JP2011164715A - 活動評価装置、活動評価方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】質的な観点から業務を評価し、関連する業務に評価結果を反映し、業務を的確に判断することができる活動評価装置、活動評価方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】活動評価装置１００の活動情報取得部１は、対象ユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する。主観的評価取得部２は、対象ユーザが活動情報に対して行った主観的評価を取得する。記憶部３は、活動情報および主観的評価を蓄積して記憶する。単位抽出部４は、活動情報を所定の方法で活動単位に区切る。関連度算出部５は、活動単位それぞれの関連性を関連度として算出する。評価配分部６は、関連度に基づいて主観的評価を活動情報に対応させ、活動単位における主観的評価を配分する。評価算出部７は、評価配分部６で配分した主観的評価の活動単位ごとの和を、活動単位の活動評価値として算出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、活動評価装置、活動評価方法およびプログラムに関する。より詳しくは、質的な観点から活動、とくに業務に関する活動を評価する活動評価装置、活動評価方法およびプログラムに関する。

企業組織において、組織の生産性を評価することは重要な課題である。生産性の測定は古くから行われており、その生産性の評価式は産出量を投入コストで割った値で定義される。この生産性の評価式は、企業の生産システムの効率性を計る尺度として扱われてきた。製造部門や営業部門などの場合、産出量及び投入コストは特定化しやすいため、多くの部門で適用されてきた。これらを量的な観点からの評価とする。

しかしながら、企画業務従事者、研究員、および管理的職業従事者などの部門では、同様の方法での生産性評価は困難とされる。なぜなら、彼らの業務の多くは、新しいアイデア、企画案、報告書、知識、ノウハウなどを産出する業務であり、産出量や投入コストなどと違って数値化が行いにくく、量的な観点だけで評価することが難しいからである。そのため、新しいアイデア、企画案、報告書、知識、ノウハウなどの業務の、質的な観点からの評価が重要である。

例えば、非特許文献１に、創造的なプロセスにおいて重要な要素について調査しており、６つの指標から創造性の評価を行う方法を提案している。６つの指標とは、情報検索可能性（Exploration）、共同作業可能性（Collaboration）、約束性（Engagement）、努力/報酬見返り（Effort/Reward Tradeoff）、手段透明性（Tool Transparency）、表現可能性（Expressiveness）、を指す。約束性（Engagement）、努力/報酬見返り（Effort/Reward Tradeoff）、手段透明性（Tool Transparency）は、努力するだけの価値（Results Worth Effort）、没頭度（Immersion）、達成感（Enjoyment）であってもよい。創造的なプロセスとは、上述の、質的な観点からの評価を要する業務に置き換えることができる。

また、上述の、質的な観点からの評価に類似する考え方として、特許文献３に、知的生産性レベルの分析が記載されている。企業の知的生産性レベルの分析に必要な７つの状態の項目として、ミーティングの状態、チームの運営状態、計画の共有化状態、仕事の受け渡し状態、仕事の振り返り（見直し）状態、仕事を通しての自己成長の状態、仕事への対応における上位下位者の合意と納得の状態が挙げられる。

特許文献１では、検索式の論理式による結合関係を反映した関連文書検索を可能とする関連文書検索装置が記載されている。その技術は、判断対象キーワードごとの類似度と関連文書情報とに基づいて、各文書との間の関連度を算出する方法である。

特許文献２では、ワーカー間の人間関係に配慮しつつ、チーム生成を支援できるチーム生成支援装置について記載されている。その技術は、評価対象のチームの各ワーカーごとに他のワーカーの各々を評価した相互評価情報を取得してそれぞれの平均値を算出し、ワーカーの組み合わせの各々に対し、これらの平均値に基づいて関連度を演算する方法である。

特許文献４は、依存構造解析、構文解析等を用いずに、自動的に統計的な観点から文の分割位置を定めることを可能にする自然言語処理装置が記載されている。

特許文献５は、さまざまなコミュニケーション手段を用いて発言されたメッセージ間の時間間隔に基づいて組織の活動度合いを判断し知的活動を評価する情報処理装置について記載されている。

特許文献６は、動画像データから特徴抽出を安定的に行って動画像データを分割及び分類することができる動作解析方法について記載されている。

特開平１０−２６０９７２号公報 特開２００１−２８２９６５号公報 特開２００３−１４１２６９号公報 特開２００６−１８３５４号公報 特開２００６−１３３９２５号公報 特開２００９−２０５２８２号公報

Erin A. Carroll, et al. : "Creativity Factor Evaluation: Towards a Standardized Survey Metric for Creativity Support", Proc. Int. Conf on Creativity and Cognition (C&C), 2009

企画業務従事者、研究員、および管理的職業従事者などの部門では、新しいアイデア、企画案、報告書、知識、ノウハウなどを算出する業務が多くあり、業務の評価を行う際に評価結果の数値化が行いにくいため量的な観点だけで評価することが難しい。

非定型・創造的業務の知的生産性評価は、産出物の質的評価が必要となる。質的評価は、業務の内容や業務の状況、さらには業務に対する組織のポリシーなども関連する。そのため、定量的な指標での評価は難しく、主観的な評価が必要である。さらに、業務を適切に評価するためには、業務の経緯を考慮する必要がある。ある業務が評価された場合、それに影響を与えた過去の関連業務についても同様にある程度の評価がされてしかるべきである。ここでの主観的とは判断などが心理的作用に依存していることを指す。

しかしながら、特許文献３および非特許文献１の場合では、主観評価をもとにして組織の知的生産性を評価する技術を示しているが、主観的なマクロな評価のみで業務ごとの関連性は考慮されていないため、知的生産性評価の主となっている業務を正しく評価することができない。

特許文献１は文書の関連度、特許文献２は作業者の関連度に関係しているが、業務の関連を考慮したものではなく、業務の評価に関係するものではない。特許文献４および特許文献６は文書または動作を所定の単位に分割する技術である。特許文献５では、コミュニケーションに関する活性度を評価しているが、業務活動の関連性の取得は行っておらず、質的な評価を意図していない。

