JP2013003942A - 交流関係評価装置、交流関係評価システム、交流関係評価プログラムおよび交流関係評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】コミュニティー内におけるユーザー間の状況などに応じて、ユーザー間の親密度をより的確に評価するための交流関係評価装置、交流関係評価システム、交流関係評価プログラムおよび交流関係評価方法を提供する。
【解決手段】交流関係評価装置は、複数のユーザーを含むコミュニティーにおけるユーザー間のコミュニケーション量を算出するコミュニケーション量算出手段と、コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間について、ユーザー間のコミュニケーションを阻害し得る度合いであるコミュニケーション阻害距離を決定する阻害距離決定手段と、コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間の親密度を、対応するコミュニケーション量およびコミュニケーション阻害距離に基づいて算出する親密度算出手段とを含む。
【選択図】図５

Description

本発明は、コミュニティー内のユーザー間の親密度を評価するための交流関係評価装置、交流関係評価システム、交流関係評価プログラムおよび交流関係評価方法に関する。

近年、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）技術を用いて、会社組織などのコミュニティー内における人間関係などを把握するシステムなどが提案されている。

特開２００８−２１０３６３号公報（特許文献１）は、赤外センサー/加速度センサー/音声センサーを用いた人物関係抽出システムを開示する。この人物関係抽出システムは、誰と誰が対面しているか、対面関係から誰が同じ会話グループに入っているか、長い時間対面した人は誰か、会話特徴量（声のトーン、やり取りのリズム、一方的に話しているか双方向か、対等/上下、怒っているか笑っているか）を抽出し、人と人の会話関係のグラフを構築する。

特開２００７−０２７９１８号公報（特許文献２）は、発話時間関係から、いつ誰と主に会話したかを記録、時系列に並べて表示する技術を開示する。より具体的には、特許文献２は、代表的な発話者を発話時間で抽出、会話時間長さから緊密なコミュニケーションの推測、会話ログ表示内容を長い会話ログのみに絞り込み、声の調子や高さを計測することで精神状態を推測し、双方の対話量から、会話タイプが情報伝達型や議論型の推測のいずれであるかといった会話分析を行なう。

特開２００８−２１０３６３号公報 特開２００７−０２７９１８号公報

上述の特許文献１に開示される手法では、ユーザー間の会話から両者の交流関係を判断する。この特許文献１の方法では、ユーザー間の会話の時間や回数などから単純な重み付けを用いてユーザー間の交流関係を判断するため、普段から接触する機会が多い人との関係性ばかりが抽出され、接触する頻度は少ないもののより親密な相手との関係性については適切に抽出できない可能性がある。

また、特許文献２に開示される方法は会話分析の手法であり、交流関係の判断については示されていない。

本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、その目的は、コミュニティー内におけるユーザー間の状況などに応じて、ユーザー間の親密度をより的確に評価するための交流関係評価装置、交流関係評価プログラムおよび交流関係評価方法を提供することにある。

本発明のある局面に従う交流関係評価装置は、複数のユーザーを含むコミュニティーにおけるユーザー間のコミュニケーション量を算出するコミュニケーション量算出手段と、コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間について、ユーザー間のコミュニケーションを阻害し得る度合いであるコミュニケーション阻害距離を決定する阻害距離決定手段と、コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間の親密度を、対応するコミュニケーション量およびコミュニケーション阻害距離に基づいて算出する親密度算出手段とを含む。

本発明の別の局面に従う交流関係評価プログラムは、コンピューターを、複数のユーザーを含むコミュニティーにおけるユーザー間のコミュニケーション量を算出するコミュニケーション量算出手段と、コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間について、ユーザー間のコミュニケーションを阻害し得る度合いであるコミュニケーション阻害距離を決定する阻害距離決定手段と、コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間の親密度を、対応するコミュニケーション量およびコミュニケーション阻害距離に基づいて算出する親密度算出手段として機能させる。

本発明の別の局面に従う交流関係評価方法は、複数のユーザーを含むコミュニティーにおけるユーザー間のコミュニケーション量を算出するステップと、コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間について、ユーザー間のコミュニケーションを阻害し得る度合いであるコミュニケーション阻害距離を決定するステップと、コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間の親密度を、対応するコミュニケーション量およびコミュニケーション阻害距離に基づいて算出するステップとを含む。

本発明によれば、コミュニティー内におけるユーザー間の状況などに応じて、ユーザー間の親密度をより的確に評価できる。

本発明の実施の形態に従う交流関係評価システムの全体構成を示す模式図である。 本発明の実施の形態に従う交流関係評価システムによって提供されるユーザー交流関係を示す画面例を示す図である。 本発明の実施の形態に従う携帯型デバイスの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に従う据置型デバイスの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に従うコミュニケーション管理サーバー装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に従うコミュニケーション管理サーバー装置のユーザー発話時刻データ管理部が管理する発話時刻関係情報の内容を模式的に示す図である。 本発明の実施の形態に従うコミュニケーション管理サーバー装置の親密度処理部が管理する会話関係情報の内容の一例を示す図である。 本発明の実施の形態に従うコミュニケーション管理サーバー装置の親密度処理部が扱う情報の一例を示す図である。 本発明の実施の形態に従うコミュニケーション管理サーバー装置の概略のハードウェア構成を示す模式図である。 本発明の実施の形態に従う交流関係評価システムの携帯型デバイスにおいて実行される処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に従う交流関係評価システムのコミュニケーション管理サーバー装置において実行される処理の手順を示すフローチャートである。

本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰返さない。

＜Ａ．概要＞
本実施の形態に従う交流関係評価システムは、複数のユーザーを含むコミュニティーにおけるユーザー間の親密度を算出し、ユーザー間の交流関係をより高い精度で抽出する。より具体的には、各ユーザーの所属（部署や拠点）、業務関係および近接情報などからユーザー間のコミュニケーション阻害距離を算出する。このコミュニケーション阻害距離は、ユーザー間のコミュニケーションを阻害し得る度合いであり、ユーザー間の接触機会（接触頻度）に反比例することになる。そして、このコミュニケーション阻害距離を考慮して、ユーザー間のコミュニケーション量を評価することで、ユーザー間の親密度を算出する。

このようにして得られたコミュニケーション量とコミュニケーション阻害距離、および／または親密度を、ユーザーに関連付けられた期間毎に保持することで、たとえば、人脈探索やユーザー間の交流のきっかけとなった時期やイベントの抽出、特に交流関係の深い人の抽出等のＳＮＳ（Social Networking Service）を代表とする交流関係を利用したアプリケーションに対して、より的確なデータを提供することができる。

