JP2020135608A - 情報処理装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】作業者による作業に係る情報を適切に管理する。【解決手段】一実施形態に係る情報処理装置は、プロセッサと、記憶部とを有し、前記プロセッサは、作業者が作業を実施する際に用いられる機器又は工具を示す第１のノード、前記作業者を示す第２のノード、前記作業の単位である工程を示す第３のノード、および前記工程における前記作業者による作業対象物を示す第４のノードを含む、各工程の基本ブロックをリンクで接続してなる作業ノードを、前記記憶部に登録する登録処理を行ない、前記登録処理により前記記憶部に登録された作業ノードに基づいて、特定の作業者による作業の履歴、特定の作業対象物に施された作業の履歴、特定の作業に関わる作業者および作業対象物を示す履歴の少なくとも１つを分析する分析処理を行なう、ように構成される。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置および方法に関する。

ヒト、モノなどに関するデータの収集、蓄積、分析を行なう装置として、例えば、生体から心機能に関する情報および血流に関する情報をそれぞれ取得するウェアラブルセンサ端末と、ウェアラブルセンサ端末によって取得された情報、および生体の地理的な位置の温度に関する情報に基づいて、生体の熱障害に対する状態を判定する判定装置とを有するウェアラブルセンサシステムがある（例えば、特許文献１を参照）。

特開２０１７−０３８８３９号公報

しかしながら、屋外作業の作業対象物、例えばNW（ネットワーク）装置のようにログを出力できないものについては、作業自体を意図して記録しない限り、この作業の履歴が残らない。そのため、カメラなどを用いて、個別にデータを収集、蓄積する必要があるが、多数の作業者がいる中、一人の作業者が複数の作業を受け持ち、作業員の利用機器も多岐に渡る状況で、これら多数の機器の一つ一つのデータが、いつ、どの作業者の、どの作業を示すのかを確認するために膨大な負荷を要する。

この発明は、上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、作業者による作業に係る情報を適切に管理することができるようにした情報処理装置および方法を提供することにある。

上記目的を達成するために、この発明の一実施形態に係る情報処理装置の第１の態様は、情報処理装置が、プロセッサと、記憶部とを有し、前記プロセッサは、作業者が作業を実施する際に用いられる機器又は工具を示す第１のノード、前記作業者を示す第２のノード、前記作業の単位である工程を示す第３のノード、および前記工程における前記作業者による作業対象物を示す第４のノードを含む、各工程の基本ブロックをリンクで接続してなる作業ノードを、前記記憶部に登録する登録処理を行ない、前記登録処理により前記記憶部に登録された作業ノードに基づいて、特定の作業者による作業の履歴、特定の作業対象物に施された作業の履歴、特定の作業に関わる作業者および作業対象物を示す履歴の少なくとも１つを分析する分析処理を行なう、ように構成されるようにしたものである。

この発明の情報処理装置の第２の態様は、第１の態様において、前記プロセッサは、前記登録処理として、前記作業者による作業に係る数値をさらに登録し、前記プロセッサは、さらに、前記登録処理により登録された、前記作業に係る数値に基づいて、前記作業者による作業の熟練度を判定する判定処理を行なう、ように構成されるようにしたものである。

この発明の情報処理装置の第３の態様は、第２の態様において、前記プロセッサは、さらに、前記登録処理として、前記作業者のバイタルに係る情報を登録し、前記プロセッサは、さらに、前記登録処理により登録された、前記作業に係る数値および前記バイタルに係る情報を含む情報に基づいて、前記作業者による作業の熟練度を判定する判定処理を行なう、ように構成されるようにしたものである。

この発明の情報処理装置の第４の態様は、第２又は第３の態様において、前記記憶部は、さらに、前記作業の実施に係る前記作業者の熟練度に応じた、前記作業者に対するアドバイスを示す情報を記憶し、前記プロセッサは、さらに、前記作業者により実施される作業、および、この作業について前記判定処理により判定された熟練度に応じた前記アドバイスを示す情報を前記記憶部から検索して出力する出力処理を行なう、ように構成されるようにしたものである。

本発明の一実施形態に係る情報処理方法の一つの態様は、プロセッサと、記憶装置とを具備する情報処理装置が行なう情報処理方法であって、前記プロセッサは、作業者が作業を実施する際に用いられる機器又は工具を示す第１のノード、前記作業者を示す第２のノード、前記作業の単位である工程を示す第３のノード、および前記工程における前記作業者による作業対象物を示す第４のノードを含む、各工程の基本ブロックをリンクで接続してなる作業ノードを、前記記憶装置に登録する登録処理を行ない、前記プロセッサは、前記登録処理により前記記憶装置に登録された作業ノードに基づいて、特定の作業者による作業の履歴、特定の作業対象物に施された作業の履歴、特定の作業に関わる作業者および作業対象物を示す履歴の少なくとも１つを分析する分析処理を行なうようにしたものである。

この発明の一実施形態に係る情報処理装置の第１の態様によれば、登録された作業ノードに基づいて、特定の作業者による作業の履歴、特定の作業対象物に施された作業の履歴、特定の作業に関わる作業者および作業対象物を示す履歴の少なくとも１つが分析されるので、作業の容易な把握を実現することができる。

