(57)【要約】    【課題】  発言内容の類似度を指標として話題の分布を分析したり、特定の話題の変遷を追跡する。    【解決手段】  発言内容分析部１０５は発言を分析してその内容に関するユーザプロファイル（グラフ）を構築する。タスク構造解析部１０５はタスクの登録されているユーザ情報に基づいて各ユーザのタスクリストを生成する。プロファイル類似度判定部１０８はユーザ間のプロファイル（発言内容）の類似度を計算する。距離計算部１０９は、タスクマップを参照して辿る最短ルートのタスク距離を算出する。類似度集計部１１０は距離ごとの類似度（類似発言ユーザ数や平均値）の分布を集計して、分析結果出力部１１１はこれを出力する。【選択図】  図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織のメンバのコミュニケーション内容と上記組織の他のメンバのコミュニケーション内容との間の類似度を判定する類似度判定手段と、
組織のメンバと他のメンバとの間の距離を計算するメンバ間距離計算手段と、
上記メンバ間距離計算手段により算出される距離を基準にして上記類似度判定手段の類似度を集計する集計手段とを有することを特徴とするコミュニケーション分析装置。
【請求項２】
上記類似度判定手段は、上記コミュニケーション内容に含まれる単語に基づいて上記コミュニケーション内容の間の類似度を判定する請求項１記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項３】
上記メンバ間距離計算手段は、メンバの属している組織部分を基準にメンバ間距離を計算する請求項１または２記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項４】
注目メンバから他のメンバへの距離は、各組織部分に属する２のメンバを連結して当該注目メンバから当該他のメンバに到達するルート上の最小の組織部分の数で求められる請求項３記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項５】
上記組織部分は電子コミュニケーションツールにより定義可能なグループである請求項３または４記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項６】
上記集計手段は、類似度が所定の閾値を超える類似度の個数を集計する請求項１〜５のいずれかに記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項７】
上記集計手段の集計結果を表示する表示手段を有する請求項１〜６のいずれかに記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項８】
上記集計手段の集計結果に基づいて上記組織の硬直化を判定する判定手段をさらに有する請求項１〜７のいずれかに記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項９】
距離の基準となるメンバの情報を入力する入力手段を有する請求項１〜８のいずれかに記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項１０】
上記入力手段は、判断対象のコミュニケーションの時間的範囲を特定する情報を入力する請求項９記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項１１】
上記入力手段は、コミュニケーションの絞込みを行なうキーワードを入力する請求項９または１０記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項１２】
組織のメンバのコミュニケーション内容と上記組織の他のメンバのコミュニケーション内容との間の類似度を判定する類似度判定手段と、
組織のメンバと他のメンバとの間の距離を、メンバが登録されているグループを基準に計算するメンバ間距離計算手段と、
上記メンバ間距離計算手段により算出される距離を基準にして上記類似度判定手段の類似度を集計する集計手段とを有することを特徴とするコミュニケーション分析装置。
【請求項１３】
上記グループは、電子コミュニケーションツールにより定義可能なグループである請求項１２記載のコミュニケーション分析装置。
【請求項１４】
組織のメンバのコミュニケーション内容と上記組織の他のメンバのコミュニケーション内容との間の類似度を判定する類似度判定手段と、
組織のメンバと他のメンバとの間の距離を計算するメンバ間距離計算手段と、
上記メンバ間距離計算手段により算出される距離を基準にして上記類似度判定手段の類似度を集計する集計手段と、
上記集計手段の集計結果を表示する表示手段と、
上記集計手段の集計結果に基づいて上記組織の硬直化を判定する判定手段を有することを特徴とする組織硬直化分析装置。
【請求項１５】
類似度判定手段が、組織のメンバのコミュニケーション内容と上記組織の他のメンバのコミュニケーション内容との間の類似度を判定するステップと、
