JP2021012305A

JP2021012305A - Ａｉロボットによる対話型管理システム

Info

Publication number: JP2021012305A
Application number: JP2019126686A
Authority: JP
Inventors: 英子佐々木; Hideko Sasaki; 小林　正明; Masaaki Kobayashi; 正明小林; 健史山本; Takeshi Yamamoto; 佐知夫前田; Sachio Maeda
Original assignee: Unirobot Corp; Toda Corp
Current assignee: Unirobot Corp; Toda Corp
Priority date: 2019-07-08
Filing date: 2019-07-08
Publication date: 2021-02-04
Anticipated expiration: 2039-07-08
Also published as: JP7291017B2

Abstract

【課題】作業員数及び職種がリアルタイムで確認でき、どこからでも作業員の修正や変更が可能であり、作業員に「管理されている」というストレスを感じさせずに管理するＡＩロボットによる対話型管理システムを提供する。【解決手段】ＡＩロボット１００は、作業員３と対話しながら、作業員３の音声データ６ａから抽出した音声特徴量６ｂ、作業員３との対話データ７ａから抽出した会話特徴量７ｂ、作業員３の画像データ８ａから抽出した身体的特徴量８ｂ、又は、作業員３の動画データ９ａから抽出した行動的特徴量９ｂのうちのいずれかの個別特徴量データ５として個別認証データ１０と紐付してデータベース４に保存する。【選択図】図１

Description

本発明は、ＡＩロボットによる対話型管理システムに係り、特に、建設現場において協力会社の作業員がＩＣカード等を使用しなくても入退場管理が可能となり、作業員が「管理されている」というストレスをあまり感じることのないＡＩロボットによる対話型管理システムに関する。

例えば、ビルディング、工場、研究所、流通施設、ダム、橋梁、道路等の建設現場では、いわゆる「元請け」といわれるゼネラルコントラクタ（以下、「ゼネコン」という。）と、いわゆる「協力会社」といわれるサブコントラクタ（以下、「サブコン」という。）とから構成されるのが一般的であり、工事現場の作業員はゼネコンの社員とサブコンの作業員とから構成される。サブコンは、同一業種であっても複数の会社から構成される場合があり、サブコン同士はその建設現場で作業する期間が異なる場合がある。すなわち、建設現場では、曜日によりサブコンの構成が変わり、作業員の構成が変わるのが一般的である。

従来、建設現場における協力会社が派遣する作業員の管理方法は、その協力会社の担当社員が建設現場へ入場する際に、当日入場した作業員を鳶工、鉄筋工、左官工、型枠大工等の業種ごとに集計してゼネコン担当者に報告し、建設現場から退場する際に、翌日の予定入場者を業種ごとに予想してゼネコン担当者に連絡する、という方法が一般的である。

また、一般的なオフィス等では、入退室する社員等の本人認証手段として非接触ＩＣカード等の社員カードを用いて個人認証を行うのが一般的である。しかし、建設現場に入退場する協力会社の作業員は、様々な協力会社に所属するため非接触ＩＣカード等により一括して管理することは難しい。また、上述したように曜日により協力会社が変更される場合もあり、入退場する作業員を確実に把握するには、サブコンからゼネコンに提出される作業員のリストに基づいてゼネコンの作業員が管理するしか方法がない。しかし、建設現場の大型化や複雑化によりゼネコンの作業員の業務は激増しつつあり、作業員の人件費を軽減するために、現場入場者管理システム等の労務管理システムや、入退場認証システム等が提案されている。

一方、近年、いわゆる「コミュニケーションロボット」等と称されるＡＩ機能付き対話型ロボットが実用化され始めている。ＡＩ機能付き対話型ロボットは、例えば企業の施設の受付等に配置され、会話能力を駆使した来客への対応が可能となる。この場合の会話というのは、音声認識能力により来客者が話す言葉の内容を理解して、それに対してＡＩ機能により適切な内容の言葉を返すことを意味する。そこで、このコミュニケーションロボットを活用して、企業の施設の受付業務等の人件費を抑えることが提案されている。

特許文献1には、あるプロジェクトにおける作業実績を集計する作業管理システムが開示されている。ここでは、作業管理サーバ、個人端末、ＩＣカードリーダ、入退出管理サーバがネットワークを介して接続されて構成され、作業管理サーバは、個人端末からプロジェクトにおける作業項目を受付けて登録する手段、作業管理サーバ上に登録された作業項目毎のフォルダを階層構造で生成する手段、作業担当者が作業を実施する際に、個人端末の中でアクティブになっているファイルを検出し、そのファイルが属しているフォルダを識別し、そのアクセス時間を収集すると共に、入退出時間管理サーバがＩＣカードから取得した個人端末外での作業時間を収集する手段、各作業項目における累積作業時間を更新する手段、収集された累積作業時間に基づいて、プロジェクトの進捗状況を算出する作業状況管理手段を有することが記載されている。

