(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
場所の識別情報と、当該場所に所在したユーザの識別情報と、当該ユーザが所在した時間の情報と、を対応付けして生成された位置情報を記憶する位置情報記憶手段と、
前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を集計することによって、会合が実施された場所、会合に参加したユーザ、及び、会合時間を含む会合情報を生成する会合情報生成手段と、
分析範囲として指定された場所、及び、ユーザを受け付ける受付手段と、
分析範囲として指定されたユーザに対応する会合情報を解析することによって、当該会合情報に対応する会合の活性度合いを示す活性度、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの多様性、又は、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの関係を示す関係性という特性要素のうち少なくとも１つの特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性として計算する第１の計算手段と、
分析範囲として指定された場所に対応する位置情報を解析することによって、当該場所の活性度合いを示す活性度、当該場所に集合したユーザの多様性、又は、当該場所に集合したユーザの関係を示す関係性のうち、少なくとも前記第１の計算手段が求めるのと同じ特性要素を計算する場所特性計算手段と、
前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を解析することによって、分析範囲として指定されたユーザの、分析範囲として指定された場所への訪問回数を求める手段と、
前記訪問回数と、前記場所特性計算手段により得られた場所の特性を示す特性要素とから、少なくとも前記第１の計算手段が求めるのと同じ特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性として計算する第２の計算手段と、
前記第１の計算手段により求められた、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性及び前記第２の計算手段により求められたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
場所の識別情報と、当該場所に所在したユーザの識別情報と、当該ユーザが所在した時間の情報と、を対応付けして生成された位置情報を記憶する位置情報記憶手段をアクセス可能なコンピュータを、
前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を集計することによって、会合が実施された場所、会合に参加したユーザ、及び、会合時間を含む会合情報を生成する会合情報生成手段、
分析範囲として指定された場所、及び、ユーザを受け付ける受付手段、
分析範囲として指定されたユーザに対応する会合情報を解析することによって、当該会合情報に対応する会合の活性度合いを示す活性度、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの多様性、又は、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの関係を示す関係性という特性要素のうち少なくとも１つの特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性として計算する第１の計算手段、
分析範囲として指定された場所に対応する位置情報を解析することによって、当該場所の活性度合いを示す活性度、当該場所に集合したユーザの多様性、又は、当該場所に集合したユーザの関係を示す関係性のうち、少なくとも前記第１の計算手段が求めるのと同じ特性要素を計算する場所特性計算手段、
前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を解析することによって、分析範囲として指定されたユーザの、分析範囲として指定された場所への訪問回数を求める手段、
前記訪問回数と、前記場所特性計算手段により得られた場所の特性を示す特性要素とから、少なくとも前記第１の計算手段が求めるのと同じ特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性として計算する第２の計算手段、
