JP4854555B2 - Behavior analysis apparatus and IP telephone system - Google Patents

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JP4854555B2 JP2007071290A JP2007071290A JP4854555B2 JP 4854555 B2 JP4854555 B2 JP 4854555B2 JP 2007071290 A JP2007071290 A JP 2007071290A JP 2007071290 A JP2007071290 A JP 2007071290A JP 4854555 B2 JP4854555 B2 JP 4854555B2
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本発明は、行動分析を行う行動分析装置、及び、該行動分析装置が構築されるIP電話システムに関する。   The present invention relates to a behavior analysis device that performs behavior analysis and an IP telephone system in which the behavior analysis device is constructed.

企業等において、競争力や生産性向上等の観点から業務改善は重要な課題となっており、様々な技術が提案されている。企業等における業務改善に係る技術の一例として、例えば、10日の間、行動分析を行う分析対象者毎に、分析対象者が使用するパーソナルコンピュータ(Personal Computer、以下適宜「PC」と略称する)のPC画面の画像データを適宜記録すると共に、分析対象者の行動をビデオ撮影して記録することで、分析対象者夫々の行動実績データの記録を行い、該分析対象者夫々の行動実績データに基づいて、分析対象者の個人活動を分析する行動分析装置がある(例えば、非特許文献1参照)。この行動分析装置は、より具体的には、分析対象者夫々の行動実績データを用いて、使用したPC上のアプリケーションの履歴及び操作状況、情報検索(PC検索、電子メール、電話等)、文書作成及び管理方法、コミュニケーションやコラボレーションフロー(電子メール、電話、直接対面)等を可視的に提示する。これによって、業務改善余地を抽出することが容易になる。   Business improvement is an important issue for companies and the like from the viewpoint of competitiveness and productivity improvement, and various technologies have been proposed. As an example of technology related to business improvement in a company or the like, for example, a personal computer (Personal Computer, hereinafter abbreviated as “PC” as appropriate) used by an analysis subject for each analysis subject who performs behavior analysis for 10 days The PC screen image data is appropriately recorded, and the behavior of the analysis subject is recorded by video recording, so that the performance record data of each analysis subject is recorded, and the behavior result data of each analysis subject is recorded. Based on this, there is a behavior analysis device that analyzes an individual activity of an analysis target person (for example, see Non-Patent Document 1). More specifically, the behavior analysis apparatus uses the history data of each analysis target person to record the history and operation status of the application used on the PC, information search (PC search, e-mail, telephone, etc.), document Visually present creation and management methods, communication and collaboration flows (e-mail, telephone, direct meeting), etc. This makes it easy to extract room for business improvement.

“Microsoft Office : 企業内個人向け生産性アセスメントサービス Individual Productivity Assessment ホーム”、Microsoft、インターネット〈URL:http://www.microsoft.com/japan/office/previous/2003/business/ipa/default.mspx〉“Microsoft Office: Individual Productivity Assessment Home for Individuals”, Microsoft, Internet <URL: http://www.microsoft.com/japan/office/previous/2003/business/ipa/default.mspx>

しかしながら、非特許文献1に記載の行動分析装置では、分析対象者夫々の行動実績データを得るために、PC画面の画像データを適宜記憶するためのソフトウェアプログラムの構築及び設定、ビデオ撮影のための機材や該機材の設置等を行う必要があり、行動実績データの収集に相当の費用及び手間がかかる。また、行動分析をより的確に実施して業務改善余地の抽出等を適切に行うためには、相当数の分析対象者の行動実績データを収集することが望ましいが、非特許文献1に記載の行動分析装置では、上述したように、分析対象者1人に係る行動実績データの収集のための費用及び手間が大きく、分析対象者の人数に応じて更に行動分析のための行動実績データの収集に費用及び手間がかかる。   However, in the behavior analysis apparatus described in Non-Patent Document 1, in order to obtain the behavior result data of each analysis target person, the construction and setting of a software program for appropriately storing the image data of the PC screen, and video shooting It is necessary to install equipment and the equipment, and it takes a considerable amount of money and labor to collect action performance data. In addition, in order to perform behavior analysis more accurately and appropriately extract room for business improvement and the like, it is desirable to collect a considerable number of analysis results data of the subject of analysis. In the behavior analysis apparatus, as described above, the cost and labor for collecting the behavior result data for one analysis target person are large, and the collection of the action result data for behavior analysis is further increased according to the number of analysis target persons. Cost and labor.

また、一般的に、画像データやビデオ映像はデータ量が大きいため、非特許文献1の行動分析装置では、これらのデータを蓄積するために大容量の不揮発性メモリ等の記憶装置が必要となる。尚、必要とされる記憶装置の容量は分析対象者の人数に応じて大きくなるが、上述したように、行動分析をより的確に実施するためには、相当数の分析対象者の行動実績データを収集することが望ましいことから、非特許文献1の行動分析装置において行動分析を的確に行うためには相当大容量の記憶装置が必要となり、該記憶装置にかかる費用も相当大きくなる。従って、行動分析装置の構築及び設置にかかる手間及び費用の観点から、非特許文献1に記載の行動分析装置は、大人数の行動分析には不向きである。   In general, since image data and video images have a large amount of data, the behavior analysis apparatus of Non-Patent Document 1 requires a storage device such as a large-capacity nonvolatile memory in order to store these data. . Note that the required storage capacity increases depending on the number of persons to be analyzed, but as described above, in order to perform a behavior analysis more accurately, the action result data of a considerable number of persons to be analyzed Therefore, in order to accurately perform the behavior analysis in the behavior analysis device of Non-Patent Document 1, a considerably large-capacity storage device is required, and the cost of the storage device is considerably increased. Therefore, the behavior analysis device described in Non-Patent Document 1 is not suitable for behavior analysis of a large number of people from the viewpoint of labor and cost for construction and installation of the behavior analysis device.

更に、非特許文献1の行動分析装置では、行動実績データとしてPC画面の画像データやビデオ映像を記憶するが、PC画面の画像データやビデオ映像のみでは、分析対象者の行動の目的を把握するのは困難である。より具体的には、例えば、PC上で資料作成用アプリを使用している場合、当該アプリで作成している資料としては、営業のための提案資料や社内広告のための資料等が考えられるが、実際にどのような資料を作成しているかは把握困難である。また、膨大な量のPC画面の画像データの夫々について、画像データからPC上で使用されたアプリの情報を得ることはできるが、該アプリを使用した分析対象者を特定することは困難であり、このため、分析対象者夫々の個人行動を把握することは困難となる。   Further, in the behavior analysis apparatus of Non-Patent Document 1, image data and video images of a PC screen are stored as behavior result data, but the purpose of the analysis subject's behavior is grasped only by the image data and video images of the PC screen. It is difficult. More specifically, for example, when a material creation application is used on a PC, the material created by the application may be a proposal material for sales or a material for internal advertisement. However, it is difficult to grasp what materials are actually created. In addition, for each of a large amount of image data on a PC screen, it is possible to obtain information on an application used on the PC from the image data, but it is difficult to specify an analysis target person using the application. For this reason, it is difficult to grasp the individual behavior of each person to be analyzed.

非特許文献1に記載の行動分析装置に対し、業務改善に係る技術の他の一例として、分析対象者毎に、予定開始時刻及び予定終了時刻や行動内容等から構成される行動予定データを行動予定別に登録するスケジューラ(電子予定表)を用い、該スケジューラの行動予定データを解析する行動分析技術がある。しかし、スケジューラを用いた行動分析技術では、事前登録された行動予定データが、予定変更や延期、中止等により実際の分析対象者の行動と乖離する場合があり、各行動予定データについて実際の行動期間(開始時刻及び終了時刻)が正確に把握できないという問題がある。更に、業務改善余地の抽出のための行動分析においては、事前登録された行動予定データと実際の分析対象者の行動とが異なる状況がある場合、当該状況に分析すべき課題がある場合も多く、行動分析を行うための行動分析用データが不十分なものとなる可能性がある。   As another example of the technology related to business improvement for the behavior analysis apparatus described in Non-Patent Document 1, behavior schedule data composed of a schedule start time, a schedule end time, action contents, etc. There is a behavior analysis technique that uses a scheduler (electronic schedule) registered according to a schedule and analyzes the schedule data of the scheduler. However, with behavior analysis technology using a scheduler, pre-registered action schedule data may deviate from the actual analysis subject's action due to schedule changes, postponements, cancellations, etc. There is a problem that the period (start time and end time) cannot be accurately grasped. Furthermore, in behavior analysis for extracting room for business improvement, if there is a situation where pre-registered action schedule data differs from the actual behavior of the person being analyzed, there are often problems to be analyzed in that situation. There is a possibility that the data for behavior analysis for performing behavior analysis will be insufficient.

また、業務改善に係る技術の更に他の一例として、分析対象者が所有する位置特定用端末を利用して、分析対象者の位置情報を常時または一定期間毎に記録し、該位置情報を基に、分析対象者個人の所在地や複数の分析対象者の所在分布を記録して統計分析する行動分析技術が提案されている。しかし、この位置情報による行動分析技術では、位置情報のみを記憶するため、分析対象者の行動が把握できないという問題があった。   Further, as still another example of the business improvement technology, the location information of the analysis subject is recorded constantly or at regular intervals using the location specifying terminal owned by the analysis subject, and the location information is based on the location information. Furthermore, a behavior analysis technique for recording and statistically analyzing the locations of individual persons to be analyzed and the location distribution of a plurality of persons to be analyzed has been proposed. However, the behavior analysis technique based on the position information has a problem that the analysis target person's behavior cannot be grasped because only the position information is stored.

本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、装置構成を複雑化及び高コスト化することなく、且つ、分析対象者にかかる負荷を増大させることなく、行動分析で必要とされる情報をより正確により充実して収集可能な行動分析装置を提供する点にある。また、該行動分析装置を用い、装置構成を複雑化及び高コスト化することなく、且つ、分析対象者にかかる負荷を増大させることなく、行動分析で必要とされる情報をより正確により充実して収集可能なIP電話システムを提供する。   The present invention has been made in view of the above problems, and its purpose is necessary for behavior analysis without complicating and increasing the cost of the apparatus configuration and without increasing the load on the subject of analysis. The point is to provide a behavior analysis device capable of collecting more accurate and more accurate information. In addition, using the behavior analysis device, the information required for behavior analysis is enhanced more accurately and without complicating and increasing the cost of the device configuration and without increasing the load on the subject of analysis. An IP telephone system that can be collected.

上記目的を達成するための本発明に係る行動分析装置は、コンピュータのデータ処理により複数の分析対象者の行動分析を行う行動分析装置であって、前記分析対象者毎に、所定の分析期間における前記分析対象者の行動予定別に、少なくとも前記行動予定の予定開始時刻及び予定終了時刻で規定される予定行動期間を含み、前記分析対象者の予定位置情報、前記行動予定の内容、及び、前記行動予定の他の参加者情報の少なくとも何れか1つを含む付帯情報を登録可能に構成された行動予定データの入力を受け付けて記憶する予定記憶手段と、前記分析期間において、前記分析対象者毎に、前記分析対象者が所持する分析対象者端末とのデータ通信に基づいて、前記分析対象者端末からのデータを最初に中継する中継装置の第1位置情報または測地手段を備える前記分析対象者端末が取得した第2位置情報を取得し、前記第1位置情報または前記第2位置情報の少なくとも何れか一方を用いて、所定の位置検出単位時間毎または常時、前記分析対象者の位置を特定して位置情報を求める位置特定手段と、前記分析対象者毎に、前記位置特定手段によって特定された位置情報に基づいて、複数の行動実績データを記憶する実績記憶手段と、前記分析対象者毎に、前記分析期間における前記行動予定データ別に、前記行動予定データを前記行動実績データと対応付ける照合処理を行い、対応付けされた前記行動実績データの前記位置情報に基づいて前記行動予定データ夫々を修正する照合手段と、を備え、前記実績記憶手段は、前記位置特定手段において所定の所在判定時間を超えて連続して同じ位置情報が検出された場合に、該位置情報が示す位置を所在特定位置とし、前記所在特定位置と該所在特定位置の検出開始時刻及び検出終了時刻で規定される所在特定期間を実績行動期間として含む前記行動実績データを記憶し、前記照合手段は、前記照合処理において、前記行動実績データ別に、照合対象の前記行動実績データの前記所在特定期間と一部または全部が重複する前記予定行動期間を有する前記行動予定データを検索し、1つの前記行動予定データが抽出された場合、抽出された前記行動予定データと照合対象の前記行動実績データを対応付け、前記照合手段は、更に、前記行動実績データと対応付けされた前記行動予定データ夫々について、前記行動予定データの前記予定行動期間が対応付けされた前記行動実績データの前記実績行動期間と完全に合致しないときは、対応付けされた前記行動予定データの前記予定行動期間を前記実績行動期間に合致するように修正する修正処理を行うことを第1の特徴とする。 In order to achieve the above object, a behavior analysis apparatus according to the present invention is a behavior analysis apparatus that performs behavior analysis of a plurality of analysis subjects by computer data processing, and for each analysis target person in a predetermined analysis period. Each of the analysis target person's action schedules includes at least a scheduled action period defined by the scheduled start time and the scheduled end time of the action schedule, and the analysis target person's scheduled position information, the action schedule content, and the action Schedule storage means for accepting and storing input of action schedule data configured to be able to register incidental information including at least one of other participant information of the schedule, and for each analysis target person in the analysis period , based on the data communication with the analyzed user terminal to the analysis subject possessed, the first location information of the first relaying repeater data from the analysis target terminal or Acquires second position information where the analyte terminal comprising geodetic means has acquired, the first position information or by using at least one of the second position information, a predetermined position detection unit time intervals or continuously , A position specifying means for determining the position of the person to be analyzed to obtain position information, and a record for storing a plurality of action result data based on the position information specified by the position specifying means for each person to be analyzed For each of the analysis target persons, the storage means performs a matching process for associating the action schedule data with the action result data for each action schedule data in the analysis period, and adds the position information of the associated action result data to the position information. and a collating means for modifying the activity schedule data respectively based, the actual storage means exceeds a predetermined location determination time in the position specifying means When the same position information is subsequently detected, the position indicated by the position information is set as a location specifying position, and the location specifying period defined by the location specifying position and the detection start time and the detection end time of the location specifying position is determined. The action result data included as a result action period is stored, and the collating means includes a part or all of the location specifying period of the action result data to be collated for each action result data in the matching process. When the action schedule data having the scheduled action period is searched and one action schedule data is extracted, the extracted action schedule data is associated with the action result data to be verified, and the verification unit further includes: For each of the action schedule data associated with the action result data, the action results associated with the scheduled action period of the action schedule data. When the data does not completely match the actual action period, the first feature is to perform a correction process for correcting the scheduled action period of the associated action schedule data so as to match the actual action period. To do.

更に好ましくは、上記特徴の本発明に係る行動分析装置は、前記照合手段が、前記所在特定位置を含む前記行動実績データ別に、照合対象の前記行動実績データの前記所在特定期間と一部または全部が重複する前記予定行動期間を有し、且つ、前記行動実績データの前記所在特定位置と一致する前記予定位置情報を有する前記行動予定データを検索し、1つの前記行動予定データが抽出された場合、抽出された前記行動予定データと照合対象の前記行動実績データを対応付けし、複数の前記行動予定データが抽出された場合、抽出された複数の前記行動予定データの内、他の前記行動予定データと前記予定行動期間が重複しない単体行動予定データについて、前記単体行動予定データの前記予定行動期間に基づいて、照合対象の前記行動実績データの前記所在特定期間を分割し、分割された前記所在特定期間毎に複数の新たな前記行動実績データとし、前記単体行動予定データ夫々と、前記単体行動予定データの前記予定行動期間と一部または全部が重複する前記所在特定期間を有する前記行動実績データを夫々対応付けし、対応付けされた前記行動予定データを検索対象から除外する第1照合処理を、全ての前記行動実績データについて実行する。 More preferably, in the behavior analysis apparatus according to the present invention having the above characteristics, the collating unit includes a part or all of the location specifying period of the behavior result data to be verified for each behavior result data including the location specifying position. Is searched for the action schedule data having the scheduled position information coincident with the location specific position of the action result data, and the one action schedule data is extracted. When the extracted action schedule data is associated with the action result data to be verified, and a plurality of the action schedule data are extracted, the other action schedules among the plurality of extracted action schedule data are extracted. About the single action schedule data in which the data and the scheduled action period do not overlap, the action results to be verified based on the scheduled action period of the single action schedule data The location specific period of the data is divided into a plurality of new action result data for each of the divided location specific periods, and each of the single action schedule data and the scheduled action period of the single action schedule data are the same. The first matching process is performed for all the action result data, in which the action result data having the location specific period overlapping part or all are associated with each other, and the associated action schedule data is excluded from the search target To do.

