(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動端末間の通信に係る情報を取得可能であり、端末ユーザの関係を抽出する装置であって、
移動端末毎に、周辺端末を発見可能な受信された信号に係る情報と、該信号を受信した時刻に係る情報とを対応付けた通信可能情報を取得する通信情報取得手段と、
当該通信可能情報に基づいて、所定時刻又は単位時間毎に、当該移動端末をノードとして互いに通信可能な移動端末間をエッジで結んだネットワークを作成し、当該ネットワークを構成するノードに相当する移動端末をメンバとした単位時間グループを生成する単位時間グループ生成手段と、
時間について隣接する単位時間グループ間のメンバに関する同一性又は類似度に基づいて、１つのグループと見なされる当該単位時間グループを統合し、単位時間を超えて所属するメンバを有する時系列グループを生成する時系列グループ生成手段と、
時間について隣接する時系列グループ間のメンバに関する類似度に基づいて、１つのグループと見なされる連続した当該時系列グループを統合し、当該メンバによる会合であって当該メンバが単に単位時間を超えて所属するだけのグループではない会合を構成するとされる時系列グループに係る情報である会合情報を生成する会合情報生成手段と、
当該会合情報間のメンバに関する類似度に基づいて、互いに類似する会合情報の集合としてのコミュニティ情報を生成するコミュニティ情報生成手段と
を有することを特徴とする関係抽出装置。
【請求項２】
当該コミュニティ情報に属する会合情報について、当該会合情報間の時間間隔に基づいて、当該会合の発生に所定の周期性が存在するか否かを判定する周期性判定手段を更に有し、
前記コミュニティ情報生成手段は、前記周期性判定手段によって真の判定がなされたコミュニティ情報を、当該会合について所定の周期性を有するコミュニティに係る情報であると決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の関係抽出装置。
【請求項３】
前記周期性判定手段は、判定対象のコミュニティ情報に属する会合情報について、当該会合情報間の時間間隔のリストを生成し、当該リストの代表値に基づいて周期性閾値を算出し、当該リスト内の時間間隔のうち当該周期性閾値以下となる時間間隔の割合が、所定の判定閾値以上である場合、当該会合の発生に所定の周期性が存在すると判定することを特徴とする請求項２に記載の関係抽出装置。
【請求項４】
前記単位時間グループ生成手段は、所定の単位時間を時間間隔とする時刻毎に、当該ネットワークを作成することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の関係抽出装置。
【請求項５】
当該通信可能情報は、移動端末毎に、周辺端末を発見可能な受信された信号の強度に係る情報を更に対応付けた情報であり、
前記単位時間グループ生成手段は、所定の強度閾値以上の強度を有する当該信号を送受信した移動端末間のみをエッジで結んだネットワークを作成する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の関係抽出装置。
【請求項６】
前記会合情報生成手段は、所定の類似度閾値以上の類似度を有する時系列グループのみを統合して、当該会合情報を生成することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の関係抽出装置。
【請求項７】
前記装置は、当該移動端末と通信可能なサーバであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の関係抽出装置。
【請求項８】
前記装置は、当該移動端末自体であることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の関係抽出装置。
【請求項９】
移動端末間の通信に係る情報を取得可能な装置に搭載されたコンピュータを機能させる、端末ユーザの関係を抽出するプログラムであって、
前記装置は、移動端末毎に、周辺端末を発見可能な受信された信号に係る情報と、該信号を受信した時刻に係る情報とを対応付けた通信可能情報を取得し、前記プログラムは、
当該通信可能情報に基づいて、所定時刻又は単位時間毎に、当該移動端末をノードとして互いに通信可能な移動端末間をエッジで結んだネットワークを作成し、当該ネットワークを構成するノードに相当する移動端末をメンバとした単位時間グループを生成する単位時間グループ生成手段と、
時間について隣接する単位時間グループ間のメンバに関する同一性又は類似度に基づいて、１つのグループと見なされる当該単位時間グループを統合し、単位時間を超えて所属するメンバを有する時系列グループを生成する時系列グループ生成手段と、
時間について隣接する時系列グループ間のメンバに関する類似度に基づいて、１つのグループと見なされる連続した当該時系列グループを統合し、当該メンバによる会合であって当該メンバが単に単位時間を超えて所属するだけのグループではない会合を構成するとされる時系列グループに係る情報である会合情報を生成する会合情報生成手段と、
当該会合情報間のメンバに関する類似度に基づいて、互いに類似する会合情報の集合としてのコミュニティ情報を生成するコミュニティ情報生成手段と
としてコンピュータを機能させることを特徴とする関係抽出プログラム。
【請求項１０】
移動端末間の通信に係る情報を取得可能な装置において実施される、端末ユーザの関係を抽出する方法であって、
前記装置は、移動端末毎に、周辺端末を発見可能な受信された信号に係る情報と、該信号を受信した時刻に係る情報とを対応付けた通信可能情報を取得し、前記方法は、
当該通信可能情報に基づいて、所定時刻又は単位時間毎に、当該移動端末をノードとして互いに通信可能な移動端末間をエッジで結んだネットワークを作成し、当該ネットワークを構成するノードに相当する移動端末をメンバとした単位時間グループを生成するステップと、
時間について隣接する単位時間グループ間のメンバに関する同一性又は類似度に基づいて、１つのグループと見なされる当該単位時間グループを統合し、単位時間を超えて所属するメンバを有する時系列グループを生成するステップと、
時間について隣接する時系列グループ間のメンバに関する類似度に基づいて、１つのグループと見なされる連続した当該時系列グループを統合し、当該メンバによる会合であって当該メンバが単に単位時間を超えて所属するだけのグループではない会合を構成するとされる時系列グループに係る情報である会合情報を生成するステップと、
当該会合情報間のメンバに関する類似度に基づいて、互いに類似する会合情報の集合としてのコミュニティ情報を生成するステップと
