JP2009509230A - エンティティ内またはエンティティ間の関係の整列度を評価するための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

エンティティに関する価値観、目的、および／または包含的フォーカスの少なくとも１つを含む、エンティティの自己認識または文化に関する所定の側面について、前記側面の１つまたは複数を選択、優先付け、および／または提出することを要求する質問が含まれたアンケートを通じて、エンティティから回答という形式でデータを収集するステップと、
前回のアンケートで、最も高い頻度で選択された、最も高い優先順位が与えられた、および／または最も高い頻度で提出された側面についての質問を含む次のアンケートを生成し、さらなる回答という形式でデータを収集するステップと、
上記ステップを、所定の回数繰り返すステップから構成されることを特徴とする、エンティティの自己認識または文化の様態を評価する（以下、「アイデンティティ評価」という）方法。
【選択図】
なし

Description

本発明は、エンティティ内、またはエンティティ間の関係に整列を確立させることができる診断システムに関する。

企業の経営者は、会社の業績を分析および改善するために、財務的または非財務的基準を使用する。さらに、企業の経営者は、業績改善に結びつく、事業の健康状態を判断するための新しい方法を常に探し求めている。

研究によると、目的がはっきりしており、価値観が確立されている企業は、財務的な観点から言っても、株式市場でも優れた業績を収めている。業績データからも、このような企業は、競合企業よりも優れた成果を挙げていることが示されている。また、このような企業は、社会貢献度の高い事業を行っていることを示唆する証拠も存在する。

散逸構造論は、なぜ、このような企業が並外れた実績を挙げることができるのかについての見識を提供する。

散逸構造とは、個々の粒子の挙動によって大規模な秩序が形成される構造をいう。個々の粒子が整列していると、エネルギーがシステム内を最も効率よく流れるようになる。

物理的なシステムは、システム内に広範囲にわたって整列状態を形成する可能性を秘めた、隣接する粒子間の相互作用によって構成される。人間のレベルでは、行動は、従業員がそれぞれの意思を伝達しあう媒体であり、目的と価値観は、その行動の指針となる、ということができる。人間は、意思を伝達することにより、目的が錯綜している場合に比べ調和のとれた行動をとることができる。単純な例を１つ挙げると、道路で２人の人がお互いを避けて通ろうとするときに生じる整列効果がある。１人がわずかに動くと、一方に寄ろうとする意図の合図となり、相手がこれを理解すると、それに従って反応することになる。

人は、目的を共有していながらも、互いに効率よく作業することができない場合がある。これは、矛盾する価値観、例えば、目的を達成する方法等について、意見が食い違っていることなどから生じるものである。会社の従業員のほとんどまたは全員が、同じ価値観を指針として積極的に行動し、同じ目的に向かって仕事をしていれば、その企業文化は、整列しているということができる。この整列があってこそ、企業が、目的と価値観によって動かされているということができる。言ってみれば、企業が散逸構造として振舞い、共有された目的と価値観を中核として従業員の行動が整列することによって、形成された大規模な秩序を通じてエネルギー（この場合は、企業の財務的な成績）が流れるようになる。

目的と価値観を指針として動く企業と、そうでない企業とに、業績の差が生まれるのは、異なる価値観を指針とした従業員が相互に作用し合うことで、エネルギーが無駄に消費されていることが部分的な原因であることを、この理論は示唆している。目的と価値観を行動の指針としていない企業の場合、そのような相互作用が多く生じており、その結果、より多くのエネルギーが無駄に消費されていることになる。

経営者が、経時的な変化を観察し、企業文化を強化するために管理者が実施したイニシアチブやプロセスの効果を、評価できるようにするためには、企業文化の強さを正確に評価できることが非常に重要である。

企業文化の形成および維持に携わるのは、個々の従業員の行動と、従業員間の相互作用であるため、企業内で従業員を対象とした調査を実施し、どのような目的と価値観が、従業員の行動の基礎となっているのかを明らかにすることによって、厳密かつ正確なデータが収集可能であることが期待される。

Ｊａｍｅｓ Ｃ．Ｃｏｌｌｉｎｓ ａｎｄ Ｊｅｒｒｙ Ｉ．Ｐｏｒｒａｓ，Ｂｕｉｌｔ ｔｏ Ｌａｓｔ．Ｈａｒｐｅｒ Ｃｏｌｌｉｎｓ，１９９４． Ｓａｍｕｅｌ Ｂ．Ｇｒａｖｅｓ ａｎｄ Ｓａｎｄｒａ Ｗａｄｄｏｃｋ，Ｂｅｙｏｎｄ Ｂｕｉｌｔ ｔｏ Ｌａｓｔ：Ａｎ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｔａｋｅｈｏｌｄｅｒ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｉｎ 「Ｂｕｉｌｔ ｔｏ Ｌａｓｔ」 Ｃｏｍｐａｎｉｅｓ， Ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｎｄ Ｓｏｃｉｅｔｙ Ｒｅｖｉｅｗ，２０００，１０５（４）：３９３−４１８ Ｊｏｈｎ Ｐ．Ｋｏｔｔｅｒ＆Ｊａｍｅｓ Ｌ．Ｈｅｓｋｅｔｔ，Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ Ｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，Ｆｒｅｅ Ｐｒｅｓｓ（１９９２） Ｊ．Ｍ．Ｃａｒｌｓｏｎ ａｎｄ Ｊｏｈｎ Ｄｏｙｌｅ，「Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ａｎｄ Ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ」，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ（ｖ．９９，Ｓｕｐｐｌ １：２５３８−２５４５）

現時点では、従業員から直接データを収集する、どんなに優れた方法であっても、いずれにも様々な観点で問題がある。これらの問題には、例えば、ランダムサンプリングや代表的とはいえない根拠に依存しすぎている、質問の投げかけ方が無闇矢鱈である、機密上の理由によりデータが偏ってしまう、経時的な変化を正確に追跡できない、等が挙げられるが、このような問題は、アンケートを注意深く設計すれば回避できる。しかしながら、従業員からデータを収集するための現在公知の方法には、深刻な問題が一貫して存在する。すなわち、これらの方法は、企業文化における整列の強度を、真の意味で正確に測定するものではないという点である。

このような問題が起きるのには、２つの理由がある。第１の理由は、従業員に価値観のリストを提示し、選択してもらいたい場合、それは選択可能でなければならない。最悪の場合、企業のコアとなる価値観にしか言及していない質問を作り、従業員に、これに賛同するかしないか、と問い正すことになってしまう。たとえ選択肢を増やしたとしても、リストにない価値観は、「その他」という１つのカテゴリーに括られて分類されてしまう。これでは、リストに記載された価値観の重要性が過剰に強調されてしまい、企業文化について偏った理解しか得ることができない。

現行の方法では、文化的な整列を正確に測定できないことの第２の理由は、それらの方法の基礎となっている、背景にある世界観では、従業員の間の相互作用に十分な重きが置かれていない点である。例えば、従業員の７０％が、コアの価値観に賛同すると答えた場合、それは、７０％が合意した、と、額面通りの点数が付けられる。しかしながら、相互作用が起きているという観点から企業文化を捉えると、企業の価値観を共有する人たちの間でおこなわれる相互作用は、７０％×７０％＝４９％にしかならないともいえる。残りの３０％の少数の従業員がコアでない価値観を共有しているのであれば、実際は最大で３０％×３０％＝９％の相互作用が整列されているかもしれないのである。従って、標準的な計算方法は、企業文化における整列の強さを、１２％−２１％、多く見積もってしまっているのである。

また、企業のコアとなる価値観が１つ以上存在した場合、さらに問題が生じる。企業文化内で、価値観のどれかが、他よりも普及しているとしても、例えば、各価値観の点数の平均を取る等といった現行の方法では、企業文化の全体的な配列を正確に測定しているとは到底言い難い。

企業が、目的と価値観を真剣に考え、企業文化内の整列と業績の関係の重要性を認識しているのであれば、不正確で、場合によっては、偏った企業文化の測定方法では、満足できないはずである。本発明の目的は、企業の経営者が、事業の健康度と将来の業績の可能性に対する指標として、企業内の目的および価値観の存在および強度を、正確に評価することができる、質問の適用およびその結果の分析方法を提供することである。

さらに、企業（およびその他の組織）が散逸構造の１つの形態である一方、個人個人が、自分たち自身も物理的および心理的な散逸構造を構成していることを認識しなければならない。事業にとって従業員が整列していることに利点があるのは無論のことであるが、個人にとっても、自分と人生の様々な側面に整列が見られることを確信するのには利点がある。従って、本発明の他の目的は、個人が、人生の様々な側面における自分の信念と行動が、コアとなる目的と価値観にいかに整列しているかを評価するための手段を提供することである。

関係というものは、上記のように、内部的なものであるが、外部的なものでもある。２人の人が、道路ですれ違う等といった、ほんの一瞬の関係であっても、（一時的なものであることは認めざるを得ないが、）散逸構造が生まれる。外部的な関係であっても、成功に到る条件は、内部的な関係と同じである。すなわち、効率の良い相互作用が生まれるに足りる程度に、２つのエンティティの目的と価値観（明示的もしくは黙示的のいずれであっても）が類似していることである。

さらに、本発明の結果、自己創出プロセス（フィードバックループ）を通じて、企業文化が維持されるようになる。以下に説明する本発明による方法は、自己創出プロセスを強化する働きをし、これによって、組織がその文化の強度を維持する一助となる。

この方法は、エンティティが、目的およびコアの価値観に対して、どの程度整列しているかという現状評価の目的のために、および／または２つのエンティティ間に整列状態を確立するための手段として、２つのエンティティの比較に使用することができる。整列の強度は、その関係において期待される成功の指標となる。また、この方法は、エンティティの認識に対する他の認識との整列状態について、フィードバックを与えるためにも使用することができる。

本発明の効果としては、企業または組織の文化の状態と有効に関連付けできる管理手法が実現する、エンティティを引き合わせ、関係をマッピングする人の仕事を強化し（例えば、人事採用代理店やネットワーキング用のウェブサイト等）、質問の性質そのものによって自己創出プロセスを意識的なレベルに引き上げることにより、目的と価値観に自分自身を整列させる能力を高め、個々のエンティティに利益を提供する役割を果たす、等が挙げられる。これらを使用することによって、適用されるプロセスを標準化し、関係の標準的な潮流を確立することにより、本発明は、使用および応用のネットワークを成長させ、ユーザに提供される利益をさらに強化するのに使用することができる。

引用文献には、先行技術として妥当性があるとは認められない。参考文献においては、それぞれの著者が主張していることが記載されており、本出願者は、引用文献の精度および適切さに疑義を呈する権利を留保する。従って、
あるエンティティの自己または文化に関する感覚の中に存在する整列、および２つ以上のエンティティの自己および／また文化に関する感覚の間に存在する整列の程度を定量化することによって、エンティティ内およびエンティティ間の関係の標準的な潮流を確立し、
一般的には、文化の状態、および／または具体的には、従業員が共通の目的および価値観を共有している程度を評価および強化することによって、企業およびその他の組織が、財務的および非財務的成績を改善することができるツールを提供し、
個人内および個人間の関係を整列化することによって、個人が自らの成功を強化する支援を行うツールを提供し、
上記のようなツールを提供し、エンティティの目的および価値観が一致している基礎とした、正確な関係のマッチングサービスを可能にし、
それによって、さまざまな種類の有効な関係の創出および開発を助長し、
紙ベースの調査方法では達成できない、タイムリーなツールの適用を可能にする電気的またはコンピュータプログラムを使用して、上記のツールを可能にすることができる、診断システムを提供することが望ましい。

さらに、本発明の他の目的は、上記の問題を解決すること、または少なくとも有用な選択肢を公衆に提供することである。

なお、さまざまな法的管轄区では、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という用語は、排他的または包含的な意味で使用されることが認識されている。本明細書の目的に対しては、別途明記されている場合を除き、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という用語は、包含的な意味で使用されるものとする。すなわち、直接引用により列挙された要素だけでなく、明記されていない、その他の要素または部分も含むことを意味するものとする。方法またはプロセスの１つまたはそれ以上のステップに関して、「備えた（ｃｏｍｐｒｉｓｅｄ）」または「備えている（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語を使用する場合についても、同様の考え方が適用される。

本発明の一態様によると、
エンティティの自身または文化に対する感覚についての所定の側面に関する質問が含まれたアンケートによって、エンティティから回答という形式でデータを収集するステップと、
一つ前のアンケートから、最も高頻度で選択された、最も高く優先付けられた、および／または最も高い頻度で提出された側面についての質問を含むように次のアンケートを生成し、さらに回答という形式でデータを収集するステップと、
所定の回数だけ、上記のステップを繰り返すステップから構成され、
所定の側面には、エンティティに関する価値観、目的、および／または包括的フォーカスのうち少なくとも１つが含まれ、アンケートは、１つまたはそれ以上の側面を選択、優先付け、および／または提出することをエンティティに要求することを特徴とする、エンティティの自身または文化の状態を評価（以下、「アイデンティティ評価」という）するための方法が提供される。

所定の回数は、収集したデータの有効性を確認するのに十分な数であることが好ましい。

さらに、上記の方法は、エンティティのアイデンティティ評価を、所定の値の範囲に対するパーセンテージの基準で、定量化するための計算を行うステップが含まれることが好ましい。

ある一態様によると、収集される回答に、所定のインクリメントの範囲から、回答に等価な数値を割り当てることを特徴とする。

好ましくは、アンケートは、アンケートは電子的に（例えば、インターネットを通じて、またはイントラネット上で）、手作業で、もしくは音声でで管理され、収集された回答の各事例が、ＰＣ、ネットワークサーバ、ラップトップ、ＰＤＡ等のコンピュータ／プロセッサおよび電子的保存手段により格納および操作可能であるものとする。

好ましくは、上記方法は、最も選択される頻度が低く、最も低く優先付けされ、または最も低頻度で提出される側面は、次に生成する質問から取り除くステップが含まれる。

なお、本明細書では、エンティティとは、個人、組織、会社の従業員等を含む用語として使用する。

本明細書では、価値観、目的および／または包括的フォーカスという、エンティティの自己認識または文化の側面とは、それぞれ次の意味を含むとして定義されるが、これらに制限されるものではない。
価値観‐自己に対する価値観、インテグリティ、尊敬の念、個人、家族および仕事に対する基準、倫理観、性格、判断、理念、評価等の問題。
目的‐意図、狙い、動機、方向性、信条、野心、大志、欲求、期待、理念、使命感、フォーカス、機能、目指すもの、目標等の問題。
包含的フォーカス‐自己保存、自己イメージ、グループ内での関係、グループ外との関係、より広い環境との関係等、エンティティがフォーカスを当てる範囲、またはさらに、成功度の測定基準。

従来の調査に基づく技術は、目的および価値観を、静的／固定的に列挙したリストに依存しているため、エンティティの自己または文化の所定の側面を、正確に判断するために必要なデータを、効率的または十分に収集することができなかった。固定的なリストを使用する場合、膨大な数の目的または価値観を列挙することは非実用的である反面、提示する範囲を制限すると、偏りが生じる恐れがあった。

エンティティのアイデンティティ評価を正確に測定するためには、１つの目的または価値観は、それが、エンティティの中で、どの程度優勢であるかに比例した回数分、選択肢として提示すべきである。さらに、このような手法は、エンティティ内で普及している目的または価値観に対する意識を高める役割を果たす。意識を高めることによって、さらにこれらの目的または価値観を中心とした整列が促進される可能性がある。

