JP2010128634A

JP2010128634A - Meeting decision device, organization analysis system and meeting decision program

Info

Publication number: JP2010128634A
Application number: JP2008300440A
Authority: JP
Inventors: Masamichi Takahashi; 正道高橋; Yuichi Ueno; 裕一上野; Keiichi Nemoto; 啓一根本; Atsushi Ito; 敦伊東; Manabu Ueda; 学植田; Masakazu Fujimoto; 正和藤本; Nobuhiro Yamazaki; 伸宏山崎
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2008-11-26
Filing date: 2008-11-26
Publication date: 2010-06-10

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a meeting decision device, an organization analysis system and a meeting decision program, enabling meeting decision by a threshold value determined according to a target of the meeting decision. <P>SOLUTION: A meeting detection distribution calculation part 30 acquires person position information from a person position information storage device 46, and a threshold value determination coefficient reception part 28 receives a threshold value determination coefficient set in each organization, place or attribute of an individual. The meeting detection distribution calculation part 30 sets a frequency at which members simultaneously exit in a certain place as a frequency distribution of each prescribed time width by a time wherein they simultaneously exit. A threshold value calculation part 34 calculates the threshold value by use of the frequency distribution and the threshold value determination coefficient. A meeting decision part 38 decides whether or not specific members of each organization meet based on the threshold value. A meeting decision result output part 42 outputs a meeting decision result to an output destination such as an organization analysis device 102. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、会合判定装置、組織分析システム及び会合判定プログラムに関する。 The present invention relates to a meeting determination device, an organization analysis system, and a meeting determination program.

従来より、組織的な活動を科学的に分析するために、各組織に所属する構成員の位置を測定し、複数の構成員が同じ場所に同時に存在した、すなわち会合したか否かを判定する技術が提案されている。例えば、下記特許文献１には、対象検出範囲内に検出対象者が出入りする時期の同時性から会合を検出する会合検出装置が開示されている。この従来例では、常に一定のアルゴリズムにより会合の検出が行われている。 Conventionally, in order to analyze organizational activities scientifically, the positions of members belonging to each organization are measured, and it is determined whether or not a plurality of members existed simultaneously in the same place, that is, whether or not they met. Technology has been proposed. For example, Patent Document 1 below discloses a meeting detection device that detects a meeting from the time when a detection target person enters and exits within a target detection range. In this conventional example, the meeting is always detected by a certain algorithm.

特開２００７−１７２４２２号公報JP 2007-172422 A

本発明の目的は、会合判定の対象に応じて決定した閾値により会合判定を行う会合判定装置、組織分析システム及び会合判定プログラムを提供することにある。 The objective of this invention is providing the meeting determination apparatus, organization analysis system, and meeting determination program which perform meeting determination with the threshold value determined according to the object of meeting determination.

上記目的を達成するために、請求項１記載の会合判定装置の発明は、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数または累積時間に基づき求めた会合検出分布から会合判定の閾値を決定するための閾値決定係数を受け付ける閾値決定係数受付手段と、前記閾値決定係数に基づいて決定された閾値により、前記組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定した判定結果を出力する会合判定結果出力手段と、を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the invention of the meeting determination device according to claim 1 is based on the number of times or members accumulated in one or a plurality of organizations selected in advance at the same time in a predetermined place or the accumulated time. A threshold determination coefficient receiving means for receiving a threshold determination coefficient for determining a threshold for determining the meeting from the determined meeting detection distribution, and a threshold determined based on the threshold determination coefficient allow specific members of the organization to meet each other. Meeting determination result output means for outputting a determination result for determining whether or not the user has performed.

請求項２記載の発明は、請求項１記載の会合判定装置において、前記会合検出分布が、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数又は累積時間を、一定の時間幅毎に同時に存在した時間長である同時存在時間により割り振って求めた度数分布であることを特徴とする。 The invention according to claim 2 is the meeting determination device according to claim 1, wherein the meeting detection distribution is the number of times that members of one or a plurality of organizations selected in advance exist simultaneously in a predetermined place, or It is a frequency distribution obtained by allocating the accumulated time according to the simultaneous existence time that is the time length simultaneously existing for each fixed time width.

請求項３記載の発明は、請求項１または請求項２記載の発明において、前記閾値決定係数が、組織、場所または個人の属性毎に設定されることを特徴とする。 The invention according to claim 3 is the invention according to claim 1 or 2, wherein the threshold value determination coefficient is set for each attribute of an organization, a place, or an individual.

請求項４記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の発明において、組織、場所または個人の属性毎に前記度数分布の類似性を求め、類似性が低い場合に閾値決定係数の使用に関する警告を発生することを特徴とする。 The invention according to claim 4 is the invention according to any one of claims 1 to 3, wherein the similarity of the frequency distribution is obtained for each attribute of organization, place or individual, and the similarity is low. A warning regarding the use of the threshold determination coefficient is generated.

請求項５記載の組織分析システムの発明は、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の会合判定装置と、前記会合判定装置が会合判定結果出力手段により出力した会合判定結果を使用して、各組織の構成員間の行動を分析する組織分析装置と、を備えることを特徴とする。 The invention of the organization analysis system according to claim 5 uses the meeting determination device according to any one of claims 1 to 4 and the meeting determination result output by the meeting determination result output means by the meeting determination device. And an organization analysis device for analyzing behavior among members of each organization.

請求項６記載の会合判定プログラムの発明は、コンピュータを、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数または累積時間に基づき求めた会合検出分布から会合判定の閾値を決定するための閾値決定係数を受け付ける閾値決定係数受付手段、前記閾値決定係数に基づいて決定された閾値により、前記組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定した判定結果を出力する会合判定結果出力手段、として機能させることを特徴とする。 According to the invention of the meeting determination program according to claim 6, the meeting detection distribution obtained from the computer based on the number of times or members accumulated in one or a plurality of pre-selected organizations existed at a predetermined location at the same time or accumulated time A threshold value determination coefficient receiving means for receiving a threshold value determination coefficient for determining a threshold value for meeting determination from the threshold value determined based on the threshold value determination coefficient, whether or not specific members of the organization were meeting with each other It functions as a meeting determination result output means for outputting the determined determination result.

請求項１、請求項２及び請求項６記載の発明によれば、会合判定の場所、時間、組織などによって特長づけられた対象に応じて決定した閾値により、一貫した会合判定を行うことができる。 According to the first, second, and sixth aspects of the present invention, it is possible to perform consistent meeting determination using a threshold value determined according to an object characterized by a meeting determination place, time, organization, and the like. .

請求項３記載の発明によれば、組織、場所または個人の属性毎に閾値を決定することができる。 According to the invention described in claim 3, the threshold value can be determined for each attribute of the organization, the place, or the individual.

請求項４記載の発明によれば、度数分布の類似性により、閾値決定係数の使用の可否を判定できる。 According to the invention described in claim 4, it is possible to determine whether or not the threshold determination coefficient can be used based on the similarity of the frequency distribution.

請求項５記載の発明によれば、会合判定結果に基づいて組織分析を行う組織分析システムを形成できる。 According to the fifth aspect of the present invention, it is possible to form a tissue analysis system that performs a tissue analysis based on the meeting determination result.

以下、本発明を実施するための最良の形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。 Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention (hereinafter referred to as an embodiment) will be described with reference to the drawings.

