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特開2022-152954プログラム、情報処理装置及びスペース活用評価システム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022152954
(43)【公開日】2022-10-12
(54)【発明の名称】プログラム、情報処理装置及びスペース活用評価システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/10 20120101AFI20221004BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/10 340
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021055922
(22)【出願日】2021-03-29
(71)【出願人】
【識別番号】000001270
【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001254
【氏名又は名称】特許業務法人光陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】首藤 孝夫
(72)【発明者】
【氏名】西川 義信
(72)【発明者】
【氏名】古川 淳一
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049AA11
(57)【要約】
【課題】所定のスペースが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを評価できるようにする。
【解決手段】サーバー１０は、クライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンにおける利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得し、取得された利用状況情報と、予め設定されたコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン及び実験ゾーンの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となる場所（ワークプレイス）の利用目的に合致しているかどうかを評価し、前記評価の結果の出力を制御する。
【選択図】図１
【解決手段】サーバー１０は、クライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンにおける利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得し、取得された利用状況情報と、予め設定されたコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン及び実験ゾーンの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となる場所（ワークプレイス）の利用目的に合致しているかどうかを評価し、前記評価の結果の出力を制御する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
施設内の所定のスペースにおける利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得する取得処理と、
前記取得処理により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価処理と、
前記評価処理によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御処理と、
をコンピューターに実行させるプログラム。
前記取得処理により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価処理と、
前記評価処理によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御処理と、
をコンピューターに実行させるプログラム。
【請求項2】
前記スペースの利用目的に関する情報を設定する設定処理をコンピューターに実行させる請求項１に記載のプログラム。
【請求項3】
前記評価処理では、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致している度合を導出し、
前記出力制御処理では、前記評価処理により導出された前記度合を前記評価の結果として当該評価の結果の出力を制御する、
請求項１又は２に記載のプログラム。
前記出力制御処理では、前記評価処理により導出された前記度合を前記評価の結果として当該評価の結果の出力を制御する、
請求項１又は２に記載のプログラム。
【請求項4】
前記所定のスペースは、複数のスペースからなり、
前記評価処理では、前記複数のスペースそれぞれを対象として各スペースの前記度合を導出するとともに当該各スペースの度合の平均を導出し、
前記出力制御処理では、前記評価処理により導出された前記各スペースの前記度合の平均を前記評価の結果として当該評価の結果の出力を制御する、
請求項３に記載のプログラム。
前記評価処理では、前記複数のスペースそれぞれを対象として各スペースの前記度合を導出するとともに当該各スペースの度合の平均を導出し、
前記出力制御処理では、前記評価処理により導出された前記各スペースの前記度合の平均を前記評価の結果として当該評価の結果の出力を制御する、
請求項３に記載のプログラム。
【請求項5】
前記評価処理では、前記度合を正規化した前記スペースの活用指標を導出し、
前記出力制御処理では、前記評価処理により導出された前記スペースの活用指標を前記評価の結果として当該評価の結果の出力を制御する、
請求項３に記載のプログラム。
前記出力制御処理では、前記評価処理により導出された前記スペースの活用指標を前記評価の結果として当該評価の結果の出力を制御する、
請求項３に記載のプログラム。
【請求項6】
前記所定のスペースは、複数のスペースからなり、
前記評価処理では、前記複数のスペースそれぞれを対象として各スペースの前記度合を導出するとともに当該各スペースの度合の平均を正規化した前記所定のスペースの活用指標を導出し、
前記出力制御処理では、前記評価処理により導出された前記所定のスペースの活用指標を前記評価の結果として当該評価の結果の出力を制御する、
請求項５に記載のプログラム。
前記評価処理では、前記複数のスペースそれぞれを対象として各スペースの前記度合を導出するとともに当該各スペースの度合の平均を正規化した前記所定のスペースの活用指標を導出し、
前記出力制御処理では、前記評価処理により導出された前記所定のスペースの活用指標を前記評価の結果として当該評価の結果の出力を制御する、
請求項５に記載のプログラム。
【請求項7】
前記取得処理では、前記利用状況情報として前記スペースに同席した利用者の人数を示す利用者人数情報を取得し、
前記スペースの利用目的に関する情報は、前記スペースの利用に適した基準人数に関する情報を含み、
前記評価処理では、前記取得処理により取得された前記利用者人数情報と前記基準人数に関する情報とに基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致している度合を導出する、
請求項３～６のいずれか一項に記載のプログラム。
前記スペースの利用目的に関する情報は、前記スペースの利用に適した基準人数に関する情報を含み、
前記評価処理では、前記取得処理により取得された前記利用者人数情報と前記基準人数に関する情報とに基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致している度合を導出する、
請求項３～６のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項8】
前記取得処理では、前記利用状況情報として前記スペースに継続して滞在した時間を示す利用時間情報を取得し、
前記スペースの利用目的に関する情報は、前記スペースの利用に適した基準利用時間に関する情報を含み、
前記評価処理では、前記取得処理により取得された前記利用時間情報と前記基準利用時間に関する情報とに基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致している度合を導出する、
請求項３～７のいずれか一項に記載のプログラム。
前記スペースの利用目的に関する情報は、前記スペースの利用に適した基準利用時間に関する情報を含み、
前記評価処理では、前記取得処理により取得された前記利用時間情報と前記基準利用時間に関する情報とに基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致している度合を導出する、
請求項３～７のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項9】
前記取得処理では、前記利用状況情報として前記スペースで行われた作業の内容を示す作業内容情報を取得し、
前記スペースの利用目的に関する情報は、前記スペースの利用に適した作業項目に関する情報を含み、
前記評価処理では、前記取得処理により取得された前記作業内容情報と前記作業項目に関する情報とに基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致している度合を導出する、
請求項３～８のいずれか一項に記載のプログラム。
前記スペースの利用目的に関する情報は、前記スペースの利用に適した作業項目に関する情報を含み、
前記評価処理では、前記取得処理により取得された前記作業内容情報と前記作業項目に関する情報とに基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致している度合を導出する、
請求項３～８のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項10】
施設内の所定のスペースにおける利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価手段と、
前記評価手段によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
前記取得手段により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価手段と、
前記評価手段によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項11】
前記利用者が使用する端末装置から提供される当該利用者の行動を示す行動情報を記憶する記憶手段を備え、
前記取得手段は、前記記憶手段から前記行動情報に基づいた前記利用状況情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
前記取得手段は、前記記憶手段から前記行動情報に基づいた前記利用状況情報を取得する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項12】
施設内の所定のスペースの利用者が使用する端末装置と、
情報処理装置と、
を備え、
前記端末装置は、
前記利用者の行動を示す行動情報を提供する提供手段を備え、
前記情報処理装置は、
前記提供手段により提供される前記行動情報に基づいた前記所定のスペースにおける前記利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価手段と、
前記評価手段によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御手段と、
を備える、
ことを特徴とするスペース活用評価システム。
情報処理装置と、
を備え、
前記端末装置は、
前記利用者の行動を示す行動情報を提供する提供手段を備え、
前記情報処理装置は、
前記提供手段により提供される前記行動情報に基づいた前記所定のスペースにおける前記利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価手段と、
前記評価手段によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御手段と、
を備える、
