JP7002162B1 - プログラム、情報処理装置、及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】グループ及びメンバーの状態を適切に表現することができるようにするプログラム、情報処理装置及び方法を提供する。【解決手段】情報処理装置によるデータ分析処理であって、プログラムは、コンピュータに、グループに属するメンバーの各々について、メンバーの経験に対するメンバーの主観的なエピソードを含むデータの入力を複数受け付けるステップと、複数のデータから、グループにおける特定のメンバー及びグループの状態の少なくとも何れかを抽出するステップと、抽出した特定のメンバーの状態及びグループの状態の少なくとも何れかを表示するステップと、を実行させる。【選択図】図２２

Description

本開示は、プログラム、情報処理装置、及び方法に関する。

企業の従業員のエンゲージメントを測定するサービスがある。非特許文献１では、（１）従業員の愛社精神や満足度を調査する選択式のアンケートを実施し、（２）アンケートの回答結果を分析し、偏差値表示したエンゲージメントスコアを求め、（３）エンゲージメントスコアを組織状態として、可視化している。

株式会社リンクアンドモチベーション、［online］、［令和３年１月２０日検索］、インターネット、<URL：https://www.motivation-cloud.com/service/>MOTIVATION CLOUD (https://www.motivation-cloud.com/service/)

しかし、グループ（例えば、企業）の現場におけるコミュニケーションにおいて、エンゲージメントスコアを可視化しても、その後の具体的な組織状態の改善手段が乏しい。改善手段は、例えば、“ディスカッションに参加させる”、“十分に質疑応答ができる場を設ける”、“データ、プロセス等を丁寧に開示する”、等、質の担保が非常に難しいものが提示される。このような改善手段は、企業側が測定したい項目のスコアを高めるための施策であり、その項目の数値が低くなっている理由である従業員のインサイトに基づいた施策になっていない。このような施策が提示される理由は、グループの状態が適切に表現することができていないことにある。このため、グループの状態を改善するための適切な手段を判断することができていないと考えられる。

また、グループのメンバー（例えば従業員）ごとに、様々なことに対する感じ方は異なる。このため、適切にメンバーの状態を表現する必要があるが、その感じ方を表現することは困難である。このため、どのメンバーにも同じ改善手段を提示しても、適切な改善手段とは限らない、という問題があった。

そこで、本開示において、グループ及びメンバーの状態を適切に表現することができる技術を提供する。

本開示に係るプログラムは、コンピュータに、グループに属するメンバーの各々について、前記メンバーの経験に対する前記メンバーの主観的なエピソードを含むデータの入力を複数受け付けるステップと、複数の前記データから、前記グループにおける特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出するステップと、抽出した前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを表示するステップと、を実行させる。

本開示によれば、グループ及びメンバーの状態を適切に表現することができる。

情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。 情報処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。 第１データＤＢ１２１のデータ構造を示す図である。 第２データＤＢ１２２のデータ構造を示す図である。 第３データＤＢ１２３のデータ構造を示す図である。 第４データＤＢ１２４のデータ構造を示す図である。 第５データＤＢ１２５のデータ構造を示す図である。 入力画面の一例を示す図である。 入力画面の一例を示す図である。 入力画面の一例を示す図である。 選択画面の一例を示す図である。 指定画面の一例を示す図である。 第１状態画面の一例を示す図である。 イメージ図の一例を示す図である。 エピソード画面の一例を示す図である。 第２状態画面の一例を示す図である。 部署選択画面の一例を示す図である。 第３状態画面の一例を示す図である。 情報処理装置１０によるデータ収集処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。 情報処理装置１０によるデータ分析処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。 情報処理装置１０による分析結果表示処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。 情報処理装置１０によるデータ分析処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しつつ、本開示の実施形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称及び機能も同じである。従って、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

＜本開示の概要＞
本開示では、グループのメンバーの経験に対する当該メンバーの主観的なエピソードを含むデータを収集する。収集したデータから、グループ内の特定のメンバーの状態、及び、グループの状態の少なくとも何れかを抽出して表示するプログラム、情報処理装置、及び方法について説明する。なお、本開示では、グループが企業、メンバーが従業員である場合を例に説明する。

＜１．情報処理装置１０の構成＞
図１及び図２を用いて、本開示に係る情報処理装置１０について説明する。本開示に係る情報処理装置１０は、グループ内の特定のメンバーの状態、及び、グループの状態の少なくとも何れかを抽出して表示する処理等を実行するための装置である。

図１は、情報処理システム１の構成を示す図である。情報処理システム１は、情報処理装置１０と、メンバー端末２０と、ユーザ端末３０と、ネットワーク４０とを備える。情報処理装置１０は、例えば、ラップトップパソコン又はラックマウント型若しくはタワー型等のコンピュータ等である。情報処理装置１０は、複数の情報処理装置１０等により構成されてもよい。また、本実施形態の情報処理システム１において、各装置（例えば、メンバー端末２０、ユーザ端末３０等）の集合体を１つの「情報処理装置」として構成することもできる。情報処理システム１を実現することに要する複数の機能の配分の仕方は、各ハードウェアの処理能力、情報処理システム１に求められる仕様等に鑑みて適宜決定することができる。

情報処理装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信ＩＦ１４と、入出力ＩＦ１５とを含んで構成される。

プロセッサ１１は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。

メモリ１２は、プログラム、及び、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。

ストレージ１３は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）である。

通信ＩＦ１４は、情報処理装置１０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。通信ＩＦ１４は、インターネット、広域イーサネット等のネットワーク４０に有線又は無線により接続する。

入出力ＩＦ１５は、入力操作を受け付けるための入力装置（例えば、マウス等のポインティングデバイス、キーボード）、及び、情報を提示するための出力装置（ディスプレイ、スピーカ等）とのインタフェースとして機能する。

メンバー端末２０は、従業員により操作される端末である。メンバー端末２０は、例えば、スマートフォン、パソコン等である。メンバー端末２０は、情報処理システム１において、少なくとも１以上存在する。メンバー端末２０は、従業員毎に割り当てられた端末であっても、複数の従業員が操作する端末であってもよい。

ユーザ端末３０は、ユーザにより操作される端末である。ここで、ユーザは、例えば、企業の経営者、人事部、従業員の上司等の、従業員の状態、又は、グループの状態を把握し、改善策を考える立場の者である。ユーザはこれらの者に限定されず、従業員の状態、又は、グループの状態を知りたい者であればよい。ユーザ端末３０は、例えば、スマートフォン、パソコン等である。

情報処理装置１０、メンバー端末２０、ユーザ端末３０は、ネットワーク４０を介して相互に通信可能に構成される。

図２は、情報処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを含む。

通信部１１０は、情報処理装置１０が外部の装置と通信するための処理を行う。

記憶部１２０は、情報処理装置１０が使用するデータ及びプログラムを記憶する。記憶部１２０は、第１データＤＢ１２１、第２データＤＢ１２２、第３データＤＢ１２３、第４データＤＢ１２４、第５データＤＢ１２５等を記憶する。

第１データＤＢ１２１は、従業員の情報を保持するデータベースである。

図３は、第１データＤＢ１２１のデータ構造を示す図である。第１データＤＢ１２１のレコードは、項目「メンバーＩＤ」、項目「氏名」、項目「所属部署」、項目「生年月日」等を含む。

項目「メンバーＩＤ」は、従業員を識別するための情報である。項目「メンバーＩＤ」は、他のデータベースにおいても同様である。メンバーＩＤは、例えば、図３に示すように、「Ｍ００１」、「Ｍ００２」のような情報である。

項目「氏名」は、従業員の氏名又は名称を示す情報である。

項目「所属部署」は、従業員が企業において所属する部署名である。所属部署は、複数部署が含まれていても良い。

項目「生年月日」は、従業員の生年月日に関する情報である。

第２データＤＢ１２２は、従業員の詳細な人事情報を保持するデータベースである。

図４は、第２データＤＢ１２２のデータ構造を示す図である。第２データＤＢ１２２のレコードは、項目「メンバーＩＤ」、項目「過去の会社」、項目「所属履歴」、項目「入社年次」、項目「性別」等を含む。

