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JP-2026076501-A - 組織状況把握システム、組織状況把握装置、組織状況把握方法及びプログラム

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Abstract

【課題】簡単に手間なく組織の意見や状況を把握することができる組織状況把握システム、組織状況把握装置、組織状況把握方法及びこれらを実現するプログラムを提供する。 【解決手段】組織における個人の意見をまとめて組織としての意見を作成して組織の状況を把握する組織状況把握システム１であって、特定の記録手段１００から、個人それぞれの言動及び／又は情報を抽出して個人毎に予め記憶しておく個人用記憶手段２０と、所定の質問が作成されたときに、当該質問をそれぞれの個人用記憶手段２０に投げ掛ける質問手段３０と、質問手段３０からの質問が投げ掛けられたときに、当該質問に対する受け答えとなる文言をそれぞれの個人用記憶手段２０から抽出して、個人毎の意見を作成する個人意見抽出手段４０と、個人意見抽出手段４０で作成された個人毎の意見をまとめて組織としての意見を作成する集計手段５０と、を有する組織状況把握システム１とした。 【選択図】図１

Inventors

  • 西川 具亨

Assignees

  • 西川 具亨

Dates

Publication Date
20260512
Application Date
20241024

Claims (20)

  1. 組織における個人の意見をまとめて前記組織としての意見を作成して前記組織の状況を把握する組織状況把握システムであって、 特定の記録手段から、前記個人それぞれの言動及び／又は情報を抽出して前記個人毎に予め記憶しておく個人用記憶手段と、 所定の質問が作成されたときに、当該質問をそれぞれの前記個人用記憶手段に投げ掛ける質問手段と、 前記質問手段からの質問が投げ掛けられたときに、当該質問に対する受け答えとなる文言をそれぞれの前記個人用記憶手段から抽出して、前記個人毎の意見を作成する個人意見抽出手段と、 前記個人意見抽出手段で作成された前記個人毎の意見をまとめて組織としての意見を作成する集計手段と、 を有することを特徴とする組織状況把握システム。
  2. 前記個人用記憶手段は、前記特定の記録手段内の記録として、前記個人に対する面談の記録、前記個人が出席した会議の記録、前記組織内での端末の使用記録、ネットワーク上の発信記録、前記個人が関わる画像及び／又は映像記録、前記個人が関わる音声記録の何れか又は全てから、前記個人それぞれの言動及び／又は情報を抽出して記憶しておくように構成されていることを特徴とする請求項１に記載の組織状況把握システム。
  3. 前記個人意見抽出手段は、質問内容を分解してそれぞれ細分化された分解質問内容を形成し、当該分解質問内容に対する受け答えとなる文言を抽出し、その後抽出した文言を質問内容に対する受け答えに対応するように個人の意見を形成するようになっていることを特徴とする請求項１に記載の組織状況把握システム。
  4. 前記集計手段は、前記個人意見抽出手段で作成された前記個人毎の意見に対して、所定の条件を指定して分類された範囲内での集計を行うようになっていることを特徴とする請求項１に記載の組織状況把握システム。
  5. 大規模言語モデルを用いた組織の意見の作成を繰り返し行った後に、当該繰り返し行われた組織の意見の作成における、前記個人用記憶手段の記録と、前記個人意見抽出手段の抽出内容と、前記集計手段における集計結果を用いて、深層学習を行い、当該深層学習から組織の意見の作成を行うように移行するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の組織状況把握システム。
  6. 組織における個人の意見をまとめて前記組織としての意見を作成して前記組織の状況を把握する組織状況把握システムを制御する組織状況把握装置であって、 前記個人それぞれの言動及び／又は情報を特定の記録手段から抽出して前記個人毎に予め記憶しておく個人用記憶手段と、 所定の質問が作成されたときに、当該質問をそれぞれの前記個人用記憶手段に投げ掛ける質問手段と、 前記質問手段からの質問が投げ掛けられたときに、当該質問に対する受け答えとなる文言をそれぞれの前記個人用記憶手段から抽出して、前記個人毎の意見を作成する個人意見抽出手段と、 前記個人意見抽出手段で作成された前記個人毎の意見をまとめて組織としての意見を作成する集計手段と、 を有することを特徴とする組織状況把握装置。
  7. 前記個人用記憶手段は、前記特定の記録手段内の記録として、前記個人に対する面談の記録、前記個人が出席した会議の記録、前記組織内での端末の使用記録、ネットワーク上の発信記録、前記個人が関わる画像及び／又は映像記録、前記個人が関わる音声記録の何れか又は全てから、前記個人それぞれの言動及び／又は情報を抽出して記憶しておくように構成されていることを特徴とする請求項６に記載の組織状況把握装置。
  8. 前記個人意見抽出手段は、質問内容を分解してそれぞれ細分化された分解質問内容を形成し、当該分解質問内容に対する受け答えとなる文言を抽出し、その後抽出した文言を質問内容に対する受け答えに対応するように個人の意見を形成するようになっていることを特徴とする請求項６に記載の組織状況把握装置。
