JP2010257031A - Organization power diagnostic system, organization power diagnostic method and server program - Google Patents

Organization power diagnostic system, organization power diagnostic method and server program Download PDF

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MAN PLANING CO Ltd
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a system for presenting a concrete action guideline to an individual or an organization by deciding a systematized action pattern based on a mental factor from a selective answer to a question sentence. <P>SOLUTION: The organization power diagnostic system includes a storage device storing DBs accumulating question sentences for evaluating a mental factor and predetermined comments. The system determines an action pattern X to which the individual belongs by combining two kinds of relations between two specific different factors based on an answer kind point added to one answer result, determines an action pattern Y to which a group belongs by combining two kinds of relations between two specific different factors based on an average value on the basis of mental factor-specific points of a plurality of answer results, and extracts each predetermined comment based on the action patterns X and Y. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、価値観を形成する心的因子を評定する質問文に対する回答結果に基づき、回答者が抱く、物事や人間関係に対する価値観及び属する行動パターンを判断し、適切な行動指針を示すとともに、回答者らで構成される組織の上司と部下グループの価値観及び行動パターンを比較判断して当該組織運営において最適な行動指針を示す組織力診断システム、組織力診断方法およびサーバプログラムに関する。   The present invention determines the values and behavior patterns to which the respondent has, based on the answer results to the question sentence that evaluates the mental factors that form the values, and presents appropriate action guidelines. The present invention relates to an organizational strength diagnosis system, an organizational strength diagnostic method, and a server program that compare and judge the values and behavior patterns of supervisors and subordinate groups composed of respondents and show optimum behavior guidelines in the organizational management.

企業においては、社員の個性や特性に着目し、最適な人材配置が組織力の向上に欠かせないとして、これまで様々な取り組みがなされている。   In companies, various efforts have been made so far, focusing on the individuality and characteristics of employees and assuming that the optimal personnel assignment is indispensable for improving organizational capabilities.

一般に、人の個性や特性を他人が計り知ることは容易ではない。従来、人事異動や配置の決定に際しては、実績や普段の付き合いなどによって、たまたまその時点において決定権を有する上司の経験値が大きなウエイトを占める傾向にある。ところが、的確に人材判断のできる能力に乏しい上司に決定権が委ねられた場合、適切な人事異動や配置の決定はできない。仮に、的確に人材判断のできる能力のある上司であっても、実績の乏しい入社間もない社員や新入社員については、適材適所という人材配置は困難である。   In general, it is not easy for others to measure and know a person's personality and characteristics. Conventionally, when deciding personnel changes or placement, the experience value of a boss who has the right to make a decision tends to occupy a large weight, depending on the actual results or the usual relationship. However, if the decision-making authority is entrusted to a superior who does not have the ability to make accurate human resource judgments, appropriate personnel changes and placement decisions cannot be made. Even if a boss has the ability to make accurate human resource judgments, it is difficult for employees and new employees who haven't had a proven track record to find the right person in the right place.

一方、人事異動や配置の決定時に、配属される個人の適性を考慮して行うべきとして様々な取り組みは見られるものの、異動後若しくは配置後の部課組織についての組織力、或いは新たに立ち上げたプロジェクトグループや新店舗等についての組織力を事前に予測することは極めて困難であり、これらの組織力を人事異動や配置の決定要素とすることはほとんどないのが現状である。   On the other hand, although various efforts have been made to consider the aptitude of the individual to be assigned at the time of personnel changes and placement decisions, the organizational strength of the departmental organization after the change or after placement, or newly launched It is extremely difficult to predict in advance the organizational capabilities of project groups, new stores, etc., and these organizational capabilities are rarely the determinants of personnel changes and placement.

既に公開されているコンピュータを利用した技術であって、職務遂行に関わる人材アセスメント(事前影響評価)を情報提供ツールとした技術が公開されている(例えば、特許文献1参照。)。   A technique using a computer that has already been made public and that uses a human resource assessment (preliminary impact assessment) related to job performance as an information providing tool is disclosed (for example, see Patent Document 1).

当該発明は、企業と社員、つまり組織と個人との関係に着目したことを特徴とするコンピュータを利用した技術であって、設問ごとに選択肢を選択することで、人の特性が複数項目にわたって観察可能になる設問集に対して、予め「標本集団」なる集団を形成すべく選択された人々が回答して得た結果を集計し、これを「基準統計量」として格納しておく。そして、該標本集団以外の受診者の回答に基づく測定に際しては該基準統計量に基づく傾向値として算出し、項目ごとに数値化及びグラフ化するシステムである。   This invention is a computer-based technology characterized by focusing on the relationship between companies and employees, that is, organizations and individuals. By selecting options for each question, the characteristics of people can be observed over multiple items. The results obtained by answering people who have been selected in advance to form a group called “sample group” with respect to the possible question collections are tabulated and stored as “reference statistics”. In the measurement based on the answers of the examinees other than the sample group, the system calculates the tendency value based on the reference statistic, and quantifies and graphs each item.

特開2001−312579号公報JP 2001-31579 A

上記文献においては、「数値化したデータは、基準統計量から求められたので信頼性もおける。」(0009)、「例えば、公開企業クラスの社員で標本手段を構成すると、全測定項目にわたってバランスが取れかつ質の高い基準値を設定でき、受診者が自分の測定値を見たときの努力目標も設定しやすくなる。」(「0024」)と開示する。   In the above-mentioned document, “the digitized data was obtained from the standard statistic so that the reliability can be obtained.” (0009), “For example, if the sample means is composed of employees of a public company class, it is balanced over all measurement items. It is possible to set a high-quality reference value, and it is easy to set an effort target when the examinee looks at his / her own measured value ”(“ 0024 ”).

しかし、公開企業クラスの社員といっても十人十色であり、標本たる資質を備えた社員ばかりとは言えない。また、標本集団となった公開企業と受診者が属する企業(組織)との間には何ら具体的関連性はない。
よって、これを努力目標と設定することについては疑問の余地が残る。
However, even if it is a public company class employee, there are ten people and colors, and it can not be said that it is just an employee with the qualities of a specimen. In addition, there is no specific relationship between the public company that became the sample group and the company (organization) to which the examinee belongs.
Therefore, there is room for doubt about setting this as an effort target.

組織たるものは、その規模や社風など取り巻く諸事情の下で夫々個性的に成長し、変化するものであり、これに属する従業者に至っても同様、属する組織の影響を多分に受けることから、上記文献記載の発明による標本集団を基礎に測定された傾向値に信頼性がおけるとは言い切れない。   Each organization grows and changes individually under various circumstances such as its scale and corporate culture, and even if it reaches the employees belonging to this, it is also influenced by the organization to which it belongs, It cannot be said that the tendency value measured on the basis of the sample group according to the invention described in the above literature is reliable.

さらに、当該文献に記載の発明は、公開企業クラスの社員の診断結果を拠りどころとすることから明らかなように、人間の価値観や行動パターンに対する考え方が「体系化」されていない。   Furthermore, as is apparent from the fact that the invention described in this document is based on the diagnosis results of employees of public company class, the concept of human values and behavior patterns is not “systematized”.

そして、当該文献に記載の発明は、組織を構成する個人の個性や特性に着目し、当該組織に対して行動指針を示すというところまでは実現できていない。   And the invention described in the said literature has not realized until the place which shows an action guideline with respect to the said organization paying attention to the individuality and characteristic of the individual who comprise an organization.

また、当該文献に記載の発明による出力結果は、項目についての数値とグラフ化に留まることから、受診者は該出力結果を見るだけでは具体的にどのように行動してよいかわからず、当該文献に記載の技術に係る発明者が自認するように、「基本的集合研修」「目標管理研修」「部下指導力強化のための管理者研修」といった各種研修をもって受診者の自立性を高める手段を必要とする点につき、改良の余地が見られる。   In addition, since the output results according to the invention described in the document remain in the form of numerical values and graphs about the items, the examinee does not know how to act specifically by just looking at the output results. Means to increase the independence of the examinee through various training such as “basic group training”, “target management training”, and “manager training for strengthening subordinate leadership skills”, as recognized by the inventors of the technology described in the literature There is room for improvement in terms of

当該文献に記載の発明は、設問に対して複数の選択肢から当てはまるものを選択する方式をとっており(「0022」、図2)、「どちらともいえない」には「3」という測定値が割り当てられている。しかし、この「どちらともいえない」という回答は、受診者自身が当該設問に対して判断できずにいるという意味であるところ、それを単一の数値に置き換えただけでは、受診者の特性を深く把握することは困難であると言わざるを得ない。   The invention described in this document employs a method of selecting a question that applies to a question from a plurality of options (“0022”, FIG. 2). Assigned. However, this answer of “Neither” means that the patient is unable to make a judgment on the question, and simply replacing it with a single value will change the characteristics of the patient. It must be said that it is difficult to grasp deeply.

本願発明者は、永年に亘って実施してきた膨大な数のアンケート結果を解析すると共に、その後のヒアリング、コンサルテーションを通じて、人間が取り得る行動パターンに一定の行動パターンがあることを見い出した。そこで、その体系化に取り組むとともに、各行動パターンにとって最適な、かつ具体的な行動指針をまとめ上げるとともにこれをデータベース化することに成功した。   The inventor of the present application has analyzed a huge number of questionnaire results that have been carried out over many years, and found that there is a certain behavior pattern among the behavior patterns that can be taken by humans through subsequent interviews and consultations. Therefore, we worked on the systematization and compiled the action guidelines that are optimal and suitable for each action pattern and successfully created a database.

そこで、本願発明は、コンピュータシステムを利用して、受診者がいずれの行動パターンに属するかを的確に判断する手法を確立すべく日々研究開発を重ねた結果、物事や人間関係に対する価値観を形成する心的因子を評定する質問文に対する回答に、所定の演算を行うことで、受診者の属する行動パターンを決定するとともに、前記行動指針を示すコメントを提示することを本願発明の課題の一つとする。   Therefore, the present invention forms a sense of value for things and human relationships as a result of daily research and development to establish a method for accurately judging which behavior pattern a patient belongs to using a computer system. One of the objects of the present invention is to determine a behavior pattern to which the examinee belongs by performing a predetermined calculation on an answer to a question sentence that evaluates a mental factor to be performed and to present a comment indicating the behavior guideline. To do.

加えて、この概念を個の集合である「組織」に当てはめ、組織としての行動パターンを決定するとともに、該組織を構成する個人の価値観及び行動パターンを考慮した、組織としての最適な、かつ具体的な行動指針を示したコメントを提示することを課題とする。   In addition, this concept is applied to “organization”, which is a set of individuals, to determine the behavioral pattern as an organization and to consider the values and behavioral patterns of the individuals that make up the organization, The task is to present a comment indicating specific action guidelines.

尚、本発明者は、個人がいずれの行動パターンに属するかの決定に際しては、これが物事や人間関係に対する価値観に左右されることを見い出したことから、この価値観を形成する「心的因子」の分析を行い、行動パターンの基礎となる特定の心的因子を複数特定し(例えば、厳格性など。)、該因子を評定する質問文を因子毎に作成することとした。しかし、得られた選択式の回答種に所定のポイントを付与しこれを集計するに留まれば、特定の心的因子についての数値上の傾向を知るに留まり、行動パターンを決定することはできない。そこで、ポイント化された各心的因子間の集計を比較し、所定の演算を行うことで属する行動パターンを決定することを課題とした。   The present inventor found that in determining which behavior pattern an individual belongs to, this is dependent on values for things and human relationships. And a plurality of specific mental factors that are the basis of the behavior pattern (for example, strictness), and a question sentence for evaluating the factors is created for each factor. However, if a predetermined point is given to the obtained answer type of the selection formula and the total is collected, it is only possible to know a numerical tendency about a specific mental factor, and an action pattern cannot be determined. Then, it was made into the subject to determine the action pattern which belongs by comparing the aggregation between each mental factor made into a point, and performing predetermined calculation.

また、複数の選択肢からなる選択式の回答方法を採用するに当たって、かならず含まれる選択肢である「どちらでもない」や「△」といった、受診者自身が甲乙の判断をつけ難い曖昧な回答につき、これを心的不安な状態と解しコンピュータシステムにより所定の演算を行うことで、このような心的状態を考慮した診断を行うことが可能なシステムを提供することを課題の一つとする。   In addition, when adopting a multiple-choice answering method, there are always unclear answers, such as “Neither” or “△”, that are included options, and it is difficult for the examinee to make his judgment. It is an object of the present invention to provide a system capable of performing diagnosis in consideration of such a mental state by interpreting the above as a state of mental insecurity and performing a predetermined calculation by a computer system.

上記課題を解決するために、本発明は次の構成とした。即ち、請求項1に記載の組織力診断システムは、インターネットを介して接続するクライアント端末とサーバ装置からなり、個人の価値観及び行動パターンに基づき診断する組織力診断システムとし、該サーバ装置は、価値観を形成する心的因子を評定する質問文とこれに関連づけられた属性情報とからなる質問DBと、前記質問文に対する回答を記録するための回答テーブルと、ポイント別に設定した心的因子別コメントα1を蓄積した心的因子DBと、行動パターン別に設定したコメントβを蓄積した行動パターンDBと、二つの行動パターンの組み合わせに基づき設定したコメントγを蓄積した組み合わせ行動パターンDBを記憶した記憶装置を備え、クライアント端末からの要求を受け、前記回答テーブルを呼び出す回答テーブル呼出手段と、所定の質問文を呼び出す質問文呼出手段と、該呼び出された質問文に対し、クライアント端末から送信される選択式の回答を前記回答テーブルへ記録する回答記録手段と、該回答が記録された回答テーブルを、前記記憶装置内に回答済みテーブルとして呼出自在に記憶する回答済みテーブル記憶手段と、クライアント端末からの要求を受け、前記記憶装置内に記憶された回答済みテーブルの中から特定の回答済みテーブルを選択するテーブル選択手段と、該選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計するポイント付与手段1と、該集計ポイントに基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定する行動パターン決定手段1と、クライアント端末からの要求を受け、テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルに対し、前記ポイント付与手段1により付与された各回答済みテーブルの心的因子別ポイントに基づき、該複数の回答済みテーブルにおける心的因子別の平均値を算出するポイント付与手段2と、該平均値に基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンYを決定する行動パターン決定手段2と、クライアント端末からの要求を受け、前記ポイント付与手段1により集計された結果に基づき、前記心的因子DBより所定のコメントα1を抽出し、前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXに基づき、前記行動パターンDBより所定のコメントβを抽出するとともに、前記行動パターン決定手段2により決定された行動パターンYと、前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXとに基づき、前記組み合わせ行動パターンDBより所定のコメントγを抽出するコメント抽出手段と、前記ポイント付与手段1により集計され、及び/又は前記ポイント付与手段2により算出された心的因子別ポイントに基づき図表を作成する図表作成手段と、前記抽出されたコメント及び/又は前記作成された図表を配信する配信手段とを備えたことを特徴とする。   In order to solve the above problems, the present invention has the following configuration. That is, the organizational strength diagnosis system according to claim 1 includes a client terminal and a server device connected via the Internet, and is an organizational strength diagnostic system that diagnoses based on individual values and behavior patterns. Question DB for assessing mental factors that form values and attribute information associated therewith, an answer table for recording responses to the question sentences, and by psychological factors set for each point A storage device storing a psychological factor DB that accumulates comments α1, a behavior pattern DB that accumulates comments β set for each behavior pattern, and a combined behavior pattern DB that accumulates comments γ set based on a combination of two behavior patterns An answer table call for receiving a request from a client terminal and calling the answer table A question sentence calling means for calling a predetermined question sentence, an answer recording means for recording, in the answer table, a selection type answer sent from the client terminal to the called question sentence, and the answer recorded A reply table storage means for storing the reply table as a reply table in the storage device in a freely callable manner, and a request from the client terminal received and specified from the reply tables stored in the storage device Selection means for selecting the answer completed table, point grant means 1 for assigning preset points to the answer type based on the selected specific answer completed table, and summing up by mental factor, and the summed points Action pattern determination that determines action pattern X by combining two kinds of magnitude relationships between two different factors based on In response to the request from the client terminal and the plurality of answered tables selected by the table selecting means, based on the mental factor-specific points of each answered table given by the point assigning means 1, The point assigning means 2 for calculating an average value for each mental factor in a plurality of answered tables, and the action pattern Y is determined by combining two kinds of magnitude relationships between two different factors based on the average value. A predetermined comment α1 is extracted from the mental factor DB on the basis of the behavior pattern determination unit 2 and a request from the client terminal in response to a request totaled by the point grant unit 1, and is determined by the behavior pattern determination unit 1 Based on the action pattern X made, a predetermined comment β is extracted from the action pattern DB, and the line Comment extracting means for extracting a predetermined comment γ from the combined action pattern DB based on the action pattern Y determined by the pattern determining means 2 and the action pattern X determined by the action pattern determining means 1; Distributing the chart creation means for creating a chart based on the mental factor-based points calculated by the grant means 1 and / or calculated by the point grant means 2, and the extracted comments and / or the created chart And a distribution means.