前記第１の計算手段により求められた、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性及び前記第２の計算手段により求められたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性を出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、会議や打合せなど２名以上の者が同じ場所に集合して行う会合がどの場所にて行われるかは、例えばＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）技術や測位技術を利用すれば特定することができる。これにより、会合の頻度や時間、会合の内容等を測定し、個人や組織のコミュニケーション特性の分析に活用できるようになってきている。このような、個人や組織のコミュニケーションは、個人の性格、組織の方針や会合や人的な要因だけでなく、会合が実施される場所の特性という要因の影響も受けると考えられる。
【０００３】
【特許文献１】特許第３８５８５６９号明細書
【特許文献２】特開２００１−１８４３７５号公報
【特許文献３】特開２００４−１２７０６３号公報
【特許文献４】特開２００６−２６０１０２号公報
【特許文献５】特開２００７−２１９７８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来においては、各個人が参加した会合に関する実績のみに基づき、場所の特性という要因を考慮せずに個人のコミュニケーション特性を計算により求めていたので、個人のコミュニケーション特性がどれだけ場所の特性の影響を受けていたのかという指標が正しく得られているとは限らない。
【０００５】
本発明は、個人や組織のコミュニケーションに対する場所の影響を抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置は、場所の識別情報と、当該場所に所在したユーザの識別情報と、当該ユーザが所在した時間の情報と、を対応付けして生成された位置情報を記憶する位置情報記憶手段と、前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を集計することによって、会合が実施された場所、会合に参加したユーザ、及び、会合時間を含む会合情報を生成する会合情報生成手段と、分析範囲として指定された場所、及び、ユーザを受け付ける受付手段と、分析範囲として指定されたユーザに対応する会合情報を解析することによって、当該会合情報に対応する会合の活性度合いを示す活性度、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの多様性、又は、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの関係を示す関係性という特性要素のうち少なくとも１つの特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性として計算する第１の計算手段と、分析範囲として指定された場所に対応する位置情報を解析することによって、当該場所の活性度合いを示す活性度、当該場所に集合したユーザの多様性、又は、当該場所に集合したユーザの関係を示す関係性のうち、少なくとも前記第１の計算手段が求めるのと同じ特性要素を計算する場所特性計算手段と、前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を解析することによって、分析範囲として指定されたユーザの、分析範囲として指定された場所への訪問回数を求める手段と、前記訪問回数と、前記場所特性計算手段により得られた場所の特性を示す特性要素とから、少なくとも前記第１の計算手段が求めるのと同じ特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性として計算する第２の計算手段と、前記第１の計算手段により求められた、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性及び前記第２の計算手段により求められたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性を出力する出力手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、場所の識別情報と、当該場所に所在したユーザの識別情報と、当該ユーザが所在した時間の情報と、を対応付けして生成された位置情報を記憶する位置情報記憶手段をアクセス可能なコンピュータを、前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を集計することによって、会合が実施された場所、会合に参加したユーザ、及び、会合時間を含む会合情報を生成する会合情報生成手段、分析範囲として指定された場所、及び、ユーザを受け付ける受付手段、分析範囲として指定されたユーザに対応する会合情報を解析することによって、当該会合情報に対応する会合の活性度合いを示す活性度、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの多様性、又は、当該会合情報に対応する会合に集合したユーザの関係を示す関係性という特性要素のうち少なくとも１つの特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