JP5879352B2 - コミュニケーション解析装置、コミュニケーション解析システム、およびコミュニケーション解析方法 - 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に関する。特に、顧客サイトから組織のセンサデータを取得し、組織ダイナミクスを分析して、その結果を顧客に提供するサービス提供の実現方式に関する。

先進国においては、知識労働者と呼ばれるホワイトカラー業務の生産性の向上が大きな課題となっている。工場等の製造現場においては、生産現場においての生産物が明確であるために、その生産性に結びつかない無駄を排除することが容易であった。これに対して、研究開発、企画、営業、等の知識労働を行うホワイトカラー組織に関しては、生産物、つまり、成果の定義が難しく、製造現場にように業務の無駄を定義して排除することが難しい。また、プロジェクトのように、組織のメンバがダイナミックに構成されて遂行される業務においては、個人の能力に加えて、複数メンバの能力を最大限に発揮させることが必要である。その場合、メンバ間のコミュニケーションが鍵となる。メンバ間のコミュニケーションにより、意思疎通、目的共有が実現され、信頼感が生まれ、モチベーションが高められることにより、組織としての目標達成が可能となる。

この、人と人とのコミュニケーションを検出する方法の一つとして、センサ技術を活用することができる。組織内のメンバ間でのコミュニケーションを検出することを目的としたセンサ技術として、メンバ間のコミュニケーション状態を検出するための赤外線センサ、発話や環境を検出する音声センサ、人の動作を検出する加速度センサがあげられる。これらのセンシングを具体的に実現するものとして、最先端の小型・低電力技術を用いたウェアラブルセンサがある。ウェラブルセンサを用いることによって、それを装着した人に負荷を感じさせることなく、連続的にセンシングデータを取得することができる。

また、これらセンサにより得られる物理量から、組織内でのメンバ間のコミュニケーションの状況やメンバの動きを検出して、従来は定量化することが出来なかった組織のダイナミクスを定量化・可視化することができる。このようなことを実現可能なシステムとして、「ビジネス顕微鏡システム」と呼ばれるものがある。

また、ウェアラブルセンサを用いて、組織内のコミュニケーションパタンと、生産性の関係を解析しようとする研究の例が、以下の非特許文献１に開示される。以下の非特許文献１では、オフィス内でシステムコンフィグレーションを行なう９００件の業務に対し、コンフィグレーションの要求を受け取ってからコンフィグレーションが完了するまでの時間と、コミュニケーションのパタンの関係を統計的に分析した例を開示している。単純なコミュニケーションの時間や人数の他、さまざまなコミュニケーションパタンを指標化し、生産性との関係を調べたところ、単純なコミュニケーション時間や人数と生産性の間には関係がないが、「結束度」と名付けられた指標が高い人ほど、生産性が高くなることが示されている。

Lynn他, Mining Face-to-face Interaction Networks Using Sociometric Badges: Evidence Predicting Productivity in IT Configuration, International Conference on Information Systems 2008.

組織内メンバのコミュニケーション情報を用いることにより、組織のコミュニケーションのダイナミクスや業務の特徴を可視化できる。しかし、これらのダイナミクスを示すデータの価値をより高めるためには、ホワイトカラーの業務を様々な視点から分析可能な仕組みが必要である。組織分析システムを日常的に活用するためには、対象となる組織の業務形態を考慮してデータに意味を与える必要がある。つまり、組織の再編成やメンバの変更等に対して柔軟に対応できる仕組みが必要である。さらに、組織の系統に沿ったコミュニケーション（フォーマルコミュニケーション）の状況や、フラットで権限委譲の進められた、インフォーマルなコミュニケーションの状況等、様々な視点からコミュニケーションの状態を把握し、組織マネジメントに役立てる必要がある。本発明の課題は、センサデータを使用したコミュニケーション分析システムにおいて、組織内で行われるコミュニケーションの状況を様々な視点から分析可能とすることにある。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、
複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を解析するコミュニケーション解析装置であって、複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を解析するコミュニケーション解析装置であって、前記解析対象の期間中に前記センサ端末で検出された、前記複数のメンバの間で行われた全てのコミュニケーションをもとに、前記複数のメンバそれぞれの間のコミュニケーション量を要素とする全体コミュニケーションマトリクスを生成する全体コミュニケーションマトリクス生成部と、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から所与の条件に従うコミュニケーションに対応する要素を抽出するための抽出条件に基づき、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から前記抽出条件に対応する要素を抽出し、前記所与の条件に従うコミュニケーションおよびその量に関連する情報である特定コミュニケーション情報を生成する抽出処理部と、を備え、前記抽出条件は、前記全体コミュニケーションマトリクスと行の数および列の数が同一の第１の抽出条件マトリクスおよび第２の抽出条件マトリクスを含む複数の抽出条件マトリクスの形態で設定され、前記抽出処理部は、前記全体コミュニケーションマトリクスから、前記第１の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第１の特定コミュニケーション情報を生成し、前記第２の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第２の特定コミュニケーション情報を生成し、前記抽出処理部は、前記複数のメンバの追加または変更の情報を表した設定表に基づいて、前記複数の抽出条件マトリクスを更新する。

本発明の代表的な実施の形態によれば、複数のメンバ間で行われるコミュニケーションを様々な視点から分析することが可能となる。

実施形態１によるビジネス顕微鏡システムのうち、組織活動分析サーバおよびクライアントＰＣの部分を示すブロック図である。 実施形態１によるビジネス顕微鏡システムのうち、データ管理サーバの部分を示すブロック図である。 実施形態１によるビジネス顕微鏡システムのうち、ＮＴＰサーバ、基地局、およびクレードルの部分を示すブロック図である。 実施形態１によるビジネス顕微鏡システムのうち、名札型のセンサ端末の部分を示すブロック図である。 実施形態１によるビジネス顕微鏡システムで扱われるデータのデータフォーマット例を示す図である。 実施形態１によるビジネス顕微鏡システムで行われるデータ格納処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態１によるビジネス顕微鏡システムで行われるデータ格納判定処理を概念的に示す図である。 実施形態１によるビジネス顕微鏡システムで行われるデータ格納判定処理を概念的に示す図である。 実施形態１によるビジネス顕微鏡システムで行われるデータ格納判定処理の内容を概念的に示す図である。 ユーザＩＤとメンバの名前とを関連付ける対応表の例を示す図である。 組織図の一例を示す図である。 フォーマルコミュニケーションマトリクスの例を示す図である。 フォーマルネットワーク図の例を示す図である。 インフォーマルコミュニケーションマトリクスの例を示す図である。 インフォーマルネットワーク図の例を示す図である。 フォーマルコミュニケーションマトリクスの別例を示す図である。 フォーマルネットワーク図の別例を示す図である。 インフォーマルコミュニケーションマトリクスの別例を示す図である。 インフォーマルネットワーク図の別例を示す図である。 組織内で行われたコミュニケーションを解析した例を示し、組織Ｘで行われたコミュニケーションのフォーマル度、インフォーマル度を円グラフで示した様子を示す図である。 組織内で行われたコミュニケーションを解析した例を示し、組織Ｙで行われたコミュニケーションのフォーマル度、インフォーマル度を円グラフで示した様子を示す図である。 組織内で行われたコミュニケーションを解析した別例を示し、組織Ｘ、組織Ｙで行われたコミュニケーションのフォーマル度の推移を折れ線グラフで示した様子を示す図である。 実施形態１のデータ格納判定部で行われる格納判定処理の別例を示す図である。 実施形態１のデータ格納判定部で行われるデータ格納処理の手順を説明するフローチャートである。 メンバの滞在するエリア内に１または複数のビーコンが設置される様子を示す図である。 実施形態１のデータ格納判定部で行われる格納判定処理のさらなる別例を示し、メンバの滞在していた場所に基づいてセンサデータが分類されて格納される例を示す図である。 実施形態２によるビジネス顕微鏡システムのうち、データ管理サーバ（ＤＳ−１）の部分を示すブロック図である。 実施形態２によるビジネス顕微鏡システムのうち、組織活動分析サーバ（ＡＳ−１）の部分を主に示すブロック図である。 センサデータを収容するデータテーブルの例を概念的に示す図である。 対面コミュニケーション分析用の組織マトリクスの構成例を示し、フォーマルな関係に従うコミュニケーションを抽出するための組織マトリクスの例を示す図である。 対面コミュニケーション分析用の組織マトリクスの構成例を示し、インフォーマルな関係に従うコミュニケーションを抽出するための組織マトリクスの例を示す図である。 実施形態２によるデータ分析処理の手順を概念的に示す図である。 実施形態２によるデータ分析処理の手順を示すフローチャートである。 メンバ情報登録画面の一例を示す図である。 メンバ情報登録画面の別例を示す図である。 メンバ情報変更登録処理を説明する図であり、組織構成に変更を生じた場合の例を示す。 メンバ情報変更登録処理を説明する図であり、追加・変更後のメンバ情報の例を示す。 メンバ情報の変更に対応して生成された対面コミュニケーション分析用のグループマトリクス（フォーマル組織マトリクス）の例を示す図である。 メンバの変更が事前に判っている場合に作成されるメンバ情報追加・変更自動更新設定表の例を示す図である。 入力されるメンバ情報に基づいてコミュニケーション分析用のグループマトリクスを生成する手順を説明するフローチャートである。 グループマトリクスを生成する際にマトリクスの下三角部分の要素を転置して上三角部分を生成する様子を概念的に示す図である。

＜実施形態１＞
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。本発明におけ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、組織内のメンバに装着した名札型のセンサ端末から、そのメンバの動きやメンバ間のインタラクションに関するデータを取得し、このデータの解析結果として、組織のダイナミクスを明らかにすることで、組織の改善に役立てるためのシステムである。

図１Ａから図１Ｄは、本発明の実施形態１に係るビジネス顕微鏡システムの構成を示すブロック図である。本システムは、組織活動分析サーバ（ＡＳ）と、データ管理サーバ（ＤＳ）と、基地局（ＧＷ）と、名札型センサ端末（ＴＲ）とを備える。これらの構成要素は、図１Ａから図１Ｄの４つの図に分割して示してあるが、これらの図に示される各構成要素は相互に接続されており、連携して作動する。これらの構成要素のうち、名札型のセンサ端末（ＴＲ）を除く構成要素は、電子計算機とその電子計算機で実行されるソフトウェアとによって実現されてもよいし、専用のハードウェアによって実現されてもよい。また、ビジネス顕微鏡システムの設置される組織の規模に応じて、複数の構成要素が１台の電子計算機等で実現されてもよい。逆に、複数の電子計算機等によって一つの構成要素が実現されてもよい。また、組織の規模に応じて基地局（ＧＷ）、クライアント（ＣＬ）を複数設けることも可能である。以下では名札型のセンサ端末（ＴＲ）を単にセンサ端末（ＴＲ）と称する。

まず、図１Ｄに示す、センサ端末（ＴＲ）について説明する。センサ端末（ＴＲ）は、このセンサ端末（ＴＲ）を装着した人（以下、単に装着者と称する）の動きや発話の状況、装着者を取り巻く環境の温度や明るさ、他の装着者との対面等を検出し、検出した結果の蓄積や出力等が可能に構成される。

センサ端末（ＴＲ）に備えられるセンサとしては、赤外線送受信部（ＡＢ）、三軸加速度センサ（ＡＣ）、マイク（ＡＤ）、照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）、そして温度センサ（ＡＥ）などがある。

赤外線送受信部（ＡＢ）は、送信のための赤外発光ダイオードと、受信のための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。本実施形態では、赤外線送受信部（ＡＢ）が４組備えられる。センサ端末（ＴＲ）間で赤外線の送受信が行われることにより、装着者同士のコミュニケーション状況を検出することが可能となる。

赤外線送受信部（ＡＢ）は、識別情報等を正面方向に向かって適宜の時間間隔で送信し続ける。他のセンサ端末（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、センサ端末（ＴＲ）と他のセンサ端末（ＴＲ）とは、赤外光を通信媒体としてそれぞれの識別情報を相互にやり取りし、その結果を時刻情報とともに記録する。

赤外線ＩＤ送信部（ＩｒＩＤ）は、センサ端末（ＴＲ）内に記憶される識別情報を赤外線送受信部（ＡＢ）の赤外線送受信モジュールに出力する。本実施形態では、複数の赤外線送受信モジュールに対して同一のデータが出力されるものとする。その結果、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で、同一または異なるデータを出力してもよい。

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（ＡＢ）で識別情報を含む信号を受信できれば、センサ端末（ＴＲ）は相手センサ端末（ＴＲ）の識別情報を認識できる。もちろん、赤外線送受信部（ＡＢ）に備えられる複数の赤外線送受信モジュールそれぞれに対応して複数の受信回路を独立して備える構成を有していてもよい。その場合、それぞれの赤外線送受信モジュールに対応して送受信状態を把握できるので、例えば、対面する別のセンサ端末（ＴＲ）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。

