(57)【要約】【課題】ユーザの行動特性を時系列に沿って抽出することができる、ユーザ行動特性情報生成装置、ユーザ行動特性情報生成方法およびプログラムを提供する。【解決手段】ユーザ行動特性情報生成装置１は、スケジューラサーバ２から各ユーザのスケジュール情報を取得し、そのスケジュール情報のイベント内容を形態素解析して単語に分割しキーワードを抽出する。そして、ユーザ端末３からの要求に基づき、ユーザとキーワードとの関連性を示すスコアを計算し、ユーザの行動特性の推移を時系列に抽出する。【選択図】図１
2011048449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スケジューラサーバが収集したユーザのスケジュール情報を取得して、前記ユーザの行動特性情報を生成するユーザ行動特性情報生成装置であって、
前記スケジュール情報が記憶される記憶部と、
前記スケジューラサーバとの情報の送受信を行う入出力部と、
前記ユーザに固有なユーザＩＤ、前記ユーザが参加するイベントの内容であるイベント内容、および前記イベントの開始日時、を含んで構成される前記スケジュール情報を、前記スケジューラサーバから前記入出力部を介して取得して、前記記憶部に記憶させるスケジュール情報管理部と、
前記スケジュール情報に記憶される前記イベント内容を形態素解析して、前記ユーザの行動特性を抽出するためのキーワードを前記ユーザごとに抽出し、前記スケジュール情報に記憶される前記イベントの開始日時から当該抽出したキーワードの使用日時を決定し、前記抽出したキーワード、前記決定したキーワードの使用日時、および前記ユーザＩＤを、前記ユーザごとにキーワード使用履歴情報として前記記憶部に記憶させるスケジュール情報解析部と、
前記キーワード使用履歴情報に記憶された前記使用日時から求めた前記ユーザごとの前記キーワードの使用回数を用いて、前記ユーザＩＤと前記キーワードとの関連性の高さを示すスコアを、所定の時間ごとに計算し、前記計算したスコアを時系列で示した行動特性情報を生成し、前記生成した行動特性情報を、前記入出力部を介して出力する行動特性抽出部と、
を備えることを特徴とするユーザ行動特性情報生成装置。
【請求項２】
前記入出力部は、
前記ユーザＩＤが含まれ、当該ユーザＩＤにより指定されるユーザの行動特性の推移を示す前記行動特性情報である行動特性推移情報の生成を要求するリクエスト情報を受け付け、
前記行動特性抽出部は、
前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、前記受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤをキーとして当該ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、
前記ユーザの行動特性推移情報に表示させる項目として予め設定されたキーワードをキーとして、前記検索したキーワード使用履歴情報をさらに検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの前記使用日時から、所定の時間ごとの当該キーワードの使用回数を抽出し、
前記受け付けたユーザＩＤと前記設定されたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記行動特性推移情報を生成し、
前記ユーザＩＤにより指定されるユーザの前記生成した行動特性推移情報を、前記入出力部を介して出力すること
を特徴とする請求項１に記載のユーザ行動特性情報生成装置。
【請求項３】
前記入出力部は、
各ユーザとの関連性を抽出させるためのキーワードが含まれ、当該キーワードと各ユーザとの関連性の推移を示す前記行動特性情報であるキーワード関連ユーザ推移情報の生成を要求するリクエスト情報を受け付け、
前記行動特性抽出部は、
前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、前記受け付けたリクエスト情報のキーワードをキーとして、各ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの使用日時から、所定時間ごとの当該キーワードの使用回数を各ユーザごとに抽出し、
各ユーザのユーザＩＤと当該キーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記キーワード関連ユーザ推移情報を生成し、
各ユーザごとに前記生成した前記キーワード関連ユーザ推移情報を、前記入出力部を介して出力すること
を特徴とする請求項１または請求項２に記載のユーザ行動特性情報生成装置。
【請求項４】
スケジューラサーバが収集したユーザのスケジュール情報を取得して、前記ユーザの行動特性情報を生成するユーザ行動特性情報生成装置に用いられるユーザ行動特性情報生成方法であって、
前記ユーザ行動特性情報生成装置は、
前記スケジュール情報が記憶される記憶部と、
前記スケジューラサーバとの情報の送受信を行う入出力部と、を備え、
前記ユーザに固有なユーザＩＤ、前記ユーザが参加するイベントの内容であるイベント内容、および前記イベントの開始日時、を含んで構成される前記スケジュール情報を、前記スケジューラサーバから前記入出力部を介して取得して、前記記憶部に記憶させるステップと、
前記スケジュール情報に記憶される前記イベント内容を形態素解析して、前記ユーザの行動特性を抽出するためのキーワードを前記ユーザごとに抽出し、前記スケジュール情報に記憶される前記イベントの開始日時から当該抽出したキーワードの使用日時を決定し、前記抽出したキーワード、前記決定したキーワードの使用日時、および前記ユーザＩＤを、前記ユーザごとにキーワード使用履歴情報として前記記憶部に記憶させるステップと、
前記キーワード使用履歴情報に記憶された前記使用日時から求めた前記ユーザごとの前記キーワードの使用回数を用いて、前記ユーザＩＤと前記キーワードとの関連性の高さを示すスコアを、所定の時間ごとに計算し、前記計算したスコアを時系列で示した行動特性情報を生成するステップと、
前記生成した行動特性情報を、前記入出力部を介して出力するステップと、
を実行することを特徴とするユーザ行動特性情報生成方法。
【請求項５】
前記ユーザＩＤが含まれ、当該ユーザＩＤにより指定されるユーザの行動特性の推移を示す前記行動特性情報である行動特性推移情報の生成を要求するリクエスト情報を、前記入出力部が受け付けるステップと、
前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、前記受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤをキーとして当該ユーザのキーワード使用履歴情報を検索するステップと、
