JP7209885B1 - Information processing device and program - Google Patents

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Abstract

【課題】従業員の企業への馴染み度合いを可視化する。【解決手段】サーバ10は、所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定し、特定されたコミュニケーションについて、一の業務従事者が属する部署と、他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、一の業務従事者についての一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出する。【選択図】図10An object of the present invention is to visualize the degree of familiarity of employees with a company. A server (10) identifies communication made by one worker with one or more other workers within a predetermined period, and regarding the identified communication, the department to which the one worker belongs, Based on the business relevance with the department to which one or more other workers belong, an index indicating the degree of familiarity of one worker to the department to which one worker belongs is calculated. [Selection drawing] Fig. 10

Description

本発明は、企業内における従業員のコミュニケーションに係る情報を表示する技術に関する。 The present invention relates to technology for displaying information related to employee communication within a company.

従来から、企業内における従業員のコミュニケーションに係る情報を表示する技術が知られている。例えば特許文献1には、会議の日時および当該会議への参加者に係る情報を備えた会議履歴情報を表示する技術が記載されている。 2. Description of the Related Art Conventionally, techniques for displaying information related to employee communication within a company have been known. For example, Patent Literature 1 describes a technique for displaying conference history information including information about the date and time of a conference and participants in the conference.

特許第6640464号公報Japanese Patent No. 6640464

特許文献1に記載の技術では、企業内における従業員が、その企業へどのくらい馴染んでいるかを把握することが容易ではなかった。 With the technique described in Patent Literature 1, it is not easy to grasp how familiar employees are with the company.

本発明は、従業員の企業への馴染み度合いを可視化することを目的とする。 An object of the present invention is to visualize an employee's degree of familiarity with a company.

本発明の一態様は、所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定する特定手段と、該特定されたコミュニケーションについて、前記一の業務従事者が属する部署と、前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、当該一の業務従事者についての当該一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出する算出手段とを有する情報処理装置を提供する。 One aspect of the present invention is a specifying means for specifying communication that one worker has made with one or more other workers within a predetermined period, and for the identified communication, the one worker Indicates the degree of familiarity of the one worker with the department to which the one worker belongs, based on the business relevance between the department to which the worker belongs and the department to which the one or more other workers belong and a calculation means for calculating an index.

本発明の別の一態様は、コンピュータに、所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定するステップと、該特定されたコミュニケーションについて、前記一の業務従事者が属する部署と、前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、当該一の業務従事者についての当該一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出するステップとを実行させるためのプログラムを提供する。 According to another aspect of the present invention, a step of specifying, in a computer, a communication made by one worker with one or more other workers within a predetermined period of time; Based on the business relationship between the department to which the worker belongs and the department to which one or more of the other workers belong, the one worker is transferred to the department to which the one worker belongs and calculating an index indicating the degree of familiarity.

本発明によれば、従業員の企業への馴染み度合いを可視化することができる。 According to the present invention, it is possible to visualize an employee's degree of familiarity with a company.

一実施形態に係る情報処理システムの概要を示す図。The figure which shows the outline|summary of the information processing system which concerns on one Embodiment. サーバの機能構成を例示する図。The figure which illustrates the functional structure of a server. サーバのハードウェア構成を例示する図。The figure which illustrates the hardware constitutions of a server. プレコミュニケーションデータ入力処理を行うサーバの動作を例示するフローチャート。6 is a flowchart illustrating the operation of a server that performs pre-communication data input processing; プレコミュニケーションデータベースを例示する図。The figure which illustrates a pre-communication database. 馴染み度生成処理を行うサーバの動作を例示するフローチャート。6 is a flowchart illustrating an example of the operation of a server that performs familiarity level generation processing; 従業員データベースを例示する図。A diagram illustrating an employee database. 重みデータベースを例示する図。FIG. 4 is a diagram illustrating a weight database; コミュニケーションデータベースを例示する図。The figure which illustrates a communication database. サーバに表示される馴染み度グラフを例示する図。The figure which illustrates the familiarity graph displayed on a server. サーバに表示される馴染み度マップを例示する図。The figure which illustrates the familiarity degree map displayed on a server.

1.構成
図1は、一実施形態に係る情報処理システムSの概要を示す図である。情報処理システムSは、サーバ10、ネットワーク20、及びユーザ端末30から構成される。サーバ10とユーザ端末30とは、ネットワーク20を介して接続されている。ネットワーク20は、インターネットなどのネットワーク回線網である。ユーザ端末30は、ネットワーク20に有線又は無線で接続可能であり、ネットワーク20を介して、ネットワーク20に接続されているサーバ10との通信が可能である。
1. Configuration FIG. 1 is a diagram showing an overview of an information processing system S according to an embodiment. The information processing system S is composed of a server 10 , a network 20 and user terminals 30 . The server 10 and user terminals 30 are connected via a network 20 . Network 20 is a network line such as the Internet. The user terminal 30 can be connected to the network 20 by wire or wirelessly, and can communicate with the server 10 connected to the network 20 via the network 20 .

情報処理システムSは、複数の部署を有する企業における複数の従業員(業務従事者に相当する)のコミュニケーションデータを用いて、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成、及び、表示するシステムである。コミュニケーションデータとは、従業員同士のコミュニケーションに係るデータである。従業員同士のコミュニケーションに係るデータは、ミーティングに係るデータなどであって、例えば、ある一人の従業員(以下、対象者とする)について、所定期間に実施したミーティングに参加した他の従業員(以下、参加者とする)に係る情報を含んでいる。馴染み度グラフとは、馴染み度の経時変化を示すグラフである。馴染み度gとは、対象者が、当該対象者が所属する企業にどの程度馴染んでいるかを示す指標である。馴染み度gは、対象者と参加者との業務上の関連性に基づいて、対象者についての参加者が所属する部署への馴染み度合いを示す指標である。馴染み度マップとは、馴染み度gを二次元領域上にマッピングすることにより生成されるマップである。 The information processing system S is a system that generates and displays a familiarity graph and a familiarity map using communication data of multiple employees (employees) in a company with multiple departments. Communication data is data related to communication between employees. Data related to communication between employees is data related to meetings, etc. For example, for a certain employee (hereinafter referred to as the target person), other employees who participated in a meeting held during a predetermined period ( hereinafter referred to as participants). The familiarity graph is a graph showing changes in familiarity over time. The degree of familiarity g is an index indicating how familiar a target person is with the company to which the target person belongs. The degree of familiarity g is an index indicating the degree of familiarity with the department to which the participant belongs with respect to the target person, based on the business relevance between the target person and the participant. A familiarity map is a map generated by mapping the familiarity g on a two-dimensional area.

サーバ10は、ユーザ端末30を介して入力されたコミュニケーションデータを記憶するサーバである。サーバ10は、コミュニケーションデータを含むコミュニケーションデータベース、プレコミュニケーションデータを含むプレコミュニケーションデータベース、従業員に係る情報を含む従業員データベース、及び、馴染み度gを生成するために用いられる重みに係る情報を含む重みデータベースを記憶している。プレコミュニケーションデータは、コミュニケーションデータの生成に用いられるデータであって、いわば、コミュニケーションデータのもととなるデータである。したがって、プレコミュニケーションデータも、ミーティングに係るデータである。 The server 10 is a server that stores communication data input via the user terminal 30 . The server 10 includes a communication database including communication data, a pre-communication database including pre-communication data, an employee database including information about employees, and a weight including information about the weight used to generate the familiarity g. store the database. Pre-communication data is data used to generate communication data, and is, so to speak, data that forms the basis of communication data. Therefore, the pre-communication data is also data related to the meeting.

