JP2020060993A - Estimation device, estimation method, and estimation program - Google Patents
Estimation device, estimation method, and estimation program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020060993A JP2020060993A JP2018192289A JP2018192289A JP2020060993A JP 2020060993 A JP2020060993 A JP 2020060993A JP 2018192289 A JP2018192289 A JP 2018192289A JP 2018192289 A JP2018192289 A JP 2018192289A JP 2020060993 A JP2020060993 A JP 2020060993A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- work
- worker
- unit
- biometric information
- estimation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 57
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 21
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 7
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 5
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 description 2
- 210000000467 autonomic pathway Anatomy 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000003245 working effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、作業者が所定の作業を行った場合における作業品質を推定する推定装置、推定方法及び推定プログラムに関する。 The present invention relates to an estimation device, an estimation method, and an estimation program that estimate work quality when a worker performs a predetermined work.
近年、働き方改革を進める上で作業の効率化が望まれている。特に人が作業を行う際に、その作業を行う適性があるか又は今日の体調で問題なく作業ができるか等を手軽に判断できることが望まれている。特許文献1には、被験者の心拍波形から解析したパワースペクトル密度と自律神経のトータルパワーとに基づいて、被験者の眠気を判定する技術が記載されている。特許文献1に記載の技術を作業実施前に作業者に実施することにより、作業者が作業を適切に行うことができるか否かを判断することができる。
In recent years, it has been desired to improve work efficiency in promoting work style reform. In particular, when a person performs a work, it is desired to be able to easily determine whether or not the work is suitable for the work, or whether the work can be performed without a problem in today's physical condition.
ところで、眠気は、作業効率の低下又は作業品質の劣化の原因の1つにすぎず、それ以外の原因(集中力減少及び疲労等)によっても、作業効率が低下したり、作業品質が劣化したりする場合がある。そのため、特許文献1に記載された技術では、作業品質を適切に推定することが難しかった。
By the way, drowsiness is only one of the causes of lowering work efficiency or work quality, and other causes (decrease in concentration, fatigue, etc.) also cause work efficiency to deteriorate or work quality to deteriorate. It may happen. Therefore, with the technique described in
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、作業者の作業品質を適切に推定することができる推定装置、推定方法及び推定プログラムを提供することを目的とする。 Then, this invention is made | formed in view of these points, and an object of this invention is to provide the estimation apparatus, the estimation method, and the estimation program which can estimate the work quality of a worker appropriately.
本発明の第1の態様に係る推定装置は、作業者の生体情報を取得する取得部と、前記作業者が所定の作業を行っている作業期間に前記取得部が取得した作業時生体情報に基づいて、前記作業者の作業品質を推定する推定部と、前記推定部が推定した前記作業者の作業品質に関する情報を出力する出力部と、を有する。 The estimation device according to the first aspect of the present invention includes an acquisition unit that acquires biometric information of a worker, and a biometric information at work acquired by the acquisition unit during a work period in which the worker performs a predetermined work. Based on the estimation, the estimation unit estimates the work quality of the worker, and the output unit outputs the information about the work quality of the worker estimated by the estimation unit.
前記推定部は、前記作業者が前記所定の作業を行っていない待機期間に前記取得部が取得した待機時生体情報と、前記作業時生体情報との関係に基づいて、前記作業者の作業品質を推定してもよい。 The estimation unit, based on the relationship between the standby biometric information acquired by the acquisition unit during the standby period in which the worker is not performing the predetermined work, and the work biometric information, the work quality of the worker. May be estimated.
前記推定装置は、前記作業期間の開始時点を前記待機期間の終了時点とし、前記終了時点と、前記終了時点から所定の期間前の時点との間における期間である前記待機期間と、前記作業期間とを検出する検出部をさらに有し、前記推定部は、前記検出部が検出した前記待機期間に前記取得部が取得した前記待機時生体情報と、前記検出部が検出した前記作業期間に前記取得部が取得した前記作業時生体情報との関係に基づいて、前記作業者の作業品質を推定してもよい。 The estimation device sets the start time of the work period to the end time of the waiting period, the end time, the waiting period that is a period between a time point before the end time and a predetermined period, and the work period. Further has a detection unit for detecting, the estimation unit, the standby biometric information acquired by the acquisition unit in the standby period detected by the detection unit, and the working period detected by the detection unit The work quality of the worker may be estimated based on the relationship with the work-time biometric information acquired by the acquisition unit.
前記推定装置は、前記取得部が取得した前記生体情報に基づいて、前記作業者のストレス状態を示すストレス指標を特定する特定部をさらに有し、前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時ストレス指標に基づいて、前記作業者の作業品質を推定してもよい。 The estimating device further includes a specifying unit that specifies a stress index indicating a stress state of the worker based on the biological information acquired by the acquiring unit, and the estimating unit includes the specifying unit when the work is performed. The work quality of the worker may be estimated based on the work-time stress index specified based on the biological information.
前記推定部は、前記特定部が、前記作業者が前記所定の作業を行っていない待機期間に前記取得部が取得した待機時生体情報に基づいて特定した待機時ストレス指標と、前記作業時ストレス指標との関係に基づいて、前記作業者の作業品質を推定してもよい。 The estimation unit, the identification unit, the standby stress index identified based on the standby biometric information acquired by the acquisition unit during the standby period in which the worker is not performing the predetermined work, and the work stress The work quality of the worker may be estimated based on the relationship with the index.
前記推定装置は、前記取得部が取得した前記生体情報に基づいて、前記作業者の活動状態を示す活動指標を特定する特定部をさらに有し、前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時活動指標に基づいて、前記作業者の作業品質を推定してもよい。 The estimating device further includes a specifying unit that specifies an activity index indicating an activity state of the worker based on the biological information acquired by the acquiring unit, and the estimating unit includes the specifying unit when the specifying unit performs the work. The work quality of the worker may be estimated based on the work activity index specified based on the biological information.
前記特定部は、前記取得部が取得した前記生体情報に基づいて、前記作業者のストレス状態を示すストレス指標を特定し、前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時ストレス指標が示す数値が、前記作業時ストレス指標に対応する閾値を超える場合に、前記作業者の作業品質が低いと推定してもよい。 The specifying unit specifies a stress index indicating a stress state of the worker based on the biometric information acquired by the acquisition unit, and the estimating unit specifies the specifying unit based on the biometric information during work. When the numerical value indicated by the work-time stress index exceeds a threshold value corresponding to the work-time stress index, it may be estimated that the work quality of the worker is low.
