JP2011123579A - 従業員行動の管理方法及び管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】 個々人特有の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処できる従業員行動の管理方法及び管理システムを提供する。
【解決手段】 管理サーバの制御部１１によって実現される行動データ記憶手段１１２が、ネットワーク３に接続する機器から入力される従業員行動データを従業員毎に従業員行動履歴ＤＢ１５に記憶し、行動特性抽出・記憶手段１１３が、従業員行動履歴ＤＢ１５から従業員特有の行動特性を抽出して従業員行動特性ＤＢ１６に記憶し、特異行動データ判定手段１１４が、入力された従業員行動データについて従業員行動特性ＤＢ１６に記憶された当該従業員の行動特性の範囲内であるか否か判定し、当該行動特性の範囲外であれば、アラート出力手段１１６が、判定内容に応じてアラートメッセージをアラートメッセージＤＢ１７から読み出して当該従業員に送信するものである。
【選択図】 図２

Description

本発明は、従業員行動を管理する方法及びシステムに係り、特に、個々人の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処可能とする従業員行動の管理方法及び管理システムに関する。

［従来の技術］
従来の健康管理手法として、従業員の生体情報や勤務情報に基づいて、一般的な正常値と比較して、健康状態を管理、把握する方法がある。
例えば、心の病を発症している従業員に、特有の勤務パターンを定義した判定ルールに基づいて、勤務履歴を判定することで、メンタル面での従業員の健康状態を発見し、管理するものがある（特許文献１：特開２００８−２４２７０２号公報「メンタルヘルス管理装置」株式会社野村総合研究所）。

また、被験者の生体データを測定して客観的な心身状態をストレス「大」「小」の２つに分類し、また、被験者へのアンケートを行い、「主観的に良好」「主観的に良好でない」の２つに分類し、４つの分類に基づいて心身状態を判定するものがある（特許文献２：特開平１１−１６９３６２号公報「心身状態自覚支援装置」日産自動車株式会社）。

特開２００８−２４２７０２号公報 特開平１１−１６９３６２号公報

しかしながら、上記従来の健康状態の管理方法では、心の病の傾向は個々人で異なり、属人的な行動の差異が見られる場合に、標準的な基準値を用いて健康状態を判定していたので、発病者の早期発見が困難になるという問題点があった。

本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、個々人特有の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処できる従業員行動の管理方法及び管理システムを提供することを目的とする。

上記従来例の問題点を解決するための本発明は、従業員の行動を管理する従業員行動の管理方法であって、ネットワークに接続する管理サーバの制御部が、ネットワークに接続する機器から入力される従業員の行動履歴を従業員毎に従業員行動履歴データベースに記憶し、従業員行動履歴データベースから従業員特有の行動特性を抽出して従業員行動特性データベースに記憶し、機器から入力された従業員の行動履歴が従業員行動特性データベースに記憶された対応する従業員の行動特性の範囲内であるか否か判定し、当該行動特性の範囲外であれば、判定内容に応じてアラートメッセージをアラートメッセージデータベースから読み出して行動履歴の従業員に送信することを特徴とする。

本発明は、上記従業員行動の管理方法において、制御部が、行動範囲外であると判定した場合、従業員行動履歴データベースから当該行動範囲外となった特異行動データを削除すると共に、特異データをアラートデータ関連データベースに記憶することを特徴とする。

