(57)【要約】    【課題】  ネットワークに関する情報の集計タイミングによらずにコミュニケーションネットワークの膠着状況を抽出する。    【解決手段】  コミュニケーション履歴保持部１２は、メッセージログを保持する。分析履歴抽出部１１は、分析対象となる履歴を抽出する。グループ情報保持部１４は、グループに所属するメンバなど、履歴を個人単位に変換することが可能な情報を保持する。個別履歴集計部１３は、対象となる履歴を個人単位に変換し集計する。評価期間決定部１５は、比較基準期間の中で変化を判定する検査期間を履歴データに基づいて算出する。検定部１６は、比較基準期間と、比較対象期間との間で有意差があるかどうかを統計的に検定する。出力部／記録部１７は最終結果を出力または記録する。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織内のコミュニケーションのログを記録するコミュニケーションログ記憶手段と、
所定の基準期間における上記組織内のコミュニケーションのログを上記コミュニケーションログ記憶手段から取り出してコミュニケーションのパターンを集計する基準期間パターン集計手段と、
所定の検査期間における上記組織内のコミュニケーションのログを上記コミュニケーションログ記憶手段から取り出してコミュニケーションのパターンを集計する検査期間パターン集計手段と、
上記基準期間パターン集計手段の集計と上記検査期間パターン集計手段の集計の分類確率の適合度を判別する適合度判別手段とを有し、
上記適合度に基づいて上記組織の硬直化を判定することを特徴とする組織コミュニケーション分析装置。
【請求項２】
上記コミュニケーションのパターンはコミュニケーションの発信元および宛先により規定される請求項１記載の組織コミュニケーション分析装置。
【請求項３】
上記基準期間を指定する手段を有する請求項１または２記載の組織コミュニケーション分析装置。
【請求項４】
上記検査期間の始期を、最小頻度のコミュニケーションパターンのコミュニケーションを所定数サンプリングできる時点として決定する検査期間決定手段を有する請求項１〜３のいずれかに記載の組織コミュニケーション分析装置。
【請求項５】
上記適合度判別手段はχ二乗分布に基づいて集計の分類確率の適合度を判別する請求項１〜４のいずれかに記載の組織コミュニケーション分析装置。
【請求項６】
上記コミュニケーションは電子メール、インスタントメッセージ、電子掲示板への投稿、ウェブアクセスおよび電子文書アクセスを含む電子コミュニケーションである請求項１〜５のいずれかに記載の組織コミュニケーション分析装置。
【請求項７】
上記コミュニケーションは、電話による通話、口頭による会話および接近を含む請求項１〜５のいずれかに記載の組織コミュニケーション分析装置。
【請求項８】
コミュニケーションログ記憶手段が組織内のコミュニケーションのログを記録するステップと、
基準期間パターン集計手段が所定の基準期間における上記組織内のコミュニケーションのログを上記コミュニケーションログ記憶手段から取り出してコミュニケーションのパターンを集計するステップと、
検査期間パターン集計手段が所定の検査期間における上記組織内のコミュニケーションのログを上記コミュニケーションログ記憶手段から取り出してコミュニケーションのパターンを集計するステップと、
適合度判別手段が上記基準期間パターン集計手段の集計と上記検査期間パターン集計手段の集計の分類確率の適合度を判別するステップとを有し、
上記適合度に基づいて上記組織の硬直化を判定することを特徴とする組織コミュニケーション分析方法。
【請求項９】
組織内のコミュニケーションのログを記録するコミュニケーションログ記憶手段と、
所定の基準期間における上記組織内のコミュニケーションのログを上記コミュニケーションログ記憶手段から取り出してコミュニケーションのパターンを集計する基準期間パターン集計手段と、
所定の検査期間における上記組織内のコミュニケーションのログを上記コミュニケーションログ記憶手段から取り出してコミュニケーションのパターンを集計する検査期間パターン集計手段と、
上記基準期間パターン集計手段の集計と上記検査期間パターン集計手段の集計の分類確率の適合度を判別する適合度判別手段とを実現するためにコンピュータより実行され、