性として計算する第１の計算手段、分析範囲として指定された場所に対応する位置情報を解析することによって、当該場所の活性度合いを示す活性度、当該場所に集合したユーザの多様性、又は、当該場所に集合したユーザの関係を示す関係性のうち、少なくとも前記第１の計算手段が求めるのと同じ特性要素を計算する場所特性計算手段、前記位置情報記憶手段に記憶された位置情報を解析することによって、分析範囲として指定されたユーザの、分析範囲として指定された場所への訪問回数を求める手段、前記訪問回数と、前記場所特性計算手段により得られた場所の特性を示す特性要素とから、少なくとも前記第１の計算手段が求めるのと同じ特性要素を、分析範囲として指定されたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性として計算する第２の計算手段、前記第１の計算手段により求められた、分析範囲として指定されたユーザの会合実績に基づくコミュニケーション特性及び前記第２の計算手段により求められたユーザの場所の特性に基づくコミュニケーション特性を出力する出力手段、として機能させるためのものである。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１記載の発明によれば、多様な部署とコミュニケーションをしている個人のコミュニケーションが、ある場所から影響を受けた結果そうなったのか、それとも本来その人が備えている個人特性によるものなのかを推定できると共に、場所の設計や改善や場所の活用に対する施策への指標を提供することができる。
【００１０】
更に、請求項１記載の発明によれば、組織内全てのユーザ又は場所ではなく、特定のユーザ又は場所に限定して実施することにより、組織の目的や状況に合わせた検討をユーザに実施させることができる。
【００１１】
請求項２記載の発明によれば、コンピュータに、多様な部署とコミュニケーションをしている個人のコミュニケーションが、ある場所から影響を受けた結果そうなったのか、それとも本来その人が備えている個人特性によるものなのかを推定させることができると共に、場所の設計や改善や場所の活用に対する施策への指標を提供させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００１３】
図１は、本発明に係る情報処理装置２０を形成するコンピュータのハードウェア構成例を示した図である。本実施の形態において情報処理装置２０を形成するコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、コンピュータは、図１に示したようにＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４を接続したＨＤＤコントローラ５、入力手段として設けられたマウス６とキーボード７、及び表示装置として設けられたディスプレイ８をそれぞれ接続する入出力コントローラ９、通信手段として設けられたネットワークコントローラ１０を内部バス１１に接続して構成される。
【００１４】
図２は、本発明に係る情報処理装置２０の一実施の形態を示したブロック構成図である。情報処理装置２０は、位置情報登録部２１、会合情報生成部２２、分析範囲受付部２３、第１のコミュニケーション特性計算部２４、場所特性計算部２５、第２のコミュニケーション特性計算部２６及び特性表示部２７を有している。また、情報処理装置２０は、必要な情報が予め記憶されている個人・組織情報記憶部３１及び場所情報記憶部３２を有している。更に、処理の過程において生成される情報が記録される位置情報記憶部３３、場所特性情報記憶部３４及びコミュニケーション特性情報記憶部３５が示されている。
【００１５】
位置情報登録部２１は、図示しない検出センサによりユーザがいずれかの場所にて検出されたときに、その場所の識別情報（場所ＩＤ）と当該場所に所在したユーザの識別情報（ユーザＩＤ）と当該ユーザが所在した時間の情報とを対応付けして位置情報を生成し、位置情報記憶部３３に書き込む。会合情報生成部２２は、位置情報記憶部３３に記憶された位置情報を集計することによって、会合が実施された場所、参加者及び会合時間を含む会合情報を生成する。分析範囲受付部２３は、図示しない所定の表示画面から分析者により分析範囲として指定された場所、ユーザ及び時間を受け付ける。第１のコミュニケーション特性計算部２４は、会合情報を解析することによって、各ユーザが所在した場所の特性を計算する。本実施の形態では、分析範囲受付部２３が分析範囲を受け付けた場合、その分析範囲に指定されたユーザに対応する会合情報を解析することによって当該ユーザが所在した場所の特性を計算する。場所特性計算部２５は、位置情報記憶部３３に記憶された位置情報を解析することによって、分析範囲として指定された場所の特性を計算し、その計算結果をコミュニケーション特性情報記憶部３５に書き込む。第２のコミュニケーション特性計算部２６は、位置情報記憶部３３に記憶された位置情報と、場所特性計算部２５により得られた場所特性から、ユーザが所在した場所の特性を計算する。本実施の形態では、分析範囲受付部２３が分析範囲を受け付けた場合、その分析範囲に指定されたユーザに対応する位置情報と、場所特性計算部２５により得られた場所特性から当該ユーザが所在した場所の特性を計算し、その計算結果をコミュニケーション特性情報記憶部３５に書き込む。特性表示部２７は、各コミュニケーション特性計算部２４，２６が求めた個人のコミュニケーション特性をディスプレイ８に表示する。