前記ユーザの行動特性推移情報に表示させる項目として予め設定されたキーワードをキーとして、前記検索したキーワード使用履歴情報をさらに検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの前記使用日時から、所定の時間ごとの当該キーワードの使用回数を抽出するステップと、
前記受け付けたユーザＩＤと前記設定されたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記行動特性推移情報を生成するステップと、
前記ユーザＩＤにより指定されるユーザの前記生成した行動特性推移情報を、前記入出力部を介して出力するステップと、
を実行することを特徴とする請求項４に記載のユーザ行動特性情報生成方法。
【請求項６】
各ユーザとの関連性を抽出させるためのキーワードが含まれ、当該キーワードと各ユーザとの関連性の推移を示す前記行動特性情報であるキーワード関連ユーザ推移情報の生成を要求するリクエスト情報を、前記入出力部が受け付けるステップと、
前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、前記受け付けたリクエスト情報のキーワードをキーとして、各ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの使用日時から、所定時間ごとの当該キーワードの使用回数を各ユーザごとに抽出するステップと、
各ユーザのユーザＩＤと当該キーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記キーワード関連ユーザ推移情報を生成するステップと、
各ユーザごとに前記生成した前記キーワード関連ユーザ推移情報を、前記入出力部を介して出力するステップと、
を実行することを特徴とする請求項４または請求項５に記載のユーザ行動特性情報生成方法。
【請求項７】
請求項４乃至請求項６のいずれか１項に記載のユーザ行動特性情報生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スケジュール情報に基づくユーザ行動特性情報生成装置、ユーザ行動特性情報生成方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
これまで、ユーザが取り扱うテキストベースのコンテンツ、例えば、Ｗｅｂページや、ブログ記事等を解析し、それらに含まれるキーワードの出現頻度に基づいて、コンテンツの特徴抽出や関連性（類似度）の解析を行い、ユーザにコンテンツ関連情報を提示する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−９４５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のキーワードの出現頻度や関連性の解析に基づいたコンテンツの特徴抽出技術を用いれば、ユーザが生成するテキストベースのコンテンツ、例えば、テキストやオフィス文書、メール文書等から、ユーザにとって関連性の高いキーワード（単語）を抽出する。そして、そのユーザのスケジュールの内容を解析して、キーワードの出現頻度や使用履歴を抽出することにより、そのユーザの行動特性を推測することが可能となる。
【０００５】
一般的にユーザの行動特性は、長い期間においては、その行動特性が変化し推移していく。しかし、従来のコンテンツの特徴抽出技術を用いてキーワードの出現頻度や関連性を解析する場合にあっては、各コンテンツの使用された時間情報が考慮されず、ユーザの行動特性の時系列での推移を抽出することはできない。
【０００６】
また、ユーザの生成するコンテンツのうち、メールやテキストメモといった、内容がスケジュール情報に限定されない文書においては、ユーザの行動に関連しない単語が多く含まれているため、ユーザの行動特性を正確に抽出することは難しい。
【０００７】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、ユーザの行動特性に関する情報を時系列で生成する、ユーザ行動特性情報生成装置、ユーザ行動特性情報生成方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記した課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、スケジューラサーバが収集したユーザのスケジュール情報を取得して、前記ユーザの行動特性情報を生成するユーザ行動特性情報生成装置であって、前記スケジュール情報が記憶される記憶部と、前記スケジューラサーバとの情報の送受信を行う入出力部と、前記ユーザに固有なユーザＩＤ、前記ユーザが参加するイベントの内容であるイベント内容、および前記イベントの開始日時、を含んで構成される前記スケジュール情報を、前記スケジューラサーバから前記入出力部を介して取得して、前記記憶部に記憶させるスケジュール情報管理部と、前記スケジュール情報に記憶される前記イベント内容を形態素解析して、前記ユーザの行動特性を抽出するためのキーワードを前記ユーザごとに抽出し、前記スケジュール情報に記憶される前記イベントの開始日時から当該抽出したキーワードの使用日時を決定し、前記抽出したキーワード、前記決定したキーワードの使用日時、および前記ユーザＩＤを、前記ユーザごとにキーワード使用履歴情報として前記記憶部に記憶させるスケジュール情報解析部と、前記キーワード使用履歴情報に記憶された前記使用日時から求めた前記ユーザごとの前記キーワードの使用回数を用いて、前記ユーザＩＤと前記キーワードとの関連性の高さを示すスコアを、所定の時間ごとに計算し、前記計算したスコアを時系列で示した行動特性情報を生成し、前記生成した行動特性情報を、前記入出力部を介して出力する行動特性抽出部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、スケジューラサーバが収集したユーザのスケジュール情報を取得して、前記ユーザの行動特性情報を生成するユーザ行動特性情報生成装置に用いられるユーザ行動特性情報生成方法であって、前記ユーザ行動特性情報生成装置は、前記スケジュール情報が記憶される記憶部と、前記スケジューラサーバとの情報の送受信を行う入出力部と、を備え、前記ユーザに固有なユーザＩＤ、前記ユーザが参加するイベントの内容であるイベント内容、および前記イベントの開始日時、を含んで構成される前記スケジュール情報を、前記スケジューラサーバから前記入出力部を介して取得して、前記記憶部に記憶させるステップと、前記スケジュール情報に記憶される前記イベント内容を形態素解析して、前記ユーザの行動特性を抽出するためのキーワードを前記ユーザごとに抽出し、前記スケジュール情報に記憶される前記イベントの開始日時から当該抽出したキーワードの使用日時を決定し、前記抽出したキーワード、前記決定したキーワードの使用日時、および前記ユーザＩＤを、前記ユーザごとにキーワード使用履歴情報として前記記憶部に記憶させるステップと、前記キーワード使用履歴情報に記憶された前記使用日時から求めた前記ユーザごとの前記キーワードの使用回数を用いて、前記ユーザＩＤと前記キーワードとの関連性の高さを示すスコアを、所定の時間ごとに計算し、前記計算したスコアを時系列で示した行動特性情報を生成するステップと、前記生成した行動特性情報を、前記入出力部を介して出力するステップと、を実行することを特徴とする。
