"複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を解析するコミュニケーション解析装置であって、検出したコミュニケーションを定量化して得たデータを記憶するコミュニケーションデータ記憶部と、前記解析対象の期間中に前記複数のメンバの間で行われた各コミュニケーションが所与の条件に従うコミュニケーションであるか否かを判定するための判定条件を記憶する判定条件記憶部と、前記判定条件記憶部から読み出された前記判定条件に基づき、前記複数のメンバの間で行われた各コミュニケーションを二つ以上のテーブルに分類して前記コミュニケーションデータ記憶部に格納するコミュニケーションデータ格納判定部とを備えることを特徴とするコミュニケーション解析装置。請求項1に記載のコミュニケーション解析装置において、前記判定条件記憶部は、前記判定条件として第1の判定条件および第2の判定条件を含む複数の判定条件を記憶し、前記コミュニケーションデータ格納判定部は、前記各コミュニケーションの中から前記第1の判定条件に基づいて分類されたコミュニケーションおよびその量に対応する情報を含む第1の特定コミュニケーション情報を第1のテーブルに格納し、前記各コミュニケーションの中から前記第2の判定条件に基づいて分類されたコミュニケーションおよびその量に対応する情報を含む第2の特定コミュニケーション情報を第2のテーブルに格納することを特徴とするコミュニケーション解析装置。請求項2に記載のコミュニケーション解析装置において、前記第1および第2の特定コミュニケーション情報は、前記複数のメンバそれぞれの間のコミュニケーション量を要素とするマトリクス形式のものであることを特徴とするコミュニケーション解析装置。請求項3に記載のコミュニケーション解析装置において、前記第1の判定条件は、前記複数のメンバが所属する組織の組織系統に従うものであると定義されたコミュニケーションであるか否かを判定する条件であり、前記第2の判定条件は、前記組織の組織系統に従わないものであると定義されたコミュニケーションであるか否かを判定する条件であることを特徴とするコミュニケーション解析装置。請求項1に記載のコミュニケーション解析装置において、前記センサ端末はさらに、前記複数のメンバが滞在するエリア内に設置されるビーコンから位置情報を取得し、前記判定条件は、前記ビーコンの存在する位置近傍で行われたコミュニケーションであるか否かを判定する条件であることを特徴とするコミュニケーション解析装置。請求項1に記載のコミュニケーション解析装置において、前記センサ端末はさらに、コミュニケーションの検出された時刻を検出し、前記判定条件は、特定の時間帯の中で行われたコミュニケーションであるか否かを判定する条件であることを特徴とするコミュニケーション解析装置。複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を解析するコミュニケーション解析装置であって、前記解析対象の期間中に前記センサ端末で検出された、前記複数のメンバの間で行われた全てのコミュニケーションをもとに、前記複数のメンバそれぞれの間のコミュニケーション量を要素とする全体コミュニケーションマトリクスを生成する全体コミュニケーションマトリクス生成部と、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から所与の条件に従うコミュニケーションに対応する要素を抽出するための抽出条件に基づき、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から前記抽出条件に対応する要素を抽出し、前記所与の条件に従うコミュニケーションおよびその量に関連する情報である特定コミュニケーション情報を生成する抽出処理部とを備えることを特徴とするコミュニケーション解析装置。請求項7に記載のコミュニケーション解析装置において、前記抽出条件は、前記全体コミュニケーションマトリクスと行の数および列の数が同一の抽出条件マトリクスの形態で設定され、前記抽出処理部は、前記全体コミュニケーションマトリクス中の各要素について、前記要素の行および列の位置と同じ行および列の位置にある前記抽出条件マトリクス中の要素の値に基づいて抽出することを全ての行および列の位置に対応して行うことを特徴とするコミュニケーション解析装置。請求項8に記載のコミュニケーション解析装置において、前記抽出条件マトリクスとして第1の抽出条件マトリクスおよび第2の抽出条件マトリクスを含む複数の抽出条件マトリクスが設定され、前記抽出処理部は、前記全体コミュニケーションマトリクスから、前記第1の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第1の特定コミュニケーション情報を生成し、前記第2の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第2の特定コミュニケーション情報を生成することを特徴とするコミュニケーション解析装置。請求項9に記載のコミュニケーション解析装置において、前記第1の抽出条件マトリクスおよび第2の抽出条件マトリクスは、前記複数のメンバそれぞれの間で規定される関係に対応するものであることを特徴とするコミュニケーション解析装置。請求項10に記載のコミュニケーション解析装置において、前記第1の抽出条件マトリクスにより、前記複数のメンバが所属する組織の組織系統に従うものであると定義されたコミュニケーションに対応する要素を抽出するための条件が規定され、前記第2の抽出条件マトリクスにより、前記組織の組織系統に従わないものであると定義されたコミュニケーションに対応する要素を抽出するための条件が規定されることを特徴とするコミュニケーション解析装置。複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末と、前記センサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を解析する計算機とを備えるコミュニケーション解析システムであって、前記計算機は、検出したコミュニケーションを定量化して得たデータを記憶するコミュニケーションデータ記憶部と、前記解析対象の期間中に前記複数のメンバの間で行われた各コミュニケーションが所与の条件に従うコミュニケーションであるか否かを判定するための判定条件を記憶する判定条件記憶部と、前記判定条件記憶部から読み出された前記判定条件に基づき、前記複数のメンバの間で行われた各コミュニケーションを二つ以上のテーブルに分類して前記コミュニケーションデータ記憶部に格納するコミュニケーションデータ格納判定部とを有することを特徴とするコミュニケーション解析システム。請求項12に記載のコミュニケーション解析システムにおいて、前記判定条件として第1の判定条件および第2の判定条件を含む複数の判定条件が設定され、前記コミュニケーションデータ格納判定部は、前記各コミュニケーションの中から前記第1の判定条件に基づいて分類されたコミュニケーションおよびその量に対応する情報を含む第1の特定コミュニケーション情報を第1のテーブルに分類して前記コミュニケーションデータ記憶部に格納し、前記各コミュニケーションの中から前記第2の判定条件に基づいて分類されたコミュニケーションおよびその量に対応する情報を含む第2の特定コミュニケーション情報を第2のテーブルに分類して前記コミュニケーションデータ記憶部に格納することを特徴とするコミュニケーション解析システム。請求項13に記載のコミュニケーション解析システムにおいて、前記第1および第2の特定コミュニケーション情報は、前記複数のメンバそれぞれの間のコミュニケーション量を要素とするマトリクス形式のものであり、前記第1の判定条件は、前記複数のメンバが所属する組織の組織系統に従うものであると定義されたコミュニケーションであるか否かを判定する条件であり、前記第2の判定条件は、前記組織の組織系統に従わないものであると定義されたコミュニケーションであるか否かを判定する条件であることを特徴とするコミュニケーション解析システム。複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末と、前記センサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を解析する計算機とを備えるコミュニケーション解析システムであって、前記計算機は、前記解析対象の期間中に前記センサ端末で検出された、前記複数のメンバの間で行われた全てのコミュニケーションをもとに、前記複数のメンバそれぞれの間のコミュニケーション量を要素とする全体コミュニケーションマトリクスを生成する全体コミュニケーションマトリクス生成部と、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から、所与の条件に従うコミュニケーションに対応する要素を抽出するための抽出条件に基づき、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から前記抽出条件に対応する要素を抽出し、前記所与の条件に従うコミュニケーションおよびその量に関連する情報である特定コミュニケーション情報を生成する抽出処理部とを有することを特徴とするコミュニケーション解析システム。請求項15に記載のコミュニケーション解析システムにおいて、前記抽出条件は、前記全体コミュニケーションマトリクスと行の数および列の数が同一の抽出条件マトリクスの形態で設定され、前記抽出処理部は、前記全体コミュニケーションマトリクス中の各要素について、前記要素の行および列の位置と同じ行および列の位置にある前記抽出条件マトリクス中の要素の値に基づいて抽出することを全ての行および列の位置に対応して行うことを特徴とするコミュニケーション解析システム。請求項16に記載のコミュニケーション解析システムにおいて、前記抽出条件マトリクスとして第1の抽出条件マトリクスおよび第2の抽出条件マトリクスを含む複数の抽出条件マトリクスが設定され、前記抽出処理部は、前記全体コミュニケーションマトリクスから、前記第1の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第1の特定コミュニケーション情報を生成し、前記第2の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第2の特定コミュニケーション情報を生成することを特徴とするコミュニケーション解析システム。請求項17に記載のコミュニケーション解析システムにおいて、前記第1の抽出条件マトリクスおよび第2の抽出条件マトリクスは、前記複数のメンバそれぞれの間で規定される関係に対応するものであり、前記第1の抽出条件マトリクスにより、前記複数のメンバが所属する組織の組織系統に従うものであると定義されたコミュニケーションに対応する要素を抽出するための条件が規定され、前記第2の抽出条件マトリクスにより、前記組織の組織系統に従わないものであると定義されたコミュニケーションに対応する要素を抽出するための条件が規定されることを特徴とするコミュニケーション解析システム。複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を計算機が解析するコミュニケーション解析方法であって、前記計算機はCPU、メモリ、インターフェースを有し、前記解析対象の期間中に前記複数のメンバの間で行われた各コミュニケーションが所与の条件に従うコミュニケーションであるか否かを判定するための判定条件を前記メモリに格納するステップと、前記メモリから読み出した前記判定条件に基づき、前記複数のメンバの間で行われた各コミュニケーションを二つ以上のテーブルに分類して前記メモリに格納するステップとを備えることを特徴とするコミュニケーション解析方法。