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特許7127819組織ビジョンのスコア化装置、組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定装置、組織ビジョン候補の生成装置、およびそれらの方法、プログラム、ならびに記録媒体
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-08-22
(45)【発行日】2022-08-30
(54)【発明の名称】組織ビジョンのスコア化装置、組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定装置、組織ビジョン候補の生成装置、およびそれらの方法、プログラム、ならびに記録媒体
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/06 20120101AFI20220823BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/06 328
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2018181624
(22)【出願日】2018-09-27
(65)【公開番号】P2020052745
(43)【公開日】2020-04-02
【審査請求日】2021-08-11
(73)【特許権者】
【識別番号】000232092
【氏名又は名称】ＮＥＣソリューションイノベータ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100115255
【弁理士】
【氏名又は名称】辻丸 光一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100154081
【弁理士】
【氏名又は名称】伊佐治 創
(72)【発明者】
【氏名】福井 知宏
(72)【発明者】
【氏名】西井 一輩
(72)【発明者】
【氏名】ファン ティー クァン
(72)【発明者】
【氏名】山本 純一
【審査官】松野 広一
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１０－２５７０３１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－１５３９３１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００７－１２２１４４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－１８２４８３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２００９－５０９２３０（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
記憶部、スコアセット生成部、および相関情報生成部を含み、前記記憶部は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データを記憶し、
組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とを紐づけて記憶し、
前記スコアセット生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成し、
前記相関情報生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する、
ことを特徴とする組織ビジョンのスコア化装置。
【請求項2】
前記相関情報は、組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定するためのスコア推定モデルであり、前記相関情報生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示すスコア推定モデルを生成する、請求項１記載のスコア化装置。
【請求項3】
記憶部、スコア推定部、およびマッチング判定部を含み、前記記憶部は、
相関情報記憶部、および構成単位記憶部を含み、
前記相関情報記憶部は、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を記憶し、
前記構成単位記憶部は、組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットを記憶し、
前記スコア推定部は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定し、
前記マッチング判定部は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記構成単位の価値志向性スコアセットは、
前記構成単位について、価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定装置。
【請求項4】
前記相関情報が、組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定するための、スコア推定モデルであり、組織ビジョンについて、その言語データとその価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により生成されたモデルである、請求項３記載のマッチング判定装置。
【請求項5】
前記マッチング判定部が、マッチングスコア算出部と、判定部とを含み、前記マッチングスコア算出部は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記判定部は、
前記マッチングスコアが基準値以下の場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチすると判定し、
前記マッチングスコアが基準値を超える場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしないと判定する、請求項３または４記載のマッチング判定装置。
【請求項6】
記憶部、マッチングスコア算出部、組織ビジョン候補生成部を含み、前記記憶部は、
組織ビジョン記憶部、および構成単位記憶部を含み、
前記組織ビジョン記憶部は、組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとを、紐付けて記憶し、
前記構成単位記憶部は、構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとを紐付けて記憶し、
前記マッチングスコア算出部は、
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記組織ビジョン候補生成部は、
基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択し；
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンサンプルについて、価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記グループは、
組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットは、
前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする組織ビジョン候補の生成装置。
【請求項7】
前記記憶部は、さらに、単語記憶部を含み、
前記単語記憶部は、組織ビジョンの言語データを構成する候補ワードと、前記候補ワードの価値志向性スコアセットとを、紐付けて記憶し、
前記組織ビジョン候補生成部は、
初期候補選択部、問題ワード検索部、および改変候補生成部を含み、
前記初期候補選択部は、
前記マッチングスコアが基準値を超える前記組織ビジョンサンプルを、初期組織ビジョン候補とし、
前記問題ワード検索部は、
前記初期組織ビジョン候補の言語データを、ワードに分解し、
前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記各分解ワードのうち、前記マッチングスコアの大きさの原因となるワードを、問題ワードとし、
前記改変候補生成部は、
前記初期組織ビジョン候補について、前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記問題ワードの削除、前記問題ワードから他の候補ワードへの置換、および他の候補ワードの追加のいずれかを行い、再度、言語データを構築して、新たな改変組織ビジョン候補を生成し；
前記候補ワードの価値志向性スコアセットは、
前記候補ワードについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表される、
請求項６記載の組織ビジョン候補の生成装置。
【請求項8】
データ群を使用し、前記データ群は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データを含み、
組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とを紐づけて含み、
スコアセット生成工程、および相関情報生成工程を含み、
前記スコアセット生成工程は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成し、
前記相関情報生成工程は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成し、
前記各工程が、コンピュータにより実行される、
ことを特徴とする組織ビジョンのスコア化方法。
【請求項9】
データ群を使用し、前記データ群は、
組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を含み、
組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットを含み、
スコア推定工程、およびマッチング判定工程を含み、前記スコア推定工程は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定し、
前記マッチング判定工程は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記構成単位の価値志向性スコアセットは、
前記構成単位について、価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表され、
前記各工程が、コンピュータにより実行される
ことを特徴とする組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定方法。
【請求項10】
データ群を使用し前記データ群は、
組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとを、紐付けて含み、
構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとを紐付けて含み、
マッチングスコア算出工程、および組織ビジョン候補生成工程を含み、
前記マッチングスコア算出工程は、
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記組織ビジョン候補生成工程は、
基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択し；
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンサンプルについて、価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記グループは、
組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットは、
前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表され、
前記各工程が、コンピュータにより実行される
ことを特徴とする組織ビジョン候補の生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、組織ビジョンのスコア化装置、組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定装置、組織ビジョン候補の生成装置、およびそれらの方法、プログラム、ならびに記録媒体に関する。
【背景技術】
【0002】
会社等の組織において、全体としての目的を達成するには、組織と、組織を構成するグループや個々のメンバーとが同じ方向を向くことが必要である。しかし、個人の場合、個々の価値観等は客観的に判断できるが、会社等の組織は、自然人ではないため、会社の価値観がどのようなものであるか、客観的に判断することはできない。価値観の推定については報告されている方法は、例えば、以前の情報と現在の情報とを比較することによって、変化した否かが判断できるにとどまっており、自然人ではない組織の価値観を、客観的に判断することは困難である（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１７－１８２４８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
そこで、本発明は、組織のビジョンを客観的に定量するための新たな装置および方法、ならびにその利用法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】
【0005】
前記目的を達成するために、本発明の組織ビジョンのスコア化装置は、
記憶部、スコアセット生成部、および相関情報生成部を含み、
前記記憶部は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データを記憶し、