本発明は、ネットワークに接続する管理サーバを備えた従業員行動の管理システムであって、管理サーバは、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、管理サーバの制御部によって実現される手段として、ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得する従業員行動データ取得手段と、取得された従業員行動データを従業員毎に従業員行動履歴データベースに記憶する行動データ記憶手段と、従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して従業員行動特性データベースに記憶する行動特性抽出・記憶手段と、ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の行動特性の適正範囲内か否かを判定し、行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとする特異行動データ判定手段と、判定結果が適正範囲外であれば、アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信するアラート出力手段とを有することを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、アラートに関連する情報を記憶するアラートデータ関連データベースを有し、特異行動データ判定手段で行動特性の適正範囲外と判定された場合に、特異行動データを従業員行動履歴データベースから削除すると共に、当該特異行動データをアラートデータ関連データベースに記憶する特異行動データ除外・記憶手段を備えることを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、特異行動データ判定手段が、複数種類の従業員行動データについて従業員毎で複数種類毎の行動特性の適正範囲内であるか否かを判定するものであり、複数種類の従業員行動データについて適正範囲外と判定された特異行動データと適正範囲との乖離度合いの値を演算し、当該値を合計して総合判定レベルを求める総合判定手段を有し、アラート出力手段が、総合判定レベルに応じたアラートメッセージを当該従業員宛に送信することを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、従業員行動特性データベースには、従業員毎にアラートメッセージの送付先が従業員本人のアドレスと関係者のアドレスが記憶されており、アラートメッセージデータベースには、従業員本人向けのアラートメッセージと関係者向けのアラートメッセージとを記憶しておき、アラート出力手段が、従業員行動特性データベースから従業員本人のアドレスと関係者のアドレスを読み込み、アラートメッセージデータベースから従業員本人向けのアラートメッセージと関係者向けのアラートメッセージとを読み込み、従業員本人のアドレスに従業員本人向けのアラートメッセージを、関係者のアドレスに関係者向けのアラートメッセージを送信することを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力される従業員行動データが、入力装置から入力されたパスワードの入力時間、入力時間間隔、入力エラー回数又は入力エラー出現パターンであることを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力される従業員行動データが、生体データ測定装置から入力された従業員の生体データであることを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力された従業員行動データが、マウスから入力された従業員のクリック回数であることを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力される従業員行動データが、撮影装置から入力され、笑顔認識機能により認識された従業員の笑顔回数であることを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力される従業員行動データが、撮影装置から入力された従業員の離席時間、離席回数であることを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに構内交換機を介して接続する機器が電話機である場合に、構内交換機から取得される従業員行動データが、電話機の呼び出し時間、呼び出し回数、通話時間であることを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに構内交換機を介して接続する機器が電話機であって、当該電話機が音声のトーンを解析して感情を数値化する機能を備える場合に、電話機から取得される従業員行動データが、電話機で数値化された数値データであることを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに接続する機器が、従業員の入退室を管理する入退室情報読取装置に接続し、勤怠管理を行う入退室サーバである場合に、入退室サーバから入力される従業員行動データが、従業員の入退室情報であることを特徴とする。

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力される従業員行動データが、撮影装置から入力され、笑顔認識機能により判定された受話前の笑顔判定の結果であり、当該笑顔判定の結果を表示出力することを特徴とする。

本発明によれば、ネットワークに接続する管理サーバの制御部が、ネットワークに接続する機器から入力される従業員の行動履歴を従業員毎に従業員行動履歴データベースに記憶し、従業員行動履歴データベースから従業員特有の行動特性を抽出して従業員行動特性データベースに記憶し、機器から入力された従業員の行動履歴が従業員行動特性データベースに記憶された対応する従業員の行動特性の範囲内であるか否か判定し、当該行動特性の範囲外であれば、判定内容に応じてアラートメッセージをアラートメッセージデータベースから読み出して行動履歴の従業員に送信する従業員行動の管理方法としているので、従業員個々人特有の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処できる効果がある。

本発明によれば、管理サーバが、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、従業員行動データ取得手段が、ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得し、行動データ記憶手段が、取得された従業員行動データを従業員毎に従業員行動履歴データベースに記憶し、行動特性抽出・記憶手段が、従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して従業員行動特性データベースに記憶し、特異行動データ判定手段が、ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の行動特性の適正範囲内か否かを判定し、行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとし、アラート出力手段が、判定結果が適正範囲外であれば、アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信する管理システムとしているので、従業員個々人特有の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処できる効果がある。

本発明の実施の形態に係る従業員行動の管理システムの構成概略図である。 処理手段の概要を示す図である。 特異行動データ判定処理のフローチャートである。 総合判定処理のフローチャートである。 入退室状況を示す図である。

本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
（１）実施の形態の概要
本発明の実施の形態に係る従業員行動の管理方法は、従業員毎の行動履歴を記憶し、当該行動履歴から従業員毎に従業員特有の行動特性を抽出し、抽出した行動特性と従業員の行動データとを比較し、行動特性の適正範囲を外れていれば、特異行動データとして検出し、アラートメッセージを当該従業員と関係者に送信するものであり、従業員個々人の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処可能とするものである。

（２）本システム：図１
本発明の実施の形態に係る従業員行動の管理システム（本システム）について図１を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施の形態に係る従業員行動の管理システムの構成概略図である。
本システムは、図１に示すように、管理サーバ１と、従業員端末２と、ネットワーク３と、ＩＰ（Internet Protocol）電話２２と、構内交換機２３と、入退出情報読取装置２４と、入退出サーバ２５とから基本的に構成されている。

尚、図を簡略化するために、各装置を１台ずつしか描画していないが、従業員端末２、ＩＰ電話２２は複数台ネットワーク３に接続されるものであり、入退出情報読取装置２４も入退出ゲートの数に応じて複数台ネットワーク３に接続されるものである。

