(57)【要約】【課題】組織におけるユーザやグループ間の関係を効率的に把握し、特に組織での大きな問題であるセクショナリズムに対処し、組織のコミュニケーションを適切に計測する。【解決手段】人位置検出部１４は位置情報を検出する、ユーザ関係量算出部１１は、対象の人またはグループの間の関係量を算出する。グループ間交流指標算出部１２は、グループ間交流指標を算出し、結果表示部１３は、例えば職階グループおよび所属グループの二軸の座標で対象の特性を分布表示する。【選択図】図１
2007179393.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者が所属するグループに関する情報を保持するグループ情報保持手段と、
対象者の活動を表す情報および上記グループに関する情報に基づいて対象者が他のグループと交流する程度を表すグループ交流指標を算出するグループ交流指標算出手段とを有することを特徴とするグループ交流分析装置。
【請求項２】
上記対象者の活動を表す情報は、上記対象者の行動履歴である請求項１記載のグループ交流分析装置。
【請求項３】
上記対象者の行動履歴は、上記対象者の所在に関する時刻および位置を含む人位置情報である請求項２記載のグループ交流分析装置。
【請求項４】
上記人位置情報を検出する検出手段をさらに有するグループ交流分析装置。
【請求項５】
上記対象者の活動を表す情報は、上記対象者の通信履歴情報である請求項２記載のグループ交流分析装置。
【請求項６】
上記グループ交流指標に基づく分析結果を出力する出力手段をさらに有し、上記出力手段は１の基準で対象者をグループ分けして得たグループ交流指標と他の基準で対象者をグループ分けして得たグループ交流指標とを基準にして上記対象者を二次元座標に表示する請求項１〜５のいずれかに記載のグループ交流分析装置。
【請求項７】
対象者のグループ交流指標のグループのわたるばらつきを示すグループ間偏差指標を算出するグループ間偏差指標算出手段をさらに有する請求項１〜６のいずれかに記載のグループ交流分析装置。
【請求項８】
上記グループ交流指標および上記グループ間偏差指標に基づく分析結果を出力する出力手段をさらに有し、上記出力手段は上記グループ交流指標と上記グループ間偏差指標とを基準にして上記対象者を二次元座標に表示する請求項７記載のグループ交流分析装置。
【請求項９】
上記交流指標算出手段は、対象者およびグループの少なくとも一方を算出単位として上記グループ交流指標を算出する請求項１〜８のいずれかに記載のグループ交流分析装置。
【請求項１０】
上記交流指標算出手段は、上記対象者のグループの組み合わせごとに設定された重み付けに基づいて上記グループ交流指標を算出する請求項１〜９のいずれかに記載のグループ交流分析装置。
【請求項１１】
上記交流指標算出手段は、上記対象者の活動を表す情報のグループ交流指標に与える影響度を、当該活動の共同者の数に応じて小さくする請求項１〜１０のいずれかに記載のグループ交流分析装置。
【請求項１２】
上記交流指標算出手段は、対象者およびグループの少なくとも一方を算出単位として上記グループ間偏差指標を算出する請求項７または８記載のグループ交流分析装置。
【請求項１３】
上記交流指標算出手段は、上記人位置情報に基づいて対象者どうしが同一の場所に所在することを判別し、この判別の結果に基づいて上記グループ間交流指標を算出する請求項３または４記載のグループ交流分析装置。
【請求項１４】
上記検出手段は、対象者が携行する機器に基づいて対象者がどの場所に所在するかを判別する請求項４記載のグループ交流分析装置。
【請求項１５】
上記通信履歴情報は、電子メッセージの発信元および送信先情報である請求項５記載のグループ交流分析装置。
【請求項１６】
上記電子メッセージは、電子メール、電子掲示板通信、インスタントメッセージ通信およびウェブを用いた通信の少なくとも１つである請求項１５記載のグループ交流分析装置。
【請求項１７】
グループ情報保持手が、対象者が所属するグループに関する情報を保持するステップと、
グループ交流指標算出手段が、対象者の活動を表す情報および上記グループに関する情報に基づいて対象者が他のグループと交流する程度を表すグループ交流指標を算出するステップとを有することを特徴とするグループ交流分析方法。
【請求項１８】
グループ情報保持手が、対象者が所属するグループに関する情報を保持するステップと、
