JP2010211267A - チーム抽出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】暗黙に活動するチームを抽出することができるチーム抽出装置を提供すること。
【解決手段】メイルログデータベース１０に記録されたメイルログから応答関係にあるメイルの対を表す応答関係対を抽出する応答関係対抽出部１１と、応答関係対に基づいて、メイルの応答関係の連鎖を表す応答関係連鎖を抽出する応答関係連鎖抽出部１２と、応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との出現頻度に基づいた応答関係連鎖ベクトルを生成する応答関係連鎖ベクトル生成部１３と、応答関係連鎖ベクトルに基づいて応答関係連鎖を分類することで互いに類似する応答関係連鎖の集合を表す応答関係連鎖集合を生成する応答関係連鎖集合生成部１４と、応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルの送信者および受信者から該応答関係連鎖集合における重要なユーザをチームとして抽出するチーム抽出部１５とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、チーム抽出装置に関し、特に、企業等におけるチームを抽出するチーム抽出装置に関する。

ピータードラッカーは、「新しい経済においては、知識は単に伝統的生産要素としての労働、資本、土地とならぶもうひとつの資源というよりただひとつの意味ある資源であり、知識経済においては知識だけが新たな価値の源泉である」と、指摘している（例えば、非特許文献１参照）。

しかしながら、この唯一の経営資源である知識は簡単に陳腐化してしまうため、企業は競争力を維持するために常に組織内で新たな知識の創造を繰り返していくことが要請される、すなわち、企業における組織は知識創造創出型の組織への変革が求められるようになった。

組織が知識創造型へ変革するための施策としてはナレッジマネージメントシステムの導入が考えられるが、導入したナレッジマネージメントの効果を測定・評価する手法が確立されていないためナレッジマネージメント導入の費用対効果を分析することができず、結果企業のナレッジマネージメント導入の大きな阻害要因となっている。

ナレッジマネージメントの効果を測定・評価する手法が確立するためには、まず組織における知識創造活動を把握、分析する必要がある。特に、近年知識創造活動として組織におけるコミュニケーション活動が注目されており、組織におけるコミュニケーション活動を把握、分析するための方法が提案されている。

例えば、物理的な場の共有、電子メイルおよびメッセンジャーによるやり取り、ならびに、電子会議実施等から対話行動情報を抽出し、さらに対話行動情報から組織内で実施された組織内情報量と組織横断的に実施された組織外情報量とを算出して対比することで、組織横断的な活動の進捗を判別することで組織における対話行動を分析することにより、組織管理者に組織における対話行動の現状を把握させ、組織間での対話行動を促進させるものがある（例えば、特許文献１参照）。

また、組織間の電子コミュニケーション量、組織間の物理的距離、組織間の組織的距離、および組織間のプロセス距離を指標として算出し、前記指標間で相関を抽出・可視化することにより、ユーザに組織における電子コミュニケーションの状況を把握させ、活用指針を決定させるものもある（例えば、特許文献２参照）。

また、組織でやり取りされる電子メイルが新規メイルであるか、返信メイルであるか、転送メイルであるかを判定し、それらの利用割合により組織における電子メイルの活動状態を把握することで、組織におけるコミュニケーションの特性を分析するものもある（例えば、特許文献３参照）。

上述した従来の技術では、組織を、○○部、○○課または○○プロジェクトのような規定の、公式な枠組みで捉えている。しかしながら、企業における革新的な活動は、公式な組織における活動ではなく、「公式の組織で規定された権限や役割などにない、自主的な意思で集まったメンバで行う活動（シャドーワーク）」においてなされる（例えば、非特許文献２参照）。

すなわち、組織における知識創造活動を分析する際の対象としての組織は、公式な組織を対象とするだけでは不十分であり、シャドーワークを行う"隠れた"組織、すなわち、暗黙に活動するチームも対象とする必要があるが、上述した従来の技術においては、暗黙に活動するチームを抽出することができないといった課題があった。

したがって、本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたもので、暗黙に活動するチームを抽出することができるチーム抽出装置を提供することを目的とする。

本発明のチーム抽出装置は、メイルの送受信の履歴を表すメイルログが記録されるメイルログデータベースと、前記メイルログデータベースに記録されたメイルログから応答関係にあるメイルの対を表す応答関係対を抽出する応答関係対抽出部と、前記応答関係対に基づいて、メイルの応答関係の連鎖を表す応答関係連鎖を抽出する応答関係連鎖抽出部と、前記応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との出現頻度に基づいた応答関係連鎖ベクトルを生成する応答関係連鎖ベクトル生成部と、前記応答関係連鎖ベクトルに基づいて前記応答関係連鎖を分類することで互いに類似する応答関係連鎖の集合を表す応答関係連鎖集合を生成する応答関係連鎖集合生成部と、前記応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルの送信者および受信者から該応答関係連鎖集合における重要なユーザをチームとして抽出するチーム抽出部と、を備えた構成を有している。

この構成により、本発明のチーム抽出装置は、メイルログよりメイルの応答関係連鎖を抽出し、抽出した応答関係連鎖を分類することで類似する応答関係連鎖からなる応答関係連鎖集合を抽出し、抽出した応答関係連鎖集合において重要なユーザをチームとして抽出するため、暗黙に活動するチームを抽出することができる。

なお、前記チーム抽出部は、前記応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との間の送受信関係を表す隣接行列を生成する隣接行列生成部と、前記隣接行列から該応答関係連鎖集合における各ユーザの重要度を算出する重要度算出部と、を有し、前記各ユーザの重要度に基づいて前記チームを構成するユーザを抽出するようにしてもよい。

この構成により、本発明のチーム抽出装置は、応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルからユーザ間のメイルの送受信関係を表す隣接行列を生成し、生成した隣接行列から算出した各ユーザの重要度に基づいてチームを構成するユーザを抽出するため、応答関係連鎖集合において重要なユーザをチームとして抽出ことができる。

また、前記重要度算出部は、ネットワーク中心性尺度に基づいた前記各ユーザの中心度を前記重要度として算出するようにしてもよい。

この構成により、本発明のチーム抽出装置は、ユーザの重要度を算出する処理としてネットワーク中心性尺度の算出法を用いるため、各ユーザに対して妥当性および信頼性が高い重要度を算出することができる。

