(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザ間の関係性に応じて最適なチーム分けを行うことが可能な情報処理装置、制御方法及びプログラムを提供する。【解決手段】チーム編成装置１は、ユーザ間の関係性を推測する推測部１０ｅと、推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成する生成部１０ｄと、を備える。制御方法は、ユーザ間の関係性を推測することと、推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成することと、を含む。プログラムは、コンピュータを、ユーザ間の関係性を推測する推測部と、推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成する生成部と、として実行させる。【選択図】図２
2016152020.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ間の関係性を推測する推測部と、
前記推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成する生成部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記推測部は、ユーザのパフォーマンスにおける他ユーザとの関係性を推測する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、前記ユーザ間の関係性に基づいて、パフォーマンスが高いチームメンバーを選出し、当該チームメンバーに関する情報を生成する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理装置は、前記ユーザのパフォーマンスを推定する推定部をさらに備える、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推定部は、前記ユーザの生体情報に基づいて前記ユーザのパフォーマンスを推定する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記推定部は、前記ユーザの撮像画像または音声情報に基づいて前記ユーザのパフォーマンスを推定する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記ユーザの成果情報に基づいて前記ユーザのパフォーマンスを推定する、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記推測部は、各ユーザのパフォーマンスを一緒に居た他ユーザに関する情報と共に蓄積する記憶部から抽出した各ユーザのパフォーマンス履歴に基づいて、統計的にユーザ間の関係性を推測する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記ユーザ間の関係性は、各ユーザのパフォーマンスに対する互いの影響の大きさに依存して求められる、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記生成部は、所定のチーム編成条件に応じたチームメンバーを選出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記チーム編成条件は、チーム数、チームの人数、およびチームに含まれるメンバーの属性を少なくとも含む、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記生成部が生成するチームメンバーに関する情報は、欠員、またはメンバーの不足スキルに関する情報を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記情報処理装置は、
前記生成部により生成された前記チームメンバーに関する情報を含む表示画面を表示するよう制御する表示制御部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
ユーザ間の関係性を推測することと、
前記推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成することと、
を含む、制御方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
ユーザ間の関係性を推測する推測部と、
前記推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成する生成部と、
