"活動者の活動を表す活動情報を取得する活動情報取得手段と、前記活動者が関与する事象を表す情報と、前記事象が生起する時間の情報とを含む事象情報を取得する事象情報取得手段と、前記活動者の活動に対する、該活動者の主観的評価および該活動者を評価する評価者の主観的評価のうち少なくとも1つを取得する評価取得手段と、所定の期間における所定の種類の前記活動情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである短期的コンテキストを、前記活動情報取得手段で取得した活動情報から生成する短期的コンテキスト計算手段と、所定の期間における所定の種類の前記事象情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである長期的コンテキストを抽出する長期的コンテキスト計算手段と、前記短期的コンテキストの空間と前記長期的コンテキストの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである推定モデルを生成するモデル生成手段と、前記モデル生成手段で生成された推定モデルを用いて、前記活動者の活動の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストから前記主観的評価の空間への写像である知的生産性を演算する知的生産性推定手段と、を備えることを特徴とする知的生産性計測装置。前記活動者の活動に含まれる所定の作業について入力する作業内容、作業開始時間および作業終了時間を含むワークセグメントを取得するワークセグメント取得手段と、所定の期間における前記ワークセグメントを時系列に並べた特徴ベクトルを生成する手段と、を備え、前記モデル生成手段は、前記短期的コンテキストの空間、前記長期的コンテキストの空間および前記ワークセグメントの特徴ベクトルの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキスト、前記長期的コンテキストおよび前記特徴ベクトルを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである知的生産性の推定モデルを生成し、前記知的生産性推定手段は、前記短期的コンテキスト、前記長期的コンテキストおよび前記特徴ベクトルから、前記活動に対して前記知的生産性を演算する、ことを特徴とする請求項1に記載の知的生産性計測装置。前記活動情報取得手段は、前記活動者の活動情報として、前記活動者の位置情報、前記活動者の視線情報、前記活動者が活動を行う周辺の環境音情報、前記活動者の発話音声情報、前記活動者の計算機入力部の操作情報、前記活動者のソフトウェアの操作情報、または、前記活動者のオフィス内什器操作情報、のうち少なくとも一つを収集することを特徴とする請求項1または2に記載の知的生産性計測装置。前記事象情報取得手段は、所定の期間における、ある種類の前記事象の発生する回数、頻度もしくは発生間隔、または、前記事象の生起している時間の割合を含む事象情報を取得することを特徴とする請求項1ないし3のいずれか1項に記載の知的生産性計測装置。前記事象情報取得手段は、前記活動者が関与する事象の情報を含む予定表、計画表、活動実績表、工程管理表または活動報告書のうち少なくとも一つから前記事象情報を取得することを特徴とする請求項1ないし4のいずれか1項に記載の知的生産性計測装置。活動者の活動の知的生産性を推測する知的生産性計測装置が行う知的生産性計測方法であって、活動者の活動を表す活動情報を取得する活動情報取得ステップと、前記活動者が関与する事象を表す情報と、前記事象が生起する時間の情報とを含む事象情報を取得する事象情報取得ステップと、前記活動者の活動に対する、該活動者の主観的評価および該活動者を評価する評価者の主観的評価のうち少なくとも1つを取得する評価取得ステップと、所定の期間における所定の種類の前記活動情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである短期的コンテキストを、前記活動情報取得ステップで取得した活動情報から生成する短期的コンテキスト計算ステップと、所定の期間における所定の種類の前記事象情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである長期的コンテキストを抽出する長期的コンテキスト計算ステップと、前記短期的コンテキストの空間と前記長期的コンテキストの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである推定モデルを生成するモデル生成ステップと、前記モデル生成ステップで生成された推定モデルを用いて、前記活動者の活動の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストから前記主観的評価の空間への写像である知的生産性を演算する知的生産性推定ステップと、を備えることを特徴とする知的生産性計測方法。前記活動者の活動に含まれる所定の作業について入力する作業内容、作業開始時間および作業終了時間を含むワークセグメントを取得するワークセグメント取得ステップと、所定の期間における前記ワークセグメントを時系列に並べた特徴ベクトルを生成するステップと、を備え、前記モデル生成ステップは、前記短期的コンテキストの空間、前記長期的コンテキストの空間および前記ワークセグメントの特徴ベクトルの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキスト、前記長期的コンテキストおよび前記特徴ベクトルを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである知的生産性の推定モデルを生成し、前記知的生産性推定ステップは、前記短期的コンテキスト、前記長期的コンテキストおよび前記特徴ベクトルから、前記活動に対して前記知的生産性を演算する、ことを特徴とする請求項6に記載の知的生産性計測方法。前記活動情報取得ステップは、前記活動者の活動情報として、前記活動者の位置情報、前記活動者の視線情報、前記活動者が活動を行う周辺の環境音情報、前記活動者の発話音声情報、前記活動者の計算機入力部の操作情報、前記活動者のソフトウェアの操作情報、または、前記活動者のオフィス内什器操作情報、のうち少なくとも一つを収集することを特徴とする請求項6または7に記載の知的生産性計測方法。前記事象情報取得ステップは、所定の期間における、ある種類の前記事象の発生する回数、頻度もしくは発生間隔、または、前記事象の生起している時間の割合を含む事象情報を取得することを特徴とする請求項6ないし8のいずれか1項に記載の知的生産性計測方法。