項目「過去の会社」は、従業員が、過去に所属していた会社に関する情報である。過去の会社は、例えば、図４に示すように、「Ｍ００１．ＣＯＭ」ファイルとして格納される。当該ファイルには、過去の会社の会社名、事業、過去の会社における従業員の職務、従業員の所属期間等の情報が含まれる。

項目「所属履歴」は、従業員が過去に所属した部署の情報である。所属履歴は、例えば、図４に示すように、「Ｍ００１．ｄｅｐ」ファイルとして格納される。このファイルは、所属履歴として、例えば、過去の所属部署と、所属時期との情報を含む。

項目「入社年次」は、従業員が入社した年次を示す情報である。入社年次の代わりに、年月、年月日を用いてもよい。

項目「性別」は、従業員の性別に関する情報である。従来の男女の性別分けのみならず、従業員が公表している情報、従業員のコンセンサスを得ている情報等が格納される。

なお、第２データＤＢ１２２には、他に、項目「役職」、項目「役職履歴」など、更なる情報を含めることができる。

第３データＤＢ１２３は、従業員の経験に関するデータを保持するデータベースである。

図５は、第３データＤＢ１２３のデータ構造を示す図である。第３データＤＢ１２３のレコードは、項目「メンバーＩＤ」、項目「データＩＤ」、項目「エピソード」、項目「時期」、項目「第１情報」、項目「動画像」、項目「タグ」等を含む。

項目「データＩＤ」は、当該データに対応するエピソード、幸福度を識別するための情報である。データＩＤは、例えば、後述のリンクを作成するために用いられる。

項目「エピソード」は、従業員の経験に関するテキストデータである。エピソードは、タイトル、及び、従業員の主観的なエピソードを含む。

項目「時期」は、当該エピソードを経験した時期である。時期は、例えば、図４に示すように、西暦及び月としてもよいし、年月日としても、従業員の年齢としてもよい。

項目「第１情報」は、従業員が当該エピソードの経験をしたときに感じたことを数値化した情報である。第１情報は、例えば、従業員が経験をしたときに幸せに感じた度合を示す幸福度である。第１情報は、幸福度の他に、例えば、経験したときに感じた関心度、嫌悪度等種々の感情に関する度合を採用することができる。本開示では、第１情報が幸福度の場合を例に説明する。幸福度は、従業員が入力しやすく、直感的に表すことができる数値が好ましい。本開示では、幸福度は、－１０～１０の整数を用いる場合を例に説明する。

項目「動画像」は、エピソードに関する動画像のデータである。動画像には、動画又は静止画のデータが格納される。

項目「タグ」は、メンバーの経験の種類を示す情報である。タグは、従業員の個人的な経験、従業員の現在の所属企業における経験、従業員の他の組織における経験などである。タグは、例えば、図５に示すように、「＃１」、「＃２」のような情報である。この場合、情報処理装置１０は、「＃１」を、メンバーの個人的な経験、「＃２」を企業における経験等として、割り当てておく。

第４データＤＢ１２４は、各従業員の状態を保持するデータベースである。

図６は、第４データＤＢ１２４のデータ構造を示す図である。第４データＤＢ１２４のレコードは、項目「メンバーＩＤ」、項目「単語」、項目「重要度」、項目「リンク」等を含む。

項目「単語」は、従業員の全てのエピソードから抽出した単語を示す情報である。単語の抽出については後述する。単語は、例えば、図６に示すように、「明るい」、「仲良い」等のような情報である。ここで、単語は、名詞、形容詞、又は動詞である。なお、単語に、他の品詞（例えば副詞、助動詞など）を含めることとしてもよい。なお、第５データＤＢ１２５においても同様である。

項目「重要度」は、単語が、従業員にとってどの程度重要であるかを示す情報である。重要度は、例えば、図６に示すように、０～１の間で正規化された情報である。本開示では、重要度は、１に近いほど、重要であることを示す。

項目「リンク」は、単語を含むエピソードのリンクである。リンクには、第３データＤＢ１２３の項目「エピソード」のエピソードのテキストデータのアドレスが含まれている。なお、リンクには、複数のエピソードへのリンクが含まれる場合もある。

第５データＤＢ１２５は、グループの状態を保持するデータベースである。

図７は、第５データＤＢ１２５のデータ構造を示す図である。第５データＤＢ１２５のレコードは、項目「グループ」、項目「単語」、項目「重要度」、項目「リンク」等を含む。

項目「グループ」は、企業全体、及び、企業におけるサブグループを識別するための情報である。サブグループは、所属部署、役職などである。グループは、例えば、図７に示すように、「全社」、「営業部」のような情報である。本開示では、サブグループが所属部署である場合を例に説明する。

項目「重要度」は、単語が、項目「グループ」の従業員にとってどの程度重要であるかを示す情報である。重要度は、例えば、図７に示すように、０～１の間で正規化された情報である。本開示では、重要度は、１に近いほど、重要であることを示す。

項目「リンク」は、単語を含むエピソードのリンクである。リンクには、第３データＤＢ１２３の項目「エピソード」のエピソードのテキストデータのアドレスが含まれている。なお、リンクには、複数のエピソードへのリンクが含まれる場合もある。

制御部１３０は、情報処理装置１０のプロセッサ１１がプログラムに従って処理を行うことにより、受信制御部１３１、送信制御部１３２、第１表示部１３３、取得部１３４、抽出部１３５、及び第２表示部１３６に示す機能を発揮する。

受信制御部１３１は、情報処理装置１０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を受信する処理を制御する。

送信制御部１３２は、情報処理装置１０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。

第１表示部１３３は、従業員に経験に関する情報を入力させるための入力画面を、メンバー端末２０に表示させる。

具体的には、第１表示部１３３は、従業員の経験に対する主観的なエピソードと、当該従業員が経験をしたときに感じた幸福度と、経験の種類に応じたタグとを含むデータの入力を受け付けるための入力画面を、通信を介して、メンバー端末２０に表示させる。

図８及び図９は、入力画面の一例を示す図である。図８に示すように、入力画面１４０は、プルダウン１４１、プルダウン１４２、画像追加部１４３、テキストボックス１４４、テキストボックス１４５、プルダウン１４６、及び、ボタン１４７を含む。

プルダウン１４１は、経験の時期を入力するためのプルダウンメニューである。メンバー端末２０において、従業員が、プルダウン１４１を押下する操作に応答して、予め定めた複数の時期が選択可能に表示される（図９）。プルダウン１４１は、表示された１又は複数の時期について、従業員が指定する操作を受け付ける。なお、プルダウン１４１は、図８及び図９の例では、西暦を入力する例を用いているが、年月又は年月日を入力できるようにしてもよい。また、プルダウン１４１は、年齢を選択するよう構成してもよい。

プルダウン１４２は、幸福度を入力するためのプルダウンメニューである。メンバー端末２０において、従業員が、プルダウン１４２を押下する操作に応答して、予め定めた複数の幸福度が選択可能に表示される（図９）。プルダウン１４２は、表示された複数の幸福度について、従業員が指定する操作を受け付ける。

画像追加部１４３は、従業員が、経験に関する画像を追加するための機能を実現する。従業員の操作により、画像を追加することができる。なお、画像追加部１４３は、動画を追加するように構成してもよい。

テキストボックス１４４は、エピソードのタイトルを入力するためのテキストボックスである。

テキストボックス１４５は、従業員の経験に関するエピソードを入力するためのテキストボックスである。なお、テキストボックス１４５は、エピソードにおける事実を入力するテキストボックスと、エピソードにおける従業員が感じたことを入力するテキストボックスとを含む構成としてもよい。

プルダウン１４６は、タグを入力するためのプルダウンメニューである。メンバー端末２０において、従業員が、プルダウン１４１を押下する操作に応答して、予め定めた複数のタグが選択可能に表示される（図９）。図９の例では、「プライベートでの経験」が「従業員の個人的な経験」に相当し、「業務での経験」が「従業員の現在の所属企業における経験」に相当し、「他の組織での経験」が「従業員の他の組織における経験」に相当する。