ことを特徴とするスペース活用評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、プログラム、情報処理装置及びスペース活用評価システムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、会議室の利用状況を適切に評価し、効率的に会議室を利用できるようにした装置が提案されている。例えば、特許文献１には、上記装置として、会議室に設置された各設備の電力使用量を収集し、収集された各設備の電力使用量を用いて、当該各設備が稼働しているか否かを判別し、会議室の利用状況を算出する、そして、算出された会議室の利用状況と、会議室の予約内容に関する情報とを比較し、会議室の予約内容通りに会議室が利用されているかを示す度合いを評価する会議室適正利用評価装置が開示されている。また、特許文献２には、照度センサによる会議室の内部状況の検出結果を示す照度データと温度センサによる会議室の内部状況の検出結果を示す温度データとの両方を用いて会議室が使用中であるか否かを判定する判定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１３－１８２３０６号公報
【特許文献2】特開２０１８－８５０４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上記特許文献１や上記特許文献２に開示されている装置では、会議室が当該会議室の利用目的に沿った形で利用されているかどうかを評価することができない。
【0005】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、所定のスペースが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを評価できるプログラム、情報処理装置及びスペース活用評価システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記課題を解決するため、本発明に係るプログラムは、
施設内の所定のスペースにおける利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得する取得処理と、
前記取得処理により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価処理と、
前記評価処理によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御処理と、
をコンピューターに実行させる。
施設内の所定のスペースにおける利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得する取得処理と、
前記取得処理により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価処理と、
前記評価処理によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御処理と、
をコンピューターに実行させる。
【0007】
また、上記課題を解決するため、本発明に係る情報処理装置は、
施設内の所定のスペースにおける利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価手段と、
前記評価手段によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御手段と、
を備える。
施設内の所定のスペースにおける利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価手段と、
前記評価手段によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御手段と、
を備える。
【0008】
また、上記課題を解決するため、本発明に係るスペース活用評価システムは、
施設内の所定のスペースの利用者が使用する端末装置と、
情報処理装置と、
を備え、
前記端末装置は、
前記利用者の行動を示す行動情報を提供する提供手段を備え、
前記情報処理装置は、
前記提供手段により提供される前記行動情報に基づいた前記所定のスペースにおける前記利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価手段と、
前記評価手段によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御手段と、
を備える。
施設内の所定のスペースの利用者が使用する端末装置と、
情報処理装置と、
を備え、
前記端末装置は、
前記利用者の行動を示す行動情報を提供する提供手段を備え、
前記情報処理装置は、
前記提供手段により提供される前記行動情報に基づいた前記所定のスペースにおける前記利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記利用状況情報と、予め設定された前記スペースの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となるスペースの利用目的に合致しているかどうかを評価する評価手段と、
前記評価手段によりなされた前記評価の結果の出力を制御する出力制御手段と、
を備える。
【発明の効果】
【0009】
本発明によれば、所定のスペースが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを評価できる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】企業評価システムを示す概略構成図である。
【図2】サーバーの機能構成を示すブロック図である。
【図3】携帯端末の機能構成を示すブロック図である。
【図4】業務用ＰＣの機能構成を示すブロック図である。
【図5】企業評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図6】ワークプレイス活用評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図7】従業員の位置情報に関するログデータの内容例を示す図である。
【図8】利用目的設定テーブルの内容例を示す図である。
【図9】（ａ）は各従業員によるコラボゾーンの利用状況を示した表であり、（ｂ）は各従業員によるＷｅｂ会議ゾーンの利用状況を示した表であり、（ｃ）は各従業員による実験ゾーンの利用状況を示した表である。
【図10】（ａ）はコラボゾーンのワークプレイス活用度の導出結果を示す表であり、（ｂ）はＷｅｂ会議ゾーンのワークプレイス活用度の導出結果を示す表であり、（ｃ）は実験ゾーンのワークプレイス活用度の導出結果を示す表であり、（ｄ）はワークプレイス活用度の平均の導出結果を示す表である。
【図11】ワークスタイル柔軟度評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図12】利用ワークプレイスの柔軟度指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図13】目標利用数設定テーブルの内容例を示す図である。
【図14】ワークプレイスの利用数の導出結果を示す表である。
【図15】ログオン時間の柔軟度指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図16】従業員のログオン操作に関するログデータの内容例を示す図である。
【図17】各従業員のログオン時間とログオン平均時間の導出結果を示す表である。
【図18】ログオフ時間の柔軟度指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図19】従業員のログオフ操作に関するログデータの内容例を示す図である。
【図20】各従業員のログオフ時間とログオフ平均時間の導出結果を示す表である。
【図21】勤務時間の柔軟度指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図22】各従業員の勤務時間と平均勤務時間の導出結果を示す表である。
【図23】コミュニケーションスタイル評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図24】メール能動指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図25】従業員のメール送受信に関するログデータの内容例を示す図である。
【図26】能動指数目標値設定テーブルの内容例を示す図である。
【図27】メールの送受信回数及びメール能動指数の導出結果を示す表である。
【図28】Ｗｅｂ会議能動指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図29】従業員のＷｅｂ会議に関するログデータの内容例を示す図である。
【図30】Ｗｅｂ会議の主催回数及び参加回数並びにＷｅｂ会議能動指数の導出結果を示す表である。
【図31】人事評価に対する納得度評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図32】人事評価に関するアンケート調査の結果データの内容例を示す図である。
【図33】エンゲージメントレベル評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図34】エンゲージメントに関するアンケート調査の結果データの内容例を示す図である。
【図35】ウェルネス度評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
【図36】心と体に関するアンケート調査の結果データの内容例を示す図である。
【図37】評価結果の表示用データの表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
【0012】
【0013】
図１に示すように、企業評価システム１００は、サーバー１０と、企業評価の対象となるクライアントの従業員に所持させる携帯端末２０及び業務用ＰＣ（Personal Computer）３０と、クライアント施設内の所定のワークプレイス（スペース）であるコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンのそれぞれに設置されるビーコン発信機４０と、を備える。携帯端末２０及び業務用ＰＣ３０のそれぞれはサーバー１０と通信ネットワークＮを介して情報通信可能に接続される。なお、携帯端末２０及び業務用ＰＣ３０の台数は、上記クライアントの従業員数によるものであり、特に限定されない。ここで、コラボゾーンとは、従業員同士が様々な話題について気軽に会話できる場所（わいがやスペース）である。Ｗｅｂ会議ゾーンとは、クライアント施設とは別の拠点との間でオンライン会議を行うための場所である。実験ゾーンとは、各種の実験を行うための場所である。
【0014】
サーバー（情報処理装置）１０は、上述のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンのそれぞれが利用目的に沿った形で活用されているかどうかを評価するワークプレイス活用評価を始め、当該クライアントに関する各種の評価（後述）を行う装置である。サーバー１０は、例えば、上記クライアントの拠点に設けられる。
【0015】
携帯端末２０は、上記クライアントの各従業員が携帯して使用する端末装置である。携帯端末２０は、例えば、スマートフォンや携帯電話機等であり、自端末の位置情報を取得し当該位置情報をサーバー１０に送信する。なお、携帯端末２０により取得された位置情報に関しては、一旦通信ネットワークＮを介して所定のクラウドサーバー（図示省略）にアップロードし、サーバー１０が当該所定のクラウドサーバーから各携帯端末２０の位置情報を取得するようにしてもよい。
【0016】
業務用ＰＣ３０は、クライアントの各従業員が業務用として使用する端末装置である。業務用ＰＣ３０は、例えば、上述の所定のワークプレイスへの持ち運びが可能なノートＰＣ等である。業務用ＰＣ３０は、自端末を用いて業務が行われると、通信ネットワークＮを介して、当該業務が行われた際のＰＣ操作に関する情報（ＰＣ操作情報）を取得してサーバー１０へ送信する。
【0017】
ビーコン発信機４０は、例えば、Bluetooth（登録商標） Low Energy（ＢＬＥ）の通信方式により、予め設定されたビーコンＩＤを含むビーコン情報を所定時間ごとに発信する。ビーコンＩＤは、ビーコン発信機４０を識別するための識別情報である。したがって、ビーコン発信機４０が発信するビーコンＩＤによって、当該ビーコン発信機４０が設置されたワークプレイスを識別可能となっている。
【0018】
通信ネットワークＮは、例えば、インターネットであるものとするが、他のネットワークとしてもよい。
【0019】
【0020】
図２に示すように、サーバー１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２と、記憶部１３と、操作部１４と、表示部１５と、通信部１６と、計時部１７と、バス１８と、を備えている。サーバー１０の各部は、バス１８を介して接続されている。
【0021】
