JP2021157609A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人別に不得意な作業を管理する技術を提供する。【解決手段】情報処理装置１００は、作業の内容と当該作業を行った時刻とを関連付けた作業情報１１０、および、作業を行った人の感情を時刻別に記録した感情情報１２０とを取得する取得部１０２と、作業情報１１０および感情情報１２０を時刻で関連付けて、人別に作業の適性度を示す適性情報１３０を生成する生成部１０４と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

特許文献１には、業務を複数人で分担して行う場合に、人の感情の状態に基づいて、担当者の作業の割り振りを行う方法が記載されている。この方法では、処理依頼をする際に、依頼先ユーザの感情情報および感情情報の変化履歴を元にして依頼先の状態を推定している。また、感情情報は、マイクから収集される音声や、カメラの撮像画像から解析される動作などから推定されている。今までの依頼元ユーザの依頼のタイミング履歴も組み合わせることで、依頼のタイミングも考慮している。

特許文献２には、商談相手に関する情報に基づいて、複数の商談担当者の中から、それぞれの商談相手との商談を行う商談担当者や商談相手に対する商談戦略を特定する方法が記載されている。商談相手の情報と商談の方針とを担当者決定用学習済みモデルに入力し、担当者決定用学習済みモデルからの出力値を取得する。出力値は、商談相手に対してどの程度適切であるかを表す度合を示していて、出力値が最大の担当者を商談担当者に決定している。

特開２００９−１２３１４８号公報 特許６５３１３２３号公報

一般的に、人によって不得意な作業は異なっている。作業効率を上げるためには、不得意な作業をその人に割り当てないようにすることが好ましい。このようにするためには、人別に不得意な作業を管理する必要がある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、人別に不得意な作業を管理することにある。

本発明の各側面では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。

第一の側面は、情報処理装置に関する。
第一の側面に係る情報処理装置は、
作業の内容を区別する作業情報、および、前記作業を行った人の感情情報を取得する取得手段と、
前記作業情報および前記感情情報を関連付けて、前記人別に前記作業の適性度を示す適性情報を生成する生成手段と、を有する。

第二の側面は、少なくとも１つのコンピュータにより実行される情報処理装置の情報処理方法に関する。
第二の側面に係る情報処理方法は、
情報処理装置が、
作業の内容を区別する作業情報、および、前記作業を行った人の感情情報を取得し、
前記作業情報および前記感情情報を関連付けて、前記人別に前記作業の適性度を示す適性情報を生成する、ことを含む。

なお、本発明の他の側面としては、上記第二の側面の方法を少なくとも１つのコンピュータに実行させるプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。
このコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されたとき、コンピュータに、情報処理装置上で、その情報処理方法を実施させるコンピュータプログラムコードを含む。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。

また、本発明の方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の手順の順番は内容的に支障のない範囲で変更することができる。

さらに、本発明の方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。

上記各側面によれば、人別に不得意な作業を管理する技術を提供することができる。

本発明の実施の形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 後述する情報処理装置を実現するコンピュータのハードウェア構成を例示するブロック図である。 本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成を論理的に示す機能ブロック図である。 作業情報および感情情報のデータ構造の一例を示す図である。 作業者の感情状態の経時変化を示す図である。 本実施形態の情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。 適性情報と感情状態の割合を可視化して模式的に表したグラフの表示画面の例を示す図である。 感情情報から生成される適性情報の一例を示している。 ウェアラブル端末のハードウェアの構成例を示す図である。 バイタル情報のデータ構造の一例を示す図である。 本実施形態の情報処理装置の動作例を示すフローチャートである。 本実施形態の情報処理装置の要部構成例を論理的に示す機能ブロック図である。 本実施形態の情報処理装置の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。 作業候補者リストの一例を示す図である。 本実施形態の情報処理装置の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。 属性情報のデータ構造の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、各図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。

実施形態において「取得」とは、自装置が他の装置や記憶媒体に格納されているデータまたは情報を取りに行くこと（能動的な取得）、および、自装置に他の装置から出力されるデータまたは情報を入力すること（受動的な取得）の少なくとも一方を含む。能動的な取得の例は、他の装置にリクエストまたは問い合わせしてその返信を受信すること、及び、他の装置や記憶媒体にアクセスして読み出すこと等がある。また、受動的な取得の例は、配信（または、送信、プッシュ通知等）される情報を受信すること等がある。さらに、「取得」とは、受信したデータまたは情報の中から選択して取得すること、または、配信されたデータまたは情報を選択して受信することであってもよい。

（第１実施形態）
＜システム概要＞
図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。情報処理システム１は、サーバ１０と、ウェアラブル端末３０と、携帯端末５０と、端末装置６０と、を備えている。さらに、情報処理システム１は、記憶装置２０を備えている。
サーバ１０は、後述する情報処理装置１００を実現するコンピュータ１０００である。サーバ１０は、仮想サーバであってもよい。各装置は、通信ネットワーク３を介して接続されている。

記憶装置２０は、サーバ１０が使用する各種情報（例えば、後述する作業情報１１０、感情情報１２０、適性情報１３０など）を記憶および蓄積する。記憶装置２０は、サーバ１０の内部に設けられてもよいし、外部に設けられてもよい。つまり記憶装置２０は、サーバ１０と一体のハードウェアであってもよいし、サーバ１０とは別体のハードウェアであってもよい。