以上のように、赤外線送受信部（ＡＢ）がセンサ端末（ＴＲ）間で赤外線通信をすることによって、センサ端末（ＴＲ）同士の対面、すなわち、センサ端末（ＴＲ）を装着した人物が他のセンサ端末（ＴＲ）を装着した人物と対面したことを検出する。従って、センサ端末（ＴＲ）は人物の正面側に装着されることが望ましい。

ところで、組織内の要所には、その場所特有の位置ＩＤ情報を赤外線信号として送信するビーコンが設置されていてもよい。ビーコンから発せられる赤外線信号を赤外線送受信部（ＡＢ）で受信し、受信時刻とともに記録することにより、センサ端末（ＴＲ）の装着者がいつ、どこに居たかを記録することも可能である。つまり、コミュニケーションがどこで行われていたか、という情報を取得することも可能となる。

三軸加速度センサ（ＡＣ）は、センサ端末（ＴＲ）の加速度、すなわちセンサ端末（ＴＲ）の三次元方向の動きを検出する。三軸加速度センサ（ＡＣ）での検出結果から得られた加速度データから、センサ端末（ＴＲ）を装着した人物の動きの活発度や、動きの周期性などを解析して着座や歩行などの行動を検出することができる。さらに、複数のセンサ端末（ＴＲ）で検出された加速度の値を、時間を追って比較することにより、それらのセンサ端末（ＴＲ）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、相互のインタラクション等を解析できる。

本実施形態のセンサ端末（ＴＲ）では、三軸加速度センサ（ＡＣ）での検出結果は、他のセンサから得られる情報と同様に、センサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）により、センサデータ（ＳＥＮＳＤ）として記憶部（ＳＴＲＧ）に格納される。上記検出結果はまた、上下検知回路（ＵＤＤＥＴ）に入力されて名札の上下方向の向きが検出される。これは、装着者の動きによって引き起こされ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との２種類を三軸加速度センサ（ＡＣ）が観測可能であることを利用することにより実現される。

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、音声波形として記録することが可能である。あるいは、所定時間長のタイムウィンドウ、例えば数秒間の音声信号を積分回路（ＡＶＧ）で積分することを繰り返し、各タイムウィンドウに対応する音声エネルギ値として記録することが可能である。両方の記録が行われるようにしてもよい。また、音声信号がＦＦＴ（Fast Fourier Transform)処理されて、特定の周波数成分が抽出され、記録されてもよい。

照度センサ（ＬＳ１Ｆ）、（ＬＳ１Ｂ）はそれぞれ、先にも説明したようにセンサ端末（ＴＲ）の表側、裏側の照度（明るさ）を検出する。裏返り検知部（ＦＢＤＥＴ）は、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）による検出結果と、照度センサ（ＬＳ１Ｂ）による検出結果とを比較した結果に基づき、センサ端末（ＴＲ）が裏返しで装着されているか否かを判定する。照度センサ（ＬＳ１Ｂ）での照度検出結果が照度センサ（ＬＳ１Ｆ）での照度検出結果を上回る場合に裏返り検知部（ＦＢＤＥＴ）はセンサ端末（ＴＲ）が裏返しで装着されていると判定し、センサ端末（ＴＲ）の装着者に警告を発する。警告は、スピーカ（ＳＰ）を介しての警告音や、光、振動、あるいは文字やアイコンの表示等によって行うことが可能である。照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）での検出結果に基づき、装着者を取り巻く環境の明るさ、そして明るさの変化等を検出することも可能である。

温度センサ（ＡＥ）は、装着者を取り巻く環境の温度を検出する。温度センサ（ＡＥ）による温度検出結果と、照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）による照度検出結果とに基づいて、センサ端末（ＴＲ）が、或る場所から他の場所に移動したこと等をより確実に判定することができる。

センサ端末（ＴＲ）に搭載される上記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。上記センサによる検出結果は、センサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって記憶部（ＳＴＲＧ）にセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）として格納される。

データ送受信制御部（ＴＲＳＲ）は、上述のようにして記憶部（ＳＴＲＧ）に格納されたセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）を、後で図１Ｃを参照して説明するクレードル（ＣＲＤ）の内部にある受信フロー制御部（ＣＲＦＣ）と連動して、基地局（ＧＷ）に送信する。データ送受信制御部（ＴＲＳＲ）はこのとき、センサデータ（ＳＥＮＳＤ）をパケット化して基地局（ＧＷ）に送信する。

記憶部（ＳＴＲＧ）は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどの不揮発記憶装置で構成される。記憶部（ＳＴＲＧ）には、上記センサデータ（ＳＥＮＳＤ）の他、過去に蓄積された纏め送りデータ（ＣＭＢＤ）、センサ端末（ＴＲ）のファームウェア更新データ（ＦＭＵＤ）が記録される。記憶部（ＳＴＲＧ）にはまた、ユーザＩＤ情報（ＵＩＤ）、上記センサによるセンシングの間隔等の動作を規定する動作設定（ＴＲＭＡ）が記録される。ユーザＩＤ情報（ＵＩＤ）は、センサ端末（ＴＲ）を装着するユーザを一意に特定可能な情報である。このユーザＩＤ情報（ＵＩＤ）に加えて、センサ端末（ＴＲ）自体に固有の端末ＩＤ情報が記憶されていてもよい。

時計（ＴＲＣＫ）には、新たなセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）が記憶部（ＳＴＲＧ）に格納されたときの時刻が記録される。ところで、センサデータ（ＳＥＮＳＤ）は、センサ端末（ＴＲ）と基地局（ＧＷ）との通信が確立したときにセンサ端末（ＴＲ）から基地局（ＧＷ）へ送出される。データ送受信制御部（ＴＲＳＲ）が記憶部（ＳＴＲＧ）からセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）を読み出して基地局（ＧＷ）へ送信するタイミングは、通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）により制御される。通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）は、複数のタイムベースを備える。図１Ｄには、タイムベース１（ＴＢ１）、タイムベース２（ＴＢ２）の二つのタイムベースを備える例が示される。センサ端末（ＴＲ）と基地局（ＧＷ）との間で通信の障害等が発生した場合、未送信のデータは纏め送りデータ（ＣＭＢＤ）として記憶される。

センサ端末（ＴＲ）は通常、内蔵される電池等を電源として動作する。装着者が自席に戻ってデスクワークを開始した場合、あるいは一日の仕事を終えて帰宅する場合、センサ端末（ＴＲ）は図１Ｃを参照して後述するクレードル（ＣＲＤ）に装着される。センサ端末（ＴＲ）がクレードル（ＣＲＤ）にセットされるとクレードル（ＣＲＤ）の外部電源がセンサ端末（ＴＲ）に接続され、これによりセンサ端末（ＴＲ）は外部から電力の供給を受けることが可能となる。

外部電源接続検出回路（ＰＤＥＴ）は、センサ端末（ＴＲ）に外部電源（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。この外部電源信号（ＰＤＥＴＳ）に基づいて、タイムベース切替部（ＴＭＧＳＥＬ）はタイムベースをタイムベース１（ＴＢ１）からタイムベース２（ＴＢ２）に、あるいはその逆に切り換える。つまり、センサ端末（ＴＲ）に電源（ＥＰＯＷ）が接続されているときと、センサ端末（ＴＲ）がスタンドアロンで動作しているときとに応じてタイムベースを切り換える。このタイムベースに基づいてデータ送信をする際の頻度が切り換えられる。

また、外部電源信号（ＰＤＥＴＳ）に基づいて、データ切替部（ＴＲＤＳＥＬ）はデータ送受信制御部（ＴＲＳＲ）と記憶部（ＳＴＲＧ）との間の接続を切り換える。つまり、電源（ＥＰＯＷ）がセンサ端末（ＴＲ）に接続されていない状態のとき、データ切替部（ＴＲＤＳＥＬ）はセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）がデータ送受信制御部（ＴＲＳＲ）に転送されるようにする。電源（ＥＰＯＷ）がセンサ端末（ＴＲ）に接続されている状態のとき、データ切替部（ＴＲＤＳＥＬ）は纏め送りデータ（ＣＭＢＤ）がデータ送受信制御部（ＴＲＳＲ）に転送されるようにする。

また、電源（ＥＰＯＷ）がセンサ端末（ＴＲ）に接続されている状態のときにセンサ端末（ＴＲ）がファームウェア更新の通知を受信する場合がある。その場合、データ送受信制御部（ＴＲＳＲ）を介して外部から受信した更新ファームウェアが記憶部（ＳＴＲＧ）内のファームウェア更新データ（ＦＭＵＤ）の記憶領域に記憶されるようにデータ切替部（ＴＲＤＳＥＬ）が切り換えられる。

センサ端末（ＴＲ）を装着したメンバが利用可能なユーザインターフェースとして、ボタン１〜３（ＢＴＮ１〜３）、表示装置（ＬＣＤＤ）等がセンサ端末（ＴＲ）に備えられる。先に説明したスピーカ（ＳＰ）もまた、ユーザインターフェースとして機能可能である。ボタン１〜３（ＢＴＮ１〜３）としては、押しボタンスイッチだけでなく、表示装置（ＬＣＤＤ）の表面に設けられるタッチパネルであってもよい。ボタン１〜３（ＢＴＮ１〜３）を表示装置（ＬＣＤＤ）の近傍に設け、各ボタン（ＢＴＮ１〜３）に割り当てられている機能を表示装置（ＬＣＤＤ）上に表示することもできる。各ボタン（ＢＴＮ１〜３）に割り当てられる機能が変化したときに、その内容を各ボタン（ＢＴＮ１〜３）の近傍に表示することにより、操作性が向上する。

表示装置（ＬＣＤＤ）は、液晶表示装置、ＬＥＤ、有機ＥＬ表示装置等のいずれかまたは組み合わせによって構成される。表示装置（ＬＣＤＤ）は、インジケータランプのような、点灯、点滅、消灯等のみによって表示する機能を有するものであってもよいが、文字情報を表示可能に構成されることが望ましい。文字情報を表示可能に構成することにより、センサ端末（ＴＲ）がメンバの胸に装着されているとき、表示装置（ＬＣＤＤ）には装着者の所属、氏名などの個人情報などが表示可能となる。つまり、名札として振舞うことが可能となる。一方、装着者がセンサ端末（ＴＲ）を手に持ち、センサ端末（ＴＲ）の天地が逆になるようにして自分の方に向けると、表示装置（ＬＣＤＤ）の天地が逆となる。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（ＵＤＤＥＴＳ）により、表示装置（ＬＣＤＤ）に表示される内容と、各ボタン（ＢＴＮ１〜３）に割り当てられる機能を切り替えることが可能である。

本実施形態では、表示装置（ＬＣＤＤ）に表示させる情報が、上下検知信号（ＵＤＤＥＴＳ）の値により、名札表示または情報表示に切り換えられるものとする。つまり、名札表示のときには上述したように装着者の所属、氏名などの個人情報などを含む画像が名札表示（ＤＮＭ）により生成され、表示される。情報表示の際には、例えば赤外線アクティビティ解析（ＡＮＡ）による解析結果が表示制御（ＤＩＳＰ）に入力される。その解析結果に基づいて表示制御（ＤＩＳＰ）は画像を生成し、表示装置（ＬＣＤＤ）に表示する。

ところで、複数のセンサ端末（ＴＲ）で検出されて生成されたセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）を収集し、後で処理して各センサ端末（ＴＲ）の装着者間のインタラクションを解析するためには、各センサ端末（ＴＲ）でセンシングされて生成されたセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）に付加される時刻情報が正確であることが求められる。時刻情報が正確でないと、各センサ端末（ＴＲ）で検出されたセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）を時間軸に沿って対応を取ることが困難となるからである。

正確な時刻情報をセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）に付加するため、通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）は、基地局（ＧＷ）から時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を受信して保持し、その時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を適宜更新する。つまり、通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）は時計としても機能し、時計のずれが時刻情報（ＧＷＣＳＤ）に基づいて修正される、すなわち時刻同期がおこなわれる。この時刻同期は、センサ端末（ＴＲ）がクレードル（ＣＲＤ）に接続されたときに、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することが可能である。

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、取得したデータをセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）に格納する。

データ送受制御信部（ＴＲＳＲ）は、データ信号の送信及び受信を行う。送受信部（ＴＲＳＲ）は、クレードル（ＣＲＤ）内部にある受信フロー制御部（ＣＲＦＣ）と連動して、送信データ（ＴＲＳＲＤ）を基地局（ＧＷ）との間で送受信する処理を行う。

