JP2004046680A - コミュニケーションパターン判定方法及びコミュニケーションパターン判定システム - Google Patents

Abstract

【課題】ある人物に対して影響度を持つコミュニケータを判定する。
【解決手段】先ず、対象ユーザのメールアドレスを条件入力部３から入力する。コミュニケータ検索部４は、対象ユーザを含む電子メールを送信ログファイル１及び受信ログファイル２より検索する。コミュニケーションパターン判定部５は、コミュニケータ検索部４で検索された対象ユーザとコミュニケータとの電子メールの送受信数を先ず求める。次にコミュニケーションパターン判定部５は、対象ユーザからコミュニケータへの送信数の方が、コミュニケータから対象ユーザへの送信数より多いほど、対象ユーザに対するコミュニケータの影響度が大きいと判定し、この判定結果を表示部８に表示する。
【選択図】　　　　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、対象ユーザへのコミュニケーション実績を参照して対象ユーザとコミュニケーション相手であるコミュニケータとの影響度を判定するコミュニケーションパターン判定システム及びコミュニケーションパターン判定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に企業での営業活動では、取引を行う際に相手会社の担当者との面識がない場合、何らかの手段を講じて接触を行う。例えば、Ａ社の人物と交渉を行う際、その人物に人脈を持つ第三者に紹介してもらう、あるいは、その人物に関する情報を入手する、といった手段を用いることで交渉が円滑に進むことが多い。
また、同一企業内でも、あまり接触のない人物と接触を図る場合、例えば、その人物と親しい人物から事前に情報を入手する、といったことも日常的に行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のような第三者として最適な人物を探し出すことができるとは必ずしも限らなかった。また、たとえ、このような第三者を探し出せたとしても、その第三者は対象となる人物に対してどの程度影響力があるのか、あるいはその人物とどの程度親しいかといったことは不確実である。従って、紹介してもらったりあるいは情報を入手しても、場合によっては期待したほどの効果が得られない場合もあった。
また、同一企業内においても、対象となる人物と親しい人物を探し出す場合、例えば、自分の同僚や上司に相談するといった方法をとっていた。しかしながら、このような方法であっても、探し出す人物を特定するためには得られる情報が確実ではない場合もあり、必ずしも最適な人物を探し出せるとは限らなかった。
【０００４】
ところで、昨今、企業間あるいは企業内においても電子メールを用いてコミュニケーションを図ることが一般化している。例えば、企業間での取引を行う上で電子メールは重要なコミュニケーションツールとしての役割を持っている。また、企業内での連絡等でも電子メールがコミュニケーションツールとして広く用いられている。しかしながら、このような電子メールは、コミュニケーションツールとして活用は行われていても、そのコミュニケーションツールを用いて送受信者がどのような関係にあるかといったことは考慮されていなかった。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前述の課題を解決するため、電子メールの送受信数に基づいて送受信者相互の影響度を検出できることに着目し、例えば、ある人物とコミュニケーションのある人物の影響度を出力するようにしたものである。即ち、本発明は次の構成を採用する。
【０００６】
〈構成１〉
対象ユーザの送受信の相手となるコミュニケータの電子メールを管理するメールサーバにおいて、対象ユーザとコミュニケータ間の電子メール送受信数に基づいて、対象ユーザへの送受信の相手となるコミュニケータの対象ユーザへの影響度を判定するコミュニケーションパターン判定方法であって、対象ユーザとコミュニケータとの電子メールの送受信数を求め、対象ユーザからコミュニケータへの送信数の方が、コミュニケータから対象ユーザへの送信数より多いほど、対象ユーザに対するコミュニケータの影響度が大きいと判定することを特徴とするコミュニケーションパターン判定方法。
【０００７】
〈構成２〉
対象ユーザへの電子メールが含まれる送信ログと対象ユーザからの電子メールが含まれる受信ログに基づいて、対象ユーザと電子メールにて送受信した相手であるコミュニケータを抽出するコミュニケータ検索部と、これらコミュニケータとの間の電子メール受信数と送信数に基づき対象ユーザの影響度を判定するコミュニケーションパターン判定部とを備えたことを特徴とするコミュニケーションパターン判定システム。
