(57)【要約】  【課題】  統計的な情報処理を適切に行う。  【解決手段】  集計周期決定部３４０は、統計処理の対象となる時系列データの集計期間を、統計処理のために複数の分割するために用いられる集計周期（１週間など）を決定する。集計区間決定部３４２は、集計周期を、さらに複数の集計区間に分割する。この集計区間は、それぞれ統計処理に適した時系列データ数を期待値として含むように、可変長に設定される。特異値検出部３４４は、得られた集計区間に基づいて、時系列データを集計および検定し、出力処理部３４６は、集計・検定結果を出力する。【選択図】          図３８
2005189981.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の期間において経時的に発生し、情報処理の対象となりうる複数の処理対象情報に対して、前記情報処理を行う情報処理装置であって、前記情報処理は、前記所定の期間に含まれる１つ以上の処理区間に基づいて行われ、
前記対象情報の発生の態様に応じて、前記処理区間を１つ以上、可変長で設定する処理区間設定手段と、
前記設定された可変長の処理区間に基づいて、前記処理対象情報に対する前記情報処理を行う情報処理手段と
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記所定の期間は、１つ以上の周期を含み
前記処理区間設定手段は、前記期間に含まれる周期に基づいて、前記処理区間を設定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記処理対象情報の変動周期を検出する変動周期検出手段
をさらに有し、
前記処理区間設定手段は、前記検出された変動周期に基づいて、前記処理区間を設定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理は、それぞれ所定数以上の前記処理対象情報を含む処理区間に基づいて行われ、
前記処理区間設定手段は、前記処理区間それぞれが、前記所定数以上の前記処理対象情報を含むように、前記処理区間を、可変長で設定する
請求項１〜３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報処理は、それぞれ所定数以上の前記処理対象情報を含む処理区間に基づいて行われ、
前記処理区間設定手段は、前記処理区間が、期待値として同じ数の前記処理対象情報を含むように、前記処理区間を、可変長で設定する
請求項１〜４のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記処理対象は、評価の対象とされうる複数の単位内または単位間で伝達され、
前記処理対象情報を記憶する処理対象情報記憶手段
をさらに有し、
前記情報処理手段は、前記記録された処理対象情報に対して前記情報処理を行い、前記複数の単位の内、評価の対象とされた評価対象単位が他の単位に与える影響を評価する
請求項１〜５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記情報処理は、統計処理である
請求項１〜６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
所定の期間において経時的に発生し、所定の方式の情報処理の対象となりうる複数の処理対象情報に対して、前記情報処理を行う情報処理方法であって、前記情報処理は、前記所定の期間に含まれる１つ以上の処理区間に基づいて行われ、
前記対象情報の発生の態様に応じて、前記処理区間を１つ以上、可変長で設定し、
前記設定された可変長の処理区間に基づいて、前記処理対象情報に対する前記情報処理を行う
情報処理方法。
【請求項９】
所定の期間において経時的に発生し、所定の方式の情報処理の対象となりうる複数の処理対象情報に対して、前記情報処理を行う情報処理装置であって、前記情報処理は、前記所定の期間に含まれる１つ以上の処理区間に基づいて行われ、
前記対象情報の発生の態様に応じて、前記処理区間を１つ以上、可変長で設定する処理区間設定ステップと、
前記設定された可変長の処理区間に基づいて、前記処理対象情報に対する前記情報処理と
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１０】
前記所定の期間は、１つ以上の周期を含み
前記処理区間設定ステップは、前記期間に含まれる周期に基づいて、前記処理区間を設定する
請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記処理対象情報の変動周期を検出する変動周期検出ステップ
をさらにコンピュータに実行させ、
前記処理区間設定ステップは、前記検出された変動周期に基づいて、前記処理区間を設定する
請求項９に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記情報処理は、それぞれ所定数以上の前記処理対象情報を含む処理区間に基づいて行われ、
前記処理区間設定ステップは、前記処理区間それぞれが、前記所定数以上の前記処理対象情報を含むように、前記処理区間を、可変長で設定する
請求項９〜１１のいずれかに記載のプログラム。
【請求項１３】
前記情報処理は、それぞれ所定数以上の前記処理対象情報を含む処理区間に基づいて行われ、
前記処理区間設定ステップは、前記処理区間が、期待値として同じ数の前記処理対象情報を含むように、前記処理区間を、可変長で設定する
請求項９〜１１のいずれかに記載のプログラム。
【請求項１４】
前記処理対象は、評価の対象とされうる複数の単位内または単位間で伝達され、
前記処理対象情報を記憶する処理対象情報記憶ステップ
をさらにコンピュータに実行させ、
前記情報処理ステップは、前記記録された処理対象情報に対して前記情報処理を行い、前記複数の単位の内、評価の対象とされた評価対象単位が他の単位に与える影響を評価する
請求項９〜１３のいずれかに記載のプログラム。
【請求項１５】
前記情報処理は、統計処理である
請求項９〜１４のいずれかに記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、経時的に発生する情報に対して情報処理を行う情報処理装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、時系列モデルを用いて、制御系の異常診断を行う方法を開示する。
また、特許文献２は、閾値に基づいて、経時的データにおける作為的あるいは連続的な部分を発見する方法を開示する。
また、特許文献３は、複数の周期に基づいて情報を分析し、周期的変動、非周期的変動およびノイズを分解する方法を開示する。
しかしながら、特許文献１〜３に開示された方法のいずれによっても、情報に含まれる未知の変動を、適切な量の情報から、適切な感度で検出することはできない。
【０００３】
【特許文献１】特開平６−１８７０３０号公報
【特許文献２】特開平１０−２９３７５７号公報
【特許文献３】特開２００２−３４４４４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、以上説明したような背景からなされたものであり、統計的な情報処理を適切に行うことができる情報処理装置およびその方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明にかかる情報処理装置は、所定の期間において経時的に発生し、情報処理の対象となりうる複数の処理対象情報に対して、前記情報処理を行う情報処理装置であって、前記情報処理は、前記所定の期間に含まれる１つ以上の処理区間に基づいて行われ、前記対象情報の発生の態様に応じて、前記処理区間を１つ以上、可変長で設定する処理区間設定手段と、前記設定された可変長の処理区間に基づいて、前記処理対象情報に対する前記情報処理を行う情報処理手段とを有する。
【０００６】
本発明にかかる情報処理装置において、処理区間設定手段は、情報が収集される期間を、情報処理（統計処理など）を行うための処理区間に分割する。
処理区間設定手段は、この処理区間それぞれが、情報処理（統計処理）に適した数の情報を含むように、処理区間の長さを可変に設定する。
処理区間の長さは、例えば、処理区間に含まれる情報に対して、χ二乗適合度検定が行われるときには、処理区間それぞれが、この検定に適した１０以上の情報を期待値として含むように、処理区間の長さを設定する。
情報処理手段は、このようにして設定された処理区間に含まれる情報に対する処理（統計処理など）を行う。
【０００７】
好適には、前記所定の期間は、１つ以上の周期を含み前記処理区間設定手段は、前記期間に含まれる周期に基づいて、前記処理区間を設定する。
【０００８】
好適には、前記処理対象情報の変動周期を検出する変動周期検出手段をさらに有し、前記処理区間設定手段は、前記検出された変動周期に基づいて、前記処理区間を設定する。
【０００９】
好適には、前記情報処理は、それぞれ所定数以上の前記処理対象情報を含む処理区間に基づいて行われ、前記処理区間設定手段は、前記処理区間それぞれが、前記所定数以上の前記処理対象情報を含むように、前記処理区間を、可変長で設定する。
【００１０】
好適には、前記情報処理は、それぞれ所定数以上の前記処理対象情報を含む処理区間に基づいて行われ、前記処理区間設定手段は、前記処理区間が、期待値として同じ数の前記処理対象情報を含むように、前記処理区間を、可変長で設定する。
【００１１】
好適には、前記処理対象は、評価の対象とされうる複数の単位内または単位間で伝達され、前記処理対象情報を記憶する処理対象情報記憶手段をさらに有し、前記情報処理手段は、前記記録された処理対象情報に対して前記情報処理を行い、前記複数の単位の内、評価の対象とされた評価対象単位が他の単位に与える影響を評価する。
【００１２】
好適には、前記情報処理は、統計処理である。
【００１３】
また、本発明にかかる情報処理方法は、所定の期間において経時的に発生し、所定の方式の情報処理の対象となりうる複数の処理対象情報に対して、前記情報処理を行う情報処理方法であって、前記情報処理は、前記所定の期間に含まれる１つ以上の処理区間に基づいて行われ、前記対象情報の発生の態様に応じて、前記処理区間を１つ以上、可変長で設定し、前記設定された可変長の処理区間に基づいて、前記処理対象情報に対する前記情報処理を行う。
【００１４】
また、本発明にかかるプログラムは、所定の期間において経時的に発生し、所定の方式の情報処理の対象となりうる複数の処理対象情報に対して、前記情報処理を行う情報処理装置であって、前記情報処理は、前記所定の期間に含まれる１つ以上の処理区間に基づいて行われ、前記対象情報の発生の態様に応じて、前記処理区間を１つ以上、可変長で設定する処理区間設定ステップと、前記設定された可変長の処理区間に基づいて、前記処理対象情報に対する前記情報処理とをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明にかかる情報処理装置およびその方法によれば、統計的な情報処理を適切に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
［第１の実施形態］
本発明の理解を容易にするため、その第１の実施形態の説明に先立ち、まず、本発明がなされるに至った背景を説明する。
これまでは、組織（会社の部署など実体を伴う組織であるか、メーリングリストなど、仮想的な組織であるかを問わない）の価値は、ある組織の外部との公式な取引およびサービス提供、あるいは、外部に対する売上などにより評価されてきた。
例えば企業は、階層的に整理された解決すべき問題に対して機能分化された組織が階層的に配置されており、このような組織に対する命令を伝達することにより問題を解決する。
【００１７】
このような企業の体制内では、組織の価値の評価は、例えば、純粋に組織に対して投入された人、物および金などのリソースのインプットと、その結果もたらされた経済的価値およびサービスなどのアウトプットとの差分および比率として評価されてきた。
しかしながら、組織の価値は、インプットとアウトプットとの差分および比率という観点からだけでは評価しきれないことが、学術的側面からも、実際のビジネスの側面からも指摘されている。
また、経営学などの分野においても、このような階層的組織による問題解決方法では、顧客の多種多様な要望に迅速に応えることができなくなってきている旨の指摘がある。
このような問題の指摘に対して、ＩＴ(Information Technology)を導入し、企業内の組織をフラットな構造とし、各組織に自律分散的な活動を推奨し、問題解決のために、リソースの配分を柔軟に変更して最適化する解決策が提案されている。
【００１８】
しかし、このように、組織の構造をフラットにすると、組織およびその成員の価値を、インプットとアウトプットとの差分および比率に基づいて評価することが極めて困難になる。
