会議種類推定装置および会議種類推定プログラム
【課題】行動観測上のノイズの影響を抑制しつつ、同一の位置において行われる複数の会議を区別し、それら会議の種類を判別することができる会議種類推定装置及び会議種類推定プログラムを提供する。
【解決手段】会議種類推定サーバ１は、位置情報履歴テーブル２０から位置検出対象者が所在する時間帯を分節する会議分節手段１０Ｂと、分節した時間帯において、複数の位置検出対象者間においてそれぞれ同時に所在する時間の累計値を含む同時検出時間情報と、複数の位置検出対象者の二者間で会合する蓋然性の情報とを用いて同時検出時間会合蓋然性グラフを作成する同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃと、同時検出時間会合蓋然性グラフから、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせの数、及び組み合わせに共通する位置検出対象者の分布に応じて会議の種類を判定する会議種類判定手段１０Ｆとを有する。
【解決手段】会議種類推定サーバ１は、位置情報履歴テーブル２０から位置検出対象者が所在する時間帯を分節する会議分節手段１０Ｂと、分節した時間帯において、複数の位置検出対象者間においてそれぞれ同時に所在する時間の累計値を含む同時検出時間情報と、複数の位置検出対象者の二者間で会合する蓋然性の情報とを用いて同時検出時間会合蓋然性グラフを作成する同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃと、同時検出時間会合蓋然性グラフから、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせの数、及び組み合わせに共通する位置検出対象者の分布に応じて会議の種類を判定する会議種類判定手段１０Ｆとを有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、会議種類推定装置および会議種類推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
同じ場所で検出された位置検出対象者から会議を行っていた位置検出対象者を推定する会議推定装置が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１の会議推定装置は、位置検出対象者で構成される組織の情報や位置検出対象者が出席した会議の履歴情報等である参照情報を記憶する記憶手段と、位置検出対象者の検出される位置及び時間等の情報を有する位置情報履歴から複数の位置検出対象者が同時に検出される会議等が行われたと推定される時間を検出する同時検出判定手段と、同時検出判定手段が検出した会議等が行われたと推定される時間と参照情報とに基づいて会議が行われたか否かを推定する会議推定手段とを有し、参照情報を用いない場合に比べてより確実に会議の有無を推定して、また同じ場所に検出された位置検出対象者を組織の情報に基づいて分類する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１９１８８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の従来の技術では、位置検出対象者が会議の最初から最後まで一定している場合に、会議が行われたことを推定するものであるが、位置検出者を検出する観測機器が誤って位置検出対象者を検出した場合、観測機器が誤って位置検出対象者を検出できなかった場合、及び位置検出対象者が会議中に不規則に離脱又は合流した場合に、短時間位置が検出された人や短時間位置が検出されなかった人が存在するといった行動観測上のノイズの存在に対応するものではなく、推定した会議の種類を判断するものでもない。また、同一の位置において複数の会議が行われている場合に、それぞれの会議を区別するものでもない。
【０００６】
本発明の目的は、同一の位置において行われる複数の会議を区別し、それら会議の種類を判別することができる会議種類推定装置及び会議種類推定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
［１］複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴から一人以上の位置検出対象者が所在する時間帯を分節する分節手段と、前記時間帯において、前記複数の位置検出対象者の二者間においてそれぞれ同時に所在する時間の累計値を含む同時検出時間情報と、前記複数の位置検出対象者の二者間で会合する蓋然性の情報とを用いて同時検出時間会合蓋然性情報を作成する作成手段と、前記同時検出時間会合蓋然性情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせの数、及び前記組み合わせに共通する位置検出対象者の前記組み合わせにおける分布に応じて会議の種類を判定する判定手段とを有する会議種類推定装置。
【０００８】
［２］前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせを見つけ、それぞれの前記組み合わせに含まれる位置検出対象者のある二者間で、前記蓋然性が他の二者間の蓋然性に比べて相対的に小さい場合に、前記相対的に小さい前記蓋然性に対応する同時所在の関係を破棄する第１の破棄手段をさらに有する前記［１］に記載の会議種類推定装置。
【０００９】
［３］前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせを見つけ、それぞれの前記組み合わせに含まれる位置検出対象者のある二者間で、同時に所在する前記時間の累計値が他の二者間で同時に所在する前記時間の累計値に比べて相対的に小さい場合に、前記相対的に小さい前記時間の累計値に対応する同時所在の関係を破棄する第２の破棄手段をさらに有する前記［２］に記載の会議種類推定装置。
【００１０】
［４］前記判定手段は、前記同時検出時間会合蓋然性情報を、同時に所在する位置検出対象者を互いに含まない部分情報に分解し、それぞれの部分情報に対して、会議種類判定を行う前記［３］に記載の会議種類推定装置。
【００１１】
［５］前記組み合わせが１つ抽出されるとき、前記組み合わせに含まれる位置検出対象者が所在する時間帯において通常の会議が行われたものとして判定し、前記組み合わせが２つ以上抽出され、それぞれの前記組み合わせに共通する位置検出対象者が存在しないとき、前記時間帯において通常の会議の連鎖が行われたものとして判定し、前記組み合わせが２つ以上抽出され、それぞれの前記組み合わせに共通する位置検出対象者が存在するとき、前記時間帯において共通する前記位置検出対象者がレビューを受けるレビュー型会議が行われたものとして判定する前記［４］に記載の会議種類推定装置。
【００１２】
[６]前記二者間で会合する蓋然性の情報を、該二者の分析対象時間帯以外における同時滞在時間、該二者の分析対象時間帯以外における同時滞在回数、該二者のメール履歴から得られるコミュニケーション頻度、該二者の社会的な位置付けの隔たり、または該二者が所属する組織の階層間の距離の少なくとも一つに基づいて算出することを特徴とする前記[１]に記載の会議種類推定装置。
【００１３】
［７］記憶手段に記憶された、複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴を参照可能なコンピュータに、複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴から一人以上の位置検出対象者が所在する時間帯を分節する分節機能と、前記時間帯において、前記複数の位置検出対象者の二者間においてそれぞれ同時に所在する時間の累計値を含む同時検出時間情報と、前記複数の位置検出対象者の二者間で会合する蓋然性の情報とを用いて同時検出時間会合蓋然性情報を作成する作成機能と、前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせの数、及び前記組み合わせに共通する位置検出対象者の前記組み合わせにおける分布に応じて会議の種類を判定する判定機能とを実現させるための会議種類推定プログラム。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１及び７に係る発明によれば、同一の位置において行われる複数の会議を区別し、それら会議の種類を判別することができる。
【００１５】
請求項２に係る発明によれば、会議種類の判別に対して、会合する蓋然性の低い位置検出者の組み合わせの影響を抑制することができる。
【００１６】
請求項３に係る発明によれば、会議種類の判別に対して、行動観測上のノイズの影響を抑制することができる。
【００１７】
請求項４に係る発明によれば、複数の会議を区別することができる。
【００１８】
請求項５に係る発明によれば、会議の種類を詳細に判別することができる。
【００１９】
請求項６に係る発明によれば、二者間で会合する蓋然性の情報を種々の指標のいずれかに基づいて得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの構成例を示す概略図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る会議種類推定サーバの構成例を示す概略図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る位置情報履歴テーブルの構成例を示す概略図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって推定される会議の例を示す概略図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって推定される会議の他の例を示す概略図である。