【００１０】
このようにすることで、ユーザ行動特性情報生成装置は、スケジュール情報を取得し、スケジュール情報に記憶されたイベント内容を形態素解析してキーワードを抽出し、抽出したキーワードとその使用日時とをユーザごとにキーワード使用履歴情報として記憶する。さらにユーザ行動特性情報生成装置は、キーワード使用履歴情報に記憶された使用日時から求めたユーザごとのキーワードの使用回数を用いて、ユーザＩＤとキーワードとの関連性の高さを示すスコアを、所定の時間ごとに計算し、その計算したスコアを時系列で示した行動特性情報を生成する。そして、ユーザ行動特性情報生成装置は、生成した行動特性情報を、入出力部を介して出力する。
【００１１】
したがって、本発明によれば、ユーザの行動特性を時系列に把握することが可能となり、行動特性の変化をユーザに認識させることができる。
【００１２】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のユーザ行動特性情報生成装置であって、前記入出力部は、前記ユーザＩＤが含まれ、当該ユーザＩＤにより指定されるユーザの行動特性の推移を示す前記行動特性情報である行動特性推移情報の生成を要求するリクエスト情報を受け付け、前記行動特性抽出部は、前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、前記受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤをキーとして当該ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、前記ユーザの行動特性推移情報に表示させる項目として予め設定されたキーワードをキーとして、前記検索したキーワード使用履歴情報をさらに検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの前記使用日時から、所定の時間ごとの当該キーワードの使用回数を抽出し、前記受け付けたユーザＩＤと前記設定されたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記行動特性推移情報を生成し、前記ユーザＩＤにより指定されるユーザの前記生成した行動特性推移情報を、前記入出力部を介して出力することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項５に記載の発明は、請求項４に記載のユーザ行動特性情報生成方法であって、前記ユーザＩＤが含まれ、当該ユーザＩＤにより指定されるユーザの行動特性の推移を示す前記行動特性情報である行動特性推移情報の生成を要求するリクエスト情報を、前記入出力部が受け付けるステップと、前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、前記受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤをキーとして当該ユーザのキーワード使用履歴情報を検索するステップと、前記ユーザの行動特性推移情報に表示させる項目として予め設定されたキーワードをキーとして、前記検索したキーワード使用履歴情報をさらに検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの前記使用日時から、所定の時間ごとの当該キーワードの使用回数を抽出するステップと、前記受け付けたユーザＩＤと前記設定されたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記行動特性推移情報を生成するステップと、前記ユーザＩＤにより指定されるユーザの前記生成した行動特性推移情報を、前記入出力部を介して出力するステップと、を実行することを特徴とする。
【００１４】
このようにすることで、ユーザ行動特性情報生成装置の入出力部が、ユーザＩＤが含まれ、行動特性推移情報の生成を要求するリクエスト情報を受け付ける。そして、ユーザ行動特性情報生成装置は、受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤをキーとして、キーワード使用履歴情報を検索し、ユーザの行動特性推移情報に表示させる項目として予め設定されたキーワードをキーとして、さらにキーワード使用履歴情報を検索する。続いて、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報におけるキーワードの使用日時から、所定の時間ごとのキーワードの使用回数を抽出する。ユーザ行動特性情報生成装置は、ユーザＩＤと設定されたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを計算し、計算したスコアを時系列で示した行動特性推移情報を生成する。
【００１５】
したがって、本発明によれば、リクエスト情報に含まれるユーザＩＤにより指定されるユーザと予め設定されたキーワードとの関連性を示す行動特性推移情報を生成し、その行動特性推移情報を出力することができる。
【００１６】
請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載のユーザ行動特性情報生成装置であって、前記入出力部は、各ユーザとの関連性を抽出させるためのキーワードが含まれ、当該キーワードと各ユーザとの関連性の推移を示す前記行動特性情報であるキーワード関連ユーザ推移情報の生成を要求するリクエスト情報を受け付け、前記行動特性抽出部は、前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、前記受け付けたリクエスト情報のキーワードをキーとして、各ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの使用日時から、所定時間ごとの当該キーワードの使用回数を各ユーザごとに抽出し、各ユーザのユーザＩＤと当該キーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記キーワード関連ユーザ推移情報を生成し、各ユーザごとに前記生成した前記キーワード関連ユーザ推移情報を、前記入出力部を介して出力することを特徴とする。
