JP2007219787A - 業務スタイル分析装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】客観的に営業担当者等の業務スタイルを分析する。
【解決手段】人位置検出部１０は、営業担当者の事業所内の位置を検出し、「誰」が「いつ」「どこにいたのか」という人位置情報を人位置情報蓄積データベース２０に格納する。スタイル情報生成部３０は、一定期間に人位置情報蓄積データベース２０にアクセスし、各営業の「在社率」、「ミーティング率」等を算出し、スタイル情報蓄積データベース４０に格納する。スタイル分析部５０およびＵＩ提供部６０は、各種分析結果を分析者に提供する。
【選択図】図２

Description

この発明は、会社等の組織に所属して活動する者の業務スタイルを分析する技術に関し、とくに営業担当者の営業スタイルを分析するのに好適なものである。

営業担当部門（以下営業部ともいう）の能力を評価するために、営業担当者個々人やチーム単位での、実際の働き方や役割（以下スタイルともいう）を調べることがある。従来では、調査票調査や聞き取り調査を行って調べるしか方法がなかった。しかし、これらの既存の調査法は、調査対象者の主観や記憶違いなどの影響をうけやすい。また、調査や評価に時間や労力がかかる。

簡単にかつ客観的に営業担当者等の業務スタイルを分析できるようにすることが望まれる。

なお、この発明と関連する先行技術としては以下のものがある。

特許文献１は、ＲＦＩＤ等を用いて建物内の行動（周回）パターンを収集することを提案している。

特許文献２は、行動の遷移関係をグラフ表示するシステムに、モデルの単純性と情報量という尺度を取り入れて、グラフを簡略化することを提案している。

特許文献３は、都市の各店舗・施設に、ＩＣ読み取り機を設置し回遊行動を把握することを提案している。

特許文献４は、携帯端末、ＰＨＳ、ＧＰＳを使って人の行動を推測し記録することを提案している。

特許文献５は、ＩＣカードとスケジュール情報から作業者の内容別作業時間を自動集計することを提案している。

特許文献６は、業務ソフトウェアの使用時間を集計し、人と比較して業務の効率性などを調べることを提案している。

特許文献７は、プロジェクト内の電子コミュニケーション（数、相手、緊急度など）を集計し、プロジェクトを診断する手助けを行うことを提案している。

しかしながら、これら先行技術は、データの収集にとどまり、意思判断に直結する分析は行えない。
特開２００１−９２８８５公報 特開２００４−１０２６８１公報 特開２００４−１０２６９７公報 特開２００３−７６８１８公報 特開平１１−３４５２５０公報 特開２００２−２６９３３３公報 特開２００４−５４６０６公報

この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、客観的に営業担当者等の業務スタイルを分析する業務スタイル分析技術を提供することを目的としている。

この発明の原理的な構成例によれば、上述の目的を達成するために、営業部の事業所内に人位置検出手段（ＩＣタグ、ＰＨＳなど対象者が携行する装置を検出する手段）を設置し、各営業担当者がいつ、どこにいたかという情報を収集する。この情報から営業担当者の在社率やあるタイプの場所にどれくらいの割合いたかを算出し、その結果を元に営業担当者のスタイルを判定する。スタイルは、上述のとおり、働き方、仕事の進め方、役割等の業務の特質をひろく指す。

この構成例においては、営業担当者等の業務スタイルを客観的にかつ簡易に分析できる。

さらに、この発明を説明する。

この発明の一側面によれば、上述の目的を達成するために、業務スタイル分析装置に：対象者がいつどこにいたかという人位置情報を取得する人位置検出手段と；１または複数の場所について、上記対象者がそれぞれの場所にいた時間の割合を上記人位置情報を参照して算出する算出手段と；上記割合に基づいて上記対象者の業務に関する活動のパターンを分類することにより、当該対象者の業務スタイルを分析する分析手段とを設けるようにしている。

この構成例においては、対象者の業務スタイルを客観的にかつ簡易に分析できる。

この構成において、上記分析手段の分析結果を表示する表示手段をさらに設けても良い。

上記人位置情報は、典型的には、対象者の識別情報、場所の識別情報、対象者の各場所の滞在時間に関連する時間情報を含む。所定のインターバルごとに対象者の識別情報および場所の識別情報を検出して人位置情報としても良い。

