JP5233632B2 - 行動診断装置および行動診断プログラム - Google Patents

Description

本発明は、行動診断装置および行動診断プログラムに関する。

位置情報履歴から位置検出対象者の行動パターンを抽出する行動診断装置が知られている。

例えば、特許文献１の行動診断装置は、位置情報履歴からある位置検出対象者としての利用者の訪問場所と訪問順序と滞在時間を用いた行動パターンを抽出するため、多くの位置検出対象者について処理することで、多くの位置検出対象者に共通する行動パターンを抽出することができる。
特開２００５−５６０２２号公報

本発明の目的は、組織に属する利用者の行動の変化を抽出し、行動が適正か否かを診断することができる行動診断装置及び行動診断プログラムを提供することにある。

［１］指定された第１の時間帯において複数の利用者の位置情報の履歴を取得して、指定された利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第１の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出するとともに、指定された第２の時間帯において指定された前記利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第２の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出する同時所在行動抽出手段と、前記第１の時間帯に対する前記第１の時間の割合の分布を集計する同時所在量集計手段と、前記第１の時間の割合の分布と、前記第２の時間帯に対する前記第２の時間の割合とを比較して、前記利用者の行動が適正か否かを診断する同時所在量診断手段とを有する行動診断装置。

［２］前記同時所在量診断手段は、前記第１の時間の割合の分布に基づく適正範囲の上限値と下限値とを算出し、前記第２の時間の割合が前記上限値以下であって前記下限値以上であるとき、前記利用者の行動が適正であると診断する前記［１］に記載の行動診断装置。

［３］指定された第１の時間帯において複数の利用者の位置情報の履歴を取得して、指定された利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第１の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出するとともに、指定された第２の時間帯において指定された前記利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第２の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出する同時所在行動抽出手段と、前記第１の時間帯に対する前記第１の時間の割合の分布を集計する同時所在量集計手段と、前記他の利用者に対して予め定められた分類で前記第２の時間を分類する同時所在分類集計手段と、前記第１の時間の分布と、前記第２の時間帯に対する分類された前記第２の時間の割合とを比較して、前記利用者の行動が適正か否かを診断する同時所在量診断手段とを有する行動診断装置。

［４］前記行動診断装置は、前記同時所在量診断手段が指定された前記利用者の行動が適正でないと診断したとき、指定された前記利用者が同時に所在した前記他の利用者の第２の時間、及び前記他の利用者の前記第２の時間に対する同時所在量診断手段の診断結果に基づいて、指定された前記利用者の前記第２の時間に対する推奨施策を算出する推奨施策算出手段をさらに有する前記［３］に記載の行動診断装置。

［５］前記同時所在分類集計手段は、前記他の利用者に応じて前記第１の時間及び前記第２の時間を分類し、前記行動診断装置は、前記第１の時間の前記分類に対する分布と、前記第２の時間の前記分類に対する分布とを比較し、適合度を判定する同時所在量分布判定手段をさらに有する前記［３］に記載の行動診断装置。

［６］記憶手段に記憶された複数の利用者の位置情報の履歴を参照可能なコンピュータに、指定された第１の時間帯において前記複数の利用者の位置情報の履歴を取得して、指定された利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第１の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出するとともに、指定された第２の時間帯において指定された前記利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第２の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出する同時所在量集計機能と、前記第１の時間帯に対する前記第１の時間の割合の分布を集計する同時所在量集計機能と、前記第１の時間の割合の分布と、前記第２の時間帯に対する前記第２の時間の割合とを比較して、前記利用者の行動が適正か否かを診断する同時所在量診断機能とを実現させるための行動診断プログラム。

請求項１又は６に係る発明によれば、第１の時間の割合の分布と第２の時間の割合から利用者の行動の変化を抽出し、行動が適正か否かを診断することができる。

請求項２に係る発明によれば、第１の時間の履歴の範囲内に第２の時間が収まるか否かを判定して行動が適正か否かを診断することができる。

請求項３に係る発明によれば、第２の時間の分類に応じて行動が適正か否かを診断することができる。

請求項４に係る発明によれば、診断結果に対して施策を算出することができる。

請求項５に係る発明によれば、第２の時間の分類の分布に応じて行動が適正か否かを診断することができる。

［第１の実施の形態］
（行動診断システムの構成）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る行動診断システムの構成例を示す概略図である。

