JP2018045276A - 影響度算出プログラムおよび影響度算出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の人物に対する対象人物の影響度をより正確に算出する。【解決手段】影響度を算出する対象となる第１人物を人物Ｂとした場合には、第１人物Ｂと第２人物Ａ、Ｃとの第１通信履歴を取得し、第２人物Ａ、Ｃと第３人物Ｄ、Ｅ、Ｆとの第２通信履歴を取得し、第１通信履歴と第２通信履歴とを含む情報に基づいて、第２人物と第３人物とを含む複数人物に対する第１人物の影響度を算出する。【選択図】図１１

Description

本開示は、影響度算出プログラムおよび影響度算出装置に関する。

一般的に、組織に属する複数の人物のうちどの人物に情報を伝えるかによって、組織全体での情報の広がり方は異なる。たとえば、ある人物が情報を組織内に伝えたい場合において、組織に属する複数の人物それぞれの役割が明らかになると、該複数の人物のどの人物に情報を伝えると組織内に適切に情報を伝わることが分かることから、利便性が向上する。特許文献１では、該複数の人物のうちの対象人物の特性を、該対象人物のメールの通信履歴を用いて、推定する手法が開示されている。特許文献１では、この特性として、リーダー、孤立者などがある。ある人物は、リーダーという特性を有する人物に対して情報を伝えることにより、組織内に適切に該情報を伝えることができることを認識できる。

特開２００６−１５５４２１号公報

しかしながら、特許文献１記載の発明では、対象人物と、対象人物の通信相手との通信履歴しか用いておらず、対象人物の特性を一例とする複数の人物への該対象人物の影響度を正確に算出することができなかった。

本開示は、係る実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、複数の人物に対する対象人物の影響度をより正確に算出する影響度算出プログラムおよび影響度算出装置を提供することである。

本開示のある局面に従うと、コンピュータを、第１人物と第２人物との第１通信履歴を取得する第１取得手段と、第２人物と第３人物との第２通信履歴を取得する第２取得手段と、第１通信履歴と第２通信履歴とを含む情報に基づいて、第２人物と第３人物とを含む複数人物に対する第１人物の影響度を算出する算出手段として機能させるための影響度算出プログラムが提供される。

好ましくは、情報は、第２人物の数と、第３人物の数を含む。
好ましくは、情報は、第２人物の数に対して第１係数を乗算した値と、第３人物の数に対して第１係数よりも小さい第２係数を乗算した値とを含む。

好ましくは、情報は、複数人物に対する第２人物の影響度の和を含む。
好ましくは、情報は、第１人物の媒介中心性を含む。

好ましくは、情報は、第１人物と第２人物との通信回数と、第２人物と第３人物との通信回数とを含む。

好ましくは、情報は、第１人物から第２人物への送信回数と、第２人物から第３人物への送信回数とを含む。

好ましくは、情報は、第２人物から第１人物への受信回数と、第３人物から第２人物への受診回数とを含む。

好ましくは、情報は、第１人物から第２人物への宛先数と、第２人物から第３人物への宛先数とを含む。

好ましくは、情報は、第１人物から第２人物への宛先種別と、第２人物から第３人物への宛先種別とを含む。

本開示の他の局面に従うと、第１人物と第２人物との第１通信履歴を取得する第１取得部と、第２人物と第３人物との第２通信履歴を取得する第２取得部と、第１通信履歴と第２通信履歴とを含む情報に基づいて、第２人物と第３人物とを含む複数人物に対する第１人物の影響度を算出する算出部とを備える影響度算出装置が提供される。

本開示によれば、第２人物と第３人物とを含む複数人物に対する第１人物の影響度を正確に算出できる。

本実施形態の影響度算出システムの構成例を示した図である。 影響度算出装置のハードウェア構成を示した図である。 表示装置のハードウェア構成を示した図である。 メールＤＢの一例を示したものである。 影響度算出装置の機能的構成を示した図である。 関係リストの一例を示した図である。 隣接行列を表形式で示した図である。 隣接行列の内容を示した図である。 第１人物を人物Ｂとした場合の世代を示した図である。 第１人物を人物Ｂとした場合の係数を示した図である。 各人物の影響度を示した図である。 影響度ＤＢを示した図である。 影響度算出装置の処理のフローチャートを示した図である。 関係リスト生成処理のフローチャートを示した図である。 表示装置の入力画面の一例を示した図である。 表示装置の影響度表示画面の一例を示した図である。 表示装置のフローチャートを示した図である。 第２実施形態の影響度算出装置の処理のフローチャートを示した図である。 媒介中心性の概念を示した図である。 別の実施形態の各人物の通信履歴を示した図である。 別の実施形態の関係リストを示した図である。 別の実施形態の隣接行列を示した図である。 別の実施形態の隣接行列を示した図である。 別の実施形態の隣接行列を示した図である。 別の実施形態の隣接行列を示した図である。 別の実施形態の影響度ＤＢを示した図である。 各影響度の別名を示した図である。 別の実施形態の表示装置の入力画面の一例を示した図である。 別の実施形態の表示装置の影響度表示画面の一例を示した図である。

以下に、図面を参照しつつ、発明を実施するための形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、これらの説明は繰り返さない。

［第１実施形態］
＜影響度算出システム２０＞
図１は、本実施形態の影響度算出システム２０の構成例を説明するための図である。影響度算出システム２０は、メールサーバ２と、収集装置４と、ＤＢ６（database）と、影響度算出装置８と、表示装置１０とを含む。

メールサーバ２は、他のメールサーバ（特に図示せず）と接続されている。メールサーバは、この他のメールサーバと、電子メールの送受信を行う。収集装置４は、定期的に（たとえば、１か月ごとに）、メールサーバ２からメール情報を収集し、ＤＢ６に格納する。ここで、メール情報は、図５に示すように、電子メールの送信日時、送信元、受信先、表題、およびメールの本文を含む。また、ＤＢ６は、メール情報の他、様々な情報が格納される。

影響度算出装置８は、複数の人物に対する対象人物の影響度を算出する。表示装置１０は、算出された影響度を表示する。表示装置１０は、ＰＣ（personal computer）、スマートフォン、タブレット等の各種の機器であってもよい。本実施形態では、影響度算出装置８と表示装置１０とはそれぞれ別の筐体で構成されている。変形例として、影響度算出装置８と表示装置１０とが一体的に構成されるようにしてもよい。

＜影響度算出装置８などのハードウェア構成＞
図２は、影響度算出装置８のハードウェア構成を示した図である。図２を参照して、影響度算出装置８は、プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）８１と、データを不揮発的に格納するＲＯＭ（Read Only Memory）８２と、データを揮発的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）８３と、フラッシュメモリ８４と、影響度算出装置８のユーザ（たとえば、影響度算出システム２０の管理者）による指示の入力を受ける操作キー８７と、通信ＩＦ（Interface）８８とを備える。

フラッシュメモリ８４は、不揮発性の半導体メモリである。フラッシュメモリ８４は、ＣＰＵ８１が実行するオペレーティングシステムおよび各種のプログラム、各種のコンテンツおよびデータを格納している。また、フラッシュメモリ８４は、影響度算出装置８が生成したデータ、影響度算出装置８の外部装置から取得したデータ等の各種データを揮発的に格納する。

＜表示装置１０などのハードウェア構成＞
図３は、表示装置１０のハードウェア構成を示した図である。図３を参照して、表示装置１０は、プログラムを実行するＣＰＵ１０１と、データを不揮発的に格納するＲＯＭ１０２と、データを揮発的に格納するＲＡＭ１０３と、フラッシュメモリ１０４と、ディスプレイ１０５と、表示装置１０のユーザによる指示の入力を受ける操作キー１０７と、通信ＩＦ（Interface）１０８とを備える。