ウェアラブル端末３０は、作業者Ｗ１、Ｗ２（以後、特に区別する必要がない場合は、作業者Ｗと呼ぶ）等がそれぞれ身に付け、作業者Ｗのバイタル情報をリアルタイムに収集する。バイタル情報の詳細については後述する。実施形態では、ウェアラブル端末３０は、作業者Ｗの手首に取り付ける構造を有しているが、これに限定されない。例えば、眼鏡タイプのもの、耳穴にはめ込むタイプのもの、頭部、胴体（衣類タイプのものを含む）、脚、腕、首など身体の他の部位に装着されるタイプのもの、皮膚の表面に貼り付けるタイプのものなどであってもよいし、複数のタイプのウェアラブル端末３０を組み合わせてもよい。

携帯端末５０は、作業者Ｗが携帯し、ウェアラブル端末３０からバイタル情報を受信し、受信したバイタル情報をさらにサーバ１０に転送する。携帯端末５０は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、またはパーソナルコンピュータなどである。端末装置６０は、管理者Ｍが操作し、サーバ１０で生成された各種情報を表示させる。

ウェアラブル端末３０から携帯端末５０へのバイタル情報の送信、または携帯端末５０からサーバ１０へのバイタル情報の送信（アップロード）は、自動的に所定間隔で行われてもよいし、所定の時刻（例えば、出勤時、作業開始時、作業終了後、退勤時など）や任意のタイミングなどに行われてもよい。

＜ハードウェア構成例＞
図２は、後述する情報処理装置１００（図１のサーバ１０）を実現するコンピュータ１０００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図１のウェアラブル端末３０、携帯端末５０、および端末装置６０も、コンピュータ１０００によって実現される。

コンピュータ１０００は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０を有する。

バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。

メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。

ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は情報処理装置１００の各機能（例えば、後述する取得部１０２、生成部１０４、データ解析処理部１０６、出力部１０８など）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。また、ストレージデバイス１０４０は記憶装置２０の各データも記憶してもよい。

プログラムモジュールは、記録媒体に記録されてもよい。プログラムモジュールを記録する記録媒体は、非一時的な有形のコンピュータ１０００が使用可能な媒体を含み、その媒体に、コンピュータ１０００（プロセッサ１０２０）が読み取り可能なプログラムコードが埋め込まれてよい。

入出力インタフェース１０５０は、コンピュータ１０００と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース１０５０は、ブルートゥース（登録商標）などの近距離無線通信を行う通信インタフェースとしても機能する。

ネットワークインタフェース１０６０は、コンピュータ１０００を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。この通信ネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１０６０が通信ネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。

そして、コンピュータ１０００は、入出力インタフェース１０５０またはネットワークインタフェース１０６０を介して、必要な機器（例えば、サーバ１０と携帯端末５０、携帯端末５０とウェアラブル端末３０、サーバ１０と端末装置６０間の接続、あるいは、図示されない、ディスプレイ、操作キー、キーボード、マウス、スピーカ、マイクロフォン、プリンタ等）に接続する。

情報処理装置１００は、コンピュータ１０００に、当該情報処理装置１００を実現するためのアプリケーションプログラムをインストールして起動することで実現される。

＜機能構成例＞
図３は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置１００の構成を論理的に示す機能ブロック図である。情報処理装置１００は、取得部１０２と、生成部１０４と、を備える。
取得部１０２は、作業の内容と当該作業を行った時刻とを関連付けた作業情報１１０、および、作業を行った人の感情を時刻別に記録した感情情報１２０とを取得する。
生成部１０４は、作業情報１１０および感情情報１２０を時刻で関連付けて、人別に作業の適性度を示す適性情報１３０を生成する。

作業情報１１０および感情情報１２０は、記憶装置２０に記憶されている。図４（ａ）は、作業情報１１０のデータ構造の一例を示す図である。図４（ｂ）は、感情情報１２０のデータ構造の一例を示す図である。

作業情報１１０は、ユーザ毎に、作業内容を示す識別情報（作業ＩＤ）と、当該作業の開始時刻と、当該作業の終了時刻とが関連付けて記憶される。作業ＩＤの作業内容の詳細情報は、別途、作業内容情報として記憶装置２０に記憶されているものとする。この例では、作業毎に開始時刻と終了時刻を関連付けて記録している。他の例では、時刻毎、時間毎、時間帯毎、期間毎などに行った作業を関連付けて記憶してもよい。作業内容情報は、さらに、社内／社外作業などの区分、作業を行っているチームの人数、作業者の立場（チームリーダーなど）の情報も含んでもよい。さらに、作業内容情報は、客先情報（例えば、重要度、得意先など）、当該作業が関係する事業の規模を示す情報（例えば、受注額など）、納期（短納期）、特殊作業（高所作業、危険物取扱作業、管理区域内作業など）などの情報も含んでもよい。さらに、作業内容情報は、作業場所の温度、湿度、気圧、紫外線量、照度、環境音などの環境情報、および所在地、地域などの情報を含んでもよい。

作業者Ｗは、各々、識別情報（ユーザＩＤ）が割り当てられている。ユーザ毎に、氏名、所属などの情報は、ユーザ情報（不図示）として記憶装置２０に記憶されていてよい。また、作業者Ｗは、ユーザアカウントを事前に取得し、ユーザ情報を登録することができてよい。作業者Ｗは、自身に関する各種情報をユーザアカウントを用いてログインして閲覧できてよい。作業者Ｗの携帯端末５０に、本情報処理システム１のサービスを利用するためのアプリケーションをインストールして、ログインしてもよいし、ブラウザを用いて所定のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）により指定されるウェブサイトにアクセスしてログインしてもよい。

感情情報１２０は、ユーザ毎に、時刻毎の感情の状態を示す情報が関連付けて記憶される。感情情報１２０は、一例として、作業者Ｗの快および不快の状態を第１の指標とする。生成部１０４は、第１の指標（快および不快の状態）を第１軸とする座標を使って適性情報１３０を生成する。