この発明の一実施形態に係る情報処理装置の第２の態様によれば、作業に係る数値に基づいて、作業者による作業の熟練度が判定されるので、作業の熟練度を適切に得ることができる。

この発明の一実施形態に係る情報処理装置の第３の態様によれば、作業に係る数値およびバイタルに係る情報に基づいて、作業者による作業の熟練度が判定されるので、作業の熟練度を適切に得ることができる。

この発明の一実施形態に係る情報処理装置の第４の態様によれば、作業者により実施される作業、およびこの作業について判定された熟練度の双方に応じた前記アドバイスを示す情報が出力されるので、熟練度に応じた適切なアドバイスを作業者に提供できる。

すなわち、本発明の各態様によれば、作業者による作業に係る情報を適切に管理することが可能になる。

図１は、本発明の一実施形態に係る業務分析システムの適用例を示す図である。 図２は、基本ブロックの一例を示す図である。 図３は、本発明の一実施形態に係る業務分析システムによる全体の処理手順の一例を示す図である。 図４は、作業ノードの作成の一例を示す図である。 図５は、実案件データの登録の一例を示す図である。 図６は、実案件データの登録の一例を示す図である。 図７は、実案件データの登録処理により登録された情報および登録されていない情報の一例を表形式で示す図である。 図８は、工程ごとの開始/終了時刻の登録の一例を示す図である。 図９は、データ蓄積処理後の作業ノードの一例を示す図である。 図１０は、データ蓄積処理により登録された情報および登録されていない情報の一例を表形式で示す図である。 図１１は、分析対象の作業ノードの一例を示す図である。 図１２は、作業者の履歴の一例を示す図である。 図１３は、作業対象物の履歴の一例を示す図である。 図１４は、作業の履歴の一例を示す図である。 図１５は、作業熟練度判定に係る処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１６は、作業熟練度判定処理により登録された情報の一例を表形式で示す図である。 図１７は、工程熟練度判定に係る処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１８は、工程熟練度判定処理により登録された情報の一例を表形式で示す図である。 図１９は、熟練度に応じた、工程におけるアドバイス表示内容の一例を表形式で示す図である。 図２０は、熟練度に応じた、任意のタイミングにおけるアドバイス表示内容の一例を表形式で示す図である。 図２１は、選択条件の一例を示す図である。 図２２は、選択条件を適用したときの基本ブロックの構成の一例を示す図である。 図２３は、選択条件を適用したときの拡張子と割り当てノードとの関係の一例を表形式で示す図である。 図２４は、選択条件を適用したときの、機器取得情報とノードとを関連付けたときの基本ブロックの構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、この発明に係わる一実施形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る業務分析システム（情報処理装置）の適用例を示す図である。
図１に示すように、本発明の一実施形態に係る業務分析システムは、サーバ（情報処理装置）１００、ＤＢ（データベース）２００を有し、サーバ１００が通信ネットワークを介して、作業者が所持するIoT(Internet of Things)機器と通信可能に接続される。
IoT機器は、例えば、全方位カメラ（通常のカメラなどでも可）、スマートウォッチ、スマートグラスなどであってもよい。

サーバ１００は、作業登録機能部１１、実案件データ登録機能部１２、データ蓄積機能部１３、分析機能部１４、作業熟練度判定機能部２１、工程熟練度判定機能部２２、アドバイス表示機能部２３を有する。
データベース２００は、実案件データ、作業者データ、各種作業データ、機器/工具データ、作業対象物データをそれぞれ記憶する記憶装置を有する。

サーバ１００の作業登録機能部１１、実案件データ登録機能部１２、データ蓄積機能部１３、分析機能部１４、作業熟練度判定機能部２１、工程熟練度判定機能部２２、アドバイス表示機能部２３の機能、およびデータベース２００の機能は、プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ、キーボードなどの入力装置、ディスプレイなどの出力装置、およびＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体を用いたコンピュータなどにより実現可能である。各部の動作については後述する。

本実施形態は、NW機器のようにログを出力しない作業対象物を対象とする工事作業に適用されることを想定している。
ログを出力しない作業対象物を対象とした工事作業についての特徴の例（１）、（２）を説明する。
（１）
ログを出力しない作業対象物を対象とした工事作業では、作業自体を意図して記録しない限り履歴が残らない。また、各種デバイスのログを取得することは可能だが、業務把握の目的としての情報としては不十分であることから業務把握・業務可視化が困難である。そこで、本実施形態では、各種デバイスを活用して、多種多様なデータを取得・一元化し可視化することで、業務把握を可能にするデータ構造を実現する。

（２）
前提として、作業計画の進捗管理が実施されており、作業計画が変更された場合に速やかに影響を把握して対処したい要望がある。しかし、規定の工事種別ごとの工事手順の変更は事後に反映されるため、迅速かつ柔軟な変更への対処が困難だった。
そこで、本実施形態では、作業者からの連絡を受けて作業を変更する必要がある際、変更すべき箇所を特定することで、リアルタイムに作業計画を変更可能とする。

次に、本発明の一実施形態に係る業務分析システムに関わる基本ブロック、作業について説明する。
（基本ブロック）
基本ブロックの構成要素として、下記の４種類の情報を定義する。
・機器/工具：作業者が作業を実施する際に用いるIoT機器、工具。IoT機器は、例えばスマートフォン、タブレットである。

