(57)【要約】【課題】複数の行動を並行して行っていた場合でも、その関連性を判定し、総合的にどういった行動なのかを分類する。【解決手段】情報取得部２１は、所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する。プロジェクト情報記憶部２３は、プロジェクトの識別情報と、プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報との対応を含むプロジェクト情報を記憶する。行動判定ルール記憶部２４は、コミュニケーション相手情報および行動対象情報の条件と、行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶する。行動判定部３は、プロジェクト情報を用い行動判定ルールに従って、行動情報を行動種類のいずれかに分類する。【選択図】図１
2012173789.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段と、
プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段と、
前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段と、
前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段と、
を備えることを特徴とする行動分類装置。
【請求項２】
前記行動判定ルールは、前記コミュニケーション相手情報、前記コミュニケーション相手情報と前記プロジェクト情報ごとの前記メンバー情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトル、および、前記行動対象情報と前記プロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトル、に関する条件の情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の行動分類装置。
【請求項３】
前記行動種類は、
前記関連プロジェクトベクトルが０ベクトルでなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値を下回る、条件に対応するプロジェクト関連個人作業、
前記コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、前記関連プロジェクトベクトルのノルムが所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連個人作業、
前記メンバー関連ベクトルが０ベクトルでなく前記関連プロジェクトベクトルが０である、または、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値以上である、条件に対応するプロジェクト関連打ち合わせ、および、
前記コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルのノルムと前記関連プロジェクトベクトルのノルムがともに所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連打ち合わせ、
の４種類を含むことを特徴とする請求項２に記載の行動分類装置。
【請求項４】
前記行動情報は、前記対象者がコミュニケーションを行うフィールド情報と、行動対象にアクセスするログイン端末名、利用アプリケーション名およびアクセスファイルパス情報とを含み、
前記プロジェクト情報は、プロジェクト名、前記メンバー情報および前記プロジェクトの共用ディレクトリへのファイルパス情報を含む、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の行動分類装置。
【請求項５】
前記行動判定ルールは、前記行動種類に分類される前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する基準の情報を含み、
前記行動判定手段は、前記行動情報が分類される前記行動種類の前記関連プロジェクト情報を生成する基準に従って、前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の行動分類装置。
【請求項６】
２つの前記行動情報について、それぞれの行動情報に対応する前記関連プロジェクト情報を前記行動情報に加えた拡大行動情報の要素ごとの所定の類似度を算出し、該要素ごとの類似度の加重和から前記２つの行動情報の類似度を算出する類似度計算部を備えることを特徴とする請求項５に記載の行動分類装置。
【請求項７】
前記行動種類ごとに前記拡大行動情報の着目する要素を定める行動リソース情報から、所定の基準で前記拡大行動情報の要素ごとの類似度の重みを算出する重み算出部を備え、
前記類似度計算部は、２つの前記拡大行動情報について、前記要素ごとの類似度に、前記重み算出部で算出した双方の拡大行動情報の要素ごとの重みを乗じて前記加重和を計算する、
ことを特徴とする請求項６に記載の行動分類装置。
【請求項８】
前記重み算出部は、前記行動種類ごとに、前記行動リソース情報に定められる着目する拡大行動情報の要素の重みを、その行動種類の着目する要素に含まれない要素の重みより大きく設定することを特徴とする請求項７に記載の行動分類装置。
【請求項９】
対象者の行動情報を所定の行動種類に分類する行動分類装置が行う行動分類方法であって、
所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得ステップと、
プロジェクトの識別情報に対応づけられた、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を用い、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定ステップと、
を備えることを特徴とする行動分類方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段、
プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段、
前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段、および
前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動分類装置、行動分類方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
オフィス等において、業務を行っている人の位置情報や業務の状況をカメラ映像などによって検出し、その検出結果に基づいて、業務内容を自動的に分類する技術が知られている。
【０００３】
例えば特許文献１には、利用者が個人的に行った活動を含めて、あるプロジェクトに関する複数の利用者の活動状況を把握する活動状況俯瞰システムが記載されている。特許文献１の活動状況俯瞰システムでは、共同作業用データや個人作業用データに対して行われた操作の内容を活動情報として管理し、活動情報に基づいて、特定の活動に関して行われた一連の操作内容を抽出する。
【０００４】
また、特許文献２の作業状況情報共有システムは、作業者の作業状況情報および登録されたタスク情報に基づき作業者のタスクを判定し、作業状況情報およびタスク情報に基づき作業者のタスクに関する状況情報を生成する。
【０００５】
特許文献４は、組織における行動の同一性を分析して組織の均質性を判定する技術が記載されている。特許文献４の組織均質性分析装置は、分析対象となる組織メンバの情報や、業務におけるプロジェクトの情報、職種の情報などを用いて、ログの情報をグループ化するための情報と設定された分類条件に従って、分析対象のログから組織の均質性の特性を抽出する。
【０００６】
その他、特許文献３には、センサで検出した行動データから、例えばユーザ行動を示す位置ベクトルをクラスタリングすることによって、ユーザ行動の類似した行動毎に分類分けを行うユーザ行動誘発システムが記載されている。また、特許文献５には、所定の時間幅（例えば、１秒）毎に動きベクトルを求め、その動きベクトルと各標準動きベクトルとの類似度を求めて、この標準動きベクトルとの類似度を要素とする観測状況ベクトルを作成することが記載されている。特許文献６には、ラットの行動のＶＴＲ画像を観察した観察者によって分類された行動項目と、ＶＴＲ画像を画像処置して抽出した画像パラメータを比較してラットの行動判定のためのアルゴリズムを作成する行動観察の自動化方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０００−１１２８９３号公報
【特許文献２】特開２００６−０６５４３６号公報
【特許文献３】特開２００６−０８８２５１号公報
【特許文献４】特開２００７−０７９６６６号公報
【特許文献５】特開２００７−１８８２８７号公報
【特許文献６】特開平１１−２９６６５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１、２または４の技術では、会議中にコンピュータ（ＰＣ）操作をするなど複数の行動（ここでは、会議とＰＣ操作）を同時に行っていた場合、その行動が独立するものなのか、関連しているものなのかを判定し、総合的にどういった行動なのか分類することができない。特許文献３、５または６では、観察対象の外形的な動作を分類するだけであって、並行して行われる複数の行動の関連性を判定することはできない。
【０００９】