次に、図１Ｃを参照してクレードル（ＣＲＤ）および基地局（ＧＷ）について説明する。クレードル（ＣＲＤ）は、センサ端末（ＴＲ）を装着したメンバが自席に戻ってデスクワークを行う間、あるいはメンバが一日の仕事を終えて帰宅する際、センサ端末（ＴＲ）を接続するためのものである。クレードル（ＣＲＤ）にセンサ端末（ＴＲ）を接続することにより、基地局（ＧＷ）とセンサ端末（ＴＲ）とは有線で接続される。

クレードル（ＣＲＤ）は、受信フロー制御部（ＣＲＦＣ）と電源（ＥＰＯＷ）とを備える。

センサ端末（ＴＲ）をクレードル（ＣＲＤ）に接続することにより、センサ端末（ＴＲ）に電源（ＥＰＯＷ）から電力が供給される。この電力により、センサ端末（ＴＲ）の充電池を充電することが可能となる。受信フロー制御部（ＣＲＦＣ）は、センサ端末（ＴＲ）からの送信される送信データ（ＴＲＳＲＤ）を基地局（ＧＷ）に転送する。また、基地局（ＧＷ）から出力される時刻情報（ＧＷＣＳＤ）をセンサ端末（ＴＲ）に転送する。

基地局（ＧＷ）は、組織の規模に応じて１台または複数台が備えられる。各基地局（ＧＷ）のもとで複数のセンサ端末（ＴＲ）が管理される。基地局（ＧＷ）は、制御部（ＧＷＣＯ）、記憶部（ＧＷＭＥ）、時計（ＧＷＣＫ）及び、送受信部（ＧＷＳＲ）を備える。基地局（ＧＷ）は、センサ端末（ＴＲ）から送信された、センサデータ（ＳＥＮＳＤまたはＣＭＢＤ）を含む送信データ（ＴＲＳＲＤ）を、送受信部（ＧＷＳＲ）を介してデータ管理サーバ（ＤＳ）に対して転送する機能を有する。

送受信部（ＧＷＳＲ）はデータ管理サーバ（ＤＳ）との間で通信を行い、センサデータを送出する。

記憶部（ＧＷＭＥ）は、ハードディスクドライブ、あるいはフラッシュメモリのような不揮発記憶装置を備える。記憶部（ＧＷＭＥ）には、動作設定（ＧＷＭＡ）、データ形式情報（ＧＷＭＦ）、端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）、基地局情報（ＧＷＭＧ）、および端末ファームウェア（ＧＷＴＦ）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、送受信されるセンサデータのデータ形式を規定する情報、及び、センサデータにタグ情報を付加する際に必要となる情報等を含む。端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）は、配下のセンサ端末（ＴＲ）の端末ＩＤ情報やユーザＩＤ情報を含む。基地局情報（ＧＷＭＧ）は、基地局（ＧＷ）自身を特定可能な情報やネットワークアドレスなどの情報を含む。端末ファームウェア（ＧＷＴＦ）には、センサ端末（ＴＲ）のファームウェアに更新の必要を生じたとき、新しいファームウェアが一時的に格納される。

制御部（ＧＷＣＯ）は、読み出し送信制御部（ＧＷＣＴ）と、ローカルデータベース（ＬＣＤＢ）と、端末管理情報修正部（ＧＷＴＦ）と、受信格納制御部（ＧＷＣＣ）と、時刻同期管理部（ＧＷＣＤ）と、時刻同期部（ＧＷＣＳ）とを備える。制御部（ＧＷＣＯ）は、ＣＰＵを備えていて、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、上述した機能部が構成される。無論、専用のハードウェアによって上述した機能部が構成されてもよい。

制御部（ＧＷＣＯ）は、センサ端末（ＴＲ）から送信データ（ＴＲＳＲＤ）を受信する際の受信タイミング、受信した送信データ（ＴＲＳＲＤ）をローカルデータベース（ＬＣＤＢ）へ蓄積する処理等を行う。制御部（ＧＷＣＯ）はまた、蓄積したセンサデータをデータ管理サーバ（ＤＳ）へ送信する処理、時刻同期の管理をする処理等を行う。

受信格納制御部（ＧＷＣＣ）は、センサ端末（ＴＲ）から送信される送信データ（ＴＲＳＲＤ）を受信し、センサデータを送信データ（ＴＲＳＲＤ）中から抽出してローカルデータベース（ＬＣＤＢ）に格納する。

ローカルデータベース（ＬＣＤＢ）には、基地局（ＧＷ）の配下にあるセンサ端末（ＴＲ）から送信されたセンサデータが分類されて蓄積される。読み出し送信制御部（ＧＷＣＴ）は、ローカルデータベース（ＬＣＤＢ）中に記憶されるセンサデータにタグ情報等を付加し、所定のフォーマットのデータに変換し、送受信部（ＧＷＳＲ）を介してデータ管理サーバ（ＤＳ）へ送出する。

時刻同期部（ＧＷＣＳ）は、ネットワーク上のＮＴＰサーバ（ＴＳ）から時刻情報を取得する。時刻同期部（ＧＷＣＳ）は、取得した時刻情報に基づいて、時計（ＧＷＣＫ）の情報を周期的にアップデートする。つまり、基地局（ＧＷ）内部の時計をＮＴＰサーバ（ＴＳ）から取得した時刻情報に基づいて修正する。時刻同期部（ＧＷＣＳ）はまた、配下のセンサ端末（ＴＲ）に対して、時刻同期の命令と時刻情報（ＧＷＣＳＤ）とを送信する。すべての基地局（ＧＷ）が同一のＮＴＰサーバ（ＴＳ）に接続することによって、システム内に存在するセンサ端末（ＴＲ）は、センサ端末間で時刻同期状態を維持することが可能となる。

時刻同期管理部（ＧＷＣＤ）は、時刻同期部（ＧＷＣＳ）で上述した時刻同期を実行する際の間隔およびタイミングを管理する。

端末管理情報修正部（ＧＷＴＣ）は、基地局（ＧＷ）配下のセンサ端末（ＴＲ）の構成に変更を生じた場合、端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）を修正する。例えば、組織内のメンバの異動による転入／転出、故障等に伴うセンサ端末（ＴＲ）の交換等があったときに端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）の修正が行われる。このとき端末管理情報修正部（ＧＷＴＣ）は、端末管理情報を修正するコマンドをデータ管理サーバ（ＤＳ）へ出力する。

次に、図１Ｂを参照してデータ管理サーバ（ＤＳ）について説明する。データ管理サーバ（ＤＳ）は、全てのセンサ端末（ＴＲ）から基地局（ＧＷ）を介して送信されたデータを収集する。そしてデータ管理サーバ（ＤＳ）は、組織情報等に基づき、予め設定されたルールに従って、データを分類し保管する。

データ管理サーバ（ＤＳ）は、送受信部（ＤＳＳＲ）と、制御部（ＤＳＣＯ）と、記憶部（ＤＳＭＥ）と、データ格納判定部（ＤＳＳ）と、グループ管理部（ＧＲＭ）と、メンバ・組織情報入力部（ＭＯＲ）とを備える。

送受信部（ＤＳＳＲ）は、基地局（ＧＷ）、組織活動分析サーバ（ＡＳ）との間で、データの受信及び送信を行う。具体的には、送受信部（ＤＳＳＲ）は、基地局（ＧＷ）から送られてきたセンサデータを受信する。送受信部（ＤＳＳＲ）はまた、データ管理サーバ（ＤＳ）内で加工したデータを組織活動分析サーバ（ＡＳ）へ送信する。なお、図１Ｂにおいて、送受信部（ＤＳＳＲ）は二つに分離されて描かれているが、一つが備えられるものであってもよい。

制御部（ＤＳＣＯ）は、通信制御部（ＤＳＣＣ）と、データ読出管理部（ＤＳＤＲ）と、データ格納管理部（ＤＳＤＷ）と、端末管理情報修正部（ＤＳＴＦ）とを備える。これらの構成要素は、専用のハードウェアによって構成されていてもよいし、制御部（ＤＳＣＯ）がＣＰＵを備えていて、記憶部（ＤＳＭＥ）に記憶されるプログラムがＣＰＵによって実行されることにより実現されるものであってもよい。

通信制御部（ＤＳＣＣ）は、制御部（ＤＳＣＯ）と送受信部（ＤＳＳＲ）との間の通信を行うためのＩ／Ｏとして機能する。図１Ｂにおいて、通信制御部（ＤＳＣＣ）は二つに分離されて描かれているが、一つが備えられるものであってもよい。

データ読出管理部（ＤＳＤＲ）は、記憶部（ＤＳＭＥ）から必要なデータを読み出し、得られたデータを、通信制御部（ＤＳＣＣ）を介して送受信部（ＤＳＳＲ）に出力する。このデータは送受信部（ＤＳＳＲ）から組織活動分析サーバ（ＡＳ）に出力される。

データ格納管理部（ＤＳＤＷ）は、基地局（ＧＷ）を介して各センサ端末（ＴＲ）から受信したセンサデータの中から、予め定められた抽出基準に従うセンサデータを抽出してデータ格納判定部（ＤＳＳ）に出力する。例えば、Ａ社内のＢセクションが解析の対称である場合、Ｂセクションに属するメンバに装着されるセンサ端末（ＴＲ）からのセンサデータのみがデータ格納判定部（ＤＳＳ）に出力されるようにすることが可能である。

端末管理情報修正部（ＤＳＴＦ）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、記憶部（ＤＳＭＥ）内の端末管理テーブル（ＤＳＴＴ）を更新する。この端末管理テーブル（ＤＳＴＴ）の更新結果はデータ格納管理部（ＤＳＤＷ）にも出力される。その結果、データ管理サーバは各基地局（ＧＷ）の配下にあるセンサ端末（ＴＲ）に関する最新の情報を把握し、データの分類、解析を的確に行うことが可能となる。

記憶部（ＤＳＭＥ）は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置を備える。記憶部（ＤＳＭＥ）には、パフォーマンステーブル（ＢＢ）、データ形式情報（ＤＳＭＦ）、グループデータベースＡ（ＧＰＤＢ−Ａ）、グループデータベースＢ（ＧＰＤＢ−Ｂ）、端末管理テーブル（ＤＳＴＴ）、端末ファームウェア（ＤＳＦＷ）が記録される。図１Ｂ中、グループデータベースＡ、グループデータベースＢはそれぞれ「グループＤＢ Ａ」、「グループＤＢ Ｂ」と表記される。記憶部（ＤＳＭＥ）にはさらに、制御部（ＤＳＣＯ）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムを格納することも可能である。

パフォーマンステーブル（ＢＢ）は、センサ端末（ＴＲ）から受信したデータや過去に蓄積されたデータから抽出された、組織や個人に関する生産性情報（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。過去に蓄積されたデータから蓄積されたパフォーマンスは、パフォーマンス入力部（Ｃ）より入力される。

データ形式情報（ＤＳＭＦ）には、データ管理サーバ（ＤＳ）がデータを送受信する際のデータ形式、外部から発せられるデータ要求に対する対応方法等が記録されている。

グループデータベースＡおよびＢ（ＧＰＤＢ−Ａ、ＧＰＤＢ−Ｂ）には、データ格納判定部（ＤＳＳ）にて格納判定処理が行われて分類されたセンサデータがテーブルの形式で格納される。対面、加速度、等のデータの要素ごとに、データは管理される。全てのデータは、そのデータを取得したセンサ端末（ＴＲ）に記録されるユーザＩＤ情報（ＵＩＤ）と、取得した時刻もしくは時刻範囲に関する情報とが関連付けられて管理される。

端末管理テーブル（ＤＳＴＴ）は、どのセンサ端末（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。各基地局（ＧＷ）の管理下にあるセンサ端末（ＴＲ）の構成に変化があった場合、先に説明したように、基地局（ＧＷ）から端末管理情報を修正するコマンドを端末管理情報修正部ＤＳＴＦが受け、端末管理テーブル（ＤＳＴＴ）が更新される。

端末ファームウェア（ＤＳＦＷ）には、センサ端末（ＴＲ）を動作させるためのファームウェアが必要に応じて記憶される。新しいファームウェアの登録は、端末ファームウェア登録（ＴＦＩ）を介してオペレータにより行われる。新しいファームウェアの登録が行われた際には、端末ファームウェア（ＤＳＦＷ）に記憶された新しいファームウェアが基地局（ＧＷ）に送られ、配下のセンサ端末（ＴＲ）に送られてファームウェアが更新される。新しいファームウェアは、先にも説明したように、センサ端末（ＴＲ）がクレードル（ＣＲ）にセットされたときに送られる。

