JP2019106036A - Support determination device, method and program - Google Patents

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Abstract

To provide a support determination device, a method and a program capable of determining need for support by a supporter to a worker.SOLUTION: A support determination device comprises a risk level calculation part 22 acquiring work related information from worker terminals respectively possessed by a plurality of workers and/or peripheral facilities thereof and calculating a risk level of each worker based on the acquired work related information, and a support mode determination part 24 determining whether to support each worker by communication with a supporter via the worker terminal and a supporter terminal based on the calculated risk level.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、作業者に対する支援者による支援必要性を判断することのできる支援決定装置、方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to a support determination apparatus, method, and program capable of determining the support needs of a worker for a worker.

作業支援関連の技術として特許文献1では、センサ情報などを用いてユーザの状況を推測しながら複数の支援方法がある場合に、各支援方法のリスクレベルと重要度レベルを比較することにより、選択する支援方法を絞りこんだり、優先順位を決定したりしている。   In Patent Document 1, as a technology for work support related, when there are a plurality of support methods while inferring the user's situation using sensor information etc., selection is made by comparing the risk level and the importance level of each support method. To narrow down the methods of support, and to set priorities.

特許第06149458号Patent No. 06149458

インターネットホームページ 「用語集 リスク分析」2016年05月17日 https://www.newton-consulting.co.jp/bcmnavi/glossary/risk_analysis.htmlInternet website "Glossary of Risk Analysis" May 17, 2016 https://www.newton-consulting.co.jp/bcmnavi/glossary/risk_analysis.html 「疲労とストレス」 バイオメカニズム学会誌,Vol.21,No.2(1997) p.58-64“Fatigue and Stress” Journal of the Society of Biomechanisms, Vol. 21, No. 2 (1997) p. 58-64 「着衣条件の違いによる皮膚温変化が運動時の体温反応と温熱ストレスに与える影響」体力科学Vol.54(2005)No.3, P259〜268"The effect of skin temperature change due to different dressing conditions on thermal response and thermal stress during exercise" Journal of Physical Fitness Vol. 54 (2005) No. 3, P 259-268 インターネットホームページ 「看護roo!(登録商標)>看護・ケア>ワンポイント生理学> 平均皮膚温と平均体温|体温とその調節」2016年11月13日 https://www.kango-roo.com/sn/k/view/2302Internet homepage "Nursing roo! (Registered trademark)> Nursing / Care> One point physiology> Average skin temperature and temperature | Body temperature and its adjustment" November 13, 2016 https://www.kango-roo.com/sn / k / view / 2302 インターネットホームページ 「脳波でなにがわかるの?」 2017年11月20日閲覧 http://www.digital-medic.com/waves/eegInternet homepage "What do we know by EEG?" Read November 20, 2017 http://www.digital-medic.com/waves/eeg 「脳波特徴抽出を用いたリラクゼーション効果測定手法」, 26th Fuzzy System Symposium (Hiroshima, September 13-15, 2010)"Relaxation effect measurement method using EEG feature extraction", 26th Fuzzy System Symposium (Hiroshima, September 13-15, 2010) インターネットホームページ、「脳波によるリラックス度の評価」http://hiroshi-t.com/relaxation-degree.htmlInternet homepage, "Evaluation of relaxation degree by EEG" http://hiroshi-t.com/relaxation-degree. Html 「表面筋電位からの動作識別システムにおけるオンライン型学習データ管理機構」,電子情報通信学会論文誌 D Vol.J84-D2 No.12(2001/12/01) pp.2634-2643"Online learning data management mechanism in motion discrimination system from surface myoelectric potential," Transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers D Vol. J 84-D 2 No. 12 (2001/12/01) pp. 2634-2643 pp.

ここで、上記従来技術での支援提供の態様はコンピュータによる支援プログラム実行によるものであり、人間を介するものではなかった。すなわち、実際の作業現場では、コンピュータだけでは必ずしも作業者を充分に支援できない場合も考えられ、コンピュータもしくは人といった支援元の選択方法、人を介した支援を行う場合の優先順位の付け方というものを考えた方がよい。   Here, the aspect of the provision of support in the above-mentioned prior art is based on the execution of a support program by a computer, not through human beings. That is, in an actual work site, there may be cases where the computer alone can not always sufficiently support the worker, and there is a method of selecting a support source such as a computer or a person, and a method of prioritizing in the case of giving assistance via a person. You should think.

しかしながら、従来技術ではこのような人を介した効率的な支援提供は考慮されておらず、実現できないという課題があった。   However, in the prior art, such efficient support provision via people is not considered, and there is a problem that it can not be realized.

本発明は当該課題に鑑み、作業者に対する支援者による支援必要性を判断することのできる支援決定装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。   An object of the present invention is to provide a support determination device, method and program capable of determining the necessity of support by a support person for a worker in view of the problem.

上記目的を達成するため、本発明は、複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び/又はその周辺設備から作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出部と、前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部と、を備えることを特徴とする。また当該装置に対応する態様の方法及びプログラムであることを特徴とする。   In order to achieve the above object, the present invention acquires work related information from a worker terminal and / or peripheral equipment respectively possessed by a plurality of workers, and the risk level of each worker based on the acquired work related information. Based on the calculated risk level and the risk level calculation unit for calculating whether or not to provide each worker with support by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. And a support mode determination unit to determine. The present invention is also characterized in that it is a method and program of an aspect corresponding to the device.

本発明によれば、取得した作業関連情報から各作業者のリスクレベルを算出することで、作業者に対する支援者による支援必要性を、通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かという形で自動的に決定することができる。   According to the present invention, by calculating the risk level of each worker from the acquired work-related information, the need for the support by the support person to the worker is automatically determined in the form of whether or not the support by the communication is given. It can be decided.

一実施形態に係る支援システムの構成図である。It is a block diagram of the support system concerning one embodiment. 一実施形態に係る支援システムの動作のフローチャートである。It is a flowchart of operation | movement of the assistance system which concerns on one Embodiment. 一実施形態に係る支援システムの各構成要素の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of each component of a support system concerning one embodiment. 作業者端末における関連情報取得部及び支援決定装置におけるリスクレベル算出部の個別処理内容の詳細を示すための機能ブロック図である。It is a functional block diagram for showing the detail of the separate processing contents of the related information acquisition part in a worker terminal, and the risk level calculation part in support decision device.

図1は、一実施形態に係る支援システムの構成図である。図示する通り、支援システム100は、複数のm人の作業者WK1,WK2, …, WKmがそれぞれ身に着ける等して保持するm台の作業者端末10-1,10-2, …, 10-mと、支援決定装置20と、複数のn人(なお、複数ではなくn=1でもよい)の支援者SP1,SP2, …, SPnがそれぞれ操作するn台の支援者端末30-1,30-2, …, 30-nと、を備える。   FIG. 1 is a block diagram of a support system according to an embodiment. As illustrated, the support system 100 includes m worker terminals 10-1, 10-2, ..., 10, which are held and worn by a plurality of m workers WK1, WK2, ..., WKm, respectively. n supporter terminals 30-1 operated by -m, the support determination device 20, and a plurality of n persons (note that the number may be n = 1 instead of n, for example) SP1 to SPn 30-2, ..., 30-n.

また図示する通り、支援システム100内での各装置や端末間ではネットワーク等を経由しての相互通信が可能となっており、その概略的な情報授受の流れは次の通りである。各作業者WKa(a=1,2, …, m)の作業者端末10-aは作業者WKaの作業関連情報を取得して支援決定装置20に送信する。支援決定装置20は当該受信した作業関連情報に基づいて、いずれの作業者WKaに対していずれの支援者SPb(b=1,2, …, n)を割り当てて支援させるか等に関する指示情報を決定し、当該指示情報等を各支援者SPbの支援者端末30-bへと送信する。当該指示情報において作業者WKaを支援すべきであるのは支援者SPbであるものとして決定されたものとすると、指示情報に従い、支援される側である作業者WKaの作業者端末10-aと支援する側である支援者SPbの支援者端末30-bとの間では支援実施のための通信が確立され、作業者WKaが存在して作業を実施している現場の映像・音声が作業者端末10-aから支援者端末30-bへと送信され、当該映像・音声を視聴することにより現場状況を把握した支援者SPbは支援情報を支援者端末30-bへと入力することで当該支援情報が作業者端末10-aへ送信され、作業者WKaは当該支援情報に支援されて現場での作業を実施することが可能となる。ここで、支援情報の提供態様はマルチメディアにおける各種のもの(例えば音声、映像、拡張現実表示など)が可能である。   Further, as shown in the figure, the respective apparatuses and terminals in the support system 100 can communicate with each other via a network or the like, and the outline flow of information exchange is as follows. The worker terminal 10-a of each worker WKa (a = 1, 2,..., M) acquires work related information of the worker WKa and transmits it to the support determination device 20. Based on the received work-related information, the support determination apparatus 20 instructs the worker WKa to assign which support person SPb (b = 1, 2,..., N) to support, and the like. The instruction information and the like are determined and transmitted to the supporter terminal 30-b of each supporter SPb. Assuming that it is determined that the worker WKa should be supported by the support information SPb in the instruction information, the worker terminal 10-a of the worker WKa who is the support side according to the instruction information Communication for support implementation is established between the supporter terminal 30-b of the supporter SPb who is the supporter, and the video and audio of the site where the worker WKa exists and is performing the work is the worker The supporter SPb who has been transmitted from the terminal 10-a to the supporter terminal 30-b and grasped the situation on the spot by watching the video / audio, enters the supporter information into the supporter terminal 30-b. The support information is transmitted to the worker terminal 10-a, and the worker WKa is supported by the support information and can perform the work on the site. Here, the provision mode of the support information can be various types in multimedia (for example, audio, video, augmented reality display, etc.).

本発明によれば特に、作業関連情報に基づいて各作業者に関してより密接ないし丁寧な支援が必要となるかの度合いを後述するリスクレベルとして数値化し、リスクレベルが高い作業者に関してはいずれかの支援者による人手の支援を与えるようにし、リスクレベルが低い作業者に関しては支援者による人手の支援は与えずに拡張現実等による自動支援を与えるようにする、あるいは、さらにリスクレベルが低く支援不要であれば支援を与えないように自動決定することができる。従って、m>nであってm人の作業者よりもn人の支援者の方が少ないような状況においても、限りある支援者人材リソースを有効活用して経済的且つ効率的な支援割り当てを自動で実施することが可能となる。さらに、リスクレベルは各作業者の作業進行等に伴って時々刻々と変化しうるものであるが、このような変化にも対応した効率的な支援割り当てが可能となる。   According to the present invention, in particular, the degree of needing closer or more detailed support for each worker is quantified based on work-related information as a risk level to be described later, and any worker with a high risk level is quantified. Helpers provide manual assistance, and workers with low risk levels do not provide assistants with manual assistance, but give augmented reality etc. automatic assistance, or even lower risk levels. If so, it can be decided automatically so as not to give support. Therefore, even when m> n and there are fewer n supporters than m workers, economical and efficient support allocation can be achieved by effectively utilizing limited supporter human resource resources. It becomes possible to carry out automatically. Furthermore, although the risk level may change from moment to moment as the work progress of each worker, etc., efficient support assignment can be made in response to such changes.

図2は、一実施形態に係る支援システム100の動作のフローチャートであり、図3は当該動作する支援システム100の各構成要素の機能ブロック図である。なお、図3では、図1で示した支援システム100のm台の作業者端末のうちの任意の一台として作業者WKaの作業者端末10が、また、n台の支援者端末のうちの任意の一台として支援者SPbの支援者端末30が、示されている。すなわち、図1のm台の作業者端末10-1,10-2, …, 10-mはそれぞれが共通の機能構成として図3の作業者端末10の構成を有するものであり、図1のn台の支援者端末30-1,30-2, …, 30-nはそれぞれが共通の機能構成として図3の支援者端末30の構成を有するものである。   FIG. 2 is a flowchart of the operation of the support system 100 according to an embodiment, and FIG. 3 is a functional block diagram of each component of the support system 100 in which the operation is performed. In FIG. 3, the worker terminal 10 of the worker WKa is an arbitrary one of the m worker terminals of the support system 100 shown in FIG. 1, and of the n supporter terminals. The supporter terminal 30 of the supporter SPb is shown as an arbitrary one. That is, the m worker terminals 10-1, 10-2,..., 10-m in FIG. 1 have the configuration of the worker terminal 10 in FIG. 3 as a common functional configuration, respectively. The n supporter terminals 30-1, 30-2,..., 30-n each have the configuration of the supporter terminal 30 of FIG. 3 as a common functional configuration.

なお、図3の機能ブロックを参照して作業者端末10と支援者端末30との間の支援に関連した情報の授受を説明する場合は、対応する作業者WKaに対して支援者SPbが支援を行うべき旨の決定判断が支援決定装置20によって得られていることが前提となる。このような支援を行うべき旨の決定判断が得られていない場合は、作業者端末10と支援者端末30との間で支援に関連した情報の授受は存在しないこととなる。図3は当該情報の授受を説明するために、支援判断が得られた前提において作業者端末10及び支援者端末30の間のデータ授受の流れを描いている。   When the exchange of information related to the support between the worker terminal 10 and the support terminal 30 is described with reference to the functional block of FIG. 3, the support SPb supports the corresponding worker WKa. It is premised that the decision on the decision to perform should be obtained by the support decision device 20. If the determination to the effect that such support should be performed has not been obtained, there will be no exchange of information related to the support between the worker terminal 10 and the support terminal 30. FIG. 3 illustrates the flow of data exchange between the worker terminal 10 and the assistant terminal 30 on the premise that the support judgment is obtained, in order to explain the exchange of the information.