メンバ間距離計算手段が、組織のメンバと他のメンバとの間の距離を計算するステップと、
集計手段が、上記メンバ間距離計算手段により算出される距離を基準にして上記類似度判定手段の類似度を集計するステップとを有することを特徴とするコミュニケーション分析方法。
【請求項１６】
組織のメンバのコミュニケーション内容と上記組織の他のメンバのコミュニケーション内容との間の類似度を判定する類似度判定手段と、
組織のメンバと他のメンバとの間の距離を計算するメンバ間距離計算手段と、
上記メンバ間距離計算手段により算出される距離を基準にして上記類似度判定手段の類似度を集計する集計手段とを実現するためにコンピュータにおいて実行されることを特徴とするコミュニケーション分析用コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、コミュニケーションを分析する技術に関し、とくに、メンバ間の距離を基準にして類似したコミュニケーションの分布を分析できるようにしたものである。
【背景技術】
【０００２】
電子的なコミュニケーション技術の発展にともなってコミュニケーションを分析することが重要になってきている。とくに組織における話題の変遷や全体の傾向を把握することは、組織を運営する上で極めて重要である。例えば、組織の活動が硬直化していることを判定して何らかのアクションをとることが重要である。この発明は、組織のメンバの間に距離という概念を導入して距離を基準にしてコミュニケーションの分布を分析しようとするものである。
【０００３】
なお、この発明と関連する特許文献としては、特許文献１〜３がある。特許文献１は、人脈データにアクセス権を設定したり共有したりできるようにする技術を提案している。特許文献２および特許文献２は、ユーザがコミュニケーションに用いていない情報や盛り上がっている話題を、ユーザ同士のつながりを表現するパイプを用いて流通させる技術を提案されている。しかしながら、かかる特許文献の提案では、人脈データもしくはパイプ情報は個人同士のつながりを表現したり引き合わせたりすることを目的としているため、組織における話題の変遷や全体の傾向を把握することは困難であった。
【特許文献１】特開２００１−１７５６８０公報
【特許文献２】特開２００１−０６７３５９公報
【特許文献３】特開２００１−１０１１３９公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、コミュニケーションシステムにおいて、発言内容の類似度を指標として話題の分布を分析したり、特定の話題の変遷を追跡するコミュニケーション分析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】
本件発明の原理的な構成例は、コミュニケーションシステムにおいて、発言内容の類似度を指標とした話題の分布を分析したり、特定の話題の変遷を追跡することで、組織の硬直化を判定するものである。すなわち、コミュニケーションシステムにおいて、類似度を指標とした発言の分布の時間的変化を分析することで、組織における話題の硬直化を判定するものである。
【０００６】
この構成例では、仮想的な対話空間（タスクともいう）への登録状況からタスク間の構造的距離を定義し、距離毎にユーザの発言内容の類似度を分析する。さらに類似度の時間的変化を分析することで、類似発言の空間的、時間的分布の変化を提示する。また、一つ以上のキーワードを指定することで、分析対象の話題を限定することも可能にする。なお、以下では、「タスク」を、電子コミュニケーションツールにより定義可能なグループという、限定的な意味で用いる場合もある。
【０００７】
対話空間は、メーリングリスト、電子掲示板、ウェブ空間（ウェブログを含む）等であるが、これに限定されない。電子的な対話空間だけでなく、電子的に処理できれば、物理的な対話空間であっても良い。
【０００８】
この構成例のタスク間の距離について説明する。この構成例では、複数のタスクに登録されているユーザは、各々のタスクの間を取り持つと考える。すなわち、タスク同士を関係づける役割を持つ。自分が属しているタスクは距離１、その中の一人を経由して到達できるタスクを距離２、．．．と定義する。所定のユーザと他のユーザとの距離は到達可能な最短距離のタスクへの登録関係で決定する。例えば図１の例では「タスク１」に「ユーザＡ／Ｂ」が登録され、「タスク２」に「ユーザＢ／Ｃ／Ｄ／Ｅ」が登録されている。「タスク３」に「ユーザＥ／Ｆ」が登録されている。「ユーザＢ」は「タスク１」と「タスク２」に登録されており、各々に登録されている「ユーザＡ」と「ユーザＣ／Ｄ／Ｅ」の間を取り持つと考える。「ユーザＢ」および「ユーザＥ」を経由することで「ユーザＡ」と「ユーザＦ」がつながる（構造上無関係なタスク１とタスク３が関係づけられる）。「ユーザＡ」から「タスク１」（または「タスク１」に属する他のメンバ）への距離は１であり、「タスク２」（または「タスク２」に属するユーザＢ以外のメンバ）への距離は２であり、「タスク３」（または「タスク３」に属するユーザＥ以外のメンバ）への距離は３である。