特許文献２には、現場での入退場管理機能に加えて、作業員の安全衛生知識の高揚または再確認を促すことができる現場入場者管理システムが開示されている。ここでは、タブレット型管理端末が、表示手段を兼ねたタッチパネルと、出力制御部と、入退場管理機能部と、クイズ出題機能部とを備え、出力制御部が、入場予定の作業員の名札部をタッチパネルに画面表示するようになっている一方、画面上で名札部のタッチ操作が行われた時に、安全衛生知識に関するクイズの問題をタッチパネルに画面表示することが記載されている。

特開２０１０−３９６２０号公報特開２０１７−２２００７２号公報

建設現場の作業員の個人認証を非接触ＩＣカード等により行う場合は、カードの盗用、偽造、紛失、携帯忘れ等の虞がある。また、「友連れ」等の入退場を有効に防止できない等の問題がある。それに対して、顔認証、指紋認証、虹彩認証といった本人固有の身体情報を利用するバイオメトリックス認証は誤認証が無視できない場合がある等の問題がある。

また、建設現場に入場する際に、作業員に電波発生器を貸与し、建設現場内では発生する電波を受信して作業員を管理し、建設現場を退場する際に、作業員から電波発生器を回収する建設現場の入退場管理は、理想的な作業員の管理手法ではあるが、電波発生器を装着しなければならないため、作業員は「管理されている」というストレスを受ける場合がある。

また、建設現場に入退場する作業員は、建設現場に入退場する度に自らの所属先や職種をゼネコンの担当者に申告しなくてはならない。これは、ゼネコンの担当者にとっては、現場管理の基本的な作業であるが、作業員にとっては「管理されている」というストレスを感じてしまう場合がある。

さらに、各作業員が勤務時間内に建設現場から外出する場合、急な用事や都合により作業の変更が発生した場合は、「所属先やゼネコンの担当者の承認を得なければならない」ためストレスを感じてしまう場合がある。これは、近年、主として都市内で犯罪の防止や犯罪者の検挙を目的とした防犯カメラの設置が拡大する等、世の中が「管理社会」になりつつある状況のなかで「常に管理されている」というストレスを感じることによる。

本願の目的は、かかる課題を解決し、協力会社の作業員数及び職種が関係者の各端末からリアルタイムで確認し、作業員数や職種の把握や記録を容易とし、どこからでも作業員の修正や変更が可能となるＡＩロボットによる対話型管理システムを提供することである。

さらに、作業員とＡＩロボットとの対話により、作業員本人に対して「管理されている」というストレスを感じさせずに入退場管理するＡＩロボットによる対話型管理システムを提供することである。

上記目的を達成するため、本発明に係るＡＩロボットによる対話型管理システムは、建設現場に入退場する作業員にＡＩロボットと対話させて管理するＡＩロボットによる対話型管理システムにおいて、ＡＩロボットは、作業員と対話により、作業員の音声データから音声特徴量を、作業員との対話データから会話特徴量を、作業員の画像データから身体的特徴量を、又は、作業員の動画データから行動的特徴量を抽出し、特徴量を個別特徴量データとしてデータベースに保存する個別特徴量検出部を備えることを特徴とする。

上記構成により、協力会社の作業員数及び職種が建設現場のイントラネットを介してゼネコンの担当者等の所持するＰＣ、携帯端末、タブレット端末等の各端末機器に送信され、作業員数及び職種をリアルタイムで確認することが可能となる。また、ゼネコンの担当者等は、作業員数や職種の修正や変更を建設現場のどこからでも確認でき、記録することが可能となる。

また、建設現場に入退場する作業員は、ＡＩロボットと対話することで個別特徴量データが作成され、本人が気付かないうちに個人認証が行われる。すなわち、本人が「管理されている」というストレスを感じずに必要十分な入退場管理が完了する。

また、ＡＩロボットによる対話型管理システムは、ＡＩロボットが、画像データに記録された作業員の作業服又はヘルメット、又は、対話データに記録された作業員との会話特徴量から記作業員の氏名、所属先、及び血液型を検出してデータベースに保存する個別認証データ検出部を備える。これにより、ＡＩロボットは、建設現場の作業員について本人に気付かれずに個人認証することができる。

また、ＡＩロボットによる対話型管理システムは、個別認証データ検出部が、音声データに記録された作業員の言語的特徴量又は音響的特徴量、対話データに記録された作業員との会話特徴量、又は、画像データに記録された作業員の作業服、ヘルメット、又は作業員が所持する工具から作業員の職種を特定してデータベースに保存することが好ましい。これにより、建設現場の作業員は、「自らの所属先を建設現場に入退場する度にゼネコンの担当者に申告しなくてはならない」というストレスが軽減される。