本発明は上記のような事情に鑑みてなされたもので、質的な観点から業務を評価し、当該業務に関連する業務を的確に評価することができる活動評価装置、活動評価方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る活動評価装置は、
ユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する活動情報取得手段と、
前記ユーザが前記活動に対して行った主観的評価を取得する主観的評価取得手段と、
前記活動情報および前記主観的評価を蓄積して記憶する記憶手段と、
前記活動情報を所定の方法で活動単位に区切る単位抽出手段と、
前記単位抽出手段で区切った活動単位について、該活動単位それぞれの関連性を関連度として算出する関連度算出手段と、
前記関連度に基づいて前記主観的評価を前記活動情報に対応させ、該活動情報の前記活動単位における主観的評価を配分する評価配分手段と、
前記評価配分手段で配分した主観的評価の前記活動単位ごとの和を前記活動単位の活動評価値として算出する評価算出手段と、
を備えることを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明の第２の観点に係る活動評価方法は、
ユーザの活動の評価値を算出する活動評価装置が行う活動評価方法であって、
ユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する活動情報取得ステップと、
前記ユーザが前記活動に対して行った主観的評価を取得する主観的評価取得ステップと、
前記活動情報および前記主観的評価を蓄積して記憶する記憶ステップと、
前記活動情報を所定の方法で活動単位に区切る単位抽出ステップと、
前記単位抽出ステップで区切った活動単位について、該活動単位それぞれの関連性を関連度として算出する関連度算出ステップと、
前記関連度に基づいて前記主観的評価を前記活動情報に対応させ、該活動情報の前記活動単位における主観的評価を配分する評価配分ステップと、
前記評価配分ステップで配分した主観的評価の前記活動単位ごとの和を前記活動単位の活動評価値として算出する評価算出ステップと、
を備えることを特徴とする。

本発明の第３の観点に係るプログラムは、コンピュータに、
ユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する活動情報取得ステップと、
前記ユーザが前記活動に対して行った主観的評価を取得する主観的評価取得ステップと、
前記活動情報および前記主観的評価を蓄積して記憶する記憶ステップと、
前記活動情報を所定の方法で活動単位に区切る単位抽出ステップと、
前記単位抽出ステップで区切った活動単位について、該活動単位それぞれの関連性を関連度として算出する関連度算出ステップと、
前記関連度に基づいて前記主観的評価を前記活動情報に対応させ、該活動情報の前記活動単位における主観的評価を配分する評価配分ステップと、
前記評価配分ステップで配分した主観的評価の前記活動単位ごとの和を前記活動単位の活動評価値として算出する評価算出ステップと、
を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、質的な観点から業務を評価し、関連する業務に評価結果を反映し、業務を的確に判断できる。組織内の業務従事者の現状認識に基づく知的生産性評価を、関連する業務に反映し、組織内の各業務の知的生産性評価を総合的に評価することができる。

本発明の実施の形態に係る活動評価装置の構成例を示すブロック図である。 活動情報取得の例を示す図である。 主観的評価取得の例を示す図である。 ユーザの業務活動の例を示す図である。 業務活動情報のデータの例を示す図である。 主観的評価のデータの例を示す図である。 業務活動情報の、業務間における評価配分の例を示す図である。 スケジュールの例を示す図である。 報告書の例を示す図である。 実施の形態に係る活動評価の動作の一例を示すフローチャートである。 実施の形態に係る活動単位抽出の動作の一例を示すフローチャートである。 実施の形態に係る関連度算出の動作の一例を示すフローチャートである。 実施の形態の変形例に係る活動評価の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明に係る活動評価装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

以下に、発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または相当部分には同じ符号を付す。

（実施の形態）
図１は、本発明の実施の形態に係る活動評価装置の構成例を示すブロック図である。実施の形態における活動評価装置１００は、活動情報取得部１、主観的評価取得部２、記憶部３、単位抽出部４、関連度算出部５、評価配分部６、評価算出部７、入力部８、出力部９、および端末１０２を備える。記憶部３、単位抽出部４、関連度算出部５、評価配分部６、評価算出部７、入力部８および出力部９は、活動評価装置１００のサーバ１０１に構成される。活動情報取得部１、主観的評価取得部２はサーバ１０１に備えてもよく、ネットワークＮを介してサーバ１０１と接続してもよい。また、端末１０２についても、サーバ１０１に備えてもよく、ネットワークＮを介してサーバ１０１と接続してもよい。

活動情報取得部１は、対象のユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する。活動情報の取得は、自動的に取得できることが望ましく、例えば、位置センサ、加速度センサ、マイクロフォン、計算機内の操作取得プログラム、など、各種センサを用いて取得する。取得する活動情報は、ユーザが端末を操作した情報、ユーザが参照または作成したファイルデータ、ユーザが発した音声を録音した音声データ、ユーザを撮影した画像データ、ユーザの位置データ、ユーザの作業時刻の記録、もしくは、ユーザのスケジュール管理データなどが挙げられる。どのデータについても時刻のデータを併せて取得しておき、複数種類ある活動情報のデータに相互性を持たせておく。

例えば、活動情報取得部１は、会議の様子などを録画した画像データを取得したり、作業に用いるパーソナルコンピュータの操作履歴および使用したファイルデータを取得する。また、活動情報取得部１は、作業業務の一部として、Ｗｅｂでスケジュールを記録する場合のスケジュール管理データや、出勤退勤のタイムカードの記録から活動情報を取得する。

より具体的には、活動情報取得部１は、音声データのユーザが発言するキーワード特徴、位置データの各ユーザ（メンバＭ１、メンバＭ２、メンバＭ３）の位置情報を示す座標値、計算機内の操作情報からキーボード入力、ポインタ移動、マウスクリックなどの入力デバイス操作情報と利用ファイルのキーワード特徴、などの活動情報を取得する。

主観的評価取得部２は、ユーザが活動に対して行った主観的評価を取得する。

主観的評価は、ユーザに対してＷｅｂや質問紙などを用いて質問した結果を指す。ユーザが評価する時期は、所定期間毎もしくは所定の活動状況となった場合であることが好ましい。日報、週報、月報などの定期毎に提出する報告書と同時に、または研究課題などが終了したときなどに評価することで、活動に対する主観的な評価を適宜、得ることができる。

記憶部３は、活動情報取得部１で取得した活動情報、主観的評価取得部２で取得した主観的評価などを記憶する。活動評価装置１００は、入力部８を介して活動情報および主観的評価をサーバ１０１に取り込み、記憶部３にて記憶する。記憶部３は、活動情報、主観的評価およびユーザの識別情報などの情報のほかに、活動評価に関するデータ、たとえば活動単位や活動評価値などを記憶する。また、活動評価装置１００に関するプログラム、たとえば制御プログラムなどを記憶してもよい。

