(57)【要約】【課題】  物理的な情報に基づいて、会合という人間の社会的な活動を推定する。【解決手段】  会合推定装置１では、参照情報記憶手段６が複数の対象者による会合を推定するための社会的な活動を記述した参照情報を記憶しており、情報取得手段２が所定の場所における対象者の識別情報を検出して当該対象者の識別情報と当該対象者を検出した場所及び時間の情報とを対応付けて取得情報記録手段３に記録する。そして、同時検出判定手段４が、取得情報記録手段３に記録された複数の対象者に係る情報から、同じ場所で同じ期間に検出された対象者識別情報を判定し、会合推定手段７が、当該判定された複数の対象者の識別情報を、参照情報６に基づいて、複数の会合に分ける。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象者による集団に係る情報、複数の対象者に共通する案件に係る情報、複数の対象者による実績のある会合に係る情報、複数の対象者による計画された会合に係る情報等の社会的な活動を示す参照情報を記憶する第１の記憶手段と、
同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、前記参照情報に基づいて、複数の会合に分けることにより会合を推定する推定手段と、
を有することを特徴とする会合推定装置。
【請求項２】
対象者の識別情報と当該対象者が存在した場所及び時間の情報とを対応付けて記憶する第２の記憶手段と、
前記第２の記憶手段に記憶された複数の対象者に係る情報から、同じ場所で同じ期間に検出された対象者識別情報を判定する判定手段と、を有し、
前記推定手段は、判定手段で判定された複数の対象者の識別情報を複数の会合に分けることを特徴とする請求項１に記載の会合推定装置。
【請求項３】
対象者の識別情報を検出する検出手段と、
前記検出手段で検出した対象者の識別情報と当該対象者を検出した場所及び時間の情報とを対応付けて前記第２の記憶手段に記憶させる取得手段を有していることを特徴とする請求項２に記載の会合推定装置。
【請求項４】
前記第１の記憶手段は、複数の対象者により構成される集団に係る情報を参照情報として記憶しており、
前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、同じ集団を構成する他の対象者が含まれる度合いが高くなるに応じて、複数の会合に分けることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の会合推定装置。
【請求項５】
前記集団に係る情報は、当該集団が存在する期間を含んでいることを特徴とする請求項４に記載の会合推定装置。
【請求項６】
前記第１の記憶手段は、案件に係わる複数の対象者の識別情報と、当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを参照情報として記憶しており、
前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、同じ案件に係わる他の対象者が含まれる度合いと前記会合する確率との積が高くなるに応じて、複数の会合に分けることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の会合推定装置。
【請求項７】
前記会合する確率は、時間を変数とした関数であることを特徴とする請求項６に記載の会合推定装置。
【請求項８】
前記第１の記憶手段は、実績のある会合に参加する複数の対象者の識別情報と、当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを参照情報として記憶しており、
前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、実績のある同じ会合に参加する他の対象者が含まれる度合いと前記会合する確率との積が高くなるに応じて、複数の会合に分けることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の会合推定装置。
【請求項９】
前記第１の記憶手段は、計画された会合に参加する複数の対象者の識別情報と、当該会合の場所の情報とを参照情報として記憶しており、
前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、場所の一致を条件に、同じ会合に参加する他の対象者が含まれる度合いが高くなるに応じて、複数の会合に分けることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の会合推定装置。
【請求項１０】
会合に利用される場所の設備に係る情報を記憶した第３の記憶手段を有し、
前記推定手段は、前記複数の対象者の識別情報が同じ期間に検出された場所について、前記設備に係る情報に基づいて、成立する会合の数を推定することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の会合推定装置。
【請求項１１】
前記第１の記憶手段は社会的な活動を記述した参照情報を複数種類記憶しており、
前記推定手段は、複数の対象者の識別情報が同じ期間に検出された場所について、前記設備に係る情報に基づいて、成立する会合の数を推定し、当該複数の対象者の識別情報を、推定した会合の数を条件的に満たすようにいずれかの種類の前記参照情報に基づいて、複数の会合に分けることを特徴とする請求項１０に記載の会合推定装置。
【請求項１２】
前記第１の記憶手段は社会的な活動を記述した参照情報を複数種類記憶しており、
前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報をいずれかの種類の前記参照情報に基づいて複数の会合に分ける処理を、当該全ての対象者がいずれかの会合に含まれるまで前記参照情報の種類を切り替えて行うことを特徴とする請求項１に記載の会合推定装置。
【請求項１３】
複数の対象者による集団に係る情報、複数の対象者に共通する案件に係る情報、複数の対象者による実績のある会合に係る情報、複数の対象者による計画された会合に係る情報等の社会的な活動を示す参照情報に基づいて、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、複数の会合に分けることにより会合を推定する推定手段を、コンピュータに実現することを特徴とする会合推定プログラム。
【請求項１４】
前記推定手段は、複数の対象者の識別情報が同じ期間に検出された場所について、会合に利用される場所の設備に係る情報に基づいて、成立する会合の数を推定し、当該複数の対象者の識別情報を、推定した会合の数を条件的に満たすように複数種類の参照情報のうちから選択したいずれかの参照情報に基づいて、複数の会合に分けることを特徴とする請求項１３に記載の会合推定プログラム。
【請求項１５】
前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報をいずれかの種類の前記参照情報に基づいて複数の会合に分ける処理を、当該全ての対象者がいずれかの会合に含まれるまで前記参照情報の種類を切り替えて行うことを特徴とする請求項１３に記載の会合推定プログラム。
【請求項１６】
複数の対象者による集団に係る情報を管理する集団管理装置と、
同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、前記管理された集団に係る情報に基づいて、同じ集団を構成する他の対象者が含まれる度合いが高くなるに応じて複数の会合に分けることにより会合を推定する会合推定装置と、