ＣＰＵ１１は、サーバー１０の各部を制御するプロセッサである。ＣＰＵ１１は、記憶部１３に記憶されているシステムプログラム及びアプリケーションプログラムのうち、指定されたプログラムを読み出してＲＡＭ１２に展開し、当該プログラムに従って各種処理を実行する。
【0022】
ＲＡＭ１２は、例えば、揮発性のメモリであり、ＣＰＵ１１により読み出された各種のプログラムやデータを一時的に格納するワークエリアを有する。
【0023】
記憶部１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）といった、データの書き込み及び読み出しが可能な記憶装置を備え、各種のプログラムやデータ等を記憶する。
【0024】
記憶部１３に記憶されるプログラムとしては、例えば、業務用ＰＣ３０でのＰＣ操作に関する情報（ＰＣ操作情報）をログ管理するための操作ログ管理アプリ１３１がある。また、記憶部１３に記憶されるデータとしては、利用目的設定テーブル１３２（後述）、目標利用数設定テーブル１３３（後述）、能動指数目標値設定テーブル１３４（後述）がある。また、記憶部１３には、携帯端末２０から受信した当該携帯端末２０の位置情報、業務用ＰＣ３０から受信したＰＣ操作情報、並びに、人事評価、エンゲージメント及び心と体（ウェルネス）に関するアンケート調査の結果を記録するためのログファイル１３５が設けられている。
【0025】
操作部１４は、キーボード等のキー入力部と、マウス等のポインティングデバイスと、を有し、ユーザーからのキー操作入力及び位置操作入力を受け付け、その操作情報を、ＣＰＵ１１に出力する。ＣＰＵ１１は、操作部１４から送信された情報に基づいて、ユーザーの入力操作を受け付ける。
【0026】
表示部１５は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等で構成され、ＣＰＵ１１から指示された表示情報に従い各種表示を行う。
【0027】
通信部１６は、ネットワークカード等により構成されている。通信部１６は、通信ネットワークＮに通信接続されて、通信ネットワークＮ上の機器との通信を行う。
【0028】
計時部１７は、ＲＴＣ（Real Time Clock）等により構成され、現在日時を取得してＣＰＵ１１に出力する。
【0029】
【0030】
図３に示すように、携帯端末２０は、ＣＰＵ２１と、ＲＡＭ２２と、記憶部２３と、操作部２４と、表示部２５と、通信部２６と、近距離無線通信部２７と、計時部２８と、バス２９と、を備えている。携帯端末２０の各部は、バス２９を介して接続されている。
【0031】
ＣＰＵ２１は、携帯端末２０の各部を制御するプロセッサである。ＣＰＵ２１は、記憶部２３に記憶されているシステムプログラム及びアプリケーションプログラムのうち、指定されたプログラムを読み出してＲＡＭ２２に展開し、当該プログラムに従って各種処理を実行する。
【0032】
ＲＡＭ２２は、例えば、揮発性のメモリであり、ＣＰＵ２１により読み出された各種のプログラムやデータを一時的に格納するワークエリアを有する。
【0033】
記憶部２３は、例えばフラッシュメモリ等のデータの書き込み及び読み出しが可能な記憶装置を備え、各種のプログラムやデータ等を記憶する。記憶部１３に記憶されるプログラムとしては、携帯端末２０の位置情報を取得してサーバー１０へ送信するための位置情報取得アプリ２３１等がある。
【0034】
操作部２４は、筐体に設けられる各種の機能ボタン（図示省略）や、表示部２５上に設けられるタッチセンサ等（図示省略）を有して構成され、ユーザーの入力操作を受け付けて、操作内容を電気信号に変換してＣＰＵ２１に出力する。
【0035】
表示部２５は、ＬＣＤディスプレイ等で構成され、ＣＰＵ２１から指示された表示情報に従い各種表示を行う。
【0036】
通信部２６は、アンテナ、変復調回路、信号処理回路などを有する通信モジュールである。通信部２６は、所定の通信プロトコルに従って、通信ネットワークＮ上の外部機器との間で無線通信によるデータの送受信を行う。
【0037】
近距離無線通信部２７は、ＢＬＥの通信方式により、各ワークプレイスに設置されているビーコン発信機４０（図１参照）から発信されたビーコン情報を受信する。近距離無線通信部２７によりビーコン情報が受信された場合、当該ビーコン情報を受信した日時と、当該ビーコン情報に含まれているビーコンＩＤに対応するワークプレイスとの各情報を含む携帯端末２０の位置情報が記憶部２３に記憶される。
【0038】
計時部２８は、ＲＴＣ等により構成され、現在日時を取得してＣＰＵ２１に出力する。
【0039】
【0040】
図４に示すように、業務用ＰＣ３０は、ＣＰＵ３１と、ＲＡＭ３２と、記憶部３３と、操作部３４と、表示部３５と、通信部３６と、計時部３７と、バス３８と、を備えている。業務用ＰＣ３０の各部は、バス３８を介して接続されている。
【0041】
ＣＰＵ３１は、業務用ＰＣ３０の各部を制御するプロセッサである。ＣＰＵ３１は、記憶部３３に記憶されているシステムプログラム及びアプリケーションプログラムのうち、指定されたプログラムを読み出してＲＡＭ３２に展開し、当該プログラムに従って各種処理を実行する。
【0042】
ＲＡＭ３２は、例えば、揮発性のメモリであり、ＣＰＵ３１により読み出された各種のプログラムやデータを一時的に格納するワークエリアを有する。
【0043】
記憶部３３は、ＨＤＤ、ＳＳＤといった、データの書き込み及び読み出しが可能な記憶装置を備え、各種のプログラムやデータ等を記憶する。記憶部１３に記憶されるプログラムとしては、例えば、業務用ＰＣ３０でのＰＣ操作に関する情報（ＰＣ操作情報）を取得しサーバー１０へ送信するためのＰＣ操作情報取得アプリ３３１がある。ここで、ＰＣ操作情報には、メールの送受信に関する情報や、Ｗｅｂ会議の主催者・参加者などＷｅｂ会議に関する情報が含まれるものとする。
【0044】
操作部３４は、キーボード等のキー入力部と、マウス等のポインティングデバイスと、を有し、ユーザーからのキー操作入力及び位置操作入力を受け付け、その操作情報を、ＣＰＵ３１に出力する。ＣＰＵ３１は、操作部３４から送信された情報に基づいて、ユーザーの入力操作を受け付ける。
【0045】
表示部３５は、ＬＣＤ、ＥＬディスプレイ等で構成され、ＣＰＵ３１から指示された表示情報に従い各種表示を行う。
【0046】
通信部３６は、アンテナ、変復調回路、信号処理回路などを有する通信モジュールである。通信部３６は、所定の通信プロトコルに従って、通信ネットワークＮ上の外部機器との間で無線通信によるデータの送受信を行う。
【0047】
計時部３７は、ＲＴＣ等により構成され、現在日時を取得してＣＰＵ３１に出力する。
【0048】
≪企業評価システムの動作≫
次に、企業評価システム１００の動作について説明する。
次に、企業評価システム１００の動作について説明する。
【0049】
＜企業評価処理＞
図５は、サーバー１０により実行される企業評価処理の制御手順を示すフローチャートである。企業評価処理は、サーバー１０の使用権限を有する従業員（例えば、人事部に所属する特定の従業員等）による操作部１４の操作に応じて、或る期間を対象とした企業評価の開始指示がなされたことを契機として実行される。以下では、２０２１年３月８日を対象とした企業評価の開始指示がなされた場合を例示して説明を行う。
図５は、サーバー１０により実行される企業評価処理の制御手順を示すフローチャートである。企業評価処理は、サーバー１０の使用権限を有する従業員（例えば、人事部に所属する特定の従業員等）による操作部１４の操作に応じて、或る期間を対象とした企業評価の開始指示がなされたことを契機として実行される。以下では、２０２１年３月８日を対象とした企業評価の開始指示がなされた場合を例示して説明を行う。
【0050】
図５に示すように、企業評価処理が開始されると、サーバー１０のＣＰＵ１１は、まず、ワークプレイス活用評価処理を行う（ステップＳ１）。ワークプレイス活用評価とは、上述したようにコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンのそれぞれが利用目的に沿った形で活用されているかどうかを評価するものである。
【0051】
なお、ワークプレイス活用評価の対象となるワークプレイスは、例えば、企業評価処理の開始時に、上記の従業員による操作部１４の操作に応じて指定することが可能である。以下では、クライアント施設内の全ワークプレイス、すなわちコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン及び実験ゾーンがワークプレイス活用評価の対象として指定された場合を例示して説明を行う。
【0052】
図６は、ワークプレイス活用評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
図６に示すように、ワークプレイス活用評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員の位置情報（当該従業員が携帯する携帯端末２０の位置情報）に関するログデータＤ１を取得する（ステップＳ１１）。以下では、従業員は、従業員Ａ、従業員Ｂ、従業員Ｃ、従業員Ｄの４名であるものとして説明を行う。
図６に示すように、ワークプレイス活用評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員の位置情報（当該従業員が携帯する携帯端末２０の位置情報）に関するログデータＤ１を取得する（ステップＳ１１）。以下では、従業員は、従業員Ａ、従業員Ｂ、従業員Ｃ、従業員Ｄの４名であるものとして説明を行う。
【0053】
図７は、従業員の位置情報に関するログデータＤ１の内容例を示す図である。
図７に示すように、ログデータＤ１には、日時、従業員名、場所（ワークプレイス）の各項目の情報が対応付けられて記憶されている。このログデータＤ１では、例えば、２０２１年３月８日の９時００分の時点において、従業員Ａと従業員Ｂがコラボゾーンに存しし従業員Ｃと従業員ＤがＷｅｂ会議ゾーンに存していたことが示されている。
図７に示すように、ログデータＤ１には、日時、従業員名、場所（ワークプレイス）の各項目の情報が対応付けられて記憶されている。このログデータＤ１では、例えば、２０２１年３月８日の９時００分の時点において、従業員Ａと従業員Ｂがコラボゾーンに存しし従業員Ｃと従業員ＤがＷｅｂ会議ゾーンに存していたことが示されている。
【0054】
次いで、ＣＰＵ１１は、利用目的設定テーブル１３２（図２参照）で設定されている各ワークプレイスの利用目的に関する情報を取得する（ステップＳ１２）。
【0055】
図８は、利用目的設定テーブル１３２の内容例を示す図である。
図８に示すように、利用目的設定テーブル１３２では、ワークプレイス（場所）ごとに、目的人数、目的時間、座席数の各項目の情報が設定されている。目的人数とは、対象のワークプレイスの利用に適した基準人数を示すものである。目的時間とは、対象のワークプレイスの利用に適した基準利用時間を示すものである。座席数とは、対象のワークプレイスにおいて着座できる席数を示すものである。
図８に示すように、利用目的設定テーブル１３２では、ワークプレイス（場所）ごとに、目的人数、目的時間、座席数の各項目の情報が設定されている。目的人数とは、対象のワークプレイスの利用に適した基準人数を示すものである。目的時間とは、対象のワークプレイスの利用に適した基準利用時間を示すものである。座席数とは、対象のワークプレイスにおいて着座できる席数を示すものである。
【0056】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１２の処理において、コラボゾーンの利用目的に関する情報として、目的人数“２（人）”、目的時間“２（時間）”、座席数“６（席）”の各情報を取得する。また、ＣＰＵ１１は、Ｗｅｂ会議ゾーンの利用目的に関する情報として、目的人数“１（人）”、目的時間“１（時間）”、座席数“４（席）”の各情報を取得する。また、ＣＰＵ１１は、実験ゾーンの利用目的に関する情報として、目的人数“３（人）”、目的時間“１（時間）”、座席数“４（席）”の各情報を取得する。
【0057】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１１で取得されたログデータＤ１と、ステップＳ１２で取得された各ワークプレイスの利用目的に関する情報と、に基づいて、各ワークプレイスの利用時間と利用目的に合致した時間とを導出する（ステップＳ１３）。
【0058】
ここで、各ワークプレイスの利用時間及び利用目的に合致した時間の導出方法について、図９（ａ）～図９（ｃ）を参照して説明する。
図９（ａ）は、ログデータＤ１と、コラボゾーンの利用目的に関する情報と、に基づいて、各従業員によるコラボゾーンの利用状況を示した表Ｔ１である。図９（ｂ）は、ログデータＤ１と、Ｗｅｂ会議ゾーンの利用目的に関する情報と、に基づいて、各従業員によるＷｅｂ会議ゾーンの利用状況を示した表Ｔ２である。図９（ｃ）は、ログデータＤ１と、実験ゾーンの利用目的に関する情報と、に基づいて、各従業員による実験ゾーンの利用状況を示した表Ｔ３である。