また、前記重要度算出部は、ＰａｇｅＲａｎｋ法によって得られた前記各ユーザの中心度を前記重要度として算出するようにしてもよい。

この構成により、本発明のチーム抽出装置は、ユーザの重要度を算出する処理としてＰａｇｅＲａｎｋ法を用いるため、各ユーザに対して妥当性および信頼性が高い重要度を算出することができる。

また、本発明のチーム抽出プログラムは、メイルの送受信の履歴を表すメイルログをメイルログデータベースに記録する記録ステップと、前記メイルログデータベースに記録されたメイルログから応答関係にあるメイルの対を表す応答関係対を抽出する応答関係対抽出ステップと、前記応答関係対に基づいて、メイルの応答関係の連鎖を表す応答関係連鎖を抽出する応答関係連鎖抽出ステップと、前記応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との出現頻度に基づいた応答関係連鎖ベクトルを生成する応答関係連鎖ベクトル生成ステップと、前記応答関係連鎖ベクトルに基づいて前記応答関係連鎖を分類することで互いに類似する応答関係連鎖の集合を表す応答関係連鎖集合を生成する応答関係連鎖集合生成ステップと、前記応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルの送信者および受信者から該応答関係連鎖集合における重要なユーザをチームとして抽出するチーム抽出ステップと、をコンピュータに実行させるためのものである。

したがって、本発明のチーム抽出プログラムは、メイルログよりメイルの応答関係連鎖を抽出し、抽出した応答関係連鎖を分類することで類似する応答関係連鎖からなる応答関係連鎖集合を抽出し、抽出した応答関係連鎖集合において重要なユーザをチームとして抽出するため、暗黙に活動するチームを抽出することができる。

また、前記チーム抽出ステップは、前記応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との間の送受信関係を表す隣接行列を生成する隣接行列生成ステップと、前記隣接行列から該応答関係連鎖集合における各ユーザの重要度を算出する重要度算出ステップと、を有し、前記各ユーザの重要度に基づいて前記チームを構成するユーザを抽出するようにしてもよい。

したがって、本発明のチーム抽出プログラムは、応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルからユーザ間のメイルの送受信関係を表す隣接行列を生成し、生成した隣接行列から算出した各ユーザの重要度に基づいてチームを構成するユーザを抽出するため、応答関係連鎖集合において重要なユーザをチームとして抽出することができる。

また、前記重要度算出ステップでは、ネットワーク中心性尺度に基づいた前記各ユーザの中心度を前記重要度として算出するようにしてもよい。

したがって、本発明のチーム抽出プログラムは、ユーザの重要度を算出する処理としてネットワーク中心性尺度の算出法を用いるため、各ユーザに対して妥当性および信頼性が高い重要度を算出することができる。

また、前記重要度算出ステップでは、ＰａｇｅＲａｎｋ法によって得られた前記各ユーザの中心度を前記重要度として算出するようにしてもよい。

したがって、本発明のチーム抽出プログラムは、ユーザの重要度を算出する処理としてＰａｇｅＲａｎｋ法を用いるため、各ユーザに対して妥当性および信頼性が高い重要度を算出することができる。

本発明は、暗黙に活動するチームを抽出することができるチーム抽出装置を提供することができる。

本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置のハードウェア構成図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成するメイルログデータベースに記録される送信メイルログテーブルの例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成するメイルログデータベースに記録される受信メイルログテーブルの例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成するメイルログデータベースに記録されるユーザ情報テーブルの例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する応答関係対抽出部の応答関係対抽出処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する応答関係対抽出部によって得られる応答関係対リストの例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する応答関係連鎖抽出部の応答関係連鎖抽出処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する応答関係連鎖抽出部によって生成される応答関係連鎖リストの例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する応答関係連鎖ベクトル生成部の応答関係連鎖ベクトル生成処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する応答関係連鎖ベクトル生成部によって生成される応答関係連鎖ベクトルの例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する応答関係連鎖集合生成部の応答関係連鎖集合生成処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する応答関係連鎖集合生成部によって生成される応答関係連鎖集合の例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する隣接行列生成部によって生成される隣接行列の例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する隣接行列生成部の隣接行列生成処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する重要度算出部の重要度算出処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成するチーム抽出部およびチーム情報記録部のチーム抽出処理を説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成する重要度算出部によって算出された各ユーザの重要度を表すテーブルの例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成するチーム情報データベースに記録されたチーム情報を表すテーブルの例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成するチーム情報データベースに記録されたユーザ情報テーブルの例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成するチーム情報出力部による第１の表示例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成するチーム情報出力部による第２の表示例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成するチーム情報出力部による第３の表示例を示す図である。 本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置を構成するチーム情報出力部による第４の表示例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。

図１に示すように、本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置１は、メイルの送受信の履歴を表すメイルログが記録されるメイルログデータベース１０と、メイルログデータベース１０に記録されたメイルログから応答関係にあるメイルの対を表す応答関係対を抽出する応答関係対抽出部１１と、メイルの応答関係の連鎖を表す応答関係連鎖を抽出する応答関係連鎖抽出部１２と、応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との出現頻度に基づいた応答関係連鎖ベクトルを生成する応答関係連鎖ベクトル生成部１３と、応答関係連鎖ベクトルに基づいて応答関係連鎖を分類することで互いに類似する応答関係連鎖の集合を表す応答関係連鎖集合を生成する応答関係連鎖集合生成部１４と、応答関係連鎖集合における重要なユーザをチームとして抽出するチーム抽出部１５と、チームを識別する情報とチームを構成するユーザとを表すチーム情報が記録されるチーム情報データベース１６と、チーム情報データベース１６にチーム情報を記録するチーム情報記録部１７と、チーム情報データベース１６に記憶されたチーム情報を出力するチーム情報出力部１８とを備える。

より具体的には、チーム抽出装置１は、図２に示すように、複数のクライアント装置３ａ乃至３ｃと、クライアント装置３ａ乃至３ｃに企業内ネットワーク４を介して通信可能に接続されたサーバ装置５によって構成される。

なお、図２においては、３つのクライアント装置３ａ乃至３ｃが示されているが、その数を限定するものではない。また、図２に示すように、企業内ネットワーク４には、プリンタ装置６等のように他の装置が接続されていてもよい。

