JP7082904B2 - 組織情報処理装置、組織情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

組織情報処理装置、組織情報処理方法、およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、アンケートに基づく組織のスコアと構成員の情報を含む組織情報とを用いて処理を行い、処理結果を取得し、出力する組織情報処理装置等に関するものである。
従来、アンケートに対する対象者の回答情報を集計し、組織の状態を診断する技術があった（特許文献１参照）。
特開２００８－９５９５号公報
しかしながら、従来技術においては、アンケートに対する回答情報を用いて、組織の状態を診断するだけで、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアと、組織の構成に関する組織情報とを用いて、組織に関する情報を取得し、提示することができなかった。
そこで、本発明において、アンケート結果に基づく過去の組織のスコアと組織情報とを有効利用し、組織にとって有用な情報を提供することを目的とする。なお、組織にとって有用な情報を提供することは、例えば、組織のマネージャーを推薦したり、組織のシミュレーションを行ったり、組織のマネージャーの評価を行ったり、組織の構成員の評価を行ったりすることである。
本第一の発明の組織情報処理装置は、組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアに対応付けられて、組織の１以上の組織属性値と組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、組織情報と組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、処理結果を出力する出力部とを具備する組織情報処理装置である。
かかる構成により、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアと組織情報とを用いて、組織に関する情報を提示できる。
また、本第二の発明の組織情報処理装置は、第一の発明に対して、組織情報とスコアとを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器が格納される学習器格納部と、組織情報または組織情報に対する変更を特定する変更情報を受け付ける受付部とをさらに具備し、処理部は、受付部が受け付けた組織情報または受付部が受け付けた変更情報を用いて取得された組織情報を、学習器に適用し、スコアを取得し、スコアを用いて処理結果を取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアと組織情報とを用いて、機械学習のアルゴリズムにより組織に関する情報を取得し、提示できる。
また、本第三の発明の組織情報処理装置は、第一の発明に対して、組織情報格納部には、２以上の各時点におけるスコアに対応付けられて、組織情報が格納され、処理部は、２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、予め決められた処理を行い、処理結果を取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアの変化に関する履歴情報と、組織の構成に関する組織情報とを用いて、組織に関する情報を提示できる。
また、本第四の発明の組織情報処理装置は、第三の発明に対して、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器が格納される学習器格納部と、組織情報または組織情報に対する変更を特定する変更情報を受け付ける受付部とをさらに具備し、処理部は、受付部が受け付けた組織情報または変更情報を用いて取得された組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより学習器に適用し、スコアを取得し、スコアを用いて処理結果を取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアの変化に関する履歴情報と組織情報とを用いて、機械学習のアルゴリズムにより組織に関する情報を取得し、提示できる。
また、本第五の発明の組織情報処理装置は、第三の発明に対して、組織情報格納部には、一の組織のスコア履歴情報に対応付けられて、一の組織の２以上の各時点における組織情報の変化の履歴を示す２以上の組織履歴情報が格納され、処理部は、スコア履歴情報と組織履歴情報との組を、２組以上用いて、予め決められた処理を行い、処理結果を取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアの変化に関する履歴情報と、組織の構成の履歴に関する組織履歴情報とを用いて、組織に関する情報を提示できる。
また、本第六の発明の組織情報処理装置は、第五の発明に対して、組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器が格納される学習器格納部と、組織情報または組織情報に対する変更を特定する変更情報を受け付ける受付部とをさらに具備し、処理部は、受付部が受け付けた組織情報または変更情報を用いて取得された組織履歴情報を、機械学習のアルゴリズムにより学習器に適用し、スコアを取得し、スコアを用いて処理結果を取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアの変化に関する履歴情報と、組織の構成の履歴に関する組織履歴情報とを用いて、組織に関する情報を提示できる。
また、本第七の発明の組織情報処理装置は、第一から第六いずれか１つの発明に対して、２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を含むことができ、処理部は、受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報に対応する組織のスコアが最も高いまたは最も向上すると判断されるマネージャーを、組織情報が有する２以上の各構成員情報に対応する構成員の中から選択し、構成員の構成員情報を用いてマネージャーを特定するマネージャー情報を取得するマネージャー選択手段を具備し、出力部は、マネージャー選択手段が取得したマネージャー情報を出力する組織情報処理装置である。
かかる構成により、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアと組織情報とを用いて、組織のマネージャーを推薦できる。
また、本第八の発明の組織情報処理装置は、第七の発明に対して、組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器である組織スコア算出用学習器が格納される学習器格納部をさらに具備し、マネージャー選択手段は、組織情報が有する２以上の構成員情報の集合である構成員情報群を用いて、マネージャーが異なる情報を示す２以上の構成員情報の集合である２以上の構成員情報群を取得し、２以上の各構成員情報群と組織情報が有する１以上の組織属性値とを有する組織情報である２以上の組織候補情報を取得し、機械学習のアルゴリズムにより２以上の各組織候補情報を組織スコア算出用学習器に適用し、スコアまたはスコアの変化量を取得し、スコアまたはスコアの変化量が最大になる組織候補情報に対応するマネージャーのマネージャー情報を取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、過去の組織のスコアと組織情報とを用いて、機械学習のアルゴリズムにより組織のマネージャーを推薦できる。
また、本第九の発明の組織情報処理装置は、第一から第六いずれか１つの発明に対して、処理部は、受け付けられた変更情報を用いて変更された組織情報であり、組織情報の候補である１または２以上の候補組織情報を取得し、１以上の候補組織情報に対するスコアまたはスコアの変化量を、前記組織情報格納部の組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて取得する組織シミュレーション手段を具備し、出力部は、組織シミュレーション手段が取得した２以上の各候補組織情報に対するスコアに関する情報であるシミュレーション結果を出力する組織情報処理装置である。
かかる構成により、組織の変更に関する変更情報を用いて、将来の組織のシミュレーションが可能となる。
また、本第十の発明の組織情報処理装置は、第九の発明に対して、組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器である組織スコア算出用学習器が格納される学習器格納部をさらに具備し、組織シミュレーション手段は、１以上の各候補組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより組織スコア算出用学習器に適用し、スコアを取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、組織の変更に関する変更情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより将来の組織のシミュレーションが可能となる。
また、本第十一の発明の組織情報処理装置は、第三の発明に対して、一の組織が有する２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を有し、処理部は、一の組織のスコア履歴情報を用いて、一の組織のマネージャーの評価値を取得するマネージャー評価手段を具備し、出力部は、マネージャー評価手段が取得したマネージャーの評価値を出力する組織情報処理装置である。
かかる構成により、過去の組織のスコアの変化に関する履歴情報を用いて、マネージャーの評価値を提示できる。
また、本第十二の発明の組織情報処理装置は、第十一の発明に対して、マネージャー評価手段は、一の組織の組織情報が有する２以上の各構成員情報が有する１以上の構成員属性値に応じて、異なる評価値を取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、構成員の属性値に応じた、適切なマネージャーの評価値を提示できる。
また、本第十三の発明の組織情報処理装置は、第十一または第十二の発明に対して、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器であるマネージャー評価用学習器が格納される学習器格納部をさらに具備し、マネージャー評価手段は、一の組織の組織情報の一部または全部、または一の組織の組織履歴情報の一部または全部を、機械学習のアルゴリズムによりマネージャー評価用学習器に適用し、スコアを取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、過去の組織のスコアの変化に関する履歴情報を用いて、機械学習のアルゴリズムによりマネージャーの評価値を提示できる。
また、本第十四の発明の組織情報処理装置は、第三の発明に対して、一の組織が有する２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を有し、処理部は、一の組織のスコア履歴情報と、一の組織の組織情報が有する２以上の各構成員情報の１以上の構成員属性値とを用いて、２以上の各構成員情報に対応する構成員の評価値であり、マネージャー以外の構成員の評価値を取得する構成員評価手段を具備し、出力部は、構成員評価手段が取得した１以上の各構成員の評価値を出力する組織情報処理装置である。
かかる構成により、過去の組織のスコアの変化に関する履歴情報を用いて、構成員の評価値を提示できる。
また、本第十五の発明の組織情報処理装置は、第十四の発明に対して、構成員評価手段は、一の組織の組織情報が有するマネージャーの構成員情報が有する１以上の構成員属性値に応じて、異なる評価値を取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、マネージャーの属性値に応じた、適切な構成員の評価値を提示できる。
また、本第十六の発明の組織情報処理装置は、第十四または第十五の発明に対して、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器である構成員評価用学習器が格納される学習器格納部をさらに具備し、構成員評価手段は、一の組織の組織情報の一部または全部、または一の組織の組織履歴情報の一部または全部を、構成員評価用学習器に適用し、スコアを取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、過去の組織のスコアの変化に関する履歴情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより構成員の評価値を提示できる。
また、本第十七の発明の組織情報処理装置は、第一から第十六いずれか１つの発明に対して、組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習器を構成する学習部をさらに具備し、処理部は、受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより学習器に適用し、スコアを取得し、スコアを用いて処理結果を取得する組織情報処理装置である。
かかる構成により、組織のスコアを推定できる学習器を自動的に生成できる。
また、本発明におけるスコアを取得する第十八の発明の情報処理装置は、組織を識別する組織識別子および組織の属性値を示す組織属性値と対になる情報であり、組織の構成員に対する設問の回答を示す複数の組織回答情報が格納される組織回答情報格納部と、組織のスコアを出力する指示であり、組織識別子を有する指示である出力指示を受け付ける出力指示受付部と、出力指示が有する組織識別子により識別される組織のスコアであり、組織識別子と対になる組織属性値に応じた組織のスコアである属性値加味総合スコアを、複数の組織回答情報を用いて取得する総合スコア取得部と、属性値加味総合スコアを出力する総合スコア出力部とを具備する情報処理装置である。
かかる構成により、業種等の組織属性値に応じて、組織の適切なスコアを出力できる。
また、本第十九の発明の情報処理装置は、第十八の発明に対して、組織識別子と組織属性値と組織に対する総合的なスコアである総合スコアとを有する２以上の組織情報が格納される組織情報格納部をさらに具備し、総合スコア取得部は、出力指示が有する組織識別子と対になる総合スコアと組織属性値とを取得し、総合スコアと組織属性値とを用いて属性値加味総合スコアを取得する情報処理装置である。
かかる構成により、業種等の組織属性値に応じて、組織の適切なスコアを出力できる。
また、本第二十の発明の情報処理装置は、第十九の発明に対して、総合スコア取得部は、出力指示が有する組織識別子と対になる組織属性値を取得し、組織属性値と対になる２以上の総合スコアを組織情報格納部から取得する複数スコア取得手段と、２以上の総合スコアを用いて、属性値加味総合スコアを取得する属性値加味総合スコア取得手段とを具備する情報処理装置である。
かかる構成により、業種等の組織属性値に応じて、組織の適切なスコアを出力できる。
また、本第二十一の発明の情報処理装置は、第二十の発明に対して、属性値加味総合スコア取得手段は、２以上の総合スコアを用いて、出力指示が有する組織識別子と対になる総合スコアの偏差値である属性値加味総合スコアを取得する情報処理装置である。
かかる構成により、業種等の組織属性値に応じて、組織の適切なスコアを出力できる。
また、本第二十二の発明の情報処理装置は、第十九から第二十一いずれかの発明に対して、複数の設問は、組織の構成員の項目に対する期待度および満足度を測るための複数の設問を含み、総合スコア取得部は、組織の複数の構成員の回答から、期待度と満足度についての得点を取得し、複数の期待度と満足度についての得点をパラメータとして、総合的な構成員のモチベーションを示す総合スコアを算出し、組織情報格納部に蓄積する情報処理装置である。
かかる構成により、業種等の組織属性値に応じて、組織の適切なスコアを出力できる。
また、本第二十三の発明の情報処理装置は、第二十二の発明に対して、複数の設問は、２以上の各診断領域に係る項目の期待度および満足度を測るための設問であり、総合スコア取得部は、複数の構成員の回答から、２以上の診断領域ごとに、期待度と満足度についての得点を算出し、診断領域ごとの期待度と満足度についての得点を用いて、総合スコアを算出する情報処理装置である。
かかる構成により、業種等の組織属性値に応じて、組織の適切なスコアを出力できる。
また、本第二十四の発明の情報処理装置は、第二十三の発明に対して、複数の設問は、組織の構成員の組織、仕事、上司、職場のうちの１以上に対する満足度を測るための設問をさらに含み、総合スコア取得部は、複数の構成員の回答から、組織の構成員の組織、仕事、上司、職場のうちの１以上に対する満足度についての得点をさらに取得し、組織の構成員の組織、仕事、上司、職場のうちの１以上に対する満足度についての得点をも用いて、総合スコアを算出する情報処理装置である。
かかる構成により、業種等の組織属性値に応じて、組織の適切なスコアを出力できる。
また、本第二十五の発明の情報処理装置は、第十八の発明に対して、組織を識別する組織識別子と組織の属性値を示す組織属性値とを有する２以上の組織情報が格納される組織情報格納部をさら具備し、総合スコア取得部は、出力指示が有する組織識別子と対になる組織属性値を組織情報格納部から取得し、組織属性値と対になる２以上の組織回答情報を取得し、２以上の組織回答情報を用いて属性値加味総合スコアを取得する情報処理装置である。
かかる構成により、業種等の組織属性値に応じて、組織の適切なスコアを出力できる。
また、本第二十六の発明の情報処理装置は、第二十五の発明に対して、複数の設問は、組織の構成員の項目に対する期待度および満足度を測るための複数の設問を含み、総合スコア取得部は、２以上の各組織回答情報が有する各項目の回答情報を用いて、出力指示が有する組織識別子と対になる組織回答情報が有する各項目の回答情報の相対的なスコアである複数の相対項目スコアを取得し、複数の相対項目スコアを用いて、属性値加味総合スコアを取得する情報処理装置である。
かかる構成により、業種等の組織属性値に応じて、組織の適切なスコアを出力できる。
また、本第二十七の発明の情報処理装置は、第十八から第二十六いずれかの発明に対して、組織の属性値は、業種である情報処理装置である。
かかる構成により、業種に応じた組織の適切なスコアを出力できる。
本発明による組織情報処理装置によれば、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアと組織の構成に関する組織情報とを用いて、組織に関する情報を提示できる。
実施の形態１における情報システムＡの概念図を示す図 同情報システムＡのブロック図 同組織情報処理装置１の動作例について説明するフローチャート 同学習処理の例について説明するフローチャート 同特徴量ベクトル構成処理について説明するフローチャート 同マネージャー選択処理の例について説明するフローチャート 同組織シミュレーション処理の例について説明するフローチャート 同評価処理の例について説明するフローチャート 同端末装置２の動作例について説明するフローチャート 実施の形態２における情報システムＢのブロック図 同情報処理装置３の動作例について説明するフローチャート 同スコア算出処理について説明するフローチャート 同属性値加味総合スコアを取得する他の処理例のフローチャート 同項目情報管理表を示す図 同組織回答情報を示す図 同個別スコア表を示す図 同組織情報管理表を示す図 同出力例を示す図 上記実施の形態におけるコンピュータシステムの概観図 同コンピュータシステムのブロック図
以下、組織情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態１）
本実施の形態において、組織の構成員に対するアンケートへの回答に基づくスコアとアンケートの時点における組織情報とを用いて処理を行い、処理結果を取得し、出力する組織情報処理装置を含む情報システムについて説明する。
また、本実施の形態において、２以上の時点におけるアンケートへの回答に基づくスコアの履歴情報と組織情報とを用いて処理を行い、処理結果を取得し、出力する組織情報処理装置を含む情報システムについて説明する。
また、本実施の形態において、例えば、機械学習のアルゴリズムを用いて、処理結果を取得し、出力する組織情報処理装置を含む情報システムについて説明する。
なお、本実施の形態において、上記の処理は、例えば、マネージャーを選択する処理、組織のシミュレーションを行う処理、マネージャーの評価を行う処理、構成員の評価を行う処理である。
また、組織とは、例えば、企業、地方公共団体、役所、団体、学校等である。なお、組織の種類、範囲は問わない。
さらに、構成員とは、組織の一員であり、例えば、社員、アルバイト、職員等であり、名称等は問わない。
図１は、本実施の形態における情報システムＡの概念図である。情報システムＡは、組織情報処理装置１、および１または２以上の端末装置２を備える。組織情報処理装置１は、ここではいわゆるサーバ装置である。組織情報処理装置１は、例えば、クラウドサーバやＡＳＰサーバであるが、そのタイプや設置場所は問わない。端末装置２は、スマートフォンやタブレット端末や携帯電話等の携帯端末、いわゆるパソコン等であり、そのタイプは問わない。
図２は、本実施の形態における情報システムＡのブロック図である。情報システムＡを構成する組織情報処理装置１は、格納部１１、受付部１２、処理部１３、および出力部１４を備える。
格納部１１は、組織情報格納部１１１、および学習器格納部１１２を備える。処理部１３は、学習部１３１、マネージャー選択手段１３２、組織シミュレーション手段１３３、マネージャー評価手段１３４、および構成員評価手段１３５を備える。
端末装置２は、端末格納部２１、端末受付部２２、端末処理部２３、端末送信部２４、端末受信部２５、および端末出力部２６を備える。
組織情報処理装置１を構成する格納部１１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、後述する組織情報、後述する学習器、対応表である。対応表は、例えば、組織スコア算出用対応表、マネージャー評価用対応表、構成員評価用対応表、各種の値取得用の対応表である。
組織スコア算出用対応表は、組織スコア算出用の特徴量ベクトルと組織のスコアまたはスコアの変化量とを有する２以上の対応情報を有する。スコアの変化量とは、通常、２つの時点のスコアの変化の量であるが、３以上の時点のスコアの変化に関する情報でも良い。３以上の時点のスコアの変化に関する情報とは、例えば、３以上の時点のスコアの変化の傾向をランク分けした情報である。