を有することを特徴とする会合推定システム。
【請求項１７】
案件に係わる複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを管理する案件管理装置と、
同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、前記管理された案件に係わる複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とに基づいて、同じ案件に係わる他の対象者が含まれる度合いと前記会合する確率との積が高くなるに応じて複数の会合に分けることにより会合を推定する会合推定装置と、
を有することを特徴とする会合推定システム。
【請求項１８】
実績のある会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを管理する実績管理装置と、
同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、前記管理された実績のある会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とに基づいて、実績のある同じ会合に参加する他の対象者が含まれる度合いと前記会合する確率との積が高くなるに応じて複数の会合に分けることにより会合を推定する会合推定装置と、
を有することを特徴とする会合推定システム。
【請求項１９】
計画された会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該会合の場所の情報とを管理する計画管理装置と、
同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、前記管理された計画された会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該会合の場所の情報とに基づいて、場所の一致を条件に、同じ会合に参加する他の対象者が含まれる度合いが高くなるに応じて、複数の会合に分けることにより会合を推定する会合推定装置と、
を有することを特徴とする会合推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の対象者による会合の成立を推定する会合推定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の活動を情報処理技術によって把握するための発明が種々提案されている。
例えば、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ために、作業者が携帯するＩＣカードを用いて作業者の存在するエリアを特定し、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発明が提案されている（特許文献１参照。）。
【０００３】
また、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ため、来場者が携帯する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、検出した集計結果をＩＣカードに記録する発明が提案されている（特許文献２参照。）。
また、ユーザの行動記録が自動的に作成されるようにするため、ユーザが携帯する携帯端末にＧＰＳ（位置測位機能）を内蔵し、携帯端末が一定時間間隔で自己の位置を測位し、それをもとに、どこに居たかを逐次記録することで、当該端末を携帯しているユーザの行動記録を自動的に作成する発明が提案されている（特許文献３参照。）。
【特許文献１】特開平１１―３４５２５０号公報。
【特許文献２】特開２００１―１０１４６６号公報。
【特許文献３】特開２００３―７６８１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、人間は種々な活動を行うが、複数人が同じ場所と同じ時間を共有してなされる会合については、場所や時間といった物理的に計測できる情報だけでは判定することができない。すなわち、複数人がたまたま同じ場所に同じ期間で居合わせた（すなわち、単に居合わせた）のか、複数人がコミュニケーションをとる等の何らかの目的を持って集った（すなわち、会合した）のか、を判定することができない。
【０００５】
換言すれば、同じ場所や同じ時間といった物理的な情報だけから、会合という人間の社会的な活動がなされたか否かを推定することは極めて困難である。
特に、ラウンジ等のように比較的広い場所において、幾つかの会合が形成されているような場合には、ラウンジに居る多数の人がいずれの会合に参加しているかを推定することは物理的な情報だけでは極めて困難である。
【０００６】
従来の技術は、個人の行動をログとして記録することができるので、複数の対象者からログを収集して同じ期間に同じ場所に存在した複数の対象者を見出すことにより、これら対象者間に会合が持たれたと推定することができる。
しかしながら、位置情報を検出するための基礎技術（例えば、検出者が携帯するＲＦＩＤを無線通信で検出する、ラウンジ等の場所に出入する対象者から出入口で個人ＩＤを取得する等）には空間的な分解能の限界があり、同じ場所に複数の会合が併存したとしても、空間的な分解能の限界のために、それら複数の会合や会合に加わっていない孤立者を区別して検出することができない。
【０００７】
更には、もし仮に空間的な分解能の限界がなく、任意の精度で対象者の位置を取得したとしても、社会的な距離と物理的な距離が必ずしも単純に対応しないため、対象者間がどの程度の物理的な距離に居るときに会合と見なせばよいかを一概に判断することができない。
このように、空間的近接性のみに依拠した推定方法では、社会的な活動たる会合の検出精度には限界がある。
【０００８】
本発明は、上記従来の事情に鑑みなされたものであり、物理的な情報に基づいて、会合という人間の社会的な活動を推定することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に係る会合推定装置は、複数の対象者による集団に係る情報、複数の対象者に共通する案件に係る情報、複数の対象者による実績のある会合に係る情報、複数の対象者による計画された会合に係る情報等の少なくとも１種類の社会的な活動を示す参照情報を記憶する第１の記憶手段と、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、前記参照情報に基づいて、複数の会合に分けることにより会合を推定する推定手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
請求項２に係る会合推定装置は、請求項１において、対象者の識別情報と当該対象者が存在した場所及び時間の情報とを対応付けて記憶する第２の記憶手段と、前記第２の記憶手段に記憶された複数の対象者に係る情報から、同じ場所で同じ期間に検出された対象者識別情報を判定する判定手段と、を有し、前記推定手段は、判定手段で判定された複数の対象者の識別情報を複数の会合に分けることを特徴とする。
【００１１】
請求項３に係る会合推定装置は、請求項２において、対象者の識別情報を検出する検出手段と、前記検出手段で検出した対象者の識別情報と当該対象者を検出した場所及び時間の情報とを対応付けて前記第２の記憶手段に記憶させる取得手段を有していることを特徴とする。
【００１２】