コンピュータに、活動者の活動を表す活動情報を取得する活動情報取得ステップと、前記活動者が関与する事象を表す情報と、前記事象が生起する時間の情報とを含む事象情報を取得する事象情報取得ステップと、前記活動者の活動に対する、該活動者の主観的評価および該活動者を評価する評価者の主観的評価のうち少なくとも1つを取得する評価取得ステップと、所定の期間における所定の種類の前記活動情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである短期的コンテキストを、前記活動情報取得ステップで取得した活動情報から生成する短期的コンテキスト計算ステップと、所定の期間における所定の種類の前記事象情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである長期的コンテキストを抽出する長期的コンテキスト計算ステップと、前記短期的コンテキストの空間と前記長期的コンテキストの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである推定モデルを生成するモデル生成ステップと、前記モデル生成ステップで生成された推定モデルを用いて、前記活動者の活動の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストから前記主観的評価の空間への写像である知的生産性を演算する知的生産性推定ステップと、を実行させることを特徴とする知的生産性計測用プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。関連する技術では、業務の評価は、質的観点からではなく量的観点から行われており、実際の評価として用いるには好ましくない場合がある。特許文献3および4では、量的観点に質的観点を含めた評価を行うことについての記載があるが、評価対象全てについて質的観点から評価を行うことは難しいという問題がある。また、業務の活動の種類や活動内容、活動期間などは一律ではないため、各業務について評価した評価結果が、全体を考慮して評価したときの評価結果と照らし合わせたときに、できるだけ等しくなるように評価できることが好ましい。本発明は上記のような事情に鑑みてなされたもので、活動内容の質や量、活動スパンを考慮して活動者の知的生産性を計測することができる知的生産性計測装置、知的生産性計測方法および記録媒体を提供することを目的とする。上記目的を達成するため、本発明の第1の観点に係る知的生産性計測装置は、活動者の活動を表す活動情報を取得する活動情報取得手段と、前記活動者が関与する事象を表す情報と、前記事象が生起する時間の情報とを含む事象情報を取得する事象情報取得手段と、前記活動者の活動に対する、該活動者の主観的評価および該活動者を評価する評価者の主観的評価のうち少なくとも1つを取得する評価取得手段と、所定の期間における所定の種類の前記活動情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである短期的コンテキストを、前記活動情報取得手段で取得した活動情報から生成する短期的コンテキスト計算手段と、所定の期間における所定の種類の前記事象情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである長期的コンテキストを抽出する長期的コンテキスト計算手段と、前記短期的コンテキストの空間と前記長期的コンテキストの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである推定モデルを生成するモデル生成手段と、前記モデル生成手段で生成された推定モデルを用いて、前記活動者の活動の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストから前記主観的評価の空間への写像である知的生産性を演算する知的生産性推定手段と、を備えることを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明の第2の観点に係る知的生産性計測方法は、活動者の活動の知的生産性を推測する知的生産性計測装置が行う知的生産性計測方法であって、活動者の活動を表す活動情報を取得する活動情報取得ステップと、前記活動者が関与する事象を表す情報と、前記事象が生起する時間の情報とを含む事象情報を取得する事象情報取得ステップと、前記活動者の活動に対する、該活動者の主観的評価および該活動者を評価する評価者の主観的評価のうち少なくとも1つを取得する評価取得ステップと、所定の期間における所定の種類の前記活動情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである短期的コンテキストを、前記活動情報取得ステップで取得した活動情報から生成する短期的コンテキスト計算ステップと、所定の期間における所定の種類の前記事象情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである長期的コンテキストを抽出する長期的コンテキスト計算ステップと、前記短期的コンテキストの空間と前記長期的コンテキストの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである推定モデルを生成するモデル生成ステップと、前記モデル生成ステップで生成された推定モデルを用いて、前記活動者の活動の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストから前記主観的評価の空間への写像である知的生産性を演算する知的生産性推定ステップと、を備えることを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明の第3の観点に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、活動者の活動を表す活動情報を取得する活動情報取得ステップと、前記活動者が関与する事象を表す情報と、前記事象が生起する時間の情報とを含む事象情報を取得する事象情報取得ステップと、前記活動者の活動に対する、該活動者の主観的評価および該活動者を評価する評価者の主観的評価のうち少なくとも1つを取得する評価取得ステップと、所定の期間における所定の種類の前記活動情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである短期的コンテキストを、前記活動情報取得ステップで取得した活動情報から生成する短期的コンテキスト計算ステップと、所定の期間における所定の種類の前記事象情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである長期的コンテキストを抽出する長期的コンテキスト計算ステップと、前記短期的コンテキストの空間と前記長期的コンテキストの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである推定モデルを生成するモデル生成ステップと、前記モデル生成ステップで生成された推定モデルを用いて、前記活動者の活動の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストから前記主観的評価の空間への写像である知的生産性を演算する知的生産性推定ステップと、を実行させるためのプログラムを記録する。本発明によれば、活動内容の質や量、活動スパンを考慮して活動者の知的生産性を計測することができる。以下に、本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または相当部分には同じ符号を付す。