(57)【要約】【課題】スケジューラの情報から労働時間の使い方や配分・傾向等を分析して入力情報を再構築し、その内容をダッシュボード情報として出力して可視化する。【解決手段】ユーザ端末３０等を介してスケジュール情報入力手段（スケジューラ）３１に入力された、ユーザの予定内容及び予定日時を示すスケジュール情報に基づいて、所定の推定スケジュール情報を生成するスケジュール情報分析システム１であって、スケジュール情報の入力を受け付けるスケジュール情報受付手段２１と、スケジュール情報に含まれる件名文章を機械学習することにより、スケジュール情報を所定のグループ単位に分類して、所定の推定スケジュール情報を生成する推定スケジュール情報生成手段２２と、推定スケジュール情報を、可視化された所定のダッシュボード情報として生成するダッシュボード表示手段２３を備える構成としてある。【選択図】図１
2019070913.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの予定内容及び予定日時を示すスケジュール情報に基づいて、所定の推定スケジュール情報を生成するスケジュール情報分析システムであって、
前記スケジュール情報の入力を受け付けるスケジュール情報受付手段と、
前記スケジュール情報に含まれる件名文章を機械学習することにより、前記スケジュール情報を所定のグループ単位に分類して、所定の推定スケジュール情報を生成する推定スケジュール情報生成手段と、を備える
ことを特徴とするスケジュール情報分析システム。
【請求項２】
前記推定スケジュール情報生成手段が、
前記スケジュール情報に対応するユーザの出勤及び退勤の時刻を示す時刻情報と、
前記スケジュール情報に対応するユーザの位置情報と、に基づいて、
所定のグループ単位に分類された前記スケジュール情報に、時間帯が重なる複数のスケジュール情報が含まれる場合に、いずれか一つのスケジュール情報を抽出して、前記推定スケジュール情報を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のスケジュール情報分析システム。
【請求項３】
前記推定スケジュール情報を所定の期間を単位とした日時順に一覧表示した個人単位又は部単位の画像情報を、所定のダッシュボード情報として生成するダッシュボード表示手段を備える、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のスケジュール情報分析システム。
【請求項４】
ユーザの予定内容及び予定日時を示すスケジュール情報に基づいて、所定の推定スケジュール情報を生成するスケジュール情報分析システムを構成する情報表示装置を、
前記スケジュール情報の入力を受け付けるスケジュール情報受付手段、
前記スケジュール情報に含まれる件名文章を機械学習することにより、前記スケジュール情報を所定のグループ単位に分類して、所定の推定スケジュール情報を生成する推定スケジュール情報生成手段、として機能させる
ことを特徴とするスケジュール情報分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、勤労者が入力したスケジュール情報を分析するための技術に関し、特に、個々の勤労者や組織全体の労働時間の使い方や配分・傾向等を仕分けして可視化された情報を生成するためのシステム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
個人の出退勤や業務の予定などは、スケジューラとよばれるソフトウェアを用いて管理されることがあり、勤労者各人が自らの予定等をスケジューラに入力・登録することで、その情報を本人及び所属する組織で共有することができる。
【０００３】
ここで、この種のスケジューラに関する技術として、スケジューラに入力された予定情報、例えば「食事をする」という情報に対して、関連する情報、例えば「レストラン○○」などの関連情報を出力・表示するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−０６５９１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示されている技術は、入力情報が正しいことを前提とした上で付加情報を表示するものであり、入力情報が独自表現であったり、情報の不足・相互矛盾を生じていれば、それを前提とした付加情報もまた無用なものとならざるを得ない。
【０００６】
本発明は、以上の課題を解決するために、入力情報を正しく分析し、可視化するスケジュール情報分析システム及びプログラムを提供し、働き方改革に資することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明のスケジュール情報分析システムは、ユーザの予定内容及び予定日時を示すスケジュール情報に基づいて、所定の推定スケジュール情報を生成するスケジュール情報分析システムであって、前記スケジュール情報の入力を受け付けるスケジュール情報受付手段と、前記スケジュール情報に含まれる件名文章を機械学習することにより、前記スケジュール情報を所定のグループ単位に分類して、所定の推定スケジュール情報を生成する推定スケジュール情報生成手段と、を備える構成としてある。
【０００８】
また、本発明は、上記のような本発明に係るスケジュール情報分析システムで実行されるプログラムとして構成することができる。
さらに、本発明は、上記のような本発明に係るスケジュール情報分析システム及びプログラムによって実施可能な方法として構成することもできる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、単にスケジューラを見やすくしたり関連情報を表示するのではなく、