前記特定部は、前記取得部が取得した前記生体情報に基づいて、前記作業者の活動状態を示す活動指標を特定し、前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時活動指標が示す数値が、前記作業時活動指標に対応する閾値を超えない場合に、前記作業者の作業品質が低いと推定してもよい。 The specifying unit specifies an activity index indicating the activity state of the worker based on the biometric information acquired by the acquisition unit, and the estimating unit specifies the activity index based on the biometric information during work. When the numerical value indicated by the work activity index does not exceed the threshold value corresponding to the work activity index, it may be estimated that the work quality of the worker is low.
前記特定部は、前記取得部が取得した前記生体情報に基づいて、前記作業者のストレス状態を示すストレス指標と、前記作業者の活動状態を示す活動指標とを特定し、前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時ストレス指標が示す数値が、前記作業時ストレス指標に対応する閾値を超えない場合において、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時活動指標が示す数値が、前記活動指標に対応する閾値を超える場合に、前記作業者の作業品質が高いと推定してもよい。 The specifying unit, based on the biological information acquired by the acquisition unit, specifies a stress index indicating the stress state of the worker, and an activity index indicating the activity state of the worker, the estimating unit, When the numerical value indicated by the work stress index specified by the specifying unit based on the work biometric information does not exceed the threshold value corresponding to the work stress index, the specifying unit is based on the work biometric information. It may be estimated that the work quality of the worker is high when the numerical value indicated by the identified work activity index exceeds a threshold value corresponding to the activity index.
前記特定部は、前記取得部が取得した前記生体情報に基づいて、前記作業者のストレス状態を示すストレス指標を特定し、前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時ストレス指標が示す数値から、前記特定部が、前記作業者が前記所定の作業を行っていない待機期間に前記取得部が取得した待機時生体情報に基づいて特定した待機時ストレス指標が示す数値を差し引いたストレス差分値が、前記ストレス差分値に対応する閾値を超えない場合に、前記作業者の作業品質が低いと推定してもよい。 The specifying unit specifies a stress index indicating a stress state of the worker based on the biometric information acquired by the acquisition unit, and the estimating unit specifies the specifying unit based on the biometric information during work. From the numerical value indicated by the work stress index, the identification unit, the standby stress index identified based on the standby biometric information acquired by the acquisition unit during the standby period in which the worker is not performing the predetermined work is When the stress difference value obtained by subtracting the indicated numerical value does not exceed the threshold value corresponding to the stress difference value, it may be estimated that the work quality of the worker is low.
前記特定部は、前記取得部が取得した前記生体情報に基づいて、前記作業者の活動状態を示す活動指標を特定し、前記推定部は、前記ストレス差分値が、前記ストレス差分値に対応する閾値を超える場合において、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時活動指標が示す数値が、前記作業時活動指標に対応する閾値を超える場合に、前記作業者の作業品質が高いと推定してもよい。 The specifying unit specifies an activity index indicating an activity state of the worker based on the biometric information acquired by the acquiring unit, and the estimating unit causes the stress difference value to correspond to the stress difference value. In the case of exceeding the threshold value, the numerical value indicated by the work activity index specified by the specifying unit based on the work time biometric information exceeds the threshold value corresponding to the work time activity index, and the work quality of the worker is It may be estimated to be high.
前記推定装置は、前記閾値を設定する閾値設定部をさらに有してもよい。
前記閾値設定部は、前記所定の作業における作業能力が既知であるモデル作業者が前記所定の作業を行っていない待機期間に前記取得部が取得した待機時生体情報に基づいて特定された待機時の指標と、前記モデル作業者の前記作業時生体情報に基づいて特定された作業時の指標との少なくともいずれかに基づいて、前記閾値を設定してもよい。
The estimation device may further include a threshold setting unit that sets the threshold.
The threshold setting unit, when the model worker whose work ability in the predetermined work is known does not perform the predetermined work in the standby period specified based on the standby biometric information acquired by the acquisition unit during the standby period The threshold value may be set based on at least one of the index and the index during the work specified based on the biological information during the work of the model worker.
前記閾値設定部は、複数の作業者を含む複数のグループのうち、前記所定の作業における作業品質が相対的に高い前記グループに含まれる前記複数の作業者それぞれの生体情報に基づいて特定された複数の指標に基づいて、前記閾値を設定してもよい。
前記取得部は、前記生体情報として、前記作業者の心拍の時間変化を示す心拍データを取得してもよい。
The threshold setting unit is specified based on biometric information of each of the plurality of workers included in the group having a relatively high work quality in the predetermined work among a plurality of groups including a plurality of workers. The threshold value may be set based on a plurality of indexes.
The acquisition unit may acquire, as the biometric information, heartbeat data indicating a temporal change in the heartbeat of the worker.
本発明の第2の態様に係る推定方法は、コンピュータが実行する、作業者の生体情報を取得するステップと、前記作業者が所定の作業を行っている作業期間に取得された作業時生体情報に基づいて、前記作業者の作業品質を推定するステップと、推定された前記作業品質に関する情報を出力するステップと、を有する。 An estimation method according to a second aspect of the present invention is a computer-executed step of acquiring biometric information of a worker, and biometric information during work acquired during a work period in which the worker is performing a predetermined work. Based on, the step of estimating the work quality of the worker, and the step of outputting information on the estimated work quality.
本発明の第3の態様に係る推定プログラムは、コンピュータを、作業者の生体情報を取得する取得部、前記作業者が所定の作業を行っている作業期間に取得された作業時生体情報に基づいて、前記作業者の作業品質を推定する推定部、及び前記推定部が推定した前記作業者の作業品質に関する情報を出力する出力部、として機能させる。 An estimation program according to a third aspect of the present invention uses a computer based on an acquisition unit that acquires biometric information of a worker, and biometric information during work acquired during a work period in which the worker is performing a predetermined work. And functions as an estimation unit that estimates the work quality of the worker and an output unit that outputs information about the work quality of the worker estimated by the estimation unit.
本発明によれば、作業者の作業品質を適切に推定することができるという効果を奏する。 According to the present invention, there is an effect that the work quality of a worker can be appropriately estimated.
