JP5055153B2 - 解析システムおよび解析サーバ - Google Patents

Description

本発明は、人物のコミュニケーションデータを取得し、組織の状態を可視化するビジネス顕微鏡システムなどにおいて、閲覧者が所望する解析結果を大量のセンサデータの中から解析を行ない、結果を瞬時に出力が可能となる大量センサ信号の解析技術に関する。

従来、解析結果を速やかに出力する方法として、解析処理を予め行なっておく方法があった（例えば、特許文献１〜３参照）。

特開２００２−３００９６５号公報 特開２００４−１７０３９７号公報 特開２００７−２０６０３７号公報

あらゆる組織において生産性の向上は必須の課題となっており、職場環境の改善及び業務の効率化のために多くの試行錯誤がなされている。工場等の組立又は搬送を業務とする組織に限定した場合には、部品又は製品の移動経路を追跡することでその成果を客観的に分析することができる。しかし、事務、営業及び企画等の知識労働を行うホワイトカラー組織に関しては、モノと業務が直結していないため、モノを観測することで組織を評価することはできない。そもそも組織を形成する理由とは、複数の人間が力を合わせることによって、個人ではできない大掛かりな業務を達成するためである。このため、どのような組織においても２人又はそれ以上の人物によって常に意思決定及び合意がなされている。この意思決定及び合意は人物間の関係性によって左右されると考えることができ、ひいてはその成否が生産性を決定付けていると考えられる。ここで関係性とは、例えば上司、部下又は友人といったラベル付けされたものであってもよいし、さらに、好意、嫌悪、信頼又は影響等、互いに対する多様な感情を含んでもよい。人と人とが関係性を有するためには、意思疎通、つまりコミュニケーションが不可欠である。このため、コミュニケーションの記録を取得することで関係性を調べることができると考えられる。

この人と人とのコミュニケーションを検出する一つの方法が、センサネットを活用することである。センサネットは、センサと無線通信回路を備えた端末を環境や物、人などに取り付け、センサから得られた様々な情報を無線経由で取り出すことで状態の取得や制御に応用する技術である。このコミュニケーションを検出するためにセンサによって取得する物理量には、対面状態を検出する赤外線、発話や環境を検出する音声、人の動作を検出する加速度がある。

これらセンサにより得られる物理量から、人の動きや人と人とのコミュニケーションを検出し、組織の状態を可視化することで組織の改善に役立てるためのシステムが、ビジネス顕微鏡システムである。

ビジネス顕微鏡システムにて得られるセンサデータは１回に取得するデータ量は少量であるが、これが大規模になる（参加人数の増加する）とデータ量が膨大になる。そして、組織の状態を可視化するためには、その大量のセンサデータを用いて処理するため、処理時間が長くなってしまう。

閲覧者が見たい時に解析結果を瞬時に出力することは、インタフェース上重要なことである。その解決方法の１つとして、解析処理を予め行なっておくことである。上記特許文献１〜３で開示されるように、決まっている解析（定型解析）処理を予めに行なうことにより、閲覧者は解析結果を待つというストレスを感じることなく、可視化結果を閲覧することができる。

しかし、上記従来技術に記載の方法は、多様性がない定型的な結果の出力に限られるため、閲覧者が定型的な結果に含まれていないものを要求することができない。

その対策として、センサデータを時刻順に並べ替えをすることと、解析をタイプことに分けることが考えられる。

前者は、センサネットの特有の問題である、センサノードと基地局との無線通信におけるネットワークの混線により、送受信時間が大きく変化するようになるため、センシングした時刻順で送信したとしても、時刻の逆転が生じることに対応する。この逆転の結果、センサデータ収集に格納されるセンサデータは時刻順ではない。解析は時系列順に行なうため、時系列順に並べる必要がある。さらに、大量のセンサデータ全ての並び替えは時間を要するため、できるだけ並びかえす量を減らす必要がある。

後者は、解析の方法として、２つの解析方法がある。１つはイベントトリガ型解析である。これは、閲覧者の要求があった後に解析を開始する処理のことをさす。閲覧者の所望に対応できることが利点である。欠点として、要求があった後から処理を開始するため、出力には時間がかかることがあげられる。もう１つは、タイムトリガ型解析である。一定時間毎（周期的）にある時間分の解析を行なう処理である。利点としては、予め解析処理を行なっておくため、閲覧者の要求があった時には解析処理を終えているため、出力までに時間がかからない。しかし、これは定型的な解析処理を行なうため、必ずしも閲覧者の所望に対応しているとは限らない。データ少量の場合には解析回数が少ないため、イベントトリガ型解析でも結果を瞬時に出力できるが、大量なセンサデータの場合では処理に時間を要してしまう。また、タイムトリガ型解析を行なっていれば、データ信号の量に関わらず、瞬時に結果を出力できるが、しかし、個々の閲覧者の所望を反映させることができない。

本発明の課題は、閲覧者が所望する解析結果を、大量のセンサデータの中から解析を行なう場合でも、瞬時に結果を出力することが可能な解析システムを提供することである。

本発明の代表的なものの一例を示せば以下の通りである。すなわち、本発明の解析システムは、ネットワークを介して互いに接続されたセンサノードとサーバとを用い、前記センサノードがセンシングしたセンサデータを解析する解析システムであって、前記センサノードおよび前記サーバは各々、送受信部、記憶部、および制御部を備え、前記サーバの前記記憶部は、前記ネットワークを介して受信した前記センサデータを記憶し、前記サーバの前記制御部は、先に到着した前記センサデータよりも後に到着した前記センサデータのほうがセンシングされた順序が先である場合に、先にセンシングされた前記センサデータが後にセンシングされた前記センサデータよりも先の順位となるようにセンシングの時系列順に前記センサデータを整順して前記記憶部に記憶し、前記サーバは、前記センシングの時系列順に整順された前記センサデータを用いて前記センサデータに係る解析を実行し、実行した結果を出力することを特徴とする。

また、本発明の解析システムは、ネットワークを介して互いに接続されたセンサノードとサーバとを用い、前記センサノードがセンシングしたセンサデータを解析する解析システムであって、前記センサノードおよび前記サーバは各々、送受信部、記憶部、および制御部を備え、前記サーバは、前記ネットワークを介して受信した前記センサデータに対し、入力条件に応じて、イベント入力をトリガとして該イベント入力に応じて解析を行うイベントトリガ型解析、および所定の時間毎に解析を行なうタイムトリガ型解析の少なくとも一方を選択的に実行することを特徴とする。

また、本発明の解析サーバは、ネットワークを介してセンサノードと接続され、かつ、送受信部、記憶部、および制御部を備えて成る解析サーバであって、前記記憶部は、前記ネットワークを介して受信した前記センサデータを記憶するよう構成され、前記制御部は、先に到着した前記センサデータよりも後に到着した前記センサデータのほうがセンシングされた順序が先である場合に、先にセンシングされた前記センサデータが後にセンシングされた前記センサデータよりも先の順位となるようにセンシングの時系列順に前記センサデータを整順して前記記憶部に記憶するよう構成され、前記センシングの時系列順に整順された前記センサデータを用いて前記センサデータに係る解析を実行することを特徴とする。

本発明によれば、大量のセンサデータであったとしても、閲覧者に対して瞬時に可視化結果を提供することが可能となる。

本発明の解析システムは、ネットワークを介して互いに接続されたセンサノードとサーバとを用い、センサノードがセンシングしたセンサデータを解析する解析システムである。センサノードおよびサーバは各々、送受信部、記憶部、および制御部を備える。サーバの記憶部は、ネットワークを介して受信したセンサデータを記憶し、サーバの制御部は、先に到着したセンサデータよりも後に到着したセンサデータのほうがセンシングされた順序が先である場合に、先にセンシングされたセンサデータが後にセンシングされたセンサデータよりも先の順位となるようにセンシングの時系列順にセンサデータを整順して記憶部に記憶する。サーバは、センシングの時系列順に整順されたセンサデータを用いてそのセンサデータに係る解析を実行し、実行した結果を出力する。

解析システムは、ネットワークを介してセンサノードおよびサーバと接続された基地局を更に具備して構成されてもよい。その場合、基地局は、送受信部、記憶部、および制御部を備え、センサノードは、送受信部を介して、例えば、基地局と無線通信の可能な範囲にいるときに、基地局に対してセンサデータを送信し、無線通信の可能な範囲にいないときに、センサデータをセンサノードの記憶部に格納するように構成し得る。この場合、サーバは、基地局を介してセンサデータを受信する。

サーバの制御部は、センサデータをセンシングの時系列順に整順する際に、整順する前の前記センサデータについて整順の対象とするセンサデータの範囲を指定するよう構成してもよい。

解析は、センサデータを所定の時間毎に解析するタイムトリガ型解析と、イベント入力をトリガとしてそのイベント入力に応じて解析を行うイベントトリガ型解析とを含むものである。サーバの制御部は、サーバに入力される入力条件により、タイムトリガ型解析とイベントトリガ型解析とを切り替える。

サーバの制御部は、指標を用いてセンサデータを解析することにより、センサノードがセンシングしている場の傾向を求めるものとすることができる。

また、サーバの制御部は、ローパスフェルタを用いてセンサデータの振幅の中心位置を修正するよう構成することができる。

サーバは、センサデータの所定の時間の傾向を示す特徴量として、センサデータのヒストグラムを算出するよう構成してもよい。

本発明の解析システムは、サーバが、ネットワークを介して受信したセンサデータに対し、入力条件に応じて、イベント入力をトリガとしてそのイベント入力に応じて解析を行うイベントトリガ型解析、および所定の時間毎に解析を行なうタイムトリガ型解析の少なくとも一方を選択的に実行するよう構成してもよい。

その場合、ネットワークを介してセンサノードおよびサーバと接続された基地局を更に具備して構成されてもよい点は上記と同様である。すなわち、基地局は、送受信部、記憶部、および制御部を備え、センサノードは、基地局が無線通信の可能な範囲にいるときに、基地局に対して、取得した前記センサデータを送信し、センサノードは、基地局が無線通信の可能な範囲にいないときに、基地局に対して、取得したセンサデータをセンサノードの記憶部に格納する。また、サーバは、基地局を介してセンサデータを受信する。

サーバの制御部は、タイムトリガ型解析にて、先に到着したセンサデータと後に到着した前記センサデータとの順序を入れ替え、センサデータをセンシングの時系列の順序に整順する。

サーバは、イベントトリガ型解析にて、センシングの時系列の順序に整順されたセンサデータを対象として解析を実行する。

サーバの制御部は、センサデータをセンシングの時系列順に整順する際に、整順する前のセンサデータについて整順の対象とするセンサデータの範囲を指定するよう構成してもよい。

本発明の解析サーバは、ネットワークを介してセンサノードと接続され、かつ、送受信部、記憶部、および制御部を備えて成る解析サーバである。記憶部は、ネットワークを介して受信したセンサデータを記憶するよう構成される。制御部は、先に到着したセンサデータよりも後に到着したセンサデータのほうがセンシングされた順序が先である場合に、先にセンシングされたセンサデータが後にセンシングされたセンサデータよりも先の順位となるようにセンシングの時系列順にセンサデータを整順して記憶部に記憶するよう構成される。そして、解析サーバは、センシングの時系列順に整順されたセンサデータを用いてそのセンサデータに係る解析を実行する。

この場合も、制御部は、センサデータをセンシングの時系列順に整順する際に、整順する前のセンサデータについて整順の対象とするセンサデータの範囲を指定するよう構成することができる。

解析は、タイムトリガ型解析とイベントトリガ型解析とを含むものである。よって、制御部は、解析サーバに入力される入力条件により、タイムトリガ型解析とイベントトリガ型解析とを切り替えることとなる。

