"人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報を記憶する回答情報記憶部と,前記アンケート回答の情報から,対象者間の関係の強さを算出する算出部と,前記対象者間の関係の強さを解析することにより,アンケートに未回答の対象者の中から,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出し,アンケート回答を催促する対象者とする対象特定部と,前記アンケート回答を催促する対象者を出力する対象出力部とを備えることを特徴とする人間関係マップ作成支援装置。前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者と,同じ作業を行っていると推定される対象者であることを特徴とする請求項1に記載された人間関係マップ作成支援装置。前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者が,前記アンケート回答で関係が所定値以上強いとしている相手の対象者であることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の人間関係マップ作成支援装置。前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以上の対象者であることを特徴とする請求項1から請求項3までのいずれかに記載の人間関係マップ作成支援装置。コンピュータが,人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報から,対象者間の関係の強さを算出し,前記対象者間の関係の強さを解析することにより,アンケートに未回答の対象者の中から,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出して,アンケート回答を催促する対象者とし,前記アンケート回答を催促する対象者を出力する過程を実行することを特徴とする人間関係マップ作成支援方法。コンピュータに,人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報から,対象者間の関係の強さを算出し,前記対象者間の関係の強さを解析することにより,アンケートに未回答の対象者の中から,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出して,アンケート回答を催促する対象者とし,前記アンケート回答を催促する対象者を出力する処理を実行させるための人間関係マップ作成支援プログラム。上述の技術のように,ITInformationTechnologyを用いて,人と人との関係を判断するための情報を収集する技術がある。このようなITを用いた技術の他にも,組織内の他の人との関係を問うアンケートによって,組織内の人と人との関係を判断するための情報の収集を図る場合がある。アンケートによって組織内の人と人との関係を判断するための情報を収集し,その収集された情報を用いて人間関係マップの作成を行う場合,アンケートの回答率が低いと,正確な人間関係マップが作成できないという問題がある。アンケート未回答の人に対してアンケート回答を催促する際に,アンケート未回答の人への個別連絡で催促を行えば,アンケートの回答率は高くなる。しかし,アンケート未回答の人が多い場合などには,個別連絡による催促の手間が大きいという問題がある。これに対して,アンケート未回答の人に対してアンケート回答を催促する際に,アンケート未回答の人全員への同報メールなどで催促を行えば,催促の手間は少なくなる。しかり,アンケート未回答の人全員への一斉通知では,直接に個別連絡する場合と比べて,アンケートの回答率が低くなってしまうという問題がある。一側面では,本発明は,アンケートを用いて人間関係マップを作成する際に,効率的なアンケート回答の催促によって,より正確な人間関係マップの作成が可能となる技術を提供することを目的とする。1態様では,人間関係マップ作成支援装置は,人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報を記憶する回答情報記憶部と,アンケート回答の情報から,対象者間の関係の強さを算出する算出部と,対象者間の関係の強さを解析することにより,アンケートに未回答の対象者の中から,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出し,アンケート回答を催促する対象者とする対象特定部と,アンケート回答を催促する対象者を出力する対象出力部とを備える。1態様では,アンケートを用いて人間関係マップを作成する際に,効率的なアンケート回答の催促によって,より正確な人間関係マップの作成が可能となる。以下,本実施の形態について,図を用いて説明する。図1は,人間関係マップの例を示す図である。図1は,ある組織の人間関係を表している。このような集団における人と人との関係を表す図は,一般に,人間関係マップやソシオグラムなどと呼ばれる。以下では,集団における人と人との関係を表す図を,人間関係マップと呼ぶ。人間関係マップは,組織内の人同士でコミュニケーションが取れているか,信頼し合っているかなどを調べる組織診断などに利用される。図1に示す人間関係マップにおいて,名前が書かれた枠は,ノードなどと呼ばれ,人間関係マップの対象となる組織に属する人を示している。ノードとノードとを繋ぐ線は,エッジなどと呼ばれ,ノードが表す人と人との間で所定以上の強い関係があることを示している。例えば,図1に示す人間関係マップにおいて,太点線枠のノードは,他の多数のノードとエッジで繋がれている。これは,太点線枠のノードで示される秋山さんが,この人間関係マップの対象となる組織内で,中心的な存在であることを示している。図1に示す人間関係マップでは,関係が強い人同士が,近い位置に配置される。逆に,関係が希薄な人同士は,離れた位置に配置される。そのため,図1に示す人間関係マップでは,互いの関係が密なグループは,ノードが小さくまとまって表示される。例えば,図1に示す人間関係マップにおいて,ノードが破線枠で示されるグループは小さくまとまっており,グループ内での人間関係が密であることがわかる。逆に,図1に示す人間関係マップにおいて,ノードが一点鎖線枠で示されるグループは大きく広がっており,グループ内での人間関係が希薄であることがわかる。このような人間関係マップを作成する方法としては,例えば,ITInformationTechnologyなどの技術を用いて人間関係マップの対象者の行動を監視する方法や,人間関係マップの対象者に他の対象者との関係をアンケートで回答させる方法などがある。本実施の形態では,図1に示すような人間関係マップを,人間関係マップの対象者に対するアンケートの結果を用いて作成する。例えば,ある企業組織の構成員の人間関係マップを作成する場合に,各構成員に他の構成員との関係を問うアンケートに回答させ,それらのアンケート結果を解析することで,組織内の構成員同士の関係を示す人間関係マップを作成する。アンケートを用いて人間関係マップを作成する場合には,アンケート回答の締め切りを設定するが,その締め切りが近づいてもアンケートの回答率が低い場合がある。アンケートを用いて人間関係マップを作成する場合には,アンケートの回答率が低いと,組織構成を正確に反映する人間関係マップが作成できない。そこで,アンケート未回答者に対して,アンケート回答を催促する必要がある。