図１には、本実施形態にかかる会合判定装置を構成するコンピュータのハードウェア構成の例が示される。図１において、会合判定装置は、中央処理装置（例えばマイクロプロセッサ等のＣＰＵを用いるとよい）１０、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１２、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１４、通信装置１６、入力装置１８、表示装置２０及びハードディスク装置（ＨＤＤ）２２を含んで構成されている。また、これらの構成要素は、バス２４により互いに接続されている。なお、通信装置１６、入力装置１８、表示装置２０及びハードディスク装置２２は、それぞれ各入出力インターフェース２６ａ、２６ｂ、２６ｃ、２６ｄを介してバス２４に接続されている。 FIG. 1 shows an example of a hardware configuration of a computer constituting the meeting determination apparatus according to the present embodiment. In FIG. 1, the meeting determination device includes a central processing unit (for example, a CPU such as a microprocessor may be used) 10, a random access memory (RAM) 12, a read-only memory (ROM) 14, a communication device 16, an input device 18, A display device 20 and a hard disk device (HDD) 22 are included. These components are connected to each other by a bus 24. Note that the communication device 16, the input device 18, the display device 20, and the hard disk device 22 are connected to the bus 24 via input / output interfaces 26a, 26b, 26c, and 26d, respectively.

ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ１２またはＲＯＭ１４に格納されている制御プログラムに基づいて、後述する各部の動作を制御する。ＲＡＭ１２は主としてＣＰＵ１０の作業領域として機能し、ＲＯＭ１４にはＢＩＯＳ等の制御プログラムその他のＣＰＵ１０が使用するデータが格納されている。 The CPU 10 controls the operation of each unit described below based on a control program stored in the RAM 12 or the ROM 14. The RAM 12 mainly functions as a work area for the CPU 10, and the ROM 14 stores a control program such as BIOS and other data used by the CPU 10.

また、通信装置１６は、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）ポート、ネットワークポートその他の適宜なインターフェースにより構成され、ＣＰＵ１０がネットワーク等の通信手段を介して外部の装置とデータをやり取りするために使用する。 The communication device 16 includes a USB (Universal Serial Bus) port, a network port, and other appropriate interfaces, and is used by the CPU 10 to exchange data with an external device via communication means such as a network.

また、入力装置１８は、キーボード、ポインティングデバイス等により構成され、使用者が動作指示等を入力するために使用する。また、入力装置１８は、会合判定に使用する人位置情報、場所識別情報、個人識別情報等を各データベースから取得する構成としてもよい。なお、人位置情報、場所識別情報、個人識別情報等は通信装置１６を介して取得してもよい。 The input device 18 includes a keyboard, a pointing device, and the like, and is used by a user to input operation instructions and the like. Further, the input device 18 may be configured to acquire person position information, place identification information, personal identification information, and the like used for meeting determination from each database. Person position information, location identification information, personal identification information, and the like may be acquired via the communication device 16.

また、表示装置２０は、液晶ディスプレイ等により構成され、会合判定の閾値及び会合判定の結果等を表示する。 The display device 20 includes a liquid crystal display or the like, and displays a meeting determination threshold value, a meeting determination result, and the like.

また、ハードディスク装置２２は記憶装置であり、後述する処理に必要となる種々のデータを記憶する。 The hard disk device 22 is a storage device and stores various data necessary for processing to be described later.

図２には、本実施形態にかかる会合判定装置１００の機能ブロック図が示される。図２において、会合判定装置１００は、閾値決定係数受付部２８、会合検出分布計算部３０、会合検出分布格納部３２、閾値計算部３４、閾値格納部３６、会合判定部３８、会合判定結果格納部４０、会合判定結果出力部４２及び類似性判定部４４を含んで構成されている。これらの機能は例えばＣＰＵ１０とＣＰＵ１０の処理動作を制御するプログラムとにより実現される。 FIG. 2 is a functional block diagram of the meeting determination apparatus 100 according to the present embodiment. In FIG. 2, the meeting determination apparatus 100 includes a threshold determination coefficient receiving unit 28, a meeting detection distribution calculating unit 30, a meeting detection distribution storing unit 32, a threshold calculating unit 34, a threshold storing unit 36, a meeting determining unit 38, and a meeting determination result storing. Unit 40, meeting determination result output unit 42, and similarity determination unit 44. These functions are realized by, for example, the CPU 10 and a program for controlling the processing operation of the CPU 10.

閾値決定係数受付部２８は、使用者が入力装置１８から入力した、会合判定の閾値を決定するための閾値決定係数を受け付ける。この閾値は、後述する会合検出分布計算部３０が求める度数分布あるいは時間分布等の会合検出分布と上記閾値決定係数とから閾値計算部３４により決定される。閾値決定係数は、予め定められた値を使用してもよいし、会合判定の対象となる組織、場所、構成員等に応じて利用者が決定してもよい。なお、予め定められた値を使用する場合には、会合判定装置１００に設定しておき、入力装置１８からの入力を省略してもよい。 The threshold determination coefficient receiving unit 28 receives a threshold determination coefficient for determining a meeting determination threshold input from the input device 18 by the user. This threshold value is determined by the threshold value calculation unit 34 from the association detection distribution such as a frequency distribution or a time distribution obtained by the meeting detection distribution calculation unit 30 described later and the threshold value determination coefficient. A predetermined value may be used as the threshold value determination coefficient, or the user may determine the threshold value determination coefficient according to the organization, location, member, and the like that are the targets of the meeting determination. When using a predetermined value, it may be set in the meeting determination device 100 and the input from the input device 18 may be omitted.

会合検出分布計算部３０は、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において会合すなわち同時に存在が検出された頻度または時間の分布である会合検出分布を計算する。この会合検出分布は、例えば予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在が検出される回数を、一定の時間幅毎に同時に存在が検出される時間長である同時存在時間により割り振って、上記時間幅毎の度数分布として求めることができる。あるいは、上記組織の構成員の組合せ毎に同時存在時間の分布を求めて会合検出分布としてもよい。この場合、会合検出分布計算部３０は、各構成員がどの時刻にどの位置に存在したかという人位置情報を人位置情報格納装置４６から取得して、上記会合検出分布を計算する。なお、人位置情報は、人位置情報検出部４８から人位置情報格納装置４６が取得してＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。人位置情報検出部４８は、例えば各構成員が携帯するＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグあるいは赤外線照射装置等を、ＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等からの信号を受信する適宜なセンサにより検知し、その検知結果に基づいて構成員の位置情報を発生する。上記ＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等からの信号には構成員個人を特定する個人識別情報が含まれているが、この個人識別情報と構成員との関連づけは個人情報格納装置５０から取得する個人情報により行う。また、各センサの検出出力には、センサの設置位置を表す場所識別情報が含まれているが、場所識別情報と設置位置との関連付けは、場所情報格納装置５２から取得する場所情報により行う。 The meeting detection distribution calculating unit 30 calculates a meeting detection distribution which is a frequency or time distribution in which members of one or a plurality of organizations selected in advance are meeting at a predetermined location, that is, the presence is detected at the same time. . This association detection distribution indicates, for example, the number of times that members of one or a plurality of previously selected organizations are detected simultaneously at a predetermined location, and the time at which the presence is detected at regular intervals. It is possible to obtain a frequency distribution for each time width by allocating according to the long simultaneous existence time. Or it is good also as an association detection distribution by calculating | requiring distribution of simultaneous existence time for every combination of the member of the said structure | tissue. In this case, the meeting detection distribution calculation unit 30 acquires the person position information indicating at which time each member was present at which time from the person position information storage device 46, and calculates the meeting detection distribution. The person position information is acquired by the person position information storage device 46 from the person position information detector 48 and stored in a storage device such as the RAM 12 or the hard disk device 22. The person position information detection unit 48 detects, for example, an RFID (Radio Frequency Identification) tag or an infrared irradiation device carried by each member by an appropriate sensor that receives a signal from the RFID tag or the infrared irradiation device, and the like. Based on the detection result, the position information of the member is generated. The signal from the RFID tag or the infrared irradiation device includes personal identification information for identifying the individual member. The personal information acquired from the personal information storage device 50 is associated with the personal identification information and the member. To do. Further, the detection output of each sensor includes location identification information indicating the installation position of the sensor. The association between the location identification information and the installation position is performed by the location information acquired from the location information storage device 52.

