複数のセンサ端末と、前記センサ端末から送信されるデータを処理するサーバとを有する組織分析システムであって、前記複数のセンサ端末は、他のセンサ端末との対面データを取得する赤外線センサと、前記対面データを前記サーバに送信する無線処理部とを備え、前記サーバは、前記対面データに基づいて前記センサ端末を携帯するメンバ間のコミュニケーション状態を分析し、前記メンバのそれぞれに対応付けられる座席におけるコミュニケーション量を分析する分析処理部と、前記座席におけるコミュニケーション量を表示させる表示処理部とを備えることを特徴とする組織分析システム。請求項1に記載の組織分析システムにおいて、前記座席におけるコミュニケーション量は、前記複数の座席それぞれにおける対面時間、あるいは前記座席間における対面時間の少なくともどちらか一方であることを特徴とする。請求項2に記載の組織分析システムにおいて、前記複数の座席それぞれにおける対面時間は、略丸形状などの表示マークの大きさで表すことを特徴とする。請求項2に記載の組織分析システムにおいて、前記座席間における対面時間は、前記座席を結ぶ線の太さ、あるいは数値の少なくともどちらか一方で表すことを特徴とする。請求項2に記載の組織分析システムにおいて、前記座席におけるコミュニケーション活性度などにより、座席の順位を表すことを特徴とする。複数のセンサ端末と、前記センサ端末から送信されるデータを処理するサーバとを有する組織分析システムであって、前記複数のセンサ端末は、他のセンサ端末との対面データを取得する赤外線センサと、前記対面データを前記サーバに送信する無線処理部とを備え、前記サーバは、前記対面データに基づいて前記センサ端末を携帯するメンバ間のコミュニケーション状態を分析し、前記メンバのそれぞれに対応付けられる座席におけるコミュニケーション量を分析する分析処理部と、前記座席におけるコミュニケーション量と、前記座席にはメンバの座席配置を表示させる表示処理部とを備えることを特徴とする組織分析システム。複数のセンサ端末と、前記センサ端末から送信されるデータを処理するサーバとを有する組織分析システムであって、前記複数のセンサ端末は、他のセンサ端末との対面データを取得する赤外線センサと、前記対面データを前記サーバに送信する無線処理部とを備え、前記サーバは、前記対面データに基づいて前記センサ端末を携帯するメンバ間のコミュニケーション状態を分析し、前記メンバのそれぞれに対応付けられる座席におけるコミュニケーション量を分析する分析処理部と、前記座席におけるコミュニケーション量と、前記座席にはメンバの座席配置を表示させるとともに、前記メンバの座席配置変更後に期待されるコミュニケーション量を表示させることを特徴とする組織分析システム。組織コミュニケーション表示システムにより得られる組織のコミュニケーション状態を可視化定量化できることは知られているが、オフィス勤務者の業務における生産性の改善や、組織のコミュニケーション状態を改善するための具体的な施策はあまり提案されていない。本発明は、組織メンバのコミュニケーション状態の改善する組織コミュニケーション表示システム及び処理装置を提供することを目的とする。本発明による解決手段は以下の通りである。本発明の第1の特徴は、複数のセンサ端末と、前記センサ端末から送信されるデータを処理するサーバとを有する組織分析システムであって、前記複数のセンサ端末は、他のセンサ端末との対面データを取得する赤外線センサと、前記対面データを前記サーバに送信する無線処理部とを備え、前記サーバは、前記対面データに基づいて前記センサ端末を携帯するメンバ間のコミュニケーション状態を分析し、前記メンバのそれぞれに対応付けられる座席におけるコミュニケーション量を分析する分析処理部と、前記座席におけるコミュニケーション量を表示させる表示処理部とを備えることを特徴とする。本発明の第2の特徴は、組織コミュニケーション表示システムによって得られる、各座席におけるコミュニケーション量を用いて、各座席への組織メンバの座席配置を支援することを特徴とする。本発明の第3の特徴は、組織コミュニケーション表示システムにより、座席変更後の組織メンバのコミュニケーション状態を事前に予測し、表示することを特徴とする。本発明によれば、組織メンバのコミュニケーション状態を改善することができる。以下、本発明の実施形態について図を参照して詳細に説明するが、これらの実施例は本発明を限定するものではない。