システム１の機能構成を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理システム１は、ニーズマップ記憶手段１０、エージェント情報記憶手段１１、行動ログ記憶手段１２、通信手段１３、制御手段１４等の機能手段を含んでいる。
【００３１】
情報処理端末２、３は、キーボード等の入力装置やディスプレイやプリンタ等の出力装置を含み、本情報処理システム１を利用するユーザからの入力を受け付けるとともに、ユーザに対し情報を出力することができる構成となっている。このような情報処理端末２、３としては、一般的なパソコンや携帯端末を用いることができる。なお、情報処理端末２、３に代えて、情報処理システム１のユーザインタフェースを用いてユーザに対する入出力を行う構成としてもよい。
【００３２】
以下、リーダシップ能力評価育成支援処理を実行する情報処理システム１の構成・動作について詳細に説明する。
【００３３】
ニーズマップ記憶手段１０は、多次元空間にニーズ値を分布させたニーズマップを記憶している。ニーズマップは、例えば２次元空間にニーズ値を分布させて構成する場合、Ｎ（Ｘ座標、Ｙ座標）＝ニーズ値、のように２次元配列として記憶することができる。図４に、２次元空間の場合のニーズマップの概念図を示す。ニーズ値の分布は、設計に応じて定めることができる。
【００３４】
エージェント情報記憶手段１１は、エージェントごとに、ニーズマップ上のエージェントの位置、該位置における算出ニーズ値、ニーズ探索行動を制御するためのニーズ探索パラメータの値などを記憶している。
【００３５】
ニーズ探索パラメータとして、例えば、エージェントの探索可能領域の範囲を規定するパラメータＶ、ニーズマップを参照してニーズ値を算出する際の正確さを規定するパラメータＲ、エージェントが移動できる距離を規定するパラメータＩのうち、少なくとも一つを設定することができる。
【００３６】
更に、ニーズ探索パラメータとして、ニーズ探索に対するモチベーションの程度を規定するパラメータＭ、チーム行動に対する適応力の程度を規定するパラメータＳを設定することができる。
【００３７】
概念的には、パラメータＶは視野の広さ、パラメータＲはニーズ把握力、パラメータＩは発想力、パラメータＭはモチベーション、パラメータＳは社交性（チーム行動に対する適応性）に対応づけることができる。
【００３８】
図５に、エージェント情報記憶手段１１のデータ構造の例を示す。以下では、図に示すように、ニーズ探索パラメータとして、パラメータＶ、Ｒ、Ｉ、Ｍ、Ｓの５つが全て設定されているものとする。なお、この例では６つのエージェントの情報を示しているが、エージェント数は設計に応じて定めることができる。
【００３９】
行動ログ記憶手段１２は、シミュレーションターン番号に対応づけて、該ターンにおけるニーズ探索結果を始めとする行動ログ（各エージェントの位置、移動目標位置、該位置のニーズ値、各パラメータＶ、Ｒ、Ｉ、Ｍ、Ｓの値、被評価者から指示入力があった場合にはその指示内容、評価者から指示入力があった場合にはその指示内容など）を記憶している。図６に行動ログ記憶手段１２のデータ構造の例を示す。
【００４０】
通信手段１３は、通信ネットワークＮを介して情報処理端末２、３に対し（すなわち、被評価者や評価者に対し）情報を入出力可能に構成されており、例えばＰＰＰドライバ、ＴＣＰ／ＩＰドライバ等の通信モジュールを備えている。
【００４１】
制御手段１４は、本情報処理システム１全体の動作を制御するとともに、ニーズ探索パラメータＶ〜Ｓに基づいて、ニーズマップ上にエージェントの探索可能領域を設定し、ニーズマップを参照して探索可能領域内のニーズ値を算出し、前記算出したニーズ値に基づきニーズマップ上に該エージェントの移動目標位置を設定し、該エージェントを移動目標位置へ近づくように移動させるエージェント移動制御処理、被評価者から入力された指示に基づき、ニーズマップ上のエージェントの探索可能領域、エージェントの位置、移動目標位置の少なくともいずれかを変更するリーダ指示処理、エージェントによるニーズ探索結果を出力するニーズ探索結果出力処理などを実行する。
【００４２】