各クライアント装置３ａ乃至３ｃおよびサーバ装置５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ハードディスク装置、入力装置、表示装置および通信モジュール等を備えた一般的なコンピュータ装置によって構成されている。

本実施の形態において、メイルログデータベース１０およびチーム情報データベース１６は、サーバ装置５のハードディスク装置によって構成されている。また、応答関係対抽出部１１、応答関係連鎖抽出部１２、応答関係連鎖ベクトル生成部１３、応答関係連鎖集合生成部１４、チーム抽出部１５およびチーム情報記録部１７は、サーバ装置５を各手段１１乃至１５、１７として機能させるためのプログラムを実行するＣＰＵによって構成されている。

また、チーム情報出力部１８は、クライアント装置３ａ乃至３ｃまたはサーバ装置５をチーム情報出力部１８として機能させるためのプログラムを実行するＣＰＵと、表示装置とによって構成されている。なお、チーム情報出力部１８は、プリンタ装置６によって構成してもよい。

本実施の形態において、サーバ装置５は、クライアント装置３ａ乃至３ｃに実装されたメイルクライアントソフトウェアを用いてユーザがメイルを送受信する度に、当該メイルのタイトル、送信者、受信者および送信日時等を表す情報を取得し、取得した情報に識別子（以下、「メイルＩＤ」という。）を付したメイルログをメイルログデータベース１０に記録するようになっている。本実施の形態においては、メイルの本文情報を必要としないため、メイルの本文情報はメイルログに含まれない。

なお、サーバ装置５は、メイルサーバによって構成されていてもよい。この場合には、サーバ装置５は、クライアント装置３ａ乃至３ｃによって送受信されたメイルを中継する度に、上述したメイルログをメイルログデータベース１０に記録するように構成される。

また、サーバ装置５は、不図示のメイルサーバにアクセス可能な場合には、当該メイルサーバから得られるメイルログをメイルログデータベース１０に記録するようしてもよい。

メイルログデータベース１０は、一般的なデータベースによって構成され、例えば、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬやＭｙＳＱＬ等の既存のデータベースシステムによって構成されていてもよい。

メイルログデータベース１０には、図３に示すような送信メイルログテーブルが記録される。送信メイルログテーブルは、メイルＩＤ、タイトル、送信者のユーザ識別子（以下、ユーザ識別子を単に「ユーザＩＤ」といい、送信者のユーザＩＤを単に「送信者ＩＤ」という。）および送信日時を表す行によって構成される。なお、メイルＩＤは、送信日時順に１から順に付されているものとする。

例えば、図３に示した送信メイルログテーブルにおいて、１行目は、メイルＩＤが１、タイトルが"計画書の件"、送信者ＩＤが１、送信日時が２００８年５月１１日１０時１０分であることを示している。

また、メイルログデータベース１０には、図４に示すような受信メイルログテーブルが記録される。受信メイルログテーブルは、メイルＩＤ、受信者のユーザＩＤ（以下、単に「受信者ＩＤ」という。）および受信タイプを表す行によって構成される。例えば、図４に示した受信メイルログテーブルにおいて、１行目は、メイルＩＤが１、受信者ＩＤが２、受信タイプがｔｏであることを示している。

なお、１つのメイルに対して複数のメイル受信者が存在する場合もあるため、受信メイルログテーブルには、同一のメイルＩＤを有する複数の行が存在する場合もある。また、図４において、受信メイルログテーブルには、受信タイプが含まれているが、これは省略してもよい。

また、メイルログデータベース１０には、図５に示すようなユーザ情報テーブルが予め記録されている。ユーザ情報テーブルは、ユーザＩＤ、ユーザ名、メイルアドレス、および、所属を表す行によって構成される。

例えば、図５に示したユーザ情報テーブルにおいて、１行目は、ユーザＩＤが１、ユーザ名が「ヤマダ」、メイルアドレスが「yamada@dev.abc.com」、所属が「開発課」であることを示している。

図１において、応答関係対抽出部１１は、メイルログデータベース１０に記録されたメイルログのなかで、メイルＩＤが異なる一対のメイルが応答関係にあるか否かを判定し、応答関係にあると判定したメイルのメイルＩＤの対を応答関係対として応答関係対リストに追加するようになっている。

ここで、応答関係対抽出部１１は、メイルの対が返信条件または転送条件を満たす場合に、応答関係にあると判定し、メイルの対が返信条件および転送条件のいずれも満たさない場合に、応答関係にないと判定するようになっている。

応答関係対抽出部１１は、メイルの対が以下の１〜４の全ての条件を満たす場合に、メイルログが返信条件を満たすと判定し、１〜４の何れかの条件を満たさない場合に、メイルログが返信条件を満たさないと判定するようになっている。ここで、メイルの対をメイルＩ、メイルＪの対とする。

１．メイルＩの受信者の集合にメイルＪの送信者が含まれる。
２．メイルＪの受信者の集合にメイルＩの送信者が含まれる。
３．メイルＩの送信日時が、メイルＪの送信日時より前である。
４．メイルＪのタイトルが、メイルＩのタイトルに正規表現「/re:/i」を表す接頭辞を付加したものと一致する。

応答関係対抽出部１１は、メイルの対が以下の５〜８の全ての条件を満たす場合に、メイルログが転送条件を満たすと判定し、５〜８の何れかの条件を満たさない場合に、メイルログが転送条件を満たさないと判定するようになっている。ここでも、メイルの対をメイルＩ、メイルＪの対とする。

５．メイルＩの受信者の集合にメイルＪの送信者が含まれる。
６．メイルＪの受信者の集合とメイルＩの送信者と受信者とを合わせた集合との積が空集合となる。
７．メイルＩの送信日時がメイルＪの送信日時より前である。
８．メイルＪのタイトルが、メイルＩのタイトルに正規表現「/fw:/i」を表す接頭辞を付加したものと一致する。

例えば、図３に示す送信メイルログテーブルおよび図４に示す受信メイルログテーブルにおいて、まず、応答関係対抽出部１１は、メイルＩＤが１のメイルログ（より詳しくは、送信メイルログテーブルおよび受信メイルログテーブルのなかでメイルＩＤが１の行。以下、他のメイルＩＤのメイルログについても同様に解釈する。）と、メイルＩＤが２のメイルログを取得する。