＜Ｂ．システム全体構成＞
図１は、本発明の実施の形態に従う交流関係評価システムの全体構成を示す模式図である。図１を参照して、本実施の形態に従う交流関係評価システム１は、交流関係評価装置の一例であるコミュニケーション管理サーバー装置１００と、ユーザー間のコミュニケーション量に関する情報（会話情報）を収集する携帯型デバイス２００と、携帯型デバイス２００とコミュニケーション管理サーバー装置１００との間のデータ伝送を仲介する据置型デバイス３００と、人事データベース５００とを含む。交流関係評価システム１は、コミュニケーション管理サーバー装置１００で生成される交流関係グラフなどを表示するユーザー端末４００を含んでもよい。

交流関係評価システム１における概略の処理としては、以下のようになる。
（１）各ユーザーが会話検知端末である携帯型デバイス２００を保持しており、携帯型デバイス２００が各ユーザー間の会話情報を収集する。

（２）携帯型デバイス２００で収集された会話情報は、据置型デバイス３００を介してコミュニケーション管理サーバー装置１００へ送信される。

（３）コミュニケーション管理サーバー装置１００は、人事データベース５００などから各ユーザーの組織や配置情報などの人事情報を受付け、それに基づいて各ユーザー間のコミュニケーション阻害距離を決定する。

（４）コミュニケーション管理サーバー装置１００は、それぞれの携帯型デバイス２００からの会話情報と阻害距離とに基づいて、ユーザー間の親密度を算出するとともに、各ユーザー間の会話情報、阻害距離および／または親密度を保持する。

このように、親密度等のデータを予め算出して、ユーザーに関連付けられた期間毎に保持しておくことで、後述するユーザー間の交流関係グラフ等のようなアプリケーションでのデータの利用がしやすくなり、利便性が向上する。

その他に、コミュニケーション管理サーバー装置１００は、算出した親密度を利用した各種アプリケーションを提供（一例として、ユーザー間の交流関係グラフなどの２次元表示アプリケーションをユーザー端末４００へ提供）してもよい。

＜Ｃ．処理内容＞
以下、上述した一連の処理の各々について説明する。

（ｃ１：親密度算出の基本的コンセプト）
本実施の形態に従う交流関係評価システム１では、ユーザー間の親密度の算出手法としてコミュニケーション量に注目する。このようなコミュニケーション量は、ユーザー間の交流関係を抽出する上で非常に重要である。後述するように、ユーザー間の各種コミュニケーション状況（特に、コミュニケーション量）を解析することで親密度を算出する。

さらに、本実施の形態に従う交流関係評価システム１では、ユーザー間のコミュニケーションを阻害し得る度合いであるコミュニケーション阻害距離（以下、単に「阻害距離」とも称す。）という概念を導入する。コミュニケーション量から親密度を算出しようとした場合、それぞれのユーザーがどんな環境にいるのかが大きく影響する。たとえば、コミュニケーション検出対象をフェイス・トゥ・フェイス（Face to Face）の会話とすると、ユーザー間の会話のしやすさは、ユーザー間の物理的な位置関係によって変動する。すなわち、互いに近い位置にいるユーザー同士ほど会話機会が多いために自然と会話量が増える傾向にある。逆に、遠い場合は、会話をしたくてもなかなかその機会に恵まれない。そのため、本実施の形態における阻害距離は、このような物理的な位置の遠近度合いについても反映する。そして、コミュニケーション量（会話量）と阻害距離とから親密度を算出することで、ユーザー間の交流関係をより高い精度で抽出する。

ユーザー間の阻害距離は、業務、組織、拠点位置、および職場での座席のレイアウトなどの影響により、ユーザー間がコミュニケーションをとるための阻害要因がどの程度であるかを示す値であり、会話をとりづらい環境／状況であるほど大きな値となるものとする。

本実施の形態に従う交流関係評価システム１では、たとえば以下の（１）式に従って、ユーザーａとユーザーｂとの間の親密度を算出する。（１）式は、本実施の形態における親密度を算出するための基本式である。

なお、（１）式では親密度Ｆｒｄ（ａ，ｂ）は正規化されていないが、必要に応じて正規化することが望ましい。

後述するように、ユーザー間のフェイス・トゥ・フェイス（Face to Face）の会話に着目して親密度を算出することで、フェイス・トゥ・フェイスのユーザー間の交流関係を抽出できる。

（ｃ２：会話量）
後述するように、本実施の形態に従う交流関係評価システム１では、各ユーザーが保持する携帯型デバイス２００を用いて会話量を記録することで、コミュニケーション量を算出する。より具体的には、ユーザーａとユーザーｂとの会話を検出すると、コミュニケーション量の一例である会話量は、ユーザーａとユーザーｂとで行なわれた会話の時間として示すことができる。このような会話量（会話時間）は、ユーザーの発話開始時刻と発話終了時刻とを検出することで算出できる。

すなわち、コミュニケーション量の算出手段は、たとえば会社組織などのコミュニティーに含まれる各ユーザーの会話量を記録する手段と、会話時の各ユーザーの会話状況に基づいてコミュニケーション相手のユーザーを特定する手段と、対象のユーザーおよび特定したユーザーに関連付けて、対応する会話時間からそれぞれのコミュニケーション量を算出する手段とを用いて実現される。

このようなユーザー間の会話検出方法としては、特許文献１または特許文献２と同様の方法を採用することもできる。また、会議などの３人以上での会話の場合には、話し手の交代を検出するとともに、交代の発生ごとに話し手および聞き手を抽出し、会話時間を算出していくことが好ましい。

あるいは、後述するように、本実施の形態に従う携帯型デバイス２００を各ユーザーに保持させて、会話量を取得してもよい。携帯型デバイス２００は、各ユーザーが社員証のように首からかけており、各ユーザー本人の音声認証機能を有している。携帯型デバイス２００は、さらに近距離通信機能を有しており、この近距離通信機能を利用して、相手の携帯型デバイス２００と通信することで、会話の相手を特定する。

さらに、携帯型デバイス２００は、このような会話を検出する機能に加えて、会話がなされていない状態（非発話状態）においても動作することで、ユーザーが出張中であることや、ユーザーの居所のレイアウトが変更されたといった位置関係についても抽出する。このような携帯型デバイス２００を利用することで、ユーザー間の接触機会、すなわち阻害距離が状況に応じて変動する場合であっても、逐次その状況を監視することができる。さらに、会議室に携帯型デバイス２００または据置型デバイス３００を設置しておくことで、ユーザーが会議室に入ったことなどについても検知できる。

さらに、親密度の算出には、本実施の形態において用いられるコミュニケーション量だけではなく、会話のテンポが良いかどうかなどのコミュニケーションの質についても考慮することが好ましい。

