(57)【要約】【課題】建物内の会合が行われる領域や、会合を評価することができる評価装置及びプログラムを提供する。【解決手段】評価装置１０は、建物内の複数のファシリティ（領域）の何れかで発生した会合を検出する会合検出手段１１と、会合検出手段１１により検出された会合のタイプを判別する会合タイプ判別手段１２と、所定の期間に検出された会合の数をファシリティ毎及び会合タイプ別に集計した集計情報を生成し、集計情報に基づいて特定のファイシリティの会合に対する寄与度を算出する寄与度算出手段１３とを備える。【選択図】図１
2009217507.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記会合の種類を判別する判別手段と、
所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成する生成手段とを備えた評価装置。
【請求項２】
建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記会合の種類を判別する判別手段と、
所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成し、前記集計情報に基づいて特定の前記領域又は特定の前記種類の会合に対する評価値を算出する算出手段とを備えた評価装置。
【請求項３】
前記検出手段は、対象者が前記複数の領域の何れの領域に何時居たかを示す人位置情報から、前記会合の発生を検出する請求項１又は２に記載の評価装置。
【請求項４】
前記算出手段が算出する前記評価値は、特定の前記領域の前記会合に対する寄与度を算出する請求項２に記載の評価装置。
【請求項５】
前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記複数の領域で発生した前記特定の種類の会合の総数に対する、特定の前記領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である請求項４に記載の評価装置。
【請求項６】
前前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記特定の領域で発生した全ての前記種類の会合の総数に対する、特定の前記領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である請求項４に記載の評価装置。
【請求項７】
前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記特定の領域で発生した特定の種類の会合の総数に、前記特定の領域の面積に応じた係数を掛けたものである請求項５又は６に記載の評価装置。
【請求項８】
前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記特定の領域で発生した特定の種類の会合の総数に、空きの前記領域の数の割合に応じた係数を掛けたものである請求項５又は６に記載の評価装置。
【請求項９】
前記算出手段により前記種類別に算出した複数の前記割合を要素とするベクトルで表した前記特定の領域の特性を算出する特性算出手段をさらに備える請求項５又は６に記載の評価装置。
【請求項１０】
前記算出手段が算出する前記評価値は、前記複数の領域で発生した全ての前記種類の会合の総数に対する、前記複数の領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である請求項２に記載の評価装置。
【請求項１１】
建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出された前記会合の種類を判別する判別ステップと、
所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成する生成ステップとをコンピュータに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】
本発明は、評価装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
施設内で移動する人物を検出して人物の動線を計測する動線計測手段と、動線情報から人物の総移動時間、総移動距離等の移動コストを算出する移動コスト算出手段とを備えた施設管理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２２３０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、建物内の会合が行われる領域や、会合を評価することができる評価装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の評価装置及びプログラムを提供する。
【０００６】
［１］建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記会合の種類を判別する判別手段と、所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成する生成手段とを備えた評価装置。
