JP2008183048A - 作業疲労度測定システム - Google Patents

Abstract

【課題】被験者の点滅光及び／又は断続音の融合弁別閾値のデータと、被験者の個人的特徴、測定日時、測定前の被験者の行動及び身体の状態、並びに測定日の作業内容に関するデータとに基いてデータベースを構築し、該データベースに基く比較解析で被験者の作業疲労度を客観的な指標として評価できる作業疲労度測定システムを提供する。
【解決手段】被験者のＦ値及び／又はＴ値を測定する測定装置４；各種データ並びに測定装置４の測定データを入力するデータ入力装置６；各種データ及び測定データを解析してデータベース化する解析装置１；解析結果を出力する出力装置８；を含む。解析装置１が、各種データと測定データの変動との相関関係に基いてデータベースを構築する機能と；データベースに基いて作業疲労度を解析判定する機能と；作業疲労度を出力装置８を通して出力する機能と；を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、学習機能をもつ作業疲労度測定システムに関するものであり、さらに具体的には、被験者の点滅光の融合弁別閾値（フリッカー値）のデータ及び／又は断続音の融合弁別閾値（音融合値）のデータと、被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータ等との関連性から、作業負荷による疲労度を客観的な指標として評価することを可能にする作業疲労度測定システムに関するものである。

近年、過重労働による健康障害と、それが原因と思われる過労死が社会問題となっている。平成１４年度に過労が原因で脳疾患もしくは心臓疾患になる、または死亡するなどして労災認定を受けた人は３１７人にのぼる。この数値は前年度の２．２倍に増えたことが厚生労働省のまとめで分かっている。このうち過労死は１６０件で２．８倍に急増し、認定総数でも死者数でも過去最多となった。厚生労働省は認定基準の緩和で認定しやすくなったためで、過労死増加には直ちに結びつかないとしているが、平成１３年１２月に「脳血管疾患虚血性心疾患等（負傷に起因するものを除く）の認定基準について」が基発され、労災認定基準が改正されたことからも、現代の過労死の深刻な状況が伺える。

ところで、平成１４年２月に、厚生労働省から過重労働による健康障害防止対策として、「労働者の疲労蓄積度自己診断チェックリスト」が発表され、労働者の自覚疲労度を量る１つの基準が確立された。しかし、ある一定以下の健康状態の労働者に強制的に休養を取らせるには、自己申告制である自覚疲労度では信頼性が薄く、裏付けるものが少ないという問題点が指摘されている。そこで、科学的根拠に基いて疲労を客観的な角度から測定できるシステムの確立が必要となるが、労働者の疲労度を測定する方法としては、心臓血管系ストレス指標として代表的な心拍間隔ＲＲＩ指標、ストレスホルモンである尿中カテコルアミン、あるいは、副腎髄質クロム親和性細胞や交感神経ニューロンから分泌される主要なタンパク質の一種である唾液中クロモグラニンＡ等の生理的測定などが従来より知られている。しかしながら、これらの測定方法は、装置が大掛かりなうえに測定に時間がかかってしまうという問題点がある。

如上に鑑みて、大掛かりな装置を必要とせずに、各種労働者の作業疲労度を具体的な指標として評価することが可能なより簡便なシステムが要望されている。また、作業疲労度とフリッカー値及び／又は音融合値との関連性が被験者毎に著しく異なることから、各被験者毎にその被験者に適した尺度で作業疲労度を評価することが必要になる。

本発明の技術的課題は、疲労に伴って視覚的及び聴覚的特性が変動し、しかもそれらの測定が比較的容易である点に着目し、被験者の点滅光及び／又は断続音の融合弁別閾値のデータと、被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータとに基いて、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを構築し、該データベースのデータに基く比較解析により、被験者の作業負荷による疲労度を客観的な指標として評価することを可能にする作業疲労度測定システムを、大掛かりな装置を必要としないより簡便なシステムとして提供することにある。
本発明の他の技術的課題は、被験者の作業疲労度が所定の基準を超えた場合に、被験者に対して警報を発することにより、被験者が過重労働によって健康障害を引き起こすのを抑止することができる作業疲労度測定システムを提供することにある。