感情情報１２０は、さらに、作業者Ｗの時刻別の覚醒度を第２の指標とする。生成部１０４は、第１の指標（快および不快の状態）の第１軸と、第２の指標（覚醒度）を第２軸とする座標を使って適性情報１３０を生成する。

図４（ｂ）の例では、１０分毎に感情情報１２０は記憶されているが、これに限定されない。感情情報１２０を記憶する時間間隔は、１分毎、１時間毎、所定期間毎であってもよい。また、１０分毎の情報は、当該１０分間の平均値や中央値であってもよい。さらに、最大値、最小値、標準偏差、歪度、尖度などを含んでもよい。

図５（ａ）は、作業者Ｗの快および不快の状態の経時変化を示す図である。快および不快の指標は、標準状態を０として、最も不快な状態を−１、最も快適な状態を１としている。図５（ｂ）は、作業者Ｗの覚醒度の経時変化を示す図である。覚醒度は、標準状態を０として、最も眠い状態を−１、最も覚醒している状態を１としている。

作業情報１１０、および、感情情報１２０の生成方法については、後述する第２実施形態で説明する。
図５（ａ）および図５（ｂ）のグラフを端末装置６０または作業者Ｗの携帯端末５０に画面表示してもよい。

＜動作例＞
図６は、本実施形態の情報処理装置１００の動作例を示すフローチャートである。
まず、取得部１０２は、作業情報１１０と感情情報１２０を取得する（ステップＳ１０１）。

そして、生成部１０４は、作業情報１１０および感情情報１２０を時刻で関連付けて、人別に作業の適性度を示す適性情報１３０を生成する（ステップＳ１０３）。生成された適性情報１３０は、人別に当該作業の適性度を関連付けて記憶装置２０に記憶されてよい。

生成部１０４は、感情情報１２０の第１の指標である作業者Ｗの快および不快の状態を第１軸（Ｘ）とし、感情情報１２０の第２の指標である作業者Ｗの覚醒度を第２軸（Ｙ）とする座標を使って適性情報１３０を生成する。図７（ａ）は、生成部１０４により生成される適性情報１３０を可視化して模式的に表したグラフ２００の一例を示す図である。グラフ２００は、例えば、端末装置６０または作業者Ｗの携帯端末５０に画面表示させてもよい。

現在の作業者Ｗの適性情報１３０は、黒丸のＰ０で示されている。他の白丸のＰ１、Ｐ２などは、現時点から過去にさかのぼった各時点（例えば、１０分前、２０分前など）の作業者Ｗの適性情報１３０を示す。図の例では、現時点から５０分前までの適性情報１３０が示されている。現時点の適性情報１３０（Ｐ０）は、第１軸と第２軸ともにプラスの値を示している。３０分前の適性情報１３０（Ｐ３）は、第１軸はマイナス、第２軸はプラスの値を示している。

この図では、現在時刻を基準として過去の所定期間分の適性情報１３０をグラフ２００に示しているが、時刻を指定して、指定された時刻を基準として、過去の所定期間分の適性情報１３０を表示してもよい。

さらに、図７（ａ）のグラフ２００は、Ｘ軸とＹ軸で区切られた４つの領域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄを有している。各領域が、当該作業者がそのとき行っている作業に対する適性情報１３０を可視化して模式的に示している。

領域Ａは、快および不快と覚醒度がともに０〜１の値を有している状態を示している。この領域Ａの状態にある作業者Ｗは、例えば、適度に緊張した状態で活発に作業しており、やりがいや幸福感を持っている状態を示している。言い換えると、例えば、その時点で行っている作業は、当該作業者Ｗに適していること、作業者Ｗは当該作業を得意としていることを示している。

領域Ｂは、快および不快が０〜１の値を有していて、覚醒度が０〜−１の値を有している状態を示している。この領域Ｂの状態にある作業者Ｗは、例えば、穏やかなリラックスした気持ちで作業を行っている、または、休息している状態であることを示している。言い換えると、例えば、その時点で行っている作業は、当該作業者Ｗにとって簡単なものであることを示している。

領域Ｃは、快および不快と覚醒度がともに０〜−１の値を有している状態を示している。この領域Ｃの状態にある作業者Ｗは、例えば、疲労した状態で作業効率が低下して、憂鬱な気分にあることを示してする。言い換えると、例えば、その時点で行っている作業は、当該作業者Ｗにとって、難しく適していないこと、作業者Ｗは当該作業を苦手に感じていることを示している。

領域Ｄは、快および不快が０〜−１の値を有していて、覚醒度が０〜１の値を有している状態を示している。この領域Ｄの状態にある作業者Ｗは、例えば、緊張した状態で作業を行っていて、ストレスがかかって、イライラしたり、興奮していたり怒ったりしている状態であることを示している。言い換えると、例えば、その時点で行っている作業は、当該作業者Ｗに適していないこと、相性が悪いことなどを示している。

図７（ｂ）は、作業者Ｗの所定期間の適性情報１３０のＡ〜Ｄの状態の割合を円グラフ２１０で示している画面の例を示す図である。円グラフ２１０は、例えば、端末装置６０または作業者Ｗの携帯端末５０に画面表示させてもよい。円グラフ２１０は、作業者Ｗの所定期間の作業別の状態を示してもよい。複数の作業の状態を示す円グラフ２１０を並べて表示すれば、作業者Ｗの作業毎の適性情報１３０を見比べることができ、作業者Ｗが得意とする作業、または、不得意とする作業を見極めることも可能になる。

図８は、生成部１０４に感情情報１２０から生成される適性情報１３０の一例を示している。この例では、適性情報１３０は、グラフ２００に感情情報１２０をプロットしたときにプロットされた領域を示している。

