集団の構成員が入力を行うための端末装置と通信可能な診断サーバ装置において、少なくとも、前記集団構成員の第1の意識に関する複数のアンケート項目と、前記集団構成員の第2の意識に関する複数のアンケート項目を記録した記録部と、前記端末装置に対して、前記記録部に記録された第1の意識および第2の意識に関する複数のアンケート項目の少なくとも一部を送信するアンケート送信手段と、当該各アンケート項目に応じて前記構成員が入力した回答を当該構成員の識別符号とともに、前記端末装置から受信して記録部に記録するアンケート回答受信手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第1の意識または第2の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第1の意識および第2の意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段と、を備えた診断サーバ装置。集団の構成員が入力を行うための端末装置と通信可能な診断サーバ装置を、少なくとも、前記集団構成員の第1の意識に関する複数のアンケート項目と、前記集団構成員の第2の意識に関する複数のアンケート項目を記録した記録部を有するコンピュータによって実現するための診断サーバプログラムであって、コンピュータを前記端末装置に対して、前記記録部に記録された第1の意識および第2の意識に関する複数のアンケート項目の少なくとも一部を送信するアンケート送信手段と、当該各アンケート項目に応じて前記構成員が入力した回答を当該構成員の識別符号とともに、前記端末装置から受信して記録部に記録するアンケート回答受信手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第1の意識または第2の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第1の意識および第2の意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段と、して機能させるための診断サーバサーバプログラム。少なくとも、集団構成員の第1の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答と、前記集団構成員の第2の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答を、各構成員の識別符号とともに入力する入力手段と、前記入力された回答を当該構成員の識別符号とともに記録部に記録するアンケート回答記録手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第1の意識または第2の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第1の意識および第2の意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段と、を備えた診断装置。コンピュータによって診断装置を実現するための診断プログラムであって、コンピュータを少なくとも、集団構成員の第1の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答と、前記集団構成員の第2の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答を、各構成員の識別符号とともに入力する入力手段と、前記入力された回答を当該構成員の識別符号とともに記録部に記録するアンケート回答記録手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第1の意識または第2の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第1の意識および第2の意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段と、して機能させるための診断プログラム。請求項1~4の装置またはプログラムにおいて、前記第1の意識は当該集団における他の構成員との関わりの度合いに関する意識であり、前記第2の意識は当該集団における規律に関する意識であることを特徴とする装置またはプログラム。請求項1~5のいずれかの装置またはプログラムにおいて、前記記録部には、集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、個人状態判定手段によって得られた構成員の状態との組合せに対応付けて、構成員に対する対処行動アドバイスを記述した対処行動アドバイス集が記録されており、前記対処行動アドバイス決定手段は、当該対処行動アドバイス集を参照して対処行動を決定することを特徴とする装置またはプログラム。請求項1~6のいずれかの装置またはプログラムにおいて、前記アンケート項目には、予備アンケート項目が含まれており、予備アンケート項目についても回答が記録部に記録され、前記対処行動アドバイス決定手段は、予備アンケート項目の回答を考慮せずに、対処行動を決定することを特徴とする装置またはプログラム。