(57)【要約】【課題】参加者の配置を最適化すること。【解決手段】参加者配置装置１は、所定の催しに参加する参加者の属性情報を取得する。そして、参加者配置装置１は、参加者が配置される座席ごとに、当該座席の他の座席に対する向きおよび座席間の距離に基づき、当該座席が前記他の座席から受ける影響の度合いを示す第１の影響度を算出する。また、参加者配置装置１は、参加者の属性情報に基づき、参加者が他の参加者に与える影響の度合いを示す第２の影響度を算出する。その後、参加者配置装置１は、座席に対して参加者が配置される参加者配置パターンごとに、算出した第１の影響度及び第２の影響度に基づき、参加者が他の全ての参加者に影響を与える度合いを示す第３の影響度を参加者別に算出する。そして、参加者配置装置１は、参加者配置パターンのうち、算出した参加者別の第３の影響度が所定の条件を満たす参加者配置パターンを抽出する。【選択図】図１
2011076480.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の催しに参加する参加者の属性情報を取得する参加者属性情報取得手順と、
前記参加者が配置される座席ごとに、当該座席の他の座席に対する向きおよび座席間の距離に基づき、当該座席が前記他の座席から受ける影響の度合いを示す第１の影響度を算出する第１の影響度算出手順と、
前記参加者属性情報取得手順によって取得された参加者の属性情報に基づき、参加者が他の参加者から受ける影響または他の参加者に与える影響の度合いを示す第２の影響度を算出する第２の影響度算出手順と、
前記座席に対して前記参加者が配置される参加者配置パターンごとに、前記第１の影響度算出手順によって算出された第１の影響度および前記第２の影響度算出手順によって算出された第２の影響度に基づき、前記参加者が他の全ての参加者に影響を与える度合いを示す第３の影響度を参加者別に算出する第３の影響度算出手順と、
前記参加者配置パターンのうち、前記第３の影響度算出手順によって算出された参加者別の第３の影響度が所定の条件を満たす参加者配置パターンを抽出する参加者配置パターン抽出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする参加者配置プログラム。
【請求項２】
前記参加者配置パターン抽出手順は、
前記第３の影響度算出手順によって算出された参加者別の第３の影響度から前記参加者配置パターンごとに得られる統計値のうち、前記第３の影響度のばらつきが最小となる統計値を有する参加者配置パターンを抽出することを特徴とする請求項１に記載の参加者配置プログラム。
【請求項３】
参加者間の発言量を取得する発言量取得手順をさらに含み、
前記第２の影響度算出手順は、
前記発言量取得手順によって取得された参加者間の発言量の比率に基づき、前記第２の影響度を補正することを特徴とする請求項１または２に記載の参加者配置プログラム。
【請求項４】
所定の催しに参加する参加者の属性情報を取得する参加者属性情報取得部と、
前記参加者が配置される座席ごとに、当該座席の他の座席に対する向きおよび座席間の距離に基づき、当該座席が前記他の座席から受ける影響の度合いを示す第１の影響度を算出する第１の影響度算出部と、
前記参加者属性情報取得部によって取得された参加者の属性情報に基づき、参加者が他の参加者から受ける影響または他の参加者に与える影響の度合いを示す第２の影響度を算出する第２の影響度算出部と、
前記座席に対して前記参加者が配置される参加者配置パターンごとに、前記第１の影響度算出部によって算出された第１の影響度および前記第２の影響度算出部によって算出された第２の影響度に基づき、前記参加者が他の全ての参加者に影響を与える度合いを示す第３の影響度を参加者別に算出する第３の影響度算出部と、
前記参加者配置パターンのうち、前記第３の影響度算出部によって算出された参加者別の第３の影響度が所定の条件を満たす参加者配置パターンを抽出する参加者配置パターン抽出部と
を有することを特徴とする参加者配置装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、参加者配置プログラム及び参加者配置装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、会議や集会などの各種の催しが広く行われている。このような催しを支援する技術としては、例えば複数の座席の最適な配置を導出することによりレイアウト面から支援する技術がある。この従来技術では、複数の座席の配置の確定に必要とされる所定の条件、例えば部屋の形、部屋の寸法、机の形、机の寸法・数や人数などの入力を受け付け、入力された条件に応じて複数の座席の最適な配置を導出してその座席配置を表示出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−０７８９８２号公報
【特許文献２】特開２００９−００９３５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術は、座席配置を決定するものに過ぎず、参加者の配置は人の主観により判断されるので、参加者の配置が最適に決定できないという問題がある。一例として、会議の座席を参加者へ割り当てるケースを想定して説明する。例えば、会議を設定する者が会議室の座席配置を参照しながら上司に割り当てた座席の正面にある座席をその部下へ割り当てた場合には、上司の存在が部下の発言に影響を与える結果、部下は思い切った発言がし辛くなる。このため、かかる参加者の配置を行った場合には、参加者間における議論が活発化せず、参加者が主体的に発言できない環境を作る結果となる。
【０００５】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、参加者の配置を最適化することができる参加者配置プログラム及び参加者配置装置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】
【０００６】
本願の開示する参加者配置プログラムは、所定の催しに参加する参加者の属性情報を取得する参加者属性情報取得手順と、前記参加者が配置される座席ごとに、当該座席の他の座席に対する向きおよび座席間の距離に基づき、当該座席が前記他の座席から受ける影響の度合いを示す第１の影響度を算出する第１の影響度算出手順と、前記参加者属性情報取得手順によって取得された参加者の属性情報に基づき、参加者が他の参加者から受ける影響または他の参加者に与える影響の度合いを示す第２の影響度を算出する第２の影響度算出手順と、前記座席に対して前記参加者が配置される参加者配置パターンごとに、前記第１の影響度算出手順によって算出された第１の影響度および前記第２の影響度算出手順によって算出された第２の影響度に基づき、前記参加者が他の全ての参加者に影響を与える度合いを示す第３の影響度を参加者別に算出する第３の影響度算出手順と、前記参加者配置パターンのうち、前記第３の影響度算出手順によって算出された参加者別の第３の影響度が所定の条件を満たす参加者配置パターンを抽出する参加者配置パターン抽出手順とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
本願の開示する参加者配置プログラム及び参加者配置装置の一つの態様によれば、参加者の配置を最適化することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例１に係る参加者配置装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施例２に係る参加者配置装置の構成を示すブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、座席レイアウトテーブルに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、図３Ａに示したテーブルが定義する座席レイアウトを示す図である。
