JP2010198261A - 組織連携表示システム及び処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 組織における、現状の連携の形態と、将来期待される連携の形態とを合わせて表現するための可視化方法を提供する。
【解決手段】 複数の端末と、前記複数の端末から送信されたデータを処理する処理装置と、アンケート回答を入力する入力装置と、を含むセンサネットシステムであって、前記各端末は、物理量を検出するセンサと、前記センサが検出した物理量を示すデータを送信するデータ送信部と、を備え、前記処理装置は、前記端末から送信されたデータに基づいて現状の組織の連携の形態をプロットし、さらに前記入力装置から送信されたデータに基づいて将来期待される連携の形態を、前記現状の組織の連携の形態と重ね合わせてプロットする。
【選択図】 図２

Description

本発明は、センサ端末を身に着けた人物間のインタラクションデータとアンケート回答データに基づき、組織における人物同士の連携の形態、さらに将来期待する連携の形態を表現するシステムに関するものである。

従来、電子メールなどによる組織コミュニケーションの実態の量と、アンケート結果によるメンバが認識するコミュニケーション量とのギャップを計算することにより、組織評価を好適に行う技術が開示されている（例えば、特許文献１〜３）。また、日々の対面に関するセンサデータから、組織連携の現状を可視化する技術が開示されている（例えば、特許文献４）。

特開２００６‐５９１２０号公報 特開２００６‐２３８８０号公報 特開２００６‐２３８７９号公報 特開２００８−２１０３６３号公報

あらゆる組織において生産性の向上は必須の課題となっており、職場環境の改善及び業務の効率化のために多くの試行錯誤がなされている。工場等の組立又は搬送を業務とする組織に限定した場合には、部品又は製品の移動経路を追跡することでそのプロセスや成果を客観的に分析することができる。一方、知識労働者から成る組織に関しては、モノではなく電子的な文書やＩＴ機器の使用ログを用いることによって、業務プロセスを可視化するものが既に知られている。

そもそも組織とは複数の人間が力を合わせることによって、個人ではできない大掛かりな業務を達成するために形成されている。よって、どのような組織においても２人又はそれ以上の人物間での意思決定及び合意のためには必ずコミュニケーションが行われている。コミュニケーションの手段としては、電話やファックス、電子メールなどが挙げられるが、最も頻繁に行われ、かつ最も強い影響力を持つものはｆａｃｅ−ｔｏ−ｆａｃｅ（対面）によるコミュニケーションである。対面コミュニケーションでは、身振りや視線、表情、声の調子など人間の身体を最大限に生かすことができる。このため、日常の挨拶による好意的な関係の形成、複雑に利益の絡む交渉の場での歩み寄り、など組織において欠かせないコミュニケーションの多くが、対面コミュニケーションによって当然のように実現されているのである。

また、対面コミュニケーションでは、関わる２人またはそれ以上の人間がリアルタイムで会話のリズムや場の雰囲気を生み出す。そのため、予測できないところから感情の共鳴やアイディアの創発が起こることがある。知識労働が中心である組織の成果において、このようにして生まれた創造的なアイディアによってもたらされている部分は大きい。その重要性に気づき、座席のフリーアドレス制や横断プロジェクトの編成などの試みを導入する組織は近年増加する傾向にある。これはどちらも多様なバックグラウンドを持つ人同士が接する機会を用意することで、新しい価値が創発することを期待したものである。

またさらに、組織全体としての生産性を適切に向上させるには、ただ対面コミュニケーションの量を増やすのではなく、対面コミュニケーションによって適切な連携を取ることが重要である。組織には様々な知識や性格を持った人が存在する。それらが適切に連携することで、情報が結びつき、新たな知識の創発やチームワークの強化がなされる。例えば、上司と部下の縦の結びつきや、類似したテーマに携わっているメンバ同士などにおいては適切な連携がなされることが特に必要であり、連携によって得られる効果が高いと考えられる。

特許文献４では、日々の対面に関するセンサデータから、組織連携の現状を可視化する技術が開示されている。しかしながら、現状の情報だけでは、適切な連携はどうあることが望ましいのかを知ることは困難である。そのため、組織を改善しようにも、現在の問題を把握し、具体的な改善方針を立てることができない。そこで、現在の組織連携の形態と、将来期待される連携の形態とを可視化し、それぞれの視点から比較できるようにすることが必要である。

また，特許文献１〜３では、現状と期待とを合わせて表示する可視化方法については記述されておらず，既に定められた，ある基準において連携が不足している可能性のある部分（部署や人物）を抽出するのみである。しかし，１つの基準だけに基づくのではなく，分析者や対象組織のマネージャー・メンバーが共に，組織を多様な視点から理解して，連携の形態を改善する方法を立てなくては，組織を効果的に改善することはできない。そのために，現状と期待する組織連携の形態を理解しやすい図によって可視化することが必要である。

本発明の代表的なものの例を示せば、以下のようになる。
すなわち、組織に属する複数の人物それぞれに装着される複数の端末と、入力装置と、複数の端末及び入力装置から送信されるデータを処理する処理装置と、を具備する組織連携表示システムである。端末は、他の端末との対面状態を検出するセンサと、対面状態を示すデータを処理装置に送信するデータ送信部とを備える。入力装置は、組織に関連するデータの入力を受ける入力部と、組織に関連するデータを処理装置に送信する送信部とを備える。処理装置は、対面状態を示すデータに基づいて複数の人物の現在の連携の形態を算出する第１の算出部と、組織に関連するデータに基づいて複数の人物の将来の連携の形態を算出する第２の算出部と、複数の人物それぞれに対応する記号に関連づけて、現在の連携の形態と将来の連携の形態とをあわせて描く描画部と、を有する。そして、接続される表示装置に、描かれた現在の連携の形態と将来の連携の形態とを表示する。
また、組織に属する複数の人物それぞれに装着される複数の端末と、入力装置と、複数の端末及び入力装置から送信されるデータを処理する処理装置と、を具備する組織連携表示システムである。端末は、物理量を検出するセンサと、物理量を示すデータを処理装置に送信するデータ送信部と、を備える。入力装置は、端末を装着した人物の主観評価に関するデータの入力を受ける入力部と、主観評価に関するデータを送信する送信部とを備える。処理装置は、物理量を示すデータに基づいて複数の人物の現在の連携を算出する第１の算出部と、主観評価に関するデータに基づいて複数の人物の将来の連携の形態を算出する第２の算出部と、複数の人物それぞれに対応する記号に関連づけて、現在の連携の形態と将来の連携の形態とをあわせて描く描画部と、を有する。そして、接続される表示装置に、描かれた現在の連携の形態と将来の連携の形態とを表示する。
また、組織に属する複数の人物それぞれに装着される端末で検出された対面状態を示すデータ、及び、組織に関連するデータを受信する受信部と、対面状態を示すデータに基づいて複数の人物の現在の連携の形態を算出する第１の算出部と、組織に関連するデータに基づいて複数の人物の将来の連携の形態を算出する第２の算出部と、複数の人物それぞれに対応する記号に関連づけて、現在の連携の形態と将来の連携の形態とをあわせて描く描画部と、を有する処理装置である。

また、組織に属する複数の人物それぞれに装着される複数の端末と、入力装置と、複数の端末及び入力装置から送信されるデータを処理する処理装置と、を具備する組織連携表示システムである。端末は、物理量を検出するセンサと、物理量を示すデータを処理装置に送信するデータ送信部と、を備える。入力装置は、端末を装着した人物の主観評価に関するデータの入力を受ける入力部と、主観評価に関するデータを送信する送信部とを備える。処理装置は、物理量を示すデータに基づいて複数の人物の現在の連携を算出する第１の算出部と、主観評価に関するデータに基づいて端末を装着した人物の心理状態を算出する第２の算出部と、複数の人物それぞれに対応する記号に関連づけて、現在の連携の形態と心理状態とをあわせて描く描画部と、を有する。そして、接続される表示装置に、描かれた現在の連携の形態と心理状態とを表示する。

また、組織に属する複数の人物それぞれに装着される複数の端末と、複数の端末から送信されるデータを処理する処理装置と、を具備する組織連携表示システムである。端末は、他の端末との対面状態を検出するセンサと、対面状態を示すデータを処理装置に送信するデータ送信部と、を備える。処理装置は、複数の人物のうちの三人について、二組の人物間には連携があるが他の一組の人物間には連携がない三者関係を、対面状態を示すデータから抽出する三者関係抽出部と、三人の相対関係を示す情報を用いて三者関係を分類する三者関係分類部と、対面状態を示すデータに基づいて複数の人物の現在の連携の形態を算出する制御部と、複数の人物それぞれに対応する記号に関連づけて現在の連携の形態と分類された三者関係とをあわせて描く描画部と、を有する。そして、接続される表示装置に、描かれた現在の連携の形態と分類された三者関係とを表示する。

本発明によれば、実際の対面コミュニケーションデータから、組織に属する人物同士の現在の連携の形態と将来期待する連携の形態とを合わせて可視化することができる。

本発明の第１の実施の形態における、センシングデータとアンケートの収集から解析結果を表示するまでの、利用シーンを示す説明図の一例である。 本発明の第１の実施の形態の実行結果を示す図の一例である。 本発明の第１の実施の形態における、現状の連携の形態と、将来期待される連携の形態とを合成するイメージを説明する図の一例である。 本発明の第１の実施の形態における、アプリケーションサーバとクライアントの構成を示す図の一例である。 本発明の第１の実施の形態における、アンケート入力用クライアントと、センサネットサーバと、基地局の構成を示す図の一例である。 本発明の第１の実施の形態における端末の構成を示す図の一例である。 本発明の第１の実施の形態において、センシングデータとアンケート回答データがセンサネットサーバに蓄えられるまでの処理を示すシーケンス図の一例である。 本発明の第１の実施の形態において、ユーザによるアプリケーションの立ち上げから、解析結果をユーザに提示するまでの処理を示すシーケンス図の一例である。 本発明の第１の実施の形態において、ネットワーク図を作成するために実行される処理を示すフローチャートの一例である。 本発明の第１の実施の形態の、ユーザＩＤ対応表の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態の、解析条件設定のために表示される画面の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態において実行される、データ取得から対面マトリクス作成の処理を示すフローチャートの一例である。 本発明の第１の実施の形態において実行される、データ取得からアンケートマトリクス作成の処理を示すフローチャートの一例である。 本発明の第１の実施の形態において実行される、ネットワーク図を描画する処理を示すフローチャートの一例である。 本発明の第１の実施の形態のセンサネットサーバが保持するデータベース部の説明図の一例である。 本発明の第１の実施の形態のアプリケーションサーバによって作成される結合テーブルを示す図の一例である。 本発明の第１の実施の形態のアプリケーションサーバによって作成される、対面マトリクスを示す図の一例である。 本発明の第１の実施の形態においてユーザに提示される、アンケートの設問用紙の一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態においてユーザに入力させる、アンケートの回答用紙の一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態においてセンサネットサーバが有する、アンケート回答結果を格納するアンケートデータテーブルを示す図の一例である。 本発明の第１の実施の形態のアプリケーションサーバによって作成される、アンケートマトリクスを示す図の一例である。 本発明の第２の実施の形態の実行結果を示す図の一例である。 本発明の第２の実施の形態において実行される、ネットワーク図を描画する処理を示すフローチャートの一例である。 本発明の第３の実施の形態における、フロー理論を説明する図の一例である。 本発明の第３の実施の形態の実行結果を示す図の一例である。 本発明の第３の実施の形態の実行結果を示す図の一例である。 本発明の第３の実施の形態における、アプリケーションサーバとクライアントの構成を示す図の一例である。 本発明の第３の実施の形態において、行動特徴量抽出処理を示すフローチャートの一例である。 本発明の第３の実施の形態において、フローパラメータ計算処理を示すフローチャートの一例である。 本発明の第３の実施の形態において、フローレベル計算処理を示すフローチャートの一例である。 本発明の第３の実施の形態において、アンケート回答用の電子メールの文面とその返信の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態において、端末においてアンケートに回答する場合の画面の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態において、アンケート回答結果を格納するアンケートデータテーブルを示す図の一例である。 本発明の第４の実施の形態における、アンバランスな三者関係構造の分類の一例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態における、アプリケーションサーバとクライアントの構成を示す図の一例である。 本発明の第４の実施の形態において、解析結果の図面を作成する処理を示すフローチャートの一例である。 本発明の第４の実施の形態の実行結果を示す図の一例である。 本発明の第４の実施の形態の実行結果を示す図の一例である。 本発明の第１の実施の形態における、配置アルゴリズムを示す図の一例である。 本発明の第１の実施の形態における配置アルゴリズムに対する比較例である。 本発明の第１の実施の形態における配置アルゴリズムに対する比較例である。 本発明の第１の実施の形態における配置アルゴリズムに対する比較例である。

組織の改善のためには、該当組織に属するメンバが期待する連携の形態を知ることが１つの指針になる。そこで、本発明では、対面に関するデータに基づいて複数の人物の現在の連携の形態を算出し、入力される組織に関連するデータに基づいて複数の人物の将来の連携の形態を算出し、複数の人物に対応づけて現在の連携の形態と将来の連携の形態とをあわせて表示する。
より具体的には、メンバに対して誰とよりコミュニケーションを増やしたいかというアンケートを行う。日々の対面に関するセンサデータから現在の連携の形態を可視化し、さらにアンケートによって将来期待される連携の形態を可視化したものを重ねることで、現在と将来の形態を比較し、合わせて分析することを可能にする。
また、対象になる人物が装着したセンサ端末によって物理量を示すデータを取得し、かつ、アンケートによって各人物の主観評価に関するデータを取得し、現在の連携の形態をネットワーク図で描画し、それにアンケートによる将来期待する連携の形態を重ねて描画することで、現在の連携と将来期待する連携を合わせて表現する表示システムを実現する。

最初に、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して説明する。
＜図１：全体の処理の流れの概要＞
図１に、第１の実施の形態の装置の概要を示す。第１の実施の形態では、無線送受信器を有するセンサ端末（ＴＲ）を組織の各メンバがユーザ（ＵＳ）として装着し、その端末（ＴＲ）によって各メンバ間の交流（インタラクション）に関するセンサデータを取得する。ユーザ（ＵＳ）同士が対面した際にはそれぞれの端末（ＴＲ）間で赤外線を送受信することで対面を検知している。取得したセンサデータは無線によってパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を形成する基地局（ＧＷ）に送信され、ネットワーク（ＮＷ）を通じてセンサネットサーバ（ＳＳ）に格納される。また、別途、各ユーザ（ＵＳ）はアンケート入力用クライアント（ＱＣ）を用いてアンケートに回答する。回答された情報は、ネットワーク（ＮＷ）を通じてセンサネットサーバ（ＳＳ）に格納される。ここのアンケートでは、現在以上にコミュニケーションしたいと期待する他者は誰かを尋ねる。これらのセンサデータとアンケート結果から組織連携に関する表示を作成する際には、クライアント（ＣＬ）からアプリケーションサーバ（ＡＳ）に依頼を出し、対象となるメンバのセンサデータとアンケートデータをセンサネットサーバ（ＳＳ）から取り出す。それをアプリケーションサーバ（ＡＳ）において処理・解析し、画像を作成する。さらにその画像をクライアント（ＣＬ）に戻しディスプレイに表示（ＣＬＤＰ）する。この一連の組織連携表示システムを実現した。

