JP2009217507A - Evaluation device and program - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an evaluation device and a program for evaluating a meeting and a region to hold the meeting in a building. <P>SOLUTION: The evaluation device 10 is provided with: a meeting detecting means 11 for detecting a meeting generated in any of a plurality of facilities (regions) in a building; a meeting type discriminating means 12 for discriminating a type of the meeting detected by the meeting detecting means 11; and a contribution calculating means 13 for generating total information obtained by calculating the total number of meetings detected in a prescribed period for each facility and for each meeting type and calculating the contribution to the meeting of a specific facility on the basis of the total information. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、評価装置及びプログラムに関する。   The present invention relates to an evaluation apparatus and a program.

施設内で移動する人物を検出して人物の動線を計測する動線計測手段と、動線情報から人物の総移動時間、総移動距離等の移動コストを算出する移動コスト算出手段とを備えた施設管理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。   A flow line measuring means for detecting a person moving in the facility and measuring a flow line of the person, and a movement cost calculating means for calculating a movement cost such as a total movement time and a total movement distance of the person from the flow line information. A facility management apparatus has been proposed (see, for example, Patent Document 1).

特開２００３−２２３０９号公報JP 2003-22309 A

本発明の目的は、建物内の会合が行われる領域や、会合を評価することができる評価装置及びプログラムを提供することにある。   The objective of this invention is providing the evaluation apparatus and program which can evaluate the area | region where the meeting in a building is performed, and a meeting.

本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の評価装置及びプログラムを提供する。   In order to achieve the above object, one aspect of the present invention provides the following evaluation apparatus and program.

［１］建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記会合の種類を判別する判別手段と、所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成する生成手段とを備えた評価装置。 [1] Detection means for detecting a meeting that has occurred in any of a plurality of areas in a building, determination means for determining the type of the meeting detected by the detection means, and the meeting detected in a predetermined period And generating means for generating aggregate information in which the number of each is aggregated for each area and for each type of meeting.

［２］建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記会合の種類を判別する判別手段と、所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成し、前記集計情報に基づいて特定の前記領域又は特定の前記種類の会合に対する評価値を算出する算出手段とを備えた評価装置。 [2] Detection means for detecting a meeting that has occurred in any of a plurality of areas in the building, determination means for determining the type of the meeting detected by the detection means, and the meeting detected in a predetermined period And a calculation means for calculating the evaluation value for the specific region or the specific type of meeting based on the total information based on the total information. apparatus.

［３］前記検出手段は、対象者が前記複数の領域の何れの領域に何時居たかを示す人位置情報から、前記会合の発生を検出する前記［１］又は［２］に記載の評価装置。 [3] The evaluation device according to [1] or [2], wherein the detection unit detects the occurrence of the meeting from person position information indicating when the target person is in which of the plurality of areas. .

［４］前記算出手段が算出する前記評価値は、特定の前記領域の前記会合に対する寄与度を算出する前記［２］に記載の評価装置。 [4] The evaluation apparatus according to [2], wherein the evaluation value calculated by the calculation unit calculates a contribution degree of the specific region to the meeting.

［５］前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記複数の領域で発生した前記特定の種類の会合の総数に対する、特定の前記領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である前記［４］に記載の評価装置。 [5] The contribution calculated by the calculation unit is a ratio of the total number of the specific types of meetings that have occurred in the specific area to the total number of the specific types of meetings that have occurred in the plurality of areas. The evaluation apparatus according to [4].

［６］前前記算出手段が算出する記寄与度は、前記特定の領域で発生した全ての前記種類の会合の総数に対する、特定の前記領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である前記［４］に記載の評価装置。 [6] The degree of contribution calculated by the calculating means is a ratio of the total number of meetings of the specific type that occurred in the specific area to the total number of meetings of the type that occurred in the specific area. The evaluation apparatus according to [4].

［７］前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記特定の領域で発生した特定の種類の会合の総数に、前記特定の領域の面積に応じた係数を掛けたものである前記［５］又は［６］に記載の評価装置。 [7] The contribution calculated by the calculating means is obtained by multiplying the total number of specific types of meetings that have occurred in the specific area by a coefficient corresponding to the area of the specific area. Or the evaluation apparatus as described in [6].

［８］前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記特定の領域で発生した特定の種類の会合の総数に、空きの前記領域の数の割合に応じた係数を掛けたものである前記［５］又は［６］に記載の評価装置。 [8] The degree of contribution calculated by the calculating means is obtained by multiplying the total number of meetings of a specific type occurring in the specific area by a coefficient corresponding to the ratio of the number of empty areas. [5] or [6].

［９］前記算出手段により前記種類別に算出した複数の前記割合を要素とするベクトルで表した前記特定の領域の特性を算出する特性算出手段をさらに備える前記［５］又は［６］に記載の評価装置。 [9] The characteristic calculation unit according to [5] or [6], further including a characteristic calculation unit that calculates a characteristic of the specific region represented by a vector having a plurality of the ratios calculated by the type by the calculation unit as elements. Evaluation device.

［１０］前記算出手段が算出する前記評価値は、前記複数の領域で発生した全ての前記種類の会合の総数に対する、前記複数の領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である前記［２］に記載の評価装置。 [10] The evaluation value calculated by the calculating means is a ratio of the total number of meetings of the specific type occurring in the plurality of areas to the total number of meetings of the type occurring in the plurality of areas. The evaluation apparatus according to [2].