図3に示す通り、支援システム100は、m台のうちの任意の一台としての作業者端末10と、支援決定装置20と、n台のうちの任意の一台としての支援者端末30と、を備える。作業者端末10は現場情報取得部11、支援提供部12及び関連情報取得部13を備え、支援決定装置20は関連情報受信部21、リスクレベル算出部22、重み算出部23、支援態様決定部24、指示部25及び記憶部26を備え、支援者端末30は指示情報提供部31、支援情報受付部32及び現場情報提供部33を備える。   As shown in FIG. 3, the support system 100 includes a worker terminal 10 as one of m, a support determination device 20, and a support terminal 30 as one of n. And. The worker terminal 10 includes a site information acquisition unit 11, a support provision unit 12, and a related information acquisition unit 13. The support determination device 20 includes a related information reception unit 21, a risk level calculation unit 22, a weight calculation unit 23, a support mode determination unit 24, an instruction unit 25 and a storage unit 26, and the supporter terminal 30 includes an instruction information providing unit 31, a support information receiving unit 32 and a site information providing unit 33.

以下、図2の各ステップを説明しながら、図3の各部の動作概要を説明する。なお、支援決定装置20の記憶部26に関しては、各ステップで具体的に動作するものではなく、支援システム100の動作に必要となる種々の情報を予めデータベース化して記憶しておき、必要とされる情報を必要とされる機能部に適宜、提供するものであり、当該必要とされる各情報は各機能部の説明において説明する。なお、図3では記憶部26が当該必要となる情報を必要とする機能部へと提供する流れの矢印は、図面の複雑化を防止する観点から省略されている。   Hereinafter, the operation outline of each part of FIG. 3 will be described while explaining each step of FIG. The storage unit 26 of the support determination device 20 does not operate specifically at each step, and various information necessary for the operation of the support system 100 is stored in advance as a database and stored. The required information is appropriately provided to the required functional units, and the respective required information will be described in the description of each functional unit. In addition, in FIG. 3, the arrow of the flow which the memory | storage part 26 provides to the function part which requires the said required information is abbreviate | omitted from a viewpoint of preventing complication of drawing.

ステップS1では、作業者端末10の各々において関連情報取得部13が作業者の作業状況や作業環境等に関する作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報を支援決定装置20に送信することで、関連情報受信部21において各作業者端末10の作業関連情報を受信してから、ステップS2へと進む。ここで、繰り返し構造となっている図2のフローにおける後述する繰り返し制御ステップS4における所定タイミングに到達するまでの待機処理によって、ステップS1で取得される作業関連情報は当該待機した一定期間に渡って取得されたものとすることができるが、作業関連情報はさらに所定の過去時点まで遡った時点から現在までに渡って取得されるものとしてもよい。作業関連情報の個別詳細は後述する。   In step S1, the related information acquisition unit 13 acquires work related information on the work status, work environment, etc. of the worker in each of the worker terminals 10, and transmits the acquired work related information to the support determination apparatus 20. After the work related information of each worker terminal 10 is received in the related information receiving unit 21, the process proceeds to step S2. Here, the work-related information acquired in step S1 is obtained over the predetermined period of waiting by the standby process until reaching a predetermined timing in the repetitive control step S4 described later in the flow of FIG. 2 having the repetitive structure. Although it may be acquired, the work related information may be acquired from now to a point back to a predetermined past time. Individual details of the work related information will be described later.

ステップS2では、上記のステップS1で受信した作業関連情報を用いて、支援決定装置20が各々の作業者端末10における各々の作業者WKaのリスクレベルを算出することによって当該作業者WKaの支援態様を決定してから、ステップS3へと進む。当該ステップS2は支援決定装置20の各部によって具体的に次のように実現することができる。   In step S2, the support determination apparatus 20 calculates the risk level of each worker WKa in each worker terminal 10 using the work related information received in step S1 described above, and thereby the support mode of the worker WKa Is determined, and then the process proceeds to step S3. The step S2 can be specifically realized by the respective units of the support determination device 20 as follows.

すなわち、ステップS2ではまず、リスクレベル算出部22が関連情報受信部21にて受信して得た各作業者WKaの作業関連情報を参照することで、詳細を後述する各作業者WKaのリスクレベルを算出する。この際さらに、重み算出部23においても関連情報受信部21にて受信して得た各作業者の作業関連情報を参照することで詳細を後述する重みを算出し、当該算出した重み(時々刻々と変化する重み)も参照することによってリスクレベル算出部22で各作業者WKaのリスクレベルを算出するようにしてもよい。なお、別の実施形態として重み算出部23では、作業関連情報のうち時々刻々と変化することがない固定的な作業関連情報のみに基づく固定的な重みを保持しておき、リスクレベル算出部22では当該固定的な重みを用いてリスクレベルを算出するようにしてもよい。   That is, in step S2, first, the risk level calculation unit 22 refers to the work related information of each worker WKa received and obtained by the related information receiving unit 21 to obtain the risk level of each worker WKa whose details will be described later. Calculate At this time, the weight calculation unit 23 also calculates the weight to be described later in detail by referring to the work related information of each worker received and obtained by the related information reception unit 21, and the calculated weight The risk level calculator 22 may also calculate the risk level of each worker WKa by referring to Note that as another embodiment, the weight calculation unit 23 holds fixed weights based only on fixed work related information that does not change momentarily in the work related information, and the risk level calculation unit 22 Then, the risk level may be calculated using the fixed weight.

ステップS2ではさらに、上記のようにリスクレベル算出部22で算出された各作業者WKaのリスクレベルに基づき、支援態様決定部24が各作業者の支援態様を決定することができる。当該決定の詳細は後述するが、一例ではリスクレベルが高い作業者には支援者を割り当てて支援者(人間)による直接的な支援を行わせるようにし、リスクレベルが中程度の作業者には拡張現実表示等の機械的自動処理(プログラム自動処理)による支援を行わせるようにし、リスクレベルが低い作業者には支援を省略するように決定することができる。支援態様決定部24で決定した支援態様は指示部25に出力される。   In step S2, furthermore, the support mode determination unit 24 can determine the support mode of each worker based on the risk level of each worker WKa calculated by the risk level calculation unit 22 as described above. Although the details of the decision will be described later, in one example, a worker with a high risk level is assigned a support person to allow direct support by a support person (human), and a worker with a medium risk level is given The support by mechanical automatic processing (program automatic processing) such as augmented reality display can be performed, and it can be decided to omit the support for workers with a low risk level. The support mode determined by the support mode determination unit 24 is output to the instruction unit 25.

ステップS3では、ステップS2で決定した支援態様に応じた指示を支援決定装置20が各々の支援者端末30に下すことにより、支援者端末30を介して作業者端末10への支援を実施させるようにしてから、ステップS4へ進む。当該ステップS3は支援決定装置20、支援者端末30及び作業者端末10の各部並びに対応する支援者SPb及び作業者WKaによって具体的に次のように実現することができる。   In step S3, the support determination device 20 sends an instruction according to the support mode determined in step S2 to each support person terminal 30, thereby causing support to the worker terminal 10 via the support terminal 30. Then, the process proceeds to step S4. The step S3 can be specifically realized as follows by the support determination device 20, the supporter terminal 30, the worker terminal 10, and the corresponding supporter SPb and the worker WKa.

すなわち、ステップS3ではまず、ステップS2にて支援態様決定部24で決定した支援態様に応じた支援者SPb及び作業者WKaの間の割り当てを指示情報として指示部25から、支援者SPbの利用する支援者端末30の指示情報提供部31へと出力する。指示情報提供部31は「支援者SPbが作業者WKaを支援すべき旨」をディスプレイにテキスト表示する等の態様により、支援者SPbに当該指示情報を伝達すると共に、当該指示情報を支援情報受付部32へも出力する。ここで、作業者WKaはリスクレベルが高く支援者SPbによって直接支援すべきものとして決定されているものとする。   That is, in step S3, first, the assistant SPb uses the assignment between the supporter SPb and the worker WKa according to the support mode determined by the support mode determination unit 24 in step S2 from the instruction unit 25 as instruction information. The information is output to the instruction information providing unit 31 of the supporter terminal 30. The instruction information providing unit 31 transmits the instruction information to the supporter SPb in a manner such as displaying on the display that "supporter SPb should support the worker WKa" on the display, and receives the instruction information as support information. Also output to unit 32. Here, it is assumed that the worker WKa has a high risk level and is determined to be directly supported by the support person SPb.

ステップS3ではさらに、当該受け付けた指示情報に従って支援者SPbの支援者端末30における支援情報受付部32及び現場情報提供部33と、対応する作業者WKaの作業者端末10における支援提供部12及び現場情報取得部11のそれぞれと、の間で通信を確立する。当該確立した通信により、例えば既存技術である双方向のテレビ電話等の形式で支援者SPbからの作業指示を作業者WKaへと伝達することにより、作業者WKaの作業支援を実現することができる。ここで、支援対象と判断された作業者WKaを含む全ての作業者の作業内容は、所定の作業ステップを順次に記載した作業マニュアル等の形で記憶部26に予め記憶しておくと共に記憶部26で現時点の作業者WKaの作業ステップを管理更新して記憶しておくことにより、ステップS3で指示情報に作業者WKaの現時点での作業ステップの情報をも含めて指示情報提供部31から支援者SPbに現時点の作業者WKaの作業ステップをテキスト等の形式で伝達し、支援者SPbによる支援を可能とすることができる。当該支援に際しては、既存技術である拡張現実表示による支援を併用してもよい。   Further, in step S3, according to the received instruction information, support information receiving unit 32 and site information providing unit 33 in supporter terminal 30 of supporter SPb, and support providing unit 12 and the site in worker terminal 10 of corresponding worker WKa. Communication is established between each of the information acquisition units 11. The work support of the worker WKa can be realized by transmitting the work instruction from the support person SPb to the worker WKa by the established communication, for example, in the form of a two-way video phone which is an existing technology, etc. . Here, the work contents of all the workers including the worker WKa determined to be the support target are stored in advance in the storage unit 26 in the form of a work manual etc. in which predetermined work steps are sequentially described, and the storage unit By managing and updating the work step of the worker WKa at the present time by 26 and storing it, the instruction information including the information of the work step at the present time of the worker WKa is included in the instruction information at step S3 The worker SPb can be notified of the work step of the worker WKa at the present time in the form of a text or the like, and the support by the supporter SPb can be enabled. In the case of the said support, you may use together the support by the augmented reality display which is the existing technology.

ここで、作業者端末10の現場情報取得部11はハードウェア構成としてはカメラ及びマイク等を含んで構成されることにより、作業者WKaの作業現場の映像・音声を取得することにより、当該映像・音声を支援者SPbの支援者端末30の現場情報提供部33へと送信する。現場情報提供部33はハードウェア構成としてはディスプレイ及びスピーカ等を含んで構成されることにより、当該送信され受信した作業現場の映像・音声を再生することで支援者SPbの視聴に供することで、支援者SPbに作業者WKaの状況把握を可能とさせる。   Here, the site information acquisition unit 11 of the worker terminal 10 is configured to include a camera, a microphone, and the like as a hardware configuration, thereby acquiring the video / audio of the work site of the worker WKaa, thereby obtaining the video The voice is transmitted to the site information providing unit 33 of the supporter terminal 30 of the supporter SPb. The site information providing unit 33 includes a display, a speaker, and the like as a hardware configuration, thereby reproducing the video and audio of the work site transmitted and received, thereby providing for viewing by the supporter SPb. The supporter SPb can grasp the situation of the worker WKa.

当該状況把握した支援者SPbは、ハードウェア構成としてはカメラ及びマイク等を含んで構成される支援情報受付部32に映像及び音声等の形で支援情報を入力し、当該入力された支援情報は作業者WKa側の支援提供部12へと送信される。ハードウェア構成としてはディスプレイ及びスピーカ等を含んで構成される支援提供部12は当該受信した支援情報を再生して作業者WKaの視聴に供することで、作業者WKaは支援者SPbからの支援を、支援情報視聴という形で受けることが可能となる。なお、支援情報受付部32から支援提供部12へと当該送信する支援情報は、音声のみ又は映像のみで構成されていてもよいし、その他の形式での指示情報を含んでいてもよい。その他の形式の指示情報として、支援提供部12のディスプレイがシースルー型ヘッドマウントディスプレイで構成されている場合であれば、支援者SPbが当該ディスプレイ上に示したポインタ等の情報が含まれてもよい。   The supporter SPb who has grasped the situation inputs the support information in the form of video and audio to the support information receiving unit 32 which includes a camera, a microphone and the like as the hardware configuration, and the input support information is It is transmitted to the support providing unit 12 on the worker WKa side. As hardware configuration, the support providing unit 12 configured to include a display, a speaker, and the like reproduces the received support information and provides it for viewing by the worker WKa, so that the worker WKa can receive support from the supporter SPb. , Can be received in the form of support information viewing. Note that the support information to be transmitted from the support information receiving unit 32 to the support providing unit 12 may be configured by only audio or video only, or may include instruction information in another format. As other types of instruction information, if the display of the support providing unit 12 is a see-through head mounted display, information such as a pointer indicated by the supporter SPb on the display may be included. .

なお、いずれかの支援者SPbによる直接の支援は不要とされ拡張現実表示による支援のみを行うと判断された作業者に関しては、シースルー型ヘッドマウントディスプレイ等として構成される支援提供部12で当該拡張現実表示による支援を行うようにすればよい。拡張現実表示による支援のための重畳表示コンテンツは支援決定装置20の記憶部26に記憶しておき、作業ステップに応じた内容のものを支援決定装置20から直接、支援提供部12へと送信すればよい。当該送信する流れ等は図3(支援者SPbによる直接支援の場合が想定された図3)では描くのを省略している。なお、作業ステップの更新管理に関しては、当該拡張現実表示において作業者から作業完了のメニュー入力及び/又はアノテーション入力を受け付ける等した情報を支援決定装置20で受信して管理すればよい。あるいは、現場情報取得部11を構成するカメラ映像に既存技術である画像認識処理を適用することで、記憶部26に記憶されている各作業ステップの完了状態に至った旨の自動判断を得て管理してもよい。また、支援者SPbによる直接の支援を必要とする作業者WKaに関しても当該拡張現実表示による支援も並行して実施してよい。   In addition, with regard to a worker who is determined not to require direct support by any one of the supporters SPb and is determined to perform only the support by the augmented reality display, the support providing unit 12 configured as a see-through type head mounted display etc. It is sufficient to provide support by reality display. The superimposed display content for the support by the augmented reality display is stored in the storage unit 26 of the support determination device 20, and the content corresponding to the work step is directly transmitted from the support determination device 20 to the support providing unit 12. Just do it. The flow of the transmission is omitted in FIG. 3 (FIG. 3 in which the case of direct support by the supporter SPb is assumed). With regard to the update management of the work step, the support determination device 20 may receive and manage information obtained by receiving a menu input of work completion and / or an annotation input from the worker in the augmented reality display. Alternatively, by applying the image recognition processing, which is an existing technology, to the camera image forming the on-site information acquisition unit 11, an automatic determination that the completion state of each work step stored in the storage unit 26 is reached is obtained. You may manage. Further, with regard to the worker WKa requiring direct support by the supporter SPb, the support by the augmented reality display may be performed in parallel.

