JP2020009238A - ハラスメント検知プログラム、ハラスメント検知システム、及びハラスメント検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ハラスメントの発生を適切に検知するハラスメント検知プログラム、ハラスメント検知システム及びハラスメント検知方法を提供する。【解決手段】本発明のハラスメント検知プログラムは、第一の人物に関する音声データ、及び第一の人物と第二の人物との位置を照合するための照合情報であって、第一の人物に関する照合情報を取得し、第二の人物に関する、身体情報データ、及び照合情報を取得し、第一の人物に関して取得した音声データに基づいて、第一の人物のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出し、第二の人物に関して取得した身体情報データに基づいて、第二の人物のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出し、第一の嫌疑の検出時期と第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び記第一の人物に関して取得した照合情報と第二の人物に関して取得した照合情報との照合結果に基づいて、第一の人物と記第二の人物との間におけるハラスメントの発生を検知する。【選択図】図１３

Description

本発明は、ハラスメント検知プログラム、ハラスメント検知システム、及びハラスメント検知方法に関する。

従来より、ハラスメントなどの人の状態を検知する技術がある。

例えば、映像パターンと音声パターンとに基づいて、人の行動に関する特定の事象を検出する技術がある。

また、例えば、被計測者の健康状態及び感情状態の数値を算出し、数値を基に被計測者が置かれている状況及びその可能性を導出する技術がある。

特開２０１７−２０７８７７号公報 特開２０１７−１６２５８号公報

しかし、ハラスメント行為は、ハラスメントを行う人にその意識がなかったり、受け手側の捉え方によって異なったりする。そのため、個人個人の行動や状態等を検出するだけでは、対人関係において行われるハラスメント行為の発生を適切に検知できない、という問題があった。

本発明は、一つの側面として、ハラスメントの発生を適切に検知することを目的とする。

一つの態様として、第一の人物に関する音声データ、及び第一の人物と第二の人物との位置を照合するための照合情報であって、第一の人物に関する照合情報を取得する。第二の人物に関する、身体情報データ、及び照合情報を取得する。第一の人物に関して取得した音声データに基づいて、第一の人物のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出する。第二の人物に関して取得した身体情報に基づいて、第二の人物のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出する。第一の嫌疑の検出時期と第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び第一の人物に関して取得した照合情報と第二の人物に関して取得した照合情報との照合結果に基づいて、第一の人物と第二の人物との間におけるハラスメントの発生を検知する。

一つの側面として、ハラスメントの発生を適切に検知することができる、という効果を有する。

本発明の実施形態に係るハラスメント検知システムの概略構成を示すブロック図である。 サーバの概略構成を示すブロック図である。 従業員テーブルの一例を示す図である。 声量違反基準テーブルの一例を示す図である。 ＮＧワード基準テーブルの一例を示す図である。 ストレス基準テーブルの一例を示す図である。 当日音声身体情報記録テーブルの一例を示す図である。 加害嫌疑発生記録テーブルの一例を示す図である。 被害嫌疑発生記録テーブルの一例を示す図である。 ハラスメント嫌疑発生記録通知テーブルの一例を示す図である。 ハラスメント判定テーブルの一例を示す図である。 サーバとして機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 サーバの処理の一例を示すフローチャートである。 第一嫌疑検出部の処理の一例を示すフローチャートである。 第二嫌疑検出部の処理の一例を示すフローチャートである。 ハラスメント検知部の処理の一例を示すフローチャートである。 監視制御部の処理の一例を示すフローチャートである。 ハラスメント判定部の処理の一例を示すフローチャートである。 ハラスメントの判定の確認及び入力を行う端末の画面の一例を示す図である。 ハラスメントの判定の確認及び入力を行う端末の画面の一例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明に係る実施形態の一例を詳細に説明する。

まず、本発明の実施形態の前提となる背景について説明する。

本発明の実施形態の手法のアイデアは、近年コンプライアンスの観点から重要視されている、各種ハラスメントの防止を目的としたものである。ハラスメントの特性上、大半は密室で行われることが多く、正確な検知及び把握が困難であることから、有効と言える対策が未だ乏しいのが現状である。ハラスメントのない、より良い社会の実現に向けて、解決策の一つとして検討したのが本手法である。

まず、ハラスメントの抑止のためには、以下の３つの観点の課題が挙げられる。

第１には、ハラスメントの発生状況を検知し、把握することである。ハラスメントの特性上、大半は密室で行われ物的証拠も無いことが多く、且つハラスメント自体も受け手側の捉え方によって異なることから、監査部門等による事実関係の把握が困難である。そのため、ハラスメントの発生状況を正確に把握できる手段の構築が必要である。

第２には、ハラスメントの通知である。ハラスメントの特性上、与えた側にとって全く悪意がない、むしろ善意での叱咤であったというような場合も起こりうるものである。その場合には、ハラスメントを与えた側、ハラスメントを受けた側の双方にとって好ましくない、不幸な事態であると言える。そのため、ハラスメントの発生を抑止するうえで、発生時に与えた側へリアルタイムに通知や警告ができる手段の構築が必要である。

