JP5854988B2 - 診断システム - Google Patents

Description

この発明は、集団と構成員の状態を解析し、当該状態をよい状態にするための対処行動を決定するシステムに関する。

働きがいのある理想の職場を作り、働く人を元気にし、収益をあげるため、会社の従業員の状態を分析し、これをフィードバックする手法が提案されている。

たとえば、特許文献１には、従業員に対して行った複数の設問からなるアンケート調査の結果を入力し、これに基づいて、評価のための各指標をレーダーチャートにて出力するシステムが示されている。これにより、組織全体の状態を把握することができる。

また、特許文献２には、アンケートの結果に基づき、各従業者の持つ特性を母集団（たとえば会社全体）との関係において把握し、提示するシステムが開示されている。これにより、各従業者の状態を把握することができる。

特開平１０−１２４５８３号公報 特開２００１−３１２５７９号公報

しかしながら、上記の従来技術においては次のような問題点があった。特許文献１に記載のものでは、組織全体の状態を把握することはできても、その組織に属する各個人の状態を個々に把握することが困難であった。したがって、解析結果に基づいて組織全体に対する行動指針を導き出すことができたとしても、各個人に対する行動指針を導き出すことは困難であった。

また、特許文献２に記載のものでは、母集団（会社全体や業界全体）との関係においての各個人の特性を把握できるので、当該個人が母集団の平均的人物との関係において、どのような改善行動をなすべきであるかを導き出すことが可能である。しかし、前提となる母集団自体に改善の余地がある場合には、各個人に対して正しい指針を示すことができないという問題があった。

この発明は、上記のような問題点を解決して、集団に属する各個人に対し、集団および個人の状態を良くするための行動のアドバイスをすることのできるシステムを提供することを目的とする。

(1)(2)この発明に係る診断サーバ装置は、集団の構成員が入力を行うための端末装置と通信可能な診断サーバ装置において、少なくとも、前記集団構成員の第１の意識に関する複数のアンケート項目と、前記集団構成員の第２の意識に関する複数のアンケート項目を記録した記録部と、前記端末装置に対して、前記記録部に記録された第１の意識および第２の意識に関する複数のアンケート項目の少なくとも一部を送信するアンケート送信手段と、当該各アンケート項目に応じて前記構成員が入力した回答を当該構成員の識別符号とともに、前記端末装置から受信して記録部に記録するアンケート回答受信手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第１の意識または第２の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第１の意識および第２の意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段とを備えている。

したがって、集団全体の状態と構成員の状態の双方を考慮し、各構成員の管理者が、各構成員に対してどのような対処行動をとるべきであるかの情報を提示することができる。

(3)(4)この発明に係る診断装置は、少なくとも、集団構成員の第１の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答と、前記集団構成員の第２の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答を、各構成員の識別符号とともに入力する入力手段と、前記入力された回答を当該構成員の識別符号とともに記録部に記録するアンケート回答記録手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第１の意識または第２の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第１の意識および第２の意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段とを備えている。

したがって、集団全体の状態と構成員の状態の双方を考慮し、各構成員の管理者が、各構成員に対してどのような対処行動をとるべきであるかの情報を提示することができる。

(5)この発明に係る診断サーバ装置は、第１の意識は当該集団における他の構成員との関わりの度合いに関する意識であり、前記第２の意識は当該集団における規律に関する意識であることを特徴としている。

したがって、関わりの度合いに関する意識と規律に関する意識に基づいて、各構成員に対してどのような対処行動をとるべきであるかの情報を提示することができる。

(6)この発明に係る診断サーバ装置は、記録部には、集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、個人状態判定手段によって得られた構成員の状態との組合せに対応付けて、構成員に対する対処行動アドバイスを記述した対処行動アドバイス集が記録されており、対処行動アドバイス決定手段は、当該対処行動アドバイス集を参照して対処行動を決定することを特徴としている。

したがって、迅速に対処行動アドバイスを決定することができる。

(7)この発明に係る診断サーバ装置は、アンケート項目には、予備アンケート項目が含まれており、予備アンケート項目についても回答が記録部に記録され、前記対処行動アドバイス決定手段は、予備アンケート項目の回答を考慮せずに、対処行動を決定することを特徴としている。

したがって、状況に応じて予備アンケート項目を正式なアンケート項目とした場合に、予備アンケート項目に対する過去の回答に基づいて連続性のある解析を行うことができる。

(8)この発明に係る診断装置は、少なくとも、集団構成員の第１の意識〜第ｎの意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答を、各構成員の識別符号とともに入力する入力手段と、前記入力された回答を当該構成員の識別符号とともに記録部に記録するアンケート回答記録手段と、前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第１の意識〜第ｎの意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第１の意識〜第ｎの意識の程度を算出する意識算出手段と、意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第１の意識〜第ｎの意識を、第１の意識〜第ｎの意識の程度を軸とした多次元空間にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、意識算出手段によって算出された各構成員の第１の意識〜第ｎの意識を、第１の意識〜第ｎの意識の程度を軸とした多次元空間にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段とを備えている。