なぜならば、上述のように、フラットな構成の組織においては、その構造が柔軟に変化するので、何らかの問題解決を最初から目指して組織が設けられることはなく、また、組織の成員が常に変化していたり、１人の成員が、複数の組織に公式あるいは非公式に所属することがあり、さらに、問題解決の後には、組織自体が解散してしまうなどの理由から、組織に対してどのようなインプットがなされ、どのようなアウトプットがあったかを評価することが難しいからである。
【００１９】
本発明は、組織の価値を評価するために、公式であるか非公式であるかを問わず、組織内および組織間におけるコミュニケーション（組織コミュニケーション）に着目する。
具体的には、本発明は、ある組織内で発生する（伝達される）コミュニケーションのいかなる内容が、他の組織において、どのような範囲・規模で使われているかということに着目して、組織の価値を評価する。
つまり、本発明は、組織コミュニケーションに着目して、ある組織の価値を、その組織が別の組織に与える影響を用いて求める。
【００２０】
このような点に着目すると、ある組織に対して公式に課されていない情報・サービスの提供など、直接の経済価値を生じなかったり、あるいは、評価が困難であった組織および組織コミュニケーションの価値を、代替的に評価することができる。
より具体的には、ある組織が問題を解決しているときに、この組織におけるコミュニケーションの内容を分析することにより、ある組織内の情報が、他の組織およびその成員に対して伝達されたり、他の組織およびその成員の活動に利用されたるすることに着目すると、客観的に、その組織の価値評価と組織コミュニケーションの価値評価は何が違うのかを評価することができる。
例えば、企業において、実際の収益をあげている部署の価値だけでなく、一見、収益を上げていないので価値が低そうに見えるが、実際には、会社の多くの部署にとって有益であり、間接的に大きな収益に結びついている部署の価値を、定量的に評価できるので、このような観点からの組織の価値の把握は、投資や予算の適切な配分など行うために有益であり、企業業績に貢献しうる。
【００２１】
本願出願人は、日常的に行われている組織コミュニケーションについての様々な分析を支援する発明を、既に、特願２００１−２７５８０８（組織コミュニケーション分析装置及び方法；出願１）として出願している。
出願１にかかる発明は、メーリングリスト・電子掲示板などの組織コミュニケーションに対して定量的な分析を行い、その分析結果と定性的な情報とを関連付けることにより、組織コミュニケーションを活性化あるいは不活性化させる要因を探索的に分析し、その分析結果を踏まえた組織コミュニケーションの運用を実現する。
本発明は、この出願１にかかる発明を、これまでに述べた観点から、さらに発展させたものであって、組織コミュニケーションに対する分析を行うことにより、組織の客観的な価値評価を実現する。
組織コミュニケーションの手段（メディア）の例としては、口頭、電話、ビデオ電話システム、および、コンピュータネットワーク（電子メール・電子掲示板・チャット・インスタントメッセージなど）を挙げることができる。
本発明の実現のためには、これらのメディアを介して行われたコミュニケーションを記録することが前提となる。
以下、説明の具体化・簡略化のために、企業内で電子メールが用いられる場合を具体例とする。
電子メールがコミュニケーションのために用いられる場合には、一般的に、電子メールに含まれる自然言語のメッセージと、電子メールの発信者および受信者、および、電子メールが伝送された日時などが、メッセージログに記録されうる。
【００２２】
インターネットにおける電子メールの配信は、ＳＭＴＰ(Simple Mail Transfer Protocol)サーバと呼ばれる送信サーバを介して行われる。
従って、企業内においては、ＳＭＴＰサーバで電子メールのメッセージログを一元的に記録することにより、企業内の全社員について、いつ、誰が、誰に対して、どのような内容のコミュニケーションを行ったのかを把握することができる。
本発明は、例えば、企業内において電子メールを配信するＳＭＴＰサーバのメッセージログを分析して、企業内の組織の価値評価を行うように構成されている。
【００２３】
［ネットワークシステム１］
以下、本発明の第１の実施形態を説明する。
図１は、本発明にかかる評価方法が適応されるネットワークシステム１の構成を例示する図である。
ネットワークシステム１は、例えば、同一企業内の複数の事業所にまたがって構築された広域ネットワーク（ＷＡＮ）であって、図１に示すように、評価の対象となりうる複数の組織１〜ｎそれぞれの部門別システム２−１〜２−ｎ（ｎ≧２）と、分析装置３とが、ネットワーク１００を介して接続された構成をとる。
なお、以下、部門別システム２−１〜２−ｎなど、複数ある構成部分のいずれかを特定せずに示す場合には、単に部門別システム２と略記する。
部門別システム２それぞれは、例えば、各組織のｍ人の成員がそれぞれ用いるクライアントコンピュータ２０−１〜２０−ｍ（ｍ≧１）と、サーバ２４とが、部門別ＬＡＮ１０２を介して接続された構成をとる。
【００２４】
［ハードウェア構成］
図２は、図１に示したクライアントコンピュータ２０、サーバ２４および分析・評価装置３のハードウェア構成を示す図である。
クライアントコンピュータ２０、サーバ２４および分析装置３は、図２に示すように、ＣＰＵ２０２およびメモリ２０４などを含む本体２００、液晶ディスプレイ、キーボードおよびマウス（図示せず）を含む表示・入力装置２０６、ＨＤＤ・ＣＤ装置などの記録装置２０８、および、ネットワーク１００および部門別ＬＡＮ１０２との間で通信を行う通信装置２１２から構成される。
つまり、クライアントコンピュータ２０、サーバ２４および分析装置３は、ネットワークを介した通信が可能な一般的なコンピュータとしての構成部分を含んでいる。
【００２５】
［クライアントプログラム２２］
図３は、図１，図２に示したクライアントコンピュータ２０上で動作するクライアントプログラム２２の構成を示す図である。
図３に示すように、クライアントプログラム２２は、ユーザインターフェース部（ＵＩ部）２２０、メールプログラム２２２、ウェブブラウザ２２４およびＬＡＮ通信制御部２２６から構成される。
クライアントプログラム２２は、例えば、記録媒体２１０を介してクライアントコンピュータ２０の記録装置２０８に供給され、メモリ２０４にロードされて実行される。
クライアントプログラム２２は、これらの構成要素により、クライアントコンピュータ２０を利用する組織の成員（ユーザ）に対して、メール送受信機能と、ＷＷＷ閲覧機能とを提供する。
【００２６】
クライアントプログラム２２において、ＵＩ部２２０は、表示・入力装置２０６（図２）に対するユーザの操作を受け入れて、クライアントプログラム２２の各構成部分の処理を制御する。
また、ＵＩ部２２０は、メールプログラム２２２が受けた電子メール、および、ウェブブラウザ２２４が受けたＷＷＷからのデータを、ユーザに対して表示する。
【００２７】
メールプログラム２２２は、クライアントコンピュータ２０のユーザに対して、電子メールの送受信の機能を提供する。
ウェブブラウザ２２４は、クライアントコンピュータ２０のユーザに対して、ＷＷＷ閲覧機能を提供する。
ＬＡＮ通信制御部２２６は、部門別ＬＡＮ１０２（図１）およびネットワーク１００を介した、同一組織内の他のクライアントコンピュータ２０あるいはサーバ２４（通信の主体となる構成部分を総称して通信ノードとも記す）との間の通信、および、他の組織の通信ノードとの間の通信を制御する。
【００２８】
［サーバプログラム２６］
図４は、図１，図２に示したサーバ２４上で動作するサーバプログラム２６の構成を示す図である。
図４に示すように、サーバプログラム２６は、ＬＡＮ通信制御２６０、ネットワーク通信制御２６２、メールサーバプログラム２６４、ウェブサーバ２６６、ログ管理部２６８およびログデータベース（ログＤＢ）２７０から構成される。
サーバプログラム２６は、クライアントプログラム２２（図３）と同様に、記録媒体２１０（図１）を介してサーバ２４の記録装置２０８（図２）に供給され、メモリ２０４にロードされて実行される。
【００２９】
サーバプログラム２６は、これらの構成部分により、同じ部門別システム２（組織）に属するクライアントコンピュータ２０（成員）に対して、メールサーバ機能を提供し、また、同一または異なる部門別システム２（組織）のクライアントコンピュータ２０（成員）に対して、ＷＷＷサーバ機能を提供する。
【００３０】
サーバプログラム２６において、ＬＡＮ通信制御２６０は、部門別ＬＡＮ１０２（図１）との間の通信制御を行う。
ネットワーク通信制御２６２は、ネットワーク１００との間の通信制御を行う。
メールサーバプログラム２６４は、メールサーバ機能を実現する。
ウェブサーバ２６６は、ＷＷＷサーバ機能を実現する。
【００３１】
図５は、図４に示したログＤＢ２７０に記録される電子メールのメッセージログを例示する図である。
図６は、図５に示したメッセージログの具体例を示す図である。
ログ管理部２６８は、ネットワーク通信制御２６２を介して分析・評価装置３から入力される制御データに従って、メールサーバプログラム２６４およびウェブサーバ２６６が行ったコミュニケーション（通信）を、ログＤＢ２７０にメッセージログとして記録する。
【００３２】
また、ログ管理部２６８は、分析・評価装置３の制御に従って、ログＤＢ２７０に記録したメッセージログを、分析・評価装置３に対して、ネットワーク通信制御２６２およびネットワーク１００を介して送信する。
なお、ログ管理部２６８が記録するメッセージログには、図５，図６に示すように、電子メールそれぞれに付されたＩＤ（通信ＩＤ）、電子メールを発信した側、および、受信する側の識別データ（ＩＤ）、電子メールのメッセージの内容（通信内容）、および、電子メールが伝達された日時などが記録される。
【００３３】
［分析・評価プログラム３０］
図７は、図１，図２に示した分析・評価装置３上で動作する第１の分析・評価プログラム３０の構成を示す図である。
図７に示すように、分析・評価プログラム３０は、ネットワーク通信制御３００、ログ収集・管理部３０２、ログＤＢ３０４、第１の分析・評価部３０６、分析・評価結果ＤＢ３０８、組織・個人ＤＢ３１０およびＵＩ部３１２から構成される。
分析・評価プログラム３０は、クライアントプログラム２２（図３）およびサーバプログラム２６（図４）と同様に、記録媒体２１０などを介して分析・評価装置３の記録装置２０８に供給され、メモリ２０４にロードされて実行される。
【００３４】
分析・評価プログラム３０は、これらの構成部分により、部門別システム２−１〜２−ｎそれぞれのサーバ２４（図１）から、電子メールのメッセージログおよびＷＷＷ閲覧のログなどを収集し、収集したメッセージログなどを分析し、組織の価値評価を行う。
なお、ＷＷＷのログを分析しても、本発明にかかる組織の価値評価を実現することができるが、上述のように、実施形態の説明においては、電子メールのメッセージログに対する分析をおこなって、組織の価値を評価する方法を具体例とする。
【００３５】
分析・評価プログラム３０において、ネットワーク通信制御３００は、ネットワーク１００との間の通信制御を行う。
ＵＩ部３１２は、表示・入力装置２０６に対するユーザの操作を受け入れ、分析・評価プログラム３０の各構成部分の処理を制御する。
また、ＵＩ部３１２は、ユーザの操作に応じて、ログＤＢ３０４に記憶されたログ、および、分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶された分析結果・評価結果を、表示・入力装置２０６に表示する。
【００３６】
図８は、図７に示した組織・個人ＤＢ３１０が記憶する組織情報を示す図である。
図９は、図８に示した組織情報の具体例を示す図である。
図１０は、図７に示した組織・個人ＤＢ３１０が記憶する個人情報を示す図である。
図１１は、図１０に示した個人情報の具体例を示す図である。
組織・個人ＤＢ３１０は、部門別システム２−１〜２−ｎを用いている組織１〜ｎ（図１）それぞれの組織情報（図８，図９）、および、組織１〜組織ｎの成員１〜ｍそれぞれの個人情報（図１０，図１１）を記憶する。
【００３７】
図８，図９に示すように、組織・個人ＤＢ３１０は、組織１〜ｎそれぞれの組織情報として、組織１〜ｎの識別子（組織ＩＤ）、組織名、組織形態、組織が存在する期間（存在期間）、および、組織１〜ｎに上位組織が存在する場合には、その上位組織を記憶する。
また、図１０，図１１に示すように、組織・個人ＤＢ３１０は、組織１〜ｎの成員１〜ｍそれぞれの個人情報として、成員１〜ｍの識別子（個人ＩＤ・社員ＩＤ）、名前、メールアドレス、および、成員１〜ｍが所属する組織の組織ＩＤ（図８）を記憶する。
【００３８】