行動診断システム１００は、ある位置検出対象者としての利用者と他の利用者とのコミュニケーションに関する行動が過去の行動と比較して適正かどうかを診断する行動診断サーバ１と、位置と時刻からなる位置検出対象者の所在としての位置情報履歴を格納する位置情報履歴データベース（ＤＢ）２と、利用者が所属する組織等の情報を格納する個人属性ＤＢ３と、行動診断サーバ１にアクセスして操作する端末装置４と、各部を通信可能に接続するネットワーク５とを有する。なお、位置情報履歴は、位置検出対象者にＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）やＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等を所持させて、それらの位置検出結果を記録することで得られた情報である。

図２は、本発明の第１の実施の形態に係る行動診断サーバの構成例を示す概略図である。

行動診断サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部１０と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の記憶装置から構成され情報を記憶する記憶部１１と、ネットワーク５を介して外部と通信する通信部１２とを有する。

制御部１０は、後述する行動診断プログラム１１Ａを実行することで、コミュニケーション行動抽出手段１０Ａと、コミュニケーション量集計手段１０Ｂと、コミュニケーション量診断手段１０Ｃと、出力手段１０Ｄとを動作させる。

コミュニケーション行動抽出手段１０Ａは、利用者同士のコミュニケーション量として、位置情報履歴ＤＢ２から同一のエリアにおいて利用者が同時検出される時間を抽出する。コミュニケーション量集計手段１０Ｂは、利用者ごとに単位時間あたりのコミュニケーション量を集計する。コミュニケーション量診断手段１０Ｃは、コミュニケーション量集計手段１０Ｂが集計した過去のコミュニケーション量と、現在集計中のコミュニケーション量との比較により、コミュニケーションバランスを診断する。出力手段１０Ｄは、コミュニケーション量診断手段１０Ｃが診断した結果を行動診断結果１１Ｂとして出力する。

記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段として動作させる行動診断プログラム１１Ａと、出力手段１０Ｄが出力する結果としての診断結果を示す行動診断結果１１Ｂとを記憶する。

図３は、本発明の第１の実施の形態に係る位置情報履歴の構成例を示す概略図である。

位置情報履歴２０は、位置情報検出対象者の所在としてのエリア及び時刻を示す情報であり、所在が始まった開始時刻及び所在が終了した終了時刻を示す時刻と、所在した場所を示すエリアと、位置情報検出対象者の識別情報を示すユーザＩＤとを有する。

（動作）
以下に、本発明の一実施の形態における行動診断システムの動作を各図を参照しつつ説明する。

図４は、本発明の第１の実施の形態に係る行動診断サーバの位置情報履歴からコミュニケーション行動を抽出する動作例を示す概略図である。

利用者としてのユーザ００１、００２及び００６は、例えば、エリアＩＤが「１９２．１６８．０１５．００２」のエリアにおいて、帯状に示される時間帯で検出される。ユーザ００１、００２及び００６について、帯状の時間帯がそれぞれ二者間で重なる時間帯が、ユーザ００１、００２及び００６のコミュニケーション時間であり、コミュニケーション行動抽出手段１０Ａによって抽出される。ユーザ００１及び００６のコミュニケーション時間は、０８：５８：００〜１１：００：３０の２時間２分３０秒であり、ユーザ００２のコミュニケーション時間は、０９：０３：３０〜１１：００：３０の１時間５７分となる。

図５（ａ）〜（ｃ）は、本発明の第１の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション量集計結果の一例を示す概略図である。

図５の（ａ）は、例えば、ユーザ００１について、１日＝２４時間に占めるコミュニケーション時間の割合を横軸に、１日分の情報を１コマとして過去４０日分の情報を集計したものである。全体の情報のうち最大値と最小値の１件ずつ（図中の斜線のコマ）をはずれ値として扱い、除外するものとする。そうすると、上限値は、８５％となり、下限値が２５％となる。

図５の（ｂ）は、例えば、ユーザ００１について、１週間に占めるコミュニケーション時間の割合を横軸に、１週分の情報を１コマとして過去４０週分の情報を集計したものである。全体の情報のうち最大値と最小値の１件ずつ（図中の斜線のコマ）をはずれ値として扱い、除外するものとする。そうすると、上限値は、７５％となり、下限値が４０％となる。