ボタン１４７は、プルダウン１４１、プルダウン１４２、画像追加部１４３、テキストボックス１４４、テキストボックス１４５、及び、プルダウン１４６に入力されたデータを、情報処理装置１０に送信するためのボタンである。メンバー端末２０において、従業員がボタン１４７を押下する操作に応答して、メンバー端末２０が、当該データを、情報処理装置１０に送信する。

また、第１表示部１３３は、当該データを、対話形式で入力させるための入力画面を表示することとしてもよい。具体的には、当該入力画面は、チャットボット等の対話システムにより、データの入力を受け付ける。

図１０は、入力画面の一例を示す図である。図１０に示すように、入力画面１５０は、チャット画面１５１、テキストボックス１５２、及びボタン１５３を含む。

チャット画面１５１は、対話形式でのエピソードに関する質問と回答とを表示するための画面である。第１表示部１３３はプルダウン１４１、プルダウン１４２、テキストボックス１４４、テキストボックス１４５、及び、プルダウン１４６に入力して欲しいデータを、質問形式により、チャット画面１５１に表示する。

対話形式は、例えば、予め定めた質問を、回答を受け付ける度に順次表示する方法、チャットボットによる対話とする方法等を採用することができる。また、質問は、従業員が回答しやすいように、エピソードについての客観的な質問と、主観的な質問とを用意しておく。このような構成により、従業員は、エピソードについての、客観的な部分と、主観的な部分とを分けて入力できるようになる。

テキストボックス１５２は、回答を入力するためのテキストボックスである。

ボタン１５３は、テキストボックス１５２に入力したテキストデータによりチャットボットに回答するためのボタンである。メンバー端末２０において、従業員がボタン１５３を押下する操作に応答して、メンバー端末２０が、テキストボックス１５２に入力したデータを、情報処理装置１０に送信する。

普段内省をあまりしない従業員が、経験を文章で表すことは難しいことが多い。そのため、第１表示部１３３は、最初に入力して欲しいいくつか（例えば、３つ）の経験は入力画面１５０による対話形式での入力とすることができる。その後、第１表示部１３３は、入力画面１４０による入力とする。このようにすることで、内省が苦手な従業員であっても、内省できるようになる。また、従業員の煩わしさを解消することができる。また、第１表示部１３３は、チャットボットにより、客観的な部分である事実と、主観的な部分である感情とを分けて入力させることにより、エピソードの入力を容易にすることができる。

取得部１３４は、企業に属する従業員の各々について、従業員の経験に対する主観的なエピソードと、当該従業員が経験をしたときに感じた幸福度と、経験の種類に応じたタグとを含むデータを受け付ける。

具体的には、取得部１３４は、メンバー端末２０から受信したデータを受け付ける。取得部１３４は、受信したデータを、第３データＤＢ１２３に格納する。

抽出部１３５は、複数のデータから、企業における特定の従業員の状態、及び、企業の状態の少なくとも何れかを抽出する。

具体的には、抽出部１３５は、従業員の各々について、当該従業員の状態として、当該従業員の経験毎の幸福度を時系列に表す第１グラフを生成する。例えば、第１グラフは、縦軸を幸福度、横軸を西暦とし、従業員の各エピソードの時期及び幸福度を通るような折れ線グラフ、曲線などである。

また、抽出部１３５は、企業の状態として、所定の時期における経験を有する企業の各従業員の幸福度の統計値を時系列に表す第２グラフを生成する。例えば、第２グラフは、縦軸を幸福度、横軸を西暦とし、各時期における経験を有する従業員の幸福度の平均を通るような折れ線グラフ、曲線などである。なお、抽出部１３５は、幸福度の平均の代わりに、中央値、所定の方法で定めた代表値等を用いる構成としてもよい。

また、抽出部１３５は、各サブグループの状態として、所定の時期における経験を有するサブグループの各従業員の幸福度の統計値を時系列に表す第３グラフを生成する。例えば、第３グラフは、縦軸を幸福度、横軸を西暦とし、各時期における経験を有する各サブグループに属する従業員の幸福度の平均を通るような折れ線グラフ、曲線などである。

抽出部１３５は、記憶部１２０に、生成した各従業員の第１グラフ、第２グラフ、及び、各部署の第３グラフを、格納する。

また、抽出部１３５は、特定の従業員についての複数のデータを分析することにより、複数のデータに含まれる単語の各々について、当該単語の特定の従業員にとっての重要度を算出する。

具体的には、抽出部１３５は、まず、従業員の各々のエピソードから、単語を抽出する。より具体的には、抽出部１３５は、全てのエピソードを１つの文書として形態素解析等の手法により分析することにより、当該文書に含まれる単語群を抽出する。抽出部１３５は、抽出した単語群を、第４データＤＢ１２４及び第５データＤＢ１２５に格納する。また、抽出部１３５は、抽出した単語群と、単語の各々の品詞とを紐づけて、記憶部１２０に格納する。

次に、抽出部１３５は、従業員の各々について、抽出した単語群の単語の各々についての重要度を算出する。具体的には、抽出部１３５は、単語群の単語の各々について、当該従業員の全てのエピソードにおける当該単語の頻度と、当該単語が含まれるエピソードの幸福度に応じて予め定めた係数とに基づいて、重要度を算出する。

より具体的には、抽出部１３５は、単語群の単語の各々について、当該単語の文書における出現頻度と、当該単語の一般的な出現率とから、出現頻度に応じたスコアを算出する。

次に、抽出部１３５は、単語群の単語の各々について、当該単語の出現したエピソードにおける幸福度に応じた係数を求める。幸福度に応じた係数は、単語が出現したエピソードにおける幸福度の総和、幸福度毎の出現回数等により算出される。ここで、幸福度に応じた係数は、幸福度の絶対値が大きいほど、大きい値に設定される。なぜなら、従業員の主観的な感情が大きいエピソードに登場する単語は、重要度が高いものと考えられるからである。例えば、係数は、幸福度０から幸福度の絶対値が大きくなる度に、指数的に大きい値となるように設定される。

ここで、抽出部１３５が、幸福度に応じた係数を算出する一例を説明する。抽出部１３５は、幸福度毎に第１係数を定めておく。例えば、第１係数は、幸福度が１の場合ｓ_１、幸福度が２の場合ｓ_２、…等である。ここで、ｓ_ｉ（ｉは整数、－１０≦ｉ≦１０）は、予め定めた実数である。抽出部１３５は、幸福度の各々について、当該幸福度における単語の出現回数と当該幸福度の第１係数とを乗じた第２係数を算出する。すなわち、幸福度ｉにおける第２係数ｔ_ｉは、ｔ_ｉ＝ｅ_ｉ×ｓ_ｉと表される。ここで、ｅ_ｉは、幸福度ｉにおける当該単語の出現回数である。そして、抽出部１３５は、幸福度に応じた係数として、当該単語の幸福度毎の第２係数の総和を算出する。

そして、抽出部１３５は、単語群の単語の各々について、当該単語の出現頻度に応じたスコアと、当該単語の幸福度に応じた係数とから、重要度を算出する。重要度は例えば、当該スコアと当該係数とを乗じた値である。

ここで、エピソードは、タイトルと、本文とに分けることができる。タイトルは、エピソードの要約であるため、タイトルに含まれる単語は、単に本文に登場する単語よりも、従業員にとって重要であると考えることができる。このため、抽出部１３５は、ある単語がタイトルに含まれる場合、同じ幸福度であっても、本文に含まれる場合よりも、係数を大きく設定する。すなわち、ある幸福度において、タイトルに含まれる場合の係数を、本文に含まれる場合の係数よりも大きい値とすることで、より適切に重要度を算出することができる。例えば、タイトルにおける第１係数を、本文における第１係数よりも大きい値とする。

また、抽出部１３５は、企業における従業員についての複数のデータを分析することにより、複数のデータに含まれる単語の各々について、当該単語の企業にとっての重要度を算出する。

具体的には、抽出部１３５は、まず、全ての従業員のエピソードから、単語を抽出する。より具体的には、抽出部１３５は、全ての従業員の全てのエピソードを１つの文書として形態素解析等の手法により分析することにより、当該文書に含まれる単語群を抽出する。