また、サーバ10は、コミュニケーションデータに基づいて馴染み度グラフ及び馴染み度マップを提供するサーバである。サーバ10は、ユーザ端末30を介して、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成する対象となる対象者の氏名を選択する。サーバ10は、選択を受け付けた対象者のプレコミュニケーションデータを特定する。サーバ10は、プレコミュニケーションデータの特定結果に基づいて、コミュニケーションデータを生成する。サーバ10は、コミュニケーションデータを用いて馴染み度gを算出し、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成する。サーバ10は、生成された馴染み度グラフ及び馴染み度マップを表示する。 Also, the server 10 is a server that provides a familiarity graph and a familiarity map based on communication data. The server 10 selects, via the user terminal 30, the name of the target person for whom the familiarity graph and familiarity map are to be generated. The server 10 identifies the pre-communication data of the subject whose selection has been accepted. The server 10 generates communication data based on the identification result of the pre-communication data. The server 10 calculates the familiarity g using the communication data, and generates a familiarity graph and a familiarity map. The server 10 displays the generated familiarity graph and familiarity map.

ユーザ端末30は、ユーザが使用するPC(パーソナルコンピュータ)である。ユーザは、例えば、企業に所属する従業員である。ユーザ端末30は、サーバ10との通信を行い、サーバ10から送信される情報をユーザ端末30のディスプレイに表示可能である。ユーザ端末30は、ユーザ端末30のユーザの操作に応じて、プレコミュニケーションデータベースに、プレコミュニケーションデータを入力する。ユーザ端末30は、ユーザ端末30のユーザの操作に応じて、対象者を選択する。 The user terminal 30 is a PC (personal computer) used by a user. A user is, for example, an employee belonging to a company. The user terminal 30 can communicate with the server 10 and display information transmitted from the server 10 on the display of the user terminal 30 . The user terminal 30 inputs pre-communication data to the pre-communication database according to the operation of the user of the user terminal 30 . The user terminal 30 selects a target person according to the user's operation of the user terminal 30 .

図2は、サーバ10の機能構成を例示する図である。サーバ10は、制御手段201、入力手段202、記憶手段203、取得手段204、選択手段205、特定手段206、算出手段207、生成手段208、及び表示制御手段209を有する。 FIG. 2 is a diagram illustrating the functional configuration of the server 10. As illustrated in FIG. The server 10 has control means 201 , input means 202 , storage means 203 , acquisition means 204 , selection means 205 , identification means 206 , calculation means 207 , generation means 208 and display control means 209 .

サーバ10における機能を説明する。記憶手段203は、各種のデータを記憶する。また、記憶手段203は、プレコミュニケーションデータベース、コミュニケーションデータベース、従業員データベース、及び重みデータベース(以下、総称してデータベースという)を記憶する。また、記憶手段403は、馴染み度gを算出するためのアルゴリズム、及び、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成するためのアルゴリズムを記憶している。 Functions of the server 10 will be described. Storage means 203 stores various data. The storage means 203 also stores a pre-communication database, a communication database, an employee database, and a weight database (hereinafter collectively referred to as databases). The storage unit 403 also stores an algorithm for calculating the familiarity level g, and an algorithm for generating a familiarity level graph and a familiarity level map.

制御手段201は、各種の制御を行う。入力手段202は、ユーザ端末30を介して、プレコミュニケーションデータを入力する。取得手段204は、記憶手段203に記憶されているデータベースを読み込む。選択手段205は、対象者の氏名を選択する。特定手段206は、所定期間における、対象者に対応するプレコミュニケーションデータを特定する。算出手段207は、特定されたコミュニケーションについて、対象者が所属する部署と、参加者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、対象者についての当該対象者が所属する部署への馴染み度合いを示す馴染み度gを算出する。生成手段208は、コミュニケーションデータ、馴染み度グラフ、及び馴染み度マップを生成する。表示制御手段209は、ユーザ端末30のディスプレイ(不図示;表示手段に相当)に馴染み度グラフ及び馴染み度マップを表示する制御を行う。 The control means 201 performs various controls. The input means 202 inputs pre-communication data via the user terminal 30 . Acquisition means 204 reads the database stored in storage means 203 . The selection means 205 selects the name of the subject. The specifying means 206 specifies pre-communication data corresponding to the target person for a predetermined period of time. The calculation means 207 calculates the degree of familiarity of the target person with the department to which the target person belongs, based on the business relevance between the department to which the target person belongs and the department to which the participant belongs, with respect to the specified communication. Familiarity degree g indicating is calculated. Generating means 208 generates communication data, a familiarity graph, and a familiarity map. The display control means 209 controls the display of the user terminal 30 (not shown; equivalent to display means) to display the familiarity graph and the familiarity map.

図3は、サーバ10のハードウェア構成を例示する図である。サーバ10は、CPU(Central Processing Unit)101、メモリ102、ストレージ103、及び通信IF(Interface)104を有するコンピュータ装置である。CPU101は、プログラムを実行して各種の演算を行い、サーバ10の他のハードウェア要素を制御する制御装置である。メモリ102は、CPU101がプログラムを実行する際のワークエリアとして機能する主記憶装置である。ストレージ103は、各種のプログラム及びデータを記憶する不揮発性の補助記憶装置である。通信IF104は、所定の通信規格(例えばイーサネット(登録商標))に従って他の装置と通信する通信装置である。 FIG. 3 is a diagram illustrating the hardware configuration of the server 10. As illustrated in FIG. The server 10 is a computer device having a CPU (Central Processing Unit) 101 , a memory 102 , a storage 103 and a communication IF (Interface) 104 . The CPU 101 is a control device that executes programs to perform various calculations and controls other hardware elements of the server 10 . The memory 102 is a main storage device that functions as a work area when the CPU 101 executes programs. The storage 103 is a non-volatile auxiliary storage device that stores various programs and data. The communication IF 104 is a communication device that communicates with other devices according to a predetermined communication standard (eg, Ethernet (registered trademark)).

この例において、ストレージ103は、コンピュータ装置を情報処理システムSにおけるサーバ10として機能させるためのプログラム(以下「サーバプログラム」という)を記憶する。CPU101がサーバプログラムを実行することにより、コンピュータ装置に図3の機能が実装される。CPU101がサーバプログラムを実行している状態において、メモリ102及びストレージ103の少なくとも一方が記憶手段203の一例であり、CPU101が、制御手段201、取得手段204、特定手段206、算出手段207、及び生成手段208の一例であり、通信IF104が、入力手段202、選択手段205、及び表示制御手段209の一例である。 In this example, the storage 103 stores a program (hereinafter referred to as "server program") for causing the computer device to function as the server 10 in the information processing system S. FIG. The functions shown in FIG. 3 are implemented in the computer by the CPU 101 executing the server program. In a state where the CPU 101 is executing the server program, at least one of the memory 102 and the storage 103 is an example of the storage means 203, and the CPU 101 controls the control means 201, the acquisition means 204, the identification means 206, the calculation means 207, and the generation means 207. It is an example of the means 208 , and the communication IF 104 is an example of the input means 202 , the selection means 205 and the display control means 209 .

