JP2017208005A - センサデータ分析システム及びセンサデータ分析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】組織を活性化するための行動パターンを個人別に推薦する。【解決手段】複数の端末と、制御部と、分析部と、記憶部と、を有するセンサデータ分析システムであって、複数の端末の各々は、組織に属する複数の人物の各々に装着され、各端末は、物理量を計測する一つ以上のセンサを有し、記憶部は、組織の活性状態に関する指標を保持し、各人物の行動に関する複数の第１の条件の各々について、第１の条件を満たす行動の量と組織の活性状態に関する指標との統計的関連に対応するアドバイスを保持し、制御部は、第１の人物に装着された端末のセンサが計測した物理量に基づいて、第１の人物の行動を示す行動指標を生成し、前記分析部は、行動指標に基づいて、複数の第１の条件の各々について、第１の条件を満たす行動の量と組織の活性状態に関する指標との統計的関連を計算し、制御部は、第２の条件を満たす統計的関連に対応するアドバイスを出力する。【選択図】図４

Description

本発明は、センサデータを分析し、その結果を提示する技術に関する。

近年、ビッグデータが注目されており、ウェアラブルセンサで人間の歩行、睡眠などの行動を定量的に計測する技術が広がってきている。一方、企業においてもビッグデータを経営及びマネジメントの意思決定に用いる試みが増加している。企業において人間行動データを活用することで、社員及び顧客の行動を定量的に分析できる。一方、企業組織においては複数の人間同士の関わりの結果として成果が表れているため、個人の生産性を高める方法と組織全体の生産性を高める方法は一致しない可能性がある。そこで組織の指標と関連する個人の行動を統計分析によって特定する技術が特許文献１に開示されている。

特開２００８−２１０３６３号公報

企業組織の成果は複数の人物間の相互作用の結果であるため、ワーカー本人が自覚していない間接的な要因によって組織の生産性が左右されている可能性がある。例えば、特定の同僚と話すことでアイディアが浮かんだり気分が前向きになったり、特定の時間帯に特定の作業の効率が高まったりすることがあり得る。しかし従来、オフィスワーカーにおいて業務中の自然発生的な行動、例えば会話及び業務のプロセスを計測・評価する手段がなかったため、生産性を高めるための工夫は当事者の主観による判断と自助努力でなされていた。経営者及び管理者は、ワーカーが自然と力を引き出せる働きやすい組織環境を提供する必要があり、具体的に誰が何をどのように行うべきかを定量的に分析し、その行動をワーカー自身に主体的に実行させることが有用である。

以上を踏まえ、本発明の目的は、センサが計測したデータを分析して、組織の状態を活性化するための行動パターンを個人別に推薦するシステムを提供することにある。

本願発明による課題を解決する手段のうち、代表的なものを例示すれば、複数の端末と、制御部と、分析部と、記憶部と、を有するセンサデータ分析システムであって、前記複数の端末の各々は、組織に属する複数の人物の各々に装着され、前記各端末は、物理量を計測する一つ以上のセンサを有し、前記記憶部は、前記組織の活性状態に関する指標を保持し、前記各人物の行動に関する複数の第１の条件の各々について、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連に対応するアドバイスを保持し、前記制御部は、前記複数の人物のうち第１の人物に装着された端末のセンサが計測した物理量に基づいて、前記第１の人物の行動を示す行動指標を生成し、前記分析部は、前記行動指標に基づいて、前記複数の第１の条件の各々について、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連を計算し、前記制御部は、第２の条件を満たす前記統計的関連に対応するアドバイスを出力することを特徴とする。

本発明によれば、センサが計測したデータを分析して、組織を活性化するための行動パターンを個人別に推薦し、実行を推進することが可能となる。なお、上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明によって明らかにされる。

本発明の実施の形態のセンサデータ分析システムの概要を示す説明図である。 本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態のクライアントのディスプレイに表示される画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の端末の表示装置に表示される画面の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態において実行される、複数のユーザにそれぞれ装着されたそれぞれの端末で取得されたセンシングデータをセンサネットサーバに格納するまでの手順を示すシーケンス図である。 本発明の実施の形態の分析サーバがデータから各種指標を生成する処理の手順を示すシーケンス図である。 本発明の実施の形態の分析サーバが統計分析を行いユーザ個別のアドバイスを生成する処理の手順を示すシーケンス図である。 本発明の実施の形態のディスプレイに表示する画面を生成する処理の手順を示すシーケンス図である。 本発明の実施の形態のアプリケーションサーバ及びクライアントの一例の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の分析サーバ及び外部データサーバ等の一例の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態のセンサネットサーバ及び基地局の一例の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態のセンサノードの一例である端末の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態の行動指標ＤＢに格納される行動指標テーブルの形式の例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の行動指標ＤＢに格納されるイベントテーブルの形式の例を示す説明図である。 本発明の実施の形態における、指標を複合指標化した後のデータセットの例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の分析サーバが保持する指標パターン定義の例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の分析サーバが保持するアドバイスリストの例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の分析サーバが保持するアドバイスリストの例を示す説明図である。 本発明の実施の形態の分析サーバがアドバイスの優先度を調整する処理を示すフローチャートである。

本発明は、組織の状態を活性化するための行動パターンを個人別に推薦するシステムであり、人体に装着するセンサ端末によって取得された行動データを用いることを特徴とする。以下、図面を用いて説明を行う。

最初に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

＜図１：システム概要＞
図１は、本発明の実施の形態のセンサデータ分析システムの概要を示す説明図である。

本発明の実施の形態では、センサ端末（ＴＲ、ＴＲ２〜３：以下個体を識別しない場合にはすべてＴＲと示す）をユーザ（ＵＳ、ＵＳ２〜３：以下個体を識別しない場合にはすべてＵＳと示す）が装着し、その端末（ＴＲ）内の、物理量を計測するセンサ（図示省略）によって装着者の動きに関するセンシングデータ（以下、３軸加速度データとするが、他の手段を用いてもよい）及び他の装着者とのインタラクション（対面または近接状態）に関するセンシングデータを取得する。インタラクションは、例えば、ユーザ（ＵＳ）同士が対面した際に各端末（ＴＲ）間で赤外線信号又はその他の無線信号等を送受信することで検知される。

端末（ＴＲ）は、端末内処理部（図示省略）においてセンシングデータを処理した情報、又はネットワーク上のサーバ（その一例としてアプリケーションサーバ（ＡＳ））から無線または有線通信で受け取った情報を、端末（ＴＲ）内の表示装置（ＬＣＤＤ）に出力することが可能である。

一方で、取得されたセンシングデータは、無線または有線で接続された基地局（ＧＷ）に送信され、ネットワーク（ＮＷ）を通じてセンサネットサーバ（ＳＳ）に格納される。分析サーバ（ＣＳ）は定期的にセンサネットサーバ（ＳＳ）上のデータを取得し、行動指標の生成、組織の活性状態に関する指標の生成、それらの間の統計分析を実施し、個人別のアドバイスリストを生成する。アプリケーションサーバ（ＡＳ）は定期的に分析サーバ（ＣＳ）から特定の個人に関する行動データ及びアドバイスリストを取得し、個人向けの表示画面を生成し、クライアント（ＣＬ）に送信し、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）に表示する。

さらに、アプリケーションサーバ（ＡＳ）を、例えば業務メールもしくはスケジュール情報を格納する外部データサーバ（ＯＳ）、または、エアコンなどのユーザ（ＵＳ）周囲の環境に影響を与えることのできる外部機器（図示省略）もしくは周囲の環境を計測する外部センサ（図示省略）と繋ぎ、その値と組織の活性状態を示す指標との関連を統計的に分析することによって、環境を最適化するように外部機器（図示省略）を制御することも可能である。

本発明において組織の活性状態に関する指標とは、組織の望ましい状態を直接的または間接的に示す指標である。例えば、組織に属するメンバ（図１の例では、ユーザ１〜３等）の身体が動いている状態の継続時間の、組織全員の頻度分布に基づいて算出される組織活性度でもよいし、同様の継続時間の個人または個人とその周囲の複数人の頻度分布に基づいて算出される個人活性度でもよい。前者の場合、組織に属するメンバに装着された全ての端末の加速度センサの計測結果に基づいて、全てのメンバについての（すなわちそれらがどのメンバから取得されたものであるかにかかわらず、全部のデータについて）身体が動いている状態の継続時間の頻度分布が生成され、それに基づいて組織活性度が算出される。これによって、客観的な組織活性度が得られる。あるいは、売上または生産量などの生産性指標でもよいし、アンケートで収集した達成感またはチームワークなどの主観的な指標を用いてもよい。

＜図２〜図９クライアントの表示画面例＞
図２〜図９は、本発明の実施の形態のクライアント（ＣＬ）のディスプレイ（ＣＬＯＤ）に表示される画面の一例を示す説明図である。

これらの画面はアプリケーションサーバ（ＡＳ）において生成され（ＡＳＣＤ）、クライアントの画面制御（ＣＬＣＣ）の結果表示されるが、クライアント（ＣＬ）内で画面生成してもよい。また、図２〜図９においてはクライアント（ＣＬ）はスマートフォンまたはタブレットなどの小型タッチパネル付き端末を想定して図示しているが、クライアント（ＣＬ）はＰＣのＷｅｂブラウザまたは大型タッチパネルなどの別の手段を用いてもよい。

図２は、ユーザ（ＵＳ）が各画面に遷移するためのメニュー画面（ＯＤ１００）である。本アプリケーション立ち上げ中は常に画面の一角にメニューボタン（ＯＤ１０１）が表示されており、それを押すとメニュー画面（ＯＤ１００）が開く。各ページ遷移ボタン（ＯＤ１０２）を押すと、それぞれの画面に遷移する。遷移する画面の例としては、メイン画面（ＯＤ２００）、アドバイス表示画面（ＯＤ３００）、行動ログ画面（ＯＤ４００）、スケジュール画面（ＯＤ５００）、時系列表示画面（ＯＤ６００）、及びデータ一覧画面（ＯＤ７００）がある。また、提案されているアドバイスの数（ＯＤ５９０）及びダイジェスト情報が、当メニュー画面、クライアント（ＣＬ）のデスクトップ、または外部スケジューラ等に、アラートまたはバッジとして表示されてもよい。

図３は、ユーザ（ＵＳ）に情報を提示するためのメイン画面（ＯＤ２００）の一例である。

メイン画面（ＯＤ２００）は週毎のエリアに分割されており、ユーザ（ＵＳ）が開閉ボタン（ＯＤ２１３）を操作することによって週表示エリア（ＯＤ２１０）を開くと行動ログ画面（ＯＤ４００）が下部に展開される。週表示エリア（ＯＤ２１０）内には、組織の活性状態に関する指標を示す組織指標表示（ＯＤ２１１）、ユーザ（ＵＳ）本人が組織指標を高めるために貢献した度合い、たとえばアドバイスの実行回数を示した貢献度表示（ＯＤ２１２）などのメイン指標が表示される。また、定期的に、例えば４週ごとに行動データのサマリを提示する定期レポート表示エリア（ＯＤ２２０）もメイン画面（ＯＤ２２０）内に配置し、それを展開することで定期レポートを同画面上に表示することも可能である。

図４はアドバイス表示画面（ＯＤ３００）である。最新の週表示エリア（ＯＤ２１０）を展開すると今週のユーザ（ＵＳ）へのアドバイスが表示される。アドバイスリスト表示エリア（ＯＤ３０１）には、ログインしているユーザ（ＵＳ）へのアドバイスが１種類または複数種類表示される。個別のアドバイスはそれぞれアドバイス項目表示エリア（ＯＤ３０２）に表示され、エリア内にはアドバイスの見出し（ＯＤ３０３）と、アドバイスが既に実行されたかを示すアドバイス実績表示（ＯＤ３０４）が含まれる。

アドバイス実績表示（ＯＤ３０４）は、そのアドバイスと対応する行動指標が目標値を超えたか、もしくはアドバイス詳細画面(ＯＤ３１０)において手動で実績入力（ＯＤ３１３）された場合、または日数に応じて表示が更新される。提示されるアドバイスの例としては、特定の人との会話を増やすべきか減らすべきか、出社または退社の時刻、会議またはデスクワークの時間帯およびその進め方など、生成される行動指標（ＣＳＤＴ）に対応する項目のアドバイスがある。また、生成される行動指標（ＣＳＤＴ）がメールまたはスケジュールなどの外部データサーバ（ＯＳ）の情報を含む場合には、メールの送受信のタイミング、端末（ＴＲ）をつけていない人との会議の進め方、エリアの選択、室温、照明の明るさ、または環境音など、職場環境または外部状況に関する制御可能な要因を最適化するアドバイスを提示してもよい。