次に、抽出部１３５は、単語群の単語の各々について、当該単語の文書における出現頻度と、当該単語の一般的な出現率とから、出現頻度に応じたスコアを算出する。次に、抽出部１３５は、単語群の単語の各々について、当該単語の出現したエピソードにおける幸福度に応じた係数を求める。

そして、抽出部１３５は、単語群の単語の各々について、当該単語の出現頻度に応じたスコアと、当該単語の幸福度に応じた係数とから、重要度を算出する。重要度は例えば、当該スコアと当該係数とを乗じた値である。

また、抽出部１３５は、各サブグループにおける従業員についての複数のデータを分析することにより、複数のデータに含まれる単語の各々について、当該単語の企業にとっての重要度を算出する。この場合、抽出部１３５は、企業の場合同様に、サブグループに属する全ての従業員の全てのエピソードを１つの文書として、単語群の単語の各々についての重要度を求める。

そして、抽出部１３５は、算出した重要度の各々を、記憶部１２０に格納する。

なお、抽出部１３５は、分析の対象となるタグ毎に、重要度を算出しておく。例えば、抽出部１３５は、３つのタグ全てを対象とする、各組み合わせを対象とする場合の重要度を算出しておく。

また、抽出部１３５は、上記の文書のうち、幸福度が正の値であるエピソードのみを用いて上記の重要度を算出することができる。幸福度が正の値である場合、従業員は、当該エピソードをポジティブなものと捉えていると考えられる。このため、抽出部１３５は、ポジティブな状態を表現する単語の重要度を求めることができる。同様に、抽出部１３５は、幸福度が負の値であるエピソードのみを用いて上記の重要度を算出することができる。この場合、抽出部１３５は、ネガティブな状態を表現する単語の重要度を求めることができる。

第２表示部１３６は、選択を受け付けるための選択画面を、ユーザ端末３０に表示させる。

具体的には、第２表示部１３６は、ユーザが、タグを選択するための選択画面を、通信を介して、ユーザ端末３０に表示させる。

また、第２表示部１３６は、表示したい対象を選択するための選択画面を、通信を介して、ユーザ端末３０に表示させる。ここで、ユーザは、特定の従業員の状態、企業の状態、又は特定の部署の状態を閲覧する者である。

図１１は、選択画面の一例を示す図である。図１１に示すように、選択画面１６０は、チェックボックス１６１、チェックボックス１６２、チェックボックス１６３、チェックボックス１６４、チェックボックス１６５、及びチェックボックス１６６を含む。

チェックボックス１６１は、特定の従業員の状態を確認するための選択を受け付けるためのチェックボックスである。チェックボックス１６２は、企業の状態を確認するためのチェックボックスである。チェックボックス１６３は、部署の状態を確認するためのチェックボックスである。

チェックボックス１６４～チェックボックス１６６は、分析の対象となるエピソードのタグを選択するためのチェックボックスである。チェックボックス１６４は、従業員の個人的な経験を対象として含むか否かを選択するためのチェックボックスである。チェックボックス１６５は、従業員の現在の所属企業における経験を対象として含むか否かを選択するためのチェックボックスである。チェックボックス１６６は、従業員の他の組織における経験を対象として含むか否かを選択するためのチェックボックスである。
第２表示部１３６は、チェックボックス１６１～チェックボックス１６３の何れかが選択されると、対応した画面に遷移させる。

チェックボックス１６１が選択されると、第２表示部１３６は、従業員を指定するための指定画面をユーザ端末３０に表示させる。図１２は、指定画面の一例を示す図である。図１２に示すように、指定画面１７０は、テキストボックス１７１、検索ボタン１７２、リストボックス１７３、決定ボタン１７４などを含む。

テキストボックス１７１は、従業員を検索するためのキーワードを入力するためのテキストボックスである。検索ボタン１７２は、テキストボックス１７１に入力されたキーワードに基づいて、従業員を検索するためのボタンである。検索ボタン１７２が、ユーザの操作により押下されると、第２表示部１３６は、記憶部１２０から、従業員を検索する。

リストボックス１７３は、従業員の検索結果を選択可能に表示するためのリストボックスである。リストボックス１７３は、検索ボタン１７２が押下されたことによる検索の結果として、上記キーワードに合致する従業員の一覧を表示する。

決定ボタン１７４は、リストボックス１７３に表示された従業員の一覧のうち、ユーザの操作により選択された従業員の指定を受け付けるためのボタンである。決定ボタン１７４が押下されると、第２表示部１３６は、記憶部１２０から、選択された従業員の情報を取得する。そして、第２表示部１３６は、従業員の状態を表示するための第１状態画面を、ユーザ端末３０に表示させる。なお、決定ボタン１７４が押下されたタイミングで、第２表示部１３６は、抽出部１３５に、選択された従業員についての第１グラフを生成させる構成としてもよい。

図１３は、第１状態画面の一例を示す図である。図１３に示すように、第１状態画面１８０は、グラフ表示部１８１、エピソード表示部１８２、ＰＷＲ表示部１８３、ＮＷＲ表示部１８４などを含む。

グラフ表示部１８１は、第１グラフを表示する。具体的にはグラフ表示部１８１は、選択された従業員の第１グラフを表示する。また、第２表示部１３６は、第１グラフ上の時系列の任意の部分を選択可能に表示する。

エピソード表示部１８２は、グラフ表示部１８１において、選択された第１グラフの部分についてのエピソードを表示する。なお、エピソード表示部１８２は、時系列順に、自動又は手動により、エピソードを表示する構成としてもよい。手動の場合、第１状態画面１８０に、例えば前後を操作するボタンを設けることで、ユーザの操作を受け付ける構成とすればよい。

ＰＷＲ表示部１８３は、単語をポジティブな重要度が高い順に並べたワードランキングを表示する。ＮＷＲ表示部１８４は、単語をネガティブな重要度が高い順に並べたワードランキングを表示する。具体的には、第２表示部１３６は、記憶部１２０から、従業員の単語及び当該単語のポジティブな重要度及びネガティブな重要度と、単語群とを取得する。次に、第２表示部１３６は、ポジティブな重要度のランキングを生成する。第２表示部１３６は、上位Ｎ位（Ｎ≧１）の単語を、ポジティブなワードランキングとして、ＰＷＲ表示部１８３に表示する。また、第２表示部１３６は、ネガティブな重要度のランキングを生成する。第２表示部１３６は、上位Ｍ位（Ｍ≧１）の単語を、ネガティブなワードランキングとして、ＮＷＲ表示部１８４に表示する。なお、第２表示部１３６は、品詞ごとに、ポジティブ及びネガティブなワードランキングを表示するように構成してもよい。

また、第２表示部１３６は、ワードランキングの代わりに、上位又は下位Ｎ位の単語を、重要度に応じて強調したイメージ図としてもよい。図１４は、イメージ図の一例を示す図である。図１４の例では、重要度の一番高い単語を大きく協調して表示し、下位に行くほど小さい表示としている。また、第２表示部１３６は、当該イメージ図において、重要度に応じて単語を色分けしてもよい。このように、第２表示部１３６がイメージ図により表示することにより、視認しやすさが向上する。

ワードランキングを表示することにより、従業員の状態、従業員の特徴を表す上で重要な単語を把握することができる。

また、第２表示部１３６は、各ワードランキング又はイメージ図の各単語を選択可能に表示する。具体的には、第２表示部１３６は、当該単語を含むエピソードを表示するためのエピソード画面を生成する。そして、第２表示部１３６は、ワードランキングで表示している各単語に、当該エピソード画面へのリンクを含ませる。ユーザがワードランキング内の単語を選択すると、エピソード画面へ遷移する。

図１５は、エピソード画面の一例を示す図である。図１５に示すようにエピソード画面１９０は、選択された単語を含むエピソードと、その幸福度とを含む。図１５に示すように、選択された単語は、強調（図１５での網掛け部分）して表示することにより、単語の頻度やどういう場面で使われているかを把握しやすくしている。なお、エピソード画面で表示されるエピソードの数は、１つの場合であっても、複数の場合であってもよい。また、エピソード画面は、複数のエピソードを一覧表示する画面とし、エピソードを選択すること等により、エピソードの内容を表示する構成としてもよい。