請求項19に記載のコミュニケーション解析方法において、前記判定条件として、第1の判定条件および第2の判定条件を含む複数の判定条件が設定され、前記分類して格納する処理ステップは、前記各コミュニケーションの中から前記第1の判定条件に基づいて分類されたコミュニケーションおよびその量に対応する情報を含む第1の特定コミュニケーション情報を第1のテーブルに分類して前記メモリに格納するステップと、前記各コミュニケーションの中から前記第2の判定条件に基づいて分類されたコミュニケーションおよびその量に対応する情報を含む第2の特定コミュニケーション情報を第2のテーブルに分類して前記メモリに格納するステップとを含むことを特徴とするコミュニケーション解析方法。請求項20に記載のコミュニケーション解析方法において、前記第1の判定条件は、前記複数のメンバが所属する組織の組織系統に従うものであると定義されたコミュニケーションであるか否かを判定する条件であり、前記第2の判定条件は、前記組織の組織系統に従わないものであると定義されたコミュニケーションであるか否かを判定する条件であることを特徴とするコミュニケーション解析方法。複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を計算機が解析するコミュニケーション解析方法であって、前記計算機はCPU、メモリ、インターフェースを有し、前記解析対象の期間中に前記センサ端末で検出された、前記複数のメンバの間で行われた全てのコミュニケーションをもとに、前記複数のメンバそれぞれの間のコミュニケーション量を要素とする全体コミュニケーションマトリクスを生成するステップと、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から、所与の条件に従うコミュニケーションに対応する要素を抽出するための抽出条件に基づき、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から前記抽出条件に対応する要素を抽出するステップと、前記所与の条件に従うコミュニケーションおよびその量に関連する情報である特定コミュニケーション情報を生成するステップとを備えることを特徴とするコミュニケーション解析方法。請求項22に記載のコミュニケーション解析方法において、前記抽出条件として、前記全体コミュニケーションマトリクスと行の数および列の数が同一の抽出条件マトリクスが設定され、前記設定された抽出条件に合致する要素を抽出するステップは、前記全体コミュニケーションマトリクス中の各要素について、前記要素の行および列の位置と同じ行および列の位置にある前記抽出条件マトリクス中の要素の値に基づいて抽出することを全ての行および列の位置に対応して行うステップを含むことを特徴とするコミュニケーション解析方法。請求項23に記載のコミュニケーション解析方法において、前記抽出条件マトリクスとして、第1の抽出条件マトリクスおよび第2の抽出条件マトリクスを少なくとも含む複数の抽出条件マトリクスが設定され、前記設定された抽出条件に合致する要素を抽出するステップは、前記全体コミュニケーションマトリクスから、前記第1の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第1の特定コミュニケーション情報を生成し、前記第2の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第2の特定コミュニケーション情報を生成するステップを含むことを特徴とするコミュニケーション解析方法。請求項24に記載のコミュニケーション解析方法において、前記第1の抽出条件マトリクスおよび第2の抽出条件マトリクスは、前記複数のメンバそれぞれの間で規定される関係に対応するものであり、前記第1の抽出条件マトリクスにより、前記複数のメンバが所属する組織の組織系統に従うものであると定義されたコミュニケーションを抽出するための条件が規定され、前記第2の抽出条件マトリクスにより、前記組織の組織系統に従わないものであると定義されたコミュニケーションを抽出するための条件が規定されることを特徴とするコミュニケーション解析方法。組織内メンバのコミュニケーション情報を用いることにより、組織のコミュニケーションのダイナミクスや業務の特徴を可視化できる。しかし、これらのダイナミクスを示すデータの価値をより高めるためには、ホワイトカラーの業務を様々な視点から分析可能な仕組みが必要である。組織分析システムを日常的に活用するためには、対象となる組織の業務形態を考慮してデータに意味を与える必要がある。つまり、組織の再編成やメンバの変更等に対して柔軟に対応できる仕組みが必要である。さらに、組織の系統に沿ったコミュニケーションフォーマルコミュニケーションの状況や、フラットで権限委譲の進められた、インフォーマルなコミュニケーションの状況等、様々な視点からコミュニケーションの状態を把握し、組織マネジメントに役立てる必要がある。本発明の課題は、センサデータを使用したコミュニケーション分析システムにおいて、組織内で行われるコミュニケーションの状況を様々な視点から分析可能とすることにある。本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を解析するコミュニケーション解析装置であって、検出したコミュニケーションを定量化して得たデータを記憶するコミュニケーションデータ記憶部と、前記解析対象の期間中に前記複数のメンバの間で行われた各コミュニケーションが所与の条件に従うコミュニケーションであるか否かを判定するための判定条件を記憶する判定条件記憶部と、前記判定条件記憶部から読み出された前記判定条件に基づき、前記複数のメンバの間で行われた各コミュニケーションを二つ以上のテーブルに分類して前記コミュニケーションデータ記憶部に格納するコミュニケーションデータ格納判定部とを備える。本発明の代表的な実施の形態によれば、複数のメンバ間で行われるコミュニケーションを様々な視点から分析することが可能となる。<実施形態1>以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。本発明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、組織内のメンバに装着した名札型のセンサ端末から、そのメンバの動きやメンバ間のインタラクションに関するデータを取得し、このデータの解析結果として、組織のダイナミクスを明らかにすることで、組織の改善に役立てるためのシステムである。図1Aから図1Dは、本発明の実施形態1に係るビジネス顕微鏡システムの構成を示すブロック図である。本システムは、組織活動分析サーバASと、データ管理サーバDSと、基地局GWと、名札型センサ端末TRとを備える。これらの構成要素は、図1Aから図1Dの4つの図に分割して示してあるが、これらの図に示される各構成要素は相互に接続されており、連携して作動する。これらの構成要素のうち、名札型のセンサ端末TRを除く構成要素は、電子計算機とその電子計算機で実行されるソフトウェアとによって実現されてもよいし、専用のハードウェアによって実現されてもよい。また、ビジネス顕微鏡システムの設置される組織の規模に応じて、複数の構成要素が1台の電子計算機等で実現されてもよい。逆に、複数の電子計算機等によって一つの構成要素が実現されてもよい。また、組織の規模に応じて基地局GW、クライアントCLを複数設けることも可能である。以下では名札型のセンサ端末TRを単にセンサ端末TRと称する。まず、図1Dに示す、センサ端末TRについて説明する。センサ端末TRは、このセンサ端末TRを装着した人以下、単に装着者と称するの動きや発話の状況、装着者を取り巻く環境の温度や明るさ、他の装着者との対面等を検出し、検出した結果の蓄積や出力等が可能に構成される。センサ端末TRに備えられるセンサとしては、赤外線送受信部AB、三軸加速度センサAC、マイクAD、照度センサLS1F、LS1B、そして温度センサAEなどがある。赤外線送受信部ABは、送信のための赤外発光ダイオードと、受信のための赤外線フォトトランジスタの組み合わせにより構成される。本実施形態では、赤外線送受信部ABが4組備えられる。センサ端末TR間で赤外線の送受信が行われることにより、装着者同士のコミュニケーション状況を検出することが可能となる。赤外線送受信部ABは、識別情報等を正面方向に向かって適宜の時間間隔で送信し続ける。他のセンサ端末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、センサ端末TRと他のセンサ端末TRとは、赤外光を通信媒体としてそれぞれの識別情報を相互にやり取りし、その結果を時刻情報とともに記録する。赤外線ID送信部IrIDは、センサ端末TR内に記憶される識別情報を赤外線送受信部ABの赤外線送受信モジュールに出力する。本実施形態では、複数の赤外線送受信モジュールに対して同一のデータが出力されるものとする。その結果、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で、同一または異なるデータを出力してもよい。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ABで識別情報を含む信号を受信できれば、センサ端末TRは相手センサ端末TRの識別情報を認識できる。もちろん、赤外線送受信部ABに備えられる複数の赤外線送受信モジュールそれぞれに対応して複数の受信回路を独立して備える構成を有していてもよい。その場合、それぞれの赤外線送受信モジュールに対応して送受信状態を把握できるので、例えば、対面する別のセンサ端末TR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。以上のように、赤外線送受信部ABがセンサ端末TR間で赤外線通信をすることによって、センサ端末TR同士の対面、すなわち、センサ端末TRを装着した人物が他のセンサ端末TRを装着した人物と対面したことを検出する。従って、センサ端末TRは人物の正面側に装着されることが望ましい。ところで、組織内の要所には、その場所特有の位置ID情報を赤外線信号として送信するビーコンが設置されていてもよい。ビーコンから発せられる赤外線信号を赤外線送受信部ABで受信し、受信時刻とともに記録することにより、センサ端末TRの装着者がいつ、どこに居たかを記録することも可能である。つまり、コミュニケーションがどこで行われていたか、という情報を取得することも可能となる。三軸加速度センサACは、センサ端末TRの加速度、すなわちセンサ端末TRの三次元方向の動きを検出する。三軸加速度センサACでの検出結果から得られた加速度データから、センサ端末TRを装着した人物の動きの活発度や、動きの周期性などを解析して着座や歩行などの行動を検出することができる。さらに、複数のセンサ端末TRで検出された加速度の値を、時間を追って比較することにより、それらのセンサ端末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、相互のインタラクション等を解析できる。本実施形態のセンサ端末TRでは、三軸加速度センサACでの検出結果は、他のセンサから得られる情報と同様に、センサデータ格納制御部SDCNTにより、センサデータSENSDとして記憶部STRGに格納される。上記検出結果はまた、上下検知回路UDDETに入力されて名札の上下方向の向きが検出される。これは、装着者の動きによって引き起こされ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との2種類を三軸加速度センサACが観測可能であることを利用することにより実現される。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、音声波形として記録することが可能である。あるいは、所定時間長のタイムウィンドウ、例えば数秒間の音声信号を積分回路AVGで積分することを繰り返し、各タイムウィンドウに対応する音声エネルギ値として記録することが可能である。