（３）本システムの各部
［管理サーバ１］
管理サーバ１は、従業員の行動履歴を記憶し、従業員の行動特性を抽出して記憶し、行動特性に対する行動履歴が特異行動か否かを判定し、特異行動であればアラート出力するサーバである。
管理サーバ１は、コンピュータで構成されており、具体的には、制御部１１と、記憶部１２と、インタフェース部１３と、従業員行動履歴ＤＢ（データベース）１５と、従業員行動特性ＤＢ１６と、アラートメッセージＤＢ１７と、アラートデータ関連ＤＢ１８とを基本的に備えている。

制御部１１は、記憶部１２に記憶されている処理プログラムを読み込み、後述する各種処理手段を実現する。
記憶部１２は、処理プログラム、処理に必要なデータ等を記憶する。
インタフェース部１３は、ネットワーク３に接続する。

［従業員行動履歴ＤＢ１５］
従業員行動履歴ＤＢ１５は、従業員端末２、ＩＰ電話２２、入退室情報読取装置２４から取得された従業員の行動履歴情報を日時データと共に従業員毎（従業員ＩＤ毎）に記憶する。
具体的には、行動履歴情報として、キーボードによるログインパスワード等の入力状況、マウスのクリック状況、センサ搭載のマウス検出の脈拍、体温等の生体データの状況、Ｗｅｂカメラによる笑顔回数、離席状況等が従業員行動履歴ＤＢ１５に記憶される。

［従業員行動特性ＤＢ１６］
従業員行動特性ＤＢ１６は、従業員行動履歴ＤＢ１５に記憶された従業員の行動履歴情報から抽出された従業員特有（固有）の行動特性の情報（行動特性情報）を従業員ＩＤ毎に記憶する。また、当該従業員ＩＤに対応付けてアラートメッセージの送付先のアドレスを記憶しておく。ここで、アラートメッセージの送付先のアドレスは、従業員本人だけでなく、関係者（上司等）のアドレスも対応付けて記憶することができる。

［アラートメッセージＤＢ１７］
アラートメッセージＤＢ１７は、従業員の行動特性の適正範囲を超える行動（特異行動）を行った従業員と関係者（管理者、上司等）に提供するアラートメッセージを記憶する。アラートメッセージは、具体的には健康状態に関するメッセージである。尚、アラートメッセージは、特異行動の判定レベルに応じた内容で記憶し、また、従業員用と関係者用では異なる内容で記憶してもよい。

［アラートデータ関連ＤＢ１８］
アラートデータ関連ＤＢ１８は、アラートの対象になった特異行動のデータを従業員ＩＤ毎に記憶する。アラートデータ関連ＤＢ１８に記憶された従業員の特異行動のデータは、メンタルヘルス医へ提供される資料となるものである。

［従業員端末２］
従業員端末２は、コンピュータで構成され、本体２１ａとして制御部、記憶部、インタフェース部、表示部、入力部を備え、インタフェース部にはマウス２１ｂ、カメラ２１ｃ、表示部等の外部接続装置が接続されると共にネットワーク３にも接続されている。そして、従業員端末２の役割は、従業員の行動履歴情報を入力する。
本体２１ａの制御部１１が、マウス２１ｂ、カメラ２１ｃから入力された信号及びデータについて該当する処理プログラムを動作させて処理を行う。具体的処理は、後述する。

［マウス２１ｂ］
マウス２１ｂは、通常のマウスでもよいが、従業員の行動履歴情報を取得するには、毛細管脈流、温度、湿度等の各センサを搭載したＰＣマウスであれば、脈拍、体温、指先湿度等の生体データを測定することができる。

本体２１ａの制御部は、このように測定された生体データを行動履歴情報として管理サーバ１に送信する。管理サーバ１は、行動履歴情報を従業員行動履歴ＤＢ１５に記憶し、それらデータに基づきストレスを判定する。

また、本体２１ａの制御部は、マウス２１ｂでのクリック数をカウントし、管理サーバ１に送信する。管理サーバ１は、特定期間における当該従業員個人の平均的なクリック数に比べて多い場合には、ストレスがあると判定する。

［カメラ２１ｃ］
カメラ２１ｃは、従業員端末２の操作者（従業員）を撮影するＷｅｂカメラである。
本体２１ａの制御部は、当該カメラ２１ｃで従業員の笑顔認識を行い、笑顔回数を測定して管理サーバ１に送信する。管理サーバ１は、受信した笑顔回数が通常の当該従業員の平均的な笑顔回数に比べて、笑顔回数が少ない場合は、従業員にストレスがあると判定する。

