"組織に属する複数の人物それぞれに装着されるセンサノードから得られるデータを記憶するデータ記憶部と、前記複数の人物の間の関連性を規定した情報である関連性情報を記憶する関連性情報記憶部と、前記複数の人物のうち、行動の評価指標を導出する対象の人物である評価対象人物のデータを前記データ記憶部から抽出する第1のデータ抽出処理部と、前記評価対象人物との関連性を有する関連人物を、前記関連性情報をもとに特定する関連人物特定処理部と、前記関連人物のデータを前記データ記憶部から抽出する第2のデータ抽出処理部と、前記第1のデータ抽出処理部および前記第2のデータ抽出処理部で抽出されたデータに基づき、前記評価対象人物の行動の評価指標を導出する行動評価指標導出部とを備えることを特徴とする行動評価装置。前記行動評価指標導出部はさらに、前記第1のデータ抽出処理部および前記第2のデータ抽出処理部で抽出されたデータに基づき、前記関連人物の行動の評価指標を導出することを特徴とする請求項1に記載の行動評価装置。前記行動評価指標導出部はさらに、前記評価対象人物と前記関連人物との間の相互作用を参酌して前記評価対象人物の行動の評価指標を導出することを特徴とする請求項1に記載の行動評価装置。前記相互作用は、前記評価対象人物と前記関連人物との間で行われるコミュニケーションを含み、前記行動評価指標導出部はさらに、前記評価対象人物と前記関連人物との間で行われたコミュニケーションを前記データから抽出し、抽出された当該コミュニケーションのうち、前記評価対象人物から前記関連人物に向かって行われるコミュニケーションの量と、前記関連人物から前記評価対象人物に向かって行われるコミュニケーションの量との割合を参酌して前記評価対象人物の行動の評価指標を導出することを特徴とする請求項3に記載の行動評価装置。前記第1のデータ抽出処理部および前記第2のデータ抽出処理部で抽出されたデータについて、当該データの収集状況をもとに有効性を判定する有効性判定部をさらに備えることを特徴とする請求項4に記載の行動評価装置。前記関連性情報は、職制上の上司部下の関係を規定する情報を含むことを特徴とする請求項5に記載の行動評価装置。組織に属する複数の人物それぞれに装着されるセンサノードから得られるデータを記憶するデータ記憶部と、前記複数の人物の間の関連性を規定した情報である関連性情報を記憶する関連性情報記憶部とを備える情報処理装置により、前記データを処理して人物の行動評価を行う行動評価方法であって、前記複数の人物のうち、行動の評価指標を導出する対象の人物である評価対象人物のデータを前記データ記憶部から第1の評価用データとして抽出し、前記評価対象人物との関連性を有する関連人物を、前記関連性情報をもとに特定し、前記関連人物のデータを前記データ記憶部から第2の評価用データとして抽出し、前記第1の評価用データおよび前記第2の評価用データに基づき、前記評価対象人物の行動の評価指標を導出することを特徴とする行動評価方法。前記情報処理装置がさらに、前記第1の評価用データおよび前記第2の評価用データに基づき、前記関連人物の行動の評価指標を導出することを特徴とする請求項7に記載の行動評価方法。前記情報処理装置がさらに、前記評価対象人物と前記関連人物との間の相互作用を参酌して前記評価対象人物の行動の評価指標を導出することを特徴とする請求項7に記載の行動評価方法。前記相互作用は、前記評価対象人物と前記関連人物との間で行われるコミュニケーションを含み、前記情報処理装置がさらに、前記評価対象人物と前記関連人物との間で行われるコミュニケーションを前記データから抽出し、抽出された当該コミュニケーションのうち、前記評価対象人物から前記関連人物に向かって行われるコミュニケーションの量と、前記関連人物から前記評価対象人物に向かって行われるコミュニケーションの量との割合を参酌して前記評価対象人物の行動の評価指標を導出することを特徴とする請求項9に記載の行動評価方法。前記情報処理装置がさらに、前記第1の評価用データおよび前記第2の評価用データについて、当該データの収集状況をもとに有効性を判定することを特徴とする請求項10に記載の行動評価方法。前記情報処理装置がさらに、前記関連性情報に含まれる上司部下の関係を規定する情報に基づき、前記関連人物を特定することを特徴とする請求項11に記載の行動評価方法。分析対象者に装着されたセンサ端末から取得したセンサデータを用いて分析対象者のパフォーマンスを分析することが上記特許文献や非特許文献に開示されている。しかし、人と人との相互作用を解析する際に、上記特許文献や非特許文献で考慮されていない点がある。それは、職制上における上司、部下などの関係等を考慮した人と人との相互作用である。例えば、分析対象者の業務を指示しているのは、当該分析対象者の上長や、さらに、上長の上長である。これらの影響を受けながら、分析対象者は業務を行なっている。また、上司、部下の関係に限られず、組織の中で人は他の人との関係に基づいて行動する。従って、分析対象者のパフォーマンスを分析するために、単にその分析対象者のセンサデータを分析しただけでは正確な分析結果を得ることは難しい。本発明は上記に鑑みてなされたものであり、ある人の行動を分析する際に、他の人との関わりも配慮された、より的確な分析結果を得ることの可能な技術を提供することを目的とする。本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、行動評価装置は、組織に属する複数の人物それぞれに装着されるセンサノードから得られるデータを記憶するデータ記憶部と、前記複数の人物の間の関連性を規定した情報である関連性情報を記憶する関連性情報記憶部と、前記複数の人物のうち、行動の評価指標を導出する対象の人物である評価対象人物のデータを前記データ記憶部から抽出する第1のデータ抽出処理部と、前記評価対象人物との関連性を有する関連人物を、前記関連性情報をもとに特定する関連人物特定処理部と、前記関連人物のデータを前記データ記憶部から抽出する第2のデータ抽出処理部と、前記第1のデータ抽出処理部および前記第2のデータ抽出処理部で抽出されたデータに基づき、前記評価対象人物の行動の評価指標を導出する行動評価指標導出部とを備える。本発明によれば、評価対象人物のデータだけでなく、評価対象人物との関連性を有する関連人物のデータも参照することにより、関連人物との相互作用も考慮した評価が可能となり、評価対象人物の組織における行動評価をより的確なものとすることが可能となる。最初に、本発明の実施の形態に係る情報処理システムについてその概略を説明する。ある組織やグループに属する人員である組織内人員は、それぞれセンサノードを装着している。センサノードは、赤外線送受信部、照度センサ、加速度センサ、音センサ、温度センサ等を備え、電池駆動により、センサノード単体でデータ収集および蓄積が可能に構成される。このセンサノードを組織内の各人員が装着する事により、組織内人員間の物理的対面に加え、各人員の居た場所や動きの活発度、そして発話の履歴等を検出することができる。以下では、センサノードを装着する人員をユーザと称する。物理的対面とは、お互いが程よい距離に接近してコミュニケーションを図ることを意味する。ユーザが物理的対面をしている間、各ユーザに装着されるセンサノードは相互通信してお互いのセンサIDを取得するとともに、ユーザ間のコミュニケーションの量や緊密さを音センサや加速度センサ等によって検出することができる。また、各センサノードは、それらのセンサノードを装着するユーザ自身の行動評価を、当該ユーザの主観に基づいて入力可能に構成される。これらの詳細については後で説明する。情報処理システムは、各センサノードから得られる上記検出結果およびユーザによる行動評価の入力結果をもとにユーザの行動の指標を導出する。あるユーザの行動の指標を導出するにあたり、そのユーザとつながりのある他のユーザの行動も参照される。導出された指標に基づいて表示コンテンツが生成され、ユーザが観視する表示装置に表示される。表示コンテンツとしては、ユーザの行動を日ごとに評価した結果の推移、今後行動するにあたって留意すべき点などがある。ユーザがこの表示内容を参考に行動することにより、ユーザ個人はもとより、そのユーザが属する組織全体としての生産性を高めることが可能となる。-第1の実施の形態-最初に、本発明が適用される情報処理システムの構成について説明する。本システムは、ビジネス顕微鏡登録商標と称される。ここで、ビジネス顕微鏡とは、人ユーザが装着したセンサノードを用いてユーザの行動を観測し、ユーザ間の関係性と、当該ユーザの属する組織の状態を組織アクティビティとして可視化して示すことで組織の改善に役立てるためのシステムである。以下では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組織ダイナミクスデータと総称する。図1に、情報処理システムの概要を示す。図1を参照しての説明ではシステムの概略について触れ、後に他の図を参照して、システムを構成する個々の要素と、各要素間で行われる処理の流れについて詳細に説明する。ユーザ1~ユーザ6US1~US6は、組織に属する人員であり、ユーザUS1~US6はそれぞれに対応してセンサノード1~センサノード6TR1~TR6を装着する。以下ではユーザおよびセンサノードを個々に識別する必要の無い場合、ユーザUS、センサノードTRと表記する。センサノードTRは、例えばバッジのような形態で胸元等に取り付け可能に構成される。あるいは、ストラップ等を用いて首から下げ、胸元に位置するようにしてもよい。端末TRによって各ユーザUSの動きやユーザ間の交流インタラクションに関するセンサデータが取得される。このうち、インタラクションについては、ユーザUS同士が対面した際に、各ユーザUSに装着されるセンサノードTR間で赤外線信号を送受信することで対面が検出され、この対面の回数、頻度、時間等に基づいて取得される。センサノードTRは、無線または有線で基地局GWと接続される。例えば、ユーザUSが組織内を移動しているときには基地局GWと無線により接続され、ユーザが自席に戻ってセンサノードTRをクレードル等に装着したときには無線および有線のいずれかにより基地局GWと接続される。取得した組織ダイナミクスデータは、センサノードTRから基地局GWに送信され、ネットワークNWを通じてセンサネットサーバSSに格納される。センサネットサーバSSは、格納したセンサデータを定期的に下処理し、二次データとして保管する。アプリケーションサーバASは、センサネットサーバSSから上記二次データを定期的に取得して解析を行い、相互作用評価結果を保管する。クライアントCLは、閲覧者検出器CLBDとディスプレイCLODを備える。閲覧者検出器CLBDは、端末TRから発信されたユーザIDを含む赤外線情報を受信することで、ディスプレイを閲覧しているユーザUSを検出する。閲覧者を検出する方法は、赤外線センサ以外にも、無線送受信機やRFID、カメラによる顔認識などを用いてもよい。閲覧者が検出された場合、クライアントCLはアプリケーションサーバASに検出された閲覧者の情報閲覧者情報を送る。アプリケーションサーバASは、閲覧者情報で特定される閲覧者向けの情報を生成し、クライアントCLに返す。クライアントCLは、アプリケーションサーバASから受け取った情報をもとに、ユーザUSに提示するためのコンテンツデータを生成し、ディスプレイCLOD上にコンテンツKとして表示する。コンテンツは、多くの場合画像であるが、動画やテキストデータ、音声データなど他のデータでもよい。コンテンツK中では、現在の閲覧者に関する部分が強調表示される。これによって、閲覧者が強い関心を持つであろう情報、もしくは閲覧者に関心を持ってもらいたい情報を優先的に気づかせることができる。また、閲覧者検出器CLBDを持たないクライアントである個人用クライアントCPにもコンテンツKを表示可能である。この場合、個人用クライアントCPの所有主である特定のユーザ、図1の例ではユーザ3US3のIDを個人用クライアントCPに設定しておき、その情報をアプリケーションサーバASに送出する。アプリケーションサーバASからは、そのユーザに対応する情報が個人用クライアントCPに送信されてコンテンツが生成され、表示される。このとき、コンテンツKを個人用クライアントCPに表示する際には、その個人用クライアントCPの所有主であるユーザが閲覧しているとみなして、そのユーザに関連する部分の表示を強調することも可能である。また、後の説明で明らかになるように、本システムではユーザUSによるコメントの入力と、入力されたコメントの表示も可能に構成される。コメントの入力を必要とする際には、個人用クライアントCPを用いて、ユーザUSが電子メールを送受信することもできる。つまり、コメント入力を求める通知をユーザUSは電子メールで受信し、その通知に応答してユーザUSはコメントを入力することもできる。図2A、図2B、図2C、図2D、図2Eは、本発明の実施の形態に係る情報処理システムの構成を説明するブロック図である。図示の都合上、各構成要素は複数の図に分割して示してあるが、各々の図に示される構成要素は互いに連携して動作を行う。また、図内のそれぞれの機能はハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその組み合わせによって実現されるものであり、必ずしも各機能ブロックがハードウェア実態を伴うとは限らない。さらに、各構成要素については、本システムが運用される組織の規模の大きさ等に応じて一部または全部の要素が複数台ずつ備えられていてもよい。あるいは、複数の要素による処理を一台の情報処理装置で行うようにしてもよい。本システムが運用される組織やグループとしては、オフィス、製造現場、研究機関、教育機関、医療施設、公共施設、商業施設等、様々なものが想定される。情報処理システムは、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、クライアントCL、診断サーバDS、そして管理システムAMを備える。以下ではこれらの要素が独立して設けられるものとして説明する。各要素は、制御部、記憶部、送受信部を備える。各要素に備えられる制御部は、通常のコンピュータ等の処理部である中央処理部CentralProcessingUnit:CPU、図示省略などで構成され、記憶部は半導体記憶装置や磁気記憶装置等のメモリ装置で構成され、送受信部は有線無線等のネットワークインターフェースを備えて構成される。