【図４】図４は、重み付けテーブルに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図５】図５は、パーソナルスペースに基づく座席間影響度の定式化を説明するための説明図である。
【図６】図６は、実施例２に係る参加者配置パターン抽出処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、会議情報入力画面の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例２に係る距離・角度算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、距離および角度の算出要領を説明するための説明図である。
【図１０】図１０は、距離および角度の算出結果の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、座席間影響度の算出要領および算出結果の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例２に係る参加者間影響度算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、参加者間影響度の算出結果の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、参加者配置パターンごとのポジションパワーの標本分散の算出結果の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、表示部に表示される画面の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例３に係る参加者配置装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】図１７は、発話履歴テーブルに記憶される情報の構成例を示す図である。
【図１８】図１８は、実施例３に係る参加者間影響度補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、発話履歴の検索要領を説明するための説明図である。
【図２０】図２０は、補正係数の算出結果の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、参加者間影響度の補正結果の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、参加者配置パターンごとのポジションパワーの標本分散の算出結果の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、表示部に表示される画面の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、実施例４に係る参加者配置プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願の開示する参加者配置プログラム及び参加者配置装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。
【実施例１】
【００１０】
図１は、実施例１に係る参加者配置装置の構成を示すブロック図である。図１に示す参加者配置装置１は、参加者属性情報取得部２と、座席レイアウト取得部３と、第１の影響度算出部４と、第２の影響度算出部５と、第３の影響度算出部６と、参加者配置パターン抽出部７とを有する。
【００１１】
このうち、参加者属性情報取得部２は、所定の催しに参加する参加者の属性情報を取得する。また、座席レイアウト取得部３は、先の催しが執り行われる会場の座席配置を示す座席レイアウトを取得する。
【００１２】
第１の影響度算出部４は、会場に用意される座席の中の１つの座席が他の座席から座席間の位置関係が原因で受ける影響の度合いを示す第１の影響度を各座席ごとに算出する。この第１の影響度算出部４は、座席レイアウト取得部２により取得された座席レイアウトから得られる算出対象の座席の他の座席に対する向き及びこれら座席間の距離を用いて第１の影響度を算出する。
【００１３】
第２の影響度算出部５は、参加者属性情報取得部２により取得された参加者の属性情報に基づき、参加者が他の参加者から受ける影響または他の参加者に与える影響の度合いを示す第２の影響度を算出する。
【００１４】
第３の影響度算出部６は、座席に対して参加者が配置される参加者配置パターンごとに、参加者が他の全ての参加者に影響を与える度合いを示す第３の影響度を参加者別に算出する。この第３の影響度算出部６は、第１の影響度算出部４により算出された第１の影響度及び第２の影響度算出部５により算出された第２の影響度を用いて第３の影響度を算出する。
【００１５】
参加者配置パターン抽出部７は、参加者配置パターンのうち、第３の影響度算出部６により算出された参加者別の第３の影響度が所定の条件を満たす参加者配置パターンを抽出する。
【００１６】
このように、参加者配置装置１では、催しを執り行った場合の各参加者の反応を第３の影響度として参加者配置パターンごとに指標化することができる。かかる指標化により、参加者配置装置１は、全ての参加者配置パターンの中から、催しを設定する者が参加者に求める反応に適合した参加者配置パターンを自動的に抽出できる。したがって、参加者配置装置１によれば、参加者の配置を最適化することが可能になる。
【実施例２】
【００１７】
［参加者配置装置１０の構成］
続いて、実施例２に係る参加者配置装置１０について説明する。図２は、実施例２に係る参加者配置装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、参加者配置装置１０は、入力部１１と、表示部１２と、記憶部１３と、制御部１４とを有する。なお、以下では、会議を設定する者が参加者配置装置１０を使用して参加者の配置を支援する場合を例示して説明を行うこととする。
【００１８】
このうち、入力部１１は、各種情報、例えば会議の実施に必要な参加者や会議室の指定などの指示入力を受け付ける入力デバイスであり、例えば、キーボードやマウスなどである。なお、後述の表示部３２も、マウスと協働して、ポインティングデバイス機能を実現する。また、表示部３２は、各種の情報、例えば会議における参加者の配置表を表示する表示デバイスであり、例えば、モニタ、ディスプレイやタッチパネルなどである。
【００１９】
記憶部１３は、例えば、フラッシュメモリ（flash  memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部１３は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、ＲＯＭ（Read  Only  Memory)であってもよい。
【００２０】
この記憶部１３は、制御部１４で実行される各種プログラム（例えば、ＯＳ（Operating  System））やそのプログラムの実行に必要なデータを記憶する。このほか、記憶部１３は、例えば座席レイアウトテーブル１３ａと、重み付けテーブル１３ｂとを記憶する。
【００２１】