組織スコア算出用の特徴量ベクトルとは、組織のスコアを算出するための特徴量ベクトルである。組織スコア算出用の特徴量ベクトルは、例えば、組織特徴量ベクトル、マネージャー特徴量ベクトル、１以上の構成員特徴量ベクトルを有する。組織特徴量ベクトルは、例えば、組織の業種を識別する業種識別子に対応する値、部門を識別する部門識別子に対応する値、構成員数、下位の組織の数、存続年数に対応する値、資本金に対応する値、売上高に対応する値、黒字か否か、利益額に対応する値のうちの１または２以上の値を有する。組織特徴量ベクトルは、例えば、組織の変化に関する情報を有しても良い。組織の変化に関する情報は、例えば、変化した構成員の数、変化した下位組織の数、組織に対するスコアの変化量である。組織の変化に関する情報は、例えば、後述する組織履歴情報から取得される情報である。マネージャー特徴量ベクトルは、勤続年数、年齢に対応する値、性別を識別する値、評価値（ランク）、役職に対応する値のうちの１または２以上の値を有する。構成員特徴量ベクトルは、勤続年数、年齢に対応する値、性別を識別する値、評価値（ランク）、役職に対応する値のうちの１または２以上の値を有する。なお、「文字列であるＡ（例えば、業種識別子、部門識別子、性別、黒字か否か、役職）に対応する値」とは、Ａと値との組（例えば、男性：１，女性：０など）を複数有する対応表から取得される値である。「数値であるＢ（例えば、存続年数、資本金、売上高、利益額、年齢）に対応する値」とは、Ｂの範囲を示す情報と値との組（例えば、存続年数が０から５年：１，存続年数が６年から１０年：２，存続年数が１１年から２０年：３，存続年数が２０年から３０年：４，存続年数が３０年以上：５）を複数有する対応表から取得される値である。
マネージャー評価用対応表は、マネージャー評価用の特徴量ベクトルとマネージャーの評価値とを有する２以上の対応情報を有する。マネージャー評価用の特徴量ベクトルは、例えば、組織特徴量ベクトル、マネージャー特徴量ベクトルを有する。マネージャー評価用の特徴量ベクトルは、例えば、組織特徴量ベクトル、マネージャー特徴量ベクトル、部下であるすべての構成員の構成員情報から取得される構成員特徴量ベクトルを有する。マネージャー評価用の特徴量ベクトルは、例えば、組織のスコアの履歴情報を有することは好適である。組織のスコアの履歴情報（スコアのアップ、ダウン等）は、マネージャーの評価に深く関わるからである。なお、マネージャーとは、管理者、所属長等と言っても良い。
構成員評価用対応表は、構成員評価用の特徴量ベクトルと構成員の評価値とを有する２以上の対応情報を有する。構成員評価用の特徴量ベクトルは、例えば、組織特徴量ベクトル、マネージャー特徴量ベクトル、一の構成員の構成員情報から取得される構成員特徴量ベクトルを有する。構成員評価用の特徴量ベクトルは、例えば、組織のスコアまたは履歴情報を有しても良い。他の構成員も含む組織のスコアの履歴情報（スコアのアップ、ダウン等）は、構成員の評価に関わるからである。
各種の値取得用の対応表は、例えば、「文字列であるＡ（例えば、業種識別子、部門識別子、性別、黒字か否か、役職）と値」を有する複数の対応情報を有する表である。また、各種の値取得用の対応表は、例えば、「数値であるＢ（例えば、存続年数、資本金、売上高、利益額、年齢）と値」を有する複数の対応情報を有する表である。
組織情報格納部１１１には、２以上の組織情報が格納される。組織情報は、組織に関する情報である。組織情報は、１または２以上のスコアに対応付けられている。また、組織情報は、例えば、組織識別子を有する。組織識別子は、例えば、会社名、部門名、ＩＤ等である。なお、スコアは、組織に属する２以上の構成員に対するアンケートへの回答に基づくスコアである。言い換えれば、スコアは、構成員に対するアンケートの回答情報から取得されたスコアである。スコアは、構成員に対するアンケートに基づいて取得されたスコアであれば良く、取得方法は問わない。スコアの取得方法は、例えば、特開２０１８－１８１５２、特願２０１７－１７８４８０、特願２０１７－２４４６０８等に示されている。なお、組織情報に対応するスコアは、２以上の時点のアンケートの回答情報を用いて取得されたスコアの履歴情報でも良い。アンケート、スコアの取得方法等の具体例については、実施の形態２で説明する。なお、スコアは、人手により取得された情報でも良い。
組織情報格納部１１１には、スコア履歴情報に対応付けられて、組織情報が格納されていても良い。スコア履歴情報は、２以上の各時点におけるスコアに関する情報である。スコア履歴情報は、例えば、２以上の各時点におけるスコの集合、２つの時点のスコアの差である。
組織情報格納部１１１には、スコア履歴情報に対応付けられて、組織履歴情報が格納されていても良い。組織履歴情報は、２以上の各時点における組織の履歴に関する情報である。組織履歴情報は、例えば、２以上の時点の２以上の組織情報でも良いし、２以上の時点の２以上の組織情報の差異を示す情報でも良いし、基準となる時点の組織情報と当該時点から変化した内容を示す変更情報等でも良い。
組織情報は、１または２以上のスコアを含んでも良い。組織情報は、スコア履歴情報を含んでも良い。
組織情報は、１以上の組織属性値と２以上の構成員情報とを含む。組織属性値は、組織の属性の値である。組織属性値は、例えば、業種を識別する業種識別子、部門を識別する部門識別子、構成員数、下位の組織の組織識別子、下位の組織の数、存続年数、資本金、売上高、黒字か否か、利益額などである。業種は、例えば、メーカー、商社、銀行、サービス業、電機、製薬、化学等である。部門は、例えば、研究部門、開発部門、開発部、経理部、人事部、開発第一課等であり、名称等は問わない。下位の組織は、例えば、親会社に対する子会社、部に対する課、課に対する係などである。
構成員情報は、組織の構成員の情報である。構成員情報は、例えば、構成員識別子を有する。構成員識別子は、例えば、構成員の氏名、ＩＤ等である。構成員情報は、１以上の構成員属性値を有する。構成員属性値は、構成員の属性の値である。構成員属性値は、例えば、勤続年数、年齢、性別、構成員の評価値（例えば、１から５の５段階、Ａ，Ｂ，Ｃの３段階など）、構成員の各特性（例えば、協調性、仕事遂行力、独創性など）に対する評価値（例えば、１から５の５段階、Ａ，Ｂ，Ｃの３段階など）、所属先の組織識別子などである。構成員情報は、２以上の時点の構成員の評価値を含んでも良い。構成員情報は、マネージャーの構成員情報も含むと考えても良いし、マネージャーの構成員情報は、非マネージャーの構成員情報とは別の情報である、と考えても良い。
２以上の構成員の中において、マネージャーと非マネージャーとを区別しても良いし、区別しなくても良い。マネージャーと非マネージャーとを区別するか否かは、処理する情報、取得した情報次第で変化することは好適である。マネージャーの構成員情報と、非マネージャーの構成員情報とは、例えば、マネージャーであるか否かを示す情報の有無が異なる。
また、マネージャーの構成員情報に含まれる属性値として、例えば、マネージメントスタイルを示すマネージメントスタイル情報がある。マネージメントスタイル情報は、例えば、理念で部下の構成員を引っ張る理念型、仕事力で部下の構成員を引っ張る仕事力型、厳しさで部下の構成員を引っ張る軍隊型、母性で部下の構成員を引っ張る母性型等がある。また、例えば、理念型、仕事力型、軍隊型、母性型等の情報に対して、数値が対応していることは好適である。例えば、理念型は「１」、仕事力型は「２」、軍隊型は「３」、母性型は「４」等である。
学習器格納部１１２には、１または２以上の学習器が格納される。学習器は、例えば、組織スコア算出用学習器、マネージャー評価用学習器、構成員評価用学習器である。組織スコア算出用学習器は、組織のスコアを取得するための学習器である。マネージャー評価用学習器は、マネージャーの評価値を取得するための学習器である。構成員評価用学習器は、構成員の評価値を取得するための学習器である。
学習器は、例えば、組織情報とスコアとを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された情報である。また、学習器は、例えば、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された情報である。また、学習器は、例えば、組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された情報である。なお、学習器は、後述する学習部１３１が取得することは好適である。
なお、機械学習のアルゴリズムは、例えば、深層学習、ＳＶＲ、決定木、ランダムフォレスト等であり、そのアルゴリズムは問わない。
受付部１２は、各種の情報や指示等を受け付ける。ここで、受け付けとは、通常、端末装置２からの受信であるが、例えば、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念であると考えても良い。
各種の情報や指示等とは、例えば、組織情報、変更情報、学習指示、シミュレーション指示、評価指示である。
変更情報は、組織情報に対する変更を特定する情報である。受付部１２は、例えば、組織識別子と対応付けて、変更情報を受け付ける。
変更情報は、例えば、一の組織から除く構成員の構成員識別子（例えば、異動させる構成員の識別子、退職した構成員の識別子）、一の組織に追加する構成員の構成情報（例えば、受け入れる構成員の情報、入社した構成員の情報）、削除する組織の組織識別子、一の組織に新設する下位の組織の組織識別子、一の組織に新設する下位の組織の組織情報、一の組織から他の組織に移動する構成員の構成員識別子と移動先の組織の組織識別子などである。
学習指示とは、学習器を構成する学習処理の開始指示である。なお、開始指示により、例えば、組織情報格納部１１１の組織情報を用いて、１以上の学習器が構成される。１以上の学習器は、例えば、上述した組織スコア算出用学習器、マネージャー評価用学習器、構成員評価用学習器のうちの１以上である。
シミュレーション指示とは、組織に対するシミュレーションを行う指示である。シミュレーション指示は、例えば、変更情報を有する。シミュレーション指示は、例えば、組織情報を識別する組織識別子を有する。シミュレーション指示が変更情報を有する場合、例えば、変更情報に従った組織情報の変更を加え、当該変更後の組織情報に対するスコアが取得される。シミュレーション指示が組織識別子を有する場合、例えば、当該組織識別子で識別される組織情報に対して、予め決められた変更を加え（例えば、マネージャーを他の構成員に代える、いずれか１以上の構成員を異動させる等）、変更を加えた１または２以上の組織情報（後述する候補組織情報）を取得し、各組織情報に対するスコアが取得される。
評価指示とは、マネージャーまたは構成員の評価を出力する指示である。評価指示は、例えば、マネージャーまたは構成員を識別する構成員識別子を有する。また、評価指示は、例えば、組織識別子を有する。評価指示が構成員識別子を有する場合、例えば、当該構成員識別子で識別される構成員の評価値が取得される。評価指示が組織識別子を有する場合、例えば、当該組織識別子で識別される組織のすべての構成員の評価値が取得される。
処理部１３は、組織情報と組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する。予め決められた処理は、例えば、後述するマネージャー選択手段１３２、後述する組織シミュレーション手段１３３、後述するマネージャー評価手段１３４、後述する構成員評価手段１３５が行う処理である。処理結果は、例えば、後述するマネージャー情報、後述するシミュレーション結果、後述するマネージャーの評価値、後述する構成員の評価値である。
また、処理部１３が予め決められた処理を行う対象は、例えば、現在の組織の組織情報、または将来の組織の候補となる組織情報である。
処理部１３は、受付部１２が受け付けた組織情報または受付部１２が受け付けた変更情報を用いて取得された組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより学習器格納部１１２の学習器に適用し、スコアを取得し、スコアを用いて処理結果を取得することは好適である。
処理部１３は、例えば、受付部１２が受け付けた組織情報の一部または全部、または受付部１２が受け付けた変更情報を用いて取得された組織情報の一部または全部から特徴量ベクトルを構成し、当該特徴量ベクトルと最も近似する特徴量ベクトルに対応するスコアを格納部１１から取得する。かかる場合、格納部１１には、組織情報格納部１１１の組織情報の一部または全部を用いて構成された特徴量ベクトルと、当該組織情報と対になるスコアとの対応を示す２以上の対応情報が格納されている。
処理部１３は、２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、予め決められた処理を行い、処理結果を取得する。なお、スコア履歴情報は、上の各時点におけるスコアの履歴に関する情報である。スコア履歴情報は、例えば、２以上の各時点におけるスコアでも良いし、２以上の各時点におけるスコアの差でも良いし、２以上の各時点におけるスコアを用いて取得される単位期間の変化量等でも良い。処理部１３は、例えば、処理の対象となる組織のスコアであり、組織情報格納部１１１の２以上の各時点におけるスコアを読み出し、２以上の各時点におけるスコアの差を算出したり、２以上の各時点におけるスコアと各スコアに対応付いている日時情報とを用いて、単位期間（例えば、１年、１ヶ月、４半期など）のスコアの変化量を算出したりしても良い。
処理部１３は、受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより学習器に適用し、スコアを取得し、スコアを用いて処理結果を取得する。なお、受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報は、例えば、受付部１２が受け付けた組織情報または変更情報である。また、受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報は、例えば、処理部１３が取得した組織情報または変更情報である。
処理部１３は、組織情報格納部１１１に格納されているスコア履歴情報と組織履歴情報との組を読み出し、当該２組以上の情報を用いて、予め決められた処理を行い、処理結果を取得しても良い。
学習部１３１は、組織情報と、スコアまたはスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習器を構成する。なお、学習部１３１が学習器を構成する場合に使用する組織情報は、組織情報の一部でも良い。
学習部１３１は、例えば、与えられた組織情報から特徴量ベクトルを取得する。そして、学習部１３１は、例えば、特徴量ベクトルとスコアとの組、複数組を機械学習のアルゴリズムに適用し、学習器を構成する。
また、学習部１３１は、例えば、与えられた組織情報から特徴量ベクトルを取得する。そして、学習部１３１は、例えば、取得した特徴量ベクトルと、与えられた組織情報に対応するスコア履歴情報との組を複数組、機械学習のアルゴリズムに適用し、学習器を構成する。なお、スコア履歴情報は、例えば、２つの時点のスコアの差である。また、学習部１３１は、スコア履歴情報を用いて、特徴量ベクトルを取得しても良い。
また、学習部１３１は、例えば、与えられた組織履歴情報から特徴量ベクトルを取得する。そして、学習部１３１は、例えば、取得した特徴量ベクトルと、与えられた組織履歴情報に対応するスコア履歴情報との組を複数組、機械学習のアルゴリズムに適用し、学習器を構成する。なお、スコア履歴情報は、例えば、２つの時点のスコアの差である。また、学習部１３１は、スコア履歴情報を用いて、特徴量ベクトルを取得しても良い。
学習部１３１は、例えば、組織情報が有する複数の組織属性値（ここでは、例えば、業種を識別する業種識別子、部門を識別する部門識別子、構成員数、下位の組織の組織識別子、下位の組織の数、存続年数、資本金、売上高、黒字か否か、利益額）、および組織情報が有する複数の各構成員情報が有する１以上の構成員属性値（ここでは、例えば、勤続年数、年齢、性別を識別する値、評価情報（ランク））から、特徴量ベクトル（業種識別子に対応する値，部門識別子に対応する値，構成員数，下位の組織の数，存続年数，資本金，売上高，黒字か否か（例えば、黒字の場合は「１」、赤字の場合は「０」），利益額，・・・，構成員１の勤続年数，構成員１の年齢，構成員１の性別を識別する値（例えば、男性の場合は「１」、女性の場合は「０」）、構成員１の評価情報（ランク），構成員２の勤続年数，構成員２の年齢，構成員２の性別を識別する値（例えば、男性の場合は「１」、女性の場合は「０」）、構成員２の評価情報（ランク），・・・，構成員ｎの勤続年数，構成員ｎの年齢，構成員ｎの性別を識別する値（例えば、男性の場合は「１」、女性の場合は「０」）、構成員ｎの評価情報（ランク））を構成する。なお、ｎは構成員の数であるが、学習器を構成するために必要な構成員の数よりｎが小さい場合、構成員ｎの属性値以降の要素は、例えば、０となる特徴量ベクトルを、学習部１３１は構成する。
学習部１３１は、例えば、組織履歴情報が有する複数の組織属性値、複数の各構成員情報が有する１以上の構成員属性値、組織の変化情報（例えば、変化した構成員数、変化した下位の組織の数、変化した売上高、黒字から赤字に変化したことを示す情報、赤字から黒字に変化したことを示す情報、変化した利益額）から、特徴量ベクトルを構成する。
次に、学習部１３１は、例えば、構成した特徴量ベクトルと、当該特徴量ベクトルを構成する元になった組織情報または組織履歴情報と、対になるスコアまたはスコア履歴情報とを有する情報を、多数、機械学習の学習器の生成ソフトウェアに入力し、学習器を構成する。
学習部１３１は、例えば、以下のようにして、組織スコア算出用学習器を構成する。まず、学習部１３１は、２以上の各組織情報から、組織スコア算出用の特徴量ベクトルを取得する。なお、特徴量ベクトルの取得方法の例は上述した。
次に、学習部１３１は、各組織情報または各組織履歴情報と対になるスコアまたはスコア履歴情報を格納部１１から取得する。そして、学習部１３１は、特徴量ベクトルとスコアまたはスコア履歴情報との組、複数組を機械学習のアルゴリズムに適用し、組織スコア算出用学習器を構成する。
また、学習部１３１は、例えば、以下のようにして、マネージャー評価用学習器を構成する。まず、学習部１３１は、２以上の各組織情報または２以上の各組織履歴情報から、マネージャー評価用の特徴量ベクトルを取得する。次に、学習部１３１は、各組織情報または各組織履歴情報から、マネージャーの評価値（ここでは、最終の時点の評価値が好適である）または評価値の履歴情報を取得する。そして、学習部１３１は、特徴量ベクトルとマネージャーの評価値または評価値の履歴情報との組、複数組を機械学習のアルゴリズムに適用し、マネージャー評価用学習器を構成する。
また、学習部１３１は、例えば、以下のようにして、構成員評価用学習器を構成する。まず、学習部１３１は、２以上の各組織情報または２以上の各組織履歴情報から、対象となる構成員の構成員情報を用いて、構成員評価用の特徴量ベクトルを取得する。次に、学習部１３１は、各組織情報または各組織履歴情報から、対象となる構成員の評価値または評価値の履歴情報を取得する。そして、学習部１３１は、特徴量ベクトルと構成員の評価値または評価値の履歴情報との組、複数組を機械学習のアルゴリズムに適用し、構成員評価用学習器を構成する。
以下、処理部１３が処理結果を取得する処理の例を、（１）から（４）で説明する。
（１）マネージャー選択手段１３２によるマネージャーの選択処理
マネージャー選択手段１３２は、受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報に対応する組織のスコアが最も高いまたは最も向上すると判断されるマネージャーを、組織情報が有する２以上の各構成員情報に対応する構成員の中から選択し、当該構成員の構成員情報を用いて前記マネージャーを特定するマネージャー情報を取得する。なお、マネージャーとして選択する候補の構成員の情報を有する組織情報は、処理対象の組織情報であり、その取得方法は問わない。
具体的には、マネージャー選択手段１３２は、例えば、以下の（１－１）または（１－２）のように動作する。
（１－１）機械学習のアルゴリズムによりマネージャー情報を取得する場合
マネージャー選択手段１３２は、受け付けられた組織情報が有する２以上の構成員情報の集合である構成員情報群を用いて、マネージャーであることを特定する構成員属性値を含む構成員情報が異なる２以上の構成員情報群を生成する。そして、マネージャー選択手段１３２は、生成した２以上の各構成員情報群を有する２以上の組織情報であり、受け付けられた組織情報が有する１以上の組織識別子を有する２以上の組織情報を取得する。かかる２以上の組織情報は、候補組織情報である。なお、マネージャー選択手段１３２は、マネージャーが異なる２以上の組織の組織情報である２以上の候補組織情報を取得したこととなる。
または、マネージャー選択手段１３２は、受け付けられた組織履歴情報が有する２以上の構成員情報の集合である構成員情報群を用いて、マネージャーであることを特定する構成員属性値を含む構成員情報が異なる２以上の構成員情報群を生成する。そして、マネージャー選択手段１３２は、生成した２以上の各構成員情報群を有する２以上の組織情報であり、受け付けられた組織履歴情報が有する１以上の組織識別子を有する２以上の組織情報を取得する。なお、ここでの組織情報は、組織の変化に関する情報を含んでいても良い。
次に、マネージャー選択手段１３２は、２以上の各候補組織情報から組織スコア算出用の特徴量ベクトルを取得する。組織情報から組織スコア算出用の特徴量ベクトルを取得する処理については上述したので、ここでの説明は省略する。
次に、マネージャー選択手段１３２は、２以上の各候補組織情報について、機械学習のアルゴリズムにより各特徴量ベクトルを組織スコア算出用学習器に適用し、スコアまたはスコアの変化量を取得する。
次に、マネージャー選択手段１３２は、取得したスコアまたはスコアの変化量が最大の候補組織情報に対応するマネージャーのマネージャー情報を取得する。ここで、マネージャー情報は、例えば、スコアが最大の候補組織情報が有するマネージャーであることを特定する構成員属性値と対になる構成員識別子、または当該構成員属性値を含む構成員情報の一部である。
（１－２）ベクトル間の近似度によりマネージャー情報を取得する場合
マネージャー選択手段１３２は、（１－１）で説明した処理と同様の処理を行い、２以上の候補組織情報を取得する。次に、マネージャー選択手段１３２は、（１－１）で説明した処理と同様の処理を行い、２以上の各候補組織情報から組織スコア算出用の特徴量ベクトルを取得する。
