(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一の者に関する情報の特徴量を含む第一のデータと、第二の者に関する情報の特徴量を含む第二のデータと、の関係を導出する際に用いる条件の決定を、ある者に関する情報の特徴量を含む第三のデータと、前記ある者又は前記ある者以外の者に関する情報の特徴量を含む第四のデータと、前記ある者と前記ある者又は前記ある者以外の者とについての既知の関係とから行うステップと、
前記第一のデータと前記第二のデータとの関係である第一のデータ関係を、前記決定を行った前記条件により導出し出力するステップと、
を含み、
前記第一の者は、あるグループから他のグループへの異動候補であり、
前記第二の者は、前記第一の者が他のグループに異動した場合に、前記第一の者の上司となる者であり、
グループの人員構成は人員をノードとした木構造で表わされ、上司部下の関係を示すエッジには相性を示す重みがつけられており、
前記第一の者が前記他のグループに異動したときのグループ性能を算出する場合に、前記木構造の前記エッジの重みの総和と、前記第一のデータ関係とに基づいて、前記グループ性能を算出する
情報処理方法。
【請求項２】
前記第一のデータ関係が、前記第一の者と前記第二の者との潜在的な関係を表わす、請求項１に記載された情報処理方法。
【請求項３】
前記第一のデータ関係が、前記第一の者と前記第二の者との相性を表わす、請求項１又は２に記載された情報処理方法。
【請求項４】
前記第一乃至第四のデータのいずれもが、同一の項目数、項目内容及び項目の並びの順番のデータである請求項１に記載された情報処理方法。
【請求項５】
前記あるグループに属する第三の者に関する情報を当該第三の者の特徴量を含む第三のデータにするステップと、
前記第三のデータと前記第二のデータの関係である第二のデータ関係を、前記決定をした前記条件により導出するステップと、
をさらに含む請求項１乃至３のうちのいずれか一に記載された情報処理方法。
【請求項６】
前記木構造における前記ノードの中には、第１上司と第２上司が設定されている前記ノードが存在し、
前記グループ性能の算出に際して、前記第１上司が前記第一の者と設定された場合には、前記第２上司が設定されている前記ノードは、前記第２上司との前記エッジの重みに基づいて前記グループ性能を算出する、
請求項１乃至５のうちのいずれか一に記載された情報処理方法。
【請求項７】
前記あるグループと前記他のグループが、共に、同一の上位のグループに属する、請求項１乃至６のうちのいずれか一に記載された情報処理方法。
【請求項８】
前記第一のデータ関係から、前記上位のグループの利益を算出するステップをさらに含む、請求項７に記載された情報処理方法。
【請求項９】
前記上位のグループの前記利益から前記第一の者を評価する請求項８に記載された情報処理方法。
【請求項１０】
前記関係が類似度である請求項１乃至９のうちのいずれかである情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、あるものと他のものとの関係を導出する、情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ある者を他の者と組み合わせて共に何らかの行為を行わせる場合において、その行為を良好に行わせるためには、両者の相性といった両者の潜在的な関係が重要になる。例えば、ある業務を担当する者を選定し、他の者と共に業務を遂行させるような場合である。
【０００３】
ここで、ある業務を担当する者の選定を行う場合、一般的には、データベースに登録された担当候補者の母集団について、担当候補者の受け入れを想定するポジションの業務供述書及び異動候補者の業務経歴書の記述内容のマッチングにより行う。ここで、業務供述書は、業務名、業務内容、業務遂行要件等が記述された文書、業務経歴書は業務経歴等を記述した文書をいう。
【０００４】
このマッチングは、通常は主に人の作業で行われるが、その作業を支援するシステムについて以下の開示がある。特許文献１には、安定したプロジェクトチームを維持するためのプロジェクト人材選定支援管理システムが、特許文献２には新たなプロジェクトを担当するチームを構成するメンバーの選定を支援するシステムがそれぞれ開示されている。
【０００５】
また、本発明に関連して、特許文献３には、潜在的意味インデキシング（以下、「ＳＳＩ」という。）に関する技術が開示されている。同技術の手法は、まず、高次元の特徴ベクトル空間に属する２つの入力データのベクトルを低次元の概念空間に変換（特徴抽出）する。同技術の手法は、その後、同一の概念空間に属するこれらの２つのベクトル間のコサイン類似度を計算することにより、２つの入力データ間の類似度を算出する。
【０００６】
さらに、本発明に関連して、非特許文献１には、特徴ベクトルを自動的に生成する方法が開示されている。また、本発明に関連して、非特許文献２には、サポートベクタマシン用のライブラリ（Ａ  Ｌｉｂｒａｒｙ  ｆｏｒ  Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ）についての解説がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１１−００８３８７号公報
【特許文献２】特開２００７−１２２１４４号公報
【特許文献３】米国特許第８３４１０９５号明細書
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｂｅｓｐａｌｏｖ，  Ｄｍｉｔｒｉｙ  ａｎｄ  Ｑｉ，  Ｙａｎｊｕｎ  ａｎｄ  Ｂａｉ，  Ｂｉｎｇ  ａｎｄ  Ｓｈｏｋｏｕｆａｎｄｅｈ，  Ａｌｉ  著、「Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｉｎ  Ｄａｔａｂａｓｅｓ」、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｂｅｒｌｉｎ  Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ  発行、２０１２、ｐ．１５９−１７４
【非特許文献２】Ｃｈｉｈ−Ｃｈｕｎｇ  Ｃｈａｎｇ  ａｎｄ  Ｃｈｉｈ−ＪｅｎＬｉｎ  ，”ＬＩＢＳＶＭ  −−  Ａ  Ｌｉｂｒａｒｙ  ｆｏｒ  ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ”［平成２７年１月７日検索］、インターネット（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｓｉｅ．ｎｔｕ．ｅｄｕ．ｔｗ／〜ｃｊｌｉｎ／ｌｉｂｓｖｍ／）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１及び２に記載の方法は、いずれも、候補者についての情報が、何らかの手段によりあらかじめ定量化されている必要がある。例えば、特許文献１には、プロジェクトメンバ選定の際に人間関係を考慮することは記述されている。しかしながら、プロジェクトメンバを設定する際に考慮する人間関係は、人が評価し、定量化したものを予め用意する必要がある。
【００１０】
すなわち、これらの方法は、人の評価によらない事実に基づく情報から、あるメンバーと他のメンバーとの相性のような潜在的な関係を導出することはできない。
【００１１】
