JP2003216785A

JP2003216785A - メンバ選定支援システム

Info

Publication number: JP2003216785A
Application number: JP2002010990A
Authority: JP
Inventors: Toshihiro Shikayama; 俊洋鹿山; Hideo Umeki; 秀雄梅木; Miyoshi Fukui; 美佳福井; Sougo Tsuboi; 創吾坪井
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2002-01-21
Filing date: 2002-01-21
Publication date: 2003-07-31

Abstract

(57)【要約】【課題】電子的コミュニケーションシステム利用者が
コミュニティや仕事の内容に関係なしに持つ性格、つま
り利用者の各役割に対する適合度を用いて新たにグルー
プを構成する適切なメンバを選出するメンバ選定支援シ
ステムを提供する。【解決手段】電子的コミュニケーションシステムにお
ける利用者のメッセージのやりとりの履歴情報を保存す
る履歴情報保存部１０と、履歴情報から特徴づけられる
グループ活動上の役割に対する各利用者の適合度を算出
する役割適合度算定部１１をもち、所定の利用者集合か
ら、新たにグループを構成する適切なメンバを選出する
グループメンバ選定部１４とを有することを特徴とす
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本願発明は、メーリングリス
トや電子掲示板等の電子的なコミュニケーションシステ
ムの履歴から、新たに生成するグループに適切なメンバ
の選定を支援するためのメンバ選定支援システムに関す
る。

【０００２】

【従来の技術】企業内で新規プロジェクトなどの新しい
グループを発足させる場合、過去に経験した仕事の内容
に基づいて、最適な人材を見つけだす方法が幾つかあっ
た。例えば、規模の小さな組織であれば、各メンバの特
質を管理者が個人的に把握しておくこともできるが、大
規模な組織であれば、メンバ全員の特性を管理者個人が
把握することは困難である。そこで従来から、コンピュ
ータを用いて個人の仕事内容などを把握し、その情報を
人材の発掘などに役立てることが考えられてきた。その
ような技術を以下に説明する。

【０００３】従来、過去にネットニュースなどに投稿し
た情報より、特定の項目に興味のある人を選定する装置
や方法があった。例えば、特開平１０−２８１３５号公
報には、討議グループ発起人が設定した話題と、ネット
ワークの利用者が発信したデータとの合致度に基づい
て、自動的に討議グループの参加候補者を選別すること
ができる討議グループ作成支援システムが開示されてい
る。このシステムでは、利用者が討議すべき内容を設定
し、内容に合致するような情報を発信している他の利用
者を参加候補者として収集し、収集された利用者に対し
て討議への参加を呼びかける文書を配布している。

【０００４】また、人が行った作業の記録を解析するこ
とで、その作業者の仕事の特徴を的確に示す情報を抽出
できる最適行為者選定支援システムが知られている。例
えば、特開２０００−１１３０６４号公報に開示された
最適行為者選定支援システムは、作業者が仕事において
作成した文書から仕事の特徴を、作業者間で受け渡しさ
れるデータから仕事の依頼関係と作業者の役割を、作業
者間の会話における単語の分布から仕事の特徴をそれぞ
れ抽出し、人材や類似した仕事の結果を把握できるとい
うものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来技術に
は、それぞれ以下のような問題点があった。電子メール
や電子ニュース、ＷＷＷ(World Wide Web)などに利用者
が発信した情報を基に同じような興味を持っている人を
選出するシステム（例えば、特開平１０−２８１３５号
公報に記載の討議グループ作成支援システム）では、関
連用語を多く使っている人や高い頻度で使っている人を
選出することはできるが、必ずしもその人の行った仕事
や役割や貢献度の分析にはならなかった。

【０００６】次に、作成した文書、受け渡しされるデー
タ、および会話における単語の分布から仕事あるいは作
業者の特徴を抽出する装置（例えば特開平２０００−１
１３０６４号公報に記載の最適行為者選定支援システ
ム）では、今までのグループにおける仕事や役割、具体
的には行った仕事の特徴や仕事の中心的役割を果たし
た、大局を把握している、文書の大半に寄与したといっ
たキーマンであるか否かを抽出することはできるが、あ
くまでも抽出できる内容は特定の仕事における作業者の
役割であって、この作業者が他の種類の仕事ではどのよ
うな役割に適するかは判らなかった。

【０００７】また、この発明ではグループそのものを情
報として保持しているが、グループの目的の方向性に関
する情報たとえばブレインストーミングなのか、開発な
のか、調査なのか、資料整理なのかといった情報が保持
されていない。そのため、既存のグループを参考にして
業務内容の似たグループを構成するメンバを選定するこ
とは可能だが、業務内容ではなく性質や方向性の類似し
たグループを作りたいと思ったときには対応する既存グ
ループの情報を用いることができなかった。

【０００８】本願発明はこのような点に鑑みてなされた
ものであり、その目的は電子的コミュニケーションシス
テム利用者がコミュニティや仕事の内容に関係なしに持
つ性格、つまり利用者の各役割に対する適合度を指標に
用いて新たにグループを構成する適切なメンバを選出す
ることにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記のような課題を解決
するために本願発明は、電子的コミュニケーションシス
テムにおける利用者のメッセージのやりとりに関する履
歴情報を保存する履歴情報保存手段と、この履歴情報保
存手段に保存された履歴情報からグループ活動上の役割
に関する前記利用者ごとの役割適合度を算出する役割適
合度算出手段と、この役割適合度算出手段によって算出
された利用者ごとの役割適合度から、新たにグループを
構成する際の適切なメンバを前記利用者から選出するグ
ループメンバ選定手段とを有することを特徴とする。こ
れにより、適切な役割分担されたメンバで構成されたグ
ループを作成することができる。

