JP2010104660A - Aptitude determining system for work - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a system for more accurately determining the aptitude for more specific work. <P>SOLUTION: An arithmetic operating part 1 is configured to compute the accuracy of test work computed based on the work data input by a subject, to compute the activity index of the cerebral neocortex from voice data of the subject input according to the execution of the test work, and to specify and output the range of the activity index of the cerebral neocortex satisfying the required accuracy of specific test work by associating the work accuracy with the activity index of the cerebral neocortex. The activity index of the cerebral neocortex computed from the voice data is the value computed by an SiCECA algorithm based on the voice data of the subject. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

この発明は、被験者の、作業適性を判定するシステムに関する。   The present invention relates to a system for determining work aptitude of a subject.

精神作業検査法等を利用して、職業適性を判定する考え方は従来から知られている。これらの方法は、予め採点基準を定めて、その基準に応じて職業適性を判定するものである。つまり、この従来の方法は、あくまでも職業適性を判定するものであって、より具体的な作業適性までも判定するものではなかった。   The concept of determining occupational aptitude using the mental work inspection method or the like is conventionally known. In these methods, scoring standards are set in advance, and occupational aptitude is determined according to the standards. In other words, this conventional method only determines occupational aptitude, and does not determine more specific work aptitude.

また、実際の作業中に、時間とともに変化する作業精度を測定して、作業適性を判定する方法も考えられる。具体的には、特定の作業を一定時間以上、連続して行なわせ、必要な作業精度のレベルを、どれだけ持続できるかを見るのである。
習熟度がそれほど問題にならない簡単な作業の場合には、はじめから高い作業精度が得られる。しかし、ある程度の習熟度が求められる複雑な作業の場合には、その作業に慣れるまでに少し時間が必要で、その間はそれほど作業精度が上がらないのが実情である。
いずれにしても、あるレベルまで作業精度を達成できたとしても、ある程度の時間が経過すると、疲れたり、飽きてきたりして、作業精度が落ちてしまうのが通常である。
そこで、求められる作業精度がどのくらいの時間持続できるかどうかで、その者の作業適性を判定することができる。
特開2001−290926号公報 塩見格一、「発話分析から考える脳機能モデル」、感性工学研究論文集、日本、日本感性工学会、2004年2月、第4巻、1号、p.3−12
In addition, a method of determining work suitability by measuring work accuracy that changes with time during actual work may be considered. Specifically, a specific work is continuously performed for a predetermined time or longer, and the required level of work accuracy can be maintained.
In the case of simple work where proficiency does not matter so much, high work accuracy can be obtained from the beginning. However, in the case of a complicated work requiring a certain level of proficiency, it takes a little time to get used to the work, and the work accuracy is not so high during that time.
In any case, even if the work accuracy can be achieved up to a certain level, after a certain amount of time has passed, the work accuracy usually decreases due to fatigue or getting tired.
Therefore, the work suitability of the person can be determined based on how long the required work accuracy can last.
JP 2001-290926 A Seiichi Shiomi, “Brain function model considered from speech analysis”, Kansei Engineering Research Papers, Japan, Japan Society for Kansei Engineering, February 2004, Vol. 4, No. 1, p. 3-12

上記のように従来の精神作業検査法を用いた適性判定方法は、職業的な適性を判定するものであるが、具体的な職業を前提にするものではなく、例えば、その性格や手先の器用さなどから、適性職業を類推するものであった。このように抽象的な職業適性を類推するだけなので、具体的な作業の適性を判定することができず、その正確性に欠けるという問題があった。   As described above, the aptitude determination method using the conventional mental work inspection method is to determine occupational aptitude, but it does not presuppose a specific occupation. For example, its personality and hand dexterity From this, it was an analogy of aptitude occupation. In this way, since only the abstract occupational aptitude is inferred, there is a problem that the aptitude of specific work cannot be determined and its accuracy is lacking.

また、一定の作業精度を維持しているかどうかを、作業精度の経時的な変化で作業適性を判定しようとすると、正確な判定ができないことがある。例えば、テストという特別な環境の下で、被験者が自らを鼓舞しながら適度な緊張状態を維持していれば、ある程度の時間作業精度を維持することができる。しかし、通常の仕事などでは、意識的に緊張状態を維持することはかなり難しいことである。従って、意識的に緊張状態を維持した結果、その作業精度をクリアできたとしても、それが被験者の適性とは限らない。なぜなら、このような人は、少しでも緊張状態が解かれてしまえば、同じような作業精度を維持できるかどうか分からないからである。
このようなことから、時間と作業精度との相対関係だけで適性を判定しようとする従来の判定方法では、必ずしも正確な判定ができないという問題があった。
この発明の目的は、外見的な条件と、内面的な条件との相関性を基にして、より具体的な適性を正確に判定できるシステムを提供することである。
Further, if it is attempted to determine work aptitude based on changes in work accuracy over time, it may not be possible to accurately determine whether or not a certain work accuracy is maintained. For example, if a subject maintains a moderate tension state while inspiring himself / herself under a special environment of testing, a certain degree of time work accuracy can be maintained. However, it is quite difficult to consciously maintain the tension state in normal work. Therefore, even if the work accuracy can be cleared as a result of consciously maintaining the tension state, it is not necessarily the suitability of the subject. This is because such a person does not know whether the same work accuracy can be maintained once the tension is released.
For this reason, there is a problem that the conventional determination method that attempts to determine suitability based only on the relative relationship between time and work accuracy cannot always make an accurate determination.
An object of the present invention is to provide a system capable of accurately determining more specific aptitude based on the correlation between an apparent condition and an internal condition.

第1の発明は、作業精度の評価基準を記憶した評価基準記憶部と、テスト作業のシナリオを記憶したテストシナリオ記憶部と、特定の作業に応じて予め設定された要求作業精度を記憶した要求作業精度記憶部と、上記評価基準記憶部、テスト作業シナリオ記憶部、及び要求作業精度記憶部に連係した演算部と、この演算部に、被験者のテスト作業の結果である作業データを入力する作業データ入力部と、上記演算部に、被験者の生体情報を入力する生体情報入力部と、データ出力部とを備えている。   1st invention is the request | requirement which memorize | stored the request | requirement work precision preset according to the evaluation criteria memory | storage part which memorize | stored the evaluation standard of work precision, the test scenario memory | storage part which memorize | stored the test work scenario, and specific work A work accuracy storage unit, a calculation unit linked to the evaluation criteria storage unit, a test work scenario storage unit, and a required work accuracy storage unit, and a work to input work data as a result of the test work of the subject The data input unit, the calculation unit includes a biological information input unit for inputting the biological information of the subject, and a data output unit.

