(57)【要約】【課題】だれがどこにどの時間帯所在したかを示す人位置情報から訪問情報を抽出する。【解決手段】  位置情報取得部１０は、ＲＦＩＤタグ等を用いて、個人の位置情報を時間とともに取得する。抽出条件設定部１２は、分析者が訪問情報を抽出するための条件を設定する。訪問情報抽出部１５は、位置情報管理部１１、エリア情報管理部１４、組織情報管理部１３の情報を利用して、抽出条件設定部１２の抽出条件にしたがって訪問情報を抽出する。訪問情報分析部１７は、訪問情報を用いて組織分析を実施し、分析結果表示部１８は、組織分析結果を、分析者のディスプレイなどに表示する。【選択図】図１
2008021045.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
だれがどこにどの時間帯で所在したかを示す人位置情報を検出する検出手段と、
上記人位置情報に基づいて誰が訪問者の候補で誰が被訪問者の候補であるかを示す訪問情報を生成する生成手段と、
上記訪問情報を記憶する記憶手段と、
記憶された上記訪問情報を分析する分析手段とを有することを特徴とする訪問情報分析装置。
【請求項２】
上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報を抽出して該当する人の集合を弁別し、さらに、訪問者または被訪問者の兆候を示す条件を検出して当該人の集合のうち誰が訪問者候補で誰が被訪問者候補かを弁別し、上記訪問情報を生成する請求項１記載の訪問情報生成装置。
【請求項３】
上記訪問情報は、訪問者候補の識別情報と、訪問者候補の所在した時間帯の情報と、被訪問者候補の識別情報と、被訪問者候補の所在した時間帯の情報とを含む請求項１または２記載の訪問情報分析装置。
【請求項４】
上記生成手段は、上記人位置情報に基づいて、所在時間の開始時間が最初の人を被訪問者候補と弁別する請求項２記載の訪問情報分析装置。
【請求項５】
上記生成手段は、上記人位置情報に基づいて、所在時間の終了時間が最初の人を訪問者候補と弁別する請求項２または４記載の訪問情報分析装置。
【請求項６】
上記生成手段は、上記人位置情報に基づいて、所在時間の開始時間の差分が所定の閾値より長いか短いかを示す先行滞在時間情報を算出して、上記先行滞在時間情報を上記訪問情報に含ませる請求項１〜５のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項７】
上記生成手段は、上記人位置情報に基づいて、所在時間の重複時間帯が所定の閾値より長いか短いかを示す同時滞在時間情報を算出して、上記先行滞在時間情報を上記訪問情報に含ませる請求項１〜６のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項８】
上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報に基づいて訪問情報を生成する際に、当該場所の情報を参照する請求項１〜７のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項９】
上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報に基づいて訪問情報を生成し、当該場所の情報を上記訪問情報に含ませる請求項１〜８のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項１０】
上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報に基づいて訪問情報を生成する際に、該当する人の職階または所属に関する情報を参照する請求項１〜９のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項１１】
上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報に基づいて訪問情報を生成し、該当する人の職階または所属に関する情報を上記訪問情報に含ませる請求項１〜１０のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項１２】
上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報に基づいて訪問情報を生成する際に、過去に生成された訪問情報の履歴を参照する請求項１〜１１記載の訪問情報分析装置。
【請求項１３】
上記訪問情報の履歴は、該当する人が同一の訪問情報である請求項１２記載の訪問情報分析装置。
【請求項１４】
上記訪問情報の履歴は、該当する場所が同一の訪問情報である請求項１２記載の訪問情報分析装置。
【請求項１５】
上記訪問者候補または被訪問者候補である尤度を上記訪問情報に付加する請求項１〜１５のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項１６】
上記生成手段は、さらに、上記訪問情報の中から、当該訪問情報の１または複数のフィールドがそれぞれの所定の条件を満たすものを抽出する請求項１〜１５のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