一連のアンケートをエンティティに提示するという、上記の目的および価値観の評価手段は、上記にて説明した欠点を克服するものである。

アンケートに回答するエンティティには、目的または価値観がランダムに記載されたリストを提示し、そこから選択してもらうことができる。

選択された目的または価値観は、データベースに格納された目的および価値観のマスターリストと比較し、選択された目的または価値観に関連付けられている一意的な数値コードが、質問に対する回答として保存される。コードそのものは一意的であるが、同一または等価であると見なされる目的または価値観は、同義語として保存される。例えば、「顧客志向」および「消費者志向」は、同じコードを共有するようにしてもよい。

回答するエンティティが選択したいと思っている目的または価値観がリストにない場合、エンティティは「その他」のボックスを使用して提出することができる。提出された目的または価値観は、次のアンケートに利用可能なリストに追加される。さらに、提出された目的または価値観が、マスターリストになく、一意的な数値コードが付与されていない場合は、マスターリストにも追加される。

アンケートに回答してもらったら、その都度、各目的または価値観について、その目的または価値観が取得した合計得票数を、出現頻度で割った値を計算する。計算したスコアが最も高かった目的または価値観が、次のアンケートに現れる。目的または価値観のうち、等しくスコアが高いものが２つあった場合は、出現頻度の高かったものが保持される。

従って、本発明の他の態様によると、
選択された目的または価値観は、格納されている目的または価値観のマスターリストと比較され、エンティティが、リストにない目的または価値観を選択したいと思った場合は、エンティティから収集される回答の一部としてエンティティが提出し、提出された目的または価値観は、次に生成されるアンケートにおいて選択可能な目的または価値観としてリストに追加され、
提出された目的または価値観は、目的または価値観のマスターリストと比較し、その中にない場合は、追加され、
各アンケートが完了する都度、個別の目的または価値観が選択された回数を、選択可能としてその目的または価値観が提示された回数で割り算する計算を行い、
計算結果が最も高かった目的または価値観は、次に生成されるアンケート上で、選択可能な目的または価値観として提示され、
２つの目的または価値観の計算結果が同じだった場合、最も出現頻度が高かった目的または価値観を保持することを特徴とする。

さらに、本発明の他の態様によると、
エンティティに関する価値観、目的、および／または包含的フォーカスの少なくとも１つを含む、エンティティの自己認識または文化に関する所定の側面について、前記側面の１つまたは複数を選択、優先付け、および／または提出することを要求する質問が含まれたアンケートを通じて、エンティティから回答という形式でデータを収集するステップと、
収集した回答に、所定のインクリメントの範囲から、回答に等価な数値を割り当てるステップと、
エンティティのアイデンティティ評価における同じ側面を評価する、２つの異なった質問に対する回答の平均値が、所定の限界を超えているかどうか決定するために、回答に対応する数値に対して、妥当性を確認するための計算を行うステップから構成される方法が提供される。

さらに、本発明の他の態様によると、
さらに、所定の時間が経過した後、アイデンティティ評価がどのように変化したか、その詳細をエンティティに提供するためのレポートを、自動的に生成するステップを含むことを特徴とする、実質的に以上に記載された評価方法が提供される。従って、エンティティは、自己認識または文化が変化したこと、または変化しなかったことを意識することができるため、必要に応じて是正策を講じることができる。

さらに、本発明の他の態様によると、本発明は、業績改善を、文化強度に関連づけるために、当該方法から得られた計算結果とデータベースとを相関付けるステップを追加した当該方法を使用して、上記評価方法の管理者が、企業に、文化から得ることができる財務的なメリットに定量性をもたせ、企業文化による成果の推定値を正確に計算できる範囲を提供することを可能とする。さらに、企業文化の状態を強化し、見込み業績を改善するためには、企業が使用しているどの管理手法が最も効果的であるかが診断可能となる。

さらに、本発明の他の態様によると、
前記方法により収集したデータを計算し、２つのエンティティの自己認識／文化がどの程度適合しているかを反映するスコアを求めるステップと、
前記スコアを、エンティティの一方または両方に提供するステップから構成される、２つのエンティティのアイデンティティ評価の側面が、どの程度整列しているかを評価する（以下、「整列度評価」という）ことによって、２つのエンティティが互いにどの程度整列しているか判定する方法が提供される。

本発明の他の態様によると、整列度評価のための方法は、さらに、回答者と、エンティティのアイデンティティ評価が、どの程度整列しているか（以下、「文化の適合性」）をより厳密に計算するために、一方のエンティティによるアイデンティティ評価の質問の内容から派生させた質問を入れたアンケートをさらに実施するステップを含むことを特徴とする。

本発明の他の態様によると、
エンティティにフィードックを提供するために、エンティティに関する価値観、目的、および／または包含的フォーカスの少なくとも１つを含む、エンティティの自己認識または文化に関する所定の側面について、他の回答エンティティに、前記側面の１つまたは複数を選択、優先付け、および／または提出することを要求する質問が含まれたアンケートを、他のエンティティから回答を得るために実施するステップと、
収集した回答に、所定のインクリメントの範囲から、回答に等価な数値を割り当てるステップと、
全てのフィードバック回答を照合し、エンティティの側面についての回答エンティティの認識と、エンティティの自分の認識が、どの程度適合しているかを計算するステップから構成される、エンティティの自分の認識と、１人以上の回答エンティティからのフィードバックの間に、どの程度の整列度が見られるかを判定する（以下、「フィードバック評価」という）方法が提供される。

好ましくは、上記方法には、フィードバック回答を、他のエンティティと当該エンティティ間の関係の性質によってカテゴリー分けするステップが含まれる。

他の実施形態によると、本発明は、
上記回答側エンティティのインテグリティ評価に従って、エンティティに対するフィードバック回答をランク付けするステップと、
インテグリティ評価で上位四分の一にランク付けされた、回答側エンティティから得たフィードバック回答に計算を行い、回答側エンティティによるエンティティの認識と、当該エンティティの自分の認識が、どの程度対応しているかを判定するステップと、
計算結果を、当該エンティティのインテグリティ評価の計算結果として公表するステップから構成される、
他の回答エンティティに対するエンティティの振る舞いが、エンティティの自己認識とどの程度一致しているか評価するために、フィードバック評価方によって得た回答フィードバックから、一般に利用可能なインテグリティ評価を生成する方法が提供される。

アンケートおよび結果がプラットフォームの種類を問わず簡単に変換できるよう、バックエンド側の計算は、基本的な言語で書かれたコンピュータプログラムで実装することが望ましい。これには、全ての標準的なプラットフォームで、アンケートおよび／または結果を、インターネット経由で利用できるようにすることが含まれる。現在利用可能なコンピューティング手段であれば、必要な計算をほぼ瞬時に行うことができるため、アンケートから次のアンケートへ、上記のような進化的なアルゴリズム（最も高い頻度で選択された目的と価値観によって、調査の種類により目的と価値観のリストを変更する方法）を適用することができる。これは、本発明を、プログラミングを使用しない方法で実装した場合は不可能である。

従って、本発明は、個人、組織、企業に、エンティティのアイデンティティ評価に基づく強力なツールをいくつか提供する。従来のアイデンティティ評価は、心理学的または行動学的特性（例えば、マイヤーズブリッグス基準など）をベースとしている傾向があった。それに対し、本発明によるアイデンティティ評価は、エンティティの目的、価値観、および包括的フォーカスという３つの重要な側面のうち、少なくとも１つ（それ以上、または全てであることが好ましいが）をベースとしている。上記の通り、エンティティの包括的フォーカスは、成功度を測定するための次の５つの基準のうち、１つまたはそれ以上に、エンティティがどの程度、フォーカスを当てているかによって測定される。５つの基準とはすなわち、自己保存、自己イメージ、グループ内での関係、グループ外との関係、より広い環境との関係、である。例えば、評判を高めたいと思っている組織の場合、自己イメージに強いフォーカスを当てている。それに対し、社会に貢献し、そのニーズにこたえようとしている組織であれば、より広い環境との関係にフォーカスを当てている。本出願の発明者による研究（および非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３等、その他の研究）では、目的、価値観、および包括的フォーカスは、組織の成功を予想する上で、重要な因子であると主張している。

従来の技術（他の目的や価値観を基準とした方法も含め）とは異なり、本発明によるアイデンティティ評価は、エンティティの機能を、全体システムとして認識する方法を採用しているため、類ないものであり、より高い精度でグループまたは個人の成功を説明し、予想することが可能となる。従って、エンティティの目的、価値観、および包括的フォーカスの強度を測定する基準は、エンティティの部分と部分との間で（例えば、組織内の従業員間で、または、仕事、学習、人間関係など、個人の人生の様々な側面の間で）、目的、価値観、およびフォーカスがどの程度整列しているかによって測られる。

より具体的には、整列の程度は、ｆ（ｘ）〜x^−αの形状の指数グラフの下の面積に逆比例すると判断される。ここで、ｆ（ｘ）は、価値観および／または目的を含む、エンティティのアイデンティティプロフィール評価であり、「ｘ」は、その側面を共有しているエンティティの数であり、αは、整列の増加とともに増加する、整列の一定係数である。従って、グラフの傾斜が急で、面積が制限されると、整列の程度が高くなる。例えば、組織が、共有された価値観を中心に強く整列されるようになると、価値観の数が少なくなり、それ以外の各価値観を規範とする人数が少なくなるため、指数が増加し、グラフが急勾配になる（以下のグラフ１およびグラフ２を参照。）。

価値観の数
価値観を共有している人の数
グラフ１ αの値が少ない場合のｆ（ｘ）〜ｘ^−αの形状

価値観の数
価値観を共有している人の数
グラフ２ αの値が大きい場合のｆ（ｘ）〜ｘ^−αの形状

非特許文献４の研究によると、複雑なシステムが最適化されるにつれ、そこに生まれる指数的関係を示す等式の整列係数αが増加することが示されており、これは、エンティティが、目的、価値観、および包括的フォーカスを中心にして整列すると、より効率化が図られ、成功の程度が改善されるという発見にまったく酷似している。

従って、本発明の他の態様によると、本発明は、
エンティティの自己認識または文化の側面をｆ（ｘ）とし、、その側面を共有しているエンティティ数をｘとし、定数をαとした場合に、ｆ（ｘ）〜ｘ^−αの形状の指数グラフによって境界が定められる面積を計算するステップから構成され、整列度は、計算された面積に反比例することを特徴とする、価値観およびまたは目的を含む、異なるエンティティ間、およびエンティティの自己認識または文化の間に、どの程度整列度が見られるかを計算するための方法が提供される。

従って、本発明の他の態様によると、本発明は、
エンティティの自己認識または文化の側面をｆ（ｘ）とし、、その側面を共有しているエンティティ数をｘとし、定数をαとした場合に、ｆ（ｘ）〜ｘ^−αの形状の指数グラフによって境界が定められる面積を計算するステップから構成され、整列度は、計算された面積に反比例することを特徴とする、価値観およびまたは目的を含む、異なるエンティティ間、およびエンティティの自己認識または文化の間に、どの程度整列度が見られるかを計算するための方法が提供される。

本発明は、エンティティの行動の効率が、（機械モデルが示唆するように）共通の目的、価値観、および／または包括的フォーカスを共有している構成部品の割合に依存するものではなく、目的、価値観、および包括的フォーカスを共有する構成部分の間で行われる相互作用の割合に依存する（相互作用を基礎としたモデル）ものであることを明らかにした点において、従来の技術に対して新規性を有する。言い換えると、目的、価値観、および包括的フォーカスが共有されると、整列度が増し、エンティティ間の個人的な摩擦が減り、コミュニケーションが改善されるため、システム全体の強度と効率が増すのである。

エンティティの目的、価値観、または包括的フォーカスの強度を計算するための既存の方法は、この点を考慮していない。例えば、質問をした組織の従業員の６０％が、所定の目的または価値観に基づいて行動していると答えたとする。従来の方法では、その所定の価値観／目的に対し、額面通り、６０％の合意が示されたと解釈される。それに対し、相互作用が起きているという観点を考慮すると、共通の価値観または目的を共有したエンティティ間では、たった６０％×６０％＝３６％の相互作用しか行われていない。また、残りの少数派の４０％の従業員が、別の価値観を共有しているのであれば、実際は、最大で４０％×４０％＝１６％の相互作用が整列されているかもしれない。従って、従来の推定方法は、組織内における整列の強さを、８％−２４％、多く見積もってしまっているのである。

従って、本発明は、エンティティ間の整列度を評価するために、（上述の通り）様々な物理システムに見られる指数グラフの下の面積と、相互作用を基礎としたモデルの間に存在する、関係の類似性を利用するものである。グラフの下の面積の近似値を求めるのに使用するアルゴリズムは、効率的な相互作用の比率を計算することにより作用する。エンティティの目的、価値観、および包括的フォーカスの強度を、相互作用を基礎としたモデルに従って計算する方法は、公知の方法では明らかにされておらず、従って、この方法こそが、本発明を、従来の方法と差別化するものである。

有効な相互作用により発生した、組織的エンティティ内における個々のエンティティの整列度は、関係する組織的なエンティティについての価値観または目的のそれぞれについて、計算される。

組織的エンティティの重要な価値観の評価を行う場合、個々のエンティティが選択した各価値観は、その個々のエンティティが評価で選択した価値観の合計数によって重み付けがされる。従って、価値観を４つ選択した個人は、自分が投票する票を４分割することとなり、各価値観に、１／４の票が与えられる。

各価値観「ｘ」に対し、ｐ_ｘは、その価値観を選択した人のパーセンテージを示す。また、ｐ_２ｘは、その価値観が受け取った、重み付けされた票のパーセンテージである。

ｐ_ｘとｐ_２ｘの積の全ての価値観に対する合計は、数式１のように計算される。

個々のエンティティが、ある分野で価値観ｘに従って行動しており、かつ人生の他の分野でも、ｐ_２ｘだけ、価値観ｘに従って行動している場合、そのエンティティの行動は、人生のｐ_２ｘ分だけ整列しているといえる。

従って、全ての価値観全体にわたる合計点数は数式１のようになる。従って、価値観を中心としたエンティティの整列の強度は、数式１にて示される。

エンティティの目的にも、同じ計算が適用される。すなわち、各目的ｙに対し、その目的を選択したエンティティのパーセンテージをｐ_ｙとし、その目的が受け取った重み付けされた票のパーセンテージをｐ_２ｙとすると、その目的ｙを中心としたエンティティの整列の強度は、数式２にて示される。

個々のエンティティが、全体システムとして機能し、それらのエンティティが、目的、価値観、包括的フォーカスを中心に整列していると、最適な状態で機能が果たされる。しかしながら、個々のエンティティは相互作用することによって、各エンティティを構成部分とした新しいシステムが形成される場合がある。例えば、２人の人間がともに関係を持ち始める、２つの企業が提携関係に入る、等がある。

２つのエンティティの間に形成された関係は、それ自体、全体システムであるため、このシステムの成功、すなわち、関係の成功は、関係する１つ（またはそれ以上）のエンティティが、互いにどの程度整列しているかに大きく左右されると結論付けることができる。２つのエンティティは、それぞれ異なる目的を持っているが、しかし相手との関係においては共通の目的を有している場合もありうるのである。従って、目的と価値観が関する限り問題となるのは、２つのエンティティ間の整列関係、すなわち、それぞれのエンティティが、それぞれの目的および価値観を中心に、どの程度整列しているかである。エンティティの包括的フォーカスについては、２つのエンティティ間のフォーカスの類似の程度は、上記の相互作用を基礎としたモデルに従えば、より直接的に測定することができる。

２つのエンティティ間の類似性を、アイデンティティ評価に基づいて計算するための標準化された方法は現段階では存在しない。しかし、実際に存在する、標準化されていない方法には、上記の理由により、エンティティの目的、価値観、および包括的フォーカスの整列の強度を、正確に測定できないという問題がある。本発明は、全体システムの原理に従って、エンティティを正確にマッチングさせることができ、さらに、複数のマッチング計算をほぼ瞬時に実行することができる。これによって得られる商業上の利点、特に、採用など、人事面におけるメリットは明らかである。