その他、必要に応じて時計RTC:RealTimeClock等を備えている。-アプリケーションサーバAS-図2Aに示すアプリケーションサーバASは、センサネットサーバSSから受信した組織ダイナミクスデータを解析及び処理する。図2Bに示すクライアントCLから要求が発せられたとき、又は、設定された時刻に自動的に、あるいは手動にて、組織ダイナミクスデータを解析および処理する解析アプリケーションが起動する。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2Cに示すセンサネットサーバSS及び図2Bに示すクライアントCLとの間で通信を行い、情報の送受信を行う。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する。送受信部ASSRはまた、組織ダイナミクスデータの出力を要求する信号をセンサネットサーバSSへ随時送信する。この要求に応じてセンサネットサーバSSから出力された組織ダイナミクスデータを送受信部ASSRは受信する。そして、クライアントCLからのコマンドに応じてアプリケーションサーバAS内で解析した結果を、送受信部ASSRはクライアントCLに送信する。記憶部ASMEは、ハードディスク、メモリ、SDメモリカード登録商標等のリムーバブルストレージ装置等を備えて構成される。記憶部ASMEは、解析のための設定条件、解析アルゴリズム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D、有効性判定データベースE、基本特徴量データベースF、相互要素データベースG、評価係数データベースH、相互作用評価結果データベースI、解析アルゴリズムLを格納する。ユーザ/場所情報データベースDは、ユーザの氏名、属性、ユーザIDなどの各ユーザ個人の情報と、ユーザが属する組織内における他のユーザとの関連性に関する情報と、会議室、応接室、喫煙室、ラウンジなどの場所の情報とが格納されているデータベースである。ユーザの属性としては、組織が企業であれば職位とすることが可能である。組織が学校であれば教師、学生などとすることが可能である。ユーザ/場所情報データベースDに格納される情報の例については後で図6A、図6Bを参照して説明する。有効性判定データベースEは、アプリケーションサーバASで組織ダイナミクスデータを解析した結果の有効性を判定する際のよりどころとなる、観測要素、判定内容判定の指針等の情報を格納するデータベースである。有効性判定データベースEに格納される情報の例については後で図8を参照して説明する。基本特徴量データベースFは、基本特徴量CA1Aで組織ダイナミクスデータを分析した結果を格納するデータベースである。基本特徴量データベースFに格納されるデータについては後で図7A、図7Bを参照して説明する。相互要素データベースGは、指標抽出CA1Cで組織ダイナミクスデータを分析した結果を格納するデータベースである。相互要素データベースGに格納されるデータについては後で図9を参照して説明する。評価係数データベースHは、相互作用評価CA2Aで相互作用の指標を求める際に参照される評価係数、式を格納しているデータベースである。評価係数データベースHに格納されるデータについては後で図10を参照して説明する。相互作用評価結果データベースIは、相互作用評価CA2Aで分析して得られた相互作用の指標を格納するデータベースである。相互作用評価結果データベースIに格納されるデータについては後で図11A、図11B等を参照して説明する。解析アルゴリズムLには、組織ダイナミクスデータの解析に際して用いられ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され、制御部ASCOで実行されて組織ダイナミクスデータの解析が行われる。制御部ASCOは、中央処理部、すなわちCPU図示省略を備え、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データの送受信の制御及びセンサデータの解析を行う。具体的には、通信制御ASCC、組織相互作用評価CAの処理がCPUによって実行される。通信制御ASCCは、センサネットサーバSS及びクライアントCLとの間で行われる有線又は無線による通信の制御をする。通信制御ASCCはさらに、データの形式変換、及び、データの種類別に行き先を振り分ける処理を行う。組織相互作用評価CAは、相互要素抽出CA1と、相互作用評価解析CA2と、クライアントアクセスCA3とを備える。組織相互作用評価CAは、取得した組織ダイナミクスデータをもとに、組織相互作用を考慮しつつ、組織やキーパーソン等のメンバーの行動を解析する処理を行う。組織相互作用とは、組織内における人と人との関係に基づく作用を意味する。会社内の組織を例に説明すると、上司と部下、つまり、指示を出す人と、指示を受けて行動する人との間の相互作用と考えることができる。この場合、上司がキーパーソンとなる。ある組織の中において、キーパーソンは、組織内の他のメンバーに影響を及ぼしながら行動をする。したがって、キーパーソンの行動を解析する際に、キーパーソンの影響を受けて行動する人の動きも参照することにより、キーパーソンそのものの行動をより的確に解析することが可能となる。解析した結果は、相互作用評価結果データベースIに逐次格納される。相互要素抽出CA1は、基本特徴量CA1Aと、有効性CA1Bと、指標抽出CA1Cと、関係性選択CA1Dとを備える。これらの構成要素が以下に説明する処理を行うことにより、相互要素抽出CA1は、センサネットサーバSSから二次データに加工された組織ダイナミクスデータを入力して処理し、生成されたデータを相互要素データベースGに格納する。基本特徴量CA1Aは、センサネットサーバSSから二次データに加工された組織ダイナミクスデータを定期的に入力して処理し、基本特徴量を導出する。導出した基本特徴量は、図7A、図7Bを参照して後で説明する対面テーブルFA、身体リズムテーブルFBに格納される。有効性CA1Bは、基本特徴量CA1Aによって生成された基本特徴量について、有効性判定データベースEで特定される判定内容判断基準に照らして、有効なデータであるか否かを判定する処理を行う。指標抽出CA1Cは、有効性CA1Bで有効と判定されたデータについて、組織相互作用を考慮した解析を行い、後で図9を参照して説明する自立性要素テーブルGA、スピード要素テーブルGBに格納する要素を抽出する。関係性選択CA1Dは、指標抽出CA1Cでの処理に際して、ユーザ/場所情報データベースD内の、図6Bに例示される関連性リストDCにアクセスして組織内の人員ユーザ間の関係を規定する情報を参照する。そして、関係性のあるユーザを選択する。以上に説明した相互要素抽出CA1の処理については後で図5を参照して再度説明する。相互作用評価解析CA2は、相互要素抽出CA1によって抽出された要素データが格納された、相互要素データベースG内の自立性要素テーブルGAおよびスピード要素テーブルGBを参照し、組織内の人員や、その人員をとりまとめるキーパーソン等の行動の指標を導出する。相互作用評価CA2Aは、上記相互要素抽出CA1で抽出された情報が格納される相互要素データベースGを参照し、解析対象の組織内人員およびキーパーソンの行動の指標を求める。このとき、相互作用評価CA2Aは、評価係数データベースH内の、図10に例示される評価係数データベースHAから読み出した評価係数、式を用いて行動の指標を導出する。導出結果は、相互作用評価結果データベースI内の、図11A、図11Bに例示される部下自立性指標テーブルIA、部下スピード指標テーブルIB、上司自立性指標テーブルIC、上司スピード指標テーブルIEに格納される。クライアントアクセスCA3は、要素選択CA3Aと、WebサーバCA3Bとを備える。これらの要素選択CA3A、WebサーバCA3Bが以下に説明する動作を行うことにより、クライアントCLからの要求に基づいて、データが相互作用評価結果データベースIから抽出されてクライアントCL側に提供される。要素選択CA3Aは、クライアントCLからの要求に対応する情報を相互作用評価結果データベースIから抽出する処理を行う。WebサーバCA3Bは、クライアントCLからのアクセスを制御する処理を行なう。クライアントCLは、WebサーバCA3Bに要求を送信し、要求に対応する情報はWebサーバCA3BからクライアントCLに送信される。-管理システムAMおよび診断サーバDS-図2Aにおいて、ネットワークNWに接続されている管理システムAMおよび診断サーバDSについて、説明する。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。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診断サーバDS上で起動する。管理システムAMは、システムの診断結果や状態を表示する機能を有し、システム管理者とのインターフェースとして機能する。-クライアントCL-図2Bに示すクライアントCLは、ユーザとの接点として機能する。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、ユーザインターフェースとして機能する部分である。入出力部CLIOは、閲覧者検出器CLBD、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。閲覧者検出器CLBDは、図2Eに示すセンサノードTRから発信されたユーザIDを含む赤外線信号を受信することで、ユーザがディスプレイを閲覧していることを検知し、閲覧している個々のユーザを特定する。閲覧しているユーザを特定する方法としては、赤外線センサを用いて赤外線信号を受信する以外に、無線送受信機やRFID、バーコードリーダ等を用いてユーザIDを取得してもよい。あるいは、カメラや他のセンサ等を用いて顔認識や生体認証等を行い、ユーザを個々に特定してもよい。また、キーボードCLICKやマウスCLIM等をユーザが操作してパスワードやユーザIDを入力するようにしてもよい。ディスプレイCLODは、CRTCATHODERAYTUBE又はフラットパネル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、アプリケーションサーバAS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、解析結果をアプリケーションサーバASから受信する。記憶部CLMEは、ハードディスク、メモリ又はSDメモリカードのようなリムーバブルストレージ装置等を備えて構成される。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。記憶部CLMEにはまた、制御部CLCOのCPU図示省略によって実行されるプログラムが記憶される。解析条件CLMPは、ユーザから設定された解析対象のメンバーの数及び解析方法の選択等の条件を記録する。解析条件CLMPにはまた、閲覧者検出器CLBDで検出されたユーザのユーザIDも記憶される。描画設定情報CLMTは、表示画面中のどの位置に何を描画するかといった表示レイアウト等に関する情報を記憶する。制御部CLCOは、CPU図示省略を備え、通信の制御、クライアントCLの前に居るユーザUSによる解析条件の入力、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処理等を実行する。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、表示処理Jを実行する。通信制御CLCCは、有線又は無線によってアプリケーションサーバASとの間で行われる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、データの種類別に転送先を振り分ける。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付け、記憶部CLMEの解析条件CLMPに記録する。ユーザにより設定される解析条件としては、解析に用いるデータの期間、メンバー、解析の種類及び解析のためのパラメータ等がある。クライアントCLは、これらの解析条件に対応する解析をするのに必用なデータをアプリケーションサーバASに要求する。この要求に対応してアプリケーションサーバASからクライアントCLにデータが出力される。クライアントCLでは、アプリケーションサーバASから受信したデータが解析され、解析結果を表示するために描画設定CLTSが実行される。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を決定する。描画設定CLTSではまた、文字情報や図表等の画像をディスプレイCLOD上に表示する際の表示位置を導出する。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。表示処理Jは、アプリケーションサーバASから取得した解析結果と、描画設定情報CLMTに記憶される情報とにもとづいて表示用の画像を生成する。表示処理Jが描画設定情報CLMTに基づいて生成する表示用の画像は、図1に例示されるコンテンツKである。また、図3Dには、リーダー表示コンテンツKAがリーダー指標コンテンツ生成JAによって生成される例が示されるが、このリーダー指標コンテンツ生成JAは表示処理Jに含まれる。表示処理Jはまた、表示されている人物の氏名等の属性に関する情報も必要に応じて表示画面上に表示するように動作可能である。表示処理Jで生成された表示画像は、ディスプレイCLOD等の出力装置を介してユーザUSに提示される。例えば、ディスプレイCLODには、図3Dに示されるリーダー指標コンテンツKAの様な画面が表示される。マウスやタッチパネル等のポインティングデバイスを操作することによって、ユーザUSは画面上の表示位置を調整することもできる。個人用クライアントCPもまた、以上に説明したクライアントCLと同様の構成を備えることが可能である。そして、個人用クライアントCPのユーザに対応するコンテンツを個人要クライアントCPの表示装置上に表示可能に構成される。-センサネットサーバSS、基地局GWおよびセンサノードTR-図2Cに示されるセンサネットサーバSS、図2Dに示される基地局GW、図2Eに示されるセンサノードTRの内部構成については、米国特許出願公開第2008/0297373号明細書、特開2008-301071号公報、特願2010-180408号に詳しく開示されているので説明を省略する。