(57)【要約】【課題】活動の組織性・単独性を考慮して活動を分析する。【解決手段】活動ログ格納部１４は、位置情報取得サーバ２００から対象者の位置情報を取得して格納する。分析条件設定部１１は、活動ログの分析において、対象期間や対象、粒度、視覚化の方法などについて入力部１０を用いて設定する。属性情報格納部１５は、分析対象のメンバーのＩＤ、メールアドレス、部署名、職階等の属性情報を格納する。活動分析部１２は、活動情報と属性情報を用いて、分析設定条件に沿って同時性を利用して活動を分析し、参加の態様に基づいて活動を分類する。分析結果出力部１３は分析結果を出力する。【選択図】図４
2008027017.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の活動を検出する検出手段と、
上記検出手段の検出結果に基づいて同一の活動に参加する対象者を判別する判別手段と、
上記判別手段の判別結果に基づいて活動への参加主体の参加のタイプごとに活動の量を対比する対比手段とを有することを特徴とする活動分析装置。
【請求項２】
上記検出手段は、対象者の位置情報を検出する請求項１記載の活動分析装置。
【請求項３】
上記検出手段は、電子メッセージの発信元および発信先を検出する請求項１記載の活動分析装置。
【請求項４】
上記参加主体は、個人、集団および組織を含む請求項１〜３のいずれかに記載の活動分析装置。
【請求項５】
上記参加のタイプは、活動に参加する参加主体が単数であるタイプおよび活動に参加する参加主体が複数であるタイプを含む請求項１〜３のいずれかに記載の活動分析装置。
【請求項６】
上記参加のタイプは、活動に参加する参加主体の数の範囲で規定される請求項１〜３のいずれかに記載の活動分析装置。
【請求項７】
上記参加のタイプは、活動に参加する参加者が同じ集団に属するタイプおよび活動に参加する参加者の少なくとも一部が異なる集団に属するタイプを含む請求項１〜３のいずれかに記載の活動分析装置。
【請求項８】
上記活動の量は、活動の時間、頻度、文字数のうち一つ以上により計測される請求項１〜７のいずれかに記載の活動分析装置。
【請求項９】
上記活動は、会議または打ち合わせまたは訪問である請求項２に記載の活動分析装置。
【請求項１０】
上記活動は電子情報の送受信である請求項３に記載の活動分析装置。
【請求項１１】
特定の参加主体数である活動を分析対象外の参加主体との活動として提示する請求項１〜８のいずれかに記載の活動分析装置。
【請求項１２】
参加主体の活動について、当該参加主体の外部からの参加の量と当該参加主体の内部からの参加の量によって、当該参加主体の活動の特徴を決定する請求項１〜１１のいずれかに記載の活動分析装置。
【請求項１３】
活動の方向性を用いて、各方向の分析と、双方向での分析と、どちらかの方向での分析の少なくとも一つに着目する請求項１〜１２のいずれかに記載の活動分析装置。
【請求項１４】
検出手段が、対象者の活動を検出するステップと、
判別手段が、上記検出手段の検出結果に基づいて同一の活動に参加する対象者を判別するステップと、
対比手段が、上記判別手段の判別結果に基づいて活動への参加主体の参加のタイプごとに活動の量を対比するステップとを有することを特徴とする活動分析方法。
【請求項１５】
検出手段が、対象者の活動を検出するステップと、
判別手段が、上記検出手段の検出結果に基づいて同一の活動に参加する対象者を判別するステップと、
対比手段が、上記判別手段の判別結果に基づいて活動への参加主体の参加のタイプごとに活動の量を対比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活動分析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、活動を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
組織全体の交流や、交流における個人の役割に関する分析はこれまで実施されてきたが、組織が組織的に動いているのか、それとも個人や一部のメンバーだけバラバラに動いているのかといったといったことは、これまでの分析では判断できなかった。