スケジューラに入力された件名文章を、人工知能を用いて仕分けすることにより、労働時間の使い方や配分・傾向等を分析した推定スケジュール情報として再構築し、その内容を一目で認識・把握可能な可視化されたダッシュボード情報として生成することができる。
これによって、生成された情報に基づいて、労働時間や労働状態の実体の把握と、個々人及び職場全体の生産性向上や働き方改革などを実現することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係るスケジュール情報分析システムにおける各装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】同システムにおける処理動作を示すフローチャートである。
【図３】同システムのユーザ端末から出力されるスケジュール情報の一例を示す説明図である。
【図４】同システムにおけるスケジュール情報の機械学習の手順の一例を示す説明図である。
【図５】同システムにおけるスケジュール情報の機械学習の結果をラベリングする場合の一例を示す説明図である。
【図６】同システムにおける入退館データの一例を示す説明図である。
【図７】同システムにおいてスケジュール情報の分析に用いられる位置情報の一例を示す説明図である。
【図８】同システムにおいて重複するスケジュール情報から推定スケジュール情報を生成するためのロジックの一例を示す説明図である。
【図９】同システムにおいて生成されるダッシュボード情報の一例を示す説明図である。
【図１０】図９に示すダッシュボード情報の表示内容の説明図である。
【図１１】同システムにおいて生成されるダッシュボード情報の他の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係るスケジュール情報分析システム及びプログラムの実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
ここで、以下に示す本発明のスケジュール情報分析システム（以下、単に「本システム」という。）は、プログラム（ソフトウェア）の命令によりコンピュータで実行される処理，手段，機能によって実現される。プログラムは、コンピュータの各構成要素に指令を送り、以下に示す本発明に係る所定の処理や機能等を行わせることができる。すなわち、本発明における各処理や手段，機能は、プログラムとコンピュータとが協働した具体的手段によって実現される。
【００１２】
なお、プログラムの全部又は一部は、例えば、磁気ディスク，光ディスク，半導体メモリ，その他任意のコンピュータで読取り可能な記録媒体により提供され、記録媒体から読み出されたプログラムがコンピュータにインストールされて実行される。また、プログラムは、記録媒体を介さず、通信回線を通じて直接にコンピュータにロードし実行することもできる。また、本システムは、単一の情報処理装置（例えば一台のパーソナルコンピュータ等）で構成することもでき、複数の情報処理装置（例えば複数台のサーバコンピュータ群等）で構成することもできる。
【００１３】
［システム構成］
図１に示すように、本システム１は、スケジュール情報管理サーバ１０と、管理者装置２０と、一又は二以上のユーザ端末３０（３０ａ〜３０ｎ）とを備えて構成されており、ユーザの入力操作に応じてユーザ端末３０やその他の装置・端末で入力された、当該ユーザの予定内容及び予定日時を示すスケジュール情報に基づいて、所定の推定スケジュール情報を生成するようになっている。
この本システム１を構成するスケジュール情報管理サーバ１０と管理者装置２０とユーザ端末３０は、例えばインターネットやＬＡＮ，ＷＡＮ等の所定のネットワーク４０を介して接続され、それぞれ相互にネットワーク通信が可能となっている。
【００１４】
［スケジュール情報管理サーバ１０］
スケジュール情報管理サーバ１０は、ユーザ端末３０などを介してスケジュール情報が入力されるスケジューラ（スケジュールソフト）を管理する情報処理装置であり、例えば１又は２以上のサーバコンピュータや、クラウドコンピューティングサービス上に構築された１又は２以上の仮想サーバからなるサーバシステム等によって構成することができる。
例えば、スケジュール情報管理サーバ１０は、例えばインターネット上のスケジューラサーバ（スケジューラであるＭｉｃｒｏｓｏｆｔ「Ｏｕｔｌｏｏｋ」（登録商標）のデータを管理するＥｘｐｒｅｓｓサーバ）などによって構成することができる。
【００１５】
具体的には、スケジュール情報管理サーバ１０は、図１に示すように、スケジュール情報生成手段１１を備えている。
スケジュール情報生成手段１１は、ユーザ端末３０等を介してスケジューラに入力されたスケジュール情報を取り込んで、所定のデータ形式（例えば「ＣＳＶ」や「ＸＬＳ」形式等）のスケジュールデータとして変換・生成し、そのスケジュールデータを吐き出して管理者装置２０に取り込ませるようになっている。
【００１６】
なお、本実施形態では、スケジュール情報管理サーバ１０において、スケジューラの情報を取り込んで所定形式のスケジュールデータとして管理者装置２０に吐き出すようにしているが、この機能（スケジュール情報生成手段１１）を、管理者装置２０側やユーザ端末３０側に備えるようにすることもできる。例えば、スケジュール情報生成手段１１を、管理者装置２０に実装されるモジュール・専用マクロ等によって構成することもできる。また、スケジューラの機能として備えられているデータ出力機能を利用して、スケジュール情報を所定のデータ形式（例えば「ＸＬＳ」や「ＣＳＶ」形式）で出力させて、管理者装置２０に対してスケジュール情報管理サーバ１０を介さずに直接取り込ませることもできる。
その場合には、管理者装置２０又はユーザ端末３０がスケジュール情報生成手段１１を備えることになり、本システム１は、スケジュール情報管理サーバ１０を備えないシステムとして構成されることになる。
【００１７】
［管理者装置２０］