少なくとも、集団構成員の第1の意識~第nの意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答を、各構成員の識別符号とともに入力する入力手段と、前記入力された回答を当該構成員の識別符号とともに記録部に記録するアンケート回答記録手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第1の意識~第nの意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第1の意識~第nの意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第1の意識~第nの意識を、第1の意識~第nの意識の程度を軸とした多次元空間にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第1の意識~第nの意識を、第1の意識~第nの意識の程度を軸とした多次元空間にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段と、を備えた診断装置。しかしながら、上記の従来技術においては次のような問題点があった。特許文献1に記載のものでは、組織全体の状態を把握することはできても、その組織に属する各個人の状態を個々に把握することが困難であった。したがって、解析結果に基づいて組織全体に対する行動指針を導き出すことができたとしても、各個人に対する行動指針を導き出すことは困難であった。また、特許文献2に記載のものでは、母集団会社全体や業界全体との関係においての各個人の特性を把握できるので、当該個人が母集団の平均的人物との関係において、どのような改善行動をなすべきであるかを導き出すことが可能である。しかし、前提となる母集団自体に改善の余地がある場合には、各個人に対して正しい指針を示すことができないという問題があった。この発明は、上記のような問題点を解決して、集団に属する各個人に対し、集団および個人の状態を良くするための行動のアドバイスをすることのできるシステムを提供することを目的とする。この発明に係る診断サーバ装置は、集団の構成員が入力を行うための端末装置と通信可能な診断サーバ装置において、少なくとも、前記集団構成員の第1の意識に関する複数のアンケート項目と、前記集団構成員の第2の意識に関する複数のアンケート項目を記録した記録部と、前記端末装置に対して、前記記録部に記録された第1の意識および第2の意識に関する複数のアンケート項目の少なくとも一部を送信するアンケート送信手段と、当該各アンケート項目に応じて前記構成員が入力した回答を当該構成員の識別符号とともに、前記端末装置から受信して記録部に記録するアンケート回答受信手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第1の意識または第2の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第1の意識および第2の意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段とを備えている。したがって、集団全体の状態と構成員の状態の双方を考慮し、各構成員の管理者が、各構成員に対してどのような対処行動をとるべきであるかの情報を提示することができる。この発明に係る診断装置は、少なくとも、集団構成員の第1の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答と、前記集団構成員の第2の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答を、各構成員の識別符号とともに入力する入力手段と、前記入力された回答を当該構成員の識別符号とともに記録部に記録するアンケート回答記録手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第1の意識または第2の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第1の意識および第2の意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第1の意識および第2の意識を、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識を第2の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段とを備えている。したがって、集団全体の状態と構成員の状態の双方を考慮し、各構成員の管理者が、各構成員に対してどのような対処行動をとるべきであるかの情報を提示することができる。この発明に係る診断サーバ装置は、第1の意識は当該集団における他の構成員との関わりの度合いに関する意識であり、前記第2の意識は当該集団における規律に関する意識であることを特徴としている。したがって、関わりの度合いに関する意識と規律に関する意識に基づいて、各構成員に対してどのような対処行動をとるべきであるかの情報を提示することができる。