(57)【要約】    【課題】  人脈ネットワークに基づいて組織の硬直性を判定する。    【解決手段】  位置情報検出部１０は、ユーザの位置情報を検出して位置情報のログを検出ログ記録部２０に記録する。ネットワーク生成部３０は、位置情報のログに基づいて各ユーザに着目した各ネットワークのリンク強度および／またはノード強度をユーザが一緒に居る時間に基づいて算出する。生成されたネットワークの情報はネットワーク履歴保存部４０にタイムスタンプと共に記録される。ユーザインターフェイス部５０はユーザ操作に基づいてネットワークをユーザに提示し、またユーザに通知を行なう。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織に属するメンバに関連するイベントの履歴を保持するイベント履歴保持手段と、
少なくとも一部のメンバの各々について、当該メンバとともに他の複数のメンバがともに関連するイベントの履歴を、上記イベント履歴保持手段から抽出して、当該他の複数のメンバの間の関係を計算する関係計算手段と、
上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのノード間のリンク情報として、上記関係計算手段により計算した上記他の複数のメンバの間の関係を保持するネットワーク情報保持手段とを有することを特徴とする人脈ネットワーク分析装置。
【請求項２】
上記イベントは、複数のメンバが同一の場所にいることである請求項１記載の人脈ネットワーク分析装置。
【請求項３】
メンバの位置情報を検知する検知手段を有し、
上記検知手段により検知された位置情報に基づいて複数のメンバが同一場所にいることを判別する請求項２記載の人脈ネットワーク分析装置。
【請求項４】
上記関係計算手段は、上記少なくとも一部のメンバの各々について当該メンバと他の複数のメンバが同一の場所にいる時間を累積し、その累積時間に基づいて当該メンバに関する当該他のメンバの間の関係を計算する請求項３記載の人脈ネットワーク分析装置。
【請求項５】
上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのリンク情報を用いて当該人脈ネットワークどうしを比較して上記組織の硬直性を判断する請求項１、２、３または４記載の人脈ネットワーク分析装置。
【請求項６】
上記関係計算手段は、上記少なくとも一部のメンバの各々について、当該メンバとともに他のメンバの各々がともに関連するイベントの履歴を、上記イベント履歴保持手段から抽出して、当該メンバと当該他のメンバの各々との間の関係を計算し、
上記ネットワーク情報保持手段は、上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのノード情報として、上記関係計算手段により計算した当該メンバと上記他のメンバの各々との間の関係を保持する請求項１に記載の人脈ネットワーク分析装置。
【請求項７】
上記イベントは、複数のメンバが同一の場所にいることであり、
上記関係計算手段は、上記少なくとも一部のメンバの各々について当該メンバと他のメンバの各々が同一の場所にいる時間を求め、上記他のメンバの各々について、当該メンバと当該他のメンバの各々とが同一の場所にいる時間を累積し、その累積時間に基づいて当該メンバと当該他のメンバの各々との間の関係を計算する請求項６記載の人脈ネットワーク分析装置。
【請求項８】
上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのリンク情報およびノード情報を用いて当該人脈ネットワークどうしを比較して上記組織の硬直性を判断する請求項６または７記載の人脈ネットワーク分析装置。
【請求項９】
上記イベントは、複数のメンバの間のコミュニケーションである請求項１または６記載の人脈ネットワーク分析装置。
【請求項１０】
上記コミュニケーションは電子的なメッセージ伝送によるコミュニケーションである請求項９記載の人脈ネットワーク分析装置。
【請求項１１】
上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのノード間のリンク情報を用いて当該人脈ネットワークを表示する表示手段を有する請求項１〜１０のいずれかに記載の人脈ネットワーク分析装置。
【請求項１２】
組織に属するメンバに関連するイベントの履歴を保持するイベント履歴保持手段と、
少なくとも一部のメンバの各々について、当該メンバとともに他の複数のメンバがともに関連するイベントの履歴を、上記イベント履歴保持手段から抽出して、当該他の複数のメンバの間の関係を計算する関係計算手段と、
上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのリンク情報として上記関係計算手段により計算した上記他の複数のメンバの間の関係を保持するネットワーク情報保持手段と、