として実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、チームやペア等、複数人で何らかの業務を行う場合、管理者やリーダーによってチーム分けが行われていたが、各人のスキルや属性をそれぞれ把握してベストなチーム分けを考えることは手間がかかり、また、人数が増えるとチーム分けに時間がかかってしまっていた。
【０００３】
チーム分け技術に関し、例えば下記特許文献１では、ビデオゲーム機で提供される対戦型ゲームのチーム分けにおいて、コントローラを操作する操作者の生体情報を分析し、分析結果に応じて操作者（遊戯者）が所属するチームを判定する対戦型ゲームにおけるチーム分け方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３２９５１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように各人のスキルや属性、上記特許文献１に記載の生体情報の分析によって把握される性格のタイプ（熱血型、冷静型）等といったメンバーそれぞれの特徴に応じてチーム分けを行ったとしても、実際にチームで各人の能力をどの程度発揮できるかは、チームメンバー間の相性（すなわち、ユーザ間の関係性）に大きく依存する。
【０００６】
しかしながら、組織の中では各人から管理者やリーダーに他の作業員との相性は申告し難く、また、管理者やリーダーが個人間の相性の詳細を知ることに抵抗がある場合もある。
【０００７】
そこで、本開示では、ユーザ間の関係性に応じて最適なチーム分けを行うことが可能な情報処理装置、制御方法、およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示によれば、ユーザ間の関係性を推測する推測部と、前記推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成する生成部と、を備える、情報処理装置を提案する。
【０００９】
本開示によれば、ユーザ間の関係性を推測することと、前記推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成することと、を含む、制御方法を提案する。
【００１０】
本開示によれば、コンピュータを、ユーザ間の関係性を推測する推測部と、前記推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成する生成部と、として実行させるためのプログラムを提案する。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本開示によれば、ユーザ間の関係性に応じて最適なチーム分けを行うことが可能となる。
【００１２】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の一実施形態による情報処理システムの概要を示す図である。
【図２】本実施形態によるチーム編成装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態によるユーザ情報ＤＢに格納されるユーザのパフォーマンス情報の一例を示す図である。
【図４】図３に示すユーザのパフォーマンス情報から作成される教師データの一例を示す図である。
【図５】本実施形態による相性推測部が回帰分析を行った時のパフォーマンスの算出式を示す図である。
【図６】本実施形態による双方向の相性の算出式を示す図である。
【図７】本実施形態による各ユーザの単方向の相性の一例を示す図である。
【図８】図７に示す単方向の相性を用いたユーザ間の双方向の相性の具体的な算出式を示す図である。
【図９】本実施形態による情報処理システムのチーム編成処理を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態のチーム編成処理におけるチーム選定の一例を示す図である。
【図１１】本実施形態によるチーム編成処理におけるチーム選定の変形例を説明する図である。
【図１２】本実施形態によるチーム条件入力画面の一例を示す図である。
【図１３】本実施形態によるチーム編成画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１５】
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要
２．基本構成
３．動作処理
４．まとめ
【００１６】
＜１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要＞