図３では、制御手段１４において実行される上記の各処理をそれぞれ機能手段としてとらえて図示している。これらの各機能手段は、ＣＰＵが、ＲＯＭ、ＲＡＭ、外部記憶装置などに記憶された所定のプログラム（本発明のリーダシップ能力評価育成支援方法を規定したプログラム等）を実行することにより、機能的に実現される。なお、制御手段１４は、上記処理以外にも、例えば被評価者等のユーザ登録処理など、種々の処理を実行する。
【００４３】
以下、図７、図８に示すフローチャートに基づいてリーダシップ能力評価育成支援処理を説明する。なお、各ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更して又は並列に実行することができる。
【００４４】
最初に、制御手段１４は、初期設定を行う（Ｓ１００）。例えば、評価者やシステム運用者等の指示入力、又は／及びデフォルト値や乱数に基づいて、ニーズマップの設定、エージェント数の決定、各エージェントの位置やニーズ探索パラメータの初期値の設定、シミュレーションターンの上限値Ｔｍの設定などを行い、ニーズマップ記憶手段１０、エージェント情報記憶手段１１などに記憶する。また、シミュレーションターン回数を示す変数Ｔに初期値１をセットし、ＲＡＭの所定領域に記憶する。
【００４５】
次に、制御手段１４は、被評価者等の実行開始の指示入力をトリガーとして、ニーズ探索シミュレーションを実行する（Ｓ１０１〜Ｓ１２３）。
【００４６】
まず、制御手段１４は、所定の順序に従って、エージェントを選択する（以下、前記選択したエージェントをエージェントＸと呼ぶ）（Ｓ１０１）。
【００４７】
次に、制御手段１４は、エージェントＸに関して、被評価者から強制移動の指示入力を受け付けているかどうかを判断し（Ｓ１０２）、受け付けていない場合は、Ｓ１０５の処理へ移行する。
【００４８】
一方、強制移動の指示入力を受け付けている場合、制御手段１４は、エージェント情報記憶手段１１に記憶されるエージェントＸの位置を、被評価者から指定された強制移動先の位置に変更する（Ｓ１０３）。
【００４９】
また、強制的な指示を受け付けた場合にモチベーションが下がるという現実世界の傾向をモデル化すべく、制御手段１４は、パラメータＳの値に基づき、エージェントＸのパラメータＭの値を減少させる（Ｓ１０４）。
【００５０】
例えば、エージェント情報記憶手段１１を参照して、エージェントＸのパラメータＳ、パラメータＭの値を読み出す。次に、例えば、パラメータＭ＝パラメータＭ×パラメータＳ／（パラメータＳの最大値）という式を用いて、パラメータＭの値を更新し、エージェント情報記憶手段１１に記憶する。
【００５１】
このような式を用いて更新した場合、パラメータＳの値が大きいほど（最大値に近いほど）、モチベーションの減少の程度が小さくなるため、社交性が高いほど強制的な指示に対しても柔軟に対応してモチベーションを維持できるという傾向をモデル化することができる。
【００５２】
次に、制御手段１４は、エージェントＸについて、ニーズ探索パラメータに基づき、ニーズマップ上にエージェントＸがニーズ値を探索することができる領域（以下、「探索可能領域」という）を設定する（Ｓ１０５）。
【００５３】
例えば、エージェント情報記憶手段１１を参照して、エージェントＸの位置、パラメータＶの値を読み出す。そして、ニーズマップ上に、前記読み出した位置を中心とし、パラメータＶの値を半径とする円の領域を探索可能領域として設定する。
【００５４】
ここで、モチベーションが高いほど、集中力が増し、より高い能力を発揮できるという現実世界の傾向をモデル化すべく、パラメータＭに基づき、パラメータＶに基づく値（すなわち、探索可能領域）を変更する構成としてもよい。例えば、上記のよう円領域として探索可能領域を設定する場合であれば、半径＝（パラメータＶ×パラメータＭ／（パラメータＭの最大値×定数（例えば、０．８））という式を用いて半径を求め、探索可能領域を設定することが考えられる。この場合、パラメータＭの値の大小に応じて探索可能領域が拡大／縮小するので、モチベーションが高いほど、集中力が増し、より広い視野で物事を見ることができるという傾向をモデル化できる。
【００５５】
次に、制御手段１４は、エージェントＸに関して、被評価者から情報交換の指示入力を受け付けているかどうかを判断し（Ｓ１０６）、受け付けていない場合は、Ｓ１０９の処理へ移行する。
【００５６】
