センシングされたデータを送信する複数のセンサノードと、前記複数のセンサノードからのデータを用いて所定のバッチ処理を行う解析サーバとを備え、前記センサノードから予め定められた時間内に送信される所望データ数が予め定められ、前記解析サーバは、所定のバッチ処理に用いるデータについて、前記所望データ数と、実際に前記複数のセンサノードから受信した前記予め定められた時間内のデータ数とに基づき、データの取得率を求め、データの取得率に変動があった場合に、該当バッチ処理を行うセンサ情報分析システム。前記センサノードは、センシングしていないときにもセンシングしていないことを示すデータを送信し、センシングしているときにはセンシングされた実データを送信し、前記解析サーバは、センシングしていないことを示すデータ及び実データをともに有効データとし、欠落したデータを不明データとして、データの取得率を求める請求項1に記載のセンサ情報分析システム。前記解析サーバは、取得率の変動が予め定められた第1閾値を超えたら該当バッチ処理を行う請求項1に記載のセンサ情報分析システム。前記解析サーバは、データの取得率が予め定められた第2閾値を超えたら、データの取得率が100でなくとも分析済状態と判定する請求項1に記載のセンサ情報分析システム。前記バッチ処理は、センシングされたデータに基づく表示データを得るための処理である請求項1に記載のセンサ情報分析システム。前記解析サーバは、データの取得率に応じて、バッチ処理の結果の表示態様を変える請求項5に記載のセンサ情報分析システム。前記データの取得率は、ひとつのセンサノードからのセンシングデータに対する取得率であり、前記解析サーバは該センサノードについてのバッチ処理を行う請求項1に記載のセンサ情報分析システム。前記データの取得率は、所定のバッチ処理に関連する複数のセンサノードからのセンシングデータに対する取得率であり、該取得率に変動があった場合に、該複数のセンサノードからのセンシングデータに基づき前記所定のバッチ処理を行う請求項1に記載のセンサ情報分析システム。前記センサノードは、複数のセンサを備え、複数のセンシングされたデータを、センシングされた時刻に対応して前記解析サーバに送信し、前記解析サーバは、ある時刻におけるデータについて欠落したデータを検出すると、該時刻の他のセンサのデータについても不明データとし、データの取得率を求める請求項2に記載のセンサ情報分析システム。前記センサノードを装着するユーザの行動情報が予め記憶された情報集約データベースをさらに備え、前記解析サーバは、前記情報集約データベースに記憶された行動情報に基づき、センシングされたデータを変更又は補完し、補完後のデータに対して取得率を求める請求項1に記載のセンサ情報分析システム。センシングされたデータを送信する複数のセンサノードからのデータを用いて所定のバッチ処理を行い、前記センサノードから予め定められた時間内に送信される所望データ数が予め定められた解析サーバであって、所定のバッチ処理に用いるデータについて、前記所望データ数と、実際に前記複数のセンサノードから受信した前記予め定められた時間内のデータ数とに基づき、データの取得率を求め、データの取得率に変動があった場合に、該当バッチ処理を行う解析サーバ。センサノードからセンサデータが送られてくるタイミングが一定ではないと、定期的なバッチ処理では分析できないことがある。例えば、センサノードがデータを送るタイミングにおいて所定の場所にない場合、そのセンサノードからデータが取得できず、バッチ処理に反映できないことがある。コンテンツの精度を高めるためには、未処理のデータを反映させる必要があるが、バッチ処理の再実行では、過去に処理したデータも処理してしまうため、処理の無駄が多くなってしまう。また、すべてのセンサノードからのデータの収集を待ってバッチ処理を行う場合、センサノードの数が多くなるにつれてデータが欠落する確率が増すため待ち時間が増大し、さらにセンサノードの数が多くなるにつれてバッチ処理にも時間を要するので処理結果を得るまでに時間がかかってしまう。本発明は、以上の点に鑑み、データの解析処理量低減と解析結果のコンテンツの精度向上を両立することを目的とする。上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願はひとつの発明概念に含まれる上記課題を解決する具体的手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、処理毎に処理に用いるデータの取得率を保持し、一定時間毎にデータの取得率に変動があった場合のみ該当バッチ処理を行なうことを特徴とする。さらに、センサ端末からはセンシングしていないときにも、センシングしていないというデータを送信することを特徴とする。例えば、処理毎に処理に用いるデータの取得率を保持し、一定時間毎にデータの取得率に変動があった場合のみ該当バッチ処理を行なう。また、センサ端末からはセンシングしていない状態であったときについても、センシングしていないというデータを送信する。取得率の変動が一定の閾値を超えたら該当バッチ処理を行なうようにしてもよい。データの取得率が一定の閾値を超えたら、100でなくとも分析済状態と判定してもよい。なお、上記の処理は表示データを作るための処理である。本発明の第1の解決手段によると、センシングされたデータを送信する複数のセンサノードと、前記複数のセンサノードからのデータを用いて所定のバッチ処理を行う解析サーバとを備え、前記センサノードから予め定められた時間内に送信される所望データ数が予め定められ、前記解析サーバは、所定のバッチ処理に用いるデータについて、前記所望データ数と、実際に前記複数のセンサノードから受信した前記予め定められた時間内のデータ数とに基づき、データの取得率を求め、データの取得率に変動があった場合に、該当バッチ処理を行うセンサ情報分析システムが提供される。本発明の第2の解決手段によると、センシングされたデータを送信する複数のセンサノードと、前記複数のセンサノードからのデータを用いて所定のバッチ処理を行う解析サーバとを備え、前記センサノードから予め定められた時間内に送信される所望データ数が予め定められたシステムにおける前記解析サーバであって、所定のバッチ処理に用いるデータについて、前記所望データ数と、実際に前記複数のセンサノードから受信した前記予め定められた時間内のデータ数とに基づき、データの取得率を求め、データの取得率に変動があった場合に、該当バッチ処理を行う解析サーバが提供される。本発明によると、データの解析処理量低減と解析結果のコンテンツの精度向上を両立することができる。以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。本実施の形態における解析システムの位置づけと機能を明らかにするため、まずビジネス顕微鏡システムについて説明する。ここで、ビジネス顕微鏡とは、人間に装着したセンサノードでその人間の行動や振る舞いを観測し、組織アクティビティとして人物間の関係性と現在の組織の像を図示することで組織の改善に役立てるためのシステムである。また、センサノードで取得される対面検出行動音声等に関するデータを、総称して広く組織ダイナミクスデータと呼ぶ。図1A、図1B、図1C、図1D、図1E、図1F、図1G、図1Hは一つの実施形態であるビジネス顕微鏡システムの構成要素を示す説明図であり、図示の都合上分割して示してあるが、各々図示された各処理は相互に連携して実行される。図1は名札型センサノードTRから、基地局GWを経由し、組織ダイナミクスデータを格納するセンサネットサーバSS、組織ダイナミクスデータの解析を行なうアプリケーションサーバAS、閲覧者に解析結果を出力するクライアントCLまでの一連の流れを示している。本システムは、名札型センサノードTR、基地局GW、センサネットサーバSS、アプリケーションサーバAS、NTPサーバTS、企業情報集約サーバKS、診断サーバDS、クライアントCL、及び、管理システムAMを備える。ここで名札型センサノード、基地局、各種のサーバ、クライアント、管理システムはそれぞれ中央処理部、記憶部、ネットワークインタフェース等を備えた通常の計算機構成を有する。図1Aに示すアプリケーションサーバASは、組織ダイナミクスデータを解析及び処理する。図1Bに示すクライアントCLからの依頼を受け、又は、設定された時刻に自動、及び、手動にて、解析アプリケーションが起動する。解析アプリケーションは、図1Fに示すセンサネットサーバSSに依頼し、必要な組織ダイナミクスデータを取得する。さらに、解析アプリケーションは、取得した組織ダイナミクスデータを解析し、解析結果を図1Bに示すクライアントCLに返す。あるいは、解析アプリケーションは、解析結果をそのまま解析結果データベースFに記録しておいてもよい。図1Cに示す企業情報集約サーバKSは、他の企業情報システムとの連携をはかり企業情報を集約するサーバである。図1Dに示す診断サーバDSは、システムが正常に動作しているか診断を行う。図1Gに示す管理システムAMからの依頼を受け、又は、設定された時刻に自動的に、診断アプリケーションが起動する。図1Eに示す管理システムAMは、システム管理者との接点であり、システムの診断結果を表示し、システムの状態を表示、管理するインタフェースである。なお、解析に用いるアプリケーションは、解析アルゴリズムDに格納されており、制御部ASCOによって実行される。本実施例により実行される処理は、業務行動解析CA、業務指標解析CA1、企業情報解析CA2である。アプリケーションサーバASは、送受信部ASSR、記憶部ASME及び制御部ASCOを備える。送受信部ASSRは、図1Fに示すセンサネットサーバSS及び図1Bに示すクライアントCLとの間で組織ダイナミクスデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部ASSRは、クライアントCLから送られてきたコマンドを受信し、センサネットサーバSSに組織ダイナミクスデータ取得依頼を送信する。さらに、送受信部ASSRは、センサネットサーバSSから組織ダイナミクスデータを受信し、解析結果をクライアントCLに送信する。記憶部ASMEは、ハードディスク、メモリ又はSDカードのような外部記録装置で構成される。記憶部ASMEは、解析のための設定条件及び解析結果を格納する。具体的には、記憶部ASMEは、ユーザ/場所情報データベースI、組織情報データベースH、及び、解析アルゴリズムDを格納する。ユーザ/場所情報テーブルIは、ユーザの氏名、職位、ユーザIDなどの個人情報と、場の情報が記載されているテーブルである。組織情報データベースHは、生産性HAや事故不良HBなどその組織モデル化の際に必要なデータや、気候や株価などの組織活動をする際に必要なデータが一般情報として格納されているデータベースである。組織情報データベースHについて説明する例えば図9参照。組織情報テーブルHHはその組織やメンバに関する指標が格納されている。これらは組織の分析を行なう際に用いる。生産性に関する指標を生産性指標HAに格納する。テーブルはユーザを特定するユーザIDHA1と生産性指標成績HA2、貢献度HA3、プログラムステップ数HA4、営業件数HA5、売り上げHA6から構成されている。期間は期間:2010年7月19日~2010年7月26日HA7である。もし、貢献度HA3のようにアルファベット表記ならば、好成績を大きな値になるように変換する。また、チーム毎の指標であるならば、そのチームに属するメンバは同じ値を代入する。生産性に関する指標であれば、この他の指標を用いてもかまわない。事故や不良に関する指標を事故不良指標HBに格納する。テーブルはユーザを特定するユーザIDHB1と事故不良指標休業日数HB2、バグ数HB3、ヒヤリハット数HB4、不良件数HB5、クレーム件数HB6から構成されている。期間は期間:2010年7月19日~2009年7月26日HB7である。もし、チーム毎の指標であるならば、そのチームに属するメンバは同じ値を代入する。また、事故不良に関する指標であれば、この他の指標を用いてもかまわない。解析結果データベースFは、組織ダイナミクスデータを解析した結果組織ダイナミクス指標結果が格納されるデータベースである。解析アルゴリズムDは、解析に用いるプログラムが格納されている。クライアントCLからの依頼に従って、適切なプログラムが選択し、制御部ASCOに送られ、解析が実行される。制御部ASCOは、中央処理部CPU図示省略を備え、データの送受信の制御及びセンシングデータの解析を実行する。具体的には、CPU図示省略が記憶部ASMEに格納されたプログラムを実行することによって、通信制御ASCC、業務行動解析CA、業務指標解析CA1、企業情報解析CA2が実行される。通信制御ASCCは、有線又は無線によるセンサネットサーバSS及びクライアントデータCLとの通信のタイミングを制御する。さらに、通信制御ASCCは、データの形式変換、及び、データの種類別に行き先の振り分けを実行する。業務行動解析CAは、業務行動を解析する処理である。業務行動解析CAは業務指標解析CA1と企業情報解析CA2から構成されている。業務指標解析CA1はセンサデータの取得率を考慮しながら個人指標や組織指標を求める処理である。個人行動CA1Aはセンサデータの取得率を考慮しながら個人の行動を抽出する処理である。個人指標CA1Bは個人行動CA1Aを用いて、個人行動CA1Aの分析の際に使用したセンサデータの取得率を考慮しながら、個人の指標を抽出する処理である。