"所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段と、プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段と、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段と、前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段と、を備えることを特徴とする行動分類装置。前記行動判定ルールは、前記コミュニケーション相手情報、前記コミュニケーション相手情報と前記プロジェクト情報ごとの前記メンバー情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトル、および、前記行動対象情報と前記プロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトル、に関する条件の情報を含むことを特徴とする請求項1に記載の行動分類装置。前記行動種類は、前記関連プロジェクトベクトルが0ベクトルでなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値を下回る、条件に対応するプロジェクト関連個人作業、前記コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、前記関連プロジェクトベクトルのノルムが所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連個人作業、前記メンバー関連ベクトルが0ベクトルでなく前記関連プロジェクトベクトルが0である、または、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値以上である、条件に対応するプロジェクト関連打ち合わせ、および、前記コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルのノルムと前記関連プロジェクトベクトルのノルムがともに所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連打ち合わせ、の4種類を含むことを特徴とする請求項2に記載の行動分類装置。前記行動情報は、前記対象者がコミュニケーションを行うフィールド情報と、行動対象にアクセスするログイン端末名、利用アプリケーション名およびアクセスファイルパス情報とを含み、前記プロジェクト情報は、プロジェクト名、前記メンバー情報および前記プロジェクトの共用ディレクトリへのファイルパス情報を含む、ことを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1項に記載の行動分類装置。前記行動判定ルールは、前記行動種類に分類される前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する基準の情報を含み、前記行動判定手段は、前記行動情報が分類される前記行動種類の前記関連プロジェクト情報を生成する基準に従って、前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する、ことを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に記載の行動分類装置。2つの前記行動情報について、それぞれの行動情報に対応する前記関連プロジェクト情報を前記行動情報に加えた拡大行動情報の要素ごとの所定の類似度を算出し、該要素ごとの類似度の加重和から前記2つの行動情報の類似度を算出する類似度計算部を備えることを特徴とする請求項5に記載の行動分類装置。前記行動種類ごとに前記拡大行動情報の着目する要素を定める行動リソース情報から、所定の基準で前記拡大行動情報の要素ごとの類似度の重みを算出する重み算出部を備え、前記類似度計算部は、2つの前記拡大行動情報について、前記要素ごとの類似度に、前記重み算出部で算出した双方の拡大行動情報の要素ごとの重みを乗じて前記加重和を計算する、ことを特徴とする請求項6に記載の行動分類装置。前記重み算出部は、前記行動種類ごとに、前記行動リソース情報に定められる着目する拡大行動情報の要素の重みを、その行動種類の着目する要素に含まれない要素の重みより大きく設定することを特徴とする請求項7に記載の行動分類装置。対象者の行動情報を所定の行動種類に分類する行動分類装置が行う行動分類方法であって、所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得ステップと、プロジェクトの識別情報に対応づけられた、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を用い、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定ステップと、を備えることを特徴とする行動分類方法。コンピュータを、所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段、プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段、および前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段、として機能させることを特徴とするプログラム。特許文献1、2または4の技術では、会議中にコンピュータPC操作をするなど複数の行動ここでは、会議とPC操作を同時に行っていた場合、その行動が独立するものなのか、関連しているものなのかを判定し、総合的にどういった行動なのか分類することができない。特許文献3、5または6では、観察対象の外形的な動作を分類するだけであって、並行して行われる複数の行動の関連性を判定することはできない。本発明は上述のような事情に鑑みてなされたもので、複数の行動を並行して行っていた場合でも、その関連性を判定し、総合的にどういった行動なのかを分類する行動分類装置、行動分類方法およびプログラムを提供することを目的とする。本発明の第1の観点に係る行動分類装置は、所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段と、プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段と、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段と、前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段と、を備えることを特徴とする。本発明の第2の観点に係る行動分類方法は、対象者の行動情報を所定の行動種類に分類する行動分類装置が行う行動分類方法であって、所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得ステップと、プロジェクトの識別情報に対応づけられた、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を用い、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定ステップと、を備えることを特徴とする。本発明の第3の観点に係るプログラムは、コンピュータを、所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段、プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段、および前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段、として機能させることを特徴とする。本発明によれば、対象者が複数の活動を同時に行っていた場合でも、その関連性を判定し、総合的にどういった活動なのかを分類できる。以下、本発明の実施の形態について、図を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または同等の部分には同一の符号を付す。