(57)【要約】【課題】現実的な人脈情報を正確かつ分かりやすく認識することができるという効果を奏すること。【解決手段】人脈情報表示装置２００は、メタデータ抽出部２０１によりメタデータを抽出し、メタデータ連携部２０２により、メタデータ抽出部２０１により抽出されたメタデータを、人物特定情報の共起に基づいて関連付ける。また、決定部２０４により人物間の関連の強度を決定する。人脈情報表示部２０５により、連携メタデータと決定結果に基づいて人脈情報を表示する。これによれば、同じ日、同じ時間、同じ場所の予定がある人物同士には関係があるという点に着目して、予定表などのメタデータを利用することで、人物同士の関連抽出の際に、予定表などのメタデータが有するデータの特性に応じて、人物同士の関連の強度に重み付けをおこなうことができる。【選択図】図２
2007193685.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物を特定できる人物特定情報を含む電子データの中から前記人物に関するメタデータを抽出させるメタデータ抽出工程と、
前記メタデータ抽出工程によって抽出されたメタデータを、前記電子データ中における前記人物特定情報の共起に基づいて関連づけさせるメタデータ連携工程と、
前記メタデータ連携工程によって関連付けられたメタデータ（以下、「連携メタデータ」という）による前記人物同士の関連の強度を、前記連携メタデータを共起により関連付けた前記人物特定情報（以下、「共起に関する人物特定情報」という）に基づいて決定させる決定工程と、
前記連携メタデータと、前記決定工程によって前記共起に関する人物特定情報で決定された連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度とに基づいて、前記人物同士の関連をグラフィカルに表示させる人脈情報表示工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする人脈情報表示プログラム。
【請求項２】
前記決定工程は、
前記連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度を、前記共起に関する人物特定情報によって特定される会合の経過日数に基づいて決定させることを特徴とする請求項１に記載の人脈情報表示プログラム。
【請求項３】
前記決定工程は、
前記連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度を、前記共起に関する人物特定情報によって特定される会合の種類に基づいて決定させることを特徴とする請求項１または２に記載の人脈情報表示プログラム。
【請求項４】
前記決定工程は、
前記連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度を、前記共起に関する人物特定情報によって特定される会合の出席者の数に基づいて決定させることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の人脈情報表示プログラム。
【請求項５】
前記決定工程は、
前記連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度を、前記共起に関する人物特定情報によって特定される会合の出席者の所属情報に基づいて決定させることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の人脈情報表示プログラム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一つに記載の人脈情報表示プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項７】
人物を特定できる人物特定情報を含む電子データの中から前記人物に関するメタデータを抽出するメタデータ抽出手段と、
前記メタデータ抽出手段によって抽出されたメタデータを、前記電子データ中における前記人物特定情報の共起に基づいて関連づけるメタデータ連携手段と、
前記メタデータ連携手段によって関連付けられたメタデータ（以下、「連携メタデータ」という）による前記人物同士の関連の強度を、前記連携メタデータを共起により関連付けた前記人物特定情報（以下、「共起に関する人物特定情報」という）に基づいて決定する決定手段と、
前記連携メタデータと、前記決定手段によって前記共起に関する人物特定情報で決定された連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度とに基づいて、前記人物同士の関連をグラフィカルに表示する人脈情報表示手段と、
を備えることを特徴とする人脈情報表示装置。
【請求項８】
人物を特定できる人物特定情報を含む電子データの中から前記人物に関するメタデータを抽出するメタデータ抽出工程と、
前記メタデータ抽出工程によって抽出されたメタデータを、前記電子データ中における前記人物特定情報の共起に基づいて関連づけるメタデータ連携工程と、
前記メタデータ連携工程によって関連付けられたメタデータ（以下、「連携メタデータ」という）による前記人物同士の関連の強度を、前記連携メタデータを共起により関連付けた前記人物特定情報（以下、「共起に関する人物特定情報」という）に基づいて決定する決定工程と、
前記連携メタデータと、前記決定工程によって前記共起に関する人物特定情報で決定された連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度とに基づいて、前記人物同士の関連をグラフィカルに表示する人脈情報表示工程と、