第３には、ハラスメント監視における考慮である。監視カメラや録音機を始めとした従来の監視方法では、監視エリア外に出た場合、監視機能を手動でＯＦＦにされることで監視から除外されてしまう。一方で、従業員への通告の無い監視は法に抵触する可能性がある。そのため、監視から除外されることが無く、且つ法に則った仕組みを構築する必要がある。

以上の課題を鑑みて、以下の３つの観点の対応策が考えられる。

第１には、ハラスメントの検知機能である。スマートフォンなどの常時身に着けている機器にて、恫喝等に相当する声量や、「バカ」といったＮＧワードを始めとした、加害者側の違反行動をリアルタイムに検出する。また脈拍などの身体情報から、被害者側のストレスをリアルタイムに検出する。これら加害者側、被害者側の双方のハラスメントの嫌疑を照合することで、ハラスメント発生を検知する。

また、検知の際に、言い逃れ防止や人間による判定時の利用のため、検知前後数分間の音声を録音データとして保存する。

第２には、ハラスメントの通知機能である。加害者、及び被害者が持っているスマートフォンなど常時身に着けている機器へ、上記のようにハラスメントを検知した際にリアルタイムに、メールなどのプッシュ通知を送信する。

第３には、ハラスメントの監視制御機能である。勤務時間中のみ監視制御が働くよう、出勤及び退勤打刻に合わせて検知機能がＯＮ／ＯＦＦになる仕組みとする。

以上の背景、課題、及び対応策を踏まえ、以下、本発明の実施形態の詳細に説明する。

図１に示すように、本実施形態に係るハラスメント検知システム１０は、複数の機器１２と、サーバ１４と、打刻システム１６と、端末１８とがあり、それぞれがインターネット等のネットワーク４を介して接続される。なお、サーバ１４がハラスメント検知装置の一例である。

機器１２は、各従業員が業務において保有するスマートフォン等の携帯機器である。機器１２は、位置情報を取得する測位機能、音声の録音機能、及び脈拍等の身体情報データの計測機能を有する。機器１２は、業務中の音声を常時録音した録音データ、及び計測した身体情報データを、その機器１２の保有者である従業員ＩＤ、及び取得した位置情報データと対応付けて、サーバ１４に送信する。録音データは加害者の嫌疑の検知のために用いられ、身体情報は被害者の嫌疑の検知のために用いられる。なお、身体情報を計測するセンサを機器１２とは別個に従業員に装着し、センサで計測した身体情報をＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等で機器１２へ送信し、機器１２からサーバ１４に送信するようにしてもよい。録音データが音声データの一例である。

サーバ１４は、機器１２から送信された録音データ、及び身体情報に基づいて、ハラスメントの発生を検知する。サーバ１４で、リアルタイムに嫌疑を検出し、ハラスメントの発生を検知することで、速やかなハラスメントに対する問題対処が行えるようになる。サーバ１４の詳細は後述する。

打刻システム１６は、従業員の出勤、及び退勤を管理するシステムであり、従業員の出勤、及び退勤の打刻等に応じて、従業員の出社ステータスをサーバ１４に送信する。

端末１８は、ハラスメントの嫌疑を検出した検出時期に取得された録音データを再生する。また、端末１８は、検知されたハラスメントが、実際にハラスメントであるか否かの判定、及びハラスメントが生じた理由を入力し、ハラスメントの判定結果として送信する。端末１８は、ノート型ＰＣ、タブレット端末、スマートフォン等で実現することができる。

サーバ１４は、図２に示すように、機能的には、通信部２０と、データベース２２と、監視制御部２４と、第一嫌疑検出部２６と、第二嫌疑検出部２８と、ハラスメント検知部３０と、ハラスメント判定部３２とを含む。なお、通信部２０が取得部の一例であり、第一嫌疑検出部２６、及び第二嫌疑検出部２８が検出部の一例であり、ハラスメント検知部３０が検知部の一例である。

通信部２０は、機器１２から従業員ＩＤ及び位置情報と対応付けられた録音データ、及び身体情報データを受信する。また、通信部２０は、打刻システム１６から従業員ＩＤと対応付けられた出社ステータスを受信する。また、通信部２０は、端末１８に、加害嫌疑の検出時期における加害者の録音データ、及び被害嫌疑の検出時期における被害者の録音データを送信し、端末１８からハラスメントの判定結果を受信する。