また、本体２１ａの制御部は、カメラ２１ｃを用いて従業員の離席時間、離席回数を測定し、管理サーバ１に送信する。管理サーバ１は、当該従業員の平均的な離席時間、離席回数に比べて、離席時間が長い場合、離席回数が多い場合はストレスがあると判定する。

［コールセンター業務への応用］
次に、カメラ２１ｃを利用したコールセンター業務への応用について説明する。
コールセンターに従事する従業員の従業員端末２には、上述の笑顔認識のソフトウェアが搭載されており、受け持つ電話の着信音（着信信号）により当該ソフトウェアが起動して撮影し、従業員の受話前の笑顔判定を行い、表示画面上に、笑顔が作れているか否かのサインを表示し、その判定結果を管理サーバ１に送信する。管理サーバ１では、オペレータの笑顔対応状況を関係者が容易に把握できるようになっている。

また、上記サインは、従業員端末２の表示部に表示するのではなく、本体２１ａに接続した表示ランプに、笑顔の時は青ランプを表示し、笑顔でない時は赤ランプを表示するようにしてもよい。
つまり、青ランプ表示の時は、受話準備が完了していることを表示喚起し、赤ランプ表示の時は、受話準備が整っていないことを表示喚起するものである。

管理サーバ１は、従業員端末２から送信される受話前の笑顔判定結果に基づき、コールセンター勤務中のオペレータの笑顔の状況を統計的に管理し、勤務時間経過に伴って笑顔が作れなくなる兆候を分析・把握して、関係者に対してメンタルヘルス管理用のアラートを表示出力する。

また、カメラをＩＰ電話２２に一体的に形成し、ＩＰ電話２２内で笑顔認識のプログラムが動作して、ＩＰ電話２２の表面に青と赤のランプが点灯するようにし、構内交換機２３を介して笑顔判定結果のデータがネットワーク３に出力され、更に、ネットワーク３から笑顔判定結果データが管理サーバ１に出力されるようにしてもよい。

その他の利用方法として、笑顔作りのトレーニングツールとして、コール待機中に用いることができる。そのトレーニングによって、オペレータが自然な笑顔を作り出すことができるようになるものである。

［ＩＰ電話２２］
ＩＰ電話２２は、従業員のディスク上に設置され、デジタル構内交換機２３に接続している。
また、ＩＰ電話２２は、音声のトーンを解析する機能を備える電話とし、解析によって感情を数値として取得し、当該数値データを構内交換機２３に送信し、構内交換機２３は、その数値データを管理サーバ１に送信する。
管理サーバ１は、音声による感情の数値データから当該従業員の平均的な数値データと比較してストレス状況を判定するようにしてもよい。

［構内交換機２３］
構内交換機２３は、ＩＰ電話２２毎の呼び出し時間、呼び出し回数、通話時間を計測しており、それらの数値を、ネットワーク３を介して管理サーバ１に出力している。
管理サーバ１は、構内交換機２３からの呼び出し時間、呼び出し回数、通話時間を取得して、従業員の通常の（平均的な）呼び出し時間に比べて長い場合、通常の呼び出し回数に比べて多い場合、通常の通話時間に比べて長い場合に、ストレスがあると判定する。

［入退室情報読取装置２４］
入退室情報読取装置２４は、従業員の入退室を管理しており、従業員ＩＤ（識別子）と入退室時間を入退室情報として入退室サーバ２５に出力する。

［入退室サーバ２５］
入退室サーバ２５は、入退室情報読取装置２４からの入退室情報を受信し、勤怠管理に利用すると共に、入退室情報を管理サーバ１に送信する。
管理サーバ１は、入退室情報を受信すると、それを基に従業員の行動を解析し、通常の範囲内の行動か否かを判定する。入退室情報を利用した処理は後述する。

（４）処理手段：図２
次に、本システムにおける管理サーバ１の制御部１１で実現される処理手段について説明する。
管理サーバ１の記憶部１２に記憶された処理プログラムが制御部１１に読み込まれて実現される処理手段について図２を参照しながら説明する。図２は、処理手段の概要を示す図である。
処理手段としては、従業員行動データ取得手段１１１と、行動データ記憶手段１１２と、行動特性抽出・記憶手段１１３と、特異行動データ判定手段１１４と、総合判定手段１１５と、アラート出力手段１１６と、特異行動データ除外・記憶手段１１７等がある。

［従業員行動データ取得手段１１１］
従業員行動データ取得手段１１１は、ネットワーク３からインタフェース部１３を介して入力された従業員行動データを取得し、行動データ記憶手段１１２に出力する。