求職者であれば、自分が、様々な企業の文化に、適合するかどうかを事前に評価することによって、応募をして成果が上がらないという状況に陥らずにすむという効果がある。また、同様に、目的と価値観が共通している社員を採用することにより、採用コストを削減し、退職者を少なく抑えられる効果がある。

本発明の他の態様によると、本発明は、プロセッサと、データ格納手段と、ユーザインタフェースと、ディスプレイから構成され、プロセッサは、前記いずれかの方法をプログラミングしたソフトウエアを稼動させ、関連する必要な計算を実行することができ、データ格納手段は、前記方法により収集されたデータと、計算されたデータを格納することができ、ユーザインタフェースは、エンティティによって入力された回答を受信できることを特徴とする、システムを提供する。

当業者であれば、そのようなシステムは、該当する様々な既存の技術を使用し、本発明の範囲から逸脱することなく、さまざまな形態をとることができること、ならびに本発明は、１つの特定の形態に制限されるものでないことは明らかである。

なお、本発明の態様および効果は、例を示す目的のためだけに提示される、次の説明により明らかとなる。

考察
企業の場合、目的と価値観に裏づけられた企業文化の存在と、スタンダードアンドプアーズ５００社に格付けされる企業には、相関関係があるため、文化の強度を定量化し、それを追跡できれば、競争力が高まるというメリットがある。本明細書で説明するアイデンティティ評価を計算することによって、上記のような、相互作用を基礎とした、文化業績モデルに従って結果を出すことができる。また、それによって、これまでの方法よりも高い精度で、企業文化についての側面を定量的に測定することができる。精度が高まることで、企業に対する具体的にアドバイスが可能となり、これによって文化を強化するために実施する方策の見込みを高め、これによって業績を上げることができる。例えば、価値観は強いが、目的が弱い会社は、価値観が弱くて、目的の強い会社とは違った方策を実施すべきである。

さらに、本発明は、方策が実施されている期間に対する企業評価の変化を確認することで、企業がときおり実施する方策が、企業文化に対し、どの程度の効果を上げたかを定量化する手段を提供する。より一般的には、調査結果を、知られている業績上の効果に対応付けることにより、企業が文化からどの程度の価値観を得ているかを推定することができる。

アイデンティティ評価は、外部の利害関係者グループや、一般公衆に対し、会社のインテグリティをよりうまく伝えることで、競争力を高めるのに使用することができる。アイデンティティ評価に加え、高いインテグリティ評価により、倫理観を尊ぶ消費者に、他社ではなく、同社の商品やサービスを優先して購入してもらうことが出来る。アイデンティティ評価は、評価を標準化する効果があるため、公衆が比較をし、決定を下すための明瞭な基礎となる。アイデンティティ評価とインテグリティ評価が高いということは、その個人または組織は、第三者によって投資または保険で保証してもらう必要に迫られるようなリスクが大幅に少ないことも意味する。従って、銀行、保険会社、投資会社等が、このような特性を示す個人や組織を好むこともあろう。

さらに、本発明の、整列度評価および文化の適合性に関する態様により、企業は、企業文化との整列度によって、採用候補者を正確に選別することができるようになる。このように、応募前に、整列しない応募者を選別し、処理しなければならない応募数を減らすことができる。さらに、組織との整列度が高ければ、候補者は、その組織が自分に適した職場であると考える可能性が高くなるため、退職率を低減させることができる。企業文化との整列を既に見せている個人を採用することによって、企業が、そのアイデンティティ評価、ひいては、業績レベルを維持することができる。なお、特記しておくべきは、この方法は、応募者が、良い印象を与えるよう回答を選択するリスクがない点である。なぜならば、応募者の回答は、公表されていない、重要な価値観および価値観カテゴリーと比較されるため、応募者は単純に「会社が喜ぶ回答」で答えることができないからである。

さらに、関係マッチングの態様により、２つの企業間の目的や価値観の整列度を評価し、関係を構築した場合、どの程度の効率が見込まれるかを判断した上で、供給者やパートナーとの関係を構築することができるというメリットがある。

また、本発明のフィードバックの態様により、目的と価値観を、外部の利害関係者グループにうまく伝達できたかどうかを評価する手段を企業に提供する。

その他の組織であっても、本発明には、同様の利益がある。

エンティティが個人の場合、よりはっきりとした、強い自己認識をすることができるため、自分の目的や価値観に沿って、より効率的に人生を送ることが出来る。また、関係マッチングの態様により、満足度が高い仕事を見つけたり、一般的に、満足がいき、良い人間関係を築いたりする能力を高めることができる。また、本発明のフィードバックの態様によると、自分の意思を実現している程度についての有用な情報を得ることができる。フィードバック評価が低く、アイデンティティ評価が高い場合、その個人は、自分の認識通りに行動できていないことを意味する。

なお、本明細書で言及するレポートは、電子的またはそうでないものも含め、様々な形態で提供することができ、また、オンラインおよびオフランを含め、様々な方法で配信することが出来る。

また、質問の内容を決定するのに電子的アルゴリズムを使用することにより、アンケートが終わった数秒後に、選択できる目的と価値観のリストを改定することが出来る。これによって、継続的に、組織または企業の好みを目的と価値観のリストに反映させることができる。このようにして、企業内の目的および価値観の継続的な進化に、即座に適応できないという、企業文化を評価する方法としてアンケートを使用する場合の問題を克服することができる。また、進化する質問プロセスに電子的アルゴリズムを使用することで、新しいバージョンのアンケートを即座に遠隔地から作成することが出来る。これは、１日でアンケートに答える従業員が何百人にものぼる、大企業にとっては重要である。

さらに、一連のアンケートに列挙する目的および／または価値観を進化させる上記の方法は、組織または企業エンティティが明言した目的および／または価値観（ある場合は）によって偏りが生まれるのを回避することができる。従って、「上司が選んでほしいものを選ぶ」のではなく、正直に選択を行うよう、奨励することができる。また、アンケートを、外部エージェントに管理をさせ、無記名で行えば、この面はさらに強化される。

また、特にこのアルゴリズム、一般的にはアンケートプロセスは、自己創出プロセスとしての役割を果たすため、企業の中で、現在普及している価値観を従業員に意識させる手段を提供することによって、共有された価値観を中心とした、従業員の配列度を強化することが出来る。同様に、本発明を個人が使用した場合も、ツールが併せ持つ自己創出プロセスとしての性質により、自己認識が強化される傾向がある。従来技術の部分でも言及した通り、自己創出プロセスを通じて、システムは、自身を維持する。従って、本発明を適用することにより、このような自己創出プロセスを通じ、企業文化または個人の自己認識に対してよい効果があることが期待される。従来のアンケートは、進化的な要因が欠けており、文化の現在の状態を反映したページが結果として提示されるため、本発明のように、十分な自己創出プロセスになっているとはいえない。

本発明の他の態様は、例示の目的のためのみ提供される、添付の図面を参照する以下の説明から明らかとなるはずである。

本発明は、適用する目的によって、次のようないくつかのフォーマットで適用することができる。
Ａ．アイデンティティ評価
Ｂ．整列度評価
Ｃ．フィードバック評価とインテグリティ評価
Ｄ．文化の適合性およびビジネスチェック

これらのツールについて、以下の例を使用して説明する。
１．質問の内容と、回答のコード化
２．データに関する計算
３．比較
４．例
５．備考

本発明は、いくつかの方法で適用することができる。実施の形態では、本発明は、共有されている価値観または目的の強度を計算する「相互作用的」方法、目的と価値観のリストをアップデートするために質問シーケンスにアルゴリズム的プロセスを使用するといった面で適用される。なお、ここでは、本発明を実施する、２つの好ましい形態について説明する。

１．質問の内容と、回答のコード化
アイデンティティ評価、整列度評価、フィードバック評価、インテグリティ評価
これらのツールの質問シーケンスには、次のようにすることができる。なお、回答は、以下に示す通り、数値的な尺度に置き換えられる。

質問１
質問１は、次の３つの形式を循環する。すなわち、アンケートｎに、１ａが含まれている場合、アンケートｎ＋１には１ｂが含まれ、アンケートｎ＋２には、１ａに戻る前の１ｃが含まれる、等となる。

質問１
１ａ
どれくらいの頻度で、「自分らしく」いられると感じますか［挿入］？

または、１ｂ
賛成する、または賛成しないのは、次のどれですか？［挿入］

または、３ｃ
次に対して、どの程度賛成する、または賛成しませんか？［挿入］

２つの部分から構成される質問―２ａおよび２ｂ
質問２
質問２ａ
表１

質問２ｂ

この質問に対し、回答者は、１２の選択可能な回答を提示される。なお、アンケートを初めて実施する場合は、目的のマスターリストからランダムに選択される。それ以降のアンケートの場合は、選択された頻度が最も高かった目的が表示される。なお、目的はランダムな順番で表示させる。回答者は、リストから、目的を１つしか選択することができない。

選択された目的を、データベースに格納されている目的のマスターリストと比較し、選択された目的に関連付けられている一意の数値コードを、質問に対する回答として保存する（コードは、一般的に、一意的である。しかしながら、同じであると見なされる目的の場合は、同義語として保存することもできる。例えば、「顧客を満足させること」と「顧客に喜んでいただくこと」は、同じコードを共有するようにしてもよい。これらの同義語については、定期的にマスターリストをスクリーニングする。）

回答側エンティティが、目的であると考える選択肢にないと考えた場合、その目的を「その他」ボックスに入力することによって、リストにない目的を提出することができる。「その他」に入力された目的は、次の回答者用のリストに追加される。また、その目的がマスターリストにない場合は、マスターリストに追加し、一意的な数値コードが割り当てられる。

ある目的が「その他」ボックスに入力され、リストに追加された場合、目的の数を一定に保つために、リストから別の目的を削除しなければならない。従って、得票数を出現回数で割る計算を各目的に対して行う。これにより、計算ごとに０〜１の間の値が求められる。そのスコアが最も低い目的が削除される。２つの目的が同様に低いスコアを取得した場合、出現頻度が最も高い目的が削除される。

質問３
質問３は、次の２種類の間を循環する。従って、アンケートｎに、質問３ａが使用された場合、アンケートｎ＋１には、質問３ｂが使用される。

３ａ
以下の文章にどの程度合意または反対しますか？

または、３ｂ：

質問４
質問４は、次の２種類の間を循環する。従って、アンケートｎに、質問４ａが使用された場合、アンケートｎ＋１には、質問４ｂが使用される。

４ａ：

４ｂ：

値「Ｘ１」は、過去に調査を行った従業員により、最も高い頻度で投票が与えられた５つの価値観からランダムに選択される。

質問５ａ
表１

そして、後述する通り、２０の価値観がリストアップされる。
表２

回答者は、２０の回答のリストが与えられ、そこから選択する。これらの回答は、ランダムな順序で表示される。なお、回答者は、最大６つまで価値観を選択することができる。

この価値観を、データベースに格納されている価値観のマスターリストと比較し、選択された価値観に関連付けられている一意の数値コードを、質問に対する回答として保存する（コードは、一般的に、一意的である。しかしながら、同じであると見なされる価値観の場合は、同義語として保存することもできる。例えば、「顧客志向」および「消費者志向」は、同じコードを共有するようにしてもよい。これらの同義語については、定期的にマスターリストをスクリーニングする。）

回答者が、特定の重要な価値観がリストにないと考えた場合、その価値観を「その他」ボックスに入力することができる。入力された価値観は、次の回答者用のリストに追加される。また、その価値観がマスターリストにない場合は、マスターリストに追加し、一意的な数値コードが割り当てられる。

アンケートが終了する都度、各価値観に対して、得票数を、出現回数で割る計算を行う。これにより、計算ごとに０−１の間の値が求められる。２０の価値観のうち、スコアが最も高いリストが、次のアンケートのリストに表示される。２つの価値観のスコアが等しく高い場合は、出現頻度の高いほうが、保持される。

質問５ｂ−フィードバック専用
この質問は、文化的適合性ツールのパートＢ同様、４回繰り返される。

認められる回答：（ランダムに列挙された価値観に対する回答）
− 勝ちにいく態度（中心的）
− 革新に対する情熱（中心的でない）
− やりがいのある仕事（中心的でない）

質問６

値Ｘ２は、過去の調査において、マスターリストのうち、投票のパーセンテージが最も高かった価値観５つから、ランダムに選択される。

質問７

Ｘ３は、次のリストを循環する。従って、もしアンケートｎにＸ３（１）が含まれている場合、アンケートｎ＋１には、Ｘ３（２）が含まれ、アンケートｎ＋２にはＸ３（３）が含まれる。

営利団体向け：
オーナー／株主のニーズを満たすこと＝Ｘ３（１）
名声を築き、評判を高めること＝Ｘ３（２）
従業員のニーズを満たすこと＝Ｘ３（３）
顧客のニーズを満たすこと＝Ｘ３（４）
製品およびサービスを通じて世界を改善すること＝Ｘ３（５）

非営利団体向け：
財務上のニーズに応えること＝Ｘ３（１）
名声を築き、評判を高めること＝Ｘ３（２）
従業員／メンバーのニーズを満たすこと＝Ｘ３（３）
「顧客」のニーズを満たすこと＝Ｘ３（４）
活動を通じて世界を改善すること＝Ｘ３（５）

質問８（従業員のみ）

Ｘ４は、次のリストを循環する。従って、もしアンケートｎにＸ４（１）が含まれている場合、アンケートｎ＋１には、Ｘ４（２）が含まれる、等となる。
金銭的な報酬＝Ｘ４（１）
組織の評判＝Ｘ４（２）
同僚の成功＝Ｘ４（３）
顧客の期待度を上回ること＝Ｘ４（４）
仕事の社会貢献度＝Ｘ４（５）

質問９−個人用のみ。標準またはフィードバックの場合、全て回答すること。強化版の場合は、循環させる。

Ｘ５は、次のリストを循環する。従って、もしアンケートｎにＸ５（１）が含まれている場合、アンケートｎ＋１には、Ｘ４（２）が含まれる、等となる。
金銭的な成功＝Ｘ５（１）
地位と名声＝Ｘ５（２）
周りの人の成功＝Ｘ５（３）
他の人の役に経つ＝Ｘ５（４）
社会に貢献する＝Ｘ５（５）

質問１０

質問１１

文化的適合性と企業チェック
文化的適合性の質問は次の通りである。

パートＡ
Ａ１： 金銭的な報酬は、あなたの達成感に対してどの程度重要ですか？

Ａ２： 会社の評判は、あなたの達成感に対してどの程度重要ですか？

Ａ３： 同僚の成功は、あなたの達成感に対してどの程度重要ですか？

Ａ４： 顧客の期待度を上回ることは、あなたの達成感に対してどの程度重要ですか？

Ａ５： 仕事の社会貢献度は、あなたの達成感に対してどの程度重要ですか？

パートＢ
パートＢは、４つの質問から構成され、全て次のような形式で提示される。
次の価値観のうち、最もあなたの仕事の指針になっているものはどれですか？
各質問に対し、４つの価値観が提示される。グループＢ１から１つ、そして、グループＢ２から３つである。グループＢ１は、企業のアイデンティティ評価において、最も高い頻度で選択された４つの価値観から構成される。グループＢ２は、１２のランダムに選択された価値観である。