請求項４に係る会合推定装置は、請求項１乃至３のいずれかにおいて、前記第１の記憶手段は、複数の対象者により構成される集団に係る情報を参照情報として記憶しており、前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、同じ集団を構成する他の対象者が含まれる度合いが高くなるに応じて、複数の会合に分けることを特徴とする。
【００１３】
請求項５に係る会合推定装置は、請求項４において、前記集団に係る情報は、当該集団が存在する期間を含んでいることを特徴とする。
【００１４】
請求項６に係る会合推定装置は、請求項１乃至３のいずれかにおいて、前記第１の記憶手段は、案件に係わる複数の対象者の識別情報と、当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを参照情報として記憶しており、前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、同じ案件に係わる他の対象者が含まれる度合いと前記会合する確率との積が高くなるに応じて、複数の会合に分けることを特徴とする。
【００１５】
請求項７に係る会合推定装置は、請求項６において、前記会合する確率は、時間を変数とした関数であることを特徴とする。
【００１６】
請求項８に係る会合推定装置は、請求項１乃至３のいずれかにおいて、前記第１の記憶手段は、実績のある会合に参加する複数の対象者の識別情報と、当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを参照情報として記憶しており、前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、実績のある同じ会合に参加する他の対象者が含まれる度合いと前記会合する確率との積が高くなるに応じて、複数の会合に分けることを特徴とする。
【００１７】
請求項９に係る会合推定装置は、請求項１乃至３のいずれかにおいて、前記第１の記憶手段は、計画された会合に参加する複数の対象者の識別情報と、当該会合の場所の情報とを参照情報として記憶しており、前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、場所の一致を条件に、同じ会合に参加する他の対象者が含まれる度合いが高くなるに応じて、複数の会合に分けることを特徴とする。
【００１８】
請求項１０に係る会合推定装置は、請求項１乃至９のいずれかにおいて、会合に利用される場所の設備に係る情報を記憶した第３の記憶手段を有し、前記推定手段は、前記複数の対象者の識別情報が同じ期間に検出された場所について、前記設備に係る情報に基づいて、成立する会合の数を推定することを特徴とする。
【００１９】
請求項１１に係る会合推定装置は、請求項１０において、前記第１の記憶手段は社会的な活動を記述した参照情報を複数種類記憶しており、前記推定手段は、複数の対象者の識別情報が同じ期間に検出された場所について、前記設備に係る情報に基づいて、成立する会合の数を推定し、当該複数の対象者の識別情報を、推定した会合の数を条件的に満たすようにいずれかの種類の前記参照情報に基づいて、複数の会合に分けることを特徴とする。
【００２０】
請求項１２に係る会合推定装置は、請求項１において、前記第１の記憶手段は社会的な活動を記述した参照情報を複数種類記憶しており、前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報をいずれかの種類の前記参照情報に基づいて複数の会合に分ける処理を、当該全ての対象者がいずれかの会合に含まれるまで前記参照情報の種類を切り替えて行うことを特徴とする。
【００２１】
請求項１３に係る会合推定プログラムは、複数の対象者による集団に係る情報、複数の対象者に共通する案件に係る情報、複数の対象者による実績のある会合に係る情報、複数の対象者による計画された会合に係る情報等の社会的な活動を示す参照情報に基づいて、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、複数の会合に分けることにより会合を推定する推定手段を、コンピュータに実現することを特徴とする。
【００２２】
請求項１４に係る会合推定プログラムは、請求項１３において、前記推定手段は、複数の対象者の識別情報が同じ期間に検出された場所について、会合に利用される場所の設備に係る情報に基づいて、成立する会合の数を推定し、当該複数の対象者の識別情報を、推定した会合の数を条件的に満たすように複数種類の参照情報のうちから選択したいずれかの参照情報に基づいて、複数の会合に分けることを特徴とする。
【００２３】
請求項１５に係る会合推定プログラムは、請求項１３において、前記推定手段は、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報をいずれかの種類の前記参照情報に基づいて複数の会合に分ける処理を、当該全ての対象者がいずれかの会合に含まれるまで前記参照情報の種類を切り替えて行うことを特徴とする。
【００２４】
請求項１６に係る会合推定システムは、複数の対象者による集団に係る情報を管理する集団管理装置と、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、前記管理された集団に係る情報に基づいて、同じ集団を構成する他の対象者が含まれる度合いが高くなるに応じて複数の会合に分けることにより会合を推定する会合推定装置と、を有することを特徴とする。
【００２５】
請求項１７に係る会合推定システムは、案件に係わる複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを管理する案件管理装置と、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、前記管理された案件に係わる複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とに基づいて、同じ案件に係わる他の対象者が含まれる度合いと前記会合する確率との積が高くなるに応じて複数の会合に分けることにより会合を推定する会合推定装置と、を有することを特徴とする。
【００２６】
請求項１８に係る会合推定システムは、実績のある会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを管理する実績管理装置と、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、前記管理された実績のある会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とに基づいて、実績のある同じ会合に参加する他の対象者が含まれる度合いと前記会合する確率との積が高くなるに応じて複数の会合に分けることにより会合を推定する会合推定装置と、を有することを特徴とする。
【００２７】
請求項１９に係る会合推定システムは、計画された会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該会合の場所の情報とを管理する計画管理装置と、同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を、前記管理された計画された会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該会合の場所の情報とに基づいて、場所の一致を条件に、同じ会合に参加する他の対象者が含まれる度合いが高くなるに応じて、複数の会合に分けることにより会合を推定する会合推定装置と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】
