DEIM Forum 2023 40

グラフニューラルネットワークを用いた
コミュニケーション活性化人材発見田中 宏昌†,††

實成

優馬†

山田

渉†

荒牧

英治††

落合

桂一†

若宮

翔子††

† 株式会社 NTT ドコモ 〒 100–6150 東京都千代田区永田町 2-11-1 山王パークタワー 25 階†† 奈良先端科学技術大学院大学 〒 630–0192 奈良県生駒市高山町 8916 番地の 5
E-mail: †{hiroaki.tanaka.sg,yuuma.jitsunari.rf}@nttdocomo.com, ††{wataruyamada,keiichi.ochiai}@acm.org,†††{wakamiya,aramaki}@is.naist.jp
あらまし 企業において，チームのパフォーマンスを高めるための一つの手段として人事異動がある．パフォーマンス
をチームの効率性と定義した場合，パフォーマンスはチーム内のコミュニケーションが活発になるほど高くなることが知られている．一方で，誰がどのチームのコミュニケーションを活性化させるかを事前には分からない．そこで本論
文では，Slack などのチャットツールのデータを用いて，チームに新しく参加する人がコミュニケーションを活性化させるかを算定するアプローチを提案する．本アプローチにおいて，コミュニケーションを活性化させるかを判定する
機械学習モデルを正解率 0.57，適合率 0.58 で構築した．さらに，本アプローチでは，テキストコミュニケーションの内容を利用しないため，プライバシーや秘匿情報の観点から実際のビジネスシーンで活用しやすいという特性がある．
キーワード コミュニケーション活性化，チームパフォーマンス，チャットツール，ソーシャルグラフ，グラフニュー
ラルネットワーク1

はじめに 1
多くの企業において，利益向上のために組織やチームのパ

フォーマンスを改善することは重要だとされている．パフォー
マンスと呼ばれる概念には，個人に対して定義される創造性や，集団に対して定義されるチームの効率性といった下位概念がある．効率性とは，定められたゴールをチームがいかに早く達成できるかを示す概念であり，企業におけるチームではゴールが定められている場合が多いため，本稿では効率性という概念を用いてパフォーマンスを扱う．チームのコミュニケーションが活発であるほど効率性が高くなることが知られており [16]，管理職や人事部門の立場は，より活発にコミュニケーションを取るようなチーム構成を望むと考えられる．そのためには，チームのコミュニケーションを活性化させるような人材（以下，コ
ミュニケーションエンハンサーと呼ぶ）を人事異動によってチームに加えるという方法が考えられるが，会社内の誰がコミュニ
ケーションエンハンサーとなるかを事前に知ることは困難だという問題がある．
チームコミュニケーションの活性度は，コミュニケーションの密度や凝集性によって定義されており，多くの既存研究では
質問紙調査での計測 [9] やデバイスを用いた計測 [17] が行われていた．しかし，質問紙に定期的に回答することは従業員にとっては時間的な負担となるため，継続的な活性度の計測が難しいという課題がある．また，Covid-19 のパンデミックに
よって在宅勤務者が増加したため，デバイスを用いてオフィス
でのコミュニケーションをセンシングするアプローチでは十分なデータ量を確保することが難しくなった．
コミュニケーション活性度の計測方法に関する課題に加え，具体的にどうすればコミュニケーションが活性化するのかについては未知だという課題もある．チームのパフォーマンスや効率性とコミュニケーションの活性度の関係性に関する研究 は複数存在し [12,16]，これらの研究は性格特性や人口動態的な多様性がチームのパフォーマンスやコミュニケーション活性度に影響を及ぼす要因の一つであるという重要な知見を与えてくれる．
その一方で，コミュニケーション活性化のための支配的な要因
や実際に取るべき行動については言及されていない．加えて，それらの研究で利用されている，性格特性を表す Myers–Briggs

Type Indicator (MBTI) [14] や Keirsey 気質 [8] は質問紙調査
によって計測されるため，多くの要因を継続的に計測するのは面倒だという課題もある．
在宅勤務の増加に伴ってオフィスでのコミュニケーションが減少する一方で，Slack や Teams などの Instant Messaging