  9. 前記集計手段は、前記個人意見抽出手段で作成された前記個人毎の意見に対して、所定の条件を指定して分類された範囲内での集計を行うようになっていることを特徴とする請求項６に記載の組織状況把握装置。
  10. 大規模言語モデルを用いた組織の意見の作成を繰り返し行った後に、当該繰り返し行われた組織の意見の作成における、前記個人用記憶手段の記録と、前記個人意見抽出手段の抽出内容と、前記集計手段における集計結果を用いて、深層学習を行い、当該深層学習から組織の意見の作成を行うように移行するように構成されたことを特徴とする請求項６に記載の組織状況把握装置。
  11. 組織における個人の意見をまとめて前記組織としての意見を作成して前記組織の状況を把握する組織状況把握方法であって、 特定の記録手段から、前記個人それぞれの言動及び／又は情報を抽出して前記個人毎に予め個人用記憶手段に記憶しておく個人用記憶工程と、 所定の質問が作成されたときに、当該質問をそれぞれの前記個人用記憶手段に投げ掛ける質問工程と、 前記質問工程で質問が投げ掛けられたときに、当該質問に対する受け答えとなる文言をそれぞれの前記個人用記憶手段から抽出して、前記個人毎の意見を作成する個人意見抽出工程と、 前記個人意見抽出工程で作成された前記個人毎の意見をまとめて組織としての意見を作成する集計工程と、 を有することを特徴とする組織状況把握方法。
  12. 前記個人用記憶工程は、前記特定の記録手段内の記録として、前記個人に対する面談の記録、前記個人が出席した会議の記録、前記組織内での端末の使用記録、ネットワーク上の発信記録、前記個人が関わる画像及び／又は映像記録、前記個人が関わる音声記録の何れか又は全てから、前記個人それぞれの言動及び／又は情報を抽出して記憶しておくように構成されていることを特徴とする請求項１１に記載の組織状況把握方法。
  13. 前記個人意見抽出工程は、質問内容を分解してそれぞれ細分化された分解質問内容を形成し、当該分解質問内容に対する受け答えとなる文言を抽出し、その後抽出した文言を質問内容に対する受け答えに対応するように個人の意見を形成するようになっていることを特徴とする請求項１１に記載の組織状況把握方法。
  14. 前記集計工程は、前記個人意見抽出工程で作成された前記個人毎の意見に対して、所定の条件を指定して分類された範囲内での集計を行うようになっていることを特徴とする請求項１１に記載の組織状況把握方法。
  15. 大規模言語モデルを用いた組織の意見の作成を繰り返し行った後に、当該繰り返し行われた組織の意見の作成における、前記個人用記憶手段の記録と、前記個人意見抽出工程の抽出内容と、前記集計工程における集計結果を用いて、深層学習を行い、当該深層学習から組織の意見の作成を行うように移行するように構成されたことを特徴とする請求項１１に記載の組織状況把握方法。
  16. コンピュータに、組織における個人の意見をまとめて前記組織としての意見を作成して前記組織の状況を把握する組織状況把握システムの処理を実行させるプログラムであって、 特定の記録手段から、前記個人それぞれの言動及び／又は情報を抽出して前記個人毎に予め個人用記憶手段に記憶しておく個人用記憶工程と、 所定の質問が作成されたときに、当該質問をそれぞれの前記個人用記憶手段に投げ掛ける質問工程と、 前記質問工程で質問が投げ掛けられたときに、当該質問に対する受け答えとなる文言をそれぞれの前記個人用記憶手段から抽出して、前記個人毎の意見を作成する個人意見抽出工程と、 前記個人意見抽出工程で作成された前記個人毎の意見をまとめて組織としての意見を作成する集計工程と、 を有する処理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。
  17. 前記個人用記憶工程は、前記特定の記録手段内の記録として、前記個人に対する面談の記録、前記個人が出席した会議の記録、前記組織内での端末の使用記録、ネットワーク上の発信記録、前記個人が関わる画像及び／又は映像記録、前記個人が関わる音声記録の何れか又は全てから、前記個人それぞれの言動及び／又は情報を抽出して記憶しておく処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１６に記載のプログラム。
  18. 前記個人意見抽出工程は、質問内容を分解してそれぞれ細分化された分解質問内容を形成し、当該分解質問内容に対する受け答えとなる文言を抽出し、その後抽出した文言を質問内容に対する受け答えに対応するように個人の意見を形成する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１６に記載のプログラム。
  19. 前記集計工程は、前記個人意見抽出工程で作成された前記個人毎の意見に対して、所定の条件を指定して分類された範囲内での集計を行う処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１６に記載のプログラム。
  20. 大規模言語モデルを用いた組織の意見の作成を繰り返し行った後に、当該繰り返し行われた組織の意見の作成における、前記個人用記憶手段の記録と、前記個人意見抽出工程の抽出内容と、前記集計工程における集計結果を用いて、深層学習を行い、当該深層学習から組織の意見の作成を行うように移行する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１６に記載のプログラム。

