JP2019191718A - 役務動作分析評価システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】様々な業種における従業者の一連の役務動作を撮影した動画から、単位動作を検出・特定して切り出し、当該単位動作に対して、蓄積された評価基準データベースに基づき、分類・類型化し、その巧拙を分析し評価するシステム。
【選択図】図1
Description
サービス業では、接客の重要性を十分認識しており、従業者に教育・研修を施したり、人事評価におけるインセンティブを設定するなどして、接客の質を向上することに取り組んでいる。
また、サービス業以外の業種、例えば、物を作ったり、処理したりする業種、情報を伝達する業種などにおいても、同様のことが当てはまる。
このほか、役務動作の質を向上するための様々な取り組みがなされてきたが、これらの動作を類型化したり、客観的指標に基づいて分析することは、行われていなかった。
尚、ここで言う「小単位の動作」とは、一連の役務動作の中から抽出して分類・類型化し得る小単位の動作(以下、「単位動作」という)である。
これにより、役務動作の種類別に分別して蓄積データベースに蓄積することができ、利便性の高い蓄積データが得られることになる。
・全動画片の所定基準のクリア率
・単位動作の種類別の所定基準のクリア率
・時間帯別の所定基準のクリア率
・単位動作の実施者別の所定基準のクリア率
のうち1つ以上を出力することができる。
これにより、本システム利用者は、評価対象である現場で行われている役務の問題点を客観的に把握することができる。
これにより、発話・会話も含めた役務動作の動画片として評価し蓄積することが可能となる。
本発明の動作分析評価システムにおいて、前記解析サーバの動画片評価部は、蓄積データベースに記憶された動画片を読み込み、前記抽出した動画片に含まれる単位動作の種類を特定する処理の精確度を向上するための学習を行うことを特徴とする。
本発明の動作分析評価システムにおいて、前記解析サーバの動画片評価部は、蓄積データベースに記憶された動画片を読み込み、前記種類が特定された動画片に含まれる単位動作の巧拙を評価する処理の精確度を向上するための学習を行うことを特徴とする。
これらの学習機能により、本システムは稼働すればするほど、処理の精確度が向上し、より価値の高い動画片が蓄積されることになる。
本発明の動作分析評価システムの概念を概略的に説明する。
図1は、本発明の動作分析評価システムが適用される場所の一例として、店舗の概観を示す図である。
図1において、店舗には、店内を撮影するビデオカメラa〜cが設置されている。店員A〜Cは、ビデオカメラに容易に識別されるような識別子を携帯している。ビデオカメラa〜cは、店員の識別子を追尾して撮影方向を変えながら撮影を行うことができる。
図中、店員Aは、店舗入口付近に居て、来店客、退店客への対応を行う。例えば、来店客への挨拶、店内への誘導、退店客へのお礼などである。店員Bは、商品棚の商品を見ている客Bに付き添い、商品説明や、他の商品棚への誘導、レジカウンターへの誘導などを行う。店員Cは、レジカウンターに居て、客Cの商品購入の会計処理をしている。
また、ビデオカメラは複数台ではなく、一台で店舗内全体を撮影できるものを使用してもよい。
また、ビデオカメラによる店員の追尾は、識別子によらず、予め登録してある店員の顔や制服などをパターン認識で識別することで行うこともできる。
ビデオカメラにより撮影された動画データは店舗内の端末装置(図示せず)に蓄積される。あるいは、リアルタイムで解析サーバ(後述)に送信されるようにしてもよい。ビデオカメラ又は端末装置において、動画データに撮影場所情報、ビデオカメラ識別情報、映っている店員の識別情報(認識できれば)を付加する。
図2に示すように、各動画中の、接客の単位動作として認識される部分の始点と終点を特定する。このようにして特定された単位動作の動画片が後の分析・評価の対象となる。
図3は、本発明の動作分析評価システムの全体構成を概略的に示す図である。
図3において、本発明の動作分析評価システムは、接客動作を撮影するためのビデオカメラが設置された店舗と、店舗で撮影された動画を解析する解析サーバと、接客の単位動作の動画片が蓄積された蓄積データベースとから構成される。
図4において、解析サーバは、解析対象となる動画をシステム外部から取得する動画取得部と、取得した動画から1つ1つの単位動作の動画片を抽出する動画片抽出部と、抽出した動画片に含まれる単位動作の巧拙を評価する動画片評価部と、動画片の評価結果を出力する評価結果出力部と、システム管理者による操作入力を受け付ける管理者操作入力部と、これらのソフトウェア処理を行うために必要なデータ等を一時的に記憶する一次記憶部とから構成されている。