したがって、集団全体の状態と構成員の状態の双方を考慮し、各構成員の管理者が、各構成員に対してどのような対処行動をとるべきであるかの情報を提示することができる。

この発明において、「アンケート送信手段」は、実施形態においては、ステップＳ２２がこれに対応する。

「アンケート回答受信手段」は、実施形態においては、ステップＳ２３がこれに対応する。

「意識算出手段」は、実施形態においては、ステップＳ３１、Ｓ３２がこれに対応する。

「集団状態判定手段」は、実施形態においては、ステップＳ３５がこれに対応する。

「個人状態判定手段」は、実施形態においては、ステップＳ５１がこれに対応する。

「対処行動アドバイス決定手段」は、実施形態においては、ステップＳ３９がこれに対応する。

「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。

この発明の一実施形態による診断システムの全体構成図である。 診断サーバ装置Ｓの機能ブロック図である。 診断サーバ装置Ｓのハードウエア構成を示す図である。 診断サーバプログラム３４のアンケート実施処理におけるフローチャートである。 診断サーバ装置Ｓのハードディスク４に記録されたアンケート項目Ａ1〜Ａ10、Ｂ1〜Ｂ10を示す図である。 アンケート画面を示す図である。 端末装置Ｔ1から診断サーバ装置Ｓに送信されるアンケート回答データを示す図である。 診断サーバ装置Ｓのハードディスク４に記録されたアンケート回答を示す図である。 診断サーバプログラム３４の解析処理におけるフローチャートである。 診断サーバプログラム３４の解析処理におけるフローチャートである。 社員・会社全体の状態算出のフローチャートである。 社員・会社全体の状態算出のフローチャートである。 社員・会社全体の状態算出のフローチャートである。 社員ごとに第１の意識の得点、第２の意識の得点、ＸＹ平面上における位置を記録したテーブルを示す図である。 ＸＹ平面を示す図である。 ＸＹ平面における各領域の分析を示す図である。 社員の分布状態に対応した会社の状態を示す図である。 社員の分布状態に対応した会社の状態を示す図である。 診断サーバ装置Ｓのハードディスク４に記録された集団対処行動テーブル１００を示す図である。 診断サーバ装置Ｓのハードディスク４に記録された集団対処行動テーブル１００を示す図である。 診断サーバ装置Ｓのハードディスク４に記録された社員対処行動テーブル１０２を示す図である。 端末装置Ｔのディスプレイ２４に表示された診断結果を示す図である。 他の実施形態によるＸＹ平面を示す図である。 他の実施形態による診断結果を示す図である。

１．システムの全体構成
図１に、この発明の一実施形態による診断システムの全体構成を示す。端末装置Ｔ1、Ｔ2・・・Ｔnが、ネットワークを介して診断サーバ装置Ｓと通信可能に接続されている。端末装置Ｔ1、Ｔ2・・・Ｔnは、診断対象である会社の社員が使用するものである。診断サーバ装置Ｓは、社内に設置されたものでもよく、社外に設置された（たとえば、インターネット上のＷＥＢサーバ）であってもよい。

診断サーバ装置Ｓは、各端末装置Ｔ1、Ｔ2・・・Ｔnに対し、アンケート項目を送信する。端末装置Ｔ1、Ｔ2・・・Ｔnは、受信したアンケート項目を表示し、これを見た社員が、アンケートに対する回答を入力する。入力されたアンケート回答は、診断サーバ装置Ｓに送信される。

診断サーバ装置Ｓは、各端末装置Ｔ1、Ｔ2・・・Ｔnから受信したアンケート回答に基づいて、会社の状態を把握し、各社員の状態を把握し、両者に基づいて、各社員に対する対処行動アドバイスを決定する。決定した対処行動アドバイスは、管理者が端末装置Ｔiから閲覧・印刷することができる。管理者は、対処行動アドバイスに基づいて、各社員に対する適切な対処行動をとることが可能となる。

図２に、診断サーバ装置Ｓの機能ブロック図を示す。アンケート送信手段２は、記録部４に記録された第１の意識に関するアンケート項目Ａ1〜Ａjおよび第２の意識に関するアンケート項目Ｂ1〜Ｂkを、各端末装置に送信する。アンケート回答受信手段６は、各端末装置からのアンケート回答Ｃ1〜Ｃnを受信し、記録部４に記録する。一人の社員のアンケート回答Ｃ1は、アンケート項目Ａ1〜Ａj、Ｂ1〜Ｂkに対応するＣ1,1〜1,Ｃj+kを備えている。

意識算出手段８は、アンケート結果Ｃ1,1〜1,Ｃj+kと、これに対応する各アンケート項目Ａ1〜Ａj、Ｂ1〜Ｂjが第１の意識、第２の意識のいずれに関するものであるかとに基づいて、当該社員の第１の意識および第２の意識の程度を算出する。他の社員のアンケート結果Ｃ2〜Ｃnについても同様にして意識の程度を算出する。

集団状態判定手段１０は、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識の程度を第２の軸とした平面に、対象となる社員全ての第１および第２の意識の程度をプロットした場合の分布状態に基づいて、集団の状態を判定する。

個人状態判定手段１２は、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識の程度を第２の軸とした平面に、各社員の第１および第２の意識の程度をプロットした場合の位置に基づいて、各社員の状態を判定する。

対処行動アドバイス決定手段１４は、集団状態判定手段１０によって判定した集団の状態と、個人状態判定手段１２によって判定した各社員の状態とに基づいて、各社員に対する対処行動アドバイスを決定する。

対処行動アドバイス送信手段１６は、管理者が端末装置Ｔiによって要求を行った場合に、各社員に対する対処行動アドバイスを管理者の端末装置Ｔiに送信する。これにより、管理者は、端末装置Ｔiにおいて各社員をどのように導けばよいかを示す対処行動アドバイスを見ることができる。

２．ハードウエア構成
図３に、診断サーバ装置Ｓのハードウエア構成を示す。ＣＰＵ２０には、メモリ２２、ディスプレイ２４、ハードディスク４、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２６、通信回路２８、マウス／キーボード３６が接続されている。通信回路２８は、ネットワークなどを介して端末装置Ｔ1〜Ｔnと通信を行うためのものである。