アンケート回答を催促する方法としては,例えば,人間関係マップ作成の管理者がアンケート未回答者に対して個別に連絡して催促する方法などが考えられる。この方法は,アンケート未回答者に直接に回答を依頼できるため,アンケート回答催促の効果が高いというメリットがある。しかし,アンケート未回答者が多い場合などには,各人に対して個別に連絡していたのでは,大きな手間がかかるという問題がある。アンケート回答を催促する別の方法としては,例えば,アンケート未回答者に対する同報メールで催促する方法が考えられる。この方法は,アンケート回答催促の手間がかからないというメリットがある。しかし,アンケート未回答者に対して個別に直接口頭で依頼しなければ,アンケートの回答率は上がらないという問題がある。また,セキュリティなどの理由により,同報メールが届かない場合もある。企業組織などの場合には,職制のラインを通じてアンケート未回答者への回答依頼を行う方法なども考えられる。しかし,回答依頼が伝聞になるため,組織の端の方に行くにしたがって内容が的確に届かなくなり,アンケートの回答率は上がらない。以下では,効率的なアンケート回答の催促を可能とし,より正確な人間関係マップの作成を可能とする,本実施の形態による技術の例を説明する。図2は,本実施の形態によるコンピュータシステムの構成例を示す図である。図2に示すコンピュータシステムは,人間関係マップを作成する対象の組織におけるコンピュータシステムの例である。本実施の形態で作成する人間関係マップは,ある企業組織における協力依頼関係を示す人間関係マップであるものとする。図2に示すコンピュータシステムにおいて,人間関係マップ管理サーバ10は,人間関係マップの作成を管理するコンピュータである。管理者装置20は,人間関係マップ作成の管理者が操作するコンピュータである。対象者装置30は,人間関係マップの対象組織の構成員,すなわち人間関係マップの作成対象となる対象者が操作するコンピュータである。以下では,人間関係マップの作成対象となる対象者を,単に対象者とも呼ぶ。人間関係マップ管理サーバ10,管理者装置20,対象者装置30は,LANLocalAreaNetwork等のネットワーク40を介して通信を行うことが可能である。ネットワーク40内には,多数のハブ50が配置されており,ハブ50の中には複数の対象者装置30が接続されたハブ50もある。各対象者は,対象者装置30を用いて人間関係マップ管理サーバ10にアクセスし,人間関係マップ作成のためのアンケートに回答することが可能である。管理者は,管理者装置20を用いて人間関係マップ管理サーバ10に管理モードでアクセスし,作成された人間関係マップの閲覧や,本実施の形態による人間関係マップ作成の支援機能を利用することが可能である。図3は,本実施の形態による人間関係マップ管理サーバの構成例を示す図である。図3に示す人間関係マップ管理サーバ10は,対象者によるアンケート回答から人間関係マップを作成する。また,人間関係マップ管理サーバ10は,管理者に対する人間関係マップ作成の支援を行う。人間関係マップ管理サーバ10は,アンケート回答受付部11,回答情報記憶部12,対象情報記憶部13,対象情報収集部14,人間関係マップ作成部15,人間関係マップ出力部16,人間関係マップ作成支援部100を備える。アンケート回答受付部11は,対象者からのアンケート回答を受け付ける。対象者からのアンケート回答の情報は,回答情報記憶部12に記憶される。回答情報記憶部12は,人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報を記憶する,コンピュータがアクセス可能な記憶部である。本実施の形態のアンケートでは,対象者は,他の各対象者との関係を1~5の5段階の数値で入力する。本実施の形態のアンケートでは,数値が小さいほど関係が希薄であることを示し,数値が大きいほど関係が強いことを示すものとする。対象情報記憶部13は,人間関係マップの作成対象となる対象者の情報を記憶する,コンピュータがアクセス可能な記憶部である。対象情報収集部14は,人間関係マップの作成対象となる対象者に関する情報を収集する。例えば,対象情報収集部14は,対象者のスケジュール情報や,RFIDRadioFrequencyIDentificationやGPSGlobalPositioningSystemで測定される対象者の位置情報,対象者が操作する対象者装置30が接続されたハブ50の情報などを収集する。本実施の形態の例では,対象情報収集部14は,対象者が操作する対象者装置30が接続されたハブ50の情報を収集するものとする。対象情報収集部14により収集されたハブ50の情報は,対象情報記憶部13に記憶された人間関係マップの作成対象となる対象者の情報に記録される。人間関係マップ作成部15は,回答情報記憶部12に記憶された対象者からのアンケート回答の情報に基づいて,人間関係マップを作成する。人間関係マップ出力部16は,人間関係マップ作成部15により作成された人間関係マップを出力する。例えば,管理者装置20から人間関係マップの閲覧要求を受けた際に,人間関係マップ作成部15が人間関係マップを作成し,人間関係マップ出力部16が管理者装置20に対して作成された人間関係マップを送る。人間関係マップ作成支援部100は,人間関係マップ作成の支援を行う。本実施の形態では,人間関係マップ作成支援部100は,優先的にアンケート回答を催促する対象者を管理者に提示することにより,人間関係マップ作成の支援を行う。人間関係マップ作成支援部100は,設定入力受付部110,設定情報記憶部120,算出部130,算出情報記憶部140,対象特定部150,回答催促対象情報記憶部160,対象出力部170を備える。設定入力受付部110は,管理者装置20で人間関係マップ管理サーバ10にアクセスする管理者による各種閾値などの設定の入力を受け付ける。受け付けた設定の情報は,設定情報記憶部120に記憶される。設定情報記憶部120は,各種閾値などの設定情報を記憶する,コンピュータがアクセス可能な記憶部である。算出部130は,回答情報記憶部12に記憶された対象者からのアンケート回答の情報から,対象者間の関係の強さを算出する。算出された対象者間の関係の強さの情報は,算出情報記憶部140に記憶される。算出情報記憶部140は,アンケート回答の情報から算出された,対象者間の関係の強さの情報を記憶する,コンピュータがアクセス可能な記憶部である。本実施の形態では,算出部130は,各対象者について,他の対象者から見た関係の強さを表す統計値として,他の対象者から見た該当対象者への関係を表す数値の平均値を求める。なお,算出部130による対象者間の関係の強さの統計に関する設計は,任意である。例えば,対象者間の関係の強さを表す統計値として,他の対象者から見た該当対象者への関係を表す数値が大きいものから順に所定数の数値について平均値を求めるようにしてもよい。対象特定部150は,算出情報記憶部140に記憶された対象者間の関係の強さの情報を解析することにより,アンケートに未回答の対象者の中から,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出し,優先的にアンケート回答を催促する対象者とする。アンケートに未回答の対象者の中にも,人間関係マップの形への影響が大きい対象者と,人間関係マップの形への影響が小さい対象者とがいる。どの対象者からでもアンケート回答が得られれば得られるほど,作成される人間関係マップに表される人間関係や組織構成の正確さは高くなる。