請求項2に記載の組織力診断システムは、請求項1に記載の構成において、前記選択式の回答種が「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類からなり、クライアント端末からの要求を受け、前記ポイント付与手段1が、前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行い、ポイント補正手段が、該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正し、前記ポイント付与手段1が、該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計し、前記コメント抽出手段が、該補正後に集計されたポイントに相当する所定のコメントα2を前記心的因子DBから抽出することを特徴とする。   The organizational strength diagnosis system according to claim 2 is the configuration according to claim 1, wherein the selection type of answer type includes three types of “affirmation”, “deny”, and “neither”, and requests from the client terminal In response, when the point granting means 1 gives a preset point to the answer type based on the specific answered table selected by the table selecting means, and totals by answering factor, If the point correction means determines that the number of responses for “None” for each psychological factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, the points set in advance for the response type The point giving means 1 re-aggregates by mental factor using the corrected points, and the comment extracting means is corrected after the correction. A predetermined comment α2 corresponding to the count have been points and extracting from said mental factors DB.

請求項3に記載の組織力診断システムは、請求項1に記載の構成において、前記選択式の回答種が「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類からなり、クライアント端末からの要求を受け、前記ポイント付与手段1が、前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行い、ポイント補正手段が、該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正し、前記ポイント付与手段2が、該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計し、前記行動パターン決定手段1が、該再集計された心的因子別ポイントに基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定するとともに、
前記ポイント付与手段2が、前記テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルの夫々に基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、集計した後、該複数の回答済みテーブルにつき、心的因子別の平均値を求める際に、回答種別の集計を行い、ポイント補正手段が、該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正し、前記ポイント付与手段2が、該補正後のポイントを用いて心的因子別の平均値を再集計し、行動パターン決定手段2が、該再集計された心的因子別平均値に基づき、特定の異なるニ因子間の大小関係を二種組み合わせることにより行動パターンYを決定することを特徴とする。
The organizational force diagnosis system according to claim 3 is the configuration according to claim 1, wherein the selection type of answer type includes three types of “affirmation”, “deny”, and “neither”, and requests from the client terminal In response, when the point granting means 1 gives a preset point to the answer type based on the specific answered table selected by the table selecting means, and totals by answering factor, If the point correction means determines that the number of responses for “None” for each psychological factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, the points set in advance for the response type The point granting means 2 re-counts by mental factor using the corrected points, and the behavior pattern determining means 1 Based on the total has been mental factors specific point, the magnitude relationship between certain of two different factors, and determines the action pattern X by combining two,
The point assigning means 2 assigns a preset point to the answer type based on each of the plurality of answered tables selected by the table selecting means, and then sums up the mentality of the plurality of answered tables. When calculating the average value for each factor, the response type is aggregated, and the point correction means that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the aggregation result. If it is judged, the answer type is corrected so as to give twice the preset point, and the point giving means 2 re-uses the average value for each mental factor using the corrected point. The action pattern determination means 2 determines the action pattern Y by combining two kinds of magnitude relationships between specific different two factors based on the recalculated average values for each mental factor. And wherein the Rukoto.

請求項4に記載の組織力診断方法は、インターネットを介して接続するクライアント端末とサーバ装置を利用した、個人の価値観及び行動パターンに基づき診断する組織力診断方法であって、該サーバ装置は、予め、価値観を形成する心的因子を評定する質問文とこれに関連づけられた属性情報とからなる質問DBと、前記質問文に対する回答を記録するための回答テーブルと、ポイント別に設定した心的因子別コメントα1を蓄積した心的因子DBと、行動パターン別に設定したコメントβを蓄積した行動パターンDBと、二つの行動パターンの組み合わせに基づき設定したコメントγを蓄積した組み合わせ行動パターンDBを記憶し、クライアント端末からの要求を受け、回答テーブル呼出手段が、前記回答テーブルを呼び出すステップと、質問文呼出手段が所定の質問文を呼び出すステップと、回答記録手段が、クライアント端末から送信される前記質問文に対する選択式の回答を前記回答テーブルへ記録するステップと、回答済みテーブル記憶手段が、該回答が記録された回答テーブルを、前記記憶装置内に回答済みテーブルとして呼出自在に記憶するステップと、クライアント端末からの要求を受け、テーブル選択手段が、前記記憶装置内に記憶された回答済みテーブルの中から特定の回答済みテーブルを選択するステップと、該選択された特定の回答済みテーブルに基づき、ポイント付与手段1が、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計するステップと、該集計ポイントに基づき、行動パターン決定手段1が、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定するステップと、クライアント端末からの要求を受け、ポイント付与手段2が、テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルに対し、前記ポイント付与手段1により付与された各回答済みテーブルの心的因子別ポイントに基づき、該複数の回答済みテーブルにおける心的因子別 の平均値を算出するステップと、該平均値に基づき、行動パターン決定手段2が、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンYを決定するステップとを経て、クライアント端末からの要求を受け、コメント抽出手段が、前記ポイント付与手段1により集計された結果に基づき、前記心的因子DBより所定のコメントα1を抽出するステップと、前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXに基づき、前記行動パターンDBより所定のコメントβを抽出するステップと、前記行動パターン決定手段2により決定された行動パターンYと、前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXとに基づき、前記組み合わせ行動パターンDBより所定のコメントγを抽出するステップと、図表作成手段が、前記ポイント付与手段1により集計され、及び/又は前記ポイント付与手段2により算出された心的因子別ポイントに基づき、図表を作成するステップと、配信手段が、前記抽出されたコメント及び/又は前記作成された図表を配信するステップとからなることを特徴とする。   The organizational strength diagnosis method according to claim 4 is a method for diagnosing organizational strength based on individual values and behavior patterns using a client terminal and a server device connected via the Internet, wherein the server device includes: , A question DB consisting of a question sentence for evaluating mental factors that form values and attribute information associated therewith, an answer table for recording answers to the question sentence, and a mind set for each point A mental factor DB that accumulates comments α1 for individual factors, an action pattern DB that accumulates comments β set for each behavior pattern, and a combined behavior pattern DB that accumulates comments γ set based on a combination of two behavior patterns And receiving a request from the client terminal, the answer table calling means calling the answer table; A step in which a question sentence calling unit calls a predetermined question sentence, a step in which an answer recording unit records a selection type answer to the question sentence transmitted from a client terminal in the answer table, A step of storing the answer table in which the answer is recorded as a answered table in the storage device, and a request from the client terminal, and the table selection means has received the answer stored in the storage device The step of selecting a specific answered table from the table, and the point giving means 1 gives a preset point to the answer type based on the selected specific answered table, and tabulates by mental factor Based on the step and the totaling point, the behavior pattern determination means 1 determines the magnitude relationship between two specific different factors. A step of determining the action pattern X by combining the two types, and a request from the client terminal, the point giving means 2 gives the plurality of answered tables selected by the table selecting means by the point giving means 1 A step of calculating an average value for each mental factor in the plurality of answered tables based on the psychological factor points of each answered table, and based on the average value, the behavior pattern determination means 2 Based on the result obtained by the comment extraction means receiving the request from the client terminal through the step of determining the action pattern Y by combining two kinds of magnitude relations between two different factors, and by the comment extraction means being aggregated by the point grant means 1 Extracting a predetermined comment α1 from the mental factor DB; and the action pattern Based on the behavior pattern X determined by the determination means 1, the step of extracting a predetermined comment β from the behavior pattern DB, the behavior pattern Y determined by the behavior pattern determination means 2, and the behavior pattern determination means 1 Based on the determined action pattern X, a step of extracting a predetermined comment γ from the combined action pattern DB and a chart creation means are aggregated by the point giving means 1 and / or calculated by the point giving means 2 Based on the mental factor-specific points, a step of creating a chart and a distribution means include the step of distributing the extracted comment and / or the created chart.

請求項5に記載の組織力診断方法は、請求項4に記載の構成において、前記選択式の回答種が「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類からなり、クライアント端末からの要求を受け、前記ポイント付与手段1が、前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行うステップと、ポイント補正手段が、該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するステップと、前記ポイント付与手段1が、該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計するステップと、前記コメント抽出手段が、該補正後に集計されたポイントに相当する所定のコメントα2を前記心的因子DBから抽出するステップとからなることを特徴とする。   The organizational strength diagnosis method according to claim 5 is the configuration according to claim 4, wherein the selection type of answer type includes three types of “affirmation”, “deny”, and “neither”, and requests from the client terminal In response, when the point granting means 1 gives a preset point to the answer type based on the specific answered table selected by the table selecting means, and totals by answering factor, And when the point correction means determines that the number of responses for “Neither” is more than a certain number for each psychological factor based on the aggregated result, the response type is set in advance. A step of correcting to give twice as many points as the above-mentioned points, a step in which the point giving means 1 recounts by mental factor using the corrected points; Instrument extraction means, characterized by comprising the step of extracting a predetermined comment α2 corresponding to aggregated points after the correction from the mental factors DB.

請求項6に記載の組織力診断方法は、請求項4に記載の構成において、前記選択式の回答種が「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類からなり、クライアント端末からの要求を受け、前記ポイント付与手段1が、前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行うステップと、ポイント補正手段が、該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するステップと、前記ポイント付与手段2が、該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計するステップと、前記行動パターン決定手段1が、該再集計された心的因子別ポイントに基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定するステップとからなるとともに、前記ポイント付与手段2が、前記テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルの夫々に基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、集計した後、該複数の回答済みテーブルにつき、心的因子別の平均値を求める際に、回答種別の集計を行うステップと、ポイント補正手段が、該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するステップと、前記ポイント付与手段2が、該補正後のポイントを用いて心的因子別の平均値を再集計するステップと、行動パターン決定手段2が、該再集計された心的因子別平均値に基づき、特定の異なるニ因子間の大小関係を二種組み合わせることにより行動パターンYを決定するステップとからなることを特徴とする。   The organizational force diagnosis method according to claim 6 is the configuration according to claim 4, wherein the selection type of answer type includes three types of “affirmation”, “deny”, and “neither”, and requests from the client terminal In response, when the point granting means 1 gives a preset point to the answer type based on the specific answered table selected by the table selecting means, and totals by answering factor, And when the point correction means determines that the number of responses for “Neither” is more than a certain number for each psychological factor based on the aggregated result, the response type is set in advance. A step of correcting to give twice as many points, and a step in which the point giving means 2 recounts by mental factor using the corrected points; The dynamic pattern determining means 1 includes a step of determining an action pattern X by combining two kinds of magnitude relationships between two different factors based on the recalculated points by mental factor, and the points The assigning means 2 assigns points set in advance to the answer type based on each of the plurality of answered tables selected by the table selecting means, and after summing up, for each of the plurality of answered tables, classified by psychological factor When calculating the average value, the step of counting the response type and the point correction means that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the counting result If it is determined, the step of correcting the answer type so as to give twice as many points as the preset points; Re-aggregating the average value for each mental factor using the corrected points, and the behavior pattern determining means 2 is based on the re-aggregated average value for each mental factor between specific different two factors. And determining a behavior pattern Y by combining two kinds of magnitude relationships.

請求項7に記載のサーバプログラムは、クライアント端末にインターネットを介して接続されたサーバ装置において実行されるプログラムであって、価値観を形成する心的因子を評定する質問文とこれに関連づけられた属性情報とからなる質問DBと、前記質問文に対する回答を記録するための回答テーブルと、ポイント別に設定した心的因子別コメントα1を蓄積した心的因子DBと、行動パターン別に設定したコメントβを蓄積した行動パターンDBと、二つの行動パターンの組み合わせに基づき設定したコメントγを蓄積した組み合わせ行動パターンDBを有する記憶装置を備えたサーバ装置を、クライアント端末からの要求を受け、前記回答テーブルを呼び出す回答テーブル呼出手段と、所定の質問文を呼び出す質問文呼出手段と、クライアント端末から送信される前記質問文に対する選択式の回答を前記回答テーブルへ記録する回答記録手段と、該回答が記録された回答テーブルを、前記記憶装置内に回答済みテーブルとして呼出自在に記憶する回答済みテーブル記憶手段と、クライアント端末からの要求を受け、前記記憶装置内に記憶された回答済みテーブルの中から特定の回答済みテーブルを選択するテーブル選択手段と、該選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計するポイント付与手段1と、該集計ポイントに基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定する行動パターン決定手段1と、クライアント端末からの要求を受け、テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルに対し、前記ポイント付与手段1により付与された各回答済みテーブルの心的因子別ポイントに基づき、該複数の回答済みテーブルにおける心的因子別の平均値を算出するポイント付与手段2と、該平均値に基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンYを決定する行動パターン決定手段2と、クライアント端末からの要求を受け、前記ポイント付与手段1により集計された結果に基づき、前記心的因子DBより所定の コメントα1を抽出し、前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXに基づき、前記行動パターンDBより所定のコメントβを抽出するとともに、前記行動パターン決定手段2により決定された行動パターンYと、前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXとに基づき、前記組み合わせ行動パターンDBより所定のコメントγを抽出するコメント抽出手段と、前記ポイント付与手段1により集計され、及び/又は前記ポイント付与手段2により算出された心的因子別ポイントに基づき図表を作成する図表作成手段と、前記抽出されたコメント及び/又は前記作成された図表を配信する配信手段として機能させることを特徴とする。   The server program according to claim 7 is a program that is executed in a server device connected to a client terminal via the Internet, and is associated with a question sentence that evaluates mental factors that form values. A question DB composed of attribute information, an answer table for recording answers to the question sentence, a mental factor DB storing mental factor-specific comments α1 set for each point, and a comment β set for each behavior pattern In response to a request from a client terminal, a server device having a storage device having an accumulated behavior pattern DB and a combined behavior pattern DB in which a comment γ set based on a combination of two behavior patterns is stored, and the response table is called An answer table calling means, a question sentence calling means for calling a predetermined question sentence, and a query An answer recording means for recording a selection type answer to the question sentence transmitted from the client terminal in the answer table, and an answer table in which the answer is recorded is stored in the storage device as an answered table. An answer table storage means, a table selection means for receiving a request from the client terminal and selecting a specific answer table from the answer tables stored in the storage device, and the selected answer answer Based on the table, points given in advance to the response type, and the point granting means 1 for summing up by mental factor, and the action by combining two kinds of magnitude relations between two different factors based on the summed points Action pattern determining means 1 for determining the pattern X, and a table selecting means in response to a request from the client terminal The average value for each mental factor in the plurality of answered tables is calculated based on the mental factor points of each answered table given by the point granting unit 1 for a plurality of selected answered tables. Receiving the request from the client terminal, the behavior pattern determining means 2 for determining the behavior pattern Y by combining two kinds of magnitude relations between two different factors based on the average value, A predetermined comment α1 is extracted from the psychological factor DB based on the result totaled by the point granting means 1, and a predetermined value is extracted from the behavior pattern DB based on the behavior pattern X determined by the behavior pattern determination means 1. While extracting the comment β, the behavior pattern Y determined by the behavior pattern determination means 2 and the line Based on the action pattern X determined by the pattern determining means 1, comment extracting means for extracting a predetermined comment γ from the combined action pattern DB, and the point giving means 1, and / or the point giving means 2 It is made to function as a chart creation means which creates a chart based on the point according to the mental factor calculated by the above, and a delivery means which delivers the extracted comment and / or the created chart.

請求項8に記載のサーバプログラムは、請求項7に記載の構成において、「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類の選択式の回答種を備えたサーバ装置を、クライアント端末からの要求を受け、前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行うポイント付与手段1と、該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するポイント補正手段と、
該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計するポイント付与手段1と、該補正後に集計されたポイントに相当する所定のコメントα2を前記心的因子DBから抽出するコメント抽出手段として機能させることを特徴とする。
According to an eighth aspect of the present invention, in the configuration of the seventh aspect, the server program includes, from the client terminal, a server device having three types of answer types of “Yes”, “No”, and “Neither”. Point granting means 1 for summing up answer types when a request is given and points set in advance are assigned to answer types based on a specific answered table selected by the table selection means And when it is determined that the number of responses for “Neither” is more than a certain number for each psychological factor based on the result of the aggregation, the number of points that is twice the preset point for the response type is determined. Point correction means for correcting to give,
It functions as point giving means 1 for re-counting by mental factor using the corrected points, and comment extracting means for extracting a predetermined comment α2 corresponding to the points calculated after the correction from the mental factor DB. It is characterized by that.