更に好ましくは、上記特徴の本発明に係る行動分析装置は、前記照合手段が、全ての前記行動実績データについて前記第1照合処理を実行した後、対応付けされない前記行動予定データ夫々について、前記行動予定データの前記予定位置情報以外の前記付帯情報に基づいて、対応付けされていない前記行動実績データとの対応付けを行う第2照合処理を実行する。 More preferably, in the behavior analysis apparatus according to the present invention having the above characteristics, the behavior of each of the scheduled behavior data not associated with each other after the collation unit executes the first verification processing for all the behavior result data. Based on the incidental information other than the scheduled position information of the scheduled data, a second matching process is performed for associating with the action result data not associated with each other.

更に好ましくは、上記何れかの特徴の本発明に係る行動分析装置は、前記実績記憶手段が、前記分析期間の内の前記所在特定期間を除く期間を所在不定期間とし、前記所在不定期間毎に、前記所在不定期間を実績行動期間として含む行動実績データを記憶する。 More preferably, in the behavior analysis apparatus according to the present invention of any one of the above features, the result storage means sets a period excluding the location specific period in the analysis period as a location indefinite period, and for each location indefinite period. , Action result data including the location indefinite period as a result action period is stored.

更に好ましくは、上記特徴の本発明に係る行動分析装置は、前記照合手段が、前記所在不定期間を含む前記行動実績データ別に、照合対象の前記行動実績データの前記所在不定期間と一部または全部が重複する前記予定行動期間を有し、且つ、前記予定位置情報が登録されていない前記行動予定データを検索し、1つの前記行動予定データが抽出された場合、抽出された前記行動予定データと照合対象の前記行動実績データを対応付けし、複数の前記行動予定データが抽出された場合、抽出された複数の前記行動予定データの内、他の前記行動予定データと前記予定行動期間が重複しない単体行動予定データについて、前記単体行動予定データの前記予定行動期間に基づいて、照合対象の前記行動実績データの前記所在不定期間を分割し、分割された前記所在不定期間毎に複数の新たな前記行動実績データとし、前記単体行動予定データ夫々と、前記単体行動予定データの前記予定行動期間と一部または全部が重複する前記所在不定期間を有する前記行動実績データを夫々対応付けし、対応付けされた前記行動予定データを検索対象から除外する第3照合処理を、全ての前記行動実績データについて実行する。 More preferably, in the behavior analysis apparatus according to the present invention having the above characteristics, the collating means includes a part or all of the location indefinite period of the behavior result data to be verified for each behavior result data including the location indefinite period. When the action schedule data that has the scheduled action periods that overlap and the schedule position information is not registered and one of the action schedule data is extracted, the extracted action schedule data and When the action result data to be collated is associated and a plurality of the action schedule data are extracted, the other action schedule data and the scheduled action period do not overlap among the extracted action schedule data. For the single action schedule data, based on the scheduled action period of the single action schedule data, the location indefinite period of the action result data to be verified is divided, A plurality of new action performance data for each of the determined location indefinite periods, and the location determination indefinite period in which a part or all of the scheduled action periods of the single action schedule data and the scheduled action period of the single action schedule data overlap each other. The third matching process for associating the action result data with each other and excluding the associated action schedule data from the search target is executed for all the action result data.

更に好ましくは、上記何れかの特徴の本発明に係る行動分析装置は、前記照合手段が、前記照合処理を実施した後、対応付けされない前記行動予定データ夫々について、前記行動予定データ毎に、前記行動予定データを、前記行動予定データの前記予定開始時刻に最も近い前記検出開始時刻を有する前記行動実績データと対応付ける第1対応付けルール、前記行動予定データ毎に、前記行動予定データを、前記所在特定期間の長さが前記行動予定データの前記予定行動期間の長さに最も近い前記行動実績データと対応付ける第2対応付けルール、前記行動予定データと前記行動実績データを、時系列順に対応付ける第3対応付けルールの何れか1つ、または、これらの内の少なくとも何れか2つを組み合わせて対応付けする第4照合処理を実行する。 More preferably, in the behavior analysis apparatus according to the present invention having any one of the above features , for each of the behavior schedule data that is not associated after the collation unit performs the collation process, A first association rule that associates action schedule data with the action result data having the detection start time closest to the schedule start time of the action schedule data, and for each action schedule data, the action schedule data is the location A second association rule for associating the action period data with the action result data closest in length to the scheduled action period of the action schedule data, and associating the action schedule data with the action result data in a time-series order. The fourth matching process for associating any one of the association rules or combining at least any two of them is executed. To.

上記目的を達成するための本発明に係る行動分析装置は、コンピュータのデータ処理により複数の分析対象者の行動分析を行う行動分析装置であって、前記分析対象者毎に、所定の分析期間における前記分析対象者の行動予定別に、少なくとも前記行動予定の予定開始時刻及び予定終了時刻で規定される予定行動期間を含み、前記分析対象者の予定位置情報、前記行動予定の内容、及び、前記行動予定の他の参加者情報の少なくとも何れか1つを含む付帯情報を登録可能に構成された行動予定データの入力を受け付けて記憶する予定記憶手段と、前記分析期間において、前記分析対象者毎に、前記分析対象者が所持する分析対象者端末とのデータ通信に基づいて、前記分析対象者端末からのデータを最初に中継する中継装置の第1位置情報または測地手段を備える前記分析対象者端末が取得した第2位置情報を取得し、前記第1位置情報または前記第2位置情報の少なくとも何れか一方を用いて、所定の位置検出単位時間毎または常時、前記分析対象者の位置を特定して位置情報を求める位置特定手段と、前記分析対象者毎に、前記位置特定手段によって特定された位置情報に基づいて、複数の行動実績データを記憶する実績記憶手段と、前記分析対象者毎に、前記分析期間における前記行動予定データ別に、前記行動予定データを前記行動実績データと対応付ける照合処理を行い、対応付けされた前記行動実績データの前記位置情報に基づいて前記行動予定データ夫々を修正する照合手段と、を備え、前記実績記憶手段は、前記位置特定手段において所定の所在判定時間を超えて連続して同じ位置情報が検出された場合に、該位置情報が示す位置を所在特定位置とし、前記所在特定位置と該所在特定位置の検出開始時刻及び検出終了時刻で規定される所在特定期間を実績行動期間として含む前記行動実績データを記憶し、前記照合手段は、前記分析期間において、前記行動予定データ毎に、前記行動予定データを、前記行動予定データの前記予定開始時刻に最も近い前記検出開始時刻を有する前記行動実績データと対応付ける第1対応付けルール、前記分析期間において、前記行動予定データ毎に、前記行動予定データを、前記所在特定期間の長さが前記行動予定データの前記予定行動期間の長さに最も近い前記行動実績データと対応付ける第2対応付けルール、前記分析期間において、前記行動予定データと前記行動実績データを、時系列順に対応付ける第3対応付けルールの何れか1つ、または、これらの内の少なくとも何れか2つを組み合わせて対応付けし、前記照合手段は、更に、前記行動実績データと対応付けされた前記行動予定データ夫々について、前記行動予定データの前記予定行動期間が対応付けされた前記行動実績データの前記実績行動期間と完全に合致しないときは、対応付けされた前記行動予定データの前記予定行動期間を前記実績行動期間に合致するように修正する修正処理を行うことを第2の特徴とする。In order to achieve the above object, a behavior analysis apparatus according to the present invention is a behavior analysis apparatus that performs behavior analysis of a plurality of analysis subjects by computer data processing, and for each analysis target person in a predetermined analysis period. Each of the analysis target person's action schedules includes at least a scheduled action period defined by the scheduled start time and the scheduled end time of the action schedule, and the analysis target person's scheduled position information, the action schedule content, and the action Schedule storage means for accepting and storing input of action schedule data configured to be able to register incidental information including at least one of other participant information of the schedule, and for each analysis target person in the analysis period Based on the data communication with the analysis target person terminal possessed by the analysis target person, the first position information of the relay device that relays the data from the analysis target person terminal first. Acquires second position information acquired by the analysis subject terminal including a geodetic means, and uses at least one of the first position information and the second position information at every predetermined position detection unit time or constantly. , A position specifying means for determining the position of the person to be analyzed to obtain position information, and a record for storing a plurality of action result data based on the position information specified by the position specifying means for each person to be analyzed For each of the analysis target persons, the storage means performs a matching process for associating the action schedule data with the action result data for each action schedule data in the analysis period, and adds the position information of the associated action result data to the position information. A verification unit that corrects each of the action schedule data based on the result storage unit, and the result storage unit exceeds a predetermined location determination time in the position specifying unit. When the same position information is subsequently detected, the position indicated by the position information is set as a location specifying position, and the location specifying period defined by the location specifying position and the detection start time and the detection end time of the location specifying position is determined. The action result data included as a result action period is stored, and the verification unit detects the action schedule data for each action schedule data in the analysis period, which is closest to the schedule start time of the action schedule data. In the first association rule associated with the action result data having a start time, in the analysis period, for each action schedule data, the action schedule data is the length of the location specific period and the scheduled action of the action schedule data. A second association rule associated with the action result data closest to the length of the period, and the action schedule data and the action actual in the analysis period The achievement data is associated with any one of the third association rules for associating in time-sequential order or a combination of at least any two of these, and the matching means further corresponds to the action result data For each of the attached action schedule data, when the scheduled action period of the action schedule data does not completely match the actual action period of the associated action result data, the associated action schedule data A second feature is that a correction process for correcting the scheduled action period so as to match the actual action period is performed.

上記何れかの特徴の本発明に係る行動分析装置は、外部操作入力により、前記行動予定データを修正する修正手段を備える。   The behavior analysis apparatus according to the present invention having any one of the features described above includes a correction unit that corrects the behavior schedule data by an external operation input.

上記目的を達成するための本発明に係るIP電話システムは、上記何れかの特徴の行動分析装置を備えてなるIP電話システムであって、無線IP電話機能を備えてなる前記分析対象者端末の複数と、前記分析対象者端末とデータ通信可能に構成された無線アクセスポイントの複数と、前記分析対象者端末に対する電話通信制御機能を備え、前記分析対象者端末と前記無線アクセスポイントとのデータ通信に基づいて、前記分析対象者端末の位置を特定して前記分析対象者端末の位置情報を記憶するIP電話通信制御用サーバと、を備え、前記行動分析装置は、前記IP電話通信制御用サーバとデータ通信可能に構成され、前記位置特定手段が、前記IP電話通信制御用サーバに記憶された前記分析対象者端末の前記位置情報を取得して、前記分析対象者端末の位置を特定することを特徴とする。   In order to achieve the above object, an IP telephone system according to the present invention is an IP telephone system including the behavior analysis device having any one of the above characteristics, and the analysis subject person terminal including the wireless IP telephone function. A plurality of wireless access points configured to be capable of data communication with the analysis target person terminal, and a telephone communication control function for the analysis target person terminal, and data communication between the analysis target terminal and the wireless access point An IP telephone communication control server that specifies the position of the analysis subject person terminal and stores the position information of the analysis subject terminal based on the IP telephone communication control server. The position specifying means acquires the position information of the analysis subject person terminal stored in the IP telephone communication control server, and And identifies the position of the analyte terminal.

上記特徴の行動分析装置によれば、予定記憶手段(例えば、スケジューラ)に入力された行動予定データと分析対象者の実際の位置情報に基づいて記憶された行動実績データとを照合処理し、行動実績データを用いて行動予定データを修正するように構成したので、行動期間等が分析対象者の実際の行動に合致した行動分析用データ(修正後の行動予定データ)を得ることが可能になる。このため、上記特徴の行動分析装置によれば、スケジューラのみを用いて行動分析を行う場合のように、行動予定データと実際の分析対象者の行動とが乖離することがないので、行動分析をより適切に実施することが可能になる。また、上記第1の特徴の行動分析装置は、予定記憶手段の各行動予定データに付帯情報を記録可能に構成したので、行動予定の内容を記録した行動予定データにおいては、分析対象者の行動を把握することが可能になる。このため、位置情報を基に分析対象者個人の所在地や分析対象者の所在分布を統計分析する場合のように、分析対象者の行動内容を全面的に把握できないという状況を回避できる。従って、上記特徴の行動分析装置によれば、分析対象者夫々について、行動予定データと位置情報に基づく行動実績データを照合処理し、行動実績データを用いて行動予定データを修正するように構成したので、修正後の行動予定データは、分析対象者の実際の行動に合致すること、及び、分析対象者の実際の行動内容をある程度把握可能にすることの両方を同時に実現したものとなる。これによって、上記特徴の行動分析装置によれば、行動分析用データとしてより正確で、且つ、より充実した情報を得ることが可能になり、行動分析結果の曖昧さを低減することが可能になる。   According to the behavior analysis apparatus having the above characteristics, the behavior schedule data input to the schedule storage means (for example, scheduler) is collated with the action result data stored based on the actual position information of the analysis target person, Since the action schedule data is corrected using the result data, it becomes possible to obtain action analysis data (corrected action schedule data) whose action period matches the actual action of the analysis target person. . Therefore, according to the behavior analysis apparatus having the above characteristics, the behavior schedule data and the actual behavior of the person to be analyzed do not deviate as in the case of performing behavior analysis using only the scheduler. It becomes possible to implement more appropriately. In addition, since the behavior analysis apparatus having the first feature is configured such that incidental information can be recorded in each behavior schedule data of the schedule storage unit, in the behavior schedule data in which the content of the behavior schedule is recorded, the behavior of the analysis target person is recorded. It becomes possible to grasp. For this reason, it is possible to avoid a situation in which the details of the behavior of the analysis subject cannot be fully understood, as in the case of statistical analysis of the location of the analysis subject and the location distribution of the analysis subject based on the position information. Therefore, according to the behavior analysis apparatus having the above characteristics, the behavior schedule data and the behavior result data based on the position information are collated for each analysis target person, and the behavior schedule data is corrected using the behavior result data. Therefore, the corrected action schedule data is obtained by simultaneously realizing both matching with the actual behavior of the analysis target person and making it possible to grasp the actual action content of the analysis target person to some extent. Thus, according to the behavior analysis device having the above characteristics, it is possible to obtain more accurate and more complete information as behavior analysis data, and it is possible to reduce the ambiguity of the behavior analysis result. .

更に、上記何れかの特徴の行動分析装置によれば、予定記憶手段に入力された行動予定データと分析対象者の実際の位置情報に基づく行動実績データとを照合処理するので、予定記憶手段に予定行動期間が重複する複数の行動予定データが登録されている場合でも、照合処理に基づいて該重複登録を修正することで、分析対象者の行動をより正確に把握することが可能になる。また、上記何れかの特徴の行動分析装置によれば、分析対象者の作業は、予定記憶手段への入力のみであり、分析対象者の行動分析にかかる負荷をおさえることができる。更に、上記何れかの特徴の行動分析装置において、位置特定手段は、分析対象者端末として、例えば、携帯電話機等、従来の位置検出機能を有する端末を利用することができるため、本発明に係る行動分析装置を構築するに際し、新たに専用の設備を必要とせず、安価に構成することが可能になる。 Furthermore, according to the behavior analysis device having any one of the above characteristics, the action schedule data input to the schedule storage unit and the action result data based on the actual position information of the analysis target person are collated. Even when a plurality of action schedule data having overlapping scheduled action periods are registered, it is possible to more accurately grasp the behavior of the analysis target person by correcting the overlapping registration based on the matching process. In addition, according to the behavior analysis apparatus having any one of the above features , the analysis subject's work is only input to the schedule storage means, and the load on the behavior analysis of the analysis subject can be reduced. Furthermore, in the behavioral analysis apparatus having any of the above characteristics , the position specifying means can use a terminal having a conventional position detection function, such as a mobile phone, for example, as the analysis subject terminal. When constructing a behavior analysis apparatus, it is possible to construct a behavior analysis apparatus at low cost without newly requiring dedicated equipment.

