JP2023078493A - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人員同士の関連強さをより的確に把握することができるようにする。【解決手段】情報処理装置は、組織内の人員同士の関係を表示させる。情報処理装置は、組織内の複数の人員が参加するイベントに関するデータを含む各人員のスケジュールデータを記憶する記憶部２２と、スケジュールデータに基づいて、組織内の人員同士の関連強さを表す指標値を算出する算出部２３１と、指標値に基づいて、人員同士の関係を表示させるための表示データを生成する表示データ生成部２３５と、を有する。【選択図】図８

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムに関する。

Ｗｅｂ上の情報を用いて、人間関係のネットワークを生成し、このようにして生成されたネットワークに基づいてネットワークを構成する人員同士の関係を可視化することが提案されている（例えば、特許文献１）。

特に、特許文献１に記載の方法では、Ｗｅｂ上に公開されている様々なページ上において、人員の名前に生じる共起関係の強さを、それら人員同士の関係性の強さの指標として用いることが提案されている。

特開２００４－３４８１７９号公報

しかしながら、人員の名前に生じる共起関係の強さだけでは、すなわち同じＷｅｂページに共に名前が掲載される頻度等のみからでは、必ずしもそれら人員同士の関係性の強さを的確に把握することはできない。したがって、共起関係を検出するだけでは、人員同士の関連強さを把握するのに不十分な場合がある。

上記課題に鑑みて、本開示の目的は、人員同士の関連強さをより的確に把握することができるようにすることにある。

本開示の要旨は以下のとおりである。

（１）組織内の人員同士の関係を表示させる情報処理装置であって、
前記組織内の複数の人員が参加するイベントに関するデータを含む各人員のスケジュールデータを記憶する記憶部と、
前記スケジュールデータに基づいて、前記組織内の人員同士の関連強さを表す指標値を算出する算出部と、
前記指標値に基づいて、前記人員同士の関係を表示させるための表示データを生成する表示データ生成部と、を有する、情報処理装置。
（２）前記イベントに関するデータは、前記イベントに参加する人員に関するデータを含む、上記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記算出部は、人員同士が同一のイベントに参加している場合に、該人員同士が同一のイベントに参加していない場合よりも、該人員同士の関連強さが強くなるように、前記指標値を算出する、上記（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記算出部は、前記イベントに参加する人員の数が少ないほど、該イベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、前記指標値を算出する、上記（２）又は（３）に記載の情報処理装置。
（５）前記イベントに関するデータは、前記イベントが開催される時間に関するデータ、前記イベントの開催態様に関するデータ、前記イベントの開催場所に関するデータ、及び前記イベントの種類に関するデータのうちの少なくともいずれか一つを含む、上記（２）～（４）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（６）前記イベントに関するデータは、前記イベントが開催される時間に関するデータを含み、
前記算出部は、前記イベントの開催期間が長いほど、該イベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、前記指標値を算出する、上記（５）に記載の情報処理装置。
（７）前記イベントに関するデータは、前記イベントが開催される時間に関するデータを含み、
前記算出部は、前記イベントの開催時間帯が前記組織の業務時間外である場合には、該イベントの開催時間帯が前記組織の業務時間内である場合よりも、前記イベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、前記指標値を算出する、上記（５）又は（６）に記載の情報処理装置。
（８）前記イベントに関するデータは、前記イベントの開催態様に関するデータを含み、
前記算出部は、前記イベントが参加する人員が同じ場所に集まる開催態様のイベントである場合には、前記イベントが参加する人員が同じ場所に集まらない開催態様のイベントである場合よりも、前記イベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、前記指標値を算出する、上記（５）～（７）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（９）前記イベントに関するデータは、前記イベントの情報を公開する範囲に関するデータを含み、
前記算出部は、前記イベントの情報を公開する範囲が狭いほど、該イベントに参加している人員同士の関係強さが強くなるように、前記指標値を算出する、上記（５）～（８）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１０）前記算出部は、所定の期間毎のスケジュールデータに基づいて該期間毎に前記指標値を算出し、
前記表示データ生成部は、前記期間毎の指標値に基づいて、前記期間毎に前記人員同士の関係を表示させるように表示データを生成する、上記（１）～（９）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１１）前記記憶部は、前記組織の人事データを更に記憶し、
前記算出部は、前記組織の人事データに基づいて、前記指標値を算出する、上記（１）～（１０）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１２）前記表示データ生成部は、各人員に対応するノードと、前記指標値が所定の基準強さ以上の関係強さの人員同士に対応するノード同士を結ぶエッジと、を表示させると共に、前記人員同士の関連強さが大きいほど、前記対応するノード同士が近くに位置するように前記表示データを生成する、上記（１）～（１１）のいずれか１つに記載の情報処理装置。
（１３）組織内の人員同士の関係を表示させる情報処理方法であって、
前記組織内の複数の人員が参加するイベントに関するデータを含む各人員のスケジュールデータに基づいて、前記組織内の人員同士の関連強さを表す指標値を算出することと、
前記指標値に基づいて、前記人員同士の関係を表示させるための表示データを生成することと、を含む、情報処理方法。
（１４）組織内の人員同士の関係を表示させる情報処理プログラムであって、
前記組織内の複数の人員が参加するイベントに関するデータを含む各人員のスケジュールデータに基づいて、前記組織内の人員同士の関連強さを表す指標値を算出することと、
前記指標値に基づいて、前記人員同士の関係を表示させるための表示データを生成することと、をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。

本開示によれば、人員同士の関連強さをより的確に把握することができるようになる。

図１は、一つの実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。 図２は、端末装置の概略構成の一例を示す図である。 図３は、端末処理部における機能ブロックを示す図である。 図４は、サーバ装置の概略構成の一例を示す図である。 図５は、サーバ処理部における機能ブロックを示す図である。 図６は、スケジュールデータに関する処理の流れの一例を示す動作シーケンス図である。 図７は、サーバ装置のサーバ記憶部に記憶される人員データテーブルの一つの例を示している。 図８は、サーバ装置における人員データテーブルの作成・更新処理のフローチャートである。 図９は、情報処理システムにおいて行われる表示処理の流れの一例を示す動作シーケンス図である。 図１０は、表示データ生成部によって生成された表示データに基づいて端末装置の表示部に表示されるソーシャルグラフの一例を示す図である。 図１１は、表示データ生成部２３５によって生成された表示データに基づいて端末装置の表示部に表示されるソーシャルグラフの別の例を示す図である。 図１２は、情報ウィンドウと共に表示されたソーシャルグラフの一例を示す図である。