（ｃ３：コミュニケーション種類）
コミュニケーション量としては、上述のフェイス・トゥ・フェイスの会話だけではなく、電話での会話、ＴＶ会議での会話、メール、チャット、掲示板、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、手紙などから算出してもよい。以下、これらのコミュニケーション量を算出する方法を以下では「コミュニケーション手段」とも称す。

このような複数のコミュニケーション手段を考慮して、ユーザー間の交流関係を示す親密度を算出する場合、コミュニケーション手段ごとに、コミュニケーション量と阻害距離とを個別に考慮することが好ましい。この場合には、以下の（２）式に従って、複数のコミュニケーション手段をまとめて、ユーザーａとユーザーｂとの間の親密度を算出する。すなわち、コミュニケーション手段毎にコミュニケーション量と阻害距離から親密度がそれぞれ算出され、それらの総和として親密度が得られる。

なお、（２）式では、（１）式と同様に親密度は正規化されていないが、必要に応じて正規化することが望ましい。

上述のコミュニケーション手段のうち、電話やＴＶ会議での会話の場合には、コミュニケーションをとるための阻害要因として物理的な距離は、意味がなくなってくる。そのため、このような場合には、フェイス・トゥ・フェイスの会話に比べて、ユーザー間の物理的な距離による阻害距離のファクターはフェイス・トゥ・フェイスの会話の場合に比べて小さな値とすることが好ましい。

（ｃ４：阻害距離）
阻害距離を決定するファクターとしては、上述したような、ユーザー間の物理的な距離の他に以下のようなファクターを考慮してもよい。

・ユーザー間で業務上の関連があるかどうか（業務都合でコミュニケーションをすぐとれる環境かどうか）
・ユーザー間の組織所属が同じであるか、組織中での位置が近いか、組織活動が活発か
・ユーザー間の国籍、文化、言語、地位、職業が同じであるか（国をまたぐ交流上の規則、文化や言語の壁、地位や職業の違い）
このようなコミュニケーションを阻害する要因となりうるファクターを、以下では「影響パラメータ」と称する。このような「影響パラメータ」は多種多様であるので、これらの１つ以上の「影響パラメータ」を考慮して、阻害距離を決定してもよい。この場合には、以下の（３）式に従って、各影響パラメータについての阻害距離を積算することで、阻害距離を算出することができる。

このようにすることで、阻害距離をより高い精度で算出できる。
（ｃ５：阻害距離の算出例）
以下、阻害距離を算出する具体例について説明する。

各影響パラメータを考慮して阻害距離を算出する場合において、阻害距離を正しく算出するためには、当該影響パラメータの下での総ユーザーの会話量の実測値を用いる手法が現実的でかつ好ましい方法である。但し、このような統計処理を行なおうとすると、対象のユーザー数の実測値が不足する可能性があるため、そのような場合には、ユーザー間の所在地を隔てる物理的な距離といった客観的に取得できる阻害要因を用いて算出することが好ましい。

たとえば、複数に拠点を有する企業におけるユーザー間の親密度を算出する場合を考えると、同じ拠点にいるユーザー間では容易に会話できるが、拠点が離れると会話の機会が失われる。そのため、このような場合には、阻害距離を拠点の遠近度合いに応じて決定した上で、親密度を算出することが好ましい。すなわち、阻害距離は、拠点遠近に依存して算出される。

たとえば、ユーザーが他の拠点への出張の際に、当該拠点のキーマンであるユーザーと会話することで、近況情報を入手するとともに当該ユーザーと良好な関係を維持するような場合が考えられる。一方で、他の拠点へ出張できる日は限られており、同じ拠点にいるユーザーとの会話量に比較して大きな差が生じる。そのため、阻害距離を考慮しなければ、当該キーマンであるユーザーとの親密度を正しく算出することはできない。そこで、上述したように拠点間の遠近度合いに依存させて阻害距離を動的に決定することで、異なる拠点間にいるユーザー間の親密度を正しく算出することができる。

このような拠点の遠近度合いに依存させた阻害距離としては、各拠点間をまたぐ接触の機会の頻度通常値から設定することが好ましい。たとえば、同じ拠点間にいるユーザー間で、拠点の遠近度に起因する会話の阻害要因は実質的に無いため、阻害距離＝１と設定し、一方で、異なる拠点間における接触機会の頻度通常値が週１回なら阻害距離＝７と設定し、あるいは、２ヶ月に１回なら阻害距離＝６０と設定し、１年に１回なら阻害距離＝３６５と設定することができる。

この頻度通常値は、拠点間の距離に応じて、実際に人が拠点間をまたいで移動した回数から算出することが好ましいが、ユーザーが予め設定しておいてもよいし、拠点間を移動するのに要する所要時間や費用から計算してもよい。

また、ユーザーが所属する組織やプロジェクトの相違に依存させて、阻害距離を算出してもよい。たとえば、同じ部署で同じチームに所属しているユーザー間や、異なる部署だが同じプロジェクトに参画しているユーザー間は、組織的またはプロジェクト的に無関係のユーザー間に比べ、業務都合での接触機会が多い。そこで、このような場合には、対象のユーザー間において、組織上の直接の上下関係や同僚関係がある場合に阻害距離＝１と設定し、間接的な上下関係がある場合に阻害距離＝２と設定し、その他の組織内にいる場合に阻害距離＝４と設定し、組織外である場合に阻害距離＝１０と設定することができる。

上述のような阻害距離は、人事情報などを利用して設定することができる。すなわち、各ユーザーがいずれの拠点に所属するのか、各ユーザーがいずれの組織に属しているのか、各ユーザーが属する組織内での他のユーザーの位置付けといった人事情報を、人事データベース５００から取得する方法を採用できる。

さらに、阻害距離を決定するための情報を、グループウェアなどのユーザーグループ情報に基づいて決定したり、あるいは、入力した拠点配置や組織図などから動的に決定したりしてもよい。

なお、人と人との関係は、時とともに変化していくため、ユーザー間の交流関係や親密度は、所定時間毎に更新することが好ましい。そこで、このように、親密度の算出に用いるコミュニケーション量については、その対象の時間を適切な間隔で区切ることが好ましい。そこで、時間に関連付けてコミュニケーション量を取得し、交流関係を所定期間ごとに算出できるようデータを構築することが好ましい。たとえば、転勤の前後でユーザーの拠点が変化するので、転勤前後で阻害距離を変化させてユーザー間の親密度を算出する。

このように時間に応じて変動するユーザー間の交流関係（親密度）は、（Ａ）過去１ヶ月や過去１年といった所定の期間でのコミュニケーションを算出対象としてもよい。

この場合、ある期間で区切って親密度を算出して保持しておくことで、親密度データを利用するための構成が簡素化できる。たとえば、時刻ｔ１〜ｔ２までの期間における親密度は、以下の（４）式に従って算出される。