会合検出分布格納部３２は、会合検出分布計算部３０が計算して求めた上記会合検出分布のデータを、ＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。 The meeting detection distribution storage unit 32 stores the meeting detection distribution data calculated by the meeting detection distribution calculation unit 30 in a storage device such as the RAM 12 or the hard disk device 22.

閾値計算部３４は、会合検出分布格納部３２から上記会合検出分布を取得し、この会合検出分布と上記閾値決定係数とを用いて閾値を計算する。具体的には、上記会合検出分布としての度数分布から構成員同士が予め定められた場所において同時に存在が検出された回数の累積値を算出し、この累積値に上記閾値決定係数を乗算し、乗算結果が含まれる時間幅を求めて、その時間幅の代表値を閾値として決定する。代表値としては、当該時間幅の中央値、最小値、最大値等を使用する。あるいは、上記構成員の組合せ毎の同時存在時間の分布から、各組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した同時存在時間の合計（累積値）を算出し、これに閾値決定係数を乗算して閾値を決定してもよい。なお、閾値計算部３４も、人位置情報格納装置４６から人位置情報を取得し、個人情報格納装置５０から個人情報を取得し、場所情報格納装置５２から場所情報を取得して、どの場所におけるどの組織の閾値を計算するのかを判断している。 The threshold calculation unit 34 acquires the meeting detection distribution from the meeting detection distribution storage unit 32, and calculates a threshold using the meeting detection distribution and the threshold determination coefficient. Specifically, from the frequency distribution as the meeting detection distribution, calculate a cumulative value of the number of times members are detected simultaneously in a predetermined location, and multiply the cumulative value by the threshold determination coefficient, A time width including the multiplication result is obtained, and a representative value of the time width is determined as a threshold value. As the representative value, the median value, minimum value, maximum value, etc. of the time width are used. Alternatively, from the distribution of the simultaneous existence time for each combination of the above members, the total (cumulative value) of the simultaneous existence time in which the members of each organization existed in a predetermined place is calculated, and this is used as a threshold determination coefficient May be multiplied to determine the threshold value. The threshold value calculation unit 34 also acquires human position information from the human position information storage device 46, acquires personal information from the personal information storage device 50, acquires location information from the location information storage device 52, and It is determined which tissue threshold is to be calculated.

閾値格納部３６は、閾値計算部３４が計算して求めた上記閾値をＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。 The threshold storage unit 36 stores the threshold calculated by the threshold calculation unit 34 in a storage device such as the RAM 12 or the hard disk device 22.

会合判定部３８は、閾値格納部３６から上記閾値を取得し、この閾値により、上記組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定する。この場合、上記特定の構成員同士が同時に存在していた時間長である同時存在時間が上記閾値より長い場合に会合していたと判定するのが好適である。なお、会合判定部３８も、人位置情報格納装置４６から人位置情報を取得し、個人情報格納装置５０から個人情報を取得し、場所情報格納装置５２から場所情報を取得して、どの場所におけるどの組織の構成員同士の会合を判定するのかを判断している。 The meeting determination unit 38 acquires the threshold value from the threshold storage unit 36, and determines whether or not specific members of the organization are meeting with each other based on the threshold value. In this case, it is preferable to determine that the specific members are meeting when the simultaneous existence time, which is the length of time that the specific members existed at the same time, is longer than the threshold value. The meeting determination unit 38 also acquires person position information from the person position information storage device 46, acquires personal information from the personal information storage device 50, acquires location information from the place information storage device 52, and in which location Judgment of which organization's members are judged to meet.

会合判定結果格納部４０は、会合判定部３８による会合判定結果をＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。 The meeting determination result storage unit 40 stores the meeting determination result by the meeting determination unit 38 in a storage device such as the RAM 12 or the hard disk device 22.

会合判定結果出力部４２は、会合判定結果格納部４０から会合判定結果を取得し、組織分析装置等の出力先に出力する。この場合、会合判定結果出力部４２が通信装置１６によりネットワーク等の通信手段を介して会合判定結果を出力先に送信する構成としてもよい。 The meeting determination result output unit 42 acquires the meeting determination result from the meeting determination result storage unit 40 and outputs the result to an output destination such as a tissue analyzer. In this case, the meeting determination result output unit 42 may transmit the meeting determination result to the output destination via the communication device 16 via a communication means such as a network.

類似性判定部４４は、会合検出分布格納部３２から組織、場所または個人の属性が異なる度数分布を複数取得し、これらの度数分布が類似しているか否かを判定する。この判定の詳細は後述する。 The similarity determination unit 44 acquires a plurality of frequency distributions having different organization, place, or individual attributes from the meeting detection distribution storage unit 32, and determines whether or not these frequency distributions are similar. Details of this determination will be described later.

なお、図２において、会合判定装置１００の会合判定結果出力部４２は、組織分析装置１０２に会合判定結果を出力する。組織分析装置１０２では、会合判定結果を使用し、各組織の構成員間でどのような行動がなされているかを分析する。これにより、例えば、人により構成される組織の活動の解析、例えば会合頻度が高く、関係が密接な組織の組み合わせと、業務上の成果との関係等を解析することができる。 In FIG. 2, the meeting determination result output unit 42 of the meeting determination apparatus 100 outputs the meeting determination result to the tissue analysis apparatus 102. The organization analysis apparatus 102 uses the meeting determination result to analyze what action is being taken among the members of each organization. Thereby, for example, it is possible to analyze an activity of an organization constituted by people, for example, a relationship between a combination of organizations having a high meeting frequency and a close relationship, and business results.

図３には、人位置情報格納装置４６に格納された人位置情報の例が示される。図３において、人位置情報には、移動体ＩＤ、場所ＩＤ、開始時刻及び終了時刻の項目が含まれている。移動体ＩＤは、各構成員が携帯するＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等の移動体通信装置の識別情報であり、上記個人識別情報となる。また、場所ＩＤは、会合を判定する対象となる各場所（センサの設置位置）の識別情報である。開始時刻は、センサによりＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等の存在の検出が始まった時点の時刻である。また、終了時刻は、上記検出が終了（検出されなくなった）時点の時刻である。なお、図３の人位置情報は、センサの検出結果に基づき、常に新しい情報が追加される構成とするのが好適である。 FIG. 3 shows an example of the person position information stored in the person position information storage device 46. In FIG. 3, the person position information includes items of mobile body ID, place ID, start time, and end time. The mobile object ID is identification information of a mobile communication device such as an RFID tag or an infrared irradiation device carried by each member, and is the personal identification information. The place ID is identification information of each place (sensor installation position) that is a target for determining a meeting. The start time is the time at which detection of the presence of an RFID tag or an infrared irradiation device by the sensor has started. The end time is the time when the detection ends (no longer detected). It is preferable that the person position information in FIG. 3 is configured such that new information is always added based on the detection result of the sensor.