以下、図面を参照して実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、同様な構成要素には同一の参照番号を付す。

＜情報処理システムの構成＞
図１は、一つの実施形態に係る情報処理システム１の概略構成の一例を示す図である。情報処理システム１は、任意の組織内の人員の同士の関係を画面に表示するために用いられる。なお、「組織」という用語は、任意の共通の目的を達成するための任意の集合体を意味するものであり、営利、非営利、民営、公営のいずれも集合体であってもよい。したがって、「組織」は、例えば、一つの企業、一つの政府機関、複数の企業の共同体、複数の政府機関の共同体、企業及び政府機関の共同体を含む。

情報処理システム１は、複数の端末装置１０と、サーバ装置２０とを含む。これら端末装置１０は、上述した任意の組織に帰属している。端末装置１０とサーバ装置２０とは、通信ネットワーク５を介して相互に通信可能に接続される。端末装置１０は、組織内の各人員に帰属する端末であり、例えば、ＰＣ（Personal Computer）又はタブレットである。サーバ装置２０は、上述した任意の組織によって管理される。図示した例では、情報処理システム１は、一つのサーバ装置２０を有するが、複数のサーバ装置２０を有しても良い。通信ネットワーク５は、インターネット、イントラネット又はＬＡＮ（Local Area Network）等である。なお、サーバ装置２０は、情報処理装置の一例である。

図２は、端末装置１０の概略構成の一例を示す図である。端末装置１０は、端末通信部１１と、端末記憶部１２と、操作部１３と、表示部１４と、端末処理部１５とを含む。

端末通信部１１は、通信ネットワーク５を介して端末装置１０をサーバ装置２０と通信可能にする通信インタフェース回路を有する。端末通信部１１が有する通信インタフェース回路は、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ等の通信インタフェース回路である。端末通信部１１は、端末処理部１５から供給されたデータをサーバ装置２０に送信するとともに、サーバ装置２０から送信されたデータを端末処理部１５に供給する。

端末記憶部１２は、プログラム又はデータを記憶するためのデバイスであり、例えば、揮発性の半導体メモリ及び不揮発性の半導体メモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等を有する。端末記憶部１２は、端末処理部１５による処理に用いられるオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム及びデータ等を記憶している。特に、端末記憶部１２は、後述するスケジュールデータを記憶していてもよい。

操作部１３は、ユーザによる端末装置１０に対する操作を受付けるためのデバイスであり、例えば、マウス、キーボード及びタッチパネル等である。操作部１３は、ユーザによる入力操作を受付ける。ユーザによる入力操作は、キーボードによる文字、数字、記号等の入力操作、マウスやタッチパネルによるクリック操作やタッチ操作を含む。操作部１３は、ユーザによる操作を受付けた場合、その操作に対応する信号を生成し、生成した信号を端末処理部１５へ供給する。

表示部１４は、ユーザに対して画像等を表示するデバイスであり、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等である。表示部１４は、端末処理部１５から供給されたデータに応じた画像等を表示する。

端末処理部１５は、一又は複数のプロセッサ及びその周辺回路を有する。端末処理部１５は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、端末装置１０の動作を統括的に制御する。端末処理部１５は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＬＳＩ（Large Scaled IC）、ＡＳＩＣ（Application Specific IC）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等でもよい。端末処理部１５は、端末記憶部１２に記憶されているプログラムに基づいて端末装置１０の各種処理が適切な手順で実行されるように、端末通信部１１及び表示部１４の動作を制御する。端末処理部１５は、端末記憶部１２に記憶されているプログラムに基づいて処理を実行する。端末処理部１５は、複数のプログラムを並列に実行することができる。

図３は、端末処理部１５における機能ブロックを示す図である。図３に示したように、端末処理部１５は、送信処理部１５１及び表示処理部１５２を有する。これらの各部は、端末処理部１５によって実行されるプログラムによって実現される機能モジュールである。これらの各部は、ファームウェアとして端末装置１０に実装されてもよい。

図４は、サーバ装置２０の概略構成の一例を示す図である。サーバ装置２０は、サーバ通信部２１と、サーバ記憶部２２と、サーバ処理部２３とを備える。

サーバ通信部２１は、通信ネットワーク５を介してサーバ装置２０を端末装置１０と通信可能にする通信インタフェース回路を備える。サーバ通信部２１が備える通信インタフェース回路は、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ等の通信インタフェース回路等である。サーバ通信部２１は、サーバ処理部２３から供給されたデータを端末装置１０に送信するとともに、端末装置１０から送信されたデータをサーバ処理部２３に供給する。

サーバ記憶部２２は、プログラム又はデータを記憶するためのデバイスであり、例えば、揮発性の半導体メモリ及び不揮発性の半導体メモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等を有する。サーバ記憶部２２は、サーバ処理部２３による処理に用いられるオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。プログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な一時的でない可搬型記憶媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いてサーバ記憶部２２にインストールされる。また、サーバ記憶部２２は、人事データを記憶していると共に、後述するようにスケジュールデータ及び人員データテーブルを記憶している。

サーバ処理部２３は、一又は複数のプロセッサ及びその周辺回路を備える。サーバ処理部２３は、例えばＣＰＵであり、サーバ装置２０の動作を統括的に制御する。サーバ処理部２３は、ＤＳＰ、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等でもよい。サーバ処理部２３は、サーバ記憶部２２に記憶されているプログラムに基づいてサーバ装置２０の各種処理が適切な手順で実行されるように、サーバ通信部２１の動作を制御する。サーバ処理部２３は、サーバ記憶部２２に記憶されているプログラムに基づいて処理を実行する。また、サーバ処理部２３は、複数のプログラムを並列に実行することができる。

図５は、サーバ処理部２３における機能ブロックを示す図である。図５に示したように、サーバ処理部２３は、関連性指標値算出部２３１と、関係性ラベル抽出部２３２と、個人データ抽出部２３３と、繋がり指標値算出部２３４、表示データ生成部２３５と、を有する。これらの各部は、サーバ処理部２３によって実行されるプログラムによって実現される機能モジュールである。これらの各部は、ファームウェアとしてサーバ装置２０に実装されてもよい。

