(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
グループ毎の作業結果に差異が出るように複数の作業者を複数のグループに分割するのを支援する方法であって、
(a) 複数の作業者のＩＤ及び複数の属性がコンピュータへ入力されるステップ（Ｓ０１）と、
(b) コンピュータが、それぞれの属性についての各作業者の値を属性値として演算するステップ（Ｓ０２）と、
(c1) コンピュータが、複数の作業者を複数の態様で、複数のグループへ分割するステップ（Ｓ１３）と、
(c2) コンピュータが、前記複数の分割の態様に対してそれぞれ分割ＩＤを付与するステップ（Ｓ１５）と、
(d) コンピュータが、各分割ＩＤに属するグループについて、各グループに属する複数作業者の各属性値の平均値及び偏差を計算するステップ（Ｓ１７）と、
(e) コンピュータが、各分割ＩＤに属する前記複数のグループから、少なくとも一つのグループ対を生成するステップ（Ｓ１９）と、
(f) コンピュータが、前記グループ対に属するグループの属性平均値及び属性偏差に基づいて、それぞれの属性について当該グループ対間の距離を計算するステップ（Ｓ２１）と、
(g) コンピュータが、前記複数作業者を同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤについて前記ステップ(d)-(f)を繰り返した後、属性毎に、当該同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤの内で前記グループ対間距離が最大となるグループ対を含む分割ＩＤを決定するステップ（Ｓ３１）と、
(h) コンピュータが、複数の分割数について前記ステップ(c)-(g)を繰り返した後、前記分割数毎及び属性毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を含む分割ＩＤをその最大値と共に表示装置を用いて表示するステップ（Ｓ０８）と、
を有する、複数の作業者を複数のグループに分割するのを支援する方法。
【請求項２】
請求項１の方法にして、(i) コンピュータが、各分割ＩＤにおいて、属性毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を決定するステップ（Ｓ２３）と、
(j) コンピュータが、前記属性毎の最大グループ対間距離の和を計算するステップ（Ｓ２５）と、
コンピュータが、前記作業者を同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤについて前記ステップ(d)-(f),(i),(j)を繰り返した後、当該同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤの内で、前記最大グループ対間距離の和が最大となる分割ＩＤを決定するステップ（Ｓ３３）と、
を有する方法。
【請求項３】
請求項１の方法にして、(k)コンピュータが、各分割ＩＤにおいて、前記属性毎のグループ対間距離の和を計算するステップと、
コンピュータが、前記作業者を同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤについて前記ステップ(d)-(f),(k)を繰り返した後、当該同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤの内で、前記グループ対間距離の和が最大となる分割ＩＤを決定するステップと、
を有する方法。
【請求項４】
請求項１の方法にして、前記属性は、年齢、性別、性格、現住所、習慣、出身地、専門知識、及び学歴の少なくとも１つを含む方法。
【請求項５】
請求項１の方法にして、前記ステップ(b)は、
コンピュータが、各作業者のそれぞれの属性を数値化して原属性値とするステップと、
それぞれの属性について重み付け係数がコンピュータへ入力されるステップと、
コンピュータが、前記原属性値に前記重み付け係数を乗じた属性値を求めるステップと
を有する方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、産業活動における生産性向上のための、複数の人間及びコンピュータ上のエージェンが有する知識等を、人間工学的手法及び入口知能工学的手法に基づいて、集合化する、情報処理の方法及びその支援システム並びにそれらに用いられるツールに関するものである。
背景技術
産業上の各種の生産活動の中で、生産性は、生産活動の成果を直接的に左右するとともに、産業の発展に多大な影響を与えるため、生産性の向上は非常に重要である。生産性の向上の例としては、例えば、製造業における製造コストの低減が挙げられ、具体的には、材料の利用効率向上、歩留まり向上、機械設備の稼働率向上などであり、これらの実現が重要である。また、別の例では、製品の開発効率向上が挙げられ、この中では、例えば、顧客ニーズの把握の効率向上、それに対応した製品仕様の決定の適正性向上、要素技術の開発期間の短縮、生産設備導入の的確化などとなり、これらが大変重要となる。さらには、営業の効率向上においては、市場状況の把握の効率化や的確化、それを基にした新ニーズの発想活動の効率化、顧客への商品納入や集金の方法の効率化などが挙げられ、これらが非常に重要である。また、例えば、製造現場における規格不適合品発生率に関する問題解決の効率の向上（例えば期間短縮）や、サービス業務における顧客からの苦情に関する問題解決の効率向上（苦情数の低減、あるいは苦情を基にした新たな製品やサービスの開発）なども生産性の向上に含まれる。
これら、各種の産業の各種場面における生産性は、仕事推進上の情報処理の効率に大きく依存する。すなわち、対象に関する情報を的確に収集し、短時間に的確に処理し、その結果から、対象への対応策を創出し、対応策を実行し、その実行の過程の中から新たな情報をさらに収集し対応策を修正していくといった一連の情報処理の効率が生産性を大きく支配する。従って、仕事推進上の情報処理（すなわち知的創造作業）の効率が、産業活動の成果を大きく左右し、その結果、産業の発展に大きく影響を与える。従って、高効率の情報処理の方法が必要であり、情報技術が発展した近年ではそれが特に切望される。
産業上の情報処理においては、それを行う主体は、人の集合体である組織集団、あるいは、コンピュータ上のエージェントである。以下、それぞれの場合における従来の問題点を述べる。
情報処理の実行の主体が、人の集合体である組織集団である場合、当該個々の人は情報処理手段として位置付けることができる。従来の情報処理の方法では、組織を構成する個人（個々の情報処理手段）がそれぞれ持ち合わせている知識（情報、意見、知識、知識表現、知識評価データ、知識評価関数、概念、学習のアルゴリズム等、以下知識等という）を、他の構成メンバー（他の情報処理手段）に十分理解させ、あるいは、各個人の知識等を集団として発展させる効率的な仕組みがないまま、情報処理を行っていた。このため、集団としての情報処理の効率が低く、低い生産性を導くに至り、非常に大きな問題となっていた。
例えば、会議は組織集団で行う情報処理の一種と捉えることができるが、従来の会議の方法における問題は以下のようである。すなわち、従来の会議の方法では、参加メンバーは議長の采配のもとに口頭で意見を述べるのが通例であるが、この場合、その発言は先に発言した他メンバーの発言の影響を少なからず受け、本来の各個人の考えをそのまま表していないこととなる。さらに、発言者は、前に発言したメンバーと意見が異なる場合でも、明確に否定せず、どこかに妥協点を見つけだし、そこに、自らの意見を変形した形で挿入するなど、他のメンバーとの意見の衝突を極力さけるよう気を配ることになる。したがって、会議の結論は、例えば最初の発言者や組織構成メンバー中の権力者の発言に妥協したものとなる。この様な会議の方法では、当然のことながら会議内容の共有化の程度が著しく低い。その結果、会議の結論に対して会議出席者は表面的には合意したように見えても、実際には十分に納得しては居らず、実行場面では、最低限の対応すら実行できないのが通例である。このような従来の会議（すなわち情報処理）の方法では、上記のように会議の結論に基づく行動の結果も低い成果となり、生産性が非常に低いばかりでなく、会議に時間が掛かり会議の効率も低い。
このような問題に対し、従来、いくつかの改善案が提案されている。すなわち、特開平１０−３０３８９２号公報においては、会議運営方法及びその支援装置として、会議参加者を複数のグループに分割し（上位会議グループと下位会議グループ）、各テーマに対して個々に議論を進め全体の情報量を減少し効率的に会議を運営する方法の試みが提案されている。しかし、同公報には、各グループの会議結果を互いに激しく議論する機会はもちろんのこと、個人の知識等を他の人の知識等と戦わせて激しく議論する機会も設けられていない。従って、その結論は、上に述べた従来の会議と同様に、曖昧な妥協案であり、上記と同様の問題があった。また、各個人の多様な視点を全体として享受する機会がないので、扱う情報の多様性が減少し、結果として効率の低い情報処理しかできないという問題があった。
一方、「会議の技法  チームワークが開く発想の新次元」（吉田新一郎著、中央公論新社、２０００．２．２５発行）には会議の運営方法として、全体を複数のグループに分け議論を進める手法が提案されている。しかし、この手法は、発表や発言をしない人のための対策（そのような人に発表、発言させるための手法）に過ぎない。そのため、この手法によって、一見、各個人の発表、発言の機会が有る程度増すが、各個人の知識等を他の構成メンバーの知識等と競合させ、それを集団として発展させる仕組みがないので、この方法での会議での議論は表面的でしかない。さらに、この提案においては、グループごとに議論した内容を全体として統合して議論する方法は開示されておらず、分割したグループごとの情報処理の結果を互いに戦い合わせることによって初めて達成し得る、さらに高いレベルの情報処理の結果を生み出すことはできず、結果として、会議（すなわち情報処理）の効率は低いままであった。
さらに、会議以外の場面での生産性向上に関する情報処理の例として、物品生産における効率向上の方法に関する情報処理、より具体的には、例えば製造コストを低減した生産方法を実現するための情報処理がある。これに対する従来の例では、例えば、その組織集団のトップが製造コスト低減のための方針や重点課題を設定し、さらに、これらに基づき中間管理者層が詳細な計画や具体的方法を策定し、これに基づいて、末端の組織メンバーは、その示された方法を単に実行するという方法をとっていた。すなわち、生産性向上に関する従来の情報処理では、トップや中間管理層が所有している限られた知識を基に策定された計画と具体的方法を組織メンバーに伝達し、末端のメンバーはそれを実行するだけという形態の情報処理であった。すなわち、末端のメンバーを含む組織集団の個人が所有している知識等を集団として効率的に統合していく情報処理を行うのではなく、いわば、トップから末端のメンバーへの限られた方向の情報伝達が行われていたのみといってよい。従って、生産性向上に関する従来の情報処理方法では、情報処理の効率が悪く、結果として製造コストの大幅な低下は実現できず、生産性が悪かった。