【０００７】
［２］建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記会合の種類を判別する判別手段と、所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成し、前記集計情報に基づいて特定の前記領域又は特定の前記種類の会合に対する評価値を算出する算出手段とを備えた評価装置。
【０００８】
［３］前記検出手段は、対象者が前記複数の領域の何れの領域に何時居たかを示す人位置情報から、前記会合の発生を検出する前記［１］又は［２］に記載の評価装置。
【０００９】
［４］前記算出手段が算出する前記評価値は、特定の前記領域の前記会合に対する寄与度を算出する前記［２］に記載の評価装置。
【００１０】
［５］前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記複数の領域で発生した前記特定の種類の会合の総数に対する、特定の前記領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である前記［４］に記載の評価装置。
【００１１】
［６］前前記算出手段が算出する記寄与度は、前記特定の領域で発生した全ての前記種類の会合の総数に対する、特定の前記領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である前記［４］に記載の評価装置。
【００１２】
［７］前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記特定の領域で発生した特定の種類の会合の総数に、前記特定の領域の面積に応じた係数を掛けたものである前記［５］又は［６］に記載の評価装置。
【００１３】
［８］前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記特定の領域で発生した特定の種類の会合の総数に、空きの前記領域の数の割合に応じた係数を掛けたものである前記［５］又は［６］に記載の評価装置。
【００１４】
［９］前記算出手段により前記種類別に算出した複数の前記割合を要素とするベクトルで表した前記特定の領域の特性を算出する特性算出手段をさらに備える前記［５］又は［６］に記載の評価装置。
【００１５】
［１０］前記算出手段が算出する前記評価値は、前記複数の領域で発生した全ての前記種類の会合の総数に対する、前記複数の領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である前記［２］に記載の評価装置。
【００１６】
［１１］建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出ステップと、前記検出ステップにより検出された前記会合の種類を判別する判別ステップと、所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成する生成ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１、２および１１に係る発明によれば、建物内の会合が行われる領域、及び対象者が属する組織間や組織内の対象者間のコミュニケーションを評価することができる。
【００１８】
請求項３に係る発明によれば、同一の領域、同一の時間帯に２人以上の対象者が居たことを検出することで、会合を検出することができる。
【００１９】
請求項４、５、６に係る発明によれば、特定の領域の寄与度を知ることができる。
【００２０】
請求項７に係る発明によれば、領域の大きさを考慮した特定の領域の寄与度を知ることができる。
【００２１】
請求項８に係る発明によれば、空き領域の数を考慮した特定の領域の寄与度を知ることができる。
【００２２】
請求項９に係る発明によれば、各領域の寄与度を総合的に把握することができる。
【００２３】
請求項１０に係る発明によれば、特定の会合に参加した対象者又はその対象者の所属する組織のコミュニケーションを評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
［第１の実施の形態]
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る評価システムの概略の構成を示すブロック図である。
【００２５】
この評価システム１は、オフィスビル、工場、店舗ビル、集合住宅等の建物内の領域としてのファシリティ（共用施設）に集まる人（対象者）を検出する人位置検出システム２と、従業員属性情報データベース（ＤＢ）を記憶する第１の記憶装置３と、組織業務情報データベース（ＤＢ）を記憶する第２の記憶装置４と、ファシリティ又はコミュニケーションを評価する評価装置１０とを有して構成されている。
【００２６】
（人位置検出システム）