次に、マネージャー選択手段１３２は、２以上の各候補組織情報から取得された組織スコア算出用の特徴量ベクトルに最も近似する特徴量ベクトルを格納部１１から取得し、当該特徴量ベクトルと対になるスコアまたはスコアの変化量を格納部１１から取得する。このスコアまたはスコアの変化量を、２以上の各候補組織情報に対応するスコアまたはスコアの変化量とする。なお、この場合、格納部１１には、組織スコア算出用対応表が格納されている。
次に、マネージャー選択手段１３２は、スコアまたはスコアの変化量が最大の候補組織情報に対応するマネージャーのマネージャー情報を取得する。
なお、（１）において、処理結果はマネージャー情報である。
（２）組織シミュレーション手段１３３による組織のシミュレーション処理
組織シミュレーション手段１３３は、受け付けられた変更情報を用いて変更された組織情報であり、組織情報の候補である１または２以上の候補組織情報を取得し、１以上の各候補組織情報に対するスコアまたはスコアの変化量を、組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて取得する。なお、受け付けられた変更情報は、例えば、受付部１２が受け付けた変更情報である。ただし、受け付けられた変更情報は、組織シミュレーション手段１３３が自動的に取得した変更情報でも良い。また、組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報は、組織情報格納部１１１に格納されている。
具体的には、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、以下の（２－１）または（２－２）のように動作する。
（２－１）機械学習のアルゴリズムにより１以上の各候補組織情報に対応するスコアを取得する場合
組織シミュレーション手段１３３は、受け付けられた変更情報に従って、変更情報に対応する組織情報を変更し、変更された１以上の組織情報を取得する。かかる１以上の組織情報は、１以上の候補組織情報である。
なお、組織シミュレーション手段１３３が、受け付けられた変更情報に従って、２以上の候補組織情報を取得する場合、どのようなアルゴリズムで２以上の候補組織情報を取得しても良い。例えば、変更情報が一の組織の構成員情報の削除（構成員の異動）を示す情報である場合、組織シミュレーション手段１３３は、当該変更情報に対応する組織情報（処理の対象となる組織情報）から変更情報により特定される構成員情報を削除し、かつ他の１以上のいずれかの組織の２以上の構成員のうちのいずれかの構成員の構成員情報を当該組織情報に付加する処理を行い、２以上の候補組織情報を取得する。また、例えば、変更情報が一の組織のマネージャーである構成員の削除（マネージャーの異動））を示す情報である場合、組織シミュレーション手段１３３は、当該変更情報に対応する組織情報から変更情報により特定されるマネージャーの構成員情報を削除し、かつ残った１以上の構成員のいずれかをマネージャーとするように構成員の属性値を変更する処理を行い、２以上の候補組織情報を取得する。また、例えば、変更情報が一の組織（例えば、部）に、新しい一の下位組織（例えば、課）を生成することを示す情報である場合、当該一の組織に属する他の下位組織の組織識別子と対になる１以上の構成員情報の組織識別子を、当該新しい一の下位組織の組織識別子に変更する処理（当該一の組織の１以上の構成員を他の下位組織から当該新しい一の下位組織に異動させる処理）を行う。また、例えば、変更情報が一の組織（例えば、部）の下位組織（例えば、一の課）の消滅を示す情報である場合、当該下位組織の組織識別子を有するすべての構成員情報の組織識別子を、当該一の組織の他のいずれかの下位組織の組織識別子に変更する処理（一の課の構成員を他の課に異動させる処理）を行う。
なお、変更情報は、組織に対するいかなる変更を示す情報でも良い。また、組織シミュレーション手段１３３が変更情報に従って１以上の候補組織情報を取得するアルゴリズムは問わない。組織シミュレーション手段１３３が変更情報に従って、一の候補組織情報のみを取得しても良い。変更情報が構成員の退職を示す情報である場合、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、変更情報に対応する組織情報から変更情報に対応する構成員の構成員情報を削除し、一の候補組織情報を取得する。また、かかる場合、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、候補組織情報の組織属性値である構成員数を１減少させる。
変更情報が構成員の追加を示す情報である場合、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、変更情報に対応する組織情報に変更情報に対応する構成員の構成員情報を付加し、一の候補組織情報を取得する。また、かかる場合、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、候補組織情報の組織属性値である構成員数を１増加させる。
そして、組織シミュレーション手段１３３は、取得した１以上の各候補組織情報から組織スコア算出用の特徴量ベクトルを取得する。次に、組織シミュレーション手段１３３は、各特徴量ベクトルを、機械学習のアルゴリズムにより組織スコア算出用学習器に適用し、スコアまたはスコアの変化量を取得する。なお、組織スコア算出用学習器は、学習器格納部１１２に格納されている。
なお、上記の候補組織情報を取得する処理は、例えば、上述したように、組織シミュレーション手段１３３が変更情報を用いて変更された組織情報を生成する処理でも良いし、格納部１１に予め格納されている候補組織情報を読み出す処理でも良い。
次に、組織シミュレーション手段１３３は、候補組織情報と、スコアまたはスコアの変化量との組を２以上、取得した場合、最大のスコアまたは最大のまたはスコアの変化量の候補組織情報を取得しても良い。かかる候補組織情報は、推奨する組織の組織情報である。この場合、処理結果は、例えば、推奨する組織の組織情報の全部または一部である。また、処理結果は、例えば、候補組織情報の全部または一部と、スコアとの組、１組以上でも良い。
また、組織シミュレーション手段１３３が候補組織情報と、スコアまたはスコアの変化量との組を１つ取得した場合、処理結果は、例えば、スコアまたはスコアの変化量である。
（２－２）ベクトル間の近似度によりマネージャー情報を取得する場合
組織シミュレーション手段１３３は、（２－１）で説明した処理と同様の処理を行い、１以上の候補組織情報を取得する。次に、組織シミュレーション手段１３３は、（２－１）で説明した処理と同様の処理を行い、１以上の各候補組織情報から組織スコア算出用の特徴量ベクトルを取得する。
次に、組織シミュレーション手段１３３は、１以上の各候補組織情報から取得された組織スコア算出用の特徴量ベクトルに最も近似する特徴量ベクトルを格納部１１から取得し、当該特徴量ベクトルと対になるスコアまたはスコアの変化量を格納部１１から取得する。このスコアまたはスコアの変化量を、１以上の各候補組織情報に対応するスコアまたはスコアの変化量とする。なお、この場合、格納部１１には、組織スコア算出用対応表が格納されている。
次に、組織シミュレーション手段１３３は、候補組織情報と、スコアまたはスコアの変化量との組を２以上、取得した場合、最大のスコアまたは最大のスコアの変化量の候補組織情報を取得しても良い。かかる候補組織情報は、推奨する組織の組織情報である。この場合、処理結果は、例えば、推奨する組織の組織情報の全部または一部である。また、処理結果は、例えば、候補組織情報の全部または一部と、スコアまたは最大のスコアとの組、１組以上でも良い。
また、組織シミュレーション手段１３３が候補組織情報と、スコアまたは最大のスコアとの組を１つ取得した場合、処理結果は、例えば、スコアまたは最大のスコアである。
（３）マネージャー評価手段１３４によるマネージャーの評価値の取得処理
マネージャー評価手段１３４は、一の組織のスコア履歴情報を用いて、一の組織のマネージャーの評価値を取得する。
マネージャー評価手段１３４は、一の組織の組織情報が有する２以上の各構成員情報が有する１以上の構成員属性値に応じて、異なる評価値を取得することは好適である。
具体的には、マネージャー評価手段１３４は、例えば、以下の（３－１）または（３－２）のように動作する。
（３－１）機械学習のアルゴリズムによりマネージャーの評価値の取得する場合
マネージャー評価手段１３４は、一の組織の組織情報の一部または全部を、機械学習のアルゴリズムによりマネージャー評価用学習器に適用し、マネージャーの評価値を取得する。
具体的には、マネージャー評価手段１３４は、例えば、一の組織の組織情報の一部または全部からマネージャー評価用特徴量ベクトルを構成する。なお、組織情報の一部または全部は、マネージャー以外の構成員の構成員情報も含まれることは好適である。かかることにより、マネージャー以外の構成員の構成員情報も加味した、マネージャーの評価が可能となる。
次に、マネージャー評価手段１３４は、構成した特徴量ベクトルを、機械学習のアルゴリズムによりマネージャー評価用学習器に適用し、評価値を取得する。なお、評価値は、処理結果である。
（３－２）ベクトル間の近似度によりマネージャーの評価値の取得する場合
マネージャー評価手段１３４は、例えば、一の組織の組織情報の一部または全部からマネージャー評価用特徴量ベクトルを構成する。
次に、マネージャー評価手段１３４は、取得したマネージャー評価用特徴量ベクトルに最も近似する特徴量ベクトルを格納部１１のマネージャー評価用対応表から取得し、当該特徴量ベクトルと対になる評価値を格納部１１から取得する。
なお、ここで、取得された評価値は、例えば、処理結果である。
（４）構成員評価手段１３５による構成員の評価値の取得処理
構成員評価手段１３５は、一の組織のスコア履歴情報と、一の組織の組織情報が有する２以上の各構成員情報の１以上の構成員属性値とを用いて、２以上の各構成員情報に対応する２以上の各構成員の評価値を取得する。
構成員評価手段１３５は、一の組織の組織情報が有するマネージャーの構成員情報が有する１以上の構成員属性値に応じて、異なる評価値を取得することは好適である。
具体的には、構成員評価手段１３５は、例えば、以下の（４－１）または（４－２）のように動作する。
（４－１）機械学習のアルゴリズムにより構成員の評価値を取得する場合
構成員評価手段１３５は、一の組織の組織情報が有する２以上の各構成員情報の１以上の構成員属性値を、機械学習のアルゴリズムにより学習器に適用し、スコアを取得する。
具体的には、構成員評価手段１３５は、例えば、一の組織の組織情報が有する１以上の組織属性値、および評価対象の構成員の構成情報が有する１または２以上の構成員属性値を用いて、構成員評価用特徴量ベクトルを構成する。
なお、構成員評価手段１３５は、例えば、一の組織の組織情報が有する１以上の組織属性値、評価対象の構成員の構成員情報が有する１または２以上の構成員属性値に加え、一の組織の組織情報が有するマネージャーの構成員の構成情報が有する１または２以上の構成員属性値をも用いて、構成員評価用特徴量ベクトルを構成することは好適である。かかることにより、マネージャーの構成員情報も加味した、構成員の評価が可能となる。
次に、構成員評価手段１３５は、構成した構成員評価用特徴量ベクトルを機械学習のアルゴリズムにより構成員評価用学習器に適用し、評価値を取得する。なお、構成した構成員評価用特徴量ベクトルは、例えば、一の組織の組織情報が有する１以上の組織属性値、構成員の構成員情報が有する１または２以上の構成員属性値から構成された特徴量ベクトルである。また、構成した構成員評価用特徴量ベクトルは、例えば、一の組織の組織情報が有する１以上の組織属性値、構成員の構成員情報が有する１または２以上の構成員属性値、およびマネージャーの構成員の構成情報が有する１または２以上の構成員属性値から構成された特徴量ベクトルである。
また、構成員評価手段１３５が使用する学習器は、例えば、特徴量ベクトルと構成員の評価値との組を多数、学習部１３１に入力し、学習部１３１が取得した学習器である。
（４－２）ベクトル間の近似度により構成員の評価値の取得する場合
構成員評価手段１３５は、（４－１）で説明した処理により、構成員評価用特徴量ベクトルを構成する。
次に、構成員評価手段１３５は、取得した構成員評価用特徴量ベクトルに最も近似する特徴量ベクトルを格納部１１の構成員評価用対応表から取得し、当該特徴量ベクトルと対になる構成員の評価値を格納部１１から取得する。
なお、ここで、取得された構成員の評価値が、例えば、処理結果である。
出力部１４は、処理部１３が取得した処理結果を出力する。処理結果は、例えば、マネージャー情報、シミュレーション結果、マネージャーの評価値、構成員の評価値である。
ここで、出力とは、通常、端末装置２への送信であるが、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である、と考えても良い。
出力部１４は、例えば、マネージャー選択手段１３２が取得したマネージャー情報を出力する。
出力部１４は、例えば、組織シミュレーション手段１３３が取得した２以上の各候補組織情報に対するスコアに関する情報であるシミュレーション結果を出力する。シミュレーション結果とは、スコアでも良いし、最もスコアの高い候補組織情報に関する情報でも良い。候補組織情報に関する情報は、候補組織情報でも良いし、候補組織情報を特定する情報でも良い。
出力部１４は、例えば、マネージャー評価手段１３４が取得したマネージャーの評価値を出力する。
出力部１４は、例えば、構成員評価手段１３５が取得した１または２以上の各構成員の評価値を出力する。
端末装置２を構成する端末格納部２１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、組織情報、変更情報、ユーザ識別子である。
端末受付部２２は、各種の指示や情報等を受け付ける。ここで、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。各種の指示や情報等とは、例えば、組織情報、変更情報、学習指示、マネージャー選択指示、シミュレーション指示、評価指示等である。
端末処理部２３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、端末受信部２５が受信した情報を表示される情報に構成する処理である。かかる処理は、例えば、端末受信部２５が受信したＨＴＭＬの情報から画面を構成する処理である。各種の処理とは、例えば、端末受付部２２が受け付けた指示等を送信する指示等に構成する処理である。かかる処理は、例えば、端末受付部２２が受け付けた指示等に、端末格納部２１のユーザ識別子を付加して、送信する指示等に構成する処理である。
端末送信部２４は、各種の指示や情報等を組織情報処理装置１に送信する。各種の指示や情報等とは、例えば、端末処理部２３が構成した指示や情報、端末受付部２２が受け付けた指示や情報等である。
端末受信部２５は、各種の情報を組織情報処理装置１から受信する。各種の情報とは、例えば、処理結果、マネージャー情報、シミュレーション結果、マネージャーの評価値、構成員の評価値である。
端末出力部２６は、各種の情報を取得する。各種の情報とは、例えば、端末受付部２２が受け付けた情報、端末受信部２５が受信した情報、端末処理部２３が構成した情報である。各種の情報とは、例えば、処理結果、マネージャー情報、シミュレーション結果、マネージャーの評価値、構成員の評価値である。
格納部１１、組織情報格納部１１１、学習器格納部１１２、および端末格納部２１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
格納部１１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１１等で記憶されるようになってもよい。
受付部１２、および端末受信部２５は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
処理部１３、学習部１３１、マネージャー選択手段１３２、組織シミュレーション手段１３３、マネージャー評価手段１３４、構成員評価手段１３５、および端末処理部２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部１３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
出力部１４、および端末送信部２４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
端末出力部２６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部２６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
次に、情報システムＡの動作について説明する。まず、組織情報処理装置１の動作例について、図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３０１）受付部１２は、端末装置２から学習指示を受信したか否かを判断する。学習指示を受信した場合はステップＳ３０２に行き、学習指示を受信しなかった場合はステップＳ３０３に行く。
（ステップＳ３０２）学習部１３１は、学習処理を行う。ステップＳ３０１に戻る。学習処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３０３）受付部１２は、端末装置２からマネージャー選択指示を受信したか否かを判断する。マネージャー選択指示を受信した場合はステップＳ３０４に行き、マネージャー選択指示を受信しなかった場合はステップＳ３０６に行く。
（ステップＳ３０４）マネージャー選択手段１３２は、マネージャー選択処理を行う。マネージャー選択処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３０５）出力部１４は、ステップＳ３０４で取得されたマネージャー情報を、マネージャー選択指示を送信してきた端末装置２に送信する。ステップＳ３０１に戻る。
（ステップＳ３０６）受付部１２は、端末装置２からシミュレーション指示を受信したか否かを判断する。シミュレーション指示を受信した場合はステップＳ３０７に行き、シミュレーション指示を受信しなかった場合はステップＳ３１０に行く。
（ステップＳ３０７）組織シミュレーション手段１３３は、組織シミュレーション処理を行う。組織シミュレーション処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３０８）処理部１３は、ステップＳ３０７での処理の結果を用いて、シミュレーション結果を取得する。
（ステップＳ３０９）出力部１４は、ステップＳ３０８で取得されたシミュレーション結果を、シミュレーション指示を送信してきた端末装置２に送信する。ステップＳ３０１に戻る。
（ステップＳ３１０）受付部１２は、端末装置２から評価指示を受信したか否かを判断する。評価指示を受信した場合はステップＳ３１１に行き、評価指示を受信しなかった場合はステップＳ３０１に戻る。
（ステップＳ３１１）マネージャー評価手段１３４または構成員評価手段１３５は、評価処理を行う。評価処理の例について、図８のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３１２）出力部１４は、ステップＳ３１１で取得された評価値を、評価指示を送信してきた端末装置２に送信する。ステップＳ３０１に戻る。
なお、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
次に、ステップＳ３０２の学習処理の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４０１）学習部１３１は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ４０２）学習部１３１は、組織情報格納部１１１に、ｉ番目の組織情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の組織情報が存在する場合はステップＳ４０３に行き、ｉ番目の組織情報が存在しない場合はステップＳ４１５に行く。
（ステップＳ４０３）学習部１３１は、組織情報格納部１１１から、ｉ番目の組織情報等を取得する。組織情報等とは、組織情報のみでも良いし、組織情報と当該組織情報に対応するスコアでも良いし、組織情報とスコア履歴情報でも良いし、組織履歴情報とスコア履歴情報でも良い。
（ステップＳ４０４）処理部１３は、ステップＳ４０３で取得した情報を用いて、特徴量ベクトルを構成する。かかる特徴量ベクトル構成処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４０５）学習部１３１は、ステップＳ４０４で取得された特徴量ベクトルから、組織スコア算出用の特徴量ベクトルを取得する。組織スコア算出用の特徴量ベクトルとは、組織のスコアを算出するために使用される特徴量ベクトルである。なお、算出とは、通常、何らかの計算により取得することであるが、記録媒体等からの読出し等でも良く、最終的に取得できれば良い。また、組織スコア算出用の特徴量ベクトルは、ステップＳ４０４で取得された特徴量ベクトルそのものでも良いし、ステップＳ４０４で取得された特徴量ベクトルの一部の要素から構成されるベクトルでも良い。また、通常、ステップＳ４０４で取得された特徴量ベクトルのうち、組織スコア算出用の特徴量ベクトルの要素として、採用する要素は予め決まっている。
（ステップＳ４０６）学習部１３１は、ステップＳ４０５で取得した組織スコア算出用の特徴量ベクトルと、ｉ番目の組織情報と対になるスコアとの対応情報を取得し、当該対応情報を、格納部１１の組織スコア算出用対応表に追記する。なお、ここで、対応情報は、スコアに代えて、またはスコアに加えて、スコアの変化量を有しても良い。
（ステップＳ４０７）学習部１３１は、ステップＳ４０４で取得された特徴量ベクトルから、マネージャー評価用の特徴量ベクトルを取得する。なお、マネージャー評価用の特徴量ベクトルは、ステップＳ４０４で取得された特徴量ベクトルそのものでも良いし、ステップＳ４０４で取得された特徴量ベクトルの一部の要素から構成されるベクトルでも良い。また、通常、ステップＳ４０４で取得された特徴量ベクトルのうち、マネージャー評価用の特徴量ベクトルの要素として、採用する要素は予め決まっている。
（ステップＳ４０８）学習部１３１は、ステップＳ４０７で取得したマネージャー評価用の特徴量ベクトルと、ｉ番目の組織情報が有するマネージャーの構成員情報に含まれるマネージャーの評価値との対応情報を取得し、当該対応情報を、格納部１１のマネージャー評価用対応表に追記する。
（ステップＳ４０９）学習部１３１は、カウンタｊに１を代入する。
（ステップＳ４１０）学習部１３１は、ｉ番目の組織情報の中に、ｊ番目の構成員情報が存在するか否かを判断する。ｊ番目の構成員情報が存在する場合はステップＳ４１１に行き、ｊ番目の構成員情報が存在しない場合はステップＳ４１４に行く。
