(57)【要約】    【課題】メンバの欠席や、無関係な人の同席を許容しつつ、対応する会議体を推測する。    【解決手段】会合検出サーバホスト３０の位置情報取得ユニット３１は、位置情報サーバホスト１０から位置情報を取得する。原始会合抽出・維持ユニット３２は、原始会合を、位置情報から抽出し、記憶する。原始会合抽出・維持ユニット３２は、さらに、対象期間、対象エリアのすべてで検出された原始会合と総検出時間を求め、有意会合を抽出するための統計量を取得可能にする。会議体抽出ユニット３３は、条件付き確率Ｐ（ｍ１｜ｍ２）により有意会合写像ＳＧ（ｇ）を利用して有意会合を判別し、この有意会合の上界、典型的には極大をなす、会議体を抽出してその確度を決定する。会議体維持ユニット３４は、対象となる会議体を登録する。会議体情報格納ユニット３５は会議体抽出ユニット３３で抽出した会議体の情報を格納する。【選択図】図４
2008102592.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者が対象領域に存在することを示す位置情報に基づいて第１の会合を検出する検出手段と、
上記第１の会合から当該会合の反復性に基づいて第２の会合を抽出する抽出手段と、
上記第２の会合が属する会議体を決定する会議体判別手段とを有することを特徴とする会議検出装置。
【請求項２】
対象者が対象領域に存在することを示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、
上記位置情報に基づいて第１の会合を検出する検出手段と、
上記第１の会合から当該会合の反復性に基づいて第２の会合を抽出する抽出手段と、
上記第２の会合が属する会議体を決定する会議体判別手段とを有することを特徴とする会議検出装置。
【請求項３】
上記位置情報は、対象者を表す識別子、対象領域を表す識別子、所在開始時刻および所在終了時刻を含む請求項１または２に記載の会議検出装置。
【請求項４】
上記第１の会合および第２の会合は、それぞれ会合を構成する対象者、会合が行われる対象領域、会合の開始時刻および会合の終了時刻により規定される請求項１、２または３記載の会議検出装置。
【請求項５】
上記会議体は会議体を構成する対象者により規定される請求項１〜４のいずれかに記載の会議検出装置。
【請求項６】
上記抽出手段は、上記第１の会合に含まれる下界の会合であって当該下界の会合を構成する対象者同士が対象領域で同時に検出される確率が予め定められた期待値以上であるももののうち上位の会合を第２の会合として抽出する請求項１〜５のいずれかに記載の会議検出装置。
【請求項７】
上記抽出手段は、上記第１の会合に含まれる下界の会合であって当該下界の会合を構成する対象者同士が対象領域で同時に検出される確率の情報量が大きくなる会合を第２の会合として抽出する請求項１〜５のいずれかに記載の会議検出装置。
【請求項８】
上記会議体判別手段は、上記第２の会合が属する会議体を、当該第２の会合を含む会合の中から、当該第２の会合の反復性に基づいて決定する請求項１〜７のいずれかに記載の会議検出装置。
【請求項９】
上記会議体判別手段は、上記会議体の総合検出時間の上記第２の会合を含むすべての会合の総合検出時間に対する割合に基づいて決定する請求項８記載の会議検出装置。
【請求項１０】
検出手段が、対象者が対象領域に存在することを示す位置情報に基づいて第１の会合を検出するステップと、
抽出手段が、上記第１の会合から当該会合の反復性に基づいて第２の会合を抽出するステップと、
会議体判別手段が、上記第２の会合が属する会議体を決定するステップとを有することを特徴とする会議検出方法。
【請求項１１】
検出手段が、対象者が対象領域に存在することを示す位置情報に基づいて第１の会合を検出するステップと、
抽出手段が、上記第１の会合から当該会合の反復性に基づいて第２の会合を抽出するステップと、