図５の（ｃ）は、例えば、ユーザ００１について、１ヶ月間に占めるコミュニケーション時間の割合を横軸に、１ヶ月分の情報を１コマとして過去４０ヶ月分の情報を集計したものである。全体の情報のうち最大値と最小値の１件ずつ（図中の斜線のコマ）をはずれ値として扱い、除外するものとする。そうすると、上限値は、６５％となり、下限値が４０％となる。

なお、図５（ａ）〜（ｃ）の各例では、全体の情報のうち最大値と最小値の１件ずつをはずれ値として扱い除外しているが、これは特異な行動とみなされる可能性が大きい値を除外して適切な上限値と下限値を求めるためである。また、上記のはずれ値の算出は一例であり、その他の方法を用いてもよい。更に、各例では現在より過去の一定期間のコミュニケーション量を集計に用いているが、指定された過去の期間のコミュニケーション量を集計に用いてもよく、ユーザが任意に定めることができる。

図６は、本発明の第１の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション量診断結果の一例を示す概略図である。

図６に示す例は、週単位で集計したコミュニケーション量集計結果をもとに、利用者の現在の週単位の見込みのコミュニケーション量を診断した診断結果である。例えば、ユーザ００１の週間のコミュニケーション量集計結果が見込み比率で３８％である場合、図５（ｂ）に示す下限値４０％を下回るため、診断結果は「−」と表示される。なお、ユーザ００４は、ユーザ００２より見込み比率が小さいにも関わらず、診断結果が「＋」と表示されるのは、利用者ごとに過去の情報の集計から算出される上限値及び下限値が異なるためである。

図７は、本発明の第１の実施の形態に係る行動診断サーバの動作例を示すフローチャートである。

まず、利用者の行動の診断を要望する利用者は、端末装置４を操作し、ネットワーク５を介して行動診断サーバ１を動作させる。行動診断サーバ１は、端末装置４に入力された操作内容に基づき動作する。

行動診断サーバ１は、端末４からの入力操作に基づき動作し、コミュニケーション行動抽出手段１０Ａにより、位置情報履歴ＤＢ２の位置情報履歴を取得し、図４に示すように、各メンバーの同時検出の時間帯を求めることでコミュニケーション行動を抽出する処理を実行する（Ｓ１０）。

次に、端末装置４からの入力操作に基づき診断の対象となる利用者を選択する（Ｓ１１）。選択された利用者すべてについて以降に説明するステップＳ１４〜Ｓ１６を実行する（Ｓ１２）。すべての利用者についてステップＳ１４〜Ｓ１６を実行し終えると（Ｓ１２；Ｙｅｓ）、出力手段１０Ｄにより、図６に示す診断結果を出力する（Ｓ１３）。

各利用者に対して、まず、コミュニケーション量集計手段１０Ｂにより、図５に示すように、所望の時間単位において所望の第一の時間帯におけるコミュニケーション量を集計して処理する（Ｓ１４）。次に、図５に示すように、例えば、集計結果から最大値及び最小値をはずれ値として扱い、上限値及び下限値を算出する（Ｓ１５）。次に、指定された第一の時間帯より後の時間単位（第二の時間帯）におけるコミュニケーション量を集計した後に、コミュニケーション量診断手段１０Ｃにより、コミュニケーション行動抽出手段１０Ａが算出した見込み比率と、コミュニケーション量集計手段１０Ｂが算出した上限値及び下限値とを比較し、図６に示すように、見込み比率が上限値より大きい場合は「＋」、または下限値より小さい場合は「−」と診断する（Ｓ１６）。なお、診断結果が「＋」のユーザはコミュニケーション量が過多、「−」のユーザはコミュニケーション量が過少、空欄のユーザはコミュニケーション量が適切であることを意味する。

［第２の実施の形態］
図８は、本発明の第２の実施の形態に係る行動診断サーバの構成例を示す概略図である。

行動診断サーバ１の制御部１０は、行動診断プログラム１１Ａを実行することで、コミュニケーション行動抽出手段１０Ａと、コミュニケーションパターン集計手段１０Ｅと、コミュニケーション量診断手段１０Ｃと、出力手段１０Ｄとを動作させる。