図5を参照しながら、上記の解析サーバの各処理部による処理の流れと詳細を説明する。
動画取得部は、通信回線を通じて、店舗の端末装置ないしはビデオカメラからの、店舗で撮影された動画データの入力を受け付ける(ステップS1)。あるいは、動画取得部が能動的に動画データを取得してもよい。動画データの入力/取得のタイミングは、例えば、1日1回決まった時間に24時間分の動画データを入力/取得する、ビデオカメラから常時リアルタイムで入力/取得する、など予め設定しておく。
動画片抽出部は、動画取得部において取得した動画データから、1つの単位動作を含む部分を認識し、動画片として抽出する(ステップS2)。この抽出は、接客の単位動作として認識される部分の始点と終点を特定し、その始点から終点までの動画データを複製することで行うことができる。尚、動画片抽出部は、抽出した動画片に含まれる会話・発話を音声データとして抽出してもよい。
動画片評価部は、動画片抽出部において抽出した動画片(及び音声データ、以下同様)に含まれる店員の単位動作の種類を特定し、当該種類の単位動作であることを示すタグを付加する(ステップS3)。続いて、動画片に含まれる単位動作の巧拙を評価する(ステップS4)。評価は、100点満点の点数評価、5段階評価など、数値化できるものであればどのような方法でもよい。
評価結果出力部は、動画片評価部において種類特定、評価された動画片についての評価結果情報を出力する(ステップS5)。出力先は、システム管理者端末、店舗端末などである。出力の方式については後述する。続いて、当該動画片の評価が所定の基準以上であるか否かを判定する(ステップS6)。評価が所定基準に満たない場合、処理を終了する。評価が所定の基準以上である動画片については、蓄積データベースに送信する(ステップS7)。蓄積データベースでは、各種の単位動作の動画片であって評価が所定の基準以上であるものが蓄積されることになる。以上で、処理が終了する。
尚、ステップS7において、評価が所定基準に満たない動画片についても、低評価の動画片として蓄積データベースに蓄積して、後述する学習に役立てることもできる。
管理者操作入力部は、動画片抽出部及び動画片評価部の設定条件や動作条件を変更することができる。後述する動画片抽出、単位動作の種類特定、評価についての学習を行うよう指示することもできる。
このように、蓄積データベースは、動作の種類ごとに分類された、一定以上の評価を有する接客の単位動作の動画片を蓄積したものである。これらの動画片は、接客業の従業者にとっての接客動作のお手本・教材(類型化、標準化された接客動作の動画片ワンセット)として活用することができるほか、後述するように、解析サーバの、動画片評価部及び動画片評価部の処理性能向上のための学習素材として利用することができる。
本発明の動作分析評価システムにおいては、蓄積データベースに蓄積されている、動作の種類ごとに分類された、一定以上の評価を有する接客の単位動作の動画片を利用して、解析サーバの動画片抽出部及び動画片評価部を学習させることで、その機能を向上させるができる。以下の3つの処理について学習を行うことが可能である。
・動画片抽出部による動画片の抽出
・動画片評価部による単位動作の種類特定
・動画片評価部による動画片の評価
学習の方法は、既存の深層学習(Deep Learning)技術を利用することができる。例えば、下記の文献に記載の技術を利用できる。
高橋正樹(2011)「映像解析による人物動作理解に関する研究」総合研究大学院大学複合科学研究科博士論文
動画片抽出部による単位動作の種類特定処理についての学習は、蓄積された多数の特定種類の単位動作の動画片を深層学習することで、動画片に含まれる単位動作が当該種類のものであることを特定する精確度(不適当な種類特定をしないこと)を向上させることができる。
動画片評価部による動画片の評価処理についての学習は、蓄積された多数の特定種類の高評価の単位動作の動画片を深層学習することで、動画片に含まれる特定種類の単位動作に対する評価の精確度(単位動作の巧拙を精密に評価すること)を向上させることができる。
このようにして、蓄積データベースへの動画片の蓄積と、蓄積された動画片からの学習による解析処理の精確度の向上とが相乗的・重層的に行われることで、解析サーバの処理の質及び蓄積データベースの蓄積データの質が漸進的に向上することになる。
本発明の動作分析評価システムにおける解析サーバの動画片評価部による評価結果情報の出力について、以下例示する。