実施の形態1図1は、本発明の実施の形態1に係る行動分類システムの構成例を示すブロック図である。行動分類システム1は、行動分類装置2、行動ログ装置4、端末5およびサーバ6から構成される。行動ログ装置4またはサーバ6は、行動分類装置2の一部であるか、または、附属の装置の場合がある。行動分類システム1は、対象者の行動ログデータを収集し、所定の時間ごとの行動ログデータから生成した行動情報を、所定の観点の行動種類に分類する。対象者とは、行動分類システム1が、行動情報を分類する対象となる行動を行う人である。本発明で行動とは、知的活動を伴う人の動作をいい、特に、業務活動の行動を扱う。行動情報は、対象者が所定の時間ごとに行った行動の、コミュニケーション情報および行動対象情報から構成される。所定の時間は、一定の時間でもよいし、なんらかの事象の生起した時点で区切った時間でもよい。例えば、10分、30分または1時間ごとのように一定時間の行動から1つの行動情報を生成してもよい。あるいは例えば、ミーティングの開始から終了まで、または、ある文書の編集の開始から終了までのように、長さが不定の時間で区切ってもよい。コミュニケーション情報は、コミュニケーション相手情報と、コミュニケーションが行われるフィールド情報を含む。コミュニケーションには、人が面と向かって話をする以外に、人どうしが電気通信の手段を用いて情報をやりとりすることを含む。コミュニケーションには例えば、一般の会話、ミーティング、会議または面談などのほか、電話による通話、テレビ会議、通信ネットワークを経由するチャットまたは電子メールの読み書きなどがある。コミュニケーション相手情報は、対象者がコミュニケーションを行った相手を識別する情報である。一般には、コミュニケーションの相手の名称、メールアドレスまたはSNSにおけるハンドルネームなどである。コミュニケーション情報には、メーリングリストの名称アドレスを含んでもよい。コミュニケーションが行われるフィールド情報は、ミーティングや会議が行われる場所の識別情報や、居室、リフレッシュルームもしくは通路における立ち話を表す情報の場合がある。情報空間におけるコミュニケーション電子メール、チャットなどでは、フィールドは電子メールのアカウント、SNSソーシャルネットワークシステム、通信手段などである。行動対象情報は、行動の対象を識別する情報を含む。行動の対象は、例えば、加工もしくは組み立てる物品、実験もしくは観察の対象、または、作成もしくは閲覧する文書などの場合がある。行動対象情報には、アクセス場所および/または使用ツールの情報を含む場合がある。行動対象が情報電子的の場合は、対象識別情報はファイルパスであり、アクセス場所はログイン端末、使用ツールは利用アプリケーションである。本実施の形態では、行動分類装置2は、所定時間ごとの対象者の行動情報を取得して、そのコミュニケーション情報および行動対象情報から、その行動が個人作業か打合せか、および、行動がプロジェクトに関連するか関連しないか、という観点で行動情報を分類する。本実施の形態でプロジェクトとは、それに関係する行動の対象と関わるメンバーを特定できる、ある目的のために行われる活動をいう。対象者の行動がプロジェクトに関連するとは、以下の12のいずれかが行われたことを意味し、対象者の行動がプロジェクトに関連していないとは、以下の12のいずれもが行われていないことを意味する。1プロジェクトに関係する対象に対する行動。2プロジェクトに関わるメンバーとのコミュニケーション。本発明において個人作業とは、コミュニケーション相手が存在しない行動を意味する。個人作業には、プロジェクトに関連する行動と関連しない行動がある。プロジェクトに関連する個人作業は、3プロジェクトに関係する対象に対する行動が行われて、コミュニケーション相手のいない行動である。プロジェクトに関連しない個人作業は、4プロジェクトに関係する対象に対する行動が行われず、コミュニケーション相手のいない行動である。プロジェクトに関連しない個人作業では、プロジェクトに関係する対象以外の対象に対する行動は行われている場合がある。本発明において打合せとは、コミュニケーション相手が存在する行動を意味する。打合せには、プロジェクトに関連する打合せと関連しない打合せがある。プロジェクトに関連する打合せには、以下の2つの場合がある。5コミュニケーション相手がプロジェクトに関わるメンバーであって、プロジェクトに関係する対象に対する行動が行われていない場合。6コミュニケーション相手が関わるプロジェクトと、行動の対象が関係するプロジェクトが一致する場合。プロジェクトに関連しない打合せは、打合せのコミュニケーション相手情報が空でなく、コミュニケーション相手情報にプロジェクトに関わるメンバーが含まれない、もしくは少ない場合の行動である。図1の行動ログ装置4のデータ収集部41は、対象者の行動の対象の情報と、コミュニケーションの相手とフィールド情報を収集する。例えば、データ収集部41は、位置センサ43、撮像装置44およびマイク45に接続する。位置センサ43は、例えば対象者が保持するRFタグを検出して、対象者の位置を知ることができる。会議室や打合せコーナの入口にRFタグ検出器を備えて、対象者のRFタグを検出して、対象者が会議室や打合せコーナに居るかどうかを判断してもよい。対象者の位置は、室内に設置した撮像装置44で撮影した画像から抽出することもできる。あるいは、対象者が保持するGPSGlobalPositioningSystem受信機で位置を検出してもよい。行動ログ装置4は、これらのいずれかの手段で対象者の位置情報を取得する。行動ログ装置4は、撮像装置44で撮影した画像から、対象者が実空間で行った行動の対象を抽出することができる。データ収集部41は、例えば、居室や会議室に設置したマイク45、または対象者が保持するマイク45で収集した音声から、対象者がコミュニケーションを行っていることを検出する。対象者およびその会話の相手の位置情報と合わせて、コミュニケーション相手情報およびフィールド情報を収集することができる。行動ログ装置4は、対象者が作成、編集もしくは閲覧するファイル、そのファイルにアクセスする端末および利用アプリケーションの情報をサーバ6または端末5から収集する。行動ログ装置4は、また、サーバ6から対象者が電子メールを読み書きした情報を収集し、その電子メールの送信アドレスおよび受信アドレスから、コミュニケーション相手情報を取得する。その場合、電子メールを読み書きしたアカウント情報をフィールド情報とする。対象者がサーバ6を経由して、音声通信や文字通信を行っている場合、行動ログ装置4は、サーバ6からそれらの通信の相手情報を収集する。また、サーバ6がインターネットへのゲートウェイの場合は、対象者がアクセスするWEBのURLUniformResourceLocatorなどの情報をサーバ6から収集する。端末5は、対象者が操作する情報端末である。図1では、対象者が操作しうる情報端末を代表して1台で示す。端末5は、1人の対象者に2台以上あってもよいし、複数の対象者で共用する端末5があってもよい。端末5は、有線または無線のLANなどに接続する。端末5は、一定の場所に置かれる場合もあるし、対象者が保持して移動する場合もある。対象者は、端末5からネットワーク7を経由して、サーバ6にアクセスする。端末5は、入力部51、表示部52および通信部53を備える。入力部51は、キーボードやマウス等の入力装置を備え、入力部51を介して、対象者はファイルの作成編集もしくは閲覧の操作と、電子メールの読み書きなどの操作入力する。表示部52は、対象者の操作に従って、ファイルや電子メールを表示する。端末5は、通信部53でネットワーク7に接続し、作成編集もしくは閲覧するファイルの送受信と、電子メールの送受信を行う。また、端末5からネットワーク7を経由して音声通信を行う場合は、通信部53は音声データの送受信を行う。サーバ6は、文書ファイルを記憶し、また、インターネットもしくはイントラネットを経由して、他の電子メールサーバと電子メールを送受信する。サーバ6は、インターネットへのゲートウェイを兼ねる場合がある。図1では、文書ファイルを一括して管理するファイルサーバと、電子メールサーバおよびゲートウェイを兼用するように、サーバ6を1台で表示している。ファイルサーバ、電子メールサーバ、ゲートウェイ、音声通信もしくは文字通信などを提供するサーバをそれぞれ別に備えてもよい。