データベース２２は、ハラスメントの検知や判定を行うために必要な情報を格納する各種テーブルをもつ。各種テーブルの例を以下に示す。

図３に、従業員テーブル４０Ａを示す。従業員テーブル４０Ａには、従業員ＩＤ、氏名、生年月日、職種、メールアドレス等の従業員に関する情報が保存される。

図４に声量違反基準テーブル４２Ａ、図５にＮＧワード基準テーブル４４Ａを示す。声量違反基準テーブル４２Ａには、声量違反基準が保存される。声量違反基準は、録音データに基づいて、ハラスメントの加害者の嫌疑を判定するための声量の基準値で、例えば７０（［ｄＢ］）などである。ＮＧワード基準テーブル４４Ａには、ＮＧワードが保存される。ＮＧワードは、録音データに基づいて、ハラスメントの加害者の嫌疑を判定するための「バカ」などのワードである。

図６に、ストレス基準テーブル４６Ａを示す。ストレス基準テーブル４６Ａには、機器１２で計測される身体情報データである心拍数、及び脈拍などに基づいて、ハラスメントの被害者の嫌疑を判定するための基準値が記録される。

図７に、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａを示す。当日音声身体情報記録テーブル４８Ａには、従業員ＩＤ、録音データ、身体情報データ、位置情報データ、データ取得開始日時、及び出社ステータスが記録される。録音データは、再生が可能な録音データがサウンド形式で記録される。身体情報データは、身体情報身体情報の種類に応じた特殊形式で記録される。特殊形式は、例えば「脈拍：１００／心拍数：８３／・・」などの形式であり、身体情報データを種類別に識別可能な形式である。位置情報データは、従業員が存在する現時点の位置の緯度及び経度が「Ｘｎｎｎ：Ｙｎｎｎ」の形式で記録される。データ取得開始日時は、録音データ、及び身体情報データの取得が開始された日時が「ｙｙｙｙｍｍｄｄ ｈｈ：ｍｍ：ｓｓ」の形式で記録される。出社ステータスは、録音日時における従業員の勤務状態を示す、勤務中又は退勤済のいずれかの形式で記録される。出社ステータスは打刻システム１６から当該従業員ＩＤの打刻状況を受信することによって更新される。また、データベース２２上で、出社ステータスを確認することでデータ取得が行われているかを確認することができる。また、また出社ステータスが退勤済の場合は、これ以上、当該従業員ＩＤの従業員についてハラスメントが発生する可能性はないため、当該レコードをクリアしてもよい。

図８に、加害嫌疑発生記録テーブル５０Ａを示す。加害嫌疑発生記録テーブル５０Ａには、加害嫌疑ＩＤ、加害嫌疑者ＩＤ（従業員ＩＤ）、加害嫌疑区分、加害嫌疑内容、発生時刻、発生時位置情報データ、発生前後録音データが記録される。加害嫌疑区分には、加害の嫌疑が声量であるか、ＮＧワードであるかが記録される。加害嫌疑内容には、加害嫌疑区分に応じた内容が入り、例えば加害嫌疑区分が声量であれば声量の値である８４などが記録され、加害嫌疑区分がＮＧワードであれば、該当したＮＧワード（例えば、「バカ」など）が記録される。発生時位置情報データは、加害の嫌疑が発生した時点での加害嫌疑がかかる従業員の位置が記録される。発生前後録音データは、例えば、加害の嫌疑が発生した前後の数分間の録音データが記録される。なお、以下の説明では加害の嫌疑は第一の嫌疑とも記載する。

図９に、被害嫌疑発生記録テーブル５２Ａを示す。被害嫌疑発生記録テーブル５２Ａには、被害嫌疑ＩＤ、被害嫌疑者ＩＤ（従業員ＩＤ）、被害嫌疑区分、被害嫌疑内容、発生時刻、発生時位置情報データ、発生前後録音データが記録される。被害嫌疑区分には、被害の嫌疑が身体情報データのいずれにより判定されたかの内容が入り、例えば、脈拍、心拍数のいずれかが記録される。被害嫌疑内容には、被害嫌疑区分に応じた内容が入り、例えば被害嫌疑区分が脈拍であれば脈拍の値である１１３などが記録される。発生時位置情報データは、被害の嫌疑が発生した時点での被害の嫌疑がかかる従業員の位置が記録される。発生前後録音データは、例えば、被害の嫌疑が発生した前後の数分間の録音データが記録される。なお、以下の説明では被害の嫌疑は第二の嫌疑とも記載する。

図１０に、ハラスメント嫌疑発生記録通知テーブル５４Ａを示す。ハラスメント嫌疑発生記録通知テーブル５４Ａには、ハラスメント嫌疑ＩＤ、加害嫌疑ＩＤ、被害嫌疑ＩＤ、通知時刻が記録される。加害嫌疑ＩＤは、加害者の従業員ＩＤである。加害嫌疑ＩＤは、被害者の従業員ＩＤである。通知時刻は、加害者及び被害者の持つ機器１２に通知した時刻が記録される。

図１１に、ハラスメント判定テーブル５６Ａを示す。ハラスメント判定テーブル５６Ａには、ハラスメント嫌疑ＩＤ、ハラスメント判定者ＩＤ（従業員ＩＤ）、ハラスメント判定時刻、ハラスメント判定結果、ハラスメント判定理由が記録される。ハラスメント判定結果は、「○」、「×」などのハラスメントがあったかを識別可能な情報が記録される。ハラスメント判定理由には、ハラスメントが生じた理由が、例えば文章形式で記録される。