メンバ・組織情報入力部（ＭＯＲ）は、メンバ情報登録部（ＭＩＲ）と、組織情報登録部（ＯＩＲ）と、変更管理部（ＯＣＲ）とを備える。メンバ組織情報入力画面（ＭＯＲ−ＩＦ）を通じてオペレータにより入力されたメンバ情報、および組織情報は、メンバ情報登録部（ＭＩＲ）、組織情報登録部（ＯＩＲ）にそれぞれ登録されて記憶される。また、メンバ、組織に追加・変更等が生じた場合においても、メンバ組織情報入力画面（ＭＯＲ−ＩＦ）を通じて、情報が入力される。入力された情報に基づき、メンバ情報登録部（ＭＩＲ）、組織情報登録部（ＯＩＲ）では登録内容の変更が行われる。変更管理部（ＯＣＲ）では、変更履歴の管理等が行われる。

グループ管理部（ＧＲＭ）は、メンバ情報テーブル（ＭＩＴＢ）と、組織情報テーブル（ＯＩＴＢ）と、ユーザＩＤ−名前対応表（ＵＮＴＢ）と、グループマトリクス生成部（ＧＭＧ）とを備える。グループ管理部（ＧＲＭ）は、メンバ・組織情報入力部（ＭＯＲ）から受信した情報に基づき、メンバ情報テーブル（ＭＩＴＢ）、組織情報テーブル（ＯＩＴＢ）に更新された情報を登録する。また、センサ端末（ＴＲ）に保持されるユーザＩＤ情報（ＵＩＤ）と、このセンサ端末（ＴＲ）を使用するメンバ（ユーザ）の名前との関係を規定するテーブルをユーザＩＤ−名前対応表（ＵＮＴＢ）に保持する。グループマトリクス生成部（ＧＭＧ）は、メンバ情報テーブル（ＭＩＴＢ）、組織情報テーブル（ＯＩＴＢ）に登録されている情報を参照して一つまたは複数のグループマトリクスを生成する。本例では以下に説明する二つのグループマトリクス、すなわちグループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）とグループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）とが生成されるものとする。

データ格納判定部（ＤＳＳ）は、格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）、グループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）、格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）および、グループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）を備える。制御部（ＤＳＣＯ）のデータ格納管理部（ＤＳＤＷ）から送出されたセンサデータは、格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）、格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）の双方に入力される。グループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）、グループマトリクス（ＧＭＡ−Ｂ）は、組織に属するメンバ間の関係を規定するマトリクスである。このグループマトリクス（ＧＭＡ−Ａ、ＧＭＡ−Ｂ）については後で詳しく説明するが、組織に属するメンバの間の関係を二つの異なる観点から規定するマトリクスとなっている。格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）は、グループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）で規定される関係に該当するセンサデータをグループデータベースＡ（ＧＰＤＢ−Ａ）に格納する。格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）は、グループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）で規定される関係に該当するセンサデータをグループデータベースＢ（ＧＰＤＢ−Ｂ）に格納する。ここでは二つの格納判定部（ＤＳＳ−Ａ、ＤＳＳ−Ｂ）と、それに対応する二つのグループマトリクス（ＧＭＡ−Ａ、ＧＭＡ−Ｂ）が備えられる例について説明したが、三つ以上の格納判定部とそれに対応するグループマトリクスが備えられていてもよい。

図１Ａを参照して組織活動分析サーバ（ＡＳ）について説明する。組織活動分析サーバ（ＡＳ）は、設定された解析条件に従って、組織分析データを生成・加工し、その結果を、クライアントＰＣ（ＣＬ）へネットワーク（ＮＥＴ）を介して出力する。組織分析結果を見ようとする者は、クライアントＰＣ（ＣＬ）の閲覧画面（ＶＩＥＷ−ＩＦ）に表示される組織分析データを閲覧することができる。組織活動分析サーバ（ＡＳ）は、記憶部（ＡＳＭＥ）と、制御部（ＡＳＣＯ）と、マトリクス管理テーブル（ＭＡＴＭ）と、送受信部（ＡＳＳＲ）とを備える。

送受信部（ＡＳＳＲ）は、データ管理サーバ（ＤＳ）およびクライアントＰＣ（ＣＬ）との間でデータの送信及び受信を行う。送受信部（ＡＳＳＲ）は、クライアントＰＣ（ＣＬ）から送られてきたコマンドを受信する。このコマンドに基づき、組織活動分析サーバ（ＡＳ）は、必要なデータを決定する。そして、送受信部（ＡＳＳＲ）を介して、データ管理サーバ（ＤＳ）にデータ要求を送信する。

上記データ要求に対応するデータがデータ管理サーバ（ＤＳ）から送出される。組織活動分析サーバ（ＡＳ）は、送受信部（ＡＳＳＲ）を介して受信したデータを解析し、解析結果を表示するためのコンテンツを生成する。生成されたコンテンツは、送受信部（ＡＳＳＲ）を介してクライアントＰＣ（ＣＬ）に送信される。

記憶部（ＡＳＭＥ）は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ又はＳＤカード等の不揮発性記憶装置を備えて構成される。記憶部（ＡＳＭＥ）は、データ管理サーバ（ＤＳ）から受信したデータを解析する際の設定条件と、解析したデータとを記憶する。具体的には、記憶部（ＡＳＭＥ）は、解析条件（ＡＳＭＪ）と、解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）と、解析パラメータ（ＡＳＭＰ）とを格納する。

解析条件（ＡＳＭＪ）には、クライアントＰＣ（ＣＬ）から依頼された表示のための解析条件が一時的に記憶される。

解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）には、解析を行うためのプログラムが記憶される。クライアントＰＣ（ＣＬ）からの依頼に従って、適切なプログラムが選択され、そのプログラムが実行されて解析が行われる。

解析パラメータ（ＡＳＭＰ）には、例えば、特徴量抽出のためのパラメータ等が記憶される。クライアントＰＣ（ＣＬ）からの依頼に基づいてパラメータを変更する際には、解析パラメータ（ＡＳＭＰ）中に記憶されるパラメータが書き換えられる。

制御部（ＡＳＣＯ）は、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。制御部（ＡＳＣＯ）は、Ｗｅｂサービス部（ＷＥＢＳ）と、データ処理部（ＤＰＲ）と、通信制御部（ＡＳＣＣ）とを備える。これらのＷｅｂサービス部（ＷＥＢＳ）、データ処理部（ＤＰＲ）、通信制御部（ＡＳＣＣ）は、記憶部（ＡＳＭＥ）に記憶されるプログラムをＣＰＵ（図示省略）が実行することにより実現されてもよいし、専用のハードウェアにより実現されていてもよい。

通信制御部（ＡＳＣＣ）は、データ管理サーバ（ＤＳ）との通信のタイミングを制御する。さらに、通信制御部（ＡＳＣＣ）は、データの形式変換等の処理を実行する。

データ処理部（ＤＰＲ）は、データ管理サーバ（ＤＳ）から送信されたセンサデータに対して、解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）に記載されている解析処理を実行し、解析した結果をマトリクス管理テーブル（ＭＡＴＭ）に格納する。

Ｗｅｂサービス部（ＷＥＢＳ）は、ビジュアルデータ生成部（ＶＤＧＮ）を備える。ビジュアルデータ生成部（ＶＤＧＮ）は、マトリクス管理テーブル（ＭＡＴＭ）に格納されている解析結果に基づいて表示コンテンツを生成する。この表示コンテンツは、送受信部（ＡＳＳＲ）を介してクライアントＰＣ（ＣＬ）に送信される。すなわち、Ｗｅｂサービス部（ＷＥＢＳ）は、表示コンテンツや描画位置情報等の情報をＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｋｅｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）などの形式にてクライアントＰＣ（ＣＬ）に対してネットワーク（ＮＥＴ）を通じて送信するサーバとしての機能を有する。

以上、図１Ａから図１Ｄを参照して、ビジネス顕微鏡システムの構成要素を説明した。

次に、組織情報を用いたコミュニケーション分析処理例について、詳細に説明する。データ格納管理部（ＤＳＤＷ）に入力されるセンサデータのフォーマット例を図２に示す。
以下の説明の前提として、センサ端末（ＴＲ）は、所定の時間区間、例えば１０秒、３０秒、１分、２分、５分といった時間区間の中でセンシングされたデータを処理し、それを所定のフォーマットにまとめて送信することを周期的に繰り返すものとする。図２に例示されるデータは、一例として１分間の時間区間におけるセンシング結果がまとめられたものであるとして説明する。

対面データ（ＩＲＤＴ）は、ユーザＩＤ（ＵＩＤ）、センシングの行われた時間区間を特定可能な情報であるタイムスタンプ（ＴＳ）、対面情報（ＩＲ１〜ＩＲ５）を含む。ユーザＩＤ（ＵＩＤ）は、センサ端末（ＴＲ）に登録されているユーザＩＤ情報（ＵＩＤ）である。つまり、センサ端末（ＴＲ）を装着するメンバを特定可能な情報である。タイムスタンプ（ＴＳ）は、例えば、計測の行われた時間区間の始まりの時刻を特定可能な情報を含むものとすることが可能である。また、タイムスタンプ（ＴＳ）中にセンシングの行われた年月日を特定可能な情報が含まれていても良い。対面情報（ＩＲ１〜ＩＲ５）のそれぞれには、所与の時間区間においてメンバが対面した（センサ端末（ＴＲ）が検出した）相手のユーザＩＤ（以下ではこれを「対面ＩＤ」と称する）と、その対面ＩＤを有するメンバとの対面回数の情報とが含まれる。所与の時間区間で検出された対面相手が一人であるときには、ＩＲ１のみが対面データ（ＩＲＤＴ）中に含まれる。対面が検出されなかったときにはユーザＩＤ（ＵＩＤ）とタイムスタンプ（ＴＳ）のみが記録されていてもよいし、ユーザＩＤ（ＵＩＤ）とタイムスタンプ（ＴＳ）に続いてＮｕｌｌ、あるいはＥＯＤ（Ｅｎｄ Ｏｆ Ｄａｔａ）といった情報が含まれていても良い。図２に示される例は、５人の人との対面があった場合のものに相当する。

加速度データ（ＡＣＤＴ）は、ユーザＩＤ（ＵＩＤ）、タイムスタンプ（ＴＳ）に加え、加速度データ（ＡＣ１〜ＡＣ６）を含む。本例においては、１分間の時間区間がさらに１０秒間ごとに六つの時間区間に分割され、分割されたそれぞれの時間区間で計測された加速度値のＲＭＳ値、最頻値、最大値のいずれか、または組み合わせたものが加速度（ＡＣ１〜ＡＣ６）として記録される。本実施の形態において加速度センサは３軸方向の加速度を検出可能に構成されるので、加速度データ（ＡＣ１〜ＡＣ６）のそれぞれには３セットのデータが含まれる。加速度データ（ＡＣ１〜ＡＣ６）内には、生データが収容されていてもよい。

音声データ（ＶＯＤＴ）は、ユーザＩＤ（ＵＩＤ）、タイムスタンプ（ＴＳ）に加え、音声データ（ＶＯ１〜ＶＯ６）を含む。本例においては、１分間の時間区間がさらに１０秒間ごとに六つの時間区間に分割され、分割されたそれぞれの時間区間で記録された音声信号のＲＭＳ値、最頻値、最大値のいずれかまたは組み合わせたものが音声データ（ＡＣ１〜ＡＣ６）として記録される。音声データ（ＶＯ１〜ＶＯ６）内には、音声を再生可能なデータが収容されていてもよい。また、ＦＦＴ処理して得られたスペクトル情報が収容されていてもよい。

次に、データ格納判定部（ＤＳＳ）にて行われるデータ格納処理について図３、図４を参照して説明する。ここでは、対面行動を解析する対象のメンバが６人おり、それらのメンバにはユーザＩＤとしてＵＩＤ１からＵＩＤ６が付与されているものとして説明する。これらのメンバ間の対面行動を解析する場合、６×６のマトリクス表が用意され、行方向にＩＤ１からＩＤ６、列方向にＩＤ１からＩＤ６が割り振られる。そして、マトリクス表中で、対面の検出されたメンバの組み合わせに対応する行・列の位置に対面回数が記録される。対面回数に代えて対面時間が記録されてもよいが、以下では対面回数が記録されるものとして説明する。以下では、このマトリクス表をコミュニケーションマトリクスと称する。

コミュニケーションマトリクス中に対面回数を記録してゆく処理が図３のフローチャートに示される。データ格納管理部（ＤＳＤＷ）は、図２を参照して説明した対面データ（ＩＲＤＴ）中から特定のユーザＩＤ（ＵＩＤ）および対面ＩＤの組み合わせに対応するデータを抽出する（Ｓ３００）。図２に示される例を参照して説明すると、Ｓ３００の処理は、ＩＲ１からＩＲ５の対面情報中からＩＤ１、ＩＤ２、…、ＩＤ６が割り振られたメンバ同士の対面に対応するデータを抽出する処理に相当する。例えば、対面情報中にＩＤ１が割り振られたメンバとＩＤ１０が割り振られたメンバとの対面が記録されていたとする。この対面は、解析の対象外であるので、Ｓ３００での抽出処理の対象外となる。