2.動作
2.1 プレコミュニケーションデータの入力
図4は、情報処理システムSにおいてプレコミュニケーションデータ入力処理を行うサーバ10の動作を例示する図である。図4に示すプレコミュニケーションデータ入力処理は、ユーザ端末30のユーザからの指示によって開始される。ユーザは、サーバ10にアクセス可能なユーザ端末30を用いて、サーバ10にアクセスする。
2. Operation 2.1 Input of Pre-Communication Data FIG. 4 is a diagram illustrating an operation of the server 10 that performs pre-communication data input processing in the information processing system S. As shown in FIG. The pre-communication data input process shown in FIG. 4 is started by an instruction from the user of the user terminal 30 . A user accesses the server 10 using a user terminal 30 capable of accessing the server 10 .

ステップS401において、入力手段202は、プレコミュニケーションデータベースに、プレコミュニケーションデータを入力する。プレコミュニケーションデータは、ユーザ端末30のユーザの操作に応じて、ユーザ端末30を介して入力される。プレコミュニケーションデータが入力されるタイミングは、例えば、ミーティングが終了したときである。プレコミュニケーションデータを入力する者は、入力するプレコミュニケーションデータに対応するミーティングに参加した従業員のいずれかである。 In step S401, the input unit 202 inputs pre-communication data to the pre-communication database. The pre-communication data is input via the user terminal 30 according to the user's operation of the user terminal 30 . The timing at which the pre-communication data is input is, for example, when the meeting ends. A person who inputs pre-communication data is one of the employees who participated in the meeting corresponding to the pre-communication data to be input.

図5は、プレコミュニケーションデータベースを例示する図である。プレコミュニケーションデータベースは、プレコミュニケーションデータとして、対象者氏名、日付、及び参加者氏名を記憶している。日付は、ミーティングが行われた日付である。例えば、対象者氏名が「山田 太郎」である者が2022年4月1日に行ったミーティングには、参加者氏名が「鈴木 花子」である者が参加した。対象者氏名、日付、及び参加者氏名を1セットとしたデータがプレコミュニケーションデータベースに入力されると、記憶手段203にあらかじめ記憶されている所定のアルゴリズムが、当該参加者氏名を対象者氏名とした新たなデータを生成する。例えば、対象者氏名が「鈴木 花子」である者が2022年4月1日に行ったミーティングについては、このアルゴリズムは、参加者氏名が「山田 太郎」である者が参加したことを示すデータを生成する。 FIG. 5 is a diagram illustrating a pre-communication database. The pre-communication database stores target person names, dates, and participant names as pre-communication data. The date is the date the meeting was held. For example, a person whose name is "Hanako Suzuki" participated in a meeting held on April 1, 2022 by a person whose name was "Taro Yamada". When a set of data consisting of a target person's name, date, and participant's name is input to the pre-communication database, a predetermined algorithm stored in advance in the storage means 203 uses the participant's name as the target person's name. Generate new data. For example, for a meeting held on April 1, 2022 by a person whose name is "Hanako Suzuki", this algorithm generates data indicating that a person whose name is "Taro Yamada" participated. Generate.

ステップS402において、記憶手段203は、ステップS401において入力されたプレコミュニケーションデータを記憶する。 At step S402, the storage unit 203 stores the pre-communication data input at step S401.

2.2 馴染み度の生成
図6は、馴染み度生成処理を行うサーバ10の動作を例示するフローチャートである。図6に示す馴染み度生成処理は、ユーザ端末30のユーザからの指示によって開始される。ユーザは、サーバ10にアクセス可能なユーザ端末30を用いて、サーバ10にアクセスする。
2.2 Familiarity Level Generation FIG. 6 is a flowchart illustrating the operation of the server 10 that performs familiarity level generation processing. The familiarity degree generating process shown in FIG. 6 is started by an instruction from the user of the user terminal 30. FIG. A user accesses the server 10 using a user terminal 30 capable of accessing the server 10 .

ステップS601において、取得手段204は、プレコミュニケーションデータベース、従業員データベース、及び重みデータベースを読み込む。 At step S601, the acquisition means 204 reads the pre-communication database, the employee database, and the weight database.

図7は、従業員データベースを例示する図である。従業員データベースは、例えば、企業の人事部門に所属する者によって管理されている。従業員データベースは、従業員氏名部署名、職種、エンゲージメント指標、及び馴染み度gを記憶している。部署名は、従業員氏名に対応する者が所属している部署の名称である。職種は、「ビジネス」、「エンジニア」、及び「マーケティング」の3種類で構成されている。「エンジニア」という職種は、企業における技術者に対応する職種である。「マーケティング」という職種は、企業の商材の販売又は利用促進を促す者に対応する職種である。「ビジネス」という職種は、「エンジニア」にも「マーケティング」にも対応しない者に対応する職種である。例えば、従業員氏名が「山田 太郎」である者は、部署名が「A」である部署に所属していて、職種は「ビジネス」である。エンゲージメント指標は、対象者の所属部署との結び付き度合いを指標化した値である。エンゲージメント指標は、所定のタイミングで所定のアルゴリズムを用いて計算される。エンゲージメント指標が高いほど、所属部署と従業員との関係性は良いと言える。例えば、従業員氏名が「山田 太郎」である者の2021年4月時点のエンゲージメント指標は、「3」である。従業員データベースに記憶されている馴染み度gは、過去に実施された馴染み度生成処理において生成された馴染み度である。例えば、従業員氏名が「山田 太郎」である者の2021年7月時点の馴染み度gは、「5」である。 FIG. 7 is a diagram illustrating an employee database. The employee database is managed by, for example, a person belonging to the personnel department of a company. The employee database stores employee names, department names, occupations, engagement indicators, and familiarity g. The department name is the name of the department to which the person corresponding to the employee name belongs. The job types consist of three types: "business," "engineer," and "marketing." The occupation of "engineer" corresponds to an engineer in a company. The occupation of "marketing" corresponds to a person who promotes the sale or promotion of use of commercial products of a company. The "business" occupation corresponds to those who do not correspond to "engineering" or "marketing". For example, a person whose employee name is "Taro Yamada" belongs to a department whose department name is "A" and whose occupation is "business." The engagement index is a value obtained by indexing the degree of connection with the department to which the target person belongs. The engagement index is calculated using a predetermined algorithm at predetermined timings. The higher the engagement index, the better the relationship between the department and the employee. For example, the engagement index as of April 2021 for a person whose employee name is "Taro Yamada" is "3". The familiarity level g stored in the employee database is the familiarity level generated in the familiarity level generation process performed in the past. For example, the familiarity level g as of July 2021 for an employee whose name is "Taro Yamada" is "5".