また、ＡＩロボットによる対話型管理システムは、ＡＩロボットが、建設現場に入場する作業員と対話して取得した個別認証データ及び登録個別特徴量データと、データベースに登録された登録個別認証データとを照合して作業員を個人認証して新規入場者と登録入場者とのいずれであるかを判断し、新規登録者の場合は、個別認証データ及び個別特徴量データをデータベースに新規登録することが好ましい。これにより、建設現場の作業員は、「自らの職種を建設現場に入退場する度にゼネコンの担当者に申告しなくてはならない」というストレスが軽減される。

また、ＡＩロボットによる対話型管理システムは、ＡＩロボットが、作業員の職種が登録個別認証データに登録された職種と異なる場合は、作業員を多能工としてデータベースに登録することが好ましい。これにより、ゼネコンの担当者は、特定の職種において作業員が不足した場合に、ＡＩロボットの協力により工事スケジュールを調整することができる。

また、ＡＩロボットによる対話型管理システムは、ＡＩロボットが、データベースのうち、過去の建設現場における工事進捗状況と、職種別の作業員数との関係をビッグデータとし、現在の建設現場における工事進捗状況からビッグデータに基づき必要な作業員数及び職種を予測することが好ましい。これにより、ゼネコンの担当者は、ＡＩロボットの協力により複雑な工程管理を簡単にこなすことができる。

また、ＡＩロボットによる対話型管理システムは、ＡＩロボットが、協力会社に必要な作業員数と職種とを提示し、協力会社から派遣可能な作業員数及び職種を申告させ、必要な作業員数と派遣可能な作業員数とに差異がある場合は、協力会社と対話により交渉することが好ましい。これにより、ゼネコンの担当者と協力会社の担当者とは、ＡＩロボットを介して間接的に交渉することが可能となり、ストレスを余り受けずに交渉できる。

また、ＡＩロボットによる対話型管理システムは、ＡＩロボットが、派遣可能な作業員数及び職種に変更が発生した場合は、修正された作業員数及び予定職種を対話によりＡＩロボットに申請することが好ましい。これにより、建設現場の作業員は、勤務時間内に建設現場での予定に変更が発生した場合であっても、所属先やゼネコンの担当者の承認を得るというストレスのかかる手続きに対し、ＡＩロボットに申請するというストレスを余り受けない手続により完了させることができる。

また、ＡＩロボットによる対話型管理システムは、各作業員が、勤務時間内に建設現場から外出する場合は、外出先及び建設現場へ戻る予定日時を対話によりＡＩロボットに申請することが好ましい。これにより、申請を受けたＡＩロボットは、対話によりその作業員から事情を聞き出し、関係者に伝達する。従って、建設現場の作業員は、勤務時間内に建設現場から外出する場合であっても、所属先やゼネコンの担当者の承認を得るというストレスのかかる手続きに対し、ＡＩロボットに申請するというストレスを余り受けない手続により完了させることができる。

さらに、ＡＩロボットによる対話型管理システムは、ＡＩロボットが、作業員数及び職種に関する情報を建設現場内のイントラネットを介して関係者の端末に送信し、情報に修正又は変更が発生した場合は、訂正した情報を前記関係者に送信することが好ましい。これにより、建設現場において協力会社の作業員数及び職種を、ゼネコンの関係者間で共有することができる。

以上のように、本発明に係るＡＩロボットによる対話型管理システムによれば、協力会社の作業員数及び職種が関係者の各端末からリアルタイムで確認できるため作業員数や職種の把握や記録が容易となり、どこからでも作業員の修正や変更が可能となる。

また、本発明に係るＡＩロボットによる対話型管理システムによれば、作業者に対して「管理されている」というストレスを低減して作業者の入退場管理ができる。

本発明に係るＡＩロボットによる対話型管理システムの一つの実施形態の概略構成のブロック図である。作業員の氏名、所属先及び血液型を検出してデータベースに保存する個別認証データ検出部の概略構成を示すブロック図である。作業員の職種を特定してデータベースに保存する個別認証データ検出部の概略構成を示す説明図である。作業員の個人認証方法、及び新規作業員の登録方法を示す説明図である。作業員数及び職種に関して協力会社との交渉を示す説明図である。本発明で用いられるＡＩロボットの一つの実施形態の構成を拡大した正面図で示す。本発明で用いられるデータベースの概略構成を示すブロック図である。

（ＡＩロボットによる対話型管理システムの構成）
以下に、図面を用いて本発明に係るＡＩロボットによる対話型管理システム１につき、まずＡＩロボット１００の概要、及びデータベース４の概要について説明する。