上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのリンク情報を用いて当該人脈ネットワークどうしを比較して上記組織の硬直性を判断する硬直性判断手段とを有することを特徴とする組織硬直性判定装置。
【請求項１３】
イベント履歴保持手段が組織に属するメンバに関連するイベントの履歴を保持するステップと、
関係計算手段が、少なくとも一部のメンバの各々について、当該メンバとともに他の複数のメンバがともに関連するイベントの履歴を、上記イベント履歴保持手段から抽出して、当該他の複数のメンバの間の関係を計算するステップと、
ネットワーク情報保持手段が、上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのノード間のリンク情報として、上記関係計算手段により計算した上記他の複数のメンバの間の関係を保持するステップとを有することを特徴とする人脈ネットワーク分析方法。
【請求項１４】
組織に属するメンバに関連するイベントの履歴を保持するイベント履歴保持手段と、
少なくとも一部のメンバの各々について、当該メンバとともに他の複数のメンバがともに関連するイベントの履歴を、上記イベント履歴保持手段から抽出して、当該他の複数のメンバの間の関係を計算する関係計算手段と、
上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのノード間のリンク情報として、上記関係計算手段により計算した上記他の複数のメンバの間の関係を保持するネットワーク情報保持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人脈ネットワーク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、人脈ネットワークを分析する技術に関し、とくに組織の硬直化を判定するのに最適なものである。
【背景技術】
【０００２】
組織において、コミュニケーションの内容・形態に変化が乏しい状態を「組織の硬直化」と呼ぶ。「組織の硬直化」の度合いを診断し、適切な対策を採ることは、創造的で活発な組織を作るうえで必須である。「組織の硬直化」の度合いはさまざまな方法で調べることができる。例えば、経営学では、ＮＩＨ症候群（Ｎｏｔ  Ｉｎｖｅｎｔｅｄ  Ｈｅｒｅ  Ｓｙｎｄｒｏｍｅ、非特許文献１）という現象が知られており、研究プロジェクトや開発プロジェクトの場合は組織外コミュニケーションの量が下がった場合に、技術サービスのプロジェクトの場合は組織内コミュニケーションの量が減少するとプロジェクトのパフォーマンスが下がるという関係が明らかになっている。また、Ｒｅｂｅｃｃａ  Ｍ．ＨｅｎｄｅｒｓｏｎとＫｉｍ  Ｂ．Ｃｌａｒｔが提唱しているＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌ  Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ（非特許文献２）においては、今まで関連の薄かった組織同士のインフォーマルな情報交換によってある種のイノベーションが起こりやすくなることを指摘している。このように、対話行動を企業組織活動全般に渡って測定し分析することで、企業組織活動の様態を探ることができ、これによって、組織管理者や経営者に対して企業組織の現状を認識させ、企業の業績の低下を未然に防ぎより高い業績を上げるための何らかの改善案を示唆することが可能になる。
【０００３】
本発明者等は、人脈情報に着目して「組織の硬直化」の度合いを判別できないかを鋭意研究し、この発明をなすにいたった。なお、「人脈」とは人と人との関係を広く指すものとする。また、以下では、「人脈ネットワーク」という用語を用いるが、これも、人と人との関係により形成されたネットワークを広く指すものとする。
【０００４】
なお、この発明と関連する特許文献としては、特許文献１がある。これは「人脈情報に基づく組織の硬直化診断」を直接行うものはないが、人脈情報の処理方法や利用法について提案している。
【０００５】
特許文献１の「人脈データ管理システムと人脈探索方法」では、電子メールなどのメッセージならびに営業日報などの業務データから人脈情報を生成し、人物を検索する（いわゆるKnow-Whoデータベース）システムを提案している。 ただし、電子上のコミュニケーションあるいはフォーマルなコミュニケーションの記録から人脈情報を生成するため、「よく一緒にいる人」といったインフォーマルな人のつながりを扱うことができない。また、組織成員ごとの人脈情報の差異をあつかうことができない。さらに、ある成員から見た組織の状態と、別の成員から見た組織の状態を比較して組織を分析することができない。
【特許文献１】特許第３４４６８８６号
【非特許文献１】Ｒ＆Ｄ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，１９８２，１２，ｐｐ．７−１９，Ｋａｔｚ，Ｒａｌｐｈ．およびＴｈｏｍａｓ  Ｊ．  Ａｌｌｅｎ