ディスプレイ１０５は、表示装置１０のユーザによる指示の入力に基づいて、様々な情報を表示する。フラッシュメモリ１０４は、不揮発性の半導体メモリである。フラッシュメモリ１０４は、ＣＰＵ１０１が実行するオペレーティングシステムおよび各種のプログラム、各種のコンテンツおよびデータを格納している。また、フラッシュメモリ１０４は、表示装置１０が生成したデータ、表示装置１０の外部装置から取得したデータ等の各種データを揮発的に格納する。

＜影響度について＞
図４は、ＤＢ６に含まれるＤＢであって、メール情報が格納されたメールＤＢの一例を示したものである。図４の例では、各メール情報に、メール情報ＩＤが付与される。図４の例では、たとえば、メールＩＤ１のメール情報は、メールの発信日時が２０１６年４月２日の１０時であり、送信元が人物Ａであり、受信先が人物Ｂである。図４において、表題および本文については、「××××」と記載されているが、実際は、人物Ａから人物Ｂに送信されたメールの表題のテキストおよび本文のテキストがメールＤＢに格納される。また、図４の例では、送信元および受信先が、人物で記載されているが、メールを発信する主体およびメールを受信する主体はそれぞれ、該人物が保有する端末である。たとえば、メールＩＤ１のメール情報については、送信元は人物Ａが保有する端末であり、受信先は人物Ｂが保有する端末である。

本実施形態の影響度算出装置８は、図４の送信元および受信先に示す人物Ａ〜人物Ｆの６人それぞれの影響度を算出する。次に、影響度について説明する。本実施形態の影響度算出装置８は、６人の人物のうち、対象人物を除く人物（つまり、５人の人物）に対する対象人物の影響度を算出する。たとえば、対象人物をＡとした場合には、影響度算出装置８は、人物Ｂ〜Ｆに対する人物Ａの影響度を算出する。また、本実施形態では、人物Ａ〜人物Ｆは、所定のグループに属しているとする。グループとは、会社、組織、部署などといった概念を含む。

また、影響度とは、たとえば、誰とコミュニケーションをとること（誰に情報を伝えることで）でグループに属する複数の人物全体に対して該情報を伝達できるかといった度合いを示す値としてもよい。このように、影響度は、コミュニケーション価値ともいう。また、影響度は、たとえば、誰とコミュニケーションをとること（誰に情報を伝えることで）でグループに属する複数の人物全体に対して影響を与えることができるかといった度合いを示す値としてもよい。情報の伝達とは、電子メールを用いた情報の伝達であってもよく、人物の口頭による情報の伝達であってもよく、人物の書面による情報の伝達であってもよい。また、影響度とは、たとえば、グループに属する複数の人物全体に対してどれほどの影響を与えられるかといった度合いを示す値としてもよい。

たとえば、人物Ａ〜人物Ｆを知らない人物Ｍが、グループに属する複数の人物全体に対して情報を伝達させたいと所望している場合について説明する。このような場合において、人物Ｍは、各人物Ａ〜Ｆそれぞれの影響度が分かれば、影響度の最も高い人物に情報を伝えることにより、該情報は適切に各人物Ａ〜Ｆに伝わると、人物Ｍは認識できる。また、人物Ｍが悩み事などの相談をしたい場合において、人物Ａ〜人物Ｆのうち、影響度の最も高い人物に相談したときの方が、他の人物に相談したときよりも、該相談が解決する割合が高いことを人物Ｍは、認識できる。このように、人物Ｍが、人物Ａ〜人物Ｆを知らない場合であっても、人物Ａ〜人物Ｆそれぞれの影響度を把握することにより、たとえば、人物Ａ〜人物Ｆに情報を伝達する際の利便性を向上させることができる。

＜影響度算出装置８の機能的構成について＞
図５は、影響度算出装置８の機能的構成を説明するための機能ブロック図である。図５を参照して、影響度算出装置８は、取得部８１６と、関係性抽出部８１１と、算出部８２４とを備える。取得部８１６は、第１取得部８１８と、第２取得部８２０とを含む。関係性抽出部８１１は、関係リスト生成部８１２と、隣接行列生成部８１４とを含む。

関係性抽出部８１１と、取得部８１６と、算出部８２４とは、ＣＰＵ８１による演算処理によって実現される。

≪関係リスト生成部８１２について≫
関係リスト生成部８１２は、ＤＢ６から所定期間Ｔ分（たとえば、３か月分）のメール情報を取得する。ここでは、関係リスト生成部８１２が所定期間Ｔ分で取得したメール情報は、図４に示すものとする。以下では、現時点の所定期間Ｔ前から現時点までにおいて、人物甲と人物乙とが通信したことがある場合には、「人物甲と人物乙とは関係性がある」ともいう。ここで、通信とは、情報を送信することと、情報を受信することの双方を含む。また、情報とは、メール、メッセージなどを含む。一方、所定期間Ｔ内において、人物甲と人物乙とがメールの通信をしたことがない場合には、「人物甲と人物乙とは関係性がない」ともいう。

関係リスト生成部８１２は、取得したメール情報から、各人物の関係性の有無を判定することにより関係リストを生成する。たとえば、関係リスト生成部８１２は、メール情報から、メールのやり取りをしていた人物達の関係性を抽出する。関係リスト生成部８１２は、「メールを送信した人物と該送信されたメールを受信した人物」を、「メールのやり取りをしていた人物」と判断する。関係リスト生成部８１２は、該メールのやり取りをしていた人物達でペアを作る。もし、送信元からの宛先が複数ならば受信先分の関係性が抽出される。

以下では、人物Ａから人物Ｂにメールを送信したことを「Ａ→Ｂ」と示す。たとえば、図４において、メールＩＤ３については、関係リスト生成部８１２は、Ｃ→Ｄ、Ｃ→Ｂといった２種類の関係性が存在すると判断する。また、本実施形態の関係リスト生成部８１２は、メールのやり取りをしていた人物達のうち、どちらが送信元か受信先かは考慮しない。つまり、図４においては、Ｂ→Ｃという関係性と、Ｃ→Ｂという関係性が存在するが、関係リスト生成部８１２は、これらの関係性は同一であるとみなすとともに、ＢとＣとの関係性が存在すると判断する。

図６は、関係リスト生成部８１２が生成する関係リストの一例を示すものである。このような判断内容により、関係リスト生成部８１２は、図４のメール情報から、図６に示す関係リストを生成する。図６の例では、人物Ａと人物Ｂ、人物Ｂと人物Ｃ、人物Ｃと人物Ｄ、人物Ｃと人物Ｅ、人物Ｃと人物Ｆそれぞれにおいて関係性が存在することが示されている。関係リスト生成部８１２は、生成した関係リストを隣接行列生成部８１４に送信する。

≪隣接行列生成部８１４について≫
隣接行列生成部８１４は、関係リストに基づいて隣接行列Ｚを作成する。隣接行列Ｚは、所定期間Ｔ内にメールを通信した（メールを送受信した）ことがある人物間を示す行列である。隣接行列Ｚの行と列サイズは、影響度が算出される人数によって定められる。影響度が算出される人数がＮ人（Ｎは自然数）である場合には、隣接行列Ｚは、Ｎ×Ｎの行列となる。本実施形態では、影響度が算出される人数は、６人（人物Ａ〜人物Ｆ）であることから隣接行列Ｚとして６×６の行列が生成される。以下に隣接行列Ｚを示す。