【００１６】
個人・組織情報記憶部３１には、施設の利用者となりうる社員の個人情報と、当該施設を利用する組織に関する情報が予め登録されている。個人情報には、社員の氏名、ユーザＩＤ、携帯する社員証のＩＤ、所属部署等が含まれる。なお、社員でなくても施設への訪問者等に社員証に相当する訪問者証が渡された場合には、訪問者に関する情報も合わせて管理するようにしてもよい。組織に関する情報には、各部署の階層関係等組織構造を特定しうる情報、組織を構成する部署及び各部署に所属する社員に関する情報が含まれている。場所情報記憶部３２には、会合が実施可能な会議室やオープンスペース等の場所を判別するために各場所に割り当てられた名称及び識別情報（ＩＤ）が登録されている。
【００１７】
情報処理装置２０における各構成要素２１〜２７は、情報処理装置２０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各記憶部３１〜３５は、情報処理装置２０に搭載されたＨＤＤ４て実現される。
【００１８】
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵ１がインストールプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。
【００１９】
次に、本実施の形態における動作について説明する。
【００２０】
本実施の形態において管理範囲である施設を利用する社員や訪問者等のユーザは、施設内を移動する際、各個人を識別するための社員証（訪問者の場合は訪問者証、以下、「社員証」と総称）を常時携帯している。なお、社員証には、社員番号等の各個人を識別可能な情報（この例では、「ユーザＩＤ」とする）を発信する無線タグが組み込まれている。施設内の各場所に設置された検出センサが各ユーザが携帯する社員証からの発信信号を受信すると位置情報登録部２１に検出時刻と共に送信する。位置情報登録部２１は、検出センサから送信されてきた信号を受け取ると、その送信元である検出センサの識別情報（センサＩＤ）から、内部に保持する、あるいは外部にて保持されている各検出センサの設置場所を特定する情報を参照することによってユーザが検出された場所を特定し、その特定した場所情報、検出時刻及び検出されたユーザのユーザＩＤを組にして位置情報記憶部３３に登録する。この位置情報登録部２１が実施する処理は、後述する処理とは別個に常時実行される処理である。
【００２１】
なお、本実施の形態では、検出センサを各場所に設置し、ユーザに意識させることなく社員証を自動検出するように説明したが、例えば会議室の出入口に社員証の読取センサを設置するなどユーザに所定の規則に従った行動を実施させてユーザの所在位置を検出できるようにしてもよい。本実施の形態では、いずれかの手法にて、いつ誰がどこにいたのかを検出できればよい。
【００２２】
なお、本実施の形態でいう「会合」とは、会議や打合せなど２名以上の者が同じ場所に集合して行う行為のことを言う。また、「コミュニケーション」とは、会合の場にいるユーザによって行われる会話等の行為のことをいう。
【００２３】
以下、本実施の形態において個人のコミュニケーション特性を得る処理を示した図３のフローチャートを用いて説明する。
【００２４】
まず、分析者が分析したい範囲、具体的にはいつ（期間）、誰が（対象者）、どこで（場所）という指定条件を所定の設定画面（図示せず）から指定すると、分析範囲受付部２３は、その入力された条件を分析範囲として受け付ける（ステップ１１０）。なお、時間としては、基本的に範囲指定により、対象者としては個人のユーザＩＤを、場所としては、会合が実施された会議室やオープンスペース等を特定しうる場所ＩＤが、それぞれ指定される。分析範囲を設定する分析者は、ユーザＩＤや場所ＩＤを直接入力してもよいが、本実施の形態では、個人・組織情報記憶部３１及び場所情報記憶部３２から、それぞれ選択可能なユーザＩＤ及び場所ＩＤを画面にリスト表示し、分析者に選択させることで指定できるように構成する。また、対象者としては一個人の他に部署を選択可能としてもよい。この場合は、選択された部署に所属するユーザ全員が以下に説明する分析対象者となる。
【００２５】