を含んだことを特徴とする人脈情報表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数の人物の間の関係（人脈）をマップなどにより表示する人脈情報表示プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、人脈情報表示装置、および人脈情報表示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業などの組織において、人事異動が実施されると、今まで連絡できていた人がグループ変更のために、連絡できなくなったりすることがしばしば発生する。一般的には、幹部社員の人事異動などの情報は新聞などで公開されているが、一般社員の人事異動の情報はあまり公開されていない。
【０００３】
また、社内でも、部門内の部員情報は公開されているが、どこのグループに誰が属するかといったグループ情報は公開されていない場合が多い。また、公開されていても、人事異動直後ではグループ情報が更新されていない場合が多いことが原因であると考えられる。
【０００４】
このように、企業などの組織では、上述した部門などの業務上のフォーマルなコミュニティ以外にインフォーマルなコミュニティが存在する。「インフォーマルなコミュニティ」とは、個人的な友人関係のことではなく、共通の問題を持った人達が集まり問題解決方法について検討するワークグループや、最新技術などについての意見や情報交換を行う研究会などの非公式の集合を指す。
【０００５】
このインフォーマルなコミュニティは、プロジェクトメンバーが作業を円滑かつ効率的に進めるために非常に重要な役割を果たしている。また、組織としてその実態を把握し、作業担当者がプロジェクト状況に応じて、情報収集や相談のために必要なコミュニティを発見できるようにすることで、人材・資源の投入などを効率的に行うことができる。
【０００６】
しかし、このようなインフォーマルなコミュニティは、世の中の流行、プロジェクトメンバーの作業状況やプロジェクトの進捗状況の変化にあわせて、時々刻々変化している。そのため、その実態を把握することは困難である。また、特に大きな企業ではプロジェクトだけでも数が多く、その中から発生するインフォーマルなコミュニティに至っては、その存在をコミュニティ外の人が発見することは難しい。
【０００７】
インフォーマルなコミュニティ発見支援の取り組みとして、情報を知っている人を探すＫｎｏｗ  Ｗｈｏ技術を応用し、スケジュールの情報や打合せ議事録の参加者の情報から人間関係を抽出し、その人間関係からインフォーマルなコミュニティを発見する方法がある（下記非特許文献１を参照。）。
【０００８】
「Ｋｎｏｗ  Ｗｈｏ」とは、誰が必要な知識を持っているかを知ること、少なくとも誰がその人物を知っているかを知ることである。また、スケジュールとセンサ情報を組合せることでユーザの活動を推測する方法もある（下記非特許文献２を参照。）。これら２つの方法ではある程度の成果が得られている。
【０００９】
また、上述した「Ｋｎｏｗ  Ｗｈｏ」を実現するには、その前提として、まず対象となる人物の特徴情報（プロファイル）を収集しておかなければならない。そして、各人物のプロファイルを手動で登録する際には、作業の煩雑さとそれに伴うデータ量の少なさ、情報の陳腐化、詐称や不都合なデータの隠蔽といった情報操作、さらには有用な人材ほどそうした登録をしている暇がない、などの問題があり、現実にはうまく機能していない。また、たとえ必要なデータは収集できたとしても、それらを高速かつ多面的に検索して、結果を分かりやすく提示できるのでなければ意味がない。
【００１０】
そこで、人物を特定できる情報（人名など）を含む各種の電子データの中からそこに出現する人物同士の関係を自動収集することが可能な人脈情報表示方法が提案されている（下記特許文献１を参照。）。
【００１１】
【非特許文献１】片山佳則、外４名、「セマンティックグループウェアＷｏｒｋＷａｒｅ＋＋とＫｎｏｗＷｈｏ検索への応用」、第７１回情報処理学会情報学基礎研究会、２００３年５月２２日、Ｆ１−７１−２
【非特許文献２】岡本昌之、梅木秀雄、「スケジュールとセンサ情報を活用した状況認識手法の提案」、グループウェアとネットワークサービスワークショップ２００５、Ｖｏｌ．２００５、Ｎｏ．１４、ｐｐ．１３  ２００５年１０月１８日
【特許文献１】特開２００５−１０８１２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、上述した非特許文献１，２および特許文献１の従来技術では、過去から現在までに蓄積された人脈情報をすべて均等に扱っているため、役目を完了した過去のコミュニティが強く表現されてしまい、現状の人脈を正確に反映することができないという問題があった。
【００１３】
たとえば、人事異動直後などでは、人事異動後の新しいグループのメンバーの予定が共起されていたとしても、その共起回数が少なくなる。したがって、人事異動前の過去のグループの方が、相対的に共起回数が多くなるため強く表現されてしまい、現状の人脈を正確に反映することができないという問題があった。
【００１４】
また、行動予定の共起や会議の出席者情報を利用する場合、過去から現在までに蓄積された人脈情報をすべて均等に扱っているために、不要な人脈関係が抽出されてしまい、現状の人脈を正確に反映することができないという問題があった。
【００１５】
たとえば、会議といっても、「部会」や「セミナ」のように、グループのメンバーのみが集まっている可能性の低い場合や、「グループ進捗会議」のように、グループのメンバーのみが集まっている可能性の高い場合がある。
【００１６】
したがって、上述した従来技術では、会議の特性にかかわらず、「部会」や「セミナ」、「グループ進捗会議」の情報を区別せずにコミュニティを形成しており、現状の人脈を正確に反映することができないという問題があった。
【００１７】
また、役目を終えた過去のコミュニティや不要なコミュニティが強く表現されていると、新たに発生したコミュニティが発見しにくくなり、全体的にわかりづらくなるという問題があった。
【００１８】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、現実的な人脈情報を正確かつ分かりやすく認識することができる人脈情報表示プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、人脈情報表示装置、および人脈情報表示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】