なお，端末（ＴＲ）で取得したデータは無線によって逐次送信するのではなく，データを端末（ＴＲ）内に蓄積しておき，有線ネットワークに接続した際にそれらのデータを基地局（ＧＷ）に送信しても良い。
＜図２：ネットワーク表示の例とその効果＞
図２に、第１の実施の形態による表示の例を示す。この図では、１人の人物を１つの丸印（以下、「ノード（Ｎｏｄｅ）」と呼ぶ）で表し、人物間の関係の有無を線（以下、「リンク（Ｌｉｎｋ）」と呼ぶ）の有無で表す。このようなノードとリンクによって、複数の人物間の関係を表現した図をネットワーク図（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｄｉａｇｒａｍ）と呼ぶ。

さらに細かく表現する内容としては、ノードの色や形によって人物の所属や職位などの属性を表すことができる。またノードの横に記した氏名によって、ノードが対応する人物を示す。またリンクは、実線や破線、矢印の向きの有無、などによって、実際の対面コミュニケーションによる関係を示したり、アンケートの回答による関係を示したりと、関係の違いを区別して表現することができる。

ここで、ノードの配置を決める際には、ノード同士が重複しないこと、複数のリンクがむやみに重なってしまわないことが望ましい。また、組織連携の分析という点からは、互いにリンクの多いノード同士、つまり、互いに連携している人物同士が近くに配置されることが、組織を理解するために効果的である。これらの条件を満たして配置を決定する配置アルゴリズムとしては、バネモデル（Ｓｐｒｉｎｇ Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｍｏｄｅｌ）や多次元尺度法（Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｓｃａｌｉｎｇ）などの既に公知となっている方法を用いても構わない。

本発明においては、センサデータから得た現在の組織連携の形態に関する情報と、アンケートから得た将来の組織連携の形態に関する情報とを合わせて、１枚の図として表示する。
本発明では、まずセンサデータによってノードの配置を決定して直線でリンクを引き、その後アンケートによるデータを別の線種のリンクとして書き加える方法を開示する。図２の例では、対面による現在の連携の形態を見やすくすることを優先するためにセンサデータによって配置を決定したが、将来期待する連携の形態を優先したい場合にはアンケートデータによって配置を決定する方法を採用してもよい。

また、図２の例では、センサデータによる対面している２者間については矢印なしの実線で、対面していないがアンケートによってコミュニケーションしたいと期待している関係には点線の矢印を、対面しておりさらにコミュニケーションを増やしたいとアンケート回答されている場合には二重線の矢印を用いてリンクを表現している。また、アンケート回答における矢印の向きは、例えば、人物Ａが人物Ｂとコミュニケーションしたいと回答した場合には「Ａ→Ｂ」とＢの側に矢印がつく向きで示している。相互にアンケートに名前を挙げている場合には線の両端に矢印がつく。また、対面のセンサデータのみによって配置を決定しているため、アンケートデータによる点線のリンクを追加する際には、既にある対面の実線となるべく重複や交差しないように、曲線を用いた。さらに、２者間の対面時間に基づいて線の太さを決定した。

このように、第１の実施の形態では、現在の組織連携の形態と、将来期待する組織連携の形態とを合わせて表示することを特徴とする。将来期待する組織連携は、現在の組織で連携している人物以外の人物間についても反映される。これにより、現在の組織連携がどのように行われているのかを知り、さらにメンバがどのように連携したいと考えているのかという将来の形態を理解することができる。これによって、将来の組織の目指す方向を明確化し、人事異動やオフィスレイアウトの変更などの組織改革の方針を決定するために役立つ。
＜図３：発明の説明用図面＞
図２のネットワーク図の作成プロセスを模式的に示したものが図３である。まず、任意の人物間の対面の有無を示す対面マトリクス（ＡＳＭＭ）の情報に基づき、ノードの配置とリンクの有無を決め、対面ネットワーク図を描画する（ＮＤＩＲ）。また、ネットワーク図（ＮＤＩＲ）とノードの位置を同じにして、アンケート回答によるアンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）の情報に基づいてノード間に矢印のあるリンクを引き、アンケートネットワーク図（ＮＤＱＤ）を描画する。この際に、リンク同士が交わって見づらくなるようであったら、リンクを曲線にして交わりを減らしても良い。対面ネットワーク図（ＮＤＩＲ）とアンケートネットワーク図（ＮＤＱＤ）とを比較し、両方に共通しているリンクはアンケートネットワーク図（ＮＤＱＤ）と同じ向きの矢印の二重線とし、対面ネットワーク図（ＮＤＱＤ）のみに存在するリンクは実線、アンケートネットワーク図（ＮＤＱＤ）のみに存在するリンクは矢印の点線で表示して合成ネットワーク図（ＮＤＩＱ）を作成する。もちろん、対面ネットワーク図（ＮＤＩＲ）とアンケートネットワーク図（ＮＤＱＤ）とを必ず先に描画する必要はなく、対面マトリクスとアンケートマトリクスのデータのみから合成ネットワーク図（ＮＤＩＱ）における線種と、矢印の有無及び向きを決定しても良い。
＜図３９〜４２：配置アルゴリズムの実行順序＞
図３９に，本発明における，配置アルゴリズムの実行による合成ネットワーク図を作成するまでの処理の手順を示す。比較のため，配置アルゴリズムを実行しない場合の例を図４０に，実行する順序を変えた場合の例を図４１，図４２に示す。

図３９に示すように，本実施形態では始めに対面マトリクス（ＡＳＭＭ）に対して配置アルゴリズムを実行し，人物に対応するノードの座標値を決定する（ＮＤ３９ａ）。そして次に，この座標データを取得し，アンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）のデータを座標上にマッピングするという順序である（ＮＤ３９ｂ）。組織を効率的に改善するには、まずは組織連携の現状を優先して把握することが必要である。そこで、対面マトリクスに基づいてノードの座標値を決定した後、アンケートマトリクスのデータを重畳することにより、現在の連携の形態を見やすくすることを優先した。
配置アルゴリズムは，入力するマトリクスにおいて閾値以上の値のある要素，つまり，人物間にリンクのある場合に，対面マトリクスの値に基づいてその人物に対応するノード同士が近くになるように配置する。複数のノードがある場合には，全体として最適になるように配置が決められる。このアルゴリズムによって，複数の人物同士の関連を集団として直感的に理解することができるようになる。つまり，相互にリンクの多い集団は密接した塊に見えるように配置され，リンクの少ない集団同士は離れて配置される。

図４０は配置アルゴリズムを使わない例である。各ノードの座標値はあらかじめ任意の方法で決めておく（ＮＤ４０ａ）。これは，同一円周上で等間隔になるように決めても良いし，オフィスでの座席の配置に対応するように決めても良い。そして，対面マトリクス（ＡＳＭＭ）とアンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）によるデータからノード間にリンク（線）を描画する（ＮＤ４０ｂ）。必要であれば，対面マトリクスをある閾値によって二値化しておいても良い。図４０の方法は，配置アルゴリズムを使用しないため，計算量が少なく，簡単であるというメリットがある。しかし，この方法による合成ネットワーク図の構造は，２者間のつながりは把握できるものの、連携している人物同士が近くに配置されることはなく、組織改善のために必要な現状の連携及び将来期待する連携が十分把握できない。

図４１は，対面マトリクス（ＡＳＭＭ）とアンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）のそれぞれに対して配置アルゴリズムを実行し，最後に２つの図を合成する場合の例である。この場合には，対面マトリクス（ＡＳＭＭ）によるネットワークの構造（ＮＤ４１ａ）と，アンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）による構造（ＮＤ４１ｂ）とが一致しないため，１つのノードを重ねたとしても他のノードが一致せず，非常に見づらくなるという問題が生じる（ＮＤ４１ｃ）。これは，現状の連携の構造と期待する連携の構造とを合わせた図で見たいという根本の目的に反する。

図４２は，対面マトリクス（ＡＳＭＭ）とアンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）の数値を合計してから配置アルゴリズムを実行する場合の例である。足し合わせる前に，必要であればそれぞれのマトリクスをある閾値で二値化しておいても良い。また，一方のマトリクスの値に重みを掛けてから合計してもよい。この方法は無意味ではないが，これによって生成される合成ネットワーク図（ＮＤ４２ａ）は現状の連携の構造も，期待する連携の構造も，いずれの構造も反映していないものになる。この図の例で，対面マトリクス（ＡＳＭＭ）による現状の連携の構造を表現したものは図（ＮＤ４２ｂ）のようになり，アンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）による期待する連携の構造を表現したものは図（ＮＤ４２ｃ）のようになる。しかしながら，合成ネットワーク図（ＮＤ４２ａ）は図（ＮＤ４２ｂ）や図（ＮＤ４２ｃ）のいずれの構造とも異なるため，図を見る人が合成ネットワーク図（ＮＤ４２ａ）の構造から意味を読み取ることは難しい。

以上の理由により，本実施形態は図３９のように，一方の優先度の高い指標によって配置を決定した後に，もう一方の指標の値を線や影によって表示する（影による表示方法は実施例２で示す）。この手順によって，合成ネットワーク図を見る分析者は，図の構造から優先度の高い指標（この例では対面マトリクスによる現状の連携の値）による人物間の関連性を読み取り，そして，もう一方の指標（この例ではアンケートマトリクスによる期待する連携の値）による情報を追加して読み取ることができる。
＜図４〜図６：全体システムの流れ＞
図４から図６は、本発明の実施の形態の組織連携表示システムを実現するセンサネットワークシステムの全体構成を説明するブロック図である。図示の都合上分割して示してあるが、各々図示された各処理は相互に連携して実行される。端末（ＴＲ）でそれを装着した人物の動きやコミュニケーションに関するセンサデータを取得し、センサデータは基地局（ＧＷ）を経由して、センサネットサーバ（ＳＳ）格納する。また、アンケート入力用クライアント（ＱＣ）によってユーザ（ＵＳ）のアンケート回答のデータがセンサネットサーバ（ＳＳ）に格納される。また、アプリケーションサーバ（ＡＳ）においてセンサデータの解析を行い、解析結果であるネットワーク図をクライアント（ＣＬ）で出力する。図４から図６はこれらの一連の流れを示す。

図４から図６における形の異なる５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、データ解析、及び、制御信号のためのデータまたは信号の流れを表している。
＜図４：全体システム(1)（ＣＬ・ＡＳ）＞
＜クライアント（ＣＬ）について＞
クライアント（ＣＬ）は、ユーザ（ＵＳ）との接点となって、データを入出力する。クライアント（ＣＬ）は、入出力部（ＣＬＩＯ）、送受信部（ＣＬＳＲ）、記憶部（ＣＬＭＥ）及び制御部（ＣＬＣＯ）を備える。

入出力部（ＣＬＩＯ）は、ユーザ（ＵＳ）とのインタフェースとなる部分である。入出力部（ＣＬＩＯ）は、ディスプレイ（ＣＬＯＤ）、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することもできる。

ディスプレイ（ＣＬＯＤ）は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）又は液晶ディスプレイ等の画像表示装置である。ディスプレイ（ＣＬＯＤ）は、プリンタ等を含んでもよい。

送受信部（ＣＬＳＲ）は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）又はセンサネットサーバ（ＳＳ）との間でデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部（ＣＬＳＲ）は、解析条件をアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信し、解析結果、つまりネットワーク図を受信する。

記憶部（ＣＬＭＥ）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。記憶部（ＣＬＭＥ）は、解析設定情報（ＣＬＭＴ）等の、描画に必要な情報を記録する。解析設定情報（ＣＬＭＴ）は、ユーザ（ＵＳ）から設定された解析対象のメンバーの数及び解析方法の選択等の条件を記録し、また、アプリケーションサーバ（ＡＳ）から受け取った画像に関する情報、例えば、画像のサイズや、画面の表示位置に関する情報を記録する。さらに、記憶部（ＣＬＣＯ）は、制御部（ＣＬＣＯ）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムを格納してもよい。

制御部（ＣＬＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、通信の制御、ユーザ（ＵＳ）からの解析条件の入力、及び、解析結果をユーザ（ＵＳ）に提示するための表示（ＣＬＤＰ）等を実行する。具体的には、ＣＰＵは、記憶部（ＣＬＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＣＬＣＣ）、解析条件設定（ＣＬＩＳ）、及び表示（ＣＬＤＰ）等の処理を実行する。

通信制御（ＣＬＣＣ）は、有線又は無線によるアプリケーションサーバ（ＡＳ）又はセンサネットサーバ（ＳＳ）との間の通信のタイミングを制御する。また、通信制御（ＣＬＣＣ）は、データの形式を変換し、データの種類別に行き先を振り分ける。

解析条件設定（ＣＬＩＳ）は、ユーザ（ＵＳ）から入出力部（ＣＬＩＯ）を介して指定される解析条件を受け取り、記憶部（ＣＬＭＥ）の解析設定情報（ＣＬＭＴ）に記録する。ここでは、解析に用いるデータの期間、メンバー、解析の種類及び解析のためのパラメータ等が設定される。クライアント（ＣＬ）は、これらの設定をアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信して解析を依頼する。

表示（ＣＬＤＰ）は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）から取得した解析結果である図２のようなネットワーク図をディスプレイ（ＣＬＯＤ）などの出力装置に出力する。このとき、アプリケーションサーバ（ＡＳ）から画像と合わせて表示方法に関する指示、例えば表示サイズや位置などが指定されていればそれに応じて表示する。ユーザ（ＵＳ）がマウス（ＣＬＩＭ）などの入力装置を通じて画像のサイズや位置を微調整することもできる。

また、画像として解析結果を受け取るのではなく、ネットワーク図における各ノードやリンクの座標値や線種や色を示すデータとして解析結果を受け取り、それに従ってクライアント（ＣＬ）上で画像を作成しても良い。この場合には、ユーザ（ＵＳ）がマウス（ＣＬＩＭ）などの入力装置を通じて自分の好みにノードを移動させたりできる動的なアプリケーションを実現できる。
＜アプリケーションサーバ（ＡＳ）について＞
アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、センシングデータを処理及び解析する。クライアント（ＣＬ）からの依頼を受けて、又は、設定された時刻に自動的に、解析アプリケーションが起動する。解析アプリケーションは、センサネットサーバ（ＳＳ）に依頼を送って、必要なセンシングデータやアンケートデータを取得する。さらに、解析アプリケーションは、取得したデータを解析し、その結果をクライアント（ＣＬ）に返す。あるいは、解析結果をそのままアプリケーションサーバ（ＡＳ）内の記憶部（ＡＳＭＥ）に記録しておいてもよい。

アプリケーションサーバ（ＡＳ）は、送受信部（ＡＳＳＲ）、記憶部（ＡＳＭＥ）及び制御部（ＡＳＣＯ）を備える。

送受信部（ＡＳＳＲ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）及びクライアント（ＣＬ）との間でデータの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部（ＡＳＳＲ）は、クライアント（ＣＬ）から送られてきたコマンドを受信し、センサネットサーバ（ＳＳ）にデータ取得依頼を送信する。さらに、送受信部（ＡＳＳＲ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）からセンシングデータやアンケートデータを受信し、解析した結果の画像やデータをクライアント（ＣＬ）に送信する。