続いて、会合情報生成部２２は、位置情報記憶部３３に蓄積された位置情報の中から分析者により指定された分析範囲に該当する位置情報を抽出し、その抽出した位置情報を分析することでどの場所でどのメンバにより会合が実施されたのかを特定する（ステップ１２０）。具体的には、実施された会合に対応付けして割り当てられた会合ＩＤに、当該会合の実施期間及び会合に参加したユーザのユーザＩＤを対応させて会合情報を生成する。そして、第２のコミュニケーション特性計算部２６及び第１のコミュニケーション特性計算部２４は、生成された会合情報に基づきそれぞれ後述する計算方法に従って個人特性を計算する。なお、場所特性計算部２５及び第２のコミュニケーション特性計算部２６がそれぞれ実施する処理と、第１のコミュニケーション特性計算部２４が実施する処理とは、どちらを先に処理しても、また同時並行して処理してもよいが、フローチャートでは場所特性計算部２５及び第２のコミュニケーション特性計算部２６がそれぞれ実施する処理を先に図示した。ここで、場所特性計算部２５における処理（ステップ１３０）について説明する。
【００２６】
図４は、本実施の形態における場所特性計算部２５のブロック構成図である。
【００２７】
まず、複数の場所の特性、又は場所の特性と会合実績によって計算されるコミュニケーションの特性の要素は、複数考えられるので特性をカテゴリ化し、カテゴリ毎に求めるようにしてもよい。ここでは、一例として、活性度、多様性及び関係性という３つの特性要素にカテゴリ化した場合の場所特性の計算方法を示すことにする。この３つにカテゴリ化した場合における場所特性計算部２５のブロック構成図を図４に示す。場所特性計算部２５は、図４に示すように、活性度計算部２５１、多様性計算部２５２、関係性抽出部２５３、関係性計算部２５４、場所特性情報登録部２５５、関係性記憶部２５６及び場所特性要素記憶部２５７を有している。各構成要素２５１〜２５５の処理については以下に説明する。なお、場所特性計算部２５は、プログラムにより実現されると前述した。もちろん、関係性及び場所特性要素に関する情報をプログラムの内部にて一時保持するように構成してもよいが、これらの情報を記憶する手段は、ＨＤＤ４を利用して関係性記憶部２５６及び場所特性要素記憶部２５７により実現するようにしてもよい。
【００２８】
本実施の形態において、活性度は、各場所におけるユーザの滞留時間、一定時間内の入退の頻度等に基づき求められる各場所の活性度合いを意味する。なお、活性度、多様性及び関係性という各カテゴリを概念的に表現すると図５のように図示できる。ここで、活性度計算部２５１が求める活性度の一例について図６を用いて更に詳述する。
【００２９】
図６には、縦軸方向にユーザ、横軸方向に時間とした図が示されている。場所特性を計算する際、ユーザに関してはユーザ全員を処理対象とする。ここでは、便宜的に６人のユーザ（ユーザＩＤ：Ａ〜Ｆ）を例示した。時間に関しては、分析範囲受付部２３が受け付けた指定期間である。図６では、６マス分（ここでは、１マス１５分とすると１時間３０分）を処理対象期間とした。場所αも分析者により指定されている。もちろん、分析者は、処理対象として複数の場所を指定してもよい。そして、各ユーザの１マスの時間帯における場所αでの所在／不在を、該当する位置情報及び会合情報を参照して表した。この図６によると、例えばユーザＡは、分析対象期間のはじめから３０分間、場所αに滞在した後、最後の１５分間に戻ってきて滞在したことが把握できる。また、ユーザＣは、指定期間開始後１５分経過してから場所αに１５分間滞在した後退出し、そして、更に１５分経過した後に再度入室し、３０分間だけ滞在したことが把握できる。
【００３０】
さて、この図６に例示した入退室状態を参照すると、全ユーザによっていずれかの場所に所在された期間（マス）の数の合計は１５なので、場所αの滞留時間は、１５分×１５個＝２２５分と計算できる。また、入退の頻度としては、例えば、次のような活性度が得られる。すなわち、場所αに滞在した人の増加のカウント数は、ユーザＡ，Ｂ，Ｄ，Ｆが各１回、ユーザＣ，Ｅが各２回の合計８である。なお、最初から滞在していたユーザＡ，Ｂの分は数に加えないことにする。また、場所αに滞在した人の減少のカウント数は、ユーザＡ，Ｄが各１回、ユーザＢ，Ｃ，Ｅが各２回の合計８である。なお、最後まで滞在していたユーザＡ，Ｆの分は数に加えないことにする。入退の頻度という指標によれば、ユーザが出入りした数が多いということは、場所αにおける活性度はそれだけ高いとみなすことができる。活性度計算部２５１は、このような指標値を活性度として求めると、その計算結果を場所特性情報記憶部３４に書き込む。
【００３１】
次に、多様性は、ユーザの組織、職種、職位等の個人の属性値等に基づき求められる各場所に集合したユーザの多様性を意味する。ここで、多様性計算部２５２が求める多様性の一例について図７を用いて更に詳述する。
【００３２】
