JP5223404B2

JP5223404B2 - Organization activity analysis apparatus and program

Info

Publication number: JP5223404B2
Application number: JP2008072560A
Authority: JP
Inventors: 伸宏山崎; 裕一上野; 学植田; 正和藤本; 敦伊東; 啓一根本
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2008-03-19
Filing date: 2008-03-19
Publication date: 2013-06-26
Anticipated expiration: 2028-03-19
Also published as: JP2009230286A

Description

この発明は、組織におけるメンバーの活動を分析する組織活動分析技術に関する。 The present invention relates to an organization activity analysis technique for analyzing the activities of members in an organization.

これまでは、組織における対面による交流を取得する方法として、ある場所に複数人が同時に存在する（会合を持つ）という状態を、位置情報等を用いて抽出してきた。この方法では、一緒に移動するという、一つの場所に限定されない行動を抽出できず、移動しながら交流することが特に意味を持つような場面に対する分析が不可能であった。 Until now, as a method for acquiring face-to-face exchanges in an organization, a state in which a plurality of people exist simultaneously (has a meeting) in a certain place has been extracted using position information and the like. In this method, it is impossible to extract an action that moves together, not limited to one place, and it is impossible to analyze a scene where it is particularly meaningful to interact while moving.

本発明者等は、鋭意研究の結果、誰と誰が同時に移動したかという情報を用いて組織を分析することが有効であることを見いだした。このことによって、誰と誰がある場所で会合を持っているかだけでなく、その前後に誰と誰が一緒に居室に戻ったかなどの社会的な行動情報を抽出することができ、より組織の活動の特徴をより詳細に分析することができる。 As a result of intensive studies, the present inventors have found that it is effective to analyze the organization using information on who and who moved at the same time. This makes it possible to extract social behavior information such as who and who returned to the room together before and after that, as well as who and where the meeting is held. Features can be analyzed in more detail.

なお、この発明と関連する文献としては以下のものがある。 The following documents are related to the present invention.

特許文献１の「作業時間収集方法及びその実施装置並びにその処理プログラムを記録した媒体」は、複数の作業エリアで複数の作業を行う作業者の作業時間を収集することを提案している。この特許文献１ではＩＣカードを用いて作業者のエリアを特定し、作業者のスケジュール情報と照らして作業内容を特定し、作業内容毎の作業時間を集計することができる。 Patent Document 1 “Work Time Collection Method, Execution Apparatus Therefor, and Medium Recording the Processing Program” proposes collecting work times of workers who perform a plurality of work in a plurality of work areas. In this patent document 1, an operator's area can be specified using an IC card, the work content can be specified in light of the operator's schedule information, and the work time for each work content can be totaled.

特許文献２の「イベント会場における各ブースでの滞在時間を算出するシステムおよび方法」は、イベント会場への来場者がどのブースにどれだけの時間立ち寄ったかを集計することを提案している。この特許文献２では、ＩＣカードを用いてイベント来場者の立ち寄ったブースとそのブースでの滞在時間を検出するとともに集計結果をＩＣカードに記録することができる。 Patent document 2 “System and method for calculating staying time at each booth at an event venue” proposes to tabulate which booth the visitors to the event venue have visited at which booth. In Patent Document 2, an IC card can be used to detect the booth where an event visitor stopped and the staying time at the booth and to record the totaling result on the IC card.

特許文献３の「行動管理装置、行動管理システム、及び行動管理方法」は、ＧＰＳ内蔵のユーザが携帯端末を持ち歩くことで、当該ユーザの行動記録が自動的に作成されるようにすることを提案している。この特許文献３では、ＧＰＳ内蔵の端末が一定間隔で端末の位置を測位し、それをもとに、どこに居たかを逐次記録することで、当該端末を所持しているユーザの行動記録を自動的に作成することができる。 Patent document 3 “Behavior management device, behavior management system, and behavior management method” proposes that a user with a built-in GPS automatically creates a behavior record of the user by carrying the mobile terminal. doing. In Patent Document 3, a GPS built-in terminal measures the position of a terminal at regular intervals, and based on the position, sequentially records where it was, thereby automatically recording the behavior of the user who owns the terminal. Can be created.

特許文献４の「会合検出装置および方法」は、対象検出範囲内に検出対象者が出入りするタイミングの同時性に着目し、ほぼ同時に動いている検出対象者の間には会合があったとの解釈をもとに、人位置を検出する基礎技術の最小単位で捉えられる分解能を超えて、会合の検出を行えるようにすることを提案している。 The “meeting detection apparatus and method” of Patent Document 4 focuses on the synchronism of the timing when the detection target person enters and exits within the target detection range, and interprets that there is a meeting between the detection target persons moving at almost the same time. Based on the above, it is proposed that the meeting can be detected beyond the resolution that can be grasped by the minimum unit of the basic technology for detecting the human position.

なお、上述の従来技術やその問題点は、この発明の背景の一部を説明するためにのみ説明している。この発明は上述の従来技術や問題点に限定されるものではない点を留意されたい。
特開平１１−３４５２５０号公報特開２００１−１０１４６６号公報特開２００３−７６８１８号公報特開２００７−１７２４２２号公報 Note that the above-described prior art and its problems are described only to explain a part of the background of the present invention. It should be noted that the present invention is not limited to the above-described prior art and problems.
JP 11-345250 A JP 2001-101466 A JP 2003-76818 A JP 2007-172422 A

この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、同時移動に着目して組織活動を分析する組織活動分析技術を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object thereof is to provide an organization activity analysis technique for analyzing an organization activity by paying attention to simultaneous movement.

この発明によれば、上述の目的を達成するために、特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。ここでは、発明を詳細に説明するのに先だって、特許請求の範囲の記載について補充的に説明を行なっておく。 According to this invention, in order to achieve the above-mentioned object, the configuration as described in the claims is adopted. Here, prior to describing the invention in detail, supplementary explanations of the claims will be given.

すなわち、請求項１の発明によれば、上述の目的を達成するために、組織活動分析装置に：検出対象者が所在する位置および時刻に関する情報を含む位置情報を取得する位置情報取得手段と；上記位置情報を参照して複数の上記検出対象者が１の場所から他の場所に同時に移動する同時移動事象を抽出する同時移動事象抽出手段とを設けている。 That is, according to the first aspect of the present invention, in order to achieve the above-described object, the organizational activity analysis apparatus: position information acquisition means for acquiring position information including information on the position where the detection target person is located and time; Simultaneous movement event extraction means is provided for extracting simultaneous movement events in which a plurality of detection subjects move simultaneously from one place to another with reference to the position information.