この構成において、典型的には、上記算出手段は複数の場所についてそれぞれ割合を算出する。そして、上記対象者が上記複数の場所のそれぞれにいた時間の割合を複数次元の座標軸のそれぞれに対応させて複数次元の座標中に上記対象者の業務スタイルを位置づける。このようにして視覚的に分析結果を表示できる。

典型的には、上記複数の場所のうち、主たる活動の根拠地である１以上の場所に所在する比率を第１の座標軸とし、上記複数の場所のうち、打合せ場所に関する情報に基づく打合せ比率を第２の座標軸とする。

例えば、上記主たる活動の根拠地が会社であり、上記１以上の場所が会社関連施設に関連する場所である。

また、典型的には、上記複数の場所には会社内および会議室が含まれ、上記会社内についての割合は、総業務時間に対する会社内にいる時間の割合であり、上記会議室についての割合は、会社内にいる総時間に対する会議室にいる時間の割合である。

また、上記分析手段は、さらに典型的には、上記会社内についての割合が大きくかつ上記会議室についての割合が大きい場合の業務スタイルを調整型と分析し、上記会社内についての割合が大きくかつ上記会議室についての割合が小さい場合の業務スタイルをデスクワーク型と分析し、上記会社内についての割合が小さくかつ上記会議室についての割合が大きい場合の業務スタイルをチームワーク型フィールドプレイ型と分析し、さらに、上記会社内についての割合が小さくかつ上記会議室についての割合が小さい場合の業務スタイルを個人型フィールドプレイ型と分析する。

また、上記複数の場所には（ａ）上記対象者の居室、（ｂ）他の部署のスペース、（ｃ）ラウンジ・喫煙室を含む会社内のインフォーマルなスペースの少なくとも１つが含まれてもよい。

また、上記人位置情報検出手段は、上記対象者が携帯するＲＦＩＤまたは赤外線ＩＤ装置を検出する検出手段を有してもよいが、これに限定されない。移動体通信の移動局、ＧＰＳ、入館管理用のカード等を用いても良い。

また、分析対象は典型的には個人単位であるが、グループ単位でもよい。グループ単位の場合、グループ単位で人位置情報を取得して分析しても良いし、個人単位で人位置情報を取得してグループでまとめて分析しても良い。

また、上記人位置情報は、（ａ）対象者ＩＤ、（ｂ）場所ＩＤ、および（ｃ）滞在時間を直接または間接的に表示する情報を含むことが好ましい。滞在時間は典型的には所定の時間間隔における滞在時間である。滞在時間は、その始期および終期で特定されても良いし、始期および終期の一方とその継続時間長で特定されても良い。もちろん、所在の時間に関係なく所在の回数を用いて分析を行なう場合には、人位置情報は、所在した事実のみを特定できれば良い。所定のインターバルで、所在位置（検出不可の位置にいることも含む）を検出してインターバルの個数の滞在時間を表しても良い。

この発明は、ネットワーク上に分散されたコンピュータを用いて実装しても良いし、スタンドアローンのコンピュータを用いて実装しても良い。この場合、スタンドアローンのコンピュータに人位置情報やその加工情報を収集する必要がある。

なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。

この発明の上述の側面および他の側面は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳述される。

この発明によれば、営業担当者等のスタイルを客観的に判定することができる。対象者がいつどこにいたかという人位置情報を検出する人位置検出手段の実現方法によっては、リアルタイムの情報収集が可能になり、あとから営業部の状況を振り返るだけでなく、今後の状況を予想する手段として採用できる。

以下、この発明について詳細に説明する。

まず、この発明の概要を原理的な構成例に沿って説明する。

この構成例では、業務時間中に「どの場所」で「どのくらい」過ごしたのかというデータを元に、営業の業務スタイルを記述する。以下にその一例を示す。

『会社内にいる総時間／総業務時間』を在社率と呼び、『会議室にいる総時間／会社内にいる総時間』をミーティング率と呼ぶ。

在社率の相対的高さは社内での業務の相対的多さを表す。逆に、在社率の相対的低さは、顧客先への訪問、社外の催し物への参加、在宅勤務の相対的多さなどを表す。

ミーティング率の相対的高さは、「コスト高なコミュニケーション」の相対的多さを表す。「コスト高なコミュニケーション」とは、立ち話、メール、電話等などでは対処できない相談や調整、情報展開を意味する。