を有することを特徴とする関係抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動端末を所持したユーザの関係に係る情報を取得する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、会社等の組織や会合といった人間の集まりにおける人間関係を把握することが、円滑な組織運営やマーケティングの観点から重要視されている。人間関係は、基本的に互いのコミュニケーションによって形成されることから、実際に行われたコミュニケーションを調査することによって人間関係の範囲やその内容を明らかにすることができる。
【０００３】
一方、近年、スマートフォン、タブレット型端末や、ウェアラブル端末等の移動携帯端末が広く普及している。そこで、最近では、この移動携帯端末を利用し、人間関係の調査対象者によって携帯された端末の間のコミュニケーション（通信）を調べることによって、人間関係についての情報を取得する試みが盛んに行われている。
【０００４】
例えば、特許文献１では、調査対象の各人が保持した端末に内蔵されたセンサを用いて、加速度等の物理量を計測し、計測結果を２者間で送受信することによってこれら２者の間の関係性を数値化する技術が提案されている。ここで、計測された物理量から得られる情報は、近接関係、接触回数や、会話回数といった人間関係の抽出に利用され得るものとなっている。
【０００５】
また、特許文献２には、携帯端末を保持した複数のユーザの移動履歴情報を用いて、ユーザ同士の人間関係を判定する装置が開示されている。この装置では、例えば友人同士は一緒に行動する頻度が高いことを鑑み、算出された同行頻度に基づいて友人関係を判定する。
【０００６】
さらに、特許文献３には、アンケートを用いて人間関係マップを作成する際、効率的なアンケート回答の催促によって、正確な人間関係マップの作成を可能にする技術が開示されている。
【０００７】
さらにまた、非特許文献１は、マイクセンサ、加速度センサや、赤外線センサと、Bluetooth 送受信器とを備えたSociometric Badgesを用いて、オフィス内での人間関係やコミュニケーション量を評価する実験を行った際の実験結果を開示している。この実験では、オンライン上でのコミュニケーション手段として使用された電子メールにおける送受信履歴を取得し、オンライン・オフラインの両面からコミュニケーションの動向を分析している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００８−２１０３６３号公報
【特許文献２】特開２０１０−２５７０３６号公報
【特許文献３】特開２０１２−１５０６８０号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Olguin, D.O.他、「Sensible Organizations: Technology and Methodology for Automatically Measuring Organizational Behavior」、Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, IEEE Transactions、Vol.39、Issue 1、pp.43-55、2009
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した技術を含め従来開発されてきた技術では、依然、複数の人間によって構成され得る様々なタイプのグループを、的確に抽出することは非常に困難である。
【００１１】
例えば、特許文献１に開示された技術は、あくまで２者間の関係性を数値化することによって人間関係を判断している。従って、例えば３人以上の人間が入れ替わりながら、ある期間、所定の空間を共有していた、といった状況は想定しておらず、そのような人間関係によるグループを抽出することは困難である。
【００１２】
また、特許文献２に開示された装置でも、基本的に２者間の同行頻度に基づいて人間関係を判断しており、上述したような複数人によって時空間が共有された状況には対応していない。さらに、この装置では、移動履歴情報を収集するために、端末又はインフラ側に対し多大な負担、例えば端末での多量の電力消費や測位インフラの整備等を強いることになる。
【００１３】
さらに、特許文献３に記載された技術によれば、確かに、アンケートを用いることでより正確な人間関係の把握は可能になるが、被験者への負担が多大となるので、定常的に人間関係の把握を継続していくのには不適である。
【００１４】
また、非特許文献１に開示された技術においても、特許文献１に記載された技術と同様、空間的な近接状況やこの近接の頻度に基づいて人間関係を抽出している。従って、連続して空間及び時間を共有する度合いといった観点では人間関係を捉えてはいない。その結果、抽出し切れない関係性が残ってしまう。
【００１５】
因みに、複数の人間によって構成され得る様々なタイプのグループとして、例えば、喫煙所での集まりや昼食の買出し仲間といった非公式なグループやコミュニティが挙げられる。さらには、メンバが頻繁に出入りする中で行われるミーティングや会議も１つのグループとして把握可能である。以上に説明したような従来技術では、このようなタイプのグループを的確に抽出することは非常に困難であった。
【００１６】
そこで、本発明は、通信に係る情報から、時空間の共有の仕方について様々なタイプをとり得る人間関係を抽出することが可能な装置、プログラム及び方法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】
【００１７】
本発明によれば、移動端末間の通信に係る情報を取得可能であり、端末ユーザの関係を抽出する装置であって、
移動端末毎に、周辺端末を発見可能な受信された信号に係る情報と、この信号を受信した時刻に係る情報とを対応付けた通信可能情報を取得する通信情報取得手段と、
当該通信可能情報に基づいて、所定時刻又は単位時間毎に、当該移動端末をノードとして互いに通信可能な移動端末間をエッジで結んだネットワークを作成し、当該ネットワークを構成するノードに相当する移動端末をメンバとした単位時間グループを生成する単位時間グループ生成手段と、
時間について隣接する単位時間グループ間のメンバに関する同一性又は類似度に基づいて、１つのグループと見なされる当該単位時間グループを統合し、単位時間を超えて所属するメンバを有する時系列グループを生成する時系列グループ生成手段と、
時間について隣接する時系列グループ間のメンバに関する類似度に基づいて、１つのグループと見なされる連続した当該時系列グループを統合し、当該メンバによる会合であって当該メンバが単に単位時間を超えて所属するだけのグループではない会合を構成するとされる時系列グループに係る情報である会合情報を生成する会合情報生成手段と、
当該会合情報間のメンバに関する類似度に基づいて、互いに類似する会合情報の集合としてのコミュニティ情報を生成するコミュニティ情報生成手段と
を有する関係抽出装置が提供される。
【００２０】