適性情報１３０は、作業者Ｗの作業毎の、当該作業の適性度を示す。生成部１０４は、上記したグラフ２００で示した座標にプロットされた感情情報１２０の分布および所定時間間隔における任意の条件を満たす頻度などを用いて適性度を算出する。生成部１０４は、任意の時間間隔（例えば、１分、５分）、業務時間毎、業務時間内の作業別の作業時間毎に適性度を算出する。生成部１０４は、感情情報１２０のある時点とその時点の前の時点との差をさらに用いて適性度を算出してもよい。生成部１０４は、当該作業者の過去の感情情報１２０の平均値と、現時点の値との差分をさらに用いて適性度を算出してもよい。適正度算出に用いる任意の条件や時間間隔は、全作業者Ｗに共通の条件、あるいは、個人ごとに特化した条件、あるいは、共通の条件と特化した条件を組み合わせてもよい。
任意の条件とは、所定時間間隔において、座標分布の変化量、変化の方向（座標上の移動方向）、変化率、対象時間全体の平均値に対する差分等である。

適性情報１３０は、例えば、０〜１００％等の指数で適性の度合いを示してもよい。例えば、値が小さい程、適性が低いことを示し、値が大きい程、適性が高いことを示してよい。適性情報１３０は、作業者Ｗにとって、当該作業は得意か不得意かの度合いを示してもよい。

さらに、取得部１０２は、業務時間だけでなく、最大で２４時間作業者Ｗの感情情報１２０を取得してもよい。生成部１０４は、作業時間外（休憩時間等）、業務時間外の感情情報１２０に基づいて、作業者Ｗの業務による疲労の蓄積状態や回復度、あるいは、精神的な負担による鬱状態などによる活動量の低下などを数値化して評価し、適性情報１３０に含めてもよい。

以上説明したように、本実施形態によれば、取得部１０２により、作業情報１１０と感情情報１２０が取得され、生成部１０４により、作業情報１１０および感情情報１２０を時刻で関連付けて、人別に作業の適性度を示す適性情報１３０が生成される。これにより、管理者Ｍは作業者Ｗの作業時の状態を知ることができ、作業者の得意／不得意な作業を管理できる。ひいては管理者Ｍは、作業者の作業別の適性情報１３０に基づいて適切な対処が可能になる。さらに、ウェアラブル端末３０を用いることで、業務時間だけでなく、最大で２４時間作業者Ｗの状態を確認できることになる。これにより、作業者Ｗの業務による疲労の蓄積状態や回復度、あるいは、精神的な負担による鬱状態などがないかも管理者Ｍが確認できる可能性がある。

（第２実施形態）
本実施形態の情報処理装置１００は、上記実施形態とは、さらにバイタル情報も用いて適性情報１３０を生成する構成を有する点以外は、上記実施形態と同様である。図６の情報処理装置１００は、図３の情報処理装置１００と同じ構成を有するため、図３を用いて説明する。

＜ハードウェア構成＞
図９は、ウェアラブル端末３０のハードウェアの構成例を示す図である。
ウェアラブル端末３０は、図２のコンピュータ１０００と、ＧＰＳ受信機４１と、マイクロフォン４２と、カメラ４３と、タッチパネル４４と、記憶装置４５と、通信部４６と、を備える。さらに、ウェアラブル端末３０は、バイタル情報を取得する手段として、加速度センサ３２と、磁気センサ３３と、光学式脈拍センサ３４と、皮膚電位センサ３５と、皮膚温度センサ３６と、を備えている。ただし、バイタル情報を取得する手段は、これらに限定されない。例えば、呼吸数、血圧、脳波、汗のｐＨ値などのバイタル情報を取得する手段（体表の動きを検出するセンサ、血圧計、脳波センサ、ｐＨセンサなど）を含んでもよい。

さらに、ウェアラブル端末３０は、作業者Ｗの周囲の環境の状況を示す環境情報を取得する手段として、環境温度を計測する温度センサ、環境湿度を計測する湿度センサ、気圧センサ、紫外線センサ、照度センサなどを含んでもよい。

ＧＰＳ受信機４１、マイクロフォン４２、カメラ４３、およびタッチパネル４４のうちいずれか一つは、ウェアラブル端末３０に含まれなくてもよい。作業者Ｗが携帯し、作業者Ｗが身に付けているウェアラブル端末３０と同期している携帯端末５０が、ＧＰＳ受信機４１、マイクロフォン４２、カメラ４３、およびタッチパネル４４の少なくともいずれか一つを含む構成であってもよい。

ＧＰＳ受信機４１は、現在位置をＧＰＳ（Global Positioning System）測位システムから受信する。ただし、位置情報測位システムは、これに限定されない。他の測位システム（ＱＺＳＳ（Quasi-Zenith Satellite System：準天頂衛星システム）等）であってもよい。

マイクロフォン４２は、作業者Ｗの発話音声を集音する。
カメラ４３は、レンズとＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサといった撮像素子を備える。カメラ４３により撮像される画像は、動画、静止画、および所定間隔毎のフレーム画像の少なくともいずれか一つである。例えば、作業者Ｗに定期的に携帯端末５０のカメラ４３を用いて自身の顔を撮像するように指示し、撮像された作業者の顔画像をバイタル情報１４０としてサーバ１０に送信してもよい。作業者の顔の撮像画像から、作業者の表情を解析し、笑顔、怒り、悲しみなどの割合を算出し、バイタル情報１４０としてもよい。表情解析は、サーバ１０で行ってもよいし、携帯端末５０で行った結果をサーバ１０に送信してもよい。

