JP2010211287A - ユーザ間関連度分析装置、ユーザ間関連度分析システム及びユーザ間関連度分析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 電子メールの送受信履歴に基づいて適切にユーザ間の関連度を分析する。
【解決手段】 通信端末１０は、自端末１０の電子メールの送受信履歴を取得する履歴情報取得部１４と、送受信履歴から通信相手端末との間の電子メールの往復の時間間隔を示す間隔情報を取得する指標情報取得部１５と、間隔情報に基づいて自端末１０のユーザと通信相手端末のユーザとの間の関連度を算出する親密度算出部１６と、算出された関連度を示す情報を出力する表示部１９と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、通信端末を利用するユーザ間の関連度を分析するユーザ間関連度分析装置、ユーザ間関連度分析システム及びユーザ間関連度分析方法に関する。

近年のブロードバンド環境やインターネットの普及により、インターネット上において様々なサービスが提供されるようになっている。このようなサービスによる通信履歴を利用して、ユーザ間の人間関係を分析する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、送受信された電子メールのサイズや数からユーザ間の関係を算出する技術が記載されている。

特開２００６−２６００９９号公報

しかしながら、上記のように算出された関係が、実際の関係を十分に反映したものでない場合がある。例えば、女子高生等の若年者世代では、送受信される電子メールのサイズはさほど大きくない場合もある。また、電子メールの回数が多かったとしても何れかから一方的に電子メールが送信されている場合等は、必ずしもユーザ間の関係が強くないこともある。

本発明は、以上の問題点を解決するためになされたものであり、電子メールの送受信履歴に基づいて適切にユーザ間の関連度を分析することを可能とするユーザ間関連度分析装置、ユーザ間関連度分析システム及びユーザ間関連度分析方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係るユーザ間関連度分析装置は、通信端末の電子メールの送受信履歴を取得する履歴情報取得手段と、履歴情報取得手段によって取得された送受信履歴から、通信相手端末との間の電子メールの往復の時間間隔を示す間隔情報を取得する間隔情報取得手段と、間隔情報取得手段によって取得された間隔情報に基づいて、通信端末のユーザと通信相手端末のユーザとの間の関連度を算出する関連度算出手段と、関連度算出手段によって算出された関連度を示す情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

本発明に係るユーザ間関連度分析装置では、電子メールの往復の間隔に基づいてユーザ間の関連度が算出される。例えば、女子高生等の若年者世代では、すぐに電子メールの返信をすることで親密な関係を保とうとする傾向が強い。本発明に係るユーザ間関連度分析装置によれば、従来の方法では十分に分析できなかった上記のようなユーザ間の関連度を適切に分析することが可能になる。

間隔情報取得手段は、通信履歴取得手段によって取得された送受信履歴から、通信相手端末との間の電子メールの往復の回数を示す回数情報を取得し、関連度算出手段は、間隔情報取得手段によって取得された回数情報にも基づいて関連度を算出する、ことが望ましい。この構成によれば、より適切にユーザ間の関連度を分析することが可能になる。

関連度算出手段は、ユーザの属性に応じた時間間隔と関連度との対応関係を予め記憶しておき、通信相手端末のユーザの属性を示す情報を取得して、当該通信相手端末のユーザの属性に応じた時間間隔と関連度との対応関係に基づいて関連度を算出することが望ましい。通常、電子メールの送受信の時間間隔と関連度とは、ユーザの年齢や性別等の属性に応じた関係を有している。この構成によれば、当該関係が考慮された更に適切なユーザ間の関連度の分析が可能になる。

通信履歴取得手段によって取得される送受信履歴には、電子メールの宛先を示す情報が含まれており、ユーザ間関連度分析装置は、通信履歴取得手段によって取得された送受信履歴から、電子メールの宛先によって示される、通信端末以外の通信端末のユーザ間の関連度を算出するグルーピング手段を更に備え、出力手段は、グルーピング手段によって算出された関連度を示す情報を出力する、ことが望ましい。この構成によれば、電子メールの情報に基づいて通信端末のユーザ以外のユーザ間の関連度の分析が可能になり、より適切な人間関係の把握が可能になる。

通信履歴取得手段は、通信端末の音声通話に係る通信履歴を取得し、関連度算出手段は、通信履歴取得手段によって取得された通信端末の音声通話に係る通信履歴にも基づいて関連度を算出する、ことが望ましい。この構成によれば、音声通話に係る通信履歴にも基づいたユーザ間の関連度を分析することが可能になる。

本発明に係るユーザ間関連度分析システムは、上記のユーザ間関連度分析装置と、サーバ装置とを備えるユーザ間関連度分析システムであって、サーバ装置は、ユーザ間関連度分析装置の出力手段によって出力された通信端末のユーザと通信相手端末のユーザとの間の関連度を記憶する記憶手段を備えることを特徴とする。この構成によれば、サーバ装置において複数の通信端末のユーザに係る関連度を記憶することによって、あるユーザと関連するユーザに更に関連するユーザとの関係（二次以上の関係）について把握することができる。

サーバ装置は、記憶手段によって記憶された複数の通信端末のユーザと通信相手端末のユーザとの間の関連度に基づいてユーザ間の経路を算出して出力する経路分析手段を更に備えることが望ましい。この構成によれば、あるユーザから別のユーザまで辿りつくまでの経路を把握することができる。

ところで、本発明は、上記のようにユーザ間関連度分析装置の発明として記述できる他に、以下のようにユーザ間関連度分析方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。

即ち、本発明に係るユーザ間関連度分析方法は、通信端末の電子メールの送受信履歴を取得する履歴情報取得ステップと、履歴情報取得ステップにおいて取得された送受信履歴から、通信相手端末との間の電子メールの往復の時間間隔を示す間隔情報を取得する間隔情報取得ステップと、間隔情報取得ステップにおいて取得された間隔情報に基づいて、通信端末のユーザと通信相手端末のユーザとの間の関連度を算出する関連度算出ステップと、関連度算出ステップにおいて算出された関連度を示す情報を出力する出力ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明では、電子メールの往復の間隔に基づいてユーザ間の関連度が算出される。従って、例えば、すぐに電子メールの返信をすることで親密な関係を保とうとするような、従来の方法では十分に分析できなかったユーザ間の関連度を適切に分析することが可能になる。

本発明の実施形態に係るユーザ間関連度分析装置である通信端末、及び通信端末を含むユーザ間関連度分析システムの機能構成を示す図である。 電話帳機能部に保持される情報を示すテーブルである。 履歴情報取得部によって取得される電子メールの送受信履歴の情報を示すテーブルである。 履歴情報取得部によって取得される音声通話に係る通信履歴の情報を示すテーブルである。 電子メールの往復と送受信間隔とを模式的に示す図である。 電子メールの往復の送受信間隔に基づいて求められるユーザ間の強度因子を示すテーブルである。 電子メールの往復の送受信間隔に関する傾向とユーザの年齢及び性別との関係と示す図である。 ユーザの年齢及び性別を考慮して電子メールの往復の送受信間隔に基づいてユーザ間の強度因子を求める例を示す図である。 電子メールの往復の送受信回数に基づいて求められるユーザ間の強度因子を示すテーブルである。 音声通話の通話回数に基づいて求められるユーザ間の強度因子を示すテーブルである。 音声通話の通話時間に基づいて求められるユーザ間の強度因子を示すテーブルである。 各情報から親密度の点数を求める図である。 電子メールの宛先の情報に基づいてグルーピングを行う際にカウントされる情報を示すテーブルである。 電子メールの宛先の情報に基づいてグルーピングを行う際に求められるユーザ間の強度因子を示すテーブルである。 ユーザ間の関連度及び関連度に基づいた表示を示す図である。 本発明の実施形態に係る通信端末のハードウェア構成を示す図である。 サーバ装置に記憶される複数の通信装置で求められた関連度を示す図である。 本発明の実施形態に係るサーバ装置のハードウェア構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る通信端末及びサーバ装置で実行される処理（ユーザ間関連度分析方法）を示すシーケンス図である。