本発明の目的は、上記課題を解決し、あるメンバーとの他のメンバーとの潜在的な関係を導出することができる情報処理方法等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の情報処理方法は、第一の者に関する情報の特徴量を含む第一のデータと、第二の者に関する情報の特徴量を含む第二のデータとの関係の導出を行う条件の決定を行うステップを含む。当該決定は、ある者に関する情報の特徴量を含む第三のデータと、前記ある者又は前記ある者以外の者に関する情報の特徴量を含む第四のデータと、前記ある者と前記ある者又は前記ある者以外の者とについての既知の関係と、から行う。本発明の情報処理方法は、さらに、前記第一のデータと前記第二のデータとの関係である第一のデータ関係を、前記決定をした前記条件により導出するステップを含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムにより、ある者と他の者の潜在的な関係を導出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第一実施形態の情報処理方法を表わす概念図である。
【図２】第二実施形態の情報処理方法を表わす概念図である。
【図３】第二実施形態の情報処理装置の構成を表わす概念図である。
【図４】第一ベクトルの第一の例を表わすイメージ図である。
【図５】第一ベクトルの第二の例を表わすイメージ図である。
【図６】第三実施形態の情報処理方法を表わす概念図である。
【図７】第三実施形態の情報処理装置の構成を表わす概念図である。
【図８】それぞれのグループ木の構造を表わすイメージ図である。
【図９】第四実施形態の情報処理装置の構成を表わす概念図である。
【図１０】人情報の例を表わすイメージ図である。
【図１１】上司と部下の関係性についての情報の例を表わすイメージ図である。
【図１２】学習情報記憶部が記憶する情報の例を表わすイメージ図である。
【図１３】結果記憶部が記憶する情報の例を表わすイメージ図である。
【図１４】事前学習ステップにおける処理フローを表わす概念図である。
【図１５】相性予測ステップにおける処理フローを表わす概念図である。
【図１６】自動選定ステップにおける処理フローを表わす概念図である。
【図１７】第一グループの利得計算をする処理フローを表わす概念図である。
【図１８】異動によるグループ性能変化を表わすイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜第一実施形態＞
本実施形態は、本発明の最小限の情報処理方法についての実施形態である。
［処理フロー］
図１は、本実施形態の情報処理方法を表わす概念図である。
【００１６】
まず、第一の者（以下において「第一者」ということにする。）に関する情報の特徴量を含む第一のデータと第二の者（以下において「第二者」ということにする。）に関する情報の特徴量を含む第二のデータの関係付けを行う条件を決定する。その決定は、ある者に関する情報の特徴量を含む第三のデータと、前記ある者又は前記ある者以外の者に関する情報の特徴量を含む第四のデータと、前記ある者と、前記ある者又は前記ある者以外の者についての既知の関係から行う。（Ｓ００１）
最後に、前記第一のデータと前記第二のデータとの関係を、前記決定をした前記条件による前記関係づけにより導出し出力する。（Ｓ００２）
［効果］
本実施形態の情報処理方法により、ある者と他の者との潜在的な関係を導出することができる。
＜第二実施形態＞
本実施形態は、第一者及び第二者についてのベクトルを生成する情報処理装置の一例についての実施形態である。ベクトルについての説明は後述する。
［処理フロー］
図２は、本実施形態の情報処理方法を表わす概念図である。
【００１７】
まず、第一者に関する情報を第一のベクトルにする。ここで、第一のベクトルは、第一者に関する情報の特徴量を含むデータである。（Ｓ０１１）
次に、第二者に関する情報を第二のベクトルにする。ここで、第二のベクトルは、第二者に関する情報の特徴量を含むデータである。（Ｓ０１２）
そして、前記第一のベクトルと前記第二のベクトルとの関係付けを行う条件を決定する。。その決定は、ある者に関する情報をベクトルにした第三のベクトルと、前記ある者又は前記ある者以外の者に関する情報をベクトルにした第四のベクトルと、前記ある者と、前記ある者又は前記ある者以外の者についての既知の関係から行う。ここで、第三のベクトルは、前記ある者に関する情報の特徴量を含むデータであり、第四のベクトルは、前記ある者又は前記ある者以外の者に関する情報の特徴量を含むデータである。（Ｓ０１３）
最後に、前記第一のベクトルと前記第二のベクトルとの関係を、前記条件により導出し出力する。（Ｓ０１４）
Ｓ０１１乃至Ｓ０１３の処理は任意にその順番を入れ替えることができる。
【００１８】
［構成と動作］
図３は、本実施形態の情報処理装置の構成を表わす概念図である。
【００１９】
本実施形態の情報処理装置１００は、人情報記憶部００１と、人情報処理部００３と、関係導出部００４と、学習情報記憶部００５と、学習処理部００６と、関係出力部００７を備える。
【００２０】
情報処理装置１００は、典型的には、パーソナルコンピュータやサーバである。本実施形態では、情報処理装置１００として、サーバを想定している。なお、サーバの機能やハードウェア構成については、一般によく知られているので、ここでは説明を省略する。
【００２１】
人情報記憶部００１は、入力された第一者及び第二者のそれぞれについての情報を記憶する。記憶された情報は人情報処理部００３に送られる。
【００２２】
人情報処理部００３は、人情報記憶部００１から送られた第一者についての情報から、その第一者についてのベクトル（以下、「第一ベクトル」という。）を生成する。ここで、第一ベクトルは、第一者に関する情報の特徴量を含むデータである。また、人情報処理部００３は、人情報記憶部００１から送られた第二者についての情報から、その第二者についてのベクトル（以下、「第二ベクトル」という。）を生成する。ここで、第二ベクトルは、第二者に関する情報の特徴量を含むデータである。生成された第一ベクトル及び第二ベクトルは関係導出部００４に送られる。
【００２３】
なお、本明細書において「ベクトル」は、ある者に関する情報の特徴量を含むデータの一例であり、数値を並べた数値列であって、その数値列を構成する数値の位置により、その数値が何についてのものかを表わす項目が定義されているものをいう。数値列は、後述の例でも示したように、数値以外に、その数値の位置を特定するために用いられる、数値以外の記号、例えば、コンマ、セミコロン、コロン等、が挿入されていても構わない。
【００２４】
学習情報記憶部００５は、関係導出部００４において生成されるベクトル同士の関係（以下、「ベクトル関係」という。）を導出する処理を、学習により、より目的に合った適切な処理を行えるようにするための入力された情報を記憶する。記憶された情報は、学習処理部００６に送られる。
【００２５】
学習処理部００６は、学習情報記憶部００５から送られた情報を用いて、関係導出部００４におけるベクトル同士の関係付けを行う条件を決定する。その決定は、学習により、より目的に合った適切な処理を行えるように行う。
【００２６】
関係導出部００４は、人情報処理部００３から送られた、第一ベクトルと第二ベクトルのベクトル関係を、学習処理部００６が決定した条件により導出する。導出したベクトル関係を含む情報は関係出力部００７に送られる。