System (以下，IMS と呼ぶ) 上でのコミュニケーション量が爆発的に増加した．そこで本研究では，IMS のデータを利用してコミュニケーションエンハンサーを発見するアプローチを提案する．本アプローチは

1：本研究は，The 6th IEEE Workshop on Human-in-the-Loop Methods
and Future of Work in BigData (IEEE HMData 2022) において「Graph
Neural Network Tells Us Who is the Communication Enhancer 」として発表したものである．

•

質問紙調査や特殊なデバイスを使わずにコミュニケー

ションエンハンサーを発見できるため，社員への負担が小さい•

IMS 上の個別の投稿文書を必要としないため，プライバ

Problem Configuration(User2)join

predicttransferred person(User1)

whether
the team becomes
more active or not(User4)(User3)social graphrepresenting communication
on Instant Messaging System.
Proposed Approach(User2)

time

join

(User4)

calcurate

team activity
from t to t+Δt

simpleclassifier

predict(User3)

input(User1) social graph(User1)(User2)

generateis positive
or notconcatcalculateteam activity
from t-Δt to t :human representation(User3)

図1(User4)

問題設定と提案アプローチの概要：時刻 t において，ユーザ 2・ユーザ 3・ユーザ 4 で構成
されるチームにユーザ 1 を異動させると，時刻 t + ∆t までの期間でユーザ 1 がコミュニ
ケーションエンハンサーになるのかを予測するという状況を考える．時刻 t − ∆t までのコミュニケーションログからコミュニケーションネットワークを構築し，個人およびチームのベクトル表現を GNN により獲得する．その後，LightGBM 等の軽量な分類器によって，時刻 t + ∆t までの間にユーザ 1 がチームのコミュニケーションを活性化させたかを判定する．

シーや秘密保持の観点での懸念も小さい

タは 2020 年 7 月 1 日から 2022 年 7 月 30 日までの期間で収集という利点を持つ．本アプローチの概要を図 1 に示す．提案

されており，データセットの詳細は第 3. 1 節に記す．

アプローチでは，異動者がコミュニケーションエンハンサーか否か，すなわち新しくチームに入ってくる候補の人がチームのコミュニケーションを活性化させるか否かを，事前のコミュ
ニケーションログに基づいて判定する．具体的には，社員のコ
ミュニケーションログからコミュニケーションのネットワーク
を構築て，Graph Neural Netowk (以下，GNN と呼ぶ) を用いて社員のベクトル表現 （以下，human representation と呼ぶ） を獲得し，その human representation を入力とする機械学習モデルを構築する．そして，この機械学習モデルによって，異動者がコミュニケーションエンハンサーかどうかを判定する．
この一連のアプローチによって，チームのコミュニケーション
活性化における支配的要因が明らかになっていなくともコミュ
ニケーションエンハンサーを発見することができる．
さらに，本アプローチを評価するために，実際に株式会社

NTT ドコモで利用されている Slack のデータを収集した．デー

2 関連研究2. 1 コミュニケーション密度とパフォーマンス
Krackhardt [9] を始めとして，人のコミュニケーション密度が人や集団のパフォーマンスに及ぼす影響に関する研究は多く存在するが，コミュニケーション密度の定義は多岐にわたっている．たとえば，Lucius らの研究 [11] では，コミュニケーショ
ン密度をともに働く人の相互の選好と定義している．しかし，近年の実証研究 [3,10,20] によって，チームの効率性という意味
でのパフォーマンスは，チームの密度または凝集性によって計測されることが明らかになっている（以降，本稿ではパフォー
マンスを効率性という意味で用いる）．密度と凝集性は，チーム
または組織のコミュニケーションを表現するコミュニケーショ
ングラフに対して定義される量で，密度や凝集性が増加すると，パフォーマンスも向上することが知られている．上記の関連研

