(57)【要約】【課題】人間関係を考慮して共に仕事を行う人物を検索する人材検索方法、人材検索装置及び人材検索プログラムを提供する。【解決手段】求めるスキルとグループのメンバの人物ＩＤ（メンバ人物ＩＤ）の入力が受け付けられる（Ｓ１）。人物情報記憶エリアに記憶されている人物情報から、入力スキルをスキルとして有している人物の人物ＩＤが抽出される（Ｓ２）。抽出人物ごとに、グループのメンバとの親密値が算出される（Ｓ３）。親密値は、２人のユーザごとの関係を示す人間関係情報に基づいて算出される。抽出人物ごとに、親密値に基づいてグループとの人間関係値が算出される（Ｓ４）。人間関係値に基づいて、抽出人物の順位が決定され、検索結果画面が作成され、ユーザ端末へ出力される（Ｓ５）。ユーザは共に仕事を行う人物を決定する際に、この検索結果画面に表示されている情報を参考にすることができる。そして、人材検索処理は終了する。【選択図】図５
2009294960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の人物からなるグループが、共に働く人物を検索する人材検索方法であって、
前記グループを構成する人物各々について、人物を識別する識別情報である人物ＩＤをメンバ人物ＩＤとして受け付けるメンバ人物ＩＤ入力受付ステップと、
スキルの入力を受け付けるスキル入力受付ステップと、
前記人物ＩＤに、当該人物ＩＤで特定される人物が持つスキルを対応付けた人物情報から、前記スキル入力受付ステップで受け付けられた前記スキルを対応付けている前記人物ＩＤを抽出人物ＩＤとして抽出する人物抽出ステップと、
２つの人物ＩＤの組ごとに、当該組の人物ＩＤで特定される２人の人物の過去の交流に関する情報である人間関係情報に基づいて、前記人物抽出ステップにより抽出された前記抽出人物ＩＤで特定される抽出人物ごとに、前記メンバ人物ＩＤ入力受付ステップで受け付けられた前記メンバ人物ＩＤで特定される人物であるグループメンバとの関係の親交度合いを示す値である親密値を前記グループメンバごとに算出し、算出された前記親密値に基づいて、前記抽出人物ごとの前記グループとの人間関係値を算出する人間関係値算出ステップと、
前記人間関係値算出ステップにより算出された前記人間関係値に基づいた順序で、前記抽出人物ＩＤに関する情報を出力する検索結果出力ステップとからなることを特徴とする人材検索方法。
【請求項２】
前記人間関係情報は、前記２人の人物が共に仕事をした回数である共同回数を含み、
前記人間関係数値化ステップでは、前記共同回数を用いて前記親密値を算出することを特徴とする請求項１に記載の人材検索方法。
【請求項３】
前記人間関係情報は、前記２人の人物が送受信したメールの数であるメール数を含み、
前記人間関係数値化ステップでは、前記メール数を用いて前記親密値を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の人材検索方法。
【請求項４】
前記人間関係情報は、前記２人の人物が最後に共に仕事をしてからの経過時間を含み、
前記人間関係数値化ステップでは、前記経過時間を用いて前記親密値を算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の人材検索方法。
【請求項５】
前記メンバ人物ＩＤ入力受付ステップでは、前記グループのリーダを識別可能に前記メンバ人物ＩＤの入力を受け、
前記人間関係数値化ステップでは、前記リーダとの前記親密値に対して、他の前記グループメンバとの前記親密値よりも大きい値の重みを付けて前記人間関係値を算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の人材検索方法。
【請求項６】
前記メンバ人物ＩＤ入力受付ステップでは、前記グループのリーダを識別可能に前記メンバ人物ＩＤの入力を受け、
前記人間関係数値化ステップでは、前記検索結果出力ステップにおいて前記抽出人物ＩＤに関する情報を出力する際の順序を決定する際に、前記人間関係値が小さい方が順序の早くなる場合には、他の前記グループメンバの前記親密値に所定の値を加算し、前記人間関係値が大きい方が順序の早くなる場合には、前記リーダの前記親密値に所定の値を加算して、前記人間関係値を算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の人材検索方法。
【請求項７】
前記人間関係情報は、前記２人の人物が互いに相手を評価した評価値を含み、
前記人間関係数値化ステップでは、前記評価値を用いて前記親密値を算出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の人材検索方法。
【請求項８】
前記検索結果出力ステップでは、前記抽出人物ＩＤに関する情報として、当該抽出人物ＩＤの前記人間関係値を出力することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の人材検索方法。
【請求項９】
前記検索結果出力ステップでは、前記抽出人物ＩＤに関する情報として、当該抽出人物ＩＤの前記グループメンバごとの前記親密値を出力することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の人材検索方法。
【請求項１０】
前記検索結果出力ステップでは、前記グループメンバと前記抽出人物とをノードとし、前記人間関係情報における組の中で、過去に交流があった２人の組の人物のノードを繋いだグラフを図式化して表示又は印刷することにより検索結果を出力することを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の人材検索方法。
【請求項１１】
複数の人物からなるグループが、共に働く人物を検索する人材検索装置であって、
前記グループを構成する人物各々について、人物を識別する識別情報である人物ＩＤをメンバ人物ＩＤとして受け付けるメンバ人物ＩＤ入力受付手段と、
スキルの入力を受け付けるスキル入力受付手段と、
前記人物ＩＤに対応して、当該人物が持つスキルを記憶した人物情報記憶手段と、
前記人物情報記憶手段に記憶されている人物情報から、前記スキル入力受付手段で受け付けられた前記スキルを対応付けている前記人物ＩＤを抽出人物ＩＤとして抽出する人物抽出手段と、
２つの人物ＩＤの組ごとに、当該組の人物ＩＤで特定される２人の人物の過去の交流に関する情報である人間関係情報を記憶した人間関係情報記憶手段と、
前記人間関係情報記憶手段に記憶されている前記人間関係情報に基づいて、前記人物抽出手段により抽出された前記抽出人物ＩＤで特定される抽出人物ごとに、前記メンバ人物ＩＤ入力受付手段で受け付けられた前記メンバ人物ＩＤで特定される人物であるグループメンバとの関係の親交度合いを示す値である親密値を前記グループメンバごとに算出し、算出された前記親密値に基づいて、前記抽出人物ごとの前記グループとの人間関係値を算出する人間関係値算出手段と、