・作業者：作業を実施する人に係る情報。この情報は、作業者の後述する作業熟練度、工程熟練度を含んでもよい。実施経験のない工程、作業については、作業熟練度、工程熟練度は「初心者」として定義される。

・工程：作業者による作業をステップごとに分解した最小単位を示す情報。この情報は、標準所要時間、工程開始時刻および工程終了時刻を含んでもよい。
・作業対象物：工程にて作業者が機器/工具を用いて何らかの対応をする対象物。

図２は、基本ブロックの一例を示す図である。
図２のように、「機器/工具」、「作業者」、「工程」、「作業対象物」でなる４つのノード、これらノードの間を「機器/工具」、「作業者」、「工程」、「作業対象物」の順で結ぶリンクと、当該工程から次の作業の工程に対応するノードへのリンクとから構成されるものを「基本ブロック」と定義する。場合によっては機器/工具が２つ以上であるの場合も許容する。図２（左側）では、上記の基本ブロック内のノード「作業者」を「worker」の頭文字である「w」と表記し、ノード「工程」を「process」を頭文字である「p」と表記する。

基本ブロックでは、リンクされている各ノードの情報が互いに関連付けられる。例えばオペレータが下記基本ブロック内のノード「作業者」の情報をコンピュータなどを用いて検索/閲覧した際、工程の開始/終了時刻、ノード「機器/工具」、ノード「作業対象物」の情報も紐づいて表示される。

（作業）
図２に示すように、複数の基本ブロックと、これらの基本ブロックを囲う外枠のノードとで構成されるものを「作業」（以下、作業ノードと称することがある）と定義する。作業ノード内に存在する複数の基本ブロックの数は、作業をステップごとに分解した工程の数に対応する。作業ノード内に存在する複数の基本ブロックのそれぞれのノードは、作業ノードとも紐づけられる。作業ノードは、作業名を含む。

図２（右側）では、上記の作業ノード内の各基本ブロック内のノード「作業者」の表記を「w」とする。また、図２（右側）では、上記の作業ノード内の１つ目（工程の実施順）の基本ブロック内のノード「工程」の表記を「p1」とし、２つ目の基本ブロック内のノード「工程」の表記を「p2」とし、３つ目の基本ブロック内のノード「工程」の表記を「p3」とする。

次に、分析者、および全体の処理手順について説明する。
（分析者について）
作業前および作業後に、作業者が行なう作業に関する情報を取りまとめる者を分析者と定義する。

（全体の処理手順について）
図３は、本発明の一実施形態に係る業務分析システムによる全体の処理手順の一例を示す図である。
図３に示すように、作業者による作業手順は、作業前準備、作業中、および後作業に区分される。

そして、分析者が関わる処理手順として、下記の（１）、（２）が挙げられる。
（１）分析者が作業結果を分析する処理手順
（２）データベース２００に蓄積した情報をもとに、作業者の熟練度に応じたアドバイスをリアルタイムに表示する処理手順
上記（１）は、下記の（１−１）、（１−２）、（１−３）、（１−４）に区分される。
（１−１）分析者による作業ノードの作成
（１−２）分析者による実案件データの登録
（１−３）データ蓄積
（１−４）分析
上記（１−１）、（１−２）は作業前準備で行なわれ、（１−３）は作業中で行なわれ、（１−４）は後作業で行なわれる。

上記（２）は、下記の（２−１）、（２−２）、（２−３）に区分される。
（２−１）作業熟練度判定
（２−２）工程熟練度判定
（２−３）作業者へのアドバイス表示
上記（２−１）、（２−２）は、先の複数回の作業における上記（１）のデータ蓄積結果に基づいて後作業で行われ、（２−３）は、先の作業における（２−１）、（２−２）の判定結果に基づいて、次の作業中に行われる。

次に、（１−１）：分析者による作業ノードの作成、について説明する。
（１−１）は、サーバ１００の作業登録機能部１１による処理で実現され、下記の（１−１−１）、（１−１−２）、（１−１−３）を含む。図４は、作業ノードの作成の一例を示す図である。
（１−１−１）
分析者による操作に従い、作業登録機能部１１は、複数の基本ブロックをつなげて作業ノードを作成し、作業ノードの種別である作業名を定める。図４に示した例では、作業名は、単芯ドロップ接続、番札確認、作業場所移動である。

（１−１−２）
分析者による操作に従い、各基本ブロック内のノード「工程」の種別である工程名が定められ、この工程に伴い、ノード「作業対象物」の種別が定められる。図４に示した例では、ノード「工程」の種別は、単芯ドロップ接続における「蓋を開ける」、「芯線処理対象」、「単芯分離」である。

ノード「作業対象物」の種別は、電柱、クロージャ、芯線など、ノード「作業対象物」を何種類かに分類したものを指す。後に行なう上記（１−２）にて、実際に作業を行なうときのノード「作業対象物」の種別毎の固有のIDがデータベース２００に登録される。ノード「作業対象物」の種別毎のIDは、例えば「No. XXX」である。また、ノード「機器/工具」の種別として機器/工具名がデータベース２００に登録されてもよい。