上記のように、特定のメンバ間の対面に対応するデータがＳ３００で抽出され、それが格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）、格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）に出力される。格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）では、入力されたデータそれぞれに対して、グループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）で規定される対面の組み合わせに該当するか否かの判定（Ｓ３０２Ａ）が行われる。グループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）で規定される対面の組み合わせに該当するものがある場合（Ｓ３０２Ａ：該当）、該当するユーザＩＤの組み合わせに対応する対面回数が更新される（Ｓ３０４Ａ）。先に説明したコミュニケーションマトリクスに対応するテーブルがグループデータベースＡ（ＧＰＤＢ−Ａ）、グループデータベースＢ（ＧＰＤＢ−Ｂ）の双方に記録されている。例えば、Ｓ３０２Ａで「該当」と判定された対面情報中で５回の対面が記録されていた場合、グループデータベースＡ（ＧＰＤＢ−Ａ）に記録されるコミュニケーションマトリクス中の対応する行・列の位置のデータを５回分インクリメントする処理をＳ３０４Ａで行う。

同様の処理がＳ３０２Ｂ、Ｓ３０４Ｂでも行われる。すなわち、格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）では、入力されたデータそれぞれに対して、グループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）で規定される対面の組み合わせに該当するか否かの判定（Ｓ３０２Ｂ）が行われる。グループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）で規定される対面の組み合わせに該当するものがある場合（Ｓ３０２Ｂ：該当）、該当するユーザＩＤの組み合わせに対応する対面回数が更新される（Ｓ３０４Ｂ）。

データ格納管理部（ＤＳＤＷ）には、図２に示されるようなデータが複数のメンバそれぞれが装着するセンサ端末（ＴＲ）から時間の経過とともに逐次入力されるので、それらのデータに対して図３の処理が繰り返し行われる。

図３に示される処理の具体例について図４Ａから図４Ｃを参照して説明する。図４Ａ中の上部に例示される対面データ（ＩＲＤＴ１）は、ユーザＩＤが０１のメンバの、２０１１年５月３日、午前１０時１５分から始まる、例えば１分間の間に検出された対面相手（対面ＩＤ）とその回数が記録された対面情報を含む。本例では、対面情報として、（ＩＤ＝０２：５回）、（ＩＤ＝０３：２回）、（ＩＤ＝０４：１回）、（ＩＤ＝０５：４回）、（ＩＤ＝０６：２回）を含むものとする。図３のＳ３００では、所定の組み合わせとして、０１−０２、０１−０３、０１−０４、０１−０５、および、０１−０６の組み合わせの対面に対応するデータが抽出されるものとする。この前提に従い、上記対面情報中には除外されるものが無いので、これらの対面情報は全て格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）、格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）に送出されることになる。

図４Ｂの上側にグループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）の内容例を示す。グループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）の例中、”１”の値が記入されているセルがある。そのセル位置に対応するユーザＩＤの組み合わせが、グループマトリクスＡで規定される対面に該当する。本例では、ユーザＩＤの組み合わせとして、上述のとおり０１−０２、０１−０３、０１−０４、０１−０５、０１−０６の５組が図３のＳ３００で抽出される。従って、これら五つの組み合わせのうち、グループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）中、破線の矩形で囲んだ０１−０２（０２−０１）、０１−０５（０５−０１）が図３のＳ３０２Ａで「該当」と判定される組み合わせとなる。該当する組み合わせの対面回数は、図４Ａに示される対面データ（ＩＲＤＴ１）に示されるように、０１−０２の組み合わせに対応するものが５回、０１−０５の組み合わせに対応するものが４回である。

これに対応して、グループデータベースＡ（ＧＰＤＢ−Ａ）に記録されるコミュニケーションマトリクス中、該当する部分の対面回数がインクリメントされる。その結果が図４Ｂの下側に示されている。図４Ｂに示されるコミュニケーションマトリクス中、ユーザＩＤ０１−０２、０１−０５の組み合わせに対応するセルに５、４の値が記録される。

図４Ｃの上側にグループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）の内容例を示す。グループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）の例中、”１”の値が記入されているセルの位置に対応するユーザＩＤの組み合わせが、グループマトリクスＢで規定される対面に該当する。本例では、先に説明したように、ユーザＩＤの組み合わせとして０１−０２、０１−０３、０１−０４、０１−０５、０１−０６の５組が図３のＳ３００で抽出される。これら五つの組み合わせのうち、グループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）中、破線の矩形で囲んだ０１−０３（０３−０１）、０１−０４（０４−０１）、０１−０６（０６−０１）が図３のＳ３０２Ｂで「該当」と判定される組み合わせとなる。該当する組み合わせの対面回数は、０１−０３の組み合わせに対応するものが２回、０１−０４の組み合わせに対応するものが１回、０１−０６の組み合わせに対応するものが２回である。

これに対応して、グループデータベースＢ（ＧＰＤＢ−Ｂ）に記録されるコミュニケーションマトリクス中、該当する部分の対面回数がインクリメントされる。その結果が図４Ｃの下側に示されている。図４Ｃに示されるコミュニケーションマトリクス中、ユーザＩＤ０１−０３、０１−０４、０１−０６の組み合わせに対応するセルに２、１、２の値が記録される。

図３および図４を参照して説明した以上の処理によって、２つのグループ定義に従ったコミュニケーションマトリクスがグループデータベースＡ（ＧＰＤＢ−Ａ）、グループデータベースＢ（ＧＰＤＰ−Ｂ）に形成される。

ところで、図３において、Ｓ３０２ＡおよびＳ３０４ＡＢの処理と、Ｓ３０２ＢおよびＳ３０４Ｂの処理とが並列処理されるように描かれているが、このように並列処理が行われても、シリアルに処理が行われてもよい。

次に、上述したグループ定義を活用して組織内メンバ間のインタラクションを解析する例について説明する。図４Ａに示される対面データ（ＩＲＤＴ１）中のユーザＩＤとメンバ名（ＮＡＭＥ）との対応関係は、図５に例示されるとおりであるものとする。また、解析の対象となるメンバ（ユーザ）の所属する組織（ここでは「組織Ｘ」と称する）の構成（組織系統）は図６に例示されるとおりであるものとする。

図５に例示されるような対面データのユーザＩＤ（ＵＩＤ）と名前（ＮＡＭＥ）との対応関係は、データ管理サーバ（ＤＳ）中のユーザＩＤ−名前対応表（ＵＮＴＢ）に格納されている。

図６において、役職毎に階層化した構造で組織Ｘのメンバが示され、管理者であるＳｕｚｕｋｉ以外のメンバはそれぞれ１人の上司を有する。つまり、リーダであるＳａｔｏ、Ｋａｔｏの上司はＳｕｚｕｋｉであり、スタッフであるＨｉｎｏ、Ｍｉｔｏの上司はＳａｔｏである。また、スタッフであるＴｏｙｏｄａの上司はＫａｔｏである。この組織Ｘにおいて、フォーマルな関係、インフォーマルな関係を定義して、それぞれの関係をマトリクスデータとして表現することができる。

グループ管理部（ＧＲＭ）内のグループマトリクス生成部（ＧＭＧ）では、これら、フォーマルな関係、インフォーマルな関係に対応してグループマトリクスデータを生成し、それぞれを、データ格納判定部（ＤＳＳ）のグループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）、グループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）として記録する。

ここでは、図６の組織図において、部下とその直属の上司との関係をフォーマルな関係と定義するものとして説明をする。例えば、Ｈｉｎｏが有することのできるフォーマルな関係は、Ｈｉｎｏの直属の上司であるＳａｔｏとの関係のみである。また、ＨｉｎｏとＳｕｚｕｉ、あるいはＨｉｎｏとＭｉｔｏと云った間の関係は本例においてインフォーマルな関係と定義される。

上述したフォーマルな関係、インフォーマルな関係に基づいて生成されたグループマトリクス（ＧＭＡ−Ａ、ＧＭＡ−Ｂ）に基づいて、格納判定部（ＤＳＳ−Ａ、ＤＳＳ−Ｂ）でそれぞれの関係に対応する対面が抽出されてコミュニケーションマトリクスが生成される。ここではフォーマルな関係のコミュニケーションマトリクスをフォーマルコミュニケーションマトリクスと称し、インフォーマルな関係のコミュニケーションマトリクスをインフォーマルコミュニケーションマトリクスと称する。

図７Ａに、フォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＴＸａ）の例を示す。このフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＴＸａ）は、グループデータベースＡ（ＧＰＤＢ−Ａ）内にテーブルの形態で記録される。組織活動分析サーバ（ＡＳ）は、このフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＴＸａ）をデータ管理サーバ（ＤＳ）から受信し、データ処理部（ＤＰＲ）で分析を行う。この分析結果に基づき、ビジュアルデータ生成部（ＶＤＧＮ）では、図７Ｂに例示されるようなフォーマルネットワーク（ＦＭＮＥＴＸａ）の表示データが生成される。

図８Ａに、インフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＴＸａ）の例を示す。このインフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＴＸａ）は、グループデータベースＢ（ＧＰＤＢ−Ｂ）内にテーブルの形態で記録される。組織活動分析サーバ（ＡＳ）は、このインフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＴＸａ）をデータ管理サーバ（ＤＳ）から受信し、データ処理部（ＤＰＲ）で分析を行う。この分析結果に基づき、ビジュアルデータ生成部（ＶＤＧＮ）では、図８Ｂに例示されるようなインフォーマルネットワーク（ＩＦＮＥＴａ）の表示データが生成される。

図７Ｂ、図８Ｂに例示されるネットワーク表示では、対面の検出されたメンバ間を一様の太さの線で結ぶ例が示されているが、対面回数や対面の時間長等に応じて線の太さや色、線種（実線、破線、一点鎖線等）を変化させてもよい。あるいはメンバ間を結ぶ線の近傍に対面回数や対面の時間長を表示してもよい。

図７Ｂに例示されるフォーマルネットワーク（ＦＭＮＥＴａ）は、図６に示される組織図（ＯＧＣ−Ｘ）と似た様相を呈している。したがって、図７Ｂに例示されるフォーマルネットワーク（ＦＭＮＥＴａ）からは、組織系統に沿うかたちでの対面を行う傾向が組織Ｘでは強いことが読み取れる。

また、図８Ｂに例示されるインフォーマルネットワーク（ＩＦＮＥＴａ）からは、図６に示される組織図（ＯＧＣ−Ｘ）の構造から外れたインフォーマルなコミュニケーションは少ないことが読み取れる。

ここで、図６に例示されるのと同様の組織構成を有するが、メンバ構成が異なる、別の組織Ｙの分析結果の例を図９Ａ、図９Ｂ、図１０Ａ、図１０Ｂに示す。図９Ａには組織Ｙのフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＴＸｂ）が示され、図９Ｂには組織Ｙのフォーマルネットワーク（ＦＭＮＥＴｂ）が示される。また、図１０Ａには組織Ｙのインフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＴＸｂ）が示され、図１０Ｂには組織Ｙのインフォーマルネットワーク（ＩＦＮＥＴｂ）が示される。

組織Ｙの場合、図９Ｂに示されるフォーマルネットワーク（ＦＭＮＥＴｂ）と比較して、図１０Ｂに示されるインフォーマルネットワーク（ＩＦＮＥＴｂ）において、メンバ間がより多くの線で結ばれている。従って、図１０Ｂのインフォーマルネットワーク（ＩＦＮＥＴｂ）からは、インフォーマルな関係でのコミュニケーション頻度が組織Ｙでは高い傾向にあり、組織の枠にとらわれないコミュニケーションが行われていることが見てとれる。

組織活動分析サーバ（ＡＳ）で生成される別の分析データの例について図１１Ａ、図１１Ｂ、図１２を参照して説明する。図１１Ａ、図１１Ｂは、組織活動分析サーバ（ＡＳ）で生成される組織内コミュニケーションのフォーマル度の分析結果例を示し、図１１Ａが組織Ｘのものを、図１１Ｂが組織Ｙのものを示す。また、図１２は、組織Ｘ、組織Ｙそれぞれのフォーマル度の日ごとの変化を折れ線グラフで示す例を示す。