【０００３】
本発明者らは、活動の組織性、単独性を分析することが組織を分析する上で重要であるという知見に達し、本発明をなすに至った。
【０００４】
この発明に関連する技術としてはつぎのようなものがある。
【０００５】
特許文献１は、発信された各メッセージに、話題提供、意見発言、意見反応（否定）、意見反応（肯定）、反乱などの属性を付与し、時系列的な各属性の比率・伸び率の推移、アクセス数・サーバ負荷の推移、参加者毎のリーダー度や破壊者度ランクの算出を実施して、コミュニティの状況を判定することを開示している。
【０００６】
非特許文献１は、コミュニケーションにおける個々のメッセージの内容を分類して、社会的に認知されたコミュニケーション行為のタイプとしての『ジャンル』の存在・生成等の視点からコミュニティを分析することを開示している。
【０００７】
特許文献２は、組織内の複数の部署の各々の間で情報が授受される頻度である部署間情報伝達頻度と、一つ以上の部署から構成されるグループに設定される交流頻度から、組織構造の効率を算出する組織効率評価手法を開示している。
【０００８】
これら従来技術は、組織分析に組織性・単独性の観点を欠いていた。
【０００９】
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２００３−２１６５６３公報
【特許文献２】特開２００６−４８１４２公報
【非特許文献１】Ｇｅｎｒｅ  Ｒｅｐｅｒｔｏｉｒｅ：  Ｔｈｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇ  ｏｆ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｖｅ  Ｐｒａｃｔｉｃｅｓ  ｉｎ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓ，  Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ，  Ｎｏ．３９，  ｐｐ．５４１−５７４，  １９９４．，Ｗａｎｄａ  Ｊ．  Ｏｒｌｉｋｏｗｓｋｉ，  ＪｏＡｎｎｅ  Ｙａｔｅｓ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、活動の組織性・単独性を考慮して活動を分析する活動分析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】
【００１１】
この発明では、同時に複数人の介在が可能な活動について、その活動が発生する場に同時に介在した参加者の情報を用いて、組織を分析する手法を提案する。これによって、ある人や集団や組織が単独で他者と共に活動をしているのかそれとも複数人で他者と活動をしているのかという、組織の活動の特徴を抽出することができる。
【００１２】
この発明の原理的な構成例では、活動のログを用いた活動分析手法において、主体の活動の特徴を抽出するために、個別の活動に同時に介在する参加主体数毎に活動の量あるいは比率を算出する。
【００１３】
典型的には、個別の活動に同時に介在する参加主体数が単数か複数か毎に活動の量あるいは比率を算出する。また、個別の活動に同時に介在する参加主体数の範囲毎に活動の量あるいは比率を算出する。
【００１４】
上記参加主体は、例えば個人や集団や組織である。
【００１５】
上記活動への参加者を、ある特定の参加者と同じ集団に属するものとそうでないものに分けて、特定の参加者のそれぞれとの活動の量あるいは比率を算出してもよい。
【００１６】
上記活動の量は、典型的には活動の時間、頻度、文字数のうち一つ以上を利用する。上記活動は、典型的には、会議または打ち合わせまたは訪問である。上記活動は電子情報の送受信であってもよい。具体的には、電子メールやインスタントメッセンジャー等同報可能なものが好ましい。
【００１７】
特定の参加主体数である活動を分析対象外の参加主体との活動として提示してもよい。
【００１８】