【００１０】また好ましくは、前記グループメンバ選定
手段に対し、グループを構成するメンバの人数あるいは
役割の構成比を設定させるための条件設定手段をさらに
有することを特徴とする。これにより、構成するメンバ
の人数あるいは役割の構成比を変更することができる。

【００１１】また、電子的コミュニケーションシステム
における利用者のメッセージのやりとりに関する履歴情
報を保存する履歴情報保存手段と、この履歴情報保存手
段に保存された履歴情報からグループ活動上の役割に関
する前記利用者ごとの役割適合度を算出する役割適合度
算出手段と、前記履歴情報保存手段に保存された履歴情
報から利用者間の相互認知度を算出する相互認知度算出
手段と、前記役割適合度算出手段によって算出された利
用者ごとの役割適合度および前記相互認知度算出手段に
よって算出された利用者間の相互認知度から、新たにグ
ループを構成する際の適切なメンバを前記利用者から選
出するグループメンバ選定手段とを有することを特徴と
する。これにより、適切に役割分担され、相互に認知し
ているメンバで構成されたグループを作成することがで
きる。

【００１２】また好ましくは、前記グループメンバ選定
手段に対し、メンバ選定に際して相互認知度の制限を指
定し、また役割適合度と相互認知度とをそれぞれどの程
度重視するかという重み付けを設定させるための条件設
定手段をさらに有することを特徴とする。これにより、
相互認知度および役割適合度の設定を変更することがで
きる。

【００１３】また、電子的コミュニケーションシステム
における利用者のメッセージのやりとりに関する履歴情
報を保存する履歴情報保存手段と、この履歴情報保存手
段に保存された履歴情報からグループ活動上の役割に関
する前記利用者ごとの役割適合度を算出する役割適合度
算出手段と、前記履歴情報保存手段に保存された履歴情
報から利用者間の相互認知度を算出する相互認知度算出
手段と、前記電子的コミュニケーションシステムにおけ
る利用者の送信メッセージの内容を蓄積する送信メッセ
ージ保存手段と、この送信メッセージ保存手段に記憶さ
れたメッセージの内容から各利用者の技能に関わる情報
を抽出する技能抽出手段と、前記役割適合度算出手段に
よって算出された利用者ごとの役割適合度，前記相互認
知度算出手段によって算出された利用者間の相互認知度
および前記技能抽出手段によって抽出された技能に関わ
る情報から、新たにグループを構成する際の適切なメン
バを前記利用者から選出するグループメンバ選定手段と
を有することを特徴とする。これにより、適切に役割分
担され、相互に認知し、必要な技能をもったメンバで構
成されたグループを作成することができる。

【００１４】また好ましくは、前記グループメンバ選定
手段に対し、メンバ選定に際して技能を指定でき、役割
適合度と技能の二者、または役割適合度と技能と相互認
知度の三者をそれぞれどの程度重視するかという重み付
けを設定させるための条件設定手段をさらに有すること
を特徴とする。これにより、相互認知度および役割適合
度および技能の設定を変更することができる。

【００１５】また好ましくは、過去に構成されたグルー
プのメンバ、このメンバごとの役割適合度，相互認知
度，技能およびグループ活動の成果を蓄積するグループ
履歴保存手段をさらに備え、新規にメンバを選定する
際に、前記グループ履歴保存手段に類似したメンバ構成
が保存されていれば、該当する既存のグループを提示す
ることを特徴とする。これにより過去の成功失敗事例を
反映させたグループを作成することができる。

【００１６】また、前記グループメンバ選定手段に対
し、現在構成されているグループのメンバと今からメン
バに加えたい人材に関する役割、相互認知度、技能に関
する条件を設定させるための条件設定手段をさらに有す
る。これにより、適切な人材を提示することができる。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、本願発明の実施の形態を図
示例と共に説明する。

【００１８】［第１の実施形態］図１は本願発明の第１
の実施形態を示す機能ブロック図である。この実施形態
のメンバ選定支援システムは、電子的コミュニケーショ
ンシステムにおける利用者のメッセージのやりとりの履
歴情報を保存する履歴情報保存部１０と、この履歴情報
保存部１０から利用者の行動の履歴を全て抽出し、利用
者の適する役割を示す役割適合度を算出する役割適合度
算定部１１と、この役割適合度算定部１１によって求め
られた役割適合度を用いてグループを構成する上で適切
なメンバを選定するグループメンバ選定部１４から構成
される。以下、具体的に第１の実施形態に係る各構成に
ついて述べる。

【００１９】履歴情報保存部１０は、電子的コミュニケ
ーションシステムにおける利用者のメッセージのやりと
りの履歴情報を保存する。ここでは、メーリングリスト
用サーバのログなどが挙げられるが、メッセージＩＤ、
時刻の他、メッセージの内容そのものを対応付けて記憶
してもよいし、必要な部分だけ記憶してもよい。ここで
は一例として図２に示すような形式で記憶しており、メ
ッセージを送信した日時，ユーザのＩＤ，コミュニティ
のＩＤ，送信したメッセージのＩＤ，あるメッセージの
返信であるときは返信先のメッセージのＩＤ，送信した
メッセージの長さ（総量）で構成されている。