【００２７】
関係出力部００７は、関係導出部００４から送られたベクトル関係を含む情報を出力する。
【００２８】
人情報記憶部００１が複数存在し、第一者及び第二者のそれぞれについての情報を記憶する人情報記憶部がその複数の人情報記憶部において異なっていても構わない。
【００２９】
人情報記憶部００１に入力される第一者及び第二者についての情報は、項目に分かれたデータ形式であっても、テキストで記述された形式であっても、それらの組合せであっても構わない。
【００３０】
人情報処理部００３における、人情報記憶部００１からの情報からの第一ベクトル及び第二ベクトルの生成は、例えば以下のように行うことができる。
【００３１】
性別、年齢、最終学歴、出身、資格などについては、単純に数値化してもよい。あるいは、年齢、最終学歴、資格などそれらをさらに細かく分類し、該当するコード項目を１とし、該当しないコード項目を０とすることもできる。例えば、年齢であれば、０−２０才、２１−４０才、４１−６０才、６１才以上と細分化し、該当するコード項目を１とし、該当しないコード項目を０とする等である。
【００３２】
履歴書などに含まれるテキスト情報は、例えば、形態素解析の手法によりテキストを単語に分解し、頻度を数え、単語をベクトルの項目、頻度をベクトル値とする。形態素解析はすでに広く知られている技術なのでその説明を省く。頻度は、一単語ごとではなく、二単語から五単語で頻度を数えることもできる。また、すべての文書において高頻度ででてくる単語、例えば助詞を除外するなど、頻度を数える対象となる単語を制限するなどして、テキスト内容の特徴が表れるようにベクトル化することもできる。
【００３３】
なお、第一者等がＷｅｂ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）サイトやＳＮＳ（ｓｏｃｉａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  ｓｅｒｖｉｃｅ）に投稿したテキスト等も人員の特徴を表す要素として、ベクトルを構成する項目及びデータに変換することが可能である。第一者等は、興味を持った事柄について、ＳＮＳやブログ（ｂｌｏｇ）等に書き込んでいることがあるので、それらの情報を用いることで、第一者等の特徴を含むベクトルを生成できる。上記のテキストを数値化する手法と同様に、アクセス先のＵＲＬ名等を分解し、その頻度もしくは滞留時間をカウントする。そして、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ
Ｌｏｃａｔｏｒ）先のＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）文書を単語に分解してカウントすることで、アクセス履歴をベクトル化することができる。
【００３４】
これらの情報の取得には既知の種々の手法を利用可能であるため、ここではその説明を省略する。
【００３５】
図４は、第一ベクトルの第一の例を表わすイメージ図である。
【００３６】
同図の枠線内の数列が第一者についての第一ベクトルである。この第一ベクトルは、性別が女性、年齢が６１以上、学歴が大学卒、出身が欧州、テキスト情報に含まれるワード”Ａ”の個数が６以上８以下、同ワード”Ｂ”の個数が９又は１０等の第一者についてのものである。本例では各項目の境には、”、”を挿入している。
【００３７】
図５は、第一ベクトルの第二の例を表わすイメージ図である。
【００３８】
本例では、年齢及びテキスト情報に含まれる各ワードの個数については、選択肢を設けて該当する選択肢に”１”を記するのではなく、年齢やワードの個数を表わす数字をそのまま記している点が、図４に表わした例と異なる。
【００３９】
第一ベクトルと第二ベクトルは、同一の項目数、項目内容及び項目の並びの順番のベクトル、すなわち同一のベクトル空間で表されるベクトル、である方が望ましい。同一のベクトル空間で表されるベクトルであることにより、同一のベクトル空間のベクトルに変換するための処理等を行うことなしに、前述のＳＳＩ等の技術の適用が可能になるからである。もちろん、ベクトルから所定の項目に相当する数値を抜き出し、同一のベクトル空間で表されるベクトルに変換する等の処理を行う後工程を設けて、後工程後のベクトルを用いる場合は、同一のベクトル空間に属するベクトルでなくても構わない。
【００４０】
関係導出部００４におけるベクトル関係の導出は、例えば、ベクトル間の類似度を求めることにより行うことができる。この際の類似度を表わす指標としては、コサイン類似度や類似度を示す他の任意の指標（ピアソン相関係数、偏差パターン類似度、等）を用いることができる。これらの指標は、大きな値であるほど、相性が良いと評価できる。あるいは、２つのベクトルの距離を示す任意の指標（Ｌ１ノルム、Ｌ２ノルム、等）を用いても良い。これらの指標は、小さな値であるほど、相性が良いと評価できる。
【００４１】
学習情報記憶部００５に記憶される学習情報は、典型的には、人による評価等の本情報処理装置以外の手段により既にベクトル関係が導出されているベクトル対と、そのベクトル対についての既に導出されているベクトル関係を表わす情報のセットである。そのベクトル関係は、例えば関係導出部００４において導出したい第一者と第二者のベクトル関係が、第一者と第二者との相性の良し悪しを表わす程度である場合には、そのベクトル対についての相性の良し悪しを表わす程度である。
【００４２】
なお、学習に用いられる既知のベクトル関係は、必ずしも２値の情報である必要はなく、多値又は連続値であっても良い。
【００４３】
この場合において、学習処理部００６は、例えば、与えられたベクトル対を関係導出部００４に入力し求めたベクトル関係と、与えられた既知のベクトル関係とを比較する。そして、学習処理部００６は、その値が近くなるように関係導出部００４において行われるベクトル関係導出処理に用いる条件を決定する。より具体的には、学習処理部００６は、例えば、関係導出部００４で行われる処理において用いられる関数のパラメータの値を決定する。
【００４４】
ベクトル関係導出の際の条件の決定はより具体的には、機械学習における機械学習パラメータの決定手法を用いることができる。この際の機械学習の手段として特許文献３に記載されたのＳＳＩの手法をはじめと任意の教師あり機械学習分類器が適用可能である。例えば、サポートベクタマシン、ニューラルネット、ベイズ分類器などを用いることができる。
【００４５】
ベクトル関係導出の際の条件の決定は、通常は、複数のベクトル対と、それらのベクトル対についての既に導出されているベクトル関係を表わす情報により行う。
【００４６】
［効果］
本実施形態の情報処理方法は、ある者及び他の者に関する顕在化している情報の特徴量を含むデータにし、それらデータ同士の関係導出を、別途用意した学習データにより、相性のような潜在的な関係の情報が求められるように決定した条件により行う。
【００４７】
そのため、本実施形態の情報処理方法は、処理に用いる情報自体は顕在化している情報で構成されているにも拘らず、両者間の潜在的な関係を導出することができる。
＜第三実施形態＞
本実施形態は、ある者等のベクトルから特徴ベクトルを生成する情報処理装置についての実施形態である。
［処理フロー］
図６は、本実施形態の情報処理方法を表わす概念図である。
【００４８】
同図中の、Ｓ０１１及びＳ０１２についての説明は、図２についての同じ番号で表した処理についての説明と同じである。