本発明は上述のような事情に鑑みてなされたもので、複数の行動を並行して行っていた場合でも、その関連性を判定し、総合的にどういった行動なのかを分類する行動分類装置、行動分類方法およびプログラム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】
【００１０】
本発明の第１の観点に係る行動分類装置は、
所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段と、
プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段と、
前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段と、
前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明の第２の観点に係る行動分類方法は、
対象者の行動情報を所定の行動種類に分類する行動分類装置が行う行動分類方法であって、
所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得ステップと、
プロジェクトの識別情報に対応づけられた、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を用い、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定ステップと、
を備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明の第３の観点に係るプログラムは、コンピュータを、
所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段、
プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段、
前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段、および
前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段、
として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、対象者が複数の活動を同時に行っていた場合でも、その関連性を判定し、総合的にどういった活動なのかを分類できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態１に係る行動分類システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１における行動ログデータの例を示す図である。
【図３】実施の形態１における行動情報の例を示す図である。
【図４】実施の形態１におけるプロジェクト情報の例を示す図である。
【図５】実施の形態１における行動判定ルール情報の例を示す図である。
【図６】実施の形態１における行動分類情報の例を示す図である。
【図７】実施の形態１に係る行動分類の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態２に係る行動分類装置の構成例を示すブロック図である。
【図９】実施の形態２における拡大行動情報のデータ構造の例を説明する図である。
【図１０】実施の形態２における拡大行動情報の例を示す図である。
【図１１】実施の形態２における行動リソース情報の例を示す図である。
【図１２】実施の形態２における行動情報重みデータの例を示す図である。
【図１３】実施の形態２に係る行動情報類似度計算の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態３に係る行動判定ルール情報の例を示す図である。
【図１５】実施の形態３における行動リソース情報の例を示す図である。
【図１６】実施の形態３に係る行動分類情報の例を示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態に係る行動分類装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について、図を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または同等の部分には同一の符号を付す。
【００１６】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る行動分類システムの構成例を示すブロック図である。行動分類システム１は、行動分類装置２、行動ログ装置４、端末５およびサーバ６から構成される。行動ログ装置４またはサーバ６は、行動分類装置２の一部であるか、または、附属の装置の場合がある。
【００１７】
行動分類システム１は、対象者の行動ログデータを収集し、所定の時間ごとの行動ログデータから生成した行動情報を、所定の観点の行動種類に分類する。対象者とは、行動分類システム１が、行動情報を分類する対象となる行動を行う人である。本発明で行動とは、知的活動を伴う人の動作をいい、特に、業務活動の行動を扱う。
【００１８】
行動情報は、対象者が所定の時間ごとに行った行動の、コミュニケーション情報および行動対象情報から構成される。所定の時間は、一定の時間でもよいし、なんらかの事象の生起した時点で区切った時間でもよい。例えば、１０分、３０分または１時間ごとのように一定時間の行動から１つの行動情報を生成してもよい。あるいは例えば、ミーティングの開始から終了まで、または、ある文書の編集の開始から終了までのように、長さが不定の時間で区切ってもよい。
【００１９】
コミュニケーション情報は、コミュニケーション相手情報と、コミュニケーションが行われるフィールド情報を含む。コミュニケーションには、人が面と向かって話をする以外に、人どうしが電気通信の手段を用いて情報をやりとりすることを含む。コミュニケーションには例えば、一般の会話、ミーティング、会議または面談などのほか、電話による通話、テレビ会議、通信ネットワークを経由するチャットまたは電子メールの読み書きなどがある。
【００２０】
コミュニケーション相手情報は、対象者がコミュニケーションを行った相手を識別する情報である。一般には、コミュニケーションの相手の名称、メールアドレスまたはＳＮＳにおけるハンドルネームなどである。コミュニケーション情報には、メーリングリストの名称（アドレス）を含んでもよい。
【００２１】
コミュニケーションが行われるフィールド情報は、ミーティングや会議が行われる場所の識別情報や、居室、リフレッシュルームもしくは通路における立ち話を表す情報の場合がある。情報空間におけるコミュニケーション（電子メール、チャットなど）では、フィールドは電子メールのアカウント、ＳＮＳ（ソーシャルネットワークシステム）、通信手段などである。
【００２２】
行動対象情報は、行動の対象を識別する情報を含む。行動の対象は、例えば、加工もしくは組み立てる物品、実験もしくは観察の対象、または、作成もしくは閲覧する文書などの場合がある。行動対象情報には、アクセス場所および／または使用ツールの情報を含む場合がある。行動対象が情報（電子的）の場合は、対象識別情報はファイルパスであり、アクセス場所はログイン端末、使用ツールは利用アプリケーションである。
【００２３】
本実施の形態では、行動分類装置２は、所定時間ごとの対象者の行動情報を取得して、そのコミュニケーション情報および行動対象情報から、その行動が個人作業か打合せか、および、行動がプロジェクトに関連するか関連しないか、という観点で行動情報を分類する。
【００２４】
本実施の形態でプロジェクトとは、それに関係する行動の対象と関わるメンバーを特定できる、ある目的のために行われる活動をいう。対象者の行動がプロジェクトに関連するとは、以下の（１）（２）のいずれかが行われたことを意味し、対象者の行動がプロジェクトに関連していないとは、以下の（１）（２）のいずれもが行われていないことを意味する。
（１）プロジェクトに関係する対象に対する行動。
（２）プロジェクトに関わるメンバーとのコミュニケーション。
【００２５】
本発明において個人作業とは、コミュニケーション相手が存在しない行動を意味する。個人作業には、プロジェクトに関連する行動と関連しない行動がある。プロジェクトに関連する個人作業は、（３）プロジェクトに関係する対象に対する行動が行われて、コミュニケーション相手のいない行動である。プロジェクトに関連しない個人作業は、（４）プロジェクトに関係する対象に対する行動が行われず、コミュニケーション相手のいない行動である。プロジェクトに関連しない個人作業では、プロジェクトに関係する対象以外の対象に対する行動は行われている場合がある。
【００２６】
本発明において打合せとは、コミュニケーション相手が存在する行動を意味する。打合せには、プロジェクトに関連する打合せと関連しない打合せがある。プロジェクトに関連する打合せには、以下の２つの場合がある。
（５）コミュニケーション相手がプロジェクトに関わるメンバーであって、プロジェクトに関係する対象に対する行動が行われていない場合。
（６）コミュニケーション相手が関わるプロジェクトと、行動の対象が関係するプロジェクトが一致する場合。
プロジェクトに関連しない打合せは、打合せのコミュニケーション相手情報が空でなく、コミュニケーション相手情報にプロジェクトに関わるメンバーが含まれない、もしくは少ない場合の行動である。
【００２７】