図９（ａ）は、ログデータＤ１と、コラボゾーンの利用目的に関する情報と、に基づいて、各従業員によるコラボゾーンの利用状況を示した表Ｔ１である。図９（ｂ）は、ログデータＤ１と、Ｗｅｂ会議ゾーンの利用目的に関する情報と、に基づいて、各従業員によるＷｅｂ会議ゾーンの利用状況を示した表Ｔ２である。図９（ｃ）は、ログデータＤ１と、実験ゾーンの利用目的に関する情報と、に基づいて、各従業員による実験ゾーンの利用状況を示した表Ｔ３である。
【0059】
図９（ａ）～図９（ｃ）に示すように、各表Ｔ１～Ｔ３では対象のワークプレイスが利用された時間帯の欄であって当該時間帯に当該ワークプレイスを利用した従業員に対応する欄が“レ”で記され、更に当該ワークプレイスを目的人数かつ目的時間で利用した従業員に対応する欄が“〇レ”で記されるようになっている。
例えば、図９（ａ）の表Ｔ１では、９時００分～９時２９分の時間帯、９時３０分～９時５９分の時間帯、１０時００分～１０時２９分の時間帯、及び、１０時３０分～１０時５９分の時間帯、すなわち９時００分～１０時５９分までの２時間の間、従業員Ａと従業員Ｂがコラボゾーンに継続して滞在していたことが示されており、この従業員Ａと従業員Ｂによるコラボゾーンの利用が目的人数“２（人）”に合致するとともに目的時間“２（時間）”に合致するため、従業員Ａと従業員Ｂのそれぞれの９時００～１０時５９分までの各時間帯の欄には“〇レ”が記されている。一方、従業員Ｃはコラボゾーンに１０時３０分～１０時５９分の時間帯に滞在していただけであり、従業員Ｃによるコラボゾーンの利用は目的時間“２（時間）”に合致しないため、従業員Ｃの１０時３０分～１０時５９分の時間帯の欄には“レ”が記されている。
例えば、図９（ａ）の表Ｔ１では、９時００分～９時２９分の時間帯、９時３０分～９時５９分の時間帯、１０時００分～１０時２９分の時間帯、及び、１０時３０分～１０時５９分の時間帯、すなわち９時００分～１０時５９分までの２時間の間、従業員Ａと従業員Ｂがコラボゾーンに継続して滞在していたことが示されており、この従業員Ａと従業員Ｂによるコラボゾーンの利用が目的人数“２（人）”に合致するとともに目的時間“２（時間）”に合致するため、従業員Ａと従業員Ｂのそれぞれの９時００～１０時５９分までの各時間帯の欄には“〇レ”が記されている。一方、従業員Ｃはコラボゾーンに１０時３０分～１０時５９分の時間帯に滞在していただけであり、従業員Ｃによるコラボゾーンの利用は目的時間“２（時間）”に合致しないため、従業員Ｃの１０時３０分～１０時５９分の時間帯の欄には“レ”が記されている。
【0060】
また、各表Ｔ１～Ｔ３の最下段では時間ごとの満席率が示されるようになっている。時間ごとの満席率とは、対象となるワークプレイスの各時間帯における利用人数を当該ワークプレイスの座席数（図８参照）で除することで表される値である。例えば、図９（ａ）の表Ｔ１では、９時００分～９時２９分の時間帯において、従業員Ａと従業員Ｂの２人が座席数６であるコラボゾーンを利用しているため、当該時間帯における満席率は０．３（＝２÷６）となっている。
【0061】
ＣＰＵ１１は、図９（ａ）～図９（ｃ）に示されている表Ｔ１～Ｔ３ごとに“〇レ”と“レ”の個数を計数し、計数された“〇レ”及び“レ”の総数と当該表Ｔ１～Ｔ３の各欄が示す時間の間隔（０．５時間（３０分））とを掛け合わせた時間を利用時間として導出する（ステップＳ１３）。例えば、図９（ａ）の表Ｔ１（コラボゾーン）では、“〇レ”及び“レ”の総数が２８であるため、この総数“２８”に時間の間隔“０．５時間”を掛け合わせることで得られる１４時間が利用時間として導出されることとなる。
【0062】
また、ＣＰＵ１１は、図９（ａ）～図９（ｃ）に示されている表Ｔ１～Ｔ３ごとに“〇レ”の個数を計数し、計数された“〇レ”の総数と、当該表Ｔ１～Ｔ３の各欄が示す時間の間隔（０．５時間（３０分））とを掛け合わせた時間を利用目的に合致した時間として導出する（ステップＳ１３）。例えば、図９（ａ）の表Ｔ１（コラボゾーン）では、“〇レ”の総数が１６であるため、この総数“１６”に時間の間隔“０．５時間”を掛け合わせることで得られる８時間が利用目的に合致した時間として導出されることとなる。
【0063】
次いで、ＣＰＵ１１は、各ワークプレイスのワークプレイス活用度を導出する（ステップＳ１４）。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１３で導出されたワークプレイスの利用目的に合致した時間を当該ワークプレイスの利用時間で除した値を当該ワークプレイスのワークプレイス活用度として導出する。
【0064】
図１０（ａ）は、コラボゾーンのワークプレイス活用度の導出結果（コラボゾーン集計結果）を示す表Ｔ４である。
図１０（ａ）の表Ｔ４に示すように、コラボゾーンにおいては、利用時間が１４時間であり、利用目的に合致した時間が８時間であるため、ワークプレイス活用度は０．５７（＝８÷１４）となっている。なお、ワークプレイス活用度を導出する際に、図１０（ａ）の表Ｔ４に示すように、コラボゾーンの平均満席率（％）及び時間利用率（％）を導出するようにしてもよい。平均満席率（％）とは、上述した時間ごとの満席率の平均値をパーセント（％）で表したものである。時間利用率（％）とは、各ワークプレイスの利用時間を合計した総利用時間に対する各ワークプレイスの利用時間の割合をパーセント（％）で表したものである。
図１０（ａ）の表Ｔ４に示すように、コラボゾーンにおいては、利用時間が１４時間であり、利用目的に合致した時間が８時間であるため、ワークプレイス活用度は０．５７（＝８÷１４）となっている。なお、ワークプレイス活用度を導出する際に、図１０（ａ）の表Ｔ４に示すように、コラボゾーンの平均満席率（％）及び時間利用率（％）を導出するようにしてもよい。平均満席率（％）とは、上述した時間ごとの満席率の平均値をパーセント（％）で表したものである。時間利用率（％）とは、各ワークプレイスの利用時間を合計した総利用時間に対する各ワークプレイスの利用時間の割合をパーセント（％）で表したものである。
【0065】
図１０（ｂ）は、Ｗｅｂ会議ゾーンのワークプレイス活用度の導出結果（Ｗｅｂ会議ゾーン集計結果）を示す表Ｔ５である。
図１０（ｂ）の表Ｔ５に示すように、Ｗｅｂ会議ゾーンにおいては、利用時間が６．５時間であり、利用目的に合致した時間が２時間であるため、ワークプレイス活用度は０．３１（＝２÷６．５）となっている。なお、ワークプレイス活用度を導出する際に、図１０（ｂ）の表Ｔ５に示すように、Ｗｅｂ会議ゾーンの平均満席率（％）及び時間利用率（％）を導出するようにしてもよい。
図１０（ｂ）の表Ｔ５に示すように、Ｗｅｂ会議ゾーンにおいては、利用時間が６．５時間であり、利用目的に合致した時間が２時間であるため、ワークプレイス活用度は０．３１（＝２÷６．５）となっている。なお、ワークプレイス活用度を導出する際に、図１０（ｂ）の表Ｔ５に示すように、Ｗｅｂ会議ゾーンの平均満席率（％）及び時間利用率（％）を導出するようにしてもよい。
【0066】
図１０（ｃ）は、実験ゾーンのワークプレイス活用度の導出結果（実験ゾーン集計結果）を示す表Ｔ６である。
図１０（ｃ）の表Ｔ６に示すように、実験ゾーンにおいては、利用時間が９．５時間であり、利用目的に合致した時間が３時間であるため、ワークプレイス活用度は０．３２（＝３÷９．５）となっている。なお、ワークプレイス活用度を導出する際に、図１０（ｃ）の表６に示すように、実験ゾーンの平均満席率（％）及び時間利用率（％）を導出するようにしてもよい。
図１０（ｃ）の表Ｔ６に示すように、実験ゾーンにおいては、利用時間が９．５時間であり、利用目的に合致した時間が３時間であるため、ワークプレイス活用度は０．３２（＝３÷９．５）となっている。なお、ワークプレイス活用度を導出する際に、図１０（ｃ）の表６に示すように、実験ゾーンの平均満席率（％）及び時間利用率（％）を導出するようにしてもよい。
【0067】
次いで、ＣＰＵ１１は、ワークプレイス活用度の平均を導出する（ステップＳ１５）。
【0068】
図１０（ｄ）は、ワークプレイス活用度の平均の導出結果を示す表Ｔ７である。
図１０（ｄ）の表Ｔ７に示されている利用時間は、各ワークプレイスの利用時間を合計した総利用時間“３０時間”である。同じく表Ｔ７に示されている目的に合致した時間は、各ワークプレイスの目的に合致した時間を合計した総利用時間“１３時間”である。ワークプレイス活用度の平均（表Ｔ７に示されているワークプレイス活用度）は、この各ワークプレイスの目的に合致した時間を合計した総利用時間“１３時間”を当該各ワークプレイスの利用時間を合計した総利用時間“３０時間”で除した値“０．４３”となっている。なお、ワークプレイス活用度の平均を導出する際に、図１０（ｄ）に示すように、各ワークプレイスの平均満席率（％）の平均を導出するようにしてもよい。
図１０（ｄ）の表Ｔ７に示されている利用時間は、各ワークプレイスの利用時間を合計した総利用時間“３０時間”である。同じく表Ｔ７に示されている目的に合致した時間は、各ワークプレイスの目的に合致した時間を合計した総利用時間“１３時間”である。ワークプレイス活用度の平均（表Ｔ７に示されているワークプレイス活用度）は、この各ワークプレイスの目的に合致した時間を合計した総利用時間“１３時間”を当該各ワークプレイスの利用時間を合計した総利用時間“３０時間”で除した値“０．４３”となっている。なお、ワークプレイス活用度の平均を導出する際に、図１０（ｄ）に示すように、各ワークプレイスの平均満席率（％）の平均を導出するようにしてもよい。
【0069】
次いで、ＣＰＵ１１は、ワークプレイス活用指標を導出する（ステップＳ１６）。このワークプレイス活用指標は、後述する５つの指標（ワークスタイル柔軟度指標、コミュニケーションスタイル指標、人事評価に対する納得度指標、エンゲージメントレベル指標、ウェルネス度指標）と評価スケールを揃えることを目的として正規化された指標である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１５で導出されたワークプレイス活用度の平均“０．４３”を下記の線形回帰式（１）に代入することで、ワークプレイス活用指標“２．７３”を導出する。この線形回帰式（１）は、ワークプレイス活用度を５段階評価での値に変換するための式である。
ワークプレイス活用指標＝ワークプレイス活用度の平均×４＋１・・・（１）
ワークプレイス活用指標＝ワークプレイス活用度の平均×４＋１・・・（１）
【0070】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理を企業評価処理（図５参照）に戻し、ワークスタイル柔軟度評価処理を行う（ステップＳ２）。ワークスタイル柔軟度評価とは、従業員が多くのワークプレイスを利用すること、従業員による業務用ＰＣ３０のログオン時間及びログオフ時間が区々であること、並びに、従業員の勤務時間が区々であることがワークスタイルの柔軟性が高いとみなし、この柔軟性を評価するものである。
【0071】
図１１は、ワークスタイル柔軟度評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
図１１に示すように、ワークスタイル柔軟度評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、利用ワークプレイスの柔軟度指標導出処理を行う（ステップ２１）。
図１１に示すように、ワークスタイル柔軟度評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、利用ワークプレイスの柔軟度指標導出処理を行う（ステップ２１）。
【0072】
図１２は、利用ワークプレイスの柔軟度指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
図１２に示すように、利用ワークプレイスの柔軟度指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員の位置情報に関するログデータＤ１（図７参照）を取得する（ステップＳ２１１）。
図１２に示すように、利用ワークプレイスの柔軟度指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員の位置情報に関するログデータＤ１（図７参照）を取得する（ステップＳ２１１）。
【0073】
次いで、ＣＰＵ１１は、目標利用数設定テーブル１３３（図２参照）で設定されているワークプレイスの目標利用数に関する情報を取得する（ステップＳ２１２）。
【0074】
図１３は、目標利用数設定テーブル１３３の内容例を示す図である。
図１３に示すように、目標利用数設定テーブル１３３では、ワークプレイス（場所）の目標利用数の項目の情報が設定されている。図１３に示されている目標利用数設定テーブル１３３では、ワークプレイス（場所）の目標利用数が３に設定されている。