さらに、本関係抽出装置は、上記の会合情報生成手段及びコミュニティ情報生成手段と共に、上記の当該コミュニティ情報に属する会合情報について、当該会合情報間の時間間隔に基づいて、当該会合の発生に所定の周期性が存在するか否かを判定する周期性判定手段を更に有し、
コミュニティ情報生成手段は、周期性判定手段によって真の判定がなされたコミュニティ情報を、当該会合について所定の周期性を有するコミュニティに係る情報であると決定することも好ましい。
【００２１】
また、上記の周期性判定手段は、判定対象のコミュニティ情報に属する会合情報について、当該会合情報間の時間間隔のリストを生成し、当該リストの代表値に基づいて周期性閾値を算出し、当該リスト内の時間間隔のうち当該周期性閾値以下となる時間間隔の割合が、所定の判定閾値以上である場合、当該会合の発生に所定の周期性が存在すると判定することも好ましい。
【００２２】
また、本発明による関係抽出装置の一実施形態として、単位時間グループ生成手段は、所定の単位時間を時間間隔とする時刻毎に、当該ネットワークを作成することも好ましい。
【００２３】
さらに、本発明による関係抽出装置の他の実施形態として、当該通信可能情報は、移動端末毎に、周辺端末を発見可能な受信された信号の強度に係る情報を更に対応付けた情報であり、
単位時間グループ生成手段は、所定の強度閾値以上の強度を有する当該信号を送受信した移動端末間のみをエッジで結んだネットワークを作成することも好ましい。
【００２４】
さらにまた、本発明による関係抽出装置の更なる他の実施形態として、会合情報生成手段は、所定の類似度閾値以上の類似度を有する時系列グループのみを統合して、当該会合情報を生成することも好ましい。
【００２５】
また、本発明による関係抽出装置は、当該移動端末と通信可能なサーバであることも好ましい。
【００２７】
また、上記の移動端末の発明において、関係抽出装置は、当該移動端末自体であることも好ましい。
【００２８】
本発明によれば、さらに、移動端末間の通信に係る情報を取得可能な装置に搭載されたコンピュータを機能させる、端末ユーザの関係を抽出するプログラムであって、
本装置は、移動端末毎に、周辺端末を発見可能な受信された信号に係る情報と、該信号を受信した時刻に係る情報とを対応付けた通信可能情報を取得し、本プログラムは、
当該通信可能情報に基づいて、所定時刻又は単位時間毎に、当該移動端末をノードとして互いに通信可能な移動端末間をエッジで結んだネットワークを作成し、当該ネットワークを構成するノードに相当する移動端末をメンバとした単位時間グループを生成する単位時間グループ生成手段と、
時間について隣接する単位時間グループ間のメンバに関する同一性又は類似度に基づいて、１つのグループと見なされる当該単位時間グループを統合し、単位時間を超えて所属するメンバを有する時系列グループを生成する時系列グループ生成手段と、
時間について隣接する時系列グループ間のメンバに関する類似度に基づいて、１つのグループと見なされる連続した当該時系列グループを統合し、当該メンバによる会合であって当該メンバが単に単位時間を超えて所属するだけのグループではない会合を構成するとされる時系列グループに係る情報である会合情報を生成する会合情報生成手段と、
当該会合情報間のメンバに関する類似度に基づいて、互いに類似する会合情報の集合としてのコミュニティ情報を生成するコミュニティ情報生成手段と
としてコンピュータを機能させる関係抽出プログラムが提供される。
【００２９】
本発明によれば、さらにまた、移動端末間の通信に係る情報を取得可能な装置において実施される、端末ユーザの関係を抽出する方法であって、
本装置は、移動端末毎に、周辺端末を発見可能な受信された信号に係る情報と、該信号を受信した時刻に係る情報とを対応付けた通信可能情報を取得し、本方法は、
当該通信可能情報に基づいて、所定時刻又は単位時間毎に、当該移動端末をノードとして互いに通信可能な移動端末間をエッジで結んだネットワークを作成し、当該ネットワークを構成するノードに相当する移動端末をメンバとした単位時間グループを生成するステップと、
時間について隣接する単位時間グループ間のメンバに関する同一性又は類似度に基づいて、１つのグループと見なされる当該単位時間グループを統合し、単位時間を超えて所属するメンバを有する時系列グループを生成するステップと、
時間について隣接する時系列グループ間のメンバに関する類似度に基づいて、１つのグループと見なされる連続した当該時系列グループを統合し、当該メンバによる会合であって当該メンバが単に単位時間を超えて所属するだけのグループではない会合を構成するとされる時系列グループに係る情報である会合情報を生成するステップと、
当該会合情報間のメンバに関する類似度に基づいて、互いに類似する会合情報の集合としてのコミュニティ情報を生成するステップと
を有する関係抽出方法が提供される。
【発明の効果】
【００３０】
本発明の関係抽出装置、プログラム及び方法によれば、通信に係る情報から、時空間の共有の仕方について様々なタイプをとり得る人間関係を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明による関係抽出装置を含む関係抽出システムの一実施形態を概略的に示す模式図である。
【図２】本発明による関係抽出装置を含む関係抽出システムの他の実施形態を概略的に示す模式図である。
【図３】本発明による関係抽出装置の一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。
【図４】移動端末における通信可能情報及びユーザ属性情報を収集する際にユーザに提示される画面の一実施例を示すスクリーンショットである。
【図５】隣接ＩＤデータ抽出処理の一実施例を示すテーブルである。
【図６】隣接ＩＤデータ抽出処理に用いるクエリを示したアルゴリズムである。
【図７】単位時間グループを生成する元となるグラフを説明するための模式図である。
【図８】ミーティング情報間の類似度に基づくコミュニティ情報生成処理の一実施例を説明するためのテーブルである。
【図９】本発明による人間関係抽出方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００３３】
［関係抽出システム］
図１は、本発明による関係抽出装置を含む関係抽出システムの一実施形態を概略的に示す模式図である。
【００３４】
図１によれば、スマートフォン、携帯電話機、タブレット型端末、又はウェアラブル端末等である移動端末３を所持した複数のユーザが、所定のエリアに入って来たり、滞在したり、当該エリアから出て行ったりしている。このエリアは、例えば、ある会社内に設けられた喫煙所であって、このエリアへの参加者（喫煙者）の人員も、また、各参加者の参加時間も常にばらついている。
【００３５】
