(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】P2023174488
(43)【公開日】2023-12-07
(54)【発明の名称】情報処理装置、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/0639 20230101AFI20231130BHJP
G06Q 10/105 20230101ALI20231130BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/0639
G06Q10/105
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023001763
(22)【出願日】2023-01-10
(62)【分割の表示】P 2022085404の分割
【原出願日】2022-05-25
(71)【出願人】
【識別番号】512313953
【氏名又は名称】株式会社ビズリーチ
(74)【代理人】
【識別番号】110000752
【氏名又は名称】弁理士法人朝日特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】友部 博教
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049AA08
5L049AA11
(57)【要約】
【課題】従業員の企業への馴染み度合いを可視化する。
【解決手段】サーバ１０は、所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定し、特定されたコミュニケーションについて、一の業務従事者が属する部署と、他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、一の業務従事者についての一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出し、算出した指標を図表として表示する。
【選択図】図６
【解決手段】サーバ１０は、所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定し、特定されたコミュニケーションについて、一の業務従事者が属する部署と、他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、一の業務従事者についての一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出し、算出した指標を図表として表示する。
【選択図】図６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定する特定手段と、
該特定されたコミュニケーションについて、前記一の業務従事者が属する部署と、前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、当該一の業務従事者についての当該一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出する算出手段と
を有する情報処理装置。
該特定されたコミュニケーションについて、前記一の業務従事者が属する部署と、前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、当該一の業務従事者についての当該一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出する算出手段と
を有する情報処理装置。
【請求項2】
前記特定手段は、前記所定期間内において実施されたコミュニケーションを図った回数をさらに特定し、
前記算出手段は、前記回数に基づいて前記指標を算出する 請求項１に記載の情報処理装置。
前記算出手段は、前記回数に基づいて前記指標を算出する 請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記回数は、前記コミュニケーションを図った実人数又は延べ人数に対応し、
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署とが同一である場合、前記コミュニケーションを図った延べ人数に基づいて前記指標を算出する一方、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の業務従事者が属する部署とが異なる場合、前記コミュニケーションを図った実人数に基づいて前記指標を算出する
請求項２に記載の情報処理装置。
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署とが同一である場合、前記コミュニケーションを図った延べ人数に基づいて前記指標を算出する一方、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の業務従事者が属する部署とが異なる場合、前記コミュニケーションを図った実人数に基づいて前記指標を算出する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署とが同一の場合、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者とが属する部署とが異なるが業務上の関係性が所定度合い以上である場合、及び、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者とが属する部署とが異なり、
業務上の関係性が前記所定度合い未満である場合にそれぞれ対応して、コミュニケーションを図った回数についての重みづけを行う
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
業務上の関係性が前記所定度合い未満である場合にそれぞれ対応して、コミュニケーションを図った回数についての重みづけを行う
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記回数は、前記コミュニケーションを図った実人数又は延べ人数に対応し、