本実施の形態における多様性計算部２５２は、分析範囲受付部２３が受け付けた分析範囲に該当する場所に、分析対象期間内に所在していたユーザを特定し、個人・組織情報記憶部３１を参照することによりその特定した各ユーザの個人情報に含まれる属性値を集計する。図７（ａ）に示したグラフは、属性として職種毎の集計結果を表したものである。ここで、集計した結果、属性数が多いと言うことは、場所αに種々の職位のユーザが所在していたと言えるので、多様性はそれだけ高いとみなすことができる。なお、職位以外にも職種や部署毎等に集計してもよい。また、図７（ｂ）に示したグラフは、単なる集計値ではなく分散を指標値として多様性を判断しようとした場合の例である。分散以外にも平均値、分散、中央値等を算出するようにしてもよい。多様性計算部２５２は、このような指標値を多様性として求めると、その計算結果を場所特性情報記憶部３４に書き込む。なお、複数の異なる属性を組み合わせてばらつき度合いの指標を求めるような場合は、係数等で属性に重み付けをしてもよい。
【００３３】
次に、関係性は、形成された対人間関係から計算された密度、到達可能な距離等のネットワーク指標等に基づき求められる各場所に集合したユーザの関係を意味する。例えば、活性度の説明に用いた図６のように、場所αにユーザが所在していた場合、関係性という観点から集計した結果を表で示すと図８のようになる。例えば、ユーザＡは、ユーザＢと２マス分、場所αを共有しているので、表には“２”と設定される。同様に、ユーザＡは、ユーザＣと１マス分、場所αを共有しているので、表には“１”と設定される。つまり、数が大きいほど関係性が高いと言える。関係性抽出部２５３は、このユーザ間の関係を集計することで表を完成する。
【００３４】
図９は、他の指標により関係性を求める例を示した概念図である。図９では、活性度の説明に用いた図６のように場所αにユーザが滞在していた場合において、ユーザの関係性を分割した時間（マス）毎に求めた場合の例を示している。つまり、図８は、指定期間における度数を求めていたが、図９のような求め方は、時系列データを抽出して時間の変化をつかめるようにしている。つまり、関係性抽出部２５３は、分析対象期間全体で１つではなく図８と同様の表を１マス毎に作成する。
【００３５】
なお、図９では、時系列データを抽出する時間幅を１マス毎としたが、複数のマスをまとめて取り扱うようにしてもよい。つまり、図９では、最初の時間幅はｔ１で、次の時間幅はｔ２で、と１マス毎に設定したが、最初の時間幅はｔ１，ｔ２、次の時間幅はｔ３，ｔ４で、というように２マスかそれ以上のマスで時間幅を設定してもよい。この指標は、実際には、場所αを共有していないが、前後の時系列で同じ場所αに滞在したという事実を、場所が促す個人間関係の発生確率とみなし、個人間関係の時系列データを抽出するものである。また、時系列データを抽出する時間幅を複数のマスで構成する場合、各時間幅に含めるマスは重複してもよい。つまり、図９では、最初の時間幅はｔ１，ｔ２、次の時間幅はｔ２，ｔ３、というように時間幅を設定してもよい。
【００３６】
このようにして、位置情報から指定された場所の指定された時間範囲における各ユーザの関係性を抽出すると、関係性抽出部２５３は、その抽出結果を関係性記憶部２５６に書き込む。そして、関係性計算部２５４は、関係性記憶部２５６に記憶された関係性データを入力し、周知のソーシャルネットワーク分析等の手法を用いて関係性（指標）を場所毎に計算し、その結果を場所特性要素記憶部２５７に書き込む。この関係性計算部２５４が得た関係性の結果を図１０に示す。なお、上記説明では場所としてαを例示したが、この表では、場所ａ〜ｅを示している。また、この表からは、関係性の特性を表す指標として、密度、次数中心化傾向、媒介中心化傾向等を用いることが把握できる。
【００３７】
場所特性情報登録部２５５は、場所特性要素記憶部２５７に書き込まれた活性度、多様性及び関係性の各指標データを、平均、合計、重み付き平均・合計、正規化等によってカテゴリ毎に集計又はある一つの指標で代表させることによって、活性度、多様性及び関係性をそれぞれ得る。そして、各カテゴリの指標を０から１０の値で表現できるように換算する。この処理により得られた結果を図１１に示す。場所特性情報登録部２５５は、このようにして得た場所特性データを場所特性情報記憶部３４に登録する。
【００３８】
ステップ１３０において、場所特性計算部２５が以上のようにして場所特性を求めると、続いて、第２のコミュニケーション特性計算部２６は、その場所特性を参照して個人コミュニケーション特性を次のようにして求める（ステップ１４０）。
【００３９】
まず、第２のコミュニケーション特性計算部２６は、位置情報を検索することにより、分析範囲受付部２３が受け付けた分析範囲に指定されているユーザＡの各場所への訪問回数を集計する。この集計結果を図１２に示す。なお、ここでは、１人だけ指定された場合を例にするが、複数のユーザが指定された場合には、以下の説明する処理をユーザＡ以外の他のユーザに対しても行えばよい。ここで、ユーザ全員の位置情報に基づき得られた場所特性は図１１に示しているが、本実施の形態では、ある個人ｉについて、訪問した全ての場所特性の各指標に来訪回数をかけて足しあわせることによって、個人ｉのコミュニケーションの特性を算出する。これを計算式にて表すと次式のようになる。
【００４０】
個人ｉのコミュニケーション特性（活性度、多様性、関係性）＝（Σ場所ｊの活性度＊回数ｉｊ、Σ場所ｊの多様性＊回数ｉｊ、Σ場所ｊの関係性＊回数ｉｊ）
【００４１】