ハードディスク４には、オペレーティングシステム（たとえば、マイクロソフト社のWINDOWS（商標））３２、診断サーバプログラム３４、アンケート項目Ａ1〜Ａj、Ｂ1〜Ｂk、集団対処行動テーブル１００、社員対処行動テーブル１０２が記録されている。また、アンケート回答Ｃ1,1〜Ｃ1,j+k、Ｃ2,1〜Ｃ2,j+k・・・Ｃn,1〜Ｃn,j+k、が記録される。ここで、Ｃx,yにおいて、Xは社員を、ｙはアンケート番号を示すものである。たとえば、Ｃ1,1であれば、１番目の社員のアンケート番号１に対する回答であることを表す。

オペレーティングシステム３２および診断サーバプログラム３４は、ＣＤ−ＲＯＭ３０に記録されていたものを、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２６を介して、ハードディスク４にインストールしたものである。診断サーバプログラム３４は、オペレーティングシステム３２と協働してその機能を発揮する。診断サーバプログラム３４単体で機能を発揮するようにしてもよい。

なお、各端末装置Ｔ1〜Ｔnのハードウエア構成も、診断サーバ装置Ｓと同様である。ただし、ハードディスク４には、診断サーバプログラム３４に代えて、ブラウザプログラムが記録されている。

３．診断処理
診断処理においては、アンケート実施処理と、解析処理が実行される。以下、各処理について説明を行う。

(1)アンケート実施処理
図４に、診断サーバプログラム３４のアンケート実施処理のフローチャートおよび端末装置Ｔ1のブラウザプログラムのアンケート実施処理におけるフローチャートを示す。なお図４においては、端末装置Ｔ1についてのみ示したが、他の端末装置Ｔ2〜Ｔnについても同様である。

社員Ｅ1（図示せず）は、端末装置Ｔ1のマウス／キーボード３６を操作して、診断サーバ装置Ｓに接続する。さらに、社員Ｅ1が社員ＩＤとパスワードを入力すると、端末装置Ｔ1のＣＰＵ２０は、これを診断サーバ装置Ｓに送信してログイン要求を行う（ステップＳ１）。

これを受けた診断サーバ装置ＳのＣＰＵ２０は、ハードディスク４に記録している社員ＩＤとパスワードの組合せ情報（図示せず）を参照して、送られてきた社員ＩＤとパスワードの組合せが存在するかどうかを判断する。存在しなければ、ＣＰＵ２０は、不正なログインであると判断し、処理を終了する（ステップＳ２１）。存在すれば、ＣＰＵ２０は、正しいログインであると判断し（ステップＳ２１）、ハードディスク４に記録しているアンケート項目Ａ1〜Ａj、Ｂ1〜Ｂjを端末装置Ｔ1に送信する（ステップＳ２２）。また、ＣＰＵ２０は、社員ＩＤをキーとして、ハードディスク４に記録している社員ＤＢ（図示せず）を参照し、氏名、所属、役職などを取得し、これらについても端末装置Ｔ1に送信する。

ハードディスク４に記録されているアンケート項目の例を、図５に示す。この実施形態では、アンケート項目Ａ1〜Ａ10、Ｂ1〜Ｂ10の２０個のアンケート項目を記録している。図において、「Ｎｏ」の欄は、アンケート項目の番号を示す。「カテゴリ」の欄は、アンケート項目の内容が、会社における他の社員との関わりの度合いに関する意識（第１の意識）に関するものであるか、会社における規律に関する意識（第２の意識）に関するものであるかを示している。図中「Ａ」は前者を示し、「Ｂ」は後者を示す。

「アンケート項目」の欄には、アンケートの内容が記述されている。また、「得点」の欄には、アンケート項目に対する回答に応じた得点が記述されている（詳しくは後述する）。

診断サーバ装置ＳのＣＰＵ２０は、読み出したアンケート項目Ａ1〜Ａ10、Ｂ1〜Ｂ10をランダムに並べ替え、アンケート番号とともに端末装置Ｔ1に送信する。これを受けた、端末装置Ｔ1のＣＰＵ２０は、図６に示すように、アンケート項目をディスプレイ２４に表示する（ステップＳ２）。

社員特定領域５０には、サーバ装置Ｓから送信されてきた、所属、役職、氏名、社員ＩＤなどが表示される。数字説明領域５２には、アンケート項目に対する回答として選択する数字の意味が表示されている。

アンケート領域５４には、アンケート項目表示欄５６とこれに対応する回答入力欄５８が表示されている。なお、アンケート項目にはアンケート番号が付されているが、アンケート番号は表示されない。また、アンケート項目は、ランダムに並び替えられるので、社員ごとに異なる順序にて表示されることになる。さらに、ランダムに並べることで、いずれのアンケート項目がいずれの意識に関連しているかを社員が推知できないので、アンケート回答における予断を排除することができる。

端末装置Ｔ1を操作する社員は、アンケート項目表示欄５６に表示されたアンケート項目に対して、マウス／キーボード３６を操作し、回答入力欄５８の１〜５の数字に対応するラジオボタンを一つ選択して回答する（ステップＳ３）。社員は、全てのアンケート項目に対する回答を選択すると、送信ボタン６０をマウス／キーボード３６によってクリックする。これを受けて、端末装置Ｔ1のＣＰＵ２０は、社員ＩＤとともに、アンケート項目番号とその回答Ｃ1,20、Ｃ1,12、Ｃ1,11・・・を、診断サーバ装置Ｓに送信する（ステップＳ３）。