【図６Ａ】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの例を示す概略図である。
【図６Ｂ】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの他の例を示す概略図である。
【図６Ｃ】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの他の例を示す概略図である。
【図６Ｄ】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって処理された同時検出時間会合蓋然性グラフの他の例を示す概略図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの会議種類の判断条件の例を示す概略図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの動作例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
（会議種類推定システムの構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの構成例を示す概略図である。
【００２２】
会議種類推定システム１００は、会議が行われた時刻、場所、参加者及び会議の種類を推定する会議種類推定サーバ１と、位置と時刻からなる位置情報履歴テーブル２０を格納する位置情報履歴データベース（ＤＢ）２と、複数の位置検出対象者の位置及び時刻を取得する位置情報取得サーバ３と、会議種類推定サーバ１にアクセスして操作する端末装置４と、各部を通信可能に接続するネットワーク５とを有する。
【００２３】
位置情報取得サーバ３は、複数の位置センサ３０ａ〜３０ｈからなる位置センサ群３０によってタグ３１ａを所持する位置検出対象者３００ａの存在する位置を定期的に、例えば、３秒おきに取得する。
【００２４】
図２は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定サーバの構成例を示す概略図である。
【００２５】
会議種類推定サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部１０と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の記憶装置から構成され情報を記憶する記憶部１１と、ネットワーク５を介して外部と通信する通信部１２とを有する。
【００２６】
制御部１０は、後述する会議種類推定プログラム１１Ａを実行することで、利用者が操作することにより端末装置４から入力される操作信号等に基づいて動作し分析対象としての時刻及び場所を指定する分析対象設定手段１０Ａと、分析対象から会議と推定される分節としての時間帯を切り分ける会議分節手段１０Ｂと、会議分節手段１０Ｂが切り分けた分節から同一の場所に存在している位置検出対象者の関係性を示す同時検出時間会合蓋然性グラフを作成する同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃと、同時検出時間会合蓋然性グラフから会合蓋然性、つまり会合する確率の低い位置検出対象者同士の関係性を削除する第１の破棄手段としての会合蓋然性推定手段１０Ｄと、同時検出時間会合蓋然性グラフから行動観測上のノイズ（以下、「行動ノイズ」と言う。）と思われる部分を除去する第２の破棄手段としての行動ノイズ除去手段１０Ｅと、行動ノイズが除去された同時検出時間会合蓋然性グラフから会議の種類を判定する会議種類判定手段１０Ｆとを動作させる。なお、分析対象設定手段１０Ａは、端末装置４からの入力の他、位置情報履歴テーブル２０の情報のうち未処理のものを抽出して自動で分析対象を指定するものであってもよい。
【００２７】
なお、同時検出時間会合蓋然性情報として、上記同時検出時間会合蓋然性グラフに限らず、同時検出時間及び会合蓋然性を示す評価値等を用いたものでもよい。
【００２８】
また、行動ノイズとしては、観測系又は観測対象の性質に起因するものが存在する。観測場所にいる人をいないものとして誤検出したり、観測場所にいない人をいるものとして誤検出したりするのが、観測系に起因するノイズである。また、会議からの不規則な離脱、会議への不規則な合流が観測対象の性質に起因するノイズである。会議からの不規則な離脱とは、例えば、会議の参加者が会議中に電話を受けて会議室から出て電話に応対し、電話が終わったら会議室に戻る場合を指す。会議への不規則な合流とは、例えば、会議に関係無い人が会議室を通りかかった際に、その会議室で会議中のメンバの中に割り込んで話したい相手を見つけたので会議に割り込んで入って話をし、話が済んだら即座に会議室から退出していってしまう場合を指す。
【００２９】
記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段として動作させる会議種類推定プログラム１１Ａと、会議種類判定手段１０Ｆが判定して出力する結果としての会議の種類を示す会議判定結果１１Ｂとを記憶する。
【００３０】
図３は、本発明の実施の形態に係る位置情報履歴テーブルの構成例を示す概略図である。
【００３１】
位置情報履歴テーブル２０は、位置情報検出対象者の所在としての位置及び時刻を示す情報であり、所在が始まった開始時刻と、所在が終了した終了時刻と、位置情報検出対象者の所持するタグの識別情報を示すタグＩＤと、所在した場所を示すエリアと、所在したエリアが主に複数の会議が同時に行われるオープンスペース、又は主に単数の会議が行われるクローズスペースのいずれかを示すエリアタイプとを有する。
【００３２】
（動作）
以下に、本発明の実施の形態における会議種類推定システムの動作を各図を参照しつつ説明する。
【００３３】
まず、位置情報履歴ＤＢを用いて組織行動を分析しようとする利用者は、端末装置４を用いて会議種類推定サーバ１にネットワーク５を介してアクセスし、端末装置４の図示しない操作部を操作することで会議種類推定サーバ１を動作させる。
【００３４】
次に、利用者は、分析対象設定手段１０Ａを用いて、分析対象としての時刻例えば、時刻１５：００〜１６：００、及び場所、例えば、会議室を指定する。分析対象設定手段１０Ａは、指定された分析対象に該当する位置情報履歴を位置情報履歴テーブル２０から取得する。次に、会議分節手段１０Ｂは、取得された位置情報履歴を以下に述べるように分節する。
【００３５】
図４は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって推定される会議の例を示す概略図である。
【００３６】
会議分節手段１０Ｂは、ある場所において位置情報検出対象が検出されていない時間帯の時間ｔ１（〜１５：０５）及びｔ３（１５：４０〜）と、位置情報検出対象が少なくとも１人検出された時間帯ｔ２（１５：０５〜１５：４０）の時間を算出し、ｔ１及びｔ３が予め定めた値Ｔ１、例えば、５〜１０分以上であり、ｔ２が予め定めた値Ｔ２、例えば、１５〜３０分以上である場合に、位置情報検出対象が検出された時間帯に会議が行われた分節期間と推定し、分節する。
【００３７】
図５は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって推定される会議の他の例を示す概略図である。
【００３８】
会議分節手段１０Ｂは、図４において説明した動作に基づいて、時間帯１５：００〜１６：０５を分節し、同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃは、時間帯１５：００〜１６：０５における同時検出時間会合蓋然性グラフを作成し、会合蓋然性推定手段１０Ｄが同時検出時間会合蓋然性グラフから会合する確率の低い位置検出対象者どうしの関係性を除去し、行動ノイズ除去手段１０Ｅが同時検出時間会合蓋然性グラフから行動ノイズを伴う位置検出対象者の不在及び所在を除去して、結果的に得られた同時検出時間会合蓋然性グラフから会議種類判定手段１０Ｆは会議の種類を推定する。なお、会合蓋然性推定手段１０Ｄの会合蓋然性の推定の動作、行動ノイズ除去手段１０Ｅの行動ノイズの除去の動作、及び会議種類判定手段１０Ｆの推定の動作は、後に詳細に説明する。
【００３９】
図６Ａは、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの例を示す概略図である。
【００４０】
同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃは、位置情報履歴テーブル２０から抽出された、図５に示すような位置情報履歴から、複数の位置検出対象者を接点とし、複数の位置検出対象者間の会合蓋然性及び同時検出時間をそれぞれ辺とすることで同時検出時間会合蓋然性グラフ５０を作成する。
【００４１】
なお、会合蓋然性は、以下の式で定義される。
【数１】
ここで、ＴＡ（ｔ）、ＴＣ（ｔ）、ＴＡＣ（ｔ）は、それぞれ、分節期間の開始時点から時間ｔ遡った過去から、分節期間の開始時点までの間にエリアタイプがクローズである場所で観測された位置検出対象者Ａの滞在時間、位置観測者Ｃの滞在時間、位置検出者ＡとＣの同時滞在時間である。つまり、この値が大きいものほど会合の確率が低く、蓋然性が低い珍しい会合といえる。