移動端末３は、端末間で無線通信を行うことを可能にする通信機能を備えており、各移動端末から発信される信号であって、それ故に周辺に存在する端末を発見可能にする信号を受信することができる。例えば、移動端末３がこの通信機能としてBluetooth（登録商標）通信機能を備えている場合、周辺端末を発見可能にする信号は、各端末が同報送信するディスカバリ・メッセージ（discovery message）となる。
【００３６】
また、各移動端末３は、このdiscovery messageといった周辺端末を発見可能な信号（端末発見可能信号）の受信ログを記録し、例えばアクセスネットワーク（事業者通信網）やインターネットを介して、本発明による関係抽出装置である関係抽出サーバ１へ送信することができる。この場合、各移動端末３は、専用のアプリケーション・プログラムをインストールし起動させて、これらの記録機能及びサーバへの報告機能を実行してもよい。
【００３７】
各移動端末３から関係抽出サーバ１へ送信される情報は、具体的に、当該移動端末における、
（ａ）受信された端末発見可能信号（例えばdiscovery message）に係る情報、例えば発信元のＩＤ（固有の識別子、例えば物理アドレス）及び受信電界強度と、
（ｂ）当該信号を受信した時刻に係る情報、例えば信号取得時刻と
を対応付けた「通信可能情報」とすることができる。
【００３８】
ここで、上記（ａ）において発信元端末のＩＤを含む場合、「通信可能情報」は隣接ＩＤデータと捉えることもできる。また、各移動端末３から関係抽出サーバ１へ送信される情報には、この隣接ＩＤデータと共に、各移動端末３に収集されているユーザ属性情報が含まれていてもよい。
【００３９】
同じく図１に示された関係抽出サーバ１は、移動端末間の通信に係る情報を取得可能であり、端末ユーザの関係を抽出する関係抽出装置であって、
（Ａ）移動端末３毎に、当該端末で受信された端末発見可能信号に係る情報と、この信号を受信した時刻に係る情報とを対応付けた上記の「通信可能情報」を取得し、
（Ｂ）取得した「通信可能情報」に基づいて、所定時刻毎に、移動端末３をノードとして互いに通信可能な移動端末間をエッジで結んだネットワークを作成し、当該ネットワークを構成するノードに相当する移動端末をメンバとした「単位時間グループ」を生成し、
（Ｃ）時間について隣接する「単位時間グループ」間のメンバに関する同一性又は類似度に基づいて、１つのグループと見なされる「単位時間グループ」を統合し、単位時間を超えて所属するメンバを有する「時系列グループ」を生成する
ことを特徴としている。
【００４０】
このような構成（Ａ）〜（Ｃ）によって、関係抽出サーバ１は、単に２者間（２つの移動端末間）の関係性に注目するのではなく、「通信可能情報」に基づいて移動端末３をノードとするネットワーク（グラフ）を作成し、連続的に時間及び空間を共有するメンバからなるグループを抽出することができる。その結果、通信に係る情報から、時空間の共有の仕方について様々なタイプをとり得る人間関係を抽出可能とするのである。
【００４１】
例えば、関係抽出サーバ１によれば、複数の人間が入れ替わりながら、ある期間、所定の空間を共有していた場合の曖昧なグループをも抽出することができる。これは、連続して空間及び時間を共有する度合いを考慮して人間関係を捉えることによって初めて実現するのであり、従来の２者間の関係性に基づいて人間関係を捉える手法ではその実現が困難であった。
【００４２】
因みに、複数の人間によって構成され得る様々なタイプのグループとして、例えば、喫煙所での集まり、昼食の買出し仲間やランチ仲間といった非公式なグループやコミュニティが挙げられる。さらには、メンバが頻繁に出入りする中で行われるミーティングや会議も１つのグループとして把握可能である。関係抽出サーバ１によれば、このようなグループを的確に抽出することも可能とする。
【００４３】
さらに、本実施形態によれば、データ収集の限定される専用デバイスではなく、例えば広く普及している汎用性の高いスマートフォンを調査対象の各人に携帯してもらうだけで、上記のような人間関係抽出を実施することができる。これは、例えば日常生活における普段の人間関係を、ありのままに且つ高い精度をもって抽出するのに非常に適している。
【００４４】
尚、移動端末３の間の信号のやり取りは、当然に、上述したBluetooth（登録商標）のdiscovery messageによるものに限定されない。例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）やBluetooth（登録商標）以外の近距離無線通信を使用し、各移動端末３から同報的に発信される信号（端末発見可能信号）を捉えた受信ログが取得されるように構成してもよい。勿論、上述したように、Bluetooth（登録商標）のdiscovery messageを、仮想的に同時通信可能な端末（メンバ）発見技術として用いることによって、複数時空間共有者の数値化や特定を容易に行うことができるのである。
【００４５】
さらに、移動端末３と関係抽出サーバ１との間の通信も、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮや、事業者通信網であるＬＴＥ(Long Term Evolution)、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）又は３Ｇ（3rd Generation）等の無線系アクセスネットワークを介して行われてもよい。また、移動端末３で収集された「通信可能情報」を、外部メモリ等の媒体を介して又は有線で接続して直接、関係抽出サーバ１へ入力することも可能である。さらに、変更態様として、各移動端末３から「通信可能情報」が一先ず、予め設置された記憶装置、例えば外部のストレージサーバ宛てに送信され、そこで取りまとめられたデータが、関係抽出サーバ１によってアクセスされて取得されてもよい。
【００４６】
図２は、本発明による関係抽出装置を含む関係抽出システムの他の実施形態を概略的に示す模式図である。
【００４７】
図２によれば、図１と同様に、移動端末を所持した複数のユーザが、所定のエリアに入って来たり、滞在したり、当該エリアから出て行ったりしている。これらの複数の移動端末のうち少なくとも１つが、本発明による関係抽出装置である関係抽出端末２であり、残りが、図１で説明した移動端末３となっている。ここで、関係抽出端末２も、移動端末３と同様の通信可能情報収集機能を備えていることも好ましい。これは、本発明による関係抽出装置が移動端末自体である実施形態となる。
【００４８】
この図２に示した実施形態によれば、外部にサーバ等のデータを取りまとめて処理する機能を設けることなく、図１の関係抽出サーバ１と同様に、人間関係を抽出することができる。即ち、関係抽出端末２と移動端末３とがアドホックネットワークを構成し、各移動端末３から関係抽出端末２へ、通信可能情報（隣接ＩＤデータ）及びユーザ属性情報を送信することができる形態となっている。
【００４９】
［関係抽出装置の機能構成］
