JPWO2019049356A1 - 情報処理システム - Google Patents

Abstract

【解決課題】複数の人の計測データに基づいて、集団の状態を評価するのに適した情報処理システムを提供する。【解決手段】本発明は、複数の人物夫々が装着する端末装置から、ネットワークを介して、データを収集して保存する記録装置と、前記収集したデータに基づいて、前記複数の人物の中から所定数の人物の集団を設定する計算機と、を備え、前記端末装置は前記人物の計測データを前記ネットワークに出力し、前記記録装置は前記計測データを保存し、前記計算機は、前記集団に属する人物の夫々が装着する端末装置の前記計測データに基づいて、前記集団の活動状態の指標を算出する、情報処理システムである。

Description

本発明は、情報処理システムに係り、特に、コンピュータを利用して、計測データに基づいて、ワーキンググループ等の集団の特徴を評価するためのシステムに関する。

近年、ビッグデータが注目されており、業務システムにおいて取得されたデータを分析して、例えば、企業のKPIとなる指標（たとえば利益、製造時間、コストなど）に影響を与える因子を定量的統計分析によって発見し、これを企業活動のための意思決定に活用することが行われている。

人間の心理状態（たとえばストレスやフロー状態）が、その人の生産性に影響を与えることは既に知られており、例えば、非特許文献１には、健康な心理状態である人の集合と鬱状態の人の集合に二分した場合には、両者において、その生産性に差異が現れることが記載されている。

そして、特許文献１には、三軸方向の加速度センサを備えたウェアラブルセンサノードを個人に着用させ、観測データに基いて加速度リズムを計算するシステムが開示されている。このシステムは、個人が活動状態又は静止状態にあるかを判定し、さらに、活動状態の持続時間のヒストグラムにおける分布形状、具体的には傾きや変曲点を求めて、個人のストレスを推定する技術を開示している。

さらに、特許文献２には、特許文献１と同様に、個人の活動状態の持続時間の分布形状において、特定の範囲の発生比率の線形和によって、簡易的に、個人のストレスを推定する技術が開示されている。

特許第５５８８５６３号 国際公開第２０１６／１２５２６０号

Nakamura、 Toru et al.、 "Universal Scaling Law in Human Behavioral Organization"、 Physical review letters、 pp. 138103-1-4、 2007

人の生産性の優劣は、その人のみの責任によるだけでなく、回りの影響を大きく受ける。例えば、同じ空間にいる人の声や雰囲気、会話した相手の心理状態等によって、人の生産性が変わってくることは、知られている。より具体的には、アイディア発想の会議において、静かで批判的な雰囲気よりも、発言が多く寛容な雰囲気であることがアイディアの量と関連し、一方で、正確さが求められる経理作業では、静かで緊張した雰囲気が好ましいことは想像にかたくない。

しかしながら、従来のシステムは、個人の状態を計測するセンサによって、個人の活動状態を評価、判定等することは可能であったものの、複数の人の集団の状態の優劣を評価することには配慮されていない。

複数の人の集団が活動化、活性化している状態か、或いは、停滞化、沈静化している状態か等、集団の状態を指標化することができれば、組織等の集団の生産性の向上に係る評価に役立つことになる。そこで、本発明は、複数の人の計測データに基づいて、集団の状態を評価するのに適した情報処理システムを提供することを目的とする。

前記目的を達成するために、本発明は、複数の人物夫々が装着する端末装置から、ネットワークを介して、データを収集して保存する記録装置と、前記収集したデータに基づいて、前記複数の人物の中から所定数の人物の集団を設定する計算機と、を備え、前記端末装置は前記人物の計測データを前記ネットワークに出力し、前記記録装置は前記計測データを保存し、前記計算機は、前記集団に属する人物の夫々が装着する端末装置の前記計測データに基いて、前記集団の活動状態の指標を算出する、情報処理システムである。本発明は、さらに、この情報処理システムを実現する方法を提供する。

本発明によれば、複数の人の計測データに基づいて、集団の状態を評価するのに適した情報処理システムを提供することができる。

情報処理システムの一形態のブロック図である。 端末の一形態のブロック図である。 センサネットサーバと基地局の構成の一形態のブロック図である。 センシングデータベース（加速度データ）の一形態のテーブルである。 センシングデータベース（対面データ）の一形態のテーブルである。 センシングデータベース（対面データ）の他の形態のテーブルである。 加速度周波数テーブルの一形態である。 クライアント装置と、アプリケーションサーバと、位置検知センサとの構成の一形態のブロック図である。 集団状態のデータ（指標）の一形態のテーブルである。 集団状態データ（指標）の一形態のテーブルである。 ユーザ属性リストを示す図の一例である。 エリア判定データ、近接判定データの一形態のテーブルである。 アプリケーションサーバにおける計算手順を示すシーケンス図の一例である。 集団状態指標の計算のためのフローチャートの一例である。 計算対象範囲の一例を示すテーブルである。 活動持続時間のヒストグラムの一例である。 計算対象範囲の他の例を示すテーブルである。 集団状態指標を表示するＷｅｂアプリケーションの画面の一例である。 集団状態指標を表示するＷｅｂアプリケーションの画面の他の例である。 集団状態指標を表示するＷｅｂアプリケーションの画面のさらに他の例である。 集団状態指標の計算のためのフローチャートの他の例である。 集団状態指標を表示するＷｅｂアプリケーションの画面のさらに他の例である。 集団状態指標を表示するＷｅｂアプリケーションの画面のさらに他の例である。 集団構成員の関与の度合いの一例を示すテーブルである。 集団構成員の関与の度合いの他の例を示すテーブルである。 集団状態指標の計算のためのフローチャートのさらに他の例である。 集団状態指標を表示するＷｅｂアプリケーションの画面のさらに他の例である。

本発明は、複数の人（人物）の集団の状態、例えば、集団が活動化或いは活性化している状態、反対に、沈静化或いはストレスが高い状態か等、集団の様々な状態を評価、判定、判断等するための情報処理システムである。情報処理システムは、人の状態、例えば、人の動き、或いは、バイタル等をセンサを介して計測し、計測値に基いて、集団の状態を評価する。センサとしては、人が身につけるウェアブルなセンサでよい。なお、人を人間、動物を含む固体と言い換えてもよい。

情報処理システムは、複数の人夫々の計測データから、所定の基準、規則、又は、要件等に基いて、“実際的な接触”を見出して、これに基いて集団を定義する。そして、情報処理システムは、集団に属する複数の人夫々の計測データを統合して、統合データの特徴を抽出して、集団の状態の指標を求める。情報処理システムは、この指標を、集団の状態の評価に供する。

集団が活動化或いは活性化している状態とは、複数の人が集まって活発な議論をしたり、上司が部下の仕事を褒めたり、休憩時間にプライベートの雑談をするといった個人個人の行動の結果、その個人だけでなく組織全体に良い影響を与え、個人個人が物事に対して集中して活動することができる環境が生じている状態である。

集団には、会社の部、課、係等職制によって定義される、云わば、固定的、或いは、規則的なグループの他、ワーキンググループ、プロジェクトグループ等、云わば、職制を横断するような、動的、一時的、又は、不定期に成立するグループを含んでよい。

情報処理システムは、集団を定義、選択、又は、決定等でき、センサの計測値に基いて、決定した集団の状態を評価することができる。例えば、情報処理システムは、人と人との近接状態、及び／又は、人の滞在エリアの情報（以上、所定の基準）に基づいて、集団に計算対象として含まれる、複数の人と、計算の時間範囲を定義し、その範囲内において、複数の人が夫々装着した端末（装置）の計測データを利用して、集団の状態を指標化することができる。

情報処理システムは、大別して、センサからの情報を集めて記憶する装置と、センサからの情報に基いて、集団の状態を分析、評価、又は、判定する計算機と、を備える。図１に、情報処理システムの一例に係るブロック図を示す。情報処理システムは、ネットワーク１０を中心にして、システムの領域内に滞在するユーザ（ＵＳ：ＵＳ１〜２）が夫々装着する端末（ＴＲ：ＴＲ１〜２）からのセンシングデータを取り込む基地局２０と、端末の位置を検知する位置検知センサ１８と、センサネットサーバ（記録装置）１４と、アプリケーションサーバ（計算機）１２とがネットワーク１０に接続されている。さらに、ネットワーク１０には、管理者のクライアント端末１６が接続されている。

端末ＴＲはユーザに装着される。端末は、身体の動きに係るデータや、他の装着者との対面状態（インタラクション）に係るデータを取得する。前者のための手段は、例えば、加速度センサであってよい。加速度センサは、端末内のマイコンに身体の動きに関する、３軸加速度データを提供する。そして、後者のための手段は、例えば、赤外線の送受信回路である。ユーザ同士が近づく、或いは、対面すると各端末間で赤外線が送受信される。後者のための手段は、近距離無線送受信機、或いは、端末のカメラと顔認識プログラム等によって実現されてもよい。

端末ＴＲと基地局２０間が無線接続されているため、複数の端末ＴＲ夫々が近い基地局と結びついてパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を形成している。赤外線送受信回路が端末間で赤外線をやり取りすることによって、端末が他の端末と対面したか否か、すなわち、端末を装着した人物が他の端末を装着した人物と対面したか否かが検出される。このため、端末は、人物の正面に装着されることが望ましい。