単位抽出部４は、活動情報を所定の方法で活動単位に区切る。

仮に、活動情報が音声データの場合で、音声データの音量が４０デシベル以下でその時間が１５分以上の場合に活動単位を区切るものと設定しておく。ある会議室で、音量が５０デシベル程度になったときに、音声データの取得を開始する。音声データを取得している際に、４０デシベル以下の音量となった時間が５分間のときと、４５分間のときとがあった場合、音声データを取得した開始時刻から、４５分間の音量が小さくなったときの、４５分間を計測する直前までの間を、１つの活動単位として区切ることができる。そして、４５分間の音量が小さくなったときの、４５分間を計測した後で、再度、音声データの取得を開始したときから、異なる活動単位として、音声データを記録する。

操作履歴データの場合、端末操作情報の記録が２時間連続してあり、複数のファイルが開けられたとき、そのファイルが開けられてから次のファイルが開けられるまでの間を、活動単位とする。また、連続して開けられたファイルを比較して、共通する語句の出現頻度が所定数より多い場合は、比較した連続するファイルを合わせて１つの活動単位として設定してもよい。

活動単位に区切る方法は、その活動情報の形式によってもさまざまである。このとき、位置データと音声データなど、複数のデータが活動情報に含まれる場合、より、活動単位へ区切るための判断が行いやすくなる。

また、活動単位に区切る所定の方法として、例えば、単位抽出部４は、取得した活動情報の、情報の変化量が大きい箇所を仮区切り目とし、その仮区切り目の前後の情報について類似度を算出しておく。そして類似度が所定の値より小さい箇所の仮区切り目を区切り目と設定し直し、区切り目から次の区切り目の前までの活動情報を１つの活動単位として抽出することができる。活動情報が類似しているかの判定は、音声データや操作履歴データに含まれる共通した語句の出現回数などをもとに行う。出現回数が少なければ類似していないと判定され、区切り目の前後で異なる活動として区切り、活動単位を抽出することができる。

活動単位の抽出について、より具体的には、まず活動情報で得られるデータの、時刻データと位置データをもとに、大きな変化を検出した部分を仮区切り目として設定する。時刻データと位置データから、その活動を行うメンバのデータも合わせて得ることができ、メンバのデータをもとに仮区切り目を設定してもよい。活動情報の位置データでは、位置座標の差分より変化を検出し、仮区切り目として設定できる。また、メンバのデータの、メンバの組合せが異なった時点を、仮区切り目として設定できる。

次に、設定した仮区切り目の前後の活動情報を比較する。活動単位は、類似した活動情報を１つのまとまりとして区切ったものであり、活動情報の内容の類似性をもとに判断する必要がある。類似した活動が続いている場合、類似した部分をまとめて活動単位として設定することができる。類似性は類似度で表され、活動情報の内容を示すデータ、例えば音声データや操作履歴データに共通した語句が多く含まれる場合、類似度は大きくなる。類似度が所定の値より小さい場合に、仮区切り目の前までの活動情報の内容と、仮区切り目の後の活動情報の内容が異なると判定し、仮区切り目を区切り目と設定することができる。そして、区切り目から区切り目までの活動情報を、活動単位として抽出する。

このように、活動単位の抽出のための区切り目は、主に、位置データ、時刻データ、メンバのデータが用いられることが多く、類似度を算出するには、内容を表すデータ（音声データや操作履歴データなど）を使用する。また、活動内容を表すデータ（音声データや操作履歴データなど）を用いて、出現する語句から内容の変化があることを確認できたところで活動情報を区切り、区切り目の設定と類似性の判定を同時に行いつつ活動単位を抽出することも可能である。

関連度算出部５は、単位抽出部４で区切った活動単位について、活動単位同士の、または活動単位相互の、関連性を関連度として算出する。

また、関連度算出部５は、活動単位の任意の組合せにおいて、活動単位の活動類似度を算出し、その活動類似度に基づいて関連度を算出することができる。活動類似度は比較する対象を活動単位同士としたものであり、その算出方法は、類似度を算出したときと同様に内容が類似するかを比較して求める。活動単位同士に、共通する語句を多く含む場合は、活動類似度は大きくなり、また、関連度も大きくなる。

活動単位同士の関連性が高いとは、たとえば、会議のための資料の作成と、その資料の発表を行う会議がある場合、共通する活動を含むなどして、関連する度合い、すなわち関連度が大きいことをいう。活動内容が打ち合わせの場合であって、初回の打ち合わせはプロジェクトＡについてであり、第２回目の打ち合わせもプロジェクトＡについての場合、２つの活動単位の関連度は大きくなる。初回の打ち合わせはプロジェクトＡについてであり、第２回目の打ち合わせはプロジェクトＡと内容が異なるプロジェクトＢについてであれば、２つの活動単位の関連度は小さい。活動内容が打ち合わせの場合であっても、内容が共通しているか、すなわち類似しているかにより、関連度は異なる。

関連度算出部５で算出する関連度の具体的な例として、活動内容だけでなく活動時刻をもとに、関連度を算出する式を設定することができる。活動Ｘと活動Ｙがあり、それぞれの活動の開始時刻、終了時刻は、活動Ｘについて開始時刻ｔｓＸ（以下、時刻ｔｓＸ）、終了時刻ｔｇＸ（以下、時刻ｔｇＸ）、活動Ｙについて開始時刻ｔｓＹ（以下、時刻ｔｓＹ）、終了時刻ｔｇＹ（以下、時刻ｔｇＹ）とする。活動Ｘについて、開始時刻、終了時刻の差異を変数として単調減少する関数をもとにし、さらに活動期間のオーバーラップ時間をペナルティとして付加する式を用意する。次に、活動Ｙの値を、活動Ｘをもとに設定した関数式に代入し、関連度の値を算出する。このように、関連度を算出することができるが、これは一例であり、任意に設定可能である。

評価配分部６は、主観的評価を活動情報に対応させ、活動情報の活動単位における評価値を配分する。

活動情報は、複数の活動単位から構成されることが多く、主観的評価を得られた活動情報の中でも、活動単位の重要度や、その活動に対する仕事量の大きさなどが異なる。そのため、活動単位の評価値を配分して決定する。

評価算出部７は、評価配分部６で配分した主観的評価の活動単位ごとの和を、活動単位の活動評価値として算出する。

ある仕事（活動情報）の、その仕事の中で関連する仕事（活動単位）において、一方は評価が高く、他方は評価が低いという事は考えにくく、ある程度、一貫した評価を行うべきである。関連度に応じて配分した値を用いることで、より、相対的に平等な評価を得ることが可能となる。

出力部８は、必要に応じて、ユーザの活動評価値などを、表示できるデータの形にして出力し、端末１０２はデータを表示する。データは、活動評価値のみでもよく、関連する活動単位や、その活動評価値が変化した場合の値など、必要に応じて表示する。