請求項9に記載のサーバプログラムは、請求項7に記載の構成において、「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類の選択式の回答種を備えたサーバ装置を、クライアント端末からの要求を受け、前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行う前記ポイント付与手段1と、該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するポイント補正手段と、該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計する前記ポイント付与手段2と、該再集計された心的因子別ポイントに基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定する前記行動パターン決定手段1として機能させるとともに、前記テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルの夫々に基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、集計した後、該複数の回答済みテーブルにつき、心的因子別の平均値を求める際に、回答種別の集計を行う前記ポイント付与手段2と、該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するポイント補正手段と、該補正後のポイントを用いて心的因子別の平均値を再集計するポイント付与手段2と、該再集計された心的因子別平均値に基づき、特定の異なるニ因子間の大小関係を二種組み合わせることにより行動パターンYを決定する行動パターン決定手段として機能させること特徴とする。   According to a ninth aspect of the present invention, in the configuration of the seventh aspect, the server program includes, from the client terminal, a server device having three types of answer types of “Yes”, “No”, and “Neither”. The point granting unit that counts the answer type when the request is given and the preset point is given to the answer type based on the specific answered table selected by the table selection unit, and is tabulated by mental factor 1 and if it is determined that the number of responses to “Neither” is more than a certain number for each psychological factor based on the total result, the number of points that is twice the preset point for the response type Point correction means for correcting to add the point, the point giving means 2 for recounting by mental factor using the corrected points, and the recalculated point for each mental factor Based on the above, it is possible to function as the behavior pattern determining means 1 that determines the behavior pattern X by combining two kinds of magnitude relations between two different specific factors, and a plurality of answered tables selected by the table selecting means. Based on each of the above, the point providing means 2 for adding the points set in advance to the answer type and summing up, and then summing up the answer types when obtaining the average value for each mental factor for the plurality of answered tables And when it is determined that the number of responses for “Neither” is more than a certain number for each psychological factor based on the result of the aggregation, the number of points that is twice the preset point for the response type is determined. Point correcting means for correcting to give, point giving means 2 for reaggregating the average value for each mental factor using the corrected points, Based on the aggregated mental factors by the average value, and wherein function as an action pattern determining means for determining the behavior patterns Y by combining two of the magnitude relationship between certain different two factors.

本発明によれば、物事や人間関係に対する価値観を形成する心的因子を評定する質問文に対する回答結果に基づくことから、体系化された行動パターンのいずれに属するかを判断することが可能となるとともに、各行動パターンに対しては最適な、かつ具体的な行動指針を示すことができる。そして該行動指針は、体系化された行動パターンに基づくものであって、大企業の社員といった受診者との関連性のない特定の受診者から得た数値を根拠とするものではないことから、より客観性に優れている。   According to the present invention, it is possible to determine which of the systematized behavior patterns belongs because it is based on the answer result to the question sentence that evaluates mental factors that form values for things and human relationships. At the same time, it is possible to show an optimum and specific action guideline for each action pattern. And since the action guidelines are based on systematized behavior patterns and are not based on numerical values obtained from specific examinees who are not related to the examinees such as employees of large companies, It is more objective.

そして、回答者らで構成される組織の上司と部下グループの価値観及び行動パターンを比較判断することで、当該組織運営において最適な、かつ具体的な行動指針を示すことが可能となる。   Then, by comparing and judging the values and behavior patterns of the bosses and subordinate groups of the organization composed of respondents, it is possible to provide optimum and specific behavior guidelines in the organization management.

複数の選択肢からなる選択式の回答方法を採用するに当たって、かならず含まれる選択肢として「どちらでもない」や「△」といった、受診者自身が甲乙の判断をつけ難いと感じている回答につき、これを心的不安な状態と捉えて、コンピュータシステムにより所定の演算を行うことで、個人分析若しくは組織力分析において、これを考慮した診断を行うことが可能となる。   When adopting a multiple-choice selection-type answering method, the answers that the examinee himself feels difficult to make his judgment, such as “Neither” or “△”, are included. By assuming a state of mental anxiety and performing a predetermined calculation by a computer system, it is possible to perform a diagnosis in consideration of this in personal analysis or organizational strength analysis.

個人分析結果が表示された画面の一例を示す図The figure which shows an example of the screen where the personal analysis result is displayed 本発明の利用態様を示す概念図Schematic diagram showing the mode of use of the present invention 本発明のシステムを示す構成図The block diagram which shows the system of this invention 補助記憶装置内のDBの仕組みを示す図The figure which shows the mechanism of DB in the auxiliary storage device 心的因子DBの仕組みを示す図Diagram showing the mechanism of the mental factor DB コメントγが格納されたデータテーブルを示す図The figure which shows the data table where comment γ is stored 受診の流れを示すフロー図Flow chart showing the flow of consultation 質問文が表示された画面の一例を示す図The figure which shows an example of the screen where the question sentence is displayed 回答テーブルを示す図Figure showing the answer table 回答済みテーブルを示す図Figure showing the answered table コメントα1の表示に至る仕組みを示すフロー図Flow diagram showing the mechanism leading to the display of comment α1 コメントα1が表示された一例を示す図The figure which shows an example in which comment (alpha) 1 was displayed コメントβの表示に至る仕組みを示すフロー図Flow diagram showing the mechanism leading to the display of comment β コメントβが表示された一例を示す図The figure which shows an example where comment β is displayed コメントβが表示された一例を示す図The figure which shows an example where comment β is displayed コメントγの表示に至る仕組みを示すフロー図Flow diagram showing the mechanism leading to the display of comment γ 組織力分析における詳細設定時の画面を示す図Diagram showing screen for detailed setting in organizational analysis コメントγが表示された一例を示す図The figure which shows an example that comment γ is displayed 組織力分析結果(フォーマル)が表示された画面の一例を示す図The figure which shows an example of the screen where the organizational strength analysis result (formal) is displayed 個人分析におけるポイント補正手段が機能する処理の流れを示すフロー図Flow chart showing the flow of processing for the point correction means to function in personal analysis 回答結果等の内容を示す図Figure showing contents such as answer results コメントα2が表示された一例を示す図The figure which shows an example in which comment (alpha) 2 was displayed 組織力分析におけるポイント補正手段が機能する処理の流れを示すフロー図Flow chart showing the flow of processing for the point correction means to function in organizational force analysis 組織力分析結果(インフォーマル)が表示された画面の一例を示す図The figure which shows an example of the screen where the organizational strength analysis result (informal) is displayed

本発明の第一の実施例を図1〜図19に基づいて説明する。
本発明に係る組織力診断システムは、インターネット、イントラネット、エクストラネット等の通信ネットワーク19を介して接続するクライアント端末18とサーバ装置16とからなり(図2)、価値観を形成する心的因子を評定する質問文に対して「〇」「△」「×」の選択式回答を入力することで、個人の価値観および行動パターンを判断し、心的因子の評定に基づくコメント、適切な行動指針を提示するとともに、回答者らで構成される組織の上司と部下グループの価値観及び行動パターンを比較判断して当該組織運営において最適な行動指針を示すシステムに関するものである。
A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
The organizational strength diagnosis system according to the present invention comprises a client terminal 18 and a server device 16 connected via a communication network 19 such as the Internet, an intranet, or an extranet (FIG. 2). By inputting “○”, “△”, “×” selection type answers to the question texts to be evaluated, individual values and behavior patterns are judged, comments based on the evaluation of mental factors, and appropriate action guidelines This is a system that presents the best behavior guidelines in the organization management by comparing and judging the values and behavior patterns of the supervisors and subordinate groups composed of respondents.

前記サーバ装置16は、コンピュータシステム上で所望の処理プログラムを実行させるべく必要なハードウエア群から構成される(図3)。即ち、中央処理装置(Central Processing Unit、以下CPUと称す。)10、主記憶装置11、補助記憶装置12、入力装置13そして出力装置14が、バス16を介してデータ転送可能に接続される。そして配信手段として、クライアント端末とのデータ通信に必要なモデムやTA(Terminal Adopter)その他これに類する通信装置15を備える。かかる構成により、クライアント端末との間で必要なデータの送受信を行なう。   The server device 16 includes a hardware group necessary for executing a desired processing program on a computer system (FIG. 3). That is, a central processing unit (hereinafter referred to as CPU) 10, a main storage device 11, an auxiliary storage device 12, an input device 13, and an output device 14 are connected via a bus 16 so that data can be transferred. As a distribution means, a modem, TA (Terminal Adopter) and other similar communication devices 15 necessary for data communication with the client terminal are provided. With this configuration, necessary data is transmitted to and received from the client terminal.

CPU10は、制御部と演算部とからなり(図示せず。)、該制御部は主記憶装置内に格納された処理プログラムの各命令を取り出し、解読し、命令に従って実行の制御やデータの制御、入出力の制御などを行い、該演算部はすべての演算処理を行う。
主記憶装置(メインメモリ)11は、プログラムやこれに関連するデータ、演算途中結果を記憶する。
補助記憶装置12とは、ハードディスクその他光磁気ディスク、USBメモリその他これに類する記憶処理を司るハードウエアであり、図4に示すように、後述する質問データベース(以下DBと称す。)や、コメントαを蓄積した心的因子DB、コメントβを蓄積した行動パターンDB、コメントγを蓄積した組み合わせ行動パターンDBを有するコメントDB、回答テーブル、回答済みテーブルを格納する。
The CPU 10 includes a control unit and a calculation unit (not shown). The control unit extracts and decodes each instruction of the processing program stored in the main storage device, and controls execution and data control according to the instruction. The input / output control and the like are performed, and the calculation unit performs all calculation processes.
The main storage device (main memory) 11 stores a program, data related to the program, and an intermediate calculation result.
The auxiliary storage device 12 is a hard disk, other magneto-optical disk, USB memory, or other hardware that performs similar storage processing. As shown in FIG. 4, a question database (hereinafter referred to as DB), which will be described later, or a comment α. Are stored, a psychological factor DB accumulating comments, an action pattern DB accumulating comments β, a comment DB having a combined action pattern DB accumulating comments γ, an answer table, and an answered table.

その他、通常コンピュータシステムを利用する際に用いられる入力装置13および出力装置14を備え、入力装置13はキーボードやマウスのほか、ペンタブレット、タッチパネル、音声入力装置その他コンピュータにデータを入力する機能を備えた装置であって、サーバ装置16の保守や管理、データの入力、変更を行う際に利用される。出力装置14とはディスプレイ、プリンタ、スピーカーといったコンピュータ内で処理されたデータを情報として人間が認識できる形で出力する装置を指す。   In addition, an input device 13 and an output device 14 that are normally used when using a computer system are provided. The input device 13 has a keyboard, a mouse, a pen tablet, a touch panel, a voice input device, and other functions for inputting data to the computer. This device is used for maintenance and management of the server device 16, data input, and change. The output device 14 refers to a device that outputs data processed in a computer such as a display, a printer, and a speaker as information that can be recognized by a human.

クライアント端末18は、パーソナルコンピュータの他、PDA(Personal Digital Assistant)と呼ばれる携帯情報端末その他これに類するものであって、インターネット等の通信ネットワークを介してサーバ装置16とデータ通信可能な機能を有する端末装置をいう。尚、クライアント端末18に代えて携帯電話17を利用することとしても良い(図2)。   The client terminal 18 is a personal computer, a personal digital assistant (PDA) called personal digital assistant, or the like, and a terminal having a function capable of data communication with the server device 16 via a communication network such as the Internet. Refers to the device. Note that the mobile phone 17 may be used instead of the client terminal 18 (FIG. 2).

上記システム構成により、後述する回答テーブルの呼び出し、回答テーブルへの回答の記録、回答済みテーブルの記憶、回答済みテーブルの選択、心的因子に係るポイントの付与および集計、行動パターンX、Yの決定、複数の回答テーブルに基づく心的因子別の平均値の算出、コメントα1、β、γの抽出、図表の作成そしてコメント及び図表の配信など本願発明の実施に必要な処理を実現する。   With the system configuration described above, calling an answer table, recording an answer table, storing an answer table, selecting an answer table, assigning and counting points related to mental factors, determining action patterns X and Y The processing necessary for the implementation of the present invention, such as calculation of average values for each mental factor based on a plurality of answer tables, extraction of comments α1, β, γ, creation of charts and distribution of comments and charts, is realized.

本発明における価値観を形成する「心的因子」とは、人が物事への対処時にどのような行動を取るか、という行動パターンの基礎となる因子をいい、本願発明者は具体的に以下に掲げる因子を特定した。後述する所定の演算処理により回答結果に対して夫々ポイントが付与され、該ポイント値に応じた詳細なコメントが提示されるが、各因子のポイントの多寡より、以下に記載の通り、その傾向の強弱を読み取ることができる。   The “mental factor” that forms values in the present invention refers to a factor that is the basis of an action pattern of what kind of action a person takes when dealing with things. The following factors were identified. Points are given to the answer results by the predetermined calculation processing described later, and detailed comments according to the point values are presented, but from the number of points of each factor, as shown below, the tendency Can read strength and weakness.

「厳格性」:決め事、ルールに対する価値基準。
ポイント「高」:上司からの指示、命令に対する遵守意識が強い。
ポイント「低」:決め事に対する遵守意識が弱く、間に合えば良しとする傾向が強い。
"Strictness": Value standard for rules and rules.
Point “High”: Strong awareness of instructions and orders from superiors.
Point "Low": Awareness of adherence to decisions is weak, and there is a strong tendency to be good if it is in time.

「受容性」:優しさ、思いやりの価値基準。
ポイント「高」:必要以上に気を遣い、何かにつけ言葉をかけたり気にしたりする。
ポイント「低」:配慮や気配りに欠け、気づいていても自身の態度や行動に重きをおかない。
“Acceptance”: A value standard for kindness and compassion.
Point "High": Take care more than necessary, speak something, or care about it.
Point "Low": Lack of consideration and attention, even if you are aware, do not focus on your attitude and behavior.

「論理性」:事実、データ、経験則の価値基準。
ポイント「高」:物事を理解したり、判断したりする際に、データや事実など客観的、現実的な事柄を重視する。
ポイント「低」:感性や感覚で理解したり、判断したりして自身の経験則に基づく傾向が強い。
"Logic": A value standard for facts, data, and rules of thumb.
Point “High”: Emphasizes objective and realistic matters such as data and facts when understanding and judging things.
Point “Low”: There is a strong tendency to understand or judge based on sensibility and sensation and based on his / her own experience.

「開放性」:明るさ、表現力の強弱を測る判断基準。
ポイント「高」:楽しいこと、珍しいことに対する反応が強い。言葉が多くなるので周りからは明るく元気に見られる。
ポイント「低」:表現下手で、必要以上に話をしない。おとなしい印象を与える。
“Openness”: A criterion for measuring brightness and expressiveness.
Point "High": Strong response to fun and unusual things. Because there are many words, people can see it brightly and cheerfully.
Point "Low": Poor expression, do not talk more than necessary. Give a gentle impression.

「補完性」:協調性・自己責任感の強弱を測る判断基準。
ポイント「高」:周りからの評価が気になり、大衆迎合的なところがある。
ポイント「低」:自分が責任を取ればいいだろうと開き直ったところがある。
“Complementary”: A criterion for measuring the strength of cooperation and self-responsibility.
Point "High": There are places where people are concerned about the evaluation from the surroundings and they are compliant with the public.
Point "Low": There is a place that I reopened that I should take responsibility.

「心的因子を評定する質問文」とは、上記各心的因子につき、その傾向を測るべく作成した質問文の意である。例えば、厳格性について「〜すべき、〜ねばならないという言葉をよく使う。」という文例が挙げられる。同様に、受容性について「不愉快なことがあっても我慢する。」、論理性について「人の行動を客観的に観察する。」、開放性について「わぁ、すごい、へぇ〜という言葉をよく使う。」、補完性について「人から気に入られたいと思う方だ。」といった文例が夫々挙げられる。   The “question sentence for evaluating a mental factor” means a question sentence prepared for measuring the tendency of each mental factor. For example, there is an example of strictness: “I should often use the words that I should do.” Similarly, we often use the words “accepted even if something is unpleasant” for acceptability, “observe human behavior objectively” for logic, and “wow, amazing, hey ~” for openness. ”, And examples of complementation,“ I want to like people. ”

「属性情報」とは、各質問文と因子の種類とを関連付ける情報であって、各質問文には、いずれの因子に属する質問文であるかを示す識別子が付されている。   The “attribute information” is information that associates each question sentence with the type of factor, and each question sentence is given an identifier that indicates which factor the question sentence belongs to.

「質問DB」とは、前記属性情報とともに質問文が補助記憶装置12内に呼出自在に格納されたデータベースである。なお、後述する各種DB(データベース)を含め、DBの管理、運用には公知のDBMS(Database Management System)を利用する。   The “question DB” is a database in which a question sentence is stored in the auxiliary storage device 12 together with the attribute information. In addition, well-known DBMS (Database Management System) is utilized for management and operation | use of DB including various DB (database) mentioned later.

