JP2010211360A - 電子機器およびそれを用いたシステム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の携帯端末から高速かつ漏れなくデータを収集する。
【解決手段】複数のセンサとメモリとマイコンと二次電池と時計部品を具備し、物理量を測定する複数の携帯電子端末から情報を収集する電子機器であって、複数の携帯電子端末と接続する複数のコネクタ１２６と、中央処理部であるマイコン１０１を具備し、コネクタ１２６とマイコン１０１との間には複数の携帯電子端末からの情報を一時的に蓄えておく複数のバッファ１１４を備え、マイコン１０１は、接続している複数の携帯電子端末の予め決められた順番にバッファ１１４から情報を収集して、ＵＳＢコネクタ１３２を介してデータベースサーバにデータを送信する。
【選択図】図２

Description

本発明は、人物間の対面コミュニケーションデータを取得し、組織の状態を可視化するビジネス顕微鏡システム、特にこのようなシステムにおいて物理量を収集する電子機器に関する。

あらゆる組織において生産性の向上は必須の課題となっており、職場環境の改善及び業務の効率化のために多くの試行錯誤がなされている。工場等における製造を業務とする組織に限定した場合には、部品又は製品の移動経路を追跡することでその成果を客観的に分析することができる。しかし事務、営業及び企画等の知識労働を行うホワイトカラー組織に関しては、モノと業務が直結していないため、モノを観測することで組織を評価することはできない。そもそも組織を形成する理由とは、複数の人間が力を合わせることによって、個人ではできない大掛かりな業務を達成するためである。

このため、どのような組織においても２人又はそれ以上の人物によって常に意思決定及び合意がなされている。この意思決定及び合意は人物間の関係性によって左右されると考えることができ、ひいてはその成否が生産性を決定付けていると考えられる。ここで関係性とは、例えば上司、部下又は友人といったラベル付けされたものであってもよいし、さらに、好意、嫌悪、信頼又は影響等、互いに対する多様な感情を含んでもよい。人と人とが関係性を有するためには、意思疎通、つまりコミュニケーションが不可欠である。このため、コミュニケーションの記録を取得することで関係性を調べることができると考えられる。

この人と人とのコミュニケーションを検出する一つの方法が、センサネットワークを活用することである。センサネットワークは、センサと無線通信回路を備えた端末を環境や物、人などに取り付け、センサから得られた様々な情報を無線経由で取り出すことで状態の取得や制御に応用する技術である。このコミュニケーションを検出するためにセンサによって取得する物理量には、対面状態を検出する赤外線、発話や環境を検出する音声、人の動作を検出する加速度がある（特許文献１参照）。

これらセンサにより得られる物理量から、人の動きや人と人とのコミュニケーションを検出し、組織の状態を可視化することで組織の改善に役立てるためのシステムが、ビジネス顕微鏡システムである。
センサによって取得される物理量は、事象が発生する時間やその前後関係、異なるセンサで取得された物理量同士の関係が、人と人とのコミュニケーションを分析する上で重要な意味を持つ。従って、もしデータに欠落が生じると、正確な対面コミュニケーションの分析が不可能になる。
一般に、センサネットワークの端末で取得されるデータが欠落する原因として無線通信の問題がある。無線による通信が可能な距離は有限であり、端末や基地局同士の距離が一定以上離れた場合には通信が行えない。また、ノイズの多い環境下や、通信経路上の障害物などによって、通信可能である距離は短縮する。
一方、無線を用いないで複数のメモリカードとデータを読み書きする方法が特許文献２に開示されている。

特開２００８−３０１０７１号公報 特開２００６−１１９９５４号公報

特許文献１には、外部電源に接続されたことを端末が検知して、無線でデータを纏めて送る技術が開示される。しかし、センサを具備した携帯電子端末により測定した物理量を効率よく完全に収集するという観点について充分な考慮が成されてなく、上述した無線通信の問題により情報が欠落するおそれがある。

また、特許文献２にて開示されている方法では、センサを具備した携帯電子端末を、データ収集する電子機器にランダムに抜き差しする状況について充分な考慮がなく、不具合が生じて収集するデータに欠損が起こる可能性がある。さらに、本発明が対象とする低性能なマイコンを具備する携帯電子端末においては、特許文献２で開示されるような複数のメモリカードそれぞれから高速にデータを読み出す方法を採用することはできない。

本発明の課題は、センサによって取得した物理量を効率よく完全に収集する電子機器およびそれを用いたシステムを提供することにある。

ビジネス顕微鏡の適用が想定されるシーンはオフィス環境であり、物理量を取得する携帯電子端末は、装着者がオフィスから帰宅する夜間には物理量の測定を実施しない。そのため、携帯電子端末は装着者がオフィスにいるときには内蔵する二次電池で動作し、装着者が帰宅しているときはクレイドルに装着することで内蔵の二次電池に充電を行う。

本件出願の発明者は、携帯電子端末に充電をしているときに測定した物理量を収集することに着目した。また、各携帯電子端末間の物理量を測定する時刻は同期している必要があるため、測定した物理量を収集するとともに携帯電子端末が保持している時刻を設定する。

本発明は上記の課題を解決するため、センサを具備して物理量を測定する複数の携帯電子端末から情報を収集する電子機器を、複数の携帯電子端末とそれぞれ接続し、情報を受信する複数のコネクタと、処理部と、複数のコネクタ各々と処理部との間に、情報を一時的に蓄えておく複数のバッファとを備え、この処理部は、複数の携帯電子端末それぞれに対応した複数のバッファから、蓄積された情報を所定の順序で読み出す構成とする。

また、上記課題を解決するため本発明においては、センサを具備して物理量を測定する複数の携帯電子端末から情報を収集する電子機器を、複数の携帯電子端末各々と接続する複数のコネクタと、処理部と、複数のコネクタそれぞれと処理部との間に設置された複数の一次記憶部とを備え、携帯電子端末とは双方向通信を行い、携帯電子端末から、情報を予め決められた所定のパケットで受信し、処理部は、携帯電子端末からパケットを受信すると携帯電子端末に受信通知を送り返すよう制御する構成とする。

更に、上記課題を解決するため本発明においては、センサを具備して物理量を測定する複数の携帯電子端末と、携帯電子端末それぞれと接続する複数のコネクタと処理部とを具備し、携帯電子端末から物理量の情報を収集する電子機器と、収集した情報を解析する計算機とから構成されるシステムであって、携帯電子端末と電子機器は双方向通信を行い、携帯電子端末は、電子機器に送る情報は事前に決められたパケットに分割して送り、電子機器は、パケットを受信すると携帯電子端末に受信通知を送り返し、携帯電子端末は、受信通知を受けると送信した情報に送信済みのマークを付与する構成を提供する。

より好適には、複数のセンサとメモリとマイコンと二次電池と時計部品を具備して物理量を測定する複数の携帯電子端末と、携帯電子端末と接続する複数のコネクタと、処理部を具備して携帯電子端末から物理量を収集する電子機器と、収集した物理量を解析する計算機とから構成されるシステムにおいて、携帯電子端末が、物理量を測定する第一の動作状態と、測定した物理量を電子機器に送信する第二の動作状態を持ち、且つ電子機器との接続を検知する仕組みを具備し、電子機器との接続を検知すると第二の動作状態に移行し、電子機器との接続が切れたことを検知すると第一の動作状態に移行し、第二の動作状態のとき、携帯電子端末と電子機器は双方向通信を行い、携帯電子端末から送る情報は事前に決められたパケットに分割して送り、パケットを受信すると電子機器は携帯電子端末に受信通知を送り返し、携帯電子端末はこの受信通知を受けると送信した情報に送信済みのマークをメモリに格納し、電子機器の複数のコネクタと処理部の間には情報を一時的に蓄えておく複数のバッファを備え、処理部は、接続している複数の携帯電子端末の予め決められた順番に複数のバッファから情報を収集し、携帯電子端末からはシリアル通信により情報収集を行い、バッファの前あるいは後にはシリアル通信をパラレル通信に変換する機能を有し、携帯電子端末がコネクタに接続したことを処理部が検知する仕組みを具備し、携帯電子端末がコネクタに接続したことを検知して自動的に情報の収集を開始するとともに、携帯電子端末の充電を行い、電子機器は、時刻を計測する部品を具備し、携帯電子端末が保持している時刻の情報を、時刻を計測する部品が保持している時刻の情報に合わせる処理を行う構成を提供する。