図７は、隣接行列Ｚを表形式で示したものである。図７の例では、行と列それぞれに人物Ａ〜人物Ｆが割り当てられている。また、図７の例では、列成分に示す人物と、行成分に示す人物との交わる箇所が「１」であれば、これらの人物は、所定期間内Ｔ内にメールを通信したこと（関係性が存在すること）を示す。一方、列成分に示す人物と、行成分に示す人物との交わる箇所が「０」であれば、これらの人物は、所定期間内Ｔ内にメールを通信していないこと（関係性が存在ないこと）を示す。

たとえば、人物Ａと人物Ｂとは、交わる箇所が「１」であることから、人物Ａと人物Ｂとは関係性があることを示している（図６も参照）。一方、人物Ａと人物Ｃとは、交わる箇所が「０」であることから、人物Ａと人物Ｃとは関係性がないことを示している（図６も参照）。また、図７および隣接行列Ｚにおいて、行方向の人物Ａと列方向の人物Ａとが交わる箇所を原点とし、ｘ軸方向の成分をｘ成分とし、ｙ軸方向の成分をｙ成分とする。たとえば、図７において、成分（ｘ、ｙ）としての（３、４）は、「１」を示すとともに、人物Ｃと人物Ｄとは関係性が存在することが示されている。隣接行列生成部８１４により生成された隣接行列Ｚは、算出部８２４に入力される。

≪算出部８２４について≫
算出部８２４は、隣接行列Ｚに基づいて、人物Ａ〜人物Ｆそれぞれの影響度を算出する。図８は、隣接行列Ｚの内容を示した図である。図８において、丸は人物（ノード）を示し、線は関係性を示したものである。たとえば、人物Ａは、人物Ｂと関係性が存在する一方、人物Ｃ〜人物Ｆそれぞれとは関係性が存在しない。また、人物Ｃは、人物Ｂ、および人物Ｄ〜Ｆそれぞれと関係性が存在する一方、人物Ａとは関係性が存在しない。以下では、影響度を算出する対象となる対象人物を「第１人物」という。所定期間Ｔ内において第１人物と通信したことがある人物を「第２人物」という。所定期間Ｔ内において第２人物と通信したことがある人物を「第３人物」という。また、ある人物について、所定期間Ｔ内において通信したことがある通信人物という。また、図８に示すような、メールのやり取りを示した図をネットワークともいう。

また、算出部８２４が影響度を算出するにあたって、「世代」という概念を用いる。世代とは、第１人物との関係の近さを示すものである。第１人物から見て第１人物本人の世代を０とする。第１人物から見て第２人物の世代を１とする。第１人物から見て第３人物の世代を２とする。たとえば、第１人物が人物Ｂである場合には、第２人物は、人物Ａおよび人物Ｃであり、第３人物は、人物Ｄ、人物Ｅおよび人物Ｆである。

図９は、「算出部８２４が影響度を算出する対象となる第１人物」を「人物Ｂ」とした場合の世代を示したものである。この場合には、人物Ｂの世代Ｊは０となり、人物Ａおよび人物Ｃの世代Ｊは１となり、人物Ｄ〜人物Ｆの世代Ｊは２となる。また、世代１の人物を第１世代の人物ともいい、世代２の人物を第２世代の人物ともいう。

次に、関係リストで規定されている人数であるＮ人（本実施形態では、６人）の集合を以下のように定義する。

Ｘ＝（Ｘ_１，Ｘ_２，Ｘ_３，．．．，Ｘ_Ｎ）
Ｎは自然数である。本実施形態では、Ｘ_１＝人物Ａ、Ｘ_２＝人物Ｂ、Ｘ_３＝人物Ｃ、Ｘ_４＝人物Ｄ、Ｘ_５＝人物Ｅ、Ｘ_６＝人物Ｆとする。算出部８２４は、以下の式（１）を用いて、人物Ｘ_ｉの影響度を算出する。ただし、１≦ｉ≦Ｎとし、ｉは自然数であるとする。

式（１）
次に、式（１）について説明する。第１人物（対象人物）Ｘ_ｉのｊ世代目の集合を以下のように定義する。ただし、ｊは、自然数である。また、ｊ世代目の人数をＭ（Ｍは自然数）とする。

Ｘ^{（ｉ、ｊ）}＝（Ｘ^{（ｉ、ｊ）} _１，Ｘ^{（ｉ、ｊ）} _２，Ｘ^{（ｉ、ｊ）} _３，．．．，Ｘ^{（ｉ、ｊ）} _Ｍ）
Ｚ_ｋｎは、隣接行列Ｚのｘ成分がｋであり、ｙ成分がｎの要素を示す。ｋについては、ｋ＝ｉｎｄｅｘ（Ｘ_ｍ ^{（ｉ、ｊ）}）とする。ｉｎｄｅｘ（）は、関係リスト内のインデックスを返す関数である。ここで、ｉｎｄｅｘ（Ｘ_ｍ ^{（ｉ、ｊ）}）についてさらに説明する。関係リスト内において、人物Ａ〜Ｆにはそれぞれ１〜６のインデックスが割り当てられている。ｉｎｄｅｘ（Ｘ_ｍ ^{（ｉ、ｊ）}）は、Ｘ_ｍ ^{（ｉ、ｊ）}に対応付けられたインデックスを返す。たとえば、Ｘ_ｍ ^{（ｉ、ｊ）}が人物Ｅである場合には、ｉｎｄｅｘ（Ｘ_ｍ ^{（ｉ、ｊ）}）は、インデックスとして「５」を返す。

また、α^（ｊ）は、ｊ世代目の計算結果に乗算される係数をいう。係数αは、世代Ｇの値が大きくなるほど小さくなるように予め設定されている。たとえば、係数αは、世代Ｇの数の逆数とすればよい。たとえば、世代１の人物の係数αは、１であり、世代２の人物の係数αは、０．５とする。図１０は、各世代の人物の係数を示したものである。影響度を算出する際に、第１人物から何世代までの人物を反映させるかは、たとえば、影響度算出装置１０の管理者などが決定する。本実施形態では、第１人物の第２世代までの人物を反映させるとする。

また、式（１）を用いて、人物Ｘ_ｉの影響度であるＣ（Ｘ_ｉ）を算出するにあたって、Ｄ（Ｘ_ｉ）という値を用いるようにしてもよい。Ｄ_ｊ（Ｘ_ｉ）は、人物Ｘ_ｉの１〜ｊ世代目までの人数の合計である。そうすると、人物Ｘ_ｊの影響度は、以下の式（２）でも表すことができる。Ｄｊ（Ｘｉ）は関係リストまたは隣接行列Ｚから生成される。

式（２）
たとえば、影響度を算出する対象である第１人物を人物Ｂとし、Ｊ＝２とし、α^（１）＝１とし、α^（２）＝０．５とした場合には、人物Ｂの影響度Ｃ（Ｂ）は以下のように算出される。

Ｃ（Ｂ）＝α^（１）×（人物Ｂの第１世代の人物の数）
＋α^（２）×（人物Ｂの第１世代の人物の数＋人物Ｂの第２世代の人物の数）
＝α^（１）×（２）＋α^（２）×（２＋３）
＝１×（２）＋０．５×（５）
＝４．５
式（３）
なお、１世代の人物の数は、第２人物の数でもある。また、２世代の人物の数は第３人物の数でもある。また、式（３）において、「人物Ｂの第１世代の人物の数」は、第１通信履歴から求められる。第１通信履歴は、第１人物と第２人物との通信履歴とする。また、第１取得部８１８は、第１通信履歴を取得する。また、「人物Ｂの第２世代の人物の数」は、第２通信履歴から求められる。第２通信履歴は、第２人物と第３人物との通信履歴とする。第２取得部８２０は、第２通信履歴を取得する。このように、式（１）および式（２）については、第１通信履歴および第２通信履歴が用いられる。つまり、算出部８２４は、第１取得部８１８で取得した第１通信履歴、および第２取得部８２０で取得した第２通信履歴を用いて、各人物の影響度を算出する。