アドバイス項目表示エリア（ＯＤ３０２）を選択すると、図５のアドバイス詳細画面（ＯＤ３１０）のウィンドウがポップアップされる。この画面には、詳細タイトル（ＯＤ３１１）及び詳細説明（ＯＤ３１２）が含まれ、アドバイスの内容をユーザ（ＵＳ）が理解するための情報が記載されている。また、アドバイス詳細画面（ＯＤ３１０）は、ユーザ（ＵＳ）がこのアドバイスを実行したことを入力するための実績入力（ＯＤ３１３）、スケジューラ情報またはアドバイスに含まれる関係者との面会を設定する予定入力（ＯＤ３１４）などの機能を併せ持ってもよい。

図６に行動ログ画面（ＯＤ４００）を示す。過去または当日の日付を選択（ＯＤ４０１）すると、その日のユーザ（ＵＳ）の端末（ＴＳ）から取得した行動ログ（ＯＤ４０５）が、縦軸の時刻（ＯＤ４０４）に沿って時系列表示される。ここに含まれる情報は、例えば、出社時刻、デスクワーク、会話などの行動に関する開始時刻、終了時刻、継続時間、会話の相手およびエリア情報などが表示される。合わせて当画面には、アンケート入力（ＯＤ４０２）欄、および、一日の活動概要を示す概要データ（ＯＤ４０３）欄を設けてもよい。また、当画面がスケジューラと連動した場合には、スケジューラに登録された会議などの情報及びメール内に書かれた開催案内の情報を対応する日付・時間帯に併記してもよい。

図７は、当日または将来の日付のページにおいてスケジュールを表示する画面（ＯＤ５００）である。この画面には、アドバイスが示す時刻または時間帯（ＯＤ５０１）に対応づけてアドバイス情報（ＯＤ５０２）が表示される。合わせてスケジューラ等に記載されたスケジュール情報（ＯＤ５０３）が記載されてもよい。

図８は、中長期の特定の指標を示す時系列表示画面（ＯＤ６００）である。この画面には、横軸に期間が表示（ＯＤ６０１）され、ユーザ（ＵＳ）が所属する組織名、その組織の組織指標の変化の表示（ＯＤ６０３）、ユーザ（ＵＳ）の組織への貢献度（たとえばアドバイスの達成数）を示す個人実績表示（ＯＤ６０４）が並べて表示される。これによって、ユーザ（ＵＳ）の行動の変化と組織の状態の変化とを関連付けて理解することができる。

図９は、長期的な個人のデータ蓄積を可視化した、データ一覧画面（ＯＤ７００）である。この画面には、加速度の周波数が、身体リズムとして、１分、１０分などの単位で色で表示される（ＯＤ７０１）。合わせて凡例（ＯＤ７０２）が記載される。

＜図１０：端末の表示画面例＞
図１０は、本発明の実施の形態の端末（ＴＲ）の表示装置（ＬＣＤＤ）に表示される画面の一例を示す説明図である。

端末（ＴＲ）は、時計（ＴＲＣＫ）が保持する日時情報（ＴＲＯＤ１０）、指標（ＴＲＯＤ１１）（ＴＲＯＤ１２）及びアドバイス（ＴＲＯＤ１３）を表示装置（ＬＣＤＤ）に表示する。指標（ＴＲＯＤ１１）（ＴＲＯＤ１２）及びアドバイス（ＴＲＯＤ１３）は、端末（ＴＲ）内でセンサデータを簡易行動解析（ＡＮＡ）した結果として得られたものであってもよいし、アプリケーションサーバ（ＡＳ）から無線または有線で受け取ったものであってもよい。端末（ＴＲ）は、アドバイス表示に加えて、そのアドバイスに関連する時刻にスピーカ（ＳＰ）またはＬＥＤ（図示省略）を用いてアラートを出力してもよい。端末（ＴＲ）はボタン（ＢＴＮ１、ＢＴＮ２、ＢＴＮ３）を有し、いずれかのボタン操作で画面状態を切り替えることも可能である（ＴＲＯＤ１、ＴＲＯＤ２、ＬＣＤＤ３）。係る表示態様によって、ユーザ（ＵＳ）に分析に基づく望ましい行動を把握させることがより容易となり、適切なタイミングでアドバイスを実行させることが可能となる。

＜図１１：データ収集のシーケンス＞
図１１は、本発明の実施の形態において実行される、複数のユーザ（ＵＳ）にそれぞれ装着されたそれぞれの端末（ＴＲ）で取得されたセンシングデータをセンサネットサーバ（ＳＳ）に格納するまでの手順を示すシーケンス図である。

まず、端末（ＴＲ）の電源が入っており、かつ端末（ＴＲ）が基地局（ＧＷ）とアソシエイト状態になっていないとき、端末（ＴＲ）はタイマ起動（ＴＲＳＴ１）で定期的にアソシエイト（ＴＲＴＡ）を行う。アソシエイトとは、端末（ＴＲ）が、ある一つの基地局（ＧＷ）と通信する関係であると規定することである。基地局（ＧＷ）からアソシエイト応答を受け取り、アソシエイトが成功した場合、端末（ＴＲ）は、次に時刻同期（ＴＲＣＳ）を行う。時刻同期（ＴＲＣＳ）において、端末（ＴＲ）は、基地局（ＧＷ）から時刻情報を受け取り、端末（ＴＲ）内の時計（ＴＲＣＫ）を設定する。基地局（ＧＷ）は、ＮＴＰサーバ（ＴＳ）と定期的に接続し時刻を修正している。このため、全ての端末（ＴＲ）において時刻が同期される。これによって、後に解析する際に、センシングデータに付随した時刻情報を照らし合わせることで、人物間の同時刻におけるデータを比較分析することも可能になる。

端末（ＴＲ）の三軸加速度センサ（ＡＣ）及び温度センサ（ＡＥ）などの各種センサは、例えば１０秒ごとの一定の周期でタイマ起動（ＴＲＳＴ２）し、加速度、音声、温度及び照度等をセンシングする（ＴＲＳＳ）。端末（ＴＲ）は、端末情報（ＴＲＭＴ）の１つである端末ＩＤを、赤外線によって他の端末（ＴＲ）との間で送受信することで、対面状態（すなわち、それぞれの時刻に、当該端末を装着した人物が他の端末を装着した人物と対面していたか否か、対面していたとすればどの人物と対面していたか）を検出する。端末（ＴＲ）の各種センサは、タイマ起動（ＴＲＳＴ）せずに、常にセンシングを行ってもよい。しかし、一定の周期で起動することによって電源を効率的に使用することができ、充電することなく長時間端末（ＴＲ）を使用しつづけることができる。

端末（ＴＲ）は、センシングしたデータに、時計（ＴＲＣＫ）の時刻情報及び端末情報（ＴＲＭＴ）を添付する（ＴＲＣＴ）。後にセンサネットサーバ（ＳＳ）、分析サーバ（ＣＳ）またはアプリケーションサーバ（ＡＳ）においてデータ解析する際には、端末情報（ＴＲＭＴ）によって、端末（ＴＲ）を装着した人物が識別される。

データ形式変換（ＴＲＤＦ）において端末（ＴＲ）は、センシングデータにセンシングの条件などのタグ情報を付与し、決められた送信フォーマットに変換し、端末内記憶部（ＳＴＲＧ）に記録する。このフォーマットは基地局（ＧＷ）内のデータ形式情報（ＧＷＭＦ）及びセンサネットサーバ（ＳＳ）内のデータ形式情報（ＳＳＭＦ）と共通して保管されているものである。変換されたデータは、その後、有線または無線ネットワークを通じて基地局（ＧＷ）に送信される（ＴＲＳＥ）。基地局（ＧＷ）はデータを受信（ＧＷＲＥ）後、経由した基地局情報（ＧＷＭＧ）を付与して再びデータを有線または無線ネットワークを通じてセンサネットサーバ（ＳＳ）に送信する（ＧＷＳＥ）。センサネットサーバ（ＳＳ）はデータを受信（ＳＳＲＥ）し、全ユーザ（ＵＳ）のセンシングデータをデータベース（ＳＳＤＢ）に格納する（ＳＳＣＤＢ）。

＜図１２：指標生成のシーケンス＞
図１２は、本発明の実施の形態の分析サーバ（ＣＳ）がデータから各種指標を生成する処理の手順を示すシーケンス図である。

分析サーバ（ＣＳ）は所定の時刻にタイマ起動（ＣＳＴＫ）し、指標生成の処理を開始する。まずログデータ依頼（ＣＳ１１）をセンサネットサーバ（ＳＳ）及び外部データサーバ（ＯＳ）などの関連するサーバに送る。外部データサーバ（ＯＳ）では記憶部（ＯＳＭＥ）に格納されたデータ、例えばメール送受信ログ（ＯＳＭＭ）またはスケジュールデータ（ＯＳＭＳ）のうち、特定のキーワードまたは日付を含むなどの所定の特徴を持つデータを分類（ＯＳＣＴ）し、取得（ＯＳＣＤ）し、ログデータを送信する（ＯＳＳＥ）。センサネットサーバ（ＳＳ）では、依頼を受けてセンシングデータベース（ＳＳＤＢ）から必要なデータを取得し、分析サーバ（ＣＳ）に送信する（ＳＳＤＧ）。

分析サーバ（ＣＳ）は、受け取ったログデータに対して、記憶部（ＣＳＭＥ）内の指標生成プログラム（図示省略）を分析設定（ＣＳＤＡ）に示された条件に基づいて適用し、行動指標を生成する（ＣＳ１２）。このとき、分析サーバ（ＣＳ）は、受け取ったログデータを記憶部（ＣＳＭＥ）に格納してもよい。同様にして、分析サーバ（ＣＳ）は、加速度データをプログラムで処理して組織活性度及び個人活性度を生成する（ＣＳ１３）。これらのデータは記憶部（ＣＳＭＥ）の行動指標ＤＢ（ＣＳＤＴ）又は組織・個人活性度ＤＢ（ＣＳＭＡ）に格納される（ＣＳ１４）。

図１９は、本発明の実施の形態の行動指標ＤＢ（ＣＳＤＴ）に格納される行動指標テーブル（ＣＳＤＴＡ）の形式の例を示す説明図である。

分析サーバ（ＣＳ）は、端末（ＴＲ）で検知された複数人物間の対面情報に基づき、データ補完を行い、会話が行われていた時刻、参加者のＩＤの一覧を決定する。分析サーバ（ＣＳ）は、１つの会話イベントに対して同一の会話ＩＤ（ＤＴＡ２）を割り当て、３名以上の会話の場合は全参加者のＩＤの全組み合わせを本人ＩＤ（ＤＴＡ３）と相手ＩＤ（ＤＴＡ４）に割り当てる。例えば図１９の先頭の６レコードには、ＩＤ「２６９５」、「２６９６」及び「２６９８」によって識別される３名の参加者による１つの会話イベントに関する情報が含まれている。また各会話イベントに対して、日付（ＤＴＡ１）と付随情報、例えば時間帯（ＤＴＡ５）、継続時間（ＤＴＡ６）、会話エリア（ＤＴＡ７）、会話に参加した人数（ＤＴＡ８）、及び、本人ＩＤに該当する人物が話し手だったか聞き手だったかといった会話の方向性等を示す会話特性（ＤＴＡ９）などを記録するカラムが設けられる。付随情報は文字列でなく連続値であってもよい。

なお、人物間で会話が行われたか否か、及び、その会話の方向性等は、赤外線信号の送受信結果から得られる対面情報と、対面中の加速度情報と、に基づいて特定されてもよいし、加速度情報の代わりに（またはそれに加えて）音声情報が使用されてもよい。あるいは、人物間で会話が行われたか否かに関わらず、対面情報を用いて以下の処理を行ってもよい。

図１９には、人物の行動のうち、他の人物との対面に関する行動指標テーブルの例を示したが、分析サーバ（ＣＳ）は、他の行動に関する行動指標テーブルを生成して行動指標ＤＢ（ＣＳＤＴ）に格納してもよい。

例えば、分析サーバ（ＣＳ）は、加速度データに基づいて、各人物がデスクワークを行っていた時間帯を特定し、デスクワークに関する行動指標テーブル（図示省略）を生成してもよい。デスクワークに関する行動指標テーブルは、会話ＩＤ（ＤＴＡ２）の代わりにそれぞれの時間帯のデスクワークを識別する情報が保持され、会話エリア（ＤＴＡ７）の代わりにデスクワークが行われたエリアを識別する情報が保持され、本人ＩＤ（ＤＴＡ３）、相手ＩＤ（ＤＴＡ４）、人数（ＤＴＡ８）及び会話特性（ＤＴＡ９）が含まれないことを除いて、図１９に示した行動指標テーブル（ＣＳＤＴＡ）と同様であってもよい。