［行動データ記憶手段１１２］
行動データ記憶手段１１２は、従業員行動データ取得手段１１１から入力された行動データを日時データと共に従業員ＩＤ毎に従業員行動履歴ＤＢ１５に記憶する。

［行動特性抽出・記憶手段１１３］
行動特性抽出・記憶手段１１３は、従業員行動履歴ＤＢ１５から従業員ＩＤ毎に行動データを読み込み、その従業員特有の行動特性を抽出し、従業員行動特性データとして従業員行動特性ＤＢ１６に記憶する。行動特異を抽出する具体的処理は後述する。

［特異行動データ判定手段１１４］
特異行動データ判定手段１１４は、従業員行動履歴ＤＢ１５から従業員本人の行動履歴データを読み込み、当該行動履歴データが従業員行動特性ＤＢ１６に記憶された従業員本人の行動特性データと比較して適正範囲内か否かを判定する。当該判定は、複数種類の行動履歴データについて為される。
そして、特異行動データ判定手段１１４は、適正範囲内でなければ（適正範囲外であれば）、特異行動データを総合判定手段１１５に出力する。

［総合判定手段１１５］
総合判定手段１１５は、特異行動データ判定出力１１４からの複数種類の特異行動データを入力し、総合的判定を行う。
総合判定は、特異行動データ判定手段１１４からの特異行動データと行動特性データとの乖離度を数値化し、数値合計の点数によって総合判定レベルを決定し、当該レベルに応じてアラート出力が必要か否か、アラートのレベル、アラートメッセージの内容、送付先に上司を含めるか否か等が判定されるものである。

［アラート出力手段１１６］
アラート出力手段１１６は、総合判定手段１１５から総合判定結果を入力し、当該総合判定結果に対応したアラートメッセージを読み取り、当該従業員の送付アドレスを従業員行動特性ＤＢ１６から読み取り、インタフェース部１３を介して従業員端末２に送信する。尚、従業員行動特性ＤＢ１６には、従業員の送付アドレスだけでなく、関係する上司の送付アドレスも記憶されており、総合判定の判定結果内容（レベル）に応じて従業員本人のみ、従業員本人と上司にアラートメッセージを送信する。

［特異行動データ除外・記憶手段１１７］
特異行動データ除外・記憶手段１１７は、特異行動データ判定手段１１４で特異行動データと判定されたデータを、従業員行動履歴ＤＢ１５に残しておくと、従業員行動特性ＤＢ１６にその影響が含まれることになるため、従業員行動履歴ＤＢ１５から特異行動データを取り除くと共に、アラートデータ関連ＤＢ１８にその特異行動データを移動して従業員ＩＤに対応付けて記憶する。アラートデータ関連ＤＢ１８の特異行動データの蓄積は、メンタルヘルス医への相談材料となるものである。

［その他の処理手段］
上記以外のその他の処理手段について説明する。
従業員端末２にアラートメッセージが送信された場合、当該アラートメッセージに対して従業員が何らかの反論コメントを記入すると、当該反論コメントをアラートデータ関連ＤＢ１８の当該従業員ＩＤに対する特異行動データに対応付けて記憶する手段を設けてもよい。この手段によって、アラートメッセージに対応した従業員の反論コメントを関連付けてアラートデータ関連ＤＢ１８に記憶できるため、より適正なアドバイスをメンタルヘルス医から得ることが可能となる。

また、スケジューラソフトウェアと連動し、従業員の予定に会議等が登録されている場合に、当該会議等の時間帯における従業員の行動データを予め除外する手段を設けてもよい。この手段により、従業員に疑義が生じるデータを予め除外でき、従業員の適正な行動特性を得ることができる。

［その他のＤＢ］
従業員行動履歴ＤＢ１５を、曜日毎に行動履歴情報を記憶して、従業員行動特性ＤＢ１６も曜日毎に行動特性を抽出するようにしてもよい。
また、従業員行動履歴ＤＢ１５を、「休日明け１日目ＤＢ」「休日明け２日目ＤＢ」「休日明け３日目ＤＢ」のように休日明けの第何日目毎に行動履歴情報を記憶して、従業員行動特性ＤＢ１６も休日明けの第何日目毎に行動特性を抽出するようにしてもよい。

（５）具体的処理内容
［従業員行動データ取得処理］
従業員行動データ取得手段１１１は、従業員行動データを従業員端末２、ＩＰ電話２２又は入退室情報読取装置２４から取得する。
例えば、従業員端末２のキーボードから日々入力されるログインパスワードの入力行動値（入力時間、入力エラー回数）を従業員行動データ取得手段１１１が取得する。

