(57)【要約】【課題】  あるプロジェクトを遂行する場合に、そのプロジェクト遂行に適したリーダと複数の構成員とで構成されるチームの適否を判定する。【解決手段】  各構成要素について複数の構成要素説明変量（評価項目）の値を取得するステップと、各集団について、構成要素説明変量の値から集団説明変量の値を生成するステップと、各集団について集団基準変量の値を取得するステップと、集団説明変量の値および集団基準変量の値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する成功グループと、所望の基準変量の値を有さない非成功グループとを含む複数のグループに集団を分類し、この分類をなす分岐条件を求めるステップと、分岐条件に基づいて、評価対象となる集団を評価するステップとを有する。【選択図】    図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の構成要素からなる集団を評価する方法において
各構成要素について複数の構成要素説明変量の値を取得するステップと、
各集団について、前記構成要素説明変量の値から集団説明変量の値を生成するステップと、
各集団について集団基準変量の値を取得するステップと、
前記集団説明変量の値および集団基準変量の値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループと、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループとを含む複数のグループに集団を分類し、この分類をなす分岐条件を求めるステップと、
前記分岐条件に基づいて、評価対象となる集団を評価するステップと、
を有することを特徴とする、方法。
【請求項２】
複数の構成要素からなる集団を評価する方法において
各構成要素について複数の構成要素説明変量の値を取得するステップと、
各集団について、前記構成要素説明変量の値から集団説明変量の値を生成するステップと、
各集団について集団基準変量の値を取得するステップと、
前記集団説明変量の値および集団基準変量の値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループと、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループとを含む複数のグループに集団を分類し、この分類をなす分岐条件を求めるステップと、
取りうるすべての集団の構成を生成し、前記分岐条件に基づいて、各構成の集団を評価するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項３】
前記構成要素は、集団のリーダーとリーダー以外のメンバーを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
コンピュータに請求項１又は２に記載の方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の構成要素からなる集団を評価する方法、及び最適な集団の構成を導く方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業では、厳しい企業間競争を勝ち抜くために人材の有効活用を図るべく、様々な努力が行われている。人材の有効活用は、個々の能力や適性を検討するばかりでなく、複数の個人からなるチームを構成した場合、そのチームが最高のパフォーマンスを発揮できるようにすることも重要であり、とりわけ様々なプロジェクトをチームにより遂行する場合には、チームのパフォーマンスを最高とするには、どのような人材を集めるのか、どのような人材の組み合わせにすればよいのか、を検討してチーム編成を行わなければならない。単純に能力の高いものを順番に選択してチームに入れる、というチーム編成方法では、リーダーとメンバーの相性やメンバー同士の相性、補完関係が考慮されず、必ずしもベストのチーム編成とはならない場合がある。また、そのチームに要求される目標や達成程度によってもチーム編成において重視すべき要素は異なってくることが少なくない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従前の技術では、個々の人材を評価する技術は存在していた（たとえば、特許出願２００３−３８４３９１号）が、この技術のみでは、チームのパフォーマンスを最高とするには、どのような人材を集めるのか、どのような人材の組み合わせにすればよいのかを導き出すことは、困難であった。
【０００４】
この発明は、上記問題点を解決することを目的とし、集団であるチームのパフォーマンスを最高とするには、どのような人材を集めるのか、どのような人材の組み合わせにすればよいのかを導き出す集団評価技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための手段として、本発明は、以下のような特徴を有する。  
本発明の第１の態様は、複数の構成要素（リーダー、メンバー）からなる集団（プロジェクトチーム）を評価する方法として提案される。