また、制御部は、指標を用いてセンサデータを解析することにより、センサノードがセンシングしている場の傾向を求めるものとすることができる。

さらに、制御部は、センサデータの所定の時間の傾向を示す特徴量として、センサデータのヒストグラムを算出するよう構成してもよい。

本発明の解析システムおよび解析サーバは、センサノードが複数の単位センサノードから構成される場合にも適用可能である。その場合、解析サーバは、複数の単位センサノードから送信されたセンサデータを到着順に受信し、到着順に整列されたセンサデータを複数の単位センサノード全体におけるセンシングの時系列順に整順し、整順されたセンサデータを対象として解析を実行する。

あるいは逆に、本発明の解析システムおよび解析サーバは、センサノードが単一の単位センサノードから構成される場合にも適用可能である。その場合、解析サーバは、単一の単位センサノードから送信されたセンサデータを到着順に受信し、到着順に整列されたセンサデータを単一の単位センサノードにおけるセンシングの時系列順に整順し、整順されたセンサデータを対象として解析を実行する。

解析を実行して得た結果を複数の解析結果テーブルとして記憶部に格納するよう構成してもよい。その場合、複数の解析結果テーブルは、解析に係るセンサデータのセンシングの時系列に対応した時系列の順序に並んで格納される。この構成により、複数の解析結果のマッチングにかかる処理時間を抑制して速やかに所望の解析結果を得ることが可能となる。

本発明においては、上記課題を解決するため、センサデータの時系列への並び替えについては、解析の前処理として行なう。センサデータ量が大きくなるにつれて時系列への並び変えには時間がかかる。そこで、センサデータ収集のどの部分に該当するセンサデータが格納されているかがわかればその範囲を指定し、その範囲内の並び替えを行なうことにより、時間をかけずに時系列順に並び替えたセンサデータの取得が可能となる。その範囲を求めるためには、１ユーザあたりのセンサデータ送信数がわかればよい。

また、解析方法として、タイムトリガ型解析とイベントトリガ型解析にわけて解析を行なう。タイムトリガ型解析では、可視化する際に必要な基本となる解析処理を行なう。また、イベントトリガ型解析では、閲覧者の所望を用いて、タイムトリガで求めた解析結果を加工し出力する。さらに、計算量が多い処理をタイムトリガ型解析にて行なう。よって、イベントトリガ型解析ではその結果を用いて処理を行なうため解析処理時間が短くてすむ。また、イベントトリガ型解析では、タイムトリガ型解析で解析処理した時間を参照する。もし、イベントトリガ型解析で必要なデータがタイムトリガ型解析では未処理であった場合には、イベントトリガ型解析からタイムトリガ型解析に対して、処理を行なうように指令を出す。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、以下の各実施例として図面を用いて説明する。

本発明の第一の実施例である解析システムの位置づけと機能を明らかにするため、まずビジネス顕微鏡システムについて説明する。ここで、ビジネス顕微鏡とは、人間に装着したセンサノードでその人間の状況を観測し、組織アクティビティとして人物間の関係性と現在の組織の評価（パフォーマンス）を図示して組織の改善に役立てるためのシステムである。また、センサノードで取得される対面検出・行動・音声等に関するデータを、総称して広く組織ダイナミクスデータと呼ぶ。

図１ａ、図１ｂは、本実施例のビジネス顕微鏡システムの構成要素を示す説明図であり、図示の都合上分割して示してあるが、各々図示された各処理は相互に連携して実行される。名札型センサノード（ＴＲ）から、基地局（ＧＷ）を経由し、組織ダイナミクスデータを格納するセンサネットサーバ（ＳＳ）、組織ダイナミクスデータの解析を行なう解析サーバとして機能するアプリケーションサーバ（ＡＳ）、閲覧者に解析結果を出力するクライアント（ＣＬ）までの一連の流れを示す。

本システムは、名札型センサノード（ＴＲ）、基地局（ＧＷ）、センサネットサーバ（ＳＳ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、クライアント（ＣＬ）によって構成されている。なお、センサネットサーバ（ＳＳ）とアプリケーションサーバ（ＡＳ）の二つのサーバは、組織ダイナミクスデータを格納し、且つ組織ダイナミクスデータの解析を行なう一つのサーバ（ＳＡＳ）で構成しても良い。この場合、このサーバ（ＳＡＳ）が解析用のサーバとして機能することは言うまでもない。

図１ａに示す基地局（ＧＷ）は、図１ｂに示す名札型センサノード（ＴＲ）とセンサネットサーバ（ＳＳ）を仲介する役目を持つ。無線の到達距離を考慮して、居室・職場等の領域をカバーするように複数の基地局（ＧＷ）が配置される。

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

送受信部（ＧＷＳＲ）は、名札型センサノード（ＴＲ）からの無線を受信し、基地局（ＧＷ）への有線又は無線による送信を行う。さらに、送受信部（ＧＷＳＲ）は、無線を受信するためのアンテナを備える。

記憶部（ＧＷＭＥ）は、ハードディスク、フラッシュメモリのような不揮発記憶装置で構成される。記憶部（ＧＷＭＥ）には、少なくとも動作設定（ＧＷＭＡ）、データ形式情報（ＧＷＭＦ）、端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）、及び基地局情報（ＧＷＭＧ）が格納される。動作設定（ＧＷＭＡ）は、基地局（ＧＷ）の動作方法を示す情報を含む。データ形式情報（ＧＷＭＦ）は、通信のためのデータ形式を示す情報、及び、センシングデータにタグを付けるために必要な情報を含む。端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）は、現在アソシエイトできている配下の名札型センサノード（ＴＲ）の端末情報（ＴＲＭＴ）、及び、それらの名札型センサノード（ＴＲ）を管理するために配布しているローカルＩＤを含む。基地局情報（ＧＷＭＧ）は、基地局（ＧＷ）自身のアドレスなどの情報を含む。また、記憶部（ＧＷＭＥ）には名札型センサノードの更新されたファームウェア（ＧＷＴＦ）を一時的に格納する。

記憶部（ＧＷＭＥ）には、さらに、制御部（ＧＷＣＯ）中の中央処理部ＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムが格納されてもよい。

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

制御部（ＧＷＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備える。ＣＰＵが記憶部（ＧＷＭＥ）に格納されているプログラムを実行することによって、センシングデータセンサ情報の取得タイミング、センシングデータの処理、名札型センサノード（ＴＲ）やセンサネットサーバ（ＳＳ）への送受信のタイミング、及び、時刻同期のタイミングを管理する。具体的には、ＣＰＵが記憶部（ＧＷＭＥ）に格納されているプログラムを実行することによって、無線通信制御・通信制御部（ＧＷＣＣ）、データ形式変換（ＧＷＤＦ）、アソシエイト（ＧＷＴＡ）、時刻同期管理（ＧＷＣＤ）及び時刻同期（ＧＷＣＳ）等の処理を実行する。

無線通信制御・通信制御部（ＧＷＣＣ）は、無線又は有線による名札型センサノード（ＴＲ）及びセンサネットサーバ（ＳＳ）との通信のタイミングを制御する。また、無線通信制御・通信制御部（ＧＷＣＣ）は、受信したデータの種類を区別する。具体的には、無線通信制御・通信制御部（ＧＷＣＣ）は、受信したデータが一般のセンシングデータであるか、アソシエイトのためのデータであるか、時刻同期のレスポンスであるか等をデータのヘッダ部分から識別して、それらのデータをそれぞれ適切な機能に渡す。

なお、無線通信制御・通信制御部（ＧＷＣＣ）は、記憶部（ＧＷＭＥ）に記録されたデータ形式情報（ＧＷＭＦ）を参照して、送受信のために適した形式にデータを変換し、データの種類を示すためのタグ情報を付け加えるデータ形式変換（ＧＷＭＦ）を実行する。

アソシエイト（ＧＷＴＡ）は、名札型センサノード（ＴＲ）から送られてきたアソシエイト要求（ＴＲＴＡＱ）に対する応答（ＴＲＴＡＲ）を送信し、各名札型センサノード（ＴＲ）に割り付けたローカルＩＤを送信する。アソシエイトが成立したら、アソシエイト（ＧＷＴＡ）は、端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）と端末ファームウェア（ＧＷＴＦ）を用いて端末管理情報を修正する。

時刻同期管理（ＧＷＣＤ）は、時刻同期を実行する間隔及びタイミングを制御し、時刻同期するように命令を出す。あるいは、この後説明するセンサネットサーバ（ＳＳ）が時刻同期管理（ＧＷＣＤ）を実行することによって、センサネットサーバ（ＳＳ）からシステム全体の基地局（ＧＷ）に統括して命令を送ってもよい。

時刻同期（ＧＷＣＳ）は、ネットワーク上のＮＴＰサーバ（ＴＳ）に接続し、時刻情報の依頼及び取得を行う。時刻同期（ＧＷＣＳ）は、取得した時刻情報に基づいて、時計（ＧＷＣＫ）を修正する。そして、時刻同期（ＧＷＣＳ）は、名札型センサノード（ＴＲ）に時刻同期の命令と時刻情報（ＧＷＣＤ）を送信する。

図１ａに示すセンサネットサーバ（ＳＳ）は、全ての名札型センサノード（ＴＲ）から集まったデータを管理する。具体的には、センサネットサーバ（ＳＳ）は、基地局（ＧＷ）から送られてくるデータをデータベースに格納し、また、アプリケーションサーバ（ＡＳ）及びクライアント（ＣＬ）からの要求に基づいてセンシングデータを送信する。さらに、センサネットサーバ（ＳＳ）は、基地局（ＧＷ）からの制御コマンドを受信し、その制御コマンドから得られた結果を基地局（ＧＷ）に返信する。

センサネットサーバ（ＳＳ）は、送受信部（ＳＳＳＲ）、記憶部（ＳＳＭＥ）及び制御部（ＳＳＣＯ）を備える。時刻同期管理（ＧＷＣＤ）がセンサネットサーバ（ＳＳ）で実行される場合、センサネットサーバ（ＳＳ）は時計も必要とする。

送受信部（ＳＳＳＲ）は、基地局（ＧＷ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）及びクライアント（ＣＬ）との間で、データの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部（ＳＳＳＲ）は、基地局（ＧＷ）から送られてきたセンシングデータを受信し、アプリケーションサーバ（ＡＳ）又はクライアント（ＣＬ）へセンシングデータを送信する。

記憶部（ＳＳＭＥ）は、ハードディスクやフラッシュメモリなどの不揮発記憶装置によって構成され、少なくとも、パフォーマンステーブル（ＢＢ）、データ形式情報（ＳＳＭＦ）、データテーブル（ＢＡ）及び端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）を格納する。さらに、記憶部（ＳＳＭＥ）は、制御部（ＳＳＣＯ）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムを格納してもよい。更に、記憶部（ＳＳＭＥ）には、端末ファームウェア登録部（ＴＦＩ）において格納された名札型センサノードの更新されたファームウェア（ＳＳＴＦＩ）を一時的に格納する。

パフォーマンステーブル（ＢＢ）は、名札型センサノード（ＴＲ）から又は既存のデータから入力された、組織や個人に関する評価（パフォーマンス）を、時刻データと共に記録するためのデータベースである。パフォーマンステーブル（ＢＢ）は、図２ａのパフォーマンステーブル（ＢＢ）と同じものである。

データ形式情報（ＳＳＭＦ）には、通信のためのデータ形式、基地局（ＧＷ）でタグ付けされたセンシングデータを切り分けてデータベースに記録する方法、及び、データの要求に対する対応方法等が記録されている。後で説明するように、データ受信の後、データ送信の前には必ずこのデータ形式情報（ＳＳＭＦ）が通信制御部（ＳＳＣＣ）によって参照され、データ形式変換（ＳＳＭＦ）とデータ管理（ＳＳＤＡ）が行われる。