【００４９】
Ｓ０１１の次に、Ｓ０１１で生成した第一ベクトルから第一の特徴ベクトルを生成する。（Ｓ０２１）
Ｓ０１２の次に、Ｓ０１２で生成した第二ベクトルから第二の特徴ベクトルを生成する。（Ｓ０２２）
次に、前記第一の特徴ベクトルと前記第二の特徴ベクトルとの関係を導出する際に用いる条件を決定する。その決定は、ある者に関する情報をベクトルにした第三のベクトルと、前記ある者又は前記ある者以外の者に関する情報をベクトルにした第四のベクトルと、前記ある者と、前記ある者又は前記ある者以外の者についての既知の関係から行う。（Ｓ０２３）
最後に、前記第一の特徴ベクトルと前記第二の特徴ベクトルとの関係を、前記決定をした前記条件により導出し出力する。（Ｓ０２４）
［構成及び動作］
図７は、本実施形態の情報処理装置の構成を表わす概念図である。
【００５０】
情報処理装置１０１は、図３にその構成の概念図を表わした第二実施形態における情報処理装置１００の構成に加えて、人員後処理部００８を備える。
【００５１】
人員後処理部００８以外の構成についての説明は、本実施形態における説明を除き、第二実施形態における同じ番号で示した構成についての説明と同様である。
【００５２】
人情報処理部００３により生成された第一ベクトル及び第二ベクトルは人員後処理部００８に送られる。
【００５３】
人員後処理部００８は、人情報処理部００３により送られた第一ベクトルから第一者特徴ベクトルを、人情報処理部００３により送られた第二ベクトルから第二者特徴ベクトルを、それぞれ作成する。第一者特徴ベクトルと第二者特徴ベクトルは関係導出部００４に送られる。
【００５４】
関係導出部００４は、人情報処理部００３から送られた、第一者特徴ベクトルと第二者特徴ベクトルとの関係を、学習処理部００６が決定した条件により導出する。
【００５５】
人員後処理部００８における第一者特徴ベクトルの生成は、第一ベクトルから特徴となる項のみを選択し、圧縮したベクトルを生成する処理である。一般に第一ベクトルは、大きいベクトル長のデータであり、そのままでは後段の学習及び予測への適用が困難な場合がある。そのため、特徴となる項のみを選択し、圧縮したベクトルを生成する。第二ベクトルについても同様である。
【００５６】
この際の、特徴となる項の内容として代表的なものは、性別、年齢、学歴、出身の他、好み、興味、趣味、習慣、癖、生活などに関するものである。逆に、特徴とならない内容は、人間としてほぼ共通な内容であり、典型的には、「食べる」、「寝る」、「歩く」などといった内容である。
【００５７】
特徴ベクトルの生成は、非特許文献１に記載されている方法を適用することができる。同方法は、特徴ベクトルを自動で生成する方法であるが、主成分分析などにより、重要なベクトル項を分析し、そのベクトル項を手動により選択して、特徴ベクトルを生成することもできる。
［効果］
本実施形態の情報処理装置は、まず、第二実施形態の情報処理装置と同じ効果を奏する。
【００５８】
それに加えて、本実施形態の情報処理装置は、第一ベクトル及び第二ベクトルのベクトル長が長すぎる場合にも、第一者と第二者との潜在的な関係を導出し出力することができる。それは、第一ベクトル及び第二ベクトルから特徴となる項目に相当する部分のみを抽出するためである。
＜第四実施形態＞
本実施形態は、本発明を実際の会社等の組織における人員の異動のケースに適用した情報処理装置に関する実施形態である。異動候補者が異動先で特に深い業務上の結びつきを持つと想定される上司との相性に注目し、その相性を反映させた組織全体の利益の観点から異動者を評価する。
［本実施形態における前提］
「候補」は、第一グループに属する異動の候補者である。「上司」は第二グループに属し、候補が異動した場合に、候補の上司になる者である。ここで、「第二グループ」は、人員の受け入れを希望するグループをいう。また、「第一グループ」は、第二グループに人員を異動させた場合に、その人員を手放すことになるグループをいう。第二グループ及び第一グループは、共に、これらより上位の同一のグループ（以下、「組織」という。）に属する。
【００５９】
第一グループと第二グループの人員構成は木構造（以下、「グループ木」という。）で表現できるものとする。
【００６０】
このとき、ルート（ｒｏｏｔ）はグループ長、節点（ｎｏｄｅ）及び葉（ｌｅａｆ）は当該グループの人員、枝（ｅｄｇｅ）は上司と部下の関係を表現する。ここで枝は重み（ｗｅｉｇｈｔ）を持ち、その重みは、その枝が接続する上司と部下の相性の良し悪しを定量的に表現した値である。
【００６１】
第一グループと第二グループそれぞれのグループ木の構造を図８に示す。
【００６２】
この表現において、第一グループや第二グループにおける組織全体のパフォーマンス（以下、「グループ性能」という。）は、グループ木における枝の重みの総和であると定義する。つまり、上司と部下の相性の総和が大きい組織ほど、組織全体のパフォーマンスは高いとする。
［構成と動作］
図９は、本実施形態の情報処理装置の構成を表わす概念図である。
【００６３】
情報処理装置１０２は、人情報記憶部１と、構造情報記憶部２と、候補情報処理部３と、上司情報処理部４と、第一後処理部５と、第二後処理部６と、関係学習部７を備える。情報処理装置１０２は、さらに、学習情報記憶部８と、学習結果記憶部９と、関係導出部１０と、結果記憶部１１と、結果表示部１２を備える。
【００６４】
人情報記憶部１は、入力された、候補及び上司に関する情報を記憶する。記憶された情報のうち、候補に関する情報は候補情報処理部３に送られ、上司に関する情報は上司情報処理部４に送られる。
【００６５】
構造情報記憶部２は、入力された、第一グループ及び第二グループの人員構成に関する情報を記憶する。記憶された情報のうち、第一グループに関する情報は候補情報処理部３に、第二グループに関する情報は上司情報処理部４に、それぞれ送られる。
【００６６】
候補情報処理部３は、人情報記憶部１及び構造情報記憶部２から送られた前記情報をもとに、候補に関する情報をベクトル化し、候補ベクトルを生成する。ここで、候補ベクトルは、候補に関する情報の特徴量を含むデータである。候補ベクトルを含む情報は、第一後処理部５に送られる。
【００６７】
上司情報処理部４は、人情報記憶部１及び構造情報記憶部２から送られた前記情報をもとに、上司に関する情報をベクトル化し、上司ベクトルを生成する。ここで、上司ベクトルは、上司に関する情報の特徴量を含むデータである。上司ベクトルを含む情報は、第二後処理部６に送られる。
【００６８】
第一後処理部５は、候補情報処理部３から送られた候補ベクトルから、候補の特徴となる項目に相当する部分を抜き出し、候補特徴ベクトルを生成する。生成された候補特徴ベクトルは、関係導出部１０に送られる。
【００６９】
第二後処理部６は、上司情報処理部４から送られた上司ベクトルから、上司の特徴となる項目に相当する部分を抜き出し、上司特徴ベクトルを生成する。生成された上司特徴ベクトルは、関係導出部１０に送られる。
【００７０】
学習情報記憶部８は、入力された学習情報を記憶し、その学習情報を、関係学習部７に送る。
【００７１】
関係学習部７は、学習情報記憶部８から送られた学習情報を用いて、関係導出部１０で行う関係導出に用いる条件を決定する。その決定した条件は、学習結果記憶部９に送られる。
【００７２】
学習結果記憶部９は、関係学習部７から送られた前記条件を記憶する。記憶した条件は、関係導出部１０に送られる。
【００７３】