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署とが同一である場合、前記コミュニケーションを図った延べ人数に基づいて前記指標を算出する一方、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の業務従事者が属する部署とが異なる場合、前記コミュニケーションを図った実人数に基づいて前記指標を算出する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の一以上の業務従事者が属する部署とが同一である場合、前記コミュニケーションを図った延べ人数に基づいて前記指標を算出する一方、前記一の業務従事者が属する部署と前記他の業務従事者が属する部署とが異なる場合、前記コミュニケーションを図った実人数に基づいて前記指標を算出する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記重みづけは、前記一の業務従事者の業務内容に応じて設定される
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項7】
表示制御手段を更に有し、
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と同一の部署に属する業務従事者とのコミュニケーションを図った回数と、前記一の業務従事者が属する部署とは異なる部署に属する業務従事者とのコミュニケーションを図った回数とに基づいて、自部署への関わり度合いを示す軸と自部署以外への関わり度合いを示す軸とで定義された二次元平面上における、当該一の業務従事者の位置を決定し、
前記表示制御手段は、表示手段に該決定された二次元平面上の位置を表示する制御を行う
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記算出手段は、前記一の業務従事者が属する部署と同一の部署に属する業務従事者とのコミュニケーションを図った回数と、前記一の業務従事者が属する部署とは異なる部署に属する業務従事者とのコミュニケーションを図った回数とに基づいて、自部署への関わり度合いを示す軸と自部署以外への関わり度合いを示す軸とで定義された二次元平面上における、当該一の業務従事者の位置を決定し、
前記表示制御手段は、表示手段に該決定された二次元平面上の位置を表示する制御を行う
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項8】
表示制御手段を更に有し、
前記算出手段は、前記一の業務従事者について複数の時点において前記指標を算出し、
前記表示制御手段は、表示手段に前記一の業務従事者についての前記指標の推移を表示する制御を行う
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記算出手段は、前記一の業務従事者について複数の時点において前記指標を算出し、
前記表示制御手段は、表示手段に前記一の業務従事者についての前記指標の推移を表示する制御を行う
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記一の業務従事者についての、当該一の業務従事者が属する部署との結び付き度合いを示すエンゲージメント指標を取得する取得手段を更に備え、
前記表示制御手段は、前記表示手段に、前記指標および前記取得手段にて取得したエンゲージメント指標を表示する制御を行う
請求項８に記載の情報処理装置。
前記表示制御手段は、前記表示手段に、前記指標および前記取得手段にて取得したエンゲージメント指標を表示する制御を行う
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項10】
コンピュータに、
所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定するステップと、
該特定されたコミュニケーションについて、前記一の業務従事者が属する部署と、前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、当該一の業務従事者についての当該一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出するステップと
を実行させるためのプログラム。
所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定するステップと、
該特定されたコミュニケーションについて、前記一の業務従事者が属する部署と、前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、当該一の業務従事者についての当該一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出するステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、企業内における従業員のコミュニケーションに係る情報を表示する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、企業内における従業員のコミュニケーションに係る情報を表示する技術が知られている。例えば特許文献１には、会議の日時および当該会議への参加者に係る情報を備えた会議履歴情報を表示する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特許第６６４０４６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に記載の技術では、企業内における従業員が、その企業へどのくらい馴染んでいるかを把握することが容易ではなかった。
【0005】