【００１９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この発明にかかる人脈情報表示プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、人脈情報表示装置、および人脈情報表示方法は、人物を特定できる人物特定情報を含む電子データの中から前記人物に関するメタデータを抽出し、抽出されたメタデータを、前記電子データ中における前記人物特定情報の共起に基づいて関連づけ、関連付けられたメタデータ（以下、「連携メタデータ」という）による前記人物同士の関連の強度を、前記連携メタデータを共起により関連付けた前記人物特定情報（以下、「共起に関する人物特定情報」という）に基づいて決定し、前記連携メタデータと、前記共起に関する人物特定情報で決定された連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度とに基づいて、前記人物同士の関連をグラフィカルに表示することを特徴とする。
【００２０】
この発明によれば、自動的に決定された人物同士の関連の強度を考慮して、人物同士の関連が直感的に認識可能な人脈情報を表示することができる。
【００２１】
また、上記発明において、前記連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度を、前記共起に関する人物特定情報によって特定される会合の経過日数に基づいて決定することとしてもよい。
【００２２】
この発明によれば、会合の経過日数に応じて人物同士の関連の強度に重み付けをおこなうことができる。具体的には、過去にさかのぼるほど強度が弱くなるように重み付けをおこなうことで、過去から現在までの時間的経緯を考慮した人脈情報を正確に表示することができる。また、組織内の人事異動などがある特定の時期を基準として重み付けをすることで、過去から現在までの時間的経緯を考慮した当該組織内の人脈情報を正確に表示することができる。
【００２３】
また、上記発明において、前記連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度を、前記共起に関する人物特定情報によって特定される会合の種類に基づいて決定することとしてもよい。
【００２４】
この発明によれば、会合の種類に応じて人物同士の関連の強度に重み付けをおこなうことができる。具体的には、会合をフォーマルなコミュニティとインフォーマルなコミュニティとに分類し、フォーマルなコミュニティよりもインフォーマルなコミュニティにおける関連を強調することで、インフォーマルなコミュニティの人脈情報を効率的に抽出することができる。
【００２５】
また、上記発明において、前記連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度を、前記共起に関する人物特定情報によって特定される会合の出席者の数に基づいて決定することとしてもよい。
【００２６】
この発明によれば、会合の出席者の数に応じて人物同士の関連の強度に重み付けをおこなうことができる。具体的には、出席者の数が少なければ、出席者同士がコミュニケーションを取りやすくなるとともに、コミュニケーションの時間も長くなると想定される。したがって、出席者の数が少ない場合には、人物同士の関連の強度が強くなるように重み付けすることにより、より正確な人脈情報を表示することができる。
【００２７】
また、上記発明において、前記連携メタデータによる前記人物同士の関連の強度を、前記共起に関する人物特定情報によって特定される会合の出席者の所属情報に基づいて決定することとしてもよい。
【００２８】
この発明によれば、会合の出席者の所属情報に応じて人物同士の関連の強度に重み付けをおこなうことができる。具体的には、会合に出席している出席者の所属情報（たとえば、配属先）が複数種類混在している場合、そのコミュニティは、インフォーマルなコミュニティであると想定される。したがって、出席者の所属情報の種類が多い場合には、人物同士の関連の強度が強くなるように重み付けすることにより、より正確な人脈情報を表示することができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明にかかる人脈情報表示プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、人脈情報表示装置、および人脈情報表示方法によれば、現実的な人脈情報を正確かつ分かりやすく認識することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる人脈情報表示プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、人脈情報表示装置、および人脈情報表示方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００３１】
（人脈情報表示装置のハードウェア構成）
まず、この発明の実施の形態にかかる人脈情報表示装置のハードウェア構成について説明する。図１は、この発明の実施の形態にかかる人脈情報表示装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００３２】
図１において、人脈情報表示装置は、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１０４と、ＨＤ（ハードディスク）１０５と、ＦＤＤ（フレキシブルディスクドライブ）１０６と、着脱可能な記録媒体の一例としてのＦＤ（フレキシブルディスク）１０７と、ディスプレイ１０８と、Ｉ／Ｆ（インターフェース）１０９と、キーボード１１０と、マウス１１１と、スキャナ１１２と、プリンタ１１３と、を備えている。また、各構成部はバス１００によってそれぞれ接続されている。
【００３３】