上記適合度に基づいて上記組織の硬直化を判定することを特徴とする組織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、組織コミュニケーションを分析して組織の硬直化を判定する組織コミュニケーション分析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、研究プロジェクトや開発プロジェクトの場合、組織外コミュニケーションの量が、技術サービスのプロジェクト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ことが検証され、ＮＩＨシンドローム（Ｎｏｔ  Ｉｎｖｅｎｔｅｄ  Ｈｅｒｅ）として指摘されている（Ｋａｔｚ，  ＲａｌｐｈおよびＴｈｏｍａｓ  Ｊ．  Ａｌｌｅｎ、Ｒ＆Ｄ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，  １９８２，  １２，  ｐｐ．７−１９）。プロジェクト経過年数が１．５年から４．９年まではプロジェクトのパフォーマンスが高く、その後コミュニケーション頻度の減少とパフォーマンスの低下が相関するという関係がある。
【０００３】
組織内におけるコミュニケーションに着目して組織のパフォーマンスの低下、典型的には組織の硬直化を判別し、組織運営上の情報として提供できるようにすることが望まれる。
【０００４】
ところで、組織コミュニケーションの観点から電子メールや電子掲示板などでのメッセージログを分析して、発言者間の関係情報を可視化したり、指標化する様々な方法が考案されている。
【０００５】
コミュニケーションのネットワーク構造に着目して、メッセージログを扱う技術として、例えば、特許文献１は、メッセージログを分析して、関係情報を共有する方法を開示している。また、特許文献２では、メッセージログを分析して、関係情報をわかりやすく表示する方法を開示している。
【０００６】
そこで、このようなコミュニケーション分析技術を用いて、新たなコミュニケーションが生まれなくなってコミュニケーションが停滞するなど、コミュニケーションのネットワーク構造に変化がなくなったかどうかを、メッセージログから自動的に検出できれば、組織パフォーマンスの低下を食い止めることができるものと考えられる。
【０００７】
しかしながら、ネットワーク構造はある瞬間ではほとんど疎であり、週や月といった時間幅が必要である。そのために、集計期間の決め方や集計開始タイミングにより結果が左右されてしまうという問題がある。例えば、図１は、メンバＡ〜Ｃの間のコミュニケーションの生起を上下方向の線分で示すものであり、この例における期間Ａと期間Ａ’は、同じ時間幅でタイミングが少しずれただけであるにもかかわらず、ネットワーク構造が異なって見える。すなわち、期間Ａでは、（Ｂ→Ａ，Ｂ→Ｃ）であるのに対して、期間Ａ’では（Ｂ→Ａ，Ｂ→Ｃ，Ｄ→Ｃ）である。
【０００８】
集計期間やその開始タイミングによってもさほど影響を受けることなく適切にコミュニケーションの構造等を分析できるようにすることが望まれる。
【特許文献１】特開平１０−３０１９０５号公報
【特許文献２】特開２００３−８５５７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、ネットワーク構造等、ネットワークに関する情報の集計タイミングによらずにコミュニケーションネットワークの膠着状況を抽出でき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】
【００１０】
この発明によれば、上述の目的を達成するために、特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。ここでは、発明を詳細に説明するのに先だって、特許請求の範囲の記載について補充的に説明を行なっておく。
【００１１】
すなわち、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、組織コミュニケーション分析装置に：組織内のコミュニケーションのログを記録するコミュニケーションログ記憶手段と；所定の基準期間における上記組織内のコミュニケーションのログを上記コミュニケーションログ記憶手段から取り出してコミュニケーションのパターンを集計する基準期間パターン集計手段と；所定の検査期間における上記組織内のコミュニケーションのログを上記コミュニケーションログ記憶手段から取り出してコミュニケーションのパターンを集計する検査期間パターン集計手段と；上記基準期間パターン集計手段の集計と上記検査期間パターン集計手段の集計の分類確率の適合度を判別する適合度判別手段とを設け；上記適合度に基づいて上記組織の硬直化を判定するようにしている。