ワードランキングの単語から単語を含むエピソードの内容を表示することにより、従業員が表示された単語について、どのように感じるのかを捉えることができる。また、ワードランキングから、実際のエピソードを確認するように構成される。これにより、ユーザは、従業員の状態が把握でき、従業員の特徴を捉えることができる。よって、ユーザは、個々の従業員に沿った適切な改善手段を選択することができる。また、従業員１人１人のリアルな体験内容を把握できるため、数値のみのアンケ―ドデータよりもはるかに従業員の人物理解の効率が上がり、人物理解も深くなることが可能となる。

チェックボックス１６２が選択されると、第２表示部１３６は、企業の状態を表示するための第２状態画面を、ユーザ端末３０に表示させる。なお、チェックボックス１６２が選択されたタイミングで、第２表示部１３６は、抽出部１３５に、第２グラフを生成させる構成としてもよい。

図１６は、第２状態画面の一例を示す図である。図１６に示すように、第２状態画面２００は、グラフ表示部２０１、ＰＷＲ表示部２０２、ＮＷＲ表示部２０３などを含む。

グラフ表示部２０１は、第２グラフを表示する。

ＰＷＲ表示部２０２は、企業について、単語をポジティブな重要度が高い順に並べたワードランキングを表示する。ＮＷＲ表示部２０３は、企業について、単語をネガティブな重要度が高い順に並べたワードランキングを表示する。具体的には、第２表示部１３６は、記憶部１２０から、企業の単語及び当該単語の重要度と、単語群とを取得する。次に、第２表示部１３６は、重要度のランキングを生成する。ワードランキングについては、第１状態画面１８０と同様である。

チェックボックス１６３が選択されると、第２表示部１３６は、部署を指定するための選択画面をユーザ端末３０に表示させる。図１７は、部署選択画面の一例を示す図である。図１７に示すように、部署選択画面２１０は、プルダウン２１１、決定ボタン２１２などを含む。

プルダウン２１１は、下向きの三角ボタンを押下することにより、部署を選択可能に表示する。

決定ボタン２１２は、プルダウン２１１において選択された部署の選択を受け付けるためのボタンである。決定ボタン２１２が押下されると、第２表示部１３６は、記憶部１２０から、選択された部署の情報を取得する。そして、第２表示部１３６は、部署の状態を表示するための第３状態画面を、ユーザ端末３０に表示させる。なお、決定ボタン２１２が押下されたタイミングで、第２表示部１３６は、抽出部１３５に、選択された部署についての第３グラフを生成させる構成としてもよい。

図１８は、第３状態画面の一例を示す図である。図１８に示すように、第３状態画面２２０は、グラフ表示部２２１、ＰＷＲ表示部２２２、ＮＷＲ表示部２２３などを含む。

グラフ表示部２２１は、第３グラフを表示する。

ＰＷＲ表示部２２２は、部署について、単語をポジティブな重要度が高い順に並べたワードランキングを表示する。ＮＷＲ表示部２２３は、部署について、単語をネガティブな重要度が高い順に並べたワードランキングを表示する。具体的には、第２表示部１３６は、記憶部１２０から、部署の単語及び当該単語の重要度と、単語群とを取得する。次に、第２表示部１３６は、重要度のランキングを生成する。ワードランキングについては、第１状態画面１８０と同様である。

ワードランキングの単語から単語を含むエピソードの内容を表示することにより、企業全体又は該当部署の状態を表現するにあたって重要な単語それぞれについて、メンバーが実際にどのように感じているかを生々しくを捉えることができる。また、ポジティブなワードランキング及びネガティブなワードランキングによりポジティブな状態を表現する単語とネガティブな状態を表現する単語とを把握することができるため、企業又は部署の良い所、改善すべきことへのインサイトが分かりやすい。これにより、企業又は部署の状態に沿った適切な改善手段を選択することができる。また、従業員１人１人のリアルな体験内容を把握できるため、数値のみのアンケ―ドデータよりもはるかに企業全体、部署等の組織状態の解像度を高く把握することができる。

＜２．動作＞
以下では、情報処理装置１０における処理について図面を参照しながら説明する。

＜２．１．データ収集処理＞
図１９は、情報処理装置１０によるデータ収集処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。情報処理装置１０は、当該処理を、入力画面表示要求があること等に応答して実行する。

ステップＳ１０１において、第１表示部１３３は、従業員に経験に関する情報を入力させるための入力画面を、メンバー端末２０に表示させる。

ステップＳ１０２において、取得部１３４は、メンバー端末２０から受信したデータを受け付ける。

ステップＳ１０３において、取得部１３４は、取得したデータを、第３データＤＢ１２３に格納し、処理を終了する。

情報処理装置１０は、データ収集処理を、従業員につき１度だけでなく、例えば、定期的に従業員に入力してもらい、データの更新を図ることができる。データ収集処理を繰り返すことで、データ分析処理の精度向上を図ることができ、ユーザの感じ方の変化、環境変化等も捉えることができる。

＜２．２．データ分析処理＞
図２０は、情報処理装置１０によるデータ分析処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。情報処理装置１０は、当該処理を、任意のタイミングで実行する。任意のタイミングは、例えば、全従業員にメンバー端末２０でのデータ入力を行う期間を設け、当該期間の経過後に実行する。

ステップＳ１１１において、抽出部１３５は、記憶部１２０から、従業員の各々のエピソードを取得する。

ステップＳ１１２において、抽出部１３５は、従業員の各々のエピソードから、単語を抽出する。

ステップＳ１１３において、抽出部１３５は、従業員の各々について、抽出した単語群の単語の各々についての重要度を算出する。

ステップＳ１１４において、抽出部１３５は、算出した重要度の各々を、記憶部１２０に格納し、処理を終了する。なお、企業、各部署についてのデータ分析処理については、上記のフローチャートを準用する。

＜２．３．分析結果表示処理＞
図２１は、情報処理装置１０による分析結果表示処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。情報処理装置１０は、当該処理を、任意のタイミングで実行する。任意のタイミングは、例えば、（１）従業員が、上司と面談する場面、（２）経営層が、企業、部署の状態を分析し、改善策を検討する場面などである。ユーザは、（１）の場合、当該上司であり、（２）の場合、当該経営層である。

ステップＳ１２１において、第２表示部１３６は、ユーザが、分析の対象（特定の従業員、企業、部署）とタグとを選択するための選択画面を、通信を介して、ユーザ端末３０に表示させる。

ステップＳ１２２において、第２表示部１３６は、分析の対象とタグとの選択を受け付ける。

ステップＳ１２３において、選択された分析の対象とタグとに応じて、第２表示部１３６は、従業員の状態を表示するための第１状態画面、企業の状態を表示するための第２状態画面、又は、部署の状態を表示するための第３状態画面を、ユーザ端末３０に表示させ、処理を終了する。

＜３．小括＞
以上説明したように、本開示によれば、グループに属するメンバーの各々について、当該メンバーの経験に対する当該メンバーの主観的なエピソードを含むデータの入力を複数受け付け、複数の当該データから、当該グループにおける特定のメンバーの状態、及び、当該グループの状態の少なくとも何れかを抽出するステップと、抽出した当該特定のメンバーの状態、及び、当該グループの状態の少なくとも何れかを表示することにより、グループ及びメンバーの状態を適切に表現することができる。また、グループ及びメンバーの状態を把握することにより、グループ及びメンバーの特徴も把握することができる。

従来、数値（例えば、エンゲージメントスコア）で組織状態の数値が分かっても、実際に組織状態を改善するために、何をすればよいかわからない、という問題があった。また、エンゲージメントだけでなく、人事関連のあらゆるデータを集約してＡＩを活用し最適配置や離職率低減などに生かすサービスも出てきていた。しかし、このやり方は、これまでの企業内における定量データに依存することとなる。このため、会社が蓄積したこれまでのデータが男女差別的な人事判断などの問題を抱えている状態であると、差別やカテゴライズを生むおそれがある。このように、従来は、人・個人毎に判断するための定性データを活用していないため、適切な人事関連の問題解決をサポートすることができない、という問題があった。