【０００８】
〈構成３〉
構成２に記載のコミュニケーションパターン判定システムにおいて、対象ユーザからコミュニケータへの送信数の方が、コミュニケータから対象ユーザへの送信数より多いほど、対象ユーザに対するコミュニケータの影響度が高いと判定するコミュニケーションパターン判定部を備えたことを特徴とするコミュニケーションパターン判定システム。
【０００９】
〈構成４〉
構成２または３に記載のコミュニケーションパターン判定システムにおいて、影響度を判定するための検索期間を入力する条件入力部と、条件入力部で入力された検索期間の電子メールからコミュニケータを検索するコミュニケータ検索部を備えたことを特徴とするコミュニケーションパターン判定システム。
【００１０】
〈構成５〉
構成４に記載のコミュニケーションパターン判定システムにおいて、対象ユーザとコミュニケータとの影響度を画面表示出力するコミュニケーションパターン判定部を備えたことを特徴とするコミュニケーションパターン判定システム。
【００１１】
〈構成６〉
構成５に記載のコミュニケーションパターン判定システムにおいて、コミュニケータを表示すると共に、検索期間における電子メールの送受信数の推移を表示するコミュニケーションパターン判定部を備えたことを特徴とするコミュニケーションパターン判定システム。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を具体例を用いて詳細に説明する。
《具体例》
〈構成〉
図１は、本発明のコミュニケーションパターン判定システムの具体例を示す構成図であるが、これに先立ち、本発明のコミュニケーションパターン判定システムを適用するメールシステムを説明する。
図２は、メールシステムの概念を示す構成図である。
図のシステムは、社内ユーザ端末１０１、社内メールサーバ１０２、社内ネットワーク１０３で構成された社内メールシステム１００と、社外ユーザ端末２０１と、公衆ネットワーク２０２とからなる。社内ユーザ端末１０１は、社内ユーザがそれぞれ用いるメールの送受信可能な端末であり、例えば、通信機能を有するパーソナルコンピュータ等から構成され、複数設けられている。社内メールサーバ１０２は、社内ユーザ端末１０１間の電子メールの送受信や社内ユーザ端末１０１と社外ユーザ端末２０１間の電子メールの送受信を管理するサーバコンピュータであり、管理する全ての電子メールの情報を記録するサーバコンピュータである。社内ネットワーク１０３は、複数の社内ユーザ端末１０１と社内メールサーバ１０２とを接続するＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）であり、その通信プロトコルとして、例えばインターネットと同様の通信プロトコルであるＴＣＰ／ＩＰを用いた、いわゆるイントラネットが構成されている。
【００１３】
社外ユーザ端末２０１は、社外ユーザが用いるメールの送受信が可能な端末であり、社内ユーザ端末１０１と同様に例えばパーソナルコンピュータから構成され、複数の社外ユーザ端末２０１が存在する。また、公衆ネットワーク２０２は、社外ＬＡＮや公衆電話回線等の通信回線上に構成されるネットワークであり、例えば、インターネットといったネットワークである。
【００１４】
次に、このようなメールシステムに適用される本発明のコミュニケーションパターン判定システムを図１を用いて説明する。
図１に示すコミュニケーションパターン判定システムは、受信ログファイル２、送信ログファイル１、条件入力部３、コミュニケータ検索部４、コミュニケーションパターン判定部５、コミュニケーションデータベース（コミュニケーションＤＢ）６、従業員データベース（従業員ＤＢ）７、表示部８からなる。
【００１５】
受信ログファイル２は、社内ユーザ端末１０１宛に送信された電子メールを全て履歴として格納するファイルである。送信ログファイル１は、社内ユーザ端末１０１から送信される全ての電子メールを履歴として格納するファイルである。また、これら送信ログファイル１及び受信ログファイル２は、社内メールサーバ１０２のメールの送受信によって更新されるログファイルであり、社内メールサーバ１０２上に構成されている。
条件入力部３は、影響度の判定対象となる対象ユーザや、その電子メールの検索期間、また、どのような影響度のデータを検索するかといった条件を入力するための機能部である。尚、この条件入力部３は、具体的には社内ユーザ端末１０１上のブラウザと、社内メールサーバ１０２に設けられた社内ユーザ端末１０１との通信機能（図示せず）によって構成されているものである。コミュニケータ検索部４は、条件入力部３から入力された条件に基づいて送信ログファイル１及び受信ログファイル２を検索し、対象ユーザとその通信相手であるコミュニケータを抽出する機能部である。