究 [3, 9–11, 20] は，コミュニケーション密度とパフォーマンス

表 1

データセット概要：本データセットは株式会社 NTT ドコモのの間の重要な関係性を示しているが，実際のパフォーマンス向R&D 組織で実際に利用されている Slack のデータから作成し上のために，どのような行動をとればコミュニケーション密度

た．1 つの WS に部署に所属する社員全員が含まれており，仕が向上するのかという問題までは扱っていない．

事上のコミュニケーションの多くは Slack 上で行われている．
収集期間

2. 2 チームパフォーマンスへの影響因子
Deonne らの研究 [4] では，変革型リーダーシップと呼ばれるリーダーシップスタイルが，チームパフォーマンス向上に影響すると報告している．一方で，会社組織においてはリーダー
シップを発揮する立場にない人間が大多数であり，その多数派

2020-07-01 から
2022-07-30

WS の数

1

チャンネルの数

313

ユーザ数

659

チャンネルあたりユーザ数の平均

9.86

チャンネルあたりユーザ数の標準偏差

8.21

ユーザのチャンネル参加イベント数3253

チャンネルあたりイベント発生回数の平均

12.09

人口動態的多様性がチームパフォーマンスに影響することを示

チャンネルあたりイベント発生回数の標準偏差8.99している．これはすなわち，個人やチームの特性がパフォーマ

ユーザあたりイベント発生回数の平均

3.91

ンスに影響を与えるという重要な示唆を提供しており，これら

ユーザあたりイベント発生回数の標準偏差のフォロワーに関する示唆は得られない．
また，Mazni らの研究 [12] では，MBTI やチームメンバーのの特性を考慮した機械学習モデルを構築することで，コミュニケーション活性度を予測できる可能性がある．しかし，Mazni

9.84

合計メンション数

488206

チャンネルあたりメンション数の平均

761.63

チャンネルあたりメンション数の標準偏差1546.33

らは，MBTI 等の個人特性の計測に質問紙調査を実施しており，ユーザあたりメンション数の平均474.45

同様の手法を継続的に会社組織において実施することは，社員

ユーザあたりメンション数の標準偏差1472.89

への負担が大きいという課題が残る．

2. 3 チームパフォーマンスの予測

コミュニケーションエンハンサーかを判別する機械学習モデル

Bakker らの研究 [2] では，ジョブ・ディスクリプションに含を構築する．Slack には，集団に関して 2 つの層がある．第 1

まれていない役割，たとえば自律性や社会的支援などの職務資層はワークスペース（以下，WS と呼ぶ）と呼ばれ，第 2 層は源が，パフォーマンスを予測する重要な因子であることが示さ

チャンネルと呼ばれる．ワークスペースにはメンバー全員がれている．Bakker らの研究は，職務上で規定された働きだけ入っており，チャンネルはプロジェクト単位でメンバーが分けではなく，ジョブ・ディスクリプションに言語化されていないられている．チャンネルには，WS のメンバー全員から見るこ

個人の特性や周囲の状況がチームパフォーマンスの予測に重要とができるパブリックチャンネルと，チャンネルに入っているであるという重要な示唆を与えている．この研究結果に基づき，人からしか見ることの出来ないプライベートチャンネルがある．

本研究で提案するアプローチでは，言語化された情報ではなく，本研究では，株式会社 NTT ドコモの研究開発部門で実際に個人が周囲の人間とどのようにコミュニケーションを取ってい利用されている Slack のパブリックチャンネルのデータを収集るかという情報を活用して，コミュニケーションエンハンサー