まず、本開示の一実施形態による情報処理システムの概要を図１に示して説明する。図１に示すように、本実施形態による情報処理システムでは、各人が行っている業務のスケジュールや進捗状況、ユーザがアクセスした業務書類の種類や内容の履歴、成果情報等が、ネットワーク上の業務情報サーバ２に格納される。また、ユーザがスマートアイグラスを装着している場合、ユーザの視界にある（ユーザが読んでいると推定される）業務書類の種類や内容の履歴も業務情報サーバ２に格納され得る。また、各人が装着するスマートバンド３やスマートウォッチ、スマートアイグラス等のウェアラブル装置により、業務中に生体情報（心拍、発汗量、体温、脳波等）や位置情報が継続的に取得される。また、各人が業務を行っている様子が、部屋に設置されたカメラ４により撮像される。当該カメラ４は、各人の会話を収音するマイクロホンも備える。カメラ４は、職場や会議室等の部屋の他、廊下にも設置され得る。
【００１７】
このように、本実施形態による情報処理システムでは、業務中の各人の生体情報、位置情報、会話、様子（顔の表情や、誰と一緒に作業を行っているか等）、および業務の内容（スケジュール、進捗、成果）が、様々な方法により継続的に取得され得る。なお、図１を参照して説明したこれらの情報の取得方法は一例であって、本実施形態では特に限定しない。
【００１８】
そして、本実施形態によるチーム編成装置１は、業務情報サーバ２から業務内容の情報（スケジュール、成果等）を取得し、ウェアラブル装置からは業務を行っている際のユーザの生体情報・位置情報を取得し、カメラ４からは撮像画像・音声情報を取得する。チーム編成装置１は、ユーザの生体情報、撮像画像、および音声情報から、ユーザがどのような状態（例えば集中度、覚醒度等の心理状態）で業務を行っているかを把握することが可能である。また、チーム編成装置１は、ユーザの位置情報、撮像画像、業務スケジュール等から、ユーザが誰と一緒に、また、誰と同じチームで業務を行っているかを把握することが可能である。さらに、チーム編成装置１は、業務内容の情報から、ユーザの業務の進み具合や成果を把握することが可能である。
【００１９】
これらの情報に基づいて、チーム編成装置１は、ユーザが誰と一緒に（若しくは誰と同じチームで）業務を行っている際に、どの程度のパフォーマンスを発揮しているかを推定する。ここで、パフォーマンスとは、例えば集中度、覚醒度といった、各人が業務を効率よく行うための心理状態を数値化したものや、営業成績、開発製品の性能、提供サービスの品質、処理案件数といった、数値化可能な業務の成果を示す。各人のパフォーマンスは、チームメンバー間の相性（すなわち、関係性）に大きく依存し、例えばユーザＡがユーザＢとペアを組んで作業した場合と、ユーザＣとペアを組んで作業した場合とで、ユーザＡのパフォーマンスは異なる。
【００２０】
本実施形態によるチーム編成装置１は、ユーザが誰と組んで作業を行った場合にどの程度のパフォーマンスが出力されるかを推定し、かかる推定結果に基づいて推測されるユーザ間の相性（関係性）を用いて最適なチーム分けを行う。すなわち、本実施形態によるチーム編成装置１は、ユーザ間の関係性に応じて、チームとしてのパフォーマンスが最大化する最適なチーム編成を行うことが可能となる。
【００２１】
以上、本実施形態による情報処理システムの概要について説明した。続いて、本開示の一実施形態による情報処理システムに含まれるチーム編成装置１（情報処理装置）の構成について図２を参照して説明する。
【００２２】
＜２．基本構成＞
図２は、本実施形態によるチーム編成装置１の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、チーム編成装置１は、制御部１０、通信部１１、センサＤＢ１２（データベース）、ユーザ情報ＤＢ１３、相性ＤＢ１４、および表示部１５を有する。
【００２３】
（通信部１１）
通信部１１は、無線／有線により外部装置と接続し、データの送受信を行う機能を有する。本実施形態による通信部１１は、例えば業務情報サーバ２と接続し、各ユーザの業務内容（スケジュール、進捗、成果等）に関する情報を受信する。また、通信部１１は、各ユーザが装着するウェアラブル装置と接続し、業務中のユーザの心拍、発汗、体温といった生体情報および位置情報を受信する。また、通信部１１は、職場、会議室、廊下等に設置されたカメラ４と接続し、部屋等に居る１以上のユーザの様子を撮像した撮像画像および会話を収音した音声情報を受信する。これら受信した各情報は、センサＤＢ１２に格納される。
【００２４】
（制御部１０）
制御部１０は、例えばＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、不揮発性メモリ、インターフェース部を備えたマイクロコンピュータにより構成され、チーム編成装置１の各構成を制御する。具体的には、本実施形態による制御部１０は、図２に示すように、パフォーマンス推定部１０ａ、離合集散認識部１０ｂ、相性推測部１０ｃ、およびチーム情報生成部１０ｄとして機能する。