管理者装置２０は、例えば１又は２以上のサーバコンピュータや、クラウドコンピューティングサービス上に構築された１又は２以上の仮想サーバからなるサーバシステム等によって構成することができる。
この管理者装置２０には、図示しないＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）やＤＢＭＳ（ＤａｔａＢａｓｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）などが備えられ、サーバコンピュータとして運用されるようになっている。
【００１８】
また、管理者装置２０には、Ｗｅｂサーバプログラムなどのミドルウェア上で稼働するソフトウェアが実装されるようになっている。
また、管理者装置２０には、データベース等として実装される記憶手段が備えられ、データベースを構成するとともに、本システム１の運用に必要となる所定の情報を取得・蓄積する記憶手段が備えられる。
記憶手段には、各種の情報リソースとして、後述するユーザ端末３０で入力されたスケジュール情報やそれに基づいて生成される推定スケジュール情報・ダッシュボード情報などが記憶されるとともに、本実施形態に係る管理者装置２０に必要となる所定の情報が格納され、管理者装置２０の運用に伴って随時必要な情報が読み出されて、記憶・更新される。
【００１９】
そして、以上のような管理者装置２０は、具体的には、図１に示すように、スケジュール情報受付手段２１，推定スケジュール情報生成手段２２，ダッシュボード表示手段２３として機能するように構成されている。
スケジュール情報受付手段２１は、スケジュール情報管理サーバ１０を介して出力される、スケジューラに入力されたスケジュール情報（スケジュールデータ）の入力を受け付ける手段である。
このスケジュール情報の受け付けは、上述したスケジュール情報管理サーバ１０からダウンロードしてスケジュール情報を取り込むことができ、また、スケジュール情報を入力したユーザ端末３０から直接取り込むこともできる。
【００２０】
推定スケジュール情報生成手段２２は、スケジュール情報受付手段２１で入力・受付されたスケジュール情報を機械学習することにより、スケジュール情報を所定のグループ単位に分類して、推定スケジュール情報を生成する手段であり、スケジュール情報を人工知能で仕分けすることにより、推定スケジュール情報を生成する。特に、本実施形態では、推定スケジュール情報生成手段は、スケジュール情報に含まれる「件名」を示す文章を構成するテキスト情報を人工知能に学習させて仕分けすることにより、推定スケジュール情報を生成する。
【００２１】
具体的には、本実施形態に係る推定スケジュール情報生成手段２２は、分析処理の対象となる入力情報として、(1)ユーザ端末３０等を介してスケジューラに入力・登録されるスケジュール情報（図３参照）、(2)スケジュール情報に対応するユーザの出勤及び退勤（入退館）の時刻を示す時刻情報（図６参照）、(3)スケジュール情報に対応するユーザの識別情報を含む属性情報（図６参照）、(4)スケジュール情報に対応するユーザの勤務地を含む所定の場所の位置情報（図７参照）、の４種類の情報に基づいて、推定スケジュール情報を生成する。
これらの入力情報は、スケジュール情報管理サーバ１０や、ユーザ端末３０、ユーザが勤務する企業の入退館システムや従業員管理システム等を介して、管理者装置２０が備える記憶手段や、管理者装置２０がアクセス可能な記憶手段に記憶される。
【００２２】
そして、このような入力情報に基づいて、推定スケジュール情報生成手段２２は、スケジューラに入力されたスケジュール情報と、当該スケジュール情報には含まれていない空白の時間帯や日時の推定情報を、推定スケジュール情報として生成する。
具体的には、推定スケジュール情報生成手段２２は、上記のようなユーザ端末３０等を介してスケジューラに入力されたスケジュール情報に含まれる「件名」を示すテキスト情報（図３参照）をＡＩで分類することにより、スケジュールの内容や時刻に応じた所定のグループ単位に分類した情報（以下、「ラベリング情報」という。）を生成して、推定スケジュール情報を生成する。
【００２３】
また、推定スケジュール情報生成手段２２は、スケジューラに入力されたスケジュール情報には含まれない日時・時間帯について、上述したラベリング情報に基づいて、推定スケジュール情報を生成する。
ここで、ラベリング情報は、例えば図５に示すように、スケジューラ（Ｏｕｔｌｏｏｋ等）の「件名」及び入退館データから、所定のラベル「０：社内打合せ」，「１：社外打合せ」，「５：仕事以外」を割り振った外形を一旦作成し、さらに、空欄に「２：移動」,「３：作業」のラベルを割り振ることにより生成することができ、このラベリング情報に基づいて推定スケジュール情報を生成することができる。
【００２４】
さらに、推定スケジュール情報生成手段２２は、ラベリング情報に対応する、ユーザの出勤及び退勤の時刻を示す時刻情報と、スケジュール情報に対応するユーザの勤務地を含む所定の場所の位置情報に基づいて、ラベリング情報に、時間帯が重なる複数のスケジュール情報が含まれる場合には、所定のルールに基づいて、いずれか一つのスケジュール情報を抽出して、推定スケジュール情報を生成する（図８参照）。
【００２５】
ダッシュボード表示手段２３は、推定スケジュール情報生成手段２２で生成される推定スケジュール情報を、可視化された所定のダッシュボード情報（図９〜１１参照）として生成して表示する手段である。
具体的には、ダッシュボード表示手段２３は、上述した推定スケジュール情報生成手段２２で生成された推定スケジュール情報を、所定の期間を単位とした日時順に一覧表示した個人単位又は部（部署・所属等）単位の画像情報として可視化したダッシュボード情報として生成する（図９参照）。
以上のような管理者装置２０の各手段２１〜２３によって実行されるスケジュール情報分析のための処理・動作の詳細については、図２〜１１を参照しつつ後述する。
【００２６】