本発明によれば、動作クロック周波数が低くセンサを具備した携帯電子端末により測定した物理量を、効率よく収集する電子機器を提供することが可能となる。

第１の実施例であるビジネス顕微鏡システム全体のブロック図の一例である。 第１の実施例であるビジネス顕微鏡システム全体のブロック図の一例である。 第１の実施例に係わる、クレイドルのハードウェア構成の一具体例を説明する図である。 第１の実施例に係わる、携帯端末をクレイドルに装着したときの処理シーケンスを説明する図である。 第１の実施例に係わる、複数の携帯端末が複数のクレイドルに挿入されてデータを収集する使用形態を説明する図である。 第１の実施例に係わる、クレイドルのプリント基板の部品実装を説明する図である。 第１の実施例に係わる、複数の携帯端末からクレイドルが効率よくデータを収集できることを説明する図である。 クレイドルが複数の携帯端末からデータを収集してデータベースサーバに送信するタイミングを説明する図。 第２の実施例に係わる、ビジネス顕微鏡システムにおける処理の流れを示す説明図である。 第２の実施例に係わる、ビジネス顕微鏡システムにおける処理の流れを示す説明図である。 第２の実施例に係わる、ビジネス顕微鏡システムにおける処理の流れを示す説明図である。 第２の実施例に係わる、ビジネス顕微鏡システムにおける処理の流れを示す説明図である。 第３の実施例に係わる、携帯端末の処理フローチャートを示す図である。 各実施例に係わる、送信データのパケットフォーマットを示す図である。

以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。最初にビジネス顕微鏡システム全体を説明する。

図１Ａ、１Ｂは、ビジネス顕微鏡システムの全体構成を説明するブロック図である。図１Ａ、１Ｂにおける形の異なる４種類の矢印は、それぞれ、取得したセンシングデータの格納、データ解析のためのデータの流れ、時刻同期、及び制御信号を表している。なお、図１Ａ、１Ｂは図示の都合上分割したが、それぞれネットワーク（ＮＷ）で接続されることは言うまでもない。

ビジネス顕微鏡システムは、携帯（電子）端末（ＭＴ）と、クレイドル（ＣＲ）、データベースサーバ（ＤＳ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、クライアント（ＣＬ）から構成される。それぞれの機能はハードウェアまたはソフトウェア、あるいはその組み合わせによって実現されるものであり、必ずしも機能ブロックがハードウェア実体を伴うとは限らない。これらの各構成要素は図１Ａ、１Ｂから明らかなように、制御部と記憶部と送受信部を有している。制御部は通常のコンピュータ等の処理部である中央処理部（Central Processing Unit：ＣＰＵ、図示省略）などで構成され、記憶部は半導体記憶装置や磁気記憶装置等のメモリ装置で構成され、送受信部は有線・無線等のネットワークインタフェースで構成される。その他、必要に応じて時計（CRＣＫ）等を備えている。

図１Ｂに示す携帯端末（ＭＴ）のセンサ部（ＭＴＳＥＮＳ）は、人間の対面状況を検出するための赤外線送受信部（ＴＲＩＲ）、装着者の動作を検出するための三軸加速度センサ（ＡＣＣ）、温度センサ（ＴＨＭ）、照度センサ（ＬＳ）の各種センサを搭載する。搭載するセンサは一例であり、装着者の対面状況と動作を検出するために他のセンサを使用してもよい。

赤外線送受信部（ＴＲＩＲ）は、携帯端末（ＭＴ）の固有識別情報である端末情報を正面方向に向かって定期的に送信し続ける。他の携帯端末（ＭＴa）を装着した人物が略正面（例えば、正面又は斜め正面）に位置した場合、携帯端末（ＭＴ）と他の携帯端末（ＭＴa）は、それぞれの端末情報を赤外線で相互にやり取りする。これにより、誰と誰が対面しているのかを記録することができる。センサ部（ＭＴＳＥＮＳ）の各種センサによって検出した物理量ＳＥＮＳＤは記憶部ＭＴＭＥに格納される。

装着者が業務中は、携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）から外され装着者が身に付ける。携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）から外されると物理量の測定を開始する。装着者が業務を終了すると、携帯端末（ＭＴ）はクレイドル（ＣＲ）に接続され、携帯端末（ＭＴ）の充電と時刻合せと、センシングデータを携帯端末（ＭＴ）からクレイドル（ＣＲ）に回収する。本明細書にあっては、この物理量の測定を行う状態を第一の動作状態、クレイドル（ＣＲ）に接続され、充電、時刻合せ、センシングデータの回収を行う状態を第二の動作状態と呼ぶ場合がある。

図１Ｂに示すクレイドル（ＣＲ）は、制御部（ＣＲＣＯ）、記憶部（ＣＲＭＥ）、時計（ＣＲＣＫ）、送受信部（ＣＲＳＲ）を備え、制御部（ＤＲＣＯ）は通信制御部（ＣＲＣＣ）、複数のデータバッファ（ＣＲＤＢ）、データ収集制御部（ＣＲＤＣ）を備える。

クレイドル（ＣＲ）は携帯端末（ＭＴ）が接続されると、接続検知（ＭＴＣＤ）を受け取る。

携帯端末（ＭＴ）のセンシングデータは送信パケットに加工され、送受信部（ＭＴＳＲ）によってクレイドル（ＣＲ）に送信される。

クレイドル（ＣＲ）は送受信部（ＣＲＳＲ）を介して、携帯端末（ＭＴ）の送信パケットを受信すると受信通知を携帯端末（ＭＴ）に送り返す。

携帯端末（ＭＴ）は受信通知を受け取ると、データ管理情報（ＳＥＮＳＭ）を更新する。これらの処理シーケンスの詳細は後述するが、携帯端末（ＭＴ）は、センシングデータの送信中にクレイドル（ＣＲ）との接続を解除しても、データの送信済みか未送信の判定を行うことが可能であり、次回にクレイドル（ＣＲ）と接続した場合に、未送信のデータから送信を開始することが出来る。

携帯端末（ＭＴ）の時刻同期（ＭＴＳＣ）は、クレイドル（ＣＲ）から時刻情報を取得して時計を修正する。

クレイドル（ＣＲ）の時計（ＣＲＣＫ）は時刻情報を保持する。一定間隔でその時刻情報は更新される。具体的には、一定間隔でＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ（ＴＳ）から取得した時刻情報によって、時計（ＣＲＣＫ）の時刻情報が修正される。そして、時刻同期（ＣＲＣＳ）は、携帯端末（ＭＴ）に時刻同期の命令と時刻情報（ＣＲCSD）を送信する。

クレイドル（ＣＲ）の制御部（ＣＲＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備える。ＣＰＵが記憶部（ＣＲＭＥ）に格納されているプログラムを実行することによって、センシングデータセンサ情報の取得タイミング、センシングデータの処理、携帯端末（ＭＴ）やデータベースサーバ（ＤＳ）への送受信のタイミング、及び、時刻同期のタイミングを管理する。

図１Ａに示すデータベースサーバ（ＤＳ）は、全ての携帯端末（ＭＴ）から集まったデータを管理する。具体的には、データベースサーバ（ＤＳ）は、クレイドル（ＣＲ）から送られてくるデータをデータベースに格納し、また、アプリケーションサーバ（ＡＳ）及びクライアント（ＣＬ）からの要求に基づいてセンシングデータを送信する。

データベースサーバ（ＤＳ）は、送受信部（ＤＳＳＲ）、記憶部（ＤＳＭＥ）及び制御部（ＤＳＣＯ）を備える。

送受信部（ＤＳＳＲ）は、クレイドル（ＣＲ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）及びクライアント（ＣＬ）との間で、データの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部（ＤＳＳＲ）は、クレイドル（ＣＲ）から送られてきたセンシングデータを受信し、アプリケーションサーバ（ＡＳ）又はクライアント（ＣＬ）へセンシングデータを送信する。

記憶部（ＤＳＭＥ）は、ハードディスクやフラッシュメモリなどの不揮発記憶装置によって構成され、少なくとも、パフォーマンスデータベース（ＤＳＭＲ）、データ形式情報（ＤＳＭF）、センシングデータベース（ＤＳＤＢ）及び端末管理テーブル（ＤＳＴＴ）を格納する。さらに、記憶部（ＤＳＭＥ）は、制御部（ＤＳＣＯ）によって実行されるプログラムを格納してもよい。