上記何れかの特徴の行動分析装置によれば、実績記憶手段を、所在判定時間を超えて連続して同じ位置情報が検出された場合に、該位置情報に基づき所在特定位置と所在特定期間を記憶するように構成したので、分析対象者が一定の位置に留まる所在特定期間であるか否かを適切に判断できる。更に、上記何れかの特徴の行動分析装置において、例えば、所在特定位置、検出開始時刻及び検出終了時刻のみを行動実績データとして記録するように構成すれば、分析対象者夫々について、位置情報に係る行動実績データのデータ量を少なくすることができる。これによって、本発明に係る行動分析装置を安価に構築することが可能になる。また、行動実績データのデータ量を少なくすることができるため、多数の分析対象者に対応容易になる。
更に、上記第1の特徴の行動分析装置において、分析対象者の所在が特定されている行動実績データについて、所在特定期間と所在特定位置の2つの情報に基づいて対応付けを行うように構成すれば、照合処理をより適切に実行することが可能になる。
According to the behavior analysis device of any of the above features, when the same position information is detected continuously beyond the location determination time, the result storage means is configured to determine the location specific position and the location specific period based on the location information. Since it memorize | stores so that it can memorize | store, it can be judged appropriately whether it is the location specific period when an analysis subject stays in a fixed position. Further, in the behavior analysis device having any one of the above characteristics , for example, if only the location specific position, the detection start time, and the detection end time are recorded as the action result data, the analysis target person is related to the position information. The amount of action result data can be reduced. As a result, the behavior analysis apparatus according to the present invention can be constructed at low cost. Moreover, since the data amount of action performance data can be reduced, it becomes easy to deal with many analysis subjects.
Furthermore, in the behavior analysis apparatus having the first feature, the behavior result data in which the location of the analysis target is specified is configured to be associated based on two pieces of information of the location specifying period and the location specifying position. As a result, the matching process can be executed more appropriately.

上記第1の特徴の行動分析装置において、付帯情報に基づいて行動予定データと行動実績データの第2照合処理を行うように構成すれば、例えば、所在特定位置が、第2照合処理を行う行動予定データの予定位置情報と異なる行動実績データと対応付けすることが可能になる。即ち、予定位置情報以外の付帯情報を用いることにより、第1照合処理によっては対応付けされない行動予定データを行動実績データと適切且つ一意的に対応付けすることが可能になり、照合処理における対応付けの達成率を向上させることができる。 If the behavior analysis apparatus having the first feature is configured to perform the second matching process between the action schedule data and the action result data based on the incidental information , for example, the location specifying position is the action for which the second matching process is performed. It becomes possible to make it correspond with the action result data different from the plan position information of the plan data. That is, by using incidental information other than scheduled position information, it becomes possible to appropriately and uniquely associate action schedule data that is not associated with the first matching process with action result data. The achievement rate can be improved.

上記第1特徴の行動分析装置において、実績記憶手段を、所在特定位置以外の期間を所在不定期間とし、該所在不定期間を含む行動実績データを記憶するように構成すれば、分析対象者が移動している(一定の位置に留まらない)と判断できる期間についても、行動実績データとして記憶することが可能になる。更に、上記第1の特徴の行動分析装置において、例えば、所在不定期間の開始時刻及び終了時刻のみ、或いは、所在不定期間の開始時刻における位置情報及び終了時刻における位置情報のみを行動実績データとして記録するように構成すれば、分析対象者夫々について、位置情報に係る行動実績データのデータ量を少なくすることができる。これによって、本発明に係る行動分析装置を安価に構築することが可能になり、多数の分析対象者に対応容易になる。更に、上記第1の特徴の行動分析装置において、分析対象者の所在が特定されていない行動実績データについて、所在不定期間に基づいて予定位置情報が記憶されていない行動予定データとの対応付けを行うように構成すれば、照合処理をより適切に実行することが可能になる。 In the behavior analysis apparatus having the first feature described above, if the result storage unit is configured to store a period of time other than the location specific position as a location indefinite period and store behavior result data including the location indefinite period , the analysis target moves The period during which it can be determined that the user is doing (not staying at a certain position) can be stored as action result data. Further, in the behavior analysis apparatus having the first feature , for example, only the start time and end time between location irregularities, or only the position information at the start time and the end time between location irregularities is recorded as behavior result data. If comprised so, it can reduce the data amount of the action performance data which concerns on position information about each analysis object person. As a result, the behavior analysis device according to the present invention can be constructed at low cost, and it becomes easy to deal with a large number of analysis subjects. Further, in the behavior analysis device having the first feature, the action result data in which the location of the analysis target is not specified is associated with the action schedule data in which the planned position information is not stored based on the irregular location. If configured to do so, the matching process can be executed more appropriately.

上記第1の特徴の行動分析装置において、照合手段を、第1〜第3照合処理によっても対応付けされない行動予定データについて、予定開始時刻に基づく第1対応付けルール、所在特定期間の長さに基づく第2対応付けルール、時系列順による第3対応付けルールの何れか1つ、または、複数を組み合わせて対応付けを行うように構成すれば、第1〜第3照合処理によっては対応付けされない行動予定データを行動実績データと適切且つ一意的に対応付けすることが可能になり、照合処理における対応付けの成立度を向上させることができる。 In the behavior analysis apparatus having the first feature, the collating unit is configured to set the first association rule based on the schedule start time and the length of the location specific period for the activity schedule data that is not associated by the first to third matching processes. If the association is performed by combining any one of the second association rule based on the third association rule based on the time series order, or a combination of a plurality of association rules , the association is not performed by the first to third matching processes. The action schedule data can be appropriately and uniquely associated with the action result data, and the degree of establishment of the association in the matching process can be improved.

上記第2の特徴の行動分析装置によれば、照合手段を、予定開始時刻に基づく第1対応付けルール、所在特定期間の長さに基づく第2対応付けルール、時系列順による第3対応付けルールの何れか1つ、または、複数を組み合わせて対応付けを行うので、照合処理において、成立度の高い対応付けを行うことが可能になる。 According to the behavior analysis device of the second feature, the collating means includes a first association rule based on the scheduled start time, a second association rule based on the length of the specific location period, and a third association in time series order. Since the association is performed by combining any one or a plurality of rules, it is possible to perform the association having a high degree of establishment in the matching process.

上記何れかの特徴の行動分析装置によれば、照合手段が、行動予定データ夫々について、予定行動期間を対応付けされた行動実績データの実績行動期間と合致するように修正する修正処理を行うので、自動的に、分析対象者に負荷をかけることなく、行動予定データを分析対象者の実際の行動に即したデータに修正することが可能になる。 According to the behavior analysis apparatus having any one of the above characteristics , the matching unit performs correction processing for correcting each scheduled behavior data so that the scheduled behavior period matches the actual behavior period of the associated behavior performance data. In addition, it is possible to automatically correct the action schedule data to data according to the actual behavior of the analysis target person without imposing a load on the analysis target person.

上記何れかの特徴の行動分析装置において、外部操作入力により、行動予定データを修正する修正手段を備えるように構成すれば、通常のコンピュータ処理では、一意的に対応付けすることができない行動予定データや自動修正が困難な行動予定データに対する修正、例えば、予定位置情報が同じであり予定行動期間が重複する2つの行動予定データに対する開始時刻及び終了時刻の修正(2つの行動予定データの境界時刻の確定)等が可能になる。 If the behavior analysis apparatus having any of the above features is configured to include a correction unit that corrects the action schedule data by an external operation input, the action schedule data that cannot be uniquely associated with normal computer processing Or correction of action schedule data that is difficult to automatically correct, for example, correction of start time and end time of two action schedule data having the same schedule position information and overlapping schedule action periods (the boundary time between two action schedule data) Confirmation) etc. becomes possible.

上記特徴のIP電話システムによれば、上記何れかの特徴の行動分析装置を備えて構成されるので、行動分析において、上記特徴の行動分析装置の作用効果を全て奏することが可能になる。即ち、上記特徴の行動分析装置により、分析対象者の実際の行動に合致すること、及び、分析対象者の実際の行動内容をある程度把握可能にすることの両方を同時に実現した行動予定データを得ることが可能になる。これによって、装置構成を複雑化及び高コスト化することなく、且つ、分析対象者にかかる負荷を増大させることなく、行動分析で必要とされる情報をより正確により充実して収集可能なIP電話システムを得ることが可能になる。
According to the IP telephone system having the above characteristics, since the behavior analysis apparatus having any one of the above characteristics is provided, all the operational effects of the behavior analysis apparatus having the above characteristics can be achieved in the behavior analysis. In other words, the behavior analysis apparatus having the above characteristics obtains action schedule data that simultaneously achieves both the matching of the actual behavior of the analysis target person and the grasp of the actual action content of the analysis target person to some extent. It becomes possible. This makes it possible to collect information required for behavior analysis more accurately and more fully without complicating and increasing the cost of the device configuration and without increasing the load on the subject of analysis. It becomes possible to obtain a system.

以下、本発明に係る行動分析装置、及び、IP電話システム(以下、適宜「本発明装置」、「本発明システム」と称する)の実施形態を図面に基づいて説明する。   DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of a behavior analysis apparatus and an IP telephone system (hereinafter referred to as “present invention apparatus” and “present invention system” as appropriate) according to the present invention will be described below with reference to the drawings.

先ず、本発明装置の構成について、図1及び図2を基に説明する。ここで、図1は、本発明システム10の概略構成、及び、本発明システム10に設置される本発明装置1及びその周辺装置の接続構成を示すブロック図であり、図2は、本発明装置1の概略構成を示すブロック図である。   First, the configuration of the device of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 and 2. Here, FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the system 10 of the present invention and a connection configuration of the device 1 of the present invention and its peripheral devices installed in the system 10 of the present invention, and FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of 1. FIG.

本発明装置1は、本実施形態では、ソフトウェア的に構築されており、本発明装置1の各手段を実現する行動分析支援プログラムをコンピュータ上で実行することにより、複数の分析対象者の行動予定データ及び行動実績データを収集照合して行動分析を行う。本発明装置1は、図1に示すように、所定の企業内に構築された本発明システム10上に設置されている。より詳しくは、本発明システム10は、複数のLAN13を備えて構成されており、図1では、簡単のために、3つのLAN13a〜13cについて図示している。本発明装置1は、LAN13cに設置されている。LAN13cには、本発明装置1の他に、無線アクセスポイント15と携帯電話機能及び無線IP電話機能を有する各携帯端末30とのデータ通信に基づいて、各携帯端末30の位置を特定し記憶すると共に、携帯端末30を他の携帯端末30や携帯電話網40に接続する電話通信制御機能を備えるSIPサーバ12(IP電話通信制御用サーバに相当)、及び、携帯電話網40等の外部ネットワークと接続するための外部通信用ゲートウェイ11が設置されている。また、LAN13cは、ルータ14aを介してLAN13aと、ルータ14bを介してLAN13bと接続されている。更に、各LAN13には、1または複数の無線アクセスポイント15、及び、パーソナルコンピュータ16(PC16)等の端末装置等が設置されている。本発明装置1は、SIPサーバ12、外部通信用ゲートウェイ11、LAN13a及びLAN13bに接続されたPC16等の端末装置等とデータ通信可能に構成されている。   In the present embodiment, the device 1 of the present invention is constructed in software, and a behavior analysis support program that realizes each means of the device 1 of the present invention is executed on a computer, whereby the behavior schedules of a plurality of analysis subjects are scheduled. Data and behavioral performance data are collected and collated to conduct behavioral analysis. As shown in FIG. 1, the device 1 of the present invention is installed on a system 10 of the present invention built in a predetermined company. More specifically, the system 10 of the present invention includes a plurality of LANs 13, and FIG. 1 illustrates three LANs 13a to 13c for the sake of simplicity. The device 1 of the present invention is installed in the LAN 13c. In addition to the device 1 of the present invention, the LAN 13c specifies and stores the position of each mobile terminal 30 based on data communication between the wireless access point 15 and each mobile terminal 30 having a mobile phone function and a wireless IP phone function. In addition, an SIP server 12 (corresponding to an IP telephone communication control server) having a telephone communication control function for connecting the portable terminal 30 to another portable terminal 30 and the portable telephone network 40, and an external network such as the portable telephone network 40 An external communication gateway 11 for connection is installed. The LAN 13c is connected to the LAN 13a via the router 14a and to the LAN 13b via the router 14b. Further, each LAN 13 is provided with one or a plurality of wireless access points 15 and terminal devices such as a personal computer 16 (PC 16). The device 1 of the present invention is configured to be capable of data communication with a SIP server 12, an external communication gateway 11, a terminal device such as a PC 16 connected to the LAN 13a and the LAN 13b.

本発明装置1は、図2に示すように、分析対象者毎に、所定の分析期間(例えば、10営業日)における分析対象者の行動予定別に、少なくとも行動予定の予定開始時刻及び予定終了時刻で規定される予定行動期間を含み、分析対象者の予定位置情報、行動予定の内容、及び、行動予定の他の参加者情報の少なくとも何れか1つを含む付帯情報を登録可能に構成された行動予定データの入力を受け付けて記憶する予定記憶手段2と、分析期間において、分析対象者毎に、分析対象者が所持する分析対象者端末30とのデータ通信に基づいて、所定の位置検出単位時間毎または常時、分析対象者の位置を特定して位置情報を求める位置特定手段3と、分析対象者毎に、位置特定手段3によって特定された位置情報に基づいて、複数の行動実績データを記憶する実績記憶手段4と、分析対象者毎に、分析期間における行動予定データ別に、行動予定データを行動実績データと対応付ける照合処理を行い、対応付けされた行動実績データの位置情報に基づいて行動予定データ夫々を修正する照合手段5と、を備えて構成されている。更に、本実施形態では、本発明装置1は、外部操作入力により、行動予定データを修正する修正手段6、及び、照合手段5または修正手段6による修正後に分析対象者の行動分析を行う行動分析手段7を備えている。   As shown in FIG. 2, the device 1 of the present invention has at least a scheduled start time and a scheduled end time of an action schedule for each analysis target person, according to the action schedule of the analysis target person in a predetermined analysis period (for example, 10 business days). In addition to the scheduled action period specified in the above, it is configured to be able to register incidental information including at least one of the scheduled position information of the analysis subject, the contents of the action schedule, and other participant information of the action schedule Based on data communication between the schedule storage means 2 that receives and stores the input of action schedule data and the analysis target person terminal 30 possessed by the analysis target person for each analysis target in the analysis period, a predetermined position detection unit Based on the position information specified by the position specifying means 3 for each analysis target, the position specifying means 3 for specifying the position of the analysis target person and determining the position information for each time or always, For each person to be analyzed, and for each action schedule data in the analysis period, a matching process for associating the action schedule data with the action record data is performed, and based on the position information of the associated action record data And collation means 5 for correcting each of the action schedule data. Further, in the present embodiment, the device 1 of the present invention includes a correction unit 6 that corrects the action schedule data by an external operation input, and a behavior analysis that performs a behavior analysis of the analysis target person after the correction by the matching unit 5 or the correction unit 6. Means 7 are provided.

本実施形態では、更に、分析対象者が操作する所定の端末の表示画面上に、行動予定データの入力・修正を行うスケジューラ画面を表示させる表示手段8と、LAN13cを介してSIPサーバ12等の周辺装置とデータ通信を行うための通信インターフェース9を備えて構成されている。   In the present embodiment, the display unit 8 for displaying a scheduler screen for inputting / correcting action schedule data on the display screen of a predetermined terminal operated by the analysis target person, and the SIP server 12 and the like via the LAN 13c. The communication interface 9 for performing data communication with the peripheral device is provided.

予定記憶手段2は、表示手段8によって表示されたスケジューラ画面上に、外部操作入力により行動予定が入力または修正された場合に、入力または修正されたデータに基づいて行動予定データを生成または修正し、固定ディスクや不揮発性メモリ等で構成される行動予定データ記憶部M1に記憶する。ここで、図3は、表示手段8によって、認証された入力者の端末装置の表示画面上に表示されるスケジューラ画面の一例を示している。このスケジューラ画面では、行動予定毎に、予定開始時刻及び予定終了時刻で規定される予定行動期間を入力または修正するように構成されている。更に、このスケジューラ画面においては、分析対象者が自己の行動予定データを入力可能に構成されているだけでなく、認証された他者によっても該分析対象者の行動予定データを入力及び修正可能に構成されている。また、入力者の端末装置としては、例えば、LAN13に接続されたPC16等の端末装置を想定している。更に、このスケジューラ画面では、付帯情報として、資料作成や会議等の行動予定の内容、A会議室や自席等の予定位置情報、及び、他の参加者情報が入力可能であり、これらの付帯情報の内、行動予定の内容及び予定位置情報が入力されている場合には、スケジューラ画面上に表示されるように構成されている。また、本実施形態の予定記憶手段2は、分析期間において、全面的に行動予定データを入力する必要はなく、行動予定データが入力されていない期間については、移動等の予定位置情報が不定である行動予定データとみなして後述する照合手段5により照合処理が行われるように構成されている。尚、行動予定データの入力は、必ずしも行動前でなくても良い。後述する照合手段5による照合処理前であれば、行動後に事後的に入力しても構わない。また、入力済みのデータを修正しても良い。   The schedule storage means 2 generates or corrects action schedule data on the scheduler screen displayed by the display means 8 when the action schedule is input or corrected by an external operation input based on the input or corrected data. The data is stored in the action schedule data storage unit M1 configured with a fixed disk, a non-volatile memory, or the like. Here, FIG. 3 shows an example of a scheduler screen displayed on the display screen of the terminal device of the authenticated input person by the display means 8. The scheduler screen is configured to input or modify a scheduled action period defined by a scheduled start time and a scheduled end time for each action schedule. Furthermore, in this scheduler screen, not only the analysis target person can input his / her action schedule data but also the authorized person can input and modify the analysis target person's action schedule data. It is configured. Further, as the terminal device of the input person, for example, a terminal device such as a PC 16 connected to the LAN 13 is assumed. In addition, in this scheduler screen, the contents of action schedules such as material creation and meetings, scheduled position information such as the A meeting room and own seats, and other participant information can be input as incidental information. Among them, when an action schedule content and schedule position information are input, the schedule screen is displayed on the scheduler screen. Further, the schedule storage means 2 of the present embodiment does not need to input the action schedule data completely in the analysis period, and the schedule position information such as movement is indefinite during the period when the action schedule data is not input. It is configured so that the collation process is performed by the collation means 5 described later, which is regarded as certain action schedule data. Note that the action schedule data need not be input before the action. As long as it is before the collation process by the collation means 5 mentioned later, you may input later after action. Moreover, the input data may be corrected.

