JP2022141305A - 情報処理装置、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】チャットルームに投稿されたユーザデータから、各ユーザが行っているコミュニケーションの状況を把握する。【解決手段】チャットサーバ６は、チャットルーム１０に投稿されたユーザデータを取得し、取得したユーザデータ及びユーザデータに対するリプライやユーザの反応の少なくとも１つをユーザデータの投稿を行ったユーザとユーザデータの投稿時間に関連付けて生成した関連付け情報を、ユーザの指示に従って複数の表示形態に切り替えて表示する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、及び情報処理プログラムに関する。

特許文献１には、複数の端末装置と通信可能に接続され、端末装置から受信したメッセージを他の端末装置に送信する情報処理システムであって、前記端末装置から受信したメッセージのスペルチェックを実行するチェック手段と、前記チェック手段によりスペルミスが発見された場合に、スペルミスが修正されたスペルを含むメッセージを前記他の端末装置に送信する送信手段と、を備える情報処理システムが開示されている。

特許文献２には、データの特徴を可視化するプログラムであって、少なくとも一つの変数に基づいてラベリングされたデータを取得する処理と、前記取得したデータの変数をパラメータとして特徴ベクトルを生成する処理と、前記生成した特徴ベクトルを多次元空間にマッピングする処理と、前記マッピングされた特徴ベクトルを画面に表示する処理と、の一連の処理を、コンピュータに実行させるプログラムが開示されている。

特開２０１９－２２０２２１号公報 特開２０１４－１３４８９５号公報

テレワークの普及に伴い、互いに離れた場所にいるユーザ同士がチャットを用いたグループウェアでコミュニケーションをとることがある。

チャットが行われるチャットルームでは、文字等のユーザデータを用いた会話が時系列に沿って表示されるため、例えば途中からチャットに参加したユーザがチャットルームで行われている会話の内容を把握するためには、チャットルームに投稿された会話を遡って読む必要がある。また、チャットルームでは複数の話題が並行して行われることもあり、どの会話がどの話題に対する発言であるのか、また、誰が会話に参加しているのかわかりにくいことがある。

本発明は、チャットルームに投稿されたユーザデータから、各ユーザが行っているコミュニケーションの状況を把握することができる情報処理装置、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

第１態様に係る情報処理装置は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、複数のユーザが参加するチャットルームに投稿されたユーザデータを取得し、取得した前記ユーザデータ及び前記ユーザデータに対する応答情報の少なくとも１つを前記ユーザデータの投稿を行ったユーザと前記ユーザデータの投稿時間に関連付けた関連付け情報を、複数の表示形態に切り替えて表示する。

第２態様に係る情報処理装置は、第１態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、前記ユーザデータに付加された感情情報、及び前記ユーザデータに対する応答情報の少なくとも１つを用いて前記ユーザデータの各々を複数のカテゴリーに分類し、分類したカテゴリー毎に前記関連付け情報を異なる表示形態で表示する。

第３態様に係る情報処理装置は、第２態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、前記応答情報を有する前記ユーザデータが含まれるカテゴリーにおいて、共通の前記ユーザデータを起点とする一連の応答情報を１つのコミュニケーションを形成するグループとして分割し、起点となる前記ユーザデータに対する応答情報の応答度合いに応じて前記グループ毎の表示形態を変化させる。

第４態様に係る情報処理装置は、第２態様又は第３態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、前記チャットルームに参加するユーザが使用している情報機器の表示属性を取得し、取得したユーザ毎の前記情報機器の表示属性に従って、カテゴリー毎に分類された前記関連付け情報の表示形態を前記情報機器毎に変化させる。

第５態様に係る情報処理装置は、第１態様～第４態様の何れかの態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、前記チャットルームに投稿された前記ユーザデータをユーザが指定した条件に従って抽出し、抽出した前記ユーザデータを用いて各ユーザの前記関連付け情報を表示する。

第６態様に係る情報処理装置は、第５態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、時系列に沿って抽出したユーザ毎の前記ユーザデータを一覧表示する一覧画面を表示し、前記ユーザ毎に前記一覧画面から特定の期間におけるユーザの活動状況を記録した報告書を生成する。

第７態様に係る情報処理装置は、第６態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、前記一覧画面において、前記ユーザデータによるコミュニケーションの相手がわかるように前記ユーザデータを表示する。

第８態様に係る情報処理装置は、第１態様～第７態様の何れかの態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、ユーザが発する音声からユーザの感情を推定し、推定した感情の種類が切り替わる変わり目で前記音声を分割し、分割した各々の前記音声を表す文字に対して、推定したユーザの感情を表す感情情報を付加した前記ユーザデータを生成する。

第９態様に係る情報処理装置は、第８態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、前記ユーザデータに付加されている感情情報を、ユーザが指定した感情情報に変更する。

第１０態様に係る情報処理装置は、第８態様又は第９態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、前記音声を分割して生成した前記ユーザデータを、ユーザが指定した分割位置で分割し直して前記チャットルームに表示する。

第１１態様に係る情報処理装置は、第８態様～第１０態様の何れかの態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、音声から推定したユーザの感情と、音声を発するユーザを撮影したユーザ画像から推定したユーザの感情を組み合わせて、ユーザの感情を推定する。

第１２態様に係る情報処理装置は、第８態様～第１１態様の何れかの態様に係る情報処理装置において、前記プロセッサは、推定したユーザの感情を表す感情情報と対応付けられた吹き出しを用いて、前記チャットルームに前記ユーザデータを表示する。

第１３態様に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、複数のユーザが参加するチャットルームに投稿されたユーザデータを取得し、取得した前記ユーザデータ及び前記ユーザデータに対する応答情報の少なくとも１つを前記ユーザデータの投稿を行ったユーザと前記ユーザデータの投稿時間に関連付けた関連付け情報を、複数の表示形態に切り替えて表示する処理を実行させるプログラムである。

第１態様、及び第１３態様によれば、チャットルームに投稿されたユーザデータから、各ユーザが行っているコミュニケーションの状況を把握することができる、という効果を有する。

第２態様によれば、分類されたカテゴリーに応じた表示形態で、各ユーザが行っているコミュニケーションの状況を把握することができる、という効果を有する。

第３態様によれば、会話の対象となっている話題毎に、各ユーザが行っているコミュニケーションの状況を把握することができる、という効果を有する。

第４態様によれば、ユーザが使用している情報機器の表示属性にあわせて、各ユーザが行っているコミュニケーションの状況を表示することができる、という効果を有する。

第５態様によれば、ユーザが指定した条件で、各ユーザが行っているコミュニケーションの状況を表示することができる、という効果を有する。

第６態様によれば、ユーザがチャットルームでチャットを行うだけで日報を生成することができる、という効果を有する。

第７態様によれば、ユーザはチャットルームに投稿されたユーザデータを遡って確認することなく、時系列に沿ったユーザ間におけるコミュニケーションの流れを把握することができる、という効果を有する。

第８態様によれば、ユーザがチャットルームに投稿したい内容を喋るだけで、どのような感情で発言したかユーザデータに含めることができる、という効果を有する。

第９態様によれば、ユーザの実際の感情とは異なる感情を表す感情情報がユーザデータに付加された場合であっても、ユーザデータに正しい感情情報を付加し直すことができる、という効果を有する。

第１０態様によれば、音声から生成されたユーザデータが正しい分割位置で分割されていない場合であっても、ユーザデータを正しい分割位置で分割し直すことができる、という効果を有する。

第１１態様によれば、音声からユーザの感情を推定するよりも、ユーザの感情を精度よく推定することができる、という効果を有する。

第１２態様によれば、ユーザがチャットルームに送信したユーザデータに余分な文字を追加することなく、ユーザデータにユーザの感情を付加することができる、という効果を有する。

情報処理システムの一例を示す図である。 チャットルームの一例を示す図である。 吹き出し及びアイコンの一例を示す図である。 吹き出しの推定方法の概略を示す図である。 俯瞰ビューの一例を示す図である。 履歴ビューの一例を示す図である。 コンピュータを用いたチャットサーバの構成例を示す図である。 音声で表されるユーザデータを用いたニュアンス推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 ユーザのニュアンスのポイント化について説明する図である。 吹き出し選択ダイアログの一例を示す図である。 文字で表されるユーザデータを用いたニュアンス推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 俯瞰ビュー表示処理の流れの一例を示すフローチャートである。 コミュニケーション表示処理の流れの一例を示すフローチャートである。 ダッシュボード表示処理の流れの一例を示すフローチャートである。 お知らせ表示処理の流れの一例を示すフローチャートである。 掲示板形式のチャットルームの表示例を示す図である。 履歴ビューの一例を示す図である。 履歴ビュー表示処理の流れの一例を示すフローチャートである。 スマートフォンでの俯瞰ビューの表示例を示す図である。 デスクトップコンピュータでの俯瞰ビューの表示例を示す図である。

以下、本実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、同じ構成要素及び同じ処理には全図面を通して同じ符号を付与し、重複する説明を省略する。

図１は、本実施形態に係る情報処理システム１の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１は、ＷＥＢサーバ４、チャットサーバ６、及びデータサーバ８を含み、ＷＥＢサーバ４、チャットサーバ６、及びデータサーバ８はＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）５で接続されている。情報処理システム１は、インターネット３に接続されたＷＥＢサーバ４を経由して、同じくインターネット３に接続された各々のユーザが使用するユーザ端末２にチャットサービスを提供する。