制御部（ＤＳＣＯ）は、中央処理部ＣＰＵ（図示省略）を備え、センシングデータの送受信やデータベースへの記録・取り出しを制御する。具体的には、ＣＰＵが記憶部（ＤＳＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＤＳＣＣ）等の処理を実行する。

通信制御部（ＤＳＣＣ）は、有線によるクレイドル（ＣＲ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）及びクライアント（ＣＬ）との通信のタイミングを制御する。また、通信制御部（ＤＳＣＣ）は、送受信するデータの形式を、記憶部（ＤＳＭＥ）内に記録されたデータ形式情報（ＤＳＭF）に基づいて、データベースサーバ（ＤＳ）内におけるデータ形式、又は、各通信相手に特化したデータ形式に変換する。

図１Ａに示すアプリケーションサーバ（ＡＳ）は、センシングデータを解析及び処理する。クライアント（ＣＬ）からの依頼を受けて、又は、設定された時刻に自動的に、解析アプリケーションが起動する。解析アプリケーションは、データベースサーバ（ＤＳ）に依頼を送って、必要なセンシングデータを取得する。さらに、解析アプリケーションは、取得したデータを解析し、解析されたデータをクライアント（ＣＬ）に返す。あるいは、解析アプリケーションは、解析されたデータをそのまま解析データベースに記録しておいてもよい。

アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、送受信部（ＡＳＳＲ）、記憶部（ＡＳＭＥ）及び制御部（ＡＳＣＯ）を備える。

送受信部（ＡＳＳＲ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）及びクライアント（ＣＬ）との間でデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部（ＡＳＳＲ）は、クライアント（ＣＬ）から送られてきたコマンドを受信し、センサネットサーバ（ＳＳ）にデータ取得依頼を送信する。さらに、送受信部（ＡＳＳＲ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）からセンシングデータを受信し、解析したデータをクライアント（ＣＬ）に送信する。

記憶部（ＡＳＭＥ）は、ハードディスク、メモリ又はＳＤカードのような外部記録装置で構成される。記憶部（ＡＳＭＥ）は、解析のための設定条件及び解析したデータを格納する。具体的には、記憶部（ＡＳＭＥ）は、表示条件（ＡＳＭJ）、解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）、解析パラメータ（ＡＳＭＰ）、端末情報−氏名（ＡＳＭＴ）、解析データベース（ＡＳＭＤ）、相関係数（ＡＳＭＳ）及び結合テーブル（ＣＴＢ）を格納する。

制御部（ＡＳＣＯ）は、中央処理部ＣＰＵ（図示省略）を備え、データの送受信の制御及びセンシングデータの解析を実行する。具体的には、ＣＰＵ（図示省略）が記憶部（ＡＳＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＡＳＣＣ）、解析条件設定（ＡＳＩＳ）、データ取得依頼（ＡＳＤＲ）、相互データ整列（ＢＭＣ）、相関係数の学習（ＢＭＤ）、組織アクティビティ解析（ＢＭＥ）及び端末情報−ユーザ照会（ＡＳＤＵ）等の処理が実行される。

通信制御（ＡＳＣＣ）は、有線によるデータベースサーバ（ＤＳ）及びクライアントデータ（ＣＬ）との通信のタイミングを制御する。さらに、通信制御（ＡＳＣＣ）は、データの形式変換、及び、データの種類別に行き先の振り分けを実行する。

図１Ａに示すクライアント（ＣＬ）は、ユーザ（ＵＳ）との接点となって、データを入出力する。クライアント（ＣＬ）は、入出力部（ＣＬＩＯ）、送受信部（ＣＬＳＲ）、記憶部（ＣＬＭＥ）及び制御部（ＣＬＣＯ）を備える。

入出力部（ＣＬＩＯ）は、ユーザ（ＵＳ）とのインタフェースとなる部分である。入出力部（ＣＬＩＯ）は、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）、キーボード（ＣＬＩＫ）及びマウス（ＣＬＩＭ）等を備える。必要に応じて外部入出力（ＣＬＩＵ）に他の入出力装置を接続することもできる。

ディスプレイ（ＣＬＯＤ）は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）又は液晶ディスプレイ等の画像表示装置である。ディスプレイ（ＣＬＯＤ）は、プリンタ等を含んでもよい。

送受信部（ＣＬＳＲ）は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）又はセンサネットサーバ（ＳＳ）との間でデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部（ＣＬＳＲ）は、解析条件をアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信し、解析結果を受信する。

記憶部（ＣＬＭＥ）は、ハードディスク、メモリ又はＳＤカードのような外部記録装置で構成される。記憶部（ＣＬＭＥ）は、解析条件（ＣＬＭＰ）及び描画設定情報（ＣＬＭＴ）等の、描画に必要な情報を記録する。解析条件（ＣＬＭＰ）は、ユーザ（ＵＳ）から設定された解析対象のメンバーの数及び解析方法の選択等の条件を記録する。描画設定情報（ＣＬＭＴ）は、図面のどの部分に何をプロットするかという描画位置に関する情報を記録する。さらに、記憶部（ＣＬＭＥ）は、制御部（ＣＬＣＯ）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムを格納してもよい。

制御部（ＣＬＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、通信の制御、ユーザ（ＵＳ）からの解析条件の入力、及び、解析結果をユーザ（ＵＳ）に提示するための描画等を実行する。具体的には、ＣＰＵは、記憶部（ＣＬＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＣＬＣＣ）、解析条件設定（ＣＬＩＳ）、描画設定（ＣＬＴＳ）及び組織アクティビティ表示（ＢＭＦ）等の処理を実行する。

通信制御（ＣＬＣＣ）は、有線又は無線によるアプリケーションサーバ（ＡＳ）又はセンサネットサーバ（ＳＳ）との間の通信のタイミングを制御する。また、通信制御（ＣＬＣＣ）は、データの形式を変換し、データの種類別に行き先を振り分ける。

解析条件設定（ＣＬＩＳ）は、ユーザ（ＵＳ）から入出力部（ＣＬＩＯ）を介して指定される解析条件を受け取り、記憶部（ＣＬＭＥ）の解析条件（ＣＬＭＰ）に記録する。ここでは、解析に用いるデータの期間、メンバー、解析の種類及び解析のためのパラメータ等が設定される。クライアント（ＣＬ）は、これらの設定をアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信して解析を依頼し、それと並行して描画設定（ＣＬＴＳ）を実行する。

描画設定（ＣＬＴＳ）は、解析条件（ＣＬＭＰ）に基づいて解析結果を表示する方法、及び、図面をプロットする位置を計算する。この処理の結果は、記憶部（ＣＬＭＥ）の描画設定情報（ＣＬＭＴ）に記録される。

組織アクティビティ表示（ＢＭＦ）は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）から取得した解析結果をプロットして図表を作成する。例として、組織アクティビティ表示（ＢＭＦ）は、図１０に示した組織アクティビティ表示（ＢＭＦ）のような、レーダーチャートのような表示、時系列グラフ、及び、組織構造表示をプロットする。このとき必要であれば、組織アクティビティ表示（ＢＭＦ）は、表示されている人物の氏名等の属性も表示する。作成された表示結果は、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）等の出力装置を介してユーザ（ＵＳ）に提示される。ドラッグ＆ドロップ等の操作によって、ユーザ（ＵＳ）が表示位置を微調整することもできる。

図２は、クレイドル（ＣＲ）の第１の実施例の構成を説明する図である。主な外部との接続として、ＡＣアダプタ接続プラグ１３１、データベースサーバ（ＤＳ）との通信を行うＵＳＢコネクタ１３２、携帯端末（ＭＴ）と接続する複数のコネクタ１２６がある。これらのコネクタとしては、市販されているコネクタを利用することができる。

ＡＣアダプタ接続プラグ１３１により直流電圧１２Ｖを受け、レギュレータ１２１により、携帯端末（ＭＴ）が接続したときの充電電圧と動作電源を供給する。また、レギュレータ１２２によりクレイドル（ＣＲ）の動作電源を供給する。

クレイドル（ＣＲ）の動作を制御するのは上述の制御部（ＣＲＣＯ）、ＣＰＵに該当するマイコン１０１であり、また時刻同期のための時刻計測部である、上述の時計（ＣＲＣＫ）に該当するＲＴＣ１０２を具備する。データベースサーバ（ＤＳ）との通信はＵＳＢにより行い、ＵＳＢコネクタ１３２とマイコン１０１の間にはＵＳＢ／シリアル変換１０３を具備する。