Description

本発明は、組織内の意見等を把握するための組織状況把握システム、組織状況把握装置、組織状況把握方法及びプログラムに関する。 従来、会社等の組織において、経営者等の立場からある質問や問題に対して、組織の意見や状況を把握しようとする場合がある（例えば、引用文献１参照）。これに対して、従来は、一人一人にインタビューを行い、その結果を手動でまとめて組織の意見や状況を作成することが試みられていた。 特開２００５－１７３９４８号公報 本発明の実施の形態に係る組織状況把握システムの概略を示す機能ブロック図である。同実施の形態に係る組織状況把握システムのメインフローを示すフローチャートである。同実施の形態に係る組織状況把握システムの各Ｐｈａｓｅの関係を示す機能ブロック図である。同実施の形態に係る組織状況把握システムの個人意見抽出手段の制御フローを示すフローチャートである。同実施の形態に係る組織状況把握システムの組織関係の一例を示す図である。 以下、本発明の実施の形態について説明する。 図１～図５には、本発明の実施の形態を示す。 本実施の形態の組織状況把握システム１は、会社等の組織における個人の意見をまとめて組織としての意見を作成して組織の状況を把握するシステムである。具体的には、ネットワークＮ上等の取得可能な範囲において普段の業務等における個人の意見等に関する言動や情報を予め収集して個人毎に記憶しておき、例えば経営者や取締役、役職者等の組織の運営に関わる人物等の所定の人物から某かの質問が作成されたときに、面談やインタビューやアンケート等の直接の対応を行わずに、予め収集した言動や情報から当該質問に対する個人毎の意見を抽出し、抽出されたそれぞれの個人毎の意見を集計して、当該質問に対する組織としての意見を作成するシステムである。 なお、言動や情報を取得可能な範囲としては、例えば社内ネットワーク上にある端末、サーバ等や、インターネット上に存在するアクセス可能なサーバ、ＳＮＳ上のやり取り等が想定される。この中の多くの箇所から情報を取得しておくことが好ましいが、場合によっては適宜制限した範囲からのみ情報を取得するようになっていても良い。例えば、組織におけるある部署内の意見のみを作成したい場合には当該部署内に関するネットワークや機器等からのみ情報を取得する等が考えられる。 また、ここで言う個人としては、例えば、会社に所属する正社員、契約社員、パート、アルバイト等の他、取引先の人物等の社外の人物を含める場合も有り得る。また、その他、適宜の範囲で限定される人物を対象としても良いし、範囲を指定せずに広く一般の人物を対象としても良く、その目的、状況等によって適宜決定されるようになっていれば良い。 また、本実施の形態の組織状況把握システム１は、図１に示すように、ネットワークＮに接続された組織状況把握装置としてのサーバ１０、記録手段としての端末１００等で構成されており、組織状況把握装置としてのサーバ１０には、個人用記憶手段２０、質問手段３０、個人意見抽出手段４０、集計手段５０等を有する構成となっている。 このうち、個人用記憶手段２０は、特定の記録手段１００から、個人それぞれの言動と情報の何れか又は双方を抽出して個人毎に予め記憶しておくものである。具体的には、個人用記憶手段２０は、特定の記録手段１００内の記録として、個人に対する面談の記録、個人が出席した会議の記録、組織内での端末の使用記録、ネットワーク上の発信記録、個人が関わる画像や映像の記録、個人が関わる音声記録の何れか又は全てから、個人それぞれの言動や情報を抽出して記憶しておくように構成されている。ここでは、個人用記憶手段２０は、個人毎に設定されており、当該個人のデータをそれぞれの個人用記憶手段２０に記憶しておくようになっている。なお、個人用記憶手段２０の枠組の中に、それぞれの個人用の記憶領域が設けられているように構成されていても良い。 