図２は、活動情報取得の例を示す図である。活動情報取得部１は、ＲＦタグ１１、位置情報発信機１２、タグ情報送受信部１３および位置算出部１４を備える。

位置情報発信機１２はユーザ（図中のメンバＭ１、メンバＭ２、メンバＭ３に該当）が所持するＲＦタグ１１（図中のＲＦタグＭ１、ＲＦタグＭ２、ＲＦタグＭ３に該当）の電波を受信する。タグ情報送受信部１３は、位置情報発信機１２のタグ情報を受け、ネットワークを介してそのユーザの識別情報および位置情報を位置算出部１４へ送信する。そして位置算出部１４は、ユーザの位置を算出する。このように活動情報取得部１はユーザの位置情報について、情報を取得する。

図３は、主観的評価取得の例を示す図である。主観的評価取得部２は、主観評定値検出装置２０を用いて、その主観の程度を評定した結果（主観的評価）を取得してもよい。主観評定値検出装置２０は、人がその感覚にしたがってスイッチを操作した情報から、その主観の程度を評定することができる装置である。

主観評定値検出装置２０は、スイッチ２１と、特徴量抽出部２２と、入力操作情報記憶部２３と、入力操作プロファイル情報生成部２４と、入力操作プロファイル情報記憶部２５と、評定値算出部２６と、評定値記憶部２７を備える。スイッチ２１は、ユーザが所定の感覚についてその主観に従って直感的に入力操作できる。特徴量抽出部２２は、スイッチ２１の入力操作からその所定の特徴量の組である入力操作情報を抽出する。入力操作情報記憶部２３は、入力操作情報を蓄積する。入力操作プロファイル情報生成部２４は、入力操作情報に基づいてそのユーザの入力操作の所定の特徴量の組の平均情報量（エントロピー）が最大になる評価軸を求める。入力操作プロファイル情報記憶部２５は、入力操作プロファイル情報生成部２４で生成した情報を記憶する。評定値算出部２６は、入力操作情報を、入力操作プロファイル情報生成部２４で求めた評価軸に射影して得られる評定値を算出する。評定値記憶部２７は、評定値算出部２６で算出した評定値を記憶する。この主観評定値検出装置２０を用いることで、回答者、すなわち対象ユーザであるメンバＭ１がその主観に従ってスイッチを直感的に操作した情報から、メンバＭ１の感覚の評定値を算出することができる。その結果、感覚を評定値に換算するメンバＭ１自身の心理的負担を低減することができる。その理由は、回答の入力にあらかじめ設定した段階または範囲を用いずに、入力操作情報の変化の分析から自動的に評定値を算出するからである。

図４は、ユーザの業務活動の例を示す図である。ユーザである複数のメンバＭ１、メンバＭ２、メンバＭ３のそれぞれについて、活動内容と時間をグラフで表している。時刻ｔｓＸは活動Ｘを開始した時間、時刻ｔｇＸは活動Ｘを終了した時間を指す。

図４で示す業務活動の、メンバＭ３が作成した議事録ＧをメンバＭ１が閲覧したとき、メンバＭ１の議事録Ｇに対する主観的評価を、図３に示す主観評定値検出装置２０を用いてメンバＭ１が議事録Ｇを閲覧する活動から取得する。メンバＭ１は議事録Ｇを閲覧した活動の評価を、主観評定値検出装置２０のスイッチ２１で直観的に入力操作しながら行うことで、上述のように主観評定値検出装置２０は作動し、メンバＭ１の感覚の評定値を算出することができる。このときの評定値は、議事録ＧがメンバＭ１にとって有意な情報であったか、その議事録Ｇから関連する仕事のアイデアを導き出せたか、議事録Ｇを閲覧する時間が無駄にならなかったか、などの感覚から得られる議事録Ｇの閲覧に対する評価を数値化して評定値として算出したものを指す。

図５は、業務活動情報のデータの例を示す図である。活動情報のデータは、時刻データ、音声データ、位置データ、操作履歴データ、操作履歴ファイルデータを取得し、ユーザ毎に整理し並び替えたものである。活動情報取得部１は、これら個々のデータを取得し、記憶部３へ記憶し、記憶部３は、これらデータをデータベースの形式で記憶する。

図４のユーザの業務活動の例で示す活動の時刻ｔｓＸや時刻ｔｇＸ、および活動内容は、活動評価装置１００の単位抽出部４および関連度算出部５が、図５の業務活動情報データをもとに識別することができる。そのため、ユーザは、手動で業務活動の全てを記録する必要はなく、記録漏れのおそれがなく、記録のための手間がかからずに済む。

図６は、主観的評価のデータの例を示す図である。ユーザの活動単位と、その活動単位における主観的評価が対応したデータである。主観的評価Ｓ（Ｍ，Ｔ）は、メンバＭが時刻Ｔにおける活動に対して行った主観的評価を指す。

図７は、業務活動情報の、業務間における評価配分の例を示す図である。図４のユーザの業務活動に、図６の主観的評価を付加し、さらに、活動単位同士の関連性や、関連度から算出した配分のための係数を追加して表記している。

例えば、会議Ａで議論した内容について補足があり、会議Ａ’が行われたとする。メンバＭ１の会議Ａと会議Ａ’は、活動に関連性が高く、会議Ａ’の評価を、会議Ａの評価に反映する事が望ましい。活動評価装置１００の評価算出部７は、関連度をもとに所定の方法で配分を決定する。図７を参照すると、このときの値（係数）は０．３倍の配分であることが分かる。また、同一人物内の活動に限らず、他のメンバの活動と関連性がある場合についても、同様に配分する。過去に行われた活動に対しては新しい活動に対する評価を反映させて配分を行い、同時刻に行われる活動に対しては相互に評価を反映させて配分を決定することができる。

また、図７の例では、メンバＭ２の会議Ｆと発表資料Ｄ使用の関連について、会議Ｆに発表資料Ｄ使用が含まれて記載されている。これは、活動評価装置１００の評価配分部６で、主観的評価を活動情報に対応させ、活動情報の活動単位における評価値を、会議Ｆの評価と、発表資料Ｄ使用の評価に配分することを示す。

図８は、スケジュールの例を示す図であり、オンラインのサーバ等でスケジュール管理を行っている場合の、スケジュール管理画面の例である。活動情報取得部１は、複数の人が共用で使用するスケジュール管理データから活動情報を取得し、データとして用いてもよい。その他の活動情報のデータ、例えば音声データや位置データと併せてデータベースを作成して、記憶部３へ記憶することができる。