【０００６】
この方法は、各構成要素について複数の構成要素説明変量（評価項目）の値を取得するステップと、各集団について、前記構成要素説明変量の値から集団説明変量の値を生成するステップと、各集団について集団基準変量の値を取得するステップと、前記集団説明変量の値および集団基準変量の値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループ（成功グループ）と、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループ（非成功グループ）とを含む複数のグループに集団を分類し、この分類をなす分岐条件を求めるステップと、前記分岐条件に基づいて、評価対象となる集団を評価するステップとを有することを特徴とする。
【０００７】
本態様によれば、ある集団が期待した成果を上げられるか否かを統計的手法により予測することが可能となる。
【０００８】
本発明の第２の態様は、最適な集団の構成を導く方法として提案される。  
この方法は、各構成要素について複数の構成要素説明変量の値を取得するステップと、各集団について、前記構成要素説明変量の値から集団説明変量の値を生成するステップと、各集団について集団基準変量の値を取得するステップと、前記集団説明変量の値および集団基準変量の値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループと、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループとを含む複数のグループに集団を分類し、この分類をなす分岐条件を求めるステップと、取りうるすべての集団の構成を生成し、前記分岐条件に基づいて、各構成の集団を評価するステップとを有することを特徴としている。
【０００９】
本態様によれば、ある基準変数の値を実現するために、最適な集団の構成（どの構成要素を選択して集団を構成するか）を統計的に導くことが可能となる。
【００１０】
また、本発明はコンピュータに上記いずれかの方法を実行させるためのプログラムとしても成立する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、あるプロジェクトを遂行する場合に、そのプロジェクト遂行に適したリーダと複数の構成員とで構成されるチームの適否を判定することが可能である。  
また、本発明の別の態様によれば、あるプロジェクトを遂行する場合に、そのプロジェクト遂行に適したリーダと複数の構成員の組み合わせを決定することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。  
［装置の構成］  
図１は、複数の構成要素からなる集団の評価を行い、またある評価基準から見て集団の評価を行う装置（以下、「集団評価装置」と呼ぶ）の構成例を示す機能ブロック図である。
【００１３】
集団評価装置１０は、たとえばコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置であって、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、及び必要に応じてハードディスク装置等の外部記憶装置を具備している装置で構成されている。前記ＲＯＭ、もしくは外部記憶装置などに情報処理装置を集団評価装置１０として機能させるためのプログラムをコンピュータに実行させるためのプログラムが記憶されており、そのプログラムを主メモリ上に載せ、ＣＰＵがこれを実行することにより集団評価装置１０が実現される。また、上記プログラムは必ずしも情報処理装置内の記憶装置に記憶されていなくともよく、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Video Disc）などのコンピュータ読み取り可能なプログラム記録媒体や、外部の装置（例えば、ＡＳＰ（アプリケーション・サービス・プロバイダ）のサーバなど）から提供され、これを主メモリに乗せる構成であっても良い。
【００１４】
集団評価装置１０は、集団を構成する構成要素について複数の説明変量の値を格納する構成要素説明変量値格納手段１０１と、各集団の構成要素を格納する集団構成テーブル１０２と、構成要素説明変量値格納手段１０１及び集団構成テーブル１０２の記憶内容に基づいて、各集団の複数の説明変量の値を生成し、格納する集団説明変量値格納手段１０３と、各集団について基準変量の値を格納する集団基準変量値格納手段１０４と、集団説明変量値格納手段１０３および集団基準変量値格納手段１０４に格納された値に基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループと、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループとを含む複数のグループに測定対象をグループ分けし、グループ分けの結果及びグループ分けに用いた説明変量を出力する決定木分析手段１０５と、決定木分析手段１０５の出力を受け取り、グループ分けの結果及びグループ分けに用いた説明変量を抽出する分岐条件抽出手段１０６と、分岐条件抽出手段１０６が抽出した結果を記憶する分岐条件記憶手段１０７と、分岐条件記憶手段の記憶内容に基づいて、指定された集団の評価を行う集団評価手段１０８と、指定された基準変量について最適の集団となるよう、その集団の構成要素を決定する最適集団決定手段１０９とを有する。