両方の記録が行われるようにしてもよい。また、音声信号がFFTFastFourierTransform処理されて、特定の周波数成分が抽出され、記録されてもよい。照度センサLS1F、LS1Bはそれぞれ、先にも説明したようにセンサ端末TRの表側、裏側の照度明るさを検出する。裏返り検知部FBDETは、照度センサLS1Fによる検出結果と、照度センサLS1Bによる検出結果とを比較した結果に基づき、センサ端末TRが裏返しで装着されているか否かを判定する。照度センサLS1Bでの照度検出結果が照度センサLS1Fでの照度検出結果を上回る場合に裏返り検知部FBDETはセンサ端末TRが裏返しで装着されていると判定し、センサ端末TRの装着者に警告を発する。警告は、スピーカSPを介しての警告音や、光、振動、あるいは文字やアイコンの表示等によって行うことが可能である。照度センサLS1F、LS1Bでの検出結果に基づき、装着者を取り巻く環境の明るさ、そして明るさの変化等を検出することも可能である。温度センサAEは、装着者を取り巻く環境の温度を検出する。温度センサAEによる温度検出結果と、照度センサLS1F、LS1Bによる照度検出結果とに基づいて、センサ端末TRが、或る場所から他の場所に移動したこと等をより確実に判定することができる。センサ端末TRに搭載される上記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。上記センサによる検出結果は、センサデータ格納制御部SDCNTによって記憶部STRGにセンサデータSENSDとして格納される。データ送受信制御部TRSRは、上述のようにして記憶部STRGに格納されたセンサデータSENSDを、後で図1Cを参照して説明するクレードルCRDの内部にある受信フロー制御部CRFCと連動して、基地局GWに送信する。データ送受信制御部TRSRはこのとき、センサデータSENSDをパケット化して基地局GWに送信する。記憶部STRGは、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどの不揮発記憶装置で構成される。記憶部STRGには、上記センサデータSENSDの他、過去に蓄積された纏め送りデータCMBD、センサ端末TRのファームウェア更新データFMUDが記録される。記憶部STRGにはまた、ユーザID情報UID、上記センサによるセンシングの間隔等の動作を規定する動作設定TRMAが記録される。ユーザID情報UIDは、センサ端末TRを装着するユーザを一意に特定可能な情報である。このユーザID情報UIDに加えて、センサ端末TR自体に固有の端末ID情報が記憶されていてもよい。時計TRCKには、新たなセンサデータSENSDが記憶部STRGに格納されたときの時刻が記録される。ところで、センサデータSENSDは、センサ端末TRと基地局GWとの通信が確立したときにセンサ端末TRから基地局GWへ送出される。データ送受信制御部TRSRが記憶部STRGからセンサデータSENSDを読み出して基地局GWへ送信するタイミングは、通信タイミング制御部TRTMGにより制御される。通信タイミング制御部TRTMGは、複数のタイムベースを備える。図1Dには、タイムベース1TB1、タイムベース2TB2の二つのタイムベースを備える例が示される。センサ端末TRと基地局GWとの間で通信の障害等が発生した場合、未送信のデータは纏め送りデータCMBDとして記憶される。センサ端末TRは通常、内蔵される電池等を電源として動作する。装着者が自席に戻ってデスクワークを開始した場合、あるいは一日の仕事を終えて帰宅する場合、センサ端末TRは図1Cを参照して後述するクレードルCRDに装着される。センサ端末TRがクレードルCRDにセットされるとクレードルCRDの外部電源がセンサ端末TRに接続され、これによりセンサ端末TRは外部から電力の供給を受けることが可能となる。外部電源接続検出回路PDETは、センサ端末TRに外部電源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。この外部電源信号PDETSに基づいて、タイムベース切替部TMGSELはタイムベースをタイムベース1TB1からタイムベース2TB2に、あるいはその逆に切り換える。つまり、センサ端末TRに電源EPOWが接続されているときと、センサ端末TRがスタンドアロンで動作しているときとに応じてタイムベースを切り換える。このタイムベースに基づいてデータ送信をする際の頻度が切り換えられる。また、外部電源信号PDETSに基づいて、データ切替部TRDSELはデータ送受信制御部TRSRと記憶部STRGとの間の接続を切り換える。つまり、電源EPOWがセンサ端末TRに接続されていない状態のとき、データ切替部TRDSELはセンサデータSENSDがデータ送受信制御部TRSRに転送されるようにする。電源EPOWがセンサ端末TRに接続されている状態のとき、データ切替部TRDSELは纏め送りデータCMBDがデータ送受信制御部TRSRに転送されるようにする。また、電源EPOWがセンサ端末TRに接続されている状態のときにセンサ端末TRがファームウェア更新の通知を受信する場合がある。その場合、データ送受信制御部TRSRを介して外部から受信した更新ファームウェアが記憶部STRG内のファームウェア更新データFMUDの記憶領域に記憶されるようにデータ切替部TRDSELが切り換えられる。センサ端末TRを装着したメンバが利用可能なユーザインターフェースとして、ボタン1~3BTN1~3、表示装置LCDD等がセンサ端末TRに備えられる。先に説明したスピーカSPもまた、ユーザインターフェースとして機能可能である。ボタン1~3BTN1~3としては、押しボタンスイッチだけでなく、表示装置LCDDの表面に設けられるタッチパネルであってもよい。ボタン1~3BTN1~3を表示装置LCDDの近傍に設け、各ボタンBTN1~3に割り当てられている機能を表示装置LCDD上に表示することもできる。各ボタンBTN1~3に割り当てられる機能が変化したときに、その内容を各ボタンBTN1~3の近傍に表示することにより、操作性が向上する。表示装置LCDDは、液晶表示装置、LED、有機EL表示装置等のいずれかまたは組み合わせによって構成される。表示装置LCDDは、インジケータランプのような、点灯、点滅、消灯等のみによって表示する機能を有するものであってもよいが、文字情報を表示可能に構成されることが望ましい。文字情報を表示可能に構成することにより、センサ端末TRがメンバの胸に装着されているとき、表示装置LCDDには装着者の所属、氏名などの個人情報などが表示可能となる。つまり、名札として振舞うことが可能となる。一方、装着者がセンサ端末TRを手に持ち、センサ端末TRの天地が逆になるようにして自分の方に向けると、表示装置LCDDの天地が逆となる。このとき、上下検知回路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、各ボタンBTN1~3に割り当てられる機能を切り替えることが可能である。本実施形態では、表示装置LCDDに表示させる情報が、上下検知信号UDDETSの値により、名札表示または情報表示に切り換えられるものとする。つまり、名札表示のときには上述したように装着者の所属、氏名などの個人情報などを含む画像が名札表示DNMにより生成され、表示される。情報表示の際には、例えば赤外線アクティビティ解析ANAによる解析結果が表示制御DISPに入力される。その解析結果に基づいて表示制御DISPは画像を生成し、表示装置LCDDに表示する。ところで、複数のセンサ端末TRで検出されて生成されたセンサデータSENSDを収集し、後で処理して各センサ端末TRの装着者間のインタラクションを解析するためには、各センサ端末TRでセンシングされて生成されたセンシングデータSENSDに付加される時刻情報が正確であることが求められる。時刻情報が正確でないと、各センサ端末TRで検出されたセンサデータSENSDを時間軸に沿って対応を取ることが困難となるからである。正確な時刻情報をセンシングデータSENSDに付加するため、通信タイミング制御部TRTMGは、基地局GWから時刻情報GWCSDを受信して保持し、その時刻情報GWCSDを適宜更新する。つまり、通信タイミング制御部TRTMGは時計としても機能し、時計のずれが時刻情報GWCSDに基づいて修正される、すなわち時刻同期がおこなわれる。この時刻同期は、センサ端末TRがクレードルCRDに接続されたときに、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することが可能である。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、取得したデータをセンサデータSENSDに格納する。データ送受制御信部TRSRは、データ信号の送信及び受信を行う。送受信部TRSRは、クレードルCRD内部にある受信フロー制御部CRFCと連動して、送信データTRSRDを基地局GWとの間で送受信する処理を行う。次に、図1Cを参照してクレードルCRDおよび基地局GWについて説明する。クレードルCRDは、センサ端末TRを装着したメンバが自席に戻ってデスクワークを行う間、あるいはメンバが一日の仕事を終えて帰宅する際、センサ端末TRを接続するためのものである。クレードルCRDにセンサ端末TRを接続することにより、基地局GWとセンサ端末TRとは有線で接続される。クレードルCRDは、受信フロー制御部CRFCと電源EPOWとを備える。センサ端末TRをクレードルCRDに接続することにより、センサ端末TRに電源EPOWから電力が供給される。この電力により、センサ端末TRの充電池を充電することが可能となる。受信フロー制御部CRFCは、センサ端末TRからの送信される送信データTRSRDを基地局GWに転送する。また、基地局GWから出力される時刻情報GWCSDをセンサ端末TRに転送する。基地局GWは、組織の規模に応じて1台または複数台が備えられる。各基地局GWのもとで複数のセンサ端末TRが管理される。基地局GWは、制御部GWCO、記憶部GWME、時計GWCK及び、送受信部GWSRを備える。基地局GWは、センサ端末TRから送信された、センサデータSENSDまたはCMBDを含む送信データTRSRDを、送受信部GWSRを介してデータ管理サーバDSに対して転送する機能を有する。送受信部GWSRはデータ管理サーバDSとの間で通信を行い、センサデータを送出する。記憶部GWMEは、ハードディスクドライブ、あるいはフラッシュメモリのような不揮発記憶装置を備える。記憶部GWMEには、動作設定GWMA、データ形式情報GWMF、端末管理テーブルGWTT、基地局情報GWMG、および端末ファームウェアGWTF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、送受信されるセンサデータのデータ形式を規定する情報、及び、センサデータにタグ情報を付加する際に必要となる情報等を含む。端末管理テーブルGWTTは、配下のセンサ端末TRの端末ID情報やユーザID情報を含む。基地局情報GWMGは、基地局GW自身を特定可能な情報やネットワークアドレスなどの情報を含む。端末ファームウェアGWTFには、センサ端末TRのファームウェアに更新の必要を生じたとき、新しいファームウェアが一時的に格納される。制御部GWCOは、読み出し送信制御部GWCTと、ローカルデータベースLCDBと、端末管理情報修正部GWTFと、受信格納制御部GWCCと、時刻同期管理部GWCDと、時刻同期部GWCSとを備える。制御部GWCOは、CPUを備えていて、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、上述した機能部が構成される。無論、専用のハードウェアによって上述した機能部が構成されてもよい。