この発明に係る診断サーバ装置は、記録部には、集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、個人状態判定手段によって得られた構成員の状態との組合せに対応付けて、構成員に対する対処行動アドバイスを記述した対処行動アドバイス集が記録されており、対処行動アドバイス決定手段は、当該対処行動アドバイス集を参照して対処行動を決定することを特徴としている。したがって、迅速に対処行動アドバイスを決定することができる。この発明に係る診断サーバ装置は、アンケート項目には、予備アンケート項目が含まれており、予備アンケート項目についても回答が記録部に記録され、前記対処行動アドバイス決定手段は、予備アンケート項目の回答を考慮せずに、対処行動を決定することを特徴としている。したがって、状況に応じて予備アンケート項目を正式なアンケート項目とした場合に、予備アンケート項目に対する過去の回答に基づいて連続性のある解析を行うことができる。この発明に係る診断装置は、少なくとも、集団構成員の第1の意識~第nの意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答を、各構成員の識別符号とともに入力する入力手段と、前記入力された回答を当該構成員の識別符号とともに記録部に記録するアンケート回答記録手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第1の意識~第nの意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第1の意識~第nの意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第1の意識~第nの意識を、第1の意識~第nの意識の程度を軸とした多次元空間にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第1の意識~第nの意識を、第1の意識~第nの意識の程度を軸とした多次元空間にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段とを備えている。したがって、集団全体の状態と構成員の状態の双方を考慮し、各構成員の管理者が、各構成員に対してどのような対処行動をとるべきであるかの情報を提示することができる。この発明において、アンケート送信手段は、実施形態においては、ステップS22がこれに対応する。アンケート回答受信手段は、実施形態においては、ステップS23がこれに対応する。意識算出手段は、実施形態においては、ステップS31、S32がこれに対応する。集団状態判定手段は、実施形態においては、ステップS35がこれに対応する。個人状態判定手段は、実施形態においては、ステップS51がこれに対応する。対処行動アドバイス決定手段は、実施形態においては、ステップS39がこれに対応する。プログラムとは、CPUにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。1.システムの全体構成図1に、この発明の一実施形態による診断システムの全体構成を示す。端末装置T1、T2Tnが、ネットワークを介して診断サーバ装置Sと通信可能に接続されている。端末装置T1、T2Tnは、診断対象である会社の社員が使用するものである。診断サーバ装置Sは、社内に設置されたものでもよく、社外に設置されたたとえば、インターネット上のWEBサーバであってもよい。診断サーバ装置Sは、各端末装置T1、T2Tnに対し、アンケート項目を送信する。端末装置T1、T2Tnは、受信したアンケート項目を表示し、これを見た社員が、アンケートに対する回答を入力する。入力されたアンケート回答は、診断サーバ装置Sに送信される。診断サーバ装置Sは、各端末装置T1、T2Tnから受信したアンケート回答に基づいて、会社の状態を把握し、各社員の状態を把握し、両者に基づいて、各社員に対する対処行動アドバイスを決定する。決定した対処行動アドバイスは、管理者が端末装置Tiから閲覧印刷することができる。管理者は、対処行動アドバイスに基づいて、各社員に対する適切な対処行動をとることが可能となる。図2に、診断サーバ装置Sの機能ブロック図を示す。アンケート送信手段2は、記録部4に記録された第1の意識に関するアンケート項目A1~Ajおよび第2の意識に関するアンケート項目B1~Bkを、各端末装置に送信する。アンケート回答受信手段6は、各端末装置からのアンケート回答C1~Cnを受信し、記録部4に記録する。一人の社員のアンケート回答C1は、アンケート項目A1~Aj、B1~Bkに対応するC11~1Cjkを備えている。意識算出手段8は、アンケート結果C11~1Cjkと、これに対応する各アンケート項目A1~Aj、B1~Bjが第1の意識、第2の意識のいずれに関するものであるかとに基づいて、当該社員の第1の意識および第2の意識の程度を算出する。他の社員のアンケート結果C2~Cnについても同様にして意識の程度を算出する。