位置検知センサ１８は、ユーザ（ＵＳ３）の端末（ＴＲ３）が近傍にあること、或いは、端末の滞在エリア、端末が特定エリアに滞在していることを判定するための手段を提供する。この手段は、既述の“後者のための手段”と同じでよい。

端末は、無線又は有線によって、基地局２０、そして、位置検知センサ１８に接続する。基地局２０は、端末から送信されたデータを、ネットワーク１０を通じてセンサネットサーバ１４に送信する。センサネットサーバ１４は、データを累積保存する。位置検知センサ１８も同様である。

アプリケーションサーバ１２は、定期的にセンサネットサーバ１４からデータを取得し、所定の時間単位において、集団の状態に関する指標を算出する。集団は、所定の規則、所定の関係、所定の目的等の下で連携された複数の個人の集まりであってよい。集団の状態とは、集団に活気があるか否か、集団に協調性があるか否か、といった集団属性であってよい。指標とは、評価を表す値、又は、パラメータであってよい。クライアント端末１６は、アプリケーションサーバ１２から取得した集団状態の指標を画面（ＯＤ）に表示する。必要に応じて他の業務データと関連付けながら、相関分析などを行った結果を画面に表示してもよい。アプリケーションサーバ１２とセンサネットサーバ１４とは、計算機システムの一例である。

次に、システムの構成要素の詳細な構成を説明する。図２は、センサノードとしての端末の一例のブロック図である。端末は、大別して、制御モジュールと、記憶モジュールと、送受信モジュールと、を備えている。制御モジュールは、コンピュータの制御資源としてのＣＰＵからなり、記憶モジュールは、半導体記憶装置や磁気記憶装置等のストレージ資源から構成される。送受信モジュール線・無線等のネットワークインタフェースから構成される。その他、端末は、時計等の周辺装置を備えていてよい。

図に示す各ブロックは、ハードウェアによって実現されるモジュール、ソフトウェアによって実現されるモジュール、又は、ハードウェアとソフトウェアとの協動によって実現されるモジュールを示す。図の異なる６種類の矢印は、それぞれ、時刻同期、アソシエイト、取得したセンシングデータの格納、センシングデータの解析、ファームウェア更新、及び、制御信号のためのデータ又は信号の流れを表している。なお、これらのことは、後述の図３,７においても同じである。

端末は、個人が装着、或いは、携行しやすいように、例えば、カード型であってよい。端末は、複数の赤外線送受信モジュール（ＡＢ：ＡＢ１−４）、三軸加速度センサ（ＡＣ）、装着者の発話と周囲の音を検出するマイク（ＡＤ）、そして、端末の裏表を検知する照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）、温度センサ（ＡＥ）等複数のセンサを備える。端末の温度センサ（ＡＥ）は端末のある場所の温度を、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）は端末が向いている面の照度を取得する。これによって、端末は周囲の環境を記録することができる。例えば、温度及び照度に基づいて、端末が、ある場所から別の場所に移動したこと等を知ることもできる。

端末は、赤外線送受信モジュール（ＡＢ：ＡＢ１−４）を４組備える。赤外線送受信モジュール（ＡＢ）は、端末の固有識別情報である端末情報（ＴＲＭＴ）を正面方向に向かって定期的に送信する。他の端末を装着した人物が略正面（例えば、正面又は斜め正面）に位置した場合、端末と他の端末は、それぞれの端末情報（ＴＲＭＴ）を赤外線通信を介して相互に送受信する。したがって、システムは、二つの端末からの情報に基いて、誰と誰とが対面しているのかを記録することができる。

端末は、ユーザの活動環境の所定位置に設置された位置検知センサ（１８：図１）に、端末情報（ＴＲＭＴ）と位置情報を送信する。したがって、システムは、所定のエリアに滞在している端末（ユーザ）を検出することができる。

赤外線送受信モジュール（ＡＢ）は、赤外線発光ダイオードと、赤外線フォトトランジスタとを備える。赤外線ＩＤ送信モジュール（ＩｒＩＤ）は、端末のＩＤ情報（ＴＲＭＴ）を生成して赤外線送受信モジュールの赤外線発光ダイオードに転送する。複数の赤外線送受信モジュールに対して同一のデータが送信されて、全ての赤外線発光ダイオードが同時に点灯する。複数の赤外線送受信モジュールの夫々に対して、独立のタイミングにより、同一又は異なるデータが出力されてもよい。

複数の赤外線フォトトランジスタのデータに対して、論理和回路（ＩＲＯＲ）は、論理和を取得する。すなわち、最低一つの赤外線送受信モジュールが端末ＩＤを受信していれば、端末は他の端末を認識する。なお、端末は、論理和回路（ＩＲＯＲ）を廃して、受信回路を複数独立して備えてもよい。この態様では、端末は、複数の赤外線送受信モジュールの夫々の送受信状態を把握できるので、例えば、対面する別の端末がどの方向にいるかなど付加的な情報を得ることもできる。

センシングデータ格納制御モジュール（ＳＤＣＮＴ）は、センサによって検出したセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）を、記憶モジュール（ＳＴＲＧ）に格納する。通信制御モジュール（ＴＲＣＣ）は、センシングデータ（ＳＥＮＳＤ）を送信パケットに加工し、送受信モジュール（ＴＲＳＲ）は、これを基地局（ＧＷ）に送信する。

このとき、通信タイミング制御モジュール（ＴＲＴＭＧ）は、記憶モジュール（ＳＴＲＧ）からセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）を取り出し、無線又は有線による送信のタイミングを決定する。通信タイミング制御モジュール（ＴＲＴＭＧ）は、複数のタイミングを決定する複数のタイムベース（ＴＢ１、ＴＢ２）を持つ。

記憶モジュール（ＳＴＲＧ）に格納されるデータには、その直前にセンサによって検出されたセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）の他、過去に蓄積した纏め送りデータ（ＣＭＢＤ）や、端末の動作プログラムであるファームウェアを更新するためのファームウェア更新データ（ＦＭＵＤ）がある。

外部電源接続検出回路（ＰＤＥＴ）は、外部電源（ＥＰＯＷ）が接続されたことを検出し、外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）を生成する。タイムベース切替モジュール（ＴＭＧＳＥＬ）は、外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）によって、タイミング制御モジュール（ＴＲＴＭＧ）が生成する送信タイミングを切り替える。データ切替モジュール（ＴＲＤＳＥＬ）は、無線通信されるデータを切り替える。

タイムベース切替モジュール（ＴＭＧＳＥＬ）は、送信タイミングを、タイムベース１（ＴＢ１）とタイムベース（ＴＢ２）の２つのタイムベースから、外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）によって切り替える。

データ切替モジュール（ＴＲＤＳＥＬ）は、通信されるデータを、センサから得たセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）と、過去に蓄積した纏め送りデータ（ＣＭＢＤ）と、ファームウェア更新データ（ＦＭＵＤ）とから、外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）によって切り替える。

照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）は、端末（ＴＲ）の前面と裏面に夫々存在する。センシングデータ格納制御モジュール（ＳＤＣＮＴ）は、照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）により取得されるデータを記憶モジュール（ＳＴＲＧ）に格納し、裏返り検知モジュール（ＦＢＤＥＴ）は、二つのデータを比較する。端末が正しく人に装着されているときは、前面に搭載されている照度センサ（ＬＳ１Ｆ）が外来光を受光し、裏面に搭載されている照度センサ（ＬＳ１Ｂ）は外来光を受光しない。したがって、照度センサ（ＬＳ１Ｂ）で検出される照度より、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）で検出される照度の方が大きな値になる。一方で、端末の表裏が反対の場合には、大小が逆になる。裏返り検知モジュール（ＦＢＤＥＴ）が、端末の表裏が反対を検出すると、スピーカ（ＳＰ）から警告音を出力する。

マイク（ＡＤ）は、音声情報を取得する。システムは、音声情報によって、「騒々しい」又は「静か」等の周囲の環境を知ることができる。さらに、システムは、人物の声を取得・分析することによって、コミュニケーションが活発か停滞しているのか、相互に対等に会話をやり取りしているか一方的に話しているのか、怒っているのか笑っているのか、などの対面コミュニケーションに関する行動指標を生成することができる。さらに、人物の立ち位置等の関係で赤外線送受信器（ＡＢ）が検出できなかった対面状態を、音声情報及び加速度情報によって補うこともできる。

積分回路（ＡＶＧ）は、マイク（ＡＤ）が取得した音声波形を積分する。積分の値は、取得した音声のエネルギに相当する。

三軸加速度センサ（ＡＣ）は、ノードの加速度すなわちノードの動きを検出する。システムは、加速度データから、端末を装着した人物の動きの激しさや、歩行などの行動を解析することができる。さらに、システムは、複数の端末が検出した同時間帯の加速度の値を比較することによって、それらの端末を装着した人物間のコミュニケーションの活性度や相互のリズム、相互の相関等を解析する。