（ＡＩロボットの概要）
図７に、本発明に係るＡＩロボット１００の一つの実施形態の構成を示す。このＡＩロボット１００は、作業員３が入退場する建設現場の入退場口に配置される。そして、建設現場に入退場する作業員３と対話することで作業員３の入退場管理を行う。このＡＩロボット１００には、胸に動作スイッチ１０５が、お腹にスピーカ１０２が、顔に表示モニタ１０３が、頭にアレイマイク１０４及び撮像カメラ１０６が設けられ作業員３と対話することができる。なお、撮像カメラ１０６は、画像データ８ａ及び動画データ９ａの双方を撮像する。また、このＡＩロボット１００は人工知能を搭載し、建設現場における過去の作業員数１４及び職種１５に関するビッグデータ１６から建設現場に必要な作業員数１４及び職種１５を予測することができる。また、建設現場に入退場する作業員３と対話し、その作業員３の特徴量を人工知能のディープラーニングにより検出し、個別認証することができる。さらに、作業員３の表情や態度からその作業員３の心理状態や健康状態を推測することができる。ゼネコン１７ｂの社員は、社員番号が記録された非接触型ＩＣカード１０９を常時携帯しているため、非接触型ＩＣカード１０９による入退場管理が可能である。そこで、ＡＩロボット１００の一方の腕部１０７ａ又は他方の腕部１０７ｂに非接触型ＩＣカード１０９の読取り装置（リーダーライター）１０８ａ，１０８ｂを設け、読み取られた社員番号等により建設現場の入退場管理をする。このように、本発明のＡＩロボット１００は、建設現場に入退場するゼネコン１７ｂの社員と、協力会社１７ａの作業員３とを共に入退場管理することができる。本発明では、ＡＩロボット１００を活用した協力会社１７ａの作業員３の入退場管理について説明する。

（データベース）
図６に、本発明のＡＩロボットによる対話型管理システム１のデータベース４についての概要を説明する。本データベース４は、登録個別認証データ１０ａ及び登録個別特徴量データ５ａから構成される。登録個別認証データ１０ａは、氏名１０ｃ、所属先１０ｄ、血液型１０ｅ、職種１５及びその作業員３の現場履歴２５から構成される。また、職種１５には、多能工１８に関する情報も含まれる。登録個別特徴量データ５ａは、音声特徴量６ｂ、会話特徴量７ｂ、身体的特徴量８ｂ、及び行動的特徴量９ｂから構成される。

（ＡＩロボットによる対話型管理システム）
図１に、ＡＩロボットによる対話型管理システム１の一つの実施形態の概略構成をブロック図にて示す。このＡＩロボット１００による対話型管理システム１は、建設現場に入退場する作業員３に入退場ゲート２２（図４参照）に配置したＡＩロボット１００と対話させる。例えば、この対話には「今日もお仕事ご苦労様です。」といった一般的な挨拶に限らず、疲れた様子の作業員３に対する「今日も一日頑張ってください。」等の声掛け、寒そうな作業員３に対する「今日は寒いですね。」等の時候に関する挨拶も含まれる。また、新規の入退場者と思われる作業員３に対しては、「この現場は初めてですか。」と確認し、「それでは、お名前と所属会社を教えてください。」と質問することができる。この作業員３との対話は建設現場の入退場管理では必須なので対話をしない作業員３については入退場ゲート２２を開放しない場合もある。また、ＡＩロボット１００自体も作業員３に親近感を抱かせるようなキャラクタとなっている。

（個別特徴量データ）
ＡＩロボット１００は、図１に示す個別特徴量検出部１９、及び図２に示す個別認証データ検出部２１を備える。このうち、個別特徴量検出部１９は、作業員３と対話をする際に各作業員３の登録個別特徴量データ５ａを抽出してデータベース４に登録個別特徴量データ５ａとして保存する。すなわち、ＡＩロボット１００の個別特徴量検出部１９は、作業員３と対話しながら、作業員３の音声データ６ａから抽出した音声特徴量６ｂ、作業員３との対話データ７ａから抽出した会話特徴量７ｂ、作業員３の画像データ８ａから抽出した身体的特徴量８ｂ、又は、作業員３の動画データ９ａから抽出した行動的特徴量９ｂのうちのいずれかを登録個別特徴量データ５ａとしてデータベース４に保存し、作業員３の個人認証を行う。

作業員３の音声データ６ａから抽出した音声特徴量６ｂとは、音声データ６ａに記録された作業員３の言語的特徴量又は音響的特徴量をいう。言語的特徴量による個人認証とは、認証する作業員３の音素の並び方に関する制約により個人認証を行うことである。また、音響的特徴量による個人認証とは、認証する作業員３の声がどのような周波数特性を持つかを検知して個人認証を行うことである。ここで、「音素」とは、語の意味を区別する音声の最小単位をいう。作業員３の言語的特徴量又は音響的特徴量以外の特徴量についても、その作業員３の音声に関する独自の特徴、例えば、「訛り」や「アクセント」等も対象となる。