図3A、図3B、図3C、図3Dを参照し、本発明の一実施の形態としての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説明する。図示の都合上、分割して示してあるが、各々の図に示されたそれぞれの処理は相互に連携して行われる。図3Aは、センサノードTRで取得されセンサデータや、ユーザUSによる入力操作に基づくデータを主体とした情報の流れを示す。図3B、図3Cは、センサネットサーバSSで行われる組織ダイナミクスデータ収集Bで収集されたデータが格納されるパフォーマンステーブルBB、データテーブルBAを、それぞれ示す。図3Dは、センサノードTRで取得された組織ダイナミクスデータがセンサネットサーバSSを介してアプリケーションサーバASに送られ、組織相互作用評価CAで解析された結果がクライアントCLに送られてリーダー指標コンテンツ生成JAが行われてリーダー指標コンテンツKAが生成されるまでの処理の流れを概略的に示す。図3Aを参照し、複数のセンサノードTR1、TR2、...、TR6のそれぞれで行われる組織ダイナミクスデータ取得Aについて説明する。ここではセンサノード1TR1で行われる組織ダイナミクスデータ取得Aについて説明する。センサノードTRは、以下に説明するセンサやスイッチ等によってセンシングやユーザによる入力操作を受け付け可能に構成される。これらのセンサによるセンシング結果と、ユーザによるスイッチの入力操作の結果得られるデータとを本明細書では組織ダイナミクスデータと総称する。センサノードTRは、赤外線送受信器AB、加速度センサAC、マイクAD、温度AE等のセンサ類を備える。図3Aに示されるセンサは一部であり、その他のセンサについては図2Eに示される。図3Aに示されるセンサの機能についてのみ、ここで簡単に説明する。加速度センサACは、センサノードTRの加速度すなわち、センサノードTRを装着しているユーザUSの加速度を検出する。赤外線送受信器ABは、他のセンサノードTRとの間で赤外線通信を試み、センサノードTRが他のセンサノードTRと対面している状態を検出する。つまり、赤外線通信に成功するということは、センサノードTRが他のセンサノードTRと対向していることを意味し、それはセンサノードTRを装着した人物が、他のセンサノードTRを装着した人物と対面していると云うことを意味する。マイクADは、センサノードTRの周囲の音を、温度AEは、センサノードTRの周囲の温度を検出する。これらのセンサによる検出動作は、検出する物理量に適した形態で連続的、あるいは断続的に行われる。例えば加速度センサACやマイクADからの信号は比較的短いサンプリング周期で検出動作を行い、温度AEからの信号は比較的長いサンプリング周期で検出動作を行うことが可能である。表示装置LCDD上には、各センサで検出された結果が表示される。図3Aでは、赤外線送受信機ABで得られた対面情報を示す表示AGが行われる例が示されている。図3Aの例では、現在の日時、バッテリ残量、温度、センサノードTRの動作ステータスBeepoffに加えて、所定の時間の間で対面が検出された相手の名前と対面回数とが対面履歴として表示される例が示される。センサノードTRはまた、ボタン1~3BTN1~BTN3を備える。これらのボタン1~3BTN1~BTN3を表示装置LCDDの近傍に設け、各ボタンBTN1~BTN3に対応する機能を表示装置LCDD上に表示することにより、これらのボタンBTN1~BTN3にさまざまな入力機能を割り当てることができる。本例では、これらのボタンBTN1~BTN3に正味、気づき、感謝の入力機能を割り当てるものとする。以下ではこれらの入力機能が割り当てられたボタンをボタンAFと総称し、これらのボタンを個別に参照する場合には正味ボタンAFA、気づきボタンAFB、感謝ボタンAFCと称する。ボタンAFとしては、図2Eに示されるボタン1~3BTN1~BTN3を用いるだけでなく、表示装置LCDDの表示部上にタッチパネルを設けてユーザ操作を検出するようにしてもよい。ホタンAFは、センサノードTRを装着するユーザの主観的な視点からの入力を行なうためのものである。これらの正味AFA、気づきAFB、感謝AFCの各ボタンは、以下のように操作される。センサノードTRは、正味ボタンAFAの操作を求める要求をユーザUSに対して発する。要求を発するタイミングは、ランダムに設定される。あるいは、定期的に要求が発せられるようにしてもよい。センサノードTRから正味ボタンAFAの操作を求める要求が発せられた時点で、仕事が進んでいる、あるいは自らにとって価値のある仕事ができた時間であると感じられるとき、ユーザUSは正味を肯定する操作をする。一方、長い会議に参加して自身の発言が少なかったり、よい結論が導き出せていないと感じられたりする場合、あるいは仕事がうまく進んでいると感じられない場合、ユーザUSは正味を否定する操作をする。あるいは、正味ボタンAFAの操作をしないことにより正味を否定することが可能である。正味ボタンAFAはまた、ユーザUSが会議を終えた後のタイミング等において、ユーザUS自ら操作することも可能である。気づきボタンAFBは、ユーザUSが業務等に従事しているときに、何かよいアイデアがひらめいたときや、何かに気づいたときに、その時点でユーザUSが操作する。感謝ボタンAFCは、ユーザUSが組織内の他のメンバーの言動、アドバイス、協力等に感謝の念を抱いたときに、その都度ユーザUSが操作する。センサノードTRはさらに、ユーザインターフェースを備えており、ユーザUS操作によるレイティング入力AAを可能とする。このユーザインターフェースは一例として、表示装置LCDDと、この表示装置LCDDの表示部上に設けたタッチパネルとによって構成可能である。図3Aでは、Social、Intellectual、Spiritual、Physical、Executiveの五項目について1から5の五段階評価で入力する例が示されている。これらの評価の入力は、正味ボタンAFAと同様、センサノードTRから入力要求が発せられたときにユーザUSが入力する。あるいは業務の区切りがついたときにユーザが自発的に入力するようにしてもよい。センサノードTRにおいてユーザUS操作によるレイティング入力AAを受け付ける処理を行うのがパフォーマンス入力Cである。上記の各項目は、以下に説明する観点からユーザUS自身により評価される。すなわち、Socialは、人であり、他のメンバーと協力、共感して仕事をすることができたかの評価である。Intellectualは知であり、思考を巡らして良いアイデアや気づきを得ることができたかの評価である。Spiritualは心であり、感謝、誠実、志を持つことができたかの評価である。Physicalは体であり、業務時間外に十分な休養、栄養、運動を取ることができているかの評価である。そして、Executiveは、行であり、行うべきことを行動に移すことができたか、そして遂行することができたかの評価である。センサノードTRは、センサで検出して得られたデータセンサデータと、上記のボタンAF、ユーザインターフェースAAを介してユーザUSにより入力された結果とを組織ダイナミクスデータとして所定の間隔で無線によって基地局GWに送信する。このとき送信されるデータには、センシングが行われた時刻と、センシングを行ったセンサノードTRに固有の識別子センサIDが付加される。このセンサIDに代えて、あるいはセンサIDに加えて、ユーザIDが付加されてもよい。また、データが上記ユーザ操作によるものである場合、ユーザ操作の行われた時刻がデータに付加される。データを送信する際の時間間隔は、センサでセンシング動作が行われる際の時間間隔と同じであってもよいし、それよりも大きい時間間隔であってもよい。このとき、センシング動作が行われる際の時間間隔よりも長い時間間隔でデータ送信動作を行う複数回のセンシング動作につき1回のデータ送信動作が行われるようにする事により、センサノードTRの電力消費を抑制することが可能となる。結果として、センサノードTRの一充電あたりの可使用時間を延ばすことが可能となる。また、各センサノードTRでセンシングが行われる際には、全てのセンサノードTRにおいて、同一のタイミングでセンシングが行われることが、後工程で行われる解析のためには望ましい。例えば、複数のユーザUS間の、時間経過を追っての動きの相関を解析する、といったことが容易となる。センサノードTRと基地局GWとの間で接続が確立できない場合には、センサノードTRの記憶部STRGにデータを纏め送りデータCMBDとして蓄積しておき図2E、基地局GWとの接続が再開したとき、あるいはセンサノードTRが充電クレードルに設置されたときや外部電源EPOWの接続が検出されたときに、データを無線通信または有線通信によって纏め送りするようにしてもよい。図3B、図3Cを参照し、センサネットサーバSSの組織ダイナミクスデータ収集Bで収集されたデータが格納されるパフォーマンステーブルBB、データテーブルBAについて説明する。各センサノードTRからセンサネットサーバSSに、基地局GWを介して送信された組織ダイナミクスデータはセンサネットサーバSSの組織ダイナミクスデータ収集Bで収集されて分類、加工され、二次データとして記憶部SSMEに記憶される。このとき、データは、図3Bに示されるパフォーマンステーブルBB、図3Cに示されるデータテーブルBAに分けて格納される。パフォーマンステーブルBB、データテーブルBAのいずれにも、組織ダイナミクス収集Bで収集した時間順に従って格納される。例えば、あるセンサノードTRで組織ダイナミクスデータが取得されたものの、センサノードTRと基地局GWとの間で接続を確立本明細書ではこれをアソシエイトと称するすることができない場合、データは後で纏め送りされる場合がある。そのような場合、データは、当該データを取得した時間の順序には従わずにパフォーマンステーブルBB、データテーブルBAに格納されることになる。まず、図3Bに示されるパフォーマンステーブルBBについて説明する。パフォーマンステーブルBBには、センサノードTRのパフォーマンス入力Cで検出された、ユーザUSによるレイティング入力AAの結果BBC、BBD、BBE、BBF、BBGがユーザIDBBA、取得日時BBB、センサIDBBH、格納日時BBIとともに格納される。図3Bの表中、列方向縦方向に並ぶ一連のデータが一つのセンサノードTRから1回のタイミングで送出される1セットのデータに対応する。つまり、図3Bには、3セット分のデータがパフォーマンステーブルBBに格納される様子が例示されている。ユーザIDBBAは、センサノードTRを装着するユーザUSを一意に特定可能な情報である。取得日時BBBは、各センサノードTRでレイティング入力AAが行われた日時を示す。SocialBBC、IntellectualBBD、SpiritualBBE、PhysicalBBF、ExecutiveBBGの各情報はユーザUSによるレイティング入力AAの結果を示す。センサIDBBHは、当該情報を送信したセンサノードTRを一意に特定可能な情報である。格納日時BBIは、情報をパフォーマンステーブルBBに格納した日時を示す。図3Cを参照してデータテーブルBAについて説明する。データテーブルBAには、センサノードTRに備えられる各センサによる検出結果BAD、BAE、BAF、BAG、BAHと、ユーザUSによるボタンAFの操作結果BAI、BAJ、BAK、BALとがユーザIDBAA、取得日時BAB、基地局BAC、センサIDBAL、格納日時BAM、チェッカフラグBANとともに格納される。図3Bに示されるのと同様、図3Cの表中、列方向縦方向に並ぶ一連のデータが一つのセンサノードTRから1回のタイミングで送出される1セットのデータに対応する。ユーザIDBAA、取得日時BAB、センサIDBAL、格納日時BAMは、図3Bを参照して説明したユーザIDBBA、取得日時BBB、センサIDBBH、格納日時BBIと、それぞれ同様であるので説明を省略する。基地局BACは、各センサノードTRのデータが、どの基地局GWを経由して送られてきたかを特定可能な情報である。加速度センサBADは、三次元方向の加速度を検出可能な加速度センサACにおいて例えば20ミリ秒=1/50Hzのサンプリング周期で例えば10秒間に検出された加速度の値50×10×3=1,500セットを含む。つまり、毎秒50回の計測が10秒間、三次元方向について行われると1,500セットの値が生成される。赤外線センサBAEは、例えば10秒の間に検出された赤外線信号から検出された対面相手のIDと、検出された対面の回数とを含む。音センサBAFは、マイクADにおいて例えば0.125ミリ秒=1/8,000Hzのサンプリング周期で例えば10秒間に検出された音の強度振幅の値を含む。あるいは、このようにして得られた音声データがセンサノードTR内でFFTFastFourierTransform処理されて、例えば10秒間における周波数スペクトルの推移等が抽出され、その情報を音センサBAFが含んでいてもよい。温度センサBAGは、ユーザUSの居る環境の温度を例えば10秒間に1回計測した結果を含む。照度センサBAHは、ユーザUSの居る環境の照度を例えば0.5秒のサンプリング周期で例えば10秒間に検出した結果の平均値や最頻値等を求めたものとすることが可能である。気づきBAI、感謝BAJ、正味BAKはそれぞれ、例えば10秒の間におけるボタンAFのユーザ操作の有無を検出した結果を示す。あるいは、ユーザUSの操作した日時や回数を示すものであってもよい。チェッカフラグBANは、各センサノードTRにおいてデータが取得されているか否かを判定するためのフラグである。例えば、各センサTRでの検出結果が変化に乏しい場合等、ユーザUSがセンサノードTRを装着していないことが予想される場合にチェッカフラグBANとして例えば1がセットされる。この場合、そのセンサノードTRのデータはNullに置き換えられる。図3B、図3Cを参照して以上に説明したパフォーマンステーブルBB、データテーブルBAは一例であり、各センサで検出された値ごと、ユーザUSによる入力操作ごとに分けて情報が格納されてもよい。例えば、照度センサのデータであれば、ユーザID、センサIDに続き、取得日時、格納日時、センサ検出結果からなる三つの情報が順次配列されるように情報が格納されてもよい。