クレイドル（ＣＲ）のＩＤを設定するＩＤ設定部として機能するＤＩＰスイッチ１０８を備え、データベースサーバ（ＤＳ）に複数のクレイドル（ＣＲ）を接続したときにも、それぞれのクレイドル（ＣＲ）を区別することが可能である。

モードスイッチ１０７は、クレイドル（ＣＲ）の動作を切り替えるために使用する。例えば、携帯端末（ＭＴ）への設定情報書込みモード、携帯端末（ＭＴ）からのデータ収集モードなどを切り替える。

携帯端末（ＭＴ）との通信は、データを一時的に蓄えておく複数の一次記憶部であるバッファ１１４、パラレル／シリアル変換部１１７、双方向トライステートバッファ１１６を通して行う。コネクタ１２６のピン数には制限があるため、パラレル／シリアル変換１１７にて、携帯端末（ＭＴ）とはシリアル通信を行う。

携帯端末（ＭＴ）は軽量化のため容量の小さいバッテリを具備している。そのため、携帯端末（ＭＴ）は、低消費電力で動作しなければならず、動作クロック周波数は低い。そのような動作クロック周波数が低い携帯端末（ＭＴ）の複数からデータを収集すると、装着者が帰宅時にクレイドル（ＣＲ）に挿して、次の日の出勤時にクレイドル（ＣＲ）から抜くまでの間に収集が終わらないという問題が起こる。そのため、本実施例においてはバッファ１１４に携帯端末（ＭＴ）からのデータを一時的に蓄えておくことで、マイコンは携帯端末（ＭＴ）が接続している予め決められた順番に、複数のバッファ１１４から高速にデータを収集することが可能である。

本実施例によれば、データ収集に掛かる時間は２，３時間程度の短時間で終了することが出来る。

携帯端末（ＭＴ）が接続するとコネクタ１２６のＴＡＧＳＴ信号により接続を検知して、充電電流電圧制御を行う充電制御部１２４が充電を開始するとともに、マイコン１０１はＲＴＣ１０２の時刻に基づき携帯端末（ＭＴ）の時刻同期と、携帯端末（ＭＴ）のセンシングデータの収集を開始する。携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）に接続中はレギュレータ１２１から供給される動作電源により携帯端末（ＭＴ）は動作する。

後述するように、データ収集中に携帯端末（ＭＴ）との接続は外れても良い。

携帯端末（ＭＴ）のファームウェアを書き換える時にはコネクタ１２６のＭＤ２、ＲＳＴ信号を制御する。

携帯端末（ＭＴ）とデータベースサーバ（ＤＳ）との通信の際に、何らかの遅延が発生した場合には、ＳＤＲＡＭ１１２にデータを溜めておく事が出来る。あるいは、ＦＬＡＳＨ１１１に溜めても良い。ＦＬＡＳＨ１１１の場合には、クレイドル（ＣＲ）の電源が切れてもメモリの内容が消えないという利点がある。これにより、例えば、データベースサーバ（ＤＳ）の電源が切れた等の問題が発生しても、携帯端末（ＭＴ）のデータを安全に回収することが可能である。

図３は、携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）に接続したときの処理シーケンスを説明する図である。

最初にクレイドル（ＣＲ）とデータベースサーバ（ＤＳ）の時刻合せを行う。これにより、クレイドル（ＣＲ）が複数あっても携帯端末（ＭＴ）の時刻がずれることはない。

携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）に接続すると（２０２）、挿入通知がクレイドル（ＣＲ）に送られる。クレイドル（ＣＲ）のマイコン１０１は時刻合せ処理（２０３）を実行して、時刻合せを携帯端末（ＭＴ）に送り、携帯端末（ＭＴ）は時刻を設定する（２０４）。

次に、クレイドル（ＣＲ）のマイコン１０１はデータ収集準備（２０５）を実行し、収集コマンド１を携帯端末（ＭＴ）に送る。携帯端末（ＭＴ）は保存データ１のパケットを送信し、クレイドル（ＣＲ）はデータを受け取るとＡｃｋ１を携帯端末（ＭＴ）に返信するとともに、データをバッファに格納する（２０７）。Ａｃｋ１を受け取った携帯端末（ＭＴ）はその記憶部（ＭＴＭＥ）に保存した保存データ１に送信済みのマークを付ける（２０８）。クレイドル（ＣＲ）はデータ１をデータベースサーバ（ＤＳ）に送信し（２０９）、データベースサーバ（ＤＳ）は送られたデータをデータベース（ＤＳＤＢ）に格納する。

処理２０６から処理２１０までは、携帯端末（ＭＴ）の保存データが無くなるまで繰り返す。

クレイドル（ＣＲ）がデータを受け取ってからＡｃｋを返し、携帯端末（ＭＴ）はＡｃｋを受けて送信済みとするため、処理の途中で、携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）から外されたとしても、クレイドル（ＣＲ）が受け取っていないデータが送信済みとなることは無い。従って、次回のデータ収集時には未送信のデータから送信を開始する。

処理の途中で、携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）から外された場合には、タイミングによっては、同じデータを２度送信することがあるため、データベースサーバ（ＤＳ）によって、同じデータは削除するようにしても良い。

処理の途中で、携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）から外される想定としては、装着者が帰宅しようと思い、クレイドル（ＣＲ）に挿入したが、仕事を思い出して、クレイドル（ＣＲ）から取り外して業務を再開する場合などである。

本実施例の構成によれば、データ収集の途中で、携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）から外された場合でも問題は生じない。

図１２の５００は図３にて説明した一回に送信するパケットフォーマットの一実施例であり、赤外線データを無線送信するための赤外線データフォーマットの一例である。加速度データや音声データも同様なデータフォーマットで無線送信することができる。無線通信規格としては、例えばＩＥＥＥ８０２．１５．４などを用いれば良い。パケット５００は、アプリケーションごとに定義するヘッダ、データタイプ、シーケンス番号などのパケット情報と、センシングしたデータである、温度、照度、対面識別子、検出回数などのデータで構成される。例えば、図１２の３９、４０バイトは対面識別子を、４１〜４６バイトはその対面識別子を検出した回数を示している。本実施例では約１００バイトのパケットにデータを分割することで、送信途中で携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）から外された場合の再送信量を少なくするようにしている。

図４は、複数の携帯端末（ＭＴ）が複数のクレイドル（ＣＲ）に挿入されてデータを収集する使用形態を説明する図である。ここで、３０１はクレイドル（ＣＲ）、３０２は携帯端末（ＭＴ）、３０３はＵＳＢコネクタ１３２に接続されたＵＳＢケーブル、３０４はデータベースサーバ（ＤＳ）である。

クレイドル（ＣＲ）３０１はＤＩＰスイッチ１０６によりクレイドル（ＣＲ）のＩＤを設定することが可能である。このＩＤにより、データベースサーバ（ＤＳ）３０４は各クレイドルを識別して通信することが可能である。なお、図４では２台のクレイドル（ＣＲ）を接続している例を示しているが、ＵＳＢハブを用いることで数十台のクレイドル（ＣＲ）を接続することが可能である。

本実施例によれば、クレイドル（ＣＲ）には複数の携帯端末（ＭＴ）が接続可能であり、データベースサーバ（ＤＳ）には複数のクレイドル（ＣＲ）が接続可能であり、携帯端末（ＭＴ）の数が増えても集中管理を可能とすることができる。

図５は、本実施例のクレイドル（ＣＲ）のプリント基板の部品実装図である。ここで、５０１−５１０は携帯端末（ＭＴ）との接続コネクタ、５１１−５２０は携帯端末（ＭＴ）が充電中の時に点灯するＬＥＤ、５２１−５３０は携帯端末（ＭＴ）と通信を行っているときに点滅するＬＥＤ、５５１はクレイドル（ＣＲ）の処理を制御するマイコン、５５２は収集するデータを一時的に保存するメモリ、５５３はデータベースサーバ（ＤＳ）と接続するためのＵＳＢコネクタ、５５４はクレイドル（ＣＲ）のＩＤを設定するＤＩＰスイッチ、５５５は電源スイッチ、５５６はＤＣジャックである。ここでは携帯端末（ＭＴ）が１０台接続できる構成例を示した。