【００１６】
コミュニケーションパターン判定部５は、コミュニケータ検索部４で抽出されたコミュニケータと対象ユーザとの電子メールの受信数と送信数に基づき、コミュニケータの対象ユーザへの影響度を判定する機能部である。即ち、対象ユーザからコミュニケータへの送信数の方が、コミュニケータから対象ユーザへの送信数より多いほど、対象ユーザに対するコミュニケータの影響度が高いと判定する機能を有している。また、コミュニケーションパターン判定部５は、判定した影響度に基づいて、対象ユーザとコミュニケータとの影響度を表す画面を作成し、この画面表示データを表示部８に出力する機能を有している。
【００１７】
コミュニケーションデータベース６は、コミュニケータ検索部４が検索したコミュニケータの情報を１レコードとして格納するデータベースであり、そのフィールドとして、「当方アドレス」「先方アドレス」「メール本文フッタ」「送信回数」「受信回数」「コミュニケーションパターン」といった情報が格納される。尚、これらフィールドの情報については動作の項で後述する。
従業員データベース７は、社内ユーザ端末１０１を操作する社内ユーザのメールアドレスと氏名と所属する組織名の情報を格納するデータベースである。
表示部８は、例えば社内ユーザ端末１０１のディスプレイであり、コミュニケーションパターン判定部５から出力されたコミュニケーションマップを表示する機能を有している。
【００１８】
尚、上記送信ログファイル１、受信ログファイル２、コミュニケータ検索部４〜コミュニケーションデータベース６は、社内メールサーバ１０２上に実装される機能部である。また、従業員データベース７は、社内ネットワーク１０３に接続された従業員の情報を管理するためのサーバに実装されるものである。そして、コミュニケータ検索部４、コミュニケーションパターン判定部５は、それぞれの機能に対応したソフトウェアと、これらソフトウェアを実行するためのプロセッサやメモリ等のハードウェアから構成されている。
【００１９】
また、本システムの各構成は、社内メールサーバ１０２上に実装される構成に限定されるものではなく、社内ネットワーク１０３上に接続され、相互に通信が可能であれば、例えば独立した複数のコンピュータで構成される等、どのような実装状態であってもよい。
【００２０】
〈動作〉
図３は、具体例の全体の動作を示すフローチャートである。
先ず、コミュニケーションパターン判定システムは、条件入力部３により、社内ユーザ端末１０１から入力された検索条件を取得する（ステップＳ１）。ここで、検索条件としては、「対象ユーザ」「検索期間」「コミュニケーションパターン」の３通りである。
【００２１】
図４は、検索条件エントリー画面の説明図である。
このエントリー画面は、社内ユーザ端末１０１のブラウザによって表示されるＷｅｂページであり、本システムを利用する場合に最初の画面である。ここで、「検索する条件を指定してください」のテキストボックスは、検索対象となる対象ユーザを指定する部分である。また、ここでの対象ユーザは、例えば、個人のメールアドレスであるが、これ以外にも、氏名、会社名、ドメイン等も対象ユーザとして扱うものとする。また、図中の、「検索期間を指定して下さい」は、影響度の判定するための検索期間を入力するテキストボックスである。更に、「コミュニケーションパターンを指定してください」は、影響度の指定であり、該当する影響度のチェックボックスをオンにすることによって指定が行われる。尚、受信報告、送信報告とは、対象ユーザとコミュニケータとの間で電子メールがほとんど一方向（受信のみ、送信のみ）といったパターンを指している。そして、Ｗｅｂページ上の「送信」ボタンを押下することにより、以上の検索条件が社内ユーザ端末１０１から社内メールサーバ１０２に対して送信される。
【００２２】
以下、対象ユーザとして、社外ユーザであるａｂｃｄ社の鈴木○○さん（メールアドレス：ｓｕｚｕｋｉ＠ａｂｃｄ．ｃｏ．ｊｐ）が指定されたとして説明を行う。
【００２３】
条件入力部３で検索条件が取得されると、コミュニケータ検索部４は、送信ログファイル１及び受信ログファイル２から、対象ユーザが含まれる送信ログ及び受信ログを抽出する（ステップＳ２、３）。尚、この送信ログ／受信ログ抽出処理の説明に先立ち、送信ログ作成処理及び受信ログ作成処理を説明する。
【００２４】
図５は、送信ログ作成処理のフローチャートである。