記憶部（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。記憶部（ＡＳＭＥ）は、解析のための設定条件及び解析の結果または途中経過のデータを格納する。具体的には、記憶部（ＡＳＭＥ）は、解析条件情報（ＡＳＭＪ）、解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）、解析パラメータ（ＡＳＭＰ）、対面マトリクス（ＡＳＭＭ）、アンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）、及びユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）を格納する。

解析条件情報（ＡＳＭＪ）は、クライアント（ＣＬ）から依頼された解析のための条件や設定を一時的に記憶しておく。

解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）は、解析を行うプログラムを記録する。本実施例の場合では、対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）やアンケートマトリクス作成（ＡＳＩＭ）やネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）のプログラムを記録している。クライアント（ＣＬ）からの依頼に従って、解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）から適切なプログラムが選択され、そのプログラムによって解析が実行される。

解析パラメータ（ＡＳＭＰ）は、例えば、ネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）のためのパラメータや対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）のための閾値などのパラメータを記録する。クライアント（ＣＬ）の依頼によってパラメータを変更する際には、解析パラメータ（ＡＳＭＰ）が書き換えられる。

対面マトリクス（ＡＳＭＭ）は、センシングデータから計算した任意の人物間の対面時間を、行列の形で表したデータである。テキストデータもしくはデータベースのテーブルによって構成される。対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）で対面マトリクス（ＡＳＭＭ）を作成し、記憶部（ＡＳＭＥ）に格納する。その後、ネットワーク描画（ＡＳＤＰ）でこれを読み込む。対面マトリクス（ＡＳＭＭ）の例を図１７に示す。

アンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）は、アンケートデータを処理したものであり、任意の人物間でのアンケート回答の有無、本実施形態では、将来さらにコミュニケーションを期待するかの情報を行列の形でまとめたデータである。テキストデータもしくはデータベースのテーブルによって構成される。アンケートマトリクス作成（ＡＳＩＱ）でアンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）を作成し、記憶部（ＡＳＭＥ）に格納する。その後、ネットワーク描画（ＡＳＤＰ）でこれを読み込む。アンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）の例を図２１に示す。

ユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）は、端末（ＴＲ）のＩＤと、その端末を装着したユーザ（ＵＳ）の氏名・ユーザ番号・属性等との対照表である。クライアント（ＣＬ）から依頼があれば、センサネットサーバ（ＳＳ）から受け取ったデータの端末ＩＤに人物の氏名が追加される。ある属性に適合する人物のデータのみを取得する場合、人物の氏名を端末ＩＤに変換してセンサネットサーバ（ＳＳ）にデータ取得依頼を送信するために、ユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）が照会される。ユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）の例を図１０に示す。

制御部（ＡＳＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、データの送受信の制御及びデータの解析を実行する。具体的には、ＣＰＵ（図示省略）が記憶部（ＡＳＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＡＳＣＣ）、解析条件設定（ＡＳＩＳ）、対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）、アンケートマトリクス作成（ＡＳＩＱ）及びネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）等の処理が実行される。

通信制御（ＡＳＣＣ）は、有線又は無線によるセンサネットサーバ（ＳＳ）及びクライアントデータ（ＣＬ）との通信のタイミングを制御する。さらに、通信制御（ＡＳＣＣ）は、データの形式を適切に変換し、また、データの種類別に行き先の振り分けを行う。

解析条件設定（ＡＳＩＳ）は、クライアント（ＣＬ）を通してユーザ（ＵＳ）が設定した解析条件を受け取り、記憶部（ＡＳＭＥ）の解析条件情報（ＡＳＭＪ）に記録する。

対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）は、解析条件情報（ＡＳＭＪ）に則ってセンサネットサーバ（ＳＳ）から対面に関するセンシングデータを受け取り、対面マトリクス（ＡＳＭＭ）を作成する処理である。対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）のフローチャートを図１２に示す。

アンケートマトリクス作成（ＡＳＩＱ）は、解析条件情報（ＡＳＭＪ）に則ってセンサネットサーバ（ＳＳ）からアンケートデータを受け取り、アンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）を作成する処理である。アンケートマトリクス作成（ＡＳＩＱ）のフローチャートを図１３に示す。

ネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）は、対面マトリクス（ＡＳＭＭ）とアンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）からネットワーク図を描画する処理である。ここで図の上のノードの配置やリンクの有無や色を決定し、その画像を作成し、クライアント（ＣＬ）に送る。ネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）のフローチャートを図１４に示す。
＜図５：全体システム(2)（ＳＳ・ＧＷ・ＱＣ）＞
図５は、センサネットサーバ（ＳＳ）、アンケート入力用クライアント（ＱＣ）及び基地局（ＧＷ）の一実施例の構成を示している。
＜センサネットサーバ（ＳＳ）について＞
センサネットサーバ（ＳＳ）は、全ての端末（ＴＲ）から集まったデータを管理する。具体的には、センサネットサーバ（ＳＳ）は、基地局（ＧＷ）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）に格納し、また、アプリケーションサーバ（ＡＳ）及びクライアント（ＣＬ）からの要求に基づいてセンシングデータを送信する。さらに、センサネットサーバ（ＳＳ）は、基地局（ＧＷ）からの制御コマンドを受信し、その制御コマンドから得られた結果を基地局（ＧＷ）に返信する。

センサネットサーバ（ＳＳ）は、送受信部（ＳＳＳＲ）、記憶部（ＳＳＭＥ）及び制御部（ＳＳＣＯ）を備える。時刻同期管理（図示省略）が基地局（ＧＷ）ではなくセンサネットサーバ（ＳＳ）で実行される場合、センサネットサーバ（ＳＳ）は時計も必要とする。

送受信部（ＳＳＳＲ）は、基地局（ＧＷ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、アンケート入力用クライアント（ＱＣ）及びクライアント（ＣＬ）との間で、データの送信及び受信を行う。具体的には、送受信部（ＳＳＳＲ）は、基地局（ＧＷ）から送られてきたセンシングデータとアンケート入力用クライアント（ＱＣ）から送られてきたアンケートデータを受信し、アプリケーションサーバ（ＡＳ）又はクライアント（ＣＬ）へセンシングデータ及びアンケートデータを送信する。

記憶部（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、アンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）、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（ＳＳＴＦ）を格納する。さらに、記憶部（ＳＳＭＥ）は、制御部（ＳＳＣＯ）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムを格納してもよい。

アンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）は、アンケート入力用クライアント（ＱＣ）においてユーザ（ＵＳ）が入力した、期待するコミュニケーションに関するアンケートの回答結果を、時刻データと共に記録するためのデータベースである。

センシングデータベース（ＳＳＤＢ）は、各端末（ＴＲ）が取得したセンシングデータ、端末（ＴＲ）の情報、及び、各端末（ＴＲ）から送信されたセンシングデータが通過した基地局（ＧＷ）の情報等を記録しておくためのデータベースである。加速度、温度等、データの要素ごとにカラムが作成され、データが管理される。また、データの要素ごとにテーブルが作成されてもよい。どちらの場合にも、全てのデータは、取得された端末（ＴＲ）のＩＤである端末情報（ＴＲＭＴ）と、取得された時刻に関する情報とが関連付けて管理される。センシングデータベース（ＳＳＤＢ）の中の、対面テーブルに関する具体的な例を図１５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（ＧＷ）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、及び、データの要求に対する対応方法等が記録されている。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）が参照され、データ形式の変換とデータ振り分けが行われる。

端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）は、どの端末（ＴＲ）が現在どの基地局（ＧＷ）の管理下にあるかを記録しているテーブルである。基地局（ＧＷ）の管理下に新たに端末（ＴＲ）が加わった際に、端末管理テーブル（ＳＳＴＴ）が更新される。

端末ファームウェア（ＳＳＴＦ）は、端末を動作させるためのプログラムを記憶しているものであり、端末ファームウェア登録（ＴＦ）が行われた際には、端末ファームウェア（ＳＳＴＦ）が更新され、ネットワーク（ＮＷ）を通じてこれを基地局（ＧＷ）に送り、さらにパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を通じて端末（ＴＲ）に送る。

制御部（ＳＳＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備え、センシングデータの送受信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が記憶部（ＳＳＭＥ）に格納されたプログラムを実行することによって、通信制御（ＳＳＣＣ）、端末管理情報修正（ＳＳＴＦ）及びデータ管理（ＳＳＤＡ）等の処理を実行する。

通信制御（ＳＳＣＣ）は、有線又は無線による基地局（ＧＷ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、アンケート入力用クライアント（ＱＣ）及びクライアント（ＣＬ）との通信のタイミングを制御する。また、通信制御（ＳＳＣＣ）は、送受信するデータの形式を、記憶部（ＳＳＭＥ）内に記録されたデータ形式情報（ＳＳＭＦ）に基づいて、センサネットサーバ（ＳＳ）内におけるデータ形式、又は、各通信相手に特化したデータ形式に変換する。さらに、通信制御（ＳＳＣＣ）は、データの種類を示すヘッダ部分を読み取って、対応する処理部へデータを振り分ける。具体的には、受信されたセンシングデータやアンケートデータはデータ管理（ＳＳＤＡ）へ、端末管理情報を修正するコマンドは端末管理情報修正（ＳＳＴＦ）へ振り分けられる。送信されるデータの宛先は、基地局（ＧＷ）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）、アンケート入力用クライアント（ＱＣ）、又はクライアント（ＣＬ）に決定される。

端末管理情報修正（ＳＳＴＦ）は、基地局（ＧＷ）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。

データ管理（ＳＳＤＡ）は、記憶部（ＳＳＭＥ）内のデータの修正・取得及び追加を管理する。例えば、データ管理（ＳＳＤＡ）によって、センシングデータは、タグ情報に基づいてデータの要素別にデータベースの適切なカラムに記録される。センシングデータがデータベースから読み出される際にも、時刻情報及び端末情報に基づいて必要なデータを選別し、時刻順に並べ替える等の処理が行われる。
＜アンケート入力用クライアント（ＱＣ）について＞
アンケート入力用クライアント（ＱＣ）は、ユーザ（ＵＳ）がアンケートの回答を入力するための装置である。ボタンやマウスなどの入力装置と、ディスプレイやマイクなどの出力装置を備えており、アンケートの設問をユーザ（ＵＳ）に提示し、その回答を入力させる。アンケート入力用クライアント（ＱＣ）は、クライアント（ＣＬ）、またはアプリケーションサーバ（ＡＳ）、またはセンサネットサーバ（ＳＳ）と同じパーソナルコンピュータを用いても良いし、端末（ＴＲ）を用いても良い。また、ユーザ（ＵＳ）にアンケート入力用クライアント（ＱＣ）を直接操作させるのではなく、紙の回答用紙に書かれた回答を代理人がまとめてアンケート入力用クライアント（ＱＣ）から入力しても良い。

アンケート入力用クライアント（ＱＣ）は、入出力部（ＱＣＩＯ）、記憶部（ＱＣＭＥ）、制御部（ＱＣＣＯ）及び送受信部（ＱＣＳＲ）を備える。

入出力部（ＱＣＩＯ）は、ユーザ（ＵＳ）とのインタフェースとなる部分である。入出力部（ＱＣＩＯ）は、ディスプレイ（ＱＣＯＤ）、キーボード（ＱＣＩＫ）及びマウス（ＱＣＩＭ）等を備える。必要に応じて外部入出力（ＱＣＩＵ）に他の入出力装置を接続することもできる。端末（ＴＲ）をアンケート入力用クライアント（ＱＣ）として用いる場合には、ボタン（ＢＴＮ１〜３）を入力装置として用いる。

ディスプレイ（ＱＣＯＤ）は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）又は液晶ディスプレイ等の画像表示装置である。ディスプレイ（ＱＣＯＤ）は、プリンタ等を含んでもよい。

記憶部（ＱＣＭＥ）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。記憶部（ＱＣＭＥ）は、アンケート設問（ＱＣＳＳ）の情報を記録する。ユーザ（ＵＳ）に回答させる際には、アンケート設問（ＱＣＳＳ）をディスプレイ（ＩＱＯＤ）に提示し、その設問に対応する回答データをキーボード（ＱＣＩＫ）など入力装置から取得する。必要に応じて、アンケート設問（ＱＣＳＳ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）からのコマンドを受け取って変更されてもよい。

制御部（ＱＣＣＯ）は、アンケートデータ収集（ＱＣＤＧ）によってキーボード（ＱＣＩＫ）などから入力された回答データを収集し、さらにアンケートデータ抽出（ＱＣＤＣ）において、各設問とその回答データ及び回答したユーザ（ＵＳ）の端末ＩＤもしくは氏名とを結びつけて、アンケートデータの形式を整える。送受信部（ＱＣＳＲ）は、整えられたアンケートデータをセンサネットサーバ（ＳＳ）に送信する。
＜基地局（ＧＷ）について＞
基地局（ＧＷ）は、端末（ＴＲ）とセンサネットサーバ（ＳＳ）を仲介する役目を持つ。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（ＧＷ）が配置される。

基地局（ＧＷ）は、送受信部（ＧＷＳＲ）、記憶部（ＧＷＭＥ）、時計（ＧＷＣＫ）及び制御部（ＧＷＣＯ）を備える。

送受信部（ＧＷＳＲ）は、端末（ＴＲ）からの無線を受信し、基地局（ＧＷ）への有線又は無線による送信を行う。さらに、送受信部（ＧＷＳＲ）は、無線を受信するためのアンテナを備える。また、センサネットサーバ（ＳＳ）との通信を行う。

記憶部（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構成される。記憶部（ＧＷＭＥ）には、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（ＧＷＴＦ）が格納される。動作設定（ＧＷＭＡ）は、基地局（ＧＷ）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（ＴＲ）の端末情報（ＴＲＭＴ）、及び、それらの端末（ＴＲ）を管理するために配布しているローカルＩＤを含む。基地局情報（ＧＷＭＧ）は、基地局（ＧＷ）自身のアドレスなどの情報を含む。端末ファームウェア（ＧＷＴＦ）は、端末を動作させるためのプログラムを記憶しているものであり、端末ファームウェアを更新する際には、新規の端末ファームウェアをセンサネットサーバ（ＳＳ）から受け取り、それをパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）を通じて端末（ＴＲ）に送信する。

記憶部（ＧＷＭＥ）には、さらに、制御部（ＧＷＣＯ）のＣＰＵ（図示省略）によって実行されるプログラムが格納されてもよい。

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。

制御部（ＧＷＣＯ）は、ＣＰＵ（図示省略）を備える。ＣＰＵが記憶部（ＧＷＭＥ）に格納されているプログラムを実行することによって、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（ＴＲ）やセンサネットサーバ（ＳＳ）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、ＣＰＵが記憶部（ＧＷＭＥ）に格納されているプログラムを実行することによって、無線通信制御・通信制御（ＧＷＣＣ）、アソシエイト（ＧＷＴＡ）、時刻同期管理（ＧＷＣＤ）及び時刻同期（ＧＷＣＳ）等の処理を実行する。