以下に、短期的コンテキスト、長期的コンテキスト、知的生産性推定モデルのそれぞれの語句について定義し、以後、用いるものとする。短期的コンテキストとは、所定の期間における所定の種類の活動情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルをいう。具体的には、短期的コンテキストは、時刻Tの前後Δt時間における活動情報の変化として表現することができる。例えば、12時を基準としたときに、その1時間前にコミュニケーション量が増加12時の2時間後にキータイプ量が減少などの活動情報の変化は短期的コンテキストに該当し、活動者が行う物理的な動きで表現できるものと考えられる。長期的コンテキストとは、所定の期間における所定の種類の前記事象情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルをいう。具体的には、長期的コンテキストは、時刻Tbの前後Δtb時間における事象情報の変化として表現することができる。短期的コンテキストが前後Δt時間の期間における情報の変化であるのに対して、長期的コンテキストは、少なくともΔt時間よりも長い期間、例えば日単位や週単位などの期間に対する情報の変化を指す。例えば、先週1週間に多くのプログラミングを行った1週間連続で深夜残業を行った3日後に報告書の締切があるのように、仕事のスケジュールや作業のフェーズのように大きな流れを含む事象情報の変化は長期的コンテキストに該当し、活動者の疲労度や集中度に影響を与えると考えられる。ここで、長期的コンテキストを考慮して活動者の知的生産性を推定する際に、長期的コンテキストを短期的コンテキストと同様に活動情報の変化として表現することは現実的ではない。短期的コンテキストを取得するためには、ある時刻Tの前後Δt時間のウィンドウサイズに含まれる全てのセンサデータの変化が必要である。これに対して、長期的コンテキストを取得するためには、ある時刻Tb、すなわち任意の日付Dの前後Δd日間のウィンドウサイズに含まれる全てのセンサデータの変化が必要となる。そのため、取得された長期的コンテキストは、そのデータ量が膨大となるだけでなく、知的生産性に影響を与えない多くのノイズを含む。例えば、1秒間に1個のサンプリング周期でデータを取得するセンサを10種類使っている場合、時刻tの前後1週間分のデータは3600×24×7×2×10=12096000個のデータになってしまう。また、短期的コンテキストは、センサデータを用いて仕事や作業の直近の実行状態を表すのに対して、長期的コンテキストは、仕事や作業のフェーズを表している。そのため、長期的コンテキストは、センサデータよりもスケジューラや工程管理ツールから取得する必要がある。本発明では、長期的コンテキストは、活動者が関与する事象の情報を用いて表される。活動者が関与する事象とは、活動の目的または活動の結果が少なくとも一部を構成している事象のことをいう。例えば、会議、残業、作成書類、成果物の期限などは事象の例である。事象を表す情報文字列または記号と、その事象が生起する時間の情報を含めて事象情報という。事象が生起する時間の情報には、その事象が所定の期間に発生する回数、頻度もしくは発生間隔、または、所定の期間に対してその事象の生起している時間の割合を含む。事象情報は、長期的コンテキストのなかの位置によって、それに対応する事象を表すことにしてもよい。知的生産性推定モデルとは、短期的コンテキストの空間と長期的コンテキストの空間の直和空間から主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、活動者の短期的コンテキストおよび長期的コンテキストを写像した値が活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、写像関数のパラメータを設定したモデルをいう。実施の形態1図1は、本発明の実施の形態1に係る知的生産性計測装置の構成例を示すブロック図である。知的生産性計測装置100は、処理装置、端末9、活動情報取得部10aおよび事象情報取得部10bから構成される。処理装置は、プログラム制御により動作する。処理装置は、入力部1、計算部2、記憶部3、評価取得部4、モデル生成部5、知的生産性演算部6および出力部8を備える。入力部1は、短期的コンテキスト入力部11aと長期的コンテキスト入力部11bを備える。計算部2は、短期的コンテキスト計算部21aと長期的コンテキスト計算部21bとを備える。記憶部3は、取得した情報や計算処理および推定処理の結果などを記憶する。記憶部3は、処理装置の一部として構成されずに、ハードディスクやフラッシュメモリなどの記憶装置上に構成されてもよい。知的生産性演算部6は、推定部6aを備える。活動情報取得部10aは、活動者の活動状態をセンサでモニタリングし、活動情報であるデータを短期的コンテキスト入力部11aへ入力する。活動情報取得部10aにより取得された活動情報は、短期的コンテキスト入力部11aを介して記憶部3に記憶され、タイムスタンプTSと共に格納される。活動情報を表すセンサデータの例としては、活動者に関する位置情報、視線情報、活動周辺の環境音情報、発話音声情報、計算機入力部の操作情報、ソフトウェアの操作情報、オフィス内什器操作情報、が挙げられる。具体的に、計算機入力部の操作情報とは、タイピング量、マウスの移動量、マウスの右左クリックの数などを指す。ソフトウェアの操作情報とは、コンピュータ上の操作ログ、作成編集閲覧したファイル名、メールの送受信者などを指す。事象情報取得部10bは、活動者が関与する事象を表す情報と事象が生起する時間の情報と、を含む事象情報を、例えばテキストデータなどの形式で長期的コンテキスト入力部11bへ入力する。事象情報取得部10bにより取得された事象情報は、長期的コンテキスト入力部11bを介して記憶部3に格納される。事象情報は、所定の期間における、ある種類の事象の発生する回数、頻度もしくは発生間隔、または、事象の生起している時間の割合を含む情報である。事象情報は、例えば、予定表、計画表、活動実績表、工程管理表または活動報告書などの、活動者の仕事や作業のフェーズを表す長期的なスケジュールデータである。このデータは、詳細には、スケジューラに登録された予定、登録されたToDo項目の数、処理済のToDo項目の数、ガントチャートなど工程管理表の進捗度、などを含む。計算部2は、短期的コンテキスト計算部21aおよび長期的コンテキスト計算部21bを備える。短期的コンテキスト計算部21aは、短期的コンテキスト入力部11aに格納、もしくは、短期的コンテキスト入力部11aを介して記憶部3に記憶された活動情報の中から、短期的コンテキストサンプリング周期τtの間隔で、前後Δt時間の短期的コンテキストを計算する。また、短期的コンテキスト計算部21aは、計算した結果を、記憶部3に格納する。長期的コンテキスト計算部21bは、長期的コンテキスト入力部11bに格納、もしくは、長期的コンテキスト入力部11bを介して記憶部3に記憶された事象情報の中から、長期的コンテキストサンプリング周期τdの間隔で、前後Δd日間の長期的コンテキストを計算する。また、長期的コンテキスト計算部21bは、計算した結果を、記憶部3に格納する。