すなわち、ユーザーに関連付けられた期間毎に、親密度がそれぞれ算出される。この計算式に従って算出された期間毎の親密度の値を保持しておくことで、ある時点での交流関係（親密度）だけでなく、時間軸における交流関係（親密度）の変化も算出することができる。

また、（Ｂ）コミュニケーション量が親密度に与える影響を時間に応じて減衰させていってもよい。現在時刻に近いコミュニケーションほどより大きな重み付けを付けて親密度を算出する場合には、減衰関数を含む以下の（５）式に従って算出される。

（ｃ６：出力例）
上述のような処理によって算出される交流関係（親密度）を用いて出力例について説明する。

本実施の形態において算出されるユーザー間の交流関係は、各ユーザーについて、他のユーザーごとの親密度（交流度合い）を含み、これらのデータに基づいて、その交流関係を一見して把握できるようなインターフェイスを提供することが可能となる。

このようなインターフェイスを提供するアプリケーションの典型例としては、ユーザー交流関係のＭＡＰ表示アプリケーションが考えられる。このＭＡＰ表示では、親密度（交流度合い）が高いほどバネ力が強いバネ関数を使って、ユーザー間の関係が２次元表示される。

図２は、本発明の実施の形態に従う交流関係評価システム１によって提供されるユーザー交流関係を示す画面例を示す図である。図２に示すように、４人のユーザーＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄについての親密度（交流度合い）に基づいて、２人のユーザー間のそれぞれについて、その親密度に応じた太さの線を用いて、その間の関係が表現される。

このようなユーザー交流関係を示すＭＡＰ表示を用いることで、組織の管理者などは、コミュニティーにおけるそれぞれのユーザーについてのコミュニケーション状況を一見して把握することができ、コミュニケーション状況において何らかの問題点がある場合には、それらを改善してよりよい組織へ向かうための対策を行なうことができる。

たとえば、拠点間距離という影響パラメータを反映した阻害距離を決定し、当該阻害距離を用いて算出したそれぞれのユーザー間の親密度をＭＡＰ表示することで、コミュニケーションを阻害する大きな要因である拠点間距離の影響を除外したユーザー間の交流関係を把握することができる。従来のように阻害距離の概念を導入しない場合には、同一の拠点に存在するユーザー間でのみの交流が主となったクラスターが形成されてしまうが、本実施の形態に従う方法によれば、たとえば異なる拠点に属しているユーザーの間であっても、相対的にコミュニケーションを密にしている場合は、それを反映したユーザー間の交流関係を把握することができる。

図２に示すようなグラフに加えて、ユーザー間の話し手と聞き手との割合に基づいて、例えば矢印のような有向グラフでユーザーの交流関係を表現してもよい。このような有向グラフを用いることで、ユーザー間における情報の流れの偏りなどを把握することもできる。

＜Ｄ．携帯型デバイスの構成＞
まず、携帯型デバイス２００の構成について説明する。図３は、本発明の実施の形態に従う携帯型デバイス２００の構成を示すブロック図である。

図３を参照して、携帯型デバイス２００は、ユーザー間の会話を取得するとともに、その会話相手などとともに、コミュニケーション管理サーバー装置１００へ出力する。より具体的には、携帯型デバイス２００は、音声取得部２０２と、音声認証処理部２０４と、会話相手判断処理部２０６と、位置判断処理部２０８と、近距離無線部２１０と、ユーザー情報サーバー送信処理部２１２と、会話情報保持部２２０と、位置情報保持部２２２と、ユーザー情報保持部２２４と、蓄電部２３０とを含む。

音声取得部２０２は、ユーザーが発する音声を取得し、その取得した音声データを音声認証処理部２０４へ出力する。具体的には、音声取得部２０２は、マイクおよびＡ／Ｄ（Analog to Digital）変換器を含む。

音声認証処理部２０４は、音声取得部２０２からの音声データに対して音声認証処理を行なう。この音声認証処理は、主として、携帯型デバイス２００の保有者のユーザーが発した音声が音声データに含まれるか否かを判断する処理である。このような音声認証処理は、ユーザー情報保持部２２４に予め格納されている本人（携帯型デバイス２００の保有者）の音声認証情報に基づいて行なわれる。この音声認証情報は、本人ユーザーが発する声の周波数スペクトルや声紋、あるいは、音声の特徴的な時間変化などを含む。そして、音声認証処理部２０４は、本人ユーザーが発したと判断された音声データに基づく会話データを会話情報保持部２２０へ出力する一方、本人ユーザーが発したとは判断されなかった音声データを会話相手判断処理部２０６へ出力する。

会話相手判断処理部２０６は、本人ユーザーと会話をしている相手ユーザー（会話相手）を識別する。具体的には、会話相手判断処理部２０６は、近距離無線部２１０を介して、会話相手が保持する携帯型デバイス２００からのデバイスＩＤに基づいて会話相手を特定する。あるいは、会話相手判断処理部２０６は、本人ユーザーが発したとは判断されなかった音声データを近距離無線部２１０を介して相手方の携帯型デバイス２００へ送信し、その音声認証処理の結果などから会話相手を特定することもできる。そして、会話相手判断処理部２０６は、特定した会話相手の情報を会話情報保持部２２０へ出力する。

また、本人ユーザーが発話時に、近距離無線部２１０を介して発話情報を周囲に送信し、所定の時間内に相手ユーザーからも発話情報が送信されてきた場合に、会話が行われているとみなして相手ユーザーを特定してもよい。

あるいは、例えば特許文献１に示されたと同様な方法で、相手ユーザーの携帯型デバイス２００が相手ユーザーの音声から「うなずき」を検出した場合に、本人ユーザーの携帯型デバイス２００に対して、相手ユーザーが「聞き手」である旨の情報を送信し、この情報に基づいて会話相手として特定してもよい。この場合、「聞き手」側の動作は必ず検出されるとは限らないので、一度でも「聞き手」であると判断した場合には、その前後の一連の会話では全て「聞き手」であるとみなしてもよい。

さらに、携帯型デバイス２００に加速度センサーをさらに備え、例えば特許文献１に示されたと同様な方法で、加速度センサーの検出結果に基づいて「うなずき」等の動作を検出するようにしてもよい。

位置判断処理部２０８は、近距離無線部２１０を介して、据置型デバイス３００などから位置情報を取得し、自機が存在する現在位置を判断する。なお、位置判断処理部２０８は、ＧＰＳ（Global Positioning System）などを内蔵し、そのＧＰＳからの位置出力に基づいて現在位置を判断してもよい。そして、位置判断処理部２０８は、会話情報保持部２２０に保持されている位置情報を更新する。