［１１］建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出ステップと、前記検出ステップにより検出された前記会合の種類を判別する判別ステップと、所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成する生成ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。 [11] A detection step of detecting a meeting that has occurred in any of a plurality of areas in a building, a determination step of determining the type of the meeting detected by the detection step, and the meeting detected in a predetermined period A program for causing a computer to execute a generation step of generating aggregate information in which the number of each is aggregated for each area and for each type of meeting.

請求項１、２および１１に係る発明によれば、建物内の会合が行われる領域、及び対象者が属する組織間や組織内の対象者間のコミュニケーションを評価することができる。   According to the invention which concerns on Claim 1, 2, and 11, the area | region where the meeting in a building is performed, communication between the organizations to which a subject belongs, and between subjects in an organization can be evaluated.

請求項３に係る発明によれば、同一の領域、同一の時間帯に２人以上の対象者が居たことを検出することで、会合を検出することができる。   According to the invention which concerns on Claim 3, a meeting can be detected by detecting that there were two or more subjects in the same area and the same time zone.

請求項４、５、６に係る発明によれば、特定の領域の寄与度を知ることができる。   According to the inventions according to claims 4, 5, and 6, it is possible to know the degree of contribution of a specific region.

請求項７に係る発明によれば、領域の大きさを考慮した特定の領域の寄与度を知ることができる。   According to the invention which concerns on Claim 7, the contribution of the specific area | region which considered the magnitude | size of the area | region can be known.

請求項８に係る発明によれば、空き領域の数を考慮した特定の領域の寄与度を知ることができる。   According to the invention which concerns on Claim 8, the contribution of the specific area | region which considered the number of empty areas can be known.

請求項９に係る発明によれば、各領域の寄与度を総合的に把握することができる。   According to the invention which concerns on Claim 9, the contribution of each area | region can be grasped | ascertained comprehensively.

請求項１０に係る発明によれば、特定の会合に参加した対象者又はその対象者の所属する組織のコミュニケーションを評価することができる。   According to the invention which concerns on Claim 10, the communication of the subject who participated in the specific meeting or the organization to which the subject belongs can be evaluated.

［第１の実施の形態]
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る評価システムの概略の構成を示すブロック図である。 [First embodiment]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the evaluation system according to the first embodiment of the present invention.

この評価システム１は、オフィスビル、工場、店舗ビル、集合住宅等の建物内の領域としてのファシリティ（共用施設）に集まる人（対象者）を検出する人位置検出システム２と、従業員属性情報データベース（ＤＢ）を記憶する第１の記憶装置３と、組織業務情報データベース（ＤＢ）を記憶する第２の記憶装置４と、ファシリティ又はコミュニケーションを評価する評価装置１０とを有して構成されている。   This evaluation system 1 includes a person position detection system 2 that detects a person (target person) gathering in a facility (shared facility) as an area in a building such as an office building, a factory, a store building, and an apartment house, and employee attribute information A first storage device 3 that stores a database (DB), a second storage device 4 that stores an organizational work information database (DB), and an evaluation device 10 that evaluates facilities or communication are configured. Yes.

（人位置検出システム）
人位置検出システム２は、各対象者が携帯する複数のＲＦＩＤタグ（無線端末）２０と、各ファシリティにそれぞれ設置された複数のタグリーダ２１（２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃ，・・・）と、人位置情報を保持する人位置情報保持手段２２とを備える。人位置検出システム２は、上記の構成に限定されない。例えば、各ファシリティに設置したビデオカメラで対象者の顔を撮影して対象者を特定してもよい。 (Human position detection system)
The human position detection system 2 includes a plurality of RFID tags (wireless terminals) 20 carried by each target person, a plurality of tag readers 21 (21A, 21B, 21C,...) Respectively installed in each facility, Human position information holding means 22 for holding information. The human position detection system 2 is not limited to the above configuration. For example, the target person may be identified by photographing the face of the target person with a video camera installed in each facility.

ＲＦＩＤタグ２０は、対象者を識別する対象者ＩＤを記憶するＩＣメモリと、アンテナとを有する、電池を内蔵するアクティグ型であり、一定時間（例えば３秒）毎に対象者ＩＤを含む信号をアンテナから発信する。なお、ＲＦＩＤタグ２０は、電池を内蔵しないパッシブ型でもよい。   The RFID tag 20 is an active type having a built-in battery having an IC memory for storing a subject ID for identifying a subject and an antenna, and a signal including the subject ID every certain time (for example, 3 seconds). Call from the antenna. The RFID tag 20 may be a passive type that does not incorporate a battery.

タグリーダ２１は、施設内の複数の領域、例えば、５階ラウンジ（休憩室）、６階ラウンジ、会議室等の各ファシリティにそれぞれ配置され、ＲＦＩＤタグ２０から発信された信号から対象者ＩＤを抽出し、抽出した対象者ＩＤと、自己が設置されている場所を識別するファシリティＩＤと、ＲＦＩＤタグ２０から信号を受信した時刻情報とを人位置情報保持手段２２に出力する。   The tag reader 21 is arranged in each facility in the facility, for example, the fifth-floor lounge (rest room), the sixth-floor lounge, and the conference room, and extracts the target person ID from the signal transmitted from the RFID tag 20. Then, the extracted target person ID, the facility ID for identifying the place where the person is installed, and the time information when the signal is received from the RFID tag 20 are output to the person position information holding means 22.