（他の請求項の番号は振りなおしてください。）
【請求項１７】
上記検出手段は、各場所に設置されたセンサが、人が携行する機器を検出して上記人位置情報を取得する請求項１〜１６のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項１８】
上記検出手段は、各場所に設置された入退室検知装置の検知結果に基づいて上記人位置情報を取得する請求項１〜１６のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項１９】
上記分析手段は、上記訪問情報に基づいて、訪問の回数を所定の分類に応じて表示する請求項１〜１８のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項２０】
上記分析手段は、上記訪問情報に基づいて、人を節、訪問を有向節とするグラフを表す情報を生成して表示可能にする請求項１〜１９のいずれかに記載の訪問情報分析装置。
【請求項２１】
検出手段が、だれがどこにどの時間帯で所在したかを示す人位置情報を検出するステップと、
生成手段が、上記人位置情報に基づいて誰が訪問者の候補で誰が被訪問者の候補であるかを示す訪問情報を生成するステップと、
記憶手段が、上記訪問情報を記憶するステップと、
分析手段が、記憶された上記訪問情報を分析するステップとを有することを特徴とする訪問情報分析方法。
【請求項２２】
だれがどこにどの時間帯で所在したかを示す人位置情報を検出する検出手段と、
上記人位置情報に基づいて誰が訪問者の候補で誰が被訪問者の候補であるかを示す訪問情報を生成する生成手段と、
上記訪問情報を記憶する記憶手段と、
記憶された上記訪問情報を分析する分析手段とを実現するためにコンピュータにおいて実行されることを特徴とする訪問情報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、だれがどこにどの時間帯に所在したかを示す情報（以下、人位置情報または位置情報ともいう）を用いて訪問状況を分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人位置情報を用いて組織分析をする場合、これまでは『誰がいつどこにいた』という所在情報を集計した分析や、『誰がいつどこで誰といた』という同時滞在の情報を集計した分析が行われていた。本発明者は、この人位置情報をさらに有効に利用して有益な情報を抽出できないか、鋭意研究を行い、同時滞在という観点に加え、その動的な側面を考慮して、誰（訪問者）が誰（被訪問者）に訪問したかという情報を取得することが有益であるという知見に達した。
【０００３】
この発明は、人位置情報から訪問に関する情報を取得しようとするものである。たとえば、ソーシャル・ネットワーク分析においては無向グラフにおける分析手法のみが実現可能であったが、この発明により有向グラフにおける分析へ拡張可能になる。
【０００４】
なお、この発明と関連する先行技術としては、以下のようなものがある。
【０００５】
特許文献１は、ある時間における位置情報から移動速度、移動手段、状態、目的地等を推測することを提案している。しかしながら、この文献は、個人の行動管理を目的としており、他者を訪問といった社会的な交流には言及していない。
【０００６】
特許文献２は、情報提供者の位置情報をＧＰＳ等により取得し、地図上の点や住所などで提示し、位置情報とともに訪問先名を提示することを提案している。しかしながら、訪問先名は情報提供者が手動で入力する。組織分析に用いようとした場合、明示的に訪問先名を入力することは現実的でない。
【特許文献１】特開２００３−７６８１８公報
【特許文献２】特開２００２−３２０２５０公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、組織メンバーの行動を位置情報を用いて分析し、組織における訪問の状況を抽出して、例えば、組織のコミュニケーションの分析に役立てることを目的とする。具体的には、『誰がいつどこにいた』という位置情報から、『誰がいつ誰を訪問した』といった訪問の情報を抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
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、人の位置情報を無線タグなどを利用して取得して処理する。そして、その際、以下のようにして訪問情報（以下では訪問状況ともいう）を取得する。
【０００９】
（１）ある人が別の人を訪問した状況を個人を示すＩＤと検出期間と検出位置から抽出する（個人間の分析）。
（２）ある集団が別の集団を訪問した状況を抽出する（組織間の分析）。
（３）人と場所を関連付けた情報を利用して訪問状況を抽出する（人ごとのホームポジションの利用）。
（４）訪問者と被訪問者のある場所あるいは場所の集合における滞在持間によって訪問状況を抽出する（タバコ部屋では訪問としない等）。
（５）被訪問者の二人以上の候補から、実際の被訪問者を推測することで訪問状況を抽出する（ｎ人を訪問した場合の判断）。
（６）訪問者候補と被訪問者候補の属性を利用することで訪問状況を抽出する（同一組織は訪問とみなさない等）。