「チャット」とは、ユーザが文字や画像を通じてリアルタイムに会話、つぶやき、依頼、お知らせ、忘備録の記入、及び報告といった情報伝達を行うことである。情報処理システム１は、チャットが行われる場所、すなわち「チャットルーム１０」を各ユーザに提供する。チャットルーム１０に投稿された情報は、ユーザ端末２を通じてチャットルーム１０に参加する各々のユーザによって共有される。以降では、ユーザがユーザ端末２を通じてチャットルーム１０に投稿する情報を「ユーザデータ」という。

ＷＥＢサーバ４は、ユーザ端末２の各々からユーザデータを受け付けてチャットサーバ６に通知すると共に、チャットルーム１０で行われているコミュニケーションの状況をユーザに通知する情報画面をユーザ端末２に送信する。

情報処理装置の一例であるチャットサーバ６は、ＷＥＢサーバ４からユーザデータを受け付けると、ユーザデータ及びユーザデータに対する応答としてチャットルーム１０に投稿されたユーザデータである応答情報の少なくとも１つを、ユーザデータの投稿を行ったユーザとユーザデータの投稿時間に関連付けた関連付け情報を生成する。すなわち、関連付け情報とは、チャットルーム１０で行われているコミュニケーションの状況を表す情報の総称である。このような機能を有するチャットサーバ６は、チャット制御部６Ａ及び表示切り替え部６Ｂを備える。

チャット制御部６Ａは、チャットルーム１０の管理及び関連付け情報の生成に関する処理を行う。具体的には、チャット制御部６Ａは表示切り替え部６Ｂを制御して、チャットルーム１０に投稿されたユーザデータから、ユーザによって指示された表示形態に従った関連付け情報を生成し、生成した関連付け情報を指示された表示形態で表示した情報画面をＷＥＢサーバ４経由でユーザ端末２に配信する。

図２は、チャットルーム１０の一例を示す図である。チャットルーム１０では、ユーザデータの投稿者と対応付けられたユーザデータが投稿順に上から表示される。すなわち、チャットルーム１０は、関連付け情報を表示する表示形態の一例である。

チャットルームに投稿されたユーザデータは吹き出し１２に囲まれて表示される。吹き出し１２には、ユーザデータを投稿したユーザの感情や心理状態を表す情報、すなわち感情情報が対応付けられている。ユーザ同士が対面で会話した場合には、例えばユーザの表情、声の大きさ及び高さ、並びに、発声速度から発言したユーザの感情や心理状態を把握することができる。しかしながら、チャットルーム１０上でのチャットでは相手の表情や声の感じがわからないため、チャットルーム１０に参加するユーザは、チャットルーム１０に投稿されたユーザデータの内容だけでは感じ取ることが困難な、ユーザデータを投稿したユーザの感情や心理状態を、吹き出し１２を通じて知ることができる。以降では、チャットルーム１０に投稿されたユーザデータの内容だけでは感じ取ることが困難なユーザの感情や心理状態を「ニュアンス」という。

図３は、チャットルーム１０で用いられる吹き出し１２の一例を示す図である。吹き出し１２には、例えばつぶやきに用いられる吹き出し１２Ａ、メモに用いられる吹き出し１２Ｂ、お知らせに用いられる吹き出し１２Ｃ、通常の投稿及びリプライに用いられる吹き出し１２Ｄ、及び急ぎの投稿及びリプライに用いられる吹き出し１２Ｅが存在する。

つぶやきに用いられる吹き出し１２Ａは、例えば他のユーザからの応答を特に期待していない発言、すなわち独り言としてチャットルーム１０に投稿されたユーザデータに用いられる。以降では、吹き出し１２Ａで表示されるユーザデータを単に「つぶやき」ということがある。

メモに用いられる吹き出し１２Ｂは、例えば自分への忘備録としてチャットルーム１０に投稿されたユーザデータに用いられる。以降では、吹き出し１２Ｂで表示されるユーザデータを単に「メモ」ということがある。

お知らせに用いられる吹き出し１２Ｃは、例えばチャットルーム１０の参加者に知らせたい事柄としてチャットルーム１０に投稿されたユーザデータに用いられる。以降では、吹き出し１２Ｃで表示されるユーザデータを単に「お知らせ」ということがある。

通常の投稿及びリプライに用いられる吹き出し１２Ｄは、例えば独り言でも自分への忘備録でも他のユーザに知らせたい事柄でもないユーザデータに用いられる。以降では、吹き出し１２Ｄで表示されるユーザデータを単に「通常の投稿及びリプライ」ということがある。

急ぎの投稿及びリプライに用いられる吹き出し１２Ｅは、通常の投稿及びリプライの中でも、特に急いで他のユーザに知らせたいユーザデータ、及び何らかの反応がすぐに欲しいユーザデータに用いられる。以降では、吹き出し１２Ｅで表示されるユーザデータを単に「急ぎの投稿及びリプライ」ということがある。

なお、吹き出し１２Ａ～１２Ｅを区別して説明する必要がない場合、総称して「吹き出し１２」という。

図３に示すように、各々の種類の吹き出し１２には予め定めされたアイコン１４が対応付けられており、チャット制御部６Ａは、予め対応付けられたアイコン１４を付加した吹き出し１２をチャットルーム１０に表示するように（図２参照）表示切り替え部６Ｂを制御する。

チャットルーム１０に参加するユーザは、チャットルーム１０にユーザデータと共に表示されたアイコン１４を選択することで、アイコン１４に予め対応付けられているユーザの感情をユーザデータに対する反応としてチャットルーム１０に投稿することができる。すなわち、ユーザデータを投稿したユーザは、自分でユーザデータと共に表示するアイコン１４をチャットサーバ６に指示しなくても、チャット制御部６Ａがユーザデータに対応付けられる吹き出し１２の種類に応じて、自律的に吹き出し１２によって表される感情情報に対応したアイコン１４をユーザデータと共にチャットルーム１０に表示する。

例えばつぶやきに用いられる吹き出し１２Ａには、つぶやきに対して曖昧な同意や共感、及び疑問などを示すアイコン１４が対応付けられている。具体的には、アイコン１４Ａは、つぶやきに対して曖昧な疑問がある場合に選択されるアイコン１４であり、アイコン１４Ｂは、つぶやきに対して曖昧な同意や共感が得られる場合に選択されるアイコン１４である。

メモに用いられる吹き出し１２Ｂには、ユーザデータを投稿した自分へのメモやアクション項目への反映及び対応意思の表示などを示すアイコン１４が対応付けられている。具体的には、アイコン１４Ｃは、メモに示した内容がやらなければならないアクション項目（「ＴｏＤｏ項目」ともいう）である場合に選択されるアイコン１４であり、アイコン１４Ｄは、アクション項目が既に何らかの行動をとっている着手済みのアクション項目である場合に選択されるアイコン１４であり、アイコン１４Ｅは、アクション項目が既に終了した実施済みのアクション項目である場合に選択されるアイコン１４である。説明の便宜上、アイコン１４Ｃを「アクションアイコン１４Ｃ」、アイコン１４Ｄを「着手アイコン１４Ｄ」、及びアイコン１４Ｅを「完了アイコン１４Ｅ」ということがある。

お知らせに用いられる吹き出し１２Ｃには、お知らせの内容を確認したことの表明などを示すアイコン１４が対応付けられている。具体的には、アイコン１４Ｆは、お知らせの内容への賛同（いわゆる「いいね」）を表明する場合に選択されるアイコン１４であり、アイコン１４Ｇは、アイコン１４Ｆよりもお知らせの内容への積極的な賛同を表明する場合に選択されるアイコン１４である。

また、通常の投稿及びリプライに用いられる吹き出し１２Ｄには、例えば「いいね」のように投稿やリプライに対する気持ちを示すアイコン１４Ｆが対応付けられ、急ぎの投稿及びリプライに用いられる吹き出し１２Ｅには、例えば投稿やリプライの内容を確認し、内容に賛同したことを表明するアイコン１４Ｆの他、アクション項目への反映などを示すアイコン１４Ｃが対応付けられている。

なお、アイコン１４Ａ～１４Ｇを区別して説明する必要がない場合、総称して「アイコン１４」という。また、図３に示した各々の種類の吹き出し１２に対応付けられるアイコン１４は一例であり、チャット制御部６Ａは、ユーザの指示に従って各々の種類の吹き出し１２に対応付けるアイコン１４の変更、削除、及び追加を行うことができる。

このようにユーザデータに対するリプライ、及びアイコン１４を選択することでユーザデータに反映されるユーザの反応は、ユーザデータに対する応答情報の一例である。

図４は、チャット制御部６Ａが何れの種類の吹き出し１２を用いてユーザデータをチャットルーム１０に表示するのかを説明した、吹き出し１２の推定方法の概略を示す図である。

図４に示すように、ユーザはユーザデータをチャットルーム１０に投稿する場合、ユーザ端末２のキーボードやタッチパネルといった入力装置２Ａでユーザのニュアンスを指定し、ユーザ端末２からユーザデータと共にユーザのニュアンスをＷＥＢサーバ４経由でチャットサーバ６に送信する。すなわち、ユーザデータが文字で表される場合、チャット制御部６Ａは、ユーザが指定したニュアンスに従ってチャットルーム１０に表示されるユーザデータの吹き出し１２を特定する。

なお、ユーザ端末２からチャットサーバ６に送信するユーザデータは文字ではなく音声であってよい。この場合、ユーザがマイク９に向かって発した音声がユーザ端末２で音声データに変化され、ＷＥＢサーバ４経由でチャットサーバ６に送信される。

チャット制御部６Ａは、音声で表されるユーザデータを文字で表したユーザデータに変換してチャットルーム１０に表示すると共に、取得した音声からユーザのニュアンスを推定する。