グループ交流指標算出手段が、対象者の活動を表す情報および上記グループに関する情報に基づいて対象者が他のグループと交流する程度を表すグループ交流指標を算出するステップとをコンピュータに実行させるために用いられることを特徴とするグループ交流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、グループ間の交流を分析するグループ間交流分析技術に関し、とくに、組織の部門化の観点から組織を分析するのに最適なものである。
【背景技術】
【０００２】
会社等の組織を運営する際にセクショナリズム（部門化、専門分化ともいう）が起こる。この場合、自部署の利益や存続が目的化し、また有益な情報の流通を妨げることになる。部門化の存在は態様を把握して、組織の活性化の処方をとることが望まれる。
【０００３】
ところで、ＲＦＩＤタグや赤外線ＩＤバッジを用いて、誰がいつどこにいたかという人位置情報を用いて組織の活性化等を把握することが考えられる。しかしながら、かかる組織分析技術において、多数のユーザやグループが存在する時、ユーザ・グループ間の関係を効率的に分析することが困難であった。
【０００４】
人位置情報を利用して組織の部門化を把握することが望まれる。
【０００５】
なお、この発明と関連する先行技術としては以下のものがある。
【０００６】
特許文献１は、簡易かつ増設容易な設備で建物や敷地内での多人数の行動パターンを測定することを提案している。特許文献２は、行動をノード、行動遷移をアークとしたグラフを表示する場合にすべてのノード・アークを表示するとビジーになるので、確率から要約することを提案している。これらは、人位置情報を利用したシステムであるが、組織行動を対象としていない。
【０００７】
また、特許文献３は、回遊者が携帯する端末から位置情報を収集して効率的に分析し、ナビゲーションを行うことを提案している。これは、人位置情報から回遊行動を分析するものであるが、組織の行動を対象としていない。
【０００８】
上述の先行技術は、センサーやリーダなどを利用して人の位置情報から、「個人」の行動を分析する。しかしながら、複数（多数）の人から成り立つ組織（グループ）として捉え分析するものではない。また、多数のユーザやグループが存在する組織分析技術において、それらの関係を効果的に分析することはできない。
【特許文献１】特開２００１−９２８８５公報
【特許文献２】特開２００４−１０２６８１公報
【特許文献３】特開２００４−１０２６９７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、例えば人位置情報等から組織内の依存関係を検出して、組織におけるユーザやグループ間の関係を効率的に把握し、特に組織での大きな問題として挙げられる、組織図上での枠組みによってコミュニケーションなどが分断されてしまうような現象（部門化）に対処するため、組織のコミュニケーションを適切に計測するのに最適なグループ間交流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】
人位置情報を利用した組織分析技術において、多数のユーザやグループが存在する時、ユーザ・グループ間の関係を短時間に低負荷でに分析することが困難であった。この発明では、ユーザ間の関係をあらかじめ与えられたグループ内外に対して、その関係量を計測し、組織が部門化しているか否かを単純な指標に対応づける。この結果、様々な観点において多量のデータを効率的に把握することが可能であり、また、様々な観点を組み合わせて、組織の部門化傾向を分析することが可能となる。さらに他部門との関係のばらつき係数を採用し、ネットワーク図を描かなくとも、部門間の関係、例えば部門間の相対的な位置づけを可視化できる。
【００１１】
この発明の具体的な構成例では、上述の目的を達成するために、ユーザ間の関係量を、同一の場所に同時に存在したという位置情報を基本として推定する。ユーザ間の関係量とあらかじめ与えられたグループ情報から、その内外への関係量を計測し、組織が部門化しているか否かを単純な指標にマッピングすることで、多量のデータを効率的に把握することが可能となる。例えば、ネットワーク図を描かなくとも、各部門が内向きか外向きかといった視点において、部門間の相対的な位置づけを把握することが可能となる。また、他部門との関係のばらつき係数を同時にマッピングすることで、自部門以外との関係を把握することも可能となる。
【００１２】