本発明は、従業員の企業への馴染み度合いを可視化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様は、所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定する特定手段と、該特定されたコミュニケーションについて、前記一の業務従事者が属する部署と、前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、当該一の業務従事者についての当該一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出する算出手段とを有する情報処理装置を提供する。
【0007】
本発明の別の一態様は、コンピュータに、所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定するステップと、該特定されたコミュニケーションについて、前記一の業務従事者が属する部署と、前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、当該一の業務従事者についての当該一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出するステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、従業員の企業への馴染み度合いを可視化することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】一実施形態に係る情報処理システムの概要を示す図。
【図2】サーバの機能構成を例示する図。
【図3】サーバのハードウェア構成を例示する図。
【図4】プレコミュニケーションデータ入力処理を行うサーバの動作を例示するフローチャート。
【図5】プレコミュニケーションデータベースを例示する図。
【図6】馴染み度生成処理を行うサーバの動作を例示するフローチャート。
【図7】従業員データベースを例示する図。
【図8】重みデータベースを例示する図。
【図9】コミュニケーションデータベースを例示する図。
【図10】サーバに表示される馴染み度グラフを例示する図。
【図11】サーバに表示される馴染み度マップを例示する図。
【発明を実施するための形態】
【0010】
１．構成
図１は、一実施形態に係る情報処理システムＳの概要を示す図である。情報処理システムＳは、サーバ１０、ネットワーク２０、及びユーザ端末３０から構成される。サーバ１０とユーザ端末３０とは、ネットワーク２０を介して接続されている。ネットワーク２０は、インターネットなどのネットワーク回線網である。ユーザ端末３０は、ネットワーク２０に有線又は無線で接続可能であり、ネットワーク２０を介して、ネットワーク２０に接続されているサーバ１０との通信が可能である。
図１は、一実施形態に係る情報処理システムＳの概要を示す図である。情報処理システムＳは、サーバ１０、ネットワーク２０、及びユーザ端末３０から構成される。サーバ１０とユーザ端末３０とは、ネットワーク２０を介して接続されている。ネットワーク２０は、インターネットなどのネットワーク回線網である。ユーザ端末３０は、ネットワーク２０に有線又は無線で接続可能であり、ネットワーク２０を介して、ネットワーク２０に接続されているサーバ１０との通信が可能である。
【0011】
情報処理システムＳは、複数の部署を有する企業における複数の従業員（業務従事者に相当する）のコミュニケーションデータを用いて、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成、及び、表示するシステムである。コミュニケーションデータとは、従業員同士のコミュニケーションに係るデータである。従業員同士のコミュニケーションに係るデータは、ミーティングに係るデータなどであって、例えば、ある一人の従業員（以下、対象者とする）について、所定期間に実施したミーティングに参加した他の従業員（以下、参加者とする）に係る情報を含んでいる。馴染み度グラフとは、馴染み度の経時変化を示すグラフである。馴染み度ｇとは、対象者が、当該対象者が所属する企業にどの程度馴染んでいるかを示す指標である。馴染み度ｇは、対象者と参加者との業務上の関連性に基づいて、対象者についての参加者が所属する部署への馴染み度合いを示す指標である。馴染み度マップとは、馴染み度ｇを二次元領域上にマッピングすることにより生成されるマップである。
【0012】
サーバ１０は、ユーザ端末３０を介して入力されたコミュニケーションデータを記憶するサーバである。サーバ１０は、コミュニケーションデータを含むコミュニケーションデータベース、プレコミュニケーションデータを含むプレコミュニケーションデータベース、従業員に係る情報を含む従業員データベース、及び、馴染み度ｇを生成するために用いられる重みに係る情報を含む重みデータベースを記憶している。プレコミュニケーションデータは、コミュニケーションデータの生成に用いられるデータであって、いわば、コミュニケーションデータのもととなるデータである。したがって、プレコミュニケーションデータも、ミーティングに係るデータである。
【0013】
また、サーバ１０は、コミュニケーションデータに基づいて馴染み度グラフ及び馴染み度マップを提供するサーバである。サーバ１０は、ユーザ端末３０を介して、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成する対象となる対象者の氏名を選択する。サーバ１０は、
選択を受け付けた対象者のプレコミュニケーションデータを特定する。サーバ１０は、プレコミュニケーションデータの特定結果に基づいて、コミュニケーションデータを生成する。サーバ１０は、コミュニケーションデータを用いて馴染み度ｇを算出し、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成する。サーバ１０は、生成された馴染み度グラフ及び馴染み度マップを表示する。
選択を受け付けた対象者のプレコミュニケーションデータを特定する。サーバ１０は、プレコミュニケーションデータの特定結果に基づいて、コミュニケーションデータを生成する。サーバ１０は、コミュニケーションデータを用いて馴染み度ｇを算出し、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成する。サーバ１０は、生成された馴染み度グラフ及び馴染み度マップを表示する。