組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とを紐づけて記憶し、
前記スコアセット生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成し、
前記相関情報生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する、
ことを特徴とする。
記憶部、スコアセット生成部、および相関情報生成部を含み、
前記記憶部は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データを記憶し、
組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とを紐づけて記憶し、
前記スコアセット生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成し、
前記相関情報生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する、
ことを特徴とする。
【0006】
本発明の組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定装置は、
記憶部、スコア推定部、およびマッチング判定部を含み、
前記記憶部は、
相関情報記憶部、および構成単位記憶部を含み、
前記相関情報記憶部は、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を記憶し、
前記構成単位記憶部は、組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットを記憶し、
前記スコア推定部は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定し、
前記マッチング判定部は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記構成単位の価値志向性スコアセットは、
前記構成単位について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表されることを特徴とする。
記憶部、スコア推定部、およびマッチング判定部を含み、
前記記憶部は、
相関情報記憶部、および構成単位記憶部を含み、
前記相関情報記憶部は、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を記憶し、
前記構成単位記憶部は、組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットを記憶し、
前記スコア推定部は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定し、
前記マッチング判定部は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記構成単位の価値志向性スコアセットは、
前記構成単位について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表されることを特徴とする。
【0007】
本発明の組織ビジョン候補の生成装置は、
記憶部、マッチングスコア算出部、組織ビジョン候補生成部を含み、
前記記憶部は、
組織ビジョン記憶部、および構成単位記憶部を含み、
前記組織ビジョン記憶部は、組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとを、紐付けて記憶し、
前記構成単位記憶部は、構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとを紐付けて記憶し、
前記マッチングスコア算出部は、
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記組織ビジョン候補生成部は、
基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記グループは、
組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットは、
前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする。
記憶部、マッチングスコア算出部、組織ビジョン候補生成部を含み、
前記記憶部は、
組織ビジョン記憶部、および構成単位記憶部を含み、
前記組織ビジョン記憶部は、組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとを、紐付けて記憶し、
前記構成単位記憶部は、構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとを紐付けて記憶し、
前記マッチングスコア算出部は、
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記組織ビジョン候補生成部は、
基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記グループは、
組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットは、
前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする。
【0008】
本発明の組織ビジョンのスコア化方法は、
データ群を使用し、
前記データ群は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データを含み、
組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とを紐づけて含み、
スコアセット生成工程、および相関情報生成工程を含み、
前記スコアセット生成工程は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成し、
前記相関情報生成工程は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する、ことを特徴とする。
データ群を使用し、
前記データ群は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データを含み、
組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とを紐づけて含み、
スコアセット生成工程、および相関情報生成工程を含み、
前記スコアセット生成工程は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成し、
前記相関情報生成工程は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する、ことを特徴とする。
【0009】
本発明の組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定方法は、
データ群を使用し、
前記データ群は、
組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を含み、
組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットが記憶され、
スコア推定工程、およびマッチング判定工程を含み、前記スコア推定工程は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定し、
前記マッチング判定工程は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記構成単位の価値志向性スコアセットは、
前記構成単位について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表されることを特徴とする。
データ群を使用し、
前記データ群は、
組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を含み、
組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットが記憶され、
スコア推定工程、およびマッチング判定工程を含み、前記スコア推定工程は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定し、
前記マッチング判定工程は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記構成単位の価値志向性スコアセットは、
前記構成単位について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表されることを特徴とする。
【0010】
本発明の組織ビジョン候補の生成方法は、
データ群を使用し
前記データ群は、
組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとを、紐付けて含み、
構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとが紐付けて記憶され、
マッチングスコア算出工程、および組織ビジョン候補生成工程を含み、
前記マッチングスコア算出工程は、
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記組織ビジョン候補生成工程は、
基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記グループは、
組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットは、
前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表されることを特徴とする。
データ群を使用し
前記データ群は、
組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとを、紐付けて含み、
構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとが紐付けて記憶され、
マッチングスコア算出工程、および組織ビジョン候補生成工程を含み、
前記マッチングスコア算出工程は、
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記組織ビジョン候補生成工程は、
基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記グループは、
組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットは、
前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表されることを特徴とする。
【0011】
本発明のプログラムは、本発明のスコア化方法、マッチング判定方法、または、組織ビジョン候補の生成方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【0012】
本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【0013】
本発明によれば、組織のビジョンをスコア化により客観的に定量できるため、例えば、組織と、それを構成するグループやメンバーとの方向性がマッチしているか否か等を、客観的に判断することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【発明を実施するための形態】
【0015】
本発明において、「組織」とは、複数の構成単位からなる集合体であり、例えば、会社、役所、学校、スポーツチーム、ＮＰＯ（Nonprofit Organization）、ＮＧＯ（non-governmental organizations）、その他団体等があげられる。「構成単位」は、組織を構成する単位であり、例えば、組織を構成する複数のグループ、または、組織を構成する複数の個人（メンバーともいう）であり、「グループ」は、複数の個人から構成される。前記組織が「会社」の場合、「グループ」は、例えば、支店および本店、部署（例えば、営業、総務、生産管理、開発等）、プロジェクトチーム、店舗、営業所等があげられ、「個人」は、例えば、社員、契約社員等である。
【0016】
本発明において、「価値志向性カテゴリー」とは、個人の価値観の種類を示す。価値志向性カテゴリーは、特に制限されず、例えば、心理学者Sprangerにより規定された、理論型、経済型、審美型、宗教型、権力型、および社会型の６種類が例示できる。個人の価値観は、例えば、各価値志向性カテゴリーへの該当度合いから判断でき、前記該当度合いは、例えば、個人のアンケート結果から、価値志向カテゴリーごとにスコアで表わすことができる。例えば、アンケートの回答結果から、個人ごとに、各価値志向性カテゴリーに対する各スコアが算出できるため、それらのスコアセットを、個人の価値志向性スコアセットとすることができる。また、前記価値志向性スコアセットにおいて最も高いスコアを示す価値志向性カテゴリーを、個人の主たる価値志向性カテゴリーとすることができる。なお、前記アンケート、および、前記アンケートに基づく価値志向性カテゴリーに対するスコア化は、例えば、既存の方法（例えば、「価値志向性尺度における尺度項目間の順序関係の分析」、教育心理学研究、2018、66、1-13）を利用できる。
【0017】
個人の価値志向性スコアは、例えば、下記表１のように表すことができる。下記表１において、ＩＤは、個人のＩＤであり、数値は、各価値志向性カテゴリー（理論型、経済型、審美型、宗教型、社会型、権力型）への該当度合いを示すスコアである。ＩＤ Ｎｏ．Ａの個人Ａは、理論型スコア１０、経済型スコア３、審美型スコア４４、宗教型スコア２、社会型スコア３２、権力型スコア１であり、これらが個人Ａの価値志向性スコアセット（理論１０、経済３、審美４４、宗教２、社会３２、権力１）となる。また、個人Ａの価値志向性スコアセットにおいて、審美型スコアが最も高いことから、個人Ａの主たる価値志向性カテゴリーは、「審美型」と判断できる。