このうち、座席レイアウトテーブル１３ａは、会議室の座席レイアウトを定義したテーブルである。図３Ａは、座席レイアウトテーブルに記憶される情報の構成例を示す図である。図３Ａに示す例では、会議室「Ｓ６０１−１」に座席Ａ、座席Ｂ及び座席Ｃの３つの座席が設けられた場合を示す。なお、図３Ａでは、会議室を１つだけ例示したが、任意の個数の会議室の座席レイアウトを定義でき、また、会議室の座席数も任意に定義できる。
【００２２】
図３Ａに示す座席レイアウトテーブル１３ａは、座席ごとにＸ座標、Ｙ座標、係数ａおよび切片ｂを対応付けて記憶する。これらＸ座標及びＹ座標は、会議室を平面と仮定した場合のＸ軸及びＹ軸から定まる座標である。また、係数ａ及び切片ｂは、座席位置を定義するＸ座標及びＹ座標を通り、かつ座席の対面方向（正面方向）と同一の傾きを有する直線（以下、対面直線と言う）を定義するパラメータである。
【００２３】
ここで、図３Ｂを用いて、図３Ａに示した座席レイアウトテーブル１３ａによって定義される座席レイアウトを説明する。図３Ｂは、図３Ａに示したテーブルが定義する座席レイアウトを示す図である。図３Ａに示す座席レイアウトテーブル１３ａは、座席Ａを原点とした場合の各座席の座標を示し、図３Ｂに示すように、座席Ａが（０，０）、座席Ｂが（２，１）、座席Ｃが（０，３）となる座席配置を定義する。また、図３Ａに示す座席レイアウトテーブル１３ａは、座席Ａの係数ａが「２」であり、切片ｂが「０」であるので、座席Ａの対面直線が図３Ｂに示す「ｙ＝２ｘ＋０」であることを定義する。このように、座席レイアウトテーブル１３ａは、各座席の座標位置および対面方向を定義する。なお、ここでは、座席Ａを原点とする場合を例示したが、任意の座席または会議室の任意の位置を原点として定義することができる。
【００２４】
重み付けテーブル１３ｂは、参加者に付与する重み付けを定義したテーブルである。図４は、重み付けテーブルに記憶される情報の構成例を示す図である。図４に示す重み付けテーブル１３ｂは、参加者ごとに参加者の役職に付与する重み付けを対応付けて記憶する。この図４の例では、部長である山田が会議に参加する場合には３ポイントの重み付けを付与し、課長である塚本が参加する場合には２ポイントの重み付けを付与し、また、一般社員である佐々木が参加する場合には１ポイントの重み付けを付与することを示す。このように、参加者の役職が高くなるほど重み付けを大きくすることで、個々の参加者が持つ発言力を正確に指標化できる。
【００２５】
制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路、または、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路である。
【００２６】
この制御部１４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１４は、図２に示すように、距離・角度算出部１４ａと、座席間影響度算出部１４ｂと、参加者間影響度算出部１４ｃと、ポジションパワー算出部１４ｄと、参加者配置パターン抽出部１４ｅとを有する。
【００２７】
このうち、距離・角度算出部１４ａは、座席ペア間の距離と、座席ペアのうち一方の座席を基準とした対面直線および座席ペアの間を結ぶ座席間直線がなす角度を算出する処理部である。具体的には、距離・角度算出部１４ａは、入力部１１を介して指定された会議室の各座席の座席情報（Ｘ座標及びＹ座標）および対面情報（係数ａ及び切片ｂ）を座席レイアウトテーブル１３ａから読み出す。そして、距離・角度算出部１４ａは、読み出した座席情報及び対面情報を用いて、全ての座席ペアを対象とし、かつ座席ペアに含まれる座席それぞれを基準とした場合の全組合せを対象に、座席ペア間の距離と対面直線及び座席間直線がなす角度とを算出する。なお、かかる距離・角度の算出の詳細は図８〜図１０を用いて後述する。
【００２８】
座席間影響度算出部１４ｂは、距離・角度算出部１４ａによる算出結果を用いて、座席ペアのうち基準とする一方の座席が他方の座席から受ける影響の度合いを示す座席間影響度（第１の影響度）を算出する処理部である。
【００２９】
すなわち、座席間影響度算出部１４ｂは、プロクセミックス（Proxemics：近接学）におけるパーソナルスペースの知見に基づいて座席間影響度を算出する。なお、パーソナルスペースは、他人が侵入することがないような、個人の身体を取り巻く不可視の境界線で囲まれた領域であり、他人に侵入されると強い情動反応が引き起こされる領域を言う。
【００３０】
かかるパーソナルスペースには、側面方向よりも対面方向に広く形成されるという傾向がある。図５は、パーソナルスペースに基づく座席間影響度の定式化を説明するための説明図である。図中の座席レイアウトは、図３Ｂに示した座席レイアウトに対応する。例えば、図５に示すように、座席Ａに参加者が着席した場合のパーソナルスペースは、正面に近づくほど大きくなり、また、側面、背面に近づくほど小さくなる。このことから、座席ペアのうち基準とする一方の座席が他方の座席から受ける座席間影響度をＷとし、座席ペア間の距離をＬとし、基準とする座席の対面直線および座席間直線がなす角度をθとした場合における座席間影響度の算出式を下記の式のように定式化した。
【００３１】
【数１】
2011076480.tif 000003
【００３２】
この座席間影響度算出部１４ｂは、かかる式（１）に対して、距離・角度算出部１４ａによって算出された座席Ａと座席Ｂの間の距離ＬＡＢ及び座席Ａの対面直線と座席間直線ＡＢがなす角度θＡＢを代入することにより、座席間影響度ＷＢＡを算出する。さらに、座席間影響度算出部１４ｂは、式（１）に対して、座席Ａと座席Ｃの間の距離ＬＡＣ及び座席Ａの対面直線と座席間直線ＡＣがなす角度θＡＣを代入することにより、座席間影響度ＷＣＡを算出する。なお、この座席間影響度ＷＢＡは、座席Ａが座席Ｂから受ける影響度を指し、また、座席間影響度ＷＣＡは、座席Ａが座席Ｃから受ける影響度を指す。このようにして座席Ｂ及びＣについても座席間影響度を算出することにより、座席間影響度算出部１４ｂは、各座席Ａ、Ｂ及びＣごとの座席間影響度をそれぞれ算出する。
【００３３】
参加者間影響度算出部１４ｃは、重み付けテーブル１３ｂを用いて、参加者が他の参加者に与える影響の度合いを示す参加者間影響度（第２の影響度）を算出する処理部である。詳細は図１２及び図１３を用いて後述するが、概要としては、参加者間影響度算出部１４ｃは、入力部１１を介して指定された参加者ごとの役職の重み付けを重み付けテーブル１３ｂから読み出す。そして、参加者間影響度算出部１４ｃは、読み出した参加者ごとの役職の重み付けを用いて、全ての参加者のペアを対象とし、かつ参加者ペアに含まれる参加者それぞれを基準とした場合の全組合せを対象に、参加者の役職の重み付け間の比率を算出する。
【００３４】
ポジションパワー算出部１４ｄは、参加者が他の全ての参加者に影響を与える度合いを示すポジションパワー（第３の影響度）を算出する処理部である。具体的には、ポジションパワー算出部１４ｄは、座席間影響度算出部１４ｂによって算出された座席間影響度および参加者間影響度算出部１４ｃによって算出された参加者間影響度をポジションパワーの算出に使用する。すなわち、ポジションパワー算出部１４ｄは、基準とする参加者とそれ以外の参加者の座席間影響度及び参加者間影響度の積をそれぞれ算出し、算出した座席間影響度及び参加者間影響度の積の総和をポジションパワーとして算出する。なお、ポジションパワー算出部１４ｄは、全ての参加者パターンを対象に参加者別のポジションパワーを算出する。
【００３５】
参加者配置パターン抽出部１４ｅは、ポジションパワー算出部１４ｄによって参加者配置パターンごとに算出された参加者別のポジションパワーが所定の条件を満たす参加者配置パターンを抽出する処理部である。
【００３６】