【００４２】
図６Ｂは、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの他の例を示す概略図である。
【００４３】
会合蓋然性推定手段１０Ｄは、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０中のクリークを抽出し、各クリークに含まれる辺の会合蓋然性の値と会合蓋然性の最小値（例えば、図６Ｂの「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ」のクリーク集合では３．９８）との差が所定の値以上、例えば、５以上の辺は、相対的に情報量が大きく会合しているとは考えにくいことから削除する。そうすることで、図６Ｂの破線で示す位置検出対象者ＡとＣ、ＢとＣ及びＣとＤの辺が削除され、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂに分割される。ここで、クリークの抽出は、既存のアルゴリズム（例えば、Coen Bron and Joep Kerbosch: Finding All Cliques of an Undirected Graph, Communications of the ACM, Vol.16, Number.9, pp.575-577, 1973）等を用いて行われる。
【００４４】
図６Ｃは、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの他の例を示す概略図である。
【００４５】
次に、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂにおいて、他の辺より相対的に同時検出時間が小さい辺、図６Ｃの破線で示す位置検出対象者ＡとＸ、ＢとＸ、ＣとＹ及びＥとＹを結ぶ辺が除去されることで、図６Ｃに示すクリークが得られる。なお、相対的に同時検出時間が小さい辺は、各同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂそれぞれの辺の値の最大値のｘ％未満、例えば、２０％未満のもの、又は、各同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂそれぞれの辺の値の分散σに対して、−ｘσ未満のもの等として定義する。また、ここで除去した行動ノイズとは、前述した行動ノイズのうち、観測場所にいない人をいるものとして誤検出する観測系に起因するノイズ、及び会議への不規則な合流による観測対象の性質に起因するノイズである。
【００４６】
図６Ｄは、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって処理された同時検出時間会合蓋然性グラフの例を示す概略図である。
【００４７】
図６Ｄに示すように、図６Ａに示す同時検出時間会合蓋然性グラフ５０から、会合蓋然性推定手段１０Ｄ及び行動ノイズ除去手段１０Ｅによって、全ての接点が辺でつながっている完全グラフとしてのクリークを含む同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂが抽出される。
【００４８】
次に、会議種類判定手段１０Ｆによって、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂに含まれるクリークから、会議種別が判定される。なお、会議種類判定手段１０Ｆの判定動作については図７において詳しく延べる。また、ここで、会議種類判定手段１０Ｆの判定が辺の重みを考慮せず、クリークの形状に基づいて判定することで、観測場所にいる人がいないものとして誤検出する観測系に起因するノイズ、及び会議からの不規則な退席による観測対象の性質に起因するノイズの影響を除外することができる。例えば、位置検出対象者が短時間だけ一時的に不在となる場合、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０において辺の重みがわずかに小さくなるだけであり、行動ノイズ除去手段１０Ｅによって除去されることもなく、クリークの形状に影響を与えないためである。
【００４９】
図７は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの会議種類の判断条件の例を示す概略図である。
【００５０】
図７に示す表は、会議種類判定手段１０Ｆが、図６Ｄに示した同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂにおいて検出されるクリークの数、及び共通の位置検出対象者を有するクリークの割合によって、会議種類を推定するための表である。会議種類判定手段１０Ｆは、クリークの数が０のとき、会議が存在しないと推定し、クリークの数が１のとき、通常の会議と推定する。つまり、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａは、位置検出対象者Ａ、Ｂ及びＤによる通常の会議と判定される。
【００５１】
また、クリークの数が２以上のときで、共通位置検出対象者を有するクリークの割合が１００％の場合は、その共通位置検出対象者がレビューを受ける人と推定できるため、レビュー型会議と推定し、共通位置検出対象者を有するクリークの割合が１００％より小さい場合は、レビューを受ける人が存在しないと推定し、通常の会議の連鎖と推定する。つまり、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ｂは、位置検出対象者ＣとＥ、及びＣとＦからなるクリークが抽出されるため、クリークは２つで、それぞれに位置検出対象者Ｃが含まれるため、レビュー型会議と判定される。
【００５２】
図８は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの動作例を示すフローチャートである。
【００５３】
まず、同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃが図６Ａに示す同時検出時間会合蓋然性グラフ５０をグラフＧとして抽出する（Ｓ１）。次に、会合蓋然性推定手段１０Ｄは、図６Ｂに示すように会合蓋然性の最小値との差が閾値以上の辺をカットして同時検出時間会合蓋然性グラフ５０をグラフＧ’として作成する（Ｓ２）。
【００５４】
次に、グラフＧ’から同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂをクリークとして抽出し（Ｓ３）、行動ノイズ除去手段１０Ｅは、図６Ｃに示すように各クリークにおいて同時検出時間の極端に短い辺をカットして、図６Ｄに示すように同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂをグラフＧ”として作成する（Ｓ４）。
【００５５】
次に、グラフＧ”としての同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂは、会議種類判定手段１０Ｆに入力される（Ｓ５）。なお、以下において会議種類判定手段１０Ｆの動作について説明する。
【００５６】
図９は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの動作例を示すフローチャートである。
【００５７】
まず、会議種類判定手段１０Ｆは、図６Ｄに示す行動ノイズが除去されたグラフＧ”としての同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａと５０ｂとから、それぞれ全ての接点が辺でつながっている完全グラフとしてのクリーク（Ａ，Ｂ，Ｄ）と、（Ｃ，Ｅ）及び（Ｃ，Ｆ）とを抽出する（Ｓ１１）。
【００５８】
次に、会議種類判定手段１０Ｆは、図７に示す表に応じて以下の動作を実行する。図６Ｄに示した同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂにおいてそれぞれ検出されるクリークの数、及び共通の位置検出対象者を有するクリークの割合によって会議種類を推定する。なお、クリークの数が０のときは、ステップＳ１でクリークが抽出されず、会議が存在しないため、説明を省略する。
【００５９】
図６Ｄに示す同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ｂのように、クリークの数が２以上のとき（Ｓ１２；Ｙｅｓ）、抽出される全てのクリークについて、位置検出対象者の集合の積集合Ｋを求める（Ｓ１３）。集合Ｋが空集合でないとき（Ｓ１４；Ｎｏ）、つまり、例えば、位置検出対象者Ｃのように全てのクリーク（Ｃ，Ｅ）及び（Ｃ，Ｆ）に共通する位置検出対象者が存在するとき、集合Ｋに含まれる位置検出対象者Ｃをレビューを受ける人として行われるレビュー型の会議と判定する（Ｓ１５）。
【００６０】
次に、レビュー型会議として判定されると判定結果が観測事実と矛盾しないか以下に説明する検証を行う（Ｓ１６）。位置検出対象者個々のレビュー時間の合計は、レビュー型会議全体の長さ以内に収まっている必要があるため、
【数２】
が成立する必要がある。ただし、Ｎはクリーク数、Ｔ（Ｃｉ）はクリークＣｉの最大同時滞在時間であり、Ｎｏｄｅｓ（Ｃｉ）はクリークＣｉの接点集合、Ｋは、
【数３】
また、Ｔ（Ｋ）は、レビューアの集合Ｋのうち１人以上が滞在していた時間帯の長さである。
【００６１】
判定結果と観測事実が矛盾しないとき（Ｓ１６；Ｙｅｓ）、動作を終了するが、判定結果と観測事実が矛盾するとき（Ｓ１６；Ｎｏ）、レビュー型会議との判定結果を「解釈不可能」と判定しなおす（Ｓ１７）。
