(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステムを、
グループごとに、該グループにどの人が属しているかを示すグループ情報を格納するグループ情報格納手段、
複数の組織情報の情報源の各々について、当該情報源に対応する、複数の人を１つのグループにまとめるグループ形成ルールのセットを記憶するルール記憶手段であって、前記情報源は、少なくとも前記グループ情報格納手段に格納されたグループ情報群が示すグループ群に属する人々には公開されている、ルール記憶手段、
前記複数の組織情報の情報源の各々について、当該情報源からデータを収集し、収集したデータに対して当該情報源に対応するグループ形成ルールのセットを適用することにより、当該セットに属する各グループ形成ルールを満足するグループを形成し、それら各グループを示すグループ情報を生成して前記グループ情報格納手段に登録するグループ形成手段、
指定された第１の人と第２の人との間の人脈パスを求める手段であって、前記グループ情報格納手段に格納された各グループのグループ情報に基づき、人をノードとし、同一グループに属する２者の関係をそれぞれ１つのリンクとしたネットワークを形成し、該ネットワーク上で、前記第１の人に対応するノードから前記第２の人に対応するノードに達する経路を探索することにより、前記第１の人と前記第２の人との間を結んだ人脈パスを形成し、該人脈パスの情報を提供する人脈パス形成手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項２】
前記人脈パス形成手段は、前記人脈パスの情報として、当該人脈パスを構成する個々のリンクに対し、該リンクを形成する２者が属するグループの情報を関連づけて示した情報を作成することを特徴とする請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
前記人脈パス形成手段は、前記第１の人と前記第２の人との間に形成される１以上の人脈パスの各々について、該人脈パスを構成する各リンクが含まれるグループの親密度を所定の親密度格納手段から取得し、それら各リンクの親密度に基づき該人脈パスのスコアを計算し、該スコアに従ってそれら人脈パスを順位付けして提示する、
ことを特徴とする請求項１記載のプログラム。
【請求項４】
前記ルール記憶手段は、グループ作成ルールごとに、該ルールに基づき形成されたグループの中の人同士の親しさを示す親密度を対応づけて記憶し、
前記グループ形成手段は、形成したグループごとに、そのグループを形成する際に適用したグループ作成ルールに対応する親密度の情報を前記ルール記憶手段から求め、親密度格納手段に登録し、
前記人脈パス形成手段は、前記第１の人と前記第２の人との間に形成される１以上の人脈パスの各々について、該人脈パスを構成する各リンクの親密度として、該リンクを構成する２者が含まれるグループの親密度を前記親密度格納手段から求め、求めた該各リンクの親密度に基づき該人脈パスのスコアを計算し、該スコアに従ってそれら人脈パスを順位付けして提示する、
ことを特徴とする請求項１記載のプログラム。
【請求項５】
前記情報源はワークフロー管理システムが有する組織データであり、前記グループ形成ルールのセットには、同一部署に所属する人々を１つのグループとするルールが含まれることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
前記組織情報の情報源は電子掲示板システムであり、前記グループ形成ルールのセットには、該電子掲示板システムにおいて同一の電子掲示板にメンバー登録されている人々を１つのグループとするというルール、及び前記電子掲示板システムにおいて同一の電子掲示板中にメッセージを書き込んだ人々を１つのグループとするルール、及び前記電子掲示板システムにおいて同一の電子掲示板中の同一のスレッドにメッセージを書き込んだ人々を１つのグループとするというルール、のうちの少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項７】
前記組織情報の情報源は各人が開設しているホームページであり、前記グループ形成ルールのセットには、第１の人のホームページに第２の人のホームページへのリンクが含まれている場合にそれら第１及び第２の人を１つのグループとするルールが含まれることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項８】
グループごとに、該グループにどの人が属しているかを示すグループ情報を格納するグループ情報格納手段と、
複数の組織情報の情報源の各々について、当該情報源に対応する、複数の人を１つのグループにまとめるグループ形成ルールのセットを記憶するルール記憶手段であって、前記情報源は、少なくとも前記グループ情報格納手段に格納されたグループ情報群が示すグループ群に属する人々には公開されている、ルール記憶手段と、