【００２５】
パフォーマンス推定部１０ａは、センサＤＢ１２に格納された情報を解析し、各ユーザのパフォーマンスを推定する。例えば、パフォーマンス推定部１０ａは、センサＤＢ１２に格納されている業務中のユーザの生体情報、撮像画像から解析された表情情報、音声情報から解析された声色情報等に基づいて、業務を行っている際の心理状態（集中度、覚醒度等）をパフォーマンスとして推定する。また、業務の成果が営業成績、開発製品の性能、処理数等の数値化できるものである場合、数値化された業務成果をユーザのパフォーマンスの推定に用いることも可能である。パフォーマンス推定部１０ａは、これら心理状態や業務成果に基づいて、ユーザのパフォーマンスを例えば０〜１００の数値で示す。また、パフォーマンス推定部１０ａは、パフォーマンスの推定を例えば時刻毎に行う。パフォーマンス推定部１０ａにより推定されたユーザのパフォーマンス情報は、時刻や生体情報、業務状況等と紐付けて、ユーザ情報ＤＢ１３に格納される。
【００２６】
離合集散認識部１０ｂは、センサＤＢ１２に格納された情報を解析し、各ユーザの離合集散を認識する。例えば、離合集散認識部１０ｂは、センサＤＢ１２に格納されている業務中のユーザの位置情報、および撮像画像から解析された業務中の部屋の様子を分析して、各ユーザが時刻毎に誰と一緒にいるのかを解析し、上述したパフォーマンス情報に紐付けてユーザ情報ＤＢ１３に格納する。なお離合集散認識部１０ｂは、センサＤＢ１２に格納されている業務スケジュールを分析して、各ユーザが誰と一緒に業務を行っているかを解析してもよい。
【００２７】
ここで、ユーザ情報ＤＢ１３に格納されるユーザのパフォーマンス情報の一例を図３に示す。図３に示すように、例えばユーザＡの時刻毎のパフォーマンス情報が、生体情報、表情情報、声色情報、業務状況情報、および一緒にいる人（一緒に業務を行っている人）と紐付けて格納されている。「業務状況情報」は、業務情報サーバ２から取得される情報から把握される業務内容の種別を示す情報である。例えば、ユーザＡが複数の業務に関与している場合、参加している会議（業務）がどのプロジェクト（業務種別）に関するものであるかは、ユーザの業務スケジュール等を解析して把握される。また、業務種別は、午前中の仕事、午後の仕事等の時間帯で区切った業務種別であってもよい。図３に示すように、ユーザＡのパフォーマンスは、時刻毎の生体情報や表情等に基づき、2014年11月20日の13時にユーザＢおよびユーザＣと共に業務Ｘを行っている際は「80」、同日14時に一人で業務Ｙを行っている際は「100」、同日15時にユーザＤと共に業務Ｘを行っている際は「50」と推定される。
【００２８】
相性推測部１０ｃは、各ユーザのパフォーマンスに与えている影響の原因を解析し、各ユーザのパフォーマンスにおける他ユーザとの相性（関係性）を推測する。ユーザのパフォーマンスにおける他ユーザとの相性とは、例えば業務を行う上での仕事のし易さである。各ユーザの他ユーザとの相性は、ユーザ情報ＤＢ１３に格納された各ユーザのパフォーマンス情報を用いて算出され得る。
【００２９】
具体的には、まず、相性推測部１０ｃは、ユーザ情報ＤＢ１３に格納されたユーザのパフォーマンス情報から、当該ユーザと他ユーザとの相性を算出するための教師データを作成する。例えば図３に示すユーザＡのパフォーマンス情報からは、図４に示すような教師データが作成される。図４に示すように、時刻毎にパフォーマンス（Pi）の要因（vj）として業務Ｘ、業務Ｙ、業務Ｚといった業務要因と、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤといった他ユーザ要因が挙げられる。次いで、相性推測部１０ｃは、作成した教師データを回帰分析等の解析アルゴリズムに入力する。ここで、一例として回帰分析を用いたパフォーマンス（Pi）の算出式を図５の式１に示す。式１に示すように、ユーザｉのパフォーマンスPiは、要因vj毎のウェイトwijを加算したものである。このような回帰分析を用いた場合、ウェイトwijは、ユーザｉのパフォーマンスPiに対する他人の寄与率となり、この数値が大きい程、ユーザｉにとって他のユーザｊは相性が（ユーザｉから他のユーザｊに対する一方向の相性が）よいと考えられる。
【００３０】