【0014】
ユーザ端末３０は、ユーザが使用するＰＣ（パーソナルコンピュータ）である。ユーザは、例えば、企業に所属する従業員である。ユーザ端末３０は、サーバ１０との通信を行い、サーバ１０から送信される情報をユーザ端末３０のディスプレイに表示可能である。
ユーザ端末３０は、ユーザ端末３０のユーザの操作に応じて、プレコミュニケーションデータベースに、プレコミュニケーションデータを入力する。ユーザ端末３０は、ユーザ端末３０のユーザの操作に応じて、対象者を選択する。
ユーザ端末３０は、ユーザ端末３０のユーザの操作に応じて、プレコミュニケーションデータベースに、プレコミュニケーションデータを入力する。ユーザ端末３０は、ユーザ端末３０のユーザの操作に応じて、対象者を選択する。
【0015】
図２は、サーバ１０の機能構成を例示する図である。サーバ１０は、制御手段２０１、
入力手段２０２、記憶手段２０３、取得手段２０４、選択手段２０５、特定手段２０６、
算出手段２０７、生成手段２０８、及び表示制御手段２０９を有する。
入力手段２０２、記憶手段２０３、取得手段２０４、選択手段２０５、特定手段２０６、
算出手段２０７、生成手段２０８、及び表示制御手段２０９を有する。
【0016】
サーバ１０における機能を説明する。記憶手段２０３は、各種のデータを記憶する。また、記憶手段２０３は、プレコミュニケーションデータベース、コミュニケーションデータベース、従業員データベース、及び重みデータベース（以下、総称してデータベースという）を記憶する。また、記憶手段４０３は、馴染み度ｇを算出するためのアルゴリズム、及び、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成するためのアルゴリズムを記憶している。
【0017】
制御手段２０１は、各種の制御を行う。入力手段２０２は、ユーザ端末３０を介して、
プレコミュニケーションデータを入力する。取得手段２０４は、記憶手段２０３に記憶されているデータベースを読み込む。選択手段２０５は、対象者の氏名を選択する。特定手段２０６は、所定期間における、対象者に対応するプレコミュニケーションデータを特定する。算出手段２０７は、特定されたコミュニケーションについて、対象者が所属する部署と、参加者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、対象者についての当該対象者が所属する部署への馴染み度合いを示す馴染み度ｇを算出する。生成手段２０８は、コミュニケーションデータ、馴染み度グラフ、及び馴染み度マップを生成する。表示制御手段２０９は、ユーザ端末３０のディスプレイ（不図示；表示手段に相当）に馴染み度グラフ及び馴染み度マップを表示する制御を行う。
プレコミュニケーションデータを入力する。取得手段２０４は、記憶手段２０３に記憶されているデータベースを読み込む。選択手段２０５は、対象者の氏名を選択する。特定手段２０６は、所定期間における、対象者に対応するプレコミュニケーションデータを特定する。算出手段２０７は、特定されたコミュニケーションについて、対象者が所属する部署と、参加者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、対象者についての当該対象者が所属する部署への馴染み度合いを示す馴染み度ｇを算出する。生成手段２０８は、コミュニケーションデータ、馴染み度グラフ、及び馴染み度マップを生成する。表示制御手段２０９は、ユーザ端末３０のディスプレイ（不図示；表示手段に相当）に馴染み度グラフ及び馴染み度マップを表示する制御を行う。
【0018】
図３は、サーバ１０のハードウェア構成を例示する図である。サーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、メモリ１０２、ストレージ１０３、及び通信ＩＦ（Interface）１０４を有するコンピュータ装置である。ＣＰＵ１０１は、プログラムを実行して各種の演算を行い、サーバ１０の他のハードウェア要素を制御する制御装置である。
メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行する際のワークエリアとして機能する主記憶装置である。ストレージ１０３は、各種のプログラム及びデータを記憶する不揮発性の補助記憶装置である。通信ＩＦ１０４は、所定の通信規格（例えばイーサネット（登録商標））に従って他の装置と通信する通信装置である。
メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行する際のワークエリアとして機能する主記憶装置である。ストレージ１０３は、各種のプログラム及びデータを記憶する不揮発性の補助記憶装置である。通信ＩＦ１０４は、所定の通信規格（例えばイーサネット（登録商標））に従って他の装置と通信する通信装置である。
【0019】
この例において、ストレージ１０３は、コンピュータ装置を情報処理システムＳにおけるサーバ１０として機能させるためのプログラム（以下「サーバプログラム」という）を記憶する。ＣＰＵ１０１がサーバプログラムを実行することにより、コンピュータ装置に図３の機能が実装される。ＣＰＵ１０１がサーバプログラムを実行している状態において、メモリ１０２及びストレージ１０３の少なくとも一方が記憶手段２０３の一例であり、ＣＰＵ１０１が、制御手段２０１、取得手段２０４、特定手段２０６、算出手段２０７、及び生成手段２０８の一例であり、通信ＩＦ１０４が、入力手段２０２、選択手段２０５、及び表示制御手段２０９の一例である。
【0020】
２．動作
２．１ プレコミュニケーションデータの入力
図４は、情報処理システムＳにおいてプレコミュニケーションデータ入力処理を行うサーバ１０の動作を例示する図である。図４に示すプレコミュニケーションデータ入力処理は、ユーザ端末３０のユーザからの指示によって開始される。ユーザは、サーバ１０にアクセス可能なユーザ端末３０を用いて、サーバ１０にアクセスする。
２．１ プレコミュニケーションデータの入力