ユーザ端末２にカメラ７が接続されている場合、ユーザはマイク９に向かって音声を発している自分の表情をカメラ７で撮影し、カメラ７で撮影した画像（「ユーザ画像」という）を音声と共にＷＥＢサーバ４経由でチャットサーバ６に送信してもよい。この場合、チャット制御部６Ａは、音声及びユーザ画像からユーザのニュアンスを推定する。

このように、ユーザデータを投稿したユーザのニュアンスは音声だけでも推定可能であるが、以降では一例として、チャット制御部６Ａは、音声及びユーザ画像を用いてユーザのニュアンスを推定することにする。音声及びユーザ画像を用いたユーザのニュアンスの推定方法については後ほど詳細に説明する。

一方、図１のチャットサーバ６における表示切り替え部６Ｂは、チャット制御部６Ａの指示に従った表示形態で関連付け情報を表示する情報画面を生成する。

データサーバ８は、チャットルーム１０及び関連付け情報に関するデータを記憶する記憶装置である。

チャットサーバ６は、ユーザ端末２から受け付けたユーザデータをチャットルーム１０と対応付けて、データサーバ８のユーザデータＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）８Ａに記憶する。また、チャットサーバ６は、各々の表示形態に対応した関連付け情報を表示形態毎に分類して、データサーバ８の分類データＤＢ８Ｂに記憶する。なお、チャットサーバ６とデータサーバ８を分離せずに、チャットサーバ６をデータサーバ８と一体化させた構成であってもよい。

これまで説明してきた関連付け情報の表示形態には、例えば「俯瞰ビュー１６」及び「履歴ビュー１８」が存在する。

図５は俯瞰ビュー１６の一例を示す図である。俯瞰ビュー１６は、ユーザのニュアンスを表す吹き出し１２の種類、及びユーザデータに対する応答情報の少なくとも１つを用いて、チャットルーム１０に投稿されたユーザデータの各々を複数のカテゴリーに分類し、分類したカテゴリー毎に関連付け情報を異なる表示形態で表示する情報画面の一例である。具体的には、俯瞰ビュー１６は、例えばユーザデータの表示に用いられた吹き出し１２の種類、ユーザデータの投稿量、ユーザデータに対する応答情報の種類及び投稿量、ユーザデータ及び応答情報の投稿間隔及び投稿時間、ユーザデータ及び応答情報を投稿したユーザに関する属性、ユーザデータと共に投稿されたファイルの内容、並びに、応答情報の投稿対象であるユーザデータの少なくとも１つを用いて分類されたカテゴリー毎に関連付け情報を異なる表示形態で表示する。

なお、図５に示した俯瞰ビュー１６では、チャットルーム１０に投稿されたユーザデータが「ダッシュボード」、「お知らせ」、及び「コミュニケーション」という３つのカテゴリーに分類され、チャットルーム１０で行われているコミュニケーションの状況がカテゴリー毎に異なる表示形態で表示されている。

俯瞰ビュー１６におけるダッシュボードは、アクションアイコン１４Ｃ、着手アイコン１４Ｄ、及び完了アイコン１４Ｅの選択状況に基づき、チャットルーム１０に投稿されたメモを、単なるメモと、アクション項目を伴うメモとに分類し、アクション項目を伴うメモである場合には、更にアクション項目の進捗状況に応じてメモを分類して表示する。

俯瞰ビュー１６におけるお知らせは、チャットルーム１０に投稿されたお知らせだけをまとめて表示する。

俯瞰ビュー１６におけるコミュニケーションは、チャットルーム１０に投稿された共通のユーザデータを起点とする一連の応答情報を、起点となるユーザデータと共に１つのコミュニケーションを形成するグループ１７として分割し、起点となるユーザデータに対する応答情報の応答度合いに応じてグループ１７毎の表示形態を変化させて表示する。

説明の便宜上、俯瞰ビュー１６におけるダッシュボードの表示範囲を「ダッシュボード領域」、お知らせの表示範囲を「お知らせ領域」、及びコミュニケーションの表示範囲を「コミュニケーション領域」という。

なお、応答情報の応答度合いとは、チャットの盛り上がり具合を表す指標であり、例えば単位時間当たりの応答情報の投稿数、及び応答情報を投稿したユーザの数が多いほど、応答度合いが高い、すなわち、チャットが盛り上がっていることを表している。図５の例では、チャットルーム１０に投稿されたユーザデータが、グループ１７Ａ～１７Ｃの３つのグループ１７に分割されてコミュニケーション領域に表示されている。このうち、予め定めた応答度合い以上でチャットが行われているグループ１７Ａに対しては、Ｈｏｔラベルが表示されている。

グループ１７Ｃにはファイルを表すアイコン１４Ｈが表示されているが、ユーザはユーザデータにファイルを添付してチャットルーム１０に投稿することもできる。したがって、ファイルが添付されているユーザデータを表示する場合には、ファイルが添付されていることを示すアイコン１４Ｈが表示される。

一方、図６は、履歴ビュー１８の一例を示す図である。履歴ビュー１８は、チャットルーム１０に投稿されたユーザデータをユーザが指定した条件に従って抽出し、抽出したユーザデータを用いて各ユーザの関連付け情報を表示する情報画面の一例である。

図６の例では、ユーザによって指定された指定日におけるＡさんとＢさんのそれぞれのコミュニケーションの状況が時間帯毎に分類されて履歴ビュー１８に表示されている。履歴ビュー１８に表示されるマーク１３は、ユーザ毎、かつ、時間帯毎のコミュニケーションの状況を視覚的に表す付加情報である。例えばマーク１３Ａはユーザが会議に出席していることを表し、マーク１３Ｂはユーザがチャットルーム１０につぶやきを投稿したことを表し、マーク１３Ｃはユーザがつぶやき以外のユーザデータをチャットルーム１０に投稿し、他のユーザとチャットを行っていることを表す。

ユーザが会議に出席しているか否かは、例えばチャット制御部６Ａが、図示しないスケジュールサーバからユーザ毎のスケジュールを取得することで特定できる。このように、履歴ビュー１８ではチャットルーム１０に投稿されたユーザデータ以外にも、例えばチャットルーム１０に参加しているユーザのスケジュール、ユーザ端末２の稼働状態、及びユーザの退勤情報のようなユーザに関する各種情報が表示可能である。すなわち、履歴ビュー１８では、ユーザのコミュニケーションの状況を含んだ行動履歴が把握できる。

なお、対応する時間帯がユーザの勤務時間外である場合、勤務時間外の時間帯が勤務時間とは異なる形態で表示される。また、ユーザ端末２に電源が入っていない場合やユーザがユーザ端末２にログインしていない等、ユーザがチャットルーム１０で他のユーザとコミュニケーションをとることができない状態にあった場合は、ユーザが当該状態にあった時間帯に“ＯＦＦ”と表示される。図６に示す履歴ビュー１８の例では、ユーザの勤務時間外の時間帯をグレーアウトしている。したがって、１２月１日の１２：００～１３：００は、Ｂさんが勤務時間外であったことがわかる。

なお、グレーアウトとは、記載内容が確認できる程度の濃さの灰色で特定の箇所（この場合、時間帯の枠内）を塗りつぶす表示形態である。当然のことながら、灰色以外の色で特定の箇所を塗りつぶしてもよい。

ユーザデータ、ユーザのスケジュール、ユーザ端末２の稼働状態、及びユーザの退勤情報は履歴ビュー１８の表示に用いられる情報の一例であり、こうした履歴ビュー１８を表示するために用いられる情報を「履歴情報」という。

履歴ビュー１８の表示に関してユーザが指定できる条件は日付だけに限られず、例えば履歴ビュー１８に表示するユーザ、時間帯の幅、及び表示する履歴情報の種類、表示される履歴情報の種類によって変化する各時間帯の表示範囲における背景色等、少なくとも１つを指定することができる。

チャット制御部６Ａは、各々のユーザからの指示により、ユーザ端末２毎に俯瞰ビュー１６と履歴ビュー１８を切り替えてユーザ端末２に表示するが、ユーザからの指示により、チャットルーム１０、俯瞰ビュー１６、及び履歴ビュー１８の少なくとも２つを一緒にユーザ端末２に表示してもよい。俯瞰ビュー１６及び履歴ビュー１８も、分類したユーザデータを異なる表示形態で表示するカテゴリーの一例である。

図１に示したチャットサーバ６は、例えばコンピュータ２０を用いて構成される。図７は、コンピュータ２０を用いたチャットサーバ６の構成例を示す図である。

コンピュータ２０は、図１に示したチャットサーバ６の機能の実行を担うプロセッサの一例であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２１、コンピュータ２０をチャットサーバ６として機能させる情報処理プログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２２、ＣＰＵ２１の一時的な作業領域として使用されるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２３、不揮発性メモリ２４、及び入出力インターフェース(Ｉ／Ｏ)２５を備える。ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、不揮発性メモリ２４、及びＩ／Ｏ２５はバス２６を介して各々接続されている。

不揮発性メモリ２４は、不揮発性メモリ２４に供給される電力が遮断されても記憶した情報が維持される記憶装置の一例であり、例えば半導体メモリが用いられるがハードディスクを用いてもよい。不揮発性メモリ２４には、例えばＣＰＵ２１が情報処理プログラムを実行する場合に参照する閾値等のパラメータが記憶される。