記憶部3は、短期的コンテキスト入力部11aにより取得された活動情報であって、任意の時刻Tについて、短期的コンテキストとして前後Δt時間のセンサデータの値またはその変化が格納されている。Δtは、例えば、30分、1時間などである。図2は、活動情報に係る短期的コンテキストのデータの一例を示す図である。活動者IDがL01の2010年3月25日の13:06の前後Δt時間におけるコミュニケーション量は増加傾向、タイピング量は増加傾向、同一場所滞在時間は20分、操作ファイル名は日報txtが含まれることが分かる。また、活動者IDがL02の2010年3月25日の13:08の前後Δt時間におけるコミュニケーション量は増加傾向、タイピング量は減少傾向、同一場所滞在時間は3分、操作ファイル名は特許docが含まれることが分かる。このことから、例えば、活動者L02は、特許に関する仕事をしているにもかかわらず、同一場所に滞在してタイピングする量が減少している一方で、コミュニケーションの時間が増えていることがわかる。この例にも示される通り、短期的コンテキストの種類は、A数値、B増加減少の傾向、C文字列などを含む。ここで、A数値をそのままベクトルデータとして利用し、B増加減少の傾向については、増加の場合は1、減少の場合は-1に数値化し、C文字列については、その文字列と同一の要素が含まれるか否かを1/0で表現することによって、短期的コンテキストをベクトルとして表現することができる。例えば、図2の例では、活動者L01、L02の短期的コンテキストを、{コミュニケーション量,タイピング量,同一場所滞在時間分,日報txt,特許doc}という5次元ベクトルで表現することができ、それぞれ、{1,1,20,1,0}{1,-1,3,0,1}となる。また、記憶部3には、長期的コンテキスト入力部11bで取得した事象情報であって、任意の時刻t任意の日付Dを指すを含む前後Δd日間の期間に生起した事象のうち、特定のイベントが抽出され、長期的コンテキストとして、格納されている。図3は、事象情報に係る長期的コンテキストのデータの一例を示す図である。活動者IDがL01の2010年3月25日の13:06の前後Δd日間における残業時間は600分、処理済ToDoは80、締切件数は5件であることが分かる。また、活動者IDがL02の2010年3月25日の13:08の前後Δd日間における残業時間は10分、処理済ToDoは25、締切件数は1件であることが分かる。長期コンテキストデータも、短期コンテキストデータと同様にベクトル表現で記述することができる。例えば、図3の例では、活動者L01、L02の長期的コンテキストを、{残業時間,処理済ToDo,締切件数}という3次元ベクトルで表現することができ、それぞれ、{600,80,5}{10,25,1}となる。評価取得部4は、知的生産性を算出したい活動について、1日のうちのランダムな時間に活動者やその上司同僚などからその主観的評価の入力を促し、端末9を介してその評価を取得する。評価取得部4は、その取得した主観的評価を記憶部3へ記憶し格納する。この時、入力を促す方法としては、メールを送信し、そのメール内にWeb質問ページへのURLを記述する方法などが考えられる。他にも、コンピュータ内で新しいウィンドウをポップアップし、そこに質問を表示するなどの方法が考えられ、本実施の形態に述べた方法に限定されない。また、1日のうちのランダムな時間に主観的評価の入力を促さずに、毎週月曜と木曜の正午、のように、所定の曜日や時間を決めてもよい。また、入力を促す頻度を1日に限定する必要もない。モデル生成部5は、記憶部3に格納された活動情報に係る短期的コンテキストのデータおよび事象情報に係る長期的コンテキストのデータを用いて、記憶部3に格納された主観的評価を推定するための推定モデルを生成する。例えば、モデル生成部5は、短期的コンテキストおよび長期的コンテキストを特徴ベクトルとして、重回帰分析を用いて知的生産性を説明するような重回帰式を求める。より詳しくは、推定モデルの生成は、短期的コンテキストの空間と、長期的コンテキストの空間の直和空間から主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、短期的コンテキストおよび長期的コンテキストを写像した値が主観的評価の所定の範囲に入るように写像関数のパラメータを設定して行う。知的生産性演算部6は、記憶部3のデータを参照して知的生産性の計測を行う。知的生産性演算部6は、主観的評価を備えていない活動については、知的生産性演算部6に備えた推定部6aで推定することにより計測を行う。詳しくは、知的生産性演算部6は、記憶部3のデータを参照し、短期的コンテキスト、長期的コンテキストおよび主観的評価が格納されている活動に対しては、そのまま所定の方法で、知的生産性を計測する。また、知的生産性演算部6は、記憶部3のデータを参照し、短期的コンテキストおよび長期的コンテキストが格納されているが、主観的評価が格納されていない活動に対しては、推定部6aへ知的生産性を推定するよう指示する。推定部6aは、モデル生成部5で生成し記憶部3に格納された知的生産性の推定モデルを参照し、その推定モデルを用いて知的生産性を推定する。知的生産性演算部6は、計測した活動の知的生産性について、記憶部3に格納してもよい。出力部8は、知的生産性演算部6で計測した活動の知的生産性を、その活動とともに、出力する。出力部8は、評価取得部4へ主観的評価を入力する際に用いられる端末9の一部として構成されていてもよい。また、記憶部3は、端末9より入力され評価取得部4により取得された主観的評価を記憶する。具体的には、記憶部3は、ランダムな時刻に人手によって入力された知的生産性の評価結果を格納する。評価結果の最も単純なデータ構造は、{活動者ID,日時,時刻,知的生産性スコア}のように表現される。例えば、知的生産性スコアは、活動者が自分で知的生産性の高さを数段階に分けて数値化して評価した結果である主観的評価を指す。なお、ここでは、説明を簡単にするため、最も単純なデータ構造について説明したが、知的生産性スコアは単一の指標である必要はなく、やりがいがある自分を表現できる楽しんでいる没頭している様々なアイデアを模索している協力しているなど、知的生産性に関する要素に対する個別の主観的評価や、各要素の主観的評価の合計や平均値を用いても良く、本実施の形態に述べた方法に限定されない。また、個別の活動者本人の知的生産性に関する主観的評価だけでなく、ある活動者に対する上司や同僚からの主観的評価の合計や平均値を用いても良く、本実施の形態に述べた方法に限定されない。さらに記憶部3は、モデル生成部5が構築し生成した知的生産性を推定するモデル推定モデルを格納する。モデル生成部5は、短期的コンテキスト入力部11aおよび長期的コンテキスト入力部11bにより入力されたコンテキストを用いて、後述する手順で、推定モデルを構築する。推定モデルの一例は、知的生産性を被説明変数Z、短期的コンテキストx1ないしxm、短期的コンテキストの重みa1ないしam、長期的コンテキストy1ないしyn、長期的コンテキストの重みb1ないしbn、切片cを用いて、下記のように表現される。Z=a1×x1a2×x2am×xmb1×y1b2×y2bn×yncなお、ここでは、知的生産性の推定モデルの例として、重回帰式を用いる例について述べた。