通信制御部（ＧＷＣＣ）は、無線又は有線による端末（ＴＲ）及びセンサネットサーバ（ＳＳ）との通信のタイミングを制御する。また、通信制御部（ＧＷＣＣ）は、受信したデータの種類を区別する。具体的には、通信制御部（ＧＷＣＣ）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。

アソシエイト（ＧＷＴＡ）は、端末（ＴＲ）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（ＴＲ）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（ＧＷＴＦ）を行う。

時刻同期管理（ＧＷＣＤ）は、時刻同期を実行する間隔及びタイミングを制御し、時刻同期するように命令を出す。あるいは、センサネットサーバ（ＳＳ）の制御部（ＳＳＣＯ）が時刻同期管理（図示省略）を実行することによって、センサネットサーバ（ＳＳ）からシステム内の全ての基地局（ＧＷ）に統括して命令を送ってもよい。

時刻同期（ＧＷＣＳ）は、ネットワーク上のＮＴＰサーバ（ＴＳ）に接続し、時刻情報の依頼及び取得を行う。時刻同期（ＧＷＣＳ）は、取得した時刻情報に基づいて、時計（ＧＷＣＫ）を修正する。そして、時刻同期（ＧＷＣＳ）は、端末（ＴＲ）に時刻同期の命令と時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を送信する。
＜図６：全体システム(3)（ＴＲ）＞
図６は、センサノードの一実施例である端末（ＴＲ）の構成を示している。ここでは端末（ＴＲ）は名札型の形状をしており、人物の首からぶら下げることを想定しているが、これは一例であり、他の形状でもよい。端末（ＴＲ）は、多くの場合には、この一連のシステムの中に複数存在し、組織に属する人物がそれぞれ身に着けるものである。端末（ＴＲ）は人間の対面状況を検出するための複数の赤外線送受信部（ＡＢ）、装着者の動作を検出するための三軸加速度センサ（ＡＣ）、装着者の発話と周囲の音を検出するためのマイク（ＡＤ）、端末の裏表検知のための照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）、温度センサ（ＡＥ）の各種センサを搭載する。搭載するセンサは一例であり、装着者の対面状況と動作を検出するために他のセンサを使用してもよい。

本実施例では、赤外線送受信部を４組搭載する。赤外線送受信部（ＡＢ）は、端末（ＴＲ）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し続ける。他の端末（ＴＲ）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（ＴＲ）と他の端末（ＴＲ）は、それぞれの端末情報（ＴＲＭＴ）を赤外線で相互にやり取りする。このため、誰と誰が対面しているのかを記録することができる。

各赤外線送受信部は一般に、赤外線送信のための赤外発光ダイオードと、赤外線フォトトランジスタの組み合わせにより構成される。赤外線ＩＤ送信部（ＩｒＩＤ）は、自らのＩＤである端末情報（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対して転送する。本実施例では、複数の赤外線送受信モジュールに対して同一のデータを送信することで、全ての赤外線発光ダイオードが同時に点灯する。もちろん、それぞれ独立のタイミング、別のデータを出力してもよい。

また、赤外線送受信部（ＡＢ）の赤外線フォトトランジスタによって受信されたデータは、論理和回路（ＩＲＯＲ）によって論理和が取られる。つまり、最低どれか一つの赤外線受光部でＩＤ受光されていれば端末にＩＤとして認識される。もちろん、ＩＤの受信回路を独立して複数持つ構成でもよい。この場合、それぞれの赤外線送受信モジュールに対して送受信状態が把握できるので、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可能である。

センサによって検出したセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）はセンサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって、記憶部（ＳＴＲＧ）に格納される。センサデータ（ＳＥＮＳＤ）は通信制御部（ＴＲＣＣ）によって送信パケットに加工され、送受信部（ＴＲＳＲ）によって基地局（ＧＷ）に対し送信される。

このとき、記憶部（ＳＴＲＧ）からセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）を取り出し、無線または有線による送信のタイミングを決定するのが通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）である。通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）は、複数のタイミングを決定する複数のタイムベースを持つ。

記憶部に格納されるデータには、現在センサによって検出したセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）の他、過去に蓄積したまとめ送りデータ（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。

本実施例の端末（ＴＲ）は、外部電源接続検出回路（ＰＤＥＴ）により、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。外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）によって、タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）が生成する送信タイミングを切り替えるタイムベース切替部（ＴＭＧＳＥＬ）、または無線通信されるデータを切り替えるデータ切替部（ＴＲＤＳＥＬ）は本端末（ＴＲ）特有の構成である。図６では一例として、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つのタイムベースを、外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）によってタイムベース切替部（ＴＭＧＳＥＬ）が切り替える構成を図示している。また通信されるデータを、センサから得たセンサデータ（ＳＥＮＳＤ）と、過去に蓄積した纏め贈りデータ（ＣＭＢＤ）と、ファームウェア更新データ（ＦＩＲＭＵ）とから、外部電源検出信号（ＰＤＥＴＳ）によってデータ切替部（ＴＲＤＳＥＬ）が切り替える構成を図示している。

照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）は、それぞれ端末（ＮＮ）の前面と裏面に搭載される。照度センサ（ＬＳ１Ｆ、ＬＳ１Ｂ）により取得されるデータは、センサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって記憶部（ＳＴＲＧ）に格納されると同時に、裏返り検知部（ＦＢＤＥＴ）によって比較される。名札が正しく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）は端末本体と装着者との間に挟まれる位置関係となるため、外来光を受光しない。このとき、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を取る。一方で、端末（ＴＲ）が裏返った場合、照度センサ（ＬＳ１Ｂ）が外来光を受光し、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）が装着者側を向くため、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）で検出される照度より、照度センサ（ＬＳ１Ｂ）で検出される照度の方が大きくなる。

ここで、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）で検出される照度と、照度センサ（ＬＳ１Ｂ）で検出される照度を裏返り検知部（ＦＢＤＥＴ）で比較することで、名札ノードが裏返って、正しく装着していないことが検出できる。裏返り検知部（ＦＢＤＥＴ）で裏返りが検出されたとき、スピーカ（ＳＰ）により警告音を発生して装着者に通知する。

マイク（ＡＤ）は、音声情報を取得する。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、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を分析することができる。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。

マイク（ＡＤ）で取得される音声は、音声波形及び、それを積分回路（ＡＶＧ）で積分した信号の両方を取得する。積分した信号は、取得した音声のエネルギを表す。

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。このため、加速度データから、端末（ＴＲ）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、複数の端末が検出した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できる。

本実施例の端末（ＴＲ）では、三軸加速度センサ（ＡＣ）で取得されるデータは、センサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）によって記憶部（ＳＴＲＧ）に格納されると同時に、上下検知回路（ＵＤＤＥＴ）によって名札の向きを検出する。これは、三軸加速度センサ（ＡＣ）で検出される加速度は、装着者の動きによる動的な加速度変化と、地球の重力加速度による静的加速度の２種類が観測されることを利用している。

表示装置（ＬＣＤＤ）は、端末（ＴＲ）を胸に装着しているときは、装着者の所属、氏名などの個人情報を表示する。つまり、名札として振舞う。一方で、装着者が端末（ＴＲ）を手に持ち、表示装置（ＬＣＤＤ）を自分の方に向けると、端末（ＴＲ）の転地が逆になる。このとき、上下検知回路（ＵＤＤＥＴ）によって生成される上下検知信号（ＵＤＤＥＴ）により、表示装置（ＬＣＤＤ）に表示される内容と、ボタンの機能を切り替える。本実施例では、上下検知信号（ＵＤＤＥＴＳ）の値により、表示装置（ＬＣＤＤ）に表示させる情報を、表示制御（ＤＩＳＰ）によって生成される赤外線アクティビティ解析（ＡＮＡ）による解析結果と、名札表示（ＤＮＭ）とを切り替える例を示している。

赤外線送受信器（ＡＢ）がノード間で赤外線をやり取りすることによって、端末（ＴＲ）が他の端末（ＴＲ）と対面したか否か、すなわち、端末（ＴＲ）を装着した人物が他の端末（ＴＲ）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（ＴＲ）は、人物の正面部に装着されることが望ましい。上述の通り、端末（ＴＲ）は、さらに、三軸加速度センサ（ＡＣ）等のセンサを備える。端末（ＴＲ）におけるセンシングのプロセスが、図７におけるセンシング（ＴＲＳＳ１）に相当する。

端末は多くの場合には複数存在し、それぞれが近い基地局（ＧＷ）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。

端末（ＴＲ）の温度センサ（ＡＢ）は端末のある場所の温度を、照度センサ（ＬＳ１Ｆ）は端末（ＴＲ）の正面方向などの照度を取得する。これによって、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（ＴＲ）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。

装着した人物に対応した入出力装置として、ボタン１〜３（ＢＴＮ１〜３）、表示装置（ＬＣＤＤ）、スピーカ（ＳＰ）等を備える。

記憶部（ＳＴＲＧ）は、具体的にはハードディスク、フラッシュメモリなどの不揮発記憶装置で構成され、端末（ＴＲ）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。この他にも記憶部（ＳＴＲＧ）は一時的にデータを記録することができ、センシングしたデータを記録しておくために利用される。

通信タイミング制御部（ＴＲＴＭＧ）は、時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を保持し、一定間隔でその時刻情報（ＧＷＣＳＤ）を更新する時計である。時間情報は、時刻情報（ＧＷＣＳＤ）が他の端末（ＴＲ）とずれることを防ぐために、基地局（ＧＷ）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。

センサデータ格納制御部（ＳＤＣＮＴ）は、記憶部（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。

時刻同期は、基地局（ＧＷ）から時刻情報を取得して時計（ＴＲＣＫ）を修正する。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（ＧＷ）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。

通信制御部（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。通信制御部（ＴＲＣＣ）は、必要であれば、無線でなく有線による通信機能を持ってもよい。通信制御部（ＴＲＣＣ）は、他の端末（ＴＲ）と送信タイミングが重ならないように輻輳制御を行うこともある。 アソシエイト（ＴＲＴＡ）は、図５に示す基地局（ＧＷ）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（ＧＷ）を決定する。アソシエイト（ＴＲＴＡ）は、端末（ＴＲ）の電源が投入されたとき、及び、端末（ＴＲ）が移動した結果それまでの基地局（ＧＷ）との送受信が絶たれたときに実行される。アソシエイト（ＴＲＴＡ）の結果、端末（ＴＲ）は、その端末（ＴＲ）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。

送受信部（ＴＲＳＲ）は、アンテナを備え、無線信号の送信及び受信を行う。送受信部（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。送受信部（ＴＲＳＲ）によって送受信されるデータ（ＴＲＳＲＤ）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。
＜図７：データ格納のシーケンス＞
図７は、本発明の実施の形態において実行される、センシングデータとアンケートデータの２種類のデータを格納する手順を示すシーケンス図である。

まず、端末（ＴＲ）の電源が入っており、かつ端末（ＴＲ）が基地局（ＧＷ）とアソシエイト状態になっていないとき、端末（ＴＲ）はアソシエイト（ＴＲＴＡ１）を行う。アソシエイトとは、端末（ＴＲ）が、ある一つの基地局（ＧＷ）と通信する関係であると規定することである。アソシエイトによってデータの送信先を決定することで、端末（ＴＲ）は確実にデータを送信することができる。

基地局（ＧＷ）からアソシエイト応答を受け取り、アソシエイトが成功した場合、端末（ＴＲ）は、次に時刻同期（ＴＲＣＳ）を行う。時刻同期（ＴＲＣＳ）において、端末（ＴＲ）は、基地局（ＧＷ）から時刻情報を受け取り、端末（ＴＲ）内の時計（ＴＲＣＫ）を設定する。基地局（ＧＷ）は、ＮＴＰサーバ（ＴＳ）と定期的に接続し時刻を修正している。このため、全ての端末（ＴＲ）において時刻が同期される。これによって、後に解析する際に、センシングデータに付随した時刻情報を照らし合わせることで、人物間の同時刻におけるコミュニケーションにおける相互の身体表現又は音声情報のやり取りを分析することも可能になる。

端末（ＴＲ）の三軸加速度センサ（ＡＣ）や温度センサ（ＡＥ）などの各種センサは、例えば１０秒ごとの一定の周期でタイマ起動（ＴＲＳＴ）し、加速度、音声、温度及び照度等をセンシングする（ＴＲＳＳ１）。端末（ＴＲ）は、端末情報（ＴＲＭＴ）の１つである端末ＩＤを、赤外線によって他の端末（ＴＲ）との間で送受信することで、対面状態を検出する。端末（ＴＲ）の各種センサは、タイマ起動（ＴＲＳＴ）せずに、常にセンシングを行ってもよい。しかし、一定の周期で起動することによって電源を効率的に使用することができ、充電することなく長時間端末（ＴＲ）を使用しつづけることができる。

端末（ＴＲ）は、センシングしたデータに、時計（ＴＲＣＫ）の時刻情報及び端末情報（ＴＲＭＴ）を添付する（ＴＲＣＴ１）。端末情報（ＴＲＭＴ）によって、端末（ＴＲ）を装着した人物が識別される。

データ形式変換（ＴＲＤＦ１）において端末（ＴＲ）は、センシングデータにセンシングの条件などのタグ情報を付与し、決められた無線送信フォーマットに変換する。このフォーマットは基地局（ＧＷ）内のデータ形式情報（ＧＷＭＦ）やセンサネットサーバ（ＳＳ）内のデータ形式情報（ＳＳＭＦ）と共通して保管されているものである。変換されたデータは、その後、基地局（ＧＷ）に送信される。

加速度データ及び音声データ等の連続した多量のデータを送信する場合、端末（ＴＲ）は、データ分割（ＴＲＢＤ１）によって、一度に送信するデータ数を制限する。その結果、送信過程でデータが欠損するリスクが低下する。

データ送信（ＴＲＳＥ１）は、無線の送信規格に則り、送受信部（ＴＲＳＲ）を通して、アソシエイト先の基地局（ＧＷ）にデータを送信する。

基地局（ＧＷ）は、端末（ＴＲ）からデータを受信（ＧＷＲＥ）すると、受信完了レスポンスを端末（ＴＲ）に返す。レスポンスを受信した端末（ＴＲ）は、送信完了（ＴＲＳＯ）と判定する。

一定の時間を経ても送信完了（ＴＲＳＯ）しない（すなわち端末（ＴＲ）がレスポンスを受信しない）場合、端末（ＴＲ）は、データ送信失敗と判定する。この場合、データが端末（ＴＲ）内に記憶され、再び送信状態が確立されたときにまとめて送信される。これによって、端末（ＴＲ）を装着している人物が無線の届かない場所に移動してしまった場合、又は、基地局（ＧＷ）の不具合でデータが受信されなくなった場合にも、データを途切れさせることなく取得することが可能になる。これによって、十分な量のデータから組織の性質を解析することができる。この、送信に失敗したデータを端末（ＴＲ）に保管し、再送信する仕組みをまとめ送りと呼ぶ。