位置特定手段3は、図1に示すように、本実施形態では、分析対象者端末30として、携帯電話機能及び無線IP電話機能を備えた携帯端末30を想定しており、携帯端末30と携帯電話基地局20または無線アクセスポイント15とのデータ通信に基づいてSIPサーバ12上に記憶された位置情報を、位置検出単位時間毎または常時取得し、分析対象者の位置を特定する。分析対象者の位置は、携帯端末30がデータ通信を行った携帯電話機の基地局の位置情報または無線LAN13のアクセスポイントの位置情報に基づいて特定する。   As shown in FIG. 1, the position specifying means 3 is assumed to be a mobile terminal 30 having a mobile phone function and a wireless IP phone function as the analysis subject person terminal 30 in this embodiment. Based on data communication with the telephone base station 20 or the wireless access point 15, the position information stored on the SIP server 12 is obtained every position detection unit time or at all times, and the position of the person to be analyzed is specified. The position of the person to be analyzed is specified based on the position information of the base station of the mobile phone with which the mobile terminal 30 performs data communication or the position information of the access point of the wireless LAN 13.

実績記憶手段4は、位置特定手段3によって特定された位置情報を取得して行動実績データを生成し、固定ディスクや不揮発性メモリ等で構成される行動実績データ記憶部M2に記憶する。より具体的には、本実施形態の実績記憶手段4は、位置特定手段3において所定の所在判定時間(例えば、5分)を超えて連続して同じ位置情報が検出された場合に、該位置情報が示す位置を所在特定位置とし、前記所在特定位置と該所在特定位置の検出開始時刻及び検出終了時刻で規定される所在特定期間を実績行動期間として含む行動実績データを記憶する。また、実績記憶手段4は、分析期間の内の所在特定期間を除く期間を所在不定期間とし、所在不定期間毎に、所在不定期間を実績行動期間として含む行動実績データを記憶する。   The result storage means 4 acquires the position information specified by the position specifying means 3, generates action result data, and stores the action result data in the action result data storage unit M2 configured by a fixed disk, a nonvolatile memory, or the like. More specifically, the result storage unit 4 of the present embodiment is configured so that the position specifying unit 3 detects the position information when the same position information is detected continuously over a predetermined location determination time (for example, 5 minutes). The position indicated by the information is defined as a location specific position, and action result data including the location specific period defined by the location specific position and the detection start time and detection end time of the location specific position as the actual action period is stored. Further, the result storage means 4 stores the action result data including the period of indefinite period as the actual action period for each position indefinite period, excluding the specific period of the analysis period.

照合手段5は、分析期間(本実施形態では、10営業日)において、予定記憶手段2により入力された行動予定データを実績記憶手段4により記憶された行動実績データと対応付ける照合処理、及び、対応付けされた行動実績データの位置情報に基づいて行動予定データ夫々を修正する修正処理を行う。尚、本実施形態では、照合処理は、第1〜第4照合処理から構成されている。   The collation means 5 is a collation process for associating the action schedule data input by the schedule storage means 2 with the action result data stored by the result storage means 4 in the analysis period (10 business days in this embodiment), and A correction process for correcting each of the action schedule data is performed based on the position information of the attached action result data. In the present embodiment, the matching process is composed of first to fourth matching processes.

照合手段5における照合処理の処理手順について、図4〜図8を基に説明する。ここで、図4は、本発明装置1における照合処理の処理手順を示すフローチャートであり、図5は、第1照合処理の処理手順を示すフローチャートであり、図7は、第3照合処理の処理手順を示すフローチャートであり、図8は、第2照合処理の処理手順を示すフローチャートである。   The procedure of the collation process in the collation means 5 is demonstrated based on FIGS. Here, FIG. 4 is a flowchart showing the processing procedure of the collation processing in the device 1 of the present invention, FIG. 5 is a flowchart showing the processing procedure of the first collation processing, and FIG. 7 is the processing of the third collation processing. FIG. 8 is a flowchart showing a processing procedure of the second matching process.

照合手段5は、照合処理を開始すると、先ず、第1及び第3照合処理の何れも実行していない未照合の行動実績データから、照合処理の照合対象となる行動実績データを選択する(ステップ#110)。   When the collation unit 5 starts the collation process, first, action result data to be collated in the collation process is selected from uncollated action result data in which neither of the first and third collation processes is executed (step) # 110).

照合手段5は、ステップ#110で選択した行動実績データに、付帯情報として、所在特定位置が記憶されている場合(ステップ#120でYes分岐)、照合対象の行動実績データに対し第1照合処理を行う(ステップ#130)。照合手段5は、第1照合処理において、図5に示すように、先ず、照合対象の行動実績データの所在特定期間と一部または全部が重複する予定行動期間を有し、且つ、行動実績データの所在特定位置と一致する予定位置情報を有する行動予定データを検索する(ステップ#131)。照合手段5は、ステップ#131において、行動予定データが検索されなかった場合(ステップ#131で“0”分岐)、第1照合処理を終了する。ステップ#131において、行動予定データが1つ検索された場合(ステップ#131で“1”分岐)、検索された行動予定データと照合対象の行動実績データを対応付けし(ステップ#132)、対応付けされた行動予定データを検索対象から除外し、第1照合処理を終了する。   When the location specific position is stored as incidental information in the action result data selected in step # 110 (Yes in step # 120), the matching unit 5 performs the first matching process on the action result data to be verified. Is performed (step # 130). As shown in FIG. 5, the matching unit 5 first has a scheduled action period that partially or entirely overlaps with the location specifying period of the action result data to be verified as shown in FIG. 5, and the action result data The action schedule data having the schedule position information that matches the location specific position is searched (step # 131). If the action plan data is not searched in step # 131 ("0" branch in step # 131), the matching unit 5 ends the first matching process. In step # 131, when one action schedule data is retrieved ("1" branch in step # 131), the retrieved action schedule data is associated with the action result data to be verified (step # 132). The attached action schedule data is excluded from the search target, and the first matching process is terminated.

照合手段5は、ステップ#131において、行動予定データが複数検索された場合(ステップ#131で“複数”分岐)、抽出された複数の行動予定データの内、他の行動予定データと予定行動期間が重複しない単体行動予定データがあるときは(ステップ#133でYes分岐)、該単体行動予定データの予定行動期間に基づいて、照合対象の行動実績データの所在特定期間を分割し(ステップ#134)、分割された所在特定期間毎に複数の新たな行動実績データとする。ここで、図6は、行動実績データの所在特定期間の分割例を示している。   When a plurality of action schedule data are searched in step # 131 ("plurality" branch in step # 131), the collation means 5 includes other action schedule data and a scheduled action period among the extracted action schedule data. If there is single action schedule data that does not overlap (Yes in step # 133), the location specific period of the action result data to be verified is divided based on the scheduled action period of the single action schedule data (step # 134). ), And a plurality of new action result data for each divided location specific period. Here, FIG. 6 shows a division example of the location specific period of the action result data.

より具体的には、照合手段5は、本実施形態では、例えば、図6(a)に示すように、単体行動予定データDp1と単体行動予定データDp2が行動予定データ記憶部M1に、行動実績データDe1が行動実績データ記憶部M2に記憶されている場合、単体行動予定データDp2の予定開始時刻で行動実績データDe1を分割し、行動実績データDe2及びDe3を新たな行動実績データとする。また、例えば、図6(b)に示すように、単体行動予定データDp1の予定終了時刻と単体行動予定データDp2の予定開始時刻の間の任意の時点で行動実績データDe1を分割し、行動実績データDe4及びDe5を新たな行動実績データとするように構成しても良い。尚、本実施形態では、ステップ#131で照合対象の行動実績データの所在特定位置と一致する予定位置情報を有する行動予定データを検索しているので、単体行動予定データDp1と単体行動予定データDp2には同じ予定位置情報が記憶されている。このため、単体行動予定データDp1と単体行動予定データDp2の間の期間がある程度短い場合には、移動等の他の行動を想定する必要がないと考えられる。但し、単体行動予定データDp1と単体行動予定データDp2の間の期間が相当長い場合には、休憩等の他の予定を考慮し、図6(c)に示すように、単体行動予定データDp1の予定終了時刻及び単体行動予定データDp2の予定開始時刻で行動実績データDe1を分割し、行動実績データDe6、De7、De8を新たな行動実績データとする構成としても良い。また、例えば、図6(d)に示すように、単体行動予定データDp1の隣に、他の行動予定データDp4と予定行動期間が重複する重複行動予定データDp3が登録されている場合は、重複行動予定データDp3の予定開始時刻で行動実績データDe1を分割し、行動実績データDe9及びDe10を新たな行動実績データとするように構成しても良いし、図6(e)に示すように、単体行動予定データDp1の予定終了時刻と重複行動予定データDp3の予定開始時刻の間の任意の時点で行動実績データDe1を分割し、行動実績データDe11及びDe12を新たな行動実績データとするように構成しても良い。また、単体行動予定データDp1の予定終了時刻と重複行動予定データDp3の予定開始時刻の間の期間が相当長い場合には、図6(f)に示すように、単体行動予定データDp1の予定終了時刻と重複行動予定データDp3の予定開始時刻で行動実績データDe1を分割し、行動実績データDe13、De14及びDe15を新たな行動実績データとするように構成しても良い。   More specifically, in the present embodiment, for example, as shown in FIG. 6A, the matching unit 5 stores the single action schedule data Dp1 and the single action schedule data Dp2 in the action schedule data storage unit M1, and the action results. When the data De1 is stored in the action result data storage unit M2, the action result data De1 is divided at the scheduled start time of the single action schedule data Dp2, and the action result data De2 and De3 are set as new action result data. Further, for example, as shown in FIG. 6B, the action result data De1 is divided at an arbitrary time between the scheduled end time of the single action schedule data Dp1 and the scheduled start time of the single action schedule data Dp2, and the action result is obtained. The data De4 and De5 may be configured as new action result data. In the present embodiment, since the action schedule data having the scheduled position information that matches the specific location of the action result data to be collated is searched in step # 131, the single action schedule data Dp1 and the single action schedule data Dp2 are searched. Stores the same scheduled position information. For this reason, when the period between the single action schedule data Dp1 and the single action schedule data Dp2 is somewhat short, it is considered unnecessary to assume other actions such as movement. However, when the period between the single action schedule data Dp1 and the single action schedule data Dp2 is considerably long, other schedules such as a break are taken into consideration, as shown in FIG. The action result data De1 may be divided at the scheduled end time and the scheduled start time of the single action schedule data Dp2, and the action result data De6, De7, and De8 may be used as new action result data. Also, for example, as shown in FIG. 6 (d), if the overlapping action schedule data Dp3 whose schedule action period overlaps with the other action schedule data Dp4 is registered next to the single action schedule data Dp1, The action result data De1 may be divided at the scheduled start time of the action schedule data Dp3, and the action result data De9 and De10 may be configured as new action result data, as shown in FIG. The action result data De1 is divided at an arbitrary time between the schedule end time of the single action schedule data Dp1 and the schedule start time of the duplicate action schedule data Dp3, and the action result data De11 and De12 are set as new action result data. It may be configured. When the period between the scheduled end time of the single action schedule data Dp1 and the scheduled start time of the duplicate action schedule data Dp3 is considerably long, as shown in FIG. 6 (f), the scheduled end of the single action schedule data Dp1 The action result data De1 may be divided by the time and the scheduled start time of the overlapping action schedule data Dp3, and the action result data De13, De14, and De15 may be configured as new action result data.

照合手段5は、行動実績データを分割した後(ステップ#134)、ステップ#131で抽出された単体行動予定データ夫々と、抽出された単体行動予定データの予定行動期間と一部または全部が重複する所在特定期間を有する行動実績データ(ステップ#134で分割した後の行動実績データ)を夫々対応付けし(ステップ#135)、対応付けされた行動予定データを検索対象から除外し、第1照合処理を終了する。   After the action result data is divided (step # 134), the verification unit 5 partially or entirely overlaps each of the single action schedule data extracted in step # 131 and the scheduled action period of the extracted single action schedule data. The action result data (the action result data after being divided in step # 134) having the location specific period to be associated are respectively associated (step # 135), the associated action schedule data is excluded from the search target, and the first verification The process ends.

照合手段5は、ステップ#131において、行動予定データが複数検索され(ステップ#131で“複数”分岐)、抽出された複数の行動予定データに他の行動予定データと予定行動期間が重複しない単体行動予定データがないときは(ステップ#133でNo分岐)、第1照合処理を終了する。   In step # 131, the collation means 5 retrieves a plurality of action schedule data (“plurality” branch in step # 131), and the plurality of extracted action schedule data alone does not overlap with other action schedule data. When there is no action schedule data (No branch at step # 133), the first matching process is terminated.

照合手段5は、図4に示すように、第1照合処理(ステップ#130)が終了した後、第1照合処理または後述する第3照合処理の何れも実行していない行動実績データがある場合(ステップ#140でYes分岐)、再度、照合処理の照合対象となる行動実績データを選択する(ステップ#110)。   As shown in FIG. 4, the collation means 5 has action result data in which neither the first collation process nor the third collation process described later is performed after the first collation process (step # 130) is completed. (Yes in step # 140), action result data to be verified in the verification process is selected again (step # 110).

照合手段5は、ステップ#110で選択した行動実績データに、付帯情報として、所在特定位置が記憶されていない場合(ステップ#120でNo分岐)、照合対象の行動実績データに対し第3照合処理を行う(ステップ#150)。照合手段5は、第3照合処理において、図7に示すように、先ず、照合対象の行動実績データの所在不定期間と一部または全部が重複する予定行動期間を有し、且つ、予定位置情報が登録されていない行動予定データを検索する(ステップ#151)。照合手段5は、ステップ#151において、行動予定データが検索されなかった場合(ステップ#151で“0”分岐)、第3照合処理を終了する。ステップ#151において、行動予定データが1つ検索された場合(ステップ#151で“1”分岐)、検索された行動予定データと照合対象の行動実績データを対応付けし(ステップ#152)、対応付けされた行動予定データを検索対象から除外し、第3照合処理を終了する。   When the location specific position is not stored as incidental information in the action result data selected in step # 110 (No branch in step # 120), the matching unit 5 performs the third matching process on the action result data to be checked. (Step # 150). As shown in FIG. 7, the matching unit 5 first has a scheduled action period partially or wholly overlapped with the indefinite period of the action result data to be verified in the third matching process, and the scheduled position information Search for action schedule data in which is not registered (step # 151). If the action plan data is not searched in step # 151 (“0” branch in step # 151), the matching unit 5 ends the third matching process. When one action schedule data is searched in step # 151 ("1" branch in step # 151), the searched action schedule data is associated with action result data to be collated (step # 152). The attached action schedule data is excluded from the search target, and the third matching process is terminated.