さらに、生産性向上に関する情報処理の他の具体例として、事業計画の効率的策定に関する情報処理がある。この例における従来の情報処理の方法では、例えば、一部の企画担当職が作成した事業計画案をトップ層で構成する会議で議論し、修正し、その結果合意されたものを事業計画として採用するという方法が一般的であった。この場合、事業計画を実行する組織構成員が、事業計画を策定したメンバーではないため、事業計画の内容の共有化が困難であり、その結果、状況の変化に応じた対応の変化もできず、結果として事業の結果（業績）は低かった。これは、事業計画策定という情報処理作業において、当該組織集団の個人が所有している知識等を集団として発展させ、統合していく機会が設けられていないことが原因であった。
さらに、情報処理の主体がコンピュータ上のエージェントである場合について述べる。従来から、コンピュータ上のエージェント用いた各種の情報処理が産業上の様々の分野で行われている。それらは、例えば、文章・図面作成ソフト、各種の検索ソフト、各種のナレッジマネージメント用データベースソフト、インターネット上で動作する各種エージェント、金融市場などの予測ソフト、企業内の情報管理ソフト、工場操業支援ソフト、流通支援ソフトなどが挙げられる。これらの情報処理を実行するコンピュータ上のエージェントは、知識等をもった情報処理手段として位置付けられる。
従来、上記のような情報処理手段を複数用意し、情報処理の効率を向上する試みがあったが、この場合、その基本構成は、複数の情報処理手段に同一の知識等を所有させ、単一の結果を目指して情報処理を行うものであり、単に情報処理結果を速く得ることを目的としていた。すなわち、複数の情報処理手段は協調的に情報処理を実行するものであり、競合的ではなかった。そのため、予め設定した知識等からさらに発展させた高度の情報処理ができず、当初設定した知識等から延長して得られる単純な結論しか導出できず、結果として情報処理結果の質は非常に低く、知的創造性のある情報処理の結果（創発：ｅｍｅｒｇｅｎｃｅ：例えば現象に対する新規な解釈や概念の形成、新規な発想など）を生み出すことは非常に困難であった。もし、従来の方法で知的創造性のある情報処理の結果を実現しようとした場合、実現不可能なほど大きなデータ容量と高速な演算速度を必要とし、現実的には不可能といってよい。
また、従来、ニューラルネットワークにおける競合学習の試み（例えば、認識と学習、岩波講座ソフトウエア科学１６、安西祐一郎著、岩波書店、１９８６．２．６発行、ｐ．３４６）や、あるいは、複数の情報処理手段に異なる知識等を付与し、遺伝的アルゴリズムにより知識等を修正しながら情報処理を行う試み（例えば、協同の知を探る、創造的コラボレーションの認知科学、植田一博、岡田猛共編著、共立出版、２０００．１１．１５発行、ｐ．２１０）が従来提案されているが、この場合も、各々の情報処理手段を集団として組織的に動作させ、各々の情報処理手段の情報処理結果を集団として統合するプロセスを含めた効率的な具体的手段は開示されていなかった。従って、これらの場合も情報処理の効率は低いままであった。
上記のように、上記の会議運営方法及びその支援装置の提案や、上記の「会議の技法  チームワークが開く発想の新次元」に記載された方法、あるいは、従来の生産性向上に関する情報処理の方法では、組織集団を構成する各個人の知識等を十分に活用し、集団でそれを発展させ統合することは到底期待できず、情報処理の効率が非常に悪かった。
さらに、従来のコンピュータ上の複数のエージェントで構成される組織集団は、相互に協調する機能のみを有しており、競合するような機能をもたせていないため、高効率の情報処理の結果を生み出すことは現実的に不可能であった。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものである。すなわち、その目的は、複数の人からなる組織集団において、集団を構成する各個人の知的創造性を十分に活用した高いレベルの情報処理結果を、短時間に低コストで効率良く得るための、情報処理の方法及びその支援システム並びにそれらに用いるツールを提供し、また、それぞれに知識等を有したコンピュータ上の複数のエージェントからなる組織集団において、高効率の情報処理方法を提供し、以上をもって、高い生産性を実現することにある。
発明の概要
この発明のエンティティ分割支援方法は、
（ａ）複数のエンティティのＩＤ及び属性をコンピュータへ入力するステップと、
（ｂ）前記属性についての各エンティティの値をコンピュータへ入力し或いはコンピュータで演算するステップと、
（ｃ１）コンピュータが、複数のエンティティを複数の態様又は方法で、複数のグループへ分割するステップと、
（ｃ２）コンピュータが、前記複数の分割の態様又は方法に対してそれぞれ分割ＩＤを付与するステップと、
（ｄ）コンピュータが、各分割ＩＤに属するグループの各グループに属する複数エンティティの属性の平均値及び偏差を計算するステップと、
（ｅ）コンピュータが、各分割ＩＤに属する前記複数のグループから、少なくとも一つのグループ対を生成するステップと、
（ｆ）コンピュータが、前記グループ対に属するグループの属性平均値及び属性偏差に基づいて、当該グループ対間の距離を計算するステップと、
（ｇ）コンピュータが、前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤについて前記ステップ（ｃ）−（ｆ）を繰り返した後、当該同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤ毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を含むグループ分割ＩＤを決定するステップと、
（ｈ）前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤ毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を含む分割ＩＤをその最大値と共に表示装置上へ表示するステップと、
を有する。
この発明の他の側面は、以下の構成を有するエンティティ分割支援装置にある。
このエンティティ分割支援装置は、
複数のエンティティのＩＤ及び属性を記憶するメモリと、
前記属性についての各エンティティの値を記憶するメモリと、
前記複数のエンティティを複数のグループへ分割するところの態様又は方法を特定する分割ＩＤを記憶するメモリと、
前記複数のエンティティを、前記分割ＩＤで特定される態様又は方法で複数のグループへ分割する手段と、
各分割ＩＤに属するグループの各グループ内に含まれる複数エンティティの属性の平均値及び偏差を計算する手段と、
各分割ＩＤに属する前記複数のグループから、少なくとも一つのグループ対を生成する手段と、
前記グループ対に属するグループの属性平均値及び属性偏差に基づいて、当該グループ対間の距離を計算する手段と、
前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤ毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を含む分割ＩＤを決定する手段と、
前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数分割ＩＤ毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を含む分割ＩＤ及びその最大値を表示する表示画像を生成する手段と、
を備える。
前記装置は、前記属性の重みを記憶するメモリを有するのが好ましい。
また、前記装置は、各エンティティについて複数の属性が記憶される場合に、各分割ＩＤにおいて、当該属性毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を決定する手段と、
前記属性毎の最大グループ対間距離の和を計算する手段と、
前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤ毎に、前記最大グループ対間距離の和が最大となる分割ＩＤを決定する手段と、
を有するのが好ましい。
また、前記装置は、各エンティティについて複数の属性が記憶される場合、各分割ＩＤにおいて、当該属性毎のグループ対間距離の和を計算する手段と、
前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤ毎に、前記グループ対間距離の和最大となるエンティティ分割ＩＤを決定する手段と、
を有することが出来る。
また、この発明の他の側面は、少なくとも一つのサーバと複数のクライエントを備えたコンピュータネットワークシステムにより知的創造作業を支援する方法である。この方法は、
前記サーバが、
前記複数のクライエントを，それぞれ複数のクライエントを含む複数のグループへ分割するステップと、
前記分割された全てのクライエントへ、設定された問題に対する解を提案するように要求する情報を送信するステップと、
各グループの第１クライエントが、前記問題に対する解を、そのクライエントが属するグループ内の第２クライエントへ（当該第２クライエントのアドレス情報に基づいて）送信するステップと、
前記サーバが、当該解に対する評価を要求する情報及び、当該評価を行うに際しての評価基準情報を全てのクライエントへ送信するステップと、
第２クライエントが、第１クライエントからの解に対する評価情報を第１クライエントへ返信するステップと、
サーバが、第１グループのグループ結論としての解を、第２グループに属する少なくとも一つのクライエントへ送信するステップと、
第２グループに属するクライエントが、インターネット会議等により、前記第１グループからの解を議論し、この解に対する評価を決定するステップと、
前記第２グループに属する代表クライエントが、第１グループに属する少なくとも一つのクライエントへ第２グループの評価情報を送信するステップと、を有する。
この発明の更に他の側面は、それぞれ知識、知識表現、知識評価データ、知識評価関数、概念、学習のアルゴリズム等（以下知識等という）を個別に有した複数の独立した情報処理手段からなる組織集団が行う情報処理の方法であって、
前記複数の情報処理手段を複数のグループに分割する分割過程と、
それに引き続く前記グループ内で行いグループとしての情報処理の結果を導く第１の作業過程と、
それに引き続き全体で行い前記グループでの情報処理の結果を統合し組織集団全体としての情報処理の結果を導く第２の作業過程と、
を備え、
前記分割過程は、前記複数のグループへの分割をグループ間で情報処理の結果に差異が出るように分割するものであり、
前記第１の作業過程は、各グループが他のグループから独立して作業を進めるものであり、
前記第２の作業過程は、共通の評価基準を用いて他のグループの情報処理の結果を相互に評価し合う第１の評価作業過程を有する。
前記第２の作業過程は、好ましくは、
前記グループとしての情報処理結果を交換する第２−１の作業過程と、
所定の同一の評価基準を用いて他のグループの情報処理結果をそれぞれグループ内で独立して評価する第２−２の作業過程（第１の評価作業過程）、
前記評価結果を他のグループに表示、出力、通知する第２−３の作業過程、
前記グループごとに保有する知識等の内、前記評価結果に関係したものをグループ間で交換する第２−４の過程、
交換して入手した他のグループが保有していた知識に基づいて当該グループが有していた知識を修正する第２−５の過程、
グループごとの情報処理結果の差異が所定の範囲内である全体としての情報処理結果を得る第２−６の作業過程、
を有する。
また、前記第２の作業過程は、好ましくは、
前記グループとしての情報処理結果を交換する第２−１の作業過程と、
所定の同一の評価基準を用いて他のグループの情報処理結果をそれぞれグループ内で独立して評価する第２−２の作業過程（第１の評価作業過程）、
前記評価結果を他のグループに表示、出力、通知する第２−３の作業過程、