図８，図９に示した組織情報の組織形態の項目においては、既存の組織図に現れる組織は、フォーマルと表される。
また、組織図に現れない井戸端会議やメーリングリスト等による情報交換等を組織横断的に行うために結成された組織はセミフォーマルと表される。
また、横断的な活動を時間を切って遂行する組織は、プロジェクトと表されている。
【００３９】
組織ＩＤは、各組織に一意に対応づけられ、上位組織との対応を示すのに使われる。
組織名は、組織上あるいは、インフォーマルやプロジェクト組織の名称である。
組織の存続期間としては、いつから、いつまで存続しているのかが代入されている。
なお、図８，図９に示した組織形態の部分には、企業の組織図に記載しているような公式組織、ある目的を達成するために複数の公式組織が横断的に結集するプロジェクト組織、自発的な参加に基づくコミュニティのような組織、興味関心を同じくする情報共有等のグループなどの組織の属性(通常組織・プロジェクト・コミュニティなど)が格納される。
【００４０】
図１２は、ログ収集・管理部３０２が、ログＤＢ３０４に記憶する組織コミュニケーション情報（組織通信情報）を示す図である。
図１３は、図１２に示した組織コミュニケーション情報（組織通信情報）の具体例を示す図である。
図１２，図１３に示す組織コミュニケーション情報（組織通信情報）において、組織コミュニケーションＩＤは、コミュニケーションにそれぞれに一意に付される。
発信側ＩＤおよび受信側ＩＤは、図１０などに示した個人情報と対応し、この個人情報に対応づけられている組織情報との対応関係により、発信側組織IDと、受信側組織IDとが得られる。
また、通信内容の項目には、発信側ＩＤと受信側ＩＤとの間で行われた会話等の情報が記録され、さらに、この通信が行われた日時が対応づけられる。
【００４１】
なお、図１２，図１３には、発信者と受信者とが１人ずつである場合が示されているが、図１２に示したデータ構造を適切に変更することにより、メールリストによる１対多の電子メールの組織通信情報も、ログＤＢ３０４に記憶することができる。
ログ収集・管理部３０２は、部門別システム２−１〜２−ｎのサーバ２４それぞれから、ネットワーク１００を介して、図５に示したメッセージログを収集し、ログＤＢ３０４に記憶する。
【００４２】
図１４は、図７に示したログ収集・管理部３０２による組織通信情報作成処理（Ｓ４４）を示すフローチャートである。
以上のように、ログ収集・管理部３０２は、組織・個人ＤＢ３１０を参照し、サーバ２４から得たメッセージログと、図８，図９に示した組織情報および図１０，図１１に示した個人情報とを対応付け、以下に説明するように組織通信情報（図１２，図１３）を作成し、ログＤＢ３０４に記憶する。
【００４３】
ステップ２４０（Ｓ４４０）において、ログ収集・管理部３０２は、個人情報を読み込む。
ステップ４４２（Ｓ４４２）において、ログ収集・管理部３０２は、組織情報を読み込む。
ステップ４４４（Ｓ４４４）において、ログ収集・管理部３０２は、例えば、組織通信情報を、最初から順に１行ずつ処理対象とし、それまでの処理において、まだ、処理の対象とされていない組織通信情報の行の内、最初の行を処理対象として読み込む。
【００４４】
ステップ４４６（Ｓ４４６）において、ログ収集・管理部３０２は、組織通信情報の発信側ＩＤ、受信側ＩＤ、発信側組織ＩＤ、受信側組織ＩＤを対応付け、処理対象としている行の組織通信情報を作成する。
ステップ４４８（Ｓ４４８）において、ログ収集・管理部３０２は、組織通信情報の全ての行について処理が終了したか否かを判断する。
ログ収集・管理部３０２は、全ての行について処理が終了したときには処理を終了し、これ以外のときにはＳ４４４の処理に戻る。
【００４５】
例えば、通常の電子メールによる通信に、図１４に示した処理を適応するときには、ログ収集・管理部３０２は、電子メールの発信側メールアドレスおよび受信側メールアドレスを用いて、組織・個人ＤＢ３１０に記憶された個人情報（図１０）を検索し、電子メールを発信した成員ｉの個人ＩＤ（社員ＩＤ）、および、電子メールを受信した成員ｊ（ｉ，ｊ＝１〜ｍ）の個人ＩＤ（社員ＩＤ）を得て、電子メールを発信した成員ｉの個人ＩＤ（社員ＩＤ）を、発信側ＩＤとし、電子メールを受信した成員ｉの個人ＩＤ（社員ＩＤ）を、受信側ＩＤとする。
【００４６】
さらに、ログ収集・管理部３０２は、発信側ＩＤと送信側ＩＤを用いて、組織・個人ＤＢ３１０に記憶されている組織情報（図８）を検索し、電子メールを発信した成員ｉが属する組織ｐの組織ＩＤを発信側組織ＩＤとし、電子メールを受信した成員ｊが属する組織ｑ（ｐ、ｑ＝１〜ｎ）の組織ＩＤを受信側組織ＩＤとする。
さらに、ログ収集・管理部３０２は、以上の検索の結果として得られた各情報に、識別子（組織通信ＩＤ）を付加し、電子メールのメッセージ内容を通信内容として付加し、さらに、電子メールが送られた日時および組織形態を付加し、図１２に示す組織通信情報を作成し、ログＤＢ３０４に記憶する。
【００４７】
［分析・評価部３０６］
以下、分析・評価部３０６において行われる分析処理および評価処理を説明する。
【００４８】
［共通単語などの分析］
分析・評価部３０６は、ログＤＢ３０４に記憶された組織通信情報（図１２）の内、発信側組織ＩＤと受信側組織ＩＤとが同じ組織通信情報を取り出す。
つまり、分析・評価部３０６は、組織ｐ（部門別システム２−１〜２−ｍ）それぞれにおいて、内部の成員ｉ，ｊ（クライアントコンピュータ２０−ｉ，ｊ）同士の間で伝達された電子メッセージの組織通信情報（組織内通信情報）を取り出す。
【００４９】
さらに、分析・評価部３０６は、組織内通信情報に含まれる送信側（ＩＤ）と受信者側（ＩＤ）の所属する組織（送信側組織ＩＤおよび受信側組織ＩＤに、図８，図９に示した組織情報によって対応づけられた組織）の通信内容を分析し、組織内通信情報に含まれる全ての組織（送信者側組織ID）について、その組織内で使われている共通概念を抽出・集計する。
この組織の共通概念としては、組織内通信情報の通信内容を、自然言語処理等で単位として一般に扱われている、単語、文章、共通単語の同義語、共通単語および同義語による意味ネットワーク、および、オントロジ（組織ｐ内で使用されている共通概念セット）その他を用いることができる。
【００５０】
図１５は、分析・評価部３０６が、共通に使われている単語（共通単語）を共通概念として抽出・集計する処理（Ｓ４６）を示すフローチャートである。
図１５に示すように、ステップ４６０（Ｓ４６０）に示すように、分析・評価部３０６は、例えば、組織通信情報を、最初から順に１行ずつ処理対象とし、それまでの処理において、まだ、処理の対象とされていない組織通信情報の行の内、最初の行を処理対象として読み込む。
【００５１】
ステップ４６２（Ｓ４６２）において、分析・評価部３０６は、Ｓ４６０の処理により読み込んだ行の発信者側ＩＤと受信側ＩＤとが同じであるか否かを判断する。
分析・評価部３０６は、発信者側ＩＤと受信側ＩＤとが同じであるときにはＳ４８の処理に進み、これ以外のときにはＳ４６０の処理に戻る。
【００５２】
ステップ４８（Ｓ４８）において、分析・評価部３０６は、個別集計処理を行う。
なお、この個別集計処理は、図１６を参照して後述する。
ステップ４６４（Ｓ４６４）において、分析・評価部３０６は、個別集計の結果として得られた単語を、発信側組織（ＩＤ）の共通単語の候補として、その頻度と種類をリストに追加する。
【００５３】
ステップ４６６（Ｓ４６６）において、分析・評価部３０６は、組織通信情報の全行について処理が終了したか否かを判断する。
分析・評価部３０６は、全行について処理が終了したときにはＳ４６８の処理に進み、これ以外のときにはＳ４６０の処理に戻る。
ステップ４６８（Ｓ４６８）において、分析・評価部３０６は、各組織における頻出単語の内、上位５つを共通単語とする。
Ｓ４６４の処理により得られるリストは、膨大な数の単語を含みうるが、Ｓ４６８の処理により、単語数を制限することができる。
【００５４】
図１６は、図１５に示した個別集計処理（Ｓ４８）を示す図である。
図１６に示すように、ステップ４８０（Ｓ４８０）において、分析・評価部３０６は、処理の対象とされている組織通信情報の行から通信内容を抽出し、単語単位に分割する。
この処理において、分析・評価部３０６は、例えば、通信内容を形態素解析によって品詞に分割し、その中から名詞を表現要素として取り出す。
なお、分析・評価部３０６は、名詞だけではなく動詞など他の品詞を表現要素として用いることもでき、いくつかの品詞を組み合わせて表現要素として用いることもでき、あるいは、品詞ではなく文節などを表現要素として用いることもできる。
【００５５】
ステップ４８２（Ｓ４８２）において、分析・評価部３０６は、Ｓ４８０の処理により得られた表現要素から、単語の種類の数を集計する。
ステップ４８４（Ｓ４８４）において、分析・評価部３０６は、Ｓ４８２の処理により得られた単語の種類ごとに、単語の出現数を集計する。
分析・評価部３０６は、個別集計処理において、単なる単語の出現頻度に限らず、固有名詞を抽出したり、固有名詞の頻度を集計の対象としてもよい。
【００５６】
図１７は、図７に示した分析・評価部３０６が、分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶する組織内の共通単語情報を例示する第１の図である。
図１８（Ａ）〜（Ｃ）は、図１７に示した共通単語情報の具体例を示す図である。
例えば、分析・評価部３０６は、共通単語として、組織ｐの組織内通信情報の通信内容（図１２，図１３）に含まれている頻度が高い単語、例えば、使用頻度が多い方から３個の単語ｘ、ｙ、ｚを選択し、図１７に示すように、単語ｘ、ｙ、ｚそれぞれに組織ｐの組織ＩＤ（図８）を付加して共通単語情報（属性）を作成し、分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶する。
なお、図１８（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、共通単語情報は、組織ＩＤと対応づけられて、リスト化されて保存されている。
【００５７】
図１９は、図７に示した分析・評価部３０６が、分析・評価結果ＤＢ３０８に
記憶する組織内の共通概念を例示する第２の図である。
図２０は、図１９に示した共通概念の具体例を示す図である。
前述したように、例えば、分析・評価部３０６は、組織内通信情報の通信内容に含まれる文章、共通単語の同義語、共通単語および同義語による意味ネットワーク、および、オントロジ（組織ｐ内で使用されている共通概念セット）など、共通単語のその他の概念を示す情報をさらに抽出する。
【００５８】
分析・評価部３０６は、抽出した単語を、例えば、図２０に示すように、それぞれ単独で記録する。
あるいは、分析・評価部３０６は、例えば、図２０に示すように、抽出した単語を、その他の概念、例えば共通単語情報（図１７，図１８（Ａ）〜（Ｃ））と関連づけて記録してもよい。
【００５９】
なお、図２０には、共通概念として、共通同義語を単独で記録した具体例が示されており、この共通同義語は、市販されている一般的な類義語辞典等を用いて、同じ意味を持つ単語をひとかたまりとして、分析・評価部３０６が、共通単語と同様の処理（但し、マッチングする対象として、類義語辞典の該当する単語全てとマッチするステップが入る）を、組織通信情報に対して行うことにより、抽出・集計することができる。
なお、ここでいうマッチングは、データベースの分野の用語でいうと「検索」に該当し、具体的には、例えば、単語Ａとうい共通概念を、ある通信単位郡から検索することをいう。
【００６０】
図２１，図２３は、分析・評価部３０６により生成される組織間通信情報を例示する第１および第２の図である。
図２２は、図２１に示した組織間通信情報の具体例を示す図である。
分析・評価部３０６は、図２１，図２３に示すように、抽出した共通単語に、発信側および受信側の組織ＩＤ（発信側組織ＩＤ，受信側組織ＩＤ）を付して組織間通信情報を作成し、分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶する。
分析・評価部３０６は、分析・評価結果ＤＢ３０８に、異なる２つの組織ｐ、ｑ（ここではｐ≠ｑ）の間で交わされた（送受信された；伝達された）組織通信情報（図１２，図１３）の共通概念を抽出し、登録する。
【００６１】
図２４は、分析・評価部３０６が、組織通信情報（図１２，図１３）の共通概念を抽出するマッチング(matching)処理（Ｓ５０）を示すフローチャートである。
以下、２つの異なる組織の間で送受信された電子メールから、共通概念として単語を得る場合を具体例として、分析・評価部３０６が、組織通信情報（図１２，図１３）の共通概念を抽出する処理を説明する。