図３は、本発明による関係抽出装置の一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。
【００５０】
図３に示した関係抽出装置である関係抽出サーバ１は、通信インタフェース部１０１と、通信可能情報保存部１０２と、入力部１０３と、出力部１０４と、プロセッサ・メモリとを有する。ここで、プロセッサ・メモリは、サーバ１に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって、関係抽出機能を実現させる。
【００５１】
さらに、プロセッサ・メモリは、機能構成部として、通信情報取得部１１１と、単位時間グループ生成部１１２と、時系列グループ生成部１１３と、会合情報生成部としてのミーティング情報生成部１１４と、コミュニティ情報生成部１１５と、周期性判定部１１６と、データ出力制御部１１７と、単位時間設定部１２１と、強度閾値設定部１２２と、類似度閾値設定部１２３とを有する。尚、図３における各機能構成部を矢印で接続した処理の流れは、本発明による関係抽出方法の一実施形態としても理解される。
【００５２】
尚、図２に示した関係抽出端末２も、上記に述べた関係抽出サーバ１と同様の機能構成部を備えており、これらの機能構成部の内容も、以下に説明するものと同様である。
【００５３】
図３において、通信可能情報保存部１０２は、移動端末３から通信インタフェース部１０１を介して受信された通信可能情報及びユーザ属性情報を保存する。ここで、調査対象となるユーザが複数である場合、各ユーザの携帯する移動端末３から通信可能情報及びユーザ属性情報が収集される。
【００５４】
図４は、移動端末３における通信可能情報及びユーザ属性情報を収集する際にユーザに提示される画面の一実施例を示すスクリーンショットである。尚、本実施例において、以下に示す画像は、移動端末３に搭載された専用のアプリケーション・プログラムを起動させることによって表示されている。
【００５５】
図４（Ａ）によれば、移動端末３のタッチパネル・ディスプレイ（の画面）に、個人属性登録画面（画像）が表示されている。この登録画面では、ユーザの個人属性（ユーザ属性）として、姓名及び所属（の部課名等）が入力可能となっている。この登録画面は、例えば、移動端末３による通信可能情報の収集に先立って予め、又は当該収集の開始時に表示されてもよい。
【００５６】
次いで、図４（Ｂ）によれば、同じく移動端末３のタッチパネル・ディスプレイ（の画面）に、常時ＢＴ検知承認画面（画像）が表示されている。この承認画面は、ユーザに対し、「アプリが他のBluetooth（登録商標）デバイスにこの携帯端末を表示しようとしています」とのコメントを提示し、当該表示を許可する又は許可しない旨を指示するように促している。
【００５７】
ここで、移動端末３に搭載された専用のアプリケーション・プログラムは、１つの実施形態として、日常生活における人間関係抽出用のデータを記録することを目的に設計しているので、Bluetooth通信機能、特にdiscovery messageの同報発信機能及び検知機能を常時ＯＮ状態に保つように作動する。例えば、少なくとも自宅を出発する午前７時から、帰宅する午後１０時までの１５時間、連続的に、例えば２０秒間隔で周辺端末のスキャンを実施する。
【００５８】
図４（Ｂ）の承認画面は、このような状況下で、ユーザに対し、自身の端末が他の端末によって発見され記録されてもよいか否かの承認を求めるものである。これにより、ユーザに無断で人間関係抽出処理を実行してしまうことを回避することができる。
【００５９】
次いで、図４（Ｃ）によれば、移動端末３のタッチパネル・ディスプレイ（の画面）に、収集データアップロード画面（画像）が表示されている。この収集データ表示画面では、discovery messageを受信して発見された９台の移動端末３の各々における
（ａ）受信（発見）日時と、
（ｂ）発見された移動端末の機種と、
（ｃ）発見された移動端末の物理アドレス（ＩＤ）と、
（ｄ）受信信号の強度（rssi）と
が表示されている。このように、移動端末３では、単に２者間での通信に係る情報だけでなく、同時に（又は所定期間内において）通信可能な全ての移動端末３の情報を収集している。このような情報が取集されることによって、後に説明するように、関係抽出サーバ１は、時間及び空間を所定の度合い以上共有したメンバによるグループを抽出することができるのである。
【００６０】
図３に戻って、通信情報取得部１１１は、移動端末３毎に、
（ａ）当該移動端末のＩＤ（固有の識別子、例えば物理アドレス）と、
（ｂ）当該移動端末によって受信された端末発見可能信号（例えばdiscovery message）に係る情報、例えば発信元のＩＤ及び受信信号強度（受信電界強度）と、
（ｃ）当該端末発見可能信号が受信された時刻に係る情報、例えば信号受信時刻と
を対応付けた通信可能情報（隣接ＩＤデータ）を取得する。
【００６１】
図５は、隣接ＩＤデータ抽出処理の一実施例を示すテーブルである。
【００６２】
図５（Ａ）に、ＩＤ（user_id）＝１である移動端末から見た、検知対象であるＩＤ（target_id）＝２の移動端末に係る周辺bluetooth（discovery message）情報（bt_data）が示されている。具体的には、３０秒毎の各時刻（sensed_time）における受信信号強度（rssi）が記録されている。
【００６３】
このような周辺bluetooth情報に基づいて生成される隣接ＩＤデータを、図５（Ｂ）に示す。この隣接ＩＤデータでは、信号データ収集開始時刻（start_time）と、受信信号強度（rssi）と、当該収集開始時刻から所定時間経過までの間（ここでは５分）におけるＩＤ（target_id）＝２の移動端末の検知（発見）回数（cnt）とが対応付けて記録されている。
【００６４】
通信情報取得部１１１（図３）は、このように隣接ＩＤデータを抽出する処理を実行するが、この際、引数として、例えば、抽出開始日時、抽出終了日時、信号強度判定用の受信信号強度閾値、及び時間共有の最小単位を表す共有最小単位時間の４つを入力する。
【００６５】
このうち、受信信号強度閾値は、人間関係を抽出する対象となるオフィス等の空間の大きさや、オフィス等の内部のレイアウトによって最適値が異なるため、実験結果を評価しながら高精度で目的とする人間関係を抽出可能な値に設定されることも好ましい。いずれにしてもこのように強度閾値を設けることによって、周辺端末との近接の度合いが調整可能となる。この受信信号強度閾値については、例えば、タッチパネルやキーボードといった入力部１０３（図３）から所定の値又は条件が強度閾値設定部１２２（図３）に入力され、この入力に応じた強度閾値が、強度閾値設定部１２２から通信情報取得部１１１（又は単位時間グループ生成部１１２）へ出力されてもよい。
【００６６】