図１３に示すように、目標利用数設定テーブル１３３では、ワークプレイス（場所）の目標利用数の項目の情報が設定されている。図１３に示されている目標利用数設定テーブル１３３では、ワークプレイス（場所）の目標利用数が３に設定されている。
【0075】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ２１２の処理において、ワークプレイスの目標利用数に関する情報として、ワークプレイス（場所）の目標利用数“３”の情報を取得する。
【0076】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２１１で取得されたログデータＤ１に基づいて、従業員ごとにワークプレイスの利用数を導出する（ステップＳ２１３）。
【0077】
図１４は、ワークプレイスの利用数の導出結果を示す表Ｔ８である。
図１４に示すように、表Ｔ８では、従業員Ａ、従業員Ｂ、従業員Ｃ、従業員Ｄがいずれも２０２１年３月８日に３つのワークプレイス（場所）、すなわちコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン及び実験ゾーンを利用したことが示されている。また、表Ｔ８では、ステップＳ２１２で取得されたワークプレイス（場所）の目標利用数“３”の情報が示されている。
図１４に示すように、表Ｔ８では、従業員Ａ、従業員Ｂ、従業員Ｃ、従業員Ｄがいずれも２０２１年３月８日に３つのワークプレイス（場所）、すなわちコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン及び実験ゾーンを利用したことが示されている。また、表Ｔ８では、ステップＳ２１２で取得されたワークプレイス（場所）の目標利用数“３”の情報が示されている。
【0078】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２１３で導出された各従業員のワークプレイスの利用数ｘ、ステップＳ２１２で取得されたワークプレイス（場所）の目標利用数μ、及び、従業員数ｎを下記の算出式（２）に代入することで、利用ワークプレイスの乖離度σplaceを導出する（ステップＳ２１４）。
【数1】
【0079】
次いで、ＣＰＵ１１は、利用ワークプレイスの柔軟度指標を導出する（ステップＳ２１５）。この利用ワークプレイスの柔軟度指標は、後述する３つの柔軟度指標（ログオン時間の柔軟度指標、ログオフ時間の柔軟度指標、勤務時間の柔軟度指標）と評価スケールを揃えることを目的として正規化された指標である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２１４で導出された利用ワークプレイスの乖離度σplace“０”を下記の線形回帰式（３）に代入することで、利用ワークプレイスの柔軟度指標“５．００”を導出する。この線形回帰式（３）は、利用ワークプレイスの乖離度σplaceを５段階評価での値に変換するための式である。
利用ワークプレイスの柔軟度指標＝利用ワークプレイスの乖離度σplace ×（－４／３）＋５・・・（３）
利用ワークプレイスの柔軟度指標＝利用ワークプレイスの乖離度σplace ×（－４／３）＋５・・・（３）
【0080】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理をワークスタイル柔軟度評価処理（図１１参照）に戻し、ログオン時間の柔軟度指標導出処理を行う（ステップＳ２２）。
【0081】
図１５は、ログオン時間の柔軟度指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
図１５に示すように、ログオン時間の柔軟度指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員のログオン操作に関するログデータＤ２を取得する（ステップＳ２２１）。
図１５に示すように、ログオン時間の柔軟度指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員のログオン操作に関するログデータＤ２を取得する（ステップＳ２２１）。
【0082】
図１６は、従業員のログオン操作に関するログデータＤ２の内容例を示す図である。
図１６に示すように、ログデータＤ２には、日時、従業員名、操作種別の各項目の情報が対応付けられて記憶されている。このログデータＤ２では、例えば、２０２１年３月８日の８時００分に従業員Ａがログオン操作を行ったことが示されている。
図１６に示すように、ログデータＤ２には、日時、従業員名、操作種別の各項目の情報が対応付けられて記憶されている。このログデータＤ２では、例えば、２０２１年３月８日の８時００分に従業員Ａがログオン操作を行ったことが示されている。
【0083】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２２１で取得されたログデータＤ２に基づいて、各従業員のログオン時間とログオン平均時間を導出する（ステップＳ２２２）。
【0084】
図１７は、各従業員のログオン時間とログオン平均時間の導出結果を示す表Ｔ９である。
図１７に示すように、表Ｔ９では、従業員Ａが８時００分に、従業員Ｂと従業員Ｃが８時３０分に、従業員Ｄが９時００分にログオン操作を行ったことが示されている。また、表Ｔ９では、各従業員のログオン平均時間“８：３０” が示されている。
図１７に示すように、表Ｔ９では、従業員Ａが８時００分に、従業員Ｂと従業員Ｃが８時３０分に、従業員Ｄが９時００分にログオン操作を行ったことが示されている。また、表Ｔ９では、各従業員のログオン平均時間“８：３０” が示されている。
【0085】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２２２で導出された各従業員のログオン時間ｘ、ログオン平均時間μ、及び、従業員数ｎを下記の算出式（４）に代入することで、ログオン時間のばらつきσlogonを導出する（ステップＳ２２３）。
【数2】
【0086】
次いで、ＣＰＵ１１は、ログオン時間の柔軟度指標を導出する（ステップＳ２２４）。このログオン時間の柔軟度指標は、他の３つの柔軟度指標（利用ワークプレイスの柔軟度指標、ログオフ時間の柔軟度指標、勤務時間の柔軟度指標）と評価スケールを揃えることを目的として正規化された指標である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２２３で導出されたログオン時間のばらつきσlogon“０：２１：１３”を２４時間あたりの割合に換算した値“０．０１４７（＝（０＋２１／６０＋１３／３６００）／２４）”を下記の線形回帰式（５）に代入することで、ログオン時間の柔軟度指標“１．７１”を導出する。この線形回帰式（５）は、ログオン時間のばらつきσlogonを５段階評価での値に変換するための式である。
ログオン時間の柔軟度指標＝ ログオン時間のばらつきσlogon×４８＋１・・・（５）
ログオン時間の柔軟度指標＝ ログオン時間のばらつきσlogon×４８＋１・・・（５）
【0087】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理をワークスタイル柔軟度評価処理（図１１参照）に戻し、ログオフ時間の柔軟度指標導出処理を行う（ステップＳ２３）。
【0088】
図１８は、ログオフ時間の柔軟度指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
図１８に示すように、ログオフ時間の柔軟度指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員のログオフ操作に関するログデータＤ３を取得する（ステップＳ２３１）。
図１８に示すように、ログオフ時間の柔軟度指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員のログオフ操作に関するログデータＤ３を取得する（ステップＳ２３１）。
【0089】
図１９は、従業員のログオフ操作に関するログデータＤ３の内容例を示す図である。
図１９に示すように、ログデータＤ３には、日時、従業員名、操作種別の各項目の情報が対応付けられて記憶されている。このログデータＤ３では、例えば、２０２１年３月８日の１７時３０分に従業員Ｂがログオフ操作を行ったことが示されている。
図１９に示すように、ログデータＤ３には、日時、従業員名、操作種別の各項目の情報が対応付けられて記憶されている。このログデータＤ３では、例えば、２０２１年３月８日の１７時３０分に従業員Ｂがログオフ操作を行ったことが示されている。
【0090】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２３１で取得されたログデータＤ３に基づいて、各従業員のログオフ時間とログオフ平均時間を導出する（ステップＳ２３２）。
【0091】
図２０は、各従業員のログオフ時間とログオフ平均時間の導出結果を示す表Ｔ１０である。
図２０に示すように、表Ｔ１０では、従業員Ａが２０時００分に、従業員Ｂが１７時３０分に、従業員Ｃが１９時００分に、従業員Ｄが１８時００分にログオフ操作を行ったことが示されている。また、表Ｔ１０では、各従業員のログオフ平均時間“１８：３７” が示されている。
図２０に示すように、表Ｔ１０では、従業員Ａが２０時００分に、従業員Ｂが１７時３０分に、従業員Ｃが１９時００分に、従業員Ｄが１８時００分にログオフ操作を行ったことが示されている。また、表Ｔ１０では、各従業員のログオフ平均時間“１８：３７” が示されている。
【0092】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２３２で導出された各従業員のログオフ時間ｘ、ログオフ平均時間μ、及び、従業員数ｎを下記の算出式（６）に代入することで、ログオフ時間のばらつきσlogoffを導出する（ステップＳ２３３）。
【数3】
【0093】
次いで、ＣＰＵ１１は、ログオフ時間の柔軟度指標を導出する（ステップＳ２３４）。このログオフ時間の柔軟度指標は、他の３つの柔軟度指標（利用ワークプレイスの柔軟度指標、ログオン時間の柔軟度指標、勤務時間の柔軟度指標）と評価スケールを揃えることを目的として正規化された指標である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２３３で導出されたログオフ時間のばらつきσlogoff“０：５７：３７”を２４時間あたりの割合に換算した値“０．０４００（＝（０＋５７／６０＋３７／３６００）／２４）”を下記の線形回帰式（７）に代入することで、ログオフ時間の柔軟度指標“２．９２”を導出する。この線形回帰式（７）は、ログオフ時間のばらつきσlogoffを５段階評価での値に変換するための式である。
ログオフ時間の柔軟度指標＝ ログオフ時間のばらつきσlogoff ×４８＋１・・・（７）
ログオフ時間の柔軟度指標＝ ログオフ時間のばらつきσlogoff ×４８＋１・・・（７）
【0094】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理をワークスタイル柔軟度評価処理（図１１参照）に戻し、勤務時間の柔軟度指標導出処理を行う（ステップＳ２４）。
【0095】
図２１は、勤務時間の柔軟度指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
図２１に示すように、勤務時間の柔軟度指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、上記ステップＳ２２１で取得されたログデータＤ２と、上記ステップＳ２３１で取得されたログデータＤ３と、に基づいて、従業員ごとにログ時間とログオフ時間との差分をとることで各従業員の勤務時間を導出するとともに当該各従業員の平均勤務時間を導出する（ステップＳ２４１）。
図２１に示すように、勤務時間の柔軟度指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、上記ステップＳ２２１で取得されたログデータＤ２と、上記ステップＳ２３１で取得されたログデータＤ３と、に基づいて、従業員ごとにログ時間とログオフ時間との差分をとることで各従業員の勤務時間を導出するとともに当該各従業員の平均勤務時間を導出する（ステップＳ２４１）。
【0096】
図２２は、各従業員の勤務時間と平均勤務時間の導出結果を示す表Ｔ１１である。
図２２に示すように、表Ｔ１１では、従業員Ａの勤務時間が１２時間、従業員Ｂの勤務時間が９時間、従業員Ｃの勤務時間が１０時間３０分、従業員Ｄの勤務時間が９時間であることが示されている。また、表Ｔ１１では、各従業員の平均勤務時間“１０：０７” が示されている。
図２２に示すように、表Ｔ１１では、従業員Ａの勤務時間が１２時間、従業員Ｂの勤務時間が９時間、従業員Ｃの勤務時間が１０時間３０分、従業員Ｄの勤務時間が９時間であることが示されている。また、表Ｔ１１では、各従業員の平均勤務時間“１０：０７” が示されている。