組織行動CA1Cは個人行動CA1Aを用いて、個人行動CA1Aの分析の際に使用したセンサデータの取得率を考慮しながら、組織内にて行なわれている行動を抽出する処理である。組織指標CA1Dは組織行動CA1Cを用いて、組織行動CA1Cの分析の際に使用したセンサデータの取得率を考慮しながら、組織の指標を抽出する処理である。企業情報解析CA2は企業情報集約サーバKSと連携しながら、業務指標解析CA1の補完、および、企業情報集約サーバKSへの情報を提供する処理である。補完入力CA2Aは業務指標解析CA1の補完をするために、企業情報集約サーバKS内にある企業情報集約データベースKSME1のデータの読み込みを行なう処理である。補完抽出CA2Bは補完入力CA2Aによって読み込まれたデータを用いて、業務指標解析CA1の補完を行なう処理である。補完出力CA2Cは業務指標解析CA1の結果を出力する処理である。解析した結果は解析結果データベースF、または、送受信部ASSRから図1Bに示すクライアントCLの表示Jに送信する。図1Bに示すクライアントCLは、ユーザとの接点であり、データの入出力を行なう。クライアントCLは、入出力部CLIO、送受信部CLSR、記憶部CLME及び制御部CLCOを備える。入出力部CLIOは、ユーザとのインタフェースとなる部分である。入出力部CLIOは、ディスプレイCLOD、キーボードCLIK及びマウスCLIM等を備える。必要に応じて外部入出力CLIUに他の入出力装置を接続することもできる。ディスプレイCLODは、CRTCATHODE-RAYTUBE又は液晶ディスプレイ等の画像表示装置である。ディスプレイCLODは、プリンタ等を含んでもよい。送受信部CLSRは、図1Aに示すアプリケーションサーバAS又は図1Fに示すセンサネットサーバSSとの間でデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部CLSRは、解析条件CLMPをアプリケーションサーバASに送信し、解析結果を受信する。記憶部CLMEは、ハードディスク、メモリ又はSDカードのような外部記録装置で構成される。記憶部CLMEは、解析条件CLMP及び描画設定情報CLMT等の、描画に必要な情報を記録する。解析条件CLMPは、ユーザから設定された解析対象のメンバの数及び解析方法の選択等の条件を記録する。描画設定情報CLMTは、図面のどの部分に何をプロットするかという描画位置に関する情報を記録する。さらに、記憶部CLMEは、制御部CLCOのCPU図示省略によって実行されるプログラムを格納してもよい。制御部CLCOは、CPU図示省略を備え、通信の制御、クライアントユーザUSからの解析条件の入力、及び、解析結果をクライアントユーザUSに提示するための描画等を実行する。具体的には、CPUは、記憶部CLMEに格納されたプログラムを実行することによって、通信制御CLCC、解析条件設定CLIS、描画設定CLTS、表示Jの処理を実行する。通信制御CLCCは、有線又は無線によるアプリケーションサーバAS又はセンサネットサーバSSとの間の通信のタイミングを制御する。また、通信制御CLCCは、データの形式を変換し、データの種類別に行き先を振り分ける。解析条件設定CLISは、ユーザから入出力部CLIOを介して指定される解析条件を受け取り、記憶部CLMEの解析条件CLMPに記録する。ここでは、解析に用いるデータの期間、メンバ、解析の種類及び解析のためのパラメータ等が設定される。クライアントCLは、これらの設定をアプリケーションサーバASに送信して解析を依頼し、それと並行して描画設定CLTSを実行する。描画設定CLTSは、解析条件CLMPに基づいて解析結果を表示する方法、及び、図面をプロットする位置を計算する。この処理の結果は、記憶部CLMEの描画設定情報CLMTに記録される。表示Jは、アプリケーションサーバASから取得した解析結果を描画設定情報CLMTに記載されている形式にもとづいて表示画面を生成する。例えば、描画設定情報CLMTにはモデル描画JA等が格納されている。このとき必要であれば、表示Jは、表示されている人物の氏名等の属性も表示する。作成された表示結果は、ディスプレイCLOD等の出力装置を介してユーザに提示される。例えば、ディスプレイCLODには図2Dに示すプロジェクト進捗コンテンツKAの様な画面を表示する。ドラッグドロップ等の操作によって、ユーザが表示位置を微調整することもできる。図1Cに示す企業情報集約サーバKSは、他の企業情報との連携をはかることによって、企業情報の集約を行なう。企業情報集約サーバKSは、送受信部KSSR、記憶部KSME及び制御部KSCOを備える。送受信部KSSRは、図1Aに示すアプリケーションサーバAS又は旅費サーバRS1等の間でデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部KSSRは、企業情報集約データベースKSME1のデータをアプリケーションサーバASに送信したり、また、旅費データベースRS1ME1のデータを受信したりする。記憶部KSMEは、ハードディスク、メモリ又はSDカードのような外部記録装置で構成される。記憶部KSMEは、企業情報集約データベースKSME1という企業情報の集約された情報を記録している。さらに、記憶部KSMEは、制御部KSCOのCPU図示省略によって実行されるプログラムを格納してもよい。制御部KSCOは、CPU図示省略を備え、通信の制御、企業情報集約データベースKSME1の制御を行なっている。具体的には、CPUは、記憶部KSMEに格納されたプログラムを実行することによって、企業情報集約解析KSCO1の処理を実行する。企業情報集約解析KSCO1は他の企業情報サーバ例えば、各サーバRS1~RS11と連携しながら、企業情報集約データベースKSME1の集約、他のデータベースへの情報を提供している。企業情報集約データベースKSME1の1例として、個人と組織と2つに分類することが可能であり、それを個人業務行動マスターテーブルKSME1Aと組織/プロジェクト業務行動マスターテーブルKSME1Bという。個人業務行動マスターテーブルKSME1Aについて説明する。この例は図18に記載されており、ユーザ毎の1日の行動が記録されている。日時KSME1AAは記載されている日時が記録されている。ユーザIDKSME1ABはメンバを示すユニークなIDである。ユーザ/場所情報データベースIでのユーザIDIA1でもかまわない。時刻KSME1ACはスタート時刻とエンド時刻を示したものである。地域/駅KSME1ADはその時刻KSME1ACにユーザが在籍していた、地域や駅を記載する。会社/事業所KSME1AEはその時刻KSME1ACにユーザが在籍していた、会社や事務所事業所を記載する。場/会議室KSME1AFはその時刻KSME1ACにユーザが在籍していた、場所や会議室を記録する。対面相手KSME1AGはその時刻KSME1ACにユーザが対面していた相手を記載する。複数の相手を記載することができる。動作KSME1AHはその時刻KSME1ACにユーザの動作を記載する。態度KSME1AIはその時刻KSME1ACにユーザの態度を記載する。発話KSME1AJはその時刻KSME1ACにユーザの発話を記載する。組織/プロジェクト業務行動マスターテーブルKSME1Bについて説明する。この例は図19に記載されており、組織/プロジェクト毎の1日の行動が記録されている。日時KSME1BAは記載されている日時が記録されている。プロジェクトIDKSME1BBは組織/プロジェクト示すユニークなIDである。解析結果データベースFのプロジェクトテーブルFAFでのミッションIDFAF1でもかまわない。時刻KSME1BCはスタート時刻とエンド時刻を示したものである。業務KSME1BDはその時刻KSME1ACに業務を行なっていたメンバを記載する。出張KSME1BEはその時刻KSME1ACに出張を行なっていたメンバを記載する。対面KSME1BFはその時刻KSME1ACに対面を行なっていたメンバ、対面時間を記載する。その際に、同じ組織/プロジェクトのメンバ内での対面ならばメンバ内KSME1BG、それ以外ならばメンバ外KSME1BHにわける。現場の裁量KSME1BIは現場における業務の裁量度を示す指標である。組織指標CA1Dの現場の裁量CA1DAでもかまわない。上下の連携KSME1BJは幹部からメンバまでの連携度合いを示す指標である。組織指標CA1Dの上下の連携CA1DBでもかまわない。双方向の会話KSME1BKはメンバ同士の対面時の双方向の振る舞い度合いを示す指標である。組織指標CA1Dの双方向の会話CA1DCでもかまわない。また、企業情報集約データベースKSME1は、企業情報集させることが目的であるため、これが満たされるならば、個人業務行動マスターテーブルKSME1Aと組織/プロジェクト業務行動マスターテーブルKSME1Bで用いられているテーブル構成と異なってもかまわない。また、企業情報集約解析KSCO1はアプリケーションサーバASの業務行動解析CAにおける企業情報解析CA2を行なうことで解析結果データベースFの各テーブルを補完処理することができる。データベースの例としては、旅費サーバRS1、就業管理サーバRS2、健康管理サーバRS3、工数管理サーバRS4、スケジュール人/場サーバRS5、経理サーバRS6、資産管理サーバRS7、エネルギ管理サーバRS8、人材評価サーバRS9、メール/電話/TV会議ログサーバRS10、販売管理サーバRS11等がある。さらに、これ以外に業務情報が含まれているサーバとの連携をおこなってもかまわない。入力KSCO1Aは旅費サーバRS1の旅費データベースRS1ME1等のデータの読み込みを行なう処理である。抽出KSCO1Bは入力KSCO1Aによって読み込まれたデータを用いて、企業情報集約データベースKSME1の補完を行なう処理である。出力KSCO1Cは企業情報集約データベースKSME1の結果を出力する処理である。旅費データベースRS1ME1の1例として図17を示す。ユーザが旅費の申請の際に登録するデータベースである。1回の申請毎に1つカラムが追加される。NoKSME1Aは申請のユニークが番号を示している。ユーザIDKSME1Bはメンバを示すユニークなIDである。ユーザ/場所情報データベースIでのユーザIDIA1でもかまわない。氏名KSME1Cは申請者の名前である。出張目的KSME1Dは本出張における目的である。出張場所KSME1Eは本出張における場所である。出張先対面者KSME1Fは本出張先における対面者である。出張日時KSME1Gは本出張における日時である。往路出発地KSME1Hは本出張における往路の出発場所/駅である。往路到着地KSME1Iは本出張における往路の到着場所/駅である。往路金額KSME1Jは本出張における往路の移動にかかった金額である。復路出発地KSME1Kは本出張における復路の出発場所/駅である。復路到着地KSME1Lは本出張における復路の到着場所/駅である。復路金額KSME1Mは本出張における復路の移動にかかった金額である。登録日時KSME1Nは本登録をした日時である。承認者KSME1Oは本出張を承認した人の氏名である。承認者ユーザIDKSME1Pは本出張を承認した人のユニークなIDである。ユーザ/場所情報データベースIでのユーザIDIA1でもかまわない。承認日時KSME1Qは本出張を承認した時刻である。また、旅費データベースRS1ME1は、企業情報集させることが目的であるため、これが満たされるならば、旅費データベースRS1ME1で用いられているテーブル構成と異なってもかまわない。また、旅費データベースRS1ME1を用いて、企業情報集約サーバKSを経由し、業務行動解析CAにおいて、外部との連携を分析に用いてもかまわない。また、企業情報集約解析KSCO1によって、企業情報集約データベースKSME1の各テーブルを補完処理することができる。通信制御CLCCは、有線又は無線によるアプリケーションサーバAS又は旅費サーバRS1等の他のサーバとの通信のタイミングを制御する。また、通信制御CLCCは、データの形式を変換し、データの種類別に行き先を振り分ける。図1Dに示す診断サーバDSは、システムが正常に動作しているか診断を行う。図1Eに示す管理システムAMからの依頼を受け、又は、設定された時刻に自動的に、診断アプリケーションが起動する。診断アプリケーションは、センサネットサーバSSからデータを取得し、データ整合性チェックDSCによりデータの欠けや異常がないか判定する。また、ハートビート集計DHCにより、センサネットサーバSS格納された、名札型センサノード及び基地局から送信されたハートビートの情報から、長期間通信を行っていない名札型センサノードおよび基地局を洗い出す。電池寿命管理DBCは、センサネットサーバSSに格納されたビーコンの電池寿命を監視する。診断結果は、管理システムAMにより表示するか、または診断結果データベースDFに格納してもよい。なお、診断に用いるアプリケーションは、診断アルゴリズムDDAに格納されており、制御部DSCOによって実行される。診断サーバDSは、送受信部DSSR、記憶部DSME及び制御部DSCOを備える。送受信部DSSRは、図1Fに示すセンサネットサーバSS及び図1Eに示す管理システムAMとの間でシステムの自己診断結果の送信及び受信を行う。具体的には、送受信部DSSRは、管理システムAMから送られてきたコマンドを受信し、センサネットサーバSSに組織ダイナミクスデータ取得依頼を送信する。さらに、送受信部DSSRは、センサネットサーバSSから組織ダイナミクスデータを受信し、解析結果を管理システムAMに送信する。