第1の実施形態本発明の第1の実施形態について、図面を参照して説明する。図1は、組織コミュニケーション表示システム101の構成要素を示す説明図である。本システムは、名札型センサ端末102、基地局103、時刻サーバ104、センサデータサーバ105、データ記録部106、座席分析サーバ107によって構成される。センサデータサーバ105、データ処理部123、データ記録部106、座席分析サーバ107は、サーバ108に設置され、職場エリアネットワーク109にて、組織メンバ110に装着された名札型センサ端末102より取得されたセンサデータは、基地局103を経由してネットワーク111を通じて、サーバ108へと転送される。図26はデータ処理部の内部構成を示したものである。データ処理部123の構成例として、制御処理を行う制御用CPU124、データや命令のやりとりを行うバス125、データや命令のやりとりを制御するI/O制御機126、演算処理を行う演算用CPU127、演算用CPU128、演算命令やデータなどを保存するメモリ129、メモリ130などである。図2は、名札型センサ端末201の構造を示したものである。名札型センサ端末201は、無線処理部202、コントローラ203、赤外線センサ204、時計205、電源206、および、アンテナ207より構成される。赤外線センサ204は赤外線の送受信機能を有しており、対面した名札型センサ端末201のそれぞれは、予め割り当てられた名札型センサ端末201の固有識別子IDを、赤外線通信を用いて交換することで、どの名札型センサ端末201とどの時刻に対面したのかを、時計205から取得した時刻情報と共に、対面センサデータとして記録部図示せずを保持する。赤外線センサ204は一定周期毎にコントローラ203により駆動制御される。また、コントローラ203は、取得された対面センサデータを一定周期毎に無線処理部202に転送する。無線処理部202、コントローラ203、赤外線センサ204、時計205、および、アンテナ207は、小型電池などの電源206に接続されて電源が供給される。無線処理部202に転送された対面センサデータはアンテナ207より、無線データとして、基地局103に送信される。なお、各名札型センサ端末201に搭載されている時計205の時刻は、ネットワーク111に接続されている時刻サーバ104より定期的に送信される時刻情報を基に定期的に更新される。これにより、名札型センサ端末201は、他の名札型センサ端末201を携帯する人と対面した正確な時刻を記録することができる。次に、座席ネットワーク分析の手順について説明する。図3は、座席ネットワーク分析のフローチャート301を示す。サーバ108が、名札型センサ端末ID401、メンバ情報402、座席ID403をセンサデータサーバ105にデータ入力すると、データ記録部106に、名札型センサ端末ID対応表404として記録される。名札型センサ端末ID対応表404とは、図4に示すように、予め個々に割り付けられている名札型センサ端末ID401と、その名札型センサ端末102を装着する組織メンバ110のメンバ情報402メンバID405、氏名406、役職407と、組織メンバ110が使用する座席ID403、及び座席グループ408を関連付けるものである。なお、メンバ情報の項目は、本実施形態に限定されることはなく、例えば、勤続年数を追加しても構わないステップ301。サーバ108が、座席ID501をセンサデータサーバ105にデータ入力すると、データ記録部106に座席ID対応表502として記録される。座席ID対応表502とは座席位置503と座席ID501とを関連付けるもので、ディスプレイに表示された座席レイアウト504の各座席位置503に座席ID501を入力すると図5a、データ変換されて、図5bに示す座席ID対応表502としてデータ記録部106に記録される。なお、座席レイアウト504は2×3=6席に限定されることはなく、2×4=8席、1×6=6席など、サーバ108が自由に設定できるものとするステップ302。ネットワーク111を通じてサーバ108に転送されたデータは、センサデータサーバ105内のデータ記録部106に蓄積される。蓄積されるデータ形式は、図6に示すように、センサデータそれぞれについて、そのデータをセンシングした名札型センサ端末ID601、データの取得時刻602、データが転送された基地局103を示す基地局ID603、センサデータの中身である対面センサID604、のセットとして管理される。