ステップ５００（Ｓ５００）において、分析・評価部３０６は、例えば、組織通信情報（図１２，図１３）を、最初から順に１行ずつ処理対象とし、それまでの処理において、まだ、処理の対象とされていない組織通信情報の行の内、最初の行を処理対象として読み込む。
【００６２】
ステップ５０２（Ｓ５０２）において、分析・評価部３０６は、処理対象の組織通信情報に含まれる発信側組織ＩＤと受信側組織ＩＤとが異なるか否かを判断する。
分析・評価部３０６は、発信側組織ＩＤと受信側組織ＩＤとが異なるときにはＳ５０４の処理に進み、これ以外のときにはＳ５１２の処理に進む。
つまり、発信側組織ＩＤと受信側組織ＩＤとが異なり、かつ、受信側組織と送信側組織との間で送信側組織の単語(共通概念)が含まれていることをもって、送信側組織が受信者側組織に通信を行った（影響を与えた）とみなされる。
【００６３】
ステップ５０４（Ｓ５０４）において、分析・評価部３０６は、処理の対象となっている組織通信情報に含まれる発信側組織ＩＤ（＝受信側組織ＩＤ）の共通単語リストを読み込み、マッチング処理対象とする共通単語ｉを設定する。
ステップ５０６（Ｓ５０６）において、分析・評価部３０６は、処理対象とされた共通単語ｉが、処理対象とされている組織通信情報の行に含まれる通信内容に含まれるか否かを判断する。
分析・評価部３０６は、処理対象とされた共通単語ｉが、処理対象とされている組織通信情報の行に含まれるときにはＳ５０８の処理に進み、これ以外のときにはＳ５１０の処理に進む。
【００６４】
ステップ５０８（Ｓ５０８）において、分析・評価部３０６は、処理対象とされた共通単語ｉを、図２１に示した組織間情報として記録する。
ステップ５１０（Ｓ５１０）において、分析・評価部３０６は、単語リストに含まれる共通単語の内、まだ処理の対象となっていない共通単語ｉ＋１を、次の処理対象の共通単語ｉに設定する。
ステップ５１２（Ｓ５１２）において、分析・評価部３０６は、組織通信情報の全行について処理を終了したか否かを判断する。
分析・評価部３０６は、全行について処理を終了したときには処理を終了し、これ以外のときにはＳ５００の処理に戻る。
【００６５】
図２４に示したマッチング処理を要約すると、まず、分析・評価部３０６は、組織通信情報を１行ずつ読み込み、該当する通信内容を抽出し、発信者側組織ＩＤの共通単語（図１７，図１８）と、読み込んだ行に含まれる通信内容とのマッチングを行う。
このマッチング処理は、組織通信情報の処理対象とされた行に含まれる発信側組織ＩＤと、受信側組織ＩＤとが異なる場合に実行される。
【００６６】
このマッチング処理の結果、発信側組織ＩＤの共通単語が通信内容に含まれているときには、発信側組織でやりとりされた組織内情報が、受信者側組織に影響を与えたとし、図２１，図２２に示した組織間通信情報として記録される。
マッチング処理は、処理対象とされている組織通信情報の行に含まれる発信側組織ＩＤに対応づけられた共通単語リストに含まれる共通単語、全てについて実行される。
【００６７】
以上のマッチング処理が、全ての組織通信情報について行われることにより、どの組織がどの組織へ、どのような共通単語を介して影響を与えているのか（影響度）を示す組織間通信情報（図２１，図２２）が作成される。
なお、共通単語ではなく、概念（文章、共通単語の同義語、共通単語および同義語による意味ネットワーク、および、オントロジ）について、図２４に示した処理と同様な処理が行われると、２つの組織のいずれからいずれへ、どのような影響が与えられるのかを示す組織間通信情報（図２３）が作成される。
【００６８】
なお、２つ以上の組織の間で交わされた組織通信情報に関しても、図１５に示した共通概念（単語）の抽出・集計処理、および、図２４に示したマッチング処理を適応することにより、いずれの組織からいずれの組織に、どのような共通単語を介して影響が与えられるかを知ることができる。
例えば、発信側組織ｐから、受信側組織ｑ、ｒに情報が発信された場合は、発信側組織ＩＤを組織ｐの組織ＩＤとし、受信側組織ＩＤを組織ｑの組織ＩＤとするものと、受信側の組織ＩＤを組織ｒの組織ＩＤとして、それぞれ別個に図１５，図２４に示した処理を行うと、組織間通信情報を得ることができる。
【００６９】
図２５，図２６は、図７に示した分析・評価部３０６が、分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶する個人の共通単語情報を例示する第１および第２の図である。
また、分析・評価部３０６は、個人についても、組織内および組織間の共通単語情報と同様に、成員間で交わされた電子メールの組織通信情報（図１２）の共通単語および概念を抽出することができる。
分析・評価部３０６は、図２５または図２６に示すように、抽出した共通単語および概念に、発信側および受信側の個人ＩＤ（発信側個人ＩＤ，受信側個人ＩＤ）を付して個人通信情報を作成し、分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶する。
【００７０】
［組織の影響評価］
分析・評価部３０６は、上述のように生成された組織内通信情報（図１７，図１９）個人通信情報（図２５．図２６）の内、評価対象となる組織ｐの組織内通信情報または個人ｉの個人通信情報と、組織ｑ（ｑ＝１〜ｎ；ｑ≠ｐ）それぞれの組織内通信情報（図１７，図１９）、および、組織間通信情報（図２１，図２３）とを比較する。
さらに、分析・評価部３０６は、評価対象の組織・個人の共通単語・概念（図１７，図１９，図２５，図２６）を、その組織内通信情報に共通単語・概念として含む組織、および、評価対象の組織・個人の共通単語・概念を、その組織を発信側または受信側とする組織間通信情報に共通単語・概念として含む組織を、評価対象の組織・個人が影響を与えた組織であると判定する。
【００７１】
図２７，図３０は、図７に示した分析・評価部３０６が、分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶する影響評価結果を例示する第１および第２の図である。
図２８は、図２７に示した影響範囲の具体例を示す図である。
図２９は、影響度の具体例を示す図である。
なお、ここでは、影響を、影響範囲と影響度に分けて集計する場合を具体例とする。
影響範囲とは、図２７，図２８に示すように、ある組織で共通で使われた概念（共通概念）が、他のいくつの組織で使われているかを数えることによって計算される。
影響度とは、図２９に示すように、ある組織で共通で使われた概念が、他の組織でどれだけ出現するかを数えることによって計算される。
【００７２】
以下、図２４に示した処理により作成された組織間通信情報（図２１，図２２）に対して、どのように評価を行うかを説明する。
図３１は、図２７などに示した影響範囲を計算する処理（Ｓ５２）を示すフローチャートである。
図３１に示すように、ステップ５２０（Ｓ５２０）において、分析・評価部３０６は、例えば、組織間通信情報（図２１，図２２）を、最初から順に１行ずつ処理対象とし、それまでの処理において、まだ、処理の対象とされていない組織間通信情報の行の内、最初の行を処理対象として読み込む。
【００７３】
ステップ５２２（Ｓ５２２）において、分析・評価部３０６は、Ｓ５２０の処理により読み込んだ組織間通信情報の行に含まれる受信側組織ＩＤにフラグが付されているか否かを判断する。
分析・評価部３０６は、受信側組織ＩＤにフラグが付されているときにはＳ５２８の処理に進み、これ以外のときにはＳ５２４の処理に進む。
【００７４】
ステップ５２４（Ｓ５２４）において、分析・評価部３０６は、発信側組織ＩＤの影響範囲の値をインクリメントする。
ステップ５２６（Ｓ５２６）において、分析・評価部３０６は、受信側組織ＩＤにフラグを付ける。
【００７５】
ステップ５２８（Ｓ５２８）において、分析・評価部３０６は、組織間通信情報の全ての行について処理を終了したか否かを判断する。
分析・評価部３０６は、組織間通信情報の全ての行について処理を終了したときには処理を終了し、これ以外のときにはＳ５２０の処理に戻る。
【００７６】
図３１に示した処理を要約する。
まず、分析・評価部３０６は、組織間通信情報（図２１，図２２）を１行ずつ読み込む。
次に、分析・評価部３０６は、この組織間通信情報より、受信側組織の数を重複なしに数える。
重複なしに受信側組織の数を数えるために、分析・評価部３０６は、一度数えた受信側組織ＩＤそれぞれにフラグを付し、フラグが付された受信側組織を数えない。
分析・評価部３０６は、このような計数を、組織間通信情報の全ての行それぞれについて行い、集計値を、ある組織（発信側組織）の全ての組織に対する影響範囲とする。
【００７７】
図３２は、図２９に示した影響度を計算する処理（Ｓ５４）を示すフローチャートである。
図３２に示すように、ステップ５４０（Ｓ５４０）において、分析・評価部３０６は、例えば、組織間通信情報（図２１，図２２）を、最初から順に１行ずつ処理対象とし、それまでの処理において、まだ、処理の対象とされていない組織間通信情報の行の内、最初の行を処理対象として読み込む。
【００７８】
ステップ５４２（Ｓ５４２）において、分析・評価部３０６は、発信側組織の影響度の値をインクリメントする。
ステップ５４４（Ｓ５４４）において、分析・評価部３０６は、組織間通信情報の全ての行について処理を終了したか否かを判断する。
分析・評価部３０６は、組織間通信情報の全ての行について処理を終了したときには処理を終了し、これ以外のときにはＳ５４０の処理に戻る。
【００７９】
図３２に示した処理を要約する。
分析・評価部３０６は、組織間通信情報（図２１，図２２）を１行ずつ読み込み、発信側組織それぞれについて、ある共通単語が受信側組織で何回使われたかを累積集計する。
分析・評価部３０６は、このような計数を、組織間通信情報の全ての行それぞれについて行い、集計値を、ある組織（発信側組織）の全ての組織に対する影響度とする。
なお、分析・評価部３０６は、発信側組織内での共通単語の頻出度合いの累積値を集計することにより、ある組織でより多く共通に使われた単語が、他の組織で使われたときに、その影響度を高く見積もって、影響度を算出してもよい。
【００８０】
図３３は、概念ごとに求められた影響範囲の具体例を示す図である。
図３４は、概念ごとに求められた影響度の具体例を示す図である。
図２８，図２９には、図３１，図３２に示した処理により実際に得られた集計結果が示されている。
なお、図２１，図２２に示した組織間通信情報は、図１２，図１３に示した組織通信情報に対応しているので、同じ発信側組織ＩＤおよび受信側組織ＩＤが存在するが、図２８，図２９は集計値なので、組織ＩＤ（発信側組織ＩＤ）の重複はない。
また、影響範囲および影響度は、図２７，図２９に示したように、組織ＩＤごとに集計値を求めることも、図３３，図３４に示すように、概念ごとに集計値を求めることもできる。
図３３，図３４に示した集計値は、図２８および図２９に示した組織ＩＤごとの影響範囲および影響度の集計値と等価である。
【００８１】
なお、共通単語ｘの出現回数を、ネットワークシステム１（企業）全体ではなく、組織ｐの社員ｉと通信（コミュニケーション）する社員ｊのいる組織ｑだけに注目して分析してもよい。
同じ単語が、単なる偶然で、組織ｐ以外の組織ｑで使われていただけという場合に、組織ｐが、組織ｑから影響を受けていると判断することは誤りであるが、このような手当により、ある組織が他の影響に与える影響範囲及び影響度から、このような誤りの、影響範囲及び影響度を取り除くことができる。
【００８２】
さらに、組織ｐと組織ｑとが直接的に組織通信（組織コミュニケーション）していなくても、他の組織ｒを介して間接的にコミュニケーション（通信など）をしているなどの関係にあるときには、連鎖的に影響範囲及び影響度の評価を実施し、その合計値を、組織ｑに対する組織ｐの影響として評価することもできる。
例えば、組織Ａ〜Ｄそれぞれが、組織内外のコミュニケーションで単語ｘを使っており、図１２，図１３に示した組織通信情報から計算された、組織間通信情報（図２１，図２２）において、組織Ａ―Ｂ間，及びＢ―Ｃ間が、共通単語ｘを含む組織通信（コミュニケーション）でつながっていているときには、組織Ｃでの共通単語ｘの出現は、組織Ａが組織Ｃに与える影響範囲及び影響度として数えるようにすることができる。
【００８３】
なお、このような連鎖的な評価のためには、評価に含める連鎖の数をあらかじめ設定するとよい。
例えば、連鎖の数を２とすると、組織間通信情報（図２１，図２２）の中に、単語ｙが、組織Ａ−組織Ｂ間、組織Ｂ―組織Ｃ間、組織Ｃ−組織Ｄ間の通信内容に含まれているときには、組織Ａの影響範囲と影響力は組織Ｃ−Ｄ間についてはカウントしない。
また、組織Ａから組織Ｂ、組織Ｂから組織Ａのようなループが発生した場合は、その時点で処理を終了する。
【００８４】
また、さらに、このような連鎖的な影響範囲と影響度の評価については、連鎖の数に依存した重み付けを行ってもよい。