Ｉ／Ｏ２５には、例えば通信ユニット２７、入力ユニット２８、及び表示ユニット２９が接続される。

通信ユニット２７はＬＡＮ５に接続され、ＷＥＢサーバ４経由でユーザ端末２とデータ通信を行うと共に、データサーバ８とデータ通信を行う通信プロトコルを備える。

入力ユニット２８は、チャットサーバ６の操作者からの指示を受け付けてＣＰＵ２１に通知する装置であり、例えばボタン、タッチパネル、キーボード、ポインティングデバイス、及びマウスが用いられる。

表示ユニット２９は、ＣＰＵ２１によって処理された情報を視覚的に出力する装置であり、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ(Electro Luminescence)ディスプレイ、及び映像をスクリーンに投影するプロジェクタのような表示デバイスが用いられる。

なお、チャットサーバ６はインターネット３経由での遠隔操作も可能であるため、コンピュータ２０において、入力ユニット２８及び表示ユニット２９は必ずしも必須のユニットではない。

次に、図４に示したように、ユーザが音声でチャットルーム１０にユーザデータを投稿した場合における、ユーザのニュアンスの推定方法について説明する。

図８は、例えばチャットサーバ６がＷＥＢサーバ４経由でユーザ端末２からユーザデータを音声で受け付けた場合に、チャットサーバ６のＣＰＵ２１によって実行されるニュアンス推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ニュアンス推定処理を規定する情報処理プログラムは、例えばチャットサーバ６のＲＯＭ２２に予め記憶されている。チャットサーバ６のＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に記憶される情報処理プログラムを読み込み、ニュアンス推定処理を実行する。

なお、既に説明したように、音声で表されたユーザデータにはカメラ７で撮影したユーザ画像が付加されている。

まず、ステップＳ１０において、ＣＰＵ２１は、公知の音声解析手法を用いてユーザデータの音声を解析し、ユーザデータの音声を文字に変換すると共に、ユーザのニュアンスを推定する。音声から推定されるユーザのニュアンスを「音声ニュアンス」という。

例えばＣＰＵ２１は、ユーザデータから得られる音声ニュアンスの確からしさを、予め定めた音声ニュアンスの種類毎にポイント化して設定する。

図９は、ポイントを用いてユーザのニュアンスを推定するニュアンス推定処理を説明する図であり、図９（Ａ）は、音声ニュアンスのポイント化について説明した図である。

図９（Ａ）に示すように、予め定めた音声ニュアンスの種類として「つぶやき」、「アピール」、「急ぎ」、及び「事務的」が存在する場合、ＣＰＵ２１は、各々の音声ニュアンスの種類毎にポイントを設定する。ポイントが高い音声ニュアンスほど、音声で表されたユーザデータに潜在的に現れているユーザの感情を高い確率で表していることになる。説明の便宜上、音声ニュアンスに対して設定されるポイントを「音声ポイント」という。

ここでは一例として、音声ニュアンスを「つぶやき」、「アピール」、「急ぎ」、及び「事務的」の４種類に分類したが、例えば「落ち着き」や「感情的」のように、他の種類に分類してもよいことは言うまでもない。

ステップＳ２０において、ＣＰＵ２１は、公知の画像解析手法を用いてユーザデータに付加されたユーザ画像を解析し、ユーザのニュアンスを推定する。ユーザ画像から推定されるユーザのニュアンスを「表情ニュアンス」という。

例えばＣＰＵ２１は、ユーザデータから得られる表情ニュアンスの確からしさを、予め定めた表情ニュアンスの種類毎にポイント化して設定する。図９（Ｂ）は、表情ニュアンスのポイント化について説明した図である。

図９（Ｂ）に示すように、予め定めた表情ニュアンスの種類として「肯定的」、「中立」、及び「否定的」が存在する場合、ＣＰＵ２１は、各々の表情ニュアンスの種類毎にポイントを設定する。ポイントが高い表情ニュアンスほど、ユーザ画像に潜在的に現れているユーザの感情を高い確率で表していることになる。説明の便宜上、表情ニュアンスに対して設定されるポイントを「表情ポイント」という。

ここでは一例として、表情ニュアンスを「肯定的」、「中立」、及び「否定的」の３種類に分類したが、例えば「疑問」や「無関心」のように、他の種類に分類してもよいことは言うまでもない。

ステップＳ３０において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０で設定した音声ニュアンスの種類毎の音声ポイントと、ステップＳ２０で設定した表情ニュアンスの種類毎の表情ポイントを用いて、吹き出し１２の種類毎にポイントを算出する。例えばＣＰＵ２１は、音声ニュアンスの種類毎の音声ポイントと表情ニュアンスの種類毎の表情ポイントを説明変数とし、吹き出し１２の種類毎のポイント（「吹き出しポイント」という）を目的変数とする予め定めた評価関数を用いて、吹き出し１２の種類毎に吹き出しポイントを算出する。

図９（Ｃ）は、吹き出し１２のポイント化について説明した図であり、吹き出し１２の種類毎に吹き出しポイントが設定された様子を示している。図９（Ｃ）の場合、ＣＰＵ２１は、吹き出しポイントが最も高いメモに用いられる吹き出し１２Ｂを、ユーザデータの表示に用いる吹き出し１２の候補として選択する。

すなわち、ＣＰＵ２１は、音声から推定したユーザの音声ニュアンスと、ユーザ画像から推定したユーザの表情ニュアンスを組み合わせて、ユーザのニュアンスを推定する。

ステップＳ４０において、ＣＰＵ２１は、ユーザデータの表示に用いる吹き出し１２の候補を表示した吹き出し選択ダイアログ１１を生成し、音声で表されるユーザデータを送信してきたユーザ端末２に生成した吹き出し選択ダイアログ１１を表示する。

図１０は、吹き出し選択ダイアログ１１の一例を示す図である。吹き出し選択ダイアログ１１の「自動選択された吹き出し」の欄には、文字に変換されたユーザデータが、ステップＳ３０で選択された吹き出しポイントが最も高い吹き出し１２によって表示される。吹き出し選択ダイアログ１１の「おすすめの吹き出しを見る」の欄には、文字に変換されたユーザデータが、例えば「自動選択された吹き出し」の欄に表示された吹き出し１２以外の吹き出し１２であって、吹き出しポイントが予め定めた閾値以上である吹き出し１２によって表示される。

音声でユーザデータを投稿したユーザは、吹き出し選択ダイアログ１１に表示された吹き出し１２の候補の中から、自分のニュアンスを最も正しく表している吹き出し１２を選択する。ＣＰＵ２１は、吹き出し選択ダイアログ１１を通じてユーザ端末２から吹き出しの選択結果を受け付けると、文字に変換されたユーザデータを選択された吹き出し１２でチャットルーム１０に表示する。

なお、ＣＰＵ２１は、吹き出し選択ダイアログ１１に「その他の吹き出しを選択」という項目を表示し、ユーザによって当該項目が選択された場合には、吹き出し選択ダイアログ１１に表示していない他の種類の吹き出し１２をすべて表示し、ユーザに吹き出し１２を選択させてもよい。

図８のステップＳ１０での音声解析により、例えばユーザデータに、最初はつぶやきの傾向が見られるのに途中でアピールの傾向に切り替わるような異なる複数のニュアンスが含まれていると解析されることがある。

このような場合、ＣＰＵ２１は、ニュアンスの切り替わる変わり目でユーザデータを分割し、分割したユーザデータ毎に各々のニュアンスに沿った吹き出し１２の候補を選択してもよい。すなわち、チャットルーム１０には、ＣＰＵ２１によって分割されたユーザデータが、分割された各々のユーザデータから推定されたユーザのニュアンスに対応した吹き出し１２で表示される。

ＣＰＵ２１はニュアンスの変わり目を音声に含まれる周波数の変化、及び音量の変化の少なくとも１つを用いて判定してもよく、音声の途切れた箇所、すなわち、音声と音声の間に存在する予め定めた期間以上の無音箇所をニュアンスの変わり目として判定してもよい。無音箇所とは、音量が無音判定のために予め定めた閾値未満となる箇所をいう。

また、音声の途中で「ところで」や「そういえば」といった接続詞が現れた場合、話題の切り替わりと共にユーザのニュアンスが変化することがある。したがって、ＣＰＵ２１は、音声の周波数変化を解析することで、音声から接続詞に該当する言葉が発せられた箇所を特定し、当該箇所をニュアンスの変わり目として判定してもよい。具体的には、ＣＰＵ２１は、例えば不揮発性メモリ１４に予め記憶されている、接続詞に該当する言葉が発せられた場合の音声の周波数データとユーザの音声とを比較することで、音声から接続詞に該当する言葉が発せられた箇所を特定する。

この場合、ユーザデータがユーザの意図しない箇所で分割されることもあるため、ＣＰＵ２１は、ユーザから正しい分割位置を受け付け、ユーザが指定した分割位置でユーザデータを分割し直して再びチャットルーム１０に表示してもよい。

当然のことながら、ＣＰＵ２１は、例えば文字で表されるユーザデータのように、自らが分割していないユーザデータであっても、ユーザから分割位置を受け付け、ユーザが指定した分割位置でユーザデータを分割し直して再びチャットルーム１０に表示してもよい。更に、ＣＰＵ２１は、ユーザデータをチャットルーム１０に表示した後であっても、ユーザから特定のユーザデータに対する吹き出し１２の変更指示を受け付け、ユーザが指定した吹き出し１２の種類で、指定されたユーザデータの吹き出し１２の種類を変更してもよい。

上記では、ユーザ端末２からユーザデータを音声で受け付けた場合にニュアンス推定処理を実行する例について説明したが、ＣＰＵ２１は、例えば文字で表されたユーザデータであっても、ユーザによるニュアンスの指定が行われていない場合には、ニュアンス推定処理を行うようにしてもよい。