【0097】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２４１で導出された各従業員の勤務時間ｘ、平均勤務時間μ、及び、従業員数ｎを下記の算出式（８）に代入することで、勤務時間のばらつきσwtを導出する（ステップＳ２４２）。
【数4】
【0098】
次いで、ＣＰＵ１１は、勤務時間の柔軟度指標を導出する（ステップＳ２４３）。この勤務時間の柔軟度指標は、他の３つの柔軟度指標（利用ワークプレイスの柔軟度指標、ログオン時間の柔軟度指標、ログオフ時間の柔軟度指標）と評価スケールを揃えることを目的として正規化された指標である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２４２で導出された勤務時間のばらつきσwt“１：１４：３７”を２４時間あたりの割合に換算した値“０．０５１８（＝（１＋１４／６０＋３７／３６００）／２４）”を下記の線形回帰式（９）に代入することで、勤務時間の柔軟度指標“３．４９”を導出する。この線形回帰式（９）は、勤務時間のばらつきσwtを５段階評価での値に変換するための式である。
勤務時間の柔軟度指標＝ 勤務時間のばらつきσwt ×４８＋１・・・（９）
勤務時間の柔軟度指標＝ 勤務時間のばらつきσwt ×４８＋１・・・（９）
【0099】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理をワークスタイル柔軟度評価処理（図１１参照）に戻し、ワークスタイル柔軟度指標を導出する（ステップＳ２５）。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２１５で導出された利用ワークプレイスの柔軟度指標“５．００”、ステップＳ２２４で導出されたログオン時間の柔軟度指標“１．７１”、ステップＳ２３４で導出されたログオフ時間の柔軟度指標“２．９２”、及び、ステップＳ２４３で導出された勤務時間の柔軟度指標“３．４９”の平均“３．２８”をワークスタイル柔軟度指標として導出する。
【0100】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理を企業評価処理（図５参照）に戻し、コミュニケーションスタイル評価処理を行う（ステップＳ３）。コミュニケーションスタイル評価とは、従業員が他の従業員等と能動的にコミュニケーションを図っているかどうかを評価するものである。
【0101】
図２３は、コミュニケーションスタイル評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
図２３に示すように、コミュニケーションスタイル評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、メール能動指標導出処理を行う（ステップ３１）。
図２３に示すように、コミュニケーションスタイル評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、メール能動指標導出処理を行う（ステップ３１）。
【0102】
図２４は、メール能動指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
図２４に示すように、メール能動指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員のメール送受信に関するログデータＤ４を取得する（ステップＳ３１１）。
図２４に示すように、メール能動指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員のメール送受信に関するログデータＤ４を取得する（ステップＳ３１１）。
【0103】
図２５は、従業員のメール送受信に関するログデータＤ４の内容例を示す図である。
図２５に示すように、ログデータＤ４には、日時、メール送信者、メール受信者の各項目の情報が対応付けられて記憶されている。このログデータＤ４では、例えば、２０２１年３月８日の１０時３０分に、メール送信者である従業員Ｂからメール受信者である従業員Ａ、従業員Ｃ、従業員Ｄの３人にメールが送信されことが示されている。
図２５に示すように、ログデータＤ４には、日時、メール送信者、メール受信者の各項目の情報が対応付けられて記憶されている。このログデータＤ４では、例えば、２０２１年３月８日の１０時３０分に、メール送信者である従業員Ｂからメール受信者である従業員Ａ、従業員Ｃ、従業員Ｄの３人にメールが送信されことが示されている。
【0104】
次いで、ＣＰＵ１１は、能動指数目標値設定テーブル１３４（図２参照）で設定されているメール能動指数の目標値に関する情報を取得する（ステップＳ３１２）。
【0105】
図２６は、能動指数目標値設定テーブル１３４の内容例を示す図である。
図２６に示すように、能動指数目標値設定テーブル１３４では、メール能動指数とＷｅｂ会議能動指数のそれぞれを対象とした目標値の項目の情報が設定されている。図２６に示されている能動指数目標値設定テーブル１３４では、メール能動指数とＷｅｂ会議能動指数のそれぞれの目標値が０．５に設定されている。ここで、例えば、メール能動指数が０．５とは、メールの送信回数と受信回数の割合が等しいことを表している。また、Ｗｅｂ会議能動指数が０．５とは、Ｗｅｂ会議の主催回数と参加回数（招待された側での参加回数）の割合が等しいことを表している。
図２６に示すように、能動指数目標値設定テーブル１３４では、メール能動指数とＷｅｂ会議能動指数のそれぞれを対象とした目標値の項目の情報が設定されている。図２６に示されている能動指数目標値設定テーブル１３４では、メール能動指数とＷｅｂ会議能動指数のそれぞれの目標値が０．５に設定されている。ここで、例えば、メール能動指数が０．５とは、メールの送信回数と受信回数の割合が等しいことを表している。また、Ｗｅｂ会議能動指数が０．５とは、Ｗｅｂ会議の主催回数と参加回数（招待された側での参加回数）の割合が等しいことを表している。
【0106】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ３１２の処理において、メール能動指数の目標値に関する情報として、当該メール能動指数の目標値“０．５”を取得する。
【0107】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３１１で取得されたログデータＤ４に基づいて、従業員ごとにメールの送受信回数を導出する（ステップＳ３１３）。ここで、メールの送信回数を計数する場合、当該メールの受信者の人数分を当該メールの送信回数として計数するものとする。例えば、２０２１年３月８日の１０時３０分に、従業員Ｂが従業員Ａ、従業員Ｃ、従業員Ｄの３人に送信したメールの送信回数は３回として計数する。
【0108】
次いで、ＣＰＵ１１は、従業員ごとにメール能動指数を導出する（ステップＳ３１４）。具体的には、ＣＰＵ１１は、メールの送信回数（能動数）を当該送信回数（能動数）と受信回数（受動数）とを足し合わせた回数で除した値をメール能動指数として導出する。
【0109】
図２７は、メールの送受信回数及びメール能動指数の導出結果を示す表Ｔ１２である。
図２７に示すように、表Ｔ１２では、従業員ごとに導出されたメール送信回数（能動数）、メール受信回数（受動数）及びメール能動指数が示されている。また、表Ｔ１２では、ステップＳ３１２で取得されたメール能動指数の目標値“０．５”が示されている。
図２７に示すように、表Ｔ１２では、従業員ごとに導出されたメール送信回数（能動数）、メール受信回数（受動数）及びメール能動指数が示されている。また、表Ｔ１２では、ステップＳ３１２で取得されたメール能動指数の目標値“０．５”が示されている。
【0110】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３１４で導出された各従業員のメール能動指数ｘ、ステップＳ３１２で取得されたメール能動指数の目標値μ、及び、従業員数ｎを下記の算出式（１０）に代入することで、目標値との乖離度σmailを導出する（ステップＳ３１５）。
【数5】
【0111】
次いで、ＣＰＵ１１は、メール能動指標を導出する（ステップＳ３１６）。このメール能動指標は、後述するＷｅｂ会議能動指標と評価スケールを揃えることを目的として正規化された指標である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３１５で導出された目標値との乖離度σmail“０．１４９”を下記の線形回帰式（１１）に代入することで、メール能動指標“３．８１”を導出する。この線形回帰式（１１）は、目標値との乖離度σmailを５段階評価での値に変換するための式である。
メール能動指標＝目標値との乖離度σmail ×（－８）＋５・・・（１１）
メール能動指標＝目標値との乖離度σmail ×（－８）＋５・・・（１１）
【0112】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理をコミュニケーションスタイル評価処理（図２３参照）に戻し、Ｗｅｂ会議能動指標導出処理を行う（ステップＳ３２）。
【0113】
図２８は、Ｗｅｂ会議能動指標導出処理の制御手順を示すフローチャートである。
図２８に示すように、Ｗｅｂ会議能動指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員のＷｅｂ会議に関するログデータＤ５を取得する（ステップＳ３２１）。
図２８に示すように、Ｗｅｂ会議能動指標導出処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月８日を対象とした従業員のＷｅｂ会議に関するログデータＤ５を取得する（ステップＳ３２１）。
【0114】
図２９は、従業員のＷｅｂ会議に関するログデータＤ５の内容例を示す図である。
図２９に示すように、ログデータＤ５には、日時、Ｗｅｂ会議主催者、Ｗｅｂ会議参加者の各項目の情報が対応付けられて記憶されている。このログデータＤ５では、例えば、２０２１年３月８日の９時００分に、Ｗｅｂ会議主催者を従業員Ａとし、Ｗｅｂ会議参加者を従業員Ｂと従業員Ｃの２人とするＷｅｂ会議が開催されたことが示されている。
図２９に示すように、ログデータＤ５には、日時、Ｗｅｂ会議主催者、Ｗｅｂ会議参加者の各項目の情報が対応付けられて記憶されている。このログデータＤ５では、例えば、２０２１年３月８日の９時００分に、Ｗｅｂ会議主催者を従業員Ａとし、Ｗｅｂ会議参加者を従業員Ｂと従業員Ｃの２人とするＷｅｂ会議が開催されたことが示されている。
【0115】
次いで、ＣＰＵ１１は、上記の能動指数目標値設定テーブル１３４で設定されているＷｅｂ会議能動指数の目標値に関する情報“０．５”を取得する（ステップＳ３２２）。
【0116】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３２１で取得されたログデータＤ５に基づいて、従業員ごとにＷｅｂ会議の主催回数と参加回数を導出する（ステップＳ３２３）。ここで、Ｗｅｂ会議の主催回数を計数する場合、当該Ｗｅｂ会議の参加者数を当該Ｗｅｂ会議の主催回数として計数するものとする。例えば、２０２１年３月８日の９時００分に開催されたＷｅｂ会議は参加者が従業員Ｂと従業員Ｃの２人であるため、当該Ｗｅｂ会議の主催回数は２回として計数する。
【0117】
次いで、ＣＰＵ１１は、従業員ごとにＷｅｂ会議能動指数を導出する（ステップＳ３２４）。具体的には、ＣＰＵ１１は、Ｗｅｂ会議の主催回数（能動数）を当該主催回数（能動数）と参加回数（受動数）とを足し合わせた回数で除した値をＷｅｂ会議能動指数として導出する。
【0118】
図３０は、Ｗｅｂ会議の主催回数、参加回数及びＷｅｂ会議能動指数の導出結果を示す表Ｔ１３である。
図３０に示すように、表Ｔ１３では、従業員ごとに導出されたＷｅｂ会議の主催回数（能動数）、Ｗｅｂ会議の参加回数（受動数）及びＷｅｂ会議能動指数が示されている。また、表Ｔ１３では、ステップＳ３２２で取得されたＷｅｂ会議能動指数の目標値“０．５”が示されている。
図３０に示すように、表Ｔ１３では、従業員ごとに導出されたＷｅｂ会議の主催回数（能動数）、Ｗｅｂ会議の参加回数（受動数）及びＷｅｂ会議能動指数が示されている。また、表Ｔ１３では、ステップＳ３２２で取得されたＷｅｂ会議能動指数の目標値“０．５”が示されている。
【0119】
次いで、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３２４で導出された各従業員のＷｅｂ会議能動指数ｘ、ステップＳ３２２で取得されたＷｅｂ会議能動指数の目標値μ、及び、従業員数ｎを下記の算出式（１２）に代入することで、目標値との乖離度σwebを導出する（ステップＳ３２５）。
【数6】
【0120】