以下、図面と共に本発明に係るユーザ間関連度分析装置、ユーザ間関連度分析システム及びユーザ間関連度分析方法の好適な実施形態について詳細を説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１に、本実施形態に係るユーザ間関連度分析装置である通信端末１０を示す。通信端末１０は、ユーザによって携帯され、移動体通信等の通信機能を備えている装置である。通信端末１０は、具体的には携帯電話機等に相当する。通信端末１０は、通信機能が用いられた履歴（通信履歴）を用いて、通信端末１０のユーザと別のユーザとの間の親密さの度合である親密度を分析する装置である。また、通信端末１０は、サーバ装置３０との間で通信を行うことができる。サーバ装置３０は、通信端末１０によって分析された親密度の情報を記憶して、その情報を要求に応じて提供する装置である。通信端末１０と、サーバ装置３０とは、ユーザ間関連度分析システム１を構成している。なお、ユーザ間関連度分析システム１には、複数の通信端末１０が含まれていてもよい。

図１に示すように、通信端末１０は、電子メール通信機能部１１と、音声通話機能部１２と、電話帳機能部１３と、履歴情報取得部１４と、指標情報取得部１５と、親密度算出部１６と、グルーピング部１７と、関係情報保持部１８と、表示部１９と、対サーバ通信機能部２０とを備えて構成されている。

電子メール通信機能部１１は、通信端末１０による電子メールの送受信を行う手段である。電子メールの送信は、ユーザの操作によってメールアドレスにより送信相手となる別の通信相手端末が指定されて、電子メールの本文が入力されて行われる。また、電子メールの受信は、別の通信端末から通信端末１０（自端末１０）への電子メールの送信が行われると、その送信に行われる。電子メール通信機能部１１は、電子メールの送受信履歴を利用できるように送受信した電子メールを記憶する。上記のように電子メール通信機能部１１は、従来の通信端末が備える電子メールに係る機能と同様の機能を有するものである。

音声通話機能部１２は、通信端末１０による音声通話を行う手段である。音声通話は、通信相手となる通信相手端末との間で呼接続を確立しておこなわれる。呼接続の確立は、ユーザの操作によって電話番号により通信相手端末が指定されて音声通話機能部１２から発信が行われ、通信相手端末が発信に対して応答することによって行われる。また、通信相手端末からの発信を着信して、ユーザの操作によって当該着信に対して応答が行われることによって行われる。上記のように音声通話機能部１２は、従来の通信端末が備える音声通話に係る機能と同様の機能を有するものである。

音声通話機能部１２は、音声通話に係る通信履歴を利用できるように、通信履歴の情報を（必要に応じて測定して）記憶する。通信履歴の情報は、具体的には、通信相手端末の電話番号、発信種別、通話時刻及び通話時間を示す情報である。発信種別を示す情報は、通信相手端末へ発信を行ったか、あるいは通信相手端末から着信があったかの種別を示す情報である。通話時刻は、発信を行った時刻、あるいは着信があった時刻である。通話時間は、音声通話が継続していた時間である。

電話帳機能部１３は、通信相手端末の電話番号、及び電子メールのメールアドレスと、当該通信相手端末のユーザを特定する情報（例えば、名前）とを対応付けて（電子電話帳として）記憶する手段である。具体的には、図２に示すテーブルに上記の情報を対応付けて記憶する。電話帳機能部１３に記憶される情報は、従来の通信端末と同様に、ユーザの名前から電話番号あるいはメールアドレスを特定し、あるいは電話番号あるいはメールアドレスからユーザの名前を特定するために電子メール通信機能部１１及び音声通話機能部１２から利用される。また、電話帳機能部１３に記憶される情報は、後述するように本発明に係る機能にも利用される。

履歴情報取得部１４は、自端末１０の電子メールの送受信履歴を取得する履歴情報取得手段である。具体的には、履歴情報取得部１４は、電子メール通信機能部１１によって送受信されて記憶されている電子メールのヘッダ等の情報を参照して送受信履歴を取得する。履歴情報取得部１４は、取得した送受信履歴の情報を図３に示すテーブルに情報を格納することによって記憶しておく。

履歴情報取得部１４は、送受信履歴の情報として、具体的には、送受信種別、電子メールの宛先、電子メールの送信元（受信メールのみ）及び通信時刻を示す情報を取得する。送受信種別を示す情報は、電子メールの送信を行ったか（送信メール）、あるいは電子メールの受信を行ったか（受信メール）の種別を示す情報である。履歴情報取得部１４は、自端末１０のメールアドレスを記憶しておき、送信元が自端末１０のメールアドレスであるか否かにより各電子メールの送受信種別を判断する。

情報が取得される電子メールの宛先は、送信メールの場合、送信先の通信相手端末のメールアドレスであり、受信メールの場合、自端末１０以外の送信先のメールアドレスである。宛先指定の種別によって、Ｔｏ、Ｃｃ（Carbon Copy）及びＢｃｃ（Blind Carbon Copy）（図３のテーブルにおいては「Ｔｏ設定」、「Ｃｃ設定」、「Ｂｃｃ設定」の欄の情報にそれぞれ対応している）がある。これらの情報は１つの電子メールでそれぞれ複数設定されることもあるため、その場合は複数取得される。受信メールの場合、Ｂｃｃは検知できない。なお、図３においては、メールアドレスの＠以降の表示を省略している。なお、受信メールの場合、通常、自端末１０が電子メールの宛先として、Ｔｏ、Ｃｃ、Ｂｃｃの何れかに設定されているが必ずしも取得する必要はない。

電子メールの送信元は、受信メールの場合の電子メールの送信元の通信相手端末のメールアドレスである（図３のテーブルにおいては「Ｆｒｏｍ設定」の欄の情報に対応している）。送信メールの場合は、自端末１０が送信元になるため、取得する必要はない。通話時刻は、電子メールを送信した時刻、あるいは電子メールを受信した時刻である。

また、履歴情報取得部１４は、自端末１０の音声通話機能部１２によって音声通話に係る通信履歴を取得する。履歴情報取得部１４は、取得した音声通話に係る通信履歴の情報を図４に示すテーブルに情報を格納することによって記憶しておく。