一例として、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、参加者間の発言量が平準化される参加者配置パターンを抽出する。具体的には、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、各参加者のポジションパワーを母集団とした分散を参加者配置パターンごとに算出し、全ての参加者配置パターンの中で分散が最小となる参加者配置パターンを抽出する。そして、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、このようにして抽出した参加者配置パターンの参加者配置表（図１５参照）を作成してその参加者配置表を表示部１２に表示させる。かかる参加者配置によれば、例えば役職の差がある人が対面しないように配置することができ、全ての参加者が主体的に発言できる環境を提示できる結果、会議における議論を活発化させることが可能になる。
【００３７】
なお、参加者配置装置１０は、上記の距離・角度算出部１４ａ、座席間影響度算出部１４ｂ、参加者間影響度算出部１４ｃ、ポジションパワー算出部１４ｄ及び参加者配置パターン抽出部１４ｅの各機能を情報処理装置に搭載することで実現することもできる。なお、情報処理装置としては、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯電話、ＰＨＳ端末、移動体通信端末またはＰＤＡなどが挙げられる。
【００３８】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る参加者配置装置の処理の流れを説明する。なお、ここでは、全体の処理として（１）参加者配置パターン抽出処理を説明しながら、その中で（２）距離・角度算出処理及び（３）参加者間影響度算出処理を詳細に説明することとする。
【００３９】
（１）参加者配置パターン抽出処理
図６は、実施例２に係る参加者配置パターン抽出処理の手順を示すフローチャートである。図６に示す参加者配置パターン抽出処理は、入力部１１や外部装置などを介して会議室および参加者の指定を受け付けた場合に起動する。
【００４０】
図６に示すように、参加者配置装置１０は、入力部１１を介して利用する会議室および参加者の入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。図７は、議情報入力画面の一例を示す図である。例えば、図７に示す会議情報入力画面を表示部１２に表示させ、入力部１１のマウスやキーボードを介して、利用会議室および参加者の入力を受け付ける。この図７に示す例では、会議を設定する者が利用会議室としてＳ６０１−１の会議室を指定し、会議の参加者名として山田、塚本、佐々木を指定した場合を示す。
【００４１】
このようにして会議室および参加者が入力されると、距離・角度算出部１４ａは、座席ペア間の距離と対面直線及び座席間直線がなす角度とを算出する「距離・角度算出処理」を行う（ステップＳ１０２）。
【００４２】
（２）距離・角度算出処理
ここで、図８〜図１０を用いて、図６のステップＳ１０２で示した距離・角度算出処理について説明する。図８は、実施例２に係る距離・角度算出処理の手順を示すフローチャートであり、図９は、距離および角度の算出要領を説明するための説明図であり、また、図１０は、距離および角度の算出結果の一例を示す図である。
【００４３】
図８に示すように、距離・角度算出部１４ａは、入力部１１を介して指定された会議室の各座席の座席情報（Ｘ座標及びＹ座標）および対面情報（係数ａ及び切片ｂ）を座席レイアウトテーブル１３ａから読み出す（ステップＳ２０１）。なお、図７に示す会議室の入力を受け付けた場合には、距離・角度算出部１４ａは、図３Ａに示したテーブルの内容を読み出す。
【００４４】
そして、距離・角度算出部１４ａは、全ての座席ペアを対象とし、かつ座席ペアに含まれる座席それぞれを基準とした場合の全組合せを特定した上で、その組合せの中から距離・角度の算出対象とする第１の座席及び第２の座席を決定する（ステップＳ２０２）。なお、第１の座席とは、座席ペアのうち基準とする座席を指し、また、第２の座席とは、座席ペアのうち第１の座席ではない他方の座席を指す。
【００４５】
例えば、図３Ｂに示す座席レイアウトの場合には、距離・角度算出部１４ａは、座席Ａ〜Ｃの３つであるため、全６通りの組合せを特定する。具体的には、距離・角度算出部１４ａは、座席Ａ「第１の座席」および座席Ｂ「第２の座席」とする組合せ、座席Ａ「第１の座席」および座席Ｃ「第２の座席」とする組合せを特定する。さらに、距離・角度算出部１４ａは、座席Ｂ「第１の座席」および座席Ａ「第２の座席」とする組合せ、座席Ｂ「第１の座席」および座席Ｃ「第２の座席」とする組合せを特定する。加えて、座席Ｃ「第１の座席」および座席Ａ「第２の座席」とする組合せ、座席Ｃ「第１の座席」および座席Ｂ「第２の座席」とする組合せを特定する。
【００４６】
続いて、距離・角度算出部１４ａは、ステップＳ２０２で決定した第１の座席から第２の座席を通る座席間直線である線（イ）を算出する（ステップＳ２０３）。例えば、座席Ａ「第１の座席」および座席Ｂ「第２の座席」とする組合せの場合には、距離・角度算出部１４ａは、図９に示すように、座席Ａの座標（０，０）および座席Ｂの座標（２，１）に基づき、「ｙ＝（１／２）ｘ」を線（イ）として算出する。
【００４７】
そして、距離・角度算出部１４ａは、線（イ）の垂線であり、かつ第２の座席を通る線（ロ）を算出する（ステップＳ２０４）。例えば、距離・角度算出部１４ａは、線（イ）の傾き「１／２」の逆数から得られる垂線の傾き「−２」を有する直線「ｙ＝−２ｘ＋ｂ」に座席Ｂの座標（２，１）を代入することにより、線路（ロ）「ｙ＝−２ｘ＋５」を算出する。
【００４８】
その後、距離・角度算出部１４ａは、第１の座席の対面直線である線（ハ）と線（ロ）の交点（ニ）を算出する（ステップＳ２０５）。例えば、距離・角度算出部１４ａは、図３Ａに示す座席Ａの係数「２」及び切片「０」から得られる線（ハ）「ｙ＝２ｘ」と線路（ロ）「ｙ＝−２ｘ＋５」の連立方程式に基づき、交点（ニ）の座標（５／４，５／２）を算出する。
【００４９】
そして、距離・角度算出部１４ａは、交点（ニ）から第２の座席までの距離ＬハＢと第１の座席から第２の座席までの距離ＬＡＢを算出する（ステップＳ２０６）。例えば、距離・角度算出部１４ａは、図９に示すように、三平方の定理を用いて、交点（ニ）の座標（５／４，５／２）と座席Ｂの座標（２，１）から距離ＬハＢ（≒１．７）を算出する。また、距離・角度算出部１４ａは、図９に示すように、三平方の定理を用いて、座席Ａの座標（０，０）および座席Ｂの座標（２，１）から距離ＬＡＢ（≒２．２）を算出する。
【００５０】
続いて、距離・角度算出部１４ａは、線（イ）と線（ハ）がなす角度θを算出する（ステップＳ２０７）。例えば、距離・角度算出部１４ａは、図９に示すように、距離ＬハＢ（≒１．７）および距離ＬＡＢ（＝２．２）に基づき、線（イ）と線（ハ）がなす角度θＡＢの正接（tangent：タンジェント）を算出してそのアークタンジェントから角度θＡＢ（≒３９）を算出する。
【００５１】
そして、第１の座席を除く全ての座席を第２の座席として距離・角度の算出を終了するまで（ステップＳ２０８Ｎｏ）、距離・角度算出部１４ａは、上記のステップＳ２０２〜Ｓ２０７を繰り返し行う。例えば、上記の例で言えば、距離・角度算出部１４ａは、第１の座席を座席Ａとする座席ペアの組合せに関し、距離・角度の算出が終了するまで上記のステップＳ２０２〜Ｓ２０７を繰り返し行う。
【００５２】