他グループが実行した情報処理結果を知的育成する第２−７の作業過程、
他が知識育成するとした情報処理結果を本来生み出したグループが行い、前記第２−７の作業過程と並行、独立して実施する、当該情報処理結果を育成する第２−８の作業過程、
前記第２−７の作業過程の結果と前記第２−８の作業過程の結果とを交換する第２−９の作業過程、
前記第２−７の作業過程の結果と前記第２−８の作業過程の結果を所定の同じ評価基準で評価する第２−１０の作業過程、
前記第２−９の作業過程の評価結果を他のグループに表示、出力、通知する第２−１１の作業過程、
前記グループごとに保有する知識等の内、前記評価結果に関係したものをグループ間で交換し、交換して入手した他のグループが保有していた知識に基づいて当該グループが有していた知識を修正する第２−１２の作業過程、
グループごとの情報処理結果の差異が所定の範囲内である全体としての情報処理結果を得る第２−１３の作業過程、
を有する。
発明の実施例
以下、本発明の情報処理の方法の原理について、従来の方法と比較しながら、また、適宜実際の応用例も含めて詳しく説明する。
一般に、知識に対する認識は、それを所有するものとは別の知識と比較することによってより明確に正確に深く認識することができる。さらに、この際、より異なった知識との比較によってよりその実体が明確となる。この原理に基づいて、発明者は生産性向上のための情報処理の非常に高効率の方法として、以下の個全システムを考案するに至った。
すなわち、その根幹は、情報処理手段（人またはコンピュータ上のエージェント）からなる組織集団を、差が出るようにいくつかのグループに分割することと、その分割されたグループが独立して情報処理作業を実行すること、その作業の結果を互いに同じ評価基準で評価することにある。そして、その評価とは、他のグループの作業結果が、評価基準に対して、外れていることを明確に表示・指摘する、あるいは、自グループの作業結果より優れていることを表明しその後その他グループの作業結果を自グループで育てることにある。
また、上記のグループごとの作業は、それぞれ各情報処理手段の個別の作業から始め、その結果をグループ内で互いに同じ評価基準によって評価しあうことを含むようにする。そして、その評価とは、他の情報処理手段の作業結果が、評価基準に対して、外れていることを明確に表示・指摘する、あるいは、自分の作業結果より優れていることを表明しその後その他の情報処理手段の作業結果を自分で育てることにある。
あるいは、組織集団をグループに分けることをしない場合でも、情報処理手段個々で独立して作業し、その結果を全体で互いに同じ評価基準で評価し合う過程を含むようにする方法である。そして、その評価とは、上記と同様に、他の情報処理手段の作業結果が、評価基準に対して、外れていることを明確に表示・指摘する、あるいは、自分の作業結果より優れていることを表明しその後その他の情報処理手段の作業結果を自分で育てることにある。
以下、上記のプロセスを具体的に説明する。
図１は、本発明の個全システムのプロセスを表す概念図である。また、図２Ａ、図２Ｂは、それぞれ分割過程を有する場合における、個全システムの全体図、および分割されたグループ内作業を示す部分図である。図３は、分割過程を有しない場合の個全システムの全体図である。
まず、分割する場合の個全システムのプロセスを説明する。
まず、図２Ａに示すように、組織集団（チーム）をいくつかのグループに分割する。この際、この分割はグループでの作業結果に差異が出るように行う。そして、それぞれのグループが独立して、同じテーマや課題に関しての情報処理を行う（第１の作業過程＝第１の個の作業）。
そして、図２Ｂに示すように、それぞれのグループ内の作業は、まず、個の作業過程（第３の作業過程＝第２の個の作業過程）として、記述する（「書く」）作業から開始する。例えば、情報処理の対象としている事項に関する各種知識等（状況、課題、疑問点等）を記述する。
そして、グループとしての全の作業過程（第４の作業過程＝第２の全の作業過程）の第１ステップ（図２Ｂに示す第４−１の作業過程）として、これら書かれた紙を一覧一望できるように、みんながひとめで見渡せるように、並べて張り出す。そして、必要であれば、一覧一望の中の紙に書かれている内容の不明瞭な点について、互いに聞き合い、答え合う。
次に、グループとしての全の作業過程の第２ステップ（図２Ｂに示す第４−２の作業過程）として、評価を行う（第２の評価過程）。すなわち、他の情報処理手段が行った作業結果が評価基準から外れていることを通知・表示する（図２Ｂに示す第４−３の作業過程）。
具体的には、例えば、他人が書いた紙に×印（なるべく刺激的になるよう赤色などで表示することが望ましい）を打つ。評価基準から外れていることを表示する作業を、「×打ち」と称することとする。
あるいは、他の情報処理手段が行った作業結果が評価基準の観点で、（自分の作業結果より）優れているということを表示する。具体的には、他人が書いた紙に○印（例えば緑色などで）を付ける。優れているということを表示する作業を、「○打ち」と称することとする。この際、上記評価は、個々で独立に（話し合いながらでなく、個で独断で）、行う。
この評価の基準はグループ内で同一のものとする。
この評価基準の例としては、「望ましき状態と現状とのギャップ」を埋めるものを設定する方法がある。例えば、「仕事（情報処理）展開の方針にあっていないもの」や「事実と違っているもの」などが挙げられる。
また、自他の作業結果を明確にするべく、自己の作業結果と異なるものを基準に設けることができる。例えば、「自分の調査結果と異なっているもの」、などである。
このように評価基準は、その対象と場面によって適宜変更することができ、それは、その集団のリーダが定めたり、場合によっては集団の中のメンバーが定めても良し、情報処理手段がコンピュータまたは、コンピュータ上のエージェントである場合には、各プロセスごとに予め定めておく、あるいは情報処理作業の内容によって予め定めた選択肢のなかから情報処理手段自身が組織集団として定めても良い。
また、「×打ち」や「○打ち」の方法としては、情報処理手段個々の作業結果を示す報告書または、メモ、あるいは電子情報媒体を用いた出力に示された情報に対しての、それぞれ、差異や過誤の指摘や表示、否定、警告、あるいは、賞賛の表示、同意、などであっても良い。
具体的には、×印、○印または各種の線、などの文字、絵、色彩の記入または表示、あるいはブザー、サイレンなどの音、音声又は灯などの光の発生、カード類、看板類、シール類、紙類の提示、掲示あるいは貼り付け、電子情報表示装置の画面の一部または全部の点滅または表示色の変更または使用フォントの変更、などを単独あるいは組み合わせて使用できる。ただし、いずれの場合も、評価されたことが明確に相手に伝わることが必要である。
例えば、他の個が作成した報告書類の紙に×印や○印を記入するという方法の他に、例えば赤色のシール（×の意味）や緑色のシール（○の意味）を貼りつけても良いし、それに加え、そのシールに評価者の名前を表示する方法をとってももちろん良い。
なお、上記評価作業に関しては、当該情報を作成者と評価者とに匿名性を付与すること、あるいは、情報作成者が居ない場所で評価を行ことも良い。それは、書かれた内容とそれを書いた人とを分離し、公正な評価を行うためである。
そして、×打ちの後、×を打った個と打たれた個が、その適否をめぐって、議論し（図２Ｂに示す第４−４の作業過程）、決着をつける（図２Ｂに示す第４−５の作業過程）。
そして、この×打ちとその後の議論によって生み出された結果をグループとしての結果とする（図２Ｂに示す第４−６の作業過程）。
さらに、次に、評価として、○を打った場合について述べる。本発明では、評価者（Ａと称する）は、他の人（Ｂと称する）の作業結果が評価基準に照らし合わせて、（Ａの作業結果より）優れている場合、そのことを○打ちにより表示し（図２Ｂに示す第４−３の作業過程）、かつ、その後にＡは、Ｂの作業結果を、より優れたものにすることを目指した知識育成過程を実行する（図２Ｂに示す第４−７の作業過程）。例えば、Ｂの作業結果が対策案であった場合、その対策より効果がより優れているであろう対策案をＡは（Ｂと独立して）立案する。それと並行して、Ｂは（Ａと独立して）自分の対策案をより改善した案を作成する（図２Ｂに示す第４−８の作業過程）。そしてそれぞれの案を交換し（図２Ｂに示す第４−９の作業過程）、適切に定めた評価基準により再度評価し（図２Ｂに示す第４−１０の作業過程）、これを公開・交換し（図２Ｂに示す第４−１１の作業過程）、討議・決着をつける（図２Ｂに示す第４−１２の作業過程）。そして、上記の過程を繰り返す。なお、繰り返しの回数は、適宜設定して良く、また、双方の結果の差異が所定以下となるまで繰り返す方法もとることができる。このようにして、グループの結論を導出する（図２Ｂに示す第４−１３の過程）。
上記の知識育成過程では、例えば、後に述べる消化発見法の構成要素のうちの少なくともいずれか１つ、あるいは、対策案創出作業過程、あるいは、対象に関して過去に発生した事実を絵、文章等によって再現する過程再現作業過程（過程再現法）、対象に関する情報に基づき再現実験する再現実験作業過程（再現実験法）、対象の状況をスポット的にウオッチして対象に関する情報を絵、文章等により表現する対象ウオッチング作業過程（対象ウオッチング法）、情報処理手段が過去に実行した情報処理過程に関する情報を絵、文章などに再現する自己客体化作業過程（自己客体化法）、実験を実施しその結果からさらに情報を増加させる行動実験作業過程（行動実験法）、思考実験（思考実験法：役割演技法や主客転位法等がある）を実施しその結果からさらに情報を増加させる思考実験作業過程等の方法を用いることができ、これにより、Ｂの当初の作業結果より優れたものにすることを目指して、ＡとＢとが独立に情報処理を実行する。
上記の対象ウオッチング作業では、テーマに係わる対象（客体）の状況をスポット的に観察しそれを現物あるいはビデオ映像等、写真、絵、文章等の情報表示方式で表現する。自己客体化作業では自分（主体）、自分たちの行動を絵や文章で再現してそれを一望一覧し、それをあたかも客体であるかのように見てそこにある仕組みを調査する。思考実験作業の一例としては、客体またはそれ以外も含めて自己とは異なる立場を変えて、実際に演技し、または思考実験によりテーマに係わる情報を処理する方法を用いることが出来る。具体的な例としては、情報処理手段ごとに（個人ごとに）またはグループで“異見”を出し、それから出てきた見方を個（またはグループ）で分担してそれぞれが異なった見方の役割を担ってアイデアを作成する役割演技法や、対象（客体）の立場に立ってそこから各種の情報を解析する主客転位法を用いることができる。
上記の知識育成過程は、対象に関連するデータあるいは語彙またはそれらの関連、関連強度係数、評価係数の項目を増大または減少あるいはそれらを修正することを含む。
このように、本発明では、個（個人）の情報処理作業結果に対して、「×打ち」（評価基準から外れていることを表示する作業）、または「○打ち」（優れているということを表示する作業）を実施するようにする。この結果、×が打たれた場合は、視点の多様化が促進され、また、互いの知識等を戦い合わせる深い議論を行うことにより、情報処理の質が高まり、同時に共有化も進み、結果として情報処理の効率が高まる。また、○が打たれた場合は、評価をした方はそれをより高度な方向に育成する義務があるため、安易な判定とはならず、また元々の作業結果を導出した方もそれに競うようにさらに高度に育成するべく作業を実施するため、情報処理の効率が高まる。
このようにして、個人からグループとしての集団化、統合化を進め、グループの結論を導出する（図２Ｂに示す第４−６、または第４−１３の作業過程）。