さらにこの発明を説明する。なお、理解を容易にするために実施例の対応箇所を対応する符号で付加した。これは理解を容易にすることを目的とするものであり、この発明が実施例に限定されないことはもちろんである。
【００１３】
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、グループ交流分析装置に：対象者が所属するグループに関する情報を保持するグループ情報保持手段（組織情報データベース１６）と；対象者の活動を表す情報および上記グループに関する情報に基づいて対象者が他のグループと交流する程度を表すグループ交流指標を算出するグループ交流指標算出手段（グループ間交流指標算出部１２）とを設けている。
【００１４】
グループ交流分析装置は、グループの交流を分析するものであれば良く、組織分析装置またはシステムであってもよく、その他の適宜な装置またはシステムでよい。
【００１５】
グループ交流分析装置は、典型的には、ネットワークに分散する複数のコンピュータやセンサ等から構成されるが、検出手段からの交流情報を処理するスタンドアローンのコンピュータから構成しても良い。
【００１６】
この構成においては、交流情報から簡易かつ正確にグループ間の交流を把握して、組織分析等に利用できる。
【００１７】
この構成において、上記対象者の活動を表す情報は、典型的には、上記対象者の行動履歴であり、上記対象者の行動履歴は、さらに典型的には、上記対象者の所在に関する時刻および位置を含む人位置情報である。
【００１８】
グループ交流分析装置自体が、上記人位置情報を検出する検出手段を有していてもよく、また、外部から人位置情報を取得しても良い。
【００１９】
また、上記対象者の活動を表す情報は、上記対象者の通信履歴情報であってもよい。
【００２０】
また、グループ交流分析装置は、さらに、上記グループ交流指標に基づく分析結果を出力する出力手段（結果表示部１３）を有し、上記出力手段は１の基準で対象者をグループ分けして得たグループ交流指標と他の基準で対象者をグループ分けして得たグループ交流指標とを基準にして上記対象者を二次元座標に表示してもよい。もちろん、２座標軸だけでなく、より多くの座標軸でグループ交流を分析しても良い。
【００２１】
また、対象者のグループ交流指標に加え、グループ間にばらつきを示すグループ間偏差指標を算出するグループ間偏差指標算出手段（部門間偏差指標算出部１７）をさらに設けても良い。
【００２２】
この場合、上記グループ交流指標および上記グループ間偏差指標に基づく分析結果を出力する出力手段をさらに設け、上記出力手段は上記グループ交流指標と上記グループ間偏差指標とを基準にして上記対象者を二次元座標に表示するようにしてもよい。
【００２３】
また、上記交流指標算出手段は、対象者およびグループの少なくとも一方を算出単位として上記グループ交流指標を算出してもよく、同様に上記グループ間偏差指標を算出してもよい。
【００２４】
また、上記交流指標算出手段は、上記対象者の活動を表す情報のグループ交流指標に与える影響度を、当該活動の共同者の数に応じて小さくしてもよく、同様に上記対象者の活動を表す情報のグループ間偏差指標に与える影響度を、当該活動の共同者の数に応じて小さくしてもよい。
【００２５】
また、上記交流指標算出手段は、典型的には、上記人位置情報に基づいて対象者どうしが同一の場所に所在することを判別し、この判別の結果に基づいて上記グループ間交流指標を算出してもよい。
【００２６】
また、人位置情報を検出する検出手段は、具体的には、対象者が携行する機器に基づいて対象者がどの場所に所在するかを判別する。対象者が携行する機器は、ＲＦＩＤタグ、赤外線ＩＤバッジ、移動体通信の移動局、ＧＰＳ等である。
【００２７】
また、上記通信履歴情報は、電子メッセージの発信元および送信先情報であり、具体的には、上記電子メッセージは、電子メール（メーリングリストを含む）、電子掲示板通信、インスタントメッセージ通信およびウェブを用いた通信の少なくとも１つであるが、これに限定されない。
【００２８】
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。
【００２９】
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】
【００３０】
この発明によればユーザ間の依存関係に着目して組織におけるユーザやグループ間の関係を効率的に把握することができる。
【００３１】