「回答テーブル」とは、受診者からの回答内容を記録し、回答種別に集計可能とするテーブルであり、受診の際にはクライアント端末18からの要求に応じてブランクの回答テーブル(図9)を記憶装置から呼び出し、記録可能な状態となる。そして受診者からの回答の配信を受けたサーバ装置16は、各質問文に対して「〇(YES)」「△(どちらでもない)」「×(NO)」のいずれかの回答種を記録する(図10)。
尚、回答の記録方式については、例えば、特定の質問文及びこれに関連付けられた心的因子属性情報に一の回答種データが付加される形式など、後に呼び出すことが可能であればテーブル形式に限られない。
“Answer table” is a table that records the contents of the answers from the examinees and makes it possible to count them by answer type. Upon receipt, a blank answer table according to a request from the client terminal 18 (FIG. 9). Is called from the storage device, and is ready for recording. Then, the server device 16 that has received the answer from the examinee records one answer type of “◯ (YES)”, “△ (Neither)”, and “× (NO)” for each question text. (FIG. 10).
As for the answer recording method, for example, a form in which one answer type data is added to a specific question sentence and psychological factor attribute information associated therewith, if it can be called later, it will be in a table form. Not limited.

「ポイント別に設定した心的因子別コメントα1」とは、図5に示すように、心的因子別に、一定ポイント毎に格納された各因子に基づく診断結果を表わすコメントである。ポイントが高くなるにつれて、因子の特性を強く表現したコメント内容となっている。例えば、厳格性について13〜15ポイントを算出した場合には、「コメントD」に比べて厳格性の特性をより強く表現した「コメントE」が該当するコメントα1として認識される。
ここで、コメントα1とは、本実施例において使用する各心的因子の特性を“肯定的”に捉えた「フォーマルコメント」(図5上段)を指し、後述の実施例2における各心的因子の特性を“否定的”に捉えたコメントα2(「インフォーマルコメント」)(図5下段)とは、心的因子DB内において区別して格納されている。
尚、フォーマルコメント、インフォーマルコメントをポイント数に応じて抽出することが可能であれば格納方法はこれに限らない。
“Comment α1 by mental factor set for each point” is a comment representing a diagnosis result based on each factor stored for each predetermined point for each mental factor as shown in FIG. The comment content strongly expresses the characteristics of the factors as the points get higher. For example, when 13 to 15 points are calculated for strictness, “comment E” expressing the strictness characteristics more strongly than “comment D” is recognized as the corresponding comment α1.
Here, the comment α1 refers to a “formal comment” (upper part of FIG. 5) that captures the characteristics of each mental factor used in the present embodiment as “positive”. The comment α2 (“informal comment”) (the lower part of FIG. 5) that captures the characteristic of “Negative” is stored separately in the mental factor DB.
Note that the storage method is not limited to this as long as formal comments and informal comments can be extracted according to the number of points.

「行動パターン」とは、本願発明者が長年に亘って行ったアンケート結果に基づき体系化した行動パターンをいい、具体的には、「Offence(以下、OFと称す。)」、「Challenge(以下、CHと称す。)」、「Balance(以下、BAと称す。)」、「Defense(以下、DEと称す。)」の4つのパターンをいう。
本実施例において「行動パターンX」とは、一つの回答済みテーブルに基づく、即ち一個人が属する行動パターンを指し、「行動パターンY」とは、複数の回答済みテーブルに基づく、即ち組織力分析時に示される部下グループの平均値に基づき決定される行動パターンを指す。以下、各行動パターンについてその概要を記す。
“Behavior pattern” means a behavior pattern systematized based on the results of a questionnaire conducted by the inventor for many years. Specifically, “Offence (hereinafter referred to as OF)”, “Challenge (hereinafter referred to as“ OF ”). , “CH”), “Balance (hereinafter referred to as BA)”, and “Defense (hereinafter referred to as DE)”.
In this embodiment, “behavior pattern X” is based on one answered table, that is, an action pattern to which one individual belongs, and “behavior pattern Y” is based on a plurality of answered tables, that is, at the time of organizational power analysis. It refers to the behavior pattern determined based on the average value of the subordinate group shown. The outline of each action pattern is described below.

「OF」:環境の変化に敏感で仲間を先導する。新しい物好き。短期間若しくは短時間の集中力がある。情報収集能力に優れ、どんなものにも興味を持ちやすい。第一印象が良く、状況対応が上手い。   “OF”: Sensitive to changes in the environment and leading friends. I like new things. Has a short-term or short-time concentration. Excellent information gathering ability and easy to be interested in anything. The first impression is good and the situation response is good.

「CH」:精神力、使命感が強く、変革をおこすタイプ。リスクのあることにも果敢にチャレンジする。長期的視点で取り組む傾向が強い。企業家精神が旺盛である。一旦決めたことは必ずやり遂げるという意識が強い。いつのまにか場を仕切ることが多い。何でも自分で作ることが好きで、出来上がったものを与えられるのを嫌う。他人のやっていないことを考えたり、行動したりするのが得意。   “CH”: A type that has a strong spirituality and a sense of mission, and that changes. Challenge boldly to be at risk. There is a strong tendency to work from a long-term perspective. Entrepreneurship is strong. There is a strong awareness that once a decision has been made, it must be accomplished. I often divide the venue before long. I like to make everything myself, and I don't like being given something. Good at thinking and acting on what others are not doing.

「BA」:管理、調整が上手く、人当たりが良いタイプ。見た目に優しそうに見える。相手のことを自分のことのように受け止めることができる。環境に慣れてから独自性を出す。人のことを考え過ぎる傾向がある。慎重派である。   “BA”: A type that is well managed and coordinated and has good perception. Looks nice to the eye. You can take the other person like you. Give your originality after getting used to the environment. There is a tendency to think too much about people. Be cautious.

「DE」:価値基準や規範を忠実に実行するタイプ。マニュアルを上手く活用する。何にでもこだわりを持つ。技術者思考で、職人気質が強い。自分の形、スタイルを持ち、それに外れることはしたがらない。手堅く、物事をキッチリこなす。一旦決めたことは変更しない。妥協を許さない。   “DE”: A type that faithfully implements value standards and norms. Make good use of the manual. Have a commitment to everything. It is an engineer thinking and has a strong craftsmanship. I have my own shape and style, and I don't want to be out of it. It ’s solid and it ’s all about things. It does not change what was decided once. There is no compromise.

「行動パターン別に評価したコメントβ」とは、上記各行動パターンに基づき、詳細に診断した結果を表わしたコメントを指す。例えば、前述のOFの場合、「環境の変化に敏感で、仲間を先導していくタイプで仲間作りが上手です。短期間又は短時間の集中力はあります。ただし、興味のあることに限定されます。新製品とか限定品というフレーズに弱いです。情報収集役は適任者です。対人対応力は良好です。人に対して好き嫌いがはハッキリしすぎているのがたまにキズ。基本的に対外的な仕事を好んでします。」(図14)というコメントが予め設定されている。
さらに、「世代別セルフコーチング」のタイトルの下、各行動パターンに適した各年代における行動指針が、特定の行動パターンにおける努力目標として予め詳細に設定されている(図15)。
The “comment β evaluated for each behavior pattern” refers to a comment representing the result of detailed diagnosis based on each of the behavior patterns. For example, in the case of the above-mentioned OF, “It is sensitive to changes in the environment and is good at making friends with the type that leads the friends. There is a short-term or short-time concentration. However, it is limited to those who are interested. We are vulnerable to phrases such as new products and limited products.The information gatherer is a suitable person.The interpersonal response is good.I like and dislike people, but sometimes it is too clear. The comment “I like the job” (FIG. 14) is preset.
Furthermore, under the title “Generation Self-Coaching”, action guidelines for each age suitable for each action pattern are set in advance as effort targets in a specific action pattern (FIG. 15).

「二つの行動パターンの組み合わせに基づくコメントγ」について説明すると、まず、「二つの行動パターン」とは、後述する組織力分析における上司の行動パターンと部下グループの行動パターンの二つを指す。そして「コメントγ」とは、この両行動パターンの特性を考慮し、両行動パターンを組み合わせた場合の最適な、かつ具体的な行動指針を表した内容となっている(図18)。コメントγは、上司と部下グループの二つの行動パターンの組み合わせの数だけ予め作成され(図6、1〜16)、テーブル形式で補助記憶装置内のコメントDB内の行動パターンDBに予め記憶させたものである。尚、後に呼び出すことが可能であればテーブル形式に限られない。 The “comment γ based on a combination of two behavior patterns” will be described. First, “two behavior patterns” indicate two behavior patterns of a supervisor and a subordinate group in an organizational ability analysis described later. The “comment γ” is a content that represents an optimum and specific action guideline when both action patterns are combined in consideration of the characteristics of both action patterns (FIG. 18). The comment γ is created in advance by the number of combinations of two action patterns of the boss and the subordinate group (FIGS. 6 and 16), and stored in advance in the action pattern DB in the comment DB in the auxiliary storage device in a table format. Is. The table format is not limited as long as it can be called later.

「回答テーブル呼出手段」とは、受診開始に先立って、クライアント端末からの要求を受けたサーバ装置16が、回答が未だ記録されていない回答テーブル(図9)を補助記憶装置12内から呼び出すプログラムによる処理をいう。
尚、同一人物の2回目の受診であって、前回の回答済み回答テーブル(図10)を呼び出し、新たな受診時の回答をこれに上書きすることとしてもよい。或いは、前回の回答済みテーブルを保存しておき、新たな回答テーブルに回答を記録することとしてもよいが、その選択手段を備えることが必要となるとともに、該新たな回答テーブルを記録する際には、同一人物のテーブルであって、先のテーブルとは異なるテーブルであることを別途、識別子等を付与する手段を備える必要がある。
The “answer table calling means” is a program in which the server device 16 that has received a request from the client terminal calls, from the auxiliary storage device 12, an answer table (FIG. 9) in which no answer has yet been recorded prior to the start of consultation. The process by.
Note that it is also possible to call the previous answered response table (FIG. 10) for the second visit of the same person and overwrite the answer at the time of a new visit. Alternatively, the previous answer table may be stored and the answer may be recorded in a new answer table. However, it is necessary to provide the selection means, and when the new answer table is recorded. Need to be provided with means for assigning an identifier or the like separately for the same person table and a table different from the previous table.

「質問文呼出手段」とは、クライアント端末からの要求を受けたサーバ装置16が、質問DBから所定の質問文を呼び出すプログラムによる処理をいう。   “Question sentence calling means” refers to processing by a program in which the server device 16 that has received a request from a client terminal calls a predetermined question sentence from the question DB.

「回答記録手段」とは、クライアント端末から送られてきた回答を、サーバ装置16が回答テーブル(図9)の各質問の回答種欄へ記録するプログラムによる処理をいう。   “Answer recording means” refers to processing by a program in which the server device 16 records the answer sent from the client terminal in the answer type column of each question in the answer table (FIG. 9).

「回答済みテーブル記憶手段」とは、前記回答記録手段により、すべての質問に対する回答が回答テーブルの各質問の回答種欄へ記録されたことを受けたサーバ装置16が、回答済みテーブルとして前記補助記憶装置12内に呼び出し可能に記憶するプログラムによる処理をいう。   The “answered table storage means” means that the server device 16 that has received the answers to all questions recorded in the answer type column of each question in the answer table by the answer recording means serves as the answer table. The process by the program memorize | stored in the memory | storage device 12 so that calling is possible.

「テーブル選択手段」とは、クライアント端末からの要求を受けたサーバ装置16が、既に補助記憶装置12内に格納された回答済みテーブルの中から特定の回答済みテーブルを選択するプログラムによる処理をいう。
一の受診者が複数回受診した場合にあっては直近の回答テーブルが選択されるが、任意の回答群を選択することとしても良い。
“Table selection means” refers to processing by a program in which the server device 16 that has received a request from the client terminal selects a specific answered table from the answered tables already stored in the auxiliary storage device 12. .
When one examinee has visited a plurality of times, the most recent answer table is selected, but any answer group may be selected.

「ポイント付与手段1」とは、前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、サーバ装置16が、回答種別に所定のポイントを付与するプログラムによる処理をいう。
具体的には回答種別に、予め重み付けしたポイント、即ち、本実施例においては「〇」は「2ポイント」、「△」は「1ポイント」、「×」は「0ポイント」を、前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルにつき付与し、心的因子別に集計するプログラムによる処理をいう。
“Point giving means 1” refers to processing by a program in which the server device 16 gives a predetermined point to the answer type based on the specific answered table selected by the table selecting means.
Specifically, the response type is pre-weighted points, that is, in this embodiment, “◯” is “2 points”, “Δ” is “1 point”, “×” is “0 points”, A process by a program that is given to a specific answered table selected by the selection means and totals by mental factor.

「行動パターン決定手段1」とは、前記ポイント付与手段1により得られた心的因子別の集計結果に基づき、サーバ装置16が、「特定の異なる二因子」間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定するプログラムによる処理をいう。
具体的には「厳格性」と「受容性」との間においてその大小関係を、そして、「開放性」と「補完性」との間においてその大小関係を、以下のア)〜エ)に掲げるごとく、因子毎の集計結果に基づき各組合せの大小関係を判断し、かつ、これらニ種の組み合わせに基づき、属する行動パターンを決定するプログラムによる処理をいう。
ア)「厳格性」<「受容性」であり、かつ「開放性」>「補完性」の場合:OF
イ)「厳格性」≧「受容性」であり、かつ「開放性」>「補完性」の場合:CH
ウ)「厳格性」<「受容性」であり、かつ「開放性」≦「補完性」の場合:BA
エ)「厳格性」≧「受容性」であり、かつ「開放性」≦「補完性」の場合:DE
The “behavior pattern determining means 1” means that the server device 16 combines two kinds of magnitude relations between “specific two different factors” based on the result of each mental factor obtained by the point giving means 1. This means processing by a program for determining the behavior pattern X.
Specifically, the magnitude relationship between “strictness” and “acceptability” and the magnitude relationship between “openness” and “complementary” are as follows: As mentioned, this is processing by a program that determines the magnitude relationship of each combination based on the total result for each factor and determines the behavior pattern to which it belongs based on these two combinations.
A) In the case of “strictness” <“acceptability” and “openness”> “complementary”: OF
B) When “strictness” ≧ “acceptability” and “openness”> “complementary”: CH
C) If "strictness"<"acceptability" and "openness" ≤ "complementary": BA
D) If "strictness" ≥ "acceptability" and "openness" ≤ "complementary": DE

「ポイント付与手段2」とは、前記テーブル選択手段により選択された回答済みの「複数」の回答テーブルにおいて、サーバ装置16が、クライアント端末18の要求を受け、前記ポイント付与手段1により付与された各回答済みテーブルの心的因子別ポイントに基づき、当該複数の回答済みテーブルにおける心的因子別の平均値を算出するプログラムによる処理をいう。
例えば、テーブル選択手段により選択された「回答済みテーブル(甲)」のポイント付与手段1により付与された「厳格性」のポイントが「14」、同じく「回答済みテーブル(乙)」の「厳格性」のポイントが「15」、同じく「回答済みテーブル(丙)」の「厳格性」のポイントが「16」であれば、前記ポイント付与手段2により算出される心的因子「厳格性」の平均値は「15」となる。
“Point granting means 2” means that the server apparatus 16 receives a request from the client terminal 18 and is given by the point granting means 1 in the “plural” answer table selected by the table selecting means. The processing by the program which calculates the average value according to mental factors in the plurality of answered tables based on the mental factor points of each answered table.
For example, the “strictness” point given by the point granting means 1 of the “answered table (step A)” selected by the table selection means is “14”, and the “strictness” of the “answered table (secondary)” is also the same. ”Is“ 15 ”, and the“ strictness ”point of the“ answered table (丙) ”is“ 16 ”, the average of the mental factor“ strictness ”calculated by the point assigning means 2 The value is “15”.

「行動パターン決定手段2」とは、演算処理方法は前記行動パターン決定手段1と同様であるが、基礎とする因子毎の集計結果が上記複数の回答テーブルに基づく平均値であることを特徴とするプログラムによる処理をいう。   The “behavior pattern determination means 2” is the same as the behavior pattern determination means 1 in the calculation processing method, but the tabulation result for each base factor is an average value based on the plurality of answer tables. It means the processing by the program.

「コメント抽出手段」とは、個人分析結果の抽出段階においては、テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに記憶された心的因子別のポイントに基づき、クライアント端末18からコメントα1の抽出要求を受けたサーバ装置16が、補助記憶装置12内のコメントDBに格納された心的因子DB(図4、図5)より、該ポイントに相応するコメントα1を抽出するプログラムによる処理をいう。   “Comment extraction means” means extraction of comment α1 from the client terminal 18 based on the point for each mental factor stored in the specific answered table selected by the table selection means in the personal analysis result extraction stage. This is processing by a program in which the server device 16 that has received the request extracts the comment α1 corresponding to the point from the mental factor DB (FIGS. 4 and 5) stored in the comment DB in the auxiliary storage device 12.

また、該特定の回答済みテーブルに対し、前記行動パターン決定手段1により決定された特定の行動パターンXにつき、クライアント端末18から、行動パターン別に設定したコメントβの抽出要求を受けたサーバ装置16が、補助記憶装置12内のコメントDBに格納された行動パターンDB(図4)より、該特定の行動パターンXに相応するコメントβを抽出するプログラムによる処理をいう。   Further, the server device 16 that has received an extraction request for the comment β set for each behavior pattern from the client terminal 18 for the specific behavior pattern X determined by the behavior pattern determination means 1 for the specific answered table. This is processing by a program for extracting a comment β corresponding to the specific behavior pattern X from the behavior pattern DB (FIG. 4) stored in the comment DB in the auxiliary storage device 12.