前記複数の組織情報の情報源の各々について、当該情報源からデータを収集し、収集したデータに対して当該情報源に対応するグループ形成ルールのセットを適用することにより、当該セットに属する各グループ形成ルールを満足するグループを形成し、それら各グループを示すグループ情報を生成して前記グループ情報格納手段に登録するグループ形成手段と、
指定された第１の人と第２の人との間の人脈パスを求める手段であって、前記グループ情報格納手段に格納された各グループのグループ情報に基づき、人をノードとし、同一グループに属する２者の関係をそれぞれ１つのリンクとしたネットワークを形成し、該ネットワーク上で、前記第１の人に対応するノードから前記第２の人に対応するノードに達する経路を探索することにより、前記第１の人と前記第２の人との間を結んだ人脈パスを形成し、該人脈パスの情報を提供する人脈パス形成手段と、
を備える人脈パス検索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人と人との間のつながり（すなわち人脈）を検索して提供する人脈パス検索のための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、各人のプロフィールをデータベース化し、ユーザからの要求に対し、その要求にふさわしい人をデータベースから検索して提供する人材情報提供システムが各種開発されている。また近年では、ナレッジマネジメントシステムや文書共有システム、検索エンジンなどの技術の発展により、ユーザがそれらのシステムを利用することで、例えば自分の目的にふさわしい文書を発表している人など、目的に適った人を捜し出し、電子メールなどを送ってアプローチする例も増えている。
【０００３】
しかし、あるユーザがプロフィールの検索などで目的に適った人を捜し出せたとしても、そのプロフィール等の情報だけではユーザはその人との接点があまりにも少ないため、アプローチがしづらいことも少なくない。逆にアプローチを受けた方も、どのような経緯で自分が見つけ出されたのかが分からなかったり、自分に関する情報がどのように利用されているかが気になったりして、余りよい気持ちがしないであろう。
【０００４】
このようなことから、ユーザに対してある人を紹介するに当たり、ユーザからその人への人脈を考慮したり、人脈の情報を提供したりするシステムが提案されている。
【０００５】
特許文献１には、被紹介者と紹介者のペアの情報をデータベースに登録し、検索キーとして入力された人を紹介者として含むペアをデータベースから検索し、これにより検索されたペアに含まれる被紹介者を紹介者とするペアを更にデータベースから検索するという処理を再帰的に繰り返すことで、検索キーの人が直接的又は間接的に紹介した人々の情報を求める装置が開示されている。
【０００６】
また特許文献２には、電子メールの電文中に含まれる発信者氏名及び宛先人氏名を抽出することで人脈関係の要素となる知り合いのペアを抽出し、この抽出情報に基づき人脈関係を視覚的に示すマップ情報を作成し表示する装置が示されている。
【０００７】
また特許文献３には、各ユーザが自分の人脈情報を登録し、それら登録された人脈情報に基づき複合的な人脈関係を求める装置が示されている。この装置は、人脈関係の情報から、例えば、ユーザに対し、そのユーザと人脈関係の強い人のリストを提供する機能を備える。
【０００８】
また特許文献４には、特許文献３と同様のシステムにおいて、更に特定の個人に対し、最も近しい人の繋がりの経路（以下、人脈経路と記する）を指し示す機能が示されている。
【０００９】
【特許文献１】特開２０００−５７１６６号公報
【特許文献２】特開２０００−６６９７０号公報
【特許文献３】特開２００３−１３２１５８号公報
【特許文献４】特開２００３−１４１３８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１，３及び４に示された装置は、いずれも人脈関係を求めるための基礎情報をユーザ各自の手入力により行っているため、ユーザ負担が大きいという問題がある。
【００１１】
また特許文献２に示された装置は、電子メールを監視することで人脈関係を求めるものであるため、プライバシーの問題等のため、構成メンバーが電子メールの監視を許容する限られた状況にしか適用できないという問題がある。
【００１２】