そして、上記演算部は、テストシナリオ記憶部が記憶しているシナリオを進行させ、このシナリオに応じて被験者がテスト作業を実行するとともに、テスト作業の実行に従って、上記作業データ入力部から入力された作業データを、評価基準記憶部に予め記憶された上記評価基準に基づいた正解数や処理時間等と対比して、シナリオの進行に応じた単位長さあたりの作業精度を算出し、生体情報入力部から入力された生体情報から大脳新皮質の活性度指数を算出し、この大脳新皮質の活性度指数と上記作業精度とを対応づけた対応テーブルを作成し、作成した対応テーブルから、上記要求作業精度記憶部に予め記憶されている要求作業精度を満足する大脳新皮質の活性度指数範囲を特定し、この特定された大脳新皮質の活性度指数範囲をデータ出力部へ出力する。
なお、上記テスト作業とは、適性を判定する特定の作業に要求される能力を求められる作業が適切である。例えば、当該作業そのものや、作業の種類を同じにした模擬作業あるいは作業の種類が異なっても要求される能力が同じ作業などが含まれる。
Then, the calculation unit advances the scenario stored in the test scenario storage unit, and the subject executes the test work according to the scenario, and is input from the work data input unit according to the execution of the test work. Compare the work data with the number of correct answers and processing time based on the above-mentioned evaluation criteria stored in advance in the evaluation criteria storage unit, calculate the work accuracy per unit length according to the progress of the scenario, and input biometric information Calculate the activity index of the cerebral neocortex from the biological information input from the department, create a correspondence table that associates the activity index of the cerebral neocortex and the above work accuracy, and from the created correspondence table, the above request The activity index range of the cerebral neocortex that satisfies the required task accuracy stored in advance in the task accuracy storage unit is identified, and the activity index range of the identified cerebral neocortex is identified. To output to the output unit.
Note that the test work is appropriately a work that requires the ability required for a specific work for determining suitability. For example, the work itself, a simulated work with the same work type, or a work having the same required ability even if the work type is different is included.

第2の発明は、上記生体情報入力部が、被験者の音声信号を入力する音声データ入力部であり、演算部は、上記作業の実行に対応して、音声データ入力部から入力された音声データを基にして上記単位長さに対応した被験者の大脳新皮質の活性度指数を算出し、この大脳新皮質の活性度指数と上記作業精度とを対応づけた対応テーブルを作成するものである。
なお、上記音声データから算出する大脳新皮質の活性度指数は、非特許文献1に記載されたSiCECAアルゴリズムによって算出される脳活性度指数のことである。
According to a second aspect of the present invention, the biological information input unit is a voice data input unit that inputs a voice signal of a subject, and the arithmetic unit is a voice data input from the voice data input unit in response to the execution of the work. The activity index of the cerebral neocortex of the subject corresponding to the unit length is calculated based on the above, and a correspondence table in which the activity index of the cerebral neocortex is associated with the work accuracy is created.
The activity index of the cerebral neocortex calculated from the voice data is a brain activity index calculated by the SiCECA algorithm described in Non-Patent Document 1.

第3の発明は、上記演算部が、単位時間当たりの作業精度を演算するとともに、この作業精度と単位時間に対応づけられた大脳新皮質の活性度指数とを関連付けて、対応テーブルを作成するものである。
第4の発明は、演算部が、シナリオの単位長さ当たりの作業精度を演算するとともに、この作業精度とシナリオの単位長さに対応づけられた大脳新皮質の活性度指数とを関連付けて、対応テーブルを作成するものである。
In the third aspect of the invention, the calculation unit calculates work accuracy per unit time and creates a correspondence table by associating the work accuracy with the activity index of the cerebral neocortex associated with the unit time. Is.
In the fourth invention, the calculation unit calculates the work accuracy per unit length of the scenario, and associates the work accuracy with the activity index of the cerebral neocortex associated with the unit length of the scenario, A correspondence table is created.

第5の発明は、第2〜第4の発明を前提とし、上記テストシナリオ記憶部には、発声タイミングが予め特定されたテストシナリオを記憶させ、演算部は、上記テストシナリオで特定された発生タイミングに発声誘引信号を出力するものである。   5th invention presupposes 2nd-4th invention, the test scenario memory | storage part memorize | stores the test scenario by which the utterance timing was specified beforehand, and a calculating part is generation | occurrence | production specified by the said test scenario. An utterance attraction signal is output at the timing.

第6の発明は、上記テストシナリオ記憶部に記憶されているシナリオで特定されるテスト作業が実際の作業そのものである。
第7の発明は、ディスプレイを備えるとともに、このディスプレイには、テストシナリオ記憶部に記憶されているシナリオに基づいた作業ストーリーを表示させ、この作業ストーリーに基づいて被験者が模擬作業を実行するものである。
In the sixth invention, the test work specified by the scenario stored in the test scenario storage unit is the actual work itself.
The seventh invention is provided with a display, and on this display, a work story based on the scenario stored in the test scenario storage unit is displayed, and the subject executes a simulation work based on the work story. is there.

第1〜7の発明によれば、実際の作業またはその実際の作業に近いテスト用の実作業もしくは実作業に近い模擬作業を行いながら、より具体的で正確な作業適性を判定できる。
また、この発明では、大脳新皮質の活性度から見て余裕のある状態で、要求作業精度を維持しているのかどうかを判定できるので、被験者の内面的要素を加味した正確な作業適性が分かることになる。
According to the first to seventh inventions, more specific and accurate work aptitude can be determined while performing an actual work or a test actual work close to the actual work or a simulation work close to the actual work.
In addition, according to the present invention, it is possible to determine whether or not the required work accuracy is maintained in a state with a margin in view of the activity level of the cerebral neocortex, so that accurate work suitability considering the internal elements of the subject can be understood. It will be.

第2の発明によれば、大脳新皮質の活性度指数を音声データに基づいて算出するので、脳血流などを測定する他の生体情報を利用する方法と比べて、被験者の大脳新皮質の活性度を検出するための生体情報の入力部を単純、かつ、小型化できる。
第3の発明によれば、作業精度と大脳新皮質の活性度指数との相対関係をいつも正確に保つことができる。
第4の発明によれば、作業進捗度に応じて作業精度と大脳新皮質の活性度指数との相対関係を正確に保つことができる。
According to the second invention, since the activity index of the cerebral neocortex is calculated based on the voice data, the cerebral neocortex of the subject is compared with a method using other biological information for measuring cerebral blood flow or the like. The biometric information input unit for detecting the activity can be simplified and downsized.
According to the third aspect of the invention, the relative relationship between the work accuracy and the activity index of the cerebral neocortex can always be kept accurate.
According to the fourth invention, it is possible to accurately maintain the relative relationship between the work accuracy and the activity index of the cerebral neocortex according to the work progress.