【００６２】
また、集合Ｋが空集合のとき（Ｓ１４；Ｙｅｓ）、つまり、全てのクリークに共通する位置検出対象者が存在しないときは、各クリークが個々の会議として行われる通常の会議の連鎖と判定する（Ｓ１８）
【００６３】
また、ステップＳ１９の後、ステップＳ１６へと進むが、通常の会議の連鎖と判定されたとき、判定結果が観測事実と矛盾しないか以下に説明する検証を行う。各通常の会議の時間の合計は、分節期間の長さ以内に収まっている必要があるため、
【数４】
が成立する必要がある。ただし、Ｔは分節期間の長さである。
【００６４】
また、ステップＳ１２において、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａに示すように、クリークの数が１のとき（Ｓ１２；Ｎｏ）、会議が１つだけ行われたと推定し、通常の会議と判定する（Ｓ１９）。
【００６５】
ステップＳ１５、Ｓ１８及びＳ１９において判定された会議の種類は、会議の行われた位置、時間帯、位置情報検出対象者とともに会議判定結果１１Ｂとして記憶部１１に記憶される。
【００６６】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
【００６７】
例えば、会合蓋然性は、分節期間の開始時間から時間ｔ遡った過去から、分節期間の開始時点までの間にエリアタイプがクローズである場所で観測された位置検出対象者の滞在時間及び位置検出対象者同士の同時滞在時間から算出されるが、分節期間以降の位置情報履歴が存在するときは、ＴＡ（ｔ）、ＴＣ（ｔ）、ＴＡＣ（ｔ）を、それぞれ、分節期間の終了時点から、分節期間の終了時点から時間ｔ進んだ未来までの間にエリアタイプがクローズである場所で観測される位置検出対象者の滞在時間及び位置検出対象者同士の同時滞在時間として「数１」を用いて算出してもよい。
【００６８】
また、会合蓋然性は、分節期間の開始時間から時間ｔ遡った過去から、分節期間の開始時点までの間にエリアタイプがクローズである場所で観測された位置検出対象者の滞在回数ＮＡ（ｔ）及びＮＣ（ｔ）及び位置検出対象者同士の同時滞在回数ＮＡＣ（ｔ）を用いて、
【数５】
から算出されるものであってもよい。このとき、ＮＡ（ｔ）、ＮＣ（ｔ）、ＮＡＣ（ｔ）の情報は、会議判定結果１１Ｂから同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃにフィードバックされる。
【００６９】
また、会合蓋然性は、同時滞在時間と同時滞在回数を用いて、それぞれに重み係数ｗ１及びｗ２を乗じて、
【数６】
から算出されるものであってもよい。
【００７０】
また、会合蓋然性は、ネットワークを介して接続されたメールサーバ及びメール履歴ＤＢが存在するとき、分節期間の開始時間から時間ｔ遡った過去から、分節期間の開始時点までの間にやりとりされた位置検出対象者Ａ及びＣの発信した総メール送信回数ＮＡ（ｔ）及びＮＣ（ｔ）及び位置検出対象者ＡからＣへ送信されたメール送信回数ＮＡＣ（ｔ）及び位置検出対象者ＣからＡへ送信されたメール送信回数ＮＣＡ（ｔ）を取得して、
【数７】
から算出されるものであってもよい。また、位置検出者同士のコミュニケーション量を示すものであれば、文書の作成及び閲覧履歴等、他の履歴を用いても良い。また、コミュニケーション実績によらず、位置検出者同士の社会的な位置付けから求められる距離の隔たりを用いても良い。一例として、位置検出対象者の所定の役職の人物を基点とし、その他の位置検出対象者との役職との間の距離を隔たりとして用いてもよい。役職が上位から部長、次長、課長、課長代理、係長、一般社員の６階層存在する場合、課長を基点とすると、部長との距離は２、一般社員との距離は３になる。また、位置検出対象者の所属する組織階層間の距離の逆数などを用いても良い。組織階層間の距離の逆数は、ある基点から組織図のグラフをたどる際に、いくつの部門を通過するかで定義される。組織図のグラフは、ツリー構造を有する。一例として、Ａ部門を上位部門とし、Ａ部門の直接の下部組織であるＢ部門、Ｃ部門があり、Ａ部門に社員Ａ、Ｂ部門に社員Ｂ１と社員Ｂ２、Ｃ部門に社員Ｃが所属しているケースを想定する。この場合、社員Ｂ１を基点とすると社員Ｂ２との距離は同じ部門のため１、社員Ａとの距離は２、社員Ｃとの距離は３になる。
【００７１】
また、上記実施の形態で使用される分析対象設定手段１０Ａ、会議分節手段１０Ｂ、同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃ、会合蓋然性推定手段１０Ｄ、行動ノイズ除去手段１０Ｅ、会議種類判定手段１０Ｆは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体から装置内の記憶部に読み込んでも良く、インターネット等のネットワークに接続されているサーバ装置等から装置内の記憶部にダウンロードしてもよい。また、上記実施の形態で使用される手段の一部または全部をＡＳＩＣ等のハードウェアによって実現してもよい。
【符号の説明】
【００７２】
１…会議種類推定サーバ、２…位置情報履歴データベース（ＤＢ）、３…位置情報取得サーバ、４…端末装置、５…ネットワーク、１０…制御部、１０Ａ…分析対象設定手段、１０Ｂ…会議分節手段、１０Ｃ…同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段、１０Ｄ…会合蓋然性推定手段、１０Ｅ…行動ノイズ除去手段、１０Ｆ…会議種類判定手段、１１…記憶部、１１Ａ…会議種類推定プログラム、１１Ｂ…会議判定結果、１２…通信部、２０…位置情報履歴テーブル、３０…位置センサ群、３０…同時検出時間会合蓋然性グラフ、３０ａ-３０ｈ…位置センサ、３１ａ…タグ、５０ａ…同時検出時間会合蓋然性グラフ、５０ｂ…同時検出時間会合蓋然性グラフ、１００…会議種類推定システム、３００ａ…位置検出対象者
【技術分野】
【０００１】
本発明は、会議種類推定装置および会議種類推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
同じ場所で検出された位置検出対象者から会議を行っていた位置検出対象者を推定する会議推定装置が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１の会議推定装置は、位置検出対象者で構成される組織の情報や位置検出対象者が出席した会議の履歴情報等である参照情報を記憶する記憶手段と、位置検出対象者の検出される位置及び時間等の情報を有する位置情報履歴から複数の位置検出対象者が同時に検出される会議等が行われたと推定される時間を検出する同時検出判定手段と、同時検出判定手段が検出した会議等が行われたと推定される時間と参照情報とに基づいて会議が行われたか否かを推定する会議推定手段とを有し、参照情報を用いない場合に比べてより確実に会議の有無を推定して、また同じ場所に検出された位置検出対象者を組織の情報に基づいて分類する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１９１８８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の従来の技術では、位置検出対象者が会議の最初から最後まで一定している場合に、会議が行われたことを推定するものであるが、位置検出者を検出する観測機器が誤って位置検出対象者を検出した場合、観測機器が誤って位置検出対象者を検出できなかった場合、及び位置検出対象者が会議中に不規則に離脱又は合流した場合に、短時間位置が検出された人や短時間位置が検出されなかった人が存在するといった行動観測上のノイズの存在に対応するものではなく、推定した会議の種類を判断するものでもない。また、同一の位置において複数の会議が行われている場合に、それぞれの会議を区別するものでもない。
【０００６】
本発明の目的は、同一の位置において行われる複数の会議を区別し、それら会議の種類を判別することができる会議種類推定装置及び会議種類推定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
［１］複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴から一人以上の位置検出対象者が所在する時間帯を分節する分節手段と、前記時間帯において、前記複数の位置検出対象者の二者間においてそれぞれ同時に所在する時間の累計値を含む同時検出時間情報と、前記複数の位置検出対象者の二者間で会合する蓋然性の情報とを用いて同時検出時間会合蓋然性情報を作成する作成手段と、前記同時検出時間会合蓋然性情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせの数、及び前記組み合わせに共通する位置検出対象者の前記組み合わせにおける分布に応じて会議の種類を判定する判定手段とを有する会議種類推定装置。
【０００８】
［２］前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせを見つけ、それぞれの前記組み合わせに含まれる位置検出対象者のある二者間で、前記蓋然性が他の二者間の蓋然性に比べて相対的に小さい場合に、前記相対的に小さい前記蓋然性に対応する同時所在の関係を破棄する第１の破棄手段をさらに有する前記［１］に記載の会議種類推定装置。
【０００９】