図４には、場所情報格納装置５２に格納された場所情報の例が示される。図４において、場所情報には、場所ＩＤ、場所タイプ、フロア及び場所名の項目が含まれている。場所ＩＤは、図３と同じであり、会合を判定する対象となる各場所（センサの設置位置）の識別情報である。また、場所タイプは、上記場所の種類である。本例では、居室、会議室、廊下や休憩室等のフリースペースが例示されている。また、フロアは、上記場所が建物の何階に存在するかの情報である。また、場所名は、上記各場所の名称である。 FIG. 4 shows an example of location information stored in the location information storage device 52. In FIG. 4, the location information includes items of location ID, location type, floor, and location name. The location ID is the same as in FIG. 3 and is identification information of each location (sensor installation position) that is a target for determining a meeting. The place type is the kind of place. In this example, free spaces such as a living room, a conference room, a corridor and a break room are illustrated. The floor is information on the floor of the building where the place exists. The place name is the name of each place.

図５には、個人情報格納装置５０に格納された個人情報の例が示される。図５において、個人情報には、移動体ＩＤ、所属組織、職位、職種及び居室の項目が含まれている。移動体ＩＤは、図３と同じであり、各構成員が携帯するＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等の移動体通信装置の識別情報である。また、所属組織は、各構成員が所属する組織の名称である。本例では、営業１、営業２、営業３が例示されている。また、職位は、各構成員の組織における地位であり、本例では、Ｍｇｒ（マネージャー）１、Ｍｇｒ２、一般１、一般２、一般３が例示されている。また、職種は、各構成員が組織において担当する職務の種類である。本例では、営業、営業スタッフ、ＳＥが例示されている。また、居室は、各構成員の席がある場所の名称である。 FIG. 5 shows an example of personal information stored in the personal information storage device 50. In FIG. 5, the personal information includes items of a mobile object ID, a belonging organization, a job title, a job type, and a room. The mobile object ID is the same as that shown in FIG. 3, and is identification information of a mobile communication device such as an RFID tag or an infrared irradiation device carried by each member. Further, the belonging organization is the name of the organization to which each member belongs. In this example, sales 1, sales 2, and sales 3 are illustrated. The position is the position of each member in the organization. In this example, Mgr (manager) 1, Mgr2, general 1, general 2, and general 3 are exemplified. The job type is a job type that each member is responsible for in the organization. In this example, sales, sales staff, and SE are illustrated. The living room is the name of the place where each member's seat is located.

図６には、本実施形態にかかる会合判定装置の動作例のフローが示される。図６において、使用者が入力装置１８から会合判定処理の開始を指示すると、会合検出分布計算部３０が人位置情報格納装置４６から人位置情報を取得する（Ｓ１０１）。また、閾値決定係数受付部２８は、使用者が入力装置１８から入力した、組織、場所または個人の属性毎に設定される閾値決定係数を受け付ける（Ｓ１０２）。 FIG. 6 shows a flow of an operation example of the meeting determination apparatus according to the present embodiment. In FIG. 6, when the user instructs to start the meeting determination process from the input device 18, the meeting detection distribution calculation unit 30 acquires the person position information from the person position information storage device 46 (S <b> 101). Further, the threshold value determination coefficient receiving unit 28 receives a threshold value determination coefficient set for each attribute of the organization, place, or individual input by the user from the input device 18 (S102).

次に、会合検出分布計算部３０は、会合検出分布として上述した度数分布または構成員の組合せ毎の同時存在時間の分布（以後、同時存在時間分布という）等を計算する（Ｓ１０３）。計算した度数分布または同時存在時間分布は会合検出分布格納部３２が、ＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。度数分布の計算処理は図７において詳細を説明する。また、同時存在時間分布については、図１６において説明する。 Next, the meeting detection distribution calculation unit 30 calculates the above-described frequency distribution or the simultaneous existence time distribution (hereinafter referred to as the simultaneous existence time distribution) for each combination of members as the meeting detection distribution (S103). The association frequency distribution or storage unit 32 stores the calculated frequency distribution or simultaneous existence time distribution in a storage device such as the RAM 12 or the hard disk device 22. The frequency distribution calculation process will be described in detail with reference to FIG. The simultaneous existence time distribution will be described with reference to FIG.

次に、閾値計算部３４は、会合検出分布格納部３２から度数分布または同時存在時間分布を取得し、この度数分布または同時存在時間分布と上記閾値決定係数とを用いて閾値を計算する（Ｓ１０４）。計算した閾値は、閾値格納部３６がＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。閾値の計算処理は図１１において詳細を説明する。 Next, the threshold value calculation unit 34 acquires the frequency distribution or the simultaneous existence time distribution from the meeting detection distribution storage unit 32, and calculates the threshold value using the frequency distribution or the simultaneous existence time distribution and the threshold determination coefficient (S104). ). The threshold value storage unit 36 stores the calculated threshold value in a storage device such as the RAM 12 or the hard disk device 22. Details of the threshold calculation processing will be described with reference to FIG.

次に、会合判定部３８は、閾値格納部３６から上記閾値を取得し、この閾値に基づいて各組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定する（Ｓ１０５）。会合判定結果は、会合判定結果格納部４０がＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納する。会合判定処理は図１３において詳細を説明する。また、会合判定結果出力部４２は、会合判定結果格納部４０から会合判定結果を取得し、組織分析装置１０２等の出力先に出力する（Ｓ１０６）。 Next, the meeting determination unit 38 acquires the threshold value from the threshold storage unit 36, and determines whether or not specific members of each organization are meeting based on the threshold value (S105). The meeting determination result storage unit 40 stores the meeting determination result in a storage device such as the RAM 12 or the hard disk device 22. The meeting determination process will be described in detail with reference to FIG. In addition, the meeting determination result output unit 42 acquires the meeting determination result from the meeting determination result storage unit 40 and outputs it to the output destination such as the tissue analysis apparatus 102 (S106).

図７には、図６のＳ１０３における度数分布の計算処理のフローが示される。また、図８には、度数分布を表すグラフの例が示される。また、図９（ａ），（ｂ）には、度数分布を求める際に使用されるデータ例及び度数分布のデータ例が示される。また、図１０（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）には、各構成員がある場所において同時存在したか否かを判定する方法の例の説明図が示される。 FIG. 7 shows a flow of the frequency distribution calculation process in S103 of FIG. FIG. 8 shows an example of a graph representing the frequency distribution. FIGS. 9A and 9B show data examples used when obtaining the frequency distribution and data examples of the frequency distribution. FIGS. 10 (a), (b), (c), and (d) are explanatory diagrams of an example of a method for determining whether or not each member is present simultaneously at a certain place.