在社率の高低、ミーティング率の高低から営業の業務スタイルを４つ（「調整」、「デスクワーク」、「チーム型フィールドプレイ」、「個人型フィールドプレイ」）に分類することができる。

図１は、在社率とミーティング率を座標軸に選んで各営業担当者の営業スタイルを例示するものである。各営業担当者の営業スタイルは星形の恬として示されている。点線は全体の平均を示す。この図では、各営業担当者を図上の位置から４つのスタイルに分類している。この例では平均を用いて分類したが、固定的なレベルや入力指定したレベルで分類しても良い。平均を用いた場合には、着目している組織の相違を緩和することが可能である。

営業スタイルの記述方法は前述のものに限らない。分類の個数も４つに限定されない。

場所のバリエーションを変えてもよい。例えば、『他の部署のスペースにいる時間／会社内にいる総時間』（他部門訪問率）や『ラウンジ・喫煙室など息抜きができ、かつ人とコミュニケーションができるスペースにいる時間／会社内にいる総時間』（インフォーマルコミュニケーション機会率）などを座標軸に選択しても良い。

また、組み合わせのバリエーションを変えてもよい。前述のように２軸ではなく、他部門訪問率を加えた３軸またはそれ以上の軸数にしてもよい。二次元座標を３軸目等の他のパラメータで切り替えるようにしても良い。

スタイルの分類方法を変えてもよい。「２軸の相対的な高低の組み合わせから導き出される４つのスタイル」だけはなく、統計的なグルーピング（例えば判別分析）、平均±標準偏差の範囲内か否かで分類するも採用しても良い。

図２は、この構成例の業務スタイル分析装置の構成を示している。図２において、業務スタイル分析装置は、人位置検出部１０、人位置情報蓄積データベース２０、スタイル情報生成部３０、スタイル情報蓄積データベース４０、スタイル分析部５０、ＵＩ提供部６０およびワーカー情報データベース７０を含んで構成されている。人位置検出部１０は、営業担当者の事業所内の位置を検出する。「誰」が「いつ」「どこにいたのか」という人位置情報を人位置情報蓄積データベース２０に格納する。人位置検知は、対象者が携行するＲＳＩＤタグを各領域に設置したセンサで検出することにより実現できるが、これに限定されず、移動体通信の移動局のエリア検出、ＧＰＳ、入館管理カード、赤外線ＩＤバッジ等を用いることができる。

スタイル情報生成部３０は、一定期間（例えば一日ごと、一週間ごと）に人位置情報蓄積データベース２０にアクセスし、各営業の「在社率」、「ミーティング率」等を算出し、スタイル情報蓄積データベース４０に格納する。管理者等により入力された指定期間の「在社率」、「ミーティング率」等を算出してもよい。スタイル分析部５０およびＵＩ提供部６０は、各種分析結果を分析者に提供する。ワーカー情報データベース７０は、営業担当者の所属、居室、その他、組織上の情報を格納しており、グループごとの分析等に用いることができる。また営業担当者の居室を特定して居室に所在する割合を算出する場合にも利用できる。

図３は、図２の構成例の動作例を示しており、その詳細は以下のとおりである。

［ステップＳ１０］：センサー等からの通知を受けて、人位置検出部１０が、人位置情報を生成し、人位置情報蓄積データベース２０に格納する。
［ステップＳ１１］：スタイル情報生成部３０が、一定期間ごとに人位置情報蓄積データベース２０にアクセスして、スタイル情報を算出し、スタイル情報蓄積データベース４０に格納する。スタイル情報は典型的には在社率およびミーティング率である。
［ステップＳ１２］：スタイル分析部５０が、ユーザの処理依頼を受けて、スタイル情報蓄積データベース４０からデータを取得し、分析を行い、ＵＩ提供部６０を介して結果をユーザに提示する。提示方法は印刷出力でも、表示出力でもよい。メールやウェブ等を用いて出力しても良い。