しかし、知的生産性の高/低を2つの値で表現し、短期的コンテキストと長期的コンテキストからなる多次元特徴空間を2つに分離する超平面の式を推定モデルとして用いてもよく、本実施の形態に述べた方法に限定されない。また、記憶部3は、知的生産性演算部6で計測した知的生産性の値を格納する。知的生産性の値は、主観的評価を有する活動だけでなく、主観的評価を有しない活動に対する値であってもよい。主観的評価を有しない活動に対する知的生産性の値は、推定部6aで推定モデルを参照し主観的評価を推定した値を用いたものも含まれる。知的生産性の値は、任意の時刻tについて、短期的コンテキストおよび長期的コンテキストはあるが主観的評価がない活動に対して、モデル生成部5の知的生産性の推定モデルをもとに求めた値である。知的生産性の基本的なデータ構造は、{活動者ID,日付,時刻,知的生産性推定値}である。図4は、活動情報取得部センサの一例を示す構成図である。例にあげる活動情報を取得する手段であるセンサは、RFRadioFrequencyタグであり、位置に関する活動情報を取得する。活動情報取得部10aは、RFタグ51、位置情報発信機52、タグ情報送受信部53および位置算出部54を備える。位置情報発信機52は、活動者図中の活動者L01、活動者L02、活動者L03に該当が所持するRFタグ51図中のRFタグL01、RFタグL02、RFタグL03に該当からの電波を受信する。タグ情報送受信部53は、ネットワークNを介して位置情報発信機52のタグ情報を受け、その活動者の識別情報および位置情報を位置算出部54へ送信する。そして位置算出部54は、活動者の位置を算出する。このように活動情報取得部10aは活動者の位置情報について、情報の取得を行う。図5は、実施の形態1に係る知的生産性計測装置のモデル構築処理動作の一例を示すフローチャートである。まず、活動情報取得部10aは、活動者の活動情報を取得するステップS11。活動情報の取得は、センサデータを取得するなどして行う。また、事象情報取得部10bは、活動者が関与する事象を表す情報と事象が生起する時間の情報とを含む事象情報を取得するステップS12。次に、短期的コンテキスト計算部21aは、短期的コンテキスト入力部11aへ入力された活動情報をもとに、短期的コンテキストを計算するステップS13。長期的コンテキストについても同様に、長期的コンテキスト計算部21bは、長期的コンテキスト入力部11bへ入力された事象情報をもとに、長期的コンテキストを計算するステップS14。そして、評価取得部4は、活動に対する主観的評価を取得するステップS15。主観的評価は、活動者および評価者の少なくとも一方が端末9を使用して入力したものなどを用いる。モデル生成部5は、ステップS13で計算した短期的コンテキスト、ステップS14で計算した長期的コンテキスト、ステップS15で取得した主観的評価を用いて、対応する活動について、短期的コンテキストおよび長期的コンテキストと主観的評価の関係を導き、知的生産性の推定モデルの生成し、記憶するステップS16。そして、一連の動作を終了する。ステップS13ないしステップS16における各ステップにおいて、入力や計算、取得など行った情報は、その都度、記憶部3に格納され、記憶されてもよい。より具体的には、各ステップについて、以下の動作が行われる。ステップS13において、短期的コンテキスト計算部21aは、短期的コンテキスト入力部11aにある活動情報のセンサデータの中から、コンテキストサンプリング周期τtの間隔で、前後Δt時間の短期的コンテキストを計算する。ステップS14において、長期的コンテキスト計算部21bは、長期的コンテキスト入力部11bにある事象情報のデータの中から、コンテキストサンプリング周期τdの間隔で、前後Δd日間の長期的コンテキストを計算する。ステップS15において、評価取得部4は、1日のうちのランダムな時間に活動者の知的生産性の主観的評価の入力を促すための端末9へのメール送信や画面表示などを行ってもよい。また、主観的評価を行う者は活動者だけでなく活動者の上司や同僚などの評価者であってもよく、主観的評価を行う者に対して活動に対する評価の入力を促してもよい。さらに、入力促進のための方法であるメール送信や画面表示の頻度も任意に設定可能である。ステップS16において、モデル生成部5は、ステップS13で計算した短期的コンテキストと、ステップS14で計算した長期的コンテキストを特徴ベクトルとして、重回帰分析を用いて知的生産性を説明するような重回帰式を求める。また、求めた推定モデルは、その都度、記憶部3に格納され記憶される。この重回帰式は、知的生産性の推定モデルの1例であり、必ずしもモデル生成部5により構築され生成される推定モデルは、この例に限定されない。なお、ここでは理解を容易にするため、ステップS11ないしステップS16の処理を順番に実行する方法について説明したが、各処理は独立の周期で繰り返し実行されればよく、本実施の形態に述べた方法に限定されない。各処理の実行周期として、例えば、下記のような組み合わせが挙げられる。活動情報センサ取得処理ステップS11:1秒間隔事象情報データ取得処理ステップS12:12時間間隔短期的コンテキスト処理ステップS13:2時間間隔長期的コンテキスト処理ステップS14:1日間隔主観的評価取得処理ステップS15:ランダムな間隔で1日3ないし5回程度知的生産性の推定モデル生成/記憶処理ステップS16:主観的評価取得処理ステップS15と連動して実行図6は、実施の形態1に係る知的生産性計測装置の知的生産性計測処理1の動作の一例を示すフローチャートである。ステップS11ないしステップ14の動作は、図5のモデル構築処理動作のステップS11ないしステップS14と同じである。短期的コンテキストの計算ステップS13および長期的コンテキストの計算ステップS14を終えると、評価取得部4は、取得した主観的評価があればステップS21;YES、主観的評価の取得ステップS15を行う。そして、知的生産性演算部6は、知的生産性の計測、すなわち演算を行いステップS22、一連の処理を終了する。知的生産性の計測は、ある活動に対して、短期的コンテキストと長期的コンテキストを特徴ベクトルとして主観的評価を対応させて、知的生産性の計測を行う。ステップS15における主観的評価取得動作についても、図5のモデル構築処理動作のステップS15と同じ動作である。評価取得部4は、取得した主観的評価がなければステップS21;NO、モデル生成部5により構築され生成された知的生産性の推定モデルを参照するステップS23。そして、推定部6aは参照した推定モデルをもとに、対象となる活動の主観的評価の推定を行う。すなわち知的生産性演算部6は、短期的コンテキストおよび長期的コンテキストを特徴ベクトルとし、知的生産性の推定および計測、すなわち演算を行いステップS24、一連の処理を終了する。詳しくは、知的生産性演算部6の推定部6aは、評価取得部4で評価を取得していない活動に対して、モデル生成部5により生成された推定モデルを用いて主観的活動評価を推定し、推定したものを知的生産性の計測の際に用いる。ステップS22で行う知的生産性演算部6による知的生産性の演算、および、ステップS24で行う知的生産性演算部6による知的生産性の推定および演算の結果は、記憶部3に格納され記憶されてもよい。