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

端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）は、どの名札型センサノード（ＴＲ）が現在どの基地局（ＧＷ）の管理下にあるかを記録しているテーブルである。基地局（ＧＷ）の管理下に新たに名札型センサノード（ＴＲ）が加わった場合、端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）は更新される。

制御部（ＳＳＣＯ）は、中央処理部ＣＰＵ（図示省略）を備え、センシングデータの送受信やデータベースへの記録・取り出しを制御する。具体的には、ＣＰＵが記憶部（ＳＳＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＳＳＣＣ）、端末管理情報修正（ＳＳＴＦ）及びデータ管理（ＳＳＤＡ）等の処理を実行する。

通信制御部（ＳＳＣＣ）は、有線又は無線による基地局（ＧＷ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）及びクライアント（ＣＬ）との通信のタイミングを制御する。また、通信制御部（ＳＳＣＣ）は、上述の通り、送受信するデータの形式を、記憶部（ＳＳＭＥ）内に記録されたデータ形式情報（ＳＳＭＦ）に基づいて、センサネットサーバ（ＳＳ）内におけるデータ形式、又は、各通信相手に特化したデータ形式に変換する。さらに、通信制御（ＳＳＣＣ）は、データの種類を示すヘッダ部分を読み取って、対応する処理部へデータを振り分ける。具体的には、受信されたデータはデータ管理（ＳＳＤＡ）へ、端末管理情報を修正するコマンドは端末管理情報修正（ＳＳＴＦ）へ振り分けられる。送信されるデータの宛先は、基地局（ＧＷ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）又はクライアント（ＣＬ）に決定される。

端末管理情報修正（ＳＳＴＦ）は、基地局（ＧＷ）から端末管理情報を修正するコマンドを受け取った際に、端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）を更新する。

データ管理（ＳＳＤＡ）は、記憶部（ＳＳＭＥ）内のデータの修正・取得及び追加を管理する。例えば、データ管理（ＳＳＤＡ）によって、センシングデータは、タグ情報に基づいてデータの要素別にデータベースの適切なカラムに記録される。センシングデータがデータベースから読み出される際にも、時刻情報及び端末情報に基づいて必要なデータを選別し、時刻順に並べ替える等の処理が行われる。

センサネットサーバ（ＳＳ）が、基地局（ＧＷ）を介して受け取ったデータを、データ管理（ＳＳＤＡ）によってパフォーマンステーブル（ＢＢ）及びデータテーブル（ＢＡ）に整理して記録することが、図１ａにおける組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）に相当する。

図１ａに示すアプリケーションサーバ（ＡＳ）は、センシングデータを解析及び処理する。クライアント（ＣＬ）からの依頼を受けて、又は、設定された時刻に自動的に、解析アプリケーションが起動する。解析アプリケーションは、センサネットサーバ（ＳＳ）に依頼を送って、必要なセンシングデータを取得する。さらに、解析アプリケーションは、取得したデータを解析し、解析されたデータをクライアント（ＣＬ）に返す。あるいは、解析アプリケーションは、解析されたデータをそのまま解析データベースに記録しておいてもよい。

アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、送受信部（ＡＳＳＲ）、記憶部（ＡＳＭＥ）及び制御部（ＡＳＣＯ）を備える。

送受信部（ＡＳＳＲ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）及びクライアント（ＣＬ）との間でデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部（ＡＳＳＲ）は、クライアント（ＣＬ）から送られてきたコマンドを受信し、センサネットサーバ（ＳＳ）にデータ取得依頼を送信する。さらに、送受信部（ＡＳＳＲ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）からセンシングデータを受信し、解析したデータをクライアント（ＣＬ）に送信する。

記憶部（ＡＳＭＥ）は、ハードディスク、メモリ又はＳＤカードのような外部記録装置で構成される。記憶部（ＡＳＭＥ）は、解析のための設定条件及び解析したデータを格納する。具体的には、記憶部（ＡＳＭＥ）は、解析条件（ＡＳＭＪ）、解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）、解析パラメータ（ＡＳＭＰ）、端末情報−氏名（ＡＳＭＴ）、解析結果テーブル（Ｅ）、解析済範囲テーブル（ＡＳＪＣＡ）、一般情報テーブル（ＡＳＩＰ）を格納する。

解析条件（ＡＳＭＪ）は、クライアント（ＣＬ）から依頼された表示のための解析条件を一時的に記憶しておく。

解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）は、解析を行うプログラムを記録する。クライアント（ＣＬ）からの依頼に従って、適切なプログラムが選択され、そのプログラムによって解析が実行される。

解析パラメータ（ＡＳＭＰ）は、例えば、特徴量抽出のためのパラメータ等を記録する。クライアント（ＣＬ）の依頼によってパラメータを変更する際には、解析パラメータ（ＡＳＭＰ）が書き換えられる。

端末情報−氏名（ＡＳＭＴ）は、端末のＩＤと、その端末を装着した人物の氏名・属性等との対照表である。クライアント（ＣＬ）から依頼があれば、センサネットサーバ（ＳＳ）から受け取ったデータの端末ＩＤに人物の氏名が追加される。ある属性に適合する人物のデータのみを取得する場合、人物の指名を端末ＩＤに変換してセンサネットサーバ（ＳＳ）にデータ取得依頼を送信するために、端末情報−氏名（ＡＳＭＴ）が照会される。

解析結果テーブル（Ｅ）は、タイムトリガ型解析部（Ｄ）によって、解析されたデータを格納するためのデータベースである。

解析済範囲テーブル（ＡＳＪＣＡ）は、タイムトリガ解析（Ｄ）にて行なった解析した範囲とその処理をした時間が記載されている。

一般情報テーブル（ＡＳＩＰ）は、タイムトリガ解析（Ｄ）やイベントトリガ解析（Ｆ）を行なう際に、指標として用いるためのテーブルである。この指標は、センサデータと共に解析用いることにより、センシングしている場の傾向を求めるために用いることができる。

制御部（ＡＳＣＯ）は、中央処理部ＣＰＵ（図示省略）を備え、データの送受信の制御及びセンシングデータの解析を実行する。具体的には、ＣＰＵ（図示省略）が記憶部（ＡＳＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＡＳＣＣ）、タイムトリガ解析（Ｄ），イベントトリガ解析（Ｆ）が実行される。

通信制御（ＡＳＣＣ）は、有線又は無線によるセンサネットサーバ（ＳＳ）及びクライアントデータ（ＣＬ）との通信のタイミングを制御する。さらに、通信制御（ＡＳＣＣ）は、データの形式変換、及び、データの種類別に行き先の振り分けを実行する。

タイムトリガ解析（Ｄ）は、タイマ（ＡＳＴＩ）によって起動し、タイム解析（ＡＳＴＫ）を実行する。解析する内容は解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）に記載されており、解析した結果を解析結果テーブル（Ｅ）に格納、さらに、解析した範囲を示す解析済範囲テーブル（ＡＳＪＣＡ）を更新する。

イベントトリガ解析（Ｆ）は、閲覧者の所望情報である解析条件設定（ＣＬＩＳ）がアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信され、その内容をもとに解析が行なわれる。解析時間チェック（ＡＳＪＣ）は解析条件設定（ＣＬＩＳ）から解析に必要な時間をチェックする。解析済範囲テーブル（ＡＳＪＣＡ）と比較することにより、解析結果テーブル（Ｅ）のデータだけで処理ができるのか、できないのかを判断する。もし、解析結果テーブル（Ｅ）だけの内容のみでは不十分で解析ができない場合には、タイムトリガ解析（Ｄ）に対して解析をするように指令を出す。解析に必要なデータが解析結果テーブル（Ｅ）に集まったら、イベント解析（ＡＳＩＫ）を行なう。この処理した結果をクライアント（ＣＬ）に送信する。

図１ａに示すクライアント（ＣＬ）は、ユーザ（ＵＳ）との接点となって、データを入出力する。クライアント（ＣＬ）は、入出力部（ＣＬＩＯ）、送受信部（ＣＬＳＲ）、記憶部（ＣＬＭＥ）及び制御部（ＣＬＣＯ）を備える。

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

ディスプレイ（ＣＬＯＤ）は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）又は液晶ディスプレイ等の画像表示装置である。ディスプレイ（ＣＬＯＤ）は、プリンタ等を含んでもよい。

送受信部（ＣＬＳＲ）は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）又はセンサネットサーバ（ＳＳ）との間でデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部（ＣＬＳＲ）は、ユーザからの入力条件に応じた解析条件をアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信し、解析結果を受信する。

記憶部（ＣＬＭＥ）は、ハードディスク、メモリ又はＳＤカードのような外部記録装置で構成される。記憶部（ＣＬＭＥ）は、解析条件（ＣＬＭＰ）及び描画設定情報（ＣＬＭＴ）等の、描画に必要な情報を記録する。解析条件（ＣＬＭＰ）は、ユーザ（ＵＳ）から設定された解析対象のメンバの数及び解析方法の選択等の条件を記録する。描画設定情報（ＣＬＭＴ）は、図面のどの部分に何をプロットするかという描画位置に関する情報を記録する。さらに、記憶部（ＣＬＭＥ）は、制御部（ＣＬＣＯ）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムを格納してもよい。

制御部（ＣＬＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、通信の制御、ユーザ（ＵＳ）からの解析条件の入力、及び、解析結果をユーザ（ＵＳ）に提示するための描画等を実行する。具体的には、ＣＰＵは、記憶部（ＣＬＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＣＬＣＣ）、解析条件設定（ＣＬＩＳ）、描画設定（ＣＬＴＳ）の処理を実行する。

通信制御（ＣＬＣＣ）は、有線又は無線によるアプリケーションサーバ（ＡＳ）又はセンサネットサーバ（ＳＳ）との間の通信のタイミングを制御する。また、通信制御（ＣＬＣＣ）は、データの形式を変換し、データの種類別に行き先を振り分ける。

解析条件設定（ＣＬＩＳ）は、ユーザ（ＵＳ）から入出力部（ＣＬＩＯ）を介して指定される解析条件を受け取り、記憶部（ＣＬＭＥ）の解析条件（ＣＬＭＰ）に記録する。ここでは、解析に用いるデータの期間、メンバ、解析の種類及び解析のためのパラメータ等が設定される。クライアント（ＣＬ）は、これらの設定をアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信して解析を依頼し、それと並行して描画設定（ＣＬＴＳ）を実行する。

描画設定（ＣＬＴＳ）は、解析条件（ＣＬＭＰ）に基づいて解析結果を表示する方法、及び、図面をプロットする位置を計算する。この処理の結果は、記憶部（ＣＬＭＥ）の描画設定情報（ＣＬＭＴ）に記録される。

表示（ＣＬＤＰ）は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）から取得した解析結果をプロットして図表を作成する。例として、表示（ＣＬＤＰ）は、レーダーチャートのような表示、時系列グラフ、及び、散布図グラフをプロットする。このとき必要であれば、表示（ＣＬＤＰ）は、表示されている人物の氏名等の属性も表示する。作成された表示結果は、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）等の出力装置を介してユーザ（ＵＳ）に提示される。ドラッグ＆ドロップ等の操作によって、ユーザ（ＵＳ）が表示位置を微調整することもできる。

図１ｂは、センサノードの一実施例である名札型センサノード（ＴＲ）の構成を示しており、名札型センサノード（ＴＲ）は人間の対面状況を検出するための複数の赤外線送受信部（ＡＢ）、装着者の動作を検出するための三軸加速度センサ（ＡＣ）、装着者の発話と周囲の音を検出するためのマイク（ＡＤ），名札型センサノードの裏表検知のための照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）、温度センサ（ＡＥ）の各種センサを搭載する。搭載するセンサは一例であり、装着者の対面状況と動作を検出するために他のセンサを使用してもよい。