ただし,対象者の中でも特に人間関係マップの形への影響が大きい対象者からのアンケート回答が得られるか得られないかで,人間関係マップに表される人間関係や組織構成の正確さは,大きく変化する。人間関係マップの形への影響が大きいと推定される対象者としては,例えば,他の多くの対象者から関係が強いとされた対象者が考えられる。例えば,図1に示す人間関係マップにおいて,太点線枠のノードで示される秋山さんは,他の多くの人たちとの関係が蜜であり,図1に同じ種類の枠で示される各グループは,秋山さんを中心とした関係において配置されている。人間関係マップの作成段階において,秋山さんからのアンケート回答がなかった場合には,図1に同じ種類の枠で示される各グループは,図1に示す人間関係マップと全く異なる配置となる可能性が高い。例えば,図1において一点鎖線枠のノードで示されるグループは,秋山さんを介して他のグループとの位置関係が決められており,秋山さんとの関係が得られなければ,人間関係マップにおいて孤立した状態となる。このように,他の多くの対象者から関係が強いとされている秋山さんからのアンケート回答が得られるか得られないかで,図1に示す人間関係マップの構成は大きく変わってしまう。対象特定部150は,例えば,算出部130によって求められた対象者間の関係の強さにおいて,他の対象者からの関係の強さが所定値以上の対象者を,人間関係マップの形への影響が大きい対象者と判断する。また,人間関係マップの形への影響が大きいと推定される対象者として,例えば,他の対象者から関係が希薄とされた対象者との関係が強い対象者が考えられる。他の対象者から関係が希薄とされた対象者は,アンケートに回答済みの対象者に関係が強い対象者がいないため,作成される人間関係マップにおいて他の対象者との位置関係が明確に定まらない。そのため,他の対象者から関係が希薄とされた対象者と関係が強い対象者からのアンケート回答が得られるか得られないかで,人間関係マップの構成は大きく変わってしまう。他の対象者から関係が希薄とされた対象者と関係が強い対象者としては,例えば,当該他の対象者から関係が希薄とされた対象者が,アンケート回答で関係が強いとしている相手の対象者が考えられる。他の対象者から関係が希薄とされた対象者が関係が強いとしている相手の対象者は,アンケートで当該他の対象者から関係が希薄とされた対象者との関係が強いと回答する可能性が高い。対象特定部150は,例えば,算出部130によって求められた対象者間の関係の強さにおいて,他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者が,アンケート回答で関係が所定値以上強いとしている相手の対象者を,人間関係マップの形への影響が大きい対象者と判断する。また,他の対象者から関係が希薄とされた対象者と関係が強い対象者としては,例えば,当該他の対象者から関係が希薄とされた対象者と同じ作業を行っていると推定される対象者が考えられる。他の対象者から関係が希薄とされた対象者と同じ作業を行っていると推定される対象者は,アンケートで当該他の対象者から関係が希薄とされた対象者との関係が強いと回答する可能性が高い。対象特定部150は,例えば,算出部130によって求められた対象者間の関係の強さにおいて,他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者と,同じ作業を行っていると推定される対象者を,人間関係マップの形への影響が大きい対象者と判断する。例えば,企業組織において,同じ作業を行う人とは,同じ業務を行う人や,同じプロジェクトグループに所属する人などである。また,例えば,学生組織において,同じ作業を行う人とは,同じ講義に出席する人や,同じゼミに所属する人などである。企業組織において,例えば,同じ会議に出席したり,同じ日時に同じ出張先に行ったりする人同士は,同じ業務やプロジェクトに携わる人同士である可能性が高い。例えば,対象情報収集部14が,企業の従業員のスケジュール管理を行うスケジューラなどから各対象者のスケジュール情報を取得できる場合に,対象特定部150は,同じ会議に出席している対象者同士を,同じ作業を行っている対象者同士と推定する。また,企業組織において,近い位置で作業を行っている人同士は,同じ業務やプロジェクトに携わる人同士である可能性が高い。例えば,対象情報収集部14が,RFIDやGPSで測定される対象者の位置情報を取得できる場合に,対象特定部150は,近い位置にいることが多い対象者同士を,同じ作業を行っている対象者同士と推定する。また,企業組織において,同じハブ50に使用PCPersonalcomputerが接続されている人同士は,同じ業務やプロジェクトに携わる人同士である可能性が高い。例えば,対象情報収集部14が,各対象者が使用する対象者装置30が接続されているハブ50の情報を取得できる場合に,対象特定部150は,同じハブ50に対象者装置30が接続されている対象者同士を,同じ作業を行っている対象者同士と推定する。このように,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定する方法には,様々な方法が考えられる。対象特定部150に,どの方法を用いて人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定させるかの設計は,任意である。例えば,対象特定部150に,いずれか1つの方法を用いて人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定させてもよいし,複数の方法を組み合わせて人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定させてもよい。また,管理者に,どの方法を用いて人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定させるかを設定させるようにしてもよい。対象特定部150は,回答催促候補抽出部151,回答催促候補情報記憶部152,回答催促対象決定部153を備える。回答催促候補抽出部151は,算出情報記憶部140に記憶された対象者間の関係の強さを示す情報を解析し,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補を抽出する。優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補は,人間関係マップの形への影響が大きいと推定される対象者である。回答催促候補抽出部151は,例えば,上述の各方法を用いて,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を推定する。回答催促候補抽出部151は,抽出した優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補を,回答催促候補情報記憶部152に記憶する。回答催促候補情報記憶部152は,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補の情報を記憶する,コンピュータがアクセス可能な記憶部である。回答催促対象決定部153は,回答催促候補情報記憶部152に記憶された優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補から,優先的にアンケート回答を催促する対象者を決定する。本実施の形態による回答催促候補抽出部151は,アンケートに回答済みであるかや,すでに候補として抽出されているかに関係なく,アンケート回答を催促する対象者の候補を抽出し,回答催促候補情報記憶部152に記憶する。