図8は、重みデータベースを例示する図である。重みデータベースは、例えば、企業の人事部門に所属する者によって管理されている。重みデータベースは、職種(業務内容に相当する)、所属部署に係る重みw1、連携部署に係る重みw2、及び他部署に係る重みw3を記憶している。w1、w2、及びw3は、馴染み度gを算出するための重みである。w1、w2、及びw3は、職種に応じて設定される。職種は、従業員の職種である。職種は、「ビジネス」、「エンジニア」、及び「マーケティング」の3種類で構成されている。所属部署とは、対象者が所属する部署のことである。連携部署とは、所属部署との業務における連携度合いが高い部署のことである。他部署とは、所属部署との業務における連携度合いが低い部署のことである。所属部署以外の部署は、連携部署又は他部署のいずれかに分類される。 FIG. 8 is a diagram illustrating a weight database. The weight database is managed by, for example, a person belonging to the personnel department of a company. The weight database stores a job type (corresponding to work contents), a weight w1 related to a department to which a worker belongs, a weight w2 related to a cooperating department, and a weight w3 related to other departments. w1, w2, and w3 are weights for calculating the degree of familiarity g. w1, w2, and w3 are set according to the occupation. The occupation is the occupation of the employee. The job types consist of three types: "business," "engineer," and "marketing." The department to which the target person belongs is the department to which the target person belongs. A collaborating department is a department that has a high degree of cooperation in work with the department to which it belongs. Other departments are departments that have a low degree of cooperation in their work with their belonging departments. Departments other than the department to which the user belongs are classified as either coordinating departments or other departments.

ステップS602において、選択手段205は、対象者を選択する。対象者は、ユーザ端末30のユーザの操作に応じて、ユーザ端末30を介して選択される。具体的には、ユーザが、従業員の氏名が表示されたユーザ端末30において、表示された従業員の氏名のうち、任意の1名の氏名を選択する。 In step S602, the selection unit 205 selects a subject. The target person is selected via the user terminal 30 according to the operation of the user of the user terminal 30 . Specifically, the user selects the name of any one of the displayed employee names on the user terminal 30 on which the names of the employees are displayed.

ステップS603において、特定手段206は、ステップS602において選択された対象者が他の1以上の従業員と図ったコミュニケーションを特定する。具体的には、プレコミュニケーションデータベースから、対象者氏名に対応するレコードに含まれるデータを抽出する。例えば、ステップS602において選択された対象者の氏名が「山田 太郎」である場合、プレコミュニケーションデータベースから、従業員氏名が「山田 太郎」であるレコードに含まれるプレコミュニケーションデータを抽出する。 In step S603, the identification unit 206 identifies communication that the target person selected in step S602 has made with one or more other employees. Specifically, the data included in the record corresponding to the target person's name is extracted from the pre-communication database. For example, if the target person's name selected in step S602 is "Taro Yamada", the pre-communication data included in the record whose employee name is "Taro Yamada" is extracted from the pre-communication database.

ステップS604において、生成手段208は、ステップS603において抽出されたプレコミュニケーションデータを用いて、コミュニケーションデータを生成する。 At step S604, generating means 208 generates communication data using the pre-communication data extracted at step S603.

ステップS605において、記憶手段203は、ステップS604において生成されたコミュニケーションデータを記憶する。コミュニケーションデータは、コミュニケーションデータベースに記憶される。 At step S605, the storage means 203 stores the communication data generated at step S604. Communication data is stored in a communication database.

図9は、コミュニケーションデータベースを例示する図である。コミュニケーションデータベースは、例えば、企業の人事部門に所属する者によって管理されている。コミュニケーションデータベースは、コミュニケーションデータとして、従業員氏名に紐づけて、所属部署名、所属部署内の人数、所属部署内MTG延べ人数、連携部署名、連携部署内の人数、連携部署MTG実人数、他部署内の人数、及び他部署MTG実人数を記憶している。所属部署名は、所属部署の名称である。所属部署内の人数は、所属部署に所属している従業員の人数である。所属部署内MTG延べ人数は、所定期間に実施された対象者とのミーティングに参加した延べ人数のうち、対象者と同じ部署に所属する参加者の延べ人数である。連携部署名は、連携部署の名称である。連携部署内の人数は、連携部署に所属している従業員の人数である。連携部署MTG実人数は、所定期間に実施された対象者とのミーティングに参加した人数のうち、連携部署に所属する参加者の実人数である。他部署内の人数は、他部署に所属している従業員の人数である。他部署MTG実人数は、所定期間に実施された対象者とのミーティングに参加した人数のうち、他部署に所属する参加者の実人数である。具体的には、ある参加者が、ある対象者と同じ部署に所属し、所定期間内に当該対象者とミーティングを5回実施した場合、所属部署内MTG延べ人数は5人分カウントされる。ある参加者が、ある対象者にとっての連携部署に所属し、所定期間内に当該対象者と5回実施した場合、連携部署内MTG実人数は、1人分だけカウントされる。なお、所属部署内の人数、連携部署内の人数、及び他部署内の人数はそれぞれ、所定期間最終日の時点における人数である。例えば、所定期間が2022年4月1日から2022年4月30日までである場合、所属部署内の人数、連携部署内の人数、及び他部署内の人数はそれぞれ、2022年4月30日の時点における人数である。 FIG. 9 is a diagram illustrating a communication database. A communication database is managed by, for example, a person belonging to a personnel department of a company. As communication data, the communication database is linked to the employee name, and includes the name of the department, the number of people in the department, the total number of MTG in the department, the name of the collaborative department, the number of people in the collaborative department, the actual number of MTG in the collaborative department, etc. It stores the number of people in the department and the actual number of MTGs in other departments. The belonging department name is the name of the belonging department. The number of employees in the belonging department is the number of employees belonging to the belonging department. The total number of MTG members in a department is the total number of participants who belong to the same department as the target person, out of the total number of people who participated in meetings with the target person during a predetermined period. The collaborating department name is the name of the collaborating department. The number of employees in the coordinating department is the number of employees belonging to the coordinating department. The actual number of participants in the collaborating department MTG is the actual number of participants belonging to the collaborating department out of the number of people who participated in the meeting with the target person held during the predetermined period. The number of employees in other departments is the number of employees belonging to other departments. The actual number of MTGs in other departments is the actual number of participants belonging to other departments, out of the number of people who participated in the meeting with the target person held during the predetermined period. Specifically, if a certain participant belongs to the same department as a certain target person and has five meetings with the target person within a predetermined period, the total number of MTG members in the belonging department is counted as five. If a certain participant belongs to a coordinating department for a certain target person, and has performed with that target person five times within a predetermined period, only one person's MTG actual number within the cooperating department is counted. The number of people in the department to which the employee belongs, the number of people in the cooperating department, and the number of people in the other department are the numbers on the last day of the predetermined period. For example, if the predetermined period is from April 1, 2022 to April 30, 2022, the number of people in the affiliated department, the number of people in the cooperating department, and the number of people in other departments will be April 30, 2022. is the number of people at the time of

図9に示すコミュニケーションデータベースに係る企業が100名の従業員を有する場合を例に挙げて説明する。例えば、従業員氏名が「山田 太郎」である者は、「A」という部署に所属していて、「A」は、5名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、「A」に所属する従業員のうち、延べ40名と一緒にミーティングを実施した。「A」の連携部署である「B」は、10名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、「B」に所属する従業員のうち、5名と一緒にミーティングを実施した。「A」の連携部署である「D」は、15名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、「D」に所属する従業員のうち、6名と一緒にミーティングを実施した。「A」の他部署は80名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、他部署に所属する従業員のうち、40名と一緒にミーティングを実施した。 A case where a company related to the communication database shown in FIG. 9 has 100 employees will be described as an example. For example, a person whose employee name is "Taro Yamada" belongs to a department called "A", and "A" has five employees. "Taro Yamada" held a meeting with a total of 40 employees belonging to "A" during a predetermined period. 'B', which is a collaborating department of 'A', has 10 employees. "Taro Yamada" held a meeting with five employees belonging to "B" during a predetermined period. "D", which is a collaborative department of "A", has 15 employees. "Taro Yamada" held a meeting with six employees belonging to "D" during a predetermined period. Another department of "A" has 80 employees. "Taro Yamada" held a meeting with 40 employees belonging to other departments during a predetermined period.