【００１２】
この構成においては、コミュニケーションのパターンを基準期間および検査期間のそれぞれについて集計し、それぞれのコミュニケーションパターンの集計の分類確率を求め、これに基づいてそれぞれの期間の間の適合度を求め、これに基づいてコミュニケーションのパターンの膠着度ひいては組織の硬直化を判別することができる。なお、分類確率は、コミュニケーションパターンに分類される確率を意味する。確率は確率的な数値で表されれば良く、０〜１の間の数値でも良いし、そうでなくてもよい。比較対象ごとに正規化された数値であってもよい。
【００１３】
好ましい基準期間は、組織の硬直化のプロセスに依存するが、通常のプロジェクトのパフォーマンスのピークが１．５年から４．９年のスパンであることを考慮すると、典型的には半年間であるが、これに限定されない。
【００１４】
検査期間は、十分な精度をえるために十分な期間であり、最も少ないコミュニケーションパターンの数が１０個となるのに足る期間である。検査期間は、典型的には現時点から遡るが、精度に影響がなければ、現時点から若干遡ったタイミングで検査期間が終了しても良い。
【００１５】
基準期間に検査期間が重なっても良いし、基準期間が検査期間と重ならないようにしても良い。すなわち、基準期間の最近の一部期間に検査期間が設定されても良いし、基準期間の後に検査期間が設定されても良い。
【００１６】
組織内のコミュニケーションは、組織単位で保持管理できるものであれば、どのようなものでもよく、典型的には、企業全体、企業内の部門等であるが、これに限定されない、例えば、コミュニケーションがやり取りされる電子掲示板単位（またそのスレッド）やメーリングリスト単位も「組織」である。
【００１７】
上記コミュニケーションのパターンは、典型的には、コミュニケーションの発信元および宛先により規定される。コミュニケーションの内容例えばキーワード等をコミュニケーションのパターンとしても良い。コミュニケーション数は時間帯におけるコミュニケーションの分布でも良い。
【００１８】
上記基準期間はデフォルトで指定されていても良いし、上記基準期間を指定する手段を設けても良い。
【００１９】
また、上記検査期間の始期を、最小頻度のコミュニケーションパターンのコミュニケーションを所定数サンプリングできる時点として決定する検査期間決定手段を設けても良い。
【００２０】
上記適合度判別手段は、典型的には、χ二乗分布に基づいて集計の分類各区率の適合度を判別する。
【００２１】
上記コミュニケーションは、典型的には、電子メール、インスタントメッセージ、電子掲示板への投稿、ウェブアクセスおよび電子文書アクセスを含む電子コミュニケーションや、電話による通話、口頭による会話および当事者間の接近を含むが、これに限定されない。当事者間の接近は、ＲＦＩＤタグ等を採用して検知できる。
【００２２】
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。
【００２３】
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】
【００２４】
この発明によれば、ネットワーク構造等、ネットワークに関する情報の集計タイミングによらずにコミュニケーションネットワークの膠着状況を抽出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、この発明の実施例のコミュニケーション分析装置について説明する。
【００２６】
この実施例は、典型的には、計算機上のソフトウェアとして実現される。以下で説明する機能ブロックは計算機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。
【００２７】