【００１５】
集団評価装置１０が扱う構成要素（個体、サンプルともいう）は、評価可能な対象であればどのようなものでもよく、人に限られない。構成要素には、異なる種類の要素が含まれていて良く、たとえばチーム・リーダーと、構成メンバーそれぞれが構成要素となることができる。また、「集団」は複数の構成要素から構成されるものであって、たとえば企業の部課、プロジェクトチーム、スポーツのスターティング・メンバー、学校のクラスなどである。
【００１６】
各構成要素は説明変量の値を測定されている必要がある。「説明変量」は構成要素を分類するための説明変量であって、例えば構成要素が集団を構成するメンバーであれば、「社交性」「積極性」などの本来数値として把握することが困難な心理的要素、「数的処理能力」「売上高」などの数値で表示可能な要素のいずれであっても説明変量として使用可能である。
【００１７】
一方、「集団」には基準変量の値を測定されている必要がある。「基準変量」は測定対象をある評価基準に照らして評価した結果を示す情報であって、例えば「集団」であるプロジェクト・チームそれぞれにおける成功チーム、非成功チーム、又は成功チーム、非成功チーム、中間チーム（成功チーム、非成功チームのいずれにも分類されないチーム）という評価や、販売チームの売上げの売上額の高、低、又は高、中、低という評価などである。
【００１８】
図２、３に、構成要素説明変量値格納手段１０１に格納されるデータの例を示す。この例では、集団はプロジェクトチームであり、構成要素はプロジェクトチームのメンバーとリーダーであって、構成要素説明変量値格納手段１０１はメンバーの説明変量値、リーダーの説明変量値をともに格納している。図２はメンバーについての説明変量値の例、図３はリーダーについての説明変量値の例である。
【００１９】
図２に示すように、メンバーについての説明変量値データ２００は、各メンバーについて一つのレコード２００Ｒを有しており、各レコードは説明変量である評価項目「コミュニケーション力」２０１、「視点の多様性」２０２，「革新性」２０３，「やりがい・スリルを求める」２０４、…について、その値を格納している。この例では、各メンバーについてアンケートやテストで測定した評価項目の値を偏差値に変換して格納している。
【００２０】
同様に、図３に示すようにリーダーについての説明変量値データ３００は、各リーダーについて一つのレコード３００Ｒを有しており、各レコードはリーダーの特性を示す説明変量である評価項目「困難に立ち向かっていく力」３０１、「カリスマ性」３０２，「共感力」３０３，「公平性」３０４、…について、その値を格納している。メンバーの場合と同様に、各リーダーについてアンケートやテストで測定した評価項目の値を偏差値に変換して格納している。
【００２１】
集団構成テーブル１０２は、各集団の構成要素を記憶する。たとえば集団がプロジェクトチームである場合は、集団構成テーブル１０２は、各プロジェクトチームのリーダーと、メンバー（一又は複数）を記憶している。
【００２２】
集団説明変量値格納手段１０３が生成、格納するデータの例を図４に示す。集団説明変量値格納手段１０３が生成、格納するデータ４００は、一の集団であるプロジェクトグループごとに一つのレコード４００Ｒを有している。各レコードは、メンバー数４０１と、メンバーの値４０２と、リーダーの値４０３とを格納する。メンバー数４０１はそのグループを構成するメンバーの数である。メンバーの値４０２は、構成要素の説明変量（評価項目）ごとに、その説明変量のメンバー全員の値における「最大値」「最小値」「平均」「標準偏差」「尖度」「歪度」を算出し、これらを格納している。リーダーの値４０３は、そのグループのリーダーの説明変量値を格納する。
【００２３】
集団基準変量値格納手段１０４は、各集団の基準変量の値を格納する。基準変量は、たとえば集団を評価する基準であって、集団であるプロジェクトグループが、設計グループである場合は、そのグループが作成した設計図のクオリティの高さ（高・中・低）、工程管理の精度（高・中・低）のような項目が基準変量となる。基準変量の値は、成功・非成功のような二値、高・中・低のような三値とするのが一般的である。
【００２４】
決定木分析手段１０５は、集団説明変量値格納手段１０３と集団基準変量値格納手段１０４との記憶内容から集団を成功・非成功、或いは高・中・低に区分する条件を発見するための分析を行う。具体的な内容は後述する。
【００２５】
［装置の動作］  
次に、集団評価装置１０の動作例について説明する。集団評価装置１０は動作することにより、図６に示す分岐条件取得方法を実行する。
【００２６】