図８の例では、横軸が、組織の構成員同士が会合（同時存在）していた時間の長さを表す会合時間であり、縦軸が、会合時間の一定の時間幅毎の会合回数（頻度Ｄ）である。また、図９（ａ）の例では、組織、相手組織、場所ＩＤ、開始時刻及び終了時刻の項目が含まれている。本例では、ある組織の構成員と相手組織の構成員との会合を判定するためのデータであり、組織及び相手組織は、会合判定の対象となる組織である。なお、この場合の組織と相手組織とは、同一の組織であってもよい。場所ＩＤは、図３に示された場所ＩＤと同様のデータである。また、開始時刻及び終了時刻は、場所ＩＤで示される場所において同時存在が開始された時刻及び終了した時刻である。なお、同時存在しているか否かは、図３に示される人位置情報における開始時刻と終了時刻の間が各構成員の間で重複しているか否かにより判定する。また、図９（ｂ）の例では、１分の時間幅毎の頻度Ｄが例示されている。また、図１０（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）の例では、ある組織Ｉの構成員ｋと相手組織Ｍの構成員ｎとが同時存在しているパターンが例示されている。各構成員ｋ及びｎに対応する横棒が、構成員ｋ及びｎが携帯するＲＦＩＤタグあるいは赤外線照射装置等を、ある場所ｊに設けられたセンサにより検出できている時間を表す。また、開始時刻及び終了時刻は、各構成員ｋ及びｎが同時存在している、すなわち上記横棒が重なっている時間帯の開始時刻及び終了時刻である。この開始時刻及び終了時刻が、図９（ａ）に示される開始時刻及び終了時刻である。なお、同時存在しているパターンは、図１０（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）に限定されるものではない。 In the example of FIG. 8, the horizontal axis is the meeting time indicating the length of time that members of the organization have been meeting (simultaneously existed), and the vertical axis is the number of meetings for each fixed time width of the meeting time. (Frequency D). In the example of FIG. 9A, items of organization, partner organization, location ID, start time, and end time are included. In this example, it is data for determining a meeting between a member of a certain organization and a member of the partner organization, and the organization and the partner organization are organizations that are targets of the meeting determination. In this case, the organization and the partner organization may be the same organization. The place ID is the same data as the place ID shown in FIG. The start time and the end time are the time when the simultaneous existence started at the place indicated by the place ID and the time when it ended. Whether or not they exist at the same time is determined based on whether or not the start time and end time in the human position information shown in FIG. Moreover, in the example of FIG.9 (b), the frequency D for every time width of 1 minute is illustrated. Further, in the examples of FIGS. 10A, 10B, 10C, and 10D, a pattern in which a member k of a certain organization I and a member n of the partner organization M exist simultaneously is illustrated. Yes. A horizontal bar corresponding to each of the members k and n represents a time during which an RFID tag or an infrared irradiation device carried by the members k and n can be detected by a sensor provided at a certain location j. The start time and end time are the start time and end time of the time zone in which the members k and n exist simultaneously, that is, the horizontal bars overlap. The start time and end time are the start time and end time shown in FIG. In addition, the pattern which exists simultaneously is not limited to Fig.10 (a), (b), (c), (d).

図７において、会合検出分布計算部３０は、人位置情報格納装置４６から取得した人位置情報を使用して、会合判定の対象である組織Ｉの構成員ｋが、場所ｊに存在した存在時間を取得する（Ｓ２０１）。例えば、図３に示されるように、人位置情報は、各構成員（移動体ＩＤにより識別される）がある場所（場所ＩＤにより識別される）で存在が検出された開始時刻と終了時刻とを含んでいる。そこで、会合検出分布計算部３０は、この開始時刻と終了時刻とを取得して当該場所の存在時間とする。 In FIG. 7, the meeting detection distribution calculation unit 30 uses the person position information acquired from the person position information storage device 46 and the existence time when the member k of the organization I that is the object of meeting determination exists in the place j. Is acquired (S201). For example, as shown in FIG. 3, the human position information includes start time and end time at which each member (identified by the mobile body ID) is detected at a place (identified by the place ID). Is included. Therefore, the meeting detection distribution calculation unit 30 acquires the start time and the end time and sets it as the existence time of the place.

また、会合検出分布計算部３０は、Ｓ２０１と同様にして、人位置情報格納装置４６から取得した人位置情報を使用して、会合判定の対象である組織Ｍの構成員ｎが、場所ｊに存在した存在時間を取得する（Ｓ２０２）。 In addition, the meeting detection distribution calculation unit 30 uses the person position information acquired from the person position information storage device 46 in the same manner as in S201, and the member n of the organization M that is the target of the meeting determination is placed in the place j. The existing existence time is acquired (S202).

会合検出分布計算部３０は、Ｓ２０１、Ｓ２０２で取得した構成員ｋと構成員ｎとの存在時間から、場所ｊで同時に存在している同時存在時間を計算する（Ｓ２０３）。同時存在時間は、図９（ａ）において、ある組織と相手組織（例えば営業１と営業２）の各構成員が場所ＩＤで示される場所において同時存在している開始時刻と終了時刻との差を計算することにより求める。 The meeting detection distribution calculation unit 30 calculates the simultaneous existence time that exists simultaneously at the place j from the existence times of the members k and n acquired in S201 and S202 (S203). In FIG. 9A, the simultaneous existence time is the difference between the start time and the end time at which the members of a certain organization and the counterpart organization (for example, sales 1 and sales 2) exist simultaneously at the location indicated by the location ID. Is obtained by calculating

次に、会合検出分布計算部３０は、Ｓ２０３で求めた構成員ｋと構成員ｎとの同時存在時間を一定の時間幅毎に割り振り、各時間幅毎に同時存在した回数を加算して行く（Ｓ２０４）。これにより、各時間幅毎の同時存在回数の度数分布を得ることができる。図９（ｂ）の例では、時間幅が１分となっており、同時存在時間が０分超から１分までの同時存在回数、１分超から２分までの同時存在回数というように各時間幅毎の同時存在回数が頻度Ｄとして示されている。図８は、このようにして求めた度数分布のグラフの例である。 Next, the meeting detection distribution calculation unit 30 allocates the simultaneous existence times of the member k and the member n obtained in S203 for each fixed time width, and adds the number of simultaneous existences for each time width. (S204). As a result, a frequency distribution of the number of simultaneous existences for each time width can be obtained. In the example of FIG. 9B, the time width is 1 minute, and the simultaneous existence time is from 0 minute to 1 minute, the number of simultaneous existences from 1 minute to 2 minutes, and so on. The frequency of simultaneous existence for each time width is shown as frequency D. FIG. 8 is an example of a frequency distribution graph obtained in this manner.

次に、会合検出分布計算部３０は、組織Ｉの全ての構成員ｋと、組織Ｍの全ての構成員ｎとの組み合わせで度数分布を求める処理が終了しているか否かを確認し（Ｓ２０５）、終了していない場合には、構成員ｋと構成員ｎとの組み合わせを変えてＳ２０１からの工程を繰り返す。また、全ての構成員の組み合わせで上記処理が終了している場合には、度数分布を求める処理を終了する。なお、このとき、他の組織の組み合わせで、または他の場所において上記度数分布を求める処理を続行してもよい。 Next, the meeting detection distribution calculation unit 30 confirms whether or not the processing for obtaining the frequency distribution is completed for all the members k of the organization I and all the members n of the organization M (S205). If not completed, the combination of member k and member n is changed, and the process from S201 is repeated. Moreover, when the above process is completed for all the combinations of the members, the process for obtaining the frequency distribution is terminated. At this time, the processing for obtaining the frequency distribution may be continued in a combination of other tissues or in another place.

図１１には、図６のＳ１０４における閾値の計算処理のフローが示される。また、図１２には、閾値の決定処理の説明図が示される。 FIG. 11 shows a flow of threshold value calculation processing in S104 of FIG. FIG. 12 is an explanatory diagram of threshold value determination processing.

図１１において、閾値計算部３４は、図６のＳ１０２において閾値決定係数受付部２８が受け付けた閾値決定係数を取得する（Ｓ３０１）。また、閾値計算部３４は、図７の処理により求めた度数分布における同時存在回数を累積し、累積頻度ＣＤを算出する（Ｓ３０２）。累積頻度ＣＤは、図１２に示されるように、各時間幅における頻度Ｄを加算して求める。 In FIG. 11, the threshold value calculation unit 34 acquires the threshold value determination coefficient received by the threshold value determination coefficient reception unit 28 in S102 of FIG. 6 (S301). Further, the threshold value calculation unit 34 accumulates the number of simultaneous existences in the frequency distribution obtained by the process of FIG. 7, and calculates the accumulated frequency CD (S302). As shown in FIG. 12, the cumulative frequency CD is obtained by adding the frequency D in each time width.