パートＣ
パートＢは、４つの質問から構成され、全て次のような形式で提示される。
次の価値観のうち、最もあなたの仕事の指針になっているものはどれですか？
各質問に対し、３つの価値観が提示される。グループＣ１から１つ、そして、グループＣ２から２つである。グループＣ１は、企業のアイデンティティ評価において、５番目〜８番目に高い頻度で選択された４つの価値観から構成される。グループＢ２は、８のランダムに選択された価値観である。

２．データの計算
括弧に囲まれた数字は、計算の詳細が表の下に記載されている数字である。

全プロフィール計算

マッチング計算

フィードバック計算

文化的適合性／ビジネスチェックの計算

計算の説明
（１） 目的の整列度
目的の整列度評価は、質問２aから計算する。
各目的に対して、何パーセントの人が投票したか計算する＝ｐ_１、ｐ_２、ｐ_３・・・
ｐ_ｉ×ｐ_ｉは、目的ｐ_ｉを共有している従業員間の相互作用数である。従って、
は、整列されている相互作用の合計パーセンテージである。
が、目的の整列度評価の結果となる。

（２） 価値観の整列度
価値観の整列度評価は、質問５ａから計算する。
１． 質問５に対する各回答に、その個人が選択した価値観の合計数で重み付けする（その結果、ある個人が４つの価値観を選択した場合、その人の票は、４分割され、各価値観に対して、票の１／４が付与される。）
２． 各価値観「ｘ」について、何パーセントの分野で、価値観「ｘ」が選択されたかｐ_ｘを計算する。また、価値観「ｘ」の重み付け後の得票に対するｐ_２ｘを計算する。
３． Σｘ・ｐ_ｘ・ｐ_２ｘを計算する。ある人が、ある分野で価値観ｘを指針としており、その人のその他の人生の分野ｐ_ｘで、ｘを指針としていることがわかる場合、その人の行動は、人生のｐ_２ｘ分整列しているといえる。従って、全価値観に対する合計スコアは、Σｘ・ｐ_ｘ・ｐ_２ｘとなる。
すなわち、Σｘ・ｐ_ｘ・ｐ_２ｘが、価値観の評価となる。

（３） 自己認識の評価：営利団体および非営利団体向け
自己認識の評価は、質問７から計算する。
Ｘ４（１）−Ｘ４（５）の各選択肢に対して、そのオプションが何パーセントのスコアを獲得したか計算する。
自己認識の評価には、Ｘ４（１）−Ｘ４（５）のパーセンテージスコアの平均値を取る。

（３ｂ） 自己認識フォーカス
自己認識フォーカスは、パーセンテージスコアの最も高い、質問７のカテゴリーに対応する。
このデータは、アイデンティティレポートに使用されるが、アイデンティティ評価の計算には使用しない。

（４）自己認識評価：個人向け
自己認識評価は、質問７から計算する。
Ｘ４（１）−Ｘ４（５）の各選択肢に対して、そのオプションが何パーセントのスコアを獲得したか計算する。
自己認識の評価には、Ｘ４（１）−Ｘ４（５）のパーセンテージスコアの平均値を取る。

（４ｂ） 自己認識フォーカス
自己認識フォーカスは、パーセンテージスコアの最も高い、質問９のカテゴリーに対応する。
このデータは、アイデンティティレポートの一部として使用しても良いが、アイデンティティ評価の計算には使用しない。

（５） 価値観の整列度：利害関係者プロフィール用
各価値観ｘについて、利害関係者が当該価値観を選択した回数の平均パーセンテージｐ_ｘを計算する（標準個人プロフィールのユーザの場合、各スコアは、選択されなかった場合の０％、選択された場合は１００％とし、調査回数は１回となる）。
例：
アダムは、強化版プロフィールで、４０回の調査のうち３０回、「正直さ」という価値観を選択した＝７５％
ベンは、標準プロフィールで、「正直さ」という価値観を選択した＝１００％
キャロルは、強化版プロフィールで、４回の調査のうち２回、「正直さ」という価値観を選択した＝５０％
「正直さ」の合計＝２２５％／３エンティティ＝７５％
Σｘ・ｐ_ｘ・ｐ_ｘは、利害関係者プロフィール用の価値観の整列度評価となる。

（６） 自己認識：利害関係者プロフィール用
自己認識評価は、個々の利害関係者の自己認識評価から計算する。
各カテゴリーに対し、平均回答（アイデンティティ評価用に保存された）の平均を取る。
全体的な自己認識評価には、各カテゴリーのスコアの平均値を取る。

（６ｂ） 自己認識フォーカス
自己認識フォーカスは、パーセンテージスコアが最も高かったカテゴリーに対応する。
このデータは、アイデンティティレポートに使用されるが、アイデンティティ評価の計算には使用しない。

（７） 目的に対するコミットメント
目的に対するコミットメント評価は、質問３から計算する。
つまり、質問３ａと質問３ｂの回答の平均値を、パーセンテージで示したもの。

（８） 目的に対するコミットメント：利害関係者プロフィール用
目的に対するコミットメント評価は、個々の利害関係者の目的に対するコミットメント評価から計算する。
これらのスコアの平均値を取る。

（９） 価値観に対するコミットメント
価値観に対するコミットメントは、質問６から計算する。
質問６に対する回答の平均を、パーセンテージで示したもの。

（１０） 価値観に対するコミットメント：利害関係者プロフィール用
価値観に対するコミットメントは、個々の利害関係者の価値観に対するコミットメントから計算する。
これらのスコアの平均値を取る。

（１１） 自己認識に対するコミットメント：営利団体および非営利団体向け
自己認識評価は、質問８から計算する。
Ｘ４（１）−Ｘ４（５）の各選択肢に対して、その選択肢がスコアの何パーセントを獲得したか計算する。
自己認識評価には、Ｘ４（１）−Ｘ４（５）のパーセンテージスコアの平均値を取る。

（１２） 全体的インテグリティチェック
全体的インテグリティチェックは、質問１から計算する。
質問１の結果を、パーセンテージＧに変換する。
（Ｇ−コミットメント評価）＜−１０％の場合、インテグリティチェックはＯＫでないとする。
（Ｇ−コミットメント評価）≧−１０％の場合、インテグリティチェックはＯＫとする。
このデータは、アイデンティティレポートには使用するが、アイデンティティ評価の計算には使用しない。

（１３） 目的に対するインテグリティチェック
目的に対するインテグリティチェックは、質問３と質問4ａから計算する。
質問４ａの結果を、パーセンテージＰに変換する。
（Ｐ−目的に対するコミットメント）＜−２０％の場合、インテグリティチェックはＯＫでないとする。
（Ｐ−目的に対するコミットメント）≧−２０％の場合、インテグリティチェックはＯＫとする。
このデータは、アイデンティティレポートには使用するが、アイデンティティ評価の計算には使用しない。

（１４） 価値観に対するインテグリティチェック
価値観に対するインテグリティチェックは、質問６と質問4ｂから計算する。
質問４ｂの結果を、パーセンテージＶに変換する。
（Ｖ−価値観に対するコミットメント）＜−２０％の場合、インテグリティチェックはＯＫでないとする。
（Ｖ−価値観に対するコミットメント）≧−２０％の場合、インテグリティチェックはＯＫとする。
このデータは、アイデンティティレポートには使用するが、アイデンティティ評価の計算には使用しない。

（１５） 目的に対するインテグリティ
目的に対するインテグリティ評価は、質問３から計算する。
質問３に対するフィードバック回答の平均を、パーセンテージで示したもの。

（１６） 価値観に対するインテグリティ
価値観に対するインテグリティ評価は、質問５ｂから計算する。
各価値観には、価値観スコアが関連付けられている。価値観スコアは、エンティティＸのアイデンティティ評価で、その価値観が選択された回数のパーセンテージに対応している。
１回のフィードバック調査における価値観インテグリティスコアは、選択された４つの価値観のスコアの合計を、そのエンティティが最も高い頻度で選択した「中心的」または「コア」となる４つの価値観のスコアの合計で割ったものに等しい。
全体的な価値観に対するインテグリティスコアには、選択された全フィードバックに対する個々の価値観インテグリティスコアの平均値をとる。

（１６ｂ） 個々の価値観に対するインテグリティ
個別の価値観に対するインテグリティスコアは、各中心的な価値観に対し、その価値観に対する投票数を、フィードバック調査回数で割った数として計算する。
このデータは、フィードバック整列度レポートでは使用されるが、フィードバック整列度／インテグリティ評価の計算には使用しない。

（１６ｃ） 価値観に対するコミットメントへのフィードバック
価値観に対するコミットメント評価は、質問６から計算する。
質問６に対する回答の平均を、パーセンテージで示したもの。
このデータは、フィードバック整列度レポートでは使用されるが、フィードバック整列度／インテグリティ評価の計算には使用しない

（１７） 自己認識に対するインテグリティ
Ｘのアイデンティティ評価から、異なる自己レベルｉ〜ｖに対する指定されたフォーカス、ｐＸｉ、ｐＸｉｉ、ｐＸｉｉｉ、ｐＸｉｖおよびｐＸｖが分かる。これは、営利団体および非営利団体の場合は質問７から、個人ユーザの場合は質問９から計算する。
フィードバック調査で得られた質問７または質問９の結果を、各自己レベルに対するパーセンテージに変換する。これらを、ｐＹｉ、ｐＹｉｉ、ｐＹｉｉｉ、ｐＹｉｖおよびｐＹｖとする。
次に、特定のフィードバックに対する自己認識に対するインテグリティ評価を、数式３のように計算する。

（数３）
１００％−（（｜ｐＹｉ−ｐＸｉ｜＋｜ｐＹｉｉ−ｐＸｉｉ｜＋｜ｐＹｉｉｉ−ｐＸｉｉｉ｜＋｜ｐＹｉｖ−ｐＸｉｖ｜＋｜ｐＹｖ−ｐＸｖ｜）／５）

全フィードバックに対するこれらの評価の平均が、全体的な自己認識インテグリティ評価となる。

（１７ｂ） 個々の自己レベルに対するインテグリティ
各自己レベルｉに対し、個々の自己レベルに対するインテグリティのスコアは、全フィードバック調査を対象にした平均｜ｐＹｉ−ｐＸｉ｜により計算する。
このデータは、フィードバック整列度レポートでは使用されるが、フィードバック整列度／インテグリティ評価の計算には使用しない

（１７ｃ） 自己認識に対するコミットメントへのフィードバック
各自己レベルｉに対し、全フィードバック調査を対象にした平均を計算する。自己認識に対するコミットメント評価は、全ての自己レベルｉに対するパーセンテージの平均である。
このデータは、フィードバック整列度レポートでは使用されるが、フィードバック整列度／インテグリティ評価の計算には使用しない。

（１７ｄ） 個々の自己レベルに対するコミットメント
自己の各レベルｉに対し、個々の自己レベルに対するコミットメントのスコアは、全フィードバック調査を対象にした平均｜ｐＹｉ−ｐＸｉ｜により計算する。
このデータは、フィードバック整列度レポートでは使用されるが、フィードバック整列度／インテグリティ評価の計算には使用しない

（１８） エラーチェック
質問１に対する回答を、パーセンテージに変換し、平均を取る。これを、スコア「Ｅ」とする。
エラーチェック＝フィードバックの整列度／インテグリティ評価−Ｅ
これが、フィードバック整列度／インテグリティ評価が現実的かどうかをチェックするための基本的なインテグリティチェックとなる。

（１９） 目的に対するコミットメントの適合性
目的に対するコミットメントの適合性は、エンティティＡとエンティティＢの、目的に対するコミットメント評価、すなわちＰＣ（Ａ）とＰＣ（Ｂ）から計算する。
目的に対するコミットメントの適合性＝１００％−｜ＰＣ（Ａ）−ＰＣ（Ｂ）｜

（２０） 価値観に対するコミットメントの適合性
価値観に対するコミットメントの適合性は、エンティティＡとエンティティＢの、価値観に対するコミットメント評価、すなわちＶＣ（Ａ）とＶＣ（Ｂ）から計算する。
価値観に対するコミットメントの適合性＝１００％−｜ＶＣ（Ａ）−ＶＣ（Ｂ）｜

（２１） 価値観カテゴリーの適合性
価値観カテゴリーの適合性は、エンティティＡとエンティティＢの、価値観カテゴリーパターンから次のように計算する。
エンティティＡについて、各価値観が選択された回数のパーセンテージを、カテゴリー（業務、人間関係、啓発）単位で合計する。例えば、管理４０％＋５０％品質＝９０％業務、３０％愛情＋９０％理解＝１２０％人間関係、６０％情熱＋３０％学び＝９０％啓発、となる。
これらの各合計値を、その合計値の和で割り、パーセンテージスコアを求める。すなわち、9０％／（９０％＋１２０％＋９０％）＝３０％業務および類似性、４０％人間関係、および３０％啓発関係となる。
エンティティＡの各カテゴリー、すなわち業務、人間関係、啓発カテゴリーのパーセンテージスコアを、それぞれ、Ｏ（Ａ）、Ｒ（Ａ）、Ｉ（Ａ）とする。これらの値が、Ａの価値観カテゴリーパターンとなる。
そして、同じ計算をＢに対しても行う。
すると、価値観カテゴリーの適合性は次のようになる。
価値観カテゴリーの適合性＝１００％−（（｜Ｏ（Ａ）−Ｏ（Ｂ）｜＋｜Ｒ（Ａ）−Ｒ（Ｂ）｜＋｜Ｉ（Ａ）−Ｉ（Ｂ）｜）／３）

（２１ｂ）個々の価値観の適合性
ＡとＢの中心的な価値観を比較する。ＡとＢが両方とも同じ価値観を選択し、それを５０％以上の回数で選択している場合は、これは、整列度レポートにて報告される。

（２２） 自己認識フォーカスの適合性
エンティティＡとエンティティＢの両方について、各自己レベルｉ〜ｖ（利害関係者グループ）に対する自己認識（利害関係者フォーカス）に対するコミットメント評価が存在する。エンティティＡの評価を、ｐＡｉ、ｐＡｉｉ、ｐＡｉｉｉ、ｐＡｉｖ、ｐＡｖとし、エンティティＢの評価を、ｐＢｉ、ｐＢｉｉ、ｐＢｉｉｉ、ｐＢｉｖ、ｐＢｖとする。
この場合、自己認識フォーカスの適合性＝１００％−（（｜ｐＡｉ−ｐＢｉ｜＋｜ｐＡｉｉ−ｐＢｉｉ｜＋｜ｐＡｉｉｉ−ｐＢｉｉｉ｜＋｜ｐＡｉｖ−ｐＢｉｖ｜＋｜ｐＡｖ−ｐＢｖ｜）／５）となる。

（２２ｂ） 個々の自己レベルの適合性
特定の自己レベルｉに対する個々の自己レベルの適合性は、
１００％−（（｜ｐＡｉ−ｐＢｉ｜）である。
個々の自己レベルの適合性は、整列度レポートには使用されるが、整列度の計算には使用しない

（２２ｃ） 主要な自己認識の適合性
エンティティＡに対し、自己認識フォーカスを計算する。これを、自己レベルフォーカスＡｉとする。同様に、ＢのフォーカスであるＢｉｉを計算する。次に、自己レベルに対するコミットメント評価を使用し、自己認識フォーカスを次のように計算する。
自己認識フォーカスの適合性＝１００％−（（｜ｐＡｉ−ｐＢｉ｜＋｜ｐＡｉｉ−ｐＢｉｉ｜）／２）
自己認識フォーカスの適合性は、整列度レポートには使用されるが、整列度の計算には使用しない