図９は、報告書の例を示す図である。報告書内に日時が記載されている場合は、その日時と対応する活動の情報を、活動情報取得部１の活動情報のデータとして用いることができる。また、その活動に対する評価が記載されており、その活動に対する満足度や達成度などを、主観的評価取得部２の主観的評価のデータの一部として用いることができ、評価配分部６で評価値を配分するときの判断材料とすることができる。例えば、報告書に含まれる語句「達成」「契約数増加」「売り上げ増加」などを含む場合はプラスの評価として、「減少」「失敗」などであればマイナスの評価として用いる。

以下に、図１ないし７を参照して、実施の形態の動作を説明する。活動評価を行う対象のユーザは、メンバＭ１とする。

活動評価装置１００の活動情報取得部１は、メンバＭ１の位置情報を取得する。活動情報取得部１の位置情報発信機１２は、メンバＭ１が所持するＲＦタグ１１が発する電波を受信し、そしてタグ情報送受信部１３へ向けて送信する。タグ情報送受信部１３は、受信した情報を位置算出部１４へ送信する。位置算出部１４は位置を算出し、そのときの時刻とともに、位置データを作成する。活動情報取得部１は、このように作成されたメンバＭ１の活動情報の位置データを取得する。また、位置データの他に、活動情報取得部１は、音声データ、端末操作履歴、端末利用したファイルの履歴などの、活動データを取得する。

メンバＭ１は、所定期間毎もしくは所定の活動状況となった場合に、主観的評価を作成する。作成の際に、Ｗｅｂなどを用いる場合はメンバＭ１は端末１０２へ入力する。作成の際に質問紙などを用いる場合は、質問紙の結果をメンバＭ１や第３者による入力などで、端末１０２へ入力する。また、主観評定値検出装置２０などを用いて評価を取得してもよい。主観的評価取得部２は、その入力されたデータ、ここではメンバＭ１が行った活動に対して評価した主観的評価を取得する。

記憶部３は、活動情報取得部１で取得した活動情報および主観的評価取得部２で取得した主観的評価を、入力部８を介して入力し、記憶する。単位抽出部４は、記憶部３に記憶された活動情報をもとに、活動情報を所定の方法で活動単位に区切る。

例えば、記憶部３には時刻ｔｓＡから時刻ｔｇＡの間は場所Ａ、時刻ｔｓＢから時刻ｔｇＢの間は場所Ｂに位置する活動データの位置情報に関するデータが記憶されている。また、時刻ｔｓＡから時刻ｔｇＡの間は、音声データ、端末操作履歴データおよび２つのファイル利用の履歴があり、時刻ｔｓＢから時刻ｔｇＢの間は、端末操作履歴データおよび６つのファイル利用の履歴があるものとする。

単位抽出部４は、活動情報取得部１で取得した複数の活動情報をもとに、取得した情報および取得した内容から、メンバＭ１の活動情報を所定の方法で活動単位に区切る。単位抽出部４は、位置データより、時刻ｔｓＡから時刻ｔｇＡの間の活動内容は会議Ａ、時刻ｔｓＢから時刻ｔｇＢの間の活動内容は業務Ｂとして、活動単位を抽出する。メンバＭ１が業務Ｂの途中、資料を取るために一旦席を外して移動し、位置データに移動履歴が存在する場合などであっても、時刻データ、端末操作履歴などから、同じ活動を行っていることを判定できるように設定することが可能である。例えば、移動した履歴にかかる時間が所定の時間より短い場合や、さらに移動した前後の位置データが同じ場所を示す場合、また、移動した前後に使用したファイルが同じものであった場合など、活動情報の中で情報の変化量が大きい場合であっても活動内容が同じであると判定するように、条件を予め設定しておく。

また、単位抽出部４は、取得した活動情報の、情報の変化量が大きい箇所を仮区切り目とし、その仮区切り目の前後の情報について類似度を算出しておく。類似度が所定の値より大きい箇所の仮区切り目を、区切り目と設定し直し、区切り目から次の区切り目の前までを１つの活動単位として抽出してもよい。

関連度算出部５は、単位抽出部４で区切った活動単位について、活動単位同士の関連性を関連度として算出する。時刻ｔｓＡ’から時刻ｔｇＡ’の間の音声データに含まれる語句が、時刻ｔｓＡから時刻ｔｇＡの間の音声データに含まれる語句と重複することが多い場合、会議Ａと会議Ａ’は関連度が高くなる。また、このとき、関連度算出部５は、活動の関連性について、音声データの分析結果だけでなく、その場所にいるメンバの組合せが一致していたり、用いる資料が同じであったりと、その他のデータを総合して判断することができる。

また、関連度算出部５は、活動単位の任意の組合せにおいて、それぞれの活動単位の活動類似度を算出し、その活動類似度に基づいて関連度を算出してもよい。

評価配分部６は、主観的評価を活動情報に対応させ、活動情報の活動単位における評価値を配分する。評価配分部６は、主観的評価と活動情報を対応させるだけでなく、その活動情報を構成する活動単位に対応させ、活動単位がその活動に占める重要度や、その活動に対する仕事量の大きさなどを所定の方法で算出し、評価値を配分する。

例えば、メンバＭ２が会議Ｆについて評価を行う際、発表資料の作成のみで評価することは少なく、会議Ｆ全体の評価をすることが予測される。このとき、評価配分部６は、会議Ｆの主観的評価を、会議Ｆに対する評価や、発表資料Ｄの作成に対する評価などに配分する。

評価算出部７は、評価配分部６で配分した主観的評価の活動単位ごとの和を、活動単位の活動評価値として算出する。

例えば、メンバＭ１が、あるプロジェクトに関する会議Ｆの議事録Ｇを閲覧したものとする。議事録ＧがメンバＭ１にとって理解しやすく作成されていたため、メンバＭ１は会議Ｆに参加できなかったが次の課題を提案することができ、議事録Ｇが役に立ったとする。このような場合、メンバＭ１のプロジェクトに関する主観的評価は高くなり、関連度の高い議事録Ｇを作成したメンバＭ３についても、評価を配分し、かつ、もとの評価に加算して評価を行う。このように、メンバＭ１が行った主観的評価をメンバＭ３の活動に反映して評価することが可能となる。

出力部８は、必要に応じて、ユーザの活動評価値などを、表示できるデータの形にして出力し、端末１０２はデータを表示する。データは、活動評価値のみでもよく、関連する活動単位や、その活動評価値が変化した場合の値など、必要に応じて表示する。