例えば、この処理は、社内メールサーバ１０２において、社内ユーザからメール送信が発生する毎に行われるものである。先ず、対象となる送信メールのヘッダ情報中のＦｒｏｍフィールド（送信元アドレスを示すフィールド）と、Ｔｏフィールド（送信先アドレスを示すフィールド）の情報を読み込む（ステップＳ１０１、Ｓ１０２）。また、ここで、Ｔｏフィールドに複数のメールアドレスが存在した場合は、一つ一つのメールアドレスに対して読み込みを行う。そして、このような電子メールの「Ｍｅｓｓａｇｅ−ＩＤ」「送信先アドレス」「送信元アドレス」「送信日時」の情報を一つの送信ログとして送信ログファイル１に出力する（ステップＳ１０３）。そして、Ｔｏフィールドに複数のメールアドレスが存在し、読み込まれていないメールアドレスが存在するかを判定し（ステップＳ１０４）、存在した場合は、ステップＳ１０２に戻って他のメールアドレスの読み込みを実行する。また、ステップＳ１０４において、Ｔｏフィールドの全てのメールアドレスを送信ログとして出力した場合は、その電子メールにおける送信ログ作成処理を終了する。
【００２５】
図６は、受信ログ作成処理のフローチャートである。
この場合も、上述した送信ログ作成処理と同様に、社内ユーザ宛のメールが受信される毎に行われる。先ず、対象となる受信メールのメッセージＩＤ（Ｍｅｓｓａｇｅ−ＩＤ）、Ｆｒｏｍフィールド（送信元アドレスを示すフィールド）、Ｔｏフィールド（送信先アドレスを示すフィールド）、受信日時の各フィールドの情報を読み込む（ステップＳ２０１）。尚、ここで、Ｔｏフィールドに、社内ユーザ以外のメールアドレスが存在した場合は無視する。
次に、メール本文中のフッタ情報を抽出する（ステップＳ２０２）。即ち、ビジネスメールでは、一般に、メール本文のフッタ（最後の部分）に署名として発信人の所属や氏名を記載することが慣習化している。従って、このような署名情報を抽出することで発信人の情報を抽出することができる。また、このフッタ情報は、例えば、メール本文の最後の行から空白行までの部分を抽出し、これを署名情報とする、といったようにメール本文のレイアウト情報に基づいて抽出する。また、この場合、返信メールで元のメッセージを示す部分（例えば行頭に“＞”といった記号が付与されている）は除外する、といった処理を行う。
【００２６】
ステップＳ２０２において、メール本文のフッタを抽出すると、この受信メールの受信ログとして、「Ｍｅｓｓａｇｅ−ＩＤ」「送信元アドレス」「送信先アドレス」「受信日時」「メール本文ヘッダ」の情報を一つのレコードとして受信ログファイル２に保存する（ステップＳ２０３）。
【００２７】
尚、このような送信ログ、受信ログ作成処理において、ヘッダ情報中のＣＣフィールドやＢＣＣフィールド中のアドレスは処理対象から除外する。これは、これらのフィールドに指定されたアドレスに対しては、このメールは参考程度であると送信者が判断したと慣習上みなすことができるからである。
【００２８】
次に、このような送信ログ、受信ログ作成処理によって、逐次送信ログファイル１及び受信ログファイル２が更新されている状態での送信ログ及び受信ログ抽出処理（図３のステップＳ２、Ｓ３）を説明する。
【００２９】
図７は、送信ログ抽出処理を示すフローチャートである。
先ず、コミュニケータ検索部４は、検索条件として指定された検索期間の情報（検索期間開始日と検索期間終了日の情報）を取得する（ステップＳ３０１）。次に、この検索期間に一致する送信ログを送信ログファイル１から１レコードずつ取り出す（ステップＳ３０２）。次に、その電子メールの「送信先アドレス」「送信元アドレス」の組み合わせレコードがコミュニケーションデータベース６中に「先方アドレス」「当方アドレス」の組み合わせとして既に存在するかを判定する（ステップＳ３０３）。ステップＳ３０３において、その組み合わせがコミュニケーションデータベース６中に存在しない場合は、新規レコードを作成する（ステップＳ３０４）。ここで、コミュニケーションデータベース６において、１レコードを形成する情報としては、「当方アドレス（送信ログの場合は送信元アドレス）」「先方アドレス（送信ログの場合は送信先アドレス）」「メール本文フッタ」「送信回数」「受信回数」「コミュニケーションパターン」である。従って、新規の送信ログ抽出の場合、送信回数は１、受信回数は０となる。尚、送信ログ抽出の場合、メール本文フッタは特に抽出せず、また、コミュニケーションパターンは判定しないため、これらフィールドは空となる。
【００３０】
一方、ステップＳ３０３において、「送信先アドレス」「送信元アドレス」の組み合わせレコードがコミュニケーションデータベース６中に「先方アドレス」「当方アドレス」の組み合わせとして既に存在した場合は、該当レコードの送信回数に“１”を加算し、コミュニケーションデータベース６を更新する（ステップＳ３０５）。
そして、このような処理を送信ログファイル１中の全てのメールに対して行う。即ち、ステップＳ３０６において、全てのメールを検索した場合は送信ログ抽出処理を終了し、そうでない場合はステップＳ３０２に戻って、上記の処理を繰り返す。
【００３１】
図８は、受信ログ抽出処理を示すフローチャートである。
