JP2020052664A - 作業管理装置、その制御方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】グループの管理者などの負担を軽減する作業管理装置、その制御方法及びプログラムを提供する。【解決手段】作業管理システムにおいて、作業管理端末としてのサーバ装置は、作業者の映像または操作ログから作業対象を特定する作業分類処理と、作業者の映像または操作ログから作業者の感情を示す情報を推定する感情推定処理と、作業分類処理により特定される作業対象に対する作業中における作業者の複数の感情を示す情報を、感情推定処理から取得して保持し、保持される複数の感情を示す情報から、作業中の感情を代表する情報である代表感情を示す情報を取得する感情設定処理と、代表感情を示す情報を特定手段が特定した作業対象に対応付けるレポートを生成するレポート生成処理と、を実行する。【選択図】図２

Description

本発明は、作業管理装置に関する。

近年、グループの管理者が効率よくグループ内の作業者の進捗や状態を把握するために、作業者の作業状態を可視化することが考えられている。特許文献１では、作業者が作業する情報をあらかじめデータベースに登録し、データベースに登録された作業の情報と作業者のコンピュータに対する操作とを比較して作業を分類し、時間情報とともに記録する。特許文献２では、作業者の表情をカメラで撮影し、取得した表情画像を元に作業者が抱いた感情を推定する。これらの装置で自動的に得られる情報を表示することにより、グループの管理者や作業者に過度な負担をかけることなく、作業者の作業状況を可視化することが可能になる。

特開２０１３−０３７４７８号公報 特開２０１６−１４９０６３号公報

しかしながら、特許文献１で可視化できる情報は、各作業についての作業時間にとどまる。また、特許文献２で可視化できる情報は、各作業者の作業中の感情にとどまる。このため、グループの管理者は、これらにより個別に提供される情報を自らの判断で対応付けて突き合わせなければ、たとえば各作業での作業者の感情を把握することはできない。各作業での作業者の感情を把握するために時間がかかってしまう。このように、作業管理装置では、グループの管理者などの負担を軽減することが求められている。

本発明に係る作業管理装置は、作業者の映像または操作ログから作業対象を特定する特定手段と、作業者の映像または操作ログから作業者の感情を示す情報を推定する推定手段と、前記特定手段により特定される作業対象に対する作業中における作業者の複数の感情を示す情報を前記推定手段から取得して保持する保持手段と、前記保持手段により保持される複数の感情を示す情報から、作業中の感情を代表する代表感情を示す情報を取得する取得手段と、前記代表感情を示す情報を前記特定手段により特定した作業対象に対応付けるレポートを生成する生成手段と、を有する。

本発明では、グループの管理者などの負担を軽減することができる。

本発明の第一実施形態に係る作業管理端末４を含む作業管理システムの一例の構成図である。 図１の作業管理端末としてのサーバ装置によるレポートデータの生成処理の流れを示すフローチャートである。 レポートデータを生成するために設定する生成レポートの設定画面である。 作業中の作業対象と感情との対応付けの方法を説明する図である。 感情の分類および種類の一例の説明図である。 レポートデータのデータ構造の具体例の説明図である。 レポートデータの種類に応じた代表感情を示す情報の取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。 レポートデータの閲覧要求の流れを示すフローチャートである。 レポートデータを閲覧する際での閲覧レポートの設定画面である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。しかしながら、以下の実施形態に記載されている構成はあくまで例示に過ぎず、本発明の範囲は実施形態に記載されている構成によって限定されることはない。

［第一実施形態］
図１は、本発明の第一実施形態に係る作業管理端末４を含む作業管理システム１の一例の構成図である。図１の作業管理システム１は、複数のモニタリング端末２、作業管理装置としてのサーバ装置３、管理端末４、およびこれらが接続されるネットワーク５、を有する。作業管理システム１において、モニタリング端末２は、モニタリング対象である作業者ＭＷが使用する。モニタリング端末２は、作業者ＭＷの作業状況に関するデータを自動的に収集してサーバ装置３へ送信する。サーバ装置３は、モニタリング端末２から受信した各作業者ＭＷの作業状況のデータを蓄積する。サーバ装置３は、蓄積した作業状況のデータを分析し、自動的にレポートデータを生成する。管理端末４は、複数の作業者ＭＷにより構成されるグループを管理する管理者ＭＬが使用する。管理端末４は、サーバ装置３からレポートデータを取得し、表示する。

図１のモニタリング端末２は、制御部１００、カメラ１１０、キーボード１１１、マウスデバイス１１３、ディスプレイ１１４、マイクロホン１１５、を有するコンピュータ装置である。制御部１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、ＨＤＤ１０４、Ｉ／Ｆ部１０５、Ｎ／Ｗ部１０６、およびこれらが接続されるシステムバス１０７、を有する。ディスプレイ１１４は、作業者ＭＷに対して映像を表示する出力装置である。キーボード１１１およびマウスデバイス１１３は、モニタリング端末２を操作する作業者ＭＷが操作する入力装置である。キーボード１１１およびマウスデバイス１１３は、操作による入力データを出力する。カメラ１１０は、たとえばデジタルビデオカメラである。カメラ１１０は、モニタリング端末２を操作する作業者ＭＷの作業状況を撮像し、撮像データを出力する。マイクロホン１１５は、モニタリング端末２を操作する作業者ＭＷや周囲の人の音声を作業状況として取得し、音声データを出力する。Ｉ／Ｆ部１０５は、モニタリング端末２としてのコンピュータ装置の周辺機器インタフェースである。Ｉ／Ｆ部１０５には、カメラ１１０、キーボード１１１、マウスデバイス１１３、ディスプレイ１１４、マイクロホン１１５、が接続される。Ｎ／Ｗ部１０６は、ネットワーク５に接続される。Ｎ／Ｗ部１０６は、ネットワーク５に接続される他の装置との間でデータを送受する。ＲＯＭ１０３およびＨＤＤ１０４は、モニタリング端末２の記録装置を構成する。ＲＯＭ１０３およびＨＤＤ１０４は、作業に利用されるプログラムおよびデータを記憶する。ＲＡＭ１０２は、たとえば揮発性の半導体メモリであり、ＣＰＵ１０１にワークエリアを提供する。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３およびＨＤＤ１０４からＲＡＭ１０２へプログラムを読み込んで展開し、実行する。これにより、モニタリング端末２としてのコンピュータ装置を制御する制御部１００が実現される。

モニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、たとえば作業者ＭＷが文書作成ソフトをする場合、インタフェースを通じてディスプレイ１１４に文章作成のための作業画面を表示する。モニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、キーボード１１１およびマウスデバイス１１３から操作による入力データを取得し、入力データに応じた文章作成処理を実行する。これにより、作業に係る文章データが生成される。制御部１００は、文章データをＨＤＤ１０４に保存する。また、作業者ＭＷがモニタリング端末２の電源を投入すると、モニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、作業者ＭＷがモニタリング端末２を使用している場合、カメラ１１０およびマイクロホン１１５を動作させる。カメラ１１０は、作業者ＭＷの作業の様子を撮像する。マイクロホン１１５は、作業者ＭＷの作業中の音声を録音する。また、モニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、キーボード１１１、マウスデバイス１１３、カメラ１１０、マイクロホン１１５から周期的にリアルタイムのデータを取得して、作業者ＭＷの作業状況を収集する。モニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、収集したデータをＮ／Ｗ部１０６からサーバ装置３へ送信する。送信される収集データには、操作による入力データ、撮像データ、音声データ、が含まれる。ここで、操作による入力データは、たとえば、操作の有無を示すデータでよい。操作による入力データは、操作されたキーの種類やマウスデバイス１１３の移動量などといった細かな操作データを含まなくてよい。

サーバ装置３は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、ＨＤＤ１０４、Ｎ／Ｗ部１０６、およびこれらが接続されるシステムバス１０７、を有するコンピュータ装置である。これらのサーバ装置３の各構成要素は、モニタリング端末２としてのコンピュータ装置における同名の構成要素と同様であり、同一の符号を使用してその説明を省略する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、管理者ＭＬの操作により、ＨＤＤ１０４からＲＡＭ１０２へプログラムを読み込んで展開し、実行する。これにより、サーバ装置３としてのコンピュータ装置を制御する制御部１００が実現される。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、Ｎ／Ｗ部１０６が受信する収集データを、ＨＤＤ１０４に保存する。これにより、ＨＤＤ１０４には、モニタリング端末２を使用する作業者ＭＷの作業状況に関するデータが蓄積して保存される。作業状況に関するデータには、作業者ＭＷの作業中の映像や、操作ログが含まれる。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、蓄積した収集データに基づいて、複数の作業者ＭＷについての作業を管理するためのデータを生成する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、たとえば作業者ＭＷが作業する作業対象についてのレポートデータを生成する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、生成したレポートデータなどをＨＤＤ１０４に保存する。これにより、ＨＤＤ１０４には、モニタリング端末２を使用する作業者ＭＷの作業状況に関するレポートデータが蓄積して保存される。

管理端末４は、モニタリング端末２と同様の構成を有するコンピュータ装置である。すなわち、管理端末４は、制御部１００、カメラ１１０、キーボード１１１、マウスデバイス１１３、ディスプレイ１１４、マイクロホン１１５、を有する。制御部１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、ＨＤＤ１０４、Ｉ／Ｆ部１０５、Ｎ／Ｗ部１０６、およびこれらが接続されるシステムバス１０７、を有する。これらのサーバ装置３の各構成要素は、モニタリング端末２としてのコンピュータ装置における同名の構成要素と同様であり、同一の符号を使用してその説明を省略する。管理端末４のＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３またはＨＤＤ１０４からＲＡＭ１０２へプログラムを読み込んで展開し、実行する。これにより、管理端末４としてのコンピュータ装置を制御する制御部１００が実現される。管理端末４のＣＰＵ１０１は、Ｎ／Ｗ部１０６を用いて、サーバ装置３からレポートデータや収集データを取得する。管理端末４のＣＰＵ１０１は、取得したたとえばレポートデータを表示する画面を、ディスプレイ１１４に表示する。複数の作業者ＭＷによるグループを管理する管理者ＭＬは、自動的に取集されたデータに基づいて生成されて管理端末４に表示されるレポートにより、各作業者ＭＷによる各作業についての作業状況を把握できる。