また、それぞれのサーバは1台とは限らず、2台以上から構成されてもよい。サーバ6は、通信部61、処理部62および記憶部63を備える。通信部61は、通信インタフェース等を備え、ネットワーク7を介して、端末5や行動ログ装置4と通信を行う。処理部62は、端末5を介してサーバ6にアクセスする対象者の認証、作成編集もしくは閲覧するファイルの記憶処理、検索および送受信の許可、アプリケーションプログラムの利用の許可と提供などの処理を行う。また、サーバ6が電子メールサーバやゲートウェイを兼ねる場合に、処理部62はそれらの処理を行う。記憶部63は、アプリケーションプログラムや、アプリケーションにより作成もしくは編集されたデータを記憶する。記憶部63には、各プロジェクトに対応してディレクトリが形成され、これらディレクトリには、対応するプロジェクトで使用されるデータが格納される。電子メールサーバの場合は、記憶部63は、電子メールのアカウント情報、送受信する電子メールデータ、電子メールを読み書きした時刻および送受信した履歴情報などを記憶する。ゲートウェイサーバの場合、対象者のアカウントに対応して、インターネットにアクセスしたURLと時刻などの情報を記憶する。行動ログ装置4は、位置センサ43や撮像装置44で検出したデータから、対象者ごとの実空間における行動のコミュニケーション情報と行動対象情報を収集する。また、サーバ6から、対象者ごとの情報空間における行動のコミュニケーション情報と行動対象情報を収集する。行動ログ装置4は、収集したコミュニケーション情報と行動対象情報などを行動ログデータとして、行動ログデータ記憶部42に記憶する。図2は、実施の形態1における行動ログデータの例を示す。図2は、行動ログとして例えば、対象者ID、開始日時、終了日時、コミュニケーション相手、フィールド、アクセス環境、ツールおよび行動対象が1つのレコードとして記憶されることを示す。コミュニケーション相手、アクセス環境、ツールおよび行動対象のNULLは、それらの情報がなにもないことを表す。コミュニケーション相手は、話をしている相手、または、読み書きする電子メールの送信者もしくは宛先などを示す。フィールドは対象者が居る場所、または、電子メールのアカウントなどである。アクセス環境は、使用する端末5などであり、ツールは利用アプリケーションなどである。行動対象は、実空間の場合は、例えば、物品や資料であり、情報空間の場合は、例えば、アクセスするファイルを格納するディレクトリアクセスファイルパスである。図2は、Y1年M1月D1日の行動ログデータの一部を示す。図2では、例えば、対象者Paが、h1:m1~h1:m3の時間にフィールドFaで、アクセス環境Ta、ツールSaを利用して、行動対象Da、Dcに対して行動したことを示す。また、重複する時間h1:m2~h1:m3に、対象者Paは、ツールSbを利用して、行動対象Ddに対して行動したことを示す。図1の行動分類装置2は、所定の時間ごとの行動ログデータから生成した行動情報を、所定の観点の行動種類に分類する。行動分類装置2は、情報取得部21、行動情報記憶部22、プロジェクト情報記憶部23、行動判定ルール記憶部24、および行動判定部3を備える。情報取得部21は、行動ログ装置4の行動ログデータ記憶部42に記憶されている行動ログデータを受信し、行動ログデータから所定の時間ごとの行動情報を生成して、行動情報記憶部22に記憶する。例えば、一定時間ごとに行動情報を生成する場合は、2つ以上の一定時間にまたがる行動ログデータをそれぞれの一定時間に分割し、その一定時間に含まれる行動ログデータを集計して、その時間の行動情報を生成する。また、所定の時間をなんらかの事象の生起した時点で区切った時間とする場合は、行動ログデータから着目する事象が生起した時刻を抽出して、その時刻で区切った時間ごとに行動ログデータを集計する。例えば、ミーティングの開始と終了、および、ファイル編集の開始と終了に優先順位をつけて、それらの生起した時刻で区切った時間を所定の時間とすることができる。2つ以上の所定の時間にまたがる行動ログデータを分割するのは、一定の時間ごとに行動情報を生成する場合と同様である。行動ログデータから所定の時間ごとの行動情報を生成するのは、行動ログ装置4が行ってもよい。図3は、実施の形態1における行動情報の例を示す。行動情報は、例えば、行動ID、対象者ID、コミュニケーション相手、フィールド、アクセス環境、ツールおよび行動対象の情報から構成される。行動IDは、行動情報を生成する対象の所定の時間と対象者の組を特定する符号である。ただし、2つ以上の行動ログデータが併合されて1つの行動情報になったり、1つの行動ログデータが2つの行動情報に分割される場合がある。図3のコミュニケーション相手ないし行動対象は、行動ログと同じである。コミュニケーション相手とフィールドを合わせて、コミュニケーション情報が構成される。アクセス環境、ツールおよび行動対象は、行動対象情報に含まれる。コミュニケーション情報は、コミュニケーション相手情報とフィールド情報の組で表すことが望ましい。会議室で相手Xとミーティングを行っている間に、別の相手Yと電子メールをやりとりするような場合は、コミュニケーション情報は、{ミーティング相手X、会議室}という組み合わせと、{電子メール相手Y、電子メールアカウント}という組み合わせになる。これらは、コミュニケーション相手とフィールドをそれぞれ並べたもの以上の情報を有する。例えば、相手が入れ替わった{ミーティング相手Y、会議室}と{電子メール相手X、電子メールアカウント}は、前のコミュニケーション情報とは異なる。図3では、行動ID=A1の行動情報は、図2の対象者Paのh1:m1~h1:m3の行動ログデータに対応している。また、行動ID=A5の行動情報は、図2の対象者Pcのh1:m1~h1:m4の行動ログデータと、h1:m2~h1:m3の行動ログデータを合わせたものになっている。図1のプロジェクト情報記憶部23は、各プロジェクトに関係する行動の対象を示す活動対象情報と、プロジェクトに関わるメンバー情報を含むプロジェクト情報を、プロジェクトに対応付けて記憶する。図4は、実施の形態1におけるプロジェクト情報の例を示す。プロジェクト情報は、プロジェクトを識別するプロジェクト名、メンバー名、および活動対象から構成される。図4では、活動対象は、それぞれのプロジェクトに関係するファイルが格納されるファイルパスで規定される例を示す。行動判定ルール記憶部24は、行動情報がそれぞれの行動種類に含まれるかどうかを判断する条件と、行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶する。行動情報がそれぞれの行動種類に含まれるかどうかを判断する条件は、コミュニケーション相手情報および行動対象情報の条件を含む。コミュニケーション相手情報の条件は、コミュニケーション相手情報の要素数、および、コミュニケーション相手情報と各プロジェクトのメンバー情報との一致度などの条件を含む。行動対象情報の条件は、行動対象情報の要素数、および、行動対象情報と各プロジェクトの活動対象情報との一致度などの条件を含む。また、行動判定ルールは、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報との関係の方向と、行動対象情報とプロジェクト情報との関係の方向と、が合っている度合いの条件を含む。コミュニケーション相手情報と各プロジェクトのメンバー情報との一致度は、例えば、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報ごとのメンバー情報との一致度を要素としてプロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトルで表すことができる。行動対象情報と各プロジェクトの活動対象情報との一致度は、例えば、行動対象情報とプロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を要素としてプロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトルで表すことができる。このように表せば、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報との関係の方向と、行動対象情報とプロジェクト情報との関係の方向と、が合っている度合いは、メンバー関連ベクトルと関連プロジェクトベクトルの内積で表すことができる。