会議体判別手段が、上記第２の会合が属する会議体を決定するステップとをコンピュータに実行させるために用いられることを特徴とする会議検出用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、人の位置を検出する手法を用いて会議を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
組織的な活動を科学的に分析するためには、組織を構成する個々のメンバの行動を実データに基づいて分析しなければならない。今日、人の位置を検出するために利用できる基礎技術は非常に多岐に渡るが、組織的な活動を分析するという目的に照らすと、それら基礎技術が可能にする、人の位置が単に分かるというだけでは不十分である。組織的な活動を分析するためには、誰と誰がどこで会合を持っているのかを検出できることが非常に重要である。
【０００３】
特許文献１の「作業時間収集方法及びその実施装置並びにその処理プログラムを記録した媒体」は、複数の作業エリアで複数の作業を行う作業者の作業時間を収集する手法を提案している。この手法はＩＣカードを用いて作業者のエリアを特定し、作業者のスケジュール情報と照らして作業内容を特定し、作業内容毎の作業時間を集計することができる。
【０００４】
特許文献２の「イベント会場における各ブースでの滞在時間を算出するシステムおよび方法」は、イベント会場への来場者がどのブースにどれだけの時間立ち寄ったかを集計する手法を提案している。この手法はＩＣカードを用いてイベント来場者の立ち寄ったブースとそのブースでの滞在時間を検出するとともに集計結果をＩＣカードに記録することができる。
【０００５】
特許文献３の「行動管理装置、行動管理システム、及び行動管理方法」は、ＧＰＳ内蔵のユーザが携帯端末を持ち歩くことで、当該ユーザの行動記録が自動的に作成されるようにする手法を提案している。この手法はＧＰＳ内蔵の端末が一定間隔で端末の位置を測位し、それをもとに、どこに居たかを逐次記録することで、当該端末を所持しているユーザの行動記録を自動的に作成することができる。
【０００６】
なお、上述の従来技術やその問題点は、この発明の背景の一部を説明するためにのみ説明している。この発明は上述の従来技術や問題点に限定されるものではない点に留意されたい。
【特許文献１】特開平１１−３４５２５０号公報
【特許文献２】特開２００１−１０１４６６公報
【特許文献３】特開２００３−７６８１８公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
先行技術は個人の行動をログとして記録することができるので、複数の位置検出対象者からログを収集した上、同一時刻・同一場所に存在した複数の位置検出対象者を見出すことにより、当該位置検出対象者間に会合が持たれたと推定して、会合を検出ことができる。
【０００８】
ところで、組織的な活動を分析するにあたっては、ある概念的な会議体が継続して存在しており、それがたまたまどこかの場所に実体化されたと見なすとより組織的な活動の本質を捉えることができる。しかし、上記のような単純な会合検出では、その背後にある会議体を捉えることができない。なぜならば、会合が実体化されるたびに欠席者が含まれていたり、会合が実体化される場所がオープンスペースなど人が自由に出入りする場所ではたまたま会合に関係ない人が近くに居合わせる可能性があるからである。例えば、図１に示すように、４人のメンバからなる継続的な会議体を考える。この図では３月１日から３月１２日までの期間において当該会議体を構成する会合が会合１（３月１日、エリアＡ）、会合２（３月１０日、エリアＢ）および会合３（３月１２日、エリアＡ）として行われている。会合１には欠席者が一人おり、また、開催場所がオープンなため、会議体に無関係な孤立者が２人いる。会合２には、欠席者はいないが、孤立者が２人いる。また、会合３では、欠席者が１人いて孤立者が２人いる。このように、現実的にはある会議体が会合として実体化されるときに、本来その会議体に所属しているメンバと、位置情報上観測されるメンバとにはずれがある。我々はそうしたずれを許容しつつ、単純な会合ではなく、その背後に概念として存在する会議体を識別しなければならない。