【非特許文献２】Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ，１９９０，３５，ｐｐ．９−３０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、個々のメンバの観点から人的関係を分析するのに適した人脈ネットワーク分析技術を提供することを目的とし、とくに組織の硬直化を判定するのに適した人脈ネットワーク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】
【０００７】
この発明の原理的な構成例では、位置情報にもとづいて、各メンバに固有の組織ネットワークを生成する。以下ではこのネットワークを「エゴセントリックなネットワーク」ともいう。「エゴセントリックなネットワーク」は、一般的に、社会ネットワーク分析上の用語であり、特定の行為者が自己の周りに取り結んでいるネットワークを指し、社会的行為者が他の行為者とどのような関係を形成しているかを分析するために用いられる。一般の「エゴセントリックなネットワーク」ではその中心に当該メンバが存在する。これに対して、この発明の構成例で用いる「エゴセントリックなネットワーク」は、各メンバとの関連で他のメンバの関係を抽出して構成された各メンバに固有の組織ネットワークであり、当該メンバに固有の組織ネットワーク中には当該メンバはノードとして記述されない。
【０００８】
メンバごとのネットワークの差異を見ることで、その組織のコミュニケーションの形態が変化に富んだものであるか否かを見る。
【０００９】
また、エゴセントリックなネットワークは、何らかの制約により組織成員の位置情報ログが一つの集約的なサービスでは収集できない場合（例えばＧＰＳ、プライバシー保護の観点からあるユーザのログはユーザの携帯する装置にのみ保存されるようにした場合など）にも有効である。
【００１０】
図１は、この発明の原理的な構成例で記述される組織ネットワークの例を示すものであり、例えば、会議室１にユーザｕ１〜ｕ５が在室していて、位置情報検出システムによりその旨検出された場合には、ユーザｕ１に固有の組織ネットワークはユーザｕ２〜ｕ５の各々の間をリンクで結んだネットワークが形成され、ユーザｕ２に固有の組織ネットワークは、ユーザｕ１、ｕ３〜ｕ５の各々の間をリンクで結んだネットワークが形成される。ユーザｕ１に固有の組織ネットワークは、ユーザｕ１とともに在室している他のユーザ同士の間にリンクを張る。同様にユーザｕ２に固有の組織ネットワークは、ユーザｕ２とともに在室している他のユーザ同士の間にリンクを張る。他のユーザに固有な組織ネットワークについても同様である。
【００１１】
図２は、リンクの表示例を示している。図２（ａ）は、ユーザｕ１との関係で組織ネットワークを示すものであり、ユーザｕ１とともに、ユーザｕ２〜ｕ６が同一場所にいたことを示している。しかも、ユーザのノード間にリンクが張られている場合には、ユーザｕ１とともに共通して同じ場所に当該ユーザがいたことを示している。図２（ｂ）では、ユーザｕ１０は他のユーザノードとはリンクが張られていない。これは、ユーザｕ１０がユーザｕ２と同一場所にいたときに他のユーザが居なかったことを示す。
【００１２】
図２において、一緒にいた回数（あるいは累積時間）が多いほど強いリンクとなる。図２（ａ）の例では、ユーザｕ１のネットワークにおいて、３−４にくらべ、３−５はリンクが弱い。これは、1が4、3と同じ場所にいた回数に比べ、3、5が同じ場所にいた回数が少ないことをあらわしている。
【００１３】
図２（ｂ）のユーザｕ２のネットワークの例では、1-3-4-5のネットワークとは別に、8-9のネットワーク、10のネットワーク（単一ノード）が存在する。
【００１４】
リンク強度の計算は、さまざまなバリエーションを採用できる（回数に対し線形、回数の対数、累積時間の対数など）。
【００１５】
また、一緒にいた場所に応じて重み付けをすることも考えられる。たとえば、居室で一緒にいた場合より会議室で一緒にいた場合に強いつながりになるようにするように重みを付ける。
【００１６】
さらに、各ノードにも「強度」を設定してもよい。これは、ネットワークの所有者とノードが一緒にいた回数（累積時間）をあらわす。図２では、ノードの大きさとして「強度」が表現されている。
【００１７】
図３は、単純に一緒にいる時間が長いものどうしをつなぐグラフ構造（ここでは「全域的なネットワーク」と呼ぶ）で見ることができるネットワークと、この発明のネットワークとの相違を説明するものである。「全域的なネットワーク」ではユーザｕ２〜ｕ５が相互に連結されて示されている。他方、この発明の「エゴセントリックなネットワーク」で見ると、Aとして見えることも、Bとして見えることもある。それぞれはユーザｕ２、ｕ３、ｕ５に着目してネットワークを構成したものである。Ａのユーザｕ２のネットワーク（図で一番上の行）では、ユーザｕ２とユーザｕ３、ｕ４、ｕ５はそれぞれ一緒にいるが、ユーザｕ３〜ｕ５が同席することがない場合が示されている。Ａのユーザｕ３、ｕ５のネットワークについても同様である。Bの一連のネットワークは、１対１で同席しているのでなく３人以上が同席していることが多いことを示す。そしてリンクの中央にユーザｕ４のノードがあることから、ユーザｕ４が人脈形成に重要な役割を持つことがわかる。