ステップS4では、支援決定装置20が直近過去のステップS1〜S3の実行後に所定タイミングに到達したか(例えば、所定時間として5分が経過したか否か等)を管理している時計に基づいて判断し、到達していればステップS1に戻り、その時点での最新の作業関連情報を取得したうえで以上のステップS1〜S3の処理がさらに継続される。ステップS4にて所定タイミングに到達していなければ到達するまでステップS4において待機することで、当該待機している間は直前のステップS3による支援が継続されることとなる。   In step S4, based on a clock that manages whether the support determination device 20 has reached a predetermined timing after execution of the most recent past steps S1 to S3 (for example, whether 5 minutes have elapsed as the predetermined time, etc.) If it is determined, the process returns to step S1, and the process of steps S1 to S3 is further continued after acquiring the latest work related information at that time. By waiting in step S4 until reaching the predetermined timing if the predetermined timing is not reached in step S4, the support in the immediately preceding step S3 is continued while the standby is being performed.

以上、図2の各ステップを説明しながら図3の各機能部の概略的な動作を説明した。以下、当該動作詳細を特にステップS2における関連情報取得部13と、ステップS3におけるリスクレベル算出部22及び支援態様決定部24と、に関して説明する。   In the above, the schematic operation of each functional unit of FIG. 3 has been described while explaining each step of FIG. Hereinafter, the operation details will be described particularly with regard to the related information acquisition unit 13 in step S2, the risk level calculation unit 22 and the support mode determination unit 24 in step S3.

図4は当該詳細説明するための、作業者端末10における関連情報取得部13及び支援決定装置20におけるリスクレベル算出部22の個別処理内容、特に作業関連情報取得処理及びこれに基づくにリスクレベル算出処理の詳細に関する機能ブロック図である。   FIG. 4 illustrates the individual processing contents of the related information acquisition unit 13 in the worker terminal 10 and the risk level calculation unit 22 in the support determination device 20 for the detailed explanation, particularly the work related information acquisition processing and the risk level calculation based thereon. It is a functional block diagram regarding the details of processing.

図示する通り、関連情報取得部13は作業者端末10側における個別の作業関連情報をそれぞれ取得して支援決定装置20側へ送信するための構成として、バイタルデータを取得してバイタル評価部221に送信するバイタルデータ取得部131と、環境データを取得して環境評価部222へと送信する環境データ取得部132と、作業の難度・重要度の関連情報を取得して難度・重要度評価部223へと送信する難度・重要度取得部133と、作業の正確度の関連情報を取得して正確度評価部224へと送信する正確度取得部134と、作業の失敗継続度の関連情報を取得して失敗継続度評価部225へと送信する失敗継続度取得部135と、を備える。   As illustrated, the related information acquisition unit 13 acquires vital data as a configuration for acquiring each piece of work related information on the worker terminal 10 side and transmitting it to the support determination device 20 side, to the vital evaluation unit 221. The vital data acquisition unit 131 to transmit, the environmental data acquisition unit 132 to acquire environmental data and transmit it to the environment evaluation unit 222, and the related information on the degree of difficulty / importance of work to acquire the degree of importance / importance evaluation unit 223 The degree of difficulty / importance acquiring unit 133 to transmit to, the accuracy acquiring unit 134 to acquire related information on the accuracy of work and transmit to the accuracy evaluation unit 224, and to acquire related information on failure continuity of the work And a failure continuation degree acquisition unit 135 for transmitting the failure continuation degree evaluation unit 225.

また図示する通り、リスクレベル算出部22は上記各部131〜135で取得され送信された各関連情報を受信して対応するリスクレベルを算出するための構成として、バイタルデータ取得部131から受信したバイタルデータよりバイタルデータに基づくリスクレベルを算出するバイタル評価部221と、環境データ取得部132から受信した環境データより環境データに基づくリスクレベルを算出する環境評価部222と、難度・重要度取得部133から受信した作業の難度・重要度の関連情報より難度・重要度に基づくリスクレベルを算出する難度・重要度評価部223と、正確度取得部134から受信した作業の正確度の関連情報より正確度に基づくリスクレベルを算出する正確度評価部224と、失敗継続度取得部135から受信した作業の失敗継続度の関連情報より失敗継続度に基づくリスクレベルを算出する失敗継続度評価部225と、を備える。   Further, as shown in the figure, the risk level calculation unit 22 receives the related information acquired and transmitted by the respective units 131 to 135 and calculates vital risk corresponding to the vital information received from the vital data acquisition unit 131. Vital evaluation unit 221 which calculates risk level based on vital data from data, environment evaluation unit 222 which calculates risk level based on environmental data from environmental data received from environmental data acquisition unit 132, difficulty / importance acquisition unit 133 It is more accurate than the related information of work accuracy received from the difficulty / importance evaluation unit 223 which calculates the risk level based on the difficulty / importance from the related information of the work difficulty / importance of the work received from the Based on the accuracy evaluation unit 224 that calculates the risk level based on the degree, and the related information on the failure continuation degree of the work received from the failure continuation degree acquiring unit 135 It includes a failure continuing evaluation unit 225 calculates the level of risk brute, a.

さらに図示する通り、リスクレベル算出部22は上記の各評価部221〜225において各関連情報に基づいて算出された各リスクレベルをそれぞれ受け取り、これらの総合値としてのリスクレベルを算出してリスクレベル算出部22からの最終的な出力として支援態様決定部24へと当該算出したリスクレベルを出力する総合値算出部226も備える。総合値算出部226ではさらに、重み算出部23から得られる重みを用いて、各リスクレベルを当該重みによって重み付け和した値として当該総合値としてのリスクレベルを算出する。   Further, as illustrated, the risk level calculation unit 22 receives each risk level calculated based on the related information in each of the evaluation units 221 to 225 described above, calculates the risk level as a total value of these, and calculates the risk level. It also includes a total value calculation unit 226 that outputs the calculated risk level to the support mode determination unit 24 as a final output from the calculation unit 22. The integrated value calculating unit 226 further calculates the risk level as the integrated value as a value obtained by weighting each risk level by using the weight using the weight obtained from the weight calculating unit 23.

なお、図4の構成では関連情報取得部13を構成する各取得部131〜135で得た各関連情報等は、直接にリスクレベル算出部22を構成する各評価部221〜225へと送信され、図3で示した関連情報受信部21が描かれていないが、関連情報受信部21は各取得部131〜135で得た各関連情報等を受信後、特に加工処理等を施すことなくそのまま各評価部221〜225へと渡すので、図4では描くのを省略している。同様の観点から図4の構成では関連情報取得部13と重み算出部23との間にある図3の関連情報受信部21も描くのを省略している。すなわち、図3の関連情報受信部21は関連情報等の支援決定装置20における受信インタフェースとしての機能部であり、関連情報等を加工等する機能は有さないので、図4では描くのを省略している。   Note that in the configuration of FIG. 4, each piece of related information and the like obtained by each of the obtaining units 131 to 135 constituting the related information obtaining unit 13 is directly transmitted to each of the evaluation units 221 to 225 constituting the risk level calculating unit 22. Although the related information receiving unit 21 illustrated in FIG. 3 is not illustrated, the related information receiving unit 21 receives the related information and the like obtained by each of the obtaining units 131 to 135, and as it is, without performing any processing or the like. Since it passes to each evaluation part 221-225, drawing is abbreviate | omitted in FIG. From the same viewpoint, in the configuration of FIG. 4, the drawing of the related information receiving unit 21 of FIG. 3 between the related information acquiring unit 13 and the weight calculating unit 23 is also omitted. That is, since the related information receiving unit 21 of FIG. 3 is a functional unit as a reception interface in the support determination apparatus 20 such as related information and does not have a function of processing related information etc., drawing of FIG. 4 is omitted. doing.

以上、図4の構成で示したように、作業関連情報は大きく5種類に分けられるものとして、各取得部131〜135において取得され、各種類に応じたリスクレベルが各評価部221〜225で算出され、その総合値として総合値算出部226で最終的なリスクレベルが算出される。なお、当該最終的なリスクレベルを算出するに際しては、当該5種類の全てを利用することに代えて、その任意の一部分のみを利用するようにしてもよい。以下に見出し(1)〜(5)を付与して、当該5種類の関連情報の取得及びこれに基づいたリスクレベル算出の詳細をそれぞれ説明する。   As described above, as shown in the configuration of FIG. 4, the work related information is broadly divided into five types, which are acquired by the respective acquiring units 131 to 135, and risk levels corresponding to the respective types are evaluated by the respective evaluating units 221 to 225. The final risk level is calculated by the total value calculation unit 226 as the total value. When calculating the final risk level, instead of using all the five types, only an arbitrary part of the five types may be used. The headings (1) to (5) are given below, and details of acquisition of the five types of related information and risk level calculation based on these are respectively described.

(1)バイタルデータ取得部131及びバイタル評価部221による、作業者の心拍数や呼吸数を取得したうえで、作業者のストレス度や健康状態を評価することによるバイタルデータに基づくリスクレベル算出は以下の各細分項目(1−1)〜(1〜3)の通り可能である。ここでは、非特許文献2等に開示の知見を利用している。 (1) Risk level calculation based on vital data by evaluating a worker's stress level and health condition after acquiring a worker's heart rate and respiratory rate by vital data acquisition unit 131 and vital evaluation unit 221 The following subdivision items (1-1) to (1 to 3) are possible. Here, the knowledge disclosed in Non-Patent Document 2 and the like is used.

(1−1)ハードウェア構成として心拍センサや呼吸センサでバイタルデータ取得部131を構成することにより、計測した心拍数や呼吸数を取得して、バイタル評価部221では作業者の快適度やストレス度を推測することによりリスクレベルを評価する。 (1-1) The vital data acquisition unit 131 is configured with a heartbeat sensor or a respiration sensor as a hardware configuration to acquire the measured heart rate and respiration rate, and the vital evaluation unit 221 obtains comfort and stress of the worker. Assess the risk level by inferring the degree.

ここで、心拍数や呼吸数による当該評価値をP11とすると、P11は、安定時よりも心拍数や呼吸数が多い場合、もしくは心拍数や呼吸数が少ない場合に高くなる。また、作業者の性別や年齢、個人差によって安定時の心拍数や呼吸数が変わるため、P11は、「(取得データ-安定時の取得データ)の絶対値/(安定時の取得データ)」の値に伴い上下するものとして、安定状態から乖離するほど高い値になるものとして計算することができる。なお、心拍数、呼吸数は互いに密接に関係しあうデータであるため、どちらか一方を使用すればよい。   Here, assuming that the evaluation value based on the heart rate or the respiration rate is P11, P11 becomes higher when the heart rate or the respiration rate is higher than when it is stable or when the heart rate or the respiration rate is less. In addition, since the heart rate and respiratory rate at the time of stabilization change depending on the gender and age of the workers and individual differences, P11 is “(Absolute data-Acquisition data at stable time) / (Acquired data at stable time)” As the value fluctuates with the value of, it can be calculated as a value that becomes higher as it deviates from the stable state. Note that since the heart rate and the respiration rate are data closely related to each other, either one may be used.

(1−2)ハードウェア構成として体温センサや発汗量センサでバイタルデータ取得部131を構成することにより、作業者の体温や皮膚温度や発汗量を取得して、バイタル評価部221では作業者の快適度や健康度や眠気を推測することによりリスクレベルを評価する。ここでは、非特許文献3に開示の知見を利用している。 (1-2) By configuring the vital data acquisition unit 131 with a body temperature sensor and a sweat rate sensor as hardware configuration, the temperature, skin temperature and sweat rate of the worker are obtained, and the vital evaluation unit 221 obtains Assess risk levels by estimating comfort, health and sleepiness. Here, the knowledge disclosed in Non-Patent Document 3 is used.

体温や皮膚温度や発汗量による評価値をP12とすると、P12は、体温や皮膚温度や発汗量が安定時よりも高かったり多かったりする場合、もしくは低かったり少なかったりする場合に高くなる。また、作業者の性別や年齢、個人差によって安定時の体温や皮膚温度や発汗量心拍数が変わるため、P12は、「(取得データ-安定時のデータ)の絶対値/(安定時のデータ)」の値に伴い上下するものとして、前記P11と同様に、安定状態から乖離するほど高い値になるものとして計算することができる。なお、非特許文献4等の知見によれば、体温や皮膚温度や発汗量は互いに密接に関係しあうものであるため、いずれか一種類のデータを使用すればよい。   Assuming that the evaluation value by the body temperature, skin temperature and the amount of sweat is P12, P12 is high when the body temperature, the skin temperature and the amount of sweat are higher or higher than at the time of stabilization, or lower or lower. In addition, the body temperature and skin temperature and sweat rate heart rate during stabilization change depending on the gender and age of the worker and individual differences, so P12 is the absolute value of (acquired data-data at stabilization time) / (data at stabilization time As in the case of P11, it can be calculated as having a higher value as it deviates from the stable state, as it fluctuates with the value of). Note that according to the findings of Non-Patent Document 4 and the like, body temperature, skin temperature and sweating amount are closely related to each other, so any one type of data may be used.