一方、情報交換の指示入力を受け付けている場合、制御手段１４は、エージェントＸの探索可能領域を変更する（Ｓ１０７）。
【００５７】
例えば、被評価者によって情報交換の相手として指定された他のエージェントをエージェントＰとすると、エージェントＰの探索可能領域の一部又は全部を、エージェントＸの探索可能領域に含めるように変更する。このように変更することで、エージェントＸは、自己の探索可能領域のみならず、エージェントＰの探索可能領域の一部又は全部についてもニーズ探索を行うことができるようになる。これは、情報交換を行うことによって、エージェントＸの視野が拡大されたと解釈することができる。
【００５８】
なお、情報交換を行う際、例えばエージェントＸとエージェントＰの位置関係や距離に基づいて、エージェントＰの探索可能領域のうちどの部分をエージェントＸに渡すか（エージェントＸの探索可能領域に含めるか）を調節してもよい。また、情報交換を行う相手は単一でなくてもよく、被評価者の意向に応じてグループ内で情報交換を行うように構成してもよい。
【００５９】
また、社交性が低い者に他者とのコミュニケーションを強制した場合にモチベーションが下がるという現実世界の傾向をモデル化すべく、制御手段１４は、パラメータＳの値に基づき、エージェントＸのパラメータＭの値を減少させる（Ｓ１０８）。減少方法は、Ｓ１０４において示した例と同様の方法を用いることができる。ただし、必ずしもＳ１０４の例と同じ式を用いる必要はなく、減少度合が異なるように調整してもよい。
【００６０】
次に、制御手段１４は、エージェントＸについて、ニーズ探索パラメータに基づいて、ニーズマップを参照して探索可能領域内のニーズ値を算出する（Ｓ１０９）。
【００６１】
例えば、ニーズマップ記憶手段１０を参照して、探索可能領域内の各ニーズ値を読み出す。また、エージェント情報記憶手段１１を参照して、エージェントＸのパラメータＲの値を読み出す。そして、前記読み出したパラメータＲの値に基づいて、前記読み出した各ニーズ値にバイアスをかけて、探索可能領域内の各位置の算出ニーズ値を求める。
【００６２】
バイアスのかけ方としては、例えば、ニーズ値を平均値とし、パラメータＲの逆数に定数を乗算した値を分散とする正規分布の確率関数を作成し、該関数に基づいて得られた標本値を算出ニーズ値とすることが考えられる。このようにバイアスをかけることで、パラメータＲの値が大きいほど、ニーズマップ上のニーズ値に対してばらつきの小さい算出ニーズ値を得ることができる（市場等のニーズを正しく把握できる）ため、ニーズ把握力が高いほど真のニーズ値（ニーズマップ上のニーズ値）を正確に読み取ることができるという傾向をモデル化することができる。
【００６３】
ここで、モチベーションが高いほど、集中が増し、より高い能力を発揮できるという現実世界の傾向をモデル化すべく、パラメータＭに基づき、パラメータＲに基づく値（上記の場合、分散）を変更する構成としてもよい。例えば、上記のようにしてバイアスをかける場合であれば、パラメータＲの逆数をそのまま用いて分散を設定するのではなく、（パラメータＲ×パラメータＭ／（パラメータＭの最大値×定数（例えば、０．８））という式を用いて求めた値の逆数を用いて分散を設定することが考えられる。この場合、パラメータＭの値の大小に応じて分散が減増するので、モチベーションが高いほど、集中力が増し、市場等のニーズ値をより正しく把握できるという傾向をモデル化できる。
【００６４】
なお、Ｓ１０７においてエージェントＰの探索可能領域の一部又は全部をエージェントＸの探索可能領域に含めている場合、かかる追加されたエージェントＰの探索可能領域については、Ｓ１０９においてエージェントＸの算出ニーズ値を求める代わりに、エージェントＰの算出ニーズ値を用いるようにしてもよい。又は、例えばエージェントＰとエージェントＸの探索可能領域が重なっている部分について、両エージェントの算出ニーズ値の平均を取り、これを用いる構成としてもよい。このように平均を取ることで、情報交換を行うことによって情報の信頼性が高まるという傾向をモデル化することができる。
【００６５】
次に、制御手段１４は、エージェントＸについて、探索可能領域内で求めた算出ニーズ値のうち最大値を取る地点を、移動目標地点として設定する（Ｓ１１０）。
【００６６】