回答催促対象決定部153は,回答催促候補情報記憶部152に記憶された優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補から,アンケートに回答済みの候補や,重複する候補を除いて,優先的にアンケート回答を催促する対象者を決定する。対象特定部150により特定された優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報は,回答催促対象情報記憶部160に記憶される。回答催促対象情報記憶部160は,優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報が記憶された,コンピュータがアクセス可能な記憶部である。対象出力部170は,対象特定部150により特定された,優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報を出力する。例えば,管理者装置20から優先的にアンケート回答を催促する対象者についての情報提示要求を受けた際に,対象出力部170は,回答催促対象情報記憶部160に記憶されたアンケート回答を催促する対象者の情報を,管理者装置20に対して送る。図3に示す人間関係マップ管理サーバ10において,本実施の形態による人間関係マップ作成の支援機能は,回答情報記憶部12,対象情報記憶部13,対象情報収集部14,人間関係マップ作成支援部100によって実現されている。このように,本実施の形態の人間関係マップ管理サーバ10における人間関係マップ作成の支援機能によって,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を,優先的にアンケート回答を催促する対象者として提示することが可能である。人間関係マップの管理者は,例えば,優先的にアンケート回答を催促する対象者として提示されたアンケート未回答者に対しては,効果が高い個別連絡による催促を行い,他のアンケート未回答者に対しては,同報メールによる催促を行う。これにより,人間関係マップの形への影響が大きい対象者のアンケート回答率が上がり,より正確な人間関係を表す人間関係マップが作成できるようになる。個別連絡による催促の対象者も少なくて済むので,アンケート回答の催促の手間も少なくて済む。図4は,本実施の形態によるコンピュータシステムにおける各装置を実現するコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。図2,図3に示す本実施の形態の人間関係マップ管理サーバ10は,例えば,CPUCentralProcessingUnit2,主記憶となるメモリ3,記憶装置4,通信装置5,媒体読取書込装置6,入力装置7,出力装置8等を備えるコンピュータ1によって実現される。記憶装置4は,例えばHDDHardDiskDriveなどである。媒体読取書込装置6は,例えばCD-RCompactDiscRecordableドライブやDVD-RDigitalVersatileDiscRecordableドライブなどである。入力装置7は,例えばキーボードマウスなどである。出力装置8は,例えばディスプレイ等の表示装置などである。例えば,図3に示す人間関係マップ管理サーバ10による人間関係マップ作成の支援機能を実現する各機能部は,コンピュータ1が備えるCPU2,メモリ3等のハードウェアと,ソフトウェアプログラムとによって実現することが可能である。コンピュータ1が実行可能なプログラムは,記憶装置4に記憶され,その実行時にメモリ3に読み出され,CPU2により実行される。コンピュータ1は,可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り,そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また,コンピュータ1は,サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに,逐次,受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。さらに,このプログラムは,コンピュータ1で読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。また,図2に示す本実施の形態の管理者装置20や対象者装置30についても,人間関係マップ管理サーバ10と同様に,例えば図4に示すコンピュータ1によって実現することが可能である。図5は,本実施の形態によるアンケート回答画面の例を示す図である。図5に示すアンケート回答画面201の例は,対象者がアンケート回答のために対象者装置30で人間関係マップ管理サーバ10にアクセスした際に,対象者装置30のディスプレイに表示される画面の例である。ここでは,アンケートに回答する対象者は,渡部さんである。図5に示すアンケート回答画面201の例では,アンケートに回答する対象者に,他の各対象者との関係に1~5の点数をつけさせる。本実施の形態によるアンケートでは,1点が相手の対象者に対する最も希薄な関係を示し,5点が相手の対象者に対する最も強い関係を示す。図5に示すアンケート回答画面201において,名前欄は,自分との関係を評価する相手の対象者の名前が記載されている。点数欄は,アンケートに回答する対象者が,相手の対象者との関係の強さを示す点数を入力する欄である。図6は,本実施の形態による回答情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。図6に示す回答データ202は,回答情報記憶部12に記憶された人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報の一例である。図6に示す回答データ202には,対象者から得られたアンケート回答の分だけ,情報が蓄積される。回答データ202は,自分名前,相手名前,点数等の情報を持つ。回答データ202において,自分名前は,アンケートに回答した対象者の名前である。相手名前は,アンケートに回答した対象者がアンケートに関係の強さを入力した相手の対象者の名前である。点数は,アンケートに回答した対象者が入力した,相手の対象者に対する関係の強さを示す点数である。すなわち,点数は,自分名前の対象者から見た相手名前の対象者との関係の強さを示す点数となる。図7は,本実施の形態による対象情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。図7に示す関係調査対象データ203は,対象情報記憶部13に記憶された人間関係マップの作成対象となる対象者の情報の一例である。関係調査対象データ203は,名前,ハブIDIDentifier,回答等の情報を持つ。関係調査対象データ203において,名前は,人間関係マップの作成対象となる対象者の名前である。関係調査対象データ203において,ハブIDは,対象情報収集部14により情報収集された,対象者が使用する対象者装置30が接続されたハブ50を識別する識別情報である。本実施の形態の例では,対象情報収集部14は,対象者が操作する対象者装置30が接続されたハブ50の情報を収集する。例えば,ハブ50には,接続されたコンピュータのMACMediaAccessControlアドレスやIPInternetProtocolアドレスなどの識別情報を取得する機能を持つものがある。