以上が、データベース２２の各種テーブルの説明である。なお、図３〜６に示したテーブルは予め規定された情報が記録されたテーブルであるが、図７〜１１に示したテーブルは、以下の各処理部の処理によって適宜更新され得る。

監視制御部２４は、打刻システム１６から受信した出社ステータスを受け付け、データベース２２の当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの出社ステータスを更新する。また、監視制御部２４は、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの出社ステータスが勤務中である従業員について、録音データ、及び身体情報データを取得して保存するように制御する。退勤済である従業員については、録音データ、及び身体情報データの保存を停止するように制御する。なお、日付変更等のタイミングで、容量削減のため、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの常時記録対象のデータである、録音データ、及び身体情報データをクリアする。このとき、後述する出社ステータスを参照し、退勤済の従業員ＩＤの録音データ、及び身体情報データについてのみクリアするようにすればよい。

第一嫌疑検出部２６は、機器１２から取得した録音データに基づいて、加害者のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出する。加害者が、第一の人物の一例である。例えば、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの録音データを参照して、録音データの声量が、声量違反基準テーブル４２Ａの基準値以上であったり、録音データの音声認識結果にＮＧワード基準テーブル４４ＡのＮＧワードが含まれる場合に、違反行動があったものとして第一の嫌疑を検出する。第一嫌疑検出部２６は、検出結果に基づいて、加害嫌疑発生記録テーブル５０Ａの加害嫌疑ＩＤ、加害嫌疑者ＩＤ（従業員ＩＤ）、加害嫌疑区分、加害嫌疑内容、発生時刻、発生時位置情報データ、及び発生前後録音データを更新する。

第二嫌疑検出部２８は、機器１２から取得した身体情報データに基づいて、被害者のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出する。被害者が、第二の人物の一例である。例えば、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの身体情報データを参照して、心拍数、及び脈拍のいずれかが、ストレス基準テーブル４６Ａの各身体情報データの基準値以上である場合に、ストレスが生じているものとして第二の嫌疑を検出する。第二嫌疑検出部２８は、検出結果に基づいて、被害嫌疑発生記録テーブル５２Ａの被害嫌疑ＩＤ、被害嫌疑者ＩＤ（従業員ＩＤ）、被害嫌疑区分、被害嫌疑内容、発生時刻、発生時位置情報データ、及び発生前後録音データを更新する。

ハラスメント検知部３０は、第一の嫌疑の検出時期と第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び加害者に関して取得した照合情報と被害者に関して取得した照合情報との照合結果に基づいて、加害者と被害者との間におけるハラスメントの発生を検知する。第一の嫌疑の検出時期と第二の嫌疑の検出時期との照合結果は、例えば、加害嫌疑発生記録テーブル５０Ａ、及び被害嫌疑発生記録テーブル５２Ａの発生時刻が数分間などの期間で部分的に一致するかを照合する。加害者に関して取得した照合情報と被害者に関して取得した照合情報との照合結果は、例えば、加害嫌疑発生記録テーブル５０Ａ、及び被害嫌疑発生記録テーブル５２Ａの発生時位置情報データが所定の範囲内、例としては１０メートル以内であるかを照合する。また、加害嫌疑発生記録テーブル５０Ａにおける第一の嫌疑の検出時期の発生前後録音データと、被害嫌疑発生記録テーブル５２Ａにおける第二の嫌疑の検出時期の発生前後録音データとが類似するかを一般的な音声照合技術を用いて照合する。ハラスメント検知部３０は、これらの照合の結果、例えば、発生時刻が部分一致しており、発生時位置情報データが所定の範囲内で、発生前後録音データが類似している場合に、加害者と被害者との間におけるハラスメントが発生しているものと検知する。ハラスメント検知部３０はハラスメントの発生を検知した場合には、ハラスメント嫌疑発生記録通知テーブル５４Ａを更新し、加害者及び被害者の持つ機器１２にハラスメントの発生があったことを通知する。

ハラスメント判定部３２は、第一の嫌疑の検出時期における加害者に関して取得した第一録音データ、及び第二の嫌疑の検出時期における第二の人物に関して取得した第二録音データを、端末１８で再生させるために、通信部２０から端末１８に送信する。なお、いずれか一方の録音データだけ再生させるようにしてもよい。また、ハラスメント判定部３２は、端末１８から、ハラスメントの判定結果の入力を受け付け、ハラスメント判定テーブル５６Ａを更新する。

サーバ１４は、例えば図１２に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）５１と、一時記憶領域としてのメモリ５２と、不揮発性の記憶部５３とを備える。また、コンピュータ５０は、入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）５４と、記憶媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するRead/Write（Ｒ／Ｗ）部５５と、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）５６とを備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力装置５４、Ｒ／Ｗ部５５、及び通信Ｉ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。