さらに、本発明では、それらグループごとの結果を互いに交換し（図２Ａに示す第２−１の作業過程）、その後にその結果を同じ基準で評価する（第１の評価過程）。ここでは、同様に、「×打ち」または「○打ち」を行う。
このとき、まず個人ごとに評価を行い（×または○を打って）、その結果に基づきグループとしての評価結果（×または○）を決める（図２Ａに示す第２−２の作業過程）のが良い。
そして、グループとしての評価結果に対してグループ同士で議論し（図２Ａに示す第２−４の作業過程）、決着させる（図２Ａに示す第２−５の作業過程）。５すなわち、×と評価したものに関しては×を打った理由、証拠を例示し、また、反論等を行い、組織集団全体として決着させ、グループの作業結果を統合した組織全体としての作業結果を導出する（図２Ａに示す第２−６の作業過程）。
また、○と評価されたものに関しては、グループ双方それぞれ独立して、それに関しての知識育成を行い（図２Ａに示す第２−７および第２−８の作業過程）、その結果を交換し（図２Ａに示す第２−９の作業過程）、に双方で評価し合い（図２Ａに示す第２−１０の作業過程）、その結果を公開・通知する（図２Ａに示す第２−１１の作業過程）。そのして、それを討議し決着させる（図２Ａに示す第２−１２の作業過程）。そして、これらの過程を繰り返して、組織全体としての作業結果を導出する（図２Ａに示す第２−１３の作業過程）。なお、繰り返しの回数は、適宜設定して良く、また、双方の結果の差異が所定以下となるまで繰り返す方法もとることができる。
このようにして、グループを統合した組織全体の結果を導出する（図２Ａに示す第２−６あるいは第２−１３の作業過程）。
なお、上記の第１の評価作業過程における×打ちや○打ちの方法は、第２、第３の評価作業過程における×打ちや○打ちと同様の手法とすることができる。
このようにして実行する個全システムの各作業の関係は、図１、図２Ａ、図２Ｂに表した如くである。
さらに、本発明の情報処理の方法（個全システム）では、最初に個をグループに分割しないで、個から全に直結させた集団化・統合化の手法もとられるが、その際には、上に述べた個からグループへの集団化・統合化の手法をそのまま用いることができ、
その際の各プロセスの関係は、図２Ｂと図３の関係で示される。
なお、上記に述べた個全システムで実行する情報処理作業は、具体的には、企業等における組織集団における業務、仕事、企画、製造、販売、サービス、調査、研究、開発、学習、教育、研修活動等の場で行われる生産活動であり、対象の状況の把握、と対象への対応に関する情報処理を含んでいる。
本発明の個全システムを適用する情報処理の具体的な例としては、以下に述べる消化発見法が挙げられる。
すなわち、それは、対象に関する情報を一覧し一望できるように整理し表示する情報一望一覧作業過程と、対象に関して分からないことを抽出する不明点抽出作業過程と、調査項目を抽出し整理する調査項目整理作業過程と、仮説を作成する仮説作成作業過程と、実際に調査して仮説を検証する調査作業過程と、対象の仕組みに関する発見を行う発見作業過程とからなり、これに基づいて、対象に対しての対応策を創出する対策案創出作業を行うものである。
情報一覧一望作業過程としては、情報処理手段がコンピュータやコンピュータ上のエージェントである場合は、それら組織集団全体が共有し利用できるデータベースに格納する作業過程である。
上記の消化発見法に個全システムを適用する際には、組織集団全体（ここでは「チーム」と称する）のリーダが最初に全体をグループに分割するのが効果的である。これを図示したのが図４であり、図４では、消化発見法の実行におけるグループの個（分割されたグループでの作業）とチームとしての全（組織全体での作業）の作業の組み合わせの代表例を３種（ｃａｓｅ−Ａ〜ｃａｓｅ−Ｃ）示している。
なお、前述したように、情報処理手段をグループに分割する際には、グループ間で情報処理の結果に差がでるように行うことが必要である。これを実現する具体的方法として、グループ間で情報処理者の特性に差が出るように分割する方法を用いることができる。
情報処理手段がコンピュータやコンピュータ上のエージェントである場合には、それらが有する知識等、すなわち、データベース、知識、知識表現、知識評価データ、知識評価関数、概念、学習のアルゴリズム等、あるいは、それらが遺伝的アルゴリズムを有している場合には、過去に行った情報処理の種類や内容などを着目する特性とし、これらに差異があるように分割する。
また、情報処理手段が人である場合に着目する特性としては、各情報処理者が有する「対象」に対する知識などの技術的な事象、対象に対する興味の大きさやいわゆる意欲といった精神的な面での特性、対象に関する経験や情報処理の情報処理手段の属する組織内での経験年数や地位、あるいは役割など、年齢、性別、性格、住所、習慣、出身地、専門知識、学歴など、あるいは、その作業中の態度や行動（多弁か否か、や、積極的に発言したり行動したりするか否か、覇気があるか否かなど）、あるいは、行動の態様（テーマに対して鋭い見方をするか否かなど）などとすることが出来る。
上記は、当人または周囲の人からの情報、あるいは、適切に質問内容を設定した本人または周囲の人へのアンケート調査、周辺の人が実施する当人の観察結果などによりデータを収集することができる。
本発明は、このような複数のグループへの分割の方法をさらに確実且つ定量的に行う方法も提供する。すなわち、情報処理手段の特性を表す分割基準パラメータを抽出し、それぞれのパラメータの「重み付け係数」を設定する。
ここで、分割基準パラメータとは、例えば、前述したように、例えば、それらが有する知識等、すなわち、データベース、知識、知識表現、知識評価データ、知識評価関数、概念、学習のアルゴリズム等、あるいは、それらが遺伝的アルゴリズムを有している場合には、過去に行った情報処理の種類や内容を用いると良い。また、「年齢」、「性別」、「性格」、「現住所」、「習慣」、「出身地」、「専門知識」、「学歴」などであり、あるいは、情報処理手段の作業中の「態度」や「行動」（おしゃべりか否か、や、積極的に発言したり行動したりするか否か、覇気があるか否かなど）、あるいは、「行動の態様」（テーマに対して鋭い見方をするか否かなど）などとすることができる。これらの特性から、重要と考えられるものを抽出して分割基準パラメータとする。
また、「重み付け係数」とは、抽出した複数の分割基準パラメータの重要度を表すものである。例えば、評価の分割基準パラメータとして、パラメータＡとパラメータＢを選択した場合に、パラメータＡをより重要と考える時は、その相対的な重要度に応じてパラメータＡの「重み付け係数」を「５」、パラメータＢの「重み付け係数」を「１」などと設定する。
このようにして分割基準パラメータを抽出し、「重み付け係数」を設定したら、情報処理手段毎にパラメータごとの評価を行う。そして、その評価値に「重み付け係数」を乗じた値がグループ間でなるべく異なるように、グループ分割を行う。
この際に、情報処理手段毎に、全てのパラメータの評価値を合計した値を求め、この合計値により、グループ分割をしても良く、または、あるパラメータの評価値に基づいて情報処理手段をいくつかの大きなグループに分割し、さらに、それらの大きなグループを別のパラメータに基づいてより小さな複数のグループに分割するようにしても良い。
グループ分割を行うリーダは、この評価の過程において、適宜、分割基準パラメータや「重み付け係数」を変更して、評価値を再計算することができる。そして、なるべく、グループ間で評価値の合計に差が生ずるような分割の仕方を決定することができる。
これらの分割基準パラメータの抽出と「重み付け係数」の設定、そして評価値の計算とグループへ分割する際の組み合わせは、分割基準パラメータの欄と「重み付け係数」の欄を有する所定のフォーマットの各種の媒体からなるツールにより効率良く実行することができる。
さらに、以上に説明した分割基準パラメータの抽出と「重み付け係数」の設定、そして評価値の計算とグループへ分割する際の組み合わせは、コンピュータにより迅速且つ確実に実行することができる。これの具体的な方法について、以下に説明する。
図７Ａ、７Ｂは、前記分割の方法或いはプロセスを示すフローチャートである。
この実施形態では、このプロセスはコンピュータプログラムにより実行される。
このプロセスは、概略、以下のステップを含む。
（ａ）複数のエンティティ（作業者）のＩＤ及び属性（分割基準パラメータ）をコンピュータへ入力するステップＳ０１。
（ｂ）前記属性についての各エンティティの値をコンピュータへ入力し或いはコンピュータで演算するステップＳ０２。
（ｃ１）コンピュータが、複数のエンティティを複数の態様又は方法で、複数のグループへ分割するステップＳ１３。
（ｃ２）コンピュータが、前記複数の分割の態様又は方法に対してそれぞれ分割ＩＤを付与するステップＳ１５。
（ｄ）コンピュータが、各分割ＩＤに属するグループの各グループに属する複数エンティティの属性の平均値及び偏差を計算するステップＳ１７。
（ｅ）コンピュータが、各分割ＩＤに属する前記複数のグループから、少なくとも一つのグループ対を生成するステップＳ１９。
（ｆ）コンピュータが、前記グループ対に属するグループの属性平均値及び属性偏差に基づいて、当該グループ対間の距離を計算するステップＳ２１。
（ｇ）コンピュータが、前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤについて前記ステップ（ｃ）−（ｆ）を繰り返した後、当該同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤ毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を含むグループ分割ＩＤを決定するステップＳ３１。
（ｈ）前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤ毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を含む分割ＩＤをその最大値と共に表示装置上へ表示するステップＳ０８。
以下、図８に示す作業者Ａ〜Ｈの８人を分割例に取り、前記プロセスをより詳細に説明する。
ステップＳ０１で、作業者（エンティティ）のＩＤ及び属性をコンピュータへ入力する。例えば、作業者の個人名（あるいはその個人を特定する名称等のＩＤ）と各作業者の特性データ（属性）を入力する。
なお作業者の特性データは、適宜のデータベースから該当するデータを取得しても良い。より詳細には、例えば図８に示す「個人特性データ表」９０１ａのように、個人名Ａ〜Ｈを入力し、それに対応した特性データ又は属性（この場合勤続年数、業務担当、行動パターン、性格、体力）を得る。
ステップＳ０２で、図８の９０１ａに示すそれぞれの特性データを、図８に示す表９０１ｂに示すように数値化する。以下、この値を、原属性値又は分割基準パラメータ（または分割評価パラメータ）と称する。
また、ステップＳ０２で、重み付け係数を設定する。より詳細には、図８に示す表９０１ｂのように、分割基準パラメータとして、勤続年数、業務担当、行動パターン、性格の４つを選定し、それぞれの重み付け係数を例えば、それぞれ８、８、４、３と設定する（なお、「個人特性データ表」９０１ａでは、特性データとして「体力」という特性もあったが、分割基準としては相応しくないと判断して、表９０１ｂでは、これを分割基準パラメータとして採用しなかった）。
また、テーブル９０１ｂの各データに基づき、図８の表９０１ｃに示すように、各作業者ごとに、原属性値に重み付け係数を乗じた数値を求める。以下、この数値を「属性値」と称する。