先ず、上述した送信ログ抽出処理と同様に、検索条件として指定された検索期間の情報（集計期間開始日と集計期間終了日の情報）を取得する（ステップＳ４０１）。次に、この集計期間に一致する受信ログを受信ログファイル２から１レコードずつ取り出す（ステップＳ４０２）。次に、その受信ログの「当方アドレス（受信ログの場合は送信先アドレス）」「先方アドレス（受信ログの場合は送信元アドレス）」の組み合わせレコードはコミュニケーションデータベース６中に既に存在するかを判定する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３において、その組み合わせがコミュニケーションデータベース６中に存在しない場合は、新規レコードを作成する（ステップＳ４０４）。従って、新規の受信ログ抽出の場合、送信回数は０、受信回数は１となる。尚、コミュニケーションパターンは受信ログ抽出処理では判定しないため、コミュニケーションパターンのフィールドは空である。
【００３２】
一方、ステップＳ４０３において、「当方アドレス」「先方アドレス」の組み合わせレコードがコミュニケーションデータベース６中に既に存在した場合は、該当レコードの受信回数に“１”を加算し、また、メール本文フッタを最新の情報に更新する（ステップＳ４０５）。
そして、このような処理を送信ログファイル１中の全てのメールに対して行う。即ち、ステップＳ４０６において、全てのメールを検索した場合は受信ログ抽出処理を終了し、そうでない場合はステップＳ４０２に戻って、上記の処理を繰り返す。
【００３３】
次に、コミュニケーションパターン判定部５は、コミュニケーションデータベース６中に格納された送信ログ、受信ログの情報に基づいて、コミュニケーションパターンの判定を行う（ステップＳ４）。
図９は、コミュニケーションパターン判定処理を示すフローチャートである。
先ず、コミュニケーションパターン判定部５は、コミュニケーションデータベース６から、データを１レコードずつ抽出する（ステップＳ５０１）。このデータには、上述したように、「当方アドレス」「先方アドレス」「メール本文フッタ」「送信回数」「受信回数」「コミュニケーションパターン」が一つのレコードとなっているため、そのうち、「送信回数」と「受信回数」のフィールドのデータを取り出す（ステップＳ５０２）。
【００３４】
次に、そのデータが「送信回数」＜「受信回数」であるかを判定する（ステップＳ５０３）。そうであった場合は、送信回数が０でないかを判定する（ステップＳ５０４）。このステップＳ５０４において「送信回数」≠０であった場合は、「受信回数」≦「送信回数」×１．０５かを判定する（ステップＳ５０５）。尚、ここで「送信回数」に１．０５を乗じているのは、判定の誤差を吸収するためである。ここでは、そのための値として５％としているが、これは条件に応じて適宜選択することが可能である。
【００３５】
ステップＳ５０５において、その条件を満たしていた場合、即ち、送信回数≒受信回数であった場合は、そのコミュニケーションパターンは「対等」であると判断する（ステップＳ５０６）。また、ステップＳ５０５において条件を満たしていない場合、即ち、「受信回数」＞「送信回数」×１．０５であった場合は、送信回数＜受信回数で「影響力大」と判定する（ステップＳ５０７）。また、ステップＳ５０４において、送信回数＝０であった場合は、「報告受信」即ち、受信のみを行っているコミュニケーションパターンであると判定する（ステップＳ５０８）。尚、このステップＳ５０４においても、「送信回数」が全くないか否かを判定するのではなく、例えば、送信回数が受信回数の５％以下といったように、特定の範囲内である場合に「報告受信」であると判定するようにしてもよい。
【００３６】
更に、上記のステップＳ５０３において、「送信回数」＜「受信回数」ではなかった場合、即ち、「送信回数」が「受信回数」以上の値であった場合は、「送信回数」＝「受信回数」であるかを判定する（ステップＳ５０９）。このステップＳ５０９において、そうであった場合、そのコミュニケーションパターンは「対等」と判定する（ステップＳ５１０）。一方、ステップＳ５０９において、「送信回数」＝「受信回数」ではなかった場合は、先ず、「受信回数」≠０であるかを判定する（ステップＳ５１１）。そうであった場合は、「送信回数」≦「受信回数」×１．０５であるかを判定する（ステップＳ５１２）。尚、ここで「受信回数」に１．０５を乗じているのは、ステップＳ５０５と同様の理由である。
【００３７】