【０００９】
この発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、一定の構成メンバからなる会議体から繰り返し実体化される会合を観測し、メンバの欠席や、無関係な人の同席を許容しつつ、対応する会議体を推測する技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明の原理的な構成例では、上述の目的を達成するために、継続して維持されている会議体の場合には、会議体に属しているメンバの多くが繰り返し会合を持っていることに着目し、「同時に同じ場所に居る」という事象の起こる確率分布から、会議体の存在を推測する。
【００１１】
さらにこの発明を説明する。なお、ここでは、説明の便宜上、実施例に用いた符号を参考に付すが、この発明はこれに限定されないことに留意されたい。
【００１２】
この発明の一側面によれば、上述の目的を達成するために、会議検出装置（３０）に：上記位置情報に基づいて第１の会合を検出する検出手段（３２）と；上記第１の会合から当該会合の反復性に基づいて第２の会合を抽出する抽出手段（３３）と；上記第２の会合が属する会議体を決定する会議体判別手段（３３）とを設けている。
【００１３】
なお、この発明は種々の装置として実装でき、また、例えば、既存の位置情報処理システム（２０、１０）と協働させて１つのシステムとして構築しても良いし、この発明が直接に関連する会議検出の部分を単独のシステムとして構築しても良い。
【００１４】
会議または会議体は、個々の会合の背後に存在する継続的な会合の実体を指す。会合は典型的には複数の対象者が同一の場所に所在することを指す。ただし、対象者が一人の場合を含めても良い。
【００１５】
この構成によれば、位置情報から形式的に形成された第１の会合（すなわち原始会合）から反復性に裏付けられた第２の会合（すなわち有意会合）を抽出し、さらに、第２の会合から会議体を判別できる。
【００１６】
この構成において、上記位置情報は、典型的には、対象者を表す識別子、対象領域を表す識別子、所在開始時刻および所在終了時刻を含む。
【００１７】
上記位置情報は種々の手段を用いて生成でき、典型的には、対象者が携帯するＲＦＩＤタグおよび対象領域に設置した受信機により取得できる。赤外線バッジ、移動体通信の移動局、ＧＰＳ、ＩＣカード等を用いても良い。
【００１８】
また、上記第１の会合および第２の会合は、典型的には、それぞれ、会合を構成する対象者、会合が行われる対象領域、会合の開始時刻および会合の終了時刻により規定される。
【００１９】
また、上記会議体は、典型的には、会議体を構成する対象者により規定される。
【００２０】
また、上記抽出手段は、典型的には、上記第１の会合に含まれる下界の会合であって当該下界の会合を構成する対象者同士が対象領域で同時に検出される確率が予め定められた期待値以上であるももののうち上位の会合を第２の会合として抽出する。
【００２１】
また、上記抽出手段は、上記第１の会合に含まれる下界の会合であって当該下界の会合を構成する対象者同士が対象領域で同時に検出される確率の情報量が大きくなる会合を第２の会合として抽出してもよい。
【００２２】
また、上記会議体判別手段は、典型的には、上記第２の会合が属する会議体を、当該第２の会合を含む会合の中から、当該第２の会合の反復性に基づいて決定する。
【００２３】
例えば、上記会議体判別手段は、上記会議体の総合検出時間の上記第２の会合を含むすべての会合の総合検出時間に対する割合に基づいて決定してもよい。
【００２４】
なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。
【００２５】
この発明の上述の側面および他の側面は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳述される。
【発明の効果】
【００２６】