作業員３との対話データ７ａから抽出した会話特徴量７ｂとは、ＡＩロボット１００との対話において特徴的な話題に関する特徴、例えば、「季節の話題」、「スポーツの話題」、「芸能の話題」、「建設工事に関する話題」等、繰り返し出現する対話のテーマが該当する。また、「愚痴をこぼす」、「人の悪口を言う」等の特徴的な話題の傾向が該当する。このように、建設現場への入退室時においてＡＩロボット１００と対話することは、建設現場における朝のラジオ体操と同様に、その作業員３の精神的なリラクゼーションを図り、危険が潜む建設現場での事故の予防効果があるものと思われる。

作業員３の画像データ８ａから抽出した身体的特徴量８ｂとは、身長や体重等の特徴、体形に関する特徴等が該当する。また、ヘルメット１１ｂの形状、例えば、鳶職の作業員３が履くニッカポッカ、塗装工の作業員３のペンキが付着した特徴的な作業服１１ａも特徴量データ含まれる。また、作業者３が持参している工具１２等も身体的特徴量８ｂに含まれる。すなわち、作業員３の外観からその作業員３の職種１５等が推測可能な特徴であれば全て含まれる。

作業員３の動画データ９ａから抽出した行動的特徴量９ｂとは、歩き方の速度や歩き方の特徴、対話する際のボディアクションの特徴等が該当する。また、行動的特徴量９ｂには、例えば、人工知能のディープラーニングにより「疲れている」、「しょげている」、「睡眠不足だ」、「ストレスを抱えている」等の作業員３の表情に関する行動的特徴量９ｂに含まれる。また、人工知能のディープラーニングにより「肩を落としている」、「姿勢が悪い」、「歩き方がおかしい」、「ため息をついている」等の身体の姿勢も行動的特徴量９ｂに含まれる。さらには、その作業員３の歩き方等からアルコールの摂取により泥酔していることが判明する。この場合、ＡＩロボット１００は本人に警告するとともにイントラネット１１０により関係者の端末機器１１１にこの警告を報告する。

（個別認証データ）
図２に、作業員の氏名１０ｃ、所属先１０ｄ及び血液型１０ｅを検出してデータベース４に保存する個別認証データ検出部２１の概略構成を示す。個別認証データ検出部２１は、氏名検出部２１ａ、所属先検出部２１ｂ、及び血液型検出部２１ｃから構成される。ＡＩロボット１００による対話型管理システム１は、建設現場に入退場する作業員３に入退場ゲート２２（図４参照）に配置したＡＩロボット１００と対話させる。その対話の際に、その作業員３の氏名１０ｃ、所属先１０ｄ、血液型１０ｅ等の個別認証データ１０を検出する。但し、個別認証データ検出部２１が検出すべき項目はこれらに限らず、他の項目があれば追加することができる。

例えば、ＡＩロボット１００は、画像データ８ａに記録された作業員３の作業服１１ａ又はヘルメット１１ｂに作業員３の氏名１０ｃ、所属先１０ｄ、又は血液型１０ｅが記載されていればそれを検出する。通常、作業員３のヘルメット１１ｂには、氏名１０，所属先１０ｄ，血液型１０ｅ等が記載されている。これは、その作業員３が事故に遭遇して意識が無い場合であってもすぐに事故の連絡先に連絡できるようにするためである。また、輸血が早急に必要な場合に備えてその作業員３の血液型１０ｅをヘルメット１１ｂに記録しておく。これは、通常は、そのヘルメット１１ｂは本人専用であるため血液型１０ｅの信憑性が高いからである。また、作業員３の作業服１１ａには、所属先１０ｄの会社名又は社標が付せられている場合が多い。この会社名又は社標からその作業員３の所属先１０ｄが検出できる。その作業員３から作業員３の氏名１０ｃ、所属先１０ｄ、又は血液型１０ｅが検出できない場合は、その作業員３との対話データ７ａに記録された作業員３のとの会話特徴量７ｂから作業員３の氏名１０ｃ、所属先１０ｄ、又は血液型１０ｅを検出することができる。例えば、その作業員３が、新規の入退場者と思われる場合は、「この現場は初めてですか。」と確認し、「それでは、氏名１０ｃと所属先１０ｄと血液型１０ｅを教えてください。」と質問することができる。また、入場する作業員３の氏名１０ｃや所属先１０ｄが外観から判明しないということは、その作業員３が建設現場に不正入場しようとしている可能性がある。そのため、ＡＩロボット１００は、入場しようとする作業者３の作業服１１ａ又はヘルメット１１ｂ等からその作業員３の氏名１０ｃや所属先１０ｄが判明しない場合は、本人に警告するとともにイントラネット１１０により関係者にこの警告を報告する。