以下、具体例を挙げて説明する。例えば図５の式１に、図４に示す教師データを入力すると、図５の式２に示すように、ユーザＡのパフォーマンスPAが、業務ＸのウェイトwAXvX、業務ＹのウェイトwAYvY、業務ＺのウェイトwAZvZ、ユーザＢのウェイトwABvB、ユーザＣのウェイトwACvC、およびユーザＤのウェイトwADvDを加算したものであることが分かる。上述したように、ウェイトwijは、ユーザｉのパフォーマンスPiに対する他人の寄与率であるため、ウェイトwABが高い程ユーザＢとの業務相性が良く、ウェイトwACが高い程ユーザＣとの業務相性が良く、また、ウェイトwADが高い程ユーザＤとの業務相性が良いと言える。
【００３１】
そして、相性推測部１０ｃは、図５の式２に示すようなユーザＡのパフォーマンスPAを算出するための回帰分析の算出式を、図４に示す教師データ毎にそれぞれ作成し、ユーザＢのウェイトwAB、ユーザＣのウェイトwAC、およびユーザＤのウェイトwADを算出し、ユーザＡのユーザＢ、ユーザＣ、およびユーザＤに対する各業務相性をそれぞれ算出（推測）する。また、相性推測部１０ｃは、同様に各ユーザの他ユーザに対する一方向の相性をそれぞれ算出（推測）する。
【００３２】
続いて、相性推測部１０ｃは、上記推測した各ユーザの一方向の相性に基づいて、ユーザ間の双方向の相性を推測し、推測したユーザ間の双方向の相性に関する情報を相性ＤＢ１４に格納する。相性推測部１０ｃは、例えば図６の式３に示すように、双方向の相性Tijを、双方の相手に対する単方向の相性（wij、wji）を加算して求める。
【００３３】
以下、具体例を挙げて説明する。図７は、回帰分析によって得られた各ユーザ間の単方向の相性の一例を示す図である。図７に示すように、例えばユーザＡのパフォーマンスへの影響における要因ＢのウェイトとしてユーザＡのユーザＢに対する一方向の相性「１０」が得られ、要因ＣのウェイトとしてユーザＣに対する一方向の相性「５０」が得られたとする。また、ユーザＢのパフォーマンスへの影響における要因ＡのウェイトとしてユーザＢのユーザＡに対する一方向の相性「２０」が得られ、要因ＣのウェイトとしてユーザＣに対する一方向の相性「３０」が得られたとする。また、ユーザＣのパフォーマンスへの影響における要因ＡのウェイトとしてユーザＣのユーザＡに対する一方向の相性「４０」が得られ、要因ＢのウェイトとしてユーザＢに対する一方向の相性「０」が得られたとする。この場合、相性推測部１０ｃは、図８の式４の一段目に示すように、ユーザＡとユーザＢの双方向の相性TABを、ユーザＡに対する要因ＢのウェイトwABとユーザＢに対する要因ＡのウェイトwBAとを加算して算出する（TAB=10+20=30）。また、相性推測部１０ｃは、図８の式４の二段目に示すように、ユーザＢとユーザＣの双方向の相性TBCを、ユーザＢに対する要因ＣのウェイトwBCとユーザＣに対する要因ＢのウェイトwCBとを加算して算出する（TBC=30+0=30）。また、相性推測部１０ｃは、図８の式４の三段目に示すように、ユーザＣとユーザＡの双方向の相性TCAを、ユーザＣに対する要因ＡのウェイトwCAとユーザＡに対する要因ＣのウェイトwACとを加算して算出する（TAC=40+50=90）。これにより、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣのペアのうち、ユーザＡとユーザＣの組み合わせが最も相性が良い（仕事がし易い）ことが分かる。
【００３４】
以上、本実施形態による相性推測部１０ｃによるユーザ間の相性の推測について具体的に説明した。
【００３５】
チーム情報生成部１０ｄは、ある業務を遂行するためのチーム編成を行い、編成したチームに関する情報を生成する。具体的には、チーム情報生成部１０ｄは、相性ＤＢ１４に格納されたユーザ間の双方向の相性に関する情報を用いて、指定された条件（編成するチーム数、チーム人数、またはチームに含むユーザの属性等）を満たす最適なチーム編成を行う。
【００３６】
（センサＤＢ１２）
センサＤＢ１２は、通信部１１により外部装置から受信したデータを格納する。具体的には、センサＤＢ１２には、各ユーザが装着するウェアラブル装置により検知された生体情報および位置情報や、カメラ４により撮像された撮像画像および収音された音声情報が格納される。また、センサＤＢ１２には、業務情報サーバ２から受信した業務内容に関する情報も格納される。
【００３７】
（ユーザ情報ＤＢ１３）
ユーザ情報ＤＢ１３は、ユーザに関する情報を格納する。具体的には、ユーザ情報ＤＢ１３には、パフォーマンス推定部１０ａにより推定された各ユーザのパフォーマンス情報が格納される。また、ユーザ情報ＤＢ１３には、ユーザの属性情報（例えば職種、専門、スキル等）も格納される。
【００３８】
（相性ＤＢ１４）
相性ＤＢ１４は、ユーザ間の相性に関する情報を格納する。具体的には、上述したように相性推測部１０ｃにより推測されたユーザ間の一方向の相性や、双方向の相性に関する情報が格納される。
【００３９】
（表示部１５）