また、エンゲージメントサーベイなどの組織状態に関する調査は、事前に設定された企業が測定したい項目に関する調査であり、定量的な測定が大半である。そのため従業員の実際の経験や感情を生々しく把握することができず、従業員の実態把握の解像度が低いために、組織の改善施策の精度が高まらない、という問題があった。

本開示によれば、メンバーの経験に対する当該メンバーの主観的なエピソードである定性データと、定量データである幸福度とを含むデータの入力を受け付ける。グループのメンバーの１人１人が入力した定性データと定量データとに基づいて、人生・仕事における経験・感情と、幸福度の状態・関係性を分析し、可視化する。このように、定量データを加味し、定性データを用いて組織又は従業員毎の状態を捉え、個々の従業員に対してコミュニケーション・マネジメントを変化させることによる幸福度を高める判断を促すことができる。組織の課題解決をサポートすることができる。

定性データを特に活用することで、メンバーのリアルな声までわかるため、メンバーやグループ全体としての状態に沿った対応策も分かる。例えば、個々の従業員の心情にあった伝え方、前向きになれるキーワードなどもわかる。このため、企業の離職率の低減や生産性向上、組織状態の詳細な把握などの課題を解決するための適切な改善手段を導くことができる。また、複数人の組織分析においても、企業がどのような体験を従業員に提供できているのか、提供した体験、提供している体験により、従業員はどの程度幸福度を感じているのかを理解することができる。

より具体的には、ユーザが、グループのメンバーのこれまでの人生と仕事における現状を把握することで、従業員ごとの価値観、強みなどに合わせた個別性の高いマネジメントができるようになる。ユーザが経営陣の場合は、全社／部署ごとの現状を定量だけでなく、密な定性データを含めて解像度高く把握することができ、組織課題の正確な把握と共に精度の高い改善策を展開することができる。また、定性データを特に活用することにより、組織の状態の解像度を上げて表示することができる。

また、例えば、個人の特徴を、「ＳＰＩ」や「ストレングスファインダー」（登録商標）などのアンケート項目による適性検査により、測定するサービスがある。しかし、既定の定量的なアンケート項目で個人の特徴を測定・分類しても、個人の固有の状態や特徴を詳細に捉えることは難しい。

本開示では、グループのメンバー毎の、メンバーの経験に対する当該メンバーの主観的なエピソードから、特定のメンバーの状態又はグループの状態を抽出して表示することにより、グループのメンバーの経験に関する定性データを活用した特定のメンバーの状態又はグループの状態を把握することができる。特定のメンバーの状態を表示することで、メンバーの状態を可視化し、そこから導かれる個人の特徴と合わせて共有することができる。

また、特定のメンバーの状態と、グループの状態とを合わせて表示することもできる。これにより、特定のメンバーの状態及び組織の状態を表示することで、メンバーの状態を可視化し、そこから導かれる個人の特徴と合わせて共有することができる。また、組織の特徴及び状態の可視化を実現することができる。

また、特定のメンバーについての複数のデータを分析することにより、複数のデータに含まれる単語の各々について、当該単語の特定のメンバーにとっての重要度を算出する。このように、抽出部１３５は、定性データから重要度という定量データを生成する。同じ単語を同じ頻度で使っていたとしても、幸福度数値（個々人の感じ方）が異なるため、メンバー間で重要度は異なる。このため、メンバーの状態、グループの状態の粒度を細かく表現することができる。これにより、ユーザが、個々のメンバーに対してコミュニケーション・マネジメントを変化させることによる幸福度を高める判断を促すことができる。また、重要度に応じて単語を表示する。このため、メンバーの特徴や状態を表現する上での重要度の高いワードを把握することができる。

また、本開示によれば、重要度に応じて、１以上の単語を表示する。例えば、第２表示部１３６は、重要度順に並べたワードランキングを表示する。これにより、ユーザが、個々のメンバーに対してコミュニケーション・マネジメントを変化させることによる幸福度を高める判断を、より適切に促すことができる。

また、本開示によれば、メンバーの人生経験の中身と当時の幸福度を時系列で表示する。メンバーの時系列の人生経験・幸福度を、ＷＥＢ上で可視化することができる。これを職場の他のメンバーでシェアし合うことで、相互理解を基盤としたチームビルディング・マネジメントに生かすことができ、離職率の低減や生産性の向上などを実現できる。また、企業は従業員にどういう仕事・経験を与えたかを保有しているため、メンバーの仕事体験における幸福度を分析することで、全社、組織ごと、及び個人ごとの現状をエピソードレベルで把握することができ、企業の課題解決（例えば、離職率の低下）をサポートすることができる。

＜変形例＞
上記では、予め重要度の算出等のデータ分析をしておき、これを元に分析結果を表示する構成とした。変形例１では、データ分析を、ユーザから分析の要求を受け付けた際に行う場合を説明する。なお、上記と同一の機能及び構成については同一の符号を付し、説明を省略する。

図２２は、情報処理装置１０によるデータ分析処理を行う流れの一例を示すフローチャートである。情報処理装置１０は、当該処理を、任意のタイミングで実行する。任意のタイミングは、例えば、（１）従業員が、上司と面談する場面、（２）経営層が、企業、部署の状態を分析し、改善策を検討する場面などである。ユーザは、（１）の場合、当該上司であり、（２）の場合、当該経営層である。

ステップＳ１３１において、抽出部１３５は、ステップＳ１２２において第２表示部１３６が受け付けた分析の対象とタグとに応じた、選択された対象における各エピソードを、記憶部１２０から取得する。

ステップＳ１３２において、抽出部１３５は、取得したエピソードから、単語群を抽出する。

ステップＳ１３３において、抽出部１３５は、抽出した単語群の単語の各々についての重要度を算出する。

以上説明したように、本変形例によれば、分析の対象とタグとの入力を受け付け、受け付けた分析の対象とタグとに応じた当該対象の状態を抽出し、抽出した当該対象の状態を表示することにより、グループ及びメンバーの状態を適切に表現することができる。

＜その他の変形例＞
以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換及び変更を行なって実施することができる。これらの実施形態及び変形例ならびに省略、置換及び変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。

例えば、上記では、第２表示部１３６が、特定のメンバーの状態、グループの状態、サブグループの状態をそれぞれ別に表示する構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、第２表示部１３６は、複数のメンバーの状態を同時に表示する、複数のサブグループの状態を同時に表示する、グループの状態と、メンバーの状態と、サブグループの状態とを同時に表示する等複数組み合わせて表示するようにしてもよい。

また、タグ毎に特定のメンバーの状態、グループの状態、又はサブグループの状態を同時に表示する構成としてもよい。各タグにおける単語の重要度により、同じ単語についてでもメンバー、グループ、又はサブグループにおいて、どのように感じられているか、どういう状態であるかを把握することができる。例えば、特定のメンバーについて、ある単語が、当該グループにおいては重要度が低く、他のグループでの経験においては重要度が高い場合、当該メンバーの捉え方、当該グループにおける単語に関する取り組みの課題を把握することができる。

また、入力されたキーワードを、集めたエピソードを第３データＤＢ１２３において検索し、当該キーワードにおけるエピソードを出力するように構成してもよい。この場合、入力されるキーワードが示す人、モノ、コト等が、特定のメンバー、グループ、又はサブグループにおいて、どう思われているか等を確認することができる。特定のメンバー、又はサブグループの場合、第３データＤＢ１２３における検索範囲を特定のメンバー又はサブグループに限定にすればよい。例えば、企業において、社長が自己の名前をキーワードとしてエピソードを検索する場合、社長は、出力されたエピソードから、自身がどう思われているかを、知ることができる。

更に、抽出部１３５は、当該キーワードにより検索することにより得られた１以上のエピソードについて、上記データ分析を行ってもよい。具体的には、抽出部１３５は、当該キーワードにより検索することにより得られた１以上のエピソードを１つの文書として、形態素解析等の手法により分析することにより、当該文書に含まれる単語群を抽出する。次に、抽出部１３５は、従業員の各々について、抽出した単語群の単語の各々についての重要度を算出する。そして、第２表示部１３６が、ワードランキングを表示する。このような構成により、キーワードについての、特定のメンバーの状態、グループの状態等を把握することができる。当該キーワードが、グループにおいての施策である場合、当該施策がどのように捉えられているかを把握することで、対策を打つことが可能となる。また、複数の時点で分析することにより、当該施策の特定のメンバー、グループにおける捉えられ方の変化も把握することができる。これにより、施策の好不調の判断、ワードランキングにより出てきた単語による改善案の策定等を行うことができる。