図３に、作業員３の職種１５を特定してデータベース４に保存する個別認証データ検出部２１の概略構成を示す。個別認証データ検出部２１は、作業員３の職種１５を検出する職種検出部２１ｄ、及び作業員３の職種１５から多能工であることを検出する多能工検出部２１ｅから構成される。個別認証データ検出部２１は、音声データ６ａに記録された作業員３の音声特徴量６ｂ、対話データ７ａに記録された作業員３との会話特徴量７ｂ、又は、画像データ８ａに記録された作業員３の作業服１１ａ、ヘルメット１１ｂ、又は作業員３が所持する工具１２、から作業員３の職種１５を特定してデータベース４に保存する。

個別認証データ検出部２１は、音声データ６ａに記録された作業員３の音声特徴量６ｂから作業員３の職種１５を特定することができる。例えば、特定の職種１５においてしばしば用いられる話し方の特徴、アクセント等が音声データ６ａから検出された場合は、その作業員３の職種１５を特定できる。また、対話データ７ａに記録された作業員３との会話特徴量７ｂから作業員３の職種１５を特定することもできる。例えば、特定の職種１５においてしばしば用いられる専門用語を含む会話が音声データ６ａから検出された場合は、その作業員３の職種１５を特定できる。さらに、画像データ８ａに記録された作業員３の作業服１１ａ、ヘルメット１１ｂ、又は作業員３が所持する工具１２から作業員３の職種１５を特定することができる。例えば、作業服１１ａやヘルメット１１ｂの形状からその作業員３の会社が特定でき、型枠大工専門の協力会社１７ａであれば職種が「型枠大工」であることが特定できる。また、鳶職の作業員３が履くニッカポッカ、塗装工の作業員３のペンキが付着した特徴的な作業服１１ａからその作業員３の職種が特定できる。さらに、作業者３が持参している大工道具から造作大工であることが特定できる。

図４に、作業員３の個人認証方法、及び新規作業員の登録方法を示す。図４に示すように、建設現場の出入口には、作業員３が入退場する入退場ゲート２２が設けられ、この入退場ゲート２２の出入口にはＡＩロボット１００が配置される。ＡＩロボット１００は、開閉ゲート２２ａを開放して入場が許可された作業員３を通し、開閉ゲート２２ａを閉鎖して入場が不許可になった作業員３の入場を阻止する。また、ＡＩロボット１００は、退場時には、開閉ゲート２２ａからの退場が許可された作業員３を通し、退場が不許可になった作業員３の退場を阻止する。

ＡＩロボット１００は、出入口から入退場する作業員３を許可するか不許可とするかをデータベース４に登録されたデータと照合して判断する入退場照合部２４を備える。すなわち、入退場照合部２４は、データベース４に登録された登録個別認証データ１０ａ及び登録個別特徴量データ５ａから、照合対象の作業員３の個別認証データ１０及び登録個別特徴量データ５ａについて、データベース４に登録された登録個別認証データ１０ａ及び登録個別特徴量データ５ａを検索する。そして、照合対象の作業員３の個別認証データ１０及び個別特徴量データ５と、登録個別認証データ１０ａ及び登録個別特徴量データ５ａとを照合して本人認証を行う。その結果、入退場する作業員３を許可するか不許可とするかを決定する。ＡＩロボット１００は、その作業員３の入場が不許可になった場合は、イントラネット１１０を介して関係者の端末機器１１１にこの不許可を送信して報告する。また、ＡＩロボット１００は、建設現場に入場する作業員３と対話して取得した個別特徴量データ５と、データベース４に登録された登録個別特徴量データ５ａとを照合して作業員３を本人認証して新規入場者と登録入場者とのいずれかを判断し、新規登録者の場合は、データベース４に新規登録する。

建設現場の作業員３は、「自らの氏名１０ｃや所属先１０ｄを建設現場に入退場する度にゼネコン１７ｂの担当者に申告しなくてはならない」というストレスが軽減される。また、「自らの職種１５を建設現場に入退場する度にゼネコン１７ｂの担当者に申告しなければならない」というストレスが軽減される。このように、建設現場に入退場する作業員３は、ＡＩロボット１００と対話することで個別特徴量データ５及び個別認証データ１０が紐付けされて作成される。本人が気付かないうちに個別認証が行われ、「管理されている」というストレスを感じずに必要十分な入退場管理が完了する。