また、請求項２の発明によれば、請求項１の発明において、上記検出対象者が所在する位置は検出領域の単位で決定され、上記同時移動事象抽出手段が抽出する上記同時移動事象は、複数の上記検出対象者が１の領域から他の隣接する領域に同時に移動する事象または継続する複数の事象からなるようにしている。 Further, according to the invention of claim 2, in the invention of claim 1, the position where the person to be detected is located is determined in units of detection areas, and the simultaneous movement event extracted by the simultaneous movement event extracting means is: The plurality of detection subjects are made up of events that move simultaneously from one region to another adjacent region or a plurality of events that continue.

また請求項３の発明によれば、請求項１の発明において、上記同時移動事象抽出手段は、複数の上記検出対象者が、位置情報が共通して欠落している部分を除けば、１の場所から他の場所に同時に移動していると認められる事象を上記同時移動事象として抽出するようにしている。 According to a third aspect of the invention, in the first aspect of the invention, the simultaneous movement event extracting means includes a plurality of detection subjects except for a portion in which position information is commonly missing. An event that is recognized as moving simultaneously from one place to another is extracted as the simultaneous movement event.

また、請求項４の発明によれば、請求項１〜３の発明のいずれかにおいて、上記同時移動事象抽出手段は、所定範囲の数の上記検出対象者が１の場所から他の場所に同時に移動する事象を抽出するようにしている。 According to a fourth aspect of the present invention, in any one of the first to third aspects of the present invention, the simultaneous movement event extracting means is configured such that the predetermined number of detection subjects are simultaneously transferred from one place to another place. The moving event is extracted.

また、請求項５の発明によれば、請求項１〜４の発明のいずれかにおいて、上記位置情報を算出して複数の上記検出対象者の間の会合を抽出する会合抽出手段をさらに有し、上記１の場所または上記他の場所において会合が抽出されたときに当該同時移動事象を弁別するようにしている。 According to a fifth aspect of the present invention, in any one of the first to fourth aspects of the present invention, the apparatus further comprises a meeting extracting means for calculating the position information and extracting a plurality of the detection target persons. The simultaneous movement event is discriminated when a meeting is extracted at the one place or the other place.

また、請求項６の発明によれば、請求項１〜５の発明のいずれかにおいて、上記同時移動抽出手段は、同時の移動が発生した時刻を条件として、上記同時移動事象を抽出するようにしている。 According to a sixth aspect of the present invention, in any one of the first to fifth aspects of the present invention, the simultaneous movement extracting means extracts the simultaneous movement event on the condition that the simultaneous movement occurs. ing.

また、請求項７の発明によれば、請求項１〜６の発明のいずれかにおいて、上記同時移動抽出手段は、移動の時間長さに基づいて上記同時移動事象を抽出するようにしている。 According to a seventh aspect of the present invention, in any one of the first to sixth aspects of the invention, the simultaneous movement extracting means extracts the simultaneous movement event based on a time length of movement.

また請求項８の発明によれば、請求項１〜７の発明のいずれかにおいて、上記同時移動抽出手段は、移動の始点、終点、および／または経路の場所の属性に基づいて上記同時移動事象を抽出するようにしている。 According to an eighth aspect of the present invention, in any one of the first to seventh aspects of the present invention, the simultaneous movement extracting means is characterized in that the simultaneous movement event is based on attributes of a movement start point, an end point, and / or a route location. To extract.

また、請求項９の発明によれば、請求項１〜８の発明のいずれかにおいて、上記同時移動抽出手段は、同時に移動する上記検出対象者の移動速度と通常の移動速度との差に基づいて上記同時移動事象を抽出するようにしている。 According to a ninth aspect of the present invention, in any one of the first to eighth aspects of the present invention, the simultaneous movement extracting means is based on a difference between the movement speed of the detection subject moving simultaneously and a normal movement speed. Thus, the simultaneous movement event is extracted.

また、請求項１０の発明によれば、請求項１〜９の発明のいずれかにおいて、上記位置情報取得手段は、検出対象領域に設置され検出対象者が当該対象領域に所在することを検知する位置センサを含み、上記位置情報取得手段が当該位置センサからの検知結果に基づいて上記位置情報を生成するようにしている。 According to a tenth aspect of the present invention, in any one of the first to ninth aspects, the position information acquisition means is installed in the detection target area and detects that the detection target person is located in the target area. A position sensor is included, and the position information acquisition unit generates the position information based on a detection result from the position sensor.

また、請求項１１の発明によれば、請求項１０の発明において、上記位置センサは、上記検出対象者が携帯するＲＦＩＤタグを検知して、上記検出対象者の所在を検知するようにしている。 According to the invention of claim 11, in the invention of claim 10, the position sensor detects an RFID tag carried by the person to be detected to detect the location of the person to be detected. .

なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、請求項１２のように、そのような発明の少なくとも一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。 It is to be noted that the present invention can be realized not only as an apparatus or a system, but also as claimed in claim 12, at least a part of such an invention can be configured as software. Of course, software products used to cause a computer to execute such software are also included in the technical scope of the present invention.

この発明の上述の側面および他の側面は特許請求の範囲に記載され以下実施例を用いて詳述される。 These and other aspects of the invention are set forth in the appended claims and will be described in detail below with reference to examples.

請求項１および１２の発明によれば、同時移動に着目して意味のある組織活動を抽出できる。同時移動中に行なわれるコミュニケーションは、これに限定されないが、典型的には、インフォーマルな交流を含む。また、同時移動中に行なわれるコミュニケーションは「エレベータトーク」（エレベータに乗っている間程度の時間（例えば３０秒〜１分程度）でいいたいことの要旨を述べ、相手に理解してもらうこと）等も含み、重要な組織活動として弁別すべきものである。 According to the first and twelfth aspects of the present invention, meaningful organizational activities can be extracted by focusing on simultaneous movement. Communications performed during simultaneous movements typically include, but are not limited to, informal exchanges. In addition, communication during simultaneous movement is "elevator talk" (to give an outline of what you want to do in the time (e.g., about 30 seconds to 1 minute) while you are on the elevator, and let the other party understand) Etc. and should be distinguished as important organizational activities.

また、請求項２の発明によれば、領域単位に対象者の所在を検知し、移動する領域の隣接性に基づいて簡易に同時移動を判別できる。 According to the second aspect of the present invention, the location of the subject can be detected in units of areas, and simultaneous movement can be easily determined based on the adjacency of the moving areas.

また、請求項３の発明によれば、対象者の所在が組織構内の一部、または組織構内の外部で捕捉できない場合にも、同時移動を判別できる。 According to the invention of claim 3, simultaneous movement can be determined even when the location of the subject cannot be captured in a part of the organization premises or outside the organization premises.