上記のデスクワークは、業務の種類の一例として示したものであり、分析サーバ（ＣＳ）は、組織の業務に応じて、デスクワーク以外の種々の業務に関する行動指標テーブルを生成することができる。また、複数の種類の業務に関してそれぞれ行動指標テーブルを生成し、行動指標ＤＢ（ＣＳＤＴ）に格納してもよい。

あるいは、分析サーバ（ＣＳ）は、対面情報、加速度データ、及び、必要に応じてその他の情報等に基づいて、各人物の行動の時間配分に関する行動指標テーブル（図示省略）を生成してもよい。時間配分に関する行動指標テーブルは、会話ＩＤ（ＤＴＡ２）の代わりにそれぞれの行動を識別する情報が保持され、会話エリア（ＤＴＡ７）の代わりにそれぞれの行動が行われたエリアを識別する情報が保持され、本人ＩＤ（ＤＴＡ３）、相手ＩＤ（ＤＴＡ４）、人数（ＤＴＡ８）及び会話特性（ＤＴＡ９）が含まれないことを除いて、図１９に示した行動指標テーブル（ＣＳＤＴＡ）と同様であってもよい。時間配分に関する行動指標テーブルは、例えば、各人物の出社時刻、退社時刻、１日分の会話時間の合計、及び、１日分のデスクワーク時間の合計、等を含んでもよい。

また、行動指標ＤＢ（ＣＳＤＴ）にはイベント情報を記録するイベントテーブル（ＣＳＤＴＩ）も格納される。イベントテーブル（ＣＳＤＴＩ）は外部データサーバ（ＯＳ）のスケジュール情報などから取得されてもよいし、ユーザ（ＵＳ）がクライアント（ＣＬ）を通して手動で入力してもよい。

図２０は、本発明の実施の形態の行動指標ＤＢ（ＣＳＤＴ）に格納されるイベントテーブル（ＣＳＤＴＩ）の形式の例を示す説明図である。

イベントテーブル（ＣＳＤＴＩ）には、日付（ＤＴＩ１）及び本人ＩＤ（ＤＴＩ２）と対応づけて、例えば会議回数（ＤＴＩ３）、平均気温（ＤＴＩ４）、定時退勤日か否かのフラグ（ＤＴＡ５）、出張の有無（ＤＴＡ６）、飲み会（例えば定時後の酒席）の有無（ＤＴＡ７）及び曜日（ＤＴＡ８）などの情報が格納される。

＜図１３：個人別アドバイス生成のシーケンス＞
図１３は、本発明の実施の形態の分析サーバ（ＣＳ）が統計分析を行いユーザ（ＵＳ）個別のアドバイスを生成する処理の手順を示すシーケンス図である。

図１３に示す個人別アドバイス生成処理を一定期間ごとに、例えば週または月ごとに実行してアドバイスの一覧を生成しておき、図１４に示すアドバイス選択処理は前者よりも頻度を増やして例えば毎日実行すれば、提示するアドバイスをその日の状況に合わせて調整することを、少ない計算負荷で実行することが可能である。もちろん毎日図１３の処理を実行し終了後引き続き図１４の処理を毎回行ってもよい。

図１３において、分析サーバ（ＣＳ）は所定の時刻にタイマ起動（ＣＳＴＫ）し、アドバイス生成の処理を開始する。まず、分析サーバ（ＣＳ）は、指標取得依頼（ＣＳ２０）を行い、記憶部（ＣＳＭＥ）の行動指標ＤＢ（ＣＳＤＴ）及び組織・個人活性度ＤＢ（ＣＳＭＡ）に格納された指標を取得する（ＣＳＭ２１）。

次に、分析サーバ（ＣＳ）は、ユーザ（ＵＳ）を順に選択し（ＣＳ２１）、選択されたユーザ（ＵＳ）（以下、特定のユーザ（ＵＳ）と記載）と行動パターンが類似した人物または特定のユーザ（ＵＳ）と対面時間が長い人物１名または複数名を類似メンバとして選択する（ＣＳ２２）。個人データセット生成（ＣＳ２３）においては、分析サーバ（ＣＳ）は、特定のユーザ（ＵＳ）自身の行動ログに基づく行動指標と活性度だけでなく、類似メンバに関するデータも含んだ説明変数群と目的変数をその特定のユーザ（ＵＳ）の個人データセット（ＣＳＤＴＡＰ）として生成する（ＣＳ２３）。

一方、分析サーバ（ＣＳ）は、類似メンバ選択（ＣＳ２２）を実施せず、当人（すなわち特定のユーザ（ＵＳ））の行動ログのみに基づく指標で個人データセット（ＣＳＤＴＡＰ）を生成してもよい。後者の場合、得られるアドバイスは本人が実際に行ったことのある行動パターンから生成されるが、類似メンバ選択を行った場合には、本人は行ったことがないが類似メンバとして選ばれた他者が行ったことがある行動パターンがアドバイスとして生成されることがあるため、当人にとって効果の見込みが高くかつ新規性のあるアドバイスが得られる可能性がある。

次に、分析サーバ（ＣＳ）は、統計分析依頼（ＣＳ２４）において分析設定（ＣＳＤＡ）と共に個人データセット（ＣＳＤＴＡＰ）を統計分析部（ＣＳＳ）に送信する。統計分析部（ＣＳＳ）ではまず複合指標生成（ＣＳＳ１）を行い、入力された指標を２つまたはそれ以上組み合わせた条件を満たすケースを示す複合指標を生成する。

図２１は、本発明の実施の形態における、指標を複合指標化した後のデータセットの例を示す説明図である。

個人データセット（ＣＳＤＴＡＰ）は、日付（ＤＴＡＰ１）、特定のユーザ（ＵＳ）を識別する本人ＩＤ（ＤＴＡＰ２）、例えば組織活性度等の目的変数（ＤＴＡＰ３）、及び、それぞれの日の特定のユーザ（ＵＳ）の行動指標から生成された複合指標（ＤＴＡＰ４）を含む。後述するように全ユーザ（ＵＳ）分の計算が終了するまで、ユーザ（ＵＳ）ごとにＣＳ２１からＣＳＭ２４までの処理が繰り返されるため、ユーザ（ＵＳ）ごとに個人データセット（ＣＳＤＴＡＰ）が生成される。

例えば、３つの行動指標から生成された複合指標（ＤＴＡＰ４）の例として、特定のユーザ（ＵＳ）（図２１の例では、ＩＤ「２６９５」によって識別される人物）が定時退勤日かつ午前中にデスクワークを行った場合、分析サーバ（ＣＳ）は、その発生件数を正規化した値を個人データセット（ＣＳＤＴＡＰ）に追記する。同様に、分析サーバ（ＣＳ）は、特定のユーザ（ＵＳ）が定時退勤日かつ午後に行ったデスクワークの発生件数を追記してもよいし、特定のユーザ（ＵＳ）が所定の時間帯（例えば始業前、午前、午後、定時後等）に他の人物と対面した回数を対面の相手ごとに計数して正規化した値を追記してもよい。

すなわち、複合指標（ＤＴＡＰ４）の値は、各ユーザ（ＵＳ）が行った、所定の条件を満たす行動の量（例えば、特定のユーザと、特定の時間帯に会話した回数または時間の少なくとも一方）を、条件ごとに示している。ここで、所定の条件は、例えば、各ユーザ（ＵＳ）の会話相手、会話が行われた時間帯、会話の継続時間、会話が行われた場所、会話への参加者の数、及び会話の方向性、のいずれかまたはそれらの複数の組合せであってもよいし、時間帯ごとに行われた業務の種類（例えばデスクワーク）であってもよいし、時間配分に関する条件（例えば出社時間）であってもよいし、さらに、それぞれの日のイベント（例えば曜日）を含んでもよい。

次に、分析サーバ（ＣＳ）は、データセット内で事前に指定された特定の目的変数（ＤＴＡＰ３）と複合指標を含む全指標との統計的関連を網羅的に計算し（ＣＳＳ２）、その結果得られた統計量、たとえば相関係数、回帰係数、または有意確率などの値を各指標と関連付けて記憶部（ＣＳＭＥ）の統計量テーブル（ＣＳＭＣ）に格納する（ＣＳＳ３）（ＣＳＭ２２）。なお、図１９を参照して説明したように、対面に関する行動指標テーブルだけでなく、他の行動に関する行動指標テーブルも作成された場合、それぞれの行動指標テーブルについて、ＣＳ２４からＣＳＭ２２までの処理が繰り返し実行される。

例えば、上記の所定の条件を満たす行動の量と、目的変数である組織活性度との相関が計算される。具体的には、例えば、いずれかのユーザとの会話の回数、いずれかの時間帯にデスクワークを行った回数、または、特定の時間配分が行われた回数と、組織活性度との相関が計算されてもよい。

格納が完了したら、分析サーバ（ＣＳ）は統計分析（ＣＳＳ２）の結果に基づいて目的変数との関連が有意である（例えば相関の強さが所定の強さを超えるなど、所定の条件を満たす）と判定された全複合指標における指標の組み合わせパターンを指標パターン定義（ＣＳＭＰ）ファイルと照会し（ＣＳＭ２３）、アドバイスが定義されている複合指標を抽出し、アドバイスリストを生成し（ＣＳ２６）、格納する（ＣＳＭ２４）。分析サーバ（ＣＳ）は、ＣＳ２１からＣＳＭ２４までを全ユーザ（ＵＳ）分の計算が終了するまで繰り返す（ＣＳ２７）。

図２２は、本発明の実施の形態の分析サーバ（ＣＳ）が保持する指標パターン定義（ＣＳＭＰ）の例を示す説明図である。

指標パターン定義（ＣＳＭＰ）は、図２１に示したような所定の条件を満たす行動の量と組織の活性状態に関する指標（例えば組織活性度）との統計的関連（例えば相関）に対応するアドバイスを含む。具体的には、指標パターン定義（ＣＳＭＰ）は、ある条件を満たす行動の量と組織活性度との正の相関に対応するアドバイスとして、その条件を満たす行動の量を増やすように促すアドバイスを含み、ある条件を満たす行動の量と組織活性度との負の相関に対応するアドバイスとして、その条件を満たす行動の量を減らすように促すアドバイスを含む。

図２２には、例として、２つの行動指標を組み合わせた複合指標を示しているが、３以上の行動指標を組み合わせた複合指標、または単指標（指標結合を行わない、単独の行動指標）も以下と同様に定義される。

指標パターン定義（ＣＳＭＰ）は、複合指標（Ｐ１０）を構成する２つの指標、すなわち指標Ａ（Ｐ１１）と指標Ｂ（Ｐ１２）の全組み合わせに対して定義されている。さらに各指標Ａ及びＢは、指標名と値から構成されており、図１９の行動指標テーブル（ＣＳＤＴＡ）におけるカラム名が指標名となり、その中に含まれるデータの範囲を定義したものが値となる。文字列の場合には、その文字列の種類と同数の値が定義される。数値の場合には、データの範囲を自動でまたは一定の基準値で分類して定義してもよい。

複合指標（Ｐ１０）のパターンに対して、指標分類（Ｐ２０）及びアドバイス文面（Ｐ３０）が定義される。指標分類（Ｐ２０）は、複合指標に対してユニークなパターンＩＤ（Ｐ２１）とタイプ（Ｐ２２）の定義を含む。タイプはアドバイス表示画面（ＯＤ３００）またはアドバイス詳細画面（ＯＤ３１０）で表示するアイコンの決定及びアドバイス選択の際に使われる。アドバイス文面（Ｐ３０）は、目的変数と複合指標との相関が正の場合か負の場合を示す条件（Ｐ３１）に対し、アドバイス見出し（ＯＤ３０３）に記載する見出し（Ｐ３２）、アドバイス詳細タイトル（ＯＤ３１１）に記載する詳細タイトル（Ｐ３３）、及び、詳細説明（ＯＤ３１２）に記載する詳細情報（Ｐ３４）を定義したものである。アドバイスに利用しない複合指標にはＮｕｌｌが設定される。条件（Ｐ３１）が正の相関を示す場合には対応する複合指標の値を増やすためのアドバイス、条件（Ｐ３１）が負の相関を示す場合には対応する複合指標の値を減らすためのアドバイスが定義されている。