図４は、情報処理システムＳにおいてプレコミュニケーションデータ入力処理を行うサーバ１０の動作を例示する図である。図４に示すプレコミュニケーションデータ入力処理は、ユーザ端末３０のユーザからの指示によって開始される。ユーザは、サーバ１０にアクセス可能なユーザ端末３０を用いて、サーバ１０にアクセスする。
【0021】
ステップＳ４０１において、入力手段２０２は、プレコミュニケーションデータベースに、プレコミュニケーションデータを入力する。プレコミュニケーションデータは、ユーザ端末３０のユーザの操作に応じて、ユーザ端末３０を介して入力される。プレコミュニケーションデータが入力されるタイミングは、例えば、ミーティングが終了したときである。プレコミュニケーションデータを入力する者は、入力するプレコミュニケーションデータに対応するミーティングに参加した従業員のいずれかである。
【0022】
図５は、プレコミュニケーションデータベースを例示する図である。プレコミュニケーションデータベースは、プレコミュニケーションデータとして、対象者氏名、日付、及び参加者氏名を記憶している。日付は、ミーティングが行われた日付である。例えば、対象者氏名が「山田 太郎」である者が２０２２年４月１日に行ったミーティングには、参加者氏名が「鈴木 花子」である者が参加した。対象者氏名、日付、及び参加者氏名を１セットとしたデータがプレコミュニケーションデータベースに入力されると、記憶手段２０３にあらかじめ記憶されている所定のアルゴリズムが、当該参加者氏名を対象者氏名とした新たなデータを生成する。例えば、対象者氏名が「鈴木 花子」である者が２０２２年４月１日に行ったミーティングについては、このアルゴリズムは、参加者氏名が「山田 太郎」である者が参加したことを示すデータを生成する。
【0023】
ステップＳ４０２において、記憶手段２０３は、ステップＳ４０１において入力されたプレコミュニケーションデータを記憶する。
【0024】
２．２ 馴染み度の生成
図６は、馴染み度生成処理を行うサーバ１０の動作を例示するフローチャートである。
図６に示す馴染み度生成処理は、ユーザ端末３０のユーザからの指示によって開始される。ユーザは、サーバ１０にアクセス可能なユーザ端末３０を用いて、サーバ１０にアクセスする。
図６は、馴染み度生成処理を行うサーバ１０の動作を例示するフローチャートである。
図６に示す馴染み度生成処理は、ユーザ端末３０のユーザからの指示によって開始される。ユーザは、サーバ１０にアクセス可能なユーザ端末３０を用いて、サーバ１０にアクセスする。
【0025】
ステップＳ６０１において、取得手段２０４は、プレコミュニケーションデータベース、従業員データベース、及び重みデータベースを読み込む。
【0026】
図７は、従業員データベースを例示する図である。従業員データベースは、例えば、企業の人事部門に所属する者によって管理されている。従業員データベースは、従業員氏名部署名、職種、エンゲージメント指標、及び馴染み度ｇを記憶している。部署名は、従業員氏名に対応する者が所属している部署の名称である。職種は、「ビジネス」、「エンジニア」、及び「マーケティング」の３種類で構成されている。「エンジニア」という職種は、企業における技術者に対応する職種である。「マーケティング」という職種は、企業の商材の販売又は利用促進を促す者に対応する職種である。「ビジネス」という職種は、「エンジニア」にも「マーケティング」にも対応しない者に対応する職種である。例えば、従業員氏名が「山田 太郎」である者は、部署名が「Ａ」である部署に所属していて、
職種は「ビジネス」である。エンゲージメント指標は、対象者の所属部署との結び付き度合いを指標化した値である。エンゲージメント指標は、所定のタイミングで所定のアルゴリズムを用いて計算される。エンゲージメント指標が高いほど、所属部署と従業員との関係性は良いと言える。例えば、従業員氏名が「山田 太郎」である者の２０２１年４月時点のエンゲージメント指標は、「３」である。従業員データベースに記憶されている馴染み度ｇは、過去に実施された馴染み度生成処理において生成された馴染み度である。例えば、従業員氏名が「山田 太郎」である者の２０２１年７月時点の馴染み度ｇは、「５」である。
職種は「ビジネス」である。エンゲージメント指標は、対象者の所属部署との結び付き度合いを指標化した値である。エンゲージメント指標は、所定のタイミングで所定のアルゴリズムを用いて計算される。エンゲージメント指標が高いほど、所属部署と従業員との関係性は良いと言える。例えば、従業員氏名が「山田 太郎」である者の２０２１年４月時点のエンゲージメント指標は、「３」である。従業員データベースに記憶されている馴染み度ｇは、過去に実施された馴染み度生成処理において生成された馴染み度である。例えば、従業員氏名が「山田 太郎」である者の２０２１年７月時点の馴染み度ｇは、「５」である。
【0027】
図８は、重みデータベースを例示する図である。重みデータベースは、例えば、企業の人事部門に所属する者によって管理されている。重みデータベースは、職種（業務内容に相当する）、所属部署に係る重みｗ１、連携部署に係る重みｗ２、及び他部署に係る重みｗ３を記憶している。ｗ１、ｗ２、及びｗ３は、馴染み度ｇを算出するための重みである。ｗ１、ｗ２、及びｗ３は、職種に応じて設定される。職種は、従業員の職種である。職種は、「ビジネス」、「エンジニア」、及び「マーケティング」の３種類で構成されている。所属部署とは、対象者が所属する部署のことである。連携部署とは、所属部署との業務における連携度合いが高い部署のことである。他部署とは、所属部署との業務における連携度合いが低い部署のことである。所属部署以外の部署は、連携部署又は他部署のいずれかに分類される。
【0028】
ステップＳ６０２において、選択手段２０５は、対象者を選択する。対象者は、ユーザ端末３０のユーザの操作に応じて、ユーザ端末３０を介して選択される。具体的には、ユーザが、従業員の氏名が表示されたユーザ端末３０において、表示された従業員の氏名のうち、任意の１名の氏名を選択する。
【0029】