まず、分岐条件取得方法を実行するために集団評価装置１０は、各構成要素であるリーダー、メンバーについて複数の説明変量の値を取得し（ステップＳ６０１）、構成要素説明変量値格納手段１０１に格納させる。これは例えば構成要素であるリーダー、メンバーの適性試験の結果データのコンピュータへの入力として行われる。
【００２７】
次に、集団であるプロジェクトグループすべてについて、そのリーダー、メンバーを集団構成テーブル１０２に登録し、この集団構成テーブル１０２と前述の構成要素説明変量値格納手段１０１に格納されたデータから、図４に示すような集団説明変量値のデータを生成し（ステップＳ６０２）、集団説明変量値格納手段１０３に格納する。
【００２８】
また、集団評価装置１０は、各集団であるプロジェクトグループについて基準変量の値を取得し（ステップＳ６０３）、集団基準変量値格納手段１０４に格納させる。これは例えばプロジェクトグループの評価者、たとえば担当役員により採点された評価データのコンピュータへの入力として行われる。
【００２９】
集団評価装置１０は、集団説明変量値格納手段１０３に格納されたデータ及び集団基準変量値格納手段１０４に格納されたデータに基づいて、決定木分析により所望の基準変量の値を有する１又は複数の第１のグループと、所望の基準変量の値を有さない１又は複数の第２のグループとを含む複数のグループに集団を分類する（ステップＳ６０４）。
【００３０】
次に、集団評価装置１０は、ステップＳ６０４において生成された決定木から分岐条件を取得する（ステップＳ６０５）。
【００３１】
上述のように、集団基準変量の値に相当する、集団の成功／非成功、又は成功／非成功／中間の振り分け情報、及び、集団説明変量の値である個々の集団説明変量値（図４参照）を用いて、決定木分析と呼ばれる統計数学的な分析手法を用いて分岐条件の取得がなされる。
【００３２】
決定木分析にはＣＡＲＴ、Ｃ４．５、Ｃ５．０、ＣＨＡＩＤなど様々な手法があるが、本実施例では、例えばＳＰＳＳ社のプログラム製品であるＡｎｓｗｅｒＴｒｅｅに含まれるＣＨＡＩＤ（チェイド）分析と呼ばれる手法を用いる。但し、ＣＨＡＩＤ（チェイド）分析以外の他の決定木分析手法を用いても本発明は成立するのであって、本発明がＣＨＡＩＤ（チェイド）分析に限定される趣旨ではない。
【００３３】
ＣＨＡＩＤ分析の内部アルゴリズムでは、カイ二乗検定と呼ばれる広く普及した統計数学的な手法により、集団の成功／非成功、又は成功／非成功／中間の振り分け情報（＝集団基準変量値）と集団説明変量値との間の関連性が詳細に分析される。
【００３４】
すなわちＣＨＡＩＤ分析等の決定木分析のプログラムに対して、集団の成功／非成功、又は成功／非成功／中間の振り分け情報を基準変量、集団の構成要素の説明変量値から生成された集団の説明変量値を入力することによって、集団の成功、非成功の分岐条件が出力される。
【００３５】
このとき集団説明変量の値は、通常偏差値（偏差値でなければ偏差値に変換することもできる）として与えられるが、分岐条件の取得に際しては以下のように３種類の値に変換する。すなわち、偏差値54.31より大きい値を「強」、偏差値45.69以上54.31以下の値を「中」、偏差値45.69未満の値を「弱」と３分類しておく。ここで、偏差値「45.69」及び「54.31」は、サンプルが正規分布に従う場合に３等分割に対応する偏差値である。またオプションによってこれら分割の条件値を変えるようにしてもよい。
【００３６】
ＣＨＡＩＤ分析等の決定木分析のプログラムから出力された成功モデルは、その基準変量に特有の成功の条件であって、集団説明変量の組み合わせを示している。その組み合わせを成功パターンと呼び、通常１通り、または複数通り出力される。なお、成功パターンの集合を成功モデルとよぶ。
【００３７】
図５に示す図は決定木分析ステップに相当するＣＨＡＩＤ分析の出力の一例（決定木分析手段１０５の出力）を示す図である。プロジェクトグループの集合を示すノード（Ｎ０〜Ｎ１１）と、上位階層のノードを複数のノードに分類する際に採用された集団説明変量（Ｃ１〜Ｃ５）が表示されている。また、各ノードＮ０〜Ｎ１１を示すボックス内には、そのノードに属する社員の基準変量（成功／非成功、又は成功／非成功／中間に相当する評価Ｈｉｇｈ／評価Ｌｏｗ、又は評価Ｈｉｇｈ／評価Ｌｏｗ／評価Ｍｉｄｄｌｅの振り分け情報）が示されている。この例では、そのノードに含まれる評価Ｈｉｇｈを与えられた集団の割合が所定値以上である場合は、そのノードは成功パターンであると判定されるようになっている。
【００３８】
この図に示す例では、母集団であるノードＮ０から分岐したノードＮ１からノード１１の内、成功パターンＡ（ノードＮ６）、Ｂ（ノードＮ１１）、Ｃ（ノードＮ９）、Ｄ（ノードＮ４）の４つの成功パターンが出力されている。例えば成功パターンＡは、最上段のノードＮ０と書かれたボックスからノード２（Ｎ２）、ノード６（Ｎ６）と順に分岐して、その分岐条件の組み合わせは、「リーダの困難に立ち向かっていく力」（Ｃ１）の偏差値が「中または強」であり、かつ、「視点の多様性の最大値」（Ｃ３）の偏差値が「強」である。この分岐条件に基づいて、所望の基準変量の値を有する第１のグループの一つに相当する成功パターンＡの分岐条件が取得されることとなる。