(1−3)ハードウェア構成として脳波センサでバイタルデータ取得部131を構成することにより、脳波(α波、β波、θ波など)を取得して、バイタル評価部221では作業者のリラックス度、緊張や不快感、不安や興奮状態、眠気を推測することによりリスクレベルを評価する。 (1-3) By configuring the vital data acquisition unit 131 with an electroencephalogram sensor as a hardware configuration, an electroencephalogram (α wave, β wave, θ wave, etc.) is acquired, and the vital evaluation unit 221 relaxes the worker Assess risk levels by inferring tension and discomfort, anxiety and excitement, and sleepiness.

ここでは、緊張等ではなく「リラックス度」の形で統一的に推測することとし、非特許文献5等に開示の以下に項目列挙するような知見を利用する。
(第1知見)θ波、α波と比較してβ波の出現頻度が高いとき、リラックス度Rが低い。
(第2知見)θ波、β波と比較してα波の出現頻度が高いとき、リラックス度Rが高い。
(第3知見)通常と比較してθ波の出現頻度が高いときは弛緩(傾眠)状態であり、リラックス度Rが低い。
Here, it is decided to uniformly estimate in the form of “relaxation degree” instead of tension and the like, and utilizes knowledge as listed below in Non-Patent Document 5 and the like.
(First finding) The degree of relaxation R is low when the frequency of appearance of the β wave is high compared to the θ wave and the α wave.
(Second Finding) The degree of relaxation R is high when the appearance frequency of the α wave is high compared to the θ wave and the β wave.
(Third Finding) When the appearance frequency of the θ wave is high compared to normal, it is in a relaxed (sick sleep) state, and the degree of relaxation R is low.

さらに、非特許文献6等に開示の知見を利用して、リラックス度Rを以下のように定義してバイタル評価部221で中間データとして計算する。
R=(kθGθ+ kαGα)/( kθGθ+ kαGα+ kβGβ)
Gθ:それぞれθ波、α波, β波全体のθ波パワーの比率、kθ:重み係数
Gα:それぞれθ波、α波, β波全体のα波パワーの比率、kα:重み係数
Gβ:それぞれθ波、α波, β波全体のβ波パワーの比率、kβ:重み係数
Furthermore, the relaxation degree R is defined as follows using the knowledge disclosed in Non-Patent Document 6 and the like, and the vital evaluation unit 221 calculates it as intermediate data.
R = (k θ G θ + k α G α) / (k θ G θ + k α G α + k β G β)
Gθ: ratio of θ-wave power of the whole θ-wave, α-wave, β-wave respectively, kθ: weighting coefficient
Gα: ratio of α-wave power of the whole θ-wave, α-wave, β-wave respectively, kα: weighting coefficient
Gβ: ratio of β wave power of the whole θ wave, α wave, β wave respectively, kβ: weight coefficient

あるいは、非特許文献7等に開示の知見に基づき、リラックス度R=(α波の電位)/ (β波の電位)との定義式から計算してもよい。   Alternatively, based on the knowledge disclosed in Non-Patent Document 7 or the like, the degree of relaxation R = (potential of α wave) / (potential of β wave) may be calculated.

以上、いずれかで計算したリラックス度Rを用いてさらに、脳波に基づくリスクレベルを、P13=(1-R)との定義式から計算することができる。あるいは、その他の定義式で同様に、リラックス度Rが大きいほどリスクレベルが小さくなるように計算してもよい。   As described above, it is possible to further calculate the risk level based on the electroencephalogram from the definition equation of P13 = (1-R) using the relaxation degree R calculated in any of the above. Alternatively, the risk level may be calculated to decrease as the relaxation degree R increases, as in the other definition equations.

以上、(1−1)〜(1−3)の細分項目評価値を利用して、バイタル評価部221では最終的なバイタルデータに基づくリスクレベルP1を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W1jは評価値P1jに対する重みである。
P1=ΣW1jP1j(j=1,…,3)
なお、上記では(1−1)〜(1−3)の3つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
As described above, the vital evaluation unit 221 calculates the risk level P1 based on the final vital data as a weighted sum given by the following definition formula using the subdivided item evaluation values of (1-1) to (1-3). can do. Here, W1j is a weight for the evaluation value P1j.
P1 = ΣW1 j P1 j (j = 1,..., 3)
Although all of the three subdivision items (1-1) to (1-3) are used in the above, only an arbitrary part thereof may be used.

(2)環境データ取得部132及び環境評価部222による、環境データ取得のうえで当該環境が作業者に及ぼす影響をリスクレベルとして算出することは以下の細分項目(2−1)〜(2−5)のように可能である。これらを総論的に述べれば、取得データとしての作業者の周囲の温度や湿度や気圧によって、作業者のリラックス度やストレスを推測することでリスクレベルを算出するものである。 (2) The environmental data acquisition unit 132 and the environmental evaluation unit 222 calculate the influence of the environment on the worker upon acquiring environmental data as a risk level, and the following subdivision items (2-1) to (2- It is possible as 5). Generally speaking, the risk level is calculated by estimating the degree of relaxation and stress of the worker based on the temperature, humidity and pressure around the worker as acquired data.

(2−1)周囲の温度による影響
周囲の温度がtmのときの評価値をP21(tm)、人が不快と感じる所定の温度をtm0以下およびtm1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P21(tm)を用いて当該評価値P21(tm)を計算することができる。
条件 (tm0≦tm 且つ tm≦tm1)を満たすような取得温度tm(すなわち、不快とは感じない温度tm)に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P21(tm0)≧P21(tm) 且つ P21(tm)≦ P21(tm1) であり、不快な温度での評価値以下となる。
(2-1) Influence by Ambient Temperature Assuming that the evaluation value when the ambient temperature is tm is P21 (tm), and the predetermined temperature at which a person feels uncomfortable is tm0 or less and tm1 or more, the following condition is satisfied. The evaluation value P21 (tm) can be calculated using the function P21 (tm) of
With regard to the obtained temperature tm (that is, the temperature tm that does not feel uncomfortable) that satisfies the conditions (tm0 ≦ tm and tm ≦ tm1), the evaluation value is in the range satisfying the following conditions.
That is, P21 (tm0) ≧ P21 (tm) and P21 (tm) ≦ P21 (tm1), which are less than the evaluation value at the unpleasant temperature.

(2−2)周囲の湿度による影響
周囲の湿度がhのときの評価値をP22(h)、人が不快と感じる所定の温度をh0以下およびh1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P22(h)を用いて当該評価値P22(h)を計算することができる。
条件 (h0≦h 且つ h≦h1)を満たすような取得湿度h(すなわち、不快とは感じない湿度h)に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P22(h0)≧P21(h) 且つ P22(h)≦ P22(h1) であり、不快な湿度での評価値以下となる。
(2-2) Influence of Ambient Humidity Assuming that the evaluation value when the ambient humidity is h is P22 (h), and the predetermined temperature that people feel uncomfortable is h0 or less and h1 or more, the following condition is satisfied: The evaluation value P22 (h) can be calculated using the function P22 (h) of
With regard to the obtained humidity h (that is, the humidity h which does not feel unpleasant) that satisfies the conditions (h0 ≦ h and h ≦ h1), the evaluation value is in the range satisfying the following conditions.
That is, P22 (h0) P P21 (h) and P22 (h) P P22 (h1), which are below the evaluation value at unpleasant humidity.

(2−3)周囲の気圧による影響
周囲の気圧がapのときの評価値をP23(ap)、人が不快と感じる所定の気圧をap0以下およびap1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P23(ap)を用いて当該評価値P23(ap)を計算することができる。
条件 (ap0≦ap 且つ ap≦ap1)を満たすような取得気圧ap(すなわち、不快とは感じない気圧ap)に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P23(ap0)≧P23(ap) 且つ P23(ap)≦ P23(ap1) であり、不快な気圧での評価値以下となる。
(2-3) Influence by ambient pressure If the ambient pressure is ap, the evaluation value is P23 (ap), and if the prescribed pressure that a person feels uncomfortable is ap0 or less and ap1 or more, the following condition is satisfied. The evaluation value P23 (ap) can be calculated using the function P23 (ap) of
With regard to the acquired pressure ap (that is, the pressure ap that does not feel uncomfortable) that satisfies the conditions (ap0 ≦ ap and ap ≦ ap1), the evaluation value is in the range satisfying the following conditions.
That is, P23 (ap0) P P23 (ap) and P23 (ap) 23 P23 (ap1), which are less than the evaluation value at unpleasant pressure.

(2−4)周囲の明るさ(照度)による影響
周囲の照度がilのときの評価値をP24(il)、人が不快と感じる(すなわち、作業に支障を感じる)所定の照度をil0以下およびil1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P24(il)を用いて当該評価値P24(il)を計算することができる。
条件 (il0≦il 且つ il≦il1)を満たすような取得照度il(すなわち、不快とは感じない照度il)に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P24(il0)≧P24(il) 且つ P24(il)≦ P24(il1) であり、不快な照度での評価値以下となる。
(2-4) Influence by ambient brightness (illuminance) P24 (il) is the evaluation value when ambient illuminance is il, people feel uncomfortable (that is, they have trouble with work) predetermined illuminance is il0 or less If i1 and i1 are set, the evaluation value P24 (il) can be calculated using a predetermined function P24 (il) so as to satisfy the following.
With regard to the acquired illuminance il (that is, the illuminance il which does not feel uncomfortable) satisfying the condition (il0 ≦ il and il ≦ il1), the evaluation value is in the range satisfying the following conditions.
That is, P24 (il0) P P24 (il) and P24 (il) 24 P24 (il1), which are less than the evaluation value at the unpleasant illuminance.

(2−5)周囲の音(騒音)による影響
周囲の音の大きさがnsのときの評価値をP25(ns)、人が不快と感じる(すなわち、作業に支障を感じる)所定の音の大きさをns0以下(すなわち、静か過ぎる場合も作業に支障を感じるものとしている)およびns1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P25(ns)を用いて当該評価値P25(ns)を計算することができる。
条件 (ns0≦ns 且つ ns≦ns1)を満たすような取得した音の大きさns(すなわち、不快とは感じない音の大きさns)に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P25(ns0)≧P25(ns) 且つ P25(ns)≦ P25(ns1) であり、不快な音の大きさでの評価値以下となる。
(2-5) Influence by surrounding sound (noise) P25 (ns) is the evaluation value when the size of the surrounding sound is ns, and the person feels uncomfortable (that is, has trouble with work) If the size is set to ns0 or less (that is, if too quiet, it causes trouble to work) and ns1 or more, the evaluation value P25 (ns) is calculated using a predetermined function P25 (ns) so as to satisfy the following. Can be calculated.
Regarding the acquired sound magnitude ns that satisfies the condition (ns0 ≦ ns and ns ≦ ns1) (that is, the sound magnitude ns that does not feel unpleasant), the evaluation value satisfies the following conditions and Become.
That is, P25 (ns0) P P25 (ns) and P25 (ns) P P25 (ns1), which are below the evaluation value for the loudness of the unpleasant sound.

以上、(2−1)〜(2−5)の細分項目評価値を利用して、環境評価部222では最終的な環境データに基づくリスクレベルP2を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W2jは評価値P2jに対する所定の重みである。
P2=ΣW2jP2j(j=1,…,5)
なお、上記では(2−1)〜(2−5)の5つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
As described above, using the subdivision item evaluation values of (2-1) to (2-5), the environment evaluation unit 222 calculates the risk level P2 based on final environmental data as a weighted sum given by the following definition formula can do. Here, W2j is a predetermined weight for the evaluation value P2j.
P2 = ΣW2jP2j (j = 1,..., 5)
Although all the five subdivision items (2-1) to (2-5) are used in the above, only an arbitrary part of them may be used.

また、環境データ取得部132はそのハードウェア構成として温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、照度センサ及び音センサ(マイク)を備えて構成されることで、以上の5種類の環境データをそれぞれ取得することができる。   In addition, the environmental data acquisition unit 132 acquires the above five types of environmental data by being provided with a temperature sensor, a humidity sensor, an atmospheric pressure sensor, an illuminance sensor, and a sound sensor (microphone) as its hardware configuration. be able to.

(3)難度・重要度取得部133及び難度・重要度評価部223による、作業の難度・重要度の取得及びこれに基づくリスクレベル算出は以下の細分項目(3−1)〜(3−3)のように可能である。ここで、難度・重要度取得部133は作業者端末10にて既存技術である拡張現実表示等による支援(支援者端末30から支援者による支援が追加されてもよい)を実施する処理において、当該作業者のフローとしての作業内容全体STj(j=1,2,…,N)と現時点の作業ステップSTjがいずれであるかの情報を取得しておくものとする。当該取得は拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者からのメニュー入力及び/又はアノテーション入力や映像解析及び/又はセンサ情報解析等により可能である。(なお、支援者による直接支援と拡張現実表示等による支援とのいずれも不要と支援態様決定部24で判断された作業者に関しても、支援自体は省略されるが、このような作業状況に関する情報取得は作業者端末10において実施しておく。)難度・重要度評価部223では当該情報に基づいて以下の細分項目(3−1)〜(3−3)によるリスクレベル算出が可能となる。なお、作業内容全体STj(j=1,2,…,N)の情報や以下の細分項目(3−1)〜(3−3)によるリスクレベル算出のための情報は記憶部26に予め登録しておいたものを利用すればよい。 (3) Acquisition of the degree of work difficulty / importance by the degree of difficulty / importance acquisition unit 133 and the degree of difficulty / importance evaluation unit 223 and calculation of the risk level based on these are the following subdivision items (3-1) to (3-3) As possible). Here, in the processing in which the difficulty / importance acquiring unit 133 performs the support by the augmented reality display or the like which is the existing technology in the worker terminal 10 (the support by the support may be added from the support terminal 30), It is assumed that information on which the entire work content STj (j = 1, 2,..., N) as the flow of the worker and the current work step STj are is acquired. The acquisition can be performed by menu input and / or annotation input from the operator, video analysis, and / or sensor information analysis as described above regarding the support by the augmented reality display or the like. (Note that the support itself is omitted also for the workers judged by the support mode determination unit 24 that both the direct support by the support and the support by the augmented reality display etc are unnecessary, but the information regarding the work status is such The acquisition is performed in the worker terminal 10. The difficulty level / importance level evaluation unit 223 can calculate the risk level by the following subdivision items (3-1) to (3-3) based on the information. In addition, the information for calculating the risk level by the information of the whole work content STj (j = 1, 2,..., N) and the following subdivision items (3-1) to (3-3) is registered in advance in the storage unit You can use what you have already done.