図７に、端末装置Ｔ1からサーバ装置Ｓに送信されるアンケート回答のデータ例を示す。アンケート番号とこれに対応するアンケート回答が記述されている。

アンケート回答データを受け取った診断サーバ装置ＳのＣＰＵ２０は、これをハードディスク４に記録する（ステップＳ２３）。この際、図８に示すように、アンケート番号の順に並べ替えて記録する。

上記では、端末装置Ｔ1について説明したが、他の端末装置Ｔ2〜Ｔnについても同様である。したがって、以上のようにして、診断サーバ装置Ｓに、図８に示すように、各社員のアンケート回答データが蓄積されることになる。

(2)解析処理
図９、図１０に診断サーバプログラムの解析処理のフローチャートを示す。解析処理においては、まず、アンケート回答に基づいて、会社における他の社員との関わりの度合いに関する意識（第１の意識）に関する得点、会社における規律に関する意識（第２の意識）に関する得点を、社員ごとに算出する（図９のフローチャート参照）。

次に、各社員について算出した第１の意識の得点、第2の意識の得点に基づいて、各社員の状態と、会社全体の状態を算出する（図１０のステップＳ３５参照）。続いて、会社全体の状態と、各社員の状態とに基づいて、社員ごとに対処行動アドバイスを決定し記録する（ステップS３８）。

以上のようにして、社員ごとに対処行動アドバイスを記録し、各社員が端末装置からアクセスしてこれを閲覧できるようにする。

以下、上記解析処理の詳細を、図９、図１０を参照して説明する。診断サーバ装置SのＣＰＵ２０は、ハードディスク４に記録されたアンケート回答の最初の行の社員を対象社員とする（ステップＳ３０）。ここでは、社員ＩＤ「３５２１６−１２３４」の社員が対象社員となる。

次に、ＣＰＵ２０は、対象社員のアンケート回答に基づいて、第１の意識に関する得点を算出する（ステップＳ３１）。たとえば、対象社員「３５２１６−１２３４」のアンケート番号「１」に対する回答は「２」である。ＣＰＵ２０は、図５のアンケート項目のテーブルを参照し、アンケート番号「１」における回答「２」の得点を取得する。ここでは、得点「２」が取得されることになる。

次に、アンケート番号「２」に対する回答「４」に基づいて、得点「２」を取得する。

以上の処理を、アンケート番号「１０」まで繰り返し、各得点を合計することで、第１の意識に関する得点を算出することができる。ＣＰＵ２０は、算出した得点を社員ＩＤに対応付けてハードディスク４に記録する（ステップＳ３１）。

なお、図５において、アンケート項目と得点との関係は、次のようにして決定している。アンケート項目が第１の意識について肯定的な質問であれば、回答「５」に最高得点「５」を与え、回答「４」に得点「４」を与え、・・・回答「１」に最低得点「１」を与えている（図５のＡ1参照）。アンケート項目が第１の意識について否定的な質問であれば、回答「１」に最高得点「５」を与え、回答「２」に得点「４」を与え、・・・回答「５」に最低得点「１」を与えている（図５のＡ2参照）。

第１の意識に関する得点を算出すると、ＣＰＵ２０は、対象社員のアンケート回答に基づいて、第２の意識に関する得点を算出する（ステップＳ３２）。たとえば、対象社員「３５２１６−１２３４」のアンケート番号「１１」に対する回答は「５」である。ＣＰＵ２０は、図５のアンケート項目のテーブルを参照し、アンケート番号「１１」における回答「５」の得点を取得する。ここでは、得点「１」が取得されることになる。

次に、アンケート番号「１２」に対する回答「１」に基づいて、得点「５」を取得する。

以上の処理を、アンケート番号「２０」まで繰り返し、各得点を合計することで、第２の意識に関する得点を算出することができる。ＣＰＵ２０は、算出した得点を社員ＩＤに対応付けてハードディスク４に記録する（ステップＳ３２）。

なお、図５において、アンケート項目と得点との関係は、次のようにして決定している。アンケート項目が第２の意識について肯定的な質問であれば、回答「５」に最高得点「５」を与え、回答「４」に得点「４」を与え、・・・回答「１」に最低得点「１」を与えている（図５のＢ10参照）。アンケート項目が第２の意識について否定的な質問であれば、回答「１」に最高得点「５」を与え、回答「２」に得点「４」を与え、・・・回答「５」に最低得点「１」を与えている（図５のＢ11参照）。

第２の意識について得点を算出すると、ＣＰＵ２０は、全ての社員について得点を算出したかどうかを判断する（ステップＳ３３）。未処理の社員がいれば、ＣＰＵ２０は、次の社員（ここでは図８の２行目の社員「３５２１０−２９１３」）を対象社員とする（ステップＳ３４）。ＣＰＵ２０は、ステップＳ３１以下を繰り返し実行する。

このようにして、各社員について第１の意識の得点、第２の意識の得点が算出され、ハードディスク４に記録される。図１４に、このようにして記録された各社員の得点を示す。なお、図１４における「位置」の欄には、この段階では何も記録されていない。全ての社員について得点の算出を行うと、ＣＰＵ２０は、各社員の状態と会社全体の状態の算出処理に進む（ステップＳ３３、Ｓ３５）。

社員・会社全体の状態算出処理のフローチャートを、図１１〜図１３に示す。ＣＰＵ２０は、まず、図１４に記録された最初の社員を対象社員とする（ステップＳ５０）。次に、図１５に示すような、第１の意識の得点をＸ軸とし、第２の意識の得点をＹ軸とする平面（Ｘ＝２５、Ｙ＝２５を原点とする）を想定し、α領域、β領域、γ領域、δ領域を設定する。ＣＰＵ２０は、対象社員の第１の意識の得点と第２の意識の得点に基づいて、当該社員がいずれの領域に位置するかを決定し記録する（ステップＳ５０）。