本発明の目的の一つは、人と人との間の人脈パスを求める新たな手法を提供することである。また本発明の別の目的は、人脈パス検索のための基礎とする情報を、個々の登録ユーザに負担を掛けず、プライバシー問題のおそれが少ない形で収集することができるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、コンピュータシステムを、グループごとに該グループにどの人が属しているかを示すグループ情報を格納するグループ情報格納手段、複数の組織情報の情報源の各々について、当該情報源に対応する、複数の人を１つのグループにまとめるグループ形成ルールのセットを記憶するルール記憶手段であって、前記情報源は、少なくとも前記グループ情報格納手段に格納されたグループ情報群が示すグループ群に属する人々には公開されている、ルール記憶手段、前記複数の組織情報の情報源の各々について、当該情報源からデータを収集し、収集したデータに対して当該情報源に対応するグループ形成ルールのセットを適用することにより、当該セットに属する各グループ形成ルールを満足するグループを形成し、それら各グループを示すグループ情報を生成して前記グループ情報格納手段に登録するグループ形成手段、指定された第１の人と第２の人との間の人脈パスを求める手段であって、前記グループ情報格納手段に格納された各グループのグループ情報に基づき、人をノードとし、同一グループに属する２者の関係をそれぞれ１つのリンクとしたネットワークを形成し、該ネットワーク上で、前記第１の人に対応するノードから前記第２の人に対応するノードに達する経路を探索することにより、前記第１の人と前記第２の人との間を結んだ人脈パスを形成し、該人脈パスの情報を提供する人脈パス形成手段、として機能させるためのプログラムを提供する。
【００１４】
本発明の好適な態様では、前記人脈パス形成手段は、前記人脈パスの情報として、当該人脈パスを構成する個々のリンクに対し、該リンクを形成する２者が属するグループの情報を関連づけて示した情報を作成する。
【００１５】
本発明の好適な態様では、前記人脈パス形成手段は、前記第１の人と前記第２の人との間に形成される１以上の人脈パスの各々について、該人脈パスを構成する各リンクが含まれるグループの親密度を所定の親密度格納手段から取得し、それら各リンクの親密度に基づき該人脈パスのスコアを計算し、該スコアに従ってそれら人脈パスを順位付けして提示する。
【００１７】
本発明の好適な態様では、前記情報源は、少なくとも前記グループ情報格納手段に格納されたグループ情報群が示すグループ群に属する人々には公開されているものであることを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態（以下「実施形態」という）について説明する。
【００１９】
まず図１を参照して、本発明に係る人脈パス検索機能を人材紹介装置に適用した場合の例を説明する。
【００２０】
人材紹介装置１００は、インターネットや社内ＬＡＮ(Local Area Network)等のデータ通信ネットワーク２００に接続されており、ユーザＰＣ（パーソナルコンピュータ）２１０を操作するユーザに対し、該ネットワーク２００を介して人材検索や人脈パス検索などのサービスを提供する。
【００２１】
人材紹介装置１００において、ユーザＤＢ（データベース）１０２は、当該装置１００のサービスに登録しているユーザの情報を保持・管理するデータベースである。ユーザＤＢ１０２が保持・管理するデータ内容の一例を図２に示す。図２の例では、ユーザＤＢ１０２は、個々の登録ユーザごとに、一意に付与されたユーザＩＤ（識別情報）、ユーザ名、ユーザ認証のためのパスワード等の認証情報、該ユーザへの連絡のための電話番号やＥメール（電子メール）アドレス、ホームページ（ＨＰ）のＵＲＬ(Uniform Resource Locator)、該ユーザのプロフィール情報などからなる登録レコードを保持する。ホームページのＵＲＬは、当該ユーザが開設しているホームページのＵＲＬであり、ホームページを開設していないユーザについてはこの欄は空白となる。プロフィール情報は、当該ユーザの得意分野や職歴など人材検索に有益な項目からなる情報であり、紹介要望者側の要求に適合するユーザを見つけるために利用される。このようなユーザ情報のユーザＩＤ以外の各項目は、この人材紹介装置１００に対してユーザがユーザ登録を行う際に、そのユーザから入力してもらえばよい。ユーザＩＤは、人材紹介装置１００が付与してもよいし、ワークフローサーバ２２０などの別のシステムで既にユーザ管理が行われているならば、その別システムで既に付与されているユーザＩＤを取得して、本装置１００で利用してもよい。ユーザＩＤ以外の他の項目についても、別システムに既に登録してあるものは流用可能である。言い換えれば、ユーザＤＢ１０２は、人材紹介装置１００に専属のものである必要はなく、様々なサービスに対して共通のものをデータ通信ネットワーク２００上に設け、それを共用する方式も可能である。ユーザＤＢ１０２には、従来より用いられているものを利用することができる。
【００２２】