照合手段5は、ステップ#151において、行動予定データが複数検索された場合(ステップ#151で“複数”分岐)、抽出された複数の行動予定データの内、他の行動予定データと予定行動期間が重複しない単体行動予定データがあるときは(ステップ#153でYes分岐)、該単体行動予定データの予定行動期間に基づいて、照合対象の行動実績データの所在不定期間を分割し(ステップ#154)、分割された所在不定期間毎に複数の新たな行動実績データとする。尚、本実施形態では、所在不定期間の分割手順は、第1照合処理のステップ#134における所在特定期間の分割手順と同じである。   When a plurality of action schedule data are searched in step # 151 ("plurality" branch in step # 151), the collation means 5 includes other action schedule data and a scheduled action period among the extracted action schedule data. If there is single action schedule data that does not overlap (Yes in step # 153), the location indefinite period of the action result data to be verified is divided based on the scheduled action period of the single action schedule data (step # 154). ), And a plurality of new action result data for each divided indefinite period. In the present embodiment, the procedure for dividing the location irregularity is the same as the procedure for dividing the location specifying period in step # 134 of the first matching process.

引き続き、照合手段5は、行動実績データを分割した後(ステップ#154)、ステップ#151で抽出された単体行動予定データ夫々と、抽出された単体行動予定データの予定行動期間と一部または全部が重複する所在不定期間を有する行動実績データ(ステップ#154で分割した後の行動実績データ)を夫々対応付けし(ステップ#155)、対応付けされた行動予定データを検索対象から除外し、第3照合処理を終了する。   Subsequently, the verification unit 5 divides the action result data (step # 154), and then each of the single action schedule data extracted in step # 151 and the scheduled action period and part or all of the extracted single action schedule data. Are associated with each other (actual result data after being divided at step # 154) (step # 155), the associated action schedule data is excluded from the search target, 3 The collation process is terminated.

照合手段5は、図4に示すように、第3照合処理(ステップ#150)が終了した後、第1照合処理または第3照合処理の何れも実行していない行動実績データがある場合(ステップ#160でYes分岐)、再度、照合処理の照合対象となる行動実績データを選択する(ステップ#110)。   As shown in FIG. 4, when the third matching process (step # 150) is completed, the matching means 5 has action result data in which neither the first matching process nor the third matching process is executed (step (Yes branch at # 160), action result data to be collated in the collation process is selected again (step # 110).

照合手段5は、全ての行動実績データについて第1照合処理または第3照合処理の何れかを実行した後(ステップ#140でNo分岐、または、ステップ#160でNo分岐)、ステップ#170の第2照合処理に移行する。   The collation means 5 executes either the first collation process or the third collation process for all action result data (No branch at step # 140 or No branch at step # 160), and then the first collation process at step # 170. 2 The process proceeds to the verification process.

照合手段5は、第2照合処理(ステップ#170)において、第1照合処理または第3照合処理の実行後、対応付けされていない行動実績データ夫々について、位置情報以外の付帯情報、ここでは、行動予定の内容及び行動予定の他の参加者情報に基づいて、対応付けされていない行動予定データとの対応付けを行う。   In the second matching process (step # 170), the matching unit 5 performs additional information other than position information on each of the action result data that is not associated after execution of the first matching process or the third matching process, Based on the content of the action schedule and other participant information of the action schedule, the action schedule data that is not associated is associated.

具体的には、照合手段5は、図8に示すように、先ず、対応付けされていない行動実績データから、第2照合処理における照合対象の行動実績データを選択する(ステップ#171)。照合対象の行動実績データが検索されない場合(ステップ#171でNo分岐)、第2照合処理を終了する。照合手段5は、ステップ#171において照合対象の行動実績データが検索されると、照合対象の行動実績データの所在特定期間と一部または全部が重複する予定行動期間を有し、付帯情報として、参加者情報が記憶されている行動予定データを検索する(ステップ#172)。照合手段5は、期間が重複し、且つ、参加者情報が記憶されている行動予定データが検索されると(ステップ#172でYes分岐)、検索された行動予定データ夫々の参加者情報に基づいて、他の参加予定者を特定する。そして、特定した参加者の行動実績データの所在特定位置と分析対象者の照合対象の行動実績データの所在特定位置を比較参照して、分析対象者と同じ行動予定に参加したと考えられる参加者を特定し、全参加予定者に対する参加者の参加率(分析対象者を含む参加率でも良い)を算出する(ステップ#173)。照合手段5は、この参加率が所定の判定率以上である行動予定データと照合対象の行動実績データを対応付ける(ステップ#174)。照合手段5は、期間が重複し、且つ、参加者情報が記憶されている行動予定データが検索されない場合(ステップ#172でNo分岐)、または、ステップ#174の対応付けの後、ステップ#171に移行し、次の照合対象の行動実績データを選択する。   Specifically, as shown in FIG. 8, the matching unit 5 first selects action result data to be verified in the second matching process from the action result data not associated (step # 171). If action result data to be verified is not searched (No branch at step # 171), the second verification process is terminated. When the action result data to be collated is searched in step # 171, the collation means 5 has a scheduled action period partially or entirely overlapped with the location specific period of the action result data to be collated. The action schedule data in which the participant information is stored is searched (step # 172). When the action schedule data for which the periods overlap and the participant information is stored is searched for (Yes branch at step # 172), the matching means 5 is based on the searched participant information of each action schedule data. Identify other prospective participants. Then, the participant who is considered to have participated in the same action schedule as the analysis target person by comparing and referring to the specific position of the specified action result data of the participant and the specific position of the action result data to be analyzed by the analysis target person And the participation rate (participation rate including the person to be analyzed) may be calculated for all participants scheduled (step # 173). The collation means 5 associates the action schedule data whose participation rate is equal to or higher than a predetermined determination rate with the action result data to be collated (step # 174). The collating unit 5 determines whether or not the action schedule data in which the periods overlap and the participant information is stored is searched (No branch at step # 172), or after the association at step # 174, the step # 171 is performed. To select the next action result data to be verified.

照合手段5は、図4に示すように、第2照合処理(ステップ#170)の実行後、第1〜第3照合処理によっては対応付けされない行動実績データに対する第4照合処理(ステップ#180)を実行する。本実施形態では、照合手段5は、第4照合処理において、行動予定データ毎に、行動予定データを、行動予定データの予定開始時刻に最も近い検出開始時刻を有する行動実績データと対応付ける第1対応付けルール、行動予定データ毎に、行動予定データを、所在特定期間の長さが行動予定データの予定行動期間の長さに最も近い行動実績データと対応付ける第2対応付けルール、行動予定データと行動実績データを、時系列順に対応付ける第3対応付けルールを用いて対応付けを行う。照合手段5は、第4照合処理の実行後、照合処理を終了する。   As shown in FIG. 4, after the second matching process (step # 170) is performed, the matching unit 5 performs the fourth matching process (step # 180) for action result data that is not associated by the first to third matching processes. Execute. In the present embodiment, the matching unit 5 associates the action schedule data with the action result data having the detection start time closest to the schedule start time of the action schedule data for each action schedule data in the fourth matching process. For each attachment rule and action schedule data, the second association rule, action schedule data and action for associating the action schedule data with action result data whose location specific period is closest to the length of the scheduled action period of the action schedule data Association is performed using a third association rule for associating the result data in time series order. The verification unit 5 ends the verification process after executing the fourth verification process.

詳細には、照合手段5は、第4照合処理において、先ず、対応付けされていない行動実績データから照合対象の行動実績データを順次選択する。照合手段5は、例えば、対応付けされた2つの照合済行動実績データの間にある対応付けされていない行動実績データの数と、2つの照合済行動実績データと対応付けされた2つの照合済行動予定データの間にある対応付けされていない行動予定データの数が同数である場合に、これらを時系列順に対応付ける(第3対応付けルール)。尚、2つの照合済行動実績データの間にある対応付けされていない行動実績データの数と、2つの照合済行動予定データの間にある対応付けされていない行動予定データの数が異なる場合には、第1対応付けルールに基づいて、照合対象の行動実績データ夫々を、行動予定開始時刻が照合対象の行動実績データの実績行動期間の開始時刻と最も近い行動予定データと対応付ける。第1対応付けルールによって対応付けできない場合、例えば、行動予定開始時刻と実績行動期間の開始時刻との間の期間の長さが同じ行動予定データが2つ以上ある場合は、第2対応付けルールに基づいて、照合対象の行動実績データにおける所在特定期間の長さに最も近い長さの予定行動期間を有する行動予定データと対応付ける。   Specifically, in the fourth matching process, the matching unit 5 first sequentially selects action result data to be verified from action result data not associated with each other. For example, the collating unit 5 includes the number of unmatched action result data between the two matched action result data and the two matched results associated with the two matched action result data. When the number of action schedule data which is not matched between action schedule data is the same, these are matched in time series order (3rd matching rule). In the case where the number of unmatched action result data between the two verified action result data differs from the number of unscheduled action schedule data between the two verified action schedule data In accordance with the first association rule, each action result data to be verified is associated with action schedule data whose action scheduled start time is closest to the start time of the actual action period of the action result data to be verified. For example, when there is two or more action schedule data having the same length of the period between the action schedule start time and the actual action period start time when the first association rule cannot be associated, the second association rule Based on the action schedule data having the scheduled action period with the length closest to the length of the specific location period in the action result data to be verified.

照合手段5は、照合処理の実行後、行動実績データと対応付けされた行動予定データ夫々について、行動予定データの予定行動期間が対応付けされた行動実績データの実績行動期間と完全に合致しないときは、対応付けされた行動予定データの予定行動期間を実績行動期間に合致するように修正する修正処理を行う。また、本実施形態では、照合手段5は、更に、予定位置情報が記憶されている行動予定データの場合、該予定位置情報が、対応付けされた行動実績データの所在特定位置と異なる場合には、予定位置情報を所在特定位置に修正する。   When the collation means 5 does not completely match the actual action period of the action result data associated with the scheduled action period of the action schedule data for each of the action schedule data associated with the action result data after execution of the matching process. Performs a correction process for correcting the scheduled action period of the associated action schedule data so as to match the actual action period. Further, in the present embodiment, the collation means 5 further, in the case of action schedule data in which the planned position information is stored, when the planned position information is different from the location specific position of the associated action result data The planned position information is corrected to the specific position.

具体的には、照合手段5は、例えば、図3において、波線S1で示すように、行動予定の内容として「資料作成1」、予定位置情報として「自席」が記憶されている行動予定データに、行動予定の内容として「会議1」、予定位置情報として「A会議室」が記憶されている行動予定データが全面的に重複している場合、第1照合処理において、照合対象の行動実績データの所在特定位置に応じて、何れか一方の行動予定データのみが行動実績データと対応付けされることになる。この場合、対応付けされた一方の行動予定データについて、対応付けされた行動実績データの実績行動期間と合致するように予定行動期間を修正し、対応付けされていない行動予定データは削除する。また、図3において、波線S2で示すように、行動予定の内容として「会議2」、予定位置情報として「B会議室」が記憶されている行動予定データと、行動予定の内容として「セミナー」、予定位置情報として「外出」が記憶されている行動予定データの2つが部分的に重複している場合は、夫々に対応付けされた行動実績データの実績行動期間に基づいて、予定行動期間を重複しないように修正する。   Specifically, for example, as shown by a dashed line S1 in FIG. 3, the collating unit 5 stores the action schedule data in which “document preparation 1” is stored as the action schedule contents and “self-seat” is stored as the schedule position information. When the action schedule data in which “conference 1” is stored as the content of the action schedule and “A meeting room” is stored as the schedule position information is completely overlapped, the action result data to be verified in the first verification process Only one of the action schedule data is associated with the action result data according to the location specific position. In this case, with respect to one of the associated action schedule data, the scheduled action period is corrected so as to match the actual action period of the associated action result data, and the action schedule data that is not associated is deleted. In FIG. 3, as indicated by a dashed line S <b> 2, action schedule data in which “conference 2” is stored as the content of the action schedule, “B meeting room” is stored as the schedule position information, and “seminar” is the content of the action schedule. When two of the action schedule data in which “going out” is stored as the schedule position information partially overlap, the scheduled action period is determined based on the action action period of the action result data associated with each of the action schedule data. Correct so that it does not overlap.

修正手段6は、照合手段5により修正された行動予定データ夫々を、表示手段8によりスケジューラ画面上に表示し、外部操作入力を受け付けて、行動予定データを修正する。修正手段6により、上記第1〜第4照合処理によって対応付けされない行動予定データ、例えば、予定行動期間が重複する所在特定位置が記録されていない複数の行動予定データについて、分析対象者の実際の行動に基づいて修正することができる。尚、本発明装置1では、照合手段5による自動修正の後に、修正手段6により、分析対象者等による修正を行うので、分析対象者にかかる修正のための負荷は最小限に抑えることが可能になる。   The correction means 6 displays the action schedule data corrected by the collating means 5 on the scheduler screen by the display means 8, accepts external operation input, and corrects the action schedule data. For the action schedule data that is not associated by the first to fourth collation processes by the correcting means 6, for example, a plurality of action schedule data in which the location specific positions where the scheduled action periods overlap are not recorded, Corrections can be made based on behavior. In the apparatus 1 of the present invention, after the automatic correction by the collating means 5, the correction means 6 makes corrections by the analysis target person and so on, so the load on the analysis target person can be minimized. become.

行動分析手段7は、照合手段5または修正手段6による修正後に、分析対象者別の行動予定データを用いて行動分析を行い、行動分析結果の提示要求に応じて行動分析結果を提示する。ここでは、行動分析結果の提示要求は、分析期間を指定可能に構成されている。例えば、図1に示すLAN13aに接続されたPC16から行動分析結果の提示要求が分析期間を指定して行われると、照合手段5は、指定された分析期間における行動分析結果を、表示手段8を用いてPC16のPC画面上に表示する。   The behavior analysis means 7 performs behavior analysis using the action schedule data for each person to be analyzed after the correction by the matching means 5 or the correction means 6, and presents the behavior analysis result in response to a request for presentation of the behavior analysis result. Here, the behavior analysis result presentation request is configured to be able to specify an analysis period. For example, when a behavior analysis result presentation request is made from the PC 16 connected to the LAN 13a shown in FIG. 1 by designating an analysis period, the matching unit 5 displays the behavior analysis result in the designated analysis period on the display unit 8. To display on the PC screen of the PC 16.

より具体的には、本実施形態の行動分析手段7は、拠点間別に移動時間を解析する第1行動解析、分析対象者別に移動回数や移動率を解析する第2行動解析、会議の開催状況を解析する第3行動解析、分析対象者別に在席/離席行動を解析する第4行動解析、分析対象者別に社内外の滞在時間を解析する第5行動解析、部門(所属先)間での接触行動を解析する第6行動解析、スケジューラの行動予定データに対する行動実績データの乖離度を解析する第7行動解析、分析対象者別に作業集中度を解析する第8行動解析、業務空間の環境を解析する第9行動解析、定型パターンを解析する第10行動解析、平常時に対する緊急時の行動を解析する第11行動解析、展示物等に対する閲覧行動を解析する第12行動解析、会議費用を解析する第13行動解析、社内設備の利用状況を解析する第14行動解析を夫々実行してその結果を提示し、更に、上記第1行動解析〜第14行動解析の結果夫々について生産性指標を求めて比較表示する。   More specifically, the behavior analysis means 7 of the present embodiment includes a first behavior analysis that analyzes the travel time for each base, a second behavior analysis that analyzes the number of travels and the travel rate for each person to be analyzed, and the status of the meeting. 3rd behavior analysis, 4th behavior analysis that analyzes presence / separation behavior for each subject of analysis, 5th behavior analysis that analyzes stay time inside and outside the organization by subject, and between departments (affiliations) 6th behavioral analysis that analyzes the contact behavior of the user, 7th behavioral analysis that analyzes the degree of divergence of the behavioral performance data with respect to the scheduled behavior data of the scheduler, 8th behavioral analysis that analyzes the degree of work concentration for each analysis target, and the environment of the work space 9th behavior analysis to analyze the 10th behavior analysis to analyze the fixed pattern, 11th behavior analysis to analyze the emergency behavior for normal times, 12th behavior analysis to analyze the browsing behavior to exhibits etc., meeting fee First to analyze 3) Behavior analysis and 14th behavior analysis for analyzing the usage status of in-house equipment are performed and the results are presented. Further, the results of the first behavior analysis to the 14th behavior analysis are obtained and compared with each other. indicate.