人位置情報保持手段２２は、タグリーダ２１から順次出力される対象者ＩＤ及びエリアＩＤ（ファシリティＩＤに対応）を受け付ける。また、人位置情報保持手段２２は、タグリーダ２１から同一の対象者ＩＤ及びエリアＩＤを連続して３回以上受け付けたときは、最初に受け付けた時刻を開始時間とし、タグリーダ２１から同一の対象者ＩＤ及びエリアＩＤを連続して３回以上受け付けなくなったときは、最後に受け付けた時刻を終了時間とし、対象者ＩＤ、エリアＩＤ、開始時間及び終了時間を人位置情報として半導体メモリ、ＨＤＤ等の記憶部に記憶する。   The person position information holding unit 22 receives the target person ID and the area ID (corresponding to the facility ID) sequentially output from the tag reader 21. Further, when the person position information holding means 22 receives the same target person ID and area ID three or more times consecutively from the tag reader 21, the first received time is set as the start time, and the same target person is received from the tag reader 21. When the ID and area ID are not received three or more times in succession, the last received time is set as the end time, and the target person ID, area ID, start time and end time are set as the person position information, such as semiconductor memory, HDD, etc. Store in the storage unit.

第１の記憶装置３が記憶する従業員属性情報ＤＢには、従業者等の対象者を識別する対象者ＩＤ、対象者が所属する所属組織、対象者の職務等の従業者属性情報が記録されている。   The employee attribute information DB stored in the first storage device 3 records employee attribute information such as a target person ID for identifying a target person such as an employee, the organization to which the target person belongs, and the duties of the target person. Has been.

第２の記憶装置４が記憶する組織業務情報ＤＢには、スケジュール情報、組織図情報、社内プロジェクトの情報等の組織業務情報が記録されている。スケジュール情報には、会議室等のファシリティを予約するための、予約者、ファシリティ、日時、利用目的、会議名等が含まれる。   Organization work information such as schedule information, organization chart information, and in-house project information is recorded in the organization work information DB stored in the second storage device 4. The schedule information includes a reservation person, facility, date and time, purpose of use, meeting name, etc. for reserving a facility such as a conference room.

（評価装置）
評価装置１０は、会合検出手段１１と、会合タイプ判別手段１２と、寄与度算出手段１３と、ファシリティ特性算出手段１４とを備える。会合検出手段１１、会合タイプ判別手段１２、寄与度算出手段１３及びファシリティ特性算出手段１４は、ＣＰＵと、後述する図１１のフローチャートに示すようなＣＰＵのプログラムやデータを記憶するメモリによって実現してもよく、ハードウェアによって実現してもよい。 (Evaluation equipment)
The evaluation apparatus 10 includes a meeting detection unit 11, a meeting type determination unit 12, a contribution degree calculation unit 13, and a facility characteristic calculation unit 14. The meeting detection unit 11, the meeting type determination unit 12, the contribution degree calculation unit 13, and the facility characteristic calculation unit 14 are realized by a CPU and a memory that stores a CPU program and data as shown in a flowchart of FIG. Alternatively, it may be realized by hardware.

会合検出手段１１は、人位置情報保持手段２２から人位置情報を取得し、取得した人位置情報を基に会合を検出し、会合情報を生成する。例えば、同じファシリティで、同じ時間帯に、２人以上の対象者が検出されたとき、１つの会合が発生したとみなして会合を検出する。また、同じファシリティで、同じ時間帯に検出された対象者のすべては、検出した１つの会合に参加したものとみなす。会合情報には、会合を識別する会合ＩＤ、会合へ参加した者のＩＤリスト、会合の開始時間と終了時間、スケジュールへの登録時間、登録者のＩＤ等が含まれる。   The meeting detection means 11 acquires person position information from the person position information holding means 22, detects a meeting based on the acquired person position information, and generates meeting information. For example, when two or more subjects are detected in the same facility and in the same time zone, it is assumed that one meeting has occurred and the meeting is detected. In addition, all subjects detected at the same facility and in the same time zone are considered to have participated in one detected meeting. The meeting information includes a meeting ID for identifying the meeting, an ID list of persons who participated in the meeting, a meeting start time and end time, a registration time for the schedule, a registrant ID, and the like.

会合タイプ判別手段１２は、所定の期間（例えば、１ヶ月、６ヶ月、１年等）に会合検出手段１１により検出された会合を、第１の記憶装置３が記憶する従業員属性情報ＤＢ、及び第２の記憶装置４が記憶する組織業務情報ＤＢを基に、いくつかのタイプに分類する。すなわち、会合タイプ判別手段１２は、会合タイプの判別を以下の指標（タイプ要素）の下で行う。各タイプ要素の具体例については、後述する。
（１）会合規模…参加者の人数
（２）会合の長さ…会合の時間
（３）偶発性…スケジュールされた会合か、それとも突然始まった会合か
（４）チーム内コミュニケーション…チーム・組織内のコミュニケーションか、チーム横断型のコミュニケーションか The meeting type discriminating unit 12 includes an employee attribute information DB in which the first storage device 3 stores the meetings detected by the meeting detecting unit 11 during a predetermined period (for example, 1 month, 6 months, 1 year, etc.). Based on the organizational work information DB stored in the second storage device 4, the data is classified into several types. In other words, the meeting type determination unit 12 determines the meeting type under the following index (type element). Specific examples of each type element will be described later.
(1) Meeting size: Number of participants (2) Length of meeting ... Meeting time (3) Contingency ... Scheduled meeting or meeting started suddenly (4) Communication within teams: Within team / organization Communication or cross-team communication

寄与度算出手段１３は、各ファシリティ（Fj）について、会合タイプ別の評価値としての寄与度（Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ））を次の式(1)を用いて算出する。

但し、Ｍｉは特定のタイプの会合を示し、Ｆjは特定のファシリティを示す。寄与度の高さは、会合Ｍｉが他の場所ではなく当該ファシリティＦｊにおいて頻繁に行われるることを表す。なお、評価値は、上記のものに限定されない。 The contribution calculation means 13 calculates the contribution (Con (Mi, Fj)) as an evaluation value for each meeting type for each facility (Fj) using the following equation (1).