また、請求項４の発明によれば、例えば、同時移動する対象者の数が大きい場合には、インフォーマルな交流が含まれないという理由で、これを除外できる。 According to the invention of claim 4, for example, when the number of subjects who move at the same time is large, this can be excluded because informal exchange is not included.

また、請求項５の発明によれば、会合に着目して、例えば、会合に関連してより重要な交流が行なわれたものとして弁別することが可能である。 Further, according to the invention of claim 5, it is possible to discriminate as focusing on the meeting, for example, as a more important exchange related to the meeting.

また、請求項６の発明によれば、同時移動する対象者の移動開始時刻を条件とすることにより時間帯（例えば昼休み等は同時移動するが重要な交流は少ないと考えられる）に応じて同時移動を柔軟に把握できる。 Further, according to the invention of claim 6, by simultaneously setting the movement start time of the subject who moves at the same time, it is possible to simultaneously change according to the time zone (for example, it is considered that there are few important exchanges at the same time during lunch breaks, etc.). The movement can be grasped flexibly.

また、請求項７の発明によれば、例えば、社会的に同一の場所と判定すべき領域が複数の検出対象小領域からなる場合に、移動の時間長さに基づいて、小領域間の同時移動を同時移動から除外することができる。 According to the invention of claim 7, for example, when the area to be determined to be the same place socially consists of a plurality of detection target small areas, based on the time length of movement, Movement can be excluded from simultaneous movement.

また請求項８の発明によれば、移動の始点、終点、および／または経路の場所の属性に基づいてきめ細かな同時移動の弁別を行なえる。 According to the invention of claim 8, fine simultaneous movement discrimination can be performed based on the attributes of the start point, end point and / or route location of the movement.

また、請求項９の発明によれば、移動の速度が標準的かどうかに応じて同時移動を弁別できる。 According to the invention of claim 9, simultaneous movement can be discriminated according to whether or not the speed of movement is standard.

また、請求項１０の発明によれば、領域ごとに設置した位置センサにより簡易に位置情報を取得できる。 According to the invention of claim 10, the position information can be easily obtained by the position sensor installed for each area.

また、請求項１１の発明によれば、ＲＦＩＤタグを用いて簡便に位置情報を取得できる。 According to the invention of claim 11, the position information can be easily obtained using the RFID tag.

以下、この発明の実施例について説明する。 Examples of the present invention will be described below.

以下、この発明の実施例１の組織分析システムについて図１以降の図面を参照して説明する。 Hereinafter, a tissue analysis system according to Embodiment 1 of the present invention will be described with reference to FIG. 1 and subsequent drawings.

この組織分析システムは、複数の分析対象のメンバーが同時に一定時間／距離を移動することへの着目するものである。このような移動は、社会的な意味があると考えられる。例えば、これに限定されないが、このような移動は、組織内におけるインフォーマルな交流の一形態と考えられる。また、メンバーは、移動しながらのコミュニケーションをしているかもしれない。例えば、このようなコミュニケーションとして「エレベータトーク」がある。「エレベータトーク」は、エレベータに乗っている間程度の時間（３０秒〜１分程度）で言いたいことの要旨を述べ、相手に理解してもらうことである。 This organization analysis system pays attention to the fact that a plurality of members to be analyzed simultaneously move a certain time / distance. Such movement is considered to have social significance. For example, but not limited to, such movement is considered a form of informal exchange within an organization. Members may also be communicating on the move. For example, there is “elevator talk” as such communication. “Elevator Talk” is to describe the gist of what you want to say in about the time (about 30 seconds to 1 minute) while you are on the elevator, and to have the other party understand.

このような同時移動という行動は、日常的に行われる行動であるにもかかわらず、これまで組織行動の分析対象として着目されてこなかった。この実施例の組織分析システムでは、組織においてこのような行動を抽出して、分析対象とすることが可能となる。 Such behavior of simultaneous movement has not been attracting attention as an analysis target of organizational behavior so far, although it is a behavior that is performed on a daily basis. In the organization analysis system of this embodiment, it is possible to extract such behavior in the organization and make it an analysis target.

実施例では、例えばつぎのような基準で同時移動を抽出する。 In the embodiment, for example, simultaneous movement is extracted based on the following criteria.

［基準１］
図１は、基準１の態様の例を示す。この基準１では、同時に複数エリアにわたって移動している状況を抽出する。図１の例では、メンバーＡ、Ｂが時刻Ｔ１〜Ｔ２の間にエリアＰに所在し、時刻Ｔ３〜Ｔ４の間につぎのエリアＱに所在し、時刻Ｔ５からつぎのエリアＲに所在して、ＡはＴ６ａでエリアＲから出て、同様にＢはＴ６ｂでエリアＲから出て、その後、時刻Ｔ７ａでＡがエリアＸに所在し、時刻Ｔ７ｂでＢがエリアＹに所在している。この例では、ＡおよびＢは、エリアＰ、ＱおよびＲに渡って同時に移動している。なお、上述の特許文献４（特開２００７−１７２４２２号公報）に記載されるようにＡおよびＢが所定のエリアに所在するようになった開始時点の差が所定の閾値以内の場合、および／または所在の終了時点の差が所定の閾値以内の場合に同時に移動していると判断しても良い。 [Standard 1]
FIG. 1 shows an example of the standard 1 aspect. According to this criterion 1, the situation of moving over a plurality of areas at the same time is extracted. In the example of FIG. 1, members A and B are located in area P between times T1 and T2, are located in the next area Q between times T3 and T4, and are located in the next area R from time T5. A exits from area R at T6a, and similarly B exits from area R at T6b, then A is located in area X at time T7a, and B is located in area Y at time T7b. In this example, A and B are moving simultaneously over areas P, Q and R. As described in Patent Document 4 (Japanese Patent Laid-Open No. 2007-172422), when the difference between the start points when A and B are located in a predetermined area is within a predetermined threshold, and / or Alternatively, it may be determined that the movement is simultaneously performed when the difference between the end points of the location is within a predetermined threshold.

［基準２］
図２は、基準２の態様の例を示す。この基準２では、途中に、検出できないエリアが介在した場合でも、同時に移動している状況を推測する。このようにすることにより、センサを設置していないエリアなどがある場合に対処できる。図２の例では、メンバーＡ、Ｂは、時刻Ｔ１〜Ｔ２の間にエリアＰに所在し、こののち無検出のエリアに移動し、さらに時刻Ｔ３でエリアＲに移動し、そののちエリアＲからばらばらに出て別れている。 [Standard 2]
FIG. 2 shows an example of the standard 2 mode. According to this criterion 2, even when an area that cannot be detected is present in the middle, a situation in which the area is moving at the same time is estimated. In this way, it is possible to cope with a case where there is an area where no sensor is installed. In the example of FIG. 2, the members A and B are located in the area P between times T1 and T2, and then move to an undetected area, then move to the area R at time T3, and then from the area R It breaks apart and breaks up.