この発明によれば、会合を検出したときに、当該会合がどの会議体の実体化であるのかを、過去の会合の反復性に基づいて推測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、この発明について詳細に説明する。
【００２８】
継続して維持されている会議体の場合には、会議体に属しているメンバの多くが繰り返し会合を持っている。この発明では、この性質に着目し、「同時に同じ場所に居る」という事象の起こる確率分布をもとに、対応する会議体の存在を推測する。
【００２９】
以下、実施例について説明する。
【実施例１】
【００３０】
まず、この発明の実施例１の原理について説明する。
【００３１】
図２は、同一エリアで検出された各メンバについて、そのエリアでの検出開始時刻と検出終了時刻を線分で表した模式図である。各メンバの検出は、典型的には、メンバが携帯するＲＦＩＤタグを、エリアの受信機で検出して行うが、これに限定されない。検出されている時間のオーバーラップから、そのエリアでの会合を取り出すことができる。このような単純な検出処理により得られる会合を原始会合という。図２の例では、同一エリアにメンバｍ１が時刻ｔ０〜ｔ３の間所在し、メンバｍ２が時刻ｔ２〜ｔ５の間所在し、メンバｍ３が時刻ｔ１〜ｔ４の間所在し、原始会合｛ｍ１｝、｛ｍ１，ｍ３｝、｛ｍ１，ｍ２，ｍ３｝、｛ｍ２，ｍ３｝および｛ｍ３｝が順次に形成される。
【００３２】
原始会合について、その中から何らかの会議体に所属していると推測できるメンバのみ取り出したものを有意会合といい、原始会合を有意会合に写像する関数ＳＧを有意会合写像という。
【００３３】
次に、長期間の観測により一緒に居ることが蓋然的に正しいと考えられるメンバをもって、上記有意会合写像を定義する。
【００３４】
メンバｍが検出対象エリアで検出された総検出時間をＴ（ｍ）で表す。メンバｍ１，ｍ２が観測対象エリアで同時に検出された総時間をＴ（ｍ１，ｍ２）で表す。また、観測時間の総合計をＴ＊で表す。
【００３５】
このとき、検出対象エリアを観測したときにメンバｍが検出される確率Ｐ（ｍ）は以下である。
【数１】
2008102592.tif 000003
【００３６】
また、検出対象エリアを観測したときにｍ１，ｍ２が同時に検出される確率Ｐ（ｍ１，ｍ２）は以下である。
【数２】
2008102592.tif 000004
【００３７】
したがって、式（１）と式（２）より、メンバｍ２が検出されるときにメンバｍ１が検出される条件付確率Ｐ（ｍ１｜ｍ２）は以下で表される。
【数３】
2008102592.tif 000005
【００３８】
継続して維持されている会議体が背後に存在するならば、あるメンバが検出される場合に、同時にその会議体に属しているメンバが検出される可能性が高い。上記（３）は原始会合ｇに属するメンバｍ２について、原始会合ｇの他のメンバｍ１が、これまでｍ２と一緒に検出された確率であるから、両者が一緒に行動していることの期待値と見なすことができる。この期待値が一定以上高ければ同時に居ることに意味があって、そうでなければたまたま無関係なのに同席したためであると考えることができる。メンバによって所属している会議体の数が違うため、この期待値はメンバにより異なる。これをγｍとして表す。なお、この定数は、そのメンバｍが所属している会議体の数をＢｍとし、最大欠席率をβｍとすると、（１−βｍ）／Ｂｍとして見積もることができる。さらに、検出エリアＡの性質上、たまたま無関係の人が同席する可能性をαＡで表すと、有意会合写像を以下のように定義できる。この写像は、原始会合の１のメンバｍ１が他のメンバｍ２との間で、定義条件を満たすときに有意会合のメンバに含ませるものである。
【数４】
2008102592.tif 000006
【００３９】
このようにして、観測期間内の全ての有意会合が求められたときに、それら有意会合の間の包含関係を順序とすると、ある有意会合ｇについて、ｇの極大な有意会合が推測される会議体のフルメンバであると考えることができる（図３参照）。さらに、有意会合ｇがその上界となるよりメンバの多い有意会合ｇ’の部分的な実体化であるという確度Ｒ（ｇ、ｇ’）を以下のように定義することができる。なお、ＴＳＧ（ｇ）は有意会合ｇの検出時間である。