次いで、ＣＰＵ１１は、Ｗｅｂ会議能動指標を導出する（ステップＳ３２６）。このメール能動指標は、上述したメール能動指標と評価スケールを揃えることを目的として正規化された指標である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３２５で導出された目標値との乖離度σweb“０．２０２”を下記の線形回帰式（１３）に代入することで、Ｗｅｂ会議能動指標“３．３９”を導出する。この線形回帰式（１３）は、目標値との乖離度σwebを５段階評価での値に変換するための式である。
Ｗｅｂ能動指標＝目標値との乖離度σweb ×（－８）＋５・・・（１３）
Ｗｅｂ能動指標＝目標値との乖離度σweb ×（－８）＋５・・・（１３）
【0121】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理をコミュニケーションスタイル評価処理（図２３参照）に戻し、コミュニケーションスタイル指標を導出する（ステップＳ３３）。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３１６で導出されたメール能動指標“３．８１”と、ステップＳ３２６で導出されたＷｅｂ会議能動指標“３．３９”との平均“３．６０”をコミュニケーションスタイル指標として導出する。
【0122】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理を企業評価処理（図５参照）に戻し、人事評価に対する納得度評価処理を行う（ステップＳ４）。人事評価に対する納得度評価とは、例えば、毎月行われる人事評価に関するアンケート調査の結果に基づいて、従業員が人事評価に対して納得しているかどうかを評価するものである。
【0123】
なお、人事評価に対する納得度評価の対象月は、例えば、企業評価処理の開始時に、サーバー１０の使用権限を有する従業員による操作部１４の操作に応じて指定することが可能である。以下では、人事評価に対する納得度評価の対象月が２０２１年３月に指定された場合を例示して説明を行う。
【0124】
図３１は、人事評価に対する納得度評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
図３１に示すように、人事評価に対する納得度評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月を対象とした人事評価に関するアンケート調査の結果データＤ６を取得する（ステップＳ３４１）。
図３１に示すように、人事評価に対する納得度評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月を対象とした人事評価に関するアンケート調査の結果データＤ６を取得する（ステップＳ３４１）。
【0125】
図３２は、人事評価に関するアンケート調査の結果データＤ６の内容例を示す図である。
図３２に示すように、結果データＤ６には、人事評価に関するアンケート調査の結果の項目の情報が記憶されている。ここで、人事評価に関するアンケートは、例えば、１００点を満点として各従業員が回答するものであり、結果データＤ６の人事評価に関するアンケート調査の結果の項目には、これまで毎月行われてきた同一のアンケート調査で蓄積された全従業員の平均点を基準として今回のアンケート調査での全従業員の平均点を偏差値に換算した値“６０”が示されている。
図３２に示すように、結果データＤ６には、人事評価に関するアンケート調査の結果の項目の情報が記憶されている。ここで、人事評価に関するアンケートは、例えば、１００点を満点として各従業員が回答するものであり、結果データＤ６の人事評価に関するアンケート調査の結果の項目には、これまで毎月行われてきた同一のアンケート調査で蓄積された全従業員の平均点を基準として今回のアンケート調査での全従業員の平均点を偏差値に換算した値“６０”が示されている。
【0126】
次いで、ＣＰＵ１１は、人事評価に対する納得度指標を導出する（ステップＳ３４２）。この、人事評価に対する納得度指標は、ワークプレイス活用指標、ワークスタイル柔軟度指標、コミュニケーションスタイル指標、エンゲージメントレベル指標（後述）、ウェルネス度指標（後述）のそれぞれと評価スケールを揃えることを目的として正規化された指標である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３４１で取得された人事評価に関するアンケート調査の結果“６０”を下記の線形回帰式（１４）に代入することで、人事評価に対する納得度指標“４．００”を導出する。この線形回帰式（１４）は、人事評価に関するアンケート調査の結果を５段階評価での値に変換するための式である。
人事評価に対する納得度指標＝人事評価に関するアンケート調査の結果×０．１－２・・・（１４）
人事評価に対する納得度指標＝人事評価に関するアンケート調査の結果×０．１－２・・・（１４）
【0127】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理を企業評価処理（図５参照）に戻し、エンゲージメントレベル評価処理を行う（ステップＳ５）。エンゲージメントレベル評価とは、例えば、毎月行われるエンゲージメントに関するアンケート調査の結果に基づいて、従業員の心理状態が仕事に対してポジティブで充実した状態にあるかどうかを評価するものである。
【0128】
なお、エンゲージメントレベル評価の対象月は、人事評価に対する納得度評価と同様に、企業評価処理の開始時に、サーバー１０の使用権限を有する従業員による操作部１４の操作に応じて指定することが可能である。以下では、エンゲージメントレベル評価の対象月が２０２１年３月に指定された場合を例示して説明を行う。
【0129】
図３３は、エンゲージメントレベル評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
図３３に示すように、エンゲージメントレベル評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月を対象としたエンゲージメントに関するアンケート調査の結果データＤ７を取得する（ステップＳ３５１）。
図３３に示すように、エンゲージメントレベル評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月を対象としたエンゲージメントに関するアンケート調査の結果データＤ７を取得する（ステップＳ３５１）。
【0130】
図３４は、エンゲージメントに関するアンケート調査の結果データＤ７の内容例を示す図である。
図３４に示すように、結果データＤ７には、エンゲージメントに関するアンケート調査の結果の項目の情報が記憶されている。ここで、エンゲージメントに関するアンケートは、例えば、１００点を満点として各従業員が回答するものであり、結果データＤ７のエンゲージメントに関するアンケート調査の結果の項目には、これまで毎月行われてきた同一のアンケート調査で蓄積された全従業員の平均点を基準として今回のアンケート調査での全従業員の平均点を偏差値に換算した値“５５”が示されている。
図３４に示すように、結果データＤ７には、エンゲージメントに関するアンケート調査の結果の項目の情報が記憶されている。ここで、エンゲージメントに関するアンケートは、例えば、１００点を満点として各従業員が回答するものであり、結果データＤ７のエンゲージメントに関するアンケート調査の結果の項目には、これまで毎月行われてきた同一のアンケート調査で蓄積された全従業員の平均点を基準として今回のアンケート調査での全従業員の平均点を偏差値に換算した値“５５”が示されている。
【0131】
次いで、ＣＰＵ１１は、エンゲージメントレベル指標を導出する（ステップＳ３５２）。このエンゲージメントレベル指標は、ワークプレイス活用指標、ワークスタイル柔軟度指標、コミュニケーションスタイル指標、人事評価に対する納得度指標、ウェルネス度指標（後述）のそれぞれと評価スケールを揃えることを目的として正規化された指標である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３５１で取得されたエンゲージメントに関するアンケート調査の結果“５５”を下記の線形回帰式（１５）に代入することで、エンゲージメントレベル指標“３．５０”を導出する。この線形回帰式（１５）は、エンゲージメントに関するアンケート調査の結果を５段階評価での値に変換するための式である。
エンゲージメントレベル指標＝エンゲージメントに関するアンケート調査の結果×０．１－２・・・（１５）
エンゲージメントレベル指標＝エンゲージメントに関するアンケート調査の結果×０．１－２・・・（１５）
【0132】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理を企業評価処理（図５参照）に戻し、ウェルネス度評価処理を行う（ステップＳ６）。ウェルネス度評価とは、例えば、毎月行われる心と体に関するアンケート調査の結果に基づいて、従業員のウェルネス度を評価するものである。
【0133】
なお、ウェルネス度評価の対象月は、人事評価に対する納得度評価等と同様に、企業評価処理の開始時に、サーバー１０の使用権限を有する従業員による操作部１４の操作に応じて指定することが可能である。以下では、ウェルネス度評価の対象月が２０２１年３月に指定された場合を例示して説明を行う。
【0134】
図３５は、ウェルネス度評価処理の制御手順を示すフローチャートである。
図３５に示すように、ウェルネス度評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月を対象とした心と体に関するアンケート調査の結果データＤ８を取得する（ステップＳ３６１）。
図３５に示すように、ウェルネス度評価処理が開始されると、ＣＰＵ１１は、まず、ログファイル１３５から２０２１年３月を対象とした心と体に関するアンケート調査の結果データＤ８を取得する（ステップＳ３６１）。
【0135】
図３６は、心と体に関するアンケート調査の結果データＤ８の内容例を示す図である。
図３６に示すように、結果データＤ７には、心と体に関するアンケート調査の結果の項目の情報が記憶されている。ここで、心と体に関するアンケートは、例えば、１００点を満点として各従業員が回答するものであり、結果データＤ８の心と体に関するアンケート調査の結果の項目には、これまで毎月行われてきた同一のアンケート調査で蓄積された全従業員の平均点を基準として今回のアンケート調査での全従業員の平均点を偏差値に換算した値“５１”が示されている。
図３６に示すように、結果データＤ７には、心と体に関するアンケート調査の結果の項目の情報が記憶されている。ここで、心と体に関するアンケートは、例えば、１００点を満点として各従業員が回答するものであり、結果データＤ８の心と体に関するアンケート調査の結果の項目には、これまで毎月行われてきた同一のアンケート調査で蓄積された全従業員の平均点を基準として今回のアンケート調査での全従業員の平均点を偏差値に換算した値“５１”が示されている。
【0136】
次いで、ＣＰＵ１１は、ウェルネス度指標を導出する（ステップＳ３６２）。このウェルネス度指標は、ワークプレイス活用指標、ワークスタイル柔軟度指標、コミュニケーションスタイル指標、人事評価に対する納得度指標、エンゲージメントレベル指標のそれぞれと評価スケールを揃えることを目的として正規化された指標である。具体的には、ＣＰＵ１１は、ステップＳ３６１で取得された心と体に関するアンケート調査の結果“５１”を下記の線形回帰式（１６）に代入することで、ウェルネス度指標“３．１０”を導出する。この線形回帰式（１６）は、心と体に関するアンケート調査の結果を５段階評価での値に変換するための式である。
ウェルネス度指標＝心と体に関するアンケート調査の結果×０．１－２・・・（１６）
ウェルネス度指標＝心と体に関するアンケート調査の結果×０．１－２・・・（１６）
【0137】
次いで、ＣＰＵ１１は、処理を企業評価処理（図５参照）に戻し、評価結果の表示用データＤ９を生成する（ステップＳ７）。具体的には、ＣＰＵ１１は、評価結果の表示用データＤ９として、ワークプレイス活用指標、ワークスタイル柔軟度指標、コミュニケーションスタイル指標、人事評価に対する納得度指標、エンゲージメントレベル指標、ウェルネス度指標の６つの指標をレーダーチャートで表したデータを生成する。
【0138】
次いで、ＣＰＵ１１は、図３７に示すように、ステップＳ７で生成された評価結果の表示用データＤ９を表示部１５に表示させ（ステップＳ８）、企業評価処理を終了する。
なお、企業評価処理は、サーバー１０の使用権限を有する従業員による操作部１４の操作に応じて、企業評価の開始指示がなされるようにしたが、例えば、当該従業員が使用する業務用ＰＣ３０の操作部３４を介して、企業評価の開始指示を行うことができるようにしてもよい。かかる場合、ＣＰＵ１１は、ステップＳ７で生成された評価結果の表示用データＤ９を上記従業員が使用する業務用ＰＣ３０に送信するようにする。