この構成例によれば、図１に示すような業務スタイルを人位置検知に基づいて客観的に提示できる。

つぎにこの発明の具体的な実施例の業務スタイル分析システムについて説明する。

図４はアクティブ型ＲＦＩＤタグを用いて実施例の構成を示している。

図４において、業務スタイル分析システムは、ＲＦＩＤ用基地局１０１、ＲＦＩＤタグ１０２、センサーサーバ１０３、センサーデータベース１０４、人位置情報管理サーバ１０５、人位置情報蓄積データベース１０６、スタイル分析サーバ１０７、スタイル情報蓄積データベース１０８等を含んで構成されている。

人位置情報管理サーバ１０５および人位置情報蓄積データベース１０６はそれぞれ図２の人位置検出部１０および人位置情報蓄積データベース２０に相当する。スタイル分析サーバ１０７は図２のスタイル情報生成部３０、スタイル分析部５０およびＵＩ提供部６０に相当し、スタイル情報蓄積データベース１０８は図２のスタイル情報蓄積データベース４０に相当する。

分析対象者となる営業担当者はアクティブ型ＲＦＩＤタグ１０２を保持する。事業所にＲＦＩＤ用基地局１０１を設置する。アクティブＲＦＩＤ１０２は、現在さまざまなものが市販されており、さまざまな構成方法、ＡＰＩ、位置取得精度を提供している。この実施例では、任意の市販アクティブＲＦＩＤ１０２を使うものとし、位置取得の詳細は述べない。図４中、基地局１０１、アクティブ型ＲＦＩＤ１０２、センサーサーバ１０３、センサーデータベース１０４が既存の位置取得システムを構成する。

人位置情報管理サーバ１０５は、センサーサーバ１０３に定期的（例えば１５分ごと）に位置情報を問い合わせ、図５に示すような人位置情報を生成し、人位置情報蓄積データベース１０６に格納する。図５の例では人位置情報のデータ構造は、ある時間単位（例えば１時間など）のうち、どのくらいの時間、ある場所にいたかを表しており、データＩＤ、ユーザＩＤ、検出時間帯、場所ＩＤ、滞在時間を含んでいる。

この図では、時間単位を一時間とした例を示す。データＩＤ１とデータＩＤ２が指し示すデータはそれぞれ、Ｕｓｅｒ−２０が２００５年５月１１日０９：００から１０：００の間に、居室Ａに約１０秒、会議室Ｒに約４０分いたことを示している。（これ以上ユーザＩＤ＝Ｕｓｅｒ−２０で、検出時間帯＝２００５−０５−１１ ０９：００：００＋０９のデータがないとしたら）これらの滞在時間を足しても一時間とならないので、この時間帯にＵｓｅｒ−２０はセンサーに検出されない場所にいたことになる。

この例では、ユーザＩＤと検出時間帯が一致するデータ項目の滞在時間の総和は時間単位以下となる（総和＜＝単位時間）。等号が成り立たない場合は、その時間帯のうち、どのセンサーにもかからなかった時間が存在することを表している。

スタイル分析サーバ１０７は図６に示す営業日リスト、勤務時間情報、部屋別属性情報のデータ構造（ユーザが書き換えを行わない限り、同じ値が保持されるもの）を保持しこれを参照して人位置情報からスタイル情報を生成する。スタイル情報はこの例では在社率およびミーティング率である。営業日リスト、勤務時間情報、部屋別属性情報はユーザによって設定情報として与えられる。営業日リストと勤務時間情報は、総業務時間を算出するために利用される。部屋別属性情報は、ミーティング率を算出するために利用される。

