JP2007148654A - 多層ワーク支援装置、多層ワーク支援装置の情報取得方法並びに多重化制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より多くの種類のタスクをより適した組合せで多重化して実行する多層ワークを支援することができる多層ワーク支援装置を提供する。
【解決手段】多重化プログラム２００の情報取得部２０６は、Ｗｅｂ上の情報等を所定の契機で検索して取得する。属性設定部２２０の重要度設定部２２２は、取得された情報の内容に応じて当該情報の重要度を設定する。認知度設定部２２４は、単語の出現頻度等に基づいて当該情報に対する作業者の認知度を設定する。関心度設定部２２６は、予め登録されているキーワードに基づいて当該情報に対する作業者の関心度を設定する。属性設定部２２０は、これらの属性を設定された情報を情報記憶部２１４に保存する。多重化制御部２０８は、記憶されている情報及びその属性を参照して、情報を重要度順、認知度順、関心度順に配列して一覧を作成し、ディスプレイに表示する。
【選択図】図７

Description

本発明は、パーソナルコンピュータ、ディスプレイ、スピーカ等のコンピューティング環境を、複数、機能的に統合して、複雑多数のワークに効率よく取り組むためのコンピューティング環境を構築する技術に関する。

近年、業務量の増大により、作業者が業務をより効率よく処理することが求められている。また、業務実施工程の見直しやマニュアル化、ＩＴ技術の活用などにより、業務の効率化が以前から進んでいる。このような環境においても、非定型業務は、人間が個別に判断して処理される必要があり、非定型業務の効率化は十分に行われていない。しかし、近年のオフィスにおける業務では、作業者が複数の業務を平行して実行する必然性が増加している。例えば、作業者は、ある処理を他の担当者や処理機器に実行させ、その作業を待っている間に別の処理を進め、作業が終了した時点で現在の仕事を中断又は終了して、先の業務に戻るということを日常的に行う。一方、会議などの時間の制約を受ける業務の増加により、スケジュール調整などの問題による業務の遅延や作業者への過負荷などが問題となっている。

複数の業務を平行して行う技術として、ＭＳ−ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）やＸ Ｗｉｎｄｏｗ Ｓｙｓｔｅｍに代表されるマルチウインドウシステムによる業務実行環境がよく知られている。利用者は、複数のウインドウを利用して複数の業務を行い、ウインドウを順次切り替えることにより複数の業務の実行を並行して行うことができる。

特許文献１においては、個人がＰＣ（Personal Computer）を使用してある業務を実行中に、他の業務の実行が割り込むことで前者の業務を中断した場合、割り込んだ業務の処理状況をアプリケーションの実行状態を認識して管理することにより、中断した業務の再開が可能となった時に利用者へ通知する装置が開示されている。

特開平７−５６７４８号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている手法においては、複数の処理を実行する組合せは、作業者個人により判断されており、必ずしも適切な多重化が行われないことがある。より具体的には、作業者が単一作業を行っているときの、多重化可能な作業が組み合わされていないことによる非効率、作業者が自分の判断で複数の作業を組み合わせて並行処理しているときの不適切さによる非効率などの問題が挙げられる。
なお、このような問題に対して、これまでに本発明者らは、業務のより効率的な実行を支援するために、複数の作業を並行して実施する作業者を支援する業務支援装置を提供することを、特願２００５−１９２２１６で提案している。当該発明は、主に利用者の意志によらず完了までに時間的な拘束を受ける業務（例えば、会議、ソフトイエアのインストールなど）を含む多重ワークについて、最適な多重化の組合せを提示する発明である。

本発明は、上述した背景からなされたものであり、より多くの種類のタスクをより適した組合せで多重化して実行する多層ワークを支援することができる多層ワーク支援装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る多層ワーク支援装置は、ディスプレイと、前記ディスプレイに提示される情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された情報に対して属性を設定する属性設定手段と、前記属性設定手段により設定された属性に基づいて、前記情報取得手段により取得された複数の情報の一覧を作成する情報一覧作成手段と、メインタスクを取得するメインタスク取得手段と、前記メインタスク取得手段によりメインタスクが取得されると、情報の多重化の可能性を判定する多重化判定手段と、前記多重化判定手段による判定結果に基づいて、前記情報一覧作成手段により作成された情報の一覧のうち、多重化されうる情報を表示する多重化情報表示手段とを有する。

好適には、前記属性設定手段は、情報の重要度を設定する重要度設定手段を有する。
好適には、前記属性設定手段は、情報に対する認知度を設定する認知度設定手段を有する。
好適には、前記属性設定手段は、情報に対する関心度を設定する関心度設定手段を有する。

好適には、ユーザ毎に登録されるキーワードを記憶するキーワード記憶手段をさらに有し、前記属性設定手段は、前記キーワード記憶手段により記憶されているキーワードに基づいて情報に対して属性を設定する。

好適には、前記情報一覧作成手段は、前記情報取得手段により取得された情報の処理時間を算出し、当該情報及びその処理時間を含む一覧を作成する。
好適には、前記情報一覧作成手段は、表形式の一覧を作成して表示する。

好適には、前記多重化判定手段は、属性設定手段により設定された属性に基づいて、複数の情報のそれぞれについて多重化の可能性を判定する。
好適には、前記多重化判定手段は、前記メインタスク取得手段により取得されたメインタスクに予め設定されている属性に基づいて、当該メインタスクの多重化の可能性を判定する。
また、好適には、前記多重化判定手段は、複数の情報並びにメインタスクの多重化判定の結果に基づいて、当該メインタスクにおいて多重化されうる情報を判定する。

また、好適には、前記多重化情報表示手段は、多重化されうると判定された情報の表示態様を変更して表示する。
また、好適には、前記ディスプレイは、複数設けられている。

また、本発明に係る多層ワーク支援装置の多重化制御方法は、ディスプレイを有する多層ワーク支援装置において、前記ディスプレイに提示される情報を取得し、前記取得された情報に対して属性を設定し、前記設定された属性に基づいて、前記取得された複数の情報の一覧を作成し、メインタスクを取得し、前記メインタスクが取得されると、情報の多重化の可能性を判定し、前記判定結果に基づいて、前記作成された情報の一覧のうち、多重化されうる情報を表示する。

さらに、本発明に係るプログラムは、コンピュータとディスプレイとを含む多層ワーク支援装置において、前記ディスプレイに提示される情報を取得する情報取得ステップと、前記取得された情報に対して属性を設定する属性設定ステップと、前記設定された属性に基づいて、前記取得された複数の情報の一覧を作成する情報一覧作成ステップと、メインタスクを取得するメインタスク取得ステップと、前記メインタスクが取得されると、情報の多重化の可能性を判定する多重化判定ステップと、前記判定結果に基づいて、前記作成された情報の一覧のうち、多重化されうる情報を表示する多重化情報表示ステップとを前記多層ワーク支援装置のコンピュータに実行させる。

本発明に係る多層ワーク支援装置によれば、より多くの種類のタスクをより適した組合せで多重化して実行する多層ワークを支援することができる。

図１は、本発明の実施形態に係る多層ワーク支援装置１０を示す図である。
図１に示すように、多層ワーク支援装置１０は、装置本体１２を中心として構成されており、装置本体１２を支える脚部４０、ディスプレイ１４ａ〜１４ｃ、これらのディスプレイ１４ａ〜１４ｃに表示する対象を指定するボタン群が配置された情報アクセス装置１６ａ，１６ｂ、及び入出力インターフェイス（ＩＦ）２２を有する。また、多層ワーク支援装置１０は、所定の音を出力するスピーカ（不図示）も有する。
なお、脚部４０は着脱可能であってもよく、装置本体１２がテーブル等に載置されて用いられてもよい。また、ディスプレイ１４ａ〜１４ｃなど、複数ある構成部分のいずれかを特定せずに示すときには、単にディスプレイ１４などと略記することがある。