記憶部DSMEは、ハードディスク、メモリ又はSDカードのような外部記録装置で構成される。記憶部DSMEは、解析のための設定条件及び解析結果を格納する。具体的には、記憶部DSMEは、名札ノードテーブルDTN、ビーコンテーブルDTB、基地局テーブルDTK、診断条件期間テーブルDTM、診断結果テーブルDF、診断アルゴリズムDDAを格納する。名札ノードテーブルDTN、ビーコンテーブルDTB、基地局テーブルDTKは、それぞれ診断の対象となる名札型センサノード及びビーコン、基地局の情報が記載されているテーブルである。診断条件期間テーブルは、診断を行う条件と、期間を格納するテーブルである。診断結果テーブルDFは、システムの診断を行った結果が格納されるテーブルである。診断アルゴリズムDDAは、診断に用いるプログラムが格納されている。管理システムAMからの依頼に従って、適切なプログラムが選択し、制御部DSCOに送られ、解析が実行される。制御部DSCOは、中央処理部CPU図示省略を備え、データの送受信の制御及びセンシングデータの解析を実行する。具体的には、CPU図示省略が記憶部DSMEに格納されたプログラムを実行することによって、通信制御DSCC、ハートビート集計DSC、電池寿命管理DBC、データ整合性チェックDSCが実行される。通信制御DSCCは、有線又は無線によるセンサネットサーバSS及び管理システムAMとの通信のタイミングを制御する。さらに、通信制御DSCCは、データの形式変換、及び、データの種類別に行き先の振り分けを実行する。診断した結果は診断結果テーブルDFに格納し、または、送受信部DSSRから図1Eに示す管理システムAMの表示AMJに送信する。図1Eに示す管理システムAMは、システム管理者との接点であり、システムの診断結果を表示し、システムの状態を表示、管理するインタフェースである。管理システムAMは、入出力部AMIO、送受信部AMSR、記憶部AMME及び制御部AMCOを備える。入出力部AMIOは、システム管理者とのインタフェースとなる部分である。入出力部AMIOは、ディスプレイAMOD、キーボードAMIK及びマウスAMIM等を備える。必要に応じて外部入出力AMIUに他の入出力装置を接続することもできる。ディスプレイAMODは、CRTCATHODE-RAYTUBE又は液晶ディスプレイ等の画像表示装置である。ディスプレイAMODは、プリンタ等を含んでもよい。送受信部AMSRは、図1Dに示す診断サーバDS又は図1Fに示すセンサネットサーバSSとの間でデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部AMSRは、診断条件AMMPを診断サーバDSに送信し、診断結果を受信する。記憶部AMMEは、ハードディスク、メモリ又はSDカードのような外部記録装置で構成される。記憶部AMMEは、診断条件AMMP及び描画設定情報AMMT等の、描画に必要な情報を記録する。診断条件AMMPは、ユーザから設定された診断対象のメンバの数及び解析方法の選択等の条件を記録する。描画設定情報AMMTは、図面のどの部分に何をプロットするかという描画位置に関する情報を記録する。さらに、記憶部AMMEは、制御部AMCOのCPU図示省略によって実行されるプログラムを格納してもよい。制御部AMCOは、CPU図示省略を備え、通信の制御、システム管理者からの解析条件の入力、及び、診断結果をシステム管理者に提示するための描画等を実行する。具体的には、CPUは、記憶部AMMEに格納されたプログラムを実行することによって、通信制御AMCC、診断条件設定AMIS、描画設定AMTS、表示AMJの処理を実行する。通信制御AMCCは、有線又は無線による診断サーバDS又はセンサネットサーバSSとの間の通信のタイミングを制御する。また、通信制御AMCCは、データの形式を変換し、データの種類別に行き先を振り分ける。診断条件設定AMISは、ユーザから入出力部AMIOを介して指定される解析条件を受け取り、記憶部AMMEの診断条件AMMPに記録する。ここでは、診断に用いるデータの期間、メンバ、診断の種類及び診断のためのパラメータ等が設定される。管理システムAMは、これらの設定を診断サーバDSに送信して解析を依頼し、それと並行して描画設定AMTSを実行する。描画設定AMTSは、診断条件AMMPに基づいて解析結果を表示する方法、及び、図面をプロットする位置を計算する。この処理の結果は、記憶部AMMEの描画設定情報AMMTに記録される。表示AMJは、診断サーバDSから取得した解析結果を描画設定情報AMMTに記載されている形式にもとづいて表示画面を生成する。図1Fに示すセンサネットサーバSSは、図1Hに示す名札型センサノードTRから集まったデータを管理する。具体的には、センサネットサーバSSは、図1Gに示す基地局GWから送られてくるデータをデータベースに格納し、また、図1Aに示すアプリケーションサーバAS及び図1Bに示すクライアントCLからの要求に基づいてセンシングデータを送信する。さらに、センサネットサーバSSは、基地局GWからの制御コマンドを受信し、その制御コマンドから得られた結果を基地局GWに返信する。センサネットサーバSSは、送受信部SSSR、記憶部SSME及び制御部SSCOを備える。時刻同期管理GWCDがセンサネットサーバSSで実行される場合、センサネットサーバSSは時計も必要とする。送受信部SSSRは、基地局GW、アプリケーションサーバAS及びクライアントCLとの間で、データの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部SSSRは、基地局GWから送られてきたセンシングデータを受信し、アプリケーションサーバAS又はクライアントCLへセンシングデータを送信する。記憶部SSMEは、ハードディスクやフラッシュメモリなどの不揮発記憶装置によって構成され、少なくとも、データテーブルBA、パフォーマンステーブルBB、データ形式情報SSMF、端末管理テーブルSSTT及び、端末ファームウェアSSTFを格納する。さらに、記憶部SSMEは、制御部SSCOのCPU図示省略によって実行されるプログラムを格納してもよい。データテーブルBAは、名札型センサノードTRが取得した組織ダイナミクスデータ、名札型センサノードTRの情報、及び、名札型センサノードTRから送信された組織ダイナミクスデータが通過した基地局GWの情報等を記録しておくためのデータベースである。加速度、温度等、データの要素ごとにカラムが作成され、データが管理される。また、データの要素ごとにテーブルが作成されてもよい。どちらの場合にも、全てのデータは、取得された名札型センサノードTRのIDである端末情報TRMTと、取得された時刻に関する情報とを関連付けて組織ダイナミクスデータ収集Bに格納される。パフォーマンステーブルBBは、名札型センサノードTRから又は既存のデータから入力された、組織や個人に関する評価パフォーマンスを、時刻データと共に記録するためのデータベースである。データ形式情報SSMFには、通信のためのデータ形式、基地局GWでタグ付けされたセンシングデータを切り分けてデータベースに記録する方法、及び、データの要求に対する対応方法等が記録されている。後で説明するように、データ受信の後、データ送信の前には必ずこのデータ形式情報SSMFが通信制御部SSCCによって参照され、データ形式情報SSMFとデータ管理SSDAが行われる。端末管理テーブルSSTTは、どの名札型センサノードTRが現在どの基地局GWの管理下にあるかを記録しているテーブルである。基地局GWの管理下に新たに名札型センサノードTRが加わった場合、端末管理テーブルSSTTは更新される。端末ファームウェアSSTFは、端末ファームウェア登録部TFIにおいて格納された名札型センサノードの更新された端末ファームウェアGWTFを一時的に格納する。制御部SSCOは、中央処理部CPU図示省略を備え、センシングデータの送受信やデータベースへの記録取り出しを制御する。具体的には、CPUが記憶部SSMEに格納されたプログラムを実行することによって、通信制御SSCC、端末管理情報修正SSTM及びデータ管理SSDA等の処理を実行する。通信制御部SSCCは、有線又は無線による基地局GW、アプリケーションサーバAS及びクライアントCLとの通信のタイミングを制御する。また、通信制御部SSCCは、上述の通り、送受信するデータの形式を、記憶部SSME内に記録されたデータ形式情報SSMFに基づいて、センサネットサーバSS内におけるデータ形式、又は、各通信相手に特化したデータ形式に変換する。さらに、通信制御SSCCは、データの種類を示すヘッダ部分を読み取って、対応する処理部へデータを振り分ける。具体的には、受信されたデータはデータ管理SSDAへ、端末管理情報を修正するコマンドは端末管理情報修正SSTMへ振り分けられる。送信されるデータの宛先は、基地局GW、アプリケーションサーバAS又はクライアントCLに決定される。端末管理情報修正SSTMは、基地局GWから端末管理情報を修正するコマンドを受け取った際に、端末管理テーブルSSTTを更新する。データ管理SSDAは、記憶部SSME内のデータの修正取得及び追加を管理する。例えば、データ管理SSDAによって、センシングデータは、タグ情報に基づいてデータの要素別にデータベースの適切なカラムに記録される。センシングデータがデータベースから読み出される際にも、時刻情報及び端末情報に基づいて必要なデータを選別し、時刻順に並べ替える等の処理が行われる。パフォーマンス入力Cは、パフォーマンスを示す値を入力する処理である。ここで、パフォーマンスとは、何らかの基準に基づいて判定される主観的又は客観的な評価である。例えば、所定のタイミングで、名札型センサノードTRを装着した人物は、その時点における業務の達成度、組織に対する貢献度及び満足度等、何らかの基準に基づく主観的な評価パフォーマンスの値を入力する。所定のタイミングとは、例えば、数時間に一度、一日に一度、又は、会議等のイベントが終了した時点であってもよい。名札型センサノードTRを装着した人物は、その名札型センサノードTRを操作して、又は、クライアントCLのようなパーソナルコンピュータPCを操作して、パフォーマンスの値を入力することができる。あるいは、手書きで記入された値が後にまとめてPCで入力されてもよい。本実施の形態では、名札型センサノードがレイティングとして人SOCIAL、行INTELLECTUAL、心SPIRITUAL、体PHYSICAL、知EXECUTIVEのパフォーマンスを入力できる例を示している。入力されたパフォーマンス値は、解析処理に用いられる。それぞれの問いの意味は、人は豊かな人間関係協力共感をつくれましたか、行はやるべきことを実行できましたか、心は仕事にやりがい、充実を感じましたか、体は体に配慮休養栄養運動できましたか、知新しい知気づき、知識を得ましたかである。組織に関するパフォーマンスは、個人のパフォーマンスから算出されてもよい。売上高又はコスト等の客観的なデータ、及び、顧客のアンケート結果等の既に数値化されているデータが、パフォーマンスとして定期的に入力されてもよい。生産管理等におけるエラー発生率等のように、自動で数値が得られる場合、得られた数値が自動的にパフォーマンスの値として入力されてもよい。さらに、国民総生産GNPなどの経済指標を入力してもかまわない。これらを組織情報テーブルHに格納する。図1Gに示す基地局GWは、図1Hに示す名札型センサノードTRと図1Fに示すセンサネットサーバSSを仲介する役目を持つ。無線の到達距離を考慮して、居室職場等の領域をカバーするように複数の基地局GWが配置される。基地局GWは、送受信部GWSR、記憶部GWME、時計GWCK及び制御部GWCOを備える。送受信部GWSRは、名札型センサノードTRからの無線を受信し、基地局GWへの有線又は無線による送信を行う。さらに、送受信部GWSRは、無線を受信するためのアンテナを備える。記憶部GWMEは、ハードディスク、フラッシュメモリのような不揮発記憶装置で構成される。記憶部GWMEには、少なくとも動作設定GWMA、データ形式情報GWMF、端末管理テーブルGWTT、及び基地局情報GWMGが格納される。動作設定GWMAは、基地局GWの動作方法を示す情報を含む。データ形式情報GWMFは、通信のためのデータ形式を示す情報、及び、センシングデータにタグを付けるために必要な情報を含む。端末管理テーブルGWTTは、現在アソシエイトできている配下の名札型センサノードTRの端末情報TRMT、及び、それらの名札型センサノードTRを管理するために配布しているローカルIDを含む。基地局情報GWMGは、基地局GW自身のアドレスなどの情報を含む。また、記憶部GWMEには名札型センサノードの更新された端末ファームウェアGWTFを一時的に格納する。記憶部GWMEには、さらに、制御部GWCO中の中央処理部CPU図示省略によって実行されるプログラムが格納されてもよい。時計GWCKは時刻情報を保持する。一定間隔でその時刻情報は更新される。具体的には、一定間隔でNTPNETWORKTIMEPROTOCOLサーバTSから取得した時刻情報によって、時計GWCKの時刻情報が修正される。制御部GWCOは、CPU図示省略を備える。CPUが記憶部GWMEに格納されているプログラムを実行することによって、センシングデータセンサ情報の取得タイミング、センシングデータの処理、名札型センサノードTRやセンサネットサーバSSへの送受信のタイミング、及び、時刻同期のタイミングを管理する。