ここで、それぞれの一致度は、集合Xと集合Yの積集合の要素数/集合Yの要素数集合Xと集合Yを入れ替えることは可能または、集合Xと集合Yの積集合の要素数/集合Xと集合Yの和集合の要素数で表すことができる。例えば、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報ごとのメンバー情報との一致度は、コミュニケーション相手情報とメンバー情報の積集合の要素数を、メンバー情報の要素数で除した値で表すことができる。また、行動対象情報とプロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度は、行動対象情報とプロジェクト情報ごとの活動対象情報の積集合の要素数を、活動対象情報の要素数で除した値で表すことができる。なお、コミュニケーション相手情報に、電子メールのアドレスや、音声通信の宛先またはSNSのハンドルネームなどを含む場合、それらの情報をプロジェクトのメンバー情報に記憶しているのと同じ識別情報に変換してから、一致度を算出すればよい。また、コミュニケーション相手情報に、メーリングリストを含む場合は、メーリングリストに属するアドレスに分解し、さらに、メンバー情報と同じ識別情報に変換してから、一致度を算出する。あるいは、メーリングリストがメンバー情報に含まれるような場合は、メンバーリストに含まれるメンバー数を、要素数に加算して一致度を算出してもよい。図5は、実施の形態1における行動判定ルール情報の例を示す。図5の行動判定ルールは、行動情報がそれぞれの行動種類に含まれるかどうかを判断する条件と行動種類に加えて、行動種類に対応して関連プロジェクトが規定されている。関連プロジェクトは、その行動種類に分類される行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する基準である。図5の条件の、ComMemsは行動情報のコミュニケーション相手情報の要素を並べた集合である。ComPJは、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報ごとのメンバー情報との一致度を要素としてプロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトルである。DirPJは、行動対象情報とプロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を要素としてプロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトルである。プロジェクト情報の順は任意であるが、ComPJとDirPJのプロジェクトの順は一致している。なお、絶対値|DirPJ|などは、中の集合またはベクトルの空または0でない要素の数を表す。またNULLは空集合またはなにもないことを表す。ここでは、ベクトルのノルムを、ベクトルの0でない要素の数としている。ベクトルのノルムは、ベクトルの要素の2乗和の平方根ベクトルの始点から終点までのユークリッド距離で表してもよい。図5の行動判定ルールは、プロジェクト関連個人作業、プロジェクト無関連個人作業、プロジェクト関連打合せ、プロジェクト無関連打合せの4つの行動種類を規定している。プロジェクト関連個人作業は、関連プロジェクトベクトルが0ベクトルでなく、かつ、メンバー関連ベクトルと関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値αを下回る、条件に対応する。プロジェクト無関連個人作業は、コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、関連プロジェクトベクトルのノルムが0所定の値以下である、条件に対応する。プロジェクト関連打ち合わせは、メンバー関連ベクトルが0ベクトルでなく関連プロジェクトベクトルが0ベクトルである、または、メンバー関連ベクトルと関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値α以上である、条件に対応する。そして、プロジェクト無関連打ち合わせは、コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、メンバー関連ベクトルのノルムと関連プロジェクトベクトルのノルムがともに0所定の値以下である、条件に対応する。図1の行動判定部3は、行動情報がプロジェクトに関連する度合を算出し、行動判定ルールに従って、行動情報を所定の行動種類に分類する。行動判定部3は、メンバー一致度算出部31、対象一致度算出部32および行動種類判定部33を含む。メンバー一致度算出部31は、行動情報のコミュニケーション相手情報とプロジェクト情報のメンバー情報からメンバー関連ベクトルを算出する。メンバー関連ベクトルは例えば、以下のように算出する。行動情報の対象者をPros、コミュニケーション相手情報をComMems、i番目のプロジェクト情報のメンバー情報をPMemsiとして、コミュニケーション相手情報とプロジェクトごとのメンバー情報の一致度を、ComMems≠Nullの場合は、|{{Pros∪ComMems∩PMemsi}|/|{PMemsi}|、ComMems=NULLの場合は0、と定義する。すなわち、コミュニケーションを行っているメンバーとプロジェクトのメンバーの一致度を見るためには、対象者を考慮する必要があるので、対象者とコミュニケーション相手情報の和集合と、プロジェクトのメンバー情報との積集合の要素数の割合を一致度と考える。このプロジェクト情報ごとの一致度を要素として、プロジェクトの順に並べたベクトルをComPJとする。例えば、図3の行動ID=A2について、図4のプロジェクトJa、JbおよびJcのメンバー一致度はそれぞれ、|Pb,Pa,Pe∩Pa,Pb,Pc|/|Pa,Pb,Pc|=2/3、|Pb,Pa,Pe∩Pd,Pe,Pf|/|Pd,Pe,Pf|=1/3、|Pb,Pa,Pe∩Pa,Pb,Pe|/|Pa,Pb,Pe|=1となる。メンバー関連ベクトルComPjは、2/3、1/3、1、長さを1に正規化すると、2/√14、1/√14、3/√14である。対象一致度算出部32は、行動情報の行動対象情報とプロジェクト情報の活動対象情報から、プロジェクト関連ベクトルを算出する。行動情報とプロジェクトごとの活動情報との一致度は、メンバー関連ベクトルと同様に、行動対象情報と活動対象情報との積集合の要素数の、活動対象情報の要素数に対する割合とすることができる。ここではアクセスする頻度を加味して、例えば、以下のように算出する。対象一致度算出部32は、プロジェクト毎のディレクトリファイルパス以下のファイルへのアクセス回数を要素として、プロジェクトの順に並べたベクトルをプロジェクト関連ベクトルDirPJとして算出する。例えば、図3の行動ID=A1の、行動対象Da、Dc、Ddがそれぞれ共有サーバshareプロジェクトAreportdoc、共有サーバshareプロジェクトAmaterialjpg、共有サーバshareプロジェクトBreportdocだった場合、図4のプロジェクトPa、Pb、Pcの活動対象であるファイルパス以下のファイルへのアクセス回数はそれぞれ、2、1、0となる。関連プロジェクトベクトルDirPJは、2,1,0、長さを1に正規化すると、2/√5,1/√5,0である。行動種類判定部33は、行動情報から算出したメンバー関連ベクトルと関連プロジェクトベクトルなどを用いて、行動情報が行動判定ルールのどの行動種類の条件に当てはまるかを判定する。そして、行動情報をその当てはまる条件の行動種類に分類する。例えば、図3の行動ID=A2の行動情報について、前述のとおり、ComPj=2/3、1/3、1である。行動対象情報はNULLなので、DirPJ=0,0,0である。|ComPJ|≠0、かつ、|DirPJ|=0となるので、図5のプロジェクト関連打合せの条件に当てはまる。よって、行動ID=A2の行動情報は、行動種類=プロジェクト関連打合せに分類される。また、関連プロジェクトはComPJである。