図１１は、算出部８２４により算出された各人物の影響度を示した図である。図１１では、各人物の近傍に影響度を示している。たとえば、人物Ａの影響度は２であり、人物Ｂの影響度は４．５である。

算出部８２４が、関係リストに規定されている人物全ての影響度を算出すると、該人物全ての影響度は、通信ＩＦ８８（図２参照）を介してＤＢ６に送信される。ＤＢ６は、送信された該人物全ての影響度を影響度ＤＢとして格納する。

図１２は、影響度ＤＢの一例を示した図である。図１２の例では、影響度ＤＢでは、各人物ごとに、ドメイン名および算出部８２４で算出された影響度が格納される。また、ドメイン名は、各人物に割り当てられたメールアドレスで規定されているものとする。たとえば、人物Ａについては、ドメインとして「ｐｐｐ．ｌｏｃａｌ」が格納され、影響度として１．５が格納されている。また、本実施形態では、ドメインからグループ名が特定されるとする。たとえば、ドメインが「ｐｐｐ．ｌｏｃａｌ」であるメールアドレスを保有する人物が所属するグループをグループＰとする。また、ドメインが「ｑｑｑ．ｌｏｃａｌ」であるメールアドレスを保有する人物が所属するグループをグループＱとする。

＜影響度算出装置８のフローチャートについて＞
図１３は、影響度算出装置８の処理のフローチャートを示した図である。図１３を用いて、影響度算出装置８の処理のフローチャートを説明する。Ｓ２において、関係リスト生成部８１２は、メール情報を取得する。Ｓ４において、関係リスト生成部８１２は、取得したメール情報に基づいて、関係リスト（図６参照）を生成する。Ｓ６において、隣接行列生成部８１４は、生成された関係リストに基づいて、隣接行列Ｚを生成する。Ｓ８において、算出部８２４は、関係リストおよび式（１）に基づいて、関係リストに規定されている各人物全員（人物Ａ〜人物Ｆ）の影響度を算出する。影響度算出装置８は、算出された関係リストに規定されている各人物全員の影響度をＤＢ６に送信することにより、ＤＢ６中の影響度ＤＢに、該各人物全員の影響度は格納される。

図１４は、関係リスト生成部８１２による関係リスト生成処理（図１３のＳ４）のフローチャートを示した図である。Ｓ４２において、関係リスト生成部８１２は、収集装置４から送信された所定期間Ｔ分のメール情報のうち、関係リストを生成するにあたって未処理のメール情報が残存しているか否かを判断する。未処理のメール情報が残存していると判断された場合には（Ｓ４２のＹＥＳ）、Ｓ４４に進む。

Ｓ４４において、収集装置４から送信された所定期間Ｔ分のメール情報のうち、関係リスト生成部８１２は、残存しているメール情報から次のメール情報を取得する。その後、Ｓ４６において、Ｓ４４で取得したメール情報で示されている送信元と受信先とのペアにする。なお、Ｓ４６の処理に時点で、既に、ペアになっている人物同士については、何ら処理をすることなく、Ｓ４６の処理を終了させる。Ｓ４２において、関係リスト生成部８１２が、収集装置４から送信された所定期間Ｔ分のメール情報のうち、関係リストを生成するにあたって未処理のメール情報が残存していないと判断した場合には（Ｓ４２のＮＯ）、関係リスト生成部８１２は、関係リスト生成処理を終了させる。

このように、本実施形態の影響度算出装置１０は、各人物（第１人物）の影響度を、所定期間Ｔ内において該人物と通信したことがある第２人物と、該第１人物との第１通信履歴のみならず、該第２人物と該第３人物の第２通信履歴をも用いて算出する。したがって、たとえば、従来のような第１通信履歴を用いる一方第２通信履歴を用いない発明と比較して、本実施形態の影響度算出装置１０は、より正確に影響度を算出することができる。

＜表示装置１０の処理について＞
表示装置１０は、ユーザにより入力される入力情報に応じて、各人物の影響度を表示する。図１５および図１６を用いて、表示装置１０の処理について説明する。図１５は、表示装置１０が表示する入力画面の一例である。図１６は、表示装置１０が表示する影響度表示画面の一例である。

図１５の入力画面が表示されているときに、ユーザは、グループ名を入力可能である。たとえば、図１５の入力画面のうちの入力領域２０２にカーソル（図示せず）を合わせてグループ名を入力する。本実施形態では、グループ名に対応するドメイン名を入力領域２０２に入力可能である。たとえば、入力領域２０２にカーソルを合わせると、全てのドメイン名が示すタブが表示される。ユーザにより、タブに表示された全てのドメイン名のうちからドメイン名が決定されると、該決定されたドメイン名が入力領域２０２に入力される。ドメイン名が入力領域２０２に入力された状態で、検索スイッチ２０４がクリックされると、図１６に示す影響度表示画面が表示される。

図１６の例では、ドメイン名として「ｐｐｐ．ｃｏｍ」が入力された場合を示す。図１６の例では、「ｐｐｐ．ｃｏｍの影響力の高い人」が表示されている。図１６の例では、グループＰのうち、人物Ｂが影響度が最も高く、人物Ａが次に影響度が高い旨が表示されている。図１６の例では、人物と共に、該人物のメールアドレスが表示される。

図１７は、表示装置１０のＣＰＵ１０１のフローチャートを示した図である。Ｓ６２において、ＣＰＵ１０１は、ユーザによりグループ名（ドメイン名）が入力されたか否かが判断される。ＣＰＵ１０１は、図１５に示す入力画面が表示されているときにおいて、ユーザによりグループ名が入力されるまで待機する（Ｓ６２のＮＯ）。ＣＰＵ１０１は、ユーザによりグループ名が入力されたと判断すると（Ｓ６２のＹＥＳ）、Ｓ６４に進む。Ｓ６４において、ユーザにより指定されたドメインに所属する人の影響度をＤＢ６（図１２に示す影響度ＤＢ）から所定人数分、取得する。本実施形態では、所定人数とは、３人とする。Ｓ６４の処理が終了すると、Ｓ６６に進む。Ｓ６６においては、取得した影響度に基づいて、図１６に示すように、影響度が高い人物をディスプレイ１０５に表示する。また、影響度の高い人物について、最も影響度が高い人物の名前が最も上部に表示され、影響度に応じた位置に人物の名前が表示される。

このような構成によれば、ユーザが入力したグループにおいて、影響度が高い人物を該ユーザに認識させることができる。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態について説明する。第１実施形態では、各人物の影響度は、全て同一であるという前提として説明した。たとえば、ある人物Ｘの関係性のある人物として、二人（人物Ｘ１、人物Ｘ２とする）の人物が存在する場合がある。この場合において、該二人のうち一方の人物Ｘ１は関係性のある人物が多く、他方の人物Ｘ２は、関係性のある人物が少ない場合がある。この場合において、人物Ｘ１と人物Ｘ２とは、影響度の観点で同等に評価されるべきではない。