図２は、図１の作業管理端末４としてのサーバ装置３によるレポートデータの生成処理の流れを示すフローチャートである。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４からＲＡＭ１０２へプログラムを読み込んで展開して実行する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図２の処理を実行する。また、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図２の処理中においても、図２の処理と平行して、モニタリング端末２から収集データをリアルタイムで取得し、ＨＤＤ１０４に保存する。図２のステップＳ２０１において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、作業中におけるリアルタイムの作業分類処理を実行する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、モニタリング端末２からリアルタイムで送られてきた各種の収集データを用いて、作業分類処理を実行する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、作業者ＭＷの作業対象の情報のデータベースを予めＨＤＤ１０４に記録しており、この情報と収集データに含まれるたとえば映像や操作ログとを比較することにより、作業者ＭＷの作業対象を特定する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、特定した作業対象と、作業の開始時刻および終了時刻を含む作業期間の情報とを対応付けて作業記録データを生成し、ＨＤＤ１０４に記録する。作業記録データには、たとえば後述する図４に示すように、作業者名および作業日の情報３０１（ａ）、３０１（ｂ）、３０１（ｃ）、が記録される。また、作業記録データには、各作業対象であるタスク名並びに作業の開始時刻および終了時刻の情報３０３（ａ）、３０３（ｂ）、３０３（ｃ）、が記録される。ステップＳ２０２において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、作業中におけるリアルタイムの感情推定処理を実行する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、モニタリング端末２からリアルタイムで送られてきた各種の収集データを用いて、感情推定処理を実行する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、収集データに含まれる映像または操作ログから作業者ＭＷの表情を認識し、表情の特徴を検出する。この表情の特徴に基づいて、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、作業期間にて作業者ＭＷが示した感情を示す情報を推定し、撮像データの時刻情報とともにＨＤＤ１０４に記録する。作業記録データには、たとえば後述する図４に示すように、作業者ＭＷの各時刻での複数の感情を示す情報の情報３０２（ａ）、３０２（ｂ）、３０２（ｃ）が、追加して記録される。ＨＤＤ１０４は、作業対象に対する作業中における作業者ＭＷの複数の感情を示す情報をＣＰＵ１０１から取得して保持する。ここで、感情推定処理が推定する感情を示す情報の種類は、感情推定処理のアルゴリズムに依存するものであり、本実施形態においても厳密な定義は必要ないが、たとえば後述する図５に分類されているものでよい。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、感情推定処理により、図５の第一列の分類欄４０１のように、［感情１］、［感情２］、［感情３］の３種類の感情を示す情報を推定する。なお、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図５の第二列の分類欄４０２のように、［Positive］、［Normal］、［Negative］の３種類の感情を示す情報を推定してもよい。また、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図５の第三列の分類欄４０３に列記している例のように、たとえば［喜び］、［悲しみ］、［熱中］、［不安］といった３以上の種類の感情を示す情報を推定してもよい。後述する図４（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、図５の第二列の分類欄４０２による感情を示す情報の分類の例である。図４（ｄ）は、図５の第三列の分類欄４０３による感情を示す情報の分類の例である。図４の各図では、作業対象である複数のタスクの作業期間と、感情を示す情報に基づく複数種類の感情の時間帯とが、同一の時間軸にて対応付けられている。ステップＳ２０３において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、レポートデータを生成する要求があるか否かを判断する。レポートデータ生成要求は、たとえば管理端末４からのレポートデータ生成要求である。管理端末４は、たとえば管理者ＭＬが、自分が管理する複数人の作業者ＭＷからなるチームの状態を表すチームレポートデータの生成を行いたい場合に、レポートデータの生成要求を送信する。また、管理端末４は、たとえば管理者ＭＬが自分の管理する作業者ＭＷの個人の状態を表す日報や週報の生成を行いたい場合に、レポートデータの生成要求を送信する。また、管理端末４は、たとえば作業者ＭＷが自分の状態を管理者ＭＬに伝えるための日報や週報の生成を行いたい場合に、レポートデータの生成要求を送信する。このレポートデータの生成要求は、モニタリング端末２から送信されてもよい。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、管理端末４からレポートデータ生成要求を受信してＨＤＤ１０４に保存する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４に基づいて、レポートデータを生成する要求があるか否かを判断する。作業者ＭＷもしくは管理者ＭＬがレポートデータ生成要求を行うと、管理端末４またはモニタリング端末２のディスプレイ１１４には、生成レポートの設定画面が表示される。

図３は、レポートデータを生成するために設定する生成レポートの設定画面である。図３の生成レポートの設定画面の選択欄７０１において、レポートデータ生成要求者としての作業者ＭＷもしくは管理者ＭＬは、生成するレポートデータの対象者または対象グループを設定する。また、設定画面の選択欄７０２において、レポートデータ生成要求者は、レポートデータの生成を行う対象者を設定する。レポートデータ生成要求者が作業者ＭＷであって、選択欄７０１において個人が選択されている場合、選択欄７０２には、レポートデータ生成要求者の名前が表示される。レポートデータ生成要求者が管理者ＭＬであって、選択欄７０１において個人が選択されている場合、選択欄７０２には、管理者ＭＬが管理している作業者ＭＷの名前のリストが選択可能に表示される。レポートデータ生成要求者が管理者ＭＬであって、選択欄７０１においてグループが選択されている場合、選択欄７０２には、管理者ＭＬが管理しているグループのチーム名のリストが選択可能に表示される。また、設定画面の選択欄７０３において、レポートデータ生成要求者は、生成するレポートデータの種別を設定する。ここでは、日報、週報、月報が選択可能である。また、設定画面の選択欄７０４において、レポートデータ生成要求者は、レポートする期間の開始タイミングであるレポートデータの開始日を設定する。以上の操作により、生成するレポートデータの設定が完了する。たとえばレポートデータ生成要求者が作業者ＭＷの場合、自身を個人として選択して、自身の日報や週報についてのレポートデータを生成するように設定できる。レポートデータ生成要求者が管理者ＭＬの場合、個人もしくはチームを選択し、選択した作業者ＭＷやチームについての日報や週報のレポートデータを生成するように設定できる。その後、プレビュ表示７０５が押下されると、管理端末４またはモニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、以上の設定に基づくレポートデータの生成要求を生成し、サーバ装置３へ送信する。図２のステップＳ２０３においてレポートデータの生成要求が無い場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ２０１へ戻す。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、レポートデータの生成要求があるまで、ステップＳ２０１からステップＳ２０３の処理を繰り返す。これにより、サーバ装置３には、過去から現時点までのリアルタイムの作業記録データが更新して蓄積される。ステップＳ２０３においてレポートデータの生成要求がある場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ２０４へ進める。ステップＳ２０４において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、判定結果を関連付ける。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０１での作業対象処理の結果と、ステップＳ２０２での感情推定処理の結果とを、時間情報を元に関連付ける。

図４は、作業中の作業対象と感情との対応付けの方法を説明する図である。図４に示すように、ステップＳ２０１での作業対象結果には、作業者名および作業日の情報３０１（ａ）、３０１（ｂ）、３０１（ｃ）、が含まれる。また、作業対象結果には、各作業対象であるタスク名並びに作業の開始時刻および終了時刻の情報３０３（ａ）、３０３（ｂ）、３０３（ｃ）、が含まれる。ステップＳ２０２での感情推定処理の結果には、時間情報とともに、感情推定結果３０２（ａ）、３０２（ｂ）、３０２（ｃ）が含まれる。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図４の各図に示すように、これらの結果を同一の時間軸上にプロットする。これにより、作業中の作業対象と感情とが時間軸上で対応付けられる。時間軸上で対応付けられることにより、作業者ＭＷがどの作業対象に対する作業を行っている期間中に、どのような感情を示す情報になったかが、特定できる。図４の作業中の作業対象と感情との対応付けの情報は、サーバ装置３のＨＤＤ１０４に記憶される収集データに含まれる。