（１−１−３）
分析者による操作に従い、作業登録機能部１１は、各基本ブロック内のノード「工程」に標準所要時間（例：１分、５分）をそれぞれ設定する。
上記の（１−１−１）、（１−１−２）、（１−１−３）により、作業登録機能部１１は、実際の作業における作業ノード、ノード「作業者」、「作業対象物」、「機器/工具」の、後で定めるID(以後、実案件データと称することがある)と関わる、該当ノードの種別を設定することができる。

図４に示した１つの例では、作業ノードについて作業名「単芯ドロップ接続」がデータベース２００に登録される。この作業ノード内の１つ目（工程の実施順）の基本ブロックにおけるノード「工程」の種別「蓋を開ける」、この工程の標準所要時間「１分」、およびノード「作業対象物」の種別「クロージャ」がデータベース２００に登録される。

２つ目の基本ブロックにおけるノード「工程」の種別「芯線処理対象」、この工程の標準所要時間「５分」、およびノード「作業対象物」の種別「芯線」がデータベース２００に登録される。
３つ目の基本ブロックにおけるノード「工程」の種別「単芯分離」、この工程の標準所要時間「５分」、およびノード「作業対象物」の種別「芯線」がデータベース２００に登録される。

図４では、上記登録された種別が示される。ただし、１つ目の基本ブロック内のノード「工程」の種別「蓋を開ける」を「p(a)」と表記し、２つ目の基本ブロック内の種別「芯線処理対象」を「p(b)」と表記し、３つ目の基本ブロック内の種別「単芯分離」を「p(c)」と表記する。また、以降では標準所要時間の図示は省略する。また、１つ目、２つ目、３つ目の基本ブロック内のノード「機器/工具」を「機器/工具A」、「機器/工具B」、「機器/工具C」とそれぞれ表記してもよい。

次に、（１−２）：分析者による実案件データの登録、について説明する。
（１−２）は、サーバ１００の実案件データ登録機能部１２による処理で実現され、下記の（１−２−１）、（１−２−２）に区分される。

（１−２−１）
分析者による操作に従い、実案件データ登録機能部１２は、作業ノード、ノード「作業者」およびノード「作業対象物」の実案件データをデータベース２００に登録する。
ノード「作業者」が事前に割り当てられていない場合については、後述する選択条件Ａ−２、Ｂ−２にて対応が実施される。

図５は、実案件データの登録の一例を示す図である。図５（左側）は、（１−１）で作成された作業ノードを示す。
図５（右側）に示すように、（１−１）で作成された作業ノードの実案件データ「No.ABC」がデータベース２００に登録される。作業ノードの実案件データは個々の作業に固有の情報であり、作業IDと称することもある。

また、作業ノード内の１つ目の基本ブロックにおけるノード「作業者」の実案件データ「作業者A」、およびノード「作業対象物」の種別「クロージャ」に係る実案件データ「No.XXX」がデータベース２００に登録される。ノード「作業者」の実案件データは個々の作業者対象物に固有の情報、例えば作業者の氏名である。ノード「作業対象物」の実案件データは個々の作業対象物に固有の情報であり、作業対象物IDと称することがある。

２つ目の基本ブロックにおけるノード「作業者」の実案件データ「作業者A」、およびノード「作業対象物」の種別「芯線」に係る実案件データ「No.YYY」がデータベース２００に登録される。
３つ目の基本ブロックにおけるノード「作業者」の実案件データ「作業者A」、およびノード「作業対象物」の種別「芯線」に係る実案件データ「No.ZZZ」がデータベース２００に登録される。上記のノード「作業者」の実案件データとして、作業者が初心者であるときの作業熟練度、または作業者が初心者であるときの工程に係る熟練度である工程熟練度をデータベース２００にそれぞれ登録できる。
図５では、上記登録された実案件データが示される。ただし、上記の作業ノード内の各基本ブロック内のノード「作業者」の実案件データ「作業者A」として「wA」と表記する。

（１−２−２）
分析者による操作に従い、実案件データ登録機能部１２は、ノード「機器/工具」の実案件データを登録する。ここでは、分析者による操作に従い、基本ブロック内のノード「作業者」に対するノード「機器/工具」が事前に割り当てられているものとする。
この「機器/工具」が事前に割り当てられていない場合、または「機器/工具」の種別を作業者の操作に従って変更する場合、後述する選択条件Ａ−２にて対応が実施される。

図６は、実案件データの登録の一例を示す図である。
図６に示した例では、（１−２−１）作成された作業ノードの内の１つ目の基本ブロックにおけるノード「機器/工具」の実案件データ「IoTα」、２つ目の基本ブロックにおけるノード「機器/工具」の実案件データ「IoTβ」、および３つ目の基本ブロックにおけるノード「機器/工具」の実案件データ「工具γ」がデータベース２００にそれぞれ登録される。ノード「機器/工具」の実案件データは機器/工具に固有の情報であり、機器/工具IDと称することもある。

図７は、実案件データの登録処理により登録された情報および登録されていない情報の一例を表形式で示す図である。
図７に示した例では、上記（１−２）に係る処理の終了時にデータベースに登録されている情報、当該処理の終了時にデータベース２００に登録されていない情報をノードの種別ごとに示す。
各種ノードにおける（１−２）に係る処理の終了時にデータベース２００に登録されている情報の一例を下記に示す。