具体的な構成では、ユーザ間の関係量をあらかじめ与えられたグループ内外に関連して計測し、組織がグループ間交流しているか否かを単純な指標によって分析することができ、複数の観点（部門と職階）からグループ間交流指標を比較することで、各ユーザの特性を計ることができる。
【００３２】
また、他の具体的な構成では、あるグループのグループ間交流指標と、他グループとの関係を他グループ間偏差指標とを比較することで、自グループ以外との関係も同時に把握することもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、この発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００３４】
図１は、この発明の実施例１の組織分析システム（グループ間交流分析装置）を全体として示している。図では、組織分析システムを機能ブロックとして示しているが、典型的にはネットワークに接続されたコンピュータや他の機器を用いて実装されるが、スタンドアローンのコンピュータにより実現しても良い。
【００３５】
図１において、組織分析システムは、分析指示部１０、ユーザ関係量算出部１１、グループ間交流指標算出部１２、結果表示部１３、人位置検出部１４、人位置データベース１５、組織情報データベース１６等を含んで構成されている。人位置検出部１４は、典型的には、人位置検出サーバであり、各部署に配置された位置センサ１４１からの検出情報から後述する人位置情報を取得して人位置データベース１５に登録する。位置センサ１４１は例えば位置検出対象者が携行するＲＦＩＤタグ１４２を検出するものである。
【００３６】
分析指示部１０は、基本的には、対象組織、集計期間、部門の定義、関係の定義等を入力するものである。例えば、関係の定義として、全てのエリア／会議室／オープンスペース／自席／特定のエリアでの関係のみを抽出することを指定したり、閾値以上の共有時間を対象にすることを設定したりする。また、グルーピングの例としては、部・課・係（同じ部の人かそうではないか）、職階（同じ職階の人かそうではないか）、ホームフロア（同じフロアの人かそうではないか）、担当業務、担当業界を基準にしてグループ分けできる。基準はこれに限定されない。また、これらの基準のグループ分けも種々の粒度で行なうことができる。
【００３７】
分析指示部１０からの入力に基づいて種々の態様の分析をシステムに対して要求できる。
【００３８】
人位置データベース１５は、図２に示すような人位置情報（だれがいつどこにいるかを示す情報であり、種々の態様がある）の例を示している。この例では、人位置情報は、位置センサ１４１がＲＦＩＤタグ１４２を検出開始してから検出停止するまでの継続時間を表し、レコードのＩＤ、ユーザＩＤ（タグＩＤ）、領域ＩＤ、開始時刻、終了時刻を含む。例えば、ある部屋に位置センサ１４１が設定されている場合に、人位置情報は、対象者が入出して退出するまでの継続時間を表す。
【００３９】
組織情報データベース１６は、例えば図３に示すようなものであり、対象者ごとに、レコードのＩＤ、ユーザＩＤ、セクションＩＤ、職階ＩＤ、ホームフロアＩＤ、業種ＩＤ等を含む。セクションＩＤ、職階ＩＤ、ホームフロアＩＤ、業種ＩＤ等はグルーピングの基準をなす。例えば、所属セクションごとにグルーピングする。所属セクション等は階層的なグルーピングが可能なように記述される。部−課−係り等の階層情報を別途設けてもよい。
【００４０】
ユーザ関係量算出部１１は、人位置情報に基づいて対象者間の関係量を算出する。基本的には、同じ場所に同時に、かつ一定時間以上検出されたユーザ集合を、互いに関係があると定義する。ある一定期間において、上記関係量を集約したものをユーザ間関係量と定義する。ユニークな人数・回数・累積時間・頻度による集約が可能である。種々の態様で関係量を定義・算出でき、例えば、関係が成立する場所（タイプ）を限定してもよいし（例えば居室は無視する）、場所に応じて関係が成立する継続時間の閾値を設定してもよい。また、同時に関係をもった人数による補正を行なっても良い（例えば多いほど影響を小さくする）。
【００４１】
関係量はこの例では最終的には有無の２値で表され、回数や時間を所定の閾値で２値かするが、これに限定されず、アナログ量を関係量として用いても良い。
【００４２】
この例では、対象のユーザからなるネットワークに関して、同じ場所にいる時間を累積して関係量隣接行列を作成する。まず、ネットワークのノードを人として人対人の隣接行列を例に挙げる。
【００４３】