＜情報処理システムにおける処理＞
このように構成された情報処理システム１では、端末装置１０の操作部１３によってユーザのスケジュールデータが入力されると、入力されたスケジュールデータがサーバ装置２０のサーバ記憶部２２に記憶される。操作部１３によってユーザからスケジュールの表示要求が入力されると、記憶されたスケジュールデータに基づいて端末装置１０の表示部１４にそのユーザのスケジュールが表示される。

また、情報処理システム１では、サーバ記憶部２２に記憶されたスケジュールデータ等に基づいて、組織内の人員に関する人員データテーブルが作成又は更新される。人員データテーブルは、組織内の各人員の特性、及び組織内の人員同士の関連性強さを表す関連性指標値をデータとして含む。そして、端末装置１０の表示部１４には、ユーザの要求に従って、人員データテーブルに記憶されている関連性指標値に基づいて人員同士の関係が表示される。

≪スケジュールデータに関する処理≫
図６を参照してスケジュールデータに関する処理について説明する。図６は、スケジュールデータに関する処理の流れの一例を示す動作シーケンス図である。本実施形態では、スケジュールデータに関する処理は、端末装置１０の送信処理部１５１及び表示処理部１５２、並びにサーバ装置２０の表示データ生成部２３５によって行われる。

スケジュールデータに関する処理においては、まず、ユーザが端末装置１０の操作部１３を操作することによってイベントのスケジュールデータが入力される（ステップＳ１１）。イベントは、ユーザによって入力される全てのイベントを含む。したがって、イベントは、組織内の複数の人員が参加するイベントを含む。具体的には、イベントは、例えば、組織内及び組織外の人員が参加して行われる会議及び宴会等を含む。また、イベントは、各人員の個人的なイベント（例えば、休暇、外出等）を含んでも良い。

また、スケジュールデータは、イベントの関する様々なデータを含み、具体的には、例えば、イベントの名称に関するデータ、イベントが開催される時間に関するデータ（開始時刻、終了時刻、開催期間の長さ、等）、イベントに参加する人員に関するデータ、並びにイベントの開催態様及び開催場所に関するデータを含む。また、各イベントの情報を組織内の他の人員に公開する範囲を設定することができる場合には、スケジュールデータは、イベントの情報を公開する範囲に関するデータを含んでもよい。

スケジュールデータを入力するにあたっては、例えば、端末装置１０の表示部１４に、スケジュールの入力画面が表示される。そして、ユーザが、端末装置１０の操作部１３を操作することによって、その入力画面においてスケジュールデータが入力される。本実施形態では、表示部１４への入力画面を表示するにあたっては、サーバ装置２０のサーバ処理部２３によって表示処理が行われる（具体的には、例えば、端末装置１０のブラウザを介して入力画面が表示される）。

操作部１３を介してイベントのスケジュールデータが入力されると、端末装置１０の送信処理部１５１は、入力されたスケジュールデータをサーバ装置２０へ送信する（ステップＳ１２）。サーバ装置２０のサーバ処理部２３は、受信したスケジュールデータをサーバ装置２０のサーバ記憶部２２に記憶させる。

このようにして、サーバ記憶部２２には、情報処理システム１を利用する全ての人員のスケジュールデータが記憶される。具体的には、情報処理システム１を利用する人員毎にＩＤが付与されると共に、そのＩＤに関連付けてその人員のスケジュールデータが記憶される。

また、イベントに参加する人員が複数であるイベントについては、イベントのスケジュールデータを入力した人員に対応するＩＤに加えて、そのイベントに参加する他の人員に対応するＩＤに関連付けて、そのイベントのスケジュールデータが記憶される。したがって、複数の人員が参加するイベントのスケジュールデータは、そのイベントに参加する全ての人員のＩＤに関連付けて記憶される。

一方、ユーザが、自身のスケジュール又は同じ組織に所属する他の人員のスケジュール表を見たいときには、ユーザが端末装置１０の操作部１３を操作することによってスケジュール表の表示要求が入力される（ステップＳ１４）。スケジュール表の表示要求は、例えば、スケジュールを表示させたい人員、スケジュールを表示すべき期間（表示すべき週や月など）等を含む。操作部１３を介してスケジュール表の表示要求が入力されると、端末装置１０の送信処理部１５１は、入力された表示要求をサーバ装置２０へ送信する（ステップＳ１５）。

サーバ装置２０がスケジュール表の表示要求を受信すると、サーバ装置２０の表示データ生成部２３５は、表示要求に従ったスケジュール表を表示するための表示データを生成する（ステップＳ１６）。本実施形態では、具体的には、表示データ生成部２３５は、スケジュールを表示させたい人員のスケジュールを表示すべき期間におけるスケジュール表を表示するための表示データを生成する。

表示データ生成部２３５は、スケジュール表の表示データを生成すると、サーバ通信部２１を介して、生成された表示データを端末装置１０に送信する（ステップＳ１７）。端末装置１０の表示処理部１５２は、受信した表示データに基づいて、スケジュール表を表示部１４に表示させる（ステップＳ１８）。この結果、表示部１４には、ユーザが表示要求したスケジュール表が表示される。

なお、本実施形態では、操作部１３を操作することによって入力されたスケジュールデータは、端末装置１０の端末記憶部１２に記憶されずに、サーバ装置２０のサーバ記憶部２２に記憶される。しかしながら、入力されたスケジュールデータは、端末記憶部１２に記憶されてもよい。この場合、スケジュール表の表示要求が入力されると、端末記憶部１２に記憶されたスケジュールデータに基づいて端末装置１０の端末処理部１５において表示データが生成される。ただし、この場合であっても、入力されたスケジュールデータは、サーバ装置２０に送信されて、サーバ記憶部２２にも記憶される。

≪人員データテーブルに関する処理≫
サーバ装置２０では、サーバ記憶部２２に記憶されたスケジュールデータに基づいて、人員データテーブルが作成又は更新される。人員データテーブルは、組織内の人員同士の関係を表示させるのに用いられる。作成又は更新された人員データテーブルは、サーバ記憶部２２に記憶される。以下では、図７及び図８を参照して、サーバ装置２０における人員データテーブルの作成及び更新に関する作成・更新処理について説明する。

図７は、サーバ装置２０のサーバ記憶部２２に記憶される人員データテーブルの一つの例を示している。特に、図７は、２人の人員に対応する２つのＩＤ（ＩＤ００１、ＩＤ００２）に関して記憶されているデータの例を示している。