図２のステップＳ２０５において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、感情設定処理を行う。感情設定処理において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、作業者ＭＷの感情を示す情報の状態を集約し、各作業対象の作業中における代表感情を示す情報を取得する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、各作業対象に対する作業の開始時刻と終了時刻とに基づいて、その作業期間内での複数の感情を示す情報をＨＤＤ１０４から取得する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４に保持されている複数の感情を示す情報から、作業中の代表感情を示す情報を取得する。ステップＳ２０８において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、レポート生成処理を行う。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、代表感情を示す情報を作業対象に対応付けたレポートデータを生成する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、生成したレポートデータを、ＨＤＤ１０４のデータベースに記録する。ステップＳ２０９において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、レポート生成処理の終了を判断する。レポート生成処理を終了しない場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ２０１へ戻す。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、レポート生成処理を終了すると判断するまで、以上の処理を繰り返す。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、たとえば、モニタリング端末２から情報が送信されてくる間は処理をし続ける。レポート生成処理を終了する場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図２の処理を終了する。次に、サーバ装置３のＣＰＵ１０１によるステップＳ２０５の感情設定処理について、図４および図５を用いて説明する。

図５は、感情の分類および種類の一例の説明図である。図５（ａ）には、３種類の感情の分類が示されている。第一列の分類欄４０１の感情と、第二列の分類欄４０２の感情と、第三列の分類欄４０３の感情と、は各行において対応している。第四列の表示例４０４には、各感情の分類を表示する際に使用されるアイコンが図示されている。図５（ｂ）は、ユーザＡについての週報での、レポートデータの一例である。週報のレポートデータは、図５（ａ）の第二列の分類欄４０２で分類される感情ごとに、合計時間４０５を有する。また、レポートデータは、平均的な感情を算出するための各分類での係数４０６および適応値４０７、を対応付けて含む。図５（ｃ）は、ユーザＡについての１つの作業対象であるＤタスクについての代表感情を示す情報の一例の説明図である。第一列の欄４０８は複数の代表感情を示す情報の項目であり、第二列の欄４０９は代表感情を示す情報の値である。ここでは、「最終の感情」、「割合の高い感情」、「平均的な感情」が、代表感情を示す情報としての項目として記載されている。第二列には、それぞれの項目により特定された代表感情を示す情報の値が記載されている。図５（ｃ）の複数の代表感情を示す情報の情報は、図５（ｂ）の情報とともに、サーバ装置３のＨＤＤ１０４に記憶されるレポートデータに含まれる。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、感情設定処理において、前述したステップＳ２０４で生成した図４の時刻に基づく関連付け情報を、ＨＤＤ１０４から読み込んで用いる。たとえば図４（ａ）に示す１月１日の作業者ＭＷＡの例では、作業対象は、最初にタスクＡというタスク名のものである。時間軸での対応付けにより、タスクＡを行っている際の作業者ＭＷＡの感情には、Ｐｏｓｉｔｉｖｅと、Ｎｏｒｍａｌとの複数種類の感情を示す情報が含まれる。感情設定処理において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、このＰｏｓｉｔｉｖｅとＮｏｒｍａｌという複数の感情を示す情報を元に、タスクＡに対応付ける代表感情を示す情報を設定する。ここで、複数種類の感情を示す情報から１つの代表感情を示す情報を設定する方法として、３つの例を説明する。図５（ｃ）の第一列の欄４０８には、この３つの例として、「最終の感情」、「割合の高い感情」、「平均的な感情」が示されている。

たとえば図４（ａ）のタスクＡの場合、タスクＡを行っている際の作業者ＭＷＡの感情を示す情報の出力はＰｏｓｉｔｉｖｅとＮｏｒｍａｌとの二種類がある。１つ目の最終の感情を示す情報を設定するモードでは、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、作業終了時点での感情を示す情報を選択して、代表感情を示す情報の値を「Ｎｏｒｍａｌ」とする。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４により保持される複数の感情を示す情報についての、作業終了の際の感情を示す情報を、代表感情を示す情報として取得する。図４（ｂ）のタスクＤの場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、代表感情を示す情報の値を「Ｐｏｓｉｔｉｖｅ」とする。図４（ｂ）のタスクＥの場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、代表感情を示す情報の値を「Ｎｅｇａｔｉｖｅ」とする。２つ目の時間的割合の高い感情を示す情報を設定するモードでは、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、たとえば感情を示す情報の値ごとに感情を示す情報の個数を集計し、最も多い個数の感情を示す情報を選択して、代表感情を示す情報の値とする。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４により保持される複数の感情を示す情報から、最も頻度が高い感情を示す情報を、代表感情を示す情報として取得する。図４（ｂ）の作業者ＭＷＡの１月２日のレポートデータを生成する場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、タスクＤについては、「Ｎｅｇａｔｉｖｅ」と「Ｐｏｓｉｔｉｖｅ」との２つの感情を示す情報の個数を比較する。そして、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、時間割間高くて個数が多い「Ｎｅｇａｔｉｖｅ」を選択して、代表感情を示す情報の値とする。３つ目の平均的な感情を示す情報を設定するモードでは、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、それぞれタスクを行っている際の感情を示す情報を数値に変換し、算出により取得された数値に応じて、代表感情を示す情報の値を再度設定する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４により保持される複数の感情を示す情報についての、平均的なまたは中央的な感情を示す情報を、代表感情を示す情報として取得する。具体的には、図５（ｂ）に示すように、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、各感情を示す情報の合計時間４０５に、各感情を示す情報を数値化するために設定された係数４０６を掛ける。また、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、各感情を示す情報の値を合算し、総合計時間で割る。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、以上の演算により得た値と、適応値４０７とを比較し、演算値を含む適応値４０７の感情を、代表感情を示す情報の値とする。