たとえば、関係性のある人物が多い人物Ｘ１は、関係リストに規定されている複数の人物内で影響力があることから、人物Ｘと人物Ｘ１との関係性は、人物Ｘと人物Ｘ２との関係性よりも人物Ｘのネットワーク内の影響力を高める可能性が高い。このように、ある人物Ｘの影響度を算出するにあたって、該人物と関係性のある人物Ｘ１、Ｘ２の関係性のある人物を反映させる中心性指標に、固有ベクトル中心性がある。本実施形態では、固有ベクトル中心性を用いて、各人物の影響度を算出する。また、固有ベクトル中心性を用いるということは、第２人物（所定期間Ｔ内において第１人物と通信したことがある人物）の影響度の和ということである。

図１８は、第２実施形態の算出部８２４のフローチャートである。Ｓ１０２において、算出部８２４は、関係リストで規定されている全ての人物（人物Ａ〜人物Ｆ）の影響度を初期値に設定する。ここで、初期値は、如何なる値でもよい。本実施形態では、初期値を「１」とする。

Ｓ１０４において、算出部８２４は、すべての人物Ａ〜人物Ｆの影響度を更新する。本実施形態では、算出部８２４は以下の式（２１）を用いて、人物Ａ〜人物Ｆの影響度Ｃ１を更新する。

式（２１）
ここで、関係リストで規定されている人数であるＮ人（本実施形態では、６人）の集合をＸ＝（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，．．．，Ｘ_ｉ，．．．，Ｘ_Ｎ）とする。ただし、１≦ｉ≦Ｎとする。たとえば、Ｘ_１＝人物Ａ、Ｘ_２＝人物Ａ、Ｘ_３＝人物Ｃ、Ｘ_４＝人物Ｄ、Ｘ_５＝人物Ｅ、Ｘ_６＝人物Ｆとする。また、１≦ｊ≦Ｎとし、ｉ≠ｊとする。なお変形例として、ｉ＝ｊとしてもよい。Ｃ１（Ｘ_ｉ）は、人物ｉの影響度であり、Ｃ１（Ｘ_ｊ）は、人物ｊの影響度である。たとえば、ｉ＝２とした場合には、影響度Ｃ１（Ｘ_２）は、人物Ｘ_２つまり人物Ｂの影響度をいう。また、Ｚ_ｉｊは、図７に示す隣接行列Ｚにおいて、ｉ番目の人物と、ｊ番目の人物とが交わる箇所に示されている要素である。たとえば、Ｚ_３４は、「１」となる。

Ｓ１０４の処理が終了すると、Ｓ１０６に進む。Ｓ１０６において、算出部８２４は、影響度の最大値で、Ｓ１０４による更新後の影響度を除算する。ここで、影響度の最大値とは、全ての人物のＳ１０４による更新後の影響度のうちの最大値をいう。Ｓ１０８では全ての人物の影響度が収束したか否かが判断される。本実施形態のＳ１０８では、Ｓ１０４の更新前の影響度と、Ｓ１０４の更新後の影響度との残差平方和が規定値よりも小さいと判定されたことにより、全ての人物の影響度が収束したと判断される。残差平方和は、たとえば、以下の式（２２）に示すものである。

式（２２）
ただし、Ｃ１（Ｘ_ｉ）’は、Ｓ１０４による更新前の人物Ｘ_ｉの影響度であり、Ｃ１（Ｘ_ｉ）は、Ｓ１０４による更新後の人物Ｘ_ｉの影響度である。

本実施形態によれば、第２人物の影響度を加味して、第１人物の影響度を算出することができる。したがってより正確に、第１人物の影響度を算出することができる。

また、本実施形態では、図１８、および式（２２）を用いて、固有ベクトル中心性を適用したが、固有ベクトル中心性を適用できるのであれば、他の手法を用いるようにしてもよい。

［第３実施形態］
次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態は、第１人物の媒介中心性を用いて、該第１人物の影響度を算出する。媒介中心性とは、ネットワークの中で窓口やハブとして機能している度合いを示す値である。算出部８２４は、人物Ｘ_ｉの媒介中心性Ｂ（Ｘ_ｉ）を以下の式（３１）により算出する。

式（３１）
ただし、式（３１）において、１≦ｒ≦Ｎとし、１≦ｓ≦Ｎとする。また、ネットワークにおいて、σ_ｒｓは、人物ｒと人物ｓとの間の最短経路の合計数を示し、σ_ｒｓ（Ｘ_ｉ）は、人物Ｘ_ｉを経由する経路のうち、人物ｒと人物ｓとの間の最短経路の合計数を示す。

図１９は、媒介中心性の概念を説明するための図である。図１９の例では、図８で示したネットワークとは異なるネットワークを示しており、人物Ａ〜人物Ｇが示されている。図１９では、媒介中心性が大きいほど丸の大きさが大きくなるように記載されている。図１９では、人物Ｃ、人物Ｄおよび人物Ｅについては、媒介中心性が大きい旨が示されており、人物Ａ、人物Ｂ、人物Ｆ、および人物Ｇは、媒介中心性が小さい旨が示されている。図１９の例では、人物Ｃ、人物Ｄおよび人物Ｅは、ネットワーク内での情報の送受信の経路（窓口またはハブ）となっているため、媒介中心性が大きい。

算出部８２４は、式（３１）を用いて、各人物Ａ〜Ｆの媒介中心性を算出する。算出部８２４は、算出された媒介中心性を用いて、各人物の影響度を算出する。たとえば、第１実施形態で説明した式（２）のＤ_ｊ（Ｘ_ｉ）を、式（３１）で算出されたＢ（Ｘ_ｉ）に代替した式を用いて、影響度を算出するようにしてもよい。また、算出部８２４は、第２実施形態で説明した図１８のＳ１０２で説明した初期値を、式（３１）で算出されたＢ（Ｘ_ｉ）として、影響度を算出するようにしてもよい。このように、第３実施形態では、第１通信履歴および第２通信履歴が、各人物の媒介中心性（または媒介中心性の値）を含む。

このように、第３実施形態の算出部８２４は、媒介中心性などに基づいて各人物の影響度を算出する。したがって、第３実施形態では、各人物の媒介中心性を加味した各人物の影響度を算出することができる。

［第４実施形態］
第１実施形態の隣接行列Ｚは、各人物間において、通信回数が１回であるか、複数回であるかに関わらず「１」と規定される。これに対し、第４実施形態では、通信回数を反映させた隣接行列Ｚ１を用いて、算出部８２４は影響度を算出する。

図２０は、人物Ａ〜Ｄそれぞれの通信履歴を示したものである。図２０では、たとえば、人物Ａは、「Ｔｏ」で人物Ｂにメールを送信すると共に、「ＣＣ」（Carbon Copy）で人物Ｃに該メールを送信している。また、図２０の例では、人物Ａと人物Ｂとの通信回数は、２回である。また、人物Ａと人物Ｃとの通信回数は、１回である。人物Ａと人物Ｄとの通信回数は、２回である。

関係リスト生成部８１２が所定期間Ｔ分で取得したメール情報は、図２０に示すものとする。関係リスト生成部８１２は、このメール情報に基づいて、関係リストを生成する。図２１は、関係リストの一例である。図２１の例では、人物Ａは、人物Ｂとの通信回数が２回、人物Ｃの通信回数が１回、人物Ｄの通信回数が２回であることが示されている。

隣接行列生成部８１４は、生成された関係リストに基づいて、隣接行列Ｚ１を生成する。図２２は、隣接行列Ｚ１を表形式で示したものである。隣接行列生成部８１４により生成された隣接行列Ｚ１は、算出部８２４に入力される。算出部８２４は、隣接行列Ｚ１に基づいて、影響度を算出する。たとえば、算出部８２４は、式（１）のＺ_ｋｎが、Ｚ１_ｋｎに代替された式を用いて、影響度を算出する。第４実施形態では、第１通信履歴は、第１人物と第２人物との通信回数を含むことになる。また、第２通信履歴は、第２人物と第３人物との通信回数を含むことになる。また、第１通信履歴と第２通信履歴とは、第１人物と第２人物との通信回数と、第２人物と第３人物との通信回数とを含むとしてもよい。