制御部GWCOは、センサ端末TRから送信データTRSRDを受信する際の受信タイミング、受信した送信データTRSRDをローカルデータベースLCDBへ蓄積する処理等を行う。制御部GWCOはまた、蓄積したセンサデータをデータ管理サーバDSへ送信する処理、時刻同期の管理をする処理等を行う。受信格納制御部GWCCは、センサ端末TRから送信される送信データTRSRDを受信し、センサデータを送信データTRSRD中から抽出してローカルデータベースLCDBに格納する。ローカルデータベースLCDBには、基地局GWの配下にあるセンサ端末TRから送信されたセンサデータが分類されて蓄積される。読み出し送信制御部GWCTは、ローカルデータベースLCDB中に記憶されるセンサデータにタグ情報等を付加し、所定のフォーマットのデータに変換し、送受信部GWSRを介してデータ管理サーバDSへ送出する。時刻同期部GWCSは、ネットワーク上のNTPサーバTSから時刻情報を取得する。時刻同期部GWCSは、取得した時刻情報に基づいて、時計GWCKの情報を周期的にアップデートする。つまり、基地局GW内部の時計をNTPサーバTSから取得した時刻情報に基づいて修正する。時刻同期部GWCSはまた、配下のセンサ端末TRに対して、時刻同期の命令と時刻情報GWCSDとを送信する。すべての基地局GWが同一のNTPサーバTSに接続することによって、システム内に存在するセンサ端末TRは、センサ端末間で時刻同期状態を維持することが可能となる。時刻同期管理部GWCDは、時刻同期部GWCSで上述した時刻同期を実行する際の間隔およびタイミングを管理する。端末管理情報修正部GWTCは、基地局GW配下のセンサ端末TRの構成に変更を生じた場合、端末管理テーブルGWTTを修正する。例えば、組織内のメンバの異動による転入/転出、故障等に伴うセンサ端末TRの交換等があったときに端末管理テーブルGWTTの修正が行われる。このとき端末管理情報修正部GWTCは、端末管理情報を修正するコマンドをデータ管理サーバDSへ出力する。次に、図1Bを参照してデータ管理サーバDSについて説明する。データ管理サーバDSは、全てのセンサ端末TRから基地局GWを介して送信されたデータを収集する。そしてデータ管理サーバDSは、組織情報等に基づき、予め設定されたルールに従って、データを分類し保管する。データ管理サーバDSは、送受信部DSSRと、制御部DSCOと、記憶部DSMEと、データ格納判定部DSSと、グループ管理部GRMと、メンバ組織情報入力部MORとを備える。送受信部DSSRは、基地局GW、組織活動分析サーバASとの間で、データの受信及び送信を行う。具体的には、送受信部DSSRは、基地局GWから送られてきたセンサデータを受信する。送受信部DSSRはまた、データ管理サーバDS内で加工したデータを組織活動分析サーバASへ送信する。なお、図1Bにおいて、送受信部DSSRは二つに分離されて描かれているが、一つが備えられるものであってもよい。制御部DSCOは、通信制御部DSCCと、データ読出管理部DSDRと、データ格納管理部DSDWと、端末管理情報修正部DSTFとを備える。これらの構成要素は、専用のハードウェアによって構成されていてもよいし、制御部DSCOがCPUを備えていて、記憶部DSMEに記憶されるプログラムがCPUによって実行されることにより実現されるものであってもよい。通信制御部DSCCは、制御部DSCOと送受信部DSSRとの間の通信を行うためのI/Oとして機能する。図1Bにおいて、通信制御部DSCCは二つに分離されて描かれているが、一つが備えられるものであってもよい。データ読出管理部DSDRは、記憶部DSMEから必要なデータを読み出し、得られたデータを、通信制御部DSCCを介して送受信部DSSRに出力する。このデータは送受信部DSSRから組織活動分析サーバASに出力される。データ格納管理部DSDWは、基地局GWを介して各センサ端末TRから受信したセンサデータの中から、予め定められた抽出基準に従うセンサデータを抽出してデータ格納判定部DSSに出力する。例えば、A社内のBセクションが解析の対称である場合、Bセクションに属するメンバに装着されるセンサ端末TRからのセンサデータのみがデータ格納判定部DSSに出力されるようにすることが可能である。端末管理情報修正部DSTF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、記憶部DSME内の端末管理テーブルDSTTを更新する。この端末管理テーブルDSTTの更新結果はデータ格納管理部DSDWにも出力される。その結果、データ管理サーバは各基地局GWの配下にあるセンサ端末TRに関する最新の情報を把握し、データの分類、解析を的確に行うことが可能となる。記憶部DSMEは、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置を備える。記憶部DSMEには、パフォーマンステーブルBB、データ形式情報DSMF、グループデータベースAGPDB-A、グループデータベースBGPDB-B、端末管理テーブルDSTT、端末ファームウェアDSFWが記録される。図1B中、グループデータベースA、グループデータベースBはそれぞれグループDBA、グループDBBと表記される。記憶部DSMEにはさらに、制御部DSCOのCPU図示省略によって実行されるプログラムを格納することも可能である。パフォーマンステーブルBBは、センサ端末TRから受信したデータや過去に蓄積されたデータから抽出された、組織や個人に関する生産性情報パフォーマンスを、時刻データと共に記録するためのデータベースである。過去に蓄積されたデータから蓄積されたパフォーマンスは、パフォーマンス入力部Cより入力される。データ形式情報DSMFには、データ管理サーバDSがデータを送受信する際のデータ形式、外部から発せられるデータ要求に対する対応方法等が記録されている。グループデータベースAおよびBGPDB-A、GPDB-Bには、データ格納判定部DSSにて格納判定処理が行われて分類されたセンサデータがテーブルの形式で格納される。対面、加速度、等のデータの要素ごとに、データは管理される。全てのデータは、そのデータを取得したセンサ端末TRに記録されるユーザID情報UIDと、取得した時刻もしくは時刻範囲に関する情報とが関連付けられて管理される。端末管理テーブルDSTTは、どのセンサ端末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。各基地局GWの管理下にあるセンサ端末TRの構成に変化があった場合、先に説明したように、基地局GWから端末管理情報を修正するコマンドを端末管理情報修正部DSTFが受け、端末管理テーブルDSTTが更新される。端末ファームウェアDSFWには、センサ端末TRを動作させるためのファームウェアが必要に応じて記憶される。新しいファームウェアの登録は、端末ファームウェア登録TFIを介してオペレータにより行われる。新しいファームウェアの登録が行われた際には、端末ファームウェアDSFWに記憶された新しいファームウェアが基地局GWに送られ、配下のセンサ端末TRに送られてファームウェアが更新される。新しいファームウェアは、先にも説明したように、センサ端末TRがクレードルCRにセットされたときに送られる。メンバ組織情報入力部MORは、メンバ情報登録部MIRと、組織情報登録部OIRと、変更管理部OCRとを備える。メンバ組織情報入力画面MOR-IFを通じてオペレータにより入力されたメンバ情報、および組織情報は、メンバ情報登録部MIR、組織情報登録部OIRにそれぞれ登録されて記憶される。また、メンバ、組織に追加変更等が生じた場合においても、メンバ組織情報入力画面MOR-IFを通じて、情報が入力される。入力された情報に基づき、メンバ情報登録部MIR、組織情報登録部OIRでは登録内容の変更が行われる。変更管理部OCRでは、変更履歴の管理等が行われる。グループ管理部GRMは、メンバ情報テーブルMITBと、組織情報テーブルOITBと、ユーザID-名前対応表UNTBと、グループマトリクス生成部GMGとを備える。グループ管理部GRMは、メンバ組織情報入力部MORから受信した情報に基づき、メンバ情報テーブルMITB、組織情報テーブルOITBに更新された情報を登録する。また、センサ端末TRに保持されるユーザID情報UIDと、このセンサ端末TRを使用するメンバユーザの名前との関係を規定するテーブルをユーザID-名前対応表UNTBに保持する。グループマトリクス生成部GMGは、メンバ情報テーブルMITB、組織情報テーブルOITBに登録されている情報を参照して一つまたは複数のグループマトリクスを生成する。本例では以下に説明する二つのグループマトリクス、すなわちグループマトリクスAGMA-AとグループマトリクスBGMA-Bとが生成されるものとする。データ格納判定部DSSは、格納判定部ADSS-A、グループマトリクスAGMA-A、格納判定部BDSS-Bおよび、グループマトリクスBGMA-Bを備える。制御部DSCOのデータ格納管理部DSDWから送出されたセンサデータは、格納判定部ADSS-A、格納判定部BDSS-Bの双方に入力される。グループマトリクスAGMA-A、グループマトリクスGMA-Bは、組織に属するメンバ間の関係を規定するマトリクスである。このグループマトリクスGMA-A、GMA-Bについては後で詳しく説明するが、組織に属するメンバの間の関係を二つの異なる観点から規定するマトリクスとなっている。格納判定部ADSS-Aは、グループマトリクスAGMA-Aで規定される関係に該当するセンサデータをグループデータベースAGPDB-Aに格納する。格納判定部BDSS-Bは、グループマトリクスBGMA-Bで規定される関係に該当するセンサデータをグループデータベースBGPDB-Bに格納する。ここでは二つの格納判定部DSS-A、DSS-Bと、それに対応する二つのグループマトリクスGMA-A、GMA-Bが備えられる例について説明したが、三つ以上の格納判定部とそれに対応するグループマトリクスが備えられていてもよい。図1Aを参照して組織活動分析サーバASについて説明する。組織活動分析サーバASは、設定された解析条件に従って、組織分析データを生成加工し、その結果を、クライアントPCCLへネットワークNETを介して出力する。組織分析結果を見ようとする者は、クライアントPCCLの閲覧画面VIEW-IFに表示される組織分析データを閲覧することができる。組織活動分析サーバASは、記憶部ASMEと、制御部ASCOと、マトリクス管理テーブルMATMと、送受信部ASSRとを備える。送受信部ASSRは、データ管理サーバDSおよびクライアントPCCLとの間でデータの送信及び受信を行う。送受信部ASSRは、クライアントPCCLから送られてきたコマンドを受信する。このコマンドに基づき、組織活動分析サーバASは、必要なデータを決定する。そして、送受信部ASSRを介して、データ管理サーバDSにデータ要求を送信する。上記データ要求に対応するデータがデータ管理サーバDSから送出される。組織活動分析サーバASは、送受信部ASSRを介して受信したデータを解析し、解析結果を表示するためのコンテンツを生成する。生成されたコンテンツは、送受信部ASSRを介してクライアントPCCLに送信される。記憶部ASMEは、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ又はSDカード等の不揮発性記憶装置を備えて構成される。記憶部ASMEは、データ管理サーバDSから受信したデータを解析する際の設定条件と、解析したデータとを記憶する。具体的には、記憶部ASMEは、解析条件ASMJと、解析アルゴリズムASMAと、解析パラメータASMPとを格納する。解析条件ASMJには、クライアントPCCLから依頼された表示のための解析条件が一時的に記憶される。解析アルゴリズムASMAには、解析を行うためのプログラムが記憶される。クライアントPCCLからの依頼に従って、適切なプログラムが選択され、そのプログラムが実行されて解析が行われる。