ステップＳ５１２において、その条件を満たしていた場合、即ち、送信回数≒受信回数であった場合は、そのコミュニケーションパターンは「対等」であると判断する（ステップＳ５１３）。また、ステップＳ５１２において条件を満たしていない場合、即ち、「送信回数」＞「受信回数」×１．０５であった場合は、受信回数＜送信回数で「影響力小」と判定する（ステップＳ５１４）。また、ステップＳ５１１において、受信回数＝０であった場合は、「報告送信」即ち、送信のみを行っているコミュニケーションパターンであると判定する（ステップＳ５１５）。尚、このステップＳ５１１においても、「受信回数」が全くないか否かを判定するのではなく、例えば、受信回数が送信回数の５％以下といったように、特定の範囲内である場合に「報告送信」であると判定するようにしてもよい。
【００３８】
次に、コミュニケーションパターン判定部５は、このようにして判定したコミュニケーションパターンを、コミュニケーションデータベース６に格納する（ステップＳ５１６）。そして、このような処理をコミュニケーションデータベース６に格納されている全てのレコードに対して行う。即ち、ステップＳ５１７において、最後のレコードであるかを判定し、そうでなかった場合は、ステップＳ５０１に戻って、上記の処理を繰り返す。
このような処理により、全てのコミュニケーションのパターンが判定される。
【００３９】
次に、コミュニケーションパターン判定部５は、判定したコミュニケーションパターンに基づいて、コミュニケータの順位付けを行い（図３のステップＳ５）、その順位付けした判定結果画面のデータを出力する（図３のステップＳ６）。
図１０は、コミュニケータの判定結果画面データ出力処理を示すフローチャートである。
先ず、コミュニケーションパターン判定部５は、指定されたコミュニケーションパターンのコミュニケータとして、コミュニケーションパターンが「影響度大」と「対等」の当方アドレスのレコードを一つずつ取得する（ステップＳ６０１）。次に、取得した当方アドレスのコミュニケータの送信回数と受信回数を取得する（ステップＳ６０２）。そして、従業員データベース７の情報に従って、当方アドレスの氏名と組織名を抽出する（ステップＳ６０３）。次に、コミュニケーションデータベース６の全てのレコードを検索したかを判定し（ステップＳ６０４）、全てのレコードを検索していない場合はステップＳ６０１に戻って、上記の処理を繰り返す。
【００４０】
ステップＳ６０４において、全レコードの検索が終了すると、コミュニケーションパターン判定部５は、指定されたコミュニケーションパターンによる順位付けを行う（ステップＳ６０５）。この場合は、影響度が大きいコミュニケータや対等な関係のコミュニケータであるほど上位となるよう順位付けを行う。ここでは、影響度の場合、コミュニケーションパターンが「影響度大」である度合いが最も多いコミュニケータが最も影響度が大きいとする。即ち、「受信数−送信数」の値が最も大きいコミュニケータが最も影響度が大であることになる。尚、このような判定方法以外にも、例えば「受信数／送信数」の値が最も大きいほど影響度大であると判定するようにしてもよい。
【００４１】
次に、コミュニケーションパターン判定部５は、上記ステップＳ６０５で付与した順位付けに従ってコミュニケーションマップ画面の表示データを作成する。即ち、この場合は、影響度が大きいコミュニケータや対等な関係のコミュニケータであるほど上位となるよう画面表示データを出力する（ステップＳ６０６）。この画面表示データは表示部８によって表示される（図３のステップＳ７）。
【００４２】
図１１は、コミュニケーションマップ表示画面の一例を示す説明図である。
図示のＷｅｂページは、先方メールアドレス「ｓｕｚｕｋｉ＠ａｂｃｄ．ｃｏ．ｊｐ」の「鈴木○○」氏に対して影響度が大であるコミュニケータの情報と、先方メールアドレス「ｔａｋａｇｉ＠ａｂｃｄ．ｃｏ．ｊｐ」の「高木○○」氏に対して対等の関係にあるコミュニケータの情報を示すものである。
ここで、コミュニケータは影響度の順番に表示されており、「鈴木○○」氏に対して最も影響度が大きいのは、「木村○○」氏（当方メールアドレス：ｋｉｍｕｒａ＠ｘｙｚ．ｃｏ．ｊｐ）であることが分かる。
【００４３】
このような表示画面において、更に、上記検索依頼ユーザから詳細表示が指示された場合は、詳細表示処理が起動される。尚、この詳細表示の指定手段として、図１１に示すＷｅｂページにおいて、先方メールアドレスをクリックした場合に起動されるよう構成したり、あるいは、別途Ｗｅｂページ上に「詳細表示」ボタンを設け、このボタンが押下された場合に起動する、といった構成でもよい。この詳細表示処理では、受信数−送信数の値につき、対象ユーザとコミュニケータとを結ぶ線の太さを予め決めておき、受信数−送信数の値に応じた太さの線として表示を行う。先ず、コミュニケーションパターン判定部５は、コミュニケーションデータベース６よりコミュニケータの送信回数と受信回数を取得する。そして、受信数−送信数を計算し、この値に応じて線の太さを計算し、計算結果の描画出力を表示部８に出力する。
【００４４】