また、上記開示では、入力方法として、テキストボックス、プルダウン、チェックボックス等を用いたがこれに限定されない。他の手法により実現してもよい。また、入力方法に、音声入力を用いる構成としてもよい。

また、第２表示部１３６が表示する画面において、時間や期間の指定又は選択を受け付けることができる構成としてもよい。例えば、４年前～２年前の期間と、２年前から現在の期間とで、従業員１人１人に変化がある場合がある。また企業や部署などの組織の状態も異なる。このため、ユーザは、複数期間について分析結果を用いることで、様々な分析をすることができる。

また、ユーザが人事部の場合、分析結果から読み取れる個々の従業員の状態、部署の状態などにより、配属先を決めることに応用することも可能である。

また、上記では、グループが企業、メンバーが従業員である場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、グループが大学、メンバーが大学生である場合にも適用することができる。この場合、サブグループが学部、サークルなどであってもよい。このように、様々なグループに、本開示の技術を適用することが可能である。

また、上記では、第１情報が幸福度である場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、第１情報がメンバーの経験に対する関心度とすることもできる。例えば、出産、育児休暇という単語についての関心度から、政策、企業における育児休暇制度の改善などに役立てることができる。性別や年齢によって感じ方も異なるテーマであるため、参画者の状態を把握し、テーマに対する特徴を捉えることができる。

また、情報処理装置１０を社内ＬＡＮ上のサーバとして構成してもよい。

また、情報処理装置１０の各機能を、他の装置に構成してもよい。例えば、記憶部１２０の各ＤＢは、外部のデータベースとして構築してもよい。

また、特定の従業員の複数の経験について、データ収集処理を実行した後、当該特定の従業員について、当該分析結果表示処理を実行する構成としてもよい。例えば、従業員が上司と面談する場合、従業員に本開示のデータを入力させる。この場合、抽出部１３５は、当該従業員の第１グラフを生成し、第２表示部１３６は、当該従業員の第１グラフと、エピソードとを表示する。これにより、上司に対し、従業員毎の感じ方を捉え、１人１人の従業員に対して特化したマネジメントを行うことで、１人１人の生産性を高めることができる。

本開示の技術は、研修に使うこともできる。研修は、例えば、新入社員の相互理解研修、チームビルディングのための研修、マネジメントスキル向上のための研修、キャリアデザイン研修等である。本開示の技術は、上記で記載しているように通信を介した環境に適用することができるため、オンラインでの研修とも親和性が高い。さらに、各ＤＢにデータを格納しておくことで、研修後のデータの継続活用・データの追加が可能であり、研修を単発で終わらせない、実際の業務、研修後の生産性への連携性の高い研修を実施することが可能である。以下、新人研修において活用する例について説明する。以下では、第１グラフ及びエピソードを、ヒトヒントと称する。

（事前準備～研修当日）
研修時間内において、以下の（１）～（４）の流れでヒトヒントを生成する。
（１）事前に研修参加者が１人でエピソード及び幸福度を、情報処理装置１０に入力することにより、第１グラフを生成する。
（２）研修当日、研修参加者が２人ペアになって、互いのヒトヒントを見て、対話しながら、相手のエピソード及び幸福度をヒヤリングする。このとき、研修参加者は、第１グラフにおいて、エピソードのない時点についてのエピソードを追加するような質問や、入力されたエピソードを深堀りするような質問をする。例えば、相手に、「中学生のときはどうだった？」、「このときどう思った？」等のエピソードを追加又は追記するような質問をする。研修参加者は、相手との対話内容を反映させて、エピソード及び幸福度を情報処理装置１０に入力することにより、ヒトヒントを更新し内容を充実させる。
（３）研修参加者全体で、ヒトヒントの内容を１人１人発表し共有しあう。そうすることで、深い人となりの相互理解が可能になる。

（研修後：チームビルディング）
新人が配属されるチーム又はマネージャーに、新人のヒトヒントを共有する。また、受け入れ側のチームメンバー全員でもワークショップを実施し、ヒトヒントの作成、共有を行う。

（研修後：マネジメント）
新人は１ヶ月毎の振り返りタイミングをベースとして、仕事の成果だけでなく、どのような出来事にどう感じたかのエピソードを更に入力する。管理職は、業務上見えている部分だけでなく、これまでの人生・仕事についてのヒトヒントを踏まえて、新人をマネジメントする。

このように、本開示の技術を用いて、メンバーの主観的なエピソードである定性データと、定量データである幸福度とからヒトヒントを作成し、ヒトヒントをマネジメントに用いることで、グループ及びメンバーの状態を適切に表現することができる。これにより、マネジメントにおいて必要な改善するための適切な手段を判断することができる。

＜付記＞
以上の各実施形態で説明した事項を、以下に付記する。
（付記１）コンピュータ（例えば、情報処理装置１０）に、グループに属するメンバーの各々について、前記メンバーの経験に対する前記メンバーの主観的なエピソードを含むデータの入力を複数受け付けるステップ（Ｓ１０２）と、複数の前記データから、前記グループにおける特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出するステップと、抽出した前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを表示するステップ（Ｓ１２３）と、を実行させるプログラム。

（付記２）前記データは、前記メンバーが前記経験をしたときに感じたことを数値化した第１情報を含み、前記抽出するステップにおいて、前記特定のメンバーの状態として、前記特定のメンバーの経験毎の前記第１情報を時系列に表す第１グラフ、及び、前記グループの状態として、所定の時期における経験を有する前記グループの各メンバーの第１情報の統計値を、時系列に表す第２グラフの少なくとも何れかを生成する（付記１）に記載のプログラム。

（付記３）前記データは、前記メンバーの経験の種類に応じた第２情報を含み、前記抽出するステップにおいて、前記第２情報の各々について、前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出し、前記表示するステップは、選択された前記第２情報に応じて、前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを表示し、前記第２情報を選択可能に表示するステップ（Ｓ１２１）と、
前記第２情報の選択を受け付けるステップ（Ｓ１２２）と、を実行させる（付記１）又は(付記２)に記載のプログラム。

（付記４）前記データは、前記メンバーの経験の種類に応じた第２情報を含み、前記第２情報を選択可能に表示するステップと、前記第２情報の選択を受け付けるステップと、前記抽出するステップにおいて、選択された前記第２情報ついての、前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出する、（付記１）又は（付記２）に記載のプログラム。

（付記５）前記経験の種類は、前記メンバーの個人的な経験、前記グループにおける経験、又は、前記グループ以外のグループにおけるサブグループ経験である（付記３）又は（付記４）に記載のプログラム。

（付記６）前記特定のメンバーについての複数の前記データを分析することにより、前記複数の前記データに含まれる単語の各々について、前記単語の前記特定のメンバーにとっての重要度を算出するステップ（Ｓ１１３）と、前記重要度に応じて、１以上の前記単語を表示するステップ（Ｓ１２３）と、を実行させる（付記２）に記載のプログラム。

（付記７）前記グループに属するメンバーの各々についての、前記単語の各々についての重要度から、前記グループにおける単語の各々の重要度を求めるステップと、前記グループにおける単語の重要度に応じて、１以上の前記単語を表示する（付記５）又は（付記６）の何れかに記載のプログラム。

（付記８）前記算出するステップにおいて、前記第１情報に基づいて、前記重要度を重み付けする（付記６）又は（付記７）に記載のプログラム。

（付記９）前記データを、対話形式で入力させるための画面を表示するステップを実行させ、前記受け付けるステップにおいて、前記画面により入力されたエピソードの入力を受け付ける（付記１）～（付記８）に記載のプログラム。