【０００９】
このようにして、ユーザ間、ユーザ・タスク間、およびタスク間の距離が規定される。
【００１０】
図２は、ユーザがつなぐタスク間距離とアクセス可能なユーザ数（累積）との関係を各ユーザごとに折れ線グラフで示している。この例では、距離６ですべてのユーザにアクセス可能である。
【００１１】
この構成例では、各ユーザあるいは選択した１または複数のユーザの各々について、各距離に位置するユーザの発言内容の類似度（平均値）を表示し（図３〜図５の（Ａ））、また、各距離について、その距離を置いて配置されたユーザ同士のうちの類似発言ユーザの人数を表示する（図３〜図５の（Ｂ））。
【００１２】
図３の例は、語句を絞り込むことなくすべての抽出単語で類似度を判別した場合であり、類似度は距離が大きくなるほど小さくなる傾向がある。また、類似発言ユーザ数の分布は、基準とする閾値の類似度にもよるが、図３の例では、すべての距離において、ほとんどのユーザが類似発言ユーザである。
【００１３】
図４の例は、特殊な語句（例えば「コミュニティ」）に限定して類似度を判別した場合であり、類似度の分布に凸凹がある。類似発言ユーザは全体に少なくなり、その数も不均一である。なお、後述する実施例では、語句のグラフにおいて選択した語句の隣接語句を用いて類似度を判別等するが、これに限定されない。
【００１４】
図５の例は、比較的良く使用される語句（例えば「ドキュメント」「サービス」）に限定して類似度を判別した場合である。この例では類似度は図３の全体的な判断と同様になり、類似発言ユーザの数の分布傾向も類似したものとなる。ただし、ユーザ数の絶対数に対する数は小さくなっている。
【００１５】
各タスクまたはその中のユーザの発言内容の類似度を用いて例えば図６に示すような分析が可能となる。すなわち、（１）注目タスク（またはそのユーザ）が同一タスク内であり、その発言内容の類似度が高い場合には、健全である。（２）注目タスク（またはそのユーザ）が同一タスク内であり、その発言内容の類似度が低い場合には、対話がない（発言は言い放しである）。（３）注目タスク（またはそのユーザ）が近傍タスクであり、その発言内容の類似度が高い場合には、均質化傾向がある（例えば緊密な連携がある）。（４）注目タスク（またはそのユーザ）が近傍タスクであり、その発言内容の類似度が低い場合には、特殊化傾向がある（例えば専門性が高い）。（５）注目タスク（またはそのユーザ）が同一・近傍以外のタスクであり、その発言内容の類似度が高い場合には、新勢力が台頭している傾向がある（例えば潜在的な協働機会がある）。（６）注目タスク（またはそのユーザ）が同一・近傍以外のタスクであり、その発言内容の類似度が低い場合には、平均的である。
【００１６】
なお、タスク（発言空間）は、この発明のコミュニケーション分析を前提に新たに構築されたものでもよく、既存の電子掲示板やメーリングリストのスレッドやウェブアクセスを利用するようにしてもよい。電子掲示板やメーリングリストの場合、タスク構造を各々のシステムが提供する構造に対応づける。ウェブアクセスの場合、閲覧ページ内容からユーザプロファイルを作成し、タスク構造はリンク構造に変更してもよい。
【００１７】
さらにこの発明を説明する。なお、以下では、説明の便宜上、実施例の対応箇所を符号を用いて例示したが、これは発明の技術的な範囲を制約する意図ではない。
【００１８】
この発明の一側面によれば、上述の目的を達成するために、コミュニケーション分析装置に：組織のメンバのコミュニケーション内容と上記組織の他のメンバのコミュニケーション内容との間の類似度を判定する類似度判定手段（プロファイル類似度判定部１０８）と；組織のメンバと他のメンバとの間の距離を計算するメンバ間距離計算手段（距離計算部１０９）と；上記メンバ間距離計算手段により算出される距離を基準にして上記類似度判定手段の類似度を集計する集計手段（類似度集計部１１０）とを設けている。
【００１９】
組織は、典型的には、企業等の団体または部、課等、団体の部分であるが、これに限定されず、企業等の組織に跨がるプロジェクト等でもよい。また、組織は社会的な実在として把握できるものに限定されず、例えば、メーリングリスト、掲示板等の仮想的、電子的なコミュニティであってもよい。
【００２０】
この構成においては、メンバの間の距離を基準にして類似するコミュニケーションの分布を把握することができる。
【００２１】
また、この構成において、上記類似度判定手段は、典型的には、上記コミュニケーション内容に含まれる単語に基づいて上記コミュニケーション内容の間の類似度を判定する。具体的な例では、コミュニケーションを形態素解析して単語を抽出し、各ユーザの単語のネットワーク（グラフ）を構成して、単語のネットワークの間の類似度を計算する。
【００２２】