ステップＳ０４で、前記各個人を種々のグループへ分割すると共に、当該分割されたグループの特性の差を、前記グループに属する作業者の合計属性値の差として計算する。
図７Ｂは、ステップＳ０４のプロセスをより詳細に示すフローチャートである。
ステップＳ１１で、エンティティの分割数ｎを２と設定する。
ステップＳ１３で、全体の人数Ｎｔ（図８の例では８人）を、種々の態様或いは方法でＮｇ個（ここでは２個）のグループへ分割する。
図９−図１３は、図８の作業者Ａ−Ｈを、２個のグループへ分割する種々の態様或いは方法の例を示す。例えば図９−図１２は、作業者Ａ−Ｈを４人ずつのグループへ分割する態様或いは方法を示し、図１３は、当該作業者を２人と６人のグループへ分割する例を示す。
ステップＳ１５で、前記分割態様或いは分割方法へ、各々を特定するＩＤを付与する（以下、これを分割ＩＤと称する。）。この分割ＩＤは、例えば＜Ｎｇ，ｎ＞により表現される。ここに、Ｎｇはエンティティの分割数を示し、ｎは分割の組み合わせの内、ｎ番目であることを示す。
ステップＳ１６で、第１番目の分割態様（例えば図９に示す分割態様：ＡＢＤＨ；ＣＥＦＧ）を検討すべく、分割態様番号をｎ＝１と設定する。
ステップＳ１７で、第１番目の分割ＩＤ（＜Ｎｇ＝２，ｎ＝１＞）において、分割グループｉごとの各属性ｐの値の平均値Ａ（ｐ，Ｎｇ，ｎ，ｉ）及び標準偏差σ（ｐ，Ｎｇ，ｎ，ｉ）を求める。
例えば、図９に示す例では、ｉグループの勤続年数の平均値は１０．０と計算され、ｊグループの勤続年数の平均値は２０．０と計算される。また、ｉグループの勤続年数の標準偏差は３．５と計算され、ｊグループの勤続年数の標準偏差は４．０と計算される
ステップＳ１９で、各分割ＩＤに属するグループ群から、グループ対を生成する。なお、２つのグループへエンティティが分割される場合は、生成されるグループ対はただ一つである。
ステップＳ２１で、各グループの平均値Ａ及び標準偏差σに基づいて、前記生成されたグループ対の間の距離を計算する。
ここに、グループ対ｉ−ｊの間の距離Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）は、例えば、
Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）＝［｜Ａ（ｐ，Ｎｇ，ｎ，ｉ）−Ａ（ｐ，Ｎｇ，ｎ，ｊ）｜−（σ（ｐ，Ｎｇ，ｎ，ｉ）＋σ（ｐ，Ｎｇ，ｎ，ｊ））／２］
で定義される（なお、この距離Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）は、図面に於いてＧｐ，Ｎｇ，ｎ，（ｉ，ｊ）と表示されることもある。）
図９に示す例に於いて、勤続年数についてのグループ対間距離Ｇは６．３と計算され、業務担当についてのグループ対間距離Ｇは０．５と計算され、行動パターンについてのグループ対間距離Ｇは８．２と計算され、性格についてのグループ対間距離Ｇは２．１と計算される。なお図９に於けるＧ（ｐ，２，ｎ２１；ｉ，ｊ）におけるｎ２１は、この分割態様の分割番号ｎを示す（以下の例においても同様である。）。
ステップＳ２３で、属性毎に、当該分割ＩＤに属するグループ対の内で、前記グループ対間距離が最大となるグループ対及びその最大値ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝を決定する。（なおこの最大値ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝は、図面においてＧ（ｐ，Ｎｇ，ｎ，ｍａｘ）と記載されることもある）。
分割数Ｎｇが２である場合、前述の如くグループ対の数は１であり、当該１つのグループ対が、（属性毎の）グループ対間距離が最大となるグループ対となる。従って、図９に示す例では、例えば勤続年数について、最大値ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝は６．３と決定される。後述するように、このステップＳ２３のプロセスは、分割ＩＤに属するグループ対の数が２以上の場合に有用となる。
ステップＳ２５で、前記属性毎の最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝を複数の属性ｐに亘って加算し、最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝を求める（なお、この最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝は、図面においてＧ（ｐ，Ｎｇ，ｎ，ｍａｘｔ）と表示されることもある）。
図９に示す例では、最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝は、１７．１と計算される。
ステップＳ２７で、前記属性毎の最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝及び最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝を、前記分割数Ｎｇ（例えば２）の全ての分割態様について求めたか否かをチェックする。全ての分割態様について、前記属性毎の最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝及び最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝を求めていない場合は、ステップＳ２９でｎを１増加し、ステップＳ１７へ戻る。
そして、つぎの分割態様（例えば図１０に示す分割態様）について、前記属性毎の最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝及び最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝を求める。
斯くして分割数Ｎｇ＝２の場合、図９に示す分割態様の他、図１０−図１３に示す分割態様等について、前記属性毎の最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝及び最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が求められる。
ステップＳ２７で、前記分割数Ｎｇ（例えば２）の全ての分割態様について、前記属性毎の最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝及び最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が求められたと判断される場合、ステップＳ３１へ進む。
ステップＳ３１で、前記属性ｐ毎に、（前記分割数Ｎｇ（例えば２）の）全ての分割態様の内で、前記最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様（分割ＩＤ）を決定する。
例えば、図９〜１３に示す分割態様が分割数２の全ての分割態様である場合（実際にはそうでないが）、属性ｐとしての勤続年数についての最大値は６．３となりその分割態様は図９に示すものと決定される。同様に、業務担当についての最大値は２５．５となりその分割態様は図１３に示すものと決定され、行動パターンについての最大値は８．２となりその分割態様は図９及び図１１に示すものとなり、性格についての最大値は７．１となりその分割態様は図１２に示すものとなる。
ステップＳ３３で、（前記分割数Ｎｇ（例えば２）の）全ての分割態様（分割ＩＤ）の内で、前記最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様（分割ＩＤ）を決定する。
例えば、図９〜１３の分割態様が分割数２の全ての分割態様である場合、前記最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝の最大値は２６となりその分割態様が図１３に示すものと決定される。
ステップＳ３５で、分割数Ｎｇが、エンティティ（作業者）の数Ｎｔに対して、（Ｎｔ＋１）／２以下の最大の自然数Ｎｔｍ以上であるか否かを判断し、ノーである場合、ステップＳ３７へ進み分割数Ｎｇを１だけ増加し、ステップＳ１３へ戻る。
以下、ステップＳ１３で、増加した分割数Ｎｇ（例えば３）のグループへ作業者Ａ〜Ｈを分割する。
図１４から図１７は、前記作業者Ａ〜Ｈを３つのグループへ分割する例を示す。
ステップＳ１５で、前記分割数２の場合と同様に、各分割態様へ分割ＩＤを付与し、ステップＳ１６で最初の分割ＩＤを設定し、ステップＳ１７で、当該最初の分割ＩＤに属する各グループについて、各属性値毎に平均値及び標準偏差を計算する。
例えば図１４の例に於いて、勤続年数について、ｉ、ｊ、ｋ、グループの平均値及び標準偏差はそれぞれ２４．０，１６．０，８．０及び０．０、０．０，０．０と計算される。
次いでステップＳ１９及びＳ２１で、属性毎に、グループ対ｉ−ｊ，ｉ−ｋ，ｊ−ｋの間の距離が計算される。
例えば図１４の例に於いて、勤続年数については、グループ対ｉ−ｊ，ｉ−ｋ，ｊ−ｋの間の距離はそれぞれ８．０，１６．０，８．０と計算される。
ステップＳ２３で、属性毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対及びその最大値ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝決定する。
例えば図１４の分割例に於いて、勤続年数については、最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝は１６．０と決定される。
ステップＳ２５で、前記属性毎の最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝を複数の属性ｐに亘って加算し、最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝を求める。
例えば、図１４に示す例では、最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝は、２４．６と計算される。
そして、ステップＳ２７〜Ｓ３１で、属性ｐ毎に、全ての分割態様（分割ＩＤ）の内で、最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様或いは分割ＩＤを決定する。
例えば図１４から図１７の分割態様が分割数３の全ての分割態様である場合、勤続年数についての最大グループ対間距離は１６．０となり、その分割態様は図１４に示すものと決定される。同様に、業務担当についての最大グループ対間距離は４８．０となり、その分割態様は図１７に示すものと決定され、行動パターンについての最大グループ対間距離は７．０となり、その分割態様は図１７に示すものと決定され、性格についての最大グループ対間距離は８．１となり、その分割態様は図１４に示すものと決定される。
また、ステップＳ３３で、全ての分割態様（分割ＩＤ）の内で、最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様或いは分割ＩＤを決定する。
例えば図１４から図１７の分割態様が分割数３の全ての分割態様である場合、最大グループ対間距離和は５６．４となり、その分割態様は図１７に示すものと決定される。