また、組織力分析結果の抽出段階においては、該「コメント抽出手段」は、前記テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルに基づき、前記行動パターン決定手段2により決定された特定の行動パターンYにつき、クライアント端末18から、二つの行動パターンの組みあわせに基づき設定したコメントγの抽出要求命令を受けたサーバ装置16が、補助記憶装置12内のコメントDBに格納された組み合わせ行動パターンDB(図4)より、該行動パターンYに相応するコメントγを抽出する。   In the extraction step of the organizational strength analysis result, the “comment extraction unit” is configured to select a specific behavior pattern determined by the behavior pattern determination unit 2 based on a plurality of answered tables selected by the table selection unit. For Y, the server device 16 that has received an instruction to extract a comment γ set based on the combination of two behavior patterns from the client terminal 18 receives a combination behavior pattern DB (stored in the comment DB in the auxiliary storage device 12 ( From FIG. 4), a comment γ corresponding to the action pattern Y is extracted.

「図表作成手段」とは、ポイント付与手段1により付与、集計された心的因子別のポイント、及び/又は、ポイント付与手段2により付与、集計された心的因子別の平均値に基づき、例えば図1に示す分析結果一覧(5)及び当該値を視覚的に把握可能としたレーダーチャート(6)を作成するプログラムによる処理をいう。   The “chart creation means” is based on the points for each mental factor given and totaled by the point giving means 1 and / or the average value for each mental factor given and totaled by the point grant means 2, for example, This means processing by a program for creating the analysis result list (5) shown in FIG. 1 and the radar chart (6) in which the values can be visually grasped.

「配信手段」とは、クライアント端末18からの要求を受け、サーバ装置16が、前記抽出されたコメント及び/又は前記作成された図表を該クライアント端末へ配信するプログラムによる処理をいう。   “Distribution means” refers to processing by a program that receives a request from the client terminal 18 and the server device 16 distributes the extracted comment and / or the created chart to the client terminal.

次に、個人分析につき受診の流れを図面に基づき説明する。
まず、受診者、甲は受診の開始に先立ち自己を特定する氏名および所属する組織に関する情報(企業名、部課名)など所定の事項をクライアント端末18へキーボード等の入力手段を用いて入力し、サーバ装置16へ登録しておく。当該事項は特定の回答済みテーブルへの回答者情報として関連付けて格納される。
Next, the flow of consultation for personal analysis will be described with reference to the drawings.
First, the examinee and the former enter predetermined items such as a name for identifying themselves and information on the organization to which they belong (company name, department name) using the input means such as a keyboard. It is registered in the server device 16 in advance. The matter is stored in association as respondent information to a specific answered table.

受診が開始されると、サーバ装置16は質問DBから質問文を抽出し(図7/S101)、画面上に該質問文を表示する(図7/S102、図8)。表示された「人の行動を客観的に観察する。」という質問文に対し、甲はマウス等の入力手段により「〇」「△」「×」のうちいずれかの回答種を、所定の時間内(S103)(本実施例においては10秒とするが、適宜変更しても良い。)に入力すると(S104)、サーバ装置16はこれを該質問に対する回答として回答テーブル(図9)へ記録する(S105a)。この時、所定の時間を経過しても回答の入力がないと判断した場合は、当該質問に対する回答として「△」を記憶する(S105b)。   When the consultation is started, the server device 16 extracts a question sentence from the question DB (FIG. 7 / S101), and displays the question sentence on the screen (FIG. 7 / S102, FIG. 8). In response to the displayed question sentence “observe human behavior objectively”, the user selects one of the answer types “◯”, “△”, and “×” for a predetermined time by using an input means such as a mouse. (S103) (In this embodiment, it is 10 seconds, but may be changed as appropriate.) (S104), the server device 16 records this in the answer table (FIG. 9) as an answer to the question. (S105a). At this time, if it is determined that no answer has been input even after a predetermined time has elapsed, “Δ” is stored as an answer to the question (S105b).

すべての回答が記憶されると受診は終了する(S106)。本実施例における質問数は5種類の心的因子につき夫々10問を設定した計50問とするが、これに限らない。診断の正確性を期すためにあまりに少ない質問数は適当ではない一方、受診者の集中力を考慮すると100問を超える質問数は好ましくない。よって、50問〜100問が妥当な質問数の範囲であると考えられる。
尚、本実施例においては心的因子間の質問数を同一としたが、別意の趣旨より、特定の因子に着目し、該因子の質問数を他の因子の質問数より多く設定することとしても良い。
When all the answers are memorized, the consultation ends (S106). The number of questions in this embodiment is 50 in total, with 10 questions set for each of five types of mental factors, but is not limited to this. A too small number of questions is not appropriate for the purpose of diagnosis accuracy, but considering the concentration of the examinee, a question number exceeding 100 questions is not preferable. Therefore, 50 to 100 questions are considered to be a reasonable number of questions.
In this embodiment, the number of questions between mental factors is the same, but for the purpose of different intention, pay attention to a specific factor and set the number of questions for that factor to be larger than the number of questions for other factors. It is also good.

次に、受診終了後、個人分析結果における心的因子別コメントの抽出、表示およびレーダーチャートの作成、表示に至るまでの処理の流れを図面に基づき説明する。
まず、個人分析を行う特定の回答済みテーブル、即ち分析の対象となるテスト結果を呼び出す。具体的にはクライアント端末において表示される画面に従って、目的とするテスト結果を選択するのであるが、サーバ装置はクライアント端末からの要求を受け、テーブル選択手段により特定の回答済みテーブルを選択する。例えば企業DBから所属する組織情報や氏名から対象となる受診者個人を特定して呼び出す(図11/S201)。
Next, the flow of processing from the end of the consultation to the extraction, display and creation of a radar chart, and display of comments according to mental factors in the personal analysis results will be described with reference to the drawings.
First, a specific answered table for performing personal analysis, that is, a test result to be analyzed is called. Specifically, the target test result is selected according to the screen displayed on the client terminal, but the server device receives a request from the client terminal and selects a specific answered table by the table selection means. For example, the subject individual is identified and called from the organization information and name from the company DB (FIG. 11 / S201).

呼び出された回答済みテーブルには質問毎に回答種が記憶されており、ポイント付与手段1により、心的因子別に回答が「〇」であれば「2」ポイント、「△」であれば「1」ポイント、「×」であれば「0」ポイントが夫々付与され、「厳格性」「受容性」「論理性」「開放性」「補完性」の各因子につき夫々合計値が集計される(S202)。   The called answer table stores the answer type for each question. The point assigning means 1 gives “2” points if the answer is “◯” for each mental factor, and “1” if the answer is “△”. "0" points and "0" points, respectively, and the total values for each factor of "strictness", "acceptability", "logic", "openness" and "complementary" are totaled ( S202).

本実施例における該特定の回答済みテーブルにおいては、「S. Total(サブトータル/小計)」は、「〇」が「58」ポイント、「△」が「16」ポイントで「G. Total(グランドトータル/合計)」は「74」である(図10)。この「G. Total」値は「ポテンシャル(以下、POと称す。)」(他人へ与える印象度)を示す数値として表され、「55」ポイントを基準としてその強弱を判断する。本実施例において算出された「74」ポイントは、基準を相当程度超えていることから、受診者、甲は他人へ与える印象度が相当程度強いということが判断できる。   In the specific answered table in the present embodiment, “S. Total (subtotal / subtotal)” is “58” points for “◯” and “16” points for “△”, and “G. “Total / total)” is “74” (FIG. 10). This “G. Total” value is expressed as a numerical value indicating “potential (hereinafter referred to as PO)” (impression level given to others), and the strength is determined based on “55” points. Since the “74” point calculated in the present example is considerably higher than the standard, it can be determined that the impression degree given to the examinee and the former is considerably strong.

次に、各心的因子の集計(図1)を見ると、例えば、「受容性」には「20」ポイントが付与されているところ、コメント抽出手段により、コメントDB内の心的因子DB(α1)であって、ポイント別に設定されたDBから当該ポイントに相当する特定のコメント、本実施例においては「コメントG」が抽出される(図5上段)(S203)。   Next, looking at the aggregation of each mental factor (FIG. 1), for example, “20” points are given to “acceptability”, but the psychological factor DB ( A specific comment corresponding to the point, that is, “comment G” in this embodiment is extracted from the DB set for each point (α 203) (upper row in FIG. 5) (S 203).

そして、該コメントGおよびその他各心的因子の集計ポイントに相当するコメントがクライアント端末へと配信され(S204)、図12に示すように、クライアント端末18のディスプレイ上に表示される(S205)。
なお、当該コメント欄への表示順は、心的因子間のポイントを比較し、ポイントの高い順に相応するコメントが表示され、同じ値の場合には「厳格性」「受容性」「論理性」「開放性」「補完性」の順に表示されることとしても良い。
Then, the comment G and comments corresponding to the total points of the other mental factors are distributed to the client terminal (S204), and are displayed on the display of the client terminal 18 as shown in FIG. 12 (S205).
In addition, the display order in the comment column compares the points between psychological factors, and the corresponding comments are displayed in the order of the highest points. If the values are the same, “strict”, “acceptability”, “logical” It may be displayed in the order of “openness” and “complementary”.

一方、図表作成手段により、該特定の回答済みテーブルの心的因子別ポイントに基づきレーダーチャート(6)が作成され、心的因子別のポイント一覧、前記PO値そして回答種「△」の合計値であるストレス値からなる分析結果一覧(5)が、前記コメントα1とともに配信され、クライアント端末のディスプレイ上へ表示される(図1)(S205)。   On the other hand, a radar chart (6) is created by the chart creation means based on the mental factor points of the specific answered table, and the point list for each mental factor, the PO value and the total value of the answer type “△”. The analysis result list (5) consisting of the stress values is distributed together with the comment α1 and displayed on the display of the client terminal (FIG. 1) (S205).

次に属する行動パターンXが決定され、表示されるに至るまでの処理の流れを図面に基づき説明する。
まず、心的因子別コメントの表示の場合と同様、個人分析を行う回答済みテーブル、即ち所望のテスト結果をテーブル選択手段により選択する。例えば、所属する組織情報、氏名から対象となる受診者個人を特定し、企業DBから呼び出す(図13/S301)。
The flow of processing until the next behavior pattern X is determined and displayed will be described with reference to the drawings.
First, as in the case of displaying comments according to psychological factors, an answered table for personal analysis, that is, a desired test result is selected by the table selection means. For example, the subject individual is identified from the organization information and name to which he belongs and is called from the company DB (FIG. 13 / S301).

呼び出した回答済みテーブルに基づき、前述の通り心的因子別にポイントの付与演算を行う(S302)。本実施例においては、「厳格性=16pts」「受容性=20pts」「論理性=16pts」「開放性=13pts」「補完性=9pts」である。   Based on the called answer table, the point calculation is performed for each mental factor as described above (S302). In this embodiment, “strictness = 16 pts”, “acceptability = 20 pts”, “logicality = 16 pts”, “openness = 13 pts”, and “complementarity = 9 pts”.

当該結果に基づき、行動パターン決定手段1により、特定の異なる心的因子間の大小関係を二種組み合わせた演算により、属する行動パターンXを決定する(S303)。
具体的には、以下ア)〜エ)のいずれの条件に合致するかにより属する行動パターンXが決定される。
Based on the result, the behavior pattern determination means 1 determines the behavior pattern X to which it belongs by a calculation combining two kinds of magnitude relationships between specific different mental factors (S303).
Specifically, the behavior pattern X to which it belongs is determined depending on which of the following conditions a) to d) is met.

ア)「厳格性」<「受容性」であり、かつ「開放性」>「補完性」の場合:OF
イ)「厳格性」≧「受容性」であり、かつ「開放性」>「補完性」の場合:CH
ウ)「厳格性」<「受容性」であり、かつ「開放性」≦「補完性」の場合:BA
エ)「厳格性」≧「受容性」であり、かつ「開放性」≦「補完性」の場合:DE
A) In the case of “strictness” <“acceptability” and “openness”> “complementary”: OF
B) When “strictness” ≧ “acceptability” and “openness”> “complementary”: CH
C) If "strictness"<"acceptability" and "openness" ≤ "complementary": BA
D) If "strictness" ≥ "acceptability" and "openness" ≤ "complementary": DE

本実施例において、行動パターン決定手段1は、「厳格性=16pts」<「受容性=20pts」、「開放性=13pts」>「補完性=9pts」という上記ア)の関係を認識し、属する行動パターンXは「OF」であると決定する(S303)。   In the present embodiment, the behavior pattern determination means 1 recognizes and belongs to the relationship of “strictness = 16 pts” <“acceptability = 20 pts”, “openness = 13 pts”> “complementarity = 9 pts”. The action pattern X is determined to be “OF” (S303).

上記決定に基づき、補助記憶装置12内のコメントDBに格納された行動パターンDB(図4)より、コメント抽出手段は、補助記憶装置12内のコメントDBに格納された行動パターンDBより、上記決定された行動パターンX「OF」に相応するコメントβを抽出する(S304)。
具体的には、「環境の変化に敏感で、仲間を先導していくタイプで仲間作りが上手です。」その他コメント(図14)および「世代別セルフコーチング」のタイトルの下、各行動パターンに適した各年代における行動指針(図15)を抽出する。
Based on the above determination, the comment extracting means determines the determination from the behavior pattern DB stored in the comment DB in the auxiliary storage device 12 based on the behavior pattern DB stored in the comment DB in the auxiliary storage device 12 (FIG. 4). The comment β corresponding to the action pattern X “OF” is extracted (S304).
Specifically, it is sensitive to changes in the environment and is good at making friends by leading the group. Other comments (Fig. 14) and “Self-coaching by generation” are listed under each action pattern. Extract action guidelines (FIG. 15) for each appropriate age.

前記抽出された行動パターンコメントおよび行動指針は、クライアント端末へと配信され(S305)、クライアント端末18のディスプレイ上に表示される(図14、図15)(S306)。   The extracted behavior pattern comments and behavior guidelines are distributed to the client terminal (S305) and displayed on the display of the client terminal 18 (FIGS. 14 and 15) (S306).

かかるコメント表示により、受診者は、自身の行動パターンを具体的に把握することができ、今後の行動指針の拠りどころとすることが可能となる。   With this comment display, the examinee can specifically grasp his / her own behavior pattern and can be based on future behavior guidelines.

次に、組織力分析について図面に基づき説明する。
組織力分析とは、上司の行動パターンと、部下グループの行動パターンを比較検討することで、最適、かつ具体的な行動指針を提示するものである。
ここで部下グループの行動パターンとは、部下グループを構成する各人の心的因子別ポイントを基礎とする平均値に基づき決定する一つの行動パターンをいう。
Next, organizational force analysis will be described with reference to the drawings.
Organizational power analysis presents optimal and specific action guidelines by comparing the behavior patterns of supervisors with the behavior patterns of subordinate groups.
Here, the behavior pattern of the subordinate group refers to one behavior pattern determined based on an average value based on the mental factor-based points of each person constituting the subordinate group.

組織力分析を行うにあたっては、当該分析対象となる組織を構成する複数の受診者が受診済みであることが前提となり、分析対象となる組織を構成する複数の回答済み受診者、つまり複数の回答済みテーブルをテーブル選択手段により特定する。この場合、予め登録した企業DBの中から一の企業を特定して受診者を一括して選択することとしてもよく、或いは当該企業の中からさらに小集団を構成する複数の個人を特定することとしてもよい。このように分析対象となる組織を構成する複数の受診者を決定した後、その内の一名を上司とし、その他の複数の受診者を部下グループを構成するものとして選択する(図16/S401)。本実施例では、上司を「甲」と特定し、それ以外の「乙」「丙」「丁」「戊」を部下グループを構成する者として選択する(図17)。   The organizational strength analysis is based on the premise that multiple examinees that make up the organization to be analyzed have already been visited, and multiple respondents that make up the organization to be analyzed, that is, multiple responses. The completed table is specified by the table selection means. In this case, one company may be specified from the company DB registered in advance and the examinees may be selected at once, or a plurality of individuals constituting a small group may be specified from the companies. It is good. After determining a plurality of examinees constituting the organization to be analyzed in this way, one of them is selected as the supervisor, and the other plurality of examinees are selected as constituting the subordinate group (FIG. 16 / S401). ). In the present embodiment, the superior is identified as “A”, and the other “O”, “」 ”,“ Ding ”, and“ 戊 ”are selected as persons constituting the subordinate group (FIG. 17).