その後、第１の座席を除く全ての座席を第２の座席として算出を終了すると（ステップＳ２０８Ｙｅｓ）、距離・角度算出部１４ａは、全座席を第１の座席として算出が終了するまで（ステップＳ２０９Ｎｏ）、上記のステップＳ２０２〜Ｓ２０８を繰り返し行う。例えば、上記の例で言えば、距離・角度算出部１４ａは、第１の座席を座席Ｂとする座席ペアの組合せ及び第１の座席を座席Ｃとする組合せに関し、距離・角度の算出が終了するまで上記のステップＳ２０２〜Ｓ２０８を繰り返し行う。
【００５３】
そして、全ての座席を第１の座席として距離・角度の算出が終了すると（ステップＳ２０９Ｙｅｓ）、距離・角度算出部１４ａは、処理を終了する。
【００５４】
このようにして、座席Ａ〜Ｃ全６通りの組合せに関する距離・角度の算出を行った場合には、図１０に示す距離・角度の算出結果が得られる。図１０に示す例で言えば、距離・角度算出部１４ａは、座席Ａ「第１の座席」および座席Ｂ「第２の座席」とした場合の角度θＡＢ及び距離ＬＡＢとして（３９，２．２）を得る。座席Ａ「第１の座席」および座席Ｃ「第２の座席」とした場合の角度θＡＣ及び距離ＬＡＣとして（２７，３）を得る。座席Ｂ「第１の座席」および座席Ａ「第２の座席」とした場合の角度θＢＡ及び距離ＬＢＡとして（２７，２．２）を得る。座席Ｂ「第１の座席」および座席Ｃ「第２の座席」とした場合の角度θＢＣ及び距離ＬＢＣとして（４５，２．８）を得る。また、座席Ｃ「第１の座席」および座席Ａ「第２の座席」とした場合の角度θＣＡ及び距離ＬＣＡとして（４５，３）を得る。座席Ｃ「第１の座席」および座席Ｂ「第２の座席」とした場合の角度θＣＢ及び距離ＬＣＢとして（０，２．８）を得る。これによって、会議室、机や椅子の形状や配置に拘束されない任意の座席レイアウトの下、座席間影響度を算出することが可能になる。
【００５５】
図６の説明に戻り、かかる距離・角度算出処理の終了後に、座席間影響度算出部１４ｂは、距離・角度算出部１４ａによる算出結果を用いて座席間影響度を算出する（ステップＳ１０３）。
【００５６】
図１１は、座席間影響度の算出要領および算出結果の一例を示す図である。例えば、図１０に示した距離・角度の算出結果を用いて算出する場合には、座席間影響度算出部１４ｂは、全ての座席ペアを対象とし、かつ座席ペアに含まれる座席それぞれを基準とした場合の全組合せとして、図１１に示す全６通りの座席間影響度を算出する。
【００５７】
この図１１の例で言えば、座席間影響度算出部１４ｂは、座席Ａが座席Ｂから受ける座席間影響度ＷＢＡを算出する場合には、式（１）にθＡＢ＝３９及び距離ＬＡＢ＝２．２を代入することにより、座席間影響度ＷＢＡを０．３６と算出する。また、座席間影響度算出部１４ｂは、座席Ａが座席Ｃから受ける座席間影響度ＷＣＡを算出する場合には、式（１）にθＡＣ＝２７及び距離ＬＡＣ＝３を代入することにより、座席間影響度ＷＣＡを０．２８と算出する。同様にして、座席間影響度算出部１４ｂは、座席Ｂが他の座席から受ける座席間影響度としてＷＡＢ＝０．３９、ＷＣＢ＝０．２７を算出し、座席Ｃが他の座席から受ける座席間影響度としてＷＡＣ＝０．２５、ＷＢＣ＝０．３６を算出する。
【００５８】
図６の説明に戻り、かかる座席間影響度が算出されると、参加者間影響度算出部１４ｃは、参加者が他の参加者に与える影響の度合いを示す参加者間影響度を算出する「参加者間影響度算出処理」を行う（ステップＳ１０４）。
【００５９】
（３）参加者間影響度算出処理
ここで、図１２〜図１３を用いて、図６のステップＳ１０４で示した参加者間影響度算出処理について説明する。図１２は、実施例２に係る参加者間影響度算出処理の手順を示すフローチャートであり、また、図１３は、参加者間影響度の算出結果の一例を示す図である。
【００６０】
図１２に示すように、参加者間影響度算出部１４ｃは、入力部１１を介して指定された参加者ごとの役職の重み付けを重み付けテーブル１３ｂから読み出す（ステップＳ３０１）。例えば、図７に示す参加者の入力を受け付けた場合には、参加者間影響度算出部１４ｃは、図４に示したテーブルの内容を読み出す。
【００６１】
続いて、参加者間影響度算出部１４ｃは、全ての参加者ペアを対象とし、かつ参加者ペアに含まれる参加者それぞれを基準とした場合の全組合せを特定する（ステップＳ３０２）。例えば、山田、塚本、佐々木が参加者として指定された場合には、参加者間影響度算出部１４ｃは、山田を基準とした時の対塚本および対佐々木の２組を特定する。さらに、参加者間影響度算出部１４ｃは、塚本を基準とした時の対山田および対佐々木の２組を特定する。さらに、参加者間影響度算出部１４ｃは、佐々木を基準とした時の対山田および対塚本の２組を特定する。このようにして、参加者間影響度算出部１４ｃは、以上の全６通りの組合せを特定する。
【００６２】
そして、参加者間影響度算出部１４ｃは、ステップＳ３０２で特定した組合せごとに参加者の役職の重み付け間の比率を参加者間影響度として算出する（ステップＳ３０３）。例えば、山田を基準とした時の対塚本との間での役職の重み付け比率を算出する場合、参加者間影響度算出部１４ｃは、山田の役職の重み付け「３」を山田と塚本の役職の重み付けの総和「５」で除算して山田が塚本に与える参加者間影響度「３／５」を求める。また、山田を基準とした時の対佐々木との間での役職の重み付け比率を算出する場合、参加者間影響度算出部１４ｃは、山田の役職の重み付け「３」を山田と佐々木の役職の重み付けの総和「４」で除算して山田が佐々木に与える参加者間影響度「３／４」を求める。同様に、参加者間影響度算出部１４ｃは、塚本が山田に与える参加者間影響度「２／５」、塚本が佐々木に与える参加者間影響度「２／３」、佐々木が山田に与える参加者間影響度「１／４」、佐々木が塚本に与える参加者間影響度「１／３」を求める。このようにして算出した参加者間影響度は図１３に示した算出結果となる。
【００６３】
その後、ステップＳ３０２で特定した全ての組合せを対象に参加者間影響度の算出が終了するまで（ステップＳ３０４Ｎｏ）、参加者間影響度算出部１４ｃは、上記のステップＳ３０３の処理を繰り返し行う。そして、ステップＳ３０２で特定した全ての組合せを対象に参加者間影響度の算出が終了すると（ステップＳ３０４Ｙｅｓ）、参加者間影響度算出部１４ｃは、処理を終了する。
【００６４】
図６の説明に戻り、かかる参加者間影響度の算出が終了すると、ポジションパワー算出部１４ｄは、座席に対して参加者が配置される参加者配置パターンを特定する（ステップＳ１０５）。例えば、図３Ａに示す座席Ａ、座席Ｂ及び座席Ｃを含む座席レイアウトに対して参加者が山田、塚本及び佐々木である場合には、図１４の（ａ）〜（ｆ）に示す全６通りの参加者配置パターンを特定する。なお、図１４は、参加者配置パターンごとのポジションパワーの標本分散の算出結果の一例を示す図である。
【００６５】
続いて、ポジションパワー算出部１４ｄは、座席間影響度算出部１４ｂによって算出された座席間影響度および参加者間影響度算出部１４ｃによって算出された参加者間影響度からポジションパワーを算出する（ステップＳ１０６）。
【００６６】
例えば、図１１に示す座席間影響度の算出結果および図１３に示す参加者間影響度が得られた場合に、座席Ａ「山田」、座席Ｂ「佐々木」、座席Ｃ「塚本」の参加者配置パターンで山田のポジションパワーを算出する場合を想定する。この場合には、ポジションパワー算出部１４ｄは、山田が佐々木に与える参加者間影響度及び座席Ｂが座席Ａから受ける座席間影響度ＷＡＢの積と、山田が塚本に与える参加者間影響度及び座席Ｃが座席Ａから受ける座席間影響度ＷＡＣの積との総和を算出する。この総和「０．４４２５」が山田のポジションパワーとなる。同様に、ポジションパワー算出部１４ｄは、佐々木のポジションパワー「０．２１」及び塚本のポジションパワー「０．２９２」を算出する。このようにして、ポジションパワー算出部１４ｄは、座席Ａ「山田」、座席Ｂ「佐々木」、座席Ｃ「塚本」の参加者配置パターン（図１４に示す（ｂ））における参加者別のポジションパワーを算出する。