人対人の関係量隣接行列を作成するには、同時に同じ場所で検出された回数、累積、時間、頻度から、人対人の関係量を算出する。この例では共有時間をその関係量としている。
【００４４】
例えば、図４に示すようにグループＡに属するユーザＡ１、Ａ２、Ａ３およびグループＢに属するユーザＢ１、Ｂ２が１０分間同時にいたと検出されると、ユーザどうしの隣接行列は図５に示すようになる。対角セル以外はすべて「１０分」となる。
【００４５】
この例では、ユーザがどのグループと交流するかがわかればよいので、図６に示すように、図５の隣接行列から、予め人対グループで集計を行なっておいても良い。
【００４６】
人対グループの関係量隣接行列を作成するには、人対人の行列からグループ単位で集計を行ない、この際、平均値、中央値、和等を用いる。
【００４７】
同時に関係をもった（会議など）での補正を行う。例えば、人対グループなら、「そのグループとどの程度関係を持ったか」なので、同じグループの二人と会う場合も一人と会う場合も人対グループの視点で見れば同じと考えられるので、一人と会う場合と同様に評価する。１つ１つの集まりが発生した時に、グループと見なしてもよい。
【００４８】
また、閾値（１つまたは複数）によって、例えば、大人数がホールなどに同時に集まる場合など、実際には相互にコミュニケーションをとることは難しいと考えられるケースを排除する補正が可能となる。
【００４９】
また、ユーザとグループのノードとしてネットワークを把握して図７に示すような人対グループの隣接行列を当初から準備しても良い。
【００５０】
グループ対グループの関係量隣接行列を作成するには、基本的には、図６および図８に示すように、個人対個人の部分を集計して、グループ単位での平均値、中央値、和などによる集計を行なう。
【００５１】
また、上述のように、ユーザとグループのノードとしてネットワークを把握して、図７および図９に示すように、個人対グループの人の部分を集計して、グループ単位での平均値、中央値、和、などによる集計を行なっても良い。
【００５２】
また、グループ成員集合を一人として扱うことで、グループ間の関係を算出してもよい。
【００５３】
また、同時に関係をもった（会議など）ことに応じて補正を行ってもよい。例えば、図１０に示すように、Ａグループの三人とＢグループの二人が１０分だけミーティングをしたとき、ＡとＢの関係量を１０とする。
【００５４】
なお、図１０に示すように、予めグループ単位で集計すると対称行列となるが、個人単位には分割できない。したがって、個人単位の分析を行なう場合には個人単位の関係量を別途用意する必要がある。
【００５５】
グループごとの状況に応じてグループ間の関係を隣接行列（人対人、人対グループ、グループ対グループ）に反映させることが好ましい。
【００５６】
まず、グループ間の関係性によって、他グループであっても、そのコミュニケーション量を補正しなければいけないケースがある。例えば、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ部門の関係性として、あらかじめＡとＢの部門は関係が近い、ＡとＣの関係は遠いなどの情報が有る場合を想定する（業務の関わりや、種類などが考えられる）。そこで、ＡとＢとの関係量や、ＡとＣとの関係量に対し、事前情報から重み付けをすることで、事前情報を加味した適切な部門間関係を算出することができる。本例では、図１１に示すように、重み係数の逆数を掛けることによって関係量を調整することができる。
【００５７】
また、その他の例としては、職階によるグルーピングのケースがある。例えば、一般職と係長、課長と係長、課長と部長など隣り合うグループ間での関係量と、一般と部長のような隔たりの有る関係での関係量を適切に補正する必要が想定される。この場合も上記の例と同様に、あらかじめ各関係間に重み係数などを設定しておき、調整を行うことが有効であると考えられる。
【００５８】
このような補正は、組織情報からの生成することができ、部門間関係重み情報等を予め組織情報データベース１６に補完しておくことが好ましい。
【００５９】
つぎにグループ間交流指標算出部１２について説明する。グループ間交流指標算出部１２は、ユーザが所属するグループ（部、課）への関係量を集計し、指標（後述の一様性係数）を算出するが、これに限定されず、グルーピングの定義によって種々のバリエーションを採用できる。例えば、部門、職階、ホームポジション等でグルーピングしても良い。この実施例の具体的な実装例では、人対人の累積時間行列を利用し、部門と職階というグルーピング定義を利用している。