［３］前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせを見つけ、それぞれの前記組み合わせに含まれる位置検出対象者のある二者間で、同時に所在する前記時間の累計値が他の二者間で同時に所在する前記時間の累計値に比べて相対的に小さい場合に、前記相対的に小さい前記時間の累計値に対応する同時所在の関係を破棄する第２の破棄手段をさらに有する前記［２］に記載の会議種類推定装置。
【００１０】
［４］前記判定手段は、前記同時検出時間会合蓋然性情報を、同時に所在する位置検出対象者を互いに含まない部分情報に分解し、それぞれの部分情報に対して、会議種類判定を行う前記［３］に記載の会議種類推定装置。
【００１１】
［５］前記組み合わせが１つ抽出されるとき、前記組み合わせに含まれる位置検出対象者が所在する時間帯において通常の会議が行われたものとして判定し、前記組み合わせが２つ以上抽出され、それぞれの前記組み合わせに共通する位置検出対象者が存在しないとき、前記時間帯において通常の会議の連鎖が行われたものとして判定し、前記組み合わせが２つ以上抽出され、それぞれの前記組み合わせに共通する位置検出対象者が存在するとき、前記時間帯において共通する前記位置検出対象者がレビューを受けるレビュー型会議が行われたものとして判定する前記［４］に記載の会議種類推定装置。
【００１２】
[６]前記二者間で会合する蓋然性の情報を、該二者の分析対象時間帯以外における同時滞在時間、該二者の分析対象時間帯以外における同時滞在回数、該二者のメール履歴から得られるコミュニケーション頻度、該二者の社会的な位置付けの隔たり、または該二者が所属する組織の階層間の距離の少なくとも一つに基づいて算出することを特徴とする前記[１]に記載の会議種類推定装置。
【００１３】
［７］記憶手段に記憶された、複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴を参照可能なコンピュータに、複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴から一人以上の位置検出対象者が所在する時間帯を分節する分節機能と、前記時間帯において、前記複数の位置検出対象者の二者間においてそれぞれ同時に所在する時間の累計値を含む同時検出時間情報と、前記複数の位置検出対象者の二者間で会合する蓋然性の情報とを用いて同時検出時間会合蓋然性情報を作成する作成機能と、前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせの数、及び前記組み合わせに共通する位置検出対象者の前記組み合わせにおける分布に応じて会議の種類を判定する判定機能とを実現させるための会議種類推定プログラム。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１及び７に係る発明によれば、同一の位置において行われる複数の会議を区別し、それら会議の種類を判別することができる。
【００１５】
請求項２に係る発明によれば、会議種類の判別に対して、会合する蓋然性の低い位置検出者の組み合わせの影響を抑制することができる。
【００１６】
請求項３に係る発明によれば、会議種類の判別に対して、行動観測上のノイズの影響を抑制することができる。
【００１７】
請求項４に係る発明によれば、複数の会議を区別することができる。
【００１８】
請求項５に係る発明によれば、会議の種類を詳細に判別することができる。
【００１９】
請求項６に係る発明によれば、二者間で会合する蓋然性の情報を種々の指標のいずれかに基づいて得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの構成例を示す概略図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る会議種類推定サーバの構成例を示す概略図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る位置情報履歴テーブルの構成例を示す概略図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって推定される会議の例を示す概略図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって推定される会議の他の例を示す概略図である。
【図６Ａ】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの例を示す概略図である。
【図６Ｂ】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの他の例を示す概略図である。
【図６Ｃ】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの他の例を示す概略図である。
【図６Ｄ】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって処理された同時検出時間会合蓋然性グラフの他の例を示す概略図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの会議種類の判断条件の例を示す概略図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの動作例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
（会議種類推定システムの構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの構成例を示す概略図である。
【００２２】
会議種類推定システム１００は、会議が行われた時刻、場所、参加者及び会議の種類を推定する会議種類推定サーバ１と、位置と時刻からなる位置情報履歴テーブル２０を格納する位置情報履歴データベース（ＤＢ）２と、複数の位置検出対象者の位置及び時刻を取得する位置情報取得サーバ３と、会議種類推定サーバ１にアクセスして操作する端末装置４と、各部を通信可能に接続するネットワーク５とを有する。
【００２３】
位置情報取得サーバ３は、複数の位置センサ３０ａ〜３０ｈからなる位置センサ群３０によってタグ３１ａを所持する位置検出対象者３００ａの存在する位置を定期的に、例えば、３秒おきに取得する。
【００２４】
図２は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定サーバの構成例を示す概略図である。
【００２５】
会議種類推定サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部１０と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の記憶装置から構成され情報を記憶する記憶部１１と、ネットワーク５を介して外部と通信する通信部１２とを有する。
【００２６】
制御部１０は、後述する会議種類推定プログラム１１Ａを実行することで、利用者が操作することにより端末装置４から入力される操作信号等に基づいて動作し分析対象としての時刻及び場所を指定する分析対象設定手段１０Ａと、分析対象から会議と推定される分節としての時間帯を切り分ける会議分節手段１０Ｂと、会議分節手段１０Ｂが切り分けた分節から同一の場所に存在している位置検出対象者の関係性を示す同時検出時間会合蓋然性グラフを作成する同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃと、同時検出時間会合蓋然性グラフから会合蓋然性、つまり会合する確率の低い位置検出対象者同士の関係性を削除する第１の破棄手段としての会合蓋然性推定手段１０Ｄと、同時検出時間会合蓋然性グラフから行動観測上のノイズ（以下、「行動ノイズ」と言う。）と思われる部分を除去する第２の破棄手段としての行動ノイズ除去手段１０Ｅと、行動ノイズが除去された同時検出時間会合蓋然性グラフから会議の種類を判定する会議種類判定手段１０Ｆとを動作させる。なお、分析対象設定手段１０Ａは、端末装置４からの入力の他、位置情報履歴テーブル２０の情報のうち未処理のものを抽出して自動で分析対象を指定するものであってもよい。
【００２７】
なお、同時検出時間会合蓋然性情報として、上記同時検出時間会合蓋然性グラフに限らず、同時検出時間及び会合蓋然性を示す評価値等を用いたものでもよい。
【００２８】
また、行動ノイズとしては、観測系又は観測対象の性質に起因するものが存在する。観測場所にいる人をいないものとして誤検出したり、観測場所にいない人をいるものとして誤検出したりするのが、観測系に起因するノイズである。また、会議からの不規則な離脱、会議への不規則な合流が観測対象の性質に起因するノイズである。会議からの不規則な離脱とは、例えば、会議の参加者が会議中に電話を受けて会議室から出て電話に応対し、電話が終わったら会議室に戻る場合を指す。会議への不規則な合流とは、例えば、会議に関係無い人が会議室を通りかかった際に、その会議室で会議中のメンバの中に割り込んで話したい相手を見つけたので会議に割り込んで入って話をし、話が済んだら即座に会議室から退出していってしまう場合を指す。
【００２９】
記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段として動作させる会議種類推定プログラム１１Ａと、会議種類判定手段１０Ｆが判定して出力する結果としての会議の種類を示す会議判定結果１１Ｂとを記憶する。
【００３０】
図３は、本発明の実施の形態に係る位置情報履歴テーブルの構成例を示す概略図である。
【００３１】