表示部１５は、メニュー画面、操作画面等を表示する機能を有する。また、表示部１５は、液晶ディスプレイにより実現される。具体的には、表示部１５は、チーム情報生成部１０ｄにより生成された編成されたチームに関する情報に基づくチーム編成画面を表示する。
【００４０】
以上、本実施形態によるチーム編成装置１の具体的な構成について説明した。なお図２に示すチーム編成装置１の構成は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。例えば、ユーザ情報ＤＢ１３および相性ＤＢ１４は、ネットワーク上の外部メモリに格納されていてもよい。
【００４１】
また、チーム編成装置１は、表示部１５を有していなくともよい。この場合、例えばチーム編成装置１はネットワーク上のサーバであって、ユーザ端末（情報処理装置）からの要求に応じてチーム編成を行い、チーム編成装置１の制御部１０により、チーム情報生成部１０ｄで生成されたチームに関する情報をユーザ端末で表示するよう制御する。
【００４２】
＜３．動作処理＞
続いて、本実施形態による情報処理システムの動作処理について、図９を参照して説明する。図９は、本実施形態による情報処理システムのチーム編成処理を示すフローチャートである。
【００４３】
図９に示すように、まず、ステップＳ１０３において、チーム編成装置１のチーム情報生成部１０ｄは、チーム条件（チーム数、チーム人数、メンバー属性等）を入力する。具体的には、チーム情報生成部１０ｄは、表示部１５に表示したチーム条件入力画面から管理者により入力されたチーム条件を取得する。
【００４４】
次に、ステップＳ１０６において、チーム情報生成部１０ｄは、チーム条件を満たすチームの編成を行う。例えば、図１０の上段に示すように、チーム条件として「スキル：Ｃ言語によるプログラミング」、「チーム数：１」、「チーム人数：２名」が入力された場合、チーム情報生成部１０ｄは、条件を満たすチームとして、図１０の中段に示すように、「チーム１：ユーザＡ、ユーザＢ」「チーム２：ユーザＢ、ユーザＣ」、「チーム３：ユーザＣ、ユーザＡ」の３つのチームを編成する。
【００４５】
次いで、ステップＳ１０９において、チーム情報生成部１０ｄは、各ユーザの相性に基づいて、チームのパフォーマンスが高いチームを選定する。具体的には、チーム情報生成部１０ｄは、相性ＤＢ１４に格納された各ユーザ間の双方向的な相性に基づいて、最も相性が高いチームを、パフォーマンスが高いチームとして選定する。例えば、図８の式４に示したように、ユーザＡとユーザＢの双方向の相性は「３０」、ユーザＢとユーザＣの双方向の相性は「３０」、ユーザＣとユーザＡの双方向の相性は「９０」であって、ユーザＣとユーザＡの相性が最も高い。したがって、チーム情報生成部１０ｄは、図１０の下段に示すように、「チーム３：ユーザＣ、ユーザＡ」を、最もパフォーマンスが高いチームとして選定する。
【００４６】
そして、ステップＳ１１２において、チーム編成装置１は、選定したチームに関する情報を出力する。例えば、チーム編成装置１は、選定したチームに含まれるメンバーに関する情報（氏名、所属部署、社員番号、詳細情報等）を示すチーム編成画面を表示部１５に表示する。
【００４７】
以上、本実施形態によるチーム編成処理について具体的に説明した。なお図１０を参照して説明したチーム編成は、最もパフォーマンスの高い１チームを編成するものであったが、本実施形態はこれに限定されず、パフォーマンスの最大化を考慮して多数のチームを編成することも可能である。以下、図１１〜図１２を参照して具体的に説明する。
【００４８】
（変形例）
図１１は、本実施形態のチーム編成処理におけるチーム選定の変形例を説明する図である。図１１に示す例では、図１０を参照して上述したチーム選定よりも大規模な場合について説明する。具体的には、２６名の人員を５つのチームに可能な限り相性が良いように振り分けを行う。
【００４９】
まず、図１１の上段に示すように、本変形例のチーム編成の条件として、５つのチームそれぞれに必要スキルと人数が入力される（上記Ｓ１０３）。例えばチーム１は、マーケティング担当１名、デザイナー１名、プログラマー３名を必要とする。また、人員の細かい属性も条件に含むことが可能である。例えばチーム１のデザイナー１名には、立体造形の経験が必要という条件が付される。また、チーム２のプログラマー１名には、サーバのプログラム経験が必要という条件が付され、チーム３のデザイナー２名には、ＵＩ（User Interface）のデザイン経験が必要という条件が付される。このようなチーム編成条件は、表示部１５に表示されたチーム条件入力画面から管理者によって入力され得る。ここで、図１２に、チーム条件入力画面の一例を示す。図１２に示すチーム条件入力画面３０は、チーム編成の候補となる人員一覧表示３１と、各チームに必要なスキルと人数を入力するチーム条件入力領域３２とを含む。管理者は、人員一覧へ人員の追加・削除を行うことも可能である。管理者によりチーム条件が入力され、編成ボタン３３が選択されると、チーム情報生成部１０ｄは、入力されたチーム条件およびユーザ情報ＤＢ１３に格納されているユーザ（人員）情報を参照して、条件を満たすチームを編成する。