［例１：入力時間間隔］
例えば、パスワード文字列の１文字毎の入力時間間隔を測定する。
パスワードが「ＳＨＩＮＢＡＹＡＳＨＩ」の場合、例えば、「Ｓ−Ｈ」の入力間隔が０．１秒、「Ｈ−Ｉ」の入力間隔が０．２秒、「Ｉ−Ｎ」の入力間隔が０．１秒、「Ｎ−Ｂ」の入力間隔が０．１秒、「Ｂ−Ａ」の入力間隔が０．１秒、「Ａ−Ｙ」の入力間隔が０．１秒、「Ｙ−Ａ」の入力間隔が０．３秒、「Ａ−Ｓ」の入力間隔が０．１秒、「Ｓ−Ｈ」の入力間隔が０．１秒、「Ｈ−Ｉ」の入力間隔が０．２秒であるとすると、全文字の入力所要時間１．４秒、文字入力の時間間隔０．１〜０．４秒、振れ幅０．３秒（０．４−０．１）、文字入力の時間間隔最大０．４秒等を測定する。

［例２：エラー出現パターン］
例えば、エラー出現パターンの記録を活用する。
パスワードの入力エラー計測では、頻出するエラーパターンを平常として記録し、平常時とは異なるパターンを入力した場合を異常値として判定するために活用するものである。
例えば、「Ｙ−Ａ」、「Ｂ−Ａ」等の連続キー入力でのエラーを検出し、頻出するエラーパターン（平常時のエラーパターン）として記録しておく。つまり、左小指の入力エラーが日頃から見られるものである。
よって、平常時のエラーパターン以外の文字列入力でエラーが出現した場合に、平常時のエラーパターンとは異なるとしてアラートを出力するようにしてもよい。

［行動データ記憶処理］
行動データ記憶手段１１３は、従業員の行動データ（過去のデータ）を属人毎（従業員ＩＤ毎）に従業員行動履歴ＤＢ１５に記憶する。
例えば、従業員Ａのログインパスワードの入力時間は、１回目：５秒、２回目：３秒、３回目：２秒、４回目：５秒…、また、入力エラー回数は、１回目：０回、２回目：１回、３回目：１回、４回目：０回…、のように記憶する。

［行動特性抽出・記憶処理］
行動特性抽出・記憶手段１１３は、特定期間単位で従業員の行動データを従業員行動履歴ＤＢ１５から抽出して、行動特性を従業員行動特性ＤＢ１６に記憶する。
例えば、１ヶ月単位で、上記ログインパスワードの入力時間を抽出すると、従業員Ａの入力時間：２〜５秒、入力エラー回数：０〜１回となり、従業員行動特性ＤＢ１６に記憶される。

［例３：入力時間］
また、ログインパスワードの入力時間において、１〜４回目がそれぞれ５，３，２，５秒の場合、平均値及び幅は、平均値（秒／回数）：３．７５秒、幅：±１．７５秒であり、最頻値と振れ幅は、５秒±３秒であり、中央値は、５秒と３秒の間の４秒を中心とし、±２秒を分散値として計算し、２シグマまで適正幅として、行動特性を従業員行動特性ＤＢ１６に記憶する。

［特異行動データ判定処理：図３］
特異行動データ判定手段１１４は、行動データと行動特性とを比較し、特異行動データを検出する。
特異行動データ判定手段１１４の処理動作について図３を参照しながら説明する。図３は、特異行動データ判定処理のフローチャートである。
特異行動データ判定手段１１４は、図３に示すように、行動データを入力し（Ｓ１）、行動データと行動特性データとを比較する（Ｓ２）。

そして、特異行動データ判定手段１１４は、行動データが行動特性の適正範囲内か否かを判定し（Ｓ３）、適正範囲内であれば（Ｙｅｓの場合）、処理を終了し、適正範囲内でなければ（Ｎｏの場合）、つまり適正範囲外であれば、行動データを特異データとして検出し（Ｓ４）、処理を終了する。

例えば、従業員Ａのログインパスワードの入力時間が８秒であると、当該従業員の特性としては入力時間：２〜５秒が適正範囲であるため、８秒は特異行動データとして検出される。

［総合判定処理：図４］
総合判定手段１１５は、従業員Ａのログインパスワードの適正入力時間：２〜５秒に対して特異行動データとしての入力時間８秒についてアラートの程度を判定し、アラート出力手段１１６に判定結果を出力する。