本実施例では、赤外線送受信部を４組搭載する。赤外線送受信部（ＡＢ）は、名札型センサノード（ＴＲ）の固有識別情報である端末情報（ＴＲＭＴ）を正面方向に向かって定期的に送信し続ける。他の名札型センサノード（ＴＲ）を装着した人物が略正面（例えば、正面又は斜め正面）に位置した場合、名札型センサノード（ＴＲ）と他の名札型センサノード（ＴＲ）は、それぞれの端末情報（ＴＲＭＴ）を赤外線で相互にやり取りする。このため、誰と誰が対面しているのかを記録することができる。

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

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

センサによって検出したセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）はセンサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって、記憶部（ＳＴＲＧ）に格納される。センサデータ（ＳＥＮＳＤ）は無線通信制御部（ＴＲＣＣ）によって送信パケットに加工され、送受信部（ＴＲＳＲ）によって基地局（ＧＷ）に対し送信される。

このとき、記憶部（ＳＴＲＧ）からをセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）取り出し、無線送信するタイミングを生成するのが通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）である。通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）は、複数のタイミングを生成する複数のタイムベースを持つ。

記憶部に格納されるデータには、現在センサによって検出したセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）の他、過去に蓄積した纏め贈りデータ（ＣＭＢＤ）や、名札型センサノードの動作プログラムであるファームウェアを更新するためのファームウェア更新データ（ＦＭＵＤ）がある。

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

照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）は、それぞれ名札型センサノード（ＴＲ）の前面と裏面に搭載される。照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）により取得されるデータは、センサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって記憶部（ＳＴＲＧ）に格納されると同時に、裏返り検知部（ＦＢＤＥＴ）によって比較される。名札が正しく装着されているときは、前面に搭載されている照度センサ（ＬＳ１Ｆ）が外来光を受光し、裏面に搭載されている照度センサ（ＬＳ１Ｂ）は名札型センサノード本体と装着者との間に挟まれる位置関係となるため、外来光を受光しない。このとき、照度センサ（ＬＳ１Ｂ）で検出される照度より、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）で検出される照度の方が大きな値を取る。一方で、名札型センサノード（ＴＲ）が裏返った場合、照度センサ（ＬＳ１Ｂ）が外来光を受光し、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）が装着者側を向くため、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）で検出される照度より、照度センサ（ＬＳ１Ｂ）で検出される照度の方が大きくなる。

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

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

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

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

本実施例の名札型センサノード（ＴＲ）では、三軸加速度センサ（ＡＣ）で取得されるデータは、センサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって記憶部（ＳＴＲＧ）に格納されると同時に、上下検知回路（ＵＤＤＥＴ）によって名札の向きを検出する。これは、三軸加速度センサ（ＡＣ）で検出される加速度は、装着者の動きによる動的な加速度変化と、地球の重力加速度による静的加速度の２種類が観測されることを利用している。

表示装置（ＬＣＤＤ）は、名札型センサノード（ＴＲ）を胸に装着しているときは、装着者の所属、氏名などの個人情報を表示する。つまり、名札として振舞う。一方で、装着者が名札型センサノード（ＴＲ）を手に持ち、表示装置（ＬＣＤＤ）を自分の方に向けると、名札型センサノード（ＴＲ）の転地が逆になる。このとき、上下検知回路（ＵＤＤＥＴ）によって生成される上下検知信号（ＵＤＤＥＴ）により、表示装置（ＬＣＤＤ）に表示される内容と、ボタンの機能を切り替える。本実施例では、上下検知信号（ＵＤＤＥＴ）の値により、表示装置（ＬＣＤＤ）に表示させる情報を、表示制御（ＤＩＳＰ）によって生成される赤外線アクティビティ解析（ＡＮＡ）による解析結果と、名札表示（ＤＮＭ）とを切り替える例を示している。

赤外線送受信器（ＡＢ）がノード間で赤外線をやり取りすることによって、名札型センサノード（ＴＲ）が他の名札型センサノード（ＴＲ）と対面したか否か、すなわち、名札型センサノード（ＴＲ）を装着した人物が他の名札型センサノード（ＴＲ）を装着した人物と対面したか否かが検出される。このため、名札型センサノード（ＴＲ）は、人物の正面部に装着されることが望ましい。上述の通り、名札型センサノード（ＴＲ）は、さらに、三軸加速度センサ（ＡＣ）等のセンサを備える。名札型センサノード（ＴＲ）におけるセンシングのプロセスが、図２ａにおける組織ダイナミクスデータ取得（Ａ）に相当する。

名札型センサノードは多くの場合には複数存在し、それぞれが近い基地局（ＧＷ）と結びついてパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を形成している。

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

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

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

通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）は、時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を保持し、一定間隔でその時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を更新する時計である。時間情報は、時刻情報（ＧＷＣＳＤ）が他の名札型センサノード（ＴＲ）とずれることを防ぐために、基地局（ＧＷ）から送信される時刻情報（ＧＷＣＳＤ）によって定期的に時刻を修正する。

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

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

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

アソシエイト（ＴＲＴＡ）は、図１ａに示す基地局（ＧＷ）とパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を形成するためのアソシエイト要求（ＴＲＴＡＱ）と、アソシエイト応答（ＴＲＴＡＲ）を送受信し、データを送信すべき基地局（ＧＷ）を決定する。アソシエイト（ＴＲＴＡ）は、名札型センサノード（ＴＲ）の電源が投入されたとき、及び、名札型センサノード（ＴＲ）が移動した結果それまでの基地局（ＧＷ）との送受信が絶たれたときに実行される。アソシエイト（ＴＲＴＡ）の結果、名札型センサノード（ＴＲ）は、その名札型センサノード（ＴＲ）からの無線信号が届く近い範囲にある一つの基地局（ＧＷ）と関連付けられる。

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

図２ａ、図２ｂ、図２ｃ、図２ｄは、実施例１のビジネス顕微鏡システムにおいて実行される処理の全体の流れを示しており、図示の都合上分割して示してあるが、各々図示された各処理は相互に連携して実行される。複数の名札型センサノード（ＴＲａ、ＴＲｂ、〜、ＴＲｉ、ＴＲｊ）による組織ダイナミクスデータの取得（Ａ）から、センサデータの解析を行なうイベントトリガ型解析部（Ｆ）までの一連の流れを示す。

本システムでは、組織ダイナミクスデータ取得（Ａ）、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）、パフォーマンス入力（Ｃ）、タイムトリガ型解析部（Ｄ）、解析結果データベース（Ｅ）、イベントトリガ型解析部（Ｆ）の各処理が適切な順序で実行される。

まず、図２ａを用いて組織ダイナミクスデータ取得（Ａ）について説明する。名札型センサノードＡ（ＴＲａ）は、赤外線送受信器（ＡＢ）、加速度センサ（ＡＣ）、マイク（ＡＤ）、温度（ＡＥ）等のセンサ類と、正味（ＡＦＡ）、気づき（ＡＦＢ）、感謝（ＡＦＣ）のボタン（ＡＦ）のボタン類から構成されている。

赤外線送受信器から得られた対面情報を表示する画面（ＡＧ）と、主観評価としてのレーティングを入力するユーザインタフェース（ＡＡ）、また図示は省略するが、マイクロコンピュータ及び無線送信機能を有する。

加速度センサ（ＡＣ）は、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）の加速度（すなわち、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）を装着している人物Ａ（図示省略）の加速度）を検出する。赤外線送受信器（ＡＢ）は、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）の対面状態（すなわち、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）が他の名札型センサノードと対面している状態）を検出する。なお、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）が他の名札型センサノードと対面していることは、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）を装着した人物Ａが、他の名札型センサノードを装着した人物と対面していることを示す。マイク（ＡＤ）は、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）の周囲の音、温度（ＡＥ）は、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）の周囲の温度を検出する。

ボタン（ＡＦ）は名札型センサノードＡ（ＴＲａ）を装着している人物Ａ（図示省略）の主観的な視点からの入力を行なうものであり、主業務を行なっている場合には正味（ＡＦＡ）、新しいアイデアなどが発見した場合には、気づき（ＡＦＢ）、メンバに感謝することがあった場合には、感謝（ＡＦＣ）のボタンを押す。

本実施例のシステムでは、複数の名札型センサノード（図２ａの名札型センサノードＡ（ＴＲａ）〜名札型センサノードＪ（ＴＲｊ））を備える。各名札型センサノードは、それぞれ、一人の人物に装着される。例えば、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）は人物Ａに、名札型センサノードＢ（ＴＲｂ）は人物Ｂ（図示省略）に装着される。人物間の関係性を解析し、さらに、組織のパフォーマンスを図示するためである。

なお、名札型センサノードＢ（ＴＲｂ）〜名札型センサノードＪ（ＴＲｊ）も、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）と同様、センサ類、マイクロコンピュータ及び無線送信機能を備える。以下の説明において、名札型センサノードＡ（ＴＲａ）〜名札型センサノードＪ（ＴＲｊ）のいずれにも当てはまる説明をする場合、及び、それらの名札型センサノードを特に区別する必要がない場合、名札型センサノード（ＴＲ）と記載する。

各名札型センサノード（ＴＲ）は、常時（又は短い間隔で繰り返し）センサ類によるセンシングを実行する。そして、各名札型センサノード（ＴＲ）は、取得したデータ（センシングデータ）を、所定の間隔で無線によって送信する。データを送信する間隔は、センシング間隔と同じであってもよいし、センシング間隔より大きい間隔であってもよい。このとき送信されるデータには、センシングした時刻と、センシングした名札型センサノード（ＴＲ）の固有の識別子（ＩＤ）が付与される。データの無線送信をまとめて実行するのは、送信による電力消費を抑えることによって、人が装着したままで、名札型センサノード（ＴＲ）の使用可能状態を長時間維持するためである。また、全ての名札型センサノード（ＴＲ）において同一のセンシング間隔が設定されていることが、後の解析のためには望ましい。

パフォーマンス入力（Ｃ）は、パフォーマンスを示す値を入力する処理である。ここで、パフォーマンスとは、何らかの基準に基づいて判定される主観的又は客観的な評価である。例えば、所定のタイミングで、名札型センサノード（ＴＲ）を装着した人物は、その時点における業務の達成度、組織に対する貢献度及び満足度等、何らかの基準に基づく主観的な評価（パフォーマンス）の値を入力する。所定のタイミングとは、例えば、数時間に一度、一日に一度、又は、会議等のイベントが終了した時点であってもよい。名札型センサノード（ＴＲ）を装着した人物は、その名札型センサノード（ＴＲ）を操作して、又は、クライアント（ＣＬ）のようなパーソナルコンピュータ（ＰＣ）を操作して、パフォーマンスの値を入力することができる。あるいは、手書きで記入された値が後にまとめてＰＣで入力されてもよい。

本実施例では、名札型センサノードが主観評価として人（Ｓｏｃｉａｌ）、行（Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ）、心（Ｓｐｉｒｉｔｕａｌ）、体（Ｐｈｙｓｉｃａｌ）、知（Ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ）のパフォーマンスを入力できる例を示している。入力されたパフォーマンス値は、解析処理に用いられる。それぞれの問いの意味は、人は「豊かな人間関係（協力・共感）をつくれましたか」、行は「やるべきことを実行できましたか」、心は「仕事にやりがい、充実感を感じましたか」、体は「体に配慮（休養・栄養・運動）できましたか」、知「新しい知（気づき、知識）を得ましたか」である。

組織に関するパフォーマンスは、個人のパフォーマンスから算出されてもよい。売上高又はコスト等の客観的なデータ、及び、顧客のアンケート結果等の既に数値化されているデータが、パフォーマンスとして定期的に入力されてもよい。生産管理等におけるエラー発生率等のように、自動で数値が得られる場合、得られた数値が自動的にパフォーマンスの値として入力されてもよい。さらに、国民総生産（ＧＮＰ）などの経済指標を入力してもかまわない。これらを一般情報テーブル（ＡＳＩＰ）に格納する。