ここで、ＣＰＵ１０１は、人脈情報表示装置の全体の制御を司る。ＲＯＭ１０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１のワークエリアとして使用される。ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＨＤ１０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ＨＤ１０５は、ＨＤＤ１０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００３４】
ＦＤＤ１０６は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＦＤ１０７に対するデータのリード／ライトを制御する。ＦＤ１０７は、ＦＤＤ１０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、ＦＤ１０７に記憶されたデータを人脈情報表示装置に読み取らせたりする。
【００３５】
また、着脱可能な記録媒体として、ＦＤ１０７のほか、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、メモリーカードなどであってもよい。ディスプレイ１０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ１０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００３６】
Ｉ／Ｆ１０９は、通信回線を通じてインターネットなどのネットワーク１１４に接続され、このネットワーク１１４を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ１０９は、ネットワーク１１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ１０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００３７】
キーボード１１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス１１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００３８】
スキャナ１１２は、画像を光学的に読み取り、人脈情報表示装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ１１２は、ＯＣＲ機能を持たせてもよい。また、プリンタ１１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ１１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００３９】
（人脈情報表示装置の機能的構成）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる人脈情報表示装置の機能的構成について説明する。図２は、この発明の実施の形態にかかる人脈情報表示装置の機能的構成を示すブロック図である。
【００４０】
図２において、人脈情報表示装置２００は、対象入力情報ＤＢ２１０、メタデータ抽出部２０１、メタデータ連携部２０２、メタデータＤＢ２２０、メタデータ検索部２０３、決定部２０４、および人脈情報表示部２０５を備えている。
【００４１】
まず、対象入力情報ＤＢ２１０は、メタデータの抽出元となる各種データ（対象入力情報）を保持するデータベースである。この対象入力情報としては、複数の人名（人名に限らず人物を特定できる情報であれば何であってもよい）が含まれているあらゆるデータを利用できる。電子メールやスケジュールのように、複数人が関係し、かつそれらの間の関係も定型的・明示的であるようなデータだけでなく、必ずしも複数の人名を含むとは限らず、それらの間の関係も明らかではないようなデータも、幅広く取り込んでメタデータを構築する点が本発明の一つの特徴となっている。
【００４２】
また、対象入力情報は本装置を利用するメンバーの集合、たとえば会社や団体といったグループの内部からだけでなく、当該グループの外部、あるいはグループの内外にまたがるデータの中からも収集することができる。対象入力情報の具体例をその出所ごとに分類して示せば、たとえば下記のようなものである。
【００４３】
（１）グループ内対象入力情報
（１−１）メンバー自身により作成された電子データ
議事録・報告書・契約書などの各種の電子文書（形式は問わない）や、電子メール・ＢＢＳ・チャットなどメンバー間のコミュニケーションにかかるデータ、スケジューラに登録された各メンバーのスケジュール、あるいは社員ＤＢなどに登録された各メンバーの個人情報（氏名・所属・役職など）などである。
【００４４】
（１−２）各メンバーのデータへのアクセス方法に関するデータ
密接な関連を有するメンバー同士は、業務上の要請などから、同一のツールやアプリケーションを使用している（すなわち、データへのアクセス方法が同一である）ことが多い。たとえば、営業系部署Ａのメンバーが技術系部署Ｂの業務にしか使用しない特殊なツールを使用している場合、当該メンバーは部署Ｂの業務やそのメンバーと何らかの関連を有することが推測される。
【００４５】
（１−３）各メンバーのデータへのアクセス履歴（ログ）に関するデータ
検索条件として入力されるキーワードなどは、操作者の業務内容などを端的に反映していることが多い。たとえば部署Ａのメンバーａと部署Ｂのメンバーｂとが、特殊な専門用語による文書検索を同一時期に実行した場合、所属部署の差異にかかわらず、両者は何らかの関連を有することが推測される。なお、どのデータにアクセスしたかだけでなく、アクセスの頻度なども関連の有無の手がかりとなりうる。
【００４６】
（２）グループ外対象入力情報