図５（ｂ）の例は、１月１日から１月５日までのユーザＡがタスクＤを行った際に、それぞれの感情を示す情報を抱いた時間と、平均的な感情を示す情報を設定するための係数と適応値の関係を表したものである。この例では、平均的な感情を示す情報として、各感情を示す情報の数値化係数と合計時間を掛け、合算し、総時間で割ると、「｛（１０時間×１）＋（４時間×２）＋（３時間×３）｝÷（１７時間）≒１．７」となる。図５（ｂ）において、１．７は、「Ｎｏｒｍａｌ」の適応値の範囲内である。この場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、代表感情を示す情報の値として「Ｎｏｒｍａｌ」を設定する。図５（ｃ）の三行目の「平均的な感情」には、「Ｎｏｒｍａｌ」が設定される。次に、ステップＳ２０８のレポート生成処理について、図６および図３を用いて説明する。

図６は、レポートデータのデータ構造の具体例の説明図である。図６（ａ）、図６（ｂ）は、ユーザＡの個人の日報のレポートデータのデータ構造である。図６（ｃ）は、ユーザＡの個人の週報のレポートデータのデータ構造である。図６（ｄ）は、チームＡのグループの週報のレポートデータのデータ構造である。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図６（ａ）から図６（ｄ）のレポートデータを生成して、ＨＤＤ１０４に蓄積して保存する。図６（ｅ）は、ユーザＡの個人の日報のレポートデータのデータ構造のままにプレビュする画面である。各日報および週報には、作業した作業対象のタスク毎に、作業内容、作業した期間である作業時間、その作業での代表感情を示す情報の値に対応するアイコン、が含まれる。レポートデータ生成処理において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、前述した同一時間軸での関連付け情報と、ステップＳ２０５での代表感情を示す情報の情報とを用いて、図３のＵＩ画面での設定に基づくレポートデータを生成する。たとえば、図６（ａ）、（ｂ）は、図４（ａ）、（ｂ）の情報に基づいて生成したユーザＡの一日分のレポートデータ（日報）ののデータ構造である。図６（ａ）、（ｂ）の第一行の欄５０１（ａ）、５０１（ｂ）は、作業者名と日付とを表示する、レポートデータの表題欄ある。これにより、レポートデータが、誰のどのタイミングのレポートデータであるかを特定できる。図６（ａ）、（ｂ）の第一列の欄５０２（ａ）、５０２（ｂ）は、作業判定処理によって判別した各作業対象を示す欄である。ここでは、作業対象のタスク名がリスト化されている。図６（ａ）、（ｂ）の第二列の欄５０３（ａ）、５０３（ｂ）は、作業判定処理によって判別した各作業対象の作業内容を示す欄である。この作業内容により、各タスク名による作業の内容を細かく把握することが可能になる。図６（ａ）、（ｂ）の第三列の欄５０４（ａ）、５０４（ｂ）は、各作業対象についての合計の作業期間を示す作業時間の欄である。合計の作業期間ではなく、作業の最初の開始時刻と最後の終了時刻を含めてもよい。図６（ａ）、（ｂ）の第四列の欄５０５（ａ）、５０５（ｂ）は、感情設定処理でタスク毎に設定した代表感情を示す情報の値である。ここでは、理解のために、アイコンで図示している。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、前述した同一時間軸での関連付け情報と、ステップＳ２０５での代表感情を示す情報の情報とを用いて、これらの情報を生成する。図６（ｃ）は、図４（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の情報を含む５日分の情報に基づいて、サーバ装置３のＣＰＵ１０１が生成するユーザＡのレポートデータ（週報）である。図６（ｃ）の第一行の欄５０１（ｃ）は、作業者名と日付とを表示する、レポートデータの表題欄ある。これにより、レポートデータが、誰のどのタイミングのレポートデータであるかを特定できる。図６（ｃ）の第一列の欄５０２（ｃ）は、作業判定処理によって判別した各作業対象を示す欄である。ここでは、作業対象のタスク名がリスト化されている。図６（ｃ）の第二列の欄５０３（ｃ）は、作業判定処理によって判別した各作業対象の作業内容を示す欄である。この作業内容により、各タスク名による作業の内容を細かく把握することが可能になる。図６（ｃ）の第三列の欄５０４（ｃ）は、各作業対象についての合計の作業期間を示す作業時間の欄である。合計の作業期間ではなく、複数組の作業の開始時刻および終了時刻を含めてもよい。図６（ｃ）の第四列の欄５０５（ｃ）は、感情設定処理でタスク毎に設定した代表感情を示す情報の値である。ここでは、理解のために、アイコンで図示している。図６（ｄ）は、複数人の作業やその際の感情の状態に基づいて、サーバ装置３のＣＰＵ１０１が生成するチームＴのレポートデータ（週報）である。図６（ａ）から図６（ｃ）は個人のレポートデータであるのに対し、図６（ｄ）はグループのレポートデータである。図６（ｄ）の第一行の欄５０１（ｄ）は、チーム名と日付とを表示する、レポートデータの表題欄ある。これにより、レポートデータが、どのグループのどのタイミングのレポートデータであるかを特定できる。図６（ｄ）の第二行の欄５０７は、複数人からなるグループ全体での進捗状況をまとめて表示する欄である。ここでは、チーム全体の状況を示すテキスト情報５０８と、複数人のチーム全体の感情を示すアイコン５０５（ｅ）と、が含まれている。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、たとえば図６（ｄ）の第四列の欄５０５（ｄ）の個人別の感情のアイコンにおいて「Ｎｅｇａｔｉｖｅ」の代表感情を示す情報の値が複数で含まれる場合、グループの全体の代表感情を示す情報の値として「Ｎｅｇａｔｉｖｅ」を選択する。ここでは、作業者ＭＷＡ、Ｂ、Ｃの代表感情を示す情報の値についての平均的な感情を、グループ全体での代表感情を示す情報の値に用いている。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、前述した感情設定処理をチームＴに属する作業者ＭＷ毎（作業者ＭＷＡ、作業者ＭＷＢ、作業者ＭＷＣ）に行い、それら複数の作業者ＭＷの代表感情を示す情報の値の組成に対応付けられているテキスト情報５０８を割り当てればよい。