無線によって各名札型センサノード（ＴＲ）から送信されたデータは、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）において収集され、データベースに格納される。 データテーブル（ＢＡ）は名札型センサノード（ＴＲ）から得られたセンサデータを格納する。

ユーザＩＤ（ＢＡＡ）はユーザの識別子、取得時間（ＢＡＢ）は名札型センサノード（ＴＲ）が受信した時刻、基地局（ＢＡＣ）は名札型センサノード（ＴＲ）が受信した基地局、加速度センサ（ＢＡＤ）は加速度センサ（ＡＣ）のセンサデータ、ＩＲセンサ（ＢＡＥ）は赤外線送受信器（ＡＢ）のセンサデータ、音センサ（ＢＡＦ）はマイク（ＡＤ）のセンサデータ、温度（ＢＡＧ）は温度（ＡＥ）のセンサデータ、気づき（ＢＡＨ）は感謝（ＡＦＣ）ボタンの押下の有無、感謝（ＢＡＩ）は気づき（ＡＦＢ）ボタンの押下の有無、正味（ＢＡＪ）は正味（ＡＦＡ）ボタンの押下の有無である。

パフォーマンステーブル（ＢＢ）はパフォーマンス入力（Ｃ）や主観評価入力（ＡＡ）において入力されたパフォーマンスの値を格納する。

ユーザＩＤ（ＢＢＡ）はユーザの識別子、取得時間（ＢＢＢ）は名札型センサノード（ＴＲ）で主観評価入力（ＡＡ）した時刻、もしくは、パフォーマンス入力（Ｃ）した時刻である。Ｓｏｃｉａｌ（ＢＢＣ）、Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ（ＢＢＤ）、Ｓｐｉｒｉｔｕａｌ（ＢＢＥ）、Ｐｈｙｓｉｃａｌ（ＢＢＦ）、Ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ（ＢＢＧ）は主観評価内容である。

また、ダイナミクスデータ収集（Ｂ）では、データがダイナミクスデータ収集（Ｂ）も届いた順に格納するため、必ずしも、時刻順になっているとは限らない。また、データテーブル（ＢＡ）やパフォーマンステーブル（ＢＢ)は１例であり、センサデータ毎にテーブルを作成しても構わない。

図２ｂに示すタイムトリガ型解析部（Ｄ）は、一定時間毎に起動し解析を行なう。組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）で得られたデータをもとに解析を行ない、タイムトリガ型解析部（Ｄ）にて解析した結果を解析結果データベース（Ｅ）に格納する。

タイムトリガ型解析部（Ｄ）はタイマ（ＡＳＴＩ）からタイム解析（ＡＳＴＫ）から構成されている。

タイマ（ＡＳＴＩ）は時刻を設定しておき、その時刻になったらタイム解析（ＡＳＴＫ）を起動するようにする。

タイム解析（ＡＳＴＫ）は、ユーザ情報・時間範囲情報取得（ＤＡ）、データ取得（ＤＢ）、時系列に並び替え（ＤＣ）、時間幅分割（ＤＤ）、解析リファレンスデータ（ＤＥ）、フレーム内動作判定（ＤＦ）、時間幅内動作判定（ＤＧ）、データ格納（ＤＨ）から構成されており、タイマ（ＡＳＴＩ）からの起動指示によって、起動し、解析処理を行なう。

ユーザ情報・時間範囲情報取得（ＤＡ）は、解析条件（ＡＳＭＪ）からタイムトリガ型解析を行なうユーザと解析する時間範囲を取得する。

データ取得（ＤＢ）は、ユーザ情報・時間範囲情報取得（ＤＡ）によって選択されたユーザと時間範囲ともとに組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）からデータを取得する。

さらに、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）は時刻順に格納されてない。よって、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）から解析処理に用いるデータを取得するためには、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）を全てスキャンする必要がある。しかし、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）のデータ量が大きくなるにつれてスキャンする時間がかかる。そこで、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）のどの部分に該当するセンサデータが格納されているかがわかればその範囲を指定し、その範囲のセンサデータを取得することにより、時間をかけずにセンサデータの取得が可能となる。

例えば、範囲指定の計算方法は、１ユーザあたり１時間に６０個のデータが組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）され、かつ、ユーザ数が１０人ならば、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）には１時間に６００個のデータが格納される。よって、新しく取得したセンサデータが組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）の最下行に追加する場合には、解析する時間範囲が現在から１時間前までなら、下から数えて１番目から６００番目のデータを取得すればよい。また、２時間前から３時間前までならば、下から数えて１２０１個から１８００個までのデータを取得すればよい。

時系列に並び替え（ＤＣ）は、ユーザ毎に時刻順に並び替えを行なう。時間幅分割（ＤＤ）は、解析結果データベース（Ｅ）に格納する際の時間幅に合わせて分割を行なう。

さらに、解析処理に適した時間幅と解析結果データベース（Ｅ）に格納する際の時間幅は異なることがある。その際には、解析結果データベース（Ｅ）に格納する際の時間幅のデータを解析に適した時間幅に再度分割する。これをフレームと呼ぶ。例えば、解析結果データベース（Ｅ）に格納する際の時間幅は５分間で、解析処理に適した時間幅が２０秒の場合には、フレーム数１５個の分割を行なう。

この解析処理に適した時間幅と解析結果データベース（Ｅ）に格納する際の時間幅は解析条件（ＡＳＭＪ）に記載してある
解析リファレンスデータ（ＤＥ）は、フレーム内動作判定（ＤＦ）の識別に必要なリファレンスデータが格納されている。フレーム内動作判定（ＤＦ）では、この解析リファレンスデータ（ＤＥ）と比較することにより、どの動作をしているのかを判定する。この解析リファレンスデータ（ＤＥ）は、解析パラメータ（ＡＳＭＰ）内に格納されている。

フレーム内動作判定（ＤＦ）は、組織ダイナミクスデータ収集（Ｂ）で得られたデータをもとに解析を行なう。この動作判定では、エリア検出（ＤＦＡ）、対面検出（ＤＦＢ）、動作検出（ＤＦＣ）、温度検出（ＤＦＤ）、気づき検出（ＤＦＥ）、感謝検出（ＤＦＪ）、正味検出（ＤＦＩ）、パフォーマンス（ＤＦＨ）、自分・他人検出（ＤＦＧ）、音声・非音声検出（ＤＦＦ）の解析を行なう。解析に必要なプログラムや係数などは、解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）や解析パラメータ（ＡＳＭＰ）内に格納されている。

エリア検出（ＤＦＡ）は、データテーブル（ＢＡ）の基地局（ＢＡＣ）を用いてエリアを特定する。解析リファレンスデータ（ＤＥ）には基地局のエリア情報を示すリファレンスデータがあり、これを参照することにより、エリアの検出を行なう。

対面検出（ＤＦＢ）は、データテーブル（ＢＡ）のＩＲセンサ（ＢＡＥ）を用いて、誰と対面しているのかを検出する。解析リファレンスデータ（ＤＥ）にはユーザＩＤと名前をリファレンスデータがあり、これを参照することにより、誰と対面しているかを検出する。

動作検出（ＤＦＣ）は、データテーブル（ＢＡ）の加速度センサ（ＢＡＤ）を用いて、動作を検出する。加速度センサ（ＢＡＤ）から特徴量を求め、その特徴量と解析リファレンスデータ（ＤＥ）に格納されている動作リファレンスデータを比較することにより、動作の検出を行なう。

温度検出（ＤＦＤ）は、データテーブル（ＢＡ）の温度（ＢＡＧ）を用いて、温度を検出する。温度（ＢＡＧ）はセンサから得られた値であるため、セルシウス度ではない。よって、セルシウス度に変換する。

気づき検出（ＤＦＥ）は、データテーブル（ＢＡ）の気づき（ＢＡＨ）を用いて、指定時間内に気づきを検知したかの有無を記録する。

感謝検出（ＤＦＪ）は、データテーブル（ＢＡ）の感謝（ＢＡＩ）を用いて、指定時間内に感謝を検知したかの有無と感謝を検知した場合にはその相手の名前を記録する。相手を特定する際には、対面検出（ＤＦＢ）を用いてもかまわない。

正味検出（ＤＦＩ）は、データテーブル（ＢＡ）の正味（ＢＡＪ）を用いて、指定時間内に正味を検知したのかを記録する。

パフォーマンス（ＤＦＨ）は、パフォーマンステーブル（ＢＢ）を用いて、パフォーマンスを指定時間内に検知したのかを記録する。

音声・非音声検出（ＤＦＦ）は、データテーブル（ＢＡ）の音センサ（ＢＡＦ）を用いて、音声・非音声の判別を行なう。音センサ（ＢＡＦ）から特徴量を求め、その特徴量と解析リファレンスデータ（ＤＥ）に格納されている音声・非音声リファレンスデータを比較することにより、音声なのか非音声なのかの検出を行なう。

自分・他人検出（ＤＦＧ）は、データテーブル（ＢＡ）の音センサ（ＢＡＦ）を用いて、自分・他人の声であるかの判別を行なう。音声・非音声検出（ＤＦＦ）によって音声と判別されたものを用いる。音センサ（ＢＡＦ）から特徴量を求め、その特徴量と解析リファレンスデータ（ＤＥ）に格納されている自分・他人音声リファレンスデータを比較することにより、自分の声なのか他人の声なのかの検出を行なう。

時間幅内動作判定（ＤＧ）は、フレーム内動作判定（ＤＦ）の判定結果を時間幅に併合を行なう処理である。時間幅内での多数決を求め、その値が多い方の結果を時間幅内動作判定（ＤＧ）とする。例えば、時間幅内にフレーム数が３０個あるならば、その中で一番多い動作結果をその時間の結果としてみなす。また、識別結果数を時間幅内フレーム数で割る事により、０〜１の値を結果を表わしても構わない。

データ格納（ＤＨ）は、時間幅内動作判定（ＤＧ）によって、時間幅によって解析された結果を解析結果データベース（Ｅ）に格納する。

図２ｃに示す、解析結果データベース（Ｅ）はタイムトリガ型解析部（Ｄ）の解析結果を時系列に格納したデータベースである。

ユーザ情報テーブル（ＥＡ）は、ユーザＩＤ（ＥＡＡ）と名前（ＥＡＢ）を格納したテーブルである。

対面情報テーブル（ＥＢ）は、対面検出（ＤＦＢ）の結果を格納したテーブルである。ユーザＩＤ（ＥＢＡ）は解析の対象となったユーザ、取得開始時間（ＥＢＢ）は解析に用いたセンサデータの取得時刻（取得開始した時刻）、相手（ＥＢＣ）は対面した相手、時間幅（ＥＢＤ）は取得開始時間（ＥＢＢ）から分析に用いた時間幅を示している。

動作情報テーブル（ＥＣ）は、動作検出（ＤＦＣ）の結果を格納したテーブルである。ユーザＩＤ（ＥＣＡ）は解析の対象となったユーザ、取得開始時間（ＥＣＢ）は解析に用いたセンサデータの取得時刻（取得開始した時刻）、動作（ＥＣＣ）は解析結果、時間幅（ＥＣＤ）は取得開始時間（ＥＣＢ）から分析に用いた時間幅を示している。

音声／非音声情報テーブル（ＥＤ）は音声・非音声検出（ＤＦＦ）の結果を格納したテーブルである。ユーザＩＤ（ＥＤＡ）は解析の対象となったユーザ、取得開始時間（ＥＤＢ）は解析に用いたセンサデータの取得時刻（取得開始した時刻）、音声／非音声（ＥＤＣ）は解析結果、時間幅（ＥＤＤ）は取得開始時間（ＥＤＢ）から分析に用いた時間幅を示している。