例えば、組織Ａから組織Ｂ、組織Ｂから組織Ｄ、さらに、組織Ｄから組織Ｅへの共通単語ｘを含む通信（コミュニケーション）が連鎖的に行われているときに、組織Ａの影響範囲と影響度を評価するために、組織Ｂに対する影響度として組織数に１を加え、組織Ｂを経由する組織Ｄへの影響範囲と影響度を数える際には、組織数に１／２を加え、更に、組織Ｂを経由し更に組織Ｄを経由する組織Ｅへの影響範囲と影響度を数える際には、組織数に１／４を加えるなどして評価すればよい。
【００８５】
［その他の分析・評価］
分析・評価部３０６は、図１７〜図２６に示した組織間通信情報、組織内通信情報および個人通信情報の数、頻度、組織形態（業務）およびいずれの組織・個人の共通単語・概念が、いずれの組織に対して発信されているかなどから、評価対象の組織・個人が、いずれの組織においてどのように活用されているかを分析することができる。
組織通信情報（図１２）には、発信側の組織ＩＤ、受信側の組織ＩＤ、および、電子メールが交わされた日時の情報が含まれており、分析・評価部３０６は、これらを追跡することにより、評価対象の組織・個人の共通単語・概念が、どのような時間経過で、どのような経路で広まったかを分析することができる。
分析・評価部３０６は、以上の各分析・評価結果を、必要に応じて組み合わせて総合的な分析結果とし、分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶する。
なお、以上示した各分析・評価は、選択的に用いられ、また、適宜、組み合わされうる。
【００８６】
［ネットワークシステム１の全体動作］
以下、ネットワークシステム１の全体的な動作を説明する。
図３５は、ネットワークシステム１における分析・評価シーケンス（Ｓ１０）を示す図である。
図３５に示すように、ユーザが、分析・評価装置３の表示・入力装置２０６（図１，図２）を操作し、組織１〜ｎ（部門別システム２−１〜２−ｎ）のうち、いずれを評価対象の組織ｐ（部門別システム２−ｐ）とするか、ＷＷＷおよび電子メールの内、いずれのメディアを評価対象とするかなどを指定する（Ｓ１００，Ｓ１０２）。
【００８７】
例えば、分析・評価装置３のユーザは、プロジェクトＸの企画組織Ｚの組織コミュニケーションが、社内にどのような影響を及ぼしているかを指定することができる。
また、例えば、ユーザは、このプロジェクトＸの企画組織Ｚの組織コミュニケーションを、全社的な組織コミュニケーションに対する影響だけではなく、社内の複数の組織や社員の集合に対する影響として分析するための範囲も指定することができる。
なお、ここまでも述べているとおり、この実施形態においては、ユーザがメディアとして、電子メールを指定する場合を具体例とする。
【００８８】
分析・評価プログラム３０（図７）のＵＩ部３１２は、この操作を受け入れてログ収集・管理部３０２を制御し、組織１〜ｎ（部門別システム２−１〜２−ｎ）それぞれに対して、電子メールのメッセージログを蓄積させる信号を送信する（Ｓ１０４）。
この信号を受けると、部門別システム２−１〜２−ｎそれぞれのサーバ２４上で動作するサーバプログラム２６のログ管理部２６８は、部門別システム２−１〜２−ｎそれぞれの内部、および、部門別システム２−１〜２−ｎの間で伝送される電子メールのメッセージログを蓄積する。
【００８９】
ユーザが、分析・評価装置３の表示・入力装置２０６（図２）に対して、分析および評価の開始を指示する操作を行う（Ｓ１０６）。
この操作に応じて、ログ収集・管理部３０２は、部門別システム２−１〜２−ｎそれぞれから、メッセージログを受信する（Ｓ１０８）。
【００９０】
ユーザは、評価の範囲を指定する（Ｓ１１０）。
つまり、例えば、ユーザは、Ｓ１００において評価の対象とした組織ｐが、組織１〜ｎの一部の範囲に与えた影響等を分析・評価するのか、組織１〜ｎのすべての範囲に与える影響等を分析・評価するのか、分析・評価の対象を、評価対象が他の組織に影響を与える組織だけを分析するのか、あるいは、影響および活用を分析するのかなどを、表示・入力装置２０６に指定する。
【００９１】
図３６は、図３５に示した分析・評価部３０６（図７）の分析・評価処理（Ｓ２０）を示す図である。
分析・評価部３０６は、この指定に従って、図３６に示すように、分析・評価を行い、その結果を分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶する。
ＵＩ部３１２は、Ｓ２０の処理により得られた分析・評価結果を、表示・入力装置２０６の表示装置に表示し、あるいは、記録装置２０８を介して記録媒体２１０に記録する。
【００９２】
図３６に示すように、ステップ２００（Ｓ２００）において、分析・評価部３０６は、図１７，図１９を参照して説明したように、組織内で伝送される電子メールの通信内容を分析し、組織ごとの共通単語（属性）を抽出する。
【００９３】
ステップ２０２（Ｓ２０２）において、分析・評価部３０６は、図２１，図２３を参照して説明したように、組織の間で伝送される電子メールの通信内容を分析し、組織間で伝送される電子メールの共通単語（属性）を抽出する。
【００９４】
ステップ２０４（Ｓ２０４）において、分析・評価部３０６は、図２５，図２６を参照して説明したように、個人に関する電子メールの通信内容を分析し、個人に関する電子メールの共通単語（属性）を抽出する。
【００９５】
ステップ２０６（Ｓ２０６）において、分析・評価部３０６は、評価対象となる組織・個人の共通単語・概念と、他の組織の共通単語・概念とを比較する。
【００９６】
ステップ２０８（Ｓ２０８）において、分析・評価部３０６は、図２７，図３０を参照して説明したように、評価対象となる組織・個人の他の組織への影響を評価する。
【００９７】
ステップ２１０（Ｓ２１０）において、分析・評価部３０６は、評価対象となる組織・個人の活用度を分析する。
【００９８】
ステップ２１２（Ｓ２１２）において、分析・評価部３０６は、評価対象となる組織・個人が影響を与える組織数（図２７，図３０）および活用度などから、評価対象となる組織・個人の価値を評価する。
なお、分析・評価部３０６は、組織通信情報（図１２）の存在期間および通信の日時を参照することにより、任意の時間的範囲の組織コミュニケーションの評価も可能である。
【００９９】
ステップ２１４（Ｓ２１４）において、分析・評価部３０６は、評価対象となる組織・個人の影響が経時的にどのように変化したかを分析する。
【０１００】
ステップ２１６（Ｓ２１６）において、分析・評価部３０６は、以上の処理に得られた評価対象となる組織の総合的な分析・評価結果を、分析・評価結果ＤＢ３０８に記憶する。
【０１０１】
［変形例］
なお、以上の説明においては、メディアとして、電子メールおよびＷＷＷを例示したが、本発明はこれらの他のメディアに対しても適応可能であり、会議室の生の音声、あるいは、音声通信の音声を、音声認識して得られたテキストデータに基づいて、本発明にかかる評価を行ってもよい。
また、本発明は、電子掲示板、チャットシステム、インスタントメッセージなどでのコミュニケーションにも適応可能である。
【０１０２】
［具体例］
また、例えば、本発明によれば、自社製品の案件情報を共有する自発的なコミュニティとして、メーリングリストの形式で形成された組織の影響を、その製品を開発している組織の電子メールのやりとり、会議等における音声の記録、座席での雑談を含めた全てのコミュニケーションを分析対象として、その影響度を評価することができる。
また、本発明によれば、全社的なミッションに関する自由討論をするためのメーリングリストでの議論内容が、全社員の全てのコミュニケーションにどのような影響を与えているのかについても把握できる。
【０１０３】
本発明により、例えば、ある人が、上述の企業内のメーリングリストにおいて発言しない人（いわゆるRead Only Member：略称ＲＯＭ）であるとしても、その人が、電子メールや電話・対面などで個人的にそのメーリングリストで得た情報を他人に伝えたり、他のメーリングリストへメールを転送したり、会議でメーリングリストで出された話題を紹介したりすれば、そのメーリングリストが他の組織に与える影響を評価することができる。
【０１０４】
より具体的には、本発明により、あるメーリングリスト内で使われている概念（単語、類義語、文章、意味ネットワークおよびオントロジなど）と、メーリングリスト以外で使われている概念とを記録し、これらを分析・評価することにより、メーリングリスト内で使われている概念が、メーリングリスト外で使われているかを分析・評価することができる。
例えば、製品xの開発者、及び、組織横断的な営業系社員が参加する製品xについて何でも議論できるメーリングリストで「ある製品ｘの機能ｙの新しい使い方及びその販促方法」についての会話が活発に行われるとする。
本発明によれば、このメールリストの参加者が発言しているか否かによらず、メーリングリスト以外での会話でこの話題を話していれば、その事実を分析結果として知ることができる。
【０１０５】
さらに、他の組織の電子メールなどにおいて、この会話に頻出する単語（共通単語）およびその概念が、どのような頻度で用いられるかを分析することにより、本発明は、上記メーリングリストにおける会話が、どれだけ他の組織に影響を与え、どれだけ他の組織に浸透したかを、インプットとアウトプットとの差分および比率に基づく従来の評価方法に代わる方法として評価することができる。
例えば、「ある製品ｘの機能ｙの新しい使い方及びその販促方法」についての会話が、ある営業系社員によって顧客へのユニークな提案として提示され、その後、同じメーリングリストに参加していた、他の営業系社員がその提案を自分の担当への提案として流用しようと上司等にその可否を問う会話をしたとする。
【０１０６】
本発明によれば、このような会話を記録し、その影響・活用度などを、メーリングリストの価値として評価することができる。
また、メーリングリストの会話を見ていた別の複数の営業系社員が、実際に各自の顧客先に提案したが、これらの営業が担当する顧客に提案が承認されるためには、機能ｙに新しい機能を付加し機能ｙ'を開発する必要があるとのコメントをメーリングリストに投稿したとする。
そこで、各営業担当は、上司に、機能ｙ'の個別開発を開発部門に依頼したいと会話をするが、一般にこのような機能の付加は一顧客のために実施することは困難な場合もあり、上司への進言で終わってしまったり、次期バージョンへの対応候補として公式の機能更新のための組織ルートで提案たりされることが多い。
【０１０７】
しかし、この場合、実際に必要とする時期とその機能ｙ'が実装されるまでにはタイムラグがあり、顧客先の問題を適切なタイミングで解決することが不可能になることも多い。
これに対し、本発明によれば、このような機能更新のための組織ルートまで行き届かない上司との会話を記録することも可能であり、メーリングリストの影響度と影響範囲として評価される。
この評価には、機能ｙと共起する意味ネットワーク内に機能ｙ'を求める声が含まれているため、結果として、経営者や開発部門、企画部門がこのような会話から市場ニーズを迅速に把握し、機能ｙ'の開発を検討することも可能となる。
【０１０８】
［第２実施形態］
まず、本発明の第２の実施形態の背景と概容とを説明する。
ネットワークのトラフィック、電子メールの到着状況および料金所への車の到着など、時系列的な事象の発生頻度には、定常的な変動が生じることがある。
このような例としては、企業内のネットワークのトラフィックが昼間に多くなり、夜間に少なくなるといった事象を挙げることができる。
【０１０９】
一方、時系列な事象に、定常的ではない異常な変動が生じることがある。
このような例としては、ネットワークのトラフィック量が、コンピュータ・ウィルスの発生などの事象に起因して、急激に増加し、特異値を採るなどといった事象を挙げることができる。
あるいは、この他の例として、メーリングリストにおける議論が盛り上がり、一時期にメール数が急激に増加するなどの事象を挙げることができる。
ここで例示したように、時系列的に発生する事象、および、このような事象の頻度あるいは量を示すデータ（時系列データ）には、何らかのイベントに起因して、定常的でない変動（特異値）が生じることがある。
【０１１０】
このように、時系列データに生じる特異値には、その原因があることが多いので、逆に、特異値の発生を検出することにより、この特異値の原因になっている事象（イベント）が発生している可能性を知ることができる。
しかしながら、特異値の原因となる事象の発生の頻度が低いと、特異値の発生の頻度も低くなり、その発生を知ることが難しい。
【０１１１】
つまり、事象の発生頻度が低いと、それに起因する特異値の発生頻度も低いので、発生頻度が低い事象を、それに起因する特異値の発生によって知ることは難しい。
このように発生頻度の低い事象を検出するためには、例えば、時系列データに対して、長い期間、常に、統計的な検定処理を行い、その特異点を検出するような方法も考えられるが、発生頻度が低い事象のために、時系列データを長期間、常に監視し、統計解析を行うことは、必ずしも容易ではない。