タッチパネル４４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイ等の表示部と、ユーザのタッチ操作を受け付ける操作部とを含む。
記憶装置４５は、図２のコンピュータ１０００のメモリ１０３０およびストレージデバイス１０４０に相当する。

通信部４６は、図２のコンピュータ１０００の入出力インタフェース１０５０、およびネットワークインタフェース１０６０に相当する。具体的には、例えば、近距離無線通信を行うブルートゥース（登録商標）およびＵＳＢ（Universal Serial Bus）などの通信手段を有し、携帯端末５０と無線または有線通信を行う。

本実施形態では、ウェアラブル端末３０は、携帯端末５０と通信してバイタル情報１４０を携帯端末５０に送信し、携帯端末５０からサーバ１０に通信ネットワーク３を介してバイタル情報１４０などの情報を送信する構成としている。しかし、ウェアラブル端末３０は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの通信機能を有してもよく、ウェアラブル端末３０からサーバ１０に通信ネットワーク３を介してバイタル情報１４０などの情報を送信する構成としてもよい。

加速度センサ３２は、作業者Ｗの単位時間当たりの移動速度を計測する。磁気センサ３３は、地磁気センサを含んでもよく、作業者Ｗの位置検出、身体の方位検出を行う。加速度センサ３２および磁気センサ３３により計測値は、例えば、作業者Ｗの歩数、活動量、活動内容（姿勢、運動、歩行、走行、静止等）などを算出および推定するのに用いられる。

光学式脈拍センサ３４は、作業者Ｗの脈拍を反射光に基づいて計測する。皮膚電位センサ３５は、皮膚の電位を計測する。皮膚電位活動は、発汗や精神状態により影響される特性を示すことから、皮膚電位を計測することにより、作業者Ｗの発汗や精神状態を推定することができる。皮膚温度センサ３６は、作業者Ｗの皮膚表面の温度を計測する。

＜機能構成例＞
本実施形態において、取得部１０２および生成部１０４は、図３の情報処理装置１００と同様な機能を有するとともに、さらに、以下の機能を有する。
取得部１０２は、作業を行った人のバイタル情報１４０を時刻と関連付けて取得する。生成部１０４は、バイタル情報１４０を処理することにより感情情報１２０を生成する。

生成部１０４は、さらに、バイタル情報１４０を使って適性情報１３０を生成してもよい。

取得部１０２は、作業の内容と当該作業を行った時刻とを関連付けた作業情報１１０を取得する。作業情報１１０は、図１に記載のサーバ１０、ウェアラブル端末３０、携帯端末５０、端末装置６０のいずれかで入力することができる。あるいは、ウェアラブル端末３０で測定した、バイタル情報（加速度センサ３２のデータ、光学式脈拍センサ３４のデータなど）に基づき、自動的に判別および／または取得することもできる。

バイタル情報１４０は、例えば、心拍数（ＲＲＩ（心拍間隔））、脈拍数（ＰＰＩ（脈拍間隔））、発汗量（皮膚電位など）、呼吸数、活動量、活動内容（姿勢、運動、歩行、走行、静止等）、歩数、体表面温度、会話量、表情（笑い顔、怒り顔、泣き顔など）などの少なくともいずれか一つを含む。
取得部１０２により取得されたバイタル情報は、記憶装置２０に記憶される。

図１０は、バイタル情報１４０のデータ構造の一例を示す図である。例えば、バイタル情報１４０は、１０毎など、所定期間毎に各センサからの計測値の精算値または平均値を時刻に関連付けて記憶されている。例えば、脈拍数であれば、９時から９時１０分までの間の１０分間の脈拍数の平均値を９時または９時１０分のバイタル情報１４０として記憶する。歩数であれば、９時から９時１０分までの間の１０分間の歩数の積算値を９時または９時１０分のバイタル情報１４０として記憶する。

バイタル情報１４０は計測値、積算値または平均値の値を記憶する。あるいは、所定時間毎に各バイタル情報１４０最大値、最小値、中央値、標準偏差、歪度、尖度などの値をさらに記憶してもよい。所定時間は、任意の時間間隔（例えば、１分、５分など）、業務時間、業務時間内の作業別の作業時間の少なくともいずれか一つである。

各バイタル情報１４０の時間経過における変化量、変化のバラツキ（急変、緩やかな変化、乱高下等）、各バイタル情報１４０の通常状態の範囲を超えた値を示した継続時間等も感情情報１２０の生成に用いることができる。

生成部１０４は、例えば、心拍数、発汗状態、皮膚温度などのバイタル情報１４０が、一定期間継続して通常状態の範囲を超えている場合に、作業者Ｗは緊張状態であると判別し、感情情報１２０の快および不快の状態や、覚醒度を決定してもよい。生成部１０４は、例えば、心拍数、発汗状態、皮膚温度などが、一定期間継続して定常状態の範囲内にあり、かつ、所定期間内の変動幅が所定範囲内の場合に、作業者Ｗはリラックス状態であると判別し、感情情報１２０の快および不快の状態や、覚醒度を決定してもよい。

生成部１０４は、例えば、心拍数、発汗状態、皮膚温度などの所定期間内の任意の周波数帯域の変化量、あるいは、任意の周波数帯域の変化量の比率が所定範囲内の場合に、作業者Ｗは緊張状態である、あるいは、リラックス状態であると判別し、感情情報１２０の快および不快の状態や、覚醒度を決定してもよい。生成部１０４は、前述の様々な条件を組み合わせて感情情報１２０の快および不快状態や、覚醒度を決定してもよい。

感情情報１２０は、上記したように、２つの指標を用いて示される。
感情情報１２０の２つの指標の値は、ウェアラブル端末３０で収集される各種のバイタル情報１４０を処理することにより生成される。