メイルＩＤが１のメイル（以下、「メイル１」という。以下、他のメイルＩＤのメイルについても同様に表現する。）の受信者ＩＤの集合は｛２，７，８，３｝であり、メイル２の送信者ＩＤは５であることから、メイル１とメイル２とは、条件１を満たさない。このため、応答関係対抽出部１１は、メイル１とメイル２とが返信条件を満たさないと判定する。

同様に、メイル１とメイル２とは、条件５を満たさないため、応答関係対抽出部１１は、メイル１とメイル２とが転送条件を満たさないと判定する。この結果、応答関係対抽出部１１は、メイル１とメイル２とが応答関係にないと判定する。

次に、応答関係対抽出部１１は、メイルＩＤが３のメイルログを取得する、ここで、メイル１の受信者ＩＤの集合は｛２，７，８，３｝であり、メイル２の送信者ＩＤは２であることからメイル１とメイル３とは、条件１を満たす。

また、メイル３の受信者ＩＤの集合は｛１，７，８｝であり、メイル１の送信者ＩＤは１であることから、メイル１とメイル３とは、条件２を満たす。また、メイル１の送信時間は２００８−０５−１１ １０：１０：００であり、メイル３の送信時間は２００８−０５−１１ １１：１１：０３であることから、メイル１とメイル３とは、条件３を満たす。

また、メイル１のタイトルは、「計画書の件」であり、メイル３のタイトルは「Ｒｅ：計画書の件」であることから、メイル１とメイル３とは、条件４も満たす。このため、応答関係対抽出部１１は、メイル１とメイル３とが返信条件を満たすと判定する。

この結果、応答関係対抽出部１１は、メイル１とメイル３とが応答関係にあると判定し、メイル１とメイル３とのメイルＩＤの対（１，３）を応答関係対として応答関係対リストに追加する。

同様に、メイル３とメイル５とが転送条件を満たすため、応答関係対抽出部１１は、メイル３とメイル５とが応答関係にあると判定し、メイル３とメイル５とのメイルＩＤの対（３，５）を応答関係対として応答関係対リストに追加する。

このような応答関係対抽出部１１の応答関係対抽出処理について図６を用いて説明する。なお、図６において、Ｉ、ＪおよびＮは、整数の変数とする。

まず、応答関係対抽出部１１は、Ｉに１を代入し、ＮにメイルＩＤの最大値を代入し、空の応答関係対リストを生成する（ステップＳ１）。次に、応答関係対抽出部１１は、ＩがＮ以下であるか否かを判断する（ステップＳ２）。

ここで、ＩがＮ以下でないと判断した場合には、応答関係対抽出部１１は、応答関係対抽出処理を終了する。一方、ＩがＮ以下であると判断した場合には、応答関係対抽出部１１は、メイルＩＤがＩのメイルログをメイルログデータベース１０から取得する（ステップＳ３）。

次に、応答関係対抽出部１１は、ＪにＩ＋１を代入し（ステップＳ４）、ＪがＮ以下であるか否かを判断する（ステップＳ５）。ここで、ＪがＮ以下でないと判断した場合には、応答関係対抽出部１１は、Ｉに１を加算し（ステップＳ６）、応答関係対抽出処理をステップＳ２に戻す。

一方、ＪがＮ以下であると判断した場合には、応答関係対抽出部１１は、メイルＩＤがＪのメイルログをメイルログデータベース１０から取得する（ステップＳ７）。次に、応答関係対抽出部１１は、メイルＩＤがＩとＪとのメイルが応答関係にあるか否かを判断する（ステップＳ８）。

ここで、メイルＩＤがＩとＪとのメイルが応答関係にあると判断した場合には、応答関係対抽出部１１は、ＩとＪとのメイルＩＤの対を応答関係対リストに追加する（ステップＳ９）。

ステップＳ８において、メイルＩＤがＩとＪとのメイルが応答関係にないと判断した場合、または、ＩとＪとのメイルＩＤの対を応答関係対リストに追加した後、応答関係対抽出部１１は、Ｊに１を加算し（ステップＳ１０）、応答関係対抽出処理をステップＳ５に戻す。

このような応答関係対抽出処理を実行することにより、応答関係対抽出部１１は、図７に示すような応答関係対リストを得ることができる。なお、対象とするメイルログの量が膨大になる場合には、複数の応答関係対抽出部１１が、メイルログデータベース１０等のデータベースを利用して、処理を分散するようにしてもよい。

図１において、応答関係連鎖抽出部１２は、応答関係連鎖をひとつの話題で継続するコミュニケーション系列とみなし、応答関係対リストに基づいて、応答関係が連続する応答関係連鎖を抽出した応答関係連鎖リストを生成するようになっている。

具体的には、応答関係連鎖抽出部１２は、応答関係対抽出部１１によって抽出された応答関係対リストを応答関係連鎖リストの初期値とし、応答関係連鎖リストのＩ番目の応答関係連鎖とＪ番目（Ｉ＜Ｊ）の応答関係連鎖について、Ｉ番目の応答関係連鎖の先頭要素を除いた要素列とＪ番目の応答関係連鎖の終端要素を除いた要素列が一致する場合、すなわち、連鎖関係にある場合には、Ｉ番目の応答関係連鎖の終端にＪ番目の応答関係連鎖の終端要素を追加し（以下、「連結させる」という。）、新たな応答関係連鎖リスト（以下、「拡張応答関係連鎖リスト」という。）に追加していくことで応答関係連鎖を抽出するようになっている。

なお、応答関係連鎖抽出部１２は、新たな応答関係連鎖が抽出できなくなるまで、すなわち、拡張応答関係連鎖リストに応答関係連鎖が追加できなくなるまで、前述した応答関係連鎖の抽出を繰り返し行うようになっている。

このような応答関係連鎖抽出部１２の応答関係連鎖抽出処理について図８を用いて説明する。なお、図８において、Ｉ、ＪおよびＮは、整数の変数とする。

まず、応答関係連鎖抽出部１２は、応答関係対抽出部１１によって抽出された応答関係対リストを応答関係連鎖リストの初期値として代入する（ステップＳ２０）。次に、応答関係連鎖抽出部１２は、空の拡張応答関係連鎖リストを生成し（ステップＳ２１）、Ｉに１を代入し、Ｎに応答関係連鎖リストの行数を代入する（ステップＳ２２）。