ステップS606において、算出手段207は、馴染み度gを算出する。馴染み度gは、所属部署における馴染み度g1、連携部署における馴染み度g2、及び他部署における馴染み度g3を足し合わせて生成される。g1は、w1に所属部署MTG延べ人数を乗じて、所属部署内の人数で除して生成される。g2は、w2に連携部署MTG実人数を乗じて、連携部署内の人数で除して生成される。g3は、w3に他部署MTG実人数を乗じて、他部署内の人数で除して生成される。すなわち、対象者が所属する部署と参加者が所属する部署とが同一の場合、対象者が所属する部署と参加者が所属する部署とことなるが業務上の関係性が所定度合い以上である場合、及び、対象者が所属する部署と参加者が所属する部署とが異なり、業務上の関係性が所定度合い未満である場合にそれぞれ対応して、コミュニケーションを図った回数についての重みづけを行っている。コミュニケーションを図った回数とは、対象者が参加者とミーティングを実施した回数のことである。本実施形態においては、所属部署MTG延べ人数、連携部署MTG実人数、及び他部署MTG実人数のそれぞれが、ミーティングを実施した回数を表しているものとして用いられる。具体的には、所属部署MTG延べ人数は、対象者が当該対象者の所属部署と同一の部署に所属する参加者とコミュニケーションを図った回数に相当する。連携部署MTG実人数は、対象者が当該対象者にとっての連携部署に所属する参加者とコミュニケーションを図った回数に相当する。他部署MTG実人数は、対象者が当該対象者にとっての他部署に所属する参加者とコミュニケーションを図った回数に相当する。 In step S606, the calculation unit 207 calculates the degree of familiarity g. The degree of familiarity g is generated by adding the degree of familiarity g1 in the department to which the employee belongs, the degree of familiarity g2 in the cooperating department, and the degree of familiarity g3 in other departments. g1 is generated by multiplying w1 by the total number of MTG members in the department to which the employee belongs, and dividing the result by the number of people in the department. g2 is generated by multiplying w2 by the actual number of cooperating department MTG and dividing by the number of people in the cooperating department. g3 is generated by multiplying w3 by the actual number of MTG in other departments and dividing by the number of people in other departments. In other words, if the department to which the subject belongs and the department to which the participant belongs are the same, the department to which the subject belongs and the department to which the participant belongs are different, but the business relationship is at least a predetermined degree , and when the department to which the subject belongs is different from the department to which the participant belongs, and the business relationship is less than a predetermined degree, the number of times of communication is weighted. there is The number of times communication was attempted is the number of times the subject conducted a meeting with the participant. In the present embodiment, each of the total number of MTGs in the affiliated department, the actual number of MTGs in the cooperating department, and the actual number of MTGs in other departments is used as representing the number of times meetings have been held. Specifically, the departmental MTG total number of people corresponds to the number of times the target person attempts to communicate with participants who belong to the same department as the subject's departmental department. The actual number of cooperating department MTGs corresponds to the number of times a target person attempts to communicate with participants who belong to the cooperating department for the target person. The actual number of MTG in other departments corresponds to the number of times the target person attempted to communicate with participants belonging to other departments for the target person.

g2及びg3に乗じる値が、ミーティングに参加した人の実人数である一方、g1を生成する際にw1に乗じる値が、延べ人数である。したがって、馴染み度gは、対象者の所属部署と同じ部署に所属する人とミーティングを実施すればするほど高くなる。また、馴染み度gは、対象者の所属部署と異なる部署に所属する人のうち、同じ人と繰り返しミーティングを実施しても高くならず、より多くの人とミーティングを実施することによって、高くなる。 The value by which g2 and g3 are multiplied is the actual number of people who participated in the meeting, while the value by which w1 is multiplied when generating g1 is the total number of people. Therefore, the degree of familiarity g increases as the number of meetings held with people who belong to the same department as the subject's belonging department increases. In addition, the degree of familiarity g does not increase even if a meeting is held repeatedly with the same person who belongs to a different department than the subject's belonging department, and it increases when the meeting is held with more people. .

例えば、対象者氏名が「山田 太郎」については、所属部署名が「A」であって、職種が「ビジネス」であって、対象者においての所属部署内の人数が5名であって、所属部署MTG延べ人数が40名であって、w1は1であるから、g1は8である。また、w2は2であって、連携部署名が「B」である部署において、連携部署内の人数が10名であって、連携部署MTG実人数が5名であって、連携部署名が「D」である部署において、連携部署内の人数が10名であって、連携部署MTG実人数が6名であるから、g2は1.8である。さらに、w3は5であって、他部署において、他部署内の人数が80名であって、他部署MTG実人数が40名であるから、g3は2.5である。したがって、gは12.3である。 For example, if the target person's name is "Taro Yamada", the department name is "A", the occupation is "business", and the number of people in the department is five. Since the department MTG total number is 40 and w1 is 1, g1 is 8. In addition, w2 is 2, and in a department whose collaborative department name is "B", the number of people in the collaborative department is 10, the actual number of people in the collaborative department MTG is 5, and the collaborative department name is " D", the number of people in the collaborating department is 10, and the actual number of people in the collaborating department MTG is 6, so g2 is 1.8. Furthermore, w3 is 5, and in the other department, the number of people in the other department is 80, and the actual number of MTG in the other department is 40, so g3 is 2.5. Therefore, g is 12.3.

ステップS607において、記憶手段203は、従業員データベースにおいて、対象者氏名に対応する従業員氏名を含むレコードに、ステップS608において生成された馴染み度gを記憶する。 In step S607, the storage means 203 stores the familiarity g generated in step S608 in the record including the employee name corresponding to the target person name in the employee database.

ステップS608において、生成手段208は、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成する。馴染み度グラフは、対象者の馴染み度gの経時変化(推移に相当する)を示すグラフである。馴染み度マップは、対象者の馴染み度gが二次元平面上にマッピングすることによって生成されるマップである。 In step S608, the generating unit 208 generates a familiarity graph and a familiarity map. The degree-of-familiarity graph is a graph showing the change (corresponding to transition) of the degree of familiarity g of the subject over time. The familiarity map is a map generated by mapping the subject's familiarity g on a two-dimensional plane.