した．収集期間は 2020 年 7 月 1 日から 2022 年 7 月 30 日までを発見するアプローチを採用している．

で，2022 年 7 月 30 日時点で WS のメンバーは 659 人，パブWang らの研究 [19] では，チームパフォーマンスを表す指標

リックチャンネルは 313 個存在した．ただし，このパブリックとして論文の投稿数を用いており，チームの論文投稿数を予測

チャンネルは，簡単な事務連絡チャンネルは除外されている．

する手法を提案している．Wang らは，機械学習モデルを用い

その他のデータセットの統計情報は表 1 に記されている．なお，て論文投稿数予測を行っており，モデルへの入力としてコミュ

Slack のデータを収集する前に，本研究の目的や分析内容につニケーションスタイルと呼ばれる，Slack チャンネル上での様々

いて全ての参加者からインフォームド・コンセントを得ている．

な統計量を用いている．これらの統計量は個々人に対して定義

また，本研究では参加者による物理的または精神的な介入を必されるものではなく，チームでのコミュニケーション全体に対要とせず，参加者情報は分析前に匿名化されている．

して定義される量であるため，特定の個人のパフォーマンスや論文投稿数を予測できない．しかし，Wang らの研究は，チームのコミュニケーションスタイルが論文投稿数といったパフォー
マンスに影響するという重要な結論を出している．そのため，本研究においても個人だけでなく集団のコミュニケーション情報を用いるアプローチを提案する．

3 データセットと提案アプローチ
3. 1 Slack データの概要
提案アプローチでは，Slack のデータに基づいて，異動者が

3. 2 前 処 理
Slack のテキストデータに対する前処理を記す．Slack におけるメッセージテキストには， @[ユーザ名] のような相手を指名するマーカがあり，このマーカの言及相手を会話相手と定める．
ただし，マーカを付けないユーザも存在しており，マーカがない場合は，そのチャンネルのすべてのユーザと会話しているとみなす．また，[ユーザ名] さん や [ユーザ名] くん といった日本語特有の表現についてもマーカとみなす．さらに，会議のリンクや別のメッセージへのリンク，さらに絵文字等のコマンドも削除する．

報を含んだ human representation を構築することができる．

3. 3 Slack データの定式化
異動者 i, i = 1, . . . , N が Slack チャンネル c, c = 1, . . . , C に

具体的な GNN のアルゴリズムとして，テキスト内容を使用

おいて時刻 t + ∆t においてコミュニケーションを活性化させてしない最も基本的なアルゴリズムである DeepWalk [15] を採用

いるかを知りたいとする．ここで，t は現在の時刻を表す．つする．まず，ユーザ i を含むチャンネルのコミュニケーション

まり，本研究のデータではプロジェクト単位でチャンネルが作のみから，コミュニケーショングラフ G·i

られているため，そのプロジェクトに新規に人が入ってくる状に構築する：[t−∆t,t]況を想定し，新規に入ってくる人がコミュニケーションエンハ

[[t−∆t,t]G·i=ンサーかを判定したいという状況である．

IMS 上のコミュニケーションは，コミュニケーショングラフ
[t−∆t,t]

!

[

Vc ,

c: i is includedを以下のようEc.

(2)

c: i is includedとして表現され，ノードがユーザに対応し，エッジは会話が発次に，G·i

生した人同士を結び，エッジの重み wij はユーザ i からユーザ

representation xi

j への発言回数とする．より形式的には，チャンネル c のコミュ[t−∆t,t]
グラフ G·i
上のランダムウォークを考えてノードの系列に対し，DeepWalk を用いてユーザ i の human[t−∆t,t]∈ Rd を構築する．DeepWalk では，= (Vc , Ec ) で表し，ユーザ i のを生成し，その系列に対してスキップグラムモデル [13] を用い

ノードは vi ∈ Vc で，ユーザ i とユーザ j, j = 1, . . . , N, j =| iてノードの埋め込み表現を獲得する．ただし，本研究ではランを結ぶエッジは eij ∈ Ec で，エッジ eij の重みは wij でそダムウォークによる系列生成において，ノード vi からノード

れぞれ表されるとする．そして，コミュニケーショングラフ

vj の遷移確率を[t−∆t,t]ニケーショングラフを Gc[t−∆t,t][t−∆t,t]Gc= (Vc , Ec ) に対して，チームの活性度 ac
∈Rを

P

P

i:vi ∈Vc

P
i:vi ∈Vc

j:vj ∈Vc

1[wij >
= 1]

j:vj ∈Vc ,j =i| wij

Nc (Nc − 1)P>
j:vj ∈V/ c 1[wij = 1]