【００５０】
次に、チーム情報生成部１０ｄは、図１１の中段に示すように、条件を満たす全パターンのチーム編成を行う。図１１の中段に示す例では、例えば条件を満たす５つのチームが５００パターン編成される。また、この際、チーム情報生成部１０ｄは、パターン５００に示すように、欠員を含むパターン（パターン５００参照）を編成してもよい。
【００５１】
次いで、チーム情報生成部１０ｄは、図１１の下段に示すように、各チームの合計パフォーマンスが高いチーム編成を数パターン選定する。具体的には、チーム情報生成部１０ｄは、チームメンバー間の双方向の相性に基づいて、各チームの相性の合計を、各チームのパフォーマンスの合計とみなして、パフォーマンスが高いチーム編成を選定する。この際、チームパフォーマンスの合計を優先して選定しているため、図１１の下段に示すパターン５００のような欠員を含むチームや、パターン１２４のようにスキルが一部足りないチームが選定される場合もある。図１３は、本実施形態によるチーム編成画面の一例を示す図である。図１３に示すチーム編成画面３５では、チーム情報生成部１０ｄにより選定されたパフォーマンスの高いチーム編成に関する情報が表示される。これにより、管理者は、どのような組み合わせで各チームを編成すれば全体でパフォーマンスの最大化が図れるかが分かる。また、表示されたチーム編成パターンには、欠員やスキルが不足している人員も含まれる。この場合、管理者は、パターン５００のチーム編成を採用する場合、立体造形の経験があるデザイナー１名をチーム１に追加すればよいことが分かる。また、管理者は、パターン１２４のチーム編成を採用する場合、チーム１のプログラマーのユーザＩはサーバのプログラムに関する勉強が必要であることが分かる。
【００５２】
＜４．まとめ＞
上述したように、本開示の実施形態による情報処理システムでは、ユーザ間の関係性に応じて最適なチーム分けを行うことを可能とする。多くの組織において、各人が他者との相性を自己申告することは人間関係への影響の大きさからはばかられるが、本実施形態によれば、組織管理者が個人間の相性の詳細を知ることなく、パフォーマンスを最大化するチーム編成を行うことが可能となる。
【００５３】
また、本実施形態によるユーザ間の関係性とは、例えば仕事のし易さといった相性であって、ユーザ間の相性は、センシングデータに基づく各ユーザのパフォーマンスを用いて統計的に算出され得る。各ユーザのパフォーマンスとは、例えば仕事を行う上での集中力、覚醒度、感情（快、不快）を客観的に示す数値や、営業成績、開発製品の性能、提供サービスの品質といった業務成果を示す数値が相当する。
【００５４】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００５５】
例えば、上述したチーム編成装置１に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、チーム編成装置１の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
【００５６】
また、上述した実施形態による相性推測部１０ｃは、ユーザ間の相性を推測する手法として、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、またはディープラーニングといった機械学習を用いてもよい。
【００５７】
また、本実施形態によるチーム編成は、会社等における業務を行うチーム編成に限定されず、例えばスポーツのチーム編成、学校や塾等におけるクラス編成、学校や塾等における実験／課外教室の班編成等にも適用することが可能である。
【００５８】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【００５９】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ユーザ間の関係性を推測する推測部と、