（７）滞在時間の長さによって訪問状況を分類あるいは選別することで訪問状況を抽出する（短期間の訪問、長時間の訪問等）。
（８）訪問者候補と被訪問者候補の滞在時間の重複度によって訪問状況を分類あるいは選別することで訪問状況を抽出する（ある一定の時間以上の同時滞在のみにする等）。
（９）訪問者候補と被訪問者候補の同時に存在する場所の属性によって訪問状況を分類あるいは選別することで訪問状況を抽出する（居室を訪問、オープンスペースを訪問など）。
（１０）訪問者候補と被訪問者候補の過去の訪問状況によって実際の被訪問者を推測することで訪問状況を抽出する（その訪問者に過去頻繁に訪問されている人など）。
（１１）ある人が別の人を訪問した状況をその発生確率として抽出する。
【００１０】
この構成例では、人位置情報から訪問情報を抽出して有効な組織分析を行なえる。また、種々のファクタを採用して訪問情報の抽出精度を向上させることができる。
【００１１】
さらにこの発明を説明する。なお、理解を容易にすることを目的として以下の実施例の各部の符号を付すが、これはこの発明の技術的な範囲を限定する意図でないことに留意されたい。
【００１２】
この発明によれば、上述の目的を達成するために、訪問情報分析装置に：だれがどこにどの時間帯に所在したかを示す人位置情報を検出する検出手段（位置情報取得部１０）と；上記人位置情報に基づいて誰が訪問者の候補で誰が被訪問者の候補であるかを示す訪問情報を生成する生成手段（訪問情報抽出部１５）と；上記訪問情報を記憶する記憶手段（訪問情報管理部１６）と；記憶された上記訪問情報を分析する分析手段（訪問情報分析部１７）とを設けるようにしている。
【００１３】
訪問情報分析装置は、典型的には、ネットワークに分散配置されたコンピュータや各種検知機器を組み合わせて構成されるが、これに限定されず、例えば、人位置情報をスタンドアローンのコンピュータで加工して訪問情報の分析を行なうこともできる。
【００１４】
上記手段をなす各機能は典型的にはコンピュータのＣＰＵ、メモリ、バス、ＩＯ装置等のハードウェア資源と、ＯＳ、基本入出力システム、アプリケーション等のソフトウェア資源とを協働させて構成される。
【００１５】
この発明の訪問情報分析装置はその本質を具備する範囲で組織分析装置、人位置情報分析装置等として実現可能である。
【００１６】
この構成においては、だれがどこにどの時間帯に所在したかを示す人位置情報から、誰が訪問者の候補で誰が被訪問者の候補であるかを示す訪問情報を抽出して、組織内の動きをより有効に分析可能となる。訪問者の候補および被訪問者の候補は、確率的（尤度）に表示されても良いし、確定的・決定的に表示されても良い。
【００１７】
この構成において、上記生成手段は、典型的には、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報を抽出して該当する人の集合を弁別し、さらに、訪問者または被訪問者の兆候を示す条件を検出して当該人の集合のうち誰が訪問者候補で誰が被訪問者候補かを弁別し、上記訪問情報を生成する。
【００１８】
また、上記訪問情報は、典型的には、訪問者候補の識別情報と、訪問者候補の所在した時間帯の情報と、被訪問者候補の識別情報と、被訪問者候補の所在した時間帯の情報とを含む。
【００１９】
また、上記生成手段は、上記人位置情報に基づいて、所在時間の開始時間が最初の人を被訪問者候補と弁別してもよい。
【００２０】
また、上記生成手段は、上記人位置情報に基づいて、所在時間の終了時間が最初の人を訪問者候補と弁別してもよい。
【００２１】
また、上記生成手段は、上記人位置情報に基づいて、所在時間の開始時間の差分が所定の閾値より長いか短いかを示す先行滞在時間情報を算出して、上記先行滞在時間情報を上記訪問情報に含ませてもよい。
【００２２】
また、上記生成手段は、上記人位置情報に基づいて、所在時間の重複時間帯が所定の閾値より長いか短いかを示す同時滞在時間情報を算出して、上記先行滞在時間情報を上記訪問情報に含ませてもよい。
【００２３】
また、上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報に基づいて訪問情報を生成する際に、当該場所の情報を参照するようにしてもよい。
【００２４】
また、上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報に基づいて訪問情報を生成し、当該場所の情報を上記訪問情報に含ませるようにしてもよい。
【００２５】
また、上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報に基づいて訪問情報を生成する際に、該当する人の職階または所属に関する情報を参照するようにしてもよい。
【００２６】
また、上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報に基づいて訪問情報を生成し、該当する人の職階または所属に関する情報を上記訪問情報に含ませるようにしてもよい。
【００２７】
また、上記生成手段は、上記人位置情報の場所および時間帯が重複する人位置情報に基づいて訪問情報を生成する際に、過去に生成された訪問情報の履歴を参照するようにしてもよい。この場合、上記訪問情報の履歴は、該当する人が同一の訪問情報であるという範囲で絞り込んでも良いし、該当する場所が同一の訪問情報であるという範囲で絞り込んでも良い。