指標情報取得部１５は、履歴情報取得部１４によって取得された通信履歴の情報から、親密度を算出するための情報を抽出して取得する手段である。後述するように、自端末１０のユーザと通信相手端末とのユーザとの間の親密度は、通信履歴から抽出される４種類の情報に基づいて算出される。４種類の情報とは、（１）電子メールの往復の時間間隔、（２）電子メールの送受信回数、（３）音声通話の通話回数、（４）音声通話の通話時間である。親密度は、値が大きい方が自端末１０のユーザと通信相手端末とのユーザとの間がより親密であることを示している。以下、上記の情報毎に親密度を算出するための情報の取得について説明する。

（１）電子メールの往復の時間間隔の情報の取得について説明する。即ち、指標情報取得部１５は、履歴情報取得部１４によって取得された電子メールの送受信履歴から、通信相手端末との間の電子メールの往復の時間間隔を示す間隔情報を取得する間隔情報取得手段である。まず、指標情報取得部１５は、送受信履歴から、通信相手端末（のメールアドレス）毎に電子メールの送信時刻と受信時刻とを取得する。図５に示すように、送信時刻と受信時刻とを時刻が早い順に並べ、受信と送信とが連続している（受信と送信との順番は問わない）間隔τ_ｉ（ｉは、回数を示す添え字）の情報を間隔情報として取得する。受信と受信とが連続している間隔、及び送信と送信とが連続している間隔は、間隔情報としては扱わない。

また、送受信された電子メールのタイトルの情報を電話帳機能部１３から取得して、受信と送信とが連続している電子メールのタイトルの文字列が文字列自体は変わらず、返信の意味である『Ｒｅ：』が追記されているものか否かを判断して、そのようになっていると判断された場合に間隔情報を取得することとしてもよい。また、送受信間隔τに制限を設け、例えば、１時間とした場合、１時間以内に受信と送信とが連続しているか否かを判断して、１時間以内に受信と送信とが連続している場合に間隔情報を取得することとしてもよい。また、指標情報取得部１５は、受信と送信とが連続している回数を往復の回数としてカウントする（即ち、往復の回数が間隔情報の数に一致する）。指標情報取得部１５は、取得した電子メールの往復の時間間隔に係る情報を親密度算出部１６に出力する。電子メールの往復の時間間隔に係る情報は、上述したように通信相手端末（のメールアドレス）毎の情報である。

（２）電子メールの送受信回数の取得について説明する。指標情報取得部１５は、履歴情報取得部１４によって取得された電子メールの送受信履歴から、通信相手端末（のメールアドレス）毎に電子メールを送信した回数及び電子メールを受信した回数をカウントして、カウントした数を電子メールの送受信回数とする。指標情報取得部１５は、通信相手端末（のメールアドレス）毎の、電子メールの送受信回数を示す情報を親密度算出部１６に出力する。

（３）音声通話の通話回数を示す情報の取得について説明する。指標情報取得部１５は、履歴情報取得部１４によって取得された音声通話に係る通信履歴から、通信相手端末（の電話番号）毎に音声通話の回数をカウントして、カウントした数を音声通話の回数とする。指標情報取得部１５は、通信相手端末（の電話番号）毎の通話回数を示す情報を親密度算出部１６に出力する。

（４）音声通話の通話時間を示す情報の取得について説明する。指標情報取得部１５は、履歴情報取得部１４によって取得された音声通話に係る通信履歴から、通信相手端末（の電話番号）毎に通話時間を累計する。指標情報取得部１５は、通信相手端末（の電話番号）毎の通話時間を示す情報を親密度算出部１６に出力する。

指標情報取得部１５によって取得される情報は、所定の時間帯における情報であるとする。例えば、履歴情報取得部１４によって取得された履歴情報のうち、指標情報取得部１５が取得を行う時刻から２４時間前からの情報のみを用いる。指標情報取得部１５は予めどの部分の時間帯の情報を取得するかを記憶しており、履歴情報に含まれる通信時刻の情報から、情報を取得するか否かを判断する。

親密度算出部１６は、指標情報取得部１５によって取得された情報に基づいて、自端末１０のユーザと通信相手端末のユーザとの間の親密度を算出する関連度算出手段である。親密度算出部１６は、上記のような４種類の情報それぞれに対して親密度の点数を算出して、それらを用いて自端末１０のユーザと通信相手端末のユーザとの間の親密度の点数を算出する。

（１）電子メールの往復の時間間隔の情報を用いた親密度の点数の算出について説明する。親密度算出部１６は、指標情報取得部１５から入力された情報から、メールアドレス毎に以下の式により親密度の強度因子Ｓを算出する。

上記の式において、Ｒは電子メールの往復回数、τ_ｉは電子メールの送受信の時間間隔である。上記の式の分母は、電子メールの送受信間隔τの平均値を示しており、往復回数が多く、送受信間隔が短いほど強度因子Ｓの値が大きくなる。即ち、往復回数が多く、送受信間隔が短いほど親密度が高いとされる。親密度算出部１６は、全ての通信相手端末のメールアドレスに対して強度因子Ｓを求める。続いて、親密度算出部１６は、図６のテーブルに示すように全ての強度因子Ｓの和である全強度因子Ｓ_ａｌｌを算出して、各メールアドレスの強度因子Ｓを全強度因子Ｓ_ａｌｌで除算して、各メールアドレスの相対値を求める。

続いて、親密度算出部１６は、算出した相対値と親密度の点数の最大値（合計値）（例えば、１００）との積を取ることによって、電子メールの往復の時間間隔の情報を用いた親密度の点数を算出する。図１２（ａ）に算出した親密度の点数を示す。なお、親密度算出部１６は、予め設定された親密度の点数の最大値を記憶しており、その値を用いて上記の算出を行う。

上記の送受信間隔に基づく親密度の算出には、通信相手端末のユーザの年齢（年齢層）や性別等の属性が考慮されてもよい。即ち、親密度算出部１６は、ユーザの属性に応じた時間間隔と親密度との対応関係を予め記憶しておき、通信相手端末のユーザの属性を示す情報を取得して、当該通信相手端末のユーザの属性に応じた時間間隔と関連度との対応関係に基づいて関連度を算出することとしてもよい。

具体的には以下のように行う。まず、親密度算出部１６は、図７の下段のグラフに示すような、予めユーザの年齢及び性別毎の電子メールの送受信間隔と、当該送受信間隔に対応する係数ａとの関係を示すグラフの情報を保持しておく。このグラフは例えば以下のように生成される。Ｗｅｂ上のアンケート等でユーザに対して、年齢及び性別毎に「貴方が『大切だと思う』恋人、家族、友人へケータイメールを送った後の相手からの返信までの時間について、どれくらいであれば許容できますか？（メールの内容は特に限定しません）、選択肢は、１０分以内、３０分以内、１時間以内、３時間以内、６時間以内、１２時間以内、２４時間以内」という質問を行う。そのアンケートの結果を集計したものが図７の上段に示すグラフである。横軸に許容時間、縦軸に全体に対する回答人数の比をとったものである（本来、アンケートの結果は許容できる時間が離散的であるが、図７の上段のグラフは近似曲線をとっているものである）。