［ユーザ端末３０］
ユーザ端末３０は、上述した管理者装置２０とデータ通信可能に接続される、例えばＰＣ、タブレット端末、スマートフォン等で構成される情報処理装置である。
具体的には、本実施形態に係るユーザ端末３０は、スケジュール情報入力手段３１と、スケジュール情報出力手段３２として機能するように構成されている。
【００２７】
スケジュール情報入力手段３１は、ユーザ端末３０に対するユーザの入力操作に応じて、当該ユーザの予定、例えば業務上の打合せや出張、面談、納期などの予定日時や、休暇や早退など私用の予定日時など、日々の予定について、「本人名」（ユーザ名等），「件名」（内容，タイトル等を示す文章）や「場所」，「開始時刻」，「終了時刻」，「開催者」，「必須出席者」，「任意出席者」，「本人の返信状況」などをテキストデータとして入力・登録する手段である。
このようなスケジュール情報入力手段３１は、スケジューラ（スケジュールソフト）と呼ばれるソフトウェア（アプリケーション）によって構成することができる。
【００２８】
スケジューラは、個人の予定情報を管理する「スケジュール帳」として機能・使用されるソフトウェアであり、例えば、予定表・連絡先管理・仕事管理・メモなどの機能が実装され、また、電子メール機能が実装又は連動するように構成されている。この種のスケジューラとしては、例えばＭｉｃｒｏｓｏｆｔ「Ｏｕｔｌｏｏｋ」（登録商標），ＩＢＭ「Ｎｏｔｅｓ」（登録商標），サイボウズ「ガルーン」（登録商標），Ｇｏｏｇｌｅ「Ｃａｌｅｎｄａｒ」などが知られている。
【００２９】
本実施形態では、このようなスケジューラとして機能するソフトウェアがユーザ端末３０にインストールされることで、スケジュール情報入力手段３１として構成することができる。
また、スケジューラは、インターネット等のネットワークを介して、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）という形で利用可能なアプリケーションとして公開・提供される場合もあり、ユーザ端末３０からスケジューラ用アプリを介してＡＰＩを呼び出すことで、スケジュール情報入力手段３１として構成することができる。
【００３０】
そして、上記のようなスケジュール情報入力手段３１（スケジューラ）で入力されるスケジュール情報が、スケジュール情報管理サーバ１０に取り込まれ、スケジュール情報生成手段１１で所定のデータ形式に変換されて、管理者装置２０に送信・入力されることになる。
具体的には、スケジュール情報入力手段３１に入力され記憶されているスケジュール情報のうち、所定のテキストデータ、例えば、スケジュールの「本人名」，「件名」，「場所」，「開始時刻」，「終了時刻」，「開催者」，「必須出席者」，「任意出席者」，「本人の返信状況」などを示すテキストデータが抽出され、スケジュール情報管理サーバ１０を経由して管理者装置２０に取り込まれる。
【００３１】
なお、スケジュール情報の管理者装置２０への出力は、スケジューラの機能として備えられている、データ出力機能を利用して、スケジュール情報を所定のデータ形式（例えば「ＸＬＳ」や「ＣＳＶ」形式）で出力させることもできる。この場合には、スケジューラが、スケジュール情報生成手段１１を構成することになり、スケジュール情報は、ネットワーク４０を介してユーザ端末３０から管理者装置２０に直接出力されることになる。
そして、以上のようなユーザ端末３０等を介して入力されるスケジュール情報が、管理者装置２０に入力されて、本実施形態に係る推定スケジュール情報及びその結果を可視化した所定のダッシュボード情報が生成されるようになる。
【００３２】
［動作］
次に、以上のような本システム１における具体的な処理・動作（スケジュール情報分析方法の実施）について、図２〜１１を参照して説明する。
まず、本システム１における処理動作の前提として、分析対象となるデータとして、ユーザ端末３０を介して入力・記憶されるスケジュール情報となる「スケジュールデータ」（スケジューラの元データ）が蓄積される。
また、「スケジュールデータ」とともに管理者装置２０への所定の入力情報となる、「入退館データ」，「計測対象社員の所属データ」，「オフィス等の位置情報」が蓄積される。
【００３３】
「スケジュールデータ」
スケジュールデータとしては、各ユーザが入力・管理するスケジューラ（スケジュール情報入力手段３１）の元データが挙げられる。例えば該当する企業の従業員について、計測対象者全員分のデータが、所定期間（例えば、過去半年〜１年）蓄積されたタイミングで、本システムにおけるデータ分析が実行される。
このようなスケジュール情報となるスケジューラの元データは、「１イベント」ごとに１行のＸＬＳあるいはＣＳＶ形式で生成・出力させることができ（スケジュール情報出力手段３２）、各行には、例えば“本人名”，“件名”，“場所”，“開始時刻”，“終了時刻”，“開催者”，“必須出席者”，“任意出席者”，“本人の返信状況”などの各項目が含まれる（図３参照）。
【００３４】
「入退館データ」
入退館データとしては、例えば該当する企業の各従業員の、毎日の初回入館時刻，最終退館時刻，初回入館時の通過ゲート場所，最終退館時の通過ゲート場所などを示すデータが含まれる（図６参照）。
これらの入退館データは、ユーザが勤務する企業の入退館システムやタイムレコーダー等から管理者装置２０に入力・記憶させることができる。
このような入退館データについても、計測対象者全員分について、所定期間（例えば述したスケジュールデータと同一期間）蓄積されたタイミングで、本システムにおけるデータ分析が実行される。
【００３５】
「計測対象社員の所属データ」
計測対象社員の所属データは、計測対象社員全員分について、例えば該当する企業の各従業員が所属する部門名，部名，氏名，エイリアス（社員を特定するユニークなＩＤ等。例えば社員番号やメールアドレスの@マークより左側など）などのデータが含まれる（図６参照）。