図10は、馴染み度グラフを例示する図である。馴染み度グラフは、1本の横軸及び2本の縦軸で構成されている。横軸は、日付を示している。2本の縦軸は、それぞれ、馴染み度gとエンゲージメント指標とを示している。馴染み度gは、ステップS607において記憶された馴染み度gである。エンゲージメント指標は、従業員データベースに記憶されている値である。馴染み度グラフは、馴染み度g及びエンゲージメント指標の推移を示している。すなわち、馴染み度グラフは、算出手段207において算出された、複数の時点における馴染み度gを用いて生成されている。馴染み度グラフが生成されることによって、情報処理システムSのユーザは、対象者の馴染み度gの経時変化を視覚的に容易に把握することができる。また、1つの馴染み度グラフにおいて、馴染み度gだけではなく、エンゲージメント指標など他の指標に係るデータもともに示されることによって、馴染み度と他の指標との関係性を視覚的に容易に把握することができる。 FIG. 10 is a diagram illustrating a familiarity graph. The familiarity graph consists of one horizontal axis and two vertical axes. The horizontal axis indicates dates. The two vertical axes indicate the degree of familiarity g and the engagement index, respectively. The degree of familiarity g is the degree of familiarity g stored in step S607. Engagement metrics are values stored in the employee database. The familiarity graph shows changes in the familiarity g and the engagement index. That is, the familiarity graph is generated using the familiarity g at a plurality of points in time calculated by the calculation means 207 . By generating the familiarity degree graph, the user of the information processing system S can easily visually grasp the temporal change of the familiarity degree g of the target person. In addition, one familiarity graph shows not only the familiarity g, but also data related to other indicators such as the engagement index, so that the relationship between the familiarity and other indicators can be easily grasped visually. be able to.

図11は、サーバに表示される馴染み度マップを例示する図である。馴染み度マップは、所属部署以外の部署(すなわち連携部署及び他部署)との馴染み度gを示す横軸(自部署以外への関わり度合いを示す軸に相当する)、及び、所属部署との馴染み度gを示す縦軸(自部署への関わり度合いを示す軸に相当する)で構成されている。馴染み度マップは、4つのゾーンに分けられている。ゾーンの境界は、馴染み度マップの生成を指示するユーザ、例えば、人事部門に所属する者が予め設定しておく。馴染み度マップの右上に位置するゾーンは、所属部署とも所属部署以外の部署とも馴染み度gが高いことを示すゾーンである。このゾーンに位置する対象者は、所属部署とも所属部署以外の部署とも、バランスの良い関係性を構築していると想定される。馴染み度マップの右下に位置するゾーンは、所属部署以外の部署との馴染み度gが高いものの、所属部署との馴染み度gが低いことを示すゾーンである。このゾーンに位置する対象者は、所属部署以外の部署との関わりが強いものの所属部署との関わりが弱く、所属部署からの期待に応えられていない可能性があると想定される。馴染み度マップの左上に位置するゾーンは、所属部署との馴染み度gが高いものの、所属部署以外の部署との馴染み度gが低いことを示すゾーンである。このゾーンに位置する対象者は、所属部署とも所属部署以外の部署とも関わりが弱く、グリップがきかない状態であると想定される。馴染み度マップの左下に位置するゾーンは、所属部署とも所属部署以外の部署とも馴染み度gが低いことを示すゾーンである。このゾーンに位置する対象者は、所属部署との関わりが強いものの、所属部署以外の部署との関わりが弱く、蛸壺の可能性があると想定される。馴染み度マップにおいては、記憶手段203に記憶されている対象者の馴染み度gに対応する位置に、「★」が表示される。例えば、図11においては、馴染み度マップの右上に位置するゾーンに「★」が表示されているため、対象者は所属部署とも所属部署以外の部署とも馴染み度gが高いことを示すゾーンに属することがわかる。馴染み度gに対応する位置は、算出手段207によって決定される。馴染み度マップが生成されることによって、情報処理システムSのユーザは、対象者の企業への馴染み度合いを視覚的に容易に把握することができる。 FIG. 11 is a diagram illustrating a familiarity map displayed on the server. In the familiarity map, the horizontal axis indicates the degree of familiarity g with departments other than the department to which one belongs (that is, the cooperating department and other departments) (corresponding to the axis indicating the degree of involvement with other departments), and the familiarity with the department to which one belongs. It is composed of a vertical axis indicating the degree g (corresponding to an axis indicating the degree of involvement with the own department). The familiarity map is divided into four zones. The boundaries of the zones are set in advance by a user who instructs the generation of the familiarity degree map, for example, a person who belongs to the personnel department. The zone located in the upper right of the familiarity degree map is a zone indicating that the familiarity degree g is high both in the department to which the user belongs and in the departments other than the department to which the user belongs. It is assumed that the target person located in this zone has a well-balanced relationship with both the department to which he/she belongs and the department other than the department to which he/she belongs. The zone located in the lower right of the familiarity degree map is a zone indicating that the degree of familiarity g with departments other than the department to which the user belongs is high, but the degree of familiarity g with the department to which the user belongs is low. It is assumed that the target person located in this zone has a strong relationship with departments other than the department to which he or she belongs, but has a weak relationship with the department to which he or she belongs, and may not be able to meet the expectations of the department to which he or she belongs. The zone located at the upper left of the familiarity degree map is a zone indicating that the degree of familiarity g with the department to which the user belongs is high, but the degree of familiarity g with departments other than the department to which the user belongs is low. It is assumed that the target person located in this zone has weak relations with both the department to which they belong and the departments other than the department to which they belong, and is in a state of being unable to grip. The zone located at the lower left of the familiarity degree map is a zone indicating that the degree of familiarity g is low for both the department to which the user belongs and the departments other than the department to which the user belongs. A target person located in this zone has a strong relationship with the department to which they belong, but a weak relationship with departments other than the department to which they belong. In the familiarity degree map, "★" is displayed at a position corresponding to the target person's familiarity degree g stored in the storage means 203 . For example, in FIG. 11, since "★" is displayed in the zone located in the upper right of the familiarity degree map, the target person belongs to the zone indicating that the degree of familiarity g is high both in the department to which the subject belongs and in the department other than the department to which he/she belongs. I understand. A position corresponding to the degree of familiarity g is determined by the calculating means 207 . By generating the familiarity degree map, the user of the information processing system S can easily visually grasp the degree of familiarity of the target person with the company.

ステップS609において、記憶手段203は、ステップS606において生成された馴染み度グラフ及び馴染み度マップを記憶する。 In step S609, the storage unit 203 stores the familiarity graph and familiarity map generated in step S606.

ステップS610において、表示制御手段209は、ユーザ端末30のディスプレイにステップS606において生成された馴染み度グラフ及び馴染み度マップの表示する制御を行う。 In step S610, the display control unit 209 controls display of the familiarity graph and familiarity map generated in step S606 on the display of the user terminal 30. FIG.

3.変形例
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。以下、変形例をいくつか説明する。以下の変形例に記載した事項のうち2つ以上のものが組み合わせて用いられてもよい。
3. Modifications The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are possible. Some modifications will be described below. Two or more of the items described in the following modified examples may be used in combination.

プレコミュニケーションデータ及びコミュニケーションデータは、ミーティングに係るデータに限定されず、従業員同士のコミュニケーションに係るデータであればよい。プレコミュニケーションデータ及びコミュニケーションデータは、例えば、チャット又はメールに係るデータであってもよい。 The pre-communication data and communication data are not limited to data related to meetings, and may be data related to communication between employees. Pre-communication data and communication data may be, for example, chat or email data.

プレコミュニケーションデータは、ユーザ端末30を介して入力されるのではなく、他の手段によって入力されてもよい。例えば、ミーティングのスケジュールを管理するシステム(不図示)が、所定のタイミングで、プレコミュニケーションデータベースにプレコミュニケーションデータを入力してもよい。また、プレコミュニケーションデータを入力する者は、入力するプレコミュニケーションデータに対応するミーティングに参加した従業員のいずれかに限定されず、ミーティングに参加していない人物であってもよい。プレコミュニケーションデータを入力する者は、例えば、ミーティングに参加した従業員の秘書であってもよい。 Pre-communication data may be input by other means instead of being input via the user terminal 30 . For example, a system (not shown) that manages a meeting schedule may input pre-communication data to a pre-communication database at a predetermined timing. Also, a person who inputs pre-communication data is not limited to any of the employees who participated in the meeting corresponding to the pre-communication data to be input, and may be a person who does not participate in the meeting. The person who enters the pre-communication data may be, for example, the secretary of the employee who participated in the meeting.