請求項１に係る会合推定装置によると、物理的な情報である同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報に基づいて、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００２９】
請求項２に係る会合推定装置によると、対象者の識別情報と当該対象者が存在した場所及び時間の情報とを対応付けて履歴（ログ）として記録し、当該記録された複数の対象者に係る情報から同じ場所で同じ期間に検出された対象者識別情報を判定することで、請求項１に係る処理を実行して、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００３０】
請求項３に係る会合推定装置によると、対象者の識別情報と当該対象者を検出した場所及び時間の情報とを対応付けて前記履歴として記録することで、請求項１に係る処理を実行して、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００３１】
請求項４に係る会合推定装置によると、参照情報として複数の対象者により構成される集団に係る情報を利用することで、請求項１乃至３のいずれかに係る処理を実行して、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００３２】
請求項５に係る会合推定装置によると、集団が存在する期間を定義することにより社会的な活動をより現実に即して参照情報に記述することができ、請求項４係る処理を実行して、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００３３】
請求項６に係る会合推定装置によると、参照情報として案件に係わる複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを利用することで、請求項１乃至３のいずれかに係る処理を実行して、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００３４】
請求項７に係る会合推定装置によると、会合する確率は時間を変数とした関数とすることで、社会的な活動をより現実に即して参照情報に記述することができ、請求項６係る処理を実行して、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００３５】
請求項８に係る会合推定装置によると、参照情報として実績のある会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを利用することで、請求項１乃至３のいずれかに係る処理を実行して、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００３６】
請求項９に係る会合推定装置によると、参照情報として計画（予定）された会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該会合の場所の情報とを利用することで、請求項１乃至３のいずれかに係る処理を実行して、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００３７】
請求項１０に係る会合推定装置によると、複数の対象者の識別情報が同期間に検出された場所について、記設備に係る情報に基づいて成立する会合の数を推定することで、請求項１乃至９のいずれかに係る処理で推定した会合の信頼性を検証することが可能となる。
【００３８】
請求項１１に係る会合推定装置によると、複数種類の参照情報から設備に係る情報に基づく推定結果によって利用する参照情報を選択することで、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００３９】
請求項１２に係る会合推定装置によると、複数種類の参照情報を切り替えて利用することで、全ての対象者が属する会合を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００４０】
請求項１３に係る会合推定プログラムによると、コンピュータにより、物理的な情報である同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報に基づいて、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００４１】
請求項１４に係る会合推定プログラムによると、コンピュータにより、複数種類の参照情報から設備に係る情報に基づく推定結果によって利用する参照情報を選択することで、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００４２】
請求項１５に係る会合推定プログラムによると、コンピュータにより、複数種類の参照情報を切り替えて利用して、全ての対象者が属する会合を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００４３】
請求項１６に係る会合推定システムによると、参照情報として複数の対象者により構成される集団に係る情報を利用することで、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００４４】
請求項１７に係る会合推定システムによると、参照情報として案件に係わる複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを利用することで、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００４５】
請求項１８に係る会合推定システムによると、参照情報として実績のある会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該各対象者が他の対象者と会合する確率とを利用することで、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【００４６】
請求項１９に係る会合推定システムによると、参照情報として計画された会合に参加する複数の対象者の識別情報と当該会合の場所の情報とを利用することで、会合という人間の社会的な活動を従来より高い信頼性をもって推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
本発明を実施例に基づいて具体的に説明する。
図１には、本発明の一実施例に係る会合推定装置の構成を示してある。
本例の会合推定装置１は、対象者の識別情報と当該対象者を検出した場所及び時間の情報とを対応付けて取得情報記録手段３（例えば、データベースＤＢ）に記録する情報取得手段２、取得情報ＤＢ３に記録された複数の対象者に係る情報から同じ場所で同じ期間に検出された対象者識別情報を判定する同時検出判定手段４、参照情報記憶手段６（例えば、データベースＤＢ）に記憶された複数の対象者による会合を推定するための社会的な活動を記述した参照情報を参照して、同時検出判定手段４で判定された同じ場所で同じ期間に検出された複数の対象者の識別情報を複数の会合に分ける会合推定手段７、会合推定手段７による処理結果を画面への表示出力や記憶手段への書込出力等の方法で出力する会合データ出力手段８、を有している。