グループＤＢ１０４は、ユーザＤＢ１０２に登録されたユーザが構成するグループの情報を保持・管理するデータベースである。図３にグループＤＢ１０４のデータ内容の一例を示す。この例では、グループＤＢ１０４には、グループごとに、該グループを一意に識別するためのグループＩＤ、グループ名、構成員リスト、及び構成員間距離などの項目を含んでいる。構成員リストは、該グループに属するユーザのユーザＩＤを列挙したリストである。構成員間距離は、該グループ内のユーザ同士の親しさを「距離」の形で数値化した値である。距離であるから、親しいほど小さい値となる。このグループＤＢ１０４は、グループ形成部１２０により構築され、保守される。グループ形成部１２０の処理については後述する。
【００２３】
要求処理部１１０は、ユーザからの人材紹介や人脈検索の要求を受け付けるためのユーザインタフェース手段である。要求処理部１１０は、要求の受付のための画面を、例えばＷＷＷ(World Wide Web)のウェブページ（ホームページ）の形でユーザのユーザＰＣ２１０に提供し、その要求受け付け画面に入力された検索条件を取得し、この条件に従って人材検索部１０６や人脈パス検索部１０８に検索を行わせ、その検索の結果をウェブページ等の形でユーザＰＣ２１０に提供する。また、要求処理部１１０は、人材紹介装置１００が提供するサービスに対するログイン時のユーザ認証を行う。ユーザ認証では、ユーザＤＢ１０２に登録された認証情報を利用する。
【００２４】
人材検索部１０６は、ユーザの人材紹介要求に応じて、その要求に適合する人材をユーザＤＢ１０２から検索する手段である。人材検索部１０６は、ユーザＤＢ１０２に登録された各データ項目に対する検索条件の指定を受け付け、その条件を満足するユーザを、例えばその条件の満足度合いの高い順に、選び出す機能を備えている。検索条件としては、例えば「得意分野が『情報技術』である」などといったものから、各情報項目に対する条件の組合せ（複合検索）など、様々な指定の仕方を許容する。このようなユーザの登録情報に対する検索条件に対し、マッチする人材を検索するシステムは従来より様々なものが知られており、本実施形態の人材検索部１０６もそれを利用することができる。
【００２５】
人脈パス検索部１０８は、２人のユーザ間の人脈上のつながりである人脈パスを検索する手段である。知り合いである２人の関係を１つのリンクとしたとき、そのリンクの連鎖により、対象となる２人のユーザ間をつなぐパスを形成したものが、人脈パスである。本実施形態では、同じグループに属するユーザ同士は知り合いであるとみなし、そのような同一グループに属する２者のリンクの連鎖で人脈パスを形成する。
【００２６】
別の見方をすれば、この２者間の人脈パスの形成は、グループの集合のベキ集合（すなわち個々のグループを要素とする集合の部分集合全体からなる集合）のなかから、次の条件を満足する部分集合を抽出することと等価である。その条件とは、まず第１に、人脈パス形成対象の２者（すなわちパスの両端の２者）は、抽出される部分集合の要素であるグループのいずれかに含まれることであり、かつ第２に、抽出される部分集合の要素である各グループは、それぞれ自分の要素であるユーザを要素としている他のグループを必ずその部分集合の中から見出すことができることである。
【００２７】
図４には、例えばユーザＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを含んだグループ３０２，ユーザＣ，Ｅ，Ｆを含んだグループ３０４など、複数のグループ３０２〜３１４を例示している。各ユーザＡ〜Ｌ同士を結ぶ双方向矢印は、知り合い関係のリンクを示す。図から分かるように、同一グループに属する２者間にリンクが存在する。この例で、例えばユーザＡとユーザＬとの間の人脈パスは、（１）ユーザＡ−Ｄ間のリンク（グループ３０２）とユーザＤ−Ｌ間のリンク（グループ３１４）を繋げたＡ−Ｄ−Ｌのパスや、（２）ユーザＡ−Ｂ間のリンク（グループ３０２）とユーザＢ−Ｇ間のリンク（グループ３０６）とユーザＧ−Ｉ間のリンク（グループ３０８）とユーザＩ−Ｌ間のリンク（グループ３１４）を繋げたＡ−Ｂ−Ｇ−Ｉ−Ｌのパスがある（この他にも存在するが列挙は割愛する）。
【００２８】
このような人脈パスは、グループＤＢ１０４の各グループの情報を参照することで求めることができる。具体的には、例えば、ユーザをノードとし、同一グループ内の２者間のリンクをエッジとしたネットワーク（これは無向グラフである）を形成し、該ネットワーク上で、人脈パス検索対象の２者（すなわち人脈パスの両端の２者）のうちの一方の人からもう一方の人に達する経路を探索すればよい。この経路探索にはグラフ理論で周知のアルゴリズムを利用することができる。このような処理により、２者間を結ぶ１乃至複数の人脈パスが求められる。
【００２９】