関係導出部１０は、学習結果記憶部９から送られた前記条件により、前記候補特徴ベクトルと、前記上司ベクトルとのベクトル関係を求める。求めたベクトル関係は、結果記憶部１１に送られる。
【００７４】
結果記憶部１１は、関係導出部１０から送られた前記ベクトル関係を記憶し、そのベクトル関係を、結果表示部１２に送る。
【００７５】
結果表示部１２は、結果記憶部１１から送られたベクトル関係を含む情報を表示する。
【００７６】
図１０は、第一グループ及び第二グループの人員属性情報の例を表わすイメージ図である。人情報記憶部１は、同図に示すような第一グループ及び第二グループの人員属性情報を記憶する。
【００７７】
人員属性情報は、例えば、ＩＤ（人員を識別する記号をいう。）、基本情報（氏名、年齢、性別、学歴、業務経験、異動履歴、保有資格等）、業務記述書、業績評価（人事考課、賞与額、年収等）、健康診断結果、その他の評価結果である。なお、第二グループの求人枠（同図のＲ６）の人員属性情報は、すべての項目について、該当する情報が無いということを表わす記号であるＮ／Ａとする。
【００７８】
図１１は、第一グループ及び第二グループのグループ木が有する構造情報の例を表わすイメージ図である。同図における左側の表は、一番左側の項の要員ＩＤをもつ人員それぞれの、第一上司及び第二上司を記述したものである。該当する上司がいない場合にＮ／Ａを記述してある。同図における右側の木構造は、左側の対応する表をイメージで表した図である。
【００７９】
なお、第１上司は現在のグループ木における当該グループに属する人員の上司であり、第２上司は、第１上司が異動した場合にグループ木における当該グループに属する人員の上司となる者である。第１上司ＩＤ及び第２上司ＩＤは、それぞれ第１上司及び第２上司のＩＤである。
【００８０】
構造情報記憶部２は、同図に表わしたような情報を記憶する。  候補情報処理部３は、例えば、第一後処理部５の命令に応じて、構造情報記憶部２を参照して対象人員の候補を特定し、人情報記憶部１から当該候補についての人員属性情報を読み込み、当該人員属性情報を用いて候補ベクトルを生成する。
【００８１】
上司情報処理部４は、例えば、第二後処理部６の命令に応じて、人情報記憶部１から上司についての人員属性情報を読み込み、当該人員属性情報を用いて上司ベクトルを生成する。
【００８２】
関係学習部７は、３つのデータからなるデータ組を用いて、相性が適切に求められるように関係性を機械学習する。その３つのデータは、すでに両者の相性が求められている、学習用候補及び学習用上司についての、前記候補特徴ベクトル、前記上司特徴ベクトル、及び学習情報記憶部８から読み込んだ、前記学習用候補と前記学習用上司の両者相性である。
【００８３】
図１２は、学習情報記憶部８が記憶する情報を表わすイメージ図である。
【００８４】
学習情報記憶部８は、対応する候補と上司の対についての、候補ＩＤ、上司ＩＤ及び相性スコアのデータ組を記憶する。相性スコアは、当該人員と当該上司の相性スコアであり、例えば、良い場合は１、悪い場合は０の２値で表現する。相性スコアは、候補の業績評価（人事考課、賞与額、年収等）や、上司についての候補の主観的な評価値などから求めることができる。例えば、その候補の業績評価が閾値以上であれば相性が良いとし、閾値より小さければ相性が悪いとし、或いは、部下からの評価が閾値以上であれば相性が良いとし、閾値より小さければ相性が悪いとするのである。
【００８５】
学習結果記憶部９は、関係学習部７が学習した学習結果を記憶する。
【００８６】
関係導出部１０は、学習結果記憶部９が記憶する情報を読み込み、未知の、候補ＩＤと上司ＩＤに対応する候補特徴ベクトルと上司特徴ベクトルとから、相性スコアの予測値を導出する。未知の、候補ＩＤと上司ＩＤの対は、具体的には次の２パターンがある。
【００８７】
＜第一グループの各人員、第二グループの求人枠の上司＞
＜第一グループの各人員、第一グループの第２上司＞  ※但し、第２上司が設定された人員に限る。
【００８８】
図１３は、結果記憶部１１が記憶する情報の例を表わすイメージ図である。同図に表わすように、例えば、結果記憶部１１は、関係導出部１０が算出した未知の候補ＩＤと上司ＩＤの組に対する相性スコアを保持する。
【００８９】
結果表示部１２は、例えば、結果記憶部１１が記憶している前記情報を読み込み、第一グループから第二グループへの異動に伴う、第二グループのパフォーマンス向上と第一グループのパフォーマンス低下を加味する。そして、結果表示部１２は、第一グループの人員の第二グループの求人枠への適性を求め、表示する。
［処理フロー］
以下、情報処理装置１０２における処理フローの例について説明する。本処理フローは、事前学習ステップ、相性予測ステップ、自動選定ステップの３つのステップを含む。
【００９０】
事前学習ステップでは、すでに相性データが求められている学習用候補及び学習用上司についての情報から機械学習を行うステップである。すなわち、学習用候補及び学習用上司について特徴ベクトルを生成し両者相性の既に求められた結果にもとづいて機械学習を行い、機械学習パラメータを決定し、学習結果を記録する。ここで、機械学習パラメータは、前述の関係導出に用いる条件の例である。
【００９１】
相性予測ステップでは、事前学習ステップで求めた機械学習パラメータを設定した処理により、相性スコアがまだ求められていない、候補と上司の相性スコアを算出する。
【００９２】
自動選定ステップでは、複数の候補それぞれと上司との間で求めた相性スコアを用いて組織全体の利益を求め、その観点からの各候補の異動適性を比較できるようにする。
【００９３】
図１４は、事前学習ステップにおける処理フローの例を表わす概念図である。同図に表わす各処理についての説明は以下のとおりである。
【００９４】
Ｓ１０１：相性スコアの読み込み
まず、関係学習部７は、学習情報記憶部８から、学習用候補及び学習用上司の対について、＜候補ＩＤ、上司ＩＤ、相性スコア＞のデータ組をすべて読み込む。ここで、ＩＤは、第二グループ及び第一グループのすべての人員に対して一意に付与されたＩＤである。上司ＩＤは、当該人員の上司のＩＤである。相性スコアはその学習用候補及び学習用上司の対について、既に求められたものである。
【００９５】
Ｓ１０２：相性スコアの件数分繰り返しＳＴＡＲＴ
関係学習部７は、Ｓ１０１で読み込んだデータ組件数分だけ、以下のＳ１０３乃至Ｓ１０８の処理を繰り返す。
【００９６】
Ｓ１０３：上司ベクトルの生成
関係学習部７は、上司情報処理部４を駆動し、Ｓ１０１で取得したＩＤに対応する上司情報の読み込みを指示する。その指示を行う経路は任意であるが、例えば、学習結果記憶部９、関係導出部１０及び第二後処理部６経由で行う。上司情報処理部４は、人情報記憶部１より対応するＩＤの属性情報を読み込み、当該情報をベクトル形式に変換して上司ベクトルを生成する。
【００９７】
上司情報のベクトル化の方法は、例えば第二実施形態の人情報処理部００３について説明した方法を用いることができる。
【００９８】
Ｓ１０４：上司特徴ベクトルの生成
関係学習部７は、第一後処理部５を駆動し、Ｓ１０３で生成した上司ベクトルの読み込みを指示する。その指示を行う経路は任意であるが、例えば、学習結果記憶部９及び関係導出部１０経由で行う。
【００９９】
第一後処理部５は、上司ベクトルの特徴抽出を行い、上司特徴ベクトルを生成する。特徴ベクトルの生成についての説明は、第三実施形態における説明と同様である。
【０１００】
Ｓ１０５：候補ベクトルの生成