(1)によって定義する．ここで，Nc はチャンネル c におけるユー
ザ数を，N は WS 全体でのユーザ数をそれぞれ表す．スコア[t−∆t,t]によって定める．

Team representation 計測フェーズ： TeamN (N − Nc )

ac

wij

pij = PN

は凝集性と呼ばれており，ネットワーク密度を測るた

めに用いられることが多い．

らチームのベクトル表現を構築する．まず，時刻 t − ∆t から tの期間でチャンネル c に所属している人の human representa-tion の集合
Xc[t−∆t,t] =3. 4 アプローチ
提案アプローチは，human representation 獲得・team rep-resentation 計測・モデル構築の 3 つのフェーズに分けられる．

n[t−∆t,t]xj

ouser j is in channel cを作成する．そして，チームのベクトル表現を，チームに属す
る個人の平均とみなし

具体的には，human representation 獲得フェーズでは，異動

xc =者の特徴ベクトルを構築し，team representation 計測フェーX1[t−∆t,t]Xc[t−∆t,t][t,t+∆t]− ac

が 0 以上x[t−∆t,t]x∈Xc

ズでは，human representation からチームのベクトル表現を構築し，モデル構築フェーズでは ac

representa-tion 計測のフェーズでは，個人の human representation かによって定める．

の値を取るかを分類する機械学習モデルを構築する．

モデル構築フェーズ： 最 後 の モ デ ル 構 築 フェー ズ で は ，Human representation 獲得フェーズ： Human represen-actation 獲得フェーズでは，Slack 上のコミュニケーションによっを構築する．このモデルは，ユーザ i の human representationて生成されるコミュニケーショングラフから，ユーザの埋め込

xi

み表現を獲得する．コミュニケーショングラフには，パーソナ（チャンネル）c の team representation x を結合させたベク

リティやリーダーシップなどの様々な個人特性に加え，チームトル[t,t+∆t][t−∆t,t][t−∆t,t]− acの正負を予測する機械学習モデル（分類器）と，ユーザ i が時刻 t 以降に新規に所属するチームh

響を与えるとされる様々な特性を内包していると考えられる．
したがって，個人レベルの特性とチームレベルの特性の双方を包含するコミュニケーショングラフから個々人のベクトル表現を獲得することで，異動者がコミュニケーションエンハンサー[t−∆t,t]xiのコミュニケーションスタイルといった，パフォーマンスに影[t,t+∆t]を入力として，ac[t−∆t,t]− acixが正のときは 1 を，非正のときは 0 を出力する機械学習モデルである．以上の 3 つのフェーズから，異動者 i がコミュニケーションエンハンサーかを予測する．

であるかを予測可能であると考えられる．コミュニケーション
グラフ上の個人をベクトル化するための最も基本的な方法は，

4 評

価ノードに関連した特徴量を設計する手法であるが，本研究では，
様々なグラフ構造データに対して高い性能を示す [6, 18] GNN

4. 1 評価実験設定

を用いたノード埋め込みを採用する．この手法により，個人レ

提案アプローチの評価として，構築した機械学習モデルの精

ベルの特性やチームレベルのコミュニケーションスタイルの情度と正確度を確認する．ユーザがチャンネルに参加するイベン

表2> 0，つまり異

質問紙調査によって計測することは非常に面倒である．そのた

動者がコミュニケーションエンハンサーであることを示し，逆に[t,t+∆t][t−∆t,t] <非増加は，ac− ac= 0，つまり異動者がコミュニ

め，「チームパフォーマンスを向上させるために，誰をチームにケーションエンハンサーでないことを表す．

た．提案アプローチでは，IMS 上でのコミュニケーションネッ[t,t+∆t]