近距離無線部２１０は、無線信号を介して、他の携帯型デバイス２００および／または据置型デバイス３００とデータを遣り取りする。具体的には、近距離無線部２１０は、ＩＥＥＥ８０２．１１に従う無線ＬＡＮやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを用いることができる。あるいは、赤外線通信などを採用してもよい。

ユーザー情報サーバー送信処理部２１２は、近距離無線部２１０および据置型デバイス３００を介して、コミュニケーション管理サーバー装置１００へ会話情報などのデータをを送信する。この送信される会話情報などのデータは、会話情報保持部２２０および／または位置情報保持部２２２から読み出される。なお、コミュニケーション管理サーバー装置１００へ送信される会話情報などのデータには、自機の現在位置が付加されることが好ましい。

なお、送信データ量が大きくなる場合には、無線以外の手段で会話情報などのデータを、コミュニケーション管理サーバー装置１００へ送信してもよい。例えば、後述するように、携帯型デバイス２００を据置型デバイス３００に装着した時に、蓄電部２３０の充電と同時にデータの送信を行ってもよい。

会話情報保持部２２０は、音声認証処理部２０４および会話相手判断処理部２０６からの情報を受けて、会話情報として保持する。この会話情報としては、一例として、自機において検出された各会話について、最初に話した話し手を識別するための発話者ＩＤと、会話が行なわれた時刻と、当該会話が行なわれた時間（期間）と、会話の相手を識別するための聞き手ＩＤとを含む。会話情報としては、さらに別の情報を付与してもよい。

位置情報保持部２２２は、自機が存在する現在位置を示す位置情報を保持する。この位置情報は、経度および緯度で示されるような情報であってもよいし、予め各ユーザーが行き得る範囲が既知であれば、会議室や食堂といった部屋名であってもよい。

ユーザー情報保持部２２４は、自機を保有するユーザーに関する情報を保持する。この情報は、自機を識別するためのデバイスＩＤと、上述した音声認証処理に用いられる本人ユーザーについての音声認証情報とを含む。この情報は、携帯型デバイス２００をいずれかのユーザーに保有させる際に、予め作成されて格納されているものとする。

蓄電部２３０は、図３に示す各部に電力を供給する。また、蓄電部２３０は、後述するように据置型デバイス３００から供給される電力によって充電される。

＜Ｅ．据置型デバイス構成＞
次に、据置型デバイス３００の構成について説明する。図４は、本発明の実施の形態に従う据置型デバイス３００の構成を示すブロック図である。

図４を参照して、据置型デバイス３００は、上述した携帯型デバイス２００との間でデータの遣り取りを行なう他、携帯型デバイス２００に位置情報を通知し、さらに、携帯型デバイス２００が装着されると電源を供給する。この据置型デバイス３００は、典型的には、会議室や居室の壁面等の携帯型デバイス２００との近距離無線通信に適した位置に設置されている。

より具体的には、据置型デバイス３００は、サーバー通信部３０２と、ユーザー情報サーバー送信処理部３０４と、位置情報送信処理部３０６と、近距離無線部３０８と、デバイス情報保持部３１２と、電源部３３０とを含む。

サーバー通信部３０２は、ネットワークなどを通じてコミュニケーション管理サーバー装置１００とデータを遣り取りする。サーバー通信部３０２は、典型的には、イーサネット（登録商標）カードなどで構成され、コミュニケーション管理サーバー装置１００からのデータを受信し、ユーザー情報サーバー送信処理部３０４からのデータ（ユーザー情報）や会話情報を送信する。

ユーザー情報サーバー送信処理部３０４は、近距離無線部３０８を介して、携帯型デバイス２００からユーザー情報や会話情報を取得するとともに、これらの取得したデータを適切なタイミングでサーバー通信部３０２へ出力する。

位置情報送信処理部３０６は、デバイス情報保持部３１２に格納されているデバイス情報を取得し、携帯型デバイス２００へ通知する。

近距離無線部３０８は、無線信号を介して、携帯型デバイス２００とデータを遣り取りする。具体的には、近距離無線部３０８は、ＩＥＥＥ８０２．１１に従う無線ＬＡＮやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを用いることができる。あるいは、赤外線通信などを採用してもよい。

デバイス情報保持部３１２は、自装置を識別するためのデバイスＩＤと、自装置が配置されている場所を示すデバイス位置情報とを含むデバイス情報を保持する。なお、デバイス情報は、据置型デバイス３００が配置されたときに、その位置などに応じて予め登録される。

電源部３３０は、外部電源からの電源供給を受けて、据置型デバイス３００を駆動するための電力を発生するとともに、据置型デバイス３００に携帯型デバイス２００が装着されたときには、携帯型デバイス２００の蓄電部２３０を充電するための電力を供給する。

本実施の形態では、据置型デバイス３００は、携帯型デバイス２００とコミュニケーション管理サーバー装置１００との間のデータの遣り取りを中継するものであるが、据置型デバイス３００が携帯型デバイス２００と同等の機能を有し、会話情報を取得してコミュニケーション管理サーバー装置１００に送信してもよい。この場合、音声認証処理は、据置型デバイス３００が音声認証情報をコミュニケーション管理サーバー装置１００から受信して行ってもよいし、音声データを据置型デバイス３００からコミュニケーション管理サーバー装置１００に送信し、コミュニケーション管理サーバー装置１００が音声認証処理を行ってもよい。

また、据置型デバイス３００がカメラ等の撮像装置をさらに備え、撮像された画像に基づいて、画像認識や動作推定等の方法を用いて、本人ユーザーや相手ユーザーの特定等の各種処理を行うようにしてもよい。

＜Ｆ．コミュニケーション管理サーバー装置の構成＞
次に、コミュニケーション管理サーバー装置１００の構成について説明する。図５は、本発明の実施の形態に従うコミュニケーション管理サーバー装置１００の構成を示すブロック図である。

図５を参照して、コミュニケーション管理サーバー装置１００は、本実施の形態に係る親密度の算出処理を実行する。より具体的には、コミュニケーション管理サーバー装置１００は、ユーザー発話時刻データ管理部１０２と、会話関係判断処理部１１０と、コミュニケーション阻害距離処理部１２０と、親密度処理部１３０と、交流情報保持部１４０とを含む。コミュニケーション管理サーバー装置１００は、この他に、たとえばユーザー間交流グラフ生成部１７０等を有していてもよい。