【００２８】
また、上記訪問者候補または被訪問者候補である尤度を上記訪問情報に付加してもよい。
【００２９】
また、上記生成手段は、さらに、上記訪問情報の中から、当該訪問情報の１または複数のフィールドがそれぞれの所定の条件を満たすものを抽出するようにしてもよい。
【００３０】
また、上記検出手段は、各場所に設置されたセンサが、人が携行する機器または電子式のＩＤバッジ等を検出して上記人位置情報を取得するようにしてもよいし、各場所に設置された入退室検知装置の検知結果に基づいて上記人位置情報を取得するようにしてもよい。入退室検知装置は、人が携行する磁気または電子式のＩＤバッジ等で人の入退室を検知する。入場または退出の一方を検知するものでよい。
【００３１】
また、上記分析手段は、典型的には、上記訪問情報に基づいて、訪問の回数を所定の分類に応じて表示する。期間、人の範囲を選択して、人対人、人対グループ、グループ対グループの訪問回数を表示できる。
【００３２】
また、上記分析手段は、上記訪問情報に基づいて、人を節、訪問を有向辺とするグラフを表す情報を生成して表示可能にするものでもよい。グラフの表示は、任意の手法で行なうことができ、例えば、節または辺の間に物理モデルを設定して配置を決定して行なうことができるが、これに限定されない。
【００３３】
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。
【００３４】
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】
【００３５】
この発明によれば、位置情報を、訪問情報に加工することで、例えば、電子メールの分析等と同様に方向性のある情報に対する分析手法や有向グラフのネットワーク分析手法を活用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、この発明の実施例について説明する。
【実施例】
【００３７】
図１は、この発明の実施例の訪問情報分析装置１００を全体として示している。この実施例の訪問情報分析装置１００は、典型的には、通信ネットワーク上に分散配置される、コンピュータ、人位置情報検出用のセンサ例えばＲＦＩＤセンサ、人が携行する人位置情報検出用の機器、例えばＲＦＩＤタグ等を組み合わせて構成される。図では、訪問情報分析装置の機能ブロックを用いてその構成を示しているが、これら機能ブロックは、典型的には、コンピュータのＣＰＵ、メモリ、バス等のハードウェア資源およびＯＳ、ＢＩＯＳ、アプリケーションソフトウェア等のソフトウェア資源を協働させて実現される。訪問情報分析装置１００を分散配置されたまたはスタンドアローンのコンピュータ１０１（図では集合的に１つしか示さないが、通常は複数ある）に実装するためには、コンピュータプログラム１０２を当該コンピュータにインストールする。
【００３８】
図１において、実施例の訪問情報分析装置１００は、位置情報取得部１０、位置情報管理部１１、抽出条件設定部１２、組織情報管理部１３、エリア情報管理部１４、訪問情報抽出部１５、訪問情報管理部１６、訪問情報分析部１７、分析結果表示部１８を含んで構成される。（ＩＴログの部分は、図から削除してください。）
【００３９】
位置情報取得部１０は、ＲＦＩＤタグ等を用いて、個人の位置情報を時間とともに取得し、位置情報管理部１１へ渡す。赤外線ＩＤバッジ等を用いても良い。位置情報管理部１１は、位置情報取得部１０から得られた位置情報を個人のＩＤ、時間情報とともにデータベースに格納する。
【００４０】
抽出条件設定部１２は、分析者が訪問情報を抽出するための条件を設定する。具体的には、同一組織の個人間は訪問と判定しない、１５分未満の同時滞在は訪問と判定しない等を設定するが、これに限定されない。
【００４１】
組織情報管理部１３は、位置情報を提供する各個人の所属する組織や居室の位置などの属性を管理する。エリア情報管理部１４は、居室や会議室など、位置情報管理部１１に格納される位置の属性を管理する。
【００４２】
訪問情報抽出部１５は、位置情報管理部１１、エリア情報管理部１４、組織情報管理部１３の情報を利用して、抽出条件設定部１２の抽出条件にしたがって訪問情報を抽出し、訪問情報管理部１６に渡す。
【００４３】
訪問情報管理部１６は、訪問情報抽出部１５から渡された訪問情報をデータベースに格納し、訪問情報分析部１７からのアクセスに対応する。訪問情報分析部１７は、訪問情報管理部１６から取得した訪問情報を用いて組織分析を実施し、結果を分析結果表示部１８に渡す。分析においては、組織情報管理部１３やエリア情報管理部１４などの情報を利用することも考えられる。分析結果表示部１８は、訪問情報分析部１７から得られた組織分析結果を、分析者のディスプレイなどに表示する。
【００４４】
図２は、図１の訪問情報分析装置の動作の基本的な処理手順を説明するものであり、その詳細は以下のとおりである。
【００４５】
