JP2006252220A - コミュニケーション分析装置、およびコミュニケーション分析方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 電子メールサーバログのデータ解析により、電子メールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかを判定可能とした装置および方法を提供する。
【解決手段】 本文情報を含まない電子メールサーバログのデータ解析により、電子メールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する。分析ログとして、サブジェクトの文字列を適用した処理、あるいは他メールのアドレス、メールサイズなどを解析する。本構成により、電子メールログに基づいて、組織間のコミュニケーションの状態を把握し、組織におけるコミュニケーションが阻害されている状態や、組織をまたがった情報のフローの状態などを知ることができるようになる。
【選択図】 図３

Description

本発明は、電子メールなどの伝達情報のログ、すなわちコミュニケーションログに基づいて、メールが返信メールであるか、転送メールであるか新規発言メールであるかを判別し、判別情報に基づく分析結果を提供可能としたコミュニケーション分析装置、およびコミュニケーション分析方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

近年のネットワークの整備、ＰＣ、携帯端末などの普及により、業務に関する連絡文書や、プライベートメールなど、様々な情報がネットワークを介した電子メールを利用して送受信されており、電子メールは、重要なコミュニケーション手段となってきている。

組織内あるいは組織間におけるコミュニケーション分析手法として、従来から行なわれている一般的な方法は、アンケートやヒアリングの実施といった人手に頼った高コストな手法や、コミュニケーションに含まれる本文、例えば具体的には電子メールに含まれる本文の内容解析が主であった。しかし、これらの方法において、前者の人手に頼る方法は、高コストであることに加え得られる結果の精度が低いという問題があり、後者の本文の内容を解析する方法は、プライバシー侵害という問題がある。

コミュニケーション分析手法を開示した従来技術として、例えば特許文献１がある。本文献には、発信された各メッセージに、話題提供、意見発言、意見反応（否定）、意見反応（肯定）、反乱などの属性を付与し、時系列的な各属性の比率・伸び率の推移、アクセス数・サーバ負荷の推移、参加者毎のリーダー度や破壊者度ランクの算出を実施する構成を開示している。

メッセージとして伝達する電子メールには、新規なメールの他、あるメールに対する返信メール、あるいは転送メールなど様々なタイプのメールが含まれる。従来のコミュニケーション解析手法には、これらのメールタイプを判別する処理を行なうものはなく、また、メール本文のテキストマイニング（解析）を主とするものが多く、プライバシーの侵害という問題が存在していた。
特開２００３−２１６５６３号公報

本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、電子メールのサーバログに蓄積された本文を含まないログデータに基づいて、新規メール、あるメールに対する返信メール、あるいは転送メールなど、様々なメールタイプを判別し、これらの判別情報に基づく分析結果を提供することを可能としたコミュニケーション分析装置、およびコミュニケーション分析方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、電子メールのサーバに蓄積されたログデータと、組織の属性情報を蓄積した属性テーブルを用いることによって、組織におけるコミュニケーションの状態、特に、電子メールが、新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかのメールタイプを、低コストで効率的に、かつ、メール本文の参照を行なうことなく、プライバシーを配慮した形で解析することを可能としたコミュニケーション分析装置、およびコミュニケーション分析方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の側面は、メールサーバから電子メールのログ情報として、本文情報を含まないログ情報を取得し、取得ログ情報に基づいて電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する電子メールログ分析手段と、前記電子メールログ分析手段におけるメールタイプ判定結果情報を含む電子メールログ情報を格納する組織コミュニケーション情報格納手段と、前記組織コミュニケーション情報格納手段に格納された情報に基づいて組織コミュニケーションの分析処理を実行する組織コミュニケーション分析手段とを有することを特徴とするコミュニケーション分析装置にある。

本構成によれば、本文情報を含まない電子メールサーバログのデータ解析によるメールタイプ判別が可能となり、格納データ、処理データの削減が可能となり、低コストで効率的に、かつ、プライバシーに配慮した形でのメール解析により、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行することが可能となる。

さらに、本発明のコミュニケーション分析装置の一実施態様において、前記電子メールログ分析手段は、電子メールのログ情報に含まれるサブジェクトを構成する文字列に基づいて、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する構成であることを特徴とする。

本構成によれば、電子メールのサブジェクトの構成文字情報のみに基づくメールタイプ判定を行なう構成であり、データ処理効率が向上し、またプライバシーの侵害等の問題も発生させないメールタイプ判定が可能となる。

さらに、本発明のコミュニケーション分析装置の一実施態様において、前記電子メールログ分析手段は、文字列が返信メールに対応する文字列であるか、転送メールに対応する文字列であるかの少なくともいずれかの対応情報を含む登録テーブルを適用し、電子メールのログ情報に含まれるサブジェクトを構成する文字列と前記登録テーブルとの照合処理に基づいて、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する構成であることを特徴とする。

本構成によれば、登録テーブルの参照による処理が可能となり、高速で効率的な処理が可能となる。

さらに、本発明のコミュニケーション分析装置の一実施態様において、前記電子メールログ分析手段は、メールタイプの判定対象メールのログ情報と、該判定対象メール以外の電子メールのログ情報との比較処理に基づいて、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する構成であることを特徴とする。

本構成によれば、メールタイプの判定対象メールのログ情報と、判定対象メール以外の電子メールのログ情報との参照によって、メールの返信、転送関係にあることを判定するものであり、精度の高いメールタイプ判定が可能となる。

さらに、本発明のコミュニケーション分析装置の一実施態様において、前記電子メールログ分析手段は、メールタイプの判定対象メールの送信日時以前、予め設定した期間内のメールに対応するログ情報を検索対象とし、タイプ判定対象メールのログ情報に含まれるサブジェクトに類似するサブジェクトを持ち、かつ、
メール送信者＝タイプ判定対象メールの受信者
メール受信者＝タイプ判定対象メールの送信者
のメールが検出された場合、タイプ判定対象メールのメールタイプを返信メールとして判定する処理を実行する構成であることを特徴とする。

本構成は、メールタイプの判定対象メールのログ情報と、判定対象メール以外の電子メールのログ情報に含まれるメール送受信者情報に基づいて、メールの返信関係を判定する構成であり、精度の高いメールタイプ判定が可能となる。

さらに、本発明のコミュニケーション分析装置の一実施態様において、前記電子メールログ分析手段は、メールタイプの判定対象メールの送信日時以前、予め設定した期間内のメールに対応するログ情報を検索対象とし、タイプ判定対象メールのログ情報に含まれるサブジェクトに類似するサブジェクトを持ち、かつ、
メール送信者≠タイプ判定対象メールの受信者
メール受信者＝タイプ判定対象メールの送信者
が成立し、さらに、
検出メールのメールサイズ≒判定対象メールのメールサイズ
が成立するメールが検出された場合、タイプ判定対象メールのメールタイプを転送メールとして判定する処理を実行する構成であることを特徴とする。

本構成は、メールタイプの判定対象メールのログ情報と、判定対象メール以外の電子メールのログ情報に含まれるメール送受信者情報と、さらにメールサイズの比較に基づいて、メールの転送関係を判定する構成であり、精度の高いメールタイプ判定が可能となる。

さらに、本発明のコミュニケーション分析装置の一実施態様において、前記電子メールログ分析手段は、前記組織コミュニケーション情報格納手段に格納された電子メールログ情報に対するＳＱＬ（Structured Query Language）を適用したデータ抽出処理に基づいて、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する構成であることを特徴とする。

本構成によれば、ＳＱＬに基づくデータ抽出のみによって、メールタイプ判定処理が可能であり、効率的なメールタイプ判定処理が実現される。

さらに、本発明のコミュニケーション分析装置の一実施態様において、前記電子メールログ分析手段は、メールサーバから電子メールのログ情報として、本文情報を含まないログ情報を取得し、取得ログ情報に基づいて、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を、複数の異なる手法を組み合わせた処理として実行する構成であることを特徴とする。

本構成によれば、複数の異なる手法によるメールタイプ判定処理を適用するので、いずれかの判定手法が有効でない場合にも、他の方法による判定が可能であり、総合的な判定に基づくより正確なメールタイプ判定を行なうことが可能となる。

さらに、本発明のコミュニケーション分析装置の一実施態様において、前記組織コミュニケーション分析手段は、前記組織コミュニケーション情報格納手段に格納された情報に基づいて、各組織間において実行されているコミュニケーションに含まれる新規メール、返信メール、および転送メールの数または割合を算出し、該算出データに基づく出力データを生成する処理を実行する構成であることを特徴とする。

本構成によれば、各組織間において実行されているコミュニケーションに含まれる新規メール、返信メール、転送メールの数または割合を算出し、該算出データに基づく出力データを生成して各組織に提供することが可能となる。

さらに、本発明の第２の側面は、メールサーバから電子メールのログ情報として、本文情報を含まないログ情報を取得し、取得ログ情報に基づいて電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する電子メールログ分析ステップと、前記電子メールログ分析ステップにおけるメールタイプ判定結果情報を含む電子メールログ情報を組織コミュニケーション情報格納手段に格納する組織コミュニケーション情報格納ステップと、前記組織コミュニケーション情報格納手段に格納された情報に基づいて組織コミュニケーションの分析処理を実行する組織コミュニケーション分析ステップとを有することを特徴とするコミュニケーション分析方法にある。

本構成によれば、本文情報を含まない電子メールサーバログのデータ解析によるメールタイプ判別が可能となり、格納データ、処理データの削減が可能となり、低コストで効率的に、かつ、プライバシーに配慮した形でのメール解析により、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行することが可能となる。

さらに、本発明のコミュニケーション分析方法の一実施態様において、前記電子メールログ分析ステップは、
（１）サブジェクトの文字列に基づく判定手法、
（２）他の電子メールログ情報に基づく判定手法、
これらのいずれかの手法、あるいはこれらの手法の組み合わせに基づいて電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行するステップであることを特徴とする。

本構成によれば、様々な手法のいずれか、または組み合わせによってメールタイプの判定を行なうことが可能となり、より正確なメールタイプ判定が可能となる。

さらに、本発明の第３の側面は、電子メールの解析処理をコンピュータ上で実行させるコンピュータ・プログラムであり、メールサーバから電子メールのログ情報として、本文情報を含まないログ情報を取得し、取得ログ情報に基づいて電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する電子メールログ分析ステップと、前記電子メールログ分析ステップにおけるメールタイプ判定結果情報を含む電子メールログ情報を組織コミュニケーション情報格納手段に格納する組織コミュニケーション情報格納ステップと、前記組織コミュニケーション情報格納手段に格納された情報に基づいて組織コミュニケーションの分析処理を実行する組織コミュニケーション分析ステップとを有することを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。

本構成によれば、本文情報を含まない電子メールサーバログのデータ解析によるメールタイプ判別をコンピュータにおいて実行することが可能となり、格納データ、処理データの削減が可能となり、低コストで効率的に、かつ、プライバシーに配慮した形でのメール解析により、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理をコンピュータ上で実行することが可能となる。

なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能なコンピュータシステムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体、例えば、ＣＤやＦＤ、ＭＯなどの記録媒体、あるいは、ネットワークなどの通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータシステム上でプログラムに応じた処理が実現される。

本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

本発明の構成によれば、本文情報を含まない電子メールサーバログのデータ解析によるメールタイプ判別が可能となり、格納データ、処理データの削減が可能となり、低コストで効率的に、かつ、プライバシーに配慮した形でのメール解析により、電子メールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行することが可能となる。

さらに、本発明の構成によれば、
（１）サブジェクトの文字列に基づく判定手法、
（２）他のメールのログ情報に基づく判定手法、
これらのいずれかの手法、あるいはこれらの手法の組み合わせに基づいて電子メールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行するので、正確なメールタイプ判定処理が可能となる。

さらに、本発明の構成によれば、電子メールサーバログと組織メンバーの属性情報のみから、組織間のコミュニケーションの状態を把握することができ、組織におけるコミュニケーションが阻害されている状態や、組織をまたがった情報のフローの状態などを知ることができるようになる。

以下、図面を参照しながら本発明のコミュニケーション分析装置、およびコミュニケーション分析方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。

図１は、本発明にかかるコミュニケーション分析が実行されるネットワークシステム１の構成例を示す図である。ネットワークシステム１は、例えば、ある企業内の複数の事業所にまたがって構築された広域ネットワーク（ＷＡＮ）であって、図１に示すように複数の組織１〜ｎそれぞれの組織別システム２−１〜２−ｎ（ｎ≧２）と、コミュニケーション分析装置２００とが、ネットワーク１００を介して接続された構成をとる。

なお、以下、組織別システム２−１〜２−ｎなど、複数ある構成部分のいずれかを特定せずに示す場合には、単に組織別システム２と略記する。組織別システム２のそれぞれは、例えば、各組織のｍ人の成員がそれぞれ用いるクライアントコンピュータ２０−１〜２０−ｍ（ｍ≧１）と、サーバ２４とが、組織別ＬＡＮ２００を介して接続された構成をとる。

サーバ２４は、メールサーバとして機能し、自ネットワーク内のユーザの電子メールの送信や受信処理、ログ取得処理を行なう。他ネットワークのユーザに電子メールを送信するＳＭＴＰサーバと、自ネットワーク内のユーザあてに送られてきた電子メールを保管し、ユーザからの受信要求に対応するＰＯＰ３サーバやＩＭＡＰ４サーバなどの機能を有する。サーバ２４は、処理対象の電子メールの送信元アドレス、送信先アドレス、処理日時情報などの各種ログを取得し、保持する。

図２は、図１に示したクライアントコンピュータ２０、サーバ２４およびコミュニケーション分析装置２００のハードウェア構成を示す図である。クライアントコンピュータ２０、サーバ２４およびコミュニケーション分析装置２００は、図２に示すように、ＣＰＵ２０２およびメモリ２０４などを含むデータ処理部２００、ディスプレイ、キーボードおよびマウス（図示せず）を含む表示・入力部２０６、ＨＤＤ・ＣＤ装置などのデータ記録部２０８、および、ネットワーク１００および組織別ＬＡＮ２００との間で通信を行う通信部２１２から構成される。つまり、クライアントコンピュータ２０、サーバ２４およびコミュニケーション分析装置２００は、ネットワークを介した通信が可能な一般的なコンピュータとしての構成部分を含んでいる。

図３は、コミュニケーション分析装置２００の処理機能を説明するブロック図である。コミュニケーション分析装置２００は、図１に示すネットワークシステム１を介して送受信される電子メールに対応するログ情報を取得し、取得情報に基づく解析を実行する。

コミュニケーション分析装置２００は、メールサーバとして機能する図１に示すサーバ２４の格納情報である電子メールサーバログをネットワーク上のサーバ２４から取得する。すなわち、ネットワーク上の各サーバ２４の格納保持しているメールサーバログ２４−１〜３を取得し、取得したログ情報に基づく解析を実行し、コミュニケーション分析を実行する。なお、取得、解析ログ情報には、電子メールの本文は含まれない。この処理の詳細については後述する。

コミュニケーション分析装置２００は、図３に示すように、データ処理部２５０として、電子メールログ分析手段２５１、組織コミュニケーション分析手段２５２を有し、データ記憶部２８０は、組織コミュニケーション情報格納手段２８１、組織属性情報格納手段２８２を有する。なお、これらデータ記憶部２８０の各データ格納手段は、ネットワーク上に分散配置された構成でもよい。この場合、データ処理部２５０の各データ処理手段は、ネットワーク上に分散配置された各データベースから必要となる情報を取得してデータ処理を実行する。

図３に示す電子メールサーバログ格納手段２８１は、電子メールサーバ、すなわち図１に示す各組織に設定される電子メールサーバとしてのサーバ２４において取得される電子メールのログ情報を集積して格納する。図３に示すメールサーバログ２４−１〜３は、各組織などに分散配置されたメールサーバの格納データとしてのログデータを示している。前述したように、解析対象データには電子メールの本文情報は含まれない。これらのデータの詳細については後述する。

電子メールログ分析手段２５１は、電子メールサーバのログから、分析に活用する情報のみを切り出して加工し、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納する。電子メールログ分析手段２５１は、各メールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかのメールタイプを判断する処理を実行する。これらの具体的処理については後述する。

組織コミュニケーション情報格納手段２８１は、電子メールログ分析手段２５１の処理結果を格納する。例えば、いつ誰が誰にどのようなサブジェクトを持つメールを送信したかなどの情報を格納する。これらの具体的データについては後述する。

組織属性情報格納手段２８２は、組織メンバーのメールアドレス、部署名、職階等の情報などの組織属性情報を格納したデータベースである。図４に組織属性情報格納手段２８２の格納する組織属性情報のデータ構成例を示す。組織属性情報格納手段２８２は、組織に所属するメンバーの名前とメールアドレス、部門名、部署名、職階等をリレーショナルデータベースのテーブルの形式で、例えば分析を実施するコミュニケーション分析装置と同じコンピュータのハードディスク上など、アクセス可能な二次記憶領域に格納する。あるいはネットワーク上のアクセス可能なデータベースに格納してもよい。

図４に示すデータの例は、３名分のデータしか示していないが、実際に利用する場面では分析対象とする組織のメンバー全員をテーブルに列挙することが望ましい。なお、本テーブルはリレーショナルデータベースの入力機能等を利用して直接利用者が事前にデータを入力しておいてもよいし、専用の入力インタフェースを用意することも可能である。同一の個人が複数のメールアドレスを利用している場合はメールアドレスの部分だけ異なるエントリをテーブルに挿入してもよい（この場合はテーブルに同じ名前が複数回出現することになる）し、名前とメールアドレスの対応を示すテーブルを別に用意してもよい。また、図にはメールアドレスに加えて、名前、部門名、職階を組織属性情報として格納した例を示しているが、分析を実施したい視点によって、入社年度や年齢、性別、フロア、部署名、職種、専門領域など、さまざまな属性を格納データとして設定することが可能である。

組織コミュニケーション分析手段２５３は、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納された組織コミュニケーション情報と、組織属性情報格納手段２８２に格納された組織属性情報を用いて、組織コミュニケーションを分析し、その結果を出力装置または記録装置へ出力する。さらに、必要に応じて解析結果、あるいは解析結果に基づく評価情報などを組織、あるいはユーザに通知する。

図５にコミュニケーション分析装置２００の実行する電子メールログに基づくデータ処理の全体シーケンスを示す。まず、ステップＳ１０１において、電子メールログ分析手段２５１が、電子メールサーバログに基づいて、分析に活用する情報のみを切り出して加工し、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納するとともに、ログ情報に基づいて各メールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかのメールタイプを判断する処理を実行する。

次に、ステップＳ１０２において、組織コミュニケーション分析手段２５３が、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納された組織コミュニケーション情報と、組織属性情報格納手段２８２に格納された組織属性情報を用いて、組織コミュニケーションを分析し、ステップＳ１０３において、分析結果を出力装置または記録装置へ出力する。なお、必要に応じて解析結果、あるいは解析結果に基づく評価情報などを組織、あるいはユーザに通知する。

コミュニケーション分析装置２００の実行する電子メールログに基づくデータ処理の概要は、このようなシーケンスである。次に、各処理の詳細について、図６以下を参照して説明する。

図６は、図５のステップＳ１０１の処理、すなわち、電子メールログ分析手段２５１の実行する処理の詳細シーケンスを示すフローチャートである。電子メールログ分析手段２５１は、電子メールサーバログから、分析に活用する情報を切り出し、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納し、さらにログ情報に基づいて各メールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかのメールタイプを判断する。各ステップの処理について説明する。

ステップＳ２０１において、電子メールログ分析手段２５１は、電子メールサーバログの格納データに含まれるログファイルを一行読み込む。電子メールサーバログのデータ例について、図７を参照して説明する。

図７には、電子メールサーバログ格納手段に格納されたメールサーバログファイルの具体例(MS Exchange Server)を示す。実際のログファイルは、各項目がタブ等で区切られて一行毎に各メールに対応するログが格納される。図７には、１つのメールに対応して設定されるログ情報を示している。図に示す例ではデータは一行だけを示しているが、実際には同様のフォーマットの行が大量に記録される。また、一行が非常に長いので、図には複数行に分けて示している。

メールサーバログファイルは、電子メールサーバマシンのハードディスク内にテキストファイル形式で保存され、一行一行にメールサーバが提供したサービスの履歴を記録している。なお、MS Exchange Serverにおけるログ情報の構成については、例えば、「246965 - [XADM] Exchange 2000 Serverにおけるメッセージ追跡ログフィールドの説明」，http://support.microsoft.com/default.aspx?scid=kb;ja;246965に記載されている。

電子メールログ分析手段２５１は、このような電子メールサーバログを一行ずつ読み込み、発信日時(#Date)、受信側メールアドレス(Recipients Address)、発信側メールアドレス(Sender Address)、イベントＩＤ(Event-ID)、メッセージサイズ（total-bytes）、メッセージサブジェクト（Message-Subject）等の情報を用いて、組織コミュニケーション情報を抽出し、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納する。なお、イベントＩＤは、メールの処理、すなわち、送信処理、受信（配信）処理、削除、エラーなど、メールサーバにおいて実行された処理に応じて設定されるＩＤであり、例えばイベントＩＤ＝１０２８および１０３１は、メール配信処理が完了したメールに対応するログであることを意味する。

また、メッセージサブジェクト（Message-Subject）には、メールが返信メールである場合は、［ＲＥ：］、メールが転送メールである場合には、［ＦＷ：］の文字列が設定される。

図６に戻り、電子メールログ分析手段２５１の実行する処理の説明を続ける。ステップＳ２０１において、電子メールログ分析手段２５１は、例えば図７に示すログ情報を読み込む。ステップＳ２０２においてログデータの読み込みに成功すると、ステップＳ２０３において、読み込みログデータが分析対象のログであるか否かを判定する。本例では、メール配信完了済みのメールログのみを分析対象とした設定であり、ログに含まれるイベントＩＤに基づいて、メール配信処理が完了したメールに対応するログであるか否かを判定する。上述したように、イベントＩＤ＝１０２８および１０３１が、メール配信処理が完了したメールに対応するログであることを意味しているので、これらのイベントＩＤが設定されたログを分析対照ログとして取得する。これらのイベントＩＤが設定されていないログは、メール配信が完了していないログであり、分析対象としてピックアップすることなく、ステップＳ２０１に戻り、次の行のログデータの処理に移行する。

なお、ログに含まれる送信元アドレス、送信先アドレスに基づいて、分析対象として選択された組織に属するユーザのメールであるか否かを判定し、分析対象として選択された組織に属するユーザのメールのみを分析対象メールのログとして選択する処理を行ってもよい。

ステップＳ２０３において、読み込みログデータが分析対象のログ、例えば分析対象組織に関連し、配信完了メールに対応するログであると判定すると、ステップＳ２０４に進み、取得ログから、ログ分析処理に必要なデータのみを抽出し加工する処理を実行する。ここでのログ分析には、メールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかのメールタイプ判定処理を含み、これらの判定処理に必要な情報についても抽出される。

具体的には、電子メールログに含まれるサブジェクト、発信日時、サイズ、発信者メールアドレス、受信者メールアドレスをログファイルの取得行から読み込んで必要に応じて各種のデータ変換などのデータ加工処理を実行する。

データ加工処理としては、例えば、サブジェクトがＭＩＭＥ（Multipurpose Internet mail Extensions）等によって日本語等のマルチバイトコードで記述されている場合、NKF.DLL等のコード変換ライブラリでデコードして読める形に変換する。また発信日時はMicrosoft.NETのDate Timeクラスライブラリ等を用いてタイムゾーンをＪＳＴ（日本標準時刻）に変換するなどの処理である。なお、NKF.DLLは http://www.vector.co.jp/soft/win95/util/se020949.html 等で入手可能である。

次に、ステップＳ２０５において、メールのタイプをログ情報に基づいて判定する。メールのタイプとはメールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるか、その他のメールであるかのメールタイプである。

このように、電子メールログ分析手段２５１は、メールタイプが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかを判定する。判定方法は、例えばサブジェクト、すなわち電子メールログに含まれるサブジェクトに「返信：」あるいは「ＲＥ：」の文字列が含まれれば返信メール、サブジェクトに「転送：」あるいは「ＦＷ：」の文字列が含まれれば転送メール、これらの文字列が含まれない場合は新規メールとして判断する。この処理の詳細については後述する。

次に、ステップＳ２０６において、電子メールログ分析手段２５１は、取得したログ情報および、ステップＳ２０５において判定したメールタイプ情報、すなわち、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
上記ａ〜ｄいずれかのタイプ情報を組織コミュニケーション情報格納手段２８１（図３参照）に格納する。

電子メールログ分析手段２５１の実行するこれらの処理の結果、組織コミュニケーション情報格納手段２８１には、発信日時、発信者メールアドレス、受信者メールアドレス、サブジェクト、メールタイプが格納される。なお、組織コミュニケーション情報格納手段は、例えばリレーショナルデータベースのテーブルの形に記述されている。

データ格納処理には、例えば、データベース言語としてのＳＱＬ（Structured Query Language）が適用され、例えば以下に示すINSERT文を用いて、テーブルに挿入される。
INSERT INTO [Communication] VALUES (12345, #2004/06/03 10:00:00#, "Taro@fujixerox.co.jp", "Hanako@fujixerox.co.jp", "RE: 至急連絡ください",170, "reply");

上記INSERT文は、組織コミュニケーション情報格納手段２８１内のデータベース[Communication]に対して、以下の値、すなわち、
識別子：12345
発信日時：2004/06/03 10:00:00
発信者メールアドレス：Taro@fujixerox.co.jp
受信者メールアドレス：Hanako@fujixerox.co.jp
サブジェクト：RE: 至急連絡ください
メールタイプ：reply（返信）
の各データを書き込む処理を意味している。

次に、図８以下を参照して、電子メールログ分析手段２５１の実行するメールタイプ判定処理、すなわち、取得ログ情報に基づいてメールが、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
上記ａ〜ｄいずれかに属するかを判定するメールタイプ判定処理の詳細について説明する。

このメールタイプ判定処理には、複数の異なる手法が適用可能である。具体的には、
（１）サブジェクトの文字列に基づく判定手法、
（２）他のメールとの比較による判定手法
これらのいずれかの手法、あるいはこれらの手法の組み合わせに基づいてメールタイプを判定することが可能である。以下、これらの各手法について、順次説明する。

（１）サブジェクトの文字列に基づく判定手法
これは、メールに設定されたサブジェクトに基づいて、メールが、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
のいずれであるかを判定する手法である。

この方法は、サブジェクトを構成する文字列のみを見て判定する方法である。この方法では、例えば、サブジェクトの先頭に「Ｒｅ：」という文字列があれば返信、「ＦＷ：」という文字列があれば転送、それ以外のものは新規発言として分類する。なお、この判定手法において、「Ｒｅ＞」、「返信：」についても返信メールと判定し、「転送：」、「Ｆｗｄ：」についても転送メールと判定する等、返信や転送を示す文字列にバリエーションが存在する場合があるので、返信メールに対応する文字列、転送メールに対応する文字列を登録したテーブル、例えば、図８に示す登録テーブルを予め生成し、ログ情報に含まれるサブジェクト中の文字列と、登録テーブルの登録文字列との照合処理を実行して、メールタイプを判定するといった方法を用いることでより判定の精度を高めることができる。なお、その他のメールは、長期出張中のメールにメールシステムが自動応答する場合やサーバからの通知メールなど通常の人と人とのやりとりとは異なるメールに対応する。判定方法は返信・転送と同様であり、例えばサブジェクトの先頭に「自動応答」、「サービス停止」、「ＦＡＸ受信のお知らせ」などの文字列がある場合はその他のメールと判定する。さらに、返信・転送・その他のどれにも判別されなかったメールは新規メールと判定する。なお、その他のメールへの分類は採用せず、新規・返信・転送の3種類への分類のみで実施することも可能である。

電子メールログ分析手段２５１は、例えば、図８に示す登録テーブルを参照し、メールログとして記録されるサブジェクトに含まれる文字列との照合を実行して、メールが、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
のいずれであるかを判定する。図８に示す登録テーブルは、事前に登録される。

なお、このような表現群の登録は事前に分析者が登録インタフェース等を利用して登録しておいてもよいし、分析時に入力してもよい。いずれかにマッチすれば、それぞれのタイプとして判定する。

（２）他のメールとの比較による判定手法
次に、他のメールとの比較による判定手法について説明する。この手法は、メールタイプの判定対象となるメールのログと、他の電子メールログとを比較して、この比較結果に基づいて、メールが、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
のいずれであるかを判定する手法である。

この方法では、電子メールログ分析手段２５１は、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納されたログ情報の検索処理を実行し、タイプ判定対象の電子メールの発信者がその発信前の一定の時間内に受信した電子メールの中に、判定対象の電子メールの返信や転送の元となる電子メールが存在するかどうかによってメールタイプを判断する。具体的には、サブジェクトが類似していて、元の発信者が判定対象の電子メールの受信者に含まれ、元の受信者が判定対象の電子メールの送信者である電子メールが、３日以内に存在すれば、判定対象の電子メールは返信であると判定するなどの処理を実行する。

また、サブジェクトが類似していて、元の発信者が判定対象の電子メールの受信者に含まれず、元の受信者が判定対象の電子メールの送信者であって、元の電子メールのサイズが判定対象の電子メールのサイズと近く、そのサイズの差が５０バイト以内であるような電子メールが３日以内に存在すれば、判定対象の電子メールは転送であると判定する。サブジェクトの類似性は、判定対象の電子メールのサブジェクトを形態素解析してその中に含まれる名詞で先頭のものを、類似性を判定する対象のサブジェクトが含むかどうかによって判定する方法が一例として考えられる。

図９にこの判定処理のシーケンスを説明するフローチャートを示す。図９のフローの各ステップの処理について説明する。ステップＳ３０１において、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納されたログ情報の検索処理を実行する。まず、タイプ判定対象の電子メールの発信時間を取得し、発信時間前所定期間（例えば３日以内）のメールログを検索対象として、サブジェクトの類似するメールを検索する。ステップＳ３０２においてメールが検出されなかったと判定した場合は、ステップＳ３０８に進み、メールは新規メールであると判定する。

該当するメールが検出された場合（ステップＳ３０２：Ｙｅｓ）は、ステップＳ３０３に進み、
検出メールの送信者＝タイプ判定対象メールの受信者
検出メールの受信者＝タイプ判定対象メールの送信者
が成立するか否かを判定する。成立する場合は、ステップＳ３０４において、判定対象メールのメールタイプは返信メールと判定する。

ステップＳ３０３において、
検出メールの送信者＝タイプ判定対象メールの受信者
検出メールの受信者＝タイプ判定対象メールの送信者
が成立しないと判定した場合は、ステップＳ３０５に進み、
検出メールの送信者≠タイプ判定対象メールの受信者
検出メールの受信者＝タイプ判定対象メールの送信者
が成立するか否かを判定する。成立する場合は、ステップＳ３０６において、判定対象メールのメールサイズと、検出メールのメールサイズとを比較し、
検出メールのメールサイズ≒判定対象メールのメールサイズ
が成立するか否かを判定する。例えば、メールサイズの差が５０バイト以内である場合に上記条件を満足すると判定する。この条件を満足する場合は、ステップＳ３０７に進み、このメールのタイプは転送メールであると判定する。

ステップＳ３０５の判定処理、すなわち、
検出メールの送信者≠タイプ判定対象メールの受信者
検出メールの受信者＝タイプ判定対象メールの送信者
または、ステップＳ３０６の判定処理、すなわち、
検出メールのメールサイズ≒判定対象メールのメールサイズ
が成立しない場合は、ステップＳ３０８に進み、メールは新規メールであると判定する。

なお、このメールタイプ判定処理は、ログ情報を組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納した後にＳＱＬを適用したデータ選択処理として実行することも可能である。その場合は、ＳＱＬで利用可能なタイプ・表現のテーブルを用意することが必要となる。ＳＱＬを適用したデータ選択処理、すなわち［ＳＥＬＥＣＴ］を適用したメールタイプ判定処理は、例えば、以下のＳＱＬによって実行可能である。

具体例として、例えば、2004/06/03 10:00:00にIchiro@fujixerox.co.jpからTaro@fujixerox.co.jp宛に送信された"依頼事項の件"というサブジェクトの175バイトのサイズのメールについて、そのメールが返信かどうかを判定する場合のＳＱＬ文の例は、
SELECT * FROM Communication
WHERE (date BETWEEN #2004/05/31 10:00:00# AND #2004/06/03 10:00:00#)
AND (subject LIKE "*依頼*") AND (from = "Taro@fujixerox.co.jp") AND (to = "Ichiro@fujixerox.co.jp");
となり、この結果が１件以上であれば、メールタイプは、返信と判定される。

上記ＳＱＬ文は、メールログ情報を格納した組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納されたログ情報のデータベース［Communication］から、
送信日時が、2004/05/31 10:00:00〜2004/06/03 10:00:00
のメールについて、
サブジェクトが［依頼］という文字列を含み、
送信者が［Taro@fujixerox.co.jp］、
受信者が［Ichiro@fujixerox.co.jp］
のメールログを検索する処理を実行するＳＱＬである。

また、転送かどうか判定する場合のSQL文の例は
SELECT * FROM Communication
WHERE (date BETWEEN #2004/05/31 10:00:00# AND #2004/06/03 10:00:00#)
AND (subject LIKE "*依頼*") AND (NOT (from = "Taro@fujixerox.co.jp")) AND (to = "Ichiro@fujixerox.co.jp")
AND (size BETWEEN 125 AND 225);
となり、この結果が１件以上であれば転送と判定される。

上記ＳＱＬ文は、メールログ情報を格納した組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納されたログ情報のデータベース［Communication］から、
送信日時が、2004/05/31 10:00:00〜2004/06/03 10:00:00
のメールについて、
サブジェクトが［依頼］という文字列を含み、
送信者が［Taro@fujixerox.co.jp］と異なり、
受信者が［Ichiro@fujixerox.co.jp］
メールサイズが、［１２５〜２２５］
のメールに対応するログを検索する処理を実行するＳＱＬである。

ＳＱＬ文を適用したメールタイプ判定処理のシーケンスを説明するフローチャートを図１０に示す。図１０の処理フローの各ステップについて説明する。ステップＳ３２１において、電子メールログ分析手段２５１は、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納されたログ情報のデータベースに対して、返信メール判定用のＳＱＬを実行する。すなわち、前述のメールが返信かどうかを判定するＳＱＬ文を実行する。ステップＳ３２２において、ＳＱＬに基づいてメールログが検出された場合、ステップＳ３２３において、判定対象メールは、返信メールであると判定する。

ステップＳ３２２において、ステップＳ３２１のＳＱＬに基づいて、メール検出がなされなかった場合は、ステップＳ３２４に進み、転送メール判定用のＳＱＬを生成して、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納されたログ情報のデータベースに対して、転送メール判定用のＳＱＬを実行する。すなわち、前述のメールが転送かどうかを判定するＳＱＬ文を実行する。ステップＳ３２５において、ＳＱＬに基づいてメールログが検出された場合、ステップＳ３２６において、判定対象メールは、転送メールであると判定する。

ステップＳ３２５において、ステップＳ３２４のＳＱＬに基づいて、メール検出がなされなかった場合は、ステップＳ３２７に進み、メールは新規メールと判定する。

その他のメールを判定する方法として、まったく同じサブジェクトでサイズが近いメールが過去に複数件存在すればそれは自動応答メッセージ等のシステムによるメッセージとして、その他と判定することが考えられる。
例えば「サービス停止のお知らせ」というサブジェクトで１７５バイトのメールがその他のメールであるかどうかを判定するためのＳＱＬ文は下記のようになる。
SELECT * FROM Communication
WHERE (subject = "サービス停止のお知らせ")
AND (size BETWEEN 125 AND 225);
上記ＳＱＬ文は、メールログ情報を格納した組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納されたログ情報のデータベース［Communication］から、
サブジェクトが［サービス停止のお知らせ］であり、
メールサイズが、［１２５〜２２５］
のメールに対応するログを検索する処理を実行するＳＱＬである。
この結果がユーザあるいはシステムが事前に設定した件数、例えば3件以上存在すれば、このメールはその他のメールであると判定する。なお、その他のメールへの判定は、返信あるいは転送と判定されなかったメールに対してのみ実施する。さらに、返信・転送・その他のどれにも判定されなかったメールは新規と判定する。

このように、電子メールログ分析手段２５１は、判定対象メールに関連するメールの存在に基づいて、メールが、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
のいずれであるかを判定する。

以上、説明したように、メールタイプ判定処理、すなわちメールが、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
のいずれであるかを判定する手法は、様々あり、これらの手法は、それぞれ単独で用いてもよいし、複数の手法を併用することも可能である。複数の判定手法を併用する場合の処理シーケンスについて、図１１に示すフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ５１１において、判定手段を選択する。適用する判定手法としては、例えば、上述した各手法、すなわち、
（１）サブジェクトの文字列に基づく判定手法
（２）他のメールログに基づく判定手法
の複数手法が設定済みとする。

ステップＳ５１１では、これらの手法のうち、処理の済んでいない処理手法を選択する。処理手法の選択の後、ステップＳ５１２において、選択手法に基づくメールタイプ判定処理を実行する。選択手法に基づいて、メールタイプの判定に成功した場合（ステップＳ５１３：Ｙｅｓ）は、その時点で処理を終了する。ここで、判定の成否の決定は、（１）サブジェクトの文字列に基づく判断手法の場合は、事前に登録されている文字列が一つでもサブジェクトに出現した場合はその文字列に対応するタイプに判定して、判定は成功とする。登録されている文字列がサブジェクト中にまったく出現しなかった場合にはタイプ判定に失敗したものとする。（２）他のメールログに基づく判定方法の場合は、返信・転送・その他のメールの判定基準にマッチしなかった場合を判定の失敗とする。

選択手法に基づいて、メールタイプの判定に失敗した場合（ステップＳ５１３：Ｎｏ）は、ステップＳ５１１に戻り、次の判定手法を選択して、処理を実行する。すべての選択手法において、判定に失敗した場合は、ステップＳ５１１において、Ｎｏの判断がなされ、ステップＳ５１４に進み、予め設定されたデフォルト設定値、例えば新規メールと判定する処理を実行する。なお、デフォルト設定値は、例えばその他としてもよい。

このように、複数の処理手法を併用して総合的なメールタイプ判定処理を行なうことができる。

このように、図３に示す電子メールログ分析手段２５１は、メールログの分析およびメールタイプの判定処理を実行する。この処理結果は、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納される。組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納されるデータのデータ構成例について、図１２を参照して説明する。

電子メールログ分析手段２５１は、処理結果をリレーショナルデータベースのテーブルの形式で組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納する。具体的なテーブルは、例えば図１２に示す構成を持つ。組織コミュニケーションの情報は、ここでは、通し番号(num)、発信日時(date)、発信者メールアドレス(from)、受信者メールアドレス(to)、メールのタイトル(subject)、メールのサイズ(size)、メールタイプ(type)により構成される。

なお、組織コミュニケーション情報格納手段２８１は、分析を実施するコミュニケーション分析手段と同じコンピュータのハードディスク上など、アクセス可能な二次記憶領域に設定する構成が望ましい。あるいはネットワーク上のデータベースに格納する構成としてもよい。

このようにして、メールログの本文を含まない情報から、メールタイプ、すなわち、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
上記ａ〜ｄいずれかのタイプを判定し、このタイプ情報を持つデータが、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納されることになる。

図３に示す組織コミュニケーション分析手段２５２は、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納されたメールタイプを含むログデータに基づいて組織コミュニケーションの分析処理を実行する。以下、組織コミュニケーション分析手段２５２の実行する組織コミュニケーション分析処理について説明する。

本実施例において、コミュニケーション分析手段２５２は、例えば、リレーショナルデータベースのテーブルの形で格納された組織コミュニケーション情報及び組織属性情報に対するＳＱＬによるクエリーによって、コミュニケーション分析を実現する。

個々の部門が発信する電子メールにおける
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
これらの頻度情報を取得するには、コミュニケーション分析手段２５２は、リレーショナルデータベースに対して下記のようなＳＱＬを発行する。なお、組織コミュニケーション情報を格納するテーブル名を［Communication］、組織属性情報を格納するテーブル名を［Attribute］として説明する。

SELECT [Communication].[type] as type, count([Communication].[type]) as frequency
FROM Communication
WHERE from = (SELECT address FROM attribute WHERE division = "SALES")
GROUP BY [Communication].[type];

上記ＳＱＬに基づいて、営業部門(SALES)から送信されたメールのメールタイプ、すなわち、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
ａ〜ｄのメール数の集計値を取得できる。この集計値結果の例を図１３（ａ）に示す。また、同様に各部門におけるメールタイプ毎の集計も可能である。

また、営業部門(SALES)が開発部門(R&D)に対してどのようなタイプのメールを送信しているかについての集計をするには、コミュニケーション分析手段２５２は、リレーショナルデータベースに対して以下のようなＳＱＬを実施すればよい。
SELECT [Communication].[type] as type, count(Communication.type) as frequency
FROM Communication
WHERE from = (SELECT address FROM attribute WHERE division = "SALES")
AND to = (SELECT address FROM attribute WHERE division = "R&D")
GROUP BY [Communication].[type];

このＳＱＬの結果として取得される情報に基づいて、図１３（ａ）と同様の形式の集計結果を得ることができる。

次に、コミュニケーション分析手段２５２における処理において、同報メールに関する処理例について説明する。本実施例において示したコミュニケーション分析手段２００において適用するＳＱＬでは、同報メールがそれぞれカウントされ、例えば営業部門からの１０人に対する同報メールが１０通としてカウントされることになる。同報メールを一通として捉える場合は、時間(date)、発信元メールアドレス(from)、メールのサイズ(size)、メールのサブジェクト(subject)が等しい（当然typeも等しくなる）メールを同報メールとみなした上で、タイプ別のクエリーを実施する。

例えば、営業部門からの電子メールで、同報メールを一通とカウントしてタイプ毎に頻度を集計するＳＱＬ文の例を以下に示す。この例では、結果の列「frequency1」として同報メールを一通とした場合のタイプ別の合計値を、「frequency2」として同報メールの受信先メールアドレスをそれぞれ一通としてカウントした場合のタイプ別の合計値をそれぞれ集計する。

SELECT type, COUNT(type) AS frequency1, SUM(acc) AS frequency2
FROM (SELECT [Communication].[type] COUNT([Communication].[type])FROM Communication
WHERE from = (SELECT address FROM attribute WHERE division = "SALES")
GROUP BY [Communication].[date], [Communication].[from], [Communication].[size], [Communication].[subject], [Communication].[type])
GROUP BY type;

上記ＳＱＬの結果データを図１３（ｂ）に示す。図１３（ｂ）に示すように、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
これらの各分類の集計値として、同報メールを一通とした場合のタイプ別の合計値「frequency1」と、同報メールの受信先メールアドレスをそれぞれ一通としてカウントした場合のタイプ別の合計値「frequency2」とが算出される。

なお、同報メールが多い場合などにメール配信の時間が若干ずれる場合があるため、そのずれを考慮することで同報メールの判断がより正確になると考えられる。その場合は、同報メールと判断する条件を時間の完全一致ではなく時間に一定の幅を持たせるようなBETWEEN節を用いたＳＱＬ文を記述してマッチングさせるなどの方法によって実現することが可能である。

上述したコミュニケーション分析手段２５２における分析処理の結果として生成可能な出力情報の例を図１４、図１５を参照して説明する。コミュニケーション分析手段２５２における分析処理の結果は、例えば、グラフの形式で分析結果をディスプレイに表示する。具体的には、前記のＳＱＬの結果として取得されたタイプ別メール数情報を図１４に示すグラフとして描画して出力する。

図１４に示す例では、営業部門(SALES)から発信された電子メールのタイプについて、
ａ：新規メール（ｎｅｗ）
ｂ：返信メール（ｒｅｐｌｙ）
ｃ：転送メール（ｆｏｒｗａｒｄ）
ｄ：その他のメール（ｅｌｓｅ）
各タイプのパーセンテージを表示した例を示しているが、各タイプの発信数を表示する構成や、合計の発信数を表示する構成など、様々なデータ表示が可能である。

さらに、表示手段において、単独の組織の分析結果を表示するだけでなく、他の組織とのやりとりの分析結果を合わせて表示することも可能である。図１５に、複数組織間での電子メールのやりとりの分析結果の表示例を示す。図１５に示す例では、複数の組織間の電子メールのやりとりをタイプ分けした結果の円グラフを、二次元のマトリックス状に並置して示している。図１５（ａ）は、営業部門内の送受信メールの分析結果、（ｂ）は、営業部門から開発部門へのメールの分析結果、（ｃ）は開発部門から営業部門へのメールの分析結果、（ｄ）は開発部門内のメールの分析結果をそれぞれ示している。

なお、メールの発信数に応じて、円グラフのサイズを変更したり、円グラフの色や影を変更したりする構成としてもよい。このグラフから、営業部門と開発部門の間のコミュニケーションは、営業部門から開発部門に新規発言をすることが非常に多く、逆に開発部門から営業部門に新規発言をすることは少ないということ、さらに、営業部門からの発言に開発部門は返信を行うものの、それ以上の両部門間でのコミュニケーションは行われないということが読み取れる。つまり、営業部門は開発部門へ発言を投げるだけで、開発は投げられた発言に対して反応するだけという両部門間のコミュニケーションの特徴を抽出できる。

なお、図１５に示す例では複数の部門間での電子メールの発信を扱っているが、同一の部門内でのマネージャ（MANAGER）とスタッフ（STAFF）のメンバー間でのやりとりの分析などに応用することも可能である。このような特定メンバー間のメール分析に適用するＳＱＬ文は、例えば下記のようなものとなる。
SELECT [Communication].[type] as type, count(Communication.type) as frequency
FROM Communication
WHERE from = (SELECT address FROM attribute WHERE division = "SALES" AND title = "MANAGER")
AND to = (SELECT address FROM attribute WHERE division = "SALES" AND (title = "STAFF" ))
GROUP BY [Communication].[type];

上記のＳＱＬ文によって、営業部門(SALES)のマネージャからスタッフへの電子メールのタイプの分類を集計することができる。組織コミュニケーション情報格納手段及び組織属性情報格納手段で用いているテーブルは、説明を簡単にするためテーブル数を少なくしており、処理の効率が悪かったり冗長な情報を含んだりすることが考えられるが、実施においてはテーブルの正規化やインデックスの作成など、スペース効率や処理速度などを考えた構成とすることが望ましい。

なお、上述した実施例においては、取得した電子メールログの全ての期間を対象とした分析方法について記述したが、ある期間に限定したメール分析も可能である。電子メールログ分析処理手段２５１において、予め設定した対象期間のみのログ情報の行を処理対象として組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納することによって、所定期間の限定範囲のデータ解析が可能である。

あるいは、組織コミュニケーション分析手段２５２において、ＳＱＬを用いてデータ検索、抽出を行う際に、ＳＱＬ文の［WHERE条件］として、対象期間を限定する条件を追加設定することによって、所定期間のログデータのみを解析対象データとして選択して分析処理を実現することも可能である。なお、ＳＱＬ文において日時限定処理を行なう場合は、対象期間を変化させて期間毎の組織コミュニケーションの時系列での変化についての分析を実施することも可能となる。

なお、上述した実施例においては、メールタイプを電子メールログ分析手段２５１における処理段階で判定し、結果を組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納する例を中心として説明したが、メールタイプの判定は組織コミュニケーション分析手段２５２で、メールログに含まれるサブジェクト［subject］情報等を用いて行い、組織コミュニケーション情報格納手段２８１にはメールタイプの情報は含めないという構成も可能である。なお、この設定の場合には、組織コミュニケーション分析手段２５２でのメールタイプの判定は、ＳＱＬを適用し［WHERE］節中に、［subject LIKE "ＲＥ：*"］といった条件を用いることでメールタイプの判定を行なうことが可能である。

さらに、上述した実施例においては、電子メールログ分析手段２５１が、電子メールサーバログのファイルを一度に処理する方法を採用しているが、電子メールサーバがログを一行ずつ蓄積するタイミングで、その行に対する前処理を実施し、組織コミュニケーション情報格納手段２８１に格納することも可能である。また、ログを取得する電子メールサーバは、一台である必要はなく、複数の電子メールサーバから、ネットワークを経由して複数のログファイルを取得して分析可能である。

また、上述の実施例においては、分析結果をグラフ表示することで視覚的に組織のコミュニケーションの特性を示しているが、組織のコミュニケーションの分析結果がある一定条件を満たせば分析者にメールなどで通知する構成としてもよい。例えば任意の組織について、過去一ヶ月間において１つのメールタイプの比率が７０％を超えたら通知するという設定や、任意の組織におけるスタッフのマネージャに対する返信メール数がマネージャのスタッフに対する新規メール数の５０％を下回ったら通知するという設定をすることによって、組織におけるコミュニケーションが異常な状態に陥った時に早期に発見することが可能となる。

以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。

例えば、プログラムは記録媒体としてのハードディスクやＲＯＭ（Read Only Memory)に予め記録しておくことができる。あるいは、プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)，ＭＯ(Magneto optical)ディスク，ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。

なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送したり、ＬＡＮ(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

以上、説明したように、本発明の構成によれば、本文情報を含まない電子メールサーバログのデータ解析によるメールタイプ判別が可能となり、格納データ、処理データの削減が可能となり、低コストで効率的に、かつ、プライバシーに配慮した形でのメール解析により、電子メールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行することが可能となる。

さらに、本発明の構成によれば、
（１）サブジェクトの文字列に基づく判定手法、
（２）他のメールのログ情報に基づく判定手法、
これらのいずれかの手法、あるいはこれらの手法の組み合わせに基づいて電子メールが新規メールであるか、あるメールに対する返信メールであるか、あるいは転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行するので、正確なメールタイプ判定処理が可能となる。

さらに、本発明の構成によれば、電子メールサーバログと組織メンバーの属性情報のみから、組織間のコミュニケーションの状態を把握することができ、組織におけるコミュニケーションが阻害されている状態や、組織をまたがった情報のフローの状態などを知ることができるようになる。

本発明にかかるコミュニケーション分析が適用されるネットワークシステムの構成を例示する図である。 図１に示したクライアントコンピュータ、サーバおよびコミュニケーション分析装置のハードウェア構成を示す図である。 コミュニケーション分析装置の構成を示すブロック図である。 組織属性情報格納手段に格納される組織属性情報のデータ構成例について示す図である。 本発明にかかるコミュニケーション分析処理の全体処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 本発明にかかるコミュニケーション分析処理において、電子メールログ分析手段の実行する処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 電子メールログのデータ構成例を示す図である。 電子メールログのサブジェクトに基づくメールタイプ判定処理に適用する登録テーブルのデータ構成例を示す図である。 他の電子メールログに基づいてメールタイプを判定する処理の処理シーケンスを説明するフローチャートを示す図である。 他の電子メールログに基づいてメールタイプを判定する処理をＳＱＬを用いて実行する場合の処理シーケンスを説明するフローチャートを示す図である。 複数の判定手法を適用したメールタイプ判定処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 コミュニケーション解析情報格納手段に格納されるデータのデータ構成例を示す図である。 コミュニケーション分析手段における分析結果の例を示す図である。 コミュニケーション分析手段における分析結果の出力表示例を示す図である。 コミュニケーション分析手段における分析結果の出力表示例を示す図である。

符号の説明

１ ネットワークシステム
１００ ネットワーク
２ 部門別システム
１０２ 部門別ＬＡＮ
２０ クライアントコンピュータ
２４ サーバ（メールサーバ）
２４−１〜３ 電子メールサーバログ
２００ コミュニケーション分析装置
２０２ ＣＰＵ
２０４ メモリ
２０６ 表示・入力部
２１０ 記録媒体
２１２ 通信部
２５０ データ処理部
２５１ 電子メールログ分析手段
２５２ 組織コミュニケーション分析手段
２８０ データ記憶部
２８１ 組織コミュニケーション情報格納手段
２８２ 組織属性情報格納手段

Claims (12)

1. メールサーバから電子メールのログ情報として、本文情報を含まないログ情報を取得し、取得ログ情報に基づいて電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する電子メールログ分析手段と、
   前記電子メールログ分析手段におけるメールタイプ判定結果情報を含む電子メールログ情報を格納する組織コミュニケーション情報格納手段と、
   前記組織コミュニケーション情報格納手段に格納された情報に基づいて組織コミュニケーションの分析処理を実行する組織コミュニケーション分析手段と、
   を有することを特徴とするコミュニケーション分析装置。
2. 前記電子メールログ分析手段は、
   電子メールのログ情報に含まれるサブジェクトを構成する文字列に基づいて、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のコミュニケーション分析装置。
3. 前記電子メールログ分析手段は、
   文字列が返信メールに対応する文字列であるか、転送メールに対応する文字列であるかの少なくともいずれかの対応情報を含む登録テーブルを適用し、電子メールのログ情報に含まれるサブジェクトを構成する文字列と前記登録テーブルとの照合処理に基づいて、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のコミュニケーション分析装置。
4. 前記電子メールログ分析手段は、
   メールタイプの判定対象メールのログ情報と、該判定対象メール以外の電子メールのログ情報との比較処理に基づいて、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のコミュニケーション分析装置。
5. 前記電子メールログ分析手段は、
   メールタイプの判定対象メールの送信日時以前、予め設定した期間内のメールに対応するログ情報を検索対象とし、
   タイプ判定対象メールのログ情報に含まれるサブジェクトに類似するサブジェクトを持ち、かつ、
   メール送信者＝タイプ判定対象メールの受信者
   メール受信者＝タイプ判定対象メールの送信者
   のメールが検出された場合、
   タイプ判定対象メールのメールタイプを返信メールとして判定する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のコミュニケーション分析装置。
6. 前記電子メールログ分析手段は、
   メールタイプの判定対象メールの送信日時以前、予め設定した期間内のメールに対応するログ情報を検索対象とし、
   タイプ判定対象メールのログ情報に含まれるサブジェクトに類似するサブジェクトを持ち、かつ、
   メール送信者≠タイプ判定対象メールの受信者
   メール受信者＝タイプ判定対象メールの送信者
   が成立し、さらに、
   検出メールのメールサイズ≒判定対象メールのメールサイズ
   が成立するメールが検出された場合、
   タイプ判定対象メールのメールタイプを転送メールとして判定する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のコミュニケーション分析装置。
7. 前記電子メールログ分析手段は、
   前記組織コミュニケーション情報格納手段に格納された電子メールログ情報に対するＳＱＬ（Structured Query Language）を適用したデータ抽出処理に基づいて、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のコミュニケーション分析装置。
8. 前記電子メールログ分析手段は、
   メールサーバから電子メールのログ情報として、本文情報を含まないログ情報を取得し、取得ログ情報に基づいて、電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を、複数の異なる手法を組み合わせた処理として実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のコミュニケーション分析装置。
9. 前記組織コミュニケーション分析手段は、
   前記組織コミュニケーション情報格納手段に格納された情報に基づいて、各組織間において実行されているコミュニケーションに含まれる新規メール、返信メール、および転送メールの数または割合を算出し、該算出データに基づく出力データを生成する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載のコミュニケーション分析装置。
10. メールサーバから電子メールのログ情報として、本文情報を含まないログ情報を取得し、取得ログ情報に基づいて電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する電子メールログ分析ステップと、
    前記電子メールログ分析ステップにおけるメールタイプ判定結果情報を含む電子メールログ情報を組織コミュニケーション情報格納手段に格納する組織コミュニケーション情報格納ステップと、
    前記組織コミュニケーション情報格納手段に格納された情報に基づいて組織コミュニケーションの分析処理を実行する組織コミュニケーション分析ステップと、
    を有することを特徴とするコミュニケーション分析方法。
11. 前記電子メールログ分析ステップは、
    （１）サブジェクトの文字列に基づく判定手法、
    （２）他の電子メールログ情報に基づく判定手法、
    これらのいずれかの手法、あるいはこれらの手法の組み合わせに基づいて電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行するステップであることを特徴とする請求項１０に記載のコミュニケーション分析方法。
12. 電子メールの解析処理をコンピュータ上で実行させるコンピュータ・プログラムであり、
    メールサーバから電子メールのログ情報として、本文情報を含まないログ情報を取得し、取得ログ情報に基づいて電子メールが新規メールであるか、返信メールであるか、転送メールであるかのメールタイプ判定処理を実行する電子メールログ分析ステップと、
    前記電子メールログ分析ステップにおけるメールタイプ判定結果情報を含む電子メールログ情報を組織コミュニケーション情報格納手段に格納する組織コミュニケーション情報格納ステップと、
    前記組織コミュニケーション情報格納手段に格納された情報に基づいて組織コミュニケーションの分析処理を実行する組織コミュニケーション分析ステップと、
    を有することを特徴とするコンピュータ・プログラム。

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