ユーザー発話時刻データ管理部１０２は、それぞれの携帯型デバイス２００から会話情報を取得するとともに、時間軸上において、ユーザー間で会話がなされた時刻を管理する。

図６は、本発明の実施の形態に従うコミュニケーション管理サーバー装置１００のユーザー発話時刻データ管理部１０２が管理する発話時刻関係情報の内容を模式的に示す図である。図６を参照して、ユーザー発話時刻データ管理部１０２は、複数のユーザーＡ〜Ｄそれぞれの会話情報に基づいて、共通の時間軸上で、いずれのユーザーが発話したかを判断する。すなわち、据置型デバイス３００は、会話が行なわれた時刻および時間（期間）を抽出する。ユーザー発話時刻データ管理部１０２は、これらの抽出した発話時刻関係情報を会話関係判断処理部１１０へ出力する。

コミュニケーション量算出手段の一例である会話関係判断処理部１１０は、それぞれのユーザーの会話情報および発話時刻関係情報に基づいて、各会話について、話し手のユーザーおよび聞き手のユーザーを特定するとともに、各会話の行なわれた時間（期間）を抽出する。より具体的には、会話関係判断処理部１１０は、会話検出部１１２と会話量算出部１１４とを含む。

会話検出部１１２は、ユーザー発話時刻データ管理部１０２からの発話時刻関係情報に基づいて、会話の発生を検出する。会話量算出部１１４は、会話検出部１１２によって検出された会話の開始時刻および終了時刻を抽出し、その間の時間（期間）から会話時間を会話量として算出する。

会話関係判断処理部１１０により抽出された会話関係情報は、親密度処理部１３０へ出力されるとともに、交流情報保持部１４０に保持される。

図７は、本発明の実施の形態に従うコミュニケーション管理サーバー装置１００の親密度処理部１３０が管理する会話関係情報の内容の一例を示す図である。図７を参照して、会話関係情報は、各会話について区別されて記録されており、各会話について、話し手のユーザーおよび聞き手のユーザーが特定される。図７には、ユーザーＡ〜Ｄのいずれかが特定される例を示すが、対応するユーザーを識別するユーザーＩＤを用いて記録される場合もある。

さらに、会話関係情報には、各会話について、それが開始された時刻（会話時刻）およびその期間（会話時間）が記録されている。会話時刻については、上述の（３）式、（４）式に示すような計算式でユーザー間の親密度を算出する場合のフィルタリングに用いられる。また、会話時間（会話量）は、親密度を算出するためのコミュニケーション量として用いられる。

阻害距離決定手段の一例であるコミュニケーション阻害距離処理部１２０は、コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間についての阻害距離を算出する。この阻害距離は、コミュニティーに含まれる任意の２人のユーザーの組み合わせについてすべて算出される。より具体的には、コミュニケーション阻害距離処理部１２０は、コミュニケーション阻害距離データ入力部１２２と、コミュニケーション阻害距離算出部１２４とを含む。

コミュニケーション阻害距離データ入力部１２２は、阻害距離を算出するための情報を取得する。具体的には、コミュニケーション阻害距離データ入力部１２２は、人事データベース５００（図１）から各ユーザーの組織や配置情報などの人事情報を受け取り、あるいは、図示しないシステム（たとえば、交通費決済サーバーなど）から阻害距離の算出に必要な情報を受取る。さらに、組織の管理者などが阻害距離の算出に必要なデータを直接入力してもよい。

コミュニケーション阻害距離算出部１２４は、コミュニケーション阻害距離データ入力部１２２からの情報に基づいて阻害距離を算出する。算出された阻害距離は、親密度処理部１３０へ出力されるとともに、交流情報保持部１４０に保持される。また、コミュニケーション阻害距離算出部１２４は、組織変更や人事異動等に合わせて、適宜、阻害距離を算出し、更新する。

親密度算出手段の一例である親密度処理部１３０は、各ユーザー間の会話時間（会話量）と阻害距離とを用いて、各ユーザー間の親密度を算出する。算出された親密度は交流情報保持部１４０に保持される。

保持手段の一例である交流情報保持部１４０は、会話関係判断処理部１１０により抽出された会話関係情報（会話量）とコミュニケーション阻害距離処理部１２０により算出された阻害距離、および／または親密度処理部１３０により算出された親密度を含むコミュニケーションデータを、ユーザーに関連付けられた期間毎に保持する。

ここで、親密度処理部１３０において扱われる情報の一例について説明する。図８は、本発明の実施の形態に従うコミュニケーション管理サーバー装置１００の親密度処理部１３０が扱う情報の一例を示す図である。

会話関係判断処理部１１０は、図８（ａ）に示すようなユーザー間の会話量を示す情報を出力する。図８（ａ）に示す会話量の情報では、４人のユーザーＡ〜Ｄのうち、すべての組み合わせについて会話量が算出されている。この図８（ａ）には、話し手のユーザーと聞き手のユーザーとを区別して、会話量が算出されているが、話し手と聞き手とを区別しなくともよい。

また、ユーザー間阻害距離算出部１３２は、図８（ｂ）に示すようなユーザー間の阻害距離を示す情報を出力する。図８（ｂ）に示すように、ユーザー間の阻害距離は、任意の２人のユーザーの組み合わせについてすべて算出される。なお、図８（ｂ）には、図８（ａ）に類似したデータ構造を採用した例を示すため、同一のユーザーの組み合わせについて、２箇所で阻害距離が定義されている。しかしながら、このようなデータ構造を採用する必要はなく、下半分のデータを省略してもよい。

最終的に、親密度処理部１３０は、図８（ａ）に示すユーザー会話量の情報と、図８（ｂ）に示すユーザー間の阻害距離の情報とを用いて、図８（ｃ）に示すような親密度を算出する。最も簡素化された、上述の（１）式によれば、図８（ａ）と図８（ｂ）との間で、対応するセル同士を掛け合わせることで親密度を算出できる。ここで、たとえば親密度の最大値が１となるような正規化を行ってもよいし、親密度の総和が１となるような正規化を行ってもよい。あるいは、たとえば親密度の平均値が１となるようにしてもよい。

なお、図８（ｃ）には、図８（ａ）に類似したデータ構造を採用した例を示したが、下半分のデータを省略してもよい。

ここで、親密度の出力例として、上述したユーザー間交流グラフを生成する場合について述べる。ユーザー間交流グラフ生成部１７０は、ユーザー端末４００からの要求に応答して、必要なユーザー間の親密度を抽出するとともに、ユーザー間の交流関係を示すグラフを生成する。このグラフの一例は、上述の図２に示したような形態である。そして、ユーザー間交流グラフ生成部１７０は、生成したグラフを要求元のユーザー端末４００へ出力する。なお、ユーザー間交流グラフ生成部１７０は、ユーザー間の親密度を用いて、任意の形態の情報を生成して出力することができる。

＜Ｇ．ハードウェア構成＞
（ｇ１：コミュニケーション管理サーバー装置）
図５に示すような機能構成を実現するためのコミュニケーション管理サーバー装置１００のハードウェア構成について説明する。