なお、位置情報は、位置情報取得部１０により予め取得されており、図３に示すようなデータ構造をもつものである。図３では、個人識別子、所在場所、所在の開始時刻（Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ）および所在の終了時刻（Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ）等のデータを保持する。位置情報はデータベースに管理される。また、個人の位置情報は、一定時間毎に位置検出機器からある時間における位置情報の形でデータが送信されそのデータをミドルウェア等で開始・終了時間といった形式に圧縮して、次工程に渡す方式を取る場合もありうる。
［ステップＳ１０］：抽出条件設定部１２が、分析者の入力またはデフォルト値に応じて訪問情報抽出条件を設定する。
［ステップＳ１１］：訪問情報抽出部１５が、訪問情報抽出条件等に応じて以下の基準に基づいて位置情報の各対を評価して訪問情報の抽出処理を行う。基準は以下のものに限定されない。基準をなす条件は、論理和、または論理積で適宜に適用可能である。
【００４６】
（ａ）滞在場所が同じかどうか
（ｂ）滞在時間が包含関係にあるか
（ｃ）訪問者候補と被訪問者候補の所属組織が異なるか
（ｄ）場所は居室か
（ｅ）訪問者候補と被訪問者候補の居室が異なるか
（ｆ）過去に訪問しているか
【００４７】
［ステップＳ１２］：ステップＳ１３の条件を満足する位置情報の対およびその方向（訪問者、非訪問者）を訪問情報として訪問情報管理部に格納する。訪問情報は、図４に示すような状況を例にとると図５に示すようなデータ構造をもつものである（なお、この例では訪問のまえに電子メールが送信され、そののち電話による通話が行なわれている）。図５では、被訪問者識別子（Ｈｏｓｔ）、被訪問者が所在を開始した時刻（Ｔｉｍｅ＿ｆｒｏｍ１）、被訪問者が所在を終了した時刻（Ｔｉｍｅ＿ｔｏ１）、訪問者識別子（Ｖｉｓｉｔｏｒ）、訪問者が所在を開始した時刻（Ｔｉｍｅ＿ｆｒｏｍ２）、訪問者が所在を終了した時刻（Ｔｉｍｅ＿ｔｏ２）、訪問場所識別子（Ａｒｅａ）等のデータを保持する。訪問情報はデータベースに管理される。
［ステップＳ１３］：訪問情報分析部１７が訪問情報を分析する。訪問情報分析部１７は、典型的には、上記訪問情報に基づいて、訪問の回数を所定の分類に応じて表示する。期間、人の範囲を選択して、人対人、人対グループ、グループ対グループの訪問回数を対比させて分析する。
［ステップＳ１４］：分析結果表示部１８が訪問情報分析部１７の分析結果を表示する。
【００４８】
以下、実施例による訪問情報の抽出例について説明する。
【００４９】
［基本的な訪問情報抽出方法１］
この例では、個別の位置情報を用いて、二人の人物が同時にその場所に滞在したという情報を抽出する。
【００５０】
データ構造としては、個別の位置情報［個人ＩＤ，場所，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ］、および抽出後の訪問情報［個人ＩＤ１，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ１，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ１，個人ＩＤ２，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ２，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ２，場所ＩＤ］を用いる。
【００５１】
個別の位置情報を先頭から処理し、それぞれ他の位置情報と比較する。時間帯が重複し、同じ場所であるものを訪問情報として抽出する。
【００５２】
この例では、誰と誰が一緒にいたかという情報を抽出できる。ただし、訪問の方向性は判定できず、方向性を判定するための一つ以上の条件の適用が必要である。
【００５３】
［基本的な訪問情報抽出方法２］
この例では、滞在時間の前後関係を用いて訪問の方向性を判定する。同じ時間帯・場所の二者の滞在データについて、より早くからその場所に滞在している人を被訪問者とする。さらに、より早く退出した人を訪問者とする。
【００５４】
データ構造としては、個別の位置情報［個人ＩＤ，場所，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ］および抽出後の訪問情報［個人ＩＤ１，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ１，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ１，個人ＩＤ２，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ２，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ２，場所ＩＤ，方向性フラグ］を用いる。方向性を付加するためには方向性フラグ（データの位置に応じて一方を訪問者、他方を被訪問者と扱うことを示すフラグ）を用いずに、デフォルトでデータの位置に応じて一方を訪問者、他方を被訪問者と扱うようにしてもよい。
【００５５】