また、より良い結果を得た場合にモチベーションが上がるという現実世界の傾向をモデル化すべく、探索可能領域内で求めた算出ニーズ値の最大値が例えば所定閾値以上である場合、制御手段１４は、エージェントＸのパラメータＭの値を増加させる（Ｓ１１１）。
【００６７】
例えば、エージェント情報記憶手段１１を参照して、エージェントＸのパラメータＭの値を読み出す。次に、例えば、パラメータＭ＝パラメータＭ×（探索可能領域内で求めた算出ニーズ値の最大値）／（所定閾値）という式を用いて、パラメータＭの値を更新し、エージェント情報記憶手段１１に記憶する。
【００６８】
次に、制御手段１４は、エージェントＸに関して、被評価者から集団行動の指示入力を受け付けているかどうかを判断し（Ｓ１１２）、受け付けていない場合は、Ｓ１１５の処理へ移行する。
【００６９】
一方、集団行動の指示入力を受け付けている場合、制御手段１４は、エージェントの移動目標位置を変更する（Ｓ１１３）。
【００７０】
例えば、被評価者によって集団行動の相手として指定された他のエージェントをエージェントＱとすると、エージェントＱの移動目標位置を参照して、エージェントＸの移動目標位置を変更する。具体的には、エージェントＸ、Ｑについて、それぞれ現在位置を始点、移動目標位置を終点とするベクトルを想定し、次に、エージェントＱの前記ベクトルをエージェントＸの現在位置に始点がくるように移動し、次に、両ベクトルの平均ベクトルを求め、該平均ベクトルの終点をエージェントＸの移動目標位置とすることが考えられる。
【００７１】
なお、平均ベクトルを求める際、重み付け平均を行ってもよい。この際の重みは、パラメータＳの値を用いて決定できるほか、例えば集団行動の相手に対する信頼度といった要素を用いて決定してもよい。また、集団行動の相手として複数のエージェントが指定されている場合は、それら複数のエージェント間で平均ベクトルを求めるようにすればよい。
【００７２】
また、集合行動を強制された場合に自律性が損なわれモチベーションが下がるという現実世界の傾向をモデル化すべく、制御手段１４は、パラメータＳの値に基づき、エージェントＸのパラメータＭの値を減少させる（Ｓ１１４）。減少方法は、Ｓ１０４において示した例と同様の方法を用いることができる。ただし、必ずしもＳ１０４の例と同じ式を用いる必要はなく、減少度合が異なるように調整してもよい。
【００７３】
次に、制御手段１４は、変数Ｔが示すターンにおいて、全てのエージェントについてＳ１０１〜Ｓ１１４の処理を実行したかどうかを判断し（Ｓ１１５）、まだ実行していないエージェントがある場合には、それを選択すべくＳ１０１に再帰する。
【００７４】
一方、全てのエージェントについてＳ１０１〜Ｓ１１４の処理を実行している場合、制御手段１４は、それぞれのニーズ探索パラメータに基づいて、各エージェントをそれぞれの移動目標地点に向けて移動させる（Ｓ１１６）。
【００７５】
例えば、エージェント情報記憶手段１１を参照して、各エージェントのパラメータＩの値を読み出す。そして、ニーズマップ上で、移動目標地点と現在地点とを結ぶ直線を想定し、その直線上を現在地点からパラメータＩの値だけ移動させた地点を新たなエージェントＸの位置として、エージェント情報記憶手段１１に記憶する。なお、直線上をパラメータＩの値だけ移動させると移動目標地点を越えてしまう場合は、移動目標地点まで移動させるものとする。
【００７６】
ここで、モチベーションが高いほど、集中力が増し、より高い能力を発揮できるという現実世界の傾向をモデル化すべく、パラメータＭに基づき、パラメータＩに基づく値（この場合、移動距離）を変更する構成としてもよい。例えば、移動距離＝ＭＩＮ｛パラメータＩ、パラメータＩ×パラメータＭ／（パラメータＭの最大値×定数（例えば、０．８）｝という式を用いて、移動距離を求めることが考えられる。この場合、パラメータＭの値の大小に応じて移動距離が増減するので、モチベーションが高いほど、集中力が増し、より積極的に考えを巡らせてニーズ探索を行うことができるという傾向をモデル化できる。
【００７７】
又は、パラメータＭの値が大きいほど移動可となりやすいように確率関数を設定しておき、該確率変数に基づいて移動可否を確率的に決定し、移動可の場合にのみパラメータＩの値だけ移動させる構成とすることもできる。この場合、パラメータＭの値の大小に応じて移動確率が増減する（移動不可の場合は移動距離が０に減ると考えれば、移動距離が増減しているとみなすこともできる）ので、モチベーションが高いほど、集中力が増し、より積極的にニーズ探索を行う（逆にモチベーションが低いと怠けてニーズ探索を行わない可能性が高くなる）という傾向をモデル化できる。