Where Mi indicates a specific type of meeting and Fj indicates a specific facility. The high degree of contribution indicates that the meeting Mi is frequently performed in the facility Fj, not in another place. The evaluation value is not limited to the above.

ファシリティ特性算出手段１４は、寄与度算出手段１３が算出した寄与度を基に、ファシリティ（Ｆｊ）の特性Ｃｈａｒ（Ｆｊ）を、次の式(2)を用いて算出する。式(2)は、会合タイプ別にファシリティの寄与度を要素とするベクトルとして計算する。

但し、会合タイプを{Mi|i=1,2…,n}とする。
Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ）の値が大きい場合は、Ｆｊでは他のタイプの会合よりも会合Ｍｉがよく行われていると評価することができ、Ｍｉに対するＦｊの寄与度が高いと評価することができる。なお、ファイシリティの寄与度の表現態様は、上記式(2)に限らない。 The facility characteristic calculation unit 14 calculates the characteristic Char (Fj) of the facility (Fj) using the following equation (2) based on the contribution calculated by the contribution calculation unit 13. Equation (2) is calculated as a vector with the facility contribution as an element for each meeting type.

However, the meeting type is {Mi | i = 1,2 ..., n}.
When the value of Con (Mi, Fj) is large, it can be evaluated that the meeting Mi is performed more frequently than other types of meetings in Fj, and it can be evaluated that the contribution degree of Fj to Mi is high. it can. Note that the expression mode of the degree of contribution of the facility is not limited to the above formula (2).

また、ファシリティ特性算出手段１４は、算出結果を、例えば、ディスプレイに表示し、プリンタにより印刷出力し、又は記憶装置に記憶させることにより、出力する。   The facility characteristic calculation unit 14 outputs the calculation result by, for example, displaying it on a display, printing it out with a printer, or storing it in a storage device.

（会合タイプの分類例）
次に、会合タイプの分類例について、図２〜図６を参照して説明する。 (Meeting type classification example)
Next, an example of meeting type classification will be described with reference to FIGS.

図２は、会合規模に応じた会合タイプの分類例を示す。会合に参加する人数に応じて、例えば、参加人数が２人のときは「一対一」、３〜５人のときは「小規模」、６〜１０人のときは「中規模」、１１人以上のときは「大規模」のように分類する。   FIG. 2 shows a classification example of the meeting type according to the meeting scale. Depending on the number of people participating in the meeting, for example, “one to one” when the number of participants is 2, “small” when 3-5, “medium” when 6-10, 11 In these cases, classify as “large-scale”.

図３は、会合時間の長さのタイプ要素に応じた会合タイプの分類例を示す。会合情報の「開始時間」と「終了時間」から会合時間を算出し、会合時間に応じて会合タイプを分類する。会合時間が、例えば、５分以下のときは「挨拶レベル」、５〜３０分のときは「立ち話レベル」、３０分以上のときは「会合レベル」のように分類する。   FIG. 3 shows an example of classification of meeting types according to the type element of the length of meeting time. The meeting time is calculated from the “start time” and “end time” of the meeting information, and the meeting type is classified according to the meeting time. For example, when the meeting time is 5 minutes or less, it is classified as “greeting level”, when it is 5 to 30 minutes, “talking level”, when it is 30 minutes or more, “meeting level”.

図４（ａ）は、偶発性に応じて会合タイプの分類例を示し、図４（ｂ）は、分類ルールを示す。会合がいつ開催されることが決まったかという偶発性に応じてスケジュール情報を用いて会合タイプを分類する。スケジュール情報４００は、参加者リスト、開始時間、終了時間、登録時間からなり、組織業務情報ＤＢに記録されている。スケジュール情報４００への登録時間と、会合が実際に開催された開始時間との差から分類することができる。例えば、図４（ｂ）に示すように、スケジュールに登録されていないときは「偶発的な会合」、スケジュールに登録された日が開催日の当日か、前日のときは「急な会合」、２日以前のときは「予定された会合」に分類する。   FIG. 4A shows an example of classification of meeting types according to randomness, and FIG. 4B shows classification rules. Classify meeting types using schedule information according to the contingency of when the meeting will be held. The schedule information 400 includes a participant list, a start time, an end time, and a registration time, and is recorded in the organizational work information DB. Classification can be made from the difference between the registration time in the schedule information 400 and the start time at which the meeting was actually held. For example, as shown in FIG. 4B, when it is not registered in the schedule, it is “accidental meeting”, when the day registered in the schedule is the day of the event, or when it is the previous day, “rapid meeting” If it is less than 2 days, classify it as a “scheduled meeting”.

図５（ａ）は組織図、図５（ｂ）は、チーム内コミュニケーションに応じた会合タイプの分類例を示す。チーム内コミュニケーションの組織図上の距離から、「チーム内コミュニケーション」「チーム間コミュニケーション」に分類する。「組織図上の距離」とは、部門間の関係をツリーとみなし、部門間の距離を親族等の計算と同様の方法で計算する。例えば、Ａ営業部又はＡ営業部に所属する従業員にとって、首都圏営業部又は首都圏営業部に所属する従業員との間は、距離１、Ｂ営業部との間は、距離２とする。   FIG. 5A shows an organization chart, and FIG. 5B shows an example of classification of meeting types according to intra-team communication. Based on the distance in the organizational chart of intra-team communication, it is classified into “in-team communication” and “inter-team communication”. The “distance on the organization chart” refers to the relationship between departments as a tree, and the distance between departments is calculated in the same way as the calculation of relatives and the like. For example, for an employee who belongs to the A sales department or the A sales department, the distance 1 is between the employee belonging to the Tokyo metropolitan area sales department or the metropolitan area sales department and the distance 2 is between the employee who belongs to the B sales department. .