<第1の実施形態>
[推定装置1の概要]
本願の発明者は、作業者が所定の作業を行っているときに起こす問題行動と、所定の作業を行っているときの作業者の状態とに関連があることを見出した。所定の作業は、繰り返し行われる作業であり、例えば、コールセンターのオペレータが顧客を応対する作業、又は工場において製品を製造する作業等である。問題行動は、作業品質を低下させる行動、又は所定の作業において行うべきではない行動等である。作業者の状態は、作業者のストレス状態、又は作業者の活動状態(疲労状態)等である。そこで、第1の実施形態では、作業者の状態が表れる、所定の作業を行っている作業者の生体情報を用いて、作業者の作業品質を推定する。
<First Embodiment>
[Outline of estimation device 1]
The inventor of the present application has found that there is a relation between the problematic behavior that occurs when a worker is performing a predetermined work and the state of the worker when performing the predetermined work. The predetermined work is a work that is repeatedly performed, for example, a work of an operator of a call center serving a customer, a work of manufacturing a product in a factory, or the like. The problematic behavior is a behavior that deteriorates the work quality, a behavior that should not be performed in a predetermined work, or the like. The state of the worker is a stress state of the worker, an activity state (fatigue state) of the worker, or the like. Therefore, in the first embodiment, the work quality of the worker is estimated by using the biometric information of the worker who is performing a predetermined work and which shows the state of the worker.
図1は、推定装置1の概要を説明するための図である。推定装置1は、作業者が所定の作業を行った場合における作業品質を推定する装置であり、例えば、コンピュータである。作業者には、生体情報を計測するための不図示の計測機器が取り付けられている。
FIG. 1 is a diagram for explaining the outline of the
まず、推定装置1は、作業者の身体に取り付けられた計測機器から、作業者の生体情報を取得する(図1の(1))。推定装置1は、例えば、作業者が実際に作業を行っている環境である本番環境又は本番環境に相当する模擬環境において、作業者が数回(例えば3回)の所定の作業を行った期間に計測機器が計測した生体情報を取得する。
First, the
推定装置1は、取得した生体情報に基づいて、作業者の作業品質を推定し、推定した作業者の作業品質に関する情報を出力する(図1の(2)、(3))。このように、推定装置1は、作業者の状態が表れる作業者の生体情報を用いることにより、作業者の作業品質を容易に推定することができる。
以下、推定装置1の構成について説明する。
The
The configuration of the
[第1の実施形態に係る推定装置1の構成]
図2は、第1の実施形態に係る推定装置1の構成を示す図である。推定装置1は、通信部11と、記憶部12と、制御部13とを有する。
通信部11は、ネットワークに接続するためのインターフェイスであり、例えばLANコントローラを含んで構成されている。
[Configuration of the
FIG. 2 is a diagram showing a configuration of the
The
記憶部12は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)及びハードディスク等の記憶媒体である。記憶部12は、制御部13が実行するプログラムを記憶している。
The
制御部13は、例えばCPU(Central Processing Unit)である。制御部13は、記憶部12に記憶されたプログラムを実行することにより、取得部131、特定部132、閾値設定部133、推定部134及び出力部135として機能する。
The
取得部131は、作業者の身体に取り付けられた計測機器から、作業者の生体情報を取得する。取得部131は、例えば、生体情報として、作業者の心拍の時間変化を示す心拍データを計測機器から取得する。
The
心拍データは、例えば、心拍波形(心電波形)を示す時系列データに基づいて生成されるR波の間隔(以下、RR間隔という)の時系列データである。図3は、心拍波形を模式的に表した図である。心拍波形には、R波を示す波形が含まれており、心拍波形に基づいて、1回の心拍に含まれるR波の間隔を特定することができる。図3に示すように、RR間隔は、n回目の心拍に含まれるR波から、n+1回目の心拍に含まれるR波までの間隔である。取得部131は、計測機器において心拍波形に基づいて生成された心拍データを、計測機器から取得する。取得部131は、例えば、所定の間隔(例えば2秒)おきに、心拍データを取得する。なお、取得部131は、計測機器から心拍波形を示す時系列データを取得し、当該時系列データを解析することにより心拍データを取得してもよい。
The heartbeat data is, for example, time-series data of R wave intervals (hereinafter referred to as RR intervals) generated based on time-series data indicating a heartbeat waveform (electrocardiographic waveform). FIG. 3 is a diagram schematically showing a heartbeat waveform. The heartbeat waveform includes a waveform indicating the R wave, and the interval between the R waves included in one heartbeat can be specified based on the heartbeat waveform. As shown in FIG. 3, the RR interval is the interval from the R wave included in the nth heartbeat to the R wave included in the (n + 1) th heartbeat. The
図2に戻り、特定部132は、取得部131が取得した生体情報に基づいて、作業者のストレス状態を示すストレス指標を特定する。ストレス指標は、例えば、心拍データが示すRR間隔の変動の低周波成分(以下、LF(Low Frequency)という)と、高周波成分(以下、HF(Hi Frequency)という)との割合を示す自律神経のバランス(以下、LF/HF比という)である。LFは、心拍データに含まれる複数の周波数成分のうちの0.04Hzから0.15Hzまでの周波数成分である。HFは、心拍データに含まれる複数の周波数成分のうちの0.15Hzから0.4Hzまでの周波数成分である。
Returning to FIG. 2, the identifying
特定部132は、例えば、所定の間隔(例えば2秒)おきに、取得部131が取得した心拍データに基づいてLF及びHFを抽出する。特定部132は、抽出したLF及びHFに基づいてLF/HF比を算出する。そして、特定部132は、所定の間隔おきに算出したLF/HF比を集計(平均化)することにより、ストレス指標を特定する。
The
また、特定部132は、取得部131が取得した生体情報に基づいて、作業者の活動状態を示す活動指標を特定する。活動指標は、例えば、心拍データに含まれる複数の周波数成分のうちの0Hzから0.4Hzまでの周波数成分を総和することにより算出されるトータルパワー(以下、TP(Total Power)という)である。特定部132は、例えば、所定の間隔おきに抽出したLF及びHFからTPを特定する。そして、特定部132は、所定の間隔おきに特定したTPを集計(平均化)することにより、活動指標を特定する。
The identifying
第1の実施形態に係る特定部132は、作業者が所定の作業を行っている作業期間に取得部131が取得した作業時生体情報に基づいて、作業時ストレス指標と作業時活動指標とを特定する。
The identifying
閾値設定部133は、閾値を設定する。具体的には、閾値設定部133は、特定部132が特定した指標の種類(作業時ストレス指標及び作業時活動指標)に対応する閾値を設定する。閾値設定部133は、予め決定された閾値を設定してもよい。
The