外部からの参加の程度と内部からの参加の程度によって、ある主体の活動の特徴を算出してもよい。活動の方向性を用いて、各方向の分析と、双方向での分析と、どちらかの方向での分析の少なくとも一つに着目してもよい。
【００１９】
ここで本発明の背景および意義について説明する。
【００２０】
「法人営業「力」を鍛える」（今村英明、東洋経済新報社、２００５、ｐｐ．３１−３２）は、適切な営業活動ができない例として、『ローンウルフ性癖』という、営業間の交流をせず単独行動を好む営業の存在を問題点として指摘している。また、「営業改革のビジョン  失敗例から導く成功へのカギ」（高嶋克義、光文社新書、２００５、ｐｐ．５１−５３）は、営業改革の目標として、部門横断的な連携と営業担当者間での情報共有の重要性を指摘している。
【００２１】
このような単独行動、横の連携、情報共有が、どのように行われているかを知る手段はこれまで表層的なレベルのものしか提示されていなかった。組織においてこのような行動がどの程度発生しているかについて、本発明を用いることでより詳細に示すことが可能となる。
【００２２】
さらにこの発明について説明する。
【００２３】
この発明の一側面によれば、活動分析装置に：対象者の活動を検出する検出手段と；上記検出手段の検出結果に基づいて同一の活動に参加する対象者を判別する判別手段と；上記判別手段の判別結果に基づいて活動への参加主体の参加のタイプごとに活動の量を対比する対比手段とを設けている。
【００２４】
この構成によれば、活動をその活動への参加の態様に応じて層別することにより連携や情報共有等の表層に隠れている内面を把握することが可能になる。
【００２５】
また、この構成において、上記検出手段は、例えば、対象者の位置情報を検出するものである。典型的には、対象者が、ＲＦＩＤタグ、赤外線バッジ、移動体通信の移動局等を携帯し、各所に設けられた固定受信手段で送信信号を受信して、誰がいつどこにいるかを検出する。対象者が受信手段を携帯して各所の固定局が発信手段を具備しても良い。位置情報に基づいて活動、例えば会議や会合、ならびにその活動への参加態様を弁別できる。
【００２６】
上記検出手段は、電子メッセージの発信元および発信先を検出してもよい。例えば、電子メールの送受信ログ中の「Ｆｒｏｍ：」情報や「Ｔｏ：」情報を用いて検出を行う。電子メッセージの発信元および発信先の情報に基づいて情報伝達活動、プロジェクト、タスク等の種々の活動やその参加態様を弁別できる。
【００２７】
また上記参加主体は、個人、集団および組織として把握されても良い。
【００２８】
また、上記参加のタイプは、活動に参加する参加主体が単数であるタイプおよび活動に参加する参加主体が複数であるタイプを含んでもよい。
【００２９】
また、上記参加のタイプは、活動に参加する参加主体の数の範囲で規定されてもよい。
【００３０】
また、上記参加のタイプは、活動に参加する参加者が同じ集団に属するタイプおよび活動に参加する参加者の少なくとも一部が異なる集団に属するタイプを含んでもよい。
【００３１】
また、上記活動の量は、活動の時間、頻度、文字数のうち一つ以上により計測されてもよい。
【００３２】
また、上記活動は、会議または打ち合わせまたは訪問であってもよい。
【００３３】
また、上記活動は電子情報の送受信であってもよい。
【００３４】
また、特定の参加主体数である活動を分析対象外の参加主体との活動として提示してもよい。
【００３５】
また、参加主体の活動について、当該参加主体の外部からの参加の量と当該参加主体の内部からの参加の量によって、当該参加主体の活動の特徴を決定するようにしてもよい。
【００３６】
また、活動の方向性を用いて、各方向の分析と、双方向での分析と、どちらかの方向での分析の少なくとも一つに着目するようにしてもよい。
【００３７】
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、実施例を用いて詳細に説明される。
【発明の効果】
【００３８】
この発明によれば、ある活動が発生したその場に介在した参加者の数及び属性に着目した分析をすることで、より深い組織の交流状況及びその特徴の分析が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