【数５】
2008102592.tif 000007
【００４０】
これは、有意会合ｇよりもメンバの多い有意会合の総検出時間に対する有意会合ｇ’の検出時間の割合であり、よりメンバの多い有意会合が開かれるとしたら、それらのうちのどの有意会合に関する活動であったかの期待値として利用できる。期待値が所定の閾値を上回るときに、当該有意会合の部分的な実体化であると判定する。ある有意会合ｇがある会議体に属している確度は、有意会合ｇから会議体を代表する極大な有意会合への各パス上の確度の積を取り、それらの値を全てのパス間で合計したものである。
【００４１】
図３は、会議体判定の例である。図３の例では、｛ｍ２，ｍ３｝の有意会合から｛ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４，ｍ５｝の有意会合への総合的な確度は、１．０×０．６＋０．４＝１．０であり、｛ｍ４，ｍ５｝の有意会合から｛ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４，ｍ５｝の有意会合への総合的な確度は、１．０であり、十分に大きな値で、｛ｍ２，ｍ３｝および｛ｍ４，ｍ５｝を｛ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４，ｍ５｝の部分的な実体化と考えることができる。他方、｛ｍ３，ｍ４｝の有意会合から｛ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４，ｍ５｝の有意会合への総合的な確度は、０．７であり、｛ｍ１，ｍ２，ｍ３，ｍ４，ｍ５｝の部分的な実体化と考えることが困難である（閾値は０．７より大きい値とした）。
【００４２】
以上が原理的な説明である。次に発明の実施例１の具体的な構成例について詳細を説明する。
【００４３】
図４は、この発明を適用した会議管理システム１００の実施例１を示している。なお、この発明の主たる部分は、典型的には、後述する会合検出サーバホスト３０として実現され、独立なシステムとして実行されているが、その他、関連するシステムと一体に１つのシステムとして提供されても良い。
【００４４】
図４において、会議管理システム１００は、位置情報サーバホスト１０、位置情報ＤＢサーバホスト２０、会合検出サーバホスト３０および会議体情報ＤＢサーバホスト４０をネットワーク５０に接続して構成されている。
【００４５】
位置情報サーバホスト１０は、各エリアに配置された位置センサ１１に接続されている。各エリアに配置されている位置センサ１１は、対象者が携行するＲＦＩＤタグ１２からのＲＦ信号を受信して対象者がいつどこに所在するかを示すデータを生成して位置情報サーバホスト１０に供給する。位置センサ１１のデータフォーマット、位置情報サーバホスト１０が保持するデータフォーマットは適宜に設定できる。例えば、位置センサ１１は、所定の時間間隔で当該領域に所在する対象者のＩＤ（ＲＦＩＤタグのＩＤ）のリストをその時間情報とともに位置情報サーバホスト１０に供給する。位置情報サーバホスト１０は、位置センサ１１から受け取ったデータを元に、各対象者が何時どこに移動したかを示す位置情報を生成して保管する。位置センサ１１側で、このような位置情報の少なくとも一部を準備して位置情報サーバホスト１０に供給しても良い。
【００４６】
位置情報ＤＢサーバホスト２０は、位置情報ＤＢ管理サーバ（プロセスまたはプログラム）２１および位置情報ＤＢ２２を含んで成るものである。位置情報ＤＢ管理サーバ２１は、位置情報サーバホスト１０から取得した位置情報を管理するものであり、会合検出サーバホスト３０やその他のホストからの要求に応じて位置情報を供給する。この位置情報を用いて後述するように会合検出を行え、また、各種の統計情報を取得できる。位置情報は、典型的には所定の対象メンバ（Ｍ）がいつから（ＴＳ）いつまで（ＴＥ）どの場所（Ａ）にいたかを表す４項組＜ＴＳ，ＴＥ，Ｍ，Ａ＞であり、ここではエリアコンテキストとも呼ぶ。この位置情報は位置情報データベース２２に例えば図５に示すように記憶保持される。