この社員の所属データは、上述したスケジュールデータと同様に、「１名」ごとに１行のＸＬＳあるいはＣＳＶ形式で生成することができ、各行には、例えば“社員番号”，“氏名”，“所属会社”，“所属部署”などの各項目が含まれる（図６参照）。
なお、データの収集・計測期間に所属の移動があったり、計測期間中の所属と現在の所属が異なるような場合には、いずれの所属を利用するかは、例えば所属期間の長短や、分析目的などに応じて決定することができる。
【００３６】
「オフィス等の位置情報」
オフィス等の位置情報としては、例えば該当する企業の「場所」として登録されているオフィス，社内会議室，入退館通過ゲート場所などの緯度・経度情報がある（図７参照）。
このオフィス等の位置情報についても、上述したスケジュールデータ・所属データと同様に、「１箇所」ごとに１行のＸＬＳあるいはＣＳＶ形式で生成することができ、各行には、例えば“場所”，“緯度”，“経度”などの各項目が含まれる。
ここで、例えばひとつの事業所内に一又は二以上の会議室がある場合などは、その「場所」についての位置情報や入退館記録は、同一の緯度経度とすることができる。
【００３７】
例えば、「大阪東事業所」内にある「会議室３４」については、「大阪東事業所：緯度34.2345・経度134.3453」と同じ位置情報として、「会議室３４：緯度34.2345，経度134.3453」とすることができる。
同様に、「東京本社」内にある「応接会議室Ａ」については、「東京本社：緯度35.5332，経度135.3323」とすることができる。
なお、上記のような位置情報（緯度・経度情報）は、本システムの運用の当初から備わっていても良いが、運用当初は不要とすることができる。例えば、本システムを運用させて、スケジュールデータ・入退出データを入力・分析した後、どの「場所」の緯度・経度情報が必要であるかによって、後から必要な位置情報を追加・入力することができる。
また、緯度・経度情報は、インターネットを介して提供される地図検索サイト（例えば「Ｇｏｏｇｌｅ  Ｍａｐ」など）やジオコーディングサービス（例えば「Ｇｏｏｇｌｅ」のＧＥＯ  Ｃｏｄｉｎｇ  ＡＰＩなど）を利用して、任意の「場所」の緯度・経度情報を容易に取得することができる（図７参照）。
【００３８】
以上のように、本システム１では、分析対象となる入力情報として、(1)ユーザ端末３０から入力されるスケジュールデータ（図３参照）、(2)スケジュール情報に対応するユーザの入退館（出退勤）の時刻を示す時刻データ（図６参照）、(3)スケジュールデータに対応するユーザの属性データ（図６参照）、(4)ユーザの勤務地等の位置データ（図７参照）、の４種類の情報・データに基づいて、以下に示す推定スケジュール情報やダッシュボード情報が生成・出力されるようになっている。
【００３９】
まず、図２に示すように、ユーザ端末３０のスケジュール情報入力手段３１（スケジューラ）で入力・生成されたスケジュール情報（スケジュールデータ）が、スケジュール情報管理サーバ１０によって抽出されて取り込まれ（ステップ０１）、スケジュール情報生成手段１１で所定のデータ形式に変換されて、管理者装置２０に入力される（スケジュール情報受付手段２１）。
例えば、「部署Ａ：４８１人分・約５６万件」、「部署Ｂ：２０１人分・約１６万件」など、一定件数のスケジュール情報が管理者装置２０に入力される。
このように抽出・入力されたスケジュール情報の一例を図３に示す。
【００４０】
同図に示すように、ユーザ端末３０を介してスケジューラに入力されたスケジュール情報が、それぞれ「１イベント」（予定）ごとに、１行のＸＬＳあるいはＣＳＶ形式のスケジュールデータとして生成・出力され（スケジュール情報生成手段１１）、管理者装置２０に入力される（スケジュール情報受付手段２１）。スケジュールデータの各行には、“ユーザ”，“件名”，“場所”，“開始時刻”，“終了時刻”，“開催者”，“必須出席者”，“任意出席者”，“返信”などの各項目が含まれ、それぞれ任意のテキスト情報が入力されている。
【００４１】
次に、このように抽出されたテキスト情報について、人口知能による機械学習の処理が実行される（推定スケジュール情報生成手段２２）。
まず、管理者装置２０に入力されたスケジュール情報のうち、所定件数（例えば１００００件）を教師データとして、その教師データとなるスケジュール情報から抽出されたテキスト情報について機械学習が実行される（ステップ０２）。
教師データの機械学習は、例えば５０００件の教師データを１００回程度学習させる。
また、その後、残りのデータ（５０００件）について、学習結果の検証を行うことができる。
【００４２】
具体的には、教師データとなるスケジュール情報から抽出されたテキスト情報のうち、“件名”を示す文章を、形態素解析により分解したデータを生成する。
そして、そのように生成された分解データについて所定の属性に基づくクラス分類モデルの機械学習を行うことによって仕分けを行い、スケジュール情報を所定のグループ単位に分類し、その結果をラベリング情報として出力するようになっている。
ここで、「形態素解析」とは、自然言語で書かれた文を形態素（言語で意味を持つ最小単位）に分割する、コンピュータによる自然言語処理技術である。このような形態素解析については、公知の技術を用いることができ、本実施形態では、管理者装置２０が当該機能を備えたサーバコンピュータにより構成されることで実現できるものである。
【００４３】
また、「機械学習」とは、入力されたデータから有用な規則やルール，判断基準等を抽出し、反復的な学習を繰り返すことで、新たに入力されたデータに対する規則やルール等を自律的に生成して成長する人工知能技術である。また、「クラス分類モデル」とは、対象データをターゲットとなるクラスに割り当てるデータ・マイニング技術である。