記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、Solid State Drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータ５０をサーバ１４として機能させるためのハラスメント検知プログラム６０が記憶される。ハラスメント検知プログラム６０は、通信プロセス６２と、監視制御プロセス６３と、第一嫌疑検出プロセス６４と、第二嫌疑検出プロセス６５と、ハラスメント検知プロセス６６と、ハラスメント判定プロセス６７とを有する。また、記憶部６０は、データベース２２に保持される情報が記憶される情報記憶領域６８を有する。

ＣＰＵ５１は、ハラスメント検知プログラム６０を記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、ハラスメント検知プログラム６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、通信プロセス６２を実行することで、図２に示す通信部２０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、監視制御プロセス６３を実行することで、図２に示す監視制御部２４として動作する。また、ＣＰＵ５１は、第一嫌疑検出プロセス６４を実行することで、図２に示す第一嫌疑検出部２６として動作する。また、ＣＰＵ５１は、第二嫌疑検出プロセス６５を実行することで、図２に示す第二嫌疑検出部２８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、ハラスメント検知プロセス６６を実行することで、図２に示すハラスメント検知部３０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、ハラスメント判定プロセス６７を実行することで、図２に示すハラスメント判定部３２として動作する。これにより、ハラスメント検知プログラム６０を実行したコンピュータ５０が、サーバ１４として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ５１はハードウェアである。

なお、ハラスメント検知プログラム６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはApplication Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）等で実現することも可能である。

次に、本実施形態に係るハラスメント検知システム１０の作用として、サーバ１４のハラスメント検知処理について図１３のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ１００で、第一嫌疑検出部２６は、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの録音データを参照し、加害者のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出する。

ステップＳ１０２で、第二嫌疑検出部２８は、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの身体情報データを参照し、被害者のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出する。

ステップＳ１０４で、ハラスメント検知部３０は、照合結果に基づいて、加害者と被害者との間におけるハラスメントの発生を検知する。照合結果は、第一の嫌疑の検出時期と第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び加害者に関して取得した照合情報と被害者に関して取得した照合情報に基づくものである。ハラスメントの発生を検知した場合には、加害者及び被害者に所定の通知を行う。

なお、上記ステップＳ１００〜ステップＳ１０４の処理は、各処理部において、別個に繰り返されているものとする。

次に、ステップＳ１００の第一嫌疑検出部２６の処理の詳細について図１４のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ２００で、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの録音データを参照し、声量違反基準テーブル４２Ａの値と比較する。

ステップＳ２０２で、声量違反基準テーブル４２Ａの基準値以上の声量が発生したかを判定し、発生していればステップＳ２０８へ移行し、発生していなければステップＳ２０４へ移行する。

ステップＳ２０４で、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの録音データを音声認識し、音声認識結果とＮＧワード基準テーブル４４ＡのＮＧワードとを比較する。

ステップＳ２０６で、ＮＧワード基準テーブル４４ＡのＮＧワードに合致する音声が発生したかを判定し、発生していればステップＳ２０８へ移行し、発生していなければステップＳ２００に戻って、一定間隔の後に処理を繰り返す。

ステップＳ２０８で、検出結果に基づいて、加害嫌疑発生記録テーブル５０Ａを更新し、ステップＳ２００に戻って、一定間隔の後に処理を繰り返す。

次に、ステップＳ１０２の第二嫌疑検出部２８の処理の詳細について図１５のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ３００で、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの身体情報データを参照し、ストレス基準テーブル４６Ａの各身体情報データの基準値と比較する。

ステップＳ３０２で、ストレス基準テーブル４６Ａの各身体情報データの基準値以上となる状態が発生したかを判定し、発生していればステップＳ３０４へ移行し、発生していなければステップＳ３００に戻って、一定間隔の後に処理を繰り返す。

ステップＳ３０４で、検出結果に基づいて、被害嫌疑発生記録テーブル５２Ａを更新し、ステップＳ３００に戻って、一定間隔の後に処理を繰り返す。

次に、ステップＳ１０４のハラスメント検知部３０の処理の詳細について図１６のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ４００で、加害嫌疑発生記録テーブル５０Ａと被害嫌疑発生記録テーブル５２Ａとを比較して、発生時刻、発生時位置情報データ、及び発生前後録音データを照合する。
発生時刻が数分間などの期間で部分的に一致しているかを判定する。一致していればステップＳ４０４へ移行し、一致していなければステップ４００に戻って、一定間隔の後に処理を繰り返す。

ステップＳ４０４で、ステップＳ４００の照合により、加害嫌疑発生記録テーブル５０Ａ、及び被害嫌疑発生記録テーブル５２Ａの照合結果が所定の条件を満たすかを判定する。条件を満たしていればステップＳ４０６へ移行し、条件を満たしていなければステップ４００に戻って、一定間隔の後に処理を繰り返す。発生位置情報データが所定の範囲内である、発生前後録音データが類似する、のいずれかの条件を満たすことである。なお、所定の条件を、全ての条件を満たす場合にしてもよい。このように、複数の照合結果を用いて、ハラスメントの発生を検知することにより、ハラスメントの検知を行う職場内の状況に応じて、最適な検知の手法を選択することができる。