以下同様に、４〜Ｎｔの分割数Ｎｇについて、属性ｐ毎に、最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様を決定すると共に、最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様を決定する。
そしてステップＳ３５で分割数ＮｇがＮｔｍと一致すると、ステップＳ３９へ進む。なお、上記の分割態様に関して、グループの要素が一人だけであるグループは複数作らないようにする。これは、一人づつのグループが複数あると、その複数のグループに各分割評価パラメータの最大値と最小値を持つ作業者を割り当てた場合に分割基準パラメータのグループ間差が最大となり、他の場合の評価が正当に出来なくなるためである。
以上の処理により、分割数Ｎｇ毎に、各属性ｐについて最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様を決定すると共に、最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様を決定する。なお、その際、各属性毎の最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が２番目に大きい分割態様及び、３番目に大きい分割態様等を決定することもできる。また、最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が２番目に大きい分割態様及び、３番目に大きい分割態様等を決定することもできる。
再び図７Ａを参照するに、ステップＳ０５で、上記により求めた、最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝又は最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様を、その最大値と共に、所定の出力数（Ｎｏｕｔ）だけ表示する。
図１８は、前記最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝及び最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様及びその最大値の表示画面を示す。
同図において、例えば９１１には、分割数２の分割態様（分割ＩＤ）の内で、勤続年数ｅ１について、最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝の最大値が表示され、９１２にはその最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝を与える分割態様の分割ＩＤが表示される。
また９１３には、分割数３の分割態様（分割ＩＤ）の内で、勤続年数ｅ１について、最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝の最大値が表示され、９１４にはその最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝を与える分割態様の分割ＩＤが表示される。
なお、各属性毎の最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が２番目に大きい分割態様及び３番目に大きい分割態様等或いは、最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が２番目に大きい分割態様及び３番目に大きい分割態様等が表示される場合、それらは、前記各属性毎の最大グループ対間距離ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大となる分割態様或いは、最大グループ対間距離和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝が最大と成る分割態様の下に、その大きさの順に表示される。
なお、図１８に示す表において、選択されていない升目の内容を表示しない、あるいは、選択された升目の内容のフォントを変更したり（大きな文字、太字、等）、あるいは、選択された升目の背景を色付けしたすることにより、選択された部分を目だ立たせることを含む。さらに、Ｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝または和Σｐｍａｘ｛Ｇ（ｐ，Ｎｇ，ｎ；ｉ，ｊ）｝の値の大きな順に該当する升目に番号を付与して表示したり、あるいは、升目の背景の表示色を変化させても良い。
再び図７Ａを参照するに、ステップＳ０６で、このようにして、グループ間差が大きい分割結果をＮｏｕｔ個表示したものを、例えば会議の議長が読み、分割組み合わせ（分割態様）を選択する。
ステップＳ０６で、適当な分割組み合わせがないと判断されたときは、ステップＳ０７へ進み、表示の個数を増加するか否かを判断する。
そして、表示個数を増加する場合はステップＳ０５へ戻る（Ｓ０７）。一方、表示個数を増加しない場合は、ステップＳ０２へ戻り、最初に定めた属性値又はその重み付け係数を変更する。
このようにして、適当な分割組み合わせ定まるまで、上記のプロセスを実行する。
ステップＳ０５で適当な分割態様が表示されたら、ステップＳ０６で当該分割態様を選択し、ステップＳ０８で、当該選択された分割組態様を表示する。
上記を簡単な例で説明する。図１９〜２２に示す例は、４人の作業者を分割する例である。図１９の９０２ａでは、特性データとして作業暦、「宛先例間違いの頻度」、性格の３つが、データーベースから抽出された。同図の９０２ｂに示すようにこれらから、分割基準パラメータとして、これら３つが設定され、これらに対して重み付け係数が設定された。さらに同図の９０２ｃに示すように、各作業者に関して、分割基準パラメータの値が設定された。
さらに、図２０〜２１に示すように、各分割組み合わせの場合の各属性値の最大グループ対間差距離、並びにそれらの総和の最大値が求められ、それらは、それらを与える分割態様と共に、図２２のように表示された。この場合は、同図の９２１に表示されているようにグループ数としては２のみである（３となると、一人だけであるグループが複数できてしまう）。また、各属性値の最大グループ対間距離並びにそれを与える分割態様が同図の９２２並びに９２３で表示されている。さらに、分割基準パラメータのグループ対間差が大きい順に番号が９２４により示されている。なお、この場合、「分割組み合わせの候補の出力数（Ｎｏｕｔ）」は４と設定されていた。この図から、この場合の分割は番号▲１▼で示された［Ａ，Ｂ］と［Ｃ，Ｄ］とするのが良いことが分かる。
図２３は、前記エンティティ分割支援方法を実行するエンティティ分割支援装置を示す。
同図に示すように、この装置は、
複数のエンティティのＩＤ及び属性を記憶するメモリ５１ａと、
前記属性についての各エンティティの値を記憶するメモリ５１ｂと、
前記複数のエンティティを種々の態様で複数のグループへ分割する手段５３と、
前記分割の態様を特定する分割ＩＤを記憶するメモリ５５と、
各分割ＩＤに属するグループの各グループ内に含まれる複数エンティティの属性の平均値及び偏差を計算する手段５７と、
各分割ＩＤに属する前記複数のグループから、少なくとも一つのグループ対を生成する手段５９と、
前記グループ対に属するグループの属性平均値及び属性偏差に基づいて、属性毎に、当該グループ対間の距離を計算する手段６１と、
前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤ毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を含む分割ＩＤを決定する手段６３と、
前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数分割ＩＤ毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を含む分割ＩＤ及びその最大値を表示する表示画像を生成する手段６５と、
を備える。
また、前記装置は、各属性の重みを記憶するメモリを有する（図示せず）。
また、前記装置は、各エンティティについて複数の属性が記憶される場合に、各分割ＩＤにおいて、当該属性毎に、前記グループ対間距離が最大となるグループ対を決定する手段６７と、
前記属性毎の最大グループ対間距離の、複数の属性に亘る和を計算する手段６９と、
前記複数エンティティを同一数のグループへ分割するところの複数の分割ＩＤ毎に、前記最大グループ対間距離の和が最大となる分割ＩＤを決定する手段７１と、
を有する。
次に、本発明の情報処理（知的創造作業）を支援する方法として、コンピュータ・ネットワークシステムを用いた方法、すなわち、インターネット上で高効率の会議を行う方法を説明する。
図２４は、インターネット上で個全システムによる会議を支援するコンピュータ・ネットワークシステムを示す。また図２５は、前記コンピュータ・ネットワークシステムを用いて会議を行う場合のフローチャートを示す。
図２４に示すように、前記コンピュータ・ネットワークシステムは、サーバー制御部２３０と、それに接続された会議の議長（またはリーダー）が使用するミーティングセンター２００と、複数のクライアント（会議参加者のコンピュータ）２１０ａ、ｂ…ｘと、を有する。これらは相互にデータ通信可能に、インターネット網２５０を介して接続されている。
サーバー制御部２３０は、データーベース２３１と、分割評価部２３２と、ミーティングセンター２００及び各クライアント２１０ａ、ｂ…ｘとの情報交換を制御する制御部２３３と、を有している。
前記コンピュータ・ネットワークシステムを用いて行う会議のプロセスは、概略、以下のステップを有する。
前記サーバが、
前記複数のクライエント（クライエントコンピュータ）を，それぞれ複数のクライエントを含む複数のグループへ（前記エンティティ分割方法により）分割するステップと、
前記分割された全てのクライエントへ、設定された問題に対する解を提案するように要求する情報を送信するステップと、
各グループの第１クライエントが、前記問題に対する解を、そのクライエントが属するグループ内の第２クライエントへ（当該第２クライエントのアドレス情報等に基づいて）送信するステップと、
前記サーバが、当該解に対する評価を要求する情報及び、当該評価を行うに際しての評価基準情報を全てのクライエントへ送信するステップと、
第２クライエントが、第１クライエントからの解に対する評価情報を第１クライエントへ返信するステップと、
サーバが、第１グループのグループ結論としての解を、第２グループに属する少なくとも一つ（又は全て）のクライエントへ送信するステップと、
第２グループに属するクライエントが、（ネット上でのミーティング等により）前記第１グループからの解を議論し、この解に対する評価を決定するステップと、
前記第２グループに属する代表クライエントが、第１グループに属する少なくとも一つ（又は全て）のクライエントへ第２グループの評価情報を送信するステップ。
より詳細には、以下の通りである。
図２５に示すように、第１ステップで、ミーティングセンター２００で、議長が各クライエントの行動・特徴を把握する。その際、図２４に示すデータベース２３１から取り入れた作業者特性データ及び、各クライアントが適宜記入する作業者特性記入シート２１１の情報が、インターネット網２５０、サーバー制御部２３０を介してミーティングセンター２００の個全特性シート２０１に転送される。
個人特性記入シート（または作業者特性記入シート）の具体例を図２７（ａ）に、また、個人特性シート（または作業者特性シート）の具体例を図２６（ａ）に示す。