本実施の形態による対象情報収集部14は,各ハブ50から接続された対象者装置30を識別する識別情報を取得し,あらかじめ登録された対象者と対象者装置30の識別情報との対応情報図示省略に基づいて,対象者とハブ50とを対応付ける。関係調査対象データ203において,回答は,対象者がアンケートに回答済みであるか未回答であるかを示す。対象者がアンケートに回答すると,人間関係マップ管理サーバ10は,関係調査対象データ203の該当対象者の回答欄における未回答を示すデータを,回答済みを示すデータに書き換える。図8は,本実施の形態による人間関係マップ表示画面の例を示す図である。図8に示す人間関係マップ表示画面204の例は,管理者が人間関係マップの閲覧のために管理者装置20で人間関係マップ管理サーバ10にアクセスした際に,管理者装置20のディスプレイに表示される画面の例である。管理者が管理者装置20から人間関係マップ管理サーバ10に人間関係マップの閲覧を要求すると,人間関係マップ作成部15は,回答データ202から,人間関係マップを生成する。例えば,回答データ202が,図6に示す渡部さん,青木さん,高橋さんからのみのアンケート回答が記録された情報であるとすると,図8に示すような人間関係マップ表示画面204が管理者装置20のディスプレイに表示される。なお,本実施の形態では,アンケートに回答した対象者のみが,人間関係マップに提示されるものとする。また,人間関係マップにおいて,関係の強さを示す点数が互いに3点以上である対象者を示すノードのみがエッジで繋がれるものとする。図8に示す人間関係マップ表示画面204で提示された人間関係マップでは,互いに関係の強さを示す点数を4と付けた渡部さんのノードと青木さんのノードのみがエッジで繋がれている。渡部さんとも青木さんとも関係が希薄な高橋さんは,図8に示す人間関係マップ表示画面204で提示された人間関係マップにおいて,浮いた状態となっている。図8に示す人間関係マップ表示画面204で提示された人間関係マップにおける高橋さんは,上述の他の対象者から関係が希薄とされた対象者である。このような高橋さんとの関係が強い対象者からアンケート回答が得られれば,人間関係マップにおける高橋さんのノードの配置が,大きく変わる可能性が高い。図9は,本実施の形態による算出情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。図9に示す平均点テーブル205は,算出情報記憶部140に記憶された,算出部130によりアンケート回答の情報から算出された,対象者間の関係の強さの情報の一例である。平均点テーブル205は,名前,平均点等の情報を持つ。平均点テーブル205において,名前は,人間関係マップの作成対象となる対象者の名前である。平均点は,他の対象者から当該対象者に対する関係の強さを示す点数の平均値である。本実施の形態では,算出部130は,対象者間の関係の強さとして,回答情報記憶部12に記憶された回答データ202から,各対象者に対する他の対象者から見た関係の強さを示す点数の平均値を算出する。図10は,本実施の形態による回答催促候補情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。図10に示す回答催促候補リスト206は,回答催促候補情報記憶部152に記憶された優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補の情報の一例である。図10に示す回答催促候補リスト206には,回答催促候補抽出部151により抽出された,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補の名前が記録されている。図11は,本実施の形態による回答催促対象情報記憶部に格納されるデータの構成例を示す図である。図11に示す回答催促対象リスト207は,回答催促対象情報記憶部160に記憶された優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報の一例である。図11に示す回答催促対象リスト207には,対象特定部150により特定された,優先的にアンケート回答を催促する対象者の名前が記録されている。図12は,本実施の形態による回答催促対象表示画面の例を示す図である。図12に示す回答催促対象表示画面208の例は,管理者が優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報を得るために管理者装置20で人間関係マップ管理サーバ10にアクセスした際に,管理者装置20のディスプレイに表示される画面の例である。管理者が管理者装置20から人間関係マップ管理サーバ10に管理者が優先的にアンケート回答を催促する対象者の提示を要求すると,人間関係マップ作成支援部100は,優先的にアンケート回答を催促する対象者を特定する処理を実行する。得られた優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報は,対象出力部170によって管理者装置20に送られ,例えば図12に示すような回答催促対象表示画面208が,管理者装置20のディスプレイに表示される。以下,図13~図18を用いて,本実施の形態の人間関係マップ作成支援部100による処理の流れの一例を説明する。図13は,本実施の形態の人間関係マップ作成支援部による人間関係マップ作成支援処理フローチャートである。人間関係マップ作成支援部100において,設定入力受付部110は,管理者装置20を操作する管理者による各種閾値の設定の入力を受け付けるステップS10。ここでは,閾値THhighの値と閾値THlowの値とが入力されるものとする。受け付けられた各種閾値は,設定情報記憶部120に記憶される。なお,ここの例では,閾値THhighの値と閾値THlowの値が処理のたびに設定されているが,特に変更の指示がない限り,設定情報記憶部120に記憶された値がそのまま使用されてもよい。算出部130は,対象者からのアンケート回答の情報から対象者間の関係の強さを算出する算出処理を実行するステップS11。本実施の形態では,算出処理によって平均点テーブル205が生成される。本実施の形態の算出部130による算出処理の詳細な例については,後述する。対象特定処理部150は,優先的にアンケート回答を催促する対象者を特定する対象特定処理を実行するステップS12。ステップS12の対象特定処理において,回答催促候補抽出部151は,回答催促候補抽出処理1を実行するステップS13。回答催促候補抽出処理1では,他の対象者からの関係の強さが所定以上の対象者が,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出される。本実施の形態の回答催促候補抽出部151による回答催促候補抽出処理1の詳細な例については,後述する。また,ステップS12の対象特定処理において,回答催促候補抽出部151は,回答催促候補抽出処理2を実行するステップS14。回答催促候補抽出処理2では,他の対象者からの関係の強さが所定以下の対象者がアンケート回答で関係が所定以上強いとしている相手の対象者が,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出される。本実施の形態の回答催促候補抽出部151による回答催促候補抽出処理2の詳細な例については,後述する。また,ステップS12の対象特定処理において,回答催促候補抽出部151は,回答催促候補抽出処理3を実行するステップS15。