センシングデータ格納制御モジュール（ＳＤＣＮＴ）は、三軸加速度センサ（ＡＣ）が取得したデータを記憶モジュール（ＳＴＲＧ）に格納する。

端末は、入出力装置として、ボタン１〜３（ＢＴＮ１〜３）、表示装置（ＬＣＤＤ）、スピーカ（ＳＰ）等を備える。

記憶モジュール（ＳＴＲＧ）は、ハードディスク、フラッシュメモリなどの不揮発記憶装置である。記憶モジュールは、端末の固有識別番号である端末情報（ＴＲＭＴ）、センシングの間隔、及び、ディスプレイへの出力内容等の動作設定（ＴＲＭＡ）を記録している。記憶モジュール（ＳＴＲＧ）は一時的にデータを記録することができ、例えば、センシングしたデータを記録する。

時計（ＴＲＣＫ）は、時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を保持し、一定間隔でその時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を更新する。時計（ＴＲＣＫ）は、時刻情報（ＧＷＣＳＤ）が他の端末とずれることを防ぐために、基地局（２０：図１）から送信される時刻情報（ＧＷＣＳＤ）によって定期的に時刻を修正する。

センシングデータ格納制御モジュール（ＳＤＣＮＴ）は、記憶モジュール（ＳＴＲＧ）に記録された動作設定（ＴＲＭＡ）に従って、各センサのセンシング間隔などを制御し、取得したデータを管理する。

時刻は、基地局（２０：図１）から時刻情報を取得して時計（ＴＲＣＫ）を修正することにより、時刻同期を行う。時刻同期は、後述するアソシエイトの直後に実行されてもよいし、基地局から送信された時刻同期コマンドに従って実行されてもよい。

通信制御モジュール（ＴＲＣＣ）は、データを送受信する際に、送信間隔の制御、及び、無線の送受信に対応したデータフォーマットへの変換を行う。通信制御モジュール（ＴＲＣＣ）は、必要であれば、無線でなく有線による通信機能を備えてもよい。通信制御モジュール（ＴＲＣＣ）は、他の端末と送信タイミングが重ならないように輻輳制御を行うようにしてもよい。

アソシエイト（ＴＲＴＡ）は、基地局（２０：図１）とパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を形成するためのアソシエイト要求（ＴＲＴＡＱ）と、アソシエイト応答（ＴＲＴＡＲ）を送受信し、データを送信すべき基地局を決定する。アソシエイト（ＴＲＴＡ）は、端末の電源が投入されたとき、及び、端末が移動した結果それまでの基地局との送受信が絶たれたときに実行される。有線接続の場合には、端末が有線で基地局に接続されたことを検知したときに実行される。アソシエイト（ＴＲＴＡ）の結果、端末は、その端末からの無線信号が届く近い範囲にある一つの基地局（ＧＷ）と関連付けられる。

送受信モジュール（ＴＲＳＲ）は、アンテナを備え、無線信号の送信及び受信を行う。必要があれば、送受信モジュール（ＴＲＳＲ）は、有線通信のためのコネクタを用いて送受信を行うこともできる。送受信モジュール（ＴＲＳＲ）によって送受信されるセンシングデータ・基本指標（ＳＥＮＳＤ）は、基地局（ＧＷ）との間でパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を介して転送される。

表示制御（ＤＩＳＰ）は、記憶モジュール（ＳＴＲＧ）内の基本指標（ＴＲＩＦ）の値を表示装置（ＬＣＤＤ）に表示する。ボタン（ＢＴＮ１〜３）の押下によって表示内容が切り替えられてもよい。

図３は、センサネットサーバ（１４：図１）及び基地局（２０：図１）のブロック構成を示す。基地局２０は、端末とセンサネットサーバ１４を仲介する。端末と基地局が無線で接続される場合、無線の到達距離を考慮して、居室・職場等の領域をカバーするように複数の基地局が配置される。有線の場合には、基地局の処理能力に合わせて管理する端末の個数の上限が設定される。

基地局２０は、送受信モジュール（ＧＷＳＲ）、記憶モジュール（ＧＷＭＥ）及び制御応答処理モジュール（ＧＷＣＯ）を備える。送受信モジュール（ＧＷＳＲ）は、端末からデータを無線又は有線にて受信し、センサネットサーバ１４への有線又は無線による送信を行う。送受信に無線を用いる場合には、送受信モジュール（ＧＷＳＲ）は無線を受信するためのアンテナを備える。

送受信モジュール（ＧＷＳＲ）は、必要に応じて、センシングデータの送受信の際にデータが欠損しないように輻輳制御、つまり通信のタイミング制御を行う。送受信モジュール（ＧＷＳＲ）は、受信したデータの種類を区別する。具体的には、受信したデータが一般のセンシングデータであるか、アソシエイトのためのデータであるか、時刻同期のレスポンスであるか等をデータのヘッダ部分から識別して、それらのデータをそれぞれ適切な機能に渡す。

記憶モジュール（ＧＷＭＥ）は、ハードディスク、メモリ、又はＳＤカードのような外部記録装置である。記憶モジュール（ＧＷＭＥ）は、動作設定（ＧＷＭＡ）、データ形式情報（ＧＷＭＦ）、端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）、基地局情報（ＧＷＭＧ）及び端末ファームウェア（ＧＷＴＦＤ）を格納する。動作設定（ＧＷＭＡ）は、基地局２０の動作方法を示す情報を含む。データ形式情報（ＧＷＭＦ）は、通信のためのデータ形式を示す情報、及び、センシングデータにタグを付けるために必要な情報を含む。端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）は、現在アソシエイトできている配下の端末の端末情報（ＴＲＭＴ）、及び、それらの端末を管理するために配布しているローカルＩＤを含む。有線で端末と接続し、常時配下の端末（ＴＲ）を把握している必要がない場合には、端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）は必須ではない。

基地局情報（ＧＷＭＧ）は、基地局２０自身のアドレスなどの情報を含む。端末ファームウェア（ＧＷＴＦＤ）は、端末を動作させるためのプログラムを記憶し、センサネットサーバ１４から命令と新規の端末ファームウェアを受け取った際に、ファームウェア更新データ（ＴＲＤＦＷ）をパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を通じて端末に送信する（ＧＷＣＦＷ）。

記憶モジュール（ＧＷＭＥ）は、制御モジュール（ＧＷＣＯ）のＣＰＵによって実行されるプログラムを格納してよい。制御モジュール（ＧＷＣＯ）は、ＣＰＵを備える。ＣＰＵは記憶モジュール（ＧＷＭＥ）に格納されているプログラムを実行して、端末（ＴＲ）からセンシングデータを受信するタイミング、センシングデータの処理、端末やセンサネットサーバ１４への送受信のタイミング、及び、時刻同期のタイミングを管理する。具体的には、データ受信制御（ＧＷＣＳＲ）、データ送信（ＧＷＣＳＳ）、アソシエイト（ＧＷＣＴＡ）、端末管理情報修正（ＧＷＣＴＦ）、端末ファームウェア更新（ＧＷＣＦＷ）及び時刻同期（ＧＷＣＳ）等の処理を実行する。

時計（ＧＷＣＫ）は時刻情報を保持する。一定間隔でその時刻情報は更新される。具体的には、一定間隔でＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ（ＴＳ）から取得した時刻情報によって、時計（ＧＷＣＫ）の時刻情報が修正される。

時刻同期（ＧＷＣＳ）は、一定間隔、又は、端末が基地局２０と接続されたのをトリガとして、配下の端末に時刻情報を送信する。これによって、複数の端末と基地局２０の時計（ＧＷＣＫ）の時刻が同期される。

アソシエイト（ＧＷＣＴＡ）は、端末から送られてきたアソシエイト要求（ＴＲＴＡＱ）に対して、割り付けたローカルＩＤを各端末に送信する、アソシエイト応答（ＴＲＴＡＲ）を行う。アソシエイトが成立したら、アソシエイト（ＧＷＴＡ）は、端末管理テーブル（ＧＷＴＴ）を修正する端末管理情報修正（ＧＷＣＴＦ）を行う。

データ受信制御（ＧＷＣＳＲ）は、端末から送られてきたセンシングデータ（ＳＥＮＳＤ）のパケットを受信する。データのパケットのヘッダを読み込み、データの種類を判別したり、同時に多数の端末からのデータが集中しないように輻輳制御したりする。

データ送信（ＧＷＣＳＳ）は、データが通過した基地局のＩＤやその時刻データを付与し、センシングデータをセンサネットサーバ１４に送信する。

センサネットサーバ１４は、送受信モジュール（ＳＳＳＲ）、記憶モジュール（ＳＳＭＥ）、及び、制御モジュール（ＳＳＣＯ）を備える。センサネットサーバ１４は、全ての端末からのデータを管理する。具体的には、センサネットサーバ１４は、基地局２０から送られてくるセンシングデータをセンシングデータベース（ＳＳＤＢ）に所定の形式（ＳＳＭＦ）に基づいて格納する（ＳＳＣＤＢ）。さらに、アプリケーションサーバ（１２：図１）からの要求に基づいてセンシングデータベース（ＳＳＤＢ）内のデータを検索し、アプリケーションサーバ１２に送信する（ＳＳＤＧ）。

さらに、また、センサネットサーバ１４は、基地局２０とその管理下にある端末の情報を随時管理し（ＳＳＣＴＦ）、そして、端末のファームウェアを更新するための制御コマンドの起点となる（ＳＳＣＦＷ）。