次に、応答関係連鎖抽出部１２は、ＩがＮ以下であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。ここで、ＩがＮ以下であると判断した場合には、応答関係連鎖抽出部１２は、ＪにＩ＋１を代入し（ステップＳ２４）、ＪがＮ以下であるか否かを判断する（ステップＳ２５）。

ここで、ＩがＮ以下であると判断した場合には、応答関係連鎖抽出部１２は、Ｊ番目の応答関係連鎖がＩ番目の応答関係連鎖と連鎖関係にあるか否かを判断する（ステップＳ２６）。

ここで、Ｊ番目の応答関係連鎖がＩ番目の応答関係連鎖と連鎖関係にあると判断した場合には、応答関係連鎖抽出部１２は、Ｊ番目の応答関係連鎖をＩ番目の応答関係連鎖に連結させ、拡張応答関係連鎖リストに追加する（ステップＳ２７）。

ステップＳ２６において、Ｊ番目の応答関係連鎖がＩ番目の応答関係連鎖と連鎖関係にないと判断した場合、または、Ｊ番目の応答関係連鎖をＩ番目の応答関係連鎖に連結させ、拡張応答関係連鎖に追加した後、応答関係連鎖抽出部１２は、Ｊに１を加算し（ステップＳ２８）、応答関係連鎖抽出処理をステップＳ２５に戻す。

また、ステップＳ２５において、ＩがＮ以下でないと判断した場合には、応答関係連鎖抽出部１２は、Ｉに１を加算し（ステップＳ２９）、応答関係連鎖抽出処理をステップＳ２３に戻す。

また、ステップＳ２３において、ＩがＮ以下でないと判断した場合には、応答関係連鎖抽出部１２は、拡張応答関係連鎖リストが空であるか否かを判断し（ステップＳ３０）、拡張応答関係連鎖リストが空であると判断した場合には、応答関係連鎖抽出処理を終了する。

一方、拡張応答関係連鎖リストが空でないと判断した場合には、応答関係連鎖抽出部１２は、他の応答関係連鎖と連結させていないものを除いた応答関係連鎖を応答関係連鎖リストから削除する（ステップＳ３１）。そして、応答関係連鎖抽出部１２は、応答関係連鎖リストに拡張応答関係連鎖リストを追加し（ステップＳ３２）、応答関係連鎖抽出処理をステップＳ２１に戻す。

ここで、図７に示した応答関係対リストを用いて、応答関係連鎖抽出部１２の応答関係連鎖抽出処理の具体例を説明する。

まず、応答関係連鎖抽出部１２は、応答関係連鎖リストに、（１，３）、（２，６）、（３，５）、（３，１０）、（５，９）、（１０，１５）を代入する。

次に、応答関係連鎖抽出部１２は、（１，３）の先頭要素を除いた要素列（３）と（３，５）の先頭要素を除いた要素列（３）とが一致し、連鎖関係にあるため、拡張応答関係連鎖リストに（１，３，５）を追加する。

同様に、応答関係連鎖抽出部１２は、拡張応答関係連鎖リストに（１，３，１０）、（３，５，９）、（３，１０，１５）を追加する。ここで、（２，６）以外は、他の応答関係連鎖と連結されているため、応答関係連鎖抽出部１２は、応答関係連鎖リストから（２，６）以外を削除する。

次いで、応答関係連鎖抽出部１２は、応答関係連鎖リストに拡張応答関係連鎖リスト（１，３，５）、（１，３，１０）、（３，５，９）、（３，１０，１５）を追加し、この拡張応答関係連鎖リストを応答関係連鎖リストとして処理を進める。

応答関係連鎖抽出部１２は、このような処理を繰り返すことにより、（２，６）、（１，３，５，９）、（１，３，１０，１５）の３つの応答関係連鎖を抽出し、図９に示すような応答関係連鎖リストを生成する。なお、図９において、連鎖ＩＤは各応答関係連鎖を識別するためのものであり、応答関係連鎖は、メイルＩＤをカンマで区切った形で示されている。

図１において、応答関係連鎖ベクトル生成部１３は、応答関係連鎖抽出部１２によって抽出された応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との出現頻度に基づいた応答関係連鎖ベクトルを生成するようになっている。

このような応答関係連鎖ベクトル生成部１３の応答関係連鎖ベクトル生成処理について図１０を用いて説明する。

まず、応答関係連鎖ベクトル生成部１３は、応答関係連鎖抽出部１２によって生成された応答関係連鎖リストを取得し（ステップＳ４０）、取得した応答関係連鎖リストを構成する各応答関係連鎖に対して、以下の処理（ステップＳ４１乃至Ｓ４３）を実行する。

応答関係連鎖ベクトル生成部１３は、メイルログデータベース１０を参照し、当該応答関係連鎖を構成する全メイルの送信者と受信者との出現頻度を計数する（ステップＳ４１）。

次に、応答関係連鎖ベクトル生成部１３は、計数した出現頻度を要素とし、メイルログが表す全てのメイルの送受信者を特徴次元とした応答関係連鎖ベクトルを生成する（ステップＳ４２）。

ここで、応答関係連鎖ベクトルの要素値は、メイルログが表す全てのメイルの送受信者の出現頻度であるため、当該応答関係連鎖を構成するメイルの送信者および受信者の何れでもないユーザに対応する次元の要素値は０となる。

次に、応答関係連鎖ベクトル生成部１３は、生成した応答関係連鎖ベクトルを生成済みの応答関係連鎖ベクトルに結合する（ステップＳ４３）。応答関係連鎖リストを構成する全ての応答関係連鎖に対して以上の処理を実行することにより、応答関係連鎖ベクトル生成部１３は、応答関係連鎖ベクトルを生成する。

なお、上述した応答関係連鎖ベクトル生成部１３の応答関係連鎖ベクトル生成処理において、ステップＳ４１において、受信者の出現頻度を計数するときに、受信タイプ（図４参照）に応じて０より大きく１以下の重みをつけて計数するようにしてもよい。

ここで、図９に示した応答関係対リストを用いて、応答関係連鎖ベクトル生成部１３の応答関係連鎖ベクトル生成処理の具体例を説明する。なお、図９において、全てのユーザの数を１５とし、各ユーザにユーザＩＤ１〜ＩＤ１５が割り当てられているものとする。