図２２の例において、指標パターン定義（ＣＳＭＰ）の先頭のレコードは、ある人物が特定の会話相手（例えば人物ＡＡ）と会話した回数と組織活性度との間に正の相関がある場合に、当該会話相手との会話を増やすアドバイスが出力されることを示している。ここでは正の相関の例を示しているが、仮に負の相関があった場合は会話を減らすアドバイスが出力される。また、例えば始業前の、５分〜１５分の、３人〜６人の間での会話の回数など、特定の条件を満たす会話の回数と組織活性度との間に相関がある場合には、その条件も併せて出力される（例えば図５参照）。

また、５番目のレコードは、午後の時間帯の、継続時間が５分未満のデスクワークの回数と、組織活性度との間に正の相関がある場合に、割り込み作業を優先するアドバイスが出力されることを示している。持っている能力及び組織における役割等に応じて、長時間集中してデスクワークを行った方が組織活性度に貢献できる人物と、逆に、他の人物からの相談を受けた場合等に積極的にデスクワークを中断してそれに応じるなどの活動を行った方が組織活性度に貢献できる人物がおり、上記の例は後者の人物に対して出力されることが想定される。

さらに、６番目のレコードは、出社時間と組織活性度との間に正の相関がある場合に、出社時刻を遅らせるアドバイスが出力されることを示し、７番目のレコードは、出社時間と組織活性度との間に負の相関がある場合に、出社時刻を早めるアドバイスが出力されることを示している。

このように、会話、デスクワーク、時間配分等に関して、適切なアドバイスを用意し、条件が満たされる場合に出力することで、組織活性度の向上に貢献する各人物の行動を促すことができる。

図２３Ａ及び図２３Ｂは、本発明の実施の形態の分析サーバ（ＣＳ）が保持するアドバイスリストの例を示す説明図である。

アドバイスリストは、当該の本人ＩＤ（ＭＬＡ１）（ＭＬＢ１）を持つユーザ（ＵＳ）へ提示するアドバイスの項目とその優先度、目標値を格納するリストである。統計分析（ＣＳＳ２）の結果によって目的変数と複合指標との関連が有意であると判定され、かつ、指標パターン照会（ＣＳ２５）の結果がＮｕｌｌではない複合指標を抽出し、２種類のアドバイスリストが生成される。複合指標が会話相手のＩＤを含む（すなわち、その複合指標が特定の相手との会話の量（回数又は時間の少なくとも一方）を示す指標を含む）場合には、指標パターン定義（ＣＳＭＰ）においてタイプ（Ｐ２２）が会話相手と定義される。この場合の指標をまとめたリストが図２３Ａに示すアドバイスリストＡ（ＣＳＭＬ＿Ａ）である。

アドバイスリストＡ（ＣＳＭＬ＿Ａ）は、本人ＩＤ（ＭＬＡ１）と会話の相手ＩＤ（ＭＬＡ２）とのペアに対して、情報を定義する形態になっている。具体的には、アドバイスリストＡ（ＣＳＭＬ＿Ａ）は、優先度（ＭＬＡ３）、目的変数と複合指標との相関が正の相関かどうかを示すフラグ（ＭＬＡ４）、目標値（ＭＬＡ５）、そしてその他の項目として行動指標テーブル（ＣＳＤＴＡ）で存在したカラム名と値の種類の組み合わせの数だけカラムを有する。

優先度（ＭＬＡ３）は、相手ＩＤ（ＭＬＡ２）が示す相手との会話の回数または時間の、目的変数との統計分析の結果から決定される。例えば相関係数の絶対値を１００倍した値が優先度（ＭＬＡ３）として用いられる。正の相関フラグ（ＭＬＡ４）には、その相手との会話を増やすべき（すなわち、増やすことによって目的変数（例えば組織活性度）が増える）なら１、減らすべき（すなわち、減らすことによって目的変数が増える）なら０が格納される。目標値（ＭＬＡ５）は、所定の条件を満たす行動の過去の実績に基づいて決定される。例えば、その相手との会話の回数または時間の目標値が、個人データセット（ＣＳＤＴＡＰ）の値を反映して入力される。具体的には、例えば、個人データセット（ＣＳＤＴＡＰ）におけるその相手との過去の実績における１日あたりの会話回数の平均値が目標値（ＭＬＡ５）となる。このように目標値を決定して表示することによって、ユーザに対して、アドバイスに従って行うべき行動の量の適切な目安を与えることができる。その他の指標（ＭＬＡ６〜ＭＡＬｎ）については、該当する相手ＩＤとの複合指標と目的変数との関係が有意であると判定された場合（例えばそれぞれの条件を満たす行動の量と目的変数との相関の強さが所定の強さを超える場合）に１が入力される。

相手ＩＤを含まない複合指標については、図２３Ｂに示すアドバイスリストＢ（ＣＳＭＬ＿Ｂ）の形式で格納される。アドバイスリストＢ（ＣＳＭＬ＿Ｂ）は、本人ＩＤ（ＭＬＢ１）と組み合わせ指標のパターンＩＤ（ＭＬＢ２）を有し、それに対応づけてタイプ（ＭＬＢ３）、正の相関フラグ（ＭＬＢ４）、優先度（ＭＬＢ５）、目標値（ＭＬＢ６）が格納される。パターンＩＤ（ＭＬＢ２）とタイプ（ＭＬＢ３）はそれぞれ図２２のパターンＩＤ（Ｐ２１）及びタイプ（Ｐ２２）と同じものであり、アプリケーションサーバ（ＡＳ）からパターンＩＤ（Ｐ２１）を引数として指標パターン定義（ＣＳＭＰ）を参照することで、画面（ＣＬＯＤ）に提示するアドバイスの文面が特定される。正の相関フラグ（ＭＬＢ４）、優先度（ＭＬＢ５）、目標値（ＭＬＢ６）は、それぞれ、アドバイスリストＡ（ＣＬＭＬ＿Ａ）の正の相関フラグ（ＭＬＡ４）、優先度（ＭＬＡ３）、目標値（ＭＬＡ５）と同等の項目である。

アドバイスリストＢ（ＣＳＭＬ＿Ｂ）は、さらに、複合指標とそれぞれの日のイベントとの組合せに対応する優先度を示す情報を含んでもよい。図２３Ｂには、例として、定時退勤日の優先度（ＭＬＢ７）及び飲み会の日の優先度（ＭＬＢ８）を示す。定時退勤日の優先度（ＭＬＢ７）は、それぞれのパターンＩＤに対応する複合指標にさらに定時退勤日という条件を加えた場合の優先度である。飲み会の日の優先度（ＭＬＢ８）は、それぞれのパターンＩＤに対応する複合指標にさらに飲み会がある日という条件を加えた場合の優先度である。

例えば、図２３Ｂ及び図２２の例を参照すると、アドバイスリストＢ（ＣＳＭＬ＿Ｂ）の先頭のレコードは、本人ＩＤ「２６９５」によって識別される人物が行った、「始業前の時間帯における、継続時間が５分未満の会話（例えば挨拶）」という条件を満たす行動の量（例えば回数）と、組織の活性度との間に正の相関があること、すなわち、その人物に「始業前に多くの人と短い挨拶をしてみましょう」というアドバイスをして、その人物がそのアドバイスに従った行動を増やすことによって、組織の活性度が向上すると考えられることを示している。

この例において、優先度（ＭＬＢ５）は「５４」である。これは、当該人物に対する当該アドバイスの優先度が５４であることを示す。これは、例えば、当該人物の当該条件を満たす行動の量（例えば挨拶の回数）と組織の活性度との間の相関係数が０．５４であることを示してもよい。一方、定時退勤日の優先度（ＭＬＢ７）及び飲み会の日の優先度（ＭＬＢ８）は、それぞれ「５」及び「２４」である。前者は、例えば、上記の行動の条件にさらに「定時退勤日における」という条件を追加した場合の当該人物の行動の量と組織の活性度との間の相関係数が０．０５であることを示し、後者は、例えば、上記の行動の条件に「定時退勤日における」の代わりに「飲み会がある日における」という条件を追加した場合の当該人物の行動の量と組織の活性度との間の相関係数が０．２４であることを示す。

アドバイスリストＢ（ＣＳＭＬ＿Ｂ）は、同様に、例えば曜日ごとの優先度、出張がある日の優先度、気温の範囲ごとの優先度等、それぞれの日の任意のイベントが条件として追加された場合の優先度を含んでもよい。

＜図１４：画面生成のシーケンス＞
図１４は、本発明の実施の形態のディスプレイ（ＣＬＯＤ）に表示する画面を生成する処理の手順を示すシーケンス図である。

アドバイスリスト生成（ＣＳ２６）では、中長期間、例えば過去数週間分のデータの統計分析の結果からアドバイスの候補となるリストが生成された。アドバイスリスト表示エリア（ＯＤ３０１）に表示するために、このリストからユーザ（ＵＳ）に提示する数個のアドバイス項目を選択する必要がある。その際、優先度（ＭＬＡ３）（ＭＬＢ５）が高い方から順に所定の数のアドバイス項目を選択してもよいが、その場合、毎日アドバイスリスト生成（ＣＳ２６）を実行しても統計的な傾向は変動が小さいため、表示されるアドバイス項目は毎日ほぼ同一のものが現れる。アドバイスはユーザ（ＵＳ）に実行されることが最も重要である。このため、統計的な根拠の強さだけでなく、ユーザ（ＵＳ）にとっての実行しやすさを優先度（ＭＬＡ３）（ＭＬＢ５）に反映し、アドバイスを選択することが必要である。図１４は、アドバイス優先度調整（ＣＳ３２）を含み、ユーザ（ＵＳ）にその日に提示するアドバイス項目と行動ログ（ＡＳ３５）を決定する流れを示す。

まず、分析サーバ（ＣＳ）は、アドバイスリスト生成（ＣＳ２６）完了後の所定の時刻、例えば毎日早朝にタイマ起動（ＣＳＴＫ）し、記憶部（ＣＳＭＥ）内のアドバイスリストから複数のユーザ（ＵＳ）を本人ＩＤ（ＭＬＡ１）（ＭＬＢ１）とする項目を取得する（ＣＳ３０）（ＣＳＭ３１）。次に、分析サーバ（ＣＳ）は、例えば前日または過去１週間の日付を指定して実績データを外部データサーバ（ＯＳ）とセンサネットサーバ（ＳＳ）に依頼する（ＣＳ３１）。実績データとは、アドバイスに対応する行動指標の該当する日付・ユーザ（ＵＳ）の値である。例えば、スケジュールデータから得た「会議の合計時間」、または、センシングデータから得た「始業前の５分以内の会話の回数」などが相当する。実績値が目標値（ＭＬＡ５）（ＭＬＢ６）を超えた場合には、アドバイスを達成したと判定され、その日付に対応するアドバイス実績表示（ＯＤ３０４）の項目が強調表示される。分析サーバ（ＣＳ）は、外部データサーバ（ＯＳ）とセンサネットサーバ（ＳＳ）から実績データを取得する（ＯＳ３１）（ＳＳ３１）と、それらを記憶部（ＣＳＭＥ）に格納してもよい。次に、分析サーバ（ＣＳ）は、取得した実績データを参照して、アドバイス優先度調整（ＣＳ３２）を行い、アドバイスリスト（ＣＳＭＬ＿Ａ）（ＣＳＬ＿Ｂ）内の優先度（ＭＬＡ３）（ＭＬＢ５）の値を変更する。この処理の詳細については後述する（図２４参照）。

次に、アプリケーションサーバ（ＡＳ）において、所定の時刻、またはユーザ（ＵＳ）がログインしたタイミングで起動し（ＡＳＳＴ）、ユーザＩＤと日付を指定して分析サーバ（ＣＳ）にアドバイス取得を依頼する（ＡＳ３１）。分析サーバ（ＣＳ）は、ユーザＩＤと日付に対応するアドバイス項目を、優先度（ＭＬＡ３）（ＭＬＢ５）の高い方から所定の数を選択する（ＣＳ３３）。合わせて、分析サーバ（ＣＳ）は、該当する日付の実績値が目標値を超えたかを判定（ＣＳ３４）し、アドバイス項目と実績値の情報をアプリケーションサーバ（ＡＳ）に返す。

例えば、分析サーバ（ＣＳ）は、実績データ取得（ＯＳ３１）（ＳＳ３１）によって取得された実績データに基づいて行動指標を生成し、それに基づいて、アドバイスされた行動（例えば所定の人物と会話すること）が実行されたか否か、実行された場合は実行された行動の量（例えば１日ごとの、実際に行った会話の回数）等を判定して、その結果をアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信してもよい。あるいは、ユーザ自身が例えば図５に示すアドバイス詳細画面（ＯＤ３１０）の実績入力（ＯＤ３１３）を操作して、アドバイスされた行動を実行したことを入力した場合、クライアント（ＣＬ）がその情報をアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信してもよい。

アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、取得したアドバイス項目と実績値を記憶部（ＡＳＭＥ）のアドバイス選択リスト（ＡＳＭＬ）に格納し、表示画面生成（ＡＳＣＤ）に反映する（ＡＳ３２）。これによって、例えば、アドバイス表示画面（ＯＤ３００）（図４）及びアドバイス詳細画面（ＯＤ３１０）（図５）等が生成される。上記のようにアドバイスされた行動の実績が取得された場合は、その情報が例えばアドバイス表示画面（ＯＤ３００）（図４）のアドバイス実績表示（ＯＤ３０４）及び時系列表示画面（ＯＤ６００）（図８）の個人実績表示（ＯＤ６０４）等に反映される。図８の例では個人実績が週ごとに表示されているが、例えば日ごと、または月ごと等、任意の単位で表示することができる。

合わせて、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、実行するタイミングに特徴のあるアドバイス、例えば１８時までに退社するなど、についてはクライアント（ＣＬ）にアラートを設定し（ＡＳ３３）、所定の時刻にスピーカー（ＣＬＳＰ）またはディスプレイ（ＣＬＯＤ）上のポップアップなどでユーザ（ＵＳ）に提示する。

次に、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、行動ログ取得依頼（ＡＳ３４）を行い、分析サーバ（ＣＳ）は記憶部（ＣＳＭＥ）内の対応する日付・ユーザＩＤのデータを取得し（ＣＳ３５）（ＣＳ３２）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）に返す（ＣＳ３６）。アプリケーションサーバ（ＡＳ）は取得した行動ログを、表示設定ファイル（ＡＳＤＦ）の設定に準じて表示画面生成（ＡＳＣＤ）に反映する（ＡＳ３２）。これによって、例えば図６に示す行動ログ画面（ＯＤ４００）が生成される。なお、アドバイス取得と行動ログ取得の実行順序は問わない。

＜図１５〜図１８：全体システムのブロック図＞
図１５から図１８は、本発明の実施の形態のセンシングデータ表示装置を実現するセンサネットワークシステムの全体構成を説明するブロック図である。図示の都合上分割して示してあるが、各々図示された各処理は相互に連携して実行される。また、図内のそれぞれの機能はハードウェアとソフトウェアの協働によって実現される。これらの各構成要素は図１５から図１８から明らかなように、制御部と記憶部と送受信部とを有している。制御部は通常のコンピュータ等の処理部である中央処理部（Central Processing Unit：ＣＰＵ、図示省略）などで構成され、記憶部は半導体記憶装置または磁気記憶装置等のメモリ装置で構成され、送受信部は有線・無線等のネットワークインタフェースで構成される。その他、各構成要素は必要に応じて時計等を備えている。

図１５から図１８における形の異なる６種類の矢印は、それぞれ、時刻同期、アソシエイト、取得したセンシングデータの格納、センシングデータの解析、ファームウェア更新、及び、制御信号のためのデータまたは信号の流れを表している。

＜図１８：全体システム１（ＴＲ）＞
図１８は、本発明の実施の形態のセンサノードの一例である端末（ＴＲ）の構成を示すブロック図である。

ここでは端末（ＴＲ）は名札型の形状をしており、人物の首からぶら下げることを想定しているが、これは一例であり、他の形状でもよい。端末（ＴＲ）は、多くの場合には、この一連のシステムの中に複数存在し、複数の人物がそれぞれ身に着けるものである。端末（ＴＲ）は人間の対面状況を検出するためのセンサである複数の赤外線送受信部（ＡＢ）、装着者の動作を検出するための三軸加速度センサ（ＡＣ）、装着者の発話と周囲の音を検出するためのマイク（ＡＤ）、端末の裏表検知のための照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）、温度センサ（ＡＥ）といった各種センサを搭載する。搭載するセンサは一例であり、装着者の対面状況と動作を検出するために他のセンサを使用してもよい。

本実施例の端末（ＴＲ）は、赤外線送受信部を４組搭載する。赤外線送受信部（ＡＢ）は、端末（ＴＲ）の固有識別情報である端末情報（ＴＲＭＴ）を正面方向に向かって定期的に送信し続ける。他の端末（ＴＲ）を装着した人物が略正面（例えば、正面又は斜め正面）に位置した場合、端末（ＴＲ）と他の端末（ＴＲ）は、それぞれの端末情報（ＴＲＭＴ）を赤外線で相互にやり取りする。このため、誰と誰が対面しているのかを記録することができる。また、外部環境に設置された位置検出器（図示省略）と端末（ＴＲ）との間で端末情報（ＴＲＭＴ）及び位置情報を送受信することで、どのユーザ（ＵＳ）がそのエリアに滞在したかを検出することができる。

各赤外線送受信部（ＡＢ）は一般に、赤外線送信のための赤外発光ダイオードと、赤外線フォトトランジスタの組み合わせによって構成される。赤外線ＩＤ送信部（ＩｒＩＤ）は、自らのＩＤである端末情報（ＴＲＭＴ）を生成して赤外線送受信モジュールの赤外線発光ダイオードに対して転送する。本実施例では、複数の赤外線送受信モジュールに対して同一のデータを送信することで、全ての赤外線発光ダイオードが同時に点灯する。もちろん、それぞれの赤外線発光ダイオードが独立のタイミングで、または別のデータを出力してもよい。

また、赤外線送受信部（ＡＢ）の赤外線フォトトランジスタによって受信されたデータは、論理和回路（ＩＲＯＲ）によって論理和が取られる。つまり、最低でもどれか一つの赤外線受光部でＩＤ受光されていれば端末にＩＤとして認識される。もちろん、ＩＤの受信回路を独立して複数持つ構成でもよい。この場合、それぞれの赤外線送受信モジュールに対して送受信状態が把握できるので、例えば、対面する別の端末がどの方向にいるかなど付加的な情報を得ることも可能である。

センサによって検出したセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）は、センシングデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって記憶部（ＳＴＲＧ）に格納される。センシングデータ（ＳＥＮＳＤ）は、通信制御部（ＴＲＣＣ）によって送信パケットに加工され、送受信部（ＴＲＳＲ）によって基地局（ＧＷ）に送信される。

このとき、記憶部（ＳＴＲＧ）からセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）を取り出し、無線または有線による送信のタイミングを決定するのが通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）である。通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）は、複数のタイミングを決定する複数のタイムベース（ＴＢ１、ＴＢ２）を持つ。

記憶部（ＳＴＲＧ）に格納されるデータには、その直前にセンサによって検出されたセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）の他、過去に蓄積した纏め送りデータ（ＣＭＢＤ）、及び、端末の動作プログラムであるファームウェアを更新するためのファームウェア更新データ（ＦＭＵＤ）がある。

本実施例の端末（ＴＲ）は、外部電源接続検出回路（ＰＤＥＴ）によって、外部電源（ＥＰＯＷ）が接続されたことを検出し、外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）を生成する。外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）によって、タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）が生成する送信タイミングを切り替えるタイムベース切替部（ＴＭＧＳＥＬ）、または無線通信されるデータを切り替えるデータ切替部（ＴＲＤＳＥＬ）は、本端末（ＴＲ）特有の構成である。図１８では一例として、送信タイミングを、タイムベース１（ＴＢ１）とタイムベース（ＴＢ２）の２つのタイムベースから、外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）によってタイムベース切替部（ＴＭＧＳＥＬ）が切り替える構成を図示している。また、通信されるデータを、センサから得たセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）と、過去に蓄積した纏め送りデータ（ＣＭＢＤ）と、ファームウェア更新データ（ＦＭＵＤ）とから、外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）によってデータ切替部（ＴＲＤＳＥＬ）が切り替える構成を図示している。

照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）は、それぞれ端末（ＴＲ）の前面と裏面に搭載される。照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）によって取得されるデータは、センシングデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって記憶部（ＳＴＲＧ）に格納されるとともに、裏返り検知部（ＦＢＤＥＴ）によって比較される。名札が正しく装着されているときは、前面に搭載されている照度センサ（ＬＳ１Ｆ）が外来光を受光し、裏面に搭載されている照度センサ（ＬＳ１Ｂ）は端末本体と装着者との間に挟まれる位置関係となるため、外来光を受光しない。このとき、裏面の照度センサ（ＬＳ１Ｂ）で検出される照度より、前面の照度センサ（ＬＳ１Ｆ）で検出される照度の方が大きくなる。一方で、端末（ＴＲ）が裏返った場合、裏面の照度センサ（ＬＳ１Ｂ）が外来光を受光し、前面の照度センサ（ＬＳ１Ｆ）が装着者側を向くため、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）で検出される照度より、照度センサ（ＬＳ１Ｂ）で検出される照度の方が大きくなる。

ここで、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）で検出される照度と、照度センサ（ＬＳ１Ｂ）で検出される照度を裏返り検知部（ＦＢＤＥＴ）が比較することで、名札ノードが裏返って正しく装着していないことが検出できる。裏返り検知部（ＦＢＤＥＴ）で裏返りが検出されたとき、スピーカ（ＳＰ）が警告音を発生して装着者に通知する。

マイク（ＡＤ）は、音声情報を取得する。音声情報によって、「騒々しい」又は「静か」等の周囲の環境を知ることができる。さらに、人物の声を取得・分析することによって、コミュニケーションが活発か停滞しているのか、相互に対等に会話をやり取りしているか一方的に話しているのか、怒っているのか笑っているのか、などの対面コミュニケーションに関する行動指標を生成することができる。さらに、人物の立ち位置等の関係で赤外線送受信器（ＡＢ）が検出できなかった対面状態を、音声情報及び加速度情報によって補うこともできる。

マイク（ＡＤ）で取得される音声から、音声波形、及び、それを積分回路（ＡＶＧ）で積分した信号の両方が取得される。積分した信号は、取得した音声のエネルギを表す。

三軸加速度センサ（ＡＣ）は、ノードの加速度すなわちノードの動きを検出する。このため、三軸加速度センサ（ＡＣ）が検出した加速度データから、端末（ＴＲ）を装着した人物の動きの激しさや、歩行などの行動を解析することができる。さらに、複数の端末が検出した同時間帯の加速度の値を比較することによって、それらの端末を装着した人物間のコミュニケーションの活性度、相互のリズム、及び相互の相関等を解析できる。

本実施例の端末（ＴＲ）では、三軸加速度センサ（ＡＣ）で取得されるデータは、センシングデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって記憶部（ＳＴＲＧ）に格納される。

簡易行動解析（ＡＮＡ）は、あらかじめ記憶部（ＳＴＲＧ）に記憶された設定ファイル（ＴＲＳＦ）を読み込み、そのプログラムを用いて簡易行動解析（ＡＮＡ）を行い、アドバイスを達成したかどうかを判定する。アドバイス表示（ＡＮＲ）は、送受信部（ＴＲＳＲ）を通じてアプリケーションサーバ（ＡＳ）から受け取ったアドバイス項目の情報を表示する。ＡＮＡ及びＡＮＲの結果、表示制御（ＤＩＳＰ）において画面が更新され、表示装置（ＬＣＤＤ）に再表示される。また、ボタン（ＢＴＮ１〜３）の押下によって表示内容が切り替えられてもよい。

赤外線送受信部（ＡＢ）がノード間で赤外線をやり取りすることによって、端末（ＴＲ）が他の端末（ＴＲ）と対面したか否か、すなわち、端末（ＴＲ）を装着した人物が他の端末（ＴＲ）を装着した人物と対面したか否かが検出される。このため、端末（ＴＲ）は、人物の正面部に装着されることが望ましい。上述の通り、端末（ＴＲ）は、さらに、三軸加速度センサ（ＡＣ）等のセンサを備える。

端末（ＴＲ）は多くの場合には複数存在し、端末・基地局間が無線接続される場合には、それぞれが近い基地局（ＧＷ）と結びついてパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を形成している。

端末（ＴＲ）の温度センサ（ＡＥ）は端末のある場所の温度を、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）は端末（ＴＲ）の正面方向などの照度を取得する。これによって、周囲の環境を記録することができる。例えば、温度及び照度に基づいて、端末（ＴＲ）が、ある場所から別の場所に移動したこと等を知ることもできる。

端末（ＴＲ）は、装着した人物に対応した入出力装置として、ボタン１〜３（ＢＴＮ１〜３）、表示装置（ＬＣＤＤ）、及びスピーカ（ＳＰ）等を備える。

記憶部（ＳＴＲＧ）は、具体的にはハードディスク、フラッシュメモリなどの不揮発記憶装置で構成され、端末（ＴＲ）の固有識別番号である端末情報（ＴＲＭＴ）、センシングの間隔、及び、ディスプレイへの出力内容等の動作設定（ＴＲＭＡ）を記録している。この他にも記憶部（ＳＴＲＧ）は一時的にデータを記録することができ、センシングしたデータを記録しておくために利用される。