図１０は、実施の形態に係る活動評価の動作の一例を示すフローチャートである。

活動評価装置１００の活動情報取得部１は、ユーザの活動情報を表すデータ、例えば、音声データや位置データ、端末操作履歴データなどの活動情報を取得する（ステップＳ１１）。主観的評価取得部２は、ユーザが端末１０２などを用いて入力した主観的評価を取得する（ステップＳ１２）。記憶部３は、入力部８を介して、ステップＳ１１で取得した活動情報およびステップＳ１２で取得した主観的評価を記憶する（ステップＳ１３）。

単位抽出部４は、記憶部３に記憶された活動情報を、活動単位に区切り抽出する（ステップＳ１４）。関連度算出部５は、活動単位それぞれの関連性を求め、関連度を算出する（ステップＳ１５）。評価配分部６は、主観的評価を対応させ、活動情報における活動単位に対して、評価値を配分する（ステップＳ１６）。

評価算出部７は、ステップＳ１６で配分した評価値の和を求め、活動評価値を算出し（ステップＳ１７）、活動評価の動作を終了する。

図１１は、実施の形態に係る活動単位抽出の動作の一例を示すフローチャートである。図１０における活動評価の動作の、ステップＳ１４の活動単位の抽出の処理に関する動作である。

単位抽出部４は、記憶部３にある活動情報から、活動単位の抽出を行う対象の活動情報を選択する（ステップＳ２１）。そして、その活動情報について、変化量の抽出を行う（ステップＳ２２）。活動情報の中で、変化量が所定の値より大きい箇所を、仮区切り目として設定し（ステップＳ２３）、その仮区切り目の前後で、活動情報の類似度を算出する（ステップＳ２４）。類似度の値が所定の値より小さければ（ステップＳ２５；ＹＥＳ）、仮区切り目を区切り目として設定し直し（ステップＳ２６）、設定した区切り目から次の区切り目までの間の活動情報を、活動単位として抽出し（ステップＳ２７）。活動単位の抽出を終了する。ステップＳ２５で類似度の値が所定の値より大きければ（ステップＳ２５；ＮＯ）、区切り目を設定せずに、ステップＳ２２に戻り、再度、活動情報の変化量の抽出を行う。

ステップＳ２５で類似度の値が所定の値より小さい場合、その前後の活動があまり類似していない、すなわち異なる活動であると判断できるので、区切りをつけて、活動単位を抽出することができる。

図１２は、実施の形態に係る関連度算出の動作の一例を示すフローチャートである。図１０における活動評価の動作の、ステップＳ１５の関連度の算出の処理に関する動作である。

関連度算出部５は、単位抽出部４で抽出した活動単位の、組み合わせの選択を行う（ステップＳ３１）。そして、選択した２つの活動単位について、所定の方法で、関連度を算出する（ステップＳ３２）。全ての組合せについて関連度を算出したら（ステップＳ３３；ＹＥＳ）、関連度の算出を終了する。まだ、関連度の算出を行っていない活動単位の組合せがあれば（ステップＳ３３；ＮＯ）、ステップＳ３１へ戻り、組合せの選択を行う。

関連度を算出する所定の方法として、活動類似度をもとに関連度を算出する方法がある。活動類似度は、活動単位同士を比較し、共通する語句の出現頻度などをもとに、活動類似度を算出して求める。

（実施の形態の変形例）
次に、実施の形態の変形例に係る活動評価装置について説明する。基本的な構造は、図１に示す実施の形態に係る活動評価装置１００と同じである。実施の形態の変形例に係る活動評価装置１００は、活動単位おける活動評価を行った結果を、関連する活動単位の評価に反映する機能を付加する。

評価配分部６は、主観的評価を活動情報に対応させ、活動情報の活動単位における評価値を配分する。そして、配分した対象の活動単位について、関連する活動単位があれば、さらに、配分した評価値をその関連する活動単位に配分して、評価を伝播させる。このとき、もとの主観的評価を配分された値に、さらに関連する活動単位として配分された値を合わせた評価値を、もとの評価値とみなして、評価値の配分を行う。この評価を再配分する際の配分は、活動単位間の関連度に応じて決定する。そして、評価算出部７は、再び評価値を計算し、評価値の更新を行う。

評価の伝播は、対象となる活動単位に関連する活動に対して行う。主観的評価を配分する伝播を行うに当たって、評価値を更新する際の、伝播を終了する条件を設定しておく。評価の伝播を終了する条件は、更新分（伝播で配分した評価値）が閾値以下になった場合、活動単位Ａから活動単位Ｂへ伝播したときを１ステップとしたときの所定のステップ数まで伝播した場合、評価値の更新回数が所定の回数まで達した場合、など任意に設定することができる。

図１３は、実施の形態の変形例に係る活動評価の動作の一例を示すフローチャートである。活動評価装置１００の活動情報取得部１は、ユーザの活動情報を表すデータ、例えば、音声データや位置データ、端末操作履歴データなどの活動情報を取得する（ステップＳ１１）。主観的評価取得部２は、ユーザが端末１０２などを用いて入力した主観的評価を取得する（ステップＳ１２）。記憶部３は、入力部８を介して、ステップＳ１１で取得した活動情報およびステップＳ１２で取得した主観的評価を記憶する（ステップＳ１３）。

単位抽出部４は、記憶部３に記憶された活動情報を、活動単位に区切り抽出する（ステップＳ１４）。関連度算出部５は、活動単位それぞれの関連性を求め、関連度を算出する（ステップＳ１５）。評価配分部６は、主観的評価を対応させ、活動情報における活動単位に対して、評価値を配分する（ステップＳ１６）。

評価値の配分をした活動単位について、関連する活動単位があれば（ステップＳ４１；ＹＥＳ）、配分した評価値について再配分を行い（ステップＳ４２）、ステップＳ１７へ進む。関連する活動単位がなければ（ステップＳ４１；ＮＯ）、そのままステップＳ１７へ進む。ステップＳ４２で配分した評価値を再配分する際、すなわち評価を伝播する際、伝播を終了する条件を予め設定しておく。

評価算出部７は、ステップＳ１６およびステップＳ４２で配分した評価値の和を求め、活動評価値を算出し（ステップＳ１７）、活動評価の動作を終了する。

評価値を再配分する場合、最初に与えられた評価値と配分により与えられた評価値に対して、伝播する条件を満たすように、再度、評価値の配分を行う。評価値の再配分を行った場合、記憶部３は、評価値の更新を行う。記憶部３で記憶する場合、最初に与えられた評価値、１度目の配分により与えられた評価値、２度目の配分により与えられた評価値、・・・、ｎ度目の配分により与えられた評価値と記憶していき、その活動単位の評価値を参照する場合、それらの評価値の和を合計したものを評価値として用いる。