送受信モジュール（ＳＳＳＲ）は、基地局２０、アプリケーションサーバ１２、及び、クライアント計算機（１６：図１）との間で、データの送信及び受信の通信制御を行う。

記憶モジュール（ＳＳＭＥ）は、ハードディスク等のデータ記憶装置によって構成され、少なくとも、センシングデータベース（ＳＳＤＢ）、データ形式情報（ＳＳＭＦ）、端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）及び端末ファームウェア（ＳＳＦＷ）を格納する。さらに、記憶モジュール（ＳＳＭＥ）は、制御モジュール（ＳＳＣＯ）のＣＰＵによって実行されるプログラムを格納する。

センシングデータベース（ＳＳＤＢ）は、各端末が取得したセンシングデータ、端末の情報、及び、各端末から送信されたセンシングデータが通過した基地局２０の情報等を記録する。センシングデータベース（ＳＳＤＢ）は、加速度、近接情報、温度等、データの要素ごとにカラムによってデータを管理する。データの要素ごとにテーブルが存在してもよい。データベースにおいては、センシングデータは、端末情報（ＴＲＭＴ）と、検出時刻とに関連付けて管理される。

センシングデータベース（ＳＳＤＢ）が保持する加速度データテーブル（ユーザごとのテーブル）の例を図４（ＳＳＤＢ＿ＡＣＣ＿１００２：ＡＣＣは加速度データを表し、１００２は、ユーザ（端末ＴＲ）のＩＤを表す。）に、赤外線データテーブルの２人分の例を図５Ａ（ＳＳＤＢ＿ＩＲ＿１００２：ＩＲは赤外線データ表し、１００２はユーザＩＤを表す。）、図５Ｂ（ＳＳＤＢ＿ＩＲ＿１００３）に、加速度データから算出される１分ごとの場合の加速度周波数（または行動リズム）のテーブルの例を図６（ＳＳＤＢ＿ＡＣＣＴＰ＿１ｍｉｎ）に示す。

データ形式情報（ＳＳＭＦ）には、通信のためのデータ形式、基地局２０でタグ付けされたセンシングデータを切り分けてデータベースに記録する方法、データの要求に対する対応方法を示す情報等が記録されている。制御モジュール（ＳＳＣＯ）は、データ受信の後、データ送信の前にはこのデータ形式情報（ＳＳＭＦ）を参照して、データ形式の変換とデータ振り分けを行う。

端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）は、どの端末が現在どの基地局２０の管理下にあるかを記録する。制御モジュール（ＳＳＣＯ）は、基地局２０の管理下に新たに端末が加わると端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）を更新する。また、基地局（ＧＷ）と端末（ＴＲ）間を有線で接続する方式である場合には、制御モジュール（ＳＳＣＯ）は、非接続時には端末管理情報を監視していなくてもよい。

端末ファームウェア（ＳＳＦＷ）は、端末を動作させるためのプログラムを記憶する。端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）は、端末ファームウェアを更新し、送信モジュールはネットワーク１０を通じて、更新した端末ファームウェアを基地局２０に送信する。基地局の送受信モジュールは、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を通じて、更新された端末ファームウェアを端末に送信する。端末は、ファームウェアを更新する（図２：ＦＭＵＤ）。

制御モジュール（ＳＳＣＯ）は、ＣＰＵを備え、センシングデータの送受モジュールやデータベースへの記録・取り出しを制御する。具体的には、ＣＰＵが記憶モジュール（ＳＳＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、データ保管（ＳＳＣＤＢ）、端末管理情報修正（ＳＳＣＴＦ）、端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）及びデータ取得・送信（ＳＳＤＧ）等の処理を実行する。

データ保管（ＳＳＣＤＢ）は、基地局２０から送られてきたセンシングデータを受け取り、センシングデータベース（ＳＳＤＢ）に格納する。データ保管（ＳＳＣＤＢ）は、時刻情報や端末ＩＤ、基地局を経由した時刻などの付加情報を合わせて１レコードとして、データベースに格納する。

時計（ＳＳＣＫ）は、外部ＮＴＰサーバ（ＴＳ）と定期的に接続することによって、標準時刻を保持している。指定された時刻、又は、特定の条件が満たされたときに、端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）やデータ送信（ＳＳＤＧ）がタイマ起動（ＳＳＴＫ）されてもよい。

端末管理情報修正（ＳＳＣＴＦ）は、基地局２０から端末管理情報を修正するコマンドを受け取った際に、端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）を更新する。端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）は、各基地局２０の配下にある端末のリストを備える。

端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）は、手動又は自動で、端末のファームウェアを更新する必要が生じた際に、記憶モジュール（ＳＳＭＥ）内の端末ファームウェア（ＳＳＦＷ）を更新する。さらに、端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）は、基地局２０に配下の端末のファームウェアを更新する命令を出す。端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）は、各端末からファームウェア更新が完了したというレスポンスを受け取る。端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）は、全ての端末の更新が完了するまで、更新を続ける。

設定ファイル（ＳＳＳＦ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）によって管理される、基地局２０とその管理下にある端末（ＴＲ）の情報が保管される。設定ファイル（ＳＳＳＦ）が修正された場合には、端末ファームウェア更新（ＳＳＣＦＷ）の経路を用いて、端末（ＴＲ）内の設定ファイル（ＴＲＳＦ）を更新する。

既述の図４は、センサネットサーバ１４内のセンシングデータベース（ＳＳＤＢ）に格納されるセンシングデータの例として、加速度データテーブル（ＳＳＤＢ＿ＡＣＣ＿１００２）である。このテーブルは、端末が取得したセンシングデータそのものを記録している。このテーブルは、端末（ユーザ）ごと存在し、サンプリング周期（例えば０．０２秒）ごとに時刻情報（ＤＢＴＭ）と対応付けてＸ軸（ＤＢＡＸ）、Ｙ軸（ＤＢＡＹ）、Ｚ軸（ＤＢＡＺ）の三軸方向それぞれの加速度データを格納している。

なお、テーブルは、加速度センサの検出値そのものを格納してもよいし、単位を重力定数［Ｇ］に変換した後の値を格納してもよい。このテーブルは、センシング時刻を記録している。ユーザＩＤを示すカラムによって、テーブルは、複数のユーザを統合した形態から構成されてもよい。

センシングデータベース（ＳＳＤＢ）には、複数のユーザ夫々の複数種類のセンシングデータが記録されている。そのうち、赤外線送受信による対面データを纏めたテーブルの例が、既述の図５Ａ、図５Ｂである。図５Ａは、ＩＤが１００２である端末が取得したデータを集めたテーブルである。図５Ｂは、ＩＤが１００３である端末が取得したデータを集めたテーブルである。ＩＤ００２の端末とＩＤ００３の端末とが対面している。カラムに赤外線受信側ＩＤがあれば、端末ごとにテーブルを分けなくてもよい。加速度や温度などのデータもテーブルに含まれていてよい。

図５Ａ、図５Ｂの対面テーブルは、夫々、端末がデータを送信した時刻（ＤＢＴＭ）と、赤外線送信側ＩＤ（ＤＢＲ１）とそのＩＤからの受信回数（ＤＢＮ１）を格納している（ＲＥ０１，ＲＥ０２・・・・・）。受信回数は、１０秒ごとに、どの端末から何回赤外線を受信したかを表している。一つの端末が複数の端末と対面した場合にも、一つの記録間隔（１０秒）内で複数の端末夫々のＩＤがテーブルに記録される。対面がない、即ち、端末に他の端末からの赤外線を受信していない場合には、端末は、受信回数のカラムにnullを記録する。

図６は、図４の加速度データテーブル（ＳＳＤＢ＿ＡＣＣ）から、所定の時間単位ごとの周波数を算出した結果を格納した、加速度周波数テーブル（ＳＳＤＢ）の一例である（ＳＳＤＢ＿ＡＣＣＴＰ＿１ｍｉｎ）。加速度周波数テーブル（ＳＳＤＢ＿ＡＣＣＴＰ＿１ｍｉｎ）は、加速度データテーブル（ＳＳＤＢ＿ＡＣＣ）を元にして、各ユーザ（ＵＳ）の一定時間（たとえば１分）ごとの周波数の計算結果が、１分ごとの時刻とユーザＩＤと対応付けて記録されている。なお、データを格納する形式はテーブル以外にも、ＣＳＶファイルなど他の形態でもよい。

図７に、クライアント計算機１６、アプリケーションサーバ１２、及び、位置検知センサ１８（以上、図１を参照のこと）のハードウエアブロック構成を示す。

クライアント計算機１６は、管理ユーザとの接点として、データを入出力する。クライアント計算機１６は、入出力モジュール（ＣＬＩＯ）、送受信モジュール（ＣＬＳＲ）、記憶モジュール（図示省略）、制御モジュール（ＣＬＣＯ）を備える。

入出力モジュール（ＣＬＩＯ）は、管理ユーザとのインタフェースである。入出力モジュール（ＣＬＩＯ）は、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）、タッチパネル（ＣＬＩＴ）、キーボード（ＣＬＩＫ）、及び、マウス（ＣＬＩＭ）等を備える。必要に応じて外部入出力（ＣＬＩＵ）に他の入出力装置を接続してもよい。