データのまとめ送りの手順を説明する。端末（ＴＲ）は、送信できなかったデータを記憶しておき（ＴＲＤＭ）、一定時間後に再びアソシエイトの依頼を行う（ＴＲＴＡ２）。ここで基地局（ＧＷ）からアソシエイト応答が得られ、アソシエイトが成功（ＴＲＡＳ）した場合、端末（ＴＲ）は、データ形式変換（ＴＲＤＦ２）、データ分割（ＴＲＢＤ２）及びデータ送信（ＴＲＳＥ２）を実行する。これらの処理は、それぞれ、データ形式変換（ＴＲＤＦ１）、データ分割（ＴＲＢＤ１）及びデータ送信（ＴＲＳＥ１）と同様である。なお、データ送信（ＴＲＳＥ２）の際、無線が衝突しないように輻輳制御される。その後は通常の処理に戻る。

アソシエイトが成功（ＴＲＡＳ）しなかった場合、端末（ＴＲ）は、アソシエイトに成功するまで定期的にセンシング（ＴＲＳＳ２）と端末情報・時刻情報添付（ＴＲＣＴ２）実行する。センシング（ＴＲＳＳ２）及び端末情報・時刻情報添付（ＴＲＣＴ２）は、それぞれ、センシング（ＴＲＳＳ１）及び端末情報・時刻情報添付（ＴＲＣＴ１）と同様の処理である。これらの処理によって取得されたデータは、基地局（ＧＷ）とのアソシエイトが成功（ＴＲＡＳ）するまで、端末（ＴＲ）内に記憶される。端末（ＴＲ）内に記憶されたセンシングデータは、アソシエイト成功後、もしくは無線圏内で充電している時などの、安定して基地局と送受信できる環境が整った際に、まとめて基地局（ＧＷ）に送信される。

また、端末（ＴＲ）から送信されたセンシングデータは基地局（ＧＷ）によって受信（ＧＷＲＥ）される。基地局（ＧＷ）は、受信したデータが分割されたものであるか否かを、センシングデータに付随する分割フレーム番号によって判定する。データが分割されている場合、基地局（ＧＷ）は、データ結合（ＧＷＲＣ）を実行し、分割されたデータを連続したデータに結合する。さらに、基地局（ＧＷ）は、基地局固有の番号である基地局情報（ＧＷＭＧ）をセンシングデータに付与し（ＧＷＧＴ）、そのデータを、ネットワーク（ＮＷ）を介してセンサネットサーバ（ＳＳ）に向けて送信する（ＧＷＳＥ）。基地局情報（ＧＷＭＧ）は、その時刻における端末（ＴＲ）の大まかな位置を示す情報として、データ解析の際に利用することができる。

センサネットサーバ（ＳＳ）は、基地局（ＧＷ）からデータを受信すると（ＳＳＲＥ）、データ管理（ＳＳＤＡ）において、受信したデータを時刻・端末情報・加速度・赤外線・温度などの要素ごとに分類する（ＳＳＰＢ）。この分類は、データ形式情報（ＳＳＭＦ）として記録されているフォーマットを参照することによって実行される。分類されたデータは、センシングデータベース（ＳＳＤＢ）のレコード（行）の適切なカラム（列）に格納される（ＳＳＫＩ）。同じ時刻に対応するデータを同じレコードに格納することで、時刻及び端末情報（ＴＲＭＴ）による検索が可能になる。このとき必要であれば、端末情報（ＴＲＭＴ）ごとにテーブルを作成しても良い。

次に、アンケートデータの入力から格納のシーケンスについて述べる。ユーザ（ＵＳ）がアンケート入力用クライアント（ＱＣ）を操作し、アンケート入力のためのアプリケーションを起動する（ＵＳＳＴ）。アンケート入力用クライアント（ＱＣ）は、アンケート設問を読み込み（ＱＣＩＮ）、その設問をディスプレイなどに表示する（ＱＣＤＩ）。アンケート設問の例は図１８に示す。ユーザ（ＵＳ）はアンケート設問に対して適切な位置に回答を入力し（ＵＳＩＮ）、回答結果はアンケート入力用クライアント（ＱＣ）に読み込まれる。アンケートの回答用紙の見本を図１９に示す。アンケート入力用クライアント（ＱＣ）は入力されたものから必要な回答結果をアンケートデータとして抽出し（ＱＣＤＣ）、アンケートデータをセンサネットサーバに送信する（ＱＣＳＥ）。センサネットサーバ（ＳＳ）は、アンケートデータを受信し（ＳＳＱＲ）、記憶部（ＳＳＭＥ）内のアンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）の適切な場所に振り分けて格納する（ＳＳＱＩ）。
＜図８：データ解析のシーケンス図＞
図８は、データ解析、すなわち、センシングデータとアンケートデータを用いてネットワーク図を描画するまでのシーケンスを示す。

アプリケーション起動（ＵＳＳＴ）は、ユーザ（ＵＳ）によるクライアント（ＣＬ）内のネットワーク図表示アプリケーションの起動である。

解析条件設定（ＣＬＩＳ）において、クライアント（ＣＬ）は、図の提示に必要な情報をユーザ（ＵＳ）に設定させる。クライアント（ＣＬ）内に記憶された設定用ウィンドウの情報を表示する、もしくはアプリケーションサーバ（ＡＳ）から設定用ウィンドウの情報を受け取って表示し、ユーザ（ＵＳ）の入力によって、表示の対象となるデータの時刻及び端末情報、表示方法の条件設定などを取得する。解析条件設定ウィンドウ（ＣＬＩＳＷＤ）の例は図１１に示す。ここで設定した条件は、解析設定情報（ＣＬＭＴ）として記憶部（ＣＬＭＥ）に格納される。

データ依頼（ＣＬＳＱ）において、クライアント（ＣＬ）は、解析条件設定（ＣＬＩＳ）に基づいて対象となるデータの期間やメンバを指定し、アプリケーションサーバ（ＡＳ）に対してデータもしくは画像の依頼を行う。記憶部（ＣＬＭＥ）には、検索対象のアプリケーションサーバ（ＡＳ）の名称やアドレスなどの、センシングデータを取得するために必要な情報が格納されている。クライアント（ＣＬ）は、データの依頼コマンドを作成し、アプリケーションサーバ（ＡＳ）用の送信フォーマットに変換される。送信フォーマットに変換されたコマンドは、送信・受信部（ＣＬＳＲ）を経由して、アプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信される。

アプリーションサーバ（ＡＳ）は、クライアント（ＣＬ）からの依頼を受信し、アプリケーションサーバ（ＡＳ）内で解析条件を設定し（ＡＳＩＳ）、条件を記憶部の解析条件情報（ＡＳＭＪ）に記録する。さらにセンサネットサーバ（ＳＳ）に対して取得すべきデータの時刻の範囲及びデータ取得対象である端末の固有ＩＤを送信し、センシングデータを依頼する（ＡＳＲＱ）。記憶部（ＡＳＭＥ）には、検索対象のセンサネットサーバ（ＳＳ）の名称、アドレス、データベース名及びテーブル名等、データ信号を取得するために必要な情報が記載されている。

センサネットサーバ（ＳＳ）は、アプリーションサーバ（ＡＳ）から受け取った依頼に基づき、検索コマンドを作成し、センシングデータベース内（ＳＳＤＢ）を検索（ＳＳＤＳ）し、必要なセンシングデータを取得する。その後、センシングデータをアプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信する（ＳＳＳＥ）。アプリーションサーバ（ＡＳ）は、そのデータを受信し（ＡＳＲＥ）、一時的に記憶部（ＡＳＭＥ）に記憶する。この、データ依頼（ＡＳＲＱ）からデータ受信（ＡＳＲＥ）までの流れが、図９のフローチャートにおける対面データ取得（ＡＳＤＧ）に相当する。

また、センシングデータの取得と同様にして、アンケートデータの取得も行う。アプリケーションサーバ（ＡＳ）からセンサネットサーバ（ＳＳ）に対してアンケートデータの依頼（ＡＳＲＱ２）を行い、センサネットサーバ（ＳＳ）は記憶部（ＳＳＭＥ）内のアンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）を検索し（ＳＳＤＳ２）、必要なアンケートデータを取得する。そして、アンケートデータを送信し（ＳＳＳＥ２）、アプリケーションサーバ（ＡＳ）がそれを受信する（ＡＳＲＥ２）。この、データ依頼（ＡＳＲＱ２）からデータ受信（ＡＳＲＥ２）までの流れが、図９のフローチャートにおけるアンケートデータ取得（ＡＳＤＧ）に相当する。

次に、アプリケーションサーバ（ＡＳ）において、対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）、アンケートマトリクス作成（ＡＳＩＱ）、及びネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）の処理を順に行う。処理の詳細な内容は図１２〜１４のフローチャートにて示す。これらの処理を行うプログラムは、記憶部（ＡＳＭＥ）に格納されており、制御部（ＡＳＣＯ）によって実行され、画像が作成される。

作成した画像は送信され（ＡＳＳＥ）、画像を受信（ＣＬＲＥ）したクライアント（ＣＬ）は、その出力デバイス、例えばディスプレイ（ＣＬＯＤ）に表示する（ＣＬＤＰ）。最後に、アプリケーション終了（ＵＳＥＮ）によって、ユーザ（ＵＳ）がアプリケーションを終了する。
＜図９：ネットワーク図描画フローチャート＞
図９は、本発明の第１の実施の形態において、アプリケーションの立ち上げから表示画面がユーザ（ＵＳ）に提供されるまでの大まかな処理の流れを示すフローチャートである。

開始（ＡＳＳＴ）後、解析条件設定（ＡＳＩＳ）を行い、次に、対面データ取得（ＡＳＤＧ）と対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）、そして、アンケートデータ取得（ＡＳＱＧ）とアンケートマトリクス作成（ＡＳＩＱ）を行う。対面に関するデータ取得（ＡＳＤＧ）とマトリクス作成（ＡＳＩＭ）、アンケートに関するデータ取得（ＡＳＱＧ）とマトリクス作成（ＡＳＩＱ）の順序については、どちらが先でも構わない。その後、ネットワーク図を描画（ＡＳＤＰ）し、その画像を画面表示（ＣＬＤＰ）し、終了（ＡＳＥＮ）となる。対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）とアンケートマトリクス作成（ＡＳＩＱ）の詳細なフローチャートをそれぞれ図１２と図１３に示す。また、対面マトリクス（ＡＳＭＭ）の例を図１７に、アンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）の例を図２１に示す。
＜図１０：ユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）の見本＞
図１０は、アプリケーションサーバ（ＡＳ）の記憶部（ＡＳＭＥ）内に保管される、ユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）の形式の例である。ユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）にはユーザ番号（ＡＳＵＩＴ１）、ユーザ名（ＡＳＵＩＴ２）、端末ＩＤ（ＡＳＵＩＴ３）及び役職（ＡＳＵＩＴ４）を相互に関連付けて記録されている。ユーザ番号（ＡＳＵＩＴ１）は対面マトリクス（ＡＳＭＭ）やアンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）におけるユーザ（ＵＳ）の並び順を規定するためのものである。また、ユーザ名（ＡＳＵＩＴ２）は表示するネットワーク図などに示すユーザの氏名もしくはニックネームの表記であり、端末ＩＤ（ＡＳＵＩＴ３）はユーザ（ＵＳ）が所有する端末（ＴＲ）の端末情報を示すものである。これによって、特定の端末（ＴＲ）から得られたセンサデータを、そのユーザ（ＵＳ）の行動を表す情報と捉えて解析することができる。役職（ＡＳＵＩＴ４）はユーザ（ＵＳ）の組織内での職位を示す情報であり、ネットワーク図上で職位を区別して表示する際に用いる。職位を区別する必要がない場合には、役職（ＡＳＵＩＴ４）のカラムはなくても良い。もしくは、他の年齢などの属性情報のカラムを追加しても良い。組織のメンバ構成や職位などに変更があった場合には、ユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）を書き換えることで、解析結果にも反映される。また、個人情報であるユーザ名（ＡＳＵＩＴ２）はアプリケーションサーバ（ＡＳ）内に置かず、ユーザ名（ＡＳＵＩＴ２）と端末ＩＤ（ＡＳＵＩＴ３）との対応表を別途クライアント（ＣＬ）に置くことで、アプリケーションサーバ（ＡＳ）で作成した画像に、クライアント（ＣＬ）上でユーザ名（ＡＳＵＩＴ２）を付与して表示させることも可能である。これによって、アプリケーションサーバ（ＡＳ）の管理者とクライアント（ＣＬ）の管理者が異なる場合に、個人情報の管理に関する煩雑さを回避することが可能である。
＜図１１：解析条件設定ウィンドウの見本＞
図１１は、クライアント（ＣＬ）における解析条件設定（ＣＬＩＳ）において、ユーザ（ＵＳ）に条件を設定させるために表示される解析条件設定ウィンドウ（ＣＬＩＳＷＤ）である。

解析条件設定ウィンドウ（ＣＬＩＳＷＤ）では、表示に用いるデータの期間、すなわち表示期間の設定（ＣＬＩＳＰＴ）、表示する対象となるメンバの設定（ＣＬＩＳＰＭ）、表示サイズの設定（ＣＬＩＳＰＳ）を行い、さらに、表示方法に関する設定（ＣＬＩＳＰＤ）を行う。

表示期間設定（ＣＬＩＳＰＴ）は、テキストボックス（ＰＴ０１〜０３、ＰＴ１１〜１３）にて日付を設定し、端末（ＴＲ）で取得された時刻がこの範囲内にあるデータを計算の対象として指定する。必要があれば時刻の範囲を設定するテキストボックスを追加しても良い。

表示メンバ設定（ＣＬＩＳＰＭ）のウィンドウには、アプリケーションサーバ（ＡＳ）のユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）から読み込んだユーザ名、また必要ならば端末ＩＤを反映させる。設定を行うユーザ（ＵＳ）は、チェックボックス（ＰＭ０１〜ＰＭ０９）にチェックを入れる、もしくは入れないことで、どのメンバのデータを表示するかを設定する。直接個々のメンバを指定するのではなく、既定のグループ単位、年齢などの条件によって表示メンバをまとめて指定させても良い。

表示サイズ設定（ＣＬＩＳＰＳ）では、作成した画像を表示するサイズをテキストボックス（ＰＳ０１、ＰＳ０２）に入力して指定する。本実施の形態では、画面に表示される画像が長方形であることを前提としているが、その他の形状でも良い。画像の縦の長さがテキストボックス（ＰＳ０１）に、横の長さがテキストボックス（ＰＳ０２）に入力される。入力される数値の単位として、ピクセル又はセンチメートル等、何らかの長さの単位が指定される。

表示方法設定（ＣＬＩＳＰＤ）では、ネットワーク図の描画方法の設定を行う。役職や所属チームを区別し、ネットワーク図上で、例えば異なる色や形のノードで人物を示す場合にはチェックボックス（ＰＤ１）にチェックを入れる。また、ノードの色や形の振り分けについては、自動で設定されても良いし、この解析条件設定ウィンドウ（ＣＬＩＳＷＤ）上で、各役職やチーム毎に、ユーザ（ＵＳ）が指定できるようにしても良い。また、対面データによるネットワーク図と重ねて、アンケート回答結果の情報を示す際には、チェックボックス（ＰＤ２）にチェックを入れる。また、アンケート回答結果の情報を、本発明の第一の実施の形態のように線で表示する場合にはチェックボックス（ＰＤ２１）にチェックし、本発明の第二の実施の形態のように影で表示する場合にはチェックボックス（ＰＤ２２）にチェックする。