【0018】
【表1】
【0019】
本発明において、「ビジョン」とは、例えば、将来あるべき姿についての構想、未来像、ミッション、目的等である。前述のように、組織が組織ビジョンを達成するには、組織のビジョンと組織を構成する構成単位（グループ、個人）のビジョンとが、同じ方向を向くことが重要であるが、同じか否かを示す指標がなく、客観的な判断が困難であった。これに対して、本発明は、組織の組織ビジョンを、構成単位の価値志向性カテゴリーを利用してスコアとして定量化することがポイントである。この定量化は、例えば、以下のような考え方に基づく。
【0020】
まず、組織のビジョンとして、複数の組織ビジョンサンプルを準備し、複数の個人により、各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無を評価してもらう。組織ビジョンサンプルとは、例えば、「いつでも、どこでも、誰にでも」、「新たな活力を生み出している社会を創りたい」、「人々の心を豊で活力あるものにするために」等の言語データである。前記複数の個人は、それぞれ、前述のように、主たる価値志向性カテゴリーを決定しておく。そして、複数の組織ビジョンサンプルについて、各価値志向性カテゴリーに属する個人であり且つ共感を示す人数をカウントすると、例えば、下記表２のような結果が得られる。下記表２において、ビジョンＩＤは、組織ビジョンサンプルの番号であり、各価値志向性カテゴリーに示されたスコアは、それぞれ、各価値志向性カテゴリーを主たる価値志向性カテゴリーとし且つ前記組織ビジョンサンプルに共感した個人の人数である。すなわち、組織ビジョンサンプルＩＤ１は、主たる価値志向性カテゴリーが理論型である個人のうち９９人、経済型である個人のうち１３人、審美型である個人のうち１２人、宗教型である個人のうち２人、社会型である個人のうち４人が、それぞれ共感したことを示す。そして、共感した人数を示すスコアセット、すなわち、「理論９９、経済１３、審美１２、宗教２、社会４、権力２３」が、組織ビジョンサンプルＩＤ１の価値志向性スコアセットとなる。
【0021】
【表2】
【0022】
前記組織ビジョンサンプルの言語データと前記価値志向性スコアセットとを、データセットとして使用することにより、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報が生成できる。前記相関情報は、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関情報であるため、例えば、新たな組織ビジョンＸを生成した場合、前記相関情報から、例えば、組織ビジョンＸの価値志向性スコアセットを推定できる。
【0023】
このように、本発明によれば、組織ビジョンを価値志向性スコアセットとして定量できるため、例えば、前記組織ビジョンが、前記構成単位にマッチしているか、前記構成単位が、前記組織ビジョンにマッチしているか、前記組織ビジョンにマッチする構成単位が、どのような構成単位であるか等も判定でき、さらに、前記組織の構成単位に適した組織ビジョンの設計にも利用できる。
【0024】
本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態には限定されない。なお、以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。
【0025】
［実施形態１］
本発明のスコア化装置およびスコア化方法の一例について、図を用いて説明する。
本発明のスコア化装置およびスコア化方法の一例について、図を用いて説明する。
【0026】
図１は、本実施形態のスコア化装置の一例を示すブロック図である。スコア化装置１は、記憶部１０、スコアセット生成部１１、相関情報生成部１２を含み、例えば、さらに、スコア推定部１３、入力部１４、出力部１５を備えてもよい。スコア化装置１は、例えば、スコア化システムともいう。スコア化装置１は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。
【0027】
前記通信回線網は、特に制限されず、公知の通信回線網を使用でき、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、例えば、インターネット回線、電話回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等があげられる。スコア化装置１は、各部の処理がクラウド上で行われてもよい。
【0028】
記憶部１０は、例えば、組織ビジョン記憶部１０１、および構成単位記憶部１０２を含む。組織ビジョン記憶部１０１は、組織ビジョンに関する組織ビジョンデータが記憶され、具体的には、複数の組織ビジョンサンプルＶＳについて、言語データが記憶される。前記言語データは、例えば、組織ビジョンを表す文字列データである。
【0029】
構成単位記憶部１０２は、組織を構成する構成単位に関する構成単位データが記憶され、具体的には、複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルＶＳに対する共感の有無とを紐づけて記憶される。
【0030】
これらの各種データは、例えば、入力部１４によって入力され、記憶部１０に記憶されてもよい。スコア化装置１は、例えば、外部装置から、入力部１４を介して、前記各種データが入力されてもよい。スコア化装置１は、例えば、前記外部装置と接続可能であり、具体例として、通信回線網を介して接続可能である。前記外部装置は、例えば、前記各種データが記憶されたデータベース、サーバー、端末等があげられ、前記端末は、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット、スマートフォン等である。前記通信回線網は、例えば、前述と同様である。
【0031】
スコアセット生成部１１は、組織ビジョンサンプルＶＳについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、組織ビジョンサンプルＶＳの価値志向性スコアセットＳＳとして生成する。組織ビジョンサンプルＶＳの価値志向性スコアセットＳＳは、例えば、記憶部１０の組織ビジョン記憶部１０１において、組織ビジョンサンプルＶＳの言語データに紐付けて、記憶される。
【0032】
相関情報生成部１２は、組織ビジョンサンプルＶＳについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットＳＳとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する。前記相関情報の生成において、前記言語データは、例えば、自然言語処理されたデータとして使用してもよい。前記相関情報は、例えば、記憶部１０の相関情報記憶部１０３に記憶される。
【0033】
相関情報生成部１２における前記相関情報は、例えば、組織ビジョンサンプルＶＳの価値志向性スコアセットＳＳを推定するためのスコア推定モデルである。この場合、相関情報生成部１２は、例えば、組織ビジョンサンプルＶＳについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットＳＳとを学習データセットとして、機械学習により、前記言語データと前記価値志向性スコアセットＳＳとの相関を示すスコア推定モデルを生成する。
【0034】
スコア化装置１が、さらに、スコア推定部１３を有する場合、スコア化装置１は、例えば共感を示す構成単位のカウントが不明な場合でも、新たなスコア化対象である被組織ビジョンＶＴについて、その価値志向性スコアセットＳＴを推定できる。新たな被組織ビジョンＶＴは、例えば、入力部１４により、その言語データが入力される。そして、スコア推定部１３は、被組織ビジョンＶＴの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、被組織ビジョンＶＴの価値志向性スコアセットＳＴを推定する。
【0035】
なお、前記被組織ビジョンＶＴの言語データとその価値志向性スコアセットＳＴとは、例えば、紐付けて、新たな、組織ビジョンサンプルＶＳの言語データをその価値志向性スコアセットＳＴとして、組織ビジョン記憶部１０１に記憶してもよい。そして、これらを前記学習データ等のデータセットとして使用し、機械学習等を行うことにより、前記スコア推定モデル等の相関情報をアップデートしてもよい。
【0036】
記憶部１０のデータ、スコアセット生成部１１で生成されたデータ、相関情報生成部１２で生成されたデータ、スコア推定部１３で生成されたデータ等は、例えば、出力部１５により、出力されてもよい。出力の形式は、特に制限されず、例えば、スコア化装置１が出力部１５として表示部を有する場合、前記表示部に出力してもよいし、出力部１５として通信デバイスを有する場合、前記通信デバイスを介して、接続された前記外部装置に出力してもよい。
【0037】
つぎに、図２に、スコア化装置１のハードウエア構成のブロック図を例示する。スコア化装置１は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）２０１、メモリ２０２、バス２０３、入力装置２０４、ディスプレイ２０５、通信デバイス２０６、記憶装置２０７等を有する。スコア化装置１の各部は、それぞれのインターフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス２０３を介して、相互に接続されている。
【0038】
ＣＰＵ２０１は、スコア化装置１の全体の制御を担うプロセッサであり、ＣＰＵには限定されず、他のプロセッサでもよい。スコア化装置１において、ＣＰＵ２０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的に、スコア化装置１は、例えば、ＣＰＵ２０１が、スコアセット生成部１１、相関情報生成部１２、スコア推定部１３等として機能する。
【0039】
スコア化装置１は、例えば、バス２０３に接続された通信デバイス２０６により、通信回路網に接続でき、前記通信回路網を介して、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、特に制限されず、例えば、前述の通りである。スコア化装置１と前記外部機器との接続方式は、特に制限されず、例えば、有線による接続でもよいし、無線による接続でもよい。前記有線による接続は、例えば、コードによる接続でもよいし、通信回線網を利用するためのケーブル等による接続でもよい。前記無線による接続は、例えば、通信回線網を利用した接続でもよいし、無線通信を利用した接続でもよい。前記通信回線網は、特に制限されず、例えば、公知の通信回線網を使用でき、前述と同様である。スコア化装置１と前記外部機器との接続形式は、例えば、ＵＳＢ等であってもよい。
【0040】
メモリ２０２は、例えば、メインメモリを含み、前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。ＣＰＵ２０１が処理を行う際には、例えば、後述する補助記憶装置に記憶されている、本発明のプログラム等の種々の動作プログラム２０８を、メモリ２０２が読み込み、ＣＰＵ２０１は、メモリ２０２からデータを受け取って、プログラム２０８を実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。メモリ２０２は、例えば、さらに、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を含む。
【0041】
記憶装置２０７は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。記憶装置２０７は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＦＤ（フロッピー（登録商標）ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置２０７は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）も例示できる。記憶装置２０７には、例えば、前述のように、動作プログラム２０８が格納され、前述のように、ＣＰＵ２０１を実行させる際、メモリ２０２が、記憶装置２０７から動作プログラム２０８を読み込む。また、記憶装置２０７は、例えば、前述の組織ビジョンデータ２０９、構成単位データ２１０、推定モデル等の相関情報２１１等を記憶する。
【0042】
スコア化装置１は、例えば、さらに、入力装置２０４、ディスプレイ２０５を有してもよい。入力装置２０４は、例えば、スキャナー、タッチパネル、キーボード等である。ディスプレイ２０５は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等があげられる。入力装置２０４は、例えば、入力部１４となり、ディスプレイ２０５は、例えば、出力部１５になる。
【0043】
つぎに、本実施形態のスコア化方法について説明する。本実施形態のスコア化方法は、例えば、図１および図２に示すスコア化装置１を用いて実施できる。なお、本実施形態のスコア化方法は、これらの図面に示すスコア化装置１の使用には限定されない。
【0044】
本実施形態のスコア化方法は、データ群を使用し、スコアセット生成工程、および相関情報生成工程を含む。
【0045】
前記データ群は、例えば、記憶装置２０７に記憶されたデータ群が使用でき、前述のように、記憶装置２０７は、前記データ群として、複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データが記憶され、組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とが紐づけて記憶されている。記憶装置２０７は、例えば、スコア化装置１の記憶部１０であり、記憶される各種データは、前述の通りである。
【0046】