関係学習部７は、候補情報処理部３を駆動し、Ｓ１０１で取得した候補ＩＤに対応する候補情報の読み込みを指示する。その指示を行う経路は任意であるが、例えば、学習結果記憶部９、関係導出部１０及び第一後処理部５経由で行う。候補情報処理部３は、人情報記憶部１より対応するＩＤの属性情報を読み込み、当該情報をベクトル形式に変換して候補ベクトルを生成する。
【０１０１】
候補情報のベクトル化の説明は、Ｓ１０３についての説明と同様である。
【０１０２】
Ｓ１０６：候補特徴ベクトルの生成
関係学習部７は、第二後処理部６を駆動し、Ｓ１０５で生成した候補ベクトルの読み込みを指示する。その指示を行う経路は任意であるが、例えば、学習結果記憶部９及び関係導出部１０経由で行う。第二後処理部６は、候補ベクトルの特徴抽出を行い、候補特徴ベクトルを生成する。
【０１０３】
譲歩ベクトルの特徴抽出についての説明は、Ｓ１０４についての説明と同様である。
【０１０４】
Ｓ１０７：特徴ベクトル間の類似度計算
関係学習部７は、Ｓ１０４で生成した上司特徴ベクトルと、Ｓ１０６で生成した候補特徴ベクトルの類似度を算出する。類似度の算出についての説明は、第二実施形態における説明と同様である。
【０１０５】
Ｓ１０８：機械学習パラメータの決定
関係学習部７は、Ｓ１０７で計算した類似度と、Ｓ１０１で取得した相性スコア（０又は１の値）とを用いて、機械学習パラメータを決定する。機械学習パラメータの決定についての説明は第二実施形態における説明と同様である。
【０１０６】
Ｓ１０９：相性スコアの件数分繰り返しＥＮＤ
関係学習部７は、Ｓ１０１で読み込んだデータ組件数分だけＳ１０３乃至Ｓ１０８の処理を繰り返す。
【０１０７】
Ｓ１１０：学習結果の書き込み
関係学習部７は、Ｓ１０８で決定した機械学習パラメータを学習結果記憶部９に記録する。
【０１０８】
図１５は、相性予測ステップにおける処理フローの例を表わす概念図である。同図に表わす各処理についての説明は以下のとおりである。
【０１０９】
Ｓ２０１：学習結果の読み込み
関係導出部１０は、Ｓ１１０において記録した、機械学習パラメータを学習結果記憶部９から読み込む。
【０１１０】
Ｓ２０２：相性予測対象リストの生成
関係導出部１０は、相性スコアの予測対象とする、候補ＩＤと上司ＩＤの対のリストを生成する。当該リストは次の２つのルールにより自動的に生成する。
［ルール１］
・候補ＩＤは、第一グループの各人員のＩＤとする。
【０１１１】
・上司ＩＤは、第二グループの求人枠の上司のＩＤとする。
［ルール２］
・候補ＩＤは、人情報記憶部１で、第２上司が設定された人員のＩＤとする。
【０１１２】
・上司ＩＤは、人情報記憶部１で、第２上司が設定された人員の第２上司ＩＤとする。
【０１１３】
ルール１によるリスト生成は、自動選定ステップにおいて、第一グループの各人員を第二グループの求人枠に異動させた場合に、当該人員と求人枠の上司の相性スコアをシミュレーションするために行う。
【０１１４】
ルール２によるリスト生成は、自動選定ステップにおいて、第一グループの各人員を第二グループの求人枠に異動させた場合に、当該人員の候補と当該候補の第２上司の相性スコアをシミュレーションするために行う。
【０１１５】
Ｓ２０３：リストの件数分繰り返しＳＴＡＲＴ
関係導出部１０は、Ｓ２０２で生成したリスト件数分だけＳ２０４乃至Ｓ２０９の処理を繰り返す。
【０１１６】
Ｓ２０４：候補ベクトルの生成
関係導出部１０は、候補情報処理部３を駆動し、Ｓ２０２で取得した候補ＩＤに対応する候補情報の読み込みを指示する。その指示を行う経路は任意であるが、例えば、第一後処理部５経由で行う。候補情報処理部３は、人情報記憶部１より対応するＩＤの属性情報を読み込み、当該情報をベクトル形式に変換して候補ベクトルを生成する。
【０１１７】
候補情報のベクトル化についての説明は、Ｓ１０３についての説明と同様である。
【０１１８】
Ｓ２０５：候補特徴ベクトルの生成
関係導出部１０は、第一後処理部５を駆動し、Ｓ２０４で生成した候補ベクトルの読み込みを指示する。第一後処理部５は、候補ベクトルの特徴抽出を行い、候補特徴ベクトルを生成する。
【０１１９】
候補ベクトルの特徴抽出についての説明は、Ｓ１０４についての説明と同様である。
【０１２０】
Ｓ２０６：上司ベクトルの生成
関係導出部１０は、上司情報処理部４を駆動し、Ｓ２０２で取得したＩＤに対応する上司情報の読み込みを指示する。その指示を行う経路は任意であるが、例えば、第一後処理部５経由で行う。上司情報処理部４は、人情報記憶部１より対応するＩＤの属性情報を読み込み、当該情報をベクトル形式に変換して上司ベクトルを生成する。
【０１２１】
上司情報のベクトル化についての説明は、Ｓ１０３についての説明と同様である。
【０１２２】
Ｓ２０７：上司特徴ベクトルの生成
関係導出部１０は、第二後処理部６を駆動し、Ｓ２０６で生成した上司ベクトルの読み込みを指示する。第二後処理部６は、上司ベクトルの特徴抽出を行い、上司特徴ベクトルを生成する。
【０１２３】
上司ベクトルの特徴抽出についての説明は、Ｓ１０４についての説明と同様である。
【０１２４】
Ｓ２０８：相性スコアの算出
関係導出部１０は、Ｓ２０５で生成した候補特徴ベクトルと、Ｓ２０７で生成した上司特徴ベクトルとを用いて、Ｓ２０１で読み込んだ機械学習パラメータにもとづき、当該上司と候補の相性スコアを算出する。
【０１２５】
相性スコアは、例えば、サポートベクタマシンのｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ（確信度、信頼度）と呼ばれる数値である（非特許文献２参照。）。
【０１２６】
Ｓ２０９：分析結果の書き込み
関係導出部１０は、Ｓ２０８で算出した相性スコアを、＜候補ＩＤ、上司ＩＤ、相性スコア＞の形式で結果記憶部１１に記録する。
【０１２７】
Ｓ２１０：リストの件数分繰り返しＥＮＤ
関係導出部１０は、Ｓ２０２で生成したリスト件数分だけＳ２０４乃至Ｓ２０９の処理を繰り返す。
【０１２８】
図１６は、自動選定ステップにおける処理を表わす概念図である。同図に表わす各処理についての説明は以下のとおりである。
【０１２９】
Ｓ３０１：分析結果の読み込み
結果表示部１２は、結果記憶部１１より相性スコアを読み込む。
【０１３０】
Ｓ３０２：求人枠上司ベクトルの生成
結果表示部１２は、上司情報処理部３を駆動し、求人枠の上司ＩＤに対応する上司情報の読み込みを指示する。上司情報処理部３は、人情報記憶部１より対応するＩＤの属性情報を読み込み、当該情報をベクトル形式に変換して上司ベクトルを生成する。
【０１３１】
上司情報のベクトル化についての説明は、Ｓ１０３についての説明と同様である。
【０１３２】
Ｓ３０３：上司特徴ベクトルの生成
結果表示部１２は、第二後処理部５を駆動し、Ｓ３０２で生成した上司ベクトルの読み込みを指示する。その指示を行う経路は任意であるが、例えば、結果記憶部１１、関係導出部１０及び第一後処理部５経由で行う。第二後処理部５は、上司ベクトルの特徴抽出を行い、上司特徴ベクトルを生成する。
上司ベクトルの特徴抽出についての説明は、Ｓ１０４についての説明と同様である。
【０１３３】
Ｓ３０４：異動対象リストの生成
結果表示部１２は、異動候補対象とする人員リストを生成する。当該リストは、次の２つのルールを順次適用することにより自動的に生成する。
【０１３４】
［ルール１］
人情報記憶部１において、所属グループが第一グループとなっている人員のＩＤを抽出する。
【０１３５】
［ルール２］