ディスプレイ１４ａ〜１４ｃは、装置本体１２の正面に設けられており、横方向に配列されている。ディスプレイ１４ａ〜１４ｃは、例えば同一の画面サイズの液晶ディスプレイである。ディスプレイ１４は、後述する制御装置１００により制御されて、所定の情報を表示する。
なお、ディスプレイ１４は、仮想的なコンピュータのディスプレイであってもよい。また、ディスプレイ１４は、ＣＲＴ，ＰＤＰ等から構成されてもよく、それぞれが互いに異なる画面サイズであってもよい。

情報アクセス装置１６ａ，１６ｂは、作業者に対してディスプレイ１４の手前であって、装置本体１２の左側及び右側の双方に設けられている。情報アクセス装置１６は、例えばタッチパネルからなり、制御装置１００により制御されて、所定の情報を表示し、さらに、作業者からの入力を受け付けて制御装置１００に対して出力する。なお、情報アクセス装置１６は、装置本体１２の左側及び右側のいずれかに設けられてもよい。

情報アクセス装置１６には、複数のボタン１８が設けられており、ボタン群は、これらのボタン１８により構成される。ボタン１８には、表示対象あるいは演算の指定など、所定の動作が割り当てられており、情報アクセス装置１６は、ボタン１８が押下されることにより、作業者から所望の指定を受け付ける。なお、ボタン１８が押下されたときの動作等は、後で詳述する。

情報アクセス装置１６ａ，１６ｂの間には、所定の物が載置される載置部２０が設けられており、この載置部２０の上面には、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等の入力装置２６が載置されてもよい。ここで、入力装置２６は、キーボード及びポインティングデバイスを含み、通信ケーブル２４を介して入出力ＩＦ２２と接続されて、多層ワーク支援装置１０の制御装置１００と、データを通信する。
作業者は、このような多層ワーク支援装置１０を用いて、ネットワークを介して提供されるＷｅｂページ、記憶装置内に格納されているファイル等にアクセスして、多くの仕事を多層的に行う。

図２は、多層ワーク支援装置１０において用いられるコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
図２に示すように、多層ワーク支援装置１０は、制御装置１００ａ〜１００ｅ、及び中継装置１１２を有し、制御装置１００ａ〜１００ｅのそれぞれは、ＣＰＵ１０４及びメモリ１０６を含む処理装置１０２、通信ＩＦ１０８、及び記憶装置１１０を有する。

制御装置１００において、通信ＩＦ１０８は、中継装置１１２を介して、他の制御装置１００、外部の入力装置２６、及びＬＡＮ，ＷＡＮ等のネットワーク２と、所定のデータを通信する。記憶装置１１０は、例えばＨＤＤ装置、ＣＤ装置あるいはＤＶＤ装置であり、データを記憶及び再生する。
このように、制御装置１００は、プログラムの実行による情報処理、及びネットワークを介して他の制御装置１００等との間の通信が可能なコンピュータとしての構成部分を有する。

中継装置１１２は、制御装置１００の間で送信及び受信されるデータを中継し、また、入力装置２６及びネットワーク２を介して接続される外部のコンピュータ（不図示）と、入出力ＩＦ２２を介して通信を行う。なお、この中継装置１１２は、サーバとして実現してもよく、また、制御装置１００がＰＣなどのネットワークアドレスを有する形で実現される場合には、複数の制御装置１００が、中継装置１１２を介さず、直接ＰｔｏＰ方式で接続されてもよい。

また、制御装置１００ａは、第１のディスプレイ１４ａに表示される情報を制御し、制御装置１００ｂは、第２のディスプレイ１４ｂに表示される情報を制御し、制御装置１００ｃは、第３のディスプレイ１４ｃに表示される情報を制御する。制御装置１００ｄは、第１の情報アクセス装置１６ａに表示される情報を制御し、第１の情報アクセス装置１６ａからの入力を受け付ける。同様に、制御装置１００ｅは、第２の情報アクセス装置１６ｂに表示される情報を制御し、第２の情報アクセス装置１６ｂからの入力を受け付ける。このように、ディスプレイ１４ａ〜１４ｃ及び情報アクセス装置１６ａ，１６ｂは、それぞれ異なる制御装置１００により制御される。なお、制御装置１００は、通常のＰＣで実現されてもよい。

さらに、制御装置１００ａは、第２のディスプレイ１４ｂ、第３のディスプレイ１４ｃ、及び情報アクセス装置１６ａ，１６ｂに対して、所定の情報を表示させる。この場合、制御装置１００ａは、例えば、制御装置１００ｂとデータを通信して、第２のディスプレイ１４ｂに情報を表示させる。また、制御装置１００ａは、情報アクセス装置１６ａ，１６ｂから入力されたデータを、制御装置１００ｄ，１００ｅを介して受け付ける。制御装置１００ｂ〜１００ｅもまた、同様にして、いずれのディスプレイ１４等に対しても情報を表示させ、いずれの情報アクセス装置１６からデータを受け付ける。

なお、いずれかの制御装置１００が、複数のディスプレイ１４及び情報アクセス装置１６を制御してもよいし、これらの全てを制御してもよい。また、１つの制御装置１００には、複数のＣＰＵ１０４及びメモリ１０６が含まれてもよい。

図３は、情報アクセス装置１６に表示されるボタン群と、ディスプレイ１４に表示されるウインドウ１４０を例示する図である。
図３に例示するように、ボタン群には、ボタン１８−１〜１８−ｍが含まれ、ボタン１８−１〜１８−ｍは、押下可能な形及びサイズで表示される。なお、ボタン群を構成するこれらのボタンの数は、本例に限定されず、ボタンの配置も図３に示される配置に限定されない。

ボタン１８は、ディスプレイ１４に表示される対象（コンテンツ）を指定するボタンである。指定される対象には、Ｗｅｂページ、記憶装置１１０に保持されている電子ファイル、ネットワーク２を介して接続された他の電子機器に保持されている電子ファイル等が含まれる。ボタン１８のそれぞれには、これらの対象を指定する接続先が登録されている。登録内容は、例えば、ＵＲＬ、ファイル等の対象が保存されている場所へのパス、ＩＰアドレス等である。

例えば、作業者がボタン１８−１を押下したり、マウスでクリックしたりすると、当該ボタン１８−１に登録されているＷｅｂページ（例えばウインドウ１４０）が、ディスプレイ１４ａ〜１４ｃの少なくともいずれかに表示される。また、作業者が、記憶されている電子ファイルを指定するボタン１８を押下すると、所定のアプリケーションが起動されて、指定された電子ファイルがいずれかのディスプレイ１４に表示される。電子ファイルは、例えば、文書作成ソフト、表計算ソフト、あるいはプレゼンテーションソフトにより用いられるファイルである。
このようにして、作業者は、所望のＷｅｂページや電子ファイルをディスプレイ１４ａ〜１４ｃに表示させ、入力装置２６及び情報アクセス装置１６ａ，１６ｂを用いて作業を行う。

次に、本発明に係る多層ワーク支援装置１０の理解を容易にするために、本発明の概要を説明する。
本発明に係る多層ワーク支援装置１０は、Ｗｅｂ上に掲載された情報、他者から送信されたメール並びに送付された資料等を所定の契機（例えば、毎日７：００）および条件で受信及び収集し、これらの情報を新着情報として後述する新着情報一覧表（ドキュメント番組表；以下、番組表ともいう）の形式で作業者に提示する。ここで、Ｗｅｂ上に掲載された情報は、例えば、ニュース記事、テキストベースの資料及びビデオ形式の資料であり、所定の条件とは、例えばユーザが設定したキーワードに一致するもの、などが考えられる。他者から送付された資料は、例えば、会議議事録、月度報告書、論文、特許及び研究報告書である。