本実施例によれば、少ない面積で複数の携帯端末（ＭＴ）が接続可能である。

図６は、複数の携帯端末（ＭＴ）から本実施例のクレイドル（ＣＲ）が効率よくデータを収集できることを説明する図である。ここで、４５１から４６０までが携帯端末（ＭＴ）、４００がクレイドル（ＣＲ）、４４１がデータベースサーバ（ＤＳ）である。

クレイドル（ＣＲ）４００は、携帯端末（ＭＴ）４５１−４６０が接続する個数分だけ、データを一時的に保存しておくバッファ４１１−４２０を具備する。これにより、携帯端末（ＭＴ）４５１−４６０とバッファ４１１−４２０との間のデータ転送は並行して処理可能である。マイコン４０１は、携帯端末（ＭＴ）と比較して高速動作するため、マイコン４０１は予め決められた順番にバッファ４１１−４２０からのデータ収集を高速に処理することが可能である。

もし、バッファ４１１−４２０が無い場合には、マイコン４０１と携帯端末（ＭＴ）４５１−４６０との通信は、携帯端末（ＭＴ）４５１−４６０を順番に切り替えて通信する必要があり、低速動作の携帯端末（ＭＴ）のために、データベースサーバ（ＤＳ）４４１への転送は高速に処理することが出来ない。

本実施例によれば、携帯端末（ＭＴ）４５１−４６０に対応するバッファ４１１−４２０を持つことで、高速にデータ収集が可能である。

図７は、クレイドル（ＣＲ）が複数の携帯端末（ＭＴ）からデータを収集してデータベースサーバ（ＤＳ）に送信するタイミングを説明する図である。マイコン４０１、ＵＳＢ／ＣＯＭ４０２、ＬＥＤ／ＳＷ４０３、ＲＴＣ４０４、バッファ４１１−４２０、ＬＥＤ４２１−４３０は、それぞれ図２のマイコン１０１、ＵＳＢコネクタ１３２とＵＳＢ／シリアル変換１０３、ＬＥＤ１０４、１０５とＳＷ１０６、１０７、ＲＴＣ１０２、バッファ１１４、通信ＬＥＤ１１５にそれぞれ対応するものである。なお、バッファ４１１−４２０はパラレル／シリアル変換１１７の機能も有するものとして図示した。

ここで、時刻（Ａ）のときに携帯端末１が接続し、時刻（Ｂ）のときに携帯端末２が接続し、時刻（Ｃ）のときに携帯端末３が接続し、時刻（Ｄ）のときに携帯端末４が接続し、それぞれ対応するバッファ４１１−４２０にデータを読込む。時刻（Ａ）から携帯端末１のデータ収集が開始し、携帯端末が接続されると随時データ収集が開始し、各携帯端末のデータ収集は図７の（１）−（４）に示すように並行して進む。バッファ４１１−４２０からの各携帯端末１−４のデータは時分割で順次ＵＳＢコネクタ４０２からデータベースサーバ（ＤＳ）に送られる。携帯端末（ＭＴ）とクレイドル（ＣＲ）間の通信は低速であるが、データベースサーバ（ＤＳ）への送信は高速のため、接続している携帯端末（ＭＴ）が少ないときにはＵＳＢ出力の隙間は長くなり、接続している携帯端末（ＭＴ）が多いときにはＵＳＢ出力の隙間は短くなる。このようなタイミングで、データベースサーバ（ＤＳ）は低速な携帯端末（ＭＴ）の送信データを高速に収集が可能である。

次に、第２の実施例として、ビジネス顕微鏡システムについて説明する。ビジネス顕微鏡とは、人間に装着したセンサノードでその人間の状況を観測し、組織アクティビティとして人物間の関係性と現在の組織の評価（パフォーマンス）を図示して組織の改善に役立てるためのシステムである。また、携帯電子端末で取得される対面検出・行動・音声等に関するデータを、総称して広く組織ダイナミクスデータと呼ぶ。

図８、図９Ａ、９Ｂ、図１０は、本実施例のビジネス顕微鏡システムにおいて実行される処理の全体の流れを示す説明図であり、図示の都合上分割して示してあるが、各々図示された各処理は相互に連携して実行される。相互の連携は分割図示された図面間を流れる信号から明らかである。携帯電子端末として名札型センサノードを用いる。複数の名札型センサノード（ＮＮａ、ＮＮｂ- - -ＮＮｉ、ＮＮｊ）による組織ダイナミクスデータの取得（ＢＭＡ）から、組織アクティビティとして人物間の関係性と現在の組織の評価（パフォーマンス）を表示（ＢＭＦ）するまでの一連の流れを示す。

本システムでは、組織ダイナミクスデータ取得（ＢＭＡ）、パフォーマンス入力（ＢＭＰ）、組織ダイナミクスデータ収集（ＢＭＢ）、相互データ整列（ＢＭＣ）、相関係数の学習（ＢＭＤ）、組織アクティビティ解析（ＢＭＥ）及び組織アクティビティ表示（ＢＭＦ）の各処理が適切な順序で実行される。なお、これらの処理を実行する装置の実施例及びそれらの装置を含むシステム全体の構成については、図１Ａ、１Ｂを参照しながら説明する。

まず、図８を用いて組織ダイナミクスデータ取得（ＢＭＡ）について説明する。名札型センサノードＡ（ＮＮａ）は、加速度センサ（ＡＣＣ）、赤外線送受信器（ＴＲＩＲ）、マイクロホン（ＭＩＣ）等のセンサ類、赤外線送受信器から得られた対面情報を表示する画面（ＩＲＤ）と、レイティングを入力するユーザインタフェース（ＲＴＧ）を有する。なお、より詳細な名札型センサノードの構成は特許文献１を参照されたい。

加速度センサ（ＡＣＣ）は、名札型センサノードＡ（ＮＮａ）の加速度（すなわち、名札型センサノードＡ（ＮＮａ）を装着している人物Ａ（図示省略）の加速度）を検出する。赤外線送受信器（ＴＲＩＲ）は、名札型センサノードＡ（ＮＮａ）の対面状態（すなわち、名札型センサノードＡ（ＮＮａ）が他の名札型センサノードと対面している状態）を検出する。なお、名札型センサノードＡ（ＮＮａ）が他の名札型センサノードと対面していることは、名札型センサノードＡ（ＮＮａ）を装着した人物Ａが、他の名札型センサノードを装着した人物と対面していることを示す。マイクロホン（ＭＩＣ）は、名札型センサノードＡ（ＮＮａ）の周囲の音声を検出する。

本実施例のシステムでは、複数の名札型センサノード（図８の名札型センサノードＡ（ＮＮａ）−名札型センサノードＪ（ＮＮｊ））を備える。各名札型センサノードは、それぞれ、一人の人物に装着される。例えば、名札型センサノードＡ（ＮＮａ）は人物Ａに、名札型センサノードＢ（ＮＮｂ）は人物Ｂ（図示省略）に装着される。人物間の関係性を解析し、さらに、組織のパフォーマンスを図示するためである。

なお、名札型センサノードＢ（ＮＮｂ）−名札型センサノードＪ（ＮＮｊ）も、名札型センサノードＡ（ＮＮａ）と同様、センサ類を備える。以下の説明において、名札型センサノードＡ（ＮＮａ）−名札型センサノードＪ（ＮＮｊ）のいずれにも当てはまる説明をする場合、及び、それらの名札型センサノードを特に区別する必要がない場合、名札型センサノード（ＮＮ）と記載する。

各名札型センサノード（ＮＮ）は、常時（又は短い間隔で繰り返し）センサ類によるセンシングを実行する。そして、各名札型センサノード（ＮＮ）は、取得したデータ（センシングデータ）を、メモリに格納する。このとき格納されるデータには、センシングした時刻が付与される。全ての名札型センサノード（ＮＮ）において同一のセンシング間隔が設定されていることが、後の解析のためには望ましい。

パフォーマンス入力（ＢＭＰ）は、パフォーマンスを示す値を入力する処理である。ここで、パフォーマンスとは、何らかの基準に基づいて判定される主観的又は客観的な評価である。例えば、所定のタイミングで、名札型センサノード（ＮＮ）を装着した人物は、その時点における業務の達成度、組織に対する貢献度及び満足度等、何らかの基準に基づく主観的な評価（パフォーマンス）の値を入力する。所定のタイミングとは、例えば、数時間に一度、一日に一度、又は、会議等のイベントが終了した時点であってもよい。名札型センサノード（ＮＮ）を装着した人物は、その名札型センサノード（ＮＮ）を操作して、又は、クライアント（ＣＬ）のようなパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を操作して、パフォーマンスの値を入力することができる。あるいは、手書きで記入された値が後にまとめてＰＣで入力されてもよい。本実施例では、名札型センサノードがレイティングとして健康状態（Ｈｅａｌｔｈ）、精神状態（Ｍｅｎｔａｌ）、学習意欲（Ｓｔｕｄｙ）のパフォーマンスを入力できる例を示している。入力されたパフォーマンス値は、相関係数を学習するために用いられる。このため、ある程度の学習を行うために十分な量のパフォーマンス値が取得できていれば、必ずしもさらに値を入力する必要はない。