【００４７】
会合検出サーバホスト３０は、位置情報取得ユニット３１、原始会合抽出・維持ユニット３２、会議体抽出ユニット３３、会議体維持ユニット３４、および会議体情報格納ユニット３５を含んで構成されている。各ユニットは、会合検出サーバホスト３０の機能構成をブロックで示すものであり、会合検出サーバホスト３０のハードウェア資源と種々のソフトウェアとを協働させて実現される。
【００４８】
位置情報取得ユニット３１は、位置情報ＤＢサーバホスト２０から位置情報（エリアコンテキスト）を取得する。
【００４９】
原始会合抽出・維持ユニット３２は、図２に示すような原始会合を、位置情報（図５）から抽出する。例えば、図５のログＩＤが「１８９２１」および「１８９２３」の位置情報（エリアコンテキスト）から、メンバＭ１、Ｍ２がエリアＡ２において期間２００５−０９−１９  １４：４２：３９〜２００５−０９−１９  １４：５２：１３で原始会合ｇを行っていることが判別される。このような原始会合については、つぎに述べるように、その種類ごとに、累積時間が求められる。さらに、有意会合抽出異ニット３３が原始会合の情報から有意会合を抽出する。具体的な例では、原始会合の累積時間を求めるために、１度、原始会合が判別され、上述の条件付き確率Ｐ（ｍ１｜ｍ２）等の各種の量が求められる。その後、この条件付き確率Ｐ（ｍ１｜ｍ２）等を用いて原始会合から有意会合を抽出するときに、再度、位置情報を取り出して原始会合を判別する。もちろん、原始会合の判別ログをワーキングメモリに保持しておき、一度だけ原始会合の判別を行い、これを原始会合の累積時間の特定に用い、また、有意会合の抽出対象としてもよい。
【００５０】
原始会合抽出・維持ユニット３２は、まず、対象期間、対象エリアのすべてでエリアコンテキストデータを処理して原始会合を検出して原始会合のそれぞれについて総検出時間を求め、例えば、図６のようなデータ構造を保持する。典型的には、原始会合を検出したら即座に図６に示す原始会合時間表の対応する原始時間の検出時間長に足し込んでいく。原始会合抽出・維持ユニット３２はこの原始会合時間表（図６）を保持管理する。図６に示すデータから、原理説明で説明した各種の量を得ることができる。例えば、式（３）におけるＰ（ｍ１｜ｍ２）を求めるためのＴ（ｍ１，ｍ２）は、メンバｍ１およびｍ２を含むグループについて検出時間を累積して求め、同じくＴ（ｍ２）は、メンバｍ２を含むグループについて検出時間を累積して求める。
【００５１】
なお、図６のデータ構造の表から有意会合に対する会合時間を算出するには、有意会合ｇについて、
【数６】
2008102592.tif 000008
なる原始会合ｇ’について、会合時間を合計すれば良い。すなわち、以下の式になる。ただし、ＧＰは全ての原始会合の集合である。
【数７】
2008102592.tif 000009
【００５２】
この有意会合に関する会合時間ＴＳＧ（ｇ）から、さきの有意会合ｇがその上界となる、よりメンバの多い有意会合ｇ’の部分的な実体化であるという確度Ｒ（ｇ，ｇ’）を求めることができる。
【００５３】
会議体抽出ユニット３３は、典型的には、上述の条件付き確率Ｐ（ｍ１｜ｍ２）に基づいて、原始会合から有意会合を抽出し、また、図３に示す有意会合の包含関係で定義される束（ｌａｔｔｉｃｅ）構造を参照して有意会合の上界を会議体として特定してその確度Ｒ（ｇ，ｇ’）を求める。すなわち、会議体抽出ユニット３３は、原始会合抽出・維持ユニット（３２）から原始会合のデータを受け取り、上述の条件付き確率Ｐ（ｍ１｜ｍ２）を式（４）の有意会合写像ＳＧ（ｇ）に適用して有意会合を判別し、この有意会合の上界、典型的には極大をなす有意会合を、会議体として抽出してその確度を決定する。会議体抽出ユニット３３の処理例については図８を参照して後に詳述する。
【００５４】
会議体維持ユニット３４は、会議体抽出ユニット３３のワークスペースとしても用いられ、典型的には、図３に示す有意会合の包含関係で定義される束構造を保持管理する。
【００５５】