第5の発明によれば、被験者の発声のタイミングを制御することができるので、必要な音声データを確実に取り込むことができる。また、音声データの入力タイミングが予め決められているので、作業精度との対応づけが簡単にできる。
第6の発明によれば、作業適性を判定するために、被験者が行なうテスト作業が実際の作業そのものなので、その作業に対する適性をより正確に判定することができる。
第7の発明によれば、現実性の高い模擬作業に基づいて適性を判定できるので、テストをするのに大がかりな設備等を必要としない。しかも、判定する適性に応じて適切なストーリーを自由に構築することができる。
According to the fifth aspect of the invention, the voice timing of the subject can be controlled, so that necessary voice data can be reliably captured. In addition, since the input timing of the audio data is determined in advance, it can be easily associated with the work accuracy.
According to the sixth aspect, since the test work performed by the subject to determine the work aptitude is the actual work itself, the suitability for the work can be determined more accurately.
According to the seventh aspect, since suitability can be determined based on highly realistic simulation work, large-scale equipment or the like is not required for testing. Moreover, it is possible to freely construct an appropriate story according to the suitability for judging.

図1〜図4に、この発明の実施形態を示す。この実施形態の作業適性判定システムは、被験者にテスト作業を実行させて、このテスト作業に対する適性を判定するものである。
そして、この実施形態のシステムは、データを処理する演算部1を備え、この演算部1には、被験者の音声データを入力するための音声データ入力部2と、テスト作業の実行結果である作業データを入力する作業データ入力部3とを接続している。
上記音声データ入力部2は、この発明の生体情報入力部を構成するもので、後で説明する被験者の大脳新皮質の活性度指数を算出する基になる音声データを取り込むためのものである。具体的にはマイクロホンと、A/D変換手段とからなる。また、作業データ入力部3には、被験者が作業データを入力するための、マウスやキーボードなどの操作部4を接続している。
1 to 4 show an embodiment of the present invention. The work suitability determination system according to this embodiment allows a subject to perform a test work and determines suitability for the test work.
And the system of this embodiment is provided with the calculating part 1 which processes data, In this calculating part 1, the audio | voice data input part 2 for inputting a test subject's audio | voice data, and the operation | work which is an execution result of a test work A work data input unit 3 for inputting data is connected.
The voice data input unit 2 constitutes the biometric information input unit of the present invention, and is used for taking in voice data as a basis for calculating the activity index of the cerebral neocortex of the subject described later. Specifically, it consists of a microphone and A / D conversion means. The operation data input unit 3 is connected to an operation unit 4 such as a mouse or a keyboard for a subject to input operation data.

さらに、上記演算部1には、このシステムで実行するテスト作業のシナリオを記憶したテストシナリオ記憶部5と、テスト作業の結果を評価するための評価基準を記憶した評価基準記憶部6と、テスト作業に要求される作業精度を記憶した要求作業精度記憶部7と、上記音声データ入力部2及び作業データ入力部3から入力されたデータを記憶するデータ記憶部8と、データ出力部9とを接続している。
データ出力部9は、演算部1での処理結果などを出力する機能を備えている。この実施形態では上記データ出力部9にディスプレイ10を接続し、演算部1での処理結果をこのディスプレイ10に表示させるようにしている。ただし、このディスプレイ10には、上記処理結果だけでなく、被験者に実行させる模擬のテスト作業も表示させるようにしている。
Further, the arithmetic unit 1 includes a test scenario storage unit 5 that stores a test work scenario to be executed by the system, an evaluation standard storage unit 6 that stores an evaluation standard for evaluating the result of the test work, and a test A required work accuracy storage unit 7 that stores work accuracy required for work, a data storage unit 8 that stores data input from the voice data input unit 2 and the work data input unit 3, and a data output unit 9 Connected.
The data output unit 9 has a function of outputting the processing result in the calculation unit 1 and the like. In this embodiment, a display 10 is connected to the data output unit 9 so that the processing result in the calculation unit 1 is displayed on the display 10. However, the display 10 displays not only the processing result but also a simulated test operation to be performed by the subject.

上記模擬のテスト作業とは、ディスプレイ10に表示された画像を基にして実行できるもので、適性を判定したい実作業の代わりになるものである。
図2に示すテスト作業画面は、例えば、交通速度違反の取締りで違反者を認定する担当警察官用のテスト作業を示すもので、動画に表示された自動車の情報を、作業者に入力させるようにしたものである。なお、作業者が入力すべき自動車の情報とは、走行中の車線や、大型車、普通車、軽自動車などの別、あるいは色、ナンバーなどである。自動車が通過している道路を映した動画で、この動画に表示された自動車の情報を、被験者に入力させるようにしたものである。なお、被験者が入力すべき自動車の情報とは、走行中の車線や、大型車、普通車、軽自動車などの別、あるいは色、ナンバーなどである。
The simulated test work can be executed on the basis of the image displayed on the display 10 and is a substitute for the actual work whose suitability is to be determined.
The test work screen shown in FIG. 2 shows, for example, a test work for a police officer in charge who recognizes a violator by enforcing traffic speed violations, and allows the worker to input information on the car displayed in the video. It is a thing. The vehicle information to be input by the worker is the lane in which the worker is traveling, whether the vehicle is a large vehicle, a normal vehicle, a light vehicle, or the like, color, number, or the like. This is a video showing a road through which a car is passing, and the information of the car displayed in this video is input to the subject. The vehicle information to be input by the subject is the lane in which the subject is traveling, the type of a large vehicle, a normal vehicle, a light vehicle, etc., or the color, number, and the like.