次に、閾値計算部３４は、上記累積頻度ＣＤと閾値決定係数とを乗算した値Ａを算出する（Ｓ３０３）。その後、閾値計算部３４は、図１２に示される各時間幅毎に、会合時間の短時間から長時間に向かう方向で頻度を呼び出して累積し、累積値Ｂを求めて行く（Ｓ３０４）。次に、閾値計算部３４は、求めた累積値Ｂが上記Ａ以上か否かを確認する（Ｓ３０５）。Ｓ３０５において累積値ＢがＡ以上となったときに、最後に累積した時間幅を求め、その時間幅の代表値を閾値とする（Ｓ３０６）。 Next, the threshold value calculation unit 34 calculates a value A obtained by multiplying the cumulative frequency CD and the threshold value determination coefficient (S303). Thereafter, the threshold value calculation unit 34 calls up and accumulates the frequency in the direction from the short meeting time to the long meeting time for each time width shown in FIG. 12, and obtains the accumulated value B (S304). Next, the threshold value calculation unit 34 checks whether or not the obtained accumulated value B is equal to or greater than A (S305). When the accumulated value B is greater than or equal to A in S305, the last accumulated time width is obtained, and the representative value of the time width is set as a threshold value (S306).

ここで、上記Ａが、図１２の縦軸上に示される値であるとすると、閾値計算部３４は、０分超から１分の時間幅の頻度、１分超から２分の時間幅の頻度というように順次累積して行き、この累積値が上記Ａ以上となる時間幅を探す。図１２の例では、累積値が破線の棒で示されており、累積値は２分超から３分の時間幅の頻度を累積したときに上記Ａを超えている。閾値計算部３４は、最後に累積した時間幅（２分超から３分）を閾値決定用の時間幅とし、その代表値を閾値として決定する。なお、代表値は、例えば当該時間幅の横軸上の最小値、中間値、最大値等とすることができる。図１２の例では、２分超から３分の時間幅の最小値２分、中間値２．５分または最大値３分を閾値とする。 Here, assuming that A is the value shown on the vertical axis of FIG. 12, the threshold value calculation unit 34 calculates the frequency of the time width from 0 minutes to 1 minute, and the time width of 1 minute to 2 minutes. The time is accumulated sequentially such as frequency, and a time width in which the accumulated value is A or more is searched. In the example of FIG. 12, the accumulated value is indicated by a broken line bar, and the accumulated value exceeds A when the frequency of the time width exceeding 2 minutes to 3 minutes is accumulated. The threshold calculation unit 34 determines the last accumulated time width (from more than 2 minutes to 3 minutes) as the time width for threshold determination, and determines the representative value as the threshold. The representative value can be, for example, a minimum value, an intermediate value, a maximum value, or the like on the horizontal axis of the time width. In the example of FIG. 12, a minimum value of 2 minutes, an intermediate value of 2.5 minutes, or a maximum value of 3 minutes is set as a threshold value in a time width of more than 2 minutes to 3 minutes.

図１３には、図６のＳ１０５における会合判定処理のフローが示される。図１３は、場所ｊにおける会合判定の例である。また、図１４には、会合判定処理の説明図が示される。 FIG. 13 shows a flow of the meeting determination process in S105 of FIG. FIG. 13 is an example of meeting determination at location j. FIG. 14 is an explanatory diagram of the meeting determination process.

図１３において、会合判定部３８は、会合判定の対象として組織Ｉの構成員ｋを抽出する（Ｓ４０１）。同様にして、会合判定部３８は、会合判定の対象として組織Ｍの構成員ｎを抽出する（Ｓ４０２）。会合判定部３８は、人位置情報格納装置４６から人位置情報を取得し、構成員ｋと構成員ｎとの場所ｊにおける同時存在時間Ｔを算出する（Ｓ４０３）。同時存在時間Ｔは、図９（ａ）に示されるデータ例の開始時刻と終了時刻との差により求めてもよいし、図３に示される人位置情報から、開始時刻と終了時刻の間が各構成員の間で重複している時間として求めてもよい。 In FIG. 13, the meeting determination unit 38 extracts the member k of the organization I as a meeting determination target (S401). Similarly, the meeting determination unit 38 extracts a member n of the organization M as a meeting determination target (S402). The meeting determination unit 38 acquires the person position information from the person position information storage device 46, and calculates the simultaneous existence time T at the location j of the member k and the member n (S403). The simultaneous existence time T may be obtained from the difference between the start time and the end time in the data example shown in FIG. 9A, or the interval between the start time and the end time is calculated from the person position information shown in FIG. You may obtain | require as time which overlaps between each member.

会合判定部３８は、Ｓ４０３で求めた同時存在時間Ｔが、図１１の工程により決定した閾値よりも短いか否かを判定する（Ｓ４０４）。例えば、図１４において、図１１の工程により閾値を決定するための時間幅が４分超から５分までの時間幅であり、その最大値５分を閾値として決定したとすると、図１４に示されるように、上記構成員ｋと構成員ｎとの同時存在時間Ｔが５分より短いか、５分以上かを判断することになる。 The meeting determination unit 38 determines whether or not the simultaneous existence time T obtained in S403 is shorter than the threshold value determined in the process of FIG. 11 (S404). For example, in FIG. 14, if the time width for determining the threshold by the process of FIG. 11 is a time width from more than 4 minutes to 5 minutes, and the maximum value of 5 minutes is determined as the threshold, FIG. As described above, it is determined whether the simultaneous existence time T of the member k and the member n is shorter than 5 minutes or longer than 5 minutes.

同時存在時間Ｔが閾値より短い場合には、上記構成員ｋと構成員ｎとは場所ｊにおいて会合していないと判定する（Ｓ４０５）。一方、Ｓ４０４において、同時存在時間Ｔが閾値以上である場合には、上記構成員ｋと構成員ｎとは場所ｊにおいて会合していたと判定する（Ｓ４０６）。 When the simultaneous existence time T is shorter than the threshold, it is determined that the member k and the member n are not meeting at the place j (S405). On the other hand, if the simultaneous existence time T is equal to or greater than the threshold value in S404, it is determined that the member k and the member n are meeting at the place j (S406).

次に、会合判定部３８は、組織Ｉのすべての構成員ｋと、組織Ｍの全ての構成員ｎとの組み合わせで会合判定処理が終了したか否かを確認し（Ｓ４０７）、終了していない場合には、構成員ｋと構成員ｎとの組み合わせを変えてＳ４０１からの工程を繰り返す。また、全ての構成員の組み合わせで上記処理が終了している場合には、会合判定処理を終了する。なお、このとき、他の組織の組み合わせで、または他の場所において上記会合判定処理を続行してもよい。以上のようにして求めた会合判定結果は、会合判定結果格納部４０によりＲＡＭ１２またはハードディスク装置２２等の記憶装置に格納される。 Next, the meeting determination unit 38 checks whether or not the meeting determination process is completed for all the members k of the organization I and all the members n of the organization M (S407). If not, the combination of member k and member n is changed and the process from S401 is repeated. If the above process is completed for all the combinations of the members, the meeting determination process is terminated. At this time, the meeting determination process may be continued in a combination of other organizations or in another place. The meeting determination result obtained as described above is stored in the storage device such as the RAM 12 or the hard disk device 22 by the meeting determination result storage unit 40.