【００７８】
また、リーダからの指示を受けずに行動することで自律性が高まりモチベーションが上がるという現実世界の傾向をモデル化すべく、強制移動、情報交換、及び集団行動のいずれの指示入力も受け付けていない場合、制御手段１４は、エージェントＸのパラメータＭの値を増加させる（Ｓ１１７）。増加方法としては、例えばパラメータＭに定数（例えば、０．１）を乗算する方法などが考えられる。
【００７９】
次に、制御手段１４は、ニーズマップ記憶手段１０、エージェント情報記憶手段１１を参照し、ニーズマップに対応づけてエージェントの位置の情報などを被評価者に提示する（Ｓ１１８）。ただし、各エージェントのニーズ探索パラメータの値は、提示しないか、又は一定のノイズを加えるなどした観測値として提示することが望ましい。現実世界において部下等の真の能力値を見ることはできないからである。被評価者は、かかる提示された情報を参照して、各エージェントに対して必要と判断した指示を入力することができる。なお、被評価者からの指示入力は、ニーズ探索シミュレーションの実行中であれば、任意のタイミングで受け付けてよい。
【００８０】
次に、制御手段１４は、変数Ｔが示すターンに関して、行動ログ（各エージェントの位置、移動目標位置、該位置のニーズ値、各パラメータＶ、Ｒ、Ｉ、Ｍ、Ｓの値、被評価者から指示入力があった場合にはその指示内容、評価者から指示入力があった場合にはその指示内容などなど）を、行動ログ記憶手段１２に記憶する（Ｓ１１９）。また、評価者から行動ログの出力指示を受け付けている場合は、制御手段１４は、行動ログ記憶手段１２に記憶されている行動ログを読み出して、例えば時系列グラフ等を用いて、評価者に提示する。評価者は、かかる提示された情報を参照して、必要に応じてシミュレーション設定変更の指示を入力することができる。なお、評価者からの指示入力は、ニーズ探索シミュレーションの実行中であれば、任意のタイミングで受け付けてよい。
【００８１】
次に、制御手段は、評価者からシミュレーション設定変更の指示入力を受け付けているかどうかを判断し（Ｓ１２０）、受け付けていない場合は、Ｓ１２２の処理へ移行する。
【００８２】
一方、シミュレーション設定変更の指示入力を受け付けている場合、制御手段１４は、ニーズマップ記憶手段１０やエージェント情報記憶手段１１などの記憶内容を変更する（Ｓ１２１）。変更内容は、例えば、エージェントを追加したり、シミュレーションターンの上限値を変更するなど、設計に応じて定めることができるが、ニーズマップ、ニーズ探索パラメータの少なくともいずれかは変更できるように構成することが望ましい。
【００８３】
次に、制御手段１４は、変数Ｔを＋１インクリメントし（Ｓ１２２）、変数Ｔが上限値Ｔｍを超えているかどうかを判断する（Ｓ１２３）。
【００８４】
超えていないと判断した場合、又は被評価者や評価者から終了等の指示入力を受け付けていない場合、制御手段１４は、次のターンについてニーズ探索シミュレーションを続行すべく、Ｓ１０１に再帰する。
【００８５】
一方、越えていると判断した場合、又は被評価者や評価者から終了等の指示入力を受け付けている場合、制御手段１４は、行動ログ記憶手段１２に記憶されている行動ログを読み出して、例えば時系列グラフ等を用いて、被評価者及び／又は評価者に提示する（Ｓ１２４）。評価者は、一連の行動ログを被評価者のリーダシップ能力の評価情報として参照することで、例えば所定のニーズ値に辿り着くのに要した時間、被評価者の指示内容、各エージェントの探索行動結果やモチベーションの変動などに基づいて、被評価者が、各エージェント（チームメンバー）の能力を的確に把握できていたか、適切な指示入力を行って迅速にニーズ探索という課題を実行できたか、場当たり的、追随する形で意思決定を行っていなかったか、などを分析し、被評価者のリーダシップ能力を評価することができる。
【００８６】
このように本実施形態では、ニーズマップ上に自律的にニーズ探索行動を実行するエージェント（バーチャルなチームメンバー）を配し、被評価者（リーダ）の指示入力に基づいてエージェントの探索行動に影響を与えながら、ニーズ探索を実行する過程をシミュレートする枠組みを実現している。