集団状態判定手段10は、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識の程度を第2の軸とした平面に、対象となる社員全ての第1および第2の意識の程度をプロットした場合の分布状態に基づいて、集団の状態を判定する。個人状態判定手段12は、第1の意識の程度を第1の軸とし、第2の意識の程度を第2の軸とした平面に、各社員の第1および第2の意識の程度をプロットした場合の位置に基づいて、各社員の状態を判定する。対処行動アドバイス決定手段14は、集団状態判定手段10によって判定した集団の状態と、個人状態判定手段12によって判定した各社員の状態とに基づいて、各社員に対する対処行動アドバイスを決定する。対処行動アドバイス送信手段16は、管理者が端末装置Tiによって要求を行った場合に、各社員に対する対処行動アドバイスを管理者の端末装置Tiに送信する。これにより、管理者は、端末装置Tiにおいて各社員をどのように導けばよいかを示す対処行動アドバイスを見ることができる。2.ハードウエア構成図3に、診断サーバ装置Sのハードウエア構成を示す。CPU20には、メモリ22、ディスプレイ24、ハードディスク4、CD-ROMドライブ26、通信回路28、マウス/キーボード36が接続されている。通信回路28は、ネットワークなどを介して端末装置T1~Tnと通信を行うためのものである。ハードディスク4には、オペレーティングシステムたとえば、マイクロソフト社のWINDOWS商標32、診断サーバプログラム34、アンケート項目A1~Aj、B1~Bk、集団対処行動テーブル100、社員対処行動テーブル102が記録されている。また、アンケート回答C11~C1jk、C21~C2jkCn1~Cnjk、が記録される。ここで、Cxyにおいて、Xは社員を、yはアンケート番号を示すものである。たとえば、C11であれば、1番目の社員のアンケート番号1に対する回答であることを表す。オペレーティングシステム32および診断サーバプログラム34は、CD-ROM30に記録されていたものを、CD-ROMドライブ26を介して、ハードディスク4にインストールしたものである。診断サーバプログラム34は、オペレーティングシステム32と協働してその機能を発揮する。診断サーバプログラム34単体で機能を発揮するようにしてもよい。なお、各端末装置T1~Tnのハードウエア構成も、診断サーバ装置Sと同様である。ただし、ハードディスク4には、診断サーバプログラム34に代えて、ブラウザプログラムが記録されている。3.診断処理診断処理においては、アンケート実施処理と、解析処理が実行される。以下、各処理について説明を行う。アンケート実施処理図4に、診断サーバプログラム34のアンケート実施処理のフローチャートおよび端末装置T1のブラウザプログラムのアンケート実施処理におけるフローチャートを示す。なお図4においては、端末装置T1についてのみ示したが、他の端末装置T2~Tnについても同様である。社員E1図示せずは、端末装置T1のマウス/キーボード36を操作して、診断サーバ装置Sに接続する。さらに、社員E1が社員IDとパスワードを入力すると、端末装置T1のCPU20は、これを診断サーバ装置Sに送信してログイン要求を行うステップS1。これを受けた診断サーバ装置SのCPU20は、ハードディスク4に記録している社員IDとパスワードの組合せ情報図示せずを参照して、送られてきた社員IDとパスワードの組合せが存在するかどうかを判断する。存在しなければ、CPU20は、不正なログインであると判断し、処理を終了するステップS21。存在すれば、CPU20は、正しいログインであると判断しステップS21、ハードディスク4に記録しているアンケート項目A1~Aj、B1~Bjを端末装置T1に送信するステップS22。また、CPU20は、社員IDをキーとして、ハードディスク4に記録している社員DB図示せずを参照し、氏名、所属、役職などを取得し、これらについても端末装置T1に送信する。ハードディスク4に記録されているアンケート項目の例を、図5に示す。この実施形態では、アンケート項目A1~A10、B1~B10の20個のアンケート項目を記録している。図において、Noの欄は、アンケート項目の番号を示す。カテゴリの欄は、アンケート項目の内容が、会社における他の社員との関わりの度合いに関する意識第1の意識に関するものであるか、会社における規律に関する意識第2の意識に関するものであるかを示している。図中Aは前者を示し、Bは後者を示す。アンケート項目の欄には、アンケートの内容が記述されている。また、得点の欄には、アンケート項目に対する回答に応じた得点が記述されている詳しくは後述する。診断サーバ装置SのCPU20は、読み出したアンケート項目A1~A10、B1~B10をランダムに並べ替え、アンケート番号とともに端末装置T1に送信する。これを受けた、端末装置T1のCPU20は、図6に示すように、アンケート項目をディスプレイ24に表示するステップS2。社員特定領域50には、サーバ装置Sから送信されてきた、所属、役職、氏名、社員IDなどが表示される。数字説明領域52には、アンケート項目に対する回答として選択する数字の意味が表示されている。アンケート領域54には、アンケート項目表示欄56とこれに対応する回答入力欄58が表示されている。