コミュニケーションパターン集計手段１０Ｅは、利用者とそのコミュニケーション相手の個人属性情報を個人属性ＤＢ３から取得して、コミュニケーションを分類し、分類したコミュニケーションごとにコミュニケーション量を集計する。

図９（ａ）及び（ｂ）は、本発明の第２の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション比率の一例を示す概略図である。

図９の（ａ）は、例えば、ユーザ００１について、１週間に占めるコミュニケーション時間の割合を縦軸に、コミュニケーションの分類ごとに集計したものである。この例では、コミュニケーションの分類として、コミュニケーション相手がユーザ００１の所属するチームか、それ以外かで分けている。なお、上限値及び下限値は、第１の実施の形態と同様の方法で算出するものとする。

図９の（ｂ）は、例えば、ユーザ００１が所属するチームの利用者全員について、１週間に占めるコミュニケーション時間の割合を縦軸に、コミュニケーションの分類ごとに集計したものである。

なお、コミュニケーションの分類は上記したものに限らず、チーム内の利用者を上司と部下といったような分類で分けてもよい。

図１０は、本発明の第２の実施の形態に係る行動診断サーバの動作例を示すフローチャートである。

なお、ステップＳ２０〜Ｓ２３については、図７に示すステップＳ１０〜Ｓ１３と同様の動作であるため、説明を省略する。また、ステップＳ２１について、選択された利用者すべてについて以降に説明するステップＳ２４〜Ｓ２７を実行する（Ｓ２２）。

各利用者に対して、まず、コミュニケーションパターン集計手段１０Ｅにより、利用者の属性を個人属性ＤＢ３を参照して確認する（Ｓ２４）。次に、図９に示すように、所望の時間単位において、過去のコミュニケーション量を利用者に対するコミュニケーションの分類ごとに集計して処理する（Ｓ２５）。次に、例えば、集計結果から最大値及び最小値をはずれ値として扱い、上限値及び下限値を算出する（Ｓ２６）。次に、コミュニケーション量診断手段１０Ｃにより、コミュニケーション行動抽出手段１０Ａが算出した見込み比率と、コミュニケーションパターン集計手段１０Ｅが算出した上限値及び下限値とを比較する（Ｓ２７）。また、ステップＳ２７において、上限値及び下限値との比較に加え、分類ごとにコミュニケーションを占める割合についてそれぞれ上限値及び下限値を算出して比較してもよい。

［第３の実施の形態］
図１１は、本発明の第３の実施の形態に係る行動診断サーバの構成例を示す概略図である。

行動診断サーバ１の制御部１０は、行動診断プログラム１１Ａを実行することで、コミュニケーション行動抽出手段１０Ａと、コミュニケーションパターン集計手段１０Ｅと、コミュニケーション量診断手段１０Ｃと、推奨施策算出手段１０Ｆと、出力手段１０Ｄとを動作させる。

推奨施策算出手段１０Ｆは、コミュニケーション量が上限値より大きい又は下限値より小さいことにより、コミュニケーションのバランスが崩れていると診断された利用者に対し、他の利用者への影響を考慮しながら改善する施策を算出する。

図１２（ａ）〜（ｄ）は、本発明の第３の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション比率の一例を示す概略図である。

図１２の（ａ）は、例えば、ユーザ００１について、１週間に占めるコミュニケーション時間の割合を縦軸に、コミュニケーションの分類ごとに集計したものである。この例では、コミュニケーションの分類として、コミュニケーション相手がユーザ００１の所属するチームか、それ以外かで分け、さらに所属するチーム内でのコミュニケーションを利用者ごとに分けている。なお、上限値及び下限値は、第１の実施の形態と同様の方法で算出するものとする。

図１２の（ｂ）は、例えば、ユーザ００１のコミュニケーションの相手であるユーザ００２のコミュニケーションについて、分類ごとに集計したものである。また、図１２の（ｃ）は、例えば、ユーザ００１のコミュニケーションの相手であるユーザ００３のコミュニケーションについて、分類ごとに集計したものである。また、図１２の（ｄ）は、例えば、ユーザ００１のコミュニケーションの相手であるユーザ００３のコミュニケーションについて、分類ごとに集計したものである。