図１５には、会合判定部３８による会合判定結果の例が示される。図１５の例では、組織、相手組織、場所ＩＤ、閾値、開始時刻、終了時刻及び会合判定結果の項目が含まれており、これらのうち、組織、相手組織、場所ＩＤ、開始時刻及び終了時刻の項目は、図９（ａ）の各項目と同様である。また、閾値は、閾値決定に適用された適用時間幅とともに決定された閾値を示す項目である。本例では、適用時間幅の最大値が閾値として決定された例である。また、会合判定結果は、会合判定部３８の判定結果である。「有」が会合が有ったことを意味し、「無」は会合が無かったことを意味する。この判定結果は、開始時刻と終了時刻との差及び閾値に基づき、図１３の工程により生成される。 FIG. 15 shows an example of a meeting determination result by the meeting determination unit 38. In the example of FIG. 15, the items of organization, partner organization, place ID, threshold, start time, end time, and meeting determination result are included, and among these, the organization, partner organization, location ID, start time, and end time are included. These items are the same as the respective items in FIG. The threshold value is an item indicating the threshold value determined together with the application time width applied to the threshold value determination. In this example, the maximum value of the application time width is determined as the threshold value. The meeting determination result is a determination result of the meeting determination unit 38. “Yes” means that there was a meeting, and “No” means that there was no meeting. This determination result is generated by the process of FIG. 13 based on the difference between the start time and the end time and the threshold value.

なお、上述した、図６、図７、図１１及び図１３の各ステップを実行するためのプログラムは、記録媒体に格納することも可能であり、また、そのプログラムを通信手段によって提供しても良い。その場合、例えば、上記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えても良い。 Note that the program for executing the steps of FIGS. 6, 7, 11, and 13 described above can be stored in a recording medium, and the program can be provided by communication means. good. In that case, for example, the above-described program may be regarded as an invention of a “computer-readable recording medium recording the program”.

図１６には、会合検出分布としての同時存在時間分布の説明図が示される。図１６において、Ｍ軸には、組織Ｍの構成員ｎ１〜ｎｐが割り振られている。また、Ｉ軸には、組織Ｉの構成員ｋ１〜ｋｐが割り振られている。これらのＭ軸とＩ軸とにより構成される平面上には、各構成員の組合せを表す格子点が設定される。この格子点には、各構成員の組合せ毎に、ある場所ｊにおける構成員の組合せ毎の同時存在時間ＴＳが表示されている。図１６の例では、構成員ｋ１と構成員ｎ１との組み合わせを表す格子点には、同時存在時間ＴＳｋ１ｎ１が棒状の図形で表示され、その高さが同時存在時間ＴＳの値となっている。同様にして、構成員ｋ２と構成員ｎ１との組み合わせを表す格子点には、同時存在時間ＴＳｋ２ｎ１が棒状の図形で表示されている。他の格子点についても同様に表示される。この同時存在時間ＴＳは、会合検出分布計算部３０が、例えば図３に示された人位置情報から、開始時刻と終了時刻の間が各構成員の間で重複している時間として計算する。閾値計算部３４は、図１６に示された同時存在時間ＴＳを累積し、累積同時存在時間ＣＴＳに閾値決定係数を乗算し、その結果を閾値として決定する。 FIG. 16 shows an explanatory diagram of the simultaneous existence time distribution as the association detection distribution. In FIG. 16, members n1 to np of the organization M are allocated to the M axis. Moreover, the members k1 to kp of the organization I are allocated to the I axis. On the plane constituted by these M-axis and I-axis, lattice points representing combinations of members are set. At this lattice point, the simultaneous existence time TS for each combination of members in a certain place j is displayed for each combination of members. In the example of FIG. 16, the simultaneous existence time TSk1n1 is displayed as a bar-shaped figure at the lattice point representing the combination of the member k1 and the member n1, and the height is the value of the simultaneous existence time TS. Similarly, the simultaneous existence time TSk2n1 is displayed as a bar-shaped figure at the lattice point representing the combination of the member k2 and the member n1. Other grid points are displayed in the same manner. The simultaneous presence time TS is calculated by the meeting detection distribution calculation unit 30 as, for example, the time between the start time and the end time overlapping between the members based on the person position information shown in FIG. The threshold calculation unit 34 accumulates the simultaneous existence time TS shown in FIG. 16, multiplies the accumulated simultaneous existence time CTS by a threshold determination coefficient, and determines the result as a threshold.

図１７（ａ），（ｂ）には、類似性判定部４４による度数分布の類似性の判断処理の説明図が示される。 FIGS. 17A and 17B are explanatory diagrams of the similarity determination processing of the frequency distribution by the similarity determination unit 44. FIG.

図２に示された類似性判定部４４は、会合検出分布格納部３２から度数分布を取得する。図１７（ａ）では、度数分布１と度数分布２とが例示され、図１７（ｂ）では、度数分布３と度数分布４とが例示されており、これらの度数分布は、組織、場所または個人の属性等が異なっている。類似性判定部４４は、χ二乗検定等を使用してこれらの度数分布の類似性（乖離度）を算出する。この判定の結果、類似度が予め定めた閾値より高い場合には、一方の度数分布に使用した閾値決定係数を他方の度数分布にも使用できる。しかし、類似度が予め定めた閾値より高い場合には、一方の閾値決定係数を他方に使用することは不適当であり、正確な会合判定が困難になるので、その旨の警告を発生する構成とするのが好適である。一方の閾値決定係数を他方に使用できる旨の表示、または使用できない旨の警告は、例えば類似性判定部４４が表示装置２０に表示させるのが好適である。 The similarity determination unit 44 illustrated in FIG. 2 acquires the frequency distribution from the meeting detection distribution storage unit 32. In FIG. 17A, frequency distribution 1 and frequency distribution 2 are illustrated, and in FIG. 17B, frequency distribution 3 and frequency distribution 4 are illustrated. Individual attributes are different. The similarity determination unit 44 calculates the similarity (degree of divergence) of these frequency distributions using a chi-square test or the like. As a result of this determination, when the similarity is higher than a predetermined threshold, the threshold determination coefficient used for one frequency distribution can be used for the other frequency distribution. However, when the degree of similarity is higher than a predetermined threshold value, it is inappropriate to use one threshold value determination coefficient for the other, and it becomes difficult to accurately determine the meeting. Is preferable. For example, the similarity determination unit 44 preferably displays on the display device 20 an indication that one threshold determination coefficient can be used for the other or a warning that the threshold determination coefficient cannot be used.

図１７（ａ）の例では、度数分布に類似性有ると判定され、度数分布１と度数分布２とにおいて同じ閾値決定係数を使用することができる。一方、図１７（ｂ）の例では、度数分布３と度数分布４との類似性が低いと判定され、度数分布３に使用した閾値決定係数を度数分布４に使用することは適当ではない。そのため、類似性判定部４４は、その旨の警告を表示装置２０に表示させる。このとき、使用者は、度数分布４が求められた組織、場所、構成員等に応じた閾値決定係数を新たに設定する。 In the example of FIG. 17A, it is determined that the frequency distribution is similar, and the same threshold determination coefficient can be used in the frequency distribution 1 and the frequency distribution 2. On the other hand, in the example of FIG. 17B, it is determined that the similarity between the frequency distribution 3 and the frequency distribution 4 is low, and it is not appropriate to use the threshold determination coefficient used for the frequency distribution 3 for the frequency distribution 4. Therefore, the similarity determination unit 44 causes the display device 20 to display a warning to that effect. At this time, the user newly sets a threshold determination coefficient according to the organization, place, member, etc. for which the frequency distribution 4 is obtained.