図１１Ａ、図１１Ｂを参照して組織Ｘ、組織Ｙのフォーマル度について説明する。ここで、フォーマル度とは、所与の組織（解析の対象となっているメンバの集合）の中で所与の期間の間に行われた全ての対面（コミュニケーション）に対する、フォーマルな関係に沿って行われた対面（コミュニケーション）の比率と定義される。１からフォーマル度を減じた値がインフォーマル度と定義される。図７Ａのフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＴＸａ）中の上三角部分における非零要素を抽出すると、６０、５０、５０、３０、２０であり、これらの合計は２１０である。図８Ａのインフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＴＸａ）中の上三角部分における非零要素を抽出すると、４０である。これらの要素を合計すると２５０となる。つまり、組織Ｘの総コミュニケーション量は２５０で、このうち、フォーマルな関係に沿って行われたコミュニケーションの量は２１０となるので、フォーマル度は２１０／２５０＝０．８４となる。インフォーマル度は１−０．８４＝０．１６となる。この計算結果に基づき、図１１Ａに示されるような表示をクライアントＰＣの閲覧画面（ＶＩＥＷ−ＩＦ）上で行うための画像が組織活動分析サーバ（ＡＳ）のビジュアルデータ生成部（ＶＤＧＮ）で生成される。

同様に、図９Ａに示される組織Ｙのフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＴＸｂ）、図１０Ａに示されるフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＴＸｂ）のデータに基づいて組織Ｙのフォーマル度分析結果が図１１Ｂに例示されるように生成される。図１１Ａ、図１１Ｂに例示される表示を行うことにより、組織Ｘ、組織Ｙの組織特性の違いを、定量的に把握することが可能となる。さらに、図１２に例示されるように、一定の期間、例えば一日ごとの組織内コミュニケーションのフォーマル度の推移を表すグラフ、すなわちフォーマル度変化グラフ（ＦＭＣＨＴ）を生成することが可能となる。組織内のコミュニケーション活動に関して何らかの改善を施した場合等に、その効果をフォーマル度変化グラフ（ＦＭＣＨＴ）で可視化することが可能となる。

以上に説明したように、組織に属する個人間の関係を定義し、その定義に沿ってコミュニケーションの分析をすることにより、様々な視点から組織内のコミュニケーションを分析することが可能なコミュニケーション分析システムを提供することが可能となる。

以上では、フォーマルなコミュニケーション、インフォーマルなコミュニケーションという観点で組織内のコミュニケーションを分析する例について説明したが、本発明はこれに限られない。例えば、役職別、世代別、技能別等、様々な分類軸を定義しておくことによって、分析のバリエーションを増すことが可能となる。これらの分類軸に基づくコミュニケーション分析をすることによって、組織運営の現状把握と意思決定に役立つ新たな知見を得ることができる。

さらに、組織の情報に基づく分析だけではなく、他の情報に基づく分析も可能である。その例を以下に説明する。図１Ｂや図４を参照して説明した例においては、格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）、格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）では、データ格納管理部（ＤＳＤＷ）から送出されたデータを分類する際に、それぞれグループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）、グループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）が参照される。これらのグループマトリクス（ＧＭＡ−Ａ、ＧＭＡ−Ｂ）と異なるものを備えるデータ格納判定部（ＤＳＳ−ｔ）の例を図１３に示す。図１３に例示するデータ格納判定部（ＤＳＳ−ｔ）内の格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）および格納判定部Ｂ（ＤＳＳーＢ）は、データ格納判定の処理に際して時刻情報Ａ（ＴＩ−Ａ）、時刻情報Ｂ（ＴＩ−Ｂ）をそれぞれ参照する。例えば、時刻情報Ａ（ＴＩ−Ａ）には、０８時３０分から１２時００分を、時刻情報Ｂ（ＴＩ−Ｂ）には、同日の１３時００分から１７時００分を、それぞれ設定しておく。これにより、午前の業務時間に行われた対面に基づくコミュニケーションマトリクスと、午後の業務時間に行われた対面に基づくコミュニケーションマトリクスとを分離して導出することが可能になる。

対面の検出された時間帯に基づいてコミュニケーションマトリクスを生成する手順について図１４を参照して説明する。図１４に示される処理は、データ管理サーバ（ＤＳ）内で行われる処理であり、データ読出管理部（ＤＳＤＲ）と、データ格納判定部（ＤＳＳ−ｔ）の格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）、および格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）で実行される処理である。

データ格納管理部（ＤＳＤＷ）は、図２を参照して説明した対面データ（ＩＲＤＴ）中から、解析の対象となるユーザＩＤの組み合わせで、かつ、特定の時間帯に検出された対面に対応するデータを抽出する（Ｓ１４００）。

Ｓ１４００での処理で抽出されたデータは、格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）、格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）に出力される。

格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）では、入力されたデータそれぞれに対して、時刻情報Ａ（ＴＩ−Ａ）で規定される時間帯の対面に該当するか否かの判定（Ｓ１４０２Ａ）が行われる。時刻情報Ａ（ＴＩ−Ａ）で規定される時間帯で検出された対面に該当するものがある場合（Ｓ１４０２Ａ：該当）、該当するデータのユーザＩＤの組み合わせに対応する対面回数が更新される（Ｓ１４０４Ａ）。例えば、Ｓ１４０２Ａで「該当」と判定された対面情報中で５回の対面が記録されていた場合、グループデータベースＡ（ＧＰＤＢ−Ａ）に記録されるコミュニケーションマトリクス中の対応する行・列の位置のデータを５回分インクリメントする処理をＳ１４０４Ａで行う。

同様の処理がＳ１４０２Ｂ、Ｓ１４０４Ｂでも行われる。すなわち、格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）では、入力されたデータそれぞれに対して、時刻情報Ｂ（ＴＩ−Ｂ）で規定される対面の組み合わせに該当するか否かの判定（Ｓ１４０２Ｂ）が行われる。時刻情報Ｂ（ＴＩ−Ｂ）で規定される対面の組み合わせに該当するものがある場合（Ｓ１４０２Ｂ：該当）、グループデータベースＢ（ＧＰＤＰ−Ｂ）内に記録されるコミュニケーションマトリクス中の該当するユーザＩＤの組み合わせに対応する対面回数が更新される（Ｓ１４０４Ｂ）。

組織の情報以外の情報に基づく分析を行う例について図１５および図１６を参照してもう一つ説明する。図１５は、ミーティングスペース等、メンバの滞在するエリア内に１または複数の赤外線送信器（ＩＲＴＭＲ）が設置される様子を示す図である。赤外線送信器（ＩＲＴＭＲ）は、センサ端末（ＴＲ）の赤外線送受信部（ＡＢ）から出射されるのと同様の規格の赤外線信号を定期的に送信する。その赤外線信号中には赤外線送信器（ＩＲＴＭＲ）に固有のＩＤ情報、または赤外線送信器（ＩＲＴＭＲ）の設置された位置に固有のＩＤ情報が含まれる。赤外線送信器（ＩＲＴＭＲ）は、ビーコンとしての機能を備える。ミーティングに参加するメンバはそれぞれ、名札型のセンサ端末（ＴＲ）を装着している。ミーティング中、各センサ端末（ＴＲ）は他のセンサ端末（ＴＲ）から発せられる赤外線信号を受信してメンバ間の対面を検出する。各センサ端末（ＴＲ）はまた、赤外線送信器（ＩＲＴＭＲ）から送信される赤外線信号も受信する。この赤外線送信器（ＩＲＴＭＲ）は、組織内の随所に設置可能である。

上記センサデータを解析することにより、各メンバが誰と対面していたかの情報を得るだけでなく、どこに居たかの情報を得ることも可能となる。この、各メンバがどこに居たかの情報を利用して以下のようにコミュニケーション分析を行うことも可能である。

図１６に示すデータ格納判定部（ＤＳＳ−ｐ）内の格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）および格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）は、データ格納判定の処理に際して場所ＩＤ情報Ａ（ＰＩ−Ａ）、場所ＩＤ情報Ｂ（ＰＩ−Ｂ）をそれぞれ参照する。例えば、場所ＩＤ情報Ａ（ＰＩ−Ａ）には、普段、デスクワークを行う居室に対応するものを、場所ＩＤ情報Ｂ（ＰＩ−Ｂ）にはミーティングスペースに対応するものを、それぞれ設定しておく。これにより、居室内で行われた対面に基づくコミュニケーションマトリクスとミーティングスペースで行われた対面に基づくコミュニケーションマトリクスを分離して導出することが可能となる。

以上では、データ格納判定部（ＤＳＳ、ＤＳＳ−ｔ、ＤＳＳ−ｐ）が格納判定部Ａ（ＤＳＳ−Ａ）および格納判定部Ｂ（ＤＳＳ−Ｂ）を備え、それに対応して記憶部（ＤＳＭＥ）にはグループデータベースＡ（ＧＰＤＢ−Ａ）、グループデータベースＢ（ＧＰＤＢ−Ｂ）を備える例を説明した。しかし、格納判定部やグループデータベースの数は目的に応じて三つあるいはそれ以上としてもよい。また、以上に示したような組織、時間、場所によるコミュニケーションマトリクスの分離条件を、混合して設定することも可能である。

＜実施形態２＞
以下、本発明の第２の実施形態について説明する。図１７Ａおよび図１７Ｂは、本発明の実施形態２に係るビジネス顕微鏡システムの構成を示すブロック図である。実施形態１においては、コミュニケーションデータの分類処理をデータ管理サーバ（ＤＳ）にて行う例を示した。実施形態２においては、分類処理を組織活動分析サーバ（ＡＳ）にて行う例について説明する。

センサ端末（ＴＲ）、クレードル（ＣＲＤ）、基地局（ＧＷ）についての構成要素、機能は、実施例１のものと同様であるため図示および説明を省略し、データ管理サーバ（ＤＳ−１）および組織活動分析サーバ（ＡＳ−１）において、本実施形態の特徴部分を中心に説明する。実施形態２のデータ管理サーバ（ＤＳ−１）は、実施形態１のデータ管理サーバ（ＤＳ）に備えられているグループ管理部（ＧＲＭ）、メンバ・組織情報入力部（ＭＯＲ）、データ格納判定部（ＤＳＳ）を備えていない。制御部（ＤＳＣＯ−１）においては、実施形態１のデータ管理サーバ（ＤＳ）に備えられる制御部（ＤＳＣＯ）のデータ読出管理部（ＤＳＤＲ）およびデータ格納管理部（ＤＳＤＷ）がデータ管理部（ＤＳＤＡ）に置き換えられている。記憶部（ＤＳＭＥ−１）においては、実施形態１のデータ管理サーバ（ＤＳ）に備えられる記憶部（ＤＳＭＥ）のグループデータベースＡ（ＧＰＤＢ−Ａ）、グループデータベースＢ（ＧＰＤＢ−Ｂ）は無く、セントラルデータベース（ＣＴＤＢ）を備える。以上が構成上の違いである。以下では、データ管理サーバ（ＤＳ−１）の動作について、管理実施形態１のデータ管理サーバ（ＤＳ）との違いを中心に説明する。

データ管理部（ＤＳＤＡ）は、基地局（ＧＷ）を介して各センサ端末（ＴＲ）から受信したセンサデータの中から、予め定められた抽出基準に従うセンサデータを抽出し、それらをセントラルデータベース（ＣＴＤＢ）に格納する。上記のようにセンサデータが抽出されて生成されるデータテーブル（ＤＴＢ）の例を図１８に示す。図１８に示す例では、ユーザＩＤ（ＵＩＤ）、タイムスタンプ（ＴＳ）、基地局情報（ＧＷＮ）、加速度データ（ＡＣＤ）、ＩＲデータ（ＩＲＤ）、音声データ（ＶＯＤ）などがデータ要素としてデータテーブル（ＤＴＢ）に格納される。

ユーザＩＤ（ＵＩＤ）は、センサ端末（ＴＲ）を装着していた人を特定可能な情報である。タイムスタンプ（ＴＳ）は、実施形態１で説明したのと同様で、例えば計測の行われた所与の時間区間の開始時刻とすることが可能である。基地局情報（ＧＷＮ）は、センサ端末（ＴＲ）からのセンサデータがどこの基地局（ＧＷ）を経由して送信されたかを特定可能な情報を含む。加速度データ（ＡＣＤ）には、所与の時間区間をさらに細かく分割し、分割された時間区間ごとの最大値、平均値、あるいは最頻値等が３軸方向に対応して収容される。各軸方向の加速度データをＸ、Ｙ、Ｚ、で表すと、分割された時間区間１、時間区間２、…に対応して、Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１、Ｘ２、Ｙ２、Ｚ２、…という形の時系列データを収容することが可能である。ＩＲデータ（ＩＲＤ）には、所与の時間区間において検出された対面相手のユーザＩＤと、その時間区間において検出された対面回数とを組み合わせたデータが収容される。音声データ（ＶＯＤ）には、所与の時間区間をさらに細かく分割し、分割された時間区間ごとのピーク値、最頻値、あるいは平均値（ｒｍｓ値）に対応する時系列データが収容される。あるいは、収録された音声信号がセンサ端末上でＦＦＴ処理されて抽出された周波数スペクトルの情報が音声データ（ＶＯＤ）に含まれていてもよい。上記データテーブル（ＤＴＢ）中のデータはさらに、図２に例示されるフォーマットに従ってマッピングされる。