抽出した二者の滞在データを順に処理する。Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅを比較し、早い方を被訪問者と判定する。あるいは、Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅでの判定に加え、Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅを比較して早い方を訪問者と判定する。訪問者、被訪問者の順に訪問情報を並べ替え、方向性フラグを立てる。
【００５６】
この例では、訪問の方向性を判定できる。ただし、同じ職場の人同士も訪問になるなど適用環境によって適合化して精度を向上させることが好ましい。
【００５７】
［訪問情報抽出精度向上の方法１］
この例では、被訪問者の候補者が複数の場合に適切な被訪問者を精度良く抽出する。
【００５８】
訪問者の候補が複数人いた場合に、それぞれの候補に対応する訪問情報を比較して一人以上の被訪問者を判定する。
【００５９】
訪問情報に、精度の高さに基づく優先度の情報を付加する。データ構造としては、［個人ＩＤ１，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ１，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ１，個人ＩＤ２，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ２，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ２，場所ＩＤ，．．，比較優先度］を採用して、比較優先度の最も大きなものを選ぶ。
【００６０】
一つ以上の判断基準を適用した訪問情報群について、同じ時間帯に３人以上が滞在した場合に、それぞれの訪問情報の判断結果のフラグを参照して、より高い精度の訪問情報をより高い優先度を持つとして、訪問情報にあわせて記憶する。
【００６１】
この例では、同じ場所に複数人いる場合、誰を訪問したのか判定できる。
【００６２】
［訪問情報抽出精度向上の方法２］
この例では、滞在時間から訪問情報かどうかを判定する。先行滞在時間や同時滞在時間の長さから、訪問情報抽出精度を向上させる。散会後滞在時間も考慮に入れてもよい。
【００６３】
この例では、先行滞在時間フラグ、同時滞在時間フラグを追加して、訪問情報のデータ構造を、［個人ＩＤ１，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ１，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ１，個人ＩＤ２，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ２，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ２，場所ＩＤ，．．，先行フラグ，同時滞在フラグ］を採用する。
【００６４】
訪問情報におけるＳｔａｒｔ＿ｔｉｍｅの差から先行滞在時間を算出し、予め定めた一つ以上の時間間隔より長いか短いかを判定し、訪問情報に付加する。また、Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅの遅い方とＥｎｄ＿ｔｉｍｅの早い方の差から同時滞在時間を算出し、予め定めた一つ以上の時間間隔より長いか短いかを判定し、訪問情報に付加する。この場合、多段のレベルで、一般に訪問といえないものを排除可能である。
【００６５】
この例では、数秒の同時滞在時間や先行滞在時間など、一般に訪問とは言えないような状況を判定できる。また、訪問時間の長さによって、訪問を分類することも可能となる。
【００６６】
［訪問情報抽出精度向上の方法３」
この例では発生場所から訪問情報を判定する。訪問情報の発生場所に基づき、訪問の方向や訪問のタイプを判定する。
【００６７】
この例では、場所とその属性情報を保存するデータベース［場所ＩＤ，場所タイプ］を追加する。また、個人とその居室情報を保存するデータベース［個人ＩＤ，場所ＩＤ］を追加する。これらデータベースを参照して、場所のタイプの情報と、居室に基づく優先度情報を決定して、これを訪問情報に付加する。訪問情報のデータ構造は［個人ＩＤ１，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ１，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ１，個人ＩＤ２，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ２，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ２，場所ＩＤ，．．，訪問場所タイプ，居室フラグ］を採用する。
【００６８】
この例では、それぞれの訪問情報について、その場所の属性に対応して、居室、クローズドエリア、オープンエリアなどの属性を付与する。それぞれの訪問情報について、その場所が訪問者の居室と一致する場合は優先度を低く、それ以外で被訪問者の居室と一致する場合は優先度を高く設定する。
【００６９】
この例では上述した場所の属性情報のデータベース、個人−居室の対応を格納するデータベースが必要である。