実施形態として、上記説明において、度数分布は、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数の累積値で求めているが、回数ではなく累積時間を、一定の時間幅毎に同時に存在した時間長により割り振って求めてもよい。 As an embodiment, in the above description, the frequency distribution is obtained by the cumulative value of the number of times that members of one or a plurality of organizations selected in advance exist in a predetermined place, but it is not the number of times. You may obtain | require time by allocating by the time length which existed simultaneously for every fixed time width.

以上に述べた各実施形態では、会合判定を組織毎、場所毎に行っているが、他の属性値について行ってもよい。例えば、個人の属性値として組織の代わりに職位あるいは職制等を使用してもよい。職位としては、例えば、一般職同士、管理職同士、一般職と管理職等が挙げられる。 In each of the embodiments described above, the meeting determination is performed for each organization and each place, but may be performed for other attribute values. For example, a position or a job system may be used as an individual attribute value instead of an organization. Examples of the position include general positions, management positions, general positions and management positions, and the like.

本実施形態にかかる会合判定装置を構成するコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the hardware constitutions of the computer which comprises the meeting determination apparatus concerning this embodiment. 本実施形態にかかる会合判定装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the meeting determination apparatus concerning this embodiment. 人位置情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of person position information. 場所情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of location information. 個人情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of personal information. 本実施形態にかかる会合判定装置の動作例のフロー図である。It is a flowchart of the operation example of the meeting determination apparatus concerning this embodiment. 本実施形態にかかる度数分布の計算処理のフロー図である。It is a flowchart of the calculation process of the frequency distribution concerning this embodiment. 本実施形態にかかる度数分布を表すグラフの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the graph showing the frequency distribution concerning this embodiment. 度数分布を求める際に使用されるデータ例及び度数分布のデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data used when calculating | requiring a frequency distribution, and the example of data of a frequency distribution. 各構成員がある場所において同時存在したか否かを判定する方法の例の説明図である。It is explanatory drawing of the example of the method of determining whether each member existed simultaneously in a certain place. 本実施形態にかかる閾値の計算処理のフロー図である。It is a flowchart of the calculation process of the threshold value concerning this embodiment. 閾値の決定処理の説明図である。It is explanatory drawing of the determination process of a threshold value. 本実施形態にかかる会合判定処理のフロー図である。It is a flowchart of the meeting determination process concerning this embodiment. 本実施形態にかかる会合判定処理の説明図である。It is explanatory drawing of the meeting determination process concerning this embodiment. 会合判定部による会合判定結果の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the meeting determination result by a meeting determination part. 会合検出分布としての同時存在時間分布の説明図である。It is explanatory drawing of simultaneous presence time distribution as meeting detection distribution. 類似性判定部による度数分布の類似性の判断処理の説明図である。It is explanatory drawing of the determination process of the similarity of the frequency distribution by a similarity determination part.

符号の説明Explanation of symbols

１０ＣＰＵ、１２ＲＡＭ、１４ＲＯＭ、１６通信装置、１８入力装置、２０表示装置、２２ハードディスク装置、２４バス、２６ａ、２６ｂ、２６ｃ、２６ｄ入出力インターフェース、２８閾値決定係数受付部、３０会合検出分布計算部、３２会合検出分布格納部、３４閾値計算部、３６閾値格納部、３８会合判定部、４０会合判定結果格納部、４２会合判定結果出力部、４４類似性判定部、１００会合判定装置、１０２組織分析装置。 10 CPU, 12 RAM, 14 ROM, 16 communication device, 18 input device, 20 display device, 22 hard disk device, 24 bus, 26a, 26b, 26c, 26d input / output interface, 28 threshold determination coefficient accepting unit, 30 meeting detection distribution Calculation unit, 32 meeting detection distribution storage unit, 34 threshold calculation unit, 36 threshold storage unit, 38 meeting determination unit, 40 meeting determination result storage unit, 42 meeting determination result output unit, 44 similarity determination unit, 100 meeting determination device, 102 Tissue analyzer.

Claims

予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数または累積時間に基づき求めた会合検出分布から会合判定の閾値を決定するための閾値決定係数を受け付ける閾値決定係数受付手段と、
前記閾値決定係数に基づいて決定された閾値により前記組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定した判定結果を出力する会合判定結果出力手段と、
を備えることを特徴とする会合判定装置。 Accepts a threshold determination coefficient for determining a meeting determination threshold from the meeting detection distribution obtained based on the number of times or members accumulated in one or a plurality of pre-selected organizations are simultaneously present at a predetermined location. A threshold determination coefficient receiving means;
Meeting determination result output means for outputting a determination result for determining whether or not specific members of the organization were meeting with each other based on the threshold determined based on the threshold determination coefficient;
A meeting determination device comprising:

請求項１記載の会合判定装置において、前記会合検出分布は、予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数又は累積時間を、一定の時間幅毎に同時に存在した時間長である同時存在時間により割り振って求めた度数分布であることを特徴とする会合判定装置。 2. The meeting determination device according to claim 1, wherein the meeting detection distribution is a predetermined time width, the number of times or the cumulative time at which members of one or a plurality of organizations selected in advance exist simultaneously in a predetermined place. A meeting determination device characterized by having a frequency distribution obtained by allocating according to a simultaneous existence time that is a time length that exists simultaneously every time.

請求項１または請求項２記載の会合判定装置において、前記閾値決定係数は、組織、場所または個人の属性毎に設定されることを特徴とする会合判定装置。 3. The meeting determination apparatus according to claim 1, wherein the threshold value determination coefficient is set for each attribute of an organization, a place, or an individual.

請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の会合判定装置において、組織、場所または個人の属性毎に前記度数分布の類似性を求め、類似性が低い場合に閾値決定係数の使用に関する警告を発生することを特徴とする会合判定装置。 The meeting determination device according to any one of claims 1 to 3, wherein a similarity of the frequency distribution is obtained for each attribute of an organization, a place, or an individual, and a threshold determination coefficient is used when the similarity is low. A meeting determination device characterized by generating a warning.

請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の会合判定装置と、
前記会合判定装置が会合判定結果出力手段により出力した会合判定結果を使用して、各組織の構成員間の行動を分析する組織分析装置と、を備えることを特徴とする組織分析システム。 The meeting determination device according to any one of claims 1 to 4,
A tissue analysis system comprising: a tissue analysis device that analyzes a behavior among members of each organization using a meeting determination result output by the meeting determination result output unit by the meeting determination device.

コンピュータを、
予め選択された一つまたは複数の組織の構成員同士が予め定められた場所において同時に存在した回数または累積時間に基づき求めた会合検出分布から会合判定の閾値を決定するための閾値決定係数を受け付ける閾値決定係数受付手段、
前記閾値決定係数に基づいて決定された閾値により、前記組織の特定の構成員同士が会合していたか否かを判定した判定結果を出力する会合判定結果出力手段、として機能させることを特徴とする会合判定プログラム。 Computer
Accepts a threshold determination coefficient for determining a meeting determination threshold from the meeting detection distribution obtained based on the number of times or members accumulated in one or a plurality of pre-selected organizations are simultaneously present at a predetermined location. Threshold determination coefficient receiving means,
It is made to function as a meeting determination result output means for outputting a determination result for determining whether or not specific members of the organization are meeting with each other based on the threshold determined based on the threshold determination coefficient. Meeting judgment program.