ディスプレイ（ＣＬＯＤ）は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、又は、液晶ディスプレイである。ディスプレイ（ＣＬＯＤ）は、プリンタを含んでもよい。タッチパネル（ＣＬＩＴ）は、ユーザによる入力を支援する。タッチパネル（ＣＬＩＴ）をディスプレイ（ＣＬＯＤ）の画面（ＯＤ：図１）に重ねて、出力と入力が同じ画面上で行えるようにしてもよい。

送受信モジュール（ＣＬＳＲ）は、アプリケーションサーバ１２や他のネットワークに接続した機器との間でデータや命令を送受信する。具体的には、送受信モジュール（ＣＬＳＲ）は、表示する画面のリクエストをアプリケーションサーバ１２に送信し、リクエストに対応する画像を受信する。

記憶モジュール（図示なし）は、ハードディスク、メモリ、又は、ＳＤカードのような外部記録装置で構成される。記憶モジュールは、表示の履歴や、管理ユーザのログインＩＤなどを保存させても良い。

制御モジュール（ＣＬＣＯ）は、ＣＰＵを備え、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）などに出力するための画面のコントロール（ＣＬＣＯＤ）や、管理ユーザがアプリケーションサーバ１２に分析条件の変更を伝えるための分析条件設定（ＣＬＣＳ）等のプロセスを行う。

アプリケーションサーバ１２は、集団状態の指標の計算（ＡＳＧＤ）やクライアント計算機１６に表示する画面の生成（ＡＳＣＤ）、位置検知センサ１８の管理（ＡＳＭＬ）などを行う。アプリケーションサーバ１２は、送受信モジュール（ＡＳＳＲ）、記憶モジュール（ＡＳＭＥ）、及び、制御モジュール（ＡＳＣＯ）を備える。

送受信モジュール（ＡＳＳＲ）は、ネットワーク１０を通じて、センサネットサーバ１４、ＮＴＰサーバ（ＴＳ）、クライアント１６、及び、位置検知センサ１８等との間でデータの送信及び受信の通信制御を行う。

記憶モジュール（ＡＳＭＥ）は、ハードディスク、メモリ、又は、ＳＤカードのような外部記録装置で構成される。記憶モジュール（ＡＳＭＥ）は、計算した結果の値や、計算のためのプログラム、その他画面生成に関するデータを格納する。具体的には、記憶モジュール（ＡＳＭＥ）は、位置検知センサ情報（ＡＳＬＩ）、表示設定ファイル（ＡＳＤＦ）、集団状態データ（ＡＳＧＳ）、ユーザ属性リスト（ＡＳＵＬ）、エリア判定データ（ＡＳＡＤ）、近接判定データ（ＡＳＮＤ）を格納する。

位置検知センサ情報（ＡＳＬＩ）は、管理下にある位置検知センサ１８のＩＤや設置されたエリア、稼働状況などを記録する。

表示設定ファイル（ＡＳＤＦ）は、表示画面生成（ＡＳＣＤ）において画面デザインに用いる画像パーツや表示位置などの設定を記録する。

集団状態データ（ＡＳＧＳ）は、特定のエリア、又は、人に関わる集団の集団状態指標を格納したものである。特定のエリアに滞在した人々に関する集団状態データの例を図１６に示す（ＡＳＧＳ＿１）。エリアには１つ、又は、それ以上の位置検知センサ（ＬＳ）が設置されており、位置検知センサ情報（ＡＳＬＩ）によって対応付けられている。計算対象となるデータは、エリア判定データ（ＡＳＡＤ）におけるエリアの滞在者と時間範囲の定義によって決定される。

集団状態データのテーブル（図８：ＡＳＧＳ＿１）は、集団状態指標の計算対象とする開始時刻（ＧＳ００１）と終了時刻（ＧＳ００２）、エリア名（ＧＳ００３）、計算された集団状態指標の値（ＧＳ００４）、その計算の対象となったデータのユーザＩＤとデータカウント数（ＧＳ００５）などを記録する。集団状態データが、特定の人物の周囲の人々の集団状態を示す場合には、図９に示す集団状態データ_人起点（ＡＳＧＳ＿２）のような形式になる。集団状態データ＿エリア起点のテーブル（ＡＳＧＳ＿１）との主な違いは、エリアＩＤの代わりに人物ＩＤ（ＧＳ１０３）が記載されている点である。さらに、近接判定データ（ＡＳＮＤ）は、開始時刻（ＧＳ１０１）から終了時刻（ＧＳ１０２）の間にこの人物と近接したと記述された人物と近接した時間に関する情報（ＧＳ１０５）を格納する。

ユーザ属性リスト（ＡＳＵＬ）は、端末のＩＤと、その端末を装着したユーザの氏名・ユーザＩＤ・所属、メールアドレス、属性等との対照表を含む。ユーザ属性リスト（ＡＳＵＬ）は、人物間の対面時に相手から受信したＩＤを氏名と関連付け、所定の部署に属する人物の検索、ユーザがクライアント計算機経由でＷｅｂにログインするための認証について、参照される。図１０にその具体例を示す。

具体例は、ユーザ名（ＡＳＵＩＴ２）を、ユーザ番号（ＡＳＵＩＴ１）と、所持している端末ＩＤ（ＡＳＵＩＴ３）と関連付け、所属するプロジェクト（ＡＳＵＩＴ４）とその期間の開始（ＡＳＵＩＴ５）と終了（ＡＳＵＩＴ６）の情報を有する。所属プロジェクト（ＡＳＵＩＴ４）が変更されるときには、同じユーザ番号（ＡＳＵＩＴ１）に関連付けて、変更前後のプロジェクト（ＡＳＵＩＴ４）と期間（ＡＳＵＩＴ５、ＡＳＵＩＴ６）を記載する。

エリア判定データ（ＡＳＡＤ）は、時刻と、ユーザが滞在したエリアを示す。近接判定データ（ＡＳＮＤ）は同様にその時刻に近接した人物を示す。これらは別々のファイルでもよいし、一体のファイルでもよい。一体とした場合の形式例を図１１に示す。エリア判定データは、センサネットサーバ１４から取得（ＡＳＳＧ）した、センサデータのうちの各時刻のユーザの加速度周波数（ｔ０８０４）やその活動状態判定結果（ｔ０８０５）を含んでもよい。

制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、ＣＰＵを備え、データの計算、画面生成、位置検知センサ管理などのプロセスを実行する。アプリケーションサーバ１２は時計（ＡＳＣＫ）を有しており、外部のＮＴＰサーバ（ＴＳ）などに接続して正確な時刻を維持する。制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、各プログラムに対して予め設定した時刻になるとタイマ起動（ＡＳＴＫ）し、制御モジュール（ＡＳＣＯ）内のプログラムを実行する。なお、プログラムの起動方法は、手動、もしくは、クライアント１６からの指示を契機とするものでもよいし、センサネットサーバ１４から送信されてきたデータが特定のパターンであったことをトリガとするものでもよい。

集団状態指標を計算するプロセスは、センサデータ取得し（ＡＳＳＧ）、近接判定（ＡＳＮＦ）とエリア判定（ＡＳＡＦ）の両方もしくはいずれか一方を行い、計算対象とする集団を定義し（ＡＳＧＡ）、集団状態を計算し（ＡＳＧＤ）、計算結果を集団状態データ（ＡＳＧＳ）に格納することを含む。詳細を図１２のシーケンス図、図１３のフローチャートを用いて後述する。

制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、表示画面生成（ＡＳＣＤ）において、必要に応じて取得済みのセンサデータ、その他外部から取得した業務データなどと関連付けて、集団状態データ（ＡＳＧＳ）の集団状態指標をグラフなど態様で生成して、これを画面データに表示する。この際、表示設定ファイル（ＡＳＤＦ）を参照して、生成した画面をクライアント１６に送信し、クライアントは、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）に表示（ＣＬＣＯＤ）する。

位置検知センサ管理（ＡＳＭＬ）は、管理下にある位置検知センサ１８のＩＤや設置されたエリア、稼働状況などを管理し、位置検知センサ情報（ＡＳＬＩ）に記録する。また、位置検知センサ１８に動作・停止等の命令を送ってもよい。位置検知センサ管理（ＡＳＭＬ）はアプリケーションサーバ１２ではなくセンサネットサーバ１４や独自の外部サーバに属してもよいし、位置検知情報を端末側において管理する場合には、存在しなくてもよい。

位置検知センサ１８は、所定のエリアに滞在するユーザを特定するための装置であり、送受信モジュール（ＬＳＳＲ）、制御モジュール（ＬＳＣＯ）、記憶モジュール（図示省略）、無線送受信機（図示省略）を有する。

制御モジュール（ＬＳＣＯ）は、赤外線や無線などの無線送受信機（図示省略）によって端末と通信し（ＬＳＷＳ）、通信が成立した際には端末の所有者であるユーザが所定のエリアに滞在したと判断し、時刻情報と紐づけてデータを記憶モジュール（図示省略）に記憶し、その情報をアプリケーションサーバ１２に送信する。