図3Dは、以上で説明したパフォーマンステーブルBB、データテーブルBAをアプリケーションサーバASが参照して組織相互作用評価CAを行う際の情報の流れを示す。図3Dはまた、アプリケーションサーバASで組織相互作用評価CAを行った結果がクライアントCLに送られて、クライアントでリーダー指標コンテンツKAが生成されるまでの情報の流れを示す。個々の処理については後で詳しく説明するので、ここでは簡単に説明をする。組織ダイナミクスデータ収集Bによって生成されたパフォーマンステーブルBB、データテーブルBAのうち、以下ではデータテーブルBAが参照される例について説明する。データテーブルBAには、多くのユーザUSのデータが格納されている。組織要素抽出CA1は、これらのデータについて、ユーザ/場所情報データベースDを参照した結果に基づいて分類する。分類された情報は、基本特徴量データベースFに格納される。基本特徴量データベースFに格納されるデータとしては、個々のユーザUSについて、センサノードTRに備えられるセンサ中の一つから得られたデータを、1分、5分と云った時間分解能で区切って、一日分を並べたようなものとすることができる。このようにデータが整理されることにより、例えば同じ職場に属するユーザA、ユーザBの行動の関連性を解析することが容易となる。有効性判定データベースEには、基本特徴量データベースFに格納されている個々のデータの有効性を判定する際の判定基準が格納されている。相互要素抽出CA1は、有効性判定データベースEを参照した結果に基づいて、基本特徴量データベースFに格納される個々のデータについて有効性を判定する。相互要素抽出CA1は、有効性ありと判定されるデータを、予め定められた観測要素この観測要素については後で図4A、図4Bを参照して説明するに基づいて解析する。解析結果は、相互要素データベースGに格納される。相互作用評価CA2Aは、相互要素データベースGに格納されるデータと、評価係数データベースHに格納される評価係数とに基づき、特定のユーザUSの相互作用を評価する。ここで、特定のユーザとは、クライアントCLから送出される閲覧者情報で特定されるユーザである。相互作用評価CA2Aは、この評価結果を相互作用評価結果データベースIに格納する。クライアントアクセスCA3の要素選択CA3Aは、クライアントCLからの要求に基づき、必要な情報を相互作用評価結果データベースIから抽出する。この情報はWebサーバCA3Bを経由してクライアントCLに送出される。リーダー指標コンテンツJAは、アプリケーションサーバASから送出された情報を用いてリーダー指標コンテンツKAを生成し、ディスプレイCLODに表示する等の形態でクライアントCLの近傍に居るユーザUSにコンテンツを提示する。以下では、組織に属するユーザUSの行動を解析して生成されるコンテンツの一つとして、リーダー指導コンテンツが生成される場合を例にとり、説明をする。リーダー指導コンテンツは、リーダーによって統率される組織が機能するようになるためにリーダーのとるべき行動を指導するコンテンツである。図4A、図4Bは、上記のリーダー指導コンテンツの生成に際して必要となるデータを抽出するため、基本特徴量データベースFに格納されるデータを相互要素抽出CA1で解析するときに参照される観測要素を概念的に示す図である。図4Aには、組織に自立性を生むために必要なリーダー行動モデルに基づく観測要素である観測要素Aが示されている。図4Bには、組織にスピードを生むために必要なリーダー行動モデルに基づく観測要素である観測要素Bが示されている。図4A、図4Bには、各行動モデルを構成する構成要素が示され、各構成要素に対応する評価値を得るために観測する実際の行動が観測要素として示されている。図4A、図4Bに示されるリーダー行動モデルは一例であり、組織の形態等に応じて様々なモデルを作成可能である。このようなモデルを作成する際に、相関分析や共分散構造分析等を用いることが可能である。図4Aを参照し、組織に自立性を生むリーダー行動モデルM1について説明する。組織に自立性を生む行動モデルは、深い対話の場づくり量、建設的な対話の場づくり質、部下のコミュニケーション負荷の制御の三つの構成要素を有する。つまり、これらの三つの構成要素に対応する評価結果が改善方向に向かって変化するとき、組織に自立性が醸成されつつあり、リーダーとして望ましい行動が行われていると評価される。図4Aにおける、組織に自立性を生むリーダー行動モデルに対応する評価値を得る際には、深い対話の場作り量、建設的な対話の場作り質、部下のコミュニケーション付加の制御それぞれの評価値に重み付けをして加算する。その具体例については後で図10を参照して説明する。図4Aにおいて、深い対話の場作り量に対応する観測要素は、<リーダー>部下との対面時間、<部下>部署の相手一人あたりの対面時間および<部下>N個人作業の安静率である。これら三つの観測要素に対応する評価値に基づいて深い対話の場づくり量に関する評価値が導出される。建設的な対話の場づくり質に対応する観測要素は、<リーダー>部下との双方向率、<部下>N上司へのピッチャー比率、<部下>N部署内へのピッチャー比率、<部下>部署内の平均双方向率である。これら四つの観測要素に対応する評価値に基づいて、建設的な対話の場づくり質に関する評価値が導出される。部下のコミュニケーション負荷の制御に対応する観測要素は、<部下>N部署内との対面時間×人数と<部下>N週あたりの部署内対面人数である。これら二つの観測要素に対応する評価値に基づいて、部下のコミュニケーション負荷の制御に関する評価値が導出される。上記の九つの観測要素に共通する事項の意味について説明する。<リーダー>とは、ある組織に属するユーザUSのうち、リーダーの属性を有するユーザUSの組織ダイナミクスデータが参照されることを意味する。<部下>とは、ある組織に属するユーザUSのうち、部下の属性を有するユーザUSの組織ダイナミクスデータが参照されることを意味する。記号Nは負の相関を示している。つまり、組織ダイナミクスデータから導出される値が大きくなるほど、観測要素の寄与率が減少する構成要素に対してネガティブに作用することを意味する。ここでは一日の組織ダイナミクスデータが集められて処理されるものとして、図4Aに示される観測要素について上から順に説明をする。<リーダー>部下との対面時間は、リーダーであるユーザUSが、組織内の部下である各ユーザUSと一日の中でどれだけ長く対面したかが観測要素となることを意味する。<部下>部署の相手一人あたりの対面時間は、部下である個々のユーザUSが、部署内のひとり一人とどれだけ落ち着いて密接な対面をしたかが指標となることを意味する。一日の中で、組織内の複数の相手と対面する可能性があるので、この指標は、一日の中で最も長く対面した相手との対面時間、あるいは、複数の対面相手それぞれとの対面時間の最頻値、平均値、中央値等に対するものとすることが可能である。<部下>N個人作業の安静率は、組織内の部下であるユーザUSがどれだけ安静状態にあったかが負の相関の観測要素となることを意味する。<リーダー>部下との双方向率は、リーダーであるユーザUSと部下であるユーザUSとの間で行われたコミュニケーション量に対する、双方向のコミュニケーションが行われた量の比率が観測要素となることを意味する。ここでコミュニケーションの方向は、例えば人物Aと人物Bとの間でコミュニケーションが行われているものとして、人物A、人物Bの発言量のバランスに基づいて導出される。両者が交互に発言を交わし、その発言量のバランスがとれている場合、双方向のコミュニケーションが行われているとみなすことができる。例えば、人物Aと人物Bとの対面が検出されているときに検出される人物A、人物Bの発言の長さをそれぞれA、Bで表すと、A-B/ABが0に近いほど、双方向率はより高いと評価される。また、A-B/ABが1に近づくほど、人物Aから人物Bに向けての発言が多いと評価される。このようなコミュニケーションを、野球のピッチャーとキャッチャーとの間の関係になぞらえて表現すると、A-B/ABが1に近づくほど、人物Aのピッチャー比率は高いと評価される。あるいは、人物Bのキャッチャー比率が高いと評価することも可能である。<部下>N上司へのピッチャー比率は、組織内の部下であるユーザUSとリーダーであるユーザUSとの間のコミュニケーションにおける部下のピッチャー比率の高さが負の相関の観測要素となることを意味する。<部下>N部署内へのピッチャー比率は、組織内の部下である第1のユーザUSと、組織内の同じく部下である第2のユーザUSとの間のコミュニケーションにおける第1のユーザのピッチャー比率の高さが負の相関の観測要素となることを意味する。<部下>部署内の平均双方向率は、組織内の部下である複数のユーザUSの間で行われるコミュニケーションの双方向率の平均が観測要素となることを意味する。<部下>N部署内との対面時間×人数は、組織内の部下であるユーザUSの間で行われた対面と、対面に関わったユーザUSの人数との積が負の相関の観測要素となることを意味する。<部下>N週あたりの部署内対面人数は、直近の一週間の間に組織内の部下であるユーザUSの間で行われた対面に関わった人の延べ人数が負の相関の観測要素となることを意味する。図4Bを参照し、組織にスピードを生むリーダー行動モデルM2について説明する。組織にスピードを生む行動モデルは、リーダーが外を動かす、リーダーによる部下のドライブ、リーダー自ら手を動かすの三つの構成要素を有する。つまり、これらの三つの構成要素に対応する評価結果が改善方向に向かって変化するとき、組織にスピードが醸成されつつあり、リーダーとして望ましい行動が行われていると評価される。図4Bにおける、組織にスピードを生むリーダー行動モデルに対応する評価値を得る際には、リーダーが外を動かす、リーダーによる部下のドライブ、リーダー自ら手を動かすそれぞれの評価値に重み付けをして加算する。その具体例については後で図10を参照して説明する。図4Bにおいて、リーダーが外を動かすに対応する観測要素は、<リーダー>外出時間である。この観測要素に対応する評価値に基づいて、リーダーが外を動かすに関する評価値が導出される。リーダーによる部下のドライブに対応する観測要素は、<部下>週次の上司との対面日数、<部下>部署内の一人あたりの対面日数、<部下>N個人作業時の安静率である。これら三つの観測要素に対応する評価値に基づいて、リーダーによる部下のドライブに関する評価値が導出される。リーダー自ら手を動かすに対応する観測要素は、<リーダー>個人作業時の安静率である。この観測要素に対応する評価値に基づいて、リーダー自ら手を動かすに関する評価値が導出される。図4Aについて説明したときの前提と同様に、一日の組織ダイナミクスデータが集められて処理されるものとして、図4Bに示される五つの観測要素について上から順に説明をする。<リーダー>外出時間は、リーダーであるユーザUSの外出時間が観測要素となることを意味する。外出時間は、例えば、リーダーであるユーザUSにセンサノードが装着されていない時間例えば業務時間中の時間帯に加速度センサACで動きが検出されない時間等をもとに推定することが可能である。あるいは、出張届け等の業務データが格納されるデータベースを参照することにより外出時間を導出してもいし、ユーザUS自身によって外出時間が入力されてもよい。<部下>週次の上司との対面日数は、直近の一週間において、組織内の部下であるユーザUSがリーダーであるユーザUSとの対面の延べ時間数を日単位で表したものが観測要素となることを意味する。このとき、24時間を一日とみなしても、一日の標準的な稼働時間、たとえば8時間を基準として日数を導出してもよい。例えば、直近の一週間の延べ時間数が20時間であるとき、20を8で除して、2.5日とすることが可能である。<部下>部署内の一人あたりの対面日数は、直近の一週間における、組織内の部下である個々のユーザUSの対面時間の積算値の平均を日単位で表したものが観測要素となることを意味する。時間から日への換算に際しては、先に説明したのと同様、24時間を一日とみなしても、一日の標準的な稼働時間相当分を一日とみなしてもよい。<部下>N個人作業時の安静率は、組織内の部下であるユーザUSがどれだけ非活発的であったかが負の相関の観測要素となることを意味する。<リーダー>個人作業時の安静率は、組織内のリーダーであるユーザUSがどれだけ安静状態にあったか、つまり、どれだけリーダーが自ら手を動かして業務に集中していたかが観測要素となることを意味する。以上、図4A、図4Bを参照して説明した観測要素A、観測要素Bは、アプリケーションサーバAS中の解析アルゴリズムLに組み込まれている。基本特徴量データベースFに格納されるデータを相互要素抽出CA1で解析する際に、これらの観測要素A、観測要素Bを参照する。相互要素抽出CA1が基本特徴量データベースFに格納されるデータを解析し、生成したデータは、後で図9を参照して説明する相互要素データベースG内の自立性要素テーブルGA、スピード要素テーブルGBに格納される。次に、アプリケーションサーバASの相互要素抽出CA1内で行われる処理の手順について図5を参照して説明する。図5は、相互要素抽出CA1で行われる、相互要素データベースGに格納するデータを抽出する処理の手順を説明する図である。相互要素抽出CA1の処理は、大きく分けて二つの処理からなる。一つは定常的に行われる処理で、基本特徴量を抽出する処理である。もう一つは、クライアントCLから閲覧者情報が送られてきたときに行われる要素テーブル生成処理である。図5において、センサデータCA11、基本特徴量CA12が基本特徴量を抽出する処理であり、図2Aに示される基本特徴量CA1Aで行われる処理に相当する。それ以外の処理が要素テーブル生成処理であり、図2Aに示される有効性CA1B、指標抽出CA1C、関係性選択CA1Dで行われる処理に相当する。CA11では、センサデータの抽出が行われる。各センサノードTRから送信される組織ダイナミクスデータは基地局GWを介してセンサネットサーバSSで受信され、データテーブルBA、パフォーマンステーブルBBに格納されることは図3A、図3B等を参照して既に説明した。CA11では、データテーブルBA、パフォーマンステーブルBBから必要なデータを抽出する処理である。基本特徴量CA12では、センサデータCA11で抽出されたデータから、ユーザUSごとの一日分の基本特徴量を抽出して基本特徴量データベースFに格納する処理が行われる。CA11、CA12の処理は、一日の中で随時行われてもよいし、一日の終わりや設定された時刻等にまとめて行われるようにしても良い。