全ての入力を終えたら、最後に、表示開始ボタン（ＣＬＩＳＳＴ）をユーザ（ＵＳ）が押す。これによってこれらの解析条件を決定し、解析条件を解析設定情報（ＣＬＭＴ）に記録し、また、アプリケーションサーバ（ＡＳ）に送信する。
＜図１２、図１５〜１７：対面マトリクス作成のフローチャート＞
図１２は、本発明の第１の実施の形態において、図９の対面データ取得（ＡＳＤＧ）と対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）のステップの詳細を示したフローチャートである。

開始（ＡＳＤＧＳＴ）から対面データ取得（ＡＳＤＧ）と対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）を行い、終了（ＡＳＤＧＥＮ）する。対面データ取得（ＡＳＤＧ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）内のセンシングデータベース（ＳＳＤＢ）の中から必要な対面データを取得するプロセスである。

センシングデータベース（ＳＳＤＢ）には複数のメンバの複数種類のセンシングデータが記録されているが、そのうちの赤外線送受信による対面データをまとめたテーブルの例を図１５（ａ）（ｂ）に示す。図１５（ａ）は、対面テーブル（ＳＳＤＢ＿１００２）であり、端末ＩＤが１００２である端末（ＴＲ）から取得されたデータを集めたテーブルであることを想定している。同様に、図１５（ｂ）は、対面テーブル（ＳＳＤＢ＿１００３）であり、端末ＩＤが１００３である端末（ＴＲ）から取得されたデータを集めたテーブルとする。なお、取得した端末（ＴＲ）ごとにテーブルを分けなくても良い。また、他の加速度や温度などのデータも同じテーブルに含んでも良い。

図１５（ａ）・（ｂ）の対面テーブルは、端末（ＴＲ）がデータを送信した時刻（ＤＢＴＭ）、赤外線送信側ＩＤ（ＤＢＲ１）とそのＩＤからの受信回数（ＤＢＮ１）を１０組（ＤＢＲ１〜ＤＢＲ１０、ＤＢＮ１〜ＤＢＮ１０）分格納できる。１０秒間に１回データ送信を行う場合には、前回の送信後の１０秒間に、どの端末（ＴＲ）から何回赤外線を受信したかを、このテーブルで表している。１０秒間の間に、複数の端末（ＴＲ）と対面した場合にも、１０組まで格納できるということである。なお、組の数は自由に設定することができる。対面、つまり赤外線の受信がなかった場合にはテーブルの値はnullとなる。また、図１５（ａ）・（ｂ）では時刻はミリ秒まで表記しているが、時刻の形式は統一されていればどのようなものでも良い。

図１２のデータ取得（ＡＳＤＧ）では、まずセンサネットサーバ（ＳＳ）内のセンシングデータベース（ＳＳＤＢ）に接続（ＡＳＤＧ１）し、前述の解析条件設定（ＡＳＩＳ）で設定した表示期間（ＣＬＩＳＰＴ）と表示メンバ（ＣＬＩＳＰＭ）の条件に基づいてＳＱＬコマンドを作成し、センシングデータベース（ＳＳＤＢ）中の表示すべき全メンバの対面テーブルから、時刻（ＤＢＴＭ）が設定した表示期間に含まれているデータを取得する（ＡＳＤＧ２）。

対面マトリクスの作成（ＡＳＩＭ）では、表示すべきメンバから一組のペア（すなわち二人）を選択し（ＡＳＩＭ１）、その二人の対面テーブルから、データの時刻を揃え、結合テーブルを作成する（ＡＳＩＭ２）。図１５（ａ）の１００２番の端末（ＴＲ）のデータと、図１５（ｂ）の１００３番の端末（ＴＲ）データから作成した結合テーブルの例が図１６の結合テーブル(ＡＳＣＮＴ１００２‐１００３）である。結合テーブルの作成（ＡＳＩＭ２）の際には、それぞれの対面テーブルの時刻（ＤＢＴＭ）を揃え、結合テーブルの時刻（ＣＮＴＴＭ）とする。また、図１５（ｂ）の一行目（ＲＥ０１）と二行目（ＲＥ０２）の間のように、データがセンシング周期（ここでは１０秒間隔）より長い間隔になっている場合、すなわちセンシングデータが何らかの事情でスキップされている場合には、nullデータで補完する。また、二つの対面テーブルの時刻が完全に一致していない場合には、どちらかに合わせるか、１０秒刻みに時刻を設定し、それに最も近いデータを同時刻として扱うなどして、両者の対面テーブルで同時刻の行同士を見比べる。その中で、設定した二つの端末（ＴＲ）間での対面データが少なくとも一方の対面テーブルに存在した場合には、その時刻に二人のメンバが対面したと判別し、結合テーブルの対面の有無（ＣＮＴＩＯ）の欄を１とする。そうでないときは０とする。このようにして結合テーブルを作成する。さらに、全ての時刻の対面があった回数を合計する。

対面したと判別するための基準は、赤外線受信回数が閾値以上であった場合のみとする、など別の基準を用いても良い。また、結合テーブルは合計対面回数（ＲＥｓｕｍ）が計算できれば良いので、結合テーブルを作成せずに、時刻をそろえながら合計対面回数をカウントしても良い。

次に、求めた合計対面回数の値を１０倍し、対面マトリクス（ＡＳＭＭ）の、選択した二人のメンバを示す二箇所の要素に入れる（ＡＳＩＭ３）。図１７に対面マトリクス（ＡＳＭＭ）の例を示す。対面マトリクス（ＡＳＭＭ）は、縦横それぞれ表示する人数分の大きさの行列である。縦横の並び順は、がユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）のユーザ番号（ＡＳＵＩＴ１）の順序である。図１７の場合には対面マトリクス（ＡＳＭＭ）は対称行列であり、要素（ＭＭ２＿３）と対象要素（ＭＭ３＿２）は、同じ値となる。合計対面回数の値を１０倍するのは、合計対面回数１に対して１０秒間対面したとみなし、対面マトリクスの値の単位を［秒］にそろえる目的である。表示すべきメンバの全ての組み合わせについて処理を終えるまで、（ＡＳＩＭ１）〜（ＡＳＩＭ３）のプロセスを繰り返す。全ての組について処理を完了（ＡＳＩＭ４）すれば、終了（ＡＳＤＧＥＮ）となる。

このように、対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）では、対面データに基づいて対面の有無を判別し、対面時間を求めることにより、メンバ間の現在の連携の形態を算出する。
＜図１３、１８〜２１：アンケートマトリクス作成のフローチャート＞
図１３は、本発明の第１の実施の形態において、図９のアンケートデータ取得（ＡＳＱＧ）とアンケートマトリクス作成（ＡＳＩＱ）のステップの詳細を示したフローチャートである。
＜アンケートの内容について＞
アンケートの設問用紙の一例を図１８に、その回答用紙の一例を図１９に示す。このアンケートは、対象組織に所属する個々のメンバに回答を依頼するものである。回答を依頼するメンバはネットワーク図の表示対象メンバと一致していることが望ましいが、一部一致していなくても構わない。
このアンケートは、対象組織の現状を捉えて組織改善のヒントとして役立てるために活用できるが、本発明では、メンバが誰と今以上にコミュニケーションしたいと感じているかを知るために利用する。その目的のために、図１８における設問（Ｂ）Ｑ２と設問（Ｃ）Ｑ７の回答結果を、本発明で利用する。アンケートは、アンケート入力用クライアント（ＱＣ）を用いて各ユーザが入力しても良いし、設問用紙と回答用紙を紙に印刷して配布し、直接記入してもらったものを、代表者がアンケート入力用クライアント（ＱＣ）を用いて入力しても良い。なお、アンケートに回答した人物（回答者）、アンケートでコミュニケーションしたいと名前を挙げられた人物（被回答者）と、端末ＩＤ（ＡＳＵＩＴ３）とを結び付けられることが必要である。端末（ＴＲ）を所有していない人物には、「その他」として仮の端末ＩＤを割り振り、解析に用いればよい。
＜アンケートテーブルの作成について＞
ユーザ（ＵＳ）がアンケートの回答を入力した際には、図５のアンケート入力用クライアント（ＱＣ）において、入力されたアンケート回答用紙のデータを読み込むアンケートデータ収集（ＱＣＤＧ）と、アンケート回答用紙の中から必要な設問の回答を抽出するアンケートデータ抽出（ＱＣＤＣ）が行われる。本発明の例では、アンケートデータ抽出（ＱＣＤＣ）において、設問（Ｂ）に△を付けられた人物（すなわち、コミュニケーションを期待される人物、連携を期待される人物）と、設問（Ｃ）Ｑ７に４または５と回答された人物とを抽出し、回答者はこれらの被回答者とのコミュニケーションを期待しているとみなし、被回答者のユーザ番号をアンケートデータテーブルに格納する。

アンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）の一例を図２０に示す。図２０の例では、図１９の回答用紙のうちの、回答者本人に関する設問である設問（Ａ）の回答結果（氏名、入社してからの期間、など）（ＳＳＤＱ１〜ＳＳＤＱ６）と、設問（Ｂ）Ｑ２と設問（Ｃ）Ｑ７によってコミュニケーションを期待していると回答されたユーザのユーザ番号をテーブルのカラム（ＳＳＤＱ７〜ＳＳＤＱ９）としている。もちろん、他の項目をカラムに載せても良いし、コミュニケーションを期待するユーザの数は自由に設定して良い。
＜アンケートマトリクスの作成手順について＞
図１３のアンケートマトリクス作成の大まかな手順は、開始（ＡＳＱＧＳＴ）からアンケートデータ取得（ＡＳＱＧ）とアンケートマトリクス作成（ＡＳＩＱ）を行い、終了（ＡＳＱＧＥＮ）という流れになる。アンケートデータ取得（ＡＳＱＧ）は、センサネットサーバ（ＳＳ）内のアンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）の中から必要なアンケートデータを取得するプロセスである。

まず、アンケートデータ取得（ＡＳＱＧ）では、センサネットサーバ（ＳＳ）内のアンケートデータテーブルに接続し（ＡＳＱＧ１）、その中から解析に必要な人物や期間のデータを検索して取得する（ＡＳＱＧ２）。

アンケートマトリクスの作成（ＡＳＩＱ）では、表示すべきメンバから1人の人物（ｉ）を選択し（ＡＳＩＱ１）、アンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）のその人物に対応する行の、コミュニケーションを期待している人物（ｊ）のユーザ番号を取得する（ＡＳＩＱ２）。人物（ｊ）は０人、１人もしくは複数人存在する。全ての人物（ｊ）に対して、アンケートマトリクスの人物（ｉ）と人物（ｊ）が交差する要素に値（例えば数字の１）を入れる（ＡＳＩＱ３）。（ＡＳＩＱ２〜ＡＳＩＱ３）を、期待する全ての人物（ｊ）についての処理を完了するまで繰り返す（ＡＳＩＱ４）。アンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）の例を図２１に示す。アンケートの回答においては、行が回答者、列が被回答者を表すため、非対称行列となる。つまり、要素（ＭＱ２＿３）と対象要素（ＭＱ３＿２）は、異なる値になりうる。ネットワーク図に表示すべき全ての人物（ｉ）について処理を終えるまで、（ＡＳＩＱ１）〜（ＡＳＩＱ３）のプロセスを繰り返す。全ての組について処理を完了（ＡＳＩＱ５）すれば、終了（ＡＳＱＧＥＮ）となる。

このように、アンケートマトリクス作成（ＡＳＩＱ）では、コミュニケーションを期待される人物（連携を期待される人物）を示すデータに基づいて、メンバ間のコミュニケーションの期待の有無を判定することにより、将来期待される連携の形態を算出する。
＜図１４：ネットワーク図描画のフローチャート＞
図１４は、本発明の第一の実施の形態における、図９におけるネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）の詳細な手順を説明するフローチャートである。ネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）では、図３９で説明したフローに基づいて、ネットワーク図を描画することを特徴とする。

開始（ＡＳＤＰＳＴ）した後、まずユーザＩＤ対応表（ＡＳＵＩＴ）と解析条件情報（ＡＳＭＪ）を読み込む(ＡＳＤＰ１)。次に、対面マトリクス（ＡＳＭＭ）とアンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）を読み込み（ＡＳＤＰ２）、対面マトリクス（ＡＳＭＭ）からネットワーク図上のノードの配置を決定（ＡＳＤＰ３）する。ノードの配置には、バネモデルなどの公知の配置アルゴリズムを用いても良い。
次に、一組の人物のペアを選択し（ＡＳＤＰ４）、その人物間に対面があり、かつ、アンケート回答がない場合（ＡＳＤＰ５）には、その人物に対応するノード間に実線の直線でリンクを描画する（ＡＳＤＰ６）。なお、何らかの閾値を設けておき、該当するペアに対応する対面マトリクスの要素の値が閾値以上である場合には、対面があると判別する。また、別の基準で対面の有無を決めても良い。また、対面マトリクスの要素の値が大きいほど、太い線でリンクを引いても良い。次に、対面があり、かつ、アンケート回答もある場合（ＡＳＤＰ７）には、二重線の矢印付直線でリンクを描画する（ＡＳＤＰ８）。全てのペアについて選択が終わるまで（ＡＳＤＰ９）、（ＡＳＤＰ４〜ＡＳＤＰ８）の手順を繰り返す。また、次に再度、一組の人物のペアを選択（ＡＳＤＰ１０）し、その人物間に対面があり、かつ、アンケート回答もある場合には（ＡＳＤＰ１１）、点線の矢印つきの曲線でリンクを描画する（ＡＳＤＰ１２）。全てのペアについて選択が終わるまで（ＡＳＤＰ１３）、（ＡＳＤＰ１０〜ＡＳＤＰ１２）の手順を繰り返し、終了（ＡＳＤＰＥＮ）となる。

本実施形態では、全ての線を直線で引くと、線同士が交わり見づらくなるため、図２で示すように、対面がないケースのリンクを曲線で表示している。

次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して説明する。
＜図２２：影で示す場合のネットワーク図の例＞
図２２に、本発明の第２の実施の形態によって作成したネットワーク図の一例を示す。これは、図２と同じデータを別の形で表現したものである。第１の実施の形態と異なる点は、アンケートによる回答結果を、線ではなく、人物を示すノードの背後の影で現している点である。対面データによるノードの配置方法は第１の実施の形態と同様であり、対面の有無を示すリンクは全て実線で表示している。

本発明の第２の実施の形態では、アンケートでより多くのコミュニケーションを期待する相手として名前を挙げられた数を、その人物の期待度として影の大きさに反映させて表示する。つまり、第１の実施の形態における矢印の入力数を、影の大きさとして表示されている。

なお、影は、ネットワーク図のノードと中心を同じくする色つきの円である。図２２の例では、影の半径方向に外に行くほど透過度を高くすることで、グラデーションを表現している。グラデーションはかけなくても良いし、人物によって異なる色で表現しても良い。人物を示すノードと関連付いていることがわかる方法によって，人物の性質が反映されていれば良い。