具体的には、CPUが記憶部GWMEに格納されているプログラムを実行することによって、通信制御部GWCC、アソシエイトGWTA、時刻同期管理GWCD及び時刻同期GWCS等の処理を実行する。通信制御部GWCCは、無線又は有線による名札型センサノードTR及びセンサネットサーバSSとの通信のタイミングを制御する。また、通信制御部GWCCは、受信したデータの種類を区別する。具体的には、通信制御部GWCCは、受信したデータが一般のセンシングデータであるか、アソシエイトのためのデータであるか、時刻同期のレスポンスであるか等をデータのヘッダ部分から識別して、それらのデータをそれぞれ適切な機能に渡す。なお、通信制御部GWCCは、記憶部GWMEに記録されたデータ形式情報GWMFを参照して、送受信のために適した形式にデータを変換し、データの種類を示すためのタグ情報を付け加えるデータ形式変換GWMFを実行する。アソシエイトGWTAは、名札型センサノードTRから送られてきたアソシエイト要求TRTAQに対する応答TRTARを送信し、名札型センサノードTRに割り付けたローカルIDを送信する。アソシエイトが成立したら、アソシエイトGWTAは、端末管理テーブルGWTTと端末ファームウェアGWTFを用いて端末管理情報を修正する。時刻同期管理GWCDは、時刻同期を実行する間隔及びタイミングを制御し、時刻同期するように命令を出す。あるいは、この後説明するセンサネットサーバSSが時刻同期管理GWCDを実行することによって、センサネットサーバSSからシステム全体の基地局GWに統括して命令を送ってもよい。時刻同期GWCSは、ネットワーク上のNTPサーバTSに接続し、時刻情報の依頼及び取得を行う。時刻同期GWCSは、取得した時刻情報に基づいて、時計GWCKを修正する。そして、時刻同期GWCSは、名札型センサノードTRに時刻同期の命令と時刻情報GWCSDを送信する。図1Hは、センサノードの一実施例である名札型センサノードTRの機能構成を示しており、名札型センサノードTRは人間の対面状況を検出するための複数の赤外線送受信部AB、装着者の動作を検出するための三軸加速度センサAC、装着者の発話と周囲の音を検出するためのマイクAD、名札型センサノードの裏表検知のための照度センサLS1F、LS1B、温度センサAEの各種センサを搭載する。搭載するセンサは一例であり、装着者の対面状況と動作を検出するために他のセンサを使用してもよい。ビジネス顕微鏡の名札型センサノードは、人と人がどんな位置関係で対面しても確実に取得するため、複数の赤外線送受信回路を搭載することが特徴である。本図では、赤外線送受信部を2組として記載している。赤外線送受信部ABは、名札型センサノードTRの固有識別情報である端末情報TRMTを正面方向に向かって定期的に送信し続ける。他の名札型センサノードTRを装着した人物が略正面例えば、正面又は斜め正面に位置した場合、名札型センサノードTRと他の名札型センサノードTRは、それぞれの端末情報TRMTを赤外線で相互にやり取りする。このようにすることにより、誰と誰が対面しているのかを記録することができる。各赤外線送受信部は一般に、赤外線送信のための赤外発光ダイオードと、赤外線フォトトランジスタの組み合わせたモジュールにより構成される。赤外線ID送信部IRIDは、自らのIDである端末情報TRMTを生成して赤外線送受信モジュールの赤外線発光ダイオードに対して転送する。本実施例では、データの送信時においては、複数の赤外線送受信モジュールに対して同一のデータを送信することで、全ての赤外線発光ダイオードが同時に点灯する。もちろん、それぞれ独立のタイミング、別のデータを出力してもよい。また、赤外線送受信部ABの赤外線フォトトランジスタによって受信されたデータは、論理和回路IRORによって論理和が取られる。つまり、最低どれか一つの赤外線受光部でID受光されていれば名札型センサノードにIDとして認識される。もちろん、IDの受信回路を独立して複数持つ構成でもよい。この場合、それぞれの赤外線送受信モジュールに対して送受信状態が把握できるので、例えば、対面する別の名札型センサノードがどの方向にいるかなど付加的な情報を得ることも可能である。また、自己診断部SDGは、例えば名札型センサノードがクレイドルCRDに装着されたことを検出し、自己診断を行う。自己診断部SDGは、後で詳述するように、複数の赤外線によるループパックによって故障を検出するために、予め設定したシーケンスにより、送信イネーブル信号IRTE、受信イネーブル信号IRREを生成することにより、各赤外線モジュールのオンオフON/OFFを個別に制御できる仕組みを持つ。本実施例においては、一つの赤外線送受信機モジュールの送信回路が送信したデータを、別の赤外線送受信機モジュールの受信回路が受信することで、送信回路と受信回路の干渉を最低限にしながら、ループバックによる機能診断を行うことができる。センサによって検出したセンサデータSENSDはセンサデータ格納制御部SDCNTによって、記憶部STRGに格納される。センサデータSENSDは通信制御部TRCCによって送信パケットに加工され、送受信部TRSRによって基地局GWに対し送信される。このとき、記憶部STRGからセンサデータSENSDを取り出し、無線送信するタイミングを生成するのが通信タイミング制御部TRTMGである。通信タイミング制御部TRTMGは、複数のタイミングを生成する複数のタイムベースを持つ。記憶部STRGに格納されるデータには、現在センサによって検出したセンサデータSENSDの他、過去に蓄積した纏め送りデータCMBDや、名札型センサノードの動作プログラムであるファームウェアを更新するためのファームウェア更新データFMUD等がある。本実施例の名札型センサノードTRは、外部電源接続検出回路PDETにより、外部電源EPOWが接続されたことを検出し、外部電源検出信号PDETSを生成する。外部電源検出信号PDETSによって、通信タイミング制御部TRTMGが生成する送信タイミングを切り替えるタイムベース切替部TMGSEL、または無線通信されるデータを切り替えるデータ切替部TRDSELが本実施例の特有の構成である。図1Hでは一例として、送信タイミングを、タイムベース1TB1とタイムベースTB2の2つのタイムベースを、外部電源検出信号PDETSによってタイムベース切替部TMGSELが切り替える構成を図示しており、また通信されるデータを、センサから得たセンサデータSENSDと、過去に蓄積した纏め贈りデータCMBDと、ファームウェア更新データFMUDとから、外部電源検出信号PDETSによってデータ切替部TRDSELが切り替える構成を図示している。照度センサLS1F、LS1Bは、それぞれ名札型センサノードTRの前面と裏面に搭載される。照度センサLS1F、LS1Bにより取得されるデータは、センサデータ格納制御部SDCNTによって記憶部STRGに格納されると同時に、裏返り検知FBDETによって比較される。名札が正しく装着されているときは、前面に搭載されている照度センサ表LS1Fが外来光を受光し、裏面に搭載されている照度センサ裏LS1Bは名札型センサノードTR本体と装着者との間に挟まれる位置関係となるため、外来光を受光しない。このとき、照度センサ裏LS1Bで検出される照度より、照度センサ表LS1Fで検出される照度の方が大きな値を取る。一方で、名札型センサノードTRが裏返った場合、照度センサ裏LS1Bが外来光を受光し、照度センサ表LS1Fが装着者側を向くため、照度センサ表LS1Fで検出される照度より、照度センサ裏LS1Bで検出される照度の方が大きくなる。ここで、照度センサ表LS1Fで検出される照度と、照度センサ裏LS1Bで検出される照度を裏返り検知FBDETで比較することで、名札ノードが裏返って、正しく装着していないことが検出できる。裏返り検知FBDETで裏返りが検出されたとき、スピーカSPにより警告音を発生して装着者に通知する。マイクADは、音声情報を取得する。音声情報によって、騒々しい又は静か等の周囲の環境を知ることができる。さらに、人物の声を取得分析することによって、コミュニケーションが活発か停滞しているのか、相互に対等に会話をやり取りしているか一方的に話しているのか、怒っているのか笑っているのか、などの対面コミュニケーションを分析することができる。さらに、人物の立ち位置等の関係で赤外線送受信器ABが検出できなかった対面状態を、音声情報及び加速度情報によって補うこともできる。マイクADで取得される音声は、音声波形及び、それを積分回路AVGで積分した信号の両方を取得する。積分した信号は、取得した音声のエネルギを表す。三軸加速度センサACCは、ノードの加速度すなわちノードの動きを検出する。このため、加速度データから、名札型センサノードTRを装着した人物の動きの激しさや、歩行などの行動を解析することができる。さらに、複数の名札型センサノードTRが検出した加速度の値を比較することによって、それらの名札型センサノードTRを装着した人物間のコミュニケーションの活性度や相互のリズム、相互の相関等を解析できる。本実施例の名札型センサノードTRでは、三軸加速度センサACCで取得されるデータは、センサデータ格納制御部SDCNTによって記憶部STRGに格納されると同時に、上下検知UDDETによって名札の向きを検出する。これは、三軸加速度センサACCで検出される加速度は、装着者の動きによる動的な加速度変化と、地球の重力加速度による静的加速度の2種類が観測されることを利用している。表示装置LCDDは、名札型センサノードTRを胸に装着しているときは、装着者の所属、氏名などの個人情報を表示する。つまり、名札として振舞う。一方で、装着者が名札型センサノードTRを手に持ち、表示装置LCDDを自分の方に向けると、名札型センサノードTRの転地が逆になる。このとき、上下検知UDDETによって生成される上下検知信号UDDETSにより、表示装置LCDDに表示される内容と、ボタンの機能を切り替える。本実施例では、上下検知信号UDDETSの値により、表示装置LCDDに表示させる情報を、表示制御DISPによって生成される赤外線アクティビティ解析ANAによる解析結果と、名札表示DNMとを切り替える例を示している。赤外線送受信器ABがノード間で赤外線をやり取りすることによって、名札型センサノードTRが他の名札型センサノードTRと対面したか否か、すなわち、名札型センサノードTRを装着した人物が他の名札型センサノードTRを装着した人物と対面したか否かが検出される。このため、名札型センサノードTRは、人物の正面部に装着されることが望ましい。上述の通り、名札型センサノードTRは、さらに、三軸加速度センサACC等のセンサを備える。名札型センサノードTRにおけるセンシングのプロセスが、図2Aにおける組織ダイナミクスデータ取得Aに相当する。名札型センサノードTRは多くの場合には複数存在し、それぞれが近い基地局GWと結びついてパーソナルエリアネットワークPANを形成している。名札型センサノードTRの温度センサAEは名札型センサノードTRのある場所の温度を、照度センサ表LS1Fは名札型センサノードTRの正面方向などの照度を取得する。これによって、周囲の環境を記録することができる。例えば、温度及び照度に基づいて、名札型センサノードTRが、ある場所から別の場所に移動したこと等を知ることもできる。装着した人物に対応した入出力装置として、ボタン1~3BTN1~3、表示装置LCDD、スピーカSP等を備える。記憶部STRGは、具体的にはハードディスク、フラッシュメモリなどの不揮発記憶装置で構成され、名札型センサノードTRの固有識別番号である端末情報TRMT、センシングの間隔、及び、ディスプレイへの出力内容等の動作設定TRMAを記録している。この他にも記憶部STRGは一時的にデータを記録することができ、センシングしたデータを記録しておくために利用される。通信タイミング制御部TRTMGは、時刻情報GWCSDを保持し、一定間隔でその時刻情報GWCSDを更新する時計である。時間情報は、時刻情報GWCSDが他の名札型センサノードTRとずれることを防ぐために、基地局GWから送信される時刻情報GWCSDによって定期的に時刻を修正する。センサデータ格納制御部SDCNTは、記憶部STRGに記録された動作設定TRMAに従って、各センサのセンシング間隔などを制御し、取得したデータを管理する。時刻同期は、基地局GWから時刻情報を取得して時計を修正する。時刻同期は、後述するアソシエイトの直後に実行されてもよいし、基地局GWから送信された時刻同期コマンドに従って実行されてもよい。無線通信制御部TRCCは、データを送受信する際に、送信間隔の制御、及び、送受信に対応したデータフォーマットへの変換を行う。無線通信制御部TRCCは、必要であれば、無線でなく有線による通信機能を持ってもよい。無線通信制御部TRCCは、他の名札型センサノードTRと送信タイミングが重ならないように輻輳制御を行うこともある。アソシエイトTRTAは、図1Gに示す基地局GWとパーソナルエリアネットワークPANを形成するためのアソシエイト要求TRTAQと、アソシエイト応答TRTARを送受信し、データを送信すべき基地局GWを決定する。アソシエイトTRTAは、名札型センサノードTRの電源が投入されたとき、及び、名札型センサノードTRが移動した結果それまでの基地局GWとの送受信が絶たれたときに実行される。アソシエイトTRTAの結果、名札型センサノードTRは、その名札型センサノードTRからの無線信号が届く近い範囲にある一つの基地局GWと関連付けられる。送受信部TRSRは、アンテナを備え、無線信号の送信及び受信を行う。