また、上記メンバ間距離計算手段は、例えば、メンバの属している組織部分を基準にメンバ間距離を計算する。組織部分は例えば仮想空間（タスク。電子コミュニケーションツールにより定義可能なグループ）である。タスクは仮想空間上に登録でき、そのメンバがメーリングリスト、電子掲示板、Ｗｅｂｌｏｇ等を用いて相互にコミュニケーションできる。タスクには所属メンバが登録されている。例えば、注目メンバから他のメンバへの距離は、各組織部分に属する２のメンバを連結して当該注目メンバから当該他のメンバに到達するルート上の最小の組織部分の数Ｎに応じて求められる。メンバａ，ｂ，ｃについてａ，ｂがタスクＡに属し、ｂ，ｃがタスクＢに属するときには、ａ，ｃ間にタスクＡ，Ｂを介在するのでその距離は２となる。
【００２３】
また、上記集計手段は、例えば、類似度が所定の閾値を超える類似度の個数を集計したり、平均値等の統計値を集計するものである。
【００２４】
また、上記集計手段の集計結果を表示する表示手段を設けることが好ましい。
【００２５】
また、上記集計手段の集計結果に基づいて上記組織の硬直化を判定する判定手段をさらに設けても良い。
【００２６】
また、入力手段により、距離の基準となるメンバの情報や、判断対象のコミュニケーションの時間的範囲を特定する情報や、コミュニケーションの絞込みを行なうキーワードを入力するこることが好ましい。
【００２７】
また、この発明の他の側面によれば、上述の目的を達成するために、コミュニケーション分析装置に：組織のメンバのコミュニケーション内容と上記組織の他のメンバのコミュニケーション内容との間の類似度を判定する類似度判定手段と；組織のメンバと他のメンバとの間の距離を、メンバが登録されているグループを基準に計算するメンバ間距離計算手段と；上記メンバ間距離計算手段により算出される距離を基準にして上記類似度判定手段の類似度を集計する集計手段とを設けるようにしている。
【００２８】
グループは、メンバが登録されていればどのようなものでもよいが、典型的には、電子コミュニケーションツールにより定義可能なグループである。
【００２９】
この構成においても、メンバの間の距離を基準にして類似するコミュニケーションの分布を把握することができる。
【００３０】
また、この発明のさらに他の側面によれば、上述の目的を達成するために、組織硬直化分析装置に：組織のメンバのコミュニケーション内容と上記組織の他のメンバのコミュニケーション内容との間の類似度を判定する類似度判定手段と；組織のメンバと他のメンバとの間の距離を計算するメンバ間距離計算手段と；上記メンバ間距離計算手段により算出される距離を基準にして上記類似度判定手段の類似度を集計する集計手段と；上記集計手段の集計結果を表示する表示手段と；上記集計手段の集計結果に基づいて上記組織の硬直化を判定する判定手段とを設けている。
【００３１】
この構成においては、メンバの間の距離を基準にして類似するコミュニケーションの分布を把握し、もって組織の硬直化を認識することができる。
【００３２】
なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。
【００３３】
この発明の上述の側面および他の側面は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳述される。
【発明の効果】
【００３４】
この発明によれば、発言内容の類似度を指標とした話題の分布を分析したり、特定の話題の変遷を追跡することができ、より具体的には、組織の硬直化を判定することができる。具体的な例では、類似発言の空間的、時間的分布の変動を分析者が把握できるようになり、組織における話題の硬直化の判定が容易になる。さらに具体的な例では、分析対象とする発言内容を一つ以上のキーワードによって指定することで特定の話題の変遷を追跡できるため、組織における特定の話題に着目した硬直化の過程の分析が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下、この発明の実施例について説明する。
【００３６】
図７は、この発明の実施例のコミュニケーション分析システム１００を全体として示しており、図８および図９は、このコミュニケーション分析システム１００の前処理フェーズおよび分析フェーズを模式的に示している。
【００３７】
この実施例のコミュニケーション分析システム１００はコミュニケーションシステム２００と連携してコミュニケーションシステム２００上のコミュニケーションを分析するものである。コミュニケーションシステム２００においては、対話空間（タスク）が設定登録され、登録メンバの間でコミュニケーションが行なわれるようになっている。コミュニケーションは、ウェブベースでも良いし、電子掲示板でも良いし、メーリングリストでも良い。メンバを登録でき、その登録メンバの間でコミュニケーションが可能なものであれば、どのようなものでもよい。なお、発言を行なうメンバのほかに、発言内容を講読・閲覧できる者がいてもよい。ただし、そのような者はコミュニケーション分析の対象外である。