推奨施策算出手段１０Ｆは、図１２（ａ）に示すユーザ００１のコミュニケーション比率が上限を超えていることを検出すると、コミュニケーションの分類のいずれかの比率を下げるように施策を算出するが、その際、図１２（ｂ）に示すユーザ００２とのコミュニケーションを減少させると、ユーザ００２のコミュニケーション比率が下限を下回る恐れがあるため、図１２（ｄ）に示すコミュニケーション比率の比較的高いユーザ００４とのコミュニケーションを減少させるよう推奨施策を算出する。すなわち、所定のユーザのコミュニケーション比率が上限を超える場合は、コミュニケーション相手の中から、当該相手の現状値と下限値の差が大きい相手の順にコミュニケーション量を減らす施策を算出し、所定のユーザのコミュニケーション比率が下限を下回る場合は、コミュニケーション相手の中から、当該相手の現状値と上限値の差が大きい相手の順にコミュニケーション量を増やす施策を算出するようにすればよい。

なお、例えば、上司と部下の関係等の重要度の高いコミュニケーションについて、そのコミュニケーション量を減らさないようにするために、相手の役割等に応じて上限値又は下限値との差分に対して係数を設定し、重み付けをして推奨施策を算出する構成としてもよい。

図１３は、本発明の第３の実施の形態に係る行動診断サーバの動作例を示すフローチャートである。

なお、ステップＳ３０〜Ｓ３２については、図７に示すステップＳ１０〜Ｓ１２と同様の動作であるため、説明を省略する。また、ステップＳ３６〜３８は、図１０に示すステップＳ２４〜２６と同様の動作であるため、説明を省略する。

まず、推奨施策算出手段１０Ｆは、図１２（ａ）〜（ｄ）に示すように、ある利用者、例えば、ユーザ００１のコミュニケーション量（比率）、及びユーザ００１のコミュニケーションの相手であるユーザ００２、００３及び００４のコミュニケーション量（比率）を比較する（Ｓ３３）。

次に、図１２（ｄ）に示すコミュニケーション比率の比較的高いユーザ００４とのコミュニケーションを減少させるよう推奨施策を算出し（Ｓ３４）、施策算出結果を出力する（Ｓ３５）。

［第４の実施の形態］
以降に説明する第４の実施の形態において、行動診断サーバ１の構成は図１１に示す第３の実施の形態と同様である。

図１４は、本発明の第４の実施の形態に係る組織情報の構成例を示す概略図である。

組織情報３０は、個人属性ＤＢ３に格納され、利用者の所属する組織を示す情報であり、組織を識別する情報を示す組織ＩＤと、利用者を識別する情報を示すユーザＩＤとを有する。例えば、ユーザ００１、００２、００３及び００４は、組織００１に所属する。

図１５は、本発明の第４の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション比率の一例を示す概略図である。

図１５は、例えば、組織００１について、１週間に占めるコミュニケーション時間の割合を縦軸に、コミュニケーションの分類ごとに集計したものである。この例では、コミュニケーションの分類として、コミュニケーション相手が組織００１内か、組織００１外かで分け、さらに組織００１外とのコミュニケーションを組織ごとに分けている。なお、上限値及び下限値は、第１の実施の形態と同様の方法で算出するものとする。

動作に関しては、図１３に示す第３の実施の形態と同様であるが、ステップＳ３６において、個人属性を参照するときに図１４に示す組織情報３０を参照する点、及びステップＳ３７において、コミュニケーション量を集計するとき、組織００１に所属するユーザ００１、００２、００３及び００４のそれぞれのコミュニケーション量を合算して算出する点が異なる。

また、推奨施策算出手段１０Ｆは、図１５に示す組織００１のコミュニケーション比率が上限を超えていることを検出すると、コミュニケーションの分類のいずれかの比率を下げるように施策を算出するが、その際、図１２に示す例と同様に、他の組織のコミュニケーション比率を確認し、コミュニケーション比率の比較的高い組織とのコミュニケーションを減少させるよう推奨施策を算出する。

［第５の実施の形態］
図１６は、本発明の第５の実施の形態に係る行動診断サーバの構成例を示す概略図である。

行動診断サーバ１の制御部１０は、行動診断プログラム１１Ａを実行することで、コミュニケーション行動抽出手段１０Ａと、コミュニケーションパターン集計手段１０Ｅと、コミュニケーション量分布判定手段１０Ｇと、出力手段１０Ｄとを動作させる。