図１の行動ログ装置４のデータ収集部４１は、対象者の行動の対象の情報と、コミュニケーションの相手とフィールド情報を収集する。例えば、データ収集部４１は、位置センサ４３、撮像装置４４およびマイク４５に接続する。位置センサ４３は、例えば対象者が保持するＲＦタグを検出して、対象者の位置を知ることができる。会議室や打合せコーナの入口にＲＦタグ検出器を備えて、対象者のＲＦタグを検出して、対象者が会議室や打合せコーナに居るかどうかを判断してもよい。
【００２８】
対象者の位置は、室内に設置した撮像装置４４で撮影した画像から抽出することもできる。あるいは、対象者が保持するＧＰＳ（Global Positioning System）受信機で位置を検出してもよい。行動ログ装置４は、これらのいずれかの手段で対象者の位置情報を取得する。行動ログ装置４は、撮像装置４４で撮影した画像から、対象者が実空間で行った行動の対象を抽出することができる。
【００２９】
データ収集部４１は、例えば、居室や会議室に設置したマイク４５、または対象者が保持するマイク４５で収集した音声から、対象者がコミュニケーションを行っていることを検出する。対象者およびその会話の相手の位置情報と合わせて、コミュニケーション相手情報およびフィールド情報を収集することができる。
【００３０】
行動ログ装置４は、対象者が作成、編集もしくは閲覧するファイル、そのファイルにアクセスする端末および利用アプリケーションの情報をサーバ６または端末５から収集する。行動ログ装置４は、また、サーバ６から対象者が電子メールを読み書きした情報を収集し、その電子メールの送信アドレスおよび受信アドレスから、コミュニケーション相手情報を取得する。その場合、電子メールを読み書きしたアカウント情報をフィールド情報とする。
【００３１】
対象者がサーバ６を経由して、音声通信や文字通信を行っている場合、行動ログ装置４は、サーバ６からそれらの通信の相手情報を収集する。また、サーバ６がインターネットへのゲートウェイの場合は、対象者がアクセスするＷＥＢのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などの情報をサーバ６から収集する。
【００３２】
端末５は、対象者が操作する情報端末である。図１では、対象者が操作しうる情報端末を代表して１台で示す。端末５は、１人の対象者に２台以上あってもよいし、複数の対象者で共用する端末５があってもよい。端末５は、有線または無線のＬＡＮなどに接続する。端末５は、一定の場所に置かれる場合もあるし、対象者が保持して移動する場合もある。対象者は、端末５からネットワーク７を経由して、サーバ６にアクセスする。
【００３３】
端末５は、入力部５１、表示部５２および通信部５３を備える。入力部５１は、キーボードやマウス等の入力装置を備え、入力部５１を介して、対象者はファイルの作成・編集もしくは閲覧の操作と、電子メールの読み書きなどの操作入力する。表示部５２は、対象者の操作に従って、ファイルや電子メールを表示する。端末５は、通信部５３でネットワーク７に接続し、作成・編集もしくは閲覧するファイルの送受信と、電子メールの送受信を行う。また、端末５からネットワーク７を経由して音声通信を行う場合は、通信部５３は音声データの送受信を行う。
【００３４】
サーバ６は、文書ファイルを記憶し、また、インターネットもしくはイントラネットを経由して、他の電子メールサーバと電子メールを送受信する。サーバ６は、インターネットへのゲートウェイを兼ねる場合がある。図１では、文書ファイルを一括して管理するファイルサーバと、電子メールサーバおよびゲートウェイを兼用するように、サーバ６を１台で表示している。ファイルサーバ、電子メールサーバ、ゲートウェイ、音声通信もしくは文字通信などを提供するサーバをそれぞれ別に備えてもよい。また、それぞれのサーバは１台とは限らず、２台以上から構成されてもよい。
【００３５】
サーバ６は、通信部６１、処理部６２および記憶部６３を備える。通信部６１は、通信インタフェース等を備え、ネットワーク７を介して、端末５や行動ログ装置４と通信を行う。
【００３６】
処理部６２は、端末５を介してサーバ６にアクセスする対象者の認証、作成・編集もしくは閲覧するファイルの記憶処理、検索および送受信の許可、アプリケーションプログラムの利用の許可と提供などの処理を行う。また、サーバ６が電子メールサーバやゲートウェイを兼ねる場合に、処理部６２はそれらの処理を行う。
【００３７】
記憶部６３は、アプリケーションプログラムや、アプリケーションにより作成もしくは編集されたデータを記憶する。記憶部６３には、各プロジェクトに対応してディレクトリが形成され、これらディレクトリには、対応するプロジェクトで使用されるデータが格納される。電子メールサーバの場合は、記憶部６３は、電子メールのアカウント情報、送受信する電子メールデータ、電子メールを読み書きした時刻および送受信した履歴情報などを記憶する。ゲートウェイサーバの場合、対象者のアカウントに対応して、インターネットにアクセスしたＵＲＬと時刻などの情報を記憶する。
【００３８】
行動ログ装置４は、位置センサ４３や撮像装置４４で検出したデータから、対象者ごとの実空間における行動のコミュニケーション情報と行動対象情報を収集する。また、サーバ６から、対象者ごとの情報空間における行動のコミュニケーション情報と行動対象情報を収集する。行動ログ装置４は、収集したコミュニケーション情報と行動対象情報などを行動ログデータとして、行動ログデータ記憶部４２に記憶する。
【００３９】
図２は、実施の形態１における行動ログデータの例を示す。図２は、行動ログとして例えば、対象者ＩＤ、開始日時、終了日時、コミュニケーション相手、フィールド、アクセス環境、ツールおよび行動対象が１つのレコードとして記憶されることを示す。コミュニケーション相手、アクセス環境、ツールおよび行動対象の“NULL”は、それらの情報がなにもないことを表す。
【００４０】
コミュニケーション相手は、話をしている相手、または、読み書きする電子メールの送信者もしくは宛先などを示す。フィールドは対象者が居る場所、または、電子メールのアカウントなどである。アクセス環境は、使用する端末５などであり、ツールは利用アプリケーションなどである。行動対象は、実空間の場合は、例えば、物品や資料であり、情報空間の場合は、例えば、アクセスするファイルを格納するディレクトリ（アクセスファイルパス）である。
【００４１】
図２は、Ｙ１年Ｍ１月Ｄ１日の行動ログデータの一部を示す。図２では、例えば、対象者Ｐａが、ｈ１：ｍ１〜ｈ１：ｍ３の時間にフィールドＦａで、アクセス環境Ｔａ、ツールＳａを利用して、行動対象Ｄａ、Ｄｃに対して行動したことを示す。また、重複する時間ｈ１：ｍ２〜ｈ１：ｍ３に、対象者Ｐａは、ツールＳｂを利用して、行動対象Ｄｄに対して行動したことを示す。
【００４２】
図１の行動分類装置２は、所定の時間ごとの行動ログデータから生成した行動情報を、所定の観点の行動種類に分類する。行動分類装置２は、情報取得部２１、行動情報記憶部２２、プロジェクト情報記憶部２３、行動判定ルール記憶部２４、および行動判定部３を備える。
【００４３】
情報取得部２１は、行動ログ装置４の行動ログデータ記憶部４２に記憶されている行動ログデータを受信し、行動ログデータから所定の時間ごとの行動情報を生成して、行動情報記憶部２２に記憶する。例えば、一定時間ごとに行動情報を生成する場合は、２つ以上の一定時間にまたがる行動ログデータをそれぞれの一定時間に分割し、その一定時間に含まれる行動ログデータを集計して、その時間の行動情報を生成する。
【００４４】
また、所定の時間をなんらかの事象の生起した時点で区切った時間とする場合は、行動ログデータから着目する事象が生起した時刻を抽出して、その時刻で区切った時間ごとに行動ログデータを集計する。例えば、ミーティングの開始と終了、および、ファイル編集の開始と終了に優先順位をつけて、それらの生起した時刻で区切った時間を所定の時間とすることができる。２つ以上の所定の時間にまたがる行動ログデータを分割するのは、一定の時間ごとに行動情報を生成する場合と同様である。行動ログデータから所定の時間ごとの行動情報を生成するのは、行動ログ装置４が行ってもよい。
【００４５】
図３は、実施の形態１における行動情報の例を示す。行動情報は、例えば、行動ＩＤ、対象者ＩＤ、コミュニケーション相手、フィールド、アクセス環境、ツールおよび行動対象の情報から構成される。行動ＩＤは、行動情報を生成する対象の所定の時間と対象者の組を特定する符号である。ただし、２つ以上の行動ログデータが併合されて１つの行動情報になったり、１つの行動ログデータが２つの行動情報に分割される場合がある。
【００４６】
図３のコミュニケーション相手ないし行動対象は、行動ログと同じである。コミュニケーション相手とフィールドを合わせて、コミュニケーション情報が構成される。アクセス環境、ツールおよび行動対象は、行動対象情報に含まれる。
【００４７】
コミュニケーション情報は、コミュニケーション相手情報とフィールド情報の組で表すことが望ましい。会議室で相手Ｘとミーティングを行っている間に、別の相手Ｙと電子メールをやりとりするような場合は、コミュニケーション情報は、｛ミーティング相手Ｘ、会議室｝という組み合わせと、｛電子メール相手Ｙ、電子メールアカウント｝という組み合わせになる。これらは、コミュニケーション相手とフィールドをそれぞれ並べたもの以上の情報を有する。例えば、相手が入れ替わった｛ミーティング相手Ｙ、会議室｝と｛電子メール相手Ｘ、電子メールアカウント｝は、前のコミュニケーション情報とは異なる。
【００４８】
図３では、行動ＩＤ＝Ａ１の行動情報は、図２の対象者Ｐａのｈ１：ｍ１〜ｈ１：ｍ３の行動ログデータに対応している。また、行動ＩＤ＝Ａ５の行動情報は、図２の対象者Ｐｃのｈ１：ｍ１〜ｈ１：ｍ４の行動ログデータと、ｈ１：ｍ２〜ｈ１：ｍ３の行動ログデータを合わせたものになっている。