以上説明したように、実施の形態および実施の形態の変形例に係る活動評価装置では、質的な観点から業務を評価し、関連する業務に評価結果を反映し、業務を的確に判断できる。また、組織内の業務従事者の現状認識に基づく知的生産性評価を、関連する業務に反映し、組織内の各業務の知的生産性評価を総合的に評価することができる。さらに、関連する活動に対して行った評価結果を再配分することで、より公平な観点で評価をすることができる。

また、活動評価装置を用いることにより活動情報を自動で取得できるので、活動内容の入力漏れがなく、行った活動単位すべてに対して評価をすることができる。さらに、活動情報に対して評価するだけで、活動単位それぞれに対する評価を行うことができるので、評価にかかる時間を短縮できる。

図１４は、図１に示す本発明の実施の形態に係る活動評価装置の物理的な構成例を示すブロック図である。活動評価装置１００は、図１４に示すように、制御部６１、主記憶部６２、外部記憶部６３、操作部６４、表示部６５および送受信部６６を備える。主記憶部６２、外部記憶部６３、操作部６４、表示部６５および送受信部６６はいずれも内部バス６０を介して制御部６１に接続されている。

制御部６１はＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、外部記憶部６３に記憶されている制御プログラム６９に従って、活動評価に係る処理を実行する。

主記憶部６２はＲＡＭ（Random-Access Memory）等から構成され、外部記憶部６３に記憶されている制御プログラム６９をロードし、制御部６１の作業領域として用いられる。

外部記憶部６３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random-Access Memory）、ＤＶＤ−ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成され、上述の処理を制御部６１に行わせるための制御プログラム６９を予め記憶し、また、制御部６１の指示に従って、この制御プログラム６９が記憶するデータを制御部６１に供給し、制御部６１から供給されたデータを記憶する。

操作部６４はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バスに接続するインタフェース装置から構成されている。

表示部６５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などから構成され、活動評価の結果などを表示する。

送受信部６６は、無線送受信機、無線モデムまたは網終端装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースから構成されている。送受信部６６を介して、活動評価に関する情報の送受信を行う。

図１に示す活動評価装置１００の活動情報取得部１、主観的評価取得部２、記憶部３、単位抽出部４、関連度算出部５、評価配分部６、評価算出部７、入力部８および出力部９の処理は、制御プログラム６９が、制御部６１、主記憶部６２、外部記憶部６３、操作部６４、表示部６５および送受信部６６などを資源として用いて処理することによって実行する。

その他、前記のハードウエア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更および修正が可能である。

制御部６１、主記憶部６２、外部記憶部６３、操作部６４、内部バス６０などから構成される制御処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する活動評価装置１００を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで活動評価装置１００を構成してもよい。

また、活動評価装置１００の機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。

また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板(BBS：Bulletin Board System)に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。

上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）ユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する活動情報取得手段と、前記ユーザが前記活動に対して行った主観的評価を取得する主観的評価取得手段と、前記活動情報および前記主観的評価を蓄積して記憶する記憶手段と、前記活動情報を所定の方法で活動単位に区切る単位抽出手段と、前記単位抽出手段で区切った活動単位について、該活動単位それぞれの関連性を関連度として算出する関連度算出手段と、前記関連度に基づいて前記主観的評価を前記活動情報に対応させ、該活動情報の前記活動単位における主観的評価を配分する評価配分手段と、前記評価配分手段で配分した主観的評価の前記活動単位ごとの和を前記活動単位の活動評価値として算出する評価算出手段と、
を備えることを特徴とする活動評価装置。

（付記２）前記単位抽出手段は、前記活動情報における情報の変化量が所定の値より大きい箇所を区切り目とし、該区切り目の前後の活動情報を比較したときの類似度を算出し、該類似度が所定の値より小さいと判定された箇所の区切り目から次に設定される区切り目までの間の活動情報を、活動単位として抽出することを特徴とする付記１に記載の活動評価装置。

（付記３）前記関連度算出手段は、前記活動単位同士の任意の組合せにおいて、該活動単位の前記活動情報が類似する度合いである活動類似度を算出し、該活動類似度に基づいて関連度を算出することを特徴とする付記１または２に記載の活動評価装置。

（付記４）前記評価配分手段は、前記活動単位の主観的評価を該活動単位に関連する活動単位に配分した値を、当該主観的評価が配分された活動単位の主観的評価の一部とみなして、該活動単位が関連する別の前記活動単位にさらに配分し、前記評価算出手段は、前記主観的評価が配分された活動単位に関連する活動単位にさらに配分した値を含めて、前記活動単位の活動評価値を算出する、ことを特徴とする付記１ないし３のいずれかに記載の活動評価装置。

（付記５）前記活動情報は、前記ユーザが端末を操作した情報、前記ユーザが参照または作成したファイルデータ、前記ユーザが発した音声を録音した音声データ、前記ユーザを撮影した画像データ、前記ユーザの位置データ、前記ユーザの作業時刻の記録、もしくは、前記ユーザのスケジュール管理データのいずれか、またはそれらの組合せであることを特徴とする付記１ないし４のいずれかに記載の活動評価装置。

（付記６）ユーザの活動の評価値を算出する活動評価装置が行う活動評価方法であって、ユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する活動情報取得ステップと、前記ユーザが前記活動に対して行った主観的評価を取得する主観的評価取得ステップと、前記活動情報および前記主観的評価を蓄積して記憶する記憶ステップと、前記活動情報を所定の方法で活動単位に区切る単位抽出ステップと、前記単位抽出ステップで区切った活動単位について、該活動単位それぞれの関連性を関連度として算出する関連度算出ステップと、前記関連度に基づいて前記主観的評価を前記活動情報に対応させ、該活動情報の前記活動単位における主観的評価を配分する評価配分ステップと、前記評価配分ステップで配分した主観的評価の前記活動単位ごとの和を前記活動単位の活動評価値として算出する評価算出ステップと、
を備えることを特徴とする活動評価方法。

（付記７）前記単位抽出ステップは、前記活動情報における情報の変化量が所定の値より大きい箇所を区切り目とし、該区切り目の前後の活動情報を比較したときの類似度を算出し、該類似度が所定の値より小さいと判定された箇所の区切り目から次に設定される区切り目までの間の活動情報を、活動単位として抽出することを特徴とする付記６に記載の活動評価方法。

（付記８）前記関連度算出ステップは、前記活動単位同士の任意の組合せにおいて、該活動単位の前記活動情報が類似する度合いである活動類似度を算出し、該活動類似度に基づいて関連度を算出することを特徴とすることを特徴とする付記６または７に記載の活動評価方法。