人位置検出システム２は、各対象者が携帯する複数のＲＦＩＤタグ（無線端末）２０と、各ファシリティにそれぞれ設置された複数のタグリーダ２１（２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃ，・・・）と、人位置情報を保持する人位置情報保持手段２２とを備える。人位置検出システム２は、上記の構成に限定されない。例えば、各ファシリティに設置したビデオカメラで対象者の顔を撮影して対象者を特定してもよい。
【００２７】
ＲＦＩＤタグ２０は、対象者を識別する対象者ＩＤを記憶するＩＣメモリと、アンテナとを有する、電池を内蔵するアクティグ型であり、一定時間（例えば３秒）毎に対象者ＩＤを含む信号をアンテナから発信する。なお、ＲＦＩＤタグ２０は、電池を内蔵しないパッシブ型でもよい。
【００２８】
タグリーダ２１は、施設内の複数の領域、例えば、５階ラウンジ（休憩室）、６階ラウンジ、会議室等の各ファシリティにそれぞれ配置され、ＲＦＩＤタグ２０から発信された信号から対象者ＩＤを抽出し、抽出した対象者ＩＤと、自己が設置されている場所を識別するファシリティＩＤと、ＲＦＩＤタグ２０から信号を受信した時刻情報とを人位置情報保持手段２２に出力する。
【００２９】
人位置情報保持手段２２は、タグリーダ２１から順次出力される対象者ＩＤ及びエリアＩＤ（ファシリティＩＤに対応）を受け付ける。また、人位置情報保持手段２２は、タグリーダ２１から同一の対象者ＩＤ及びエリアＩＤを連続して３回以上受け付けたときは、最初に受け付けた時刻を開始時間とし、タグリーダ２１から同一の対象者ＩＤ及びエリアＩＤを連続して３回以上受け付けなくなったときは、最後に受け付けた時刻を終了時間とし、対象者ＩＤ、エリアＩＤ、開始時間及び終了時間を人位置情報として半導体メモリ、ＨＤＤ等の記憶部に記憶する。
【００３０】
第１の記憶装置３が記憶する従業員属性情報ＤＢには、従業者等の対象者を識別する対象者ＩＤ、対象者が所属する所属組織、対象者の職務等の従業者属性情報が記録されている。
【００３１】
第２の記憶装置４が記憶する組織業務情報ＤＢには、スケジュール情報、組織図情報、社内プロジェクトの情報等の組織業務情報が記録されている。スケジュール情報には、会議室等のファシリティを予約するための、予約者、ファシリティ、日時、利用目的、会議名等が含まれる。
【００３２】
（評価装置）
評価装置１０は、会合検出手段１１と、会合タイプ判別手段１２と、寄与度算出手段１３と、ファシリティ特性算出手段１４とを備える。会合検出手段１１、会合タイプ判別手段１２、寄与度算出手段１３及びファシリティ特性算出手段１４は、ＣＰＵと、後述する図１１のフローチャートに示すようなＣＰＵのプログラムやデータを記憶するメモリによって実現してもよく、ハードウェアによって実現してもよい。
【００３３】
会合検出手段１１は、人位置情報保持手段２２から人位置情報を取得し、取得した人位置情報を基に会合を検出し、会合情報を生成する。例えば、同じファシリティで、同じ時間帯に、２人以上の対象者が検出されたとき、１つの会合が発生したとみなして会合を検出する。また、同じファシリティで、同じ時間帯に検出された対象者のすべては、検出した１つの会合に参加したものとみなす。会合情報には、会合を識別する会合ＩＤ、会合へ参加した者のＩＤリスト、会合の開始時間と終了時間、スケジュールへの登録時間、登録者のＩＤ等が含まれる。
【００３４】
会合タイプ判別手段１２は、所定の期間（例えば、１ヶ月、６ヶ月、１年等）に会合検出手段１１により検出された会合を、第１の記憶装置３が記憶する従業員属性情報ＤＢ、及び第２の記憶装置４が記憶する組織業務情報ＤＢを基に、いくつかのタイプに分類する。すなわち、会合タイプ判別手段１２は、会合タイプの判別を以下の指標（タイプ要素）の下で行う。各タイプ要素の具体例については、後述する。
（１）会合規模…参加者の人数
（２）会合の長さ…会合の時間
（３）偶発性…スケジュールされた会合か、それとも突然始まった会合か
（４）チーム内コミュニケーション…チーム・組織内のコミュニケーションか、チーム横断型のコミュニケーションか
【００３５】
寄与度算出手段１３は、各ファシリティ（Fj）について、会合タイプ別の評価値としての寄与度（Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ））を次の式(1)を用いて算出する。
【数１】
2009217507.tif 000003
但し、Ｍｉは特定のタイプの会合を示し、Ｆjは特定のファシリティを示す。寄与度の高さは、会合Ｍｉが他の場所ではなく当該ファシリティＦｊにおいて頻繁に行われるることを表す。なお、評価値は、上記のものに限定されない。
【００３６】
ファシリティ特性算出手段１４は、寄与度算出手段１３が算出した寄与度を基に、ファシリティ（Ｆｊ）の特性Ｃｈａｒ（Ｆｊ）を、次の式(2)を用いて算出する。式(2)は、会合タイプ別にファシリティの寄与度を要素とするベクトルとして計算する。
【数２】
2009217507.tif 000004
但し、会合タイプを{Mi|i=1,2…,n}とする。
Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ）の値が大きい場合は、Ｆｊでは他のタイプの会合よりも会合Ｍｉがよく行われていると評価することができ、Ｍｉに対するＦｊの寄与度が高いと評価することができる。なお、ファイシリティの寄与度の表現態様は、上記式(2)に限らない。
【００３７】
また、ファシリティ特性算出手段１４は、算出結果を、例えば、ディスプレイに表示し、プリンタにより印刷出力し、又は記憶装置に記憶させることにより、出力する。
【００３８】
（会合タイプの分類例）
次に、会合タイプの分類例について、図２〜図６を参照して説明する。
【００３９】
図２は、会合規模に応じた会合タイプの分類例を示す。会合に参加する人数に応じて、例えば、参加人数が２人のときは「一対一」、３〜５人のときは「小規模」、６〜１０人のときは「中規模」、１１人以上のときは「大規模」のように分類する。
【００４０】
図３は、会合時間の長さのタイプ要素に応じた会合タイプの分類例を示す。会合情報の「開始時間」と「終了時間」から会合時間を算出し、会合時間に応じて会合タイプを分類する。会合時間が、例えば、５分以下のときは「挨拶レベル」、５〜３０分のときは「立ち話レベル」、３０分以上のときは「会合レベル」のように分類する。
【００４１】
図４（ａ）は、偶発性に応じて会合タイプの分類例を示し、図４（ｂ）は、分類ルールを示す。会合がいつ開催されることが決まったかという偶発性に応じてスケジュール情報を用いて会合タイプを分類する。スケジュール情報４００は、参加者リスト、開始時間、終了時間、登録時間からなり、組織業務情報ＤＢに記録されている。スケジュール情報４００への登録時間と、会合が実際に開催された開始時間との差から分類することができる。例えば、図４（ｂ）に示すように、スケジュールに登録されていないときは「偶発的な会合」、スケジュールに登録された日が開催日の当日か、前日のときは「急な会合」、２日以前のときは「予定された会合」に分類する。
【００４２】
図５（ａ）は組織図、図５（ｂ）は、チーム内コミュニケーションに応じた会合タイプの分類例を示す。チーム内コミュニケーションの組織図上の距離から、「チーム内コミュニケーション」「チーム間コミュニケーション」に分類する。「組織図上の距離」とは、部門間の関係をツリーとみなし、部門間の距離を親族等の計算と同様の方法で計算する。例えば、Ａ営業部又はＡ営業部に所属する従業員にとって、首都圏営業部又は首都圏営業部に所属する従業員との間は、距離１、Ｂ営業部との間は、距離２とする。
【００４３】
そして、図５（ｂ）に示すように、会合参加者のペア（参加者の一対一の組合せ）間の距離の平均値が距離２以下なら「チーム内コミュニケーション」、２より大きい場合は「チーム間コミュニケーション」に分類する。
【００４４】
図６は、会合タイプの判別結果の一例を示す。各会合を図２〜図５に示すルールに従い判別した結果は、図６に示すように、会合ＩＤ、ファシリティＩＤ、会合タイプで表す。また、会合タイプは、４つタイプ要素（会議規模,会議の長さ,偶発性,チーム内コミュニケーション)の組合せで表す。
【００４５】
（第１の実施の形態の動作）
次に、第１の実施の形態の動作を図１〜図１０を参照し、図１１のフローチャートに従って説明する。
【００４６】
（１）会合情報の生成
会合検出手段１１は、人位置情報保持手段２２から人位置情報を取得し、人位置情報を基に会合を検出し、会合情報として生成する（Ｓ１）。
【００４７】
図７は、人位置情報保持手段２２が保持する人位置情報の一例を示す。人位置情報２２０は、対象者ＩＤ、ファシリティＩＤ、ファシリティへの入室時間と、ファシリティからの退室時間等からなる。
【００４８】
図８は、会合検出手段１１が検出した会合の一例を示す。会合検出手段１１は、同一の会合に参加した対象者ＩＤからなる参加者リストと、会合の開始時点を示す開始時間、会合の終了時点を示す終了時間、エリアＩＤ等からなる会合リスト１１０を生成する。
【００４９】
図７に示すように、６階会議室に居た対象者のEmployee-1とEmployee-2の２人には、共通する時間帯（11:02:23〜12:01:30）が存在することから、会合検出手段１１は、６階会議で会合が発生したことを検出する。11:02:23に全員が揃っていることから、11:02:23を会合の開始時間とみなす。また、12：01：30には退出を開始していることから、12：01：30を会合の終了時間とみなす。
【００５０】
また、図７に示すように、６階ラウンジに居た対象者のEmployee-3とEmployee-4の２人には、共通する時間帯（11:05:36〜11:58:21）が存在することから、会合検出手段１１は、６階会議で会合が発生したことを検出する。11:05:36に全員が揃っていることから、11:05:36を会合の開始時間とみなす。また、11：58：21には退出を開始していることから、11：58：21を会合の終了時間とみなす。
【００５１】
（２）会合タイプの判別