ステップＳ４０６で、ハラスメント嫌疑発生記録通知テーブル５４Ａを更新し、加害者及び被害者の持つ機器１２にハラスメントの発生があったことを通知して、ステップ４００に戻って、一定間隔の後に処理を繰り返す。

次に、サーバ１４の監視制御部２４の作用について図１７のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ５００で、出社ステータスの更新を受け付けたかを判定する。

ステップＳ５０２で、出社ステータスの更新を受け付けた従業員ＩＤについて、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａの出社ステータスを更新する。出社ステータスは、勤務中か退勤済かのいずれかである。

ステップＳ５０４で、ステップＳ５０２で更新した出社ステータスが勤務中かを判定し、勤務中であればステップＳ５０６へ移行し、勤務中でなければステップＳ５０８へ移行する。

ステップＳ５０６で、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａへの当該従業員ＩＤの録音データ、及び身体情報データの記録を開始し、ステップ５００に戻って処理を繰り返す。

ステップＳ５０８で、当日音声身体情報記録テーブル４８Ａへの当該従業員ＩＤの録音データ、及び身体情報データの記録を停止し、ステップ５００に戻って処理を繰り返す。

次に、サーバ１４のハラスメント判定部３２の作用について図１８のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ６００で、第一の嫌疑の検出時期における加害者に関して取得した第一録音データ、及び第二の嫌疑の検出時期における第二の人物に関して取得した第二録音データを、端末１８で再生させるために、通信部２０から端末１８に送信する。

ステップＳ６０２で、ハラスメントの判定結果を受信したか判定し、受信した場合にはステップＳ６０４へ移行し、受信していない場合には当該判定を繰り返す。

ステップＳ６０４で、ステップＳ６０２で受信したハラスメントの判定結果に基づいて、ハラスメント判定テーブル５６Ａを更新する。

図１９及び図２０に、ハラスメントの判定の確認及び入力を行う端末１８の画面の一例を示す。図１９では、ハラスメントの発生が検知された嫌疑情報一覧が表示され、「詳細」ボタンを押下して図２０の判定画面に遷移できる。図２０の判定画面では、録音データ、及び身体情報データの嫌疑のある情報が表示され、「再生」ボタンを押下して発生前後録音データを再生することができる。また、判定結果の選択、及び判定の理由の入力を行うことができる。

以上説明したように、本実施形態に係るハラスメント検知システムによれば、第一の人物に関して取得した音声データに基づいて、第一の人物のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出する。第二の人物に関して取得した身体情報データに基づいて、第二の人物のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出する。第一の嫌疑の検出時期と第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び第一の人物に関して取得した照合情報と第二の人物に関して取得した照合情報との照合結果に基づいて、第一の人物と第二の人物との間におけるハラスメントの発生を検知する。このため、ハラスメントの発生を適切に検知することができる。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
第一の人物に関する音声データ、及び前記第一の人物と第二の人物との位置を照合するための照合情報であって、前記第一の人物に関する照合情報を取得し、
前記第二の人物に関する、身体情報データ、及び前記照合情報を取得し、
前記第一の人物に関して取得した音声データに基づいて、前記第一の人物のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出し、
前記第二の人物に関して取得した身体情報データに基づいて、前記第二の人物のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出し、
前記第一の嫌疑の検出時期と前記第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び前記第一の人物に関して取得した照合情報と前記第二の人物に関して取得した照合情報との照合結果に基づいて、前記第一の人物と前記第二の人物との間におけるハラスメントの発生を検知する、
ハラスメント検知プログラム。

（付記２）
前記第一の人物に関して取得した照合情報として、前記第一の人物に関して取得した音声データから、前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物に関する第一音声データを取得し、
前記第二の人物に関して取得した照合情報として、前記第二の人物に関して取得した音声データから、前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物に関する第二音声データを取得し、
前記第一音声データと前記第二音声データとの一致度に基づいて、前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物の位置と、前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物の位置とを照合する付記１に記載のハラスメント検知プログラム。

（付記３）
前記第一の人物に関して取得した照合情報として、前記第一の嫌疑の発生位置を検出し、
前記第二の人物に関して取得した照合情報として、前記第二の嫌疑の発生位置を検出する付記１又は付記２に記載のハラスメント検知プログラム。

（付記４）
前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物に関して取得した第一音声データ及び前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物に関して取得した第二音声データの少なくとも一方を再生させ、
ハラスメントの判定結果の入力を受け付ける付記１〜付記３の何れかに記載のハラスメント検知プログラム。

（付記５）
前記音声データ及び前記身体情報データは、前記第一の人物及び前記第二の人物が所定の状態にある場合に取得する付記１〜付記４の何れかに記載のハラスメント検知プログラム。