コミュニケーション量分布判定手段１０Ｇは、集計したコミュニケーション量について、現在のコミュニケーション量の分布が、過去のコミュニケーションの分布の範囲から逸脱していないか判定する。

図１７（ａ）〜（ｃ）は、本発明の第５の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション比率の一例を示す概略図である。

図１７の（ａ）は、例えば、ユーザ００１について、１ヶ月間に占めるコミュニケーション時間の割合を縦軸に、コミュニケーションの分類ごとに集計し、各月ごとに１年間分を表示したものである。この例では、コミュニケーションの分類として、第３の実施の形態のようにコミュニケーション相手がユーザ００１の所属するチームか、それ以外かで分け、さらに所属するチーム内でのコミュニケーションを利用者ごとに分けている。なお、上限値及び下限値は、第１の実施の形態と同様の方法で算出するものとする。

図１２の（ｂ）は、ユーザ００１の過去１年分のコミュニケーション比率を集計したものである。また、図１２の（ｃ）は、ユーザ００１の１ヶ月分のコミュニケーション比率を集計したものである。

コミュニケーション量分布判定手段１０Ｇは、図１２（ｂ）に示すユーザ００１の過去のコミュニケーション比率の分布と、図１２（ｃ）に示す最近のコミュニケーション比率の分布とを比較し、その分布が異なるとき、その差異を出力手段１０Ｄから出力する。なお、コミュニケーション比率の分布の比較は、χ二乗適合度検定等を用いて検定する。

図１８は、本発明の第５の実施の形態に係る行動診断サーバの動作例を示すフローチャートである。

なお、ステップＳ４０〜Ｓ４２については、図７に示すステップＳ１０〜Ｓ１２と同様の動作であるため、説明を省略する。また、ステップＳ４６〜４８は、図１０に示すステップＳ２４〜２６と同様の動作であるため、説明を省略する。

まず、コミュニケーション量分布判定手段１０Ｇは、以上のステップから算出した図１７（ａ）に示す過去から現在にかけるコミュニケーション比率から、過去の統計として図１７（ｂ）に示すコミュニケーション比率の分布、及び最近の統計として図１７（ｃ）に示すコミュニケーション比率を算出する（Ｓ４３）。

次に、図１７（ｂ）及び（ｃ）に示すコミュニケーション比率の分布を比較し（Ｓ４４）、両者の分布に変化があったとき（Ｓ４５；Ｙｅｓ）、出力手段１０Ｄを介して変化分を端末４を操作する利用者に通知処理する（Ｓ４９）。

［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。例えば、上記実施の形態において、位置情報履歴を用いたが、組織内でやりとりされるメールの履歴、電話の履歴、文書の操作履歴等を用いてコミュニケーション量を集計してもよい。

また、上記実施の形態で使用されるコミュニケーション行動抽出手段１０Ａ、コミュニケーション量集計手段１０Ｂ、コミュニケーション量診断手段１０Ｃ、出力手段１０Ｄ、コミュニケーションパターン集計手段１０Ｅ、推奨施策算出手段１０Ｆ、コミュニケーション量分布判定手段１０Ｇは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体から装置内の記憶部に読み込んでも良く、インターネット等のネットワークに接続されているサーバ装置等から装置内の記憶部にダウンロードしてもよい。また、上記実施の形態で使用される手段の一部または全部をＡＳＩＣ等のハードウェアによって実現してもよい。

本発明の第１の実施の形態に係る行動診断システムの構成例を示す概略図である。 本発明の第１の実施の形態に係る行動診断サーバの構成例を示す概略図である。 本発明の第１の実施の形態に係る位置情報履歴の構成例を示す概略図である。 本発明の第１の実施の形態に係る行動診断サーバの位置情報履歴からコミュニケーション行動を抽出する動作例を示す概略図である。 （ａ）〜（ｃ）は、本発明の第１の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション量集計結果の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション量診断結果の一例を示す概略図である。 本発明の第１の実施の形態に係る行動診断サーバの動作例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る行動診断サーバの構成例を示す概略図である。 （ａ）及び（ｂ）は、本発明の第２の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション比率の一例を示す概略図である。 本発明の第２の実施の形態に係る行動診断サーバの動作例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態に係る行動診断サーバの構成例を示す概略図である。 （ａ）〜（ｄ）は、本発明の第３の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション比率の一例を示す概略図である。 本発明の第３の実施の形態に係る行動診断サーバの動作例を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態に係る組織情報の構成例を示す概略図である。 本発明の第４の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション比率の一例を示す概略図である。 本発明の第５の実施の形態に係る行動診断サーバの構成例を示す概略図である。 （ａ）〜（ｃ）は、本発明の第５の実施の形態に係る行動診断サーバの出力するコミュニケーション比率の一例を示す概略図である。 本発明の第５の実施の形態に係る行動診断サーバの動作例を示すフローチャートである。