上記ディスプレイ10には、動画ウインドウ10aのほかに、車線を特定する「1」、「2」、「3」からなる車線番号入力ボタン10bや、「大」、「普」、「軽」からなる自動車の型入力ボタン10c、「濃」、「中」、「淡」からなる色入力ボタン10d、「0」〜「9」の数字からなるナンバー入力ボタン10eなどを表示するようにしている。
そして、被験者は、これらの入力ボタンをマウスでクリックした後に、エンターボタン10fをクリックして、動画エリア10a内を通過する自動車の情報を入力するようにする。ここでは、車線番号入力ボタン10bがクリックされると、一時的に動画が停止して自動車を静止させて見え易くする。また、型入力ボタン10c、色入力ボタン10d、ナンバー入力ボタン10eをクリックしてエンターボタン10fをクリックすると動画が再起動されるようにしている。
なお、図中符号10gは、入力されたナンバーを表示するナンバー表示欄であり、符号10hは、入力データを訂正するためのクリアボタンである。
In addition to the moving image window 10a, the display 10 includes a lane number input button 10b including “1”, “2”, and “3” for specifying a lane, and “large”, “normal”, and “light”. A car model input button 10c, a color input button 10d composed of “dark”, “medium”, and “light”, a number input button 10e composed of numbers “0” to “9”, and the like are displayed.
Then, after the subject clicks these input buttons with the mouse, the subject clicks the enter button 10f to input information on the car passing through the moving image area 10a. Here, when the lane number input button 10b is clicked, the moving image is temporarily stopped to make the vehicle stationary so that it can be easily seen. Further, when the mold input button 10c, the color input button 10d, and the number input button 10e are clicked and the enter button 10f is clicked, the moving image is restarted.
In the figure, reference numeral 10g is a number display column for displaying the input number, and reference numeral 10h is a clear button for correcting the input data.

この実施形態では、動画を見ながら自動車情報を入力することが、テスト作業であり、被験者が入力する自動車情報がこの発明の作業データである。
そして、上記テスト作業のための画面を表示させ、被験者によって入力される作業データに応じて、動画を停止させたり再生したりするプログラムは、テスト作業のシナリオとして、上記テストシナリオ記憶部5に予め記憶させておく。
また、上記評価基準記憶部6には、動画中に現れる全ての自動車に関する上記情報を、例えば、動画の再生開始からの経過時間や、動画の進行などに対応づけ、正解データとして記憶させておく。上記演算部1は、この正解データと被験者が入力した作業データとを対比して、後で説明する作業精度を算出する。
In this embodiment, inputting car information while watching a moving image is a test work, and car information input by a subject is work data of the present invention.
A program for displaying a screen for the test work and stopping or playing back the moving image according to work data input by the subject is stored in advance in the test scenario storage unit 5 as a test work scenario. Remember.
Further, in the evaluation criterion storage unit 6, the above-described information regarding all the vehicles appearing in the moving image is stored as correct data in association with, for example, the elapsed time from the start of moving image reproduction or the progress of the moving image. . The calculation unit 1 compares the correct answer data with the work data input by the subject, and calculates work accuracy described later.

また、上記テストシナリオ記憶部5に記憶されているテストシナリオには、テスト作業中の被験者に、発声を促すための発声誘引信号を出力するタイミングも設定されている。演算部1は、このテストシナリオに設定されている発声誘引信号の出力タイミングに、発声誘引信号を出力する。上記発声誘引信号の出力とは、例えば、被験者に朗読させる言葉をディスプレイ10に表示させたり、発声を促す音声信号を例えばスピーカなどから出力したりするものである。   The test scenario stored in the test scenario storage unit 5 also has a timing for outputting an utterance attraction signal for prompting the subject under test to utter. The computing unit 1 outputs the utterance invitation signal at the output timing of the utterance invitation signal set in this test scenario. The output of the utterance attraction signal is, for example, displaying words to be read by the subject on the display 10 or outputting an audio signal for prompting utterance from, for example, a speaker.

なお、このテスト作業中に、上記音声データ入力部2が取り込む音声データは、被験者が発する音声ならどのようなものでもかまわないが、例えば、交通速度違反の取締りで違反者を認定する担当警察官の場合には、走行中の車線や、大型車、普通車、軽自動車などの別、あるいは色、ナンバーなどを発声させるようにする。
そして、演算部1は、上記発生誘引信号を出力するとともに、それと同時に音声データ入力部2の機能をオンにして、被験者の音声を取り込めるようにしている。
The voice data input by the voice data input unit 2 during the test operation may be any voice generated by the subject. For example, a police officer in charge who recognizes the violator by controlling traffic speed violations. In this case, the lane in which the vehicle is running, whether it is a large vehicle, a regular vehicle, a light vehicle, etc., or the color, number, etc., are uttered.
Then, the calculation unit 1 outputs the above-mentioned generation attraction signal and simultaneously turns on the function of the voice data input unit 2 so that the voice of the subject can be captured.

以下には、この実施形態の作業適性判定システムにおいて図2に示す画面を用いたテスト作業を実行して被験者の作業適性を判定する手順を説明する。
演算部1は、スタート信号が入力されると、テストシナリオ記憶部5が記憶しているシナリオに基づいて、ディスプレイ10に、動画ウインドウ10aを含むテスト作業画面を表示させる。
被験者は、マウスなどの操作部4を操作して必要情報を入力するが、テスト作業を開始する前に、被験者情報も入力するようにしている。被験者情報とは、氏名や性別などで、テスト作業を実行する被験者を特定するための情報である。ただしこのシステムに予め被験者属性などを記憶させておいて、テスト作業時には、被験者IDだけを入力させるようにしてもよい。
Hereinafter, a procedure for determining the work suitability of the subject by executing the test work using the screen shown in FIG. 2 in the work suitability judging system of this embodiment will be described.
When the start signal is input, the calculation unit 1 displays a test work screen including the moving image window 10a on the display 10 based on the scenario stored in the test scenario storage unit 5.
The subject inputs necessary information by operating the operation unit 4 such as a mouse. However, before starting the test work, the subject information is also input. The subject information is information for specifying a subject who performs a test work, such as a name and sex. However, the subject attributes and the like may be stored in advance in this system, and only the subject ID may be input during the test work.

テスト作業が開始し、被験者が作業データを入力すると、その作業データは作業データ入力部3を介して演算部1に入力される。演算部1は、入力された作業データを、上記シナリオの進行度、例えば動画の再生時間や、動画データのコマ数などと対応づけてデータ記憶部8に記憶させる。そして、このシナリオの進行度をテスト作業の進行度とすることもできる。
また、演算部1は、上記シナリオを進行させながら、上記した発声誘引タイミングになったときには、発声誘引信号として朗読画面をディスプレイ10に表示させ、音声データ入力部2から音声データを取り込む。演算部1は、取り込んだ音声データも、シナリオの進行度に対応づけて上記データ記憶部8に記憶させる。
When the test work starts and the subject inputs work data, the work data is input to the computing unit 1 via the work data input unit 3. The calculation unit 1 stores the input work data in the data storage unit 8 in association with the progress of the scenario, for example, the reproduction time of the moving image, the number of frames of the moving image data, and the like. The progress of this scenario can be set as the progress of the test work.
Further, the calculation unit 1 displays a recitation screen on the display 10 as an utterance attraction signal and takes in audio data from the audio data input unit 2 when the above-described utterance attraction timing is reached while advancing the scenario. The calculation unit 1 also stores the acquired voice data in the data storage unit 8 in association with the progress of the scenario.