図４は、多層ワーク支援装置１０が提示する番組表を例示する図である。
図４に例示するように、番組表には、複数のメインタスク及びサブタスクが含まれる。ここで、メインタスクは、例えばタスク１〜タスク４であり、サブタスクは、多層ワーク支援装置１０により収集及び提示される情報であって、例えばＡＡ０１，ＡＡ０２，ＡＡ０３，ＢＢ０１等である。

また、番組表には、複数のチャンネルが設定されており、サブタスクは、チャンネルそれぞれに設定された属性（重要度、認知度、関心度）に基づいて所定の順序で配列されている。本例では、サブタスクは、チャンネル１では重要度順に配列されており、チャンネル２では認知度順に配列されており、チャンネル３では関心度順に配列されている。なお、属性については、後で詳述する。

番組表は、収集された資料それぞれが提示されて処理されるために必要とするおおよその時間（例えば、８：３０−８：５０）を含む。この時間は、予め設定されている基準に基づいて算出される。例えば、当該時間は、静止画ベース資料については、文字数に対する処理速度（例えば、１０００文字／分）あるいはページ数に対する処理速度（例えば、２ページ／分）に基づいて算出され、動画ベースの資料については、資料の再生時間及び処理速度に基づいて算出される。なお、情報収集の契機、及び番組処理時間算出のための設定は、作業者により自由に変更されうる。なお、以降、収集された資料であって再生対象である資料を番組ともいう。

作業者は、番組表を確認したうえで、複数のディスプレイ１４において複数の番組を同時に閲覧する。作業者はメインとして処理すべき個人タスク（メインタスク）を有しており、作業者が番組表からメインタスクを選択すると、多層ワーク支援装置１０は、選択されたメインタスクに基づいて複数のサブタスクの組み合わせを判定し、同時に提示されうると判定された複数のサブタスクの表示態様を変更して、番組の多重化処理に関して適切な番組選定を作業者に対して提示する。より具体的には、多層ワーク支援装置１０は、多重ワークが可能である番組（サブタスク）を、多重ワークが可能ではない番組と比較して相対的に強調して表示する。
なお、作業者それぞれの個人タスクは、作業者により予め登録されるか、又は外部のスケジュール管理システム（不図示）からネットワーク２等を介して取得されて、多層ワーク支援装置１０により管理されている。

図５及び図６は、多重化可能であると判定された番組が反転表示されて強調されている番組表を例示する図である。
図５に例示するように、作業者がメインタスクとしてタスク１を選択すると、多層ワーク支援装置１０は、多重化判定を行い、多重化可能な番組であるＡＡ０１，ＡＡ０２，ＢＢ０３及びＣＣ０２を反転表示する。
また、図６に例示するように、作業者がメインタスクとしてタスク２を選択すると、多層ワーク支援装置１０は、多重化可能な番組としてＡＡ０１，ＡＡ０３，ＢＢ０１，ＣＣ０１及びＣＣ０２を反転表示する。

番組が提示される際、それぞれの番組は、内容に基づいて音声で読み上げられたりテキスト形式で表示されたりする。例えば、メインタスクが視覚情報ベースの資料や、会話内容をテキストで表示する形式の遠隔会議理解である場合、番組表の中のサブタスクの情報提示形態は音声読み上げ形式となり、このサブタスクの内容が多層ワーク支援装置１０から音声で出力される。

また、例えば、メインタスクが、遠隔会議への参加、及び過去に行われた会議あるいは説明会に関する音声を伴うビデオ視聴である場合、番組表の中のサブタスクの情報提示形態はテキスト表示形式となる。所定のキーワードが多層ワーク支援装置１０に予め登録されており、当該キーワードがテキスト上に現れた場合、当該キーワードは、音声の出力、反転表示あるいは点滅表示により強調して提示されてもよい。

番組は、メインタスクの情報提示形態の変化に基づいて提示方法を変更されてもよい。例えば、メインタスクの変更に伴いメインタスクに対して認知すべき器官等が変わった場合、多層ワーク支援装置１０は、番組の提示方法を自動的に変更する。例えば、多層ワーク支援装置１０は、作業者によるメインタスク処理作業が音声ベースからテキストベースに変更された場合には、番組の提示形式をテキスト表示形式から音声読み上げ形式に変更し、その逆の場合には、音声読み上げ形式からテキスト表示形式に変更する。また、音声読み上げ形式において、音声は、作業者の入力操作に基づいて加速あるいは減速されて出力されてもよい。

このようにして、作業者は、多層ワーク支援装置１０により提示されるドキュメント番組表を確認し、所定の入力操作を行うことにより、より多くの種類のタスクをより適した組合せで多重化して実行することができる。この際、複数の情報が、複数のディスプレイ１４において適切な形式で同時に提示されるので、作業者は、複数の情報を効率よく認識することができる。

次に、上述した多層ワーク支援装置１０の情報取得方法並びに多重化制御方法を実現する多重化プログラム２００について説明する。
図７は、多層ワーク支援装置１０の制御装置１００（図２）により実行される多重化プログラム２００の構成を示す図である。
図７に示すように、多重化プログラム２００は、作業者インタフェース（ＵＩ）部２０２、通信部２０４、情報取得部２０６、多重化制御部２０８、補正部２１０、キーワード記憶部２１２、情報記憶部２１４、属性設定部２２０及び多重化判定部２３０を有する。また、属性設定部２２０は、重要度設定部２２２、認知度設定部２２４及び関心度設定部２２６を有し、多重化判定部２３０は、メインタスク判定部２３２及びサブタスク判定部２３４を有する。

多重化プログラム２００は、これらの構成部分により、ディスプレイ１４ａ〜１４ｃを有する多層ワーク支援装置１０において、ディスプレイ１４ａ〜１４ｃに提示される情報を取得し、当該情報に対して属性を設定し、当該属性に基づいて複数の情報の一覧を作成し、メインタスクを取得し、当該メインタスクに基づいて、一覧に含まれる情報の多重化の可能性を判定し、当該判定結果に基づいて、情報の一覧のうち多重化されうる情報を表示する。

多重化プログラム２００は、例えば、ネットワーク２、通信ＩＦ１０８（図２）などを介して処理装置１０２に供給され、メモリ１０６にロードされて、さらに処理装置１０２で動作するＯＳ上で、ハードウェアを具体的に利用して実行される。また、多重化プログラム２００は、全ての制御装置１００ａ〜１００ｅにおいて実行されてもよいし、いずれかの制御装置１００において実行されてもよい。

多重化プログラム２００において、ＵＩ部２０２は、情報アクセス装置１６及び入力装置２６に対する作業者の操作を受け入れ、後述する構成部分に対して出力する。ここで、作業者の操作には、ボタン１８の押下（マウスによるクリックも含む）などが含まれる。また、ＵＩ部２０２は、後述する多重化制御部２０８により作成された情報（画像データ、映像データ、音声データ等）及び各構成部分の処理内容などを、ディスプレイ１４及び情報アクセス装置１６に表示する。

通信部２０４は、通信ＩＦ１０８を介してデータを入出力し、中継装置１１２を介した多層ワーク支援装置１０内のデータの送受信、及びネットワーク２を介した外部のコンピュータとのデータの送受信を制御する。また、通信部２０４は、伝送される情報・データの改ざん防止のための暗号化処理を行ってもよい。

情報取得部２０６は、Ｗｅｂ上に存在する情報、他者から送信されたメールや資料等、ディスプレイ１４の少なくともいずれかに提示される情報を、通信部２０４を介して所定の契機で収集して属性設定部２２０に対して出力する。
なお、情報取得部２０６による情報取得処理については、後で詳述する。