解析パラメータASMPには、例えば、特徴量抽出のためのパラメータ等が記憶される。クライアントPCCLからの依頼に基づいてパラメータを変更する際には、解析パラメータASMP中に記憶されるパラメータが書き換えられる。制御部ASCOは、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。制御部ASCOは、Webサービス部WEBSと、データ処理部DPRと、通信制御部ASCCとを備える。これらのWebサービス部WEBS、データ処理部DPR、通信制御部ASCCは、記憶部ASMEに記憶されるプログラムをCPU図示省略が実行することにより実現されてもよいし、専用のハードウェアにより実現されていてもよい。通信制御部ASCCは、データ管理サーバDSとの通信のタイミングを制御する。さらに、通信制御部ASCCは、データの形式変換等の処理を実行する。データ処理部DPRは、データ管理サーバDSから送信されたセンサデータに対して、解析アルゴリズムASMAに記載されている解析処理を実行し、解析した結果をマトリクス管理テーブルMATMに格納する。Webサービス部WEBSは、ビジュアルデータ生成部VDGNを備える。ビジュアルデータ生成部VDGNは、マトリクス管理テーブルMATMに格納されている解析結果に基づいて表示コンテンツを生成する。この表示コンテンツは、送受信部ASSRを介してクライアントPCCLに送信される。すなわち、Webサービス部WEBSは、表示コンテンツや描画位置情報等の情報をHTMLHyperTextMakeupLanguageなどの形式にてクライアントPCCLに対してネットワークNETを通じて送信するサーバとしての機能を有する。以上、図1Aから図1Dを参照して、ビジネス顕微鏡システムの構成要素を説明した。次に、組織情報を用いたコミュニケーション分析処理例について、詳細に説明する。データ格納管理部DSDWに入力されるセンサデータのフォーマット例を図2に示す。以下の説明の前提として、センサ端末TRは、所定の時間区間、例えば10秒、30秒、1分、2分、5分といった時間区間の中でセンシングされたデータを処理し、それを所定のフォーマットにまとめて送信することを周期的に繰り返すものとする。図2に例示されるデータは、一例として1分間の時間区間におけるセンシング結果がまとめられたものであるとして説明する。対面データIRDTは、ユーザIDUID、センシングの行われた時間区間を特定可能な情報であるタイムスタンプTS、対面情報IR1~IR5を含む。ユーザIDUIDは、センサ端末TRに登録されているユーザID情報UIDである。つまり、センサ端末TRを装着するメンバを特定可能な情報である。タイムスタンプTSは、例えば、計測の行われた時間区間の始まりの時刻を特定可能な情報を含むものとすることが可能である。また、タイムスタンプTS中にセンシングの行われた年月日を特定可能な情報が含まれていても良い。対面情報IR1~IR5のそれぞれには、所与の時間区間においてメンバが対面したセンサ端末TRが検出した相手のユーザID以下ではこれを対面IDと称すると、その対面IDを有するメンバとの対面回数の情報とが含まれる。所与の時間区間で検出された対面相手が一人であるときには、IR1のみが対面データIRDT中に含まれる。対面が検出されなかったときにはユーザIDUIDとタイムスタンプTSのみが記録されていてもよいし、ユーザIDUIDとタイムスタンプTSに続いてNull、あるいはEODEndOfDataといった情報が含まれていても良い。図2に示される例は、5人の人との対面があった場合のものに相当する。加速度データACDTは、ユーザIDUID、タイムスタンプTSに加え、加速度データAC1~AC6を含む。本例においては、1分間の時間区間がさらに10秒間ごとに六つの時間区間に分割され、分割されたそれぞれの時間区間で計測された加速度値のRMS値、最頻値、最大値のいずれか、または組み合わせたものが加速度AC1~AC6として記録される。本実施の形態において加速度センサは3軸方向の加速度を検出可能に構成されるので、加速度データAC1~AC6のそれぞれには3セットのデータが含まれる。加速度データAC1~AC6内には、生データが収容されていてもよい。音声データVODTは、ユーザIDUID、タイムスタンプTSに加え、音声データVO1~VO6を含む。本例においては、1分間の時間区間がさらに10秒間ごとに六つの時間区間に分割され、分割されたそれぞれの時間区間で記録された音声信号のRMS値、最頻値、最大値のいずれかまたは組み合わせたものが音声データAC1~AC6として記録される。音声データVO1~VO6内には、音声を再生可能なデータが収容されていてもよい。また、FFT処理して得られたスペクトル情報が収容されていてもよい。次に、データ格納判定部DSSにて行われるデータ格納処理について図3、図4を参照して説明する。ここでは、対面行動を解析する対象のメンバが6人おり、それらのメンバにはユーザIDとしてUID1からUID6が付与されているものとして説明する。これらのメンバ間の対面行動を解析する場合、6×6のマトリクス表が用意され、行方向にID1からID6、列方向にID1からID6が割り振られる。そして、マトリクス表中で、対面の検出されたメンバの組み合わせに対応する行列の位置に対面回数が記録される。対面回数に代えて対面時間が記録されてもよいが、以下では対面回数が記録されるものとして説明する。以下では、このマトリクス表をコミュニケーションマトリクスと称する。コミュニケーションマトリクス中に対面回数を記録してゆく処理が図3のフローチャートに示される。データ格納管理部DSDWは、図2を参照して説明した対面データIRDT中から特定のユーザIDUIDおよび対面IDの組み合わせに対応するデータを抽出するS300。図2に示される例を参照して説明すると、S300の処理は、IR1からIR5の対面情報中からID1、ID2、...、ID6が割り振られたメンバ同士の対面に対応するデータを抽出する処理に相当する。例えば、対面情報中にID1が割り振られたメンバとID10が割り振られたメンバとの対面が記録されていたとする。この対面は、解析の対象外であるので、S300での抽出処理の対象外となる。上記のように、特定のメンバ間の対面に対応するデータがS300で抽出され、それが格納判定部ADSS-A、格納判定部BDSS-Bに出力される。格納判定部ADSS-Aでは、入力されたデータそれぞれに対して、グループマトリクスAGMA-Aで規定される対面の組み合わせに該当するか否かの判定S302Aが行われる。グループマトリクスAGMA-Aで規定される対面の組み合わせに該当するものがある場合S302A:該当、該当するユーザIDの組み合わせに対応する対面回数が更新されるS304A。先に説明したコミュニケーションマトリクスに対応するテーブルがグループデータベースAGPDB-A、グループデータベースBGPDB-Bの双方に記録されている。例えば、S302Aで該当と判定された対面情報中で5回の対面が記録されていた場合、グループデータベースAGPDB-Aに記録されるコミュニケーションマトリクス中の対応する行列の位置のデータを5回分インクリメントする処理をS304Aで行う。同様の処理がS302B、S304Bでも行われる。すなわち、格納判定部BDSS-Bでは、入力されたデータそれぞれに対して、グループマトリクスBGMA-Bで規定される対面の組み合わせに該当するか否かの判定S302Bが行われる。グループマトリクスBGMA-Bで規定される対面の組み合わせに該当するものがある場合S302B:該当、該当するユーザIDの組み合わせに対応する対面回数が更新されるS304B。データ格納管理部DSDWには、図2に示されるようなデータが複数のメンバそれぞれが装着するセンサ端末TRから時間の経過とともに逐次入力されるので、それらのデータに対して図3の処理が繰り返し行われる。図3に示される処理の具体例について図4Aから図4Cを参照して説明する。図4A中の上部に例示される対面データIRDT1は、ユーザIDが01のメンバの、2011年5月3日、午前10時15分から始まる、例えば1分間の間に検出された対面相手対面IDとその回数が記録された対面情報を含む。本例では、対面情報として、ID=02:5回、ID=03:2回、ID=04:1回、ID=05:4回、ID=06:2回を含むものとする。図3のS300では、所定の組み合わせとして、01-02、01-03、01-04、01-05、および、01-06の組み合わせの対面に対応するデータが抽出されるものとする。この前提に従い、上記対面情報中には除外されるものが無いので、これらの対面情報は全て格納判定部ADSS-A、格納判定部BDSS-Bに送出されることになる。図4Bの上側にグループマトリクスAGMA-Aの内容例を示す。グループマトリクスAGMA-Aの例中、1の値が記入されているセルがある。そのセル位置に対応するユーザIDの組み合わせが、グループマトリクスAで規定される対面に該当する。本例では、ユーザIDの組み合わせとして、上述のとおり01-02、01-03、01-04、01-05、01-06の5組が図3のS300で抽出される。従って、これら五つの組み合わせのうち、グループマトリクスAGMA-A中、破線の矩形で囲んだ01-0202-01、01-0505-01が図3のS302Aで該当と判定される組み合わせとなる。該当する組み合わせの対面回数は、図4Aに示される対面データIRDT1に示されるように、01-02の組み合わせに対応するものが5回、01-05の組み合わせに対応するものが4回である。これに対応して、グループデータベースAGPDB-Aに記録されるコミュニケーションマトリクス中、該当する部分の対面回数がインクリメントされる。その結果が図4Bの下側に示されている。図4Bに示されるコミュニケーションマトリクス中、ユーザID01-02、01-05の組み合わせに対応するセルに5、4の値が記録される。図4Cの上側にグループマトリクスBGMA-Bの内容例を示す。グループマトリクスBGMA-Bの例中、1の値が記入されているセルの位置に対応するユーザIDの組み合わせが、グループマトリクスBで規定される対面に該当する。本例では、先に説明したように、ユーザIDの組み合わせとして01-02、01-03、01-04、01-05、01-06の5組が図3のS300で抽出される。これら五つの組み合わせのうち、グループマトリクスBGMA-B中、破線の矩形で囲んだ01-0303-01、01-0404-01、01-0606-01が図3のS302Bで該当と判定される組み合わせとなる。該当する組み合わせの対面回数は、01-03の組み合わせに対応するものが2回、01-04の組み合わせに対応するものが1回、01-06の組み合わせに対応するものが2回である。これに対応して、グループデータベースBGPDB-Bに記録されるコミュニケーションマトリクス中、該当する部分の対面回数がインクリメントされる。その結果が図4Cの下側に示されている。図4Cに示されるコミュニケーションマトリクス中、ユーザID01-03、01-04、01-06の組み合わせに対応するセルに2、1、2の値が記録される。図3および図4を参照して説明した以上の処理によって、2つのグループ定義に従ったコミュニケーションマトリクスがグループデータベースAGPDB-A、グループデータベースBGPDP-Bに形成される。ところで、図3において、S302AおよびS304ABの処理と、S302BおよびS304Bの処理とが並列処理されるように描かれているが、このように並列処理が行われても、シリアルに処理が行われてもよい。次に、上述したグループ定義を活用して組織内メンバ間のインタラクションを解析する例について説明する。図4Aに示される対面データIRDT1中のユーザIDとメンバ名NAMEとの対応関係は、図5に例示されるとおりであるものとする。また、解析の対象となるメンバユーザの所属する組織ここでは組織Xと称するの構成組織系統は図6に例示されるとおりであるものとする。