【００２０】具体的には、「2001年８月２２日１５時５
６分３秒」に「ユーザ１２」が「コミュニティ３３５」
に「４０番のメッセージに対する返信」として「４１番
のメッセージ」を「２５００バイト」の長さで送信した
ことを記憶している。

【００２１】役割適合度算定部１１は、この履歴情報保
存部１０から利用者の行動の履歴を全て抽出し、利用者
の適する役割を示す役割適合度を算出するものである。
ここでまず、役割適合度について説明する。

【００２２】例えば、http://rampages.onramp.net/~bo
dwell/Hpt_dop.htm 等のビジネス文書によれば、「プロ
ジェクトを成功させるには実務を遂行する人物（タス
ク）」，「プロジェクト周辺を広く見渡し、方向性を勘
案する人物（プランナー）」，「プロジェクト内外のコ
ミュニケーションを促進させる人物（コミュニケータ
ー）」，「常に新しいことを考えているクリエイティブ
な人物（クリエイター）」，「上記の役割をすべて満た
す人物（オールマイティ）」といった役割を果たす人員
を配置するのが適としている。また、他の文献に目を転
じてもコミュニティ参加者の行動や果たす役割のカテゴ
リ分けについて触れられている。

【００２３】本願発明の実施形態では役割適合度を、役
割と適合度の対を役割の個数分持つ「役割適合度ベクト
ル」として定義する。なお、利用者が必ずどれかの役割
に属するという制限は特に設けない。本実施形態におい
て、役割の種類は「オールマイティ」以外の「タスク」
「プランナー」「コミュニケーター」「クリエイター」
の４種類と仮定する。よって、各利用者の役割適合度ベ
クトルは４次元のベクトルで表現される。以下、役割適
合度算定部１１の処理の説明に戻る。図３は役割適合度
算定部１１の構成を示す。

【００２４】役割適合度算定部１１は、役割適合度を算
出すべき利用者を順次選択するための利用者選択部３０
と、選択された利用者の履歴情報からメッセージの投稿
数といった行動の情報を抽出する行動抽出部３１と、行
動抽出部３１にて抽出された利用者の行動から行動−役
割データベース３２に予め記憶された役割適合度を求め
るための規則をもとに、役割適合度を算出する役割適合
度計算部３３と、役割適合度計算部３３にて求めた役割
適合度を記憶する役割適合度蓄積部３４で構成される。

【００２５】以下、図４のフローチャートをもとに役割
適合度算定部１１の処理を説明する。まず、利用者選択
部３０は、履歴情報に含まれる利用者リストＵを作成す
る（Ｓ００１）。次に利用者リストＵから役割適合度を
算出すべき利用者ｕを取り出し、利用者リストＵから利
用者ｕを消去する（Ｓ００２）。

【００２６】次に、行動抽出部３１にて利用者ｕの行動
を取り出す（Ｓ００３）。ここで、抽出される利用者の
行動は「返信した相手数」，「返信を受けた相手数」，
「投稿したメッセージの総量（長さ）」，「投稿したス
レッドの数」とする。役割適合度計算部３３は、行動抽
出部３１にて抽出された利用者の行動から行動−役割デ
ータベース３２に予め記憶された役割適合度を求めるた
めの規則をもとに、役割適合度を算出する（Ｓ００
４）。ここで、行動−役割データベース３２に記憶され
ている規則は、図５に示すような計算式で表され、抽出
された行動の情報をもとにそれぞれを計算して加算する
ことにより、各役割における適合度を求めることができ
る。

【００２７】役割適合度蓄積部３４は、役割適合度計算
部３３で求めた役割適合度を利用者ごとに記憶する（Ｓ
００５）。図６は、役割適合度蓄積部３４に記憶された
利用者ごとの役割適合度の例であり、例えば「ユーザ１
２」のタスクへの適合度が９．７で、プランナーとして
の適合度が２．６である。

【００２８】次に、全ての利用者について適合度を求め
たかを判断し（Ｓ００６）、まだ利用者がのこっている
場合は、Ｓ００２〜Ｓ００５の処理を繰り返す。そし
て、全ての利用者の適合度を求めたら役割適合度算定部
１１の処理は終了する。

【００２９】グループメンバ選定部１４は、図６のよう
に記憶された利用者の役割適合度から所望のグループの
メンバを選定する。まず、グループを構成するメンバの
人数あるいは役割の構成比が予め定まっている場合を説
明する。

【００３０】グループメンバ選定部１４は、所定の利用
者集合から新たにグループを構成するメンバを所定の人
数分選び、メンバの役割適合度の和が所定の役割構成比
に対してどの程度過不足しているかを計算した上で過不
足が少ないメンバ構成を上位として提示する。過不足は
以下の式で求める。

【数１】

【００３１】ここで、評価値Ｒが大きいメンバ構成がグ
ループに適しているものとみなすことができる。図７
は、グループメンバ選定部１４による出力結果の例を示
す。ここでは、「Know Whoプロジェクト」というグルー
プのメンバとして「Ｅさん，Ｉさん，Ｌさん，Ｏさん，
Ｑさん，Ｔさん」が各役割において過不足の少ない組合
せとして出力されている。