上記課題を解決するための本発明に係る作業疲労度測定システムは、被験者について、点滅光及び／又は断続音の融合弁別閾値を測定するための測定装置；被験者の作業疲労度を判定するために必要とされる各種データ、並びに上記測定装置で測定した融合弁別閾値のデータを入力するデータ入力装置；該データ入力装置において入力した各種データ及び上記測定装置で測定したデータを解析してデータベース化する解析装置；該解析装置の解析結果を出力する出力装置；を含み、上記解析装置が、上記データ入力装置に入力した被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータと、上記測定装置で測定した被験者の融合弁別閾値のデータの変動との相関関係に基いて、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを構築する機能と；蓄積した該データベースに基いて、作業による負荷時と無負荷時との融合弁別閾値の変動を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を解析判定する機能と；解析判定した被験者の作業疲労度を上記出力装置を通して出力する機能と；を有することを特徴とするものである。

本発明の好ましい実施形態においては、上記解析装置が、作業疲労度の測定に際して被験者によりデータ入力装置を介して入力される各種データ及び上記測定装置で測定した融合弁別閾値のデータにより、上記データベースを更新する学習機能を有する。
本発明の他の好ましい実施形態においては、上記解析装置が、多数の被験者の入力データが蓄積されたデータベースを備え、任意の特定被験者の入力データ及び測定した融合弁別閾値とデータベースとの比較解析により、該特定被験者の作業疲労度を解析判定する機能を有し、この場合、上記解析装置が、ネットワーク上に構築したデータベースに多数の被験者の入力データ及びそれらの被験者における各種負荷と融合弁別閾値との関連性に関するデータを蓄積可能であり、ネットワークを介して入力された特定被験者のデータ及び融合弁別閾値に基づき、データベースに蓄積された多数の被験者のデータ中における上記特定被験者のデータとの比較解析により、特定被験者の作業疲労度を解析判定する機能を有するものとするのが有効である。
また、本発明の他の好ましい実施形態においては、被験者の作業疲労度が所定の基準を超えたときに警報を発する警報手段が設けられる。

以上に詳述した本発明の作業疲労度測定システムによれば、疲労に伴って視覚的及び聴覚的特性が変動する点に着目し、上記データ入力装置に入力した被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータと、上記測定装置で測定した被験者の融合弁別閾値のデータの変動との相関関係に基いて、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを構築するとともに、蓄積した該データベースに基いて、作業による負荷時と無負荷時との融合弁別閾値の変動を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を客観的な指標として評価することができ、しかも、そのようなシステムを、大掛かりな装置を必要としないより簡便なシステムとして提供することができる。

また、被験者の作業疲労度が所定の基準を超えたときに警報を発する警報手段を備えるものとして構成することにより、被験者が過重労働によって健康障害を引き起こすのを抑止することができる。

以下に、本発明に係る作業疲労度測定システムを実施するための最良の形態を、図面に基いて詳細に説明する。
図１は、本発明に係る作業疲労度測定システムの実施例の全体的構成を概念的に示すものである。同図に示すように、当該作業疲労度測定システムは、パソコン入力作業（以下、ＰＣ作業という。）等を行う被験者について、点滅光の融合弁別閾値を表すフリッカー値（以下、Ｆ値という。）及び断続音の融合弁別閾値を表す音融合値（以下、Ｔ値という。）を測定するための測定装置４、被験者の作業疲労度を判定するために必要とされる各種データ、並びに上記測定装置４で測定した上記Ｆ値及びＴ値のデータを入力するデータ入力装置６、該データ入力装置６において入力した各種データ及び上記測定装置４で測定したデータを解析してデータベース化する解析装置１、該解析装置１の解析結果を出力する出力装置８を備えている。

なお、本実施例においては、当該作業疲労度測定システムを、ＰＣ作業を行う被験者に対して作業疲労度の測定を行うものとして構成した場合について説明するが、本発明は、そのようなＰＣ作業等に限定されるものではなく、主として精神的な疲労を生じやすい各種の職業の人、なかでも自動車や、列車、船舶等の運転士、あるいは飛行機の操縦士などの疲労に伴って危険性が増す職業の人に適用するのが好適なものである。