（ステップＳ４１１）学習部１３１は、ステップＳ４０４で取得された特徴量ベクトルから、ｊ番目の構成員情報に対応する構成員評価用の特徴量ベクトルを取得する。また、通常、ステップＳ４０４で取得された特徴量ベクトルのうち、構成員評価用の特徴量ベクトルの要素として、採用する要素は予め決まっている。なお、ｊ番目の構成員の構成員評価用の特徴量ベクトルには、例えば、マネージャーを除く他の構成員の構成員情報から取得される情報は含まれない。
（ステップＳ４１２）学習部１３１は、ステップＳ４１１で取得した構成員評価用の特徴量ベクトルと、ｉ番目の組織情報のｊ番目の構成員情報が有する構成員の構成員情報に含まれる構成員の評価値との対応情報を取得し、当該対応情報を、格納部１１の構成員評価用対応表に追記する。
（ステップＳ４１３）学習部１３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ４１０に戻る。
（ステップＳ４１４）学習部１３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０２に戻る。
（ステップＳ４１５）学習部１３１は、格納部１１の組織スコア算出用対応表に対して、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い、組織スコア算出用学習器を構成し、学習器格納部１１２に蓄積する。
（ステップＳ４１６）学習部１３１は、格納部１１のマネージャー評価用対応表に対して、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い、マネージャー評価用学習器を構成し、学習器格納部１１２に蓄積する。
（ステップＳ４１７）学習部１３１は、格納部１１の構成員評価用対応表に対して、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い、構成員評価用学習器を構成し、学習器格納部１１２に蓄積する。上位処理にリターンする。
なお、図４のフローチャートにおいて、構成員評価用学習器は、マネージャーおよび非マネージャーの構成員評価用学習器であったが、マネージャー評価用学習器と、非マネージャー評価用学習器とは、異なる学習器でも良い。かかる場合、マネージャー評価用学習器と非マネージャー評価用学習器とは、学習時に与える特徴量ベクトルが異なる。マネージャー評価用学習器を構成する場合には、例えば、特徴量ベクトルは１以上の組織識別子から取得される値を有するが、非マネージャー評価用学習器を構成する場合には、例えば、特徴量ベクトルは１以上の組織識別子から取得される値を有さない。
次に、ステップＳ４０４の特徴量ベクトル構成処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。なお、この特徴量ベクトル構成処理で構成される特徴量ベクトルは、使用され得るすべての要素を含むベクトルである。
（ステップＳ５０１）処理部１３は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ５０２）処理部１３は、組織に関するｉ番目の要素が必要か否かを判断する。ｉ番目の要素が必要である場合はステップＳ５０３に行き、ｉ番目の要素が必要でない場合はステップＳ５０６に行く。なお、処理部１３は、特徴量ベクトルを構成する要素として、どのような要素が必要かについては、予め情報を保持している。
（ステップＳ５０３）処理部１３は、組織に関するｉ番目の要素を取得するために必要な１または２以上の組織属性値を組織情報等から取得する。なお、組織情報等とは、ステップＳ４０３で取得された情報である。また、処理部１３は、ｉ番目の要素を取得するために必要な１以上の組織属性値について、予め分かっている（例えば、プログラミングされている）。
（ステップＳ５０４）処理部１３は、ステップＳ５０３で取得した１以上の組織属性値を用いて、組織に関するｉ番目の要素の値を取得し、最終的に構成する特徴量ベクトルの特定の要素として、当該要素の値を書き込む。なお、組織に関する番目の要素の値は、ステップＳ５０３で取得した組織属性値そのものの場合もあり得るし、ステップＳ５０３で取得した組織属性値をキーとして、格納部１１の対応表を検索し、取得された情報である場合もあり得るし、ステップＳ５０３で取得した２以上の組織属性値をパラメータとして演算し、得られた情報である場合もあり得る。また、組織に関するｉ番目の要素の値は、最終的に構成する特徴量ベクトルの特定の要素の値となる。また、上記の演算のための演算式は、処理部１３が予め保持している、とする。
（ステップＳ５０５）処理部１３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。
（ステップＳ５０６）処理部１３は、カウンタｊに１を代入する。
（ステップＳ５０７）処理部１３は、マネージャーに関するｊ番目の要素が必要か否かを判断する。ｊ番目の要素が必要である場合はステップＳ５０８に行き、ｊ番目の要素が必要でない場合はステップＳ５１１に行く。
（ステップＳ５０８）処理部１３は、マネージャーに関するｊ番目の要素を取得するために必要な１以上の構成員属性値等であり、マネージャーである構成員の構成情報の１以上の構成員属性値等を、組織情報から取得する。１以上の構成員属性値等とは、１以上の構成員属性値でも良いし、１以上の構成員属性値と１以上の組織属性値でも良い。
（ステップＳ５０９）処理部１３は、ステップＳ５０８で取得した１以上の構成員属性値等を用いて、マネージャーに関するｊ番目の要素の値を取得し、最終的に構成する特徴量ベクトルの特定の要素として、当該要素の値を書き込む。なお、マネージャーに関するｊ番目の要素の値は、ステップＳ５０８で取得した構成員属性値そのものの場合もあり得るし、ステップＳ５０８で取得した構成員属性値等をキーとして、格納部１１の対応表を検索し、取得された情報である場合もあり得るし、ステップＳ５０８で取得した２以上の構成員属性値等をパラメータとして演算し、得られた情報である場合もあり得る。
（ステップＳ５１０）処理部１３は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ５０７に戻る。
（ステップＳ５１１）処理部１３は、カウンタｋに１を代入する。
（ステップＳ５１２）処理部１３は、組織情報の中にｋ番目の構成員の構成員情報が存在するか否かを判断する。ｋ番目の構成員の構成員情報が存在する場合はステップＳ５１３に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。
（ステップＳ５１３）処理部１３は、カウンタｌに１を代入する。
（ステップＳ５１４）処理部１３は、構成員に関するｌ番目の要素が必要か否かを判断する。ｌ番目の要素が必要である場合はステップＳ５１５に行き、ｌ番目の要素が必要でない場合はステップＳ５１８に行く。
（ステップＳ５１５）処理部１３は、構成員に関するｌ番目の要素を取得するために必要な１または２以上の構成員属性値等であり、構成員の構成情報の１以上の構成員属性値等を、組織情報から取得する。１以上の構成員属性値等とは、１以上の構成員属性値でも良いし、１以上の構成員属性値と１以上の組織属性値でも良い。
（ステップＳ５１６）処理部１３は、処理部１３は、ステップＳ５１５で取得した１以上の構成員属性値等を用いて、構成員に関するｌ番目の要素の値を取得し、最終的に構成する特徴量ベクトルの特定の要素として、当該要素の値を書き込む。なお、構成員に関するｌ番目の要素の値は、ステップＳ５１５で取得した構成員属性値そのものの場合もあり得るし、ステップＳ５１５で取得した構成員属性値等をキーとして、格納部１１の対応表を検索し、取得された情報である場合もあり得るし、ステップＳ５１５で取得した２以上の構成員属性値等をパラメータとして演算し、得られた情報である場合もあり得る。
（ステップＳ５１７）処理部１３は、カウンタｌを１、インクリメントする。ステップＳ５１４に戻る。
（ステップＳ５１８）処理部１３は、カウンタｋを１、インクリメントする。ステップＳ５１２に戻る。
なお、図５のフローチャートにおいて、構成員情報の数が予め定められた最大数より少ない場合、構成される特徴量ベクトルの要素であり、ｋ番目の構成員情報の次以降で最大数までの構成員情報に対応する要素には、０またはＮＵＬＬが代入されても良い。
次に、ステップＳ３０４のマネージャー選択処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ６０１）マネージャー選択手段１３２は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ６０２）マネージャー選択手段１３２は、ｉ番目のマネージャー候補が存在するか否かを判断する。ｉ番目のマネージャー候補が存在する場合はステップＳ６０３に行き、存在しない場合はステップＳ６０７に行く。なお、例えば、マネージャー選択指示が１または２以上の構成員識別子を有する場合、かかる１以上の構成員識別子で識別される１以上の構成員がマネージャー候補である。また、例えば、マネージャー選択指示が組織識別子を有する場合、かかる組織識別子と対になる２以上の構成員識別子で識別される構成員がマネージャー候補である。また、例えば、マネージャー選択指示が条件（例えば、「年齢＞＝３０ ＡＮＤ 役職ランク＞＝３」）を有する場合、当該条件に合致する構成員属性値と対になる１以上の各構成員識別子で識別される構成員がマネージャー候補である。マネージャー候補の構成員識別子を取得する方法は種々あり得、問わない。
（ステップＳ６０３）マネージャー選択手段１３２は、評価対象の組織の組織情報の中の情報であり、ｉ番目のマネージャー候補の構成員の構成員情報の一の構成員属性値を、マネージャーであることを示す情報に変更し、他の構成員の構成員情報の一の構成員属性値をマネージャーでないことを示す情報にする。
（ステップＳ６０４）マネージャー選択手段１３２は、ステップＳ６０３で変更した組織情報を用いて、組織スコア算出用の特徴量ベクトルを構成する。なお、組織情報を用いて組織スコア算出用の特徴量ベクトルを構成する処理は、図４を用いて説明した処理と同様であり、ここでの説明は省略する。
（ステップＳ６０５）マネージャー選択手段１３２は、ステップＳ６０４で取得した組織スコア算出用の特徴量ベクトルを用いて、スコアを取得する。マネージャー選択手段１３２は、例えば、ステップＳ６０４で取得した組織スコア算出用の特徴量ベクトルを、機械学習のアルゴリズムにより、学習器格納部１１２の組織スコア算出用学習器に適用し、スコアを取得する。また、マネージャー選択手段１３２は、例えば、ステップＳ６０４で取得した組織スコア算出用の特徴量ベクトルに最も近似する特徴量ベクトルと対になるスコアを、格納部１１の組織スコア算出用対応表から取得しても良い。なお、ここで、マネージャー選択手段１３２は、スコアの変化量を取得しても良い。
（ステップＳ６０６）マネージャー選択手段１３２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。
（ステップＳ６０７）マネージャー選択手段１３２は、ステップＳ６０５で取得したスコアが最大の組織スコア算出用の特徴量ベクトルを取得する元になった構成員情報が有するマネージャーの構成員識別子を取得する。なお、ここで、マネージャー選択手段１３２は、ステップＳ６０５で取得したスコアの変化量が最大の組織スコア算出用の特徴量ベクトルを取得する元になった構成員情報が有するマネージャーの構成員識別子を取得しても良い。
（ステップＳ６０８）マネージャー選択手段１３２は、ステップＳ６０７で取得した構成員識別子を用いてマネージャー情報を取得する。上位処理にリターンする。
次に、ステップＳ３０７の組織シミュレーション処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ７０１）組織シミュレーション手段１３３は、変更情報を取得する。なお、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、シミュレーション指示に含まれる変更情報を取得する。また、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、予め決められた変更を特定する変更情報を格納部１１から取得する。なお、かかる変更情報は、例えば、マネージャーの異動を示す情報である。
（ステップＳ７０２）組織シミュレーション手段１３３は、シミュレーション対象の組織の組織情報を取得する。なお、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、シミュレーション指示に含まれる組織識別子に対応する組織情報を組織情報格納部１１１から取得する。また、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、ステップＳ７０１で取得した変更情報に対応する組織識別子に対応する組織情報を組織情報格納部１１１から取得する。
（ステップＳ７０３）組織シミュレーション手段１３３は、ステップＳ７０１で取得した変更情報に従った変更を、ステップＳ７０２で取得した組織情報に対して行い、変更した組織情報を取得し、図示しないバッファに一時蓄積する。なお、かかる変更した組織情報は、第一の候補組織情報である。第一の候補組織情報は、ステップＳ７０１で取得した変更情報のみを反映させた組織情報である。
（ステップＳ７０４）組織シミュレーション手段１３３は、カウンタｉに２を代入する。
（ステップＳ７０５）組織シミュレーション手段１３３は、ｉ番目の候補組織情報を生成するか否かを判断する。ｉ番目の候補組織情報を生成する場合はステップＳ７０６に行き、ｉ番目の候補組織情報を生成しない場合はステップＳ７０８に行く。
（ステップＳ７０６）組織シミュレーション手段１３３は、ステップＳ７０２で取得した組織情報を用いて、第一の候補組織情報とは異なる組織情報である、ｉ番目の候補組織情報を生成し、図示しないバッファに一時蓄積する。組織シミュレーション手段１３３が、ｉ番目の候補組織情報を生成するアルゴリズムは問わない。組織シミュレーション手段１３３は、例えば、ステップＳ７０２で取得した組織情報のマネージャーを特定する構成員属性値を順番に変えながら（マネージャーを変更するシミュレーションを行いながら）、構成員の数だけの組織情報を構成する。また、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、ステップＳ７０２で取得した組織情報が有する異なる構成員情報を削除しながら（構成員を異動させるシミュレーションを行いながら）、構成員の数だけの組織情報を構成する。
（ステップＳ７０７）組織シミュレーション手段１３３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０５に戻る。
（ステップＳ７０８）組織シミュレーション手段１３３は、カウンタｊに１を代入する。
（ステップＳ７０９）組織シミュレーション手段１３３は、ｊ番目の候補組織情報が図示しないバッファに存在するか否かを判断する。ｊ番目の候補組織情報が存在する場合はステップＳ７１０に行き、存在しない場合は上位処理にリターンする。
（ステップＳ７１０）組織シミュレーション手段１３３は、ｊ番目の候補組織情報からｊ番目の組織スコア算出用の特徴量ベクトルを構成する。なお、組織情報から組織スコア算出用の特徴量ベクトルを構成する処理については上述したので、ここでの説明は省略する。
（ステップＳ７１１）組織シミュレーション手段１３３は、ステップＳ７１０で取得したｊ番目の組織スコア算出用の特徴量ベクトルを用いて、スコアを取得し、ｊ番目の候補組織情報とスコアとをバッファに蓄積する。組織シミュレーション手段１３３は、例えば、ステップＳ７１０で取得した特徴量ベクトルを、機械学習のアルゴリズムにより、学習器格納部１１２の組織スコア算出用学習器に適用し、スコアを取得する。また、組織シミュレーション手段１３３は、例えば、ステップＳ７１０で取得した特徴量ベクトルに最も近似する特徴量ベクトルと対になるスコアを、格納部１１の組織スコア算出用対応表から取得しても良い。なお、ここで、組織シミュレーション手段１３３は、スコアに代えて、またはスコアに加えて、スコアの変化量を取得しても良い。
（ステップＳ７１２）組織シミュレーション手段１３３は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ７０９に戻る。
次に、ステップＳ３１１の評価処理の例について、図８のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ８０１）処理部１３は、評価指示に対応する組織情報を組織情報格納部１１１から取得する。なお、評価指示に対応する組織情報とは、例えば、評価指示に含まれる組織識別子に対応する組織情報、評価指示に含まれる構成員識別子と対になる組織識別子に対応する組織情報、評価指示に含まれる組織情報等である。
（ステップＳ８０２）処理部１３は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ８０３）処理部１３は、ｉ番目の評価対象が存在するか否かを判断する。ｉ番目の評価対象が存在する場合はステップＳ８０４に行き、ｉ番目の評価対象が存在しない場合は上位処理にリターンする。
（ステップＳ８０４）処理部１３は、ｉ番目の評価対象に対応する構成員情報を、ステップＳ８０１で取得された組織情報から取得する。
（ステップＳ８０５）処理部１３は、ステップＳ８０４で取得した構成員情報に含まれる特定の構成員属性値を取得し、当該構成員属性値がマネージャーであることを示す情報であるか否かを判断する。マネージャーであることを示す情報である場合はステップＳ８０６に行き、マネージャーであることを示す情報でない場合はステップＳ８０８に行く。
（ステップＳ８０６）マネージャー評価手段１３４は、ステップＳ８０１で取得された組織情報を用いて、マネージャー評価用の特徴量ベクトルを取得する。なお、組織情報を用いて、マネージャー評価用の特徴量ベクトルを取得する処理については上述したので、ここでの説明は省略する。
（ステップＳ８０７）マネージャー評価手段１３４は、ステップＳ８０６で取得した特徴量ベクトルを用いてマネージャーの評価値を取得する。ステップＳ８１０に行く、
マネージャー評価手段１３４は、例えば、ステップＳ８０６で取得した特徴量ベクトルを、機械学習のアルゴリズムにより、学習器格納部１１２のマネージャー評価用学習器に適用し、マネージャーの評価値を取得する。また、マネージャー評価手段１３４は、例えば、ステップＳ８０６で取得した特徴量ベクトルに最も近似する特徴量ベクトルと対になるマネージャーの評価値を、格納部１１のマネージャー評価用対応表から取得しても良い。
（ステップＳ８０８）構成員評価手段１３５は、ステップＳ８０１で取得された組織情報を用いて、構成員評価用の特徴量ベクトルを取得する。なお、組織情報を用いて、構成員評価用の特徴量ベクトルを取得する処理については上述したので、ここでの説明は省略する。
（ステップＳ８０９）構成員評価手段１３５は、ステップＳ８０６で取得した特徴量ベクトルを用いて構成員の評価値を取得する。
構成員評価手段１３５は、例えば、ステップＳ８０６で取得した特徴量ベクトルを、機械学習のアルゴリズムにより、学習器格納部１１２の構成員評価用学習器に適用し、構成員の評価値を取得する。また、構成員評価手段１３５は、例えば、ステップＳ８０６で取得した特徴量ベクトルに最も近似する特徴量ベクトルと対になる構成員の評価値を、格納部１１の構成員評価用対応表から取得しても良い。
（ステップＳ８１０）処理部１３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ８０３に戻る。
次に、端末装置２の動作例について、図９のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ９０１）端末受付部２２は、学習指示を受け付けたか否かを判断する。学習指示を受け付けた場合はステップＳ９０２に行き、学習指示を受け付けなかった場合はステップＳ９０４に行く。
（ステップＳ９０２）端末処理部２３は、ステップＳ９０１で受け付けられた学習指示に基づいて、送信する学習指示を構成する。
（ステップＳ９０３）端末送信部２４は、ステップＳ９０２で構成された学習指示を組織情報処理装置１に送信する。ステップＳ９０１に戻る。
（ステップＳ９０４）端末受付部２２は、マネージャー選択指示を受け付けたか否かを判断する。マネージャー選択指示を受け付けた場合はステップＳ９０５に行き、マネージャー選択指示を受け付けなかった場合はステップＳ９１０に行く。
（ステップＳ９０５）端末処理部２３は、ステップＳ９０４で受け付けられたマネージャー選択指示に基づいて、送信するマネージャー選択指示を構成する。
（ステップＳ９０６）端末送信部２４は、ステップＳ９０５で構成されたマネージャー選択指示を組織情報処理装置１に送信する。
（ステップＳ９０７）端末受信部２５は、マネージャー選択指示の送信に応じて、組織情報処理装置１からマネージャー情報を受信したか否かを判断する。マネージャー情報を受信した場合はステップＳ９０８に行き、マネージャー情報を受信しなかった場合はステップＳ９０７に戻る。
（ステップＳ９０８）端末処理部２３は、ステップＳ９０７で受信されたマネージャー情報に基づいて、出力するマネージャー情報を構成する。
（ステップＳ９０９）端末出力部２６は、ステップＳ９０８で構成されたマネージャー情報を出力する。ステップＳ９０１に戻る。
（ステップＳ９１０）端末受付部２２は、シミュレーション指示を受け付けたか否かを判断する。シミュレーション指示を受け付けた場合はステップＳ９１１に行き、シミュレーション指示を受け付けなかった場合はステップＳ９１６に行く。
（ステップＳ９１１）端末処理部２３は、ステップＳ９１０で受け付けられたシミュレーション指示に基づいて、送信するシミュレーション指示を構成する。
（ステップＳ９１２）端末送信部２４は、ステップＳ９１１で構成されたシミュレーション指示を組織情報処理装置１に送信する。
（ステップＳ９１３）端末受信部２５は、シミュレーション指示の送信に応じて、組織情報処理装置１からシミュレーション結果を受信したか否かを判断する。シミュレーション結果を受信した場合はステップＳ９１４に行き、シミュレーション結果を受信しなかった場合はステップＳ９１３に戻る。
（ステップＳ９１４）端末処理部２３は、ステップＳ９１３で受信されたシミュレーション結果に基づいて、出力するシミュレーション結果を構成する。
（ステップＳ９１５）端末出力部２６は、ステップＳ９１４で構成されたシミュレーション結果を出力する。ステップＳ９０１に戻る。
（ステップＳ９１６）端末受付部２２は、評価指示を受け付けたか否かを判断する。評価指示を受け付けた場合はステップＳ９１７に行き、評価指示を受け付けなかった場合はステップＳ９０１に戻る。