本発明の第１の実施の形態における図２では、対面データの線とアンケートデータの線が混在しているため、線が多くて見づらくなり、また、現状の連携の状態と期待される連携の状態とを区別して見ることが困難となりうる可能性がある。さらに、誰が誰とのコミュニケーションを期待しているかというアンケート結果を直接的に描画しているため、特に当事者であるメンバがネットワーク図を見る際には、プライバシに関する心理的抵抗が表れる可能性がある。

それに対して、第２の実施の形態によると、期待されている人物だけが図に示されるため、誰がアンケートに回答したかという情報は表れない。また、線が少ないため、シンプルで見やすくなる。さらに、線と影は目視で区別しやすいため、線による現状の連携の形態と、影による将来期待される連携の形態とを、区別してみることが容易になる。

また、図２２の例を用いて、本実施形態の表現方法による利点を述べる。図２２を見ると、線では繋がっていない、すなわち現在はあまり他者と対面していない人物、例えば左上の湯浅氏や、左下の曽根氏、皆本氏、国原氏に影がついており、多くの人からコミュニケーションを増やしたいと期待されていることがわかる。つまり、現状のコミュニケーションが不足しており、彼らとのコミュニケーションを増やすことで組織の生産性が向上できると考えられる。また一方で、ネットワーク図の中心にいてリンクが多い、つまり、現在多くの人と対面している人物、例えば喜多氏や木下氏にも大きな影がついている。これは、彼らが、現状でも多くの人とコミュニケーションしているが、さらに多くコミュニケーションしてほしいと期待されているということであり、組織としては喜多氏や木下氏などの一部に依存しすぎていると解釈できる。
よって、彼らが組織の生産性を決定付けるボトルネックとなっている可能性があり、他の人を育てて仕事を配分することで生産性を向上できると考えられる。この例のように、対面データによる現状の組織の連携の形態と、アンケートデータの期待度による将来期待する組織の連携の形態とを合わせて表現することで、組織を多様な視点から理解することが容易となり、組織の生産性を向上させるための分析が可能になる。
＜図２３：影で示す場合のネットワーク図描画のフローチャート＞
本発明の第２の実施の形態を実現するための装置の構成は、第１の実施の形態と同様である。図１４に示した、ネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）の手順のみが異なる。本発明の第２の実施の形態における、ネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）のフローチャートを図２３に示す。

図２３において、開始（ＡＳＤＰＳＴ）から、対面マトリクスによるノードの配置決定（ＡＳＤＰ３）までは第１の実施の形態である図１４と同様である。

ノードの配置決定（ＡＳＤＰ３）の後、１人の人物（ｉ）を選択し（ＡＳＤＰ４）、アンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）から人物（ｉ）とコミュニケーションを期待すると回答されている数をカウント（ＡＳＤＰ５１）し、連携の期待度として算出する。つまり、期待度として、図２１のアンケートマトリクス（ＡＳＭＱ）では、人物（ｉ）の列の値を縦に合計することで、人物（ｉ）が被回答者となっている数を求める。そして、期待度に対応するように影の直径を決定（ＡＳＤＰ６１）する。例えば、回答された数が多いほど影が大きくなるように、単調増加する関数によって直径を決定する。そして、人物（ｉ）に対応するノードの背景に、影を描画する（ＡＳＤＰ７１）。（ＡＳＤＰ４〜ＡＳＤＰ７１）の手順を、全ての人物について完了するまで繰り返す。全ての人物を選択完了（ＡＳＤＰ８１）すれば、描画を終了（ＡＳＤＰＥＮ）する。

なお，図２２と同様の表現方法によって、その人物の行動に関する情報、例えば動きの量や発言の量などをネットワーク図に対応づけて表すこともできる。その人物の行動に関する情報は、アプリケーションサーバの制御部が、センサデータから算出するものであり、センサデータは、端末（ＴＲ）が取得した加速度データ、音データ、対面データなどである。

次に、第３の実施の形態について図面を参照して説明する。
＜図２４：フロー理論の概要を説明＞
心理学者のＭ．チクセントミハイ（Ｍｉｈａｌｙ Ｃｓｉｋｓｚｅｎｔｍｉｈａｌｙｉ）は、「フロー理論」において、難易度（Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ）と能力発揮度（Ｓｋｉｌｌ）とが共に高い活動に取り組む際に、最も高い没入感が得られることを見出した。図２４にフロー理論を説明する図を示す。
難易度とは、新しい課題に挑戦している度合いであり、能力発揮度とは自身の有するスキルや技術を十分に発揮している度合いである。能力発揮度と比較して難易度が高い活動に取り組む際には、人はその活動を達成する見込みを得られず「不安（Ａｎｘｉｅｔｙ）」な状態になる。また逆に、能力発揮度と比較して難易度が低い活動に取り組む場合には、人はその活動を簡単にこなすことができ、「余裕（Ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ）」と感じることになる。また、能力発揮度も難易度も共に低い活動に取り組む場合、例えば単純作業の場合には、人は「無関心（Ａｐａｔｈｙ）」、つまりは退屈な状態になる。これらに対して、能力発揮度も難易度も共に高い活動に取り組む、つまり自分の能力の限界と釣り合った難易度をもつ課題に取り組む場合には、「フロー（Ｆｌｏｗ）」状態、つまり没頭して完全に集中している状態になるという。この状態では自己の意識が忘れ去られ、何かに流されているような感覚になるため、フローと名づけられた。フロー状態になると、人は、課題に取り組むことが苦痛ではなく楽しさとして感じられ、また最も生産性が向上する。
よって、組織においては、それぞれのメンバがなるべく多くフロー状態になるように、適切に課題を配分することができれば、生産性を最大限に向上させることが可能になる。そのために、本発明の第３の実施の形態では、メンバの現在の状態を可視化し、さらにフロー状態を促すようにマネジメントするために活用することを目的とする。
＜図２５：フローレベルの可視化方法（二次元マップ）＞
図２５に、本発明の第３の実施の形態による、複数メンバのフロー状態の分布を可視化した例を示す。本発明では、センサネットの端末（ＴＲ）による行動のセンシングデータ又はアンケート回答によって、後述するように２種類のフローレベルである難易度と能力発揮度を数値化する。難易度と能力発揮度を正規化した値で算出することで、図２５のようにフロー・不安・余裕・無気力の４種類の状態を、両軸のフローレベルの正負によって分類することが可能である。
＜図２６：フローレベルの可視化方法（ネットワーク図）＞
図２６に、第３の実施の形態による、複数メンバのフロー状態をネットワーク図上に合わせて可視化した例を示す。ネットワーク図については、第１の実施の形態と同様に、対面コミュニケーションに関するセンシングデータから描画したものであり、それに各メンバの４種類の状態を影として重ねて描画している。影として描画する方法は、第２の実施の形態と同様である。図２６では、フロー・不安・余裕・無気力の４種類の状態を、影の模様の違いで表しているが、４色の色によって区別しても良い。
このように、対面による現在の組織の連携の形態と、フロー状態とを合わせて表示することで、連携のどのような位置にいるメンバがフロー状態になりやすいのか、もしくはなりにくいのかを知ることができる。そのため、連携の形態を改善することによって、より多くのメンバのフロー状態を促し、生産性を向上させることが可能になる。
＜図２７：第３の実施の形態のシステム図＞
図２７は、第３の実施の形態の組織連携表示システムを実現するセンサネットシステムの全体構成を説明するブロック図である。アプリケーションサーバ（ＡＳ）の構成のみが、第１の実施の形態と異なるため、異なる部分のみについて述べる。他のシステム構成と処理のシーケンスについては、第１の実施の形態の図５〜図８と同様である。

本実施形態では、定期的に、例えば毎日１回ずつなど、アンケートによって難易度と能力発揮度をユーザ（ＵＳ）に点数付けさせる。この難易度と能力発揮度の点数を正規化した値を算出することにより、ユーザの心理状態、具体的にはフロー・不安・余裕・無気力の状態を計測する。
一方、アンケートに回答した時刻の前後の、端末（ＴＲ）から取得したセンシングデータとアンケートとの関連を分析する。これにより、どのような行動パターンを取ったときにそのユーザ（ＵＳ）がフロー状態になるのかという傾向を求められる。それによって、アンケート回答がない日においても、センシングデータがあれば難易度と能力発揮度の２つのフローレベルを計算することができる。
センシングデータとアンケートとの関連を分析する点についてより詳しく述べる。対面・加速度・音などのセンシングデータから特徴量を抽出し、それらの特徴量を説明変数、難易度の回答値を目的変数として重回帰分析を行い、各特徴量に関する重回帰係数、つまり重み付けの度合いを求める。ここでは重回帰係数をフローパラメータと呼ぶ。同様にして、各特徴量を説明変数、能力発揮度の回答値を目的変数とした重回帰分析を行い、能力発揮度に対するフローパラメータも求める。
アンケート回答のない日には、センシングデータから特徴量を抽出し、各特徴量にフローパラメータの値を掛けて合成することで、難易度と能力発揮度のフローレベルを算出できる。フローパラメータの計算は、アンケート回答のデータが増えた際にその都度行っても良いし、アンケートよりも長い間隔で行い、更新されるものであっても良い。

第３の実施の形態におけるアプリケーションサーバ（ＡＳ）では、記憶部（ＡＳＭＥ）内に、フローパラメータテーブル（ＡＳＦＰ）と行動特徴量テーブル（ＡＳＦＡ）を有する。また、制御部（ＡＳＣＯ）内に、行動特徴量抽出（ＡＳＦＣ）、フローパラメータ計算（ＡＳＦＫ）、及びフローレベル計算（ＡＳＦＤ）の処理を新たに有する。フローパラメータテーブル（ＡＳＦＰ）はフローパラメータ計算（ＡＳＦＫ）の結果得られたフローパラメータの値を保管するテーブルである。行動特徴量テーブル（ＡＳＦＡ）は行動特徴量抽出（ＡＳＦＣ）の結果得られた特徴量の値を保管するテーブルである。それぞれの処理のアルゴリズムは、第１の実施の形態と同様に解析アルゴリズム（ＡＳＭＡ）内に記録される。また、アンケート項目の内容と、ユーザ（ＵＳ）がアンケートに回答する頻度が、第１の実施の形態とは異なる。アンケートの入力と処理に関して、システム構成としては第１の実施の形態と同様であるため図示は省略する。
＜図２８：特徴量抽出のフローチャート＞
図２８に、行動特徴量抽出（ＡＳＦＣ）の処理のフローチャートを示す。行動特徴量は、人物の行動パターンを示すものであり、端末（ＴＲ）から取得した対面・加速度・音などのセンシングデータを処理して算出した値である。例えば１〜２Ｈｚの動きのリズムの回数や、１〜２Ｈｚの動きのリズムが３０秒以上継続した回数、誰かと対面していた時間などの、１人の人物にまつわる行動に関する特定の性質を持つセンシングデータのパターンをカウントしたものである。

行動特徴量抽出（ＡＳＦＣ）処理では、開始（ＦＣＳＴ）後、センサネットサーバ（ＳＳ）のセンシングデータベース（ＳＳＤＢ）に接続してセンシングデータを取得する（ＦＣ０１）。次に、分析対象のメンバから１人の人物を選択し（ＦＣ０２）、その人物に関する全種類の特徴量を計算して数値を出す（ＦＣ０３）。そして各特徴量の値を行動特徴量テーブル（ＡＳＦＡ）に入力する（ＦＣ０４）。手順（ＦＣ０２〜ＦＣ０４）を繰り返し、分析対象の全ての人物について計算を完了（ＦＣ０５）すれば終了（ＦＣＥＮ）となる。
＜図２９：パラメータ計算のフローチャート＞
図２９に、フローパラメータ計算（ＡＳＦＫ）の処理のフローチャートを示す。フローパラメータ計算（ＡＳＦＫ）処理では、開始（ＦＫＳＴ）後、行動特徴量テーブル（ＡＳＦＡ）の値を読み込み（ＦＫ０１）、センサネットサーバ（ＳＳ）のアンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）からアンケートデータを取得する（ＦＫ０２）。行動特徴量とアンケートデータは１人の人物について、近い時刻、例えば同じ日のデータが対応するように数組揃えて取得する。
次に分析対象のメンバから１人の人物を選択し（ＦＫ０３）、その人物のアンケート回答の能力発揮度を目的変数、複数の特徴量データを説明変数とする重回帰分析を行い、各特徴量に対応する重回帰係数を計算する（ＦＫ０４）。同様にして、アンケート回答の難易度を目的変数として各特徴量に対応する重回帰係数を計算する（ＦＫ０５）。そして、それらの重回帰係数をフローパラメータとしてフローパラメータテーブル（ＡＳＦＰ）に入力する（ＦＫ０６）。手順（ＦＫ０３〜ＦＫ０６）を繰り返し、分析対象の全ての人物について計算を完了（ＦＫ０７）すれば終了（ＦＫＥＮ）となる。
＜図３０：フローレベル計算のフローチャート＞
図３０に、フローレベル計算（ＡＳＦＤ）の処理のフローチャートを示す。これは、フローレベルを知りたい日や期間のアンケートデータかセンシングデータを用いて、フローレベルを数値で求める処理である。該当日（もしくは期間）のアンケート回答がある場合にはそれから求める。ない場合には、フローパラメータ計算（ＡＳＦＫ）処理で求めたフローパラメータを用いて、該当日のセンシングデータからフローレベルを概算する。

フローレベル計算（ＡＳＦＤ）処理では、開始（ＦＤＳＴ）後、分析対象のメンバから１人の人物を選択し（ＦＤ０１）、その人物の該当日のアンケートデータがある（ＦＤ０２）場合には、そのアンケートデータを取得し（ＦＤ１１）、アンケートの能力発揮度と難易度の値を、過去のアンケートデータの分布を踏まえてそれぞれ正規化した値がそれぞれのフローレベルの値となる（ＦＤ１２）（ＦＤ１３）。
一方、該当日のアンケートデータがない（ＦＤ０２）場合には、行動特徴量テーブル（ＡＳＦＡ）から該当日の行動特徴量を取得する（ＦＤ２１）。さらに、フローパラメータテーブル（ＡＳＦＰ）からフローパラメータを読み込む。各行動特徴量と、それぞれに対応する能力発揮度のフローパラメータを掛けたものの総和を取ることによって、能力発揮度のフローレベルを算出する（ＦＤ２３）。同様にして、難易度のフローレベルを算出する（ＦＤ２４）。このようにして求めた、能力発揮度と難易度のフローレベルの値の正負の組み合わせから、図２５のように、フロー・不安・余裕・無関心のうちの１つの状態に判定する（ＦＤ０３）。手順（ＦＤ０１〜ＦＤ０３）を繰り返し、分析対象の全ての人物について計算を完了（ＦＤ０４）すれば終了（ＦＤＥＮ）となる。
＜図３１：メールのアンケート見本＞
図３１に、第３の実施の形態における、アンケートの設問の例を示す。第３の実施の形態では、能力発揮度と難易度について、数値もしくは順序のある尺度（良い・普通・悪い、などの組み合わせ）で複数回、ユーザ（ＵＳ）に回答させることが必要である。図３１では、アンケート入力用クライアント（ＱＣ）から電子メールでアンケートの設問を送信し、ユーザ（ＵＳ）がそれに返信することで回答を入力する場合のメール文面の例である。アンケート入力用クライアント（ＱＣ）が送信するメールの例が（ＱＣＳＳ０１）、それにユーザ（ＵＳ）が返信した例が（ＱＣＳＳ０２）である。アンケート入力用クライアント（ＱＣ）は返信されたメール（ＱＣＳＳ０２）のテキストから各設問に対する回答部分を抽出し、センサネットサーバ（ＳＳ）内のアンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）に格納する。
＜図３２：端末からのアンケート入力例＞
図３２は、本発明の第３の実施の形態において、端末（ＴＲ）からアンケートに回答する場合の例である。つまり、端末がアンケート入力用クライアントの機能を兼ねるものである。アンケートの内容はメールによるものと同様である。端末（ＴＲ）の表示装置（ＬＣＤＯ）に各設問が表示され、ユーザ（ＵＳ）はボタン１（ＢＴＮ１）〜ボタン３（ＢＴＮ３）を操作することで各設問の回答の数値を選択する。回答された結果のデータは端末（ＴＲ）の無線機能を通じて基地局（ＧＷ）へ送信され、センサネットサーバ（ＳＳ）内のアンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）に格納される。
＜図３３：アンケートデータテーブル＞
図３３は、図３１の電子メール、もしくは図３２の端末（ＴＲ）経由で収集したアンケートデータを格納する、アンケートデータテーブル（ＳＳＤＱ）の例である。回答者であるユーザ（ＵＳ）を識別するユーザ番号（ＳＳＤＱ０１）と、アンケート回答を取得した時刻（ＳＳＤＱ０２）、各設問の回答値（ＳＳＤＱ０３〜ＳＳＤＱ０９）を組にして格納する。