（ノード「作業」） 作業名(例：単芯ドロップ接続)、実案件のID(例No.ABC)
（ノード「機器/工具」） 機器/工具名、機器/工具ID
（ノード「作業者」） 作業者名、作業熟練度(初心者)、各工程熟練度(初心者)
（ノード「工程」） 工程名、標準作業時間
（ノード「作業対象物」） 作業対象物種別、作業対象物ID
各種ノードにおける（１−２）に係る処理の終了時にデータベース２００に登録されていない情報の一例を下記に示す。
（ノード「作業」） 動画
（ノード「作業者」） バイタル
（ノード「工程」） 工程開始時刻、工程終了時刻、写真
以上が（１−２）に係る情報の一例である。

次に、（１−３）：データ蓄積、について説明する。
（１−３）は、サーバ１００のデータ蓄積機能部１３による処理で実現され、下記の（１−３−１）、（１−３−２）、（１−３−３）、（１−３−４）に区分される。

（１−３−１）
データ蓄積機能部１３は、IoT機器、ここではID「IoTα」に対応する機器（以下、単にIoTαと称することがある）、およびスマートフォンを用いて、上記の実案件データ「作業者A」に対応する作業者（以下、単に作業者Aと称することがある）に工程を通知する。

作業者Aが工程の開始/終了を、IoTαのUI（ユーザインタフェース）ボタンへの操作、またはマイクロフォンを介した音声入力等で入力することにより、データ蓄積機能部１３は、工程ごとの開始/終了時刻をデータベース２００に保存する。

図８は、工程ごとの開始/終了時刻の登録の一例を示す図である。
図８に示した例は、図６に示した登録結果に対する、開始/終了時刻の登録の一例である。この例では、開始時刻は年月日時分秒に対応する「[S]ymdhms」であり、終了時刻は同じく年月日時分秒に対応する「[E]ymdhms」である。

（１−３−２）
一例として、IoTαを用いて作業者Aが工程における写真を記録した場合は、作業者による操作に従って、データ蓄積機能部１３は、当該工程に係る情報として写真データである画像情報をデータベース２００に保存する。

（１−３−３）
一例として、IoTαを用いて作業者Aが自身の心拍等のバイタルデータを記録した場合は、作業者による操作に従って、データ蓄積機能部１３は、作業者Aに係る情報としてバイタルデータをデータベース２００に保存する。

（１−３−４）
一例として、作業者がIoTαを用いて作業動画を記録した場合は、作業者による操作に従って、データ蓄積機能部１３は、作業名、および実案件のIDである「単芯ドロップ接続 No.ABC」に係る情報として、作業動画情報をデータベース２００に保存する。

図９は、データ蓄積処理後の作業ノードの一例を示す図である。
図９に示した例では、作業ノードに作業動画が関連付けられ、１つ目の基本ブロック内のノード「作業者」に対し、工程において撮影された写真、および作業者A自身のバイタルデータが関連付けられる。

図１０は、データ蓄積処理により登録された情報および登録されていない情報の一例を表形式で示す図である。
図１０に示した例では、図７に示した、上記（１−２）に係る処理の終了時にデータベースに登録されていない情報が、上記（１−３）に係る処理の終了時では、データベース２００に登録されている情報に組み込まれている。

この結果、上記（１−２）に係る処理の終了時にデータベース２００に登録されていない情報は、上記（１−３）に係る処理の終了時にデータベースに登録されていない情報はゼロとなる。基本ブロック、および作業の特性として、上記ノードに対し、データベース２００に格納された各種情報が自動でリンクされるため、取得された情報は一元化されている。

次に、（１−４）：分析者による分析、について説明する。
（１−４）は、サーバ１００の分析機能部１４による処理で実現される。
（１−３）までで取得された情報は一元化されている。この情報をもとに、分析機能部１４は、ヒト(作業者)、モノ(作業対象物、機器/工具)、コト(作業、手順)という観点にてリンクをたどることにより、下記のような作業者の履歴、作業対象物の履歴、作業の履歴の分析を行なうことができる。

図１１は、分析対象の作業ノードの一例を示す図である。
ここでは、分析対象の作業ノードは、図１１に示すように、作業動画が上記のように関連付けられる他、各基本ブロック内のそれぞれのノード「作業者」に対して工程における画像情報が関連付けられ、各基本ブロック内のノード「作業者」に対して作業者自身のバイタルデータが関連付けられる。

図１２は、作業者の履歴の一例を示す図である。
図１２に示した例では、各作業ノードに対する分析結果である、各基本ブロックにおける作業者Aの履歴として、作業年月日、作業名、工程の開始/終了時刻、作業対象物の種別とID、各工程における作業者自身のバイタル、工程における写真である画像情報などが示される。

作業名が「作業単芯ドロップ接続」である作業ノードには画像およびバイタルのデータのみが関連付けられているが、リンクされている他の作業ノードから紐づく情報を合わせて表示することで、分析を容易にすることが可能である。

図１３は、作業対象物の履歴の一例を示す図である。
図１３に示した例では、各作業ノードに対する分析結果である、１つ目の基本ブロックにおけるノード「作業対象物」の種別、IDに対応する「クロージャNo.XXX」の履歴として、作業年月日、作業名、工程の開始/終了時刻、作業者名などが示される。