【００４８】
なお、以下の実施例では、対象者を移動体とも称しており、対象者の識別情報は移動体ＩＤと記している。
また、本例の会合推定装置１に備えられる各機能手段（特に、会合推定手段７）は、プロセッサやメモリ等を備えた公知のコンピュータにより本発明に係る会合推定プログラムを実行することで構成されているが、これら各機能手段を専用のハードウエアモジュールとして構成してもよい。また、本発明に係る会合推定プログラムはＣＤＲＯＭ等の記憶媒体に記憶して提供する方法で、販売することができる。
【００４９】
また、本例では、会合推定装置１は取得情報記録手段３や参照情報記憶手段６を備えているが、本発明では、取得情報記録手段３や参照情報記憶手段６を会合推定装置１の外部に設けて、会合推定装置１がネットワーク等を通してこれら記憶手段３、６に記憶された情報を処理や参照するようにしてもよい。
また、情報取得手段２、同時検出判定手段４、会合データ出力手段８についても同様であり、本発明では、会合推定装置１には少なくとも会合推定手段７を備え、情報取得手手段２、同時検出判定手段４、会合データ出力手段８は会合推定装置１の外部に設けるようにしてもよい。
【００５０】
情報取得手段２は、例えばラウンジ等のように複数の対象者が会合をもつために利用する場所に設置されたセンサを有しており、センサにより当該場所に存する各対象者の識別情報を取得して、各対象者の識別情報と当該対象者を検出した場所及び時間の情報とを対応付けて取得情報記録手段３に記録する。すなわち、情報取得手段２は、各対象者の識別情報を取得することに応じて、当該検出に係る時間を取得するためのタイマ、及び、当該検出にかかる場所を取得するための各センサを識別してその設置場所を設定したテーブルを有している。
【００５１】
したがって、取得情報記録手段３には、例えば図２に示すように、各対象者の識別情報（移動体ＩＤ）と当該対象者を検出した場所の情報（検出エリア）及び検出した時間の情報（検出開始時間、検出終了時間）とが対応付けたログ（ログＩＤ）が記録される。
なお、本例の情報取得手段２は、通信圏に存する対象者が携帯する記憶媒体（例えば、ＲＦＩＤ）から無線通信により当該記憶媒体に記録されている対象者識別情報を読み取る非接触方式のセンサで実施されるが、本発明は、対象者が携帯する記憶媒体から記録されている対象者識別情報を直接読み取る接触方式のセンサで実施することもできる。
【００５２】
同時検出判定手段４は、取得情報記録手段３に記録された複数の対象者に係る情報（ログ）から、同じ場所（検出エリア）で、同じ期間（各ログの検出開始時間から検出終了時間までの期間が少なくとも一部で重複している）に検出された対象者識別情報（移動体ＩＤ）を判定し、例えば図３に示すように、その判定結果として、同じ場所で同じ期間に検出された対象者識別情報を各ログ（同時ログＩＤ）として保持し、会合推定手段７に提供する。
この同時ログの判定は、例えば図４に示すように、同時検出判定手段４は所定の時間間隔（例えば５分）を設定したウインドウを用いて、同じ場所に係る取得情報記録手段３に記録された各ログを検索することで行うことができる。
【００５３】
参照情報記憶手段６には、複数の対象者による会合を推定するための社会的な活動を記述した参照情報が少なくとも一種類記憶されており、以下に示す実施例では、グループや組織といったように複数の対象者により構成される集団に係る情報（実施例１）、業務といったように複数の対象者に共通する目的である案件に係る情報（実施例２）、実績のある会合に参加する複数の対象者に係る情報（実施例３）、スケジュールとして計画された会合に参加する複数の対象者に係る情報（実施例４）、会合に利用される場所の設備に係る情報（実施例５、６）の内の一種類又は複数種類が記憶されている。
【００５４】
会合推定手段７は、以下の各実施例で詳細に説明するように、参照情報に応じた処理を行って対象者が属す会合を推定する。
なお、また、参照情報として複数の種類を用いる場合には、会合推定手段７は、これら参照情報のいずれかを選択する処理や、これら参照情報を一種類ずつ順次切り替えて処理を行う機能も有している。
【００５５】
上記本発明の一実施例に係る会合推定装置１による処理を、参照情報の種類に応じて、それぞれ具体的に説明する。
図５〜７は本発明の実施例１に係る図であり、当該実施例１では、参照情報として参照情報記憶手段６に記憶されている集団（組織）に係る情報を用いる。
【００５６】
会合推定装置１の一部を表す図７に示すように、参照情報記憶手段６には複数の対象者（成員）が構成する組織に係る情報が記憶されており、組織に係る情報には、各組織の名前（組織名）、各組織を構成する対象者の識別情報（Ａ、Ｂ、・・）が対応付けて定義されている。
なお、本例の組織に係る情報には、各組織が存在する期間（開始、終了）も定義されているが、本発明では当該期間は必要に応じて設定すればよい。
【００５７】
ここで、以下に示す実施例では会合推定手段７による推定処理に評価関数Ｒを用いており、まず、評価関数Ｒについて説明する。
評価関数Ｒとは、同じ期間に同じ場所で検出された複数の対象者（同時検出データ：図４に示す同時ログ）のうち、ある一人からみた、その同じグループ（組織、案件等）に属する成員（メンバ）の割合に応じて、会合に参加しているグループを判別するためのものであり、同じ集団を構成する他の対象者が含まれる度合いを示している。この評価関数Ｒは、検出された或る対象者が同時に複数のグループに属し、また、その両方のメンバが同時検出データに含まれる場合に有効である。
【００５８】
この評価関数Ｒは、同じグループのメンバ全員が同時検出データに含まれている場合は「１」（１００％）、自分以外に同じグループのメンバが同時検出データに含まれていない場合は「０」（０％）と評価する関数である。
Ｎを或る検出された対象者（検出者ａ）の所属する１つのグループ（ｇ１）の総人数、ｎを同時に検出された他の検出者における或る検出者ａの所属する１つのグループ（ｇ１）の人数としたとき、検出者ａがそのグループに参加者として分けられる評価値Ｒは、例えば下記の式（数１）のように示すことができる。この評価関数Ｒでは、同じ場所で同じ時間に同時された検出者の中で、グループ（ｇ１）のメンバが自分以外誰もいなければ「０」、メンバ全員が検出されていれば「１」と評価される。
【００５９】
【数１】
2008191886.tif 000003
【００６０】
なお、下記の式（数１）に示す以外に、例えば、上記評価関数Ｒの平方根をとった下記の式（数２：Ｒ2）も評価関数として利用することができる。
図７には、これら評価関数ＲとＲ2の特性を示してある。
【００６１】
【数２】
2008191886.tif 000004
【００６２】
図５には、実施例１において会合推定手段７が行う処理の概要を示してある。
同じ期間（２００６年５月１日１０時００分００秒から２００６年５月１日１５時００分００秒）に同じ場所で検出された対象者がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ（同時検出データ（ｓ））であった場合、これら６人の対象者がどのように分かれて会合をもったかを推定する。
【００６３】
まず、同時検出データから任意の一人（Ａ）を選択し、当該Ａの検出日時での所属組織を検索する（ｇ１＝ＧｒｏｕｐＢ、ｇ２=ＧｒｏｕｐＣ）。