必要があれば、送受信部TRSRは、有線通信のためのコネクタを用いて送受信を行うこともできる。例えば未装着時に名札型センサノードTRが置かれるクレードルと接続するコネクタを備えても良い。送受信部TRSRによって送受信される送受信データTRSRDは、基地局GWとの間でパーソナルエリアネットワークPANを介して転送される。図2A、図2B、図2C、図2Dは、一つの実施形態であるビジネス顕微鏡システムにおいて実行される処理の全体の流れを示しており、図示の都合上分割して示してあるが、各々図示された各処理は相互に連携して実行される。図2Aに示す複数の名札型センサノードTRa、TRb、~、TRi、TRjによる組織ダイナミクスデータの取得Aから、図2Dに示すセンサデータの解析である業務行動解析CA、その解析結果をプロジェクト進捗コンテンツ生成JAにて可視化を行ない、可視化結果はプロジェクト進捗コンテンツKAという、一連の流れを示している。図2Aを用いて組織ダイナミクスデータ取得Aについて説明する。名札型センサノードATRAは、赤外線送受信器AB、加速度センサAC、マイクAD、温度センサAE等のセンサ類と、正味AFA、気づきAFB、感謝AFCのボタンAFのボタン類を含む。赤外線送受信器ABから得られた対面情報を表示する画面AGと、レイティングを入力するユーザインタフェースAA、また図示は省略するが、マイクロコンピュータ及び無線送信機能を有する。加速度センサACは、名札型センサノードATRaの加速度すなわち、名札型センサノードATRaを装着している人物A図示省略の加速度を検出する。赤外線送受信器ABは、名札型センサノードATRaの対面状態すなわち、名札型センサノードATRaが他の名札型センサノードと対面している状態を検出する。なお、名札型センサノードATRaが他の名札型センサノードと対面していることは、名札型センサノードATRaを装着した人物Aが、他の名札型センサノードを装着した人物と対面していることを示す。マイクADは、名札型センサノードATRaの周囲の音、温度センサAEは、名札型センサノードATRaの周囲の温度を検出する。ボタンAFは名札型センサノードATRaを装着している人物A図示省略の主観的な視点からの入力を行なうものであり、主業務を行なっている場合には正味AFA、新しいアイデアなどを発見した場合には、気づきAFB、メンバに感謝することがあった場合には、感謝AFCのボタンを押す。本実施の形態のシステムでは、複数の名札型センサノード図2Aの名札型センサノードATRa~名札型センサノードJTRjを備える。各名札型センサノードは、それぞれ、一人の人物に装着される。例えば、名札型センサノードATRaは人物Aに、名札型センサノードBTRbは人物B図示省略に装着される。人物間の関係性を解析し、さらに、組織のパフォーマンスを図示するためである。なお、名札型センサノードBTRb~名札型センサノードJTRjも、名札型センサノードATRaと同様、センサ類、マイクロコンピュータ及び無線送信機能を備える。以下の説明において、名札型センサノードATRa~名札型センサノードJTRjのいずれにも当てはまる説明をする場合、及び、それらの名札型センサノードを特に区別する必要がない場合、名札型センサノードと記載する。各名札型センサノードは、常時又は短い間隔で繰り返しセンサ類によるセンシングを実行する。そして、各名札型センサノードは、取得したデータセンシングデータを、所定の間隔で無線によって送信する。また、ボタンAFにより入力されたデータ、ユーザインタフェースAAにより入力されたレイティングも送信する。データを送信する間隔は、センシング間隔と同じであってもよいし、センシング間隔より大きい間隔であってもよい。このとき送信されるデータには、センシングした時刻と、センシングした名札型センサノードの固有の識別子IDが付与される。データの無線送信をまとめて実行するのは、送信による電力消費を抑えることによって、人が装着したままで、名札型センサノードTRの使用可能状態を長時間維持するためである。また、全ての名札型センサノードにおいて同一のセンシング間隔が設定されていることが、後の解析のためには望ましい。なお、各データは有線で送信されてもよい。無線/有線によって名札型センサノードから送信されたデータは、図2B及び図2Cに示す組織ダイナミクスデータ収集Bにおいて収集され、データベースに格納される。例えば、センサネットサーバSSの記憶部SSMEに格納される。パフォーマンステーブルBBはパフォーマンス入力Cやレイティング入力AAにおいて入力されたパフォーマンスの値を格納する。ユーザIDBBAはユーザの識別子、取得時間BBBは名札型センサノードTRでレイティング入力AAした時刻、もしくは、パフォーマンス入力Cした時刻である。SOCIALBBC、INTELLECTUALBBD、SPIRITUALBBE、PHYSICALBBF、EXECUTIVEBBGはレイティング内容、端末BBHは端末情報例えば、名札型センサノードの識別子、格納時刻BBIはパフォーマンステーブルBBに格納した時刻である。データテーブルBAは名札型センサノードから得られたセンサデータを格納する。ユーザIDBAAはユーザの識別子、取得時間BABは名札型センサノードTRからのデータを受信した時刻、基地局BACは名札型センサノードTRが受信した基地局、加速度センサBADは加速度センサACのセンサデータ、IRセンサBAEは赤外線送受信器ABのセンサデータ、音センサBAFはマイクADのセンサデータ、温度BAGは温度センサAEのセンサデータ、照度BAHは照度センサ表LS1Fと照度センサ裏LS1Bのセンサデータ、気づきBAIは気づきAFBボタンの押下の有無、感謝BAJは感謝AFCボタンの押下の有無、正味BAKは正味AFAボタンの押下の有無、端末BALは端末情報例えば、名札型センサノードの識別子、格納時刻BAMはパフォーマンステーブルBAに格納した時刻、CheckerflagBANはデータが取得されているかの有無を判断するフラグであり、例えば、ユーザが名札型センサノードを装着している場合には0、未装着の場合には1を代入する。装着/未装着は、名札型センサノードがクレードルに置かれているか否かを名札型センサノードが検知することで認識してもよいし、名札型センサノードの電源オン/オフなどの所定の操作を検知してもよいし、これら以外の適宜の手法で認識しても良い。また、ダイナミクスデータ収集Bでは、データがダイナミクスデータ収集Bに届いた順に格納するため、必ずしも、時刻順になっているとは限らない。また、データテーブルBAやデータテーブルBAは1例であり、センサデータ毎にテーブルを作成しても構わない。なお、センシングしていないことを示すデータとして、例えばNullデータを格納する。本実施の形態では、Nullが格納されていることと、データを受信できず、データが格納されていないことを区別する場合がある。組織ダイナミクスデータ収集Bによって集められた組織ダイナミクスデータは、図2Dに示す業務行動解析CAによってプロジェクト進捗コンテンツが生成され、プロジェクト進捗コンテンツ生成JAによって可視化され、その可視化結果がプロジェクト進捗コンテンツKAとなる。ビジネス顕微鏡の目的のひとつは、業務行動解析CAの業務指標解析CA1によって、プロジェクト進捗を明らかにすることである。コンテンツ生成には定期的なバッチ処理で行なうが、センサデータが送られてくるタイミングが一定ではないため、定期的なバッチ処理では分析できないことがある。コンテンツの精度を高めるためには、未処理のデータを反映させる必要があるが、バッチ処理の再実行では、過去に処理したデータも処理してしまうため、処理の無駄が多い。データの解析処理量低減とコンテンツの精度向上の両立することを考慮したプロジェクト進捗コンテンツ生成である。図2Dを参照し、業務指標解析CA1の全体の流れを説明する。はじめに、業務行動解析CAの業務指標解析CA1の対象となるプロジェクトは、プロジェクト進捗コンテンツKAのミッション登録KA2によってプロジェクトに関連する各情報が登録され、解析結果データベースFのプロジェクトテーブルFAFに登録されたプロジェクトである。図10を参照し、プロジェクトテーブルFAFについて説明する。プロジェクト進捗コンテンツKAのミッション登録KA2による結果を用いてコンテンツを生成するためには、ミッション登録で記載入力された内容をデータベースに登録しておく必要がある。この格納の1例が図10の解析結果データベースFのプロジェクトテーブルFAFである。ミッションIDFAF1はミッションを識別するためのIDである。他のミッションと重ならないIDを割り振ることが望ましい。リーダFAF2はミッション登録におけるリーダである。ミッションを取り纏めするメンバである。依頼者FAF3はミッション登録における依頼者である。例えば、ミッションを立ち上げた発起人が望ましい。コアメンバFAF4はミッション登録におけるコアメンバである。ミッションを具体化するメンバである。関係者FAF5はミッション登録における関係者である。ミッションを実現するための当事者ではないが、具体化するメンバの関係者である。ミッション名FAF6はミッション登録におけるタイトルである。そのミッション名である。ミッション期間FAF7はミッション登録における期間である。そのミッションのスタート日時をスタートFAF8、終了予定日時をエンドFAF9に記載する。表示更新頻度FAF10はコンテンツ画面の更新頻度を記載している。通常は1日などシステム単位で予め定められた間隔であるが、頻度の高い更新を希望する場合にはミッション毎に希望更新時間を記載することができる。表示コンテンツタイプFAF11は表示コンテンツには複数のタイプがあり、その中から所望の表示内容が記載されているものを選択するために使用する。実名表示FAF12はコンテンツに表示される氏名が実名か匿名化を指定するものである。例えば、実名を希望する場合ははい、匿名を希望する場合はいいえを選択する。ミッション登録時刻FAF13はミッション登録によって登録した時刻を記載する。また、ミッション登録ではユーザの氏名によって記載した場合には、ユーザID表IAを用いてユーザIDに変換してからプロジェクトテーブルFAFに格納してもよい。さらに、この処理を行なうに当たって、ユーザ名とユーザIDとの対応表が必要な場合には、ユーザ/場所情報データベースIを用いてもかまわない。図3を参照して、ユーザ/場所情報データベースIのユーザID表IAについて説明する。このテーブルの一例を図3に示す。ユーザID表IAはユーザIDと氏名ユーザ名やチーム名などの情報を関連付けるためのテーブルである。例えば、ユーザIDIA1、ユーザ名IA2、チーム名IA3、職位IA4、組織IA5、開始日時IA6、及び、会社名IA7から構成されている。次に、ユーザ/場所情報データベースIの場所ID表IBについて説明する。このテーブルの一例を図3に示す。場所ID表IBは場所IDと場所名と赤外線IDを関連付けるためのテーブルである。例えば、場所IDIB1、場所名IB2、及び、赤外線IDIB3から構成されている。場所名IB2はその場所の名前、赤外線IDIB3は場所IDIB1に設置してある赤外線端末のIDである。ひとつの場所に対して赤外線端末を複数個設置してもかまわない。複数個設置した場合には、赤外線IDIB3に複数の赤外線IDを記述する。また、開始日時IB4は設置を開始した日時を示している。図2に戻り処理を説明する。以下説明する業務指標解析CA1の各処理は、アプリケーションサーバAS解析サーバの制御部ASCOで実行される。期間スタートCA1EAでは、プロジェクトテーブルFAFに登録された情報のミッション期間FAF7用いて、該当の期間であるかを判断している。例えば、ミッション期間が現時刻を含む場合、該当の期間と判断できる。メンバスタートCA1FAでは、プロジェクトテーブルFAFに登録された情報のリーダFAF2やコアメンバFAF4を用いて、該当のメンバであるかを判断している。また、解析に依頼者FAF3や関係者FAF5を含めてもかまわない。該当期間のミッションの該当メンバに対し、以下の処理を行う。業務指標解析CA1はデータの解析処理量低減とコンテンツの精度向上を両立するために、個人指標CA1Bを求める際には処理する前に個人取得率確認CA1A1を行ない、前回の分析に用いた取得率を確認し、取得率が向上している場合には、指標を更新するために該当バッチ処理の再処理を行なう。個人取得率確認CA1A1においては、データテーブルBAのCheckerflagBANを参照してデータの取得率を求める。例えば、CheckerflagBANが装着や未装着以外のものを不明として、CheckerflagBANの数をカウントして、データの取得率を求める。より具体的には、センサネットサーバASのデータテーブルBAに格納された、該当メンバのユーザIDに対応するCheckerflagBANを参照する。例えば、前回の分析時から現時刻までのCheckerflagBANを参照する。なお、前回の分析時から現時刻までの間に取得されるべきデータ数完全取得数、所望データ数は、センシングの時間分解能により定まる。CheckerflagBANが0及び1である数をカウントし、カウントされた値有効データ数を完全取得数で割ってデータの取得率を求める。なお、データ取得率としては、データを取得できた割合を求める以外にも、装着や未装着以外のものを不明データとして、不明数を求めて、求められた不明数を取得されるべきデータ数で割ってもよいデータ欠損率。データを取得できた割合を用いる場合と、不明数の割合を用いる場合とでは、取得率の向上における判断例えば、不等号の向きが逆になる。