【００４９】
図１のプロジェクト情報記憶部２３は、各プロジェクトに関係する行動の対象を示す活動対象情報と、プロジェクトに関わるメンバー情報を含むプロジェクト情報を、プロジェクトに対応付けて記憶する。図４は、実施の形態１におけるプロジェクト情報の例を示す。プロジェクト情報は、プロジェクトを識別するプロジェクト名、メンバー名、および活動対象から構成される。図４では、活動対象は、それぞれのプロジェクトに関係するファイルが格納されるファイルパスで規定される例を示す。
【００５０】
行動判定ルール記憶部２４は、行動情報がそれぞれの行動種類に含まれるかどうかを判断する条件と、行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶する。行動情報がそれぞれの行動種類に含まれるかどうかを判断する条件は、コミュニケーション相手情報および行動対象情報の条件を含む。コミュニケーション相手情報の条件は、コミュニケーション相手情報の要素数、および、コミュニケーション相手情報と各プロジェクトのメンバー情報との一致度などの条件を含む。行動対象情報の条件は、行動対象情報の要素数、および、行動対象情報と各プロジェクトの活動対象情報との一致度などの条件を含む。また、行動判定ルールは、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報との関係の方向と、行動対象情報とプロジェクト情報との関係の方向と、が合っている度合いの条件を含む。
【００５１】
コミュニケーション相手情報と各プロジェクトのメンバー情報との一致度は、例えば、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報ごとのメンバー情報との一致度を要素としてプロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトルで表すことができる。行動対象情報と各プロジェクトの活動対象情報との一致度は、例えば、行動対象情報とプロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を要素としてプロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトルで表すことができる。このように表せば、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報との関係の方向と、行動対象情報とプロジェクト情報との関係の方向と、が合っている度合いは、メンバー関連ベクトルと関連プロジェクトベクトルの内積で表すことができる。
【００５２】
ここで、それぞれの一致度は、
（集合Ｘと集合Ｙの積集合の要素数）／（集合Ｙの要素数）
（集合Ｘと集合Ｙを入れ替えることは可能）または、
（集合Ｘと集合Ｙの積集合の要素数）／（集合Ｘと集合Ｙの和集合の要素数）
で表すことができる。例えば、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報ごとのメンバー情報との一致度は、コミュニケーション相手情報とメンバー情報の積集合の要素数を、メンバー情報の要素数で除した値で表すことができる。また、行動対象情報とプロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度は、行動対象情報とプロジェクト情報ごとの活動対象情報の積集合の要素数を、活動対象情報の要素数で除した値で表すことができる。
【００５３】
なお、コミュニケーション相手情報に、電子メールのアドレスや、音声通信の宛先またはＳＮＳのハンドルネームなどを含む場合、それらの情報をプロジェクトのメンバー情報に記憶しているのと同じ識別情報に変換してから、一致度を算出すればよい。また、コミュニケーション相手情報に、メーリングリストを含む場合は、メーリングリストに属するアドレスに分解し、さらに、メンバー情報と同じ識別情報に変換してから、一致度を算出する。あるいは、メーリングリストがメンバー情報に含まれるような場合は、メンバーリストに含まれるメンバー数を、要素数に加算して一致度を算出してもよい。
【００５４】
図５は、実施の形態１における行動判定ルール情報の例を示す。図５の行動判定ルールは、行動情報がそれぞれの行動種類に含まれるかどうかを判断する条件と行動種類に加えて、行動種類に対応して「関連プロジェクト」が規定されている。「関連プロジェクト」は、その行動種類に分類される行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する基準である。
【００５５】
図５の条件の、ComMemsは行動情報のコミュニケーション相手情報の要素を並べた集合である。ComPJは、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報ごとのメンバー情報との一致度を要素としてプロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトルである。DirPJは、行動対象情報とプロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を要素としてプロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトルである。プロジェクト情報の順は任意であるが、ComPJとDirPJのプロジェクトの順は一致している。なお、絶対値（｜DirPJ｜など）は、中の集合またはベクトルの空または０でない要素の数を表す。またNULLは空集合またはなにもないことを表す。ここでは、ベクトルのノルムを、ベクトルの０でない要素の数としている。ベクトルのノルムは、ベクトルの要素の２乗和の平方根（ベクトルの始点から終点までのユークリッド距離）で表してもよい。
【００５６】
図５の行動判定ルールは、プロジェクト関連個人作業、プロジェクト無関連個人作業、プロジェクト関連打合せ、プロジェクト無関連打合せの４つの行動種類を規定している。プロジェクト関連個人作業は、関連プロジェクトベクトルが０ベクトルでなく、かつ、メンバー関連ベクトルと関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値αを下回る、条件に対応する。プロジェクト無関連個人作業は、コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、関連プロジェクトベクトルのノルムが０（所定の値以下）である、条件に対応する。プロジェクト関連打ち合わせは、メンバー関連ベクトルが０ベクトルでなく関連プロジェクトベクトルが０ベクトルである、または、メンバー関連ベクトルと関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値α以上である、条件に対応する。そして、プロジェクト無関連打ち合わせは、コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、メンバー関連ベクトルのノルムと関連プロジェクトベクトルのノルムがともに０（所定の値以下）である、条件に対応する。
【００５７】
図１の行動判定部３は、行動情報がプロジェクトに関連する度合を算出し、行動判定ルールに従って、行動情報を所定の行動種類に分類する。行動判定部３は、メンバー一致度算出部３１、対象一致度算出部３２および行動種類判定部３３を含む。
【００５８】
メンバー一致度算出部３１は、行動情報のコミュニケーション相手情報とプロジェクト情報のメンバー情報からメンバー関連ベクトルを算出する。メンバー関連ベクトルは例えば、以下のように算出する。
【００５９】
行動情報の対象者をPros、コミュニケーション相手情報をComMems、ｉ番目のプロジェクト情報のメンバー情報をPMemsｉとして、コミュニケーション相手情報とプロジェクトごとのメンバー情報の一致度を、
ComMems≠Nullの場合は、
｜｛｛Pros∪ComMems}∩PMemsｉ｝｜／｜｛PMemsｉ｝｜、
ComMems＝NULLの場合は０、
と定義する。すなわち、コミュニケーションを行っているメンバーとプロジェクトのメンバーの一致度を見るためには、対象者を考慮する必要があるので、対象者とコミュニケーション相手情報の和集合と、プロジェクトのメンバー情報との積集合の要素数の割合を一致度と考える。このプロジェクト情報ごとの一致度を要素として、プロジェクトの順に並べたベクトルをComPJとする。
【００６０】
例えば、図３の行動ＩＤ＝Ａ２について、図４のプロジェクトＪａ、ＪｂおよびＪｃのメンバー一致度はそれぞれ、
｜{Ｐｂ，Ｐａ，Ｐｅ}∩{Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃ}｜／｜{Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃ}｜＝２／３、
｜{Ｐｂ，Ｐａ，Ｐｅ}∩{Ｐｄ，Ｐｅ，Ｐｆ}｜／｜{Ｐｄ，Ｐｅ，Ｐｆ}｜＝１／３、
｜{Ｐｂ，Ｐａ，Ｐｅ}∩{Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｅ}｜／｜{Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｅ}｜＝１
となる。メンバー関連ベクトルComPjは、（２／３、１／３、１）、長さを１に正規化すると、（２／√１４、１／√１４、３／√１４）である。
【００６１】