【００８７】
この枠組みによれば、仕事内容を「ニーズマップ上のニーズ探索問題」としてモデル化しているため、ニーズ探索行動を繰り返すうちにニーズの分布が把握できるという情況によって、「時間とともに仕事の全容が現れてくるケース」を適切に表現することができる。その結果、従来のリーダシップ評価育成の枠組みでは対応が難しかった「時間とともに仕事の全容が現れてくるケース」を想定した場合でも、本枠組みを用いてリーダシップ能力を適切に評価して、その評価育成を支援することができる。
【００８８】
また、エージェントのニーズ探索行動を制御するパラメータとしてパラメータＭを導入し、集団行動や情報交換などの指示に応じてパラメータＭの値を増減する構成を採用しているため、パラメータＭによって、集団行動や情報交換というチーム型組織における行動に連動するモチベーションを表現することができる。その結果、従来のリーダシップ能力評価育成の枠組みでは対応が難しかった「チーム型組織で仕事を行うケース」を対象とした場合でも、本枠組みを用いてリーダシップを能力を適切に評価して、その評価育成を支援することができる。
【００８９】
（その他）
なお、本発明は、上記実施形態に限定されることなく種々に変形して適用することが可能である。例えば、５つのニーズ探索パラメータＶ、Ｒ、Ｉ、Ｍ、Ｓ以外の、ニーズ探索行動に影響を与えるパラメータを設定し、ニーズ探索シミュレーションを実行するように構成してもよい。
【００９０】
また例えば、上記実施形態では、パラメータＲを移動距離の上限値として利用しているが、例えば上限値を規定するパラメータＲ１、下限値を規定するＲ２のように２つのパラメータＲを設定する構成とすることも考えられる。この場合、エージェントは、毎ターン最低でも下限値以上の距離を移動することになるため、下限値の高低によって、短い距離の移動が可能かどうか、すなわち細かい発想が可能かどうかを表すことができる。このようにパラメータＲを設定した場合、例えば大きく移動できるが小さく移動できないエージェント（高い発想力を有しているが、細かい検証は苦手な人）、大きく移動できないが小さく移動できるエージェント（発想力には秀でてないが、細かい検証が得意な人）といったエージェントの性格づけを行うことができる。被評価者が、このような種々の性格のエージェントを上手に連携させて最適なニーズ値を迅速に見つけ出すことができた場合、この被評価者は高いリーダシップ能力を持つと評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】リーダシップ能力評価育成支援システム１００の概略構成を示すブロック図である。
【図２】情報処理システム１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】情報処理システム１の機能構成を示すブロック図である。
【図４】２次元空間の場合のニーズマップを説明するための図である。
【図５】エージェント情報記憶手段１１のデータ構造を説明するための図である。
【図６】行動ログ記憶手段１２のデータ構造を説明するための図である。
【図７】リーダシップ能力評価育成支援処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図８】リーダシップ能力評価育成支援処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００９２】
１  情報処理システム
２、３  情報処理端末
１０  ニーズマップ記憶手段
１１  エージェント情報記憶手段
１２  行動ログ記憶手段
１３  通信手段
１４  制御手段
１００  リーダシップ能力評価育成支援システム
【図１】
2006285894.tif 000003
【図２】
2006285894.tif 000004
【図３】
2006285894.tif 000005
【図４】
2006285894.tif 000006
【図５】
2006285894.tif 000007
【図６】
2006285894.tif 000008
【図７】
2006285894.tif 000009
【図８】
2006285894.tif 000010