対面センサID604の領域には、名札型センサ端末201の赤外線センサ204の駆動周期間隔内例えば、1分間などにセンシングされた、対面センサ端末のID情報がリストとして管理されている。図6では、AS1の名札型センサ端末201を携帯する組織メンバ110が、AS2の名札型センサ端末201を携帯する組織メンバ110及び、AS3の名札型センサ端末201を携帯する組織メンバと対面することにより得られるセンサデータの例を示している。AS2、AS3の名札型センサ端末201に関しても同様であるステップ303。サーバ108は、データ分析期間例えば、2010年7月1日~2010年7月31日と、解析対象の座席グループ408例えば、A、B、C、Dグループを、解析条件としてデータ入力する。なお、以降の説明では、解析対象となる座席グループ408が、図7に示す、Aグループ701、Bグループ702、Cグループ703、Dグループ704の4グループである場合について説明するステップ304。座席ネットワーク分析部112は、サーバ108からデータ入力されたデータ分析期間に該当する対面センサデータを、データ記録部106から取り出し、解析対象の座席グループ408別A~Dグループに、対面時間座席マトリクス801を作成する。図8は、Aグループ701に属する座席ID:AD1~AD6名札型センサ端末ID対応表404より、メンバID:AM1~AM6は座席ID:AD1~AD6に対応するに関する対面時間座席マトリクス801を示しており、例えば、AD1とAD2の交点100は、AD1メンバAM1とAD2メンバAM2との対面時間が100分/日であることを示している。ここで、対面時間は、データ分析期間における全対面時間を、勤務日数休日を除いた日数で割った、1日当たりの対面時間であるステップ305。座席ネットワーク分析部112は、座席グループ408別に作成した対面時間座席マトリクス801の各要素別に、計算式1によって平均化処理を行うことにより、図9に示す、座席ネットワーク対面時間マトリクス901を作成する。例えば、AD1AD2は、AD1とAD2との対面時間を示すなお、計算値が3未満DiDj≦3の場合は、業務に関係のない会話例えば挨拶などと判断して、0DiDj=0に数値変換しているが、この判定値はサーバ108により数値変更しても構わない。対面時間合計902と表示している列は、計算式2により求められる、各座席IDにおける座席ネットワーク対面時間の合計値である。対面コミュニケーションにおいては、人依存が含まれると考えられる。具体的には、対面座席を使用する組織メンバ110との対面会話が多い人、隣接座席を使用する組織メンバ110との対面会話が多い人、組織メンバ110内の誰とでも同じくらいの対面会話をする人、などである。これらの人依存による影響を小さくするために前述した平均化処理を行うステップ306。座席ネットワーク分析部112は、各座席間に対する対面の有無を示す、座席ネットワーク対面有無マトリクス1001を作成する。座席ネットワーク対面有無マトリクス1001は、座席間に対面がある場合は1、対面が無い場合には0を、マトリクスの要素として示したものである。図10に示す座席ネットワーク対面有無マトリクス1001は、図9に示す座席ネットワーク対面時間マトリクス901に対応するマトリクスである。対面有無合計1002と表示している列は、計算式3により求められる、各座席IDにおける座席ネットワーク対面有無の合計値であるステップ307。座席ネットワーク分析部112は、座席ネットワークの大きさを比較することにより座席の順位付けを行う。まず、座席ネットワーク対面有無マトリクス1001の対面有無合計1101を比較し、合計値が同じ座席IDにおいては、次に、座席ネットワーク対面時間マトリクス901の対面時間合計1102を比較する。図11に示す座席ネットワーク順位表1103は、図9および図10から得られた結果であり、座席順位が上位の座席ほど対面会話が多い座席であることを表している。なお、座席ネットワーク対面有無の対面有無合計1101が同じであり、かつ、座席ネットワーク対面時間の対面時間合計1102が同じである場合は、座席順位が同じであるから、図11に示す、座席ネットワーク順位表において、D2座席とD3座席は同じ座席順位となるステップ308。