さらに、共有最小単位時間は、抽出したい人間関係の種別に応じて設定されることも好ましい。例えば、喫煙所における立ち話グループも抽出したい場合、喫煙所で人間関係を築く最小時間として５分に設定されることも好ましい。一方、社内プロジェクトグループの会議を抽出したい場合、共有最小単位時間はより大きな値に設定されてもよい。また、この共有最小単位時間についても、例えば、入力部１０３（図３）から所定の値又は条件が単位時間設定部１２１（図３）に入力され、この入力に応じた単位時間値が、単位時間設定部１２２から通信情報取得部１１１（又は単位時間グループ生成部１１２）に出力されてもよい。
【００６７】
図６は、隣接ＩＤデータ抽出処理に用いるクエリを示したアルゴリズムである。
【００６８】
通信情報取得部１１１（図３）は、図６に示したような隣接ＩＤデータ抽出クエリを用いて、上述した引数の入力後、共有最小単位時間毎における強度閾値以上の受信信号強度を有する隣接ＩＤデータを、通信可能情報保存部１０２（図３）に保存された通信可能情報から抽出する。図６に示されたクエリでは、所定の抽出開始日時から抽出終了日までのデータのうちから、電界強度閾値（受信信号強度閾値）及び共有最小単位時間に係る条件を満たすメンバがSELECTされる。
【００６９】
図３に戻って、単位時間グループ生成部１１２は、取得された通信可能情報に基づいて、所定時刻毎に、移動端末３をノードとして互いに通信可能な移動端末間をエッジで結んだネットワーク（グラフ）を作成し、このネットワークを構成するノードに相当する移動端末をメンバとした単位時間グループを生成する。
【００７０】
図７は、単位時間グループを生成する元となるグラフを説明するための模式図である。
【００７１】
図７の上部に、計７台の移動端末Ａ〜Ｆをノード（丸印）とし、通信可能状態にあるノード同士をエッジで繋いだグラフが示されている。このグラフは、所定の時刻又は単位時間における各移動端末の通信可能情報から生成されている。ここで、例えば移動端末Ａについては、移動端末Ｂ及びＣの各々とエッジで結ばれている。これは、移動端末Ａについての通信可能情報には、移動端末Ｂ及び移動端末Ｃからの端末発見可能信号（discovery message）が記録されており、またその信号強度（ＲＳＳＩ）が所定閾値（ＲＳＳＩ閾値）以上であることに基づいている。即ち、グラフにおいてエッジで結ばれる先のノードは、当該ノードに係る端末からの信号強度が所定以上であるものとなっている。これにより、グラフにおいてエッジで繋がったノードは互いに空間的に近接していることが確保される。
【００７２】
また、当然に、このエッジで結ばれたノードに係る移動端末Ａ、Ｂ及びＣは、所定の時刻又は単位時間において（例えば13時00分20秒の時点で、又は13時00分00秒〜13時00分20秒の単位時間（２０秒間）内において）、互いに近接していることになる。
【００７３】
図７に示したグラフの例は、以上述べたような所定時刻（時間）における空間の共有関係の有無を、移動端末Ａだけではなく対象となる全ての移動端末の各々を中心として調査し、エッジで結んだところ、移動端末Ａ〜Ｆまでのノードが１つのグラフを形成した場合となっている。このグラフから、移動端末Ａ〜Ｆ（のユーザ）が１つの空間共有メンバとなり、１つの単位時間グループを構成していることが理解される。言い換えると、ルーティング可能なノードがどこまでかをホップに沿って見ていき、各移動端末からエッジを辿って着くことのできる移動端末の全てをメンバとするグループを１つの単位時間グループとするのである。
【００７４】
この際、グループの空間的範囲を受信信号強度の閾値で規定し、この閾値を下げ過ぎて近接判断の精度を落とすことを回避しつつ、２ホップ以上のつながりをも考慮して単位時間グループを決定している。これにより、空間的な近接の度合いを精度良く判断し、単位時間で空間を共有するメンバをより確実に把握することが可能となるのである。尚、単位時間グループ生成部１１２（図２）は、生成した単位時間グループについて、固有のグループＩＤ、共有時間、及び構成メンバ（時空間共有メンバ）のＩＤ群を対応付けて保存・管理することも好ましい。
【００７５】
図３に戻って、時系列グループ生成部１１３は、時間について隣接する単位時間グループ間のメンバに関する同一性又は類似度に基づいて、１つのグループと見なされる単位時間グループを統合し、単位時間を超えて所属するメンバを有する時系列グループを生成する。例えばグループを形成する基となるエリアを単に通り過ぎたり当該エリアの手前で引き返したりした人物が、たまたまある時刻で単位時間グループに所属していたとしても、そのような人物がこの単位時間グループを含む時系列グループに属するとは判断されない。このように、メンバの空間的共有のみならず、時間的共有も考慮して時系列グループが生成されるのである。
【００７６】
ここで、メンバに関する類似度に基づいて単位時間グループを統合する場合、単位時間グループのメンバ構成の類似度は、例えばJaccard係数として算出することができる。Jaccard係数は、集合間の類似度の算出方式の１つであって、類似度判定対象の集合をCi及びCjとした場合、Jaccard係数sim(Ci, Cj)は、次式
（１）  sim(Ci, Cj) ＝ |Ci∩Cj|／|Ci∪Cj|
を用いて算出することができる。
【００７７】
具体的には、生成された全ての単位時間グループのうち、時間について隣接するもの同士の間のJaccard係数（類似度）を算出し、所定の類似度閾値以上のJaccard係数を有する単位時間グループ同士を統合して、１つの時系列グループとみなす。メンバが長時間連続的に類似する複数の単位時間グループは全て、１つの時系列グループとなる。ここで、所定の類似度閾値を１とすると、メンバに関する同一性に基づいて、同一のメンバ構成を有する単位時間グループを統合することになる。
【００７８】
この類似度閾値については、例えば、タッチパネルやキーボードといった入力部１０３（図３）から所定の値又は条件が類似度閾値設定部１２３（図３）に入力され、この入力に応じた類似度閾値が、類似度閾値設定部１２３から時系列グループ生成部１１３へ出力されてもよい。
【００７９】
以上説明したように、単位時間グループ生成部１１２及び時系列グループ生成１１３は、隣接ＩＤデータ（通信可能情報）から単位時間グループ、さらには時系列グループを生成する際、全体として、時空間共有の度合いを分析していることになる。この時空間共有度分析手法は、簡単に言えば、各移動端末３をＭＡＮＥＴ（Mobile Ad hoc NETwork）におけるノードであると仮想的に規定し、近接判定基準である受信信号強度の閾値を無線（パケット）到達可能範囲として捉えることで、関係調査対象の人物（移動端末３）の動作に合わせて時系列で変化するトポロジーを観測し、トポロジー構成が安定した時点で、各移動端末３からリアクティブ型経路探索方式によって到達可能な経路が構築可能なネットワークトポロジーにおけるノード群を時空間共有メンバとして推定する手法となっている。
【００８０】