前記選択された複数の回答済みテーブルに基づき、ポイント付与手段2が、部下グループの各心的因子の平均値を算出する(S402)。具体的には、前記ポイント付与手段1により付与、集計された「乙」「丙」「丁」「戊」の心的因子別ポイントに基づき、部下グループを構成する該4名の平均値を算出する。
厳格性を例に挙げると、乙「14pts」、丙「19pts」、丁「11pts」、戊「18pts」であることから(図17)、本実施例における部下グループの心的因子のうち、厳格性についてはその平均値は「16pts」となる。他の因子についても同様に、ポイント付与手段2により、「受容性=17pts」「論理性=14pts」「開放性=11pts」「補完性=11pts」の各平均値が算出される。
Based on the selected plurality of answered tables, the point giving means 2 calculates the average value of each mental factor of the subordinate group (S402). Specifically, the average value of the four members constituting the subordinate group is calculated based on the points according to mental factors of “Oto”, “丙”, “Ding”, and “戊” given and totaled by the point granting means 1. To do.
Taking strictness as an example, since it is Otsu “14pts”, 丙 “19pts”, Ding “11pts”, 戊 “18pts” (FIG. 17), among the mental factors of the subordinate group in this example, strict The average value for sex is “16 pts”. Similarly, for each of the other factors, the average value of “acceptability = 17 pts”, “logic = 14 pts”, “openness = 11 pts”, and “complementarity = 11 pts” is calculated by the point assigning unit 2.

該部下グループの心的因子別のポイント平均値を算出した後、これを受けた行動パターン決定手段2は行動パターンYを決定する。行動パターンYとは当該部下グループを一人の人格と看做して決定される行動パターンである。
行動パターンYの決定アルゴリズムは、前記行動パターン決定手段1により決せられた行動パターンXの決定アルゴリズムと同じであり、特定の異なる二因子間の大小関係を二種組み合わせることにより決定される。即ち、前記部下グループの心的因子別の平均値に基づき、これが以下ア)〜エ)のいずれの条件に合致するかより、属する行動パターンYを決定する。
After calculating the point average value for each mental factor of the subordinate group, the behavior pattern determination means 2 receiving this calculates the behavior pattern Y. The action pattern Y is an action pattern determined by regarding the subordinate group as one personality.
The determination algorithm of the behavior pattern Y is the same as the determination algorithm of the behavior pattern X determined by the behavior pattern determination means 1, and is determined by combining two kinds of magnitude relations between two specific different factors. That is, based on the average value for each mental factor of the subordinate group, the behavior pattern Y to which it belongs is determined based on which of the following conditions a) to d).

ア)「厳格性」<「受容性」であり、かつ「開放性」>「補完性」の場合:OF
イ)「厳格性」≧「受容性」であり、かつ「開放性」>「補完性」の場合:CH
ウ)「厳格性」<「受容性」であり、かつ「開放性」≦「補完性」の場合:BA
エ)「厳格性」≧「受容性」であり、かつ「開放性」≦「補完性」の場合:DE
A) In the case of “strictness” <“acceptability” and “openness”> “complementary”: OF
B) When “strictness” ≧ “acceptability” and “openness”> “complementary”: CH
C) If "strictness"<"acceptability" and "openness" ≤ "complementary": BA
D) If "strictness" ≥ "acceptability" and "openness" ≤ "complementary": DE

本実施例において、行動パターン決定手段2は、「厳格性=16pts」<「受容性=17pts」、「開放性=11pts」=「補完性=11pts」という上記ウ)の関係を認識し、属する行動パターンYは「BA」であると決定する(S402)。   In the present embodiment, the behavior pattern determination means 2 recognizes and belongs to the relationship of “severity = 16 pts” <“acceptability = 17 pts”, “openness = 11 pts” = “complementarity = 11 pts” c). The action pattern Y is determined to be “BA” (S402).

以上、上司「甲」の行動パターン「OF」、部下グループの行動パターン「BA」と決定された結果に基づき(S403)、コメント抽出手段は、補助記憶装置12内のコメントDBに格納された組みあわせ行動パターンDBより、両行動パターンの組み合わせ(図6)を評定したコメントγを抽出する(S404)。
具体的には、「安定した上下関係です。ただ、長く組んでいると馴れ合いになりやすいので、上司はけじめを忘れないように。」といったコメント(図18)を抽出する。
As described above, based on the results determined as the behavior pattern “OF” of the superior “former” and the behavior pattern “BA” of the subordinate group (S403), the comment extraction means is a combination stored in the comment DB in the auxiliary storage device 12. A comment γ that evaluates the combination of both behavior patterns (FIG. 6) is extracted from the combined behavior pattern DB (S404).
Specifically, a comment (FIG. 18) such as “It is a stable vertical relationship. However, it is easy to get used to it if it is assembled for a long time, so the boss should not forget bullying.” Is extracted.

前記抽出されたコメントγは、図19に示す上司と組織力指数(部下グループ)の分析結果一覧(5)及びこれらに基づき作成されたレーダーチャート(6)とともに配信手段によりクライアント端末18へと配信され(S405)、クライアント端末18のディスプレイ上に表示される(S406)。   The extracted comment γ is distributed to the client terminal 18 by the distribution means together with the analysis result list (5) of the supervisor and the organizational strength index (subordinate group) shown in FIG. 19 and the radar chart (6) created based on the analysis result list (5). Is displayed on the display of the client terminal 18 (S406).

かかるコメント表示により、上司甲は自身が率いる組織においてどのような点に注意して行動すべきかを具体的に認識することができ、組織として今後の行動指針のよりどころとすることが可能となる。   This comment display allows supervisors to specifically recognize what points should be taken care of in the organization they are leading, and as a basis for future action guidelines as an organization. .

本発明の第二の実施例につき、主に図20〜図22に基づいて説明する。尚、必要に応じて前述の図面も参照する。   A second embodiment of the present invention will be described mainly with reference to FIGS. Note that the above-mentioned drawings are also referred to as necessary.

本実施例において、心的因子に基づく評価の際に提示されるコメントα2は、補助記憶装置12(図3)内の心的因子DBに記憶されている(図4、図5下段)。コメントα2とは、各心的因子を「裏側」から評価した「インフォーマルコメント」であり、前記実施例1のコメントα1(フォーマルコメント)とは視点を異にするものである。
例えば、前記実施例1において「厳格性」のポイントが高い場合には「決め事・ルールを厳守する。」という肯定的なコメント(フォーマルコメント)で評価したが、これは裏を返せば「融通が利かない」と否定的に解することもできる。本実施例は、後者の立場に立って診断することを特徴とするものであって、さらにポイント補正処理を行うことにより、一定の条件を満たす心的因子につき、受診者の特性をより強調して診断するものである。なお、ポイントが高くなるほど否定的評価が厳しい内容となっている。
In this embodiment, the comment α2 presented at the time of evaluation based on the mental factor is stored in the mental factor DB in the auxiliary storage device 12 (FIG. 3) (lower row in FIGS. 4 and 5). The comment α2 is an “informal comment” in which each mental factor is evaluated from the “back side”, and has a different viewpoint from the comment α1 (formal comment) in the first embodiment.
For example, when the point of “strictness” is high in the first embodiment, it was evaluated with a positive comment (formal comment) that “strictly observe the rules and rules”. It can also be interpreted negatively. This embodiment is characterized in that the diagnosis is performed from the latter standpoint. Further, by performing a point correction process, the characteristics of the examinee are further emphasized with respect to a mental factor that satisfies a certain condition. To diagnose. The higher the point, the more severe the negative evaluation.

本実施例は、実施例1に掲げた発明の構成に加え、ポイント付与手段1が回答種別の集計を行い、さらにポイント補正手段が該回答種別の集計に基づき特定の回答種につきポイントの補正を行い、前記ポイント付与手段1が心的因子別に再集計を行うという処理を付加したことを特徴とする。   In this embodiment, in addition to the configuration of the invention described in the first embodiment, the point granting means 1 counts the answer types, and the point correction means corrects the points for a specific answer type based on the answer type counts. And the point giving means 1 is added with a process of performing re-counting for each mental factor.

ここで、「ポイント補正手段」とは、ポイント付与手段1が行った心的因子別の回答種別の集計結果に基づき、特定の回答種に対する回答数が一定数以上に達した場合に、該回答種につき2倍のポイントを付与するよう、これを補正するプログラムによる処理をいう。また、本実施例における「特定の回答種」とは回答種「〇」「×」「△」のうちの「△」を指し、「一定数」以上とは「4」を含むそれ以上をいう。   Here, the “point correcting means” means that when the number of answers for a specific answer type reaches a certain number or more based on the result of aggregation of the answer types for each mental factor performed by the point giving means 1 This is processing by a program that corrects this so that double points are given to each seed. In the present embodiment, the “specific answer type” indicates “△” of the answer types “◯”, “×”, and “△”, and “a certain number” or more means “4” or more. .

つまり、本実施例においては、「△」を質問内容に対する受診者の判断力が弱い状態、即ち「心的不安な状態」と捉えた。本願発明者は、経験上、一の心的因子に関する10問の質問に対して「△」の数が0〜3(総質問数の3割以下)であれば、特に問題はないと判断できる一方、「4」つ以上を選択した場合には、特に注意を喚起する必要があると考え、当該因子につき「裏側」からより強調して診断する必要があるとした。   That is, in this example, “Δ” is regarded as a state in which the judgment power of the examinee with respect to the question content is weak, that is, a “mental uneasy state”. The inventor of the present application can determine that there is no particular problem if the number of “Δ” is 0 to 3 (30% or less of the total number of questions) for 10 questions related to one mental factor. On the other hand, when “4” or more are selected, it is necessary to call attention especially, and it is necessary to emphasize the factor from the “backside” and make a diagnosis.

図21中、受診者「乙」について見ると「厳格性」は「14」ポイントであり、この14ポイントのうち、回答種「△」は「2」ポイントである。また、「受容性」は「17」ポイントであり、この「17」ポイントのうち、回答種「△」は「3」ポイントである。   In FIG. 21, “strictness” is “14” points for the examinee “O”, and among these 14 points, the answer type “Δ” is “2” points. The “acceptability” is “17” points, and among the “17” points, the answer type “Δ” is “3” points.

一方、「論理性」の「11」ポイントのうち、「△」が「5」ポイントを占める。「△」一つ当たり「1」ポイントの重み付けがなされていることから、当該心的因子に関する10問の質問のうち5問に対して「どちらでもない」と回答していることがわかる。同様に「開放性」は「6」問、「補完性」は「4」問につき「どちらでもない」と回答している。   On the other hand, among “11” points of “logic”, “Δ” occupies “5” points. Since “1” points are weighted per “Δ”, it is understood that “None” is answered to 5 questions out of 10 questions related to the mental factor. Similarly, “openness” answers “6” questions and “complementary” answers “neither” for “4” questions.

そうすると、「厳格性」「受容性」については「△」をより強調して診断するには及ばないものの、「論理性」「開放性」「補完性」の三因子については「心的不安」な状態が強く、受信者「乙」に対して、特に注意を喚起する必要があり、より強調して診断する必要があることとなる。   As a result, “rigorousness” and “acceptability” cannot be emphasized by making “△” more emphasized, but the three factors of “logic”, “openness” and “complementarity” are “mental anxiety”. The situation is so strong that it is necessary to call attention to the recipient “B” and to make a diagnosis with more emphasis.

以下、コメントα2の表示に至るまでの処理の流れを図面に基づき説明する。
すべての質問に対する回答入力を終えるまでの処理の流れについては実施例1と同様であるため、ここでは省略する。
Hereinafter, the flow of processing up to the display of the comment α2 will be described with reference to the drawings.
Since the flow of processing up to the completion of answer input for all questions is the same as that in the first embodiment, it is omitted here.

まず、企業DBから個人分析を行おうとする特定のテスト結果、即ち特定の回答済みテーブルをテーブル選択手段により選択する。(図20/S501)。   First, a specific test result to be personally analyzed from the company DB, that is, a specific answered table is selected by the table selection means. (FIG. 20 / S501).

呼び出された回答済みテーブル(図10)には質問毎に回答種が記憶され、ポイント付与手段1により、心的因子別に、回答が「〇」であれば「2」ポイント、「△」であれば「1」ポイント、「×」であれば「0」ポイントが夫々付与され、「厳格性」「受容性」「論理性」「開放性」「補完性」の各因子につき合計ポイントが算出されるとともに、心的因子別、且つ回答種別に集計が行われる(S502)。   In the called answer table (FIG. 10), the answer type is stored for each question, and if the answer is “◯” by the point giving means 1, “2” points, “△” For example, “1” points and “0” points are assigned for each “x”, and total points are calculated for each factor of “strictness”, “acceptability”, “logic”, “openness”, and “complementarity”. At the same time, aggregation is performed for each mental factor and for each answer type (S502).

前記集計結果に基づき、ポイント補正手段が、心的因子別に回答種「△(どちらでもない)」の数が「4」つ以上あると判断した場合には、該「△」に予め設定されたポイント「1」の2倍のポイントを付与する補正を行う(S503)。
ここでいう「4」つとは、心的因子別質問総数(10問)に対する2/5を基準とするものであり、心的因子別質問総数が20問であれば、「△」の数が、その2/5、つまり「8」つ以上ある場合に該補正処理を行うこととなる。
If the point correction means determines that the number of response types “△ (Neither)” is “4” or more for each mental factor based on the result of the aggregation, it is preset to “△”. Correction is performed to give twice the point “1” (S503).
“4” here is based on 2/5 of the total number of questions by psychological factor (10 questions). If the total number of questions by psychological factor is 20, the number of “△” is When there are 2/5, that is, “8” or more, the correction processing is performed.

これを図21中の受診者「乙」について見ると、「解放性」の集計値は「12」であるところ、その内訳は「〇」の回答数が3つ(3×2)、「△」の回答数が6つ(6×1)、「×」の回答数が1つ(1×0)となる。ここで当該因子については「△」の数が「6」つであり、前記「4」つ以上とした補正対象条件を具備するため、ポイント補正手段がこれを補正対象と判断し、該「△」については2倍のポイントである「12」を付与するようこれを補正する。   Looking at this for the examinee “O” in FIG. 21, the total value of “Releasability” is “12”, and the breakdown is 3 (3 × 2), “△” "Is 6 (6 × 1), and“ × ”is 1 (1 × 0). Here, since the number of “Δ” for the factor is “6” and the correction target condition is set to be “4” or more, the point correction means determines this as a correction target, and the “Δ” "Is corrected to give" 12 "which is a doubled point.

そして、ポイント付与手段1が、該補正後のポイントを用いて該心的因子につき「18」と再集計する(S504)。「論理性」「補完性」についても同様に再集計されることとなる。   Then, the point giving means 1 re-counts “18” for the mental factor using the corrected point (S504). “Logicality” and “complementary” are also recounted in the same way.

前記再集計を受け、コメント抽出手段は、補助記憶装置12内のコメントDBに格納された心的因子DB(図4、図5)より、該ポイントに相応するコメントα2(インフォーマルコメント)を抽出する(S505)。   In response to the recalculation, the comment extraction means extracts a comment α2 (informal comment) corresponding to the point from the mental factor DB (FIGS. 4 and 5) stored in the comment DB in the auxiliary storage device 12. (S505).

ここで、「開放性」の補正前のポイントは「12」であり、当該ポイント数に対応するインフォーマルコメントは「コメントD」(図5)であるところ、補正により当該ポイントが「18」となったため、当該ポイント数に対応するインフォーマルコメント「コメントF」(図5)が抽出されることとなる。   Here, the point before correction of “openness” is “12”, and the informal comment corresponding to the number of points is “comment D” (FIG. 5). Therefore, the informal comment “comment F” (FIG. 5) corresponding to the number of points is extracted.

抽出されたコメントα2(インフォーマルコメント)は、配信手段によりクライアント端末へ配信され(S506)、図22に示すように、クライアント端末18のディスプレイ上に表示される(S507)。   The extracted comment α2 (informal comment) is distributed to the client terminal by the distribution means (S506), and is displayed on the display of the client terminal 18 as shown in FIG. 22 (S507).

論理性、補完性についても同様、補正後のポイント数に対応するインフォーマルコメントが抽出されることとなる。   Similarly, for logicality and complementarity, an informal comment corresponding to the number of points after correction is extracted.

以上、本実施例によれば、個人分析結果において回答種「△」のポイントを補正することで、補正しない場合に比べて、心的不安な状態にあることを、より強調して診断することができるため受診者に対して特に注意を喚起することが可能となる。   As described above, according to the present embodiment, by correcting the point of the answer type “△” in the personal analysis result, it is possible to more emphasize and diagnose that there is a state of mental anxiety compared to the case where the correction is not performed. Therefore, it is possible to call attention to the examinee.

本発明の第三の実施例につき、主に図23、図24に基づいて説明する。尚、必要に応じて前述の図面も参照する。
図23はポイント補正手段が機能する場合のフロー図、図24は組織力分析結果(インフォーマル)が表示された画面の一例を示す図である。
A third embodiment of the present invention will be described mainly with reference to FIGS. Note that the above-mentioned drawings are also referred to as necessary.
FIG. 23 is a flowchart when the point correction unit functions, and FIG. 24 is a diagram showing an example of a screen on which the organizational force analysis result (informal) is displayed.