座席ネットワーク表示部113は、座席ネットワーク対面時間マトリクス901、および、座席ネットワーク順位表1103の結果をディスプレイ114に表示する。ディスプレイ114には初期画面として、丸型の大きさで、座席ネットワーク順位表1103の結果を表示する。図12aは、座席ネットワーク順位表1103において最上位座席であるD1座席が最も大きな丸型1201で、また、座席ネットワーク順位表1103において最下位座席であるD6座席がもっと小さな丸型1201で表示されたものである。サーバ108が、ディスプレイ上の座席D1座席からD6座席のいずれかを選択すると、座席ネットワーク表示部113は、選択された座席と各座席との座席ネットワーク対面時間をリンク線1202で表示する。図12bは、D1座席が選択された場合で、座席ネットワーク対面時間マトリクス1001のD1座席に対応する行の数値対面時間を表示したもので、リンク線1202が太いほど対面時間が多いことを表している。なお、D1座席とD3座席とのリンク線1202が曲線であるのは、D1座席とD2座席とのリンク線1202直線と重複しないためである。以上のように、組織メンバ110の会話のされやすさ等のコミュニケーション状態を、組織コミュニケーション表示システム101を使用して定量的に分析することによって、各座席におけるコミュニケーション状態を提供することが可能となる。なお、本実施形態では、ディスプレイ114に座席115と椅子116を表示しているが、例えば、座席115のみ表示させても構わない。また、座席115の並びを90度回転させて表示させても構わない。さらには、分析するグループ単位は、必ずしも、隣接する座席で形成されたグループ2×3=6席である必要性はなく、図13に示すような12席6席6席を1グループABグループ1301、CDグループ1302、としても構わない。名札型センサ端末102で取得したデータは無線によって逐次送信するのではなく、データを名札型センサ端末102内に蓄積しておき、有線ネットワークに接続した際にそれらのデータを基地局103に送信しても構わない。画面表示はカラー表示でも構わない。フローチャート301において、ステップ307とステップ308は順序が逆でも構わない。また、ステップ307あるいはステップ308のどちらか一方でも構わない。第2の実施形態本発明の第2の実施形態について、図14を参照して説明する。本実施形態における、座席ネットワーク分析のフローチャート301は、第1の実施形態と同じであり、ステップ309のディスプレイ114への座席ネットワーク図の表示方法のみ異なる。図14は、ディスプレイ114への表示結果を示しており、図12ではa座席ネットワーク順位表1103の結果表示→b座席ネットワーク対面時間マトリクスの結果表示と2段階で表示していたものを、1段階で表示するようにしたものである。すなわち、A1表示1401はD1座席に対する各座席との対面時間を、A2表示1402はD2座席に対する各座席との対面時間をA3表示以下同じ括弧付き数字1407で表示しており、座席ネットワーク順位表1103の結果は、丸付き数字1408で表示している。これにより、座席ネットワーク順位表1103の順位と、各座席間の対面時間が、ディスプレイ114上に一度に表示されるので、各座席が持つ座席ネットワークの特徴を比較するときには有効である。画面表示はカラー表示でも構わない。フローチャート301において、ステップ307とステップ308は順序が逆でも構わない。また、ステップ307あるいはステップ308のどちらか一方でも構わない。第3の実施形態本発明の第3の実施形態について、図面を参照して説明する。組織において新グループが発足されたとき、従来は新グループメンバの座席決めは自由に行われてきた。本実施形態では、組織メンバ内のコミュニケーションを考慮して、組織メンバの座席決めを行うものである。図15は、組織コミュニケーション表示システム1501の構成要素を示す説明図である。本実施形態の組織コミュニケーション表示システム1501を、第1の実施形態と比較すると、ディスプレイ1502には、組織メンバ座席表1503が追加表示されている点が異なり、その他は同じである。次に、座席ネットワーク分析の手順について説明する。図16は、座席ネットワーク分析のフローチャート1601を示す。