従業員の職種は、ビジネス、エンジニア、及びマーケティングに限定されず、従業員の業務内容を示すものであればよい。職種は、例えば、販売職、企画職、又は営業職であってもよい。 The employee's occupation is not limited to business, engineering, and marketing, and may be anything that indicates the employee's work content. A job may be, for example, a sales job, a planning job, or a sales job.

所属部署内の人数、連携部署内の人数、及び他部署内の人数はそれぞれ、所定期間最終日の時点における人数に限定されず、所定期間内における他の時点における人数であってもよい。例えば、所属部署内の人数、連携部署内の人数、及び他部署内の人数はそれぞれ、所定期間初日の時点における人数であってもよい。 The number of people in the affiliated department, the number of people in the cooperating department, and the number of people in other departments are not limited to the number of people on the last day of the predetermined period, and may be the number of people at other points in the predetermined period. For example, the number of people in the department to which one belongs, the number of people in the cooperating department, and the number of people in other departments may each be the number of people on the first day of the predetermined period.

ステップS602において選択される対象者は、1人に限定されず、2人以上であってもよい。対象者が2人以上である場合、対象者それぞれについて馴染み度gが生成される。 The target person selected in step S602 is not limited to one, and may be two or more. When there are two or more target persons, the familiarity g is generated for each target person.

馴染み度グラフの縦軸の数は、2軸に限定されず、馴染み度gを示す1軸のみであってもよい。馴染み度グラフの縦軸の数が2軸の場合、一方の軸は馴染み度gを示す軸であるが、他方の軸はエンゲージメント指標に限定されず、例えば、部署又は企業に対する従業員の貢献度を示す指標であってもよい。 The number of vertical axes in the familiarity graph is not limited to two, and may be only one axis indicating the familiarity g. When the number of vertical axes in the familiarity graph is two, one axis indicates the familiarity g, but the other axis is not limited to the engagement index. It may be an index indicating

エンゲージメント指標は、対象者と所属部署との結び付き度合いに限定されず、例えば、対象者と企業との結び付き度合いであってもよい。 The engagement index is not limited to the degree of connection between the target person and the department to which the target person belongs, and may be, for example, the degree of connection between the target person and the company.

馴染み度グラフは、馴染み度gを用いて生成されるのではなく、g1、g2、又はg3を用いて生成されてもよい。また、g1の推移、g2の推移、及びg3の推移が、1つの馴染み度グラフにまとめて表示されてもよい。また、複数の対象者の馴染み度gの推移が、1つの馴染み度グラフにまとめて表示されてもよい。 The familiarity graph may be generated using g1, g2, or g3 rather than using g familiarity. Also, the transition of g1, the transition of g2, and the transition of g3 may be collectively displayed in one familiarity graph. Further, transitions of the familiarity g of a plurality of subjects may be collectively displayed in one familiarity graph.

ユーザ端末30は、PCに限らず、ディスプレイ及び通信機能を備える端末であれば良い。ユーザ端末30は、例えば、スマートフォン、又はタブレットPCなどの携帯端末であってもよい。 The user terminal 30 is not limited to a PC, and may be any terminal provided with a display and communication functions. The user terminal 30 may be, for example, a mobile terminal such as a smart phone or a tablet PC.

情報処理システムSにおける機能要素とハードウェア要素との対応関係は実施形態において例示したものに限定されない。例えば、実施形態においてサーバ10の機能として説明したものの一部が、別のサーバに実装してもよい。あるいは、実施形態においてサーバ10の機能として説明したものの一部を、ネットワーク上の他の装置に実装してもよい。サーバ10は物理サーバであってもよいし、仮想サーバ(いわゆるクラウドを含む)であってもよい。ユーザ端末30の機能の一部または全部がサーバ10に実装されてもよい。 The correspondence relationship between the functional elements and the hardware elements in the information processing system S is not limited to those illustrated in the embodiment. For example, some of the functions described as the functions of the server 10 in the embodiment may be implemented in another server. Alternatively, some of the functions described as the functions of the server 10 in the embodiments may be implemented in other devices on the network. The server 10 may be a physical server or a virtual server (including so-called cloud). A part or all of the functions of the user terminal 30 may be implemented in the server 10 .

情報処理システムSの動作は上述した例に限定されない。情報処理システムSの処理手順は、矛盾の無い限り、順序が入れ替えられてもよい。また、情報処理システムSの一部の処理手順が省略されてもよい。 The operation of the information processing system S is not limited to the example described above. The order of the processing procedures of the information processing system S may be changed as long as there is no contradiction. Also, part of the processing procedure of the information processing system S may be omitted.

要するに、本発明に係る情報処理システムにおいて、所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定するステップと、該特定されたコミュニケーションについて、前記一の業務従事者が属する部署と、前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、当該一の業務従事者についての当該一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出するステップとが実行されていればよい。 In short, in the information processing system according to the present invention, a step of identifying communication made by one worker with one or more other workers within a predetermined period of time; Familiarity of the one worker with the department to which the one worker belongs based on the business relevance between the department to which the worker belongs and the department to which one or more other workers belong A step of calculating an index indicating the degree may be executed.

実施形態において例示した各種のプログラムは、それぞれ、インターネット等のネットワークを介したダウンロードにより提供されてもよいし、DVD-ROM(Digital Versatile Disc Read Only Memory)等のコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体に記録された状態で提供されてもよい。 Various programs exemplified in the embodiments may be provided by downloading via a network such as the Internet, or may be provided as a computer-readable non-temporary recording medium such as a DVD-ROM (Digital Versatile Disc Read Only Memory). may be provided as recorded in

10…サーバ、20…ネットワーク、30…ユーザ端末、101…CPU、102…メモリ、103…ストレージ、104…通信IF、201…制御手段、202…入力手段、203…記憶手段、204…取得手段、205…選択手段、206…特定手段、207…算出手段、208…生成手段、209…表示制御手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10... Server, 20... Network, 30... User terminal, 101... CPU, 102... Memory, 103... Storage, 104... Communication IF, 201... Control means, 202... Input means, 203... Storage means, 204... Acquisition means, 205...Selecting means, 206...Specifying means, 207...Calculating means, 208...Generating means, 209...Display controlling means

Claims (9)