時計（ＴＲＣＫ）は、時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を保持し、一定間隔でその時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を更新する時計である。時計（ＴＲＣＫ）が保持する時刻情報（ＧＷＣＳＤ）は、他の端末（ＴＲ）が保持するものとずれることを防ぐために、基地局（ＧＷ）から送信される時刻情報（ＧＷＣＳＤ）によって定期的に修正される。

センシングデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）は、記憶部（ＳＴＲＧ）に記録された動作設定（ＴＲＭＡ）に従って、各センサのセンシング間隔などを制御し、取得したデータを管理する。

時刻同期は、端末（ＴＲ）が基地局（ＧＷ）から時刻情報を取得して時計（ＴＲＣＫ）を修正することによって行われる。時刻同期は、後述するアソシエイトの直後に実行されてもよいし、基地局（ＧＷ）から送信された時刻同期コマンドに従って実行されてもよい。

通信制御部（ＴＲＣＣ）は、データを送受信する際に、送信間隔の制御、及び、無線の送受信に対応したデータフォーマットへの変換を行う。通信制御部（ＴＲＣＣ）は、必要であれば、無線でなく有線による通信機能を持ってもよい。通信制御部（ＴＲＣＣ）は、他の端末（ＴＲ）と送信タイミングが重ならないように輻輳制御を行うこともある。

アソシエイト（ＴＲＴＡ）は、基地局（ＧＷ）とパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を形成するためのアソシエイト要求（ＴＲＴＡＱ）と、アソシエイト応答（ＴＲＴＡＲ）とを送受信し、データを送信すべき基地局（ＧＷ）を決定する。アソシエイト（ＴＲＴＡ）は、端末（ＴＲ）の電源が投入されたとき、及び、端末（ＴＲ）が移動した結果それまでの基地局（ＧＷ）との送受信が絶たれたときに実行される。有線接続の場合には、端末（ＴＲ）が有線で基地局（ＧＷ）に接続されたことを検知したときに実行される。アソシエイト（ＴＲＴＡ）の結果、端末（ＴＲ）は、その端末（ＴＲ）からの無線信号が届く近い範囲にある一つの基地局（ＧＷ）と関連付けられる。

送受信部（ＴＲＳＲ）は、アンテナを備え、無線信号の送信及び受信を行う。必要があれば、送受信部（ＴＲＳＲ）は、有線通信のためのコネクタを用いて送受信を行うこともできる。送受信部（ＴＲＳＲ）によって送受信されるセンシングデータ・基本指標（ＳＥＮＳＤ）は、基地局（ＧＷ）との間でパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を介して転送される。

＜図１７：全体システム２（ＧＷ・ＳＳ）＞
図１７は、本発明の実施の形態のセンサネットサーバ（ＳＳ）及び基地局（ＧＷ）の一例の構成を示すブロック図である。

＜基地局（ＧＷ）＞
基地局（ＧＷ）は、端末（ＴＲ）とセンサネットサーバ（ＳＳ）とを仲介する役目を持つ。端末（ＴＲ）と基地局（ＧＷ）との間が無線で接続される場合には、無線の到達距離を考慮して、居室・職場等の領域をカバーするように複数の基地局（ＧＷ）が配置される。有線で接続される場合には、基地局（ＧＷ）の処理能力に合わせて管理する端末（ＴＲ）の個数の上限が設定される。

基地局（ＧＷ）は、送受信部（ＧＷＳＲ）、記憶部（ＧＷＭＥ）及び制御部（ＧＷＣＯ）を備える。

送受信部（ＧＷＳＲ）は、端末（ＴＲ）からデータを無線または有線にて受信し、センサネットサーバ（ＳＳ）への有線又は無線による送信を行う。送受信に無線を用いる場合には、送受信部（ＧＷＳＲ）は無線を受信するためのアンテナを備える。また、送受信部（ＧＷＳＲ）は、必要に応じて、センシングデータの送受信の際にデータが欠損しないように輻輳制御、つまり通信のタイミング制御を行う。また、送受信部（ＧＷＳＲ）は、受信したデータの種類を区別する。具体的には、送受信部（ＧＷＳＲ）は、受信したデータが一般のセンシングデータであるか、アソシエイトのためのデータであるか、時刻同期のレスポンスであるか等をデータのヘッダ部分から識別して、それらのデータをそれぞれ適切な機能に渡す。

記憶部（ＧＷＭＥ）は、ハードディスク、メモリ、又はＳＤカードのような外部記録装置（図示省略）で構成される。記憶部（ＧＷＭＥ）には、動作設定（ＧＷＭＡ）、データ形式情報（ＧＷＭＦ）、端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）、基地局情報（ＧＷＭＧ）及び端末ファームウェア（ＧＷＴＦＤ）が格納される。動作設定（ＧＷＭＡ）は、基地局（ＧＷ）の動作方法を示す情報を含む。データ形式情報（ＧＷＭＦ）は、通信のためのデータ形式を示す情報、及び、センシングデータにタグを付けるために必要な情報を含む。端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）は、現在アソシエイトできている配下の端末（ＴＲ）の端末情報（ＴＲＭＴ）、及び、それらの端末（ＴＲ）を管理するために配布しているローカルＩＤを含む。有線で端末（ＴＲ）と接続し、常時配下の端末（ＴＲ）を把握している必要がない場合には、端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）はなくてもよい。基地局情報（ＧＷＭＧ）は、基地局（ＧＷ）自身のアドレスなどの情報を含む。端末ファームウェア（ＧＷＴＦＤ）は、端末を動作させるためのプログラムを記憶しているものであり、センサネットサーバ（ＳＳ）から命令と新規の端末ファームウェアを受け取った際に、ファームウェア更新データ（ＴＲＤＦＷ）をパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を通じて端末（ＴＲ）に送信する（ＧＷＣＦＷ）。記憶部（ＧＷＭＥ）には、さらに、制御部（ＧＷＣＯ）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムが格納されてもよい。

制御部（ＧＷＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備える。ＣＰＵが記憶部（ＧＷＭＥ）に格納されているプログラムを実行することによって、端末（ＴＲ）からセンシングデータを受信するタイミング、センシングデータの処理、端末（ＴＲ）またはセンサネットサーバ（ＳＳ）への送受信のタイミング、及び、時刻同期のタイミングが管理される。具体的には、制御部（ＧＷＣＯ）は、データ受信制御（ＧＷＣＳＲ）、データ送信（ＧＷＣＳＳ）、アソシエイト（ＧＷＣＴＡ）、端末管理情報修正（ＧＷＣＴＦ）、端末ファームウェア更新（ＧＷＣＦＷ）及び時刻同期（ＧＷＣＳ）等の処理を実行する。

時計（ＧＷＣＫ）は時刻情報を保持する。一定間隔でその時刻情報は更新される。具体的には、一定間隔でＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ（ＴＳ）から取得した時刻情報によって、時計（ＧＷＣＫ）の時刻情報が修正される。

時刻同期（ＧＷＣＳ）は、一定間隔、または、端末（ＴＲ）が基地局（ＧＷ）と接続されたのをトリガとして、配下の端末（ＴＲ）に時刻情報を送信する。これによって、複数の端末（ＴＲ）と基地局（ＧＷ）の時計（ＧＷＣＫ）の時刻が同期される。

アソシエイト（ＧＷＣＴＡ）は、端末（ＴＲ）から送られてきたアソシエイト要求（ＴＲＴＡＱ）に対して、割り付けたローカルＩＤを各端末（ＴＲ）に送信する、アソシエイト応答（ＴＲＴＡＲ）を行う。アソシエイトが成立したら、アソシエイト（ＧＷＴＡ）は、端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）を修正する端末管理情報修正（ＧＷＣＴＦ）を行う。

データ受信制御（ＧＷＣＳＲ）は、端末（ＴＲ）から送られてきたセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）のパケットを受信する。データ受信制御（ＧＷＣＳＲ）は、受信したデータのパケットのヘッダを読み込み、データの種類を判別したり、同時に多数の端末（ＴＲ）からのデータが集中しないように輻輳制御したりする。

データ送信（ＧＷＣＳＳ）は、データが通過した基地局のＩＤ及びその時刻データを付与し、センシングデータをセンサネットサーバ（ＳＳ）に送信する。

＜センサネットサーバ（ＳＳ）＞
センサネットサーバ（ＳＳ）は、送受信部（ＳＳＳＲ）、記憶部（ＳＳＭＥ）及び制御部（ＳＳＣＯ）を備える。

センサネットサーバ（ＳＳ）は、全ての端末（ＴＲ）から集まったデータを管理する。具体的には、センサネットサーバ（ＳＳ）は、基地局（ＧＷ）から送られてくるセンシングデータをセンシングデータベース（ＳＳＤＢ）に格納する（ＳＳＣＤＢ）。また、センサネットサーバ（ＳＳ）は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）からの要求に基づいてセンシングデータベース（ＳＳＤＢ）内のデータを検索し、アプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信する（ＳＳＤＧ）。

さらに、センサネットサーバ（ＳＳ）は、基地局（ＧＷ）とその管理下にある端末（ＴＲ）の情報を随時管理する。また、センサネットサーバ（ＳＳ）は、端末（ＴＲ）のファームウェアを更新するための制御コマンドの起点となる。

送受信部（ＳＳＳＲ）は、基地局（ＧＷ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、個人用クライアント（ＣＰ）及びクライアント（ＣＬ）との間で、データの送信及び受信を行い、その際の通信制御を行う。

記憶部（ＳＳＭＥ）は、ハードディスク等のデータ記憶装置によって構成され、少なくとも、センシングデータベース（ＳＳＤＢ）、データ形式情報（ＳＳＭＦ）、端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）及び端末ファームウェア（ＳＳＦＷ）を格納する。さらに、記憶部（ＳＳＭＥ）は、制御部（ＳＳＣＯ）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムを格納する。

センシングデータベース（ＳＳＤＢ）は、各端末（ＴＲ）が取得したセンシングデータ、端末（ＴＲ）の情報、及び、各端末（ＴＲ）から送信されたセンシングデータが通過した基地局（ＧＷ）の情報等を記録しておくためのデータベースである。加速度、温度等、データの要素ごとにカラムが作成され、データが管理される。また、データの要素ごとにテーブルが作成されてもよい。どちらの場合にも、全てのデータは、取得された端末（ＴＲ）のＩＤである端末情報（ＴＲＭＴ）と、センシングされた時刻に関する情報とが関連付けて管理される。

データ形式情報（ＳＳＭＦ）には、通信のためのデータ形式、基地局（ＧＷ）でタグ付けされたセンシングデータを切り分けてデータベースに記録する方法、データの要求に対する対応方法を示す情報等が記録されている。データ受信の後、データ送信の前にはこのデータ形式情報（ＳＳＭＦ）が参照され、データ形式の変換とデータ振り分けが行われる。

端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）は、どの端末（ＴＲ）が現在どの基地局（ＧＷ）の管理下にあるかを記録しているテーブルである。基地局（ＧＷ）の管理下に新たに端末（ＴＲ）が加わった際に、端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）が更新される。また、基地局（ＧＷ）と端末（ＴＲ）間を有線で接続している場合には、常時端末管理情報を監視していなくてもよい。

端末ファームウェア（ＳＳＦＷ）は、端末（ＴＲ）を動作させるためのプログラムを記憶しているものであり、端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）が行われた際には、端末ファームウェア（ＳＳＦＷ）が更新され、ネットワーク（ＮＷ）を通じてこれを基地局（ＧＷ）に送り、さらにパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を通じて端末（ＴＲ）に送り、端末（ＴＲ）内のファームウェアを更新する（ＦＭＵＤ）。

制御部（ＳＳＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、センシングデータの送受信及びデータベースへの記録・取り出しを制御する。具体的には、ＣＰＵが記憶部（ＳＳＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、データ保管（ＳＳＣＤＢ）、端末管理情報修正（ＳＳＣＴＦ）、端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）及びデータ取得・送信（ＳＳＤＧ）等の処理を実行する。

データ保管（ＳＳＣＤＢ）は、基地局（ＧＷ）から送られてきたセンシングデータを受け取り、センシングデータベース（ＳＳＤＢ）に格納する処理である。時刻情報、端末ＩＤ、及び基地局を経由した時刻などの付加情報を合わせて１レコードとして、データベースに格納する。