対象一致度算出部３２は、行動情報の行動対象情報とプロジェクト情報の活動対象情報から、プロジェクト関連ベクトルを算出する。行動情報とプロジェクトごとの活動情報との一致度は、メンバー関連ベクトルと同様に、行動対象情報と活動対象情報との積集合の要素数の、活動対象情報の要素数に対する割合とすることができる。ここではアクセスする頻度を加味して、例えば、以下のように算出する。
【００６２】
対象一致度算出部３２は、プロジェクト毎のディレクトリ（ファイルパス）以下のファイルへのアクセス回数を要素として、プロジェクトの順に並べたベクトルをプロジェクト関連ベクトル（DirPJ）として算出する。例えば、図３の行動ＩＤ＝Ａ１の、行動対象Ｄａ、Ｄｃ、Ｄｄがそれぞれ
「\\共有サーバ\share\プロジェクトＡ\report.doc」、
「\\共有サーバ\share\プロジェクトＡ\material.jpg」、
「\\共有サーバ\share\プロジェクトＢ\report.doc」
だった場合、図４のプロジェクトＰａ、Ｐｂ、Ｐｃの活動対象であるファイルパス以下のファイルへのアクセス回数はそれぞれ、２、１、０となる。関連プロジェクトベクトルDirPJは、（２，１，０）、長さを１に正規化すると、（２／√５，１／√５，０）である。
【００６３】
行動種類判定部３３は、行動情報から算出したメンバー関連ベクトルと関連プロジェクトベクトルなどを用いて、行動情報が行動判定ルールのどの行動種類の条件に当てはまるかを判定する。そして、行動情報をその当てはまる条件の行動種類に分類する。
【００６４】
例えば、図３の行動ＩＤ＝Ａ２の行動情報について、前述のとおり、
ComPj＝（２／３、１／３、１）
である。行動対象情報はNULLなので、DirPJ＝（０，０，０）である。
｜ComPJ｜≠０、かつ、｜DirPJ｜＝０となるので、図５のプロジェクト関連打合せの条件に当てはまる。よって、行動ＩＤ＝Ａ２の行動情報は、行動種類＝プロジェクト関連打合せに分類される。また、関連プロジェクトはComPJである。
【００６５】
なお、図５の行動判定ルールでは、メンバー関連ベクトルComPJと関連プロジェクトベクトルDirPJの内積ComPJ・DirPJを、所定の値αと比較する場合があるので、メンバー関連ベクトルおよび関連プロジェクトベクトルの長さを正規化しておくことが望ましい。あるいは、メンバー関連ベクトルComPJと関連プロジェクトベクトルDirPJのコサイン類似度で計算してもよい。
【００６６】
行動情報判定部は、行動情報を行動種類に分類した情報（行動分類情報）を、行動情報記憶部２２に記憶する。図６は、実施の形態１における行動分類情報の例を示す図である。図６では、行動種類と関連プロジェクト情報が行動ＩＤに関連付けて記憶されることが示されている。図６の例では、関連プロジェクト情報は、DirPJの最も大きい要素のプロジェクト名になっている。
【００６７】
図７は、実施の形態１に係る行動分類の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは、すでに行動ログデータから行動情報が生成されて、行動情報記憶部２２に記憶されていることを想定する。
【００６８】
行動判定部３は、行動情報記憶部２２から行動情報を読み出す（ステップＳ１０）。メンバー一致度計算部は、プロジェクト情報を参照して、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報ごとのメンバー情報との一致度を計算し、プロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトルを算出する（ステップＳ１１）。対象一致度算出部３２は、行動対象情報とプロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を計算し、それを要素としてプロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトルを算出する（ステップＳ１２）。
【００６９】
行動種類判定部３３は、行動判定ルール情報を参照して、行動情報と算出したメンバー関連ベクトルおよび関連プロジェクトベクトルで、各行動種類の条件を評価する（ステップＳ１３）。そして、条件に当てはまる行動種類に行動情報を分類する（ステップＳ１４）。
【００７０】
行動判定部３は、分類された行動種類に対応する関連プロジェクト情報の基準にしたがって、行動情報に対応する関連プロジェクト情報を生成する（ステップＳ１５）。そして、関連プロジェクト情報と共に行動分類情報を行動情報記憶部２２に記憶する（ステップＳ１６）。
【００７１】
行動情報記憶部２２にまだ分類していない行動情報が有れば（ステップＳ１７；ＹＥＳ）、ステップＳ１０に戻って、行動情報の読み出しから繰り返す。分類していない行動情報がなければ（ステップＳ１７；ＮＯ）、行動分類の処理を終了する。
【００７２】
本実施の形態１の行動分類装置２によれば、コミュニケーション相手情報および行動対象情報を用いて、行動判定ルールに従って行動情報を行動種類のいずれかに分類するので、個人作業か打合せか、および、行動がプロジェクトに関連するか関連しないか、という観点で行動情報を分類することができる。その結果、対象者が同時に並行して複数の行動を行っていても、その行動を分類して把握することができる。
【００７３】
また、本実施の形態１では、メンバー関連ベクトル（ComPJ）および／または関連プロジェクトベクトル（DirPJ）を用いて、対象者の行動情報が関連する可能性の最も高いプロジェクトを把握することができる。
【００７４】
（実施の形態２）
図８は、本発明の実施の形態２に係る行動分類装置の構成例を示すブロック図である。実施の形態２では、行動情報どうしの類似度を計算する。実施の形態２の行動分類装置２は、実施の形態１の構成に加えて、行動情報重み算出部２５、行動リソース記憶部２６および行動類似度計算部２７を備える。その他の構成は実施の形態１と同様である。
【００７５】
実施の形態２では、行動情報どうしの類似度の計算に関連プロジェクト情報を用いる。関連プロジェクト情報を生成するところまでの処理は、実施の形態１と同様である。行動情報にそれぞれ対応する関連プロジェクト情報を加えたものを、拡大行動情報と定める。実施の形態１の構成で、行動情報それぞれに関連プロジェクト情報を生成したところから説明する。
【００７６】
図９は、実施の形態２における拡大行動情報のデータ構造の例を説明する図である。図９の拡大行動情報は、図３の行動情報に関連プロジェクトを追加した構成である。関連プロジェクト情報を行動情報判定部で生成するまでは、関連プロジェクト情報にはNULLが設定されている。
【００７７】
図１０は、実施の形態２における拡大行動情報の例を示す。図１０では、生成された関連プロジェクト情報が設定された様子を示す。図１０の例では、０ベクトルでない関連プロジェクト情報は、関連プロジェクトベクトル（DirPJ）またはメンバー関連ベクトル（ComPJ）になっている。図８の行動判定部３は、生成した関連プロジェクト情報を行動情報に対応づけて行動情報記憶部２２に記憶する。
【００７８】
実施の形態２の行動分類装置２は、対応する関連プロジェクト情報を行動情報に加えた拡大行動情報の要素ごとの所定の類似度を算出し、要素ごとの類似度の加重和から２つの行動情報の類似度を算出する。加重和の要素ごとの重みは適宜設定することができる。実施の形態２では、行動種類ごとに異なる重みを設定する場合を扱う。
【００７９】
行動情報重み算出部２５は、拡大行動情報の要素のうち、行動種類ごとに着目する要素を定める行動リソース情報から、所定の基準で拡大行動情報の要素ごとの類似度の重みを算出する。典型的には、行動種類ごとに着目する要素の重みを、その行動種類の着目する要素に含まれない要素の重みより大きくする。例えば、大小２つの基準の数値を設定しておいて、着目する要素の重みを大きい数値に設定し、着目する要素に含まれない要素の重みを小さい数値に設定する。
【００８０】
行動リソース記憶部２６は、行動種類ごとに、拡大行動情報の着目する要素を定める情報を記憶する。図１１は、実施の形態２における行動リソース情報の例を示す。図１１の行動リソース情報は、図５の行動種類ごとに着目する要素が定められている。
【００８１】
図１１の着目する要素の、Prosは行動情報の対象者、Appsは利用プログラム、FilePathesは行動対象情報（アクセスファイルパス）、Projectは関連プロジェクト情報をそれぞれ表す。また、ComMemsはコミュニケーション相手情報である。図１１では例えば、行動種類＝プロジェクト関連個人作業の着目要素は、Pros、Apps、FilePathes、Projectである。
【００８２】
図８の行動情報重み算出部２５は、行動リソース情報を用いて要素ごとの重みを算出する。例えば、拡大行動情報の着目する要素に対する重みをβ、それ以外の要素に対する重みをγとする（β＞γ）。
【００８３】
図１２は、実施の形態２における行動情報重みデータの例を示す図である。ここでは、それぞれの拡大行動情報に、その要素ごとの重みを付与している。この例では、着目する要素の重みを２とし、それ以外の要素の重みを０．５としている。
【００８４】
図８の行動類似度計算部２７は、拡大行動情報の要素ごとの所定の類似度を算出し、要素ごとの類似度の加重和から２つの行動情報の類似度を算出する。行動類似度計算部２７は、行動情報記憶部２２から拡大行動情報を取得する。また、行動情報重み算出部２５からそれぞれの行動種類の要素ごとの重みを取得する。行動類似度計算部２７は、２つの拡大行動情報について、拡大行動情報の要素ごとに類似度を算出する。
【００８５】