本実施形態のフローチャートを、第1の実施形態と比較すると、フローチャート301のステップ301~ステップ308とフローチャート1601のステップ1601~ステップ1608は同じであり、ステップ1609以降が異なっている。従って、ステップ1601~ステップ1608については説明を省略する。サーバ108が、対象となる新グループメンバのメンバ情報1701をデータ入力する。メンバ情報1701は、図17に示すように、グループメンバの氏名1702、役職1703などであるステップ1609。図18は、本発明の第3の実施形態である座席活性度のディスプレイ表示を説明する図である。座席ネットワーク分析部112は、丸型1801の大きさで、ディスプレイ上の座席1802に座席ネットワーク順位表1103の結果を表示するとともに、組織メンバ座席表1803をディスプレイ1502に表示する図18a。組織メンバ座席表は1803、ステップ1609でデータ入力したメンバ情報1701氏名、役職に座席欄が追加された表である。本実施形態では、座席ネットワーク順位表1103における最上位座席対面が多い座席に課長を座席指定し、最上位座席と各座席間との対面時間が大きい順に主任→担当を座席指定する場合について説明するが、組織が期待するコミュニケーション状態によって座席指定の方法を変更してもよく、例えば、座席ネットワーク順位表1103における最上位座席に会話が受身的な組織メンバを座席指定することにより、組織メンバ内での情報共有が向上するようにしても構わない。サーバ108は、座席ネットワーク順位表1103における最上位座席であるD1座席に、課長氏名:鮪さんを座席指定するため、組織メンバ座席表1803の課長氏名:鮪さんに対応する座席欄1804にD1を入力する。座席ネットワーク分析部112は、ディスプレイ1502上のD1座席1506において、座席IDD1をメンバ氏名鮪さんと入れ替えて表示するとともに、D1座席とD2~D6座席との座席ネットワーク対面時間をリンク線1507で表示する図18b。サーバ108が、リンク線1507が最も太い対面時間が最も多い座席に、主任氏名:鯛さんを座席指定するために、対応する座席欄1804にD2を入力すると、座席ネットワーク分析部112は、座席IDD2をメンバ氏名鯛さんと入れ替えて表示する。以下、同様に、サーバ108が、主任氏名:鮭さん、担当氏名:鯵さん→鱈さん→鰯さんの順に座席指定すると、座席ネットワーク分析部112は、図18cをディスプレイ1502に表示するステップ1610。以上のように、組織コミュニケーション表示システム1501によって得られる、各座席におけるコミュニケーション量を用いて、各座席に組織メンバを座席指定することによって、組織メンバ内でのコミュニケーションを急速に高めることが可能となる。なお、本実施形態では、組織メンバ座席表1803によって役職1805と氏名1806を表示しているが、例えば、組織ピラミッド型にして役職と氏名を表示しても構わない。また、第1の実施形態に示したように、座席ネットワーク対面時間マトリクス901、および、座席ネットワーク対面有無マトリクス1001は、複数の座席グループから得られるコミュニケーション平均値であり、新グループメンバによるコミュニケーション状態と異なることが予測される。このため、新グループのメンバ組織1508に名札型センサ端末1509を装着させて、実際のコミュニケーション状態を分析し、組織メンバ1508の座席配置を見直すことにより、コミュニケーション状態を向上させても構わない。第4の実施形態本発明の第4の実施形態について、図面を参照して説明する。組織では同じ座席グループに所属する組織メンバにおいて、業務変更が発生することがある。例えば、組織メンバ6人のうちの1人が隣接グループの業務を兼任するようになる場合などである。このような場合において、組織メンバ内における座席変更後のコミュニケーション状態を事前に予測できるようにしたものが、本実施形態である。図19は、組織コミュニケーション表示システム1901の構成要素を示す説明図である。本実施形態の組織コミュニケーション表示システム1901を、第1の実施形態と比較すると、ディスプレイ1902には、組織メンバのメンバ情報1903と、座席変更前1904と座席変更後1905のコミュニケーション状態が表示されている点が異なり、その他は同じである。次に、座席ネットワーク分析の手順について説明する。図20は、座席ネットワーク分析のフローチャート2001を示す。