なお、アンケート項目にはアンケート番号が付されているが、アンケート番号は表示されない。また、アンケート項目は、ランダムに並び替えられるので、社員ごとに異なる順序にて表示されることになる。さらに、ランダムに並べることで、いずれのアンケート項目がいずれの意識に関連しているかを社員が推知できないので、アンケート回答における予断を排除することができる。端末装置T1を操作する社員は、アンケート項目表示欄56に表示されたアンケート項目に対して、マウス/キーボード36を操作し、回答入力欄58の1~5の数字に対応するラジオボタンを一つ選択して回答するステップS3。社員は、全てのアンケート項目に対する回答を選択すると、送信ボタン60をマウス/キーボード36によってクリックする。これを受けて、端末装置T1のCPU20は、社員IDとともに、アンケート項目番号とその回答C120、C112、C111を、診断サーバ装置Sに送信するステップS3。図7に、端末装置T1からサーバ装置Sに送信されるアンケート回答のデータ例を示す。アンケート番号とこれに対応するアンケート回答が記述されている。アンケート回答データを受け取った診断サーバ装置SのCPU20は、これをハードディスク4に記録するステップS23。この際、図8に示すように、アンケート番号の順に並べ替えて記録する。上記では、端末装置T1について説明したが、他の端末装置T2~Tnについても同様である。したがって、以上のようにして、診断サーバ装置Sに、図8に示すように、各社員のアンケート回答データが蓄積されることになる。解析処理図9、図10に診断サーバプログラムの解析処理のフローチャートを示す。解析処理においては、まず、アンケート回答に基づいて、会社における他の社員との関わりの度合いに関する意識第1の意識に関する得点、会社における規律に関する意識第2の意識に関する得点を、社員ごとに算出する図9のフローチャート参照。次に、各社員について算出した第1の意識の得点、第2の意識の得点に基づいて、各社員の状態と、会社全体の状態を算出する図10のステップS35参照。続いて、会社全体の状態と、各社員の状態とに基づいて、社員ごとに対処行動アドバイスを決定し記録するステップS38。以上のようにして、社員ごとに対処行動アドバイスを記録し、各社員が端末装置からアクセスしてこれを閲覧できるようにする。以下、上記解析処理の詳細を、図9、図10を参照して説明する。診断サーバ装置SのCPU20は、ハードディスク4に記録されたアンケート回答の最初の行の社員を対象社員とするステップS30。ここでは、社員ID35216-1234の社員が対象社員となる。次に、CPU20は、対象社員のアンケート回答に基づいて、第1の意識に関する得点を算出するステップS31。たとえば、対象社員35216-1234のアンケート番号1に対する回答は2である。CPU20は、図5のアンケート項目のテーブルを参照し、アンケート番号1における回答2の得点を取得する。ここでは、得点2が取得されることになる。次に、アンケート番号2に対する回答4に基づいて、得点2を取得する。以上の処理を、アンケート番号10まで繰り返し、各得点を合計することで、第1の意識に関する得点を算出することができる。CPU20は、算出した得点を社員IDに対応付けてハードディスク4に記録するステップS31。なお、図5において、アンケート項目と得点との関係は、次のようにして決定している。アンケート項目が第1の意識について肯定的な質問であれば、回答5に最高得点5を与え、回答4に得点4を与え、回答1に最低得点1を与えている図5のA1参照。アンケート項目が第1の意識について否定的な質問であれば、回答1に最高得点5を与え、回答2に得点4を与え、回答5に最低得点1を与えている図5のA2参照。第1の意識に関する得点を算出すると、CPU20は、対象社員のアンケート回答に基づいて、第2の意識に関する得点を算出するステップS32。たとえば、対象社員35216-1234のアンケート番号11に対する回答は5である。CPU20は、図5のアンケート項目のテーブルを参照し、アンケート番号11における回答5の得点を取得する。ここでは、得点1が取得されることになる。次に、アンケート番号12に対する回答1に基づいて、得点5を取得する。以上の処理を、アンケート番号20まで繰り返し、各得点を合計することで、第2の意識に関する得点を算出することができる。CPU20は、算出した得点を社員IDに対応付けてハードディスク4に記録するステップS32。なお、図5において、アンケート項目と得点との関係は、次のようにして決定している。アンケート項目が第2の意識について肯定的な質問であれば、回答5に最高得点5を与え、回答4に得点4を与え、回答1に最低得点1を与えている図5のB10参照。アンケート項目が第2の意識について否定的な質問であれば、回答1に最高得点5を与え、回答2に得点4を与え、回答5に最低得点1を与えている図5のB11参照。第2の意識について得点を算出すると、CPU20は、全ての社員について得点を算出したかどうかを判断するステップS33。未処理の社員がいれば、CPU20は、次の社員ここでは図8の2行目の社員35210-2913を対象社員とするステップS34。