［基準３］
図３は、基準３の態様の例を示す。この基準３では、移動経路が異なる主体同士は、同時に移動していないと判定するものである。図３の例は、メンバーＡ、ＢがエリアＰから同時に出て、そののち、しばらくしてエリアＲに同時に入っているけれども、途中の経路が異なるものである。この場合には、同時移動と判定しない。 [Standard 3]
FIG. 3 shows an example of the standard 3 mode. According to this criterion 3, it is determined that subjects having different movement routes are not moving at the same time. In the example of FIG. 3, the members A and B come out of the area P at the same time, and then enter the area R at a later time, but the route on the way is different. In this case, simultaneous movement is not determined.

［基準４］
図４は、基準４の態様の例を示す。この基準４では、会合の前後の状況も考慮するものであり、その一態様として、会合後の同時移動は、社会的な意味が大きいと考えるものである。これにより、例えば、重み付けを行なうことができる。図４の例では、メンバーＡおよびＢが、時刻Ｔ１〜Ｔ２の間、他のメンバーとともに会合を構成し、そののち、時刻Ｔ３〜Ｔ４でエリアＱに所在し、さらに時刻Ｔ５でエリアＲに移動し、その後エリアＲからばらばらに出て別れている。 [Standard 4]
FIG. 4 shows an example of the standard 4 mode. This criterion 4 also considers the situation before and after the meeting, and as one aspect thereof, the simultaneous movement after the meeting is considered to have great social significance. Thereby, for example, weighting can be performed. In the example of FIG. 4, members A and B form a meeting with other members between times T1 and T2, and then are located in area Q at times T3 to T4 and then move to area R at time T5. After that, they are separated from the area R and separated.

会合は、例えば、上述の特許文献４（特開２００７−１７２４２２号公報）に説明されるような手法等で検出できる。特許文献４では、例えば、一方のメンバーの位置情報と他方のメンバーの位置情報とが、１の場所に関して、（ａ）当該場所に所在する継続時間の開始時点の時間差が所定の閾値以内である条件、（ｂ）当該場所に所在する継続時間の終了時点の時間差が所定の閾値以内である条件、および（ｃ）当該場所に所在する継続時間の開始時点の時間差が所定の閾値以内であり、かつ、当該場所に所在する継続時間の終了時点の時間差が所定の閾値以内である条件の少なくとも１つが満たされる場合に、両者の間に会合があると判別するが、これに限定されない。 The meeting can be detected by, for example, a technique described in Patent Document 4 (Japanese Patent Laid-Open No. 2007-172422) described above. In Patent Document 4, for example, with respect to a place where the position information of one member and the position information of the other member is 1, (a) the time difference between the start times of the continuation times located in the place is within a predetermined threshold. The condition, (b) the condition that the time difference at the end of the duration time at the location is within a predetermined threshold, and (c) the time difference at the start time of the duration time at the location is within a predetermined threshold, And when at least one of the conditions that the time difference of the end time of the continuation time located in the place is within a predetermined threshold is satisfied, it is determined that there is a meeting between them, but the present invention is not limited to this.

［基準５］
図５は、基準５の態様の例を示す。この基準５も会合の前後の状況も考慮するものであり、その一態様として、会合前の同時移動は、社会的な意味が大きいと考えるものである。これにより、例えば、重み付けを行なうことができる。図５の例では、メンバーＡおよびＢがエリアＰおよびエリアＱにおいて継続して同時移動し、さらにエリアＲで会合を構成する場合を示す。 [Standard 5]
FIG. 5 shows an example of the standard 5 mode. This criterion 5 also considers the situation before and after the meeting, and as one aspect thereof, the simultaneous movement before the meeting is considered to have great social significance. Thereby, for example, weighting can be performed. In the example of FIG. 5, members A and B continue to move simultaneously in area P and area Q, and further form a meeting in area R.

［基準６］
図６は、基準６の態様の例を示す。この基準６では、同時移動の始点と終点が同じ場合である。この基準は、長時間の無検出状態を介する場合は、顧客訪問での同行などに該当する。図６の例は、エリアＰから出たメンバーＡおよびＢが無検出状態を経て同じエリアＰに同時に戻った場合である。 [Standard 6]
FIG. 6 shows an example of the standard 6 mode. In this criterion 6, the start point and end point of the simultaneous movement are the same. This criterion corresponds to, for example, accompanying a customer visit when a long-time non-detection state is used. The example of FIG. 6 is a case where the members A and B that have left the area P return simultaneously to the same area P through a non-detection state.

以上の基準１〜６に基づいて同時移動を検出できるけれども、他の基準を採用できることはもちろんである。 Although the simultaneous movement can be detected based on the above criteria 1 to 6, it goes without saying that other criteria can be adopted.

つぎに実施例１の組織分析システム１００の構成について説明する。この組織分析システム１００は、単一のコンピュータシステムまたは複数のコンピュータシステム２００を含んで構成できる。コンピュータシステムは周知のとおりＣＰＵ、主メモリ、二次記憶装置、バス、種々の入出力装置を含んで構成され、当該コンピュータシステムにプログラムをインストールして組織分析システム１００を構築できる。 Next, the configuration of the tissue analysis system 100 according to the first embodiment will be described. The tissue analysis system 100 can include a single computer system or a plurality of computer systems 200. As is well known, the computer system includes a CPU, a main memory, a secondary storage device, a bus, and various input / output devices. The organization analysis system 100 can be constructed by installing a program in the computer system.

図７は、実施例１の組織分析システムを全体１００として示しており、この図において、組織分析システム１００は、入力部１０、分析条件設定部２０、行動分析部３０、出力部４０、行動ログ取得部５０、行動ログ格納部６０、属性情報格納部７０、同時移動情報格納部８０等を含んで構成されている。 FIG. 7 shows the organization analysis system of Example 1 as a whole 100. In this figure, the organization analysis system 100 includes an input unit 10, an analysis condition setting unit 20, a behavior analysis unit 30, an output unit 40, and a behavior log. An acquisition unit 50, an action log storage unit 60, an attribute information storage unit 70, a simultaneous movement information storage unit 80, and the like are included.