図5に例示されるような対面データのユーザIDUIDと名前NAMEとの対応関係は、データ管理サーバDS中のユーザID-名前対応表UNTBに格納されている。図6において、役職毎に階層化した構造で組織Xのメンバが示され、管理者であるSuzuki以外のメンバはそれぞれ1人の上司を有する。つまり、リーダであるSato、Katoの上司はSuzukiであり、スタッフであるHino、Mitoの上司はSatoである。また、スタッフであるToyodaの上司はKatoである。この組織Xにおいて、フォーマルな関係、インフォーマルな関係を定義して、それぞれの関係をマトリクスデータとして表現することができる。グループ管理部GRM内のグループマトリクス生成部GMGでは、これら、フォーマルな関係、インフォーマルな関係に対応してグループマトリクスデータを生成し、それぞれを、データ格納判定部DSSのグループマトリクスAGMA-A、グループマトリクスBGMA-Bとして記録する。ここでは、図6の組織図において、部下とその直属の上司との関係をフォーマルな関係と定義するものとして説明をする。例えば、Hinoが有することのできるフォーマルな関係は、Hinoの直属の上司であるSatoとの関係のみである。また、HinoとSuzui、あるいはHinoとMitoと云った間の関係は本例においてインフォーマルな関係と定義される。上述したフォーマルな関係、インフォーマルな関係に基づいて生成されたグループマトリクスGMA-A、GMA-Bに基づいて、格納判定部DSS-A、DSS-Bでそれぞれの関係に対応する対面が抽出されてコミュニケーションマトリクスが生成される。ここではフォーマルな関係のコミュニケーションマトリクスをフォーマルコミュニケーションマトリクスと称し、インフォーマルな関係のコミュニケーションマトリクスをインフォーマルコミュニケーションマトリクスと称する。図7Aに、フォーマルコミュニケーションマトリクスFMTXaの例を示す。このフォーマルコミュニケーションマトリクスFMTXaは、グループデータベースAGPDB-A内にテーブルの形態で記録される。組織活動分析サーバASは、このフォーマルコミュニケーションマトリクスFMTXaをデータ管理サーバDSから受信し、データ処理部DPRで分析を行う。この分析結果に基づき、ビジュアルデータ生成部VDGNでは、図7Bに例示されるようなフォーマルネットワークFMNETXaの表示データが生成される。図8Aに、インフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMTXaの例を示す。このインフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMTXaは、グループデータベースBGPDB-B内にテーブルの形態で記録される。組織活動分析サーバASは、このインフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMTXaをデータ管理サーバDSから受信し、データ処理部DPRで分析を行う。この分析結果に基づき、ビジュアルデータ生成部VDGNでは、図8Bに例示されるようなインフォーマルネットワークIFNETaの表示データが生成される。図7B、図8Bに例示されるネットワーク表示では、対面の検出されたメンバ間を一様の太さの線で結ぶ例が示されているが、対面回数や対面の時間長等に応じて線の太さや色、線種実線、破線、一点鎖線等を変化させてもよい。あるいはメンバ間を結ぶ線の近傍に対面回数や対面の時間長を表示してもよい。図7Bに例示されるフォーマルネットワークFMNETaは、図6に示される組織図OGC-Xと似た様相を呈している。したがって、図7Bに例示されるフォーマルネットワークFMNETaからは、組織系統に沿うかたちでの対面を行う傾向が組織Xでは強いことが読み取れる。また、図8Bに例示されるインフォーマルネットワークIFNETaからは、図6に示される組織図OGC-Xの構造から外れたインフォーマルなコミュニケーションは少ないことが読み取れる。ここで、図6に例示されるのと同様の組織構成を有するが、メンバ構成が異なる、別の組織Yの分析結果の例を図9A、図9B、図10A、図10Bに示す。図9Aには組織YのフォーマルコミュニケーションマトリクスFMTXbが示され、図9Bには組織YのフォーマルネットワークFMNETbが示される。また、図10Aには組織YのインフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMTXbが示され、図10Bには組織YのインフォーマルネットワークIFNETbが示される。組織Yの場合、図9Bに示されるフォーマルネットワークFMNETbと比較して、図10Bに示されるインフォーマルネットワークIFNETbにおいて、メンバ間がより多くの線で結ばれている。従って、図10BのインフォーマルネットワークIFNETbからは、インフォーマルな関係でのコミュニケーション頻度が組織Yでは高い傾向にあり、組織の枠にとらわれないコミュニケーションが行われていることが見てとれる。組織活動分析サーバASで生成される別の分析データの例について図11A、図11B、図12を参照して説明する。図11A、図11Bは、組織活動分析サーバASで生成される組織内コミュニケーションのフォーマル度の分析結果例を示し、図11Aが組織Xのものを、図11Bが組織Yのものを示す。また、図12は、組織X、組織Yそれぞれのフォーマル度の日ごとの変化を折れ線グラフで示す例を示す。図11A、図11Bを参照して組織X、組織Yのフォーマル度について説明する。ここで、フォーマル度とは、所与の組織解析の対象となっているメンバの集合の中で所与の期間の間に行われた全ての対面コミュニケーションに対する、フォーマルな関係に沿って行われた対面コミュニケーションの比率と定義される。1からフォーマル度を減じた値がインフォーマル度と定義される。図7AのフォーマルコミュニケーションマトリクスFMTXa中の上三角部分における非零要素を抽出すると、60、50、50、30、20であり、これらの合計は210である。図8AのインフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMTXa中の上三角部分における非零要素を抽出すると、40である。これらの要素を合計すると250となる。つまり、組織Xの総コミュニケーション量は250で、このうち、フォーマルな関係に沿って行われたコミュニケーションの量は210となるので、フォーマル度は210/250=0.84となる。インフォーマル度は1-0.84=0.16となる。この計算結果に基づき、図11Aに示されるような表示をクライアントPCの閲覧画面VIEW-IF上で行うための画像が組織活動分析サーバASのビジュアルデータ生成部VDGNで生成される。同様に、図9Aに示される組織YのフォーマルコミュニケーションマトリクスFMTXb、図10Aに示されるフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMTXbのデータに基づいて組織Yのフォーマル度分析結果が図11Bに例示されるように生成される。図11A、図11Bに例示される表示を行うことにより、組織X、組織Yの組織特性の違いを、定量的に把握することが可能となる。さらに、図12に例示されるように、一定の期間、例えば一日ごとの組織内コミュニケーションのフォーマル度の推移を表すグラフ、すなわちフォーマル度変化グラフFMCHTを生成することが可能となる。組織内のコミュニケーション活動に関して何らかの改善を施した場合等に、その効果をフォーマル度変化グラフFMCHTで可視化することが可能となる。以上に説明したように、組織に属する個人間の関係を定義し、その定義に沿ってコミュニケーションの分析をすることにより、様々な視点から組織内のコミュニケーションを分析することが可能なコミュニケーション分析システムを提供することが可能となる。以上では、フォーマルなコミュニケーション、インフォーマルなコミュニケーションという観点で組織内のコミュニケーションを分析する例について説明したが、本発明はこれに限られない。例えば、役職別、世代別、技能別等、様々な分類軸を定義しておくことによって、分析のバリエーションを増すことが可能となる。これらの分類軸に基づくコミュニケーション分析をすることによって、組織運営の現状把握と意思決定に役立つ新たな知見を得ることができる。さらに、組織の情報に基づく分析だけではなく、他の情報に基づく分析も可能である。その例を以下に説明する。図1Bや図4を参照して説明した例においては、格納判定部ADSS-A、格納判定部BDSS-Bでは、データ格納管理部DSDWから送出されたデータを分類する際に、それぞれグループマトリクスAGMA-A、グループマトリクスBGMA-Bが参照される。これらのグループマトリクスGMA-A、GMA-Bと異なるものを備えるデータ格納判定部DSS-tの例を図13に示す。図13に例示するデータ格納判定部DSS-t内の格納判定部ADSS-Aおよび格納判定部BDSSーBは、データ格納判定の処理に際して時刻情報ATI-A、時刻情報BTI-Bをそれぞれ参照する。例えば、時刻情報ATI-Aには、08時30分から12時00分を、時刻情報BTI-Bには、同日の13時00分から17時00分を、それぞれ設定しておく。これにより、午前の業務時間に行われた対面に基づくコミュニケーションマトリクスと、午後の業務時間に行われた対面に基づくコミュニケーションマトリクスとを分離して導出することが可能になる。対面の検出された時間帯に基づいてコミュニケーションマトリクスを生成する手順について図14を参照して説明する。図14に示される処理は、データ管理サーバDS内で行われる処理であり、データ読出管理部DSDRと、データ格納判定部DSS-tの格納判定部ADSS-A、および格納判定部BDSS-Bで実行される処理である。データ格納管理部DSDWは、図2を参照して説明した対面データIRDT中から、解析の対象となるユーザIDの組み合わせで、かつ、特定の時間帯に検出された対面に対応するデータを抽出するS1400。S1400での処理で抽出されたデータは、格納判定部ADSS-A、格納判定部BDSS-Bに出力される。格納判定部ADSS-Aでは、入力されたデータそれぞれに対して、時刻情報ATI-Aで規定される時間帯の対面に該当するか否かの判定S1402Aが行われる。時刻情報ATI-Aで規定される時間帯で検出された対面に該当するものがある場合S1402A:該当、該当するデータのユーザIDの組み合わせに対応する対面回数が更新されるS1404A。例えば、S1402Aで該当と判定された対面情報中で5回の対面が記録されていた場合、グループデータベースAGPDB-Aに記録されるコミュニケーションマトリクス中の対応する行列の位置のデータを5回分インクリメントする処理をS1404Aで行う。同様の処理がS1402B、S1404Bでも行われる。すなわち、格納判定部BDSS-Bでは、入力されたデータそれぞれに対して、時刻情報BTI-Bで規定される対面の組み合わせに該当するか否かの判定S1402Bが行われる。時刻情報BTI-Bで規定される対面の組み合わせに該当するものがある場合S1402B:該当、グループデータベースBGPDP-B内に記録されるコミュニケーションマトリクス中の該当するユーザIDの組み合わせに対応する対面回数が更新されるS1404B。組織の情報以外の情報に基づく分析を行う例について図15および図16を参照してもう一つ説明する。図15は、ミーティングスペース等、メンバの滞在するエリア内に1または複数の赤外線送信器IRTMRが設置される様子を示す図である。赤外線送信器IRTMRは、センサ端末TRの赤外線送受信部ABから出射されるのと同様の規格の赤外線信号を定期的に送信する。その赤外線信号中には赤外線送信器IRTMRに固有のID情報、または赤外線送信器IRTMRの設置された位置に固有のID情報が含まれる。