CPU20は、ステップS31以下を繰り返し実行する。このようにして、各社員について第1の意識の得点、第2の意識の得点が算出され、ハードディスク4に記録される。図14に、このようにして記録された各社員の得点を示す。なお、図14における位置の欄には、この段階では何も記録されていない。全ての社員について得点の算出を行うと、CPU20は、各社員の状態と会社全体の状態の算出処理に進むステップS33、S35。社員会社全体の状態算出処理のフローチャートを、図11~図13に示す。CPU20は、まず、図14に記録された最初の社員を対象社員とするステップS50。次に、図15に示すような、第1の意識の得点をX軸とし、第2の意識の得点をY軸とする平面X=25、Y=25を原点とするを想定し、α領域、β領域、γ領域、δ領域を設定する。CPU20は、対象社員の第1の意識の得点と第2の意識の得点に基づいて、当該社員がいずれの領域に位置するかを決定し記録するステップS50。たとえば、社員35216-1234は、第1の意識の得点が28、第2の意識の得点が36であるから、領域αに位置することになる。CPU20は、このようにして決定した位置を、社員IDに対応づけて記録する図14の位置の欄参照。次に、CPU20は、図14に記録された全ての社員について位置を決定記録したかどうかを判断するステップS52。まだであれば、次の社員35210-2913を対象社員として、ステップS51以下を繰り返す。社員35210-2913は、第1の意識の得点が43、第2の意識の得点が20であるから、領域γに属することが記録される。以上のようにして、全ての社員について位置が決定されて記録される。記録された位置は、各社員の状態を表している。この実施形態では、図16に示すように、領域αを満足群、領域βを自尊群、領域γを承認群、領域δを支援群として状態を決定している。各社員についての状態を決定すると、CPU20は、全社員を図15の平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、会社全体の状態を判断する。図17、図18に、各社員のプロットの分布状態と、対応する会社の状態との関係を示す。例えば、図17Aのような分布であれば、会社の状態はアイディールタイプであると判断する。図17B、図17C、図18D、図18Eのような分布であれば、それぞれ、会社の状態はパフォーマンスタイプ、メンテナンスタイプ、ムーブメントタイプ、ハザードタイプであると判断する。会社の状態を判断する処理の詳細を、図11のステップS54以降に示す。まず、CPU20は、図15の各領域α、β、γ、δのそれぞれに属する社員の割合を算出するステップS54。続いて、CPU20は、領域αに属する社員の割合以下領域αの割合というが、80以上であるかを判断するステップS55。80以上であれば、アイディールタイプと判断し記録するステップS56。領域αの割合が80以上でなければ、CPU20は、領域δの割合が80以上であるかを判断するステップS57。80以上であれば、ハザードタイプであると判断し記録するステップS58。領域δの割合が80以上でなければ、CPU20は、領域αの割合と領域γの割合の合計以下、領域αγの割合という。以下、領域xyの割合という場合、領域xの割合と領域yの割合の合計を意味する。が80以上であり、かつ、領域αβの割合が80以上であるかを判断するステップS59。一方でも80以上でなければ、CPU20は、領域αγの割合が80以上であるかどうかを判断するステップS60。これが80以上であれば、CPU20は、領域αβの割合が、20~80であるかを判断するステップS61。20~80であれば、メンテナンスタイプであると判断し記録するステップS62。20~80でなければ、ムーブメントタイプであると判断し記録するステップS64。ステップS60において、領域αγの割合が80以上でなければ、CPU20は領域αβの割合が80以上であるかどうかを判断するステップS63。80以上でなければ、ムーブメントタイプであると判断し記録するステップS64。ステップS63において、領域αβの割合が80以上であれば、CPU20は、領域αγの割合が20~80であるかどうかを判断するステップS65。20~80でなければ、ムーブメントタイプであると判断し記録するステップS64。20~80であれば、パフォーマンスタイプであると判断し記録するステップS66。なお、ステップS59において、領域αγの割合が80以上であり、かつ、領域αβの割合が80以上であると判断した場合には、CPU20は、領域αβの割合が、領域αγの割合より大きいかどうかを判断するステップS67。大きければ、メンテナンスタイプであると判断して記録するステップS69。大きくなければ、パフォーマンスタイプであると判断して記録するステップS68。以上のようにして、各社員の状態および会社全体の状態を判断することができる。ここでは、会社全体としての状態がパフォーマンスタイプであると判断されたとして以下説明を進める。次に、診断サーバ装置SのCPU20は、対処行動アドバイスの決定を行う。CPU20は、図10のステップS36において、会社全体としての状態に基づき、集団としての社員に対する集団対処行動アドバイスを決定する。