要素ごとの類似度は、双方の要素の積集合の要素数を、双方の要素の和集合の要素数で除した値とすることができる。この場合、分母を一方の要素の数、例えば、大きい方の要素数とすることもできる。一致する要素数の割合を類似度とする場合、対象者のように１つしかない要素では、一致する場合に１、異なる場合に０となる。
【００８６】
行動対象情報がアクセスファイルパス集合の場合、集合毎に要素の共通上位ディレクトリを算出し、共通上位ディレクトリ間のディレクトリ距離の逆数を類似度とすることができる。例えば、「\\共有サーバ\share\プロジェクトＡ\report.doc」と、「\\共有サーバ\share\tmp\tmp.txt」の場合、それぞれのアクセスしたファイルが属するディレクトリからそれぞれ１階層上がった「\share」ディレクトリ以上が共通であるから、ディレクトリ距離は上がった階層数の和で２である。ディレクトリ距離の逆数をとって、類似度は０．５となる。
【００８７】
また、関連プロジェクト情報が関連プロジェクトベクトル（DirPJ）またはメンバー関連ベクトル（ComPJ）の場合のように、同じ次元のベクトルの場合は、コサイン類似度を類似度とすることができる。あるいは、関連プロジェクト情報どうしの内積を類似度とすることもできる。
【００８８】
コミュニケーション情報の類似度については、コミュニケーション相手情報とフィールド情報の類似度を独立に算出することができる。コミュニケーション情報には実空間と情報空間（電子メールなど）の情報が含まれる可能性があるので、より正確には、コミュニケーション相手情報とフィールド情報の組を集合の要素として、類似度を算出することが望ましい。
【００８９】
行動類似度計算部２７は、算出した類似度毎に対応する双方の重みを乗算した値を積算することによって、行動情報どうしの類似度を算出する。図１２の行動情報重みデータの場合、異なる行動種類に分類された行動情報の類似度を計算するとき、双方の重みが大きい（＝２の）要素ではその２乗で４になる。双方の重みが異なる場合は、２×０．５＝１になる。また、双方の重みが小さい要素では、０．５×０．５＝０．２５になる。
【００９０】
具体的に、図１０の行動ＩＤ＝Ａ４と、行動ＩＤ＝Ａ５の拡大行動情報の類似度を計算する場合を例に説明する。行動対象のＤｂが、「\\共有サーバ\share\プロジェクトＡ\report.doc」、行動対象のＤｂが、「\\共有サーバ\share\tmp\tmp.txt」であるとする。
図１０の拡大行動情報から各要素の類似度は
対象者の類似度＝１、
コミュニケーション相手情報の類似度＝０、
フィールドの類似度＝０、
アクセス環境の類似度＝１、
ツールの類似度＝０
行動対象（アクセスファイルパス集合）の類似度＝０．５
関連プロジェクト情報の類似度＝０
となる。各要素に対して図１２の行動情報重みを掛け合わせて積算すると
１・２・２＋０・０．５・０．５＋０・０．５・０．５＋１・０．５・０．５
＋０・２・２＋０．５・２・２＋０・０．５・０．５  ＝  ６．２５
となる。
【００９１】
図１３は、実施の形態２に係る行動情報類似度計算の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは、すでに行動判定部３が行動情報を行動種類に分類し、関連プロジェクト情報を生成していることを想定する。図１３の行動情報類似度計算では、指定された２つの行動情報の類似度を計算する。
【００９２】
行動類似度計算部２７は、行動情報記憶部２２から、指定された２つの拡大行動情報を読み出す（ステップＳ２０）。行動情報重み算出部２５は、行動リソース情報を参照して、２つの拡大行動情報の行動種類に応じて、それぞれの要素ごとの重みを付与する（ステップＳ２１）。
【００９３】
行動類似度計算部２７は、２つの拡大行動情報の要素ごとの類似度を算出する（ステップＳ２２）。そして、要素ごとの類似度にそれぞれの重みを乗じて加算することによって、２つの行動情報の類似度を計算する（ステップＳ２３）。行動類似度計算部２７は、計算した２つの拡大行動情報の類似度を出力して（ステップＳ２４）、処理を終了する。
【００９４】
本実施の形態２の行動分類装置２によれば、一人の対象者の異なる時点の行動情報の類似度や、異なる対象者の行動情報の類似度が計算できる。さらに、行動情報が分類された行動種類に応じて、類似度計算の重みを変更することができる。このため、行動種類ごとに類似度を調節することが可能である。また、異なる行動種類に分類される行動情報どうしの類似度を計算できて、なおかつ、同じ行動種類に分類される行動情報どうしとは異なる類似度になるように定義できる。
【００９５】
なお、本実施の形態では、重みβおよびγは、上述の値に限らず、任意の値に設定することができる。重みは２段階に限らず３段階以上にすることができる。また、各行動種類の着目する要素は上述に限らず、任意に設定することができる。
【００９６】
本実施の形態の行動分類装置２が計算する類似度を用いて、例えば、行動情報どうしの距離を類似度の逆数などで定義することによって、行動情報のクラスタ分析ができる。例えば、クラスタ分析の結果を用いて、対象者または対象者のグループの行動の特徴に合わせた業務活動支援などに利用できる。
【００９７】
（実施の形態３）
実施の形態３の行動分類装置２は、実施の形態１または２の４種類の行動種類に加えて、特定のプロジェクト（タスク）に関する行動情報を、独立の行動種類として分類する。実施の形態３の行動分類装置２の構成は、実施の形態２の構成と同様であるが、行動判定ルール情報が異なる。
【００９８】
図１４は、本発明の実施の形態３に係る行動判定ルール情報の例を示す図である。図１４の行動判定ルール情報は、図５の行動種類に「システム管理」の行動種類が追加されている。実施の形態３では、図８の行動判定ルール記憶部２４は、図１４に示す行動判定ルール情報を記憶する。
【００９９】
実施の形態１で説明した、個人作業か打合せか、および、行動がプロジェクトに関連するか関連しないか、という観点の４種類の行動種類に追加する特定の行動種類は任意に設定することができる。実施の形態３では、フィールド（Area）が特定の場所（Fs）であって、かつ、アクセス環境（Host）がある（もしくは行動対象に特定の活動対象“Host”を含む）ことを条件とする、行動種類「システム管理」を追加している。
【０１００】
行動種類に「システム管理」を追加したことに合わせて、行動リソース情報にも行動種類「システム管理」を追加する。図１５は、実施の形態３における行動リソース情報の例を示す図である。この例では、行動種類「システム管理」の着目要素として、対象者（Pros）、アクセス環境（Host）および利用アプリケーション（Apps）を設定している。実施の形態３では、図８の行動リソース記憶部２６は、図１５に示す行動リソース情報を記憶する。
【０１０１】
実施の形態３では、図８の行動種類判定部３３は、図１４に示す行動判定ルール情報を参照して、前述の４種類の行動情報の条件に加えて、特定の行動種類「システム管理」の条件に行動情報が適合するかどうか判定する。ここで、「システム管理」の条件に当てはまる行動情報が、他の行動種類、例えば、プロジェクト無関連個人作業の条件にも当てはまる可能性がある。その場合、行動判定ルール情報に優先順位を設けて、特定の行動種類に優先して分類するように構成することができる。あるいは、１つの行動情報に２つの行動種類の両方を付与することを認める構成にしてもよい。
【０１０２】
図１６は、実施の形態３に係る行動分類情報の例を示す。図１６では、図６の行動分類情報に加えて、行動ＩＤ＝Ａｎの行動情報が、「システム管理」に分類されて、関連プロジェクト情報がない（NULL）ことが示されている。この行動情報は、図３の行動ＩＤ＝Ａｎの行動情報に対応している。
【０１０３】
以上説明したように、本実施の形態３の行動分類装置２によれば、個人作業か打合せか、および、行動がプロジェクトに関連するか関連しないか、という観点の４種類の行動種類以外の、特定の行動種類に行動情報を分類することができる。また、その特定の行動種類の行動情報についても、その行動の特徴に合わせて使用する類似度を計算する重みを調整することが可能である。
【０１０４】
図１７は、本発明の実施の形態に係る行動分類装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。行動分類装置２は、図１７に示すように、制御部１１、主記憶部１２、外部記憶部１３、操作部１４、表示部１５、入出力部１６、および送受信部１７を備える。主記憶部１２、外部記憶部１３、操作部１４、表示部１５、入出力部１６、および送受信部１７は、いずれも内部バス１８を介して制御部１１に接続されている。
【０１０５】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、外部記憶部１３に記憶されている制御プログラム１９に従って、行動情報を分類するための処理を実行する。
【０１０６】
主記憶部１２はＲＡＭ（Random-Access Memory）等から構成され、外部記憶部１３に記憶されている制御プログラム１９をロードし、制御部１１の作業領域として用いられる。
【０１０７】
外部記憶部１３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random-Access Memory）、ＤＶＤ−ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成され、行動分類装置２の処理を制御部１１に行わせるためのプログラムをあらかじめ記憶し、また、制御部１１の指示に従って、このプログラムが記憶するデータを制御部１１に供給し、制御部１１から供給されたデータを記憶する。
【０１０８】