図７の下段のグラフは、図７の上段のグラフの全体に対する回答人数の比の最大値を１としたものである。即ち、親密度の算出に用いるグラフの係数ａは、ユーザの年齢及び性別毎にその電子メールの送受信間隔が許容できる度合を示したものである（値が大きいほど、より親密であることを示している）。このグラフは、ユーザの年齢及び性別に応じて異なる傾向を示す。一般的に若年層の方及び女性の方が、許容できる時間が短い。親密度算出部１６は、グラフの情報に基づいて、メールの送受信間隔（及び年齢と性別と）から係数ａを導出することができる。即ち、親密度算出部１６は、メールの送受信間隔ｘに対して係数ａを出力する年齢及び性別毎の関数ｆ（ｘ）を記憶している（図７において、ｆ_１０＿ｗ（ｘ）の１０は年齢が１０代の、ｗは女性の関数であることを示している）。

親密度算出部１６が保持するグラフの情報は、例えば、サーバ装置３０等で予め生成されて、サーバ装置３０からダウンロードすることによって通信端末１０に取得される。また、親密度の算出に用いるグラフは必ずしも上記のようにアンケートに基づいて生成される必要はなく、親密度算出部１６が図７の下段に示すグラフの情報を記憶していればよい。

また、親密度算出部１６は、予めメールアドレスに応じたユーザの年齢と性別との情報を予め記憶している。例えば、親密度算出部１６は、メールアドレスに対応付けてユーザの年齢と性別とを記憶しており、そこから年齢と性別との情報を取得する。この情報は、例えば、ユーザにより通信端末１０に入力されるか、サーバ装置３０からダウンロードすること等によって通信端末１０に予め取得される。

親密度の算出の処理は以下のように行われる。親密度算出部１６は、指標情報取得部１５から入力された情報から、メールアドレス毎に以下の式により電子メールの送受信の時間間隔の平均値Ｔ_ａｖｅを算出する。

続いて、図８に示すように、算出した時間間隔の平均値Ｔ_ａｖｅから、電子メールの送受信間隔と、当該送受信間隔に対応する係数ａとの関係を示すグラフの情報に基づいて、係数ａが算出される。ここで、係数ａの算出に用いられるグラフの情報は、当該メールアドレスのユーザの年齢及び性別に対応したものである。なお、図８においてＴ_ａｖｅに付されている「Ａ」「Ｂ」は、図８（ａ）がＡさんの例、図８（ｂ）がＢさんの例であることを示している。即ち、親密度算出部１６は、以下の式により係数ａを算出する。

続いて、算出した係数ａを用いて、以下の式により親密度の強度因子Ｓを算出する。

ここで、Ｔ_ｓｐａｎは、履歴情報を用いる時間の長さ（例えば、２４時間（１日））を示した値である。このように算出した強度因子Ｓも、往復回数が多く、送受信間隔が短いほど値が大きくなるが、年齢や性別等の属性が考慮された値となっている。強度因子Ｓから親密度の点数の導出方法は、上述した方法と同様である。

（２）電子メールの送受信回数を用いた親密度の点数の算出について説明する。親密度算出部１６は、指標情報取得部１５から入力された情報から、図９のテーブルに示すように、全ての通信相手端末との通信回数の和である全通信回数を算出して、各メールアドレスの通信回数を全通信回数で除算して、各メールアドレスの相対値を求める。続いて、親密度算出部１６は、算出した相対値と親密度の点数の最大値（合計値）（例えば、１００）との積を取ることによって、電子メールの送受信回数を用いた親密度の点数を算出する。図１２（ｂ）に算出した親密度の点数を示す。なお、親密度算出部１６は、予め設定された親密度の点数の最大値を記憶しており、その値を用いて上記の算出を行う。

（３）音声通話の通話回数を用いた親密度の点数の算出について説明する。親密度算出部１６は、指標情報取得部１５から入力された情報から、図１０のテーブルに示すように、全ての通信相手端末との通話回数の和である全通話回数を算出して、各電話番号の通話回数を全通話回数で除算して、各電話番号の相対値を求める。続いて、親密度算出部１６は、算出した相対値と親密度の点数の最大値（合計値）（例えば、１００）との積を取ることによって、音声通話の通話回数を用いた親密度の点数を算出する。図１２（ｄ）に算出した親密度の点数を示す。なお、親密度算出部１６は、予め設定された親密度の点数の最大値を記憶しており、その値を用いて上記の算出を行う。

（４）音声通話の通話時間を用いた親密度の点数の算出について説明する。親密度算出部１６は、指標情報取得部１５から入力された情報から、図１１のテーブルに示すように、全ての通信相手端末との通話時間の和である全通話時間を算出して、各電話番号の通話時間を全通話時間で除算して、各電話番号の相対値を求める。続いて、親密度算出部１６は、算出した相対値と親密度の点数の最大値（合計値）（例えば、１００）との積を取ることによって、音声通話の通話時間を用いた親密度の点数を算出する。図１２（ｃ）に算出した親密度の点数を示す。なお、親密度算出部１６は、予め設定された親密度の点数の最大値を記憶しており、その値を用いて上記の算出を行う。

親密度算出部１６は、上記の機能により、図１２（ａ），図１２（ｂ）に示す通信相手端末のメールアドレス毎の２種類の親密度の点数と、図１２（ｃ），図１２（ｄ）に示す通信相手端末の電話番号毎の２種類の親密度の点数とを算出する。これらが算出されると続いて、親密度算出部１６は、図１２（ｅ）に示すようにメールアドレス毎の２種類の親密度の点数をメールアドレス毎に合計する。また、親密度算出部１６は、図１２（ｆ）に示すように電話番号毎の２種類の親密度の点数を電話番号毎に合計する。続いて、親密度算出部１６は、図１２（ｇ）に示す電話帳機能部１３に記憶された通信相手端末のユーザの名前と電話番号及びメールアドレスとの対応関係の情報を参照して、メールアドレス毎及び電話番号毎の親密度の点数をユーザの名前毎に合計して、図１２（ｈ）に示すようにユーザの名前毎の親密度の点数を算出する。図１２（ｈ）に示すユーザの名前毎の親密度の点数が、親密度算出部１６によって算出される最終的なユーザ間の親密度となる。親密度算出部１６は、算出した親密度の情報を関係情報保持部１８に出力する。

親密度算出部１６による親密度の算出は、例えば、決められた時刻に一定間隔（例えば、２４時間毎）に行われることとしてもよい（そのために、履歴情報取得部１４及び指標情報取得部１５も、適当なタイミングで情報の取得を行う）。その場合、親密度算出部１６は予め親密度の算出するタイミングの情報を記憶しておき、そのタイミングに従い自動的に親密度の算出を実行する（履歴情報取得部１４及び指標情報取得部１５による情報の取得も同様）。あるいは、ユーザからの通信端末１０への操作をトリガとして、必要な情報の取得及び親密度の算出が行われてもよい。また、上述した例では、４つの情報を用いて親密度の点数を算出することとしているが、何れか一つ、二つ又は三つの情報のみが用いて親密度の点数を算出することとしてもよい。

グルーピング部１７は、履歴情報取得部１４によって取得される電子メールの送受信履歴から、通信端末１０以外の通信端末のユーザ間の関連度を算出するグルーピング手段である。グルーピング部１７は、送信メールにおいては電子メールの複数の宛先となるメールアドレス、受信メールにおいては自端末１０以外の宛先となるメールアドレスに基づいて上記の関連度を算出して、通信端末１０以外の通信端末のユーザのグルーピングを行う。関連度は、値が大きい方がユーザ間の関連が強いことを示している。