(3−1)作業ステップの難度の違いによる評価
例えば作業内容全体には3ステップST1,ST2,ST3が含まれ、それぞれ、一本のケーブルを、
i)ステップST1では、3つのコネクタのうちのどれか一つに接合する
ii)ステップST2では、3つのコネクタのうちの予め決められたコネクタに接続する
iii)ステップST3では、作業時の条件に基づき、定まったコネクタに接続する
という内容である場合、ステップST3>ST2>ST1の順に難度が高い。
従って、ステップSTの難度による評価値を、P31(ST)とした場合
P31(ST3) ≧ P31(ST2)且つ P31(ST2) ≧ P31(ST1) となるように評価値P31(ST)を設定しておくことによりリスクレベルを算出すればよい。
(3-1) Evaluation by difference in the degree of difficulty of work steps For example, the whole work content includes three steps ST1, ST2 and ST3, and one cable is
i) In step ST1, join one of the three connectors
ii) In step ST2, connect to a predetermined one of the three connectors
iii) In step ST3, when the content is to be connected to a determined connector based on the working condition, the degree of difficulty is higher in the order of step ST3>ST2> ST1.
Therefore, when the evaluation value according to the degree of difficulty in step ST is P31 (ST)
The risk level may be calculated by setting the evaluation value P31 (ST) such that P31 (ST3) P P31 (ST2) and P31 (ST2) P P31 (ST1).

より一般には、ステップSTの難度が高いほど当該難度に基づく評価値P31(ST)が大きくなるよう、ステップSTの内容に応じた評価値P31(ST)の情報を予めテーブルデータとして用意しておいて、当該テーブルデータを参照することで難度に基づくリスクレベルの評価値を算出すればよい。   More generally, information on an evaluation value P31 (ST) according to the contents of step ST is prepared in advance as table data so that the evaluation value P31 (ST) based on the degree of difficulty in step ST increases as the degree of difficulty in step ST increases. Then, the evaluation value of the risk level based on the degree of difficulty may be calculated by referring to the table data.

(3−2)作業ステップの重要度の違いによる評価
例えば作業内容全体には3ステップST1,ST2,ST3が含まれ、組立作業などで作業の工程が決まっている場合であって、
i)ステップST1で失敗しても、その後の工程にほとんど影響しない。
ii)ステップST2で失敗しても、挽回のチャンスがある。
iii)ステップST3で失敗すると挽回のチャンスが一切ない。
場合、ステップ間の重要度の違いは ST3>ST2>ST1と設定できる。
従って、ステップSTの重要度によるによる評価値を、P32(ST)とした場合
P32(ST3) ≧ P32(ST2)且つ P32(ST2) ≧ P32(ST1) となるように評価値P32(ST)を設定しておくことによりリスクレベルを算出すればよい。
(3-2) Evaluation by Difference in Importance of Work Step For example, the whole work content includes three steps ST1, ST2 and ST3, and the work process is determined by assembly work etc.
i) Failure in step ST1 hardly affects the subsequent steps.
ii) Even if it fails in step ST2, there is a chance of recovery.
iii) If it fails in step ST3, there is no chance of recovery.
In this case, the difference in importance between steps can be set as ST3>ST2> ST1.
Therefore, when the evaluation value based on the degree of importance of step ST is P32 (ST)
The risk level may be calculated by setting the evaluation value P32 (ST) such that P32 (ST3) P P32 (ST2) and P32 (ST2) P P32 (ST1).

より一般には、ステップSTの重要度が高いほど当該重要度に基づく評価値P32(ST)が大きくなるよう、ステップSTの内容に応じた評価値P32(ST)の情報を予めテーブルデータとして用意しておいて、当該テーブルデータを参照することで重要度に基づくリスクレベルの評価値を算出すればよい。   More generally, information on an evaluation value P32 (ST) according to the contents of step ST is prepared in advance as table data so that the evaluation value P32 (ST) based on the importance increases as the importance of step ST increases. In addition, the evaluation value of the risk level based on the degree of importance may be calculated by referring to the table data.

(3−3)同一作業の繰り返しによる難度の変化を考慮した評価
同一もしくは類似作業αの繰り返しによって作業工程が構成されており、r0, r1を, r0<r1の条件を満たす作業実施回数に関する閾値とする。作業αの習得のために平均実施回数r0回が必要であり、習得後、平均実施回数がr1回を超えると作業者に慣れが生じるものとして、以下のような関数P33で評価値を算出することができる。
(3-3) Evaluation in consideration of change in the degree of difficulty due to repetition of the same work The work process is configured by repetition of the same or similar work α, and r0 and r1 are threshold values regarding the number of times of work execution satisfying the condition r0 <r1 I assume. An average number of times of implementation r0 is required to acquire work α, and after the acquisition, if the average number of times of implementation exceeds r1, it is assumed that the operator gets used to it, and the evaluation value is calculated by the following function P33 be able to.

すなわち、実施回数がr回のときの評価値をP33(r)とすれば、
●rの範囲が条件 ( r<r0 )を満たす第一ケースの場合、
P33(r) > P33(r0) であり、P33(r)はrが大きくなると共に減少する。
これは、1回目からr0回目までは回数が増えるほどリスクが減るものと設定するものである。
●第一ケースには該当せず、rの範囲が条件(r0≦r 且つ r<r1)を満たす第二ケースの場合、
P33(r)はP33(r0)と一致する。すなわち定数値として値P33(r0)を取る。
これは、r0回目以降r1回目の前まではリスクが一定であると設定するものである。
●第一、第二ケースのいずれにも該当しない、すなわちr≧r1の場合、
P33(r)はP33(r1)未満であるものとする。
これは、r1回目以降は、上記の第二ケースの一定値よりも少ないリスクとして設定するものである。
That is, assuming that the evaluation value when the number of times of execution is r times is P33 (r),
● In the first case where the range of r satisfies the condition (r <r0),
P33 (r)> P33 (r0), and P33 (r) decreases as r increases.
This is set so that the risk decreases as the number of times increases from the first time to the r0 time.
In the case of the second case which does not correspond to the first case and the range of r satisfies the condition (r0 ≦ r and r <r1),
P33 (r) matches P33 (r0). That is, the value P33 (r0) is taken as a constant value.
This is to set the risk to be constant from the r0 th time to before the r1 th time.
● In the case of r 1 r1 which does not correspond to either of the first and second cases,
P33 (r) is assumed to be less than P33 (r1).
This is set as a risk smaller than the constant value of the above-mentioned second case after the r1st time.

なお、本評価値は同一作業αの実施回数ではなく、実施総時間t又は現在ステップが全体の何番目nであるかに着目して、同様の関数P33で評価値をP33(t)又はP33(n)として算出してもよい。なお、作業者のレベルが同一な作業現場では、r0およびr1は、全作業者の作業時間に基づき計算しておいたものを利用してもよい。   Note that this evaluation value is not the number of times of execution of the same work α, but the evaluation value is P33 (t) or P33 with the same function P33, focusing on the total number of executions t or the current step n. It may be calculated as (n). In addition, in the work site where the worker's level is the same, r0 and r1 may use what was calculated based on the work time of all the workers.

なお、難度・重要度取得部133において、以上の同一もしくは類似作業αの繰り返し回数rや、実施総時間t又は現在ステップが全体の何番目nに関する情報の取得は、拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者からのメニュー入力及び/又はアノテーション入力や映像解析及び/又はセンサ情報解析等により取得可能である。この際、当該作業者のフローとしての作業内容全体STj(j=1,2,…,N)と現時点の作業ステップSTjがいずれであるかの情報を取得しておくと共に、現時点の作業ステップSTjが複数種類存在しうる同一又は類似作業α=α1,α2,…のいずれに該当するものかを区別し、当該種類αにおいての繰り返し回数r(α)等を取得することができる。こうした同一又は類似作業αに関する情報は記憶部26に予め記憶しておくと共に、現時点での実績値としての繰り返し回数r(α)等も更新して記憶管理しておけばよい。難度・重要度評価部223では当該取得したr,t,n等を所定関数P33に変数として入力することでその関数値としてリスクレベルを算出できる。   In the difficulty / importance acquiring unit 133, the acquisition of information regarding the number n of repetitions of the same or similar work α, the total execution time t or the current step n regarding the n th of the whole is related to support by augmented reality display etc. As described above, it can be acquired by menu input from the operator and / or annotation input, video analysis, and / or sensor information analysis. At this time, while acquiring the information as to which work content STj (j = 1, 2,..., N) as the flow of the worker is and the current work step STj, the current work step STj is obtained. It is possible to distinguish which of the same or similar operations α = α 1, α 2,... Where there are a plurality of types, and to obtain the number of repetitions r (α) etc. in the type α. Information on the same or similar work α may be stored in the storage unit 26 in advance, and the number of repetitions r (α) as the current actual value may be updated and stored. The difficulty level / importance level evaluation unit 223 can calculate the risk level as a function value by inputting the acquired r, t, n, etc. as a variable to the predetermined function P33.

以上、(3−1)〜(3−3)の細分項目評価値を利用して、難度・重要度評価部223では最終的な難度・重要度の関連情報に基づくリスクレベルP3を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W3jは評価値P3jに対する所定の重みである。
P3=ΣW3jP3j(j=1,…,3)
なお、上記では(3−1)〜(3−3)の3つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
As described above, using the subdivided item evaluation values of (3-1) to (3-3), the difficulty level / importance level evaluation unit 223 defines the risk level P3 based on the related information of final difficulty level / importance level as follows: It can be calculated as a weighted sum given by the equation. Here, W3j is a predetermined weight for the evaluation value P3j.
P3 = ΣW3jP3j (j = 1,..., 3)
Although all of the three subdivision items (3-1) to (3-3) are used in the above, only an arbitrary part of them may be used.

(4)正確度取得部134及び正確度評価部224による、作業の正確度の関連情報を取得してこれに基づくリスクレベルの算出は以下の細分項目(4−1)、(4−2)のように可能である。ここで、以下に具体的に述べる各種センサ等を正確度取得部134のハードウェア構成として利用して、作業者の位置や作業内容を推測し、支援目的の作業のそれらの値との差異を計測して正確度評価部224において評価値を算出する。 (4) The accuracy acquisition unit 134 and the accuracy evaluation unit 224 acquire related information on the accuracy of the work and calculate the risk level based on the following sub-items (4-1), (4-2) As possible. Here, various sensors and the like specifically described below are used as the hardware configuration of the accuracy acquisition unit 134 to estimate the position and the work content of the worker, and the difference between these values for the work for support purpose The measurement is performed and the accuracy evaluation unit 224 calculates an evaluation value.

(4−1)非特許文献8にその計測態様の例が開示されているように、既存技術である筋電位センサを用いて筋肉の動きを計測することにより、関連部位の作業内容を認識できる。予め、筋電位センサで取得したデータを解析してDB化をすることにより、取得したデータと特定操作との対応付けを行い、作業中の操作の正否の判定を行う。操作の正否についての評価値をP41とした場合
・期待する操作と一致する場合は、P41 = 0 (リスクなし)
・期待する操作と一致しない場合は、P41 = 1 (リスクあり)
との定義から評価値を計算すればよい。
(4-1) As disclosed in Non-Patent Document 8 as an example of the measurement mode, it is possible to recognize the work content of the related part by measuring the movement of the muscle using the existing technology myoelectric potential sensor . By analyzing the data acquired by the myoelectric potential sensor in advance and converting it into a DB, the acquired data and the specific operation are associated with each other to determine whether the operation during work is correct or not. If the evaluation value for the correctness of the operation is P41 · If it matches the expected operation, P41 = 0 (no risk)
P41 = 1 (with risk) if it does not match the expected operation
The evaluation value may be calculated from the definition of and.

すなわち、正確度取得部134では筋電位センサ出力を取得し、正確度評価部224は当該筋電位センサ出力から所定の計算式(機械学習等によるものも含む)で評価値を計算すればよい。なお、具体例として、ネットワークの運用保守現場では、例えばケーブルを抜く操作、指しこむ操作、ネジを右に回す操作、左に回す操作などを認識させるようにすると効果的である。なお、正確度取得部134では、拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者(いずれの支援も不要と判断された作業者も含む)からのメニュー入力及び/又はアノテーション入力や映像解析及び/又はセンサ情報解析等により、当該作業者のフローとしての作業内容全体STj(j=1,2,…,N)における現時点の作業ステップSTjがいずれであるかの情報を取得しておき、正確度評価部224では当該作業ステップ内容に応じた評価を行えばよい。   That is, the accuracy acquisition unit 134 acquires the myoelectric potential sensor output, and the accuracy evaluation unit 224 may calculate the evaluation value from the myoelectric potential sensor output according to a predetermined calculation formula (including one based on machine learning or the like). As a specific example, it is effective at the operation and maintenance site of the network to recognize, for example, an operation for pulling out a cable, an operation for pointing in, an operation for turning a screw clockwise, an operation for turning counterclockwise. In the accuracy acquisition unit 134, as described above with respect to support by augmented reality display etc., menu input and / or annotation input from a worker (including a worker who is determined to be unnecessary for any support), and / or annotation analysis and video analysis And / or sensor information analysis, etc., to obtain information as to which work step STj at the present time in the entire work content STj (j = 1, 2,..., N) as the flow of the worker The degree evaluation unit 224 may perform the evaluation according to the contents of the work step.