図１４は、作業の履歴の一例を示す図である。
図１４に示した例では、作業名が「作業単芯ドロップ接続」である作業ノードに対する分析結果である、作業「作業単芯ドロップ接続」の履歴として、作業年月日、作業名、工程の開始/終了時刻、作業者名、作業対象物の種別、作業対象物のID、取得動画などが示される。
これらの履歴の関連をたどってドリルダウンが可能である。

次に、（２−１）：分析者による作業熟練度判定、について説明する。
（２−１）は、サーバ１００の作業熟練度判定機能部２１による処理で実現される。
（２−１）では、累計作業時間、累計実施回数、標準作業時間、バイタル情報、および作業の良否履歴の少なくとも１つを用いて当該作業に対する作業者の熟練度を自動で判定する。
（１−３）にて、当該作業者の当該作業に対する各工程の作業時間、行程、バイタル情報、作業の良否履歴はデータベース２００に蓄積されているとする。

図１５は、作業熟練度判定に係る処理動作の一例を示すフローチャートである。
まず、作業熟練度判定機能部２１は、分析者による操作に従って、熟練度の分析対象の作業、および作業者を設定し、この設定した作業についての作業者による累計作業時間が規定実施時間を超えているか否かを判定し（Ｓ１１）、超えていれば、作業者による作業の累計実施回数が規定実施回数を超えているか否かを判定し（Ｓ１２）、超えていれば、作業者による平均の作業時間が標準作業時間内か否かを判定する（Ｓ１３）。

平均の作業時間が標準作業時間内であれば、作業熟練度判定機能部２１は、当該作業中における作業者のバイタルが、工程平均から規定の範囲を超過していないか否かを判定し（Ｓ１４）、超過していなければ、作業の良否履歴に基づいて、過去に同じ作業者により同じ種別の作業として作業された案件で故障発生率が既定の割合以下か否かを判定する（Ｓ１５）。
Ｓ１５での判定結果は各作業の良否判定結果としてデータベース２００に蓄積される。

Ｓ１５で「Ｙｅｓ」であれば、作業熟練度判定機能部２１は、上記設定された作業者による、上記設定された作業に係る作業熟練度が「エキスパート(Ex)」であると判定し（Ｓ１６）、Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ１３、Ｓ１４又はＳ１５で「Ｎｏ」であれば、作業熟練度が「ビギナー(Bg)」であると判定する（Ｓ１７）。
作業に対する作業者の熟練度は、作業者ノードに関連付けてデータベース２００に登録される。

図１６は、作業熟練度判定処理により登録された情報の一例を表形式で示す図である。図１６に示した例では、図１０に示した例と比較して、作業熟練度に係る情報が上記の判定結果に応じて更新される。

次に、（２−２）：分析者による工程熟練度判定、について説明する。
（２−２）は、サーバ１００の工程熟練度判定機能部２２による処理で実現される。
（２−２）では、累計工程時間、累計実施回数、および標準作業時間の少なくとも１つに基づき、作業者の各工程に対する熟練度を自動で判定する。この熟練度は、異なる作業において共通な工程についても判定される。

図１７は、工程熟練度判定に係る処理動作の一例を示すフローチャートである。
まず、工程熟練度判定機能部２２は、分析者による操作に従って、熟練度の分析対象の工程、および作業者を設定し、この設定した工程についての作業者による累計の工程時間が規定実施時間を超えているか否かを判定し（Ｓ２１）、超えていれば、作業者による工程の累計実施回数が規定実施回数を超えているか否かを判定し（Ｓ２２）、超えていれば、設定された工程についての、作業者による平均の工程所要時間が標準所要時間内か否かを判定する（Ｓ２３）。

Ｓ２３で「Ｙｅｓ」であれば、工程熟練度判定機能部２２は、上記設定された作業者による、上記設定された工程に係る工程熟練度が「エキスパート(Ex)」であると判定し（Ｓ２４）、Ｓ２１、Ｓ２２、又はＳ２３で「Ｎｏ」であれば、工程熟練度が「ビギナー(Bg)」であると判定する（Ｓ２５）。
工程に対する作業者の熟練度は、作業者ノードに関連付けてデータベース２００に登録される。

図１８は、工程熟練度判定処理により登録された情報の一例を表形式で示す図である。図１８に示した例では、図１６に示した例と比較して、工程熟練度に係る情報が上記の判定結果に応じて更新される。

次に、（２−３）：分析者による熟練度に応じたアドバイス表示、について説明する。
（２−３）は、サーバ１００のアドバイス表示機能部２３による処理で実現され、下記の（２−３−１）、（２−３−２）に区分される。

（２−３−１）
工程について作業者の熟練度がエキスパート(Ex)かビギナー(Bg)かによって、当該工程の際にアドバイスを作業者のIoT機器もしくはスマートフォンなどに追加表示したい工程がある場合について、追加アドバイス表がデータベース２００に登録されているとする。