より具体的には、行動分析手段7は、拠点間別に移動時間を解析する第1行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、解析対象の拠点間の移動を示す行動予定データを検索し、解析対象の拠点間の移動時間について、分析対象者全体での平均値、及び、季節別、曜日別、時間帯別の移動時間分布及び平均値を算出する統計解析処理を実行する。最終的に、行動分析手段7は、第1行動解析の結果として、移動時間が長い分析対象者を移動時間の長い順に提示し、移動回数が所定値以上の拠点間を提示する。これにより、例えば、移動時間が長い分析対象者から順に上位5位までを特定し、特定した分析対象者に対し移動時間の改善を促すことで、移動時間の長い分析対象者の移動時間の改善を図ることが可能になる。また、移動回数が所定値以上であり、移動時間の改善により生産性向上が見込める拠点間については、該拠点間にシャトルバスを新設または増設する等して、移動時間の短縮や交通費の削減を図る等の対策が可能になる。   More specifically, the behavior analysis means 7 in the first behavior analysis that analyzes the travel time for each base, the behavior indicating the movement between the bases to be analyzed from the action schedule data of all the target persons in the analysis period. Statistical analysis processing that searches the planned data and calculates the average value of the entire analysis target and the travel time distribution and average value by season, day of the week, and time zone for the travel time between the bases to be analyzed Execute. Eventually, the behavior analysis means 7 presents the analysis target person with the long travel time in the order of the long travel time as a result of the first behavior analysis, and presents between the bases whose number of travels is a predetermined value or more. Thus, for example, by specifying the top five places in order from the analysis person with the long travel time and urging the identified analysis person to improve the travel time, the improvement of the travel time of the analysis person with the long travel time Can be achieved. In addition, between sites where the number of trips is greater than or equal to the specified value and productivity can be improved by improving the trip time, a shuttle bus is newly installed or added between the locations to reduce travel time and transportation costs. It is possible to take measures such as

行動分析手段7は、分析対象者別に移動回数や移動率を解析する第2行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、所在特定位置が記憶されていない移動を示す行動予定データを検索し、分析対象者別または分析対象者の所属別に、分析期間における移動回数、分析期間における移動時間の合計、分析期間における移動時間の合計を分析期間における就業時間の合計で除算した移動時間率を算出する。最終的に、行動分析手段7は、第2行動解析の結果として、移動時間率が大きい分析対象者或いは所属先を、移動時間率が大きい順に提示する。これにより、例えば、移動時間率が大きく、無駄な移動が多いと考えられる分析対象者または所属先に対し、移動時間を減らすように促すことで、生産性の向上を図ることが可能になる。   In the second behavior analysis for analyzing the number of movements and the movement rate for each analysis target person, the behavior analysis means 7 is an action indicating a movement in which the location specific position is not stored from the action schedule data of all the analysis target persons in the analysis period. Search for scheduled data, and by number of analysts or affiliations of analysts, the number of transfers in the analysis period, the total travel time in the analysis period, and the total travel time in the analysis period divided by the total working hours in the analysis period Calculate the travel time rate. Eventually, the behavior analysis means 7 presents the analysis subject or the affiliation with the large travel time rate in the descending order of the travel time rate as a result of the second behavior analysis. As a result, for example, it is possible to improve productivity by urging an analysis target person or affiliation that is considered to have a large movement time rate and a lot of useless movement to reduce the movement time.

行動分析手段7は、会議の開催状況を解析する第3行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、付帯情報の行動予定の内容として「会議」が記憶されている行動予定データを検索し、分析対象者別または分析対象者の所属別に、分析期間における会議時間の合計、業務時間に占める会議時間の割合である会議時間率を算出する。最終的に、行動分析手段7は、第3行動解析の結果として、会議時間の合計の多い順、または、会議時間率の大きい順に、分析対象者または所属先を特定して提示する。これにより、例えば、会議時間の合計が多い分析対象者または所属先に対し、或いは、会議時間率が大きい分析対象者または所属先に対し、会議時間の削減を促すことで、生産性の向上を図ることが可能になる。   In the third behavior analysis for analyzing the holding status of the conference, the behavior analysis means 7 is a behavior in which “meeting” is stored as the content of the behavior schedule of the incidental information from the behavior schedule data of all the analysis target persons in the analysis period. The scheduled data is searched, and the total meeting time in the analysis period and the meeting time ratio that is the ratio of the meeting time to the work time are calculated for each analysis target person or each analysis subject person's affiliation. Eventually, the behavior analysis means 7 specifies and presents the analysis target person or the affiliation as the result of the third behavior analysis in the order of the total meeting time or in the descending order of the meeting time rate. As a result, productivity can be improved by, for example, encouraging reduction of the meeting time for the analyst / affiliation with a large total meeting time, or for the analyst / affiliation with a large meeting time rate. It becomes possible to plan.

行動分析手段7は、分析対象者別に在席/離席行動を解析する第4行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、付帯情報の予定位置情報として「自席」が記憶されている行動予定データを検索し、分析対象者別に、検索された行動予定データの予定行動期間を合計して分析対象者が自席で作業していると考えられる自席作業時間の合計、或いは、自席作業時間の合計を分析期間における就業時間の合計で除算した自席作業時間率を算出する。最終的に、行動分析手段7は、第4行動解析の結果として、分析対象者別に、分析対象者の所属先の情報と共に自席作業時間率を提示する。これにより、例えば、営業部門等の外出時間の多い所属先に属する分析対象者であって、自席作業時間が多い分析対象者または自席作業時間率の大きい分析対象者に対し、外出を促すことができる。また、デスクワーク中心の部門等の自席作業時間が多い所属先に属する分析対象者であって、自席作業時間が少ない分析対象者または自席作業時間率の小さい分析対象者に対し、デスクワークを促すことができる。尚、ここでは、自席作業時間の合計或いは自席作業時間率を算出したが、分析対象者が自席に着いていないと考えられる離席時間の合計或いは離席時間率を算出するように構成しても良い。   In the fourth behavior analysis in which the presence / separation behavior is analyzed for each analysis target person, the behavior analysis means 7 selects “seat” as the scheduled position information of the supplementary information from the action schedule data of all analysis target persons during the analysis period. Search the stored action schedule data and total the scheduled action periods of the searched action schedule data for each analysis target person, and the analysis person who is considered to be working at his / her own seat, or Then, the self-seat work time ratio is calculated by dividing the total self-work time by the total work hours in the analysis period. Eventually, the behavior analysis means 7 presents the self-sitting work time rate together with information on the affiliation of the analysis subject for each analysis subject as a result of the fourth behavior analysis. In this way, for example, an analysis target person belonging to an affiliated company with a lot of outing time, such as a sales department, who is an analysis target person with a large self-working time or a high self-working time ratio is encouraged to go out. it can. Also, desk work should be encouraged for those who belong to the affiliation who have a lot of their own work time, such as departments centered on desk work, and whose analysis time is low or their own work time ratio is small. it can. In this example, the total of self-seat work time or the self-seat work time rate is calculated. Also good.

行動分析手段7は、分析対象者別に社内外の滞在時間を解析する第5行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、付帯情報に社内にいることを示す予定位置情報が記憶されている行動予定データを検索し、分析対象者別に、検索された行動予定データの予定行動期間を合計して分析対象者が社内にいると考えられる社内時間の合計、或いは、社内時間の合計を分析期間における就業時間の合計で除算した社内時間率を算出する。最終的に、行動分析手段7は、第5行動解析の結果として、分析対象者別に、分析対象者の所属先の情報と共に社内時間の合計或いは社内時間率を提示する。これにより、例えば、社内調整や社内業務を主体とする所属先に属する分析対象者であって、社内時間の合計が少ない分析対象者或いは社内時間率の小さい分析対象者を、社内での業務に専念させるように図ることが可能になる。尚、ここでは、社内時間の合計或いは社内時間率を算出したが、分析対象者が社外にいると考えられる社外時間の合計或いは社外時間率を算出するように構成しても良い。   In the fifth behavior analysis for analyzing the stay time inside and outside the company for each analysis target, the behavior analysis means 7 is scheduled position information indicating that the user is in the company from the scheduled action data of all the analysis targets during the analysis period. Is searched for the action schedule data stored, and the total of the scheduled action periods of the searched action schedule data for each analysis target person is totaled, or the internal time that the analysis target person is considered to be in the company, or the internal time The in-house hour rate is calculated by dividing the total by the total working hours in the analysis period. Finally, the behavior analysis means 7 presents the total in-house time or the in-house time rate together with information on the affiliation of the analysis subject for each analysis subject as a result of the fifth behavior analysis. As a result, for example, an analyst who belongs to a company whose main organization is internal adjustment or internal work and who has a small total of in-house time or an analyst with a low in-house time rate can be used as an in-house work. It becomes possible to try to concentrate. In this example, the total internal time or the internal time rate is calculated. However, the total external time or the external time rate at which the analysis target person is considered to be outside the company may be calculated.

行動分析手段7は、部門間での接触行動を解析する第6行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、分析対象者別に、分析対象者が分析対象者の所属先と異なる他部門にいると考えられる位置情報を有する行動予定データを検索し、検索した行動予定データの予定行動期間を合計して分析対象者が他部門と接触していると考えられる他部門滞在時間の合計、或いは、他部門滞在時間の合計を分析期間における就業時間の合計で除算した部門別滞在時間率を算出する。最終的に、行動分析手段7は、第6行動解析の結果として、分析対象者毎に、部門別の通常の接触時間と他無紋滞在時間の合計、または、部門別の通常の接触率と他部門滞在時間率を提示する。これにより、例えば、部門間別の通常の接触時間の合計より他部門滞在時間の合計が相当少ない分析対象者、或いは、通常の接触率より他部門滞在時間率が相当小さい分析対象者に対し、部門間の接触回数や接触時間を増やすように促すことができる。逆に、部門間別の通常の接触時間の合計より他部門滞在時間の合計が相当長い分析対象者、或いは、通常の接触率より他部門滞在時間率が相当大きい分析対象者に対し、問題点の解析を促すことが可能になる。   In the sixth behavior analysis for analyzing the contact behavior between departments, the behavior analysis means 7 is based on the behavior schedule data of all the analysis subjects during the analysis period, and the analysis subjects belong to the analysis subject in each analysis target. Search for action schedule data with location information that is considered to be in another department different from the above, and total the scheduled action periods of the searched action schedule data to stay in other departments where the analysis target person is considered to be in contact with other departments A department staying time ratio is calculated by dividing the total time or the total staying time in other departments by the total working hours in the analysis period. Finally, as a result of the sixth behavior analysis, the behavior analysis means 7 adds, for each analysis target person, the sum of the normal contact time for each department and the other non-printing stay time, or the normal contact rate for each department and others. Present the department stay time rate. Thus, for example, for an analysis subject who has a considerably smaller total stay time in other departments than the total normal contact time between departments, or an analysis subject whose stay time rate in other departments is considerably smaller than the normal contact rate, Encourage them to increase the number of contacts and contact time between departments. Conversely, for analysts whose total time spent in other departments is considerably longer than the total normal contact time between departments, or for those who have a significantly higher time spent in other departments than the normal contact rate. It becomes possible to promote the analysis of

行動分析手段7は、スケジューラの行動予定データに対する行動実績データの乖離度を解析する第7行動解析において、分析対象者別に、分析期間における全ての修正前の行動予定データと修正後の行動予定データ(または対応付けされた行動実績データ)を比較して乖離度を算出する。より具体的には、行動分析手段7は、例えば、行動予定データの修正前後において、付帯情報の行動予定の内容、予定位置情報が一致しない場合、或いは、予定行動期間の予定開始時刻や長さが一定量以上異なっている場合に乖離していると判定し、乖離していると判定された行動予定データ数を全行動予定データ数で除算した乖離率を算出する。最終的に、行動分析手段7は、第7行動解析の結果として、部門毎に、分析対象者別の乖離率を提示する。これにより、例えば、同じ所属先に属する分析対象者夫々の乖離率を比較し、他の分析対象者と比較して乖離率が比較的大きく生産性の低い方法で業務を行っている可能性が高いと考えられる分析対象者がいる場合、当該分析対象者に対し業務改善を促すことで、生産性の向上を図ることが可能になる。   In the seventh behavior analysis for analyzing the divergence degree of the action result data with respect to the action schedule data of the scheduler, the behavior analysis means 7 performs all the action schedule data before the correction and the action schedule data after the correction in the analysis period for each analysis target person. The degree of divergence is calculated by comparing (or the associated action performance data). More specifically, for example, the behavior analysis unit 7 determines whether or not the content of the action schedule of the incidental information and the schedule position information do not match before and after the correction of the action schedule data, or the scheduled start time or length of the scheduled action period. Is determined to be deviating when they are different from each other by a predetermined amount or more, and a deviation rate is calculated by dividing the number of scheduled action data determined to be deviated by the total number of scheduled action data. Finally, the behavior analysis means 7 presents a divergence rate for each analysis target for each department as a result of the seventh behavior analysis. As a result, for example, it is possible to compare the divergence rates of each of the analysis subjects belonging to the same affiliation, and to conduct business in a method with a relatively large divergence rate and low productivity compared to other analysis subjects. When there is an analysis subject who is considered to be high, productivity can be improved by encouraging the analysis subject to improve the business.

行動分析手段7は、分析対象者別に作業集中度を解析する第8行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、分析対象者別に、予定位置情報が記録されている行動予定データを検索し、検索された行動予定データの予定行動期間を合計して分析対象者が集中して業務を行っていると考えられる集中作業時間の合計、或いは、集中作業時間の合計を分析期間における就業時間の合計で除算した集中作業時間率を求める。最終的に、行動分析手段7は、第8行動解析の結果として、集中作業時間の合計の少ない或いは集中作業時間率の小さい順に、集中作業時間の合計或いは集中作業時間率と共に分析対象者を特定して提示する。これにより、例えば、集中作業時間の合計が相当少なく、或いは、集中作業時間率が相当小さく、集中して業務を行っている時間が短いと考えられる分析対象者に対し、当該分析対象者に対し業務改善を促すことで、生産性の向上を図ることが可能になる。   In the eighth behavior analysis for analyzing the degree of work concentration for each analysis subject, the behavior analysis means 7 is a behavior in which planned position information is recorded for each analysis subject from the behavior plan data of all the analysis subjects during the analysis period. Search the scheduled data, total the scheduled action periods of the searched action schedule data, and analyze the total concentrated work time or the total concentrated work time that the subject of analysis is thought to be working intensively Find the rate of concentrated work hours divided by the total number of working hours in the period. Eventually, the behavior analysis means 7 specifies the person to be analyzed as a result of the eighth behavior analysis, together with the total concentrated work time or the concentrated work time rate, in the order of decreasing total concentrated work time or concentrated work time rate. And present it. As a result, for example, an analysis subject who is considered to have a very small sum of concentrated work hours, or a relatively low concentration work time rate and a short time for concentrated work, Productivity can be improved by encouraging business improvement.

行動分析手段7は、業務空間の環境を解析する第9行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、予定行動期間の一部または全部が重複し、且つ、予定位置情報が一致する行動予定データ同士を行動予定データ群とし、該行動予定データ群を夫々抽出し、抽出された行動予定データ群に含まれる行動予定データ数(=分析対象者数)を求める。最終的に、行動分析手段7は、第9行動解析の結果として、抽出された行動予定データ群毎に、位置情報が示す部屋(業務空間)の座席数と分析対象者数を比較し、座席数より分析対象者数が多い部屋について、座席数と共に分析対象者数を提示し、または、抽出された行動予定データ群毎に、位置情報が示す部屋の大きさから求められる在室適正人数と分析対象者数を比較し、在室適正人数より分析対象者数が多い部屋について、在室適正人数と共に分析対象者数を提示する。これにより、室内のレイアウト変更や会議スペースの追加等が必要な部屋を特定して、対応することが可能になる。   In the ninth behavior analysis for analyzing the environment of the business space, the behavior analysis means 7 includes a part or all of the scheduled behavior period overlapping from the behavior schedule data of all the analysis target persons in the analysis period, and the planned position information The action schedule data groups that match are defined as action schedule data groups, and the action schedule data groups are extracted, respectively, and the number of action schedule data included in the extracted action schedule data group (= number of persons to be analyzed) is obtained. Finally, the behavior analysis means 7 compares the number of seats in the room (business space) indicated by the position information with the number of persons to be analyzed for each extracted behavior plan data group as a result of the ninth behavior analysis, The number of persons to be analyzed is shown together with the number of seats for the room where the number of persons to be analyzed is larger than the number of persons, or the appropriate number of persons in the room determined from the size of the room indicated by the position information for each extracted action schedule data group The number of persons to be analyzed is compared, and the number of persons to be analyzed is presented together with the number of persons in the room with respect to the room having a larger number of persons to be analyzed than the number of persons in the room. As a result, it becomes possible to identify and respond to a room that requires a layout change in the room or addition of a conference space.