本実施形態のフローチャートを、第1の実施形態と比較すると、フローチャート301のステップ301~ステップ305とフローチャート2001のステップ2001~ステップ2005は同じであり、ステップ2006以降が異なっている。従って、ステップ2001~ステップ2005については説明を省略するが、ステップ2004における解析条件に関して、解析対象の座席グループ408として、Aグループを設定する場合について以後説明する。座席ネットワーク表示部113は、組織メンバ110の氏名2101と役職2102が記入されたメンバ情報2103と座席2104を表示する。ここで、座席2104は上下に2段表示されており、上段が座席変更前2105のコミュニケーション状態、下段が座席変更後2106のコミュニケーション状態に対応しているが、現段階では組織管理者1908が、座席ネットワーク分析部112に座席変更の指示を出していないので、上下同じ表示になっている図21a。サーバ108が、座席2104において、グループメンバの中心人物、すなわち、課長氏名:桜さんを選択すると、座席ネットワーク表示部113は、課長氏名:桜さんの座席2107を太線で表示するとともに、課長氏名:桜さんの座席2107に対する各座席との対面時間対面時間座席マトリクス801におけるAD1の行を数値表示する図21bステップ2006。本実施形態では、主任氏名:桃さんの座席2108と、担当氏名:栗さんの座席2109を入れ替える場合について説明する。サーバ108は、座席ネットワーク分析部112に対して、主任氏名:桃さんと担当氏名:栗さんの座席を入れ替える指示をする。組織メンバ内のコミュニケーション状態は、座席変更によって変化することが予測され、座席ネットワーク分析部112は、座席変更後のコミュニケーション状態を、図22に示す、座席コミュニケーション補正値2201により補正する。これは、座席を横方向に座席移動させる場合には、±101座席移動又は±202座席移動、座席の向きを変える場合には、±15で補正するものである座席が近づく場合はプラス符号、座席が遠ざかる場合はマイナス符号。本実施形態では、課長氏名:桜さんの座席2107からみて、主任氏名:桃さんの座席2108は1座席遠ざかるので-10、さらに座席の向きが反対になる遠ざかるので-15となるので、補正値合計は-25となる。同様に、担当氏名:栗さんの座席2109に対する補正値合計は25である。座席ネットワーク分析部112は、対面時間座席マトリクス801からAD1課長氏名:桜さんの行を抜き出した対面時間座席変更マトリクス2301を作成し、AD2主任氏名:桃さんと、AD6担当氏名:栗さんの列に補正後の数値を入れる。すなわち、AD2欄:100-25=75AD6欄:227=27である図23。なお、座席コミュニケーション補正値2201は、座席変更前後のコミュニケーション状態に関するデータを積み上げることにより数値精度を高めても構わないステップ7。座席ネットワーク表示部113は、座席変更後に予測されるコミュニケーション状態を下段の座席2104に表示するとともに、主任氏名:桃さんの座席2108と担当氏名:栗さんの座席2109を入れ替えていることを、メンバ情報2103の変更欄2110に丸印で表示する図21cステップ8。以上のように、組織コミュニケーション表示システム1901により、座席変更後のグループメンバのコミュニケーション状態を事前に予測することが可能となるので、組織運営上、非常に有効な分析システムと言える。第5の実施形態本発明の第5の実施形態について、図面を参照して説明する。図24は、加速度センサが追加されたセンサ端末を説明する図である。図25は、会話時間を抜き出した結果を説明する図である。図1にある名札型センサ端末102にアンテナ207が付加された、加速度センサ付き名札型センサ端末2401を用いることで、より実際のコミュニケーション状態を解析することができる。アンテナ207では、会話をしている時の人の動きやの音声振動を特徴のある加速度データ2502として計測できる。この加速度データ2502と赤外線センサ204から得られる対面データ2503を、同じ時刻で比較することにより、会話データ2504が抽出できる。これらにより、コミュニケーション状態の分析精度を向上することが可能となる。付加する加速度センサを音声センサに変えても、同様の結果が得られる。また、加速度センサと音声センサの両方を付加しても構わない。