本実施例では、ポイント補正手段を用いて組織力分析を行うものであり、上司および部下グループを構成する各人が心的不安な状態にある場合を、上司と組織力指数(部下グループ)の分析結果一覧及びこれらに基づき作成されたレーダーチャートを表示して評価するものである。
尚、本実施例においても、上司と部下グループの行動パターンの全組み合わせに係るコメントであって、裏側から評価したコメントを予め作成して、データベース化し、上司と部下グループの夫々属する行動パターンの組み合わせからこれを抽出し、表示することとしてもよい。
In this embodiment, the organizational strength analysis is performed using the point correction means. When each person constituting the boss and the subordinate group is in an uneasy state, the boss and the organizational strength index (subordinate group) A list of analysis results and a radar chart created based on these are displayed and evaluated.
Also in this embodiment, comments relating to all combinations of the boss and subordinate group action patterns, which are prepared in advance from the comments evaluated from the back side, and a combination of action patterns to which the boss and subordinate group belong respectively. This may be extracted and displayed.

まず、組織力分析を行う対象企業等を特定するとともに、テーブル選択手段により、図17に示す画面上において「甲」を上司とし「乙」〜「戊」を「部下グループ」を構成する者として設定する(図23/S601)。   First, the target company or the like for which the organizational strength analysis is to be performed is identified, and “table” is set as the supervisor on the screen shown in FIG. 17, and “b” to “戊” are configured as the “subordinate group” by the table selection means. Setting is made (FIG. 23 / S601).

上司「甲」については、ポイント付与手段1が「甲」の回答済みテーブルに基づき回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行う(S602)。さらにポイント補正手段が該回答種別の集計に基づき、特定の回答種、即ち「△(どちらでもない)」につきポイントの補正を行い(S603)、ポイント付与手段1が該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計を行う(S604)。   For the boss “Class A”, the point granting means 1 gives a preset point to the response type based on the “A” completed response table, and totals the response type when totaling by mental factor (S602) . Further, the point correcting means corrects points for a specific answer type, that is, “△ (neither)” based on the total of the answer types (S603), and the point giving means 1 uses the corrected points. Re-aggregation is performed for each mental factor (S604).

そして、上記再集計結果に基づき、行動パターン決定手段1が、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより「甲」の補正後の行動パターンXを決定する(S605)。   Then, based on the re-counting result, the behavior pattern determination means 1 determines the behavior pattern X after correcting “A” by combining two kinds of magnitude relations between two different factors (S605).

次に、部下グループについては、ポイント付与手段2が「乙」〜「戊」の回答済みテーブルの夫々に基づき回答種別に予め設定したポイントを付与し、集計した後、該複数の回答済みテーブルにつき、心的因子別の平均値を求める際に、回答種別の集計を行う(S602)。さらにポイント補正手段が該回答種別の集計に基づき、特定の回答種、即ち「△(どちらでもない)」につきポイントの補正を行い(S603)、ポイント付与手段2が該補正後のポイントを用いて心的因子別に平均値の再集計を行う(S604)。   Next, for the subordinate group, the point granting unit 2 assigns points set in advance to the answer type based on each of the answered tables of “B” to “戊”, and after summing up, for each of the plurality of answered tables When the average value for each mental factor is obtained, the answer types are tabulated (S602). Further, the point correction means corrects points for a specific answer type, that is, “△ (neither)” based on the total of the answer types (S603), and the point grant means 2 uses the corrected points. The average value is re-aggregated for each mental factor (S604).

上記再集計結果に基づき、行動パターン決定手段2が、再集計された平均値に基づき、特定の異なるニ因子間の大小関係を二種組み合わせることにより行動パターンYを決定する(S605)。   Based on the re-counting result, the action pattern determining means 2 determines the action pattern Y by combining two kinds of magnitude relationships between specific two different factors based on the re-counted average value (S605).

以上、上司及び部下グループの補正後のポイントに基づき行動パターンX及び行動パターンYが夫々決定されると、レーダーチャート(6)が作成され(S606)、分析結果一覧(5)とともにクライアント端末へ配信され(S607)、クライアント端末の画面上に表示されることとなる(S608)。   As described above, when the behavior pattern X and the behavior pattern Y are determined based on the corrected points of the supervisor and the subordinate group, the radar chart (6) is created (S606) and distributed to the client terminal together with the analysis result list (5). Is displayed on the screen of the client terminal (S608).

以下、ポイント補正に係る処理内容及びその処理の流れを詳述する。   Hereinafter, the processing content and the flow of the processing related to the point correction will be described in detail.

上司「甲」は「厳格性」については「△」が「4」つ、「開放性」については「△」が「5」つであることから、これら心的因子については、ポイント補正手段が働く。その結果、該心的因子別集計ポイントは、夫々「20」「18」と補正され、「厳格性/20」「受容性/20」「論理性/16」「開放性/18」「補完性/9」となる(図21)。   The boss “Class A” has “△” as “4” for “Strictness” and “△” as “5” for “Openness”. work. As a result, the aggregation points according to mental factors are corrected to “20” and “18”, respectively, and “strictness / 20”, “acceptability / 20”, “logicality / 16”, “openness / 18”, “complementarity”. / 9 "(FIG. 21).

そして、実施例1と同様に、行動パターン決定手段1が、上司「甲」の該再集計結果に基づき、行動パターンXを「CH」と決定する。   Then, as in the first embodiment, the behavior pattern determination unit 1 determines the behavior pattern X as “CH” based on the re-counting result of the boss “A”.

実施例2において説明した「乙」に倣い、他の者についても説明すると、「丙」は「受容性」につき「△」が「5」つ、「論理性」については「△」が「5」つ、開放性については「△」が「4」つであることから、これら心的因子についてはポイント補正手段が働く。その結果、該心的因子別集計ポイントは、夫々「20」「20」「14」と補正される。また、「丁」は「受容性」については「△」が「4」つであることから、同じくポイント補正手段により「20」と補正される。一方、「戊」は「△」の回答数が「0」であるため、ポイント補正手段は働かない(図21)。   Following the “B” described in the second embodiment and explaining others, “説明” is “5” for “acceptability” and “Δ” is “5” for “logic”. As for openness, since “Δ” is “4”, the point correction means works for these mental factors. As a result, the total points according to mental factors are corrected to “20”, “20”, and “14”, respectively. Further, since “Ding” has “4” for “acceptability”, it is corrected to “20” by the point correcting means. On the other hand, since “戊” has “0” as the number of answers, the point correction means does not work (FIG. 21).

以上、ポイント補正が行われた部下グループを構成する各人の心的因子については、ポイント付与手段2が、該補正後のポイントを用いて心的因子別に平均値を再集計した結果、当該部下グループの平均値として「AVG(Average)/インフォーマル」(図21図u)欄に掲げるように、「厳格性/16」「受容性/19」「論理性/17」「開放性/13」「補完性/12」となる(図21)。   As described above, with respect to the mental factors of each person constituting the subordinate group for which the point correction has been performed, the point granting unit 2 re-aggregates the average value for each mental factor using the corrected points, As shown in the column “AVG (Average) / Informal” (FIG. 21 u) as the average value of the group, “Severity / 16” “Receptivity / 19” “Logicality / 17” “Openness / 13” “Complementary / 12” (FIG. 21).

そして、実施例1と同様に、行動パターン決定手段2が、該再集計結果に基づき行動パターンYを「OF」と決定する。   In the same manner as in the first embodiment, the behavior pattern determination unit 2 determines the behavior pattern Y as “OF” based on the recount result.

組織力分析結果(フォーマル)を示した図19と、本実施例における図24とを比較すると、上司と部下グループの各因子間において明らかな変化が容易に見てとれる。
例えば、「厳格性」については、部下グループが「16」ポイントのままであるのに対し、上司は「20」ポイントと4ポイントも上昇している。つまり、上司「甲」が当該部下グループに対して「厳格性」の面で不足に感じることが起こりうるということである。つまり、通常以上に規則や決め事を遵守するよう部下グループへ要求することが起こりうるということを示すものである。
また、「論理性」については、フォーマルな状態と逆転している。部下グループが事実やデータに基づき提案したことに対し、上司「甲」が自身の経験則からこれと異なる行動を起こすことがあり得ることを示すものである。
When FIG. 19 showing the organizational force analysis result (formal) is compared with FIG. 24 in the present embodiment, it is easy to see a clear change between the factors of the supervisor and the subordinate group.
For example, with regard to “strictness”, the subordinate group remains at “16” points, whereas the supervisor has increased by “20” points and 4 points. In other words, it can happen that the superior “Kou” feels insufficient in terms of “strictness” with respect to the subordinate group. In other words, it shows that it is possible to require subordinate groups to comply with rules and rules more than usual.
Also, “logic” is reversed from the formal state. This shows that the superior “Kou” may take different actions based on his own rule of thumb, in response to what his subordinate group suggested based on facts and data.

以上より、本実施例により提示された組織力分析結果により、上司は自身を含め心的不安な状態が顕在化した場合の組織の状態について、予め知り得ることとなる。また、新たに構成された組織であって、部下のことを把握しきれていない状況においても、本実施例にかかる発明により、事前に心的不安な状態を予測することができるため、上司は予め様々な状況を予測して準備することが可能となる。   As described above, the boss can know in advance about the state of the organization when the state of mental anxiety, including himself, becomes apparent from the result of the organizational strength analysis presented by the present embodiment. In addition, even in a situation where the organization is newly configured and the subordinates are not fully understood, the invention according to this embodiment can predict a state of mental anxiety in advance, so the boss Various situations can be predicted and prepared in advance.

本発明を利用すれば、例えば、新規な開発グループの立ち上げの際、当該グループの構成員を社内から選抜するといった場合において、所望の実績が期待できるよう、最適な上司およびその部下グループを、特定人の経験的判断、若しくは過去の実績のみに頼らず、期待される組織力を発揮しうる人材を抽出することも容易に可能となる。   By using the present invention, for example, when a new development group is set up, in the case of selecting the members of the group from within the company, the optimal supervisor and its subordinate group can be expected so that a desired result can be expected. It is also possible to easily extract human resources who can exhibit the expected organizational power without relying only on empirical judgment of a specific person or past results.

1 質問文
2 回答種
3 ポインタ
4 回答画面
5 分析結果一覧
6 分析グラフ
7 ラジオボタン
10 中央処理装置
11 記憶装置
12 入力装置
13 出力装置
14 バス
15 通信装置
16 サーバ装置
17 携帯電話
18 クライアント端末
19 ネットワーク
1 Question sentence 2 Answer type 3 Pointer 4 Answer screen 5 Analysis result list 6 Analysis graph 7 Radio button 10 Central processing unit 11 Storage device 12 Input device 13 Output device 14 Bus 15 Communication device 16 Server device 17 Mobile phone 18 Client terminal 19 Network

Claims (9)

インターネットを介して接続するクライアント端末とサーバ装置からなり、個人の価値観及び行動パターンに基づき診断する組織力診断システムであって、

該サーバ装置は、
価値観を形成する心的因子を評定する質問文とこれに関連づけられた属性情報とからなる質問DBと、
前記質問文に対する回答を記録するための回答テーブルと、
ポイント別に設定した心的因子別コメントα1を蓄積した心的因子DBと、
行動パターン別に設定したコメントβを蓄積した行動パターンDBと、
二つの行動パターンの組み合わせに基づき設定したコメントγを蓄積した組み合わせ行動パターンDBを記憶した記憶装置を備え、

クライアント端末からの要求を受け、
前記回答テーブルを呼び出す回答テーブル呼出手段と、
所定の質問文を呼び出す質問文呼出手段と、
該呼び出された質問文に対し、クライアント端末から送信される選択式の回答を前記回答テーブルへ記録する回答記録手段と、
該回答が記録された回答テーブルを、前記記憶装置内に回答済みテーブルとして呼出自在に記憶する回答済みテーブル記憶手段と、

クライアント端末からの要求を受け、
前記記憶装置内に記憶された回答済みテーブルの中から特定の回答済みテーブルを選択するテーブル選択手段と、
該選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計するポイント付与手段1と、
該集計ポイントに基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定する行動パターン決定手段1と、

クライアント端末からの要求を受け、
テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルに対し、前記ポイント付与手段1により付与された各回答済みテーブルの心的因子別ポイントに基づき、該複数の回答済みテーブルにおける心的因子別の平均値を算出するポイント付与手段2と、
該平均値に基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンYを決定する行動パターン決定手段2と、

クライアント端末からの要求を受け、
前記ポイント付与手段1により集計された結果に基づき、前記心的因子DBより所定のコメントα1を抽出し、
前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXに基づき、前記行動パターンDBより所定のコメントβを抽出するとともに、
前記行動パターン決定手段2により決定された行動パターンYと、前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXとに基づき、前記組み合わせ行動パターンDBより所定のコメントγを抽出するコメント抽出手段と、
前記ポイント付与手段1により集計され、及び/又は前記ポイント付与手段2により算出された心的因子別ポイントに基づき図表を作成する図表作成手段と、
前記抽出されたコメント及び/又は前記作成された図表を配信する配信手段と
を備えたことを特徴とする組織力診断システム。
An organizational ability diagnosis system comprising a client terminal and a server device connected via the Internet and diagnosing based on individual values and behavior patterns,

The server device
A question DB consisting of a question sentence for assessing mental factors forming values and attribute information associated therewith;
An answer table for recording answers to the question text;
A mental factor DB that accumulates comments α1 according to mental factors set according to points;
An action pattern DB that accumulates comments β set for each action pattern;
A storage device that stores a combined action pattern DB that accumulates comments γ set based on a combination of two action patterns,

In response to a request from a client terminal,
Answer table calling means for calling the answer table;
A question sentence calling means for calling a predetermined question sentence;
An answer recording means for recording, in the answer table, a selective answer sent from the client terminal to the called question sentence;
An answer table storing means for storing the answer table in which the answer is recorded as an answer table in the storage device in a freely callable manner;

In response to a request from a client terminal,
Table selecting means for selecting a specific answered table from the answered tables stored in the storage device;
Based on the selected specific answered table, a point giving means 1 for assigning points set in advance to the answer type and summing up by mental factors;
A behavior pattern determination means 1 for determining a behavior pattern X by combining two kinds of magnitude relationships between two different factors based on the counting points;

In response to a request from a client terminal,
For each of the plurality of answered tables selected by the table selecting means, based on the mental factor-specific points of each answered table given by the point giving means 1, the average for each mental factor in the plurality of answered tables Point giving means 2 for calculating a value;
Based on the average value, the behavior pattern determining means 2 for determining the behavior pattern Y by combining two kinds of magnitude relations between two different specific factors;

In response to a request from a client terminal,
Based on the results totaled by the point grant means 1, a predetermined comment α1 is extracted from the mental factor DB,
Based on the behavior pattern X determined by the behavior pattern determination means 1, a predetermined comment β is extracted from the behavior pattern DB,
Comment extracting means for extracting a predetermined comment γ from the combined action pattern DB based on the action pattern Y determined by the action pattern determining means 2 and the action pattern X determined by the action pattern determining means 1;
A chart creation means for creating a chart based on the points according to mental factors calculated by the point grant means 1 and / or calculated by the point grant means 2;
A system for diagnosing organizational strength, comprising: a distribution unit that distributes the extracted comment and / or the created chart.
前記選択式の回答種が「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類からなり、
クライアント端末からの要求を受け、
前記ポイント付与手段1が、
前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行い、
ポイント補正手段が、
該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正し、
前記ポイント付与手段1が、
該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計し、
前記コメント抽出手段が、該補正後に集計されたポイントに相当する所定のコメントα2を前記心的因子DBから抽出する
ことを特徴とする請求項1に記載の組織力診断システム。
The answer type of the selection formula consists of three types: “affirmation” “denial” “neither”,
In response to a request from a client terminal,
The point giving means 1
Based on a specific answered table selected by the table selection means, a predetermined point is given to the answer type, and when counting by mental factor, the answer type is totalized,
Point correction means
If it is determined that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, double the points set in advance for the response type So that
The point giving means 1
Re-aggregate by mental factors using the corrected points,
The organizational force diagnosis system according to claim 1, wherein the comment extracting unit extracts a predetermined comment α2 corresponding to the points totaled after the correction from the mental factor DB.
前記選択式の回答種が「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類からなり、
クライアント端末からの要求を受け、
前記ポイント付与手段1が、
前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行い、
ポイント補正手段が、
該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正し、
前記ポイント付与手段2が、
該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計し、
前記行動パターン決定手段1が、
該再集計された心的因子別ポイントに基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定するとともに、