位置情報履歴テーブル２０は、位置情報検出対象者の所在としての位置及び時刻を示す情報であり、所在が始まった開始時刻と、所在が終了した終了時刻と、位置情報検出対象者の所持するタグの識別情報を示すタグＩＤと、所在した場所を示すエリアと、所在したエリアが主に複数の会議が同時に行われるオープンスペース、又は主に単数の会議が行われるクローズスペースのいずれかを示すエリアタイプとを有する。
【００３２】
（動作）
以下に、本発明の実施の形態における会議種類推定システムの動作を各図を参照しつつ説明する。
【００３３】
まず、位置情報履歴ＤＢを用いて組織行動を分析しようとする利用者は、端末装置４を用いて会議種類推定サーバ１にネットワーク５を介してアクセスし、端末装置４の図示しない操作部を操作することで会議種類推定サーバ１を動作させる。
【００３４】
次に、利用者は、分析対象設定手段１０Ａを用いて、分析対象としての時刻例えば、時刻１５：００〜１６：００、及び場所、例えば、会議室を指定する。分析対象設定手段１０Ａは、指定された分析対象に該当する位置情報履歴を位置情報履歴テーブル２０から取得する。次に、会議分節手段１０Ｂは、取得された位置情報履歴を以下に述べるように分節する。
【００３５】
図４は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって推定される会議の例を示す概略図である。
【００３６】
会議分節手段１０Ｂは、ある場所において位置情報検出対象が検出されていない時間帯の時間ｔ１（〜１５：０５）及びｔ３（１５：４０〜）と、位置情報検出対象が少なくとも１人検出された時間帯ｔ２（１５：０５〜１５：４０）の時間を算出し、ｔ１及びｔ３が予め定めた値Ｔ１、例えば、５〜１０分以上であり、ｔ２が予め定めた値Ｔ２、例えば、１５〜３０分以上である場合に、位置情報検出対象が検出された時間帯に会議が行われた分節期間と推定し、分節する。
【００３７】
図５は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって推定される会議の他の例を示す概略図である。
【００３８】
会議分節手段１０Ｂは、図４において説明した動作に基づいて、時間帯１５：００〜１６：０５を分節し、同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃは、時間帯１５：００〜１６：０５における同時検出時間会合蓋然性グラフを作成し、会合蓋然性推定手段１０Ｄが同時検出時間会合蓋然性グラフから会合する確率の低い位置検出対象者どうしの関係性を除去し、行動ノイズ除去手段１０Ｅが同時検出時間会合蓋然性グラフから行動ノイズを伴う位置検出対象者の不在及び所在を除去して、結果的に得られた同時検出時間会合蓋然性グラフから会議種類判定手段１０Ｆは会議の種類を推定する。なお、会合蓋然性推定手段１０Ｄの会合蓋然性の推定の動作、行動ノイズ除去手段１０Ｅの行動ノイズの除去の動作、及び会議種類判定手段１０Ｆの推定の動作は、後に詳細に説明する。
【００３９】
図６Ａは、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの例を示す概略図である。
【００４０】
同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃは、位置情報履歴テーブル２０から抽出された、図５に示すような位置情報履歴から、複数の位置検出対象者を接点とし、複数の位置検出対象者間の会合蓋然性及び同時検出時間をそれぞれ辺とすることで同時検出時間会合蓋然性グラフ５０を作成する。
【００４１】
なお、会合蓋然性は、以下の式で定義される。
【数１】
ここで、ＴＡ（ｔ）、ＴＣ（ｔ）、ＴＡＣ（ｔ）は、それぞれ、分節期間の開始時点から時間ｔ遡った過去から、分節期間の開始時点までの間にエリアタイプがクローズである場所で観測された位置検出対象者Ａの滞在時間、位置観測者Ｃの滞在時間、位置検出者ＡとＣの同時滞在時間である。つまり、この値が大きいものほど会合の確率が低く、蓋然性が低い珍しい会合といえる。
【００４２】
図６Ｂは、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの他の例を示す概略図である。
【００４３】
会合蓋然性推定手段１０Ｄは、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０中のクリークを抽出し、各クリークに含まれる辺の会合蓋然性の値と会合蓋然性の最小値（例えば、図６Ｂの「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ」のクリーク集合では３．９８）との差が所定の値以上、例えば、５以上の辺は、相対的に情報量が大きく会合しているとは考えにくいことから削除する。そうすることで、図６Ｂの破線で示す位置検出対象者ＡとＣ、ＢとＣ及びＣとＤの辺が削除され、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂに分割される。ここで、クリークの抽出は、既存のアルゴリズム（例えば、Coen Bron and Joep Kerbosch: Finding All Cliques of an Undirected Graph, Communications of the ACM, Vol.16, Number.9, pp.575-577, 1973）等を用いて行われる。
【００４４】
図６Ｃは、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって導出される同時検出時間会合蓋然性グラフの他の例を示す概略図である。
【００４５】
次に、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂにおいて、他の辺より相対的に同時検出時間が小さい辺、図６Ｃの破線で示す位置検出対象者ＡとＸ、ＢとＸ、ＣとＹ及びＥとＹを結ぶ辺が除去されることで、図６Ｃに示すクリークが得られる。なお、相対的に同時検出時間が小さい辺は、各同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂそれぞれの辺の値の最大値のｘ％未満、例えば、２０％未満のもの、又は、各同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂそれぞれの辺の値の分散σに対して、−ｘσ未満のもの等として定義する。また、ここで除去した行動ノイズとは、前述した行動ノイズのうち、観測場所にいない人をいるものとして誤検出する観測系に起因するノイズ、及び会議への不規則な合流による観測対象の性質に起因するノイズである。
【００４６】
図６Ｄは、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムによって処理された同時検出時間会合蓋然性グラフの例を示す概略図である。
【００４７】
図６Ｄに示すように、図６Ａに示す同時検出時間会合蓋然性グラフ５０から、会合蓋然性推定手段１０Ｄ及び行動ノイズ除去手段１０Ｅによって、全ての接点が辺でつながっている完全グラフとしてのクリークを含む同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂが抽出される。
【００４８】
次に、会議種類判定手段１０Ｆによって、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂに含まれるクリークから、会議種別が判定される。なお、会議種類判定手段１０Ｆの判定動作については図７において詳しく延べる。また、ここで、会議種類判定手段１０Ｆの判定が辺の重みを考慮せず、クリークの形状に基づいて判定することで、観測場所にいる人がいないものとして誤検出する観測系に起因するノイズ、及び会議からの不規則な退席による観測対象の性質に起因するノイズの影響を除外することができる。例えば、位置検出対象者が短時間だけ一時的に不在となる場合、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０において辺の重みがわずかに小さくなるだけであり、行動ノイズ除去手段１０Ｅによって除去されることもなく、クリークの形状に影響を与えないためである。
【００４９】
図７は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの会議種類の判断条件の例を示す概略図である。
【００５０】
図７に示す表は、会議種類判定手段１０Ｆが、図６Ｄに示した同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂにおいて検出されるクリークの数、及び共通の位置検出対象者を有するクリークの割合によって、会議種類を推定するための表である。会議種類判定手段１０Ｆは、クリークの数が０のとき、会議が存在しないと推定し、クリークの数が１のとき、通常の会議と推定する。つまり、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａは、位置検出対象者Ａ、Ｂ及びＤによる通常の会議と判定される。
【００５１】
また、クリークの数が２以上のときで、共通位置検出対象者を有するクリークの割合が１００％の場合は、その共通位置検出対象者がレビューを受ける人と推定できるため、レビュー型会議と推定し、共通位置検出対象者を有するクリークの割合が１００％より小さい場合は、レビューを受ける人が存在しないと推定し、通常の会議の連鎖と推定する。つまり、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ｂは、位置検出対象者ＣとＥ、及びＣとＦからなるクリークが抽出されるため、クリークは２つで、それぞれに位置検出対象者Ｃが含まれるため、レビュー型会議と判定される。