そして、図５（ｂ）に示すように、会合参加者のペア（参加者の一対一の組合せ）間の距離の平均値が距離２以下なら「チーム内コミュニケーション」、２より大きい場合は「チーム間コミュニケーション」に分類する。   Then, as shown in FIG. 5B, if the average value of the distance between the pair of meeting participants (one-to-one combination of participants) is 2 or less, “intra-team communication”; Classify as “inter-communication”.

図６は、会合タイプの判別結果の一例を示す。各会合を図２〜図５に示すルールに従い判別した結果は、図６に示すように、会合ＩＤ、ファシリティＩＤ、会合タイプで表す。また、会合タイプは、４つタイプ要素（会議規模,会議の長さ,偶発性,チーム内コミュニケーション)の組合せで表す。   FIG. 6 shows an example of the meeting type discrimination result. The result of discriminating each meeting according to the rules shown in FIGS. 2 to 5 is represented by a meeting ID, a facility ID, and a meeting type as shown in FIG. The meeting type is represented by a combination of four type elements (meeting scale, meeting length, contingency, intra-team communication).

（第１の実施の形態の動作）
次に、第１の実施の形態の動作を図１〜図１０を参照し、図１１のフローチャートに従って説明する。 (Operation of the first embodiment)
Next, the operation of the first embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. 11 with reference to FIGS.

（１）会合情報の生成
会合検出手段１１は、人位置情報保持手段２２から人位置情報を取得し、人位置情報を基に会合を検出し、会合情報として生成する（Ｓ１）。 (1) Generation of Meeting Information The meeting detection means 11 acquires person position information from the person position information holding means 22, detects a meeting based on the person position information, and generates meeting information (S1).

図７は、人位置情報保持手段２２が保持する人位置情報の一例を示す。人位置情報２２０は、対象者ＩＤ、ファシリティＩＤ、ファシリティへの入室時間と、ファシリティからの退室時間等からなる。   FIG. 7 shows an example of the person position information held by the person position information holding means 22. The person position information 220 includes an object person ID, a facility ID, an entry time to the facility, an exit time from the facility, and the like.

図８は、会合検出手段１１が検出した会合の一例を示す。会合検出手段１１は、同一の会合に参加した対象者ＩＤからなる参加者リストと、会合の開始時点を示す開始時間、会合の終了時点を示す終了時間、エリアＩＤ等からなる会合リスト１１０を生成する。   FIG. 8 shows an example of a meeting detected by the meeting detection means 11. The meeting detection means 11 generates a participant list composed of subject IDs who participated in the same meeting, a meeting list 110 composed of a start time indicating the start time of the meeting, an end time indicating the end time of the meeting, an area ID, and the like. To do.

図７に示すように、６階会議室に居た対象者のEmployee-1とEmployee-2の２人には、共通する時間帯（11:02:23〜12:01:30）が存在することから、会合検出手段１１は、６階会議で会合が発生したことを検出する。11:02:23に全員が揃っていることから、11:02:23を会合の開始時間とみなす。また、12：01：30には退出を開始していることから、12：01：30を会合の終了時間とみなす。   As shown in FIG. 7, there is a common time zone (11: 02: 23-12: 01: 30) for the two employees, Employee-1 and Employee-2, who were in the 6th floor conference room. Therefore, the meeting detection means 11 detects that a meeting has occurred in the 6th floor meeting. Since everyone is at 11:02:23, 11:02:23 is considered the meeting start time. Also, since the departure started at 12:01:30, 12:01:30 is regarded as the meeting end time.

また、図７に示すように、６階ラウンジに居た対象者のEmployee-3とEmployee-4の２人には、共通する時間帯（11:05:36〜11:58:21）が存在することから、会合検出手段１１は、６階会議で会合が発生したことを検出する。11:05:36に全員が揃っていることから、11:05:36を会合の開始時間とみなす。また、11：58：21には退出を開始していることから、11：58：21を会合の終了時間とみなす。   In addition, as shown in Fig. 7, there is a common time zone (11:05:36 to 11:58:21) for the two employees Employee-3 and Employee-4 in the 6th floor lounge. Therefore, the meeting detection means 11 detects that a meeting has occurred in the sixth-floor meeting. Since everyone is ready at 11:05:36, we consider 11:05:36 as the start time of the meeting. Also, since we started leaving at 11:58:21, we consider 11:58:21 as the meeting end time.

（２）会合タイプの判別
次に、会合タイプ判別手段１２は、第１の記憶装置３に記憶されている従業者属性情報ＤＢ及び第２の記憶装置４に記憶されている組織業務情報ＤＢに基づいて、会合検出手段１１によって検出された会合情報を会合タイプに判別する（Ｓ２）。 (2) Meeting Type Determination Next, the meeting type determination unit 12 stores the employee attribute information DB stored in the first storage device 3 and the organization work information DB stored in the second storage device 4. Based on this, the meeting information detected by the meeting detection means 11 is determined as the meeting type (S2).