【００３８】
コミュニケーション分析システム１００はコミュニケーションシステム２００とともに１つのコンピュータ３００上に実装するようにしても良いし、別のコンピュータに実装するようにしても良い。コミュニケーション分析システム１００をコンピュータ３００に実装するにはプログラム３０１をコンピュータ３００にインストールすれば良い。以下に説明するコミュニケーション分析システム１００の機能ブロックは、コンピュータ３００のハードウェア資源およびソフトウェア資源を協働させて実現される。
【００３９】
まず、図８および図９を用いて全体の処理の流れを俯瞰しておく。
【００４０】
図８はコミュニケーション分析システム１００の前処理フェーズの概要を示しており、この図において、コミュニケーションシステム２００のログ２０１にはメッセージログおよびタスク情報ログが保持されている。前処理では、メッセージログおよびタスク情報ログからコンテンツマップ、ユーザマップおよびタスクマップを生成する。そしてコンテンツマップおよびユーザマップからユーザプロファイルを生成する。タスクマップは各タスクに属するユーザのリストである。ユーザマップは各ユーザが属するタスクのリストである。ユーザプロファイルはユーザごとに当該ユーザの投稿コンテンツから生成したプロファイルである。なお、コンテンツマップは例えば形態素解析によりメッセージから抽出した語句のリストである。ユーザプロファイルは、例えば、注目ユーザのすべてのメッセージから抽出した語句のグラフであるが、これに限定されない。
【００４１】
図９はコミュニケーション分析システム１００の分析フェーズの概要を示しており、この図において、分析フェーズはユーザネットワーク（図１）をたどって同一距離ごとに分析を行ない、各自の過去の発言内容から話題分布（類似度、類似発言ユーザ）を計算する。１のユーザ（ｕｉｄ−００１）と他のユーザとの間の発言内容を分析する場合、まず、当該ユーザ（ｕｉｄ−００１）のユーザプロファイルを取り出す。当該ユーザ（ｕｉｄ−００１）のユーザマップを参照して当該ユーザの属するタスク（ｔｉｄ−００１）を取り出し、そのタスクに属する他のユーザ（ｕｉｄ−００２）を特定する。これはタスク距離が１の場合に相当するが、２以上の場合にはされに他のユーザを介して他のタスクを辿って目的のユーザに到達すれば良い。つぎに当該他のユーザ（ｕｉｄ−００２）のユーザプロファイルを取り出し、先に取り出した着目ユーザ（ｕｉｄ−００１）のプロファイルとの間の類似度を計算する。
【００４２】
距離ごとの類似度は例えば集計して平均を求める。また、所定の閾値を超えるユーザ数を距離ごとに集計する。その他種々の態様で集計処理できる。
【００４３】
つぎに図７に戻って実施例のコミュニケーション分析システムの構成について説明する。
【００４４】
図７において、コミュニケーション分析システム１００はコミュニケーションシステム２００と連携している。コミュニケーション分析システム１００を、コミュニケーションシステム２００のモジュールとしてもよい。コミュニケーション分析システム１００は、前処理部１０１、ユーザプロファイルデータベース１０２、タスク構造データベース１０３、分析部１０４等を含んで構成されている。前処理部１０１は、発言内容解析部１０５およびタスク構造解析部１０６を含んで構成されている。分析部１０４は分析条件入力部１０７、プロファイル類似度判定部１０８、距離計算部１０９、類似度集計部１１０および分析結果出力部１１１等を含んで構成されている。
【００４５】
前処理部１０１は、全体として、図８を参照して説明した前処理フェーズを実行するものである。前処理部１０１の発言内容解析部１０５は全体として例えば図１１に示すような処理を行なう。個々のメッセージから抽出した語句をグラフに構成していきユーザプロファイルを構築するものであり、その処理は以下のとおりである。
【００４６】
［ステップＳ１０］：新規ユーザ表をユーザマップ（ＵＴＡＢ）に入力する。
［ステップＳ１１］：つぎのメッセージをＭに代入する。
［ステップＳ１２］：Ｍが終了であれば処理を終え、終了でなければ、ステップＳ１３へ進む。
［ステップＳ１３］：発信者をＵに代入する。Ｕでユーザプロファイルの検索を行ない、ヒットしたユーザプロファイルをＰｔ−１に代入する。メッセージの発言時刻をｔＭに代入する。
［ステップＳ１４］：Ｍ、ｔＭからユーザプロファイルの付加部分ＰＮＥＷを生成する。この具体例を図１２に示す。
［ステップＳ１５］：既存のユーザプロファイルＰｔ−１と付加部分ＰＮＥＷとを合成して新たなユーザプロファイルＰｔを生成する。
【００４７】
なお、ユーザプロファイルは例えばメッセージから形態素解析により抽出した語句のグラフと合成時に利用したメッセージの発言時刻とを含んで成るものである。
【００４８】
図１１の発言内容解析部１０５のステップＳ１４（プロファイル作成）は例えば図１２に示すように行なわれ、その詳細は以下のとおりである。
【００４９】
［ステップＳ２０］：発言メッセージＭを形態素解析してその解析結果をＷＭに代入する。