また、閾値設定部133は、所定の作業における作業効率が既知であるモデル作業者の作業時生体情報に基づいて特定されたモデル指標に基づいて、閾値を設定してもよい。モデル指標は、モデル作業者に対応する作業時ストレス指標と作業時活動指標とを含む。閾値設定部133は、例えば、モデル作業者が所定の作業を行った場合において、作業効率が良いときに取得した生体情報に基づいて特定されたモデル指標と、作業効率が悪いときに取得した生体情報に基づいて特定されたモデル指標とに基づいて、閾値を設定してもよい。このようにすることで、閾値設定部133は、閾値を適切に設定することができる。
Further, the
また、閾値設定部133は、複数の作業者を含む複数のグループのうち、所定の作業における作業品質が相対的に高いグループに含まれる複数の作業者それぞれの生体情報に基づいて特定された複数の指標に基づいて、閾値を設定してもよい。この場合におけるグループは、例えば、K−means法に基づいてクラスタリングされたグループである。閾値設定部133は、例えば、複数の指標に基づいて算出した統計値(例えば平均値)に基づいて、閾値を設定してもよい。このようにすることで、閾値設定部133は、1人のモデル作業者に基づいて閾値を設定する場合に比べて、より適した閾値を設定することができる。
In addition, the threshold
また、閾値設定部133は、所定の作業の種類に基づいて、閾値を設定してもよい。また、閾値設定部133は、就業時に取得した作業者の生体情報が示す数値と、未就業時に取得した作業者の生体情報が示す数値との差分値を閾値として設定してもよい。
Further, the
推定部134は、作業時生体情報に基づいて、作業者の作業品質を推定する。作業時生体情報は、作業者が所定の作業を行っている作業期間に取得部131が取得した生体情報である。
The
第1の実施形態に係る推定部134が作業者の作業品質を推定する処理の詳細について図4を参照しながら説明する。図4は、第1の実施形態に係る推定部134が作業者の作業品質を推定する処理の流れを示すフローチャートである。
Details of the process of estimating the work quality of the worker by the
まず、推定部134は、特定部132が、作業者が所定の作業を行っている作業期間に取得部131が取得した作業時生体情報に基づいて特定した作業時ストレス指標に基づいて、作業者の作業品質を推定する。具体的には、推定部134は、作業時ストレス指標が示す数値が、閾値設定部133が設定した第1閾値を超えるか否かを判定する(S1)。第1の実施形態に係る第1閾値は、作業時ストレス指標に対応する閾値である。
First, the
推定部134は、作業時ストレス指標が示す数値が、第1閾値を超えると判定した場合(S1においてYESの場合)、作業者の作業品質が低いと推定する(S2)。推定部134は、作業時ストレス指標が示す数値が、第1閾値を超えないと判定した場合(S1においてNOの場合)、処理をS3に進める。
When it is determined that the numerical value indicated by the work stress index exceeds the first threshold value (YES in S1), the
続いて、推定部134は、特定部132が、作業者が所定の作業を行っている作業期間に取得部131が取得した作業時生体情報に基づいて特定した作業時活動指標に基づいて、作業者の作業品質を推定する。具体的には、推定部134は、作業時活動指標が示す数値が、第2閾値を超えるか否かを判定する(S3)。第2閾値は、作業時活動指標に対応する閾値である。
Subsequently, the
推定部134は、作業時活動指標が示す数値が、第2閾値を超えないと判定した場合(S3においてNOの場合)、作業者の作業品質が低いと推定する(S2)。一方、推定部134は、作業時ストレス指標が示す数値が、第1閾値を超えない場合(S1においてNOの場合)において、作業時活動指標が示す数値が、第2閾値を超える場合(S3においてYESの場合)、作業者の作業品質が高いと推定する(S4)。このように、推定部134は、所定の作業を行っているときの作業者の状態に基づいて作業者の作業品質を推定することにより、作業品質を適切に推定することができる。
When it is determined that the numerical value indicated by the work activity index does not exceed the second threshold value (NO in S3), the
出力部135は、推定部134が推定した作業者の作業品質に関する情報を出力する。具体的には、出力部135は、推定部134が推定した推定結果に対応する情報を出力する。なお、出力部135は、例えば、推定部134が、作業品質が高いと推定した場合に、作業者が所定の作業に適性があることを、不図示の表示部に出力してもよい。
The
[推定装置1の処理]
続いて、推定装置1が行う処理の流れを説明する。図5は、推定装置1が行う処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートは、取得部131が、作業者の身体に取り付けられた計測機器から、作業者の生体情報を取得したことを契機として開始する(S11)。
[Processing of estimation device 1]
Next, the flow of processing performed by the
特定部132は、取得部131が生体情報を取得すると、取得された生体情報に基づいてストレス指標と活動指標とを特定する(S12)。閾値設定部133は、特定部132がストレス指標及び活動指標を特定すると、ストレス指標に対応する閾値(第1閾値)と、活動指標に対応する閾値(第2閾値)とを設定する(S13)。
When the
推定部134は、特定部132が特定したストレス指標及び活動指標と、閾値設定部133が設定した閾値とに基づいて、作業者の作業品質を推定する(S14)。具体的には、推定部134は、図4に示す推定部134が作業者の作業品質を推定する処理を行うことにより、作業者の作業品質を推定する。出力部135は、推定部134が推定した作業者の作業品質に関する情報を出力する(S15)。
The estimating
[第1の実施形態における効果]
以上説明したとおり、推定装置1は、作業期間に取得した作業時生体情報に基づいて作業者の作業品質を推定し、推定した作業者の作業品質に関する情報を出力する。このようにすることで、推定装置1は、所定の作業を行っているときの作業者の状態に基づいて、作業者の作業品質を推定することができる。その結果、推定装置1は、作業者の作業品質を適切に推定することができる。
[Effects of First Embodiment]
As described above, the
また、推定装置1は、生体情報として、心拍データを用いることにより、作業者を侵襲したり、作業者に安静閉眼させたりすることなく、作業者が所定の作業を行っている状態で作業者の作業品質を推定することができる。また、推定装置1は、研修をはじめとする模擬環境で作業者の作業品質を推定する処理を行うことができるため、本番環境で作業者の作業品質を推定する処理を行う場合に比べて実施コストを低減させることができる。また、推定装置1は、生体情報に基づいて作業者の作業品質を推定することにより、所定の作業の経験者が、所定の作業を行っている作業者を観察して問題行動の有無を分析する手間を省かせることができる。また、人事担当者は、推定装置1が所定の作業の種類ごとに作業者の作業品質を推定した推定結果を用いることにより、作業者の適性を分析して配属の判断に役立てることができる。
In addition, the
<第2の実施形態>
[待機中の生体情報と作業中の生体情報との関係に基づいて作業品質を推定する]
続いて、第2の実施形態に係る推定装置1について説明する。本願の発明者は、所定の作業を行っているときの作業者の状態と所定の作業を行っていないときの作業者の状態との関係と、問題行動とに関連があることを見出した。「所定の作業を行っていないとき」は、例えば、就業中であるコールセンターのオペレータが顧客の応対を行っていないとき、又は就業中である工場の作業者が休憩しているとき等である。
<Second Embodiment>
[Estimate work quality based on the relationship between the biometric information on standby and the biometric information on work]
Subsequently, the
そこで、第2の実施形態では、作業者が所定の作業を行っていない場合における生体情報と、作業者が所定の作業を行っている場合における生体情報とを用いて、作業者の作業品質を推定する。以下、第1の実施形態と異なる部分について説明する。 Therefore, in the second embodiment, the work quality of the worker is determined by using the biometric information when the worker is not performing the predetermined work and the biometric information when the worker is performing the predetermined work. presume. Hereinafter, parts different from the first embodiment will be described.