第４実施形態によれば、算出部８２４は、通信回数を反映させた影響度を算出できる。したがって、第４実施形態では、各人物の通信回数を加味した各人物の影響度を算出することができる。

［第５実施形態］
第１実施形態では、各人物間において、送信先の宛先数を加味していない影響度を算出していた。一般的に、多数の宛先にメールが送信されたときには、１つの宛先にメールが送信されたときよりも、該メールの送信者と該メールの受信者との関係性は低いといえる。この点を鑑み、本実施形態では、送信先の宛先数を加味した影響度を算出する。

本実施形態において、関係リスト生成部８１２が所定期間Ｔ分で取得したメール情報は、図２０に示すものとする。隣接行列生成部８１４は、関係リスト生成部８１２からの関係リストに基づいて、隣接行列を生成する。本実施形態の関係リストは、図２１であるとする。また、隣接行列生成部８１４は、複数の宛先に送信されたメールが存在する場合には、送信に対応する要素に係数を乗算する。ここで、該係数とは、該メールに送信された宛先数が多ければ多いほど、小さくなるような係数である。本実施形態では、該係数は、宛先数の逆数である。なお、係数の定め方は他の手法を用いてもよい。たとえば、図２１の例では、人物Ａは、人物Ｂと人物Ｃとにメールを送信している。したがって、人物Ａから人物Ｂに対してメールを送信されたこと、および人物Ａから人物Ｃに対してメールが送信されたことをそれぞれ１／２とする。

図２３は、第５実施形態で用いられる隣接行列Ｚ２を表形式で表示したものである。算出部８２４は、隣接行列Ｚ２に基づいて、影響度を算出する。たとえば、算出部８２４は、式（１）のＺ_ｋｎが、Ｚ２_ｋｎに代替された式を用いて、影響度を算出する。第５実施形態では、第１通信履歴は、第１人物から第２人物への宛先数を含むことになる。また、第２通信履歴は、第２人物から第３人物への宛先数を含むことになる。また、第１通信履歴と第２通信履歴とは、第１人物から第２人物への宛先数と、第２人物から第３人物への宛先数とを含むとしてもよい。

第５実施形態によれば、算出部８２４は、宛先数を反映させた影響度を算出できる。したがって、第５実施形態では、各人物の宛先数を加味した各人物の影響度を算出することができる。

［第６実施形態］
第１実施形態では、各人物間において、送信先の宛先種別を加味していない影響度を算出していた。一般的に、メール送信の宛先種別として、「ＴＯ」、「ＣＣ」、「ＢＣＣ」などが存在する。宛先を「ＴＯ」とするメールの送信先を「主送信先」ともいい、宛先を「ＣＣ」または「ＢＣＣ」とするメールの送信先を「副送信先」ともいう。宛先が「ＴＯ」であるメールと、宛先が「ＣＣ」または「ＢＣＣ」となるメールとを比較すると、宛先が「ＴＯ」であるメールの方が、宛先が「ＣＣ」または「ＢＣＣ」となるメールよりも、該メールの送信者と該メールの受信者との関係性は高い。この点を鑑み、本実施形態では、送信先の宛先種別を加味した影響度を算出する。

本実施形態において、関係リスト生成部８１２が所定期間Ｔ分で取得したメール情報は、図２０に示すものとする。隣接行列生成部８１４は、関係リスト生成部８１２からの関係リストに基づいて、隣接行列を生成する。本実施形態の関係リストは、図２１であるとする。また、隣接行列生成部８１４は、複数の宛先に送信されたメールが存在する場合には、該メールについて、宛先種別を抽出する。たとえば、図２０の例では、人物Ａは、メールを、宛先をＴＯとして人物Ｂに送信しており、宛先をＣＣとして人物Ｃに送信している。この場合において、隣接行列生成部８１４は、人物Ａから人物Ｂ（主送信先）に対してメールが送信されたことを示す要素に対して、係数α^ＴＯを乗算する。また、隣接行列生成部８１４は、人物Ａから人物Ｃ（副送信先）に対してメールが送信されたことを示す要素に対して、係数α^ＣＣを乗算する。ここで、α^ＴＯ＞α^ＣＣとする。たとえば、α^ＴＯ＝１とし、α^ＣＣ＝０．８としてもよい。ここでは、α^ＴＯ＝１とし、α^ＣＣ＝０とする。

そうすると、隣接行列生成部８１４は、メールの送信先として「ＴＯ」とされているもののみを抽出することにより、隣接行列を生成する。

図２４は、第６実施形態で用いられる隣接行列Ｚ３を表形式で表示したものである。算出部８２４は、隣接行列Ｚ３に基づいて、影響度を算出する。たとえば、算出部８２４は、式（１）のＺ_ｋｎが、Ｚ３_ｋｎに代替された式を用いて、影響度を算出する。第６実施形態では、第１通信履歴は、第１人物から第２人物への宛先種別を含むことになる。また、第２通信履歴は、第２人物から第３人物への宛先種別を含むことになる。また、第１通信履歴と第２通信履歴とは、第１人物から第２人物への宛先種別と、第２人物から第３人物への宛先種別とを含むとしてもよい。

第６実施形態によれば、算出部８２４は、宛先種別を反映させた影響度を算出できる。したがって、第６実施形態では、各人物の宛先種別を加味した各人物の影響度を算出することができる。

［第７実施形態］
第４実施形態では、通信回数を反映させた隣接行列Ｚ１を用いて、算出部８２４は影響度を算出する、として説明した。第７実施形態では、算出部８２４は、通信回数のうち送信回数を反映させ、受信回数を反映させない隣接行列Ｚ４を用いて影響度を算出する。たとえば、送信回数が多い人物（メールを頻繁に送信する人物）については、ネットワーク内に広めたい情報該を人物に伝えれば、ネットワーク全体に該情報が適切に広まるといえる。換言すると、送信回数は、ネットワーク内での情報伝達のされ易さを示す指標ともいえる。この点を鑑み、本実施形態では、送信回数を加味した影響度を算出する。

本実施形態において、関係リスト生成部８１２が所定期間Ｔ分で取得したメール情報は、図２１に示すものとする。隣接行列生成部８１４は、関係リスト生成部８１２からの関係リストに基づいて、隣接行列を生成する。本実施形態の関係リストは、図２１であるとする。また、隣接行列生成部８１４は、第１人物から、他の人物への送信回数を抽出する。たとえば、図２０の例では、人物Ａは、人物Ｂ、人物Ｃ、および人物Ｄそれぞれに１回ずつメールを送信している。

図２５は、第７実施形態で用いられる隣接行列Ｚ４を表形式で表示したものである。算出部８２４は、隣接行列Ｚ４に基づいて、影響度を算出する。たとえば、算出部８２４は、式（１）のＺ_ｋｎが、Ｚ４_ｋｎに代替された式を用いて、影響度を算出する。第７実施形態では、第１通信履歴は、前記第１人物から前記第２人物への送信回数を含むことになる。また、第２通信履歴は、第２人物から第３人物への送信回数を含むことになる。また、第１通信履歴と第２通信履歴とは、第１人物から第２人物への送信回数と、第２人物から第３人物への送信回数を含むとしてもよい。