(4−2)既存技術であるwifi(登録商標)やBLE(Bluetooh(登録商標) Low Energy)、加速度センサやジャイロセンサや地磁気センサ、超音波ビーコンを利用することにより、作業者の位置および移動経路および移動速度を推定する。さらに、上記センサなどの計測値から算出した作業者の位置と、本来作業者が存在すべき位置との差分を正確度評価部224にて評価し、評価値P42を、当該差分が大きくなる程増加させるよう計算すればよい。 (4-2) Position and movement of worker by using existing technology wifi (registered trademark) or BLE (Bluetooh (registered trademark) Low Energy), acceleration sensor, gyro sensor, geomagnetic sensor, ultrasonic beacon Estimate the route and moving speed. Furthermore, the accuracy evaluation unit 224 evaluates the difference between the position of the worker calculated from the measurement value of the sensor or the like and the position where the worker should be present, and the evaluation value P42 is determined so that the difference becomes large. It may be calculated to be increased.

なお、現時点の作業ステップSTiに対応した本来作業者が存在すべき位置の情報は、記憶部26に予め記憶しておけばよい。   The information on the position where the worker should originally exist corresponding to the current operation step STi may be stored in the storage unit 26 in advance.

以上、(4−1)、(4−2)の細分項目評価値を利用して、正確度評価部224では最終的な正確度の関連情報に基づくリスクレベルP4を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W4jは評価値P4jに対する所定の重みである。
P4=ΣW4jP4j(j=1,2)
なお、上記では(4−1)、(4−2)の2つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
As described above, using the subdivided item evaluation values of (4-1) and (4-2), the accuracy evaluation unit 224 can give the risk level P4 based on the related information of the final accuracy by the following definition formula It can be calculated as a weighted sum. Here, W4j is a predetermined weight for the evaluation value P4j.
P4 = .SIGMA.W4jP4j (j = 1, 2)
Although all of the two subdivision items (4-1) and (4-2) are used in the above, only an arbitrary part of them may be used.

(5)失敗継続度取得部135及び失敗継続度評価部225による、作業の失敗継続度の取得及びこれに基づくリスクレベルの評価値の算出は以下のように可能である。 (5) The failure continuation degree acquisition unit 135 and the failure continuation degree evaluation unit 225 can acquire the failure continuation degree of the work and calculate the evaluation value of the risk level based on this.

まず、評価対象としての失敗継続度は次のような考察に基づくものである。すなわち、以下に掲げるa〜cといった場合に、一定の作業が終了せずに作業に遅延が発生するという考察である。
a. 作業者にとって支援内容が明確でない。
b. 作業者にとって一定の操作が不得意であり、いつまでたっても指示通りに実施できない。
c. 作業者が目がみえない、耳がきこえないといった機能的なハンディキャップをもつ。
First, the degree of failure continuity as an evaluation target is based on the following considerations. That is, in the case of a to c listed below, it is a study that a delay occurs in the work without the completion of a certain work.
a. The contents of support are not clear to the workers.
b. The operator is not good at certain operations and can not carry out as instructed any time.
c. Have a functional handicap that the operator can not see or hear.

上記a〜cに該当する場合は作業者の失敗が継続することとなり、積極的に支援すべき状態にあるので、こうした状態を失敗継続度という観点からリスクレベルが高いものとして数値化する。具体的には以下の通りである。   When it corresponds to the above ac, the worker's failure will continue, and since it is in a state to be actively supported, such a state is quantified as a high risk level from the viewpoint of failure continuation degree. Specifically, it is as follows.

ここで、term0, term1を, term0<term1の条件を満たす作業時間に関する閾値、作業者pが作業αを開始してからの継続時間をtとする。ここで、当該閾値term0, term1は次のような内容に該当する所定閾値として用意しておく。すなわち、作業者pが、同一条件下で作業αと同一もしくは類似の作業に成功するまでの平均時間をterm0、作業者pが,これ以上継続しても自力での完了を見込めない実施時間の平均時間をterm1とする。当該閾値によって、失敗継続度の観点からのリスクレベルの評価値は、以下のような性質を有する所定関数P5により継続時間tの関数P5(t)として失敗継続度評価部225が算出することができる。   Here, term0 and term1 are threshold values related to the working time satisfying the condition of term0 <term1 and t is a duration after the worker p starts working α. Here, the threshold values term0 and term1 are prepared as predetermined threshold values corresponding to the following contents. That is, the average time until the worker p succeeds in the same or similar work as the work α under the same condition is term 0, and the worker p can not expect completion by itself even if it continues more Let the average time be term1. Based on the threshold value, the evaluation value of the risk level from the viewpoint of failure continuity may be calculated by the failure continuity evaluation unit 225 as a function P5 (t) of duration t by a predetermined function P5 having the following properties: it can.

継続時間 t<term0 である場合、
P5(t)の値は作業者のスキルによって異なる。
スキルが低く、term0以降も作業を続行する作業者の場合は、
P5(t) < P5(term0)
スキルが高く、term0以前に作業を終了する作業者の場合は
P5(t) > 0
継続時間 term0≦t である場合、作業を継続するのはスキルの低い作業者ばかりであり、
継続時間t0、t1が、
(term0≦t0 且つ t0≦t1 且つ t1<term1 )である場合、
P5(term0)≦P5(t0) 且つ P5(t0)≦P5(t1) 且つ P5(t1)≦P5(term1)
継続時間t≧term1の場合
P5(t) = P5(term1). ここで、当該定数値P5(term1)は評価値の最大レベルとする。
なお、作業者のスキルの低い、高いについては、事前に予め登録をしていてもよいし、
作業履歴から判断をしてもよい。
If the duration t <term0 then
The value of P5 (t) varies depending on the skill of the worker.
For workers with low skills who continue working after term 0,
P5 (t) <P5 (term 0)
For workers who are highly skilled and finish work before term 0
P5 (t)> 0
If the duration term0 ≦ t, only low-skilled workers continue work.
The duration t0, t1 is
(When term0 ≦ t0 and t0 ≦ t1 and t1 <term1)
P5 (term 0) P P5 (t0) and P5 (t0) P P5 (t1) and P5 (t1) P P5 (term 1)
In the case of duration t ≧ term 1
P5 (t) = P5 (term1). Here, the constant value P5 (term1) is the maximum level of the evaluation value.
In addition, about a worker's skill low and high, you may register in advance beforehand,
You may judge from work history.

なお、閾値term0,term1は現時点での作業ステップαに応じたものを記憶部26に記憶しておけばよい。失敗継続度取得部135では、拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者(いずれの支援も不要と判断された作業者も含む)からのメニュー及び/又はアノテーション入力や映像解析及び/又はセンサ情報解析等により、作業内容全体及び現時点での作業ステップαの情報を取得可能であり、時計による計時機能を用いて経過時間tも取得可能である。   The threshold values term0 and term1 may be stored in the storage unit 26 in accordance with the current operation step α. In the failure continuation degree acquisition unit 135, as described above regarding the support by the augmented reality display etc., the menu and / or the annotation input, the video analysis and / or the analysis and / or the like from the operator By the sensor information analysis or the like, it is possible to acquire the entire work content and the information of the work step α at the present time, and it is also possible to acquire the elapsed time t using the clock function with a clock.

なお、本評価値P5は同一作業αの継続時間tではなく、継続実施回数nに着目をして、評価値を算出してもよい。当該回数nは経過時間tの上記取得と同様に失敗継続度取得部135が取得することができる。また、作業者のレベルが同一な作業現場では、term0およびterm1を全作業者の作業時間に基づき計算しておいたものを利用してもよい。   Note that the main evaluation value P5 may be calculated based on the number of times of continuous execution n, not the duration t of the same work α. The number of times of failure n can be acquired by the failure continuation degree acquisition unit 135 in the same manner as the above acquisition of the elapsed time t. In addition, in the work site where workers have the same level, term0 and term1 may be calculated based on the working time of all workers.

以上より、評価値P5を重み付前の値P5[重み付け前]として求めたうえで、失敗継続度評価部225では操作の失敗継続度に基づくリスクレベルの重み付けされた最終的な値P5[重み付け後]を以下のように計算することができる。W5は評価値P5に対する重みである。
P5[重み付け後]= W5P5[重み付け前]
From the above, after the evaluation value P5 is obtained as the value before weighting P5 [before weighting] , the failure continuation degree evaluation unit 225 weights the final value P5 [weighting of the risk level based on the failure continuation degree of the operation ] After] can be calculated as follows. W5 is a weight for the evaluation value P5.
P5 [after weighting] = W5P5 [before weighting]

以上、図4の細部構成に関して、各関連情報に基づく5種類のリスクレベルの評価値P1〜P5の算出詳細を説明した。総合値算出部226ではこれら評価値の重み付け和として以下のように最終的なリスクレベルPを算出することができる。Wiは評価値Piに対する重みであり、次に説明する重み算出部23から得られる可変値(時々刻々と変化する値)又は固定値(当該変化しない値)を用いることができる。
P=ΣWiPi(i=1,..5)
The calculation details of the evaluation values P1 to P5 of the five risk levels based on the related information have been described above with reference to the detailed configuration of FIG. 4. The total value calculator 226 can calculate the final risk level P as a weighted sum of these evaluation values as follows. Wi is a weight for the evaluation value Pi, and it is possible to use a variable value (value that changes momentarily) or a fixed value (value that does not change) obtained from the weight calculation unit 23 described next.
P = Wi WiPi (i = 1, .. 5)

以下、重み算出部23及び支援態様決定部24の詳細を説明する。   Hereinafter, details of the weight calculation unit 23 and the support mode determination unit 24 will be described.

重み算出部23では以下の設定1〜5のいずれかによって、支援対象となる作業現場や作業者の現状に応じた適切なリスクレベル算出をリスクレベル算出部22において可能とさせることができる。すなわち、評価値Pi(i=1,…,5)に対する重みWiを、作業環境や作業者の傾向によって以下の様に調整する。   The weight calculation unit 23 can allow the risk level calculation unit 22 to calculate an appropriate risk level according to the work site to be supported and the current situation of the worker by any of the following settings 1 to 5. That is, the weight Wi for the evaluation value Pi (i = 1,..., 5) is adjusted as follows according to the working environment and the tendency of the worker.

(設定1)うつ病患者などストレスに弱い作業者が多い場合、特にW1>Wi (i=2,3,4,5)と設定する。すなわち、バイタルデータを他の項目よりも重要視してリスクレベル算出を行うようにする。 (Setting 1) When there are many workers who are susceptible to stress, such as depressed patients, set as W1> Wi (i = 2, 3, 4, 5). That is, the risk level is calculated by emphasizing vital data more than other items.

(設定2)工事現場など暑さ寒さなどの環境条件が厳しい場所に対して、環境条件を重視して支援方法や支援のための優先順位を決定する場合は、W2 >Wi (i=1,3,4,5)と設定する。 (Setting 2) W2> Wi (i = 1, 1), where importance is placed on environmental conditions to determine support methods and priorities for places where environmental conditions such as heat and cold are severe, such as construction sites. Set to 3, 4, 5).

(設定3)工程の大半が作業者が単独で完結できる作業であり、稀に重要度や難度の高い作業が含まれる場合に、作業者の油断によってリスキーな状態になるのを防ぐためには、W3 > Wi (i=1,2,4,5)と設定する。 (Setting 3) In order to prevent a worker from becoming alert if a worker is self-sufficient and most of the steps can be completed independently by the worker, and rarely include highly important or difficult tasks, Set W3> Wi (i = 1, 2, 4, 5).

(設定4)作業者が、単独では作業結果の成否および正確度を判断し辛い環境では、正確度の判定を重視して、W4 > Wi (i=1,2,3,5)と設定する。 (Setting 4) In an environment where it is difficult for the worker to judge the success or failure and accuracy of the work result alone, in an environment where it is difficult to determine accuracy, set W4> Wi (i = 1, 2, 3, 5) .

(設定5)作業者が同一作業で躓き続けることを防ぎたい場合は、W5 > Wi (i=1,…,4)と設定する。 (Setting 5) W5> Wi (i = 1,..., 4) is set if it is desired that the worker does not want to keep tapping in the same work.

なお、以上の(設定1)〜(設定5)のそれぞれの設定は、作業環境や作業者の傾向が作業進行全体において固定的である前提で、当該いずれかの設定を採用することによって重み算出部23で固定的な重みを設定するものであった。これとは別の実施形態として、作業進行に沿って作業環境や作業者の傾向が変化するような場合に適切に対処すべく、重み算出部23では時々刻々と変化する重みを算出するようにしてもよい。   In addition, each setting of the above (setting 1) to (setting 5) is a weight calculation by adopting any one of the settings on the premise that the working environment and the tendency of the worker are fixed throughout the working progress. A fixed weight is set in the section 23. As another embodiment different from this, in order to appropriately cope with a case where the working environment or the tendency of the worker changes along with the progress of the work, the weight calculation unit 23 calculates the weight which changes from moment to moment. May be

例えば、作業場の環境条件(設定2)によって、作業者のストレス状態(設定1)が変わるような場合に当該実施形態は好適である。具体的には、作業者端末からデータを取得する度に前述の評価値Piに対する重みWiと評価値Pijに対する重みWij(i=1,2,3,4,5)との値を変えてもよい。すなわち、当該重みWi及び重みWij自体を以下の式に示されるように個別の評価値Pijの全てを変数とする所定の関数(多変数関数)の値として算出するようにしてよく、当該所定の関数を、環境変化等に応じて(設定1)〜(設定5)のいずれを重視するかを反映されたものとして設定しておけばよい。
Wi=Wi({Pij|i=1,2,3,4,5})
Wij=Wij({Pij|i=1,2,3,4,5})
なお、上記の式では重みWi及び重みWijは個別の評価値Pijの全てを変数としているが、その任意の一部のみを変数とするものであってもよい。特に、対応する5種類の重み付け評価値Pi(i=1,2,3,4,5)の少なくとも2つPk,Plを算出するための個別の評価値Pkj,Pljの任意の一部分を変数とするものであってよい。
なおまた、上記の式では式表記の統一の観点からi=5の場合も評価値Pijとしているが、i=5の場合は「(5)失敗継続度取得部135及び失敗継続度評価部225」として前述した通り、一通りのみの評価値P[重み付け前]となっており、「Pij」の表記における「j」は1通りのみとなる。
For example, the embodiment is suitable when the worker's stress state (setting 1) changes depending on the environmental conditions (setting 2) of the work place. Specifically, every time data is acquired from a worker terminal, the values of weight Wi for the evaluation value Pi and weight Wij (i = 1, 2, 3, 4, 5) for the evaluation value Pij may be changed. Good. That is, the weight Wi and the weight Wij may be calculated as the value of a predetermined function (multi-variable function) in which all of the individual evaluation values Pij are variables as shown in the following equation. The function may be set to reflect which of (setting 1) to (setting 5) is to be emphasized according to the environmental change or the like.
Wi = Wi ({Pij | i = 1,2,3,4,5})
Wij = Wij ({Pij | i = 1, 2, 3, 4, 5})
In the above equation, although the weights Wi and Wij use as variables all of the individual evaluation values Pij, only arbitrary ones of the individual values may be used as variables. In particular, any part of individual evaluation values Pkj and Plj for calculating at least two of Pk and Pl corresponding to five types of weighted evaluation values Pi (i = 1, 2, 3, 4 and 5) may be variables It may be
Furthermore, in the above equation, the evaluation value Pij is also used as the evaluation value Pij in the case of i = 5 from the viewpoint of unifying expression notation, but in the case of i = 5, “(5) Failure Continuity Acquisition Unit 135 and Failure Continuity Evaluation Unit 225 As described above, only one evaluation value P is [before weighting], and “j” in the notation of “Pij” is only one.