図７に示したように、人員データテーブルは、各ＩＤ（各人員）に関する個人データを含む。各ＩＤに関する個人データは、そのＩＤに対応する人員の氏名、アドレス、アイコンデータ（その人員を画面にアイコンとして表示するときに使用されるデータ。写真やアバター等）、所属部署及び役職等のデータを含む。加えて、人員データテーブルは、各ＩＤ（各人員）の組織内の他のＩＤ（他の人員）との繋がりについての指標値を含む。各ＩＤの他のＩＤとの繋がりについての指標値は、例えば、そのＩＤの他のＩＤに対する影響度及びそのＩＤと他のＩＤとの繋がり数等を含む。

加えて、図７に示したように、人員データテーブルは、各ＩＤ（各人員）と他のＩＤ（他の人員）との関連性を表す関連性データを含む。他のＩＤとの関連性を表す関連性データは、例えば、関係性ラベルと、関連性指標値と、を含む。関係性ラベルは、各ＩＤと他のＩＤとの関係性を表すラベルであり、具体的には、例えば、上司／部下、先輩／後輩、同僚、同期、同一プロジェクト参加者、就業時間外の遊び仲間、等のラベルが付与される。任意の二つのＩＤ同士の関係性ラベルとして、例えば、同僚及び同一プロジェクト参加者等のように、二つ以上のラベルが付与されてもよい。

関連性指標値は、組織内の人員同士の関連強さを表す指標値であり、本実施形態では、組織内の人員同士の関連強さが強くなるほど関連性指標値が大きくなる。関連性指標値は、任意の２人の人員同士の関連強さを表しているため、２人の人員の組み合わせ毎に算出される。本実施形態では、各人員に対応するＩＤ毎に、他の人員に対応するＩＤとの間の関連性指標値が算出される。換言すると、関連性指標値は、任意の２人の人員に対応する２つのＩＤの組み合わせ毎に算出される。

特に、本実施形態では、図７に示したように、人員データテーブルは、月毎の月間関連性指標値（図中の、指標値１月、指標値２月、等）と、全ての月の月間関連性指標値を合計した関連性指標値とを含む。なお、人員データテーブルは、月毎ではなく週毎など、任意の期間毎の関連性指標値を含んでもよい。また、関連性指標値は、全ての月の月間関連性指標値を合計した値ではなく、例えば新しいほど大きい重みを月間関連性指標値に乗算して算出された値を合計した値であってもよい。

斯かる関連性指標値を算出するにあたって、各イベント毎にイベント指標値が算出される。イベント指標値は、各イベント毎の、任意の２人の人員同士の関連強さを表している。したがって、イベント指標値は、任意の２人の人員同士の関連強さが強くなるようなイベントほど大きくなるように算出される。そして、関連性指標値は、このように各イベント毎に算出されるイベント指標値を、全てのイベントについて、又は月毎のイベントについて合計することによって算出される。

図８は、サーバ装置２０における人員データテーブルの作成・更新処理のフローチャートである。図示した作成・更新処理は、例えば、一定時間間隔毎に行われる。本実施形態では、人員データテーブルの作成・更新処理は、サーバ装置２０の関連性指標値算出部２３１、関係性ラベル抽出部２３２、個人データ抽出部２３３及び繋がり指標値算出部２３４によって行われる。

人員データテーブルの作成・更新処理では、まず、サーバ処理部２３が、ＩＤカウンタＮｉｄをＩＤ００１に設定する（ステップＳ２１）。ここで、本実施形態では、人員データテーブルの作成は、ＩＤ毎に順番に行われる。ＩＤカウンタＮｉｄは、人員データテーブルが作成されるＩＤを表している。

次いで、サーバ処理部２３は、ＩＤカウンタＮｉｄ（最初は、ＩＤ００１）で表されるＩＤに関連するスケジュールデータを、サーバ記憶部２２から抽出する。人員データテーブルを初回作成するときには、ＩＤカウンタＮｉｄで表されるＩＤに関連して記憶されている全てのスケジュールデータが抽出される。したがって、このＩＤに対応する人員について、サーバ記憶部２２に記憶されている全てのスケジュールデータが抽出される。一方、人員データテーブルを更新するときには、ＩＤカウンタＮｉｄで表されるＩＤに関連して記憶されているスケジュールデータのうち、前回の作成・更新処理以降にサーバ記憶部２２に記憶されたスケジュールデータが抽出される。したがって、このＩＤに対応する人員について、サーバ記憶部２２に期央されているスケジュールデータのうち、一部の新しいスケジュールデータが抽出される。

ＩＤカウンタＮｉｄで表されるＩＤに関連するスケジュールデータが抽出されると、サーバ処理部２３の関連性指標値算出部２３１は、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員が参加した各イベント毎に、Ｎｉｄで表されるＩＤと他のＩＤとの間のイベント指標値を算出する（ステップＳ２３）。

同一のイベントにＮｉｄで表されるＩＤに対応する人員と、他のＩＤに対応する人員とが参加すると、Ｎｉｄで表されるＩＤと他のＩＤとの間のイベント指標値が付与される。一方、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員が参加していなくて他のＩＤに対応する人員が参加したイベントがあっても、Ｎｉｄで表されるＩＤと他のＩＤとの間にイベント指標値は付与されない。

このように、関連性指標値算出部２３１は、人員同士が同一のイベントに参加した場合には、それら人員に対応するＩＤ同士の組み合わせに、イベント指標値を付与し、その結果、これら人員同士の関連強さを表す関連性指標値が大きく算出される。したがって、関連性指標値算出部２３１は、人員同士が同一のイベントに参加している場合に、その人員同士が同一のイベントに参加していない場合よりも、その人員同士の関連強さが強くなるように、関連性指標値を算出しているといえる。このため、基本的には同一のイベントに参加する数が多いほど、その人員同士の関連性指標値が大きくなる。

また、本実施形態では、イベント指標値は、イベントに参加する人員に関するデータ、イベントが開催される時間に関するデータ、イベントの開催場所に関するデータ、イベントの情報を公開する範囲に関するデータ、イベントの種類に関するデータに応じて、変わる。