回答催促候補抽出処理3では,他の対象者からの関係の強さが所定以下の対象者と同じ作業を行っていると推定される対象者が,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出される。ここでは,対象者装置30が同じハブ50に接続されている対象者同士が,同じ作業を行っている対象者同士として推定されるものとする。本実施の形態の回答催促候補抽出部151による回答催促候補抽出処理3の詳細な例については,後述する。また,ステップS12の対象特定処理において,回答催促対象決定部153は,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補から,優先的にアンケート回答を催促する対象者を決定する回答催促対象決定処理を実行するステップS16。本実施の形態の回答催促対象決定部153による回答催促候補決定処理の詳細な例については,後述する。対象出力部170は,優先的にアンケート回答を催促する対象者の情報として,回答催促対象リスト207を,管理者装置20に出力するステップS17。図14は,本実施の形態の算出部による算出処理フローチャートである。算出部130は,関係調査対象データ203からレコードを1つ取り出し,取り出したレコードの名前を,変数NAME1に代入するステップS20。算出部130は,レコードが存在するかを判定するステップS21。ステップS20において,処理済みでないレコードの取り出しができれば,レコードが存在すると判定され,処理済みでないレコードの取り出しができなければ,レコードが存在しないと判定される。レコードが存在しないと判定された場合にはステップS21のNO,算出部130は,処理を終了する。レコードが存在すると判定された場合にはステップS21のYES,算出部130は,変数SUMと変数NUMを0で初期化するステップS22。算出部130は,回答データ202から,相手名前が変数NAME1と一致するレコードを1つ取り出し,取り出したレコードの点数を,変数POINT1に代入するステップS23。算出部130は,レコードが存在するかを判定するステップS24。ステップS23において,処理済みでないレコードの取り出しができれば,レコードが存在すると判定され,処理済みでないレコードの取り出しができなければ,レコードが存在しないと判定される。レコードが存在すると判定された場合にはステップS24のYES,算出部130は,変数SUMに変数POINT1の値を加算し,変数NUMの値をインクリメントするステップS25。算出部130は,ステップS23に戻って,回答データ202からの次の該当レコードの取り出しを試みる。レコードが存在しないと判定された場合にはステップS24のNO,算出部130は,変数SUMの値を変数NUMの値で割って得られる値を,変数AVG1に代入するステップS26。算出部130は,平均点テーブル205に,変数NAME1の値を名前とし,変数AVG1の値を平均点とするレコードを,追加で記録するステップS27。算出部130は,ステップS20に戻って,関係調査対象データ203から次のレコードの取り出しを試みる。図15は,本実施の形態の回答催促候補抽出部による回答催促候補抽出処理1のフローチャートである。回答催促候補抽出部151は,関係調査対象データ203からレコードを1つ取り出し,取り出したレコードの名前を,変数NAME2に代入するステップS30。回答催促候補抽出部151は,レコードが存在するかを判定するステップS31。ステップS30において,処理済みでないレコードの取り出しができれば,レコードが存在すると判定され,処理済みでないレコードの取り出しができなければ,レコードが存在しないと判定される。レコードが存在しないと判定された場合にはステップS31のNO,回答催促候補抽出部151は,処理を終了する。レコードが存在すると判定された場合にはステップS31のYES,回答催促候補抽出部151は,平均点テーブル205から,名前が変数NAME2と一致するレコードを1つ取り出し,取り出したレコードの平均点を,変数AVG2に代入するステップS32。回答催促候補抽出部151は,変数AVG2が閾値THhigh以上であるかを判定するステップS33。ここの処理では,変数NAME2で示される対象者に対する他の対象者からの関係の強さが,所定の閾値THhigh以上であるかが判定されている。変数AVG2が閾値THhigh以上でない場合にはステップS33のNO,回答催促候補抽出部151は,ステップS30に戻って,関係調査対象データ203から次のレコードの取り出しを試みる。変数AVG2が閾値THhigh以上である場合にはステップS33のYES,回答催促候補抽出部151は,回答催促候補リスト206に,変数NAME2の値を名前とするレコードを,追加で記録するステップS34。回答催促候補抽出部151は,ステップS30に戻って,関係調査対象データ203から次のレコードの取り出しを試みる。例えば,閾値THhighの値が4であり,平均点テーブル205が図9に示す通りであったものとする。このとき,図15に示す処理により,平均点テーブル205において平均点が40である青山さんが優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出され,回答催促候補リスト206に記録される。図16は,本実施の形態の回答催促候補抽出部による回答催促候補抽出処理2のフローチャートである。回答催促候補抽出部151は,関係調査対象データ203からレコードを1つ取り出し,取り出したレコードの名前を,変数NAME3に代入するステップS40。回答催促候補抽出部151は,レコードが存在するかを判定するステップS41。ステップS40において,処理済みでないレコードの取り出しができれば,レコードが存在すると判定され,処理済みでないレコードの取り出しができなければ,レコードが存在しないと判定される。レコードが存在しないと判定された場合にはステップS41のNO,回答催促候補抽出部151は,処理を終了する。レコードが存在すると判定された場合にはステップS41のYES,回答催促候補抽出部151は,平均点テーブル205から,名前が変数NAME3と一致するレコードを1つ取り出し,取り出したレコードの平均点を,変数AVG3に代入するステップS42。回答催促候補抽出部151は,変数AVG3が閾値THlow以下であるかを判定するステップS43。ここの処理では,変数NAME3で示される対象者に対する他の対象者からの関係の強さが,所定の閾値THlow以下であるかが判定されている。変数AVG3が閾値THlow以下でない場合にはステップS43のNO,回答催促候補抽出部151は,ステップS40に戻って,関係調査対象データ203から次のレコードの取り出しを試みる。変数AVG3が閾値THlow以下である場合にはステップS43のYES,回答催促候補抽出部151は,回答データ202から,自分名前が変数NAME3と一致するレコードを1つ取り出す。回答催促候補抽出部151は,取り出したレコードの相手名前を変数NAME4に代入し,点数を変数POINT2に代入するステップS44。回答催促候補抽出部151は,レコードが存在するかを判定するステップS45。ステップS44において,処理済みでないレコードの取り出しができれば,レコードが存在すると判定され,処理済みでないレコードの取り出しができなければ,レコードが存在しないと判定される。レコードが存在しないと判定された場合にはステップS45のNO,回答催促候補抽出部151は,ステップS40に戻って,関係調査対象データ203から次のレコードの取り出しを試みる。