また、メイル２は、送信者のユーザＩＤが２、受信者のユーザＩＤが｛６，８，１４｝であるものとし、メイル６は、送信者のユーザＩＤが６、受信者のユーザＩＤが｛２，８，１３，１４｝であるものとする。

まず、応答関係連鎖ベクトル生成部１３は、連鎖ＩＤが１の応答関係連鎖を取得する。ここで、取得した応答関係連鎖を構成するメイルは、メイル２、６であるため、応答関係連鎖ベクトル生成部１３は、メイル２、６の全ての送信者と受信者の出現頻度を計数する。

この結果、ユーザＩＤが２のユーザ（以下、「ユーザ２」という。以下、他のユーザＩＤのユーザについても同様に表現する。）の出現頻度が２、ユーザ６の出現頻度が２、ユーザ８の出現頻度が２、ユーザ１３の出現頻度が１、ユーザ１４の出現頻度が２となる。

この結果を基に、応答関係連鎖ベクトル生成部１３は、応答関係連鎖ベクトル（０，２，０，０，０，２，０，２，０，０，０，０，１，２，０）を生成する。応答関係連鎖ベクトル生成部１３は、連鎖ＩＤが２、３の各応答関係連鎖についても同様に応答関係連鎖ベクトルを生成し、結果として、これらを結合した図１１に示す応答関係連鎖ベクトルを生成する。

図１において、応答関係連鎖抽出部１２は、応答関係連鎖をひとつの話題で継続するコミュニケーション系列とみなしたが、応答関係連鎖集合生成部１４は、類似する応答関連連鎖の集合は幾つかの話題でコミュニケーションを行うユーザ群を示すものであるため、応答関連連鎖集合はチームを抽出する源情報とみなす。

このため、応答関係連鎖集合生成部１４は、応答関係連鎖ベクトル生成部１３によって生成された応答関係連鎖ベクトルに基づいて応答関係連鎖を分類することで応答関係連鎖集合を生成するようになっている。

このような応答関係連鎖集合生成部１４の応答関係連鎖集合生成処理について図１２を用いて説明する。

まず、応答関係連鎖集合生成部１４は、応答関係連鎖ベクトル生成部１３によって生成された応答関係連鎖ベクトルを取得する（ステップＳ５０）。次に、応答関係連鎖集合生成部１４は、応答関係連鎖ベクトルを用いて応答関係連鎖をクラスタリングすることにより応答関係連鎖集合を生成する（ステップＳ５１）。

ここで、本実施の形態において、応答関係連鎖集合生成部１４は、クラスタリングとして、例えば、周知のｋ−ｍｅａｎ法（例えば、非特許文献３参照）を用いる。なお、ｋ−ｍｅａｎ法は、パラメトリックな手法であり、実行する前にクラスタ数を指定する必要があるため、応答関係連鎖集合生成部１４は、予め定められた値をクラスタ数として指定してもよいし、周知の最適推定手法を用いてクラスタ数を指定してもよい。

このような応答関係連鎖集合生成処理を実行することにより、応答関係連鎖集合生成部１４は、図１３に示すような応答関係連鎖集合を生成する。なお、図１３において、集合ＩＤは、クラスタを識別するための識別子のことをいう。

図１３に示す応答関係連鎖集合においては、連鎖ＩＤが１の応答関係連鎖は、集合ＩＤが１の応答関係連鎖集合に含まれ、連鎖ＩＤが２、３の応答関係連鎖は、集合ＩＤが２の応答関係連鎖集合に含まれることを示している。

図１において、チーム抽出部１５は、応答関係連鎖集合生成部１４によって生成された応答関係連鎖集合に含まれる応答関連連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との間の送受信関係を表す隣接行列を生成する隣接行列生成部１９と、隣接行列から該応答関係連鎖集合における各ユーザの重要度を算出する重要度算出部２０とを有している。

隣接行列生成部１９は、図１４に示すように、応答関係連鎖集合に含まれる応答関連連鎖を構成するメイルの送受信者の数に等しい数の行と列とを有する隣接行列を生成し、生成した隣接行列の各要素に各送信者が各受信者にメイルを送信した頻度を代入するようになっている。

このような隣接行列生成部１９の隣接行列生成処理について図１５を用いて説明する。なお、隣接行列生成処理は、応答関係連鎖集合における集合ＩＤ毎に実行されるものである。

まず、隣接行列生成部１９は、応答関係連鎖集合生成部１４によって生成された応答関係連鎖集合のなかから対象とする応答関係連鎖集合を取得する（ステップＳ６０）。次に、隣接行列生成部１９は、応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成する全てのメイルを抽出する（ステップＳ６１）。

次に、隣接行列生成部１９は、メイルログデータベース１０を参照して、抽出したメイルの送受信者を抽出し（ステップＳ６２）、抽出した送受信者数に等しい数の行と列とを有し、全ての要素が０の正方行列を隣接行列として生成する（ステップＳ６３）。

次に、隣接行列生成部１９は、各メイルに対して、送信者と受信者とに対応する隣接行列の要素に１を加算していく（ステップＳ６４）。

ここで、図１３に示した応答関係連鎖集合を用いて、隣接行列生成部１９の隣接行列生成処理の具体例を説明する。なお、図１３において、全てのユーザの数を１５とし、各ユーザにユーザＩＤ１〜ＩＤ１５が割り当てられているものとする。

また、メイル２は、送信者のユーザＩＤが２、受信者のユーザＩＤが｛６，８，１４｝であるものとし、メイル６は、送信者のユーザＩＤが６、受信者のユーザＩＤが｛２，８，１３，１４｝であるものとする。

まず、集合ＩＤが１の応答関連連鎖集合に含まれる応答関連連鎖は、連鎖ＩＤが１のもののみであるので、隣接行列生成部１９は、応答関連連鎖リストより連鎖ＩＤが１の応答関連連鎖を構成するメイル２、６を抽出する。

次に、メイル２の送信者のユーザＩＤが２、受信者のユーザＩＤが｛６，８，１４｝、メイル６の送信者のユーザＩＤが６、受信者のユーザＩＤが｛２，８，１３，１４｝であることから、集合ＩＤが１の応答関連連鎖集合に係る送受信者のＩＤは｛２，６，８，１３，１４｝となるため、隣接行列生成部１９は、サイズが５×５で、各行と各列が｛２，６，８，１３，１４｝に対応し、全ての要素が０の正方行列を隣接行列として生成する。