また、知的生産性演算部6による処理の実行周期は、例えば、知的生産性演算処理ステップS22および知的生産性推定/演算処理ステップS24:2時間間隔とし、各処理を順番に実行せず、各々を独立の周期で繰り返し実行してもよい。また、取得する主観的評価がある場合ステップS21でYESの場合、モデル構築処理と知的生産性計測処理をまとめて行うことができ、図7の実施の形態1に係る知的生産性計測装置の処理動作の一例を示すフローチャートの様に、簡潔に表すことができる。最終的に生成および記憶された推定モデルおよび計測された知的生産性は、記憶部3に格納され、記憶されることが望ましい。実施の形態2図8は、本発明の実施の形態2に係る知的生産性計測装置の構成例を示すブロック図である。実施の形態2に係る知的生産性計測装置100は、活動者自身が直接に活動情報を入力する仕組みを備え、その情報ワークセグメントというを特徴ベクトルで表現し、知的生産性の計測に用いる際に考慮する。実施の形態2に係る知的生産性計測装置100は、実施の形態1に係る知的生産性計測装置100に、ワークセグメント入力部7aおよびベクトル生成部7bを備え、入力した情報について記憶部3に格納して記憶する。ワークセグメント入力部7aは、ある活動に対して、何時から何時までどのような作業を行っていたかというアノテーションを、活動者自身に入力させ、その入力結果を記憶部3に格納して記憶させる。活動者は、ワークセグメント入力部7aへ入力する際、端末9などを用いることができる。作業負担を軽減するため、作業内容はあらかじめメニュー化しておき、活動者は作業の開始時刻、終了時刻、および作業メニューの中から一つを選択することで、アノテーションの入力が可能である。ワークセグメント入力部7aを介して記憶部3は、各活動者の作業と作業時刻のアノテーション情報を格納する。具体的なデータ構造は、{活動者ID,開始時刻,終了時刻,作業内容,関連情報}である。例えば、活動者L01が2010/3/2510:00ないし10:30に活動者L02宛てにメールを書いていたという作業は、{活動者L01,2010/3/2510:00,2010/3/2510:30,メール執筆,宛先:L02}という形で表現できる。ベクトル生成部7bは、ワークセグメント入力部7aで取得したワークセグメントを用いて、所定の期間で時系列に並べた特徴ベクトルを生成する。例えば、ワークセグメント入力部7aで取得したデータから、ある時刻tの前後における活動者の作業の時系列データが得られる。ある活動者が時刻Tの時点で作業Aを行っており、その前30分は作業Bから作業Cを行っていて、時刻T以降は作業Aを継続し、その後30分で作業Dから作業Bを行い再び作業Dという作業に遷移したとする。この場合、時刻Tの前後30分での作業の時系列データは、順に、作業B,作業C,作業A,作業D,作業B,作業Dとなる。これは、作業AないしDにそれぞれ固有のIDを付与することで特徴ベクトルとして表現可能である。例えば、作業AないしDに1001ないし1004というIDを付与したとすると、作業の時系列データの特徴の特徴ベクトルは、{1002,1003,1001,1004,1002,1004}と表現することができる。図9は、実施の形態2に係る知的生産性計測装置のモデル構築処理動作の一例を示すフローチャートである。モデル構築処理2の基本的な処理動作は、図5に示すモデル構築処理1の動作と同じである。モデル構築処理2の動作では、主観的評価取得ステップS15の後に、ワークセグメント取得動作ステップS31、ベクトル生成動作ステップS32が行われる。主観的評価取得ステップS15を終えると、ワークセグメント入力部7aは、活動者が入力する、活動の作業内容、作業開始時間および作業終了時間を含むワークセグメント情報を取得するステップS31。ベクトル生成部7bは、ワークセグメント情報からその構成要素を時系列に並べた特徴ベクトルを生成するステップS32。モデル生成部5は、ステップS13で計算した短期的コンテキスト、ステップS14で計算した長期的コンテキスト、ステップS32で取得した特徴ベクトルを用いて、対応する活動について、短期的コンテキスト、長期的コンテキストおよび特徴ベクトルと主観的評価の関係を導き、知的生産性の推定モデルの生成し記憶するステップS33。そして、一連の動作を終了する。ステップS13ないしステップS15およびステップS31ないしステップS33における各ステップにおいて、入力や計測、取得など行った情報は、その都度もしくはまとめて、記憶部3に格納されて記憶されてもよい。具体的には、ステップS33について、以下の動作が行われる。モデル生成部5は、ステップS13で計算した短期的コンテキストと、ステップS14で計算した長期的コンテキストと、のそれぞれを特徴ベクトルとしたものに加えて、ステップS32で生成した特徴ベクトルより、重回帰分析を用いて知的生産性を説明するような重回帰式を求める。また、求めた推定モデルは、その都度、記憶部3へ格納して記憶しておく。この重回帰式は、知的生産性の推定モデルの1例であり、モデル生成部5により構築され生成された推定モデルは、この例に限定されない。また、ステップS33について、モデル生成部5は、短期的コンテキストの空間、長期的コンテキストの空間およびステップS32で生成したワークセグメントの特徴ベクトルの空間の直和空間から主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、活動者の短期的コンテキスト、長期的コンテキストおよび特徴ベクトルを写像した値が活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、写像関数のパラメータである知的生産性の推定モデルを生成してもよい。なお、モデル構築処理2の基本的な処理動作において、モデル構築処理1と同様に、各処理は独立の周期で繰り返し実行されればよく、本実施の形態に述べた方法に限定されない。図10は、実施の形態2に係る知的生産性計測装置の知的生産性計測処理動作の一例を示すフローチャートである。知的生産性計測処理2の基本的な処理動作は、図6に示す知的生産性計測処理1の動作と同じである。知的生産性計測処理2の動作において、短期的コンテキストの計算ステップS13と長期的コンテキストの計算ステップS14の後に、ワークセグメントを取得する動作ステップS31、およびベクトル生成動作ステップS32が行われる。これら追加する動作は、モデル構築処理2の基本的な処理動作に等しいので説明を省略する。また、知的生産性計測処理2の動作で用いる知的生産性の推定モデルは、知的生産性計測処理1の動作で用いる知的生産性の推定モデルとほぼ同様であり、知的生産性の推定モデルの構築の際に、短期的コンテキスト、長期的コンテキストおよび主観的評価に加えて、特徴ベクトルを考慮したものを用いる。そのため、知的生産性計測処理1の動作の知的生産性演算ステップS22、知的生産性の推定モデル参照ステップS23、知的生産性推定および演算ステップS24は、知的生産性計測処理2の動作の知的生産性演算ステップS41、知的生産性の推定モデル参照ステップS42、知的生産性推定および演算ステップS43とほぼ同様である。