前記推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成する生成部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記推測部は、ユーザのパフォーマンスにおける他ユーザとの関係性を推測する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記生成部は、前記ユーザ間の関係性に基づいて、パフォーマンスが高いチームメンバーを選出し、当該チームメンバーに関する情報を生成する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記情報処理装置は、前記ユーザのパフォーマンスを推定する推定部をさらに備える、前記（２）または（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記推定部は、前記ユーザの生体情報に基づいて前記ユーザのパフォーマンスを推定する、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記推定部は、前記ユーザの撮像画像または音声情報に基づいて前記ユーザのパフォーマンスを推定する、前記（４）または（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記推定部は、前記ユーザの成果情報に基づいて前記ユーザのパフォーマンスを推定する、前記（４）〜（６）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）
前記推測部は、各ユーザのパフォーマンスを一緒に居た他ユーザに関する情報と共に蓄積する記憶部から抽出した各ユーザのパフォーマンス履歴に基づいて、統計的にユーザ間の関係性を推測する、前記（２）〜（７）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（９）
前記ユーザ間の関係性は、各ユーザのパフォーマンスに対する互いの影響の大きさに依存して求められる、前記（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記生成部は、所定のチーム編成条件に応じたチームメンバーを選出する、前記（１）〜（９）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記チーム編成条件は、チーム数、チームの人数、およびチームに含まれるメンバーの属性を少なくとも含む、前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記生成部が生成するチームメンバーに関する情報は、欠員、またはメンバーの不足スキルに関する情報を含む、前記（１）〜（１１）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記情報処理装置は、
前記生成部により生成された前記チームメンバーに関する情報を含む表示画面を表示するよう制御する表示制御部をさらに備える、前記（１）〜（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）
ユーザ間の関係性を推測することと、
前記推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成することと、
を含む、制御方法。
（１５）
コンピュータを、
ユーザ間の関係性を推測する推測部と、
前記推測したユーザ間の関係性に基づいて少なくとも１つのチームメンバーに関する情報を生成する生成部と、
として実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【００６０】
１    チーム編成装置（情報処理装置）
１０    制御部
１０ａ    パフォーマンス推定部
１０ｂ    離合集散認識部
１０ｃ    相性推測部
１０ｄ    チーム情報生成部
１１    通信部
１２    センサＤＢ
１３    ユーザ情報ＤＢ
１４    相性ＤＢ
１５    表示部
２    業務情報サーバ
３    スマートバンド
４    カメラ
【図１】
2016152020.tif 000003
【図２】
2016152020.tif 000004
【図３】
2016152020.tif 000005
【図４】
2016152020.tif 000006
【図５】
2016152020.tif 000007
【図６】
2016152020.tif 000008
【図７】
2016152020.tif 000009
【図８】
2016152020.tif 000010
【図９】
2016152020.tif 000011
【図１０】
2016152020.tif 000012
【図１１】
2016152020.tif 000013
【図１２】
2016152020.tif 000014
【図１３】
2016152020.tif 000015