構造情報記憶部２において、第１上司がＮ／Ａとなっている人員（グループ長）を、ルール１で抽出したＩＤから除外する。
【０１３６】
ルール１は、原則として、第一グループのすべての人員を異動候補としてリストアップするルールである。
【０１３７】
ルール２は、ルール１で抽出した異動候補リストからグループ長を除外するためのルールである。グループ長が異動候補として選定された場合、グループ長の異動後のグループ木が確定しないために設ける。
【０１３８】
なお、前記の２つのルールに加えて、例えば、年齢や英語に関する所定の検定試験のスコアなど、ルール２で抽出した人員リストに任意のルールを追加適用し、異動対象リストを絞り込むことも可能である。
【０１３９】
Ｓ３０５：リストの件数分繰り返しＳＴＡＲＴ
結果表示部１２は、Ｓ３０４で生成したリスト件数分だけＳ３０６乃至Ｓ３１０の処理を繰り返す。
【０１４０】
Ｓ３０６：候補ベクトルの生成
結果表示部１２は、候補情報処理部４を駆動し、Ｓ３０４で取得した候補ＩＤに対応する候補情報の読み込みを指示する。その指示を行う経路は任意であるが、例えば、結果記憶部１１、関係導出部１０及び第二後処理部６経由で行う。候補情報処理部４は、人情報記憶部１より対応するＩＤの属性情報を読み込み、当該情報をベクトル形式に変換して候補ベクトルを生成する。
【０１４１】
候補情報のベクトル化についての説明は、Ｓ１０３についての説明と同様である。
【０１４２】
Ｓ３０７：候補特徴ベクトルの生成
結果表示部１２は、第一後処理部６を駆動し、Ｓ３０６で生成した候補ベクトルの読み込みを指示する。その指示を行う経路は任意であるが、例えば、結果記憶部１１及び関係導出部１０経由で行う。第一後処理部６は、候補ベクトルの特徴抽出を行い、候補特徴ベクトルを生成する。
【０１４３】
候補ベクトルの特徴抽出についての説明は、Ｓ１０４についての説明と同様である。
【０１４４】
Ｓ３０８：第一グループの利得計算
結果表示部１２は、Ｓ３０４で取得したそれぞれの人員を異動候補とした場合の第一グループの利得を計算する。当該利得は、当該人員が異動した後の第一グループのグループ木を仮想的に構築し、当該グループ木のすべての枝の重みを合算することにより算出する。具体的な処理フローは後述する。
【０１４５】
Ｓ３０９：第二グループの利得計算
結果表示部１２は、Ｓ３０４で取得したそれぞれの人員を異動候補とした場合の第二グループの利得を計算する。当該利得は、結果記憶部１１のＩＤ列において当該異動候補のＩＤに合致するレコードを探索し、当該レコードの相性スコアを取得することにより算出する。
【０１４６】
Ｓ３１０：組織全体の利得計算
結果表示部１２は、Ｓ３０８で計算した第一グループの利得（Ａ）と、Ｓ３０９で計算した第二グループの利得（Ｂ）とを合算した利得（Ａ＋Ｂ）を計算し、組織全体の利得とする。
【０１４７】
Ｓ３１１：リストの件数分繰り返しＥＮＤ
結果表示部１２は、Ｓ３０４で生成したリスト件数分だけＳ３０６乃至Ｓ３１０の処理を繰り返す。
【０１４８】
Ｓ３１２：候補の絞り込み
結果表示部１２は、Ｓ３０４で生成した異動対象リストが含む人員の中から、Ｓ３１０で計算した組織全体の利得が最大となる人員を有力な異動候補として絞り込む。
なお、候補は、Ｓ３１０で計算した組織全体の利得で異動対象リストを降順ソートし、その上位Ｎ人を異動候補として絞り込んでもよい。
【０１４９】
図１７は、Ｓ３０８における、第一グループの利得計算をする処理を表わす概念図である。
【０１５０】
Ｓ３０８０１：第一グループのグループ木構造情報を読み込み
結果表示部１２は、構造情報記憶部２が保持する第一グループのグループ木構造情報を読み込む。
【０１５１】
Ｓ３０８０２：利得←０（利得を０に初期化）
結果表示部１２は、Ｓ３０４で取得した人員を異動候補とした場合の第一グループの利得（以下、「利得」という。）を０で初期化する。
【０１５２】
Ｓ３０８０３：構造情報の件数分繰り返しＳＴＡＲＴ
結果表示部１２は、Ｓ３０８０１で取得した第一グループのグループ木構造情報のレコード件数分だけＳ３０８０４乃至Ｓ３０８１４１の処理を繰り返す。
【０１５３】
Ｓ３０８０４：ＩＤが異動候補？
結果表示部１２は、Ｓ３０８０１で取得した第一グループのグループ木構造情報のＩＤ列が異動候補のＩＤと合致するかどうかをチェックする。
【０１５４】
（ＹＥＳ）合致する場合、結果表示部１２はＳ３０８０５へ移行する。
【０１５５】
（ＮＯ）合致しない場合、結果表示部１２はＳ３０８０８へ移行する。
【０１５６】
Ｓ３０８０５：ＩＤ←異動候補、上司ＩＤ←第１上司
結果表示部１２は、Ｓ３０８０１で取得した第一グループのグループ木構造情報において、ＩＤ列の値をＩＤに、第１上司ＩＤ列の値を上司ＩＤにそれぞれ設定する。
【０１５７】
Ｓ３０８０６：学習情報記憶部８から相性スコアを探索
結果表示部１２は、学習情報記憶部８から、Ｓ３０８０５で設定したＩＤ、上司ＩＤの両方に一致する相性スコアを読み込む。ここでは、その候補と第一グループにおけるその候補の上司との相性は、すでに評価され、学習情報として提供されていることを前提としている。もしもその相性が求められていない場合には、例えば、他から相性スコアを取り寄せるか、前記相性予測ステップにより相性スコアを求める必要がある。
【０１５８】
Ｓ３０８０７：利得←利得０−相性スコア（利得から相性スコアを減算）
結果表示部１２は、Ｓ３０８０６で探索した情報の相性スコア列の値（０又は１の値）を取得し、当該値を利得から減算する。これは、第一グループから異動候補がいなくなることによるグループ性能の減少分である。
【０１５９】
Ｓ３０８０８：第１上司ＩＤが異動候補？
結果表示部１２は、Ｓ３０８０１で取得した第一グループのグループ木構造情報の第１上司ＩＤ列が異動候補のＩＤと合致するかどうかをチェックする。
【０１６０】
（ＹＥＳ）合致する場合、結果表示部１２はＳ３０８０９に移行する。
【０１６１】
（ＮＯ）合致しない場合、結果表示部１２はＳ３０８１２に移行する。
【０１６２】
Ｓ３０８０９：ＩＤ←異動候補、上司ＩＤ←第２上司
結果表示部１２は、Ｓ３０８０１で取得した第一グループのグループ木構造情報において、ＩＤ列の値をＩＤに、第２上司ＩＤ列の値を上司ＩＤにそれぞれ設定する。
【０１６３】
Ｓ３０８１０：分析結果から相性スコアを探索
結果表示部１２は、結果記憶部１１から、Ｓ３０８０９で設定したＩＤ、上司ＩＤの両方に一致する情報を探索する。
【０１６４】
Ｓ３０８１１：利得←利得＋相性スコア（利得に相性スコアを加算）
結果表示部１２は、Ｓ３０８１０で探索した情報の相性スコア列の値（０．０〜１．０の実数値）を取得し、当該値を利得に加算する。これは、第一グループから異動候補がいなくなることによるグループ性能の増加分である。
【０１６５】
Ｓ３０８１２：ＩＤ←異動候補の候補、上司ＩＤ←異動候補
結果表示部１２は、Ｓ３０８０１で取得した第一グループのグループ木構造情報において、ＩＤ列の値が上司ＩＤ列に設定されたＩＤ列の値（つまり、異動候補の候補のＩＤ）をＩＤに、ＩＤ列の値（つまり異動候補のＩＤ）を上司ＩＤにそれぞれ設定する。
【０１６６】
なお、異動候補が複数存在する場合、候補の数だけ、後記のＳ３０８１３乃至Ｓ３０８１４を繰り返すものとする。
【０１６７】
Ｓ３０８１３：学習情報記憶部８から相性スコアを探索