上記シナリオに従って全てのテスト作業が終了したら、演算部1は、データ記憶部8に蓄積した作業データ及び音声データを基に次のような処理を実行する。
まず、演算部1は、収集した作業データを、上記評価基準記憶部6が記憶している正解データと対比して、シナリオの進行に応じた単位長さあたりの作業精度を算出する。なお、この単位長さは、時間やコマ数など、テスト作業ごとに設定しておくことができる。
そして、作業精度は、上記単位長さ中に入力された作業データと、その単位長さ中に入力されるべき正解データとを対比して、被験者が入力した作業データの正誤、入力データ数の過不足、データ入力タイミングなどから算出されたもので、特定のテスト作業をどれだけ正確にできたかを示す値である。そして、正解と判断する基準や、作業精度の算出方法は、テスト作業ごとに、予め評価基準記憶部6に記憶させておく。
When all the test operations are completed according to the above scenario, the arithmetic unit 1 executes the following processing based on the operation data and the audio data accumulated in the data storage unit 8.
First, the calculation unit 1 compares the collected work data with the correct answer data stored in the evaluation criterion storage unit 6 to calculate the work accuracy per unit length according to the progress of the scenario. This unit length can be set for each test operation such as time and the number of frames.
The work accuracy is calculated by comparing the work data input during the unit length with the correct data to be input during the unit length. It is calculated from excess and deficiency, data input timing, etc., and is a value indicating how accurately a specific test operation has been performed. The criterion for determining the correct answer and the calculation method of the work accuracy are stored in advance in the evaluation reference storage unit 6 for each test work.

図2に示した動画中に走行する自動車を観察して、その情報を入力するテスト作業の場合、入力された作業データに対応した自動車の台数についての評価基準、入力情報内容の正誤についての評価基準、入力タイミングについての評価基準などを、それぞれ定めている。なお、上記入力タイミングについての評価とは、同じ正解データが入力されても、動画ウインドウ10a内に自動車が現れてすぐに作業データが入力された場合と、動画ウインドウ10aから消える寸前に入力された場合とでその反応速度が異なるので、その反応速度ごとに評価を変えるということである。
そして、項目ごとに、その評価基準によって作業データを評価し、その結果を総合化したものを作業精度として算出する。
さらに、演算部1は、収集した音声データから、非特許文献1に記載されたSiCECAアルゴリズムに従って大脳新皮質の活性度指数を算出する。
In the case of a test work in which the moving vehicle shown in FIG. 2 is observed and the information is input, an evaluation standard for the number of vehicles corresponding to the input work data and an evaluation of whether the input information is correct or incorrect Standards, evaluation standards for input timing, etc. are defined respectively. Note that the above-mentioned evaluation of the input timing is input when the same correct data is input, when the work data is input immediately after the car appears in the moving image window 10a, and immediately before disappearing from the moving image window 10a. Since the reaction rate differs depending on the case, the evaluation is changed for each reaction rate.
Then, for each item, the work data is evaluated according to the evaluation criteria, and the result is integrated to calculate the work accuracy.
Further, the calculation unit 1 calculates an activity index of the cerebral neocortex from the collected voice data according to the SiCECA algorithm described in Non-Patent Document 1.

そして、演算部1は、算出した大脳新皮質の活性度指数を、その基になる音声データの入力時に従って、上記単位長さ当たりの作業精度に対応づける。これらのデータの対応づけは、次のようにしている。
図3に示すように、テスト作業が連続的に行われ、テスト作業データも連続的に入力された場合、演算部1は、テスト作業の進行時間を単位時間Δt1、Δt2、・・・に区切って、この単位時間ごとに作業精度を算出する。一方、音声データV1がΔt1内に入力され、別の音声データV2がΔt2内に入力された場合、上記音声データV1に基づいて算出した大脳新皮質の活性度指数を単位時間Δt1の作業精度に対応づけ、音声データV2に基づいて算出した大脳新皮質の活性度指数を単位時間Δt2の作業精度に対応づける。
Then, the calculation unit 1 associates the calculated activity index of the cerebral neocortex with the work accuracy per unit length according to the input of the voice data that is the basis thereof. The correspondence between these data is as follows.
As shown in FIG. 3, when the test work is continuously performed and the test work data is also continuously input, the calculation unit 1 divides the progress time of the test work into unit times Δt1, Δt2,. Thus, the work accuracy is calculated for each unit time. On the other hand, when the audio data V1 is input within Δt1 and another audio data V2 is input within Δt2, the activity index of the cerebral neocortex calculated based on the audio data V1 is set to the work accuracy of the unit time Δt1. Correlating, the activity index of the cerebral neocortex calculated based on the voice data V2 is associated with the work accuracy of the unit time Δt2.

ただし、テスト作業のシナリオによっては、作業データが入力されている単位時間外に、音声データが入力される場合もある。例えば、作業が一区切りするたびに発声誘引信号が出力されて、そのたびに音声データが入力される場合には、音声データが入力された直前または直後の単位長さあたりの作業精度を、上記音声データを基にした大脳新皮質の活性度指数に対応づけるようにする。なお、音声データが入力された直前または直後のいずれを選択するからは、予め設定しておくものである。   However, depending on the test work scenario, voice data may be input outside the unit time in which the work data is input. For example, when an utterance attraction signal is output each time a work is divided and voice data is input each time, the work accuracy per unit length immediately before or after the voice data is input is set to the above voice Correlate with activity index of cerebral neocortex based on data. Note that the selection is made in advance to select either immediately before or immediately after the voice data is input.