この実施例では、待ち行列理論の考え方を用いて、あるメンバーから別のメンバーへのコミュニケーションの発生率に着目する。コミュニケーションの発生率が分析対象期間に対して低い場合、変化を比較するためにある対象期間と別の対象期間を比べようとした場合に、たまたま発生した期間と、そうでない期間の差が１と０で大きく見えてしまう。そこで、対象期間内に十分な発生件数のあるコミュニケーションリンクのみを抽出し、発生件数が変化したかどうかを統計的に検定することで、ネットワーク構造の主要な部分に変化があるかないかを導き出す。
【００２８】
長期間では変化があるので、硬直化している最近のログに着目する。ＮＩＨでは１．５年から４．９年にパフォーマンスのピークがあるとしているので、タイムレンジとして、硬直化の抽出は最近の半年から１年程度を見ればよい。これを分析対象期間という。以下では、検定対象との対比で基準期間または比較基準期間と呼ぶこともある。ここでは、例えば半年間で、発言の多いパターン（２０発言以上）を取り出す。その中で、最も少ないパターンの最後１０発言が期待される期間を検定対象として、全体の比率に対して変化があったかを検定する（１０発言を基準とするのは、χ二乗分布への近似精度を高くするためである）。変化が全く見られない場合、硬直化している可能性が高いと判定する。なお、検定対象の期間を比較対象期間、検査期間または検定期間と呼ぶこともある。
【００２９】
図２は比較基準期間および比較対象期間の関係を示しており、この例では、Ｂ→Ａ、Ｄ→Ｃ、Ｂ→Ｃのコミュニケーションが示されており、頻度（件数）の小さいＤ→Ｃは無視し、頻度の大きなＢ→Ａ、Ｂ→Ｃを対象とし、そのうちの頻度の少ないＢ→Ａのコミュニケーションを１０発言分遡って時点を比較対象期間の始点とする。比較基準期間の始点は現時点から例えば半年間遡った時点である。この例では、比較基準期間と比較対象期間とが重複しているが、破線に示すように、分離されていても良い。対象パターンについて比較基準期間と比較対象期間との間の偏差を用いて硬直化している可能性が高いかどうかを判定する。
【００３０】
図３は、実施例の構成を模式的に示すものである。上述のとおり、実施例のコミュニケーション分析装置を構成する機能ブロックは計算機３００にプログラム３０１をインストールすることにより実現される。
【００３１】
図３において、コミュニケーション分析装置１００は、分析対象指示部１０、分析履歴抽出部１１、コミュニケーション履歴保持部１２、個別履歴集計部１３、グループ情報保持部１４、評価期間決定部１５、検定部１６、出力部／記録部１７等を含んで構成されている。コミュニケーション分析装置１００に関連してコミュニケーションシステム２００が設けられている。コミュニケーションシステム２００は、電子メール等の電子メッセージをやり取りする装置である。以下では、電子メールサービスを提供するサーバとして説明する。コミュニケーションシステム２００の履歴保持部を利用できる場合には、コミュニケーション履歴保持部１２にこれを流用しても良い。
【００３２】
コミュニケーション履歴保持部１２は、メッセージログ（電子メールログ）などの履歴を保持する。ネットワーク上から履歴を取り出すように構成しても良い。分析履歴抽出部１１は、対象期間、対象グループに関してメッセージログをコミュニケーション履歴保持部１２から抽出する。分析対象指示部１０は対象期間、対象メンバ、対象グループ等を指定する。ＮＩＨの理論からは、対象期間としては、最後の半年から１年程度の履歴情報を使うのが妥当である。
【００３３】
グループ情報保持部１４は、グループに所属するメンバなど、履歴を個人単位に変換することが可能な情報を保持する。外部から対象メンバを指定する場合には、構成として持たなくても実現が可能である。個別履歴集計部１３は、対象となる履歴を個人単位に変換し集計する。評価期間決定部１５は、比較基準期間（例えば半年）中で変化を判定する比較対象期間を履歴データに基づいて算出する。検定部１６は、比較基準期間と、比較対象期間との間で有意差があるかどうかを統計的に検定する。出力部／記録部１７は最終結果を出力または記録する。
【００３４】
図４はこの実施例のコミュニケーション分析装置の動作を示しており、この図において、分析履歴抽出部１１が、対象となる期間すなわち半年から１年分のメッセージログをコミュニケーション履歴保持部１２から抽出する（Ｓ１０）。分析の対象となるグループなどを指定する場合には、ここで、必要なメッセージログの絞込みをも行う。コミュニケーションログ（典型的にはメールログ。以下、単にメールログという場合もある）のデータ構造は例えば図５に示すようなものである。メールログの例は例えば図６に示すようなものである。