位置検知センサ１８は、無線機能を有するものでなく、カメラのような画像と顔認識プログラムなどによって、エリアに滞在するユーザを特定してもよい。また、位置検知情報は端末が受け取ることでもよい。この場合には、ユーザと滞在エリア、時刻を関連付けた情報は端末からセンサネットサーバ１４に送信されてもよく、位置検知センサ１８はネットワーク１０から切り離されていてもよい。

情報処理システムが、複数の人の計測データに基づいて、この複数の人が関係、或いは、関与する集団の活動状態の指標を計算するために、情報処理システムは、集団を定義、選択、決定し、或いは、設定し、例えば、複数の選択肢の中から集団を決定し、次いで、指標を計算するための複数の人の範囲、時間の範囲等の計算対象範囲を定め、その範囲に含まれる、計測データ（例えば、ウエアラブルセンサの計測データ）を抽出し、次いで、その計測データに基いて、集団の活動状態の指標を演算する。情報処理システムは、指標の値の大小に基いて、集団の活動状態の優劣、即ち、集団が活性した状態にあるか、集団が沈滞した状態なのかを判定し、或いは、この判定をユーザの判断に委ねることができる。情報処理システムは、集団を決定するための基準を複数かつ柔軟に提供できることにおいて、従来のシステムに対して有利である。集団を決定するための基準として、例えば、特定エリア（会議室、会場等）、特定の人がある。情報処理システムは、前者においては、特定エリアに所在する複数の人を集団と定義し、後者においては、特定人に近づいた複数の人を集団と定義する。情報処理システムは、職制上の集団、例えば、部、課等と異なり、見えづらかった集団、例えば、プロジェクトチーム、有志の集まり、意欲的な複数の人間のチームワークといった、“柔軟性を備えた集団”を顕在化させ、かつ、これを評価することができる。

図１２は、アプリケーションサーバ１２がセンサデータを取得（ＡＳＳＧ）し、エリアの判定（ＡＳＡＦ）までのデータ処理を示すシーケンス図である。アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、タイマ起動（ＡＳＴＫ）、又は、管理者からの起動命令によりシーケンスを開始し、センサネットサーバ１４に、計算対象とする部署（人の範囲）、期間、データの種類、時間粒度などのパラメータを指定してセンサデータのリクエスト（ＳＴ１）を送信する。

センサネットサーバ制御モジュール（ＳＳＣＯ）は、このリクエストに基づいて、センサネットサーバ記憶モジュール（ＳＳＭＥ）にアクセス（ＳＴ２）し、リクエストに対応するセンシングデータをセンシングデータベース（ＳＳＤＢ）から取得する（ＳＴ３）。センサネットサーバ制御モジュール（ＳＳＣＯ）は、センシングデータをアプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）に送信する（ＳＴ４）。

アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、近接判定（ＡＳＮＦ）においては、ユーザ間の近接に関するデータ、例えば、赤外線による対面データや端末間の近距離無線によるデータを用い、所定の時間範囲、例えば、日ごとに特定のユーザと近接したと言える他のユーザを抽出する（ＡＳＮＦ２）。近接データが、ユーザの身体の向きなどによって、連続でないことがあるため、アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、欠けの部分をスムージングして補ってもよい（ＡＳＮＦ１）。

アプリケーションサーバは、近接者抽出（ＡＳＮＦ２）の際には、近接していた相手と近接した時間を図１１のように対応付けて記録モジュール（ＡＳＭＥ）に格納してもよいし、１日で最も長い時間近接していた上位３数名のみを格納してもよい。また、各時刻の二者間の近接有無を列（ｔ０８０８）のように二値で記述するのではなく、近接の度合いを段階的に記述しておいてもよい。アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、このようにして抽出された近接判定データを、近接者のＩＤを時刻情報、又は、日付情報と関連付けて、アプリケーションサーバ記憶モジュール（ＡＳＭＥ）に近接判定データ（ＡＳＮＤ）として格納する（ＳＴ５）。

アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、同様にして、エリア判定（ＡＳＡＦ）では、位置検知センサ１８によって取得されたユーザの滞在エリアに関するデータを用い、所定の時間範囲、例えば、日ごとに特定のエリアに滞在していたユーザを抽出する（ＡＳＡＦ２）。その際、エリア滞在データは身体の向きなどによって連続的でないことがあるため、欠けをスムージングして補ってもよい（ＡＳＡＦ１）。エリア滞在者抽出（ＡＳＡＦ２）においては、滞在していたユーザ（ＵＳ）とその時間を図１１のように対応付けて格納してもよいし、１日で所定の時間以上滞在した人を全て抽出してもよい。このようにして抽出されたエリア判定データは、アプリケーションサーバ記憶モジュール（ＡＳＭＥ）に、滞在者のＩＤを時刻情報、又は、日付情報と関連付けてエリア判定データ（ＡＳＡＤ）として格納される（ＳＴ６）。

図１３に、集団定義（ＡＳＧＡ）と集団状態計算（ＡＳＧＤ）のフローチャートを示す。アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、フローチャートの開始後、個人・時間単位ごとで、加速度センサが検出した加速度周波数を、予め定めた閾値と比較し、加速度周波数が閾値以上であった場合には、個人の状態が活動状態にある、と判定し、閾値未満であった場合には、静止状態（非活動状態）にある、と判定する（ＧＤ０１）。

その例として、図１１の列（ｔ０８０４）から（ｔ０８０５）を導出する手順を示す。この際の閾値は全員一律ではなく、各々の１日の加速度周波数などを閾値として個人別に設けたり、職種によって定義したりしてもよい。また、時間単位を、図１１のように１分としているが、これに限定されるものではない。図１１の活動状態（ｔ０８０５）の“１”が活動状態を示し、“０”が非活動状態を示す。加速度周波数が閾値以上である時間幅が活動持続時間である。

なお、個人の活動状態の検出のためのセンサとして、加速度センサは一例であって、その他、個人の発言の大小を検出するマイクを当該センサとしてもよい。

次いで、アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、集団を定義するための基準を、エリアとするか、又は、人物とするかを選択する（ＧＤ０２）。この区別は、一例であって限定されない。この区別は、管理ユーザによって選択されてもよい。

アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、エリアを起点とする、ことを選択すると、対象とするエリアを指定し（ＧＤ０３）、集団状態を数値化する際の対象時間範囲を指定する（ＧＤ０４）。対象時間範囲は、例えば、１日単位で１つの集団状態指標を算出する場合には、同日の０時から２４時である。

アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、指標の計算のための、エリア対象者と時間範囲とを指定する（ＧＤ０５）。エリア対象者とは、特定エリアに入場する可能性がある人物でよい。例えば、部、課に所属する人物である。

アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、エリア判定データ（ＡＳＡＤ）を参照して対象時間範囲内に所定のエリアに滞在した記録のあるユーザを抽出し、このユーザが当該エリアに滞在していた開始時刻と終了時刻も抽出することで、エリアに滞在していた間のユーザの活動状態データを計算対象範囲にすることができる。

ステップ（ＧＤ０５）における計算対象範囲を決定するための一態様を図１４に基いて説明する。図１４には、対象時間範囲（ｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅ）にエリアに滞在した記録のある複数のユーザ（Ｕｓｅｒ０１〜Ｕｓｅr０５）の夫々が、時間単位において、活動状態であったか静止状態であったかと、活動状態の持続時間（秒）が示されている。図１４において、ＩＮ：エリアへの入場のタイミング、ＯＵＴ：エリアからの退場のタイミング、を示している。対象時間範囲（ｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅ）に、ＩＮ、ＯＵＴの記述がないのは、対象時間範囲（ｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅ）において、既にエリアに入場していること、また、エリアから退場していないことを示す。原則として、ｔ_Ｓ、又は、ＩＮの早い方と、ｔ_Ｅ、又は、ＯＵＴの遅い方との間での「持続時間」が指標の計算のために利用される。

Ｕｓｅｒ０４のように、ＩＮからＯＵＴまでの時間がｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅに含まれている態様では、ＩＮからＯＵＴまでのデータが集団の活動状態の計算対象範囲になり、アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、Ｕｓｅｒ０４の計算開始時刻をＩＮのタイミングに、計算終了時刻をＯＵＴのタイミングに設定する。

Ｕｓｅｒ０１のように、ＩＮの時刻はｔ_Ｓよりも前で、ＯＵＴの時刻がｔｓとｔ_Ｅの間である態様では、計算終了時刻はＯＵＴの時刻になり、一方、ｔ_Ｓの時刻おいて、それ以前から活動状態が持続している場合には、活動持続状態が完了した次の活動状態の開始のタイミング、或いは、先の活動持続状態が終了したタイミングが計算開始時刻として定義される。このようにするのは、ｔ_Ｓ以前の活動状態が、ｔ_Ｓ以後の活動とは関係がないか、或いは、関係が薄い可能性があるためである。しかしこれは、強制ではなく、ｔ_Ｓを計算開始のタイミングとしてもよい。