図6は、就業期間の作業状況を模式的に表した図である。図6に示すように、作業者が就業している期間は、作業者が所定の作業を行っていない待機期間(第1の待機期間、第2の待機期間等)と、待機期間に連続する、作業者が所定の作業を行っている作業期間(第1の作業期間、第2の作業期間等)とを含む。 FIG. 6 is a diagram schematically showing the work status during the working period. As shown in FIG. 6, the period in which the worker is working is continuous with a waiting period (a first waiting period, a second waiting period, etc.) in which the worker does not perform a predetermined work. , And the work period in which the worker is performing a predetermined work (first work period, second work period, etc.).
第2の実施形態に係る推定装置1は、待機期間に取得部131が取得した待機時生体情報と、作業期間に取得部131が取得した作業時生体情報との関係に基づいて、作業者の作業品質を推定する。図6に示す例において、推定装置1は、第1の待機期間に取得部131が取得した待機時生体情報と、第1の待機期間に連続する第1の作業期間に取得部131が取得した作業時生体情報との関係に基づいて、作業者の作業品質を推定する。
The
[第2の実施形態に係る推定装置1の構成]
図7は、第2の実施形態に係る推定装置1の構成を示す図である。第2の実施形態に係る制御部13は、記憶部12に記憶されたプログラムを実行することにより、検出部136としてさらに機能する。
[Configuration of the
FIG. 7 is a diagram showing a configuration of the
検出部136は、待機期間と作業期間とを検出する。例えば、コールセンターにおいて待機期間と作業期間とを検出する場合において、検出部136は、まず、所定の間隔おきに、通信部11を介して、コールセンターが管理するCTI(Computer Telephony Integration)サーバから、作業品質の推定対象であるオペレータの通話状況を示す通話情報を取得する。通話情報は、通話の有無を示す情報であってもよいし、オペレータ及び顧客それぞれの音声であってもよい。検出部136は、通話情報がオペレータ及び顧客それぞれの音声である場合、顧客側の音声における着呼時及び切断時に生じる特有の音声パターンに基づいて通話状況を分析してもよいし、オペレータ側の音量又は顧客側の音量に基づいて通話状況を分析してもよい。
The
検出部136は、取得した通話情報が通話中であることを示し、直前に取得した通話情報が通話中ではないことを示す場合に、通話中であることを示す通話情報を取得した時点を、待機期間の終了時点及び作業期間の開始時点として検出する。また、検出部136は、取得した通話情報が通話中ではないことを示し、直前に取得した通話情報が通話中であることを示す場合に、通話中ではないことを示す通話情報を取得した時点を、作業期間の終了時点及び待機期間の開始時点として検出する。
The
また、例えば、工場において待機期間と作業期間とを検出する場合において、検出部136は、まず、所定の間隔おきに、通信部11を介して、工場内において作業品質の推定対象である作業者が作業を行う作業エリアを撮像するカメラから、作業状況を示す撮像画像を取得する。検出部136は、例えば、取得した撮像画像において、作業者が所定の位置にいるか否かに基づいて作業状況を分析してもよいし、製造ラインが稼働しているか否かに基づいて作業状況を分析してもよい。
Further, for example, when detecting the standby period and the work period in the factory, the
検出部136は、取得した撮像画像が作業中であることを示し、直前に取得した撮像画像が作業中ではないことを示す場合に、作業中であることを示す撮像画像を取得した時点を、待機期間の終了時点及び作業期間の開始時点として検出する。また、検出部136は、取得した撮像画像が作業中ではないことを示し、直前に取得した撮像画像が作業中であることを示す場合に、作業中ではないことを示す撮像画像を取得した時点を、作業期間の終了時点及び待機期間の開始時点として検出する。このように、検出部136は、作業期間及び待機期間それぞれの開始時点及び終了時点を検出することにより、待機期間と作業期間とを検出する。
The
ここで、本願の発明者は、待機期間が長い場合より、待機期間が短い場合の方が、推定部134が作業者の作業品質を推定する精度が向上することを見出した。そこで、検出部136は、作業期間の開始時点を待機期間の終了時点とし、終了時点と、終了時点から所定の期間前(例えば1分前)の時点との間における期間である待機期間と、作業期間とを検出してもよい。このようにすることで、検出部136は、作業者の作業品質の推定精度を向上させることができる。
Here, the inventor of the present application has found that the accuracy with which the
第2の実施形態に係る特定部132は、作業者が所定の作業を行っていない待機期間に取得部131が取得した待機時生体情報に基づいて、待機時ストレス指標をさらに特定する。
The
第2の実施形態に係る閾値設定部133は、所定の作業における作業能力が既知であるモデル作業者の待機時生体情報に基づいて特定された待機時の指標と、モデル作業者の作業時生体情報に基づいて特定された作業時の指標との少なくともいずれかに基づいて、閾値を設定してもよい。例えば、待機時生体情報は、作業者が所定の作業を行っていない待機期間に取得部131が取得した生体情報である。閾値設定部133は、待機時の指標が示す数値と作業時の指標が示す数値との差分値に基づいて、閾値を設定してもよい。
The
推定部134は、待機期間に取得部131が取得した待機時生体情報と、作業期間に取得部131が取得した作業時生体情報との関係に基づいて、作業者の作業品質を推定する。具体的には、推定部134は、検出部136が検出した待機期間に取得部131が取得した待機時生体情報と、検出部136が検出した作業期間に取得部131が取得した作業時生体情報との関係に基づいて、作業者の作業品質を推定する。
The
第2の実施形態に係る推定部134が作業者の作業品質を推定する処理の流れを、図8を参照しながら説明する。図8は、第2の実施形態に係る推定部134が作業者の作業品質を推定する処理の流れを示すフローチャートである。
A flow of processing in which the
まず、推定部134は、特定部132が、作業者が所定の作業を行っていない待機期間に取得部131が取得した待機時生体情報に基づいて特定した待機時ストレス指標と、作業者が所定の作業を行っている作業期間に取得部131が取得した作業時時生体情報に基づいて特定した作業時ストレス指標との関係に基づいて、作業者の作業品質を推定する。具体的には、推定部134は、作業時ストレス指標が示す数値から、待機時ストレス指標が示す数値を差し引いたストレス差分値が、第1閾値を超えるか否かを判定する(S21)。第2の実施形態に係る第1閾値は、ストレス差分値に対応する閾値である。
First, in the