ステップＳ６０３において、特定手段２０６は、ステップＳ６０２において選択された対象者が他の１以上の従業員と図ったコミュニケーションを特定する。具体的には、プレコミュニケーションデータベースから、対象者氏名に対応するレコードに含まれるデータを抽出する。例えば、ステップＳ６０２において選択された対象者の氏名が「山田 太郎」である場合、プレコミュニケーションデータベースから、従業員氏名が「山田 太郎」であるレコードに含まれるプレコミュニケーションデータを抽出する。
【0030】
ステップＳ６０４において、生成手段２０８は、ステップＳ６０３において抽出されたプレコミュニケーションデータを用いて、コミュニケーションデータを生成する。
【0031】
ステップＳ６０５において、記憶手段２０３は、ステップＳ６０４において生成されたコミュニケーションデータを記憶する。コミュニケーションデータは、コミュニケーションデータベースに記憶される。
【0032】
図９は、コミュニケーションデータベースを例示する図である。コミュニケーションデータベースは、例えば、企業の人事部門に所属する者によって管理されている。コミュニケーションデータベースは、コミュニケーションデータとして、従業員氏名に紐づけて、所属部署名、所属部署内の人数、所属部署内ＭＴＧ延べ人数、連携部署名、連携部署内の人数、連携部署ＭＴＧ実人数、他部署内の人数、及び他部署ＭＴＧ実人数を記憶している。所属部署名は、所属部署の名称である。所属部署内の人数は、所属部署に所属している従業員の人数である。所属部署内ＭＴＧ延べ人数は、所定期間に実施された対象者とのミーティングに参加した延べ人数のうち、対象者と同じ部署に所属する参加者の延べ人数である。連携部署名は、連携部署の名称である。連携部署内の人数は、連携部署に所属している従業員の人数である。連携部署ＭＴＧ実人数は、所定期間に実施された対象者とのミーティングに参加した人数のうち、連携部署に所属する参加者の実人数である。他部署内の人数は、他部署に所属している従業員の人数である。他部署ＭＴＧ実人数は、所定期間に実施された対象者とのミーティングに参加した人数のうち、他部署に所属する参加者の実人数である。具体的には、ある参加者が、ある対象者と同じ部署に所属し、所定期間内に当該対象者とミーティングを５回実施した場合、所属部署内ＭＴＧ延べ人数は５人分カウントされる。ある参加者が、ある対象者にとっての連携部署に所属し、所定期間内に当該対象者と５回実施した場合、連携部署内ＭＴＧ実人数は、１人分だけカウントされる。
なお、所属部署内の人数、連携部署内の人数、及び他部署内の人数はそれぞれ、所定期間最終日の時点における人数である。例えば、所定期間が２０２２年４月１日から２０２２年４月３０日までである場合、所属部署内の人数、連携部署内の人数、及び他部署内の人数はそれぞれ、２０２２年４月３０日の時点における人数である。
なお、所属部署内の人数、連携部署内の人数、及び他部署内の人数はそれぞれ、所定期間最終日の時点における人数である。例えば、所定期間が２０２２年４月１日から２０２２年４月３０日までである場合、所属部署内の人数、連携部署内の人数、及び他部署内の人数はそれぞれ、２０２２年４月３０日の時点における人数である。
【0033】
図９に示すコミュニケーションデータベースに係る企業が１００名の従業員を有する場合を例に挙げて説明する。例えば、従業員氏名が「山田 太郎」である者は、「Ａ」という部署に所属していて、「Ａ」は、５名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、「Ａ」に所属する従業員のうち、延べ４０名と一緒にミーティングを実施した。
「Ａ」の連携部署である「Ｂ」は、１０名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、「Ｂ」に所属する従業員のうち、５名と一緒にミーティングを実施した。「Ａ」の連携部署である「Ｄ」は、１５名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、「Ｄ」に所属する従業員のうち、６名と一緒にミーティングを実施した。「Ａ」の他部署は８０名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、他部署に所属する従業員のうち、４０名と一緒にミーティングを実施した。
「Ａ」の連携部署である「Ｂ」は、１０名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、「Ｂ」に所属する従業員のうち、５名と一緒にミーティングを実施した。「Ａ」の連携部署である「Ｄ」は、１５名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、「Ｄ」に所属する従業員のうち、６名と一緒にミーティングを実施した。「Ａ」の他部署は８０名の従業員を有している。「山田 太郎」は、所定期間に、他部署に所属する従業員のうち、４０名と一緒にミーティングを実施した。
【0034】
ステップＳ６０６において、算出手段２０７は、馴染み度ｇを算出する。馴染み度ｇは、所属部署における馴染み度ｇ１、連携部署における馴染み度ｇ２、及び他部署における馴染み度ｇ３を足し合わせて生成される。ｇ１は、ｗ１に所属部署ＭＴＧ延べ人数を乗じて、所属部署内の人数で除して生成される。ｇ２は、ｗ２に連携部署ＭＴＧ実人数を乗じて、連携部署内の人数で除して生成される。ｇ３は、ｗ３に他部署ＭＴＧ実人数を乗じて、他部署内の人数で除して生成される。すなわち、対象者が所属する部署と参加者が所属する部署とが同一の場合、対象者が所属する部署と参加者が所属する部署とことなるが業務上の関係性が所定度合い以上である場合、及び、対象者が所属する部署と参加者が所属する部署とが異なり、業務上の関係性が所定度合い未満である場合にそれぞれ対応して、コミュニケーションを図った回数についての重みづけを行っている。コミュニケーションを図った回数とは、対象者が参加者とミーティングを実施した回数のことである。本実施形態においては、所属部署ＭＴＧ延べ人数、連携部署ＭＴＧ実人数、及び他部署ＭＴＧ実人数のそれぞれが、ミーティングを実施した回数を表しているものとして用いられる。具体的には、所属部署ＭＴＧ延べ人数は、対象者が当該対象者の所属部署と同一の部署に所属する参加者とコミュニケーションを図った回数に相当する。連携部署ＭＴＧ実人数は、