（２３） 価値観カテゴリーパターン
価値観カテゴリーパターンは、質問５ａから次の通り計算する。
エンティティＡについて、各価値観が選択された回数のパーセンテージを、カテゴリー（業務、人間関係、啓発）単位で合計する。例えば、管理４０％＋５０％品質＝９０％業務、３０％愛情＋９０％理解＝１２０％人間関係、６０％情熱＋３０％学び＝９０％啓発、となる。
これらの各合計値を、各合計値の和で割り、パーセンテージスコアを求める。すなわち、9０％／（９０％＋１２０％＋９０％）＝３０％業務および類似性、４０％人間関係、および３０％啓発関係となる。
エンティティＡの各カテゴリー、すなわち業務、人間関係、啓発カテゴリーのパーセンテージスコアは、それぞれ、Ｏ（Ａ）、Ｒ（Ａ）、Ｉ（Ａ）とする。これらの値が、Ａの価値観カテゴリーパターンとなる。

（２４） 価値観カテゴリーパターン：利害関係者プロフィール用
価値観カテゴリーパターンは、個人の価値観カテゴリーパターンから計算する。各カテゴリーのスコアは、そのカテゴリーにおける個人のスコアの平均値である。

（２５） 自己認識の結果
パートＡに対するエンティティの回答のスコアを、企業の自己認識評価のスコアと比較する。調査対象となったエンティティのカテゴリーｉにおけるスコアを、ｐＡｉとし、企業のスコアをｐＢｉとする。自己認識結果＝１００％−（（ｐＡｉ−ｐＢｉ｜＋｜ｐＡｉｉ−ｐＢｉｉ｜−｜ｐＡｉｉｉ−ｐＢｉｉｉ｜＋｜ｐＡｉｖ−ｐＢｉｖ｜＋｜ｐＡｖ−ｐＢｖ｜）／５）となる。文化的適合性／ビジネスチェックの目的では、以下の閾値を使用する。
９０％超＝非常に高い
８０−９０％＝高い
７０％−８０％＝中くらい
６０％−７０％＝低い
未満６０％＝非常に低い

（２６） 価値観の結果
パートＢとパートＣの各質問で列挙される価値観には、スコアが関連付けられている。このスコアは、企業のアイデンティティ評価でその価値観が得た票のパーセンテージである。調査に参加したエンティティが選択した価値観のスコアを合計し、それを、可能最大スコア（各質問で、最も高いスコアを得た価値観を選択した場合のスコア）で割ることによって求められるパーセンテージが、価値観の結果となる。
９０％超＝非常に高い
６０−８０％＝高い
４０％−６０％＝中くらい
２０％−４０％＝低い
未満２０％＝非常に低い

（２７） 全体的な結果
価値観カテゴリーパターンは、自己認識の結果と価値観の結果から計算される。全体的な結果は、上記同様、「非常に高い〜非常に低い」のどこかに範囲に位置し、これら２つのレベルの平均を取って、切捨て処理をおこなったものである。例えば、自己認識の結果が「高い」で、価値観の結果が「低い」個人の場合、全体的な結果は、「中くらい」となる。また、自己認識の結果が「非常に高い」で、価値観の結果が「低い」個人の場合、この場合も全体的な結果は「中くらい」となる。
企業であれば、ニーズに応じて合格／不合格を設定することも可能である。例えば、募集人数が少ない企業の場合は、「高い」と設定し、厳しい採用市場のなかにいる企業の場合は、「中くらい」とすることができる。

（２８） 人生の分野／企業部門の評価
個人用の拡張版プロフィールの場合、各人生の分野に対して、そして営利団体または非営利団体の場合は各部門に対して、アイデンティティ評価をそれぞれ計算することができる。カテゴリーと計算は、全体的なアイデンティティ評価と同じであるが、その分野／部門に対するデータのみを使用する。
主なアイデンティティ評価の結果は、（生データから計算するのではなく）サブプロフィールから合成して、計算することも可能である。
調査を合成するには、質問２、５および６）個々の価値観および目的に対するスコアを組み合わせる。例えば、サウスアイランドの従業員５名がＡを選択し、ノースアイランドの従業員２名がＡを選択した場合、価値観の整列度は、個々の調査から求められる個々の価値観の整列度を組み合わせるのではなく、一度にＡ＝７とすることができる。
他の計算も、簡単に組み合わせることができる（すなわち、和算し、２で割る。ただし場合によっては、回答数は異なる。実際の計算式は、次の通りである。
スコア［グループＸ＋グループＹ］＝（スコア［グループＡ］×調査数［グループＡ］）＋（スコア［グループＢ］×調査数［グループＢ］／（調査数［グループＡ］×調査数［グループＢ］））

計算についての注記
全体的な利害関係者の整列度評価は、受け取った全てのフィードバックから計算する。この評価は、フィードバックを５回またはそれ以上受けとる都度、計算する。

フィードバックを提出した人たちを分類するカテゴリーをユーザが定義した場合、さらに、フィードバックを個別グループに分類することが出来る。例えば、フィードバックを５人の「友達」／「顧客」からの受ける都度、「友達」または「顧客」からのフィードバック評価を生成することが出来る。

インテグリティ評価には、回答者自身のインテグリティ評価が、全体システム、すなわち、そのシステムを使用している全ての人／組織のインテグリティ評価の１／４に位置しているフィードバックを使用する。

なお、インテグリティ評価は、資格のある回答が少なくとも５つに達するまで計算しない（企業の場合は、少なくとも１０、若しくは従業員の１０％としてもよい（調査用に登録した電子メールアドレス数によって測る。）個人のインテグリティ評価に対する最大フィードバック数は＝２０とする。

利害関係者向けの整列度評価と、インテグリティ評価についても、以下に説明する通り、同じように計算する。利害関係者向けの整列度レポートでは、営利団体ユーザ、非営利団体ユーザ、個人ユーザ向けに、それぞれ表現を変える。

３．比較
（コアの価値観の数が関係しない、）独自の価値観評価計算方法により、この評価だけでなく、他の評価についても、エンティティ間で比較することが出来る。これによって、「マッチング」計算を行うことが出来る。

他の重要な比較形態としては、対象エンティティの過去の評価と現在の評価の比較がある。これによって、たとえば、企業の管理者が、文化を強化するために実施したイニシアチブを、アイデンティティ評価における変化と関連付けることができる。

４．例
以下では、営利団体を例に取った。

以下の例は、企業向けの目的評価の計算が実際にどのように行われるかを示すものである。

例１：
この単純な例では、目的「顧客に奉仕すること」が最も高い頻度で選択され、２票を獲得し、さらに重み付け後の票を８票獲得したものとする。重み付け後の票は合計で１６なので、目的評価は、８／１６、または５０％となる。

以下の例は、企業向けの価値観評価の計算が実際にどのように行われるかを示すものである。

例２（ａ）：コアの価値観が１つの場合
この例では、２００人の従業員が投票し、各従業員は１つの価値観に対して投票した。この会社のコアとなる価値観は、「品質」である。現在の標準的な計算方法の場合、この企業では、８０％の整列度が見られるという結果になるが、我々の方法はより正確であり、相互作用を基礎とした文化評価モデルを使用することにより、６５％よりもわずかに少ない結果となった。

例２（ｂ）：コアの価値観が複数である場合
この例では、２００人の従業員が投票した。この会社のコアとなる価値観は、「品質」、「顧客サービス」、「インテグリティ」、「革新」である。「品質」に投票した人たちは、「顧客サービス」、「インテグリティ」、「革新」にも投票した。その他の人たちは、みな１つの価値観に投票した。計算によると、全体的なスコアは同じであるが、コアの価値観が１つではなく、４つある点で異なっている。上述の通り、投票の重み付けにより一貫性が保たれる。これが、過去の方法に比べて、このツールが組織文化に関するデータ収集に優れている点でもある。

例２（ｃ）：改善−より整列度が高まる
この例では、「品質」というコアの価値観が、企業文化により強く反映されるようになり、より多くの人が、「品質」が仕事の指針であると認識し始めたところを示すものである。この場合、価値観の評価は、１（ａ）よりも高い結果となる。

例３：完璧
これは、会社の全員が、信頼と品質という同じ価値観を共有しているところを示す例である。

例４：混乱
これは、会社の全員が、それぞれ固有の異なった価値観を指針としているところを示す例である。

理論上、可能最低スコアは、各個人が、それぞれ別の価値観に投票した場合に得られる。この場合、従業員数が１００／ｐ_ｘとすると、計算は次のようになる。
Ａ＝（１００／ｐ_ｘ）（ｐ_ｘ）（１００−ｐ_ｘ）＝１００００−１００ｐ_ｘ
従って、価値観の評価＝（１００００−Ａ）／１００００＝ｐ_ｘ／１００＝ｐ_ｘ％

例えば、従業員数が１０，０００人の企業の場合、各従業員がそれぞれ異なる価値観を指針としていた場合、最低スコアは、０．０１％となる。この０．００１％という最低ラインは、従業員数が有限の場合の結果であり、従業員数が無限の場合は、このスコアは０％となる。非常に規模の小さい企業の場合（１００人以下）、誤差はわずかである。そのような場合、価値観評価の計算方法を、価値観計算＝（１００００−Ａ）／（１００００−ｐ_ｘ）と変更することで補正することが出来る。

例５（ａ）：整列度の高い従業員を採用する
この例では、例２（ｃ）に示した企業が、新しく従業員を２０名採用し（社員の１０％増加）場合に、品質という同じ価値観を指針としていることを確認するために、スクリーニングを行いったところを示している。全ての従業員がアンケートに答えており、同社の結果は、次の通りである。

整列度の高い従業員を採用しても、価値観の評価には、わずかに良い影響があっただけであった（従って、アイデンティティ評価にもわずかな影響だけしかない）。

例５（ｂ）：整列していない従業員を採用する

この場合、２０人の従業員を新たに採用して人員を増やした（１０％）が、新しく採用する人たちのスクリーニングを行わなかった。その結果、文化内で作用する価値観の種類が増え、価値観評価が下がる結果となった。

本発明は、適用する目的によって、次のようないくつかのフォーマットで適用することができる。
Ａ．アイデンティティ評価
Ｂ．マッチ度評価（以上では、整列度評価）
Ｃ．フィードバック評価
Ｄ．文化の適合性およびビジネスチェック

これらのツールについて、次の例を使用して説明する。
１．質問の内容と、回答のコード化
２．データに関する計算
３．比較
４．例
５．備考

１．質問の内容と、回答のコード化
アイデンティティ評価、マッチ度評価（整列度評価）、フィードバック評価
これらのツールの質問シーケンスには、次のようにすることができる。なお、回答は、示されるように数値的な尺度に置き換えられる。

質問１ａ
表１

表２

この質問に対しては、回答者は、１２の選択可能な回答を提示される。なお、最初のアンケートの場合は、目的のマスターリストからランダムに選択される。それ以降のアンケートの場合は、選択された頻度が最も高かった目的が表示される。なお、目的はランダムな順番で表示する。回答者は、リストからは、目的は１つしか選択することができない。

選択された目的を、データベースに格納されている目的のマスターリストと比較し、選択された目的に関連付けられている一意の数値コードを、質問に対する回答として保存する（コードは、一般的に、一意的である。しかしながら、同じであると見なされる目的の場合は、同義語として保存することもできる。例えば、「顧客を満足させること」と「顧客に喜んでいただくこと」は、同じコードを共有するようにしてもよい。これらの同義語については、定期的にマスターリストをスクリーニングする。）

回答者が、目的であると考える選択肢にないと考えた場合、その価値観を「その他」ボックスに入力することができる。「その他」に入力された目的は、次の回答者用のリストに追加される。また、その目的がマスターリストにない場合は、マスターリストに追加し、一意的な数値コードが割り当てられる。

ある目的が「その他」ボックスに入力され、リストに追加された場合、目的の数を一定に保つために、リストから別の目的を削除しなければならない。従って、得票数を出現回数で割る計算を各目的に対して行う。これにより、計算ごとに０〜１の間の値が求められる。そのスコアが最も低い目的が削除される。２つの目的が同様に低いスコアを取得した場合、出現頻度が最も高い目的が削除される。

質問１ｂ−個人用、基本アンケートのみ：（ＰＣ）
目的の一貫性は、「あなたの目的は、どの程度、あなたの人生の全分野における指針となっていますか？」という質問に対する回答をパーセンテージで示したものである。

質問２ａ
表１

表２

回答者は、２０の回答のリストが与えられ、そこから選択する。これらの回答は、ランダムな順序で表示される。なお、回答者は、最大６つまで価値観を選択することができる。

この価値観を、データベースに格納されている価値観のマスターリストと比較し、選択された価値観に関連付けられている一意の数値コードを、質問に対する回答として保存する（コードは、一般的に、一意的である。しかしながら、同じであると見なされる価値観の場合は、同義語として保存することもできる。例えば、「顧客志向」および「消費者志向」は、同じコードを共有するようにしてもよい。これらの同義語については、定期的にマスターリストをスクリーニングする。）

回答者が、特定の重要な価値観がリストにないと考えた場合、その価値観を「その他」ボックスに入力することができる。入力された価値観は、次の回答者用のリストに追加される。また、その価値観がマスターリストにない場合は、マスターリストに追加し、一意的な数値コードが割り当てられる。

アンケートが終了する都度、各価値観に対して、得票数を、出現回数で割る計算を行う。これにより、計算ごとに０〜１の間の値が求められる。２０の価値観のうち、スコアが最も高いリストが、次のアンケートのリストに表示される。２つの価値観のスコアが等しく高い場合は、出現頻度の高いほうが、保持される。

質問２ｂ−フィードバック専用
この質問は、４回繰り返される。

各質問に対し、４つの価値観がランダムな順序で列挙される。いずれの場合も、価値観の１つは、必ず、組織のアイデンティティ調査から得られた、最もスコアが高かった４つの価値観のうちの１つとする。

質問２ｃ 個人用、基本専用
価値観の一貫性は、「選択したあなたの価値観は、どの程度、あなたの人生の全分野における指針となっていますか？」という質問に対する回答をパーセンテージで示したものである。

質問３ａ グループおよび組織専用

Ｘ３は、次のリストを循環する。従って、もしアンケートｎにＸ３（１）が含まれている場合、アンケートｎ＋１には、Ｘ３（２）が含まれ、アンケートｎ＋２にはＸ３（３）が含まれる。

営利団体向け：
オーナー／株主のニーズを満たすこと＝Ｘ３（１）
名声を築き、評判を高めること＝Ｘ３（２）
従業員のニーズを満たすこと＝Ｘ３（３）
顧客のニーズを満たすこと＝Ｘ３（４）
製品およびサービスを通じて世界を改善すること＝Ｘ３（５）

非営利団体向け：
財務上のニーズに応えること＝Ｘ３（１）
名声を築き、評判を高めること＝Ｘ３（２）
従業員／メンバーのニーズを満たすこと＝Ｘ３（３）
「顧客」のニーズを満たすこと＝Ｘ３（４）
活動を通じて世界を改善すること＝Ｘ３（５）

質問３ｂ−個人調査専用
拡張版の調査の場合、人生の分野が循環する。

Ｘ４は、次のリストを循環する。従って、もしアンケートｎにＸ４（１）が含まれている場合、アンケートｎ＋１には、Ｘ４（２）が含まれる、等となる。
幸せでいること
他人から尊敬されること
強い人間関係を作ること
他人をより幸せにすること
社会に貢献すること

質問４

質問５

質問６ａ‐システムの最適化に関する質問−個人用、基本

回答は次のようにコード化される（明記されている場合は、スコアは逆にする）。

質問７‐強化版、個人用調査‐フォーカス最適化のための質問
これらに基づいたものについては、次を挿入すること。
幸せでいる
他人から尊敬される
強い人間関係を作る
他人をより幸せにする
社会に貢献する