属性設定部２２０は、情報取得部２０６から入力される情報の内容に応じて、当該情報に対して複数の属性を設定し、属性を設定された情報を後述する情報記憶部２１４に保存する。ここで、設定される属性は、重要度、認知度及び関心度である。
属性設定部２２０において、重要度設定部２２２は、情報の内容に応じて、当該情報の重要度を設定する。より具体的には、重要度設定部２２２は、情報の出所に基づいて、「高」「中」「低」の３段階の重要度を決定する。例えば、入力された情報がメールである場合、重要度設定部２２２は、メールの差出人に基づいて重要度を算出する。

認知度設定部２２４は、情報に対する作業者の認知度を設定する。より具体的には、認知度設定部２２４は、作業者に対して提示する情報に含まれる単語の出現頻度を測定及び保持し、情報取得部２０６から入力される情報において当該出現頻度の高い単語が含まれる割合に基づいて、「高」「中」「低」の３段階の重要度を決定する。例えば、認知度設定部２２４は、作業者が閲覧あるいは使用する資料等について単語の出現頻度を測定し、入力されたメールの題名、件名あるいは本文に当該出現頻度の高い単語が含まれる割合に基づいて認知度を算出する。このとき、認知度設定部２２４は、出現頻度の高い上位１０位までの単語の含有量を測定し、個数の多さ又は当該単語の出現率の高さに基づいて認知度を算出する。

関心度設定部２２６は、情報に対する作業者の関心度を設定する。より具体的には、関心度設定部２２６は、作業者により予め登録されているキーワードであって後述のキーワード記憶部２１２に記憶されているキーワードに基づいて情報に対して「高」「中」「低」の３段階の関心度を設定する。例えば、関心度設定部２２６は、メールの件名及び本文中における当該キーワードの出現個数あるいは出現率に基づいて関心度を決定する。また、キーワードには重み付けがされていてもよく、関心度設定部２２６は、出現頻度に重みを乗じた値に基づいて関心度を決定してもよい。

また、作業者はキーワードを登録する際、キーワードに対して属性（重要度、認知度、関心度）を設定してもよい。この場合、属性設定部２２０において、重要度設定部２２２、認知度設定部２２４及び関心度設定部２２６は、情報取得部２０６が当該キーワードに基づいて検索したＷｅｂニュース記事等に対して、キーワード記憶部２１２に記憶されている当該キーワードに関する属性を設定する。ここで、認知度は、当該キーワードが含まれる分野に対する理解の深さを示し、関心度は、当該キーワードが含まれる分野に対する関心の深さを示し、重要度は、当該キーワードが含まれる分野に対する重要性を示す。なお、属性のレベルがキーワードに対して設定されていない場合、重要度、認知度及び関心度は、いずれも予め設定されているレベル（例えば「中」）を設定される。

このようにして、属性は、取得された情報に対して設定される。なお、属性は、重要度、認知度及び関心度に限定されず、作業者により任意に変更されてもよい。また、属性それぞれにおいて、レベルは３段階に限定されない。
なお、重要度設定部２２２、認知度設定部２２４及び関心度設定部２２６による属性設定については、後で詳述する。

キーワード記憶部２１２は、作業者によりＵＩ部２０２を介して入力されるキーワードであって作業者ごとに登録されるキーワードを記憶する。また、キーワード記憶部２１２は、後述する情報取得部２０６による情報取得処理において用いられる出現頻度の高い単語並びに除外対象単語を記憶する。記憶されているキーワードは、情報取得部２０６及び属性設定部２２０の各構成要素により参照されて用いられる。キーワード記憶部２１２は、記憶装置１１０（図２）及びメモリ１０６により実現される。

情報記憶部２１４は、ボタン１８により指定される対象（Ｗｅｂページ等）の最新ファイル、文書作成ソフトウェアあるいは表計算ソフトウェアの電子ファイルなどを記憶する。また、情報記憶部２１４は、情報取得部２０６により取得され、属性設定部２２０により属性を設定された情報を記憶する。情報記憶部２１４は、キーワード記憶部２１２と同様に、記憶装置１１０等により実現される。

多重化判定部２３０は、後述する多重化制御部２０８により取得されたメインタスクが入力されると、情報記憶部２１４に記憶されている情報の多重化の可能性を判定する。このとき、多重化判定部２３０は、属性設定部２２０により設定された属性に基づいて、複数の情報のそれぞれについて多重化の可能性を判定する。より具体的には、多重化判定部２３０は、後述するメインタスク判定部２３２によるメインタスクの多重化判定結果と、サブタスク判定部２３４によるサブタスクの多重化判定結果とに基づいて多重化処理の判定を行う。

多重化判定部２３０において、メインタスク判定部２３２は、作業者により選択されたメインタスクに予め設定されている属性に基づいて、当該メインタスクの多重化処理に対する難易度を判定する。メインタスクは、ユーザが主として取り組む主業務を意味し、対話型業務と非対話型業務とに分類され、対話型業務は、例えば、報告会・連絡会、検討会・討論会、講演会・説明会・セミナー、打合せ・相談・他者応対などを含み、非対話型業務は時間拘束を受けない業務であり、例えば、周辺業務、準備、実行型業務、思考型業務などを含む。メインタスク判定部２３２は、対話型業務と非対話型業務とで異なる判定基準を用いる。

対話型業務について、メインタスク判定部２３２は、２種類の特性（後述する取組姿勢１及び取組姿勢２）に基づいて、メインタスクの多重化の難易度を「○」「△」「×」の３段階で決定する。ここで、取組姿勢１は、能動的及び受動的のいずれかであり、取組姿勢２は、主体的及び副次的のいずれかである。また、○は、多重化が容易であることを示し、△は、多重化が可能であることを示し、×は、多重化不能であることを示す。

非対話型業務について、メインタスク判定部２３２は、作業・思考分割性及び思考の深さに基づいて、メインタスクの多重化の難易度を「○」「△」「×」の３段階で決定する。

サブタスク判定部２３４は、番組表に提示される情報（情報閲覧タスクあるいはサブタスクともいう）について、属性設定部２２０により設定された属性に基づいて、多重化処理に対する難易度を判定し、サブタスクの多重化の難易度を「○」「△」「×」の３段階で決定する。ここで、○は、多重化の難易度が低いことを示し、△は、多重化の難易度が中程度であることを示し、×は、多重化の難易度が高いことを示す。

このようにして、多重化判定部２３０は、メインタスク判定部２３２及びサブタスク判定部２３４の判定結果を組み合わせて多重化処理の判定を行う。なお、判定手法については本例に限定されず、また、難易度は３段階に限定されない。
なお、多重化判定部２３０、メインタスク判定部２３２及びサブタスク判定部２３４による判定処理については、後で詳述する。

補正部２１０は、メインタスクの属性（重要度、関心度、認知度）に基づいて、メインタスク判定部２３０による判定結果（多重化の難易度）を補正する。
なお、補正部２１０による補正処理の詳細は、後で詳述する。

多重化制御部２０８は、多重化判定部２３０による多重化処理の判定結果に基づいて複数の情報の提示を制御する。より具体的には、多重化制御部２０８は、情報取得部２０６により取得され、情報記憶部２１４に記憶されている情報の処理時間を算出し、当該情報及びその処理時間を含む一覧（ドキュメント番組表）を作成し、ディスプレイ１４ａ〜１４ｃのいずれかに表示して、情報一覧作成手段を構成する。多重化制御部２０８は、情報の処理時間を算出し、当該情報及びその処理時間を含む一覧（図４）を作成してもよい。なお、好適には、多重化制御部２０８は、表形式の一覧を作成してディスプレイ１４に表示する。