以下、この発明の実施例の活動分析システムについて説明する。
【００４０】
まず、この実施例における基本的な考え方について説明しておく。
【００４１】
この実施例では、活動の共時性を考慮する。同一の対象者群の間の活動でも、同時に起こった場合に、異なる時点で起こった場合とは別のものとして扱う。例えば、図１の左のシチュエーションは、異なる時間（Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３）に２者による活動が三回発生した場合である。他方、図１の右側のシチュエーションは、同時（Ｔ１）に３者による活動が一回発生した場合である。これら２つのシチュエーションを別のものとして扱う。
【００４２】
さらに、活動に同時に介在する人数と組織に着目して、各活動に解釈を与える。把握できない参加者を考慮して利用する場合もある。すなわち、組織が不明の場合には、その他、匿名、無記名等として組織に準ずるものとして扱ってもよい。組織が不明の場合にはその参加者を無視することも可能である。
【００４３】
図２の例では、活動に同時に介在する人数と組織に着目して、各活動に対して、部門Ａ内の会合（ミーティング）、部門Ａの複数人と他部門との会合、部門Ａの一人と他部門との会合、部門Ａの一人が分析対象外の誰かと会合という解釈を与えている。活動の解釈は種々に態様が可能である。
【００４４】
活動の解釈から活動を分類する。例えば、図３に示すように、自部門からの参加者が単数か複数か、さらに他部門からの参加者があるかないかで、４通りに分類する。
【００４５】
さらにこの実施例について説明する。
【００４６】
図４は、この発明の実施例の活動分析システム１００を全体として示している。図５は、実施例の活動分析システム１００の動作例を示している。
【００４７】
活動分析システム１００は、典型的にはネットワークに接続された１または複数のコンピュータ１０１からなるものであり、図中、ブロックで示される機能手段は、コンピュータ１０１のハードウェア資源およびソフトウェア１０２を協働させることによりそれぞれ実現される。この実施例の活動分析システム１００は、位置情報取得サーバ２００から活動ログを取得して活動の分析を行う。
【００４８】
図４において、活動分析システム１００は、入力部１０、分析条件設定部１１、活動分析部１２、分析結果出力部１３、活動ログ格納部１４、属性情報格納部１５等を含んで構成されている。位置情報取得サーバ２００は、複数のセンサ２０から位置情報を収集するものであり、センサ２０は例えばユーザが携行するタグ２１からタグ情報を取得してどのタグを保持しているユーザがどのエリアにあるかを検出するものである。タグ２１はＲＦＩＤタグ、赤外線タグ、移動体通信の移動局等であり、センサ２０はこれに対応する受信部を有している。
【００４９】
分析条件設定部１１により分析条件を設定し（図５のステップＳ１０）、活動分析部１２により組織活動を分析し（同、ステップＳ１１）、分析結果出力部１３により分析結果を出力する（同、ステップＳ１２）。
【００５０】
活動ログ格納部１４は、活動ログ取得手段である位置情報取得サーバ２００からの出力結果を格納する手段である。分析条件設定部１１は、活動ログの分析において、対象期間や対象、粒度、視覚化の方法などについて入力部１０を用いて設定する。入力部１０は、キーボード、ポインティングデバイス、グラフィカルユーザインタフェース等で構成できる。分析条件を固定にする場合には分析条件設定部１１は不要である。
【００５１】
属性情報格納部１５は、分析対象のメンバーのＩＤ、メールアドレス、部署名、職階等の属性情報を格納する。人数の情報のみを用いて分析を実施する場合は属性情報格納部１５は不要である。
【００５２】
活動分析部１２は、活動情報と属性情報を用いて、分析設定条件に沿って活動を分析し、その結果を分析結果出力部１３をなす出力装置または記録装置へ伝達する。
【００５３】
以下では、活動情報から会議を判別してこの会議のタイプ毎に集計して分析する場合の活動分析部１２の実現例について説明する。
【００５４】