非メンバーにより作成され、グループやそのメンバーについて何らかの客観的な情報を提供する、ホームページ、新聞記事、雑誌記事、レポート、論文、紹介文などの電子文書である。ただし、特にインターネット上の情報は大量で質的なばらつきもあるため、発信元が信頼できる、信頼できる機関がチェックしているなど、一定の信頼性・正確性が確保できる情報だけに絞り込む必要がある。
【００４７】
（３）グループの内外にまたがる対象入力情報
グループ内のメンバーへのアクセス、あるいはグループ内のメンバーとのコミュニケーションに関連する情報であり、たとえば非メンバーとメンバーとの間で交換された電子メール、名刺データ（スキャナにより光学的に、あるいはＲＦＩＤタグなどから電子的に読み取られたもの）などである。なお、ＲＦＩＤタグから名刺データを読み取る場合、人名や所属などとともに読み取りの日時や場所もあわせて収集できる。
【００４８】
なお、（１）〜（３）の対象入力情報はメンバー共用のファイルサーバなどに登録される場合と、個人のファイルサーバなどに登録される場合とがあり、ネットワーク１１４で接続されている限り、技術的にはそのどちらからもデータを収集できるが、後者の場合はタイミングやプライバシーなどに考慮して、事前に本人の了承を得るものとする。
【００４９】
また、メタデータ抽出部２０１は、人物を特定できる人物特定情報を含む電子データの中から人物に関するメタデータを抽出する。具体的には、対象入力情報ＤＢ２１０内の各種の対象入力情報から人物、文書、スケジュールなどに関するメタデータを抽出する。
【００５０】
また、メタデータ連携部２０２は、メタデータ抽出部２０１によって抽出されたメタデータを、電子データ中における人物特定情報の共起に基づいて関連づける。具体的には、メタデータ抽出部２０１により抽出されたメタデータ間のマイニング（関連づけ）により、さらなるメタデータ（二次メタデータ）の生成や整理をおこなう。また、メタデータＤＢ２２０は上記処理により得られたメタデータを保持するデータベースである。
【００５１】
メンバー自身により作成された文書は、当該メンバーの業務内容やスキルなどを端的に示す材料となるので、そのメタデータは当該メンバーのメタデータと関連づけてメタデータＤＢ２２０に保存される。なお、文書のメタデータとは具体的には、たとえば当該文書のタイトル、作成者、作成日時、更新日時（変更履歴）、利用場所（関連するミーティングや配布先など）、本文中から抽出されたキーワード群などである。
【００５２】
また、同一の文書内に複数の人名（メンバーであると非メンバーであるとを問わない）が出現している場合、所属などの異同にかかわらず、これらのメンバー／非メンバーの間には何らかの関連のある可能性が高い。そこで、同一文書に共起するこれらのメンバー／非メンバーのメタデータも相互に関連づけて、メタデータＤＢ２２０に格納する。
【００５３】
ただし同一の文書に出現する人名でも、一般に出現位置が近い（同一フレーズ内や同一パラグラフ内など）ほど関連は強く、遠いほど関連は弱いと考えられる。そこで、人名間の関連の強度は、当該人名が出現する文書の構造（フレーズやパラグラフなど）に応じて算出するようにする。具体的には、たとえば議事録において「出席者」の項目に列記された複数の人名間には強い関連があるとする。また、文書中に出現する人名Ａと人名Ｂとが、パターンマッチングにより「＜人名＞と＜人名＞」のようなパターンに一致した場合、ＡとＢとの間には強い関連があるとする。
【００５４】
また、逆に必ずしも同一の文書に出現しているのでなくとも、関連のある文書（同一の観点でまとめられている文書群など）中に出現している人名は何らかの関連を有する可能性がある。そこで、関連のある文書をいったん結合して一文書とし、この結合後の文書に出現する複数の人名同士を関連づけるようにしてもよい。この結合にあたってはたとえばクラスタリング、キーワード共起による関連、結合ルールなどの所定のアルゴリズムを用いる。
【００５５】
また、対象入力情報のうち上記（１−１）に注目する限りでは弱い関連しかない人名でも、（１−２）や（１−３）からは強い関連が示唆されるような場合、（１−１）から推測される関連の強度（関連度）に、（１−２）や（１−３）から推測される関連の強度を加算するようにする。さらに、関連づけにあたって（２）や（３）の情報も補助的に利用することで、メンバー自身が作成したデータだけに着目するよりも、より正確かつ網羅的に人物同士の関連を把握できる。
【００５６】
なお、（２）のうち特にインターネット上の情報を使用する場合は、使用する情報の絞り込みのほか、抽出する人名の範囲や抽出方法などに様々なクリーニング技術（いわゆる「ゴミ情報」を排除するための技術）が必要となる。たとえば、インターネット上の情報は必ずしも表記が統一されているわけではないので、所定の辞書情報ベースやルールベースなどによる強力な名寄せが必要である。
【００５７】
なお、メタデータの記述形式はどのようなものであってもよいが、人物同士の関係のように広範かつ多面的で、常に変動してゆくものの情報を格納するには、従来のＲＤＢ（リレーショナルデータベース）は不向きである。そこで、本発明ではメタデータの形式として、セマンティックＷＥＢにおけるメタデータの記述形式であるＲＤＦ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）を採用する。
【００５８】
また、メタデータ検索部２０３は、メタデータＤＢ２２０に格納されたメタデータの中から、後述する人脈情報表示部２０５による可視化の対象となるデータを検索する。すなわち、可視化するメタデータを絞り込むと言ってもよい。
【００５９】
メタデータＤＢ２２０内のメタデータは非常に膨大・大規模なものとなるので、それらすべてを同時に表示することは不可能である。そこでメタデータ検索部２０３は、メタデータＤＢ２２０内のメタデータのうちどのメタデータを使用するか（使用するメタデータの条件）を操作者に指定させ、当該条件に適合するメタデータをメタデータＤＢ２２０から検索して、後述する人脈情報表示部２０５に引き渡す。
【００６０】