具体的には、関連性指標値算出部２３１は、イベントに参加する人数に応じて、イベント指標値、ひいては関連性指標値を算出する。特に、関連性指標値算出部２３１は、イベントに参加する人員の数が少ないほど、このイベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、イベント指標値を算出する。例えば、関連性指標値算出部２３１は、イベントに参加する人員の数の逆数を基準値に乗算することによってイベント指標値を算出する。したがって、この場合、会議に参加する人員の数が２人である場合には、基準値に１／２を乗算した値がイベント指標値となる。このようにイベント指標値を算出するのは、一般に、イベントに参加する人員の数が少ないほど、参加している人員同士が接触する機会が多くなり、人員同士の関係性が強くなるためである。なお、イベント指標値は、他の条件が同一である場合にイベントに参加する人員の数が少ないほどこのイベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように算出されれば、他の方法によって算出されてもよい。

また、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催期間の長さに応じて、イベント指標値、ひいては関連性指標値を算出する。特に、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催期間が長いほど、そのイベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、イベント指標値を算出する。例えば、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催期間の時間を基準値に乗算することによってイベント指標値を算出する。したがって、この場合、イベントの開催期間が２時間である場合には、基準値に２を乗算した値がイベント指標値となる。一方、イベントの開催期間が３０分である場合には、基準値に１／２を乗算した値がイベント指標値となる。このようにイベント指標値を算出するのは、一般に、イベントに長く参加しているほど、イベントに参加した人員同士が接触する機会が多くなり、人員同士の関係性が強くなるためである。イベント指標値は、他の条件が同一である場合にイベントの開催期間が長いほどこのイベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように算出されれば、他の方法によって算出されてもよい。

さらに、関連性指標値算出部２３１は、イベントが開催される時間帯に応じて、イベント指標値、ひいては関連性指標値を算出する。特に、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催時間帯が組織の業務時間外である場合には、イベントの開催時間帯が組織の業務時間内である場合よりも、そのイベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、イベント指標値を算出する。例えば、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催時間帯が組織の業務時間内である場合には、基準値に１を乗算することによってイベント指標値を算出する。一方、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催時間帯が組織の業務時間外である場合には、基準値に２を乗算することによってイベント指標値を算出する。このようにイベント指標値を算出するのは、勤務時間外のイベントへ参加すると、イベントに参加した人員同士の個人的な繋がりが強く成り易くなり、人員同士の関連性が強くなるためである。イベント指標値は、他の条件が同一である場合にイベントの開催時間帯が業務時間外である場合に業務時間内である場合よりも人員同士の関連強さが強くなるように算出されれば、他の方法によって算出されてもよい。

加えて、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催態様に応じて、イベント指標値、ひいては関連性指標値を算出する。特に、関連性指標値算出部２３１は、イベントが参加する人員が同じ場所に集まる開催態様のイベント（例えば、会議室での会議）である場合には、イベントが参加する人員が同じ場所に集まらない開催態様のイベント（例えば、Ｗｅｂ会議）である場合よりも、そのイベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、イベント指標値を算出する。例えば、関連性指標値算出部２３１は、イベントが参加する人員が同じ場所に集まる開催態様のイベントである場合には、基準値に２を乗算することによってイベント指標値を算出する。一方、関連性指標値算出部２３１は、イベントが参加する人員が同じ場所に集まらない開催態様のイベントである場合には、基準値に１を乗算することによってイベント指標値を算出する。このようにイベント指標値を算出するのは、直接会うイベントへ参加すると、イベントに参加した人員同士の個人的な繋がりが強く成り易くなり、人員同士の関連性が強くなるためである。イベント指標値は、他の条件が同一であるときに、イベントの開催態様が同じ場所に集まって行われるようなイベントである場合に同じ場所に集まらずに行われる場合と比べて人員同士の関連強さが強くなるように算出されれば、他の方法によって算出されてもよい。

さらに、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催場所に応じて、イベント指標値、ひいては関連性指標値を算出する。特に、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催される場所が組織の業務と関連しない場所（例えば、お店）である場合には、イベントの開催される場所が組織の業務と関連する場所（例えば、会議室）である場合よりも、そのイベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、イベント指標値を算出する。例えば、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催場所が組織の業務と関連する場所である場合には基準値に１を乗算することによってイベント指標値を算出する。一方、関連性指標値算出部２３１は、イベントの開催場所が組織の業務と関連しない場所である場合には基準値に２を乗算することによってイベント指標値を算出する。このようにイベント指標値を算出するのは、イベントが開催される場所が組織の業務と関係しない場所であると、イベントに参加した人員同士の個人的な繋がりが高い可能性が高いためである。イベント指標値は、他の条件が同一であるときに、イベントの開催場所が組織の業務と関連しない場所である場合に組織の業務と関連する場所である場合と比べて人員同士の関連強さが強くなるように算出されれば、他の方法によって算出されてもよい。

また、関連性指標値算出部２３１は、その他のデータに基づいて、イベント指標値、ひいては関連性指標値を算出してもよい。例えば、ユーザが各イベントの情報を公開する範囲を設定することができる場合には、関連性指標値算出部２３１は、イベントの情報を公開する範囲に応じて、イベント指標値を算出してもよい。この場合、関連性指標値算出部２３１は、例えば、イベントの情報を公開する範囲が狭いほど、イベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、イベント指標値を算出する。したがって、例えば、関連性指標値算出部２３１は、イベントに参加しない人員への公開が禁止されているイベントについては、イベントに参加しない人員への公開が許可されているイベントに比べて、そのイベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、イベント指標値を算出する。

また、関連性指標値算出部２３１は、イベントの種類に応じて、イベント指標値を算出してもよい。この場合、関連性指標値算出部２３１は、例えば、イベントの名称から把握されるイベントの種類がプライベートに関するもの（例えば、プライベートな宴会など）である場合には、業務に関するもの（会議など）に比べて、そのイベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、イベント指標値を算出する。

そして、関連性指標値算出部２３１は、各イベントに関する複数のデータに基づいてそのイベントについてのイベント指標値を算出する。したがって、例えば、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤに対応する人員とが参加するイベントへの人員の総参加数が４人であり、且つイベントの開催期間が３０分である場合には、そのイベントについてのイベント指標値は、基準値に４及び１／２を乗算した値とされる。

Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員が参加した全てのイベントについてイベント指標値が算出されると、関連性指標値算出部２３１は、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員が参加した全てのイベント（或いは、前回の作成・更新処理以降に開催されたイベント）についてのイベント指標値を合計することによって、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤに対応する人員との関連性指標値を算出する（ステップＳ２４）。