なお、図5の行動判定ルールでは、メンバー関連ベクトルComPJと関連プロジェクトベクトルDirPJの内積ComPJDirPJを、所定の値αと比較する場合があるので、メンバー関連ベクトルおよび関連プロジェクトベクトルの長さを正規化しておくことが望ましい。あるいは、メンバー関連ベクトルComPJと関連プロジェクトベクトルDirPJのコサイン類似度で計算してもよい。行動情報判定部は、行動情報を行動種類に分類した情報行動分類情報を、行動情報記憶部22に記憶する。図6は、実施の形態1における行動分類情報の例を示す図である。図6では、行動種類と関連プロジェクト情報が行動IDに関連付けて記憶されることが示されている。図6の例では、関連プロジェクト情報は、DirPJの最も大きい要素のプロジェクト名になっている。図7は、実施の形態1に係る行動分類の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは、すでに行動ログデータから行動情報が生成されて、行動情報記憶部22に記憶されていることを想定する。行動判定部3は、行動情報記憶部22から行動情報を読み出すステップS10。メンバー一致度計算部は、プロジェクト情報を参照して、コミュニケーション相手情報とプロジェクト情報ごとのメンバー情報との一致度を計算し、プロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトルを算出するステップS11。対象一致度算出部32は、行動対象情報とプロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を計算し、それを要素としてプロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトルを算出するステップS12。行動種類判定部33は、行動判定ルール情報を参照して、行動情報と算出したメンバー関連ベクトルおよび関連プロジェクトベクトルで、各行動種類の条件を評価するステップS13。そして、条件に当てはまる行動種類に行動情報を分類するステップS14。行動判定部3は、分類された行動種類に対応する関連プロジェクト情報の基準にしたがって、行動情報に対応する関連プロジェクト情報を生成するステップS15。そして、関連プロジェクト情報と共に行動分類情報を行動情報記憶部22に記憶するステップS16。行動情報記憶部22にまだ分類していない行動情報が有ればステップS17;YES、ステップS10に戻って、行動情報の読み出しから繰り返す。分類していない行動情報がなければステップS17;NO、行動分類の処理を終了する。本実施の形態1の行動分類装置2によれば、コミュニケーション相手情報および行動対象情報を用いて、行動判定ルールに従って行動情報を行動種類のいずれかに分類するので、個人作業か打合せか、および、行動がプロジェクトに関連するか関連しないか、という観点で行動情報を分類することができる。その結果、対象者が同時に並行して複数の行動を行っていても、その行動を分類して把握することができる。また、本実施の形態1では、メンバー関連ベクトルComPJおよび/または関連プロジェクトベクトルDirPJを用いて、対象者の行動情報が関連する可能性の最も高いプロジェクトを把握することができる。実施の形態2図8は、本発明の実施の形態2に係る行動分類装置の構成例を示すブロック図である。実施の形態2では、行動情報どうしの類似度を計算する。実施の形態2の行動分類装置2は、実施の形態1の構成に加えて、行動情報重み算出部25、行動リソース記憶部26および行動類似度計算部27を備える。その他の構成は実施の形態1と同様である。実施の形態2では、行動情報どうしの類似度の計算に関連プロジェクト情報を用いる。関連プロジェクト情報を生成するところまでの処理は、実施の形態1と同様である。行動情報にそれぞれ対応する関連プロジェクト情報を加えたものを、拡大行動情報と定める。実施の形態1の構成で、行動情報それぞれに関連プロジェクト情報を生成したところから説明する。図9は、実施の形態2における拡大行動情報のデータ構造の例を説明する図である。図9の拡大行動情報は、図3の行動情報に関連プロジェクトを追加した構成である。関連プロジェクト情報を行動情報判定部で生成するまでは、関連プロジェクト情報にはNULLが設定されている。図10は、実施の形態2における拡大行動情報の例を示す。図10では、生成された関連プロジェクト情報が設定された様子を示す。図10の例では、0ベクトルでない関連プロジェクト情報は、関連プロジェクトベクトルDirPJまたはメンバー関連ベクトルComPJになっている。図8の行動判定部3は、生成した関連プロジェクト情報を行動情報に対応づけて行動情報記憶部22に記憶する。実施の形態2の行動分類装置2は、対応する関連プロジェクト情報を行動情報に加えた拡大行動情報の要素ごとの所定の類似度を算出し、要素ごとの類似度の加重和から2つの行動情報の類似度を算出する。加重和の要素ごとの重みは適宜設定することができる。実施の形態2では、行動種類ごとに異なる重みを設定する場合を扱う。行動情報重み算出部25は、拡大行動情報の要素のうち、行動種類ごとに着目する要素を定める行動リソース情報から、所定の基準で拡大行動情報の要素ごとの類似度の重みを算出する。典型的には、行動種類ごとに着目する要素の重みを、その行動種類の着目する要素に含まれない要素の重みより大きくする。例えば、大小2つの基準の数値を設定しておいて、着目する要素の重みを大きい数値に設定し、着目する要素に含まれない要素の重みを小さい数値に設定する。行動リソース記憶部26は、行動種類ごとに、拡大行動情報の着目する要素を定める情報を記憶する。図11は、実施の形態2における行動リソース情報の例を示す。図11の行動リソース情報は、図5の行動種類ごとに着目する要素が定められている。図11の着目する要素の、Prosは行動情報の対象者、Appsは利用プログラム、FilePathesは行動対象情報アクセスファイルパス、Projectは関連プロジェクト情報をそれぞれ表す。また、ComMemsはコミュニケーション相手情報である。図11では例えば、行動種類=プロジェクト関連個人作業の着目要素は、Pros、Apps、FilePathes、Projectである。図8の行動情報重み算出部25は、行動リソース情報を用いて要素ごとの重みを算出する。例えば、拡大行動情報の着目する要素に対する重みをβ、それ以外の要素に対する重みをγとするβ>γ。図12は、実施の形態2における行動情報重みデータの例を示す図である。ここでは、それぞれの拡大行動情報に、その要素ごとの重みを付与している。この例では、着目する要素の重みを2とし、それ以外の要素の重みを0.5としている。図8の行動類似度計算部27は、拡大行動情報の要素ごとの所定の類似度を算出し、要素ごとの類似度の加重和から2つの行動情報の類似度を算出する。行動類似度計算部27は、行動情報記憶部22から拡大行動情報を取得する。また、行動情報重み算出部25からそれぞれの行動種類の要素ごとの重みを取得する。行動類似度計算部27は、2つの拡大行動情報について、拡大行動情報の要素ごとに類似度を算出する。要素ごとの類似度は、双方の要素の積集合の要素数を、双方の要素の和集合の要素数で除した値とすることができる。この場合、分母を一方の要素の数、例えば、大きい方の要素数とすることもできる。一致する要素数の割合を類似度とする場合、対象者のように1つしかない要素では、一致する場合に1、異なる場合に0となる。行動対象情報がアクセスファイルパス集合の場合、集合毎に要素の共通上位ディレクトリを算出し、共通上位ディレクトリ間のディレクトリ距離の逆数を類似度とすることができる。例えば、共有サーバshareプロジェクトAreportdocと、共有サーバsharetmptmptxtの場合、それぞれのアクセスしたファイルが属するディレクトリからそれぞれ1階層上がったshareディレクトリ以上が共通であるから、ディレクトリ距離は上がった階層数の和で2である。ディレクトリ距離の逆数をとって、類似度は0.5となる。また、関連プロジェクト情報が関連プロジェクトベクトルDirPJまたはメンバー関連ベクトルComPJの場合のように、同じ次元のベクトルの場合は、コサイン類似度を類似度とすることができる。あるいは、関連プロジェクト情報どうしの内積を類似度とすることもできる。