会議体情報格納ユニット３５は会議体抽出ユニット３３で抽出した会議体の情報を会議体情報データベースサーバホスト４０の会議体情報ＤＢ４２に格納するものである。
【００５６】
会合検出サーバホスト３０は、所定のインターバル例えば１年あるいは四半期ごとに、典型的にはバッチで会議情報を作成し、作成した情報を会議体情報ＤＢサーバホスト４０の会議体情報ＤＢ４２に格納する。
【００５７】
会議体情報データベースホスト４０は、会議体情報ＤＢ管理サーバ４１および会議体情報データベース４２を実現するものである。利用者は、会議体情報データベース４２から会議体に関する情報を取得できる。
【００５８】
会議体情報データベース４２に記憶管理されている情報は例えば図７に示すようなものである。
【００５９】
図７の例では、会議体情報は、エリアコンテキストをベースにしたテーブル（図の下段と、会議体をベースにしたテーブル（図の上段）とを有する。エリアコンテキスト関連のテーブルはログＩＤ（有意会合ログＩＤ）、エリアコンテキストログＩＤ、移動体ＩＤ（メンバＩＤ。典型的にはＲＦＩＤタグのＩＤ）、エリアＩＤ、開始（所在開始）時刻および終了（所在終了）時刻を含む。会議体に関連するテーブルはログＩＤ（有意会合ログＩＤ）、会議体ＩＤ、会議体構成メンバ、確度、開始（会合開始）時刻、終了（会合終了）時刻を含む。両テーブルは有意会合ログＩＤにより多対多で関連付けられる。例えば、エリアコンテキスト関連のテーブルの上の２行のレコードは有意会合ログＩＤ「３８１８」が付され、他方、会議体関連のテーブルの上の２行のレコードも有意会合ログＩＤ「３８１８」が付されており、それぞれ対応づけられている。この例は、ＩＤが１８９２１および１８９２３の２つのエリアコンテキストにより形成される有意会合（３４１８）が、会議体ＩＤが４および５の極大の会議体として判別されることを示している。またその会議体ＩＤの確度がそれぞれ０．６４および０．３６であることを示している。
【００６０】
つぎに会合検出サーバホスト３０の会議体抽出ユニット３３の処理を詳細に説明する。会議体抽出ユニット３３は、会議体維持ユニット３４を有意会合を記憶するワークスペースとして利用しながら、図８に示すような処理を行い会議体を推測する。図８の処理は以下のとおりである。
【００６１】
［ステップＳ１０］：原始会合抽出・維持ユニット３２の情報をもとに、有意会合写像ＳＧを用いて、原始会合ｇから有意会合ｇ’＝ＳＧ（ｇ）を求める。
［ステップＳ１１］：有意会合ｇ’が会議体維持ユニット３４に登録されているかどうかを判別する。登録されていない場合にはステップＳ１２へ進み、登録されている場合にはステップＳ１３へ進む。
［ステップＳ１２］：有意会合ｇ’を会議体維持ユニット３４に登録し、ステップＳ１３へ進む。
［ステップＳ１３］：会議体維持ユニット３４に登録されている有意会合のうち、ｇ’の上界にある極大な有意会合とそれに対する確度を全て求める。
【００６２】
なお、図８は会議体抽出処理の概要を示すものであり、当該目的を実現するために種々変更・修正を行うことができることはもちろんである。
【００６３】
以上でこの発明の実施例１の説明を終了する。
【００６４】
なお、上述の例では、有意会合写像を期待値αＡ等で規定し、これは、典型的には、当該メンバが所属する会議体の数Ｂｍおよび最大欠席率βｍに依存するものとしたが、他の背景情報を用いて決定しても良いし、または背景に依存しない一律な値としても良い。また、後述する実施例２のようにこのような期待値に依存しない手法を用いても良い。
【００６５】
また、上述の例では、有意会合写像ＳＧ（ｇ）で抽出した有意会合の順序集合中の極大を会議体としたが、順序集合中の上界の任意の会合を会議体としてもよい。抽出された一連の有意会合が、時間軸上、同一のエリアで継続する場合には、所定の条件の下で、単一の会議体と判定するようにしても良い。例えば、連結する有意会合のメンバの集合の和として単一の会議体を判定しても良い。
【実施例２】
【００６６】
つぎにこの発明の実施例２について説明する。
【００６７】