また、多重化制御部２０８は、作業者が選択するメインタスクを取得してメインタスク取得手段を構成し、さらに、多重化判定部２３０による判定結果に基づいて、作成された情報の一覧のうち多重化されうる情報を表示して多重化情報表示手段を構成する。多重化制御部２０８は、多重化判定部２３０により多重化されうると判定された複数のサブタスクの表示態様を変更する。例えば、多重化制御部２０８は、当該複数のサブタスクを反転表示して、他のサブタスクと比べて強調して提示する。多重化制御部２０８は、情報記憶部２１４に記憶されている情報を参照して、当該情報の内容に応じて、ディスプレイ１４に画像あるいは映像を表示したり、音声を出力したりする。多重化制御部２０８は、作業者の入力操作をＵＩ部２０２を介して受け付けて、当該入力に基づいて情報の提示方法を変更する。例えば、多重化制御部２０８は、テキスト表示形式及び音声読み上げ形式の切替え制御を行ったり、音声の出力速度を加速及び減速したりする。

さらに、多重化制御部２０８は、番組表において内容が確認された番組を当該番組表から消去する。多重化制御部２０８は、番組の提示終了時に、例えば「この番組を削除しますか」とディスプレイ１４に表示し、作業者からの「はい」又は「いいえ」のいずれかの入力を受け付ける。多重化制御部２０８は、番組を削除する旨の入力を受け付けた場合、当該番組を番組表から削除する。なお、このような番組表は、情報記憶部２１４に保存されてもよく、任意のタイミングで多重化制御部２０８により参照される。

次に、多重化プログラム２００の各構成要素の詳細について具体例を含めて説明する。
情報取得部２０６は、作業者それぞれが興味に応じて予め入力したキーワードを記憶し、当該キーワードに基づいてＷｅｂページを検索し、検索されたＷｅｂページを情報として収集したり、作業者により予め登録された所定のＷｅｂページを収集したりする。Ｗｅｂ検索処理は、例えば、所定の新聞記事検索サイトで、毎朝、当日の新聞記事を検索して、登録されているキーワードに関連する記事を表示するＵＲＬもしくは当該記事の実体ファイルを取得する処理である。なお、情報取得部２０６は、Ｗｅｂ上で公開されている検索エンジンを用いて検索処理を行ってもよい。

情報取得部２０６は、ＵＩ部２０２を介して、作業者により入力された単語からキーワードを自動的に抽出してもよい。例えば、情報取得部２０６、自動検索実行日から起算して過去一定期間（例えば１週間）に入力された単語に基づいてキーワードを抽出する。情報取得部２０６は、出現頻度が多い単語をキーワードとして抽出してもよく、例えば、所定の期間に入力された単語のうち上位３つを、キーワードとして抽出する。情報取得部２０６は、抽出したキーワードをキーワード記憶部２１２に保存する。情報取得部２０６は、検索に利用する単語の選定時にフィルタリング操作を行って、キーワード記憶部２１２に記憶されている除外対象単語（キーワードとして意味のない一般名詞等）をキーワードから除いてもよい。

情報取得部２０６は、例えば、自動検索実行日から起算して過去一定期間まで（例えば１週間）に、作業者によりボタン１８を介して指定されて表示された対象（例えば電子ファイル）に含まれる単語に基づいて、キーワードを抽出してもよい。このとき、多層ワーク支援装置１０は、出現頻度が多い単語をキーワードとして抽出してもよく、例えば上位３つをキーワードとして抽出する。この場合においても、情報取得部２０６は、除外対象単語リストを用いたフィルタリング操作を行ってもよい。

また、情報取得部２０６は、Ｗｅｂ上に掲載された情報のうち、テキストベースの資料やビデオ形式の資料などが提示されるＵＲＬ等を記憶し、当該ＵＲＬ等に基づいてＷｅｂ検索処理を行ってもよい。また、情報取得部２０６は、予め登録されたキーワードがファイル名（資料名）に含まれる場合、当該ファイル等を収集してもよい。例えば、キーワードは、「報告書」、「議事録」、「方針説明」及び「レビュー」である。
なお、取得される情報がメールである場合、情報取得部２０６は、一般的なメーラーの機能によるいわゆるＳＰＡＭメールなどに対するフィルタリング処理を通過したメールの全てを、新着情報の対象として属性設定部２２０に対して出力する。

図８は、重要度設定部２２２により情報に対して設定される重要度レベルの分類を例示する図である。
図８に例示するように、重要度設定部２２２は、メールの差出人を参照して情報の重要度を決定する。本例では、顧客、協業他部門、上長、部下などは重要度レベルが高い差出人であり、これらの人物が差出人の場合、情報の重要度レベルは「高」と設定される。また、同一部門内他グループの人物が差出人の場合、情報の重要度レベルは「中」と設定され、他部門（非協業）の人物が差出人の場合、情報の重要度レベルは「低」と設定される。なお、重要度の分類は本例に限定されず、重要度レベルは、ユーザにより任意に設定されることができる。

図９は、認知度設定部２２４により情報に対して設定される、作業者の認知度を例示する図であって、図９（Ａ）は、資料タイトル中における単語の出現頻度の順位を例示し、図９（Ｂ）は、上位１０個の単語の含有数に応じた認知度レベルを例示し、図９（Ｃ）は、上位１０個の単語の合計出現率に応じた認知度レベルを例示する。ここで、図９（Ａ）における出現率は、全対象資料に対する単語含有資料数の割合（％）であり、出現率の総和は１００％以上となる。

図９（Ａ）に例示される上位１０単語のうち、ＡＡＡ（３０％）、ＢＢＢ（２６％）、ＥＥＥ（１５％）、ＧＧＧ（１０％）、ＪＪＪ（１％）の５単語が含まれている場合、認知度設定部２２４は、図９（Ｂ）に例示される含有数に応じた認知度分類に基づくと、認知度を「高」と判定する。また、認知度設定部２２４は、図９（Ｃ）に例示される合計出現率に応じた認知度分類に基づくと、３０＋２６＋１５＋１０＋１＝８２（％）となるので、認知度を「高」と判定する。なお、認知度設定部２２４が含有数に応じた認知度分類を行うか又は出現率に応じた認知度分類を行うかは、予め設定されている。また、認知度の分類は本例に限定されず、認知度レベルは、ユーザにより任意に設定されることができる。

図１０は、関心度設定部２２６により情報に対して設定される、作業者の関心度を例示する図であって、図１０（Ａ）は、ユーザによる個人キーワード登録状況を例示し、図１０（Ｂ）は、キーワードの含有数に応じた関心度レベルを例示し、図１０（Ｃ）は、キーワードの重み合計に応じた関心度レベルを例示する。ここで、図１０（Ａ）における重みは相対値で表され、重みの総和は１００％である。

図１０（Ａ）に例示するように、登録されているキーワード（ＫＷ）のうち、例えば「ＤＥＦ」及び「ＧＨＩ」の２個のキーワードが情報に含まれる場合、ＤＥＦの重みが２５％であり、ＧＨＩの重みが２０％であることから、重み合計は４５％となる。このとき、関心度設定部２２６は、図１０（Ｂ）に例示されるキーワード含有数に応じた関心度分類に基づくと、キーワードの出現数は２個であることから関心度を「中」と判定する。また、関心度設定部２２６は、図１０（Ｃ）に例示される重み合計に応じた関心度分類に基づくと、重み合計が４５％であることから関心度を「中」と判定する。なお、関心度設定部２２６が含有数に応じた関心度分類を行うか又は重み合計に応じた関心度分類を行うかは、予め設定されている。また、関心度の分類は本例に限定されず、関心度レベルは、ユーザにより任意に設定されることができる。