入力部１０は、キーボードやマウス装置等である。分析条件設定部２０は、行動ログの分析において、対象期間や対象、粒度、重み付けの方法などについて入力部１０を用いて設定する。分析条件は固定にする場合には分析条件設定部２０は省略できる。行動ログ取得部５０は、メンバーの行動ログを取得するものであり、典型的には、各エリアに設置された位置センサによりメンバーが携帯するＲＦＩＤタグ、赤外線バッジ、その他を検知して検知データを取得し、これを利用して誰がどのエリアにいつからいつまで所在したかを示す行動ログ（位置情報ともいう）を取得する。行動ログの詳細については後に説明する。行動ログ格納部６０は行動ログ取得部５０が取得した行動ログを格納するものである。属性情報格納部７０は、分析対象のメンバーのＩＤ、部署名、職階等の属性情報を格納する。エリアの情報を格納するテーブルもここに含まれる。行動分析部３０は、行動ログ情報と属性情報を用いて、分析設定条件に沿って活動を分析し、その結果を出力部（表示装置または記録装置）４０へ送出する。行動分析部３０の分析結果は典型的には同時移動事象であり、これを表す同時移動情報を同時移動情報格納部８０に格納する。 The input unit 10 is a keyboard, a mouse device, or the like. The analysis condition setting unit 20 uses the input unit 10 to set the target period, target, granularity, weighting method, and the like in the action log analysis. If the analysis conditions are fixed, the analysis condition setting unit 20 can be omitted. The action log acquisition unit 50 acquires a member's action log. Typically, the action log acquisition unit 50 detects the RFID tag, the infrared badge, and the like carried by the member by the position sensor installed in each area, and detects the detection data. Acquire and use this to acquire an action log (also referred to as position information) indicating who has been in which area from when to when. Details of the action log will be described later. The action log storage unit 60 stores the action log acquired by the action log acquisition unit 50. The attribute information storage unit 70 stores attribute information such as IDs, department names, and job ranks of members to be analyzed. A table for storing area information is also included here. The behavior analysis unit 30 analyzes the activity according to the analysis setting condition using the behavior log information and the attribute information, and sends the result to the output unit (display device or recording device) 40. The analysis result of the behavior analysis unit 30 is typically a simultaneous movement event, and the simultaneous movement information representing this is stored in the simultaneous movement information storage unit 80.

図８は、実施例１の組織分析システム１００の全体的なフローを示している。図８に示すように、実施例１の組織分析処理では、分析条件設定部２０により分析条件を設定し（ステップＳ１０）、そののち行動ログに対して組織活動分析を行ない（ステップＳ１１）、その分析結果を出力する（ステップＳ１２）。 FIG. 8 shows an overall flow of the tissue analysis system 100 of the first embodiment. As shown in FIG. 8, in the organization analysis process of the first embodiment, the analysis condition is set by the analysis condition setting unit 20 (step S10), and thereafter the organization activity analysis is performed on the action log (step S11). An analysis result is output (step S12).

図９は実施例１の組織分析システム１００の詳細なフローを示しており、その処理は以下のとおりである。なお、この例では、行動ログ（位置情報）をエリアコンテキストまたはエリアコンテキストログとも呼んでおり、その詳細は後に説明する。 FIG. 9 shows a detailed flow of the tissue analysis system 100 according to the first embodiment, and the processing is as follows. In this example, the action log (position information) is also called an area context or an area context log, and details thereof will be described later.

［ステップＳ２０］：エリアコンテキスト（行動ログ、位置情報とも呼ぶ）を一つ読み込む。
［ステップＳ２１］：読み込みエリアコンテキストがなければ処理を終了する。あれば、ステップＳ２２へ進む。
［ステップＳ２２］：同時移動情報バッファをクリアする。変数Ｐａｔｈ＿ｌｅｎｇｔｈを０にセットする。
［ステップＳ２３］：ステップＳ２０で読み込んだエリアコンテキストと同時に同一エリアを退出したエリアコンテキストを一つ取り出す。
［ステップＳ２４］：なければステップＳ２０へ戻る。
［ステップＳ２５］：ステップＳ２０で読み込んだエリアコンテキストに関し、同一主体の次の移動先のエリアコンテキストを取り出す。
［ステップＳ２６］：ステップＳ２３で取り出したエリアコンテキストに関し、次の移動先のエリアコンテキストを取り出す。
［ステップＳ２７］：ステップＳ２５およびＳ２で取り出したエリアコンテキストが同一エリアへの同時入室でなければステップＳ２２に戻り、同時入出であれば、ステップＳ２８へ進む。
［ステップＳ２８］：同時移動情報バッファを修正して、変数Ｐａｔｈ＿ｌｅｎｇｔｈに１を足す。
［ステップＳ２９］：ステップＳ２５およびＳ２６で取り出したエリアコンテキストが同一エリアからの同時退室であればステップＳ２５に戻る。同時退出でなければ、ステップＳ３０へ進む。
［ステップＳ３０］：同時移動情報を同時移動情報格納部８０に書き込む。その後、ステップＳ２２へ戻る。 [Step S20]: One area context (also called action log or position information) is read.
[Step S21]: If there is no reading area context, the process ends. If so, the process proceeds to step S22.
[Step S22]: The simultaneous movement information buffer is cleared. The variable Path_length is set to 0.
[Step S23]: Take out one area context that has left the same area simultaneously with the area context read in step S20.
[Step S24]: If not, return to Step S20.
[Step S25]: For the area context read in step S20, the next destination area context of the same subject is taken out.
[Step S26]: For the area context extracted in step S23, the next destination area context is extracted.
[Step S27]: If the area context extracted in steps S25 and S2 is not simultaneous entry into the same area, the process returns to step S22, and if it is simultaneous entry / exit, the process proceeds to step S28.
[Step S28]: The simultaneous movement information buffer is modified and 1 is added to the variable Path_length.
[Step S29]: If the area context extracted in steps S25 and S26 is the simultaneous exit from the same area, the process returns to step S25. If it is not the simultaneous exit, the process proceeds to step S30.
[Step S30]: Write simultaneous movement information in the simultaneous movement information storage unit 80. Thereafter, the process returns to step S22.

このようにして同時移動情報を取得して格納し、組織の分析に利用可能にする。なお、Ｐａｔｈ＿ｌｅｎｇｔｈは同時移動の途中の領域数を表し、この値に応じて同時移動の重み付けを行なっても良い。 In this way, the simultaneous movement information is acquired and stored, and can be used for the analysis of the organization. Path_length represents the number of areas in the middle of simultaneous movement, and weighting of simultaneous movement may be performed according to this value.

つぎにデータ構造の例を説明する。 Next, an example of the data structure will be described.