（ステップＳ９１７）端末処理部２３は、ステップＳ９１０で受け付けられた評価指示に基づいて、送信する評価指示を構成する。
（ステップＳ９１８）端末送信部２４は、ステップＳ９１７で構成された評価指示を組織情報処理装置１に送信する。
（ステップＳ９１９）端末受信部２５は、評価指示の送信に応じて、組織情報処理装置１から評価値を受信したか否かを判断する。評価値を受信した場合はステップＳ９２０に行き、評価値を受信しなかった場合はステップＳ９１９に戻る。
（ステップＳ９２０）端末処理部２３は、ステップＳ９１３で受信された評価値に基づいて、出力する評価値を構成する。
（ステップＳ９２１）端末出力部２６は、ステップＳ９２０で構成された評価値を出力する。ステップＳ９０１に戻る。
以上、本実施の形態によれば、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアと組織情報とを用いて、組織に関する情報を提示できる。
また、本実施の形態によれば、構成員に対するアンケート結果に基づく過去の組織のスコアの変化に関するスコア履歴情報と、組織の構成に関する組織情報とを用いて、組織に関する情報を提示できる。
なお、上記の組織に関する情報は、例えば、組織のマネージャーの推薦の情報、将来の組織のシミュレーションの情報、マネージャーの評価値、構成員の評価値である。
なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における組織情報処理装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、例えば、組織に属する２以上の構成員に対するアンケートへの回答に基づくスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、前記組織情報と当該組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、前記処理結果を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。
（実施の形態２）
本実施の形態において、組織属性値に応じた組織の総合スコアである属性値加味総合スコアを算出し、出力する情報処理装置を有する情報システムについて説明する。なお、組織の総合的なスコアは、エンゲージメントスコアと言っても良い。また、情報システムは、エンゲージメントシステムと言っても良い。また、情報処理装置は、エンゲージメント装置と言っても良い。
また、本実施の形態において、１以上の組織属性値と総合スコアとを有する２以上の組織情報が格納されており、当該組織の属性値に応じて、同じ絶対的な総合スコアでも、異なる属性値加味総合スコアを算出し、出力する情報処理装置を有する情報システムについて説明する。
また、本実施の形態において、同一の組織属性値と対になる組織回答情報のみを用いて、属性値加味総合スコアを算出し、出力する情報処理装置を有する情報システムについて説明する。
また、本実施の形態において、複数の設問に対する構成員の回答を用いて、総合的な構成員のモチベーションを示す総合スコアを算出する情報処理装置を有する情報システムについて説明する。なお、複数の設問は、例えば、組織の構成員の項目に対する期待度および満足度を測るための設問である。
また、本実施の形態において、診断領域ごとの期待度と満足度についての得点を算出し、当該得点を用いて、総合スコアを算出する情報システムについて説明する。
さらに、本実施の形態において、組織、仕事、上司、職場のうちの１以上に対する満足度の情報も使用して総合スコアを算出する情報システムについて説明する。
なお、上記の総合スコアは、絶対的な総合スコア、属性値加味総合スコアのうちの１以上である。
本実施の形態における情報システムＢの概念図は、符号を除いて、図１と同じである。情報システムＢは、情報処理装置３、および１または２以上の端末装置４を備える。情報処理装置３は、ここではいわゆるサーバ装置である。情報処理装置３は、例えば、クラウドサーバやＡＳＰサーバであるが、そのタイプや設置場所は問わない。端末装置４は、スマートフォンやタブレット端末や携帯電話等の携帯端末、いわゆるパソコン等であり、そのタイプは問わない。
図１０は、本実施の形態における情報システムＢのブロック図である。
情報システムＢを構成する情報処理装置３は、格納部３１、受付部３２、処理部３３、および出力部３４を備える。
格納部３１は、項目情報格納部３１１、組織回答情報格納部３１２、個別スコア表格納部３１３、および組織情報格納部３１４を備える。受付部３２は、出力指示受付部３２１を備える。処理部３３は、項目スコア取得部３３１、および総合スコア取得部３３２を備える。総合スコア取得部３３２は、複数スコア取得手段３３２１、および属性値加味総合スコア取得手段３３２２を備える。出力部３４は、項目スコア出力部３４１、および総合スコア出力部３４２を備える。
端末装置４は、端末格納部４１、端末受付部４２、端末処理部４３、端末送信部４４、端末受信部４５、および端末出力部４６を備える。
情報処理装置３を構成する格納部３１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、後述する項目情報、後述する組織回答情報、後述する個別スコア表である。なお、個別スコア表は、エンゲージメントスコア表などと言っても良い。
項目情報格納部３１１は、２以上の項目情報が格納される。項目情報は、組織の項目に関する情報である。項目は、組織に関する質問であっても良い。また、項目は、組織に関する質問に対応付いていても良い。２以上の項目には、例えば、組織の総合的な事項に関する総合的項目と組織の個別的な項目である個別項目とがある。なお、総合的項目は、通常、抽象度の高い質問に対する項目である。また、個別項目は、通常、抽象度がより低い質問（より具体的な質問）に対する項目である。また、項目情報格納部３１１の２以上の項目情報は、例えば、４つの総合的項目の項目情報と６４の個別項目の項目情報とを有する。また、項目は、例えば、２以上のうちのいずれかの対象に対応する。対象は、ファクターと言っても良い。また、対象は、組織に関わる事項と言っても良い。また、項目情報は、例えば、項目を識別する項目識別子、質問情報を有する。また、項目識別子は、例えば、ＩＤ、項目名等である。項目識別子は、質問情報そのものでも良い。質問情報は、質問を示す情報である。なお、質問とは、通常、アンケートの質問である。なお、事項は、対象や項目と言っても良い。
組織回答情報格納部３１２には、２以上の各組織の組織回答情報が格納される。組織回答情報は、組織の構成員に対する設問の回答を示す情報である。設問は、問題や項目と言っても良い。
また、組織回答情報は、通常、組織を識別する組織識別子に対応付いている。組織識別子は、組織名、組織を識別するＩＤ等である。また、組織回答情報は、通常、組織の１以上の属性値である組織属性値に対応付いている。組織属性値は、例えば、組織の業種を示す業種識別子（例えば、銀行、アパレル、メーカーなど）、組織の規模を分類する規模識別子（例えば、大企業、中小企業、零細企業、個人事業など）、組織の経営状況に基づく組織のカテゴリー（例えば、黒字企業、赤字企業など）を示す情報、本社の地域を示す地域識別子、組織内の部門を識別する部門識別子（例えば、人事、経理、研究所、技術部門、営業部門、製造部門等）、上場しているか否かを示す上場識別子、組織のステージを示すステージ識別子（例えば、創成期、拡大期、多角化期、再生期など）、事業モデルを示す事業モデル識別子（例えば、複数の種類の事業を行うイノベーター、一つ等の少ない種類の事業を行いかつ人に依存する事業であるプロフェッショナル、一つ等の少ない種類の事業を行いかつ仕組みに依存する事業であるオペレーター等）等である。なお、業種は、金融、メーカー、商社、サービス等の大きな分類でも良いし、銀行、証券、電気メーカー、食品メーカー、機械メーカー等の小さな分類でも良い。業種の分け方等は問わないことは言うまでもない。
一の組織回答情報は、一の組織の２以上の構成員の回答の情報の集合である。一の組織回答情報は、２以上の各構成員に対応する２以上の構成員回答情報を有する。構成員回答情報は、構成員が項目に対する質問に回答した結果を含む情報である。構成員回答情報は、２以上の項目回答情報を有する。構成員回答情報は、通常、項目の数分の項目回答情報を有する。項目回答情報は、項目識別子と回答情報とを有する。回答情報は、質問に対する回答に関する情報である。回答情報は、例えば、満足度情報を有する。満足度情報とは、項目に対する構成員の満足の度合いに関する回答を示す情報である。満足度情報は、例えば、項目に対する満足度を特定する情報である。満足度情報は、２以上のクラスに分類される。満足度情報は、例えば、１から５のいずれかの自然数を採り得る。ただし、満足度情報は、例えば、Ａ、Ｂ、Ｃといった、ランクや順序を有する評価値でも良いし、１から１００までのいずれかの自然数等でも良い。また、回答情報は、例えば、満足度情報と期待度情報とを有する。期待度情報は、項目に対する構成員の期待の度合いに関する回答を示す情報である。期待度情報は、例えば、項目に対する期待度を特定する情報である。期待度情報は、２以上のクラスに分類される。期待度情報は、例えば、１から５のいずれかの自然数を採り得る。ただし、期待度情報は、例えば、Ａ、Ｂ、Ｃといった、ランクや順序を有する評価値でも良いし、１から１００までのいずれかの自然数等でも良い。なお、項目や質問等の内容は問わない。また、構成員とは、例えば、企業の従業員、学校の職員、役所の職員等であるが、企業の役員等も含んでいても良い。構成員は、アルバイトでも良い。
なお、総合的項目は、例えば、会社に満足している度合いを示す会社満足度、仕事に満足している度合いを示す仕事満足度、上司に満足している度合いを示す上司満足度、職場に満足している度合いを示す職場満足度等である。また、個別項目は、例えば、自社の事業優位性、戦略目標の発信と伝達、全体的な連帯感、評価・給与の妥当性等である。
個別スコア表格納部３１３には、個別スコア表が格納される。個別スコア表は、ここでは、満足度情報と期待度情報とを与えた場合に、項目スコアが決定される情報である。個別スコア表は、ここでは、例えば、満足度情報の軸と期待度情報の軸とを有する表であり、表の各セルに個別スコアが記載され、満足度情報と期待度情報とが決定した場合に、項目スコアが決定される表である。かかる個別スコア表は、満足度情報が示す満足度が大きいほど、大きい項目スコアが取得され、期待度情報が示す期待度が小さいほど、大きい項目スコアが取得される表であることは好適である。
なお、満足度情報と期待度情報とをパラメータとする演算式により項目スコアが決定されても良い。なお、かかる演算式は、満足度情報をパラメータとする増加関数であり、期待度情報をパラメータとする減少関数であることは好適である。
また、満足度情報と期待度情報と項目スコアとのセットを複数、機械学習により学習させ、取得した学習情報を用いて、項目スコアが決定されても良い。かかる場合、満足度情報と期待度情報と学習情報に適用し、機械学習により、項目スコアが取得される。なお、ここでの機械学習は、例えば、ＳＶＲ、深層学習、決定木、ランダムフォレスト等が利用可能である。ただし、機械学習のアルゴリズムは問わない。
組織情報格納部３１４には、２以上の組織情報が格納される。組織情報は、組織に関する情報である。組織情報は、組織識別子と組織属性値とを有する。組織情報は、組織識別子と、組織属性値と、組織に対する総合的なスコアである総合スコアとを有することは好適である。ここでの総合スコアは、組織属性値に依存しない絶対的な総合スコアでも良い。
受付部３２は、各種の情報や指示を受け付ける。各種の情報や指示とは、例えば、後述する出力指示、組織回答情報、アンケートの回答情報（構成員回答情報）等である。また、ここで、受け付けとは、通常、端末装置４からの受信であるが、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念として捕らえても良い。
出力指示受付部３２１は、出力指示を受け付ける。出力指示は、組織のスコアを出力する指示であり、組織識別子を有する指示である。また、出力指示は、例えば、属性値加味総合スコア、絶対的な総合スコア、項目スコアのうちで、１種類以上のスコアを出力する指示である。出力指示は、属性値加味総合スコアの取得に使用する属性識別子を含んでも良い。属性識別子は、属性を識別する情報である。属性識別子は、例えば、「業種」「規模」「地域」「経営状況」「部門」「上場」「ステージ」「事業モデル」等である。属性識別子が「業種」である場合、属性値加味総合スコアの取得に業種識別子を使用する。属性識別子が「規模」である場合、属性値加味総合スコアの取得に規模識別子を使用する。属性識別子が「地域」である場合、属性値加味総合スコアの取得に地域識別子を使用する。属性識別子が「経営状況」である場合、属性値加味総合スコアの取得に経営状況識別子を使用する。属性識別子が「部門」である場合、属性値加味総合スコアの取得に部門識別子を使用する。属性識別子が「上場」である場合、属性値加味総合スコアの取得に上場識別子を使用する。属性識別子が「ステージ」である場合、属性値加味総合スコアの取得にステージ識別子を使用する。属性識別子が「事業モデル」である場合、属性値加味総合スコアの取得に事業モデル識別子を使用する。
また、出力指示は、属性値を含んでも良い。属性値は、例えば、「メーカー」「商社」「大企業」「東京」「赤字」「研究所」「非上場」「拡大期」「プロフェッショナル」等である。
処理部３３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、項目スコア取得部３３１、総合スコア取得部３３２等が行う処理である。各種の処理とは、例えば、受信された組織回答情報、受信されたアンケートの回答情報、受信された組織情報等を格納部３１に蓄積する処理である。
項目スコア取得部３３１は、２以上の各組織回答情報に含まれる２以上の各項目の構成員の分の回答情報を統計処理し、項目スコアを組織ごと及び項目ごとに取得する。
項目スコア取得部３３１は、例えば、組織ごとに、当該組織の組織回答情報に含まれる２以上の各項目の回答情報に含まれる満足度情報を統計処理し、項目スコアを組織ごと及び項目ごとに取得する。項目スコア取得部３３１は、例えば、組織ごと及び項目ごとに、満足度情報の平均値を算出し、かかる平均値を項目スコアとして、項目識別子と対に、図示しないバッファまたは格納部３１に蓄積しても良い。また、項目スコア取得部３３１は、例えば、組織ごと及び項目ごとに、構成員の属性値に応じて、異なる重み付けをして、満足度情報の加重平均値を算出し、かかる加重平均値を項目スコアとして、項目識別子と対に、図示しないバッファまたは格納部３１に蓄積しても良い。なお、構成員の属性値は、例えば、役職、勤続年数、性別等である。例えば、項目スコア取得部３３１は、勤続年数が長い従業員の満足度情報を、短い従業員の満足度情報と比較して、重みを重くして、加重平均を算出しても良い。
項目スコア取得部３３１は、少なくとも一部の項目に対して、満足度情報と期待度情報とを用いて、組織ごとに項目スコアを取得する。なお、満足度情報と期待度情報とを用いて項目スコアを取得する対象の項目は、例えば、個別項目である。
項目スコア取得部３３１は、例えば、満足度情報が高ければ高いスコアになり、期待度情報が低ければ高いスコアになるように、項目スコアを取得することは好適である。
項目スコア取得部３３１は、例えば、２以上の各組織について、２以上の各項目について、回答情報が有する満足度情報の平均値と回答情報が有する期待度情報の平均値とを算出し、２つの平均値を用いて、項目ごとに項目スコアを取得する。
項目スコア取得部３３１は、例えば、個別スコア表に、満足度情報と期待度情報とを適用し、項目ごとに、項目スコアを取得しても良い。また、項目スコア取得部３３１は、例えば、個別スコア表に、満足度情報の統計処理結果と期待度情報の統計処理結果とを適用し、項目ごとに、項目スコアを取得しても良い。項目スコア取得部３３１は、例えば、個別スコア表に、満足度情報の平均値と期待度情報の平均値とを適用し、項目ごとに、項目スコアを取得しても良い。項目スコア取得部３３１は、例えば、個別スコア表に、満足度情報の加重平均値と期待度情報の加重平均値とを適用し、項目ごとに、項目スコアを取得しても良い。なお、加重平均値は、構成員の属性値に基づく、加重平均値である。
項目スコア取得部３３１は、例えば、満足度情報の平均値をパラメータとする増加関数であり、期待度情報の平均値をパラメータとする減少関数を用いて、項目ごとに、項目スコアを算出しても良い。
上記では、項目スコア取得部３３１が、いわゆる絶対的な項目スコアを算出する処理を説明した。絶対的な項目スコアは、業種等の組織識別子に依存しない項目スコアであり、通常、一の組織の組織識別子に対応する回答情報のみから取得される。
ただし、項目スコア取得部３３１は、いわゆる相対的な項目スコアを算出しても良い。つまり、項目スコア取得部３３１は、例えば、組織属性値に応じた項目スコアを取得する。かかる場合、項目スコア取得部３３１は、例えば、当該組織の各項目の絶対的な項目スコアを算出する。そして、項目スコア取得部３３１は、例えば、当該組織の組織属性値と同一の組織属性値（例えば、同一の業種）と対になる１以上の組織識別子に対応する回答情報から取得された１以上の項目スコアを用いて相対的な項目スコアを算出する。
項目スコア取得部３３１は、例えば、当該組織の絶対的な項目スコアの偏差値を、当該組織と同一の組織属性値と対になる１以上の組織識別子で識別される組織の項目スコアを用いて算出する。なお、複数の絶対的な項目スコアを用いて、一の絶対的な項目スコアの偏差値である相対的な項目スコアを算出技術は周知技術である。
また、項目スコア取得部３３１は、例えば、当該組織の組織属性値と同一の組織属性値と対になる１以上の組織識別子に対応する回答情報から取得された２以上の絶対的な項目スコアの平均値を算出し、当該平均値と、当該組織の絶対的な項目スコアとの差を用いて、相対的な項目スコアとして取得する等しても良い。なお、かかる相対的な項目スコアは、項目スコアの平均値と当該組織の絶対的な項目スコアとの差そのものでも良いし、当該差をパラメータとして演算式に代入して算出される値でも良い。
つまり、同一の組織属性値に対応する複数の組織の絶対的な項目スコアを用いて、一の組織の相対的な項目スコアの算出方法は種々考えられる。同一の組織属性値とは、１または２以上の組織属性値が同一であることである。項目スコア取得部３３１は、例えば、各項目について、同一業種の複数企業の中における、着目する企業の相対的な項目スコアを算出しても良いし、同一業種および同様の規模の範疇に入る複数企業の中における、着目する企業の相対的な項目スコアを算出しても良い。
総合スコア取得部３３２は、２以上の各組織回答情報に対して、２以上の項目スコアを用いて、総合スコアを取得する。総合スコアは、各組織に対する総合的なスコアである。総合スコア取得部３３２は、通常、２以上の各項目スコアが良好なスコアほど、高い総合スコアを取得する。
総合スコア取得部３３２は、出力指示が有する組織識別子により識別される組織のスコアであり、当該組織識別子と対になる１または２以上の組織属性値に応じた当該組織のスコアである属性値加味総合スコアを、複数の組織回答情報を用いて取得する。
つまり、総合スコア取得部３３２は、例えば、１または２以上の組織属性値を用いて構成される条件に合致する複数の組織の中における、一の組織の相対的な総合スコアである属性値加味総合スコアを取得しても良い。例えば、総合スコア取得部３３２は、例えば、業種識別子が「メーカー」であり、かつ部門識別子が「研究所または技術部門」である複数の組織の中における、特定の組織（例えば、Ａ社）の研究所または技術部門に属する従業員の回答情報から、メーカーであるＡ社の「研究所＋技術部門」の属性値加味総合スコアを取得しても良い。かかる場合、条件は「（業種識別子＝メーカー） ＡＮＤ （部門識別子＝研究所 ＯＲ 技術部門）」である。 総合スコア取得部３３２は、例えば、２以上の絶対的な項目スコアを用いて、絶対的な総合スコアを取得する。
また、総合スコア取得部３３２は、例えば、２以上の相対的な項目スコアを用いて、相対的な総合スコアである属性値加味総合スコアを取得する。
総合スコア取得部３３２は、以下のようにスコア調整機能を用いて、総合スコアを取得することは好適である。スコア調整機能は、満足度情報と期待度情報との相関の度合いに関する相関情報を用いてスコアを調整する機能である。なお、ここで、スコア調整機能は、満足度情報と期待度情報との相関が大きいほど、高い総合スコアとなるようにすることは好適である。
総合スコア取得部３３２は、例えば、組織ごとに、２以上の項目スコアを用いて、各組織に対する仮の総合的なスコアである仮総合スコアを取得し、２以上の各項目の満足度情報と期待度情報との相関の度合いに関する相関情報を取得し、当該相関情報を用いて、相関の度合いが大きいほど、スコアが大きくなるように、仮総合スコアから総合スコアを取得する。なお、相関情報は、２以上の項目の満足度情報の集合と期待度情報の集合との相関値であっても良いし、２以上の各項目の満足度情報と２以上の各項目の期待度情報との差異が閾値以下の項目数をパラメータとする増加関数とする演算式により算出される値でも良いし、２以上の各項目の満足度情報と２以上の各項目の期待度情報との差異が閾値以下であり、満足度情報の方が小さい項目数をパラメータとする減少関数とする演算式により算出される値でも良い。つまり、相関情報を取得するアルゴリズムは問わない。
総合スコア取得部３３２は、総合的項目に対する項目スコアと個別項目に対する項目スコアとの両方を用いて、かつ総合的項目に対する項目スコアを個別項目に対する項目スコアと比較して、重みを大きくして、総合スコアを取得することは好適である。なお、かかる場合も、絶対的な項目スコアを用いれば、総合スコア取得部３３２は、絶対的な総合スコアを取得できる。また、相対的な項目スコアを用いれば、総合スコア取得部３３２は、属性値加味総合スコアを取得できる。
総合スコア取得部３３２は、例えば、「総合スコア＝α×総合的項目に対する項目スコアの統計的スコア＋β×個別項目に対する項目スコアの統計的スコア」により、総合スコアを算出しても良い。なお、ここで、（α＞β）であることは好適である。つまり、総合スコア取得部３３２は、総合的項目に対する項目スコアを個別項目に対する項目スコアと比較して、重みを大きくして、総合スコアを取得することは好適である。また、例えば、「α＝０．７，β＝０．３」である。なお、総合的項目に対する項目スコアの統計的スコアは、例えば、総合的項目に対する項目スコアの平均値、または加重平均等である。個別項目に対する項目スコアの統計的スコアは、例えば、個別項目に対する項目スコアの平均値、または加重平均等である。