赤外線送信器IRTMRは、ビーコンとしての機能を備える。ミーティングに参加するメンバはそれぞれ、名札型のセンサ端末TRを装着している。ミーティング中、各センサ端末TRは他のセンサ端末TRから発せられる赤外線信号を受信してメンバ間の対面を検出する。各センサ端末TRはまた、赤外線送信器IRTMRから送信される赤外線信号も受信する。この赤外線送信器IRTMRは、組織内の随所に設置可能である。上記センサデータを解析することにより、各メンバが誰と対面していたかの情報を得るだけでなく、どこに居たかの情報を得ることも可能となる。この、各メンバがどこに居たかの情報を利用して以下のようにコミュニケーション分析を行うことも可能である。図16に示すデータ格納判定部DSS-p内の格納判定部ADSS-Aおよび格納判定部BDSS-Bは、データ格納判定の処理に際して場所ID情報API-A、場所ID情報BPI-Bをそれぞれ参照する。例えば、場所ID情報API-Aには、普段、デスクワークを行う居室に対応するものを、場所ID情報BPI-Bにはミーティングスペースに対応するものを、それぞれ設定しておく。これにより、居室内で行われた対面に基づくコミュニケーションマトリクスとミーティングスペースで行われた対面に基づくコミュニケーションマトリクスを分離して導出することが可能となる。以上では、データ格納判定部DSS、DSS-t、DSS-pが格納判定部ADSS-Aおよび格納判定部BDSS-Bを備え、それに対応して記憶部DSMEにはグループデータベースAGPDB-A、グループデータベースBGPDB-Bを備える例を説明した。しかし、格納判定部やグループデータベースの数は目的に応じて三つあるいはそれ以上としてもよい。また、以上に示したような組織、時間、場所によるコミュニケーションマトリクスの分離条件を、混合して設定することも可能である。<実施形態2>以下、本発明の第2の実施形態について説明する。図17Aおよび図17Bは、本発明の実施形態2に係るビジネス顕微鏡システムの構成を示すブロック図である。実施形態1においては、コミュニケーションデータの分類処理をデータ管理サーバDSにて行う例を示した。実施形態2においては、分類処理を組織活動分析サーバASにて行う例について説明する。センサ端末TR、クレードルCRD、基地局GWについての構成要素、機能は、実施例1のものと同様であるため図示および説明を省略し、データ管理サーバDS-1および組織活動分析サーバAS-1において、本実施形態の特徴部分を中心に説明する。実施形態2のデータ管理サーバDS-1は、実施形態1のデータ管理サーバDSに備えられているグループ管理部GRM、メンバ組織情報入力部MOR、データ格納判定部DSSを備えていない。制御部DSCO-1においては、実施形態1のデータ管理サーバDSに備えられる制御部DSCOのデータ読出管理部DSDRおよびデータ格納管理部DSDWがデータ管理部DSDAに置き換えられている。記憶部DSME-1においては、実施形態1のデータ管理サーバDSに備えられる記憶部DSMEのグループデータベースAGPDB-A、グループデータベースBGPDB-Bは無く、セントラルデータベースCTDBを備える。以上が構成上の違いである。以下では、データ管理サーバDS-1の動作について、管理実施形態1のデータ管理サーバDSとの違いを中心に説明する。データ管理部DSDAは、基地局GWを介して各センサ端末TRから受信したセンサデータの中から、予め定められた抽出基準に従うセンサデータを抽出し、それらをセントラルデータベースCTDBに格納する。上記のようにセンサデータが抽出されて生成されるデータテーブルDTBの例を図18に示す。図18に示す例では、ユーザIDUID、タイムスタンプTS、基地局情報GWN、加速度データACD、IRデータIRD、音声データVODなどがデータ要素としてデータテーブルDTBに格納される。ユーザIDUIDは、センサ端末TRを装着していた人を特定可能な情報である。タイムスタンプTSは、実施形態1で説明したのと同様で、例えば計測の行われた所与の時間区間の開始時刻とすることが可能である。基地局情報GWNは、センサ端末TRからのセンサデータがどこの基地局GWを経由して送信されたかを特定可能な情報を含む。加速度データACDには、所与の時間区間をさらに細かく分割し、分割された時間区間ごとの最大値、平均値、あるいは最頻値等が3軸方向に対応して収容される。各軸方向の加速度データをX、Y、Z、で表すと、分割された時間区間1、時間区間2、...に対応して、X1、Y1、Z1、X2、Y2、Z2、...という形の時系列データを収容することが可能である。IRデータIRDには、所与の時間区間において検出された対面相手のユーザIDと、その時間区間において検出された対面回数とを組み合わせたデータが収容される。音声データVODには、所与の時間区間をさらに細かく分割し、分割された時間区間ごとのピーク値、最頻値、あるいは平均値rms値に対応する時系列データが収容される。あるいは、収録された音声信号がセンサ端末上でFFT処理されて抽出された周波数スペクトルの情報が音声データVODに含まれていてもよい。上記データテーブルDTB中のデータはさらに、図2に例示されるフォーマットに従ってマッピングされる。図17Bを参照し、組織活動分析サーバAS-1について説明する。組織活動分析サーバAS-1は、記憶部ASME-1、制御部ASCO-1、メンバ組織情報入力部MOR-1、送受信部ASSRを備える。記憶部ASME-1には、解析のための設定条件及び解析したデータが格納される。具体的に、記憶部ASME-1は、解析条件ASMJ、解析アルゴリズムASMA、解析パラメータASMP、グループマトリクステーブルGMT、マトリクス管理テーブルMATM、ユーザID-名前対応表ASMT、メンバ情報テーブルMITB、および、組織情報テーブルOITBを格納する。これらのうち、実施形態1の組織活動分析サーバASの記憶部ASMEに対して追加されているのは、グループマトリクステーブルGMT、ユーザID-名前対応表ASMT、メンバ情報テーブルMITB、および、組織情報テーブルOITBである。このうち、ユーザID-名前対応表ASMT、メンバ情報テーブルMITB、組織情報テーブルOITBは、実施形態1でデータ管理サーバDSのグループ管理部GRMに記憶されているユーザID-名前対応表UNTB、メンバ情報テーブルMITB、組織情報テーブルOITBと、それぞれ同様である。メンバ情報テーブルMITBおよび組織情報テーブルOITB内の情報は、メンバ組織情報入力部MOR-1で入力される。グループマトリクステーブルGMTの詳細は後で説明する。制御部ASCO-1は、Webサービス部WEBSと、マトリクスデータ生成部MDGと、通信制御部ASCCとを備える。実施形態1の制御部ASCOに備えられるデータ処理部DPRを備えておらず、マトリクスデータ生成部MDGを備える。マトリクスデータ生成部MDGは、コミュニケーションマトリクスデータ生成部CMDGと全体マトリクスデータ生成部WMDGとを備える。全体マトリクスデータ生成部WMDGにおいては、データ管理サーバDS-1内のセントラルデータベースCTDBに蓄積されたコミュニケーションデータから、解析対象の期間内に解析対象のメンバ間で行われた全てのコミュニケーションが抽出して集計され、コミュニケーションマトリクスが生成される。このコミュニケーションマトリクスを、本実施形態では全体コミュニケーションマトリクスと称し、その具体例について後で図20を参照して説明する。コミュニケーションマトリクスデータ生成部CMDGは、グループマトリクステーブルGMTに格納されているグループマトリクスの情報を呼び出し、全体コミュニケーションマトリクスから、グループマトリクスの情報で規定される条件に従うコミュニケーションを抽出する処理を行う。コミュニケーションマトリクスデータ生成部CMDGの処理例を図19A、図19B、および、図20を用いて説明する。図19A、図19Bはそれぞれ、グループマトリクステーブルGMTに格納されているグループマトリクスの例を示す。本例においては、グループマトリクスとして、フォーマル組織マトリクスFMOMATと、インフォーマル組織マトリクスIFOMATとがグループマトリクステーブルGMTに格納されているものとする。図19A,図19Bにおいて、各マトリクスの行、列に組織Xを構成する6名のメンバの名前が割り当てられている。これらのマトリクス中、要素の値として1が入力されている場合、その行、列に対応するメンバの間には関係性があると定義される。要素の値として0が入力されている場合、その行、列に対応するメンバ間には関係性が無いと定義される。フォーマル組織マトリクスFMOMATは、図6に例示する組織Xの構造に基づく、メンバ間の業務上のフォーマルな関係性を規定するグループマトリクスとなっている。つまり、図6に示される組織系統に基づき、二人のメンバの間の関係が部下とその直属の上司に対応する関係を有する場合にフォーマル関係性があると定義され、フォーマル組織マトリクスFMOMAT中の対応する要素に1の値が設定される。インフォーマル組織マトリクスIFOMATは、図6に例示する組織Xの構造に基づく、メンバ間のインフォーマルな関係性を規定するグループマトリクスとなっている。つまり、図6に示される組織体系において、二人のメンバの間の関係が部下とその直属の上司に対応する関係を有していない場合にインフォーマルな関係性があると定義され、インフォーマルマトリクスIFOMAT中の対応する要素に1の値が設定される。ところで、以上で説明した例において、フォーマルな関係とインフォーマルな関係とは、互いに背反する関係を有する。したがって、図19A、図19Bに示されるグループマトリクス、すなわちフォーマル組織マトリクスFMOMATおよびインフォーマルマトリクスIFOMAT中、対角要素を除く全ての要素は相補的な関係にある。つまり、一方のマトリクス中において、ある要素が1であるとき、他方のマトリクスにおいて、対応する位置の要素は0となっている。しかし、これらのグループマトリクスで定義する関係は、必ずしも常に互いに背反する関係にある訳ではない。つまり、複数のグループマトリクスの同じ行、列の位置の要素同士が常に相補的な関係にある必要はない。また、グループマトリクスの数は一つであっても、三つ以上であってもよい。つまり、グループ内でのコミュニケーションを解析する際の観点に基づいて任意の数、任意の種類のグループマトリクスを作成することができる。全体マトリクスデータ生成部WMDGにおいて生成された全体コミュニケーションマトリクスWMDが、図20の上部に例示されるものであるとして以下、説明する。例示される全体コミュニケーションマトリクスWMDには、解析対象の人員である6名Suzuki、Sato、Hino、Mito、Kato、Toyodaの、解析対象期間内における全てのコミュニケーションが記録されている。コミュニケーションマトリクスデータ生成部CMDGは、上記全体コミュニケーションマトリクスWMDに対して、フォーマル組織マトリクスFMOMATおよびインフォーマル組織マトリクスIFOMATそれぞれを積演算することによりフォーマルコミュニケーションマトリクスFMMDおよびインフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMDを生成する。これらのフォーマルコミュニケーションマトリクスFMMDおよびインフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMDはそれぞれ、実施形態1で説明したフォーマルコミュニケーションマトリクスFMTXa、インフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMTXaに対応するものである。ここで、上述した積演算について説明する。全体コミュニケーションマトリクスWMD中で、第1行、第2列の要素である60は、SuzukiとSatoとの間のコミュニケーション量を表している。