位置情報取得サーバ２００からの位置情報（誰がいつどこにいるかを示す情報であり、任意のデータ構造であってよい）に基づいて、着目した部門のメンバーが滞在するエリア・時間帯を対象に、図６に示すように、一つのエリアに連続１５分以上滞在している人で、一つのエリアに同時に集まっている人を、１５分間隔のタイム・スライスで見ていく（滞在情報と個人の所属情報を利用したリレーショナルデータベースへのクエリ結果を集計して実現する）。そして、毎月度、着目した部門のメンバーの会議参加時間を活動タイプ毎に集計する。分析条件は、２００５年４月〜６月に部門Ａについて、全ての会議室というような設定が可能である。
【００５５】
つぎに、活動ログ格納部１４、属性情報格納部１５の例を説明する。活動ログ格納部１４では、活動ログをリレーショナルデータベースのテーブルの形式で格納する。具体例（テーブル名称：Ｍｅｅｔｉｎｇ）を図７に示す。分析を実施する活動分析部１２と同じコンピュータのハードディスク上など、アクセス可能な二次記憶領域に格納する。
【００５６】
活動ログの情報は、ここでは、名前（Ｎａｍｅ）、期間開始時間（Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ）、期間終了時間（Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ）、滞在エリア（Ａｒｅａ）、期間滞在時間（Ｓｔａｙ＿Ｔｉｍｅ）により構成される。この例では、１５分間隔のある期間で、誰がどこにどのくらいの時間いたかという情報を格納している。
【００５７】
属性情報格納部１５では、組織に所属するメンバーの名前とメールアドレス、部門名、職階等をリレーショナルデータベースのテーブルの形式で、分析を実施する活動ログ分析手段と同じコンピュータのハードディスク上など、アクセス可能な二次記憶領域に格納する。具体例（テーブル名称：Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を図８に示す。図には３名分のデータしか示していないが、実際に利用する場面では分析対象とする組織のメンバー全員をテーブルに列挙することが望ましい。なお、本テーブルはリレーショナルデータベースの入力機能等を利用して直接利用者が事前にデータを入力しておいてもよいし、専用の入力インタフェースを用意することも可能である。
【００５８】
また、図ではメールアドレスに加えて、名前、部門名、職階を属性情報として利用しているが、分析を実施したい視点によって、入社年度や年齢、性別、フロア、部署名、職種、専門領域など、さまざまな属性を利用することも可能である。
【００５９】
本実施例において、活動分析部１２は、リレーショナルデータベースのテーブルの形で格納された活動ログ情報及び属性情報に対するＳＱＬによるクエリーによって実現する。
【００６０】
特定の部門のメンバーによる会議の状況を取得するには、リレーショナルデータベースにおいて下記のようなＳＱＬを発行する。なお、活動ログ情報を格納するテーブル名をＭｅｅｔｉｎｇ、属性情報を格納するテーブル名をＡｔｔｒｉｂｕｔｅとして説明する。
【００６１】
下記のＳＱＬで、営業部門（ＳＡＬＥＳ）に所属するメンバーで、２００６年３月１日の１０時から１０時１５分の間に、Ｒｏｏｍ＿Ｘという会議室で会議を行ったメンバーの数が、対象とする部門かそうでないかで集計される。
【００６２】
［検索文］
ＳＥＬＥＣＴ  Ａ．ｄｉｖｉｓｉｏｎ，Ｃｏｕｎｔ（Ｍ．Ｎａｍｅ）  ＡＳ  Ａｃｃ，Ａｖｇ（Ｍ．Ｓｔａｙ＿ｔｉｍｅ）  Ａｓ  Ａｖｅｒａｇｅ
ＦＲＯＭ  Ｍｅｅｔｉｎｇ  ａｓ  Ｍ  ＩＮＮＥＲ  ＪＯＩＮ  Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  ａｓ  Ａ  ＯＮ  Ｍ．Ｎａｍｅ＝Ａ．Ｎａｍｅ
ＷＨＥＲＥ（Ｍ．Ａｒｅａ＝“Ｒｏｏｍ＿Ｘ”）
ＡＮＤ  （Ｍ．Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ＝＃２００６／０３／０１  １０：００：００＃）
ＡＮＤ  （Ｍ．Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ＝＃２００６／０３／０１  １０：１５：００＃）