前記スコアセット生成工程は、複数の組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成する。前記スコアセット生成工程は、例えば、スコア化装置１のスコアセット生成部１１により実行できる。
【0047】
前記相関情報生成工程は、前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する。前記相関情報は、例えば、前述したスコア推定モデルである。この場合、前記相関情報生成工程は、例えば、前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示すスコア推定モデルを生成する。前記相関情報生成工程は、例えば、スコア化装置１の相関情報生成部１２により実行できる。
【0048】
本実施形態のスコア化方法は、例えば、さらに、スコア推定工程を含み、前記スコア推定工程は、スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定する。前記スコア推定工程は、例えば、スコア化装置１のスコア推定部１３により実行できる。
【0049】
本実施形態によれば、前記相関情報が生成されるため、これを用いて、例えば、新たな組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定できる。そして、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、組織の構成単位の価値志向性スコアセットとは、両者が類似している程、両者はマッチしており、両者が非類似であるほど、両者はマッチしていないと考えることができる。このため、組織ビジョンに適した構成単位を知りたい場合は、例えば、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットＸを推定すれば、推定されたスコアセットＸ（例えば、理論１０、経済３、審美４４、宗教２、社会３２、権力１）と類似する価値志向性スコアセットＹを示す構成単位が、前記組織ビジョンに適していると判断できる。本発明の利用については、これらの例には限定されない。
【0050】
［実施形態２］
本発明のマッチング判定装置およびマッチング判定方法の一例について、図を用いて説明する。
本発明のマッチング判定装置およびマッチング判定方法の一例について、図を用いて説明する。
【0051】
図３は、本実施形態のマッチング判定装置の一例を示すブロック図である。マッチング判定装置２は、記憶部１０、スコア推定部１３、マッチング判定部２１を含み、例えば、さらに、入力部１４、出力部１５を備えてもよい。マッチング判定装置２は、例えば、マッチングシステムともいう。マッチング判定装置２は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。
【0052】
マッチング判定装置２は、例えば、前記実施形態１におけるスコア化装置の構成を全て備えてもよいし、前記実施形態１におけるスコア化装置と接続可能であってもよい。
【0053】
記憶部１０は、構成単位記憶部１０２、および相関情報記憶部１０３を含む。構成単位記憶部１０２は、組織を構成する構成単位に関する構成単位データが記憶され、具体的には、前記構成単位の価値志向性スコアセットが記憶されている。前記構成単位の価値志向性スコアセットは、例えば、前記構成単位について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される。
【0054】
前記構成単位が個人の場合、例えば、前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される。また、前記構成単位がグループの場合、例えば、前記グループの価値志向性スコアセットは、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表される。前記平均価値志向性スコアセットは、例えば、下記表３が参照できる。前記表１に示すＩＤ Ａ～Ｃが、ＩＤ １のグループ１に属するメンバー（個人）であると仮定する。グループ１の平均価値志向性スコアセットは、例えば、メンバーＡ～Ｄについて、各価値志向性スコアの平均を算出することで、得られる。すなわち、「理論２３．００、経済１１．７５、審美１９．５０、宗教２４．７５、社会２６．７５、権力１８．００」が、グループ１の平均価値志向性スコアセットとなる。
【0055】
【表3】
【0056】
相関情報記憶部１０３は、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を記憶する。前記相関情報は、前記実施形態１と同様であり、前記スコア推定モデルが好ましい。
【0057】
スコア推定部１３は、スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定する。前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表される。スコア推定部１３は、前記実施形態１と同様である。
【0058】
マッチング判定部２１は、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定する。
【0059】
マッチング判定部２１は、例えば、マッチングスコア算出部と、判定部とを含む。前記マッチングスコア算出部は、例えば、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出する。
【0060】
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットＸと、前記構成単位の価値志向性スコアセットＹとのアライメントは、例えば、図５を参照できる。図５は、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットＸ（□）と、前記構成単位の価値志向性スコアセットＹ（〇）とを、プロットしたグラフである。前記グラフは、価値志向性カテゴリーごとにプロットしていることから、前記各価値志向性カテゴリーにおいて、被組織ビジョンのスコアｘと、構成単位のスコアｙとの差（差の絶対値｜ｘ－ｙ｜）が小さい程（差を示すグラフ中の矢印の長さが短い程）、前記カテゴリーについて両者は類似し、前記差が大きい程（差を示すグラフ中の矢印の長さが長い程）、前記カテゴリーについて両者が非類似であり、前記差がなければ（差を示すグラフ中の矢印がない）、前記カテゴリーについて両者は一致となる。
【0061】
そして、これらの前記各カテゴリーにおける両者の差に基づいて、例えば、図５の式１を用いて、両者の全体の差をマッチングスコアｆ（ｘ，ｙ）として算出する。前記式において、各要素は、以下の通りである。調整パラメータＣは、スコアの範囲（例えば、０．０～１．０等）を調整するパラメータである。
Ｎ：構成単位（グループ）に属する人数
Ｃ：調整パラメータ
ｘｉ：被組織ビジョンの各価値志向性カテゴリーのスコア
ｙｉ：構成単位の各価値志向性カテゴリーのスコア
Ｎ：構成単位（グループ）に属する人数
Ｃ：調整パラメータ
ｘｉ：被組織ビジョンの各価値志向性カテゴリーのスコア
ｙｉ：構成単位の各価値志向性カテゴリーのスコア
【0062】
そして、前記判定部は、前記マッチングスコアが基準値以下の場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチすると判定し、前記マッチングスコアが基準値を超える場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしないと判定する。
【0063】
前記判定部は、前記マッチングスコアが基準値以下の場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチすると判定し、前記マッチングスコアが基準値を超える場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしないと判定する。前記基準値は、特に制限されず、任意に設定でき、マッチングの判断を緩くする場合は、前記基準値を相対的に大きく設定し、マッチングの判断を厳しくする場合は、前記基準値を相対的に小さく設定する。
【0064】
図４に、マッチング判定装置２のハードウエア構成のブロック図を例示する。マッチング判定装置２は、例えば、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、バス２０３、入力装置２０４、ディスプレイ２０５、通信デバイス２０６、記憶装置２０７等を有する。マッチング判定装置２の各部は、それぞれのインターフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス２０３を介して、相互に接続されている。
【0065】
ＣＰＵ２０１は、マッチング判定装置２の全体の制御を担うプロセッサであり、ＣＰＵには限定されず、他のプロセッサでもよい。マッチング判定装置２において、ＣＰＵ２０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的に、マッチング判定装置２は、ＣＰＵ２０１が、スコア推定部１３、マッチング判定部２１等として機能する。
【0066】
マッチング判定装置２は、例えば、バス２０３に接続された通信デバイス２０６により、通信回路網に接続でき、前記通信回路網を介して、外部機器とも接続できる。前記外部機器および接続方式は、特に制限されず、例えば、前記実施形態１と同様である。
【0067】
メモリ２０２は、例えば、メインメモリを含み、前記実施形態１と同様である。記憶装置２０７は、例えば、前記実施形態１と同様である。記憶装置２０７は、例えば、前述の組織ビジョンデータ２０９、構成単位データ２１０、推定モデル等の相関情報２１１等を記憶する。
【0068】
マッチング判定装置２は、例えば、前記実施形態１と同様に、入力装置２０４、ディスプレイ２０５を有してもよい。
【0069】
つぎに、本実施形態のマッチング判定方法について説明する。本実施形態のマッチング判定方法は、例えば、図３および図４に示すマッチング判定装置２を用いて実施できる。なお、本実施形態のマッチング判定方法は、これらの図面に示すマッチング判定装置２の使用には限定されない。
【0070】
本実施形態のマッチング判定方法は、データ群を使用し、スコア推定工程、およびマッチング判定工程を含む。
【0071】
前記データ群は、例えば、記憶装置２０７に記憶されたデータ群が使用でき、前述のように、記憶装置２０７は、前記データ群として、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報が記憶され、組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットが記憶されている。記憶装置２０７は、例えば、マッチング判定装置２の記憶部１０であり、記憶される各種データは、前述の通りである。
【0072】
前記スコア推定工程は、スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定する。前記スコア推定工程は、例えば、マッチング判定装置２のスコア推定部１３により実行できる。
【0073】
前記マッチング判定工程は、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定する。前記マッチング判定工程は、例えば、マッチング判定装置２のマッチング判定部２１により実行できる。
【0074】
前記マッチング判定工程は、例えば、マッチングスコア算出工程と、判定工程とを含んでもよい。前記マッチングスコア算出工程は、例えば、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、前記判定工程は、前記マッチングスコアが基準値以下の場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチすると判定し、前記マッチングスコアが基準値を超える場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしないと判定する。
【0075】
本発明によれば、このように、前記価値志向性スコアセットを利用することで、前記組織ビジョンと前記構成単位とがマッチするか否かを判定することができる。
【0076】
また、本発明によれば、さらに、両者がマッチしていないと判定される場合、両者がマッチしていると判定されるが、十分ではないと考えられる場合、例えば、前記組織ビジョンに適した前記構成単位となるための情報も得ることができる。すなわち、前記マッチング判定工程において、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットと前記構成単位の価値志向性スコアセットとをアライメントすると、例えば、前記組織ビジョンと前記構成単位との間でスコア差が生じる価値志向性カテゴリーが抽出できる。具体的に、例えば、前記図５のグラフを参照した場合、審美型、宗教型、理論型の順で大きな差が発生する。具体的には、審美型および理論型については、前記組織ビジョンのスコアＸが大きく、宗教型については、前記構成単位のスコアが大きい。このため、前記アライメントした構成単位を、前記組織ビジョンにマッチした構成単位にするには、例えば、前記構成単位がグループの場合は、審美型、理論型のスコアが相対的に高く、宗教型のスコアが相対的に低い個人をグループのメンバーに追加することが考えられる。このため、前記判定工程において、両者のスコア差が、基準値を超える価値志向性カテゴリーを、前記構成単位に追加すべき個人の価値志向性カテゴリーとして、判定することもできる。
【0077】
［実施形態３］
本発明の組織ビジョン候補の生成装置および組織ビジョン候補の生成方法の一例について、図を用いて説明する。
本発明の組織ビジョン候補の生成装置および組織ビジョン候補の生成方法の一例について、図を用いて説明する。
【0078】
図６は、本実施形態の生成装置の一例を示すブロック図である。生成装置３は、記憶部１０、マッチングスコア算出部３１、組織ビジョン候補生成部３２を含む。生成装置３は、例えば、さらに、スコア推定部１３、入力部１４、出力部１５を備えてもよい。生成装置３は、例えば、生成システムともいう。生成装置３は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。