図１２は、詳細表示の説明図である。
図示のように、対象ユーザを中心として全てのコミュニケータが表示され、かつ、対象ユーザへの影響度の大きさが、対象ユーザとコミュニケータとを結ぶ線の太さで表されている。また、対象ユーザとコミュニケータとを結ぶ線上には影響度を示す値であるコミュニケータの受信数−送信数の値が表示されている。これにより、検索依頼ユーザは、その影響度を視覚的に判断することができる。尚、図示例では、コミュニケータが３人の場合であるが、更にコミュニケータが多い場合は、対象ユーザを中心とする放射線状にコミュニケータを配置する。あるいは、上位何人かのコミュニケータのみを表示するといった表示方法でもよい。
【００４５】
尚、上記詳細表示において、更に検索期間におけるコミュニケーション傾向を示すようにしてもよい。この場合は、例えば、図１１に示すＷｅｂページ上に「傾向詳細表示」ボタンといった指定手段を設け、このボタンが押下されることで、表示が行われるようにする。
図１３は、傾向詳細表示の一例を示す説明図である。
この場合、上述した図７、図８の送信、受信ログ抽出処理において、コミュニケーションデータベース６のレコードに送信日時、受信日時のフィールドを加える。そして、コミュニケーションパターン判定部５は、傾向詳細表示が指定された場合は、コミュニケーションデータベース６中の送信日時、受信日時に基づいて、指定期間内の日付に対応した送信数及び受信数をグラフ表示するよう画面データを出力する。図中、実線が受信数の推移であり、点線が送信数の推移を表している。
【００４６】
このような表示を行うことにより、例えば、小林○○氏は影響度が２番目に大きいが、最近では逆に影響度が小さくなっているということが分かる。逆に、田村○○氏は、最近、急に影響度が大きくなっているということが分かる。
また、傾向詳細表示として、図示のように受信数と送信数のグラフではなく、「受信数−送信数」あるいは「受信数／送信数」の値を示すようにしてもよい。
【００４７】
更に、上記具体例において、図１１に示すような検索結果画面の表示後においても、検索期間を変更できるような手段を設けてもよい。例えば、図１１の検索結果画面において、Ｗｅｂページ上に「過去ログ全て」あるいは「過去半年」や「過去３ヶ月」といったように期間指定できるような手段を設ける。そして、ここで、期間が変更された場合は、コミュニケータ検索部４〜コミュニケーションデータベース６を用いて上述した処理が行われ、新たな表示が行われるよう構成してもよい。
【００４８】
以上の具体例では、対象ユーザが社外（ユーザの組織外の人物）である場合を説明したが、対象ユーザを社内の人物として本システムを利用することも可能である。例えば、自分にとって苦手な上司といった人物に対して接触を図る場合等にその人物に対する影響度の大きい人物や影響度が対等な人物を調査する、といった使い方が考えられる。
このような場合においても、検索条件の入力方法は、上述した社外の人物と同様である。但し、対象ユーザは社内の人物であるため、メールアドレスではなく、氏名による指定であっても可能である。即ち、従業員データベース７を用いて氏名からメールアドレスを抽出することによって処理を行うことができる。また、コミュニケータの検索処理において、対象ユーザは同一組織内の人物であるため、特にメール本文フッタによりユーザの所属等を抽出する必要はなく、従業員データベース７により特定することができる。更に、検索結果の出力画面も図１０の検索結果画面とほぼ同様であるが、先方メールアドレスのメールフッタではなく氏名と組織名が表示されることになる。そして、詳細画面の表示内容についても上述した例と同様である。
【００４９】
更に、対象ユーザとして自分自身を指定し、自分にとってのコミュニケーション傾向を認識するためのツールとして用いることもできる。この場合の本システムの動作は、上記の対象ユーザが社内の人物である場合と同様である。また、この場合は、対象ユーザが自分自身である場合の認証処理を付加し、本人確認がなされた場合は、指定した日時のメールを表示するよう構成してもよい。この場合、社内メールサーバ１０２へのリンク手段を設け、ある日時の指定により、メール本文を取得し、これを表示するよう構成する。そして、図１３に示すようなコミュニケーション傾向詳細表示画面において、グラフ表示されているある日付に相当するポイントを指定することにより、該当するメール本文を表示する、といった構成とする。このように、対象ユーザとして自分自身を指定することにより、あるコミュニケータに対しては影響力が弱いといった自分自身の弱点となる部分を認識するといったことも可能である。
【００５０】
このように、本システムでは、対象ユーザとしてどのような人物であっても対象とすることができる。
尚、本システムにおいて、対象ユーザとして自分自身以外の同一組織内ユーザを指定する場合は、本システムの濫用を避けるため、システム管理者あるいは管理職等による承認を必要とする、といったように運用にある程度の制限を設けるようにしてもよい。
【００５１】
【発明の効果】
以上のように、本発明のコミュニケーションパターン判定方法及びシステムによれば、対象ユーザと、この対象ユーザとの通信相手であるコミュニケータとの電子メールの送受信数に基づいて、対象ユーザからコミュニケータへの送信数の方が、コミュニケータから対象ユーザへの送信数より多いほど、対象ユーザに対するコミュニケータの影響度が大きいと判定するようにしたので、対象ユーザへの影響度が大きい人物や対等の関係の人物を容易かつ確実に知ることができる。その結果、例えば、影響度が大きい人物や対等の関係の人物を間に介して対象ユーザと接触することにより、対象ユーザとの交渉を円滑に進める、といったことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のコミュニケーションパターン判定システムの具体例を示す構成図である。
【図２】メールシステムの概念を示す構成図である。
【図３】具体例の全体の動作を示すフローチャートである。
【図４】検索条件エントリー画面の説明図である。
【図５】送信ログ作成処理のフローチャートである。
【図６】受信ログ作成処理のフローチャートである。
【図７】送信ログ抽出処理を示すフローチャートである。
【図８】受信ログ抽出処理を示すフローチャートである。
【図９】コミュニケーションパターン判定処理を示すフローチャートである。
【図１０】コミュニケータの判定結果画面データ出力処理を示すフローチャートである。
【図１１】コミュニケーションマップ表示画面の一例を示す説明図である。
【図１２】詳細表示の説明図である。
【図１３】傾向詳細表示の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
１　送信ログファイル
２　受信ログファイル
３　条件入力部
４　コミュニケータ検索部
５　コミュニケーションパターン判定部
６　コミュニケーションデータベース
８　表示部

Claims (6)

1. 対象ユーザの送受信の相手となるコミュニケータの電子メールを管理するメールサーバにおいて、前記対象ユーザと前記コミュニケータ間の電子メール送受信数に基づいて、前記コミュニケータの前記対象ユーザへの影響度を判定するコミュニケーションパターン判定方法であって、
   前記対象ユーザと前記コミュニケータとの電子メールの送受信数を求め、
   前記対象ユーザから前記コミュニケータへの送信数の方が、当該コミュニケータから前記対象ユーザへの送信数より多いほど、前記対象ユーザに対する前記コミュニケータの影響度が大きいと判定することを特徴とするコミュニケーションパターン判定方法。
2. 対象ユーザへの電子メールが含まれる送信ログと対象ユーザからの電子メールが含まれる受信ログに基づいて、前記対象ユーザが電子メールにて送受信した相手であるコミュニケータを抽出するコミュニケータ検索部と、
   当該これらコミュニケータとの間の電子メール受信数と送信数に基づき当該対象ユーザの影響度を判定するコミュニケーションパターン判定部とを備えたことを特徴とするコミュニケーションパターン判定システム。
3. 請求項２に記載のコミュニケーションパターン判定システムにおいて、
   前記対象ユーザから前記コミュニケータへの送信数の方が、当該コミュニケータから前記対象ユーザへの送信数より多いほど、前記対象ユーザに対する前記コミュニケータの影響度が高いと判定するコミュニケーションパターン判定部を備えたことを特徴とするコミュニケーションパターン判定システム。
4. 請求項２または３に記載のコミュニケーションパターン判定システムにおいて、
   影響度を判定するための検索期間を入力する条件入力部と、
   前記条件入力部で入力された検索期間の電子メールからコミュニケータを検索するコミュニケータ検索部を備えたことを特徴とするコミュニケーションパターン判定システム。
5. 請求項４に記載のコミュニケーションパターン判定システムにおいて、
   対象ユーザとコミュニケータとの影響度を画面表示出力するコミュニケーションパターン判定部を備えたことを特徴とするコミュニケーションパターン判定システム。
6. 請求項５に記載のコミュニケーションパターン判定システムにおいて、
   コミュニケータを表示すると共に、検索期間における電子メールの送受信数の推移を表示するコミュニケーションパターン判定部を備えたことを特徴とするコミュニケーションパターン判定システム。

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