【００３２】次に、グループメンバ選定部１４に対し、
グループを構成するメンバの人数あるいは役割の構成比
に関する条件を指定できる例を説明する。ここで、指定
方法は役割と人数あるいは構成比を直接指定しても良い
し、また、図８のように入力部８０によりグループの特
徴と必要な人数を受付け、条件設定部８２にてグループ
特徴データベース８１に予め記憶されているグループの
特徴を表す単語と役割の構成比とを対にしたデータをも
とに、必要とされる役割と人数の構成比を出力してもよ
い。

【００３３】図９はグループ特徴データベース８１の例
である。例えば「ブレインストーミング」という単語入
力に対して「タスク：プランナー：コミュニケーター：
クリエイター＝１０：２０：３０：４０」という比率を
出力として返すよう構成されている。また、グループの
特徴を表す単語が複数入力された場合はその和を返すこ
とによって役割と人数あるいは役割の構成比を間接的に
指定しても良い。また、入力部８０は図１０のようなイ
ンターフェイス画面で構成される。ここでは、グループ
の性質と人数を入力できるようになっている。

【００３４】以上のように構成されたメンバ選定支援シ
ステムの第１の実施形態によれば、利用者の電子的コミ
ュニケーションツールにおける活動の履歴から得られた
役割適合度をもとに、新規グループメンバに適した人物
を利用者から選択することができる。

【００３５】［第１の実施形態の変形例］図１１は本願
発明の第１の実施形態の役割適合度算定部１１の変形例
を示す機能ブロック図である。この変形例における役割
適合度算定部は、図３の第１の実施形態の役割適合度算
定部の構成の他に、コミュニティ選択部３５、コミュニ
ティ補正データベース３６、アクティビティ計算部３７
を有している。

【００３６】メーリングリストやニューズグループ、掲
示板に見られるように、多くの電子的コミュニケーショ
ンシステムは会話や情報交換を行うための場（コミュニ
ティ）を複数用意しており、それぞれに話されるべき内
容や禁止事項などの規約が用意されているため、参加す
る人物や行動様式もコミュニティによって異なる。この
状況を反映させるため、行動−役割データベースの出力
を利用者の参加しているコミュニティによって変化させ
てもよい。

【００３７】そこで、コミュニティ選択部３５は履歴情
報から特定のコミュニティを選択する。利用者選択部３
０および行動抽出部３１は第１の実施形態と同様の処理
を行う。次に、役割適合度計算部３３は、行動抽出部３
１にて抽出された利用者の行動から、行動−役割データ
ベース３２に記憶された規則とコミュニティ選択部３５
によって選択されたコミュニティにおける行動の情報を
補正するためのコミュニティ補正データベース３６をも
とに、役割適合度を計算する。つまり、第１の実施形態
で求められる役割適合度にコミュニティ補正データベー
ス３６に規定された重みを掛けることになる。

【００３８】図１２は、コミュニティ補正データベース
３６に記憶されている補正データの例である。ここで
は、あるコミュニティにおける「返信の相手数」といっ
た行動に対するコミュニケ−ターの適合度を「１．２５
倍」に補正するものである。つまり３３５番のコミュニ
ティへ返信の多い人物は、コミュニケーターとしての資
質が通常より１．２５倍すぐれていることを示す。

【００３９】また、同一人物が複数のコミュニティを利
用しているときは、参加コミュニティによって行動様式
をいくらか変化させているのが普通である。例えば、非
常に興味がある分野に関するメーリングリストとあまり
興味はないがとりあえず参加しているだけのメーリング
リストに参加している場合、投稿する記事の数からして
大きく異なると考えられる。この状況を反映させるた
め、役割適合度ベクトルは利用者毎に用意されるのでは
なく、利用者とコミュニティの積毎に用意してもよい。
つまり「Ａさんの役割適合度」だけではなく「Ａさんの
野球コミュニティでの役割適合度」のベクトルが役割適
合度算出部３３で算出されても良い。

【００４０】このとき、役割適合度算出部３３は、履歴
情報保存部１０から利用者の行動の履歴を参加コミュニ
ティ毎に抽出し、行動または行動と参加コミュニティを
入力として行動−役割データベース３２に与え、行動−
役割データベース３２からの出力を各役割の適合度とし
て加算することにより、利用者のコミュニティ毎の役割
適合度を得ることが出来る。

【００４１】また、電子的コミュニケーションシステム
においては他人の投稿を読むだけで発言しないという参
加形態もありえるため（このようなＲＯＭ(Read Only M
ember)と呼ばれるメンバが参加者の８０〜９０％を占め
る）、黙っていることは特徴と見なされない。逆に言う
と利用者の活動が活発であるほど周囲に認知されやす
い。この状況を反映させるため、役割への適合度の他
に、アクティビティ計算部３７にて利用者のコミュニテ
ィにおける活発さ（アクティビティ）を算出してもよ
い。

【００４２】例えば、アクティビティ計算部３７はメー
ル投稿数をそのままアクティビティとして算出する。た
とえばある利用者が１０個のメールを投稿しとすると、
この利用者のアクティビティは１０と算定する。算出さ
れたアクティビティは役割適合度に付加して役割適合度
蓄積部３４に記憶してもよい。なお、アクティビティの
値が役割適合度ベクトルの和となる。

【００４３】ここで、利用者の役割適合度ベクトルをタ
スク・プランナー・コミュニケーター・クリエイターの
４種類に対する適性と定めたが、役割適合度への適性
は、アクティビティ自身またはそれがもたらした影響か
ら判断することができる。例えば、タスクおよびクリエ
イターに適性があると思われる利用者は各々のメッセー
ジに自身の知識や意見を盛り込むため、投稿したメール
における（引用符号の無い）自分自身が書いた分量の平
均が多いと考えられる。またプランナーまたはコミュニ
ケーターは多くの話題に向かってメッセージを投稿する
ため、投稿メッセージ数に比して多くのスレッド（返信
関係で繋がれたメッセージの束）に投稿すると考えられ
る。