【００１７】
請求項６に記載の発明は、請求項４または請求項５に記載のユーザ行動特性情報生成方法であって、各ユーザとの関連性を抽出させるためのキーワードが含まれ、当該キーワードと各ユーザとの関連性の推移を示す前記行動特性情報であるキーワード関連ユーザ推移情報の生成を要求するリクエスト情報を、前記入出力部が受け付けるステップと、前記記憶部に記憶されたキーワード使用履歴情報のうち、前記受け付けたリクエスト情報のキーワードをキーとして、各ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報における当該キーワードの使用日時から、所定時間ごとの当該キーワードの使用回数を各ユーザごとに抽出するステップと、各ユーザのユーザＩＤと当該キーワードとの関連性の高さを示すスコアを、前記所定の時間ごとに前記抽出したキーワードの使用回数から計算し、前記計算したスコアを時系列で示した前記キーワード関連ユーザ推移情報を生成するステップと、各ユーザごとに前記生成した前記キーワード関連ユーザ推移情報を、前記入出力部を介して出力するステップと、を実行することを特徴とする。
【００１８】
このようにすることで、ユーザ行動特性情報生成装置の入出力部が、キーワードが含まれ、キーワード関連ユーザ推移情報の生成を要求するリクエスト情報を受け付ける。そして、ユーザ行動特性情報生成装置は、受け付けたリクエスト情報のキーワードをキーとして、各ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報におけるキーワードの使用日時から、所定の時間ごとのキーワードの使用回数を各ユーザごとに抽出する。ユーザ行動特性情報生成装置は、各ユーザのユーザＩＤと設定されたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを計算し、計算したスコアを時系列で示したキーワード関連ユーザ推移情報を生成する。
【００１９】
したがって、本発明によれば、リクエスト情報に含まれるキーワードを使用する各ユーザのキーワード使用履歴情報を検索し、そのキーワードと当該キーワードを使用する各ユーザとの関連性を示すキーワード関連ユーザ推移情報を生成し、そのキーワード関連ユーザ推移情報を出力することができる。
【００２０】
請求項７に記載の発明は、請求項４乃至請求項６のいずれか１項に記載のユーザ行動特性情報生成方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとした。
【００２１】
このようなプログラムによれば、請求項４乃至請求項６のいずれか１項に記載のユーザ行動特性情報生成方法を一般的なコンピュータに実行させることができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、ユーザの行動特性の推移を時系列に抽出する、ユーザ行動特性情報生成装置、ユーザ行動特性情報生成方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置を備えるユーザ行動特性情報生成システムの構成を示す図である。
【図２】本実施形態に係るスケジュール情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図３】本実施形態に係るユーザ情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る一時保存用キーワード使用履歴情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】本実施形態に係るキーワード使用履歴情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置のスケジュール情報管理部が行うスケジュール情報の更新処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置のスケジュール情報解析部が行うキーワード使用履歴情報の更新処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置の行動特性抽出部が行う行動特性推移情報の生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】本実施形態に係る行動特性推移情報の一例を示す図である。
【図１０】本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置の行動特性抽出部が行うキーワード関連ユーザ推移情報の生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態に係るキーワード関連ユーザ推移情報の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
次に、発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。まず、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１を備えるユーザ行動特性情報生成システム５の全体構成を説明する。
【００２５】
図１は、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１を備えるユーザ行動特性情報生成システム５の構成を示す図である。図１に示すように、ユーザ行動特性情報生成システム５は、ユーザ行動特性情報生成装置１と、スケジューラサーバ２と、ユーザ端末３と、各装置間のデータの送受信を行うための通信ネットワーク４と、を含んで構成される。
【００２６】
スケジューラサーバ２は、ユーザのスケジュール情報を、通信ネットワーク４を介してユーザ端末３から取得し登録しておくサーバである。このスケジューラサーバ２には、スケジュール情報をユーザ端末３から取得するためのＡＰＩ（Application Program Interface）が備えられており、ユーザ行動特性情報生成装置１は、このＡＰＩにアクセスすることにより、スケジュール情報を取得する。
【００２７】