【００１８】
この発明の構成例では、組織のメンバに固有のネットワークの間の差異を見いだし、メンバ間で同じようなネットワーク（多くの部分が同じノードで構成され、その間のリンクの構成、強度も同じ）ができている場合は、コミュニケーションの形態が固定的であるとみなすことができる。成員間で異なるネットワーク（違ったノードで構成される、あるいは、同じノードであってもその間のリンク構成や強度が異なる）の場合は、組織内のコミュニケーションの形態が変化に富んでいるとみなすことができる。
【００１９】
さらにこの発明を説明する。なお、以下では、理解を容易にするために、図４等に示す実施例との関係を符号等を用いて併せて示す。なお、この点は、理解を容易にすることのみを目的とするものであり、発明の技術的範囲を制約するする意図でないことに留意されたい。
【００２０】
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、人脈ネットワーク分析装置に：組織に属するメンバに関連するイベントの履歴を保持するイベント履歴保持手段（検出ログ記憶部２０）と；少なくとも一部のメンバの各々について、当該メンバとともに他の複数のメンバがともに関連するイベントの履歴を、上記イベント履歴保持手段から抽出して、当該他の複数のメンバの間の関係を計算する関係計算手段（ネットワーク生成部３０、リンク強度算出部３３、図６）と；上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのノード間のリンク情報として、上記関係計算手段により計算した上記他のメンバの間の関係を保持するネットワーク情報保持手段（ネットワーク履歴保存部４０）とを設けている。
【００２１】
この構成においては、メンバ固有の人脈ネットワークを、当該メンバとともに複数の他のメンバが関連するイベントに基づいて当該複数の他のメンバの間の関係を計算して当該他のメンバに対応するノードの間のリンク情報として人脈ネットワークを構成する。各メンバの観点から他のメンバの関係を把握することができる。
【００２２】
この構成において、上記イベントは、典型的には、複数のメンバが同一の場所にいることであるが、これに限定されない。メンバが同一の場所にいるかどうかは、例えば、メンバの位置情報を検知する検知手段を用いて判別する。
【００２３】
なお、組織は、そのメンバを特定できるものであればどのようなものでもよく、企業、企業内の組織、プロジェクト、企業横断的な組織等であってよい。電子掲示板等の電子的なメッセージにコミュニケーションにより成立する電子コミュニティの参加者からなるグループでもよい。
【００２４】
上記関係計算手段は、例えば、上記少なくとも一部のメンバの各々について当該メンバと他の複数のメンバが同一の場所にいる時間を累積し、その累積時間に基づいて当該メンバに関する当該他のメンバの間の関係を計算する。
【００２５】
上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのリンク情報を用いて当該人脈ネットワークどうしを比較して上記組織の硬直性を判断する硬直性判断手段を設けても良い。例えば、対応する部分をマッピングさせて、その距離を求めても良い。単純に、双方に存在するリンクの総数、あるいは所定の範囲の値のリンクの総数で判断しても良い。
【００２６】
また、上記関係計算手段（ネットワーク生成部３０、ノード強度算出部３６、図６）は、上記少なくとも一部のメンバの各々について、当該メンバとともに他のメンバの各々がともに関連するイベントの履歴を、上記イベント履歴保持手段から抽出して、当該メンバと当該他のメンバとの間の関係を計算し、上記ネットワーク情報保持手段（ネットワーク履歴保存部４０）は、上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのノード情報として、上記関係計算手段により計算した当該メンバと上記他のメンバとの間の関係を保持するようにしてもよい。
【００２７】
この場合、例えば、上記イベントは、複数のメンバが同一の場所にいることであり、上記関係計算手段は、上記少なくとも一部のメンバの各々について当該メンバと他のメンバの各々が同一の場所にいる時間を求め、上記他のメンバの各々について、当該メンバと当該他のメンバとが同一の場所にいる時間を累積し、その累積時間に基づいて当該メンバと当該他のメンバとの間の関係を計算するようにしてもよい。
【００２８】