【００４４】また、タスクおよびプランナーに適性があ
ると思われる利用者は他人の投稿したメッセージに対す
る返信を多く行い、クリエイターやコミュニケーターは
他人から返信を受けることが多いと考えられる。なお、
この処理はアクティビティの値なしでも計算可能である
ことを付け加えておく。

【００４５】この図の計算式によって計算されたそれぞ
れ役割への適合度をベクトルの値としてを算出すること
が可能である。このように算出した役割適合度はグルー
プメンバ選択部１４によって、第１の実施形態のように
グループメンバの選択に用いられる。

【００４６】以上のような第１の実施形態の変形例によ
れば、コミュニティの違いによる行動の変化も考慮にい
れた役割適合度を求めることができ、この役割適合度を
用いて新規グループメンバに適した人物を利用者から選
択することができる。

【００４７】［第２の実施形態］図１３は本願発明の第
２の実施形態を示す機能ブロック図である。この実施形
態のメンバ選定支援システムは、電子的コミュニケーシ
ョンシステムにおける利用者のメッセージのやりとりの
履歴情報を保存する履歴情報保存部１０と、この履歴情
報保存部１０から利用者の行動の履歴を全て抽出し、利
用者の適する役割を示す役割適合度を算出する役割適合
度算定部１１と、履歴情報保存部１０の利用者の行動履
歴から、利用者間の相互認知度を算定する相互認知度算
定部１２と、役割適合度算定部１１によって求められた
役割適合度と相互認知度算定部１２にて求められた相互
認知度を用いてグループを構成する上で適切なメンバを
選定するグループメンバ選定部１４から構成される。以
下、具体的に第２の実施形態に係る各構成について述べ
るが、履歴情報保存部１０と役割適合度算定部１１の処
理は第１の実施形態と同じであるので、ここでは相互認
知度算定部１２とメンバ選定部１４の処理を説明するも
のとする。

【００４８】図１４は相互認知度算定部１２の詳細な構
成であり、相互認知度算定部１２は、履歴情報からある
コミュニティを選択するためのコミュニティ選択部１４
０と、選択されたコミュニティからこのコミュニティ内
における利用者同士の相互認知度を求める対象となる利
用者２人を選択するための利用者選択部１４１と、行動
−認知度データベース１４２をもとに相互認知度を抽出
する相互認知度抽出部１４３と、この抽出された相互認
知度を記憶するための相互認知度蓄積部１４４で構成さ
れる。

【００４９】コミュニティ選択部１４０は、履歴情報か
ら所定のコミュニティを選択する。利用者選択部１４１
は、選択されたコミュニティ内の利用者２人を任意に選
択する。

【００５０】図１５は、行動−認知度データベース１４
２に記憶されている相互的行動に対する得点データであ
る。例えば、相互的行動の例としては「メンバＡがメン
バＢの発言に返答した」という行動が挙げられ、また
「メンバＡとＢが共に誰かの発言を読んでいる」といっ
た暗示的な相互活動も電子的コミュニケーションシステ
ムの履歴情報に含まれていれば抽出することが出来る。
ここでは、「返信」という行動は１点、「閲覧」という
行動は０．０１点などといった情報が記憶されている。

【００５１】相互認知度抽出部１４３は、選択された利
用者同士の相互認知度をこの行動−認知度データベース
１４２をもとに算出する。ここでは、第１のユーザから
見た第２のユーザへの認知度として、特定のコミュニテ
ィ内での「第１のユーザから第２のユーザへの返信」
「第１のユーザが第２のユーザのメッセージを閲覧」の
ような各行動の得点の和を図１５に示したような得点デ
ータから求め、さらにそれらの総和を相互認知度とす
る。次に、求めた相互認知度は相互認知度蓄積部１４４
に記憶させる。

【００５２】図１６は相互認知度蓄積部１４４に記憶さ
れた相互認知度の例である。ここでは、ユーザ１２から
見たユーザ１６の相互認知度として、３３５番のコミュ
ニティにおいては相互認知度７．６が記憶されている。
なお、ここでは相互的行動ごとの得点の和も付加してい
る。

【００５３】グループメンバ選定部１４は、図６のよう
に記憶された利用者の役割適合度と、図１６にように記
憶された利用者同士の相互認知度から所望のグループの
メンバを選定する。ここでは、所定の利用者集合から新
たにグループを構成するメンバを所定の人数を選び、メ
ンバの役割適合度の和，相互認知度の和が所定の役割構
成比に対してどの程度過不足しているかを計算した上で
過不足が少ないメンバ構成を上位として提示する。過不
足は以下の式で求める。

【数２】

【００５４】なお、グループの人数やグループの役割構
成比の設定方法および出力結果の提示例は、第１の実施
形態やその変形例と同様である。

【００５５】以上のように構成されたメンバ選定支援シ
ステムの第２の実施形態によれば、利用者の電子的コミ
ュニケーションツールにおける活動の履歴から得られた
役割適合度および相互認知度をもとに、新規グループメ
ンバに適した人物を利用者から選択することができる。