（３）ファシリティの寄与度の算出
図９は、寄与度算出手段１３による各会合タイプ別の会合回数の集計結果の一例を示す。寄与度算出手段１３は、同図に示すように、会合タイプ別に、どのファシリティで会合が何回発生し、全ファシリティで会合が何回発生したかを集計する。 (3) Calculation of Facility Contribution Level FIG. 9 shows an example of the result of counting the number of meetings for each meeting type by the contribution level calculation means 13. As shown in the figure, the contribution degree calculation means 13 totals how many meetings have occurred in which facility and how many meetings have occurred in all facilities, for each meeting type.

次に、寄与度算出手段１３は、ファシリティ（Fi）について、会合タイプ別に寄与度（Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ））を、上記の式(1)を用いて算出する（Ｓ３）。   Next, the contribution degree calculation means 13 calculates the contribution degree (Con (Mi, Fj)) for each meeting type for the facility (Fi) using the above equation (1) (S3).

図１０は、寄与度算出手段１３によるファシリティについての会合タイプ別の寄与度の算出結果の一例を示す。寄与度算出手段１３は、図９の会合回数の集計結果を基に、上記式(1)を用い、図１０に示すように、各ファシリティについて、会合タイプ別の寄与度を算出する。図１０に示す場合は、５階ラウンジについては、会合タイプ（小規模、挨拶、偶発的な会合、チーム内コミュニケーション）の寄与度は、０．０７７、会合タイプ（中規模、予定された会合、チーム内コミュニケーション）の寄与度は、０．４２９であることを示している。また、６階ラウンジ（ファシリティ）については、会合タイプ（小規模、挨拶、偶発的な会合、チーム内コミュニケーション）の寄与度は、０．１５４、会合タイプ（中規模、予定された会合、チーム内コミュニケーション）の寄与度は、０．０１４であることを示している。   FIG. 10 shows an example of the calculation result of the degree of contribution for each type of facility by the contribution degree calculation means 13. The contribution degree calculation means 13 calculates the contribution degree for each facility type for each facility, as shown in FIG. 10, using the above formula (1) based on the result of counting the number of meetings in FIG. In the case shown in FIG. 10, for the 5th floor lounge, the contribution type of the meeting type (small, greeting, accidental meeting, intra-team communication) is 0.077, and the meeting type (medium, scheduled meeting, The contribution of (communication within the team) is 0.429. For the 6th floor lounge (facility), the contribution of the meeting type (small, greeting, accidental meeting, in-team communication) is 0.154, and the meeting type (medium, scheduled meeting, in-team) The degree of contribution of communication) is 0.014.

（４）ファシリティの特性の算出
ファシリティ特性算出手段１４は、ファシリティ（Ｆｊ）の特性Ｃｈａｒ（Ｆｊ）を、上記の式(2)を用いて算出し、算出結果を出力する。 (4) Facility characteristic calculation The facility characteristic calculation means 14 calculates the characteristic Char (Fj) of the facility (Fj) using the above equation (2), and outputs the calculation result.

［第２の実施の形態]
本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態とは、寄与度算出手段１３が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。 [Second Embodiment]
The second embodiment of the present invention is different from the first embodiment in the contribution degree calculation means 13 and is otherwise configured in the same manner as in the first embodiment.

本実施の形態の寄与度算出手段１３は、上記式(1)のように全ファシリティではなく、特定種類の全ファシリティ（例：ラウンジスペース２箇所）に対する特定種類のファシリティ（ラウンジスペース）の寄与度（Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ））を次の式(3)を用いて算出する。

The contribution degree calculation means 13 of the present embodiment is not the whole facility as in the above formula (1), but the contribution degree of a specific type of facility (lounge space) to a specific type of all facilities (eg, two lounge spaces). (Con (Mi, Fj)) is calculated using the following equation (3).

［第３の実施の形態]
本発明の第３の実施の形態は、第１の実施の形態とは、ファシリティ特性算出手段１４が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。 [Third Embodiment]
The third embodiment of the present invention is different from the first embodiment in the facility characteristic calculation means 14 and is otherwise configured in the same manner as in the first embodiment.

ファシリティ特性算出手段１４は、特性データ（ベクトル）のコサイン距離を、ファシリティ間の距離（同質ではない度合い）として算出する。例えば、ファシリティＦ_１とファシリティＦ_２の距離ｄｉｓ（Ｆ_１，Ｆ_２）は、次の式(4)で算出することができる。

The facility characteristic calculation means 14 calculates the cosine distance of the characteristic data (vector) as a distance between facilities (a degree of non-homogeneity). For example, the distance dis (F ₁ , F ₂ ) between the facility F ₁ and the facility F ₂ can be calculated by the following equation (4).

［第４の実施の形態]
本発明の第４の実施の形態は、第１の実施の形態とは、寄与度算出手段１３及びファシリティ特性算出手段１４が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。 [Fourth embodiment]
The fourth embodiment of the present invention is different from the first embodiment in the contribution degree calculating means 13 and the facility characteristic calculating means 14, and is otherwise configured in the same manner as in the first embodiment.

本実施の形態の寄与度算出手段１３は、ファシリティの広さに対する会議規模に応じて、Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ）の計算に係数α_Ｆを掛けた次の式(5)を用いて寄与度（Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ））を算出する。

The contribution degree calculation means 13 of the present embodiment uses the following expression (5) obtained by multiplying the calculation of Con (Mi, Fj) by a coefficient α _F according to the conference scale with respect to the size of the facility ( Con (Mi, Fj)) is calculated.