図９は、本発明の実施の形態に従うコミュニケーション管理サーバー装置１００の概略のハードウェア構成を示す模式図である。図９を参照して、コミュニケーション管理サーバー装置１００は、オペレーティングシステムを含む各種プログラムを実行するＣＰＵ１５０と、ＣＰＵ１５０でのプログラムの実行に必要なデータを一時的に記憶するメモリ１６２と、ＣＰＵ１５０で実行されるプログラムを不揮発的に記憶するハードディスク（ＨＤＤ）１６０とを有する。このようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）ドライブ１６４またはフレキシブルディスク（ＦＤ：Flexible Disk）ドライブ１６６によって、それぞれＣＤ−ＲＯＭ１６４ａまたはフレキシブルディスク１６６ａなどから読取られる。

ＣＰＵ１５０は、キーボードやマウスなどからなる入力部１５８を介してユーザーによる操作要求を受取るとともに、プログラムの実行によって生成される画面出力をディスプレイ１５４へ出力する。また、ＣＰＵ１５０は、ＬＡＮカードなどからなるネットワークインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５６を介して、各種センサーやパーソナルコンピューターＰＣとの間でデータ通信を行なう。なお、これらの部位は、内部バス１５２を介して互いに接続される。

ハードディスク１６０には、取得した被観測者の行動についての情報と、取得したストレスの度合いとが対応する時間とともに関連付けて格納される。

（ｇ２：ユーザー端末）
ユーザー端末４００についても、汎用的なパーソナルコンピューターで実現される。このユーザー端末４００のハードウェア構成についても、図９に示すコミュニケーション管理サーバー装置１００と同様であるので、詳細な説明は繰返さない。

＜Ｈ．処理手順＞
次に、本実施の形態に従う交流関係評価システム１において実行される一連の処理について説明する。

図１０および図１１は、本発明の実施の形態に従う交流関係評価システム１において実行される処理の手順を示すフローチャートである。図１０に示す処理は携帯型デバイス２００で実行される工程からなり、図１１に示す処理はコミュニケーション管理サーバー装置１００で実行される工程からなる。これらの工程は、コミュニケーション管理サーバー装置１００および／または携帯型デバイス２００の演算装置（ＣＰＵ）がプログラムを実行することで実現される。但し、これらの工程の一部または全部を専用のハードウェアで実行してもよい。

図１０を参照して、携帯型デバイス２００の各々は、何らかの音声が検出されたか否かを判断する（ステップＳ１００）。何らかの音声が検出されるまで、ステップＳ１００で待機する。

何らかの音声が検出された場合（ステップＳ１００においてＹＥＳの場合）には、携帯型デバイス２００は、検出された音声に対して音声認証処理を行なうことで、当該音声が自機を保有するユーザーによって発声されたものを含むか否かを判断する（ステップＳ１０２）。当該音声が自機を保有するユーザーによって発声されたものを含まない場合（ステップＳ１０２においてＮＯの場合）には、処理はステップＳ１２０へ進む。

当該音声が自機を保有するユーザーによって発声されたものを含む場合（ステップＳ１０２においてＹＥＳの場合）には、携帯型デバイス２００は、他の携帯型デバイス２００からデバイスＩＤを取得できるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。他の携帯型デバイス２００からデバイスＩＤを取得できなかった場合（ステップＳ１０４においてＮＯの場合）には、処理はステップＳ１２０へ進む。

あるいは、本人ユーザーが発したとは判断されなかった音声データを相手方の携帯型デバイス２００へ送信し、その音声認証処理の結果などから会話相手を特定することもできる。また、本人ユーザーが発話時に、発話情報を周囲に送信し、所定の時間内に相手ユーザーからも発話情報が送信されてきた場合に、会話が行われているとみなして相手ユーザーを特定してもよい。さらに、相手ユーザーの携帯型デバイス２００によって相手ユーザーの「うなずき」が検知されて「聞き手」情報が送信されてきた場合に、相手ユーザーを特定してもよい。

他の携帯型デバイス２００からデバイスＩＤを取得できた場合（ステップＳ１０４においてＹＥＳの場合）には、携帯型デバイス２００は、取得した他の携帯型デバイス２００からのデバイスＩＤに基づいて会話相手を特定するとともに、検出された音声および特定した会話相手などに基づいて、会話情報を生成して格納する（ステップＳ１０６）。そして、処理はステップＳ１２０へ進む。

続いて、携帯型デバイス２００は、据置型デバイス３００にアクセスできるか否かを判断する（ステップＳ１２０）。据置型デバイス３００にアクセスできなかった場合（ステップＳ１２０においてＮＯの場合）には、処理はステップＳ１００へ戻る。

据置型デバイス３００にアクセスできた場合（ステップＳ１２０においてＹＥＳの場合）には、携帯型デバイス２００は、据置型デバイス３００から位置情報を取得し、取得した位置情報で自機に格納している位置情報を更新する（ステップＳ１２２）。そして、処理はステップＳ１３０へ進む。

続いて、携帯型デバイス２００は、据置型デバイス３００を介してコミュニケーション管理サーバー装置１００へアクセスできるか否かを判断する（ステップＳ１３０）。据置型デバイス３００を介してコミュニケーション管理サーバー装置１００へアクセスできなかった場合（ステップＳ１３０においてＮＯの場合）には、処理はステップＳ１００へ戻る。

据置型デバイス３００を介してコミュニケーション管理サーバー装置１００へアクセスできた場合（ステップＳ１３０においてＹＥＳの場合）には、携帯型デバイス２００は、格納している会話情報をコミュニケーション管理サーバー装置１００へ送信する（ステップＳ１３２）。そして、処理はステップＳ１００へ戻る。なお、ステップＳ１００〜Ｓ１０６（会話情報の取得）と、ステップＳ１２０〜１２２（位置情報の取得）およびステップＳ１３０〜１３２（会話情報の送信）とは、上述したような直列処理である必要はなく、並列に動作してもよい。

一方、コミュニケーション管理サーバー装置１００は、いずれかの携帯型デバイス２００から会話情報を受信したか否かを判断する（ステップＳ２００）。いずれかの携帯型デバイス２００から会話情報を受信するまで、ステップＳ２００で待機する。

いずれかの携帯型デバイス２００から会話情報を受信した場合（ステップＳ２００においてＹＥＳの場合）には、コミュニケーション管理サーバー装置１００は、受信した会話情報を一時記憶する（ステップＳ２０２）。

続いて、コミュニケーション管理サーバー装置１００は、ステップＳ２０２で格納した会話情報に基づいて、ユーザー間の会話が行なわれた時刻（イベント）を抽出するとともに、各会話について関与したユーザーおよびその行なわれた時間（期間）を抽出する（ステップＳ２０４）。