総合判定手段１１５の処理動作について図４を参照しながら説明する。図４は、総合判定処理のフローチャートである。
総合判定手段１１５は、図４に示すように、特異行動データ判定手段１１４で判定された特異データと行動特性データとの乖離度合いを数値化する（Ｓ１１）。
そして、総合判定手段１１５は、全ての特異データについて乖離度合いを数値化したか否かを判定し（Ｓ１２）、まだ数値化していなければ（Ｎｏの場合）、処理Ｓ１１に戻る。

全ての特異データについて乖離度合いを数値化したならば（Ｙｅｓの場合）、全ての特異データについての数値を合計する（Ｓ１３）。当該合計処理において、特異データによって重み付けを行って調整するようにしてもよい。
そして、総合判定手段１１５は、数値合計の点数によって総合判定レベルを検出し（Ｓ１４）、処理を終了する。

数値合計の点数に対応する総合判定レベルをテーブル等で記憶し、当該テーブルを用いて総合判定レベルを検出する。また、演算式を用いて、数値合計の点数から総合判定レベルを算出してもよい。

［アラート出力処理］
アラート出力手段１１６は、総合判定手段１１５から判定結果を入力すると、判定結果のレベルに応じてアラートメッセージＤＢ１７から対応するアラートメッセージを読み出し、従業員Ａ、若しくは従業員Ａと関係者Ｂの送付アドレスに送信する。
例えば、従業員Ａ本人向けメッセージとして「一度、気分転換しませんか？」等、関係者（上司等）Ｂ向けメッセージとして「従業員Ａさんについて、普段の行動と異なるので、注視、ケアをお願いします。」等となる。

特異行動データ除外・記憶手段１１７が、従業員Ａのログインパスワード入力時間：８秒の特異行動データを従業員行動履歴ＤＢ１５から除外し、当該特異行動データをアラート関連ＤＢ１８に従業員ＡのＩＤに対応付けて記憶する。

（６）入退室情報を利用した処理：図５
次に、入退室情報を利用した処理について図５を参照しながら説明する。図５は、入退室状況を示す図である。
図５では、「職場に入室してから次に離席するまでの時間」と、「離席してから次に入室するまでの時間」を示しており、個人の行動パターンをグループ化（集団分け、クラスター分析）したものである。

図５において、職場に入室１時間後に離席して、１時間程度経過後に入室した点のグループを「会議」グループとし、職場に入室１時間後に離席して、１０分経過後に入室した点のグループを「トイレ」グループとする。そして、「会議」グループは判定対象から除外し、「トイレ」グループも職場に入室１時間後に離席して、１０分経過後に入室している状況であれば問題ないが、「トイレ」グループが図５の左方向、上方向に移動するようなことになれば、「要注意」と判定され、更に、職場に入室１０分後に離席して、１０分経過後に入室した点を特異行動データと認識し、当該点が増えるようであれば「要注意」と判定されるようになっている。

（７）実施の形態の効果
メンタル面での健康状態を、従業員個人特有の行動パターンを把握して、属人ベースで判定することで、適切に早期にメンタル面での病を発見でき、従業員の労務管理を容易に行うことができる効果がある。

本発明は、個々人の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処できる従業員行動の管理方法及び管理システムに好適である。

１…管理サーバ、 ２…従業員端末、 ３…ネットワーク、 １１…制御部、 １２…記憶部、 １３…インタフェース部、 １５…従業員行動履歴ＤＢ、 １６…従業員行動特性ＤＢ、 １７…アラートメッセージＤＢ、 １８…アラートデータ関連ＤＢ、 ２２…ＩＰ電話、 ２３…構内交換機、 ２４…入退出情報読取装置、 ２５…入退出サーバ、 １１１…従業員行動データ取得手段、 １１２…行動データ記憶手段、 １１３…行動特性抽出・記憶手段、 １１４…特異行動データ判定手段、 １１５…総合判定手段、 １１６…アラート出力手段、 １１７…特異行動データ除外・記憶手段

Claims (15)