推定部134は、ストレス差分値が第1閾値を超えないと判定した場合(S21においてNOの場合)、作業者の作業品質が低いと推定する(S22)。推定部134は、ストレス差分値が第1閾値を超えると判定した場合(S21においてYESの場合)、処理をS23に進める。
When it is determined that the stress difference value does not exceed the first threshold value (NO in S21), the
続いて、推定部134は、作業時活動指標に基づいて、作業者の作業品質を推定する。具体的には、推定部134は、作業時活動指標が示す数値が、第2閾値を超えるか否かを判定する(S23)。
Subsequently, the estimating
推定部134は、作業時活動指標が示す数値が、第2閾値を超えないと判定した場合(S23においてNOの場合)、作業者の作業品質が低いと推定する(S22)。一方、推定部134は、ストレス差分値が、ストレス差分値に対応する閾値を超える場合において、作業時活動指標が示す数値が、第2閾値を超える場合に、作業者の作業品質が高いと推定する(S24)。このように、推定部134は、作業時生体情報に基づいて、作業者の作業品質を推定する。
When it is determined that the numerical value indicated by the work activity index does not exceed the second threshold value (NO in S23), the
[第2の実施形態における効果]
以上説明したとおり、推定装置1は、待機期間に取得した待機時生体情報と、作業期間に取得した作業時生体情報との関係に基づいて作業者の作業品質を推定し、推定した作業者の作業品質に関する情報を出力する。このようにすることで、推定装置1は、待機期間及び作業期間における作業者の状態の変化を考慮して、作業者の作業品質を推定することができる。その結果、推定装置1は、作業者の作業品質の推定精度を向上させることができる。
[Effects of Second Embodiment]
As described above, the
[変形例]
上記において、推定装置1は、作業者の作業品質を推定する例を説明したが、これに限らない。例えば、推定装置1は、生体情報を入力することによって作業品質を示す品質情報を出力する学習モデルを用いて、作業品質を推定してもよい。学習モデルは、例えば、SVM(Support Vector Machine)又はDNN(Deep Neural Network)等によって生成される学習モデルである。
[Modification]
In the above, the
例えば、推定装置1は、まず、過去の品質検査における作業品質を示す品質情報と、当該品質検査が行われたときの作業者の生体情報に基づく情報とを組み合わせた教師データに基づいて機械学習を行うことにより、学習モデルを生成する。生体情報に基づく情報は、例えば、待機時生体情報と作業時生体情報とに基づいて算出した指標(ストレス指標、活動指標)の統計値(例えば、平均値又は標準偏差等)である。
For example, the
そして、推定装置1は、品質検査工程において、作業者の生体情報を学習モデルに入力することによって出力された品質情報を用いて、作業品質を推定する。このようにすることで、推定装置1は、生体情報に基づく情報と作業品質との関係が機械学習によって適切に反映された学習モデルに基づいて、作業者の品質検査を精度良く、かつ容易に行うことができる。
Then, the
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、図8に示す作業者の作業品質を推定する処理において、推定部134は、S21の前に、作業時ストレス指標が示す数値が、作業時ストレス指標に対応する閾値を超えるか否かを判定する処理(図4に示すS1の判定処理)を行ってもよい。この場合、推定部134は、作業時ストレス指標が示す数値が、作業時ストレス指標に対応する閾値を超えると判定した場合、作業者の作業品質が低いと推定し、作業時ストレス指標が示す数値が、作業時ストレス指標に対応する閾値を超えないと判定した場合、処理を図8に示すS21に進めてもよい。
Although the present invention has been described using the embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist thereof. is there. For example, in the process of estimating the work quality of the worker illustrated in FIG. 8, the estimating
また、例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。 Further, for example, the specific embodiment of the distribution / integration of the device is not limited to the above-described embodiment, and all or a part thereof is functionally or physically distributed / integrated in an arbitrary unit and configured. can do. Further, a new embodiment that occurs due to an arbitrary combination of a plurality of embodiments is also included in the embodiment of the present invention. The effect of the new embodiment produced by the combination also has the effect of the original embodiment.
1 推定装置
11 通信部
12 記憶部
13 制御部
131 取得部
132 特定部
133 閾値設定部
134 推定部
135 出力部
136 検出部
1 Estimating
Claims (17)
前記作業者が所定の作業を行っている作業期間に前記取得部が取得した作業時生体情報に基づいて、前記作業者の作業品質を推定する推定部と、
前記推定部が推定した前記作業者の作業品質に関する情報を出力する出力部と、
を有する推定装置。 An acquisition unit that acquires the biometric information of the worker,
An estimation unit that estimates the work quality of the worker based on the working biometric information acquired by the acquisition unit during a work period in which the worker is performing a predetermined work,
An output unit that outputs information about the work quality of the worker estimated by the estimation unit,
Estimating device having.