［ステップＳ２１］：ＷＭに属する任意の語句ｗをノードとする完全グラフをＰＮＥＷに代入する。
［ステップＳ２２］：メッセージの発言時刻ｔＭをＰＮＥＷの属性とする。
【００５０】
図１１の発言内容解析部１０５のステップＳ１５（プロファイル合成）は例えば図１３に示すように行なわれ、その詳細は以下のとおりである。
【００５１】
［ステップＳ３０］：既存のユーザプロファイルＰｔ−１の任意のノードをｗに入力する。
［ステップＳ３１］：ｗが終了かどうか判別して、終了でれば処理を終了し、そうでなければステップＳ３２へ進む。
［ステップＳ３２］：ＷＭに属する任意のｖがｗにリンクを持つかどうかを判別する。リンクを持てばステップＳ３３へ進み、そうでなければステップＳ３４へ進む。
［ステップＳ３３］：ｖとｗにリンクを作成する。そののちステップＳ３４へ進む。
［ステップＳ３４］：既存のユーザプロファイルＰｔ−１のつぎのノードをｗに入力して、ステップＳ３１へ戻り処理を繰り返す。
【００５２】
前処理部１０１のタスク構造解析部１０６は例えば図１４に示すような処理を行ない、その詳細は以下のとおりである。
【００５３】
［ステップＳ４０］：新規タスク表をＴＴＡＢ（タスクマップ）に代入する。
［ステップＳ４１］：タスクマップからつぎのタスクを取り出しＴに代入する。
［ステップＳ４２］：Ｔが終了かどうかを判別し、終了であればステップＳ４６へ進み、そうでなければステップＳ４３へ進む。
［ステップＳ４３］：タスクＴのつぎのユーザをＵに代入する。
［ステップＳ４４］：Ｕが終了かどうかを判別し、終了であればステップＳ４１に戻り処理を繰り返し、そうでなければステップＳ４５へ進む。
［ステップＳ４５］：ＴＴＡＢ（タスクマップ）にＴ，Ｕを登録する。そののちステップＳ４３へ戻り処理を繰り返す。
［ステップＳ４６］：タスク構造更新時の時間ｔＴをＴに代入する。なお任意の時刻のタスク構造を記録しておくのでなく最終的なタスク構造さえ記録しておけば十分な場合には、このステップをスキップすることができる。
【００５４】
つぎにコミュニケーション分析システム１００の分析部１０４について説明する。分析部１０４の処理の概要は図１５に示すようなものであり、その詳細は以下のとおりである。
【００５５】
［ステップＳ５０］：分析条件をＣに代入する。分析条件は図１９および図２０に示すように入力される。Ｃから分析対象時刻を取得してｔＡに代入する。分析条件ＣとユーザマップＵＴＡＢから注目ユーザを特定してＦに代入する。Ｆ、ｔＡでユーザァイルを検索してＰＦに代入する。複数のプロファイルがある場合には所望の規則例えば最新優先により１つのプロファイルを特定する。
［ステップＳ５１］：ユーザマップから他のユーザを取り出してＵに代入する。
［ステップＳ５２］：Ｕが終了かどうかを判別し、終了であれば処理を終え、そうでなければステップＳ５３へ進む。
［ステップＳ５３］：Ｕ、ｔＡでユーザプロファイルを検索してヒットしたユーザプロファイルをＰＵに代入する。
［ステップＳ５４］：ＰＵ、Ｃに相当するノードリストを取り出し、ＷＵに代入する。分析条件のキーワードの有無によりノードリストの取り出し方が異なり、この点は図１６で説明する。
［ステップＳ５５］：ＷＦ、ＷＵの類似度を算出してＳＦＵに代入する。類似度の計算例については種々の手法を採用できる。例えばＳａｌｔｏｎ  ｅｔ  ａｌの手法を採用できる（Ｓａｌｔｏｎ，Ｇ、「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｘｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：Ｔｈｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ｏｆ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ」、Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ、１９８９）。また、単語ベクトルをユーザ毎に用意して該当する単語ベクトル間の距離を求めても良い。
［ステップＳ５６］：ＳＦＵを集計に組みこんでＳに代入する。
［ステップＳ５７］：Ｓの集計結果を出力する。
【００５６】
分析部１０４のステップＳ５４（ノードリスト構築）の例は以下のとおりである。
【００５７】
［ステップＳ６０］：キーワードをＫＷに入力する。キーワードが指定されない場合には空となる。
［ステップＳ６１］：ＫＷが空であればステップＳ６３へ進み、そうでなければステップＳ６２へ進む。
［ステップＳ６２］：ＰＵ中のＫＷの隣接ノードを取り出しＷに代入する。ステップＳ６４へ進む。
［ステップＳ６３］：ＰＵのすべてのノードをＷに代入する。ステップＳ６４へ進む。
［ステップＳ６４］：Ｗをノードリストとして出力する。
【００５８】
つぎに分析部１０４の距離計算部１０９の動作例について説明する。動作例は以下のとおりである。