スタイル分析サーバ１０７は、スタイル情報を生成するために図７に示す処理を行なう。

［ステップＳ２０］：調査対象期間ｎが経過したら、人位置情報蓄積データベース１０６から、前回取得後追加されたデータ群を取得する。調査対象期間は、スタイルを調査する期間単位を表す。例えば１週間や１ヶ月、半年などである。
［ステップＳ２１］：取得したデータからユーザごとに在社率とミーティング率を算出する。在社率は、Σ（取得したデータ群の滞在時間）／調査対象機関ｎ中の総勤務時間、として算出する。ミーティング率は、Σ（ミーティングスペースにいた滞在時間）／Σ（取得したデータ群の滞在時間）、として算出する。
［ステップＳ２２］：スタイル情報蓄積データベース１０８に在社率とミーティング率を格納する。

スタイル情報は例えば図８に示すようなものであり、データＩＤ、ユーザＩＤ、生成時刻、調査対象期間の開始時刻、調査対象期間、在社率、ミーティング率を含んでいる。

図９は、スタイル分析結果の表示例を示している。この例では、各営業担当者をスタイルごとに分布図にプロットしている。まず、スタイル分析サーバ１０７はユーザからの問い合わせに応じて、スタイル情報蓄積データベース１０８からデータを取得し、全体の平均値を求め、２次元の図にプロットする。問い合わせ方法はＷｅｂアプリケーションや、専用クライアントソフトを通じてのＴＣＰ−ＩＰベースの通信などであるが、これに限定されない。図９に示すような分布図が表示ソフトウェアにより表示される。星は営業担当者個人を表す。星をマウスクリックすることで、その営業担当者のより詳細なデータを表示することもできる。

図１０は、特異なスタイルを持つ営業のピックアップに適したスタイル分析結果の表示例を示す。この例では、スタイル分析サーバ１０７は、平均±標準偏差から外れた営業を「特異なスタイルを持つ」営業としてピックアップし、あらかじめ登録してあるメールアドレス（典型的には組織を分析しようとしている分析者や、組織の管理者など）に、その営業の情報を記載したメールを送信する。図では丸により囲まれて表示されている。

図１１は、チームごとのスタイルの違いを分析する表示例を示す。この例では、スタイル分析サーバ１０７は、分析者からの問い合わせに応じて、グループメンバーごとにスタイルを調べて、グループにおける各スタイルの構成比率をチャートにして示す。また、グループごとの平均（重心となる点）と分散（平均点からの距離の２乗の平均）を求めて、ある閾値より大きい（あるいは小さい）平均や分散を持つグループを特異なグループとしてピックアップし、ユーザにメールで通知してもよい。

以上で実施例の説明を終える。なお、この発明は上述の実施例に限定されるものではなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。例えば、図１２に示すように、部屋あるいは場所にミーティングスペースか否かの情報や、インフォーマルな対話のスペースか否かの情報を割り当てて、ミーティングの割合を明確に求めたり、インフォーマルなスペースにいる割合を明確に求めたりするようにしてもよい。

この発明の原理的な説明を行なうため業務スタイル分析結果の例を示す図である。 この発明の原理的な構成例を説明するブロック図である。 上述構成例の動作例を説明するフローチャートである。 この発明の実施例を説明するシステム図である。 上述実施例の人位置情報のデータ構造の例を説明する図である。 上述実施例のスタイル情報を生成するために用いるデータ構造の例を説明する図である。 上述実施例の動作例を説明するフローチャートである。 上述実施例の分析情報の例を説明する図である。 上述実施例の分析結果表示例を説明する図である。 上述実施例の他の分析結果表示例を説明する図である。 上述実施例の他の分析結果表示例を説明する図である。 上述実施例の変形例を説明する図である。

符号の説明

１０ 人位置検出部
２０ 人位置情報蓄積データベース
３０ スタイル情報生成部
４０ スタイル情報蓄積データベース
５０ スタイル分析部
６０ ＵＩ提供部
７０ ワーカー情報データベース
１０１ ＲＦＩＤ用基地局
１０２ ＲＦＩＤタグ
１０３ センサーサーバ
１０４ センサーデータベース
１０５ 人位置情報管理サーバ
１０６ 人位置情報蓄積データベース
１０７ スタイル分析サーバ
１０８ スタイル情報蓄積データベース

Claims (15)