グルーピング部１７は、図３に示した履歴情報取得部１４によって取得された電子メールの送受信履歴を参照して、送信メールについては図１３（ａ）に示すテーブルの情報を、受信メールについては図１３（ｂ）に示すテーブルの情報をそれぞれ生成する。具体的には、以下のように生成する。

グルーピング部１７は、図３に示した電子メールの送受信履歴の送信種別が送信となっているデータのＴｏ設定（１）の欄のメールアドレス（図１３（ａ）のテーブルのＴｏ設定（１）に対応する）に対して、それ以外の欄であるＴｏ設定（２）以降、Ｃｃ設定及びＢｃｃ設定の欄のメールアドレスの数（登場回数）（（図１３（ａ）のテーブルのその他に対応する））をカウントする。なお、Ｔｏ設定（１）とは、電子メールの宛先として一番初めに指定されている（ヘッダのＴｏの行のうち最も上に指定されている）ことを示している。

このカウントは、メールアドレスの組み合わせ毎に行われ、また、Ｔｏ設定、Ｃｃ設定、Ｂｃｃ設定毎にカウントされる。例えば、図１３（ａ）のテーブルにおいて、Ｔｏ設定（１）が「ａｂｃ＠」であり、その他が「ｄｅｆ＠」であるデータは、「ａｂｃ＠」がＴｏ設定（１）とされているメールのうち、「ｄｅｆ＠」がＴｏ設定にされているものが３０、「ｄｅｆ＠」がＣｃ設定にされているものが１５、「ｄｅｆ＠」がＢｃｃ設定にされているものが５あることを示している。

また、その他のメールアドレスが設定されている（Ｔｏ設定（２）、Ｃｃ設定及びＢｃｃ設定の少なくとも何れかにメールアドレスが設定されている）メールの数をＴｏ設定（１）のメールアドレス毎にカウントする。カウントされた数字は、図１３（ａ）のテーブルにおいては、Ｔｏ設定（１）のメールアドレスの横に示される数字である。例えば、図１３（ａ）のテーブルにおいては、Ｔｏ設定（１）が「ａｂｃ＠」であり、その他のメールアドレスが設定されている電子メールの数が５０である。以上が、グルーピング部１７による図１３（ａ）のテーブルの生成方法である。

グルーピング部１７は、図３に示した電子メールの送受信履歴の送信種別が受信となっているデータのＦｒｏｍ設定の欄のメールアドレス（図１３（ｂ）のテーブルのＦｒｏｍ設定に対応する）に対して、それ以外の欄であるＴｏ設定及びＣｃ設定の欄のメールアドレスの数（登場回数）（（図１３（ｂ）のテーブルのその他に対応する））をカウントする。なお、受信メールにおいては、Ｔｏ設定（１）とは、通信端末１０のメールアドレスを除いて、電子メールの宛先として一番初めに指定されてことを示している。

このカウントは、メールアドレスの組み合わせ毎に行われ、また、Ｔｏ設定、Ｃｃ設定毎にカウントされる。例えば、図１３（ｂ）のテーブルにおいて、Ｆｒｏｍ設定が「ａｂｃ＠」であり、その他が「ｄｅｆ＠」であるデータは、「ａｂｃ＠」がＦｒｏｍ設定とされているメールのうち、「ｄｅｆ＠」がＴｏ設定にされているものが５、「ｄｅｆ＠」がＣｃ設定にされているものが０あることを示している。

また、その他のメールアドレスが設定されている（Ｔｏ設定及びＣｃ設定の少なくとも何れかにメールアドレスが設定されている）メールの数をＦｒｏｍ設定のメールアドレス毎にカウントする。カウントされた数字は、図１３（ｂ）のテーブルにおいては、Ｆｒｏｍ設定のメールアドレスの横に示される数字である。例えば、図１３（ｂ）のテーブルにおいては、Ｆｒｏｍ設定が「ａｂｃ＠」であり、その他のメールアドレスが設定されている電子メールの数が４０である。以上が、グルーピング部１７による図１３（ｂ）のテーブルの生成方法である。

グルーピング部１７は、カウントした図１３（ａ）のテーブルに示す数値で、Ｔｏ設定（１）のメールアドレスとその他のメールアドレスとの関係を逆にした値同士との和を取る。例えば、図１３（ａ）のテーブルの矢印に示すように、Ｔｏ設定（１）が「ｄｅｆ＠」であり、その他が「ａｂｃ＠」である数値を、Ｔｏ設定（１）が「ａｂｃ＠」であり、その他が「ｄｅｆ＠」である数値に加える。これは、メールアドレスがａｂｃ＠のユーザと、メールアドレスがｄｅｆ＠のユーザとの間の関係を示す数値を一元的に扱うためである。上記の演算は、Ｔｏ設定、Ｃｃ設定、Ｂｃｃ設定の値毎に行われる。このようにして、グルーピング部１７は、送信メールについて、図１３（ｃ）に示すようなメールアドレスの組み合わせ毎の数値を求める。

また、グルーピング部１７は、Ｔｏ設定（１）のメールアドレス毎にカウントされた、その他のメールアドレスが設定されているメールの数の合計を取る。例えば、図１３（ａ）のテーブルの例の場合、５０＋３０＋３０＋１０で１２０となる。

グルーピング部１７は、カウントした図１３（ｂ）のテーブルに示す数値で、Ｆｒｏｍ設定のメールアドレスとその他のメールアドレスとの関係を逆にした値同士との和を取る。例えば、図１３（ｂ）のテーブルの矢印に示すように、Ｆｒｏｍが「ｄｅｆ＠」であり、その他が「ａｂｃ＠」である数値を、Ｆｒｏｍ設定が「ａｂｃ＠」であり、その他が「ｄｅｆ＠」である数値に加える。これは、メールアドレスがａｂｃ＠のユーザと、メールアドレスがｄｅｆ＠のユーザとの間の関係を示す数値を一元的に扱うためである。上記の演算は、Ｔｏ設定、Ｃｃ設定の値毎に行われる。このようにして、グルーピング部１７は、受信メールについて、図１３（ｄ）に示すようなメールアドレスの組み合わせ毎の数値を求める。

また、グルーピング部１７は、Ｆｒｏｍ設定のメールアドレス毎にカウントされた、その他のメールアドレスが設定されているメールの数の合計を取る。例えば、図１３（ｂ）のテーブルの例の場合、４０＋２０＋５＋５で７０となる。

続いて、グルーピング部１７は、上記のようにカウントした値から、送信メール及び受信メール毎にユーザ間の関連度を示す強度因子を次のように算出する。メールアドレスの組み合わせ毎のＴｏ設定、Ｃｃ設定、Ｂｃｃ設定のカウント数それぞれを強度係数との積を取り、それぞれの和を取る（Ｂｃｃ設定については送信メールのみ）。グルーピング部１７は、上記の演算により得られた値を、その他のメールアドレスが設定されているメールの数の合計（図１３の例では送信メールでは１２０、受信メールでは７０）で割る。この演算は、送信メール及び受信メール毎に行われる。即ち、図１３（ｃ）及び図１３（ｄ）のテーブル毎に行われる。このようにして得られた値は、メールアドレスの組み合わせ間の強度因子であり、送信メールについては図１４（ａ）、受信メールについては図１４（ｂ）で示される。