対象者が当該対象者にとっての連携部署に所属する参加者とコミュニケーションを図った回数に相当する。他部署ＭＴＧ実人数は、対象者が当該対象者にとっての他部署に所属する参加者とコミュニケーションを図った回数に相当する。
対象者が当該対象者にとっての連携部署に所属する参加者とコミュニケーションを図った回数に相当する。他部署ＭＴＧ実人数は、対象者が当該対象者にとっての他部署に所属する参加者とコミュニケーションを図った回数に相当する。
【0035】
ｇ２及びｇ３に乗じる値が、ミーティングに参加した人の実人数である一方、ｇ１を生成する際にｗ１に乗じる値が、延べ人数である。したがって、馴染み度ｇは、対象者の所属部署と同じ部署に所属する人とミーティングを実施すればするほど高くなる。また、馴染み度ｇは、対象者の所属部署と異なる部署に所属する人のうち、同じ人と繰り返しミーティングを実施しても高くならず、より多くの人とミーティングを実施することによって、高くなる。
【0036】
例えば、対象者氏名が「山田 太郎」については、所属部署名が「Ａ」であって、職種が「ビジネス」であって、対象者においての所属部署内の人数が５名であって、所属部署ＭＴＧ延べ人数が４０名であって、ｗ１は１であるから、ｇ１は８である。また、ｗ２は２であって、連携部署名が「Ｂ」である部署において、連携部署内の人数が１０名であって、連携部署ＭＴＧ実人数が５名であって、連携部署名が「Ｄ」である部署において、連携部署内の人数が１０名であって、連携部署ＭＴＧ実人数が６名であるから、ｇ２は１．８である。さらに、ｗ３は５であって、他部署において、他部署内の人数が８０名であって、他部署ＭＴＧ実人数が４０名であるから、ｇ３は２．５である。したがって、ｇは１２．３である。
【0037】
ステップＳ６０７において、記憶手段２０３は、従業員データベースにおいて、対象者氏名に対応する従業員氏名を含むレコードに、ステップＳ６０８において生成された馴染み度ｇを記憶する。
【0038】
ステップＳ６０８において、生成手段２０８は、馴染み度グラフ及び馴染み度マップを生成する。馴染み度グラフは、対象者の馴染み度ｇの経時変化（推移に相当する）を示すグラフである。馴染み度マップは、対象者の馴染み度ｇが二次元平面上にマッピングすることによって生成されるマップである。
【0039】
図１０は、馴染み度グラフを例示する図である。馴染み度グラフは、１本の横軸及び２本の縦軸で構成されている。横軸は、日付を示している。２本の縦軸は、それぞれ、馴染み度ｇとエンゲージメント指標とを示している。馴染み度ｇは、ステップＳ６０７において記憶された馴染み度ｇである。エンゲージメント指標は、従業員データベースに記憶されている値である。馴染み度グラフは、馴染み度ｇ及びエンゲージメント指標の推移を示している。すなわち、馴染み度グラフは、算出手段２０７において算出された、複数の時点における馴染み度ｇを用いて生成されている。馴染み度グラフが生成されることによって、情報処理システムＳのユーザは、対象者の馴染み度ｇの経時変化を視覚的に容易に把握することができる。また、１つの馴染み度グラフにおいて、馴染み度ｇだけではなく、
エンゲージメント指標など他の指標に係るデータもともに示されることによって、馴染み度と他の指標との関係性を視覚的に容易に把握することができる。
エンゲージメント指標など他の指標に係るデータもともに示されることによって、馴染み度と他の指標との関係性を視覚的に容易に把握することができる。
【0040】
図１１は、サーバに表示される馴染み度マップを例示する図である。馴染み度マップは、所属部署以外の部署（すなわち連携部署及び他部署）との馴染み度ｇを示す横軸（自部署以外への関わり度合いを示す軸に相当する）、及び、所属部署との馴染み度ｇを示す縦軸（自部署への関わり度合いを示す軸に相当する）で構成されている。馴染み度マップは、４つのゾーンに分けられている。ゾーンの境界は、馴染み度マップの生成を指示するユーザ、例えば、人事部門に所属する者が予め設定しておく。馴染み度マップの右上に位置するゾーンは、所属部署とも所属部署以外の部署とも馴染み度ｇが高いことを示すゾーンである。このゾーンに位置する対象者は、所属部署とも所属部署以外の部署とも、バランスの良い関係性を構築していると想定される。馴染み度マップの右下に位置するゾーンは、所属部署以外の部署との馴染み度ｇが高いものの、所属部署との馴染み度ｇが低いことを示すゾーンである。このゾーンに位置する対象者は、所属部署以外の部署との関わりが強いものの所属部署との関わりが弱く、所属部署からの期待に応えられていない可能性があると想定される。馴染み度マップの左上に位置するゾーンは、所属部署との馴染み度ｇが高いものの、所属部署以外の部署との馴染み度ｇが低いことを示すゾーンである。このゾーンに位置する対象者は、所属部署とも所属部署以外の部署とも関わりが弱く、グリップがきかない状態であると想定される。馴染み度マップの左下に位置するゾーンは、所属部署とも所属部署以外の部署とも馴染み度ｇが低いことを示すゾーンである。このゾーンに位置する対象者は、所属部署との関わりが強いものの、所属部署以外の部署との関わりが弱く、蛸壺の可能性があると想定される。馴染み度マップにおいては、記憶手段２０３に記憶されている対象者の馴染み度ｇに対応する位置に、「★」が表示される。例えば、
図１１においては、馴染み度マップの右上に位置するゾーンに「★」が表示されているため、対象者は所属部署とも所属部署以外の部署とも馴染み度ｇが高いことを示すゾーンに属することがわかる。馴染み度ｇに対応する位置は、算出手段２０７によって決定される。馴染み度マップが生成されることによって、情報処理システムＳのユーザは、対象者の企業への馴染み度合いを視覚的に容易に把握することができる。
図１１においては、馴染み度マップの右上に位置するゾーンに「★」が表示されているため、対象者は所属部署とも所属部署以外の部署とも馴染み度ｇが高いことを示すゾーンに属することがわかる。馴染み度ｇに対応する位置は、算出手段２０７によって決定される。馴染み度マップが生成されることによって、情報処理システムＳのユーザは、対象者の企業への馴染み度合いを視覚的に容易に把握することができる。