但し、Σはｉについて１からｎ（場所数）までの合計、回数ｉｊは個人ｉ の場所ｊへの訪問回数である。図１１，図１２へのデータ設定例を参照に、この式を用いてユーザＡの活性度は、（５×３＋１０×７＋３×５＋５×１０＋２×３）＝１５６と計算できる。同様に、多様性＝１５３、関係性＝２２１と計算できる。従って、ユーザＡ個人のコミュニケーション特性は（１５６，１５３，２２１）と得られる。第２のコミュニケーション特性計算部２６は、このようにして求めた分析対象者（個人ｉ）のコミュニケーション特性を、コミュニケーション特性情報記憶部３５に登録する。
【００４２】
なお、ここでは、全ての場所ａ〜ｅを処理対象として個人のコミュニケーション特性を算出したが、処理対象とする場所は、分析者により指定され、分析範囲受付部２３が受け付けた場所である。
【００４３】
以上のようにして場所特性から個人のコミュニケーション特性を求める一方で、第１のコミュニケーション特性計算部２４は、次のようにして会合情報生成部２２が生成した会合情報から会合毎に各個人の参加した会合によるコミュニケーション特性を計算する（ステップ１５０）。
【００４４】
すなわち、第１のコミュニケーション特性計算部２４は、分析範囲受付部２３が受け付けた分析範囲に指定されているユーザＡの各場所での会合実績から当該ユーザＡの場所特性を計算する。ユーザＡの会合実績は、会合情報から取得できる。また、場所特性計算部２５が求めた場所特性との比較が容易となるように、第１のコミュニケーション特性計算部２４も、活性度、多様性及び関係性という３つのカテゴリにて場所特性を計算する。なお、ここでは、会合情報や個人情報、組織情報を参照して、個人の会合合計時間を活性度、個人が会合を通じて出会った人の職位数、職種数等を多様性、個人が会合を通じて出会った人の数等を関係性、としてそれぞれ求める。この計算結果を図１３に示す。なお、ここでは、１人だけ指定された場合を例にするが、複数のユーザが指定された場合には、以下の説明する処理をユーザＡ以外の他のユーザに対しても行えばよい。
【００４５】
続いて、第１のコミュニケーション特性計算部２４は、個人ｉのコミュニケーションの特性を、次式を用いて算出する。
【００４６】
個人ｉのコミュニケーション特性（活性度、多様性、関係性）＝（Σ会合ｋで特長づけられる活性度、Σ会合ｋで特長づけられる多様性、Σ会合ｋで特長づけられる関係性）
【００４７】
但し、Σは、ｋ（会合数）について全ての会合に関する各値の合計である。図１３へのデータ設定例を参照に、この式を用いてユーザＡの活性度は、（１７＋２３＋４３＋３２＋５０）＝１６５と計算できる。同様に、多様性＝２９、関係性＝１２７と計算できる。従って、会合実績に基づくユーザＡ個人のコミュニケーション特性は（１６５，２９，１２７）と求めることができる。第１のコミュニケーション特性計算部２４は、このようにして求めたコミュニケーション特性を、コミュニケーション特性情報記憶部３５に登録する。
【００４８】
なお、ここでは、会合と場所を１対１に対応付け、全ての会合（場所）ａ〜ｅを処理対象として個人のコミュニケーション特性を算出したが、処理対象とする場所は、分析者により指定され、分析範囲受付部２３が受け付けた場所である。
【００４９】
以上のようにして場所特性及び会合実績それぞれから個人のコミュニケーション特性が算出されると、特性表示部２７は、コミュニケーション特性情報記憶部３５から各コミュニケーション特性を読み出し、管理者等が比較、検討しやすい形態にて表示する（ステップ１６０）。
【００５０】
図１４は、特性表示部２７が生成した表示画面の一例を示した図である。図１４に示したグラフは、第１のコミュニケーション特性計算部２４が求めた会合実績に基づくコミュニケーション特性のうち多様性というカテゴリが縦軸に、第２のコミュニケーション特性計算部２６が求めた場所特性に基づくコミュニケーション特性のうち、同じく多様性というカテゴリが横軸に、それぞれ指定されている。そして、分析者により指定された各個人のコミュニケーション特性がその座標の中に表示された例が示されている。分析者は、この表示内容を参照することによって個人のコミュニケーションの多様性と場所との関係を推定することができる。例えば、分析者が、分析範囲に指定する場所として、会議室やオープンスペース等ある機能特定に準じた場所のみを選択的に指定したとする。例えば、オープンスペースである場所を分析場所として指定して図１４に示したようなグラフが得られたとすると、分析者は、表示内容を参照することで、個人のコミュニケーションの多様性が、オープンスペースに起因するものなのか、そうでないのかを推定し、今後の対策を講じることができる。
【００５１】
具体的に例をあげるとすると、グラフの左下の円４１で囲んだグループは、オープンスペースを加味した多様性も加味しない多様性も低いグループであるが、このグループに含まれるユーザに対しては、組織内で期待する多様性に応じてオープンスペースの利用を促すという対策を講じればよいことがわかる。なお、オープンスペースを加味した多様性は、横軸によって高低が表され、オープンスペースを加味しない多様性は、従前の会合実績に基づく多様性に相当するので縦軸によって高低が表される。