また、ここでは、ネットワークＮに接続された端末１００から適宜情報を取得するようになっている。なお、ここで収集する情報としては、テキスト情報が好ましいが、画像情報や映像情報、音声情報等の適宜の情報であっても良いし、これらが複合化されたものであっても良い。例えば、メール本文や添付ファイル、ＳＮＳのやり取り、サーバ等のネットワーク上に存在する社内文書、口コミ等から特定の人物に関する内容と考えられるものを抽出するようになっていれば良い。これらの情報抽出をＡＩによって選別させるようになっていても良い。なお、個人用記憶手段２０では、これらの個人に対する情報収集を、時期や状況に応じて複数同時に行うようになっている。 また、個人毎の言動や情報の収集方法としては、特に分野や種類等を定めずにできるだけ収集するようになっていても良いし、予め収集する分野や種類等を定めておき、そのカテゴリに沿った言動や情報を収集するようになっていても良い。さらに、言動や情報を収集した際に、１つの領域に全ての情報を記憶させておいても良いし、記憶させる際にカテゴリを設けて情報の分野毎に記憶領域を分けて記憶させておくようになっていても良い。 また、質問手段３０は、例えば組織の某かの状況を知りたいと考える経営者や取締役、役職者等から所定の質問が作成されたときに、当該質問をそれぞれの個人用記憶手段２０に投げ掛けるものである。ここで、質問自体は、サーバ１０内で作成されていても、外部の端末で作成されてその後サーバ１０内の質問手段３０に移動させるようになっていても良い。また、質問は文字入力で作成されても、音声入力で作成されても、画像認識等の入力にて文字変換されて作成されていても良い。 また、個人意見抽出手段４０は、質問手段３０からの質問が投げ掛けられたときに、当該質問に対する受け答えとなる文言をそれぞれの個人用記憶手段２０から抽出して、個人毎の意見を作成するものである。ここでは、個人意見抽出手段４０は、質問手段３０の質問内容を分解してそれぞれ細分化された分解質問内容を形成し、当該分解質問内容に対する受け答えとなる文言を抽出し、その後抽出した文言を質問内容に対する受け答えに対応するように個人の意見を形成するように構成されている。なお、個人意見抽出手段４０にて行われる処理については、「情報抽出Ｐｈａｓｅ」とカテゴリする。 また、集計手段５０は、個人意見抽出手段４０で作成された個人毎の意見をまとめて組織としての意見を作成するものである。ここでは、集計手段５０は、個人意見抽出手段４０で作成された個人毎の意見に対して、所定の条件を指定して分類された範囲内での集計を行うようになっている。例えば、会社全体の意見を作成する場合には、所属する個人全員の意見を基に集計するように構成され、図５に示すα部（又はβ部）の意見を作成する場合には、当該α部（又はβ部）に所属する個人の意見のみを集計するようになっている。また、その下部組織のα－１課やα－２課（又はβ－１課やβ－２課）の意見を作成する場合には、当該組織に所属する個人の意見のみを集計するようになっている。また、課長以上の個人の意見のみを集計する場合には、ａ～ｇの個人のみの意見を集計する等、適宜の集計範囲を設定して集計作業を行うことができるようになっている。また、同時に複数の範囲の集計を行って、それぞれの結果を並列して表示することもできるようになっている。なお、集計手段５０にて行われる処理については、「情報集計Ｐｈａｓｅ」とカテゴリする。 本実施の形態では、個人毎の意見を重み付けなしで抽出した後、それぞれの個人の情報等に応じた重み付けを行うようになっていても良い。ここでは、情報に対する信頼度に応じた重み付けとして、情報元に対する信頼度に応じた重み付けを行うようになっていても良い。例えば、その個人が信頼度の高い人物であるか、信頼度の低い人物であるか等によって情報の信頼度が変わるというように、情報元に応じて重み付けを行う場合が考えられる。