【００３５】
こののち、個別履歴集計部１３が、メッセージログの中でグループ宛のメッセージログがある場合には、グループ情報保持部１４のグループメンバリストを参照して個人単位に変換し、さらに発信者と宛先の組み合わせ（リンク）ごとに件数を集計し、多い順に並べ替える（Ｓ１１）。グループメンバリストは例えば図７に示すようなものである。メンバのメールアドレスとユーザＩＤとの関係は例えば図８に示すように保持されている。図９は、メールログの送受信関係をメンバ単位に変換して例を示す。
【００３６】
こののち、対象リンク抽出では、発信者と宛先の組み合わせ（リンク）の集計結果の中から、２０件以上のメッセージのみを抽出する（Ｓ１２）。この例を図１０に示す。
【００３７】
評価期間決定部１５は、抽出した発信者と宛先の組み合わせ（リンク）中で、最も少ない発信者と宛先の組み合わせ（リンク）に対して、最後の１０件を抽出し、その中の最初の発信の時間を求める（Ｓ１３）。図１１は最後の１０件の抽出例および該当する時刻の例を示している。この時刻以降が検定対象となる。検定対象の例を図１２に示す。
【００３８】
検査部１７は、有意差検定を行なう（Ｓ１４）。すなわち、他のリンクそれぞれについて、求めた時間以降の件数を集計し、統計的な検定により、対象期間と求めた時間以降の間の件数の有意差を判定する。出力部／記録部１７はこの結果を出力または記録する（Ｓ１４）。
【００３９】
図１３は、比較基準期間および比較対象期間中の対象コミュニケーションパターンの件数を示しており、また、比較基準期間の対象コミュニケーションパターンの件数に基づいて比較対象期間の対象コミュニケーションパターンの期待度数を示している。比較対象期間は比較基準期間の約０．４６倍であり、比較基準期間の度数にこれを掛けたものが期待度数となっている。
【００４０】
この例では、図１３に示すように、χ二乗値は５０．５７９０３であり、自由度ｎ（対象パターンの数）が２１、有意水準が５％のときのχ二乗分布値の３１．４１０４２より大きい。したがって、比較基準に対して、比較対象期間の件数が等確率とはいえない。すなわち、組織のコミュニケーションネットワークの構造に変化が認められるため、組織のコミュニケーションは硬直化していないと判定される。検定部１６は、χ二乗分布値を例えばテーブルとして保持して検定を行なう。
【００４１】
この実施例によれば、典型的なコミュニケーションパターンに着目し、しかも、十分な件数をサンプルできるように比較対象期間を設定するので確実にコミュニケーションの膠着度合いを判別できる。
【００４２】
つぎのこの実施例の変形例について説明する。
【００４３】
文書共有ツールにおけるアクセスログから、文書を仲介したコミュニケーションの構造を調べることもできる。ここでは、個別履歴集計部１３における個別履歴集計処理において、文書の登録者を送信者として、文書にアクセスした参照者を宛先と解釈することで、同様に検定ができる。この場合、時間は送信時間に相当する文書登録時間ではなく、実際に情報を受け取ったと解釈できる、アクセスした時間を利用する。
【００４４】
図１４はアクセスログデータベースの例を示す。図１５は、文書単位で抽出されたログおよびこれをリンクに変換する例を示している。図１６は、文書登録者と参照者ごとに件数を集計し、件数を多い順に並べ替えた例（２０件以下は省略）を示しており、評価対象の最小件数の組み合わせ（４，６）の後ろから１０件目の時間以降（比較対象）の件数を集計し検定する。
【００４５】
この変形例では、χ二乗値は０．７００２０６であり、χ二乗分布値は２２．３６２０３（自由度ｎ＝１３、有意水準＝５％）であり、比較基準に対して、比較対象期間の確率が等しいと判定できる。すなわち、組織のコミュニケーションネットワークの構造に変化が認められず、組織のコミュニケーションが硬直化している可能性があると判定される。
【００４６】
つぎの他の変形例について説明する。
【００４７】