ここで、メイル２の送信者のユーザＩＤが２、受信者のユーザＩＤが｛６，８，１４｝であることから、隣接行列生成部１９は、隣接行列の（１，２）、（１，３）、（１，５）の各要素にそれぞれ１を加算する。

また、メイル６の送信者のユーザＩＤが６、受信者のユーザＩＤが｛２，８，１３，１４｝であることから、隣接行列生成部１９は、隣接行列の（２，１）、（２，３）、（２，４）、（２，５）の各要素にそれぞれ１を加算する。この結果、図１４に示したような隣接行列が隣接行列生成部１９によって生成される。

図１において、重要度算出部２０は、周知のネットワーク中心性尺度（例えば、非特許文献４参照）に基づいた各ユーザの中心度を重要度として算出するようにしてもよく、周知のＰａｇｅＲａｎｋ法（例えば、特許文献４参照）によって得られた各ユーザの中心度を重要度として算出するようにしてもよい。

このような重要度算出部２０の重要度算出処理について図１６を用いて説明する。

まず、重要度算出部２０は、隣接行列生成部１９によって生成された隣接行列を取得する（ステップＳ７０）。次いで、重要度算出部２０は、隣接行列から応答関係連鎖集合における各ユーザの重要度を算出する（ステップＳ７１）。

ここで、チーム抽出部１５およびチーム情報記録部１７のチーム抽出処理について図１７を用いて説明する。なお、チーム抽出処理は、応答関係連鎖集合における集合ＩＤ毎に実行される。

まず、チーム抽出部１５は、隣接行列生成部１９に隣接行列生成処理（図１５参照）を実行させ（ステップＳ８０）、重要度算出部２０に重要度算出処理（図１６参照）を実行させる（ステップＳ８１）。

次に、チーム抽出部１５は、重要度算出部２０によって算出された各ユーザの重要度と予め定められた閾値とを比較することにより、当該応答関係連鎖集合における重要なユーザをチームとして抽出する（ステップＳ８２）。

チーム抽出部１５によってチームが抽出されると、チーム情報記録部１７は、抽出されたチームに関する情報をチーム情報データベース１６に記録する（ステップＳ８３）。

なお、本実施の形態においては、重要度算出部２０によって算出された各ユーザの重要度に基づいて各チームにおける重要なユーザを抽出するときに、予め定められた閾値が用いられている。

ここで、統計処理により重要度の閾値を算出する周知な手法は数多く提案されているが、これらは、あくまで統計的な基準に基づくものであるため、実データに適用した場合に不具合が生じることが多い。

したがって、本実施の形態においては、各ユーザの重要度と比較する閾値として、例えば、「通常チームは５人以下で構成させる」や「経験上、ページランク値が０．５以上は重要とみなすことができる」というような、経験的な知識により定められた値を用いる。

図１８は、重要度算出部２０によって算出された各ユーザの重要度を表すテーブルの例を示している。ここで、図１８における重要度は、ＰａｇｅＲａｎｋ法によって算出されたページランク値であり、閾値は、ヒューリスティックな知識により０．５が定められているものとする。

まず、集合ＩＤが１の応答関連連鎖集合において０．５以上の重要度をもつユーザがチーム抽出部１５によって抽出されると、ユーザＩＤが１、３、６のユーザで構成されるチームが抽出される。

同様に、集合ＩＤが２の応答関連連鎖集合において０．５以上の重要度をもつユーザがチーム抽出部１５によって抽出されると、ユーザＩＤが１、２、４、７のユーザで構成されるチームが抽出される。

なお、ユーザＩＤが５のユーザは、集合ＩＤが１、２の双方の応答関係連鎖集合において低い重要度をもつため、どのチームにも属さず、一方、ユーザＩＤが１のユーザは、集合ＩＤが１、２の双方の応答関係連鎖集合において高い重要度をもつため、双方のチームに属している。

図１９は、チーム情報データベース１６に記録されたチーム情報のテーブルの例を示している。

このテーブルは、チームの識別子を表すチームＩＤ、ユーザＩＤおよび重要度のフィールドからなり、例えば、１行目は、チームＩＤが１のチームに、ユーザＩＤが１のユーザが属し、このチームにおけるユーザ１の重要度が０．６５であることを示している。

図１において、チーム情報出力部１８は、チーム情報データベース１６に記憶されたチーム情報を出力するようになっている。ここで、図１９に示したチーム情報テーブルとチーム情報データベース１６に含まれる図２０に示すユーザ情報テーブルとに基づいたチーム情報の表示例を図２１乃至図２４に示す。

図２１においては、チーム抽出部１５によって抽出されたチームとチームに所属するユーザ名が表示されており、例えば、チーム１には"ヤマダ"、"スズキ"、"ササキ"が所属していることがわかる。また、チームを示す円の中心からの距離と重要度とが反比例する位置に各ユーザ名を配置することで、チームにおける各ユーザの重要度を示すこともできる。また、図２１においては、どのチームにも属さないユーザ名も表示さている。

よって、チーム情報出力部１８は、図２１に示すようにチーム情報を出力することにより、公式な所属とは一致しないアクティブなチームを管理者に検出させることができるとともに、チームにおけるユーザの重要度（活発度）等を管理者に把握させることができる。

図２２においては、図２１に示した表示に加え、各ユーザ間のやり取り度が、ユーザ名を結ぶ線の太さとして、あわせて表示されている。なお、各ユーザ間のやり取り度は、ユーザ間でのメイルの送受信量等から求められる。

例えば、図２２は、チーム１において「ヤマダ」と「ササキ」とのやり取り度は高く、逆に「スズキ」と「ササキ」とのやり取り度は相対的に低いことを示している。よって、チーム情報出力部１８は、図２２に示すようにチーム情報を出力することにより、アクティブなチームにおけるメンバの関係を管理者に把握させることができる。

図２３においては、図２１に示した表示に対し、重複するユーザのユーザ名が重なり合うように表示されている。これにより、ユーザのチームに対する重複の度合いがわかる。例えば、図２３は「ヤマダ」がチーム１とチーム２の双方に属していることがわかる。