実験結果：増加ラベルは，ac

正解ラベル[t−∆t,t]− ac

入れるべきか」という問いに現実的に答えることは困難であっ予測ラベル

トワークを利用して，この問題を解決することができる．さら増加 非増加に，提案アプローチは IMS 上での会話内容を必要としないた

増加

331

110

め，プライバシーや機密性の懸念が低いという利点がある．具

非増加

240

133

体的には，human representation 獲得・team representation
計測・モデル構築の 3 つのフェーズからなるアプローチを提案

トが 3253 ケース存在するため，これら全てのケースにおける[t,t+∆t][t−∆t,t]ac− acの正負を測定し，目的変数とする．なお，した．最初のフェーズでは DeepWalk による埋め込みによって，異動者のベクトル表現である human representation を獲得した．次の team representation 計測フェーズでは，異動者が新

本稿では ∆t を 90 日に設定した．

3253 ケースのイベントのうち，1626 ケースを学習データと規に所属するチームのベクトル表現を構築した．そして最後のし，813 ケースをハイパーパラメータチューニング用の開発

モデル構築フェーズにおいて，異動者がチームのコミュニケー

データ，814 ケースをテストデータとする．また，分類のためションを活性化させるか，すなわちコミュニケーションエンハ

の機械学習モデルとして LightGBM [7] を用い，ハイパーパラ

ンサーであるかを予測する機械学習モデルを構築した．提案ア

メータのチューニングには Optuna [1] を用いた．

プローチを評価するために，株式会社 NTT ドコモで実際に利用されている Slack の大規模なデータセットを収集した．この4. 2 結果と議論

データセットを用いて提案アプローチを評価した結果，構築し[t,t+∆t]

実験結果を 表 2 に示す．増加ラベルは，ac[t−∆t,t]−ac>

た機械学習モデルは正確度 0.57，精度 0.58 を示した．

0，つまり異動者がコミュニケーションエンハンサーであるこ[t−∆t,t][t,t+∆t]<− acとを示し，逆に非増加ラベルは，ac= 0，つ報を活用できないことへの対策として，human representation

まり異動者がコミュニケーションエンハンサーでないことを表構築のための GNN のアーキテクチャを変更して，専門知識やす．表 2 から，正解率 0.75，適合率 0.58 でコミュニケーショ

スキルセットを考慮した human representation を獲得する方

ンエンハンサーを発見できたことがわかる．

法が考えられる．また，本研究では，パフォーマンスを効率性

本研究で残された課題であるコミュニケーションログ以外の情

ただし，本評価結果には注意すべき点がいつくか存在する．

という意味で捉え，チーム内のコミュニケーション活性化を目

まず，評価に用いられたデータは株式会社 NTT ドコモの一研的としたが，パフォーマンスを創造性という意味で考えると，

究開発部門のデータのみであるため，安易に一般化できない可

チーム内コミュニケーション密度に対してチーム外コミュニ能性がある．次の注意点として，予測の安定性への懸念が挙げ

ケーション密度を向上させたほうが良いと言われている [5]．しられる．機械学習モデルの学習及び評価には比較的短期間のたがって，より実践的なアプローチとして，効率性と創造性のSlack データを用いたため，どの程度の期間があれば安定的にトレードオフを考慮して，複数の意味でのチームパフォーマン

コミュニケーションエンハンサーを発見できるのかが不明瞭な

スに良い影響を与える人物を発見するアプローチの開発が必要

点である．

である．

また，提案アプローチの限界として，転職者や新入社員に対しては本アプローチを利用できない点が挙げられる．本アプ
ローチを利用する上で，個人の human representaion を構築す
るには一定量のコミュニケーションログが必要となるが，転職者や新入社員のコミュニケーションログは一般的には活用でき

謝

辞本研究は，JST，未来社会創造事業，JPMJMI21J2 の支援を受けたものである．

ないため，本アプローチを転職者や新入社員に適用することができない．

5 おわりに本稿では，効率性という意味でのチームパフォーマンスを向上させる人材をコミュニケーションエンハンサーと呼び，人事異動等による新規チーム参加者（異動者）がコミュニケーショ
ンエンハンサーなのかを予測するアプローチを提案した．先行研究では，MBTI や Keirsey 気質などの性格特性がチームパ
フォーマンスに影響を与えることが示されているが，支配的な要因は見つかっておらず，良いと考えられている様々な特性を文

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