上記Ｆ値は、視覚情報の伝達経路の興奮性、緊張度を示す指標であり、ＶＤＴ（Visual Display Terminal）作業等による中枢神経系の疲労の評定に利用されている。該Ｆ値の測定方法は、所定の周波数で点滅している光を一定条件の下に注視し、連続した光に見えるか、ちらついた光に見えるかの境界における点滅回数を周波数として測定し、それをＦ値とするものである。該Ｆ値の測定方法には、周波数を徐々に上昇させて点滅光から連続光に変化した時点をフリッカー値とする上昇系列と、周波数を徐々に下降させて連続光から点滅光に変化した時点をフリッカー値とする下降系列があるが、いずれの系列で測定した測定データを使用してもよい。また、概して、Ｆ値の測定結果にはばらつきが見られることがあるので、測定データの信頼性を向上させるためには、複数回測定した測定データの平均値をＦ値とするのが有効である。

一方、上記Ｔ値は、疲労に伴う聴覚の時間分割能の低下により、繰り返し呈示される断続２音がそれぞれ断続音として聞き取ることができず、１音に聞こえてしまうという聴覚特性に着目した指標であり、１音に聞こえるようになったときの２音の時間間隔が融合弁別閾（Ｔ値）として利用される。而して、聴覚特性による融合弁別閾の判断は、周囲の雑音に影響されやすいことから、当該Ｔ値の正確な測定方法としては、可聴領域とは異なる超音波を用い、骨伝導を利用して測定する方法もある。しかしながら、必ずしもそのような測定方法を用いる必要はない。

ここで、以下の説明においては、特に個別に説明する必要がある場合を除き、上記Ｆ値及びＴ値を総称してＰ値（ポテンシャル値）という。本発明の実施においては、上記Ｆ値及びＴ値の両者を用いるのが望ましいが、必ずしもその両者を用いる必要はなく、そのため、以下の説明において、Ｐ値とは、Ｆ値及び／又はＴ値と解すべきである。

Ｐ値すなわちＦ値及び／又はＴ値は、脳波のような一種の波動（振動）として捉えることができるものであるから、このＰ値にも日周リズム（物理的には、周期、振幅、平均値（中心値）、及び位相）がある。そして、両者の周期曲線は、図２からわかるように、一般的には、無負荷状態では逆位相（１８０°の位相差）の関係にあり、作業負荷がかかると、Ｆ値及びＴ値には以下の（ａ）〜（ｄ）に示すような変動が生じる。
（ａ） 位相の偏位（図３（ａ）参照）
（ｂ） 平均値の変動（図３（ｂ）参照）
（ｃ） 周期の変動（乱れ）（図３（ｃ）参照）
（ｄ） Ｆ値とＴ値間の位相差（ずれ）（図３（ｄ）参照）

なお、上記図３（ａ）〜図３（ｄ）のグラフにおいては、無負荷時におけるＰ値の曲線をＰとして実線で表わすとともに、作業負荷により変動したＰ値の曲線をＰ′として点線で表わしている。図３（ａ）は、作業負荷によりＰの位相がＡからＡ′に偏位する状況を示し、また、図３（ｂ）は作業負荷によりＰの平均値ＡｖがＡｖ′に変動する状況を示している。これらの場合、一般にＦ値は作業負荷によりマイナス方向に変動し、Ｔ値はプラス方向に変動する傾向がある。更に、図３（ｃ）は作業負荷による周期の乱れの状況を示し、図３（ｄ）はＦ値とＴ値の相互間に位相ずれｄが生じる状況を示している。

したがって、疲労時に生じるＰ値の変動、すなわち、無負荷状態でのＰ値に対する位相や平均値、周期等の変動、あるいはＦ値とＴ値間の位相差（ずれ）を測定し、そのＰ値の変動と被験者自身がデータ入力装置６を通して入力した作業負荷等に関するデータを含む各種データとの相関関係を解析し、データベース化することにより、そのデータベースを利用して被験者の作業疲労の程度を測定することができる。但し、上記Ｐ値の作業負荷等による変動は、単純な原因によるものではなく、非常に多くの個人差のある原因が複合的に作用しているので、データベースの構築及び作業疲労度の測定に際しては、Ｐ値の変動の要因となる作業負荷等を丹念に列挙してデータとして入力し、各種疲労の要因がＰ値の変動にどのような影響を与えているかについて、つまり、作業疲労に対する疲労要因のウエイトを各個人についてデータベース化しておく必要があり、そのウエイトを含むデータベースに基づいて疲労度を測定する必要がある。