＜動作例＞
図１１は、本実施形態の情報処理装置１００の動作例を示すフローチャートである。この例の情報処理装置１００の処理手順は、図６のステップＳ１０１を含むとともに、さらに、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０５を含んでいる。

まず、取得部１０２は、作業者Ｗのバイタル情報１４０を取得する（ステップＳ２０１）。生成部１０４は、当該バイタル情報１４０を処理することにより感情情報１２０を生成する（ステップＳ２０３）。そして、取得部１０２は、作業者Ｗの作業情報１１０と感情情報１２０を取得する（ステップＳ１０１）。そして、生成部１０４は、作業情報１１０、感情情報１２０、およびバイタル情報１４０を用いて人別に作業の適性情報１３０を生成する（ステップＳ２０５）。

本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらにバイタル情報１４０を用いて適性情報１３０を生成することで、適性情報１３０の精度を上げることができる。

（第３実施形態）
図１２は、本実施形態の情報処理装置１００の要部構成例を論理的に示す機能ブロック図である。本実施形態の情報処理装置１００は、作業者Ｗの会話量を用いて適性情報１３０を生成する構成を有する点以外は、上記第１実施形態および第２実施形態のいずれか一方と同様である。

情報処理装置１００は、上記実施形態と同様な取得部１０２（図３）と、生成部１０４とを備えるとともに、さらに、データ解析処理部１０６を備える。図１２では、生成部１０４、およびデータ解析処理部１０６のみを示している。

取得部１０２は、さらに、作業を行った作業者Ｗの会話の音声データ１４２を取得する。
生成部１０４は、音声データ１４２を処理して得られる会話量をさらに用いて適性情報１３０を生成する。

作業者Ｗの音声データは、ウェアラブル端末３０または携帯端末５０のマイクロフォン４２により集音される。ウェアラブル端末３０または携帯端末５０の通信部４６は、音声データをサーバ１０（情報処理装置１００）に通信ネットワーク３を介して送信する。取得部１０２は、通信ネットワーク３を介して音声データ１４２をウェアラブル端末３０または携帯端末５０から取得する。

データ解析処理部１０６は、取得部１０２が取得した音声データ１４２に対して音声認識処理を行い、作業者Ｗの会話量を求める。音声認識処理は、会話内容を認識することは行わず、話者特定を行う。データ解析処理部１０６は、作業者が会話をしている時間を所定時間（例えば、１０分）毎に計測し、会話量として求める。

本実施形態では、データ解析処理部１０６は、音声データ１４２を音声認証処理して作業者Ｗの会話量を求めているが、そして、データ解析処理部１０６は、例えば、映像や画像データを解析処理して、作業者Ｗの行動分析や表情分析などを行ってもよい。所定の行動（座る、立つ、歩く、走る、パソコン作業、肉体労働）を行った時間、所定の表情（笑顔、泣き顔、怒り顔、まばたき回数、チック様症状）をした時間などを計測してもよい。

あるいは、データ解析処理部１０６は、所定時間内に作業者Ｗが発話した単語数を計測し、会話量としてもよい。さらに、データ解析処理部１０６は、発話された音声の強弱や、発話の速度（早口またはゆっくりとした口調など）を計測し、所定時間毎にその変化を数値化してバイタル情報１４０としてもよい。さらに、データ解析処理部１０６は、所定時間毎に作業者Ｗの独り言の回数（例えば、単語数）を計測し、バイタル情報１４０としてもよい。

本実施形態によれば、上記実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、作業者Ｗの会話量を用いて適性情報１３０を生成するので、適性情報１３０の精度がさらに向上する。

（第４実施形態）
図１３は、本実施形態の情報処理装置１００の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態の情報処理装置１００は、適性情報１３０を用いて作業に適した人を出力する構成を有する点以外は上記した、いずれかの実施形態と同じである。情報処理装置１００は、取得部１０２と、生成部１０４と、出力部１０８とを備える。取得部１０２および生成部１０４は、第１実施形態、第２実施形態、および第３実施形態のいずれかと同じである。図１３では、第３実施形態のデータ解析処理部１０６は含まれていないが、本実施形態は、第３実施形態の構成と組み合わせてもよい。

出力部１０８は、適性情報１３０を用いて、指定された作業に適した人を出力する。

出力部１０８は、例えば、端末装置６０のディスプレイに画面表示および／または端末装置６０に接続されるプリンタに印字出力する。出力部１０８は、ディスプレイに作業を指定する画面を表示し、作業の指定を受け付ける。さらに、出力部１０８は、出力する人数、あるいは、適性度の条件（所定値以上など）の入力を指定画面において受け付けてもよい。

出力部１０８は、指定された作業について、適性度が高い順に作業者をソートし、予め定めらされている、または指定された人数分の人を出力する。あるいは、出力部１０８は、指定された作業について、適性度が所定値以上の人を、適性度が高い順に出力してもよい。

出力部１０８は、例えば、予めまたは随時指定された作業について、適性情報１３０を上位から（例えば、適性度が大きい方から順に）所定人数（例えば、ベスト１０人）をリストにして出力する。

図１４は、作業候補者リスト１６０の一例を示す図である。作業候補者リスト１６０は、作業Ａの適性情報１３０が上位の人を指定人数分リストアップしている。さらに、人物の属性情報（性別、所属、年齢など）を作業候補者リスト１６０に含めてもよい。さらに、作業候補者リスト１６０は、各人の適性度を含めてもよい。

本実施形態によれば、出力部１０８により、作業を指定して、当該作業に適した人を出力することができる。これにより、作業の適した人をリストアップしてユーザ（例えば、管理者Ｍ）に提示できる。ユーザは、作業候補者リスト１６０を見て、適材適所に作業者を配置することができる。作業者も適した作業を担当できるので、効率が向上し、生産性も上がり、作業者の精神的な負担も軽減する。