請求項1に記載の推定装置。 The estimation unit, based on the relationship between the standby biometric information acquired by the acquisition unit during the standby period in which the worker is not performing the predetermined work, and the work biometric information, the work quality of the worker. To estimate,
The estimation device according to claim 1.
前記推定部は、前記検出部が検出した前記待機期間に前記取得部が取得した前記待機時生体情報と、前記検出部が検出した前記作業期間に前記取得部が取得した前記作業時生体情報との関係に基づいて、前記作業者の作業品質を推定する、
請求項2に記載の推定装置。 Detection of detecting the start time of the work period as the end time of the waiting period, the wait time that is a period between the end time and a time point that is a predetermined period before the end time, and the work period Further has a section,
The estimation unit, the standby biometric information acquired by the acquisition unit in the standby period detected by the detection unit, and the work biometric information acquired by the acquisition unit in the work period detected by the detection unit, and Estimating the work quality of the worker based on the relationship
The estimation device according to claim 2.
前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時ストレス指標に基づいて、前記作業者の作業品質を推定する、
請求項1から3のいずれか一項に記載の推定装置。 Based on the biological information acquired by the acquisition unit, further has a specifying unit for specifying a stress index indicating the stress state of the worker,
The estimation unit estimates the work quality of the worker based on the work stress index specified by the specifying unit based on the work biometric information,
The estimation device according to any one of claims 1 to 3.
請求項4に記載の推定装置。 The estimation unit, the identification unit, the standby stress index identified based on the standby biometric information acquired by the acquisition unit during the standby period in which the worker is not performing the predetermined work, and the work stress Estimate the work quality of the worker based on the relationship with the index,
The estimation device according to claim 4.
前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時活動指標に基づいて、前記作業者の作業品質を推定する、
請求項1から5のいずれか一項に記載の推定装置。 Based on the biological information acquired by the acquisition unit, further has a specifying unit that specifies an activity index indicating the activity state of the worker,
The estimating unit estimates the work quality of the worker based on the work activity index specified by the specifying unit based on the work biometric information,
The estimation device according to any one of claims 1 to 5.
前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時ストレス指標が示す数値が、前記作業時ストレス指標に対応する閾値を超える場合に、前記作業者の作業品質が低いと推定する、
請求項4から6のいずれか一項に記載の推定装置。 The specifying unit, based on the biometric information acquired by the acquisition unit, specifies a stress index indicating a stress state of the worker,
The estimation unit, when the numerical value indicated by the work stress index specified by the specifying unit based on the work biometric information exceeds a threshold value corresponding to the work stress index, the work quality of the worker is low. Presumably,
The estimation device according to any one of claims 4 to 6.
前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時活動指標が示す数値が、前記作業時活動指標に対応する閾値を超えない場合に、前記作業者の作業品質が低いと推定する、
請求項4から7のいずれか一項に記載の推定装置。 The specifying unit, based on the biological information acquired by the acquisition unit, specifies an activity index indicating the activity state of the worker,
The estimation unit, when the numerical value indicated by the work activity index identified by the specification unit based on the work biometric information does not exceed a threshold value corresponding to the work activity index, the work quality of the worker is Presumed to be low,
The estimation device according to any one of claims 4 to 7.
前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時ストレス指標が示す数値が、前記作業時ストレス指標に対応する閾値を超えない場合において、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時活動指標が示す数値が、前記活動指標に対応する閾値を超える場合に、前記作業者の作業品質が高いと推定する、
請求項4から8のいずれか一項に記載の推定装置。 The specifying unit, based on the biological information acquired by the acquisition unit, specifies a stress index indicating the stress state of the worker, and an activity index indicating the activity state of the worker,
The estimation unit, when the numerical value indicated by the work stress index specified by the specifying unit based on the work biometric information does not exceed the threshold value corresponding to the work stress index, the specifying unit performs the work When the numerical value indicated by the activity index during work specified based on biological information exceeds the threshold value corresponding to the activity index, it is estimated that the work quality of the worker is high,
The estimation device according to any one of claims 4 to 8.
前記推定部は、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時ストレス指標が示す数値から、前記特定部が、前記作業者が前記所定の作業を行っていない待機期間に前記取得部が取得した待機時生体情報に基づいて特定した待機時ストレス指標が示す数値を差し引いたストレス差分値が、前記ストレス差分値に対応する閾値を超えない場合に、前記作業者の作業品質が低いと推定する、
請求項4から9のいずれか一項に記載の推定装置。 The specifying unit, based on the biometric information acquired by the acquisition unit, specifies a stress index indicating a stress state of the worker,
The estimation unit, from the numerical value indicated by the work stress index specified by the specifying unit based on the work biometric information, the specifying unit, the acquisition in the standby period when the worker is not performing the predetermined work When the stress difference value obtained by subtracting the numerical value indicated by the standby stress index specified based on the standby biometric information acquired by the department does not exceed the threshold value corresponding to the stress difference value, the work quality of the worker is low. Presumably,
The estimation device according to any one of claims 4 to 9.
前記推定部は、前記ストレス差分値が、前記ストレス差分値に対応する閾値を超える場合において、前記特定部が前記作業時生体情報に基づいて特定した作業時活動指標が示す数値が、前記作業時活動指標に対応する閾値を超える場合に、前記作業者の作業品質が高いと推定する、
請求項10に記載の推定装置。 The specifying unit, based on the biological information acquired by the acquisition unit, specifies an activity index indicating the activity state of the worker,
The estimation unit, when the stress difference value exceeds a threshold value corresponding to the stress difference value, the numerical value indicated by the work activity index identified by the specification unit based on the work biometric information is the work time. When the threshold corresponding to the activity index is exceeded, it is estimated that the work quality of the worker is high,
The estimation device according to claim 10.
請求項7から11のいずれか一項に記載の推定装置。 Further comprising a threshold setting unit for setting the threshold,
The estimation device according to any one of claims 7 to 11.
請求項12に記載の推定装置。 The threshold setting unit, when the model worker whose work ability in the predetermined work is known does not perform the predetermined work in the standby period specified based on the standby biometric information acquired by the acquisition unit during the standby period Of the index, based on at least one of the index during the work specified based on the biometric information during work of the model worker, the threshold is set,
The estimation device according to claim 12.