従って、ある一定期間に得られる時系列データから、特異点の候補を、適切に、また、自動的に発見することができると、便利であり、そのようなことを可能とする方法は、大変に有用である。
【０１１２】
ここで、例えば、経時的な事象の発生量（電子メールの到着数や到着率の変化）が、既知の関数によりモデル化されうるときには、統計処理（例えばχ二乗適合度検定）を応用して、事象の発生量と、関数による推定量との適合度を検定することにより、事象の発生量の特異点を、容易に発見することができる。
これに対して、事象の発生量（時系列データ）をモデル化しうる関数が未知であるときに、χ二乗適合度検定を応用して特異点を検出するためには、事象の発生量（基準となる母集団）から、これをモデル化しうる関数を推定してから、χ二乗適合度による特異点の検出を行う必要がある。
【０１１３】
このように、モデル化のための関数を推定して特異点を検出するためには、モデル化のための関数と、事象の発生量（時系列データ）とから得られるχ二乗値の分布を、χ二乗分布に近似する必要がある。
このχ二乗分布への近似のためには、χ二乗値算出の対象となる各カテゴリのサンプル（時系列データ）の数を、１０以上とすることが好適であると、経験則上、知られており、一般に、サンプル数が１０未満だと、検定の精度が低下することが知れられている。
つまり、例えば、ある組織への電子メールの到着数を、ある集計期間（例えば１ヶ月）に渡って集計し、この集計期間を複数の区間（例えば１時間）に分けて、χ二乗適合度による特定点の検出を行う場合、区間それぞれにおける電子メールの到達数の期待値が、１０以上となるように、集計期間を分割すればよいことが分かる。
【０１１４】
これに対して、例えば、上述した特許文献１（特開平６−１８７０３０号公報）に開示された方法は、制御系の異常診断を、制御系の入出力から予め得られた正常状態のモデルと異常状態のモデルとを用いて行う。
従って、診断対象となるデータのモデルが予め得られない対象に対しては、この方法は用いられ得ない。
【０１１５】
また、例えば、上述した特許文献２（特開平１０−２９３７５７号公報）に開示された方法は、ラン検定により、時系列データから、作為的なデータ列あるいは過度に連続したデータ列を識別する。
この識別は、閾値を超えるか否かによりなされるので、時系列データに生じる特異点が、閾値との兼ね合いで、過大なとき、および、過小なときには、この方法は、正確に特異点を識別することができない。
閾値を超えるか否かの２値でのみ判断するため、大きすぎる値や小さすぎる値を判別するためには適用できない。
【０１１６】
また、上述した特許文献３（特開２００２−３４４４４７号公報）に開示された方法は、ネットワークのトラフィックを示す時系列データを、１日、１週間あるいは１ヶ月といった複数の周期で分散分析することによって、周期的変動要因と、非周期的変動要因と、ノイズとを分解し、変動傾向を発見する。
しかしながら、この方法は、長い期間にわたる時系列データを必要とする上に、実際に分析に用いられる周期と、特異値の発見のために有効な周期とが、必ずしも一致しない。
【０１１７】
本発明の第２の実施形態は、このような背景からなされたものであって、経時的に発生する事象を示す時系列データ（周期性がある時系列データであるか、似たような挙動をして繰り返しのない時系列データであるかを問わない）に対して、統計的処理による検定を適切に行うことができるように工夫がなされている。
時系列データの集計期間を、全て等しい長さの区間に分割すると、各区間における時系列データの数が、必ずしも統計的処理（例えばχ二乗検定）を好適に行うための数（１０個）に満たなくなる可能性がある。
従って、集計期間を等分して統計的処理のための区間とすることは、必ずしも適切ではない。
【０１１８】
これに対して、本発明の第２の実施形態においては、分割の結果として得られる区間それぞれが、統計的処理のために好適な数の時系列データを含むと期待されるように、時系列データが、可変長の区間に分割される。
このように、集計期間を、適切に可変長の区間に分割することにより、全ての集計期間に渡って、統計的処理による特異値の検出が、好適に行われ得る。
なお、本発明の第２の実施形態は、χ二乗検定に限らず、集計期間を分割して行われる情報処理のために、広く用いられ得るものであるが、以下、説明の具体化および明確化のために、時系列データに対する統計的処理（χ二乗検定）が行われる場合を具体例とする。
【０１１９】
以下、本発明の第２の実施形態を説明する。
図３７は、図１，図２に示した分析・評価装置３上で動作する第２の分析・評価プログラム３２の構成を示す図である。
第２の分析・評価プログラム３２の構成部分の内、図７に示した第１の分析・評価プログラム３０と実質的に同じものには、同じ符号が付されている。
図３７に示すように、第２の分析・評価プログラム３２は、第１の分析・評価プログラム３０における第１の分析・評価部３０６を、第２の分析・評価部３４に置換した構成を採る。
【０１２０】
図３８は、図３７に示した第２の分析・評価部３４の構成を示す図である。
図３８に示すように、分析・評価部３４は、集計周期決定部３４０、集計区間決定部３４２（処理区間設定手段）、特異値検出部３４４（情報処理手段）および出力処理部３４６から構成される。
分析・評価部３４は、これらの構成部分により、組織通信情報（上記時系列データ；処理対象情報）の発生頻度における特異値を検出する。
なお、図３８には、上述のように可変長の区間を設定して、ログＤＢ３０４に記憶された組織通信情報に対するχ二乗検定を行い、特異値を検出するための構成要素が示されているが、分析・評価部３４は、第１の分析・評価部３０６（図７）の機能を実現するための機能を含んでいてもよい。
また、第１の分析・評価部３０６の機能と、第２の分析・評価部３４の機能とは、矛盾などの問題を生じない限り、併用されたり、組み合わされたりしうる。
【０１２１】
分析・評価部３４には、例えば、集計期間として、ユーザにより、ＵＩ部３１２（図３７）などを介して、組織間通信情報に対する統計処理（χ二乗検定）の周期（集計周期）となりうる期間が設定される。
なお、以下、集計周期として、分析・評価部３４（集計周期決定部３４０）に、１年、１月、１週、１日、１時間および１分が設定される場合を具体例とする。
集計周期決定部３４０は、ログＤＢ３０４などから入力され、特異値検出の対象となる組織通信情報の集計期間から、χ二乗検定に適した集計周期を選択する。
【０１２２】
以下、集計周期決定部３４０の処理を、さらに説明する。
図３９は、図３７に示したログＤＢ３０４から、図３８に示した集計周期決定部３４０に入力される組織間通信情報を例示する図である。
図４０は、図３７，図３８に示した分析・評価部３４の処理（Ｓ２２）を示すフローチャートである。
図３９に示すように、各組織からのＷｅｂサーバに対するアクセスログが、組織間通信情報として、ログＤＢ３０４から、分析・評価部３４の集計周期決定部３４０に入力される。
この組織間通信情報の各エントリには、参照先のＷｅｂサーバのＩＰアドレス、参照時間、コマンドおよび参照元の組織のＵＲＬが含まれる。
【０１２３】
図４０に示すように、ステップ（Ｓ２２０）において、集計周期決定部３４０は、組織間通信情報の各エントリの参照時間から、最も早く集計されたエントリの参照時間と、最も遅く集計されたエントリの参照時間とを求める。
以下、組織間通信情報のエントリの内、最も早く集計されたエントリの参照時間が２００１年１０月１日（月曜日）８時８分５５秒であり、最も遅く集計されたエントリの参照時間が２００１年１０月３１日（水曜日）２０時３０分５秒である場合を具体例とすると、集計周期決定部３４０は、まず、組織間通信情報の集計期間を、３０日１２時間２１分１０秒と算出する。
【０１２４】
集計期間を集計周期に分割するときには、集計期間に少なくとも２つの集計周期が含まれていなければならないので、集計周期の最大時間長は、１５日６時間１０分３５秒となる。
分析・評価部３４には、集計周期の設定値は、上述のように１月〜１分なので、集計周期決定部３４０は、１５日６時間１０分３５秒以下の時間長の集計周期を、設定値から選択し、集計周期とする。
従って、集計周期決定部３４０は、この場合、例えば、集計周期を１週〜１分と決定する。
【０１２５】
図４１は、集計期間に含まれる集計周期および組織間通信情報のエントリ数の変動を例示する図である。
但し、図４１に示した組織間通信情報のエントリ数の変動と、他図に示したエントリの発生時間との間には、必ずしも整合がとれていない。
なお、図４１に示すように、組織間通信情報の集計期間（３０日１２時間２１分１０秒）は、集計周期（１週）の整数倍ではないので、最後の集計周期には、約２．５日分のエントリだけが含まれている。
【０１２６】
ステップ２２２（Ｓ２２２）において、集計区間決定部３４２（図３８）は、１集計周期当たりの組織間通信情報の平均エントリ数を算出する。
例えば、上記集計期間で得られた組織間通信情報のエントリ数が１２６８件であるときには、図４１に例示したように、集計期間に４または５週分の集計周期（１週）が含まれる。
従って、集計区間決定部３４２は、１集計周期（１週）当たりに含まれる平均エントリ数を、２５３．６（＝１２６８件／５週）〜３１７．０（＝１２６８件／４週）件と算出する。
【０１２７】
また、同様に、集計期間には３０日または３１日分の集計期間（１日）が含まれるので、集計区間決定部３４２は、１集計期間（１日）当たりに含まれる平均エントリ数を、４０．９（≒１２６８件／３１日）〜４２．３（≒１２６８／３０）件と算出する。
以下、同様に、集計区間決定部３４２は、これらより短い集計期間（１時間および１分）についても平均エントリ数を算出する。
【０１２８】
ステップ２２４（Ｓ２２４）において、集計区間決定部３４２（図３８）は、分割可能周期を算出する。
分割可能周期は、２つ以上の集計区間に分割されたときに、分割により得られた各集計区間が、χ二乗検定のために好適な数のエントリ（１０以上）を、期待値として含みうる集計周期である。
従って、集計区間決定部３４２は、分割可能周期として、各周期に、エントリ数を２０以上含む集計周期を、分割可能周期として選択する。
【０１２９】
従って、この具体例においては、集計区間決定部３４２は、各周期にエントリを、２５３．６〜３１７．０件ずつ含む１週と、各周期にエントリを、４０．９〜４２．３件ずつ含む１日とを、分割可能周期として選択する。
また、従って、集計区間決定部３４２は、１時間〜１分を、分割可能周期として選択しない。
【０１３０】
図４２は、図４０に示した分割可能周期選択処理（Ｓ２２４）において用いられ得る基準値テーブルを例示する図である。
図４２に示した基準値テーブルは、テーブルの第１列の各項目が示す集計周期（１年〜１時間）が、これらの集計周期それぞれと、テーブルの第１行の各項目（年あたり〜日あたり）とに対応する件数以上のエントリを含むときに、分割可能周期となりうることを示している。
このように、集計区間決定部３４２によるＳ２２４の処理は、図４２に例示した基準値テーブルを参照することにより、分割可能周期を選択するように変形されうる。
【０１３１】
ステップ２２６（Ｓ２２６；図４０）において、集計区間決定部３４２（図３８）は、次のＳ２２６〜Ｓ２３４の処理の対象となる集計周期があるか否かを判断する。
集計区間決定部３４２は、次に処理の対象となる集計周期があるときには、その集計周期に含まれる組織間通信情報のエントリを処理対象としてＳ２２８の処理に進み、これ以外のときにはＳ２３６の処理に進む。
【０１３２】
ステップ２２８（Ｓ２２８）において、集計区間決定部３４２は、処理の対象となっている集計周期を分割して集計区間としたときに、得られた集計区間それぞれに、χ二乗検定に好適な数（１０以上）のエントリの数が含まれるようにするためには、集計周期を、何個の集計区間に分割すればよいかを求める。
つまり、集計区間決定部３４２は、処理の対象となっている集計周期に含まれるべき集計区間の数（区間数ｚ）を決定する。
さらに具体的に説明すると、集計区間決定部３４２は、例えば、処理対象となっている集計周期（１日）に、エントリ数が２０〜２９件あったときには、この集計周期について、区間数ｚを、２（ｚ＝２）と決定する。
【０１３３】
なお、区間数ｚを大きくすれば大きくするほど、きめ細かいχ二乗検定が可能であるが、計算量およびそのコストも増加してしまう。
このような不具合を回避するために、例えば、分析・評価プログラム３２４は、Ｓ２２２の処理において求められた集計周期（１週）の平均エントリ数から１２を減算し、減算結果の平方根の小数点を切り捨てて、区間数ｚを求める。