回答は次のようにコード化される（明記されている場合は、スコアは逆にする）。

これらに基づいたものについては、次を挿入すること。
幸せでいる
他人から尊敬される
強い人間関係を作る
他人をより幸せにする
社会に貢献する


回答は次のようにコード化される（明記されている場合は、スコアは逆にする）。
まったく該当しない ＝１
わずかにしか該当しない ＝２
ある程度該当する ＝３
かなり該当する ＝４
とても該当する ＝５

質問８‐強化版、個人用調査‐人生の分野に関する質問‐システムの最適化
これらに基づいたものについては、次を挿入すること。
仕事で成功する
財務状態を良くする
親しい人との人間関係を育む
楽しむ
学ぶ
健康を管理する





回答は次のようにコード化される（明記されている場合は、スコアは逆にする）。

これらに基づいたものについては、次を挿入すること。
仕事で成功する
財務状態を良くする
親しい人との人間関係を深める
もっと楽しむ
学ぶことからより多くの満足感を得る
健康を管理する



回答は次のようにコード化される（明記されている場合は、スコアは逆にする）。

質問９‐フォーカス最低化用の質問‐グループと組織
これらに基づいたものについては、次を挿入すること。
Ｘ３は、次のリストを循環する。

営利団体向け：
オーナーのために価値観を創出する＝Ｘ３（１）
評判を高めること＝Ｘ３（２）
同僚を助けること＝Ｘ３（３）
顧客のニーズを満たすこと＝Ｘ３（４）
世界を良くするために働くこと＝Ｘ３（５）

非営利団体向け：
組織を継続できるようにすること＝Ｘ３（１）
評判を高めること＝Ｘ３（２）
同僚を助けること＝Ｘ３（３）
クライアントのニーズを満たすこと＝Ｘ３（４）
世界を良くするために働くこと＝Ｘ３（５）



回答は次のようにコード化される（明記されている場合は、スコアは逆にする）。

これらに基づいたものについては、次を挿入すること。
Ｘ３は、次のリストを循環する。

営利団体向け：
オーナーのために価値観を創出する＝Ｘ３（１）
評判を高めること＝Ｘ３（２）
同僚を助けること＝Ｘ３（３）
顧客のニーズを満たすこと＝Ｘ３（４）
世界を良くするために働くこと＝Ｘ３（５）

非営利団体向け：
組織を継続できるようにすること＝Ｘ３（１）
評判を高めること＝Ｘ３（２）
同僚を助けること＝Ｘ３（３）
クライアントのニーズを満たすこと＝Ｘ３（４）
世界を良くするために働くこと＝Ｘ３（５）










回答は次のようにコード化される（明記されている場合は、スコアは逆にする）。

質問１０‐システム最低化用の質問‐グループと組織









回答は次のようにコード化される（明記されている場合は、スコアは逆にする）。

文化的適合性とビジネスチェック
文化的適合性とビジネスチェックに対する質問は、次の通りである。
パートＡ
Ａ１： 金銭的な報酬は、あなたの達成感に対してどの程度重要ですか？
Ａ２： 会社の評判は、あなたの達成感に対してどの程度重要ですか？
Ａ３： 同僚の成功は、あなたの達成感に対してどの程度重要ですか？
Ａ４： 顧客の期待度を上回ることは、あなたの達成感に対してどの程度重要ですか？
Ａ５： 仕事の社会貢献度は、あなたの達成感に対してどの程度重要ですか？
回答は次のようにコード化される（明記されている場合は、スコアは逆にする）。

パートＢ
パートＢは、４つの質問から構成され、全て次のような形式で提示される。
次の価値観のうち、最もあなたの仕事の指針になっているものはどれですか？
各質問に対し、４つの価値観が提示される。グループＢ１から１つ、そして、グループＢ２から３つである。グループＢ１は、企業のアイデンティティ評価において、最も高い頻度で選択された４つの価値観から構成される。グループＢ２は、１２のランダムに選択された価値観である。

パートＣ
パートＢは、４つの質問から構成され、全て次のような形式で提示される。
次の価値観のうち、最もあなたの仕事の指針になっているものはどれですか？
各質問に対し、３つの価値観が提示される。グループＣ１から１つ、そして、グループＣ２から２つである。グループＣ１は、企業のアイデンティティ評価において、５番目〜８番目に高い頻度で選択された４つの価値観から構成される。グループＢ２は、８のランダムに選択された価値観である。

２．データの計算
セクション１：計算の定義と種類
セクション２：アイデンティティ評価とマッチング評価の内訳
セクション３：完全な計算
セクション４：質問の回転

セクション１：計算の定義と種類
ＩＲ＝アイデンティティ評価＝ＣとＯの単純平均
Ｃ＝一貫性＝ＳＣとＦＣの単純平均
Ｏ＝最適化＝ＳＯとＦＯの単純平均（個人用、基本の場合はＳＯのみ）
ＳＣ＝システム一貫性＝ＰＣとＶＣの単純平均
ＦＣ＝フォーカス一貫性＝ＦＣ（１）、ＦＣ（２），ＦＣ（３），ＦＣ（４），ＦＣ（５）の単純平均
ＳＯ＝システム最適化＝Ｅ（Ｓ），Ｆ（Ｓ），Ｍ（Ｓ）の単純平均
ＦＯ＝フォーカス最適化＝ＦＯ（１），ＦＯ（２），ＦＯ（３），ＦＯ（４），ＦＯ（５）の単純平均
ＰＣ＝目的一貫性＝整列度スタイルの計算
ＶＣ＝価値観一貫性＝整列度スタイルの計算
ＦＣ（１），・・・＝フォーカス一貫性（各フォーカス分野）＝ＦＤ（１）とＦＩ（１）の単純平均（個人用、基本の場合，Ｆｌ（１）のみ）
ＦＯ（１）＝フォーカス最適化（各フォーカス分野）＝Ｅ（Ｆ１），Ｆ（Ｆ１），Ｍ（Ｆ１）の単純平均
ＦＤ（１）＝フォーカス偏差＝整列度スタイル計算
ＦＩ（１）＝フォーカス重要度＝ＦＨ（１）の質問の単純平均
ＥＳ＝システム権限度＝ＥＳの質問の単純平均（測定結果）
ＦＳ＝システム自由度＝ＦＳの質問の単純平均（測定結果）
ＭＳ＝システム維持度＝ＭＳの質問の単純平均（測定結果）
ＥＦ（１）＝フォーカス権限＝ＥＦ（１）の質問の単純平均（測定結果）
ＦＦ（１）＝フォーカス自由度＝ＦＦ（１）の質問の単純平均（測定結果）
ＭＦ（１）＝フォーカス維持度＝ＭＦ（１）の質問の単純平均（測定結果）
ＥＳＬ（１）＝人生の分野１におけるシステム権限（個人ユーザ向け）
ＦＳＬ（１）＝人生の分野１におけるシステム自由度（個人ユーザ向け）
ＭＳＬ（１）＝人生の分野１におけるシステム維持度（個人ユーザ向け）
Ｍ＝マッチング結果＝ＦＭとＳＭＦＭの単純平均
ＦＭ＝フォーカスマッチ＝差分ベースの計算
ＳＭ＝システムマッチ＝ＳＯＭとＳＣＭの単純平均
ＦＡ（１），・・・＝フォーカス分野のスコア（各フォーカス分野）＝ＦＣ（１）とＦＯ（１）の単純平均
ＳＣＭ＝システム一貫性マッチ＝差分ベースの計算
ＳＯＭ＝システム最適化マッチ＝差分ベースの計算

セクション２：アイデンティティ評価とマッチング評価の内訳

このようにして、アイデンティティ評価は計算される。しかしながら、選択する階層構造によっては、データを複数の方法で表現することができる。結果に示されていないデータは、１つの最適化質問に対する結果と、ＦＣのみである。

示されている最下位レベル＝ＰＣ，ＶＣ，ＦＣ（１）〜ＦＣ（５），ＥＳＬ（Ｉ）〜ＥＳＬ（５），ＦＳＬ（Ｉ）〜ＦＳＬ（５），ＭＳＬ（Ｉ）〜ＭＳＬ（５），ＥＦ（１）〜ＥＦ（５），ＦＦ（１）〜ＦＦ（５），ＦＦ（１）〜ＦＦ（５），ＭＦ（１）〜ＭＦ（５）

セクション３：完全な計算
スケーリングアルゴリズム
以下に明記されている箇所では、単純な回答を得るための質問に適用される。これは、合理的に達成可能な結果の範囲を広げるよう、設計されている。
アルゴリズムは、次の通りである。
質問に対して単純平均パーセンテージスコアを求める（「オリジナルのスコア」）。これを、次の要領で、最終的なスコアに変換する。
０〜４０％−オリジナルスコア１％ごとに最終スコア０．５％取得
４０〜１００％−オリジナルスコア１％ごとに最終スコア１．３３％取得

例
オリジナルスコア 計算 最終スコア
０％ ０％
１０％ １０％×０．５ ５％
２０％ ２０％×０．５ １０％
３０％ ３０％×０．５ １５％
４０％ ４０％×０．５ ２０％
５０％ ４０％Ｘ０．５＋１０％×４／３ ３３．３％
６０％ ４０％×０．５＋２０％×４／３ ４６．７％
６２．５％ ４０％×０．５＋２２．５％×４／３ ５０％
７０％ ４０％×０．５＋３０％×４／３ ６０％
８０％ ４０％×０．５＋４０％×４／３ ７３．３％
９０％ ４０％×０．５＋５０％×４／３ ８６．７％
１００％ ４０％×０．５＋６０％×４／３ １００％
これは、４０％〜１００％の範囲の変化を、それ以下のパーセンテージよりも、より敏感に測定する効果がある。

アイデンティティ評価の計算

アイデンティティ評価は、一貫性と最適化の平均である。
一貫性とは、システム一貫性と、フォーカス一貫性の平均である。
最適化とは、システム最適化と、フォーカス最適化の平均である。
システム一貫性とは、目的一貫性と、価値観一貫性の平均である。

目的一貫性
個人用、基本
目的一貫性とは、質問１ｂに対する回答を、パーセンテージに変換したものである。
個人用、拡張版、および組織用
目的一貫性＝Σ_ｉ（ｐ_ｉ×ｐ_ｉ）である。ここで、ｐ_ｉは、質問１ａの各目的に対する投票のパーセンテージである。

価値観一貫性
個人用、基本調査
価値観一貫性とは、質問２ｃに対する回答を、パーセンテージに変換したものである。
個人用、拡張版、および組織用
・ 質問２ａに対する各回答に、その個人が選択した価値観の合計数で重み付けする（その結果、ある個人が４つの価値観を選択した場合、その人の票は、４分割され、各価値観に対して、票の１／４が付与される。）
・ 各価値観ｘについて、何パーセントの分野で、価値観ｘが選択されたかｐ_ｘを計算する。また、価値観ｘの重み付け後の得票に対するｐ_２ｘを計算する。
・ Σｘ・ｐ_ｘ・ｐ_２ｘを計算する。ある人が、ある分野で価値観ｘを指針としており、その人のその他の人生の分野におけるｐ_ｘからも、ｘを指針としていることがわかる場合、その人の行動は、人生のｐ_２ｘと整列しているといえる。従って、全価値観に対する合計スコアは、Σｘ・ｐ_ｘ・ｐ_２ｘとなる。
価値観一貫性＝Σｘ・ｐ_ｘ・ｐ_２ｘ

フォーカス一貫性
フォーカス一貫性は、フォーカス分野一貫性スコアの平均である。

フォーカス分野一貫性とは、フォーカス分野偏差と、フォーカス分野重要度の平均である。ただし、フォーカス分野重要度だけがカウントされる個人用基本調査は例外である。

フォーカス分野偏差
各フォーカス分野偏差は、次のように計算する。
「０＝絶対ない」から、「４＝常に」をコード化する。各回答に対する投票のパーセンテージを計算する。例えば、
スコア（Ｓ） 回答者（Ｒ）
０ ＝ １０％
１ ＝ ２０％
２ ＝ ２０％
３ ＝ ４０％
４ ＝ １０％

これを、パーセンテージに変換すると、次のようになる。
スコア（Ｓ） 回答者（Ｒ）
０％＝ １０％ ０
２５％＝ ２０％ １
５０％＝ ２０％ ２
７５％＝ ４０％ ３
１００％＝ １０％ ４

次に、２つの回答者の相互関係における、平均の差分を計算する。
フォーカス分野偏差＝１００％−（（（（Ｒ０×Ｒ１）×（Ｓ１−Ｓ０））＋（（Ｒ０×Ｒ２）×（Ｓ２−Ｓ０））＋（（Ｒ０×Ｒ３）×（Ｓ３−Ｓ０））＋（（Ｒ０×Ｒ４）×（Ｓ４−Ｓ０））＋（（Ｒ１×Ｒ２）×（Ｓ２−Ｓ１））＋（（Ｒ１×Ｒ３）×（Ｓ３−Ｓ１））＋（（Ｒ１×Ｒ４）×（Ｓ４−Ｓ１））＋（（Ｒ２×Ｒ３）×（Ｓ３−Ｓ２））＋（（Ｒ２×Ｒ４）×（Ｓ４−Ｓ２））＋（（Ｒ３×Ｒ４）×（Ｓ４−Ｓ３）））／２０％）

この例では、
フォーカス分野偏差＝１００％−（（（（１０％×２０％）×（２５％−０％））＋（（１０％×２０％）×（５０％−０％））＋（（１０％×４０％）×（７５％−０％））＋（（１０％×１０％）×（１００％−０％））＋（（２０％×２０％）×（５０％−２５％））＋（（２０％×４０％）×（７５％−２５％））＋（（２０％×１０％）×（１００％−２５％））＋（（２０％×４０％）×（７５％−５０％））＋（（２０％×１０％）×（１００％−５０％））＋（（４０％×１０％）×（１００％−７５％）））／２０％）となる。
＝１００％−（（２％×２５％＋２％×５０％＋４％×７５％＋１％×１００％＋４％×２５％＋８％×５０％＋２％×７５％＋８％×２５％＋２％×５０％＋４％×２５％）／２０％）
＝１００％−（（０．５％＋１％＋３％＋１％＋１％＋４％＋１．５％＋２％＋１％＋１％）／２０％）
＝１００％−（１６％／２０％）
＝１００％−８０％
＝２０％
となる。

フォーカス分野重要度とは、質問３の、フォーカス分野に関する回答の平均を、パーセンテージに変換したものである。

システム最適化
システム最適化は、質問６（個人用基本調査の場合）、質問８（個人用拡張ユーザの場合）、または質問１０（グループまたは組織の場合）にに対する回答の平均から計算する。全体の平均を取る前に、下位の各質問に対し、スケーリングアルゴリズムを適用する。

システム最適化に関する質問は、権限、維持、および自由というカテゴリーに分けられる。システム権限、システム維持、システム自由のスコアは、これらのカテゴリーに入った下位質問に対するスコアの平均である。

個々の最適化用の質問の結果
質問１０を構成する、各下位の質問の平均値を、パーセンテージとして利用できるようにする。これによって、企業文化に介入する能力強化等、本発明の他の態様との統合化が可能となる。

価値観カテゴリースコア
これは、次のように計算する。
質問２ａで各価値観が選択された回数のパーセンテージを、各カテゴリー（業務、人間関係、啓発）で合計する。
例えば、管理４０％＋５０％品質＝９０％業務
３０％愛情＋９０％理解＝１２０％人間関係
６０％情熱＋３０％学び＝９０％啓発
となる。

これらの各合計値を、その合計値の和で割り、パーセンテージスコアを求める。すなわち、9０％／（９０％＋１２０％＋９０％）＝３０％業務および類似性、４０％人間関係、および３０％啓発関係となる。
カテゴリースコアは、ＶＣＳ（Ｏ）、ＶＣＳ（Ｒ）、ＶＣＳ（Ｉ）とする。