コミュニケーション情報の類似度については、コミュニケーション相手情報とフィールド情報の類似度を独立に算出することができる。コミュニケーション情報には実空間と情報空間電子メールなどの情報が含まれる可能性があるので、より正確には、コミュニケーション相手情報とフィールド情報の組を集合の要素として、類似度を算出することが望ましい。行動類似度計算部27は、算出した類似度毎に対応する双方の重みを乗算した値を積算することによって、行動情報どうしの類似度を算出する。図12の行動情報重みデータの場合、異なる行動種類に分類された行動情報の類似度を計算するとき、双方の重みが大きい=2の要素ではその2乗で4になる。双方の重みが異なる場合は、2×0.5=1になる。また、双方の重みが小さい要素では、0.5×0.5=0.25になる。具体的に、図10の行動ID=A4と、行動ID=A5の拡大行動情報の類似度を計算する場合を例に説明する。行動対象のDbが、共有サーバshareプロジェクトAreportdoc、行動対象のDbが、共有サーバsharetmptmptxtであるとする。図10の拡大行動情報から各要素の類似度は対象者の類似度=1、コミュニケーション相手情報の類似度=0、フィールドの類似度=0、アクセス環境の類似度=1、ツールの類似度=0行動対象アクセスファイルパス集合の類似度=0.5関連プロジェクト情報の類似度=0となる。各要素に対して図12の行動情報重みを掛け合わせて積算すると12200.50.500.50.510.50.50220.52200.50.5=6.25となる。図13は、実施の形態2に係る行動情報類似度計算の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは、すでに行動判定部3が行動情報を行動種類に分類し、関連プロジェクト情報を生成していることを想定する。図13の行動情報類似度計算では、指定された2つの行動情報の類似度を計算する。行動類似度計算部27は、行動情報記憶部22から、指定された2つの拡大行動情報を読み出すステップS20。行動情報重み算出部25は、行動リソース情報を参照して、2つの拡大行動情報の行動種類に応じて、それぞれの要素ごとの重みを付与するステップS21。行動類似度計算部27は、2つの拡大行動情報の要素ごとの類似度を算出するステップS22。そして、要素ごとの類似度にそれぞれの重みを乗じて加算することによって、2つの行動情報の類似度を計算するステップS23。行動類似度計算部27は、計算した2つの拡大行動情報の類似度を出力してステップS24、処理を終了する。本実施の形態2の行動分類装置2によれば、一人の対象者の異なる時点の行動情報の類似度や、異なる対象者の行動情報の類似度が計算できる。さらに、行動情報が分類された行動種類に応じて、類似度計算の重みを変更することができる。このため、行動種類ごとに類似度を調節することが可能である。また、異なる行動種類に分類される行動情報どうしの類似度を計算できて、なおかつ、同じ行動種類に分類される行動情報どうしとは異なる類似度になるように定義できる。なお、本実施の形態では、重みβおよびγは、上述の値に限らず、任意の値に設定することができる。重みは2段階に限らず3段階以上にすることができる。また、各行動種類の着目する要素は上述に限らず、任意に設定することができる。本実施の形態の行動分類装置2が計算する類似度を用いて、例えば、行動情報どうしの距離を類似度の逆数などで定義することによって、行動情報のクラスタ分析ができる。例えば、クラスタ分析の結果を用いて、対象者または対象者のグループの行動の特徴に合わせた業務活動支援などに利用できる。実施の形態3実施の形態3の行動分類装置2は、実施の形態1または2の4種類の行動種類に加えて、特定のプロジェクトタスクに関する行動情報を、独立の行動種類として分類する。実施の形態3の行動分類装置2の構成は、実施の形態2の構成と同様であるが、行動判定ルール情報が異なる。図14は、本発明の実施の形態3に係る行動判定ルール情報の例を示す図である。図14の行動判定ルール情報は、図5の行動種類にシステム管理の行動種類が追加されている。実施の形態3では、図8の行動判定ルール記憶部24は、図14に示す行動判定ルール情報を記憶する。実施の形態1で説明した、個人作業か打合せか、および、行動がプロジェクトに関連するか関連しないか、という観点の4種類の行動種類に追加する特定の行動種類は任意に設定することができる。実施の形態3では、フィールドAreaが特定の場所Fsであって、かつ、アクセス環境Hostがあるもしくは行動対象に特定の活動対象Hostを含むことを条件とする、行動種類システム管理を追加している。行動種類にシステム管理を追加したことに合わせて、行動リソース情報にも行動種類システム管理を追加する。図15は、実施の形態3における行動リソース情報の例を示す図である。この例では、行動種類システム管理の着目要素として、対象者Pros、アクセス環境Hostおよび利用アプリケーションAppsを設定している。実施の形態3では、図8の行動リソース記憶部26は、図15に示す行動リソース情報を記憶する。実施の形態3では、図8の行動種類判定部33は、図14に示す行動判定ルール情報を参照して、前述の4種類の行動情報の条件に加えて、特定の行動種類システム管理の条件に行動情報が適合するかどうか判定する。ここで、システム管理の条件に当てはまる行動情報が、他の行動種類、例えば、プロジェクト無関連個人作業の条件にも当てはまる可能性がある。その場合、行動判定ルール情報に優先順位を設けて、特定の行動種類に優先して分類するように構成することができる。あるいは、1つの行動情報に2つの行動種類の両方を付与することを認める構成にしてもよい。図16は、実施の形態3に係る行動分類情報の例を示す。図16では、図6の行動分類情報に加えて、行動ID=Anの行動情報が、システム管理に分類されて、関連プロジェクト情報がないNULLことが示されている。この行動情報は、図3の行動ID=Anの行動情報に対応している。以上説明したように、本実施の形態3の行動分類装置2によれば、個人作業か打合せか、および、行動がプロジェクトに関連するか関連しないか、という観点の4種類の行動種類以外の、特定の行動種類に行動情報を分類することができる。また、その特定の行動種類の行動情報についても、その行動の特徴に合わせて使用する類似度を計算する重みを調整することが可能である。図17は、本発明の実施の形態に係る行動分類装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。行動分類装置2は、図17に示すように、制御部11、主記憶部12、外部記憶部13、操作部14、表示部15、入出力部16、および送受信部17を備える。主記憶部12、外部記憶部13、操作部14、表示部15、入出力部16、および送受信部17は、いずれも内部バス18を介して制御部11に接続されている。制御部11は、CPUCentralProcessingUnit等から構成され、外部記憶部13に記憶されている制御プログラム19に従って、行動情報を分類するための処理を実行する。主記憶部12はRAMRandomAccessMemory等から構成され、外部記憶部13に記憶されている制御プログラム19をロードし、制御部11の作業領域として用いられる。外部記憶部13は、フラッシュメモリ、ハードディスク、DVD-RAMDigitalVersatileDiscRandomAccessMemory、DVD-RWDigitalVersatileDiscReWritable等の不揮発性メモリから構成され、行動分類装置2の処理を制御部11に行わせるためのプログラムをあらかじめ記憶し、また、制御部11の指示に従って、このプログラムが記憶するデータを制御部11に供給し、制御部11から供給されたデータを記憶する。操作部14はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バス18に接続するインタフェース装置から構成されている。表示部15は、CRTCathodeRayTubeまたはLCDLiquidCrystalDisplayなどから構成され、行動分類情報や関連プロジェクト情報を出力する画面を表示する。入出力部16は、シリアルインタフェースまたはパラレルインタフェースから構成されている。