JP7274835B2 - 支援システム、支援方法および支援プログラム - Google Patents
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Description
図1は、第1の実施形態に係る支援システム1の構成の一例を示す図である。支援システム1は、サーバ10と、所定の敷地内に設置される複数のアクセスポイントAP1乃至APn(nは4以上の自然数)と、を備える。
サーバ10は、記憶部110、制御部120、通信部130、入力部140、および出力部150を備える。
記憶部110は、アクセス記憶部111、ユーザ記憶部112、人員記憶部113、区域記憶部114、および重み記憶部115を有する。
アクセス記憶部111は、アクセス情報を記憶する。アクセス情報は、アクセスポイントAP1乃至APnにおけるユーザ端末UTのアクセスの情報である。たとえば、アクセス情報は、アクセスポイントAP1乃至APnの各々にアクセスしたユーザ端末UTから取得されたユーザID、アクセスの開始日時すなわち通信の接続日時、アクセスの終了日時すなわち通信の切断日時を含む。また、アクセス情報は、アクセスポイントAP1乃至APnのいずれにおいてアクセスがあったかを示す情報を含む。アクセスポイントAP1乃至APnがそれぞれ所定の部屋や建物の階を通信可能範囲としている場合、アクセスポイントAPを識別する情報に対応付けて、部屋番号、建物名、階数等をアクセス情報に含めてもよい。
ユーザ記憶部112はユーザ情報を記憶する。ユーザ情報は、支援システム1の管理下の敷地内で活動するユーザの情報である。支援システム1が大学で利用される場合、ユーザは学生である。なお、ユーザとして教師や学内で働く人員を記憶してもよい。
人員記憶部113は人員情報を記憶する。人員とは、支援システム1の管理下の敷地内にユーザ支援のために配置される人員である。人員はたとえば、支援システム1の管理下の大学の敷地内に学生支援のために配置されるTAである。人員はこのほかたとえば、病院や施設等に配置される相談員等である。
区域記憶部114は、区域情報を記憶する。区域情報とは、人員を配置する際の単位となる区域に関する情報である。人員は、区域ごとに所定の人数が配置される。たとえば、1区域につき一人の人員が配置される。なお、本実施形態では、アクセスポイントAP各々が通信可能なエリアと、人員を配置する際の単位となる区域と、は同一とする。ただし、人員を配置する際の単位となる区域は、AP一つが通信可能なエリアを複数含んでもよく、また、逆であってもよい。
重み記憶部115は重み情報を記憶する。重み情報は、時期に応じて優先されるユーザ属性の情報である。ユーザの相談内容は通年を通して同じではないと考えられる。たとえば、大学であれば4月の入学から5月頃までは、新入生が専攻や履修科目の変更や対人関係の問題などで相談することが多くなると予想される。また、就職活動が行われる時期には4年生からの就職相談が多くなると予想される。そこで、第1の実施形態の支援システム1は、時期ごとに所定のユーザ属性を優先的に考慮して人員配置を行う第1の処理を実行する。支援システム1は、第1の処理において、重み記憶部115に記憶される情報を用いてユーザ属性に重みづけする。
図1に戻り、制御部120について説明する。制御部120は、抽出部121、特定部122および出力制御部123を有する。
図7は、第1の実施形態に係る支援システム1における支援処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、抽出部121が抽出処理を実行する(ステップS71)。抽出処理において、抽出部121は、所定時点で各区域にアクセス中のユーザのユーザ属性を抽出する。次に、特定部122が特定処理を実行する(ステップS72)。特定処理において、特定部122は、抽出部121が抽出したユーザ属性のうち、最も多いユーザ属性を区域ごとに特定する。そして、出力制御部123が出力処理を実行する(ステップS73)。出力処理において、出力制御部123は、特定部122が特定したユーザ属性に対応する情報を出力する。たとえば、出力制御部123は、特定部122が特定したユーザ属性に対応する人員の情報を表示する。また、出力制御部123は、特定部122が特定したユーザ属性に対応する人員に通知を送信する。これで、支援処理は終了する。以下、図面を参照し、各部における処理の詳細について説明する。
図8は、第1の実施形態に係る支援システム1における抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図9は、第1の実施形態に係る支援システム1における特定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
図10は、第1の実施形態に係る支援システム1における第1の処理の流れの一例を示すフローチャートである。第1の処理(図9、ステップS92)は、重み記憶部115に記憶される重み情報を用いて特定部122が実行する。
なお、特定部122におけるユーザ属性の数え方としては、一人のユーザが複数属性を有する場合それぞれを1と数えるものとする。たとえば、10人のユーザがアクセス中の場合、各ユーザが3つのユーザ属性を持つ場合、ユーザ属性の総数は30となる。そのうち、5人のユーザが1年生であり、3人が2年生、2人が3年生であるとする。そして、7人のユーザが同じ授業「タイピング(基礎)」を履修しているが、他には共通の履修科目はないとする。また、現在の時期は8月であるとする。すると、図5の重み情報によれば適用される重みづけ処理はない。このため、最も多いユーザ属性は、「タイピング(基礎)」となる。
図11は、第1の実施形態に係る支援システム1における出力制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。
上記のとおり、第1の実施形態に係る支援システム1では、配置可能な人員に対して通知を送信することで、特定されたユーザ属性に対応する情報を出力する。しかし、これに限らず、支援システム1は、特定されたユーザ属性をモニタ画面等に表示するよう構成してもよい。たとえば、出力制御部123は、特定部122が特定したユーザ属性に対応するユーザ属性に対応付けて記憶される人員の情報を出力する。