次いで、以下、同じく図３に示されたミーティング情報生成部１１４及びコミュニティ情報生成部１１５の機能について説明する。これらの機能構成部では、抽出された時空間共有メンバからなる時系列グループの情報から、さらに、集合の発生に周期性が見られるような社会的な意味合いを有すると見なされるメンバの集合が、「コミュニティ」として抽出される。具体的には、
（ア）時空間共有度分析手法によって算出された時空間共有メンバにおける時系列でのメンバの類似性を検証して会合（ミーティング）情報を生成する時系列クラスタリング処理と、
（イ）ミーティング情報間のメンバ類似度を検証してコミュニティ情報を生成し、コミュニティの周期性の有無をも検証するコミュニティ類似度判定処理と
の２段階処理が実行される。
【００８１】
ここで、抽出される「コミュニティ」の考え方について説明する。実空間における人間関係において、ある時空間を共有する人間の集合においては、その発生頻度や、構成メンバの数、さらには該当する人物の属性等によって、当該集合の有する人間関係についての意味合いが互いに異なってくる。さらに、それらの集合の発生が特定の周期性を示す場合、単なる人間関係の有無の判断対象ではなく、社会的集合として位置付けられる。以後、このような社会的集合を、周期性（頻発性）を有するコミュニティと称する。
【００８２】
図３において、ミーティング情報生成部１１４は、上記（ア）の時系列クラスタリング処理を実施する機能構成部であり、具体的には、時間について隣接する時系列グループ間のメンバに関する類似度に基づいて、１つのグループと見なされる連続した時系列グループを統合し、メンバによる会合（ミーティング）を構成するとされる時系列グループに係る情報であるミーティング情報を生成する。
【００８３】
このうち、メンバに関する類似度は、上記の（時系列グループ生成部１１３の説明で述べた）Jaccard係数として算出することができる。具体的には、生成された全ての時系列グループのうち、時間について隣接するもの同士の間のJaccard係数を算出し、所定の類似度閾値以上のJaccard係数を有する時系列グループ同士を統合して、１つのミーティング情報とみなす。メンバが長時間連続的に類似する複数の時系列グループは全て、１つのミーティング情報となる。ここで、所定の類似度閾値は、１未満に設定されることも好ましい。
【００８４】
ここで、時空間共有度分析手法によって生成された時空間共有メンバ（時系列グループ）の情報では、特に同一性を基準として単位時間グループを統合して時系列グループを生成した場合、既存の共有メンバに新たなメンバが加わったりメンバが減少したりすると、メンバの変化する前後の状態が、異なる別の時系列グループとして登録される。
【００８５】
これに対し、ミーティング情報生成部１１４で実行される時系列クラスタリング処理では、時系列グループ間のメンバの類似度を考慮してグループの連続性を検証し、連続性があると見なされるメンバの集合は、メンバが推移していても同じ時空間共有情報、即ち１つのミーティング情報と見なす。また、この連続性の検証として、時系列順に隣接した時系列グループ間のメンバに関するJaccard係数が所定閾値以上の場合に連続性があると判断する。このような処理を行うことによって、例えば、遅れて参加するメンバや、早めに退出するメンバが存在する打合せや会合を、確実に１つのミーティング情報として把握することが可能となる。
【００８６】
同じく図３において、コミュニティ情報生成部１１５は、上記（イ）のコミュニティ類似度判定処理の一部を実施する機能構成部であり、具体的には、生成されたミーティング情報間のメンバに関する類似度に基づいて、互いに類似する会合情報の集合としてのコミュニティ情報を生成する。ここで、メンバの類似度を判断するのは、この段階で生成されているミーティング情報の全ての組に対してとすることができる。即ち、生成されたミーティング情報間の総当たりで算出された類似度が、コミュニティ情報の推定に使用される。これにより、メンバが長時間連続的に類似する複数のミーティング情報は全て、１つのコミュニティ情報と推定される。
【００８７】
図８は、ミーティング情報間の類似度に基づくコミュニティ情報生成処理の一実施例を説明するためのテーブルである。
【００８８】
図８によれば、５つのミーティング情報Ａ〜Ｅについて、総当たりでメンバに関してのJaccard係数（類似度）が算出されている。ここで、コミュニティ推定のための所定の類似度閾値を０.８に設定し、この類似度閾値以上のJaccard係数を有するミーティング情報同士を統合して、１つのコミュニティ情報とみなす。具体的には、
コミュニティ情報１として、ミーティング情報Ａ及びＢが含まれ、
コミュニティ情報２として、ミーティング情報Ｃ及びＤが含まれる
こととなる。尚、他のミーティング情報との間でゼロ以上の類似度を有さないミーティング情報Ｅは、いずれのコミュニティ情報にも属さないものとなる。
【００８９】
図３に戻って、周期性判定部１１６は、上記（イ）のコミュニティ類似度判定処理の残りの一部を実施する機能構成部であり、コミュニティ情報に属するミーティング情報について、ミーティング情報間の時間間隔に基づいて、ミーティング（会合）の発生に所定の周期性が存在するか否かを判定する。また、この場合、コミュニティ情報生成部１１５は、周期性判定部１１６によって真の判定がなされたコミュニティ情報を、ミーティング（会合）について所定の周期性を有するコミュニティに係る情報であると決定する。
【００９０】
具体的に、周期性判定部１１６での周期性判定としては、例えば、判定対象のコミュニティ情報に属するミーティング情報について、ミーティング情報間の時間間隔のリストを生成し、このリストの代表値、例えば中央値に基づいて周期性閾値を算出し、このリスト内の時間間隔のうち周期性閾値以下となる時間間隔の割合が、所定の判定閾値以上である場合、ミーティングの発生に所定の周期性（頻発性）が存在すると判定する。即ち、１つの具体的手順として、
（手順１）ミーティング情報を時系列に並べ、ミーティング間の時間間隔を算出し間隔リストを作成し、
（手順２）間隔リストの中央値を算出し、
（手順３）中央値を許容周期性値にて補正して、周期性閾値を決定し、
（手順４）間隔リストのうちで、周期性閾値の範囲内にあるものの件数をカウントし、
（手順５）カウントした件数の間隔リスト総件数に対する割合が、所定の周期性判定閾値以上の場合に、周期性が存在すると推定する。
【００９１】
ここで、上記手順３における中央値の補正は、次のように実施される。例えば、中央値が２４.０時間と算出され、許容周期性値が１０％に設定されている場合、周期性閾値は、２４.０時間を中央とした±１０％の範囲である２１.６〜２６.４時間とすることができる。
【００９２】