これら機械学習・クラス分類モデルについても、公知の技術を用いることができ、本実施形態に係る管理者装置２０が、それらの機能を備えたサーバコンピュータ等により構成されることで実現することができる。
【００４４】
本実施形態では、図４に示すように、例えばＲＣＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）と呼ばれる手法により、上述のように分解されたテキスト情報の分類・分析を行うようにしている。
ＲＣＮＮは、ニューラルネットワークのモデルの一つである。
ＲＣＮＮは、同様にニューラルネットワークのモデルであるＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ＮＮ）が、文脈まで分類器に入れることが出来る反面、後ろの単語の方が学習結果に強い影響を及ぼすものであるのに対して、双方向から学習することで、バイアスを無くすことができ、高い分類精度が得られると報告されている。
【００４５】
そこで、本実施形態では、ＲＣＮＮを用いて、上述したスケジュール情報の機械学習を行うようにしている。
なお、このようなＲＣＮＮは、例えばＣｈａｉｎｅｒ（チェイナー）などの、ニューラルネットワークの計算および学習を行うためのオープンソースソフトウェアライブラリによって実装することができる。
【００４６】
図４は、ＲＣＮＮにおける機械学習の手順を示す説明図である。
同図では、スケジュール情報に含まれる件名として、“内）全社Ｒ＆Ｄ  ＡＩの件  最終報告会”の件名が形態素解析・機械学習される場合を例にとっている。
この図に示すように、ＲＣＮＮでは、「予定表の件名を形態素解析」→「形態素ごとにユニークなＩＤを振る」→「入力ノードへの数値の割付」→「活性化」→「ｍａｘ  ｐｏｏｌｉｎｇ」（最大値抽出）→「ｓｏｆｔｍａｘ  ｃｒｏｓｓ  ｅｎｔｒｏｐｙ」（正解ラベルとの突合・誤差計算）→「誤差逆伝播」（逆回し計算）の手順により学習が行われる。
このようなＲＣＮＮは、前から順に入力する単純なリカレント型ＮＷではなく、後ろから順に入力する方法を組み合わせることで精度が向上する。
【００４７】
そして、以上のようなＲＣＮＮによって良好な検証結果が得られた教師データを用いて、残りのスケジュール情報（例えば、部署Ａ：５５万件・部署Ｂ：１５万件）についても、同様のＲＣＮＮによる機械学習が実行され、所定のラベリング処理が行われる（ステップ０３）。
図５に、ＲＣＮＮによるラベリング結果の一例を示す。
同図に示す例では、ラベリングの定義として、「０：社内打合せ」，「１：社外打合せ」，「２：移動」，「３：作業」，「４：無関係」，「５：仕事以外」の５つの定義が予め設定されており、これらの定義に基づいて、ＲＣＮＮによって学習されたスケジュール情報に含まれる対象の件名に、それぞれ該当するラベルが付与される。
これによって、各スケジュール情報に含まれるスケジュールについて、上記のようなラベル定義に従ったグループ単位に分類されたラベリング情報が生成されることになる。
【００４８】
次に、以上のようにラベリングされたスケジュール情報（ラベリング情報）について、入退館データとのマージ処理が行われる（ステップ０４）。
図６に、入退館データの一例を示す。
同図に示すような入退館データと、ラベリング情報とのマージは、各ユーザの社屋等への入館（出勤）と退館（退勤）の時刻や場所を示すデータと、上述したラベリング情報とを１行のデータとして結合・統合することで行われる。
例えば、ラベリング情報及び入退館データに含まれる“社員番号”，“氏名”，“所属会社”，“所属部署”などの対応情報に基づいて、入退館データとなる“日付”，“曜日”，“初回入館時刻”，“最終退館時刻”，“初回入館ゲート”，“最終退館ゲート”を示すテキスト情報が、ラベリング情報に統合されて１行のデータとして生成・出力されるようになっている。
【００４９】
次に、以上のように入退館データとマージされたラベリング情報に含まれる「場所」の情報を緯度・経度に変換する処理が行われる（ステップ０５）。
この「場所」情報の位置情報（緯度・経度情報）への変換は、上述した予め管理者装置２０に登録・保持される「オフィス等の位置情報」として、例えば該当する企業の「場所」として登録されているオフィス，社内会議室，入退館通過ゲート場所などの緯度・経度情報が参照され、該当するラベリング情報と関連付けて記録される。
図７に、本システム１において登録される「位置情報」の一例を示す。
【００５０】
同図（ａ）に示すように、例えば該当する企業の本社や営業所，会議室，取引先などの場所名・住所・緯度／経度情報が、予め管理者装置２０などの記憶手段に記憶される。
また、同図（ｂ）に示すように、例えば頻出する場所や、スケジュール情報として記載される場所名や略称名など、任意の場所名については、その場所を特定する識別情報（「オフィス番号」等）を予め登録しておくことができる。
このような位置情報の登録は、予め手作業などで行っておく。
【００５１】
さらに、同図（ｃ）に示すように、例えばインターネット上で公開されている地図検索サイト（例えば「Ｇｏｏｇｌｅ  Ｍａｐ」など）やジオコーディングサービス（例えば「Ｇｏｏｇｌｅ」のＧＥＯ  Ｃｏｄｉｎｇ  ＡＰＩなど）を利用して、任意の「場所」の緯度・経度情報を取得して、管理者装置２０側に登録しておくことができる。
そして、形態素解析により分解・抽出されたラベリング情報に含まれる「場所」情報が、上記のように管理者装置２０側に登録・入力される緯度・経度情報に変換されて、該当するスケジュール情報の位置情報として関連付けて記録される。
これによって、該当するスケジュールの「位置」が特定できるようになる。
【００５２】
次に、以上のように位置情報（緯度・経度情報）が付与されラベリング情報について、日時・時刻と、スケジュールの前後の位置関係、さらには、ラベリング情報に含まれる返信状況などから、該当するスケジュールの行動を推定する処理が行われる（ステップ０６）。