【0041】
ステップＳ６０９において、記憶手段２０３は、ステップＳ６０６において生成された馴染み度グラフ及び馴染み度マップを記憶する。
【0042】
ステップＳ６１０において、表示制御手段２０９は、ユーザ端末３０のディスプレイにステップＳ６０６において生成された馴染み度グラフ及び馴染み度マップの表示する制御を行う。
【0043】
３．変形例
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。以下、変形例をいくつか説明する。以下の変形例に記載した事項のうち２つ以上のものが組み合わせて用いられてもよい。
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。以下、変形例をいくつか説明する。以下の変形例に記載した事項のうち２つ以上のものが組み合わせて用いられてもよい。
【0044】
プレコミュニケーションデータ及びコミュニケーションデータは、ミーティングに係るデータに限定されず、従業員同士のコミュニケーションに係るデータであればよい。プレコミュニケーションデータ及びコミュニケーションデータは、例えば、チャット又はメールに係るデータであってもよい。
【0045】
プレコミュニケーションデータは、ユーザ端末３０を介して入力されるのではなく、他の手段によって入力されてもよい。例えば、ミーティングのスケジュールを管理するシステム（不図示）が、所定のタイミングで、プレコミュニケーションデータベースにプレコミュニケーションデータを入力してもよい。また、プレコミュニケーションデータを入力する者は、入力するプレコミュニケーションデータに対応するミーティングに参加した従業員のいずれかに限定されず、ミーティングに参加していない人物であってもよい。プレコミュニケーションデータを入力する者は、例えば、ミーティングに参加した従業員の秘書であってもよい。
【0046】
従業員の職種は、ビジネス、エンジニア、及びマーケティングに限定されず、従業員の業務内容を示すものであればよい。職種は、例えば、販売職、企画職、又は営業職であってもよい。
【0047】
所属部署内の人数、連携部署内の人数、及び他部署内の人数はそれぞれ、所定期間最終日の時点における人数に限定されず、所定期間内における他の時点における人数であってもよい。例えば、所属部署内の人数、連携部署内の人数、及び他部署内の人数はそれぞれ、所定期間初日の時点における人数であってもよい。
【0048】
ステップＳ６０２において選択される対象者は、１人に限定されず、２人以上であってもよい。対象者が２人以上である場合、対象者それぞれについて馴染み度ｇが生成される。
【0049】
馴染み度グラフの縦軸の数は、２軸に限定されず、馴染み度ｇを示す１軸のみであってもよい。馴染み度グラフの縦軸の数が２軸の場合、一方の軸は馴染み度ｇを示す軸であるが、他方の軸はエンゲージメント指標に限定されず、例えば、部署又は企業に対する従業員の貢献度を示す指標であってもよい。
【0050】
エンゲージメント指標は、対象者と所属部署との結び付き度合いに限定されず、例えば、対象者と企業との結び付き度合いであってもよい。
【0051】
馴染み度グラフは、馴染み度ｇを用いて生成されるのではなく、ｇ１、ｇ２、又はｇ３を用いて生成されてもよい。また、ｇ１の推移、ｇ２の推移、及びｇ３の推移が、１つの馴染み度グラフにまとめて表示されてもよい。また、複数の対象者の馴染み度ｇの推移が、１つの馴染み度グラフにまとめて表示されてもよい。
【0052】
ユーザ端末３０は、ＰＣに限らず、ディスプレイ及び通信機能を備える端末であれば良い。ユーザ端末３０は、例えば、スマートフォン、又はタブレットＰＣなどの携帯端末であってもよい。
【0053】
情報処理システムＳにおける機能要素とハードウェア要素との対応関係は実施形態において例示したものに限定されない。例えば、実施形態においてサーバ１０の機能として説明したものの一部が、別のサーバに実装してもよい。あるいは、実施形態においてサーバ１０の機能として説明したものの一部を、ネットワーク上の他の装置に実装してもよい。
サーバ１０は物理サーバであってもよいし、仮想サーバ（いわゆるクラウドを含む）であってもよい。ユーザ端末３０の機能の一部または全部がサーバ１０に実装されてもよい。
サーバ１０は物理サーバであってもよいし、仮想サーバ（いわゆるクラウドを含む）であってもよい。ユーザ端末３０の機能の一部または全部がサーバ１０に実装されてもよい。
【0054】
情報処理システムＳの動作は上述した例に限定されない。情報処理システムＳの処理手順は、矛盾の無い限り、順序が入れ替えられてもよい。また、情報処理システムＳの一部の処理手順が省略されてもよい。
【0055】
要するに、本発明に係る情報処理システムにおいて、所定期間内において一の業務従事者が他の一以上の業務従事者と図ったコミュニケーションを特定するステップと、該特定されたコミュニケーションについて、前記一の業務従事者が属する部署と、前記他の一以上の業務従事者が属する部署との業務上の関連性に基づいて、当該一の業務従事者についての当該一の業務従事者が属する部署への馴染み度合いを示す指標を算出するステップとが実行されていればよい。
【0056】
実施形態において例示した各種のプログラムは、それぞれ、インターネット等のネットワークを介したダウンロードにより提供されてもよいし、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）等のコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体に記録された状態で提供されてもよい。
【符号の説明】
【0057】
１０…サーバ、２０…ネットワーク、３０…ユーザ端末、１０１…ＣＰＵ、１０２…メモリ、１０３…ストレージ、１０４…通信ＩＦ、２０１…制御手段、２０２…入力手段、２０３…記憶手段、２０４…取得手段、２０５…選択手段、２０６…特定手段、２０７…算出手段、２０８…生成手段、２０９…表示制御手段
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】