図7A、図7Bには、基本特徴量データベースFに格納されるデータテーブルの例として対面テーブルFA、身体リズムテーブルFBが示される。図7A、図7Bに例示されるテーブル中では列方向縦方向に001、002、003、...のユーザIDが配列される。そして、行方向には各ユーザIDに対応する一日分のデータが格納される。図7A、図7Bに示される例では、ある日に対応するデータとして1分の時間分解能、5分の時間分解能でまとめられたものが別のテーブルFA3、FA4、FA4、FB3、FB4、FB6として生成されている。このように、日ごとに異なる時間分解能でまとめられたテーブルを別テーブルとして格納しておくことにより、後処理で必要となるデータを、再抽出処理等を行う必要なしに、即座に読み出すことが可能となる。一般に、組織に属する人員はグループ分けされて与えられた職務を遂行する。例えば企業であれば、その企業には事業部、事業所、部、課、係などといった区分けがなされて、その中で形成されるグループのいずれかに各ユーザUSは所属して日々の業務を遂行する。基本特徴量CA12では、組織ごとに各ユーザUSを区分けし、上述した処理を行う。つまり、図7A、図7Bに例示されるテーブルFA3、FA4、FA4、FB3、FB4、FB6は、日ごとに異なる時間分解能で纏められるのに加えて、一つのテーブルには一つの組織に属するユーザUSのデータが格納される。このようにすることにより、所与のグループに属するユーザUSの情報を抽出して解析等をするような場合に、情報へのアクセスが容易となり、処理を高速化することが可能となる。図7Aに示される対面テーブルFAには、所定の時間帯の中で検出された対面対面人数および対面相手のユーザIDに関する情報が、1ユーザの一日分の情報を1レコードとして格納される。例示される対面テーブルFA3では、ユーザID001、002、003に対応して1分ごとに一日分の対面検出結果が記録される。つまり、図7Aに示される例では、2011年7月26日の0時00分から始まる1分間、0時01分から始まる1分間、...というように時間を区切り、最終的にはその日の23時59から始まる1分間の間に検出された対面が記録される。対面テーブルFA3中、未装着とあるのは、センサノードTRが基地局GWとの通信が可能な状態にあるけれども、センサノードTRから出力される組織ダイナミクスデータの推移等から、当該センサノードTRをユーザUSが装着していないと推定されることを意味する。また、対面テーブルFA3中、不明とあるのは、センサノードTRの装着を判断できないことを意味する。例えば、センサノードTRの故障、電池切れ、基地局GWとの通信可能範囲外への持ち出し等があると、不明となる。対面テーブルFAには、各ユーザUSに対応する対面データが時系列に配列されているので、あるユーザUSと別のユーザUSとの間の対面状況を相互に参照することが容易となる。図7Bに示される身体リズムテーブルFBには、所定の時間帯の中で検出された身体リズム、すなわち加速度センサACで検出されたユーザUSの動きに関する情報が格納される。例示される身体リズムテーブルFB3では、ユーザID001、002、003に対応して1分ごとに一日分の身体リズム検出結果が記録される。対面テーブルFAと同様、1ユーザの一日分の対面情報を1レコードとして格納されている。身体リズムテーブルFB3中に記載されている数値の単位は、本例ではHzであるものとする。本例では、2011年7月26日の0時00分から始まる1分間、0時01分から始まる1分間、...というように時間を区切り、最終的にはその日の23時59から始まる1分間の間に検出された身体リズムが記録される。身体リズムテーブルFB3中、未装着、不明とあるのは、図7Aを参照して説明したものと同じである。身体リズムテーブルFBには、各ユーザUSに対応する身体リズムデータが時系列に配列されているので、あるユーザUSと別のユーザUSとの間で身体リズムの時間的推移を比較することが容易となる。例えば、複数のユーザUSの間で対面が検出されているものとして、これらのユーザUSの身体リズムが互いに呼応しているかのような様相を呈しているとき、活発なコミュニケーションが行われているものと推定することが可能となる。図5を参照しての説明に戻り、センサデータCA11および基本特徴量CA12での処理により、図7A、図7Bに例示されるデータが基本特徴量データベースF内に日々格納される。基本特徴量データベースFに格納されるデータとしては、図7A、図7Bに例示されるものに限られない。すなわち、センサネットサーバSSのデータテーブルBA、パフォーマンステーブルBBに格納される組織ダイナミクスデータの中から、任意のデータを抽出して、図7A、図7Bに例示されるものとは異なるデータテーブルを生成することが可能である。閲覧者情報取得CA13は、クライアントCLから送信された閲覧者情報を受信する。閲覧者情報は、クライアントCLのディスプレイCLODの近傍に位置するユーザUSのユーザIDを含む。以下では閲覧者情報に含まれるユーザIDが002、003、004であり、002のユーザIDが割り当てられるユーザUSは、003、004のユーザIDが割り当てられているユーザUSの共通の上司であるものとして説明をする。また、002、003、004のユーザIDが割り当てられるユーザを以下ではユーザ002、ユーザ003、ユーザ004とそれぞれ称する。つまり、ユーザ002は、ユーザ003、ユーザ004の共通の上司であるものとして以下の説明をする。ユーザID表CA14では、アプリケーションサーバASのユーザ/場所情報データベースDにアクセスして、閲覧者情報に含まれるユーザIDで特定されるユーザ、本例ではユーザ002、ユーザ003、ユーザ004の職位に関する情報を取得する。図6A、図6Bは、ユーザ/場所情報データベースD中に格納されるデータテーブルの例を示す。これらのうち、ユーザID表DAは、ユーザIDと氏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。ユーザID表DAには、一つの組織、本例では海山商事という会社名DA7の企業に属するユーザUSのユーザIDDA1、ユーザ名DA2、チーム名DA3、職位DA4、組織DA5、開始日付DA6が登録されている。このうち、チーム名DA3は、ユーザUSの所属する組織の名前、または組織名を特定可能な情報が登録される。職位DA4には、各ユーザUSに割り当てられる職務上の役割、本例では担当、課長、部長等またはそれらを特定可能な情報が登録される。組織DA5には、各ユーザUSが属する組織の名称、または組織名を特定可能な情報が登録される。開始日時DA6は、ユーザID表DAに情報を登録した日を特定可能な情報が登録される。あるいは、人事異動等によって新たなユーザUSが配属されることが事前に判っている場合には、当該ユーザUSの情報を事前に登録しておき、開始日付DA6に人事発令日を登録することができる。組織から出る予定のユーザUSが存在する場合も同様である。場所ID表DBは、場所IDと場所名と赤外線IDとを関連付けるためのテーブルである。図6Aに示す例では、場所ID表DBは、場所IDDB1、場所名DB2、赤外線IDDB3、開始日時DB4が登録される。ここでの説明の前提として、職場内の要所に赤外線ビーコンが設置されているものとする。例えば、会議室Aには011、012の赤外線IDを発する赤外線ビーコンが設置されているものとする。ユーザUSが会議室Aに入室すると、ユーザUSが装着するセンサノードTRと赤外線ビーコンとの間で赤外線通信が行われる。センサノードTRにはそのときの履歴が記憶される。一つの場所に複数の赤外線ビーコンが設置される場合、センサノードTRが赤外線通信を行った赤外線ビーコンのIDから、ユーザUSがその場所内のどこに位置していたかを後で推定することも可能となる。場所IDDB1には、個々の場所に割り当てられるIDが登録される。場所名DB2には、それぞれの場所に付与されている名称、またはその名称を特定可能な情報が登録される。赤外線IDDB3には、それぞれの場所に設置されている赤外線ビーコンに割り当てられている固有のIDが登録されている。上述したように、一つの場所に複数の赤外線ビーコンが設置される場合があるので、一つの場所に対応して登録される赤外線IDDB3は複数の赤外線ID情報を含む場合がある。開始日時DB4は、赤外線ビーコンの運用が開始された日を特定可能な情報が登録される。図6Aに例示される場所ID表DBでは、赤外線ビーコンの設置されない場所は特定場所以外とされ、場所IDとして00Fが割り当てられている。以上では、各場所に赤外線ビーコンが設置されるものとして説明をしたが、電波や超音波等を用いてビーコンとセンサノードTRとの間で通信が行われるようにしてもよい。図6Bに示される関連性リストDCには、組織に属する複数のユーザUS間の関連性を特定可能な情報が登録される。図6Bでは、関連性リストDCとして上司部下の関連性リストDC1が登録される例が示される。上司部下の関連性リストDC1は、ある組織における上司と部下の組み合わせを特定可能とするリストであり、関連性IDDC11、部下ユーザIDDC12、上司リーダーユーザIDDC13が登録される。関連性IDDC11は、関連性リストDCに登録される関連性それぞれに対して付与されるIDであり、関連性を識別する際に用いられる。部下ユーザIDDC12は、組織内における部下としてのユーザUSのユーザIDである。上司リーダーユーザIDDC13は、部下ユーザIDDC12で特定されるユーザUSの上司にあたるユーザUSのユーザIDである。ある組織に属するユーザUSがどのような職位を有するかを特定する必要があるときには、図6Aに例示されるユーザID表DAが参照される。また、複数のユーザUS間の関連性を特定する必要があるときには図6Bに例示される上司部下の関連性リストDC1が参照される。ユーザUS間の関連性を参照することにより、リーダー指標コンテンツを作成していく上で、上司の分析を行う際に部下のセンサデータも活用することができる。以上では上司部下の関連性リストDC1によって上司部下の関連性について特定する例について説明したが、他の関連性を特定できるようにしてもよい。例えば、上司部下の関連性に、さらにその上司の上司を追加することも可能である。また、ある業務が遂行される際の担当者間の関連性や、顧客と営業担当との関連性を特定することもできる。さらに、教育機関等における指導者と被指導者、医療機関における医師、看護師、患者の間の関連性など、組織の形態に応じて様々な関連性を定義しておき、分析に際してそれらの関連性を参照することが可能である。図5を参照しての説明に戻り、ユーザID表CA14の処理においては、図6Aに例示されるユーザID表DAにアクセスして、閲覧者情報に含まれるユーザIDで特定されるユーザ、本例ではユーザ002、ユーザ003、ユーザ004の職位に関する情報が取得される。そして、特定の職位を有するユーザが抽出される。本例では、担当者の職位を有するユーザ003、ユーザ004が抽出され、CA15、CA16、CA17で行われる以降の処理においてはユーザ003、ユーザ004のデータに対して処理が行われる。有効性判定CA15では、図7A、図7Bに例示される基本特徴量データベースF中から、閲覧者情報で特定されるユーザUS、本例ではユーザ003、ユーザ004の、所定の期間に対応するデータ、すなわち基本特徴量が抽出される。そして、抽出されたデータに対して有効性判定の処理が行われる。有効性判定の処理は、抽出されたデータの有効性について判定を行う処理である。例えば、センサデータ量が少ないと分析の精度が低下することが予想される。これに対応して、抽出されたセンサデータの蓄積率実際に抽出されたデータ量の、本来得られるべきデータ量に対する比率に基づいて有効性を判定することができる。また、何らかの原因によって、組織内の一部の人員のセンサデータしか得られない状況が発生した場合、抽出されるセンサデータの有効性が低下する場合がある。このような場合に対応して、組織内におけるセンサデータの収集率データを得ることができた人員数の、組織構成人員数に対する比率に基づいて有効性を判定することができる。また、各ユーザUSに装着されるセンサノードTRの仕様が異なっていて、各センサノードTRで計測可能な物理量が異なっている、あるいは同じ物理量は計測可能であるものの、特性が異なっているということも生じうる。そのような場合には、図4A、図4Bを参照して説明した観測要素それぞれに対応して有効性の判定基準を設定することが望ましい。有効正判定CA15の処理に際し、相互要素抽出CA1は、図8に例示される有効性判定データベースEを参照する。この有効性判定データベースEには有効性判定テーブルEAが格納される。有効性判定テーブルEA中、有効判定IDEA1は、判定要素の識別をするためのIDである。観測要素EA2は、図4A、図4Bを参照して説明した観測要素のいずれかを特定する情報である。判定内容EA3は、観測要素EA2で特定される観測要素について有効性を判定する際の判定基準判定方法を定義する情報を含む。この判定基準は、例えば判定対象のデータの収集状況に基づいて定められる。図8には二つの例が示されている。一つは、<リーダー>部下との対面時間に対応するデータに関して、あるユーザUSのデータの収集量が基準に達していない週についてはそのユーザUSのデータを用いない、というものである。もう一つは、<リーダー>部下との対面時間に対応するデータに関して、ユーザの属するグループにおいてセンサノードTRの装着率が2割以下の日のデータは使用しない、というものである。CA15で行われる有効性判定の処理は、解析の精度を向上させるための処理である。状況によっては、有効性判定処理の結果、後処理で必要となるデータを十分に確保することができない場合もある。そのような場合、精度は問わずに解析結果を見たい、といった要望にも応えられるように、CA15の有効性判定の処理をする/しないの選択をすることが可能に構成されることが望ましい。関連性リストCA16では、ユーザID表CA14の処理で抽出されたユーザUSに共通して関連性を有するユーザUSを特定する処理が行われる。このときに、図6Bに示される関連性リストDCが参照される。本例では、図6Bに例示される上司部下の関連性リストDC1が参照されて、ユーザ003、ユーザ004に共通する上司ユーザ002が特定される。その結果は有効性判定CA18の処理で参照される。