第７実施形態によれば、算出部８２４は、送信回数を反映させた影響度を算出できる。したがって、第７実施形態では、算出部８２４は、ネットワーク内での情報伝達のされ易さを反映させた影響度を算出できる。

［第８実施形態］
第７実施形態では、算出部８２４は、通信回数のうち送信回数を反映させ、受信回数を反映させない隣接行列Ｚ４を用いて影響度を算出する、として説明した。第８実施形態では、算出部８２４は、通信回数のうち受信回数を反映させ、送信回数を反映させない隣接行列Ｚ５を用いて影響度を算出する。たとえば、メールの受信回数が多い人物（メールを頻繁に受信する人物）については、様々な情報を持っている人物であるといえる。この点を鑑み、本実施形態では、メールの受信回数を加味した影響度を算出する。

本実施形態において、関係リスト生成部８１２が所定期間Ｔ分で取得したメール情報は、図２１に示すものとする。隣接行列生成部８１４は、関係リスト生成部８１２からの関係リストに基づいて、隣接行列を生成する。本実施形態の関係リストは、図２１であるとする。また、隣接行列生成部８１４は、他の人物から第１人物へのメールの受信回数を抽出する。たとえば、図２０の例では、人物Ａは、人物Ｂ、および人物Ｄからそれぞれ１回ずつメールを受信している。

また、隣接行列Ｚ５（特に図示せず）については、隣接行列Ｚ４の転置行列Ｚ４^Ｔである。隣接行列生成部８１４は、関係リスト生成部８１２からの関係リストに基づいて、隣接行列Ｚ５を生成するようにしてもよい。また、隣接行列生成部８１４は、隣接行列Ｚ４を生成し、さらに、該隣接行列Ｚ４の転置表列転置行列Ｚ４^Ｔを隣接行列Ｚ５として生成する。

第８実施形態によれば、算出部８２４は、受信回数を反映させた影響度を算出できる。したがって、第７実施形態では、算出部８２４は、様々な情報（ネットワーク全体の状況など）を持っている度合いを反映させた影響度を算出できる。

［第４実施形態〜第８実施形態のうち少なくとも１つを適用した場合の影響度表示］
次に、第４実施形態〜第８実施形態のうち少なくとも１つを適用した場合において、表示装置１０による影響度の表示について説明する。まず、第４実施形態〜第８実施形態のうち少なくとも１つを適用した場合における影響度ＤＢについて説明する。図２６は、第４実施形態〜第８実施形態のうち少なくとも１つを適用した場合における影響度ＤＢの一例を示した図である。

図２６の影響度ＤＢは、図１２の影響度ＤＢ（考慮なしと記載された影響度ＤＢ）の他に、宛先種別を考慮した影響度ＤＢと、受信回数を考慮した影響度ＤＢとが格納されている。宛先種別を考慮した影響度ＤＢとは、第６実施形態で算出された各人物の影響度が格納された影響度ＤＢである。また、受信回数を考慮した影響度ＤＢとは、第８実施形態で算出された各人物の影響度が格納された影響度ＤＢである。なお、図２６の各影響度は、図２０の人物Ａ〜Ｄそれぞれの通信履歴ではなく、人物Ａ〜Ｄそれぞれの他の通信履歴（図示せず）について算出されたものである。

また、考慮された事項に応じて影響度に別名が付与されている。図２７は、影響度と該影響度に付与された別名との対応を示した図である。該別名は、ＤＢ６に格納されている。図２７の例では、「考慮なしの影響度」の別名は、「通常影響度」と規定されている。「宛先種別を考慮した影響度」の別名は、「決定権者度」と規定されている。また、「受信回数を考慮した影響度を考慮した影響度」の別名は、「相談受付度」と規定されている。

図２８は、第４実施形態〜第８実施形態のうち少なくとも１つを適用した場合のディスプレイ１０５により表示される入力画面の一例を示した図である。図２８の入力画面は、図１５の入力画面に加え、検索観点もユーザにより入力可能な検索観点入力領域２１０が設けられている。検索観点入力領域２１０は、ユーザにより検索観点が入力可能な領域である。検索観点とは、表示させる影響度の観点を示す。本実施形態の検索観点は、図２７で示した影響度の別名に対応する。

たとえば、検索観点入力領域２１０にカーソルを合わせると、全ての検索観点（図２７に示す別名）が示すタブが表示される。ユーザにより、タブに表示された全ての検索観点のうちから検索観点が決定されると、該決定された検索観点が検索観点入力領域２１０に入力される。ドメイン名が入力領域２０２に入力され、かつ検索観点が検索観点入力領域２１０に入力された状態で、検索スイッチ２０４がクリックされると、図２９に示す影響度表示画面が表示される。

図２９の例では、ドメイン名として「ｑｑｑ．ｃｏｍ」が入力され、かつ検索観点として「決定権者度」が入力された場合を示す。図２９の例では、「ｑｑｑ．ｃｏｍの決定権者度の高い人」が表示されている。図２９の例では、グループＱのうち、人物Ｅ、人物Ｃ、人物Ｄの順番で決定権者度が高いことが示されている。

このように、第４実施形態〜第８実施形態のうち少なくとも１つを適用した場合の影響度表示によれば、ユーザにより入力された検索観点での影響度を表示できる。したがって、より細やかな影響度をユーザに認識させることができる。

［変形例について］
本発明は、上記の実施形態に限られず、さらに種々の変形、応用が可能である。以下、本発明に適用可能な変形例について説明する。

［Ｄ_ｊ（Ｘ_ｉ）について］
第１実施形態では、Ｄ_ｊ（Ｘ_ｉ）は、人物Ｘ_ｉの１〜ｊ世代目までの人数の合計である、として説明した。しかしながら、Ｄ_ｊ（Ｘ_ｉ）は、人物Ｘ_ｉのｊ世代の人数とし、１〜ｊ−１世代目までの人数を含めないようにしてもよい。

このような構成の場合において、人物Ｂの影響度を算出するための式（３）は、以下の式（３’）となる。

Ｃ（Ｂ）＝α^（１）×（人物Ｂの第１世代の人物の数）
＋α^（２）×（人物Ｂの第２世代の人物の数）
＝α^（１）×（２）＋α^（２）×（０＋３）
＝１×（２）＋０．５×（３）
＝３．５
式（３’）
このように、Ｄ_ｊ（Ｘ_ｉ）は、人物Ｘ_ｉのｊ世代の人数とし、１〜ｊ−１世代目までの人数を含めないようにしてもよい。このような構成によれば、式（３）と比較して、演算量を削減できる。

［各実施形態の組合せについて］
前述した各実施形態のうち少なくとも２つを用いて実施するようにしてもよい。たとえば、第１実施形態で説明した式（１）または式（２）などで算出される第１人物の影響度Ｃ（Ｘ_ｉ）に対して、第２実施形態で説明した式（２１）で算出される該第１人物の影響度Ｃ１（Ｘ_ｉ）を反映させるようにしてもよい。ここで、該反映をさせる手法として、以下の式の反映式を用いて、算出部８２４は、第１人物の影響度を算出するようにしてもよい。反映式は、Ｃ（Ｘ_ｉ）に対して、Ｃ１（Ｘ_ｉ）を乗算する式としてもよい。また、反映式は、Ｃ（Ｘ_ｉ）に対して、Ｃ１（Ｘ_ｉ）を加算する式としてもよい。また、反映式は、反映式は、Ｃ（Ｘｉ）に対して、Ｃ１（Ｘｉ）を反映させることができる式であれば、如何なる式でもよい。