強度係数は、例えば、送信メールについては、Ｔｏ設定を８０、Ｃｃ設定を１５、Ｂｃｃ設定を５とする。受信メールについては、Ｔｏ設定を９０、Ｃｃ設定を２０とする。Ｂｃｃ設定、Ｃｃ設定、Ｔｏ設定の順で値が大きくなるのは、Ｔｏとして宛先が設定されていた方がＣｃやＢｃｃとして宛先が設定されるよりもユーザ間の関連度が大きくなると考えられるからである。また、受信メールの方が、値が大きくなるのは、送信メールとは違いユーザ間で直接、メールの送受信が行われる関係だからである。

続いて、グルーピング部１７は、メールアドレスの組み合わせ毎に、送信メール及び受信メールそれぞれについて算出した値を足し合わせて、メールアドレス毎の一つの値とする。即ち、図１４（ａ）のテーブルと図１４（ｂ）のテーブルとの同じメールアドレスの組み合わせの値を足し合わせて、図１４（ｃ）に示すテーブルの値を計算する。この値がメールアドレスの組み合わせによって示されるユーザ間の関連度を示す強度因子である。このように算出された強度因子は、自端末１０のユーザ以外のユーザ間のグループを示す情報（グルーピング情報）である。

グルーピング部１７は、上記のように算出された、図１５（ａ）に示すようなメールアドレスの組み合わせ毎の強度因子のテーブルの情報を、図１５（ｂ）に示す電話帳機能部１３に記憶された通信相手端末のユーザの名前とメールアドレスとの対応関係の情報を参照して、図１５（ｃ）に示すようにユーザの名前の組み合わせ毎の強度因子のテーブルの情報に変換する。図１５（ｃ）に示すユーザの名前の組み合わせ毎の強度因子の値（グルーピングスコア）が、グルーピング部１７によって算出される最終的なユーザ間の関連度となる。グルーピング部１７は、算出した関連度の情報（グルーピング情報）を関係情報保持部１８に出力する。なお、グルーピング部１７による強度因子の算出も、親密度算出部１６による親密度の算出のタイミングと同様のタイミングで行われる。なお、図１５に示す情報の例は、図１４以前の情報の例とは相違しているが、図１５に示す情報は図１４以前を用いて説明した方法を用いて算出されたものである。

関係情報保持部１８は、親密度算出部１６により算出されたユーザ間の親密度の点数の情報及びグルーピング部１７により算出されたユーザ間の強度因子の値を記憶して保持する手段である。関係情報保持部１８が保持する情報は、必要に応じて表示部１９及び対サーバ通信機能部２０によって取得される。

表示部１９は、親密度算出部１６及びグルーピング部１７によって算出されたユーザ間の関連度を示す情報を、通信端末１０が備えるディスプレイ等に表示出力する出力手段である。表示部１９は、親密度算出部１６及びグルーピング部１７によって算出されたユーザ間の関連度を示す情報を関係情報保持部１８から取得して、当該情報に基づいて表示を行う。具体的には、図１５（ｇ）に示すようにユーザを円形の形状で表し、関連があるユーザ間（関連度を有するユーザ間）は線で結ばれるように描画して表示する。ユーザを示す円の中には、ユーザの名前が表示される。また、通常関係の中心になるのは、自端末１０のユーザであるので自端末１０のユーザ（図１５（ｇ）では「Ａ」）を中心に位置するように表示する。

ユーザを示す円同士の間隔は、親密度算出部１６及びグルーピング部１７によって算出されたユーザ間の関連度によって定まる。即ち、自端末１０のユーザと別のユーザとの間の距離は、親密度算出部１６によって算出された親密度の得点に基づいて決められる。親密度の得点が高いほど近くに配置されるようにして、親密度の得点が低いほど遠くに配置されるようにする。具体的には、図１５（ｆ）に示すように親密度の点数の底を１０とした対数（ｌｏｇ_１０）をとり、その値の逆数に応じた距離とする。

自端末１０以外のユーザ間の距離は、グルーピング部１７によって算出された強度因子の値に基づいて決められる。強度因子の値が高いほど近くに配置されるようにして、強度因子の値が低いほど遠くに配置されるようにする。具体的には、図１５（ｄ）に示すように強度因子の値の底を１０とした対数（ｌｏｇ_１０）をとり、その値の逆数に応じた距離とする。このような出力をすることによって、ユーザが容易にユーザ間の関連を把握することができる。なお、上記のように対数をとるのは、親密度の点数と強度因子の値とのオーダが著しく異なることを防止するために正規化するものである。但し、親密度の点数と強度因子の値とが１未満であり、対数をとった値がマイナスとなる場合は、それらのユーザの間に関連はないものと判断する。

対サーバ通信機能部２０は、サーバ装置３０との間で通信を行い情報の送受信を行う手段である。この送受信は、例えば、通信端末１０が備える移動体通信に機能によって、移動体通信網を通じて行われる。対サーバ通信機能部２０からサーバ装置３０に送信される情報には、親密度算出部１６及びグルーピング部１７によって算出されたユーザ間の関連度を示す情報が含まれる。即ち、対サーバ通信機能部２０は、親密度算出部１６及びグルーピング部１７によって算出されたユーザ間の関連度を示す情報をサーバ装置３０に送信することによって出力する出力手段である。対サーバ通信機能部２０は、関係情報保持部１８から、表示部１９がユーザ間の関連度を示す情報に用いた情報と同様の情報を取得して、通信端末１０によって算出された関連度の情報としてサーバ装置３０に送信する。対サーバ通信機能部２０は、予め送信先のサーバ装置３０を記憶している。以上が、通信端末１０の機能である。

図１６に通信端末１０のハードウェア構成を示す。図１６に示すように、通信端末１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（Random Access Memory）１０２及びＲＯＭ１０３(Read Only Memory)、操作部１０４、無線通信部１０５、ディスプレイ１０６並びにアンテナ１０７等のハードウェアにより構成されている。これらの構成要素が動作することにより、上述した通信端末１０の各機能が発揮される。以上が、通信端末１０の説明である。

引き続いて、サーバ装置３０について説明する。図１に示すようにサーバ装置３０は、対通信端末通信機能部３１と、関係情報データベース３２と、演算部３３とを備えて構成される。

対通信端末通信機能部３１は、通信端末１０との間で通信を行い情報の送受信を行う手段である。この送受信は、例えば、移動体通信網を通じて行われる。対通信端末通信機能部３１によって、通信端末１０から受信される情報には、上述したように通信端末１０によって算出されたユーザ間の関連度を示す情報が含まれる。対通信端末通信機能部３１は、受信したユーザ間の関連度を示す情報を関係情報データベース３２に格納する。対通信端末通信機能部３１は、複数の通信端末１０から受信し、その情報を関係情報データベース３２に格納する。即ち、サーバ装置３０では、一次の関連度を示す情報（一つの通信端末１０によって算出された情報）だけでなく、二次の関連度を示す情報（複数の通信端末１０によって算出された情報）が記憶される。