【００６０】
この例で交流指標として採用する一様性係数はつぎのようなものであるが、これに限定されない。
【００６１】
Ｐｓｅｌｆを、自部門内の他の人への接続確率［０，１］とし、部門数をＮとしたとき、他部門への接続確率は
【数１】
2007179393.tif 000003
で表される。このとき、一様性係数（ＵＣ：Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）は以下のように定義される。
【数２】
2007179393.tif 000004
ＵＣ＝１（すなわち１００％）：部門間分断のない状態
ＵＣ＝０．３（すなわち３０％）：普通に部門化された状態
ＵＣ＝０（すなわち０％）：完全に分断された状態
と判断できる。
【００６２】
結果表示部１３は、種々の態様でグループ間交流指標（例えば一様性係数）を表示できる。この例では、２つの異なるグルーピングの一様性係数を２次元平面にプロットすることにより、各ユーザ（または部門）の特性を可視化する。このようにすると多数のユーザの特性を一覧することが可能である。
【００６３】
このとき様々なセクション（グループ）概念から比較が可能である。図１２は、部門と職階という二つのグルーピングからグループ間交流度合いを算出し比較を行なっている。この例では、部門一様性係数によって部門間の交流度合いが、職階一様性係数によって上司／部下との交流度合いを計ることができる。部門間交流度合いを知ることにより、様々な部門と関係を持っているのか、自部門の人としか関係を持っていないのかがわかる。また、職階間交流度合いを知ることにより、職階を超えた関係を持っているのか（例えば上司と部下のコミュニケーション）の有無がわかる。図１２の二次元座標の位置に応じてユーザの特性を判定することができる。グループ内で特異な位置にあるユーザを一目で特定できる。また、図１３〜図１６に示すように月ごとに集計することでユーザの特性の時系列変化を分析できる。
【００６４】
なお、この実施例の動作例は以下のとおりである。
【００６５】
［ステップ１］：人位置情報を取得する。
［ステップ２］：関係量を算出する。
［ステップ３］：グループ間交流指標を算出する。
［ステップ４］：分析結果を表示する。
【００６６】
この実施例によれば、ユーザ間の関係量をあらかじめ与えられたグループ内外の関係量を計測し、組織がグループ間交流しているか否かを単純な指標によって分析する。複数の観点（部門と職階）からグループ間交流指標を比較することで、各ユーザの特性を計ることができる。
【実施例２】
【００６７】
つぎにこの発明の実施例２について説明する。
【００６８】
実施例１では、一様性係数から、例えば部門間交流の度合いを指標化する。ただし、他部門と多く交流しているが、それが特定の部門なのか、全体なのかはわからない。この実施例２では、新たに変動係数を導入して、部門間の分布の偏りを指標化する。すなわち、業務形態、職階などによって、ベースとなる時間に変動がある。そこで、変動係数を採用して、グループ間の偏りを相対化し、平均値が大きく異なるユーザ間でも偏りを算出可能にする。
【００６９】
そして、実施例２では一様性係数および変動係数から各ユーザの部門との関わりを可視化する。もちろん、種々のグループに関する一様性係数および変動係数を多面的に考慮しても良い。
【００７０】
図１８は、一様性係数および変動係数を模式的に説明するものであり、一様性係数は内向き（同一グループ内）の関係と外向き（他のグループ）の関係の差を表し、変動係数は外向きの量の偏差を表している。
【００７１】
図１７は、実施例２の組織分析システムを全体として示している。この図において図１と対応する箇所には対応する符号を付した。図１７においては、グループ間交流指標算出部１２からのグループ間交流指標（一様係数）から部門間偏差指標（変動係数）を算出する部門間偏差指標算出部１７を設けている。
【００７２】
この例では以下のような動作を行なう。
【００７３】
［ステップ１］：人位置情報を取得する。
［ステップ２］：関係量を算出する。
［ステップ３］：グループ間交流指標を算出する。
［ステップ４］：部門間偏差指標を算出する。
［ステップ５］：分析結果を表示する。
【００７４】
部門間偏差指標算出部１７は部門間偏差指標として以下の変動係数を算出するが、他の係数を用いても良い。
【００７５】