次に、グループｇ１に所属する自分以外のメンバ（Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ）が、その同時検出データにどの程度含まれるかを評価関数Ｒ（数１）を用いて評価する。この結果は、Ｒ（ｇ１）=０．１でる。また、グループｇ２に所属する自分以外のメンバが、その同時検出データにどの程度含まれるかを評価関数Ｒを用いて評価する。その結果は、Ｒ（ｇ２）=０．３である。
上記評価結果は、Ｒ（ｇ１）＜Ｒ（ｇ２）であるので、Ａはｇ２のグループ（会合）に属していたとする。
【００６４】
同様に、同時検出データから他の一人（Ｂ）を選択し、当該Ｂの検出日時での所属組織を検索する（ｇ１=ＧｒｏｕｐＢ、ｇ２=ＧｒｏｕｐＤ）。
次に、評価関数Ｒを用いて計算すると、Ｒ（ｇ１）=０．１、Ｒ（ｇ２）=０．３であるので、Ｂはｇ２のグループに属していたとする。
また同様に、同時検出データから更に他の一人（Ｃ）を選択し、当該Ｃの検出日時での所属組織を検索する（ｇ１=ＧｒｏｕｐＣ）。この場合、候補となる組織は１つだけであるので、Ｃはｇ１のグループに属していたとする。
【００６５】
以下同様な処理を、残りのメンバ（Ｄ、Ｅ、Ｆ）についても繰り返し行い、同時検出データのメンバＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆは、メンバＡ、Ｂ、Ｃを成員とした会合と、メンバＤ、Ｅ、Ｆを成員とした会合との２つに別れていたとの推定結果を得て、会合データ出力手段８から出力する。
【００６６】
図８〜１１は本発明の実施例２に係る図であり、当該実施例２では、参照情報として参照情報記憶手段６に記憶されている案件（業務）に係る情報を用いる。
【００６７】
会合推定装置１の一部を表す図９に示すように、参照情報記憶手段６には案件に係る情報が記憶されており、案件に係わる情報には、各案件の名前（案件名）、各案件に係わる対象者の識別情報（成員：Ａ、Ｂ、・・）が対応付けて定義されている。
なお、本例の案件に係る情報には、各案件が存在する期間（開始日時、終了日時）や、各案件において各成員が他のメンバと会合を持つ確率（会合確率：例えば、成員Ａのｆａ（ｔ）、成員Ｙのｈｙ（ｔ））も定義されているが、本発明ではこれらは必要に応じて設定すればよい。
【００６８】
ここで、以下に示す実施例では会合推定手段７による推定処理に会合確率を用いており、まず、会合確率について説明する。
本実施例では、各案件の各メンバ毎に会合確率を設定しており、会合確率は全員同じでもよい。会合確率は、図１１に示すように、時間ｔを変数とし、時間（例えば、案件処理の進行に応じたフェーズ）によって変化するものとしている。
【００６９】
対象者が複数の案件に関係している場合は、会合推定手段７が各案件毎に会合確率を算出する。更に、同時検出された対象者と同一案件のメンバとの重複度合いから、会合推定手段７が例えば図１０に示すように最終的な会合確率を算出する。
【００７０】
具体的には、同時検出データ（図３）から１つエントリーを取得し（ステップＳ１）、その検出された移動体群（移動体ＩＤ群）から１つ（ｍ１）を選択し（ステップＳ２）、案件に係る参照情報（図９）からｍ１が関与している案件（ａ１＝ＡｎｋｅｎＡ）を選択する（ステップＳ３）。
そして、ａ１における時刻ｔのｍ１の会合確率ｆａ１（ｍ１）を算出し（ステップＳ４）、ａ１の他の移動体が含まれる割合ｒａ１ｍ１を算出し（ステップＳ５）、ｍ１が関与している案件は他にあるかを判定する（ステップＳ６）。ある場合には、上記処理を繰り返し行い、無い場合には、、ｍ１のａ１での会合確率を算出し（ステップＳ７）、全ての移動体について上記処理を行う（ステップＳ８）。
【００７１】
図８には、実施例２において会合推定手段７が行う処理の概要を示してある。
同じ期間（２００６年５月１日１０時００分００秒から２００６年５月１日１５時００分００秒）に同じ場所で検出された対象者がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ（同時検出データ）であった場合、これら６人の対象者がどのように分かれて会合をもったかを推定する。
【００７２】
まず、同時検出データ（時刻ｔ）から任意の一人（Ａ）を選択し、当該Ａの検出日時での所属案件を参照情報から検索する（ＡｎｋｅｎＡ）。
次に、Ａの会合確率ｆａ（ｔ）を算出し、ＡｎｋｅｎＡに所属するＡ以外のメンバが、同時検出データにどの程度含まれるかを評価関数Ｒを用いて評価する。
そして、会合確率ｆａ（ｔ）と評価関数Ｒの積からＡがＡｎｋｅｎＡに属する評価値を計算する。
【００７３】
また、同時検出データ（時刻ｔ）から他の一人（Ｂ）を選択し、上記と同様な処理を行って、ＢがＡｎｋｅｎＡに属する評価値を計算する。
また、同時検出データ（時刻t）から他の一人（Ｃ）を選択して、Ｃが所属している案件を参照情報から検索する（ＡｎｋｅｎＡ、ＡｎｋｅｎＢ）。そして、Ｃの会合確率ｆｃ（ｔ）、ｇｃ（ｔ）を算出し、ＡｎｋｅｎＡでの評価関数Ｒａ、ＡｎｋｅｎＢでの評価関数Ｒｂを計算して、ｆｃ（ｔ）とＲａとの積と、ｇｃ（ｔ）とＲｂとの積のうち値の高い方の案件をＣ会合先とする。
以下同様な処理を、残りのメンバ（Ｄ、Ｅ、Ｆ）についても繰り返し行い、同時検出データのメンバＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆは、メンバＡ、Ｂを成員とした会合と、メンバＣ、Ｄ、Ｅを成員とした会合と、単独のＦに別れていたとの推定結果を得て、会合データ出力手段８から出力する。
【００７４】
図１２、１３は本発明の実施例３に係る図であり、当該実施例３では、参照情報として参照情報記憶手段６に記憶されている実績のある会合に参加する複数の対象者の識別情報を用いている。
ここで、会合実績とは、処理時点からみて過去または未来の会議など確実に会合が開催されるデータを言い、例えば、過去データによると、会合推定処理時点から過去において、会議室等での会合が多く検出されている場合は、オープンスペース（ラウンジなど）にても同様に会合をしていることが推定され、未来データによると、会合推定処理時点から未来において、会議室等での会合が多く検出されている場合は、公式な集まりの前に、オープンスペース（ラウンジなど）にてインフォーマルに会合を開始していることが推定される。
【００７５】
会合推定装置１の一部を表す図１３に示すように、参照情報記憶手段６には会合実績に係る情報が記憶されており、会合実績に係わる情報には、各会合実績のログＩＤ、各会合に参加する対象者の識別情報（参加者：Ａ、Ｂ、・・）が対応付けて定義されている。
なお、本例の会合実績に係る情報には、各会合がなされる時間（時刻）や、各参加者が他の参加者と会合する確率（会合確率）も参照情報として定義されているが、本発明ではこれらは必要に応じて設定すればよい。
【００７６】
図１２には、実施例３において会合推定手段７が行う処理の概要を示してある。
同じ期間（２００６年５月１日１０時００分００秒から２００６年５月１日１５時００分００秒）に同じ場所で検出された対象者がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ（同時検出データ）であった場合、これら６人の対象者がどのように分かれて会合をもったかを推定する。
【００７７】
まず、同時検出データ（時刻ｔ）から任意の一人（Ａ）を選択し、当該Ａの検出日時での会合実績を参照情報から検索する（１００）。
次に、Ａの会合確率ｆａ（ｔ）を算出し、会合実績ログ１００に属するＡ以外のメンバが、同時検出データにどの程度含まれるかを評価関数Ｒを用いて評価する。
そして、会合確率ｆａ（ｔ）と評価関数Ｒの積からＡが会合実績ログ１００に属する評価値を計算し、評価値の高い会合実績ログ１００の会合に参加していたとする。