図１２は、ファシリティの大きさに応じた係数α_Ｆを示す。例えば、図１２に示すように、比較的広い６階会議室（基準のファシリティ）に対して利用する人数が少ないほど係数α_Ｆを小さくする。なお、基準のファシリティは、最大の広さのファシリティでもよい。 FIG. 12 shows the coefficient α _F according to the size of the facility. For example, as shown in FIG. 12, the coefficient α _F is made smaller as the number of people using a relatively large 6th floor conference room (standard facility) is smaller. Note that the standard facility may be a facility having the maximum size.

［第５の実施の形態]
本発明の第５の実施の形態は、第１の実施の形態とは、寄与度算出手段１３が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。 [Fifth Embodiment]
The fifth embodiment of the present invention is different from the first embodiment in the contribution calculation means 13 and is otherwise configured in the same manner as in the first embodiment.

本実施の形態の寄与度算出手段１３は、空きファシリティの数に応じて、Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ）の計算に係数（＝空きファシリティの数／全ファシリティの数）を掛けて寄与度（Ｃｏｎ（Ｍｉ，Ｆｊ））を算出する。   The contribution calculation means 13 of this embodiment multiplies the calculation of Con (Mi, Fj) by a coefficient (= number of empty facilities / number of all facilities) according to the number of empty facilities. Mi, Fj)) is calculated.

図１３は、空きファシリティ数を含めた会合の発生回数の集積結果の一例を示す。各会合情報に、そのとき利用可能だった空きファシリティの数を記録するフィールドを用意する。これにより、空き部屋が少なく仕方なく空いている部屋を選んだという場合の影響を少なくすることができる。   FIG. 13 shows an example of a result of accumulating the number of meetings that include the number of free facilities. Each meeting information has a field that records the number of available facilities that were available at that time. As a result, it is possible to reduce the influence of selecting a room that is vacant with few empty rooms.

［第６の実施の形態］
次に、本発明の第６の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態とは、寄与度算出手段１３が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。 [Sixth Embodiment]
Next, a sixth embodiment of the present invention will be described. The present embodiment is different from the first embodiment in the contribution degree calculation means 13 and is otherwise configured in the same manner as the first embodiment.

本実施の形態の寄与度算出手段１３は、全会合タイプの発生回数に対する、特定の会合タイプの発生回数の割合（Ｃｏｎ（Ｍｉ））を次の式(6)により算出する。

これにより、特定の会合の評価、すなわち会合に参加した対象者が属する組織間や組織内の対象者間のコミュニケーションを評価することができる。 The contribution calculation means 13 of the present embodiment calculates the ratio of the number of occurrences of a specific meeting type to the number of occurrences of all meeting types (Con (Mi)) by the following equation (6).

Thereby, it is possible to evaluate the evaluation of a specific meeting, that is, the communication between the organizations to which the subjects who participated in the meeting belong or between the subjects within the organization.

［第７の実施の形態］
次に、本発明の第７の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態とは、寄与度算出手段１３が異なり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。 [Seventh Embodiment]
Next, a seventh embodiment of the present invention will be described. The present embodiment is different from the first embodiment in the contribution degree calculation means 13 and is otherwise configured in the same manner as the first embodiment.

本実施の形態の寄与度算出手段１３は、全てのファイシティで発生した全会合タイプの発生回数に対する、特定のファシリティで発生した全会合タイプの会合の総数を算出する。   The contribution calculation means 13 of the present embodiment calculates the total number of meetings of all meeting types that have occurred in a specific facility with respect to the number of occurrences of all meeting types that have occurred in all of the facilities.

［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、その発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々変形実施が可能である。 [Other embodiments]
The present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made without departing from the spirit of the invention.

上記実施の形態で使用されるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体から評価装置のメモリに読み込んでもよく、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等から評価装置のメモリにダウンロードしてもよい。   The program used in the above embodiment may be read from a recording medium such as a CD-ROM into the memory of the evaluation apparatus, or downloaded to a memory of the evaluation apparatus from a server connected to a network such as the Internet. .

上記実施の形態で使用されるプログラムの一部又は全部を特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等のハードウェアによって実現してもよい。   Part or all of the program used in the above embodiment may be realized by hardware such as an application specific integrated circuit (ASIC).

図１は、本発明の第１の実施の形態に係る評価システムの概略の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the evaluation system according to the first embodiment of the present invention. 図２は、会合規模に応じた会合タイプの分類例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a classification example of the meeting type according to the meeting scale. 図３は、会合時間の長さのタイプ要素に応じた会合タイプの分類例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a classification example of the meeting type according to the type element of the length of the meeting time. 図４（ａ）は、偶発性に応じて会合タイプの分類例を示し、図４（ｂ）は、分類ルールを示す図である。FIG. 4A illustrates an example of meeting type classification according to randomness, and FIG. 4B illustrates a classification rule. 図５（ａ）は組織図、図５（ｂ）は、チーム内コミュニケーションに応じた会合タイプの分類例を示す図である。FIG. 5 (a) is an organization chart, and FIG. 5 (b) is a diagram showing an example of meeting type classification according to intra-team communication. 図６は、会合タイプの判別結果の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a meeting type determination result. 図７は、人位置情報保持手段が保持する人位置情報の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the person position information held by the person position information holding unit. 図８は、会合検出手段が検出した会合の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a meeting detected by the meeting detection unit. 図９は、会合タイプ別の会合回数の集計結果の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a result of counting the number of meetings for each meeting type. 図１０は、ファシリティについての会合タイプ別の寄与度の算出結果の一例を示す。FIG. 10 shows an example of the calculation result of the degree of contribution for each type of facility. 図１１は、評価システムの動作を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the evaluation system. 図１２は、ファシリティの大きさに応じた係数α_Ｆを示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating a coefficient α _F corresponding to the size of the facility. 図１３は、空きファシリティ数を含めた会合の発生回数の集積結果の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a result of accumulating the number of meeting occurrences including the number of free facilities.