上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのリンク情報およびノード情報を用いて当該人脈ネットワークどうしを比較して上記組織の硬直性を判断してもよい。この場合も、例えば、対応する部分をマッピングさせて、その距離を求めても良い。単純に、双方に存在するリンクの総数やノードの総数から判断しても良いし、あるいは、所定の範囲の値のリンクの総数や所定の範囲の値のノードの総数から判断しても良い。対応するリンクまたはノードの値の差が所定の閾値より小さいかどうかを判断して、その判断結果に基づいて比較を行なっても良い。
【００２９】
上記イベントは、複数のメンバの間のコミュニケーションであってもよく、この場合、典型的には、電子的なメッセージ伝送によるコミュニケーションであるが、通常の音声によるコミュニケーションでも良い。電子メールの場合、同報メッセージをイベントとしても良い。電子的なコミュニケーションに同時に参加（アクセス）していることをイベントとしてもよい。
【００３０】
また、上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのノード間のリンク情報を用いて当該人脈ネットワークを表示する表示手段を設けても良い。
【００３１】
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、組織硬直性判定装置に：組織に属するメンバに関連するイベントの履歴を保持するイベント履歴保持手段（検出ログ抽出部２０）と；少なくとも一部のメンバの各々について、当該メンバとともに他の複数のメンバがともに関連するイベントの履歴を、上記イベント履歴保持手段から抽出して、当該他の複数のメンバの間の関係を計算する関係計算手段（ネットワーク生成部３０）と；上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのリンク情報として上記関係計算手段により計算した上記他の複数のメンバの間の関係を保持するネットワーク情報保持手段（ネットワーク履歴保存部４０）と；上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのリンク情報を用いて当該人脈ネットワークどうしを比較して上記組織の硬直性を判断する硬直性判断手段（硬直性算出部６０、図１５）とを設けるようにしている。
【００３２】
この構成においては、個々のメンバの観点から人脈ネットワークを把握し、これに基づいて組織の硬直性を判定することができる。個々のメンバからみた固有の人脈ネットワークに差がない場合には組織が硬直していると判断し、差異が大きい場合には組織が硬直していない都判断する。
【００３３】
この場合にも、上記関係計算手段（ネットワーク生成部３０、ノード強度算出部３６、図６）が、上記少なくとも一部のメンバの各々について、当該メンバとともに他のメンバの各々がともに関連するイベントの履歴を、上記イベント履歴保持手段から抽出して、当該メンバと当該他のメンバの各々との間の関係を計算し、上記ネットワーク情報保持手段（ネットワーク履歴保存部４０）は、上記少なくとも一部のメンバの各々に固有の人脈ネットワークのノード情報として、上記関係計算手段により計算した当該メンバと上記他のメンバとの間の関係を保持するようにしてもよい。
【００３４】
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。
【００３５】
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】
【００３６】
この発明によれば、個々のメンバの観点から人的関係を分析するのに適した人脈ネットワーク分析技術を実現することができ、とくに組織の硬直化を判定するのに適した人脈ネットワーク分析技術を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
以下、この発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００３８】
まず、この発明を、組織のメンバの位置情報から組織ネットワークを構築する実施例１について説明する。
【００３９】
図４は、この実施例の組織ネットワーク分析装置１００を全体として示しており、この図において、組織ネットワーク分析装置１００は、位置情報検出部１０、検出ログ記録部２０、ネットワーク生成部３０、ネットワーク履歴保存部４０、ユーザインターフェイス部５０等を含んで構成される。組織ネットワーク分析装置１００は、単一のコンピュータを用いて構成しても良いし、複数のコンピュータを用いて構成しても良い。組織ネットワーク分析装置１００を、サーバコンピュータとクライアントコンピュータとから構成しても良い。具体的にはコンピュータ２００にプログラム２０１をインストールして組織ネットワーク分析装置１００を構成することができる。組織ネットワーク分析装置１００の各部はコンピュータ２００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構成することができる。