行動分類装置2が行動ログ装置4を兼ねる場合、入出力部16に位置センサ43、撮像装置44およびマイク45などが接続される。送受信部17は、ネットワーク7に接続する網終端装置または無線通信装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはLANLocalAreaNetworkインタフェースから構成されている。送受信部17は、ネットワーク7を介して、端末5およびサーバ6に接続する。図1および図8に示す行動分類装置2の情報取得部21、行動情報記憶部22、プロジェクト情報記憶部23、行動判定ルール記憶部24、行動判定部3、行動情報重み算出部25、行動リソース記憶部26および行動類似度計算部27の処理は、制御プログラム19が、制御部11、主記憶部12、外部記憶部13、操作部14、表示部15、入出力部16および送受信部17などを資源として用いて処理することによって実行する。その他、前記のハードウエア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更および修正が可能である。制御部11、主記憶部12、外部記憶部13、操作部14、表示部15、入出力部16、送受信部17および内部バス18などから構成される行動分類処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体フレキシブルディスク、CD-ROM、DVD-ROM等に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する行動分類装置2を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバが有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで行動分類装置2を構成してもよい。また、行動分類装置2の機能を、OSオペレーティングシステムとアプリケーションプログラムの分担、またはOSとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、OSの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。付記1所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段と、プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段と、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段と、前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段と、を備えることを特徴とする行動分類装置。付記2前記行動判定ルールは、前記コミュニケーション相手情報、前記コミュニケーション相手情報と前記プロジェクト情報ごとの前記メンバー情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトル、および、前記行動対象情報と前記プロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトル、に関する条件の情報を含むことを特徴とする付記1に記載の行動分類装置。付記3前記行動種類は、前記関連プロジェクトベクトルが0ベクトルでなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値を下回る、条件に対応するプロジェクト関連個人作業、前記コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、前記関連プロジェクトベクトルのノルムが所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連個人作業、前記メンバー関連ベクトルが0ベクトルでなく前記関連プロジェクトベクトルが0である、または、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値以上である、条件に対応するプロジェクト関連打ち合わせ、および、前記コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルのノルムと前記関連プロジェクトベクトルのノルムがともに所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連打ち合わせ、の4種類を含むことを特徴とする付記2に記載の行動分類装置。付記4前記行動情報は、前記対象者がコミュニケーションを行うフィールド情報と、行動対象にアクセスするログイン端末名、利用アプリケーション名およびアクセスファイルパス情報とを含み、前記プロジェクト情報は、プロジェクト名、前記メンバー情報および前記プロジェクトの共用ディレクトリへのファイルパス情報を含む、ことを特徴とする付記1ないし3のいずれかに記載の行動分類装置。付記5前記行動種類は、前記フィールド情報、前記ログイン端末名もしくは前記利用アプリケーション名、またはこれらの組み合わせを含む、条件に対応する特定プロジェクト行動の種類を含むことを特徴とする付記4に記載の行動分類装置。付記6前記行動判定ルールは、前記行動種類に分類される前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する基準の情報を含み、前記行動判定手段は、前記行動情報が分類される前記行動種類の前記関連プロジェクト情報を生成する基準に従って、前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する、ことを特徴とする付記1ないし5のいずれかに記載の行動分類装置。付記72つの前記行動情報について、それぞれの行動情報に対応する前記関連プロジェクト情報を前記行動情報に加えた拡大行動情報の要素ごとの所定の類似度を算出し、該要素ごとの類似度の加重和から前記2つの行動情報の類似度を算出する類似度計算部を備えることを特徴とする付記6に記載の行動分類装置。付記8前記行動種類ごとに前記拡大行動情報の着目する要素を定める行動リソース情報から、所定の基準で前記拡大行動情報の要素ごとの類似度の重みを算出する重み算出部を備え、前記類似度計算部は、2つの前記拡大行動情報について、前記要素ごとの類似度に、前記重み算出部で算出した双方の拡大行動情報の要素ごとの重みを乗じて前記加重和を計算する、ことを特徴とする付記7に記載の行動分類装置。付記9前記重み算出部は、前記行動種類ごとに、前記行動リソース情報に定められる着目する拡大行動情報の要素の重みを、その行動種類の着目する要素に含まれない要素の重みより大きく設定することを特徴とする付記8に記載の行動分類装置。付記10前記行動種類は、前記関連プロジェクトベクトルが0ベクトルでなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値を下回る、条件に対応するプロジェクト関連個人作業、前記コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、前記関連プロジェクトベクトルのノルムが所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連個人作業、前記メンバー関連ベクトルが0ベクトルでなく前記関連プロジェクトベクトルが0である、または、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値以上である、条件に対応するプロジェクト関連打ち合わせ、および、前記コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルのノルムと前記関連プロジェクトベクトルのノルムがともに所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連打ち合わせ、の4種類を含み、前記行動リソース情報は、前記プロジェクト関連個人作業に対応した着目する要素が、前記利用アプリケーション名、前記アクセスファイルパス情報および前記関連プロジェクト情報であり、プロジェクト無関連個人作業に対応した着目する要素が、前記利用アプリケーション名および前記アクセスファイルパス情報であり、前記プロジェクト関連打ち合わせに対応した着目する要素が、前記コミュニケーション相手情報および前記関連プロジェクト情報であり、前記プロジェクト無関連打ち合わせに対応した着目する要素が、前記コミュニケーション相手情報である、ことを特徴とする付記8または9に記載の行動分類装置。