この実施形態では、図19、図20に示すような集団対処行動テーブル100を、予めハードディスク4に記録している。集団対処行動テーブル100には、会社の状態に対応付けて、状態の分析と、集団対処行動アドバイスが記述されている。ここでは、会社の状態がパフォーマンスタイプであるから、CPU20は、これに対応する分析と対処行動アドバイスを選択する。なお、図19、図20においては、分析、対処行動アドバイスともに、一部のみを示し他は省略している。続いて、CPU20は、各社員に対する対処行動アドバイスの決定を行う。まず、図14のアンケート回答にて最初に記録されている社員を対象社員とするステップS37。ここでは、社員35216-1234が対象社員となる。次に、当該対象社員の状態を取得するステップS38。ここでは、αつまり満足群が取得される。続いて、CPU20は、会社全体の状態と、対象社員の状態の組合せに基づいて、対処行動アドバイスを決定するステップS39。上述のように、会社全体の状態はパフォーマンスタイプであり、対象社員の状態は満足群であるので、これらの組合せに基づいて対処行動アドバイスを決定することになる。この実施形態では、図21に示すような社員対処行動テーブル102を、予めハードディスク4に記録している。社員対処行動テーブル102には、会社の状態と社員の状態の組合せの全てに対応付けて、当該社員に対してどのような行動をとるべきであるかを示す対処行動アドバイスが記述されている。なお、図21においては、社員対処行動テーブルの一部のみを示し、他は省略している。ここでは、会社全体の状態がパフォーマンスタイプ、対象社員の状態が満足群であるから、CPU20は、これに対応する対処行動アドバイス200を選択して対象社員の社員IDに対応づけてハードディスク4に記録するステップS39。続いて、CPU20は、アンケートに回答した全ての社員について対処行動アドバイスを決定したかどうかを判断するステップS40。まだであれば、次の社員35210-2913を対象社員としてステップS41、ステップS38以下を繰り返す。次の社員35210-2913の状態は、承認群γであるから、CPU20は、会社全体の状態がパフォーマンスタイプ、対象社員の状態が承認群に対応する対処行動アドバイスを、社員対処行動テーブル102から取得する。これを、対象社員の社員IDに対応付けて記録するステップS39。以上の処理を繰り返し、全ての社員について対処行動アドバイスを決定すればステップS40、CPU20は解析処理を終了する。以上のようにして、管理者が、集団に対してどのような対処行動をとればよいのか集団対処行動と、各社員に対してどのような対処行動をとればよいのかを、記録することができる。記録された対処行動は、端末装置から管理者として診断サーバ装置Sにログインすることで、閲覧することができる。また、印刷することができる。図22に、管理者の端末装置のディスプレイ24に表示された診断結果を示す。端末装置TのCPU20は、グラフ表示部300には、図15の平面に各社員をプロットした状態を表示する。なお、数字は、各社員を表している。管理者が、マウス36を用いて数字をクリックすると、ステップS39にて記録した各社員に対する対処行動アドバイスを表示する。集団の状況の表示欄302、集団への対処観点の表示欄304、集団の分析欄306には、ステップS36にて決定した分析と対処行動アドバイスを表示する。4.その他の実施形態上記実施形態では、アンケート項目に対して5段階の数字1~5を選択して回答するようにしている。しかし、4段階以下、6段階以上の選択を行うようにしてもよい。上記実施形態では、図5に示すように、端末装置Tに送信するアンケート項目と同じ数のアンケート項目を記録するようにしている。しかし、診断サーバ装置Sには、送信するアンケート項目の数より多くのアンケート項目を用意しておき、これらからランダムに所定数を選択して端末装置Tに送信するようにしてもよい。上記実施形態では、図15に示すように、第1の意識Xの得点が25、第2の意識Yの得点が25のところを、XY平面の原点としている。しかし、業界や企業規模などによって、原点を移動させてもよい。たとえば、第1の意識の得点が35、第2の意識Yの得点が25のところを原点とするようにしてもよい。上記実施形態では、第1の意識と第2の意識の満点を同じにしている。しかし、たとえば第1の意識は55点満点、第2の意識は50点満点というように、異なる満点としてもよい。上記実施形態では、診断サーバ装置Sと端末装置T1~Tnによってシステムを構成している。しかし、一台のコンピュータによって診断システムを実現するようにしてもよい。この場合、各社員に対してアンケート用紙図6のアンケート項目を記載したものを配布して回答を集め、これを当該一台のコンピュータに入力する。これにより、コンピュータには、図8のデータが記録されることになる。当該コンピュータには、診断プログラムが記録されており、図8のデータに基づいて診断結果を表示印刷することができる。この場合の診断プログラムは、図9、図10に示すフローチャートと同様の処理を行う。記録された対処行動などは、当該コンピュータにおいて表示し印刷することができる。