組織に関するパフォーマンスは、個人のパフォーマンスから算出されてもよい。売上高又はコスト等の客観的なデータ、及び、顧客のアンケート結果等の既に数値化されているデータが、パフォーマンスとして定期的に入力されてもよい。生産管理等におけるエラー発生率等のように、自動で数値が得られる場合、得られた数値が自動的にパフォーマンスの値として入力されてもよい。

各名札型センサノード（ＮＮ）のデータは、データベースサーバ（ＤＳ）で実行される組織ダイナミクスデータ収集（ＢＭＢ）において収集され、データベース（ＤＳＤＢ）に格納される。例えば、名札型センサノード（ＮＮ）ごとに、言い換えると名札型センサノード（ＮＮ）を装着した人物ごとに、データテーブルが作成される。収集されたデータは、固有のＩＤに基づいて分類され、センシングされた時刻の順にデータテーブルに格納される。テーブルを名札型センサノード（ＮＮ）ごとに作成しない場合、データテーブルの中に名札型センサノードのＩＤ情報又は人物を示すカラムが必要になる。なお、図８中のデータテーブルＡ（ＤＴＢａ）は、データテーブルの例を簡略化して表現したものである。

また、パフォーマンス入力（ＢＭＰ）において入力されたパフォーマンスの値は、パフォーマンスデータベース（ＰＤＢ）に時刻情報と共に格納される。

相互データ整列（ＢＭＣ）では、任意の二人の人物に関するデータ（言い換えると、それらの人物が装着した名札型センサノード（ＮＮ）が取得したデータ）を比較するために、時刻情報に基づいて二人の人物に関するデータが整列（アラインメント）される。整列されたデータは、テーブルに格納される。このとき、二人の人物に関するデータのうち、同じ時刻のデータが同じレコード（行）に格納される。同じ時刻のデータとは、同じ時刻に二つの名札型センサノード（ＮＮ）によって検出された物理量を含む二つのデータである。二人の人物に関するデータが、同じ時刻のデータを含まない場合、最も近い時刻のデータが近似的に同じ時刻のデータとして使用されてもよい。この場合、最も近い時刻のデータが同じレコードに格納される。このとき、同じレコードに格納されたデータの時刻を、例えば、最も近い時刻の平均値によってそろえることが望ましい。なお、これらのデータは、時系列によるデータの比較ができるように格納されていればよく、必ずしもテーブルに格納されなくてもよい。

なお、図８の結合テーブル（ＣＴＢａｂ）はデータテーブルＡ（ＤＴＢａ）とデータテーブルＢ（ＤＴＢｂ）を結合したテーブルの例を簡略化して表現したものである。ただし、データテーブルＢ（ＤＴＢｂ）の詳細は、図示が省略されている。結合テーブル（ＣＴＢａｂ）は、加速度、赤外線及び音声のデータを含む。しかし、データの種類ごとの結合テーブル、例えば、加速度データのみを含む結合テーブル、又は、音声のみの結合テーブルが作成されてもよい。

結合テーブルの内容は、結合テーブルデータＢＭＣＤ１、ＢＭＣＤ２として、それぞれ図９Ａ、９Ｂ、図１０に示す組織アクティビティ解析（ＢＭＥ）、相関係数の学習（ＢＭＤ）で使用される。

本実施例では、組織ダイナミクスデータから関係性を計算したり、パフォーマンスを予測したりするために、相関係数の学習（ＢＭＤ）を実行する（図９Ａ、９Ｂ）。そのためにまず、過去の一定期間のデータを用いて相関係数を算出する。このプロセスは、定期的に新規なデータを用いて計算し直すことによって相関係数を更新するとより効果的である。

以下の説明は、加速度データから相関係数を算出する例である。しかし、加速度データの代わりに音声データ等の時系列データを用いても、同様の手順で相関係数を算出することができる。

なお、本実施例では、相関係数の学習（ＢＭＤ）は、後で説明するアプリケーションサーバ（ＡＳ）（図１Ａ参照）によって実行される。しかし、実際には、相関係数の学習（ＢＭＤ）はアプリケーションサーバ（ＡＳ）以外の装置によって実行されてもよい。

始めに、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、相関係数を計算するために用いるデータの幅Ｔを数日から数週間程度に設定し、その期間のデータを選択する。

次に、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、加速度周波数計算（ＢＭＤＡ）を実行する。加速度周波数計算（ＢＭＤＡ）は、時系列に並んだ加速度データから周波数を求める処理である。周波数は、一秒間の波の振動数と定義され、つまり振動の激しさを表している指標である。しかし、正確な周波数を算出するにはフーリエ変換を行うことが必要であり、計算量に負担がかかる。フーリエ変換によって周波数を堅実に計算してもよいが、本実施例では、計算を簡略化するために、周波数に相当するものとして、ゼロクロス値を用いる。

ゼロクロス値とは、一定の期間内における時系列データの値がゼロとなった回数、より正確には、時系列データが正の値から負の値へ、又は負の値から正の値へと変化した回数を計数したものである。例えば、加速度の値が正から負に変化してから、次にその値が再び正から負に変化するまでの期間を１周期とみなすと、計数されたゼロクロスの回数から、１秒間当たりの振動数を算出することができる。このようにして算出された一秒間当たりの振動数を、加速度の近似的な周波数として使用することができる。

さらに、本実施例の名札型センサノード（ＮＮ）は、三軸方向の加速度センサを備えているため、同じ期間の三軸方向のゼロクロス値を合計することによって一つのゼロクロス値が算出される。これによって、特に左右及び前後方向の細かい振り子運動を検出し、振動の激しさを表す指標として用いることができる。

ゼロクロス値を計数する「一定の期間」として、連続したデータの間隔（つまり元のセンシング間隔）よりも大きな値が、秒又は分単位で設定される。

なお、図９Ｂではゼロクロス値を周波数とも表記している。以下の説明において、「周波数」とは、ゼロクロス値を含む概念である。すなわち、以下の「周波数」として、フーリエ変換によって算出された正確な周波数が使用されてもよいし、ゼロクロス値から算出された近似的な周波数が使用されてもよい。

次に、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、個人特徴量抽出（ＢＭＤＢ）を実行する。個人特徴量抽出（ＢＭＤＢ）は、各ウィンドウ内での加速度の周波数分布と周波数ゆらぎを算出することによって、個人の特徴量を抽出する処理である。

まず、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、周波数分布（つまり強度）を求める（ＤＢ１２）。

本実施例において、周波数分布とは、それぞれの周波数の加速度が発生する頻度である。

加速度の周波数分布は、名札型センサノード（ＮＮ）を装着した人物がどのような行動にどれだけの時間を使っているかを反映している。例えば、人物が歩いているときと、ＰＣでメールを打っているときでは発生する加速度の周波数が異なる。このような加速度の履歴のヒストグラムを記録するために、周波数毎の加速度の発生頻度が求められる。

アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、加速度の周波数分布に加えて、「周波数毎のゆらぎ」を算出する（ＤＢ１１）。周波数のゆらぎとは、加速度の周波数がどれくらい連続して維持されるかを示す値である。

周波数毎のゆらぎは、人物による行動がどれだけの時間持続するかを示す指標である。例えば、１時間の間に３０分歩いた人について、１分歩いて１分立ち止まった場合と、３０分歩き続けて３０分休憩した場合とでは、行動の持つ意味が異なる。周波数毎のゆらぎを算出することによって、これらの行動を区別することが可能になる。

次に、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、相互相関計算（ＢＭＤＣ）を実行する。相互相関計算（ＢＭＤＣ）は、二人の人物に関する特徴量の相互相関を求める処理である。二人の人物を、仮に人物Ａ及び人物Ｂとする。