Ａ部門のユーザＵａ１が、Ｂ部門、Ｃ部門、Ｄ部門のユーザとそれぞれ、Ｔｂ、Ｔｃ、Ｔｄという関係量を持つとする。平均値をａｖｅ、標準偏差をＳＤとすると、変動係数ＣＶ（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｏｆ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ  ）は
ＣＶ  ＝  ＳＤ  ／  ａｖｅ
で求まる。
具体的には、変動係数ＣＶは
【数３】
2007179393.tif 000005
で算出される。変動係数ＣＶは平均値の大小に依存する。
【００７６】
ここで、部門Ａに属しているユーザの部門間交流の例を図１９〜図２２を参照して考える。
【００７７】
図１９の例では一様性係数（ＵＣ）が小さく、変動係数（ＣＶ）が大きい。この場合、左側の例では、ユーザは自部門（Ａ）の他にＤと偏って交流が見られる。
【００７８】
図２０の例では一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）の双方が小さい。この場合、ユーザは自部門（Ａ）の他はどこも同程度の交流が見られる。交流は少ない。
【００７９】
図２１の例では、一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）の双方が大きい。この場合、ユーザは自部門（Ａ）よりもＤとの交流が見られる。
【００８０】
図２２の例では、一様性係数（ＵＣ）が大きく、変動係数（ＣＶ）が小さい。この場合、ユーザは自他問わずにどことも同程度の交流が見られる。
【００８１】
この実施例２の結果表示部１３は、図２３に示すように、一様性係数（ＵＣ）と変動係数（ＣＶ）を２軸にプロットすることで、ユーザの部門間交流度合いを把握可能に表示する。部門一様性係数によって自部門への偏りが、変動係数によって他部門間の偏りを見ることができる。一様性係数が大きく、変動係数が小さい場合は、どの部門とも均等に交流があると評価できる。
【００８２】
図２６は一様性係数および変動係数の座標分布の解釈例を示しているが、これに限定されず種々の判断基準を採用できる。座標表示して出力することに代えて、あるいはこれに加えて、一様性係数および変動係数のそれぞれを所与の閾値により弁別して組織の状態を決定するようにしても良い。
【００８３】
図２４は、月ごとに集計することでユーザの特性の時系列変化を分析できるようにした出力例である。図２５は、分布図中の左上、右上、左下、右下の例の関係量の分布を示す。
【００８４】
この実施例によれば、あるグループのグループ間交流指標と、他グループとの関係を他グループ間偏差指標とを比較することで、自グループ以外との関係も同時に把握することもできる。
【００８５】
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、ＲＦＩＤタグ等を用いて取得した人位置情報に基づいて交流の程度を解析したが、電子メール、メーリングリスト、電子掲示板、ウェブを用いた通信等の電子メッセージのやり取りの量や共通の電子文書アクセスの量に基づいて交流の程度を分析しても良い。例えば、図２７に示すように、電子メールサーバ１８および電子文書サーバ１９を用いる場合に、これらのログを保持する電子ログデータベース２０を用意してユーザ関係量を算出すれば良い。電子メールの場合、図２８に示すようにログを保管し、送受信者の間で交流がなったと判断する。図の例ではユーザ００１とユーザ００５との間、ならびにユーザ００１とユーザ０１０との間に交流があったと判定する。電子メール以外の電子メッセージのやり取りの場合も同様である。文書アクセスの場合、文書アクセスのログを図２９に示すように保管し、共通の文書をアクセスしたユーザの間に交流があったと判定する。図２９の例では文書００５をユーザ００１、００２が共通してアクセスしているのでこのユーザの間に交流があったと判定する。なお、評価対象のアクセスの種類を選択しても良い。例えば、書き込みを行った場合等に限定しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】この発明の実施例１の構成を全体として示す図である。
【図２】実施例１で用いる人位置情報を説明する図である。
【図３】実施例１で用いる組織情報を説明する図である。
【図４】実施例１で用いる関係量を説明する図である。
【図５】実施例１で用いる隣接行列（人対人）を説明する図である。