また、当該実施形態の好適なその他の具体例として次も挙げられる。作業シナリオが予め存在し、映像や各種センサで取得した値や作業者の入力した値によって、作業者が作業中のステップを認識できる場合には、WiおよびWij(i=1,2,3,4,5)の値をステップの重要度や、エラーの発生頻度や、個々の作業者への影響度に配慮して、ステップや作業開始からの時間に応じて変更をさせてもよい。   Moreover, the following is also mentioned as a suitable other specific example of the said embodiment. If a work scenario exists in advance, and the worker can recognize the step being performed according to the values acquired by the image or various sensors or the value input by the worker, Wi and Wij (i = 1, 2, 3, The values of (4) and (5) may be changed according to the time from the start of the step or the work in consideration of the importance of the step, the frequency of occurrence of an error, and the degree of influence on individual workers.

支援態様決定部24は、各作業者iに関して算出されたリスクレベルP[i]により、作業者iへの支援態様を次のように決定することができる。すなわち、0<Pα<Pβとして、Pαをコンピュータで支援を実施する際の最低リスクレベル、Pβを人が支援を実施する際の最低リスクレベルとして予め設定しておくことより、以下のように決定すればよい。
・0≦P[i]<Pαのとき、作業者iには支援を実施しない旨を決定する。
・Pα≦P[i]<Pβのとき、作業者iには、予め作業支援システム100に組み込まれた自動的な支援を行う旨を決定する。例えば、作業者端末10を介して、前述の拡張現実表示による支援を行うようにすることができる。当該拡張現実表示による支援を行うためのコンテンツは記憶部26等に予め格納しておき、支援決定装置20から作業者端末10へ送信するようにすればよい。
・Pβ≦P[i]のとき、作業者iは支援者による柔軟な支援を受ける旨を決定する。すなわち、作業者端末10及び支援者端末30の間で通信を確立して、当該柔軟な支援を支援者から作業者iへと実施させるようにする旨を決定する。
The support mode determination unit 24 can determine the support mode for the worker i as follows based on the risk level P [i] calculated for each worker i. That is, it is determined as follows by presetting Pα as the minimum risk level when providing assistance with a computer and Pβ as the minimum risk level when providing assistance by a person as 0 <Pα <Pβ. do it.
When 0 ≦ P [i] <Pα, it is determined that the worker i is not given assistance.
When Pα ≦ P [i] <Pβ, it is determined for the worker i to perform automatic support incorporated in advance in the work support system 100. For example, the aforementioned augmented reality display can be used to provide assistance via the worker terminal 10. The content for performing the support by the augmented reality display may be stored in advance in the storage unit 26 or the like, and may be transmitted from the support determination device 20 to the worker terminal 10.
When Pβ ≦ P [i], the worker i decides to receive flexible support from the support person. That is, communication is established between the worker terminal 10 and the supporter terminal 30, and it is determined that the flexible support is to be implemented from the supporter to the worker i.

従って、待機中の支援者(支援提供可能な状態にある支援者)がM人存在し、Pβ≦P[i]を満たす作業者iがN人存在する場合、以下のように全体的な支援態様を決定することができる。
・M≧Nの場合は、Pβ≦P[i]を満たす全作業者iに対して支援者を介した支援を行う。
・M<Nの場合は、リスクレベルP[i]の大きさの順に、上位側のM人の作業者に対しては、支援者を介した作業支援を、下位側の(N-M)人の作業者に対しては、作業支援決定装置による自動的な支援を行う。
Therefore, when there are M supporters who are on standby (supporters in a state capable of providing support) and N workers i satisfy Pβ ≦ P [i], the overall support is as follows: Aspects can be determined.
In the case of M ≧ N, support is provided to all the workers i who satisfy Pβ ≦ P [i] via a supporter.
-When M <N, in the order of magnitude of risk level P [i], for upper M workers, work support via supporters is performed by lower (NM) people. For workers, automatic support is provided by the work support determination device.

以上、本発明によれば、以下のような効果を奏することが可能である。
・支援者による支援の提供を促すことで、作業現場における、作業者特に熟練作業者の不足についての問題を解決する。
・支援決定装置20が、複数の作業者がそれぞれ存在する複数の現場に対する支援の必要性についてリスクレベルとして数値化して支援態様を決定するので、支援者は効率的に作業現場を支援できる。
・支援者が少ない人数で複数の現場を遠隔支援する場合に、支援が必要となる現場が優先的に指定されることとなるため、支援者の作業負担が減る。
As described above, according to the present invention, the following effects can be achieved.
-Resolve the problem of lack of workers, especially skilled workers, at the work site by promoting the support provided by the supporters.
-Since the support determination apparatus 20 digitizes the support needs for a plurality of sites where a plurality of workers exist respectively as a risk level to determine the support mode, the support can efficiently support the work site.
-When the number of supporters remotely supports a plurality of sites with a small number of people, the site where the support is required is preferentially designated, so the workload on the supporters is reduced.

以下、本発明における説明上の補足を述べる。   Hereinafter, supplementary explanation in the present invention will be described.

(補足1)作業者と支援者のカップリング効果の考慮に関して
リスクレベル算出部22での追加的処理として、次のようにしてもよい。すなわち、Pβ≦P[i]を満たし人を介した作業支援を必要とされることとなる作業者間のリスクレベルにほとんど差がないと閾値判定(例えばリスクレベルの分散が閾値以下となることによる判定)される場合、人を介した支援による効果がより高いと期待できる作業者が優先的に支援対象となるように、算出されたリスクレベルをさらに高い値となるように補正する。
(Supplement 1) Regarding Consideration of Coupling Effect between Worker and Supporter As an additional process in the risk level calculation unit 22, the following may be performed. That is, if there is almost no difference in the risk level between workers who satisfy Pβ ≦ P [i] and require work support via people, the threshold judgment (for example, the variance of the risk level becomes equal to or less than the threshold If it is determined by the above, the calculated risk level is corrected to be a higher value so that the worker who can expect to be more effective by the assistance through human being is preferentially targeted for assistance.

具体的に、効果が高い作業者とは、
(条件1)支援者の人選に拘らず、支援効果が高い作業者である。すなわち、
・人を介した作業支援を受けた後に、同一もしくは類似の作業において、著しく失敗をする回数や操作時間が減少する作業者。
・人を介した作業支援を受けた後に、作業全般において、著しく失敗をする回数や、作業時間が減少する作業者。
・通常、ほとんどの作業を自力で完遂できるスキルの高い作業者。
(条件2)特定の支援者に限定して支援効果が高い作業者である。例えば、支援者piが作業者pjを支援した後、作業者pjが
・支援を受けた作業と同一もしくは類似の作業において失敗をする回数や作業時間が著しく減少した場合、もしくは
・作業全般において、失敗をする回数や作業時間が著しく減少した場合、
支援者piにとって作業者pjは支援効果が高い作業者である。
Specifically, a worker who is highly effective is
(Condition 1) Regardless of the selection of supporters, they are workers with high support effectiveness. That is,
-Workers who reduce the number of times of failure or operation time significantly in the same or similar work after receiving work support via human.
-Workers who reduce the number of times when they make a significant failure in the whole work and work time after receiving work support via human.
・ Usually, highly skilled workers who can complete most of their work on their own.
(Condition 2) A worker with a high support effect limited to a specific supporter. For example, after the support person pi supports the worker pj, the number of times and time for the worker pj to make a mistake in the same or similar work as the supported work is significantly reduced, or in the whole work, If the number of failures and work hours have been significantly reduced
The worker pj is a worker with a high support effect for the supporter pi.

以上のような条件1,2に関しての作業者及び/又は支援者の個別の特性データ並びに作業者及び支援者の間の個別の相性データを、パーソナルデータとして記憶部26に予め記憶しておき、当該データを参照することによってリスクレベル算出部22ではカップリング効果を考慮したリスクレベルの補正を行うことができる。例えば(条件1)を評価基準として予め管理者等によるマニュアル作業等によって数値化したものとして各作業者iにつき支援効果度EFF[i]≧0(すなわち、支援を与えることによる効果度合としての支援効果度)を記憶しておくことで、リスクレベルを以下のように補正できる。
P[i](補正後)=P[i](補正前)+c・EFF[i] ここでc>0は補正係数。
同様にさらに(条件2)も評価基準とすることで、作業者iと支援者jとの間の相性度CPL[i,j]≧0(すなわち、上記の支援効果度において支援者jの依存性をも含めた値としての相性度)を記憶しておくことで、支援者jへ割り当てる作業者iの決定においては以下の補正値を利用してよい。
P[i](補正後)=P[i](補正前)+d・CPL[i,j] ここでd>0は補正係数。
The individual characteristic data of the worker and / or the supporter regarding the conditions 1 and 2 as described above and individual compatibility data between the worker and the supporter are stored in the storage unit 26 in advance as personal data, By referring to the data, the risk level calculator 22 can correct the risk level in consideration of the coupling effect. For example, assuming that (Condition 1) is an evaluation criterion and quantified beforehand by manual work by the administrator etc., the support effectiveness EFF [i] 0 0 for each worker i (that is, the support as the effect by giving support By storing the degree of effectiveness, the risk level can be corrected as follows.
P [i] (after correction) = P [i] (before correction) + c · EFF [i] where c> 0 is a correction coefficient.
Similarly, (condition 2) is also used as an evaluation criterion, so that the compatibility degree CPL [i, j] between the worker i and the supporter j 0 0 (that is, the dependency of the supporter j in the above support effectiveness) The following correction values may be used in determining the worker i assigned to the supporter j by storing the compatibility degree as a value including the nature).
P [i] (after correction) = P [i] (before correction) + d · CPL [i, j] where d> 0 is a correction coefficient.

(補足2)作業者端末10、支援決定装置20及び支援者端末30のそれぞれは一般的な構成のコンピュータとして実現可能である。すなわち、CPU(中央演算装置)、当該CPUにワークエリアを提供する主記憶装置、ハードディスクやSSDその他で構成可能な補助記憶装置、キーボード、マウス、タッチパネルその他といったユーザからの入力を受け取る入力インタフェース、ネットワークに接続して通信を行うための通信インタフェース、表示を行うディスプレイ、カメラ及びこれらを接続するバスを備えるような、一般的なコンピュータによって各装置を構成することができる。さらに、図2に示す各装置の各部の処理はそれぞれ、当該処理を実行させるプログラムを読み込んで実行するCPUによって実現することができるが、任意の一部の処理を別途の専用回路等(GPUを含む)において実現するようにしてもよい。作業者端末10に関しては詳細を説明してきたセンサ類を備えるものとして、1つ以上のウェアラブル端末(スマートグラス、ヘッドマウントディスプレイ、心拍その他を計測可能なリストバンド等)をさらに備えて構成され、無線などで当該ウェアラブル端末のデータをコンピュータに集計して送信する構成となっていてもよい。 (Supplement 2) Each of the worker terminal 10, the support determination device 20, and the supporter terminal 30 can be realized as a computer having a general configuration. That is, a CPU (central processing unit), a main storage device that provides a work area to the CPU, an auxiliary storage device that can be configured with a hard disk or SSD, etc., an input interface that receives user input such as a keyboard, mouse, touch panel etc. Each device can be configured by a general computer such as a communication interface for connecting to communicate with each other, a display for displaying, a camera, and a bus for connecting them. Furthermore, the processing of each part of each device shown in FIG. 2 can be realized by a CPU that reads and executes a program that executes the processing, but any part of the processing may be implemented using a separate dedicated circuit or the like (GPU (Inclusive)). The worker terminal 10 further includes one or more wearable terminals (smart glasses, a head mounted display, a wristband capable of measuring a heart rate or the like, etc.), provided with sensors that have been described in detail with respect to the worker terminal 10. The data of the wearable terminal may be aggregated and transmitted to the computer, for example.