図１１は、文字で表されたユーザデータに対するニュアンス推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１に示すフローチャートが図８に示した音声で表されたユーザデータのニュアンス推定処理のフローチャートと異なる点は、ステップＳ１０及びＳ２０がそれぞれステップＳ１０Ａ及びＳ２０Ａに置き換えられ、ステップＳ１５が新たに追加された点である。

ステップＳ１０Ａにおいて、ＣＰＵ２１は、公知の自然言語解析手法を用いてユーザデータの文脈を解析し、ユーザのニュアンスを推定する。ユーザデータの文脈から推定されるユーザのニュアンスを「文字ニュアンス」という。

ＣＰＵ２１は、ユーザデータから得られる文字ニュアンスの確からしさを、予め定めた文字ニュアンスの種類毎にポイント化して設定する。説明の便宜上、文字ニュアンスに対して設定されるポイントを「文字ポイント」という。

ステップＳ１５において、ＣＰＵ２１は、ユーザデータにファイルが添付されているか否かを判定する。ユーザデータにファイルが添付されている場合にはステップＳ２０Ａに移行する。

ステップＳ２０Ａにおいて、ＣＰＵ２１はファイルの内容を解析し、ユーザのニュアンスを推定する。ファイルから推定されるユーザのニュアンスを「ファイルニュアンス」という。

ＣＰＵ２１は、ファイルから得られるファイルニュアンスの確からしさを、予め定めたファイルニュアンスの種類毎にポイント化して設定する。説明の便宜上、ファイルニュアンスに対して設定されるポイントを「ファイルポイント」という。

例えばＣＰＵ２１は、ファイルが会議資料であれば「事務的」と推定し、ファイルに「至急連絡ください」と記載されている場合には「急ぎ」と推定し、単なる風景画像であれば「つぶやき」と推定する。また、ファイルが人物の写真である場合には、ＣＰＵ２１は、写真に写る人物の表情からユーザのニュアンスを推定してもよい。

一方、ステップＳ１５の判定処理でユーザデータにファイルが添付されていないと判定された場合には、ステップＳ２０Ａの処理を実行することなくステップＳ３０に移行する。

以降は図８で説明した処理の流れに従い、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１０Ａで設定した文字ニュアンスの種類毎の文字ポイントと、ステップＳ２０Ａで設定したファイルニュアンスの種類毎のファイルポイントが存在すればファイルポイントを用いて、吹き出し１２の種類毎に吹き出しポイントを算出し、ユーザデータの表示に用いる吹き出し１２の候補を表示した吹き出し選択ダイアログ１１をユーザ端末２に表示する。

このように、ＣＰＵ２１は、文字で表されたユーザデータの文脈及びユーザデータに添付されたファイルの内容から、ユーザのニュアンスに沿った吹き出し１２の候補をユーザに提示することができる。

なお、図８及び図１１に示したニュアンス推定処理では、ＣＰＵ２１は、吹き出し選択ダイアログ１１にユーザデータの表示に用いる吹き出し１２の候補を表示し、ユーザに使用する吹き出し１２を選択させたが、ユーザに吹き出し１２を選択させることなく、吹き出しポイントが最も高い吹き出し１２を用いてチャットルーム１０にユーザデータを表示してもよい。ユーザに吹き出し１２を選択させるか否かは設定により変更可能とする。

次に、俯瞰ビュー１６の表示例について説明する。

図１２は、例えばチャットサーバ６がＷＥＢサーバ４経由でユーザ端末２から俯瞰ビュー１６の表示指示を受け付けた場合に、チャットサーバ６のＣＰＵ２１によって実行される俯瞰ビュー表示処理の流れの一例を示すフローチャートである。

俯瞰ビュー表示処理を規定する情報処理プログラムは、例えばチャットサーバ６のＲＯＭ２２に予め記憶されている。チャットサーバ６のＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に記憶される情報処理プログラムを読み込み、俯瞰ビュー表示処理を実行する。

ステップＳ１００において、ＣＰＵ２１は、チャットルーム１０で行われているコミュニケーションの状況をコミュニケーション領域に表示するコミュニケーション表示処理を実行する。

ステップＳ２００において、ＣＰＵ２１は、チャットルーム１０に投稿されたメモに関する情報をダッシュボード領域に表示するダッシュボード表示処理を実行する。

ステップＳ３００において、ＣＰＵ２１は、チャットルーム１０に投稿されたお知らせに関する情報をお知らせ領域に表示するお知らせ表示処理を実行する。

図１３は、図１２のステップＳ１００におけるコミュニケーション表示処理の流れの一例を詳細に示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１１０において、ＣＰＵ２１は、チャットルーム１０に投稿されたユーザデータに対する応答情報をその対応関係に従って追跡し、一連の応答情報の起点となるユーザデータをルートとするツリー構造を生成する。生成されたツリー構造の各要素が、それぞれコミュニケーション領域における独立したグループ１７を形成する。

応答情報の対応関係は、例えば応答情報がリプライであれば、ユーザデータに「＠ユーザ名」の形式で記載されているリプライの宛先ユーザ名を参照することで追跡でき、応答情報がアイコン１４の選択によるユーザの反応であれば、選択されたアイコン１４と対応付けられているユーザデータを参照することで追跡できる。

しかしながら、ユーザデータの中には、ユーザデータに対するユーザの反応を示すものではなく、一見単なるつぶやきやメモのように見えるが、実は他のユーザデータに対する応答情報であるものが存在する。このように他のユーザデータとの対応関係が明示されていないユーザデータが存在すると、こうしたユーザデータはステップＳ１１０で生成したツリー構造に含まれないため、チャットルーム１０で行われているコミュニケーションの状況を正しく反映できないことになる。

したがって、ステップＳ１２０において、ＣＰＵ２１は、公知の自然言語解析手法を用いてユーザデータの文脈を解析し、他のユーザデータとの対応関係が明示されていないユーザデータであっても、文脈からみて他のユーザデータの応答情報となっているユーザデータを検出してツリー構造に含めるツリー構造分析を行う。

ステップＳ１３０において、ＣＰＵ２１は、各々のグループ１７の応答情報に対して応答分析を行い、例えば応答情報の投稿量及び応答情報を投稿したユーザの人数の少なくとも１つによって表される応答情報の応答度合いに従って、各々のグループ１７の表示形態を変更する。

図５に示したグループ１７Ａに対するＨｏｔラベルの表示は、応答度合いに従った表示形態の変更例である。

この他にも、ＣＰＵ２１は、例えば応答度合いが高いグループ１７ほど他のグループ１７よりグループ１７の表示範囲を大きくしたり、応答度合いが高いグループ１７ほど他のグループ１７よりコミュニケーション領域の中央に近づけて表示したりしてもよい。また、ＣＰＵ２１は、応答度合いに応じてグループ１７の表示に用いる文字のフォントを変更したり、グループ１７の表示範囲の背景色や応答情報及び起点となるユーザデータを表示する文字の色や大きさを変更したりしてもよい。

ステップＳ１４０において、ＣＰＵ２１は、各々のグループ１７の応答情報に対して公知の自然言語解析手法を用いた感情分析を行い、反対意見が多いのか、それとも賛成意見が多いのかによって各々のグループ１７の表示形態を変更する。

例えばＣＰＵ２１は、起点となるユーザデータの提案に対して反対意見が多い場合には当該グループ１７に「×」を表示し、賛成意見が多い場合には当該グループ１７に「○」を表示する。また、ＣＰＵ２１は、賛成意見と反対意見の割合を数値で表示したり、賛成意見と反対意見の割合に応じてグループ１７の表示に用いる文字のフォントを変更したり、グループ１７の表示範囲の背景色及び文字の色や大きさを変更したりしてもよい。

更に、ＣＰＵ２１は、賛成意見と反対意見の割合に応じて、コミュニケーション領域における各々のグループ１７の表示位置を変更してもよい。例えばＣＰＵ２１は、コミュニケーション領域の中央を境界として左側に反対意見よりも賛成意見の方が多いグループ１７を表示し、右側に賛成意見よりも反対意見の方が多いグループ１７を表示する。

ステップＳ１５０において、ＣＰＵ２１は、各々のグループ１７の応答情報に対してタイムライン分析を行い、応答情報の投稿間隔、単位時間あたりの投稿頻度、投稿時間、最後の応答情報が投稿されてからの経過時間の少なくとも１つによって表される応答情報の応答度合いに従って、各々のグループ１７の表示形態を変更する。

例えばＣＰＵ２１は、投稿時間の新しい応答情報ほど、グループ１７内で大きく表示したり、単位時間あたりの応答情報の投稿頻度が高いグループ１７ほど、他のグループ１７よりグループ１７の表示範囲を大きくしたり、グループ１７の表示範囲の背景色や応答情報及び起点となるユーザデータを表示する文字の色や大きさを変更したりしてもよい。

この他にも、ＣＰＵ２１は、投稿された応答情報の数が最も多い時間帯を文字、記号、図形、及び色の少なくとも１つを用いてグループ１７に表示してもよい。

なお、ＣＰＵ２１は、ユーザデータ及び応答情報を投稿したユーザのユーザ名やユーザを表すアバター若しくはユーザアイコン（以降、「ユーザ情報」という）もユーザデータ及び応答情報と一緒にグループ１７に表示する。ユーザ情報はユーザに関する属性の一例である。