図１９は、熟練度に応じた、工程におけるアドバイス表示内容の一例を表形式で示す図である。
図１９に示した第１の例では、追加アドバイス表の表示判定時の作業の作業名が「単芯ドロップの接続作業」の際に、表示判定時の工程が「芯線対象処理」であって、追加アドバイス表の表示判定の種別が「工程」であり、作業者Aの当該工程における熟練度が「Bg」の場合、作業員Aの熟練度と工程の組み合わせが追加アドバイス表に該当する。
このとき、アドバイス表示機能部２３は、当該工程実施時において作業者が用いているIoT機器もしくはスマートフォンに対し、追加アドバイス「光ファイバ芯線およびパッチコードの曲率半径は30mm以上、光ファイバテープ芯線の曲率半径は50mm以上を確保してください。」を、リアルタイム、ここではタイミング「当該工程終了時」に、基本ブロックの表示画面において判定時の工程のノードと作業者のノードに関連付けて表示する。この画面における判定時の作業者のノードには工程熟練度「Bg」が関連付けて表示されてもよい。

図１９に示した第２の例では、表示判定時の作業の作業名が「単芯ドロップの接続作業」で、表示判定時の工程が「芯線対象処理」で、追加アドバイス表の表示判定の種別が「工程」であり、作業者Aの当該工程における工程熟練度が「Ex」であるとき、作業員Aの熟練度と工程の組み合わせが追加アドバイス表に該当する。

このとき、アドバイス表示機能部２３は、当該工程実施時において作業者が用いているIoT機器もしくはスマートフォンに対し、タイミング「当該工程終了時」に追加アドバイス「ケーブル収容の確認をお願い致します。」が、基本ブロックの表示画面において、当該工程のノードと作業者のノードとに関連付けて表示する。この画面における判定時の作業者のノードには工程熟練度「Ex」が関連付けて表示されてもよい。

（２−３−２）
作業ノード全体について作業者の熟練度がエキスパート(Ex)かビギナー(Bg)かによって、任意のタイミングでアドバイスを追加表示したい工程がある場合について、追加アドバイス表がデータベース２００に登録されているとする。

図２０は、熟練度に応じた、任意のタイミングにおけるアドバイス表示内容の一例を表形式で示す図である。
図２０に示した第１の例では、追加アドバイス表の表示判定時の作業の作業名が「単芯ドロップの接続作業」の際に、表示判定時の工程が「芯線対象処理」であって、追加アドバイス表の表示判定の種別が「作業」であり、作業者Aの当該作業における作業熟練度が「Bg」の場合、作業員Aの熟練度と工程の組み合わせが追加アドバイス表に該当する。

このとき、アドバイス表示機能部２３は、当該作業実施時において作業者が用いているIoT機器もしくはスマートフォンに対し、追加アドバイス「光ファイバ芯線および光ファイバテープ芯線はねじれなく接続しましたでしょうか？」をリアルタイム、ここではタイミング「最終工程終了時」に基本ブロックの表示画面において判定時の作業のノードに関連付けて表示する。この画面における判定時の作業ノードには作業熟練度「Bg」が関連付けて表示されてもよい。

図２０に示した第２の例では、表示判定時の作業の作業名が「単芯ドロップの接続作業」で、表示判定時の工程が「芯線対象処理」で、あって、追加アドバイス表の表示判定の種別が「作業」であり、作業者Aの当該作業における作業熟練度が「Ex」であるとき、作業員Aの熟練度と工程の組み合わせが追加アドバイス表に該当する。

このとき、アドバイス表示機能部２３は、当該作業実施時において作業者が用いているIoT機器もしくはスマートフォンに対し、追加アドバイス「ケーブル収容の確認をお願い致します。」を、リアルタイム、ここではタイミング「当該工程終了時」に基本ブロックの表示画面において判定時の作業のノードに関連付けて表示する。この画面における判定時の作業ノードには作業熟練度「Ex」が関連付けて表示されてもよい。
上記ではアドバイスを示すメッセージが作業者の機器に表示される例を示したが、これに限らず、アドバイスが作業者に向けて出力されるのであれば、例えばアドバイスを示す音声を作業者の機器から出力させてもよい。

次に、基本ブロックの各ノードに対する種別の割り当ての選択条件について説明する。
図２１は、選択条件の一例を示す図である。
下記のように、選択条件Ａ−１、Ａ−２、Ｂ−１、Ｂ−２、Ｃ−１、Ｃ−２、Ｄ−１、Ｄ−２をそれぞれ説明する。

Ａ−１、Ｂ−１、Ｃ−１、Ｄ−１が事前に割り当てを実施した場合の選択条件を示し、Ａ−２、Ｂ−２、Ｃ−２、Ｄ−２が事前割り当てを実施しない場合の選択条件を示す。この割り当ては、分析者による操作にしたがってサーバ１００により行なうことができる。

・選択条件Ａ（作業者と機器/工具の割当）
（Ａ−１） 事前にノード「作業者」の種別とノード「機器/工具」の種別を割り当てる。
（Ａ−２） 事前に割り当てず、作業時に機器(IoT機器)にログインした際に、ノード「機器/工具」の種別とノード「作業者」の種別との割り当てを行なう。

・選択条件Ｂ（作業者と工程の割当）
（Ｂ−１） ノード「作業」の種別と作業に必要な工程のノード「工程」の種別を事前に割り当てる。
（Ｂ−２） 事前に割り当てず、作業者が機器にログインし当該作業の手順をダウンロードした際、ノード「作業者」の種別と一連のノード「工程」の種別の割り当てを行なう。