（付記６）
前記第一の嫌疑は、前記音声データの声量及び所定のワードに基づいて検出する付記１〜付記５の何れかに記載のハラスメント検知プログラム。

（付記７）
前記第二の嫌疑は、前記身体情報データの脈拍又は心拍数に基づいて検出する付記１〜付記６の何れかに記載のハラスメント検知プログラム。

（付記８）
前記ハラスメントの発生を検知した場合に、前記第一の人物及び前記第二の人物の各々に対して、前記ハラスメントの発生を通知する付記１〜付記７の何れかに記載のハラスメント検知プログラム。

（付記９）
第一の人物に対応する機器から、第一の人物に関する音声データ、及び前記第一の人物と第二の人物との位置を照合するための、前記第一の人物に関する照合情報と、第二の人物に対応する機器から、第二の人物に関する身体情報データ、及び前記第二の人物に関する前記照合情報とを取得する取得部と、
前記第一の人物に関して取得した音声データに基づいて、前記第一の人物のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出し、前記第二の人物に関して取得した身体情報データに基づいて、前記第二の人物のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出する検出部と、
前記第一の嫌疑の検出時期と前記第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び前記第一の人物に関して取得した照合情報と前記第二の人物に関して取得した照合情報との照合結果に基づいて、前記第一の人物と前記第二の人物との間におけるハラスメントの発生を検知する検知部と、
を有することを特徴とするハラスメント検知システム。

（付記１０）
前記第一の人物に関して取得した照合情報として、前記第一の人物に関して取得した音声データから、前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物に関する第一音声データを取得し、
前記第二の人物に関して取得した照合情報として、前記第二の人物に関して取得した音声データから、前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物に関する第二音声データを取得し、
前記第一音声データと前記第二音声データとの一致度に基づいて、前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物の位置と、前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物の位置とを照合する付記９に記載のハラスメント検知システム。

（付記１１）
前記第一の人物に関して取得した照合情報として、前記第一の嫌疑の発生位置を検出し、
前記第二の人物に関して取得した照合情報として、前記第二の嫌疑の発生位置を検出する付記９又は付記１０に記載のハラスメント検知システム。

（付記１２）
前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物に関して取得した第一音声データ及び前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物に関して取得した第二音声データの少なくとも一方を再生させ、
ハラスメントの判定結果の入力を受け付ける付記９〜付記１１の何れかに記載のハラスメント検知システム。

（付記１３）
前記音声データ及び前記身体情報データは、前記第一の人物及び前記第二の人物が所定の状態にある場合に取得する付記９〜付記１２の何れかに記載のハラスメント検知システム。

（付記１４）
前記ハラスメントの発生を検知した場合に、前記第一の人物及び前記第二の人物の各々に対して、前記ハラスメントの発生を通知する付記９〜付記１３の何れかに記載のハラスメント検知システム。

（付記１５）
第一の人物に関する音声データ、及び前記第一の人物と第二の人物との位置を照合するための照合情報であって、前記第一の人物に関する照合情報を取得し、
前記第二の人物に関する、身体情報データ、及び前記照合情報を取得し、
前記第一の人物に関して取得した音声データに基づいて、前記第一の人物のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出し、
前記第二の人物に関して取得した身体情報データに基づいて、前記第二の人物のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出し、
前記第一の嫌疑の検出時期と前記第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び前記第一の人物に関して取得した照合情報と前記第二の人物に関して取得した照合情報との照合結果に基づいて、前記第一の人物と前記第二の人物との間におけるハラスメントの発生を検知する、
ハラスメント検知方法。

（付記１６）
前記第一の人物に関して取得した照合情報として、前記第一の人物に関して取得した音声データから、前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物に関する第一音声データを取得し、
前記第二の人物に関して取得した照合情報として、前記第二の人物に関して取得した音声データから、前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物に関する第二音声データを取得し、
前記第一音声データと前記第二音声データとの一致度に基づいて、前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物の位置と、前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物の位置とを照合する付記１５に記載のハラスメント検知方法。

（付記１７）
前記第一の人物に関して取得した照合情報として、前記第一の嫌疑の発生位置を検出し、
前記第二の人物に関して取得した照合情報として、前記第二の嫌疑の発生位置を検出する付記１５又は付記１６に記載のハラスメント検知方法。

（付記１８）
前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物に関して取得した第一音声データ及び前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物に関して取得した第二音声データの少なくとも一方を再生させ、
ハラスメントの判定結果の入力を受け付ける付記１５〜付記１７の何れかに記載のハラスメント検知方法。

（付記１９）
前記音声データ及び前記身体情報データは、前記第一の人物及び前記第二の人物が所定の状態にある場合に取得する付記１５〜付記１８の何れかに記載のハラスメント検知方法。

（付記２０）
前記ハラスメントの発生を検知した場合に、前記第一の人物及び前記第二の人物の各々に対して、前記ハラスメントの発生を通知する付記１５〜付記１９の何れかに記載のハラスメント検知方法。