【００７８】
以下同様な処理を、残りのメンバ（Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ）についても繰り返し行い、同時検出データのメンバＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆは、メンバＡ、Ｂを成員とした会合と、メンバＣ、Ｄ、Ｅを成員とした会合と、単独のＦに別れていたとの推定結果を得て、会合データ出力手段８から出力する。
【００７９】
図１４、１５は本発明の実施例４に係る図であり、当該実施例４では、参照情報として参照情報記憶手段６に記憶されているスケジュールに係る情報を用いている。
ここで、スケジュールとは、会議など会合が開催される予定のデータ（開催が実績と異なって不確実なデータ）を言う。
【００８０】
会合推定装置１の一部を表す図１５に示すように、参照情報記憶手段６には会合スケジュールに係る情報が記憶されており、スケジュールに係る情報には、スケジュール番号、予定された会合に参加する複数の対象者の識別情報（参加者）、当該会合の場所の情報とが対応付けて定義されている。
なお、本例の会合スケジュールに係る情報には、各会合がなされる時間（開始時刻、終了時刻）も定義されているが、本発明ではこれらは必要に応じて設定すればよい。
【００８１】
図１４には、実施例４において会合推定手段７が行う処理の概要を示してある。
同じ期間（２００６年５月１日１０時００分００秒から２００６年５月１日１５時００分００秒）に同じ場所で検出された対象者がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ（同時検出データ）であった場合、これら６人の対象者がどのように分かれて会合をもったかを推定する。
【００８２】
まず、同時検出データから任意の一人（Ａ）を選択し、当該Ａの会合スケジュールを参照情報から検索する（１）。
次に、会合スケジュール１に属するＡ以外のメンバが、同時検出データにどの程度含まれるかを評価関数Ｒを用いて評価する。
【００８３】
そして、評価関数Ｒが「０」でなく且つ上記同時検出データの場所情報と会合スケジュール１の場所情報が一致している場合には、Ａは会合スケジュール１の会合に参加しているとする。なお、複数の評価関数Ｒの値がある場合には、上記場所の一致を条件に、関数Ｒの値がいずれか大きい方の会合スケジュール１の会合に参加しているとする。
以下同様な処理を、残りのメンバ（Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ）についても繰り返し行い、同時検出データのメンバＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆは、メンバＡ、Ｂ、Ｃを成員とした会合と、メンバＤ、Ｅ、Ｆを成員とした会合とに別れていたとの推定結果を得て、会合データ出力手段８から出力する。
【００８４】
図１６、１７は本発明の実施例５に係る図であり、当該実施例５では、参照情報として参照情報記憶手段６に記憶されている場所の設備に係る情報を用いている。
ここで、場所の設備とは、会合に利用される場所の備えられた椅子や机、場所の大きさ等、会合の最大参加者数を推定する根拠として利用できる情報を言う。
なお、実施例５の処理は、上記実施例１乃至４に後処理として組み合わせて、実施例１乃至４によって得られた会合推定数に対して、確度判定やエラー処理をする際に参考情報として利用することができる。
【００８５】
会合推定装置１の一部を表す図１７に示すように、参照情報記憶手段６には設備に係る情報が記憶されており、設備に係る情報には、会合に利用される各場所の情報（エリア）、各場所に備えられている机の数及び各机毎の椅子の数、開催できる最大の会合数が対応付けて定義されている。
なお、本例の会合スケジュールに係る情報には、各会合がなされる時間（開始時刻、終了時刻）も定義されているが、本発明ではこれらは必要に応じて設定すればよい。
【００８６】
図１６には、実施例５において会合推定手段７が行う処理の概要を示してある。
同時検出データが得られた場所（Ａｒｅａ−００１）の設備に係る情報を参照情報から検索し、その椅子数及び最大会合数を取得して、同時検出データのメンバ数と椅子数とを比較し、６＜２×４であるので、同時検出データのメンバ全員が１つの会合をもてることを推定する。
また、当該場所の最大会合数は２であるので、場所（Ａｒｅａ−００１）において検出された同時検出データから、１又は２の会合が開催できることが推定できる。
したがって、当該同時検出データについての実施例１乃至４の推定処理により、１又は２の会合が推定された場合には当該推定の信頼性は高いと推定でき、３以上の会合が推定された場合には当該推定の信頼性は低いと推定できる。
【００８７】
なお、上記同時検出データが得られた場所がＡｒｅａ−００３であった場合は、設備に係る情報から場所Ａｒｅａ−００３にて検索し、椅子数及び最大会合数を取得し、同時検出データのメンバ数と椅子数とを比較して、６＜８で且つ最大会合数が１であるので、１つの会合が開催できると推定される。
また、上記同時検出データが得られた場所がＡｒｅａ−００２であった場合は、設備に係る情報から場所Ａｒｅａ−００２にて検索し、椅子数及び最大会合数を取得し、同時検出データのメンバ数と椅子数とを比較して、６＜４で且つ最大会合数が４であるので、２つの会合が開催できると推定される。
【００８８】
図１８、１９は本発明の実施例６に係る図であり、当該実施例６では実施例５と同様に、参照情報として参照情報記憶手段６に記憶されている場所の設備に係る情報を用いている。
ここで、実施例６では場所の設備として、会合に利用される場所を２つに分割するパーティションが備えられており、会合に利用される場所Ａｒｅａ−００１は開閉センサがＯＮの時はパーティションによって２つに仕切られて、場所Ａｒｅａ−００１１と場所Ａｒｅａ−００１２となる。
【００８９】
会合推定装置１の一部を表す図１９に示すように、参照情報記憶手段６には実施例５に加えて開閉センサの状態を示す情報が記憶されている。
【００９０】
図１８には、実施例６において会合推定手段７が行う処理の概要を示してある。
同時検出データが得られた場所（Ａｒｅａ−００１）の設備に係る情報を参照情報から検索し、その開閉センサの状態（ＯＦＦ）からその椅子数及び最大会合数を取得して、同時検出データのメンバ数と椅子数とを比較し、６＜８であるので、同時検出データのメンバ全員が１つの会合をもてることを推定する。
【００９１】
また、同時検出データが得られた場所（Ａｒｅａ−００１）の設備に係る情報を参照情報から検索し、その開閉センサの状態（ＯＮ）からその椅子数及び最大会合数を取得して、同時検出データのメンバ数と椅子数とを比較し、６＞４であるので、同時検出データのメンバは２つに分かれて会合をもてることを推定する。
したがって、当該同時検出データについて当該検出時に開閉センサの状態を検出しておくことで、それぞれ幾つの会合が成立可能であるかを推定することができ、実施例１乃至４の推定結果を検証することができる。
【００９２】
図２０は本発明の実施例７に係る図であり、当該実施例７では、実施例１乃至４で説明した参照情報の内の２種類以上の参照情報と、実施例５又は６で説明した設備に係る情報とが参照情報記憶手段６に記憶されている。
また、実施例７の会合推定手段７は、実施例５又は６で説明したように設備に係る情報により推定した会合の数に基づいて、実施例１乃至４で説明した参照情報を切り替えて選択する機能を有している。