フォーカス最適化
フォーカス最適化は、フォーカス分野最適化のスコアの平均である。

各フォーカス分野最適化のスコアは、そのフォーカス分野に関する質問７（個人ユーザの場合）または質問９（組織の場合）への回答の平均を、パーセンテージに変換して計算する。全体の平均を取る前に、下位の各質問に対し、スケーリングアルゴリズムを適用する。

フォーカス最適化に関する質問は、権限、維持、および自由というカテゴリーに分けられる。フォーカス権限、フォーカス維持、フォーカス自由のスコアは、これらの分類に入った下位質問に対するスコアの平均である。

フォーカス分野のスコア
各フォーカス分野のスコアは、その分野のフォーカス分野一貫性のスコアとフォーカス分野最適化のスコアの平均である。

人生の分野、一貫性
人生の分野、一貫性とは、人生の分野に関する質問にのみ基づいて計算された、人生の分野フォーカスのスコアと、人生の分野システム一貫性のスコアの平均である。

人生の分野、最適化
人生の分野、最適化とは、人生の分野に関する質問にのみ基づいて計算された、システム最適化のスコアである。

人生の分野、権限
人生の分野、権限とは、人生の分野に関する質問にのみ基づいて計算された、権限のスコアである。

人生の分野、自由
人生の分野、自由とは、人生の分野に関する質問にのみ基づいて計算された、自由のスコアである。

人生の分野、維持
人生の分野、維持とは、人生の分野に関する質問にのみ基づいて計算された、維持のスコアである。

人生の分野目的一貫性
人生の分野目的一貫性とは、人生の分野に関する質問にのみ基づいて計算された、目的一貫性のスコアである。

人生の分野価値観一貫性
人生の分野価値観一貫性とは、人生の分野に関する質問にのみ基づいて計算された、価値観一貫性のスコアである。

人生の分野システム一貫性
人生の分野システム一貫性とは、その人生の分野に対する人生の分野目的一貫性と、人生の分野価値観一貫性の平均である。

人生の分野システム
人生の分野システムとは、その人生の分野に対する人生の分野システム一貫性と、人生の分野最適化の平均である。

人生の分野フォーカス
人生の分野フォーカスとは、その人生の分野に対する質問にのみ基づいた、フォーカス一貫性のスコアある。

人生の分野スコア
人生の分野スコアとは、その人生の分野に対する人生の分野一貫性スコアと、人生の分野最適化スコアの平均である。

マッチ度計算（整列度評価）
各当事者のアイデンティティ評価から必要なデータは次の通りである。
目的一貫性
価値観一貫性
各フォーカス分野に対するフォーカス分野一貫性（ＦＣ１、ＦＣ２、ＦＣ３、ＦＣ４、ＦＣ５）
目的最適化
価値観最適化
システム最適化
各フォーカス分野に対するフォーカス分野最適化（ＦＯ１、ＦＯ２、ＦＯ３、ＦＯ４、ＦＯ５）

全体的マッチスコアとは、システムマッチと、フォーカスマッチの平均である。

システムマッチとは、システム一貫性マッチと、システム最適化マッチの平均である。

システム一貫性マッチとは、目的一貫性マッチと、価値観一貫性化マッチの平均である。

目的一貫性マッチ：１００％−｜ＰＣ（Ｘ）−ＰＣ（Ｙ）｜

価値観一貫性マッチ：１００％−｜ＶＣ（Ｘ）−ＶＣ（Ｙ）｜

システム最適化マッチ：１００％−（｜ＳＯ（Ｘ）−ＳＯ（Ｙ）｜）

フォーカスマッチ
フォーカスマッチは、フォーカスパターンマッチと、フォーカス強度マッチの平均である。

フォーカスパターンマッチ
フォーカスパターンマッチ（スケーリング前）＝
１００％−（｜ＦＡ１（Ｘ）−ＦＡ２（Ｘ））−（ＦＡ１（Ｙ）−ＦＡ２（Ｙ））｜＋
｜（ＦＡ１（Ｘ）−ＦＡ３（Ｘ））−（ＦＡ１（Ｙ）−ＦＡ３（Ｙ））｜＋
｜（ＦＡ１（Ｘ）−ＦＡ４（Ｘ））−（ＦＡＩ（Ｙ）−ＦＡ４（Ｙ））｜＋
｜（ＦＡ１（Ｘ）−ＦＡ５（Ｘ））−（ＦＡＩ（Ｙ）−ＦＡ５（Ｙ））｜＋
｜（ＦＡ２（Ｘ）−ＦＡ３（Ｘ））−（ＦＡ２（Ｙ）−ＦＡ３（Ｙ））｜＋
｜（ＦＡ２（Ｘ）−ＦＡ４（Ｘ））−（ＦＡ２（Ｙ）−ＦＡ４（Ｙ））｜＋
｜（ＦＡ２（Ｘ）−ＦＡ５（Ｘ））−（ＦＡ２（Ｙ）−ＦＡ５（Ｙ））｜＋
｜（ＦＡ３（Ｘ）−ＦＡ４（Ｘ））−（ＦＡ３（Ｙ）−ＦＡ４（Ｙ））｜＋
｜（ＦＡ３（Ｘ）−ＦＡ５（Ｘ））−（ＦＡ３（Ｙ）−ＦＡ５（Ｙ））｜＋
｜（ＦＡ４（Ｘ）−ＦＡ５（Ｘ））−（ＦＡ４（Ｙ）−ＦＡ５（Ｙ））｜）／１２
ここで、ＦＡは、フォーカス分野のスコア（そのフォーカス分野におけるフォーカス一貫性と、フォーカス最適化の平均）
そして、測定アルゴリズムを適用する。

フォーカス強度マッチ：
フォーカス強度マッチ（スケーリング前）＝１００％−（（｜（ＦＡ１（Ｘ）−ＦＡ１（Ｙ）｜＋｜（ＦＡ２（Ｘ）−ＦＡ２（Ｙ）｜＋｜（ＦＡ３（Ｘ）−ＦＡ３（Ｙ）｜＋｜（ＦＡ４（Ｘ）−ＦＡ４（Ｙ）｜＋｜（ＦＡ５（Ｘ）−ＦＡ５（Ｙ）｜）／５）
そして、測定アルゴリズムを適用する。

フォーカス一貫性マッチ：
１００％−（（｜（ＦＣ１（Ｘ）−ＦＣ１（Ｙ）｜＋｜（ＦＣ２（Ｘ）−ＦＣ２（Ｙ）｜＋｜（ＦＣ３（Ｘ）−ＦＣ３（Ｙ）｜＋｜（ＦＣ４（Ｘ）−ＦＣ４（Ｙ）｜＋｜（ＦＣＳ（Ｘ）−ＦＣ５（Ｙ）｜）／５）

フォーカス最適化マッチ：
１００％−（（｜（ＦＯ１（Ｘ）−ＦＯ１（Ｙ）｜＋｜（ＦＯ２（Ｘ）−ＦＯ２（Ｙ）｜＋｜（ＦＯ３（Ｘ）−ＦＯ３（Ｙ）｜＋｜（ＦＯ４（Ｘ）−ＦＯ４（Ｙ）｜＋｜（ＦＯ５（Ｘ）−ＦＯ５（Ｙ）｜）／５）

分野１のフォーカス分野マッチは、１００％−｜ＦＡ１（Ｘ）−ＦＡ１（Ｙ）｜であり、分野２〜５についても同様である。

分野１のフォーカス分野一貫性マッチは、１００％−｜ＦＣ１（Ｘ）−ＦＣ１（Ｙ）｜であり、分野２〜５についても同様である。

分野１のフォーカス分野最適化マッチは、１００％−｜ＦＯ１（Ｘ）−ＦＯ１（Ｙ）｜であり、分野２〜５についても同様である。

フィードバック計算
フィードバック計算は、以下の分野におけるフィードバックを提供するものである。

個人ユーザ用
システム一貫性
システム一貫性は、質問２ｂに対する平均回答に、スケーリングアルゴリズムを適用したものとして計算される。

フォーカス一貫性
フォーカス一貫性は、５つの質問３のスコアの平均である。

フォーカス分野一貫性
フォーカス分野一貫性は、各フォーカス分野「Ｘ」について、その分野の質問３に対する平均回答に、スケーリングアルゴリズムを適用したものとして計算される。

フォーカス最適化
フォーカス最適化は、権限、維持、自由の平均である。

権限
権限とは、質問７の権限の質問に対する平均回答に、スケーリングアルゴリズムを適用したものである。

自由
自由とは、質問７の自由の質問に対する平均回答に、スケーリングアルゴリズムを適用したものである。

維持
維持とは、質問７の維持の質問に対する平均回答に、スケーリングアルゴリズムを適用したものである。

フォーカス分野最適化
特定の分野のフォーカス分野最適化は、その分野のフォーカス分野権限、フォーカス分野維持、フォーカス分野自由の平均である。

グループと組織用
システム一貫性
システム一貫性は、目的一貫性と価値観一貫性意の平均である。

目的一貫性
目的一貫性は、質問１の平均回答に、スケーリングアルゴリズムを適用したものとして計算される。

価値観一貫性
価値観一貫性は、質問２ｂの平均回答を元に、次のように計算される。

列挙された各価値観には、組織のアイデンティティ調査で選択された回数のパーセンテージに対応する価値観スコアが関連付けられている。

１回のフィードバック調査に対する価値観一貫性スコア＝選択された２つの価値観のスコアを、２つの中心となる価値観のスコアの和で割ったものである。

全体的な価値観一貫性スコアは、全フィードバック調査における価値観一貫性スコアの平均である。

個別価値観一貫性
個別価値観一貫性は、各中心となる価値観に対し、質問２ｂでその価値観に対して与えられた投票数を、中心となる価値観が出現した、フィードバック調査の回数で割ったものとして、計算される。

フォーカス一貫性
フォーカス一貫性は、質問３からとった、５つのフォーカス分野一貫性スコアの平均である。

フォーカス分野一貫性
フォーカス分野一貫性は、各フォーカス分野「Ｘ」について、その分野の質問３に対する平均回答に、スケーリングアルゴリズムを適用したものとして計算される。

フォーカス最適化
フォーカス最適化は、権限、維持、自由の平均である。

権限
権限とは、質問９の権限の質問に対する平均回答に、スケーリングアルゴリズムを適用したものである。

自由
自由とは、質問９の自由の質問に対する平均回答に、スケーリングアルゴリズムを適用したものである。

維持
維持とは、質問９の維持の質問に対する平均回答に、スケーリングアルゴリズムを適用したものである。

フォーカス分野最適化
特定の分野のフォーカス分野最適化は、その分野のフォーカス分野権限、フォーカス分野自由、フォーカス分野維持の平均である。

セクション４：アイデンティティ調査における質問の回転
個人ユーザ用には、次の質問がある。
１×質問１ａ
１×質問２ａ
３０×質問３ｂ（フォーカス分野×５、人生の分野×６）
１５×質問７ 下位質問カテゴリー（３種類、フォーカス分野×６）
１８×質問８ 下位質問カテゴリー（質問３種類（権限、自由、維持）、人生の分野×６）

各個人用アイデンティティ調査には、１０個の質問が含まれる。
１×質問１ａ
１×質問２ａ
３×質問３ｂ
２×質問７
３×質問８

質問は、次のように回転させる。

質問３ｂの場合：
＊フォーカス分野‐フォーカス分野１から始めて循環
＊人生の分野‐人生の分野１から始めて循環

質問７の場合：
＊質問タイプ‐Ｅ、Ｆ、Ｍを循環
＊フォーカス分野‐フォーカス分野１から始めて循環

質問８の場合：
＊質問タイプ（権限（Ｅ）、自由（Ｆ）、維持（Ｍ））−次のように循環
Ｅ、Ｆ、Ｍ、Ｅ、Ｆ、Ｍ、Ｆ、Ｍ、Ｅ、Ｆ、Ｍ、Ｅ、Ｍ、Ｅ、Ｆ、Ｍ、Ｅ、Ｆ
調査を実施する都度、各種類が入り、また各種類の質問が、各人生の分野で質問されるよう、このようにしてある。

＊人生の分野の質問は、フォーカス一貫性の質問と同じようになるが、ただし、分野４から開始する。

分野４から開始すると、ユーザは、最初の調査で、各人生分野（２×ＦＣ、３×ＳＯ）についての質問を受けることになる。これによって、最初に実施した調査から、各人生分野に対応する人生分野スコアを報告できるようになる。

組織用には、次の質問がある。
１×質問１ａ
１×質問２ａ
３×質問３ａ
３×質問９
２×質問１０
１×質問１ａ
１×質問１ｂ
５×質問３ａ（フォーカス分野×５）
３×質問９ 下位質問カテゴリー（質問３種）
１５×質問１０ 下位質問カテゴリー（質問３種、フォーカス分野×５）

各調査には、９つの質問から構成される。
１ＰＣ
１ＶＣ
１ＦＣ
３ＳＯ
３ＦＯ

質問は
質問は、次のように回転させる

質問３の場合：
＊フォーカス分野‐ＦＡ１から始めて循環

質問９の場合：
＊質問タイプ‐Ｅ、Ｆ、Ｍを循環
＊フォーカス分野‐ＦＡ１から始めて循環

質問１０の場合：
＊質問タイプ‐Ｅ、Ｆ、Ｍを循環

文化的適合性／ビジネスチェックの計算
自己認識の結果
パートＡに対するエンティティの回答から得たスコアを、会社自体の自己認識の評価スコアと比較する。調査により得られたカテゴリーｉに対するエンティティのスコアをｐＡｉとし、会社自体身のスコアをｐＢｉとする。すると、自己認識の結果＝１００％−（（｜ｐＡｉ−ｐＢｉ｜＋｜ｐＡｉｉ−ｐＢｉｉ｜＋｜ｐＡｉｉｉ−ｐＢｉｉｉ｜＋｜ｐＡｉｖ−ｐＢｉｖ｜＋｜ｐＡｖ−ｐＢｖ｜）／５）となる。文化的適合性／ビジネスチェックの目的に対しては、以下の閾値を使用する。
９０％超 ＝非常に高い
８０％〜９０％＝高い
７０％〜８０％＝中くらい
６０％〜７０％＝低い
６０％未満 ＝非常に低い

価値観の結果
パートＢとパートＣの各質問で列挙される価値観には、スコアが関連付けられている。価値観のスコアは、企業のアイデンティティ評価でその価値観が得た票のパーセンテージである。調査に参加したエンティティが選択した価値観に対するスコアを合計し、それを、可能最大スコア（各質問で、最も高いスコアを得た価値観を選択した場合のスコア）で割ることによって得られるパーセンテージが、価値観の結果である。
８０％超＝非常に高い
６０％〜８０％＝高い
７０％〜８０％＝中くらい
６０％〜７０％＝低い
６０％未満＝非常に低い

全体的な結果
価値観カテゴリーパターンは、自己認識の結果と価値観の結果から計算される。全体的な結果は、上記同様、「非常に高い〜非常に低い」のどこかに範囲に位置し、これら２つのレベルの平均を取って、切捨て処理をおこなったものである。例えば、自己認識の結果が「高い」で、価値観の結果が「低い」個人の場合、全体的な結果は、「中くらい」となる。また、自己認識の結果が「非常に高い」で、価値観の結果が「低い」個人の場合、この場合も全体的な結果は「中くらい」となる。
企業であれば、ニーズに応じて合格／不合格を設定することも可能である。例えば、募集人数が少ない企業の場合は、「高い」と設定し、厳しい採用市場のなかにいる企業の場合は、「中くらい」とすることができる。