ユーザ端末３は、ユーザから会議や出張等のスケジュール情報を受け付けるコンピュータである。ユーザからのスケジュール情報を受け付けたユーザ端末３は、その受け付けたスケジュール情報を、通信ネットワーク４を介してスケジューラサーバ２へ送信する機能を備える。また、ユーザ端末３は、ユーザ行動特性情報生成装置１に対して、ユーザ自身の行動特性の推移やキーワードに対する各ユーザの関連性の推移等の表示形態を指定する種別判定子、行動履歴の推移を取得したいユーザのユーザＩＤ、各ユーザとの関連性を把握するためのキーワード等のリクエスト情報を、ユーザ行動特性情報生成装置１へ送信する。なお、ユーザ端末３は、１つに限定されず、１つ以上のユーザ端末３がスケジューラサーバ２およびユーザ行動特性情報生成装置１と通信可能に接続されている。
【００２８】
ユーザ行動特性情報生成装置１は、スケジューラサーバ２から各ユーザのスケジュール情報を取得し、そのスケジュール情報のイベント内容を形態素解析して単語に分割し、キーワードを抽出する。そして、ユーザ端末３からのリクエスト情報に基づき、ユーザとキーワードとの関連性を示すスコアを計算し、ユーザごとにこの計算したスコアを時系列に抽出してユーザの行動特性情報を生成する。そして、ユーザ行動特性情報生成装置１は、生成した行動特性情報をユーザ端末３へ送信する。
【００２９】
このユーザ行動特性情報生成装置１が、ユーザ端末３からのリクエスト情報に基づき生成する行動特性情報は、第１の実施形態として、１ユーザの行動特性の推移を示す行動特性推移情報５００（後記する図９参照）、第２の実施形態として、ユーザが指定したキーワードと各ユーザとの関連性の推移を示すキーワード関連ユーザ推移情報６００（後記する図１１参照）がある。この行動特性推移情報５００により、ユーザ自身の会議、打ち合わせ、出張等の行動の変化を、ユーザ端末３を介してユーザ自身に時系列で確認させることができる。また、キーワード関連ユーザ推移情報６００により、指定されたキーワード（図１１では「Ａ社」）と関連性のあるすべてのユーザを提示して、各ユーザとそのキーワードとの関連性の時系列での変化を、ユーザ端末３を介して確認させることができる。以下、ユーザ行動特性情報生成装置１について、具体的に説明する。
【００３０】
図１に示すように、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１は、スケジュール情報管理部１０と、スケジュール情報解析部２０と、行動特性抽出部３０と、スケジュール情報データベース（ＤＢ：DataBase）４０と、キーワード使用履歴データベース５０とを含んで構成される。
【００３１】
スケジュール情報管理部１０は、スケジューラサーバ２から各ユーザのスケジュール情報を、不図示の入出力部を介して所定の間隔で取得し、スケジュール情報データベース４０に記憶させる。
【００３２】
スケジュール情報データベース４０には、スケジュール情報管理部１０がスケジューラサーバ２から取得したスケジュール情報１００と、ユーザに固有の番号であるユーザＩＤに関連付けて、少なくともユーザ名が記憶されるユーザ情報２００とが格納される。
【００３３】
図２は、本実施形態に係るスケジュール情報１００のデータ構成の一例を示す図である。図２に示すように、スケジュール情報１００は、取得したデータごとに付される固有の番号であるＩＤ１０１と、各ユーザに固有な番号であるユーザＩＤ１０２と、イベントが行われた日付１０３と、イベントの開始時刻１０４と、イベントの終了時刻１０５と、イベント内容１０６と、イベントの参加者ユーザＩＤ１０７とを含んで構成される。
【００３４】
ここで、イベント内容１０６は、スケジュールとしてユーザにより入力されたイベントの内容を示す情報である。また、参加者ユーザＩＤ１０７は、当該イベントに参加する他のユーザのユーザＩＤが記憶される。
【００３５】
また、図３は、本実施形態に係るユーザ情報２００のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、ユーザ情報２００は、ＩＤ２０１と、ユーザＩＤ１０２と、ユーザ名２０２と、グループＩＤ２０３と、グループ名２０４とを含んで構成される。グループ名２０４は、ユーザが所属する部署等を示す情報であり、グループＩＤ２０３は、そのグループ名２０４に固有のＩＤである。
【００３６】
次に、図１に戻り、スケジュール情報解析部２０は、スケジュール情報データベース４０からユーザごとにスケジュール情報１００（図２参照）を取得し、スケジュール情報１００内のイベント内容１０６に記載された情報を、形態素解析してキーワードを抽出し、キーワード使用履歴データベース５０内の一時保存用キーワード使用履歴情報３００（詳細は、後記する図４参照）に記憶させる。そして、スケジュール情報解析部２０は、一時保存用キーワード使用履歴情報３００に記憶させた情報を用いて、抽出したキーワードをユーザＩＤ１０２に関連付けて、このキーワードを含むイベント内容のイベントに関するユーザのキーワードを使用した使用日時のデータを統合し、キーワード使用履歴データベース５０内のキーワード使用履歴情報３５０（詳細は、後記する図５参照）に記憶させる。
【００３７】
キーワード使用履歴データベース５０は、一時保存用キーワード使用履歴情報３００と、キーワード使用履歴情報３５０とが格納される。
【００３８】
図４は、本実施形態に係る一時保存用キーワード使用履歴情報３００のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、一時保存用キーワード使用履歴情報３００は、スケジュール情報解析部２０が、１ユーザについて、スケジュール情報１００内のイベント内容１０６の形態素解析を行った結果を、一時的に記憶するものであり、ＩＤ３０１と、キーワード３０２と、使用日時３０３と、単語カテゴリ３０４と、品詞３０５とを含んで構成される。
【００３９】
ここで、キーワード３０２は、スケジュール情報１００のイベント内容１０６を形態素解析した結果得られる単語である。また、使用日時３０３は、キーワード３０２が含まれるイベントの日付１０３（図２参照）と開始時刻１０４とを数値として表したデータである。単語カテゴリ３０４は、キーワードが含まれる属性を表す情報であり、例えば、「打ち合わせ」「会議」等の単語カテゴリ３０４は、「meeting」であり、「出張」の単語カテゴリ３０４は、「travel」としてその属性が予め規定されているものである。品詞３０５は、キーワード３０２の品詞情報であり、例えば、「名詞」や「動詞」が記憶される。
【００４０】