この行動推定処理は、上述のように機械学習・入退館データのマージ・緯度／経度情報の付与が行われた各ユーザの推定スケジュール情報について、例えば１日単位で情報を取り込み、朝最初のイベントから夜最後のイベントまで、最も確実性のあるパスを推定する処理である。
【００５３】
具体的には、本実施形態では、推定スケジュール情報生成手段２２により、上記のように所定のグループ単位に分類（ラベリング）されたラベリング情報に対応する、ユーザの出勤及び退勤の時刻を示す時刻情報と、スケジュール情報に対応するユーザの勤務地を含む所定の場所の位置情報に基づいて、所定のルールに基づいて、いずれか一つのスケジュール（ラベリングノード）を抽出して、推定スケジュール情報として決定する。
図８に、重複するスケジュール情報からラベリングノードを抽出して推定スケジュール情報を生成するためのロジックの一例を示す。
【００５４】
同図に示す例では、以下のような計算ルールに基づいて、最も確実性の高いパスを抽出して、推定スケジュール情報として決定する。
［計算ルール］
・初回入館・最終退館のノードは必ず通過する。
・１日の始めのノードは初回入館、又は最初の社外打合せとする。
・１日の終わりのノードは最終退館、又は最後の社外打合せとする。
・１日の始めのノードから１日の終わりのノードに至るまで、最もありえそうな次のノードを探し続ける。
・移動時間を考慮した場合、到着不可能なノードには行かない。
・スケジュールが重複（ダブルブッキング，トリプルブッキング等）している場合には、返信状況を参照し、「会議主催者＞承諾＞返信無し＞仮の予定＞不参加」の順で優先順位を決定する。
・優先順位が同じ場合、開始時間が早いノードを優先する。
【００５５】
以上のような計算ルールに基づいて、図８の例では、１日の始めのノードは、「初回入館」が優先され、「初回入館」より早い時刻で重複している「社内打合せ」は除外される。
また、１日の終わりのノードは、「最終退館」及び最後の「社外打合せ」が優先され、「最終退館」より遅い時刻で重複している「社内打合せ」は除外される。
また、図８中で、日中の時間帯で重複している複数（２つ）の「社外打合せ」については、対応するスケジュール情報に関連付けられた位置情報に基づいて、移動時間を考慮した場合に到着不可能なノードを除外する。
また、このように重複するスケジュールについては、対応するスケジュール情報に含まれる返信状況を参照して、最も優先順位の高いスケジュールを採用し、それ以外を除外する。
【００５６】
上記のようなロジックにより、図８に示す例では、太枠に示すノードを辿るスケジュールが最も確実性の高いパスであると推定されて、当該ユーザの当日の推定スケジュール情報として決定される。
そして、上記のような行動推定処理を、各ユーザのスケジュール情報について、１日単位で繰り返し、全てのスケジュールについての推定スケジュール情報を生成・決定する。
生成された推定スケジュール情報は、ダッシュボード表示手段２３に入力され、所定のダッシュボード画像が描画される（ステップ０７）。ダッシュボード画像は、例えば管理者装置２０やユーザ端末３０など、任意の装置・端末に接続されたディスプレイ等で表示される。
【００５７】
本実施形態では、ダッシュボード画像として、推定スケジュール情報を、所定の期間を単位とした日時順に一覧表示した個人単位や部単位の画像情報を生成する（図９参照）。
なお、ダッシュボード表示手段２３によるダッシュボード画像の生成は、例えば、スケジュール情報であるＸＬＳやＣＳＶ形式のデータを、ＪＳＯＮファイルのＸＭＬ形式のデータに変換して、例えば「Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ」などの公知のアプリケーションフレームワークで所望のダッシュボード形式の画像を生成することができる
【００５８】
具体的には、ダッシュボード表示手段２３で生成されるダッシュボード画像としては、例えば図９〜１１に示すような描画データがある。
図９に示すダッシュボード画像は、ユーザ単位のスケジュール情報として、画像の左側には、当該ユーザがスケジューラに入力した元のスケジュール情報が、また、画像の右側には、本システムによって生成された推定スケジュール情報が、それぞれカレンダー形式で表示されるようになっている。このようなカレンダー情報は、入力操作等に応じて、所定の期間、例えば日・週・月などを単位として、一覧表示形式を変更することができる。
【００５９】
そして、図９に示すように、画像右側の推定スケジュール情報は、上述したラベリング処理によって分類されたグループ単位で、例えば「社内打合せ」，「社外打合せ」，「移動」，「作業等」，「初回入館・最終退館」を、異なる色や濃度の背景、枠線などで表示することができ、予定内容を一目で認識・識別できるようにすることができる。
また、このように表示される推定スケジュール情報では、元のスケジュール情報で時間帯が重複する複数のスケジュールについて、「推定」された一つの情報（図８参照）が表示される。
【００６０】
さらに、推定スケジュール情報には、元のスケジュール情報には含まれていなかった空白の時間帯について、「推定」された情報として、例えば「移動」や「作業等」のスケジュールが示される。
また、このダッシュボード画像では、画像上段に、当該ユーザの「１日平均労働時間」，「平均始業時刻」，「平均終業時刻」，「１０時間超の労働日数」，「社外打合せ件数」，「社内打合せ件数」等の項目が表示され、該当するデータが表示されるようになっている。
これらのデータは、管理者装置２０側に入力されるスケジューラの情報や入退館データに基づいて、推定スケジュール情報生成手段２２によって抽出・生成される。
【００６１】
このように、ダッシュボード表示手段２３で生成されるダッシュボード画像には、各ユーザの個人単位の働き方を示す情報が可視化され、また、各ユーザが所属する部署単位や企業単位での全体の働き方についても画像情報として可視化されるようになる。