この経路探索を効率的に行うために、図３に例示したようなグループ情報から、上述のグループ内リンクからなるネットワーク（グラフ）の情報を予め作成してグループＤＢ１０４内に登録しておき、人脈パス形成部１０８がこのネットワークの情報を参照しつつ経路探索を行うようにすることも好適である。この場合のネットワーク情報の一例を図５に示す。この例では、リンクごとに、当該リンクを構成する２者のユーザＩＤと、その２者が属するグループのグループＩＤが登録されている。このようなネットワーク情報を用いれば、２者間の人脈パスを求めることができると共に、その人脈パスを構成する個々のリンクが属するグループをそれぞれ求めることができる。
【００３０】
また、人脈パスの別の求め方として図６に示すような方法も考えられる。この方法では、人脈パスを求めたい２者の一方を始点ユーザＡ、もう一方を終点ユーザＢとしたとき、まず人脈パス検索部１０８は、始点ユーザＡを構成員として含んだグループ、及び終点ユーザＢを構成員として含んだグループをそれぞれグループＤＢ１０４の情報から求め、前者に該当するグループのリストＬ１と後者に該当するグループのリストＬ２をそれぞれ作成する（Ｓ１０，Ｓ１２）。次に人脈パス検索部１０８は、リストＬ１からグループを１つ取りだし（仮にグループＸと呼ぶ）、このグループに属する１以上のユーザを含んだグループ（仮にグループＹとする）をリストＬ２から探す（Ｓ１４）。そのようなグループがリストＬ２から見つかれば、この探索をリストＬ１中のすべてのグループについて繰り返す（Ｓ１４）。このＳ１４の探索で、グループＸとＹのペアが見つかれば（Ｓ１６の判定結果が肯定（Ｙ））、そのペアを人脈パスと認識する（Ｓ１８）。このとき求められる具体的な人脈パスは、図７の（ａ）に示すように、始点ＡからグループＸとＹに共通するユーザＣを経由して終点Ｂに至る、２つのリンクからなるパスである。すなわちこの例では、グループ３２０はリストＬ１に、グループ３２２はリストＬ２にぞれぞれ属し、ユーザＣはグループ３２０と３２２の両方に属している。グループＸとＹに共通するユーザが複数いれば、人脈パスも複数できる。
【００３１】
このように２リンクの人脈パスの抽出が終わると、次に人脈パス検索部１０８は、リストＬ１から１つのグループ（Ｘとする）、リストＬ２から１つのグループ（Ｙとする）をそれぞれ選び、グループＸの１以上のユーザとグループＹの１以上のユーザを包含するグループ（Ｚとする）をグループＤＢ１０４から探索する（Ｓ２０）。この探索で、条件に合致するグループＺが見つかれば（Ｓ２２の判定結果が肯定（Ｙ））、Ｘ−Ｚ−Ｙの関係を人脈パスと認識する（Ｓ２４）。具体的には、この探索により、図７の（ｂ）に示すように、始点ＡからユーザＣ及びＤをその順に経由して、終点Ｄへと至る３リンクの人脈パスが求められる。この例では、ユーザＡ及びＣはリストＬ１に属するグループ３３０のメンバであり、ユーザＤ及びＢはリストＬ２に属するグループ３３２のメンバであり、ユーザＣ及びＤはグループ３３４のメンバとなっている。Ｓ２０では、そのような探索を、リストＬ１に属するグループとリストＬ２に属するグループのすべてのペアについて繰り返す。
【００３２】
以上説明した図６の処理によれば、３リンク以下の人脈パスを自動検出することができる。なお、米国の社会心理学者Stanley Milgramが１９６０年代に行った有名な「Milgramの実験」によれば、まったく無作為（ランダム）に選んだ２人の一方から他方へ知人関係をたどって到達しようとする場合、そこに含まれる人の数の中間値はせいぜい５人、すなわち高々６リンクで到達できる可能性が高いという結果が得られた。これは米国内といった広い範囲のまったくランダムな２人の間のことであるが、人材紹介装置１００が適用されるのはもっと絞り込まれた母集団であり、また人材検索では、検索要求者が自分と目的や関心が一致する人物を探すことが多いので、両者間の人脈パスはもっと短いリンク数で求められる可能性が高い。したがって、図６のような処理でも実用上有効である。
【００３３】
以上、人脈パス探索処理の例を示したが、この人脈パスの探索の際、求められる個々の人脈パスごとに、そのパスの経路長を求めることもできる。人脈パスの経路長は、該人脈パスを構成する個々のリンクの長さを総和することで求める。個々のリンクの長さは、該リンクの属するグループの「構成員間距離」である。各グループの「構成員間距離」は、グループＤＢ１０４から得ることができる。このように求めた人脈パスの経路長は、該人脈パスの人脈の太さを示すスコアとして利用することができる。すなわち、経路長が短いほど、個々のリンクの親しさが大きいと言うことなので、太い人脈であると判断できる。人脈パス検索部１０８は、人脈パスを求めていく際、それを各リンクの「距離」を足し込んでいくことで経路長を求めることができる。また、複数の人脈パスが求められる場合、それらを経路長の短い順、或いは長い順にソートすることもできる。また、経路長の上限値を予め定めておき、人脈パス探索時に、その上限経路長を越えるパスについてはそれ以上の探索を打ち切ることもできる。これにより、上限経路長以下の近しさを持つ人脈パスのみを求めることができる。
【００３４】