例えば、或るイベントにＩＤ００１、ＩＤ００２、ＩＤ００３のＩＤに対応する人員が参加する場合、ＩＤ００１には、ＩＤ００２との間に上述したように算出されたｍポイントのイベント指標値が付与され、ＩＤ００３との間にｍポイントのイベント指標値が付与される。

また、別の第２イベントにＩＤ００１、ＩＤ００３、ＩＤ００４に対応する人員が参加する場合には、上記の場合と同様に、これらＩＤの組み合わせ毎に、任意のポイント（例えば、ｎポイント）のイベント指標値が付与される。そして、上述したように関連性指標値は、各イベント毎に付与されるイベント指標値を合計することによって算出される。したがって、例えば、第１イベント及び第２イベントのみしかイベントが無かった場合、ＩＤ００１とＩＤ００３との関連強さを表す関連性指標値は、第１イベントについて付与されたｍポイントと第２イベントについて付与されたｎポイントを合計した値になる。一方で、ＩＤ００１とＩＤ００２との関係強さを表す関連性指標値は第１イベントについて付与されたｍポイントのみとなり、ＩＤ００１とＩＤ００４との関係強さを表す関連性指標値は第２イベントについて付与されたｎポイントのみとなる。

加えて、関連性指標値算出部２３１は、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員が参加した各月のイベントについてのイベント指標値を合計することによって、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤに対応する人員との各月の月間関連性指標値を算出する。なお、関連性指標値算出部２３１は、月毎ではなく週毎など、任意の期間毎の関連性指標値を算出してもよい。

さらに、関連性指標値算出部２３１は、スケジュールデータ以外のデータ（例えば、人事データ等）に基づいて、関連性指標値を算出してもよい。具体的には、例えば、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤで表される人員とが同じ部署に所属している場合には、関連性指標値算出部２３１は、関連性指標値に所定の値を加算する。

関連性指標値が算出されると、関係性ラベル抽出部２３２が、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤに対応する人員との関係性ラベルを抽出する（ステップＳ２５）。関係性ラベル抽出部２３２は、例えば人事データ及びスケジュールデータに基づいて、関係性ラベルを抽出する。人員データテーブルを更新する場合には、関係性ラベル抽出部２３２は、前回の作成・更新処理以降にサーバ記憶部２２に記憶されたデータに基づいて関係性ラベルを抽出する。

関係性ラベルの抽出に用いられる人事データは、例えば、各ＩＤに対応する人員の所属部署、入社年月日、生年月日、職種、雇用形態、並びに組織の情報（組織図、等）、等を含む。関係性ラベルの抽出に用いられるスケジュールデータは、例えば、イベントの名称、イベントの時間、等を含む。

関係性ラベル抽出部２３２は、例えば、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤに対応する人員とが、現在の組織図上でレポートライン上にある場合には、これらＩＤ間に「上司／部下」ラベルを付与し、過去の組織図上でレポートライン上にある場合には、これらＩＤ間に「元上司／元部下」ラベルを付与する。また、関係性ラベル抽出部２３２は、例えば、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤに対応する人員とが、現在の組織図上で同一の部署に所属する場合には、これらＩＤ間に「同僚」ラベルを付与する。さらに、関係性ラベル抽出部２３２は、例えば、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤに対応する人員とが、同一部署に所属していて入社年次が異なる場合には、これらＩＤ間に「先輩／後輩」ラベルを付与する。加えて、関係性ラベル抽出部２３２は、例えば、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤに対応する人員の入社年月が同一である場合には、これらＩＤ間に「同期」ラベルを付与する。

また、関係性ラベル抽出部２３２は、例えば、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤに対応する人員とが共に参加する複数のイベントの名称に「プロジェクト」等の単語が含まれている場合には、これらＩＤ間に「プロジェクト」ラベルを付与する。また、関係性ラベル抽出部２３２は、例えば、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員と他のＩＤに対応する人員とが共に参加するイベントの多くが勤務時間外に社外で開催されている場合には、これらＩＤ間に「プライベート」ラベルを付与する。

関係性ラベルが抽出されると、個人データ抽出部２３３が、Ｎｉｄで表されるＩＤに対応する人員に関する個人データを抽出する（ステップＳ２６）。ＩＤに対応する人員に関する個人個人データは、例えば、ＩＤに対応する人員の、氏名、メールアドレス、アイコンデータ、所属部署、役職、等を含む。個人データ抽出部２３３は、例えば、人事データに基づいて、個人データを抽出する。また、人員データテーブルを更新する場合には、個人データ抽出部２３３は、前回の作成・更新処理以降にサーバ記憶部２２に記憶された人事データに基づいて関係性ラベルを抽出する。

なお、本実施形態では、関連性指標値の算出（ステップＳ２４）、関係性ラベルの抽出（ステップＳ２５）及び個人データの抽出（ステップＳ２６）は、この順番で行われている。しかしながら、これらの操作は、これとは異なる順番で行われてもよい。

ステップＳ２４、Ｓ２５及びＳ２６において、Ｎｉｄで表されるＩＤに関する関連性指標値、関係性ラベル及び個人データが算出又は抽出されると、これら関連性指標値、関係性ラベル及び個人データが、人員データテーブルに記憶される（ステップＳ２７）。人員データテーブルを初回作成するときには、今回算出及び抽出されたデータのみによって人員データテーブルが作成される。人員データテーブルを更新するときには、それまでの人員データテーブルに今回算出及び抽出されたデータが新たに加えられる。

その後、サーバ処理部２３は、全てのＩＤについて、関連性指標値、関係性ラベル及び個人データの算出又は抽出が完了したか否かを判定する（ステップＳ２８）。ステップＳ２８において、全てのＩＤについての算出又は抽出は完了していないと判定された場合には、サーバ処理部２３は、Ｎｉｄに１を加えたものを新たなＮｉｄとする（それまでのＮｉｄがＩＤ００１だった場合には、ＮｉｄをＩＤ００２する）。その後、全てのＩＤについて算出又は抽出が完了するまで、ステップＳ２２～Ｓ２９が繰り返される。

一方、ステップＳ２８において全てのＩＤについての算出又は抽出が完了したと判定された場合には、繋がり指標値算出部２３４が各ＩＤ（各人員）の繋がり指標値（影響度、繋がり数、等）を算出する（ステップＳ３０）と共に、算出した繋がり指標値を人員データテーブルに記憶させる。