【００４０】
位置情報検出部１０は、例えば、図５に示すように、位置情報取得サーバ１１とセンサ１２とを含んで構成され、ユーザが所持するタグ１３をセンサ１２により検出してユーザの位置情報を検出する。位置情報取得サーバ１１は図７に示すようなエリア情報と、図８に示すようなユーザ情報とを利用する。例えばエリアごとに設けられたセンサ１２により当該エリアにいるユーザのタグを検出して、当該エリアにいるユーザの集合を判別する。ユーザの集合に変化があるたびに、図９に示すように、その集合を構成するユーザのリストを生成し、その集合の開始時刻および終了時刻を記録する。図９に示すようなエリアＩＤ、ユーザＩＤのリスト（この例ではポインタで参照している）、開始時刻および終了時刻からなるレコードを検出ログ記録部２０に記録する。
【００４１】
ネットワーク生成部３０は検出ログ記録部２０に記録されているログ（図９）を用いてユーザごとのネットワークを形成する。このネットワークのノードはユーザであり、その間の関係がリンクであり、ノードの強度およびリンクの強度を算出してネットワークを形成する。この例では、ネットワークは各ユーザに着目して個別に形成される。すべてのユーザでなく、一部のユーザに着目して当該ユーザに固有なネットワークを形成するものでも良い。この実施例では、典型的には、組織の硬直性を判定することが目的であり、その判定に基礎材料としてすべてのユーザについて各ネットワークを形成しても良いが、選択して一部のユーザについてのみ各ネットワークを形成してもよい。
【００４２】
この実施例のネットワークはすでに図１〜図３で説明した各ユーザに固有なネットワーク（エゴセントリックなネットワーク）である。
【００４３】
この実施例では、所定のユーザａに着目したエゴセントリックなネットワークにおけるユーザｂとユーザｃとの間のリンクのある時点での強度を、
リンクの強度＝ｌｎ（ユーザａ，ｂ，ｃが一緒にいた累積時間）−ｌｎ（ユーザａ，ｂ，ｃが最後に一緒にいた時点からの経過時間）        （式１）
ただしリンクの強度が０未満のときは０とする。
から求める。リンクの強度が０の場合はリンクを表示しないようにしても良いし、色や線の属性で明示的に０であることを表示しても良い。また、所定の閾値（正数）以下の場合にリンクを表示しないようにしても良い。
【００４４】
また、所定のユーザａに着目したエゴセントリックなネットワークにおけるユーザｂのノードのある時点の強度を、
ノードの強度＝ｌｎ（ユーザａ，ｂが一緒にいた累積時間）−ｌｎ（ユーザａ，ｂが最後に一緒にいた時点からの経過時間）      （式２）、
ただしリンクの強度が０未満のときは０とする。
から求める。ノードの強度が０の場合はノードを表示しないようにしても良いし、色や線の属性で明示的に０であることを表示しても良い。また、所定の閾値（正数）以下の場合にノードを表示しないようにしても良い。
【００４５】
ネットワーク生成部３０は図６に示すように３者累積時間算出部３１、３者経過時間算出部３２、リンク強度算出部３３、２者累積時間算出部３４、２者経過時間算出部３５、ノード強度算出部３６を含んで構成される。
【００４６】
リンク強度を算出するために３者累積時間算出部３１、３者経過時間算出部３２、リンク強度算出部３３を用いる。３者累積時間算出部３１は、３者（例えばユーザａ，ｂ，ｃ）が一緒に居る時間を検出ログ記録部２０を参照して算出する。すなわち、検出ログ記録部２０からユーザａ，ｂ，ｃが含まれるリストのレコードを取り出してそのレコードの終了時刻から開始時刻を差し引いた差分を順次に累積していく。３者経過時間算出部３２は、３者（例えばユーザａ，ｂ，ｃ）が最後の一緒に居た時刻から現在までの経過時間を検出ログ記録部２０を参照して算出する。すなわち、検出ログ記録部２０からユーザａ，ｂ，ｃが含まれるリストのレコードを取り出して最も新しい終了時刻を求め、これを現在時刻から差し引いて経過時間とする。リンク強度算出部３３は、累積時間および経過時間を用いて上述の算出式を用いてリンク強度を算出する。
【００４７】
例えば、ユーザ１００１に着目したエゴセントリックなネットワークを生成するために図１０に示すようにユーザ１００１が他の２人のユーザ（それ以外のユーザが一緒でも良い）と一緒に居る累積時間と、最後に一緒にいたときからの経過時間を求め、これに基づいて図１２に示すようなリンク強度を求める。他のユーザの間の関係についても同様にリンク強度を求め、ユーザ１００１のエゴセントリックなネットワークのリンクの強度を求める。同様にして他のユーザに着目したときのエゴセントリックネットワークのリンクの強度を求める。
【００４８】