以上により、図１３に示すコミュニケーション表示処理を終了する。コミュニケーション表示処理によって、図５に示す俯瞰ビュー１６のコミュニケーション領域に、チャットルーム１０で行われているコミュニケーションが話題毎に分類されて表示されると共に、ユーザは話題毎にチャットの盛り上がり具合を把握することができる。

図１４は、図１２のステップＳ２００におけるダッシュボード表示処理の流れの一例を詳細に示すフローチャートである。

ステップＳ２１０において、ＣＰＵ２１は、チャットルーム１０に投稿されている何れか１つのメモを取得する。

ステップＳ２２０において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ２１０で取得したメモ（以降、「取得メモ」という）に対してアクションアイコン１４Ｃが選択されているか否かを判定する。アクションアイコン１４Ｃが選択されていない場合にはステップＳ２３０に移行する。

この場合、取得メモはアクション項目ではなく単なるメモということになる。したがって、ステップＳ２３０において、ＣＰＵ２１は、取得メモと取得メモを投稿したユーザのユーザ情報を対応付けてダッシュボードのメモ欄に表示する。

一方、ステップＳ２２０の判定処理でアクションアイコン１４Ｃが選択されていると判定された場合、ステップＳ２４０に移行する。

ステップＳ２４０において、ＣＰＵ２１は、取得メモに対して着手アイコン１４Ｄが選択されているか否かを判定する。着手アイコン１４Ｄが選択されていない場合にはステップＳ２５０に移行する。

この場合、取得メモはアクション項目を伴うメモであるが、ユーザは何も行動をとっていないことになる。したがって、ステップＳ２５０において、ＣＰＵ２１は、取得メモと取得メモを投稿したユーザのユーザ情報を対応付けてダッシュボードの未着手欄に表示する。

一方、ステップＳ２４０の判定処理で着手アイコン１４Ｄが選択されていると判定された場合、ステップＳ２６０に移行する。

ステップＳ２６０において、ＣＰＵ２１は、取得メモに対して完了アイコン１４Ｅが選択されているか否かを判定する。完了アイコン１４Ｅが選択されている場合にはステップＳ２７０に移行する。

この場合、取得メモで表されるアクション項目は実施済みということになる。したがって、ステップＳ２７０において、ＣＰＵ２１は、取得メモと取得メモを投稿したユーザのユーザ情報を対応付けてダッシュボードの実施済み欄に表示する。

一方、ステップＳ２６０の判定処理で完了アイコン１４Ｅが選択されていないと判定された場合、ステップＳ２８０に移行する。

この場合、取得メモで表されるアクション項目はユーザによって着手済みであるがまだ完了していないことになる。したがって、ステップＳ２８０において、ＣＰＵ２１は、取得メモと取得メモを投稿したユーザのユーザ情報を対応付けてダッシュボードの実施中欄に表示する。

取得メモと取得メモを投稿したユーザのユーザ情報をダッシュボードの何れかの欄に表示したことから、ステップＳ２９０において、ＣＰＵ２１は、チャットルーム１０に未取得のメモが存在するか否かを判定する。未取得のメモが存在する場合にはステップＳ２１０に移行し、ＣＰＵ２１は、未取得のメモから何れか１つのメモを新たな取得メモとして取得する。すなわち、ＣＰＵ２１は、ステップＳ２９０の判定処理でチャットルーム１０に未取得のメモは存在しないと判定するまでステップＳ２１０～Ｓ２９０を繰り返し実行して、チャットルーム１０に投稿されている各々のメモをダッシュボードの何れかの欄に分類して表示する処理を行う。

ステップＳ２９０の判定処理でチャットルーム１０に未取得のメモは存在しないと判定された場合、図１４に示すダッシュボード表示処理を終了する。

ダッシュボード表示処理により、図５に示した俯瞰ビュー１６のダッシュボードのように、メモが単なるメモと、アクション項目を伴うメモとに分類され、アクション項目を伴うメモは、更にアクション項目の進捗状況に応じて「未着手」、「実施中」、及び「実施済み」に分類される。なお、ダッシュボードの「未着手」、「実施中」、及び「実施済み」のタグの横に表示される数字は、各々のアクション項目の欄に分類されたメモの件数を表している。

図１５は、図１２のステップＳ３００におけるお知らせ表示処理の流れの一例を詳細に示すフローチャートである。

ステップＳ３１０において、ＣＰＵ２１は、チャットルーム１０に投稿されている何れか１つのお知らせを取得する。

ステップＳ３２０において、ＣＰＵ２１は、本処理の実行開始時刻（以降、「現在時刻」という）を取得し、現在時刻とステップＳ３１０で取得したお知らせ（以降、「取得お知らせ」という）がチャットルーム１０に投稿された投稿時間との差分である経過時間を算出し、ＲＡＭ２３に記憶する。ＣＰＵ２１は、例えばＣＰＵ２１に内蔵されたクロックから現在時刻を取得するが、インターネット３に接続される図示しない時刻サーバから現在時刻を取得してもよい。

ステップＳ３３０において、ＣＰＵ２１は、ＲＡＭ２３から経過時間を取得し、経過時間が保持時間を超えているか否かを判定する。保持時間とは、経過時間の長さに基づいて取得お知らせの表示形態を決定するために用いられる時間であり、例えば不揮発性メモリ２４に予め記憶されている。経過時間が保持時間より長い場合、取得お知らせがチャットルーム１０に投稿されてからの時間が経ちすぎて、例えば取得お知らせによって通知されている会議の開始時間が既に経過している等、取得お知らせによって通知される情報の価値が低下していることを意味する。

したがって、経過時間が保持時間を超えている場合にはステップＳ３４０に移行し、ステップＳ３４０において、ＣＰＵ２１は、取得お知らせがお知らせ領域で他のお知らせより目立たないように、例えば図５に示したようにグレーアウトしてお知らせ領域に表示する。

一方、ステップＳ３３０の判定処理で経過時間が保持時間以下であると判定された場合にはステップＳ３５０に移行する。

ステップＳ３５０において、ＣＰＵ２１は、今度は経過時間が強調時間を超えているか否かを判定する。強調時間も保持時間と同様に、経過時間の長さに基づいて取得お知らせの表示形態を決定するために用いられる時間であり、例えば不揮発性メモリ２４に予め記憶されている。なお、保持時間と強調時間の間には「保持時間＞強調時間」の関係があり、保持時間及び強調時間はユーザによって変更可能である。経過時間が強調時間以下である場合、取得お知らせがチャットルーム１０に投稿されてからの時間がそれほど経っておらず、例えば取得お知らせによって通知されている会議がこれから開かれようとしているためできるだけその事実を広く周知したい等、取得お知らせによって通知される情報の価値が高いことを意味する。

したがって、経過時間が強調時間以下の場合にはステップＳ３６０に移行し、ステップＳ３６０において、ＣＰＵ２１は、取得お知らせがお知らせ領域で他のお知らせより目立つように、取得お知らせを強調してお知らせ領域に表示する。取得お知らせを強調して表示するとは、例えば他のお知らせより取得お知らせの文字を大きくしたり、文字の色を変えたり、文字の太さを変えたり、背景色を変えたり、文字のフォントを変えたり、ユーザの注意を惹きつけるために例えば「重要」といった文字や画像を取得お知らせに付加したりすることをいう。

一方、ステップＳ３５０の判定処理で経過時間が強調時間を超えていると判定された場合にはステップＳ３７０に移行する。この場合、取得お知らせは他のお知らせより強調して表示する必要はないが、グレーアウトするほど昔のお知らせでもないことになる。

したがって、ステップＳ３７０において、ＣＰＵ２１は、予め定めた標準の表示形態で取得お知らせをお知らせ領域に表示する。標準の表示形態とは、ステップＳ３６０における取得お知らせの強調表示よりも目立たず、ステップＳ３４０における取得お知らせのグレーアウトよりも目立つ中間の表示形態のことである。

ステップＳ３４０、Ｓ３６０、及びＳ３７０によって取得お知らせを俯瞰ビュー１６のお知らせ領域に表示した後、ステップＳ３８０において、ＣＰＵ２１は、チャットルーム１０に未取得のお知らせが存在するか否かを判定する。未取得のお知らせが存在する場合にはステップＳ３１０に移行し、ＣＰＵ２１は、未取得のお知らせから何れか１つのお知らせを新たな取得お知らせとして取得する。すなわち、ＣＰＵ２１は、ステップＳ３８０の判定処理でチャットルーム１０に未取得のお知らせは存在しないと判定するまでステップＳ３１０～Ｓ３８０を繰り返し実行して、チャットルーム１０に投稿されている各々のお知らせを経過時間に基づく表示形態でお知らせ領域に表示する処理を行う。

ステップＳ３８０の判定処理でチャットルーム１０に未取得のお知らせは存在しないと判定された場合、図１５に示すお知らせ表示処理を終了する。

なお、図１５のステップＳ３４０では、取得お知らせを他のお知らせより目立たせないようにするためグレーアウトして表示したが、取得お知らせをお知らせ領域に表示しないようにしてもよい。

以上により、チャットルーム１０に投稿されたユーザデータが、俯瞰ビュー１６のダッシュボード領域、お知らせ領域、及びコミュニケーション領域に異なる表示形態で表示され、図１２に示した俯瞰ビュー表示処理を終了する。