行動ログ格納部６０では、行動ログをリレーショナルデータベースのテーブルの形式で格納する。行動ログの具体例を図１０に示す（後のクエリーの例ではテーブル名称：ＡｒｅａＣｏｎｔｅｘｔＬｏｇとして示す）。行動ログ格納部６０は、分析を実施する行動分析部３０と同じコンピュータのハードディスク上など、アクセス可能な二次記憶領域により構成できるが、これに限定されない。 The action log storage unit 60 stores the action log in the form of a relational database table. A specific example of the action log is shown in FIG. 10 (in the example of a later query, it is shown as table name: AreaContextLog). The action log storage unit 60 can be configured by an accessible secondary storage area such as a hard disk of the same computer as the action analysis unit 30 that performs the analysis, but is not limited thereto.

エリア情報テーブルはエリアの情報を格納するものであり、その例を図１１に示す。このテーブルも、行動分析部３０と同じコンピュータのハードディスク上など、アクセス可能な二次記憶領域により構成できるが、これに限定されない。 The area information table stores area information, and an example thereof is shown in FIG. This table can also be configured by an accessible secondary storage area such as on the hard disk of the same computer as the behavior analysis unit 30, but is not limited to this.

属性情報格納部７０は、分析対象となるメンバーのＩＤ、名前、部門名、職階等をリレーショナルデータベースのテーブルの形式で格納するものであり、行動分析部３０と同じコンピュータのハードディスク上など、アクセス可能な二次記憶領域に格納する。具体例を図１２に示す（テーブル名称は例えばＡｔｔｒｉｂｕｔｅである）。図１２の例では３名分のデータしか示していないが、実際に利用する場面では分析対象とする組織のメンバー全員をテーブルに列挙することが望ましい。なお、本テーブルはリレーショナルデータベースの入力機能等を利用して直接利用者が事前にデータを入力しておいてもよいし、専用の入力インタフェースを用意することも可能である。 The attribute information storage unit 70 stores the ID, name, department name, job rank, etc. of members to be analyzed in the form of a relational database table, and is accessible on the same computer hard disk as the behavior analysis unit 30. Stored in a secondary storage area. A specific example is shown in FIG. 12 (the table name is, for example, Attribute). In the example of FIG. 12, only data for three persons is shown, but it is desirable to list all members of the organization to be analyzed in a table when actually used. The table may be directly input by the user in advance using an input function of a relational database or a dedicated input interface may be prepared.

また、図１２ではＩＤ、名前、部門名、職階を属性情報として利用しているが、分析を実施したい視点によって、入社年度や年齢、性別、フロア、部署名、職種、専門領域など、さまざまな属性を利用することも可能である。 In addition, in FIG. 12, ID, name, department name, and job level are used as attribute information, but depending on the viewpoint that you want to conduct analysis, there are various types such as year of employment, age, gender, floor, department name, job type, and specialized area. It is also possible to use attributes.

つぎに行動分析部３０の処理例について説明する。 Next, a processing example of the behavior analysis unit 30 will be described.

この実施例において、行動分析部３０は、リレーショナルデータベースのテーブルの形で格納された行動ログ情報及び属性情報に対するＳＱＬによるクエリーによって実現する。 In this embodiment, the behavior analysis unit 30 is realized by an SQL query for behavior log information and attribute information stored in the form of a relational database table.

特定のエリアコンテキストと同時に退出したエリアコンテキストを取得するには、リレーショナルデータベースにおいて下記のようなＳＱＬを発行する。なお、活動ログ情報を格納するテーブル名をＡｒｅａＣｏｎｔｅｘｔＬｏｇとして説明する。同時にという判定には、元のエリアコンテキストの終了時間の前後５秒間に移動したものを含むものとする。 In order to acquire an area context that has exited at the same time as a specific area context, the following SQL is issued in the relational database. The table name for storing the activity log information will be described as AreaContextLog. It is assumed that the determination of “simultaneous” includes a case where the movement is performed for 5 seconds before and after the end time of the original area context.

下記のＳＱＬ式で、Ｍ２以外の人で、２００５年９月１９日の１４時５２分１３秒の前後５秒間に、エリアＩＤ”Ａ２”という場所から退出した場合のエリアコンテキスト情報を抽出する。 In the following SQL expression, area context information is extracted when a person other than M2 leaves the place named area ID “A2” for 5 seconds before and after 14:52:13 on September 19, 2005.

ＳＥＬＥＣＴ＊
ＦＲＯＭＡｒｅａＣｏｎｔｅｘｔＬｏｇ
ＷＨＥＲＥ（エリアＩＤ＝ “Ａ２”）
ＡＮＤ（終了時刻＞＃２００５／０９／１９１４：５２：０８＃）
ＡＮＤ（終了時刻＜＃２００５／０９／１９１４：５２：１８＃）
ＡＮＤ（移動体ＩＤ＜＞ “Ｍ２”）；
SELECT *
FROM AreaContextLog
WHERE (area ID = “A2”)
AND (end time># 2005/09/19 14: 52: 08 #)
AND (end time <# 2005/09/19 14: 52: 18 #)
AND (mobile ID <>“M2”);

抽出結果の例を図１３に示す以下に示す。抽出結果の型式は位置情報テーブルと同一である。 An example of the extraction result is shown below as shown in FIG. The extraction result type is the same as that of the position information table.

同様なＳＱＬを用いて、同時に入室した場合のエリアコンテキストの抽出や、同一人物の次のエリアコンテキストログの情報を取得したりすることが可能である。 Using similar SQL, it is possible to extract the area context when entering the room at the same time, or to acquire information on the next area context log of the same person.

行動分析部３０により抽出され同時移動情報格納部８０に格納された同時移動データの構造の例を図１４に示す。この例では、特定の２人が同時に移動したかどうかというデータを蓄積する。ログＩＤリスト１と、ログＩＤリスト２が、それぞれの人に対応するエリアコンテキストログのＩＤのリストである。３人以上が同時に移動した場合には、それらの全ての２人の組み合わせのデータを格納する。当然、３人以上の同時移動のデータをひとつにまとめて記録してもよい。 An example of the structure of the simultaneous movement data extracted by the behavior analysis unit 30 and stored in the simultaneous movement information storage unit 80 is shown in FIG. In this example, data on whether or not two specific persons have moved at the same time is accumulated. A log ID list 1 and a log ID list 2 are lists of area context log IDs corresponding to each person. When three or more people move at the same time, the data of the combination of all two of them is stored. Of course, data on simultaneous movement of three or more persons may be recorded together.