人物Ａに関するある特徴量の時系列変化をグラフにしたものが、図９の相互相関計算（ＢＭＤＣ）内に示す特徴量ｘ_Ａのグラフである。同様にして、人物Ｂに関する特徴量のグラフは、相互相関計算（ＢＭＤＣ）内に示す特徴量ｘ_Ｂのグラフである。

アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、上記で求めた特徴量に関する相互相関計算の結果から、組織に関する複数の特徴量を取得する。例えば、一時間以内、一日以内、一週間以内等、時間領域をいくつかに分け、人物のペア毎の値を組織の特徴量として扱う（ＢＭＤＤ）。これによって、一つの相互相関の式から、一つの組織特徴量が得られることになる。相互相関は、組織に属する二人のメンバーの影響や関係性を反映したものである。このため、相互相関計算によって取得された値を組織の特徴量として用いることで、人と人とのつながりから成り立つ組織を定量的に扱うことができる。

一方、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、組織に関する定量的な評価（以下、パフォーマンスと記載する）のデータを、図８のＰＤＢＤとしてパフォーマンスデータベース（ＰＤＢ）から取得する（ＢＭＤＥ）。

次に、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、組織特徴量と個々の組織パフォーマンスとの相関解析を行う（ＢＭＤＦ）。しかし組織特徴量は大量にあり、この中には不必要な特徴量も含まれている。このため、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、ステップワイズ法によって特徴量として有効なものだけを選別する（ＢＭＤＧ）。アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、ステップワイズ法以外の方法によって特徴量を選別してもよい。

図１０に示す組織アクティビティ解析（ＢＭＥ）は、結合テーブルにおける任意の二人の人物に関する加速度、音声、対面等のデータから人物間の関係性を求め、さらに組織のパフォーマンスを計算する処理である。

まず、加速度データを用いた計算について説明する。加速度周波数計算（ＥＡ１２）、個人特徴量抽出（ＥＡ１３）、人物間の相互相関計算（ＥＡ１４）及び組織特徴量計算（ＥＡ１５）は、それぞれ、相関係数の学習（ＢＭＤ）における加速度周波数計算（ＢＭＤＡ）、個人特徴量抽出（ＢＭＤＢ）、相互相関計算（ＢＭＤＣ）及び組織特徴量計算（ＢＭＤＤ）と同様の手順であるため、これらの説明を省略する。これらの手順によって、組織特徴量（ｘ_１、…、ｘ_ｍ）が算出される。

また、人物間の相互相関値から求められる任意の人物間の距離（ＥＫ４１）は、組織構造を表示するためのパラメータ（組織構造パラメータ）を決定するために用いられる。ここで、人物間の距離とは、地理的な距離ではなく、人物間の関係性を示す指標である。例えば、人物間の関係が強い（例えば、人物間の相互相関が強い）ほど、人物間の距離が短くなる。また、人物間の距離に基づいてグループ化（ＥＫ４２）を実行することによって、表示におけるグループが決定される。

グループ化とは、特に密接な関係にある少なくとも二人の人物ＡとＢを一組のグループとし、また別の密接な関係にある少なくとも二人の人物ＣとＤを一組のグループとし、さらにそれらの人物Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤを大きなグループとするように、密接な関係にある人物同士の組を作るための処理を指す。

次に、赤外線データに基づく計算について説明する。赤外線データには、いつ、誰と誰が対面したかを示す情報が含まれている。図１２を用いて説明したように、この赤外線データは対面識別子毎の検出回数のデータとして収集される。アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、この赤外線データを用いて対面履歴を分析する（ＥＩ２２）。そして、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、組織アクティビティ解析（ＢＭＥ）により対面履歴に基づいて、組織構造を表示するためのパラメータを決定する（ＥＫ４３）。このとき、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、対面履歴から任意の人物間の距離を算出し、その距離に基づいてパラメータを決定してもよい。例えば、二人の人物が所定の期間に対面した回数が多いほど、それらの人物間の距離が短く（すなわち、関係が強く）なるように、距離が算出される。

例えば、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、一人の人物における全対面回数の合計をノードの大きさに反映させ、人物間の短期的な対面回数をノード間の距離に反映させ、任意の人物間の長期的な対面回数をリンクの太さに反映させるようにパラメータを決定してもよい。ここでノードとは、クライアント（ＣＬ）のディスプレイ（ＣＬＯＤ）に、各人物を示すために表示される図形である。リンクとは、二つのノード間を結合するように表示される線である。その結果、現在までに、相手が誰であれ、多くの人物と対面している人物ほど、大きいノードによって表示される。最近多く対面している人物の組み合わせほど、近接した二つのノードによって表示される。長期にわたって多く対面している人物の組み合わせほど、太いリンクによって結合された二つのノードによって表示される。

次に、音声データに基づく計算について説明する。既に説明したように、音声データを加速度データの代わりに用いることによって、加速度データを用いた場合と同様、人物間の相互相関を算出することもできる。しかし、音声データから音声の特徴量を抽出し（ＥＶ３２）、その特徴量を対面データと合わせて解析することで、会話特徴量を抽出することもできる（ＥＶ３３）。会話特徴量とは、例えば、会話における声のトーン、やり取りのリズム又は会話のバランスを示す量である。会話のバランスとは、二人の人物の一方が一方的に話しているのか、二人が対等にやり取りしているのか、を示す量であり、二人の人物の声に基づいて抽出される。

組織アクティビティ表示（ＢＭＦ）は、以上に説明した処理によって計算された組織パフォーマンス予測及び組織構造パラメータから、指標バランス表示（ＦＡ１１）、指標予測履歴（ＦＢ２１）及び組織構造表示（ＦＣ３１）等を作成し、それらをクライアント（ＣＬ）のディスプレイ（ＣＬＯＤ）等に表示する処理である。

図１０の組織アクティビティ（ＦＤ４１）は、クライアント（ＣＬ）のディスプレイ（ＣＬＯＤ）に表示される画面の一例である。

図１０の例では、はじめに、選択された表示期間、及び、表示したいユニット又は複数のメンバーが表示される。ここで、ユニットとは、複数の人物からなる組織を意味する。一つのユニットに属するメンバー全員が表示されてもよいし、ユニットの一部である複数のメンバーが表示されてもよい。図１０の例では、上記の表示期間及びユニット等に示される条件に基づいて解析された結果が、三種類の図として表示される。

指標予測履歴（ＦＢ２１）の図では、例として「成長」のパフォーマンスの予測結果の履歴を表している。これによって、メンバーのどのような行動が組織の成長にプラスとなるのか、さらに、マイナスからプラスに転換させるには何が効果的なのか、を過去の行動履歴と照らし合わせて分析することが可能となる。

組織構造表示（ＦＣ３１）では、組織を構成する小グループの状況、各人物が組織において実質担っている役割、及び、任意の人物間のバランス等が可視化される。

指標バランス表示（ＦＡ１１）は、設定された６つの組織パフォーマンス予測のバランスを示す。これによって、現在の組織の長所と短所を見極めることができる。

続いて、第３の実施例として、クレイドル（ＣＲ）が携帯端末（ＭＴ）のファームウェアのアップデートを行うシステムを説明する。

図１１は、携帯端末（ＭＴ）がファームウェアのアップデートを行う実施例の処理フローチャートである。携帯端末（ＭＴ）のファームウェアは、不具合対策や機能追加のためにアップデートを行うことがある。

携帯端末（ＭＴ）はクレイドル（ＣＲ）と時刻合せを行い（処理１２０１）、間欠動作センシング（ＴＰ）を開始する。処理１２０２の動作間隔ＴＴＲ３によりセンシング間隔が決まり、処理１２０３にてセンサ値の取得を行い、処理１２０４にてセンサデータを記憶部に格納する。クレイドル（ＣＲ）に装着されるまで、処理１２０２に戻り間欠動作センシングを繰り返す。クレイドル（ＣＲ）に装着されると処理１２０６に進む（処理１２０５）。

携帯端末（ＭＴ）がクレイドル（ＣＲ）に装着されると、纏め送り（ＴＣ）が開始する。処理１２０６の送信間隔ＴＴＲ４により送信間隔が決まり、処理１２０７にて記憶手段からデータの読み出しを行い、処理１２０８にてセンサデータを送信する。全てのデータが送信済みになるまで、処理１２０６に戻りセンサデータ送信を繰り返す。全てのデータが送信済みとなると処理１２１０に進む（処理１２０９）。