【００５６】［第３の実施形態］図１７は本願発明の第
３の実施形態を示す機能ブロック図である。この実施形
態のメンバ選定支援システムは、電子的コミュニケーシ
ョンシステムにおける利用者のメッセージのやりとりの
履歴情報を保存する履歴情報保存部１０と、この履歴情
報保存部１０から利用者の行動の履歴を全て抽出し、利
用者の適する役割を示す役割適合度を算出する役割適合
度算定部１１と、履歴情報保存部１０の利用者の行動履
歴から、利用者間の相互認知度を算定する相互認知度算
定部１２と、利用者の技能を算定する技能算定部１３
と、求められた役割適合度と相互認知度と技能算定部１
３にて求められた利用者の技能の情報を用いてグループ
を構成する上で適切なメンバを選定するグループメンバ
選定部１４から構成される。以下、具体的に第３の実施
形態に係る各構成について述べるが、履歴情報保存部１
０と役割適合度算定部１１と相互認知度算定部１２の処
理は第１の実施形態または第２の実施形態と同じである
ので、ここでは技能算定部１３とメンバ選定部１４の処
理を説明するものとする。

【００５７】図１８は技能算定部１３の詳細な構成であ
り、技能算定部１３は、履歴情報からあるコミュニティ
を選択するためのコミュニティ選択部１８０と、選択さ
れたコミュニティからこのコミュニティ内における技能
情報を求める対象となる利用者を選択するための利用者
選択部１８１と、送信メッセージ保存部１８２をもとに
技能情報を抽出する技能抽出部１８３と、この抽出され
た技能情報を記憶するための利用者技能蓄積部１８４で
構成される。ここで、送信メッセージ保存部１８２に記
憶される情報はメッセージの内容そのものであり、履歴
情報の一部として履歴情報保存部１０に含まれている場
合もある。

【００５８】まず、コミュニティ選択部１８０は、履歴
情報から所定のコミュニティを選択する。利用者選択部
１８１は、選択されたコミュニティ内の利用者を任意に
選択する。次に、技能抽出部１４３は、選択された利用
者の技能情報を送信メッセージ保存部１８２に記憶され
たメッセージをもとに算出する。

【００５９】ここでは、利用者の技能は、電子的コミュ
ニケーションシステムにおける利用者の発言内容や、参
加しているコミュニティの性質として明示的に書かれた
文書（プロフィール）と利用者のアクティビティ等から
算定可能である。例えば、プロフィールとして入力され
た単語から直接、またはメンバが投稿した内容を形態素
解析した上で類語辞典（シソーラス）や概念辞書を通
じ、抽出単語をより一意性の高い単語に置き換えること
が出来れば後述のマッチングと相性が良く望ましい。結
果として、単語と技能の習熟度という点数の対で人物の
技能を表現できればよい。

【００６０】このようにして得られた利用者の技能の情
報は、図１９にあるような形式で利用者技能蓄積部１８
４に記憶される。ここでは、少なくともユーザのＩＤと
コミュニティＩＤとキーワードとその点数で構成されて
いる。例えば、ユーザ１２は３３５番のコミュニティに
おいて、ＪａｖａＭａｉｌに関しては９．７点分の技能
がある。

【００６１】グループメンバ選定部１４は、図６のよう
に記憶された利用者の役割適合度と、図１６にように記
憶された利用者同士の相互認知度と、図１９のように記
憶された利用者の技能の情報から所望のグループのメン
バを選定する。ここでは、所定の利用者集合から新たに
グループを構成するメンバを所定の人数を選び、メンバ
の役割適合度の和，相互認知度の和、メンバの技能につ
いてそれぞれが所定の役割構成比に対してどの程度過不
足しているかを計算した上で過不足が少ないメンバ構成
を上位として提示する。過不足は以下の式で求める。

【数３】

【００６２】図２０は、グループメンバ選定部１４によ
る出力結果の例を示す。ここでは、「Know Whoプロジェ
クト」というグループのメンバとして「Ｅさん，Ｉさ
ん，Ｌさん，Ｏさん，Ｑさん，Ｔさん」が役割，相互認
知度，技能において過不足の少ない組合せとして出力さ
れている。

【００６３】なお、グループの人数やグループの役割構
成比の設定方法は、第１の実施形態やその変形例と同様
でもよいが、さらに次のように設定するようにしてもよ
い。図２１は、メンバ間の相互認知度あるいはメンバの
技能またはその両方に関する要求をあわせて指定でき、
さらにはメンバ選定にあたって役割適合度・相互認知度
・技能をそれぞれどの程度重視するかという重み付けを
グループメンバ選定部１４に対して指定できるようにし
たものである。

【００６４】ここで、入力部８０から「グループの性
質」「必要な人数」「必要な技能」「メンバ条件」「必
要なメンバ」を指定するものとする。ここでグループ特
徴データベース８１は第１の実施形態で説明したもので
あり、相互認知度蓄積部１４４は第２の実施形態で説明
したものである。また、ユーザ情報蓄積部２００は例え
ば社内人事データなどでよい。また、入力部８０の入力
画面は図２２のように構成するとよい。

【００６５】以上のように構成されたメンバ選定支援シ
ステムの第３の実施形態によれば、利用者の電子的コミ
ュニケーションツールにおける活動の履歴から得られた
役割適合度および相互認知度，利用者の技能をもとに、
新規グループメンバに適した人物を利用者から選択する
ことができる。