知的生産性の計測すなわち演算もしくは推定および演算において、実施の形態1の場合と異なり、モデル生成部5は、短期的コンテキストおよび長期的コンテキストだけでなく、ワークセグメント入力部7aで入力し、ベクトル生成部7bにより生成された作業の時系列データの特徴ベクトルも用いて知的生産性の推定モデルを構築する。そして最終的に、知的生産性演算部6は知的生産性の計測を行う。実施の形態1に係る知的生産性計測装置によれば、活動内容の質や量、活動スパンを考慮して活動者の知的生産性を計測することができる。その理由は、センサデータの中からあらかじめ決められた周期で、前後数分ないし数時間単位でのセンサデータの値や変化を短期的コンテキストとして抽出し、前後数日間でのイベントの発生件数や発生確率を長期的コンテキストとして抽出し、両者のデータを用いて活動者の知的生産性の推定モデルを構築するからである。実施の形態1に係る知的生産性計測装置は、コンテキストを主に活動スパンを考慮して短期的長期的な2種類に分け、長期的なコンテキストについては、数日間のセンサデータから特定イベントの発生に注目した集計結果を用いた特徴ベクトルを生成する。これにより、短期的長期的なコンテキストを考慮して活動者の知的生産性を計測することができる。実施の形態2に係る知的生産性計測装置は、作業の開始時間と終了時間を活動者に入力させ、作業の時系列順序を反映した特徴ベクトルを利用した知的生産性の推定モデルを構築する。これにより、作業Xを行うには事前に作業Yを行うと知的生産性が高くなる等、作業の順序に応じた知的生産性の変化を計測することができる。また、本発明の実施の形態に係る知的生産性計測装置によれば、未来のイベントをも含めた活動スパン、特に長期的コンテキストを考慮しながら知的生産性を計測することもできる。さらに、活動者の主観的評価や、活動者の入力により得られるアノテーションなどについて、データが不足する部分についても、推定することができ、より精度の高い知的生産性の測定を行うことができる。図11は、図1および図8に示す本発明の実施の形態に係る知的生産性計測装置の物理的な構成例を示すブロック図である。知的生産性計測装置100は、図11に示すように、制御部61、主記憶部62、外部記憶部63、操作部64、表示部65および送受信部66を備える。主記憶部62、外部記憶部63、操作部64、表示部65および送受信部66はいずれも内部バス60を介して制御部61に接続されている。制御部61はCPUCentralProcessingUnit等から構成され、外部記憶部63に記憶されている制御プログラム69に従って、知的生産性計測に係る処理を実行する。主記憶部62はRAMRandomAccessMemory等から構成され、外部記憶部63に記憶されている制御プログラム69をロードし、制御部61の作業領域として用いられる。外部記憶部63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る。外部記憶部63は、上述の処理を制御部61に行わせるための制御プログラム69を予め記憶する。また、外部記憶部63は、制御部61の指示に従って、この制御プログラム69が記憶するデータを制御部61に供給し、制御部61から供給されたデータを記憶する。操作部64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60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65は、CRTCathodeRayTubeまたはLCDLiquidCrystalDisplayなどから構成され、知的生産性計測の結果などを表示する。送受信部66は、無線送受信機、無線モデムまたは網終端装置、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66を介して、知的生産性に関する情報が送受信される。図1および図8に示す知的生産性計測装置100の入力部1短期的コンテキスト入力部11aおよび長期的コンテキスト入力部11bを含む、計算部2短期的コンテキスト計算部21aおよび長期的コンテキスト計算部21bを含む、記憶部3、評価取得部4、モデル生成部5、知的生産性演算部6推定部6aを含む、ワークセグメント入力部7a、ベクトル生成部7bおよび出力部8の処理は、制御プログラム69が、制御部61、主記憶部62、外部記憶部63、操作部64、表示部65および送受信部66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、前記のハードウェ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61、主記憶部62、外部記憶部63、操作部64、内部バス60などから構成される制御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知的生産性計測装置100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装置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知的生産性計測装置100を構成してもよい。また、知的生産性計測装置100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活動者の活動を表す活動情報を取得する活動情報取得手段と、前記活動者が関与する事象を表す情報と、前記事象が生起する時間の情報とを含む事象情報を取得する事象情報取得手段と、前記活動者の活動に対する、該活動者の主観的評価および該活動者を評価する評価者の主観的評価のうち少なくとも1つを取得する評価取得手段と、所定の期間における所定の種類の前記活動情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである短期的コンテキストを、前記活動情報取得手段で取得した活動情報から生成する短期的コンテキスト計算手段と、所定の期間における所定の種類の前記事象情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである長期的コンテキストを抽出する長期的コンテキスト計算手段と、前記短期的コンテキストの空間と前記長期的コンテキストの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである推定モデルを生成するモデル生成手段と、前記モデル生成手段で生成された推定モデルを用いて、前記活動者の活動の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストから前記主観的評価の空間への写像である知的生産性を演算する知的生産性推定手段と、を備えることを特徴とする知的生産性計測装置。