また、対通信端末通信機能部３１は、通信端末１０からユーザ間の関連度を示す情報の要求を受信して、要求に応じて関係情報データベース３２から当該関連度を示す情報を取得して通信端末１０に送信する。また、対通信端末通信機能部３１は、通信端末１０から２つのユーザ間の経路を分析する要求を受け付けて、演算部３３に出力する。ユーザ間の経路とは、上記のように分析されたユーザ間の関連を伝ってあるユーザからあるユーザまでにたどりつくまでの別のユーザを介した関係である。また、経路の分析とは、どのユーザをたどれば経由が最も短くなるかを導出することである。

関係情報データベース３２は、通信端末１０から受信した通信端末１０のユーザと通信相手端末のユーザとの間の関連度を記憶する記憶手段である。関係情報データベース３２は、上述したように二次の関連度を示す情報が格納される。図１７（ａ）及び図１７（ｂ）にそれぞれ示すように、それぞれの通信端末１０において算出された関連度の情報が関係情報データベース３２に格納される。図１７（ａ）では関連度を算出した通信端末１０のユーザは「Ａ」であり、図１７（ｂ）では関連度を算出した通信端末１０のユーザは「Ｂ」である。それらの関連度を示す情報は、共通するユーザ（「Ｙ」）を介してマージされ、図１７（ｃ）に示すように１つの関連度の情報となる。なお、情報のマージには、実質的な演算は発生しない。このようにマージされた情報は、対通信端末通信機能部３１によってユーザ「Ａ」の通信端末１０に送信されてもよい。

演算部３３は、対通信端末通信機能部３１から入力された経路の分析の要求に応じて、関係情報データベース３２に記憶された複数の通信端末１０のユーザと通信相手端末のユーザとの間の関連度に基づいてユーザ間の経路を算出して出力する経路分析手段である。演算部３３は、経路の分析の要求に含まれる分析対象となるユーザを特定する情報と、関係情報データベース３２に記憶されているユーザ間の関連度の情報に基づいて経路を分析する。

例えば、図１７に示す関連度を用いて、ユーザＮがユーザＴに辿り着く場合を例とすると、Ｎ〜Ｂ〜Ｙ〜Ａまでは１通りのルートになるが、Ａの次にはＸ又はＺの２通りのルートがある。この場合、親密度の逆数によりＺの方が距離が短いと判断されるため、Ｚを選択する。Ｚの次にはＸ又はＴの２通りのルートがあるが、最終目的がＴであるため、ここではＴを選択する。結果として、Ｎ〜Ｂ〜Ｙ〜Ａ〜Ｚ〜Ｔのルートが最も短いことを導くことができる。上記のような経路の分析には、従来の最適化の手法等を利用することができる。演算部３３は、分析した経路の情報（何れのユーザを経由するかを示す情報）を対通信端末通信機能部３１に出力して、対通信端末通信機能部３１が当該情報を要求元に送信する。以上が、サーバ装置３０の機能である。

図１８にサーバ装置３０のハードウェア構成を示す。図１８に示すように、サーバ装置３０は、ＣＰＵ３０１、主記憶装置であるＲＡＭ３０２及びＲＯＭ３０３、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール３０４、並びにハードディスク等の補助記憶装置３０５等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。これらの構成要素が、動作することにより、サーバ装置３０の上述した機能が発揮される。以上が、サーバ装置３０の説明である。

引き続いて、図１９のシーケンス図を用いて、本実施形態に係るユーザ間関連度分析装置である通信端末１０、及び通信端末１０を含むユーザ間関連度分析システム１により実行される処理（ユーザ間関連度分析方法）について説明する。本処理が行われる前には、ユーザの操作等により通信端末１０において電子メール機能及び音声通話機能が利用されている。

まず、通信端末１０では、履歴情報取得部１４によって、自端末１０の電子メールの送受信履歴及び音声通話に係る通信履歴が取得される（Ｓ０１、履歴情報取得ステップ）。続いて、指標情報取得部１５によって、上記の電子メールの送受信履歴から電子メールの往復の時間間隔に係る情報が取得される（Ｓ０２、間隔情報取得ステップ）。続いて、親密度算出部１６によって、電子メールの往復の時間間隔に係る情報に基づいて、自端末１０のユーザと通信相手端末のユーザとの間の親密度が算出される（Ｓ０３、関連度算出ステップ）。

また、指標情報取得部１５によって、上記の電子メールの送受信履歴から電子メールの送受信回数に係る情報が取得され、親密度算出部１６によって、当該情報に基づいて、自端末１０のユーザと通信相手端末のユーザとの間の親密度が算出される（Ｓ０４、関連度算出ステップ）。

また、指標情報取得部１５によって、上記の音声通話に係る通信履歴から音声通話の通話回数に係る情報が取得され、親密度算出部１６によって、当該情報に基づいて、自端末１０のユーザと通信相手端末のユーザとの間の親密度が算出される。また、指標情報取得部１５によって、上記の音声通話に係る通信履歴から音声通話の通話時間に係る情報が取得され、親密度算出部１６によって、当該情報に基づいて、自端末１０のユーザと通信相手端末のユーザとの間の親密度が算出される（Ｓ０５、関連度算出ステップ）。

なお、Ｓ０２及びＳ０３、Ｓ０４並びにＳ０５の処理は、必ずしも上記の順序で処理される必要はない。続いて、親密度算出部１６によって、上記のように算出された親密度の点数が、通信相手端末のユーザ毎に合計される（Ｓ０６、関連度算出ステップ）。このように算出された親密度の数値は、親密度算出部１６から関係情報保持部１８に出力され、関係情報保持部１８によって保持される。

そのように自端末１０のユーザと通信相手端末のユーザとの間の親密度が算出される一方で、履歴情報取得部１４によって取得される電子メールの送受信履歴から、グルーピング部１７によって通信端末１０以外の通信端末のユーザ間の関連度を示す強度因子の値が算出される（Ｓ０７、グルーピングステップ）。このように算出された強度因子の値は、グルーピング部１７から関係情報保持部１８に出力され、関係情報保持部１８によって保持される。

上記の情報が関係情報保持部１８に保持されると、続いて、通信端末１０において、表示部１９によって、親密度算出部１６及びグルーピング部１７によって算出されたユーザ間の関連度を示す情報が表示される（Ｓ０８、出力ステップ）。また、対サーバ通信機能部２０からサーバ装置３０に、親密度算出部１６及びグルーピング部１７によって算出されたユーザ間の関連度を示す情報が送信される（Ｓ０９、出力ステップ）。

サーバ装置３０では、対通信端末通信機能部３１によって当該情報が受信され、関係情報データベース３２に記憶される（Ｓ１１、記憶ステップ）。複数の通信端末１０からユーザ間の関連度を示す情報が受信されると、関連度を示す情報がマージされ二次の関連度を示す情報となる。また、マージされた二次の関連度を示す情報は、ここで、通信端末１０に送信されてもよい。