演算部1は、上記のようにして算出した作業精度と大脳新皮質の活性度指数との対応テーブルを作成する。この対応テーブルの値は、横軸を大脳新皮質の活性度指数、縦軸を作業精度Aとした、図4のグラフで表すことができる。そして、図4に示したグラフG1は、特定の被験者のテスト作業に関するデータである。そして、グラフG1は、各シナリオ進行の単位長さに基づいて対応させた作業精度と大脳新皮質の活性度指数とを表す複数の点P1、点P2、P3・・・Pmをプロットしたものの集合で、大脳新皮質の活性度指数Sと作業精度Aとの相関を表している。また、グラフG2は、別の被験者のデータである。   The calculation unit 1 creates a correspondence table between the work accuracy calculated as described above and the activity index of the cerebral neocortex. The values of this correspondence table can be represented by the graph of FIG. 4 with the horizontal axis representing the activity index of the cerebral neocortex and the vertical axis representing the work accuracy A. And the graph G1 shown in FIG. 4 is the data regarding the test operation | work of a specific test subject. The graph G1 is a set of plots of a plurality of points P1, P2, P3,... Pm representing work accuracy and activity index of the cerebral neocortex corresponding to the unit length of each scenario progression. The correlation between the activity index S of the cerebral neocortex and the work accuracy A is shown. Graph G2 is data of another subject.

なお、横軸や縦軸には、テスト作業の進行にかかわる時間要素が含まれていない。従って、図4に示すグラフには作業精度の経時的な変化は表れていない。時間的な変化との相関性が一切ない。
ただし、大脳新皮質の活性度指数が高い状態は緊張常態であり、低い常態は弛緩状態ということができるので、特定作業を長時間継続した場合には、疲労により弛緩状態になり、大脳新皮質の活性度指数が低くなる傾向がある。
また、この作業適性判定システムとは別の実験によって、同一被験者の場合、同一作業を行なっている間、作業時間にかかわりなく、大脳新皮質の活性度指数が同じなら作業精度がほとんど同じであることを確認している。従って、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相関を示した図4に示すグラフ特性は、当該作業における個人の基本的な能力を表すものと考えられる。
Note that the horizontal and vertical axes do not include time elements related to the progress of the test work. Therefore, the change in work accuracy over time does not appear in the graph shown in FIG. There is no correlation with changes over time.
However, when the activity index of the cerebral neocortex is high, it can be said that it is tension normal, and when it is low, it can be said to be relaxed. The activity index tends to be low.
In addition, according to an experiment different from this work aptitude determination system, in the case of the same subject, the work accuracy is almost the same if the activity index of the cerebral neocortex is the same during the same work regardless of the work time. I have confirmed that. Therefore, it is considered that the graph characteristic shown in FIG. 4 showing the correlation between the activity index of the cerebral neocortex and the work accuracy represents the basic ability of the individual in the work.

図4のグラフに示す対応テーブルを作成したら、演算部1は、上記要求作業精度記憶部7から、このテスト作業に応じた要求作業精度を特定し、これを満足する大脳新皮質の活性度指数範囲を特定する。そして、演算部1は、上記特定した大脳新皮質の活性度指数範囲をデータ出力部9へ出力する。
例えば、上記要求作業精度をA1とした場合、図4のグラフG1が、これを満足する大脳新皮質の活性度指数範囲はSxということになる。言い換えれば、この被験者は、大脳新皮質の活性度指数が上記活性度指数範囲Sx内にあるとき、このシステムで実行したテスト作業の要求作業精度を満足することになる。
上記大脳新皮質の活性度指数範囲Sxが、データ出力部9を介してディスプレイ10に表示されれば、この値によって被験者が上記テスト作業に対して適性を備えているかどうか判定することができる。
When the correspondence table shown in the graph of FIG. 4 is created, the calculation unit 1 specifies the required work accuracy corresponding to the test work from the required work accuracy storage unit 7, and the activity index of the cerebral neocortex that satisfies this requirement Identify the range. Then, the calculation unit 1 outputs the activity index range of the specified cerebral neocortex to the data output unit 9.
For example, when the required work accuracy is A1, the activity index range of the cerebral neocortex that satisfies the graph G1 in FIG. 4 is Sx. In other words, when the activity index of the cerebral neocortex is within the activity index range Sx, the subject satisfies the required work accuracy of the test work performed in this system.
If the activity index range Sx of the cerebral neocortex is displayed on the display 10 via the data output unit 9, it can be determined whether or not the subject has suitability for the test work based on this value.

上記大脳新皮質の活性度指数範囲Sxが広ければ、上記要求作業精度A1を満足する大脳新皮質の活性度指数の範囲が広いということであり、それに伴って大脳新皮質の活性度指数の変動許容範囲も広くなるので、大脳新皮質の活性度が多少変動しても、要求作業精度A1を維持できることを意味する。大脳新皮質は、作業者の作業を制御する部分であり、その活性度は環境や体調などによっても変化するし、疲労度とも関連することが分かっている。従って、上記要求作業精度A1を満足する大脳新皮質の活性度指数範囲Sxが広い被験者は、体調や外部環境などの条件が変化しても、高い作業精度を維持できる。このように体調や外部環境などが変化しても高い作業精度を維持できるということは、この作業に対する適性があると判断できる。   If the activity index range Sx of the cerebral neocortex is wide, the activity index range of the cerebral neocortex that satisfies the required work accuracy A1 is wide, and accordingly, the activity index of the cerebral neocortex varies. Since the allowable range is wide, it means that the required work accuracy A1 can be maintained even if the activity of the cerebral neocortex varies somewhat. The cerebral neocortex is a part that controls the work of the worker, and its activity changes depending on the environment and physical condition, and is known to be related to the degree of fatigue. Therefore, a subject with a wide activity index range Sx of the cerebral neocortex that satisfies the required work accuracy A1 can maintain high work accuracy even if conditions such as physical condition and external environment change. The fact that high work accuracy can be maintained even if the physical condition or the external environment changes in this way can be determined to be suitable for this work.

一方、図4に示すグラフG2に示す別の被験者の場合には、要求作業精度A1を満足する大脳新皮質の活性度指数範囲Syが上記活性度指数範囲Sxと比べて狭いため、大脳新皮質の活性度が少しでも変化すれば、必要な作業精度を安定的に維持できないことになる。従って、このテスト作業に対する適性は不十分であると判定することもできる。
上記の作業適性の判定基準に関しては、上記要求作業精度を満足する大脳新皮質の活性度指数範囲がどれだけあれば適性があるとするかを実験的に決めておくことができる。
上記したように、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相関特性は、個人の能力を表すものと考えることができ、この実施形態の判定システムでは、このような能力を作業精度と大脳新皮質の活性度指数とによって定量的に評価できるようになったので、作業適性を定量的に評価できることになる。
On the other hand, in the case of another subject shown in the graph G2 shown in FIG. 4, the activity index range Sy of the cerebral neocortex that satisfies the required work accuracy A1 is narrower than the activity index range Sx. If the degree of activity changes even a little, the required work accuracy cannot be stably maintained. Therefore, it can be determined that the suitability for this test operation is insufficient.
With respect to the criteria for determining work aptitude, it is possible to determine experimentally what the activity index range of the cerebral neocortex that satisfies the required work accuracy is.
As described above, the correlation characteristic between the activity index of the cerebral neocortex and the work accuracy can be considered to represent the individual ability. In the determination system of this embodiment, such ability is represented by the work precision and the cerebrum. Since it can be quantitatively evaluated by the activity index of the new cortex, work aptitude can be quantitatively evaluated.