前記ポイント付与手段2が、
前記テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルの夫々に基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、集計した後、該複数の回答済みテーブルにつき、心的因子別の平均値を求める際に、回答種別の集計を行い、
ポイント補正手段が、
該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正し、
前記ポイント付与手段2が、
該補正後のポイントを用いて心的因子別の平均値を再集計し、
行動パターン決定手段2が、
該再集計された心的因子別平均値に基づき、特定の異なるニ因子間の大小関係を二種組み合わせることにより行動パターンYを決定する
ことを特徴とする請求項1に記載の組織力診断システム。
The answer type of the selection formula consists of three types: “affirmation” “denial” “neither”,
In response to a request from a client terminal,
The point giving means 1
Based on a specific answered table selected by the table selection means, a predetermined point is given to the answer type, and when counting by mental factor, the answer type is totalized,
Point correction means
If it is determined that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, double the points set in advance for the response type So that
The point giving means 2
Re-aggregate by mental factors using the corrected points,
The behavior pattern determination means 1
Based on the recalculated points by mental factor, the action pattern X is determined by combining two kinds of magnitude relationships between two different specific factors,

The point giving means 2
Based on each of the plurality of answered tables selected by the table selection means, a predetermined point is assigned to the answer type and aggregated, and then an average value for each mental factor is obtained for the plurality of answered tables. When doing this, the response types are aggregated,
Point correction means
If it is determined that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, double the points set in advance for the response type So that
The point giving means 2
Using the corrected points, re-aggregate the average value for each mental factor,
The action pattern determination means 2
The organizational force diagnosis system according to claim 1, wherein the behavior pattern Y is determined by combining two kinds of magnitude relations between specific different two factors based on the recalculated average values for each mental factor. .
インターネットを介して接続するクライアント端末とサーバ装置を利用した、個人の価値観及び行動パターンに基づき診断する組織力診断方法であって、
該サーバ装置は、予め、
価値観を形成する心的因子を評定する質問文とこれに関連づけられた属性情報とからなる質問DBと、
前記質問文に対する回答を記録するための回答テーブルと、
ポイント別に設定した心的因子別コメントα1を蓄積した心的因子DBと、
行動パターン別に設定したコメントβを蓄積した行動パターンDBと、
二つの行動パターンの組み合わせに基づき設定したコメントγを蓄積した組み合わせ行動パターンDBを記憶し、

クライアント端末からの要求を受け、回答テーブル呼出手段が、前記回答テーブルを呼び出すステップと、
質問文呼出手段が所定の質問文を呼び出すステップと、
回答記録手段が、クライアント端末から送信される前記質問文に対する選択式の回答を前記回答テーブルへ記録するステップと、
回答済みテーブル記憶手段が、該回答が記録された回答テーブルを、前記記憶装置内に回答済みテーブルとして呼出自在に記憶するステップと、

クライアント端末からの要求を受け、
テーブル選択手段が、前記記憶装置内に記憶された回答済みテーブルの中から特定の回答済みテーブルを選択するステップと、
該選択された特定の回答済みテーブルに基づき、ポイント付与手段1が、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計するステップと、
該集計ポイントに基づき、行動パターン決定手段1が、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定するステップと、

クライアント端末からの要求を受け、ポイント付与手段2が、テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルに対し、前記ポイント付与手段1により付与された各回答済みテーブルの心的因子別ポイントに基づき、該複数の回答済みテーブルにおける心的因子別の平均値を算出するステップと、
該平均値に基づき、行動パターン決定手段2が、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンYを決定するステップと
を経て、

クライアント端末からの要求を受け、
コメント抽出手段が、
前記ポイント付与手段1により集計された結果に基づき、前記心的因子DBより所定のコメントα1を抽出するステップと、
前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXに基づき、前記行動パターンDBより所定のコメントβを抽出するステップと、
前記行動パターン決定手段2により決定された行動パターンYと、前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXとに基づき、前記組み合わせ行動パターンDBより所定のコメントγを抽出するステップと、
図表作成手段が、
前記ポイント付与手段1により集計され、及び/又は前記ポイント付与手段2により算出された心的因子別ポイントに基づき、図表を作成するステップと、
配信手段が、
前記抽出されたコメント及び/又は前記作成された図表を配信するステップと
からなることを特徴とする組織力診断方法。
An organizational ability diagnosis method for making a diagnosis based on personal values and behavior patterns using a client terminal and a server device connected via the Internet,
The server device
A question DB consisting of a question sentence for assessing mental factors forming values and attribute information associated therewith;
An answer table for recording answers to the question text;
A mental factor DB that accumulates comments α1 according to mental factors set according to points;
An action pattern DB that accumulates comments β set for each action pattern;
Storing a combined action pattern DB that accumulates comments γ set based on a combination of two action patterns;

In response to a request from the client terminal, a response table calling means calls the response table;
A step in which a question sentence calling means calls a predetermined question sentence;
An answer recording means for recording a selective answer to the question sentence transmitted from the client terminal in the answer table;
A reply table storage means for storing a reply table in which the reply is recorded in the storage device as a reply table;

In response to a request from a client terminal,
Table selecting means for selecting a specific answered table from the answered tables stored in the storage device;
Based on the selected specific answered table, the point giving means 1 gives a preset point to the answer type, and totals by mental factor;
The behavior pattern determining means 1 determines a behavior pattern X by combining two kinds of magnitude relationships between two different specific factors based on the counting points;

In response to a request from the client terminal, the point granting unit 2 applies to the plurality of answered tables selected by the table selecting unit based on the mental factor-specific points of each answered table given by the point granting unit 1 Calculating an average value for each mental factor in the plurality of answered tables;
Based on the average value, the action pattern determination means 2 determines the action pattern Y by combining two kinds of magnitude relationships between two different specific factors,

In response to a request from a client terminal,
Comment extraction means
A step of extracting a predetermined comment α1 from the mental factor DB based on the result totalized by the point giving means 1;
Extracting a predetermined comment β from the behavior pattern DB based on the behavior pattern X determined by the behavior pattern determination means 1;
Extracting a predetermined comment γ from the combined action pattern DB based on the action pattern Y determined by the action pattern determining means 2 and the action pattern X determined by the action pattern determining means 1;
Chart creation means
Creating a chart based on the mental factor-based points calculated by the point giving means 1 and / or calculated by the point giving means 2;
Distribution means
And delivering the extracted comment and / or the created chart.
前記選択式の回答種が「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類からなり、
クライアント端末からの要求を受け、
前記ポイント付与手段1が、
前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行うステップと、
ポイント補正手段が、
該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するステップと、
前記ポイント付与手段1が、
該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計するステップと、
前記コメント抽出手段が、
該補正後に集計されたポイントに相当する所定のコメントα2を前記心的因子DBから抽出するステップと
からなることを特徴とする請求項4に記載の組織力診断方法。
The answer type of the selection formula consists of three types: “affirmation” “denial” “neither”,
In response to a request from a client terminal,
The point giving means 1
Based on the specific answered table selected by the table selection means, giving a preset point to the answer type, and counting the answer type when totaling by mental factor;
Point correction means
If it is determined that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, double the points set in advance for the response type A step of correcting
The point giving means 1
Re-aggregating by mental factor using the corrected points;
The comment extracting means
5. The tissue force diagnosis method according to claim 4, further comprising a step of extracting a predetermined comment α2 corresponding to the points counted after the correction from the mental factor DB.
前記選択式の回答種が「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類からなり、
クライアント端末からの要求を受け、

前記ポイント付与手段1が、
前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行うステップと、
ポイント補正手段が、
該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するステップと、
前記ポイント付与手段2が、
該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計するステップと、
前記行動パターン決定手段1が、
該再集計された心的因子別ポイントに基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定するステップとからなるとともに、

前記ポイント付与手段2が、
前記テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルの夫々に基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、集計した後、該複数の回答済みテーブルにつき、心的因子別の平均値を求める際に、回答種別の集計を行うステップと、
ポイント補正手段が、
該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するステップと、
前記ポイント付与手段2が、
該補正後のポイントを用いて心的因子別の平均値を再集計するステップと、
行動パターン決定手段2が、
該再集計された心的因子別平均値に基づき、特定の異なるニ因子間の大小関係を二種組み合わせることにより行動パターンYを決定するステップと
からなることを特徴とする請求項4に記載の組織力診断方法。
The answer type of the selection formula consists of three types: “affirmation” “denial” “neither”,
In response to a request from a client terminal,

The point giving means 1
Based on the specific answered table selected by the table selection means, giving a preset point to the answer type, and counting the answer type when totaling by mental factor;
Point correction means
If it is determined that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, double the points set in advance for the response type A step of correcting
The point giving means 2
Re-aggregating by mental factor using the corrected points;
The behavior pattern determination means 1
And determining a behavior pattern X by combining two kinds of magnitude relationships between two different factors based on the recalculated mental factor-specific points,

The point giving means 2
Based on each of the plurality of answered tables selected by the table selection means, a predetermined point is assigned to the answer type and aggregated, and then an average value for each mental factor is obtained for the plurality of answered tables. The step of counting the response types,
Point correction means
If it is determined that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, double the points set in advance for the response type A step of correcting
The point giving means 2
Re-aggregating the mean value for each psychological factor using the corrected points;
The action pattern determination means 2
The method according to claim 4, further comprising the step of determining an action pattern Y by combining two kinds of magnitude relations between specific different two factors based on the recalculated average value by mental factor. Organizational power diagnosis method.
クライアント端末にインターネットを介して接続されたサーバ装置において実行されるプログラムであって、
価値観を形成する心的因子を評定する質問文とこれに関連づけられた属性情報とからなる質問DBと、
前記質問文に対する回答を記録するための回答テーブルと、
ポイント別に設定した心的因子別コメントα1を蓄積した心的因子DBと、
行動パターン別に設定したコメントβを蓄積した行動パターンDBと、
二つの行動パターンの組み合わせに基づき設定したコメントγを蓄積した組み合わせ行動パターンDBを有する記憶装置を備えた
サーバ装置を、
クライアント端末からの要求を受け、前記回答テーブルを呼び出す回答テーブル呼出手段と、
所定の質問文を呼び出す質問文呼出手段と、
クライアント端末から送信される前記質問文に対する選択式の回答を前記回答テーブルへ記録する回答記録手段と、
該回答が記録された回答テーブルを、前記記憶装置内に回答済みテーブルとして呼出自在に記憶する回答済みテーブル記憶手段と、

クライアント端末からの要求を受け、前記記憶装置内に記憶された回答済みテーブルの中から特定の回答済みテーブルを選択するテーブル選択手段と、
該選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計するポイント付与手段1と、
該集計ポイントに基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定する行動パターン決定手段1と、

クライアント端末からの要求を受け、テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルに対し、前記ポイント付与手段1により付与された各回答済みテーブルの心的因子別ポイントに基づき、該複数の回答済みテーブルにおける心的因子別の平均値を算出するポイント付与手段2と、
該平均値に基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンYを決定する行動パターン決定手段2と、

クライアント端末からの要求を受け、
前記ポイント付与手段1により集計された結果に基づき、前記心的因子DBより所定の コメントα1を抽出し、
前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXに基づき、前記行動パターンDBより所定のコメントβを抽出するとともに、
前記行動パターン決定手段2により決定された行動パターンYと、前記行動パターン決定手段1により決定された行動パターンXとに基づき、前記組み合わせ行動パターンDBより所定のコメントγを抽出するコメント抽出手段と、
前記ポイント付与手段1により集計され、及び/又は前記ポイント付与手段2により算出された心的因子別ポイントに基づき図表を作成する図表作成手段と、
前記抽出されたコメント及び/又は前記作成された図表を配信する配信手段
として機能させることを特徴とするサーバプログラム。
A program executed in a server device connected to a client terminal via the Internet,
A question DB consisting of a question sentence for assessing mental factors forming values and attribute information associated therewith;
An answer table for recording answers to the question text;
A mental factor DB that accumulates comments α1 according to mental factors set according to points;
An action pattern DB that accumulates comments β set for each action pattern;
A server device including a storage device having a combined action pattern DB that accumulates comments γ set based on a combination of two action patterns.
An answer table calling means for receiving a request from the client terminal and calling the answer table;
A question sentence calling means for calling a predetermined question sentence;
An answer recording means for recording a selection type answer to the question sentence transmitted from the client terminal into the answer table;
An answer table storing means for storing the answer table in which the answer is recorded as an answer table in the storage device in a freely callable manner;

A table selecting means for receiving a request from the client terminal and selecting a specific answered table from the answered tables stored in the storage device;
Based on the selected specific answered table, a point giving means 1 for assigning points set in advance to the answer type and summing up by mental factors;
A behavior pattern determination means 1 for determining a behavior pattern X by combining two kinds of magnitude relationships between two different factors based on the counting points;

In response to a request from the client terminal, the plurality of answered tables selected by the table selecting means are based on the mental factor-specific points of each answered table given by the point giving means 1. Point giving means 2 for calculating an average value for each mental factor in the table;
Based on the average value, the behavior pattern determining means 2 for determining the behavior pattern Y by combining two kinds of magnitude relations between two different specific factors;

In response to a request from a client terminal,
A predetermined comment α1 is extracted from the mental factor DB based on the results totaled by the point granting means 1,
Based on the behavior pattern X determined by the behavior pattern determination means 1, a predetermined comment β is extracted from the behavior pattern DB,
Comment extracting means for extracting a predetermined comment γ from the combined action pattern DB based on the action pattern Y determined by the action pattern determining means 2 and the action pattern X determined by the action pattern determining means 1;
A chart creation means for creating a chart based on the points according to mental factors calculated by the point grant means 1 and / or calculated by the point grant means 2;
A server program that functions as distribution means for distributing the extracted comment and / or the created chart.
「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類の選択式の回答種を備えたサーバ装置を、
クライアント端末からの要求を受け、
前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行うポイント付与手段1と、
該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するポイント補正手段と、
該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計するポイント付与手段1と、
該補正後に集計されたポイントに相当する所定のコメントα2を前記心的因子DBから抽出するコメント抽出手段として
機能させることを特徴とする請求項7に記載のサーバプログラム。
A server device with three types of answer types: “Yes”, “No”, and “Neither”
In response to a request from a client terminal,
Based on a specific answered table selected by the table selecting means, a point giving means 1 for adding the points set in advance to the answer types and summing up the answer types when summing up by psychological factors;
If it is determined that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, double the points set in advance for the response type Point correction means for correcting
Point granting means 1 for recounting by mental factor using the corrected points;
8. The server program according to claim 7, wherein the server program is made to function as comment extracting means for extracting a predetermined comment α2 corresponding to the points counted after the correction from the mental factor DB.
「肯定」「否定」「どちらでもない」の三種類の選択式の回答種を備えたサーバ装置を、
クライアント端末からの要求を受け、
前記テーブル選択手段により選択された特定の回答済みテーブルに基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、心的因子別に集計する際に、回答種別の集計を行う前記ポイント付与手段1と、
該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するポイント補正手段と、
該補正後のポイントを用いて心的因子別に再集計する前記ポイント付与手段2と、
該再集計された心的因子別ポイントに基づき、特定の異なる二因子間の大小関係を、二種組み合わせることにより行動パターンXを決定する前記行動パターン決定手段1として機能させるとともに、

前記テーブル選択手段により選択された複数の回答済みテーブルの夫々に基づき、回答種別に予め設定したポイントを付与し、集計した後、該複数の回答済みテーブルにつき、心的因子別の平均値を求める際に、回答種別の集計を行う前記ポイント付与手段2と、
該集計結果に基づき、心的因子別に「どちらでもない」についての回答数が一定数以上に達したことを判断した場合には、該回答種につき予め設定したポイントの2倍のポイントを付与するよう補正するポイント補正手段と、
該補正後のポイントを用いて心的因子別の平均値を再集計するポイント付与手段2と、
該再集計された心的因子別平均値に基づき、特定の異なるニ因子間の大小関係を二種組み合わせることにより行動パターンYを決定する行動パターン決定手段として
機能させること特徴とする請求項7に記載の組織力診断システム。
A server device with three types of answer types: “Yes”, “No”, and “Neither”
In response to a request from a client terminal,
Based on the specific answered table selected by the table selection means, the point giving means 1 for adding the points set in advance to the answer types and counting the answer types when counting by psychological factors;
If it is determined that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, double the points set in advance for the response type Point correction means for correcting
The point giving means 2 for recounting by mental factor using the corrected points;
Based on the recalculated points by mental factor, the magnitude relationship between two specific different factors is made to function as the behavior pattern determination means 1 that determines the behavior pattern X by combining two types,

Based on each of the plurality of answered tables selected by the table selection means, a predetermined point is assigned to the answer type and aggregated, and then an average value for each mental factor is obtained for the plurality of answered tables. The point giving means 2 for counting the answer types,
If it is determined that the number of responses for “None” for each mental factor has reached a certain number or more based on the aggregated result, double the points set in advance for the response type Point correction means for correcting
Point granting means 2 for reaggregating the average value for each mental factor using the corrected points;
8. The method according to claim 7, wherein the behavior pattern determining means is configured to determine a behavior pattern Y by combining two kinds of magnitude relations between specific different two factors based on the recalculated average value for each mental factor. The tissue force diagnosis system described.
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