（第５実施形態）
図１５は、本実施形態の情報処理装置１００の論理的な構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態の情報処理装置１００は、さらに属性情報１７０を用いて、当該作業者の適性情報１３０を生成する点以外は、上記した、いずれかの実施形態と同様である。図１５の例では、情報処理装置１００は、図１３の第３実施形態の情報処理装置１００と同じ取得部１０２と、生成部１０４と、出力部１０８とを備える。

生成部１０４は、さらに、作業を行った人の属性情報１７０を用いて、当該人の適性情報１３０を生成する。

図１６は、属性情報１７０のデータ構造の一例を示す図である。属性情報１７０は、例えば、性別、年齢、勤務年数、所属、スキルレベル、実績（対応件数、作業内容、教育履歴など）、制限事項（休暇予定、時短勤務、夜勤ＮＧなど）などを含む。

属性情報１７０は、さらに、作業者の過去の作業履歴を含んでもよい。
出力部１０８は、属性情報１７０を指定して、作業を行う人を選択し、選択された人を出力する。さらに、出力部１０８は、複数の人が選択された場合、さらに、人の適性情報１３０を用いて人を絞り込んで出力する。

本実施形態によれば、属性情報１７０を用いて適性情報１３０を生成するので、さらに適性情報１３０の精度が向上する。

以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
たとえば、生成部１０４は、さらに、人が作業を行った作業時間を用いて適性情報１３０を生成してもよい。

作業時間とは、作業にかかった時間である。生成部１０４は、作業者の作業時間と、当該作業にかかる標準時間との差分を算出する。生成部１０４は、算出された作業者の作業時間を、標準時間と比較して、作業者について、当該作業が、速い、標準、遅い、のうちのいずれかに分類してもよい。

生成部１０４は、この作業者の作業時間もさらに用いて適性情報１３０を生成する。作業時間が速い場合、作業者に当該作業が適していることを示し、作業時間が遅い場合、作業者に当該作業が適してないことを示している。生成部１０４は、この法則に従い、作業者の当該作業に対する適性度を調整する。

この構成によれば、作業者の作業時間と標準時間との差分も用いて適性情報１３０は生成されるので、適性情報１３０の精度が向上する。また、不得意な人に作業を割り当てずに済むため、生産性が向上する可能性が高まる。

また、上記実施形態では、作業情報１１０と感情情報１２０は、それぞれ時刻に関連付けられていたが、他の実施形態では、時刻に関連付けられなくてもよい。取得部１０２は、作業の内容を区別する作業情報１１０、および、作業を行った人の感情情報１２０とを取得してもよい。生成部１０４は、作業情報１１０および感情情報１２０を関連付けて、人別に作業の適性度を示す適性情報１３０を生成する。

例えば、作業の開始時に、作業者Ｗが携帯端末５０の操作画面（不図示）で開始ボタンを押下することで、取得部１０２は、作業情報１１０および感情情報１２０、および／またはバイタル情報１４０の取得を開始してもよい。さらに、当該作業の終了時に、作業者Ｗが携帯端末５０の操作画面（不図示）で終了ボタンを押下することで、取得部１０２は、作業情報１１０および感情情報１２０、および／またはバイタル情報１４０の取得を終了してもよい。そして、作業の開始と終了の間の作業時間の間における、所定の時間間隔毎に、作業情報１１０および感情情報１２０、および／またはバイタル情報１４０を互いに関連付けて取得して記録してもよい。

以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
なお、本発明において利用者に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。

上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
１． 作業の内容を区別する作業情報、および、前記作業を行った人の感情情報を取得する取得手段と、
前記作業情報および前記感情情報を関連付けて、前記人別に前記作業の適性度を示す適性情報を生成する生成手段と、を備える、情報処理装置。
２． １．に記載の情報処理装置において、
前記作業情報および前記感情情報は、前記作業を行った時刻に関連付けて記録されている、情報処理装置。
３． １．または２．に記載の情報処理装置において、
前記取得手段は、前記作業を行った人のバイタル情報を前記作業を行った時刻と関連付けて取得し、
前記生成手段は、前記バイタル情報を処理することにより前記感情情報を生成する、情報処理装置。
４． ３．に記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、前記バイタル情報を使って前記適性情報を生成する、情報処理装置。
５． １．から４．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記取得手段は、さらに、前記作業を行った人の会話の音声データを取得し、
前記生成手段は、前記音声データを処理して得られる会話量をさらに用いて前記適性情報を生成する、情報処理装置。
６． １．から５．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記適性情報を用いて、指定された作業に適した人を出力する出力手段をさらに備える、情報処理装置。
７． １．から６．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記感情情報は、前記作業を行ったときの前記人の快および不快の状態を第１の指標とし、
前記生成手段は、前記第１の指標を第１軸とする座標を使って前記適性情報を生成する、情報処理装置。
８． ７．に記載の情報処理装置において、
前記感情情報は、さらに、前記人の時刻別の覚醒度を第２の指標とし、
前記生成手段は、前記第１の指標を第１軸とし、前記第２の指標を第２軸とする座標を使って前記適性情報を生成する、情報処理装置。
９． １．から８．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、さらに、前記人が前記作業を行った作業時間を用いて前記適性情報を生成する、情報処理装置。
１０． １．から９．のいずれか一つに記載の情報処理装置において、
前記生成手段は、さらに前記作業を行った前記人の属性情報を用いて、当該人の前記適性情報を生成する、情報処理装置。
１１． １０．に記載の情報処理装置において、
前記属性情報は、前記人の過去の作業履歴を含み、
前記属性情報を指定して、作業を行う人を選択し、選択された前記人を出力する出力手段をさらに備え、
前記出力手段は、複数の人が選択された場合、さらに、前記人の前記適性情報を用いて前記人を絞り込んで出力する、情報処理装置。