・選択条件Ｃ（工程と作業対象物の割当）
（Ｃ−１） 事前にノード「工程」の種別とノード「作業対象物」の種別を割り当てる。
（Ｃ−２） 事前に割り当てず、作業者がシステムにて機器に当該作業対象物を入力し、ノード「工程」の種別とノード「作業対象物」の種別を割り当てる。

・選択条件Ｄ（機器で取得した情報を関連付けるノード）
（Ｄ−１） 機器で取得した情報とノード「機器/工具」の種別とを事前に割り当てる。
（Ｄ−２） 機器で取得した情報の拡張子(jpg,mp4,…)とノード「機器/工具」の割当表を事前に作成し、機器で情報を取得した時に、この割当表に従ってサーバ１００により当該情報を該当ノードに関連づける。

図２２は、選択条件Ｄ−１を適用したときの基本ブロックの構成の一例を示す図である。
図２２に示すように、選択条件Ｄ−１では、ノード「機器/工具」で割り当てられる種別が「光融着機」である。
図２３は、選択条件Ｄ−２を適用したときの拡張子と割り当てノードとの関係の一例を表形式で示す図である。図２４は、選択条件を適用したときの、機器取得情報とノードとを関連付けたときの基本ブロックの構成の一例を示す図である。
図２３、図２４に示した例では、拡張子がjpgである情報の割り当てノードは１つ目の基本ブロック内のノード「機具/工具」であり、拡張子がmp4である情報の割り当てノードは作業ノードであることを示し、この関係を示す情報はデータベース２００に格納される。

以上説明したように、本発明の一実施形態に係る業務分析システムでは、各工程を基本ブロックにて表現し、各作業は一連の工程等にて表現する。これら情報をデータベースで管理し、サーバを通じて作業者のスマートフォンなどに各種手順を表示する。
これにより、各種デバイスを活用して、多種多様なデータを取得・一元化し可視化することで、業務把握を可能にするので、分析しようとする観点の変更が容易となり、分析結果を踏まえ、ヒトに応じた各工程のアドバイス、注意喚起をリアルタイムで実施可能となる。

なお、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。

また、各実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウエア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウエア手段（実行プログラムのみならずテーブル、データ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウエア手段を構築し、このソフトウエア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。

１００…サーバ、２００…データベース、１１…作業登録機能部、１２…実案件データ登録機能部、１３…データ蓄積機能部、１４…分析機能部、２１…作業熟練度判定機能部、２２…工程熟練度判定機能部、２３…アドバイス表示機能部。

Claims (5)

1. プロセッサと、記憶部とを有し、
   前記プロセッサは、
   作業者が作業を実施する際に用いられる機器又は工具を示す第１のノード、前記作業者を示す第２のノード、前記作業の単位である工程を示す第３のノード、および前記工程における前記作業者による作業対象物を示す第４のノードを含む、各工程の基本ブロックをリンクで接続してなる作業ノードを、前記記憶部に登録する登録処理を行ない、
   前記登録処理により前記記憶部に登録された作業ノードに基づいて、特定の作業者による作業の履歴、特定の作業対象物に施された作業の履歴、特定の作業に関わる作業者および作業対象物を示す履歴の少なくとも１つを分析する分析処理を行なう、ように構成される、
   情報処理装置。
2. 前記プロセッサは、
   前記登録処理として、
   前記作業者による作業に係る数値をさらに登録し、
   前記プロセッサは、さらに、
   前記登録処理により登録された、前記作業に係る数値に基づいて、前記作業者による作業の熟練度を判定する判定処理を行なう、ように構成される、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記プロセッサは、さらに、
   前記登録処理として、
   前記作業者のバイタルに係る情報を登録し、
   前記プロセッサは、さらに、
   前記登録処理により登録された、前記作業に係る数値および前記バイタルに係る情報を含む情報に基づいて、前記作業者による作業の熟練度を判定する判定処理を行なう、ように構成される、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記記憶部は、さらに、
   前記作業の実施に係る前記作業者の熟練度に応じた、前記作業者に対するアドバイスを示す情報を記憶し、
   前記プロセッサは、さらに、
   前記作業者により実施される作業、および、この作業について前記判定処理により判定された熟練度に応じた前記アドバイスを示す情報を前記記憶部から検索して出力する出力処理を行なう、ように構成される、
   請求項２又は３に記載の情報処理装置。
5. プロセッサと、記憶装置とを具備する情報処理装置が行なう情報処理方法であって、
   前記プロセッサは、作業者が作業を実施する際に用いられる機器又は工具を示す第１のノード、前記作業者を示す第２のノード、前記作業の単位である工程を示す第３のノード、および前記工程における前記作業者による作業対象物を示す第４のノードを含む、各工程の基本ブロックをリンクで接続してなる作業ノードを、前記記憶装置に登録する登録処理を行ない、
   前記プロセッサは、前記登録処理により前記記憶装置に登録された作業ノードに基づいて、特定の作業者による作業の履歴、特定の作業対象物に施された作業の履歴、特定の作業に関わる作業者および作業対象物を示す履歴の少なくとも１つを分析する分析処理を行なう、
   情報処理方法。