図7は、解析サーバの動画片評価部による評価結果情報の出力画面の一例を模式的に示す図である。この例では、本システムの適用対象となる一店舗における従業者の動作分析評価の結果を表示している。画面には、店舗名、店舗設置のビデオカメラにより撮影した動画の延べ録音時間、動画から抽出された単位動作数(動画片数)、抽出された単位動作のうち所定の評価基準をクリアした単位動作数、抽出された単位動作のうち所定の評価基準をクリアした単位動作の割合を表示している。さらに、単位動作の種類ごとに、所定の評価基準をクリアした割合、時間帯別での単位動作が所定の評価基準をクリアした割合を示している。
このほか、例えば、時間帯別のあるいは単位時間当たりの抽出単位動作数や、動画中の抽出単位動作が占める時間的割合などを表示してもよい。また、これらの指標を従業者別に表示してもよい。
このように表示された評価結果情報により、特定の店舗における(特定の)従業者の働き具合、行動の傾向、パフォーマンスなどを把握することができ、これらは接客の質の向上のための基礎情報となるものである。
本発明の動作分析評価システムの適用対象は、上に例示した小売業における小売店舗での接客動作に限られず、あらゆる業種の役務動作について適用可能である。
例えば、小売業以外の飲食業、宿泊施設、娯楽施設、運動施設、教育サービス、案内業、公共サービスなど、顧客に対して従業者が直接的に接客を行う場面を有するあらゆる接客業における接客動作についても、同様の仕組みで適用可能である。さらには、従業者が顧客に対して物理的な接触・働きかけ・処理をする医療、介護、美理容においても適用可能である。
Claims (11)
- 動画に含まれる役務動作を動画片の単位で分析評価する解析サーバと、分析評価された動画片を記憶する蓄積データベースとからなる動作分析評価システムであって、
前記解析サーバは、
役務動作を撮影した動画を取得する動画取得部と、
前記取得した動画から役務の単位動作を認識し、当該単位動作を含む動画片として抽出する動画片抽出部と、
前記抽出した動画片に含まれる単位動作の種類を特定し、当該単位動作の巧拙について所定の基準を満たすか否かを評価する動画片評価部と、
所定の基準を満たすと評価された動画片を前記蓄積サーバに送信する評価結果出力部と、
を有していることを特徴とする動作分析評価システム。 - 前記解析サーバの前記動作分析評価システムは、種類を特定した単位動作に当該種類であることを示すタグ付与することを特徴とする請求項1に記載の動作分析評価システム。
- 前記解析サーバの前記評価結果出力部は、動画片の評価結果を出力することを特徴とすることを特徴とする請求項1又は2に記載の動作分析評価システム。
- 前記解析サーバの前記評価結果出力部は、動画片の評価結果として、動画から取得された動画片について、全動画片の所定基準のクリア率、単位動作の種類別の所定基準のクリア率、時間帯別の所定基準のクリア率、単位動作の実施者別の所定基準のクリア率のうち少なくとも1つを出力することを特徴とする請求項3に記載の動作分析評価システム。
- 前記解析サーバの動画片抽出部は、動画片に含まれる音声を認識し抽出することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の動作分析評価システム。
- 前記解析サーバの動画片抽出部は、蓄積データベースに記憶された動画片を読み込み、前記取得した動画から役務の単位動作を認識する処理の精確度を向上するための学習を行うことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の動作分析評価システム。
- 前記解析サーバの動画片評価部は、蓄積データベースに記憶された動画片を読み込み、前記抽出した動画片に含まれる単位動作の種類を特定する処理の精確度を向上するための学習を行うことを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の動作分析評価システム。
- 前記解析サーバの動画片評価部は、蓄積データベースに記憶された動画片を読み込み、前記種類が特定された動画片に含まれる単位動作の巧拙を評価する処理の精確度を向上するための学習を行うことを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の動作分析評価システム。
- 前記役務動作は、接客業における接客動作であることを特徴とする請求項1から8のいずれか1項に記載の動作分析評価システム。
- 前記役務動作は、飲食業における調理動作であることを特徴とする請求項1から9のいずれか1項に記載の動作分析評価システム。
- 前記役務動作は、医療業、介護業又は美理容業における顧客の身体に対して物理的に行う動作であることを特徴とする請求項1から9のいずれか1項に記載の動作分析評価システム。
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