【００５９】
［ステップＳ７０］：分析条件をＣに代入する。注目ユーザをＦに代入する。
［ステップＳ７１］：他のユーザをユーザマップ（ＵＴＡＢ）から取り出してＵに代入する。
［ステップＳ７２］：Ｕが終了かどうかを判別し、終了であればステップＳ７５へ進み、そうでなければステップＳ７３へ進む。
［ステップＳ７３］：Ｆ，Ｕの間の距離を計算してＤＦＵに代入する。この距離はＦからＵを辿るとき、あるいはＵからＦを辿るときのタスクの数の最小値（正の整数）である。
［ステップＳ７４］：ＤＦＵを集計に組みこむ。例えばアレイで表される。
［ステップＳ７５］：Ｄの集計結果を出力する。
【００６０】
つぎに分析部１０４の類似度集計部１１０の動作例について説明する。動作例は以下のとおりである。
【００６１】
［ステップＳ８０］：分析条件をＣに代入する。Ｎに１を代入する。
［ステップＳ８１］：Ｎに相当するＤをＤＦに代入する。
［ステップＳ８２］：ＤＦが終了かどうかを判別し、終了であれば処理を終え、そうでなければステップＳ８３へ進む。
［ステップＳ８３］：ＤＦの類似度を出力する。
［ステップＳ８４］：一定以上の類似度の発言ユーザ数をカウントする。
［ステップＳ８５］：Ｎを１増分して、ＤＦを更新する。
【００６２】
つぎに分析部１０４の分析条件入力部１０７について説明する。図２０は分析条件入力用のグラフィカルユーザインタフェースの例を示している。この例では、対象期間開始時刻および終了時刻をスライドバーで入力し、キーワードを文字入力等し、注目ユーザをプルダウン入力するようになっているが、これに限定されない。分析条件の入力が完了すると（「ＯＫ」ボタンが押される等）各入力をＣに記録して処理を終了する。各項目に対数ｒ入力が検出されると分析条件が入力されたとみなして対応する処理を行う。この処理例は以下のとおりである。
【００６３】
［ステップＳ９０］：新規時の分析条件をＣに入力する。
［ステップＳ９１］：ユーザから分析条件の入力を受け取る。
［ステップＳ９２］：分析条件に応じてステップＳ９３、Ｓ９４、Ｓ９５へ進む。
［ステップＳ９３］：時刻ｔＡをＣに代入する。ステップＳ９６へ進む。
［ステップＳ９４］：注目ユーザＦをＣに代入する。ステップＳ９６へ進む。
［ステップＳ９５］：キーワードＫＷをＣに代入する。
［ステップＳ９６］：追加条件が残っているかどうか判別する。残っていればステップＳ９１へ戻って処理を繰り返す。
［ステップＳ９７］：分析条件を出力する。
【００６４】
分析部１０４の分析結果出力部１１１は分析結果を出力する（プリント、表示）。図２１は分析結果表示例を示している。この例では、分析対象期間の始期（その直近のプロファイルデータの時刻）および終期（その直近）のユーザプロファイルから類似度を求め距離ごとに類似度を集計している（平均値処理）。この例では、時間の経過により、傾きが緩やか（類似度が減少）になっており、全体的に特徴的な話題が減っていることを示唆している。
【００６５】
図２２は他の分析結果表示例を示している。この例では、キーワードを指定したときの話題の変遷を示している。丸の大きさが類似発言のユーザ数を示している。（Ａ）に示すように、距離が離れたところで突発的に類似発言の分布があるときには、何らかの関係性（近い問題意識等）を持つ別の組織の活動が発生したことを示唆しており、必要に応じて協業等を検討することができる。該当する交差位置（丸）をポイントして該当するユーザが誰であるか、さらにどのタスクに所属するかを表示させるようにしても良い。（Ｂ）は関連発言が減少傾向に有る場合（灰色の丸）と、一定の発言量が継続している場合（梨地の丸）とを示す。特定の話題の減少傾向を把握することで、組織の硬直化を発見することができる。
【００６６】
なお、この発明は上述の実施例に限定されるものではなく種々変更が可能である。例えば、図２３に示すように、分析条件入力部１０７から分析対象の対話空間（メーリングリスト、電子掲示板、ウェブアクセス等）を指定して対話空間構造解析部１２０（タスク構造解析部１０６に相当する）を制御してメーリングリスト向け関係性抽出部１２１ａ、電子掲示板向け関係性抽出部１２１ｂ等を切り替えて利用しメーリングリスト登録情報、電子掲示板登録情報等に基づいてユーザや対話空間の距離を算出するようにしても良い。
【００６７】
図２４は対話空間構造解析部１２０の動作をメーリングリスト向け関係性抽出部１２１ａを用いた場合の処理例を示す。この例ではＳ１０７に示すように、分析条件入力部１０７の支持に基づいて関係抽出手法を切り替え、この例ではメーリングリスト登録情報を供給する。図２４の処理は以下のとおりである。
【００６８】
［ステップＳ１００］：新規タスク表をＴＴＡＢ（タスクマップ）に代入する。
［ステップＳ１０１］：タスクマップからつぎのタスクを取り出しＴに代入する。
［ステップＳ１０２］：Ｔが終了かどうかを判別し、終了であればステップＳ４６へ進み、そうでなければステップＳ４３へ進む。
［ステップＳ１０３］：タスクＴのつぎのユーザをＵに代入する。