【0079】
生成装置３は、例えば、前記実施形態１におけるスコア化装置または前記実施形態２におけるマッチング判定装置の構成を全て備えてもよいし、前記実施形態１におけるスコア化装置または前記実施形態２におけるマッチング判定装置と接続可能であってもよい。
【0080】
記憶部１０は、組織ビジョン記憶部１０１、および構成単位記憶部１０２を含む。組織ビジョン記憶部１０１は、組織ビジョンデータが記憶され、具体的には、前記組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとが、紐付けて記憶される。前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットは、例えば、前記実施形態１で説明したように、アンケート結果から得られたスコアセットでもよいし、前記相関情報に基づいて得られたスコアセットでもよい。後者の場合、前記価値志向性スコアセットは、例えば、生成装置３において前記相関情報に基づいて推定したスコアセットであり、それを記憶してもよいし、外部装置において前記相関情報に基づいて推定したスコアセットであり、入力部１４を介して外部装置から取得し、記憶してもよい。構成単位記憶部１０２は、組織を構成する構成単位に関する構成単位データが記憶され、具体的には、前記構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットが紐付けて記憶されている。前記グループは、組織を構成する複数の個人からなるグループであり、前記グループの価値志向性スコアセットは、前述と同様に、前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される。
【0081】
マッチングスコア算出部３１は、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出する。マッチングスコア算出部３１は、前記実施形態２の前記マッチングスコア算出部と同様である。
【0082】
組織ビジョン候補生成部３２は、基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択する。
【0083】
生成装置３は、例えば、記憶部１０が、さらに、相関情報記憶部１０３を含み、さらに、スコア推定部１３を含んでもよい。相関情報記憶部１０３は、例えば、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を記憶する。前記相関情報は、前記実施形態１と同様であり、前記スコア推定モデルが好ましい。
【0084】
スコア推定部１３は、スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記組織ビジョンサンプルの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定する。スコア推定部１３は、例えば、前記実施形態１と同様である。前記推定された価値志向性スコアセットは、例えば、前記組織ビジョンサンプルに紐付けて、前記記憶部の組織ビジョン記憶部に記憶される。
【0085】
生成装置３は、例えば、構成単位記憶部１０２が、個人情報記憶部、およびグループ情報記憶部を含み、さらに、グループスコア算出部を含んでもよい。
【0086】
前記個人情報記憶部は、個人と、前記個人の価値志向性スコアセットとが紐付けて記憶されている。また、前記グループ情報記憶部は、グループと、前記グループを構成する複数の個人と、前記グループの価値志向性スコアセットとが紐付けて記憶されている。前記個人の価値志向性スコアセットおよび前記グループの価値志向性スコアセットは、例えば、前記実施形態１等と同様である。
【0087】
前記グループスコア算出部は、例えば、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから、平均価値志向性スコアセットを算出する。前記算出した平均価値志向性スコアセットは、例えば、記憶部１０の前記グループ情報記憶部に、前記グループの価値志向性スコアセットとして、前記グループに紐付けて記憶される。
【0088】
生成装置３は、例えば、各種データを記憶した外部機器（例えば、データベース、サーバ等）と接続可能であり、記憶部１０に記憶される各種データは、例えば、生成装置３の使用時において、前記外部機器から入力部１４を介して入力され、また、記憶部１０に記憶されてもよい。
【0089】
図７に、生成装置３のハードウエア構成のブロック図を例示する。生成装置３は、例えば、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、バス２０３、入力装置２０４、ディスプレイ２０５、通信デバイス２０６、記憶装置２０７等を有する。生成装置３の各部は、それぞれのインターフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス２０３を介して、相互に接続されている。
【0090】
ＣＰＵ２０１は、生成装置３の全体の制御を担うプロセッサであり、ＣＰＵには限定されず、他のプロセッサでもよい。生成装置３において、ＣＰＵ２０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的に、生成装置３は、例えば、ＣＰＵ２０１が、スコア推定部１３、マッチングスコア算出部３１、組織ビジョン候補生成部３２等として機能する。
【0091】
生成装置３は、例えば、バス２０３に接続された通信デバイス２０６により、通信回路網に接続でき、前記通信回路網を介して、外部機器とも接続できる。前記外部機器および接続方式は、特に制限されず、例えば、前記実施形態１と同様である。
【0092】
メモリ２０２は、例えば、メインメモリを含み、前記実施形態１と同様である。記憶装置２０７は、例えば、前記実施形態１と同様である。記憶装置２０７は、例えば、前述の組織ビジョンデータ２０９、構成単位データ２１０、推定モデル等の相関情報２１１等を記憶する。
【0093】
生成装置３は、例えば、前記実施形態１と同様に、入力装置２０４、ディスプレイ２０５を有してもよい。
【0094】
つぎに、本実施形態の生成方法について説明する。本実施形態の生成方法は、例えば、図６および図７に示す組織ビジョン候補の生成装置３を用いて実施できる。なお、本実施形態の生成方法は、これらの図面に示す生成装置３の使用には限定されない。
【0095】
本実施形態の生成方法は、データ群を使用し、マッチングスコア算出工程、および組織ビジョン候補生成工程を含む。
【0096】
前記データ群は、例えば、記憶装置２０７に記憶されたデータ群が使用でき、前述のように、記憶装置２０７は、前記データ群として、組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとが、紐付けて記憶され、構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとが紐付けて記憶されている。記憶装置２０７は、例えば、生成装置３の記憶部１０であり、記憶される各種データは、前述の通りである。
【0097】
前記マッチングスコア算出工程は、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出する。前記マッチングスコア算出工程は、例えば、生成装置３のマッチングスコア算出部３１により実行できる。
【0098】
前記組織ビジョン候補生成工程は、基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択する。前記組織ビジョン候補生成工程は、例えば、生成装置３の組織ビジョン候補生成部３２により実行できる。
【0099】
本実施形態の生成方法において、記憶装置２０７は、さらに、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報が記憶され、さらに、スコア推定工程を含んでもよい。前記スコア推定工程は、例えば、前記組織ビジョンサンプルの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定し、前記推定された価値志向性スコアセットは、前記組織ビジョンサンプルに紐付けて、記憶部１０の組織ビジョン記憶部１０１に記憶される。前記スコア推定工程は、例えば、生成装置３のスコア推定部１３により実行できる。
【0100】
本実施形態の生成方法において、例えば、記憶装置２０７は、さらに、組織ビジョンの言語データを構成する候補ワードと、前記候補ワードの価値志向性スコアセットとが、紐付けて記憶され、前記組織ビジョン候補生成工程は、初期候補選択工程、問題ワード検索工程、および改変候補生成工程を含み、前記初期候補選択工程は、前記マッチングスコアが基準値を超える前記組織ビジョンサンプルを、初期組織ビジョン候補とし、前記問題ワード検索工程は、前記初期組織ビジョンの言語データを、ワードに分解し、前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記各分解ワードのうち、前記マッチングスコアの大きさの原因となるワードを、問題ワードとし、前記改変候補生成工程は、前記初期組織ビジョンについて、前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記問題ワードの削除、前記問題ワードから他の候補ワードへの置換、および他の候補ワードの追加のいずれかを行い、再度、言語データを構築して、新たな改変組織ビジョン候補を生成する。
【0101】
本実施形態の生成方法において、例えば、記憶装置２０７は、個人と、前記個人の価値志向性スコアセットとが紐付けて記憶され、グループと、前記グループを構成する複数の個人と、前記グループの価値志向性スコアセットとが紐付けて記憶され、さらに、グループスコア算出工程を含む。前記グループスコア算出工程は、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから、平均価値志向性スコアセットを算出し、前記算出した平均価値志向性スコアセットは、記憶部１０の前記グループ情報記憶部に、前記グループの価値志向性スコアセットとして、前記グループに紐付けて記憶される。
【0102】
本実施形態の生成方法について、具体例として、生成装置３を使用し、組織ビジョンサンプルを改変して、構成単位である特定のグループに対してマッチする組織ビジョン候補を生成する方法について、説明する。なお、これらは一例であって、本発明は、何ら制限されない。
【0103】
前記データ群が記憶された記憶装置として、個人のデータベース（メンバーＤＢ）、組織ビジョンサンプルのデータベース（ビジョンサンプルＤＢ）、候補ワードのデータベース（ワードＤＢ）を準備する。これらのデータベースは、例えば、生成装置３の記憶部１０でもよいし、前記外部機器でもよい。後者の場合、生成装置３と前記外部機器とを、例えば、通信回線網等を介して接続して、前記外部機器から必要なデータを生成装置３に入力すればよい。
【0104】
前記メンバーＤＢには、表４（Ａ）に示すように、組織のグループを構成するメンバーのそれぞれについて、ＩＤと、価値志向性スコアセットとが、紐づけて記憶されている。前記ビジョンサンプルＤＢには、表４（Ｂ）に示すように、組織ビジョンサンプルのそれぞれについて、ＩＤと、文字列データと、価値志向性スコアセットとが、紐づけて記憶されている。前記ワードＤＢには、表４（Ｃ）に示すように、候補ワードのそれぞれについて、ＩＤと、ワードデータと、価値志向性スコアセットとが、紐づけて記憶されている。
【0105】
【表4】
【0106】
まず、前記メンバーＤＢに記憶されている前記グループを構成するメンバーＡ～Ｄの価値志向性スコアセットから、グループの平均価値志向性スコアセットを算出する。
【0107】
つぎに、前記ビジョンサンプルＤＢに記憶されている組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、算出した前記グループの平均価値志向性スコアセットとをアライメントして、前記図５に示す式１から、マッチングスコアを算出する。前記式１によるマッチングスコアは、値が小さい程マッチすることを意味する。そして、マッチングスコアが基準値以下である組織ビジョンサンプルを一次候補として選択し、下記表５に示すように、マッチングスコアの小さい順に、一次候補のリストとして、ディスプレイ２０５等への表示、前記外部機器への通信等により出力する。
【0108】
【表5】
【0109】
そして、さらに、前記一次候補の組織ビジョンサンプルを改変して、前記グループに適した組織ビジョン候補を生成する。組織ビジョンの最適化の一例として、図８にフローチャートを示す。
【0110】
まず、前記リストから、改変する前記一次候補の組織ビジョンサンプルを選択する。前記組織ビジョンサンプルは、例えば、前記リストの上位から順に選択してもよいし、出力された前記リストからユーザが選択したものでもよい。組織ビジョンサンプルＶ４を選択したと仮定して、以下、説明する。
【0111】
まず、工程（Ｓ０１）において、選択した組織ビジョンサンプルＶ４の最適化処理について、ループカウンタを初期化する（ｋ＝０）。つぎに、工程（Ｓ０２）において、組織ビジョンサンプルの文字データを、ワードごとに分解する（ｖ→ｗ１、・・・ｗｎ）。選択ビジョンサンプルＶ４を分解したワードの一群をワード群０と呼ぶ。工程（Ｓ０３）において、ワード群０の各ワードについて、前記ワードＤＢに基づいて、価値志向性スコアセットを検索する（ｗｉ→ｓｉ）。そして、工程（Ｓ０４）において、組織ビジョンサンプルＶ４に含まれる全てのワードの前記価値志向性スコアセットを足し、ワードの数（ｎ）で割ることにより、組織ビジョンサンプルＶ４を構成するワード群０について、価値志向性スコアセットの平均値を求める（Ｓ＝（ｓ１＋・・・ｓｎ）／ｎ）。
【0112】