たとえば、ある技術やトピックに特徴的なキーワードを指定すると、メタデータＤＢ２２０中のメタデータから当該技術やトピックに関連するメンバー／非メンバーのメタデータのみが絞り込まれ、各人物の関係が後述の人脈マップにより表示される。この絞り込みのバリエーションによって、同一のメタデータＤＢ２２０からでも、様々な観点で人脈を切り出して多面的に表示させることができる。
【００６１】
なお、絞り込みの条件としては、具体的には下記のようなものが指定できる。これ以外の条件、あるいは複数の条件を組み合わせることももちろん可能である。・  関連（人脈）のパス数
・人物の数
・人物の所属やグループ
・人物のプロファイル情報
・キーワード
・関連度の強弱  など
【００６２】
また、決定部２０４は、メタデータ連携部２０２によって関連付けられたメタデータ（以下、「連携メタデータ」という）による人物同士の強度を、連携メタデータを共起により関連付けた人物特定情報（以下、「共起に関する人物特定情報」という）に基づいて決定する。
【００６３】
上述したメタデータ検索部２０３を用いて可視化するメタデータを絞り込むこともできるが、的確な検索条件をユーザが指定しなければ正確な人脈情報を表示することができない。そこで、決定部２０４では、以下の処理により連携メタデータによる人物同士の強度を決定している。具体的には、以下の＜１＞〜＜４＞の基準によって決定する。この＜１＞〜＜４＞の基準は、単独で用いてもよく、組み合わせて用いてもよい。
【００６４】
＜１＞共起に関する人物特定情報によって特定される会合の経過日数
＜２＞共起に関する人物特定情報によって特定される会合の種類
＜３＞共起に関する人物特定情報によって特定される会合の出席者の数
＜４＞共起に関する人物特定情報によって特定される会合の出席者の所属情報
【００６５】
基準＜１＞では、たとえば、開催日時から現在日時までの経過日数に応じて、人物間の関連の強度を減衰させる。つまり、現在の日付から見てどの程度の時間が経過しているかを計算し、連携メタデータ間の関連の強度に、経過時間に応じた重み付けをおこなう。重み付けの計算方法のモデルとしては、次のようなモデルが考えられる。
【００６６】
ある程度、活動がある最新のインフォーマルなコミュニティを抽出したければ、一次関数をあてはめ、時間経過とともに重みが単調減少するモデルを利用する。重みを算出する一次関数としては、たとえば、下記式（１）を適用する。
【００６７】
ｇ＝（１／ｄ）×ｔ＋１・・・（１）
ｇは重み、ｄは連携メタデータ内にデータが存在していた日数、ｔは経過日数である。
【００６８】
また、これから活動が活発になりそうな発足したてのインフォーマルなコミュニティを抽出したければ、反比例関数（たとえば、指数関数）をあてはめ、時間経過が非常に大きれば重みを非常に小さくするようなモデルを利用する。
【００６９】
さらに、フォーマルなコミュニティの変化を抽出したければ、組織変更などのタイミングで段階的に重みを下げるモデルが考えられる。
【００７０】
基準＜２＞〜＜４＞では、会合名などの情報から判断してコミュニティを表示するのに重要かそうでないかを判断する。
【００７１】
基準＜２＞では、会合名に含まれる特定キーワードにより、会合の種類による重み付けをおこなう。たとえば、予定表に関する連携メタデータに含まれる単語の出現回数が多いもののうち、フォーマルなコミュニティを特定する単語とインフォーマルなコミュニティを特定する単語を分類する。たとえば、連携メタデータの会合名中に、「部会」「ブリーフィング」「グループ会議」などフォーマルなコミュニティを特定する単語が含まれている場合は重みを下げる。一方、「研究会」、「特許選別会」などインフォーマルなコミュニティを特定する単語が含まれている場合は重みを上げる。
【００７２】
基準＜３＞では、会合の出席者の人数により重み付けをおこなう。ある程度の人数を越えた場合は、出席者全員とコミュニケーションが発生するとは考えにくい。そこで、全員とコミュニケーションがとれる範囲の出席人数を考え以下のルールを設定する。たとえば、出席者の人数が１０人以上の場合は重みを下げ、出席者の人数が５人以下の場合は重みを上げる。
【００７３】
基準＜４＞では、出席者の所属情報により重み付けをおこなう。たとえば、出席者の部署が１種類ならば、それはフォーマルなコミュニティでの打合せである可能性が高く、また、部署が２種類ならば、取り引き先と自分の部署である可能性が高いと考え以下のルールを設定する。たとえば、出席者の所属の種類が２種類以下なら重みを下げ、３種類以上ならば重みを上げる。
【００７４】
また、人脈情報表示部２０５は、連携メタデータと、共起に関する人物特定情報で決定された連携メタデータによる人物同士の関連の強度とに基づいて、人物同士の関連をグラフィカルに表示する。具体的には、たとえば、人物を特定する画像データ同士を、決定部２０４によって決定された人物同士の関連の強度に応じて直線でつないだクモの巣状の人脈マップを表示する。この場合、メタデータ検索部２０３で連携メタデータを絞り込んでおくこととしてもよい。
【００７５】
人物を特定する画像データとしては、人物名、顔、写真、その他当該人物に関連するメタデータ（電子文書など）のアイコンを表示することで、人脈情報を直感的に認識させることができる。この人脈マップはもっぱら人物と人物との関係を表示したものである。
【００７６】
（メタデータの具体例）
つぎに、上述した機能的構成の具体例について図面を用いて説明する。まず、メタデータの具体例について説明する。図３〜図６は、メタデータＤＢ２２０に保持されるメタデータのデータ構造を模式的に示す説明図である。
【００７７】
図３は人物のメタデータ例、図４は文書のメタデータ例であるが、いずれも＜ＩＤ、識別子、値＞の３つ組みで構成される点は同じである。すなわち、たとえば図３であれば、図中「９９９９９」とあるのがＩＤ、「氏名」「所属」などとあるのが識別子、「木村卓也」「第一研究部」などとあるのが値である。
【００７８】
また、図５および図６は、予定表のメタデータ例である。なお、図５は図３のメタデータで示した人物「木村卓也」の予定表のメタデータ５００をあらわしている。図５および図６において、予定表のメタデータ５００，６００は、年月日および時間によって会合の日時が特定されている。また、会合名によって会合の名称が特定されている。