図１１は、作業者により登録されたキーワード並びに重要度等の属性を例示する図である。ここで、図１１における重みは相対値で表され、重みの総和は１００％である。
図１１に例示するように、作業者がキーワードとともに属性を登録し、登録されたキーワード並びに属性がキーワード記憶部２１２に記憶されている場合、関心度設定部２２６は、キーワード記憶部２１２に記憶されているキーワード並びに属性を参照して関心度を判定する。

図１２は、対話型業務の分類及びその多重化の難易度（多重化判定）を例示する図である。
図１２に例示するように、対話型業務の内容は、作業主体及び従事責任により分類され、対話型業務の多重化の難易度は、取組姿勢１（受動的か能動的か）及び取組姿勢２（主体的か副次的か）により決定される。メインタスク判定部２３２は、図１２に示される表を用いて多重化判定を行う。より具体的には、メインタスク判定部２３２は、作業主体及び従事責任により業務を分類した上で、取組姿勢が能動的かつ主体的である場合、当該業務は多重化不能（×）であると判定し、取組姿勢が能動的かつ副次的又は受動的かつ主体的である場合、当該業務は多重化可能(△)であると判定し、取組姿勢が受動的かつ副次的である場合、当該業務は多重化容易（○）であると判定する。なお、対話型業務の多重化判定基準は本例に限定されず、他の基準が用いられてもよい。

図１３は、番組表に提示されるサブタスクの多重化の難易度（多重化判定）を例示する図であって、図１３（Ａ）は、属性のレベルと水準との関係を示し、図１３（Ｂ）は、属性の水準に基づいてサブタスク判定部２３４により行われる多重化判定を示す。
図１３（Ａ）に例示するように、サブタスク判定部２３４は、重要度レベルが高である場合、重要度の水準を１とし、重要度レベルが中である場合、重要度の水準を２とし、重要度レベルが低である場合、重要度の水準を３とする。また、サブタスク判定部２３４は、認知度レベルが高、中、低である場合、認知度の水準をそれぞれ３、２、１とし、関心度レベルが高、中、低である場合、関心度の水準をそれぞれ１、２、３とする。

図１３（Ｂ）に例示するように、サブタスク判定部２３４は、図１３（Ａ）を用いて決定された属性の水準に基づいて、サブタスクの多重化の難易度を「○」、「△」、「×」の３段階で決定する。より具体的には、サブタスク判定部２３４は、３つの属性のうち水準が１である属性が２個以上ある場合、当該サブタスクにつき多重化の難易度が高い（×）と判定し、水準が１である属性が１個である場合、当該サブタスクにつき多重化の難易度が中程度である（△）と判定し、水準が１である属性が０個である場合、当該サブタスクにつき多重化の難易度が低い（○）と判定する。なお、サブタスクの多重化判定基準は本例に限定されず、他の基準が用いられてもよい。

図１４は、対話型業務の多重化組合せ表を例示する図である。
図１４に例示するように、多重化組合せ表は、メインタスクの多重化判定結果とサブタスクの多重化判定結果との組合せを示す表であって、メインタスクの多重化判定結果に応じて、多重化されうるサブタスクの難易度分類が変化するように関係付けられている表である。

多重化判定部２３０は、図１４に例示される多重化組合せに基づいて、多重化が最も容易なメインタスク（多重化判定が○であるメインタスク）に対しては、全ての多重化難易度のサブタスク（○、△、×）が多重化されることができると判定し、多重化判定が最も困難なメインタスク（多重化判定が×であるメインタスク）に対しては、全ての難易度のサブタスク（○、△、×）が多重化されることができないと判定する。また、多重化判定部２３０は、取組姿勢が能動的かつ副次的であって多重化判定が△であるメインタスクに対しては、難易度が○及び△であるサブタスクが多重化されることができると判定し、取組姿勢が受動的かつ主体的であって多重化判定が△であるメインタスクに対しては、難易度が○であるサブタスクのみが多重化されることができると判定する。

図１５は、非対話型業務の分類及びその多重化の難易度（多重化判定）を例示する図である。
図１５に例示するように、非対話型業務では、全ての業務内容において、作業主体、従事責任及び取組姿勢が同一（実行者、作業、能動的及び主体的）であるので、非対話型業務の多重化の難易度は、作業・思考分割性及び思考の深さにより決定される。メインタスク判定部２３２は、図１５に示される表を用いて多重化判定を行う。より具体的には、メインタスク判定部２３２は、作業・思考分割性を「高」「中」「低」の３段階で判定し、さらに思考の深さを「浅い」「中」「深い」の３段階で判定した上で、作業・思考分割性の判定結果及び思考の深さの判定結果のうち、多重化がより困難な判定（図中の斜字）を採用して当該業務に対する多重化判定結果とする。

ここで、メインタスク判定部２３２は、作業・思考分割性が「高」である場合、当該業務は多重化が容易（○）であると判定し、作業・思考分割性が「中」である場合、当該業務は多重化可能（△）であると判定し、作業・思考分割性が「低」である場合、当該業務は多重化不能（×）であると判定する。また、メインタスク判定部２３２は、思考の深さが「浅い」場合、当該業務は多重化が容易（○）であると判定し、思考の深さが「中」である場合、当該業務は多重化可能（△）であると判定し、思考の深さが「深い」場合、当該業務は多重化不能（×）であると判定する。即ち、メインタスク判定部２３２は、分割性が高いほど、また思考が浅いほど多重化が容易（○）であると判定する。なお、非対話型業務の多重化判定基準は本例に限定されず、他の基準が用いられてもよい。

図１６は、非対話型業務の多重化組合せ表を例示する図である。
図１６に例示するように、多重化判定部２３０は、多重化組合せに基づいて、多重化が最も容易なメインタスク（多重化判定が○であるメインタスク）に対しては、全ての多重化難易度のサブタスク（○、△、×）が多重化されることができると判定し、多重化判定が最も困難なメインタスク（多重化判定が×であるメインタスク）に対しては、全ての難易度のサブタスク（○、△、×）が多重化されることができないと判定する。また、多重化判定部２３０は、多重化可能なメインタスク（多重化判定が△であるメインタスク）に対しては、難易度が○及び△であるサブタスクが多重化されることができると判定する。

図１７は、補正部２１０に用いられる補正係数表を例示する図である。
図１７に例示するように、補正係数表は、タスクの属性（重要度、認知度、関心度）のレベル（高、中、低）に応じて補正値を規定する。本例では、補正値は、−１、０、＋１のいずれかである。より具体的には、重要度が高、中、低である場合、補正値はそれぞれ−１、０、＋１である。認知度が高、中、低である場合、補正値はそれぞれ＋１、０、−１である。また、関心度が高、中、低である場合、補正値はそれぞれ−１、０、＋１である。補正部２１０は、それぞれの属性において補正値を算出し、算出された補正値を合計し、補正値を判定結果に反映させて補正する。

図１８は、対話型業務における多重化判定の補正を例示する図である。
図１８に例示するように、補正部２１０は、タスクの属性それぞれの補正値を合計して合計補正係数を算出し、この補正係数と、多重化判定部２３０による判定結果（○、△、×）とに基づいて補正後の判定結果を算出する。ここで、補正部２１０は、多重化判定部２３０による判定結果「○」をレベル６、取組姿勢が能動的かつ副次的である場合の判定結果「△」をレベル４、取組姿勢が受動的かつ主体的である場合の判定結果「△」をレベル３、判定結果「×」をレベル１と規定する。なお、レベル５は「○」と規定され、レベル２は「×」と規定される。