たとえば、社員「３５２１６−１２３４」は、第１の意識の得点が「２８」、第２の意識の得点が「３６」であるから、領域αに位置することになる。ＣＰＵ２０は、このようにして決定した位置を、社員ＩＤに対応づけて記録する（図１４の「位置」の欄参照）。

次に、ＣＰＵ２０は、図１４に記録された全ての社員について位置を決定記録したかどうかを判断する（ステップＳ５２）。まだであれば、次の社員「３５２１０−２９１３」を対象社員として、ステップＳ５１以下を繰り返す。社員「３５２１０−２９１３」は、第１の意識の得点が「４３」、第２の意識の得点が「２０」であるから、領域γに属することが記録される。

以上のようにして、全ての社員について位置が決定されて記録される。記録された位置は、各社員の状態を表している。この実施形態では、図１６に示すように、領域αを満足群、領域βを自尊群、領域γを承認群、領域δを支援群として状態を決定している。

各社員についての状態を決定すると、ＣＰＵ２０は、全社員を図１５の平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、会社全体の状態を判断する。図１７、図１８に、各社員のプロットの分布状態と、対応する会社の状態との関係を示す。

例えば、図１７Ａのような分布であれば、会社の状態はアイディールタイプであると判断する。図１７Ｂ、図１７Ｃ、図１８Ｄ、図１８Ｅのような分布であれば、それぞれ、会社の状態はパフォーマンスタイプ、メンテナンスタイプ、ムーブメントタイプ、ハザードタイプであると判断する。

会社の状態を判断する処理の詳細を、図１１のステップＳ５４以降に示す。まず、ＣＰＵ２０は、図１５の各領域α、β、γ、δのそれぞれに属する社員の割合を算出する（ステップＳ５４）。

続いて、ＣＰＵ２０は、領域αに属する社員の割合（以下領域αの割合という）が、８０％以上であるかを判断する（ステップＳ５５）。８０％以上であれば、アイディールタイプと判断し記録する（ステップＳ５６）。領域αの割合が８０％以上でなければ、ＣＰＵ２０は、領域δの割合が８０％以上であるかを判断する（ステップＳ５７）。８０％以上であれば、ハザードタイプであると判断し記録する（ステップＳ５８）。

領域δの割合が８０％以上でなければ、ＣＰＵ２０は、領域αの割合と領域γの割合の合計（以下、領域αγの割合という。以下、「領域ｘｙの割合」という場合、領域ｘの割合と領域ｙの割合の合計を意味する。）が８０％以上であり、かつ、領域αβの割合が８０％以上であるかを判断する（ステップＳ５９）。

一方でも８０％以上でなければ、ＣＰＵ２０は、領域αγの割合が８０％以上であるかどうかを判断する（ステップＳ６０）。これが８０％以上であれば、ＣＰＵ２０は、領域αβの割合が、２０〜８０％であるかを判断する（ステップＳ６１）。２０〜８０％であれば、メンテナンスタイプであると判断し記録する（ステップＳ６２）。２０〜８０％でなければ、ムーブメントタイプであると判断し記録する（ステップＳ６４）。

ステップＳ６０において、領域αγの割合が８０％以上でなければ、ＣＰＵ２０は領域αβの割合が８０％以上であるかどうかを判断する（ステップＳ６３）。８０％以上でなければ、ムーブメントタイプであると判断し記録する（ステップ）Ｓ６４）。

ステップＳ６３において、領域αβの割合が８０％以上であれば、ＣＰＵ２０は、領域αγの割合が２０〜８０％であるかどうかを判断する（ステップＳ６５）。２０〜８０％でなければ、ムーブメントタイプであると判断し記録する（ステップＳ６４）。２０〜８０％であれば、パフォーマンスタイプであると判断し記録する（ステップＳ６６）。

なお、ステップＳ５９において、領域αγの割合が８０％以上であり、かつ、領域αβの割合が８０％以上であると判断した場合には、ＣＰＵ２０は、領域αβの割合が、領域αγの割合より大きいかどうかを判断する（ステップＳ６７）。大きければ、メンテナンスタイプであると判断して記録する（ステップＳ６９）。大きくなければ、パフォーマンスタイプであると判断して記録する（ステップＳ６８）。

以上のようにして、各社員の状態および会社全体の状態を判断することができる。ここでは、会社全体としての状態がパフォーマンスタイプであると判断されたとして以下説明を進める。

次に、診断サーバ装置ＳのＣＰＵ２０は、対処行動アドバイスの決定を行う。ＣＰＵ２０は、図１０のステップＳ３６において、会社全体としての状態に基づき、集団としての社員に対する集団対処行動アドバイスを決定する。

この実施形態では、図１９、図２０に示すような集団対処行動テーブル１００を、予めハードディスク４に記録している。集団対処行動テーブル１００には、会社の状態に対応付けて、状態の分析と、集団対処行動アドバイスが記述されている。

ここでは、会社の状態がパフォーマンスタイプであるから、ＣＰＵ２０は、これに対応する分析と対処行動アドバイスを選択する。なお、図１９、図２０においては、分析、対処行動アドバイスともに、一部のみを示し他は省略している。

続いて、ＣＰＵ２０は、各社員に対する対処行動アドバイスの決定を行う。まず、図１４のアンケート回答にて最初に記録されている社員を対象社員とする（ステップＳ３７）。ここでは、社員「３５２１６−１２３４」が対象社員となる。