なお、従来のように作業精度を経時的な変化で捉えた場合に、例えば、意識的に適度な緊張度を維持して高い作業精度を保っていれば、外見的には適性があるように見える。しかし、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相関を見れば、脳に余裕がないことがはっきりする。このように作業精度が一定時間維持されたとしても、脳に余裕がない場合には、その作業に対する適性があるとはいえないはずである。しかし、従来のように作業精度の経時変化だけを見ていたのでは、このような適性のない被験者を見抜くことができなかった。
この実施形態によれば、外見的なことだけでなく、内面的なことも判断材料にできるので、従来のような問題は発生せず、正確な適性判定ができる。
In addition, when the work accuracy is grasped as a change over time as in the past, for example, if a high degree of work accuracy is maintained by consciously maintaining a moderate degree of tension, the appearance is appropriate. appear. However, looking at the correlation between the activity index of the cerebral neocortex and work accuracy, it is clear that the brain has no room. Thus, even if the work accuracy is maintained for a certain period of time, if the brain does not have enough room, it cannot be said that the work accuracy is suitable. However, it was not possible to find a subject who did not have such suitability by looking only at the change in work accuracy over time as in the past.
According to this embodiment, not only the appearance but also the inner surface can be used as the determination material, so that the conventional problem does not occur and accurate aptitude determination can be performed.

従って、この実施形態によれば、複数の被験者のなかから、上記要求作業精度を満足する大脳新皮質の活性度指数範囲が広い人を選ぶことによって、作業者として最適な人を選ぶことができる。
なお、上記実施形態では、一定の速度で変化するシナリオを用いて、瞬間的な認識力や判断力をテストするのに適したテスト作業を実行させるようにしたが、実作業に近い模擬テスト作業や、実作業そのものをテスト作業として実行させてもよい。
Therefore, according to this embodiment, an optimal person can be selected as a worker by selecting a person with a wide activity index range of the cerebral neocortex that satisfies the required work accuracy from among a plurality of subjects. .
In the above-described embodiment, the test work suitable for testing instantaneous cognitive ability and judgment power is executed using a scenario that changes at a constant speed. Alternatively, the actual work itself may be executed as a test work.

また、テスト作業中に入力する作業データも、被験者がマウスなどの操作部4を操作して入力するものに限らず、実作業中に自動的に入力されるようにしたデータでもよい。例えば、車両の運転の適性を判定する場合に、実際にテスト車両を運転させて、運転状況を作業データとして演算部1に自動的に入力してもよい。また、調剤作業の適性を判定する場合に、薬剤の秤量データを電子天秤から演算部1に自動的に入力するようにしてもよい。
いずれにしても、この発明においては、作業データの入力は、被験者が手動で入力してもよいし、作業中に発生するデータを自動的に入力するようにしてもよい。
The work data input during the test work is not limited to data input by the subject by operating the operation unit 4 such as a mouse, but may be data automatically input during the actual work. For example, when determining the suitability of driving the vehicle, the test vehicle may be actually driven and the driving situation may be automatically input to the computing unit 1 as work data. Moreover, when determining the suitability of the dispensing operation, the weighing data of the medicine may be automatically input from the electronic balance to the calculation unit 1.
In any case, in the present invention, the work data may be input manually by the subject, or data generated during the work may be automatically input.

さらに、作業中に入力する音声データも、どのような言葉でもよいが、発話すること自体に、被験者の意識が必要以上に集中してしまうことがないようにすることが好ましい。
なお、上記実施形態では、テスト作業のシナリオに、発声誘引タイミングを設定しているが、テスト作業が発話を伴う作業の場合には、被験者が必然的に発生せざるを得ないので、特別な発声誘引信号は不要である。
Furthermore, the speech data input during the work may be any language, but it is preferable that the subject's consciousness is not concentrated more than necessary in speaking itself.
In the above embodiment, the utterance attraction timing is set in the test work scenario. However, if the test work is a work involving utterance, the test subject must inevitably occur. An utterance invitation signal is not required.

なお、上記実施形態では、音声データを基にして大脳新皮質の活性度指数を算出しているが、大脳新皮質の活性度指数の検出方法は、音声データに基づくものに限らない。例えば、大脳新皮質の血流量や、酸素消費量を計測して、その計測結果を基に大脳新皮質の活性度指数を算出するようにしてもよい。上記脳の血流量は、PET(positron emission tomography)やトポグラフ装置などによって測定可能である。また、被験者の呼気から酸素消費量を計測し、脳における酸素消費量を推測する方法なども考えられる。
ただし、これらの方法では、上記実施形態のように音声データを基に大脳新皮質の活性度指数を算出する方法と比べて、生体情報入力部が大型化してしまううえ、検出装置を取り付けることによって被験者に負担をかけるという欠点がある。
なお、異なる生体情報を基にして算出した大脳新皮質の活性度指数を対比する場合には、両者のスケールを合わせる必要がある。
In the embodiment described above, the activity index of the cerebral neocortex is calculated based on the speech data. However, the method for detecting the activity index of the cerebral neocortex is not limited to that based on the speech data. For example, the blood flow volume and oxygen consumption of the cerebral neocortex may be measured, and the activity index of the cerebral neocortex may be calculated based on the measurement results. The cerebral blood flow can be measured by a PET (positron emission tomography), a topograph device or the like. Another possible method is to measure the oxygen consumption from the exhaled breath of the subject and to estimate the oxygen consumption in the brain.
However, in these methods, as compared with the method of calculating the activity index of the cerebral neocortex based on voice data as in the above embodiment, the biometric information input unit is enlarged and the detection device is attached. There is a drawback of placing a burden on the subject.
In addition, when comparing the activity index of the cerebral neocortex calculated based on different biological information, it is necessary to match both scales.

実施形態のシステム構成図である。It is a system configuration figure of an embodiment. 実施形態のテスト作業画面の一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the test work screen of embodiment. 音声データ入力タイミングを説明するための図である。It is a figure for demonstrating audio | voice data input timing. 大脳新皮質の活性度指数と作業精度との対応関係を示したグラフである。It is the graph which showed the correspondence of the activity index of cerebral neocortex, and work precision.