図６（ｄ）の第一列の欄５０６は、チームＴに属する作業者ＭＷの名前をリスト化している。図６（ｄ）の第二列の欄５０２（ｄ）は、作業判定処理によって判別した、各作業者ＭＷが指定期間内で作業した全ての作業対象のタスク名がリスト化されている。ただし、図６では図示スペースの都合により一部を省略している。図６（ｄ）の第三列の欄５０９は、各作業者ＭＷによるそれぞれの作業の進捗具合を表したものである。本実施形態では、第三列の欄５０９には、作業者ＭＷが実施したタスクの全てのタスクをまとめた進捗を示しているが、タスク毎に進捗を示すようにしてもよい。

図６で示すようにレポートデータには、作業者ＭＷの作業対象に対する作業の内容と、その作業中に抱いた代表感情を示す情報とが対応付けられる。図６（ｅ）は、図２のステップＳ２０８において生成しているレポートデータのプレビュ画面の一例である。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０８の処理において、生成中のレポートデータを、生成を要求した管理端末４またはモニタリング端末２へ送信する。管理端末４のＣＰＵ１０１またはモニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、受信した生成中のレポートデータのプレビュ画面をディスプレイ１１４に表示する。図６（ｅ）のプレビュ画面は、ユーザＡの日報のレポートデータのプレビュ画面の例である。図６（ｅ）のプレビュ画面には、図６（ｂ）の日報のレポートデータが表示される。また、プレビュ画面には、編集操作のために、タスク毎の複数の非表示ボタン５１０（ａ）、５１０（ｂ）、５１０（ｃ）、タスク毎の複数の変更ボタン５１１（ａ）、５１１（ｂ）、５１１（ｃ）、確定ボタン５１２、が表示される。たとえば非表示ボタン５１０（ａ）が操作されると、モニタリング端末２のＣＰＵ１０１または管理端末４のＣＰＵ１０１は、対応するタスクの感情を表示しないようにレポートデータに設定する。変更ボタン５１１（ａ）が操作されると、モニタリング端末２のＣＰＵ１０１または管理端末４のＣＰＵ１０１は、レポートデータにおいて対応しているタスクの感情を、他の感情の情報へ変更する。レポートデータ生成要求者は、プレビュの内容で良いと判断すると、確定ボタン５１２を操作する。

管理端末４のＣＰＵ１０１またはモニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、確定ボタン５１２が操作された際のレポートデータを、サーバ装置３へ送信する。管理端末４またはモニタリング端末２から変更等がなされたレポートデータを受信すると、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、受信したレポートデータを、今回の生成処理で新たに生成したレポートデータとして、ＨＤＤ１０４に保存する。これにより、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、作業者ＭＷの設定または操作にしたがって、レポートデータに含まれる代表感情を示す情報を変更することになる。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、作業者ＭＷの設定または操作にしたがって、レポートデータに含まれる代表感情を示す情報の表示の有無を変更することになる。作業者ＭＷなどは、望ましくない感情がレポートデータに含まれないようすることができる。ここで、サーバ装置３のＣＰＵ１０１による、レポートデータの種別に応じた感情設定の一例について詳しく説明する。

図７は、レポートデータの種類に応じた代表感情を示す情報の取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。図７においては、上述したステップＳ２０５の処理により、生成中のレポートデータは、図５（ｃ）の三種類のすべての感情を、仮の代表感情を示す情報の値として保持しているものとする。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０５の感情設定処理において、図７の処理を実行して、レポートデータの種別に応じて、レポートデータの表示の際に用いる最終的な代表感情を示す情報の値を設定してもよい。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、レポートデータ生成要求者の設定に基づいて、上述したステップＳ２０５の処理において図７の処理を選択的に実行してよい。ステップＳ７０１において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図３での選択欄７０１の設定に基づいて、レポートデータ生成要求者が個人を選択しているか否かを判断する。個人のレポートデータが設定されている場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ７０２へ進める。ステップＳ７０２において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図３での選択欄７０３の設定に基づいて、レポートデータ生成要求者が日報を選択しているか否かを判断する。個人の日報が選択されている場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ７０３において、図５（ｃ）の「最終の感情」を、代表感情を示す情報の値として選択する。個人についての日報以外の週報または月報が選択されている場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ７０４において、図５（ｃ）の「割合の高い感情」を、代表感情を示す情報の値として選択する。グループのレポートデータが設定されている場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ７０５へ進める。ステップＳ７０５において、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図６（ｄ）に示すチーム活動のレポートデータの中に設定する感情が、各個人の個別の感情５０５（ｄ）であるのか、またはチーム全体としての感情５０５（ｅ）であるのか、を判断する。チーム全体の感情を設定する場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ７０６において、図５（ｃ）の「平均的な感情」からチーム全体での平均的な感情を演算し、演算値に基づいてチーム全体の代表感情を示す情報の値を設定する。チーム内の各個人の感情を設定する場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ７０７において、図５（ｃ）の「最終の感情」を、各個人の代表感情を示す情報の値として選択する。このように、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図７の処理により、レポートデータの種類や内容に応じて、設定する感情の生成方式を変更する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、レポートデータの種類や内容に応じて、それぞれの種類や内容に適した代表感情を示す情報の値を、複数の感情を示す情報から取得する。