実施例２では、有意会合写像を実施例１とは異なる方法で定義する。これにより、会議体抽出ユニット３３の行う処理内容が置き換わることになる。
【００６８】
なお、構成例は実施例１の図４の構成例と同様であるので説明は省略する。
【００６９】
実施例１では、有意会合写像を、メンバやエリアによって定まる期待値により定義した。それらの期待値を求めるには組織活動に関する背景知識が必要であるが、確率分布をなるべく一様にして、極端に低い確率や高い確率を排除するという別のアプローチも存在する。その手段として、メンバｍの観測で条件付けられる確率分布のエントロピーを最大化するメンバ構成を求めることができる。今、メンバをｍとし、原始会合をｇとするとき、メンバｍが観測されたときの原始会合ｇの情報量を以下のように定義できる。
【数８】
2008102592.tif 000010
【００７０】
これにより、あるメンバｍを固定した場合、原始会合ｇの各メンバのあらゆる組み合わせｇ’の中から、最もＨ（ｇ’，ｍ）が大きくなるようなｇ’を求めると、メンバｍについては、最も情報量の多いメンバ構成になる。なお、Ｐｏｗ（ｇ）はｇのべき集合である。
【数９】
2008102592.tif 000011
【００７１】
上式を、各メンバについて求め、その積集合を取れば、どのメンバについても最大情報量を与えるメンバ構成の共通部分が取り出せるため、どのメンバにとっても意味ある程度の確率で同席しているメンバを取り出すことができ、有意会合写像として使用できる。
【数１０】
2008102592.tif 000012
【００７２】
この有意会合写像を用いて有意会合を抽出する。有意会合から会議体を抽出したり、確度を決定したりする処理は実施例１と同様である。
【００７３】
また、この例でも、有意会合写像ＳＧ（ｇ）で抽出した有意会合の極大を会議体としたが、上界の任意の会合を会議体としてもよい。抽出された一連の有意会合が、時間軸上、同一のエリアで継続する場合には、所定の条件の下で、単一の会議体と判定するようにしても良い。
【００７４】
なお、この発明は特許請求の範囲の記載に基づいて決定されるものであり、実施例の具体的な構成、課題、および効果には限定されない。この発明は上述の実施例に限定されるものではなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】この発明の課題を説明するための模式図である。
【図２】この発明の実施例１の原理を説明するための図である。
【図３】上述実施例１の原理を説明するための他の図である。
【図４】上述実施例１の構成例を説明するブロック図である。
【図５】上述実施例１の位置情報を説明する図である。
【図６】上述実施例１の原始会合時間表を説明する図である。
【図７】上述実施例１の会議体情報を説明する図である。
【図８】上述実施例の会議体抽出ユニットの動作例を説明する図である。
【符号の説明】
【００７６】
１０     位置情報サーバホスト
１１     位置センサ
１２    ＲＦＩＤタグ
２０    位置情報ＤＢサーバホスト
２１    位置情報ＤＢ管理サーバ
２２    位置情報データベース
３０    会合検出サーバホスト
３１    位置情報取得ユニット
３２    原始会合抽出・維持ユニット
３３    会議体抽出ユニット
３４    会議体維持ユニット
３５    会議体情報格納ユニット
４０    会議体情報ＤＢサーバホスト
４１    会議体情報ＤＢ管理サーバ
４２    会議体情報データベース
５０    ネットワーク
１００    会議管理システム
【図２】
2008102592.tif 000013
【図３】
2008102592.tif 000014
【図４】
2008102592.tif 000015
【図５】
2008102592.tif 000016
【図６】
2008102592.tif 000017
【図７】
2008102592.tif 000018
【図８】
2008102592.tif 000019
【図１】
2008102592.tif 000020