よって、チーム情報出力部１８は、図２３に示すようにチーム情報を出力することにより、チーム間の重複度合いを管理者に把握させることで、組織横断的に活動する管理者を検出させることができる。

図２４においては、図２３に示す表示に加え、公式な所属に配置されているユーザのユーザ名間が線で結ばれて表示されている。例えば、「カトウ」、「スズキ」、「モリ」は、線で結ばれているため、同一の所属に配置されていることがわかる。

よって、チーム情報出力部１８は、図２４に示すようにチーム情報を出力することにより、アクティブに活動するチームと公式な所属との構造の差異を管理者に把握させることができ、組織構造の変革の知見を管理者に与えることができる。

なお、本実施の形態においては、色、形および大きさ等の表示特性に情報を反映させた例示を行っていないが、チーム情報出力部１８は、これらの表示特性を積極的に活用した表示を行うことで、より効果的な表示が実現できる。

このように、チーム情報出力部１８は、チーム抽出部１５によって抽出されたチーム情報を効果的に表示することで、組織の（コミュニケーション）活動や状態を管理者に把握および分析させることができる。

以上説明したように、本発明の一実施の形態としてのチーム抽出装置１は、メイルログよりメイルの応答関係連鎖を抽出し、抽出した応答関係連鎖を分類することで類似する応答関係連鎖からなる応答関係連鎖集合を抽出し、抽出した応答関係連鎖集合において重要なユーザをチームとして抽出するため、暗黙に活動するチームを抽出することができる。

１ チーム抽出装置
３ａ、３ｂ、３ｃ クライアント装置
４ 企業内ネットワーク
５ サーバ装置
６ プリンタ装置
１０ メイルログデータベース
１１ 応答関係対抽出部
１２ 応答関係連鎖抽出部
１３ 応答関係連鎖ベクトル生成部
１４ 応答関係連鎖集合生成部
１５ チーム抽出部
１６ チーム情報データベース
１７ チーム情報記録部
１８ チーム情報出力部
１９ 隣接行列生成部
２０ 重要度算出部

特開２００６−２６０３４１号公報 特開２００６−２５２２２２号公報 特開２００６−２５２２２０号公報 米国特許第６２８５９９９号明細書

Ｐ．Ｆ．ドラッカー、「ポスト資本主義社会」、ダイヤモンド社、１９９３年 一條和生、徳岡晃一郎、「シャドーワーク―知識創造を促す組織戦略」、 東洋経済新報社、２００７年２月 河口至商、「多変量解析入門 II」、森北出版 濱崎雅弘、松尾豊、西村拓一、武田英明、「複数の中心性尺度によるネットワーク生成モデル」、知能情報ファジィ学会論文誌、２００８年

Claims (9)

1. メイルの送受信の履歴を表すメイルログが記録されるメイルログデータベースと、
   前記メイルログデータベースに記録されたメイルログから応答関係にあるメイルの対を表す応答関係対を抽出する応答関係対抽出部と、
   前記応答関係対に基づいて、メイルの応答関係の連鎖を表す応答関係連鎖を抽出する応答関係連鎖抽出部と、
   前記応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との出現頻度に基づいた応答関係連鎖ベクトルを生成する応答関係連鎖ベクトル生成部と、
   前記応答関係連鎖ベクトルに基づいて前記応答関係連鎖を分類することで互いに類似する応答関係連鎖の集合を表す応答関係連鎖集合を生成する応答関係連鎖集合生成部と、
   前記応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルの送信者および受信者から該応答関係連鎖集合における重要なユーザをチームとして抽出するチーム抽出部と、
   を備えたチーム抽出装置。
2. 前記チーム抽出部は、
   前記応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との間の送受信関係を表す隣接行列を生成する隣接行列生成部と、
   前記隣接行列から該応答関係連鎖集合における各ユーザの重要度を算出する重要度算出部と、
   を有し、前記各ユーザの重要度に基づいて前記チームを構成するユーザを抽出することを特徴とする請求項１に記載のチーム抽出装置。
3. 前記重要度算出部は、ネットワーク中心性尺度に基づいた前記各ユーザの中心度を前記重要度として算出することを特徴とする請求項２に記載のチーム抽出装置。
4. 前記重要度算出部は、ＰａｇｅＲａｎｋ法によって得られた前記各ユーザの中心度を前記重要度として算出することを特徴とする請求項２に記載のチーム抽出装置。
5. メイルの送受信の履歴を表すメイルログをメイルログデータベースに記録する記録ステップと、
   前記メイルログデータベースに記録されたメイルログから応答関係にあるメイルの対を表す応答関係対を抽出する応答関係対抽出ステップと、
   前記応答関係対に基づいて、メイルの応答関係の連鎖を表す応答関係連鎖を抽出する応答関係連鎖抽出ステップと、
   前記応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との出現頻度に基づいた応答関係連鎖ベクトルを生成する応答関係連鎖ベクトル生成ステップと、
   前記応答関係連鎖ベクトルに基づいて前記応答関係連鎖を分類することで互いに類似する応答関係連鎖の集合を表す応答関係連鎖集合を生成する応答関係連鎖集合生成ステップと、
   前記応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルの送信者および受信者から該応答関係連鎖集合における重要なユーザをチームとして抽出するチーム抽出ステップと、
   をコンピュータに実行させるためのチーム抽出プログラム。
6. 前記チーム抽出ステップは、
   前記応答関係連鎖集合に含まれる応答関係連鎖を構成するメイルの送信者と受信者との間の送受信関係を表す隣接行列を生成する隣接行列生成ステップと、
   前記隣接行列から該応答関係連鎖集合における各ユーザの重要度を算出する重要度算出ステップと、
   を有し、前記各ユーザの重要度に基づいて前記チームを構成するユーザを抽出することを特徴とする請求項５に記載のチーム抽出プログラム。
7. 前記重要度算出ステップでは、ネットワーク中心性尺度に基づいた前記各ユーザの中心度を前記重要度として算出することを特徴とする請求項６に記載のチーム抽出プログラム。
8. 前記重要度算出ステップでは、ＰａｇｅＲａｎｋ法によって得られた前記各ユーザの中心度を前記重要度として算出することを特徴とする請求項６に記載のチーム抽出プログラム。
9. 請求項５乃至請求項８の何れかに記載のチーム抽出プログラムがコンピュータに読み取り可能に記録された記録媒体。