【００５２】
また、グラフの左上の円４２で囲んだグループは、オープンスペースを加味した多様性が低く、加味しない多様性が高いグループであるが、このグループに含まれるユーザに対しては、オープンスペースを利用していないが多様性が高いので、全体として多様性が高いと判断できる。
【００５３】
また、グラフの右下の円４３で囲んだグループは、オープンスペースを加味した多様性が高く、加味しない多様性が低いグループであるが、このグループに含まれるユーザに対しては、オープンスペースが多様性確保に対して有効に機能するように施策の検討を促す。
【００５４】
また、グラフの右上の円４４で囲んだグループは、オープンスペースを加味した多様性も加味しない多様性も高いグループであるが、このグループに含まれるユーザに対しては、オープンスペースの特性が個人の多様性に結びついた可能性がある。該当数があまりにも少ない場合は問題となる可能性がある。
【００５５】
なお、ここでは、場所特性を表現するカテゴリのうち多様性を例にしたが、当然ながら活性度や関係性であってもよい。また、分析者が分析範囲に指定する対象者として個人ではなく部署を指定した場合でも同様に比較した結果が表示される。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明に係る情報処理装置を形成するコンピュータのハードウェア構成例を示した図である。
【図２】本実施の形態における情報処理装置のブロック構成図である。
【図３】本実施の形態において個人のコミュニケーション特性を得る処理を示したフローチャートである。
【図４】本実施の形態における場所特性計算部のブロック構成図である。
【図５】本実施の形態においてコミュニケーションの特性要素である活性度、多様性及び関係性を表現した概念図である。
【図６】本実施の形態において活性度計算部が求める活性度の一例を説明するために用いる図である。
【図７】本実施の形態において多様性計算部が求める多様性の一例を説明するために用いる図である。
【図８】本実施の形態において関係性抽出部が得る関係性の一例を説明するために用いる図である。
【図９】本実施の形態において関係性抽出部が得る他の関係性の例を説明するために用いる図である。
【図１０】本実施の形態において関係性計算部が求める関係性の一例を説明するために用いる図である。
【図１１】本実施の形態における場所特性計算部が求めた処理結果の一例を示した図である。
【図１２】本実施の形態における第２のコミュニケーション特性計算部によるユーザの各場所への訪問回数を集計した結果を示した図である。
【図１３】本実施の形態における第１のコミュニケーション特性計算部が求めた会合実績に基づく個人のコミュニケーション特性を示した図である。
【図１４】本実施の形態における特性表示部による画面表示例を示した図である。
【符号の説明】
【００５７】
１  ＣＰＵ、２  ＲＯＭ、３  ＲＡＭ、４  ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、５  ＨＤＤコントローラ、６  マウス、７  キーボード、８  ディスプレイ、９  入出力コントローラ、１０  ネットワークコントローラ、１１  内部バス、２０  情報処理装置、２１  位置情報登録部、２２  会合情報生成部、２３  分析範囲受付部、２４  第１のコミュニケーション特性計算部、２５  場所特性計算部、２６  第２のコミュニケーション特性計算部、２７  特性表示部、３１  個人・組織情報記憶部、３２  場所情報記憶部、３３  位置情報記憶部、３４  場所特性情報記憶部、３５  コミュニケーション特性情報記憶部、２５１  活性度計算部、２５２  多様性計算部、２５３  関係性抽出部、２５４  関係性計算部、２５５  場所特性情報登録部、２５６  関係性記憶部、２５７  場所特性要素記憶部。
【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７】
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【図８】
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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５】
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【図６】
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【図９】
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【図１４】
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