また、ＡＩロボット１００は、作業員３の職種１５が登録個別認証データ１０ａに登録された職種１５と異なる場合は、作業員３を多能工１８としてデータベース４に登録する。これにより、ゼネコン１７ｂの担当者は、特定の職種１５において作業員３が不足した場合に、ＡＩロボット１００の協力により工事スケジュールをコントロールすることができる。

（ビックデータを用いたＡＩ管理）
図５に、作業員数１４及び職種１５に関するＡＩロボット１００と協力会社１７ａとの交渉の経緯を示す。図５（ａ）は、予測される必要な作業員数１４ｂ及び派遣可能な職種１５ａがＡＩロボット１００から協力会社１７ａに提示され、派遣可能な作業員数１４ａ及び派遣可能な職種１５ａが協力会社１７ａからＡＩロボット１００に連絡される状況を示す。また、図５（ｂ）は、ＡＩロボット１００から協力会社１７ａに作業員数１４の増加又は職種１５ａの追加又は変更が提示される状況を示す。ＡＩロボット１００は、データベース４のうち、過去の建設現場における工事進捗状況と、作業員数１４と職種１５との関係をビッグデータ１６とし、現在の建設現場における工事進捗状況からビッグデータ１６に基づき必要な作業員数１４ｂ及び必要な職種１５ｂを予測する。これにより、ゼネコン１７ｂの担当者は、ＡＩロボット１００の協力により複雑な工程管理を簡潔にこなすことができる。

そして、ＡＩロボット１００は、協力会社１７ａに対し、必要な作業員数１４ｂと必要な職種１５ｂとを提示する。そして、協力会社１７ａから派遣可能な作業員数１４ａ及び派遣可能な職種１５ａが申告される。その際に、必要な作業員数１４ｂと派遣可能な作業員数１４ａとに差異がある場合は、協力会社１７ａと対話により交渉する。これにより、ゼネコン１７ｂの担当者と協力会社１７ａの担当者とは、ＡＩロボット１００を介して交渉することができるため、ストレスを余り受けずに交渉できる。

ＡＩロボット１００は、派遣可能な作業員数１４ａ及び派遣可能な職種１５ｂに変更が発生した場合は、修正された作業員数１４及び職種１５を対話によりＡＩロボット１００に申請する。これにより、建設現場の作業員３は、勤務時間内に建設現場での予定に変更が発生した場合であっても、所属先１０ｄやゼネコン１７ｂの担当者の承認を得るというストレスのかかる手続きに対し、ＡＩロボット１００に申請するというストレスを余り受けない手続により完了させることができる。

（外出の場合の管理）
各作業員３は、勤務時間内に建設現場から外出する場合は、外出先及び建設現場へ戻る予定日時を対話によりＡＩロボット１００に申請する。これにより、申請を受けたＡＩロボット１００は、対話によりその作業員３から外出の目的等を聞き出し、関係者に伝達する。従って、建設現場の作業員３は、勤務時間内に建設現場から外出する場合であっても、所属先１０ｄやゼネコン１７ｂの担当者の承認を得るというストレスのかかる手続きに対し、ＡＩロボット１００に申請するというストレスを余り受けない手続により完了させることができる。

ＡＩロボット１００は、作業員数１４及び職種１５に関する情報１１２を建設現場内のイントラネット１１０を介して関係者の端末機器１１１等にこの情報１１２を送信し、情報に修正又は変更が発生した場合は、訂正した情報１１２を前記関係者に送信する。これにより、建設現場において協力会社１７ａの作業員数１４及び職種１５が、ゼネコン１７ｂの関係者で共有することができる。

以上の実施形態で説明されたＡＩロボットによる対話型管理システム１の構成、形状、大きさ、及び配置関係については、本発明が理解、実施できる程度に概略的に示したものにすぎない。従って、本発明は、説明された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示される技術的思想の範囲を逸脱しない限り様々な形態に変更することができる。

１（ＡＩロボットによる）対話型管理システム、３作業員、４データベース、５個別特徴量データ，５ａ登録個別特徴量データ、６ａ音声データ，６ｂ音声特徴量、７ａ対話データ，７ｂ会話特徴量、８ａ画像データ，８ｂ身体的特徴量、９ａ動画データ，９ｂ行動的特徴量、１０個別認証データ，１０ａ登録個別認証データ、１０ｃ氏名，１０ｄ所属先，１０ｅ血液型、１１ａ作業服，１１ｂヘルメット、１２工具、１４作業員数，１４ａ（派遣可能な）作業員数，１４ｂ（必要な）作業員数、１５職種，１５ａ（派遣可能な）職種，１５ｂ（必要な）職種、
１６ビッグデータ、１７ａ協力会社又はサブコン，１７ｂゼネコン、１８多能工、１９個別特徴量検出部、２１個別認証データ検出部，２１ａ氏名検出部，２１ｂ所属先検出部，２１ｃ血液型検出部，２１ｄ職種検出部，２１ｅ多能工検出部、２２入退場ゲート，２２ａ開閉ゲート、２４入退場者照合部、２５現場履歴、１００ＡＩロボット、１０２スピーカ、１０３表示モニタ、１０４アレイマイク、１０５動作スイッチ、１０６撮像カメラ、１０７ａ一方の腕部，１０７ｂ他方の腕部、１０８ａ，１０８ｂ読取り装置（リーダーライター）、１０９非接触型ＩＣカード、１１０イントラネット、１１１端末機器、１１２作業員数及び職種に関する情報。