具体的には、図１０に示す例では、ダッシュボード画像として、各ユーザ個人の働き方が可視化されており、「平均的な一日」，「働き方の概況」，「元のスケジュール情報」，「人工知能で分類後のスケジュール情報」が、視覚的に一目で把握できるようになっている。
また、図１１に示す例では、対象ユーザが所属する部署単位や組織全体の働き方が可視化されており、例えば該当する企業全体の「全体概況」，「働き方の分析」（活動時間分類），「個人ランキング」（長時間観察者），「部署別ランキング」（部署別労働時間），「個人選択の分析」，「社内・社外打合せ回数の社員分布」などの情報が、一目で認識できるようになっている。
【００６２】
なお、図９〜１１に示したダッシュボード画像は、本システム１で生成・出力できるダッシュボード情報の一例であり、これ以外のデータをダッシュボード画像として生成・出力できることは言うまでもない。
すなわち、上述した管理者装置２０に入力される各種のデータ、(1)スケジューラに入力されるスケジュールデータ、(2)ユーザの入退館（出退勤）の時刻データ（図６参照）、(3)ユーザの属性データ（図６参照）、(4)ユーザの勤務地等の位置データ（図７参照）、の４種類の情報に基づいて分析・集計等できる情報であれば、ユーザ・組織の働き方を可視化したダッシュボード情報として生成することが可能である。
【００６３】
以上説明したように、本システム１によれば、ユーザ端末３０等を介してスケジューラに入力されるスケジュール情報を取り込んで、人工知能による機械学習によって仕分けすることで、所定の推定スケジュール情報を生成することができるので、単にスケジューラを見やすくしたり関連情報を表示するのではなく、スケジューラに入力された様々な情報を、人工知能を用いて仕分けすることにより、労働時間の使い方や配分・傾向等を分析した推定スケジュール情報として再構築することができる。
そして、そのように分析されたスケジュール情報を、その内容が一目で認識・把握できるような可視化されたダッシュボード情報として生成することができる。
【００６４】
例えば、本システムによれば、「始業時刻」，「終業時刻」，「労働時間」，「社内打合せ回数・時間」，「社外打合せ回数・時間」，「移動時間」，「作業等の時間」，「ランキング」，「活動場所」などの要素を、人工知能により仕分けして分析を行い、分析結果をダッシュボード情報として可視化することができるので、その情報を分析ツールとして用いることで、働き方の改革ポイントの当たりを付けることができる。
具体的には、ダッシュボード情報として示される生データを分析することで、以下のような働き方改革のための仮説を構築することができる。
・会議内容の分類：プロジェクト単位の工数・業務単位の工数
・移動時間の分類：出現場所分析
・季節性の高い業務：月別・季節別の分析
・役職・階級により異なる業務：階級別の分析
・内向き度・外向き度評価：部門内・部門外の人との打合せ分析
【００６５】
そして、追加調査で分析を行うことで、上記のような仮説を検証することができる。
・会議の詳細把握・改善案：ヒアリング・アンケートによる作業内容の詳細分析
・作業等の詳細把握・改善案：ヒアリング・アンケートによる作業内容の詳細分析
・コンピテンシーモデル作成：人事考課との対応
さらに、上記のような分析から、重要課題に絞って、課題に合わせた打ち手を明確化することができる。
・作業効率化
・会議時間短縮
・会議回数削減
・移動時間削減
【００６６】
このように、本システム１によれば、労働時間や労働状態の実体の把握・分析と、個々人及び職場全体の働き方改革やそれによる生産性向上・労働環境の改善等を実現することができるようになる。
以上、本発明について好ましい実施形態を示して説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲で種々の変更実施が可能であることは言うまでもない。
例えば、上述した実施形態では、各スケジュール情報についてグループ単位に分類する
ラベリングの定義として、「社内打合せ」，「社外打合せ」，「移動」，「作業」，「無関係」，「仕事以外」等を示したが、これはグループ分けの一例であり、分類するグループの種類やラベル定義は、例えば該当する企業の職種や業務内容に応じて、任意の分類・定義を設定・採用することができる。
【００６７】
また、上述した実施形態では、ダッシュボード画像により可視化できる働き方情報として、ユーザ個人と部署・組織全体の例を示したが（図９〜１１参照）、これら以外の情報等についてもダッシュボード画像により可視化することができる。
例えば、スケジュール情報に含まれる件名や内容から、個人単位の「関心事」を抽出し、頻出度に応じて文字の配置やフォント，大きさ，色などをアレンジした画像情報として可視化することも可能である。
また、スケジュール情報に含まれる件名や内容から、誰が誰とどのくらいの頻度で打合せを行っているか、会っているかの情報を抽出し、人物名を三次元空間状につないだ画像によって、「社内ネットワーク」の可視化をすることもできる。
【産業上の利用可能性】
【００６８】
本発明は、勤労者・従業員の業務の予定などを、スケジュールソフトを用いて記録・管理するサービスや社内システムなどに好適に利用可能である。
【符号の説明】
【００６９】
１  スケジュール情報分析システム
１０  スケジュール情報管理サーバ
１１  スケジュール情報生成手段
２０  管理者装置
２１  スケジュール情報受付手段
２２  推定スケジュール情報生成手段
２３  ダッシュボード表示手段
３０  ユーザ端末
３１  スケジュール情報入力手段
【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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