【００９３】
実施例７では、会合推定手段７が、同時検出データに対して実施例５又は６で説明したように成立する会合数を推定し（ステップＳ１１）、実施例１乃至４で説明した参照情報のいずれか１つを選択して当該同時検出データに含まれる対象者の会合分けを推定する（ステップＳ１２）。
そして、ステップＳ１２で推定した会合の数がステップＳ１１の会合数より大きい場合には矛盾しているので、実施例１乃至４で説明した参照情報の内の他の１つを選択して当該同時検出データに含まれる対象者の会合分け推定処理を繰り返し行い、ステップＳ１２で推定した会合の数がステップＳ１１の会合数以下の場合には矛盾していない（条件的に満足する）るので、当該強いて居処理の結果である会合分けを出力する（ステップＳ１２）。
【００９４】
図２１は本発明の実施例８に係る図であり、当該実施例８では、実施例１乃至４で説明した参照情報の内の２種類以上の参照情報（具体例としては、組織に係る情報、案件に係る情報、スケジュールに係る情報の３種類）と、実施例５又は６で説明した設備に係る情報とが参照情報記憶手段６に記憶されている。
また、実施例８の会合推定手段７は、実施例５又は６で説明したように設備に係る情報により推定した会合の数に基づいて、実施例１乃至４で説明した参照情報を切り替えて処理を実行し、実施例５又は６で説明したように設備に係る情報により推定した会合の数に基づいて、確度の高い（すなわち、推定した会合数に一致又は内輪で最も近いという条件を満たす）推定結果を選択して出力する機能を有している。
【００９５】
実施例８では、会合推定手段７が、同時検出データに対して、組織に係る参照情報による会合推定処理を行い（ステップＳ２１）、また、案件に係る参照情報による会合推定処理を行い（ステップＳ２２）、また、スケジュールに係る参照情報による会合推定処理を行い（ステップＳ２３）、設備に係る情報により推定した会合の数に基づいて、ステップＳ２１〜Ｓ２３で推定した結果のいずれか１つを選択して出力する（ステップＳ２４）。
【００９６】
図２２は本発明の実施例９に係る図であり、当該実施例９では、実施例１乃至４で説明した参照情報の内の２種類以上の参照情報（具体例としては、組織に係る情報、案件に係る情報、スケジュールに係る情報の３種類）が参照情報記憶手段６に記憶されている。
また、実施例９の会合推定手段７は、同時検出データの全てのメンバについて会合分けが推定されるまで、実施例１乃至４で説明した参照情報を順次切り替えて処理を実行する機能を有している。
【００９７】
実施例９では、会合推定手段７が、同時検出データに対して組織に係る参照情報による会合推定処理を行い（ステップＳ３１）、推定された会合のいずれかに当該同時検出データに含まれる全てのメンバが含まれている場合には、当該推定結果を出力する（ステップＳ３２）。
一方、全てのメンバが含まれていない場合には、当該同時検出データに対して案件に係る参照情報による会合推定処理を行い（ステップＳ３３）、推定された会合のいずれかに当該同時検出データに含まれる全てのメンバが含まれている場合には、当該推定結果を出力する（ステップＳ３４）。
そして、この推定結果について、全てのメンバが含まれていない場合には、当該同時検出データに対してスケジュールに係る参照情報による会合推定処理を行い（ステップＳ３５）、当該推定結果を出力する（ステップＳ３５）。
【００９８】
なお、本発明では、集団に係る情報、案件に係る情報、実績のある会合に係る情報、計画された会合に係る情報、会合に利用される場所の設備に係る情報を、同一の記憶装置に記憶保持する態様の他、これら情報を１又は複数ずつ分けて複数の記憶装置に記憶保持するようにしてもよい。
更に、集団に係る情報、案件に係る情報、実績のある会合に係る情報、計画された会合に係る情報と言った参照情報は、それぞれ、集団を管理する集団管理装置（例えば、組織の成員や移動を管理する組織管理装置）、案件を管理する案件管理装置（例えば、仕事の進捗状況を管理するタスク管理装置）、実績のある会合を管理する実績管理装置（例えば、イベント実績を管理する履歴管理装置）、計画された会合を管理する計画管理装置（例えば、計画を管理するスケジューラ装置）から取得して参照するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】本発明の一実施例に係る会合推定装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施例に係る取得情報を説明する図である。
【図３】本発明の一実施例に係る同時検出データを説明する図である。
【図４】本発明の一実施例に係る同時検出データの判断方法の一例を説明する図である。
【図５】本発明の実施例１に係る処理を説明する図である。
【図６】本発明の実施例１に係る参照情報を説明する図である。
【図７】本発明に係る評価関数の例を説明する図である。
【図８】本発明の実施例２に係る処理を説明する図である。
【図９】本発明の実施例２に係る参照情報を説明する図である。
【図１０】本発明に係る会合確率の算出例を説明する図である。
【図１１】本発明に係る会合確率の例を説明する図である。
【図１２】本発明の実施例３に係る処理を説明する図である。
【図１３】本発明の実施例３に係る参照情報を説明する図である。
【図１４】本発明の実施例４に係る処理を説明する図である。
【図１５】本発明の実施例４に係る参照情報を説明する図である。
【図１６】本発明の実施例５に係る処理を説明する図である。
【図１７】本発明の実施例５に係る参照情報を説明する図である。
【図１８】本発明の実施例６に係る処理を説明する図である。
【図１９】本発明の実施例６に係る参照情報を説明する図である。
【図２０】本発明の実施例７に係る処理を説明する図である。
【図２１】本発明の実施例８に係る処理を説明する図である。
【図２２】本発明の実施例９に係る処理を説明する図である。
【符号の説明】
【０１００】
１：会合推定装置、  ２：情報取得手段、
３：取得情報記憶手段、  ４：同時検出判定手段、
６：参照情報記憶手段、  ７：会合推定手段、
８：会合データ出力手段、
【図１】
2008191886.tif 000005
【図２】
2008191886.tif 000006
【図３】
2008191886.tif 000007
【図４】
2008191886.tif 000008
【図５】
2008191886.tif 000009
【図６】
2008191886.tif 000010
【図７】
2008191886.tif 000011
【図８】
2008191886.tif 000012
【図９】
2008191886.tif 000013
【図１０】
2008191886.tif 000014
【図１１】
2008191886.tif 000015
【図１２】
2008191886.tif 000016
【図１３】
2008191886.tif 000017
【図１４】
2008191886.tif 000018
【図１５】
2008191886.tif 000019
【図１６】
2008191886.tif 000020
【図１７】
2008191886.tif 000021
【図１８】
2008191886.tif 000022
【図１９】
2008191886.tif 000023
【図２０】
2008191886.tif 000024
【図２１】
2008191886.tif 000025
【図２２】
2008191886.tif 000026