【図６】実施例１で用いる隣接行列（人対グループ）の作成例を説明する図である。
【図７】実施例１で用いる隣接行列（人対グループ）を直接作成する作成例を説明する図である。
【図８】実施例１で用いる隣接行列（グループ対グループ）の作成例を説明する図である。
【図９】実施例１で用いる隣接行列（グループ対グループ）の他の作成例を説明する図である。
【図１０】実施例１で用いる隣接行列（グループ対グループ）を直接作成する他の作成例を説明する図である。
【図１１】実施例１のグループ間補正を説明する図である。
【図１２】実施例１の分析結果を模式的に示す図である。
【図１３】実施例１の分析結果例を示す図である。
【図１４】実施例１の他の分析結果例を示す図である。
【図１５】実施例１の他の分析結果例を示す図である。
【図１６】実施例１の他の分析結果例を示す図である。
【図１７】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１８】実施例２の一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）を模式的に説明する図である。
【図１９】実施例２の一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）の所定の組み合わせによる特性を模式的に示す図である。
【図２０】実施例２の一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）の他の組み合わせによる特性を模式的に示す図である。
【図２１】実施例２の一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）の他の組み合わせによる特性を模式的に示す図である。
【図２２】実施例２の一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）の他の組み合わせによる特性を模式的に示す図である。
【図２３】実施例２の一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）の分布による分析結果表示を模式的に説明する図である。
【図２４】実施例２の一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）の分布による分析結果表示例を示す図である。
【図２５】実施例２の一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）の分布による分析結果表示と関係量の分布との相関を説明する図である。
【図２６】実施例２の一様性係数（ＵＣ）および変動係数（ＣＶ）の分布の解釈基準の例を説明する図である。
【図２７】上述実施例の変形例を説明する図である。
【図２８】図２７の変形例の動作を説明するための電子メールのログの例を示す図である。
【図２９】図２７の変形例の動作を説明するための電子文書アクセスのログの例を示す図である。
【符号の説明】
【００８７】
１０       分析指示部
１１       ユーザ関係量算出部
１２       グループ間交流指標算出部
１３       結果表示部
１４       人位置検出部
１５       人位置データベース
１６       組織情報データベース
１７       部門間偏差指標算出部
１８       電子メールサーバ
１９       電子文書サーバ
２０       電子ログデータベース
１４１    位置センサ
１４２    ＲＦＩＤタグ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図１２】
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【図１７】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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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１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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