【００５２】
図８は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの動作例を示すフローチャートである。
【００５３】
まず、同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃが図６Ａに示す同時検出時間会合蓋然性グラフ５０をグラフＧとして抽出する（Ｓ１）。次に、会合蓋然性推定手段１０Ｄは、図６Ｂに示すように会合蓋然性の最小値との差が閾値以上の辺をカットして同時検出時間会合蓋然性グラフ５０をグラフＧ’として作成する（Ｓ２）。
【００５４】
次に、グラフＧ’から同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂをクリークとして抽出し（Ｓ３）、行動ノイズ除去手段１０Ｅは、図６Ｃに示すように各クリークにおいて同時検出時間の極端に短い辺をカットして、図６Ｄに示すように同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂをグラフＧ”として作成する（Ｓ４）。
【００５５】
次に、グラフＧ”としての同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂは、会議種類判定手段１０Ｆに入力される（Ｓ５）。なお、以下において会議種類判定手段１０Ｆの動作について説明する。
【００５６】
図９は、本発明の実施の形態に係る会議種類推定システムの動作例を示すフローチャートである。
【００５７】
まず、会議種類判定手段１０Ｆは、図６Ｄに示す行動ノイズが除去されたグラフＧ”としての同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａと５０ｂとから、それぞれ全ての接点が辺でつながっている完全グラフとしてのクリーク（Ａ，Ｂ，Ｄ）と、（Ｃ，Ｅ）及び（Ｃ，Ｆ）とを抽出する（Ｓ１１）。
【００５８】
次に、会議種類判定手段１０Ｆは、図７に示す表に応じて以下の動作を実行する。図６Ｄに示した同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａ及び５０ｂにおいてそれぞれ検出されるクリークの数、及び共通の位置検出対象者を有するクリークの割合によって会議種類を推定する。なお、クリークの数が０のときは、ステップＳ１でクリークが抽出されず、会議が存在しないため、説明を省略する。
【００５９】
図６Ｄに示す同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ｂのように、クリークの数が２以上のとき（Ｓ１２；Ｙｅｓ）、抽出される全てのクリークについて、位置検出対象者の集合の積集合Ｋを求める（Ｓ１３）。集合Ｋが空集合でないとき（Ｓ１４；Ｎｏ）、つまり、例えば、位置検出対象者Ｃのように全てのクリーク（Ｃ，Ｅ）及び（Ｃ，Ｆ）に共通する位置検出対象者が存在するとき、集合Ｋに含まれる位置検出対象者Ｃをレビューを受ける人として行われるレビュー型の会議と判定する（Ｓ１５）。
【００６０】
次に、レビュー型会議として判定されると判定結果が観測事実と矛盾しないか以下に説明する検証を行う（Ｓ１６）。位置検出対象者個々のレビュー時間の合計は、レビュー型会議全体の長さ以内に収まっている必要があるため、
【数２】
が成立する必要がある。ただし、Ｎはクリーク数、Ｔ（Ｃｉ）はクリークＣｉの最大同時滞在時間であり、Ｎｏｄｅｓ（Ｃｉ）はクリークＣｉの接点集合、Ｋは、
【数３】
また、Ｔ（Ｋ）は、レビューアの集合Ｋのうち１人以上が滞在していた時間帯の長さである。
【００６１】
判定結果と観測事実が矛盾しないとき（Ｓ１６；Ｙｅｓ）、動作を終了するが、判定結果と観測事実が矛盾するとき（Ｓ１６；Ｎｏ）、レビュー型会議との判定結果を「解釈不可能」と判定しなおす（Ｓ１７）。
【００６２】
また、集合Ｋが空集合のとき（Ｓ１４；Ｙｅｓ）、つまり、全てのクリークに共通する位置検出対象者が存在しないときは、各クリークが個々の会議として行われる通常の会議の連鎖と判定する（Ｓ１８）
【００６３】
また、ステップＳ１９の後、ステップＳ１６へと進むが、通常の会議の連鎖と判定されたとき、判定結果が観測事実と矛盾しないか以下に説明する検証を行う。各通常の会議の時間の合計は、分節期間の長さ以内に収まっている必要があるため、
【数４】
が成立する必要がある。ただし、Ｔは分節期間の長さである。
【００６４】
また、ステップＳ１２において、同時検出時間会合蓋然性グラフ５０ａに示すように、クリークの数が１のとき（Ｓ１２；Ｎｏ）、会議が１つだけ行われたと推定し、通常の会議と判定する（Ｓ１９）。
【００６５】
ステップＳ１５、Ｓ１８及びＳ１９において判定された会議の種類は、会議の行われた位置、時間帯、位置情報検出対象者とともに会議判定結果１１Ｂとして記憶部１１に記憶される。
【００６６】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
【００６７】
例えば、会合蓋然性は、分節期間の開始時間から時間ｔ遡った過去から、分節期間の開始時点までの間にエリアタイプがクローズである場所で観測された位置検出対象者の滞在時間及び位置検出対象者同士の同時滞在時間から算出されるが、分節期間以降の位置情報履歴が存在するときは、ＴＡ（ｔ）、ＴＣ（ｔ）、ＴＡＣ（ｔ）を、それぞれ、分節期間の終了時点から、分節期間の終了時点から時間ｔ進んだ未来までの間にエリアタイプがクローズである場所で観測される位置検出対象者の滞在時間及び位置検出対象者同士の同時滞在時間として「数１」を用いて算出してもよい。
【００６８】
また、会合蓋然性は、分節期間の開始時間から時間ｔ遡った過去から、分節期間の開始時点までの間にエリアタイプがクローズである場所で観測された位置検出対象者の滞在回数ＮＡ（ｔ）及びＮＣ（ｔ）及び位置検出対象者同士の同時滞在回数ＮＡＣ（ｔ）を用いて、
【数５】
から算出されるものであってもよい。このとき、ＮＡ（ｔ）、ＮＣ（ｔ）、ＮＡＣ（ｔ）の情報は、会議判定結果１１Ｂから同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃにフィードバックされる。
【００６９】
また、会合蓋然性は、同時滞在時間と同時滞在回数を用いて、それぞれに重み係数ｗ１及びｗ２を乗じて、
【数６】
から算出されるものであってもよい。
【００７０】
また、会合蓋然性は、ネットワークを介して接続されたメールサーバ及びメール履歴ＤＢが存在するとき、分節期間の開始時間から時間ｔ遡った過去から、分節期間の開始時点までの間にやりとりされた位置検出対象者Ａ及びＣの発信した総メール送信回数ＮＡ（ｔ）及びＮＣ（ｔ）及び位置検出対象者ＡからＣへ送信されたメール送信回数ＮＡＣ（ｔ）及び位置検出対象者ＣからＡへ送信されたメール送信回数ＮＣＡ（ｔ）を取得して、
【数７】
から算出されるものであってもよい。また、位置検出者同士のコミュニケーション量を示すものであれば、文書の作成及び閲覧履歴等、他の履歴を用いても良い。また、コミュニケーション実績によらず、位置検出者同士の社会的な位置付けから求められる距離の隔たりを用いても良い。一例として、位置検出対象者の所定の役職の人物を基点とし、その他の位置検出対象者との役職との間の距離を隔たりとして用いてもよい。役職が上位から部長、次長、課長、課長代理、係長、一般社員の６階層存在する場合、課長を基点とすると、部長との距離は２、一般社員との距離は３になる。また、位置検出対象者の所属する組織階層間の距離の逆数などを用いても良い。組織階層間の距離の逆数は、ある基点から組織図のグラフをたどる際に、いくつの部門を通過するかで定義される。組織図のグラフは、ツリー構造を有する。一例として、Ａ部門を上位部門とし、Ａ部門の直接の下部組織であるＢ部門、Ｃ部門があり、Ａ部門に社員Ａ、Ｂ部門に社員Ｂ１と社員Ｂ２、Ｃ部門に社員Ｃが所属しているケースを想定する。この場合、社員Ｂ１を基点とすると社員Ｂ２との距離は同じ部門のため１、社員Ａとの距離は２、社員Ｃとの距離は３になる。
【００７１】
また、上記実施の形態で使用される分析対象設定手段１０Ａ、会議分節手段１０Ｂ、同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段１０Ｃ、会合蓋然性推定手段１０Ｄ、行動ノイズ除去手段１０Ｅ、会議種類判定手段１０Ｆは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体から装置内の記憶部に読み込んでも良く、インターネット等のネットワークに接続されているサーバ装置等から装置内の記憶部にダウンロードしてもよい。また、上記実施の形態で使用される手段の一部または全部をＡＳＩＣ等のハードウェアによって実現してもよい。
【符号の説明】
【００７２】
１…会議種類推定サーバ、２…位置情報履歴データベース（ＤＢ）、３…位置情報取得サーバ、４…端末装置、５…ネットワーク、１０…制御部、１０Ａ…分析対象設定手段、１０Ｂ…会議分節手段、１０Ｃ…同時検出時間会合蓋然性グラフ作成手段、１０Ｄ…会合蓋然性推定手段、１０Ｅ…行動ノイズ除去手段、１０Ｆ…会議種類判定手段、１１…記憶部、１１Ａ…会議種類推定プログラム、１１Ｂ…会議判定結果、１２…通信部、２０…位置情報履歴テーブル、３０…位置センサ群、３０…同時検出時間会合蓋然性グラフ、３０ａ-３０ｈ…位置センサ、３１ａ…タグ、５０ａ…同時検出時間会合蓋然性グラフ、５０ｂ…同時検出時間会合蓋然性グラフ、１００…会議種類推定システム、３００ａ…位置検出対象者