自分／他人情報テーブル（ＥＥ）は自分・他人検出（ＤＦＧ）の結果を格納したテーブルである。ユーザＩＤ（ＥＥＡ）は解析の対象となったユーザ、取得開始時間（ＥＥＢ）は解析に用いたセンサデータの取得時刻（取得開始した時刻）、自分／他人（ＥＥＣ）は解析結果、時間幅（ＥＥＤ）は取得開始時間（ＥＥＢ）から分析に用いた時間幅を示している。

エリア情報テーブル（ＥＦ）は、エリア検出（ＤＦＡ）の結果を格納したテーブルである。ユーザＩＤ（ＥＦＡ）は解析の対象となったユーザ、取得開始時間（ＥＦＢ）は解析に用いたセンサデータの取得時刻（取得開始した時刻）、エリア（ＥＦＣ）は解析結果、時間幅（ＥＦＤ）は取得開始時間（ＥＦＢ）から分析に用いた時間幅を示している。

温度情報テーブル（ＥＧ）は、エリア検出（ＤＦＡ）の結果を格納したテーブルである。ユーザＩＤ（ＥＧＡ）は解析の対象となったユーザ、取得開始時間（ＥＧＢ）は解析に用いたセンサデータの取得時刻（取得開始した時刻）、温度（ＥＧＣ）は解析結果、時間幅（ＥＧＤ）は取得開始時間（ＥＧＢ）から分析に用いた時間幅を示している。

気づき情報テーブル（ＥＨ）は、気づき検出（ＤＦＥ）の結果を格納したテーブルである。ユーザＩＤ（ＥＨＡ）は解析の対象となったユーザ、取得開始時間（ＥＨＢ）は解析に用いたセンサデータの取得時刻（取得開始した時刻）、気づき（ＥＨＣ）は解析結果、時間幅（ＥＨＤ）は取得開始時間（ＥＨＢ）から分析に用いた時間幅を示している。

感謝情報テーブル（ＥＩ）は、感謝検出（ＤＦＪ）の結果を格納したテーブルである。ユーザＩＤ（ＥＩＡ）は解析の対象となったユーザ、取得開始時間（ＥＩＢ）は解析に用いたセンサデータの取得時刻（取得開始した時刻）、感謝（ＥＩＣ）は解析結果、相手（ＥＩＤ）は感謝した相手、時間幅（ＥＩＥ）は取得開始時間（ＥＩＢ）から分析に用いた時間幅を示している。

正味情報テーブル（ＥＪ）は、正味検出（ＤＦＩ）の結果を格納したテーブルである。ユーザＩＤ（ＥＪＡ）は解析の対象となったユーザ、取得開始時間（ＥＪＢ）は解析に用いたセンサデータの取得時刻（取得開始した時刻）、正味（ＥＪＣ）は解析結果、時間幅（ＥＪＤ）は取得開始時間（ＥＪＢ）から分析に用いた時間幅を示している。

パフォーマンス情報テーブル（ＥＫ）は、パフォーマンス（ＤＦＨ）の結果を格納したテーブルである。ユーザＩＤ（ＥＫＡ）は解析の対象となったユーザ、取得開始時間（ＥＫＢ）は解析に用いたセンサデータの取得時刻（取得開始した時刻）、Ｓｏｃｉａｌ（ＥＫＣ）、Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ、（ＥＫＤ）、Ｓｐｉｒｉｔｕａｌ（ＥＫＥ）、Ｐｈｙｓｉｃａｌ（ＥＫＦ）、Ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ（ＥＫＧ）は解析結果、時間幅（ＥＫＨ）は取得開始時間（ＥＫＢ）から分析に用いた時間幅を示している。

図２ｄに示すイベントトリガ型解析部（Ｆ）は、入力（ＵＳＩＮ）により起動し解析を行なう。解析結果データベース（Ｅ）で得られたデータをもとに解析を行ない、イベントトリガ型解析部（Ｆ）にて解析した結果を出力（ＣＬＯＴ）する。

イベントトリガ型解析部（Ｆ）は解析時間チェック（ＡＳＪＣ）とイベント解析（ＡＳＩＫ）とから構成されている。

入力（ＵＳＩＮ）は、閲覧者からの可視化して欲しい情報である。例えば、
「太郎が７月２６日の８：３０〜９：００の間で花子が歩きながら会って話している時間」という入力である。

解析時間チェック（ＡＳＪＣ）は、入力（ＵＳＩＮ）の解析に必要な時間と、解析済範囲テーブル（ＡＳＪＣＡ）を比較する。もし、解析済範囲テーブル（ＡＳＪＣＡ）に記載されている範囲外の情報が必要になった場合にはタイムトリガ型解析部（Ｄ）に解析依頼を行なう。範囲内の場合には次のステップに進む。

イベント解析（ＡＳＩＫ）は、５Ｗ１Ｈ解釈（ＦＢ）、２値化（ＦＣ）、統合処理（ＦＤ）、加工処理（ＦＥ）から構成されており、解析時間チェック（ＡＳＪＣ）後に、解析結果データベース（Ｅ）にアクセスし、その結果を用いて解析処理を行なう。

５Ｗ１Ｈ解釈（ＦＢ）は、入力（ＵＳＩＮ）を解析結果データベース（Ｅ）の格納されている１つ１つの動作に変換し、各行動に対して、該当する行動を１、それ以外を０となるような判定データベース（ＦＢＡ）を作成する。
判定データベース（ＦＢＡ）は行動（ＦＡＢＡ）と結果（ＦＡＢＢ）から構成されている。そして、それぞれの行動（ＦＡＢＡ）に対しての結果を代入する。

例えば、入力（ＵＳＩＮ）の例である「７月２６日の８：３０〜９：００の間で太郎と花子が歩きながら会って話している時間」から、対面（ＦＡＢＡ１）は太郎から見て、花子との対面している時間を１、それ以外を０とする。エリア（ＦＡＢＡ２）は指定がないため、全てを１とする。動作（ＦＡＢＡ３）は歩いている時間を１、それ以外を０とする。音声（ＦＡＢＡ４）は話している時を１、それ以外を０とする。自分（ＦＡＢＡ５）は誰が話しているかを指定はないので、全てを１とする。温度（ＦＡＢＡ６）は指定がないので、全てを１とする。気づき（ＦＡＢＡ７）は指定がないので、全てを１とする。感謝（ＦＡＢＡ８）指定がないので、全てを１とする。正味（ＦＡＢＡ９）指定がないので、全てを１とする。

２値化（ＦＣ）は、可視化に用いるデータを解析結果データベース（Ｅ）から取得し、判定データベース（ＦＢＡ）を用いて２値化を行なう。

２値化の結果の例を２値化テーブル（ＦＣＡ）に示す。判定データベース（ＦＢＡ）内に格納されている２値化の仕分け方をみて、時間幅毎に１か０の値を代入する。

さらに、全ての行動を２値化テーブルに代入する際には、解析結果データベース（Ｅ）で示した時間幅に合うように代入し、２値化テーブル（ＦＣＡ）を縦から見ると、同時刻であることが望ましい。

統合処理（ＦＤ）は２値化（ＦＣ）の出力結果である２値化テーブル（ＦＣＡ）を統合する処理である。２値化テーブル（ＦＣＡ）は縦から見ると同時刻、かつ、入力（ＵＳＩＮ）における個々の要求があるところを１としてあるので、縦の列に対して、ＡＮＤ処理を行なうことにより、入力（ＵＳＩＮ）の要求に該当するところが１となる。ＡＮＤ処理とは、縦の列が全て１の場合に出力が１となる処理である。その他に、ＯＲ処理、ＸＯＲ処理などがある。

加工処理（ＦＥ）は統合処理（ＦＤ）の結果を図や数字などの可視化を行なう。統合テーブル（ＦＤＡ）を棒グラフ（棒グラフ（ＦＥＢ））や数値化（計算（ＦＥＡ））することにより閲覧者にとって分かりやすい形に加工する。そして、この結果を出力（ＣＬＯＴ）する。

図３ａ、図３ｂは、本実施例において実行される、端末（ＴＲ）が取得したデータに基づいて、組織における人物間の関係性を表示する処理の手順を示すシーケンス図である。図示の都合上分割して示してあるが、各々図示された各処理は相互に連携して実行される。

まず、端末（ＴＲ）の電源が入っており、かつ端末（ＴＲ）が基地局（ＧＷ）とアソシエイト状態になっていないとき、端末（ＴＲ）はアソシエイト（ＴＲＴＡ１）を行う。アソシエイトとは、端末（ＴＲ）が、ある一つの基地局（ＧＷ）と通信する関係であると規定することである。アソシエイトによってデータの送信先を決定することで、端末（ＴＲ）は確実にデータを送信することができる。

アソシエイトが成功した場合、端末（ＴＲ）は、次に時刻同期（ＴＲＣＳ）を行う。時刻同期（ＴＲＣＳ）において、端末（ＴＲ）は、基地局（ＧＷ）から時刻データを受け取り、端末（ＴＲ）内の時計（ＴＲＣＫ）を設定する。基地局（ＧＷ）は、ＮＴＰサーバ（ＴＳ）と定期的に接続し時刻を修正している。このため、全ての端末（ＴＲ）において時刻が同期される。その結果、データに付随した時刻情報を照らし合わせることで、人物間のコミュニケーションにおける相互の身体表現又は音声情報のやり取りを分析することが可能になる。

センサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）は、例えば１０秒ごとの一定の周期でタイマ起動（ＴＲＳＴ）し、加速度、音声、温度及び照度等をセンシングする（ＴＲＳＳ１）。端末（ＴＲ）は、端末ＩＤを赤外線によって他の端末（ＴＲ）との間で送受信することで、対面状態を検出する。センサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）は、タイマ起動（ＴＲＳＴ）せずに、常にセンシングを行ってもよい。しかし、一定の周期で起動することによって電源を効率的に使用することができ、長時間充電しないで端末（ＴＲ）を使用しつづけることができる。

端末（ＴＲ）は、センシングしたデータに、時計（ＴＲＣＫ）の時刻情報及び端末情報（ＴＲＭＴ）を添付する（ＴＲＣＴ１）。端末情報（ＴＲＭＴ）によって、端末（ＴＲ）を装着した人物が識別される。

センシング（ＴＲＳＳ１）と端末情報・時刻添付（ＴＲＣＴ１）が、図１の組織ダイナミクスデータ取得（Ａ）に相当する。

一方、各端末（ＴＲ）を装着している各人物は、端末（ＴＲ）又はクライアント（ＣＬ）を介して、パフォーマンスの値を入力する。入力された値は、センサネットサーバ（ＳＳ）に記録される。売上高又は株価等の組織全体の指標をパフォーマンスとして用いる場合には、代表者が一括して値を入力してもよいし、それらの指標が更新されたときに、更新された指標の値が自動的に入力されてもよい。

データ形式変換（ＴＲＤＦ１）において端末（ＴＲ）は、センシングされたデータ及びセンシング条件を、決められた無線送信フォーマットに変換する。変換されたデータは、その後、基地局（ＧＷ）に送信される。

加速度データ及び音声データ等の連続した多量のデータを送信する場合、端末（ＴＲ）は、データ分割（ＴＲＢＤ１）によって、一度に送信するデータ数を制限する。その結果、データが欠損するリスクが低下する。

データ送信（ＴＲＳＥ１）は、無線の送信規格に則り、送受信部（ＴＲＳＲ）からアソシエイトしている基地局（ＧＷ）にデータを送信する。

基地局（ＧＷ）は、端末（ＴＲ）からデータを受信（ＧＷＲＥ）すると、レスポンスを端末（ＴＲ）に返す。レスポンスを受信した端末（ＴＲ）は、送信完了（ＴＲＳＦ）と判定する。