符号の説明Explanation of symbols

１ 評価システム、２ 人位置検出システム、３ 第１の記憶装置、４ 第２の記憶装置、１０ 評価装置、１１ 会合検出手段、１２ 会合タイプ判別手段、１３ 寄与度算出手段、１４ ファシリティ特性算出手段、２０ タグ、２１，２１Ａ，２１Ｂ，２１Ｃ タグリーダ、２２ 人位置情報保持手段、１１０ 会合リスト、２２０ 人位置情報、４００ スケジュール情報 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Evaluation system, 2 person position detection system, 3rd 1st memory | storage device, 4th 2nd memory | storage device, 10 Evaluation apparatus, 11 Meeting detection means, 12 Meeting type discrimination means, 13 Contribution calculation means, 14 Facility characteristic calculation means , 20 tag, 21, 21A, 21B, 21C tag reader, 22 person position information holding means, 110 meeting list, 220 person position information, 400 schedule information

Claims (11)

建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記会合の種類を判別する判別手段と、
所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成する生成手段とを備えた評価装置。 Detecting means for detecting a meeting that has occurred in any of a plurality of areas in the building;
Discriminating means for discriminating the type of the meeting detected by the detecting means;
An evaluation apparatus comprising: a generating unit that generates aggregate information in which the number of meetings detected in a predetermined period is aggregated for each region and for each meeting type. 建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記会合の種類を判別する判別手段と、
所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成し、前記集計情報に基づいて特定の前記領域又は特定の前記種類の会合に対する評価値を算出する算出手段とを備えた評価装置。 Detecting means for detecting a meeting that has occurred in any of a plurality of areas in the building;
Discriminating means for discriminating the type of the meeting detected by the detecting means;
Generating aggregate information in which the number of meetings detected in a predetermined period is aggregated for each area and for each type of meeting, and based on the aggregate information, an evaluation value for a specific area or a specific type of meeting is calculated. An evaluation apparatus comprising a calculating means for calculating. 前記検出手段は、対象者が前記複数の領域の何れの領域に何時居たかを示す人位置情報から、前記会合の発生を検出する請求項１又は２に記載の評価装置。   The evaluation device according to claim 1, wherein the detection unit detects the occurrence of the meeting from person position information indicating when the target person was in which area of the plurality of areas. 前記算出手段が算出する前記評価値は、特定の前記領域の前記会合に対する寄与度を算出する請求項２に記載の評価装置。   The evaluation apparatus according to claim 2, wherein the evaluation value calculated by the calculation unit calculates a contribution degree of the specific region to the meeting. 前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記複数の領域で発生した前記特定の種類の会合の総数に対する、特定の前記領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である請求項４に記載の評価装置。   5. The contribution calculated by the calculating means is a ratio of a total number of the specific types of meetings that have occurred in the specific area to a total number of the specific types of meetings that have occurred in the plurality of areas. The evaluation apparatus as described in. 前前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記特定の領域で発生した全ての前記種類の会合の総数に対する、特定の前記領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である請求項４に記載の評価装置。   The contribution calculated by the calculation unit before is a ratio of the total number of meetings of the specific type that occurred in the specific area to the total number of meetings of the type that occurred in the specific area. 4. The evaluation apparatus according to 4. 前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記特定の領域で発生した特定の種類の会合の総数に、前記特定の領域の面積に応じた係数を掛けたものである請求項５又は６に記載の評価装置。   The degree of contribution calculated by the calculating means is obtained by multiplying the total number of meetings of a specific type occurring in the specific area by a coefficient corresponding to the area of the specific area. Evaluation device. 前記算出手段が算出する前記寄与度は、前記特定の領域で発生した特定の種類の会合の総数に、空きの前記領域の数の割合に応じた係数を掛けたものである請求項５又は６に記載の評価装置。   The degree of contribution calculated by the calculation means is obtained by multiplying the total number of meetings of a specific type that have occurred in the specific area by a coefficient corresponding to the ratio of the number of free areas. The evaluation apparatus as described in. 前記算出手段により前記種類別に算出した複数の前記割合を要素とするベクトルで表した前記特定の領域の特性を算出する特性算出手段をさらに備える請求項５又は６に記載の評価装置。   The evaluation apparatus according to claim 5, further comprising a characteristic calculation unit that calculates a characteristic of the specific region represented by a vector having a plurality of the ratios calculated by the type by the calculation unit as elements. 前記算出手段が算出する前記評価値は、前記複数の領域で発生した全ての前記種類の会合の総数に対する、前記複数の領域で発生した特定の前記種類の会合の総数の割合である請求項２に記載の評価装置。   The evaluation value calculated by the calculating means is a ratio of the total number of meetings of the specific type that occurred in the plurality of areas to the total number of meetings of the type that occurred in the plurality of areas. The evaluation apparatus as described in. 建物内の複数の領域の何れかで発生した会合を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出された前記会合の種類を判別する判別ステップと、
所定の期間に検出された前記会合の数を前記領域毎及び前記会合の種類別に集計した集計情報を生成する生成ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。 A detecting step for detecting a meeting occurring in any of a plurality of areas in the building;
A determination step of determining the type of the meeting detected by the detection step;
A program for causing a computer to execute a generation step of generating aggregate information in which the number of meetings detected in a predetermined period is totaled for each region and for each meeting type.

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