時計（ＳＳＣＫ）は、外部ＮＴＰサーバ（ＴＳ）と定期的に接続することによって、標準時刻を保持している。時計（ＳＳＣＫ）があらかじめ指定した時刻、または特定の条件を満たしたときに、センシングデータ処理（ＳＳＣＤＴ）をタイマ起動（図示省略）する。

端末管理情報修正（ＳＳＣＴＦ）は、基地局（ＧＷ）から端末管理情報を修正するコマンドを受け取った際に、端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）を更新する。各基地局（ＧＷ）の配下にある端末（ＴＲ）のリストを常時把握するためのものである。

端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）は、手動または自動にて端末（ＴＲ）のファームウェアを更新する必要が生じた際に、記憶部（ＳＳＭＥ）内の端末ファームウェア（ＳＳＦＷ）を更新し、さらに、基地局（ＧＷ）に配下の端末（ＴＲ）のファームウェアを更新するように命令を出す。また、各端末（ＴＲ）でファームウェア更新が完了したというレスポンスを受け取り、すべての端末（ＴＲ）の更新が完了するまで続ける。

＜図１６：全体システム３（ＣＳ・ＯＳ）＞
図１６は、本発明の実施の形態の分析サーバ（ＣＳ）及び外部データサーバ（ＯＳ）等の一例の構成を示すブロック図である。

＜分析サーバ（ＣＳ）＞
分析サーバ（ＣＳ）は、行動指標と組織指標との統計分析を行い、個人別のアドバイスを生成する。

分析サーバ（ＣＳ）は、送受信部（ＣＳＳＲ）、記憶部（ＣＳＭＥ）及び制御部（ＣＳＣＯ）を備える。

送受信部（ＣＳＳＲ）は、ネットワーク（ＮＷ）を通じて、センサネットサーバ（ＳＳ）、ＮＴＰサーバ（ＴＳ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、クライアント（ＣＬ）、及び外部データサーバ（ＯＳ）等との間でデータの送信及び受信を行い、そのための通信制御を行う。

記憶部（ＣＳＭＥ）は、ハードディスク、メモリ又はＳＤカードのような外部記録装置で構成される。記憶部（ＣＳＭＥ）は、作成したコンテンツ情報、コンテンツ作成のためのプログラム、及びその他コンテンツ作成に関係するデータを格納する。具体的には記憶部（ＣＳＭＥ）は、ユーザ属性リスト（ＣＳＵＬ）、分析設定（ＣＳＤＡ）、行動指標を蓄積するＤＢ（ＣＳＤＴ）、組織指標または目的変数となる評価指標を格納するＤＢ（ＣＳＭＡ）、指標パターン定義（ＣＳＭＰ）、アドバイスリストを格納するＤＢ（ＣＳＭＬ）、統計量を格納するテーブル（ＣＳＭＣ）、外部データサーバ（ＯＳ）から取得したスケジュール情報などを格納するＤＢ（ＣＳＭＳ）などを格納する。

ユーザ属性リスト（ＣＳＵＬ）は、端末（ＴＲ）のＩＤと、その端末を装着したユーザ（ＵＳ）の氏名・ユーザＩＤ・所属、メールアドレス、その他の属性等との対照表である。人物間の対面時に相手から受信したＩＤを氏名と対応付けたり、組織指標を所属部署ごとに集計したり、ＷｅｂにログインしたＩＤに従って表示内容を変更したりする際にユーザ属性リスト（ＣＳＵＬ）が参照される。

制御部（ＣＳＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、指標生成などのプロセスを実行する。また分析サーバ（ＣＳ）は時計（ＣＳＣＫ）を有しており、外部のＮＴＰサーバ（ＴＳ）などに接続して正確な時刻を維持する。各プログラムに対してあらかじめ設定した時刻になるとタイマ起動（ＣＳＴＫ）し、制御部（ＣＳＣＯ）内のプログラムが実行される。なお、プログラムは、手動またはクライアント（ＣＬ）からの指示を受け取ったときに起動しても良いし、センサネットサーバ（ＳＳ）から送信されてきた指標が特定のパターンであったことをトリガとして起動しても良い。制御部（ＣＳＣＯ）は、指標生成及びアドバイス生成に関する諸々の処理を行う。具体的には、制御部（ＣＳＣＯ）は、類似メンバ選択（ＣＳ２２）、個人データセット生成（ＣＳ２３）、統計分析依頼（ＣＳ２４）、指標パターン照会（ＣＳ２５）、アドバイスリスト生成（ＣＳ２６）、行動指標生成（ＣＳ１２）、活性度生成（ＣＳ１３）、アドバイス優先度調整（ＣＳ３２）及びアドバイス選択（ＣＳ３３）などを行う。

また、分析サーバ（ＣＳ）は統計分析部（ＣＳＳ）を有する。統計分析部（ＣＳＳ）は、別の外部サーバ（図示省略）にあって、送受信部（ＣＳＳＲ）を経由してデータを分析サーバ（ＣＳ）と送受信してもよいし、制御部（ＣＳＣＯ）内に設けられてもよい。統計分析部（ＣＳＳ）はインプットされたデータセットの統計分析を行う機能であり、データセットからの複合指標生成（ＣＳＳ１）、目的変数と各説明変数間との統計分析（ＣＳＳ２）、及び、その結果の統計量を出力する統計量出力（ＣＳＳ３）を有する。

＜外部データサーバ（ＯＳ）＞
外部データサーバ（ＯＳ）は、ユーザ（ＵＳ）らのメールの送受信ログ（ＯＳＭＭ）、スケジューラのデータ（ＯＳＭＳ）、及び、経営指標などの、端末（ＴＲ）で取得できないデータを保持するサーバである。外部データサーバ（ＯＳ）は、送受信部（ＯＳＳＲ）を介して分析サーバ（ＣＳ）と接続し、データの依頼を受けてデータ取得（ＯＳＣＤ）を行う。その際に、外部データサーバ（ＯＳ）は、特定のキーワードを含む情報のみを抽出するなど、記憶部（ＯＳＭＥ）内に有するデータを制御部（ＯＳＣＯ）で分類（ＯＳＣＴ）した後に分析サーバ（ＣＳ）に送信してもよい。データの受け渡しはオンラインに限らず、ＣＤ−ＲまたはＨＤＤに出力して手動で分析サーバ（ＣＳ）と授受することによって行われてもよい。

＜図１５：全体システム４（ＡＳ・ＣＬ）＞
図１５は、本発明の実施の形態のアプリケーションサーバ（ＡＳ）及びクライアント（ＣＬ）の一例の構成を示すブロック図である。

＜アプリケーションサーバ（ＡＳ）＞
アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、送受信部（ＡＳＳＲ）、記憶部（ＡＳＭＥ）及び制御部（ＡＳＣＯ）を備え、ユーザ（ＵＳ）にアドバイス及び行動ログを提示し、ユーザ（ＵＳ）が画面（ＣＬＣＣ）を操作するための表示画面生成（ＡＳＣＤ）を行う。

送受信部（ＡＳＳＲ）は、ネットワーク（ＮＷ）を通じて、センサネットサーバ（ＳＳ）、分析サーバ（ＣＳ）、ＮＴＰサーバ（ＴＳ）、クライアント（ＣＬ）、及び外部データサーバ（ＯＳ）等との間でデータの送信及び受信を行い、そのための通信制御を行う。

記憶部（ＡＳＭＥ）は、ハードディスク、メモリ又はＳＤカードのような外部記録装置で構成される。記憶部（ＡＳＭＥ）は、画面を構成する画像、ログイン管理（ＡＳＣＬ）するためのユーザリスト（ＡＳＵＬ）、ユーザインタフェースを生成・制御するためのプログラム、表示設定を保持するファイル（ＡＳＤＦ）、及び、ユーザが画面上で選択したアドバイスを記憶するアドバイス選択リスト（ＡＳＭＬ）などを格納する。

制御部（ＡＳＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、表示のための行動ログの結合、及び、表示画面生成（ＡＳＣＤ）などのプロセスを実行する。またアプリケーションサーバ（ＡＳ）は時計（ＡＳＣＫ）を有しており、外部のＮＴＰサーバ（ＴＳ）などに接続して正確な時刻を維持する。各プログラムに対してあらかじめ設定した時刻になるとタイマ起動（ＡＳＳＴ）し、制御部（ＡＳＣＯ）でプログラムが実行される。なお、プログラムは、手動またはクライアント（ＣＬ）からの指示を受け取ったときに起動しても良いし、分析サーバ（ＣＳ）から送信されてきた指標が特定のパターンであったことをトリガとして起動しても良い。また、アドバイスの内容に基づいてアラートを提示する時刻を事前に決定しておいた場合、時計（ＡＳＣＫ）の時刻が所定の時刻になった場合に、クライアント（ＣＬ）または端末（ＴＲ）の画面（ＣＬＯＤ）（ＬＣＤＤ）またはスピーカー（ＣＬＳＰ）（ＳＰ）にアラートを出すように命令を出してもよい。

アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、分析サーバ（ＣＳ）から行動ログ及びアドバイスリストを受け取り（ＡＳＣＡ）、表示設定ファイル（ＡＳＤＦ）に沿って所定のアドバイスを選択し（ＡＳＣＢ）、それらのデータを反映した表示画面を生成する（ＡＳＣＤ）。また、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、アドバイスの内容に基づいてアラートを出す時刻とその手段を設定し、クライアント（ＣＬ）に伝達する（ＡＳ３３）。同様に、アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、端末（ＴＲ）にアドバイス及び実績値を表示するように画面（ＬＣＤＤ）に表示する文字及び画像情報と表示するタイミングの命令を送信してもよい（ＡＳＴＲ）。

また、ログイン管理（ＡＳＣＬ）ではアプリケーションサーバ（ＡＳ）はクライアント（ＣＬ）を介して閲覧しているユーザ（ＵＳ）を管理し、パスワードの照会、所属による閲覧権限の設定などを行う。

表示画面生成（ＡＳＣＤ）は、分析サーバ（ＯＳ）から得たデータを処理して、図２から図９に例示した画面を生成し、クライアント（ＣＬ）に伝送する。また、表示画面生成（ＡＳＣＤ）は、クライアント（ＣＬ）を介したユーザ（ＵＳ）の動作に追従して、表示画面を切り替えたり更新したりする表示画面の制御をクライアントの画面制御（ＣＬＣＣ）と連動して行う。

＜クライアント（ＣＬ）＞
クライアント（ＣＬ）は、ユーザ（ＵＳ）との接点となって、映像や音で必要な情報をユーザ（ＵＳ）に提示する。クライアント（ＣＬ）は、入出力部（ＣＬＩＯ）、送受信部（ＣＬＳＲ）、記憶部（図示省略）、及び制御部（ＣＬＣＯ）を備える。

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

ディスプレイ（ＣＬＯＤ）は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）又は液晶ディスプレイ等の画像表示装置である。ディスプレイ（ＣＬＯＤ）は、プリンタ等を含んでもよい。ユーザによる入力を支援するためにタッチパネル（ＣＬＩＴ）を用いる場合には、出力と入力を同じ画面上で行うこともできる。

送受信部（ＣＬＳＲ）は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）または他のネットワークに接続した機器との間でデータや命令を送受信する。具体的には、送受信部（ＣＬＳＲ）は、表示する画面のリクエストをアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信し、リクエストに対応する画像を受信する。

記憶部（図示省略）は、ハードディスク、メモリ又はＳＤカードのような外部記録装置で構成される。記憶部（図示省略）は、表示画面の履歴及びユーザ（ＵＳ）のログインＩＤなどを保存しても良い。

制御部（ＣＬＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）などに出力するための画面を制御（ＣＬＣＣ）し、さらに、アプリケーションサーバ（ＡＳ）から指示されたアラート設定（ＡＳ３３）に基づいてアラートを出すタイミング及び方法を管理する（ＣＳＣＡ）。

＜図２４：アドバイス優先度調整（ＣＳ３２）＞
図２４は、本発明の実施の形態の分析サーバ（ＣＳ）がアドバイスの優先度を調整する処理を示すフローチャートである。

具体的には、図２４の処理は、図１４に示したアドバイス優先度調整（ＣＳ３２）において実行される。この処理によって、該当する日（すなわちアドバイスの対象となる日）に、該当するユーザ（ＵＳ）（すなわちアドバイスの対象となるユーザ）において実行されやすいアドバイスを優先的に提示することで、行動を変容させる可能性を高めることができる。