付記11前記行動種類は、前記フィールド情報、前記ログイン端末名もしくは前記利用アプリケーション名、またはこれらの組み合わせを含む、条件に対応する特定プロジェクト行動の種類を含み、前記行動リソース情報は、前記特定プロジェクト行動の種類に対応して着目する要素に、前記ログイン端末名および前記利用アプリケーション名を含む、ことを特徴とする付記10に記載の行動分類装置。付記12対象者の行動情報を所定の行動種類に分類する行動分類装置が行う行動分類方法であって、所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得ステップと、プロジェクトの識別情報に対応づけられた、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を用い、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定ステップと、を備えることを特徴とする行動分類方法。付記13前記行動判定ルールは、前記コミュニケーション相手情報、前記コミュニケーション相手情報と前記プロジェクト情報ごとの前記メンバー情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べたメンバー関連ベクトル、および、前記行動対象情報と前記プロジェクト情報ごとの活動対象情報との一致度を要素として前記プロジェクト情報の順に並べた関連プロジェクトベクトル、に関する条件の情報を含むことを特徴とする付記12に記載の行動分類方法。付記14前記行動判定ステップは、前記関連プロジェクトベクトルが0ベクトルでなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値を下回る、条件に対応するプロジェクト関連個人作業、前記コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、前記関連プロジェクトベクトルのノルムが所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連個人作業、前記メンバー関連ベクトルが0ベクトルでなく前記関連プロジェクトベクトルが0である、または、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値以上である、条件に対応するプロジェクト関連打ち合わせ、および、前記コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルのノルムと前記関連プロジェクトベクトルのノルムがともに所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連打ち合わせ、の4種類のいずれかに前記行動情報を分類することを特徴とする付記13に記載の行動分類方法。付記15前記行動情報は、前記対象者がコミュニケーションを行うフィールド情報と、行動対象にアクセスするログイン端末名、利用アプリケーション名およびアクセスファイルパス情報とを含み、前記プロジェクト情報は、プロジェクト名、前記メンバー情報および前記プロジェクトの共用ディレクトリへのファイルパス情報を含む、ことを特徴とする付記12ないし14のいずれかに記載の行動分類方法。付記16前記行動種類は、前記フィールド情報、前記ログイン端末名もしくは前記利用アプリケーション名、またはこれらの組み合わせを含む、条件に対応する特定プロジェクト行動の種類を含むことを特徴とする付記15に記載の行動分類方法。付記17前記行動判定ルールは、前記行動種類に分類される前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する基準の情報を含み、前記行動判定ステップは、前記行動情報が分類される前記行動種類の前記関連プロジェクト情報を生成する基準に従って、前記行動情報が特定する行動に関連するプロジェクトを表す関連プロジェクト情報を生成する、ことを特徴とする付記12ないし16のいずれかに記載の行動分類方法。付記182つの前記行動情報について、それぞれの行動情報に対応する前記関連プロジェクト情報を前記行動情報に加えた拡大行動情報の要素ごとの所定の類似度を算出し、該要素ごとの類似度の加重和から前記2つの行動情報の類似度を算出する類似度計算ステップを備えることを特徴とする付記17に記載の行動分類方法。付記19前記行動種類ごとに着目する前記拡大行動情報の要素を定める行動リソース情報から、所定の基準で前記拡大行動情報の要素ごとの類似度の重みを計算する重み算出ステップを備え、前記類似度計算ステップは、2つの前記拡大行動情報について、前記要素ごとの類似度に、前記重み算出部で算出した双方の拡大行動情報の要素ごとの重みを乗じて前記加重和を計算する、ことを特徴とする付記18に記載の行動分類方法。付記20前記重み算出ステップは、前記行動種類ごとに、前記行動リソース情報に定められる着目する拡大行動情報の要素の重みを、その行動種類の着目する要素に含まれない要素の重みより大きく設定することを特徴とする付記19に記載の行動分類方法。付記21前記行動種類は、前記関連プロジェクトベクトルが0ベクトルでなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値を下回る、条件に対応するプロジェクト関連個人作業、前記コミュニケーション相手情報が空集合であり、かつ、前記関連プロジェクトベクトルのノルムが所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連個人作業、前記メンバー関連ベクトルが0ベクトルでなく前記関連プロジェクトベクトルが0である、または、前記メンバー関連ベクトルと前記関連プロジェクトベクトルの内積が所定の値以上である、条件に対応するプロジェクト関連打ち合わせ、および、前記コミュニケーション相手情報が空集合でなく、かつ、前記メンバー関連ベクトルのノルムと前記関連プロジェクトベクトルのノルムがともに所定の値以下である、条件に対応するプロジェクト無関連打ち合わせ、の4種類を含み、前記行動リソース情報は、前記プロジェクト関連個人作業に対応した着目する要素が、前記利用アプリケーション名、前記アクセスファイルパス情報および前記関連プロジェクト情報であり、前記プロジェクト無関連個人作業に対応した着目する要素が、前記利用アプリケーション名および前記アクセスファイルパス情報であり、前記プロジェクト関連打ち合わせに対応した着目する要素が、前記コミュニケーション相手情報および前記関連プロジェクト情報であり、前記プロジェクト無関連打ち合わせに対応した着目する要素が、前記コミュニケーション相手情報である、ことを特徴とする付記19または20に記載の行動分類方法。付記22前記行動種類は、前記フィールド情報、前記ログイン端末名もしくは前記利用アプリケーション名、またはこれらの組み合わせを含む、条件に対応する特定プロジェクト行動の種類を含み、前記行動リソース情報は、前記特定プロジェクト行動の種類に対応して着目する要素に、前記ログイン端末名および前記利用アプリケーション名を含む、ことを特徴とする付記21に記載の行動分類方法。付記23コンピュータを、所定の時間毎の対象者の行動のコミュニケーション相手情報と行動対象情報を含む行動情報を取得する行動取得手段、プロジェクトの識別情報に対応づけて、該プロジェクトに関係する対象物を特定する活動対象情報およびメンバー情報を含むプロジェクト情報を記憶するプロジェクト情報記憶手段、前記コミュニケーション相手情報および前記行動対象情報の条件と、前記行動情報を分類する行動種類との対応関係を定める行動判定ルールを記憶するルール記憶手段、および前記プロジェクト情報を用い前記行動判定ルールに従って、前記行動情報を前記行動種類のいずれかに分類する行動判定手段、として機能させることを特徴とするプログラム。"