操作部１４はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バス１８に接続するインタフェース装置から構成されている。
【０１０９】
表示部１５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などから構成され、行動分類情報や関連プロジェクト情報を出力する画面を表示する。
【０１１０】
入出力部１６は、シリアルインタフェースまたはパラレルインタフェースから構成されている。行動分類装置２が行動ログ装置４を兼ねる場合、入出力部１６に位置センサ４３、撮像装置４４およびマイク４５などが接続される。
【０１１１】
送受信部１７は、ネットワーク７に接続する網終端装置または無線通信装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースから構成されている。送受信部１７は、ネットワーク７を介して、端末５およびサーバ６に接続する。
【０１１２】
図１および図８に示す行動分類装置２の情報取得部２１、行動情報記憶部２２、プロジェクト情報記憶部２３、行動判定ルール記憶部２４、行動判定部３、行動情報重み算出部２５、行動リソース記憶部２６および行動類似度計算部２７の処理は、制御プログラム１９が、制御部１１、主記憶部１２、外部記憶部１３、操作部１４、表示部１５、入出力部１６および送受信部１７などを資源として用いて処理することによって実行する。
【０１１３】
その他、前記のハードウエア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更および修正が可能である。
【０１１４】
制御部１１、主記憶部１２、外部記憶部１３、操作部１４、表示部１５、入出力部１６、送受信部１７および内部バス１８などから構成される行動分類処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する行動分類装置２を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバが有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで行動分類装置２を構成してもよい。
【０１１５】
また、行動分類装置２の機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
【０１１６】
また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板(BBS, Bulletin Board System)に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。
【０１１７】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１１８】
（付記１）
所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段と、
プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段と、
前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段と、
前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段と、
を備えることを特徴とする行動分類装置。
【０１１９】
（付記２）
前記行動判定ルールは、前記コミュニケーション相手情報、前記コミュニケーション相手情報と前記プロジェクト情報ごとの前記メンバー情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトル、および、前記行動対象情報と前記プロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトル、に関する条件の情報を含むことを特徴とする付記１に記載の行動分類装置。
【０１２０】
（付記３）
前記行動種類は、
前記関連プロジェクトベクトルが０ベクトルでなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値を下回る、条件に対応するプロジェクト関連個人作業、
前記コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、前記関連プロジェクトベクトルのノルムが所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連個人作業、
前記メンバー関連ベクトルが０ベクトルでなく前記関連プロジェクトベクトルが０である、または、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値以上である、条件に対応するプロジェクト関連打ち合わせ、および、
前記コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルのノルムと前記関連プロジェクトベクトルのノルムがともに所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連打ち合わせ、
の４種類を含むことを特徴とする付記２に記載の行動分類装置。
【０１２１】
（付記４）
前記行動情報は、前記対象者がコミュニケーションを行うフィールド情報と、行動対象にアクセスするログイン端末名、利用アプリケーション名およびアクセスファイルパス情報とを含み、
前記プロジェクト情報は、プロジェクト名、前記メンバー情報および前記プロジェクトの共用ディレクトリへのファイルパス情報を含む、
ことを特徴とする付記１ないし３のいずれかに記載の行動分類装置。
【０１２２】
（付記５）
前記行動種類は、前記フィールド情報、前記ログイン端末名もしくは前記利用アプリケーション名、またはこれらの組み合わせを含む、条件に対応する特定プロジェクト行動の種類を含むことを特徴とする付記４に記載の行動分類装置。
【０１２３】
（付記６）
前記行動判定ルールは、前記行動種類に分類される前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する基準の情報を含み、
前記行動判定手段は、前記行動情報が分類される前記行動種類の前記関連プロジェクト情報を生成する基準に従って、前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する、
ことを特徴とする付記１ないし５のいずれかに記載の行動分類装置。
【０１２４】
（付記７）
２つの前記行動情報について、それぞれの行動情報に対応する前記関連プロジェクト情報を前記行動情報に加えた拡大行動情報の要素ごとの所定の類似度を算出し、該要素ごとの類似度の加重和から前記２つの行動情報の類似度を算出する類似度計算部を備えることを特徴とする付記６に記載の行動分類装置。
【０１２５】
（付記８）
前記行動種類ごとに前記拡大行動情報の着目する要素を定める行動リソース情報から、所定の基準で前記拡大行動情報の要素ごとの類似度の重みを算出する重み算出部を備え、
前記類似度計算部は、２つの前記拡大行動情報について、前記要素ごとの類似度に、前記重み算出部で算出した双方の拡大行動情報の要素ごとの重みを乗じて前記加重和を計算する、
ことを特徴とする付記７に記載の行動分類装置。
【０１２６】
（付記９）
前記重み算出部は、前記行動種類ごとに、前記行動リソース情報に定められる着目する拡大行動情報の要素の重みを、その行動種類の着目する要素に含まれない要素の重みより大きく設定することを特徴とする付記８に記載の行動分類装置。
【０１２７】
（付記１０）
前記行動種類は、
前記関連プロジェクトベクトルが０ベクトルでなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値を下回る、条件に対応するプロジェクト関連個人作業、
前記コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、前記関連プロジェクトベクトルのノルムが所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連個人作業、
前記メンバー関連ベクトルが０ベクトルでなく前記関連プロジェクトベクトルが０である、または、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値以上である、条件に対応するプロジェクト関連打ち合わせ、および、
前記コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルのノルムと前記関連プロジェクトベクトルのノルムがともに所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連打ち合わせ、
の４種類を含み、
前記行動リソース情報は、
前記プロジェクト関連個人作業に対応した着目する要素が、前記利用アプリケーション名、前記アクセスファイルパス情報および前記関連プロジェクト情報であり、
プロジェクト無関連個人作業に対応した着目する要素が、前記利用アプリケーション名および前記アクセスファイルパス情報であり、
前記プロジェクト関連打ち合わせに対応した着目する要素が、前記コミュニケーション相手情報および前記関連プロジェクト情報であり、
前記プロジェクト無関連打ち合わせに対応した着目する要素が、前記コミュニケーション相手情報である、
ことを特徴とする付記８または９に記載の行動分類装置。
【０１２８】
（付記１１）