次に、会合タイプ判別手段１２は、第１の記憶装置３に記憶されている従業者属性情報ＤＢ及び第２の記憶装置４に記憶されている組織業務情報ＤＢに基づいて、会合検出手段１１によって検出された会合情報を会合タイプに判別する（Ｓ２）。
【００５２】
（３）ファシリティの寄与度の算出
図９は、寄与度算出手段１３による各会合タイプ別の会合回数の集計結果の一例を示す。寄与度算出手段１３は、同図に示すように、会合タイプ別に、どのファシリティで会合が何回発生し、全ファシリティで会合が何回発生したかを集計する。
【００５３】
次に、寄与度算出手段１３は、ファシリティ（Fi）について、会合タイプ別に寄与度（Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ））を、上記の式(1)を用いて算出する（Ｓ３）。
【００５４】
図１０は、寄与度算出手段１３によるファシリティについての会合タイプ別の寄与度の算出結果の一例を示す。寄与度算出手段１３は、図９の会合回数の集計結果を基に、上記式(1)を用い、図１０に示すように、各ファシリティについて、会合タイプ別の寄与度を算出する。図１０に示す場合は、５階ラウンジについては、会合タイプ（小規模、挨拶、偶発的な会合、チーム内コミュニケーション）の寄与度は、０．０７７、会合タイプ（中規模、予定された会合、チーム内コミュニケーション）の寄与度は、０．４２９であることを示している。また、６階ラウンジ（ファシリティ）については、会合タイプ（小規模、挨拶、偶発的な会合、チーム内コミュニケーション）の寄与度は、０．１５４、会合タイプ（中規模、予定された会合、チーム内コミュニケーション）の寄与度は、０．０１４であることを示している。
【００５５】
（４）ファシリティの特性の算出
ファシリティ特性算出手段１４は、ファシリティ（Ｆｊ）の特性Ｃｈａｒ（Ｆｊ）を、上記の式(2)を用いて算出し、算出結果を出力する。
【００５６】
［第２の実施の形態]
本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態とは、寄与度算出手段１３が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。
【００５７】
本実施の形態の寄与度算出手段１３は、上記式(1)のように全ファシリティではなく、特定種類の全ファシリティ（例：ラウンジスペース２箇所）に対する特定種類のファシリティ（ラウンジスペース）の寄与度（Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ））を次の式(3)を用いて算出する。
【数３】
2009217507.tif 000005
【００５８】
［第３の実施の形態]
本発明の第３の実施の形態は、第１の実施の形態とは、ファシリティ特性算出手段１４が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。
【００５９】
ファシリティ特性算出手段１４は、特性データ（ベクトル）のコサイン距離を、ファシリティ間の距離（同質ではない度合い）として算出する。例えば、ファシリティＦ１とファシリティＦ２の距離ｄｉｓ（Ｆ１，Ｆ２）は、次の式(4)で算出することができる。
【数４】
2009217507.tif 000006
【００６０】
［第４の実施の形態]
本発明の第４の実施の形態は、第１の実施の形態とは、寄与度算出手段１３及びファシリティ特性算出手段１４が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。
【００６１】
本実施の形態の寄与度算出手段１３は、ファシリティの広さに対する会議規模に応じて、Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ）の計算に係数αＦを掛けた次の式(5)を用いて寄与度（Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ））を算出する。
【数５】
2009217507.tif 000007
【００６２】
図１２は、ファシリティの大きさに応じた係数αＦを示す。例えば、図１２に示すように、比較的広い６階会議室（基準のファシリティ）に対して利用する人数が少ないほど係数αＦを小さくする。なお、基準のファシリティは、最大の広さのファシリティでもよい。
【００６３】
［第５の実施の形態]
本発明の第５の実施の形態は、第１の実施の形態とは、寄与度算出手段１３が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。
【００６４】
本実施の形態の寄与度算出手段１３は、空きファシリティの数に応じて、Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ）の計算に係数（＝空きファシリティの数／全ファシリティの数）を掛けて寄与度（Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ））を算出する。