次に、当該対象社員の状態を取得する（ステップＳ３８）。ここでは、α（つまり満足群）が取得される。続いて、ＣＰＵ２０は、会社全体の状態と、対象社員の状態の組合せに基づいて、対処行動アドバイスを決定する（ステップＳ３９）。上述のように、会社全体の状態はパフォーマンスタイプであり、対象社員の状態は満足群であるので、これらの組合せに基づいて対処行動アドバイスを決定することになる。

この実施形態では、図２１に示すような社員対処行動テーブル１０２を、予めハードディスク４に記録している。社員対処行動テーブル１０２には、会社の状態と社員の状態の組合せの全てに対応付けて、当該社員に対してどのような行動をとるべきであるかを示す対処行動アドバイスが記述されている。なお、図２１においては、社員対処行動テーブルの一部のみを示し、他は省略している。

ここでは、会社全体の状態がパフォーマンスタイプ、対象社員の状態が満足群であるから、ＣＰＵ２０は、これに対応する対処行動アドバイス２００を選択して対象社員の社員ＩＤに対応づけてハードディスク４に記録する（ステップＳ３９）。

続いて、ＣＰＵ２０は、アンケートに回答した全ての社員について対処行動アドバイスを決定したかどうかを判断する（ステップＳ４０）。まだであれば、次の社員「３５２１０−２９１３」を対象社員として（ステップＳ４１）、ステップＳ３８以下を繰り返す。

次の社員「３５２１０−２９１３」の状態は、承認群（γ）であるから、ＣＰＵ２０は、会社全体の状態がパフォーマンスタイプ、対象社員の状態が承認群に対応する対処行動アドバイスを、社員対処行動テーブル１０２から取得する。これを、対象社員の社員ＩＤに対応付けて記録する（ステップＳ３９）。

以上の処理を繰り返し、全ての社員について対処行動アドバイスを決定すれば（ステップＳ４０）、ＣＰＵ２０は解析処理を終了する。

以上のようにして、管理者が、集団に対してどのような対処行動をとればよいのか（集団対処行動）と、各社員に対してどのような対処行動をとればよいのかを、記録することができる。

記録された対処行動は、端末装置から管理者として診断サーバ装置Ｓにログインすることで、閲覧することができる。また、印刷することができる。図２２に、管理者の端末装置のディスプレイ２４に表示された診断結果を示す。

端末装置ＴのＣＰＵ２０は、グラフ表示部３００には、図１５の平面に各社員をプロットした状態を表示する。なお、数字は、各社員を表している。管理者が、マウス３６を用いて数字をクリックすると、ステップＳ３９にて記録した各社員に対する対処行動アドバイスを表示する。

集団の状況の表示欄３０２、集団への対処観点の表示欄３０４、集団の分析欄３０６には、ステップＳ３６にて決定した分析と対処行動アドバイスを表示する。

４．その他の実施形態
(1)上記実施形態では、アンケート項目に対して５段階の数字（1〜５）を選択して回答するようにしている。しかし、４段階以下、６段階以上の選択を行うようにしてもよい。

(2)上記実施形態では、図５に示すように、端末装置Ｔに送信するアンケート項目と同じ数のアンケート項目を記録するようにしている。しかし、診断サーバ装置Ｓには、送信するアンケート項目の数より多くのアンケート項目を用意しておき、これらからランダムに所定数を選択して端末装置Ｔに送信するようにしてもよい。

(3)上記実施形態では、図１５に示すように、第１の意識（Ｘ）の得点が２５、第２の意識（Ｙ）の得点が２５のところを、ＸＹ平面の原点としている。しかし、業界や企業規模などによって、原点を移動させてもよい。たとえば、第１の意識の得点が３５、第２の意識（Ｙ）の得点が２５のところを原点とするようにしてもよい。

(4)上記実施形態では、第１の意識と第２の意識の満点を同じにしている。しかし、たとえば第１の意識は５５点満点、第２の意識は５０点満点というように、異なる満点としてもよい。

(5)上記実施形態では、診断サーバ装置Ｓと端末装置Ｔ1〜Ｔnによってシステムを構成している。しかし、一台のコンピュータによって診断システムを実現するようにしてもよい。この場合、各社員に対してアンケート用紙（図６のアンケート項目を記載したもの）を配布して回答を集め、これを当該一台のコンピュータに入力する。これにより、コンピュータには、図８のデータが記録されることになる。

当該コンピュータには、診断プログラムが記録されており、図８のデータに基づいて診断結果を表示・印刷することができる。この場合の診断プログラムは、図９、図１０に示すフローチャートと同様の処理を行う。記録された対処行動などは、当該コンピュータにおいて表示し印刷することができる。

(6)上記実施形態では、第１の意識として、会社における他の社員との関わりの度合いに関する意識を採用し、第２の意識として、会社における規律に関する意識を採用した。しかし、第３の意識（たとえば、自信に関する意識など）も採用して、ＸＹＺ空間にて、社員の状態と会社の状態を判断するようにしてもよい。また、同様にして４以上の意識を採用し、多次元空間にて状態を判断するようにしてもよい。

(7)上記実施形態では、集団が会社であり、集団構成員が社員である場合について説明した。しかし、構成員によって構成される集団であれば（たとえば職業団体、クラブ、組合）同様に適用することができる。

(8)上記実施形態における会社全体のタイプを判断する際の％は、あくまでも一例であり、業界によってその値を変えたり、事前アンケートによってその値を変えたりして調整することが好ましい。