次に、履歴ビュー１８の表示例について説明する。

図１６は、図２に示したチャットルーム１０（「標準形式のチャットルーム１０」という）を、ユーザからの指示に従って他の表示形態で表示した表示例を示す図である。図１６に示したチャットルーム１０は、吹き出し１２を用いずにユーザデータだけを表示する掲示板形式のチャットルーム１０である。掲示板形式のチャットルーム１０では、各々のユーザデータが枠で区切られたタイムテーブル形式で表示されるため、吹き出し１２及びアイコン１４といったユーザデータ以外の表示を伴う標準形式のチャットルーム１０より表示がシンプルになり、ユーザデータだけに集中してコミュニケーションの状況を把握することができる。ＣＰＵ２１は、ユーザからの指示に従って、標準形式のチャットルーム１０と、掲示板形式のチャットルーム１０の表示切り替えを行う。すなわち、チャットルーム１０も、関連付け情報を異なる表示形態で表示するカテゴリーの一例である。

掲示板形式のチャットルーム１０にはボタン１０Ａが含まれ、ユーザがユーザ端末２でボタン１０Ａを選択すると、ＣＰＵ２１は、図１７に示す履歴ビュー１８をボタン１０Ａが選択されたユーザ端末２に表示する。なお、履歴ビュー１８を表示するためには必ずしもチャットルーム１０の表示形態を掲示板形式に切り替える必要はなく、例えば標準形式のチャットルーム１０にもボタン１０Ａを表示することで、標準形式のチャットルーム１０からも履歴ビュー１８の表示が可能である。ボタン１０Ａが選択された場合、ＣＰＵ２１は、標準形式若しくは掲示板形式のチャットルーム１０を履歴ビュー１８に切り替えて表示しても、標準形式若しくは掲示板形式のチャットルーム１０と一緒に履歴ビュー１８を表示してもどちらでもよい。

図１８は、例えばチャットサーバ６がＷＥＢサーバ４経由でユーザ端末２から履歴ビュー１８の表示指示を受け付けた場合に、チャットサーバ６のＣＰＵ２１によって実行される履歴ビュー表示処理の流れの一例を示すフローチャートである。

履歴ビュー表示処理を規定する情報処理プログラムは、例えばチャットサーバ６のＲＯＭ２２に予め記憶されている。チャットサーバ６のＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に記憶される情報処理プログラムを読み込み、履歴ビュー表示処理を実行する。

ここでは一例として、ユーザによりユーザデータの抽出条件として特定の日付が指定され、当該指定日におけるチャットルーム１０でのコミュニケーション状況を指定時間（例えば１時間とする）毎に分類して履歴ビュー１８に表示する例について説明する。

ステップＳ４００において、ＣＰＵ２１は、ユーザによって指定された指定時間、すなわち１時間毎に指定日の時間を分割して１時間毎の時間帯を設定する。具体的には、例えば９：００～１０：００、及び１０：００～１１：００というように１時間毎に区切った時間帯を設定する。

ステップＳ４１０において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ４００で設定した時間帯から何れか１つの時間帯を選択する。説明の便宜上、ここで選択した時間帯を「選択時間帯」という。

ステップＳ４２０において、ＣＰＵ２１は、チャットルーム１０に参加しているユーザ毎に、投稿時間が選択時間帯に含まれるユーザデータを含んだ履歴情報を取得する。

ステップＳ４３０において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ４２０で取得したユーザ毎の履歴情報を選択時間帯と対応付けてユーザ端末２に表示する。

この場合、ＣＰＵ２１は、履歴情報の種類に従って、履歴情報毎にマーク１３を表示する。また、ＣＰＵ２１は、履歴情報に含まれる各ユーザ端末２の稼働状態及び各ユーザの退勤情報に従い、時間帯のグレーアウト及び時間帯へのＯＦＦ表示を行う。

履歴情報がユーザデータの場合、ＣＰＵ２１は、ユーザデータと対応付けられているアイコン１４をユーザデータと一緒に表示してもよい。履歴ビュー１８に表示したアイコン１４もチャットルーム１０に表示されるアイコン１４と同じく、ユーザによる選択が可能である。また、ユーザデータにファイルが添付されている場合、ＣＰＵ２１は、ファイルを表すアイコン１４Ｈ（図５参照）をユーザデータと一緒に表示してもよい。

ステップＳ４４０において、ＣＰＵ２１は、ステップＳ４００で設定した時間帯の中に未選択の時間帯があるか否かを判定する。未選択の時間帯がある場合にはステップＳ４１０に移行し、ＣＰＵ２１は、未選択の時間帯から何れか１つの時間帯を新たな時間帯として選択する。すなわち、ＣＰＵ２１は、ステップＳ４４０の判定処理で未選択の時間帯はないと判定するまでステップＳ４１０～Ｓ４４０を繰り返し実行して、ユーザ毎の履歴情報を選択した各々の時間帯と対応付けてユーザ端末２に表示する処理を行う。

ステップＳ４４０の判定処理で未選択の時間帯がないと判定された場合、図１８に示す履歴ビュー表示処理を終了する。以上により、履歴ビュー１８の表示指示を送信してきたユーザ端末２に、図１７に示したような履歴ビュー１８が表示される。履歴ビュー１８は、時系列に沿ってチャットルーム１０から抽出したユーザ毎のユーザデータを一覧表示することから一覧画面の一例でもある。

なお、図１８のステップＳ４３０では、ユーザ毎の履歴情報を選択時間帯と対応付けた履歴ビュー１８を表示したが、履歴ビュー１８に表示されるユーザの中には、外国で暮らしているユーザが存在することもある。このような場合、時差により、履歴ビュー１８に表示されている時間帯と外国で暮らしているユーザの現地時間とが異なることがある。したがって、ＣＰＵ２１は、履歴ビュー１８の時間帯表示を、履歴ビュー１８で選択されたユーザが暮らす地域のタイムゾーンにあわせて切り替えてもよい。また、ＣＰＵ２１は、例えばＡさんにおける９：００はＢさんにとって何時なのかという対応付けがわかるように、履歴ビュー１８で選択されたユーザが暮らす地域のタイムゾーンにあわせて表示した時間帯を、履歴ビュー１８を閲覧しているユーザが暮らす地域のタイムゾーンにあわせて表示した時間帯と一緒に履歴ビュー１８に表示してもよい。

図１２に示した俯瞰ビュー表示処理で説明したように、ＣＰＵ２１は、チャットルーム１０において起点となるユーザデータに対する応答情報の対応関係を解析可能である。したがって、ＣＰＵ２１は、履歴ビュー１８をユーザ端末２に表示する場合、応答関係にあるユーザデータを明示して履歴ビュー１８に表示してもよい。

例えば図１７に示した履歴ビュー１８において、１０：００～１１：００の時間帯におけるＡさんの「ありがとうございました」というユーザデータは、同じ時間帯におけるＣさんの「ＦＡＸ送信しました」というユーザデータに対するリプライであるとする。この場合、ＣＰＵ２１は、例えばＣさんの「ＦＡＸ送信しました」の文字色とＡさんの「ありがとうございました」の文字色を他のユーザデータの文字色とは異なる共通の色に変えて、応答関係がわかるように履歴ビュー１８を表示する。この他、ＣＰＵ２１は、ユーザがＣさんの「ＦＡＸ送信しました」の文字を選択した場合、Ａさんの「ありがとうございました」の文字を点滅させたり、Ａさんの「ありがとうございました」の文字を表示したポップアップダイアログをＣさんの「ＦＡＸ送信しました」の文字の周囲に表示させたりしてもよい。

一方、ここでは履歴ビュー１８の表示に関する条件の指定として、履歴ビュー１８に表示する履歴情報の指定日と履歴情報を分類する時間帯の長さが指定された場合の履歴ビュー表示処理について説明したが、ＣＰＵ２１は、更に履歴ビュー１８の表示に関する別の条件を取得してもよい。

例えば特定のアイコン１４（例えば賛同を表すアイコン１４Ｆ）が選択されたユーザデータだけを履歴ビュー１８に表示するという条件が指定された場合、ＣＰＵ２１は、アイコン１４Ｆが選択されたユーザデータだけをチャットルーム１０から抽出してユーザ毎、かつ、時間帯毎に履歴ビュー１８に表示する。

また、ユーザが履歴ビュー１８に表示されているファイルを表すアイコン１４Ｈを選択した場合、ＣＰＵ２１は、選択されたアイコン１４Ｈが対応付けられたファイルの配布先のユーザ名や当該ファイルに関してユーザ間で交わされたユーザデータをチャットルーム１０から取得し、ユーザ間のコミュニケーションの流れがわかるように時系列に並べ替えたユーザデータを、ユーザデータを投稿したユーザ名と共に例えばポップアップダイアログに表示してもよい。

また、履歴ビュー１８ではユーザ毎の履歴情報が時系列に沿って一覧表示されていることから、ＣＰＵ２１は、選択されたユーザに関する履歴情報を履歴ビュー１８から取得し、日報、週報、及び月報といった特定の期間におけるユーザの活動状況を記録した報告書を作成してもよい。報告書はファイルとして作成され、報告書のファイル形式に制約はなく、例えばＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）のようなドキュメント形式やＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ Ｓｅｐａｒａｔｅｄ Ｖａｌｕｅ）形式で作成される。

なお、ユーザ端末２として、例えばスマートフォン３０やデスクトップコンピュータ３２といったインターネット３に接続可能な様々な種類の情報機器が用いられるが、情報機器によってチャットルーム１０、俯瞰ビュー１６、及び履歴ビュー１８を表示する画面の表示範囲が異なる。

したがって、ＣＰＵ２１は、例えばユーザ端末２の画面サイズのように各ユーザ端末２における画面の表示範囲の大きさがわかる表示属性をユーザ端末２から取得し、取得したユーザ端末２毎の表示属性に従って、カテゴリー毎に分類された関連付け情報の表示形態を変化させた方が好ましい場合がある。