【００６５】
図１３は、空きファシリティ数を含めた会合の発生回数の集積結果の一例を示す。各会合情報に、そのとき利用可能だった空きファシリティの数を記録するフィールドを用意する。これにより、空き部屋が少なく仕方なく空いている部屋を選んだという場合の影響を少なくすることができる。
【００６６】
［第６の実施の形態］
次に、本発明の第６の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態とは、寄与度算出手段１３が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。
【００６７】
本実施の形態の寄与度算出手段１３は、全会合タイプの発生回数に対する、特定の会合タイプの発生回数の割合（Ｃｏｎ（Ｍｉ））を次の式(6)により算出する。
【数６】
2009217507.tif 000008
これにより、特定の会合の評価、すなわち会合に参加した対象者が属する組織間や組織内の対象者間のコミュニケーションを評価することができる。
【００６８】
［第７の実施の形態］
次に、本発明の第７の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態とは、寄与度算出手段１３が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。
【００６９】
本実施の形態の寄与度算出手段１３は、全てのファイシティで発生した全会合タイプの発生回数に対する、特定のファシリティで発生した全会合タイプの会合の総数を算出する。
【００７０】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、その発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々変形実施が可能である。
【００７１】
上記実施の形態で使用されるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体から評価装置のメモリに読み込んでもよく、インターネット等のネットワークに接続されているサーバ等から評価装置のメモリにダウンロードしてもよい。
【００７２】
上記実施の形態で使用されるプログラムの一部又は全部を特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等のハードウェアによって実現してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態に係る評価システムの概略の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、会合規模に応じた会合タイプの分類例を示す図である。
【図３】図３は、会合時間の長さのタイプ要素に応じた会合タイプの分類例を示す図である。
【図４】図４（ａ）は、偶発性に応じて会合タイプの分類例を示し、図４（ｂ）は、分類ルールを示す図である。
【図５】図５（ａ）は組織図、図５（ｂ）は、チーム内コミュニケーションに応じた会合タイプの分類例を示す図である。
【図６】図６は、会合タイプの判別結果の一例を示す図である。
【図７】図７は、人位置情報保持手段が保持する人位置情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、会合検出手段が検出した会合の一例を示す図である。
【図９】図９は、会合タイプ別の会合回数の集計結果の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、ファシリティについての会合タイプ別の寄与度の算出結果の一例を示す。
【図１１】図１１は、評価システムの動作を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、ファシリティの大きさに応じた係数αＦを示す図である。
【図１３】図１３は、空きファシリティ数を含めた会合の発生回数の集積結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００７４】
１  評価システム、２  人位置検出システム、３  第１の記憶装置、４  第２の記憶装置、１０  評価装置、１１  会合検出手段、１２  会合タイプ判別手段、１３  寄与度算出手段、１４  ファシリティ特性算出手段、２０  タグ、２１，２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃ  タグリーダ、２２  人位置情報保持手段、１１０  会合リスト、２２０  人位置情報、４００  スケジュール情報
【図１】
2009217507.tif 000009
【図２】
2009217507.tif 000010
【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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