【００６７】
そして、全ての参加者配置パターン、本例では図１４の（ａ）〜（ｆ）に示す全６通りの参加者配置パターンのポジションパワーが算出されるまで（ステップＳ１０７Ｎｏ）、ポジションパワー算出部１４ｄは、上記のステップＳ１０６を繰り返し行う。
【００６８】
その後、全ての参加者配置パターンのポジションパワーの算出が終了すると（ステップＳ１０７Ｙｅｓ）、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、各参加者のポジションパワーを母集団とした分散を参加者配置パターンごとに算出する（ステップＳ１０８）。
【００６９】
図１４の（ａ）に示す例では、座席Ａ「山田」、座席Ｂ「塚本」、座席Ｃ「佐々木」とした参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．０２」であることを示す。図１４（ｂ）に示す例では、座席Ａ「山田」、座席Ｂ「佐々木」、座席Ｃ「塚本」の参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．０１３９」であることを示す。図１４（ｃ）に示す例では、座席Ａ「塚本」、座席Ｂ「佐々木」、座席Ｃ「山田」の参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．００８１」であることを示す。図１４（ｄ）に示す例では、座席Ａ「塚本」、座席Ｂ「山田」、座席Ｃ「佐々木」の参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．０２６４」であることを示す。図１４（ｅ）に示す例では、座席Ａ「佐々木」、座席Ｂ「塚本」、座席Ｃ「山田」の参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．０１１５」であることを示す。また、図１４（ｆ）に示す例では、座席Ａ「佐々木」、座席Ｂ「山田」、座席Ｃ「塚本」の参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．０２３８」であることを示す。
【００７０】
そして、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、全ての参加者配置パターンの中で分散が最小となる参加者配置パターンを抽出する（ステップＳ１０９）。例えば、図１４に示す例で言えば、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、標本分散が最小である座席Ａ「塚本」、座席Ｂ「佐々木」、座席Ｃ「山田」の参加者配置パターンを抽出する。
【００７１】
最後に、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、このようにして抽出した参加者配置パターンの参加者配置表を作成してその参加者配置表を表示部１２に表示させ（ステップＳ１１０）、処理を終了する。図１５は、表示部に表示される画面の一例を示す図である。例えば、図１５に示すように、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、座席Ａ「塚本」、座席Ｂ「佐々木」、座席Ｃ「山田」の参加者配置パターンに対応する参加者配置表を作成し、作成した参加者配置表を表示部１２に表示させる。
【００７２】
［実施例２の効果］
上述してきたように、本実施例に係る参加者配置装置１０によれば、会議を執り行った場合の各参加者の反応をポジションパワーとして参加者配置パターンごとに指標化できる。このため、全ての参加者配置パターンの中から、会議を設定する者が参加者に求める反応に適合した参加者配置パターンを自動的に抽出できる。したがって、会議における参加者の配置を最適化することが可能である。
【実施例３】
【００７３】
さて、上記の実施例２では、参加者間影響度として参加者間の役職の重み付け比率を算出する場合を例示したが、必ずしも参加者間の役職の重み付け比率をそのまま参加者間影響度として使用する必要はない。そこで、実施例３では、参加者間の発言量を用いて、参加者間影響度を補正する実施例を例示する。
【００７４】
［参加者配置装置３０の構成］
図１６は、実施例３に係る参加者配置装置の構成を示すブロック図である。図１６に示すように、参加者配置装置３０は、図２に示す実施例２に係る参加者配置装置１０に比較して、記憶部１３が発話履歴テーブル３１をさらに有する点が異なる。なお、以下では、上記の実施例２と同様の機能を果たす機能部については図２と同一の符号を付し、その説明は省略することとする。
【００７５】
この発話履歴テーブル３１は、会議における参加者の発話履歴を記憶したテーブルである。図１７は、発話履歴テーブルに記憶される情報の構成例を示す図である。図１７に示す発話履歴テーブル３１は、会議名ごとに会議全体の発話時間に占める参加者別の発言時間の割合（発言量（％））を対応付けて記憶する。この図１７に示す例で言えば、会議１の発話履歴では佐々木および水島の両者が全体の５０％ずつ発言したことを示す。会議２の発話履歴では山田が全体の１０％発言し、水島が全体の９０％発言したことを示す。会議３の発話履歴では塚本が全体の２０％発言し、佐々木が全体の６０％発言し、水島が全体の２０％発言したことを示す。会議４の発話履歴では塚本が全体の２０％発言し、水島が全体の８０％発言したことを示す。また、会議５の発話履歴では塚本が全体の２５％発言し、佐々木が全体の７５％発言したことを示す。なお、図中のブランク（−）はその発話履歴で発話が行われていないことを示す。
【００７６】
図１６の説明に戻り、参加者配置装置３０は、図２に示す実施例２に係る参加者配置装置１０の参加者間影響度算出部１４ｃに代えて、一部の処理の内容が異なる参加者間影響度算出部３２を制御部１４が有する。
【００７７】
この参加者間影響度算出部３２は、図２に示す参加者間影響度算出部１４ｃに比較して、発話履歴テーブル３１を用いて、参加者間影響度を補正する点が異なる。詳細は図１８〜図２１を用いて後述するが、概要としては、参加者間影響度算出部３２は、入力部１１を介して指定された全ての参加者ペアを対象に、参加者ペアの両方を含む発話履歴を発話履歴テーブル３１から検索する。このとき、参加者ペアの両方を含む発話履歴が存在した場合には、参加者間影響度算出部３２は、検索結果として得た発話履歴を対象に発言量を参加者別に集計する。そして、参加者間影響度算出部３２は、参加者別に集計した発言量の比率を補正係数として算出し、算出した補正係数を用いて、当該参加者ペアに対応する参加者間影響度を補正する。
【００７８】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る参加者配置装置の処理の流れを説明する。図１８は、実施例３に係る参加者間影響度補正処理の手順を示すフローチャートである。図１８に示す参加者間影響度補正処理は、上記の実施例２で図１２を用いて説明した参加者間影響度算出処理が終了したことを契機に起動する。
【００７９】
図１８に示すように、参加者間影響度算出部３２は、入力部１１を介して指定された全ての参加者ペアを対象に、参加者ペアの両方を含む発話履歴を発話履歴テーブル３１から検索する（ステップＳ４０１）。例えば、図１３に示す参加者間影響度が算出されたとした時、参加者間影響度算出部３２は、山田と塚本の参加者ペア、山田と佐々木の参加者ペア及び塚本と佐々木の参加者ペアを含む全参加者ペアを対象に、参加者ペア両方の含む発話履歴の検索を行う。
【００８０】