人脈パス検索部１０８は、要求処理部１１０から検索要求を受けると、それに応じて上述のような検索処理を行い、その検索結果を要求処理部１１０に返す。人脈パスに関する検索要求の１つの典型例は、ユーザＰＣ２１０を操作して本装置１００にログインしたユーザが、自分との関係を知りたい相手を検索条件に指定して行うものである。このため、要求処理部１１０は、人脈が知りたい相手を入力するための入力用画面（例えばウェブページ）を提供する機能を備える。また、この検索要求を受けた要求処理部１１０は、当該ユーザと検索条件に指定されたユーザの各々のユーザＩＤを人脈パス検索部１０８に渡し、それら両ユーザ間のパス検索を行わせる。そして要求処理部１１０は、検索結果を人脈パス検索部１０８から受け取り、それを示した検索結果画面（例えばウェブページ）を作成し、これを要求元のユーザＰＣ２１０へと送信する。
【００３５】
このとき提供される検索結果ウェブページ４００の一例を図８に示す。この例は、要求元のユーザ「鈴木一郎」が、自分と「山田太郎」との間の人脈パスの検索を要求した際に、本装置１００が提供する検索結果である。この例では、検索されたパスが、人脈の太い順に表示されている。また、個々の人脈パスには、要求元「鈴木一郎」からその相手「山田太郎」までに介在するユーザが順に示され、それら各ユーザ間のリンク（矢印で示す）に対応づけて、そのリンクが意味する知り合い関係の母体であるグループの名称が示される。例えば、人脈の強さが第１位のパスは、「現○○部△△課」というグループに属する「鈴木一郎」と「田中花子」とのリンクと、「××掲示板□□スレッド」というグループに属する「田中花子」と「山田太郎」のリンクの並びとなっている。なお、「現○○部△△課」というグループは、企業内でその課に属しているユーザからなるグループであり、企業内の組織関係から導き出されたものである。一方、「××掲示板□□スレッド」というグループは、その電子掲示板のそのスレッドに対して投稿を行ったユーザからなるグループであり、これは電子掲示板システムが提供する情報に基づき導き出されたものである（グループの種類やグループ形成の仕方については後で説明する）。このような検索結果画面により、ユーザは、所望の相手にアクセスする際に利用できる伝（つて）を知ることができるので、その伝（人脈パス）を順にたどって該相手への橋渡しをお願いすることができる。また、そのユーザがその相手に直接アクセスする場合も、その人脈パスの情報を該相手に伝えることで、相手は自分とそのユーザとの関係を知ることができるので、安心感がある。また、検索結果画面には、人脈パスを構成する個々のリンクごとに、そのリンクに対応するグループの名称を表示するので、検索結果を受け取ったユーザは、どのような関係をたどって相手に行き着けるかを知ることができるし、またこのグループの情報を含んだ人脈パスの情報をユーザから相手に伝えれば、相手は自分とそのユーザとの関係をよりよく理解できる。
【００３６】
人脈パスの検索結果の表示は、図８のようなものに限られるものではなく、例えば図９のように図解的な表示方式も好適である。図９の例は、検索要求したユーザ（「あなた」）から、対象である「山田」までの人脈パスを、個々のリンク５１２〜５２０に対応するグループを示す囲み枠５０２〜５０６とその各々のグループ名と併せて示している。この例では、「あなた」から「林」へ、「林」から「加藤」又は「鈴木」へ、「加藤」又は「鈴木」から「山田」へ、という複線的なパスが同時に示される。
【００３７】
以上は、ユーザが、相手を指定して、その相手との間の人脈パスを求める場合であったが、ユーザが自分以外の２者を指定してそれら２者間の人脈パスを求める場合にも、上記の処理がそのまま適用できる。
【００３８】
また、人材検索と連動して人脈パス検索を行うサービスを提供することもできる。すなわち、ユーザが入力した人材検索の条件に基づき人材検索部１０６が検索を行い、その検索で得られた各人と当該ユーザとの間の人脈パスを人脈パス検索部１０８が検索するというサービスである。このサービスによりユーザに提供される検索結果画面の一例を図１０に示す。この検索結果画面６００では、ユーザが入力した人材検索の条件に対して検索された「山田太郎」、「吉田良夫」・・・の各々につき、その人のプロフィールと共に、要求元ユーザからその人への人脈パス（人脈関係が強い順に所定数個）が示される。
【００３９】
次に、図１に戻り、グループ形成部１２０について説明する。グループ形成部１２０は、データ通信ネットワーク２００上に存在する各種の公開情報に基づき、ユーザ群が構成するグループを見つけ出し、そのグループの情報をグループＤＢ１０４へと登録する。
【００４０】