次に、図２５に示す第２ステップで、分割基準を表示する。これには、図２４の分割基準記入シート２０２が用いられる。この具体例を図２６（ｂ）に示す。  次に、図２５に示す第３ステップで、実際の分割を行う。これは、すでに述べた分割ソフト（エンティティ分割支援方法およびエンティティ分割支援装置）などを用いることができる。この結果に基づいて、分割内容を決定する。この結果をミーティングセンター２００で記入する。この際に用いるのが図２４に示す分割結果シート２０３であり、これの具体例を図２６（ｃ）に示す。また、各クライアントには、この結果を通知するものとして、分割内容通知シート２１２が用いられる。これの具体例を図２７（ｂ）に示す。
次に、図２５に示すの第４ステップで、分割プロセスの終了の表示を行う。この際に用いるのが図２４の分割プロセス終了通知（表示）２０４である。これの具体例を図２６（ｄ）に示す。
次に、図２５に示す第５ステップで、グループごと（或いはグループ別）の作業を行う。このステップでは、各種のデータ転送は各グループ内でのみ行われ、グループ間でのデータ転送は禁止されるように構成されている。
なお、本コンピューターネットワークシステムを用いた知的創造作業の支援方法において、当該知的創造作業のテーマ（会議の議題、設定された問題に対する解決案の提案の要求）は、少なくともグループごとの作業の開始より前に電子メールなどの方法により、各参加者に通知しておくことも出来る。
グループごとの作業では、まず、図２５に示すステップ５−１で、個ごとの作業を行い、その結果（解）を図２４の作業結果記入シート２１３に記入する。
作業結果記入シートの具体例を図２７の（ｃ）と（ｄ）に示す。
次に、ステップ５−２で、ミーティングセンターで、各クライエントごとの作業の終了の入力やその検出を行い、ステップ５−３、５−４で、未終了のクライエント（作業者）への通知・警告を行い、全てのクライエントの作業が終了したところで、全ての個ごとの作業の終了の通知を行う（ステップ５−５）。
その後、第４の作業の作業過程（グループの作業過程）に進むことを各クライアントに通知する（ステップ５−６）。
そして、評価基準を明示する（ステップ５−７）。この際用いるのが、図２４に示す評価基準記入シート２０５であり、その具体例を図２６の（ｅ）に示す。この時、「より良いと評価した場合（○印を付けた場合）にはそれを知識育成しなければならない」ことを伝えるために、「注意」印のクリックボタン２０６により、その内容を見られるようにすることも良い。この注意書きの具体例を図２６（ｆ）の注意書きシート２０７に示す。
次に、図２５に示すステップ５−８で、上記評価基準を用いて各クライエントの作業結果を評価する。この際用いるのが図２４に示す評価シート２１４である。
これの具体例を図２８（ａ）に示す。同図に示すように、評価シート２１４は、各クライエントの作業結果記載部２１４ａ、記入者（それを作成記入した者）の名前記入欄２１４ｂ、評価基準を転記した部分２１４ｃ、評価者コメント欄２１４ｄ、×打ち用クリックボタン２１４ｅ、○打ち用クリックボタン２１４ｆ、評価名欄２１４ｇを有している。同図に示すように、記入者の名前記入欄２１４ｂは、評価が完了する前は評価者に見えないようになっている。評価者が評価を行い、×打ち用クリックボタン２１４ｅまたは、○打ち用クリックボタン２１４ｆを押すと、画面上に×印または、○印が表示される。×印の時の例を図２８（ｂ）に示す。また、○打ちの時の例を図２９（ａ）、（ｂ）に示す。これ際も×打ちの時と同様に、図２９（ａ）に示すように評価中は記入者の名前が見えないようになっており、評価が終了すると同図（ｂ）のように名前が分かるようにすると良い。
この時、この×印は赤色で表示され、かつ点滅する等、人間工学的に視認者が明瞭に認識できるようにするのが良い。○印の時は、例えば緑色、あるいは青色などで表示し、人間工学的に×とは違った印象を明瞭にもたらせるようにするのが良い。さらに、その×打ち、または○打ちの理由が記入できるように評価者コメント欄２１４ｄが用意され、そこに各評価者は評価結果の理由を記述する。
この後、図２８（ｃ）に示すように、記入者が開示される。
さらに、上記の各クライエントごとの評価シートを一覧できるように図２４の評価結果一覧シート２１５が設けられている。これの具体例を図２８（ｄ）に示す。この例は４件の個人作業結果に対し、他の３人が×を表示し、１人が評価不能（×印も○印もつけられなかった）であった場合を示しており、この評価不能の結果の場合、当該作業結果を出力した人と評価者との間で個別に情報交換（質問と回答等）を行い、最終的には×か○を表示するのが良い。
×と評価されたものに関しては、この結果を巡って、記入者と評価者との間で電子情報装置を使って議論をおこなう。この時使用するツールが図２４に示す議論シート２１６である。ここに電子情報装置としては、電子メール等が使用できる。この場合、前記記入者と評価者との間でのみデータ転送し合い議論するのが好ましい。但し、前記結果・議論等のコピーをグループ内の他の作業者及び議長へ転送することもできる
これの具体例を図３０（ａ）に示す。
一方、○と評価されたものに関しては、それの評価者（ここではクライエントＢと呼ぶ）および記入者（クライエントＡと呼ぶ）がそれぞれ独立してその内容を知識育成する。この結果を記入するのは、図２４に示す育成結果記入シート２１８である。これの具体例を図２９（ｃ）に示す。同図に示されるように、育成結果記入シートは図２７（ｃ）に示す作業結果記入シート２１３に、○打ちをした元の作業結果を参照するための「元の案を見る」クリックボタン２１８ａを有している。
この育成結果記入シート２１８に育成結果を記入した後に、上記同様に適切な評価基準を用いて図２８に示す評価シート２１４により評価を実施し、これを適切に繰り返す（議長がその過程を閲覧して適切な時期にその繰り返しを終了させることもできるし、予め終了時間を定めておくこともできるし、あるいは、予め繰り返しの回数を定めておく方法をとっても良い）。
そして、×打ちのときと同様に、この結果を巡って、図３０の（ａ）に具体例を示した議論シート２１６を用いて、クライエントＡ、Ｂ間で電子情報装置を使って議論をおこなう。ここに電子情報装置としては、電子メール等が使用できる。この場合、前記記入者と評価者との間でのみデータ転送し合い議論するのが好ましい。但し、前記結果・議論等のコピーをグループ内の他の作業者及び議長へ転送することもできる
なお、クライエントＡ、Ｂそれぞれが知識育成した結果及び元案を一覧して見るために、図２４に示す育成結果対照シート２１９を用いることができる。これの具体例を図２９（ｄ）に示す。同図のように、元の案欄２１９ａは評価シート２１４の作業結果記載部２１４ａと同じ内容が転記され、育成結果１欄２１９ｂにはクライエントＡの育成結果記入シートの内容が転記され、また、育成結果２欄２１９ｃにはクライエントＢの育成結果記入シートの内容が転記される。そして、同図に示すように、この育成結果対照シート上に×○打ちボタン２１９ｄ及び×打ちボタン２１９ｅを設け、評価できるようにしても良い。
上記に述べた評価と議論のプロセスを、簡単のためにクライエントが３人の場合について、模式的に図３１に示す。同図に示すように、クライエントａ（２１０ａ）から作業結果１がクライエントｂ、ｃに送られる。これに対して、例えばクライエントｂ（２１０ｂ）が、×打ちし、その理由とともにその結果を評価シート２１４に記載しクライエントａに送る。これに対して、例えばクライエントａは議論シート２１６を用いて反論を行い、さらに、クライエントｂはこれに対して反論をし、これらを繰り返すという議論を経て、ある内容に収束させる。
一方、クライエントｃは作業結果１に対して○打ちしたとする。その結果を評価シート２１４によりクライエントａに通知する。そして、クライエントｃは、作業結果１より「より良い案」を作成し（知識育成し）、それを育成作業結果記入シート２１８に記載してクライエントａに送る。一方、クライエントＡも「より良い案」を作成し、それを育成結果記入シート２１８に記載してクライエントｃに送る。これら両者の育成結果を一覧してみるためには育成結果対照シート２１９を用いる。そして、これらを、評価シート２１４を用いて評価し合い、その結果をめぐって議論を行う。
このとき、上記のクライエントｃの「より良い案」は、最初の評価結果と同時に評価シート２１４のコメント欄に記載してクライエントａに送付しても良いのは言うまでもない。
この、評価と反論による議論を経て、ある内容に収束させる。これら評価と反論は例えば電子メール或いは周知のインターネット会議ソフトウエア（例えば、マイクロソフト社の「ネットミーティング」等）によって実現できる。
上記と同様に、クライエントｂ、ｃの作業結果を、評価・議論する。
そして、これら評価・議論を経てグループとしての結果を導出する。そして、図２５のステップ５−９に示すグループ全体での作業結果の出力を行う。この際に用いるが、図２４に示すグループ作業結果記入シート２１７である。
その具体例を図３０（ｂ）の示す。この出力は、当該グループ内の代表者（適宜定めれば良い）が行えば良い。また、その出力は、サーバーを通して会議議長に出力し、それを議長から別のグループのメンバーに配信するという方法をとっても良いし、議長への配信と並行して他グループの代表者または他グループメンバーに配信しても良いのは言うまでもない。
このようにして全てのグループの作業が終わり（図２５のステップ６、ステップ７）、全てのグループの作業の終了の通知をミーティングセンターから行う（図２５のステップ８）。
ステップ９で、グループが一緒になった全の作業（第二の作業過程）に進むことを通知する。
ステップ１０で、評価基準の明示を行う。この際には図２４の評価基準記入シート２０５が使用できる。
これにより、図２５に示すステップ１１で、グループ間で互いの作業結果を評価する。これには、評価シート２１４を用いることができ、具体的には、グループ作業結果記入シート２１７の内容をこれに転記したものを用いる。
この他グループの作業結果の評価は、具体的には以下の方法で行われる。まず、個人で、他グループの作業知識結果に関して、前記評価基準に対して×打ちまたは、○打ちを行う（×打ちに場合はその理由の明記、○打ちの場合はそれの知識育成を行う）。その結果をグループ内メンバーで閲覧し合い、インターネット会議等の方法により議論してグループとしての評価結果を定める。このようにして行った他グループの作業結果に対してのグループとしての評価結果（×打ちの場合は、その旨及びその理由、○打ちの場合は、その旨及びそれと同時または後に通知しても良いよい知識育成結果）を、グループ間で交換する。
この後、全員のインターネット会議等により、評価結果をめぐっての議論を行い（議論シート２１６を用いる）、その結果、全体を統合する。
そして、図２５に示すステップ１２で、全体での作業結果の出力を行う。この際には図２４に示す全体作業結果記入シート２２７を用いる。その具体例を図３０（ｃ）に示す。
上記の構成により、本発明の情報処理の方法を電子情報装置を用いたＩＴ（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）技術を駆使したインターネットで効率的に行うことができる。
さらに、本発明の情報処理の方法は、情報処理手段が、複数のコンピュータ上のエージェントからなる組織集団の場合にも適用できる。
例えば、金融市場を、複数のコンピュータ上のエージェントによりシミュレーションする場合を考える。すなわち、金融市場のデータ、現場観察、市場参加者の情報処理過程の解析、並びに認知機構を持ち、遺伝的アルゴリズムを有するコンピュータ上のエージェントを例えば、８つ用意する。