レコードが存在すると判定された場合にはステップS45のYES,回答催促候補抽出部151は,変数POINT2が閾値THhigh以上であるかを判定するステップS46。ここの処理では,変数NAME3で示される対象者が,アンケート回答で,変数NAME4で示される対象者に対して,関係が所定の閾値THhigh以上強いとしているかが判定されている。なお,ここでは,判定の閾値として,図15のステップS33の判定で使用する閾値と同じ閾値THhighが用いられているが,異なる閾値が用いられてもよい。変数POINT2が閾値THhigh以上でない場合にはステップS46のNO,回答催促候補抽出部151は,ステップS44に戻って,回答データ202から次の該当レコードの取り出しを試みる。変数POINT2が閾値THhigh以上である場合にはステップS46のYES,回答催促候補抽出部151は,回答催促候補リスト206に,変数NAME4の値を名前とするレコードを,追加で記録するステップS47。回答催促候補抽出部151は,ステップS44に戻って,回答データ202から次の該当レコードの取り出しを試みる。例えば,閾値THlowの値が2であり,閾値THhighの値が4であるものとする。また,平均点テーブル205が図9に示す通りであり,回答データ202が図6に示す通りであったものとする。このとき,図16に示す処理により,平均点テーブル205において平均点が10である高橋さんがアンケート回答で5点をつけている小林さんが,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出され,回答催促候補リスト206に記録される。図17は,本実施の形態の回答催促候補抽出部による回答催促候補抽出処理3のフローチャートである。回答催促候補抽出部151は,関係調査対象データ203からレコードを1つ取り出し,取り出したレコードの名前を変数NAME5に代入し,ハブIDを変数HUBに代入するステップS50。回答催促候補抽出部151は,レコードが存在するかを判定するステップS51。ステップS50において,処理済みでないレコードの取り出しができれば,レコードが存在すると判定され,処理済みでないレコードの取り出しができなければ,レコードが存在しないと判定される。レコードが存在しないと判定された場合にはステップS51のNO,回答催促候補抽出部151は,処理を終了する。レコードが存在すると判定された場合にはステップS51のYES,回答催促候補抽出部151は,平均点テーブル205から,名前が変数NAME5と一致するレコードを1つ取り出し,取り出したレコードの平均点を,変数AVG4に代入するステップS52。回答催促候補抽出部151は,変数AVG4が閾値THlow以下であるかを判定するステップS53。ここの処理では,変数NAME5で示される対象者に対する他の対象者からの関係の強さが,所定の閾値THlow以下であるかが判定されている。変数AVG4が閾値THlow以下でない場合にはステップS53のNO,回答催促候補抽出部151は,ステップS50に戻って,関係調査対象データ203から次のレコードの取り出しを試みる。変数AVG4が閾値THlow以下である場合にはステップS53のYES,回答催促候補抽出部151は,関係調査対象データ203から,ハブIDが変数HUBの値と一致するレコードを1つ取り出し,取り出したレコードの名前を変数NAME6に代入するステップS54。回答催促候補抽出部151は,レコードが存在するかを判定するステップS55。ステップS54において,処理済みでないレコードの取り出しができれば,レコードが存在すると判定され,処理済みでないレコードの取り出しができなければ,レコードが存在しないと判定される。レコードが存在しないと判定された場合にはステップS55のNO,回答催促候補抽出部151は,ステップS50に戻って,関係調査対象データ203から次のレコードの取り出しを試みる。レコードが存在すると判定された場合にはステップS55のYES,回答催促候補抽出部151は,回答催促候補リスト206に,変数NAME6の値を名前とするレコードを,追加で記録するステップS56。回答催促候補抽出部151は,ステップS54に戻って,関係調査対象データ203から次の該当レコードの取り出しを試みる。例えば,閾値THlowの値が2であるものとする。また,平均点テーブル205が図9に示す通りであり,関係調査対象データ203が図7に示す通りであったものとする。このとき,図17に示す処理により,平均点テーブル205において平均点が10である高橋さんの対象者装置30と同じハブ50に対象者装置30が接続されている青木さん,青山さん,佐々木さんが,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補として抽出される。候補として抽出された青木さん,青山さん,佐々木さんが,回答催促候補リスト206に記録される。図18は,本実施の形態の回答催促対象決定部による回答催促対象決定処理フローチャートである。回答催促対象決定部153は,回答催促対象リスト207を初期化するステップS60。回答催促対象決定部153は,回答催促候補リスト206からレコードを1つ取り出し,取り出したレコードの名前を,変数NAME7に代入するステップS61。回答催促対象決定部153は,レコードが存在するかを判定するステップS62。ステップS61において,処理済みでないレコードの取り出しができれば,レコードが存在すると判定され,処理済みでないレコードの取り出しができなければ,レコードが存在しないと判定される。レコードが存在しないと判定された場合にはステップS62のNO,回答催促対象決定部153は,処理を終了する。レコードが存在すると判定された場合にはステップS62のYES,回答催促対象決定部153は,関係調査対象データ203から,名前が変数NAME7と一致するレコードを1つ取り出すステップS63。回答催促対象決定部153は,取り出されたレコードの回答が回答済みであるかを判定するステップS64。ここの処理では,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補が,すでにアンケートに回答済みであるかが判定されている。取り出されたレコードの回答が回答済みである場合にはステップS64のYES,回答催促対象決定部153は,ステップS61に戻って,回答催促候補リスト206から次のレコードの取り出しを試みる。取り出されたレコードの回答が回答済みでない場合にはステップS64のNO,回答催促対象決定部153は,回答催促対象リスト207に,名前がNAME7に一致するレコードがあるかを判定するステップS65。ここの処理では,優先的にアンケート回答を催促する対象者の候補に,同じ対象者の重複があるかが判定されている。回答催促対象リスト207に名前がNAME7に一致するレコードがある場合にはステップS65のYES,回答催促対象決定部153は,ステップS61に戻って,回答催促候補リスト206から次のレコードの取り出しを試みる。回答催促対象リスト207に名前がNAME7に一致するレコードがない場合にはステップS65のNO,回答催促対象決定部153は,回答催促対象リスト207に,変数NAME7の値を名前とするレコードを,追加で記録するステップS66。回答催促対象決定部153は,ステップS61に戻って,回答催促候補リスト206から次のレコードの取り出しを試みる。例えば,回答催促候補リスト206が図10に示す通りであり,関係調査対象データ203が図7に示す通りであったものとする。