続いて、コミュニケーション管理サーバー装置１００は、予め算出されて交流情報保持部１４０に保持されているユーザー間のそれぞれの阻害距離を読みだす（ステップＳ２０６）。そして、コミュニケーション管理サーバー装置１００は、ユーザー間のそれぞれについて、対応する会話量と阻害距離とから親密度を算出する（ステップＳ２０８）。さらに、コミュニケーション管理サーバー装置１００は、受信した会話情報と算出した親密度とを、交流情報保持部１４０に、ユーザーに関連付けられた期間毎に保持する（ステップＳ２１０）。そして、処理はステップＳ２００へ戻る。

＜Ｉ．利点＞
本発明の実施の形態によれば、ユーザー間の距離、ユーザーの所属（部署や拠点）、業務関係、近接情報などに基づいて、ユーザー間の潜在的な接触機会（阻害距離）を評価した上で、この接触機会とコミュニケーション量とからユーザー間の親密度を算出し、ユーザーに関連付けられた期間毎に保持することで、ユーザー間の交流関係を、時間軸も含めて、より高い精度で評価することができる。これにより、より高い精度でコミュニティー内の交流関係を把握することができる。

＜Ｊ．その他の実施形態＞
上述した本実施の形態においては、コミュニケーション管理サーバー装置１００を独立した処理主体として実装した例を示したが、コミュニケーション管理サーバー装置１００が提供する機能の全部または一部が、携帯型デバイス２００、据置型デバイス３００、またはユーザー端末４００に組み込まれて実装されてもよい。

また、本発明の実施の形態に従うプログラム（コード）は、コンピューターのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させることで提供されてもよい。この場合、プログラム自体には上記のようなモジュールは含まれず、ＯＳと協働して処理が実行される。また、本発明の実施の形態に従うプログラムは、他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。このような場合にも、プログラム自体には上記のような他のプログラムに含まれるモジュールは含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。上述のような一部のモジュールを含まないプログラムであっても、本発明に従うプログラムの技術的範囲に含まれる。

さらに、本発明の実施の形態に従うプログラムによって実現される機能の一部または全部を専用のハードウェアによって構成してもよい。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 交流関係評価システム、１００ コミュニケーション管理サーバー装置、１０２ ユーザー発話時刻データ管理部、１１０ 会話関係判断処理部、１１２ 会話検出部、１１４ 会話量算出部、１２０ コミュニケーション阻害距離処理部、１２２ コミュニケーション阻害距離データ入力部、１２４ コミュニケーション阻害距離算出部、１３０ 親密度処理部、１４０ 交流情報保持部、１５０ ＣＰＵ、１５２ 内部バス、１５４ ディスプレイ、１５８ 入力部、１６０ ハードディスク、１６２ メモリ、１６４，１６６ ドライブ、１６４ａ ＣＤ−ＲＯＭ、１６６ａ フレキシブルディスク、１７０ ユーザー間交流グラフ生成部、２００ 携帯型デバイス、２０２ 音声取得部、２０４ 音声認証処理部、２０６ 会話相手判断処理部、２０８ 位置判断処理部、２１０，３０８ 近距離無線部、２１２，３０４ ユーザー情報サーバー送信処理部、２２０ 会話情報保持部、２２２ 位置情報保持部、２２４ ユーザー情報保持部、２３０ 蓄電部、３００ 据置型デバイス、３０２ サーバー通信部、３０６ 位置情報送信処理部、３１２ デバイス情報保持部、３３０ 電源部、４００ ユーザー端末、５００ 人事データベース、ＰＣ パーソナルコンピューター。

Claims (9)

1. 複数のユーザーを含むコミュニティーにおけるユーザー間のコミュニケーション量を算出するコミュニケーション量算出手段と、
   前記コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間について、ユーザー間のコミュニケーションを阻害し得る度合いであるコミュニケーション阻害距離を決定する阻害距離決定手段と、
   前記コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間の親密度を、対応するコミュニケーション量およびコミュニケーション阻害距離に基づいて算出する親密度算出手段とを備える、交流関係評価装置。
2. 前記コミュニケーション量算出手段は、ユーザー間のフェイス・トゥ・フェイスでの会話量から前記コミュニケーション量を算出する、請求項１に記載の交流関係評価装置。
3. 前記阻害距離決定手段は、ユーザー間の所在地を隔てる物理的な距離に基づいて前記コミュニケーション阻害距離を決定する、請求項１または２に記載の交流関係評価装置。
4. 前記阻害距離決定手段は、ユーザー間の所在地を移動するのに要する所要時間に基づいて前記コミュニケーション阻害距離を決定する、請求項１または２に記載の交流関係評価装置。
5. 前記阻害距離決定手段は、ユーザー間のコミュニケーションの手段毎に前記コミュニケーション阻害距離をそれぞれ算出する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の交流関係評価装置。
6. 前記コミュニケーション量と前記コミュニケーション阻害距離、および／または前記親密度を含むコミュニケーションデータを保持する保持手段を備え、
   前記保持手段は、ユーザーに関連付けられた期間毎に前記コミュニケーションデータを保持する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の交流関係評価装置。
   
7. 請求項１〜６のいずれか１項に記載の交流関係評価装置と、
   複数の前記ユーザーが各々保有し、各ユーザーのコミュニケーション量に関する情報を収集して前記交流関係評価装置に送信する携帯型デバイスとを備え、
   前記コミュニケーション量算出手段は、前記携帯型デバイスで収集された各ユーザーのコミュニケーション量に関する情報に基づいてユーザー間のコミュニケーション量を算出する、交流関係評価システム。
8. 交流関係評価プログラムであって、コンピューターを
   複数のユーザーを含むコミュニティーにおけるユーザー間のコミュニケーション量を算出するコミュニケーション量算出手段と、
   前記コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間について、ユーザー間のコミュニケーションを阻害し得る度合いであるコミュニケーション阻害距離を決定する阻害距離決定手段と、
   前記コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間の親密度を、対応するコミュニケーション量およびコミュニケーション阻害距離に基づいて算出する親密度算出手段として機能させる、交流関係評価プログラム。
9. 複数のユーザーを含むコミュニティーにおけるユーザー間のコミュニケーション量を算出するステップと、
   前記コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間について、ユーザー間のコミュニケーションを阻害し得る度合いであるコミュニケーション阻害距離を決定するステップと、
   前記コミュニティーに含まれる各ユーザーと他のそれぞれのユーザーとの間の親密度を、対応するコミュニケーション量およびコミュニケーション阻害距離に基づいて算出するステップとを備える、交流関係評価方法。

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