【００７９】
また、図７はメタデータＤＢ２２０に保持されるメタデータ（の一部）を概念的に示す説明図である。図示するように、各種の対象入力情報から抽出された「Ｅｍｐｌｏｙｅｅ」「Ｄｏｃｕｍｅｎｔ」「Ｍｅｅｔｉｎｇ」の３つについて、それぞれの詳細とそれらの間の関係とが定義されている。なお、図７中、点線で示されたリンクが、メタデータ連携部２０２によるマイニングで追加されたものである。このリンクは主として共起関係を表し、同一文書内によく出現するキーワード間や、同一ミーティングによく出席する人物の間の関係性を表す。
【００８０】
（連携メタデータの具体例）
つぎに、連携メタデータの具体例について説明する。連携メタデータとは、上述したメタデータ連携部２０２によって関連付けられたメタデータのことである。図８は、予定表に関する連携メタデータを示す説明図である。
【００８１】
図８において、この連携メタデータ８００は、図５および図６に示したメタデータ５００，６００を利用して得られた二次メタデータである。図５および図６に示したメタデータ５００，６００では、「２００４／１１／３０  １７：００−１７：３０  特許選別会」および「２００５／１１／３０  １３：３０−１５：００  打ち合せ」が共起されているため、図８において、両会合に出席している「木村卓也」と「工藤真一」が出席者として関連付けられている。
【００８２】
（連携結果の具体例）
図９〜図１１は、連携メタデータにより関連付けられた人物の関係を示す説明図である。図９では、２者の関係の強度を共起回数として数値化してあらわしている。ここでは、一例として、同一の会合に出席した回数を共起回数としている。たとえば、「甲」と「丙」との関係は、５ポイントであるため、同一の会合に５回一緒に出席していることがわかる。なお、図９では、強度（共起回数）のしきい値を「５」とし、５回以上の関係を実線であらわし、４回以下の関係を点線であらわしている。この甲〜戊まで実線でつながっている関係が、インフォーマルなコミュニティ９００をあらわしている。
【００８３】
図１０は、図９に示した連携結果に、決定部２０４による基準＜１＞を適用した例である。ここでは、例として、基準＜１＞のルールは、会合が１年前までの会合である場合には、「＋０．１」の重み付けを共起回数に与えており、それ以前の会合には、重みを加算していない。たとえば、丁戊間では、過去１年以内の会合の共起回数が２回であるため、重みが「＋０．２」され、それ以前の会合の共起回数が４回である。したがって、丁戊間の強度（重み付け後の共起回数）は「６．２」となる。
【００８４】
図９と同様、強度のしきい値を「５」とすると、図１０では、実線でつながっているインフォーマルなコミュニティが２つ存在する。一方は、甲、乙および丙からなるインフォーマルなコミュニティ１００１であり、他方は、丁および戊からなるインフォーマルなコミュニティ１００２である。このように、重み付けをすることによりコミュニティが分裂され、より正確な人脈を認識することができる。
【００８５】
また、図１１は、図１０に示した連携結果に、決定部２０４による基準＜２＞を適用した例である。ここでは、例として、基準＜２＞のルールは、会合名に「特許選別会」というキーワードが含まれている場合、インフォーマルなコミュニティを特定するような会合ではないこととし、「×０．５」の重み付けをする。たとえば、甲乙間では、「特許選別会」が関連しているため、甲乙間の関係の強度は、「０．５５」となる。
【００８６】
同様に、甲丙間に共起されていた「特許選別会」がすべて１年以上前であるとすると、甲丙間の関係の強度は「２．５」となる。図１０と同様、強度のしきい値を「５」とすると、図１１では、インフォーマルなコミュニティが３つ存在する。一つは、甲のみからなるインフォーマルなコミュニティ１１０１であり、一つは、乙および丙からなるインフォーマルなコミュニティ１１０２であり、もう一つは、丁および戊からなるインフォーマルなコミュニティ１１０３である。図１０と同様、重み付けをすることによりコミュニティが分裂され、より正確な人脈を認識することができる。
【００８７】
人脈情報表示部２０５では、図９〜図１１に示したコミュニティが表示画面に表示されることとなる。なお、図１０および図１１では、複数のインフォーマルなコミュニティが存在するが、二者間の関係の強度がしきい値５未満となれば、表示画面上から消滅するコミュニティもある。たとえば、仮に、図１１において、丁戊間の関係の強度が５未満であるとすると、コミュニティ１１０３は消滅することとなる。
【００８８】
（人脈マップの表示例）
つぎに、人脈情報表示部２０５によって表示される人脈マップの表示例について説明する。図１２は、従来の人脈マップの表示例を示す説明図であり、図１３および図１４は、この発明の実施の形態にかかる人脈マップの表示例を示す説明図である。
【００８９】
すなわち、図１２の人脈マップ１２００は、決定部２０４を用いていない場合の人脈マップである。図１２中、実線で囲まれた領域１２０１は、組織変更で別部へ移動した人物（ＵＳＥＲ３４、ＵＳＥＲ３５、ＵＳＥＲ３７、ＵＳＥＲ３８、ＵＳＥＲ４１、ＵＳＥＲ４２、ＵＳＥＲ４５、ＵＳＥＲ４６、ＵＳＥＲ４８）の集合であり、点線で囲まれた領域１２０２は、退職者（ＵＳＥＲ４０）とする。
【００９０】
図１３は、図１２と同一の連携メタデータを用いている。図１３の人脈マップ１３００では、決定部２０４による基準＜１＞を適用することにより、時間経過の重み付けが考慮されるため、図１２に示した領域１２０１，１２０２内の人物は表示されない。
【００９１】
さらに、決定部２０４による基準＜２＞（基準＜３＞または基準＜４＞でもよい）を適用することにより、図１４の人脈マップ１４００を表示することができる。図１４の人脈マップ１４００では、時間経過のほか、会合の種類（出席者数または所属情報でもよい）の重み付けが考慮されるため、さらに人物同士の関係が正確に表示されることとなる。
【００９２】