図１９は、発話履歴の検索要領を説明するための説明図である。例えば、図１９の（ａ）に示すように、山田及び塚本の参加者ペアの検索を行った場合には、参加者間影響度算出部３２は、発話履歴テーブル３１を検索しても山田及び塚本の両者を含む発話履歴がないので、該当の発話履歴なしとの検索結果を得ることになる。また、図１９の（ｂ）に示すように、山田及び佐々木の参加者ペアの検索を行った場合には、参加者間影響度算出部３２は、発話履歴テーブル３１を検索しても山田及び佐々木の両者を含む発話履歴がないので、該当発話履歴なしとの検索結果を得ることになる。一方、図１９の（ｃ）に示すように、塚本及び佐々木の参加者ペアの検索を行った場合には、参加者間影響度算出部３２は、会議３および会議５の発話履歴に山田及び佐々木の両者が含まれているので、会議３及び会議５の発話履歴を検索結果として得ることになる。
【００８１】
図１８の説明に戻り、参加者ペアの両方を含む発話履歴が発話履歴テーブル３１に存在する場合（ステップＳ４０２Ｙｅｓ）には、参加者間影響度算出部３２は、検索結果として得た発話履歴の発言量を参加者別に集計する（ステップＳ４０３）。例えば、図１９の（ｃ）の例で言えば、参加者間影響度算出部３２は、会議３における塚本の発言量２０％および会議５における塚本の発言量２５％を集計して発言量集計値４５％を算出する。さらに、参加者間影響度算出部３２は、会議３における佐々木の発言量６０％及び会議５における佐々木の発言量７５％を集計して発言量集計値１３５％を算出する。
【００８２】
続いて、参加者間影響度算出部３２は、参加者別に集計した発言量の比率を補正係数として算出する（ステップＳ４０４）。図２０は、補正係数の算出結果の一例を示す図である。図２０に示すように、参加者間影響度算出部３２は、塚本の発言量集計値４５％を塚本と佐々木の発言量集計値の総和１８０％で除算することにより、塚本が佐々木に与える参加者間影響度への補正係数「１／４」を求める。さらに、参加者間影響度算出部３２は、佐々木の発言量集計値１３５％を塚本と佐々木の発言量集計値の総和１８０％で除算することにより、佐々木が塚本に与える参加者間影響度への補正係数「３／４」を求める。
【００８３】
そして、参加者間影響度算出部３２は、このようにして算出した補正係数を用いて、当該参加者ペアに対応する参加者間影響度を補正する（ステップＳ４０５）。図２１は、参加者間影響度の補正結果の一例を示す図である。図２１に示すように、参加者間影響度算出部３２は、先に算出した補正係数「１／４」と塚本が佐々木に与える参加者間影響度「２／３」との間で所定の統計処理、例えば平均処理を行って参加者間影響度「１１／２４」を算出する。さらに、参加者間影響度算出部３２は、先に算出した補正係数「３／４」と佐々木が塚本に与える参加者間影響度「１／３」との間で所定の統計処理、例えば平均処理を行って参加者間影響度「１３／２４」を算出する。なお、ここでは、所定の統計処理として平均処理を行う場合を説明したが、加重平均や移動平均などの他の統計処理を行うこともできる。
【００８４】
図１８の説明に戻り、参加者ペアの両方を含む発話履歴が発話履歴テーブル３１に存在しない場合（ステップＳ４０２Ｎｏ）には、参加者間影響度算出部３２は、ステップＳ４０６へ移行する。
【００８５】
その後、全ての参加者ペアを対象に発話履歴の検索が終了するまで（ステップＳ４０６Ｎｏ）、参加者間影響度算出部３２は、上記のステップＳ４０１〜４０５までの処理を繰り返し行う。そして、全ての参加者ペアを対象に発話履歴の検索が終了すると（ステップＳ４０６Ｙｅｓ）、参加者間影響度算出部３２は、そのまま処理を終了する。
【００８６】
図２１に示した参加者間影響度の補正結果を用いてポジションパワー及びその分散を算出した場合における参加者配置パターンの抽出について説明する。図２２は、参加者配置パターンごとのポジションパワーの標本分散の算出結果の一例を示す図である。図２２の（ａ）に示す例では、座席Ａ「山田」、座席Ｂ「塚本」、座席Ｃ「佐々木」とした参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．０１０６」であることを示す。図２２の（ｂ）に示す例では、座席Ａ「山田」、座席Ｂ「佐々木」、座席Ｃ「塚本」の参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．０１１６」であることを示す。図２２の（ｃ）に示す例では、座席Ａ「塚本」、座席Ｂ「佐々木」、座席Ｃ「山田」の参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．００２６」であることを示す。図２２の（ｄ）に示す例では、座席Ａ「塚本」、座席Ｂ「山田」、座席Ｃ「佐々木」の参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．０２８７」であることを示す。図２２の（ｅ）に示す例では、座席Ａ「佐々木」、座席Ｂ「塚本」、座席Ｃ「山田」の参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．００２５」であることを示す。また、図２２の（ｆ）に示す例では、座席Ａ「佐々木」、座席Ｂ「山田」、座席Ｃ「塚本」の参加者配置パターンにおけるポジションパワーの標本分散が「０．０２１１」であることを示す。
【００８７】
図２２に示す例では、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、標本分散が最小である座席Ａ「佐々木」、座席Ｂ「塚本」、座席Ｃ「山田」の参加者配置パターンを抽出する。図２３は、表示部に表示される画面の構成例を示す図である。参加者配置パターン抽出部１４ｅは、図２３に示すように、座席Ａ「佐々木」、座席Ｂ「塚本」、座席Ｃ「山田」の参加者配置パターンに対応する参加者配置表を作成し、作成した参加者配置表を表示部１２に表示させる。
【００８８】
ここで、図１４に示した参加者配置パターンごとのポジションパワーの標本分散の算出結果と、図２２に示した参加者配置パターンごとのポジションパワーの標本分散の算出結果との間で、分散が最小である参加者配置パターンが異なる。すなわち、図１４に示す例では、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、図中の（ｃ）に示す座席Ａ「塚本」、座席Ｂ「佐々木」、座席Ｃ「山田」の参加者配置パターンを抽出する。一方、図２２に示す例では、参加者配置パターン抽出部１４ｅは、図中の（ｅ）に示す座席Ａ「佐々木」、座席Ｂ「塚本」、座席Ｃ「山田」の参加者配置パターンを抽出する。
【００８９】
図１４及び図２２の例の間で抽出する参加者配置パターンが異なるのは、塚本の発言量に比較して佐々木の発言量の比率が高いことが原因で、塚本が佐々木に与える参加者間影響度「２／３」よりもその補正係数「１／４」が小さくなったからである。また、佐々木が塚本に与える参加者間影響度「１／３」よりもその補正係数「３／４」が大きくなったからである。
【００９０】
［実施例３の効果］
このため、本実施例に係る参加者配置装置３０によれば、参加者の役職が高くなるほど発言量が多くなるという指標化のメカニズムが実情に適合しない場合でも、参加者間の発言量の比率に基づき、参加者間影響度を補正することができる。したがって、参加者配置装置３０を好適に適用できる範囲を拡張することが可能になる。
【実施例４】
【００９１】
［変形例および応用例］
例えば、上記の実施例２及び３では、参加者の属性情報として役職の重み付けを使用する場合を説明したが、例えば役職以外の地位の他、男女、年齢や出身地方などの他の属性情報に重み付けを行って使用する場合にも同様に適用できる。例えば、男女の場合には、女性よりも男性の重み付けを重くしたり、また、年齢の場合には、年齢が高くなるにしたがって重み付けを重くすればよい。