符号の説明

１…行動診断サーバ、２…位置情報履歴データベース、３…個人属性データベース、４…端末装置、５…ネットワーク、１０…制御部、１０Ａ…コミュニケーション行動抽出手段、１０Ｂ…コミュニケーション量集計手段、１０Ｃ…コミュニケーション量診断手段、１０Ｄ…出力手段、１０Ｅ…コミュニケーションパターン集計手段、１０Ｆ…推奨施策算出手段、１０Ｇ…コミュニケーション量分布判定手段、１１…記憶部、１１Ａ…行動診断プログラム、１１Ｂ…行動診断結果、１２…通信部、２０…位置情報履歴、３０…組織情報、１００…行動診断システム

Claims (6)

1. 指定された第１の時間帯において複数の利用者の位置情報の履歴を取得して、指定された利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第１の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出するとともに、指定された第２の時間帯において指定された前記利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第２の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出する同時所在行動抽出手段と、
   前記第１の時間帯に対する前記第１の時間の割合の分布を集計する同時所在量集計手段と、
   前記第１の時間の割合の分布と、前記第２の時間帯に対する前記第２の時間の割合とを比較して、前記利用者の行動が適正か否かを診断する同時所在量診断手段とを有する行動診断装置。
2. 前記同時所在量診断手段は、前記第１の時間の割合の分布に基づく適正範囲の上限値と下限値とを算出し、前記第２の時間の割合が前記上限値以下であって前記下限値以上であるとき、前記利用者の行動が適正であると診断する請求項１に記載の行動診断装置。
3. 指定された第１の時間帯において複数の利用者の位置情報の履歴を取得して、指定された利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第１の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出するとともに、指定された第２の時間帯において指定された前記利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第２の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出する同時所在行動抽出手段と、
   前記第１の時間帯に対する前記第１の時間の割合の分布を集計する同時所在量集計手段と、
   前記他の利用者に対して予め定められた分類で前記第２の時間を分類する同時所在分類集計手段と、
   前記第１の時間の分布と、前記第２の時間帯に対する分類された前記第２の時間の割合とを比較して、前記利用者の行動が適正か否かを診断する同時所在量診断手段とを有する行動診断装置。
4. 前記行動診断装置は、
   前記同時所在量診断手段が指定された前記利用者の行動が適正でないと診断したとき、指定された前記利用者が同時に所在した前記他の利用者の第２の時間、及び前記他の利用者の前記第２の時間に対する同時所在量診断手段の診断結果に基づいて、指定された前記利用者の前記第２の時間に対する推奨施策を算出する推奨施策算出手段をさらに有する請求項３に記載の行動診断装置。
5. 前記同時所在分類集計手段は、前記他の利用者に応じて前記第１の時間及び前記第２の時間を分類し、
   前記行動診断装置は、
   前記第１の時間の前記分類に対する分布と、前記第２の時間の前記分類に対する分布とを比較し、適合度を判定する同時所在量分布判定手段をさらに有する請求項３に記載の行動診断装置。
6. 記憶手段に記憶された複数の利用者の位置情報の履歴を参照可能なコンピュータに、
   指定された第１の時間帯において前記複数の利用者の位置情報の履歴を取得して、指定された利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第１の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出するとともに、指定された第２の時間帯において指定された前記利用者が他の利用者と同時に所在した時間を累積した第２の時間を取得した前記位置情報の履歴から抽出する同時所在量集計機能と、
   前記第１の時間帯に対する前記第１の時間の割合の分布を集計する同時所在量集計機能と、
   前記第１の時間の割合の分布と、前記第２の時間帯に対する前記第２の時間の割合とを比較して、前記利用者の行動が適正か否かを診断する同時所在量診断機能とを実現させるための行動診断プログラム。
   

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