図８は、レポートデータの閲覧要求の流れを示すフローチャートである。管理端末４のＣＰＵ１０１は、レポートデータ生成要求者としての作業者ＭＷもしくは管理者ＭＬがレポートデータを閲覧しようとする場合、その操作に基づいて、レポートデータの閲覧要求を生成して、サーバ装置３へ送信する。同様に、モニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、レポートデータ生成要求者としての作業者ＭＷもしくは管理者ＭＬがレポートデータを閲覧しようとする場合、その操作に基づいて、レポートデータの閲覧要求を生成して、サーバ装置３へ送信することができる。管理端末４またはモニタリング端末２からレポートデータの閲覧要求を受信すると、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４からＲＡＭ１０２へプログラムを読み込んで展開して実行する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図８の処理を実行する。レポートデータの閲覧要求を受信すると、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ８０１において、レポートの選択画面を表示させる処理を実行する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４に記憶されているレポートデータ選択画面のデータを読み込み、要求があった管理端末４またはモニタリング端末２へ送信する。管理端末４のＣＰＵ１０１またはモニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、レポートデータ選択画面のデータを受信し、図９の閲覧レポート設定画面をディスプレイ１１４に表示する。

図９は、レポートデータを閲覧する際での閲覧レポートの設定画面である。図９の閲覧レポート設定画面には、閲覧レポート種別選択欄７１１、レポート対象者リスト７１２、レポート種別設定欄７１３、期間設定欄７１４、閲覧可能レポート欄７１５、が表示される。また、図９の閲覧レポート設定画面には、キャンセルボタン７１７、レポート表示ボタン７１６、が表示される。図９の閲覧レポート設定画面の表示に基づいて、レポートデータ閲覧要求者は、キーボード１１１またはマウスデバイス１１３を用いて選択設定を行う。管理端末４のＣＰＵ１０１またはモニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、操作による入力データに基づいて、各欄７１１〜７１５の値を選択する。たとえば、閲覧したいレポートデータが個人である場合、閲覧レポートデータ種別選択７１１において個人を選択する。閲覧したいレポートデータがチームである場合、閲覧レポートデータ種別選択７１１においてチームを選択する。また、レポートデータを表示したい対象者またはチームを、レポートデータ対象リスト７１２において選択する。ポートデータ対象リスト７１２には、予め設定されているレポートデータ閲覧要求者がレポートデータ閲覧可能な作業者ＭＷもしくはチームの名称がリスト表示される。また、レポート種別設定欄７１３において、出力したいレポートデータの種別を選択する。また、期間設定欄７１４において、閲覧するレポートデータの時期を選択する。たとえば、作業者ＭＷやチームの今週のレポートデータを閲覧する場合には、今週を選択する。また、今月、または今年を選択することもできる。ここまでの選択が終了すると、管理端末４のＣＰＵ１０１またはモニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、閲覧可能レポート欄７１５に、設定条件に合致する閲覧可能なレポートデータをリストにより一覧表示する。レポートデータのリストは、レポートデータ選択画面のデータとともにサーバ装置３から管理端末４またはモニタリング端末２へ送信されてよい。または、管理端末４のＣＰＵ１０１またはモニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、選択された設定条件をサーバ装置３へ送信し、サーバ装置３から新たにレポートデータのリストを受信して表示してもよい。

レポートデータ閲覧要求者は、キーボード１１１またはマウスデバイス１１３を用いて、閲覧可能レポート欄７１５において閲覧するレポートデータを選択し、レポート表示ボタン７１６を操作する。管理端末４のＣＰＵ１０１またはモニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、選択されたレポートデータの送信要求をサーバ装置３へ送信する。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ８０２において、要求に係るレポートデータをＨＤＤ１０４から読み込み、要求元の管理端末４またはモニタリング端末２へ送信する。管理端末４のＣＰＵ１０１またはモニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、サーバ装置３から要求に係るレポートデータを受信すると、レポートデータをディスプレイ１１４に表示する。ディスプレイ１１４には、図９の閲覧レポート設定画面が表示される。また、レポートデータ閲覧要求者は、キーボード１１１またはマウスデバイス１１３を用いて、図９の閲覧レポート設定画面の表示においてキャンセルボタン７１７を操作する。この場合、管理端末４のＣＰＵ１０１またはモニタリング端末２のＣＰＵ１０１は、レポートデータの閲覧終了通知をサーバ装置３へ送信して、レポートデータ閲覧処理を終了する。レポートデータの閲覧終了通知を受信すると、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ８０２の処理を終了する。このように、レポートデータの生成と閲覧を別処理とし、レポートデータの閲覧に対してはレポートデータ対象者が生成の際に内容の修正、確認を行ったレポートデータのみに限定することができる。作業者ＭＷがレポートデータに感情状態を記載することに対して不快感を得る可能性を低減できる。

以上のように、本実施形態では、たとえば各作業対象に対する作業の開始時刻と終了時刻とに基づいて、その作業期間内での複数の感情を示す情報を取得する。また、本実施形態では、作業対象に対して作業している最中の作業者ＭＷの代表感情を示す情報を取得し、その代表感情を示す情報を作業対象に対応付けたレポートデータを生成する。作業者ＭＷによる作業対象と作業者ＭＷの作業中の感情とが対応付けて１つのレポートデータに生成される。よって、グループの管理者ＭＬなどは、レポートデータに記載されている作業対象と、その作業に対する作業者ＭＷの感情とを、１つのレポートデータにおいて関連付けて把握することができる。グループの管理者ＭＬは、自らの判断で、これらの情報を対応付けて突き合わせることなく、各作業での作業者ＭＷの感情を容易に把握することができる。管理者ＭＬは、レポートデータに基づいて、作業者ＭＷがどの作業を行い、またその作業をどのような感情で行ったかを容易に確認することができる。また、管理者ＭＬは、その作業者ＭＷに対して即応するようにアドバイスや改善策を教示することが可能になる。グループでの作業効率は改善され得る。

［第二実施形態］
次に、本発明の第二実施形態に係る作業管理端末４を含む作業管理システム１の一例の構成図である。以下の説明では、主に第一実施形態の作業管理システム１との相違点について説明する。第一実施形態では、作業者ＭＷおよび管理者ＭＬは、自分が管理する作業者ＭＷのレポートデータについての生成要求をすることができる。これに対し、本実施形態では、作業者ＭＷのみが、自分のレポートデータについての生成要求をすることができる。管理者ＭＬは、作業者ＭＷが自ら生成させた個人のレポートデータを閲覧できる。また、管理者ＭＬのみが、自分が管理するグルーブのレポートデータについての生成要求をすることができる。作業者ＭＷは、管理者ＭＬが生成させたグループのレポートデータを閲覧できる。

サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、図２のステップＳ２０３のレポートデータの生成要求の有無判断において、レポートデータの生成要求の有無判断とともに、レポートデータ生成要求者の適格性を判断する。たとえば、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、個人のレポートデータの生成要求があった場合、レポートデータ生成要求者が本人としての作業者ＭＷであるか否かを判断する。そして、レポートデータ生成要求者が本人としての作業者ＭＷである場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ２０４へ進める。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０８で、要求に係るレポートデータを生成する。これに対し、レポートデータ生成要求者が本人以外の作業者ＭＷまたは管理者ＭＬである場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ２０１へ戻す。この場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、要求に係るレポートデータを生成しない。これにより、作業者ＭＷのみが、自分のレポートデータを生成することができる。そして、作業者ＭＷは、自ら生成させた自分のレポートデータのみを、管理者ＭＬに閲覧させることができる。作業者ＭＷは、作業中に生じた自分の感情のすべてがそのまま管理者ＭＬへ伝わらないようにすることができる。

また、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、グループのレポートデータの生成要求があった場合、レポートデータ生成要求者がそのグループの管理者ＭＬであるか否かを判断する。そして、レポートデータ生成要求者がグループの管理者ＭＬである場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ２０４へ進める。サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０８で、要求に係るレポートデータを生成する。これに対し、レポートデータ生成要求者がグループの管理者ＭＬ以外の作業者ＭＷまたは他の管理者ＭＬである場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ２０１へ戻す。この場合、サーバ装置３のＣＰＵ１０１は、要求に係るレポートデータを生成しない。これにより、グループの管理者ＭＬのみが、自分が管理するグループのレポートデータを生成することができる。そして、管理者ＭＬは、自ら生成させた自分が管理するグループのレポートデータのみを、作業者ＭＷや他の管理者ＭＬに閲覧させることができる。作業者ＭＷは、自動で生成された自分の感情がそのまま管理者ＭＬに伝わらないようにすることができる。

以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。

本発明は、上述の実施の形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク５や記憶媒体を介してシステムや装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータの１つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出して実行する処理でも実現可能である。また、本発明は、１以上の機能を実現する回路（たとえば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１ 作業管理システム
２ モニタリング端末
３ サーバ装置
４ 管理端末
１０１ ＣＰＵ
１１０ カメラ
１１１ キーボード
１１３ マウスデバイス
１１５ マイクロホン
ＭＷ 作業者
ＭＬ 管理者

Claims (10)

1. 作業者の映像または操作ログから作業対象を特定する特定手段と、
   作業者の映像または操作ログから作業者の感情を示す情報を推定する推定手段と、
   前記特定手段により特定される作業対象に対する作業中における作業者の複数の感情を示す情報を前記推定手段から取得して保持する保持手段と、
   前記保持手段により保持される複数の感情を示す情報から、作業中の感情を代表する情報である代表感情を示す情報を取得する取得手段と、
   前記代表感情を示す情報前記特定手段により特定した作業対象に対応付けるレポートを生成する生成手段と、
   を有する、作業管理装置。
2. 前記取得手段は、前記特定手段により特定される前記作業対象に対する作業の開始時刻と終了時刻とに基づいて、その作業期間内での複数の感情を示す情報を前記推定手段から取得する、
   請求項１記載の作業管理装置。
3. 前記取得手段は、前記保持手段により保持される複数の感情を示す情報から、最も頻度が高い感情を示す情報を前記代表感情を示す情報として取得する、
   請求項１または２記載の作業管理装置。
4. 前記取得手段は、前記保持手段により保持される複数の感情を示す情報についての、平均的なまたは中央的な感情を示す情報を前記代表感情を示す情報として取得する、
   請求項１または２記載の作業管理装置。
5. 前記取得手段は、前記保持手段により保持される複数の感情を示す情報についての、作業終了の際の感情を示す情報を前記代表感情を示す情報として取得する、
   請求項１または２記載の作業管理装置。
6. 前記取得手段は、前記生成手段により生成されるレポートの種類に応じて、複数の感情を示す情報から代表感情を示す情報を取得する、
   請求項１から５のいずれか一項記載の作業管理装置。
7. 前記取得手段は、作業者の設定または操作にしたがって、代表感情を示す情報の表示の有無を変更する、
   請求項１から６のいずれか一項記載の作業管理装置。
8. 前記生成手段は、作業者の設定または操作にしたがって、代表感情を示す情報を変更する、
   請求項１から７のいずれか一項記載の作業管理装置。
9. 作業対象に対する作業を管理するための作業管理装置の制御方法であって、
   作業者の映像または操作ログから作業対象を特定する特定工程と、
   作業者の映像または操作ログから作業者の感情を示す情報を推定する推定工程と、
   前記特定工程により特定される作業対象に対する作業中における作業者の複数の感情を示す情報を前記推定工程から取得して保持する保持工程と、
   前記保持工程により保持される複数の感情を示す情報から、作業中の感情を代表する代表感情を示す情報を取得する取得工程と、
   前記代表感情を示す情報を前記特定工程により特定した作業対象に対応付ける前記レポートを生成する生成工程と、
   を有する、作業管理装置の制御方法。
10. 作業対象に対する作業を管理するための作業管理装置の制御方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記作業管理装置の制御方法は、
    作業者の映像または操作ログから作業対象を特定する特定工程と、
    作業者の映像または操作ログから作業者の感情を示す情報を推定する推定工程と、
    前記特定工程により特定される作業対象に対する作業中における作業者の複数の感情を示す情報を前記推定工程から取得して保持する保持工程と、
    前記保持工程により保持される複数の感情を示す情報から、作業中の感情を代表する代表感情を示す情報を取得する取得工程と、
    前記代表感情を示す情報を前記特定工程により特定した作業対象に対応付ける前記レポートを生成する生成工程と、
    を有する、プログラム。
    

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