また、総合スコア取得部３３２は、例えば、「仮総合スコア＝α×総合的項目に対する項目スコアの統計的スコア＋β×個別項目に対する項目スコアの統計的スコア」により、仮総合スコアを算出し、さらに上記のスコア調整機能により、スコア調整を行い、総合スコアを算出しても良い。さらに、総合スコア取得部３３２は、例えば、複数の組織の総合スコアを用いて、各組織の総合スコアの偏差値を算出し、かかる偏差値を、最終的な総合スコアとしても良い。
総合スコア取得部３３２は、出力指示が有する組織識別子と対になる総合スコアと組織属性値とを取得し、当該総合スコアと組織属性値とを用いて、組織属性値に応じた組織のスコアである属性値加味総合スコアを取得する。なお、属性値加味総合スコアは、組織属性値に依存する相対的な総合スコアである、と考えても良い。また、属性値加味総合スコアは、相対的なエンゲージメントスコアと言っても良い。なお、かかる場合の組織属性値は、１または２以上の組織属性値である。
総合スコア取得部３３２は、例えば、出力指示が有する組織識別子により識別される組織のスコアであり、組織識別子と対になる組織属性値に応じた組織のスコアである属性値加味総合スコアを、複数の組織回答情報を用いて取得する。
総合スコア取得部３３２は、出力指示が有する組織識別子と対になる総合スコアと組織属性値とを取得し、総合スコアと組織属性値とを用いて属性値加味総合スコアを取得する。ここでの総合スコアは、絶対的な総合スコアであり、属性値加味総合スコアは相対的な総合スコアである。
総合スコア取得部３３２は、項目スコア取得部３３１が取得した２以上の相対的な項目スコアを用いて、属性値加味総合スコアを取得する。総合スコア取得部３３２は、通常、相対的な項目スコアが大きいほど、大きな属性値加味総合スコアを取得する。総合スコア取得部３３２は、例えば、項目スコア取得部３３１が取得した２以上の相対的な項目スコアをパラメータとする増加関数（例えば、平均値、加重平均、和など）により、属性値加味総合スコアを取得する。例えば、格納部３１に、２以上の相対的な項目スコアの集合と、属性値加味総合スコアとの対応表が格納されており、総合スコア取得部３３２は、当該対応表を参照し、項目スコア取得部３３１が取得した２以上の相対的な項目スコアに対応する属性値加味総合スコアを当該対応表から取得する。
複数スコア取得手段３３２１は、出力指示が有する組織識別子と対になる組織属性値を取得し、当該組織属性値と対になる２以上の総合スコアを組織情報格納部３１４から取得する。
属性値加味総合スコア取得手段３３２２は、複数スコア取得手段３３２１が取得した２以上の総合スコアを用いて、属性値加味総合スコアを取得する。
属性値加味総合スコア取得手段３３２２は、例えば、複数スコア取得手段３３２１が取得した２以上の総合スコアの中における、出力指示が有する組織識別子と対になる総合スコアの相対的なスコアである属性値加味総合スコアを取得する。
属性値加味総合スコア取得手段３３２２は、例えば、複数スコア取得手段３３２１が取得した２以上の総合スコアの中における、出力指示が有する組織識別子と対になる総合スコアの偏差値である属性値加味総合スコアを取得する。
属性値加味総合スコア取得手段３３２２は、例えば、複数スコア取得手段３３２１が取得した２以上の総合スコアの平均値を取得し、当該平均値と出力指示が有する組織識別子と対になる総合スコアとの差を用いて、属性値加味総合スコアを取得する。なお、属性値加味総合スコアは、前記差であっても良いし、前記差をパラメータとする演算式により算出されたスコアでも良い。
出力部３４は、各種の情報を出力する。各種の情報とは、例えば、属性値加味総合スコアである。各種の情報とは、例えば、項目識別子と項目スコアとの対の情報の集合である。なお、項目スコアは、絶対的な項目スコアでも、相対的な項目スコアでも良い。また、各種の情報とは、例えば、絶対的な総合スコアである。ここで、出力とは、通常、端末装置４等の外部装置への送信である。ただし、出力は、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念であると考えても良い。
項目スコア出力部３４１は、１または２以上の項目スコアを出力する。項目スコア出力部３４１は、通常、項目識別子に対応付けて、当該項目識別子で識別される項目の項目スコアを出力する。なお、項目スコアは、上述した絶対的な項目スコアでも良いし、相対的な項目スコアでも良い。
項目スコア出力部３４１は、例えば、出力指示が有する組織識別子と対になる項目スコアを、項目識別子に対応付けて出力する。項目スコア出力部３４１は、組織識別子に対応付けて、１以上の項目スコアを出力することは好適である。また、項目スコア出力部３４１は、総合的項目の項目スコアと、個別項目の項目スコアとを視覚的に区別可能な態様で、項目スコアを出力することは好適である。
総合スコア出力部３４２は、属性値加味総合スコアを出力する。総合スコア出力部３４２は、組織識別子に対応付けて、属性値加味総合スコアを出力することは好適である。
総合スコア出力部３４２は、絶対的な総合スコアを出力しても良い。総合スコア出力部３４２は、組織識別子に対応付けて、絶対的な総合スコアを出力することは好適である。
端末装置４を構成する端末格納部４１には、各種の情報が格納される。各種の情報とは、例えば、ユーザの組織を識別する組織識別子である。各種の情報は、例えば、端末受信部４５が受信した情報である。なお、組織識別子は、ユーザを識別する情報と考えても良い。
端末受付部４２は、各種の指示や情報等を受け付ける。ここで、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。各種の指示や情報等とは、例えば、出力指示、組織回答情報、アンケートの回答情報、組織識別子と組織属性値とを有する組織情報等である。
端末処理部４３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、端末受信部４５が受信した情報を表示されるデータに構成する処理である。各種の処理とは、例えば、端末受付部４２が受け付けた指示等を送信する指示等に構成する処理である。
端末送信部４４は、各種の指示や情報等を情報処理装置３に送信する。各種の指示や情報等とは、例えば、端末処理部４３が構成した指示、端末受付部４２が受け付けた指示や情報等である。
端末受信部４５は、各種の情報を情報処理装置３から受信する。各種の情報とは、例えば、属性値加味総合スコア、絶対的または相対的な項目スコア、絶対的な総合スコアである。
端末出力部４６は、各種の情報を取得する。各種の情報とは、例えば、端末受付部４２が受け付けた情報、端末受信部４５が受信した情報、端末処理部４３が構成した情報である。各種の情報とは、例えば、属性値加味総合スコア、絶対的または相対的な項目スコア、総合スコアである。
格納部３１、項目情報格納部３１１、組織回答情報格納部３１２、個別スコア表格納部３１３、組織情報格納部３１４、および端末格納部４１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。格納部３１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部３１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部３１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部３１等で記憶されるようになってもよい。
受付部３２、出力指示受付部３２１、および端末受信部４５は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
処理部３３、項目スコア取得部３３１、総合スコア取得部３３２、複数スコア取得手段３３２１、属性値加味総合スコア取得手段３３２２、および端末処理部４３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部３３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
出力部３４、項目スコア出力部３４１、総合スコア出力部３４２、および端末送信部４４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
端末受付部４２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
端末出力部４６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部４６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
次に、情報システムＢの動作について説明する。まず、情報処理装置３の動作例について、図３のフローチャートを用いて説明する。なお、組織回答情報格納部３１２には、複数の組織の組織回答情報が格納されている、とする。また、個別スコア表格納部３１３には、個別スコア表が格納されている、とする。
（ステップＳ１１０１）処理部３３は、絶対的な総合スコアを算出するタイミングであるか否かを判断する。絶対的な総合スコアの算出のタイミングである場合はステップＳ１１０２に行き、絶対的な総合スコアの算出のタイミングでない場合はステップＳ１１１２に行く。なお、絶対的な総合スコアの算出のタイミングとは、例えば、ユーザや管理者等からの指示の入力があった場合、予め決められたタイミングになった場合、２以上の組織回答情報が受信され、組織回答情報格納部３１２に蓄積された場合等である。
（ステップＳ１１０２）処理部３３は、組織回答情報格納部３１２の２以上の組織回答情報等の中に、ｉ番目の組織識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目の組織識別子が存在する場合はステップＳ１１０３に行き、ｉ番目の組織識別子が存在しない場合はステップＳ１１０１に戻る。
（ステップＳ１１０３）処理部３３は、ｉ番目の組織識別子と対になる組織回答情報を組織回答情報格納部３１２から取得する。
（ステップＳ１１０４）処理部３３は、ステップＳ１１０３で取得した組織回答情報を用いて、ｉ番目の組織識別子に対応する各種のスコアを算出する。なお、各種のスコアには、絶対的な総合スコアが含まれる。また、スコアの算出とは、スコアの取得と同意義である、とする。また、かかるスコア算出処理について、図１２のフローチャートを用いて説明する。さらに、算出された絶対的な総合スコアは、組織識別子に対応付けて、組織情報格納部３１４に蓄積される、とする。
（ステップＳ１１０５）処理部３３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１１０２に戻る。
（ステップＳ１１０６）出力指示受付部３２１は、出力指示を受け付けたか否かを判断する。出力指示を受け付けた場合はステップＳ１１０７に行き、出力指示を受け付けない場合はステップＳ１１０１に戻る。なお、出力指示の受け付けとは、例えば、端末装置４からの出力指示の受信である。
（ステップＳ１１０７）複数スコア取得手段３３２１は、ステップＳ１１０６で受け付けられ出力指示が有する組織識別子を取得する。
（ステップＳ１１０８）複数スコア取得手段３３２１は、ステップＳ１１０７で取得した組織識別子と対になる組織属性値を組織情報格納部３１４から取得する。なお、複数スコア取得手段３３２１は、受け付けられた出力指示により特定される種類の１以上の組織属性の組織属性値を組織情報格納部３１４から取得しても良い。かかる場合、出力指示は、組織属性の種類を特定する情報（例えば、「業種」「業種，規模」等）を有する。
（ステップＳ１１０９）複数スコア取得手段３３２１は、ステップＳ１１０８で取得した組織属性値と対になる１または２以上の総合スコアを組織情報格納部３１４から取得する。
（ステップＳ１１１０）属性値加味総合スコア取得手段３３２２は、ステップＳ１１０７で取得された組織識別子と対になる総合スコアを取得する。
（ステップＳ１１１１）属性値加味総合スコア取得手段３３２２は、ステップＳ１１０９で取得された１以上の総合スコアと、ステップＳ１１１０で取得された総合スコアとを用いて、ステップＳ１１０７で取得した組織識別子により識別される組織の、相対的な総合スコアである属性値加味総合スコアを取得する。
（ステップＳ１１１２）総合スコア出力部３４２は、ステップＳ１１１１で取得された属性値加味総合スコアを出力する。なお、ここでの出力は、例えば、出力指示を送信してきた端末装置４への送信である。
なお、ステップＳ１１１２で、総合スコア出力部３４２は、ステップＳ１１１０で取得された絶対的な総合スコアをも出力しても良い。また、項目スコア出力部３４１は、ステップＳ１１０７で取得され組織識別子と対になる各項目の項目スコアをも出力しても良い。
また、属性値加味総合スコアを算出するタイミングは問わない。総合スコア出力部３４２は、予め属性値加味総合スコアを算出し、組織情報格納部３１４に蓄積しても良い。かかる場合、総合スコア取得部３３２は、組織情報格納部３１４に格納されている属性値加味総合スコアを読み出すだけである。
また、図１１のフローチャートにおいて、組織回答情報格納部３１２への組織回答情報の蓄積ルート等は問わない。
さらに、図１１のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
次に、ステップＳ１１０４のスコア算出処理の例について、図１２のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ１２０１）項目スコア取得部３３１は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ１２０２）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１１０３で取得された組織回答情報の中に、ｉ番目の個別項目の項目識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目の個別項目の項目識別子が存在する場合はステップＳ１２０３に行き、存在しない場合はステップＳ１２０９に行く。
（ステップＳ１２０３）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１１０７で取得した組織回答情報の中の、ｉ番目の個別項目の項目識別子と対になる、すべての構成員の満足度情報を取得する。
（ステップＳ１２０４）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１２０３で取得した満足度情報を統計処理し、統計満足度情報を算出する。なお、ここで、項目スコア取得部３３１は、例えば、ステップＳ１２０３で取得した満足度情報の平均値である統計満足度情報を算出する。そして、項目スコア取得部３３１は、ｉ番目の個別項目の項目識別子と対に、算出した統計満足度情報を格納部３１または図示しないバッファに蓄積する。
（ステップＳ１２０５）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１１０７で取得した組織回答情報の中の、ｉ番目の個別項目の項目識別子と対になる、すべての構成員の期待度情報を取得する。
（ステップＳ１２０６）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１２０５で取得した期待度情報を統計処理し、統計期待度情報を算出する。なお、ここで、項目スコア取得部３３１は、例えば、ステップＳ１２０３で取得した期待度情報の平均値である統計期待度情報を算出する。そして、項目スコア取得部３３１は、ｉ番目の個別項目の項目識別子と対に、算出した統計期待度情報を格納部３１または図示しないバッファに蓄積する。
（ステップＳ１２０７）項目スコア取得部３３１は、統計満足度情報と統計期待度情報とを用いて、着目している組織のｉ番目の個別項目の項目スコアを取得する。なお、項目スコア取得部３３１は、統計満足度情報と統計期待度情報とを、個別スコア表格納部３１３の個別スコア表に適用し、ｉ番目の個別項目の項目スコアを取得する。そして、項目スコア取得部３３１は、ｉ番目の個別項目の項目識別子と対に、取得した項目スコアを格納部３１または図示しないバッファに蓄積する。
（ステップＳ１２０８）項目スコア取得部３３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１２０２に戻る。
（ステップＳ１２０９）項目スコア取得部３３１は、カウンタｊに１を代入する。
（ステップＳ１２１０）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１１０７で取得した組織回答情報の中に、ｊ番目の総合的項目の項目識別子が存在するか否かを判断する。ｊ番目の総合的項目の項目識別子が存在する場合はステップＳ１２１１に行き、存在しない場合はステップＳ１２１４に行く。
（ステップＳ１２１１）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１１０７で取得した組織回答情報の中の、ｊ番目の総合的項目の項目識別子と対になる、すべての構成員の満足度情報を取得する。
（ステップＳ１２１２）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１２１１で取得した満足度情報を統計処理し、統計満足度情報を算出する。なお、ここで、項目スコア取得部３３１は、例えば、ステップＳ１２１１で取得した満足度情報の平均値である統計満足度情報を算出する。そして、項目スコア取得部３３１は、ｊ番目の総合的項目の項目識別子と対に、算出した統計満足度情報を格納部３１または図示しないバッファに蓄積する。
（ステップＳ１２１３）項目スコア取得部３３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ１２１０に戻る。
（ステップＳ１２１４）総合スコア取得部３３２は、個別項目のすべての項目スコアを、格納部３１または図示しないバッファから取得する。なお、個別項目の項目スコアは、ステップＳ１２０７で取得されたスコアである。
（ステップＳ１２１５）総合スコア取得部３３２は、ステップＳ１２１４で取得したすべての項目スコアから、個別項目の総合的なスコアを取得する。例えば、総合スコア取得部３３２は、ステップＳ１２１４で取得したすべての項目スコアの平均値を算出し、当該平均値を個別項目の総合的なスコアとして取得する。
（ステップＳ１２１６）総合スコア取得部３３２は、総合的項目のすべての項目の統計満足度情報を、格納部３１または図示しないバッファから取得する。
（ステップＳ１２１７）総合スコア取得部３３２は、ステップＳ１２１６で取得したすべての項目の統計満足度情報を統計処理し、総合的項目の統計満足度情報を算出する。総合スコア取得部３３２は、例えば、ステップＳ１２１６で取得したすべての項目の統計満足度情報の平均値を算出し、総合的項目の統計満足度情報として取得する。
（ステップＳ１２１８）総合スコア取得部３３２は、ステップＳ１２１５で取得した個別項目の総合的なスコアと、ステップＳ１２１７で取得した総合的項目の統計満足度情報とから、仮総合スコアを算出する。なお、総合スコア取得部３３２は、例えば、演算式「仮総合スコア＝α×総合的項目の統計満足度情報＋β×個別項目の総合的なスコア」により、仮総合スコアを算出する。
（ステップＳ１２１９）総合スコア取得部３３２は、すべての個別項目の満足度情報の集合と、すべての個別項目の期待度情報の集合とから、満足度情報の集合と期待度情報の集合と相関に関する相関情報を取得する。
（ステップＳ１２２０）総合スコア取得部３３２は、ステップＳ１２１９で取得した相関情報を用いて、ステップＳ１２１８で取得した仮総合スコアを調整し、総合スコアを取得する。上位処理にリターンする。なお、総合スコア取得部３３２は、相関情報が示す相関の度合いが大きいほど、高い総合スコアとなるように、総合スコアを取得する。
図１１、図１２における動作例は、各組織について、絶対的な総合スコアを算出した後、着目する組織の組織識別子と同一の組織識別子に対応する他の１以上の組織の１以上の絶対的な総合スコアを用いて、属性値加味総合スコアを取得する場合である。
ただし、各組織の項目ごとの項目スコアから、着目する組織の項目ごとの相対的な項目スコアを算出し、当該２以上の相対的な項目スコアを用いて、相対的な総合スコアである属性値加味総合スコアを取得しても良い。
つまり、属性値加味総合スコアは、着目する組織の組織属性値と同一の組織属性値に対応する複数の組織の中での相対的な総合スコアを示す値であれば良く、その算出過程は問わない。
また、相対的な項目スコアを算出した後に、属性値加味総合スコアを取得する処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。なお、図１３のフローチャートにおいて、図１１のフローチャートと同一の処理について、説明を省略する。また、図１３のフローチャートにおいて、各組織において、絶対的な項目スコアは算出済みであり、格納部３１に組織識別子と項目識別子に対応付けられて格納されている、とする。
（ステップＳ１３０１）項目スコア取得部３３１は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ１３０２）項目スコア取得部３３１は、ｉ番目の項目識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目の項目識別子が存在する場合はステップＳ１３０３に行き、ｉ番目の項目識別子が存在しない場合はステップＳ１３０７に行く。
（ステップＳ１３０３）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１１０８で取得された組織属性値と対になる１または２以上の絶対的な項目スコアであり、ｉ番目の項目識別子に対応する１以上の絶対的な項目スコアを取得する。
（ステップＳ１３０４）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１１０７で取得された組織識別子により識別される組織の、ｉ番目の項目識別子に対応する絶対的な項目スコアを取得する。
（ステップＳ１３０５）項目スコア取得部３３１は、ステップＳ１３０３で取得した１以上の絶対的な項目スコアと、ステップＳ１３０４で取得した絶対的な項目スコアとを用いて、当該組織の相対的な項目スコアを算出する。なお、項目スコア取得部３３１は、算出した相対的な項目スコアを、当該組織の組織識別子およびｉ番目の項目識別子に対応付けて、格納部３１に蓄積することは好適である。
（ステップＳ１３０６）項目スコア取得部３３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１３０２に戻る。
（ステップＳ１３０７）総合スコア取得部３３２は、ステップＳ１３０５で算出された２以上の相対的な項目スコアを用いて、属性値加味総合スコアを算出する。ステップＳ１１０６に戻る。