【００７０】
この例では、訪問が発生した場所に応じて訪問情報をタイプ分けした分析が可能である。個人の居室情報を使うことで大きく訪問情報の精度を向上できる。なお、居室情報は位置情報を集計して推測した結果も利用できる。
【００７１】
［訪問情報抽出精度向上の方法４］
この例では、候補者の属性から訪問情報を判定する。訪問者・被訪問者の属性に基づき、訪問情報抽出の精度を向上させる。
【００７２】
この例では、個人属性情報を格納するデータベース［個人ＩＤ，所属，職階］を追加する。
【００７３】
訪問情報に個人属性による判定結果を示すフラグを追加する。訪問情報のデータ構造は、［個人ＩＤ１，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ１，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ１，個人ＩＤ２，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ２，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ２，場所ＩＤ，．．，組織フラグ，職階フラグ］を採用する。
【００７４】
この例では、訪問情報それぞれについて、訪問者と被訪問者の個人情報のそれぞれについて、組織や職階の一致や距離を判定し、その結果を訪問情報にフラグとして付加する。
【００７５】
この例では、上述の個人情報データベース［個人ＩＤ，所属，職階］を新たに加える必要がある。
【００７６】
同じ組織・職階のメンバー間での訪問と組織・職階をまたがった訪問を区別でき、より詳細な分析が可能となる。
【００７７】
［訪問情報抽出精度向上の方法５］
この例では、行動の履歴からの訪問情報を判定する。訪問情報について、過去の一定期間の相互の訪問情報を調べ、その多寡によって訪問情報の精度を高める。
【００７８】
訪問情報に訪問履歴による判定結果を示す情報を追加する。訪問情報のデータ構造は、［個人ＩＤ１，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ１，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ１，個人ＩＤ２，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ２，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ２，場所ＩＤ，．．，履歴情報］を採用する。
【００７９】
この例では、履歴を調べる期間を設定する。その期間について、同じ訪問者・被訪問者あるいは方向が逆であるような訪問情報の件数を抽出する。その件数を訪問情報の履歴情報の領域に追加する。件数でなく、過去の訪問情報の判定結果を集計して利用することも可能である。
【００８０】
複数人の被候補者がいる場合など、訪問情報の精度を高めることができる。
【００８１】
［訪問情報抽出精度向上の方法６］
場所の特性からの訪問情報を判定する。訪問情報について、過去の一定期間の同じ場所での訪問情報を調べ、その多寡によって訪問情報の精度を高める。
【００８２】
訪問情報に訪問履歴による判定結果を示す情報を追加する。訪問情報のデータ構造は、［個人ＩＤ１，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ１，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ１，個人ＩＤ２，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ２，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ２，場所ＩＤ，．．，場所履歴情報］を採用する。
【００８３】
履歴を調べる期間を設定する。その期間について、同じ場所であるような訪問情報の件数を抽出する。その件数を訪問情報の場所履歴情報の領域に追加する。件数でなく、過去の訪問情報の判定結果を集計して利用することも可能である。
【００８４】
訪問が起こりにくい場所である場合などを判別でき、訪問情報の精度を高めることができる。
【００８５】
［訪問情報抽出精度向上の方法７］
この例では、訪問情報を発生確率として判定する。これまでの判別方法では、それぞれの方法ごとに訪問情報に判別情報を付加して、分析時に利用できるようにしていたが、それが訪問である確からしさを、一つ以上の判別情報を用いて確率で示すことも考えられる。
【００８６】
基本の訪問情報に、訪問確率の情報を追加する。訪問情報のデータ構造は、［個人ＩＤ１，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ１，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ１，個人ＩＤ２，Ｓｔａｒｔ＿ｔｉｍｅ２，Ｅｎｄ＿ｔｉｍｅ２，場所ＩＤ，．．，訪問確率］を採用する。
【００８７】
各判別方法の適用時に、各判定結果に応じた訪問確率の変更を実施する。判定結果に応じた変更の比率は別途指定する。