繋がり指標値算出部２３４は、例えば、関連性指標値が所定値以上であるＩＤ同士を結合したときの、各ＩＤの中心性（例えば、次数中心性、近接中心性、媒介中心性、固有ベクトル中心性、等）を影響度として算出する。また、繋がり指標値算出部２３４は、各ＩＤ毎に、関連性指標値が所定値以上である他のＩＤの数を繋がり数として算出する。

≪人員同士の関係の表示≫
このようにして作成及び更新された人員データテーブルを用いて、組織の人員同士の関係性が表示部１４に表示される。以下では、図９～図１２を参照して、情報処理システム１において行われる表示処理について説明する。図９は、情報処理システム１において行われる表示処理の流れの一例を示す動作シーケンス図である。本実施形態では、表示処理は、端末装置１０の送信処理部１５１及び表示処理部１５２、並びにサーバ装置２０の表示データ生成部２３５によって行われる。

ユーザが、組織の人員同士の関係性を表すソーシャルグラフを見たいときには、ユーザが操作部１３を操作することによってソーシャルグラフの表示要求が入力される（ステップＳ４１）。ソーシャルグラフの表示要求は、例えば、表示させたいソーシャルグラフの種類（例えば、エゴセントリックのソーシャルグラフ、ソシオセントリックのソーシャルグラフ、等）、中央に表示させたい人員の氏名、対象期間、等を含む。操作部１３を介してソーシャルグラフの表示要求が入力されると、端末装置１０の送信処理部１５１は、入力された表示要求をサーバ装置２０へ送信する（ステップＳ４２）。

サーバ装置２０がソーシャルグラフの表示要求を受信すると、サーバ装置２０の表示データ生成部２３５は、表示要求に従ったソーシャルグラフを表示するための表示データを生成する（ステップＳ４３）。表示データ生成部２３５は、サーバ記憶部２２に記憶された人員データテーブルに含まれるデータに基づいて、ソーシャルグラフの表示データを生成する。特に、本実施形態では、表示データ生成部２３５は、人員データテーブルに含まれる個人データ、関連性指標値及び関係性ラベルに基づいて、ソーシャルグラフの表示データを生成する。

また、本実施形態では、表示データ生成部２３５は、ソーシャルグラフの表示要求に含まれる対象期間に基づいて、ソーシャルグラフの表示データを生成する。したがって、対象期間が過去の全期間である場合には、表示データ生成部２３５は、人員データテーブルに含まれる関連性指標値に基づいて、ソーシャルグラフの表示データを生成する。一方、対象期間が特定の期間、例えば特定の月である場合には、表示データ生成部２３５は、その特定の月の月間関連性指標値に基づいて、ソーシャルグラフの表示データを生成する。

図１０は、表示データ生成部２３５によって生成された表示データに基づいて端末装置１０の表示部１４に表示されるソーシャルグラフの一例を示す図である。特に、図１０は、エゴセントリックのソーシャルグラフの一例を示している。

ソーシャルグラフは、各ＩＤ（各人員）に対応するノード３１と、ノード同士を結ぶエッジ３２とを含む。各ＩＤに対応するノード３１は、そのＩＤに関連する個人データに基づいた表示を含む。図１０に示した例では、各ＩＤに対応するノード３１は、そのＩＤに対応するアイコンと氏名の表示を含む。

また、エッジ３２は、２つのノード３１に対応するＩＤ同士の関連性指標値が大きい場合に、すなわちこれらＩＤに対応する人員同士の関係強さが強い場合に、表示される。例えば、エッジ３２は、対応するＩＤ同士の関連性指標値が予め定められた一定値以上である場合に、すなわちこれらＩＤに対応する人員同士の関連強さが基準強さ以上である場合に、そのＩＤに対応するノード３１間に表示される。

さらに、エッジ３２上には、そのエッジ３２が結合する２つのノード３１に対応するＩＤ同士の関係性ラベルに対応するラベル３３が表示される。図１０に示した例では、中央のノード３１と結合されているエッジ３２上に、各エッジ３２が結合する２つのノード３１に対応するＩＤ同士の関係性ラベルに対応するラベル３３が表示されている。なお、ラベル３３は、中央のノード３１と結合されているエッジ３２のみならず、他のエッジ３２上にも表示されてもよい。

図１０に示したエゴセントリックのソーシャルグラフでは、ソーシャルグラフの表示要求に含まれる、中央に表示させたい人員の氏名に対応するＩＤのノード３１がソーシャルグラフの中央に表示される。また、エゴセントリックのソーシャルグラフでは、中央に表示したノード３１にエッジ３２を介して結合されたノード３１に結合される他のノード３１が、より外側に表示される。

また、本実施形態では、基本的に、２つのノード３１に対応するＩＤ同士の関連性指標値が大きいほど、これら２つのノード３１が近くに位置するように表示される。或いは、２つのノード３１に対応するＩＤ同士の関連性指標値が大きいほど、これら２つのノード３１を結合するエッジ３２が太くなるように形成されてもよい。

図１１は、表示データ生成部２３５によって生成された表示データに基づいて端末装置１０の表示部１４に表示されるソーシャルグラフの別の例を示す図である。特に、図１１は、ソシオセントリックのソーシャルグラフの一例を示している。ソシオセントリックのソーシャルグラフでは、結合されるエッジ３２の数が多いノード３１ほどソーシャルグラフの中央に配置される。上述したように、表示させたいソーシャルグラフの種類はソーシャルグラフの表示要求に含まれるため、表示データ生成部２３５は、エゴセントリックのソーシャルグラフ及びソシオセントリックのソーシャルグラフのうち、ソーシャルグラフの表示要求に含まれる方のソーシャルグラフを表示させる表示データを生成する。

なお、図１０及び図１１に示したソーシャルグラフのノード３１及びエッジ３２の表示態様は一つの例である。したがって、表示データ生成部２３５は、人員データテーブルに含まれる個人データ、関連性指標値及び関係性ラベル等に基づいて、図１０及び図１１に示したソーシャルグラフ以外の公知の任意の態様のソーシャルグラフを表示させる表示データを生成してもよい。また、本実施形態では、表示データ生成部２３５は、人員同士の関係をソーシャルグラフによって表示させる表示データを生成しているが、人員同士の関係を表示させることができればソーシャルグラフ以外の表示をさせる表示データを生成してもよい。