次に、端末装置４の動作について説明する。端末装置４の端末受付部４２は、各種の指示や情報等を受け付ける。次に、端末処理部４３は、端末受付部４２が受け付けた指示等を送信する指示等に構成する。端末送信部４４は、端末処理部４３が構成した指示等を情報処理装置３に送信する。として、端末受信部４５は、指示等の送信に応じて、情報処理装置３から情報を受信する。次に、端末処理部４３は、端末受信部４５が受信した情報を出力されるデータに構成する。次に、端末出力部４６は、端末処理部４３により構成された情報を出力する。
以下、本実施の形態における情報システムＢの具体的な動作について説明する。情報システムＢの概念図は図１である。
今、項目情報格納部３１１には、図１４に示す項目情報管理表が格納されている、とする。項目情報管理表は、組織（ここでは、企業）の構成員（ここでは、従業員）に対するアンケートの項目を示す多数の項目情報を管理する表である。項目情報は、ここでは、「設問Ｎｏ」「種類」「ファクター」「項目」「質問：期待度」「質問：満足度」を有する。「設問Ｎｏ」は設問を識別するＩＤであり、項目識別子の一例である。「種類」は項目の種類を示す情報であり、ここでは、総合的項目または個別項目のいずれかを採り得る。「ファクター」は項目の中位概念であり、対象と言っても良い。「項目」は項目の内容を示す情報である。なお、「項目」を項目識別子である、と考えても良い。「質問：期待度」は期待度情報を取得するための質問である。「質問：満足度」は満足度情報を取得するための質問である。
また、組織回答情報格納部３１２には、例えば、図１５に示すような構造を有する組織回答情報が格納されている。組織回答情報格納部３１２には、２以上の組織回答情報が格納されている。図１５は、組織識別子「Ａ社」で識別される組織の組織回答情報である。また、１５０１は、組織識別子「Ａ社」で識別される組織の一の従業員の構成員回答情報である。組織識別子「Ａ社」で識別される組織の組織回答情報は、２以上の従業員の構成員回答情報を含む。構成員回答情報は、「項目識別子」「期待度情報」「満足度情報」を有するレコードを多数（ここでは、６３以上）有する。なお、項目識別子が１～４の項目のレコードは、総合的項目のレコードであり、期待度情報を有さない。そして、１５０１の構成員回答情報を構成する期待度情報、満足度情報は、従業委員が、図１４に示す項目情報管理表の「質問：期待度」「質問：満足度」に対して行った回答から取得された情報である。そして、かかる回答は、ここでは、１から５までの自然数のいずれかによる回答である。また、ここでは、「質問：期待度」に対する期待度情報が１である場合、期待度が最も低く、５である場合、期待度が最も高い。また、「質問：満足度」に対する満足度情報が１である場合、満足度が最も低く、５である場合、満足度が最も高い。また、組織識別子「Ａ社」で識別される組織の業種である組織属性値は「メーカー」である、とする。なお、業種は、組織属性の一例である。また、組織回答情報格納部３１２には、組織属性値「メーカー」に対応する組織の組織回答情報が、複数格納されている、とする。
また、個別スコア表格納部３１３には、図１６に示す個別スコア表が格納されている。個別スコア表は、「期待度情報」「満足度情報」「スコア」を有する２以上のレコードを管理している。「期待度情報」は、例えば、期待度情報の平均値である。「期待度情報」は、例えば、期待度情報の平均値の範囲を示す情報でも良い。「期待度情報」の属性値である「期待度の値１」「期待度の値２」・・・「期待度の値Ｎ」は、具体的な値または範囲の情報である。また、「満足度情報」は、例えば、満足度情報の平均値である。「満足度情報」は、例えば、満足度情報の平均値の範囲を示す情報でも良い。「満足度情報」の属性値である「満足度の値１」「満足度の値２」・・・「満足度の値Ｎ」は、具体的な値または範囲の情報である。「スコア」は、ここでは、項目スコアを示す情報である。「スコア」の属性値である「スコア１」「スコア２」・・・「スコアＮ」は、具体的な値である。
さらに、組織情報格納部３１４には、図１７に示す組織情報管理表が格納されている。組織情報管理表は、組織情報を管理する表である。組織情報管理表は、「ＩＤ」「組織識別子」「組織属性値」「絶対的な総合スコア」等を有するレコードを２以上有する。「組織属性値」は、ここでは「業種識別子」「規模識別子」「地域識別子」「経営状況識別子」等を有する。「業種識別子」は、業種を識別する情報であり、ここでは、例えば、メーカー、商社、銀行等である。「規模識別子」は、組織の規模を識別する情報であり、例えば、大企業、中小企業、零細企業、個人事業等である。「地域識別子」は、組織（企業等）の本社の所在地を識別する情報であり、例えば、都道府県のいずれかである。「経営状況識別子」は、経営の状況を識別する情報であり、例えば、黒字または赤字等である。
かかる状況において、情報処理装置３の管理者は、スコア等算出の指示を入力した、とする。すると、受付部３２は、スコア等算出の指示を受け付ける。次に、処理部３３は、スコア等算出のタイミングである、と判断する。なお、ここでのスコア等算出の指示は、各組織の絶対的な項目スコア、および絶対的な総合スコアを算出する指示である。
次に、処理部３３は、「Ａ社」を始め、各組織識別子と対になる組織回答情報を用いて、各項目の項目スコア、および絶対的な総合スコアを算出する。以下、「Ａ社」を例にとり、絶対的な項目スコア、および総合スコアの算出について説明する。
つまり、項目スコア取得部３３１は、組織識別子「Ａ社」と対になる構成員回答情報を取得する。そして、項目スコア取得部３３１は、取得した構成員回答情報から、個別項目ごとに、すべての構成員の満足度情報を取得する。次に、項目スコア取得部３３１は、取得した満足度情報の平均値を、各個別項目の統計満足度情報として取得する。また、項目スコア取得部３３１は、取得した期待度情報の平均値を、各個別項目の統計期待度情報として取得する。次に、項目スコア取得部３３１は、統計満足度情報と統計期待度情報とを、図１６の個別スコア表に適用し、各個別項目の絶対的な項目スコアを取得する。そして、項目スコア取得部３３１は、各個別項目の項目識別子と対に、取得した項目スコアをバッファに蓄積する。
次に、項目スコア取得部３３１は、各総合的項目の項目識別子に対応するすべての構成員の満足度情報を取得する。そして、項目スコア取得部３３１は、総合的項目ごとに、取得した満足度情報の平均値を算出し、当該平均値を統計満足度情報として取得する。次に、項目スコア取得部３３１は、各総合的項目の項目識別子と対にして、各総合的項目の統計満足度情報をバッファに蓄積する。
次に、総合スコア取得部３３２は、すべての個別項目のすべての項目スコアの総合的なスコアを取得する。ここでは、総合スコア取得部３３２は、すべての個別項目のすべての項目スコアの平均値を取得する。
次に、総合スコア取得部３３２は、すべての項目の統計満足度情報を統計処理し、総合的項目の統計満足度情報を算出する。ここでは、総合スコア取得部３３２は、すべての項目の統計満足度情報の平均値を、総合的項目の統計満足度情報として取得する。
次に、総合スコア取得部３３２は、演算式「仮総合スコア＝０．７×総合的項目の統計満足度情報＋０．３×個別項目の総合的なスコア」により、仮総合スコアを算出する。
次に、総合スコア取得部３３２は、すべての個別項目の満足度情報の集合と、すべての個別項目の期待度情報の集合とから、満足度情報の集合と期待度情報の集合と相関に関する相関情報を取得する。
次に、総合スコア取得部３３２は、取得した相関情報を用いて、取得した仮総合スコアを調整する。また、総合スコア取得部３３２は、他社の仮総合スコアを調整した値をも用いて、偏差値を取得する。かかる偏差値が総合スコアである。ここで、総合スコア取得部３３２は、組織識別子「Ａ社」で識別される組織の総合スコアを「６８．０」と算出した、とする。そして、総合スコア取得部３３２は、組織識別子「Ａ社」に対応付けて、総合スコア「６８．０」を、図１７の組織情報管理表に蓄積する。なお、他社の仮総合スコアを調整した値の算出は、「Ａ社」の値の算出と同様に行う。
そして、以上の処理が、他の組織回答情報に対しても行われる。そして、すべての組織回答情報（組織）に対して、各個別項目の絶対的な項目スコア、および絶対的な総合スコアが算出され、図１７の組織情報管理表に蓄積された、とする。なお、図１７において、各個別項目の項目スコアは図示されていないが、項目スコアは、企業識別子と項目識別子とに対応付けて蓄積された、とする。
かかる状況において、「Ａ社」のユーザは、端末装置４に出力指示を端末装置４に入力した、とする。なお、出力指示は、ここでは、属性値加味総合スコアの取得に使用する属性識別子「業種，規模」を含むとする。
次に、端末装置４は、出力指示を受け付け、組織識別子「Ａ社」および属性識別子「業種，規模」を有する出力指示を構成する。そして、端末装置４は、かかる出力指示を情報処理装置３に送信する。
次に、情報処理装置３の受付部３２は、出力指示を端末装置４から受信する。次に、複数スコア取得手段３３２１は、出力指示が有する組織識別子「Ａ社」を取得する。次に、複数スコア取得手段３３２１は、出力指示が有する属性識別子「業種，規模」を取得する。次に、複数スコア取得手段３３２１は、出力指示が有する属性識別子「業種，規模」に対応する属性値であり、組織識別子「Ａ社」と対になる業種識別子「メーカー」、規模識別子「大企業」を取得する。
次に、複数スコア取得手段３３２１は、業種識別子「メーカー」および規模識別子「大企業」と対になる２以上の絶対的な総合スコアを図１７の組織情報管理表から取得する。なお、複数スコア取得手段３３２１は、「ＩＤ＝１」「ＩＤ＝４」「ＩＤ＝５」等の総合スコアを図１７の組織情報管理表から読み出す。
次に、属性値加味総合スコア取得手段３３２２は取得された組織識別子「Ａ社」と対になる絶対的な総合スコア「６８．０」を図１７の組織情報管理表から取得する。
次に、属性値加味総合スコア取得手段３３２２は、取得された２以上の絶対的な総合スコアの中における、Ａ社の絶対的な総合スコア「６８．０」の偏差値である属性値加味総合スコアを算出する。ここで、算出された属性値加味総合スコアは「４８．５」であった、とする。なお、偏差値の算出方法は公知技術であるので、説明を省略する。
次に、処理部３３は、組織識別子「Ａ社」と対になる各項目の絶対的な項目スコアを格納部３１または図示しないバッファから取得する。
次に、処理部３３は、取得した情報から、出力する情報を構成する。そして、出力部３４は、構成された情報を「Ａ社」のユーザの端末装置４に送信する。なお、かかる情報には、属性値加味総合スコア「４８．５」、絶対的な総合スコア「６８．０」、および各項目の絶対的な項目スコアが含まれる。なお、「Ａ社」の各項目の相対的な項目スコアが算出され、構成された情報に含まれることは好適である。
次に、当該端末装置４の端末受信部４５は、情報処理装置３から情報を受信する。次に、端末処理部４３は、端末受信部４５が受信した情報を出力されるデータに構成する。次に、端末出力部４６は、端末処理部４３により構成された情報を出力する。
かかる出力例は、図１８である。図１８の１８０１は、Ａ社の絶対的な総合スコア「６８．０」である。図１８の１８０２は、属性値加味総合スコア「４８．５」である。また、１８０３は、各総合的項目の項目スコアである。ここで、総合的項目は、会社、上司、仕事、職場である。また、図１８において、１８０４は、個別項目の期待度情報の平均値である。１８０５は、個別項目の満足度情報の平均値である。
以上、本実施の形態によれば、１または２以上の組織属性値に応じて、組織の適切なスコアを出力できる。そのため、企業等の組織にとって、適切な対策を打つことができる。なお、かかる技術は、例えば、従業員が組織の目標達成に向けて、自発的に自らの力を発揮しようとし、社員も組織も成長するというエンゲージメントにおいて、極めて有用な技術である。
また、本実施の形態によれば、相対的なエンゲージメントスコア、および絶対的なエンゲージメントスコアのうちの１以上のエンゲージメントスコアを取得でき、いわゆるエンゲージメント装置として利用可能な情報処理装置３を提供できる。
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置３を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、例えば、組織を識別する組織識別子および当該組織の属性値を示す組織属性値と対になる情報であり、当該組織の構成員に対する設問の回答を示す複数の組織回答情報が格納される組織回答情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、組織のスコアを出力する指示であり、組織識別子を有する指示である出力指示を受け付ける出力指示受付部と、前記出力指示が有する組織識別子により識別される組織のスコアであり、当該組織識別子と対になる組織属性値に応じた当該組織のスコアである属性値加味総合スコアを、前記複数の組織回答情報を用いて取得する総合スコア取得部と、前記属性値加味総合スコアを出力する総合スコア出力部として機能させるためのプログラムである。
また、図１９は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の情報処理装置３等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１９は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図２０は、システム３００のブロック図である。なお、図１９、図２０は、エンゲージメントシステムを実現するコンピュータの外観等を示す図である。
図１９において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ－ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。
図２０において、コンピュータ３０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の組織情報処理装置１、情報処理装置３等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の組織情報処理装置１、情報処理装置３等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。つまり、組織情報処理装置１、情報処理装置３は、スタンドアロンで動作しても良い。組織情報処理装置１、情報処理装置３がスタンドアロンで動作する場合、受付部１２、受付部３２は、ユーザ等から指示や情報等を受け付ける。また、出力部１４、出力部３４は、情報等を表示、音出力、表示装置へ送信したりする。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
以上のように、本発明にかかる組織情報処理装置は、過去の組織のスコアと組織の構成に関する組織情報とを用いて、組織に関する情報を提示できるという効果を有し、組織情報処理装置等として有用である。
１ 組織情報処理装置
２、４ 端末装置
３ 情報処理装置
１１、３１ 格納部
１２、３２ 受付部
１３、３３ 処理部
１４、３４ 出力部
２１、４１ 端末格納部
２２、４２ 端末受付部
２３、４３ 端末処理部
２４、４４ 端末送信部
２５、４５ 端末受信部
２６、４６ 端末出力部
１１１、３１４ 組織情報格納部
１１２ 学習器格納部
１３１ 学習部
１３２ マネージャー選択手段
１３３ 組織シミュレーション手段
１３４ マネージャー評価手段
１３５ 構成員評価手段
３１１ 項目情報格納部
３１２ 組織回答情報格納部
３１３ 個別スコア表格納部
３２１ 出力指示受付部
３３１ 項目スコア取得部
３３２ 総合スコア取得部
３４１ 項目スコア出力部
３４２ 総合スコア出力部
３３２１ 複数スコア取得手段
３３２２ 属性値加味総合スコア取得手段

Claims (31)

  1. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアと、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む組織情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器が格納される学習器格納部と、
    組織情報または組織情報に対する変更を特定する変更情報を受け付ける受付部と、
    前記受付部が受け付けた組織情報または前記受付部が受け付けた変更情報を用いて取得された組織情報を、前記学習器に適用し、スコアを取得し、当該スコアを用いて、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部とを具備する組織情報処理装置。
  2. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアの履歴に関する情報であり、２以上の各時点におけるスコアの履歴に関する情報であるスコア履歴情報と、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む組織情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器が格納される学習器格納部と、
    組織情報または組織情報に対する変更を特定する変更情報を受け付ける受付部と、
    前記受付部が受け付けた組織情報または変更情報を用いて取得された組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより前記学習器に適用し、スコアを取得し、当該スコアを用いて処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部とを具備する組織情報処理装置。
  3. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアであり、２以上の各時点におけるスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、
    前記２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部とを具備し、
    前記組織情報格納部には、
    一の組織のスコア履歴情報に対応付けられて、前記一の組織の２以上の各時点における組織情報の変化の履歴を示す２以上の組織スコア履歴情報が格納され、
    前記処理部は、
    前記スコア履歴情報と前記組織スコア履歴情報との組を、２組以上用いて、予め決められた処理を行い、処理結果を取得する、組織情報処理装置。
  4. 組織スコア履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器が格納される学習器格納部と、
    組織情報または組織情報に対する変更を特定する変更情報を受け付ける受付部とをさらに具備し、
    前記処理部は、
    前記受付部が受け付けた組織情報または変更情報を用いて取得された組織スコア履歴情報を、機械学習のアルゴリズムにより前記学習器に適用し、スコアを取得し、当該スコアを用いて処理結果を取得する請求項３記載の組織情報処理装置。
  5. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、
    前記組織情報と当該組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部とを具備し、
    前記２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を含むことができ、
    前記処理部は、
    受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報に対応する組織のスコアが最も高いまたは最も向上すると判断されるマネージャーを、前記組織情報が有する２以上の各構成員情報に対応する構成員の中から選択し、当該構成員の構成員情報を用いて前記マネージャーを特定するマネージャー情報を取得するマネージャー選択手段を具備し、
    前記出力部は、
    前記マネージャー選択手段が取得したマネージャー情報を出力する、組織情報処理装置。
  6. 組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器である組織スコア算出用学習器が格納される学習器格納部をさらに具備し、
    前記マネージャー選択手段は、
    前記組織情報が有する２以上の構成員情報の集合である構成員情報群を用いて、マネージャーが異なる情報を示す２以上の構成員情報の集合である２以上の構成員情報群を取得し、当該２以上の各構成員情報群と前記組織情報が有する１以上の組織属性値とを有する組織情報である２以上の組織候補情報を取得し、機械学習のアルゴリズムにより当該２以上の各組織候補情報を前記組織スコア算出用学習器に適用し、スコアまたはスコアの変化量を取得し、当該スコアまたはスコアの変化量が最大になる組織候補情報に対応するマネージャーのマネージャー情報を取得する請求項５記載の組織情報処理装置。
  7. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、
    前記組織情報と当該組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部とを具備し、
    前記処理部は、
    受け付けられた変更情報を用いて変更された組織情報であり、組織情報の候補である１または２以上の候補組織情報を取得し、当該１以上の候補組織情報に対するスコアまたはスコアの変化量を、前記組織情報格納部の組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて取得する組織シミュレーション手段を具備し、
    前記出力部は、
    前記組織シミュレーション手段が取得した前記２以上の各候補組織情報に対するまたはスコアの変化量に関する情報であるシミュレーション結果を出力する、組織情報処理装置。
  8. 組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織スコア履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器である組織スコア算出用学習器が格納される学習器格納部をさらに具備し、
    前記組織シミュレーション手段は、
    前記１以上の各候補組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより前記組織スコア算出用学習器に適用し、スコアを取得する請求項７記載の組織情報処理装置。