４ ネットワーク
１０ ハラスメント検知システム
１２ 機器
１４ サーバ
１６ 打刻システム
１８ 端末
２０ 通信部
２２ データベース
２４ 監視制御部
２６ 第一嫌疑検出部
２８ 第二嫌疑検出部
３０ ハラスメント検知部
３２ ハラスメント判定部
５０ コンピュータ
５１ ＣＰＵ
５２ メモリ
５３ 記憶部
５９ 記憶媒体
６０ ハラスメント検知プログラム

Claims (10)

1. 第一の人物に関する音声データ、及び前記第一の人物と第二の人物との位置を照合するための照合情報であって、前記第一の人物に関する照合情報を取得し、
   前記第二の人物に関する、身体情報データ、及び前記照合情報を取得し、
   前記第一の人物に関して取得した音声データに基づいて、前記第一の人物のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出し、
   前記第二の人物に関して取得した身体情報データに基づいて、前記第二の人物のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出し、
   前記第一の嫌疑の検出時期と前記第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び前記第一の人物に関して取得した照合情報と前記第二の人物に関して取得した照合情報との照合結果に基づいて、前記第一の人物と前記第二の人物との間におけるハラスメントの発生を検知する、
   ハラスメント検知プログラム。
2. 前記第一の人物に関して取得した照合情報として、前記第一の人物に関して取得した音声データから、前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物に関する第一音声データを取得し、
   前記第二の人物に関して取得した照合情報として、前記第二の人物に関して取得した音声データから、前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物に関する第二音声データを取得し、
   前記第一音声データと前記第二音声データとの一致度に基づいて、前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物の位置と、前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物の位置とを照合する請求項１に記載のハラスメント検知プログラム。
3. 前記第一の人物に関して取得した照合情報として、前記第一の嫌疑の発生位置を検出し、
   前記第二の人物に関して取得した照合情報として、前記第二の嫌疑の発生位置を検出する請求項１又は請求項２に記載のハラスメント検知プログラム。
4. 前記第一の嫌疑の検出時期における前記第一の人物に関して取得した第一音声データ及び前記第二の嫌疑の検出時期における前記第二の人物に関して取得した第二音声データの少なくとも一方を再生させ、
   ハラスメントの判定結果の入力を受け付ける請求項１〜請求項３の何れか１項に記載のハラスメント検知プログラム。
5. 前記音声データ及び前記身体情報データは、前記第一の人物及び前記第二の人物が所定の状態にある場合に取得する請求項１〜請求項４の何れか１項に記載のハラスメント検知プログラム。
6. 前記第一の嫌疑は、前記音声データの声量及び所定のワードに基づいて検出する請求項１〜請求項５の何れか１項に記載のハラスメント検知プログラム。
7. 前記第二の嫌疑は、前記身体情報データの脈拍又は心拍数に基づいて検出する請求項１〜請求項６の何れか１項に記載のハラスメント検知プログラム。
8. 前記ハラスメントの発生を検知した場合に、前記第一の人物及び前記第二の人物の各々に対して、前記ハラスメントの発生を通知する請求項１〜請求項７の何れか１項に記載のハラスメント検知プログラム。
9. 第一の人物に対応する機器から、第一の人物に関する音声データ、及び前記第一の人物と第二の人物との位置を照合するための、前記第一の人物に関する照合情報と、第二の人物に対応する機器から、第二の人物に関する身体情報データ、及び前記第二の人物に関する前記照合情報とを取得する取得部と、
   前記第一の人物に関して取得した音声データに基づいて、前記第一の人物のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出し、前記第二の人物に関して取得した身体情報データに基づいて、前記第二の人物のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出する検出部と、
   前記第一の嫌疑の検出時期と前記第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び前記第一の人物に関して取得した照合情報と前記第二の人物に関して取得した照合情報との照合結果に基づいて、前記第一の人物と前記第二の人物との間におけるハラスメントの発生を検知する検知部と、
   を有することを特徴とするハラスメント検知システム。
10. 第一の人物に関する音声データ、及び前記第一の人物と第二の人物との位置を照合するための照合情報であって、前記第一の人物に関する照合情報を取得し、
    前記第二の人物に関する、身体情報データ、及び前記照合情報を取得し、
    前記第二の人物に関する身体情報データ、及び前記照合情報を取得し、
    前記第一の人物に関して取得した音声データに基づいて、前記第一の人物のハラスメントに関する第一の嫌疑を検出し、
    前記第二の人物に関して取得した身体情報データに基づいて、前記第二の人物のハラスメントに関する第二の嫌疑を検出し、
    前記第一の嫌疑の検出時期と前記第二の嫌疑の検出時期との照合結果、及び前記第一の人物に関して取得した照合情報と前記第二の人物に関して取得した照合情報との照合結果に基づいて、前記第一の人物と前記第二の人物との間におけるハラスメントの発生を検知する、
    ハラスメント検知方法。