この具体例においては、集計周期（１週）の平均エントリ数の平方根は６．２３（＝(253.6-12)1/2）〜６．７３（＝(317.0-12)1/2）なので、分析・評価プログラム３２４は、集計周期（１週）について区間数ｚを６と決定する。
【０１３４】
但し、この方法は例示であって、例えば、集計周期の平均エントリ数が２０〜２９のときに、区間数ｚを２と保証できて、各集計区間の平均エントリ数をχ二乗検定に適した数（１０以上）と保証しうる任意の方法に変更されうる。
また、このような条件を満たす区間数ｚが複数、あり得るときに、集計区間決定部３４２が、ＵＩ部３１２（図３７）を介して、ユーザに複数の区間数ｚを表示し、ユーザの選択に応じて、区間数ｚを決定するようにしてもよい。
【０１３５】
図４３は、図４２に示した区切り時間の決定処理（Ｓ２６）を示すフローチャートである。
図４３に示すように、ステップ２６０（Ｓ２６０）において、集計区間決定部３４２（図３８）は、集計区間を、集計周期で除算して、周期繰り返し数ｃ（＝集計区間／集計周期）を算出する。
【０１３６】
ステップ２６２（Ｓ２６２）において、集計区間決定部３４２は、各集計周期における各エントリの時間を算出する。
具体的に説明する。
１０月１日〜１０月３１日の集計期間を、１週の集計周期（１０月１〜７日（第１集計周期），１０月８日〜１４日（第２集計周期），・・・，１０月２９日〜３１日（第５集計周期））に分けたときに、組織間通信情報（図３９）の第１集計周期に着目する。
【０１３７】
ここで、第１集計周期に含まれる各エントリの参照時間（［01/Sep/2001:08:48:06+0900］〜［01/Sep/2001:09:55:37+0900］）から、第１集計期間の開始日・時刻（01/Sep/2001）を減算した時間が、各エントリの時間（［00:00:00:08:48:06+0900］〜［00:00:00:09:55:37+0900］）となる。
つまり、例えば、第１集計周期に含まれるあるエントリの参照時間が、02/Sep/2001:09:48:06+0900］であるときには、このエントリの第１集計周期における時間は、[00:00:01:09:55:37+0900]となる。
【０１３８】
同様に、例えば、第２集計周期に含まれるあるエントリの参照時間が、[09/Sep/2001:10:50:16+0900]であるときには、この参照時間から、第２集計期間の開始日・時刻（08/Sep/2001）を減算した時間が、このエントリの第２集計周期における時間[00:00:01:10:50:16+0900]となる。
このような考え方により、各集計周期（１年〜１分）について、集計期間における各エントリの時間を算出することができる。
【０１３９】
ステップ２６４（Ｓ２６４）において、集計区間決定部３４２は、第１〜第５集計周期それぞれにおける各エントリの時間の相対的な日付（［00:00:00］〜［00:00:06］；これらは月曜日〜日曜日に対応）に着目し、全ての集計周期から、同じ日付のエントリを集めて、同じ日付のエントリ同士を、時間順に並べ替える（ソートする）。
さらに具体的には、集計区間決定部３４２は、１０月１１日か１８日かなどという日付によらず、全ての集計周期から、同じ曜日のエントリを集め、曜日ごとに、エントリを時間順に並べ替える。
なお、処理を簡略化するために、周期の先頭からの相対的な日付を時間に換算し、火曜日の00：00：00を24：00：00、水曜日の00：00：00を48：00：00として並べ替えても構わない。
同様な考え方に基づき、集計区間決定部３４２は、集計周期が１週以外のときにも、このようなエントリのソートを行う。
このソートにより、各エントリが、図４１に示すように、各集計周期において、どのあたりの順番にあるかが分かるようになる。
【０１４０】
ステップ２６６（Ｓ２６６）において、集計区間決定部３４２は、最終エントリの順番ｅを求める。
例えば、約３１日間に得られた１２６８エントリ（アクセス）の１週間ごとの単純な平均値は、１２６８÷３１×７＝２８６．３２となる。
しかしながら、１週間の間に、エントリが発生する頻度は一定ではないので、この平均値に対する補正が必要となる。
以下、図４１に示した最後エントリ（１０月３１日２０時３０分５秒に得られたエントリ）の順番が、１２６８エントリ中、８１７番（ｅ＝８１７）である場合を具体例とする。
つまり、以下に例示する場合においては、１０月３１日（水曜日）２０時３０分５秒（集計周期の先頭（月曜日の０時０分０秒）から６８時間２０分５秒）に得られたエントリ数が８１７となる。
さらに言い換えると、以下には、月曜日の０時０分０秒から、水曜日の２０時２０分５秒までの間に、８１７のエントリが発生した場合が例示されている。
【０１４１】
ステップ２６８（Ｓ２６８）において、集計区間決定部３４２は、集計区間ごとに期待されるエントリ数（期待度数）ｆを算出する。
図４１に示したように、１〜８１７（＝ｅ）番目のエントリについては、集計周期が、５回、繰り返されており、８１８（＝ｅ＋１）〜１２６８番目のエントリについては、集計周期が、４回、繰り返されている。
なお、期待度数ｆは、［ｆ＝（ｅ／ｒ（ｃ）＋（ｓ−ｅ）／ｉ（ｃ））／集計区間数］により算出される。
ここで、ｒ（ｃ）は、周期繰り返し数ｃの小数点を繰り上げを示し、ｉ（ｃ）は、周期繰り返し数ｃの切り捨てを示し、ｓは、全エントリ数（１２６８）を示す。
【０１４２】
この具体例においては、期待度数ｆは、４６．０２５［＝（８１７／５＋（１２６８−８１７）／４）／６］となる。
つまり、ここで示す例においては、１０月１日が月曜日、１０月３１日が水曜日なので、月曜日から水曜日の２０時３０分５秒までは、繰り返し数が５であり、この期間のエントリ数は、１／５とされ、これ以外の期間の繰り返し数は４であり、これ以外の期間のエントリ数は１／４とされ、これらが加算されて期待度数ｆ［＝（８１７／５＋（１２６８−８１７）／４）／６］が算出される。
【０１４３】
図４４は、集計区間決定部３４２（図３８）により得られる集計区間を、開始時間および終了時間により例示する図である。
図４５は、図４４に例示した集計区間に含まれるエントリ数の集計結果を例示する図である。
ステップ２７０（Ｓ２７０）において、集計区間決定部３４２は、集計区間番号ｎを初期化する（ｎ＝１）。
この集計区間番号ｎは、図４４，図４５に示された区間１〜６に対応する。
【０１４４】
ステップ２７２（Ｓ２７２）において、集計区間決定部３４２は、集計区間の区切り位置ｖを算出する。
区切り位置ｖは、ｖ＝ｎ×ｆ×ｒ（ｃ）により算出される。
ステップ２７４（Ｓ２７４）において、集計区間決定部３４２は、区切り位置ｖが最終エントリの位置ｅより大きいか否かを判断する。
集計区間決定部３４２は、区切り位置ｖが最終エントリの位置ｅより大きいときにはＳ２７８の処理に進み、これ以外のときにはＳ２７６の処理に進む。
【０１４５】
ステップ２７６（Ｓ２７６）において、集計区間決定部３４２は、集計区間の区切り位置ｖを補正する。
この区切り位置ｖの補正は、ｖ＝ｎ×ｆ×ｉ（ｃ）＋ｅ／ｒ（ｃ）の算出により行われる。
【０１４６】
ステップ２７８（Ｓ２７８）において、集計区間決定部３４２は、図４４に示した集計区間の終了時間のエントリが、その集計区間において何番目のエントリであるかを求め、その集計区間の区切りＰ（ｎ）とする。
【０１４７】
ステップ２８０（Ｓ２８０）において、集計区間決定部３４２は、集計区間番号ｎをインクリメントする。
ステップ２８２（Ｓ２８２）において、集計区間決定部３４２は、区切り位置ｖが、Ｓ２２８の処理により求められた区間数ｚより大きいか否かを判断する。
、集計区間決定部３４２は、区切り位置ｖが、Ｓ２２８の処理により求められた区間数ｚより大きいときにはＳ２７２の処理に進み、これ以外のときにはＳ２３０（図４０）の処理に進む。
【０１４８】
なお、ここで示す具体例によると、Ｓ２７８の処理により、第１集計区間の区切りＰ（１）は、この部分の繰り替えし数が５なので、Ｓ２７２の処理により求められ、２３０（＝ｉ（４６．０２５×５×１））となる。
また、同様に、第２，第３集計区間の区切りＰ（２），Ｐ（３）は、４６０，６９０（＝ｉ（４６．０２５×５×２），ｉ（４６．０２５×５×３））となる。
【０１４９】
さらに、同様に、第４集計区間の区切りＰ（４）は、一旦、９２０．５と算出されるが、この値は、最終エントリの位置ｅよりも大きく、繰り返し数が４となるので、Ｓ２７６の処理により補正され、９００となる。
また、同様に、同様に、第５，第６集計区間の区切りＰ（５），Ｐ（６）は、１０８４，１２６８となる。
【０１５０】
なお、この具体例においては、処理の簡略化のために、例えば、区切り位置Ｐ（１）〜Ｐ（６）として、２３０，４６０，６９０，１０８４，１２６８を採用する。
以上説明したＳ２６の処理により、図４４に例示するように、各集計周期における集計区間が得られる。
なお、図４４に示した各集計区間の開始時間および終了時間としては、例えば、各集計区間の先頭エントリおよび最終エントリの参照時間（図３９）が用いられても、前の集計区間の最終エントリと後の集計区間の先頭エントリの参照時間の中間の時間が用いられてもよい。
【０１５１】
ステップ２３０（Ｓ２３０；図４０）において、特異値検出部３４４は、集計区間決定部３４２により得られた集計区間に対する集計処理を行う。
つまり、例えば、特異値検出部３４４は、１つの集計周期に含まれるエントリを抽出し、集計区間それぞれにエントリの件数を集計する。
特異値検出部３４４による集計の結果として、例えば、図４５に示す集計結果が得られる。
【０１５２】
ステップ２３２（Ｓ２３２）において、特異値検出部３４４は、Ｓ２３０の処理により得られた集計結果（図４５）に対して、χ二乗検定による２通りの有意差検定を行う。
これら２通りの有意検定の内の一方は、処理対象の集計区間が、平均的な集計区間に対して特異な値を示しているか否かを識別するために用いられる。
この検定は、各集計区間のエントリ数（観測値）をＸiとし、集計区間数ｚをｋ、集計期間に含まれる全エントリ数をｎ、集計区間に含まれる確率をｐ＝１／ｋとして、次式１により行われる。
【０１５３】
【数１】
2005189981.tif 000003
【０１５４】
なお、式１において、αは危険率を示し、統計学上は、通常、５％（０．０５）とされ、あるいは、検定の用途によっては、１％（０．０１）とされることもある。
式１に示された不等式が満たされると、その集計区間には有意差があり、特異値を示すことがわかる。
【０１５５】
上記２つの検定の他方は、処理対象の集計区間ｍが、平均的な集計区間に対して特異な値を示しているか否かを検定する。
この検定は、集計区間ｍのエントリ数（観測値）をｘmとし、集計区間数をｋとし、集計期間に含まれる全エントリ数をｎ、集計区間ｍに含まれる確率をｐm＝１／ｋとし、危険率をαとして、次式２により行われる。
【０１５６】
【数２】
2005189981.tif 000004
【０１５７】
式２に示された不等式が満たされると、その集計区間には有意差があり、特異値を示すことが分かる。
【０１５８】
ステップ２３４（Ｓ２３４）において、特異値検出部３４４は、次に検定の対象となる集計周期があるか否かを判断する。
特異値検出部３４４は、次に検定の対象となる集計周期があるときには、Ｓ２３２の処理に戻り、これ以外のときにはＳ２２６の処理に進む。
【０１５９】
図４６は、図３８に示した特異値検出部３４４による集計結果および検定結果を示す図である。
なお、図４６においては、特異値が、太字で示されている。
特異値検出部３４４が、図４５に例示した集計結果に対して、図４０および上式１，２などに示した検定を行うと、図４６に示すような検定結果が得られ、特異値が検出される。
【０１６０】
ステップ２３６（Ｓ２３６；図４０）において、出力処理部３４６は、特異値検出部３４４により得られた集計結果および検定結果（図４５，図４６）を、ＵＩ部３１２を介して外部に出力する。
なお、出力処理部３４６は、図４６に示したように、必ずしも、全ての集計結果および検定結果を出力しなくともよく、有意差があると検定された集計結果のみを出力してもよい。
【０１６１】
［変形例］
図４７は、図３７に示した第２の分析・評価プログラム３２において、図３８に示した第２の分析・評価部３４の代わりに用いられ得る第３の分析・評価部３６の構成を示す図である。
図４７に示すように、第３の分析・評価部３６は、第２の分析・評価部３４に、集計周期候補検出部３６０が付加された構成を採る。
【０１６２】
分析・評価部３６において、集計周期検出部３６０は、ログＤＢ３０４から入力される組織間通信情報（図３９）に対して、例えば、フーリエ変換処理を行い、組織間通信情報の発生頻度に含まれる周期を検出し、集計周期を導出する。
分析・評価プログラム３２において、第２の分析・評価部３４の代わりに、第３の分析・評価部３６を用いることにより、ユーザによる集計周期の設定が不要になり、また、組織間通信情報の変動周期が、１年・１ヶ月などの人間の活動周期と一致しなくとも、特異値の検出を、さらに適切に行うことができるようになる。