ノード強度を算出するために２者累積時間算出部３４、２者経過時間算出部３５、ノード強度算出部３６を用いる。２者累積時間算出部３４は、２者（例えばユーザａ，ｂ）が一緒に居る時間を検出ログ記録部２０を参照して算出する。すなわち、検出ログ記録部２０からユーザａ，ｂが含まれるリストのレコードを取り出してそのレコードの終了時刻から開始時刻を差し引いた差分を順次に累積していく。２者経過時間算出部３５は、２者（例えばユーザａ，ｂ）が最後の一緒に居た時刻から現在までの経過時間を検出ログ記録部２０を参照して算出する。すなわち、検出ログ記録部２０からユーザａ，ｂが含まれるリストのレコードを取り出して最も新しい終了時刻を求め、これを現在時刻から差し引いて経過時間とする。ノード強度算出部３６は、累積時間および経過時間を用いて上述の算出式を用いてノード強度を算出する。
【００４９】
例えば、ユーザ１００１に着目したエゴセントリックなネットワークを生成するために図１１に示すようにユーザ１００１が他の１人のユーザ（それ以外のユーザが一緒でも良い）と一緒に居る累積時間と、最後に一緒にいたときからの経過時間を求め、これに基づいて図１３に示すようなノード強度を求める。他のユーザの間の関係についても同様にリンク強度を求め、ユーザ１００１のエゴセントリックなネットワークのノードの強度を求める。同様にして他のユーザに着目したときのエゴセントリックネットワークのノードの強度を求める。
【００５０】
ネットワーク生成部３０が生成したネットワークに関する情報（各ユーザまたは選択されたユーザのエゴセントリックなネットワークのノードの強度およびリンクの強度）はタイムスタンプを付加してネットワーク履歴保存部４０に記録する。
【００５１】
ユーザインターフェイス部５０はネットワークに関する情報を管理するユーザからの操作を入力して所望の情報を出力するものであり、例えば、ユーザ操作部５１およびユーザ通知部５２を含んでいる。ユーザ通知部５２は、システム（組織ネットワーク管理装置本体）からのメッセージをユーザに通知するものであり、ユーザ操作部５１はユーザの操作に応じて、ネットワーク生成をシステムに要求したり、保存されているネットワークを提示したりするものである。
【００５２】
図１４は、この実施例の動作概要を説明するものである。この例では、イベントの発生を監視し（Ｓ１０）、発生したイベントがユーザの処理終了動作である場合には処理を終了し（Ｓ１１）、発生したイベントが設定時間（インターバル）の経過のときには、ネットワークを生成してタイムスタンプを付加してネットワーク履歴保存部４０に記録する（Ｓ１２、Ｓ１３）。
【００５３】
この実施例では、ユーザの位置情報に基づいてネットワークを生成してその内容をユーザに表示できる。表示の態様は、上述したように、ユーザのエゴセントリックなネットワークごとに表示でき（複数のネットワークを画面にパラレルに表示しても良い）、また、ノードやリンクをその強度に応じて種々の表示属性で表示できる。また、直近のネットワークのみでなく、過去のネットワークを遡って表示させることができ、その変遷を知ることができる。
【００５４】
管理者であるユーザは、各ユーザのネットワークの間の差異を判別し、ユーザ間で同じようなネットワーク（同じノードで構成され、その間のリンクの構成、強度も同じ）ができている場合は、コミュニケーションの形態が固定的である（組織が硬直化している）と判断することができる。ユーザの間で異なるネットワーク（違ったノードで構成される、あるいは、同じノードであってもその間のリンク構成や強度が異なる）ができている場合には、組織内のコミュニケーションの形態が変化に富んでいる（組織が硬直化していない）と判断することができる。
【実施例２】
【００５５】
つぎにこの発明の実施例２について説明する。この実施例は、実施例１の構成に硬直性算出部６０を設けている。
【００５６】
図１５はこの実施例２の構成を全体として示しており、この図において図４と対応する箇所には対応する符号を付した。この実施例では、硬直性算出部６０が、ネットワーク履歴保存部４０に保管されている所定のタイムスタンプのネットワーク情報を取り出してきて各エゴセントリックなネットワークの類似度または一様性を算出する。典型的には、現在の組織の硬直性を算出するために、直近のタイムスタンプのネットワーク情報を取得して直近の各エゴセントリックなネットワークの間の類似度や一様性を算出する。対象となるエゴセントリックなネットワークをサンプリングして硬直性を求めても良い。硬直性の尺度となる類似度や一様性は、例えば、ネットワークのノードの強度およびリンクの強度に関しネットワーク同士をマッピングさせてその距離（強度の差）を求めても良い。また所定の範囲の強度のノードの数を求めたり、同様に所定の範囲の強度のリンクの数を求めたりしてもよい。硬直性をネットワークの類似度や一様性でなく、その逆の尺度で求めても良い。例えば、分散や、標準偏差、エントロピーを再称しても良いし、それらを組み合わせてもよい。
【００５７】
組織の硬直性の指標が所定の閾値を超えた場合に、組織が硬直した、あるいは硬直する可能性があると判断してユーザにその旨通・警告知しても良い。また、前回あるいは所定の過去の硬直性の指標との差が所定の閾値を超えた場合に通知・警告してもよい。