つぎに、工程（Ｓ０５）において、前記組織ビジョンサンプルＶ４のワードの平均価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとの間のスコア差を算出する。具体的には、前記メンバーＤＢにおけるメンバーＡ～Ｄ（Ｎ＝４）の平均価値志向性スコアとの、スコア差を算出する（ｄＳ＝Ｓ－（ｍ１＋・・・＋ｍｎ）／Ｎ）。
【0113】
工程（Ｓ０６）において、前記算出したスコア差から、絶対値最大要素の抽出を行う。ここで、得られたスコア差は、価値志向性の６要素（要素番号１：理論、要素番号２：経済、要素番号３：審美、要素番号４：宗教、要素番号５：社会、要素番号６：権力）からなるベクトル（ｄｓ１、・・・、ｄｓ６）になっている。これらのスコア差ベクトルの絶対値最大要素ｍａｘ（|ｄｓ１|、・・・、|ｄｓ６|）を抽出し、それをΔとする。同時に、選択した要素番号をｊとする。ここでは、Δ＝｜ｄｓ４｜、ｊ＝４として、以下、説明を続ける。
【0114】
そして、工程（Ｓ０７）において、Δ＞Ｔ（収束判定閾値）であり且つｋ（ループカウンタ）＜Ｌ（反復回数）の場合（ＹＥＳ）、工程（Ｓ０８）において、ループカウンタをカウントアップ（ｋ＝ｋ＋１）する。前記収束判定閾値Ｔは、最適化アルゴリズムによって最適なワードの組み合わせに到達したこと、すなわち、最適化が完了したこと、を判定する、事前指定されるパラメータである。前記反復回数Ｌは、最適化アルゴリズムが収束しない場合に、最適化の反復を打ち切るための最大反復回数である。
【0115】
工程（Ｓ０９）において、組織ビジョンサンプルＶ４のワードのうち、問題ワードを特定する。ワードのビジョンスコアｓｉの６要素（ｓｉ１、・・・、ｓｉ６）のうち、絶対値最大要素Δとして採用したｊ番目の要素ｓｉｊを取り出し、ｄｓｊ＞０の場合は、ｓｉｊが最大のワードｗｉを特定し、ｄｓｊ＜０の場合は、ｓｉｊが最小のワードｗｉを特定する。
【0116】
工程（Ｓ１０）組織ビジョンサンプルＶ４のワードのうち、問題ワードについて、前記ワードＤＢの候補ワードとの置換を行う。候補ワードの選択は、ｊ＝４の場合、問題ワードの補正されたスコア（ｓｉ１、ｓｉ２、ｓｉ３、ｓｉ４－ｄｓ４、ｓｉ５、ｓｉ６）と最もスコア差が小さいワードを選択することで行う。組織ビジョンサンプルＶ４のワード群０について、候補ワードへの置換が行われた後のワード群を、ワード群１という。
【0117】
前記候補ワードとの置換を行った組織ビジョンサンプルＶ４のワード群１について、ワード群０と同様に、ワード群１の価値志向性スコアセットの平均値の算出以降を行う（工程（Ｓ０４）～（Ｓ０７））。そして、工程（Ｓ０７）において、Δ≦Ｔまたはｋ≧Ｌとなったら（ＮＯ）、工程（Ｓ１１）において、その時点のワード群から、組織ビジョンの再構築を行う。再構築された組織ビジョンを、最適化された組織ビジョン候補（二次候補、ＶＯＰＴ）として決定する（Ｓ１２）。
【0118】
最適化された組織ビジョン候補は、例えば、実際に組織および対象となるグループとが判定を行う。そして、採用された場合は、前記組織ビジョン候補の言語データおよび価値志向性スコアデータ、前記グループおよびメンバーの価値志向性スコアデータは、新たなデータセットとして、記憶してもよい。また、不採用の場合は、新たな一次候補について、同様に最適化を行なえばよい。
【0119】
また、採用された各種データは、例えば、前記相関情報を更新するためのデータセットとして使用でき、また、それを用いて更新された相関情報は、さらに記憶される。また、採用された組織ビジョン候補のワードは、例えば、さらに、前記ワードＤＢに記憶させ、ＤＢを更新してもよい。
【0120】
［実施形態４］
本実施形態のプログラムは、前記本発明の各方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、前述のような記憶媒体等があげられる。
本実施形態のプログラムは、前記本発明の各方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、前述のような記憶媒体等があげられる。
【0121】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【0122】
＜付記＞
上記の実施形態および実施例の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
記憶部、スコアセット生成部、および相関情報生成部を含み、
前記記憶部は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データを記憶し、
組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とを紐づけて記憶し、
前記スコアセット生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成し、
前記相関情報生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する、
ことを特徴とする組織ビジョンのスコア化装置。
（付記２）
前記相関情報は、組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定するためのスコア推定モデルであり、
前記相関情報生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示すスコア推定モデルを生成する、付記１記載のスコア化装置。
（付記３）
さらに、スコア推定部を含み、
前記スコア推定部は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定する、付記１または２記載のスコア化装置。
（付記４）
前記言語データが、文字列データである、付記１から３のいずれかに記載のスコア化装置。
（付記５）
前記価値志向性カテゴリーが、理論型、経済型、審美型、宗教型、権力型、および社会型を含む、付記１から４のいずれかに記載のスコア化装置。
（付記６）
前記構成単位が、組織を構成する複数の個人からなるグループ、または、個人である、付記１から５のいずれかに記載のスコア化装置。
（付記７）
記憶部、スコア推定部、およびマッチング判定部を含み、
前記記憶部は、
相関情報記憶部、および構成単位記憶部を含み、
前記相関情報記憶部は、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を記憶し、
前記構成単位記憶部は、組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットを記憶し、
前記スコア推定部は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定し、
前記マッチング判定部は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記構成単位の価値志向性スコアセットは、
前記構成単位について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定装置。
（付記８）
前記相関情報が、組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定するための、スコア推定モデルであり、
組織ビジョンについて、その言語データとその価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により生成されたモデルである、付記７記載のマッチング判定装置。
（付記９）
前記マッチング判定部が、マッチングスコア算出部と、判定部とを含み、
前記マッチングスコア算出部は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記判定部は、
前記マッチングスコアが基準値以下の場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチすると判定し、
前記マッチングスコアが基準値を超える場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしないと判定する、付記７または８記載のマッチング判定装置。
（付記１０）
前記構成単位が、個人であり、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される、付記７から９のいずれかに記載のマッチング判定装置。
（付記１１）
前記構成単位が、組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットが、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される、付記７から１０のいずれかに記載のマッチング判定装置。
（付記１２）
記憶部、マッチングスコア算出部、組織ビジョン候補生成部を含み、
前記記憶部は、
組織ビジョン記憶部、および構成単位記憶部を含み、
前記組織ビジョン記憶部は、組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとを、紐付けて記憶し、
前記構成単位記憶部は、構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとを紐付けて記憶し、
前記マッチングスコア算出部は、
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記組織ビジョン候補生成部は、
基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記グループは、
組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットは、
前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする組織ビジョン候補の生成装置。
（付記１３）
前記記憶部は、
さらに、相関情報記憶部を含み、
前記相関情報記憶部は、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を記憶し、
さらに、スコア推定部を含み、
前記スコア推定部は、前記組織ビジョンサンプルの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定し、
前記推定された価値志向性スコアセットは、前記組織ビジョンサンプルに紐付けて、前記記憶部の組織ビジョン記憶部に記憶される、
付記１２記載の組織ビジョン候補の生成装置。
（付記１４）
前記記憶部は、
さらに、単語記憶部を含み、
前記単語記憶部は、組織ビジョンの言語データを構成する候補ワードと、前記候補ワードの価値志向性スコアセットとを、紐付けて記憶し、
前記組織ビジョン候補生成部は、
初期候補選択部、問題ワード検索部、および改変候補生成部を含み、
前記初期候補選択部は、
前記マッチングスコアが基準値を超える前記組織ビジョンサンプルを、初期組織ビジョン候補とし、
前記問題ワード検索部は、
前記初期組織ビジョンの言語データを、ワードに分解し、
前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記各分解ワードのうち、前記マッチングスコアの大きさの原因となるワードを、問題ワードとし、
前記改変候補生成部は、
前記初期組織ビジョンについて、前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記問題ワードの削除、前記問題ワードから他の候補ワードへの置換、および他の候補ワードの追加のいずれかを行い、再度、言語データを構築して、新たな改変組織ビジョン候補を生成し；
前記候補ワードの価値志向性スコアセットは、
前記候補ワードについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表される、
付記１２または１３記載の組織ビジョン候補の生成装置。
（付記１５）
前記構成単位記憶部は、
個人情報記憶部、およびグループ情報記憶部を含み、
前記個人情報記憶部は、
個人と、前記個人の価値志向性スコアセットとを紐付けて記憶し、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表され、
前記グループ情報記憶部は、
グループと、前記グループを構成する複数の個人と、前記グループの価値志向性スコアセットとを紐付けて記憶し、
前記グループの価値志向性スコアセットが、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表され、
さらに、グループスコア算出部を含み、
前記グループスコア算出部は、
前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから、平均価値志向性スコアセットを算出し、
前記算出した平均価値志向性スコアセットは、前記記憶部のグループ情報記憶部に、前記グループの価値志向性スコアセットとして、前記グループに紐付けて記憶される、付記１２から１４のいずれかに記載の組織ビジョン候補の生成装置。
（付記１６）
データ群を使用し、
前記データ群は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データを含み、
組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とを紐づけて含み、
スコアセット生成工程、および相関情報生成工程を含み、
前記スコアセット生成工程は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成し、
前記相関情報生成工程は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する、
ことを特徴とする組織ビジョンのスコア化方法。
（付記１７）
前記相関情報は、組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定するためのスコア推定モデルであり、
前記相関情報生成工程は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示すスコア推定モデルを生成する、付記１６記載のスコア化方法。