個人取得率確認CA1A1の判断には、解析結果データベースFの個人処理基準テーブルFAAを用いている。図4は解析結果データベースFの個人処理基準テーブルFAAの一例である。個人処理基準テーブルFAAではデータの取得率によって、判断を行なっている。処理IDFAA1は例えば処理バッチ処理の識別番号であり、処理はIDによって管理している。また、その処理プログラムは解析アルゴリズムDに格納されている。処理名FAA2は処理の名称である。基準FAA3は処理を実行するかの条件式を示したものである。基準FAA3に記載してある不等号や等号の式を用いて、この条件式にマッチした場合には、個人行動特定CA1A2を行なう。例えば、図4の対面処理では、対面処理の取得率FAA3A、>FAA3B、更新前の対面処理の取得率FAA3Cと記載しているが、これは更新前の取得率よりも今回の取得率が大きかった場合には、対応する対面処理を実行するということを示している。更新前前回の取得率は個人処理時刻実行ログテーブルFABの取得率FAB9に、処理IDと対応づけて格納されている。なお、条件式にマッチした場合には、後述するように個人処理時刻実行ログテーブルFABの該当処理ID及び該当ユーザIDに対応する取得率FAB9を今回求めた取得率に更新する。ここで、図中の対面処理の取得率は対面処理に用いるデータ具体的には赤外線センサのセンシングデータの取得率である。同様に、加速度処理の取得率は加速度センサのセンシングデータの取得率、発話処理の取得率は音センサのセンシングデータの取得率である。個人指標処理の取得率の場合には、対面処理等のように直接データテーブルBAを閲覧するのではなく、対面処理の取得率と加速度処理の取得率と発話処理の取得率の平均、もしくは、最低取得率を用いる。各取得率は、適宜格納され、参照されることができる。また、この基準FAA3を任意に変更することによって、条件式を変更することができる。また、取得率の変化度合いに閾値第2閾値を設けておくことにより、ある一定以上の取得率の変化があった場合には処理を実行させることも可能である。例えば、取得率の変化例えば、上昇が5ポイント以上の場合に処理を実行するなどである。また、予め取得率の上限第1閾値を決めておき、それ以上の取得率になったとしても、処理を実行させなくすることも可能である。例えば、取得率が98以上ならば、取得率がそれ以上になったとしても、処理を再度実行させないなどである。このとき、解析サーバは分析済状態と判定する。また、複数の基準の判断を行なうことが可能であり、判断の結果から該当の処理IDのみの分析を実行することができる。また、複数の基準の判断を行なうことが可能であり、1つでも条件式にマッチしたら全ての処理IDに対して処理を実行することができる。個人処理基準テーブルFAAでは取得率に関して述べたが、個人処理基準テーブルFAAAは処理時刻で判断を行なっている。処理IDFAAA1は例えば処理の識別番号であり、処理はIDによって管理している。また、その処理プログラムは解析アルゴリズムDに格納されている。処理名FAAA2は処理の名称である。基準FAAA3は処理を実行するかの条件式を示したものである。基準FAAA3に記載してある不等号や等号の式を用いて、この条件式にマッチした場合には、個人行動特定CA1A2を行なう。例えば、図4では、対面処理の処理時刻FAAA3A、<FAAA3B、組織ダイナミクスの赤外線センサ取得時刻FAAA3Cと記載しているが、これは赤外線センサ取得時刻よりも対面処理の処理時刻が早い時間の場合には、処理を実行するということを示している。この基準FAAA3を任意に変更することによって、条件式を変更することができる。また、処理時刻の差に閾値を設けておくことにより、ある一定以上の時刻差があった場合には処理を実行させることも可能である。また、複数の基準の判断を行なうことが可能であり、判断の結果から該当の処理IDのみの分析を実行することができる。また、複数の基準の判断を行なうことが可能であり、1つでも条件式にマッチしたら全ての処理IDに対して処理を実行することができる。個人取得率確認CA1A1によって個人行動CA1Aの解析が必要と判定された場合には、個人行動CA1Aの個人行動特定CA1A2を行なう。その際に、個人行動特定CA1A2によって行なわれた処理結果のログとして、個人処理実行ログFABに記載される。図5は解析結果データベースFの個人処理時刻実行ログテーブルFABの一例である。個人処理基準テーブルFAAの判断により、個人行動特定CA1A2によって実行された結果のログを記載するテーブルである。処理IDFAB1は例えば処理の識別番号であり、処理はIDによって管理している。また、その処理プログラムは解析アルゴリズムDに格納されている。ユーザIDFAB2はユーザのIDである。計測期間FAB3はセンサデータを計測した期間例えば処理の対象となるセンサデータの計測期間が記載されており、スタートFAB4は計測開始時刻、エンドFAB5は計測終了時刻である。処理時刻FAB6は処理した時刻が記載されており、スタートFAB7は処理開始時刻、エンドFAB8は処理終了時刻である。取得率FAB9はセンサデータにおける取得している度合いを示したものである。取得率は、上述のように個人取得率確認CA1A1で求められた取得率や、後述するように該当期間やユーザにおける解析結果データベースFの対面テーブルFACや解析結果データベースFの身体リズムテーブルFADの完全取得数から不明数を引いた有効データ数を、完全取得数で割った値である。完全取得数とは時間分解能に依存しており、時間分解能1分間FAD3の場合には1日で1440である。個人行動特定CA1A2では、組織ダイナミクスデータ収集Bから該当ユーザのデータを使って分析を行なう。個人行動特定CA1A2の対面テーブル作成CA1A2A、身体リズムテーブル作成CA1A2Bの処理について説明する。対面テーブル作成CA1A2Aは、組織ダイナミクスデータの赤外線データからメンバ間の対面状況をある一定期間毎に時系列順にまとめたものである。抽出した結果を解析結果データベースFの対面テーブルFACに格納する。対面テーブルFACの1例を図6に示す。これは、ユーザを1レコードとして、時間分解能を1分間FAC3として、時系列順に1日24時間分を格納する。1日1テーブルであり、対面テーブル2010年7月27日の時間分解能1分間のテーブルFAC4は、対面テーブル2010年7月26日の時間分解能1分間のテーブルFAC3の次の日のテーブルである。また、時間分解能毎の1テーブルが望ましく、時間分解能5分間FAC5は時間分解能1分間FAC3と同日の2010年7月27日であるが、時間分解能が1分間FAC3と5分間FAC5とで別テーブルとなる。対面テーブル2010年7月26日時間分解能1分間FAC3では、縦軸にメンバ個人を判別するためのユーザIDFAC1、横軸は時間分解能による時刻を示す分解能時刻FAC2となっている。ある時刻におけるユーザの対面状況は、ユーザIDFAC1と分解能時刻FAC2に対応しているところを読み取るだけでよい。例えば、ユーザIDが001の2010/7/26、10:02の対面状況は2名と対面しており、対面していたメンバは002と003となっている。また、未装着とはそのユーザが名札型センサノードを装着していないと判断した場合に格納される。例えば、名札型センサノードがクレードルに置かれていることにより、各センサがセンシングしていないことを示すデータNullデータを受信している時刻には、未装着を示すデータが格納される。また、不明とは、装着しているかを判断できない場合である。例えば、センサデータも、センシングしていないことを示すデータも受信していない時刻は不明を示すデータが格納される。また、対面テーブルFACは、対面人数と対面したユーザIDとして格納することが重要であるため、これが満たされるならば、対面テーブルFACで用いられているテーブル構成と異なってもかまわない。身体リズムテーブル作成CA1A2Bは、組織ダイナミクスデータの加速度データからメンバ間の振る舞い/活動状況をある一定期間毎に時系列順にまとめたものである。抽出した結果を解析結果データベースFの身体リズムテーブルFADに格納する。身体リズムテーブルFADの1例を図7に示す。これは、ユーザを1レコードとして、時間分解能を1分間FAD3として、時系列順に1日24時間分を格納する。1日1テーブルであり、身体リズムテーブル2010年7月27日の時間分解能1分間のテーブルFAD4は、身体リズムテーブル2010年7月26日の時間分解能1分間のテーブルFAD3の次の日のテーブルである。また、時間分解能毎に1テーブルが望ましく、時間分解能5分間FAD5は時間分解能1分間FAD3と同日の2010年7月27日であるが、時間分解能が1分間FAD3と5分間FAD5とで別テーブルとなる。身体リズムテーブル2010年7月26日時間分解能1分間FAD3では、縦軸にメンバ個人を判別するためのユーザIDFAD1、横軸は時間分解能による時刻を示す分解能時刻FAD2となっている。ある時刻におけるユーザの身体リズムは、ユーザIDFAD1と分解能時刻FAD2に対応しているところを読み取るだけでよい。例えば、ユーザIDが001の2010/7/26、10:02の身体リズムは2.1Hzである。また、未装着とはそのユーザが名札型センサノードを装着していないと判断した場合に格納される。また、不明とは、装着しているかを判断できない場合である。また、身体リズムテーブルFADは、ユーザの身体リズムを格納することが重要であるため、これが満たされるならば、身体リズムテーブルFADで用いられているテーブル構成と異なってもかまわない。個人行動CA1Aの処理では、組織ダイナミクスデータ収集Bの該当ユーザに関する解析を行なえばよく、対面テーブル作成CA1A2A、身体リズムテーブル作成CA1A2B以外の解析を行なってもかまわない。追加の際には、個人処理基準テーブルFAAの処理IDFAA1に新しいIDを割り振る。また、組織ダイナミクスデータ収集Bによって収集されたデータを使用でき、組織ダイナミクスデータ収集BのデータテーブルBAに含まれている、音センサBAF、温度センサBAG、照度センサBAH、気づきBAI、感謝BAJ、正味BAKも同様の分析をおこなってもよい。整合性CA1G処理とは、個人行動CA1Aの処理によって得られた複数のセンサ間における整合性を分析する処理である。具体的な例では、あるユーザの時刻における、対面テーブルFACにはデータが格納されているが、身体リズムテーブルFADにはデータが格納されていない時の整合性対応方法である。精度を求める上では、複数のセンサの内、同時刻において、1つでもセンサ信号が取得されていない場合にはそのデータを分析に用いることが問題となる場合がある。さらに、毎回の分析毎に、使用しないセンサの取得状況を考慮すると処理量が増えてしまうため、解析を行なう前に、一括で整合性処理を行なうことが望ましい。図25と図26では解析結果データベースF内の対面テーブルFACや身体リズムテーブルFADにおける対処方法を示したものである。図25は整合性処理前の対面テーブルFACや身体リズムテーブルFADである。まず、対面テーブルFACの1例を説明する。これは、ユーザを1レコードとして、時間分解能1分間FACA3として、時系列順に1日24時間分を格納する。1日1テーブルである。縦軸にメンバ個人を判別するためのユーザIDFACA1、横軸は時間分解能による時刻を示す分解能時刻FACA2となっている。次に、身体テーブルFADの1例を説明する。これは、ユーザを1レコードとして、時間分解能1分間FADA3として、時系列順に1日24時間分を格納する。1日1テーブルである。縦軸にメンバ個人を判別するためのユーザIDFADA1、横軸は時間分解能による時刻を示す分解能時刻FADA2となっている。さらに、身体リズムテーブルFADのある期間FADA4ではデータが格納されておらず不明となっており、対面テーブルFACの対応する期間FACA4はデータが格納されている。以上で示した現象が生じた場合に、整合性CA1Gの処理を行なうことが望ましい。整合性CA1Gの対応の1例としては、同時刻において、1つでもセンサ信号が取得されていない場合には、その他のセンサ信号も正確に取得されていないと判定し、その時刻のセンサデータを用いないようにすることである。このような判定を行ない、整合性処理後の対面テーブルFACや身体リズムテーブルFADを示したものが図26である。図26は図25と同じであるため、変更箇所のみ説明するが、対面テーブルFACの期間FACB4の箇所において、データが格納されていないことを示す不明に変更する。このようにすることで、曖昧なデータを分析に用いることを防止することができるため、精度を高めた分析が可能となる。また、2つ以上のテーブルにおける整合性処理の場合には、整合性処理を実行するセンサを任意に指定できることが望ましい。また、整合性処理の場合には、テーブルの1レコードにおける時間分解能が同じものを使用することが望ましい。また、整合性CA1Gの処理の後に、取得率の再計算をすることが望ましく、その場合には、解析結果データベースFの対面テーブルFACや身体リズムテーブルFADを用いて取得率を求める。例えば、対面テーブルFACや身体リズムテーブルFADの完全取得数から不明数を引いた有効データ数を、完全取得数で割って取得率を求め、個人処理時刻実行テーブルFABなどに適宜格納する。個人指標CA1Bの処理では、個人行動CA1Aで分析した結果を基に分析を行なう。