1. 従業員の行動を管理する従業員行動の管理方法であって、
   ネットワークに接続する管理サーバの制御部が、前記ネットワークに接続する機器から入力される従業員の行動履歴を従業員毎に従業員行動履歴データベースに記憶し、前記従業員行動履歴データベースから従業員特有の行動特性を抽出して従業員行動特性データベースに記憶し、前記機器から入力された従業員の行動履歴が前記従業員行動特性データベースに記憶された対応する従業員の行動特性の範囲内であるか否か判定し、当該行動特性の範囲外であれば、判定内容に応じてアラートメッセージをアラートメッセージデータベースから読み出して前記行動履歴の従業員に送信することを特徴とする従業員行動の管理方法。
2. 制御部が、行動範囲外であると判定した場合、従業員行動履歴データベースから当該行動範囲外となった特異行動データを削除すると共に、前記特異データをアラートデータ関連データベースに記憶することを特徴とする請求項１記載の従業員行動の管理方法。
3. ネットワークに接続する管理サーバを備えた従業員行動の管理システムであって、
   前記管理サーバは、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、
   前記管理サーバの制御部によって実現される手段として、前記ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得する従業員行動データ取得手段と、
   前記取得された従業員行動データを従業員毎に前記従業員行動履歴データベースに記憶する行動データ記憶手段と、
   前記従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して前記従業員行動特性データベースに記憶する行動特性抽出・記憶手段と、
   前記ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の前記行動特性の適正範囲内か否かを判定し、前記行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとする特異行動データ判定手段と、
   前記判定結果が前記適正範囲外であれば、前記アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信するアラート出力手段とを有することを特徴とする管理システム。
4. アラートに関連する情報を記憶するアラートデータ関連データベースを有し、
   特異行動データ判定手段で行動特性の適正範囲外と判定された場合に、特異行動データを従業員行動履歴データベースから削除すると共に、当該特異行動データを前記アラートデータ関連データベースに記憶する特異行動データ除外・記憶手段を備えることを特徴とする請求項３記載の管理システム。
5. 特異行動データ判定手段は、複数種類の従業員行動データについて従業員毎で前記複数種類毎の行動特性の適正範囲内であるか否かを判定するものであり、
   複数種類の従業員行動データについて前記適正範囲外と判定された特異行動データと前記適正範囲との乖離度合いの値を演算し、前記値を合計して総合判定レベルを求める総合判定手段を有し、
   アラート出力手段は、前記総合判定レベルに応じたアラートメッセージを当該従業員宛に送信することを特徴とする請求項３又は４記載の管理システム。
6. 従業員行動特性データベースには、従業員毎にアラートメッセージの送付先が従業員本人のアドレスと関係者のアドレスが記憶されており、
   アラートメッセージデータベースには、従業員本人向けのアラートメッセージと関係者向けのアラートメッセージとを記憶しておき、
   アラート出力手段は、前記従業員行動特性データベースから従業員本人のアドレスと関係者のアドレスを読み込み、前記アラートメッセージデータベースから従業員本人向けのアラートメッセージと関係者向けのアラートメッセージとを読み込み、前記従業員本人のアドレスに前記従業員本人向けのアラートメッセージを、前記関係者のアドレスに前記関係者向けのアラートメッセージを送信することを特徴とする請求項３乃至５のいずれか記載の管理システム。
7. ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力される従業員行動データが、入力装置から入力されたパスワードの入力時間、入力時間間隔、入力エラー回数又は入力エラー出現パターンであることを特徴とする請求項３乃至６のいずれか記載の管理システム。
8. ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力される従業員行動データが、生体データ測定装置から入力された従業員の生体データであることを特徴とする請求項３乃至６のいずれか記載の管理システム。
9. ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力された従業員行動データが、マウスから入力された従業員のクリック回数であることを特徴とする請求項３乃至６のいずれか記載の管理システム。
10. ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力される従業員行動データが、撮影装置から入力され、笑顔認識機能により認識された従業員の笑顔回数であることを特徴とする請求項３乃至６のいずれか記載の管理システム。
11. ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力される従業員行動データが、撮影装置から入力された従業員の離席時間、離席回数であることを特徴とする請求項３乃至６のいずれか記載の管理システム。
12. ネットワークに構内交換機を介して接続する機器が電話機である場合に、前記構内交換機から取得される従業員行動データが、前記電話機の呼び出し時間、呼び出し回数、通話時間であることを特徴とする請求項３乃至６のいずれか記載の管理システム。
13. ネットワークに構内交換機を介して接続する機器が電話機であって、当該電話機が音声のトーンを解析して感情を数値化する機能を備える場合に、前記電話機から取得される従業員行動データが、前記電話機で数値化された数値データであることを特徴とする請求項３乃至６のいずれか記載の管理システム。
14. ネットワークに接続する機器が、従業員の入退室を管理する入退室情報読取装置に接続し、勤怠管理を行う入退室サーバである場合に、前記入退室サーバから入力される従業員行動データが、従業員の入退室情報であることを特徴とする請求項３乃至６のいずれか記載の管理システム。
15. ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力される従業員行動データが、撮影装置から入力され、笑顔認識機能により判定された受話前の笑顔判定の結果であり、当該笑顔判定の結果を表示出力することを特徴とする請求項３乃至６のいずれか記載の管理システム。

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