分析サーバ（ＣＳ）は、処理開始（ＣＳ３２０１）後、処理（ＣＳ２６）で生成されたアドバイスリストを記憶部（ＣＳＭＥ）から取得する（ＣＳ３２０２）。このとき、分析サーバ（ＣＳ）は、本人ＩＤ（ＭＬＡ１）（ＭＬＢ１）をキーとして取得するアドバイスを絞り込むが、処理（ＣＳ３２１１）を実施する場合には複数の本人ＩＤについて、それぞれに対応するアドバイスリストを取得する必要がある。

続いて、分析サーバ（ＣＳ）は、以下の４通りの処理のうち、少なくとも一つを実行する。

１つ目は、会話相手のペアをマッチング（ＣＳ３２１１）する方法である。分析サーバ（ＣＳ）は、アドバイスリストＡ（ＣＳＭＬ＿Ａ）において、本人ＩＤ（ＭＬＡ１）と相手ＩＤ（ＭＬＡ２）の組み合わせが一致するペアがあった（例えば、人物Ａのアドバイスリストに、人物Ｂとの会話を増やすべきというアドバイスが含まれ、人物Ｂのアドバイスリストに、人物Ａとの会話を増やすべきというアドバイスが含まれる）場合、双方の人物に関して、該当するアドバイス項目の優先度を上げる（ＣＳ３２１２）。これによって、本人と相手の両者に互いとの会話を増やすべきというアドバイスが提示されやすくなるため、互いの利益が一致し、当該アドバイスが実行されやすくなる。また、優先度の値の上げ方については、他のどのアドバイス項目より高くなる値に設定してもよいし、定数を加えてもよい。

２つ目は、該当する日のイベントに対応する優先度を選択する方法である。分析サーバ（ＣＳ）は、記憶部（ＣＳＭＥ）内に保持されたイベントテーブル（ＣＳＤＴＩ）または外部サーバ（ＯＳ）から当日または翌日のイベント情報を取得し、アドバイスリスト（ＣＳＭＬ）から同等のイベント情報を条件に含むアドバイスの優先度を参照する（ＣＳ３２２１）。例えば、アドバイスリスト（ＣＳＭＬ）に、午前中にデスクワークをするのが望ましいといったアドバイスの優先度として、曜日を限定しない優先度と、曜日ごとの優先度があり、該当日の曜日の優先度が曜日を限定しない優先度より高い場合、前者が参照される。同様に、アドバイスリストに定時退勤日の優先度、飲み会の日の優先度等が含まれ、アドバイスの対象となる日にこれらのイベントが予定されている（又は既に行われた）場合には、それらの優先度が参照される。これによって、特定のイベントがある日の特定の行動と組織の活性度との相関が高い場合に、その相関を考慮して、組織の活性度を高めるために有効なアドバイスを提示することができる。

３つ目は、達成が容易そうなアドバイスを優先するための方法である。分析サーバ（ＣＳ）は、近い過去日（例えば、該当日の直前の１週間等、過去の所定の期間）の実績情報を記憶部（ＣＳＭＥ）から取得（ＣＳ３２３１）し、各アドバイスにおいて目標値と実績値が近い（すなわち、実績値が目標値に達していないが、両者の近さが所定の条件を満たしている）アドバイス項目を探索し（ＣＳ３２３２）、その該当アドバイス項目の優先度を上げる（ＣＳ３２３３）。

４つ目は、達成が容易なアドバイスばかりが提示されると退屈を感じるため、それを防ぐために達成されたアドバイスの優先順位を下げるための方法である。分析サーバ（ＣＳ）は、近い過去日の実績情報を記憶部（ＣＳＭＥ）から取得（ＣＳ３２４１）し、実績値が目標値に達しているアドバイス項目を探索し（ＣＳ３２４２）、その該当アドバイス項目の優先度を下げる（ＣＳ３２４３）。

アドバイスリスト内の優先度（ＭＬＡ３）（ＭＬＢ５）を、以上の方法によって調整済の優先度に更新し（ＣＳ３２０３）、保存する（ＣＳ３２０４）。

アドバイスリストに多数のアドバイスが含まれる場合、それらを全てユーザに対して表示しても、全てを実行することは難しいが、例えば優先度が高い順に所定の数（図４の例では６個）のアドバイスを選択して表示することによって、現実的に実行可能な程度の数の、特に組織活性度に対する貢献度が高いと考えられる行動を促すアドバイスを表示することが可能になる。また、上記のように、イベントに対応した優先度を参照したり、条件に応じて優先度を変更したりすることによって、実行しやすいアドバイスを表示することが可能になり、その結果、組織活性度が向上することが期待できる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々変形実施可能であり、上述した各実施形態を適宜組み合わせることが可能であることは、当業者に理解されよう。

具体的には、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

ＴＲ、ＴＲ２〜３ 端末
ＧＷ 基地局
ＵＳ、ＵＳ２〜３ ユーザ
ＮＷ ネットワーク
ＳＳ センサネットサーバ
ＡＳ アプリケーションサーバ
ＣＳ 分析サーバ
ＣＬ クライアント
ＯＳ 外部データサーバ

Claims (15)

1. 複数の端末と、制御部と、分析部と、記憶部と、を有するセンサデータ分析システムであって、
   前記複数の端末の各々は、組織に属する複数の人物の各々に装着され、
   前記各端末は、物理量を計測する一つ以上のセンサを有し、
   前記記憶部は、
   前記組織の活性状態に関する指標を保持し、
   前記各人物の行動に関する複数の第１の条件の各々について、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連に対応するアドバイスを保持し、
   前記制御部は、前記複数の人物のうち第１の人物に装着された端末のセンサが計測した物理量に基づいて、前記第１の人物の行動を示す行動指標を生成し、
   前記分析部は、前記行動指標に基づいて、前記複数の第１の条件の各々について、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連を計算し、
   前記制御部は、第２の条件を満たす前記統計的関連に対応するアドバイスを出力することを特徴とするセンサデータ分析システム。
2. 請求項１に記載のセンサデータ分析システムであって、
   前記一つ以上のセンサは、前記各端末の識別情報を含む信号の送受信部を含み、
   前記行動指標は、前記信号の受信結果に基づいて生成された、前記第１の人物と他の人物との間の対面を示す情報を含み、
   前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連は、前記第１の人物と他の人物との対面の量と前記組織の活性状態に関する指標との間の相関を含み、
   前記制御部は、前記相関の強さが所定の強さを超える場合に、前記統計的関連が前記第２の条件を満たすと判定することを特徴とするセンサデータ分析システム。
3. 請求項２に記載のセンサデータ分析システムであって、
   前記一つ以上のセンサは、加速度センサを含み、
   前記行動指標は、前記信号の受信結果及び前記加速度センサの計測結果に基づいて生成された、前記第１の人物と他の人物との間の会話を示す情報を含み、
   前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連は、前記第１の人物と他の人物との会話の量と前記組織の活性状態に関する指標との間の相関を含み、
   前記制御部は、前記相関の強さが所定の強さを超える場合に、前記統計的関連が前記第２の条件を満たすと判定することを特徴とするセンサデータ分析システム。
4. 請求項３に記載のセンサデータ分析システムであって、
   前記第１の人物と他の人物との会話の量は、前記第１の人物と他の人物との会話の回数又は時間の少なくとも一方を含み、
   前記複数の第１の条件は、前記第１の人物の会話相手、会話が行われた時間帯、会話の継続時間、会話が行われた場所、会話への参加者の数、及び会話の方向性、のいずれかまたはそれらの二つ以上の組合せに関する条件を含み、
   前記記憶部に保持されたアドバイスは、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との正の相関に対応するアドバイスとして、前記第１の条件を満たす行動の量を増やすことを促すアドバイスを含み、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との負の相関に対応するアドバイスとして、前記第１の条件を満たす行動の量を減らすことを促すアドバイスを含むことを特徴とするセンサデータ分析システム。
5. 請求項３に記載のセンサデータ分析システムであって、
   前記行動指標は、前記加速度センサの計測結果に基づいて生成された、前記第１の人物が行った所定の業務を示す情報を含み、
   前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連は、前記所定の業務の量と前記組織の活性状態に関する指標との間の相関を含むことを特徴とするセンサデータ分析システム。
6. 請求項３に記載のセンサデータ分析システムであって、
   前記行動指標は、前記加速度センサの計測結果に基づいて生成された、前記第１の人物の業務の時間配分を示す情報を含み、
   前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連は、前記業務の時間配分と前記組織の活性状態に関する指標との間の相関を含むことを特徴とするセンサデータ分析システム。
7. 請求項３に記載のセンサデータ分析システムであって、
   前記制御部は、前記行動指標に基づいて、前記第１の人物が実際に行った、出力されたアドバイスに対応する行動の量を計算し、その結果を出力することを特徴とするセンサデータ分析システム。
8. 請求項３に記載のセンサデータ分析システムであって、
   前記制御部は、前記第２の条件を満たす複数の前記統計的関連の各々に対応するアドバイスに、前記相関の強さに応じた優先度を付与し、前記優先度が高い所定の数のアドバイスを出力することを特徴とするセンサデータ分析システム。
9. 請求項８に記載のセンサデータ分析システムであって、
   前記制御部は、
   前記第１の条件を満たす行動の実績に基づいて、前記第１の条件を満たす行動の量の目標値を計算し、
   前記優先度が高い所定の数のアドバイスに対応する前記目標値を出力することを特徴とするセンサデータ分析システム。
10. 請求項９に記載のセンサデータ分析システムであって、
    前記制御部は、
    過去の所定の期間における前記第１の条件を満たす行動の実績が前記第１の条件を満たす行動の量の目標値に達しておらず、かつ、前記所定の期間における前記第１の条件を満たす行動の実績と前記第１の条件を満たす行動の量の目標値との近さが所定の基準を超える場合、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との相関に対応するアドバイスの前記優先度を上げるように変更し、
    過去の所定の期間における前記第１の条件を満たす行動の実績が前記第１の条件を満たす行動の量の目標値に達している場合、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との相関に対応するアドバイスの前記優先度を下げるように変更することを特徴とするセンサデータ分析システム。
11. 請求項８に記載のセンサデータ分析システムであって、
    前記分析部は、前記第１の人物と、前記組織に属する複数の人物のうち第２の人物との間の会話の量と、前記組織の活性状態に関する指標との相関の強さが所定の強さを超える場合、前記第１の人物及び前記第２の人物について、前記会話の量と前記組織の活性状態に関する指標との相関に対応するアドバイスの優先度を上げるように変更することを特徴とするセンサデータ分析システム。
12. 請求項８に記載のセンサデータ分析システムであって、
    前記記憶部は、前記第１の人物について、それぞれの日のイベントを示す情報を保持し、
    前記複数の第１の条件は、前記イベントに関する条件を含み、
    前記制御部は、前記アドバイスの対象の日のイベントを含む前記第１の条件に対応する前記優先度を参照することを特徴とするセンサデータ分析システム。
13. 請求項３に記載のセンサデータ分析システムであって、
    前記制御部は、前記組織に属する前記第１の人物以外の複数の人物のうち、前記第１の人物に行動パターンが類似する一人以上の人物、又は、前記第１の人物との会話時間が所定の基準を超える一人以上の人物を、類似メンバとして選択し、
    前記分析部は、前記第１の人物及び前記類似メンバに装着された複数の前記端末のセンサが計測した物理量に基づいて生成された行動指標に基づいて、前記複数の第１の条件の各々について、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連を計算することを特徴とするセンサデータ分析システム。
14. 請求項３に記載のセンサデータ分析システムであって、
    前記分析部は、前記組織に属する人物に装着された全ての前記端末の前記加速度センサの計測結果に基づいて、全ての前記人物についての身体が動いている状態の継続時間の頻度分布を生成し、前記頻度分布に基づいて、前記組織の活性状態に関する指標を計算することを特徴とするセンサデータ分析システム。
15. 複数の端末と、制御部と、分析部と、記憶部と、を有するセンサデータ分析システムが実行するセンサデータ分析方法であって、
    前記複数の端末の各々は、組織に属する複数の人物の各々に装着され、
    前記各端末は、物理量を計測する一つ以上のセンサを有し、
    前記記憶部は、
    前記組織の活性状態に関する指標を保持し、
    前記各人物の行動に関する複数の第１の条件の各々について、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連に対応するアドバイスを保持し、
    前記センサデータ分析方法は、
    前記制御部が、前記複数の人物のうち第１の人物に装着された端末のセンサが計測した物理量に基づいて、前記第１の人物の行動を示す行動指標を生成する手順と、
    前記分析部が、前記行動指標に基づいて、前記複数の第１の条件の各々について、前記第１の条件を満たす行動の量と前記組織の活性状態に関する指標との統計的関連を計算する手順と、
    前記制御部が、第２の条件を満たす前記統計的関連に対応するアドバイスを出力する手順と、を含むことを特徴とするセンサデータ分析方法。