３．比較
（コアの価値観の数が関係しない、）独自の価値観評価計算方法により、この評価だけでなく、他の評価についても、エンティティ間で比較することが出来る。これによって、「マッチング」計算を行うことが出来る。

他の重要な比較形態としては、対象エンティティの過去の評価と現在の評価の比較がある。これによって、たとえば、企業の管理者が、文化を強化するために実施したイニシアチブを、アイデンティティ評価における変化と関連付けることができる。

４．例
以下では、営利団体を例に取った。

以下の例は、企業向けの目的一貫性評価の計算が実際にどのように行われるかを示すものである。

例１：
この単純な例では、目的「顧客に奉仕すること」が最も高い頻度で選択され、２票を獲得し、さらに重み付け後の票を８票獲得したものとする。重み付け後の票は合計で１６であるため、目的一貫性評価は、８／１６、または５０％となる。

以下の例は、企業向けの価値観一貫性評価の計算が実際にどのように行われるかを示すものである。

例２（ａ）：コアの価値観が１つの場合
この例では、２００人の従業員が投票し、各従業員は１つの価値観に対して投票した。この会社のコアとなる価値観は、「品質」である。現在の標準的な計算方法の場合、この企業では、８０％の整列度が見られるという結果になるが、我々の方法はより正確であり、相互作用を基礎とした文化評価モデルを使用することにより、６５％よりもわずかに少ない結果となった。

例２（ｂ）：コアの価値観が複数ある場合
この例では、２００人の従業員が投票した。この会社のコアとなる価値観は、「品質」、「顧客サービス」、「インテグリティ」、「革新」である。「品質」に投票した人たちは、「顧客サービス」、「インテグリティ」、「革新」にも投票した。その他の人たちは、みな１つの価値観に投票した。計算によると、全体的なスコアは同じであるが、コアの価値観が１つではなく、４つある点で異なっている。上述の通り、投票の重み付けにより一貫性が保たれる。これが、過去の方法に比べてこのツールが、組織文化に関するデータ収集に優れている点でもある。

例２（ｃ）：改善−より整列度が高まる
この例では、品質というコアの価値観が、企業文化により強く反映されるようになり、より多くの人が、品質が仕事の指針であると認識し始めたところを示すものである。この場合、価値観一貫性の評価は、１（ａ）よりも高い結果となる。

例３：完璧
これは、会社の全員が、信頼と品質という同じ価値観を共有しているところを示す例である。

例４：混乱
これは、会社の全員が、それぞれ固有の異なった価値観を指針としているところを示す例である。

理論上、可能な最低スコアは、各個人が、個々の価値観に投票した場合に得られる。この場合、従業員数が１００／ｐ_ｘとすると、計算は次のようになる。
Ａ＝（１００／ｐ_ｘ）（ｐ_ｘ）（１００−ｐ_ｘ）＝１００００−１００ｐ_ｘ
従って、価値観の評価＝（１００００−Ａ）／１００００＝ｐ_ｘ／１００＝ｐ_ｘ％

例えば、従業員数が１０，０００人の企業の場合、各従業員がそれぞれ異なる価値観を指針としていた場合、最低スコアは、０．０１％となる。この０．００１％という最低ラインは、従業員数が有限の場合の結果であり、従業員数が無限の場合は、このスコアは０％となる。非常に規模の小さい企業の場合（１００人以下）、誤差はわずかである。そのような場合、価値観一貫性評価の計算方法を、価値観一貫性計算＝（１００００−Ａ）／（１００００−ｐ_ｘ）と変更することで補正することが出来る。

例５（ａ）：整列度の高い従業員を採用する
この例では、例２（ｃ）に示した企業が、新しく従業員を２０名採用し（社員が１０％増加する）場合に、品質という同じ価値観を指針としていることを確認するために、スクリーニングを行いったところを示している。全ての従業員がアンケートに答えており、同社の結果は、次の通りである。

整列度の高い従業員を採用しても、価値観一貫性の評価には、わずかに良い影響があっただけであった（従って、アイデンティティ評価にもわずかな影響だけしかない）。

例５（ｂ）：整列していない従業員を採用する

この場合、２０人の従業員を新たに採用して人員を増やした（１０％）が、新しく採用する人たちのスクリーニングを行わなかった。その結果、文化内で作用する価値観の種類が増え、価値観評価が下がる結果となった。

図１から図３は、本発明の実施形態を示すフローチャートである。

より具体的には、図１は、アンケートの管理に関連した企業向けのビジネスツールとして、本発明を適用した場合を示す図である。

図２は、連続したアンケート用に、目的と価値観に関する質問を生成するために適用するアルゴリズムのフローチャートである。

図３は、ビジネスツールとして、スクリーニングツールとしての機能を使用した場合を示す図である。

上述の通り、本発明の様々な方法は、インターネットやイントラネットなどの電気通信手段を通じて、様々な物理システム上に実装することができる。図４は、上記の方法を、コンピュータシステム（１）に実装した場合を示す、システム形態の一例を示す、概略ブロック図である。

上記にて定義した通り、「エンティティ」または「複数のエンティティ」という用語には、特定可能な離散的単位として存在する、個人、家族、組織、クラブ、協会、会社、パートナーシップ、宗教等が含まれる。しかしながら、説明を分かりやすくするため、また便宜上、個人またはユーザという用語を、この例の中では（適宜）使用するものとする。ただし、これらの用語は、本発明をこれらに制限するものではない。

コンピュータシステム（１）は、プロセッサ（３）を搭載した、インターネットウェブサーバとしてのホストコンピュータ（２）から構成される。ホストコンピュータ（２）は、ネットワーク、特にインターネット（４）、およびデータベース（５）に接続される。データベース（５）は、ウェブサイト（１０）経由でアクセスすることが可能であり、ウェブサイト（１０）には、ネットワークおよびユーザコンピュータ（６、７）として示される複数のデータ入力装置を介してアクセスすることができる。

なお、当業者であれば、本発明は、インターネット（４）に制限されるものではなく、ホストコンピュータ／ウェブサーバ（２）への接続は、専用線（８）、例えば、テキストメッセージング電話（９）によってアクセスすることも可能である。

５．備考
以上に説明した本発明は、エンティティの文化または自己認識に関する現状の正確な情報をタイムリーに提供し、上記情報を、エンティティが文化および自己認識について考える特別な状況に適した特殊な手法プロセスに関連付け、新しく構築する関係が、エンティティの文化または自己認識と相反するのではなく、適合することを確実化することによって、エンティティの財務的および非財務的業績を高める可能性を秘めている。

さらに、このデータ収集方法では、アンケート実施プロセスにおいて生成される、質問・フィードバックループによって、発展が見られるため、エンティティの文化または自己認識に対する良い自己創出効果を内に秘めている。

まとめると、本発明は、エンティティが、自分の文化と自己に対する認識を深めることによって、成功に至り、利益を生み出す支援をするという、特徴的な効果を有する。

期待できる業績に関連した、エンティティの文化や自己認識の側面を定量化することによって、エンティティの業績を高める支援をするための公知の診断システムは、未だ存在しないため、本発明は、有用な選択肢を公衆に提供するものである。

本発明の態様は、例を示す目的のためにのみ説明したが、本発明の範囲から逸脱することなく、変更や追加を行うことは可能である。

図１は、企業向けにアンケートを管理するのに関連した、ビジネスツールとして、適用した、本発明の実施の形態によるフローチャートを示す図である。 図２は、目的と価値観に関する質問を作成するために適用した、本発明の他の実施の形態によるフローチャートを示す図である。 図３は、スクリーニングツールとしての役割に関連して、ビジネスツールとして適用した、本発明の他の実施の形態によるシーケンスのフローチャートを示す図である。 インターネットやイントラネットなどの電気通信手段を通じて、様々な物理システム上に実装することができる方法を、コンピュータシステム（１）に実装した場合を示す、システム形態。

符号の説明

１ コンピュータシステム
２ ホストコンピュータ
３ プロセッサ
４ ネットワーク
５ データベース
６、７ ユーザコンピュータ
１０ ウェブサイト

Claims (21)

1. エンティティに関する価値観、目的、および／または包含的フォーカスの少なくとも１つを含む、エンティティの自己認識または文化に関する所定の側面について、前記側面の１つまたは複数を選択、優先付け、および／または提出することを要求する質問が含まれたアンケートを通じて、エンティティから回答という形式でデータを収集するステップと、
   前回のアンケートで、最も高い頻度で選択された、最も高い優先順位が与えられた、および／または最も高い頻度で提出された側面についての質問を含む次のアンケートを生成し、さらなる回答という形式でデータを収集するステップと、
   上記ステップを、所定の回数繰り返すステップから構成されることを特徴とする、エンティティの自己認識または文化の様態を評価する（以下、「アイデンティティ評価」という）方法。
   
2. さらに、エンティティのアイデンティティ評価として、収集されたデータを、所定の値の範囲に対するパーセンテージとして定量化する計算を実行するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
   
3. 収集した回答に、所定のインクリメントの範囲から、回答に等価な数値を割り当てることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
   
4. さらに、最も低い頻度で選択された、最も低い優先順位が与えられたまたは最も低い頻度で提出された側面を、次に生成されるアンケートに組み込む質問から外すステップを含むことを特徴とする、請求項１−３のいずれかに記載の方法。
   
5. アンケートには、エンティティが選択した目的または価値観のリストをランダムに生成し、表示することを特徴とする、請求項１−４のいずれかに記載の方法。
   
6. アンケートでエンティティが選択した目的または価値観は、格納されている、目的または価値観のマスターリストと比較されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
   
7. エンティティが、リストにない目的または価値観を選択したいと思った場合、エンティティから収集される回答の一部として提出することができ、提出された目的または価値観は、次に生成されるアンケートでは、選択可能な目的または価値観のリストに追加されることを特徴とする、請求項６に記載の方法。
   
8. 提出された目的または価値観は、目的または価値観のマスターリストと比較し、なかった場合は、追加されることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
   
9. アンケートを完了するたびに、個々の目的または価値観が選択された回数を、選択時に目的または価値観が出現した出現回数で割る計算を行い、計算結果が最も高かった目的または価値観を、次に生成するアンケートで選択可能な目的または価値観として挙げることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
   
10. ２つの目的または価値観の計算結果が同じだった場合、出現回数が多かった目的または価値観が保持されることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
    
11. さらに、所定の時間が経過した後、アイデンティティ評価がどのように変化したか、その詳細をエンティティに提供するためのレポートを、自動的に生成するステップを含むことを特徴とする、請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
    
12. エンティティに関する価値観、目的、および／または包含的フォーカスの少なくとも１つを含む、エンティティの自己認識または文化に関する所定の側面について、前記側面の１つまたは複数を選択、優先付け、および／または提出することを要求する質問が含まれたアンケートを通じて、エンティティから回答という形式でデータを収集するステップと、
    収集した回答に、所定のインクリメントの範囲から、回答に等価な数値を割り当てるステップと、
    エンティティのアイデンティティ評価における同じ側面を評価する、２つの異なった質問に対する回答の平均値が、所定の限界を超えているかどうか決定するために、回答に対応する数値に対して、妥当性を確認するための計算を行うステップから構成される、請求項１−１１のいずれかに記載の評価方法によって求めた結果の妥当性をテストするための方法。
    
13. 前記方法により収集したデータを計算し、２つのエンティティの自己認識／文化がどの程度適合しているかを反映するスコアを求めるステップと、
    前記スコアを、エンティティの一方または両方に提供するステップから構成される、請求項１−１１のいずれかの記載の評価方法によって得られたアイデンティティ評価の側面が、どの程度整列しているかを評価する（以下、「整列度評価」という）ことによって、２つまたはそれ以上のエンティティが互いに整列しているかどうか判断する方法。
    
14. 回答者と、エンティティのアイデンティティ評価が、どの程度整列しているいか（以下、「文化の適合性」という）をより厳密に計算するために、一方のエンティティのアイデンティティ評価の質問内容から派生させた質問を入れたアンケートをさらに実施するステップを含むことを特徴とする、請求項１３記載の方法。
    
15. エンティティにフィードックを提供するために、エンティティに関する価値観、目的、および／または包含的フォーカスの少なくとも１つを含む、エンティティの自己認識または文化に関する所定の側面について、他の回答エンティティに、前記側面の１つまたは複数を選択、優先付け、および／または提出することを要求する質問が含まれたアンケートを、他のエンティティから回答を得るために実施するステップと、
    収集した回答に、所定のインクリメントの範囲から、回答に等価な数値を割り当てるステップと、
    全てのフィードバック回答を照合し、エンティティの側面についての回答エンティティの認識と、エンティティの自分の認識が、どの程度適合しているかを計算するステップから構成される、エンティティの自分の認識と、１人以上の回答エンティティからのフィードバックの間に、どの程度の整列度が見られるかを判定する（以下、「フィードバック評価」という）方法。
    
16. さらに、フィードバック回答を、他のエンティティと当該エンティティ間の関係の性質によってカテゴリー分けすることを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
    
17. 上記回答側エンティティのインテグリティ評価に従って、エンティティに対するフィードバック回答をランク付けするステップと、
    インテグリティ評価で上位四分の一にランク付けされた、回答側エンティティから得たフィードバック回答に計算を行い、回答側エンティティによるエンティティの認識と、当該エンティティの自分の認識が、どの程度対応しているかを判定するステップと、
    計算結果を、当該エンティティのインテグリティ評価の計算結果として公表するステップから構成される、
    他の回答エンティティに対するエンティティの振る舞いが、エンティティの自己認識とどの程度一致しているか評価するために、請求項１５または１６のいずれかに記載のフィードバック評価方法によって得た回答フィードバックから、一般に利用可能なインテグリティ評価を生成する方法。
    
18. エンティティの自己認識または文化の側面をｆ（ｘ）とし、その側面を共有しているエンティティ数をｘとし、定数をαとした場合に、ｆ（ｘ）〜ｘ^−αの形状の指数グラフによって境界が定められる面積を計算するステップから構成され、整列度は、計算された面積に反比例することを特徴とする、価値観およびまたは目的を含む、異なるエンティティ間、およびエンティティの自己認識または文化の間に、どの程度整列度が見られるかを計算するための方法。
    
19. 個人エンティティが選択した各価値観について、当該個人エンティティが評価中に選択した価値観数で重み付けし、
    その価値観を選択した個人エンティティのパーセンテージを、ｘ、ｐ_ｘとし、
    その価値観が受け取った重み付け後の投票のパーセンテージをｐ_2ｘとした場合に、
    Σ_ｘ ｐ_２ｘ・ｐ_ｘを計算するステップから構成されることを特徴とする、個人としてのエンティティが、組織としてのエンティティの価値観とどの程度整列しているかを評価するための方法。
    
20. 個人エンティティが選択した各目的について、当該個人エンティティが評価中に選択した目的数で重み付けし、
    その目的を選択した個人エンティティのパーセンテージを、ｙ、ｐ_ｙとし、
    その目的が受け取った重み付け後の投票のパーセンテージをｐ_2ｙとした場合に、
    Σ_ｙ ｐ_２ｙ・ｐ_ｙを計算するステップから構成されることを特徴とする、個人としてのエンティティが、組織としてのエンティティの目的とどの程整列しているかを評価するための方法。
    
21. プロセッサと、データ格納手段と、ユーザインタフェースと、ディスプレイから構成され、プロセッサは、前記いずれかの方法をプログラミングしたソフトウエアを稼動させ、関連する必要な計算を実行することができ、データ格納手段は、前記方法により収集されたデータと、計算されたデータを格納することができ、ユーザインタフェースは、エンティティによって入力された回答を受信できることを特徴とする、請求項１−２０のいずれかに記載の方法を実行するための、コンピュータで実装したシステム。