図５は、本実施形態に係るキーワード使用履歴情報３５０のデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、キーワード使用履歴情報３５０は、スケジュール情報解析部２０が、一時保存用キーワード使用履歴情報３００を各ユーザのユーザＩＤ１０２に関連付けて、そのユーザのイベント内容に含まれるキーワード３０２とその使用日時３０３等を記憶するものであり、ＩＤ３５１と、ユーザＩＤ１０２と、キーワード３０２と、使用日時３０３と、単語カテゴリ３０４と、品詞３０５とを含んで構成される。
【００４１】
このキーワード使用履歴情報３５０は、スケジュール情報解析部２０が、ユーザＩＤ１０２に関連付けて、一時保存用キーワード使用履歴情報３００として抽出された同一のキーワード３０２について、１回以上ユーザの使用があった場合に、その使用日時３０３をキーワード使用履歴情報３５０の当該ユーザの使用日時３０３に記憶する。つまり、特定のユーザがそのキーワード３０２を何回使用したかを示す使用回数は、この使用日時３０３に、いくつ記憶されているかで算出することができる。例えば、図５において、ＩＤ３５１の番号「１」のデータをみると、「新商品」のキーワード３０２は、使用日時３０３のデータが２つあることから２回使用したことがわかる。
【００４２】
図１に戻り、行動特性抽出部３０は、ユーザ端末３から、ユーザの行動特性の推移を示す行動特性推移情報５００（図９参照）またはキーワードに対する各ユーザの関連性の推移を示すキーワード関連ユーザ推移情報６００（図１１参照）の種別判定子を含むリクエスト情報を受け付ける。この種別判定子は、行動特性推移情報５００またはキーワード関連ユーザ推移情報６００のどちらの情報の生成をユーザが要求するかを示すものである。
そして、行動特性抽出部３０は、キーワード使用履歴データベース５０内のキーワード使用履歴情報３５０（図５参照）に基づき、ユーザとキーワードとの関連性を示すスコアをスコア計算部３１に計算させる。そしてその計算結果として、種別判定子により判定された、行動特性推移情報５００またはキーワード関連ユーザ推移情報６００を生成し、ユーザ端末３へ出力する。
【００４３】
スコア計算部３１によるスコア計算方法について、具体的に説明する。関連性の高さを示すスコア計算方法は、一般的に、人間の記憶は時間とともに失われることを考慮し、キーワード３０２の使用回数と時間とに基づいたスコア計算方法を用いる。これまで多くの実験から、記憶の保持率は（式１）の忘却曲線に従って指数関数的に失われることが示されている。
【００４４】
以下の（式１）において、Ｒは記憶の保持率、ｔは時間、Ｓは記憶の保持力を表すパラメータである。
【００４５】
【数１】
2011048449.tif 000003
【００４６】
そして、（式１）に基づき、（式２）を用いて、スコア計算部３１がスコアを計算する。ここで、Ｒｓはユーザとキーワードとの関連性を表すスコア、ｔは時間、ｃはキーワードの使用回数である。またＷは、キーワードを用いた時期に基づく重み付けパラメータであり、例えば、このパラメータＷを変化させることで、同じ期間だけ用いたキーワードであってもその期間が現在に近いほど関連性のスコアが高いとしたり、ある重要なイベントが行われた特定の時期について、関連性のスコアを高くすることができる。
【００４７】
【数２】
2011048449.tif 000004
【００４８】
行動特性抽出部３０は、このスコア計算部３１による計算結果であるスコアを、時系列に抽出することにより、図９に示す行動特性推移情報５００、または図１１に示すキーワード関連ユーザ推移情報６００を生成する。さらに、その生成した行動特性情報を入出力部（不図示）を介して、出力することができる。
【００４９】
なお、この入出部は、外部装置と情報の受け渡しを行うための入力インタフェースと出力インタフェースから構成される。また、前記したスケジュール情報データベース４０、およびキーワード使用履歴データベース５０は、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成される記憶部に格納される。
【００５０】
また、前記したスケジュール情報管理部１０、スケジュール情報解析部２０、行動特性抽出部３０は、このユーザ行動特性情報生成装置１が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム実行処理や、専用回路等により実現される。ユーザ行動特性情報生成装置１をプログラム実行処理により実現する場合、記憶部には、このユーザ行動特性情報生成装置１の機能を実現するためのプログラムが格納される。なお、プログラムは、コンピュータによる読み取り可能な記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ等）に記憶して提供してもよい。
【００５１】
次に、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１が行う行動特性情報生成処理の流れを説明する。ユーザ行動特性情報生成装置１は、（１）スケジュール情報管理部１０が行うスケジュール情報１００の更新処理、（２）スケジュール情報解析部２０が行うキーワード使用履歴情報３５０の登録処理、および（３）行動特性抽出部３０が行う、行動特性推移情報５００の生成処理（第１の実施形態）またはキーワード関連ユーザ推移情報６００の生成処理（第２の実施形態）、を順に行うことで、ユーザの行動特性を抽出する。以下、この順に沿って各処理について説明する。
【００５２】
（スケジュール情報の更新処理）
図６は、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１のスケジュール情報管理部１０が行うスケジュール情報１００の更新処理の流れを示すフローチャートである。
【００５３】
まず、ユーザ行動特性情報生成装置１のスケジュール情報管理部１０は、入出力部を介して、所定の間隔ごとに、スケジューラサーバ２（図１参照）のスケジュール情報を管理するＡＰＩにアクセスし、スケジュール情報１００を取得する（ステップＳ６０１）。
【００５４】
続いて、スケジュール情報管理部１０は、ステップＳ６０１で取得したスケジュール情報１００の中から、ユーザ１人のすべてのスケジュール情報１００を抽出する（ステップＳ６０２）。
【００５５】
次に、スケジュール情報管理部１０は、ステップＳ６０２で抽出したユーザのスケジュール情報１００と、スケジュール情報データベース４０内にそれ以前に記憶されているスケジュール情報１００とを比較する（ステップＳ６０３）。
【００５６】
そして、スケジュール情報管理部１０は、スケジュール情報１００の内容の変更や新規のスケジュール情報１００の追加があるか、つまりスケジュール情報１００を更新すべきか否かを判定する（ステップＳ６０４）。
【００５７】