次に、本発明の第４の実施の形態について図面を参照して説明する。
＜図３４：アンバランスな三者関係の分類例＞
組織の連携において、ある人物Ｘにとって共に業務を行っている人物がＡとＢの２人いるが、その人物ＡとＢの二者間でコミュニケーションができていないという構造の場合、人物ＡとＢの間の業務の調整や連絡を人物Ｘが担わなくてはいけなくなり、人物Ｘの負担になる。ネットワーク図において、ある三者を結ぶ三角形のうちの二辺にはリンクがあるが、残り一辺にリンクがないという、アンバランスな三者関係の構造に着目する。
第４の実施の形態では、対面に関するセンシングデータからネットワーク図を作成し、上記のようなアンバランスな三者関係構造を抽出する。さらに、三者間の地位や活動状態などの何らかの相対的な関係性の情報を合わせ、アンバランスな三者関係の分類を行う。

図３４は、第４の実施の形態における、アンバランスな三者関係の分類の例を示したものである。人物Ａと人物Ｂとの間に対面コミュニケーションが少なく連携が弱いため、人物Ｘに負担がかかっている構造である。図３４の例では、相対的な関係性の情報としては、職位情報を用いて分類し、各構造に名前をつけている。上司Ｘから見て部下Ａと部下Ｂの連携が弱い場合には「縦割り型」、部下Ｘから見て上司Ａと上司Ｂとの連携が弱い場合には部下が圧迫される「圧迫型」、人物Ｘから見て上司Ｂと部下Ａの連携が弱い場合には隣接した階層としか連携していない「階層構造」、人物Ｘと同階層の人物ＡとＢの連携が弱い場合には「板ばさみ構造」とした。それぞれの構造を把握することによって、組織がはらんでいる問題点を理解し、それに対応した改善施策を行うことが、組織連携を効率化し、組織の生産性を上げるために効果的である。
なお、相対的な関係性の情報としては、相対的な活動の度合い、フロー状態の度合いなどセンシングデータから得た情報や，主観的な評価による情報を処理したものを用いても良い。
＜図３５：システム構成＞
図３５は、第４の実施の形態における、センサネットシステムの構成を示したブロック図である。アプリケーションサーバ（ＡＳ）内以外の構成は、本発明の第１の実施の形態と同様であるため省略した。なお、アンケートの収集は、相対的関係性情報として用いる場合には実施する。

図３５において、第１の実施の形態の図４と異なる点は、記憶部（ＡＳＭＥ）内の相対的関係性情報（ＡＳＳＫ）、制御部（ＡＳＣＯ）内のアンバランス三者関係抽出（ＡＳＴＣ）、アンバランス三者関係分類（ＡＳＴＢ）である。
＜図３６：フローチャート＞
図３６は、第４の実施の形態によってネットワーク図を描画する際のフローチャートである。開始（ＡＳＳＴ）から解析条件設定（ＡＳＩＳ）、対面データ取得（ＡＳＤＧ）、対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）までの手順は、第１の実施の形態である図９のフローチャートと同様である。
対面マトリクス作成（ＡＳＩＭ）後、アンバランス三者関係抽出（ＡＳＴＣ）では、対面マトリクスの全ての三者間の値を検討し、アンバランスな構造になっている組を抽出する。次に、アンバランス三者関係分類（ＡＳＴＢ）では、抽出された組について、相対的関係性情報（ＡＳＳＫ）を参照し、それらの構造を分類する。
ネットワーク図描画（ＡＳＤＰ）では、第１または第２の実施の形態と同様にして、対面マトリクスからネットワーク図を描画し、抽出されたアンバランス三者関係構造を表示する。それらの結果をクライアント（ＣＬ）で画面表示（ＣＬＤＰ）し、終了（ＡＳＥＮ）となる。
＜図３７：ネットワーク図での表現＞
図３７は、アンバランス三者関係構造をネットワーク図上に表現した場合の一例である。各メンバについて、圧迫されている構造の数（図３４の例における人物Ｘに相当している構造の数）をカウントし、その被圧迫度が強いほど直系の大きな影で示す。また、影の色または模様を、抽出された中で最も数の多い分類によって決定している。他にも、例えば、アンバランスな構造にある三者を曲線で囲むなどしてネットワーク図上に表現しても良い。

このように、対面状態を示すデータに基づいて二組の人物間には連携があるが、残りの一組には連携がないアンバランスな三者関係を抽出し、相対的関係を示す情報を用いて三者関係を分類する。そして、各メンバに関連づけて、現在の連携の形態を示すネットワーク図に、分類された三者関係を重ねて表示する。これにより、組織を構成するメンバ間の構造を把握することが容易となり、さらには組織にはらんでいる問題点を理解することができ、その問題点に対応した改善施策の提案につながる。
＜図３８：時系列変化＞
図３８は、組織全体におけるアンバランスな三者関係構造の数とカウントし、その時系列変化を折れ線グラフとして表現した場合の一例である。アンバランスな三者関係構造の数が多い場合には、組織全体の連携がうまく取れていないと言えるため、時系列変化を可視化することで連携の悪化に気づくことができる。

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、当業者に理解されよう。

本発明は、例えば、人員管理、プロジェクト管理などによって生産性向上の支援を行うためのコンサルティング産業に利用可能である。

ＴＲ、ＴＲ２〜ＴＲ３ 端末
ＧＷ、ＧＷ２、ＧＷ３ 基地局
ＵＳ、ＵＳ２〜５ ユーザ
ＱＣ アンケート入力用クライアント
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 (20)

1. 組織に属する複数の人物それぞれに装着される複数の端末と、入力装置と、上記複数の端末及び上記入力装置から送信されるデータを処理する処理装置と、を具備する組織連携表示システムであって、
   上記端末は、他の端末との対面状態を検出するセンサと、上記対面状態を示すデータを上記処理装置に送信するデータ送信部と、を備え、
   上記入力装置は、上記組織に関連するデータの入力を受ける入力部と、上記組織に関連するデータを上記処理装置に送信する送信部と、を備え、
   上記処理装置は、上記対面状態を示すデータに基づいて上記複数の人物の現在の連携の形態を算出する第１の算出部と、上記組織に関連するデータに基づいて上記複数の人物の将来の連携の形態を算出する第２の算出部と、上記複数の人物それぞれに対応する記号に関連づけて、上記現在の連携の形態と上記将来の連携の形態とをあわせて描く描画部と、を有し、
   接続される表示装置に、上記描かれた上記現在の連携の形態と上記将来の連携の形態とを表示する組織連携表示システム。
2. 請求項１に記載の組織連携表示システムにおいて、
   上記第１の算出部は、上記対面状態を検出した回数から、上記複数の人物間の対面の有無を判定する組織連携表示システム。
3. 請求項１に記載の組織連携表示システムにおいて、
   上記組織に関連するデータとは、コミュニケーションを期待される人物を示すデータであって、
   上記第２の算出部は、上記コミュニケーションを期待される人物に基づいて、上記複数の人物間のコミュニケーションの期待の有無を判定する組織連携表示システム。
4. 請求項１に記載の組織連携表示システムにおいて、
   上記描画部は、上記記号間を線で結ぶことにより上記現在の連携の形態を描き、上記複数の人物間の対面時間に基づいて上記線の太さを決定する組織連携表示システム。
5. 請求項１に記載の組織連携表示システムにおいて、
   上記描画部は、上記記号間を線で結ぶことにより上記現在の連携の形態を描く一方、上記現在の連携の形態を示す線とは異なる種類又は色の線で上記記号間を結ぶことにより、上記将来の連携の形態を描く組織連携表示システム。
6. 請求項１に記載の組織連携表示システムにおいて、
   上記組織に関連するデータとは、連携を期待される人物を示すデータであって、
   上記描画部は、上記連携を期待される人物ごとに連携の期待度を算出し、上記連携を期待される人物に対応する記号の背後に、上記期待度を影として描く組織連携表示システム。
7. 請求項６に記載の組織連携表示システムにおいて、
   上記描画部は、上記期待度の大きさに基づいて上記影の大きさを決定する組織連携表示システム。
8. 請求項１に記載の組織連携表示システムにおいて、
   上記記号間において上記現在の連携の形態が表示され、上記現在の連携の形態が表示される記号間以外の記号間においても上記将来の連携の形態が表示される組織連携表示システム。
9. 請求項１に記載の組織連携表示システムにおいて、
   上記端末と上記入力装置は、同一装置である組織連携表示システム。
10. 請求項１に記載の組織連携表示システムにおいて、
    上記描画部は、上記現在の連携の形態に基づいて上記複数の人物それぞれに対応する記号の配置を決定した後、上記配置が決定した記号に関連づけて上記将来の連携の形態を重畳して描く組織連携表示システム。
11. 組織に属する複数の人物それぞれに装着される複数の端末と、入力装置と、上記複数の端末及び上記入力装置から送信されるデータを処理する処理装置と、を具備する組織連携表示システムであって、
    上記端末は、物理量を検出するセンサと、上記物理量を示すデータを上記処理装置に送信するデータ送信部と、を備え、
    上記入力装置は、上記端末を装着した人物の主観評価に関するデータの入力を受ける入力部と、上記主観評価に関するデータを送信する送信部とを備え、
    上記処理装置は、上記物理量を示すデータに基づいて上記複数の人物の現在の連携を算出する第１の算出部と、上記主観評価に関するデータに基づいて上記複数の人物の将来の連携の形態を算出する第２の算出部と、上記複数の人物それぞれに対応する記号に関連づけて、上記現在の連携の形態と上記将来の連携の形態とをあわせて描く描画部と、を有し、
    接続される表示装置に、上記描かれた上記現在の連携の形態と上記将来の連携の形態とを表示する組織連携表示システム。
12. 請求項１１に記載の組織連携表示システムにおいて、
    上記主観評価を示すデータは、連携を期待される人物を示すデータであって、
    上記描画部は、上記連携を期待される人物ごとに連携の期待度を算出し、上記記号間を線で結ぶことにより上記現在の連携の形態を描く一方、上記連携を期待される人物に対応する記号の背後に、上記期待度を影として描く組織連携表示システム。
13. 組織に属する複数の人物それぞれに装着される端末で検出された対面状態を示すデータ、及び、上記組織に関連するデータを受信する受信部と、
    上記対面状態を示すデータに基づいて上記複数の人物の現在の連携の形態を算出する第１の算出部と、
    上記組織に関連するデータに基づいて上記複数の人物の将来の連携の形態を算出する第２の算出部と、
    上記複数の人物それぞれに対応する記号に関連づけて、上記現在の連携の形態と上記将来の連携の形態とをあわせて描く描画部と、を有する処理装置。
14. 請求項１３に記載の処理装置において、
    上記組織に関連するデータとは、連携を期待される人物を示すデータであって、
    上記描画部は、上記連携を期待される人物ごとに連携の期待度を算出し、上記連携を期待される人物に対応する記号の背後に、上記期待度を影として描く処理装置。
15. 請求項１４に記載の処理装置において、
    上記描画部は、上記期待度の大きさに基づいて上記影の大きさを決定する処理装置。
16. 請求項１３に記載の処理装置において、
    上記描画部は、上記現在の連携の形態に基づいて上記複数の人物それぞれに対応する記号の配置を決定した後、上記配置が決定した記号に関連づけて上記将来の連携の形態を重畳して描く処理装置。
17. 組織に属する複数の人物それぞれに装着される複数の端末と、入力装置と、上記複数の端末及び上記入力装置から送信されるデータを処理する処理装置と、を具備する組織連携表示システムであって、
    上記端末は、物理量を検出するセンサと、上記物理量を示すデータを上記処理装置に送信するデータ送信部と、を備え、
    上記入力装置は、上記端末を装着した人物の主観評価に関するデータの入力を受ける入力部と、上記主観評価に関するデータを送信する送信部とを備え、
    上記処理装置は、上記物理量を示すデータに基づいて上記複数の人物の現在の連携を算出する第１の算出部と、上記主観評価に関するデータに基づいて上記端末を装着した人物の心理状態を算出する第２の算出部と、上記複数の人物それぞれに対応する記号に関連づけて、上記現在の連携の形態と上記心理状態とをあわせて描く描画部と、を有し、
    接続される表示装置に、上記描かれた上記現在の連携の形態と上記心理状態とを表示する組織連携表示システム。
18. 請求項１７に記載の組織連携表示システムにおいて、
    上記主観評価は、上記端末を装着する人物の能力発揮度及び当該人物が取り組む課題の難易度であって、
    上記第２の算出部は、上記能力発揮度及び上記難易度から上記人物が集中している状態を示すフロー状態を上記心理状態として算出する組織連携表示システム。
19. 請求項１７に記載の組織連携表示システムにおいて、
    上記端末と上記入力装置は、同一装置である組織連携表示システム。
20. 組織に属する複数の人物それぞれに装着される複数の端末と、上記複数の端末から送信されるデータを処理する処理装置と、を具備する組織連携表示システムであって、
    上記端末は、他の端末との対面状態を検出するセンサと、上記対面状態を示すデータを上記処理装置に送信するデータ送信部と、を備え、
    上記処理装置は、上記複数の人物のうちの三人について、二組の人物間には連携があるが他の一組の人物間には連携がない三者関係を、上記対面状態を示すデータから抽出する三者関係抽出部と、上記三人の相対関係を示す情報を用いて上記三者関係を分類する三者関係分類部と、上記対面状態を示すデータに基づいて上記複数の人物の現在の連携の形態を算出する制御部と、上記複数の人物それぞれに対応する記号に関連づけて上記現在の連携の形態と上記分類された三者関係とをあわせて描く描画部と、を有し、
    接続される表示装置に、上記描かれた上記現在の連携の形態と上記分類された三者関係とを表示する組織連携表示システム。

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