符号の説明Explanation of symbols

1 演算部
2 音声データ入力部
3 作業データ入力部
5 テストシナリオ記憶部
6 評価基準記憶部
7 要求作業精度記憶部
9 データ出力部
V1,V2 音声データ
Δt1、Δt2 単位時間
S 大脳新皮質の活性度指数
A 作業精度
A1 要求作業精度
Sx、Sy 活性度指数適性範囲
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Computation part 2 Voice data input part 3 Work data input part 5 Test scenario memory | storage part 6 Evaluation reference | standard memory | storage part 7 Request work precision memory | storage part 9 Data output part V1, V2 Voice data (DELTA) t1, (DELTA) t2 Unit time S Activity of cerebral neocortex Index A Work accuracy A1 Required work accuracy Sx, Sy Activity index suitability range

Claims (7)

作業精度の評価基準を記憶した評価基準記憶部と、テスト作業のシナリオを記憶したテストシナリオ記憶部と、特定の作業に応じて予め設定された要求作業精度を記憶した要求作業精度記憶部と、上記評価基準記憶部、テスト作業シナリオ記憶部、及び要求作業精度記憶部に連係した演算部と、この演算部に、被験者のテスト作業の結果である作業データを入力する作業データ入力部と、上記演算部に、被験者の生体情報を入力する生体情報入力部と、データ出力部とを備え、上記演算部は、テストシナリオ記憶部が記憶しているシナリオを進行させ、このシナリオに応じて被験者がテスト作業を実行するとともに、テスト作業の実行に従って、上記作業データ入力部から入力された作業データを、評価基準記憶部に予め記憶された上記評価基準に基づいた正解数や処理時間等と対比して、シナリオの進行に応じた単位長さあたりの作業精度を算出し、生体情報入力部から入力された生体情報から大脳新皮質の活性度指数を算出し、この大脳新皮質の活性度指数と上記作業精度とを対応づけた対応テーブルを作成し、作成した対応テーブルから、上記要求作業精度記憶部に予め記憶されている要求作業精度を満足する大脳新皮質の活性度指数範囲を特定し、この特定された大脳新皮質の活性度指数範囲をデータ出力部へ出力する作業適性判定システム。   An evaluation criterion storage unit that stores evaluation standards for work accuracy, a test scenario storage unit that stores scenarios of test operations, a required work accuracy storage unit that stores required operation accuracy preset according to specific operations, A calculation unit linked to the evaluation criterion storage unit, the test work scenario storage unit, and the required work accuracy storage unit, a work data input unit that inputs work data that is a result of the test work of the subject to the calculation unit, and The calculation unit includes a biometric information input unit that inputs the biometric information of the subject and a data output unit, and the calculation unit advances the scenario stored in the test scenario storage unit, and the test subject is determined according to the scenario. The evaluation data stored in advance in the evaluation criterion storage unit is performed by executing the test operation and the operation data input from the operation data input unit according to the execution of the test operation. The accuracy of the cerebral neocortex is calculated from the biological information input from the biological information input unit by calculating the work accuracy per unit length according to the progress of the scenario in comparison with the number of correct answers and processing time based on the quasi And a correspondence table in which the activity index of the cerebral neocortex and the work accuracy are associated with each other, and the required work accuracy stored in the required work accuracy storage unit in advance is satisfied from the created correspondence table. A work aptitude determination system that identifies the activity index range of the cerebral neocortex and outputs the identified activity index range of the cerebral neocortex to the data output unit. 上記生体情報入力部が、被験者の音声信号を入力する音声データ入力部であり、演算部は、上記作業の実行に対応して、音声データ入力部から入力された音声データを基にして上記単位長さに対応した被験者の大脳新皮質の活性度指数を算出し、この大脳新皮質の活性度指数と上記作業精度とを対応づけた対応テーブルを作成する請求項1に記載の作業適性判定システム。   The biometric information input unit is a voice data input unit that inputs a subject's voice signal, and the calculation unit corresponds to the execution of the work, and the unit is based on the voice data input from the voice data input unit. 2. The work aptitude determination system according to claim 1, wherein the activity index of the cerebral neocortex of the subject corresponding to the length is calculated, and a correspondence table in which the activity index of the cerebral neocortex is associated with the work accuracy is created. . 上記演算部は、単位時間当たりの作業精度を演算するとともに、この作業精度と単位時間に対応づけられた大脳新皮質の活性度指数とを関連付けて、対応テーブルを作成する請求項1または2に記載の作業適性判定システム。   The calculation unit calculates a work accuracy per unit time and creates a correspondence table by associating the work accuracy with the activity index of the cerebral neocortex associated with the unit time. The work aptitude determination system described. 上記演算部は、シナリオの単位長さ当たりの作業精度を演算するとともに、この作業精度とシナリオの単位長さに対応づけられた大脳新皮質の活性度指数とを関連付けて、対応テーブルを作成する請求項1に記載の作業適性判定システム。   The calculation unit calculates work accuracy per unit length of the scenario and creates a correspondence table by associating the work accuracy with the activity index of the cerebral neocortex associated with the unit length of the scenario. The work aptitude determination system according to claim 1. 上記演算部は、テストシナリオ記憶部には、発声タイミングが予め特定されたテストシナリオを記憶させ、演算部は、上記テストシナリオで特定された発生タイミングに発声誘引信号を出力する請求項2〜4のいずれかに記載の作業適性判定システム。   The calculation unit stores a test scenario whose utterance timing is specified in advance in a test scenario storage unit, and the calculation unit outputs an utterance invitation signal at the generation timing specified in the test scenario. The work aptitude determination system according to any of the above. テストシナリオ記憶部に記憶されているシナリオで特定されるテスト作業が、実際の作業そのものである1〜5のいずれかに記載の作業適性判定システム。   The work suitability determination system according to any one of 1 to 5, wherein the test work specified by the scenario stored in the test scenario storage unit is an actual work itself. ディスプレイを備えるとともに、このディスプレイには、テストシナリオ記憶部に記憶されているシナリオに基づいた作業ストーリーを表示させ、この作業ストーリーに基づいて被験者が模擬作業を実行する1〜6のいずれかに記載の作業適性判定システム。   In addition to including a display, the display displays a work story based on the scenario stored in the test scenario storage unit, and the subject performs simulation work based on the work story. Work aptitude judgment system.
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