ここで、スケジュール情報１００の更新をすべきと判定した場合には（ステップＳ６０４→Ｙｅｓ）、スケジュール情報の内容の変更や新規のスケジュール情報１００の追加を、スケジュール情報データベース４０内のスケジュール情報１００に対して行い、最新のスケジュール情報１００に更新する（ステップＳ６０５）。一方、スケジュール情報１００を更新する必要がないと判定した場合には（ステップＳ６０４→Ｎｏ）、スケジュール情報１００の更新を行わず、ステップＳ６０６へ進む。
【００５８】
次に、スケジュール情報管理部１０は、ステップＳ６０１で取得したすべてのユーザのスケジュール情報１００について、スケジュール情報１００の更新処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ６０６）。ここで、まだ処理していないユーザのスケジュール情報１００がある場合には（ステップＳ６０６→Ｎｏ）、ステップＳ６０２へ戻って処理を続ける。一方、すべてのユーザのスケジュール情報１００の処理を終えた場合には（ステップＳ６０６→Ｙｅｓ）、スケジュール情報１００の更新処理を終了する。
【００５９】
（キーワード使用履歴情報の登録処理）
図７は、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１のスケジュール情報解析部２０が行うキーワード使用履歴情報３５０の登録処理の流れを示すフローチャートである。
【００６０】
まず、スケジュール情報解析部２０は、スケジュール情報データベース４０に記憶されたユーザ情報２００からすべてのユーザのユーザＩＤ１０２を取得する（ステップＳ７０１）。
【００６１】
次に、スケジュール情報解析部２０は、キーワード使用履歴データベース５０内の一時保存用キーワード使用履歴情報３００（図４参照）に記憶されたデータをすべて消去し初期化する（ステップＳ７０２）。
【００６２】
続いて、スケジュール情報解析部２０は、スケジュール情報データベース４０内に記憶されたスケジュール情報１００（図２参照）から、ユーザＩＤ１０２をキーとして、ユーザ１人のすべてのスケジュール情報を取得する（ステップＳ７０３）。
【００６３】
そして、スケジュール情報解析部２０は、ステップＳ７０３で取得したすべてのスケジュール情報１００のイベント内容１０６（図２参照）を、形態素解析により単語に分割し、それぞれの単語をキーワード３０２として、そのキーワードが含まれるイベントの日付１０３（図２参照）と開始時刻１０４とから決定した使用日時３０３とともに、一時保存用キーワード使用履歴情報３００（図４参照）に登録する（ステップＳ７０４）。なお、このとき、分割した各単語に関する単語カテゴリ３０４と、品詞３０５とを、同じく一時保存用キーワード使用履歴情報３００に登録するようにしてもよい。
【００６４】
次に、スケジュール情報解析部２０は、ステップＳ７０４で登録したキーワード３０２をキーとして、一時保存用キーワード使用履歴情報３００から同一のキーワード３０２の使用日時３０３をすべて抽出する（ステップＳ７０５）。
【００６５】
続いて、スケジュール情報解析部２０は、一時保存用キーワード使用履歴情報３００のデータを、ユーザＩＤ１０２ごとにキーワード３０２を使用した、１つ以上の使用日時３０３の情報とともに、キーワード使用履歴情報３５０に登録する（ステップＳ７０６）。
【００６６】
そして、スケジュール情報解析部２０は、すべてのユーザについての処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ７０７）。ここで、すべてのユーザについての処理が終了していない場合には（ステップＳ７０７→Ｎｏ）、ステップＳ７０２へ戻り処理を続ける。一方、すべてのユーザについての処理が終了している場合には（ステップＳ７０７→Ｙｅｓ）、キーワード使用履歴情報３５０の登録処理を終了する。
【００６７】
（第１の実施形態：行動特性推移情報の生成処理）
図８は、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１の行動特性抽出部３０が行う行動特性推移情報５００の生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００６８】
まず、行動特性抽出部３０は、ユーザからのリクエスト情報として、ユーザ端末３から種別判定子とユーザＩＤ１０２とを受け付ける（ステップＳ８０１）。
【００６９】
次に、行動特性抽出部３０は、ステップＳ８０１で受け付けた種別判定子に基づき、種別判定子の判定を行う（ステップＳ８０２）。つまり、ユーザが、行動特性推移情報５００を要求しているのか、または、キーワード関連ユーザ推移情報６００を要求しているのかを判定する。ここでは、行動特性推移情報５００の要求と判定されたものとして処理を説明する。
【００７０】
続いて、行動特性抽出部３０は、キーワード使用履歴データベース５０に記憶されたキーワード使用履歴情報３５０のうち、ステップＳ８０１で受け付けたリクエスト情報のユーザＩＤ１０２をキーとして、そのユーザＩＤ１０２により指定されるユーザのキーワード使用履歴情報３５０を検索する。そして、行動特性抽出部３０は、そのユーザの行動特性推移情報５００に表示させる項目として予め設定されたキーワード３０２をキーとして、さらに検索したキーワード使用履歴情報３５０を検索する（ステップＳ８０３）。
【００７１】
ここで、予め設定されているキーワード３０２とは、例えば、ユーザ行動特性情報生成装置１の管理者またはユーザが、ユーザが確認したい行動のキーワード、例えば「新商品」「出張」等を個別に設定しておくものである。また、単語カテゴリ、例えば「meeting」を指定しておくことで、その単語カテゴリ「meeting」の属性に含まれるすべてのキーワード「打ち合わせ」「会議」等をまとめて設定できるようにしてもよい。
【００７２】
そして、行動特性抽出部３０のスコア計算部３１は、その検索結果から得られたキーワード使用履歴情報３５０における当該キーワード３０２の使用日時３０３から、所定の時間ごとのキーワード３０２の使用回数を抽出する（ステップＳ８０４）。
【００７３】
続いて、スコア計算部３１は、ステップＳ８０１で受け付けたユーザＩＤ１０２と予め設定されたキーワード３０２との関連性の高さを示すスコアを、所定の時間ごとに、抽出したキーワードの使用回数から計算する（ステップＳ８０５）。ここで、スコア計算部３１は、前記において説明した（式２）を用いて、所定の時間ごとにスコアを計算する。
【００７４】
次に、行動特性抽出部３０は、スコア計算部３１が計算したスコアを時系列で示した行動特性推移情報５００を生成する（ステップＳ８０６）。そして、その生成した行動特性推移情報５００を、行動特性抽出部３０は、入出力部を介して、ユーザ端末３へ送信する（ステップＳ８０７）。