前記行動種類は、前記フィールド情報、前記ログイン端末名もしくは前記利用アプリケーション名、またはこれらの組み合わせを含む、条件に対応する特定プロジェクト行動の種類を含み、
前記行動リソース情報は、前記特定プロジェクト行動の種類に対応して着目する要素に、前記ログイン端末名および前記利用アプリケーション名を含む、
ことを特徴とする付記１０に記載の行動分類装置。
【０１２９】
（付記１２）
対象者の行動情報を所定の行動種類に分類する行動分類装置が行う行動分類方法であって、
所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得ステップと、
プロジェクトの識別情報に対応づけられた、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を用い、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定ステップと、
を備えることを特徴とする行動分類方法。
【０１３０】
（付記１３）
前記行動判定ルールは、前記コミュニケーション相手情報、前記コミュニケーション相手情報と前記プロジェクト情報ごとの前記メンバー情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトル、および、前記行動対象情報と前記プロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトル、に関する条件の情報を含むことを特徴とする付記１２に記載の行動分類方法。
【０１３１】
（付記１４）
前記行動判定ステップは、
前記関連プロジェクトベクトルが０ベクトルでなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値を下回る、条件に対応するプロジェクト関連個人作業、
前記コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、前記関連プロジェクトベクトルのノルムが所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連個人作業、
前記メンバー関連ベクトルが０ベクトルでなく前記関連プロジェクトベクトルが０である、または、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値以上である、条件に対応するプロジェクト関連打ち合わせ、および、
前記コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルのノルムと前記関連プロジェクトベクトルのノルムがともに所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連打ち合わせ、
の４種類のいずれかに前記行動情報を分類することを特徴とする付記１３に記載の行動分類方法。
【０１３２】
（付記１５）
前記行動情報は、前記対象者がコミュニケーションを行うフィールド情報と、行動対象にアクセスするログイン端末名、利用アプリケーション名およびアクセスファイルパス情報とを含み、
前記プロジェクト情報は、プロジェクト名、前記メンバー情報および前記プロジェクトの共用ディレクトリへのファイルパス情報を含む、
ことを特徴とする付記１２ないし１４のいずれかに記載の行動分類方法。
【０１３３】
（付記１６）
前記行動種類は、前記フィールド情報、前記ログイン端末名もしくは前記利用アプリケーション名、またはこれらの組み合わせを含む、条件に対応する特定プロジェクト行動の種類を含むことを特徴とする付記１５に記載の行動分類方法。
【０１３４】
（付記１７）
前記行動判定ルールは、前記行動種類に分類される前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する基準の情報を含み、
前記行動判定ステップは、前記行動情報が分類される前記行動種類の前記関連プロジェクト情報を生成する基準に従って、前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する、
ことを特徴とする付記１２ないし１６のいずれかに記載の行動分類方法。
【０１３５】
（付記１８）
２つの前記行動情報について、それぞれの行動情報に対応する前記関連プロジェクト情報を前記行動情報に加えた拡大行動情報の要素ごとの所定の類似度を算出し、該要素ごとの類似度の加重和から前記２つの行動情報の類似度を算出する類似度計算ステップを備えることを特徴とする付記１７に記載の行動分類方法。
【０１３６】
（付記１９）
前記行動種類ごとに着目する前記拡大行動情報の要素を定める行動リソース情報から、所定の基準で前記拡大行動情報の要素ごとの類似度の重みを計算する重み算出ステップを備え、
前記類似度計算ステップは、２つの前記拡大行動情報について、前記要素ごとの類似度に、前記重み算出部で算出した双方の拡大行動情報の要素ごとの重みを乗じて前記加重和を計算する、
ことを特徴とする付記１８に記載の行動分類方法。
【０１３７】
（付記２０）
前記重み算出ステップは、前記行動種類ごとに、前記行動リソース情報に定められる着目する拡大行動情報の要素の重みを、その行動種類の着目する要素に含まれない要素の重みより大きく設定することを特徴とする付記１９に記載の行動分類方法。
【０１３８】
（付記２１）
前記行動種類は、
前記関連プロジェクトベクトルが０ベクトルでなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値を下回る、条件に対応するプロジェクト関連個人作業、
前記コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、前記関連プロジェクトベクトルのノルムが所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連個人作業、
前記メンバー関連ベクトルが０ベクトルでなく前記関連プロジェクトベクトルが０である、または、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値以上である、条件に対応するプロジェクト関連打ち合わせ、および、
前記コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルのノルムと前記関連プロジェクトベクトルのノルムがともに所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連打ち合わせ、
の４種類を含み、
前記行動リソース情報は、
前記プロジェクト関連個人作業に対応した着目する要素が、前記利用アプリケーション名、前記アクセスファイルパス情報および前記関連プロジェクト情報であり、
前記プロジェクト無関連個人作業に対応した着目する要素が、前記利用アプリケーション名および前記アクセスファイルパス情報であり、
前記プロジェクト関連打ち合わせに対応した着目する要素が、前記コミュニケーション相手情報および前記関連プロジェクト情報であり、
前記プロジェクト無関連打ち合わせに対応した着目する要素が、前記コミュニケーション相手情報である、
ことを特徴とする付記１９または２０に記載の行動分類方法。
【０１３９】
（付記２２）
前記行動種類は、前記フィールド情報、前記ログイン端末名もしくは前記利用アプリケーション名、またはこれらの組み合わせを含む、条件に対応する特定プロジェクト行動の種類を含み、
前記行動リソース情報は、前記特定プロジェクト行動の種類に対応して着目する要素に、前記ログイン端末名および前記利用アプリケーション名を含む、
ことを特徴とする付記２１に記載の行動分類方法。
【０１４０】
（付記２３）
コンピュータを、
所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段、
プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段、
前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段、および
前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【符号の説明】
【０１４１】
１  行動分類システム
２  行動分類装置
３  行動判定部
４  行動ログ装置
５  端末
６  サーバ
７  ネットワーク
１１  制御部
１２  主記憶部
１３  外部記憶部
１４  操作部
１５  表示部
１６  入出力部
１７  送受信部
１８  内部バス
１９  制御プログラム
２１  情報取得部
２２  行動情報記憶部
２３  プロジェクト情報記憶部
２４  行動判定ルール記憶部
２５  行動情報重み算出部
２６  行動リソース記憶部
２７  行動類似度計算部
３１  メンバー一致度算出部
３２  対象一致度算出部
３３  行動種類判定部
４１  データ収集部
４２  行動ログデータ記憶部
４３  位置センサ
４４  撮像装置
４５  マイク
５１  入力部
５２  表示部
５３  通信部
６１  通信部
６２  処理部
６３  記憶部
【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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【図１６】
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【図１７】
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