複数の業務従事者の間で実施されたコミュニケーションについての情報を記憶したデータベースを参照して、所定期間内において実施された一の業務従事者と他の一以上の業務従事者とのコミュニケーションの回数を特定する特定手段と、
該特定されたコミュニケーションの回数と、前記複数の業務従事者の所属部署を記憶したデータベースを参照して特定される、当該コミュニケーションに係る、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性とに基づいて、当該一の業務従事者の馴染み度合いを示す指標を算出する算出手段と
を有し、
前記指標の算出において、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に応じて設定された、コミュニケーションが実施された回数についての重みづけ値が用いられる
情報処理装置。
By referring to a database that stores information about communications conducted between multiple workers, the number of times a worker communicates with one or more other workers within a predetermined period identifying means for identifying
The department to which the one worker belongs and one or more of the above are specified by referring to a database that stores the number of times of communication identified and the departments to which the plurality of workers belong. a calculation means for calculating an index indicating the degree of familiarity of the one worker based on the business relevance with the department to which the other worker belongs ,
In the calculation of the index, the number of times communication was performed, set according to the business relevance between the department to which the one worker belongs and the department to which one or more other workers belong weighted values are used
Information processing equipment.
前記回数は、前記コミュニケーションを図った実人数又は延べ人数に対応し、
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署とが同一である場合、前記コミュニケーションを図った延べ人数に基づいて前記指標を算出する一方、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の業務従事者が属する部署とが異なる場合、前記コミュニケーションを図った実人数に基づいて前記指標を算出する
請求項に記載の情報処理装置。
The number of times corresponds to the actual number of people or the total number of people who communicated,
When the department to which the one worker belongs and the department to which the one or more other workers belong are the same, the calculation means calculates the index based on the total number of people who communicated. 2. The information processing apparatus according to claim 1 , wherein when the department to which the one worker belongs is different from the department to which the other worker belongs, the index is calculated based on the actual number of people who communicated with each other.
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署とが同一の場合、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者とが属する部署とが異なるが業務上の関係性が所定度合い以上である場合、及び、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者とが属する部署とが異なり、業務上の関係性が前記所定度合い未満である場合にそれぞれ対応して、コミュニケーションを図った回数についての重みづけを行う
ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
When the department to which the one worker belongs and the department to which the one or more other workers belong, the calculation means calculates If the department to which the worker belongs is different but the business relationship is at least a predetermined degree, and the department to which the one worker belongs and the department to which the other one or more workers belong 2. The information processing apparatus according to claim 1 , wherein, differently, the number of times communication is attempted is weighted corresponding to cases where the business relationship is less than the predetermined degree.
前記回数は、前記コミュニケーションを図った実人数又は延べ人数に対応し、
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署とが同一である場合、前記コミュニケーションを図った延べ人数に基づいて前記指標を算出する一方、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の業務従事者が属する部署とが異なる場合、前記コミュニケーションを図った実人数に基づいて前記指標を算出する
ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
The number of times corresponds to the actual number of people or the total number of people who communicated,
When the department to which the one worker belongs and the department to which the one or more other workers belong are the same, the calculation means calculates the index based on the total number of people who communicated. 4. The index is calculated based on the actual number of people who communicated when the department to which the one worker belongs is different from the department to which the other worker belongs. information processing equipment.
前記重みづけは、前記一の業務従事者の業務内容に応じて設定される
ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the weighting is set according to the work content of the one worker.
表示制御手段を更に有し、
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と同一の部署に属する業務従事者とのコミュニケーションを図った回数と、前記一の業務従事者が属する部署とは異なる部署に属する業務従事者とのコミュニケーションを図った回数とに基づいて、自部署への関わり度合いを示す軸と自部署以外への関わり度合いを示す軸とで定義された二次元平面上における、当該一の業務従事者の位置を決定し、
前記表示制御手段は、表示手段に該決定された二次元平面上の位置を表示する制御を行う
請求項1乃至のいずれか一項に記載の情報処理装置。
further comprising display control means;
The calculation means calculates the number of times communication was attempted with a worker belonging to the same department as the department to which the one worker belongs, and the worker belonging to a department different from the department to which the one worker belongs. On a two-dimensional plane defined by the axis that indicates the degree of involvement in one's own department and the axis that indicates the degree of involvement in other departments, based on the number of times the worker has communicated with determine the position and
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5 , wherein the display control means performs control to display the determined position on the two-dimensional plane on the display means.
表示制御手段を更に有し、
前記算出手段は、前記一の業務従事者について複数の時点において前記指標を算出し、
前記表示制御手段は、表示手段に前記一の業務従事者についての前記指標の推移を表示する制御を行う
請求項1乃至のいずれか1項に記載の情報処理装置。
further comprising display control means;
The calculation means calculates the index at a plurality of points in time for the one worker,
6. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 5 , wherein the display control means performs control to display the transition of the index for the one worker on the display means.
前記一の業務従事者についての、当該一の業務従事者が属する部署との結び付き度合いを示すエンゲージメント指標を記憶したデータベースを参照して前記エンゲージメント指標を取得する取得手段を更に備え、
前記表示制御手段は、前記表示手段に、前記指標および前記取得手段にて取得したエンゲージメント指標を表示する制御を行う
請求項に記載の情報処理装置。
Further comprising acquisition means for acquiring the engagement index by referring to a database that stores an engagement index indicating the degree of connection with the department to which the one worker belongs, with respect to the one worker ,
The information processing apparatus according to claim 7 , wherein the display control means performs control to display the indicator and the engagement indicator acquired by the acquisition means on the display means.
コンピュータに、
複数の業務従事者の間で実施されたコミュニケーションについての情報を記憶したデータベースを参照して、所定期間内において実施された一の業務従事者と他の一以上の業務従事者とのコミュニケーションの回数を特定するステップと、
該特定されたコミュニケーションの回数と、前記複数の業務従事者の所属部署を記憶したデータベースを参照して特定される、当該コミュニケーションに係る、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性とに基づいて、当該一の業務従事者の馴染み度合いを示す指標を算出するステップと
を実行させるためのプログラムであって、
前記指標の算出において、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に応じて設定された、コミュニケーションが実施された回数についての重みづけ値が用いられる
プログラム
to the computer,
By referring to a database that stores information about communications conducted between multiple workers, the number of times a worker communicates with one or more other workers within a predetermined period and
The department to which the one worker belongs and one or more of the above are specified by referring to a database that stores the number of times of communication identified and the departments to which the plurality of workers belong. A program for executing
In the calculation of the index, the number of times communication was performed, set according to the business relevance between the department to which the one worker belongs and the department to which one or more other workers belong weighted values are used
program .
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007094850A (en) 2005-09-29 2007-04-12 Fuji Xerox Co Ltd Communication analyzing device and method
JP2015103179A (en) 2013-11-27 2015-06-04 日本電信電話株式会社 Behavior feature extraction device, method, and program
JP2020086970A (en) 2018-11-26 2020-06-04 株式会社イトーキ Activity management device, activity management method and program
JP2021189602A (en) 2020-05-27 2021-12-13 三菱重工業株式会社 State grasp support device, index value calculation method and program
JP2022084416A (en) 2020-11-26 2022-06-07 jinjer株式会社 Information processing device, information processing system, and program

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007094850A (en) 2005-09-29 2007-04-12 Fuji Xerox Co Ltd Communication analyzing device and method
JP2015103179A (en) 2013-11-27 2015-06-04 日本電信電話株式会社 Behavior feature extraction device, method, and program
JP2020086970A (en) 2018-11-26 2020-06-04 株式会社イトーキ Activity management device, activity management method and program
JP2021189602A (en) 2020-05-27 2021-12-13 三菱重工業株式会社 State grasp support device, index value calculation method and program
JP2022084416A (en) 2020-11-26 2022-06-07 jinjer株式会社 Information processing device, information processing system, and program

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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沢渡 あまね,職場の科学 ,日本,株式会社文藝春秋(島田 真),2020年08月30日,第84頁~第86頁

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