（付記１８）
さらに、スコア推定工程を含み、
前記スコア推定工程は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定する、付記１６または１７記載のスコア化方法。
（付記１９）
前記言語データが、文字列データである、付記１６から１８のいずれかに記載のスコア化方法。
（付記２０）
前記価値志向性カテゴリーが、理論型、経済型、審美型、宗教型、権力型、および社会型を含む、付記１６から１９のいずれかに記載のスコア化方法。
（付記２１）
前記構成単位が、組織を構成する複数の個人からなるグループ、または、個人である、付記１６から２０のいずれかに記載のスコア化方法。
（付記２２）
データ群を使用し、
前記データ群は、
組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を含み、
組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットを含み、
スコア推定工程、およびマッチング判定工程を含み、前記スコア推定工程は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定し、
前記マッチング判定工程は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記構成単位の価値志向性スコアセットは、
前記構成単位について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定方法。
（付記２３）
前記相関情報が、組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定するための、スコア推定モデルであり、
組織ビジョンについて、その言語データとその価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により生成されたモデルである、付記２２記載のマッチング判定方法。
（付記２４）
前記マッチング判定工程が、マッチングスコア算出工程と、判定工程とを含み、
前記マッチングスコア算出工程は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記判定工程は、
前記マッチングスコアが基準値以下の場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチすると判定し、
前記マッチングスコアが基準値を超える場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしないと判定する、付記２２または２３記載のマッチング判定方法。
（付記２５）
前記構成単位が、個人であり、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される、付記２２から２４のいずれかに記載のマッチング判定方法。
（付記２６）
前記構成単位が、組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットが、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される、付記２２から２５のいずれかに記載のマッチング判定方法。
（付記２７）
データ群を使用し
前記データ群は、
組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとを、紐付けて含み、
構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとを紐付けて含み、
マッチングスコア算出工程、および組織ビジョン候補生成工程を含み、
前記マッチングスコア算出工程は、
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記組織ビジョン候補生成工程は、
基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記グループは、
組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットは、
前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする組織ビジョン候補の生成方法。
（付記２８）
前記データ群は、
さらに、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を含み、
さらに、スコア推定工程を含み、
前記スコア推定工程は、前記組織ビジョンサンプルの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定し、
前記推定された価値志向性スコアセットは、前記組織ビジョンサンプルに紐付けて、前記記憶部の組織ビジョン記憶部に記憶される、
付記２７記載の組織ビジョン候補の生成方法。
（付記２９）
前記データ群は、
さらに、組織ビジョンの言語データを構成する候補ワードと、前記候補ワードの価値志向性スコアセットとを、紐付けて含み、
前記組織ビジョン候補生成工程は、
初期候補選択工程、問題ワード検索工程、および改変候補生成工程を含み、
前記初期候補選択工程は、
前記マッチングスコアが基準値を超える前記組織ビジョンサンプルを、初期組織ビジョン候補とし、
前記問題ワード検索工程は、
前記初期組織ビジョンの言語データを、ワードに分解し、
前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記各分解ワードのうち、前記マッチングスコアの大きさの原因となるワードを、問題ワードとし、
前記改変候補生成工程は、
前記初期組織ビジョンについて、前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記問題ワードの削除、前記問題ワードから他の候補ワードへの置換、および他の候補ワードの追加のいずれかを行い、再度、言語データを構築して、新たな改変組織ビジョン候補を生成し；
前記候補ワードの価値志向性スコアセットは、
前記候補ワードについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表される、
付記２７または２８記載の組織ビジョン候補の設計方法。
（付記３０）
前記データ群は、
個人と、前記個人の価値志向性スコアセットとを紐付けて含み、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表され、
グループと、前記グループを構成する複数の個人と、前記グループの価値志向性スコアセットとが紐付けて記憶され、
前記グループの価値志向性スコアセットが、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表され、
さらに、グループスコア算出工程を含み、
前記グループスコア算出工程は、
前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから、平均価値志向性スコアセットを算出し、
前記算出した平均価値志向性スコアセットは、前記記憶部のグループ情報記憶部に、前記グループの価値志向性スコアセットとして、前記グループに紐付けて記憶される、付記２７から２９のいずれかに記載の組織ビジョン候補の生成方法。
（付記３１）
付記１６から３１のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記３２）
付記３１記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
上記の実施形態および実施例の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
記憶部、スコアセット生成部、および相関情報生成部を含み、
前記記憶部は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データを記憶し、
組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とを紐づけて記憶し、
前記スコアセット生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成し、
前記相関情報生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する、
ことを特徴とする組織ビジョンのスコア化装置。
（付記２）
前記相関情報は、組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定するためのスコア推定モデルであり、
前記相関情報生成部は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示すスコア推定モデルを生成する、付記１記載のスコア化装置。
（付記３）
さらに、スコア推定部を含み、
前記スコア推定部は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定する、付記１または２記載のスコア化装置。
（付記４）
前記言語データが、文字列データである、付記１から３のいずれかに記載のスコア化装置。
（付記５）
前記価値志向性カテゴリーが、理論型、経済型、審美型、宗教型、権力型、および社会型を含む、付記１から４のいずれかに記載のスコア化装置。
（付記６）
前記構成単位が、組織を構成する複数の個人からなるグループ、または、個人である、付記１から５のいずれかに記載のスコア化装置。
（付記７）
記憶部、スコア推定部、およびマッチング判定部を含み、
前記記憶部は、
相関情報記憶部、および構成単位記憶部を含み、
前記相関情報記憶部は、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を記憶し、
前記構成単位記憶部は、組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットを記憶し、
前記スコア推定部は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定し、
前記マッチング判定部は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記構成単位の価値志向性スコアセットは、
前記構成単位について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定装置。
（付記８）
前記相関情報が、組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定するための、スコア推定モデルであり、
組織ビジョンについて、その言語データとその価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により生成されたモデルである、付記７記載のマッチング判定装置。
（付記９）
前記マッチング判定部が、マッチングスコア算出部と、判定部とを含み、
前記マッチングスコア算出部は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記判定部は、
前記マッチングスコアが基準値以下の場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチすると判定し、
前記マッチングスコアが基準値を超える場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしないと判定する、付記７または８記載のマッチング判定装置。
（付記１０）
前記構成単位が、個人であり、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される、付記７から９のいずれかに記載のマッチング判定装置。
（付記１１）
前記構成単位が、組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットが、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される、付記７から１０のいずれかに記載のマッチング判定装置。
（付記１２）
記憶部、マッチングスコア算出部、組織ビジョン候補生成部を含み、
前記記憶部は、
組織ビジョン記憶部、および構成単位記憶部を含み、
前記組織ビジョン記憶部は、組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとを、紐付けて記憶し、
前記構成単位記憶部は、構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとを紐付けて記憶し、
前記マッチングスコア算出部は、
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記組織ビジョン候補生成部は、
基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記グループは、
組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットは、
前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする組織ビジョン候補の生成装置。
（付記１３）
前記記憶部は、
さらに、相関情報記憶部を含み、
前記相関情報記憶部は、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を記憶し、
さらに、スコア推定部を含み、
前記スコア推定部は、前記組織ビジョンサンプルの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定し、
前記推定された価値志向性スコアセットは、前記組織ビジョンサンプルに紐付けて、前記記憶部の組織ビジョン記憶部に記憶される、
付記１２記載の組織ビジョン候補の生成装置。
（付記１４）
前記記憶部は、
さらに、単語記憶部を含み、