以上説明したように、所定の周期性（頻発性）を有するコミュニティが抽出されることによって、このコミュニティの社会性や重要度、コミュニティ内での人間関係の強さ・太さを推測することも可能となる。例えば、所定エリアで毎日12:00に、毎週月曜日に、又は毎月の1日に、メンバが所定時間以上集まって形成されるコミュニティに対し、周期性（頻発性）が存在すると判定するように調整することも可能である。
【００９３】
同じく図３によれば、データ出力制御部１１７は、
（ａ）コミュニティ情報生成部１１５から、周期性の判断が付加されたコミュニティ情報を入力し、さらに、
（ｂ）通信可能情報保存部１０２から、このコミュニティ情報に属するメンバのユーザ属性情報を入力し、
これらの情報に基づいて、抽出したコミュニティについての情報を、ディスプレイやスピーカといった出力部１０４に出力させる。または、抽出したコミュニティについての情報を、通信インタフェース部１０１を介して外部の装置に送信してもよい。
【００９４】
ここで、例えば、毎日15:00前後の時間に１０人前後が所定のエリアに集まっている旨のコミュニティ情報と、これに関わる人間が全員喫煙するとのユーザ属性情報とが取得されている場合、データ出力制御部１１７は、喫煙仲間のコミュニティである旨の情報を出力させることができる。このように、データ出力制御部１１７は、ユーザ属性をも考慮してコミュニティの内容を出力することを可能にする。
【００９５】
単位時間設定部１２１は、抽出対象グループの態様に応じて、当該単位時間グループのメンバを決定するネットワークを生成する時刻の間隔である単位時間を設定する。また、単位時間グループ生成部１１２は、設定された単位時間を入力して、例えばこの単位時間を時間間隔とする時刻毎に、ネットワークを作成することも好ましい。
【００９６】
強度閾値設定部１２２は、抽出対象グループの態様に応じて、受信信号の強度についての強度閾値を設定する。また、単位時間グループ生成部１１２は、設定された強度閾値を入力して、例えばこの強度閾値以上の強度を有する信号を送受信した移動端末間のみをエッジで結んだネットワークを作成することも好ましい。
【００９７】
類似度閾値設定部１２３は、抽出対象グループの態様に応じて、メンバに関する類似度についての類似度閾値を設定する。また、ミーティング情報生成部１１４は、設定された類似度閾値を入力して、例えばこの類似度閾値以上の類似度を有する時系列グループのみを統合して、ミーティング情報を生成することも好ましい。
【００９８】
［関係抽出方法］
図９は、本発明による人間関係抽出方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【００９９】
（Ｓ９０１）通信可能情報保存部１０２から通信可能情報（隣接ＩＤデータ）を抽出する。
（Ｓ９０２）所定時刻又は単位時間毎に、共有最小単位時間及び受信信号強度閾値に基づき、移動端末３をノードとするグラフを作成して、単位時間グループを生成し、単位時間グループ生成部１１２の有する単位時間グループデータベース（ＤＢ）に保存する。
【０１００】
（Ｓ９０３）単位時間グループＤＢから単位時間グループを取り出し、これらの単位時間グループを用いて時系列グループを生成して、時系列グループ生成部１１３の有する時空間共有情報ＤＢに保存する。
（Ｓ９０４）時空間共有情報ＤＢから時系列グループを取り出し、これらの時系列グループを用いて、類似度閾値に基づきミーティング情報を生成して、ミーティング情報生成部１１４の有するミーティング情報ＤＢに保存する。
【０１０１】
（Ｓ９０５）ミーティング情報ＤＢからミーティング情報を取り出し、これらのミーティング情報を用いてコミュニティ情報を生成して、コミュニティ情報生成部１１５の有するコミュニティ情報ＤＢに保存する。
（Ｓ９０６）コミュニティ情報ＤＢから、周期性判定対象のコミュニティ情報を取り出し、このコミュニティ情報での周期性を判定して周期性情報を付与する。
【０１０２】
（Ｓ９０７）周期性判定結果の付与されたコミュニティ情報と、このコミュニティの構成メンバについてのユーザ属性情報から、端末ユーザの人間関係情報を出力し、本フローを終了する。
【０１０３】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、通信可能情報に基づいて移動端末をノードとするネットワーク（グラフ）を作成し、連続的に時間及び空間を共有するメンバからなるグループを生成する。その結果、通信に係る情報から、時空間の共有の仕方について様々なタイプをとり得る人間関係を抽出することができる。
【０１０４】
さらに、採用される実施形態によっては、データ収集の限定される専用デバイスではなく、例えば広く普及している汎用性の高いスマートフォンを調査対象の各人に携帯してもらうだけで、上記のような人間関係抽出を実施することも可能となる。
【０１０５】
ここで、このような人間関係を抽出することによって提供され得るサービスとして、例えば、移動端末を所持したユーザに対し、しばしば参加するグループの活動内容に関する情報や、当該活動内容に関連する商品やサービスに係る情報を、参加する直前に提供することも可能となる。また、各社員の社内における日常の人間関係構築の状態を把握し、それに応じた対策、例えばデスク等のレイアウトの変更や新たなスペースの設置等、を講じることによって、社内における社員同士のコミュニケーションの活性化を図ることも可能となる。
【０１０６】
以上に述べた本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲内での種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。以上に述べた説明はあくまで例示であって、何ら制約を意図するものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物によってのみ制約される。
【符号の説明】
【０１０７】
１  関係抽出サーバ（関係抽出装置）
１０１  通信インタフェース部
１０２  通信可能情報保存部
１０３  入力部
１０４  出力部
１１１  通信情報取得部
１１２  単位時間グループ生成部
１１３  時系列グループ生成部
１１４  ミーティング情報生成部（会合情報生成部）
１１５  コミュニティ情報生成部
１１６  周期性判定部
１１７  データ出力制御部
１２１  単位時間設定部
１２２  強度閾値設定部
１２３  類似度閾値設定部
２  関係抽出端末（関係抽出装置）
３  移動端末
【図１】
0006595820.tif 000002
【図２】
0006595820.tif 000003
【図３】
0006595820.tif 000004
【図４】
0006595820.tif 000005
【図５】
0006595820.tif 000006
【図６】
0006595820.tif 000007
【図７】
0006595820.tif 000008
【図８】
0006595820.tif 000009
【図９】
0006595820.tif 000010