図13は、第1の実施形態に係る支援システム1における通知画面の例を示す図である。支援システム1は、特定部122が特定したユーザ属性に対応する人員の情報を通知する。たとえば、出力制御部123は、当該人員のメールアドレスに通知を送信する。人員がユーザ端末UT上で操作を実行すると、ユーザ端末UT上に「伊藤浩柏さん、次の時限は102教室に待機をお願いします。」等のメッセージが表示される。通知を受信したユーザは指定された日時に指定された場所に待機してユーザ支援を実行する。
ところで、上記のように各アクセスポイントAPに所定の時点でアクセス中のユーザの情報を取得して配置する人員を決定した場合、配置の決定後にユーザの分布が変化することが考えられる。そこで、ユーザの分布が変化した場合に、人員を配置し直すことが考えられる。また、曜日ごと、月ごとなど、過去のアクセス情報に基づいて予め人員を配置しておき、その後、実際の状況に応じてリアルタイムで配置を調整することも考えられる。
上記のように、第1の実施形態に係る支援システムは、抽出部と、特定部と、出力制御部と、を備える。抽出部は、所定の敷地内に設置される複数のアクセスポイントにおけるユーザのアクセス履歴を参照し、所定の時点でアクセス中のユーザのユーザ属性を区域ごとに抽出する。特定部は、抽出部が抽出したユーザ属性のうち、最も多いユーザ属性を区域ごとに特定する。出力制御部は、特定部が特定したユーザ属性に対応する情報を出力する。このため、支援システムは区域ごとに存在するユーザにおいて最も目立つユーザ属性を抽出して、当該ユーザ属性に対応する人員を配置することができる。このため、支援システム1は、ユーザ支援のためにユーザのニーズに適合した人員を配置することができる。
これまで開示の支援システム、支援方法および支援プログラムに関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
開示の支援プログラムは、クラウドシステムを構成するサーバに実装し、クラウドシステムを介して、異なるデータベース間で情報を連携させるために使用することができる。たとえば、クラウドシステムを利用して、全国に点在する事業所や支社においてネットワークに接続されて業務に使用される情報処理端末の情報を、一元的に管理することができる。
図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをサーバ等のコンピュータからタブレット端末やノート型コンピュータ等のコンピュータに配布し、サーバとコンピュータとが処理を協働して実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図8を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する支援プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
10 サーバ(支援装置)
110 記憶部
111 アクセス記憶部
112 ユーザ記憶部
113 人員記憶部
114 区域記憶部
115 重み記憶部
120 制御部
121 抽出部
122 特定部
123 出力制御部
130 通信部
140 入力部
150 出力部
AP1~APn アクセスポイント
UT ユーザ端末
NW ネットワーク
Claims (8)
- 端末識別情報とユーザ属性とを対応付けたユーザ情報と、所定の敷地内に設置される複数のアクセスポイントにおけるユーザの端末識別情報を含むアクセス履歴とを参照し、所定の時点でアクセス中のユーザのユーザ属性をアクセスポイントに対応する区域ごとに抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出したユーザ属性のうち、最も多いユーザ属性を前記区域ごとに特定する特定部と、
前記特定部が特定したユーザ属性に対応する人員の端末装置に、前記区域に前記人員を配置する情報を出力する出力制御部と、
を備える支援システム。 - 前記特定部は、前記区域ごとに、前記抽出部が抽出したユーザ属性のうち、前記区域の属性に対応するユーザ属性であって、最も多いユーザ属性を特定する、請求項1に記載の支援システム。
- 前記特定部は、前記区域ごとに、前記抽出部が抽出したユーザ属性各々の数に、時期に応じた重み値で重みづけした結果、最も多いユーザ属性を特定する、請求項1または2に記載の支援システム。
- 前記抽出部は、所定期間ごとに新しいアクセス履歴を参照してユーザ属性を抽出し、
前記出力制御部は、前記特定部が前記区域ごとに特定したユーザ属性に変化があった場合、当該変化後のユーザ属性に対応する情報を出力する、請求項1から3のいずれか1項に記載の支援システム。 - 前記出力制御部は、前記複数のアクセスポイントにおいてアクセス中の各ユーザおよび当該ユーザのユーザ属性を、前記複数のアクセスポイント各々に対応付けて表示する、請求項1から4のいずれか1項に記載の支援システム。
- 前記抽出部は、ユーザの学年、学部、履修科目、使用言語のうち少なくとも一つのユーザ属性を抽出する、請求項1から5のいずれか1項に記載の支援システム。
- コンピュータに、
端末識別情報とユーザ属性とを対応付けたユーザ情報と、所定の敷地内に設置される複数のアクセスポイントにおけるユーザの端末識別情報を含むアクセス履歴とを参照し、所定の時点でアクセス中のユーザのユーザ属性をアクセスポイントに対応する区域ごとに抽出させ、
抽出したユーザ属性のうち、最も多いユーザ属性を前記区域ごとに特定させ、
特定したユーザ属性に対応する人員の端末装置に、前記区域に前記人員を配置する情報を出力させる、
ことを含む各処理を実行させる支援方法。 - 端末識別情報とユーザ属性とを対応付けたユーザ情報と、所定の敷地内に設置される複数のアクセスポイントにおけるユーザの端末識別情報を含むアクセス履歴とを参照し、所定の時点でアクセス中のユーザのユーザ属性をアクセスポイントに対応する区域ごとに抽出させ、
抽出したユーザ属性のうち、最も多いユーザ属性を前記区域ごとに特定させ、
特定したユーザ属性に対応する人員の端末装置に、前記区域に前記人員を配置する情報を出力させる、
各手順を含む処理をコンピュータに実行させる支援プログラム。
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