ＧＲＯＵＰ  ＢＹ  Ａ．ｄｉｖｉｓｉｏｎ；
【００６３】
結果の例を図９に示す。ここで、部門（Ｄｉｖｉｓｉｏｎ）としてＳＡＬＥＳに着目している場合、ＳＡＬＥＳの部門からの参加人数が一人で、それ以外の部門からの参加人数が１６人なので、単独交流活動と判定し、単独交流活動の集計結果に、ＳＡＬＥＳのメンバーのその期間の平均滞在時間である１３分を加える。同様に、分析条件で指定した場所、期間について、処理を繰り返して集計することで分析を実施する。
【００６４】
活動タイプの分布の推移の例を図１０に示す。この例では、自部門からの参加者が単数か複数か、他部門からの参加者が存在するかで４つに分類している。分類して月毎に集計している（数値は合計時間）、分析結果出力部１３は分析結果として図１０に示す表を出力する。
【００６５】
また、分析結果を視覚化して出力しても良い。図１１は部門Ａの分析結果のレーダーチャートの出力例である。この分析では合計時間でグラフ化しているが、合計時間は組織の人数の影響を受けるため、分析目的に応じて全体時間からの比率で視覚化するようにしてもよい。
【００６６】
また、図１２に示すように、部門間での比較分析結果のレーダーチャートを出力しても良い。この例の分析結果によれば、部門間交流について、部門Ｃでは複数人で行い、部門Ｄでは個人で行う傾向にあることがわかる。活動する人数の視点を加えることで、初めて部門間の差異が視覚化できる例である。
【００６７】
図１３は、部門別の会議規模の推移を示す例である。分類の軸として、会議の規模（１人、２人、・・）という軸を用いて部門毎に集計した分析例である。実組織で、明らかに動きが異なるケースが観察された。（上記グラフにおいて、縦軸のスケールが異なることに注意されたい。）
【００６８】
以上の実施例では会議として把握される活動を分析したが、他の活動にも適用できることはもちろんである。
【００６９】
例えば、同報機能が存在するコミュニケーションツールのログでも同様の分析は可能である。電子メールの分析の場合、Ｆｒｏｍ、Ｔｏ、Ｃｃ（Ｂｃｃ）といった、送受信情報を参照することで、容易に同様の分析ができる。
【００７０】
例えば、一通のメールが、メールのタイプを、同報部門と同報人数で分類する。ここでは、自部門で同報される人が単数か複数か、さらに他部門で同報される人がいるかいないかで、４通りに分類する。集計においては、メールの数あるいはサイズなどの利用が考えられる。
【００７１】
ＦｒｏｍとＴｏとＣｃのアドレスを全て同様に扱い、全員に同報されたと解釈して分析することも可能であるし、Ｆｒｏｍ、Ｔｏ、Ｃｃで重み付けを変えて集計したり、ＴｏとＣｃで別々に集計したりすることも可能である。
【００７２】
Ｆｒｏｍ、Ｔｏ、Ｃｃあるいは送信（Ｆｒｏｍ）、受信（Ｔｏ，Ｃｃ）を分類軸の一つとして利用することも容易に考えられる。
【００７３】
実際にログの取得・分類の際にはメールサーバログを用いたり、個人が管理している電子メールのログを用いたりして分析することが考えられる。メールサーバログを用いる場合は、分析対象期間の時系列で、送信完了を示すログを抽出し、メッセージＩＤ等から同報の情報を収集した上で、分析条件に応じて分類・集計していく方法が容易に考えられる。電子メール自体のログについては、電子メールを一通ずつ参照して、その中のヘッダー情報に含まれる、Ｆｒｏｍ、Ｔｏ、Ｃｃなどのフィールドから同報される電子メールアドレスをそれぞれ取得して分類・集計していく方法が容易に考えられる。
【００７４】
その他、複数人が同時に介在する活動について、その参加者の情報が取得できれば、本発明で開示している分析手法の適用は容易である。参加者数だけでも単純な分析は可能であり、組織情報など参加者の属性の情報が利用できればより深い分析が可能である。
【００７５】
なお、メーリングリスト等では、以下の点に留意する必要がある。
【００７６】