本実施例に係る図１の作業疲労度測定システムは、ＰＣ作業等を行う被験者の作業疲労度を具体的な指標として評価することが可能な、より簡便なシステムとして、ＰＣ（パーソナルコンピューター）及びその周辺機器により構成したものであり、概略的には、例えば上記解析装置１を構成するＰＣ本体に、Ｆ値及びＴ値の測定装置４、被験者の作業疲労度を判定するために必要とされる各種データや、上記測定装置４で測定した上記Ｆ値及びＴ値のデータを入力するためのデータ入力装置６を構成するキーボード及びマウス等、並びに出力装置８を構成するディスプレイ、プリンタ及び外部記憶装置１０等をそれぞれ接続することにより構成され、データ入力装置６において入力した各種データ及び上記測定装置４で測定したデータを解析装置１において解析してデータベース化し、該解析装置１による疲労度の解析結果が出力装置８から出力される。

上記解析装置１を構成するＰＣ本体に導入されるプログラム群は、概略的には、データ入力装置６を介して入力した各種データに基いて各被験者ごとの上記データベースを構築するためのプログラム群、並びに該データベースに基いて基礎統計や多次元解析（数量化理論等）により作業疲労度を求めて、出力装置８を介して出力するためのプログラム群等であり、それらのプログラム群により、解析装置１には、少なくとも、測定装置４で測定した被験者のＰ値のデータの変動とデータベースとの相関関係に基いて、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを構築する機能と、蓄積した該データベースに基いて、作業による負荷時と無負荷時とのＰ値の変動を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を解析判定する機能と、解析判定した被験者の作業疲労度を上記出力装置８を通して出力する機能が付与される。なお、必要に応じてＰ値の波動曲線のシミュレーション等を行うようにすることもできる。

上記測定装置４は、被験者のＰ値の測定を作業による負荷時や、作業前の無負荷時において、必要に応じて、所定の時間間隔をおいて測定するためのものであり、例えば、上記解析装置１を構成するＰＣ本体に、データ入力装置６を介して個別にデータ入力可能に接続したフリッカー・テスターや融合音発生装置等の専用機器として構成することができるが、上記ＰＣ本体に導入されたアプリケーションによって該ＰＣ本体に測定装置４の機能を付加し、ＰＣ本体から点滅光や断続音の信号を測定装置４に出力させ、被験者によるキーボード等の操作によりＰＣ本体においてＰ値を認識させることもできる。なお、上記測定装置４としては、Ｐ値を測定する装置だけではなく、血圧、心拍数、体温、気象データなどの簡易に測定できるものを付加することもできる。

また、上記データ入力装置６は、例えば、上記ＰＣ本体に接続したキーボードやマウスで構成されるものであるが、入力すべきデータを収集可能な各種周辺機器（例えば、気象計、血圧計、体温計、あるいは心拍計等）や、それらの周辺機器を上記ＰＣ本体に接続するための各種インターフェースも含まれる。
さらに、上記出力装置８は、表示手段としてのディスプレイや、各種データあるいは測定結果等を印刷するためのプリンタ、各種データ等を読込又は読出するための外部記憶装置が含まれる。
上記データ入力装置６及び出力装置８として、携帯電話を利用可能にすることもできる。

被験者の作業負荷による疲労度を正確に測定するためには、各種データの蓄積が不可欠である。
そこで先ず、上記データ入力装置６に入力する被験者に関する各種データの項目を決定するうえで重要な「疲労」について説明すると、「疲労」は、日常の生活周辺のごくありふれた要因による「生活疲労」、並びに企業や学校等の作業場における作業負荷による「作業疲労」の２つに大別される。
「生活疲労」については、その日の主な仕事（作業）の他に、覚醒度、曜日、天候、摂取物（飲み物等）などの影響が無視できないことや、通勤や通学そのものが精神的負担（ストレス）となって、疲労の原因になることなどが分かっている。したがって、これらの諸要因に被験者の心因的な要因を加えて分析する必要がある。
一方、「作業疲労」については、例えばＰＣ作業を例に挙げると、１時間程度の短時間の作業負荷でも、先ず眼の疲労から始まり、首、肩、頭、腰、さらには手首や指へと疲労が進行することが分かっている。また、ＰＣ作業による疲労は、生活疲労の場合と同様にに、曜日や測定前の摂取物（コーヒー、紅茶、日本茶等の飲み物）の影響を受けやすいことや、作業の内容、作業継続時間、作業についての慣れ、作業に対する集中度等が影響することも分かっている。