前記単語記憶部は、組織ビジョンの言語データを構成する候補ワードと、前記候補ワードの価値志向性スコアセットとを、紐付けて記憶し、
前記組織ビジョン候補生成部は、
初期候補選択部、問題ワード検索部、および改変候補生成部を含み、
前記初期候補選択部は、
前記マッチングスコアが基準値を超える前記組織ビジョンサンプルを、初期組織ビジョン候補とし、
前記問題ワード検索部は、
前記初期組織ビジョンの言語データを、ワードに分解し、
前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記各分解ワードのうち、前記マッチングスコアの大きさの原因となるワードを、問題ワードとし、
前記改変候補生成部は、
前記初期組織ビジョンについて、前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記問題ワードの削除、前記問題ワードから他の候補ワードへの置換、および他の候補ワードの追加のいずれかを行い、再度、言語データを構築して、新たな改変組織ビジョン候補を生成し；
前記候補ワードの価値志向性スコアセットは、
前記候補ワードについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表される、
付記１２または１３記載の組織ビジョン候補の生成装置。
（付記１５）
前記構成単位記憶部は、
個人情報記憶部、およびグループ情報記憶部を含み、
前記個人情報記憶部は、
個人と、前記個人の価値志向性スコアセットとを紐付けて記憶し、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表され、
前記グループ情報記憶部は、
グループと、前記グループを構成する複数の個人と、前記グループの価値志向性スコアセットとを紐付けて記憶し、
前記グループの価値志向性スコアセットが、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表され、
さらに、グループスコア算出部を含み、
前記グループスコア算出部は、
前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから、平均価値志向性スコアセットを算出し、
前記算出した平均価値志向性スコアセットは、前記記憶部のグループ情報記憶部に、前記グループの価値志向性スコアセットとして、前記グループに紐付けて記憶される、付記１２から１４のいずれかに記載の組織ビジョン候補の生成装置。
（付記１６）
データ群を使用し、
前記データ群は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、言語データを含み、
組織を構成する複数の構成単位について、前記構成単位が属する価値志向性カテゴリーと、前記各組織ビジョンサンプルに対する共感の有無とを紐づけて含み、
スコアセット生成工程、および相関情報生成工程を含み、
前記スコアセット生成工程は、
複数の組織ビジョンサンプルについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーごとに、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数をカウントし、前記各価値志向性カテゴリーのカウントセットを、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとして生成し、
前記相関情報生成工程は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとをデータセットとして、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を生成する、
ことを特徴とする組織ビジョンのスコア化方法。
（付記１７）
前記相関情報は、組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定するためのスコア推定モデルであり、
前記相関情報生成工程は、
前記組織ビジョンサンプルについて、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により、前記言語データと前記価値志向性スコアセットとの相関を示すスコア推定モデルを生成する、付記１６記載のスコア化方法。
（付記１８）
さらに、スコア推定工程を含み、
前記スコア推定工程は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定する、付記１６または１７記載のスコア化方法。
（付記１９）
前記言語データが、文字列データである、付記１６から１８のいずれかに記載のスコア化方法。
（付記２０）
前記価値志向性カテゴリーが、理論型、経済型、審美型、宗教型、権力型、および社会型を含む、付記１６から１９のいずれかに記載のスコア化方法。
（付記２１）
前記構成単位が、組織を構成する複数の個人からなるグループ、または、個人である、付記１６から２０のいずれかに記載のスコア化方法。
（付記２２）
データ群を使用し、
前記データ群は、
組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を含み、
組織を構成する構成単位の価値志向性スコアセットを含み、
スコア推定工程、およびマッチング判定工程を含み、前記スコア推定工程は、
スコア化対象の被組織ビジョンの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットを推定し、
前記マッチング判定工程は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとの類否から、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしているか否かを判定し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記構成単位の価値志向性スコアセットは、
前記構成単位について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする組織ビジョンと組織の構成単位とのマッチング判定方法。
（付記２３）
前記相関情報が、組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定するための、スコア推定モデルであり、
組織ビジョンについて、その言語データとその価値志向性スコアセットとを学習データセットとして、機械学習により生成されたモデルである、付記２２記載のマッチング判定方法。
（付記２４）
前記マッチング判定工程が、マッチングスコア算出工程と、判定工程とを含み、
前記マッチングスコア算出工程は、
前記被組織ビジョンの価値志向性スコアセットと、前記構成単位の価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記判定工程は、
前記マッチングスコアが基準値以下の場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチすると判定し、
前記マッチングスコアが基準値を超える場合、前記被組織ビジョンと前記構成単位とがマッチしないと判定する、付記２２または２３記載のマッチング判定方法。
（付記２５）
前記構成単位が、個人であり、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される、付記２２から２４のいずれかに記載のマッチング判定方法。
（付記２６）
前記構成単位が、組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットが、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される、付記２２から２５のいずれかに記載のマッチング判定方法。
（付記２７）
データ群を使用し
前記データ群は、
組織ビジョンサンプルの言語データと、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットとを、紐付けて含み、
構成単位であるグループと、前記グループの価値志向性スコアセットとを紐付けて含み、
マッチングスコア算出工程、および組織ビジョン候補生成工程を含み、
前記マッチングスコア算出工程は、
前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットと、前記グループの価値志向性スコアセットとをアライメントし、両者の全体の差をマッチングスコアとして算出し、
前記組織ビジョン候補生成工程は、
基準値を超えるマッチングスコアを示す組織ビジョンサンプルを、前記グループに対して適した組織ビジョン候補として選択し；
前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットは、
前記組織ビジョンについて、前記各価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表され、
前記グループは、
組織を構成する複数の個人からなるグループであり、
前記グループの価値志向性スコアセットは、
前記複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表される
ことを特徴とする組織ビジョン候補の生成方法。
（付記２８）
前記データ群は、
さらに、組織ビジョンの言語データと、前記組織ビジョンの価値志向性スコアセットとの相関を示す相関情報を含み、
さらに、スコア推定工程を含み、
前記スコア推定工程は、前記組織ビジョンサンプルの言語データを用いて、前記相関情報に基づいて、前記組織ビジョンサンプルの価値志向性スコアセットを推定し、
前記推定された価値志向性スコアセットは、前記組織ビジョンサンプルに紐付けて、前記記憶部の組織ビジョン記憶部に記憶される、
付記２７記載の組織ビジョン候補の生成方法。
（付記２９）
前記データ群は、
さらに、組織ビジョンの言語データを構成する候補ワードと、前記候補ワードの価値志向性スコアセットとを、紐付けて含み、
前記組織ビジョン候補生成工程は、
初期候補選択工程、問題ワード検索工程、および改変候補生成工程を含み、
前記初期候補選択工程は、
前記マッチングスコアが基準値を超える前記組織ビジョンサンプルを、初期組織ビジョン候補とし、
前記問題ワード検索工程は、
前記初期組織ビジョンの言語データを、ワードに分解し、
前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記各分解ワードのうち、前記マッチングスコアの大きさの原因となるワードを、問題ワードとし、
前記改変候補生成工程は、
前記初期組織ビジョンについて、前記候補ワードの価値志向性スコアセットに基づいて、前記問題ワードの削除、前記問題ワードから他の候補ワードへの置換、および他の候補ワードの追加のいずれかを行い、再度、言語データを構築して、新たな改変組織ビジョン候補を生成し；
前記候補ワードの価値志向性スコアセットは、
前記候補ワードについて、それぞれ、前記価値志向性カテゴリーに属する構成単位であり且つ共感を示す構成単位の数のカウントセットに相当するスコアセットで表される、
付記２７または２８記載の組織ビジョン候補の設計方法。
（付記３０）
前記データ群は、
個人と、前記個人の価値志向性スコアセットとを紐付けて含み、
前記個人の価値志向性スコアセットは、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表され、
グループと、前記グループを構成する複数の個人と、前記グループの価値志向性スコアセットとが紐付けて記憶され、
前記グループの価値志向性スコアセットが、前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから算出される平均価値志向性スコアセットで表され、
前記個人の価値志向性スコアセットが、前記個人について、前記各価値志向性カテゴリーへの該当度合いを示すスコアセットで表され、
さらに、グループスコア算出工程を含み、
前記グループスコア算出工程は、
前記グループに属する複数の個人の価値志向性スコアセットから、平均価値志向性スコアセットを算出し、
前記算出した平均価値志向性スコアセットは、前記記憶部のグループ情報記憶部に、前記グループの価値志向性スコアセットとして、前記グループに紐付けて記憶される、付記２７から２９のいずれかに記載の組織ビジョン候補の生成方法。
（付記３１）
付記１６から３１のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記３２）
付記３１記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【符号の説明】
【0123】
１ スコア化装置
１０ 記憶部
１０１ 組織ビジョン記憶部
１０２ 構成単位記憶部
１０３ 相関情報記憶部
１１ スコアセット生成部
１２ 相関情報生成部
１３ スコア推定部
１４ 入力部
１５ 出力部
２０１ ＣＰＵ
２０２ メモリ
２０３ バス
２０４ 入力装置
２０５ ディスプレイ
２０６ 通信デバイス
２０７ 記憶装置
２０８ プログラム
２０９ 組織ビジョンデータ
２１０ 構成単位データ
２１１ 相関情報
２ マッチング判定装置
２１ マッチング判定部
３ 組織ビジョン候補の生成装置
３１ マッチングスコア算出部
３２ 組織ビジョン候補生成部
１０ 記憶部
１０１ 組織ビジョン記憶部
１０２ 構成単位記憶部
１０３ 相関情報記憶部
１１ スコアセット生成部
１２ 相関情報生成部
１３ スコア推定部
１４ 入力部
１５ 出力部
２０１ ＣＰＵ
２０２ メモリ
２０３ バス
２０４ 入力装置
２０５ ディスプレイ
２０６ 通信デバイス
２０７ 記憶装置
２０８ プログラム
２０９ 組織ビジョンデータ
２１０ 構成単位データ
２１１ 相関情報
２ マッチング判定装置
２１ マッチング判定部
３ 組織ビジョン候補の生成装置
３１ マッチングスコア算出部
３２ 組織ビジョン候補生成部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】