また、たとえば、第１実施形態で説明した式（１）または式（２）などで算出される第１人物の影響度Ｃ（Ｘｉ）に対して、第３実施形態で説明した各人物の媒介中心性Ｂ（Ｘ_ｉ）を反映させるようにしてもよい。ここで、該反映をさせる手法として、以下の式の反映式を用いて、算出部８２４は、第１人物の影響度を算出するようにしてもよい。反映式は、Ｃ（Ｘｉ）に対して、Ｂ（Ｘｉ）を乗算する式としてもよい。また、反映式は、Ｃ（Ｘｉ）に対して、Ｂ（Ｘｉ）を加算する式としてもよい。また、反映式は、反映式は、Ｃ（Ｘｉ）に対して、Ｂ（Ｘｉ）を反映させることができる式であれば、如何なる式でもよい。

［影響度について］
前述した実施形態の影響度は、「関係リストで規定されている全ての人物のうち、対象人物を除く人物（つまり、５人の人物）に対する対象人物の影響度」であるとして説明した。しかしながら、影響度はこのような概念でなくとも、他の概念であってもよい。たとえば、影響度は、第２人物と第３人物とを含む複数の人物に対する第１人物の影響度であれば、如何なる概念であってもよい。該複数の人物に、第１人物を含めるようにしてもよい。また、該複数の人物に、第１人物〜第３人物それぞれが所属しているグループのうち、第１人物〜第３人物それぞれが所定期間Ｔ内に、通信したことがない人物を含めるようにしてもよい。

［影響度を算出するために用いる情報について］
（１） 上述した実施形態において、影響度を算出するために用いる情報は、第１通信履歴および第２通信履歴であるとして説明した。しかしながら、第１通信履歴および第２通信履歴に関連しない情報を用いて、算出部８２４は、影響度を算出するようにしてもよい。つまり、算出部８２４は、第１通信履歴および第２通信履歴を含む算出用情報に基づいて、影響度を算出するようにしてもよい。

上述した第２実施形態では、固有ベクトル中心性については、第１通信履歴および第２通信履歴に含まれない概念であるともいえる。本願発明では、固有ベクトル中心性は、第１通信履歴および第２通信履歴に含まれない概念であるとしても、算出用情報には含まれることになる。したがって、このように、固有ベクトル中心性が、第１通信履歴および第２通信履歴に含まれない概念であるとしても、該固有ベクトル中心性を含む算出用情報に基づいて、算出部８２４は、影響度を算出する。また、第３実施形態〜第８実施形態で説明した概念（たとえば、通信回数）のうち少なくとも１つが第１通信履歴および第２通信履歴に含まれない概念であるとしても、該少なくとも１つの概念に基づいて、算出部８２４は、影響度を算出する。また、第１通信履歴および第２通信履歴を含む算出用情報は、「第１通信履歴および第２通信履歴を含む通信履歴」としてもよい。

（２） また、第１取得部８１８は、関係リストで規定されている複数の人物のうちの対象人物（第１人物）と、該複数の人物各々との第１通信履歴を取得するようにしてもよい。また、第２取得部８２０は、関係リストで規定されている複数の人物のうちの人物であって対象人物（第１人物）の通信相手である通信人物と、複数の人物各々との第２通信履歴を取得するようにしてもよい。

（３） 上述した実施形態では、第１人物から見て、第２世代までの人物を反映させた影響度を、算出部８２４は算出するとして説明した。しかしながら、第１人物から見て、第Ｌ世代（Ｌは３以上の整数）までの人物を反映させた影響度を、算出部８２４は式（１）を用いて算出するようにしてもよい。このような構成によれば、より正確な影響度を算出することができる。

（４） 第１実施形態では、式（１）または式（２）に示すように、影響度を算出する際に、世代に対応した係数αを乗算するとして説明した。しかしながら、該係数αの乗算を行わないようにしてもよい。このような構成によれば、係数αを乗算する処理がないことから、処理の削減を図ることができる。

［影響度を算出する人物について］
上述の実施形態では、関係リストで規定されている全ての人物の影響度を算出するとして説明した。しかしながら、全ての人物の影響度ではなく、該全ての人物の所定の人物の影響度を算出するようにしてもよい。所定の人物とは、たとえば、ユーザが指定可能となるようにしてもよい。このような構成であれば、影響度をユーザが知りたい人物のみの影響度を算出することから、全ての人物の影響度を算出する影響度算出装置よりも影響度を算出する処理を削減できる。

［その他］
本発明の本質的な部分は、フラッシュメモリその他の記憶媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。なお、記録媒体としては、ＤＶＤ-ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ、ハードディスクに限られず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリ等の固定的にプログラムを担持する媒体でもよい。また、記録媒体は、当該プログラム等をコンピュータが読取可能な一時的でない媒体である。また、ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。

また、今回開示された各実施の形態は全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説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。また、実施の形態および各変形例において説明された発明は、可能な限り、単独でも、組合わせても、実施することが意図される。

２ メールサーバ、４ 収集装置、８ 影響度算出装置、１０ 表示装置、２０ 影響度算出システム、１０２ ＲＯＭ、１０３ ＲＡＭ、１０５ ディスプレイ、８１１ 関係性抽出部、８１２ 関係リスト生成部、８１４ 隣接行列生成部、８１６ 取得部、８１８ 第１取得部、８２０ 第２取得部、８２４ 算出部。

Claims (11)

1. コンピュータを、
   第１人物と第２人物との第１通信履歴を取得する第１取得手段と、
   前記第２人物と第３人物との第２通信履歴を取得する第２取得手段と、
   前記第１通信履歴と前記第２通信履歴とを含む情報に基づいて、前記第２人物と前記第３人物とを含む複数人物に対する前記第１人物の影響度を算出する算出手段として機能させるための影響度算出プログラム。
2. 前記情報は、前記第２人物の数と、前記第３人物の数を含む、請求項１記載の影響度算出プログラム。
3. 前記情報は、前記第２人物の数に対して第１係数を乗算した値と、前記第３人物の数に対して前記第１係数よりも小さい第２係数を乗算した値とを含む、請求項１または２記載の影響度算出プログラム。
4. 前記情報は、前記複数人物に対する前記第２人物の影響度の和を含む、請求項１〜３いずれか１項に記載の影響度算出プログラム。
5. 前記情報は、前記第１人物の媒介中心性を含む、請求項１〜４いずれか１項に記載の影響度算出プログラム。
6. 前記情報は、前記第１人物と前記第２人物との通信回数と、前記第２人物と前記第３人物との通信回数とを含む、請求項１〜５いずれか１項に記載の影響度算出プログラム。
7. 前記情報は、前記第１人物から前記第２人物への送信回数と、前記第２人物から前記第３人物への送信回数とを含む、請求項１〜５いずれか１項に記載の影響度算出プログラム。
8. 前記情報は、前記第２人物から前記第１人物への受信回数と、前記第３人物から前記第２人物への受診回数とを含む、請求項１〜５いずれか１項に記載の影響度算出プログラム。
9. 前記情報は、前記第１人物から前記第２人物への宛先数と、前記第２人物から前記第３人物への宛先数とを含む、請求項１〜８いずれか１項に記載の影響度算出プログラム。
10. 前記情報は、前記第１人物から前記第２人物への宛先種別と、前記第２人物から前記第３人物への宛先種別とを含む、請求項１〜９いずれか１項に記載の影響度算出プログラム。
11. 第１人物と第２人物との第１通信履歴を取得する第１取得部と、
    前記第２人物と第３人物との第２通信履歴を取得する第２取得部と、
    前記第１通信履歴と前記第２通信履歴とを含む情報に基づいて、前記第２人物と前記第３人物とを含む複数人物に対する前記第１人物の影響度を算出する算出部とを備える影響度算出装置。

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