結果表示部１２は、学習情報記憶部８から、Ｓ３０８１２で設定したＩＤ、上司ＩＤの両方に一致するレコードを探索する。ここで、その候補と第一グループにおけるその候補の上司との相性は、すでに評価され、学習情報として提供されていることを前提としている。もしもその相性が求められていない場合には、例えば、他から相性スコアを取り寄せるか、前記相性予測ステップにより相性スコアを求める必要がある。
【０１６８】
Ｓ３０８１４：利得←利得−相性スコア（利得から相性スコアを減算）
結果表示部１２は、Ｓ３０８１３で探索したレコードの相性スコア列の値（０又は１の値）を取得し、当該値を利得から減算する。
【０１６９】
これは、第一グループからの候補の異動によるグループ性能の減少分である。
【０１７０】
Ｓ３０８１５２：構造情報の件数分繰り返しＥＮＤ
結果表示部１２は、Ｓ３０８０１で取得した第一グループのグループ木構造情報のレコード件数分だけＳ３０８０４乃至Ｓ３０８１４１の処理を繰り返す。
図１８は、ＩＤがＰ１乃至Ｐ６の各人員を異動させた場合における組織全体のグループ性能変化を表わすイメージ図である。本例では、ＩＤがＰ５の人員を移動した場合に、組織人員としては最も高い利益が得られる。従い、ＩＤがＰ５の人員が異動の最有力候補である。
［効果］
本実施形態の情報処理装置は、まず、第三実施形態の情報処理装置と同じ効果を奏する。
【０１７１】
本実施形態の情報処理装置は、それに加えて、上司と部下との間の相性から、第一者の異動に関係する両グループを包含する組織全体の利益を求めることができる。
【０１７２】
本実施形態の情報処理装置は、それに加えて、上記組織全体の利益から、第一者の異動適性を評価することができる。
【０１７３】
以上好ましい実施形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。
【０１７４】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記述され得るが、以下には限られない。
（付記１）
第一の者に関する情報の特徴量を含む第一のデータと、第二の者に関する情報の特徴量を含む第二のデータと、の関係を導出する際に用いる条件の決定を、ある者に関する情報の特徴量を含む第三のデータと、前記ある者又は前記ある者以外の者に関する情報の特徴量を含む第四のデータと、前記ある者と前記ある者又は前記ある者以外の者とについての既知の関係と、から行うステップと、
前記第一のデータと前記第二のデータとの関係である第一のデータ関係を、前記決定を行った前記条件により導出し出力するステップと、
を含む情報処理方法。
（付記２）
前記第一のデータ関係が、前記第一の者と前記第二の者との潜在的な関係を表わす、付記１に記載された情報処理方法。
（付記３）
前記第一のデータ関係が、前記第一の者と前記第二の者との相性を表わす、付記１又は２に記載された情報処理方法。
（付記４）
前記第一乃至第四のデータのいずれもが、同一の項目数、項目内容及び項目の並びの順番のデータである付記１乃至３のうちのいずれか一に記載された情報処理方法。
（付記５）
前記第二の者が、前記第一の者が前記異動をした場合に、前記第一の者の上司になる予定の者である、付記１乃至４のうちのいずれか一に記載された情報処理方法。
（付記６）
前記あるグループに属する第三の者に関する情報を、当該第三の者に関する情報の特徴量を含む第三のデータにするステップと、
前記第三のデータと前記第二のデータの関係である第二のデータ関係を、前記決定をした前記条件により導出するステップと、
をさらに含む、付記１乃至５のうちのいずれか一に記載された情報処理方法。
（付記７）
前記第一のデータ関係から前記あるグループの利益を評価するステップを含む付記１乃至６のうちのいずれか一に記載された情報処理方法。
（付記８）
前記第一のデータ関係から前記他のグループの利益を評価するステップを含む付記１乃至７のうちのいずれか一に記載された情報処理方法。
（付記９）
前記第一のデータ関係から前記第一の者を評価するステップを含む付記１乃至８のうちのいずれか一に記載された情報処理方法。
（付記１０）
前記第一の者が、あるグループから他のグループへの異動候補であり、前記第二の者が前記他のグループに属する者である、
付記１乃至９のうちのいずれか一に記載された情報処理方法。
（付記１１）
前記あるグループと前記他のグループとが、共に、同一の上位のグループに属する、付記乃至１０に記載された情報処理方法。
（付記１２）
前記第一のデータ関係から、前記上位のグループの利益を算出するステップをさらに含む、付記１１に記載された情報処理方法。
（付記１３）
前記上位のグループの前記利益から前記第一の者を評価する付記１２に記載された情報処理方法。
（付記１４）
前記第一のデータが前記第一の者の特徴を、前記第二のデータが前記第二の者の特徴を、それぞれ抽出したデータである付記１乃至１３のうちのいずれか一に記載した情報処理方法。
（付記１５）
前記関係が類似度である付記１乃至１４のうちのいずれかである情報処理方法。
（付記１６）
前記データ関係が、前記第一の者と前記第二の者との相性を表わす関係である付記１乃至１５のうちのいずれか一に記載した情報処理方法。
（付記１７）
第一の者に関する情報の特徴量を含む第一のデータと、第二の者に関する情報の特徴量を含む第二のデータと、の関係を導出する際に用いる条件の決定を、ある者に関する情報の特徴量を含む第三のデータと、前記ある者又は前記ある者以外の者に関する情報の特徴量を含む第四のデータと、前記ある者と前記ある者又は前記ある者以外の者とについての既知の関係と、から行う学習処理部と、
前記第一のデータと前記第二のデータの関係である第一のデータ関係を、前記決定をした前記条件により導出する関係導出部と、
を備える情報処理装置。
（付記１８）
第一の者に関する情報の特徴量を含む第一のデータと、第二の者に関する情報の特徴量を含む第二のデータと、の関係を導出する際に用いる条件の決定を、ある者に関する情報の特徴量を含む第三のデータと、前記ある者又は前記ある者以外の者に関する情報の特徴量を含む第四のデータと、前記ある者と前記ある者又は前記ある者以外の者とについての既知の関係と、から行う処理と、
前記第一のデータと前記第二のデータの関係である第一のデータ関係を、前記決定を行った前記条件により導出する処理と、
を含む処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
【符号の説明】
【０１７５】
００１、１    人情報記憶部
００３    人情報処理部
００４、１０    関係導出部
００５、８    学習情報記憶部
００６    学習処理部
００７    関係出力部
００８    人員後処理部
１    人情報記憶部
２    構造情報記憶部
３    候補情報処理部
４    上司情報処理部
５    第一後処理部
６    第二後処理部
７    関係学習部
８    学習情報記憶部
９    学習結果記憶部
１０    関係導出部
１１    結果記憶部
１２    結果表示部
１００、１０１、１０２    情報処理装置
【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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【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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