同時移動の前後に会合が行われたかどうかのデータもあわせて記録することもできる。会合の発生状況については、スケジュールデータから抽出したり、特許文献４の手法を用いて抽出することが考えられる。特許文献４の会合抽出の例についてはすでに述べた。 Data on whether the meeting was held before or after the simultaneous movement can also be recorded. The occurrence of the meeting can be extracted from the schedule data or extracted using the method of Patent Document 4. The example of meeting extraction in Patent Document 4 has already been described.

ここでは、同時移動の開始から終了までの時間の長さを記録しているが、エリアを移動した数の情報を長さや、途中の無検出時間の長さを記録して分析に利用してもよい。 Here, the length of time from the start to the end of simultaneous movement is recorded, but the information on the number of movements in the area and the length of no detection time in the middle are recorded and used for analysis. Also good.

つぎにこの発明の実施例２の組織分析システムを説明する。 Next, a tissue analysis system according to Example 2 of the present invention will be described.

図１５は実施例２の組織分析システム３００を全体として示しており、この図において図７と対応する箇所には対応する符号を付した。 FIG. 15 shows the structure analysis system 300 of Example 2 as a whole. In this figure, portions corresponding to those in FIG.

図１５において、実施例２の組織分析システムは、同時移動を抽出して組織内の活動を分析する行動分析サーバホスト１０１のほかに、人位置検出のインフラストラクチャとして、位置情報サーバホスト１０４と位置情報ベースサーバホスト１０２を想定している。また、同時移動データすなわち処理結果を格納するサブシステムとして、同時移動情報データベースサーバホスト１０３も想定している。 In FIG. 15, the organization analysis system according to the second embodiment includes a location information server host 104 and a location as a human location detection infrastructure in addition to the behavior analysis server host 101 that extracts simultaneous movements and analyzes activities in the organization. The information base server host 102 is assumed. A simultaneous movement information database server host 103 is also assumed as a subsystem for storing simultaneous movement data, that is, processing results.

行動分析サーバホスト１０１は、ハードウェア資源およびソフトウェア資源を協働させて、分析条件設定部２０、行動分析部３０等の機能ブロックを実現する。 The behavior analysis server host 101 realizes functional blocks such as an analysis condition setting unit 20 and a behavior analysis unit 30 by cooperating hardware resources and software resources.

位置情報サーバホスト１０４は、各エリアに配置された位置センサ１０４ａからの位置情報をネットワークを介して収集する。位置センサ１０４ａは、位置検出対象者（メンバー）が携帯するＲＦＩＤや赤外線バッジ１０４ｂ等を検出するものである。 The location information server host 104 collects location information from the location sensor 104a arranged in each area via a network. The position sensor 104a detects an RFID, an infrared badge 104b, etc. carried by a position detection target person (member).

位置情報ＤＢサーバホスト１０２は位置情報ＤＢ管理サーバ６０ａを実装し、これにより位置情報サーバホスト１０４から位置情報を取得して位置情報ＤＢ６０ｂに位置情報を格納管理する。 The location information DB server host 102 implements a location information DB management server 60a, thereby acquiring location information from the location information server host 104 and storing and managing location information in the location information DB 60b.

同時移動情報ＤＢサーバホスト１０３は同時移動情報ＤＢ管理サーバ８０ａを実装し、これにより行動分析サーバホスト１０１から同時移動情報を取得して同時移動情報ＤＢ８０ｂに同時移動情報を格納管理する。ユーザは、同時移動情報ＤＢサーバホスト１０３にアクセスして同時移動情報を取得してさらなる分析を行なうことができる。 The simultaneous movement information DB server host 103 implements the simultaneous movement information DB management server 80a, thereby acquiring the simultaneous movement information from the behavior analysis server host 101 and storing and managing the simultaneous movement information in the simultaneous movement information DB 80b. The user can access the simultaneous movement information DB server host 103 to acquire the simultaneous movement information and perform further analysis.

以上説明したように、この発明の実施例によれば、誰と誰が同時に移動したかという情報を用いて組織を分析することによって、誰と誰がある場所で会合を持っているかだけでなく、その前後に誰と誰が一緒に居室に戻ったかなどの社会的な行動情報を抽出することができ、より組織の活動の特徴をより詳細に分析することができる。 As described above, according to the embodiment of the present invention, by analyzing the organization using information on who and who moved at the same time, not only who has a meeting at a place but also that It is possible to extract social behavior information such as who and who returned to the room together before and after, and to analyze the characteristics of the activities of the organization in more detail.

以上で実施例の説明を終了する。 This is the end of the description of the embodiment.

なお、この発明は特許請求の範囲の記載に基づいて決定されるものであり、実施例の具体的な構成、課題、および効果には限定されない。この発明は上述の実施例に限定されるものではなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。例えば、つぎのような修正、変更を行なっても良い。 In addition, this invention is determined based on description of a claim, and is not limited to the specific structure of the Example, a subject, and an effect. The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention. For example, the following modifications and changes may be made.

（１）各エリア間の標準の移動時間を事前に登録しておいて、実際の同時移動にかかった時間の長さと比較することによって、その同時移動データに何らかの重み付けのデータをつけてもよい。
（２）同時に大量の人が移動するような状況などに対応するために、同時に移動する人の数によって、同時移動データに重み付けをしてもよい。
（３）昼休みの始まりなど、多くの人が同時に移動を開始するような時間帯は、同時移動データとして扱わないなどの工夫も行なっても良い。
（４）社会的に同一の場所と判定できるエリアが複数の小エリアから構成されるような場合は、あるエリアから一定距離内に含まれる隣接エリアを同一の場所として判断してもよい。複数エリアを対象としたクエリー等を実施することによって容易に対応可能である。
（５）個人レベルやグループレベルなど、任意のレベルで適合化を行なったうえで、社会ネットワーク分析などの実施が可能である。その際に、会議前後に限定したり、移動時間が長い場合に限定したり、職階間の同時移動に限定したりなどして、多様な分析が可能である。その場合、必要に応じて、個人の所属や職階などの情報を、属性情報データとして格納しておくことが好ましい。 (1) A standard moving time between each area is registered in advance, and some weighting data may be attached to the simultaneous moving data by comparing with the length of time required for the actual simultaneous moving. .
(2) In order to cope with a situation where a large number of people move at the same time, the simultaneous movement data may be weighted according to the number of people moving at the same time.
(3) A time zone where many people start moving at the same time, such as the start of a lunch break, may not be handled as simultaneous movement data.
(4) When an area that can be determined to be the same place socially includes a plurality of small areas, adjacent areas included within a certain distance from a certain area may be determined as the same place. This can be easily handled by executing a query for a plurality of areas.
(5) It is possible to conduct social network analysis after adapting at any level such as individual level or group level. At that time, various analyzes can be performed such as limiting before and after the meeting, limiting to a case where the travel time is long, and limiting to simultaneous movement between job levels. In that case, it is preferable to store information such as an individual affiliation and a job rank as attribute information data as necessary.