このように、日常生活のありふれた要因による「生活疲労」と、企業や学校等の作業場における「作業疲労」とは、相互に密接に関連する部分があるため、両者を完全に分けることはできない。したがって、企業や学校等の作業場における真の作業疲労の程度を求めるには、日常生活による様々な負荷の影響を排除するためにも、作業負荷による疲労に関するデータばかりでなく、日常の生活疲労に関するデータが必要である。また、前日からの残留疲労や、心理的生理的な要因、各種のストレスもあり得ることであり、必要に応じてそれらを考慮しなければならない。

上記作業疲労度測定システムにおいては、被験者が上記出力装置８を構成するディスプレイに表示される設問に回答する形式で、上記データ入力装置６を構成するキーボード及びマウス等を介して各種データを入力する。上述した点を踏まえ、被験者自身が入力するデータは、被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータ等であり、具体的には、例えば表１に示すような項目がある。

ここで、データ入力装置６を介して入力する各種データの具体例は、表１に記載したものに限定されるものではなく、作業疲労あるいは生活疲労に直接的または間接的に関連性があるデータ、あるいは、被験者の自覚疲労度や、疲労度に大きな影響を与えると考えられる他のデータ（例えば、周囲の騒音・照明等の環境データ）でもよく、それらについての各種項目も、作業疲労度の要因のデータとして使用することができる。
なお、これらの各種データのうち、ＰＣ本体が保持している日付や時間等のデータや、ＰＣ本体に接続した周辺機器から入力されるデータは、被験者が入力する必要はなく、ＰＣ本体又は各周辺機器から自動的又は半自動的に入力される。

次に、本発明者が行ったＦ値及びＴ値と各種要因に基づく疲労度との関連についての調査、検討の結果を、参考のために例示する。
各種要因に基づく疲労がＦ値及びＴ値に対して及ぼす影響は、多数人に対して以下に説明するように一定の傾向を示すにしても、その影響の度合は各個人について特有のものであり、しかも、Ｆ値及びＴ値自体も各個人によって固有の特性を有するものであるから、測定した被験者のＦ値及びＴ値と各種負荷等ととの関連性を含むデータベースを構築するに際しては、特定の被験者について入力される多数のデータから疲労要因のウエイトを求めてデータベース化する必要がある。

Ｆ値やＴ値が、作業負荷や自覚疲労度のほかに、測定前の行動や測定時刻、曜日、その日の主な仕事等、様々な要因の影響を受けるが、ここではＦ値やＴ値に与える影響の要因として表２に示すような事項を取り上げて自記式のアンケート調査を実施し、数量化理論第I類によって分析し、各種要因のＦ値やＴ値に与える影響度をウエイトの型で求めた結果を図４に示す。Ｙ＝Ｘの点線より下はＦ値の、上はＴ値のウエイトがそれぞれ大であることを示し、全体的として、Ｆ値は行動、その日の主な仕事、測定前の飲み物、覚醒度等の影響を受けやすく、Ｔ値は曜日や天候の影響を受けやすいことがわかる。ここで、飲み物（特に紅茶）のウエイトが意外に大きいことは注目される。
なお、ここで分析の対象とした被験者は、男性（会社員：Ｓ）、女性（主婦兼非常勤：Ｋ）、女性（独身、ピアノ教師：Ｗ）、及び女性２名（女子学生：Ｊ，Ｎ）の計５名で、調査サンプル６２５の中から欠損値がなく分析に耐えられる５００サンプルを抽出してそれらのデータを使用した。