表示データ生成部２３５は、ソーシャルグラフの表示データを生成すると、サーバ通信部２１を介して、生成された表示データを端末装置１０に送信する（ステップＳ４４）。端末装置１０の表示処理部１５２は、受信した表示データに基づいて、ソーシャルグラフを表示部１４に表示させる（ステップＳ１５）。この結果、表示部１４には、ユーザが表示要求したソーシャルグラフが表示される。

その後、表示部１４に表示されたソーシャルグラフの画面において、ユーザが操作を行うと、送信処理部１５１が動作要求をサーバ装置２０に送信する（ステップＳ４６）。送信処理部１５１は、例えば、表示部１４に表示されたソーシャルグラフの一つのノード３１がクリック又はダブルクリックすされると、このクリック又はダブルクリックに伴う動作要求をサーバ装置２０に送信する。

動作要求がサーバ装置２０に送信されると、表示データ生成部２３５は、動作要求に応じて、端末装置１０の表示部１４に表示するための動作結果の表示データを生成する（ステップＳ４７）。例えば、ソーシャルグラフの一つのノード３１がクリック又はダブルクリックされた場合には、表示データ生成部２３５は、クリック又はダブルクリックされたノード３１の近傍に、図１２に示したような情報ウィンドウを表示させるように、表示データを生成する。情報ウィンドウは、例えば、そのノード３１に対応するＩＤに関連する氏名、所属部署、役職、メールアドレス等の個人データ、及び繋がり指標値、等のデータを含む。

表示データ生成部２３５は、動作結果の表示データを生成すると、サーバ通信部２１を介して、生成された動作結果の表示データを端末装置１０に送信する（ステップＳ４８）。端末装置１０の表示処理部１５２は、送信された動作結果の表示データに基づいて、動作結果を表示部１４に表示する（ステップＳ４９）。この結果、表示部１４には、図１２に示したような情報ウィンドウを含むソーシャルグラフが表示される。

＜効果＞
以上で説明したように、上記実施形態に係る情報処理システム１では、スケジュールデータに基づいて組織内の人員同士の関連強さを示す関連性指標値が算出されると共に、算出された関連性指標値に基づいて人員同士の関係を表示させるための表示データが生成される。このようにスケジュールデータに基づいて人員同士の関連性指標値を算出することにより、人員同士の関連強さをより的確に数値化することができる。よって、情報処理システム１を利用したユーザは、人員同士の関連強さをより的確に把握することができるようになる。

以上、本発明に係る好適な実施形態を説明したが、本発明はこれら実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載内で様々な修正及び変更を施すことができる。

１ 情報処理システム
５ 通信ネットワーク
１０ 端末装置
２０ サーバ装置

Claims (14)

1. 組織内の人員同士の関係を表示させる情報処理装置であって、
   前記組織内の複数の人員が参加するイベントに関するデータを含む各人員のスケジュールデータを記憶する記憶部と、
   前記スケジュールデータに基づいて、前記組織内の人員同士の関連強さを表す指標値を算出する算出部と、
   前記指標値に基づいて、前記人員同士の関係を表示させるための表示データを生成する表示データ生成部と、を有する、情報処理装置。
2. 前記イベントに関するデータは、前記イベントに参加する人員に関するデータを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記算出部は、人員同士が同一のイベントに参加している場合に、該人員同士が同一のイベントに参加していない場合よりも、該人員同士の関連強さが強くなるように、前記指標値を算出する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記算出部は、前記イベントに参加する人員の数が少ないほど、該イベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、前記指標値を算出する、請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. 前記イベントに関するデータは、前記イベントが開催される時間に関するデータ、前記イベントの開催態様に関するデータ、前記イベントの開催場所に関するデータ、前記イベントの情報を公開する範囲に関するデータ及び前記イベントの種類に関するデータのうちの少なくともいずれか一つを含む、請求項２～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記イベントに関するデータは、前記イベントが開催される時間に関するデータを含み、
   前記算出部は、前記イベントの開催期間が長いほど、該イベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、前記指標値を算出する、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記イベントに関するデータは、前記イベントが開催される時間に関するデータを含み、
   前記算出部は、前記イベントの開催時間帯が前記組織の業務時間外である場合には、該イベントの開催時間帯が前記組織の業務時間内である場合よりも、前記イベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、前記指標値を算出する、請求項５又は６に記載の情報処理装置。
8. 前記イベントに関するデータは、前記イベントの開催態様に関するデータを含み、
   前記算出部は、前記イベントが参加する人員が同じ場所に集まる開催態様のイベントである場合には、前記イベントが参加する人員が同じ場所に集まらない開催態様のイベントである場合よりも、前記イベントに参加している人員同士の関連強さが強くなるように、前記指標値を算出する、請求項５～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記イベントに関するデータは、前記イベントの情報を公開する範囲に関するデータを含み、
   前記算出部は、前記イベントの情報を公開する範囲が狭いほど、該イベントに参加している人員同士の関係強さが強くなるように、前記指標値を算出する、請求項５～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記算出部は、所定の期間毎のスケジュールデータに基づいて該期間毎に前記指標値を算出し、
    前記表示データ生成部は、前記期間毎の指標値に基づいて、前記期間毎に前記人員同士の関係を表示させるように表示データを生成する、請求項１～９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 前記記憶部は、前記組織の人事データを更に記憶し、
    前記算出部は、前記組織の人事データに基づいて、前記指標値を算出する、請求項１～１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記表示データ生成部は、各人員に対応するノードと、前記指標値が所定の基準強さ以上の関係強さの人員同士に対応するノード同士を結ぶエッジと、を表示させると共に、前記人員同士の関連強さが大きいほど、前記対応するノード同士が近くに位置するように前記表示データを生成する、請求項１～１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
13. 組織内の人員同士の関係を表示させる情報処理方法であって、
    前記組織内の複数の人員が参加するイベントに関するデータを含む各人員のスケジュールデータに基づいて、前記組織内の人員同士の関連強さを表す指標値を算出することと、
    前記指標値に基づいて、前記人員同士の関係を表示させるための表示データを生成することと、を含む、情報処理方法。
14. 組織内の人員同士の関係を表示させる情報処理プログラムであって、
    前記組織内の複数の人員が参加するイベントに関するデータを含む各人員のスケジュールデータに基づいて、前記組織内の人員同士の関連強さを表す指標値を算出することと、
    前記指標値に基づいて、前記人員同士の関係を表示させるための表示データを生成することと、をコンピュータに実行させる、情報処理プログラム。

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