その際に、個人指標CA1Bによって行なわれた処理結果のログが、個人処理実行ログFABに記載される。個人指標CA1Bは個人行動CA1Aの処理によって求められた解析結果データベースFの対面テーブルFACと身体リズムテーブルFABから求められる指標である。そして、個人指標CA1Bによって求められた指標を格納するテーブルの1例が図8の個人指標テーブルFAEである。個人指標テーブルFAEはユーザ毎に指標が格納されるテーブルとなっている。個人指標テーブルFAEはユーザを特定するユーザIDFAE1と対面指標対面時間FAE2、非対面時間FAE3、アクティブ対面時間FAE4、パッシブ対面時間FAE5、2人対面時間FAE6、3人~5人対面時間FAE7、6人~対面時間FAE8とを含む。期間:2010年7月19日-7月26日FAE15は分析に用いた期間を示している。時間分解能:1分間FAE16は分析時間分解能である。時間区間:1日FAE17は、期間FAE15における平均等を求める際の範囲指定である。対面テーブルFACから組織ダイナミクスデータ取得時における対面時間と非対面時間を求める。対面テーブルFACに格納されている値が1名以上ならば対面時間、0名なら非対面時間としてカウントする。格納されている値が未装着や未定の場合には対面時間と非対面時間をカウントしない。対面時間FAE2は対面をカウントした時間、非対面時間FAE3は非対面をカウントした時間である。ここでは分析時間分解能が1分間であるため、カウントした値そのものが時間となる。対面テーブルFACにより対面と判定された際の対面したメンバ間でのその時刻の身体リズムテーブルFADを調べることにより、アクティブ対面かパッシブ対面かを判定する。この判定の閾値として、対面中の身体リズムが2Hz以上をアクティブ対面、2Hz未満をパッシブ対面とした。アクティブ対面時間FAE4はアクティブ対面をカウントした時間、パッシブ対面時間FAE5はパッシブ対面をカウントした時間である。分析時間分解能が1分間であるため、カウントした値そのものが時間となる。対面テーブルFACからその何人で対面を行なっていたのかを調べる。対面テーブルFACでは、分析時間分解能毎に対面人数が記載されているため、それをカウントすることで値を求める。分析幅を2人、3人~5人、6人の3つとした。2人対面時間FAE6は、2人での対面をカウントした時間である。3人~5人対面時間FAE7は、3人から5人までの対面をカウントした時間である。6人~対面時間FAE8は、6人以上の対面をカウントした時間である。分析時間分解能が1分間であるため、カウントした値そのものが時間となる。さらに、これらは時間区間FAE17である1日毎に求め、期間FAE15の平均を、格納するそれぞれの値とする。個人指標CA1Bを説明したが、指標はこれに限らず、対面テーブルFACと身体リズムテーブルFADから他の指標を作成し、これを分析に用いてもかまわない。さらに、個人指標CA1Bでは期間FAE15における平均を格納したが、分散などを用いてもかまわない。さらに、業務情報を個人指標CA1Bとして格納することができる。個人指標CA1Bは対面テーブルFACと身体リズムテーブルFADから求められる指標である。そして、個人指標CA1Bによって求められた指標を格納するテーブルの1例が図8の個人指標テーブルFAEである。個人指標CA1Bはユーザ毎に指標が格納されるテーブルとなっている。個人指標テーブルFAEは、図8の下段に示すようにユーザを特定するユーザIDに対応して組織活動指標例えば就業時間平均FAE9、出社時刻平均FAE10、帰社時刻平均FAE11、就業時間標準偏差FAE12、出社時刻標準偏差FAE13、帰社時刻標準偏差FAE14をさらに含むことができる。図8は上段と下段で別々に示しているが、ひとつのテーブル構成でもよい。対面テーブルFACと身体リズムテーブルFADとから組織ダイナミクスデータ取得開始番地と終了番地を求めることで、これから就業時間、出社時刻、帰社時刻を求める。開始番地とは、組織ダイナミクスデータが取れていない未装着、不明時からデータが格納されるようになった0名以上時の番地を意味する。また、終了番地とは、組織ダイナミクスデータが取れている0名以上時からデータ取れなくなった未装着、不明時の番地を意味する。対面テーブルFACと身体リズムテーブルFADに、時刻が格納されていなくても、時系列順に格納されているため、取得した番地と時間分解能FAE16から時刻を求めることができる。就業時間は終了番地から開始番地を引くことによりその値に応じた時間が就業時間となる。就業時間平均FAE9は、時間区間FAE17毎の就業時間の、期間FAE15における平均である。就業時間標準偏差FAE12は、時間区間FAE17毎の就業時間の、期間FAE15における標準偏差である。出社時刻平均FAE10は、時間区間FAE17毎の開始番地に対応する時刻の、期間FAE15における平均である。出社時刻標準偏差FAE12は、時間区間FAE17毎の開始番地に対応する時刻の、期間FAE15における標準偏差である。帰社時刻平均FAE11は、時間区間FAE17毎の終了番地に対応する時刻の、期間FAE15における平均である。帰社時刻標準偏差FAE14は、時間区間FAE17毎の終了番地に対応する時刻の、期間FAE15における標準偏差である。対面テーブルFACと身体リズムテーブルFADから、エラー状態の組織ダイナミックデータを使用しないように判断することができる。例えば、名札型センサノードTRを放置して帰社した場合に、近くのノードとの対面を反応してしまったとする。実際には対面していないが、赤外線からでは判断できない。精度を高めるためには、このような誤判断を省く必要がある。対策としては、身体リズムテーブルFADと比較することで、対面テーブルFACの対面が正しいものであるかを判断する。すなわち、人間が正しく付けていないようなリズム身体リズムが0Hz、かつ、長時間が検出されたならば、そのときの対面テーブルの値を用いないようにする。上述の整合性処理において、このような処理を併せて行ってもよい。これらの分析を行なった際には、ログとして個人処理時刻実行ログテーブルFABに格納する。また、データの処理時刻FAB6や取得率FAB9を格納する。以上示した個人行動CA1Aや個人指標CA1Bの処理をユーザ毎に行なう。この処理を実行するか否かはユーザ毎に個人取得率確認CA1A1の結果を用いて行なっている。個人行動CA1Cでは、そのユーザの個人指標CA1Bを用いて解析を行なえばよく、その他の解析を行なってもかまわない。追加の際には、個人処理基準テーブルFAAの処理IDFAA1に新しいIDを割り振る。次に、個人の結果を用いて、組織の指標の分析を行なう。業務指標解析CA1はデータの解析処理量低減とコンテンツの精度向上の両立するために、組織指標CA1Dを求める際には処理する前に組織取得率確認CA1C1を行ない、前回の分析に用いた取得率を確認し、取得率が向上している場合には、指標を更新するために再処理を行なう。組織取得率確認CA1C1の判断には、解析結果データベースFの組織処理基準テーブルFAGを用いている。図11は解析結果データベースFの組織処理基準テーブルFAGの一例である。組織処理基準テーブルFAGではデータの取得率によって、判断を行なっている。処理IDFAG1は例えば処理の識別番号であり、処理はIDによって管理されている。また、その処理プログラムは解析アルゴリズムDに格納されている。処理名FAG2は処理の名称である。基準FAG3は処理を実行するかの条件式を示したものである。基準FAG3に記載してある不等号や等号の式を用いて、この条件式にマッチした場合には、組織行動特定CA1C2を行なう。例えば、図11では、対面マトリックスの取得率FAG3A、>FAG3B、更新前の対面マトリックスの取得率FAG3Cと記載しているが、これは更新前の取得率よりも今回の取得率が大きかった場合には、処理を実行するということを示している。更新前前回の取得率は組織処理時刻実行ログテーブルFAHの取得率FAH9に、処理IDと対応づけて格納されている。なお、条件式にマッチした場合には、後述するように組織処理時刻実行ログテーブルFAHの該当処理ID及び該当ミッションIDに対応する取得率FAH9を今回求めた取得率に更新する。ここで、図中の対面マトリックスの取得率とは、対面テーブル例えば整合性処理された図26をベースに各ユーザのデータの取得率を求め、処理対象のミッションに関連するユーザについて平均を取った値、または、最低取得率のユーザの取得率などである。図中の現場の裁量の取得率も同様である。例えば、現場の裁量の処理に必要なデータについて各ユーザのデータの取得率を求め、処理対象のミッションに関連するユーザについて平均を取った値、または、最低取得率のユーザの取得率などである。この基準FAG3を任意に変更することによって、条件式を変更することができる。また、取得率の変化度合いに閾値第2閾値を設けておくことにより、ある一定以上の取得率の変化があった場合には処理を実行させることも可能である。例えば、取得率の変化例えば、上昇が5ポイント以上の場合に処理を実行するなどである。また、予め取得率の上限第1閾値を決めておき、それ以上の取得率になったとしても、処理を実行させなくすることも可能である。例えば、取得率が98以上ならば、取得率がそれ以上になったとしても、処理を再度実行させないなどである。このとき、解析サーバは分析済状態と判定する。また、複数の基準の判断を行なうことが可能であり、判断の結果から該当の処理IDのみの分析を実行することができる。また、複数の基準の判断を行なうことが可能であり、1つでも条件式にマッチしたら全ての処理IDに対して処理を実行することができる。組織取得率確認CA1C1によって組織行動CA1Cの処理が必要と判定された場合には、組織行動CA1Cの組織行動特定CA1C2を行なう。その際に、組織行動特定CA1C2によって行なわれた処理結果のログが、組織処理実行ログFAHに記載される。図12は解析結果データベースFの組織処理時刻実行ログテーブルFAHの一例である。組織処理基準テーブルFAGを用いた判断により、組織行動特定CA1C2によって実行された結果のログを記載するテーブルである。処理IDFAH1は例えば処理の識別番号であり、処理はIDによって管理されている。また、その処理プログラムは解析アルゴリズムDに格納されている。ミッションIDFAH2はミッションを識別するためのIDである。計測期間FAH3はセンサデータを計測した期間例えば、処理の対象となるセンサデータの計測期間が記載されており、スタートFAH4は計測開始時刻、エンドFAH5は計測終了時刻である。処理時刻FAH6は処理した時刻が記載されており、スタートFAH7は処理開始時刻、エンドFAH8は処理終了時刻である。取得率FAH9はセンサデータにおける取得している度合いを示したものである。ここでの取得率は、該当期間や該当ユーザにおける個人処理時刻実行ログテーブルFABの取得率FAB9から求める。個人処理時刻実行ログテーブルFABの取得率FAB9は個人毎の取得率個人取得率であり、ミッションIDが示すミッションに関係するメンバでの平均組織取得率を求め、組織処理時刻実行ログテーブルFAHの取得率FAH9に格納する。また、取得率FAB9は計測期間毎の取得率であり、処理に用いる区間が複数の計測期間を含む場合には、その平均値を取得率FAH9として格納する。組織行動特定CA1C2の処理では、プロジェクトテーブルFAFの該当ユーザを選択し、そのユーザの個人行動CA1Aや個人指標CA1Bの処理結果を用いて分析を行なう。組織行動特定CA1C2の対面マトリックス作成CA1C2Aの処理について説明する。対面マトリックス作成CA1C2Aは、時系列に並べられている対面テーブルFACから、時系列情報を取り除き、ユーザ毎にどのぐらい対面が行なわれているかを2次元マトリックスにまとめたものである。抽出した結果を解析結果データベースFの対面マトリックスFAIに格納する。対面マトリックスFAIの1例を図13に示す。図13は、期間FC1C4で示した期間における対面結果をまとめたものとなっている。また、対面テーブルFACにおける時間分解能を単位とするので、対面マトリックスFACに1と格納させた場合、時間分解能が1分間なら1分間、時間分解能が5分間なら5分間対面していたということになる。対面マトリックスFAIでは、縦軸はメンバ個人を判別するためのユーザIDFC1C1、横軸は対面した相手を示すユーザIDFC1C2である。例えば、ユーザ002におけるユーザ003との対面時間は、33分となっている。この対面マトリックスFAIを作成するにあたっては、多くの情報が1つのマトリックスに集約されてしまうため、もとの情報を記述しておくこともできる。ミッションID:101FC1C3はこのデータを用いたミッションIDである。期間:2010年7月19日-7月26日FC1C4は対面マトリックスFAIの作成に用いたデータの期間をしている。日数:7日間FC1C5は期間FC1C4における日数である。実質日数:5日間FC1C6は期間FC1C4に営業日数である。時間分解能:1分間FC1C7は対面テーブルFACにおける時間分解能である。対面判定時間:3分間/1日FC1C8は対面したと判定するための閾値である。すれ違ったりした場合でも、赤外線が反応してしまうと、対面したという判定になってしまうため、数回の反応はノイズである可能性が高いため、このような閾値を導入している。また、取得率FC1C9はデータの取得率であり、対面テーブルFACや身体リズムテーブルFADから求められる、データが不明の部分を除いた有効データの割合である。