電話における構内交換機（ＰＢＸ）の通話記録などから、通話によるコミュニケーションの構造を調べることもできる。電話の場合は、どちらがかけたかという区別はあるものの、送信者と宛先のような伝達方向の区別はないため、個別履歴集計部１３における個別履歴集計処理では、リンクの方向を区別せずに件数を加算し、同様に検定する。この場合、検定精度を高めるため、件数で上位の通話を抽出し、検定のための比較は通話時間の合計により行うとよい。これは、１回の通話において、長時間コミュニケーションをとる場合と、短時間コミュニケーションをとる場合での情報伝達量が異なる点を評価に加味するためである。また、区切り時間は通話開始時間を利用する。
【００４８】
図１７は集計結果の例を示しており、この例ではχ二乗値は２．７４２４１２であり、χ二乗分布値は１５．５０７３１（自由度ｎ＝８、有意水準＝５％）であり、比較基準に対して、比較対象期間の通話時間の比率が等しい。すなわち、組織のコミュニケーションネットワークの構造に変化が認められず、組織のコミュニケーションが硬直化している可能性があると判定される。
【００４９】
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、上述の例では多項分布における出現率に着目してχ二乗検定を行なうようにしたが、平均値にもとづいてｔ分布検定を行なう等種々の検定手法を採用できる。また、上述例では、電子メールについて主に説明したが、インスタントメッセージや電子掲示板、あるいはウェブアクセスにおけるコミュニケーションについても同様にこの発明を適用出来る。また、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグや赤外線バッジなどを利用した位置検出システムを用いてメンバの所在を検知して同一場所にいるときにはコミュニケーションがあると判断する等して組織内でのコミュニケーションを検知してそのパターンに基づいてコミュニケーションの膠着状況を判別するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】コミュニケーションがやり取りされる態様を説明する図である。
【図２】この発明の実施例の比較基準期間および比較対象期間を説明する図である。
【図３】上述実施例の構成を模式的に説明するブロック図である。
【図４】上述実施例の動作例を説明するフローチャートである。
【図５】上述実施例のメールログのデータ構造の例を説明する図である。
【図６】上述実施例のメールログの例を説明する図である。
【図７】上述実施例のグループメンバリストの例を説明する図である。
【図８】上述実施例のメンバのメールアドレスの例を説明する図である。
【図９】上述実施例のメールログをメンバ単位に変換する例を説明する図である。
【図１０】上述実施例の対象パターンの選択例を説明する図である。
【図１１】上述実施例の比較対象期間の始期の決定例を説明する図である。
【図１２】上述実施例の比較基準期間および比較対象期間の集計結果の例を説明する図である。
【図１３】上述実施例の検定結果の例を説明する図である。
【図１４】上述実施例の変形例（変形例１）のアクセスログを説明する図である。
【図１５】上述実施例の変形例の検定結果の例を説明する図である。
【図１６】上述実施例の他の変形例（変形例２）の検定結果の例を説明する図である。
【図１７】上述実施例のさらに他の変形例の検定結果の例を説明する図である。
【符号の説明】
【００５１】
１０    分析対象指示部
１１    分析履歴抽出部
１２    コミュニケーション履歴保持部
１３    個別履歴集計部
１４    グループ情報保持部
１５    評価期間決定部
１６    検定部
１７    出力部／記録部
１００  コミュニケーション分析装置
２００  コミュニケーションシステム
２００  コミュニケーションシステム
３０１  プログラム
【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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【図１７】
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【図１】
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【図２】
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