(補足3)作業者端末10及び支援者端末30の間で双方向通信コミュニケーションによる支援者から作業者への支援を実施する場合の映像・音声等は、支援決定装置20が端末10,30間で中継するようにしてもよい。 (Supplement 3) The video, audio, etc. in the case of implementing support from the supporter to the worker by two-way communication between the worker terminal 10 and the supporter terminal 30 are between the terminals 10 and 30 of the support determination device 20. It may be relayed by

(補足4)図3及び図4で説明した作業者端末10に備わる関連情報取得部13に関して、関連情報の種類によっては、必ずしも作業者端末10に備わるものでなくともよい。例えば図4に示す関連情報取得部13のうちの環境データ取得部132は、作業者端末10の周辺にあるセンサ等の周辺設備で取得を行なうものであってもよい。その他、図4の関連情報取得部13の各取得部131〜135の任意の一部又は全部は作業者端末10自体には備わらない外部構成としての周辺設備に実装されていてもよい。ただし、対応するリスクレベル算出部22の各評価部221〜225でリスクレベルを算出する際は、当該外部構成で取得した関連情報がいずれの作業者のものであるかを識別したうえで算出を行うことが可能なように、外部構成の各取得部131〜135は取得した関連情報がいずれの作業者のものであるかの情報を各評価部221〜225へと送信するものとする。あるいは同様に、外部構成の各取得部131〜135は取得した関連情報を対応する作業者の作業者端末10へと例えば近距離無線で送信してから、作業者端末10からさらに当該関連情報を支援決定装置20の関連情報受信部21へと送信してもよい。 (Supplement 4) The related information acquisition unit 13 provided in the worker terminal 10 described with reference to FIGS. 3 and 4 may not necessarily be provided in the worker terminal 10 depending on the type of the related information. For example, the environmental data acquisition unit 132 in the related information acquisition unit 13 illustrated in FIG. 4 may perform acquisition using peripheral equipment such as a sensor located around the worker terminal 10. In addition, any or all of the acquisition units 131 to 135 of the related information acquisition unit 13 in FIG. 4 may be mounted on peripheral equipment as an external configuration that is not included in the worker terminal 10 itself. However, when the risk level is calculated by each of the evaluation units 221 to 225 of the corresponding risk level calculation unit 22, the calculation is performed after identifying which worker the related information acquired in the external configuration belongs to. As it can be performed, each acquisition part 131-135 of external composition shall transmit to each evaluation part 221-225 the information which acquired related information belongs to which worker. Alternatively, similarly, each acquiring unit 131 to 135 of the external configuration transmits the acquired related information to the worker terminal 10 of the corresponding worker, for example, by near-field wireless communication, and then the related information is further transmitted from the worker terminal 10 It may be transmitted to the related information reception unit 21 of the support determination device 20.

例えば作業者端末10を用いる作業者がある部屋に存在する場合、温度等を当該部屋に備え付けの温度計で取得したものを用いるようにしてもよく、この場合、同じ部屋に他の作業者端末10を用いる他の作業者も存在しているのであれば、当該同じ温度計で2人の作業者に対応する温度(部屋の温度)を同じ値として取得するようにしてもよい。   For example, when a worker using the worker terminal 10 exists in a room, a temperature or the like acquired by a thermometer provided in the room may be used. In this case, another worker terminal may be used in the same room If there are other workers who use 10, temperatures (room temperatures) corresponding to two workers may be acquired as the same value by the same thermometer.

100…支援システム、10…作業者端末、20…支援決定装置、30…支援者端末
22…リスクレベル算出部、24…支援態様決定部
100 ... support system, 10 ... worker terminal, 20 ... support determination device, 30 ... support terminal
22 ... risk level calculation unit, 24 ... support mode determination unit

Claims (13)

複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び/又はその周辺設備から作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出部と、
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部と、を備えることを特徴とする支援決定装置。
A risk level calculation unit that acquires work related information from a worker terminal and / or peripheral equipment thereof respectively possessed by a plurality of workers, and calculating a risk level of each worker based on the acquired work related information;
A support mode determination unit that determines whether to provide each worker with communication support via a worker terminal and a supporter terminal with the supporter based on the calculated risk level; A support determination device characterized by comprising.
前記支援態様決定部では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定することを特徴とする請求項1に記載の支援決定装置。   The support mode determination unit according to claim 1, wherein among the plurality of workers, the worker with the higher calculated risk level is prioritized and determined as a target to which the support by the communication is given. Decision device. 前記支援態様決定部ではさらに、複数の作業者のうち、前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定しなかった作業者に対して、前記算出したリスクレベルに基づいて、予め定められた支援情報に基づく自動支援を作業者端末を介して与えるか否かを決定することを特徴とする請求項1または2に記載の支援決定装置。   The support mode determination unit further determines, among the plurality of workers, support information determined in advance based on the calculated risk level, for the worker who is not determined as the target to be provided with the support by the communication. The apparatus according to claim 1 or 2, wherein it is determined whether to provide the automatic support based on the worker terminal via a worker terminal. 前記取得される作業関連情報には、作業者のバイタルデータ、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、のうちの少なくとも1つが含まれることを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の支援決定装置。   The acquired work related information includes the vital data of the worker, the environmental data on which the worker is placed, the related information on the degree of difficulty and the degree of importance of the work performed by the worker, and the work performed by the worker The support determination apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein at least one of accuracy related information and failure continuity of work performed by the worker is included. 前記取得される作業関連情報には、作業者端末に備わるセンサ類で取得される作業者のバイタルデータとして、作業者の心拍数又は呼吸数、体温又は発汗量、脳波、の少なくとも1つが含まれることを特徴とする請求項4に記載の支援決定装置。   The acquired work-related information includes at least one of a worker's heart rate or respiration rate, body temperature or sweat rate, and an electroencephalogram as vital data of the worker acquired by the sensors provided at the worker terminal. The support determination apparatus according to claim 4, wherein the support determination apparatus comprises: 前記取得される作業関連情報には、作業者端末及び/又はその周辺設備に備わるセンサ類で取得される作業者の置かれている環境データとして、温度、湿度、気圧、照度、音の大きさ、の少なくとも1つが含まれることを特徴とする請求項4に記載の支援決定装置。   The acquired work-related information includes temperature, humidity, barometric pressure, illuminance, and sound size as environmental data placed on the worker acquired by sensors provided on the worker terminal and / or peripheral equipment thereof. The support determination apparatus according to claim 4, wherein at least one of is included. 前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報として、作業者端末及び/又はその周辺に設置したセンサの取得情報解析、作業者端末における作業者周辺の映像の取得解析、作業者端末に対する作業者の操作の少なくとも1つから判定される作業内容に予め紐づけられている情報が含まれることを特徴とする請求項4に記載の支援決定装置。   The acquired work related information includes the related information of the degree of difficulty and the degree of importance of the work performed by the worker, the analysis of the acquired information of the sensor installed on the worker terminal and / or the periphery thereof, and the worker at the worker terminal The support determination apparatus according to claim 4, characterized in that information linked in advance is included in the work content determined from at least one of acquisition analysis of a peripheral image and an operation of the operator on the operator terminal. . 前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の正確度の関連情報として、作業者端末に備わるセンサ類で取得される作業者の筋電位データ又は位置情報の少なくとも1つが含まれることを特徴とする請求項4に記載の支援決定装置。   The acquired work-related information includes at least one of myoelectric potential data or position information of the worker acquired by the sensors provided in the worker terminal as related information of the accuracy of the work performed by the worker. The support determination apparatus according to claim 4, characterized in that: 前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の失敗継続度の関連情報として、作業者端末及び/又はその周辺に設置したセンサの取得情報解析、作業者端末における作業者周辺の映像の取得解析、作業者端末に対する作業者の操作の少なくとも1つから判定される作業内容における作業継続時間が含まれることを特徴とする請求項4に記載の支援決定装置。   The acquired work related information includes, as related information of the failure continuation degree of the work performed by the worker, analysis of acquired information of a worker terminal and / or a sensor installed in the periphery thereof, and the surroundings of the worker in the worker terminal The support determination apparatus according to claim 4, characterized in that the work continuation time in the work content determined from at least one of the acquisition analysis of the video and the operation of the worker on the worker terminal is included. 前記取得される作業関連情報には、作業者のバイタルデータ、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、の5項目のうちの少なくとも2項目が含まれ、
前記リスクレベル算出部では、当該少なくとも2項目の重み付け和としてリスクレベルを算出し、当該重み付け和の重みとして当該少なくとも2項目を変数とした所定関数の値を用いることを特徴とする請求項4ないし9のいずれかに記載の支援決定装置。
The acquired work related information includes the vital data of the worker, the environmental data on which the worker is placed, the related information on the degree of difficulty and the degree of importance of the work performed by the worker, and the work performed by the worker At least 2 items out of 5 items, including accuracy related information and failure continuity of work done by workers,
The risk level calculation unit calculates a risk level as a weighted sum of the at least two items, and uses a value of a predetermined function with the at least two items as variables as weights of the weighted sum. The assistance determination apparatus in any one of 9.
前記リスクレベル算出部では、前記取得した作業関連情報に基づいて算出した各作業者におけるリスクレベルをさらに、各作業者につき値が予め記憶されている、支援を与えることによる効果度合の値で補正することを特徴とする請求項1ないし10のいずれかに記載の支援決定装置。   The risk level calculation unit further corrects the risk level of each worker calculated based on the acquired work-related information with the value of the degree of effect by giving a value in which the value is stored in advance for each worker. The support determination apparatus according to any one of claims 1 to 10, wherein: コンピュータによって実行される支援決定方法であって、
複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び/又はその周辺設備から作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出段階と、
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定段階と、を備えることを特徴とする支援決定方法。
A computer implemented assistance decision method comprising:
A risk level calculating step of acquiring work related information from a worker terminal respectively possessed by a plurality of workers and / or peripheral equipment thereof, and calculating a risk level of each worker based on the acquired work related information;
A support mode determination step of determining whether to provide each worker with communication support via a worker terminal and a supporter terminal with the supporter based on the calculated risk level; A support decision method characterized by comprising.
コンピュータを請求項1ないし11のいずれかに記載の支援決定装置として機能させることを特徴とするプログラム。   A program that causes a computer to function as the assistance determination device according to any one of claims 1 to 11.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114397956A (en) * 2021-12-07 2022-04-26 甄十信息科技(上海)有限公司 Wearable device use mode switching method and device
JP7317264B1 (en) * 2022-10-18 2023-07-28 三菱電機株式会社 Risk value calculation device and risk value calculation system

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004097532A (en) * 2002-09-10 2004-04-02 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Safety and sanitation control monitor device, safety and sanitation control monitor method, and safety and sanitation control monitor program
JP2004102727A (en) * 2002-09-10 2004-04-02 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Work support system
JP2007034712A (en) * 2005-07-27 2007-02-08 Nec Fielding Ltd Maintenance support system, maintenance support method, and maintenance support program
JP2008201569A (en) * 2007-02-22 2008-09-04 Hitachi Ltd Working management system, working management method, and management calculation machine
JP2009276893A (en) * 2008-05-13 2009-11-26 Toshiba Corp Health control support device
JP2013080305A (en) * 2011-10-03 2013-05-02 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd Abnormal state detector for worker and abnormal state management method at work site
US8843851B1 (en) * 2011-07-28 2014-09-23 Intuit Inc. Proactive chat support
JP2014206880A (en) * 2013-04-12 2014-10-30 Tis株式会社 Operation assist device
JP2016152020A (en) * 2015-02-19 2016-08-22 ソニー株式会社 Information processor, control method, and program
JP2016153935A (en) * 2015-02-20 2016-08-25 パナソニックIpマネジメント株式会社 Customer service support method
JP2017080508A (en) * 2013-03-14 2017-05-18 ザ ニールセン カンパニー (ユー エス) エルエルシー Methods and apparatus to gather and analyze electroencephalographic data
JP2017125269A (en) * 2016-01-12 2017-07-20 スターライト工業株式会社 Smart helmet
JP2017164851A (en) * 2016-03-16 2017-09-21 Kddi株式会社 Work support device and program
JP2017167992A (en) * 2016-03-17 2017-09-21 Kddi株式会社 Head mount device, program, work support system, and information processing device
JP2017173899A (en) * 2016-03-18 2017-09-28 ファナック株式会社 Production adjustment system using body condition information
JP2017199151A (en) * 2016-04-26 2017-11-02 株式会社ジェイテクト Work instruction system

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004102727A (en) * 2002-09-10 2004-04-02 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Work support system
JP2004097532A (en) * 2002-09-10 2004-04-02 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Safety and sanitation control monitor device, safety and sanitation control monitor method, and safety and sanitation control monitor program
JP2007034712A (en) * 2005-07-27 2007-02-08 Nec Fielding Ltd Maintenance support system, maintenance support method, and maintenance support program
JP2008201569A (en) * 2007-02-22 2008-09-04 Hitachi Ltd Working management system, working management method, and management calculation machine
JP2009276893A (en) * 2008-05-13 2009-11-26 Toshiba Corp Health control support device
US8843851B1 (en) * 2011-07-28 2014-09-23 Intuit Inc. Proactive chat support
JP2013080305A (en) * 2011-10-03 2013-05-02 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd Abnormal state detector for worker and abnormal state management method at work site
JP2017080508A (en) * 2013-03-14 2017-05-18 ザ ニールセン カンパニー (ユー エス) エルエルシー Methods and apparatus to gather and analyze electroencephalographic data
JP2014206880A (en) * 2013-04-12 2014-10-30 Tis株式会社 Operation assist device
JP2016152020A (en) * 2015-02-19 2016-08-22 ソニー株式会社 Information processor, control method, and program
JP2016153935A (en) * 2015-02-20 2016-08-25 パナソニックIpマネジメント株式会社 Customer service support method
JP2017125269A (en) * 2016-01-12 2017-07-20 スターライト工業株式会社 Smart helmet
JP2017164851A (en) * 2016-03-16 2017-09-21 Kddi株式会社 Work support device and program
JP2017167992A (en) * 2016-03-17 2017-09-21 Kddi株式会社 Head mount device, program, work support system, and information processing device
JP2017173899A (en) * 2016-03-18 2017-09-28 ファナック株式会社 Production adjustment system using body condition information
JP2017199151A (en) * 2016-04-26 2017-11-02 株式会社ジェイテクト Work instruction system

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114397956A (en) * 2021-12-07 2022-04-26 甄十信息科技(上海)有限公司 Wearable device use mode switching method and device
CN114397956B (en) * 2021-12-07 2024-03-26 甄十信息科技(上海)有限公司 Wearing equipment use mode switching method and device
JP7317264B1 (en) * 2022-10-18 2023-07-28 三菱電機株式会社 Risk value calculation device and risk value calculation system

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