［ステップＳ１０４］：Ｕが終了かどうかを判別し、終了であればステップＳ４１に戻り処理を繰り返し、そうでなければステップＳ４５へ進む。
［ステップＳ１０５］：ＴＴＡＢ（タスクマップ）にＴ，Ｕを登録する。そののちステップＳ４３へ戻り処理を繰り返す。
［ステップＳ１０６］：タスク構造更新時の時間ｔＴをＴに代入する。なお任意の時刻のタスク構造を記録しておくのでなく最終的なタスク構造さえ記録しておけば十分な場合には、このステップをスキップすることができる。
【００６９】
また、この発明はコミュニケーション分析に加えて組織硬直化の程度の指標を出力する組織硬直化分析システム４００として構成することができる。図２５はその構成例を示している。図２５において図７と対応する箇所には対応する符号を付した。この例では、類似度集計結果に基づいて統計処理を行なう硬直化判定部１１２を設け、硬直化を数値化し、あるいは閾値処理して硬直化の有無を出力するようにしている。例えば、対象期間の前後の各距離の類似度の分散に基づいて硬直化を判別してもよいし、距離が大きな点に類似発言ユーザが多い場合には硬直化なしと判別する等種々の指標を採用できる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】この発明のタスク（対話空間）構造および距離を説明する図である。
【図２】この発明のタスク（対話空間）間距離とアクセス可能なユーザ数の関係を説明する図である。
【図３】この発明の類似度分布の表示例を説明する図である。
【図４】この発明の類似度分布の他の表示例を説明する図である。
【図５】この発明の類似度分布のさらに他の表示例を説明する図である。
【図６】この発明の類似度分布とそれが示唆する内容の例を説明する図である。
【図７】この発明の実施例の構成を全体として示す図である。
【図８】上述実施例の前処理フェーズの例を模式的に説明する図である。
【図９】上述実施例の分析フェーズの例を模式的に説明する図である。
【図１０】上述実施例で用いる中間データの例を説明する図である。
【図１１】上述実施例の前処理部１０１の発言内容解析部１０５の動作例を説明するフローチャートである。
【図１２】上述実施例の前処理部１０１の発言内容解析部１０５の動作例のステップＳ１４の具体例を説明するフローチャートである。
【図１３】上述実施例の前処理部１０１の発言内容解析部１０５の動作例のステップＳ１４の具体例を説明するフローチャートである。
【図１４】上述実施例の前処理部１０１のタスク構造解析部１０６の動作例を説明するフローチャートである。
【図１５】上述実施例の分析部１０４のプロファイル類似度判定部１０８の動作例を説明するフローチャートである。
【図１６】上述実施例の分析部１０４のプロファイル類似度判定部１０８の動作例のステップＳ５４の具体例を説明するフローチャートである。
【図１７】上述実施例の分析部１０４の距離計算部１０９の動作例を説明するフローチャートである。
【図１８】上述実施例の分析部１０４の類似度集計部１１０の動作例を説明するフローチャートである。
【図１９】上述実施例の分析部１０４の分析条件入力部１０７の動作例を説明するフローチャートである。
【図２０】上述実施例の分析部１０４の分析条件入力部１０７のグラフィカルユーザインタフェースの例を説明する図である。
【図２１】上述実施例の分析部１０４の分析結果出力部１１１の表示例を説明する図である。
【図２２】上述実施例の分析部１０４の分析結果出力部１１１の他の表示例を説明する図である。
【図２３】上述実施例の変形例を説明する構成図である。
【図２４】上述実施例の変形例を説明するフローチャートである。
【図２５】上述実施例の他の変形例を説明する構成図である。
【符号の説明】
【００７１】
１００  コミュニケーション分析システム
１０１  前処理部
１０２  ユーザプロファイルデータベース
１０３  タスク構造データベース
１０４  分析部
１０５  発言内容解析部
１０６  タスク構造解析部
１０７  分析条件入力部
１０８  プロファイル類似度判定部
１０９  距離計算部
１１０  類似度集計部
１１１  分析結果出力部
１１２  硬直化判定部
１２０  対話空間構造解析部
１２１ａ        メーリングリスト向け関係性抽出部
１２１ｂ        電子掲示板向け関係性抽出部
２００  コミュニケーションシステム
２０１  コミュニケーションシステムのログ
３００  コンピュータ
３０１  プログラム
４００  組織硬直化分析システム
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【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２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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