【０１６３】
［効果など］
以上説明したように、このようにして、第２の分析・評価プログラム３２によれば、組織間通信情報（時系列データ）発生の頻度に生じる定常的な変動をモデル化する関数が未知のときでも、時系列データから特異値を検出することができる。
また、分析・評価プログラム３２によると、繰り返しデータや基準データの変動から期待度数が等しくなるように分割区間を決めることによって、時系列の変動によりデータ数が少なくなる期間に対しても統計的検定ができる。
【０１６４】
また、分析・評価プログラム３２によれば、１日、１週間、１ヶ月、１年などの人間の活動サイクルに合わせた周期に基づいた分析が可能である。
また、第３の分析・評価部３６を用いることにより、フーリエ変換などにより強い周波数成分を繰り返し周期として分析することができる。
【０１６５】
また、分析・評価プログラム３２によれば、データ数の少ない時間帯がある時系列データであっても、時系列データの繰り返しの中から統計的に有意な特異値を自動的に発見できる。
また、分析・評価プログラム３２によれば、時間的に似たような挙動をする繰り返しのない複数の時系列データ間の統計的な比較ができる。
また、分析・評価プログラム３２によれば、時系列データの集合の中から層別したデータ間の統計的な比較ができる。
【０１６６】
なお、本発明にかかる情報処理方法は、繰り返し生じる時系列データから特異値を検出するだけではなく、例えば、ある企業のＷｅｂアクセス全体における営業系の社員のアクセス件数の動きを調べるなど、ある全体の時系列データに対して、その中で分類されたデータの動きが特異であるかどうかの判別にも利用できる。
また、同じ故障率カーブを示すような別々の製品の故障件数を相対的な時間軸上での時系列として集め、その基準データと比較して壊れやすいかどうかを判別するなど、全く別々に同じような変化をする時系列データをいくつか集めて基準データとし、そのデータに対して動きが特異であるかどうかを判別することもできる。
同様にして、例えば、全国の営業窓口への顧客の到着状況を比較する場合などにも応用できる。
【０１６７】
また、ここまで、繰り返しデータのそれぞれの周期を、一つの時系列として時系列間の平均を取ったものを基準値とし、その基準値と差があるかどうかによって特異値かどうかを判別する場合を具体例としたが、本発明によれば、繰り返しデータではなくても、同じ時期のある組織のログデータと別の組織のログデータというように比較可能な時系列データであれば、それらの間の平均や比較が可能である。
また、本発明は、会社全体におけるログデータの中の研究所メンバーのログデータというように、時系列データの中から層別したログデータが全体に対して特異値であるかどうかを判定するといった利用も可能である。
【０１６８】
また、上述した処理において用いられた曜日はあくまで例示であって、曜日を０〜６の数値に置換し、あるいは、月曜日の０時０分０秒を00:00:00（時間：分：秒）とし、火曜日の０時０分０秒を24:00:00とし、日曜日の０時０分０秒を、114:00:00とすることもできる。
つまり、上述した処理において、各エントリの発生時間を、各集計周期の開始からの相対的な時間に変換して、各エントリの並び替えを行うようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１６９】
本発明は、組織間で伝達されるメッセージを分析して、組織の価値を客観的に評価するために利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】本発明にかかる評価方法が適応されるネットワークシステムの構成を例示する図である。
【図２】図１に示したクライアントコンピュータ、サーバおよび分析・評価装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】図１，図２に示したクライアントコンピュータ上で動作するクライアントプログラムの構成を示す図である。
【図４】図１，図２に示したサーバ上で動作するサーバプログラムの構成を示す図である。
【図５】図４に示したログＤＢに記録される電子メールのメッセージログを例示する図である。
【図６】図５に示したメッセージログの具体例を示す図である。
【図７】図１，図２に示した分析・評価装置上で動作する第１の分析・評価プログラムの構成を示す図である。
【図８】図７に示した組織・個人ＤＢが記憶する組織情報を示す図である。
【図９】図８に示した組織情報の具体例を示す図である。
【図１０】図７に示した組織・個人ＤＢが記憶する個人情報を示す図である。
【図１１】図１１は、図１０に示した個人情報の具体例を示す図である。
【図１２】ログ収集・管理部が、ログＤＢに記憶する組織通信情報を示す図である。
【図１３】図１２に示した組織コミュニケーション情報（組織通信情報）の具体例を示す図である。
【図１４】図７に示したログ収集・管理部３０２による組織通信情報作成処理（Ｓ２４）を示すフローチャートである。
【図１５】図７に示した分析・評価部が、共通に使われている単語（共通単語）を共通概念として抽出・集計する処理（Ｓ２６）を示すフローチャートである。
【図１６】図１５に示した個別集計処理（Ｓ２８）を示す図である。
【図１７】図７に示した分析・評価部が、分析・評価結果ＤＢに記憶する組織内の共通単語情報を例示する第１の図である。
【図１８】（Ａ）〜（Ｃ）は、図１７に示した共通単語情報の具体例を示す図である。
【図１９】図７に示した分析・評価部が、分析・評価結果ＤＢに記憶する組織内の共通単語情報を例示する第２の図である。
【図２０】図１９に示した共通概念の具体例を示す図である。
【図２１】図７に示した分析・評価部による組織間通信情報作成処理を示す第１の図である。
【図２２】図２１に示した組織間通信情報の具体例を示す図である。
【図２３】図７に示した分析・評価部による組織間通信情報作成処理を示す第２の図である。
【図２４】図７に示した分析・評価部が、組織通信情報（図１２，図１３）の共通概念を抽出するマッチング処理（Ｓ５０）を示すフローチャートである。
【図２５】図７に示した分析・評価部が、分析・評価結果ＤＢに記憶する個人の共通単語情報を例示する第１の図である。
【図２６】図７に示した分析・評価部が、分析・評価結果ＤＢに記憶する個人の共通単語情報を例示する第２の図である。
【図２７】図７に示した分析・評価部が、分析・評価結果ＤＢに記憶する影響評価結果を例示する第１の図である。
【図２８】図２７に示した影響範囲の具体例を示す図である。
【図２９】影響度の具体例を示す図である。
【図３０】図７に示した分析・評価部が、分析・評価結果ＤＢに記憶する影響評価結果を例示する第２の図である。
【図３１】図２７，図２８などに示した影響範囲を計算する処理（Ｓ５２）を示すフローチャートである。
【図３２】図２９に示した影響度を計算する処理（Ｓ５４）を示すフローチャートである。
【図３３】概念ごとに求められた影響範囲の具体例を示す図である。
【図３４】概念ごとに求められた影響度の具体例を示す図である。
【図３５】ネットワークシステムにおける分析・評価シーケンス（Ｓ１０）を示す図である。
【図３６】分析・評価部（図７）の分析・評価処理（図３５）を示す図である。
【図３７】図１，図２に示した分析・評価装置上で動作する第２の分析・評価プログラムの構成を示す図である。
【図３８】図３７に示した第２の分析・評価部の構成を示す図である。
【図３９】図３７に示したログＤＢから、図３８に示した集計周期決定部に入力される組織間通信情報を例示する図である。
【図４０】図３７，図３８に示した分析・評価部の処理（Ｓ２２）を示すフローチャートである。
【図４１】集計期間に含まれる集計周期および組織間通信情報のエントリ数の変動を例示する図である。
【図４２】図４２は、図４０に示した分割可能周期選択処理（Ｓ２２４）において用いられ得る基準値テーブルを例示する図である。
【図４３】図４２に示した区切り時間の決定処理（Ｓ２６）を示すフローチャートである。
【図４４】集計区間決定部（図３８）により得られる集計区間を、開始時間および終了時間により例示する図である。
【図４５】図４４に例示した集計区間に含まれるエントリ数の集計結果を例示する図である。
【図４６】図３８に示した特異値検出部による集計結果および検定結果を示す図である。
【図４７】図３７に示した分析・評価プログラムにおいて、図３８に示した第２の分析・評価部の代わりに用いられ得る第３の分析・評価部の構成を示す図である。
【符号の説明】
【０１７１】
１・・・ネットワークシステム、
１００・・・ネットワーク、
２・・・部門別システム、
１０２・・・部門別ＬＡＮ、
２０・・・クライアントコンピュータ、
２００・・・本体、
２０２・・・ＣＰＵ、
２０４・・・メモリ、
２０６・・・表示・入力装置、
２０８・・・記録装置、
２１０・・・記録媒体、
２１２・・・通信装置、
２２・・・クライアントプログラム、
２２０・・・ＵＩ部、
２２２・・・メールプログラム、
２２４・・・ウェブブラウザ、
２２６・・・ＬＡＮ通信制御部、
２４・・・サーバ、
２６・・・サーバプログラム、
２６０・・・ＬＡＮ通信制御、
２６２・・・ネットワーク通信制御、
２６４・・・メールサーバプログラム、
２６６・・・ウェブサーバ、
２６８・・・ログ管理部、
３・・・分析・評価装置、
３０，３２・・・分析・評価プログラム、
３００・・・ネットワーク通信制御、
３０２・・・ログ収集・管理部、
３０４・・・ログＤＢ、
３０６，３４，３６・・・分析・評価部、
３４０・・・集計周期決定部、
３４２・・・集計区間決定部、
３４４・・・特異値検出部、
３４６・・・出力処理部、
３６０・・・集計周期候補検出部、
３０８・・・分析・評価結果ＤＢ、
３１０・・・組織・個人ＤＢ、
３１２・・・ＵＩ部、
【図１】
2005189981.tif 000005
【図２】
2005189981.tif 000006
【図３】
2005189981.tif 000007
【図４】
2005189981.tif 000008
【図５】
2005189981.tif 000009
【図６】
2005189981.tif 000010
【図７】
2005189981.tif 000011
【図８】
2005189981.tif 000012
【図９】
2005189981.tif 000013
【図１０】
2005189981.tif 000014
【図１１】
2005189981.tif 000015
【図１２】
2005189981.tif 000016
【図１３】
2005189981.tif 000017
【図１４】
2005189981.tif 000018
【図１５】
2005189981.tif 000019
【図１６】
2005189981.tif 000020
【図１７】
2005189981.tif 000021
【図１８】
2005189981.tif 000022
【図１９】
2005189981.tif 000023
【図２０】
2005189981.tif 000024
【図２１】
2005189981.tif 000025
【図２２】
2005189981.tif 000026
【図２３】
2005189981.tif 000027
【図２４】
2005189981.tif 000028
【図２５】
2005189981.tif 000029
【図２６】
2005189981.tif 000030
【図２７】
2005189981.tif 000031
【図２８】
2005189981.tif 000032
【図２９】
2005189981.tif 000033
【図３０】
2005189981.tif 000034
【図３１】
2005189981.tif 000035
【図３２】
2005189981.tif 000036
【図３３】
2005189981.tif 000037
【図３４】
2005189981.tif 000038
【図３５】
2005189981.tif 000039
【図３６】
2005189981.tif 000040
【図３７】
2005189981.tif 000041
【図３８】
2005189981.tif 000042
【図３９】
2005189981.tif 000043
【図４０】
2005189981.tif 000044
【図４１】
2005189981.tif 000045
【図４２】
2005189981.tif 000046
【図４３】
2005189981.tif 000047
【図４４】
2005189981.tif 000048
【図４５】
2005189981.tif 000049
【図４６】
2005189981.tif 000050
【図４７】
2005189981.tif 000051