Ｕｓｅｒ０２，０３，０５のように、時刻ｔ_Ｅにおいて、ユーザがエリアから退場することなく、活動状態が持続されている態様では、活動持続状態が完了する時刻（ｔ_Ｅより遅い時刻）が計算終了のタイミングになる。これは、図１３に於ける、次の手順（ＧＤ０６）、（ＧＤ０７）において、持続時間のカウントを一律にｔ_Ｅで停止すると、実体的には、個人の活動持続状態が続いているにも拘わらず、その途中でカウントが打ち切られるのを防ぐためである。後述の手順（ＧＤ０６）において生成される、活動持続時間のヒストグラム（統計的分布形状の一例）においては、長い活動持続時間が生じる頻度が少ないことから、これが一回でも生じると分布の形状に与える影響が大きく、集団状態指標の数値が大きく変動する。

なお、手順（ＧＤ０５）において、アプリケーションサーバ制御モジュール(ＡＳＣＯ)は、対象時間範囲（ｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅ）にエリアに所定時間以上滞在していれば、ｔ_Ｓ以後にエリアに入場したか否かに拘わらず、そして、ｔ_Ｅ以前にエリアから退場したか否かに拘わらず、ｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅでの全ての持続時間を計算対象としてもよい。

アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、（ＧＤ０５）の手順に続いて、エリア滞在者について、計算開始時刻から計算終了時刻までの間の活動持続時間のカウント数を合計したヒストグラムを生成（ＧＤ０６）し、ヒストグラムの分布特性を、集団状態指標として、算出（ＧＤ０７）し、その指標を集団状態データ（ＡＳＧＳ）に格納して（ＧＤ０８）、一連の処理を終了する。

手順（ＧＤ０６）において、生成されるヒストグラムの形態の一例を図１５（エリア：大会議室、期間5/12 9：00-1700）に示す。アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、集団状態指標の算出の対象となった複数のユーザ夫々について、算出対象期間内の活動持続時間を全て合計して累積値を算出し、活動持続時間Ｔと累積発生比率Ｐとのヒストグラムを作成する。図１５は、活動持続時間Ｔを横軸に、その累積発生比率Ｐを縦軸にして、これら両方を対数にしたグラフである。アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、活動持続時間に、個人の加速度周波数の平均値等に応じた重みを付けたり、或いは、活動持続時間を正規化した後にヒストグラムの重ね合わせを行ってもよい。

アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、手順（ＧＤ０７）において、この分布の形状に関する特徴量、例えば、活動持続時間Ｔが特定の値や範囲における、発生比率の値、特定の区間の傾きや変曲率、カットオフの位置等の一つ又は複数を算出し、それらを変数とする所定の関数によって集団状態の指標の値を算出する。所定の関数は、別途ユーザ（ＵＳ）から取得した、個人のストレスや生産性などに関するアンケートの結果の値と一致するように、上記特徴量に係数を掛ける等して事前に定義されてよい。ヒストグラムの分布の形状の特徴量に基いて、指標の値を算出することは、既述の特許文献１，２で開示された手法に沿って行われてもよい。なお、ヒストグラムに基づいて、集団の指標を求めるのは、一例であって、これに限定されるものではない。

上記の一例として、活性化した集団のヒストグラムを定義した上で、その活性化した集団のヒストグラムと比べて、活動持続時間が長いＴの発生比率が少ない場合、又は活動持続時間が短いＴの発生比率が多い場合は、活性化していない集団とみなすことができる。具体例としては、物事に集中している継続時間が極めて短く断片的である人が多い集団は、活性化していない可能性が高いということになる。

手順（ＧＤ０２）において、アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）が、人物を基準とする集団を選択すると、人物の個性、役割等の特徴に起因して、集団の基準になった人物に接近してくる動的な集団の状態を示す指標を算出することができる。この場合、手順（ＧＤ０３〜ＧＤ０５）と同様に、アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、基準となる人物を選択し（ＧＤ１３）、ＧＤ０４と同様に対象時間範囲（ｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅ）を指定（ＧＤ１４）した後に、近接判定データ（ＡＳＮＤ）に基づいて、基準となる人物に対象時間範囲（ｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅ）内に近接した人物と、その計算に用いる時間範囲を決定する（ＧＤ１５）。

手順（ＧＤ１５）における計算対象範囲を決定する態様の一例を、図１６を用いて説明する。図１６は、基準とする人物をＵｓｅr０１とし、Ｕｓｅｒ０１と各人物が近接を開始した時刻を「Ｓｔａｒｔ」、近接を終了させた時刻を「Ｅｎｄ」として示している。図１４では特定エリアでの滞在を基準としていたが、同様の方法で、Ｕｓｅｒ０１と近接している時間範囲が各ユーザ（ＵＳ）の計算対象範囲として定義される。Ｕｓｅｒ０１自身について、対象時間範囲（ｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅ）の全てが計算対象範囲として定義される。

図１６に示すように、Ｕｓｅr０１に近接するユーザごとに計算対象範囲が決まる。Ｕｓｅr０２、Ｕｓｅr０３、Ｕｓｅｒ０５について、「Ｓｔａｒｔ」が属する活動状態から「Ｅｎｄ」が属する活動状態までを含む活動状態の持続時間が計算対象である。Ｕｓｅr０３について、ｔ_Ｅの後「Ｅｎｄ」が発生しているが、ｔ_Ｅの時点で活動状態が持続しているため、この活動状態の持続時間も計算対象にする。Ｕｓｅr０４について、ｔ_Ｓの前に「Ｓｔａｒｔ」が発生し、ｔ_Ｓの時点活動状態が持続していても、これを活動状態の持続時間の計算対象に含めない。

手順（ＧＤ１５）において、Ｕｓｅｒ別に計算対象時刻を設定せず、対象時間範囲（ｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅ）に基準となる人物（Ｕｓｅr０１）と所定時間以上近接した人（Ｕｓｅr０２〜Ｕｓｅｒ０５）のｔ_Ｓ〜ｔ_Ｅでの持続時間を計算対象としてもよい。この理由は、Ｕｓｅr０１と所定時間以上近接していた人物は、近接が検知されなかった時間帯（「Ｓｔａｒｔ」から「Ｅｎｄ」の範囲外）でも、同じフロア等比較的近い位置にいた可能性が高いと想定されるためである。

アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、手順（ＧＤ１５）で定義された対象者とそれぞれに対応する計算対象時間内の活動持続時間のデータを用いて、前述と 同じ手順（ＧＤ０６〜ＧＤ０８）を実施する。

次に、既述の表示画面生成（ＡＳＣＤ）によって生成されるＷｅｂアプリケーションの表示画面（ＯＤ）の例を示す。図１７Ａ、図１７Ｂ、図１７Ｃに、特定の動的集団の集団状態指標の値の変化を折れ線グラフによって可視化した態様を示す。図１７Ａの人物基準集団データ（ＯＤ０１：動的集団の指標）は、図１３の手順（ＧＤ０２）で人物を基準とすることを選択したことに起因するデータを示し、図１７Ｂの所属基準集団データ（ＯＤ０２：固定的集団の指標）は、図１０の所属プロジェクト（ＡＳＵＩＴ４）の定義に従って、閲覧者（Ｕｓｅｒ０２０３）の所属する集団に起因するデータを示し、図１７Ｃのエリア基準集団データ（ＯＤ０３：動的集団の指標）は図１３の手順（ＧＤ０２）でエリアを基準とすることに起因するデータを示している。図１７Ａ、図１７Ｂ、図１７Ｃにおいて、対象時間範囲は1日であり、夫々のデータの変化が示されている。

これらデータにおいて、日によって、指標の計算の対象となる対象者は変わることもあり、その場合、図に示すように、アプリケーションサーバ１２は、データテーブルを参照して対象者を抽出して、これを吹き出しなどで表示してもよい。これによって、人物基準集団データ（図１７Ａ：ＯＤ０１）や所属プロジェクト（図１７Ｂ：ＡＳＵＩＴ４）においては、ユーザ（Ｕｓｅｒ０３）が自身を中心にした周囲との係りの活動具合、例えば、元気さや疲労度合い等の程度の強弱を、グラフの変化から直感的に認識し易いというメリットがある。

エリア基準集団データ（図１７Ｃ：ＯＤ０３）においては、アプリケーションサーバ１２は、データテーブルを参照して対象者を抽出して、会議の参加者数、会議の議題をグラフに重ねて表示できる。例えば、エリアごとの指標を比較することによって、机の配置や壁紙など、エリアのレイアウト変更に役立たせることができる。

次に、図１４の他の形態について説明する。図１８は、図１４の集団状態計算ブロック（ＡＳＧＤ）のステップ（ＧＤ０７）とステップ（ＧＤ０８）との間に、ステップ（ＳＴ１００）を加えたフローチャートを示す。このステップ（ＳＴ１００）は、集団状態指標の変化のグラフ（図１７）に、当該指標の差分を表示させるための処理である。この表示例を図１９に示す。この表示例は、対象期間（例えば、２/２１〜２/２４）の集団状態指標（積分値）が、比較期間（例えば、対象期間の一週間前、或いは、一月前の同じ日数）の集団状態指標（積分値）に対して、どれくらい、増えているのか、減っているのか等の差分に係るテキストの吹き出し（差分表示）を含んでいる。

差分の表示を実現するために、例えば、アプリケーションサーバ１２は、複数の対象期間について差分を計算し、夫々の比較期間に対して所定以上の差分を持った対象期間に対して、吹き出しを表示させる。対象期間、及び、比較期間は、このように、アプリケーションサーバ１２が決定してもよいし、管理ユーザが選択してもよい。