行動分析手段7は、定型パターンを解析する第10行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、分析対象者別或いは所属先別に、定型パターンを抽出する。定型パターンとしては、例えば、定期的に開催されるミーティング等についての行動予定データが想定される。更に、行動分析手段7は、定型パターンから逸脱した行動をとっている分析対象者を特定する。最終的に、行動分析手段7は、第10行動解析の結果として、定型パターンから逸脱した行動をとっている分析対象者が特定された場合に、特定パターンと共に分析対象者の情報を提示する。これにより、定型パターンから逸脱した行動をとっている分析対象者に対し、改善を促すことが可能になる。   In the tenth behavior analysis for analyzing the fixed pattern, the behavior analysis means 7 extracts the fixed pattern for each analysis target person or each affiliation from the action schedule data of all the analysis target persons in the analysis period. As the fixed pattern, for example, action schedule data for a regularly held meeting or the like is assumed. Furthermore, the behavior analysis means 7 specifies an analysis target person who is taking a behavior deviating from the standard pattern. Eventually, the behavior analysis means 7 presents the information of the analysis target person together with the specific pattern when the analysis target person who has taken the action deviating from the standard pattern is specified as a result of the tenth behavior analysis. As a result, it is possible to prompt the analysis target person taking an action deviating from the standard pattern to improve.

行動分析手段7は、平常時に対する緊急時の行動を解析する第11行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、緊急時に、分析対象者等が集まる集合場所を特定する。最終的に、行動分析手段7は、第11行動解析の結果として、特定された集合場所の滞在可能な人数や、緊急時の分析対象者の滞在者数を提示する。これにより、緊急時において、集合場所の滞在可能人数より滞在者数が多い場合には、新たにより広い別の集合場所を指定する、或いは、別の集合場所を追加する等の対応をとることが可能になる。   In the eleventh behavior analysis for analyzing an emergency action for a normal time, the behavior analysis means 7 specifies a meeting place where the analysis target person gathers in an emergency from the action schedule data of all the analysis target persons in the analysis period. . Eventually, the behavior analysis means 7 presents the number of people who can stay at the specified meeting place and the number of visitors of the analysis target in the emergency as a result of the eleventh behavior analysis. As a result, in the event of an emergency, if the number of visitors is greater than the number of people who can stay at the meeting place, a new larger meeting place may be designated or another meeting place may be added. It becomes possible.

行動分析手段7は、展示物等に対する閲覧行動を解析する第12行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、食堂に掲示されるポスターや掲示板等の掲示物毎に、閲覧回数や閲覧時間の合計を取得する。最終的に、行動分析手段7は、第12行動解析の結果として、掲示物毎の閲覧回数や閲覧時間の合計を提示する。これにより、関心を集める掲示物の特定等が可能になり、掲示物の内容や掲示方法の改善を図ることが可能になる。   In the twelfth behavior analysis for analyzing the browsing behavior on exhibits etc., the behavior analysis means 7 is based on the behavior schedule data of all the analysis subjects during the analysis period, for each posting such as a poster or bulletin board posted in the cafeteria. Get the total number of browsing times and browsing time. Finally, the behavior analysis means 7 presents the total number of browsing times and browsing time for each posting as a result of the twelfth behavior analysis. This makes it possible to identify postings that are of interest, and to improve the content of the postings and the posting method.

行動分析手段7は、会議費用を解析する第13行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、付帯情報の行動予定の内容に「会議」が記憶されている行動予定データを検索し、会議別、分析対象者別、部門別、或いは、分析対象者全体での会議費用を算出する。より具体的には、分析対象者別の会議費用は、会議時間(検索された当該分析対象者の行動予定データ夫々に記憶された予定行動期間の合計)と分析対象者の単価を乗算して求める。最終的に、行動分析手段7は、第13行動解析の結果として、会議別、分析対象者別、部門別、或いは、分析対象者全体での会議費用を提示する。これによって、会議費用の比較的多い会議を抽出することができ、会議時価及び会議費用の低減を図ることができる。   In the thirteenth behavior analysis for analyzing the conference cost, the behavior analysis means 7 is the behavior schedule data in which “conference” is stored in the content of the behavior schedule of the incidental information from the behavior schedule data of all the analysis target persons in the analysis period. And the meeting cost for each meeting, each analysis object, each department, or the entire analysis object is calculated. More specifically, the meeting cost for each analysis target person is obtained by multiplying the meeting time (the total of the scheduled action periods stored in each of the searched action plan data of the analysis target person) and the unit price of the analysis target person. Ask. Eventually, the behavior analysis means 7 presents the conference fee for each conference, each analysis target, each department, or the entire analysis target as a result of the thirteenth behavior analysis. As a result, it is possible to extract a conference with a relatively high conference cost, and it is possible to reduce the conference market price and the conference cost.

行動分析手段7は、社内設備の利用状況を解析する第14行動解析において、分析期間における全ての分析対象者の行動予定データから、所定のエレベータや通路の利用状況、食堂の利用状況、シャトルバスの利用状況等を求め、これらの値を行動解析結果として提示する。これにより、例えば、エレベータ制御の最適化、通路のサイズの最適化、食堂の食数の最適化、シャトルバスの運行の最適化等を図ることが可能になる。   In the fourteenth behavior analysis for analyzing the usage status of the in-house equipment, the behavior analysis means 7 uses the predetermined elevator and passage usage status, cafeteria usage status, shuttle bus from the behavior schedule data of all analysis subjects during the analysis period. The usage status etc. are obtained, and these values are presented as behavior analysis results. Thereby, for example, it is possible to optimize the elevator control, optimize the size of the passage, optimize the number of meals in the dining room, optimize the operation of the shuttle bus, and the like.

行動分析手段7は、上記第1行動分析〜第14行動分析の実行後、夫々の分析結果に基づいて、分析対象者別、部門別、或いは、事業所別に生産性指標を算出し、分析対象者別、部門別、或いは、事業所別に生産性指標を比較表示する。   The behavior analysis means 7 calculates a productivity index for each person to be analyzed, for each department, or for each business establishment based on the respective analysis results after performing the first to fourteenth behavior analyses. Productivity indicators are compared and displayed by person, department, or office.

〈別実施形態〉
〈1〉上記実施形態では、本発明装置1の照合手段5を、先ず、予定位置情報と所在特定位置の比較、及び、予定行動期間と実績行動期間の比較に基づいて第1及び第3照合処理を実施するように構成したが、これに限るものではない。例えば、照合手段5は、第1及び第3照合処理を実施せずに、予定開始時刻と検出開始時刻の比較による第1対応付けルール、予定行動期間と所在特定期間の比較による第2対応付けルール、及び、時系列による第3対応付けルールの組み合わせにより、照合処理を行うように構成しても良い。
<Another embodiment>
<1> In the above embodiment, the collation means 5 of the device 1 of the present invention first performs the first and third collation based on the comparison between the planned position information and the location specific position and the comparison between the planned action period and the actual action period. Although the process is configured to be performed, the present invention is not limited to this. For example, the matching unit 5 does not perform the first and third matching processes, but the first association rule by comparing the scheduled start time and the detection start time, the second association by comparing the scheduled action period and the location specifying period. You may comprise so that a collation process may be performed with the combination of a rule and the 3rd matching rule by a time series.

〈2〉上記実施形態では、本発明システム10について、簡単のために、複数のLAN13がルータ14を介して接続され、同じLAN13c上に本発明装置1とSIPサーバ12が、LAN13a、13bに無線アクセスポイント15a、15bが設置されている場合を例に説明したが、これに限るものではない。例えば、本発明システム10は、本発明装置1が、SIPサーバ12とは異なるLAN13、例えば、LAN13bや13c等、SIPサーバ12と接続可能なLAN13上に設置されていても良い。また、本発明装置1は、SIPサーバ12内に構築される構成であっても良い。   <2> In the above embodiment, for the sake of simplicity, the system 10 of the present invention has a plurality of LANs 13 connected via the router 14, and the apparatus 1 of the present invention and the SIP server 12 are wirelessly connected to the LANs 13a and 13b on the same LAN 13c. Although the case where the access points 15a and 15b are installed has been described as an example, the present invention is not limited to this. For example, in the system 10 of the present invention, the device 1 of the present invention may be installed on a LAN 13 different from the SIP server 12, for example, a LAN 13 that can be connected to the SIP server 12, such as LANs 13b and 13c. Further, the device 1 of the present invention may be configured in the SIP server 12.

〈3〉上記実施形態では、本発明装置1の位置特定手段3は、分析対象者端末30としての携帯端末30が備える携帯電話機能及び無線IP電話機能を利用し、携帯端末30と携帯電話基地局20または無線アクセスポイント15とのデータ通信に基づいて分析対象者の位置を特定する構成としたが、これに限るものではない。例えば、分析対象者端末30としてGPS(Global Position System)機能付き携帯端末30を用い、該携帯端末30から緯度及び経度等の位置情報を取得する構成、分析対象者端末30としてICカードを用い、該ICカードをICカードの読み取りを行うICカードリーダに接続したときにICカードリーダの設置場所から位置情報を取得する構成、或いは、上述した複数の機器及び機能を組み合わせて位置情報を取得する構成であっても良い。   <3> In the above embodiment, the position specifying means 3 of the device 1 of the present invention uses the mobile phone function and the wireless IP phone function provided in the mobile terminal 30 as the analysis subject person terminal 30, and the mobile terminal 30 and the mobile phone base Although the position of the analysis subject is specified based on data communication with the station 20 or the wireless access point 15, the present invention is not limited to this. For example, the mobile terminal 30 with GPS (Global Position System) function is used as the analysis target person terminal 30 and the position information such as latitude and longitude is acquired from the mobile terminal 30. The IC card is used as the analysis target terminal 30. A configuration for acquiring position information from the installation location of the IC card reader when the IC card is connected to an IC card reader for reading the IC card, or a configuration for acquiring the position information by combining a plurality of devices and functions described above It may be.

〈4〉上記実施形態では、本発明装置1の照合手段5は、照合対象の行動実績データの所在特定期間と一部または全部が重複する予定行動期間を有し、且つ、行動実績データの所在特定位置と一致する予定位置情報を有する行動予定データが複数検索された場合に、図6に示すように、他の行動予定データと予定行動期間が重複しない単体行動予定データDp1、Dp2の予定行動期間に基づいて照合対象の行動実績データDe1の所在特定期間を分割したが、図6(d)〜(f)に示すように、他の行動予定データと予定行動期間が一部で重複する重複行動予定データDp3、Dp4においても、重複行動予定データDp3、Dp4夫々の予定行動期間に基づいて、照合対象の行動実績データの所在特定期間を分割するように構成しても良い。   <4> In the above embodiment, the verification unit 5 of the device 1 of the present invention has a scheduled action period partially or entirely overlapped with the location specifying period of the action result data to be verified, and the location of the action result data When a plurality of action schedule data having scheduled position information that matches the specific position is searched, as shown in FIG. 6, the scheduled actions of the single action schedule data Dp1 and Dp2 whose scheduled action periods do not overlap with other action schedule data are shown. The location specific period of the action result data De1 to be collated is divided based on the period, but as shown in FIGS. 6D to 6F, other action schedule data overlaps with the scheduled action period in part. The action schedule data Dp3 and Dp4 may also be configured to divide the specific location period of the action result data to be verified based on the scheduled action periods of the overlapping action schedule data Dp3 and Dp4. .

〈5〉上記実施形態では、本発明装置1の照合手段5は、第4照合処理において、第1〜第3対応付けルールを組み合わせて、照合済行動実績データと対応付けされていない行動実績データの配置、及び、対応する照合済行動予定データと対応付けされていない行動予定データの配置の比較により選択して用いる構成としたが、これに限るものではない。第1〜第3対応付けルールを、異なる条件、異なる優先順位や異なる組み合わせで用いるように構成しても良い。また、第1〜第3対応付けルールの何れか1つのみ用いる構成であっても良い。   <5> In the above embodiment, the verification unit 5 of the device 1 of the present invention combines the first to third association rules in the fourth verification process, and the action result data not associated with the verified action result data. However, the present invention is not limited to this, but is selected and used by comparing the arrangement of the action schedule data not associated with the corresponding collated action schedule data. The first to third association rules may be configured to be used with different conditions, different priorities, and different combinations. Further, only one of the first to third association rules may be used.

〈6〉上記実施形態では、本発明装置1の行動予定データを表示する端末として、LAN13aに設置されたPC16を想定したが、これに限るものではなく、携帯端末30等であっても良い。尚、スケジューラ画面をPC16及び携帯端末30の両方に表示可能に構成する場合には、表示手段8は、PC16用のスケジュール画面と携帯端末30用のスケジューラ画面の両方を表示可能に構成しても良い。また、スケジューラ画面を携帯端末30に表示可能に構成する場合には、表示手段8は、携帯端末30からのスケジューラ画面の表示要求に対しては、自動的に携帯端末30用のスケジューラ画面を提供するように構成しても良い。   <6> In the above embodiment, the PC 16 installed in the LAN 13a is assumed as a terminal for displaying the action schedule data of the device 1 of the present invention. However, the present invention is not limited to this and may be a mobile terminal 30 or the like. When the scheduler screen is configured to be displayed on both the PC 16 and the portable terminal 30, the display unit 8 may be configured to display both the schedule screen for the PC 16 and the scheduler screen for the portable terminal 30. good. When the scheduler screen is configured to be displayed on the mobile terminal 30, the display unit 8 automatically provides a scheduler screen for the mobile terminal 30 in response to a scheduler screen display request from the mobile terminal 30. You may comprise so that it may do.

本発明に係るIP電話システムの概略構成例、及び、本発明に係る行動分析装置及びその周辺装置の接続構成の一例を示すブロック図1 is a block diagram showing an example of a schematic configuration of an IP telephone system according to the present invention, and an example of a connection configuration of a behavior analysis apparatus and peripheral devices according to the present invention. 本発明に係る行動分析装置の概略構成例を示すブロック図The block diagram which shows the schematic structural example of the action analysis apparatus which concerns on this invention 本発明に係る行動分析装置で用いるスケジューラ画面の一例を示す概略説明図Schematic explanatory diagram showing an example of a scheduler screen used in the behavior analysis apparatus according to the present invention 本発明に係る行動分析装置の照合処理の処理手順を示すフローチャートThe flowchart which shows the process sequence of the collation process of the behavior analysis apparatus which concerns on this invention 本発明に係る行動分析装置の第1照合処理の処理手順を示すフローチャートThe flowchart which shows the process sequence of the 1st collation process of the action analysis apparatus which concerns on this invention. 本発明に係る行動分析装置の第1照合処理における行動実績データの所在特定期間の分割例を示す模式図The schematic diagram which shows the example of a division | segmentation of the location specific period of the action performance data in the 1st collation process of the action analyzer which concerns on this invention 本発明に係る行動分析装置の第3照合処理の処理手順を示すフローチャートThe flowchart which shows the process sequence of the 3rd collation process of the action analysis apparatus which concerns on this invention. 本発明に係る行動分析装置の第2照合処理の処理手順を示すフローチャートThe flowchart which shows the process sequence of the 2nd collation process of the action analysis apparatus which concerns on this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1 本発明に係る行動分析装置
2 予定記憶手段
3 位置特定手段
4 実績記憶手段
5 照合手段
6 修正手段
7 行動分析手段
8 表示手段
9 通信インターフェース
10 本発明に係るIP電話システム
11 外部通信用ゲートウェイ
12 SIPサーバ
13 LAN
13a LAN
13b LAN
13c LAN
14 ルータ
14a ルータ
14b ルータ
15 無線アクセスポイント
15a 無線アクセスポイント
15b 無線アクセスポイント
16 パーソナルコンピュータ(PC)
20 携帯電話基地局
30 携帯端末(分析対象者端末)
30a 携帯端末(分析対象者端末)
30b 携帯端末(分析対象者端末)
40 携帯電話網
M1 行動予定データ記憶部
M2 行動実績データ記憶部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Action analysis apparatus 2 According to the present invention Schedule storage means 3 Position specifying means 4 Results storage means 5 Verification means 6 Correction means 7 Behavior analysis means 8 Display means 9 Communication interface 10 IP telephone system 11 according to the present invention Gateway 12 for external communication SIP server 13 LAN
13a LAN
13b LAN
13c LAN
14 router 14a router 14b router 15 wireless access point 15a wireless access point 15b wireless access point 16 personal computer (PC)
20 mobile phone base station 30 mobile terminal (analyzer terminal)
30a Mobile terminal (analyzer terminal)
30b Mobile terminal (analyzer terminal)
40 Mobile phone network M1 Action schedule data storage unit M2 Action result data storage unit

Claims (9)