電子メールを分析対象とする場合、メーリングリスト等、登録済みの多数のメンバーに同報する場合が考えられる。このような場合の分析方法として、（ａ）登録者のリストを全てを展開して同様に分析を実施する（登録者リストが入手できる場合）、（ｂ）分析対象外として無視する、（ｃ）コミュニケーションのタイプとしてメーリングリストかどうかという一つの軸を用意して利用しる、などの方法が考えられる。
【００７７】
また、この発明は上述に限定されず、種々変更が可能である。例えば、参加者数による分類について、単数・複数だけでなく、２人、３人・・・と、人数毎に集計したり、２〜５人、６人〜１０人、１１人〜２０人、２１人以上など、範囲を決めて分類することも容易である。
【００７８】
また、自部門・他部門ではなく、参加部門数で分けたり、部門を特定して部門毎に分けたりすることも容易である。
【００７９】
ここでは人数と参加部門で分類しているが、部門数と参加会社数など、粒度を変えた分類や、組織の視点でなくマネージャかメンバーといった職階の視点等別の視点での分類も容易に考えられる。また、二軸での分類だけでなく、一軸や、三軸以上での分類も可能である。
【００８０】
活動ログは一つだけで用いるのではなく、複数のログによる情報を合計したり、組み合わせたりして分析することも考えられる。
【００８１】
活動の方向性を考慮して、訪問−被訪問、発信−受信という関係を分けて分析することも考えられる。
【００８２】
実施例においては、分析結果をグラフ表示することで視覚的に組織の活動の特性を示しているが、組織の活動の分析結果がある一定条件を満たせば分析者にメールなどで通知するといった方法も可能である。例えば任意の組織について、過去一ヶ月間において単独交流行動の比率が１０％を下回ったら通知するという設定や、任意の組織における部門内交流の時間が月の合計で５０時間を越えたら通知するという設定をすることによって、組織における交流が特徴的な状態に移行した時に早期に発見することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】この発明の実施例が基礎に置く原理を説明する図である。
【図２】上述実施例が基礎に置く他の原理を説明する図である。
【図３】上述実施例の分析に用いる分類の例を説明する図である。
【図４】上述実施例の構成を説明するブロック図である。
【図５】上述実施例の動作例を説明するフローチャートである。
【図６】上述実施例の分析例を説明する図である。
【図７】上述実施例の活動ログ格納部の活動ログの例を説明する図である。
【図８】上述実施例の属性情報格納部の属性情報の例を説明する図である。
【図９】上述実施例において所定の会議を分類する分析例を説明する図である。
【図１０】上述実施例において活動タイプの分布の推移の分析出力例を説明する図である。
【図１１】上述実施例のレーダーチャートを用いた分析出力例を説明する図である。
【図１２】上述実施例のレーダーチャートを用いた他の分析出力例を説明する図である。
【図１３】上述実施例の会議規模の分析出力例を説明する図である。
【符号の説明】
【００８４】
１０       入力部
１１       分析条件設定部
１２       活動分析部
１３       分析結果出力部
１４       活動ログ格納部
１５       属性情報格納部
２０       センサ
２１       タグ
１００    活動分析システム
１０１    コンピュータ
１０２    ソフトウェア
２００    位置情報取得サーバ
【図１】
2008027017.tif 000003
【図３】
2008027017.tif 000004
【図４】
2008027017.tif 000005
【図５】
2008027017.tif 000006
【図７】
2008027017.tif 000007
【図８】
2008027017.tif 000008
【図９】
2008027017.tif 000009
【図１０】
2008027017.tif 000010
【図２】
2008027017.tif 000011
【図６】
2008027017.tif 000012
【図１１】
2008027017.tif 000013
【図１２】
2008027017.tif 000014
【図１３】
2008027017.tif 000015