上記実施形態では、第1の意識として、会社における他の社員との関わりの度合いに関する意識を採用し、第2の意識として、会社における規律に関する意識を採用した。しかし、第3の意識たとえば、自信に関する意識なども採用して、XYZ空間にて、社員の状態と会社の状態を判断するようにしてもよい。また、同様にして4以上の意識を採用し、多次元空間にて状態を判断するようにしてもよい。上記実施形態では、集団が会社であり、集団構成員が社員である場合について説明した。しかし、構成員によって構成される集団であればたとえば職業団体、クラブ、組合同様に適用することができる。上記実施形態における会社全体のタイプを判断する際のは、あくまでも一例であり、業界によってその値を変えたり、事前アンケートによってその値を変えたりして調整することが好ましい。上記実施形態においては、図15に示すように、所定の値をしきい値として、各社員が領域α、β、γ、δのいずれに属するかを決定している。しかしながら、図23に示すように、しきい値に所定の幅を持たせるようにしてもよい。たとえば、図23において、第1の意識Xが20以上の社員は、領域αまたは領域γに属することとする。また、Xが30以下の社員は、領域βまたは領域δに属することとする。したがって、Xが20以上であり30以下である社員は、領域α、γと領域β、δの双方に属することになる。同様に、第2の意識Yが20以上の社員は、領域αまたは領域βに属することとする。また、Yが30以下の社員は、領域γまたは領域δに属することとする。したがって、Yが20以上であり30以下である社員は、領域α、βと領域γ、δの双方に属することになる。しきい値近傍の社員は、双方の領域の特性を持つので、この実施形態のように、双方の領域に属するとすることにより、より正確に判定を行うことができる。上記実施形態では、第1の意識、第2の意識の得点を軸とする平面上に、各社員をプロットし、その分布状況に応じて集団を分類し、分析および対処行動アドバイスを出力するようにしている。しかし、上記とは別にあるいは上記に加えて、予め所定の条件を記録しておき、当該条件を満たす場合には、この条件に対応して予め記録された分析や対処行動を出力するようにしてもよい。たとえば、所定のアンケート項目について1あるいは5と回答した社員が一人でもいれば、これを条件として、これに対応する分析や対処行動を出力するようにする。あるいは、所定のアンケート項目についての平均値や分散等がしきい値を超えていたら、これを条件として、対応する分析や対処行動を出力するようにしてもよい。たとえば、私は、職場の人から仕事を認められていると思う。というアンケート項目の平均値が3の近傍であり、分散が所定値より小さい場合には、この条件に対して予め記録された上司や先輩を信頼しているかどうかについて、どちらともいえないと感じている社員が多い。という分析を出力する。このようにすることにより、第1の意識、第2の意識による分類に基づく分析対処行動アドバイスより、さらに詳しく、きめの細かい情報を提供することが可能となる。上記実施形態では、所定個数たとえば20個のアンケート項目を用いた解析を行っている。上記実施形態では、全てのアンケート項目に対する回答に基づいて、解析を行っている。しかしながら、アンケート項目中に、結果を提示するための解析を行わない項目を含ませるようにしてもよい。たとえば、アンケート項目を全部で23個設けておき、その内の3個については予備アンケート項目とする。社員には、予備アンケート項目も含めて全部のアンケート項目に回答してもらう。予備アンケート項目については、アンケート回答としては記録するものの、集団状態判定、個人状態判定や対処行動アドバイス決定には用いない。このようにすることにより、アンケートを繰り返して行って定期的に解析を行っているような集団において、解析に用いているアンケート項目が、状況などの変化によりそぐわなくなった場合に、当該アンケート項目を予備アンケート項目とし、予備アンケート項目としていたものを解析対象とするアンケート項目にすることができる。この方法によれば、予備アンケート項目についても過去のアンケート回答が記録されているので、途中で、予備アンケート項目を解析対象とするアンケート項目に変えた場合であっても、連続性のある解析を行うことができるという利点を得ることができる。上記では、予備アンケート項目の回答については、分析対処行動を出力しないあるいは計算しないようにしている。しかし、予備アンケート項目の回答に基づいて、上記のにおいて示した分析対処行動のみは、これを提示するようにしてもよい。図24に、他の実施形態による診断結果表示画面または印刷などを示す。この実施形態においては、男性は青第一の色、女性はピンク第二の色の点でプロットするようにしている。点が重複する部分については、色の濃度を上げることによって表現するようにしている。また、男性または女性いうれか一方の数が、2名より少ない場合には、個人が特定されることを避けるため、全てのポイントを同じ色緑色第三の色で表現するようにしている。なお、個人が特定されていいような場合には、各点に社員を特定するための番号を付して表示するようにしてもよい。