このグループ検出に利用しうる公開情報の例として次のようなものが考えられる。第１の例は、企業内の組織構造を示す組織データがある。組織データには、例えば、事業部−部−課といったツリー状の組織構造のどのノード（部署）にどの人が所属しているかという情報が含まれる。また、企業によっては、そのような部署に跨った人材からなるタスクフォース（或いはプロジェクトチームといってもよい）を必要に応じて結成する場合もあり、そのようなタスクフォースの情報（少なくとも構成員のリストを含む）が組織データに含まれる場合もある。１つの企業内（あるいは相互の組織データを公開してよい関係にある企業グループ内）で、この人材紹介装置１００を運用する場合、このような組織データは公開情報と捉えることができる。
【００４１】
例えば、ワークフローサーバ２２０を用いてワークフロー管理を行っている企業では、ワークフロー管理のための処理の必要上、そのような組織データがワークフローサーバ２２０に登録されている。また、ＬＤＡＰ(Light weight Directory Access Protocol) 等を用いたディレクトリサービスが行われている組織では、ＬＤＡＰサーバ等のディレクトリサーバが管理する情報に組織データが含まれている。したがって、グループ形成部１２０は、ワークフローサーバ２２０やディレクトリサーバから組織データを取得し、それに基づきグループの形成を行う。
【００４２】
組織データからのグループ形成は、例えば、「同一の部に属するユーザ群を１つのグループとする」、「同一の課に属するユーザ群を１つのグループとする」、「同一のタスクフォース（ＴＦと略す）に属するユーザ群を１つのグループとする」等といったグループ形成のルールに基づき行えばよい。このようなグループ形成のためのルール群は、グループ形成部１２０に登録されている（グループ形成ルール群１２２）。
【００４３】
図１１にグループ形成ルール群１２２のデータ内容の一例を示す。この例では、各ルールが列挙されると共に、ルールごとに、そのルールに従い形成されたグループの構成員間距離が対応づけられている。この例では、便宜上、ルールとして「現在同一課」などといった簡略名称を示しているが、実際には、そのルールの適用先となる公開情報（この例の場合は組織データ）のデータ構造に適用できる形のルール記述乃至プログラムが登録される。なお、過去の組織データまで入手できる環境であれば、「現在同一課」というルールの他に「過去同一課」（すなわち過去の組織データにて同一の課に属する）といったルールに該当するグループも形成することができる。
【００４４】
グループ形成部１２０は、公開されている組織データを参照することで、個々のルールを満足するユーザの集まりを見つけ、それをグループと認識してグループＤＢ１０４に登録する。このとき、グループ形成部１２０は、形成されたグループに対しそれぞれ一意名グループＩＤを付与してグループＤＢ１０４に該グループのエントリを作成し、そのグループに属する各ユーザを該ＤＢ１０４の構成員リストに登録する。また、そのグループを形成する際に用いたルールに対応する構成員間距離をルール群１２２のデータから求め、それをグループＤＢ１０４に登録する。また、組織データに示される部や課、タスクフォースの名前に基づきグループ名を作成し、グループＤＢ１０４に登録する。
【００４５】
以上、グループ形成の基礎となる公開情報の一例として組織データを例示したが、この他にも様々な公開情報が利用できる。例えば電子掲示板がその一例である。広く一般に公開された電子掲示板は当然であるが、企業や企業グループ内などに限定的に公開された電子掲示板も、その企業又は企業グループ内で人材紹介装置１００を運用する場合は公開情報と捉えることができる。電子掲示板に関するグループ形成のルールとしては、例えば「同一の電子掲示板にメンバー登録している」ことや、「同じ電子掲示板の同じ発言スレッドにメッセージを書き込んだことがある」などといったルールを挙げることができる。これらのルールも図１１には例示している。グループ形成部１２０は、データ通信ネットワーク２００上の電子掲示板サーバ２３０にアクセスし、該サーバが管理する各電子掲示板の登録メンバの情報や、それら各掲示板に含まれる各発言スレッドのメッセージ投稿者の情報を取得し、それらの情報からルールに従ってグループを抽出する。
【００４６】
グループ形成の基礎となる公開情報の更に別の例として、各ユーザが公開しているホームページ（特に知り合いのホームページへのリンクを示したページ）がある。すなわち、ユーザＤＢ１０２に登録されているユーザのホームページ（ＨＰ）のＵＲＬを用いて、ウエブサーバ２４０から該ホームページを取得し、そのホームページ中に、ユーザＤＢ１０２に登録された他のユーザのホームページに対し友人や知り合いとして直接にリンクが張られている場合は、それら両ユーザを１つのグループとするわけである。例えば、あるユーザのホームページ中のリンクのページに挙げられている各リンクのＵＲＬを調べ、そのＵＲＬがユーザＤＢ１０２に登録されたいずれかのユーザのホームページ（ＨＰ）のＵＲＬに対応する場合は、両ユーザをグループとする。リンクのページにリンク先を表示する場合、そのリンク先に承諾を得る場合が多いので、そのようなリンクの関係にある２ユーザは一種の知り合いと捉えることができる。この場合、各ユーザのリンクのページのＵＲＬもユーザＤＢ１０２に登録しておくことで、処理が容易になる。なお、リンクのページ以外の一般のページに挙げられたリンクについて同様の取り扱いをしてももちろんよい。