アプリケーションサーバ１２は、差分の原因を計算して、グラフにこれを合わせて表示する。図１９において、「先週比マイナス○％ダウン」が差分であり、「先週に比べて、Ａさんの関与が低いようです」が原因に対応する。アプリケーションサーバ１２は、差分に影響を与える特徴量（たとえば、集団の構成員、構成員の関与度）に基づいて、原因を特定する。関与度とは、集団状態の指標に与える、集団のメンバのセンサデータ（近接情報）の影響度合いである。

図２０は表示例の他の形態に係る、指標の変化を示したグラフである。先の表示例（図１９）が人物を基準とした集団のデータであるのに対して、この表示例は、特定エリアを基準とした集団のデータに関係するものである。「２/２１〜２/２４：計算対象のべ５０名」とは、対象期間に於ける集団を説明するものであり、「先週比○％アップ」が差分であり、「先月に比べて、ＢさんとＣさん滞在率（関与）が増えているようです」が原因に対応する。比較期間は、例えば、日次、週次、月次、及び、年次の一つ又は複数でよい。

図２０の表示例において、アプリケーションサーバ制御モジュール(ＡＳＣＯ)は、エリアでの滞在時間に基いて、既述の原因を演算してもよい。アプリケーションサーバ制御モジュール(ＡＳＣＯ)は、位置検知センサ１８の検出値のデータベースを走査して、前回期間（２/２１〜２/２４）における、人物Ａ−Ｃごとのエリア滞在時間（関与度）：図２２（１））と、今回期間（２/１４〜２/１７）における、人物Ａ−Ｄごとのエリア滞在時間（関与度）：図２２（２））とを夫々特定し、両者の差分を計算する。図２２（３）は、この差分を纏めたテーブルであり、例えば、（Ａ：＋５０）とは、Ａの関与度が５０％上昇していることを示し、マイナスの値は、関与度が低下していることを示している。アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、関与度の増減の絶対値を閾値と比較し、閾値を超えた場合に、対応するメッセージ（図２２（４）参照）をグラフに重ねて表示する。

次に、集団状態の指標の差分に与える原因を特定するための手法の他の形態について説明する。既述の形態では、アプリケーションサーバ制御モジュール(ＡＳＣＯ)は、人物を基準とする集団の形態では、中心人物の周りの複数の周辺人物ごとの影響を分析し、エリアを基準とする集団の形態では、エリア内に滞在した複数の人物ごとの影響を分析した。これに対して、他の形態では、アプリケーションサーバ制御モジュール(ＡＳＣＯ)は、中心人物の周りの人物同士、又は、エリアに滞在する人物同士での近接時間(対面時間)を前期間と今回期間とで比較して原因を特定する。図２１において、（１）は、前時間帯における、人物間の関与度であり、例えば、“Ａ−Ｂ”は、人物Ａと人物Ｂとの間の近接時間（関与度）を示す。（２）は、今回時間帯における、人物間の関与度である。アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、両時間帯の関与度を比較し（図２１（３））、結果を閾値と比べて、所定のメッセージ（図２１（４））をグラフに重ねて表示する。

人物を基準にする集団において、アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）が基準人物に対する近接人物同士の接近、又は、対面をクラスタリング（図２３のＳＴ２００）することにより、人物の基準の集団に関連した動的集団を顕出させることができる。

ケース１として、ＡとＢ，ＡとＣ、ＡとＤ、ＢとＣ、ＢとＤ、ＣとＤが接近している態様を想定する（Ａ−Ｄは夫々同一グループの近接人物）。アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、周辺人物間の近接データからＡ−Ｄも互いに接近していることを判定して、Ａ−Ｄ全てが基準人物を含めて、一つの所属プロジェクト（一つのグループ：図１９、図２１、図２４の所属プロジェクト２）に属していると判定する。

次に、ケース２として、ＡとＢ，ＣとＤは接近するが、それ以外の接近はない、ことを想定する。アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、基準人物とＡ−Ｄとからなるグループ（所属プロジェクト２）以外に、基準人物，Ａ，Ｂのグループ（所属プロジェクト１）、そして、基準人物、Ｃ，Ｄのグループ（所属プロジェクト３）とが存在していることを見出すことができる。なお、アプリケーションサーバ制御モジュール（ＡＳＣＯ）は、所属プロジェクト１，３のグラフを所属プロジェクト２と同じように生成する。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々変形実施可能であり、上述した各実施形態を適宜組み合わせることが可能であることは、当業者に理解される。

ＴＲ、ＴＲ２〜３ 端末
ＧＷ 基地局
ＵＳ、ＵＳ２〜３ ユーザ
ＮＷ ネットワーク
ＰＡＮ パーソナルエリアネットワーク
ＳＳ センサネットサーバ
ＡＳ アプリケーションサーバ
ＣＬ クライアント

Claims (13)

1. 複数の人物夫々が装着する端末装置から、ネットワークを介して、データを収集して保存する記録装置と、
   前記収集したデータに基づいて、前記複数の人物の中から所定数の人物の集団を設定する計算機と、
   を備え、
   前記端末装置は前記人物の計測データを前記ネットワークに出力し、
   前記記録装置は前記計測データを保存し、
   前記計算機は、前記集団に属する人物の夫々が装着する端末装置の前記計測データに基づいて、前記集団の活動状態の指標を算出する、
   情報処理システム。
2. 所定エリア内の端末装置を検知し、検知した端末装置の情報を前記ネットワークに出力する検知装置を備え、
   前記記録装置は前記検知した端末装置の情報を保存し、
   前記計算機は、検知した端末装置の情報に基づいて、前記所定エリア内の端末装置を備える人物を前記集団として設定する
   請求項１記載の情報処理システム。
3. 前記計算機は、前記複数の人物の中から基準となる人物を選択し、
   当該基準となる人物の端末装置は、他の人物の端末装置の接近を検知すると、当該他の人物の端末装置の情報を前記ネットワークに出力し、
   前記記録装置は、前記他の人物の端末装置の情報を保存し、
   前記計算機は、当該情報に基づいて、前記他の人物を前記基準となる人物の集団に設定する、
   請求項１記載の情報処理システム。
4. 前記端末装置は加速度センサを備え、当該加速度センサは、前記計測データとして、前記人物の動作の加速度のデータを前記ネットワークに出力し、
   前記記録装置は当該加速度のデータを保存し、
   前記計算機は、前記集団に属する人物の夫々が装着する端末装置の前記加速度のデータに基づいて、前記集団の活動状態の指標を算出する、
   請求項１記載の情報処理システム。
5. 前記計算機は、前記加速度のデータに基づいて、前記集団に属する人物夫々の活動状態を判定し、前記集団に属する人物夫々の活動状態を合わせて、前記集団の活動状態の指標を算出する、
   請求項４記載の情報処理システム。
6. 前記計算機は、前記集団に属する人物夫々の活動状態の持続時間を合わせて前記集団の活動状態の指標を算出する、
   請求項５記載の情報処理システム。
7. 前記計算機は、所定の時間範囲を設定し、当該時間範囲内で前記端末装置により計測された前記計測データに基づいて、前記集団の活動状態の指標を算出する、
   請求項１記載の情報処理システム。
8. 前記計算機は、
   所定の時間範囲を設定し、当該時間範囲内で前記端末装置により計測された前記計測データに基づいて、前記集団の活動状態の指標を算出し、
   前記時間範囲内が終了数時点で、前記集団に属する少なくとも一人の人物の活動状態が持続している場合、当該活動状態が終了するまでの持続時間を含めて、前記集団の活動状態の指標を算出する、
   請求項６記載の情報処理システム。
9. 前記計算機は、
   前記集団の前記基準となる人物以外の人物同士の接近に伴う端末装置からの情報を前記記録装置から参照し、
   当該端末装置からの情報にも基づいて、前記集団を設定する、
   請求項３記載の情報処理システム。
10. 前記計算機は、
    前記集団を構成する人物同士の接近に伴う端末装置からの情報を前記記録装置から参照し、
    当該端末装置に基づいて、前記指標を評価する、
    請求項１記載の情報処理システム。
11. 前記計算機は、
    前記集団を構成する人物同士の接近に伴う端末装置からの情報を前記記録装置から参照し、
    当該端末装置からの情報に基づいて、前記指標を評価する、
    請求項１記載の情報処理システム。
12. 前記計算機は、
    前記集団を構成する人物の前記エリアでの滞在時間を前記記録装置から参照し、
    当該滞在時間の情報に基づいて、前記指標を評価する、
    請求項２記載の情報処理システム。
13. 計算機システムを利用した情報処理方法であって、
    前記計算機システムは、
    複数の人物夫々が装着する端末装置から、ネットワークを介して、データを収集して保存し、
    前記収集したデータに基づいて、前記複数の人物の中から所定数の人物の集団を設定し、
    前記端末装置から前記ネットワークに出力された、前記人物の計測データを保存し、
    前記集団に属する人物の夫々が装着する端末装置の前記計測データに基づいて、前記集団の活動状態の指標を算出する、
    情報処理方法。