（付記９）前記評価配分ステップは、前記活動単位の主観的評価を該活動単位に関連する活動単位に配分した値を、当該主観的評価が配分された活動単位の主観的評価の一部とみなして、該活動単位が関連する別の前記活動単位にさらに配分し、前記評価算出ステップは、前記主観的評価が配分された活動単位に関連する活動単位にさらに配分した値を含めて、前記活動単位の活動評価値を算出する、ことを特徴とする背付記６ないし８のいずれかに記載の活動評価方法。

（付記１０）前記活動情報は、前記ユーザが端末を操作した情報、前記ユーザが参照または作成したファイルデータ、前記ユーザが発した音声を録音した音声データ、前記ユーザを撮影した画像データ、前記ユーザの位置データ、前記ユーザの作業時刻の記録、もしくは、前記ユーザのスケジュール管理データのいずれか、またはそれらの組合せであることを特徴とする付記６ないし９のいずれかに記載の活動評価方法。

（付記１１）コンピュータに、ユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する活動情報取得ステップと、前記ユーザが前記活動に対して行った主観的評価を取得する主観的評価取得ステップと、前記活動情報および前記主観的評価を蓄積して記憶する記憶ステップと、前記活動情報を所定の方法で活動単位に区切る単位抽出ステップと、前記単位抽出ステップで区切った活動単位について、該活動単位それぞれの関連性を関連度として算出する関連度算出ステップと、前記関連度に基づいて前記主観的評価を前記活動情報に対応させ、該活動情報の前記活動単位における主観的評価を配分する評価配分ステップと、前記評価配分ステップで配分した主観的評価の前記活動単位ごとの和を前記活動単位の活動評価値として算出する評価算出ステップと、を実行させることを特徴とするプログラム。

本発明によれば、業務が他の業務に与える影響を反映して評価を算出することができ、する認識のズレを埋めるために、算出した各業務の評価を議論の参照情報として利用可能である。

１ 活動情報取得部
２ 主観的評価取得部
３ 記憶部
４ 単位抽出部
５ 関連度算出部
６ 評価配分部
７ 評価算出部
８ 入力部
９ 出力部
１１ ＲＦタグ
１２ 位置情報発信機
１３ タグ情報送受信部
１４ 位置算出部
２０ 主観評定値検出装置
２１ スイッチ
２２ 特徴量抽出部
２３ 入力操作情報記憶部
２４ 入力操作プロファイル情報生成部
２５ 入力操作プロファイル情報記憶部
２６ 評定値算出部
６０ 内部バス
６１ 制御部
６２ 主記憶部
６３ 外部記憶部
６４ 操作部
６５ 表示部
６６ 送受信部
６９ 制御プログラム
１００ 活動評価装置
１０１ サーバ
１０２ 端末

Claims (7)

1. ユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する活動情報取得手段と、
   前記ユーザが前記活動に対して行った主観的評価を取得する主観的評価取得手段と、
   前記活動情報および前記主観的評価を蓄積して記憶する記憶手段と、
   前記活動情報を所定の方法で活動単位に区切る単位抽出手段と、
   前記単位抽出手段で区切った活動単位について、該活動単位それぞれの関連性を関連度として算出する関連度算出手段と、
   前記関連度に基づいて前記主観的評価を前記活動情報に対応させ、該活動情報の前記活動単位における主観的評価を配分する評価配分手段と、
   前記評価配分手段で配分した主観的評価の前記活動単位ごとの和を前記活動単位の活動評価値として算出する評価算出手段と、
   を備えることを特徴とする活動評価装置。
2. 前記単位抽出手段は、前記活動情報における情報の変化量が所定の値より大きい箇所を区切り目とし、該区切り目の前後の活動情報を比較したときの類似度を算出し、該類似度が所定の値より小さいと判定された箇所の区切り目から次に設定される区切り目までの間の活動情報を、活動単位として抽出することを特徴とする請求項１に記載の活動評価装置。
3. 前記関連度算出手段は、前記活動単位同士の任意の組合せにおいて、該活動単位の前記活動情報が類似する度合いである活動類似度を算出し、該活動類似度に基づいて関連度を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の活動評価装置。
4. 前記評価配分手段は、前記活動単位の主観的評価を該活動単位に関連する活動単位に配分した値を、当該主観的評価が配分された活動単位の主観的評価の一部とみなして、該活動単位が関連する別の前記活動単位にさらに配分し、
   前記評価算出手段は、前記主観的評価が配分された活動単位に関連する活動単位にさらに配分した値を含めて、前記活動単位の活動評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の活動評価装置。
5. 前記活動情報は、前記ユーザが端末を操作した情報、前記ユーザが参照または作成したファイルデータ、前記ユーザが発した音声を録音した音声データ、前記ユーザを撮影した画像データ、前記ユーザの位置データ、前記ユーザの作業時刻の記録、もしくは、前記ユーザのスケジュール管理データのいずれか、またはそれらの組合せであることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の活動評価装置。
6. ユーザの活動の評価値を算出する活動評価装置が行う活動評価方法であって、
   ユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する活動情報取得ステップと、
   前記ユーザが前記活動に対して行った主観的評価を取得する主観的評価取得ステップと、
   前記活動情報および前記主観的評価を蓄積して記憶する記憶ステップと、
   前記活動情報を所定の方法で活動単位に区切る単位抽出ステップと、
   前記単位抽出ステップで区切った活動単位について、該活動単位それぞれの関連性を関連度として算出する関連度算出ステップと、
   前記関連度に基づいて前記主観的評価を前記活動情報に対応させ、該活動情報の前記活動単位における主観的評価を配分する評価配分ステップと、
   前記評価配分ステップで配分した主観的評価の前記活動単位ごとの和を前記活動単位の活動評価値として算出する評価算出ステップと、
   を備えることを特徴とする活動評価方法。
7. コンピュータに、
   ユーザの活動を表す情報である活動情報を取得する活動情報取得ステップと、
   前記ユーザが前記活動に対して行った主観的評価を取得する主観的評価取得ステップと、
   前記活動情報および前記主観的評価を蓄積して記憶する記憶ステップと、
   前記活動情報を所定の方法で活動単位に区切る単位抽出ステップと、
   前記単位抽出ステップで区切った活動単位について、該活動単位それぞれの関連性を関連度として算出する関連度算出ステップと、
   前記関連度に基づいて前記主観的評価を前記活動情報に対応させ、該活動情報の前記活動単位における主観的評価を配分する評価配分ステップと、
   前記評価配分ステップで配分した主観的評価の前記活動単位ごとの和を前記活動単位の活動評価値として算出する評価算出ステップと、
   を実行させることを特徴とするプログラム。

Images