具体的には、ユーザ端末２にスマートフォン３０が用いられている場合、デスクトップコンピュータ３２より画面の表示範囲が狭くなる。したがって、スマートフォン３０に俯瞰ビュー１６を表示する場合には、ＣＰＵ２１は、図５に示した俯瞰ビュー１６全体を表示するのではなく、ダッシュボード、お知らせ、及びコミュニケーションのうちユーザによって指定されたカテゴリーだけを表示してもよい。

図１９は、スマートフォン３０に俯瞰ビュー１６のコミュニケーション領域のみを表示する表示例を示す図である。スマートフォン３０は横方向よりも上下方向に長い形状を有し、ユーザは上下方向に画面をスクロールして画面内の情報を閲覧することから、画面内で情報を横方向に並べるよりも上下方向に並べた方がユーザにとって情報の閲覧が容易になる。

したがって、ＣＰＵ２１は、デスクトップコンピュータ３２では図５に示した俯瞰ビュー１６のコミュニケーション領域のように各グループ１７を横方向に幅を持たせて表示していたものを、スマートフォン３０では図１９に示す俯瞰ビュー１６のコミュニケーション領域のように上下方向に並べ替えて表示する。この場合、ＣＰＵ２１は、例えば応答情報の応答度合いが高いグループ１７ほど上に表示されるようにグループ１７の表示順序を並べ替えてもよい。更に、図１９に示す俯瞰ビュー１６のコミュニケーション領域では、ＣＰＵ２１は、応答度合いが高いグループ１７ほど大きく表示している。

一方、図２０は、デスクトップコンピュータ３２に表示される俯瞰ビュー１６の表示例を示す図である。ユーザ端末２が共に同じデスクトップコンピュータ３２であったとしても、ＣＰＵ２１は、画面の表示範囲がより広いデスクトップコンピュータ３２では、例えば図５に示した俯瞰ビュー１６のダッシュボードを図２０に示すダッシュボードのように大きく表示してもよい。なお、図２０に示す俯瞰ビュー１６のコミュニケーション領域では、ＣＰＵ２１は、応答度合いが高いグループ１７ほど画面に大きく表示すると共に、他のグループ１７よりもコミュニケーション領域の中央に近づけて表示している。

以上、実施形態を用いて情報処理システム１におけるチャットサーバ６の一態様について説明したが、開示したチャットサーバ６の形態は一例であり、チャットサーバ６の形態は実施形態に記載の範囲に限定されない。本開示の要旨を逸脱しない範囲で実施形態に多様な変更又は改良を加えることができ、当該変更又は改良を加えた形態も開示の技術的範囲に含まれる。例えば、本開示の要旨を逸脱しない範囲で、図８及び図１１に示したニュアンス処理、図１２に示した俯瞰ビュー表示処理、図１３に示したコミュニケーション表示処理、図１４に示したダッシュボード表示処理、図１５に示したお知らせ表示処理、並びに、図１８に示した履歴ビュー表示処理の順序を変更してもよい。

また、上記の実施形態では、一例として上述した各処理をソフトウエアで実現する形態について説明した。しかしながら、図８、図１１～図１５、及び図１８のフローチャートと同等の処理をハードウエアで処理させるようにしてもよい。この場合、各処理をソフトウエアで実現した場合と比較して処理の高速化が図られる。

上記の実施形態において、プロセッサとは広義的なプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えばＣＰＵ２１）や、専用のプロセッサ（例えば ＧＰＵ：Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、プログラマブル論理デバイス、等）を含むものである。

また、上記の実施形態におけるプロセッサの動作は、１つのプロセッサによって成すのみでなく、物理的に離れた位置に存在する複数のプロセッサが協働して成すものであってもよい。また、プロセッサの各動作の順序は上記の実施形態において記載した順序のみに限定されるものではなく、適宜変更してもよい。

上記の実施形態では、ＲＯＭ２２に情報処理プログラムが記憶されている例について説明したが、情報処理プログラムの記憶先はＲＯＭ２２に限定されない。本開示の情報処理プログラムは、コンピュータ２０で読み取り可能な記憶媒体に記録された形態で提供することも可能である。例えば情報処理プログラムをＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）及びＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）のような光ディスクに記録した形態で提供してもよい。また、情報処理プログラムを、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ及びメモリカードのような可搬型の半導体メモリに記録した形態で提供してもよい。ＲＯＭ２２、不揮発性メモリ２４、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢ、及びメモリカードは非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記憶媒体の一例である。

更に、チャットサーバ６は、インターネット３に接続された外部装置から情報処理プログラムをダウンロードし、ダウンロードした情報処理プログラムを記憶装置に記憶してもよい。この場合、チャットサーバ６のＣＰＵ２１は、外部装置からダウンロードした情報処理プログラムを読み込んで各処理を実行する。

１ 情報処理システム、２ ユーザ端末、２Ａ （ユーザ端末の）入力装置、３ インターネット、４ ＷＥＢサーバ、６ チャットサーバ、６Ａ チャット制御部、６Ｂ 表示切り替え部、７ カメラ、８ データサーバ、８Ａ ユーザデータＤＢ、８Ｂ 分類データＤＢ、９ マイク、１０ チャットルーム、１０Ａ ボタン、１１ 吹き出し選択ダイアログ、１３（１３Ａ、１３Ｂ、１３Ｃ） マーク、１４（１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃ、１４Ｄ、１４Ｅ、１４Ｆ、１４Ｇ、１４Ｈ） アイコン、１６ 俯瞰ビュー、１７ グループ、１８ 履歴ビュー、２０ コンピュータ、２１ ＣＰＵ、２２ ＲＯＭ、２３ ＲＡＭ、２４ 不揮発性メモリ、２５ Ｉ／Ｏ、２６ バス、２７ 通信ユニット、２８ 入力ユニット、２９ 表示ユニット、３０ スマートフォン、３２ デスクトップコンピュータ

Claims (13)

1. プロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   複数のユーザが参加するチャットルームに投稿されたユーザデータを取得し、
   取得した前記ユーザデータ及び前記ユーザデータに対する応答情報の少なくとも１つを前記ユーザデータの投稿を行ったユーザと前記ユーザデータの投稿時間に関連付けた関連付け情報を、複数の表示形態に切り替えて表示する
   情報処理装置。
2. 前記プロセッサは、前記ユーザデータに付加された感情情報、及び前記ユーザデータに対する応答情報の少なくとも１つを用いて前記ユーザデータの各々を複数のカテゴリーに分類し、
   分類したカテゴリー毎に前記関連付け情報を異なる表示形態で表示する
   請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記プロセッサは、前記応答情報を有する前記ユーザデータが含まれるカテゴリーにおいて、共通の前記ユーザデータを起点とする一連の応答情報を１つのコミュニケーションを形成するグループとして分割し、起点となる前記ユーザデータに対する応答情報の応答度合いに応じて前記グループ毎の表示形態を変化させる
   請求項２記載の情報処理装置。
4. 前記プロセッサは、前記チャットルームに参加するユーザが使用している情報機器の表示属性を取得し、
   取得したユーザ毎の前記情報機器の表示属性に従って、カテゴリー毎に分類された前記関連付け情報の表示形態を前記情報機器毎に変化させる
   請求項２又は請求項３記載の情報処理装置。
5. 前記プロセッサは、前記チャットルームに投稿された前記ユーザデータをユーザが指定した条件に従って抽出し、抽出した前記ユーザデータを用いて各ユーザの前記関連付け情報を表示する
   請求項１～請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記プロセッサは、時系列に沿って抽出したユーザ毎の前記ユーザデータを一覧表示する一覧画面を表示し、前記ユーザ毎に前記一覧画面から特定の期間におけるユーザの活動状況を記録した報告書を生成する
   請求項５記載の情報処理装置。
7. 前記プロセッサは、前記一覧画面において、前記ユーザデータによるコミュニケーションの相手がわかるように前記ユーザデータを表示する
   請求項６記載の情報処理装置。
8. 前記プロセッサは、ユーザが発する音声からユーザの感情を推定し、
   推定した感情の種類が切り替わる変わり目で前記音声を分割し、
   分割した各々の前記音声を表す文字に対して、推定したユーザの感情を表す感情情報を付加した前記ユーザデータを生成する
   請求項１～請求項７の何れか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記プロセッサは、前記ユーザデータに付加されている感情情報を、ユーザが指定した感情情報に変更する
   請求項８記載の情報処理装置。
10. 前記プロセッサは、前記音声を分割して生成した前記ユーザデータを、ユーザが指定した分割位置で分割し直して前記チャットルームに表示する
    請求項８又は請求項９記載の情報処理装置。
11. 前記プロセッサは、音声から推定したユーザの感情と、音声を発するユーザを撮影したユーザ画像から推定したユーザの感情を組み合わせて、ユーザの感情を推定する
    請求項８～請求項１０の何れか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記プロセッサは、推定したユーザの感情を表す感情情報と対応付けられた吹き出しを用いて、前記チャットルームに前記ユーザデータを表示する
    請求項８～請求項１１の何れか１項に記載の情報処理装置。
13. コンピュータに、
    複数のユーザが参加するチャットルームに投稿されたユーザデータを取得し、
    取得した前記ユーザデータ及び前記ユーザデータに対する応答情報の少なくとも１つを前記ユーザデータの投稿を行ったユーザと前記ユーザデータの投稿時間に関連付けた関連付け情報を、複数の表示形態に切り替えて表示する処理を実行させる
    情報処理プログラム。

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