なお、企業評価処理は、サーバー１０の使用権限を有する従業員による操作部１４の操作に応じて、企業評価の開始指示がなされるようにしたが、例えば、当該従業員が使用する業務用ＰＣ３０の操作部３４を介して、企業評価の開始指示を行うことができるようにしてもよい。かかる場合、ＣＰＵ１１は、ステップＳ７で生成された評価結果の表示用データＤ９を上記従業員が使用する業務用ＰＣ３０に送信するようにする。
【0139】
以上説明したように、サーバー１０は、クライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンにおける利用者の利用状況を示す利用状況情報を取得し、取得された利用状況情報と、予め設定されたコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン及び実験ゾーンの利用目的に関する情報と、に基づいて、前記利用者の利用状況が対象となる場所（ワークプレイス）の利用目的に合致しているかどうかを評価し、前記評価の結果の出力を制御する。
したがって、サーバー１０によれば、クライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを評価できる。
したがって、サーバー１０によれば、クライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを評価できる。
【0140】
また、サーバー１０は、利用者の利用状況が対象となる場所の利用目的に合致しているワークプレイス活用度（度合）を導出するとともに、当該ワークプレイス活用度を正規化したワークプレイス活用指標を導出し、当該ワークプレイス活用指標を前記評価の結果として当該評価の結果の出力を制御する。
したがって、サーバー１０によれば、出力されるワークプレイス活用指標によってクライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを評価できる。また、サーバー１０によれば、ワークプレイス活用度を正規化したワークプレイス活用指標を出力することで、ワークスタイル柔軟度指標、コミュニケーションスタイル指標、人事評価に対する納得度指標、エンゲージメントレベル指標、ウェルネス度指標のそれぞれと評価スケールを揃えることができるので、多面的な企業評価を行うことができる。
したがって、サーバー１０によれば、出力されるワークプレイス活用指標によってクライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを評価できる。また、サーバー１０によれば、ワークプレイス活用度を正規化したワークプレイス活用指標を出力することで、ワークスタイル柔軟度指標、コミュニケーションスタイル指標、人事評価に対する納得度指標、エンゲージメントレベル指標、ウェルネス度指標のそれぞれと評価スケールを揃えることができるので、多面的な企業評価を行うことができる。
【0141】
また、サーバー１０は、コラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンのそれぞれを対象として各場所のワークプレイス活用度を導出するとともに当該各場所のワークプレイス活用度の平均を正規化したワークプレイス活用指標を導出し、当該ワークプレイス活用指標を前記評価の結果として当該評価の結果の出力を制御する。
したがって、サーバー１０によれば、出力されるワークプレイス活用指標によってクライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを総合的に評価できる。
したがって、サーバー１０によれば、出力されるワークプレイス活用指標によってクライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを総合的に評価できる。
【0142】
また、サーバー１０は、利用状況情報として利用した場所に同席した利用者の人数を示す利用者人数情報を取得し、取得された利用者人数情報と目的人数（基準人数）に関する情報とに基づいて、ワークプレイス活用度を導出するので、クライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを適切に評価できる。
【0143】
また、サーバー１０は、利用状況情報として利用した場所に継続して滞在した時間を示す利用時間情報を取得し、取得された利用時間情報と目的時間（基準利用時間）に関する情報とに基づいて、ワークプレイス活用度を導出するので、クライアント施設内のコラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンが利用目的に沿った形で利用されているかどうかを適切に評価できる。
【0144】
〔その他〕
なお、上記実施形態は例示であり、様々な変更が可能である。
例えば、上記実施形態では、クライアント施設内の所定のワークプレイス（スペース）として、コラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンの３つを例示したが、当該ワークプレイスは、３つに限定されるものではなく、１つや２つ、あるいは、４つ以上であってもよい。また、従業員については、従業員Ａ～従業員Ｄの４人を例示したが、当該従業員は、４人に限定されるものではなく、１～３人、あるいは、５人以上であってもよい。
なお、上記実施形態は例示であり、様々な変更が可能である。
例えば、上記実施形態では、クライアント施設内の所定のワークプレイス（スペース）として、コラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンの３つを例示したが、当該ワークプレイスは、３つに限定されるものではなく、１つや２つ、あるいは、４つ以上であってもよい。また、従業員については、従業員Ａ～従業員Ｄの４人を例示したが、当該従業員は、４人に限定されるものではなく、１～３人、あるいは、５人以上であってもよい。
【0145】
また、上記実施形態では、ワークプレイス活用評価処理において、コラボゾーン、Ｗｅｂ会議ゾーン、実験ゾーンの３つを対象範囲としてワークプレイス活用指標を導出するようにしたが、当該対象範囲は上記の３つに限定されるものではなく、操作部１４の操作に応じて、例えば、コラボゾーンとＷｅｂ会議ゾーンの２つを対象範囲としてワークプレイス活用指標を導出するようにしてもよい。
【0146】
また、上記実施形態では、ワークプレイス活用評価処理において、各ワークプレイス（場所）の利用目的に合致した時間を導出する際に、当該各ワークプレイスに同席していた利用者の人数と、当該各ワークプレイスに継続して滞在していた利用時間と、を考慮して当該利用目的に合致した時間を導出するようにしているが、更に、当該各ワークプレイスでの利用者の作業内容を考慮して当該利用目的に合致した時間を導出するようにしてもよい。かかる場合、利用目的設定テーブル１３２では、ワークプレイス（場所）ごとに、作業内容の項目の情報を設定しておき、ログファイル１３５より取得されるワークプレイスで行われた作業内容を示す情報（例えば、音声認識ツールを用いて得られる会話の内容等や、上述のＰＣ操作情報）が利用目的設定テーブル１３２で設定されている作業内容の項目の情報と合致するか否かを考慮して、各ワークプレイス（場所）の利用目的に合致した時間を導出するようにする。
【0147】
また、上記実施形態では、ワークプレイス活用評価処理において、各ワークプレイスの利用目的に合致した時間を導出する際に、図９（ａ）～図９（ｃ）に示すように、各時間帯を０．５時間（３０分）とする表Ｔ１～Ｔ３を用いて導出するようにしたが、この時間帯は例えば、１分～６０分の範囲で適宜設定変更できるようにしてもよい。
【0148】
また、上記実施形態では、ワークプレイス活用評価処理において、各ワークプレイスの利用目的に合致した時間を導出する際に、当該各ワークプレイスに同席していた利用者の人数を考慮することとしたが、同じ時間帯に同席したとみなす条件として、時間の誤差範囲を設定してもよい。具体的には、途中参加や途中退席を考慮し、利用者それぞれのワークプレイス利用開始時間又はワークプレイス利用終了時間が３０分以内の範囲であれば、その範囲内で入退室した利用者は同じ時間帯に同席したとみなすようにしてもよい。
【0149】
また、上記実施形態では、利用目的設定テーブル１３２において目的人数と目的時間を設定するようにしたが、当該目的人数と当該目的時間は誤差範囲を持たせてもよい。例えば、目的人数以上かつ目的時間以上であれば対象のワークプレイスが目的通りに利用されたと判断してもよく、目的人数と目的時間がそれぞれ±１０％の範囲内であれば対象のワークプレイスが目的通りに利用されたと判断してもよい。
【0150】
また、上記実施形態では、２０２１年３月８日を対象とした企業評価処理について説明したが、当該企業評価処理の対象を例えば、２０２１年３月１日～３月７日までの一週間や、２０２１年３月１日～３月３１日までの一か月間などの期間を当該企業評価処理の対象としてもよい。かかる場合、ワークプレイス評価処理では、例えば、各日のワークプレイス活用指標とともに当該各日のワークプレイス活用指標の平均を導出するようにする。また、同様に、ワークスタイル柔軟度評価処理では、各日のワークスタイル柔軟度指標とともに当該各日のワークスタイル柔軟度指標の平均を導出するようにする。また、コミュニケーションスタイル評価処理では、各日のコミュニケーションスタイル指標とともに当該各日のコミュニケーションスタイル指標の平均を導出するようにする。
【0151】
また、上記実施形態では、ワークプレイス活用評価処理において、他の指標と評価スケールを揃えることを目的として、各ワークプレイスのワークプレイス活用度の平均を正規化した値をワークプレイス活用指標として導出したが、各ワークプレイスのワークプレイス活用度の平均をワークプレイス活用指標として導出するようにしてもよい。
【0152】
また、上記実施形態では、各従業員が所属する部署を識別可能な情報を設け、ワークプレイス活用評価処理において、ワークプレイス活用指標を導出する際に、当該部署ごとにワークプレイス活用指標を導出するようにしてもよい。ワークスタイル柔軟度指標、コミュニケーションスタイル指標、人事評価に対する納得度指標、エンゲージメントレベル指標、ウェルネス度指標も同様に部署ごとに各指標を導出するようにしてもよい。
【0153】
また、上記実施形態では、利用目的設定テーブル１３２、目標利用数設定テーブル１３３、能動指数目標値設定テーブル１３４のそれぞれのテーブルにおいて各情報が予め設定されているが、操作部１４の操作に応じて、これらの各情報を適宜設定変更できるようにしてもよい。
【0154】
その他、上記実施形態で示した構成および制御の具体的な細部は、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。また、本開示の趣旨を逸脱しない範囲において、上記実施の形態で示した構成および制御を適宜組み合わせ可能である。
【符号の説明】
【0155】
１００ 企業評価システム（スペース活用評価システム）
１０ サーバー（情報処理装置）
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ 記憶部
１３１ 操作ログ管理アプリ
１３２ 利用目的設定テーブル
１３３ 目標利用数設定テーブル
１３４ 能動指数目標値設定テーブル
１３５ ログファイル
１４ 操作部
１５ 表示部
１６ 通信部
１７ 計時部
２０ 携帯端末（端末装置）
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ 記憶部
２３１ 位置情報取得アプリ
２４ 操作部
２５ 表示部
２６ 通信部
２７ 近距離無線通信部
２８ 計時部
３０ 業務用ＰＣ（端末装置）
３１ ＣＰＵ
３２ ＲＡＭ
３３ 記憶部
３３１ ＰＣ操作情報取得アプリ
３４ 操作部
３５ 表示部
３６ 通信部
３７ 計時部
４０ ビーコン発信機
１０ サーバー（情報処理装置）
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ 記憶部
１３１ 操作ログ管理アプリ
１３２ 利用目的設定テーブル
１３３ 目標利用数設定テーブル
１３４ 能動指数目標値設定テーブル
１３５ ログファイル
１４ 操作部
１５ 表示部
１６ 通信部
１７ 計時部
２０ 携帯端末（端末装置）
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＡＭ
２３ 記憶部
２３１ 位置情報取得アプリ
２４ 操作部
２５ 表示部
２６ 通信部
２７ 近距離無線通信部
２８ 計時部
３０ 業務用ＰＣ（端末装置）
３１ ＣＰＵ
３２ ＲＡＭ
３３ 記憶部
３３１ ＰＣ操作情報取得アプリ
３４ 操作部
３５ 表示部
３６ 通信部
３７ 計時部
４０ ビーコン発信機
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】