補正部２１０は、多重化判定部２３０による判定結果のレベルと合計補正係数とを加算して補正後のレベルを算出し、当該補正後のレベル（１〜６）に応じて補正後の判定結果（×、△、○）を決定する。
例えば、タスクＡ１については、多重化判定部２３０による判定結果は「○」であり、そのレベルは６である。タスクＡ１の属性について、重要度、認知度、関心度はそれぞれ高（−１）、低（−１）、中（０）であるので、補正部２１０は、属性のレベル値を加算して合計補正係数（−２）を算出する。補正部２１０は、多重化判定部２３０による判定結果のレベル（６）と合計補正係数（−２）とを加算して、補正後のレベル（４）を算出する。レベル４は判定結果「△」に該当するので、補正後の判定結果は「△」となる。したがって、判定結果は、補正部２１０による補正処理により、「○」から「△」に変更される。

また、例えば、タスクＡ２については、多重化判定部２３０による判定結果は「△」であり、そのレベルは４である。重要度、認知度、関心度はそれぞれ低（＋１）、高（＋１）、高（−１）であるので、合計補正係数は＋１となる。補正部２１０は、多重化判定部２３０による判定結果のレベル（６）と合計補正係数（＋１）とを加算して、補正後のレベル（５）を算出する。レベル５は判定結果「○」に該当するので、補正後の判定結果は「○」となる。したがって、判定結果は、補正部２１０による補正処理により、「△」から「○」に変更される。
なお、補正部２１０による補正処理の方法は本例に限定されず、レベルと判定結果との関係もまたユーザにより任意に設定されることができる。

図１９は、非対話型業務における多重化判定の補正を例示する図である。
図１９に例示するように、補正部２１０は、非対話型業務の場合においても対話型業務の場合と同様に、属性それぞれの補正値を合計して合計補正係数を算出し、補正係数と多重化判定部２３０による判定結果のレベルとを加算して、補正後の判定結果を算出する。

図２０は、多層ワーク支援装置１０における情報取得処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図２０に示すように、ステップ１００（Ｓ１００）において、多重化プログラム２００（図７）の情報取得部２０６は、Ｗｅｂ上に存在する例えばニュースサイトなどを所定の契機で検索して情報を取得して、属性設定部２２０に対して出力する。また、情報取得部２０６は、他者から送信されたメール等を収集して属性設定部２２０に対して出力してもよい。

ステップ１０２（Ｓ１０２）において、属性設定部２２０の重要度設定部２２２は、情報取得部２０６から入力される情報の内容（例えばメールの差出人）に応じて、当該情報の重要度を「高」「中」「低」のいずれかに設定する。
ステップ１０４（Ｓ１０４）において、属性設定部２２０の認知度設定部２２４は、単語の出現頻度に基づいて、当該情報に対する作業者の認知度を「高」「中」「低」のいずれかに設定する。

ステップ１０６（Ｓ１０６）において、属性設定部２２０の関心度設定部２２６は、作業者により予め登録されているキーワードに基づいて、当該情報に対する作業者の関心度を「高」「中」「低」のいずれかに設定する。
ステップ１０８（Ｓ１０８）において、属性設定部２２０は、属性（重要度、認知度、関心度）を設定された情報を情報記憶部２１４に保存する。

図２１は、多層ワーク支援装置１０における多重化制御処理（Ｓ２０）を示すフローチャートである。
図２１に示すように、ステップ２００（Ｓ２００）において、多重化プログラム２００の多重化制御部２０８は、作業者が情報アクセス装置１６のボタン１８を押下するなどして行われる番組表表示の指定をＵＩ部２０２を介して受け付け、情報記憶部２１４に記憶されている当該作業者に関するタスク及びその属性を参照する。多重化制御部２０８は、複数のタスクを重要度順、認知度順、関心度順に配列し、所定の基準に基づいて番組それぞれの時間を算出して番組表（図４）を作成し、ディスプレイ１４に表示する。

ステップ２０２（Ｓ２０２）において、作業者は、ディスプレイ１４に表示された番組表を確認し、この番組表からメインタスクを選択する。多重化プログラム２００の多重化制御部２０８は、ＵＩ部２０２を介して当該作業者による入力を受け付けて、多重化判定部２３０に対して出力する。なお、メインタスクを受け付けるタイミングは、本例に限定されず、メインタスクは、予め選択されて保持されていてもよい。この場合、多重化制御部２０８は、保持しているメインタスクを多重化判定部２３０に対して出力する。

ステップ２０４（Ｓ２０４）において、多重化判定部２３０のメインタスク判定部２３２は、多重化制御部２０８から入力されたメインタスクが対話型業務であるか非対話型業務であるかを判定し、作業主体、従事責任及び取組姿勢、又は作業・思考分割性及び思考の深さに基づいて多重化判定（○、△、×のいずれか）を行う（図１２及び図１５）。

ステップ２０６（Ｓ２０６）において、多重化判定部２３０のサブタスク判定部２３４は、情報記憶部２１４に記憶されている複数の情報（サブタスク）の属性に基づいて、複数のサブタスクのそれぞれについて多重化判定（○、△、×のいずれか）を行う（図１３）。

ステップ２０８（Ｓ２０８）において、補正部２１０は、補正係数表（図１７）を用いて、メインタスクの重要度、認知度並びに関心度のレベルに対応する補正値から合計補正係数（図１８）を算出し、メインタスク判定部２３２により行われたメインタスクの多重化判定を補正する。

ステップ２１０（Ｓ２１０）において、多重化判定部２３０は、多重化組合せ（図１４及び図１６）を用いて、メインタスク判定部２３２及び補正部２１０により行われたメインタスクの多重化判定処理の結果と、サブタスク判定部２３４により行われた複数のサブタスクの多重化判定処理の結果とに基づいて、当該作業者により選択されたメインタスクに対して多重化されることができるサブタスクを判定する。多重化判定部２３０は、多重化されうると判定されたサブタスクを多重化制御部２０８に対して出力する。

ステップ２１２（Ｓ２１２）において、多重化制御部２０８は、多重化判定部２３０から入力されたサブタスクの表示態様を変更する。例えば、多重化制御部２０８は、当該サブタスクの色を反転表示する。
ステップ２１４（Ｓ２１４）において、多重化制御部２０８は、情報記憶部２１４に記憶されている情報（テキストベースの情報、音声ベースの情報等）であって同時に提示されうる複数の情報を当該情報に適した形式で提示する。このとき、多重化制御部２０８は、情報をテキスト表示形式の番組としてディスプレイ１４に表示したり、音声読み上げ形式の番組としてスピーカ（不図示）から出力したりする。また、多重化制御部２０８は、ＵＩ部２０２を介して作業者の入力を受け付け、この入力に応じて出力形式を変更してもよい。

以上説明したように、本発明に係る多層ワーク支援装置１０は、ディスプレイ１４と、ディスプレイ１４に提示される情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段により取得された情報に対して属性を設定する属性設定手段と、前記属性設定手段により設定された属性に基づいて、前記情報取得手段により取得された複数の情報の一覧を作成する情報一覧作成手段と、メインタスクを取得するメインタスク取得手段と、前記メインタスク取得手段によりメインタスクが取得されると、情報の多重化の可能性を判定する多重化判定手段と、前記多重化判定手段による判定結果に基づいて、前記情報一覧作成手段により作成された情報の一覧のうち、多重化されうる情報を表示する多重化情報表示手段とを有する。これにより、多層ワーク支援装置１０は、より多くの種類のタスクをより適した組合せで多重化して実行する多層ワークを支援することができ、作業者それぞれに対して最適な多重化の組合せを提供することができる。

また、多層ワーク支援装置１０は、同時に提示される複数の情報の組み合わせの一覧を表示し、作業者により選択されたメインワークに応じて、同時に提示されると判定された複数のサブタスクの表示態様を変更する。これにより、作業者は、同時に提示される複数のサブタスクを簡易な操作で確認することができる。