1. 対象者がいつどこにいたかという人位置情報を取得する人位置検出手段と、
   １または複数の場所について、上記対象者がそれぞれの場所にいた時間の割合を上記人位置情報を参照して算出する算出手段と、
   上記割合に基づいて上記対象者の業務に関する活動のパターンを分類することにより、当該対象者の業務スタイルを分析する分析手段とを有することを特徴とする業務スタイル分析装置。
2. 上記分析手段の分析結果を表示する表示手段をさらに有する請求項１記載の業務スタイル分析装置。
3. 上記人位置情報は、対象者の識別情報、場所の識別情報、対象者の各場所の滞在時間に関連する時間情報を含む請求項１または２記載の業務スタイル分析装置。
4. 上記算出手段は複数の場所についてそれぞれ割合を算出する請求項１〜３のいずれかに記載の業務スタイル分析装置。
5. 上記対象者が上記複数の場所のそれぞれにいた時間の割合を複数次元の座標軸のそれぞれに対応させて複数次元の座標中に上記対象者の業務スタイルを位置づける請求項４記載の業務スタイル分析装置。
6. 上記複数の場所のうち、主たる活動の根拠地である１以上の場所に所在する比率を第１の座標軸とし、上記複数の場所のうち、打合せ場所に関する情報に基づく打合せ比率を第２の座標軸とする請求項５記載の業務スタイル分析装置。
7. 上記主たる活動の根拠地が会社であり、上記１以上の場所が会社関連施設に関連する場所である請求項６記載の業務スタイル分析装置。
8. 上記複数の場所には会社内および会議室が含まれ、上記会社内についての割合は、総業務時間に対する会社内にいる時間の割合であり、上記会議室についての割合は、会社内にいる総時間に対する会議室にいる時間の割合である請求項４〜７のいずれかに記載の業務スタイル分析装置。
9. 上記分析手段は、上記会社内についての割合が大きくかつ上記会議室についての割合が大きい場合の業務スタイルを調整型と分析し、上記会社内についての割合が大きくかつ上記会議室についての割合が小さい場合の業務スタイルをデスクワーク型と分析し、上記会社内についての割合が小さくかつ上記会議室についての割合が大きい場合の業務スタイルをチームワーク型フィールドプレイ型と分析し、さらに、上記会社内についての割合が小さくかつ上記会議室についての割合が小さい場合の業務スタイルを個人型フィールドプレイ型と分析する請求項８記載の業務スタイル分析装置。
10. 上記複数の場所には（ａ）上記対象者の居室、（ｂ）他の部署のスペース、（ｃ）ラウンジ・喫煙室を含む会社内のインフォーマルなスペースの少なくとも１つが含まれる請求項１〜９のいずれかに記載の業務スタイル分析装置。
11. 上記人位置情報検出手段は、上記対象者が携帯するＲＦＩＤまたは赤外線ＩＤ装置を検出する検出手段を有する請求項１〜１０のいずれかに記載の業務スタイル分析装置。
12. 個人単位またはグループ単位で上記分析対象者を設定して分析する請求項１〜１１のいずれかに記載の業務スタイル分析装置。
13. 上記人位置情報は、（ａ）対象者ＩＤ、（ｂ）場所ＩＤ、および（ｃ）滞在時間を直接または間接的に表示する情報を含む請求項１〜１２のいずれかに記載の業務スタイル分析装置。
14. 人位置検出手段が、対象者がいつどこにいたかという人位置情報を取得するステップと、
    算出手段が、１または複数の場所について、上記対象者がそれぞれの場所にいた時間の割合を上記人位置情報を算出するステップと、
    分析手段が、上記割合に基づいて上記対象者の業務に関する活動のパターンを分類することにより、当該対象者の業務スタイルを分析するステップとを有することを特徴とする業務スタイル分析方法。
15. 人位置検出手段が、対象者がいつどこにいたかという人位置情報を取得するステップと、
    算出手段が、１または複数の場所について、上記対象者がそれぞれの場所にいた時間の割合を上記人位置情報を算出するステップと、
    分析手段が、上記割合に基づいて上記対象者の業務に関する活動のパターンを分類することにより、当該対象者の業務スタイルを分析するステップとをコンピュータに実行させるために用いられることを特徴とする業務スタイル分析用コンピュータプログラム。

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