一定の時間を経ても送信完了（ＴＲＳＦ）しない（すなわち端末（ＴＲ）がレスポンスを受信しない）場合、端末（ＴＲ）は、データ送信不可（ＴＲＳＯ）と判定する。この場合、データが端末（ＴＲ）内に記憶され、再び送信状態が確立されたときにまとめて送信される。これによって、端末（ＴＲ）を装着している人物が無線の届かない場所に移動してしまった場合、又は、基地局（ＧＷ）の不具合でデータが受信されなくなった場合にも、データを途切れさせることなく取得することが可能になる。これによって、組織の統計的な性質を安定して求めることができる。

このようなデータのまとめ送りの手順を説明する。端末（ＴＲ）は、送信できなかったデータを記憶しておき（ＴＲＤＭ）、再びアソシエイトの依頼を行う（ＴＲＴＡ２）。ここで基地局（ＧＷ）からレスポンスが得られ、アソシエイトが成功（ＴＲＡＳ）した場合、端末（ＴＲ）は、データ形式変換（ＴＲＤＦ２）、データ分割（ＴＲＢＤ２）及びデータ送信（ＴＲＳＥ２）を実行する。これらの処理は、それぞれ、データ形式変換（ＴＲＤＦ１）、データ分割（ＴＲＢＤ１）及びデータ送信（ＴＲＳＥ１）と同様である。データ送信（ＴＲＳＥ２）の際、無線が衝突しないように輻輳制御される。その後は通常の処理に戻る。

アソシエイトが成功しなかった場合、端末（ＴＲ）は、アソシエイトに成功するまで定期的にセンシング（ＴＲＳＳ２）と端末情報・時刻情報添付（ＴＲＣＴ２）実行する。センシング（ＴＲＳＳ２）及び端末情報・時刻情報添付（ＴＲＣＴ２）は、それぞれ、センシング（ＴＲＳＳ１）及び端末情報・時刻情報添付（ＴＲＣＴ１）と同様の処理である。これらの処理によって取得されたデータは、基地局（ＧＷ）への送信が成功するまで、端末（ＴＲ）内に記憶される。

データが分割されている場合、基地局（ＧＷ）は、データ結合（ＧＷＲＣ）を実行することによって、分割されたデータを連続したデータにまとめる。さらに、基地局（ＧＷ）は、基地局固有の番号である基地局情報（ＧＷＭＧ）をデータに付与し（ＧＷＲＣ）、そのデータを、ネットワーク（ＮＷ）を介して送信する（ＧＷＳＥ）。基地局情報（ＧＷＭＧ）は、その時刻における端末（ＴＲ）の大まかな位置を示す情報として、データ解析の際に利用することができる。

センサネットサーバ（ＳＳ）は、基地局（ＧＷ）からデータを受信すると（ＳＳＲＥ）、データ管理（ＳＳＤＡ）において、受信したデータを時刻・端末情報・加速度・赤外線・温度などの要素ごとに分類する（ＳＳＰＢ）。この分類は、データ形式情報（ＳＳＭＦ）として記録されているフォーマットを参照することによって実行される。分類されたデータは、データベースのレコード（行）の適切なカラム（列）に格納される（ＳＳＫＩ）。同じ時刻に対応するデータを同じレコードに格納することで、時刻及び端末情報（ＴＲＭＴ）による検索が可能になる。このとき必要であれば、端末情報（ＴＲＭＴ）ごとにテーブルを作成しても良い。

ここまでの処理が、図２ａの組織ダイナミクスデータ収集（Ａ）に相当する。

図３ｂは、センサネットサーバ（ＳＳ）に格納されているデータテーブル（ＢＡ）を用いて解析を行なう手順を示すシーケンス図である
アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、定期的に起動（ＡＳＳＴ）し、タイム解析（ＴＫ）を行なう。

解析する区間を決めておき、その範囲のデータ取得依頼（ＡＳＳＩ）をセンサネットサーバ（ＳＳ）に対して行なう。

データ取得（ＳＳＳＵ）では必要なセンサデータをセンサネットサーバ内の記憶部（ＳＳＮＥ）から取得する。データ送信（ＳＳＳＳ）はその取得したセンサデータをアプリケーションサーバ（ＡＳ）に対して送信する。

タイムトリガ解析（ＡＳＴＫ）は、取得したセンサデータの解析を行なう。
格納（ＡＳＫＵ）は、タイムトリガ解析（ＡＳＴＫ）の結果を解析結果データベース（Ｅ）に格納する。さらに、解析済みであることを示すために、解析済範囲テーブル（ＡＳＪＣＡ）を更新する。

クライアントユーザ（ＵＳ）は、システムを解析起動（ＵＳＳＴ）し、所望の条件を入力（ＵＳＩＮ）する。

クライアント（ＣＬ）は、入力（ＵＳＩＮ）された入力条件に対応して解析条件設定（ＣＬＩＳ）を行なう。解析条件送信（ＣＬＳＥ）では、解析条件設定（ＣＬＩＳ）をアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信する。

解析済確認（ＡＳＫＫ）では、解析条件設定（ＣＬＩＳ）と解析済範囲テーブル（ＡＳＪＣＡ）を比較することにより、必要なデータが全て揃っているかのチェックを行なう。もしも、足りないならば、タイム解析（ＴＫ）を行なう。

必要なデータが揃ったら、５Ｗ１Ｈ（ＡＳＷＨ）によって、解析条件設定（ＣＬＩＳ）をそれぞれの要素毎に分解する。
そして、データ依頼（ＡＳＳＵ）によって必要な情報を取得する。

イベントトリガ解析（ＡＳＩＫ）では、データ依頼（ＡＳＳＵ）によって取得したセンサ信号をもとに解析を行なう。

結果送信（ＡＳＫＳ）では、イベントトリガ解析（ＡＳＩＫ）の結果をクライアント（ＣＬ）に送信する。

クライアント（ＣＬ）は、結果送信（ＡＳＫＳ）の結果を受け取り（結果受信（ＣＬＫＪ））、これを表示（ＣＬＤＩ）し、出力デバイスに対して出力（ＣＬＯＴ）する。

ユーザ（ＵＳ）は、表示された解析結果を確認し、解析終了（ＵＳＥＮ）する。

イベントトリガ型解析とタイムトリガ型解析を制御することにより、閲覧者が所望する解析結果を大量のセンサデータの中から解析を行なった場合でも、瞬時に結果を出力することが可能となる。そして、閲覧者にストレスを感じさせることなく、閲覧者が所望する結果を瞬時に出力することを実現した。

実施例１では、閲覧者にストレスを感じさせることなく、閲覧者が所望する結果を瞬時に出力することを目的として、イベントトリガ型解析とタイムトリガ型解析の制御方法について述べた。本実施例では、タイムトリガ解析部（Ｄ）やイベントトリガ解析部（Ｆ）の内容の一部を取り替えることにより、実施例１とは表現方法で可視化ができるようになる。よって、タイムトリガ解析部（Ｄ）やイベントトリガ解析部（Ｆ）の一部のみが異なるため、この部分のみを以下に記載する。

図４は実施例２におけるタイムトリガ型解析部（Ｄ２）を示す図である。実施例１におけるタイムトリガ解析部（Ｄ）と異なる部分である差分（デルタ）（Ｄ２Ｄ）からヒストグラム（Ｄ２Ｇ）までを述べる。

差分（デルタ）（Ｄ２Ｄ）は、時系列に並び替え（ＤＣ）によって、時刻順にならんだデータの１つ前のデータとの差分を求める。図４中、（ＤＣＡ）は時刻順に並べた温度グラフであり、同図中、（Ｄ２ＤＡ）は温度データの差分をグラフ化したものである。

ローパスフィルタ（Ｄ２Ｅ）は、差分（デルタ）（Ｄ２Ｄ）の結果に対して、ローパスフィルタを施す。図（Ｄ２ＥＡ）はローパスフィルタ適応後を示したグラフである。

２値化（Ｄ２Ｆ）は、ローパスフィルタ（Ｄ２Ｅ）の結果に対して、正の値を１、負の値を０にする。同図中、（Ｄ２ＦＡ）は２値化適応後を示したグラフである。

ヒストグラム（Ｄ２Ｇ）は、２値化（Ｄ２Ｆ）の結果に対して、一定時間内のおけるゼロクロス値をカウントしたものである。同図中、（Ｄ２ＧＡ）はヒストグラムであり、ゼロクロスのカウント数を４つの分類（１０未満、３０未満、６０未満、６０以上）としている。

図５は実施例２におけるイベントトリガ型解析部（Ｆ２）である。

ユーザ情報・時間範囲情報取得（Ｆ２Ａ）は、可視化に用いるユーザと時間の指定を行なう。

分析幅合わせ（Ｆ２Ｂ）は、タイムトリガ型解析部（Ｄ２）の出力の時間幅とイベントトリガ型解析部（Ｆ２）で用いる時間幅が異なる場合には、幅を合わせなければならない。その際には、イベントトリガ型解析部（Ｆ２）で用いる時間幅に合わせる。例えば、イベントトリガ型解析部（Ｆ２）の時間幅は１日で、タイムトリガ型解析部（Ｄ２）の時間幅は１時間だった場合には、タイムトリガ型解析部（Ｄ２）の時間幅から出力される値を２４時間分足し合わせるなどがあげられる。

時系列にテーブル化（Ｆ２Ｃ）は、ユーザとその分析幅に合わせたテーブルを作成する。図（Ｆ２ＣＡ）はテーブルの例であり、ユーザ毎に１日分のヒストグラムが格納されている。

画像選択（Ｆ２Ｅ）は、可視化画像の選択を行なう。画像タイプ１（Ｆ２Ｄ１）は折れ線グラフ、画像タイプ２（Ｆ２Ｄ１）はレーダーチャートである。

グラフ化（Ｆ２Ｆ）は、時系列にテーブル化（Ｆ２Ｃ）の結果を折れ線グラフで表示する。図（Ｆ２ＥＡ）は折れ線グラフで示している例である。

比較対象となるデータ読み込み（Ｆ２Ｇ）は、比較の対象となるデータを読み込む。その際には、比較に用いるのは、同じ時期のデータが好ましく、また、時間幅も同じものが好ましい。もし、時間幅が異なる場合には、イベントトリガ型解析部（Ｆ２）で用いる時間幅にする。

テーブル（Ｆ２ＦＡ）はパフォーマンスデータ（ＢＢ）であり、また、一般情報テーブル（ＡＳＩＰ）も比較の対象とする。本実施例では、この一般情報テーブル（ＡＳＩＰ）として、図中の（Ｆ２ＦＢ）が例示されており、各日のドリンクの売り上げ、平均株価、原油価格等が指標として蓄積されており、これらの指標をセンサデータと共に解析に用いることにより、センシングしている場の傾向を求める。

相関（Ｆ２Ｇ）は、データと比較対象との相関を求める。これにより、行動と比較対象なったデータとの相関がもとまる。図（Ｆ２ＧＡ）は相関係数を折れ線グラフ化したものである。

チャート作成（Ｆ２Ｈ）は、相関（Ｆ２Ｇ）の結果を分かりやすくするためにレーダーチャートによる可視化したものである。比較対象データ（ユーザ主観、売り上げなど）とセンサデータとの相関を求める。

本実施例では、タイムトリガ解析部（Ｄ）やイベントトリガ解析部（Ｆ）の内容の一部を取り替えることにより、実施例１とは異なる表現方法での可視化をおこなった。

実施例３では、実施例２と同じように、本実施例では、タイムトリガ解析部（Ｄ）やイベントトリガ解析部（Ｆ）の内容の一部を取り替えることにより、実施例１、実施例２とは表現方法での可視化ができるようになる。タイムトリガ解析部（Ｄ）やイベントトリガ解析部（Ｆ）の一部のみが異なるため、この部分のみを以下に記載する。