【００３９】
なお、他の成功パターンＢ，Ｃ，Ｄも同様に分岐条件の組み合わせが出力されている。
【００４０】
また、ノードと呼ばれる各箱内に書かれた情報は、その中に評価Ｈｉｇｈ／評価Ｍｉｄｄｌｅ／評価Ｌｏｗに振り分けられたプロジェクトグループがいくつ及びノード内全体の何パーセントいるかを示していて、前述４つの成功パターンに対応するノード（Ｎ６，Ｎ１１，Ｎ９、Ｎ４）では、評価Ｈｉｇｈのグループが評価Ｍｉｄｄｌｅ／評価Ｌｏｗのグループよりも多くなっている。
【００４１】
図１に戻り、装置１０の構成例の説明を再開する。  
決定木分析手段１０５の分析結果から、分岐条件抽出手段１０６は、各ノードについての分岐条件及び分類（成功パターン、非成功パターン、又は成功パターン、中間パターン、非成功パターン）を関連づけて抽出し、分岐条件記憶手段１０７に渡す。分岐条件記憶手段１０７は、各ノードについての分岐条件及び分類を記憶しておく。記憶された各ノードについての分岐条件及び分類は後に述べる集団評価手段１０８，又は最適集団決定手段１０９によって利用される。
【００４２】
［集団評価手段の動作例］  
次に、集団評価手段１０８の動作例について、図７を参照しながら説明する。  
まず、本装置のオペレータが、キーボードなどの入力手段により評価の対象となる集団の構成要素を特定する（ステップＳ７０１）。たとえば、オペレータは、その集団のリーダーのＩＤ，その集団のメンバー全員のＩＤを入力し、集団評価手段１０８に渡す。
【００４３】
集団評価手段１０８は、各構成要素の説明変量の値を取得する（ステップＳ７０２）。その構成要素の説明変量の値がすでに構成要素説明変量値格納手段１０１に格納されているのであれば、集団評価手段１０８はこれを読み出して取得する。また、構成要素説明変量値格納手段１０１に格納されていない場合は、オペレータにその構成要素の説明変量値の入力を要求する。
【００４４】
次に、集団評価手段１０８は、その集団についての集団説明変量値を生成し、記憶する（ステップＳ７０３）。この生成方法は、集団説明変量値格納手段１０３が行うところと同様である。
【００４５】
次に、集団評価手段１０８は、記憶したその集団の集団説明変量値と分岐条件記憶手段１０７の記憶内容とを比較し、評価対象である集団が図５に示すようなツリーのどのノードに属するかを判定する（ステップＳ７０４）。
【００４６】
最後に集団評価手段１０８は、判定結果を出力する（ステップＳ７０５）。例えば、集団評価手段１０８は、「この集団Ｘは、成功パターンＡであるノードＮ６に属する」というコメントや、その集団が属すると判定されたノードに★マークを附した図を出力する。
【００４７】
この出力情報により、ユーザは評価対象とした集団が、成功する集団であるか否かを統計的に予測することが可能となる。
【００４８】
［最適集団決定手段の動作例］
次に、最適集団決定手段１０９の動作例について説明する。まず、最適集団決定手段１０９は、すべての取りうる集団の構成を作成する。たとえばＮ人の構成要素候補からｒ人の集団を造る組み合わせはＮＣｒ通りあり、最適集団決定手段１０９はこのＮＣｒ通りのすべての構成要素の組み合わせの集団を作成する。
【００４９】
次に、最適集団決定手段１０９は作成したすべての集団について、集団評価手段１０８と同様に図７のステップＳ７０１〜Ｓ７０５の処理を行い、各集団の判定結果を取得する。
【００５０】
最後に各集団の判定結果を比較して最も高い判定結果を得た集団を最適集団として出力する。これにより、ユーザはあるプロジェクトに関して最適の構成（編成）を有する集団を統計的に求めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】集団評価装置の構成例を示す機能ブロック図
【図２】構成要素説明変量値格納手段の記憶内容の例を示す図
【図３】構成要素説明変量値格納手段の記憶内容の例を示す図
【図４】集団説明変量値格納手段の記憶内容の例を示す図
【図５】決定木分析手段の出力例を示す図
【図６】分岐条件の出力までのフロー図
【図７】集団の評価結果を出力するフロー図
【符号の説明】
【００５２】
１０  …  集団評価装置
１０１  …  構成要素説明変量値格納手段
１０２  …  集団構成テーブル
１０３  …  集団説明変量値格納手段
１０４  …  集団基準変量値格納手段
１０５  …  決定木分析手段
１０６  …  分岐条件抽出手段
１０７  …  分岐条件記憶手段
１０８  …  集団評価手段
１０９  …  最適集団決定手段
Ｎ０〜Ｎ１１  …  ノード
Ｃ１〜Ｃ５  …  分岐条件（説明変量）
【図１】
2005228251.tif 000003
【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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