請求項12に記載の推定装置。 The threshold setting unit is specified based on biometric information of each of the plurality of workers included in the group having a relatively high work quality in the predetermined work among a plurality of groups including a plurality of workers. Based on a plurality of indicators, set the threshold,
The estimation device according to claim 12.
請求項1から14のいずれか一項に記載の推定装置。 The acquisition unit acquires, as the biological information, heartbeat data indicating a temporal change in the heartbeat of the worker,
The estimation device according to any one of claims 1 to 14.
作業者の生体情報を取得するステップと、
前記作業者が所定の作業を行っている作業期間に取得された作業時生体情報に基づいて、前記作業者の作業品質を推定するステップと、
推定された前記作業品質に関する情報を出力するステップと、
を有する推定方法。 Computer running,
Acquiring the biometric information of the worker,
A step of estimating the work quality of the worker based on the working biometric information acquired during the work period in which the worker is performing a predetermined work;
Outputting information about the estimated work quality,
An estimation method having.
作業者の生体情報を取得する取得部、
前記作業者が所定の作業を行っている作業期間に取得された作業時生体情報に基づいて、前記作業者の作業品質を推定する推定部、及び
前記推定部が推定した前記作業者の作業品質に関する情報を出力する出力部、
として機能させる推定プログラム。 Computer,
An acquisition unit that acquires the biometric information of the worker,
An estimation unit that estimates the work quality of the worker based on the biometric information during work acquired during the work period in which the worker is performing a predetermined work, and the work quality of the worker estimated by the estimation unit An output section that outputs information about
Estimate program to function as.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018192289A JP7168825B2 (en) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | Estimation device, estimation method and estimation program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018192289A JP7168825B2 (en) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | Estimation device, estimation method and estimation program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020060993A true JP2020060993A (en) | 2020-04-16 |
JP7168825B2 JP7168825B2 (en) | 2022-11-10 |
Family
ID=70219009
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018192289A Active JP7168825B2 (en) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | Estimation device, estimation method and estimation program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7168825B2 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7034518B1 (en) | 2021-07-12 | 2022-03-14 | 株式会社フルリール | Systems, information processing equipment, methods, programs |
WO2022224890A1 (en) * | 2021-04-22 | 2022-10-27 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Stress evaluation system and stress evaluation method |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4272249B1 (en) * | 2008-03-24 | 2009-06-03 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | Worker fatigue management apparatus, method, and computer program |
JP2018142259A (en) * | 2017-02-28 | 2018-09-13 | オムロン株式会社 | Manufacturing management device, method, and program |
JP6501941B1 (en) * | 2018-03-28 | 2019-04-17 | 株式会社疲労科学研究所 | Fatigue determination apparatus, fatigue determination method and program |
-
2018
- 2018-10-11 JP JP2018192289A patent/JP7168825B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4272249B1 (en) * | 2008-03-24 | 2009-06-03 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | Worker fatigue management apparatus, method, and computer program |
JP2018142259A (en) * | 2017-02-28 | 2018-09-13 | オムロン株式会社 | Manufacturing management device, method, and program |
JP6501941B1 (en) * | 2018-03-28 | 2019-04-17 | 株式会社疲労科学研究所 | Fatigue determination apparatus, fatigue determination method and program |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
"介護現場の働き方改革に向けた研究で「知識創造支援システム」を活用", はいたっく, vol. 通巻610号, JPN6022023684, 1 March 2018 (2018-03-01), pages 13 - 14, ISSN: 0004798023 * |
高見 愛: "生体情報を活用した作業適性度に基づく作業員管理システム", 電子情報通信学会2018年総合大会講演論文集 情報・システム1, JPN6022023685, 20 March 2018 (2018-03-20), pages 112, ISSN: 0004798024 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022224890A1 (en) * | 2021-04-22 | 2022-10-27 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Stress evaluation system and stress evaluation method |
JP7034518B1 (en) | 2021-07-12 | 2022-03-14 | 株式会社フルリール | Systems, information processing equipment, methods, programs |
JP2023011271A (en) * | 2021-07-12 | 2023-01-24 | 株式会社フルリール | System, information processing device, method and program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7168825B2 (en) | 2022-11-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111712840B (en) | Annotation method, annotation device, storage medium, and identification system | |
US11834052B2 (en) | Estimator generation apparatus, monitoring apparatus, estimator generation method, and computer-readable storage medium storing estimator generation program | |
EP3241492B1 (en) | Heart rate detection method and device | |
JP7082444B2 (en) | Machine learning equipment and machine learning programs | |
US11083398B2 (en) | Methods and systems for determining mental load | |
JP6906197B2 (en) | Information processing method, information processing device and information processing program | |
US20200074361A1 (en) | Performance measurement device, performance measurement method and performance measurement program | |
JP6122884B2 (en) | Work alertness estimation device, method and program | |
KR20150113700A (en) | System and method for diagnosis | |
JP2020060993A (en) | Estimation device, estimation method, and estimation program | |
WO2019233470A1 (en) | Method for identifying whether a seat is occupied, seating system, and attendance management method | |
EP3617965A1 (en) | Performance measurement device, performance measurement method and performance measurement program | |
CN110337699A (en) | A kind of psychological pressure appraisal procedure and equipment | |
Heard et al. | Speech workload estimation for human-machine interaction | |
JP2022042304A (en) | Stress estimation device, method, and program | |
US20150024358A1 (en) | Stress assessment device, stress assessment method and recording medium | |
US10799139B2 (en) | Method and system for EEG signal processing | |
JP6832005B2 (en) | Subject judgment device, method, and program | |
US20120270192A1 (en) | Behavior estimation apparatus, behavior estimation method, and computer readable medium | |
JP7186924B2 (en) | Work assignment device | |
JP6966363B2 (en) | Estimating system, estimation device and estimation method | |
JP2018078982A (en) | Method for evaluating stress reaction during training | |
JP2020121035A (en) | Sleep index calculation device and sleep index calculation method | |
US20220370009A1 (en) | Stress estimation device, stress estimation method, and recording media | |
WO2022259464A1 (en) | Information processing device, control method, and storage medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210702 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220518 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220614 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220809 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220823 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220902 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7168825 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |