JP2006309376A - 業務支援装置、業務支援方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 作業者の意思によらず時間的な拘束を受けて進行する業務の特性値を自動的に生成することができ、より効率的に複数の作業を並行して処理することができる業務支援装置を提供することを目的とする。
【解決手段】 多重ワークシステム１は、利用者の意思によらず完了までに時間的な拘束を受ける拘束型の業務を含む多重処理対象の業務の特性を記憶する記憶部３００と、記憶部３００が記憶する多重処理対象の業務の特性に基づいて、複数の業務の多重化の適性を判定する多重化判定部４００と、所定の拘束型の業務に関する属性データに基づいて、業務完了までの時間にわたって業務に意識を集中する頻度を生成するＴＡＩ自動生成部８００と、多重処理対象の業務の特性を記憶部３００に登録する登録部２００とを具備する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、複数の作業を並行して実施する作業者を支援する業務支援装置、業務支援方法およびプログラムに関するものであり、より具体的には、自席からの遠隔会議参加時における複数業務の多重実行において特に好適に用いられる業務支援装置に関するものである。

近年、業務量増大により業務をより効率よく処理することが求められている。以前から、業務実施工程の見直しやマニュアル化、ＩＴ技術の活用などにより、業務の効率化が進んでいる。そのような中で、人間が個別に判断して処理しなければならない非定型業務の効率化は十分に行われていない。しかし、近年のオフィスにおける業務では、複数の業務を平行して実行する必然性が増加している。たとえば、ある処理を他の担当者や処理機器に実行させ、その作業を待っている間に別な処理を進め、作業が終了した時点で現在の仕事を中断または終了し、先の業務に戻るということが日常的に行われている。一方では、会議などの時間の制約を受ける業務の増加により、スケジュール調整などの問題による業務の遅延や作業者への過負荷などが問題となっている。

複数の業務を平行して行う技術としては、一般的にはＭＳ−ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）やＸ−ＷＩＮＤＯＷに代表されるマルチウインドウシステムによる業務実行環境がよく知られている。利用者は、複数の業務を複数のウインドウを利用することで行い、ウインドウを順次切り替えることで複数の業務の実行を平行して行うことができる。

また、たとえば特許文献１は、個人がＰＣ（Personal Computer）を使用してある業務を実行中に、他の業務の実行が割り込むことで前者の業務を中断した場合、割り込んだ業務の処理状況をアプリケーションの実行状態を認識して管理することで、中断した業務の再開が可能となった時に利用者へ通知する装置について開示している。
特開平７−５６７４８号公報

しかしながら、複数の処理を実行する組合せは、作業者個人が判断して実施しており、必ずしも適切な多重化が行われていないという問題があった。より具体的には、作業者が単一作業を行っているときに、多重化可能な作業が組み合わされていないことによる非効率、作業者が自分の判断で複数の作業を組み合わせて並行処理しているときの不適切さによる非効率などの問題が挙げられる。

そこで本発明者らは、業務のより効率的な実行を支援するために、複数の作業を並行して実施する作業者を支援する業務支援装置を提供することを目的として鋭意研究を行った結果、特願２００５−１９２２１６に到った。特願２００５−１９２２１６では、作業者の意思によらず時間的拘束をうける業務の意識集中頻度を容易に設定することができないという問題があった。

そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、作業者の意思によらず時間的な拘束を受けて進行する業務の特性値を自動的に生成することができ、より効率的に複数の作業を並行して処理することができる業務支援装置、業務支援方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の業務支援装置は、利用者の意思によらず完了までに時間的な拘束を受ける拘束型の業務を含む多重処理対象の業務の特性を記憶する記憶手段と、前記記憶手段が記憶する多重処理対象の業務の特性に基づいて、複数の業務の多重化の適性を判定する判定手段と、前記拘束型の業務に対する特性値を生成する生成手段とを具備する。本発明によれば、拘束型の業務に対する特性値を自動的に生成することができる。これにより、より効率的に複数の作業を並行して処理することができる。

本発明の業務支援装置は、前記多重処理対象の業務の特性を前記記憶手段に登録する登録手段を更に具備する。前記生成手段は、所定の拘束型の業務に関する属性データに基づいて、前記拘束型の業務に対する特性値を生成することを特徴とする。前記生成手段は、業務完了までの時間にわたって業務に意識を集中する頻度を前記拘束型の業務の特性値として生成する。これにより、未処理業務の多重化判定に必要な特性の一つである、作業者の意思によらず時間的な拘束を受けて進行する業務の遂行時間中の意識集中頻度を、自動的に設定することができる。前記拘束型の業務に関する属性データは、会議属性データであることを特徴とする。

前記拘束型の業務に関する属性データは、業務参加者の人数、利用者の役割、業務の形態、利用者における業務の重要性、業務内容の認知度、業務内容の関心度のうち少なくとも一つを含む。前記拘束型の業務に関する属性データは、それぞれ業務に意識を集中する頻度が関連付けられた複数の水準が設定されている。前記拘束型の業務に関する属性データは、最終的な意識を集中する頻度を設定するための重み付けが設定されている。前記生成手段は、所定の補正データに基づいて、前記業務に意識を集中する頻度を補正することを特徴とする。

前記補正データは、少なくとも補正項目と該補正項目の水準と該補正項目の水準に関連づけられた補正係数を含む。前記補正項目は、業務参加者の人数、業務の役割、業務の形態、利用者における業務の重要性、利用者の業務内容の認知度および利用者の業務内容の関心度のうち少なくとも一つを含む。本発明の業務支援装置は、業務特性と利用者の保有する電子ファイルとの比較に基づいて、前記利用者の業務内容の関心度を決定する決定手段を更に具備する。前記業務特性は、少なくとも、利用者の業務への参加種別と、時間割に対応した議論のテーマと説明者と説明要旨に関するデータを含む。

前記業務特性は、時間割に対応した議論のテーマと説明者と説明要旨の中から抽出した業務内容を表す重要語である。前記記憶手段は、前記業務内容を表す重要語に対する除外登録語に関するデータを記憶する。前記業務内容を表す重要語は、除外登録語に該当していない単語から選択される。前記決定手段は、前記電子ファイル中の業務内容を表す重要語の出現数あるいは出現率に基づいて、前記利用者の業務内容の関心度を決定することを特徴とする。前記電子ファイルは、最終保存者別に分類して評価し補正水準が割り当てられることを特徴とする。前記最終保存者の分類は、少なくとも利用者と該利用者の共同業務遂行者と該利用者の非共同業務遂行者を含む。

前記電子ファイルは、関心度判定実施日から過去所定年以内に閲覧したファイルであることを特徴とする。本発明の業務支援装置は、業務特性と所定の重要キーワードとの比較に基づいて、前記業務内容の関心度を決定する決定手段を更に具備する。前記所定の重要キーワードは、利用者が選択したキーワードである。本発明の業務支援装置は、一つの群としてまとめられている複数の重要キーワードの所定％以上が業務特性データに出現する割合に基づいて、前記業務内容の関心度を決定する決定手段を更に具備する。本発明の業務支援装置は、前記判定手段が判定した業務の組合せを表示する表示手段を更に具備する。

本発明の業務支援方法は、利用者の意思によらず完了までに時間的な拘束を受ける拘束型の業務に関する属性データに基づいて、前記拘束型の業務に意識を集中する頻度を算出するステップと、前記拘束型の業務に意識を集中する頻度を含む多重処理対象の業務の特性に基づいて、複数の業務の多重化の適性を判定するステップとを含む。本発明によれば、未処理業務の多重化判定に必要な特性の一つである、作業者の意思によらず時間的な拘束を受けて進行する業務の遂行時間中の意識集中頻度を、自動的に設定することができる。これにより、より効率的に複数の作業を並行して処理することができる。前記拘束型の業務に関する属性データは、業務参加者の人数、利用者の役割、業務の形態、利用者における業務の重要性、業務内容の認知度、業務内容の関心度のうち少なくとも一つを含む。本発明は、上記業務支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、作業者の意思によらず時間的な拘束を受けて進行する業務の特性値を自動的に生成することができ、より効率的に複数の作業を並行して処理することができる業務支援装置、業務支援方法およびプログラムを提供できる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。図１は、本発明の多重ワーク支援装置（業務支援装置）１の構成を示す概略図である。図１に示すように、この多重ワーク支援装置１は、汎用のコンピュータ端末であり、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）表示装置あるいはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）表示装置などのモニタ１１、キーボード及びポインティングデバイスなどの入力装置１２、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１３１及びメモリ１３２などを含む処理装置１３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）・ＣＤ（Compact Disc）装置などの記録装置１４、並びに、通信装置１５などから構成される。

多重ワーク支援装置１は、スタンドアロンで用いられてもよいが、本実施形態では、多重ワーク支援装置１が通信装置１５を介して他の作業者の作業環境に接続されている多重ワーク支援システムを構成する形態を具体例とする。このとき、他の作業者の作業環境とは、個人の作業環境あるいは、会議などの複数の作業者が集合した作業環境の両方を含んでいる。表示装置には、複数の業務に用いられるウインドウが表示されるが、個々の作業ウインドウを制御するＣＰＵは同一でもよく、異なっていてもよい。

［背景と概略］
限られた時間の中で業務を効率よく処理するためには、マクロにみた場合に並列処理が可能なタスク（仕事）を並行して実行すること（以下、タスクの多重化といい、タスクの多重化を行っている作業形態を多重ワークと称する）が効果的である。実際の業務において、すでにこのような多重化は実施されており、たとえば、会議参加中に自分のモバイルＰＣ上で別な書類に目を通したり、受信したメールの返信を行ったりしている。そこでは、作業者が多重化可能だと判断した業務の並列処理を行っているが、限られた業務の組合せのみにとどまっているし、必ずしも適切な組合せであるとは限らない。

複数のタスクを同じ時間帯に並行して行うことは、生産性の向上に資するものであるが、このような並行処理可能なタスクを実施する際には、多重化されるタスクの適切な組合せの提示が必要である。そして、この多重化されたタスクの組合せがうまく行かなければ、かえって混乱を招くことになる。

そこで、本実施形態に係る多重ワーク支援装置１は、登録されている複数のタスクに対して、これらのタスクの特性に基づいて多重化の可否（多重化の可能性）を判定し、適切なタスクの組合せを利用者に提示することで、複数の業務をより効率的に実行することを支援する。また、本実施形態における多重ワーク支援装置１は、タスクの実施状況を把握し、タスクの表示画面に多重化できるタスクの情報を提示する。これにより、利用者はタスクの多重化を意識することなく多重ワークを開始でき、効率的なタスク処理を行うことができる。

本実施形態に係る多重ワーク支援装置１では、主に遠隔での会議参加時に、会議内容に依存した参加者の思考活用の程度、会議の重要度や優先度、会議への参加度（興味、責任）や会議内容への認知度、などに照らして、その会議と多重化が出来る程度の負荷の業務を、登録された未処理業務の中から選択し複数の候補を提示するものである。

［装置の構成と機能］
以下、本発明の多重ワーク支援装置１が有する機能を、図２に従って具体的に説明する。図２は本発明の多重ワーク支援装置１の機能を示す模式図である。

図２に示すように、多重ワーク支援装置１は、入力部１００、登録部２００、記憶部３００、多重化判定部４００、表示部５００、実行業務認識部６００、ＣＰＵ７００、ＴＡＩ自動生成部８００から構成されている。

入力部１００は、ＵＩ（User Interface）制御部１１１と入力装置１２１から構成されている。ＵＩ制御部１１１は、入力装置１２１を制御して、タスクの新規登録又は既登録タスクの編集などを指示する入力情報を受け付けて、この入力情報を登録部２００に対して出力する。タスクの編集とは、タスクの確定処理、タスクの削除処理、タスク組合せの選択処理などである。

またＵＩ制御部１１１は、ＣＰＵ７００を通して表示部５００を制御し、多重ワーク支援画面などを表示する。多重ワーク支援画面には、タスクの登録を受け付けるタスク登録ウインドウ、登録されたタスクを表示するタスク表示ウインドウ、多重化時間、多重化実行率、タスク遂行率、多重化判定結果およびタスク組合せ選択などを行うウインドウなどが表示される。

記憶部３００は、利用者の意思によらず完了までに時間的な拘束を受ける拘束型の業務を含む多重処理対象の業務の特性を記憶する。登録部２００は、多重処理対象の業務の特性を記憶部３００へ登録するためのものであり、入力部１００から入力された入力情報に応じて、タスクの新規登録、又は、タスクの編集（確定、変更及び削除等）を行い、記憶部３００へ新規タスクを書き込む。また、登録部２００は、入力部１００を介して利用者からタスクの組合せが選択されると、記憶部３００に記憶されている複数タスクの組合せ情報を「確定」する。

図３は、タスクの登録内容を示すタスク特性表である。図３に示すように、登録部２００により書き込まれる情報は、例えば、タスク名、タスク型式（利用者の意思によらず完了までに時間的な拘束を受ける時間拘束型、利用者の意志により実行を完了できるユニット集合型）、作業形式（脳への入力、双方向、脳からの出力）、作業形態（単独、１対１、1対ｎ、ｎ対ｎ）、取組姿勢（受動的、能動的）、タスクの連続性（連続、断続）、分割性（可能、不可能）、作業種別（思考型、作業型）、使用器官（視覚、聴覚、視聴覚両方、手）、タスクの実施形態（直接集合、遠隔会議など）、タスクに要求される工数、タスクの重要度（大、中、小）、参加期待度（優先度）などであり、図３に示すような形式で記憶部３００に保持されている。

また、時間拘束型タスクについては、例えば後述する図１２に示すように、会議特性（会議名、開催日、会場、主催・司会進行者、会議分類、参加者人数、時間割、説明者、議事テーマ、説明要旨など）および、会議属性（装置利用者の会議での役割、会議の形態、本装置利用者の会議における重要性、会議内容の認知度、会議内容の関心度など）が記憶部３００に保持されている。

なお、保持されるタスク特性は、特にこれらに限定されるものではなく、登録者が随時追加することが可能である。

さらに、タスク型式に対しては、時間拘束型業務の特性には、業務完了までの時間について業務に意識を集中する頻度（以降、業務注目インターバル、略号ＴＡＩと記す）が対応して記憶部３００に登録され、ユニット集合型業務の特性には、単位作業を遂行するために必要な予定時間（以降、平均ユニット処理時間、略号ＵＡＴと記す）と単位作業の総数（以降、ユニット数、略号ＵＮと記す）が対応して記憶部３００に登録される。

なお、本発明においては、作業者からの入力のほか、後述のＴＡＩ自動生成部８００が登録部２００を介することなく、直接、記憶部３００とやり取りをしてＴＡＩを記憶することができる。

利用者の意思によらず完了までに時間的な拘束を受ける時間拘束型の業務とは、具体的には、調査報告会、出張報告会、月報会、週報会、技術検討会、戦略検討会、特許検討会、計画検討会、制度変更説明会、講演会などが挙げられる。そのほか、商談、健康・キャリア等相談、評価面談、問い合わせ、電話なども時間拘束型業務に分類される。なお、特にこれらに限定されるものではない。

また、利用者の意志により実行を完了できるユニット集合型の業務とは、具体的には、特許作成、報告書作成、説明資料作成、課題解決策の立案、業務計画の立案、ソフトウエアインストール、ウイルス対策、シミュレーション、表データ入力、特許・文献・資料検索、資料の内容理解、特許抄録、特許内容評価・抵触判断、受信電子メールの処理、電子メールの返信・作成、ＷＢＴ（ｅ−ラーニング）、申請書の処理、物品・在庫数量管理、資材発注処理などが挙げられる。なお、特にこれらに限定されるものではない。

次に、業務注目インターバル（ＴＡＩ）とは、時間拘束型業務における意識集中度を表す値である。本発明者らは、すでに実践されている多重ワークの実態を元にした鋭意研究の結果、多重ワークの実践がタスクに対する集中度（意識あるいは思考）の分配であることを見出した。従って、時間拘束型業務において、意識集中度が高い時には多重化が相対的に困難であり、意識集中度が低い時には多重化が容易である。この意識集中度は、時間拘束型業務への作業者の認知度、重要度、参加度などに左右されるほか、その業務の時間に応じたプログラム（会議の場合は議題に対応する）により、全業務時間中の各特定時間中の意識集中度が異なってくる。そこで、各業務について、この意識集中度を時間ごとに全業務時間にわたって規定することが必要である。

ここで、業務に対する意識集中度を表す特性値として、業務注目インターバル（ＴＡＩ）を用いる。業務に対する意識が集中していることは、その業務に断続的に従事する時間間隔が短いことを意味する。この時間間隔が最も短いときは０であり、時間拘束業務に従事し続けていること、すなわち、ユニット集合業務に従事できないことを意味している。そして、意識集中度が小さくなることは、その業務に対する従事責任が下がっている、その業務の当面の進行状況をある程度予測できている、その業務内容の理解度が高いなどの原因によるものであると考えられるが、その場合には、業務を認知する時間間隔が長くなっていることに対応する。実際に、会議などの場合でも、内容への意識集中が不必要になると、内容をチェックする時間間隔が長くても差し支えない状況が生じてくる。従って、時間拘束型業務に対する意識集中度は、その業務に注目する時間間隔で規定することができると考える。

たとえば、ある会議において、ＴＡＩ＝５であれば、５分に1回程度会議内容に耳を傾ければ十分であるということを表している。これは、たとえば、複数の報告者の一人として参加し、自分とは直接関係ない議題について他の参加者から報告が行われている会議が相当する。そのほか、ソフトウエアのインストールや大きなプログラムのシミュレーションにおいて、次のキー入力を待っている場合なども相当すると考えられる。

一方、ＴＡＩ＝０．５などの場合、３０秒に１回は時間拘束型業務に意識を集中しなければばらないことを表す。これは、たとえば、学会の発表や研究報告会、討論会など、未知の情報で報告者の発話を聞き逃せない場合や、発話内容に対して意見を交わす必要がある状況の業務が相当する。

なお、１回の業務に対する意識集中の時間はここでは規定しない。厳密に言えば、たとえば５分に１回であっても、１回に１０分間も集中するような場合もありえるが、その場合は、その１０分間を別なＴＡＩ設定として、ＴＡＩ＝０とすることで管理する。従って、１回の業務従事時間は、たとえばＴＡＩ／１０程度かあるいは数秒を目安とし、後に説明する多重化実効率の絶対値に大きな問題が生じないように配慮して時間ごとにＴＡＩを設定することが好ましい。

図４は、タスク１のＴＡＩ特性データを示す図であり、（ａ）はタスク１の時間変化に応じたＴＡＩデータの形式を示す図、（ｂ）はタスク１のＴＡＩダイヤグラムの形式を示す図である。同図（ａ）を元にしてダイヤグラム化したものが、同図（ｂ）である。このような、ある時間拘束型業務に対するＴＡＩの設定データは、図４に示したような形式で記憶部３００に保持されている。この図から判るように、ＴＡＩは時間ごとに変化し、次の変化時間までは同一のＴＡＩ値で規定されている。なお、このようなＴＡＩ値の設定は、業務内容の進行プログラムとその業務に対する作業者の意識や知識を参考にして、事前に登録するものである。このとき、より適切なＴＡＩの設定をすることにより、より適切な多重化情報が提示されることになる。本発明においては、作業者によるＴＡＩ値の直接入力以外に、後述するＴＡＩ自動生成部８００がＴＡＩ値を生成し記憶部３００に自動的な記憶を行う。

次に、平均ユニット処理時間（ＵＡＴ）とは、ユニット集合型業務の１ユニットの処理に必要な目安時間を表している。本発明者らは、すでに実践されている多重ワークの実態を元にした鋭意研究の結果、多重ワークの実践において時間拘束型業務から開放された意識（思考）が、ユニット集合型業務に使用されるときにタスクの多重化が起こることを見出した。そして、そのユニット集合型業務に使用されている意識（思考）が１ユニットを完了することなく途中で中断されると、そのユニットを処理するためには、思考の復帰に余分な時間を必要とし、本来連続して処理する場合に必要な時間よりも多くの時間を必要としてしまうことが明らかになった。このようなことが起こると、多重化によるユニット集合型業務の効率低下が生じるため、ユニット集合型業務の処理を行う場合、少なくとも１ユニットは連続して処理が行われることが望ましい。この連続した処理を行うための時間を規定する特性が平均ユニット処理時間（ＵＡＴ）である。

またユニット数（ＵＮ）とは、ユニット集合型業務を構成するユニット数を表している。ＵＮの値は、個々のユニット集合型業務により異なる。基本的には類似した処理の繰り返し数を示している。従って、表計算ソフトのテーブルやフォームへのデータ入力などは、１入力を１ユニットと考え、入力データ数が５００あれば、ＵＮ＝５００と規定する。このときＵＡＴはたとえば０．０５分（３秒）程度とすると、作業時間はＵＮとＵＡＴの積で表されるので２５分となる。一方、特許抄録のような業務は、抄録すべき特許の件数がＵＮの値となる。このときのＵＡＴはたとえば５〜１０分程度と規定し、ＵＮ＝５０の場合、作業時間は２５０〜５００分（約４〜８時間）となる。また、関連特許抽出作業などは、対象特許が２００件ある場合はＵＮ＝２００であり、ＵＡＴは判断基準にもよるが、たとえば０．２分（１２秒）程度と設定する。この場合の作業時間は、４０分となる。１日のメールの処理も同様に、処理件数が５０件ならばＵＮ＝５０であり、たとえば１件につき平均６秒かかるとしたら、ＵＡＴ＝０．１分となり、作業時間は５分となる。また、特許作成、報告書作成のような業務は、作業項目を細分化して考えても、類似作業の繰り返しではないのでＵＮ＝１と規定し、たとえばＵＡＴ＝３０〜６０分といった設定になり、作業時間も３０〜６０分ということになる。

これらの情報は、たとえば、図５のユニット集合型タスクの特性表に示すような形式で記憶部３００に保持されている。タスク名別に、ＵＡＴ、ＵＮ、全作業時間が保持されている。

記憶部３００は、登録部２００により書き込まれた入力情報を保持し、要求に応じて、必要とされる入力情報を抽出し提供する。本例の記憶部３００は、登録部２００から入力された入力情報をリレーショナルデータベースとして管理するが、これに限定されるものではない。

記憶部３００において管理される主な項目としては、個々のタスクに対するＴＡＩ、ＵＡＴ、ＵＮなどの特性情報や、個々のタスク組合せに対する登録タスクの特性情報、多重化判定部４００において算出された多重化時間、多重化実行率、タスク遂行率、およびタスク組合せにおけるこれら各項目ごとの総和、タスクの組合せおよび効率的組合せの順位情報、さらに、ＴＡＩ自動生成部８００によりＴＡＩを生成する為に必要な各種データ（後述の［ＴＡＩの自動生成に関する詳細］にて詳細に説明する、会議特性、会議属性、各種関連付け表など）などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。

多重化判定部４００は、記憶部３００が記憶する多重処理対象の業務の特性に基づいて、複数の業務の多重化の適性を判定する。多重化判定部４００は、多重化実行率算出部４１１、実行率最大化選択部４１２、タスク遂行率算出部４２１から構成されている。図６は、ある時間拘束型タスク１のＴＡＩと別なユニット集合型タスクＡのＵＡＴの関係を模式的に示す図であり、同図（ａ）はタスク１とタスクＡの多重化を判定する表、同図（ｂ）はタスク１とタスクＡの多重化を概観するダイヤグラムの形式を示す図である。図７は、タスク２のＴＡＩ特性データを示す登録表であり、（ａ）はタスク２の時間変化に応じたＴＡＩデータの形式を示す表、（ｂ）はタスク２のＴＡＩダイヤグラムの形式を示す図である。

多重化実行率算出部４１１は、多重化実行率（以降、ＭＲと記す）を算出する機能を有している。ＭＲは、複数の業務を同時に実行できる割合であり、あるタスク１の処理が完了するまでの時間Ｔ０（１）に、別なタスクＡの処理が行われた時間ＴＡ（１）の割合ＴＡ（１）／Ｔ０（１）で表される。このとき、あるタスク１の処理については、別なタスクＡの処理が行われた時間に、停止している場合と進行している場合がある。本発明は、この両者を対象とするが、特にタスク１が進行しているときに多重化できていると考えることができる。

タスク１に相当する時間拘束型業務としては、前述の具体例の中でも特に会議に関して好ましく適用できる。

ここで、タスク１の処理が完了するまでの時間Ｔ０（１）に別なタスクＡの処理が行われた時間ＴＡ（１）は、前述のＴＡＩとＵＡＴの関係から算出する。図６において、タスク１の実行中にタスク１の処理を停止することなくタスクＡを実行するためには、第一にＴＡＩ＞ＵＡＴの条件が満たされることが必要である。すなわち、ＵＡＴとは、タスクＡを構成するユニットの一つを処理するために必要な時間であるが、このユニットの円滑な処理には思考の連続が必要である。ユニットの処理中に思考の中断が起こると、再度そのユニットを処理するためには、思考の復帰に余分な時間を必要とし、本来連続して処理する場合に必要な時間よりも多くの時間を必要としてしまう。このようなことが起こると、多重化によるタスクＡの効率低下が生じるため、タスクＡの処理を行う場合、少なくとも１ユニットは連続して処理が行われることが望ましい。

一方、タスク１においては、ＴＡＩで定義された時間は、タスク１の処理を行うために必要な思考分配間隔を表している。これは、たとえば会議において、議事進行を理解するために何分に１度の割合で会議に思考を使うかということである。これは、作業者の会議内容に対する事前認知のレベルにより異なるし、会議の中でも、項目ごとに異なるものである。これらのＴＡＩは、事前に作業者により時間ごとに登録されているが、この思考配分間隔すなわちＴＡＩよりも短い時間でタスクＡの１ユニットが処理できれば、タスクＡの処理効率が低下することはない。そこで、タスクＡのタスク１に対する多重化には、ＴＡＩ＞ＵＡＴという条件が必要となる。図６においては、この条件を満たす時間は、会議全体の中で、４箇所あり、各々、ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４である。

次に、第二の条件として、これらの時間ｔｘ（ｘ＝１〜４）が、タスクＢの1ユニットを処理するために必要な時間よりも長いことが必要である。これは、ｔｘ＞ＵＡＴで表される。図６においては、この条件を満たすｔｘは、ｔ１、ｔ３、ｔ４である。したがって、ＴＡ（１）＝Σｔｘ（ただし、ＴＡＩ＞ＵＡＴかつｔｘ＞ＵＡＴ）は、ＴＡ（１）＝ｔ１＋ｔ３＋ｔ４となり、ＭＲＡ（１）＝ＴＡ（１）／Ｔ０（１）＝（ｔ１＋ｔ３＋ｔ４）／Ｔ０となる。なおこのような判定は、たとえば図６（ａ）に示したような形式で行っている。ここでは、ｔ１＝Ｔ２−Ｔ１、ｔ２＝Ｔ４−Ｔ３、ｔ３＝Ｔ７−Ｔ５、ｔ４＝Ｔ０−Ｔ８と表している。

このようなＭＲ算出処理は、作業者が選択した組合せ、または登録されているすべての時間拘束型業務とユニット集合型業務の組合せについて行われる。

次に、実行率最大化選択部４１２は、上記ＭＲの算出に基づき、登録されているタスクを重複せずに含む複数の組合せについて、ＭＲの合計が最大になる組合せを選択する。具体的には、たとえば２つの時間拘束型タスク（１、２）のＴＡＩが図４および図５に示すように登録されていて、２つのユニット集合型タスク（Ａ、Ｂ）のＵＡＴが図５に示すように登録されている場合を考える。

これらのすべての組合せについて、図６で示した判定を行った結果を図１０および図１１に示す。また、図８（ａ）は、すべてのタスク組合せにおける、個々のユニット集合型タスクの多重化時間を示す図、（ｂ）はすべてのタスク組合せにおける、個々のユニット集合型タスクの多重化実行率を示す図、（ｃ）はすべての多重化の組み合わせにおける全ユニット集合型タスクの多重化時間と多重化実行率の総和を示す図、（ｄ）は多重化候補タスク組合せの順位とそれに対応した多重化時間と多重化実行率の総和を示す図である。図１０は、タスク１に対するタスクＡとＢの多重化時間を判定する図である。図１１は、タスク２に対するタスクＡとＢの多重化時間を判定する図である。これらの表から、作業者は多重化時間の総和、あるいは多重化実行率の総和の値を参考にして、適切なタスクの組合せを選択することができる。さらに、このような多重化時間および実行率の順位と数値が提示されることで、個々のタスクの別な特性やそのときの都合による実行の可否を考慮した上で、その時点における最も効率的なタスクの組合せを選択することができる。

本発明の多重ワーク支援装置１は、どの項目の値を基準にするかを利用者が選択できるが、たとえば、多重化実効率の総和が大きい順を効率的な多重ワークの組合せであるとした場合、図８（ｄ）に示すように、優先順位が表示される。さらに、優先順位を判断する選択肢としては、次に説明するタスク遂行率を選択しても良い。

タスク遂行率（ＴＥＲ）算出部４２１は、ユニット集合型業務を構成する全ユニット数に占める、多重ワーク実行時に処理できたタスク量（Ｔ／ＵＡＴ）の割合として、タスク遂行率（ＴＥＲ）を算出する。図９（ａ）はタスク１、２およびタスクＡ、Ｂにおけるすべての組合せについてタスク遂行率を示す表、（ｂ）は多重化候補タスク組合せの順位とそれに対応したタスク遂行率の総和を示す表である。タスク遂行率は、ＴＥＲ＝Ｔ／（ＵＡＴ＊ＵＮ）で表される。また、図９（ｂ）に例示したように、タスク遂行率は、最適な多重化の組合せを選択する際の参考指標として作業者に提供するものである。基本的には、多重化時間の総和が最も長くなるような組合せが最も効率的な多重ワークであると判断される。しかし、ユニット集合型業務の特性として、重要度や緊急度が非常に高いと設定されていた場合、多重化の効率よりも特定のユニット集合型業務の遂行率が高い条件を選択する際に参考となる情報として作業者に提示される。

表示部５００は、ＵＩ制御部１１１からＣＰＵ７００を通して指示された多重ワーク支援画面などを表示する。多重ワーク支援画面には、多重ワークを実行するためのアプリケーションソフト（たとえば表計算ソフト、文書作成ソフト、遠隔会議用ソフトなど）のウインドウ表示に加え、タスクの登録を受け付けるタスク登録ウインドウ、登録されたタスクを表示するタスク表示ウインドウ、多重化時間、多重化実行率、タスク遂行率、多重化判定結果およびタスク組合せ選択などを行うウインドウなどが表示される。

実行業務認識部６００は、記憶部３００内の登録ＤＢに登録されたタスクの遂行状況を検知し、検知されたタスク遂行状況に応じて、多重化するべきタスクに必要なアプリケーションの起動やウインドウの表示に反映させるようにＣＰＵ７００に対して指示する。具体的には、実行業務認識部６００は、時間拘束型タスクの登録内容の中の、実施年月日および時間のデータからそのタスクの遂行状態を推測する。また、時間拘束型タスクおよびユニット集合タスクについて、それらの実行に必要なアプリケーションソフトの起動状態を検知することで、登録されたタスクの遂行状態を検知する。

ＣＰＵ７００は、タスク登録や組合せ選択などの入力操作およびタスク実行に必要なアプリケーションの起動やウインドウの表示、多重化判定処理の実行、ＴＡＩ値の算出などを制御する。

ＴＡＩ自動生成部８００は、会議属性データに基づいて、業務完了までの時間にわたって業務に意識を集中する頻度（ＴＡＩ）を拘束型の業務に対する特性値として自動的に生成するものである。具体的には、ＴＡＩ自動生成部８００は、時間拘束型タスクの会議特性（会議名、開催日、会場、主催・司会進行者、会議分類、会議参加者の人数、時間割、説明者、議事テーマ、説明要旨など）および、会議属性（装置利用者の会議での役割、会議の形態、本装置利用者における会議の重要性、会議内容の認知度、会議内容の関心度など）などの会議属性データを元にして、各属性項目の水準に関連つけられたＴＡＩ値やＴＡＩ補正係数を参照して、最終的なＴＡＩ値を各時間帯について生成する。上記会議属性データは、拘束型の業務に関する属性データの例である。以下に、ＴＡＩの自動生成に関する詳細を説明する。

［ＴＡＩの自動生成に関する詳細］
ＴＡＩ自動生成部８００は、関心度決定部８１０、属性別ＴＡＩ設定部８２０およびＴＡＩ統合処理部８３０を備える。

関心度決定部８１０は、関心度の水準を自動的に決定するものである。具体的には、関心度決定部８１０は、会議特性と利用者の保有する電子ファイルとの比較に基づいて、利用者の会議内容の関心度を決定する。ここで、会議特性は、少なくとも、利用者の会議への参加種別と、時間割に対応した議論のテーマと説明者と説明要旨に関するデータを含む。利用者の会議への参加種別とは、会議特性の中の主催・司会進行と会議分類に相当する。また、会議特性は、時間割に対応した議論のテーマと説明者と説明要旨の中から抽出した会議内容を表す重要語であってもよい。また、関心度決定部８１０は、比較対象電子ファイル中の会議内容を表す重要語の出現数あるいは出現率に基づいて、利用者の業務内容の関心度を決定する。さらに、関心度決定部８１０は、会議特性と記憶部３００に登録されている重要キーワードとの比較に基づいて、利用者の業務内容の関心度を決定する。

関心度決定部８１０は、重要語抽出部８１１、項目別関心度決定部８１２および関心度統合処理部８１３を備える。重要語抽出部８１１は、会議情報の中から会議内容を表す重要語を抽出する。項目別関心度決定部８１２は、項目別に関心度を決定する。

関心度統合処理部８１３は、複数の項目の関心度を統合処理して最終的な関心度を算出する。属性別ＴＡＩ設定部８２０は、会議属性別に各々ＴＡＩを設定する。ＴＡＩ統合処理部８３０は、複数の項目のＴＡＩを統合処理して最終的なＴＡＩを算出する。

図１２は、時間拘束型業務登録フォームの１例を示す図である。作業者は、例えば会議Ａの開催情報を入手した時点で、最初に本発明の多重ワーク支援装置１に登録する場合、入力部１００から図１２に示すような登録フォームに必要な情報を入力する。ここで項目は、会議名、開催日、会場、主催、司会進行者、会議分類および参加者人数を含む。会議アジェンダは、会議の開始時間、終了時間、説明者、議事テーマおよび要旨を含む。

システム上は、登録フォームに該当事項を記載された状態で会議開催案内が送付されることが好ましい。全く異なる構成のファイルで会議開催案内が送付された場合は、自然言語処理によるキーワード抽出技術により、図１２に示す必要事項を自動的に抽出および入力するか、手動で開催案内に記載された事項に関するテキスト情報を適切な欄に入力する。また、会議室予約システムやスケジュール管理システムなどが起動している環境では、図１２に示す必要事項の一部をシステム上のデータから取り込んでもよい。なお、手動入力する際には各項目ともに、事前に設定された内容や一度入力した内容がＤＢ上に記憶され選択肢として提示されてもよい。

図１３は、会議開催案内に基づく情報と会議属性の入力例を示す図である。図１４は、属性別ＴＡＩ設定部８２０が参照するＴＡＩデフォルト設定表の１例を示す。登録部２００において、図１３に示すように、会議開催案内に基づく情報が入力されたフォームに、時間帯ごとに会議属性が登録される。ここで会議属性とは、例えば、会議の参加者人数、会議での役割、会議の形態、会議の重要度（参加責任）、会議内容の認知度、会議内容への関心度などが挙げられる。会議での役割、会議の形態、重要度、認知度、関心度は、それぞれ水準１〜６の中から選択される。

これらの会議属性は、図１４に示すように、事前に会議特性データ（業務注目インターバル：ＴＡＩ：業務に意識を集中する頻度）に関係付けられた複数の水準が設定されている。また、会議属性は、最終的な意識を集中する頻度を設定するための重み付け係数ｗ１〜ｗｎと、優先順位Ｐ１〜Ｐｎが設定されている。上記水準の選択肢が表示部５００でメニューに表示され、ユーザは選択肢の中から適切な水準を選択して入力することができる。あるいは、各会議属性は別なＤＢに存在する情報を自動的に抽出、計算などして挿入してもよい。なお、会議特性データの議事テーマの項に「休憩」、「食事」などの会議進行ではない状態を示すデータが入力されていたり、説明者の項が空欄になっている場合などは、全ての属性について「−」が選択されるような設定が施されていても構わない。

例えば、会議の参加者人数については、前記登録フォームに入力されているデータや、会議室予約システムやスケジュール管理システムなどが起動している環境では、これらのシステム上のデータなどを、自動挿入することができる。あるいは、本多重ワーク支援装置１利用者自身、秘書的業務に携わる第三者、会議主催者などが、手動で入力することもできる。

また、会議での役割については、前記登録フォームに入力されているデータが本多重ワーク支援装置１利用者本人と一致する場合に、選択肢の一部である「発表者、説明者」、「司会、進行、主催」などのデータを自動挿入してもよい。これ以外の場合、前記登録フォームに入力されているデータや、会議室予約システムやスケジュール管理システムなどが起動している環境では、これらのシステム上のデータなどを、自動挿入することができる。あるいは、本多重ワーク支援装置１利用者自身、秘書的業務に携わる第三者、会議主催者などが、手動で入力することもできる。

また、会議の形態については、前記登録フォームに入力されているデータや、会議室予約システムやスケジュール管理システムなどが起動している環境では、これらのシステム上のデータなどを、自動挿入することができる。なお、システム上の形態区分表示内容が、図１４に示されるような会議特性データと関連付けされる表示内容に一致しない場合は、自動挿入された属性データを、会議特性データと関連付けされる選択肢の中から最も類似性の高い内容を選択して修正するか、図１４の会議特性データと関連付けされる表示内容を管理するＤＢを、使用するシステム上の形態区分表示内容に書き換えることで整合させることができる。その他、本多重ワーク支援装置１の利用者自身、秘書的業務に携わる第三者、会議主催者などが、手動で入力することもできる。

会議の重要度（参加責任）については、本多重ワーク支援装置１の利用者自身、秘書的業務に携わる第三者、会議主催者などが、その会議における本人の参加責任を鑑みて、選択肢の中から適切な項目を選択入力することができる。

さらに、会議内容の認知度についても同様に、本多重ワーク支援装置１の利用者自身、秘書的業務に携わる第三者、会議主催者などが、その会議における本人の参加責任を鑑みて、選択肢の中から適切な項目を選択入力することができる。

一方、会議内容への関心度については、ＴＡＩ自動生成部８００の中の関心度決定部８１０によって自動的に決定される。

図１５は、重要語の出現率と関心度水準の関係を規定するデータの１例を示す図である。記憶部３００は、例えば図１５に示したように、入力すべき選択肢と検索対象資料中の重要語出現率が関係付けられたデータを保持している。項目別関心度決定部８１２は、各比較対象資料中における重要語出現率の算出結果に応じて自動的に適切な関連度の水準を選択し設定する。そこで、次に項目別関心度決定部８１２において行われている重要語出現率の算出について詳細に説明する。

図１６は、会議開催案内から抽出された各時間帯における会議内容を表す重要語の例を示す図である。図１６に示すように、重要語抽出部８１１は、一般的な自然言語処理手法や特願２００４−１６１６２３号、特願２００４−１６１６２４号などに記載された方法、その他適切な方法などにより、時間帯ごとに会議内容に関する重要語を抽出する。抽出対象は、主に登録データの中の項目であり、特に限定されないが、たとえば説明者、議事テーマおよび要旨の項などが挙げられる。また、これらの抽出対象項目は利用者が任意に設定することができる。図１６の例では、重要語抽出部８１１は、９:３０〜９:４０の間に、要旨ＡＣの中から重要語ＡＣ（１）およびＡＣ（２）を抽出し、９:４０〜１０:１０の間に、議事テーマの中から重要語ＴＤ、要旨の中からＡＤ（１）等を抽出している。

図１７は、除外登録後リストを示す図である。図１７に示すようなリスト形式で除外登録語に関するデータが記憶部３００に保持されている。重要語抽出部８１１は、業務内容を表す重要語を抽出するとき、図１７に示すような除外登録語を抽出する重要語から除外する。この除外単語リストは、記憶部３００に事前に登録されているが、作業者が単語を登録、削除することもできる。

次に、項目別関心度決定部８１２は、重要語抽出部８１１が抽出した重要語を元にして、作業者が保有している電子ファイルにおける出現率に従って、図１５に示した関係を利用して関心度の水準を設定する。出現率は、全対象ファイル数に対する重要語を含むファイル数の割合で表される。このとき、重要語を含むファイルとは、各会議時間帯について会議属性データから抽出された重要語の少なくとも１つが含まれているファイルのことを意味する。また、たとえば含まれる重要語の数が３語以上であるとか、含まれる重要語の数の同一議題に対して抽出された重要語総数に占める割合が５０％以上であるといった、出現数や出現割合の閾値を規定した上で、出現率を算出してもよい。

図１８は、保有電子ファイルの管理データを表す１例である。図１８に示すように、作業者が保有している電子ファイルは、少なくとも最終保存年月日のデータが記憶部３００で管理されている。項目別関心度決定部８１２は、比較対象となる電子ファイルを、関心度判定実施日から過去所定年以内に閲覧したファイルに限定するのが好ましい。また、項目別関心度決定部８１２は、会議登録日あるいは会議開催日から過去一定期間以内のファイルのみを比較対象とするようにしてもよい。より具体的には、例えば過去半年あるいは１年以内などに設定することが挙げられる。これは、最終保存年月日情報が新しいほど関心が高いと考えられることによるものである。対象ファイル数が少ないと精度が悪くなる可能性があるので、例えば総数の最低値を設定することなども有効である。なお、この対象期間は利用者の要望に応じて自由に設定を変更することができる。

またこれらのファイルは、図１８に示すように、最終保存者のデータも記憶部３００で管理されている。図１５に示すように最終保存者の分類ごとに重要語の出現率と関心度の水準の関連付けが設定されている。図１９は、保有電子ファイルの保存者分類を表す１例である。図１９に示すように、項目別関心度決定部８１２が比較対象とする電子ファイルは、最終保存者別に分類して評価し補正水準（レベル）が割り当てられる。最終保存者の分類は、少なくとも利用者（本人）と利用者の共同業務遂行者（協業者）と利用者の非共同業務遂行者（非協業者）を含む。このようにして、最終保存者の分類レベルは、例えば、利用者、協業者、非協業者などのように、ファイルの内容の重要性に依存して分類される。記憶部３００は、このような分類を、図１９に示したようにファイル保存者分類として登録している。この分類登録は、本装置利用者が事前に登録することができるし、随時更新することもできる。また、登録されていない名前は最下位レベルとして扱われる。ここでは、本人が最高レベル１、協業者がレベル２、それ以外はレベル３とすることを例示するが、これに限られるものではなく、レベル数は任意に設定できる。なお、レベルに応じた重要語出現率と関心度水準との関係は、それぞれ設定する必要がある。これは、図１５に例示したように、事前にシステム内に標準設定があってもよいし、利用者が設定しても良い。

また、重要語の抽出対象は、保有する電子ファイル以外に、個人重要ＫＷを含んでいてもよい。図２０は、作業者の重要ＫＷリストの１例である。ここで個人重要ＫＷ（所定の重要キーワード）は、利用者が選択したキーワードであり、例えば図２０に示すように、作業者が日常の業務において取り扱っているファイルから重要ＫＷを抽出し登録し、記憶部３００で保持しているものである。重要語抽出部８１１は、これらの重要ＫＷが会議開催案内から抽出された重要語の中に一定条件で含まれる場合に、例えば図１５に示したように、それぞれ関心度の水準と関連付けを行う。すなわち、重要ＫＷの出現率が１００〜３１％の場合は関連度の水準は６に設定される。ここで一定条件とは、例えば、単に会議情報から抽出した重要語に一致する重要ＫＷリストに含まれる重複を除いた単語の数（Ｎｗ）である。

また、図１５に例示したように、重要ＫＷリストに含まれる重複を除く全ての単語の数（Ｎａ）に対する、会議情報から抽出した複数の重要語に一致する重要ＫＷリストに含まれる単語の数（Ｎｍ）の割合（Ｒｗ）とすることもできる。さらに、重要ＫＷ群が会議情報から抽出した重要語に一致する数（Ｎｇ）や、重要ＫＷリストに含まれるＫＷ群の総数（Ｎｔ）に対する、会議情報から抽出した重要語に一致する重要ＫＷ群の数（Ｎｇ）の割合（Ｒｇ）とすることもできる。なお、図２０に示すように個人重要ＫＷは群を形成して登録されており、会議情報から抽出した重要語に一致する重要ＫＷ群の決定は、例えば１群の中の複数の重要ＫＷのうち会議情報から抽出された複数の重要語に一致する割合が一定値以上のときにその群が一致すると定義するなどによって行われ、例えば５０％などが挙げられるがこれに限定されるものではなく、利用者が任意に設定することができる。

なお、群を形成する個人重要ＫＷは少なくとも１個以上である。また、複数の群に重複して同一の単語が重要ＫＷとして登録されていてもよい。

図２１は、関心度の最終値の算出結果を示す１例である。このようにして、関心度統合処理部８１３は、例えば図２１に示すように、各保存者レベルごとの出現率と個人重要ＫＷの出現率から得た複数の関心度の水準を元にして、決められた処理に従って最終的な関心度の水準（総合評価例）を決定する。

ここで決められた処理とは、例えば、これら４種の関心度の順位を単純平均した後整数化して水準決定する方法や、これら４種の項目に優先順位を設定して、データの存在する項目の内最も優先順位の高い項目の関心度を最終的な関心度の水準とする方法や、これらの項目に重みつけをして、全項目の水準を順位の数値に置き換えた後加重平均処理をして整数化した後、最終的な水準を決定する方法などが考えられる。中でも、特に加重平均処理をする方法が最も好ましい。この場合の重み付けはシステムが初期設定値を有しているが、必要に応じて装置利用者は自由に変更することができる。

以上、会議属性データの個別項目の水準決定方法について説明したが、全時間帯にわたって同一の設定であるときは、図１３に例示したように、全体設定欄に入力することで全ての個別設定欄に入力情報が反映される。この場合、判定対象が異なる議題の複数の会議である場合などは、上記関心度を含めて全ての属性について、自動挿入をするよりも手動で設定する方が好ましい。

図２２は、最終的なＴＡＩの値を示す１例である。図２３は、最終的なＴＡＩの１例のダイヤグラムを示すグラフである。以上の設定が終了すると、属性別ＴＡＩ設定部２０は、図２２に示したように、各属性データの各時間帯には、図１４で示した関係を元にして、関連付けられたＴＡＩを自動的に設定する。その後、ＴＡＩ統合処理部８３０は、これらのＴＡＩを総合して各時間帯における最終的なＴＡＩを決定し、自動的に図２３に示したようなＴＡＩダイヤグラムを生成する。このとき、最終的なＴＡＩの決定方法としては、単純平均する方法、加重平均する方法などが挙げられる。加重平均する場合、システムは、事前に個々の属性項目の重みデータを設定しているが、利用者が設定を変更することもできる。システムが事前に有している設定は、例えば図１４に示すように、ｗ１、ｗ２、・・・、ｗｎという重みをもっており、ＴＡＩ（最終）＝Σ（ＴＡＩ（ｘ）・ｗｘ）／Σｗｘ（ｘは属性項目を表す）のような形で算出される。

図２４は、ＴＡＩ自動生成の処理フローチャートである。ステップＳ１０１で、図１２に示した時間拘束型業務フォームを用いて、入力部１００から会議開催情報を入力する。登録部２００は、会議開催情報を記録部３００へ登録する。ステップＳ１０２で、重要語抽出部８１１は、図１６に示したように、会議情報から重要語を抽出する。ステップＳ１０３で、重要語抽出部８１１は、図１７に示した除外登録語リストと重要語の照合を行い、不要単語を除外し、ステップＳ１０５で、会議情報の重要語を選定する。ステップＳ１０６で、項目別関心度決定部８１２は、図２１に示したように、保有ファイルおよび登録重要キーワード中の重要語の出現率または出現数を算出する。ステップＳ１０７で、項目別関心度決定部８１２は、図１５に示した関係を用いて、図２１の関心度の水準に示すように項目別に関心度の設定処理を行う。

ステップＳ１０８で、関心度統合処理部８１３は、図２１に示したように、重要ＫＷリスト、本人保存、協業者保存、非協業者保存の関心度の水準に基づいて、関心度の水準の総合評価例に示すように、関心度の統合処理を行う。このようにして、図１３の会議属性の関心度の水準が自動的に設定される。ステップＳ１０９の属性別ＴＡＩ設定処理で、属性別ＴＡＩ設定部８２０は、図１４に示した関係を利用して、図１３の各会議属性の水準を、図２２に示したように、ＴＡＩ値に変換する。ステップＳ１１０で、ＴＡＩ統合処理部８３０は、図２２の各会議属性のＴＡＩを統合して最終ＴＡＩを生成し、この最終ＴＡＩに基づいて、ＴＡＩダイヤグラムの作成処理を行う。ステップＳ１１１で、ＴＡＩ自動生成部８００は、ＴＡＩデータを記憶部３００へ登録する。

図２５は、ＴＡＩ補正係数割り当ての１例である。図２６は、ＴＡＩ補正係数割り当ての別な例である。ここでは、ＴＡＩ自動生成部８００が、補正データに基づいて、ＴＡＩを補正する場合である。補正データは、少なくとも補正項目（会議参加者の人数、利用者の会議での役割、会議の形態、会議の重要性、内容の認知度、内容の関心度）と補正項目の水準（重要度１〜６、認知度１〜６、関心度１〜６）と補正項目の水準に関連づけられた補正係数（-３〜＋３）を含む。

図２５に示すように、一部の属性データはＴＡＩではなく、補正係数との関連付けがされていても良い。この場合、例えば図２５に示すように−３から＋３（０を除く）までの６段階が割り振られている。これらの各属性項目の補正係数について、前述の方法と同様に単純平均や加重平均などの処理を施して最終的なＴＡＩ補正係数を算出した後、ＴＡＩと直接関連付けられた属性項目を元に算出した最終的なＴＡＩに作用（この場合は加法）させることによりＴＡＩを決定する。なお補正係数は、例示したものに限られるものではなく、図２６に示すように０．７から１．２などでもよい。この場合、前述の方法と同様な方法で最終的なＴＡＩ補正係数を算出した後、ＴＡＩと直接関連付けられた属性項目を元に算出した最終的なＴＡＩに作用（この場合は乗法）させることによりＴＡＩを決定する。その他、システム上は複数の標準設定をもっているが、利用者は任意に補正係数を設定することもできる。ここで選択される補正係数決定のための属性項目は、会議の重要度、会議の内容認知度、会議の関心度を例示したが、これに限られるものではなく、利用者が任意に設定できる。

以下に、実施例を挙げて本発明をさらに具体的に説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。

まず実施例１について説明する。図２７は、実施例１における会議Ａの情報登録の例であり、図１２に対応する。作業者は、例えば会議Ａの開催情報を入手した時点で、最初に本発明の多重ワーク支援装置１に登録する場合、図２７に示すように入力部１００から登録フォームに必要な情報を入力する。今回の入力は第三者により開催情報をもとに手動で行う。項目は、会議名、開催日、会場、主催、司会進行者、会議分類および参加者人数を、会議アジェンダは、会議の開始時間、終了時間、説明者、議事テーマおよび要旨を含み、各欄にはデータが入力されている。

図２８は、実施例１における会議属性の入力例であり、上記図１３に対応する。図２８に示すように、会議開催案内に基づく情報が入力されたフォームに、会議の参加者人数、会議での役割、会議の形態、会議の重要度（参加責任）、会議内容の認知度の、計５種類の会議属性が各時間帯ごとに本装置利用者により登録される。このとき利用者は、主に会議開催案内の議事テーマと要旨の記載内容を見て、入力部１００を介してプルダウンメニュー（図２８の下部に提示）から、各会議属性の水準を選択して入力する。関心度の水準については、自動で選択されるためここでは利用者は選択して入力する必要はない。その後利用者がシステムに関心度の判定の実行を指示すると、関心度決定部８１０による関心度の決定処理後、図２８に示すように関心度の水準も他の５項目とあわせて表示される。

システム内の関心度決定については、以下の手順で行う。図２９は、実施例１における会議開催案内から抽出された各時間帯の重要語の例を示す図であり、上述した図１６に対応する。図３０は、実施例１における除外単語リストの例であり、図１７に対応する。最初に、重要語抽出部８１１は、図２９に示すように、与えられた会議情報から、一般的な自然言語処理方法により時間帯ごとに主に名詞を中心とした会議内容に関する重要語を抽出する。重要語抽出部８１１の抽出対象は、登録データの中の説明者、議事テーマおよび要旨の項である。図２９では、９:３０〜９:４０間、要旨ＡＣの中から重要語ＡＣ（１）およびＡＣ（２）が抽出されている。このとき、重要語抽出部８１１は、図３０に示した除外単語リストを参照し、抽出した重要語から除外単語リストに登録された単語を除外し、最終的に選択された重要語を図２９に示している。

図３１は、実施例１における保有電子ファイルの管理データの例であり、図１８に対応する。図３２は、実施例１における保有電子ファイルの保存者分類の例であり、図１９に対応する。図３３は、実施例１における作業者の重要ＫＷリストの例であり、図２０に対応する。図３４は、実施例１における関心度の最終値の算出結果を示す例であり、図２１に対応する。図３５は、実施例１における重要語の出現数と関心度水準の関係を規定するデータの例であり、図１５に対応する。図３６は、実施例１における関心度の水準に関連付けされた順位数値の例である。

項目別関心度決定部８１２は、図３１に示した保有電子ファイル管理ＤＢを参照して、最終保存年月日が関心度判定実施日から遡る事１年間のファイルを対象として、最終保存者の分類ごとに重要語の含有の有無を確認する。このとき、項目別関心度決定部８１２は、図３２に示した表により登録管理されているデータを参照し、ファイル最終保存者分類レベルを決定する。また、項目別関心度決定部８１２は、同時に重要語は図３３に示すような個人重要ＫＷリストに登録された単語との一致も検索し、個人重要ＫＷリスト中の重要語含有数を、重複を避けて算出する。図３４には、重要語の含有の有無を確認した結果を示した。項目別関心度決定部８１２は、図３５に示したような事前にシステムに標準設定されている関係付け表の一つを使用して、個別項目の関心度の水準の設定を行う。今回、項目別関心度決定部８１２は、すべての項目について重要語の含有数で評価して関心度の水準を決定する。その後、関心度統合処理部８１３は、単純平均処理を用いて、重要語ＫＷリスト、本人保存、協業者保存、非協業者保存の４項目の関心度の水準から総合的な関心度の水準を決定する。これは図３６に示すような各水準の順位を、数値データとして四則演算処理を施す。また、単純平均化処理後は小数第一位を四捨五入して整数化し、図３６に従い関心度の水準に逆変換する。

図３７は、実施例１におけるＴＡＩデフォルト設定表の例であり、図１４に対応する。図３８は、実施例１における最終的なＴＡＩの値を示す例であり、図２２に対応する。図３９は、実施例１における最終的なＴＡＩの例のダイヤグラムを示すグラフであり、図２３に対応する。

図３７に示すように、会議特性ＴＡＩと各会議属性の水準は、システム内に標準設定されている表により関係付けられている。これらの会議属性のうち、参加者人数、会議の形態、会議の重要性、内容認知度については、会議特性ＴＡＩと関係付けられた水準の選択肢が表示部５００でメニューに表示され、ユーザは選択肢の中から適切な水準を選択して入力することができる。また、会議属性のうち内容関心度については、自動的に決定される。属性別ＴＡＩ設定部８２０は、図３７の表をもとにして、図３８に示すように各会議属性項目に応じてＴＡＩを自動的に入力する。その後、ＴＡＩ統合処理部８３０は、図３８に示すように各時間帯について、最終的なＴＡＩを算出する。本実施例は、最終的なＴＡＩが単純平均処理により算出される場合を示している。そして、ＴＡＩ統合処理部８３０は、これらの結果を元にして、時間帯とそれに対応したＴＡＩデータを元に、図３９に示すような会議Ａに関するＴＡＩダイヤグラムを自動生成する。ＴＡＩ自動生成部８００は、ＴＡＩデータを記録部３００へ記録する。

その後、本装置は登録されている他の会議についても同様な処理を行い、多重化判定部４００は、ユニット集合型タスクとして登録されている複数の業務のＵＡＴとの多重化判定を行い、表示部５００は、作業者に最適な多重化の組合せを提示する。

その結果、作業者は最も効率よい多重化の組合せを容易に選択することが出来る。特に本装置では、会議に関するＴＡＩの設定において、会議内容に対する項目別評価を選択肢の中から選択するという手法を用いている。このため、業務内容から直接ＴＡＩの数値を入力する従来の場合と比較して、非常に容易に作業者のストレスも少なく適切な設定処理が出来る。

次に実施例２について説明する。実施例２では関心度および最終ＴＡＩ値の算出に加重平均処理を用いたこと以外は、実施例１と同様な手順でＴＡＩを自動的に生成する。図４０は、実施例２における重要語の出現数と関心度水準の関係を規定するデータの例であり、図１５に対応する。

本実施例においては、各比較対象の関心度の水準を設定する際に、実施例１で用いた図３５に示すデータに代えて図４０に示すデータを使用する。図４０には、各比較対象の関心度判定に対する重みが設定されている。これらを元にして、実施例１の図３４に示した関心度の総合評価結果に対応する処理を施した結果を、図４１に示す。図４２は、実施例２における重み付け設定を含むＴＡＩデフォルト設定表の例であり、図１４に対応する。

さらに、この処理結果を反映させた全会議属性データのＴＡＩを元にした最終的なＴＡＩ値を算出する際には、実施例１で用いた図３７に示すデータに代えて図４２に示すデータを使用する。図４２には、各属性項目のＴＡＩ算出に対する重みが設定されており、これらを元にして、実施例１の図３８に示したＴＡＩの最終評価結果に対応する処理を施した結果を、図４３に示す。図４４は、実施例２における最終的なＴＡＩの例のダイヤグラムを示すグラフである。

そして、ＴＡＩ統合処理部８３０は、これらの結果を元にして、システムは時間帯とそれに対応したＴＡＩデータを元に、図４４に示すような会議Ａに関するＴＡＩダイヤグラムを自動生成する。ＴＡＩ自動生成部８００は、ＴＡＩデータを記録部３００へ記録する。

その後、本装置は登録されている他の会議についても同様な処理を行い、多重化判定部４００は、ユニット集合型タスクとして登録されている複数の業務のＵＡＴとの多重化判定を行い、作業者に最適な多重化の組合せを提示する。

その結果、作業者は最も効率よい多重化の組合せを容易に選択することが出来る。特に本装置では、会議に関するＴＡＩの設定において、会議内容に対する項目別評価を選択肢の中から選択するという手法を用いている。このため、業務内容から直接ＴＡＩの数値を入力する従来の場合と比較して、非常に容易に作業者のストレスも少なく適切な設定処理が出来る。

次に実施例３について説明する。実施例３では、重要語の含有判定に出現率を用いたこと以外は、実施例１と同様な手順でＴＡＩを自動的に生成する。図４５は、実施例３における重要語の出現率と関心度水準の関係を規定するデータの例であり、図１５に対応する。

本実施例においては、各比較対象の関心度の水準を設定する際に、実施例１で用いた図３５に示すデータに代えて図４５に示すデータを使用する。図４５には、各比較対象の関心度判定の基準となる数値が、重要語の出現率として設定されている。項目別関心度決定部８１２は、図４５に示すように、個人重要ＫＷリストを対象とした場合に重要語の出現率が２１％以上の場合に「内容を完全に理解しておく必要がある」として関連度は１と判定する。これらを元にして、実施例１の図３４に示した関心度の総合評価結果に対応する処理を施した結果を、図４６に示す。

なお、個人の重要ＫＷリストにおける重要語出現率とは、重要ＫＷリストに登録されているＫＷのうち、複数の群に重複して登録されているＫＷを各々１個と換算した全登録ＫＷ数を分母とした、出現重要語の割合を百分率で表したものである。また、電子ファイル中の重要語出現率とは、個々の分類（本人最終保存、協業者最終保存、非協業者最終保存）について出現率処理日から起算して過去1年間のファイルを対象として、保有ファイル数を分母とした、重要語が少なくとも1個含まれるファイルの割合を百分率で表したものである。

その後、この処理結果を反映させた全会議属性データのＴＡＩを元にした最終的なＴＡＩ値を算出する際には、実施例１で用いた図３７に示すデータを使用する。これらを元にして、実施例１の図３８に示したＴＡＩの最終評価結果に対応する処理を施した結果を、図４７に示す。

そして、ＴＡＩ統合処理部８３０は、これらの結果を元にして、システムは時間帯とそれに対応したＴＡＩデータを元に、図４８に示すような会議Ａに関するＴＡＩダイヤグラムを自動生成する。ＴＡＩ自動生成部８００は、ＴＡＩデータを記録部３００へ記録する。

その後、本装置は登録されている他の会議についても同様な処理を行い、多重化判定部４００は、ユニット集合型タスクとして登録されている複数の業務のＵＡＴとの多重化判定を行い、表示部５００は作業者に最適な多重化の組合せを提示する。

その結果、作業者は最も効率よい多重化の組合せを容易に選択することが出来る。特に本装置では、会議に関するＴＡＩの設定において、会議内容に対する項目別評価を選択肢の中から選択するという手法を用いている。このため、業務内容から直接ＴＡＩの数値を入力する従来の場合と比較して、非常に容易に作業者のストレスも少なく適切な設定処理が出来る。

次に実施例４について説明する。実施例４は、個人重要ＫＷの判定に群評価を用いたこと以外は、実施例１と同様な手順でＴＡＩを自動的に生成する。図４９は、実施例４における重要語の出現数と関心度水準の関係を規定するデータの例である。図５０は、個人の重要ＫＷリストにおける群の構成とその中の重要語含有率および、重要語を含む有効な群の総数などの処理結果の例を示図である。

本実施例においては、各比較対象の関心度の水準を設定する際に、実施例１で用いた図３５に示すデータに代えて図４９に示すデータを使用する。図３５では、比較対象の中の一つである個人重要ＫＷリストに含まれる重要語の数が関心度の水準に関連つけられているが、図４９では重要語を含む群の数を表している。このとき、重要語を含むと判断する基準は、群を構成するＫＷの５０％以上と設定されている。すなわち、項目別関心度決定部８１２は、重要ＫＷにおいて、関連するキーワードが一つの群としてまとめられている場合、一つの群としてまとめられている複数の重要KWの所定（たとえば５０）％以上が会議特性データに出現する割合に基づいて、会議内容の関心度を決定する。

このような処理を、各時間帯について別々に行った結果および実施例１と同様な電子ファイル中の重要語出現数の結果を元にして、実施例１の図３４に示した関心度の総合評価結果に対応する処理を施した結果を、まとめて図５１に示す。

さらに、この処理結果を反映させた全会議属性データのＴＡＩを元にした最終的なＴＡＩ値を算出する際には、実施例１と同様に図３７を元にして、実施例１の図３８に示したＴＡＩの最終評価結果に対応する処理を施した結果を、図５２に示す。

そして、ＴＡＩ統合処理部８３０は、これらの結果を元にして、システムは時間帯とそれに対応したＴＡＩデータを元に、図５３に示すような会議Ａに関するＴＡＩダイヤグラムを自動生成する。ＴＡＩ自動生成部８００は、ＴＡＩデータを記録部３００へ記録する。

その後、本装置は登録されている他の会議についても同様な処理を行い、多重化判定部４００は、ユニット集合型タスクとして登録されている複数の業務のＵＡＴとの多重化判定を行い、表示部５００は、作業者に最適な多重化の組合せを提示する。

その結果、作業者は最も効率よい多重化の組合せを容易に選択することが出来る。特に本装置では、会議に関するＴＡＩの設定において、会議内容に対する項目別評価を選択肢の中から選択するという手法を用いている。このため、業務内容から直接ＴＡＩの数値を入力する従来の場合と比較して、非常に容易に作業者のストレスも少なく適切な設定処理が出来る。

次に実施例５に付いて説明する。実施例５では、重要度、認知度、関心度を補正係数と関連付けして、最終ＴＡＩを算出したこと以外は、実施例１と同様な手順でＴＡＩを自動的に生成する。

本実施例においては、実施例１と同様な関心度決定処理を行った後、この処理結果を反映させた全会議属性データのＴＡＩを元にした最終的なＴＡＩ値を算出する際に、重要度、認知度、関心度については、実施例１で用いた図３７に示すデータに代えて図５４に示すデータを使用する。図５４には、重要度、認知度、関心度の各水準に対して、ＴＡＩの補正係数が関連付けられている。これらを元にして、実施例１の図３８に示したＴＡＩの最終評価結果に対応する処理を施した結果を、図５５に示す。

そして、ＴＡＩ統合処理部８３０は、これらの結果を元にして、システムは時間帯とそれに対応したＴＡＩデータを元に、図５６に示すような会議Ａに関するＴＡＩダイヤグラムを自動生成する。ＴＡＩ自動生成部８００は、ＴＡＩデータを記録部３００へ記録する。

その後、本装置は登録されている他の会議についても同様な処理を行い、多重化判定部４００は、ユニット集合型タスクとして登録されている複数の業務のＵＡＴとの多重化判定を行い、表示部５００は、作業者に最適な多重化の組合せを提示する。

その結果、作業者は最も効率よい多重化の組合せを容易に選択することが出来る。特に本装置では、会議に関するＴＡＩの設定において、会議内容に対する項目別評価を選択肢の中から選択するという手法を用いている。このため、業務内容から直接ＴＡＩの数値を入力する従来の場合と比較して、非常に容易に作業者のストレスも少なく適切な設定処理が出来る。

なお、本発明による業務支援方法は、上記多重ワーク支援装置１により実現される。プログラムは、利用者の意思によらず完了までに時間的な拘束を受ける拘束型の業務に関する属性データに基づいて、前記拘束型の業務に意識を集中する頻度を算出するステップ、前記拘束型の業務に意識を集中する頻度を含む多重処理対象の業務の特性に基づいて、複数の業務の多重化の適性を判定するステップをコンピュータに実行させる。

以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。上記実施形態では業務のうち拘束型業務の例として会議を用いて説明したが、本発明はこれに限定されることなく、拘束型の業務には会議以外の業務も含まれる。

本発明の多重ワーク支援装置の構成を示す概略図である。 本発明の多重ワーク支援装置の機能を示す模式図である。 タスクの登録内容を示すタスク特性表を示す図である。 タスク１のＴＡＩ特性データを示す図であり、（ａ）はタスク１の時間変化に応じたＴＡＩデータの形式を示す図、（ｂ）はタスク１のＴＡＩダイヤグラムの形式を示す図である。 ユニット集合型タスクの特性を示す図である。 タスク１とタスクＡの多重化の関係を示す図であり、（ａ）はタスク１とタスクＡの多重化を判定を説明する図、（ｂ）はタスク１とタスクＡの多重化を概観するダイヤグラムの形式を示す図である。 タスク２のＴＡＩ特性データを示す図であり、（ａ）はタスク２の時間変化に応じたＴＡＩデータの形式を示す図、（ｂ）はタスク２のＴＡＩダイヤグラムの形式を示す図である。 （ａ）はすべてのタスク組合せにおける多重化時間を示す図、（ｂ）はすべてのタスク組合せにおける多重化実行率を示す図、（ｃ）は多重化候補タスク組合せの多重化時間と多重化実行率の総和を示す図、（ｄ）は多重化候補タスク組合せの順位とそれに対応した多重化時間と多重化実行率の総和を示す図である。 （ａ）はすべてのタスク組合せにおけるタスク遂行率を示す図、（ｂ）は多重化候補タスク組合せの順位とそれに対応したタスク遂行率の総和を示す図である。 タスク１に対するタスクＡとＢの多重化時間の判定を説明するための図である。 タスク２に対するタスクＡとＢの多重化時間の判定を説明するための図である。 時間拘束型業務登録フォームの１例を示す。 会議開催案内に基づく情報と会議属性の入力例を示す。 ＴＡＩデフォルト設定表の１例を示す。 重要語の出現率と関心度水準の関係を規定するデータの１例を示す。 会議開催案内から抽出された各時間帯の重要語の例を示す図である。 除外単語リストの例を示す。 保有電子ファイルの管理データを表す１例である。 保有電子ファイルの保存者分類を表す１例である。 作業者の重要ＫＷリストの１例である。 関心度の最終値の算出結果を示す１例である。 最終的なＴＡＩの値を示す１例である。 最終的なＴＡＩの１例のダイヤグラムを示すグラフである。 本発明の処理フローチャートである。 ＴＡＩ補正係数割り当ての１例である。 ＴＡＩ補正係数割り当ての別な例である。 実施例１における会議Ａの情報登録の例である。 実施例１における会議属性の入力例である。 実施例１における会議開催案内から抽出された各時間帯の重要語を示す例である。 実施例１における除外単語リストの例である。 実施例１における保有電子ファイルの管理データの例である。 実施例１における保有電子ファイルの保存者分類の例である。 実施例１における作業者の重要ＫＷリストの例である。 実施例１における関心度の最終値の算出結果を示す例である。 実施例１における重要語の出現数と関心度水準の関係を規定するデータの例である。 実施例１における関心度の水準に関連付けされた順位数値の例である。 実施例１におけるＴＡＩデフォルト設定表の例である。 実施例１における最終的なＴＡＩの値を示す例である。 実施例１における最終的なＴＡＩの例のダイヤグラムを示すグラフである。 実施例２における重要語の出現数と関心度水準の関係を規定するデータの例である。 実施例２における関心度の最終値の算出結果を示す例である。 実施例２における重み付け設定を含むＴＡＩデフォルト設定表の例である。 実施例２における最終的なＴＡＩの値を示す例である。 実施例２における最終的なＴＡＩの例のダイヤグラムを示すグラフである。 実施例２における重要語の出現率と関心度水準の関係を規定するデータの例である。 実施例２における関心度の最終値の算出結果を示す例である。 実施例２における最終的なＴＡＩの値を示す例である。 実施例２における最終的なＴＡＩの例のダイヤグラムを示すグラフである。 実施例２における重要語の出現数と関心度水準の関係を規定するデータの例である。 実施例２における作業者の個人重要ＫＷリストの重要語含有判定結果の例である。 実施例２における関心度の最終値の算出結果を示す例である。 実施例２における最終的なＴＡＩの値を示す例である。 実施例２における最終的なＴＡＩの例のダイヤグラムを示すグラフである。 実施例２におけるＴＡＩ補正係数割り当ての例である。 実施例２における最終的なＴＡＩの値を示す例である。 実施例２における最終的なＴＡＩの例のダイヤグラムを示すグラフである。

符号の説明

１ 多重ワーク支援装置
１１ モニタ
１２ 入力装置
１３ 処理装置
１３１ ＣＰＵ
１３２ メモリ
１４ 記録装置
１５ 通信装置
１００ 入力部
１１１ ＵＩ制御部
１２１ 入力装置
２００ 登録部
３００ 記憶部
４００ 多重化判定部
４１１ 多重化実行率算出部
４１２ 実行率最大化選択部
４２１ タスク遂行率算出部
５００ 表示部
６００ 実行業務認識部
７００ ＣＰＵ
８００ ＴＡＩ自動生成部
８１０ 関心度決定部
８１１ 重要後抽出部
８１２ 項目別関心度決定部
８１３ 関心度統合処理部
８２０ 属性別ＴＡＩ設定部
８３０ ＴＡＩ統合処理部

Claims (28)

1. 利用者の意思によらず完了までに時間的な拘束を受ける拘束型の業務を含む多重処理対象の業務の特性を記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段が記憶する多重処理対象の業務の特性に基づいて、複数の業務の多重化の適性を判定する判定手段と、
   前記拘束型の業務に対する特性値を生成する生成手段と
   を具備することを特徴とする、業務支援装置。
2. 前記多重処理対象の業務の特性を前記記憶手段に登録する登録手段を更に具備することを特徴とする、請求項１に記載の業務支援装置。
3. 前記生成手段は、所定の拘束型の業務に関する属性データに基づいて、前記拘束型の業務に対する特性値を生成することを特徴とする請求項１に記載の業務支援装置。
4. 前記生成手段は、業務完了までの時間にわたって業務に意識を集中する頻度を前記拘束型の業務の特性値として生成することを特徴とする請求項１に記載の業務支援装置。
5. 前記拘束型の業務に関する属性データは、会議属性データであることを特徴とする請求項３に記載の業務支援装置。
6. 前記拘束型の業務に関する属性データは、業務参加者の人数、利用者の役割、業務の形態、利用者における業務の重要性、業務内容の認知度、業務内容の関心度のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項３に記載の業務支援装置。
7. 前記拘束型の業務に関する属性データは、それぞれ業務に意識を集中する頻度が関連付けられた複数の水準が設定されていることを特徴とする請求項３に記載の業務支援装置。
8. 前記拘束型の業務に関する属性データは、最終的な意識を集中する頻度を設定するための重み付けが設定されていることを特徴とする請求項３に記載の業務支援装置。
9. 前記生成手段は、所定の補正データに基づいて、前記業務に意識を集中する頻度を補正することを特徴とする請求項４に記載の業務支援装置。
10. 前記補正データは、少なくとも補正項目と該補正項目の水準と該補正項目の水準に関連づけられた補正係数を含むこと特徴とする請求項９に記載の業務支援装置。
11. 前記補正項目は、業務参加者の人数、業務の役割、業務の形態、利用者における業務の重要性、利用者の業務内容の認知度および利用者の業務内容の関心度のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１０に記載の業務支援装置。
12. 業務特性と利用者の保有する電子ファイルとの比較に基づいて、前記利用者の業務内容の関心度を決定する決定手段を更に具備することを特徴とする請求項６および請求項１１に記載の業務支援装置。
13. 前記業務特性は、少なくとも、利用者の業務への参加種別と、時間割に対応した議論のテーマと説明者と説明要旨に関するデータを含むことを特徴とする請求項１２に記載の業務支援装置。
14. 前記業務特性は、時間割に対応した議論のテーマと説明者と説明要旨の中から抽出した業務内容を表す重要語であることを特徴とする請求項１２に記載の業務支援装置。
15. 前記記憶手段は、前記業務内容を表す重要語に対する除外登録語に関するデータを記憶することを特徴とする請求項１４に記載の業務支援装置。
16. 前記業務内容を表す重要語は、除外登録語に該当していない単語から選択されることを特徴とする請求項１４に記載の業務支援装置。
17. 前記決定手段は、前記電子ファイル中の業務内容を表す重要語の出現数あるいは出現率に基づいて、前記利用者の業務内容の関心度を決定することを特徴とする請求項６および請求項１１に記載の業務支援装置。
18. 前記電子ファイルは、最終保存者別に分類して評価し補正水準が割り当てられることを特徴とする請求項１２に記載の業務支援装置。
19. 前記最終保存者の分類は、少なくとも利用者と該利用者の共同業務遂行者と該利用者の非共同業務遂行者を含むことを特徴とする請求項１８に記載の業務支援装置。
20. 前記電子ファイルは、関心度判定実施日から過去所定年以内に閲覧したファイルであることを特徴とする請求項１２に記載の業務支援装置。
21. 業務特性と所定の重要キーワードとの比較に基づいて、前記業務内容の関心度を決定する決定手段を更に具備することを特徴とする請求項１１に記載の業務支援装置。
22. 前記所定の重要キーワードは、利用者が選択したキーワードであることを特徴とする請求項２１に記載の業務支援装置。
23. 前記所定の重要キーワードは、関連するキーワードが一つの群としてまとめられていることを特徴とする請求項２１に記載の業務支援装置。
24. 一つの群としてまとめられている複数の重要キーワードの所定％以上が業務特性データに出現する割合に基づいて、前記業務内容の関心度を決定する決定手段を更に具備することを特徴とする請求項１１に記載の業務支援装置。
25. 前記判定手段が判定した業務の組合せを表示する表示手段を更に具備することを特徴とする、請求項１に記載の業務支援装置。
26. 利用者の意思によらず完了までに時間的な拘束を受ける拘束型の業務に関する属性データに基づいて、前記拘束型の業務に意識を集中する頻度を算出するステップと、
    前記拘束型の業務に意識を集中する頻度を含む多重処理対象の業務の特性に基づいて、複数の業務の多重化の適性を判定するステップと
    を含むことを特徴とする業務支援方法。
27. 前記拘束型の業務に関する属性データは、業務参加者の人数、利用者の役割、業務の形態、利用者における業務の重要性、業務内容の認知度、業務内容の関心度のうち少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項２６に記載の業務支援方法。
28. 請求項２６又は請求項２７に記載の業務支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
    

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