【００４７】
このように、本実施形態の人材紹介装置１００は、データ通信ネットワーク２００上に存在する公開情報からユーザのグループを自動生成することができる。そして、自動生成したグループの情報に基づき、上述の人脈パス検索を実行することができる。したがって、本実施形態によれば、従来技術のように、個々のユーザや、人材紹介装置１００の管理者などが、個々のユーザ間の知り合い関係をいちいち明示的に入力しなくても、人脈パス検索のサービスを提供することができる。また、本実施形態では、電子メールのようなプライバシー問題をはらんだものではなく、公開の情報を用いて人脈関係の基礎とするグループの情報を抽出するので、本実施形態の仕組みが適用できる対象の範囲は、電子メールベースの従来システムに比べて幅広い。
【００４８】
以上本発明の好適な実施形態を説明したが、上記実施形態はあくまで例示に過ぎず、本は爪印範囲内で様々な変更が可能である。
【００４９】
例えば、上記実施形態は、人脈パス検索を人材紹介サービスに適用した場合の例であるが、単純な人脈パス検索のサービスを提供する装置として本発明を実現することもできる（例えば図１の構成から人材検索部１０６をなくせばよい）。
【００５０】
また、例示した人材紹介サービス以外の様々サービスを、実施形態の人脈検索サービスと連携させることも可能である。例えば、ユーザ間での物・サービスの売買を仲介するサービスとこの人脈検索サービスを連携させたシステムがその一例である。このシステムでは、各ユーザは自分の売りたいものや買いたいもの（及びその売買の条件）を売買仲介サービスに登録し、該サービスが売り手と買い手のマッチングを行う。そして、このマッチングの結果を売り手乃至買い手（或いはその両方）に提供する際、両者間の人脈パスを求め、この人脈パスも併せて情報提供する。これにより、売り手も買い手もお互いの関係が分かるので安心感を得ることができる等のメリットが得られる。
【００５１】
また、上記の実施形態では、求めた人脈パスの人脈の太さ（強さ）を評価するスコアとして、その人脈パスを構成する個々のリンクの長さ（距離）の総和である経路長を用いたが、これもあくまで一例である。この例は、知り合い関係の強さ（親しさ或いは親密度）を距離で表現したものだが、距離の代わりに例えば親しさの強度で表現することももちろんできる。この場合、人脈の太さは、例えば、個々のリンクの強度の掛け算で示すことができる。また、例えば、人脈パス中に現れるユーザの数をスコアとすることもできる。この場合、そのユーザの数が少ないほど人脈が太いと一般に言えるので、その考え方に従ってスコアを評価すればよい。また、人脈パスの経路長と人脈パス中に現れるユーザの数の両方を総合評価したスコアを求めるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明に係る人脈パス検索機能を備えた人材紹介装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図２】ユーザＤＢが保持・管理するデータ内容の一例を示す図である。
【図３】グループＤＢが保持・管理するデータ内容の一例を示す図である。
【図４】グループに基づく人脈パスの形成を説明するための図である。
【図５】同一グループ内の２者間のリンクが形成するネットワークを示すネットワーク情報のデータ内容例を示す図である。
【図６】人脈パスを求める方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】図６の手順で求められる人脈パスの例を示す図である。
【図８】人脈パスの検索結果を示す表示画面の一例を示す図である。
【図９】人脈パスの検索結果を示す表示画面の別の例を示す図である。
【図１０】人材検索結果に人脈パス検索結果を併せて示した表示画面の一例を示す図である。
【図１１】グループ形成ルール群のデータ内容の例を示す図である。
【符号の説明】
【００５３】
１００  人材紹介装置、１０２  ユーザＤＢ、１０４  グループＤＢ、１０６  人材検索部、１０８  人脈パス検索部、１１０  要求処理部、１２０  グループ形成部、１２２  グループ形成ルール群、２００  データ通信ネットワーク、２１０  ユーザＰＣ、２２０  ワークフローサーバ、２３０  電子掲示板サーバ、２４０  ウェブサーバ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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