Claims

建設現場に入退場する作業員にＡＩロボットと対話させて管理するＡＩロボットによる対話型管理システムにおいて、
前記ＡＩロボットは、前記作業員と対話により、前記作業員の音声データから音声特徴量を、前記作業員との対話データから会話特徴量を、前記作業員の画像データから身体的特徴量を、又は、前記作業員の動画データから行動的特徴量を抽出し、前記特徴量を個別特徴量データとしてデータベースに保存する個別特徴量検出部を備えることを特徴とするＡＩロボットによる対話型管理システム。
請求項1に記載のＡＩロボットによる対話型管理システムであって、前記ＡＩロボットは、前記画像データに記録された前記作業員の作業服又はヘルメット、又は、前記対話データに記録された前記作業員との会話特徴量から前記作業員の氏名、所属先、及び血液型を検出して前記データベースに保存する個別認証データ検出部を備えることを特徴とするＡＩロボットによる対話型管理システム。
請求項1又は２に記載のＡＩロボットによる対話型管理システムであって、前記個別認証データ検出部は、音声データに記録された前記作業員の言語的特徴量又は音響的特徴量、前記対話データに記録された前記作業員との会話特徴量、又は、前記画像データに記録された前記作業員の作業服、ヘルメット、又は前記作業員が所持する工具から前記作業員の職種を特定して前記データベースに保存することを特徴とするＡＩロボットによる対話型管理システム。
請求項1乃至３のいずれか1項に記載のＡＩロボットによる対話型管理システムであって、前記ＡＩロボットは、建設現場に入場する前記作業員と対話して取得した個別認証データ及び登録個別特徴量データと、前記データベースに登録された登録個別認証データとを照合して前記作業員を個人認証して新規入場者と登録入場者とのいずれであるかを判断し、新規登録者の場合は、個別認証データ及び個別特徴量データを前記データベースに新規登録することを特徴とするＡＩロボットによる対話型管理システム。
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のＡＩロボットによる対話型管理システムであって、前記ＡＩロボットは、前記作業員の職種が前記登録個別認証データに登録された職種と異なる場合は、前記作業員を多能工として前記データベースに登録することを特徴とするＡＩロボットによる対話型管理システム。
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のＡＩロボットによる対話型管理システムであって、前記ＡＩロボットは、前記データベースのうち、過去の建設現場における工事進捗状況と、職種別の作業員数との関係をビッグデータとし、現在の建設現場における工事進捗状況から前記ビッグデータに基づき必要な作業員数及び職種を予測することを特徴とするＡＩロボットによる対話型管理システム。
請求項１乃至６のいずれか１項に記載のＡＩロボットによる対話型管理システムであって、前記ＡＩロボットは、協力会社に必要な作業員数と職種とを提示し、前記協力会社から派遣可能な作業員数及び職種を申告させ、
前記必要な作業員数と前記派遣可能な作業員数とに差異がある場合は、前記協力会社と対話により交渉することを特徴とするＡＩロボットによる対話型管理システム。
（作業員数が足りない場合）
請求項１乃至７のいずれか１項に記載のＡＩロボットによる対話型管理システムであって、前記ＡＩロボットは、前記派遣可能な作業員数及び職種に変更が発生した場合は、修正された作業員数及び職種を対話により前記ＡＩロボットに申請することを特徴とするＡＩロボットによる対話型管理システム。
請求項1乃至８のいずれか１項に記載のＡＩロボットによる対話型管理システムであって、前記各作業員は、勤務時間内に前記建設現場から外出する場合は、外出先及び前記建設現場へ戻る予定日時を対話により前記ＡＩロボットに申請することを特徴とするＡＩロボットによる対話型管理システム。
請求項1乃至９のいずれか１項に記載のＡＩロボットによる対話型管理システムであって、前記ＡＩロボットは、前記作業員数及び職種に関する情報を前記建設現場内のイントラネットを介して関係者の端末に送信し、前記情報に修正又は変更が発生した場合は、訂正した前記情報を前記関係者に送信することを特徴とするＡＩロボットによる対話型管理システム。