また、更新FC1C10はユーザ毎に、データが更新された場合にありとする。さらに、ユーザに信頼性がイメージできる内容であることが望ましく、使用データ日数、使用データ時間等も含めてもよい。また、対面マトリックスFAIは、ユーザの対面状況を格納することが重要であるため、これが満たされるならば、対面マトリックスFAIで用いたれているテーブル構成と異なってもかまわない。組織行動CA1Cでは、プロジェクトテーブルFAFの該当ユーザを選択し、そのユーザの個人行動CA1Aや個人指標CA1Bの処理結果を用いて解析を行なえばよく、対面マトリックス作成CA1C2A以外の適宜の解析を行なってもかまわない。追加の際には、組織処理基準テーブルFAGの処理IDFAG1に新しいIDを割り振る。次に、組織指標CA1Dを求める。組織指標CA1Dの処理では、組織行動CA1Cや個人行動CA1Aや個人指標CA1Bで分析した結果を基に分析を行なう。その際に、組織行動CA1Cによって行なわれた処理結果のログが、組織処理実行ログFAHに記載される。組織指標CA1Dの処理では、現場の裁量CA1DAと上下の連携CA1DBと双方向の会話CA1DCの各指標を求める。この結果を組織指標テーブルFAJに格納する。現場の裁量CA1DAは現場における業務の裁量度を示す指標である。その1例として、結束度があり、これは対面マトリックス作成CA1C2Aで生成した対面マトリックスFAIによって求めることができる。図16のネットワーク図ZA用いて現場の裁量の指標の求め方を説明する。図は、人をノードで示し、2者間の対面を線エッジで示している。線の判断は対面マトリックスFAIから2者間の対面時間がある一定以上の場合に対して線を結ぶようにしてある。結束度は、自分の周りのノードの密度である。図16のネットワーク図ZAの例でいうと、伊藤ZA4の対面相手は、高橋ZA1、山本ZA5、田中ZA2の3人である。その3人の密度を調べればよく、その結果、3人間におけるエッジ数/3人間における最大エッジ数=2/3=0.67となる。予めユーザ毎に裁量の指標を求め、プロジェクトのメンバでの平均値を現場の裁量CA1DAとしてもかまわない。また、結束度ではなく、次数、2ステップ到達度、媒介中心性を現場の裁量CA1DAとして用いてもかまわない。これらの求め方として、次数は、ノードに繋がっているエッジの数である。ネットワーク図ZAの例でいうと、高橋ZA1は田中ZA2と伊藤ZA4と接続させているため2となる。2ステップ到達度は、全体において、2ステップ以内の範囲に存在するノードの数である。ネットワーク図ZAの例でいうと、渡辺ZA3の場合の2ステップでカバーできるノードは全部ZA1~ZA5であり、4となる。媒介中心性は、ノードがネットワーク図全体の連結性に対してどの程度貢献しているかを表す値である。次に、上下の連携CA1DBは幹部からメンバまでの連携度合いを示す指標について説明する。その1例として、ステップ数があり、これは対面マトリックス作成CA1C2Aで生成した対面マトリックスFAIによって求めることができる。求め方はプロジェクトテーブルFAFとユーザID表IAを照らし合わせ、幹部を特定し、その他のメンバと最短何ステップで繋がっているかを求める。ネットワーク図ZAの例でいうと、高橋ZA1と伊藤ZA4は1ステップで繋がっているが、高橋ZA1と渡辺ZA3は2ステップで繋がっている。予めユーザ毎にステップ数を求め、プロジェクトのメンバでの平均値を上下の連携CA1DBとしてもかまわない。また、幹部はプロジェクトテーブルFAFで示されているリーダFAF2や依頼者FAF3でもかまわない。双方向の会話CA1DCはメンバ同士の対面時の双方向の振る舞い度合いを示す指標である。その1例として、対面時の身体リズムを見ることで判断することができる。ある時刻における、対面テーブルFACから、対面相手を選択し、その対面相手と自分の身体リズムテーブルFADから同じ時刻の身体リズムを選ぶ。そして、選ばれた各身体リズム自分の振る舞いと相手の振る舞いを示すが予め定められた閾値以上ならば、双方向のある会話として判断する。各メンバに対して、双方向率を求め、プロジェクトのメンバでの平均値が双方向の会話CA1DCとしてもかまわない。指標はこれらに限らず、対面マトリックスFC1Cから他の指標を作成し、これを分析に用いてもかまわない。組織指標CA1Dの処理では、組織行動CA1C、個人行動CA1A、個人指標CA1Bの処理結果を用いて解析を行なえばよく、現場の裁量CA1DAと上下の連携CA1DBと双方向の会話CA1DC以外の解析を行なってもかまわない。追加の際には、組織処理基準テーブルFAGの処理IDFAG1に新しいIDを割り振る。図14は解析結果データベースFの組織指標FAJの一例である。組織指標CA1Dによって計算される現場の裁量CA1DAと上下の連携CA1DBと双方向の会話CA1DCの各指標を格納する。ミッションIDFAJ1はプロジェクトを識別するものである。プロジェクトテーブルFAFのミッションIDFAF1に対応する。期間FAJ2はこの分析に用いたデータの期間を示している。現場の裁量FAJ3は組織指標CA1Dの現場の裁量CA1DAの指標である。上下の連携FAJ4は組織指標CA1Dの上下の連携CA1DBの指標である。双方向の会話FAJ5は組織指標CA1Dの双方向の会話CA1DCの指標である。以上示した処理をプロジェクトテーブルFAFのミッションIDFAF1のミッション毎に、組織行動CA1Cや組織指標CA1Dを行なう。この処理を実行するかはミッション毎に組織取得率確認CA1C1の結果を用いて行なっている。次に、実際にコンテンツを生成する部分である、プロジェクト進捗コンテンツ生成JAについて説明する。プロジェクト進捗コンテンツ生成JAはネットワーク図生成JAAと線グラフ生成JABの2つの処理を含む。まず、ネットワーク図生成JAAについて説明する。図15のネットワーク図YAはネットワーク図の1例である。このネットワーク図YAは対面マトリックスFAIを基に作成されており、例えば、人物を表すノードYA1と、対面しているメンバ同士を結んだ線エッジYA2から構成されている。配置にはバネモデルを使用する。バネモデルフックの法則とは、2つのノード点がつながれている場合、そこにバネがあるとして力内向きまたは外向きを計算し、さらに自分とつながっていない全てのノードから距離に応じた斥力反発する力を受けるとして位置の移動を繰り返すことにより最適な配置にする手法である。また、例えばノードの形によって信頼性YA5を示している。対面マトリックスFAIの取得率FC1C9や更新FC1C10のデータを利用し、データ取得率が予め定められた閾値より小さい欠損ありやデータの更新の有無更新済がわかるように表記してある。YA1は正常図中実線白丸、YA4は欠損あり図中点線白丸、YA3は更新済図中網掛けを示している。なお、ノードの形以外にも、色、線種、模様など表示形態を適宜異なるようにしてもよい。さらに、ユーザに信頼性がイメージできる内容であることが望ましく、使用データ日数、使用データ時間等も含めてもよい。次に、線グラフ生成JABについて説明する。線グラフ生成JABでは、組織指標CA1Dである、組織指標テーブルFAJのデータを時系列順に並べて、線グラフを生成する。プロジェクト進捗コンテンツ生成JAによって生成された結果が、プロジェクト進捗コンテンツKAである。プロジェクト進捗コンテンツ生成JAで生成されるコンテンツは、コンテンツ生成に用いているデータの量によって、信頼性を記載する。信頼性を示す1例として、データの取得率であり、本実施例では、解析結果データベースFの対面テーブルFACや身体リズムテーブルFADによる不明のデータからデータの取得率を求めている。データから信頼性を示すことができればよく、他の方法を用いてもかまわない。プロジェクト進捗コンテンツは、データの取得率が向上した場合に図2Dの各処理が実行されて更新されるようにすることができる。ここで、業務行動解析CAの企業情報解析CA2について説明する。この処理は他の企業情報との連携を行ない、データを補完しあうことを目的としたものである。企業情報集約サーバKSは他の企業情報システムのハブとなっているサーバであり、図1Cに示すような旅費サーバRS1をはじめとした色々なサーバとの連携を行ない、また、企業情報集約サーバKSの企業情報集約データベースKSME1において、情報の集約を行なっている。アプリケーションサーバASでの企業情報解析CA2では、企業情報集約サーバKSの企業情報集約データベースKSME1との連携を取ることにより、解析結果データベースFや組織情報データベースHによって得られなかったデータを補完し、また、解析結果データベースFや組織情報データベースHにはあるが、企業情報集約データベースKSME1にはない企業情報を提供する。補完入力CA2Aでは企業情報集約サーバKSにおける情報を入手する。企業情報集約データベースKSME1の個人業務行動マスターテーブルKSME1Aや組織/プロジェクト業務行動マスターテーブルKSME1Bの情報である。補完抽出CA2Bでは解析結果データベースFや組織情報データベースHにある内容と照らし合わせて補完できる部分の抽出を行なう。照合の際には対応する両者を照らし合わせるためのIDが必要であり、その場合には、ユーザ/場所情報データベースIのユーザIDIA1やプロジェクトテーブルFAFのミッションIDFAF1などを用いて両者を照らし合わせるためのIDとして用いてもかまわない。補完出力CA2Cでは、補完抽出CA2Bによって抽出した内容を実際に解析結果データベースFや組織情報データベースHに書き込む処理を行なう。処理を行なう際には、補完したということであるため、取得率を計算し、この結果を個人処理時刻実行ログテーブルFABや組織処理時刻実行ログテーブルFAHに書き込む。図20では補完出力CA2C後の解析結果データベースFの対面テーブルFACと身体リズムテーブルFADの1例である。対面テーブルFACと身体リズムテーブルFADは、企業情報集約データベースKSME1の個人業務行動マスターデーブルKSME1Aや組織/プロジェクト業務行動マスターテーブルKSME1Bの結果が反映されている。個人業務行動マスターテーブルKSME1Aでは、ユーザ003の11:00-11:30までは会社/事業所KSME1AEと対面相手KSME1AGから、月星商事の寺田さんとの打ち合わせを行なっていると記載されているため、対面テーブルFACの期間FACC4では月星寺田を格納されている。また、身体リズムテーブルFADにおける期間FADC4ではどのような動きかわからないため、未装着としている。これらのデータが図20のように解析結果データベースFに反映される。また、会社や対面相手がわからない時には、会社/事業所KSME1AEと対面相手KSME1AG以外の情報である、地域/駅KSME1ADなどを用いてもかまわない。また、人物が特定できない場合には、会社/事業所KSME1AEのみを用いてもかまわない。上記に示した例は一例であり、企業情報集約データベースKSME1の結果を解析結果データベースFや組織情報データベースHに反映させればよい。次に、補完出力CA2Cを使用して、対面マトリックス作成CA1C2Aを作成した1例について述べる。図21は、図13にて示した対面マトリックスFAIに社外との打ち合わせを組み合わせた対面マトリックスである。図13からの追加点は、社外の人物をユーザとして追加したことであり、図21における月星商事寺田FC1CA11を追加したことである。このように部署内外のユーザを1つの対面マトリックスにて扱うことができる。次に、このような図21の対面マトリックスFAIからネットワーク図生成JAAした1例を図22に示した。図15のネットワーク図生成JAAの生成方法と同じである。図22では部署内外の対面データが含まれている図21の対面マトリックスFAIを使用しているため、他部署のデータ月星商事寺田YAA6が表示されている。さらに、上記で示した方法は1例であり、社内外のメンバ連携がわかればよい。さらに、ユーザ個人ベースにネットワーク図を生成したが、複数人を1つにまとめてもかまわない。その1例として、ユーザ/場所情報データベースIのチーム名IA3別にクラスタリングしたものと、部署外とのデータをまとめたものが図23の対面マトリックスFAIである。図21から図23の対面マトリックスFAIのクラスタリング方法は、チーム内外の連携がわかる手法が望ましく、その1例として、図23は、図21の表からチーム内外毎に和を求めたものである。また、取得率FC1CB9はチーム内の平均、更新FC1CB10はチーム内で更新があるメンバがあった場合に、更新ありと表示した。次に、このような図23の対面マトリックスFAIからネットワーク図生成JAAした1例を図24に示した。基本的には、図15のネットワーク図生成JAAの生成方法と同じである。異なる点はチーム内の対面時間をノードの大きさ、チーム外との対面時間をエッジ線の太さで表示したことである。さらに、上記で示した方法は1例であり、社内外のチーム間連携がわかればよい。また、本処理では、組織ダイナミクスデータ収集Bによって収集されたデータを使用でき、組織ダイナミクスデータ収集BのデータテーブルBAに含まれている、音センサBAF、温度センサBAG、照度センサBAH、気づきBAI、感謝BAJ、正味BAKも同様の分析をおこなってもよい。このような処理を行なうことで、データの解析処理量低減とコンテンツの精度向上の両立することを考慮したプロジェクト進捗コンテンツ生成である。