図５は、各種要因相互の親近度を求める要因分析法（数量化理論第III類）により、上述したように、質的、非数量的な要因・カテゴリーを含む場合の要因分析を行った結果を示すものである。同図では、相関関係の大きな要因は相互に近くに配置され、小さな要因は遠くに配置されている。すなわち、同図におけるＡの領域内には、好調、〈主〉休日、昼間の測定、よく寝た、食欲有、紅茶の諸要因が集まり、Ｂの領域内には、普通、〈前〉デスクワーク、〈主〉外出、〈前〉自動車の運転、雑件、８時間以上の睡眠、晴、雨、健康、水曜、土曜、日曜、日本茶、コーヒー等の諸要因が集まり、また、Ｃの領域内には、疲労、やや疲労、〈主〉出勤、月曜、火曜、木曜、金曜、眠い、天候不安定、酒飲む、食欲無い、夏、体調不良等の諸要因が集まっている。

先に、測定前の飲み物がＦ値及びＴ値のウエイトに大きい影響を及ぼすことについて説明したが、図６には、その論拠となるデータ、つまり、測定前の各種飲み物の数値化理論第II類による疲労の大きさ（カテゴリー値）を示す。同図の疲労の大きさは、ジュース、紅茶、その他が好調の方向を向き、たばこ、ミルク、水、薬、コーヒーが疲労の方向を向いている。

上記構成を有する作業疲労度測定システムによって被験者の作業疲労度を測定する場合には、先ず、上記解析装置１において、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを予め構築しておく必要がある。そして、できるだけ正確な疲労度の測定を行おうとすると、そのデータベースに多量のデータが蓄積されていなければならない。

しかしながら、初期段階では上記データベースが存在しないので、不正確ながらも疲労度の測定を開始するためには、少なくとも、上記測定装置４において被験者の実質的に無負荷時におけるＰ値の周期性を、例えばＰ値の測定を所定の時間間隔をおいて行うことによって測定し、それ以外の被験者に特有の作業時の負荷によるＰ値の変動傾向についても不正確ながらもデータベース化しておき、それを利用して、作業による負荷時と無負荷時とのＰ値の変動を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を解析判定することになる。そして、この作業時の各種負荷とＰ値との関連性に関するデータは、疲労度の測定の際に逐次データベースに追加され、すなわち、この作業疲労度測定システムは、被験者のデータベースの構築に学習機能を発揮するようにしているので、該システムの使用回数が重なる度にデータベースが更新され、正確な疲労度の測定が可能になる。

疲労度の測定に際しては、前記表１に示すような各種データを被験者がデータ入力装置６によって解析装置１に入力すると同時に、測定装置４により被験者の作業負荷時におけるＰ値が測定され、その測定結果が自動的に、あるいはデータ入力装置６を介してＰＣ本体に入力される。そして、解析装置１においては、上記Ｐ値のデータの変動と上記データベースとの相関関係に基いて、作業時における負荷時と作業前等の無負荷時とのＰ値と比較したときの変動と、上記データ入力装置６で入力した各種データとの相関関係に基いてデータベース化される。そして、該データベースに基いて、被験者の負荷時と無負荷時とのＰ値の変動特性を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を解析判定することができる。

上記Ｐ値の変動特性の具体例としては、例えば、Ｆ値とＴ値の位相差の変動や、Ｆ値とＴ値の周波数の変動、Ｆ値とＴ値の波動周期、あるいはＦ値とＴ値の振幅の変動率等が挙げられるが、これらに限定されるものではなく、Ｆ値とＴ値の変動に関連するあらゆるデータを比較解析を行う際の指標として使用することができるものである。

上記解析装置１は、多数の被験者の入力データが蓄積されたデータベースを備え、任意の特定被験者の入力データ及び測定したＰ値とデータベースとの比較解析により、該特定被験者の作業疲労度を解析判定する機能を有するものとして構成することができ、この場合に、上記解析装置１を、ネットワーク上に多数の被験者の入力データ及びそれらの被験者における各種負荷と融合弁別閾値との関連性に関するデータベースを構築し、蓄積することもできる。これにより、該ネットワークを介してデータベースに蓄積された多数の被験者の入力データ及び該入力データに基くデータベースとの比較解析が可能になる。