図１７Ｂを参照し、組織活動分析サーバ（ＡＳ−１）について説明する。組織活動分析サーバ（ＡＳ−１）は、記憶部（ＡＳＭＥ−１）、制御部（ＡＳＣＯ−１）、メンバ・組織情報入力部（ＭＯＲ−１）、送受信部（ＡＳＳＲ）を備える。

記憶部（ＡＳＭＥ−１）には、解析のための設定条件及び解析したデータが格納される。具体的に、記憶部（ＡＳＭＥ−１）は、解析条件（ＡＳＭＪ）、解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）、解析パラメータ（ＡＳＭＰ）、グループマトリクステーブル（ＧＭＴ）、マトリクス管理テーブル（ＭＡＴＭ）、ユーザＩＤ−名前対応表（ＡＳＭＴ）、メンバ情報テーブル（ＭＩＴＢ）、および、組織情報テーブル（ＯＩＴＢ）を格納する。これらのうち、実施形態１の組織活動分析サーバ（ＡＳ）の記憶部（ＡＳＭＥ）に対して追加されているのは、グループマトリクステーブル（ＧＭＴ）、ユーザＩＤ−名前対応表（ＡＳＭＴ）、メンバ情報テーブル（ＭＩＴＢ）、および、組織情報テーブル（ＯＩＴＢ）である。このうち、ユーザＩＤ−名前対応表（ＡＳＭＴ）、メンバ情報テーブル（ＭＩＴＢ）、組織情報テーブル（ＯＩＴＢ）は、実施形態１でデータ管理サーバ（ＤＳ）のグループ管理部（ＧＲＭ）に記憶されているユーザＩＤ−名前対応表（ＵＮＴＢ）、メンバ情報テーブル（ＭＩＴＢ）、組織情報テーブル（ＯＩＴＢ）と、それぞれ同様である。メンバ情報テーブル（ＭＩＴＢ）および組織情報テーブル（ＯＩＴＢ）内の情報は、メンバ・組織情報入力部（ＭＯＲ−１）で入力される。グループマトリクステーブル（ＧＭＴ）の詳細は後で説明する。

制御部（ＡＳＣＯ−１）は、Ｗｅｂサービス部（ＷＥＢＳ）と、マトリクスデータ生成部（ＭＤＧ）と、通信制御部（ＡＳＣＣ）とを備える。実施形態１の制御部（ＡＳＣＯ）に備えられるデータ処理部（ＤＰＲ）を備えておらず、マトリクスデータ生成部（ＭＤＧ）を備える。マトリクスデータ生成部（ＭＤＧ）は、コミュニケーションマトリクスデータ生成部（ＣＭＤＧ）と全体マトリクスデータ生成部（ＷＭＤＧ）とを備える。全体マトリクスデータ生成部（ＷＭＤＧ）においては、データ管理サーバ（ＤＳ−１）内のセントラルデータベース（ＣＴＤＢ）に蓄積されたコミュニケーションデータから、解析対象の期間内に解析対象のメンバ間で行われた全てのコミュニケーションが抽出して集計され、コミュニケーションマトリクスが生成される。このコミュニケーションマトリクスを、本実施形態では全体コミュニケーションマトリクスと称し、その具体例について後で図２０を参照して説明する。

コミュニケーションマトリクスデータ生成部（ＣＭＤＧ）は、グループマトリクステーブル（ＧＭＴ）に格納されているグループマトリクスの情報を呼び出し、全体コミュニケーションマトリクスから、グループマトリクスの情報で規定される条件に従うコミュニケーションを抽出する処理を行う。

コミュニケーションマトリクスデータ生成部（ＣＭＤＧ）の処理例を図１９Ａ、図１９Ｂ、および、図２０を用いて説明する。図１９Ａ、図１９Ｂはそれぞれ、グループマトリクステーブル（ＧＭＴ）に格納されているグループマトリクスの例を示す。本例においては、グループマトリクスとして、フォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）と、インフォーマル組織マトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）とがグループマトリクステーブル（ＧＭＴ）に格納されているものとする。図１９Ａ，図１９Ｂにおいて、各マトリクスの行、列に組織Ｘを構成する６名のメンバの名前が割り当てられている。これらのマトリクス中、要素の値として１が入力されている場合、その行、列に対応するメンバの間には関係性があると定義される。要素の値として０が入力されている場合、その行、列に対応するメンバ間には関係性が無いと定義される。

フォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）は、図６に例示する組織Ｘの構造に基づく、メンバ間の業務上のフォーマルな関係性を規定するグループマトリクスとなっている。つまり、図６に示される組織系統に基づき、二人のメンバの間の関係が部下とその直属の上司に対応する関係を有する場合に「フォーマル関係性がある」と定義され、フォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）中の対応する要素に１の値が設定される。

インフォーマル組織マトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）は、図６に例示する組織Ｘの構造に基づく、メンバ間のインフォーマルな関係性を規定するグループマトリクスとなっている。つまり、図６に示される組織体系において、二人のメンバの間の関係が部下とその直属の上司に対応する関係を有していない場合に「インフォーマルな関係性がある」と定義され、インフォーマルマトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）中の対応する要素に１の値が設定される。

ところで、以上で説明した例において、「フォーマルな関係」と「インフォーマルな関係」とは、互いに背反する関係を有する。したがって、図１９Ａ、図１９Ｂに示されるグループマトリクス、すなわちフォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）およびインフォーマルマトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）中、対角要素を除く全ての要素は相補的な関係にある。つまり、一方のマトリクス中において、ある要素が１であるとき、他方のマトリクスにおいて、対応する位置の要素は０となっている。しかし、これらのグループマトリクスで定義する関係は、必ずしも常に互いに背反する関係にある訳ではない。つまり、複数のグループマトリクスの同じ行、列の位置の要素同士が常に「相補的な関係」にある必要はない。また、グループマトリクスの数は一つであっても、三つ以上であってもよい。つまり、グループ内でのコミュニケーションを解析する際の観点に基づいて任意の数、任意の種類のグループマトリクスを作成することができる。

全体マトリクスデータ生成部（ＷＭＤＧ）において生成された全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）が、図２０の上部に例示されるものであるとして以下、説明する。例示される全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）には、解析対象の人員である６名（Ｓｕｚｕｋｉ、Ｓａｔｏ、Ｈｉｎｏ、Ｍｉｔｏ、Ｋａｔｏ、Ｔｏｙｏｄａ）の、解析対象期間内における全てのコミュニケーションが記録されている。

コミュニケーションマトリクスデータ生成部（ＣＭＤＧ）は、上記全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）に対して、フォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）およびインフォーマル組織マトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）それぞれを「（積演算）」することによりフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＭＤ）およびインフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＤ）を生成する。これらのフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＭＤ）およびインフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＤ）はそれぞれ、実施形態１で説明したフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＴＸａ）、インフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＴＸａ）に対応するものである。

ここで、上述した（積演算）について説明する。全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）中で、第１行、第２列の要素である６０は、ＳｕｚｕｋｉとＳａｔｏとの間のコミュニケーション量を表している。同様に、第３行第４列の要素である４０は、ＨｉｎｏとＭｉｔｏとの間のコミュニケーション量を表している。フォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）中の第１行第２列の要素は１（関係性あり）であり、インフォーマル組織マトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）中の第１行第２列の要素は０（関係性なし）である。フォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＭＤ）の第１行第２列には、全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）の第１行第２列の要素（＝６０）にフォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）の第１行第２列の要素（＝１）を乗じた値（＝６０）が挿入される。インフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＤ）の第１行第２列には、全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）の第１行第２列の要素（＝６０）にインフォーマル組織マトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）の第１行第２列の要素（＝０）を乗じた値（＝０）が挿入される。同様に、全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）の第３行第４列の要素（＝４０）にフォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）の第３行第４列の要素（＝０）を乗じた値（＝０）が挿入される。インフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＤ）の第３行第４列には、全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）の第３行第４列の要素（＝４０）にインフォーマル組織マトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）の第３行第４列の要素（＝１）を乗じた値（＝４０）が挿入される。

以上のように、（積演算）は、二つのマトリクスにおける同じ行、同じ列の要素の値同士を乗算する演算処理である。

このようにして、全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）、すなわち、解析対象の期間内に解析対象の人員間で行われた全てのコミュニケーションの中から、フォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）、インフォーマル組織マトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）などのグループマトリクスで規定される関係性を有するコミュニケーションを容易に抽出することが可能となる。

図２１に、マトリクスデータ生成部（ＭＤＧ）で行われるコミュニケーションマトリクスデータ生成処理の手順を示す。Ｓ２１００においてマトリクスデータ生成部（ＭＤＧ）は、データ管理サーバ（ＤＳ−１）のセントラルデータベース（ＣＴＤＢ）に蓄積されたコミュニケーションデータを読み出す。そして、解析対象の期間内に解析対象のメンバ間で行われた全てのコミュニケーションを抽出して集計し、コミュニケーションマトリクス、すなわち全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）を生成する。

Ｓ２１０２Ａにおいてマトリクスデータ生成部（ＭＤＧ）は、グループマトリクステーブル（ＧＭＴ）から第１のグループマトリクス、すなわちフォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）を読み出す。マトリクスデータ生成部（ＭＤＧ）は、全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）に第１のグループマトリクスを（積演算）し、グループマトリクスデータ、すなわちフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＭＤ）を生成する。そしてグループマトリクスデータ生成処理が完了する。

一方、Ｓ２１０２Ｂにおいてマトリクスデータ生成部（ＭＤＧ）は、グループマトリクステーブル（ＧＭＴ）から第２のグループマトリクス、すなわちインフォーマル組織マトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）を読み出す。マトリクスデータ生成部（ＭＤＧ）は、全体コミュニケーションマトリクス（ＷＭＤ）に第２のグループマトリクスを（積演算）し、グループマトリクスデータ、すなわちインフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＤ）を生成する。そしてグループマトリクスデータ生成処理が完了する。

ところで、図２１において、Ｓ２１０２ＡおよびＳ２１０２Ｂの処理が並列処理されるように描かれているが、このように並列処理が行われても、シリアルに処理が行われてもよい。

以上のようにして生成されたフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＭＤ）、インフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＤ）を用いて、実施形態１で示したようなネットワーク分析、組織フォーマル度分析、フォーマル度変化のモニタリング等を行うことができる。図２０には、フォーマルコミュニケーションマトリクス（ＦＭＭＤ）をもとにフォーマルネットワーク図（ＦＭＮＥＴ）が生成され、インフォーマルコミュニケーションマトリクス（ＩＦＭＤ）をもとにインフォーマルネットワーク図（ＩＦＮＥＴ）が生成される様子が示されている。

以上では、フォーマル度、インフォーマル度という観点から組織内メンバ間のコミュニケーション量を抽出、分析する例について説明したが、他の観点からコミュニケーション量の抽出、分析をすることも可能である。

＜メンバ情報登録＞
ここで、実施形態１および実施形態２で示したグループマトリクスの生成方法について説明する。グループマトリクスを生成するためには、まず、メンバを組織に関連付けて登録する必要がある。最初に、メンバ情報の登録方法についての説明を行う。図２２は、メンバ情報を登録する際、表示部に表示されるメンバ情報登録画面（ＭＲＤａ）を例示したものである。メンバを登録する際には、メンバ・組織情報入力部（図１Ｂに示すＭＯＲ、図１７Ｂに示すＭＯＲ−１）内のメンバ情報登録部（ＭＩＲ）においてオペレータがメンバの名前、部署情報、役職情報等を入力する。これらの情報を入力する際には、プルダウンメニューが表示されて、その中から適切な情報をオペレータが選択するようにしてもよい。部署情報、役職情報については、予め組織情報登録部（ＯＩＲ）にて登録しておくことができる。

各メンバに割り当てられるユーザＩＤ（ＵＩＤ）については、未使用のユーザＩＤがシステムで管理されているので、メンバの追加時には未使用ユーザＩＤの中から一つのユーザＩＤが自動的に割り当てられる。

メンバ情報を登録する際には、メンバの上司の名前も登録する。その際、図２３に示されるように、役職ＩＤを別テーブルで定義しておき、上司の名前に代えて役職ＩＤを入力することも可能である。あるいは、上司のユーザＩＤでもって上司を特定する等の方法も可能である。

以上のようにメンバ情報を登録した結果、各メンバの役職と上司の情報が確定する。つまり、メンバ登録情報に基づいて、各メンバが所属する組織に関して、組織図（樹形図）と同様の関係性情報を得ることができる。