有効性判定CA18では、図7A、図7Bに例示される基本特徴量データベースF中から、関連性リストCA16で特定されるユーザUS、本例ではユーザ002の、所定の期間に対応するデータ、すなわち基本特徴量が抽出される。そして、抽出されたデータに対して有効性判定の処理が行われる。有効性判定の処理は、CA15の処理で説明したものと同様である。要素1CA17では、有効性判定CA15で抽出され、有効性ありと判定されたデータ基本特徴量に対して、図4A、図4Bに例示される観測要素A、観測要素Bに基づく解析処理が行われる。本例ではユーザ003、ユーザ004の基本特徴量に対して解析処理が行われる。このとき、本例では観測要素A、観測要素B中で<部下>と記されている観測要素に基づく解析処理が要素1CA17で行われる。要素2CA19では、有効性判定CA18で抽出され、有効性ありと判定されたデータ基本特徴量に対して、図4A、図4Bに例示される観測要素A、観測要素Bに基づく解析処理が行われる。本例ではユーザ002の基本特徴量に対して解析処理が行われる。このとき、本例では観測要素A、観測要素B中で<リーダー>と記されている観測要素に基づく解析処理が要素2CA19で行われる。要素テーブルCA20においては、要素1CA17、要素2CA19での解析処理結果をもとにデータテーブルを生成して相互要素データベースG中に格納する処理が行われる。本例では図4A、図4Bに示されるように、組織に自立性、スピードを生むという観点で解析が行われる。その結果、図9に例示されるような自立性要素テーブルGA、スピード要素テーブルGBが生成される。図9の自立性要素テーブルGAについて説明する。部下ユーザIDGA1は、部下の属性を有する解析対象ユーザ本例ではユーザ003、ユーザ004のユーザIDである。以下では部下の属性を有する解析対象ユーザを部下ユーザと称する。上司ユーザIDGA2は、上司の属性を有する解析対象ユーザ本例ではユーザ002のユーザIDである。以下では上司の属性を有する解析対象ユーザを上司ユーザと称する。日付GA3は、解析対象のデータが収集された日付である。<リーダー>部下との対面時間GA4、<部下>部署の相手一人あたりの対面時間GA5、<部下>N個人作業の安静率GA6、<リーダー>部下との双方向率GA7、<部下>N上司へのピッチャー比率GA8、<部下>N部署内へのピッチャー比率GA9、<部下>部署内の平均双方向率GA10、<部下>N部署内との対面時間×人数GA11、そして<部下>N週あたりの部署内対面人数GA12は、図4Aに示す観測要素A中の各観測要素に対応する評価結果である。<リーダー>部下との対面時間GA4、<部下>部署の相手一人あたりの対面時間GA5の単位は分、<部下>N個人作業の安静率GA6の単位はである。<リーダー>部下との双方向率GA7、<部下>N上司へのピッチャー比率GA8、<部下>N部署内へのピッチャー比率GA9、<部下>部署内の平均双方向率GA10は、1を最大値とする比率である。また、<部下>N部署内との対面時間×人数GA11の単位は分人、そして<部下>N週あたりの部署内対面人数GA12の単位は分である。スピード要素テーブルGBについて説明する。部下ユーザIDGB1は、部下ユーザのユーザIDである。上司ユーザIDGB2は、上司ユーザのユーザIDである。日付GB3は、解析対象のデータが収集された日付である。なお、スピード要素テーブルGBには、直近の一週間に収集されたデータを解析した結果も含まれるが、当該の一週間のうち、最後の日が日付GB3に対応する。<リーダー>外出時間GB4、<部下>週次の上司との対面日数GB5、<部下>部署内の一人あたりの対面日数GB6、<部下>N個人作業時の安静率GB7、そして<リーダー>個人作業時の安静率GB8は、図4Bに示す観測要素B中の各観測要素に対応する評価結果である。<リーダー>外出時間GB4の単位は時間、<部下>週次の上司との対面日数GB5の単位は日、<部下>部署内の一人あたりの対面日数GB6の単位は日、そして<部下>N個人作業時の安静率GB7、<リーダー>個人作業時の安静率GB8の単位はである。以上では、図4A、図4Bに例示される、組織に自立性を生むリーダー行動モデル、組織にスピードを生むリーダー行動モデルに基づき、相互要素データベースGに自立性要素テーブルGA、スピード要素テーブルGBが生成されて格納される例について説明したが、これらは一例である。つまり、観測要素が変われば自立性要素テーブルGA、スピード要素テーブルGBの構成も変わる。また、本システムが運用される組織が変われば作成されるモデルも変わり、相互要素データベースGに格納されるデータテーブルもまた変わる。また、相互要素データベースGに格納されるデータテーブルを生成する際に、図3Bに示されるパフォーマンステーブルBB内のデータを参照することも可能である。例えば、パフォーマンステーブルBB中の五つの項目、すなわちSocial、Intellectual、Spiritual、Physical、Executiveに対応する各値に所定の計算式を適用して求めた結果を相互要素データベースGに格納することができる。ボタンAFを用いてのユーザUSによる入力結果についても同様である。図2Aを再び参照して説明する。以上のように、相互要素抽出CA1で生成されて相互要素データベースGに格納されたデータは、相互作用評価解析CA2の相互作用評価CA2Aでさらに処理されて、組織内のメンバーや、メンバーをとりまとめるキーパーソンの相互作用を考慮した指標、すなわち相互作用の指標を導出する処理が行われる。相互作用評価CA2Aは、相互要素データベースGに格納されるデータに対し、評価係数データベースHに格納される評価係数、式を用いて計算処理を行い、相互作用の指標を導出する。図10に、評価係数データベースHに格納される評価係数、式の例として評価係数テーブルHAを示す。この評価係数テーブルHAは、評価解析対象のユーザUSの行動の、図4A、図4Bに示す行動モデルへの合致度が高くなるほど評価値が増すように係数および計算方法が設定されている。図10において、大カテゴリHA1は、図4A、図4Bに示される、組織に自立性を生むリーダー行動モデルM1および組織にスピードを生むリーダー行動モデルM2のうち、どの行動モデルに対応するものであるのかを示しており、前者に対応するものが自立性HA4であり、後者に対応するものがスピードHA5である。中カテゴリHA2には、各行動モデルを構成する構成要素の名称が記載されている。評価係数式HA3には、各構成要素に対応する評価値を算出する際に用いられる評価係数および計算式が格納されている。自立性HA4に対しては、メンバーの自立性HA4A、深い対話の場づくり量HA4B、建設的な対話の場づくり質HA4C、部下のコミュニケーション負荷の制御HA4Dのそれぞれに対応して評価係数、式が定義されている。スピードHA5に対しては、組織のスピード感HA5A、リーダーが外を動かすHA5B、リーダーによる部下のドライブHA5C、リーダー自ら手を動かすHA5Dのそれぞれに対応して評価係数、式が定義されている。相互作用評価CA2Aは、評価係数テーブルHAに格納される評価係数および計算式を参照して相互作用の指標を求め、その結果を相互作用評価結果データベースIに格納する。図11Aおよび図11Bは、相互作用評価結果データベースIに格納されるテーブルの例を示す。図11Aには、部下ユーザについて導出した指標のテーブル例、すなわち部下自立性指標テーブルIA、部下スピード指標テーブルIBが示される。図11Bには、上司ユーザについて導出した指標のテーブル例、すなわち上司自立性指標テーブルIC、上司スピード指標テーブルIEが示される。図11Aに示される部下自立性指標テーブルIA、部下スピード指標テーブルIBについて説明する。部下ユーザIDIA1、IB1には、評価対象の部下ユーザのユーザIDが格納される。上司ユーザIDIA2、IB2には、上記部下ユーザの上司である上司ユーザのユーザIDが格納される。この上司ユーザIDIA2、IB2に格納される情報は、図6Bに示される上司部下の関連性リストDC1を参照して抽出されたものである。日付IA3、IB3には、分析の対象となった組織ダイナミクスデータが収集された日の情報が格納される。また、直近の一週間と云うように、ある期間のデータが分析の対象となっているときには、当該の期間のうちの最後の日が日付IA3、IB3で特定される。深い対話の場づくり量IA4、建設的な対話の場づくり質IA5、部下のコミュニケーション負荷の制御IA6、メンバーの自立性IA7には、図10に示される評価係数テーブルHAで規定される、深い対話の場づくり量HA4B、建設的な対話の場づくり質HA4C、部下のコミュニケーション負荷の制御HA4D、メンバーの自立性HA4Aのそれぞれに対応する評価係数式HA3を用いて導出した部下ユーザに関する評価値が格納される。これらの評価値は、図4Aに示す、組織に自立性を生むリーダー行動モデルM1の四つの構成要素それぞれに対応する評価値である。リーダーが外を動かすIB4、リーダーによる部下のドライブIB5、リーダー自ら手を動かすIB6、組織のスピード感IB7には、図10に示される評価係数テーブルHAで規定される、リーダーが外を動かすHA5B、リーダーによる部下のドライブHA5C、リーダー自ら手を動かすHA5D、組織のスピード感HA5Aのそれぞれに対応する評価係数式HA3を用いて導出した部下ユーザに関する評価値が格納される。これらの評価値は、図4Bに示す、組織にスピードを生むリーダー行動モデルM2の四つの構成要素それぞれに対応する評価値である。図11Bに示される上司自立性指標テーブルIC、上司スピード指標テーブルIEについて説明する。上司ユーザIDIC1、IE1には、評価対象の上司ユーザのユーザIDが格納される。日付IC2、IE2には、分析の対象となった組織ダイナミクスデータが収集された日の情報が格納される。また、直近の一週間のデータが分析の対象となっているときには、当該一週間のうちの最後の日が日付IC2、IE2で特定される。深い対話の場づくり量IC3、建設的な対話の場づくり質IC4、部下のコミュニケーション負荷の制御IC5、メンバーの自立性IC6には、図10に示される評価係数テーブルHAで規定される、深い対話の場づくり量HA4B、建設的な対話の場づくり質HA4C、部下のコミュニケーション負荷の制御HA4D、メンバーの自立性HA4Aのそれぞれに対応する評価係数式HA3を用いて導出した上司ユーザに関する評価値が格納される。これらの評価値は、図4Aに示す、組織に自立性を生むリーダー行動モデルM1の四つの構成要素それぞれに対応する評価値である。リーダーが外を動かすIE3、リーダーによる部下のドライブIE4、リーダー自ら手を動かすIE5、組織のスピード感IE6には、図10に示される評価係数テーブルHAで規定される、リーダーが外を動かすHA5B、リーダーによる部下のドライブHA5C、リーダー自ら手を動かすHA5D、組織のスピード感HA5Aのそれぞれに対応する評価係数式HA3を用いて導出した評価値が格納される。これらの評価値は、図4Bに示す、組織にスピードを生むリーダー行動モデルM2の四つの構成要素それぞれに対応する評価値である。図11Aには、部下ユーザとしてユーザ003、ユーザ004の評価結果が例示されている。図11Aに例示される評価値、例えば部下自立性指標テーブルIA中、深い対話の場作り量IA4という評価指標に関するユーザ003、ユーザ004の評価値はそれぞれ59、53となっている。これらの評価値は、図9の相互要素データベースGに格納されるデータに、図10の評価係数データベースH中の評価係数式HA3を適用して求めた評価値を統計処理し、偏差値で表したものとなっている。例えば、ある評価値について、組織内の部下ユーザの間で平均値および標準偏差を求める。ある部下ユーザの評価値をEi、当該評価値の平均値をEmean、標準偏差をSとすると、偏差値DVは以下の式を用いて導出することができる。偏差値DV=50Ei-Emean/S×10...式1すなわち、偏差Ei-Emeanを標準偏差Sで除して係数10を乗じ、それに50を加算して得た値が偏差値である。組織に属する部下ユーザの数が少ない場合、それらのユーザの過去の評価値を母集団として統計処理をしてもよい。図11Aに示される例において、ユーザ003、ユーザ004に共通する上司は、先にも説明したようにユーザ002である。図11Bには、上司ユーザとしてユーザ002、ユーザ006の評価結果が例示されている。例えば、ユーザ002の、深い対話の場づくり量IC3という評価指標に対する評価結果評価値は56となっている。この値は、ユーザ002の管轄下にある部下ユーザであるユーザ003、ユーザ004の、当該評価指標に対する評価値である59、53図11A参照の平均をとって求めたものである。上司ユーザ002の管轄下にある部下ユーザの数によっては、それらの部下ユーザの評価値の中央値や最頻値を上司ユーザの評価値としてもよい。また、部下ユーザの経験年数等に応じて、部下ユーザの評価値の加重平均等を導出したものを上司ユーザの評価値としてもよい。その他の評価指標に対応する評価値も同様にして導出されたものである。すなわち、上司ユーザの各評価指標に対する評価値は、当該上司ユーザの管轄下にある部下ユーザの、各評価指標に対する評価値から導出される。相互作用評価結果データベースIに格納される部下自立性指標テーブルIA、部下スピード指標テーブルIB、上司自立性指標テーブルIC、上司スピード指標テーブルIE中の評価値を用いてコンテンツを生成するまでの手順と、生成されるコンテンツの例とを以下に説明する。まず、図3Dを参照して説明すると、要素選択CA3Aは、クライアントCLから要求されたデータを相互作用評価結果データベースIから抽出する。本例では、上述した部下自立性指標テーブルIA、部下スピード指標テーブルIB、上司自立性指標テーブルIC、上司スピード指標テーブルIEからデータが抽出される。抽出されたデータはWebサーバCA3Bを介してクライアントCLのリーダー指標コンテンツ生成JAに送られる。リーダー指標コンテンツ生成JAは、アプリケーションサーバASから送られたデータを用いてリーダー指標コンテンツKAを生成する。リーダー指標コンテンツKAには、トレンドグラフKA1、他者比較KA2、レコメンドKA3が表示される。トレンドグラフKA1には,組織にスピードを生む行動、組織に自立性を生むリーダー行動という観点からリーダーの行動を評価した結果の日ごとの推移がトレンドグラフとして示される。