【００６６】［第３の実施形態の変形例］第３の実施形
態の構成に、さらに選定されたグループのメンバ、各メ
ンバの性格、またはメンバ間の相互認知度やメンバの技
能、グループ活動の成果を蓄積するグループ履歴保存部
を備え、メンバを選定するにあたって、グループ履歴保
存部に類似したメンバ構成が保存されていれば、該当す
る既存のグループを提示する仕組みを有すればよい。ま
た、今までに構成されたグループそのものの情報、例え
ば実施期間や人数、部署などを指定すると該当する既存
のグループを提示する仕組みをさらに有しても良い。

【００６７】グループの類似度計算方法については先述
のメンバ選定の際に用いる関数をそのまま流用できるた
めここでは解説しないが、グループメンバ選定部１４に
おいて、提示されたメンバおよびプロジェクトの成否を
見て提示されたメンバ構成の採否を判定することもでき
る。

【００６８】また、グループメンバ選定部１４は、現在
構成されているグループメンバと、これからメンバに加
えるべき人材に関する役割・相互認知度・技能に関する
条件を入力として受け取り、メンバ選定手段は現在のメ
ンバに新たに人材を加えた際の役割・相互認知度・技能
から先述同様にメンバの役割適合度、メンバ同士の総合
認知度、メンバの技能に関する過不足を計算し、適切な
人材を提示してもよい。

【００６９】また、本願発明の実施例における処理をコ
ンピュータで実行可能なプログラムで実現し、このプロ
グラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として
実現することも可能である。

【００７０】なお、本願発明における記憶媒体として
は、磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、
ハードディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−
Ｒ，ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メ
モリ等、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読
み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの
形態であってもよい。

【００７１】また、記憶媒体からコンピュータにインス
トールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上
で稼動しているＯＳ（オペレーションシステム）や、デ
ータベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドル
ウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部
を実行してもよい。

【００７２】さらに、本願発明における記憶媒体は、コ
ンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインター
ネット等により伝送されたプログラムをダウンロードし
て記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。

【００７３】また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒
体から本実施形態における処理が実行される場合も、本
発明における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構
成であってもよい。

【００７４】なお、本願発明におけるコンピュータは、
記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態
における各処理を実行するものであって、パソコン等の
１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続され
たシステム等の何れの構成であってもよい。

【００７５】また、本願発明におけるコンピュータと
は、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処
理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本願発
明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称して
いる。

【００７６】以上のような本願発明の各実施形態によれ
ば、想定されるグループに適したメンバを役割適合度や
相互認知度、技能に応じて提示するシステムに選定させ
ることが可能である。本願発明におけるシステムはネッ
トワークに接続されたコンピュータ上に実装することが
可能である。本願発明で述べてきた例はメーリングリス
トの活動状況や投稿内容、あるいは電子化された組織所
属情報をもとにして新規プロジェクトを立ち上げるとき
のメンバ選定を支援することを念頭に置いているが、し
かし、本願発明はメンバ選定に役割適合度や相互認知度
を用いておりスキルに関する取扱が従来のシステムに比
べて相対的に弱くなっているため、人物の持つスキルに
依らない応用にも十分に適応可能である。

【００７７】例えば、教育現場におけるクラス・班とい
った団体のメンバを選定するためにもこのシステムは応
用可能である。教育現場にコンピュータが取り入れら
れ、現在の授業や学校生活における活動の一部分がネッ
トワークに繋がったコンピュータを介して行われると自
動的に行動や相互やりとりの履歴を取得できるため、
「発言の活発な子を班に一人入れたい」であるとか、
「おとなしい子が活発に発言できるように、引き立て役
とセットにしてやろう」とか、「仲間はずれが生じない
ように班分けしたい」であるとか、「知らない人同士を
集めたクラスにして社交性を磨かせたい」といった様々
な要求に応えることができる。

【００７８】

【発明の効果】以上、説明したように本願発明によれ
ば、利用者の各役割に対する適合度を用いて新たにグル
ープを構成する適切なメンバを選出することができると
いう優れた効果を奏し得る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本願発明の一実施形態である第１の実施形態の
機能ブロック図である。