(9)上記実施形態においては、図１５に示すように、所定の値をしきい値として、各社員が領域α、β、γ、δのいずれに属するかを決定している。しかしながら、図２３に示すように、しきい値に所定の幅を持たせるようにしてもよい。たとえば、図２３において、第１の意識Ｘが２０以上の社員は、領域αまたは領域γに属することとする。また、Ｘが３０以下の社員は、領域βまたは領域δに属することとする。したがって、Ｘが２０以上であり３０以下である社員は、領域α、γと領域β、δの双方に属することになる。

同様に、第２の意識Ｙが２０以上の社員は、領域αまたは領域βに属することとする。また、Ｙが３０以下の社員は、領域γまたは領域δに属することとする。したがって、Ｙが２０以上であり３０以下である社員は、領域α、βと領域γ、δの双方に属することになる。

しきい値近傍の社員は、双方の領域の特性を持つので、この実施形態のように、双方の領域に属するとすることにより、より正確に判定を行うことができる。

(10)上記実施形態では、第１の意識、第２の意識の得点を軸とする平面上に、各社員をプロットし、その分布状況に応じて集団を分類し、分析および対処行動アドバイスを出力するようにしている。

しかし、上記とは別にあるいは上記に加えて、予め所定の条件を記録しておき、当該条件を満たす場合には、この条件に対応して予め記録された分析や対処行動を出力するようにしてもよい。たとえば、所定のアンケート項目について「１」あるいは「５」と回答した社員が一人でもいれば、これを条件として、これに対応する分析や対処行動を出力するようにする。あるいは、所定のアンケート項目についての平均値や分散等がしきい値を超えていたら、これを条件として、対応する分析や対処行動を出力するようにしてもよい。

たとえば、「私は、職場の人から仕事を認められていると思う。」というアンケート項目の平均値が「３」の近傍であり、分散が所定値より小さい場合には、この条件に対して予め記録された「上司や先輩を信頼しているかどうかについて、どちらともいえないと感じている社員が多い。」という分析を出力する。このようにすることにより、第１の意識、第２の意識による分類に基づく分析・対処行動アドバイスより、さらに詳しく、きめの細かい情報を提供することが可能となる。

(11)上記実施形態では、所定個数（たとえば２０個）のアンケート項目を用いた解析を行っている。上記実施形態では、全てのアンケート項目に対する回答に基づいて、解析を行っている。しかしながら、アンケート項目中に、結果を提示するための解析を行わない項目を含ませるようにしてもよい。

たとえば、アンケート項目を全部で２３個設けておき、その内の３個については予備アンケート項目とする。社員には、予備アンケート項目も含めて全部のアンケート項目に回答してもらう。予備アンケート項目については、アンケート回答としては記録するものの、集団状態判定、個人状態判定や対処行動アドバイス決定には用いない。

このようにすることにより、アンケートを繰り返して行って定期的に解析を行っているような集団において、解析に用いているアンケート項目が、状況などの変化によりそぐわなくなった場合に、当該アンケート項目を予備アンケート項目とし、予備アンケート項目としていたものを解析対象とするアンケート項目にすることができる。

この方法によれば、予備アンケート項目についても過去のアンケート回答が記録されているので、途中で、予備アンケート項目を解析対象とするアンケート項目に変えた場合であっても、連続性のある解析を行うことができるという利点を得ることができる。

上記では、予備アンケート項目の回答については、分析・対処行動を出力しない（あるいは計算しない）ようにしている。しかし、予備アンケート項目の回答に基づいて、上記の(10)において示した分析・対処行動のみは、これを提示するようにしてもよい。

(12)図２４に、他の実施形態による診断結果（表示画面または印刷など）を示す。この実施形態においては、男性は青（第一の色）、女性はピンク（第二の色）の点でプロットするようにしている。点が重複する部分については、色の濃度を上げることによって表現するようにしている。また、男性または女性いうれか一方の数が、２名より少ない場合には、個人が特定されることを避けるため、全てのポイントを同じ色（緑色（第三の色））で表現するようにしている。

なお、個人が特定されていいような場合には、各点に社員を特定するための番号を付して表示するようにしてもよい。

Claims (8)