付記2前記活動者の活動に含まれる所定の作業について入力する作業内容、作業開始時間および作業終了時間を含むワークセグメントを取得するワークセグメント取得手段と、所定の期間における前記ワークセグメントを時系列に並べた特徴ベクトルを生成する手段と、を備え、前記モデル生成手段は、前記短期的コンテキストの空間、前記長期的コンテキストの空間および前記ワークセグメントの特徴ベクトルの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキスト、前記長期的コンテキストおよび前記特徴ベクトルを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである知的生産性の推定モデルを生成し、前記知的生産性推定手段は、前記短期的コンテキスト、前記長期的コンテキストおよび前記特徴ベクトルから、前記活動に対して前記知的生産性を演算する、ことを特徴とする付記1に記載の知的生産性計測装置。付記3前記活動情報取得手段は、前記活動者の活動情報として、前記活動者の位置情報、前記活動者の視線情報、前記活動者が活動を行う周辺の環境音情報、前記活動者の発話音声情報、前記活動者の計算機入力部の操作情報、前記活動者のソフトウェアの操作情報、または、前記活動者のオフィス内什器操作情報、のうち少なくとも一つを収集することを特徴とする付記1または2に記載の知的生産性計測装置。付記4前記事象情報取得手段は、所定の期間における、ある種類の前記事象の発生する回数、頻度もしくは発生間隔、または、前記事象の生起している時間の割合を含む事象情報を取得することを特徴とする付記1ないし3のいずれかに記載の知的生産性計測装置。付記5前記事象情報取得手段は、前記活動者が関与する事象の情報を含む予定表、計画表、活動実績表、工程管理表または活動報告書のうち少なくとも一つから前記事象情報を取得することを特徴とする付記1ないし4のいずれかに記載の知的生産性計測装置。付記6活動者の活動の知的生産性を推測する知的生産性計測装置が行う知的生産性計測方法であって、活動者の活動を表す活動情報を取得する活動情報取得ステップと、前記活動者が関与する事象を表す情報と、前記事象が生起する時間の情報とを含む事象情報を取得する事象情報取得ステップと、前記活動者の活動に対する、該活動者の主観的評価および該活動者を評価する評価者の主観的評価のうち少なくとも1つを取得する評価取得ステップと、所定の期間における所定の種類の前記活動情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである短期的コンテキストを、前記活動情報取得ステップで取得した活動情報から生成する短期的コンテキスト計算ステップと、所定の期間における所定の種類の前記事象情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである長期的コンテキストを抽出する長期的コンテキスト計算ステップと、前記短期的コンテキストの空間と前記長期的コンテキストの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである推定モデルを生成するモデル生成ステップと、前記モデル生成ステップで生成された推定モデルを用いて、前記活動者の活動の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストから前記主観的評価の空間への写像である知的生産性を演算する知的生産性推定ステップと、を備えることを特徴とする知的生産性計測方法。付記7前記活動者の活動に含まれる所定の作業について入力する作業内容、作業開始時間および作業終了時間を含むワークセグメントを取得するワークセグメント取得ステップと、所定の期間における前記ワークセグメントを時系列に並べた特徴ベクトルを生成するステップと、を備え、前記モデル生成ステップは、前記短期的コンテキストの空間、前記長期的コンテキストの空間および前記ワークセグメントの特徴ベクトルの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキスト、前記長期的コンテキストおよび前記特徴ベクトルを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである知的生産性の推定モデルを生成し、前記知的生産性推定ステップは、前記短期的コンテキスト、前記長期的コンテキストおよび前記特徴ベクトルから、前記活動に対して前記知的生産性を演算する、ことを特徴とする付記6に記載の知的生産性計測方法。付記8前記活動情報取得ステップは、前記活動者の活動情報として、前記活動者の位置情報、前記活動者の視線情報、前記活動者が活動を行う周辺の環境音情報、前記活動者の発話音声情報、前記活動者の計算機入力部の操作情報、前記活動者のソフトウェアの操作情報、または、前記活動者のオフィス内什器操作情報、のうち少なくとも一つを収集することを特徴とする付記6または7に記載の知的生産性計測方法。付記9前記事象情報取得ステップは、所定の期間における、ある種類の前記事象の発生する回数、頻度もしくは発生間隔、または、前記事象の生起している時間の割合を含む事象情報を取得することを特徴とする付記6ないし8のいずれかに記載の知的生産性計測方法。付記10前記事象情報取得ステップは、前記活動者が関与する事象の情報を含む予定表、計画表、活動実績表、工程管理表または活動報告書のうち少なくとも一つから前記事象情報を取得することを特徴とする付記6ないし9のいずれかに記載の知的生産性計測方法。付記11コンピュータに、活動者の活動を表す活動情報を取得する活動情報取得ステップと、前記活動者が関与する事象を表す情報と、前記事象が生起する時間の情報とを含む事象情報を取得する事象情報取得ステップと、前記活動者の活動に対する、該活動者の主観的評価および該活動者を評価する評価者の主観的評価のうち少なくとも1つを取得する評価取得ステップと、所定の期間における所定の種類の前記活動情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである短期的コンテキストを、前記活動情報取得ステップで取得した活動情報から生成する短期的コンテキスト計算ステップと、所定の期間における所定の種類の前記事象情報の値を要素として、所定の順に並べたベクトルである長期的コンテキストを抽出する長期的コンテキスト計算ステップと、前記短期的コンテキストの空間と前記長期的コンテキストの空間の直和空間から前記主観的評価の空間への所定の写像関数を用いて、前記活動者の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストを写像した値が該活動者の当該主観的評価の所定の範囲に入るように、該写像関数のパラメータである推定モデルを生成するモデル生成ステップと、前記モデル生成ステップで生成された推定モデルを用いて、前記活動者の活動の前記短期的コンテキストおよび前記長期的コンテキストから前記主観的評価の空間への写像である知的生産性を演算する知的生産性推定ステップと、を実行させることを特徴とする知的生産性計測用プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。本出願は、2010年6月18日に出願された日本国特許出願特願2010-139713号に基づく。本明細書中に、それらの明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。"