全てのデータが送信済みとなると、更新ファームウェアの有無をサーバに問い合わせる（処理１２１０）。更新ファームウェアがある場合には、処理１２１２に進み、無ければ処理１２１６に進む（処理１２１１）。

更新ファームウェアがある場合には、更新ファームウェア転送（ＴＦ）を開始する。処理１２１２の送信間隔ＴＴＲ５により送信間隔が決まり、処理１２１３にて更新ファーム取得を行う。全て取得済みになるまで、処理１２１２に戻り更新ファーム取得を繰り返す。全て取得済みになると処理１２１５に進む（処理１２１４）。

処理１２１５では、携帯端末（ＭＴ）のファームウェア書き換えを実行し、処理１２１６に進む。処理１２１６はクレイドルに装着している間ループする処理であり、クレイドルから取り外されると、処理１２０２に戻り間欠動作センシングを再開する。

本実施例によれば、クレイドルに接続している間に、携帯端末（ＭＴ）のファームウェアをアップデートすることが可能であり、作業の効率化が図られる。

本発明は、人物間の対面コミュニケーションデータを取得し、組織の状態を可視化するビジネス顕微鏡システム、特にこのようなシステムにおいて物理量を収集する電子機器として有用である。

ＮＮ…名刺型センサノード
ＭＴ…携帯端末
ＣＲ…クレイドル
ＴＳ…ＮＴＰサーバ
ＤＳ…データベースサーバ
ＡＳ…アプリケーションサーバ
ＣＬ…クライアント
１０１…マイコン
１１４…バッファ
１１５…通信ＬＥＤ
１１６…双方向バッファ
１１７…パラレル／シリアル変換部
１２１、１２２…レギュレータ
１２３…電源ＬＥＤ
１２４…充電制御部
１２５…充電ＬＥＤ
１２６…コネクタ
１３１…ＡＣアダプタ接続プラグ
１３２…ＵＳＢコネクタ
４００…クレイドル（ＣＲ）
４４１…データベースサーバ（ＤＳ）
４５１−４６０…携帯端末（ＭＴ）
５００…パケット。

Claims (20)

1. センサを具備して物理量を測定する複数の携帯電子端末から情報を収集する電子機器であって、
   複数の前記携帯電子端末とそれぞれ接続し、前記情報を受信する複数のコネクタと、処理部と、前記複数のコネクタ各々と前記処理部との間に、前記情報を一時的に蓄えておく複数のバッファとを備え、
   前記処理部は、前記複数の携帯電子端末それぞれに対応した前記複数のバッファから、蓄積された前記情報を所定の順序で読み出す、
   ことを特徴とする電子機器。
2. 請求項１記載の電子機器であって、
   前記携帯電子端末からはシリアルデータとして前記情報の収集を行い、前記バッファの前あるいは後に、前記シリアルデータをパラレルデータに変換する変換部を有する、
   ことを特徴とする電子機器。
3. 請求項１記載の電子機器であって、
   前記処理部は、
   前記携帯電子端末が対応する前記コネクタに接続したことを検知して前記情報の収集を開始するよう制御する、
   ことを特徴とする電子機器。
4. 請求項１記載の電子機器であって、
   前記携帯電子端末が前記コネクタに接続したことを検知して前記携帯電子端末の充電を行う充電制御部を有する、
   ことを特徴とする電子機器。
5. 請求項１記載の電子機器であって、
   時刻を計測する時刻計測部を具備し、
   前記処理部は、前記携帯電子端末が保持している時刻の情報を、
   前記時刻計測部が保持している時刻の情報に合わせるよう制御する、
   ことを特徴とする電子機器。
6. センサを具備して物理量を測定する複数の携帯電子端末から情報を収集する電子機器であって、
   複数の前記携帯電子端末各々と接続する複数のコネクタと、処理部と、複数の前記コネクタそれぞれと前記処理部との間に設置された複数の一次記憶部とを備え、
   前記携帯電子端末とは双方向通信を行い、前記携帯電子端末から、前記情報を予め決められた所定のパケットで受信し、
   前記処理部は、前記携帯電子端末から前記パケットを受信すると前記携帯電子端末に受信通知を送り返すよう制御する、
   ことを特徴とする電子機器。
7. 請求項６記載の電子機器であって、
   前記処理部は、複数の前記携帯電子端末各々に対応した複数の前記一次記憶部から、蓄積された前記情報を所定の順序で読み出すよう制御する、
   ことを特徴とする電子機器。
8. 請求項６記載の電子機器であって、
   前記携帯電子端末からはシリアル通信により前記情報の収集を行い、
   前記一次記憶部の前あるいは後に、シリアル通信とパラレル通信を相互に変換する変換部を有することを特徴とする電子機器。
9. 請求項６記載の電子機器であって、
   前記処理部は、前記携帯電子端末が前記コネクタに接続したことを検知して、前記携帯電子端末から前記情報の収集を行うよう制御する、
   ことを特徴とする電子機器。
10. 請求項６記載の電子機器であって、
    前記携帯電子端末が前記コネクタに接続したことを検知して前記携帯電子端末の充電を行う充電制御部を有する、
    ことを特徴とする電子機器。
11. 請求項６記載の電子機器であって、
    時刻を計測する時刻計測部を備え、
    前記処理部は、前記携帯電子端末が前記コネクタに接続したことを検知して、前記携帯電子端末が保持している時刻の情報を前記時刻計測部が保持している時刻の情報に合わせるよう制御する、
    ことを特徴とする電子機器。
12. センサを具備して物理量を測定する複数の携帯電子端末と、前記携帯電子端末それぞれと接続する複数のコネクタと処理部とを具備し、前記携帯電子端末から前記物理量の情報を収集する電子機器と、収集した前記情報を解析する計算機とから構成されるシステムであって、
    前記携帯電子端末と前記電子機器は双方向通信を行い、
    前記携帯電子端末は、前記電子機器に送る前記情報は事前に決められたパケットに分割して送り、
    前記電子機器は、前記パケットを受信すると前記携帯電子端末に受信通知を送り返し、
    前記携帯電子端末は、前記受信通知を受けると送信した前記情報に送信済みのマークを付与する、
    ことを特徴とするシステム。
13. 請求項１２記載のシステムであって、
    前記電子機器の前記処理部は、
    前記携帯電子端末が対応する前記コネクタに接続したことを検知して、前記携帯電子端末から前記情報の収集を開始するよう制御する、
    ことを特徴とするシステム。
14. 請求項１２記載のシステムであって、
    前記電子機器は、複数の前記コネクタ各々と前記処理部との間に、複数の前記携帯電子端末それぞれに対応する複数の一次記憶部と、前記携帯電子端末からはシリアルデータとして前記情報の収集を行い、前記一次記憶部の前あるいは後に、前記シリアルデータをパラレルデータに変換する変換部を有する、
    ことを特徴とするシステム。
15. 請求項１２記載のシステムであって、
    前記電子機器は、前記携帯電子端末が対応する前記コネクタに接続したことを検知して前記携帯電子端末の充電を行う充電制御部を有する、
    ことを特徴とするシステム。
16. 請求項１２記載のシステムであって、
    前記電子機器は、前記計算機からの時刻合せに従い、時刻を計測する時刻計測部を具備し、
    前記電子機器の前記処理部は、前記携帯電子端末が保持している時刻の情報を、前記時刻計測部が保持している時刻の情報に合わせるよう制御する、
    ことを特徴とするシステム。
17. 請求項１２記載のシステムであって、
    前記電子機器はＩＤを設定するＩＤ設定部を有し、前記計算機は複数の前記電子機器が接続された場合、前記ＩＤにもとづき前記電子機器を判別する、
    ことを特徴とするシステム。
18. 請求項１２記載のシステムであって、
    前記携帯電子端末は前記センサにより前記携帯電子端末を保持する人の対面情報を収集し、
    前記計算機は前記対面情報からネットワーク図を作成する、
    ことを特徴とするシステム。
19. 請求項１２記載のシステムであって、
    前記計算機は収集した前記情報を解析した結果を、前記携帯電子端末にフィードバックする、
    ことを特徴とするシステム。
20. 請求項１２記載のシステムであって、
    前記携帯電子端末は、前記物理量を測定する第一の動作状態と、測定した前記物理量の前記情報を前記電子機器に送信する第二の動作状態を持ち、
    前記電子機器との接続を検知すると、前記第二の動作状態に移行し、
    前記電子機器との接続が切れたことを検知すると、前記第一の動作状態に移行する、ことを特徴とするシステム。

Images