【００８８】
この例では、判定結果に応じた訪問確率の変更手段のテーブルを別途設ける。
【００８９】
分析時に訪問情報の判定基準を意識する必要がなく、その意味で簡易に訪問情報の分析が実施できる。
【００９０】
［複数の条件による訪問情報抽出方法］
ここまで説明してきた実施例では、訪問情報に様々なフラグをつけて、分析時に組み合わせて利用できるようにしている。以下の処理も訪問情報分析部１７が行なう。
【００９１】
例えば、同一居室内の訪問はカウントせず、複数の被訪問者について優先順位一位のみで、職階の上から下方向での訪問件数を抽出するには、下記のようなＳＱＬ文でデータベースに問い合わせすればよい。
【００９２】
ＳＥＬＥＣＴ  ｃｏｕｎｔ（＊）  ＦＲＯＭ  Ｖｉｓｉｔｉｎｇ＿ｔａｂｌｅ
ＷＨＥＲＥ  ｔｉｍｅｄｉｆｆ  ＝  １
ＡＮＤ  ｈｏｍｅａｒｅａ  ＝  １
ＡＮＤ  ｈｏｓｔ＿ｐｒｉｏｒｉｔｙ  ＝  １
ＡＮＤ  ｕｐｄｏｗｎ  ＝  １；
【００９３】
なお、ここまで個人の位置情報を利用して説明してきたが、この発明は部屋の入退室情報などを用いても実現可能である。ある人がある場所にある時間帯いることがわかれば、その情報を取得する手段は問わない。また、そのような情報を取得するにあたって、位置情報や入退室情報など複数の手段を併用することも可能である。
【００９４】
この実施例では、図６に示すように、Ａ〜Ｉの８人のユーザの間の無向の同時滞在情報を有向の訪問情報に変換できる。図６の左側でＡ〜Ｉのラベルが付されたノードは８人のユーザを表し、その間のリンクが同時滞在があったことを示す。
【００９５】
訪問情報分析部１７の分析結果を分析結果表示部１８を用いて例えば図６の右側に示すように有向グラフとして表示できる。この有効グラフにより誰が誰を訪問したかという訪問情報（その回数や累積時間を表しても良い）を表現できる。
【００９６】
また、図７に示すように円グラフで表示できる。この例では部門（組織）間での訪問の要件分類ごとの割合を示している。具体的には、営業部門と開発部門との間の訪問の頻度と訪問時間のタイプ（長時間と短時間の２種類であるが、これに限定されない）ごとの割合を円グラフで表示する例である。すなわち、これらの円グラフは、営業部門と開発部門における訪問の状況を示している。4つのグラフはそれぞれ、営業部門から営業部門への訪問、営業部門から開発部門への訪問、開発部門から営業部門への訪問、開発部門から開発部門への訪問を示している。訪問のタイプは時間によって判定しており、ある一定の時間を越えた訪問は長時間、その時間に満たない訪問は短時間としている。円グラフのサイズは、それぞれの訪問の頻度に対応している。
【００９７】
円グラフから読み取れる傾向は、以下の通りである。
（１）開発部門間の訪問は、長時間に及ぶことが多く、営業部門間の訪問は短時間で終了することが多い。
（２）他方、開発部門から営業部門への訪問は、回数は少ないものの、長時間の訪問が多い。
（３）営業部門から開発部門への訪問は、その逆方向の訪問よりも多く、短時間の訪問が多い。
【００９８】
このように、訪問情報を追加して方向性を考慮することで、より詳細な分析が可能となり、例えば、組織間の訪問情報を参照して、方向性によって大きく性質が異なる場合が抽出できる。
【００９９】
有向グラフ分析手法の例としては、つぎのようなものがあるが、これに限定されない。
【０１００】
無向グラフの分析に方向性を加味し、より詳細な分析が可能となる。例えば、ノードの入次数と出次数、グラフの密度、ノード間の到達可能性・接続性、距離、直径を分析・表示できる。例えば、多くの人を訪問する人と、多くの人から訪問される人では、組織分析における解釈が異なり、これまで同様に扱わざるをえなかったけれども、この実施例を利用することで明確に区別できるようになる。
【０１０１】
なお、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】
【０１０２】
【図１】この発明の実施例を全体として示すブロック図である。
【図２】上述実施例の動作を説明するフローチャートである。
【図３】上述実施例の位置情報の例を説明する図である。
【図４】上述実施例で扱う訪問状況とともに説明する図である。
【図５】上述実施例の訪問情報の例を説明する図である。
【図６】上述実施例の訪問情報の分析結果の表示例を説明する図である。
【図７】上述実施例の訪問情報の分析結果の他の表示例を説明する図である
【符号の説明】
【０１０３】
１０       位置情報取得部
１１       位置情報管理部
１２       抽出条件設定部
１３       組織情報管理部
１４       エリア情報管理部
１５       訪問情報抽出部
１６       訪問情報管理部
１７       訪問情報分析部
１８       分析結果表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図４】
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【図７】
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