解析判定した被験者の作業疲労度は、上記出力装置８を介して様々な媒体に出力することができる。例えば、各被験者に被験者個人のデータを日報、週報、月報、あるいは年報等の印刷物として配布したり、各企業あるいは学校等の纏まった集団で各種統計処理を行い、その結果のデータを上記のような印刷物として配布したり、あるいはそれらのデータをＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の外部記憶媒体に記録して、被験者個人または各企業あるいは学校等の集団に配布したり、被験者個人の携帯電話に送信することができる。

なお、上記作業疲労度測定システム２には、被験者の作業疲労度が所定の基準を超えたときに警報を発する警報手段を設けることができる。該警報手段としては、例えば、上記解析装置１が解析判定した作業疲労度が所定の基準を超えたときに、上記解析装置１を構成するＰＣ本体に接続された警報器から警報音を発生させ、あるいは、上記出力装置８を構成するディスプレイ上に被験者が疲労している旨の警報を表示するものとして構成することができる。この場合、被験者の作業疲労度の程度に応じて、複数段階に分けて警報を発するように構成することもできる。

本発明の実施例に係る作業疲労度測定システムの全体構成を概念的に示す構成図である。 無負荷時におけるＦ値とＴ値の位相関係を示すグラフである。 作業負荷によるＰ値の位相の偏位を説明するグラフである。 作業負荷によるＰ値の平均値の変動を説明するグラフである。 作業負荷によるＰ値の周期の変動（乱れ）を説明するグラフである。 作業負荷によるＦ値とＴ値間の位相差（ずれ）を説明するグラフである。 各種疲労要因のＦ値やＴ値に与える影響度をウエイトの型で求めた結果を示すグラフである。 各種要因相互の親近度を求めた結果を示すグラフである。 Ｆ値及びＴ値の測定前における各種飲み物についてのカテゴリー値を示すグラフである。

符号の説明

１ 解析装置
４ 測定装置
６ データ入力装置
８ 出力装置

Claims (5)

1. 被験者について、点滅光及び／又は断続音の融合弁別閾値を測定するための測定装置；
   被験者の作業疲労度を判定するために必要とされる各種データ、並びに上記測定装置で測定した融合弁別閾値のデータを入力するデータ入力装置；
   該データ入力装置において入力した各種データ及び上記測定装置で測定したデータを解析してデータベース化する解析装置；
   該解析装置の解析結果を出力する出力装置；
   を含み、
   上記解析装置が、上記データ入力装置に入力した被験者の個人的特徴に関するデータ、測定日時に関するデータ、測定前の被験者の行動及び身体の状態に関するデータ、並びに測定日の作業内容に関するデータと、上記測定装置で測定した被験者の融合弁別閾値のデータの変動との相関関係に基いて、被験者に特有の各種負荷と融合弁別閾値との関連性を含むデータベースを構築する機能と；蓄積した該データベースに基いて、作業による負荷時と無負荷時との融合弁別閾値の変動を比較解析することにより、被験者の作業疲労度を解析判定する機能と；解析判定した被験者の作業疲労度を上記出力装置を通して出力する機能と；を有する、
   ことを特徴とする作業疲労度測定システム。
2. 上記解析装置が、作業疲労度の測定に際して被験者によりデータ入力装置を介して入力される各種データ及び上記測定装置で測定した融合弁別閾値のデータにより、上記データベースを更新する学習機能を有する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業疲労度測定システム。
3. 上記解析装置が、多数の被験者の入力データが蓄積されたデータベースを備え、任意の特定被験者の入力データ及び測定した融合弁別閾値とデータベースとの比較解析により、該特定被験者の作業疲労度を解析判定する機能を有する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の作業疲労度測定システム。
4. 上記解析装置が、ネットワーク上に構築したデータベースに多数の被験者の入力データ及びそれらの被験者における各種負荷と融合弁別閾値との関連性に関するデータを蓄積可能であり、ネットワークを介して入力された特定被験者のデータ及び融合弁別閾値に基づき、データベースに蓄積された多数の被験者のデータ中における上記特定被験者のデータとの比較解析により、特定被験者の作業疲労度を解析判定する機能を有する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の作業疲労度測定システム。
5. 被験者の作業疲労度が所定の基準を超えたときに警報を発する警報手段を備えている、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の作業疲労度測定システム。

Images