図６はタイムトリガ型解析部（Ｄ３）である。タイムトリガ解析部（Ｄ）と異なる部分である解析（Ｄ３Ｃ）からデータ格納（Ｄ３Ｆ）までを述べる。

解析（Ｄ３Ｃ）は、タイムトリガ型解析部（Ｄ）の時系列に並び替え（ＤＣ）から時間幅内動作判定（ＤＧ）までの処理のことを指している。

テーブル化（Ｄ３Ｆ）は、解析（Ｄ３Ｃ）の結果にもとづき、テーブルを作成する。図（Ｄ３ＤＡ）では、太郎と次郎の動きについて、１０段階で表現しており、激しい動きになると高い値を示している。また、時間幅を１分間としている。

画像化（Ｄ３Ｅ）は、テーブル化（Ｄ３Ｆ）の結果を用いて画像を作成する。
画像には図（Ｄ３ＥＡ）のような値の大きさを色の濃度で判断するものや、図（Ｄ３ＥＢ）のような折れ線グラフで表現する。例として、図（Ｄ３ＥＡ）では、動きが激しい動きになるにつれて濃い色になるように、また、図（Ｄ３ＥＢ）では、高い値になるようにした。

データ格納（Ｄ３Ｆ）は、画像化（Ｄ３Ｅ）によって出力された画像を解析結果データベース（Ｅ）に格納する。

図７はイベントトリガ型解析部（Ｆ３）である。

ユーザ情報・時間範囲情報取得（Ｆ３Ａ）は、可視化に用いるユーザと時間の指定を行なう。

画像読み込み（Ｆ３Ｂ）は、タイムトリガ型解析部（Ｄ３）で作成した画像を読み込む。もし、ユーザ情報・時間範囲情報取得（Ｆ３Ａ）で指定してある時間範囲と解析結果データベース（Ｅ）の時間範囲が異なる場合には、解析結果データベース（Ｅ）に格納されている画像を時系列上にならべ、１枚の画像として扱う。

テーブル読み込み（Ｆ３Ｃ）は、解析結果データベース（Ｅ）による該当する項目を読み込む。そして、感謝テーブル（Ｆ３ＣＡ）の場合には、ユーザ情報・時間範囲情報取得（Ｆ３Ａ）指定した範囲内において、時系列順に感謝の順番を割り振る。気づきも同様に、時系列順に気づきの順番を割り当てる。順番の割り振り方は、ユーザ毎やグループ毎に割り振ってもかまわない。

統合処理（Ｆ３Ｄ）は、画像読み込み（Ｆ３Ｂ）とテーブル読み込み（Ｆ３Ｃ）を組み合わせる処理である。画像読み込み（Ｆ３Ｂ）をベースに、テーブル読み込み（Ｆ３Ｃ）の該当するユーザに対して、順番（番号）を時刻上にマーキングさせる。さらに、相手がいる場合には、ユーザとその相手に対して矢印でマーキングすることが好ましい。図（Ｆ３ＤＡ）は順番（番号）を時刻にマーキングしている図であり、図（Ｆ３ＤＢ）は時刻上にユーザとその相手に対して矢印でマーキングしている図である。

本実施例では、タイムトリガ解析部（Ｄ）やイベントトリガ解析部（Ｆ）の内容の一部を取り替えることにより、実施例１とは別の表現方法での可視化をおこなった。

以上、本発明の各実施例によれば、大量のセンサデータであったとしても、閲覧者に対して瞬時に可視化結果を提供することが可能となる。すなわち、閲覧者にストレスを感じさせることなく、閲覧者が所望する結果を瞬時に出力することが可能となる。

実施例１の全体の処理の流れ図（その１）である。 実施例１の全体の処理の流れ図（その２）である。 実施例１の全体のイメージ図（その１）である。 実施例１の全体のイメージ図（その２）である。 実施例１の全体のイメージ図（その３）である。 実施例１の全体のイメージ図（その４）である。 実施例１のシーケンス図（その１）である。 実施例１のシーケンス図（その２）である。 実施例２の全体イメージ図におけるタイムトリガ型解析部のイメージ図である。 実施例２の全体イメージ図におけるイベントトリガ型解析部のイメージ図である。 実施例３の全体イメージ図におけるタイムトリガ型解析部のイメージ図である。 実施例３の全体イメージ図におけるイベントトリガ型解析部のイメージ図である。

符号の説明

ＴＲ…端末
ＧＷ…基地局
ＳＳ…ストレージサーバ
ＡＳ…アプリケーションサーバ
ＣＬ…クライアント。

Claims (18)

1. ネットワークを介して互いに接続されたセンサノードとサーバとを用い、前記センサノードがセンシングしたセンサデータを解析する解析システムであって、
   前記センサノードおよび前記サーバは各々、送受信部、記憶部、および制御部を備え、
   前記サーバの前記記憶部は、前記ネットワークを介して受信した前記センサデータを記
   憶し、
   前記サーバの前記制御部は、先に到着した前記センサデータよりも後に到着した前記セ
   ンサデータのほうがセンシングされた順序が先である場合に、先にセンシングされた前記
   センサデータが後にセンシングされた前記センサデータよりも先の順位となるようにセン
   シングの時系列順に前記センサデータを整順して前記記憶部に記憶し、
   前記サーバは、前記センシングの時系列順に整順された前記センサデータを用いて前記
   センサデータに係る解析を実行し、実行した結果を出力し、
   前記解析は、前記センサデータを所定の時間毎に解析するタイムトリガ型解析と、イベント入力をトリガとして該イベント入力に応じて解析を行うイベントトリガ型解析とを含み、前記サーバの前記制御部は、前記サーバに入力される入力条件により、前記タイムトリガ型解析から前記イベントトリガ型解析へと切り替える
   ことを特徴とする解析システム。
2. 請求項１において、
   前記ネットワークを介して前記センサノードおよび前記サーバと接続された基地局を更
   に具備して成り、
   前記基地局は、送受信部、記憶部、および制御部を備え、
   前記センサノードは、前記送受信部を介して、前記基地局と無線通信の可能な範囲にいるときに、前記基地局に対して前記センサデータを送信し、無線通信の可能な範囲にいな
   いときに、前記センサデータを前記センサノードの記憶部に格納し、
   前記サーバは、前記基地局を介して前記センサデータを受信する
   ことを特徴とする解析システム。
3. 請求項１において、
   前記サーバの前記制御部は、前記センサデータをセンシングの時系列順に整順する際に、整順する前の前記センサデータについて整順の対象とする前記センサデータの範囲を指定する
   ことを特徴とする解析システム。
4. 請求項１において、
   前記サーバの前記制御部は、一般情報の指標を用いて前記センサデータを解析することにより、前記センサノードがセンシングしている場の傾向を求める
   ことを特徴とする解析システム。
5. 請求項１において、
   前記サーバの前記制御部は、ローパスフェルタを用いて前記センサデータの振幅の中心位置を修正する
   ことを特徴とする解析システム。
6. 請求項１において、
   前記サーバは、前記センサデータの所定の時間の傾向を示す特徴量として、前記センサ
   データのヒストグラムを算出する
   ことを特徴とする解析システム。
7. ネットワークを介して互いに接続されたセンサノードとサーバとを用い、前記センサノードがセンシングしたセンサデータを解析する解析システムであって、
   前記センサノードおよび前記サーバは各々、送受信部、記憶部、および制御部を備え、
   前記サーバは、前記ネットワークを介して受信した前記センサデータに対し、入力条件に応じて、イベント入力をトリガとして該イベント入力に応じて解析を行うイベントトリガ型解析後に、所定の時間毎に解析を行なうタイムトリガ型解析を選択的に実行する
   ことを特徴とする解析システム。
8. 請求項７において、
   前記ネットワークを介して前記センサノードおよび前記サーバと接続された基地局を更
   に具備して成り、
   前記基地局は、送受信部、記憶部、および制御部を備え、
   前記センサノードは、前記基地局が無線通信の可能な範囲にいるときに、前記基地局に
   対して、取得した前記センサデータを送信し、
   前記センサノードは、前記基地局が無線通信の可能な範囲にいないときに、前記基地局
   に対して、取得した前記センサデータを前記センサノードの前記記憶部に格納し、
   前記サーバは、前記基地局を介して前記センサデータを受信する
   ことを特徴とする解析システム。
9. 請求項７において、
   前記サーバの前記制御部は、前記タイムトリガ型解析にて、先に到着した前記センサデータと後に到着した前記センサデータとの順序を入れ替え、前記センサデータをセンシングの時系列の順序に整順する
   ことを特徴とする解析システム。
10. 請求項７において、
    前記サーバは、前記イベントトリガ型解析にて、センシングの時系列の順序に整順され
    た前記センサデータを対象として解析を実行する
    ことを特徴とする解析システム。
11. 請求項７において、
    前記サーバの前記制御部は、前記センサデータをセンシングの時系列順に整順する際に、整順する前の前記センサデータについて整順の対象とする前記センサデータの範囲を指
    定する
    ことを特徴とする解析システム。
12. ネットワークを介してセンサノードと接続され、かつ、送受信部、記憶部、および制御
    部を備えて成る解析サーバであって、
    前記記憶部は、前記ネットワークを介して受信した前記センサノードがセンシングしたセンサデータを記憶するよう構成され、
    前記制御部は、先に到着した前記センサデータよりも後に到着した前記センサデータの
    ほうがセンシングされた順序が先である場合に、先にセンシングされた前記センサデータ
    が後にセンシングされた前記センサデータよりも先の順位となるようにセンシングの時系
    列順に前記センサデータを整順して前記記憶部に記憶するよう構成され、
    前記センシングの時系列順に整順された前記センサデータを用いて前記センサデータに
    係る解析を実行し、
    前記解析は、タイムトリガ型解析と、イベントトリガ型解析とを含み、
    前記制御部は、前記サーバに入力される入力条件により、前記タイムトリガ型解析から前記イベントトリガ型解析へと切り替える
    ことを特徴とする解析サーバ。
13. 請求項１２において、
    前記制御部は、前記センサデータをセンシングの時系列順に整順する際に、整順する前の前記センサデータについて整順の対象とする前記センサデータの範囲を指定する
    ことを特徴とする解析サーバ。
14. 請求項１２において、
    前記制御部は、指標を用いて前記センサデータを解析することにより、前記センサノー
    ドがセンシングしている場の傾向を求める
    ことを特徴とする解析サーバ。
15. 請求項１２において、
    前記制御部は、前記センサデータの所定の時間の傾向を示す特徴量として、前記センサ
    データのヒストグラムを算出する
    ことを特徴とする解析サーバ。
16. 請求項１２において、
    前記センサノードは複数の単位センサノードから構成され、
    前記解析サーバは、前記複数の単位センサノードから送信された前記センサデータを到
    着順に受信し、到着順に整列された前記センサデータを前記複数の単位センサノード全体
    におけるセンシングの時系列順に整順し、整順された前記センサデータを対象として解析
    を実行する
    ことを特徴とする解析サーバ。
17. 請求項１２において、
    前記センサノードは単一の単位センサノードから構成され、
    前記解析サーバは、前記単一の単位センサノードから送信された前記センサデータを到
    着順に受信し、到着順に整列された前記センサデータを前記単一の単位センサノードにおけるセンシングの時系列順に整順し、整順された前記センサデータを対象として解析を実
    行する
    ことを特徴とする解析サーバ。
18. 請求項１２において、
    前記解析を実行して得た結果を複数の解析結果テーブルとして前記記憶部に格納するよ
    う構成され、
    前記複数の解析結果テーブルは、解析に係る前記センサデータのセンシングの時系列に
    対応した時系列の順序に並んで格納される
    ことを特徴とする解析サーバ。

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