このグラフを見ることにより、上司ユーザの行動の改善の傾向を把握することが可能となる。他者比較KA2は、上司ユーザの行動が、他の上司ユーザと比較する形で表示が行われる。このとき、他の上司ユーザの評価値については匿名でアプリケーションサーバASから取得される。図3Dでは、縦軸に、組織にスピードを生む行動の評価値を、横軸に、組織に自主性を生む行動の評価値をとり、散布図で示す例が示されている。本例では、縦軸、横軸、双方の値が偏差値で示されている。また、図3Dに示される他者比較KA2の例では、当該上司ユーザのデータ収集が開始された日の評価値と、現在の評価値とがプロットされる。このグラフにより、他の上司ユーザとの比較が可能となり、より改善された行動を行うように動機付けることが可能となる。レコメンドKA3には、リーダーとしての行動の評価値が上向くようにするために望ましい行動が表示される。この表示を行うためには、過去の知見に基づき、リーダーとしての行動の評価値が上向くようにするために望ましい行動を予め規定して記録したデータベースにアクセスして、現状の行動の評価値に対応するものを抽出すればよい。以上に説明した本発明の第1の実施の形態によれば、評価の対象となるユーザUS、すなわち評価対象ユーザの組織ダイナミクスデータに加えて、評価対象ユーザと関連性を有するユーザの組織ダイナミクスデータを参照することにより、組織に属するメンバー間の相互作用が評価に反映されるので、評価対象ユーザの組織内における行動をより的確に評価することが可能となる。また、評価結果の時間的推移や、他の評価対象ユーザとの比較結果を評価対象ユーザに提示することにより、評価対象ユーザは今後とるべき自身の行動をより的確に決定することが可能となる。-第2の実施の形態-図12は、クライアントCLの表示J図2B参照がリーダー指標変化コンテンツ生成JBを備え、リーダー指標変化コンテンツKBが生成される様子を示す。第1の実施の形態と異なるのは、クライアントCLにおけるリーダー指標変化コンテンツ生成JBと、このリーダー指標変化コンテンツ生成JBで生成されるリーダー指標変化コンテンツKBである。その他、センサノードTR、基地局GW、センサネットサーバSS、およびアプリケーションサーバASの構成は第1の実施の形態で説明したものと同様であるので図示および説明を省略する。また、センサノードTRで収集されるデータ、センサネットサーバSS、アプリケーションサーバASでの処理内容や生成されるデータも第1の実施の形態で説明したものと同様であるので説明を省略する。リーダー指標変化コンテンツKBでは、第1の実施の形態で図3Dを参照して説明したリーダー指標に関して、そのリーダー指標を変化させる要因を詳細に提示することによって、今後リーダー指標を改善するために必要な行動の目安を示すものである。そのために、リーダー指標変化の支配的な要因に対応する評価結果を一定期間前の評価結果と比較し、評価結果が改善している場合には当該の評価指標が改善していますの表示をする。同様に、評価結果が悪化している場合には気をつけましょうの表示をする。変化が無い場合には変化なしの表示をする。リーダー指標変化コンテンツKBを生成する際、クライアントCLは閲覧者情報とともにリーダー指標変化コンテンツKBを生成するのに必要なデータを要求する信号をアプリケーションサーバASに送信する。アプリケーションサーバASは、クライアントCLから送信された情報をもとに相互作用評価CA2Aを行って評価値を生成し、相互作用評価結果データベースI内の部下自立性指標テーブルIA、部下スピード指標テーブルIB、上司自立性指標テーブルIC、上司スピード指標テーブルIEに格納する。要素選択CA3Aは、相互作用評価結果データベースI中から必要な情報を選択し、その情報はWebサーバCA3Bを介してクライアントCLに送られる。リーダー指標変化コンテンツ生成JBは、アプリケーションサーバASから受信したデータに基づき、図12に例示されるリーダー指標変化コンテンツKBを生成する。図13に、リーダー指標変化コンテンツKBの詳細を示す。図13には、図4Aに示される、組織に自立性を生むリーダー行動モデルM1を模した表示例が示される。そして、この行動モデルの各構成要素、各観測要素に対応する評価値の、一定期間前の評価値と現状の評価値との比較結果に基づく表示が行われる。つまり、上記構成要素、観測要素についてそれぞれ一定期間前の評価値と現状の評価値とを比較し、組織に自立性を生むという観点から改善しているもの、変化の無いもの、悪化しているものに分類し、各分類に対応した表示が行われる。改善しているものに対しては改善しています、変化の無いものには変化なし、悪化しているものに対しては気をつけましょうという主旨の表示が行われる。このとき、上記各分類に対応して色や図柄等を変化させることにより、何が改善していて、何が要改善であるのかをユーザUSは直観的に把握することが可能となる。上記説明中の一定期間前、現状については、任意に設定可能である。予め用意されている選択肢の中からユーザUSが選択してもよいし、一定期間前、現状に対応する具体的な日をユーザUSが任意に設定可能に構成されていてもよい。以上では、組織に自立性を生むリーダー行動モデルに対応するコンテンツ表示例について説明したが、図4を参照して説明した、組織にスピードを生むリーダー行動モデルM2に対応するコンテンツを表示することも可能である。以上のように、本発明の第2の実施の形態によれば、第1の実施の形態で説明したのと同様、評価対象ユーザの組織ダイナミクスデータに加えて、評価対象ユーザと関連性を有するユーザの組織ダイナミクスデータが参照される。従って、組織に属するメンバー間の相互作用が評価に反映されるので、評価対象ユーザの組織内における行動をより的確に評価することが可能となる。加えて、組織全体としてのパフォーマンスを向上させる、という観点から評価して、リーダーの行動が改善しているのか、変化が無いのか、悪化しているのかを分析可能で、その分析結果をユーザUSが容易に把握可能となる。その結果、今後とるべき行動を容易に決定することが可能となる。-第3の実施の形態-図14は、クライアントCLの表示J図2B参照がおすすめ施策レシピコンテンツ生成JCを備え、おすすめ施策レシピコンテンツKCが生成される様子を示す。第1の実施の形態と異なるのは、クライアントCLにおけるおすすめ施策レシピコンテンツ生成JCと、このおすすめ施策レシピコンテンツ生成JCで生成されるおすすめ施策コンテンツKCである。その他、センサノードTR、基地局GW、センサネットサーバSS、およびアプリケーションサーバASの構成は第1の実施の形態で説明したものと同様であるので図示および説明を省略する。また、センサノードTRで収集されるデータ、センサネットサーバSS、アプリケーションサーバASでの処理内容や生成されるデータも第1の実施の形態で説明したものと同様であるので説明を省略する。第1の実施の形態では、図3Dを参照して説明したようにリーダー指標の推移を表示する例について説明した。第3の実施の形態では、このリーダー指標を改善するための具体的な施策が提示される。図15は、アプリケーションサーバASの相互作用評価結果データベースIに格納されるレシピテーブルIF、およびレシピ実行テーブルIGの例を示す。これらのレシピテーブルIFおよびレシピ実行テーブルIGは、相互作用評価CA2Aにより管理、参照されるレシピテーブルIFには、リーダー指標を向上させるための施策をユーザUSに対して提示するための情報が格納される。このレシピテーブルIFには、レシピIDIF1、タイトルIF2、登録者IF3、ラベルIF4、内容IF5、登録日IF6、効果IF7が記録される。レシピIDIF1には、レシピを管理するためのIDが記録される。タイトルIF2には、レシピのタイトルが記録される。登録者IF3には、当該のレシピを登録した人を特定可能な情報、例えば名前が記録される。なお、レシピの登録ができる人として、本システムの運営に際して任意の人を事前に設定することが可能である。例えば、組織の上長や、当該組織に対してサービスを提供するコンサルタント会社の担当者等をレシピ登録可能な人として事前に設定することが可能である。ラベルIF4には、レシピを分類するための情報が記録される。ラベルIF4に記録される情報としては、図15に例示される会議、判断の他、部下、態度、人事、資金等がある。また、ラベルIF4には、新たな分類を登録することも可能である。内容IF5には、レシピの内容が記録される。この情報は、おすすめ施策コンテンツKC内で表示される。登録日IF6には、レシピを登録した日を特定可能な情報が記録される。効果IF7には、当該レシピを実行することにより期待される効果期待効果が記録される。効果IF7は、自立性IF71、スピードIF72の二つに分けて登録される。自立性IF71は、組織に自立性を生むリーダー行動モデルM1に基づく期待効果が、スピードIF72は、組織にスピードを生むリーダー行動モデルM2に基づく期待効果が登録される。以上に説明したレシピテーブルIFは一例であり、テーブルの形式や、テーブルに登録される項目は図15に例示されるもの以外であってもよい。また、レシピの管理に必要な項目を新たに生じた場合、後からそれらの項目を追加可能に構成されていてもよい。レシピ実行テーブルIGには、レシピをグループ内の各ユーザUSが実行した実績が記録される。レシピ実行テーブルIGには、実行ユーザIDIG1、実行日IG2、レシピIDIG3、コメントIG4、おすすめIG5、登録日IG6が記録される。実行ユーザIDIG1には、当該レシピを実行したユーザUSを特定可能な情報、例えばユーザIDが記録される。実行日IG2には、当該レシピを実行した日を特定可能な情報が記録される。実行日IG2に、レシピを実行した日に加えて時刻を記録してもよい。レシピIDIG3には、実行したレシピを特定可能な情報が記録される。このレシピIDIG3に登録される情報としては、レシピテーブルIF中に記録されるレシピIDIF1と同じものとすることが可能である。コメントIG4には、当該レシピを実行したユーザのコメントが事後に記録される。おすすめIG5には、当該レシピを実行したユーザによる、当該レシピの推奨度が記録される。登録日IG6には、レシピ実行テーブルIGに、当該レシピ実行の実績を登録した日を特定可能な情報が記録される。レシピ実行テーブルIGには、一人のユーザによって一つのレシピが実行されると、それに対応して一つのレコードが生成されて記録される。つまり、図15に例示されるレシピ実行テーブルIGには、R01のレシピIDの付与された施策が、ユーザ002、ユーザ003によって実行されたことが示されている。以上に説明したレシピ実行テーブルIGは一例であり、テーブルの形式や、テーブルに登録される項目は図15に例示されるもの以外であってもよい。また、レシピの管理に必要な項目を新たに生じた場合、後からそれらの項目を追加可能に構成されていてもよい。図16は、図14に示されるおすすめ施策レシピコンテンツKCの表示例を詳細に示す図である。所与のユーザUSがクライアントCLのディスプレイCLOD前に近づくと、あるいは上記ユーザがクライアントCLを操作すると、おすすめ施策レシピコンテンツ生成JCが起動する。そして、上記ユーザUSに対するおすすめ施策レシピコンテンツKCを表示する。以下ではディスプレイCLODの近傍に居るユーザUSを対象ユーザと称する。おすすめ施策レシピコンテンツKCの生成処理にあたり、クライアントCLは、対象ユーザのユーザIDを含む閲覧者情報とともにおすすめ施策レシピコンテンツKCを生成するのに必要なデータを要求する信号をアプリケーションサーバASに送信する。アプリケーションサーバASは、クライアントCLから送信された情報をもとに抽出、生成した情報をクライアントCLに送信する。おすすめ施策レシピコンテンツ生成JCは、アプリケーションサーバASから送信された情報をもとにおすすめ施策レシピコンテンツKCを生成し、ディスプレイCLODに表示する。図16に示されるように、おすすめ施策レシピコンテンツKC中には三つのコンテンツKC1、KC2、KC3が提示される。コンテンツKC3には、対象ユーザの、過去の行動に対する評価結果をもとに、この対象ユーザが実行することの推奨されるレシピの一覧が表示される。この一覧中では、推奨度の高さをもとにソートされた順で複数のレシピが表示される。図16の例では、レシピ名、登録者、ラベル、回数あなた、回数みんな、おすすめ、登録日等の項目が表示される。レシピ名には、図15を参照して説明したレシピテーブルIF中の内容IF5が表示される。同様に、登録者には登録者IF3の内容が、ラベルにはラベルIF4の内容が、それぞれ表示される。回数あなたには、対象ユーザが当該レシピを過去に実行した回数が、回数みんなには、対象ユーザが属するグループのメンバーが当該レシピを過去に実行した回数の合計が、それぞれ表示される。おすすめには、以下で説明する方法によって導出した推奨度の高さに応じた数の星印が示される。星印の数に代えて、推奨度の高さに応じたバーグラフ、数値、色、図柄等を表示してもよい。登録日には、レシピテーブルIF中の登録日IF6の内容が表示される。おすすめ施策レシピの推奨度の導出例について説明する。ここでは図4A、図4Bを参照して説明した、組織に自立性生む行動モデル、組織にスピードを生む行動モデルに基づいて、メンバーの自立性、組織のスピード感が増すようにするためのおすすめ施策レシピの推奨度を導出する例について説明する。第1の実施の形態で、図11A、図11Bを参照して、部下自立性指標テーブルIA、部下スピード指標テーブルIB、上司自立性指標テーブルIC、上司スピード指標テーブルIEについて説明した。おすすめ施策レシピは、これらのテーブルにおける、メンバーの自立性IA7、IC6、組織のスピード感IB7、IE7増すのに有効な施策を推奨するためのものである。おすすめ施策レシピは、上記のとおり、メンバーの自立性、組織のスピード感を増すのに有効な施策を推奨するためのものである。そこで、これらメンバーの自立性、組織のスピード感の目標値をそれぞれ1と設定する。これら二つの要素以下では自立性要素、スピード要素と称するを成分とするベクトルで表したものを目標ベクトルと称する。以下では具体例として図11Bに示されるユーザ002ユーザ002は上司ユーザであるを例に説明する。ユーザ002の自立性指標は61、スピード指標は50である。これらの指標について、最大値が1となるように規格化する。