これらエージェント１〜８には、各種の金融市場のデータを共通して入力する他、例えば、実際の金融ディーラー（実際の人）８人からインタビューを行った結果得られた現場観察、市場参加者の情報処理過程の解析、並びに認知機構に関してのデータ（知識）、知識表現、知識評価データ、知識評価関数、学習のアルゴリズム、あるいは、各エージェントの、淘汰、交叉、突然変異の操作のプログラム、または、過去に経験したシミュレーション内容の違いに着目し、それぞれに重み点け係数を定め、既に述べた評価分割ソフトを用いて、互いに差異が大きくなるように分割する。
そして、例えば、Ａグループ（エージェント１〜４）とＢグループ（エージェント５〜８）に分割する。そして、各エージェントは、知識等を格納するプロダクションメモリとそれと認知サイクルで結合され、仮説や実験結果を格納するワーキングメモリを有しており、エージェント１〜４は、自由に出力、閲覧、利用できる共有ワーキングメモリを共有させる。これを図示したのが図６である。エージェント５〜８も同様の構成を持たせる。
まず、Ａグループ内の作業として、エージェント１〜４ごとに、ある期間のシミュレーションを行う。
そして、それぞれのシミュレーション結果をＡグループ内の他のエージェントに入力し、各エージェントは、他３種のエージェントの予測結果に関し、「自分のシミュレーション結果との差が所定より大きい」という統一した評価基準により評価を行う。次に、エージェント１〜４間で、それぞれの評価結果を交換し、そして、エージェント１と２、エージェント１と３、以下同の順で、それらエージェント同士で結果に差異がある項目に関係の大きい知識等を、エージェント間で互いに閲覧し、それらを修正する。
この知識の修正に関する方法について最も単純な具体例を挙げると、例えば情報処理手段Ａの当該項目データをＤＡ、情報処理手段Ｂの当該項目データをＤＢとし、適切に設定した係数Ｃも用いて、情報処理手段Ａの新たなデータをＤＡ＊Ｃ＋ＤＢ＊（１−Ｃ）とし、一方、情報処理手段Ｂの新たなデータをＤＡ＊（１−Ｃ）＋ＤＢ＊Ｃとする。この係数Ｃはデータの項目により適宜設定することができ、また、遺伝的アルゴリズムにより設定することもできる。
このようにして修正された知識等を用いて、再度エージェントごとに個でシミュレーションする。そして、各エージェントのシミュレーション結果のばらつきが所定以下となるまでこれを繰り返す。このようにして得られた結果をＡグループの結果とする。
同様に、Ｂグループ内での作業として、エージェント５〜８ごとの、個の作業と評価，知識等の修正の繰り返しを行うことにより、各エージェントのシミュレーション結果のばらつきが所定以下となる結果をＢグループのシミュレーション結果とする。
次に、上記のＡグループとＢグループのシミュレーション結果をグループ間で交換し、評価し合う。評価基準としては、例えば、「自グループのシミュレーション結果との差が所定より大きい」を用いる。これにより、差が大きいとされた部分に関係の大きい知識等をＡグループとＢグループの間で所定の方法で修正する。その修正された知識等によって、再度各グループごとに個→グループのプロセスでシミュレーション・評価・知識等の修正を繰り返し、各グループごとの結果を導出する。これを再度グループ間で評価しあうという繰り返しのプロセスにより、コンピュータ上のエージェントの議論を行い、グループ間のシミュレーション結果の差が所定以下となるまで繰り返し、全体としてのシミュレーション結果を導出する。
この方法によれば、従来の単純な遺伝的アルゴリズムを用いた情報処理の方法に比べて非常に高精度の結果を短時間で得られる。本手法は、上記の金融市場のシミュレーションへの応用の他、例えば、生産設備の効率的な稼動方法、基板上へ電子回路の効率的配置方法、デザインや作曲の高効率な導出方法、学習機能をもったロボット、ゲノムの解明とこれの応用技術の開発など、各種に応用でき、さらに、ナレッジマネージメント情報管理ソフト、企業・公共機関等における意思決定ソフト、生産最適化ソフト、新技術開発ソフト等の他、自然科学上の発見、あるいは、発明に係わるソフトにおいても非常に有効であることは言うまでもない。
上記のような「個」での作業と「全」の作業との組み合わせにより、またそれらの繰り返しによりなされる個全システムの作業を模式的に図５（この例では評価として「×打ち」のみの場合を示す）に示す。本発明では、このように「個」と「全」のシステムにより情報処理をおこなうため、それぞれの個や各グループが保有する視点や考え方の多様性が保証される。
なお、従来の情報処理の方法として、討議をディベートにより行うものが知られている。この手法は、討議のテーマに関しての意見または結論の異なる複数のグループに分かれ、互いに他グループの意見や結論を批判し、自らの意見や結論を支持するべく論旨を展開するものである。いわば、この手法は、他グループとの論争に「勝敗を競う」ということを実体としている。
しかし、このような従来の「ディベート法」と、本発明の方法とは、以下に説明する２点において本質的に異なる。
まず第１に、「ディベート法」の場合は、情報処理を行う前段階の状態に差が出るようにグループ分けしている。つまり、本発明の場合は情報処理の結果に差が出るように分割するのに対して、従来のディベート法では、討議の最初の段階において抱いた、すなわち、対象に関しての調査が不十分な状態のまま出だされた意見または結論によってグループ分けを行っている。このため、その後の調査結果や他グループの意見や関連した情報・知識により、自らの意見を変更や修正すべき状態となった場合に対応できず、また、その結果、変更または修正された意見によって新たに他グループを知的に刺激することによって生まれる情報処理結果も期待できない。このため、そのグループはもちろんのこと組織全体としても深い情報処理を行うことができない。
第２に、ディベート法では、同じ判断基準を用いて他グループの結果を評価する過程を実体として有しない。このため、議論は互いの主観によるものとなり、結局はいわゆる水掛け論となってしまう。
以上説明した２つの点で、ディベート法は本発明の手法と本質的に異なっている。従来のディベート法が情報処理の手法として不十分なことは、テレビ番組などにおける公開討論などがいわゆる水掛け論に終始するのみで、深い情報処理が実現できないという事実により、一般に良く知られる事実となっている。
以上、詳述したように、本発明による情報処理方法の実施例によれば、それぞれに知識等を有した複数のコンピュータまたはコンピュータ上のエージェントからなる複数の情報処理手段で構成される組織集団において、知的創造性のある創発が現実的に得られる。
さらに、人からなる組織集団において、集団を構成する各個人の知的創造性を十分に活用し、かつ、個人だけではなしえなかった、集団だからこそ達成可能な知的創造のレベルの結果を、短時間に低コストで効率良く得るための情報処理を得ることが出来、また、本発明の支援システム及びツールを用いることによって、上記作業が短時間に低コストで効率良く得ることができる。
【図面の簡単な説明】
図１は、本発明の実施例の情報処理の方法における各作業の関係を示す説明図である。
図２Ａは、前記実施例の情報処理の方法において、組織全体を分割する過程を有した場合の、全体構成を示す説明図である。
図２Ｂは、前記実施例の情報処理の方法において、組織全体を分割する過程を有した場合の、分割されたグループ内作業の構成を示す説明図である。
図３は、前記実施例の情報処理の方法において、組織全体を分割する過程を有しない場合の構成図を示す。
図４は、前記実施例の情報処理の方法を消化発見法に適用した場合における第１および第２の作業の組み合わせの例についての説明図である。
図５は、前記実施例の情報処理の方法における一実施例の情報処理のプロセスを示す説明図である。
図６は、前記実施例の情報処理の方法の一実施例である、複数のコンピュータエージェントの情報処理の構成を示す説明図である。
図７Ａは、本発明の実施例のエンティティ分割支援方法における各作業ステップを示すフローチャートである。
図７Ｂは、前記エンティティ分割支援方法に於けるグループ間距離を決定するステップを示すフローチャートである。
図８は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスを説明するための分割基準パラメータおよび重み付け係数を示す説明図である。
図９は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図１０は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図１１は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図１２は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図１３は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図１４は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図１５は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図１６は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図１７は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図１８は、前記実施例のエンティティ分割支援方法における、最大グループ対間距離表の一具体例を示す説明図である。
図１９は、前記実施例のエンティティ分割支援方法の別の具体例における分割基準パラメータと尾も見付け係数を示す説明図である。
図２０は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図２１は、前記実施例のエンティティ分割支援方法のプロセスの一部を示す説明図である。
図２２は、前記実施例のエンティティ分割支援方法における、最大グループ対間距離表の一具体例を示す説明図である。
図２３は、エンティティ分割支援装置の構成を示すブロック図である。
図２４は、この発明の情報処理の方法の実施例を支援するコンピュータネットワークシステムの説明図である。
図２５は、前記実施例を例示するフローチャートである。
図２６は、前記実施例において、ミーティングセンターで使用する各種シートの具体例を示す説明図である。
図２７は、前記実施例の情報処理の方法をコンピュータネットワークシステムにより支援する方法において、各クライエントで使用する各種シートの具体例を示す説明図である。
図２８は、前記実施例の情報処理の方法をコンピュータネットワークシステムにより支援する方法において、各クライエントで使用する別の各種シートの具体例を示す説明図である。
図２９は、前記実施例の情報処理の方法をコンピュータネットワークシステムにより支援する方法において、各クライエントで使用する別の各種シートの具体例を示す説明図である。
図３０は、前記実施例の情報処理の方法をコンピュータネットワークシステムにより支援する方法において、各クライエントで使用する別の各種シートの具体例を示す説明図である。
図３１は、前記実施例の情報処理の方法をコンピュータネットワークシステムにより支援する方法において、３つのクライエント間での情報交換の状態を示す説明図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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