その他、同様の意見が得られた場合にも、その情報元によって信憑性に違いが生じることから重み付けを行うようになっていても良い。前記したような重み付けを行った上で当該個人の意見の軽重を設定（例えば、同じ意見でも個人毎で重みの異なる数値化を行う等）するようになっていれば良い。重み付けとしては、情報元の人物、所属組織、外部サービス等によって変化をつけるようになっていれば良い。また、時間軸や地域、場所柄等を考慮した重み付けとなっていても良い。 なお、本実施の形態では、大規模言語モデル（ＬＬＭ）を用いて個人の意見抽出を行い、個人の意見をまとめて集計するようになっていたが、これに限るものではなく、他の方法にて意見抽出や意見の集計を行うようになっていても良い。また、大規模言語モデルを用いて個人の意見抽出や組織の意見の作成を繰り返し行って学習精度を上げた上で、その後、当該繰り返し行われた組織の意見の作成における、個人用記憶手段２０の記録と、個人意見抽出手段４０の抽出内容と、集計手段５０における集計結果を用いて、深層学習を行い、当該深層学習から組織の意見の作成を行うように移行するように構成されていても良い。 また、本実施の形態では、これらの結果をまとめて、表やグラフ等を用いて組織の意見を可視化できるように画面表示できるように構成されている。 次に、本実施の形態の組織状況把握システム１（組織状況把握装置１０）における組織状況把握方法のメインフローについて、図２を用いて説明する。 ここでは、図５に示すような社員ｍａ～ｍｓが在籍する会社をモデルとして、ａ社長が発した質問Ｑの回答を組織状況把握システム１で生成・集計するプロセス（組織状況把握方法）を、図２～４を用いて具体的に説明する。 まず、所謂１ｏｎ１（上司と部下が１対１で行う面談）等での情報収集（例えばテキストでの情報収集）を行っておき、この情報を個人用記憶手段（蓄積テキストデータ）２０に記憶させておく。この情報は定期的に複数回行われていても良い。その場合は、全ての情報を累積的に記憶しておいても良いし、同様の内容における意見が変化している場合（例えば、以前には福利厚生に不満があるという意見であったものが直近では福利厚生に満足しているという意見に変化している場合等）には最新のものに上書きされるようになっていても良い。本実施の形態では、このような個人用記憶手段２０を用いて、後から質問手段３０による質問に対する答えを個人意見抽出手段４０によって得て、それに合わせて情報抽出＆加工するという方式を取っている。これにより、自由度の高い質問を設定可能という利点が得られるようになっている。そして、これらの個人の意見を集計手段５０でまとめるようになっている。 個人用記憶手段２０における言動や情報の収集記憶について詳述する。 ここでは、社員ｍａ～ｍｓについての補足情報ｃａ～ｃｓが存在する場合、当該補足情報を加味するようにデータに記憶させておく。例えば、所属や役職、本人の性格や人間関係（威圧的な人である（この場合は同席者の発言は忖度されたものとなる可能性が高いと補足される）、ｍｘさんを嫌っている（この場合はｍｘさんについての悪評は眉唾と評価すべきと補足する））などがテキストデータとして存在するかどうかを確認しておき、存在する場合にはその旨の記載を補足しておく。 次に、発話者が特定された面談記録Ｔ１～Ｔｎがすでに存在するかどうかを確認する。ａ社長が質問Ｑを投げた（作成した）時点で、会社（組織）には発話者が特定された形でのｎ回分の面談記録Ｔ１，Ｔ２，，，Ｔｎが蓄積済みである。ここでは、ｙ回目の面談記録Ｔｙにおける参加者の一覧をＰ（Ｔｙ）で表し、Ｐ（Ｔｙ）に含まれるある社員ｍｘの発言録をＴｙ（ｍｘ）で表すこととする。例えば、α－１課において行われたｍｉとｍｊが参加した５回目の面談記録Ｔ５を考えると、Ｐ（Ｔ５）＝［ｍｉ，ｍｊ］であり、その中でのｍｊの発言はＴ５（ｍｉ）で