前記人間関係値算出手段により算出された前記人間関係値に基づいた順序で、前記抽出人物ＩＤに関する情報を出力する検索結果出力手段とを備えたことを特徴とする人材検索装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１０のいずれかに記載の人材検索方法の各種処理ステップをコンピュータに実行させる人材検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人材検索方法、人材検索装置及び人材検索プログラムに関するものであり、詳細には、共に仕事を行う人物を検索する人材検索方法、人材検索装置及び人材検索プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、あるプロジェクトを遂行するために、共に働く人物を探すには、すでにプロジェクトのメンバとなっている人物の人間関係（人脈）を利用して、求めるスキルを持った人物を探していた。また、特許文献１に記載の発明の人物検索システムのように、人物に、その人物の持つスキルを対応させて記憶したプロファイルデータベースを備えた人物検索システムも提案されている。この人物検索システムでは、検索語としてスキルを入力すると、そのスキルを持つ人物が検索される。
【特許文献１】特開２００６−３５０６５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、プロジェクトのメンバとなっている人物の人間関係（人脈）を利用して、求めるスキルを持った人物を探すのには大変な手間がかかり、人間関係を辿っても求めるスキルを持った人物が見つけ出せないこともあるという問題点がある。また、プロジェクトを遂行するには、人間関係が円滑な方がよいことは周知なことであり、初めての人物と共に仕事を行う際に円滑な人間関係を築く労力が必要になる。しかし、すでに円滑な人間関係が築けている人物とであれば、人間関係を構築する労力なしに、実務を行うことができ、効率的にプロジェクトを遂行できる。ところが、特許文献１に記載の発明の人物検索システムでは、スキルを持った人物を検索することができるのみであり、人物を求めている人物との人間関係を何ら考慮していないという問題点がある。
【０００４】
本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであり、人間関係を考慮して共に仕事を行う人物を検索する人材検索方法、人材検索装置及び人材検索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】
【０００５】
上記課題を解決するため、請求項１に係る発明の人材検索方法では、複数の人物からなるグループが、共に働く人物を検索する人材検索方法であって、前記グループを構成する人物各々について、人物を識別する識別情報である人物ＩＤをメンバ人物ＩＤとして受け付けるメンバ人物ＩＤ入力受付ステップと、スキルの入力を受け付けるスキル入力受付ステップと、前記人物ＩＤに、当該人物ＩＤで特定される人物が持つスキルを対応付けた人物情報から、前記スキル入力受付ステップで受け付けられた前記スキルを対応付けている前記人物ＩＤを抽出人物ＩＤとして抽出する人物抽出ステップと、２つの人物ＩＤの組ごとに、当該組の人物ＩＤで特定される２人の人物の過去の交流に関する情報である人間関係情報に基づいて、前記人物抽出ステップにより抽出された前記抽出人物ＩＤで特定される抽出人物ごとに、前記メンバ人物ＩＤ入力受付ステップで受け付けられた前記メンバ人物ＩＤで特定される人物であるグループメンバとの関係の親交度合いを示す値である親密値を前記グループメンバごとに算出し、算出された前記親密値に基づいて、前記抽出人物ごとの前記グループとの人間関係値を算出する人間関係値算出ステップと、前記人間関係値算出ステップにより算出された前記人間関係値に基づいた順序で、前記抽出人物ＩＤに関する情報を出力する検索結果出力ステップとからなることを特徴とする。
【０００６】
また、請求項２に係る発明の人材検索方法では、請求項１に記載の発明の構成に加えて、前記人間関係情報は、前記２人の人物が共に仕事をした回数である共同回数を含み、前記人間関係数値化ステップでは、前記共同回数を用いて前記親密値を算出することを特徴とする。
【０００７】
また、請求項３に係る発明の人材検索方法では、請求項１又は２に記載の発明の構成に加えて、前記人間関係情報は、前記２人の人物が送受信したメールの数であるメール数を含み、前記人間関係数値化ステップでは、前記メール数を用いて前記親密値を算出することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項４に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記人間関係情報は、前記２人の人物が最後に共に仕事をしてからの経過時間を含み、前記人間関係数値化ステップでは、前記経過時間を用いて前記親密値を算出することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項５に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記メンバ人物ＩＤ入力受付ステップでは、前記グループのリーダを識別可能に前記メンバ人物ＩＤの入力を受け、前記人間関係数値化ステップでは、前記リーダとの前記親密値に対して、他の前記グループメンバとの前記親密値よりも大きい値の重みを付けて前記人間関係値を算出することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項６に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記メンバ人物ＩＤ入力受付ステップでは、前記グループのリーダを識別可能に前記メンバ人物ＩＤの入力を受け、前記人間関係数値化ステップでは、前記検索結果出力ステップにおいて前記抽出人物ＩＤに関する情報を出力する際の順序を決定する際に、前記人間関係値が小さい方が順序の早くなる場合には、他の前記グループメンバの前記親密値に所定の値を加算し、前記人間関係値が大きい方が順序の早くなる場合には、前記リーダの前記親密値に所定の値を加算して、前記人間関係値を算出することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項７に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至６のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記人間関係情報は、前記２人の人物が互いに相手を評価した評価値を含み、前記人間関係数値化ステップでは、前記評価値を用いて前記親密値を算出することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項８に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至７のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記検索結果出力ステップでは、前記抽出人物ＩＤに関する情報として、当該抽出人物ＩＤの前記人間関係値を出力することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項９に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至８のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記検索結果出力ステップでは、前記抽出人物ＩＤに関する情報として、当該抽出人物ＩＤの前記グループメンバごとの前記親密値を出力することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項１０に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至９のいずれかに記載の発明の構成に加えて、前記検索結果出力ステップでは、前記グループメンバと前記抽出人物とをノードとし、前記人間関係情報における組の中で、過去に交流があった２人の組の人物のノードを繋いだグラフを図式化して表示又は印刷することにより検索結果を出力することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項１１に係る発明の人材検索装置では、複数の人物からなるグループが、共に働く人物を検索する人材検索装置であって、前記グループを構成する人物各々について、人物を識別する識別情報である人物ＩＤをメンバ人物ＩＤとして受け付けるメンバ人物ＩＤ入力受付手段と、スキルの入力を受け付けるスキル入力受付手段と、前記人物ＩＤに対応して、当該人物が持つスキルを記憶した人物情報記憶手段と、前記人物情報記憶手段に記憶されている人物情報から、前記スキル入力受付手段で受け付けられた前記スキルを対応付けている前記人物ＩＤを抽出人物ＩＤとして抽出する人物抽出手段と、２つの人物ＩＤの組ごとに、当該組の人物ＩＤで特定される２人の人物の過去の交流に関する情報である人間関係情報を記憶した人間関係情報記憶手段と、前記人間関係情報記憶手段に記憶されている前記人間関係情報に基づいて、前記人物抽出手段により抽出された前記抽出人物ＩＤで特定される抽出人物ごとに、前記メンバ人物ＩＤ入力受付手段で受け付けられた前記メンバ人物ＩＤで特定される人物であるグループメンバとの関係の親交度合いを示す値である親密値を前記グループメンバごとに算出し、算出された前記親密値に基づいて、前記抽出人物ごとの前記グループとの人間関係値を算出する人間関係値算出手段と、前記人間関係値算出手段により算出された前記人間関係値に基づいた順序で、前記抽出人物ＩＤに関する情報を出力する検索結果出力手段とを備えている。
【００１６】
また、請求項１２に係る発明の人材検索プログラムでは、請求項１乃至１０のいずれかに記載の人材検索方法の各種処理ステップをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１に係る発明の人材検索方法では、グループを構成する人物の人物ＩＤをメンバ人物ＩＤとして受け付け、さらにスキルの入力を受け付けることができる。そして、入力されたスキルを持つ人物の人物ＩＤ（抽出人物ＩＤ）を抽出することができる。さらに、抽出された人物と、メンバ人物ＩＤで特定される人物（グループメンバ）それぞれとの過去の交流から、グループメンバごとに親交度合いを親密値として算出し、算出された親密値からグループに対する抽出人物の人間関係値を算出することができる。つまり、抽出された人物とグループとの過去の交流が人間関係値として数値に換算される。そして、抽出人物ＩＤに関する情報を、人間関係値に基づいた順序で出力することができる。よって、抽出された人物に関する情報が、グループとの過去の交流に応じた順で出力されることになる。したがって、共に働く人物を探しているグループが、そのグループを構成する人物の人物ＩＤと、求めるスキルを入力すれば、グループとの過去の交流度合いに応じた順で抽出された人物に関する情報が表示されるので、過去の関係度合いを考慮して、共に働く人物を選択することができる。
【００１８】
また、請求項２に係る発明の人材検索方法では、請求項１に記載の発明の効果に加えて、人間関係情報として共に仕事をした回数を用い、共同回数を用いて親密値が算出されるので、共に仕事をした回数が多ければ交流度合いが高いとして親密値を算出することができる。よって、共に仕事をした回数を親密値に反映することができ、過去に共に仕事をした回数を考慮して共に働く人物を選択できる。
【００１９】
また、請求項３に係る発明の人材検索方法では、請求項１又は２に記載の発明の効果に加えて、人間関係情報として過去に送受信したメールの数を用い、メール数を用いて親密値が算出されるので、送受信したメールの数が多ければ交流度合いが高いとして親密値を算出することができる。よって、共送受信したメールの数を親密値に反映することができ、送受信したメールの数を考慮して共に働く人物を選択できる。
【００２０】
また、請求項４に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至３のいずれかに記載の発明の効果に加えて、人間関係情報として最後に共に仕事をしてからの経過時間を用い、経過時間を用いて親密値が算出されるので、経過時間が長ければ交流度合いが低いとして親密値を算出することができる。よって、最後に共に仕事をしてからの経過時間を親密値に反映することができ、最後に共に仕事をしてからの経過時間を考慮して共に働く人物を選択できる。
【００２１】
また、請求項５に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の効果に加えて、グループのリーダを識別可能にメンバ人物ＩＤの入力を受け付けることができる。そして、リーダとの親密値に対して、他のグループメンバとの親密値よりも大きい値の重みを付けて人間関係値を算出することができるので、リーダとの交流度合いを他のメンバとの交流度合いよりも強く反映させて人間関係値を算出することができる。よって、抽出された人物のうち、リーダとの交流の深い人物がよりグループとの交流度合いの高い人物となりやすくなる。したがって、仕事をする上で影響力の強いリーダとの関係を考慮して共に働く人物を選択できる。
【００２２】
また、請求項６に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の効果に加えて、グループのリーダを識別可能にメンバ人物ＩＤの入力を受け付けることができる。そして、検索結果出力ステップにおいて抽出人物ＩＤに関する情報を出力する際の順序を決定する際に、人間関係値が小さい方が順序の早くなる場合には、他のグループメンバの親密値に所定の値を加算し、人間関係値が大きい方が順序の早くなる場合には、リーダの親密値に所定の値を加算して、人間関係値を算出することができるので、リーダとの交流度合いを他のメンバとの交流度合いよりも強く反映させて人間関係値を算出することができる。よって、抽出された人物のうち、リーダとの交流の深い人物がよりグループとの交流度合いの高い人物となりやすくなる。したがって、仕事をする上で影響力の強いリーダとの関係を考慮して共に働く人物を選択できる。
【００２３】
また、請求項７に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至６のいずれかに記載の発明の効果に加えて、人間関係情報として２人の人物が互いに相手を評価した評価値を用い、評価値を用いて親密値が算出されるので、人物の相互評価を親密値に反映させることができる。よって、過去の交流での量的な事象だけでなく、感情も反映させることができる。したがって、過去の交流において、「また一緒に仕事がしたい」、「あまり一緒に仕事はやりたくない」、「二度と一緒に仕事をしたくない」といった感想を評価値に反映させて人間関係情報に登録しておけば、一緒に仕事をすることが好ましい人物は交流度合いの高い人物となるように親密値に反映させたり、一緒に仕事をすることが好ましくない人物は交流度合いの浅い人物となるように親密値に反映させたりできる。
【００２４】
また、請求項８に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至７のいずれかに記載の発明の効果に加えて、抽出人物ＩＤに関する情報として、抽出人物ＩＤの人間関係値を出力することができる。よって、抽出された人物のグループとの交流度合いの順序だけでなく、交流度合いの高さを比較することができ、共に働く人物の選択で考慮できる。
【００２５】
また、請求項９に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至８のいずれかに記載の発明の効果に加えて、抽出人物ＩＤに関する情報として、抽出人物ＩＤのグループメンバごとの親密値を出力することができる。よって、抽出された人物がどのグループメンバと過去に交流があったのか、また交流度合いの高さを比較することができ、共に働く人物の選択で考慮できる。
【００２６】
また、請求項１０に係る発明の人材検索方法では、請求項１乃至９のいずれかに記載の発明の効果に加えて、グループメンバと抽出人物とをノードとし、人間関係情報における組の中で、過去に交流があった２人の組の人物のノードを繋いだグラフを図式化して表示又は印刷することにより検索結果を出力することができる。よって、過去に交流があった人物が繋がれたグラフを図式化しものを見ることができる。よって、共に働く人物の選択する際に、抽出された人物がどのグループメンバと交流があったかを考慮できる。
【００２７】
また、請求項１１に係る発明の人材検索装置では、グループを構成する人物の人物ＩＤをメンバ人物ＩＤとして受け付け、さらにスキルの入力を受け付けることができる。そして、入力されたスキルを持つ人物の人物ＩＤ（抽出人物ＩＤ）を抽出することができる。さらに、抽出された人物と、メンバ人物ＩＤで特定される人物（グループメンバ）それぞれとの過去の交流から、グループメンバごとに親交度合いを親密値として算出し、算出された親密値からグループに対する抽出人物の人間関係値を算出することができる。つまり、抽出された人物とグループとの過去の交流が人間関係値として数値に換算される。そして、抽出人物ＩＤに関する情報を、人間関係値に基づいた順序で出力することができる。よって、抽出された人物に関する情報が、グループとの過去の交流に応じた順で出力されることになる。したがって、共に働く人物を探しているグループが、そのグループを構成する人物の人物ＩＤと、求めるスキルを入力すれば、グループとの過去の交流度合いに応じた順で抽出された人物に関する情報が表示されるので、過去の関係度合いを考慮して、共に働く人物を選択することができる。
【００２８】
また、請求項１２に係る発明の人材検索プログラムをコンピュータに実行させることにより、請求項１乃至１０のいずれかと同様の効果を奏することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。まず、図１を参照して、本発明の人材検索方法での機器の構成について説明する。図１は、機器の構成を示す模式図である。図１に示すように、サーバ１にユーザ端末２がネットワーク３を介して接続している。ユーザ端末２は、共に働く人物を検索したいユーザが操作する端末であり、所謂パーソナルコンピュータである。図１では３台のユーザ端末２を図示したが、ユーザ端末２の台数はこれに限らない。そして、ネットワーク３は、例えば、インターネットである。そして、サーバ１には、人物情報（図３参照）や人間関係情報（図４参照）が記憶されている。
【００３０】
本実施の形態では、本発明の人材検索方法を用いた人材検索システムの一例として、サーバ１に記憶されているアプリケーションを、ネットワーク３を介してユーザ端末２が利用するＡＳＰサービスを考える。ユーザは、共に働く人物を検索するために、ユーザ端末２を操作して、サーバ１に接続し、検索する人物に求めるスキル、自身を特定する情報、すでに共に働くと決まっている人物を特定する情報を入力する。そして、サーバ１では、入力された情報に基づいて、ユーザが求める人物を人物情報から抽出し、その人物に関する情報がユーザ端末２へ出力される。ここで、人物情報から人物を抽出する際には、共に働くことになる人物、つまり、ユーザ端末２を操作している人物、及び、すでに共に働くと決まっている人物との過去の交流が繁栄される。なお、以下、「ユーザ端末２を操作している人物（操作ユーザ）、及び、すでに操作ユーザと共に働くと決まっている人物」で「グループ」を構成するものとし、それぞれの人物を「メンバ」と呼ぶこととする。そして、人物を特定する情報を「人物ＩＤ」とする。そして、メンバの人物ＩＤを「メンバ人物ＩＤ」という。
【００３１】
次に、図２を参照して、サーバ１の電気的構成について説明する。図２は、サーバ１の電気的構成を示す模式図である。図２に示すように、サーバ１には、サーバ１の制御を司るＣＰＵ１１が設けられ、ＣＰＵ１１には、各種のデータを一時的に記憶するＲＡＭ１２と、ＢＩＯＳ等を記憶したＲＯＭ１３と、データの受け渡しの仲介を行うＩ／Ｏインタフェイス１４とが接続されている。Ｉ／Ｏインタフェイス１４には、ハードディスク装置１９が接続され、当該ハードディスク装置１９には、人物情報記憶エリア１９１（図３参照）と、人間関係情報記憶エリア１９２（図４参照）と、プログラム記憶エリア１９３と、その他の情報記憶エリア１９４とが少なくとも設けられている。なお、人物情報記憶エリア１９１には、人物に関する情報が記憶されている。人間関係情報記憶エリア１９２には、が記憶されている。プログラム記憶エリア１９３にはＣＰＵ１１で実行される人材検索プログラムが記憶されており、その他の情報記憶エリア１９４には、サーバ１で使用されるその他の情報が記憶されている。
【００３２】
また、Ｉ／Ｏインタフェイス１４には、通信装置１５と、マウスコントローラ１６と、キーコントローラ１７と、ビデオコントローラ１８とが接続され、マウスコントローラ１６には、マウス１６１が接続され、キーコントローラ１７にはキーボード１７１が接続され、ビデオコントローラ１８にはディスプレイ１８１が接続され、通信装置１５はネットワーク３に接続可能となっている。
【００３３】
次に、図３及び図４を参照して、人物情報記憶エリア１９１及び人間関係情報記憶エリア１９２について説明する。図３は、人物情報記憶エリア１９１の構成を示す模式図であり、図４は、人間関係情報記憶エリア１９２の構成を示す模式図である。
【００３４】
人物情報記憶エリア１９１には、人物に関する情報が記憶されている。ここに記憶されている人物が検索され、ユーザの求めるスキルを持つ人物が抽出される。図３に示すように、人物情報記憶エリア１９１には、データ項目として、「人物ＩＤ」，「名前」，「スキル」が少なくとも設けられている。「人物ＩＤ」には、人物を特定する識別情報である人物ＩＤが記憶されており、「名前」には、人物の名前が記憶されている。そして、「スキル」には、その人物が有しているスキル（技能や専門分野）を示す情報が記憶されている。人物が複数のスキルを有している場合には、複数のスキルが記憶される。この人物情報は、人材検索システムにある人物が登録する際に情報が追加される。なお、ここでは、簡単のために１０人の人物を例示しているが、人物の人数はこれ以上であってもよいことは言うまでもない。また、人物情報記憶エリア１９１には、これらのデータ項目以外にも人物の連絡先（電子メールアドレスや電話番号）、所属を記憶してもよい。また、スキルについても、より細分化した内容も記憶してもよい。
【００３５】
また、人間関係情報記憶エリア１９２には、人物情報記憶エリア１９１に記憶されている人物における相互の関係を示す情報が記憶されている。データ項目として、「人物組み合わせ」，「参加回数」，「電子メール送受信回数」，「最終参加日」，「評価値」が少なくとも設けられている。「人物組み合わせ」には、「第一人物」及び「第二人物」が設けられており、人物ＩＤが記憶される。例えば、「第一人物」が「１」，「第二人物」が「２」である場合には、人物ＩＤが「１」の人物（堀田太郎、図３参照）と、人物ＩＤが「２」の人物（山田次郎、図３参照）との組み合わせを示している。「参加回数」には、「人物組み合わせ」に記憶されている２人の人物（以下、この２人を「組み合わせ人物」という）が、共に仕事をしたことがある回数が記憶されている。そして、「電子メール送受信回数」には、組み合わせ人物の間でやり取りされた電子メールの数が記憶される。「最終参加日」には、組み合わせ人物が共に仕事をした最後の日付が記憶される。「評価値」には、「第一」及び「第二」が設けられており、「第一」には、第一人物からの第二人物に対する評価値が記憶され、「第二」には、第二人物からの第一人物に対する評価値が記憶される。ここで、図４の示す人間関係情報の「人物組み合わせ」を「人物（第一人物，第二人物）」と表すこととする。第一人物が「１」，第二人物が「２」であれば、「人物（１，２）」となる。
【００３６】
なお、人間関係情報記憶エリア１９２に記憶されている各組み合わせ人物の情報は、適宜、更新される。この更新は、第一人物又は第二人物がユーザ端末２を操作して、サーバ１に接続して、情報を入力してもよい。また、当該人材検索システムとは別に、複数の人物が共に仕事をするプロジェクトを管理するプロジェクト管理システムにおいて、プロジェクト完了時に、人間関係情報記憶エリア１９２の人間関係情報を更新するようにしてもよい。この場合には、プロジェクトに参加している人物から、人材情報記憶エリア１９１に記憶されている人物を抽出し、２人ずつの組み合わせを作成する。そして、人間関係情報記憶エリア１９２の人間関係情報で、作成された組み合わせを探索し、参加回数に「１」を加算したり、プロジェクト完了日を「最終参加日」に記憶したりする。また、「電子メール送受信回数」は、各人物の利用しているユーザ端末１で稼働する通知用のソフトウェアや、メールソフトに、人物情報記憶エリアに記憶されている人物のメールアドレスを登録しておき、登録された人物からのメールを受信したり、登録された人物へメールを送信したりした場合には、サーバ１へ通知するようにしてもよい。このような通知処理をメールサーバが行ってもよい。なお、評価値については、ユーザ本人がサーバ１へ登録する必要がある。登録していない人物の評価値は、例えば、真ん中の値（５段階評価であれば「３」）を記憶しておけばよい。
【００３７】
次に、図５のフローチャートを参照して、サーバ１において実施される人材検索処理について説明する。この処理は、サーバ１において、ユーザ端末２から人材検索の要求を受けた際に人材検索プログラムがＣＰＵ１１で実行されて行われる処理である。
【００３８】
まず、求めるスキルとグループのメンバの人物ＩＤ（メンバ人物ＩＤ）の入力が受け付けられる（Ｓ１）。ここでは、ユーザ端末２へ、スキルとメンバ人物ＩＤとを入力項目とし、ＯＫボタン及びキャンセルボタンが設けられた入力画面の情報が送信される。例えば、スキルの入力項目は、人物情報記憶エリア１９１の「スキル」に登録されているスキルをリストとしたリストボックスであり、メンバ人物ＩＤの入力項目は、人物情報記憶エリア１９１の「人物ＩＤ」に登録されている人物ＩＤをリストとしたリストボックスであり、複数設けられている。そして、ユーザ端末２では、入力画面においてスキル及びメンバ人物ＩＤを入力し、ＯＫボタンを選択する。すると、入力項目に入力されている情報がサーバ１へ送信される。サーバ１では、入力された情報がＲＡＭ１２の所定の記憶エリア（図示外）に記憶される。以下、入力画面で入力されたスキルを「入力スキル」という。
【００３９】
次いで、人物情報記憶エリア１９１に記憶されている人物情報から、入力スキルをスキルとして有している人物の人物ＩＤが抽出され、ＲＡＭ１２の所定の記憶エリア（図示外）に記憶される（Ｓ２）。例えば、入力スキルが「Ｗｅｂプログラミング」である場合には、図３に示す人物情報からは人物ＩＤ「１」，「２」，「３」，「４」，「５」，「６」，「７」，「８」が抽出される。以下、Ｓ２で抽出された人物ＩＤを「抽出人物ＩＤ」といい、抽出人物ＩＤで特定される人物を「抽出人物」という。
【００４０】
そして、抽出人物ごとに、グループのメンバとの親密値が算出される（Ｓ３）。この親密値は、人間関係情報記憶エリア１９２に記憶されている人間関係情報に基づいて算出される。算出された親密値はＲＡＭ１２の親密値記憶エリア１２１（図７参照）に記憶されるが、算出方法については後述する。
【００４１】
次いで、抽出人物ごとに、グループとの人間関係値が算出される（Ｓ４）。この人間関係値は、Ｓ３で算出された親密値に基づいて算出され、ＲＡＭ１２の人間関係値記憶エリア１２２（図８参照）に記憶されるが、算出方法については、親密値の算出方法と共に後述する。
【００４２】
次いで、Ｓ４で算出された人間関係値に基づいて、抽出人物の順位が決定され、検索結果画面が作成され、ユーザ端末２へ出力される（Ｓ５）。ユーザ端末２では、サーバ１から出録された情報に基づいて、ディスプレイに検索結果画面（図９、図１３、図１４参照）を表示する。ユーザは共に仕事を行う人物を決定する際に、この検索結果画面に表示されている情報を参考にすることができる。そして、人材検索処理は終了する。
【００４３】
次に、図６乃至図１４を参照して、親密値並びに人間関係値の算出方法、抽出人物の順位の決定方法、及び、検索結果画面について説明する。まず、図６乃至図９を参照して、第一の算出方法を説明する。図６は、図４に示した人間関係情報記憶エリア１９２の人間関係情報を図式化したグラフ図である。人物ＩＤがノードとされ、交流がある人物のノードとノードとがエッジで繋がれている。つまり、人物ＩＤ「１」〜「１０」の１０人の人物が図式化されている。図７は、第一の計算方法で親密値を算出した結果が記憶された親密値記憶エリア１２１の模式図である。図８は、第一の計算方法で算出された親密値に基づいて算出された人間関係値が記憶された人間関係値記憶エリア１２２の模式図である。図９は、第一の計算方法で算出された人間関係値に基づいて、抽出人物に関する情報を表示した検索結果画面１０１の模式図である。なお、以下、人物ＩＤ「１」の人物を『人物「１」』と表し、メンバ人物ＩＤ「１」のメンバを『メンバ「１」』と表すこととする。
【００４４】
第一の算出方法では、親密値を算出する２人の人物（以下、「算出人物」という）の間の距離を親密値とする。直接交流があった人物同士の距離を「１」とし、他の人物を辿って関係が繋がる場合には、間に介する人物の数だけ距離が加算される。図６に示す例では、人物「１」と人物「２」とはエッジで繋がれている。よって、この２人の距離は「１」となる。また、人物「１」と人物「５」とは直接エッジでは繋がれていない。しかし、人物「２」が人物「１」及び人物「５」に繋がっている。つまり、人物「１」と人物「５」とは、人物「２」を介して繋がっていると解することができる。そこで、この２人の距離は「１＋１＝２」となる。また、人物「１」と人物「６」を考える場合、人物「４」のみを解するルートと、人物「２」及び人物「４」を解するルートの２つのルートがある。このような場合には、全てのルートで距離（親密値）を算出し、最も短い距離が採用される。なお、人物「１」と人物「８」とは、他の人物を解してもエッジが繋がっていない。このような場合には、遠い距離とするために距離を「９９」とする。
【００４５】
図３に示した人物情報及び図４に示した人間関係情報において、グループのメンバをメンバ人物ＩＤが「１」，「２」，「４」の人物とし、入力スキルを「Ｗｅｂプログラミング」とした場合の親密値は、図７に示すようになる。人物情報記憶エリア１９１を参照すると、「Ｗｅｂプログラミング」をスキルとして持つ人物は、人物ＩＤ「１」〜「８」の８人である。この中で、すでにグループのメンバとなっている人物の人物ＩＤ「１」，「２」，「４」が除かれ、残りの「３」，「５」，「６」，「７」，「８」が抽出人物の人物ＩＤ（抽出人物ＩＤ）となる。
【００４６】
そして、例えば、抽出人物「３」とメンバ「１」とを考える。人物（１，３）又は人物（３，１）の情報はないが、人物（１，２）及び人物（２，３）の２つの情報がある。よって、人物「２」を介して繋がっていることが判る（図６参照）。したがって、抽出人物「３」とメンバ「１」との距離（親密値）は、２人を繋ぐために読み出された情報の数である「２」となる。また、抽出人物「３」とメンバ「２」とを考えると、人物（２、３）で直接繋がるので、距離（親密値）は「１」となる。また、抽出人物「３」とメンバ「４」とを考えると、人物（２、４）及び人物（２，３）で繋がるので、距離（親密値）は「２」となる。同様にして、他の抽出人物についても距離（親密値）が算出され、図７に示すように、親密値記憶エリア１２１には、抽出人物ごとに、各メンバとの親密値が記憶される。
【００４７】
このようにして算出された親密値を用いて、抽出人物ごとに人間関係値が算出される。第一の算出方法では、抽出人物ごとに親密値が合計される。図７に示した例では、抽出人物「３」の人間関係値は「２＋１＋２＝５」となり、抽出人物「５」の人間関係値は「２＋１＋２＝５」となり、抽出人物「６」の人間関係値は「２＋２＋１＝５」となり、抽出人物「７」の人間関係値は「３＋２＋３＝８」となり、抽出人物「８」の人間関係値は「９９＋９９＋９９＝２９７」となる。このような第一の算出方法で算出された人間関係値では、値が小さい方がより推奨される人物とされ、人間関係値の小さい順に上位となる。図８に示す例では、抽出人物「３」，「５」，「６」が１位、抽出人物「７」が４位、抽出人物「８」が５位となる。
【００４８】
このようにして算出された人間関係値に基づいて、検索結果画面が表示される。検索結果画面には、人間関係値に基づいて決定された順位を識別可能に抽出人物に関する情報が表示される。例えば、順位の順序で上から順に抽出人物の名前を表示する。名前でなく人物ＩＤのみを表示してもよいし、人物ＩＤと名前の両方を表示してもよい。また、図９に示す検索結果画面１０１のように、抽出人物が持つ入力スキル以外のスキルも表示してもよい。さらに、図９に示す検索結果画面１０１のように、文字の情報だけでなく、メンバと抽出人物との関係のグラフを図式化して表示してもよい。図９に示す例では、メンバ人物ＩＤを四角のノードで示し、抽出人物ＩＤを丸のノードで示し、交流のある人物同士をエッジで結んでいる。また、抽出人物の名前や、人物ＩＤや、ノードにリンクを張り、ユーザが指示（例えば、左クリック）すると、その抽出人物に関する情報を人間関係情報記憶エリア１９１から読み出し、ユーザ端末２のディスプレイに表示させるようにしてもよい。また、抽出人物に関する情報としては、名前や人物ＩＤ、入力スキル以外のスキルといった、図３に示した人物情報記憶エリア１９１に記憶されている情報だけに限らない。人物情報記憶エリア１９１に、抽出人物の職歴、学歴、行った仕事やプロジェクトの履歴、資格、連絡先、所属等の情報を持たせて、これらの情報を表示させてもよい。また、サーバ１のＨＤＤ１９に記憶されている他の情報や、サーバ１が接続可能な他の装置に記憶されている他の情報を取得して、ユーザ端末２のディスプレイに表示させてもよい。
【００４９】
次に、図１０乃至図１４を参照して、第二の計算方法について説明する。図１０は、図４に示した人間関係情報記憶エリア１９２の人間関係情報を図式化し、参加回数を付記したグラフ図である。図１１は、第二の計算方法で親密値を算出した結果が記憶された親密値記憶エリア１２１の模式図である。図１２は、第二の計算方法で算出された親密値に基づいて算出された人間関係値が記憶された人間関係値記憶エリア１２２の模式図である。
図１３は、第二の計算方法で算出された人間関係値に基づいて、抽出人物に関する情報を表示した検索結果画面１０２の模式図である。図１４は、第二の計算方法で算出された人間関係値に基づいて、抽出人物に関する情報を表示した検索結果画面１０３の模式図である。
【００５０】
第二の計算方法では、人物同士の交流だけでなく、共に仕事をした回数を反映させて人間関係値を算出する。具体的には、人間関係情報記憶エリア１９２の「参加回数」の逆数を重みとして付加する。図１０に示すグラフ図では、各人の繋がりを示すエッジの横に参加回数を記載した。ここでは、第一の計算方法と同様に、図３に示した人物情報及び図４に示した人間関係情報において、グループのメンバをメンバ人物ＩＤが「１」，「２」，「４」の人物とし、入力スキルを「Ｗｅｂプログラミング」とした場合の親密値を考える。
【００５１】
例えば、抽出人物「３」とメンバ「１」とを考える。人物（１，３）又は人物（３，１）の情報はないが、人物（１，２）及び人物（２，３）の２つの情報がある。よって、人物「２」を介して繋がっている（図１０参照）。そして、人物（１，２）では参加回数１０回であり、人物（２，３）では参加回数１０回である。したがって、抽出人物「３」とメンバ「１」との親密値は、「１／１０＋１／１０＝２／１０＝０．２」となる。また、抽出人物「３」とメンバ「２」とを考えると、人物（２、４）で直接繋がり、参加回数は１回であるので、親密値は「１」となる。また、抽出人物「３」とメンバ「４」とを考えると、人物（２、４）及び人物（２，３）で繋がり、人物（２、４）の参加回数は１回、人物（２，３）の参加回数は１０回なので、親密値は「１／１＋１／１０＝１１／１０＝１．１」となる。同様にして、他の抽出人物についても親密値が算出され、図１１に示すように、親密値記憶エリア１２１には、抽出人物ごとに、各メンバとの親密値が記憶される。ただし、抽出人物「８」について、参加回数０回の逆数としては９９を設定するとする。
【００５２】
このようにして算出された親密値を用いて、抽出人物ごとに人間関係値が算出される。第一の算出方法では、抽出人物ごとに親密値が合計される。図７に示した例では、抽出人物「３」の人間関係値は「０．２０＋０．１０＋１．１０≒１．４」となり、抽出人物「５」の人間関係値は「０．４３＋０．３３＋１．３３≒２．１」となり、抽出人物「６」の人間関係値は「０．３０＋１．１０＋０．１０≒１．５」となり、抽出人物「７」の人間関係値は「０．６３＋０．５３＋１．５３≒２．７」となり、抽出人物「８」の人間関係値は「９９＋９９＋９９＝２９７」となる。このような第一の算出方法で算出された人間関係値では、値が小さい方がより推奨される人物とされ、人間関係値の小さい順に上位となる。図８に示す例では、抽出人物「３」が１位、抽出人物「６」が２位、抽出人物「５」が３位、抽出人物「７」が４位、抽出人物「８」が５位となる。
【００５３】
このようにして算出された人間関係値に基づいて、検索結果画面が表示される。図１３の検索結果画面１０２のように、メンバと抽出人物との関係のグラフの図に参加回数も表記してもよい。また、図１３の検索結果画面１０２のように、人間関係値だけでなく親密値も表示してもよい。これにより、どのメンバとどの程度の交流があったのかを知ることができる。また、図１４に示す検索結果画面１０３のように、グラフ図を表示するのではなく、文字でメンバと抽出人物との繋がりを表現してもよい。なお、図１３に示す例では、メンバ人物ＩＤは[]を付与して表現しており、他の人物とメンバとを識別可能としている。これば、[]を付与するのではなく、文字色で表現してもよい。例えば、抽出人物「５」とメンバ「１」との繋がりは、「→[２]→[１]」と表現されている。このように表示されることにより、抽出人物とメンバとが直接交流があるのか、間接的に交流があるのかを知ることができる。
【００５４】
以上のようにして、求めるスキルを持つ人物を、グループのメンバとの交流度合いを示した検索結果画面を表示することができる。よって、グループのメンバは、検索結果画面を参照して、共に働く人物を決定することができる。
【００５５】
上記実施の形態のサーバ１が「人材検索装置」に該当し、サーバ１のハードディスク装置１９の人物情報記憶エリア１９１が「人物情報記憶手段」に該当し、人間関係情報記憶エリア１９２が「人間関係情報記憶手段」に該当する。そして、図５に示す人材検索処理のＳ１が「メンバ人物ＩＤ入力ステップ」及び「スキル入力受付ステップ」に相当し、Ｓ２が「人物抽出ステップ」に相当し、Ｓ３及びＳ４が「人間関係値算出ステップ」に相当する。Ｓ５が「検索結果出力ステップ」に相当する。そして、図５に示す人材検索処理のＳ１の処理を行うＣＰＵ１１が「メンバ人物ＩＤ入力手段」及び「スキル入力受付手段」に相当し、Ｓ２の処理を行うＣＰＵ１１が「人物抽出手段」に相当し、Ｓ３及びＳ４の処理を行うＣＰＵ１１が「人間関係値算出手段」に相当する。Ｓ５の処理を行うＣＰＵ１１が「検索結果出力手段」に相当する。
【００５６】
なお、本発明の人材検索方法、人材検索装置、人材検索プログラムは、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。上記実施の形態では、サーバ１とユーザ端末２とをネットワーク３を介して接続し、人材を検索したいユーザはユーザ端末２を操作したが、ユーザがサーバ１を直接操作するように構成してもよい。
【００５７】
また、第二の計算方法では、人間関係情報として「参加回数」を用い、逆数を用いて親密値を算出した。しかしながら、逆数でなく、そのままの値を使用してもよい。このような場合、参加回数が多いほど、親密値も大きくなるので、人間関係値が大きい順に抽出人物の順位を決定すればよい。しかし、間に介する人物が多いほど、人間関係値が大きな値となってしまう。そこで、例えば、抽出人物と直接交流がある人物との値と、間接的に交流がある人物の値とに異なる重みを付与する。抽出人物「７」とメンバ「１」との親密値を「参加回数」で算出することを考える。この２人の人物は人物（１，２）、人物（２，５）、人物（５，７）で繋がる。そこで、人物（１，２）の参加回数１０回はそのまま利用し、人物（２，５）の参加回数３回は１／２の１．５回で利用し、人物（５，７）の参加回数５回は１／２２の１．２５回で利用する。つまり、メンバとの距離が遠くなるにつれて、参加回数の反映が小さくなるように、ｎ人の人物を介す場合には１／２ｎを参加回数に掛ける。また、直接交流がある人物には１以上の数字を掛けたり、所定の値を足したりして、値が大きくなるように調整してもよい。
【００５８】
また、第二の計算方法で用いる人間関係情報は、「参加回数」でなくともよい。例えば、「電子メール送受信回数」、最終参加日から本日までの「経過日数」、「トラブルの発生回数」である。なお、人間関係情報の使用方法（そのままの値、逆数にするなど）は、その情報の内容に応じて適宜決定すればよい。例えば、「参加回数」、「電子メール送受信回数」ならば数の大きい方が親密度が高いと考えられる。「経過日数」、「トラブル発生回数」ならば数の小さい方が親密度が高いと考えられる。また、人間関係情報の内容に応じて、親密値の算出方法も適宜決定すればよい。さらに、人間関係値の大きい順に順序を決定するか、小さい順に順序を決定するかも親密値の算出方法に応じて適宜決定すればよい。
【００５９】
また、複数の人間関係情報を使用してもよい。この場合には、例えば、各人間関係情報から算出された親密値でメンバごとに抽出人物の順位を決定し、順位を平均して、人間関係情報ごとの順位を決定して、その和を人間関係値とすればよい。また、人間関係値（人間関係情報ごとの順位の和）を算出する際に、各人間関係情報に重みを付け、反映度合いに変化を付けてもよい。
【００６０】
また、第一の計算方法及び第二の計算方法で算出された親密値から人間関係値を算出する際に、単に親密値の和を求めるのではなく、特定のメンバの親密値を強く反映させてもよい。例えば、図５に示したフローチャートのＳ１において、入力画面でメンバのメンバ人物ＩＤの入力を受け付ける入力項目において、グループのリーダの人物ＩＤを入力する入力項目と、他のメンバの人物ＩＤを入力する入力項目とを別々に設ける。そして、リーダ用の入力項目に入力された人物ＩＤをリーダの人物ＩＤ（以下、「リーダ人物ＩＤ」という）とする。そして、メンバ及びリーダごとに親密値が算出される。そして、人間関係値を算出する際には、リーダの親密値に１より大きい重みを付けて（１より大きい値を掛けて）から和を算出する。例えば、上記第一の計算方法及び第二の計算方法の説明の例において、グループのメンバ（メンバ人物ＩＤが「１」，「２」，「４」）のうち、メンバ人物ＩＤが「１」の人物をリーダとする。
【００６１】
図７に示す例（第一の計算方法の例）において、重みを「２」とした場合を例に考える。抽出人物「３」は、メンバ「１」の親密値が「２」、メンバ「２」の親密値が「１」、メンバ４の親密値が「２」であるので、人間関係値は「２×２＋１＋２＝７」となる。抽出人物「５」は、メンバ「１」の親密値が「２」、メンバ「２」の親密値が「１」、メンバ４の親密値が「２」であるので、人間関係値は「２×２＋１＋２＝７」となる。抽出人物「６」は、メンバ「１」の親密値が「２」、メンバ「２」の親密値が「２」、メンバ４の親密値が「１」であるので、人間関係値は「２×２＋２＋１＝７」となる。抽出人物「７」は、メンバ「１」の親密値が「３」、メンバ「２」の親密値が「２」、メンバ４の親密値が「３」であるので、人間関係値は「３×２＋２＋３＝１１」となる。抽出人物「８」は、メンバ「１」の親密値が「９９」、メンバ「２」の親密値が「９９」、メンバ４の親密値が「９９」であるので、人間関係値は「３×９９＋９９＋９９＝４９５」となる。
【００６２】
また、リーダの親密値を強く反映させるのではなく、他のメンバであってもよい。例えば、グループ内のあるメンバを補助する人物を探している場合には、そのメンバの親密値を強く反映させるようにする。どのメンバを強く反映させるかは、図５に示したフローチャートのＳ１において、入力画面でメンバのメンバ人物ＩＤの入力を受け付ける入力項目において、指定させるようにすればよい。又は、求めるスキルを持っているグループメンバとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】機器の構成を示す模式図である。
【図２】サーバ１の電気的構成を示す模式図である。
【図３】人物情報記憶エリア１９１の構成を示す模式図である。
【図４】人間関係情報記憶エリア１９２の構成を示す模式図である。
【図５】フローチャートである。
【図６】図４に示した人間関係情報記憶エリア１９２の人間関係情報を図式化したグラフ図である。
【図７】第一の計算方法で親密値を算出した結果が記憶された親密値記憶エリア１２１の模式図である。
【図８】第一の計算方法で算出された親密値に基づいて算出された人間関係値が記憶された人間関係値記憶エリア１２２の模式図である。
【図９】第一の計算方法で算出された人間関係値に基づいて、抽出人物に関する情報を表示した検索結果画面１０１の模式図である。
【図１０】図４に示した人間関係情報記憶エリア１９２の人間関係情報を図式化し、参加回数を付記したグラフ図である。
【図１１】第二の計算方法で親密値を算出した結果が記憶された親密値記憶エリア１２１の模式図である。
【図１２】第二の計算方法で算出された親密値に基づいて算出された人間関係値が記憶された人間関係値記憶エリア１２２の模式図である。
【図１３】第二の計算方法で算出された人間関係値に基づいて、抽出人物に関する情報を表示した検索結果画面１０２の模式図である。
【図１４】第二の計算方法で算出された人間関係値に基づいて、抽出人物に関する情報を表示した検索結果画面１０３の模式図である。
【符号の説明】
【００６４】
１  サーバ
２  ユーザ端末
３  ネットワーク
１１  ＣＰＵ
１９  ハードディスク装置
１０１  検索結果画面
１０２  検索結果画面
１０３  検索結果画面
１２１  親密値記憶エリア
１２２  人間関係値記憶エリア
１９１  人材情報記憶エリア
１９２  人間関係情報記憶エリア
【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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