  9. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアであり、２以上の各時点におけるスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、
    前記２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部とを具備し、
    一の組織が有する２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を有し、
    前記処理部は、
    前記一の組織のスコア履歴情報を用いて、前記一の組織のマネージャーの評価値を取得するマネージャー評価手段を具備し、
    前記出力部は、
    前記マネージャー評価手段が取得したマネージャーの評価値を出力する、組織情報処理装置。
  10. 前記マネージャー評価手段は、
    前記一の組織の組織情報が有する２以上の各構成員情報が有する１以上の構成員属性値に応じて、異なる評価値を取得する請求項９記載の組織情報処理装置。
  11. 組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織スコア履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器であるマネージャー評価用学習器が格納される学習器格納部をさらに具備し、
    前記マネージャー評価手段は、
    前記一の組織の組織情報の一部または全部、または前記一の組織の組織スコア履歴情報の一部または全部を、機械学習のアルゴリズムにより前記マネージャー評価用学習器に適用し、スコアを取得する請求項９または請求項１０記載の組織情報処理装置。
  12. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアであり、２以上の各時点におけるスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、
    前記２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部とを具備し、
    一の組織が有する２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を有し、
    前記処理部は、
    前記一の組織のスコア履歴情報と、前記一の組織の組織情報が有する２以上の各構成員情報の１以上の構成員属性値とを用いて、前記２以上の各構成員情報に対応する構成員の評価値であり、マネージャー以外の構成員の評価値を取得する構成員評価手段を具備し、
    前記出力部は、
    前記構成員評価手段が取得した１以上の各構成員の評価値を出力する、組織情報処理装置。
  13. 前記構成員評価手段は、
    前記一の組織の組織情報が有するマネージャーの構成員情報が有する１以上の構成員属性値に応じて、異なる評価値を取得する請求項１２記載の組織情報処理装置。
  14. 組織情報または組織スコア履歴情報に含まれる構成員の構成員情報が有する１以上の構成員属性値と一の組織の組織情報が有する１以上の組織属性値、および当該構成員の評価値を有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器である構成員評価用学習器が格納される学習器格納部をさらに具備し、
    前記構成員評価手段は、
    評価対象の構成員の構成員情報が有する１以上の構成員属性値と一の組織の組織情報が有する１以上の組織属性値とを、前記構成員評価用学習器に適用し、評価値であるスコアを取得する請求項１２または請求項１３記載の組織情報処理装置。
  15. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、
    前記組織情報と当該組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部とを具備し、
    組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織スコア履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習器を構成する学習部をさらに具備し、
    前記処理部は、
    受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより前記学習器に適用し、スコアを取得し、当該スコアを用いて処理結果を取得する、組織情報処理装置。
  16. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアと、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む組織情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器が格納される学習器格納部と、受付部と、処理部と、出力部とにより実現される組織情報処理方法であって、
    前記受付部が、組織情報または組織情報に対する変更を特定する変更情報を受け付ける受付ステップと、
    前記処理部が、前記受付ステップで受け付けられた組織情報または前記受付ステップで受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報を、前記学習器に適用し、スコアを取得し、当該スコアを用いて、組織に関する情報である処理結果を取得する処理ステップと、
    前記出力部が、前記処理結果を出力する出力ステップとを具備する組織情報処理方法。
  17. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアの履歴に関する情報であり、２以上の各時点におけるスコアの履歴に関する情報であるスコア履歴情報と、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む組織情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器が格納される学習器格納部と、受付部と、処理部と、出力部とにより実現される組織情報処理方法であって、
    前記受付部が、組織情報または組織情報に対する変更を特定する変更情報を受け付ける受付ステップと、
    前記処理部が、前記受付ステップで受け付けられた組織情報または変更情報を用いて取得された組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより前記学習器に適用し、スコアを取得し、当該スコアを用いて処理結果を取得する処理ステップと、
    前記出力部が、前記処理結果を出力する出力ステップとを具備する組織情報処理方法。
  18. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアであり、２以上の各時点におけるスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、処理部と、出力部とにより実現される組織情報処理方法であって、
    前記処理部が、前記２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理ステップと、
    前記出力部が、前記処理結果を出力する出力ステップとを具備し、
    前記組織情報格納部には、
    一の組織のスコア履歴情報に対応付けられて、前記一の組織の２以上の各時点における組織情報の変化の履歴を示す２以上の組織スコア履歴情報が格納され、
    前記処理ステップにおいて、
    前記スコア履歴情報と前記組織スコア履歴情報との組を、２組以上用いて、予め決められた処理を行い、処理結果を取得する、組織情報処理方法。
  19. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、処理部と、出力部とにより実現される組織情報処理方法であって、
    前記処理部が、前記組織情報と当該組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理ステップと、
    前記出力部が、前記処理結果を出力する出力ステップとを具備し、
    前記２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を含むことができ、
    前記処理ステップにおいては、
    受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報に対応する組織のスコアが最も高いまたは最も向上すると判断されるマネージャーを、前記組織情報が有する２以上の各構成員情報に対応する構成員の中から選択し、当該構成員の構成員情報を用いて前記マネージャーを特定するマネージャー情報を取得するマネージャー選択手段を具備し、
    前記出力ステップにおいて、
    前記マネージャー選択手段が取得したマネージャー情報を出力する、組織情報処理方法。
  20. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、処理部と、出力部とにより実現される組織情報処理方法であって、
    前記処理部が、前記組織情報と当該組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理ステップと、
    前記出力部が、前記処理結果を出力する出力ステップとを具備し、
    前記処理ステップは、
    受け付けられた変更情報を用いて変更された組織情報であり、組織情報の候補である１または２以上の候補組織情報を取得し、当該１以上の候補組織情報に対するスコアまたはスコアの変化量を、前記組織情報格納部の組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて取得する組織シミュレーションサブステップを具備し、
    前記出力ステップにおいて、
    前記組織シミュレーションサブステップで取得された前記２以上の各候補組織情報に対するまたはスコアの変化量に関する情報であるシミュレーション結果を出力する、組織情報処理方法。
  21. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアであり、２以上の各時点におけるスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、処理部と、出力部とにより実現される組織情報処理方法であって、
    前記処理部が、前記２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理ステップと、
    前記出力部が、前記処理結果を出力する出力ステップとを具備し、
    一の組織が有する２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を有し、
    前記処理ステップは、
    前記一の組織のスコア履歴情報を用いて、前記一の組織のマネージャーの評価値を取得するマネージャー評価サブステップを具備し、
    前記出力ステップにおいて、
    前記マネージャー評価サブステップで取得されたマネージャーの評価値を出力する、組織情報処理方法。
  22. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアであり、２以上の各時点におけるスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、処理部と、出力部とにより実現される組織情報処理方法であって、
    前記処理部が、前記２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理ステップと、
    前記出力部が、前記処理結果を出力する出力ステップとを具備し、
    一の組織が有する２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を有し、
    前記処理ステップは、
    前記一の組織のスコア履歴情報と、前記一の組織の組織情報が有する２以上の各構成員情報の１以上の構成員属性値とを用いて、前記２以上の各構成員情報に対応する構成員の評価値であり、マネージャー以外の構成員の評価値を取得する構成員評価サブステップを具備し、
    前記出力ステップにおいて、
    前記構成員評価手段が取得した１以上の各構成員の評価値を出力する、組織情報処理方法。
  23. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部と、処理部と、出力部と、学習部とにより実現される組織情報処理方法であって、
    前記処理部が、前記組織情報と当該組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理ステップと、
    前記出力部が、前記処理結果を出力する出力ステップとを具備し、
    前記学習部が、組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織スコア履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習器を構成する学習ステップをさらに具備し、
    前記処理ステップにおいて、
    受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより前記学習器に適用し、スコアを取得し、当該スコアを用いて処理結果を取得する、組織情報処理方法。
  24. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアと、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む組織情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器が格納される学習器格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    組織情報または組織情報に対する変更を特定する変更情報を受け付ける受付部と、
    前記受付部が受け付けた組織情報または前記受付部が受け付けた変更情報を用いて取得された組織情報を、前記学習器に適用し、スコアを取得し、当該スコアを用いて、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
  25. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアの履歴に関する情報であり、２以上の各時点におけるスコアの履歴に関する情報であるスコア履歴情報と、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む組織情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い構成された学習器が格納される学習器格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    組織情報または組織情報に対する変更を特定する変更情報を受け付ける受付部と、
    前記受付部が受け付けた組織情報または変更情報を用いて取得された組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより前記学習器に適用し、スコアを取得し、当該スコアを用いて処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
  26. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアであり、２以上の各時点におけるスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    前記２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部として機能させ、
    前記組織情報格納部には、
    一の組織のスコア履歴情報に対応付けられて、前記一の組織の２以上の各時点における組織情報の変化の履歴を示す２以上の組織スコア履歴情報が格納され、
    前記処理部は、
    前記スコア履歴情報と前記組織スコア履歴情報との組を、２組以上用いて、予め決められた処理を行い、処理結果を取得するものとして、前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
  27. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    前記組織情報と当該組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部として機能させ、
    前記２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を含むことができ、
    前記処理部は、
    受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報に対応する組織のスコアが最も高いまたは最も向上すると判断されるマネージャーを、前記組織情報が有する２以上の各構成員情報に対応する構成員の中から選択し、当該構成員の構成員情報を用いて前記マネージャーを特定するマネージャー情報を取得するマネージャー選択手段を具備し、
    前記出力部は、
    前記マネージャー選択手段が取得したマネージャー情報を出力するものとして、前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
  28. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    前記組織情報と当該組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部として機能させ、
    前記処理部は、
    受け付けられた変更情報を用いて変更された組織情報であり、組織情報の候補である１または２以上の候補組織情報を取得し、当該１以上の候補組織情報に対するスコアまたはスコアの変化量を、前記組織情報格納部の組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて取得する組織シミュレーション手段を具備し、
    前記出力部は、
    前記組織シミュレーション手段が取得した前記２以上の各候補組織情報に対するまたはスコアの変化量に関する情報であるシミュレーション結果を出力するものとして、前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
  29. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアであり、２以上の各時点におけるスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    前記２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部として機能させ、
    一の組織が有する２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を有し、
    前記処理部は、
    前記一の組織のスコア履歴情報を用いて、前記一の組織のマネージャーの評価値を取得するマネージャー評価手段を具備し、
    前記出力部は、
    前記マネージャー評価手段が取得したマネージャーの評価値を出力するものとして、前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
  30. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアであり、２以上の各時点におけるスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    前記２以上の各時点におけるスコアの履歴に関するスコア履歴情報と組織情報との組を、２組以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部として機能させ、
    一の組織が有する２以上の構成員情報のうちの少なくとも一の構成員情報は、マネージャーであることを特定する構成員属性値を有し、
    前記処理部は、
    前記一の組織のスコア履歴情報と、前記一の組織の組織情報が有する２以上の各構成員情報の１以上の構成員属性値とを用いて、前記２以上の各構成員情報に対応する構成員の評価値であり、マネージャー以外の構成員の評価値を取得する構成員評価手段を具備し、
    前記出力部は、
    前記構成員評価手段が取得した１以上の各構成員の評価値を出力するものとして、前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
  31. 組織に属する２以上の構成員に対するアンケートの回答に基づくスコアに対応付けられて、前記組織の１以上の組織属性値と前記組織に属する構成員の１以上の構成員属性値を有する２以上の構成員情報とを含む２以上の組織情報が格納される組織情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
    前記組織情報と当該組織情報に対応付けられているスコアとの組を２以上用いて、組織情報に対して、予め決められた処理を行い、組織に関する情報である処理結果を取得する処理部と、
    前記処理結果を出力する出力部として機能させ、
    組織情報とスコアとを有する２組以上の情報、組織情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報、または組織スコア履歴情報とスコア履歴情報とを有する２組以上の情報を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習器を構成する学習部として、前記コンピュータをさらに機能させ、
    前記処理部は、
    受け付けられた組織情報または受け付けられた変更情報を用いて取得された組織情報を、機械学習のアルゴリズムにより前記学習器に適用し、スコアを取得し、当該スコアを用いて処理結果を取得するものとして、前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
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