【００７５】
図９は、本実施形態に係る行動特性推移情報５００の一例を示す図である。図９に示すように、行動特性推移情報５００は、１ユーザの行動特性を表すキーワード３０２、例えば、「会議」「打ち合わせ」「出張」との関連性が時系列でどのように変化したのかを表示するものである。ここでは、「会議」が２００９年６月頃から増加し、現在は、ピーク時よりやや減っていることを示している。また、「打ち合わせ」は、２００９年３月以前は少なかったが、現在は、増加傾向であることを示している。このように、ユーザは、自己の行動の履歴をキーワード３０２ごとに認識し、過去のスケジュールの状況を視覚化して認識することができる。
【００７６】
したがって、本発明によれば、ユーザの行動特性を時系列に把握することが可能となり、行動特性の変化をユーザに認識させることができる。
【００７７】
（第２の実施形態：キーワード関連ユーザ推移情報の生成処理）
図１０は、本実施形態に係るユーザ行動特性情報生成装置１の行動特性抽出部３０が行うキーワード関連ユーザ推移情報６００の生成処理の流れを示すフローチャートである。
【００７８】
まず、行動特性抽出部３０は、ユーザからのリクエスト情報として、ユーザ端末３から種別判定子とキーワード３０２とを受け付ける（ステップＳ１００１）。
【００７９】
次に、行動特性抽出部３０は、ステップＳ１００１で受け付けた種別判定子に基づき、種別判定子の判定を行う（ステップＳ１００２）。つまり、ユーザが、行動特性推移情報５００を要求しているのか、または、キーワード関連ユーザ推移情報６００を要求しているのかを判定する。なお、ここでは、キーワード関連ユーザ推移情報６００を要求していると判定されたものとして処理を説明する。
【００８０】
続いて、行動特性抽出部３０は、スケジュール情報データベース４０内のユーザ情報２００から、すべてのユーザのユーザＩＤ１０２を取得する（ステップＳ１００３）。
【００８１】
そして、行動特性抽出部３０は、ステップＳ１００３で取得したユーザＩＤ１０２を含むキーワード使用履歴情報３５０のうち、ステップＳ１００１で受け付けたキーワード３０２をキーとして、各ユーザのキーワード使用履歴情報３５０を検索する（ステップＳ１００４）。
【００８２】
続いて、行動特性抽出部３０のスコア計算部３１は、ステップＳ１００４の検索結果から得られたキーワード使用履歴情報３５０におけるキーワード３０２の使用日時３０３から、所定時間ごとの当該キーワード３０２の使用回数を各ユーザごとに抽出する（ステップＳ１００５）。
【００８３】
そして、スコア計算部３１は、各ユーザのユーザＩＤ１０２と、ステップＳ１００１で受け付けたキーワードとの関連性の高さを示すスコアを、所定の時間ごとに、抽出したキーワード３０２の使用回数から計算する（ステップＳ１００６）。ここで、スコア計算部３１は、前記において説明した（式２）を用いて、所定の時間ごとにスコアを計算する。
【００８４】
次に、行動特性抽出部３０は、スコア計算部３１が計算したスコアを時系列で示したキーワード関連ユーザ推移情報６００を生成する（ステップＳ１００７）。そして、その生成したキーワード関連ユーザ推移情報６００を、行動特性抽出部３０は、入出力部を介して、ユーザ端末３へ送信する（ステップＳ１００８）。
【００８５】
図１１は、本実施形態に係るキーワード関連ユーザ推移情報６００の一例を示す図である。図１１に示すように、キーワード関連ユーザ推移情報６００は、各ユーザとキーワード３０２である「Ａ社」との関連性が時系列で、どのように変化したのかを表示するものである。ここでは、「yamada」さんは、２００９年３月から急に「Ａ社」との関連性が高くなっていることを示し、「tanaka」さんは、一定のレベルで低く推移したままであること等を示している。また、「yamada」「suzuki」「tanaka」さんは、「Ａ社」との関連があるという共通する行動特性を備えていることが示される。このように、ユーザは、キーワード３０２と関連のあるすべてのユーザ名と、そのユーザとキーワード３０２との関連性の度合いを時系列に認識することができる。
【００８６】
したがって、本発明によれば、共通するキーワード３０２を使用するユーザを抽出し、その抽出されたユーザのキーワード３０２との関連性の推移を時系列に把握することが可能となり、その行動特性の変化をユーザに認識させることができる。
【００８７】
以上のように、本発明によれば、ユーザの行動特性の推移を抽出する、ユーザ行動特性情報生成装置、ユーザ行動特性情報生成方法およびプログラムを提供することができる。そして、ユーザは、ユーザ端末３を介して、自分自身の行動特性を精度よく認識することができる。このことにより、過去の行動を振り返ったり、他人に自己の行動の経歴を示すことが可能となる。また、共通するキーワードを用いる関連ユーザの把握と、各ユーザのキーワードとの関連性の高さを時系列情報として得ることができる。
【００８８】
これにより、例えば、オンラインスケジューラに本発明を適用することにより、企業におけるある特定のプロジェクトに関連したユーザの一覧や、ユーザごとのプロジェクトでの活動期間などを把握することが可能となる。そして、プロジェクトとしての成果に対して人員配置が最適であったかといった検証やフィードバックを通じた組織マネジメントの向上が期待できる。また部署ごとのユーザの過去の行動内容や経験の推移をみることにより、期待する成果に対して適切な人員が配置されているかといった組織診断が可能となる。
【符号の説明】
【００８９】
１      ユーザ行動特性情報生成装置
２      スケジューラサーバ
３      ユーザ端末
４      通信ネットワーク
５      ユーザ行動特性情報生成システム
１０    スケジュール情報管理部
２０    スケジュール情報解析部
３０    行動特性抽出部
３１    スコア計算部
４０    スケジュール情報データベース（ＤＢ）
５０    キーワード使用履歴データベース（ＤＢ）
１００  スケジュール情報
２００  ユーザ情報
３００  一時保存用キーワード使用履歴情報
３５０  キーワード使用履歴情報
５００  行動特性推移情報
６００  キーワード関連ユーザ推移情報
【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】
2011048449.tif 000013
【図１０】
2011048449.tif 000014
【図１１】
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