図２４は、図６に示される組織Ｘの組織構成に変化が生じた例を示している。図２４の例では、図６においてＢ１ユニットのリーダであったＫａｔｏがＹａｍａｄａに変更され、さらに、Ｙａｍａｄａの部下としてＭｉｎａｍｉが追加されている。また、この変更に伴い、Ｔｏｙｏｄａの直属の上司はＹａｍａｄａに変更される。

上記例に対応するものとして、追加・変更後のメンバ情報（ＭＲＡＣ）が図２５に示される。図２５に示される表において、Ｋａｔｏは削除され、追加されたメンバのＹａｍａｄａにはユーザＩＤとして０７が付与される。Ｙａｍａｄａの所属部署はＡ部、Ｂ１課である。役職はリーダで、Ｙａｍａｄａの上司はＳｕｚｕｋｉと登録されている。リーダがＫａｔｏからＹａｍａｄａに変更されたのに伴い、ユーザＩＤ０６のＴｏｙｏｄａの上司がＹａｍａｄａに変更されている。また、追加されたメンバのＭｉｎａｍｉにはユーザＩＤとして０８が付与される。Ｍｉｎａｍｉの所属部署はＡ部、Ｂ１課である。役職はスタッフで、Ｍｉｎａｍｉの上司はＹａｍａｄａと登録されている。

図２５に示される、追加・変更後のメンバ情報（ＭＲＡＣ）に対応して、フォーマル組織マトリクスは図１９Ａに示されるフォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）から図２６に示される、追加・変更後のフォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴＣ）に変更される。

ところで、組織内のメンバの追加・変更等については事前に判っている場合がある。そのような場合、図２７に例示されるような表にオペレータが必要な情報を事前に入力し、この情報に基づいて設定された期日にメンバ情報が自動的に更新されるようにすることが可能である。図２７は、先に図２４、図２５を参照して説明したメンバ構成の更新が２０１１年３月３１日から４月１日にかけて行われるように設定される例を示している。

まず、異動等の予定されていないメンバである、ユーザＩＤ０１のＳｕｚｕｋｉの情報を参照して説明する。期限日には２０１１年３月３１日が、開始日に２０１１年４月１日が設定されている。その結果、２０１１年３月３１日までと、２０１１年４月１日以降とで、登録の内容に変化は無い。

ユーザＩＤ０５のＫａｔｏの情報について説明すると、２０１１年３月３１日をもってＡ部Ｂ１課から去るのに対応し、期限日には２０１１年３月３１日が、開始日には空白が設定されている。その結果、２０１１年４月１日以降は図２５に例示されるようにＫａｔｏの登録情報が抹消される。

２０１１年３月３１日をもってＣ部Ｃ１課から去り、４月１日をもってＡ部Ｂ１課に入る、ユーザＩＤ０８のＭｉｎａｍｉについて説明する。図２７の表中、Ｍｉｎａｍｉに対応して２セットの情報が記録されている。Ｍｉｎａｍｉに対応する二つのレコード（表２７中、一つのユーザＩＤに対応して横方向に配列されている一連の情報をここではレコードと称する）中、上側のレコードには２０１１年４月１日をもってＡ部Ｂ１課にスタッフとして転入し、上司Ｙａｍａｄａの下に配属されるのに対応する情報が記録されている。また、下側のレコードには、２０１１年３月３１日をもってＣ部Ｃ１課から転出するのに対応する情報が記録される。

また、Ｔｏｙｏｄａに対応して二つのレコードが図２７中には示されているが、これはＴｏｙｏｄａの上司の名前の登録を２０１１年３月３１日から４月１日にかけてＫａｔｏからＹａｍａｄａに変更するためのものである。

４月１日をもってＡ部Ｂ１課に入る、ユーザＩＤ０７のＹａｍａｄａについては、３月３１日までの情報が表２７中に記録されていない。これは、Ｙａｍａｄａが他の事業所等から転入した場合や、新規採用された場合に相当する。Ｋａｔｏについても、４月１日以降の情報が表２７中に記録されていないが、これは他事業所等へ転出した場合や退職した場合に相当する。表２７を参照して以上に説明した組織の設定変更は、変更管理部（ＯＣＲ）において管理される。

入力されたメンバ情報からグループマトリクスを生成する手順について図２８のフローチャートを参照して説明する。この処理は、実施形態１ではデータ管理サーバ（ＤＳ）で行われるグループマトリクス（ＧＭＡ−Ａ、ＧＭＡ−Ｂ）を生成する処理に相当し、実施形態２では組織活動分析サーバ（ＡＳ−１）で行われるフォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）、インフォーマルマトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）を生成する処理に相当する。ここでは、実施形態２におけるフォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）を生成する場合を例に説明する。

Ｓ２８００では、メンバ組織情報入力画面（ＭＯＲ−ＩＦ）を介して入力される、各メンバのＩＤ、名前、部署、上司を登録する処理が行われる。

Ｓ２８０２では、要素がすべて"０"のグループマトリクス、つまり、まだ何も登録していないブランクのグループマトリクスにおいて、部下と直属の上司との関係にあるメンバの組み合わせに対応する要素を”１”に設定する処理が行われる。例えば、図２４を参照して説明すると、ＳａｔｏとＳｕｚｕｋｉとの関係は部下と直属の上司との関係にある。したがって、ブランクのグループマトリクスにおいて、ＳａｔｏとＳｕｚｕｋｉとの組み合わせに対応する位置の要素を”１”に設定する。なお、この処理はグループマトリクス中の下三角部分の要素に対して行われる。

Ｓ２８０４において、全てのメンバの登録を完了したか否かの判定が行われる。Ｓ２８０４での判定が否定される間、Ｓ２８００、Ｓ２８０２の処理が繰り返し行われる。

Ｓ２８０４の判定が肯定されるとＳ２８０６の処理が行われる。Ｓ２８０６では、グループマトリクス中の下三角部分の要素を転置して上三角部分の要素を生成し、対称行列が生成される。その様子が図２９に示されている。

以上の処理により、新たなフォーマル組織マトリクス（ＦＭＯＭＡＴ）が生成される。インフォーマル組織マトリクス（ＩＦＯＭＡＴ）、そして実施形態１のグループマトリクスＡ（ＧＭＡ−Ａ）、グループマトリクスＢ（ＧＭＡ−Ｂ）も同様の処理によって生成される。

以上、本発明を添付の図面を参照して詳細に説明したが、本発明はこのような具体的構成に限定されるものではなく、添付した請求の範囲の趣旨内における様々な変更及び同等の構成を含むものである。

Claims (7)

1. 複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を解析するコミュニケーション解析装置であって、
   前記解析対象の期間中に前記センサ端末で検出された、前記複数のメンバの間で行われた全てのコミュニケーションをもとに、前記複数のメンバそれぞれの間のコミュニケーション量を要素とする全体コミュニケーションマトリクスを生成する全体コミュニケーションマトリクス生成部と、
   前記全体コミュニケーションマトリクスの中から所与の条件に従うコミュニケーションに対応する要素を抽出するための抽出条件に基づき、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から前記抽出条件に対応する要素を抽出し、前記所与の条件に従うコミュニケーションおよびその量に関連する情報である特定コミュニケーション情報を生成する抽出処理部と、を備え、
   前記抽出条件は、前記全体コミュニケーションマトリクスと行の数および列の数が同一の第１の抽出条件マトリクスおよび第２の抽出条件マトリクスを含む複数の抽出条件マトリクスの形態で設定され、
   前記抽出処理部は、前記全体コミュニケーションマトリクスから、前記第１の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第１の特定コミュニケーション情報を生成し、前記第２の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第２の特定コミュニケーション情報を生成し、
   前記抽出処理部は、前記複数のメンバの追加または変更の情報を表した設定表に基づいて、前記複数の抽出条件マトリクスを更新することを特徴とするコミュニケーション解析装置。
   
2. 請求項１に記載のコミュニケーション解析装置において、
   前記第１の抽出条件マトリクスおよび第２の抽出条件マトリクスは、前記複数のメンバそれぞれの間で規定される関係に対応するものであることを特徴とするコミュニケーション解析装置。
3. 請求項２に記載のコミュニケーション解析装置において、
   前記第１の抽出条件マトリクスにより、前記複数のメンバが所属する組織の組織系統に従うものであると定義されたコミュニケーションに対応する要素を抽出するための条件が規定され、
   前記第２の抽出条件マトリクスにより、前記組織の組織系統に従わないものであると定義されたコミュニケーションに対応する要素を抽出するための条件が規定される
   ことを特徴とするコミュニケーション解析装置。
4. 複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末と、
   前記センサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を解析する計算機と
   を備えるコミュニケーション解析システムであって、
   前記計算機は、
   前記解析対象の期間中に前記センサ端末で検出された、前記複数のメンバの間で行われた全てのコミュニケーションをもとに、前記複数のメンバそれぞれの間のコミュニケーション量を要素とする全体コミュニケーションマトリクスを生成する全体コミュニケーションマトリクス生成部と、
   前記全体コミュニケーションマトリクスの中から、所与の条件に従うコミュニケーションに対応する要素を抽出するための抽出条件に基づき、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から前記抽出条件に対応する要素を抽出し、前記所与の条件に従うコミュニケーションおよびその量に関連する情報である特定コミュニケーション情報を生成する抽出処理部と、を有し、
   前記抽出条件は、前記全体コミュニケーションマトリクスと行の数および列の数が同一の第１の抽出条件マトリクスおよび第２の抽出条件マトリクスを含む複数の抽出条件マトリクスの形態で設定され、
   前記抽出処理部は、前記全体コミュニケーションマトリクスから、前記第１の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第１の特定コミュニケーション情報を生成し、前記第２の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第２の特定コミュニケーション情報を生成する
   前記抽出処理部は、前記複数のメンバの追加または変更の情報を表した設定表に基づいて、前記複数の抽出条件マトリクスを更新する
   ことを特徴とするコミュニケーション解析システム。
5. 請求項４に記載のコミュニケーション解析システムにおいて、
   前記第１の抽出条件マトリクスおよび第２の抽出条件マトリクスは、前記複数のメンバそれぞれの間で規定される関係に対応するものであり、
   前記第１の抽出条件マトリクスにより、前記複数のメンバが所属する組織の組織系統に従うものであると定義されたコミュニケーションに対応する要素を抽出するための条件が規定され、
   前記第２の抽出条件マトリクスにより、前記組織の組織系統に従わないものであると定義されたコミュニケーションに対応する要素を抽出するための条件が規定される
   ことを特徴とするコミュニケーション解析システム。
6. 複数のメンバの間の物理的対面を検出するために前記複数のメンバそれぞれに装着されたセンサ端末から送信されたセンサデータを処理し、前記複数のメンバの間で解析対象の期間に行われたコミュニケーションを検出した結果を計算機が解析するコミュニケーション解析方法であって、
   前記計算機はＣＰＵ、メモリ、インターフェースを有し、
   前記解析対象の期間中に前記センサ端末で検出された、前記複数のメンバの間で行われた全てのコミュニケーションをもとに、前記複数のメンバそれぞれの間のコミュニケーション量を要素とする全体コミュニケーションマトリクスを生成するステップと、
   前記全体コミュニケーションマトリクスの中から、所与の条件に従うコミュニケーションに対応する要素を抽出するための抽出条件に基づき、前記全体コミュニケーションマトリクスの中から前記抽出条件に対応する要素を抽出するステップと、
   前記所与の条件に従うコミュニケーションおよびその量に関連する情報である特定コミュニケーション情報を生成するステップと、を備え、
   前記抽出条件として、前記全体コミュニケーションマトリクスと行の数および列の数が同一の第１の抽出条件マトリクスおよび第２の抽出条件マトリクスを少なくとも含む複数の抽出条件マトリクスが設定され、
   前記設定された抽出条件に合致する要素を抽出するステップは、前記全体コミュニケーションマトリクスから、前記第１の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第１の特定コミュニケーション情報を生成し、前記第２の抽出条件マトリクスを用いて抽出された要素で第２の特定コミュニケーション情報を生成するステップを含む
   ことを特徴とするコミュニケーション解析方法。
7. 請求項６に記載のコミュニケーション解析方法において、
   前記第１の抽出条件マトリクスおよび第２の抽出条件マトリクスは、前記複数のメンバそれぞれの間で規定される関係に対応するものであり、
   前記第１の抽出条件マトリクスにより、前記複数のメンバが所属する組織の組織系統に従うものであると定義されたコミュニケーションを抽出するための条件が規定され、
   前記第２の抽出条件マトリクスにより、前記組織の組織系統に従わないものであると定義されたコミュニケーションを抽出するための条件が規定される
   ことを特徴とするコミュニケーション解析方法。

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