例えば、偏差値が80のとき、対応する値が1となるように規格化することが可能である。この場合、自立性指標の61に対しては61/80=0.7625、スピード指標の50に対しては50/80=0.625となる。これら二つの要素を成分とするベクトルで表したものを現状ベクトルと称する。図15を参照して説明した相互作用評価結果データベースI中のレシピテーブルIFには、各レシピを実行することにより期待できる効果として、自立性、スピードに関する期待効果IF71、IF72が記録される。各レシピに対応する期待効果IF71、IF72は、1から5の値で表される旨、説明したが、これらの期待効果IF71、IF72について、最大値が1となるように正規化する。これら二つの要素を成分とするベクトルで表したものを効果ベクトルと称する。以上に説明した三つのベクトル、すなわち目標ベクトル、現状ベクトル、効果ベクトルについて考えると、現状ベクトルと効果ベクトルとの和が目標ベクトルに近い程、該当するレシピの効果が期待できる、ということになる。そこで、複数のレシピについて、現状ベクトルと効果ベクトルとの和と、目標ベクトルとの間の距離を求め、その距離が近いレシピほど推奨度が高いものとして、これら複数のレシピの順序づけを行う。ところで、レシピを実行する前の状況において現状ベクトルが1,1に近く、それに効果ベクトルを加えると、目標ベクトルの1,1から大きく外れてしまう場合も想定される。その場合には、上記距離が大きくなるので、推奨度は低くなる、という判断が可能である。上記の説明は、施策レシピの推奨度の導出の一例であり、他の手法を用いてもよい。コンテンツKC1には、コンテンツKC3に表示されるおすすめ施策レシピのリスト中の一つが詳細に表示される。例えば、デフォルトの状態では、推奨度の最も高い施策レシピの詳細がコンテンツKC1として表示される。また、対象ユーザがマウスやタッチパネル等のポインティングデバイスを操作してコンテンツKC3中のリストから一つを選択すると、対応するおすすめ施策レシピがコンテンツKC1として表示される。コンテンツKC2には、コンテンツKC1に表示されているおすすめ施策レシピを対象ユーザが過去に実行した履歴がグラフ表示される。コンテンツKC2にはまた、コンテンツKC1に表示されているおすすめ施策レシピを、対象ユーザの属する組織内メンバーが過去に実行した履歴を表示することも可能に構成される。本発明の第3の実施の形態によれば、第1の実施の形態で説明したのと同様の効果を得ることが可能であることに加えて以下のような効果を奏することが可能となる。すなわち、対象ユーザの行動の解析結果に基づき、組織全体としてのパフォーマンスを向上させる上で効果的な施策レシピを定量的な判定によって決定し、それをユーザUSに対して具体的に提示することが可能となるので、今後の行動の指針を的確に示すことが可能となる。また、それらの施策をユーザUSが実行したときの記録も残されるので、各施策を行ったときに得られた実際の効果の測定も可能となる。その測定結果をフィードバックすることにより、おすすめレシピをより的確に決定することが可能となる。-第4の実施の形態-図17は、クライアントCLの表示Jがイベントフィードコンテンツ生成JDを備え、イベントフィードコンテンツKDが生成される様子を示す。第1の実施の形態と異なるのは、クライアントCLにおけるイベントフィードコンテンツ生成JDと、このイベントフィードコンテンツJDで生成されるイベントフィードコンテンツKDである。その他、センサノードTR、基地局GW、センサネットサーバSS、およびアプリケーションサーバASの構成は第1の実施の形態で説明したものと同様であるので図示および説明を省略する。また、センサノードTRで収集されるデータ、センサネットサーバSS、アプリケーションサーバASでの処理内容や生成されるデータも第1の実施の形態で説明したものと同様であるので説明を省略する。第4の実施の形態では、第1の実施の形態で説明したリーダー指標を導出する際の元となっているデータを用いて、対象ユーザがどのような行動をしたかがイベント別に表示される。図18、図19に、アプリケーションサーバASの相互作用評価結果データベースIに格納されるイベントフィードテーブルIHおよび促進施策リストテーブルIIを示す。これらのイベントフィードテーブルIHおよび促進施策リストテーブルIIは、相互作用評価CA2Aにより管理、参照される。イベントフィードテーブルIHには、一人のユーザーUSの一日分のイベントが1レコードとしてまとめられ、グループに属する全メンバーのイベントが記録される。イベントフィードテーブルIHに格納されるデータは、第1の実施の形態で図9を参照して説明した自立性要素テーブルGA、スピード要素テーブルGBから抽出される。イベントフィードテーブルIHには、部下ユーザIDIH1、上司ユーザIDIH2、日付IH3、部下業務時間IH4、上司業務時間IH5が記録される。上述の情報に続いて、イベントフィードテーブルIHには、図9に示す自立性要素テーブルGA、スピード要素テーブルGBから抽出した様々なデータが記録される。一例として、図18には、図9に示す自立性要素テーブルGA中の<リーダー>部下との対面時間GA4から抽出される、<リーダー>部下との対面時間IH6が記録される様子が示される。この<リーダー>部下との対面時間IH6として、値IH61、偏差値IH62、題名IH63、場所IH64、コメントIH65が記録される。部下ユーザIDIH1には、当該レコードに記録されるイベントフィードを実行したユーザUSを特定可能な情報が記録される。上司ユーザIDIH2には、ユーザUSの上司を特定可能な情報が記録される。日付IH3には、記録対象の日を特定可能な情報が記録される。部下業務時間IH4には、記録対象の日におけるユーザUSの業務時間を特定可能な情報が記録される。上司業務時間IH5には、記録対象の日における、ユーザUSの上司である上司ユーザの業務時間を特定可能な情報が記録される。これらの部下業務時間IH4、上司業務時間IH5は、各ユーザUSが装着するセンサノードTRで取得された組織ダイナミクスデータから導出することが可能である。値IH61には、記録対象の日にユーザUSと当該ユーザUSの上司との間で行われた対面時間が分を単位として記録される。この情報は、図9に示す自立性要素テーブルGA中の、<リーダー>部下との対面時間GA4の情報を抽出して得たものである。偏差値IH62には、上記値IH61を偏差値に変換した値が記録される。偏差値に変換する際には、記録対象の日における、グループに属するユーザ全員の値IH61をもとにすることが可能である。題名IH63には、当該の対面が行われたときに何が行われたかを特定可能な情報が記録される。場所IH64には、当該の対面が行われた場所を特定可能な情報が記録される。これらの題名IH63、場所IH64に関する情報は、ユーザUSにより入力される。コメントIH65は、ユーザUSまたはユーザUSの上司により、当該の対面に関して入力されたコメントが記録される。これらの題名IH63、場所IH64、コメントIH65については、ユーザUSによる入力が行われていないときには未設定とされる。以上に説明したイベントフィードテーブルIHは一例であり、テーブルの形式や、テーブルに登録される項目は図18に例示されるもの以外であってもよい。例えば、図18では一人のユーザUSの一日分のデータが一つのレコードとして記録される例が示されるが、1時間ごと、2時間ごと、半日ごとといった区切りで記録されてもよい。あるいは、1週間、一月といった、複数の日にまたがるデータが記録されてもよい。また、イベントフィードの管理に必要な項目を新たに生じた場合、後からそれらの項目を追加可能に構成されていてもよい。促進施策リストテーブルIIは、イベントフィードテーブルIH中に記録される各イベントに対応する促進施策を記録するテーブルである。<リーダー>部下との対面時間II1は、図18のイベントフィードテーブルIH中の<リーダー>部下との対面時間IH6に対応する促進施策であり、これを増加させる施策として増加施策II11が、減少させる施策として減少施策II12が記録される。また、図18には図示されないが、イベントフィードテーブルIH中には図9のスピード要素テーブルGB中の<リーダー>個人作業時の安静率GB8に対応するイベントが記録されおり、それに対応する促進施策が図19中の<リーダー>個人作業時時の安静率II2である。これを増加させる施策として増加施策II21が、減少させる施策として減少施策II22が記録される。以上に説明した促進施策リストテーブルIIは一例であり、テーブルの形式や、テーブルに登録される項目は図19に例示されるもの以外であってもよい。また、新たな促進施策を、必要に応じて追加可能に構成されていてもよい。図20は、図17に示されるイベントフィードコンテンツKDの表示例を詳細に示す図である。所与のユーザUSがクライアントCLのディスプレイCLOD前に近づくと、あるいは上記ユーザがクライアントCLを操作すると、イベントフィードコンテンツ生成JDが起動する。そして、上記ユーザUSに対するイベントフィードコンテンツKDを表示する。イベントフィードコンテンツKDの生成処理にあたり、クライアントCLは、対象ユーザのユーザIDを含む閲覧者情報とともにイベントフィードコンテンツKDを生成するのに必要なデータを要求する信号をアプリケーションサーバASに送信する。アプリケーションサーバASは、クライアントCLから送信された情報をもとに抽出、生成した情報をクライアントCLに送信する。イベントフィードコンテンツ生成JDは、アプリケーションサーバASから送信された情報をもとにイベントフィードコンテンツKDを生成し、ディスプレイCLODに表示する。図20では四つのイベントフィードが表示される例が示される。これらのイベントフィードの表示順、表示方法等については以下のようにすることが可能である。例えば、対象ユーザの所与の日におけるデータがイベントフィードテーブルIHから抽出され、図18に例示した<リーダー>部下との対面時間IH6とそれに続く全ての項目中で、偏差値50を基準値とし、偏差値が基準値から大きく外れている項目を優先的に表示することが可能である。イベントフィードの優先順位の決め方については他の方法によってもよい。例えば、図9中でNの付されている項目負の相関を有する項目については偏差値の大きい物から順に、それ以外の正の相関を有する項目については偏差値の小さいものから順に、優先順位を決定してもよい。あるいは、各項目の偏差値それぞれについて、所定の日数にわたるデータを抽出して平均値を導出し、これらの平均値からの差の大きい項目に対応するイベントフィードを優先的に表示してもよい。図20に示すイベントフィードコンテンツKD中、破線で囲われた項目については、クライアントCLのポインティングデバイスを操作して指定すると文字入力ウィンドウがディスプレイCLODに表示され、対象ユーザは必要な情報を入力することができる。入力された内容はイベントフィードテーブルIH中に記録される。図20中、未設定と表示されているのは、当該の情報がまだ入力されていないことを意味する。表示されているイベントフィード中、対象ユーザが注目するイベントフィードの[増やすおすすめ]、または[減らすおすすめ]をマウスでクリック、あるはタッチパネルでタップすると、図19を参照して説明した促進施策リストテーブルII中に記録されている情報中の該当する内容が表示される。ところで、図19中、ある項目に対応する増加施策、減少施策として複数のものが記録される例が示されているが、これら複数の施策を同時に表示してもよいし、一つだけを表示してもよい。複数の施策中、一つだけが表示される場合には、複数の施策の中からランダムに抽出された一つが表示されてもよい。その場合、[さらに見る]というボタンを表示して、対象ユーザがそのボタンをクリックまたはタップする度に複数の施策のうちの一つが次々と切り換えられて表示されてもよい。図20に示すイベントフィードコンテンツKD中、上から二番目のイベントフィードの下部[増やすおすすめ]、[減らすおすすめ]の下方に、K社案件の対応について...というコメントが表示される例が示されている。このコメントは、[コメントする]をクリックまたはタップすると文字入力ウィンドウがディスプレイCLODに表示され、対象ユーザが入力することができる。このようにして入力されたコメントは、イベントフィードテーブルIH中の該当項目に対応するフィールド、例えばコメントIH65のフィールドに記録される。過去にコメントが入力されていれば、このコメントはイベントフィールドテーブルIH中に記録される。イベントフィールドテーブルIHにコメントが記録されている場合、該当するイベントフィードにコメントが表示される。本発明の第4の実施の形態によれば、第1の実施の形態で説明したのと同様の効果を得ることが可能であることに加えて以下のような効果を奏することが可能となる。すなわち、対象ユーザのイベントフィードを表示する際に、各イベントフィードに対応する行動を定量化した値が標準的な値から外れる程、高い優先順位で表示が行われることにより、対象ユーザに対して気づきを与え、組織全体としてのパフォーマンスを向上させる上で効果的な施策の実行を促すことが可能となる。以上に説明した本発明の第1から第4の実施の形態において、クライアントCLでコンテンツ生成の処理JA、JB、JC、JDが行われる例について説明したが、アプリケーションサーバAS内で生成されてもよい。その場合、閲覧者情報や、閲覧者の希望するコンテンツに関する情報がクライアントCLや個人用クライアントCPからアプリケーションサーバASに送信され、その情報に基づくコンテンツがアプリケーションサーバASで生成される。生成されたコンテンツはWebサーバCA3Bを介してクライアントCLや個人用クライアントCPに送信される。また、先にも説明したように、本発明の実施の形態で説明したビジネス顕微鏡システムを構成する各構成要素については、運用される組織の規模や応用形態等に応じて一つの構成要素が複数の情報処理装置を含んでいてもよいし、複数の構成要素が1台の情報処理装置で構成されていてもよい。例えば、クライアントCLとアプリケーションサーバASとが一つの情報処理装置によって構成されていてもよい。以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、種々変形実施可能であり、上述した各実施の形態を適宜組み合わせることが可能であることは、当業者に理解されよう。"