【００９２】
また、上記の実施例３では、会議室および参加者の指定に応答して参加者配置パターンを抽出する場合を説明したが、開示の参加者配置装置３０はこれに限定されない。例えば、会議の進行中にも参加者間影響度を補正することができる。具体的には、参加者配置装置３０は、会議の進行に伴って各参加者の発言量を発話履歴テーブル３１に蓄積し、予め定められたスケジュールが休憩時間になった場合に参加者間影響度を補正することもできる。これによって、会議進行中にも最適な参加者配置となるように参加者間影響度の補正を追従させることができる。
【００９３】
また、上記の実施例２及び３では、参加者配置パターン抽出部１４ｅが参加者間の発言量が平準化される参加者配置パターンを抽出する場合を説明したが、開示の参加者配置装置がこれに限定されるものではない。例えば、参加者のうち特定の人物にイニシアチブを執らせて議事進行したい場合には、参加者配置パターンごとに得られた参加者別のポジションパワーの中でイニシアチブを執らせたい人物のポジションパワーが最大の参加者配置パターンを抽出させることもできる。また、参加者配置パターンごとに標準偏差を算出して偏差値が最も高い参加者配置パターンを抽出することもできる。
【００９４】
また、上記の実施例２及び３では、所定の催しとして会議を行う場合を例示したが、開示の参加者配置装置は、会議以外にも、結婚式やテレビ番組などの他の催しにも同様に適用することができる。
【００９５】
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、距離・角度算出部１４ａ、座席間影響度算出部１４ｂ、参加者間影響度算出部１４ｃまたはポジションパワー算出部１４ｄを参加者配置装置１０または３０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。さらに、参加者配置パターン抽出部１４ｅを参加者配置装置１０または３０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、距離・角度算出部１４ａ、座席間影響度算出部１４ｂ、参加者間影響度算出部１４ｃ、ポジションパワー算出部１４ｄまたは参加者配置パターン抽出部１４ｅを別の装置がそれぞれ有する構成とする。その上で、ネットワーク接続されて協働することで、上記の参加者配置装置１０または３０の機能を実現するようにしてもよい。また、記憶部１３に記憶される座席レイアウトテーブル１３ａ、重み付けテーブル１３ｂ、発話履歴テーブル３１の全部または一部を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の参加者配置装置１０または３０の機能を実現するようにしてもかまわない。
【００９６】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。例えば、距離・角度算出部１４ａは、指定の会議室に対応する座席レイアウトを座席レイアウトテーブル１３ａから読み出すこととしたが、座席レイアウトを手動で入力させることとしてもよい。また、参加者間影響度算出部１４ｃが指定の参加者ごとの役職の重み付けを重み付けテーブル１３ｂから読み出すこととしたが、重み付けを手動で入力させることとしてもよい。
【００９７】
［参加者配置プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２４を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する参加者配置プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。なお、図２４は、実施例４に係る参加者配置プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【００９８】
図２４に示すように、実施例４におけるコンピュータ１００は、操作部１１０ａと、マイク１１０ｂと、スピーカ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１７０と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１８０と有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。
【００９９】
ＲＯＭ１６０には、上記の実施例２で示す距離・角度算出部１４ａと、座席間影響度算出部１４ｂと、参加者間影響度算出部１４ｃと、ポジションパワー算出部１４ｄと、参加者配置パターン抽出部１４ｅと同様の機能を発揮する制御プログラムが予め記憶される。つまり、ＲＯＭ１６０には、図２４に示すように、距離・角度算出プログラム１６０ａと、座席間影響度算出プログラム１６０ｂと、参加者間影響度算出プログラム１６０ｃと、ポジションパワー算出プログラム１６０ｄとが記憶される。さらに、ＲＯＭ１６０には、参加者配置パターン抽出プログラム１６０ｅが記憶される。なお、これらのプログラム１６０ａ〜１６０ｅについては、図２に示した参加者配置装置１０の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。
【０１００】
そして、ＣＰＵ１５０が、これらのプログラム１６０ａ〜１６０ｅをＲＯＭ１６０から読み出して実行する。これによって、ＣＰＵ１５０は、図２４に示すように、プログラム１６０ａ〜１６０ｃについては、距離・角度算出プロセス１５０ａ、座席間影響度算出プロセス１５０ｂ及び参加者間影響度算出プロセス１５０ｃとして機能するようになる。さらに、ＣＰＵ１５０は、プログラム１６０ｄ〜１６０ｅについては、ポジションパワー算出プロセス１５０ｄ及び参加者配置パターン抽出プロセス１５０ｅとして機能するようになる。なお、各プロセス１５０ａ〜１５０ｅは、図２に示した、距離・角度算出部１４ａと、座席間影響度算出部１４ｂと、参加者間影響度算出部１４ｃと、ポジションパワー算出部１４ｄと、参加者配置パターン抽出部１４ｅとにそれぞれ対応する。
【０１０１】
そして、ＨＤＤ１７０には、座席レイアウトテーブル１７０ａと、重み付けテーブル１７０ｂとが設けられる。なお、これら座席レイアウトテーブル１７０ａ及び重み付けテーブル１７０ｂは、図２に示した座席レイアウトテーブル１３ａ及び重み付けテーブル１３ｂに対応する。
【０１０２】
そして、ＣＰＵ１５０は、座席レイアウトテーブル１７０ａ及び重み付けテーブル１７０ｂを読み出してＲＡＭ１８０に格納する。さらに、ＣＰＵ１５０は、ＲＡＭ１８０に格納された座席レイアウトデータ１８０ａと、重み付けデータ１８０ｂとを用いて、参加者配置プログラムを実行する。
【符号の説明】
【０１０３】
１    参加者配置装置
２    参加者属性情報取得部
３    座席レイアウト取得部
４    第１の影響度算出部
５    第２の影響度算出部
６    第３の影響度算出部
７    参加者配置パターン抽出部
１０    参加者配置装置
１１    入力部
１２    表示部
１３    記憶部
１３ａ  座席レイアウトテーブル
１３ｂ  重み付けテーブル
１４    制御部
１４ａ  距離・角度算出部
１４ｂ  座席間影響度算出部
１４ｃ  参加者間影響度算出部
１４ｄ  ポジションパワー算出部
１４ｅ  参加者配置パターン抽出部
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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