さらに、多層ワーク支援装置１０は、情報の重要度を設定する重要度設定手段と、情報に対する認知度を設定する認知度設定手段と、情報に対する関心度を設定する関心度設定手段とを有する。また、多層ワーク支援装置１０は、これらの属性に基づいて複数の情報の組み合わせを判定する。これにより、多層ワーク支援装置１０は、作業者により選択されるメインタスクの属性に応じて同時に提示されうるサブタスクを判定することができ、またメインタスクが変更された場合においても、同時に提示されうるサブタスクを新たに柔軟に選択することができる。これにより、作業者のメインタスクへの従事状況が変化された場合においても、多層ワーク支援装置１０は、最適な多重ワーク環境を提供することができる。

本発明の実施形態に係る多層ワーク支援装置１０を示す図である。 多層ワーク支援装置１０において用いられるコンピュータのハードウェア構成を示す図である。 情報アクセス装置１６に表示されるボタン群と、ディスプレイ１４に表示されるウインドウ１４０を例示する図である。 多層ワーク支援装置１０が提示する番組表を例示する図である。 多重化可能であると判定された番組が反転表示されて強調されている番組表の一例である。 多重化可能であると判定された番組が反転表示されて強調されている番組表の一例である。 多層ワーク支援装置１０の制御装置１００（図２）により実行される多重化プログラム２００の構成を示す図である。 重要度設定部２２２により情報に対して設定される重要度レベルの分類を例示する図である。 認知度設定部２２４により情報に対して設定される、作業者の認知度を例示する図であって、図９（Ａ）は、資料タイトル中における単語の出現頻度の順位を例示し、図９（Ｂ）は、上位１０個の単語の含有数に応じた認知度レベルを例示し、図９（Ｃ）は、上位１０個の単語の合計出現率に応じた認知度レベルを例示する。 関心度設定部２２６により情報に対して設定される、作業者の関心度を例示する図であって、図１０（Ａ）は、ユーザによる個人キーワード登録状況を例示し、図１０（Ｂ）は、キーワードの含有数に応じた関心度レベルを例示し、図１０（Ｃ）は、キーワードの重み合計に応じた関心度レベルを例示する。 作業者により登録されたキーワード並びに重要度等の属性を例示する図である。 対話型業務の分類及びその多重化の難易度（多重化判定）を例示する図である。 番組表に提示されるサブタスクの多重化の難易度（多重化判定）を例示する図であって、図１３（Ａ）は、属性のレベルと水準との関係を示し、図１３（Ｂ）は、３属性の水準に基づいてサブタスク判定部２３４により行われる多重化判定を示す。 対話型業務の多重化組合せ表を例示する図である。 非対話型業務の分類及びその多重化の難易度（多重化判定）を例示する図である。 非対話型業務の多重化組合せ表を例示する図である。 補正部２１０に用いられる補正係数表を例示する図である。 対話型業務における多重化判定の補正を例示する図である。 非対話型業務における多重化判定の補正を例示する図である。 多層ワーク支援装置１０における情報取得処理（Ｓ１０）を示すフローチャートである。 多層ワーク支援装置１０における多重化制御処理（Ｓ２０）を示すフローチャートである。

符号の説明

１０ 多層ワーク支援装置
１４ ディスプレイ
１６ 情報アクセス装置
１８ ボタン
１００ 制御装置
１０２ 処理装置
１０４ ＣＰＵ
１０６ メモリ
１１０ 記憶装置
１１２ 中継装置
２００ 多重化プログラム
２０２ ＵＩ部
２０４ 通信部
２０６ 情報取得部
２０８ 多重化制御部
２１０ 補正部
２１２ キーワード記憶部
２１４ 情報記憶部
２２０ 属性設定部
２２２ 重要度設定部
２２４ 認知度設定部
２２６ 関心度設定部
２３０ 多重化判定部
２３２ メインタスク判定部
２３４ サブタスク判定部

Claims (14)

1. ディスプレイと、
   前記ディスプレイに提示される情報を取得する情報取得手段と、
   前記情報取得手段により取得された情報に対して属性を設定する属性設定手段と、
   前記属性設定手段により設定された属性に基づいて、前記情報取得手段により取得された複数の情報の一覧を作成する情報一覧作成手段と、
   メインタスクを取得するメインタスク取得手段と、
   前記メインタスク取得手段によりメインタスクが取得されると、情報の多重化の可能性を判定する多重化判定手段と、
   前記多重化判定手段による判定結果に基づいて、前記情報一覧作成手段により作成された情報の一覧のうち、多重化されうる情報を表示する多重化情報表示手段と
   を有する多層ワーク支援装置。
2. 前記属性設定手段は、情報の重要度を設定する重要度設定手段を有する
   請求項１に記載の多層ワーク支援装置。
3. 前記属性設定手段は、情報に対する認知度を設定する認知度設定手段を有する
   請求項１又は２に記載の多層ワーク支援装置。
4. 前記属性設定手段は、情報に対する関心度を設定する関心度設定手段を有する
   請求項１乃至３のいずれかに記載の多層ワーク支援装置。
5. ユーザ毎に登録されるキーワードを記憶するキーワード記憶手段をさらに有し、
   前記属性設定手段は、前記キーワード記憶手段により記憶されているキーワードに基づいて情報に対して属性を設定する
   請求項１に記載の多層ワーク支援装置。
6. 前記情報一覧作成手段は、前記情報取得手段により取得された情報の処理時間を算出し、当該情報及びその処理時間を含む一覧を作成する
   請求項１に記載の多層ワーク支援装置。
7. 前記情報一覧作成手段は、表形式の一覧を作成して表示する
   請求項１又は６に記載の多層ワーク支援装置。
8. 前記多重化判定手段は、属性設定手段により設定された属性に基づいて、複数の情報のそれぞれについて多重化の可能性を判定する
   請求項１に記載の多層ワーク支援装置。
9. 前記多重化判定手段は、前記メインタスク取得手段により取得されたメインタスクに予め設定されている属性に基づいて、当該メインタスクの多重化の可能性を判定する
   請求項８に記載の多層ワーク支援装置。
10. 前記多重化判定手段は、複数の情報並びにメインタスクの多重化判定の結果に基づいて、当該メインタスクにおいて多重化されうる情報を判定する
    請求項９に記載の多層ワーク支援装置。
11. 前記多重化情報表示手段は、多重化されうると判定された情報の表示態様を変更して表示する
    請求項１乃至１０のいずれかに記載の多層ワーク支援装置。
12. 前記ディスプレイは、複数設けられている
    請求項１乃至１１のいずれかに記載の多層ワーク支援装置。
13. ディスプレイを有する多層ワーク支援装置において、
    前記ディスプレイに提示される情報を取得し、
    前記取得された情報に対して属性を設定し、
    前記設定された属性に基づいて、前記取得された複数の情報の一覧を作成し、
    メインタスクを取得し、
    前記メインタスクが取得されると、情報の多重化の可能性を判定し、
    前記判定結果に基づいて、前記作成された情報の一覧のうち、多重化されうる情報を表示する
    多層ワーク支援装置の多重化制御方法。
14. コンピュータとディスプレイとを含む多層ワーク支援装置において、
    前記ディスプレイに提示される情報を取得する情報取得ステップと、
    前記取得された情報に対して属性を設定する属性設定ステップと、
    前記設定された属性に基づいて、前記取得された複数の情報の一覧を作成する情報一覧作成ステップと、
    メインタスクを取得するメインタスク取得ステップと、
    前記メインタスクが取得されると、情報の多重化の可能性を判定する多重化判定ステップと、
    前記判定結果に基づいて、前記作成された情報の一覧のうち、多重化されうる情報を表示する多重化情報表示ステップと
    を前記多層ワーク支援装置のコンピュータに実行させるプログラム。

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