【図２】本願発明の一実施形態である第１の実施形態の
履歴情報保存部１０に記憶されている履歴情報の図であ
る。

【図３】本願発明の一実施形態である第１の実施形態の
役割適合度算定部１１の構成図である。

【図４】本願発明の一実施形態である第１の実施形態の
役割適合度算定部１１の処理を示すフローチャートであ
る。

【図５】本願発明の一実施形態である第１の実施形態の
行動−役割データベース３２に記憶されている規則であ
る。

【図６】本願発明の一実施形態である第１の実施形態の
役割適合度蓄積部３４に記憶された利用者ごとの役割適
合度である。

【図７】本願発明の一実施形態である第１の実施形態の
グループメンバ選定部１４による出力結果の例を示す図
である。

【図８】本願発明の一実施形態である第１の実施形態の
グループメンバ選定部１４に対する設定手段の例であ
る。

【図９】本願発明の一実施形態である第１の実施形態の
グループ特徴データベース８１の例である。

【図１０】本願発明の一実施形態である第１の実施形態
の入力部８０のインターフェイス画面である。

【図１１】本願発明の一実施形態である第１の実施形態
の役割適合度算定部１１の変形例を示す機能ブロック図
である。

【図１２】本願発明の一実施形態である第１の実施形態
のコミュニティ補正データベース３６に記憶されている
補正データの例である。

【図１３】本願発明の一実施形態である第２の実施形態
の機能ブロック図である。

【図１４】本願発明の一実施形態である第２の実施形態
の相互認知度算定部１２の構成図である。

【図１５】本願発明の一実施形態である第２の実施形態
の行動−認知度データベース１４２に記憶されてる相互
的行動に対する得点データである。

【図１６】本願発明の一実施形態である第２の実施形態
の相互認知度蓄積部１４４に記憶された相互認知度の例
である。

【図１７】本願発明の一実施形態である第３の実施形態
の機能ブロック図である。

【図１８】本願発明の一実施形態である第３の実施形態
の技能算定部１３の構成図である。

【図１９】本願発明の一実施形態である第３の実施形態
の利用者技能蓄積部１８４に記憶された利用者の技能の
情報である。

【図２０】本願発明の一実施形態である第３の実施形態
のグループメンバ選定部１４による出力結果の例を示
す。

【図２１】本願発明の一実施形態である第３の実施形態
のグループメンバ選定部１４に対する設定手段の例であ
る。

【図２２】本願発明の一実施形態である第３の実施形態
の入力部８０のインターフェイス画面である。

【符号の説明】

１０…履歴情報保存部１１…役割適合度算定部１２…相互認知度算定部１３…技能算定部１４…グループメンバ選定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者福井美佳神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地株式会社東芝研究開発センター内 (72)発明者坪井創吾神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地株式会社東芝研究開発センター内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】電子的コミュニケーションシステムにおけ
る利用者のメッセージのやりとりに関する履歴情報を保
存する履歴情報保存手段と、この履歴情報保存手段に保存された履歴情報からグルー
プ活動上の役割に関する前記利用者ごとの役割適合度を
算出する役割適合度算出手段と、この役割適合度算出手段によって算出された利用者ごと
の役割適合度から、新たにグループを構成する際の適切
なメンバを前記利用者から選出するグループメンバ選定
手段とを有することを特徴とするグループメンバ選定支
援システム。
【請求項２】前記グループメンバ選定手段に対し、グル
ープを構成するメンバの人数あるいは役割の構成比を設
定させるための条件設定手段をさらに有することを特徴
とする請求項１記載のメンバ選定支援システム。
【請求項３】電子的コミュニケーションシステムにおけ
る利用者のメッセージのやりとりに関する履歴情報を保
存する履歴情報保存手段と、この履歴情報保存手段に保存された履歴情報からグルー
プ活動上の役割に関する前記利用者ごとの役割適合度を
算出する役割適合度算出手段と、前記履歴情報保存手段に保存された履歴情報から利用者
間の相互認知度を算出する相互認知度算出手段と、前記役割適合度算出手段によって算出された利用者ごと
の役割適合度および前記相互認知度算出手段によって算
出された利用者間の相互認知度から、新たにグループを
構成する際の適切なメンバを前記利用者から選出するグ
ループメンバ選定手段とを有することを特徴とするグル
ープメンバ選定支援システム。
【請求項４】前記グループメンバ選定手段に対し、メン
バ選定に際して相互認知度の制限を指定し、また役割適
合度と相互認知度とをそれぞれどの程度重視するかとい
う重み付けを設定させるための条件設定手段をさらに有
することを特徴とする請求項３記載のメンバ選定支援シ
ステム。
【請求項５】電子的コミュニケーションシステムにおけ
る利用者のメッセージのやりとりに関する履歴情報を保
存する履歴情報保存手段と、この履歴情報保存手段に保存された履歴情報からグルー
プ活動上の役割に関する前記利用者ごとの役割適合度を
算出する役割適合度算出手段と、前記履歴情報保存手段に保存された履歴情報から利用者
間の相互認知度を算出する相互認知度算出手段と、前記電子的コミュニケーションシステムにおける利用者
の送信メッセージの内容を蓄積する送信メッセージ保存
手段と、この送信メッセージ保存手段に記憶されたメッセージの
内容から各利用者の技能に関わる情報を抽出する技能抽
出手段と、前記役割適合度算出手段によって算出された利用者ごと
の役割適合度，前記相互認知度算出手段によって算出さ
れた利用者間の相互認知度および前記技能抽出手段によ
って抽出された技能に関わる情報から、新たにグループ
を構成する際の適切なメンバを前記利用者から選出する
グループメンバ選定手段とを有することを特徴とするグ
ループメンバ選定支援システム。
【請求項６】前記グループメンバ選定手段に対し、メン
バ選定に際して技能を指定でき、役割適合度と技能の二
者、または役割適合度と技能と相互認知度の三者をそれ
ぞれどの程度重視するかという重み付けを設定させるた
めの条件設定手段をさらに有することを特徴とする請求
項５記載のメンバ選定支援システム。
【請求項７】過去に構成されたグループのメンバ、この
メンバごとの役割適合度，相互認知度，技能およびグル
ープ活動の成果を蓄積するグループ履歴保存手段をさら
に備え、新規にメンバを選定する際に、前記グループ履歴保存手
段に類似したメンバ構成が保存されていれば、該当する
既存のグループを提示することを特徴とする請求項１乃
至６いずれか記載のメンバ選定支援システム。
【請求項８】前記グループメンバ選定手段に対し、現在
構成されているグループのメンバと今からメンバに加え
たい人材に関する役割、相互認知度、技能に関する条件
を設定させるための条件設定手段をさらに有することを
特徴とする請求項５記載のメンバ選定支援システム。