（付記１０）前記画面を表示するステップにおいて、前記メンバーが、前記エピソードについての、客観的な部分と、主観的な部分とを分けて入力できるように、前記画面を表示する（付記９）の何れかに記載のプログラム。

（付記１１）グループに属するメンバーの各々について、前記メンバーの経験に対する前記メンバーの主観的なエピソードを含むデータの入力を複数受け付ける手段（１３４）と、複数の前記データから、前記グループにおける特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出する手段（１３５）と、抽出した前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを表示する手段（１３６）と、を含む情報処理装置（１０）。

（付記１２）コンピュータ（例えば、情報処理装置１０）が、グループに属するメンバーの各々について、前記メンバーの経験に対する前記メンバーの主観的なエピソードを含むデータの入力を複数受け付けるステップ（Ｓ１０２）と、複数の前記データから、前記グループにおける特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出するステップと、抽出した前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを表示するステップ（Ｓ１２３）と、を実行する方法。

（付記１３）コンピュータ（例えば、情報処理装置１０）に、グループに属するメンバーの各々について、前記メンバーの経験に対する前記メンバーの主観的なエピソードと、前記メンバーが前記経験をしたときに感じた幸福度とを含むデータの入力を複数受け付けるステップ（Ｓ１０２）と、複数の前記データから、前記グループにおける特定のメンバーの経験毎の幸福度を時系列に表す第１グラフ、及び、前記グループ内のメンバーの経験毎の幸福度を時系列に表す第２グラフの少なくとも何れかを生成するステップと、生成した前記第１グラフ及び前記第２グラフの少なくとも何れかを表示するステップ（Ｓ１２３）と、を実行させ、前記表示するステップにおいて、前記第１グラフを表示する場合、前記特定のメンバーのエピソードを、前記第１グラフと共に表示する、プログラム。

１ 情報処理システム、１０ 情報処理装置、１１ プロセッサ、１２ メモリ、１３ ストレージ、１４ 通信ＩＦ、１５ 入出力ＩＦ、２０ メンバー端末、３０ ユーザ端末、４０ ネットワーク、１１０ 通信部、１２０ 記憶部、１２１ 第１データＤＢ、１２２ 第２データＤＢ、１２３ 第３データＤＢ、１２４ 第４データＤＢ、１２５ 第５データＤＢ、１３０ 制御部、１３１ 受信制御部、１３２ 送信制御部、１３３ 第１表示部、１３４ 取得部、１３５ 抽出部、１３６ 第２表示部。

Claims (12)

1. コンピュータに、
   グループに属するメンバーの各々について、前記メンバーの経験に対する前記メンバーの主観的なエピソードと、前記メンバーが経験をしたときに感じたことを数値化した第１情報とを含むデータの入力を複数受け付けるステップと、
   複数の前記データから、前記グループにおける特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出するステップと、
   抽出した前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを表示するステップと、
   を実行させ、
   前記抽出するステップにおいて、前記特定のメンバーの経験毎の前記第１情報を時系列に表す第１グラフ、及び、所定の時期における経験を有する前記グループの各メンバーの第１情報の統計値を、時系列に表す第２グラフの少なくとも何れかを生成し、
   前記特定のメンバーの状態は、前記第１グラフと、前記特定のメンバーのエピソードとを含み、
   前記グループの状態は、前記第２グラフを含む、
   プログラム。
2. 前記データは、前記メンバーの経験の種類を示す第２情報を含み、
   前記抽出するステップにおいて、前記第２情報の各々について、前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出し、
   前記表示するステップは、選択された前記第２情報に応じて、前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを表示し、
   前記第２情報を選択可能に表示するステップと、
   前記第２情報の選択を受け付けるステップと、
   を実行させる請求項１に記載のプログラム。
3. 前記データは、前記メンバーの経験の種類を示す第２情報を含み、
   前記第２情報を選択可能に表示するステップと、
   前記第２情報の選択を受け付けるステップと、
   前記抽出するステップにおいて、選択された前記第２情報についての、前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出する、
   請求項１に記載のプログラム。
4. 前記経験の種類は、前記メンバーの個人的な経験、前記グループにおける経験、又は、前記グループ以外のグループにおける経験である
   請求項２又は請求項３に記載のプログラム。
5. 前記特定のメンバーについての複数の前記データを分析することにより、前記複数の前記データに含まれる単語の各々について、前記単語の第１情報に応じて予め定めた係数を用いて、前記単語の前記特定のメンバーにとっての重要度を算出するステップと、
   前記重要度に応じて、１以上の前記単語を表示するステップと、
   を実行させる請求項１に記載のプログラム。
6. 前記グループに属するメンバーの各々についての複数の前記データを分析することにより、前記データに含まれる単語の各々について、前記単語の第１情報に応じて予め定めた係数を用いて、前記単語の前記グループにとっての重要度を算出するステップと、
   前記重要度に応じて、１以上の前記単語を表示するステップと、
   を実行させる請求項１に記載のプログラム。
7. 前記算出するステップにおいて、前記データに含まれる単語の各々について、前記単語の出現頻度と、前記係数とを用いて、前記重要度を算出する
   請求項５又は請求項６に記載のプログラム。
8. 前記データを、対話形式で入力させるための画面を表示するステップ
   を実行させ、
   前記受け付けるステップにおいて、前記画面により入力されたエピソードの入力を受け付ける
   請求項５～請求項７の何れかに記載のプログラム。
9. 前記画面を表示するステップにおいて、前記メンバーが、前記エピソードについての、客観的な部分と、主観的な部分とを分けて入力できるように、前記画面を表示し、
   前記重要度を算出するステップにおいて、前記エピソードの前記客観的な部分と、前記主観的な部分とを分けて分析する、
   請求項８に記載のプログラム。
10. グループに属するメンバーの各々について、前記メンバーの経験に対する前記メンバーの主観的なエピソードと、前記メンバーが経験をしたときに感じたことを数値化した第１情報とを含むデータの入力を複数受け付けるステップと、
    複数の前記データから、前記グループにおける特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出するステップと、
    抽出した前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを表示するステップと、
    を実行し、
    前記抽出するステップにおいて、前記特定のメンバーの経験毎の前記第１情報を時系列に表す第１グラフ、及び、所定の時期における経験を有する前記グループの各メンバーの第１情報の統計値を、時系列に表す第２グラフの少なくとも何れかを生成し、
    前記特定のメンバーの状態は、前記第１グラフと、前記特定のメンバーのエピソードとを含み、
    前記グループの状態は、前記第２グラフを含む、
    情報処理装置。
11. コンピュータが、
    グループに属するメンバーの各々について、前記メンバーの経験に対する前記メンバーの主観的なエピソードと、前記メンバーが経験をしたときに感じたことを数値化した第１情報とを含むデータの入力を複数受け付けるステップと、
    複数の前記データから、前記グループにおける特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを抽出するステップと、
    抽出した前記特定のメンバーの状態、及び、前記グループの状態の少なくとも何れかを表示するステップと、
    を実行し、
    前記抽出するステップにおいて、前記特定のメンバーの経験毎の前記第１情報を時系列に表す第１グラフ、及び、所定の時期における経験を有する前記グループの各メンバーの第１情報の統計値を、時系列に表す第２グラフの少なくとも何れかを生成し、
    前記特定のメンバーの状態は、前記第１グラフと、前記特定のメンバーのエピソードとを含み、
    前記グループの状態は、前記第２グラフを含む、
    方法。
12. コンピュータに、
    グループに属するメンバーの各々について、前記メンバーの経験に対する前記メンバーの主観的なエピソードと、前記メンバーが前記経験をしたときに感じた幸福度とを含むデータの入力を複数受け付けるステップと、
    複数の前記データから、前記グループにおける特定のメンバーの経験毎の幸福度を時系列に表す第１グラフ、及び、所定の時期における経験を有する前記グループの各メンバーの幸福度の統計値を時系列に表す第２グラフの少なくとも何れかを生成するステップと、
    生成した前記第１グラフ及び前記第２グラフの少なくとも何れかを表示するステップと、
    を実行させ、
    前記表示するステップにおいて、前記第１グラフを表示する場合、前記特定のメンバーのエピソードを、前記第１グラフと共に表示する、
    プログラム。
    

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