（人脈情報表示処理手順）
つぎに、この発明の実施の形態にかかる人脈情報表示装置２００の人脈情報表示処理手順について説明する。図１５は、この発明の実施の形態にかかる人脈情報表示装置２００の人脈情報表示処理手順を示すフローチャートである。
【００９３】
図１５において、まず、メタデータ抽出部２０１によりメタデータを抽出する（ステップＳ１５０１）。抽出されたメタデータは、メタデータＤＢ２２０に格納される。つぎに、メタデータ連携部２０２により、メタデータの連携、すなわち、メタデータ抽出部２０１により抽出されたメタデータを、人物特定情報の共起に基づいて関連付ける（ステップＳ１５０２）。たとえば、図８に示したように、連携メタデータを生成する。
【００９４】
そして、人脈情報の表示指示を受け付け（ステップＳ１５０３）、指示がなければ終了する（ステップＳ１５０３：Ｎｏ）。一方、表示指示があった場合（ステップＳ１５０３：Ｙｅｓ）、表示指示があった日時を基準として、決定部２０４により人物間の関連の強度を決定する（ステップＳ１５０４）。
【００９５】
たとえば、図１０または図１１に示したように、人物間の関連の強度（共起回数）を決定する。このあと、人脈情報表示部２０５により、連携メタデータと決定結果に基づいて人脈情報（たとえば、図１３または図１４に示した人脈マップ）を表示する（ステップＳ１５０５）。
【００９６】
上述した実施の形態によれば、同じ日、同じ時間、同じ場所の予定がある人物同士には関係があるという点に着目して、予定表などのメタデータを利用することで、人物同士の関連抽出の際に、予定表などのメタデータが有するデータの特性（たとえば、時間の減衰、会合名に含まれる特定キーワード、出席人数、会合の種類）に応じて、人物同士の関連の強度に重み付けをおこなう。
【００９７】
これにより、プロジェクト体制図などで管理されていないインフォーマルなコミュニティを抽出するために必要なデータを残しつつ、不要なデータを削除することができる。したがって、インフォーマルなコミュニティを正確かつ分かりやすく反映することができる。
【００９８】
また、組織横断的なあるプロジェクトに関連する人脈などを、常に最新の各種電子データを基礎として広範かつ多面的に表示させることができる。また、グループ内のサブグループや、サブグループ間の接点（橋渡し的な人々）なども把握でき、誰が抜けると業務に支障が出るかなどをある程度予測することもできる。そしてこれらの実現のために、従来必要であった煩雑なデータの収集作業やプロファイルの登録作業などを必要としない。
【００９９】
なお、上述した実施の形態では人脈マップの表示後の業務支援として、たとえば新規プロジェクトのメンバーを集めてミーティングを開催するのに適切な場所をピックアップするようにしたが、このほか各人物の予定や、当該プロジェクトの各作業に必要な時間から、全体の作業の完了日時を予測したり打ち合せに最適な日時を提示したりすることもできる。
【０１００】
以上説明したように、この発明の人脈情報表示プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、人脈情報表示装置、および人脈情報表示方法によれば、現実的な人脈情報を正確かつ分かりやすく認識することができるという効果を奏する。
【０１０１】
なお、本実施の形態で説明した人脈情報表示方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
以上のように、本発明にかかる人脈情報表示プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、人脈情報表示装置、および人脈情報表示方法は、必要な知識を持っている人物や少なくともその人物を知っている人物の発見（Ｋｎｏｗ  Ｗｈｏ）に有用であり、特に今後、業務の遂行単位が従来の組織からよりフレキシブルな組織へと変化していった場合に、有用な人材を組織の内外から広く求める用途に適している。
【図面の簡単な説明】
【０１０３】
【図１】この発明の実施の形態にかかる人脈情報表示装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態にかかる人脈情報表示装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】メタデータＤＢに保持される人物のメタデータのデータ構造を模式的に示す説明図である。
【図４】メタデータＤＢに保持される文書のメタデータのデータ構造を模式的に示す説明図である。
【図５】メタデータＤＢに保持される予定表のメタデータのデータ構造を模式的に示す説明図（その１）である。
【図６】メタデータＤＢに保持される予定表のメタデータのデータ構造を模式的に示す説明図（その２）である。
【図７】メタデータＤＢに保持されるメタデータ（の一部）を概念的に示す説明図である。
【図８】予定表に関する連携メタデータを示す説明図である。
【図９】連携メタデータにより関連付けられた人物の関係を示す説明図である。
【図１０】連携メタデータにより関連付けられた人物の関係を示す説明図である。
【図１１】連携メタデータにより関連付けられた人物の関係を示す説明図である。
【図１２】従来の人脈マップの表示例を示す説明図である。
【図１３】この発明の実施の形態にかかる人脈マップの表示例を示す説明図である。
【図１４】この発明の実施の形態にかかる人脈マップの表示例を示す説明図である。
【図１５】この発明の実施の形態にかかる人脈情報表示装置の人脈情報表示処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０４】
２００  人脈情報表示装置
２０１  メタデータ抽出部
２０２  メタデータ連携部
２０３  メタデータ検索部
２０４  決定部
２０５  人脈情報表示部
【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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