コンピュータのデータ処理により複数の分析対象者の行動分析を行う行動分析装置であって、
前記分析対象者毎に、所定の分析期間における前記分析対象者の行動予定別に、少なくとも前記行動予定の予定開始時刻及び予定終了時刻で規定される予定行動期間を含み、前記分析対象者の予定位置情報、前記行動予定の内容、及び、前記行動予定の他の参加者情報の少なくとも何れか1つを含む付帯情報を登録可能に構成された行動予定データの入力を受け付けて記憶する予定記憶手段と、
前記分析期間において、前記分析対象者毎に、前記分析対象者が所持する分析対象者端末とのデータ通信に基づいて、前記分析対象者端末からのデータを最初に中継する中継装置の第1位置情報または測地手段を備える前記分析対象者端末が取得した第2位置情報を取得し、前記第1位置情報または前記第2位置情報の少なくとも何れか一方を用いて、所定の位置検出単位時間毎または常時、前記分析対象者の位置を特定して位置情報を求める位置特定手段と、
前記分析対象者毎に、前記位置特定手段によって特定された位置情報に基づいて、複数の行動実績データを記憶する実績記憶手段と、
前記分析対象者毎に、前記分析期間における前記行動予定データ別に、前記行動予定データを前記行動実績データと対応付ける照合処理を行い、対応付けされた前記行動実績データの前記位置情報に基づいて前記行動予定データ夫々を修正する照合手段と、を備え
前記実績記憶手段は、前記位置特定手段において所定の所在判定時間を超えて連続して同じ位置情報が検出された場合に、該位置情報が示す位置を所在特定位置とし、前記所在特定位置と該所在特定位置の検出開始時刻及び検出終了時刻で規定される所在特定期間を実績行動期間として含む前記行動実績データを記憶し、
前記照合手段は、前記照合処理において、前記行動実績データ別に、照合対象の前記行動実績データの前記所在特定期間と一部または全部が重複する前記予定行動期間を有する前記行動予定データを検索し、1つの前記行動予定データが抽出された場合、抽出された前記行動予定データと照合対象の前記行動実績データを対応付け、
前記照合手段は、更に、前記行動実績データと対応付けされた前記行動予定データ夫々について、前記行動予定データの前記予定行動期間が対応付けされた前記行動実績データの前記実績行動期間と完全に合致しないときは、対応付けされた前記行動予定データの前記予定行動期間を前記実績行動期間に合致するように修正する修正処理を行うことを特徴とする行動分析装置。
A behavior analysis device for analyzing the behavior of a plurality of analysis subjects by computer data processing,
Each analysis target includes at least a scheduled action period defined by a scheduled start time and a scheduled end time of the action schedule for each action schedule of the analysis target person in a predetermined analysis period, and the analysis subject's scheduled position Schedule storage means for receiving and storing input of action schedule data configured to be able to register incidental information including at least one of information, content of the action schedule, and other participant information of the action schedule; ,
In the analysis period, a first position of a relay device that relays data from the analysis subject terminal first for each analysis subject based on data communication with the analysis subject terminal possessed by the analysis subject Information or a second location information obtained by the analysis subject terminal provided with a geodetic means is obtained, and at least one of the first location information and the second location information is used for each predetermined location detection unit time or A position specifying means for always specifying the position of the person to be analyzed and obtaining position information;
A record storage means for storing a plurality of action record data based on the position information specified by the position specifying means for each analysis target person,
For each analysis target person, for each action schedule data in the analysis period, a matching process is performed for associating the action schedule data with the action result data, and the action is performed based on the position information of the associated action result data. Collating means for correcting each of the scheduled data ,
When the same location information is detected continuously beyond a predetermined location determination time in the location specifying unit, the result storage unit sets the location indicated by the location information as the location specified location, and the location specified location and the location information Storing the action result data including the location specifying period defined by the detection start time and the detection end time of the specified position as the actual action period;
In the verification process, the verification unit searches for the action schedule data having the scheduled action period partially or entirely overlapping with the location specific period of the action result data to be verified for each action result data. When one piece of the action schedule data is extracted, the extracted action schedule data is associated with the action result data to be verified,
The collation means further, for each of the action schedule data associated with the action result data, completely matches the result action period of the action result data associated with the scheduled action period of the action schedule data. If not , a behavior analysis device that performs a modification process for modifying the scheduled behavior period of the associated behavior schedule data so as to match the actual behavior period .
前記照合手段は、
前記所在特定位置を含む前記行動実績データ別に、照合対象の前記行動実績データの前記所在特定期間と一部または全部が重複する前記予定行動期間を有し、且つ、前記行動実績データの前記所在特定位置と一致する前記予定位置情報を有する前記行動予定データを検索し、
1つの前記行動予定データが抽出された場合、抽出された前記行動予定データと照合対象の前記行動実績データを対応付けし、
複数の前記行動予定データが抽出された場合、抽出された複数の前記行動予定データの内、他の前記行動予定データと前記予定行動期間が重複しない単体行動予定データについて、前記単体行動予定データの前記予定行動期間に基づいて、照合対象の前記行動実績データの前記所在特定期間を分割し、分割された前記所在特定期間毎に複数の新たな前記行動実績データとし、前記単体行動予定データ夫々と、前記単体行動予定データの前記予定行動期間と一部または全部が重複する前記所在特定期間を有する前記行動実績データを夫々対応付けし、
対応付けされた前記行動予定データを検索対象から除外する第1照合処理を、全ての前記行動実績データについて実行することを特徴とする請求項1に記載の行動分析装置。
The verification means includes
For each of the action result data including the position specifying position, the action specifying data includes the scheduled action period partially or entirely overlapping with the position specifying period of the action result data to be verified, and the location specifying of the action result data Searching the action schedule data having the scheduled position information that matches the position;
When one piece of the action schedule data is extracted, the extracted action schedule data is associated with the action result data to be verified,
When a plurality of the action schedule data are extracted, among the extracted action schedule data, the single action schedule data for the single action schedule data in which the scheduled action period does not overlap with the other action schedule data. Based on the scheduled action period, the location specifying period of the action result data to be collated is divided into a plurality of new action result data for each of the divided location specifying periods, , And associating the action result data having the location specific period partially or entirely overlapping with the scheduled action period of the single action schedule data,
The behavior analysis apparatus according to claim 1 , wherein the first matching process for excluding the associated action schedule data from the search target is executed for all the action result data.
前記照合手段は、全ての前記行動実績データについて前記第1照合処理を実行した後、対応付けされない前記行動予定データ夫々について、前記行動予定データの前記予定位置情報以外の前記付帯情報に基づいて、対応付けされていない前記行動実績データとの対応付けを行う第2照合処理を実行することを特徴とする請求項2に記載の行動分析装置。 The collation means, after executing the first collation process for all the action result data, for each of the action schedule data that is not associated, based on the incidental information other than the scheduled position information of the action schedule data, The behavior analysis apparatus according to claim 2 , wherein a second matching process is performed for associating with the behavior result data that is not associated. 前記実績記憶手段は、前記分析期間の内の前記所在特定期間を除く期間を所在不定期間とし、前記所在不定期間毎に、前記所在不定期間を実績行動期間として含む行動実績データを記憶することを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載の行動分析装置。 The record storage means stores a record of action results including the position indefinite period as a record action period for each position indefinite period, except for the location specific period in the analysis period. The behavior analysis apparatus according to claim 1 , wherein the behavior analysis apparatus is characterized in that 前記照合手段は、
前記所在不定期間を含む前記行動実績データ別に、照合対象の前記行動実績データの前記所在不定期間と一部または全部が重複する前記予定行動期間を有し、且つ、前記予定位置情報が登録されていない前記行動予定データを検索し、
1つの前記行動予定データが抽出された場合、抽出された前記行動予定データと照合対象の前記行動実績データを対応付けし、
複数の前記行動予定データが抽出された場合、抽出された複数の前記行動予定データの内、他の前記行動予定データと前記予定行動期間が重複しない単体行動予定データについて、前記単体行動予定データの前記予定行動期間に基づいて、照合対象の前記行動実績データの前記所在不定期間を分割し、分割された前記所在不定期間毎に複数の新たな前記行動実績データとし、前記単体行動予定データ夫々と、前記単体行動予定データの前記予定行動期間と一部または全部が重複する前記所在不定期間を有する前記行動実績データを夫々対応付けし、
対応付けされた前記行動予定データを検索対象から除外する第3照合処理を、全ての前記行動実績データについて実行することを特徴とする請求項4に記載の行動分析装置。
The verification means includes
For each of the action result data including the location indefinite period, the action result data to be verified has the scheduled action period partially or entirely overlapped with the location indefinite period, and the planned position information is registered. Search for the said action schedule data not
When one piece of the action schedule data is extracted, the extracted action schedule data is associated with the action result data to be verified,
When a plurality of the action schedule data are extracted, among the extracted action schedule data, the single action schedule data for the single action schedule data in which the scheduled action period does not overlap with the other action schedule data. Based on the scheduled action period, the location indefinite period of the action result data to be collated is divided into a plurality of new action result data for each of the divided place indefinite periods, , And associating each of the action result data having the indefinite period of time partially or entirely overlapping with the scheduled action period of the single action schedule data,
The behavior analysis apparatus according to claim 4 , wherein a third matching process for excluding the associated action schedule data from the search target is executed for all the action result data.
前記照合手段は、前記照合処理を実施した後、対応付けされない前記行動予定データ夫々について、
前記行動予定データ毎に、前記行動予定データを、前記行動予定データの前記予定開始時刻に最も近い前記検出開始時刻を有する前記行動実績データと対応付ける第1対応付けルール、
前記行動予定データ毎に、前記行動予定データを、前記所在特定期間の長さが前記行動予定データの前記予定行動期間の長さに最も近い前記行動実績データと対応付ける第2対応付けルール、
前記行動予定データと前記行動実績データを、時系列順に対応付ける第3対応付けルールの何れか1つ、または、これらの内の少なくとも何れか2つを組み合わせて対応付けする第4照合処理を実行することを特徴とする請求項1〜5の何れか1項に記載の行動分析装置。
The collation means performs the collation processing, and then performs the action schedule data that are not associated with each other.
A first association rule for associating the action schedule data with the action result data having the detection start time closest to the schedule start time of the action schedule data for each of the action schedule data;
A second association rule for associating the action schedule data with the action result data whose length of the location specific period is closest to the length of the scheduled action period of the action schedule data for each of the action schedule data;
A fourth matching process is performed in which any one of the third association rules for associating the action schedule data with the action performance data in time series order or a combination of at least any two of them is associated. The behavioral analysis apparatus according to any one of claims 1 to 5 , wherein
コンピュータのデータ処理により複数の分析対象者の行動分析を行う行動分析装置であって、
前記分析対象者毎に、所定の分析期間における前記分析対象者の行動予定別に、少なくとも前記行動予定の予定開始時刻及び予定終了時刻で規定される予定行動期間を含み、前記分析対象者の予定位置情報、前記行動予定の内容、及び、前記行動予定の他の参加者情報の少なくとも何れか1つを含む付帯情報を登録可能に構成された行動予定データの入力を受け付けて記憶する予定記憶手段と、
前記分析期間において、前記分析対象者毎に、前記分析対象者が所持する分析対象者端末とのデータ通信に基づいて、前記分析対象者端末からのデータを最初に中継する中継装置の第1位置情報または測地手段を備える前記分析対象者端末が取得した第2位置情報を取得し、前記第1位置情報または前記第2位置情報の少なくとも何れか一方を用いて、所定の位置検出単位時間毎または常時、前記分析対象者の位置を特定して位置情報を求める位置特定手段と、
前記分析対象者毎に、前記位置特定手段によって特定された位置情報に基づいて、複数の行動実績データを記憶する実績記憶手段と、
前記分析対象者毎に、前記分析期間における前記行動予定データ別に、前記行動予定データを前記行動実績データと対応付ける照合処理を行い、対応付けされた前記行動実績データの前記位置情報に基づいて前記行動予定データ夫々を修正する照合手段と、を備え
前記実績記憶手段は、前記位置特定手段において所定の所在判定時間を超えて連続して同じ位置情報が検出された場合に、該位置情報が示す位置を所在特定位置とし、前記所在特定位置と該所在特定位置の検出開始時刻及び検出終了時刻で規定される所在特定期間を実績行動期間として含む前記行動実績データを記憶し、
前記照合手段は、
前記分析期間において、前記行動予定データ毎に、前記行動予定データを、前記行動予定データの前記予定開始時刻に最も近い前記検出開始時刻を有する前記行動実績データと対応付ける第1対応付けルール、
前記分析期間において、前記行動予定データ毎に、前記行動予定データを、前記所在特定期間の長さが前記行動予定データの前記予定行動期間の長さに最も近い前記行動実績データと対応付ける第2対応付けルール、
前記分析期間において、前記行動予定データと前記行動実績データを、時系列順に対応付ける第3対応付けルールの何れか1つ、または、これらの内の少なくとも何れか2つを組み合わせて対応付けし、
前記照合手段は、更に、前記行動実績データと対応付けされた前記行動予定データ夫々について、前記行動予定データの前記予定行動期間が対応付けされた前記行動実績データの前記実績行動期間と完全に合致しないときは、対応付けされた前記行動予定データの前記予定行動期間を前記実績行動期間に合致するように修正する修正処理を行うことを特徴とする行動分析装置。
A behavior analysis device for analyzing the behavior of a plurality of analysis subjects by computer data processing,
Each analysis target includes at least a scheduled action period defined by a scheduled start time and a scheduled end time of the action schedule for each action schedule of the analysis target person in a predetermined analysis period, and the analysis subject's scheduled position Schedule storage means for receiving and storing input of action schedule data configured to be able to register incidental information including at least one of information, content of the action schedule, and other participant information of the action schedule; ,
In the analysis period, a first position of a relay device that relays data from the analysis subject terminal first for each analysis subject based on data communication with the analysis subject terminal possessed by the analysis subject Information or a second location information obtained by the analysis subject terminal provided with a geodetic means is obtained, and at least one of the first location information and the second location information is used for each predetermined location detection unit time or A position specifying means for always specifying the position of the person to be analyzed and obtaining position information;
A record storage means for storing a plurality of action record data based on the position information specified by the position specifying means for each analysis target person,
For each analysis target person, for each action schedule data in the analysis period, a matching process is performed for associating the action schedule data with the action result data, and the action is performed based on the position information of the associated action result data. Collating means for correcting each of the scheduled data ,
When the same location information is detected continuously beyond a predetermined location determination time in the location specifying unit, the result storage unit sets the location indicated by the location information as the location specified location, and the location specified location and the location information Storing the action result data including the location specifying period defined by the detection start time and the detection end time of the specified position as the actual action period;
The verification means includes
A first association rule for associating the action schedule data with the action result data having the detection start time closest to the schedule start time of the action schedule data for each of the action schedule data in the analysis period;
In the analysis period, for each of the action schedule data, the action correspondence data is associated with the action result data whose length of the location specific period is closest to the length of the schedule action period of the action schedule data Rules,
In the analysis period, the action schedule data and the action result data are associated with any one of the third association rules for associating in time-series order, or a combination of at least any two of them.
The collation means further, for each of the action schedule data associated with the action result data, completely matches the result action period of the action result data associated with the scheduled action period of the action schedule data. If not , a behavior analysis device that performs a modification process for modifying the scheduled behavior period of the associated behavior schedule data so as to match the actual behavior period .
外部操作入力により、前記行動予定データを修正する修正手段を備えることを特徴とする請求項1〜7の何れか1項に記載の行動分析装置。 The behavior analysis apparatus according to claim 1 , further comprising a correction unit that corrects the action schedule data by an external operation input. 請求項1〜8の何れかに記載の行動分析装置を備えてなるIP電話システムであって、
無線IP電話機能を備えてなる前記分析対象者端末の複数と、
前記分析対象者端末とデータ通信可能に構成された無線アクセスポイントの複数と、
前記分析対象者端末に対する電話通信制御機能を備え、前記分析対象者端末と前記無線アクセスポイントとのデータ通信に基づいて、前記分析対象者端末の位置を特定して前記分析対象者端末の位置情報を記憶するIP電話通信制御用サーバと、を備え、
前記行動分析装置は、前記IP電話通信制御用サーバとデータ通信可能に構成され、前記位置特定手段が、前記IP電話通信制御用サーバに記憶された前記分析対象者端末の前記位置情報を取得して、前記分析対象者端末の位置を特定することを特徴とするIP電話システム。
An IP telephone system comprising the behavior analysis device according to claim 1 ,
A plurality of the analysis subject terminals having a wireless IP phone function;
A plurality of wireless access points configured to be capable of data communication with the analysis subject person terminal;
A telephone communication control function for the analysis target person terminal is provided, and based on data communication between the analysis target person terminal and the wireless access point, the position of the analysis target person terminal is specified, and the position information of the analysis target person terminal An IP telephone communication control server for storing
The behavior analysis device is configured to be capable of data communication with the IP telephone communication control server, and the position specifying unit acquires the position information of the analysis target person terminal stored in the IP telephone communication control server. An IP telephone system characterized in that the position of the analysis subject person terminal is specified.
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