この発明の実施例１で採用できる同時移動抽出基準１を説明する図である。It is a figure explaining the simultaneous movement extraction reference | standard 1 employable in Example 1 of this invention. 上述実施例１で採用できる同時移動抽出基準２を説明する図である。It is a figure explaining the simultaneous movement extraction reference | standard 2 employable in the said Example 1. FIG. 上述実施例１で採用できる同時移動抽出基準３を説明する図である。It is a figure explaining the simultaneous movement extraction reference | standard 3 employable in the said Example 1. FIG. 上述実施例１で採用できる同時移動抽出基準４を説明する図である。It is a figure explaining the simultaneous movement extraction reference | standard 4 employable in the said Example 1. FIG. 上述実施例１で採用できる同時移動抽出基準５を説明する図である。It is a figure explaining the simultaneous movement extraction reference | standard 5 employable in the said Example 1. FIG. 上述実施例１で採用できる同時移動抽出基準６を説明する図である。It is a figure explaining the simultaneous movement extraction reference | standard 6 employable in the said Example 1. FIG. 上述実施例１の構成を説明するブロック図である。It is a block diagram explaining the structure of the said Example 1. FIG. 上述実施例１の全体のフローの例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the example of the whole flow of the said Example 1. FIG. 上述実施例１の詳細なフローの例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the example of the detailed flow of the said Example 1. FIG. 上述実施例１の位置情報テーブルの例を説明する図である。It is a figure explaining the example of the position information table of the said Example 1. FIG. 上述実施例１のエリア情報テーブルの例を説明する図である。It is a figure explaining the example of the area information table of the said Example 1. FIG. 上述実施例１の属性情報テーブルの例を説明する図である。It is a figure explaining the example of the attribute information table of the said Example 1. FIG. 上述実施例１の行動分析部の位置情報の抽出結果を説明する図である。It is a figure explaining the extraction result of the positional information of the action analysis part of the said Example 1. FIG. 上述実施例１の同時移動データの例を説明する図である。It is a figure explaining the example of the simultaneous movement data of the said Example 1. FIG. この発明の実施例２の構成を説明する図である。It is a figure explaining the structure of Example 2 of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１０入力部
２０分析条件設定部
３０行動分析部
４０出力部
５０行動ログ取得部
６０行動ログ格納部
７０属性情報格納部
８０同時移動情報格納部
１００組織分析システム
２００コンピュータシステム DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Input part 20 Analysis condition setting part 30 Behavior analysis part 40 Output part 50 Action log acquisition part 60 Action log storage part 70 Attribute information storage part 80 Simultaneous movement information storage part 100 Organization analysis system 200 Computer system

Claims

異なる対象領域ごとに設けられた位置センサであって、対応する対象領域内に検出対象者が所在することを検知する上記位置センサを含み、当該位置センサからの検知データを受け取って当該検知データに基づいてその検出対象者の識別情報および所在時刻に関する情報を含む位置情報を生成する位置情報取得手段と、
上記位置情報を参照して、複数の上記検出対象者が１の領域から他の隣接する領域に同時に移動することが１回、または継続して２回以上起こる場合を判別して、同時移動事象として抽出する同時移動事象抽出手段とを有し、
上記同時移動事象抽出手段は、複数の上記検出対象者が、位置情報が共通して欠落している部分を除けば、複数の上記検出対象者が１の領域から他の隣接する領域に同時に移動することが１回、または継続して２回以上起こる判別できる場合も上記同時移動事象として抽出する組織活動分析装置。 A position sensor provided for each different target area, including the position sensor that detects the presence of a person to be detected in the corresponding target area, receiving detection data from the position sensor, and Position information acquisition means for generating position information including information on the identification information of the person to be detected and the location time based on the information;
By referring to the position information, it is determined whether a plurality of detection target persons simultaneously move from one area to another adjacent area once or continuously twice or more, and a simultaneous movement event And simultaneous movement event extraction means for extracting as
The simultaneous movement event extracting means is configured to simultaneously move a plurality of detection subjects from one region to another adjacent region, except for a portion where the position information is commonly missing. The tissue activity analyzer that extracts the simultaneous movement event even when it can be determined that the event occurs once or continuously twice or more.

上記同時移動事象抽出手段は、所定範囲の数の上記検出対象者が１の場所から他の場所に同時に移動する事象を抽出する請求項１に記載の組織活動分析装置。 2. The organization activity analyzing apparatus according to claim 1, wherein the simultaneous movement event extracting unit extracts an event in which a predetermined number of the detection target persons simultaneously move from one place to another place.

上記同時移動事象抽出手段は、同時の移動が発生した時刻を条件として、上記同時移動事象を抽出する請求項１または２のいずれかに記載の組織活動分析装置。 The organizational activity analysis apparatus according to claim 1, wherein the simultaneous movement event extracting unit extracts the simultaneous movement event on the condition that the simultaneous movement occurs.

上記同時移動事象抽出手段は、移動の時間長さに基づいて上記同時移動事象を抽出する請求項１〜３のいずれかに記載の組織活動分析装置。 The organizational activity analysis apparatus according to claim 1, wherein the simultaneous movement event extracting unit extracts the simultaneous movement event based on a time length of movement.

上記同時移動事象抽出手段は、移動の始点、終点、および／または経路の場所の属性に基づいて上記同時移動事象を抽出する請求項１〜４のいずれかに記載の組織活動分析装置。 The organizational activity analysis apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the simultaneous movement event extraction unit extracts the simultaneous movement event based on an attribute of a movement start point, an end point, and / or a route location.

上記同時移動事象抽出手段は、同時に移動する上記検出対象者の移動速度と通常の移動速度との差に基づいて上記同時移動事象を抽出する請求項１〜５のいずれかに記載の組織活動分析装置。 The simultaneous movement event extraction means, tissue activity analysis according to claim 1 for extracting the simultaneous movement event based on the difference between the moving speed and the normal movement speed of the detection subject simultaneously moved apparatus.

上記位置センサは、上記検出対象者が携帯するＲＦＩＤタグを検知して、上記検出対象者の所在を検知する請求項１〜６のいずれかに記載の組織活動分析装置。 The tissue activity analyzer according to any one of claims 1 to 6, wherein the position sensor detects an RFID tag carried by the detection target person to detect the location of the detection target person.