このとき,図18に示す処理により,図11に示す通りの回答催促対象リスト207が生成される。図10に示す回答催促候補リスト206において,青木さんはアンケートに回答済みの対象者であり,青山さんは重複している。ここで,本実施の形態の人間関係マップ管理サーバ10の人間関係マップ作成の支援機能による効果を,具体的な数値を仮定して説明する。ここでは,次のように数値を仮定する。人間関係マップの作成対象となる対象者の数:200人現時点でのアンケートの回答率:50すなわち,アンケートに未回答の対象者の数:100人口頭で個別にアンケート回答が催促された対象者の回答率:50同報メールでアンケート回答が催促された対象者の回答率:20人間関係マップの形への影響が大きい対象者の割合:50まず,未回答の対象者100人全員に対して,同報メールでアンケート回答を催促すると仮定する。この条件で,回答が期待される人間関係マップの形への影響が大きい対象者の数を求めると,結果は,1002050=10人となる。次に,未回答の対象者100人からランダムに半数の50人に対して口頭で個別にアンケート回答を催促し,残りの50人に対して同報メールでアンケート回答を催促すると仮定する。この条件で,回答が期待される人間関係マップの形への影響が大きい対象者の数を求めると,結果は,505050502050=17.5人となる。最後に,本実施の形態による人間関係マップ作成支援の技術を利用し,人間関係マップの形への影響が大きい対象者50人を特定して口頭で個別にアンケート回答を催促し,残りの50人に対して同報メールでアンケート回答を催促すると仮定する。この条件で,回答が期待される人間関係マップの形への影響が大きい対象者の数を求めると,結果は,5050=25人となる。この場合の個別連絡の手間は,上記のランダムに50人に個別連絡をした場合と同じである。このように,本実施の形態による人間関係マップ作成支援の技術によって,効率的なアンケート回答の催促が可能となり,より正確な人間関係マップの作成が可能となる。以上,本実施の形態について説明したが,本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能であることは当然である。例えば,本実施の形態では,対象者が対象者装置30で人間関係マップ管理サーバ10にアクセスしてアンケートに回答しているが,対象者が別の方法でアンケートに回答するようにしてもよい。例えば,対象者が紙のアンケートに回答して管理者に渡し,管理者がアンケート回答を人間関係マップ管理サーバ10に入力するようにしてもよい。また,例えば,本実施の形態では,人間関係マップ管理サーバ10と管理者装置20とが別々のコンピュータで構成されているが,人間関係マップ管理サーバ10と管理者装置20とが1台のコンピュータで実現されてもよい。このとき,例えば対象出力部170は,管理者が操作するコンピュータのディスプレイなどの画面に,優先的にアンケート回答を催促する対象者を出力する。また,例えば,本実施の形態では,主に企業組織における協力依頼関係を示す人間関係マップの例について説明したが,他の人間関係マップについても同様に,本実施の形態による技術の適用が可能である。例えば,人間関係マップが,学校組織における交友関係を示す人間関係マップなどでもよいし,企業組織でも仕事関係ではなく個人的な交友関係に着目した人間関係マップなどでもよい。以上説明した本実施の形態の特徴を列挙すると,以下の通りとなる。付記1人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報を記憶する回答情報記憶部と,前記アンケート回答の情報から,対象者間の関係の強さを算出する算出部と,前記対象者間の関係の強さを解析することにより,アンケートに未回答の対象者の中から,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出し,アンケート回答を催促する対象者とする対象特定部と,前記アンケート回答を催促する対象者を出力する対象出力部とを備えることを特徴とする人間関係マップ作成支援装置。付記2前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者と,同じ作業を行っていると推定される対象者であることを特徴とする付記1に記載された人間関係マップ作成支援装置。付記3前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者が,前記アンケート回答で関係が所定値以上強いとしている相手の対象者であることを特徴とする付記1または付記2に記載の人間関係マップ作成支援装置。付記4前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以上の対象者であることを特徴とする付記1から付記3までのいずれかに記載の人間関係マップ作成支援装置。付記5コンピュータが,人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報から,対象者間の関係の強さを算出し,前記対象者間の関係の強さを解析することにより,アンケートに未回答の対象者の中から,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出して,アンケート回答を催促する対象者とし,前記アンケート回答を催促する対象者を出力する過程を実行することを特徴とする人間関係マップ作成支援方法。付記6前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者と,同じ作業を行っていると推定される対象者であることを特徴とする付記5に記載された人間関係マップ作成支援方法。付記7前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者が,前記アンケート回答で関係が所定値以上強いとしている相手の対象者であることを特徴とする付記5または付記6に記載の人間関係マップ作成支援方法。付記8前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以上の対象者であることを特徴とする付記5から付記7までのいずれかに記載の人間関係マップ作成支援方法。付記9コンピュータに,人間関係マップの作成対象となる対象者からのアンケート回答の情報から,対象者間の関係の強さを算出し,前記対象者間の関係の強さを解析することにより,アンケートに未回答の対象者の中から,人間関係マップの形への影響が大きい対象者を抽出して,アンケート回答を催促する対象者とし,前記アンケート回答を催促する対象者を出力する処理を実行させるための人間関係マップ作成支援プログラム。付記10前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者と,同じ作業を行っていると推定される対象者であることを特徴とする付記9に記載された人間関係マップ作成支援プログラム。付記11前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以下の対象者が,前記アンケート回答で関係が所定値以上強いとしている相手の対象者であることを特徴とする付記9または付記10に記載の人間関係マップ作成支援プログラム。付記12前記人間関係マップの形への影響が大きい対象者は,前記対象者間の関係の強さにおいて他の対象者からの関係の強さが所定値以上の対象者であることを特徴とする付記9から付記11までのいずれかに記載の人間関係マップ作成支援プログラム。"