1. 集団の構成員が入力を行うための端末装置と通信可能な診断サーバ装置において、
   少なくとも、前記集団構成員の第１の意識に関する複数のアンケート項目と、前記集団構成員の第２の意識に関する複数のアンケート項目を記録した記録部と、
   前記端末装置に対して、前記記録部に記録された第１の意識および第２の意識に関する複数のアンケート項目の少なくとも一部を送信するアンケート送信手段と、
   当該各アンケート項目に応じて前記構成員が入力した回答を当該構成員の識別符号とともに、前記端末装置から受信して記録部に記録するアンケート回答受信手段と、
   前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第１の意識または第２の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第１の意識および第２の意識の程度を算出する意識算出手段と、
   意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、
   意識算出手段によって算出された各構成員の第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、
   前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段と、
   を備えた診断サーバ装置において、
   前記集団状体判定手段は、各構成員の、前記第１の軸と第２の軸によって区画される各領域に属する割合に基づいて分布状態を判断するよう構成されており、
   前記第１の軸の近傍に位置する構成員を、前記第１の軸によって区画される双方の領域に属するものとして扱い、
   前記第２の軸の近傍に位置する構成員を、前記第２の軸によって区画される双方の領域に属するものとして扱うことを特徴とする診断サーバ装置。
2. 集団の構成員が入力を行うための端末装置と通信可能な診断サーバ装置を、少なくとも、前記集団構成員の第１の意識に関する複数のアンケート項目と、前記集団構成員の第２の意識に関する複数のアンケート項目を記録した記録部を有するコンピュータによって実現するための診断サーバプログラムであって、コンピュータを
   前記端末装置に対して、前記記録部に記録された第１の意識および第２の意識に関する複数のアンケート項目の少なくとも一部を送信するアンケート送信手段と、
   当該各アンケート項目に応じて前記構成員が入力した回答を当該構成員の識別符号とともに、前記端末装置から受信して記録部に記録するアンケート回答受信手段と、
   前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第１の意識または第２の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第１の意識および第２の意識の程度を算出する意識算出手段と、
   意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、
   意識算出手段によって算出された各構成員の第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、
   前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段と、
   して機能させるための診断サーバサーバプログラムにおいて、
   前記集団状体判定手段は、各構成員の、前記第１の軸と第２の軸によって区画される各領域に属する割合に基づいて分布状態を判断するよう構成されており、
   前記第１の軸の近傍に位置する構成員を、前記第１の軸によって区画される双方の領域に属するものとして扱い、
   前記第２の軸の近傍に位置する構成員を、前記第２の軸によって区画される双方の領域に属するものとして扱うことを特徴とする診断サーバプログラム。
3. 少なくとも、集団構成員の第１の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答と、前記集団構成員の第２の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答を、各構成員の識別符号とともに入力する入力手段と、
   前記入力された回答を当該構成員の識別符号とともに記録部に記録するアンケート回答記録手段と、
   前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第１の意識または第２の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第１の意識および第２の意識の程度を算出する意識算出手段と、
   意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、
   意識算出手段によって算出された各構成員の第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、
   前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段と、
   を備えた診断装置において、
   前記集団状体判定手段は、各構成員の、前記第１の軸と第２の軸によって区画される各領域に属する割合に基づいて分布状態を判断するよう構成されており、
   前記第１の軸の近傍に位置する構成員を、前記第１の軸によって区画される双方の領域に属するものとして扱い、
   前記第２の軸の近傍に位置する構成員を、前記第２の軸によって区画される双方の領域に属するものとして扱うことを特徴とする診断装置。
4. コンピュータによって診断装置を実現するための診断プログラムであって、コンピュータを
   少なくとも、集団構成員の第１の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答と、前記集団構成員の第２の意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答を、各構成員の識別符号とともに入力する入力手段と、
   前記入力された回答を当該構成員の識別符号とともに記録部に記録するアンケート回答記録手段と、
   前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第１の意識または第２の意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第１の意識および第２の意識の程度を算出する意識算出手段と、
   意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、
   意識算出手段によって算出された各構成員の第１の意識および第２の意識を、第１の意識の程度を第１の軸とし、第２の意識を第２の軸とした平面にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、
   前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段と、
   して機能させるための診断プログラム。
   前記集団状体判定手段は、各構成員の、前記第１の軸と第２の軸によって区画される各領域に属する割合に基づいて分布状態を判断するよう構成されており、
   前記第１の軸の近傍に位置する構成員を、前記第１の軸によって区画される双方の領域に属するものとして扱い、
   前記第２の軸の近傍に位置する構成員を、前記第２の軸によって区画される双方の領域に属するものとして扱うことを特徴とする診断プログラム。
5. 請求項１〜４の装置またはプログラムにおいて、
   前記第１の意識は当該集団における他の構成員との関わりの度合いに関する意識であり、前記第２の意識は当該集団における規律に関する意識であることを特徴とする装置またはプログラム。
6. 請求項１〜５のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
   前記記録部には、集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、個人状態判定手段によって得られた構成員の状態との組合せに対応付けて、構成員に対する対処行動アドバイスを記述した対処行動アドバイス集が記録されており、
   前記対処行動アドバイス決定手段は、当該対処行動アドバイス集を参照して対処行動を決定することを特徴とする装置またはプログラム。
7. 請求項１〜６のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
   前記アンケート項目には、予備アンケート項目が含まれており、
   予備アンケート項目についても回答が記録部に記録され、
   前記対処行動アドバイス決定手段は、予備アンケート項目の回答を考慮せずに、対処行動を決定することを特徴とする装置またはプログラム。
8. 少なくとも、集団構成員の第１の意識〜第ｎの意識に関する複数のアンケート項目に対する各構成員の回答を、各構成員の識別符号とともに入力する入力手段と、
   前記入力された回答を当該構成員の識別符号とともに記録部に記録するアンケート回答記録手段と、
   前記構成員の識別符号を参照し、構成員ごとに、前記記録部に記録された前記アンケート項目の回答と当該アンケート項目が第１の意識〜第ｎの意識のいずれに関係するものであるかとに基づいて、当該構成員の第１の意識〜第ｎの意識の程度を算出する意識算出手段と、
   意識算出手段によって算出された対象となる構成員全ての第１の意識〜第ｎの意識を、第１の意識〜第ｎの意識の程度を軸とした多次元空間にプロットした場合の分布状態に基づいて、当該構成員が所属する集団の状態を判定する集団状態判定手段と、
   意識算出手段によって算出された各構成員の第１の意識〜第ｎの意識を、第１の意識〜第ｎの意識の程度を軸とした多次元空間にプロットした場合の位置に基づいて、各構成員の状態を判定する個人状態判定手段と、
   前記集団状態判定手段によって得られた集団の状態と、前記個人状態判定手段によって得られた各構成員の状態とに基づいて、各構成員に対する対処行動アドバイスを決定する対処行動アドバイス決定手段と、
   を備えた診断装置において、
   前記集団状体判定手段は、各構成員の、前記第１〜第ｎの軸によって区画される各領域に属する割合に基づいて分布状態を判断するよう構成されており、
   前記第１〜第ｎの軸の近傍に位置する構成員を、それぞれ、前記第１〜第ｎの軸によって区画される双方の領域に属するものとして扱うことを特徴とする診断装置。

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