【実施例３】
【００５８】
つぎにこの発明の実施例３について説明する。この実施例は、ユーザの物理的な位置情報に基づいてネットワークを生成するかわりに、電子的なコミュニケーションを検出してネットワークを生成するものである。
【００５９】
図１６はこの実施例を示しており、この図において、図４または図１５と対応する箇所には対応する符号を付した。
【００６０】
図１６において、インスタントメッセージシステム７０がインスタントメッセージサービスをユーザに提供する。コミュニケーション検出部８０は複数のユーザの間でインスタントメッセージのやり取りが行なわれていることを検出してその検出ログを検出ログ記録部２０に記録し、この検出ログ基づいてネットワークが生成される。
【００６１】
なお、インスタントメッセージシステム７０に換えて電子メールシステムに適用したり、文書閲覧サーバ（ＷＷＷサーバを含む）に適用しても良い。電子メールシステムの場合、例えば、着目ユーザがメールや同報メールに基づいてノード強度やリンク強度を算出する。文書閲覧サーバについては同時アクセスに着目してノード強度やリンク強度を算出する。
【００６２】
要するに、所定のユーザに着目してそのユーザとともに他の２人のユーザ（他のユーザが参加していても良い）が所定の行為を行なう場合にはリンク強度として評価し、所定のユーザに着目してそのユーザとともに他の１人のユーザ（他のユーザが参加していても良い）が所定の行為を行なう場合にはノード強度として評価する。そのように複数のユーザが参加できる態様の行為あるいは関連できる態様の行為であれば、その行為を検知してネットワーク情報を生成できる。
【００６３】
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その趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。例えば、上述例では、ノードの強度およびリンクの強度の双方を用いたが、一方の強度のみを評価してもよい。例えば、リンクの強度のみを求めてもよい。この場合孤立しているノードを表示しないようにしても良い。またノードの強度のみを求めても良い。この場合、ノードの強度がゼロの場合にはノードを表示せず、一端がノードに閉じていないリンクも表示しないようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】この発明の原理的な構成で用いるエゴセントリックなネットワークを説明する図である。
【図２】図１のエゴセントリックなネットワークを着目ユーザを変えて表示した例を説明する図である。
【図３】図１のエゴセントリックなネットワークがネットワークの特質を如実に示す例を説明する図である。
【図４】この発明の実施例１の全体的な構成を示す図である。
【図５】図１の位置情報検出部の構成例を説明する図である。
【図６】図１のネットワーク生成部の構成例を説明する図である。
【図７】実施例１のエリア情報の例を説明する図である。
【図８】実施例１のユーザ情報の例を説明する図である。
【図９】実施例１のユーザの集合（１ユーザの場合もある）ごとの位置情報のログの例を説明する図である。
【図１０】実施例１の３者累積時間および３者経過時間のレコードの例を説明する図である。
【図１１】実施例１の２者累積時間および２者経過時間のレコードの例を説明する図である。
【図１２】実施例１のリンクの強度のレコードの例を説明する図である。
【図１３】実施例１のノードの強度のレコードの例を説明する図である。
【図１４】実施例１の動作例を説明するフローチャートである。
【図１５】この発明の実施例２の構成を全体として示す図である。
【図１６】この発明の実施例３の構成を全体として示す図である。
【符号の説明】
【００６５】
１０    位置情報検出部
１１    位置情報取得サーバ
１２    センサ
１３    タグ
２０    検出ログ記録部
３０    ネットワーク生成部
３１    ３者累積時間算出部
３２    ３者経過時間算出部
３３    リンク強度算出部
３４    ２者累積時間算出部
３５    ２者経過時間算出部
３６    ノード強度算出部
４０    ネットワーク履歴保存部
５０    ユーザインターフェイス部
５１    ユーザ操作部
５２    ユーザ通知部
６０    硬直性算出部
７０    インスタントメッセージシステム
８０    コミュニケーション検出部
１００  組織ネットワーク分析装置
２００  コンピュータ
２０１  プログラム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【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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