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴から一人以上の位置検出対象者が所在する時間帯を分節する分節手段と、
前記時間帯において、前記複数の位置検出対象者の二者間においてそれぞれ同時に所在する時間の累計値を含む同時検出時間情報と、前記複数の位置検出対象者の二者間で会合する蓋然性の情報とを用いて同時検出時間会合蓋然性情報を作成する作成手段と、
前記同時検出時間会合蓋然性情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせの数、及び前記組み合わせに共通する位置検出対象者の前記組み合わせにおける分布に応じて会議の種類を判定する判定手段とを有する会議種類推定装置。
【請求項２】
前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせを見つけ、それぞれの前記組み合わせに含まれる位置検出対象者のある二者間で、前記蓋然性が他の二者間の蓋然性に比べて相対的に小さい場合に、前記相対的に小さい前記蓋然性に対応する同時所在の関係を破棄する第１の破棄手段をさらに有する請求項１に記載の会議種類推定装置。
【請求項３】
前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせを見つけ、それぞれの前記組み合わせに含まれる位置検出対象者のある二者間で、同時に所在する前記時間の累計値が他の二者間で同時に所在する前記時間の累計値に比べて相対的に小さい場合に、前記相対的に小さい前記時間の累計値に対応する同時所在の関係を破棄する第２の破棄手段をさらに有する請求項２に記載の会議種類推定装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記同時検出時間会合蓋然性情報を、同時に所在する位置検出対象者を互いに含まない部分情報に分解し、それぞれの部分情報に対して、会議種類判定を行う請求項３に記載の会議種類推定装置。
【請求項５】
前記判定手段は、前記組み合わせが１つ抽出されるとき、前記組み合わせに含まれる位置検出対象者が所在する時間帯において通常の会議が行われたものとして判定し、前記組み合わせが２つ以上抽出され、それぞれの前記組み合わせに共通する位置検出対象者が存在しないとき、前記時間帯において通常の会議の連鎖が行われたものとして判定し、前記組み合わせが２つ以上抽出され、それぞれの前記組み合わせに共通する位置検出対象者が存在するとき、前記時間帯において共通する前記位置検出対象者がレビューを受けるレビュー型会議が行われたものとして判定する請求項４に記載の会議種類推定装置。
【請求項６】
前記二者間で会合する蓋然性の情報を、該二者の分析対象時間帯以外における同時滞在時間、該二者の分析対象時間帯以外における同時滞在回数、メール履歴から得られる該二者のコミュニケーション頻度、該二者の社会的な位置付けの隔たり、または該二者が所属する組織の階層間の距離の少なくとも一つに基づいて算出することを特徴とする請求項１に記載の会議種類推定装置。
【請求項７】
記憶手段に記憶された、複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴を参照可能なコンピュータに、
複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴から一人以上の位置検出対象者が所在する時間帯を分節する分節機能と、
前記時間帯において、前記複数の位置検出対象者の二者間においてそれぞれ同時に所在する時間の累計値を含む同時検出時間情報と、前記複数の位置検出対象者の二者間で会合する蓋然性の情報とを用いて同時検出時間会合蓋然性情報を作成する作成機能と、
前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせの数、及び前記組み合わせに共通する位置検出対象者の前記組み合わせにおける分布に応じて会議の種類を判定する判定機能とを実現させるための会議種類推定プログラム。
【請求項１】
複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴から一人以上の位置検出対象者が所在する時間帯を分節する分節手段と、
前記時間帯において、前記複数の位置検出対象者の二者間においてそれぞれ同時に所在する時間の累計値を含む同時検出時間情報と、前記複数の位置検出対象者の二者間で会合する蓋然性の情報とを用いて同時検出時間会合蓋然性情報を作成する作成手段と、
前記同時検出時間会合蓋然性情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせの数、及び前記組み合わせに共通する位置検出対象者の前記組み合わせにおける分布に応じて会議の種類を判定する判定手段とを有する会議種類推定装置。
【請求項２】
前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせを見つけ、それぞれの前記組み合わせに含まれる位置検出対象者のある二者間で、前記蓋然性が他の二者間の蓋然性に比べて相対的に小さい場合に、前記相対的に小さい前記蓋然性に対応する同時所在の関係を破棄する第１の破棄手段をさらに有する請求項１に記載の会議種類推定装置。
【請求項３】
前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせを見つけ、それぞれの前記組み合わせに含まれる位置検出対象者のある二者間で、同時に所在する前記時間の累計値が他の二者間で同時に所在する前記時間の累計値に比べて相対的に小さい場合に、前記相対的に小さい前記時間の累計値に対応する同時所在の関係を破棄する第２の破棄手段をさらに有する請求項２に記載の会議種類推定装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記同時検出時間会合蓋然性情報を、同時に所在する位置検出対象者を互いに含まない部分情報に分解し、それぞれの部分情報に対して、会議種類判定を行う請求項３に記載の会議種類推定装置。
【請求項５】
前記判定手段は、前記組み合わせが１つ抽出されるとき、前記組み合わせに含まれる位置検出対象者が所在する時間帯において通常の会議が行われたものとして判定し、前記組み合わせが２つ以上抽出され、それぞれの前記組み合わせに共通する位置検出対象者が存在しないとき、前記時間帯において通常の会議の連鎖が行われたものとして判定し、前記組み合わせが２つ以上抽出され、それぞれの前記組み合わせに共通する位置検出対象者が存在するとき、前記時間帯において共通する前記位置検出対象者がレビューを受けるレビュー型会議が行われたものとして判定する請求項４に記載の会議種類推定装置。
【請求項６】
前記二者間で会合する蓋然性の情報を、該二者の分析対象時間帯以外における同時滞在時間、該二者の分析対象時間帯以外における同時滞在回数、メール履歴から得られる該二者のコミュニケーション頻度、該二者の社会的な位置付けの隔たり、または該二者が所属する組織の階層間の距離の少なくとも一つに基づいて算出することを特徴とする請求項１に記載の会議種類推定装置。
【請求項７】
記憶手段に記憶された、複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴を参照可能なコンピュータに、
複数の位置検出対象者の所在する位置及び時刻の履歴を示す位置情報履歴から一人以上の位置検出対象者が所在する時間帯を分節する分節機能と、
前記時間帯において、前記複数の位置検出対象者の二者間においてそれぞれ同時に所在する時間の累計値を含む同時検出時間情報と、前記複数の位置検出対象者の二者間で会合する蓋然性の情報とを用いて同時検出時間会合蓋然性情報を作成する作成機能と、
前記同時検出時間情報から、同時に所在する位置検出対象者の組み合わせの数、及び前記組み合わせに共通する位置検出対象者の前記組み合わせにおける分布に応じて会議の種類を判定する判定機能とを実現させるための会議種類推定プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６Ａ】
【図６Ｂ】
【図６Ｃ】
【図６Ｄ】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６Ａ】
【図６Ｂ】
【図６Ｃ】
【図６Ｄ】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１１−２９５６（Ｐ２０１１−２９５６Ａ）
【公開日】平成２３年１月６日（２０１１．１．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１４４５５８（Ｐ２００９−１４４５５８）
【出願日】平成２１年６月１７日（２００９．６．１７）
【出願人】（０００００５４９６）富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１月６日（２０１１．１．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年６月１７日（２００９．６．１７）
【出願人】（０００００５４９６）富士ゼロックス株式会社 (21,908)
【Ｆターム（参考）】
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