続いて、通信端末１０（通信端末１０は、ユーザ間の関連度を算出した通信端末１０でなくてもよい）からユーザを指定した２つのユーザ間の経路を分析する要求があると、サーバ装置３０では、対通信端末通信機能部３１によって当該要求が受信され演算部３３に出力される。続いて演算部３３によって、関係情報データベース３２に記憶された情報が参照されて経路の分析が行われる（Ｓ１２、経路分析ステップ）。分析された経路に係る情報は、対通信端末通信機能部３１から要求を送信した通信端末１０に送信される。

上述したように本実施形態では、電子メールの往復の間隔に基づいてユーザ間の親密度が算出される。例えば、女子高生等の若年者世代では、すぐに電子メールの返信をすることで親密な関係を保とうとする傾向が強い。本実施形態によれば、従来の方法では十分に分析できなかった上記のようなユーザ間の関連度を適切に分析することが可能になる。

また、本実施形態では、パーソナル通信デバイスでの通話、通信履歴情報を基にして人間関係を把握することができ、コミュニケーション利用機会の促進又は新たなコミュニケーション形態の創造、ビジネスシーンにおいては、組織間でのキーパーソンの明確化による業務改善といった応用が考えられる。

また、本実施形態のように親密度の算出に、電子メールの往復の回数を考慮することが望ましい。この構成により適切にユーザ間の関連度を分析することが可能になる。但し、電子メールの往復の回数を用いずに電子メールの往復の間隔のみで十分適切な親密度が求められる場合は、往復の回数は考慮しなくてもよい。その場合、例えば、電子メールの往復の間隔自体を、親密度を示す指標として用いうる（例えば、逆数を取ることにより値が大きい方がより親密であることとできる）。

更に、通常、電子メールの送受信の時間間隔と親密度とはユーザの年齢や性別等の属性に応じた関係を有しているため、本実施形態のようにユーザの年齢や性別を考慮することによって、当該関係が考慮された更に適切なユーザ間の親密度の分析が可能になる。

また、本実施形態のように、電子メールの情報に基づいて自端末１０のユーザ以外のユーザ間の関連度の分析をすることとすれば、より適切な人間関係の把握が可能になる。

また、本実施形態のようにサーバ装置３０が複数の通信端末１０によって算出されたユーザ間の関連度の情報を受信して記憶することとすれば、あるユーザと関連するユーザに更に関連するユーザとの関係（二次以上の関係）について把握することができる。更にユーザ間の経路を分析することによって、ユーザ間の関係をより深く把握することができる。

なお、本実施形態では通信端末１０による分析対象が親密度となっているが、必ずしも親密度を分析対象としなくてもよく、ユーザ間の何らかの関連の度合である関連度を分析対象とすればよい。例えば、仕事上の関連の度合を分析対象としてもよい。例えば、その場合、通信端末１０は仕事用に用いられる端末となる。

また、本実施形態においては、親密度の分析自体は通信端末１０で行われていたがサーバ装置３０で親密度の分析が行われてもよい。即ち、サーバ装置３０が、ユーザ間関連度分析装置の機能を有していてもよい。その場合、少なくとも上述した履歴情報取得部１４と、指標情報取得部１５と、親密度算出部１６と、グルーピング部１７との機能がサーバ装置３０に備えられる。その場合、履歴情報取得部１４は通信端末との間で通信を行って履歴情報を取得する。

１…ユーザ間関連度分析システム、１０…通信端末、１１…電子メール通信機能部、１２…音声通話機能部、１３…電話帳機能部、１４…履歴情報取得部。１５…指標情報取得部、１６…親密度算出部、１７…グルーピング部、１８…関係情報保持部、１９…表示部、２０…対サーバ通信機能部、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＲＯＭ、１０４…操作部、１０５…無線通信部、１０６…ディスプレイ、１０７…アンテナ、３０…サーバ装置、３１…対通信端末通信機能部、３２…関係情報データベース、３３…演算部、３０１…ＣＰＵ、３０２…ＲＡＭ、３０３…ＲＯＭ、３０４…通信モジュール、３０５…補助記憶装置。

Claims (8)

1. 通信端末の電子メールの送受信履歴を取得する履歴情報取得手段と、
   前記履歴情報取得手段によって取得された前記送受信履歴から、通信相手端末との間の電子メールの往復の時間間隔を示す間隔情報を取得する間隔情報取得手段と、
   前記間隔情報取得手段によって取得された間隔情報に基づいて、前記通信端末のユーザと前記通信相手端末のユーザとの間の関連度を算出する関連度算出手段と、
   前記関連度算出手段によって算出された前記関連度を示す情報を出力する出力手段と、
   を備えるユーザ間関連度分析装置。
2. 前記間隔情報取得手段は、前記通信履歴取得手段によって取得された前記送受信履歴から、前記通信相手端末との間の電子メールの往復の回数を示す回数情報を取得し、
   前記関連度算出手段は、前記間隔情報取得手段によって取得された前記回数情報にも基づいて前記関連度を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のユーザ間関連度分析装置。
3. 前記関連度算出手段は、ユーザの属性に応じた前記時間間隔と前記関連度との対応関係を予め記憶しておき、前記通信相手端末のユーザの属性を示す情報を取得して、当該通信相手端末のユーザの属性に応じた前記時間間隔と前記関連度との対応関係に基づいて前記関連度を算出する請求項１又は２に記載のユーザ間関連度分析装置。
4. 前記通信履歴取得手段によって取得される前記送受信履歴には、前記電子メールの宛先を示す情報が含まれており、
   前記通信履歴取得手段によって取得された前記送受信履歴から、前記電子メールの宛先によって示される、前記通信端末以外の通信端末のユーザ間の関連度を算出するグルーピング手段を更に備え、
   前記出力手段は、前記グルーピング手段によって算出された前記関連度を示す情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載のユーザ間関連度分析装置。
5. 前記通信履歴取得手段は、前記通信端末の音声通話に係る通信履歴を取得し、
   前記関連度算出手段は、前記通信履歴取得手段によって取得された前記通信端末の音声通話に係る通信履歴にも基づいて前記関連度を算出する、
   ことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載のユーザ間関連度分析装置。
6. 請求項１〜５の何れか一項に記載のユーザ間関連度分析装置と、サーバ装置とを備えるユーザ間関連度分析システムであって、
   前記サーバ装置は、前記ユーザ間関連度分析装置の前記出力手段によって出力された前記通信端末のユーザと通信相手端末のユーザとの間の関連度を記憶する記憶手段を備えることを特徴とするユーザ間関連度分析システム。
7. 前記サーバ装置は、前記記憶手段によって記憶された複数の通信端末のユーザと通信相手端末のユーザとの間の関連度に基づいてユーザ間の経路を算出して出力する経路分析手段を更に備えることを特徴とする請求項６に記載のユーザ間関連度分析システム。
8. 通信端末の電子メールの送受信履歴を取得する履歴情報取得ステップと、
   前記履歴情報取得ステップにおいて取得された前記送受信履歴から、通信相手端末との間の電子メールの往復の時間間隔を示す間隔情報を取得する間隔情報取得ステップと、
   前記間隔情報取得ステップにおいて取得された間隔情報に基づいて、前記通信端末のユーザと前記通信相手端末のユーザとの間の関連度を算出する関連度算出ステップと、
   前記関連度算出ステップにおいて算出された前記関連度を示す情報を出力する出力ステップと、
   を含むユーザ間関連度分析方法。
   

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