同様に、第3行第4列の要素である40は、HinoとMitoとの間のコミュニケーション量を表している。フォーマル組織マトリクスFMOMAT中の第1行第2列の要素は1関係性ありであり、インフォーマル組織マトリクスIFOMAT中の第1行第2列の要素は0関係性なしである。フォーマルコミュニケーションマトリクスFMMDの第1行第2列には、全体コミュニケーションマトリクスWMDの第1行第2列の要素=60にフォーマル組織マトリクスFMOMATの第1行第2列の要素=1を乗じた値=60が挿入される。インフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMDの第1行第2列には、全体コミュニケーションマトリクスWMDの第1行第2列の要素=60にインフォーマル組織マトリクスIFOMATの第1行第2列の要素=0を乗じた値=0が挿入される。同様に、全体コミュニケーションマトリクスWMDの第3行第4列の要素=40にフォーマル組織マトリクスFMOMATの第3行第4列の要素=0を乗じた値=0が挿入される。インフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMDの第3行第4列には、全体コミュニケーションマトリクスWMDの第3行第4列の要素=40にインフォーマル組織マトリクスIFOMATの第3行第4列の要素=1を乗じた値=40が挿入される。以上のように、積演算は、二つのマトリクスにおける同じ行、同じ列の要素の値同士を乗算する演算処理である。このようにして、全体コミュニケーションマトリクスWMD、すなわち、解析対象の期間内に解析対象の人員間で行われた全てのコミュニケーションの中から、フォーマル組織マトリクスFMOMAT、インフォーマル組織マトリクスIFOMATなどのグループマトリクスで規定される関係性を有するコミュニケーションを容易に抽出することが可能となる。図21に、マトリクスデータ生成部MDGで行われるコミュニケーションマトリクスデータ生成処理の手順を示す。S2100においてマトリクスデータ生成部MDGは、データ管理サーバDS-1のセントラルデータベースCTDBに蓄積されたコミュニケーションデータを読み出す。そして、解析対象の期間内に解析対象のメンバ間で行われた全てのコミュニケーションを抽出して集計し、コミュニケーションマトリクス、すなわち全体コミュニケーションマトリクスWMDを生成する。S2102Aにおいてマトリクスデータ生成部MDGは、グループマトリクステーブルGMTから第1のグループマトリクス、すなわちフォーマル組織マトリクスFMOMATを読み出す。マトリクスデータ生成部MDGは、全体コミュニケーションマトリクスWMDに第1のグループマトリクスを積演算し、グループマトリクスデータ、すなわちフォーマルコミュニケーションマトリクスFMMDを生成する。そしてグループマトリクスデータ生成処理が完了する。一方、S2102Bにおいてマトリクスデータ生成部MDGは、グループマトリクステーブルGMTから第2のグループマトリクス、すなわちインフォーマル組織マトリクスIFOMATを読み出す。マトリクスデータ生成部MDGは、全体コミュニケーションマトリクスWMDに第2のグループマトリクスを積演算し、グループマトリクスデータ、すなわちインフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMDを生成する。そしてグループマトリクスデータ生成処理が完了する。ところで、図21において、S2102AおよびS2102Bの処理が並列処理されるように描かれているが、このように並列処理が行われても、シリアルに処理が行われてもよい。以上のようにして生成されたフォーマルコミュニケーションマトリクスFMMD、インフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMDを用いて、実施形態1で示したようなネットワーク分析、組織フォーマル度分析、フォーマル度変化のモニタリング等を行うことができる。図20には、フォーマルコミュニケーションマトリクスFMMDをもとにフォーマルネットワーク図FMNETが生成され、インフォーマルコミュニケーションマトリクスIFMDをもとにインフォーマルネットワーク図IFNETが生成される様子が示されている。以上では、フォーマル度、インフォーマル度という観点から組織内メンバ間のコミュニケーション量を抽出、分析する例について説明したが、他の観点からコミュニケーション量の抽出、分析をすることも可能である。<メンバ情報登録>ここで、実施形態1および実施形態2で示したグループマトリクスの生成方法について説明する。グループマトリクスを生成するためには、まず、メンバを組織に関連付けて登録する必要がある。最初に、メンバ情報の登録方法についての説明を行う。図22は、メンバ情報を登録する際、表示部に表示されるメンバ情報登録画面MRDaを例示したものである。メンバを登録する際には、メンバ組織情報入力部図1Bに示すMOR、図17Bに示すMOR-1内のメンバ情報登録部MIRにおいてオペレータがメンバの名前、部署情報、役職情報等を入力する。これらの情報を入力する際には、プルダウンメニューが表示されて、その中から適切な情報をオペレータが選択するようにしてもよい。部署情報、役職情報については、予め組織情報登録部OIRにて登録しておくことができる。各メンバに割り当てられるユーザIDUIDについては、未使用のユーザIDがシステムで管理されているので、メンバの追加時には未使用ユーザIDの中から一つのユーザIDが自動的に割り当てられる。メンバ情報を登録する際には、メンバの上司の名前も登録する。その際、図23に示されるように、役職IDを別テーブルで定義しておき、上司の名前に代えて役職IDを入力することも可能である。あるいは、上司のユーザIDでもって上司を特定する等の方法も可能である。以上のようにメンバ情報を登録した結果、各メンバの役職と上司の情報が確定する。つまり、メンバ登録情報に基づいて、各メンバが所属する組織に関して、組織図樹形図と同様の関係性情報を得ることができる。図24は、図6に示される組織Xの組織構成に変化が生じた例を示している。図24の例では、図6においてB1ユニットのリーダであったKatoがYamadaに変更され、さらに、Yamadaの部下としてMinamiが追加されている。また、この変更に伴い、Toyodaの直属の上司はYamadaに変更される。上記例に対応するものとして、追加変更後のメンバ情報MRACが図25に示される。図25に示される表において、Katoは削除され、追加されたメンバのYamadaにはユーザIDとして07が付与される。Yamadaの所属部署はA部、B1課である。役職はリーダで、Yamadaの上司はSuzukiと登録されている。リーダがKatoからYamadaに変更されたのに伴い、ユーザID06のToyodaの上司がYamadaに変更されている。また、追加されたメンバのMinamiにはユーザIDとして08が付与される。Minamiの所属部署はA部、B1課である。役職はスタッフで、Minamiの上司はYamadaと登録されている。図25に示される、追加変更後のメンバ情報MRACに対応して、フォーマル組織マトリクスは図19Aに示されるフォーマル組織マトリクスFMOMATから図26に示される、追加変更後のフォーマル組織マトリクスFMOMATCに変更される。ところで、組織内のメンバの追加変更等については事前に判っている場合がある。そのような場合、図27に例示されるような表にオペレータが必要な情報を事前に入力し、この情報に基づいて設定された期日にメンバ情報が自動的に更新されるようにすることが可能である。図27は、先に図24、図25を参照して説明したメンバ構成の更新が2011年3月31日から4月1日にかけて行われるように設定される例を示している。まず、異動等の予定されていないメンバである、ユーザID01のSuzukiの情報を参照して説明する。期限日には2011年3月31日が、開始日に2011年4月1日が設定されている。その結果、2011年3月31日までと、2011年4月1日以降とで、登録の内容に変化は無い。ユーザID05のKatoの情報について説明すると、2011年3月31日をもってA部B1課から去るのに対応し、期限日には2011年3月31日が、開始日には空白が設定されている。その結果、2011年4月1日以降は図25に例示されるようにKatoの登録情報が抹消される。2011年3月31日をもってC部C1課から去り、4月1日をもってA部B1課に入る、ユーザID08のMinamiについて説明する。図27の表中、Minamiに対応して2セットの情報が記録されている。Minamiに対応する二つのレコード表27中、一つのユーザIDに対応して横方向に配列されている一連の情報をここではレコードと称する中、上側のレコードには2011年4月1日をもってA部B1課にスタッフとして転入し、上司Yamadaの下に配属されるのに対応する情報が記録されている。また、下側のレコードには、2011年3月31日をもってC部C1課から転出するのに対応する情報が記録される。また、Toyodaに対応して二つのレコードが図27中には示されているが、これはToyodaの上司の名前の登録を2011年3月31日から4月1日にかけてKatoからYamadaに変更するためのものである。4月1日をもってA部B1課に入る、ユーザID07のYamadaについては、3月31日までの情報が表27中に記録されていない。これは、Yamadaが他の事業所等から転入した場合や、新規採用された場合に相当する。Katoについても、4月1日以降の情報が表27中に記録されていないが、これは他事業所等へ転出した場合や退職した場合に相当する。表27を参照して以上に説明した組織の設定変更は、変更管理部OCRにおいて管理される。入力されたメンバ情報からグループマトリクスを生成する手順について図28のフローチャートを参照して説明する。この処理は、実施形態1ではデータ管理サーバDSで行われるグループマトリクスGMA-A、GMA-Bを生成する処理に相当し、実施形態2では組織活動分析サーバAS-1で行われるフォーマル組織マトリクスFMOMAT、インフォーマルマトリクスIFOMATを生成する処理に相当する。ここでは、実施形態2におけるフォーマル組織マトリクスFMOMATを生成する場合を例に説明する。S2800では、メンバ組織情報入力画面MOR-IFを介して入力される、各メンバのID、名前、部署、上司を登録する処理が行われる。S2802では、要素がすべて0のグループマトリクス、つまり、まだ何も登録していないブランクのグループマトリクスにおいて、部下と直属の上司との関係にあるメンバの組み合わせに対応する要素を1に設定する処理が行われる。例えば、図24を参照して説明すると、SatoとSuzukiとの関係は部下と直属の上司との関係にある。したがって、ブランクのグループマトリクスにおいて、SatoとSuzukiとの組み合わせに対応する位置の要素を1に設定する。なお、この処理はグループマトリクス中の下三角部分の要素に対して行われる。S2804において、全てのメンバの登録を完了したか否かの判定が行われる。S2804での判定が否定される間、S2800、S2802の処理が繰り返し行われる。S2804の判定が肯定されるとS2806の処理が行われる。S2806では、グループマトリクス中の下三角部分の要素を転置して上三角部分の要素を生成し、対称行列が生成される。その様子が図29に示されている。以上の処理により、新たなフォーマル組織マトリクスFMOMATが生成される。インフォーマル組織マトリクスIFOMAT、そして実施形態1のグループマトリクスAGMA-A、グループマトリクスBGMA-Bも同様の処理によって生成される。以上、本発明を添付の図面を参照して詳細に説明したが、本発明はこのような具体的構成に限定されるものではなく、添付した請求の範囲の趣旨内における様々な変更及び同等の構成を含むものである。"