１２． 情報処理装置が、
作業の内容を区別する作業情報、および、前記作業を行った人の感情情報を取得し、
前記作業情報および前記感情情報を関連付けて、前記人別に前記作業の適性度を示す適性情報を生成する、
情報処理方法。
１３． １２．に記載の情報処理方法において、
前記作業情報および前記感情情報は、前記作業を行った時刻に関連付けて記録されている、情報処理方法。
１４． １２．または１３．に記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記作業を行った人のバイタル情報を前記作業を行った時刻と関連付けて取得し、
前記バイタル情報を処理することにより前記感情情報を生成する、情報処理方法。
１５． １４．に記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
前記バイタル情報を使って前記適性情報を生成する、情報処理方法。
１６． １２．から１５．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
さらに、前記作業を行った人の会話の音声データを取得し、
前記音声データを処理して得られる会話量をさらに用いて前記適性情報を生成する、情報処理方法。
１７． １２．から１６．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、さらに、
前記適性情報を用いて、指定された作業に適した人を出力する、情報処理方法。
１８． １２．から１７．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記感情情報は、前記作業を行ったときの前記人の快および不快の状態を第１の指標とし、
前記情報処理装置が、
前記第１の指標を第１軸とする座標を使って前記適性情報を生成する、情報処理方法。
１９． １８．に記載の情報処理方法において、
前記感情情報は、さらに、前記人の時刻別の覚醒度を第２の指標とし、
前記情報処理装置が、
前記第１の指標を第１軸とし、前記第２の指標を第２軸とする座標を使って前記適性情報を生成する、情報処理方法。
２０． １２．から１９．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
さらに、前記人が前記作業を行った作業時間を用いて前記適性情報を生成する、情報処理方法。
２１． １２．から２０．のいずれか一つに記載の情報処理方法において、
前記情報処理装置が、
さらに前記作業を行った前記人の属性情報を用いて、当該人の前記適性情報を生成する、情報処理方法。
２２． ２１．に記載の情報処理方法において、
前記属性情報は、前記人の過去の作業履歴を含み、
前記情報処理装置が、さらに、
前記属性情報を指定して、作業を行う人を選択し、選択された前記人を出力し、
複数の人が選択された場合、さらに、前記人の前記適性情報を用いて前記人を絞り込んで出力する、情報処理方法。

２３． コンピュータに、
作業の内容を区別する作業情報、および、前記作業を行った人の感情情報を取得する手順、
前記作業情報および前記感情情報を関連付けて、前記人別に前記作業の適性度を示す適性情報を生成する手順、を実行させるためのプログラム。
２４． ２３．に記載のプログラムにおいて、
前記作業情報および前記感情情報は、前記作業を行った時刻に関連付けて記録されている手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２５． ２３．または２４．に記載のプログラムにおいて、
前記作業を行った人のバイタル情報を前記作業を行った時刻と関連付けて取得する手順、
前記バイタル情報を処理することにより前記感情情報を生成する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２６． ２５．に記載のプログラムにおいて、
前記バイタル情報を使って前記適性情報を生成する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２７． ２３．から２６．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
さらに、前記作業を行った人の会話の音声データを取得する手順、
前記音声データを処理して得られる会話量をさらに用いて前記適性情報を生成する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２８． ２３．から２７．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記適性情報を用いて、指定された作業に適した人を出力する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２９． ２３．から２８．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
前記感情情報は、前記作業を行ったときの前記人の快および不快の状態を第１の指標とし、
前記第１の指標を第１軸とする座標を使って前記適性情報を生成する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３０． ２９．に記載のプログラムにおいて、
前記感情情報は、さらに、前記人の時刻別の覚醒度を第２の指標とし、
前記第１の指標を第１軸とし、前記第２の指標を第２軸とする座標を使って前記適性情報を生成する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３１． ２３．から３０．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
さらに、前記人が前記作業を行った作業時間を用いて前記適性情報を生成する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３２． ２３．から３１．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
さらに前記作業を行った前記人の属性情報を用いて、当該人の前記適性情報を生成する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３３． ３２．に記載のプログラムにおいて、
前記属性情報は、前記人の過去の作業履歴を含み、
前記属性情報を指定して、作業を行う人を選択し、選択された前記人を出力する手順、
複数の人が選択された場合、さらに、前記人の前記適性情報を用いて前記人を絞り込んで出力する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。

１ 情報処理システム
３ 通信ネットワーク
１０ サーバ
２０ 記憶装置
３０ ウェアラブル端末
３２ 加速度センサ
３３ 磁気センサ
３４ 光学式脈拍センサ
３５ 皮膚電位センサ
３６ 皮膚温度センサ
４１ ＧＰＳ受信機
４２ マイクロフォン
４３ カメラ
４４ タッチパネル
４５ 記憶装置
４６ 通信部
５０ 携帯端末
６０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１０２ 取得部
１０４ 生成部
１０６ データ解析処理部
１０８ 出力部
１１０ 作業情報
１２０ 感情情報
１３０ 適性情報
１４０ バイタル情報
１４２ 音声データ
１６０ 作業候補者リスト
１７０ 属性情報
２００ グラフ
２１０ 円グラフ
１０００ コンピュータ
１０１０ バス
１０２０ プロセッサ
１０３０ メモリ
１０４０ ストレージデバイス
１０５０ 入出力インタフェース
１０６０ ネットワークインタフェース

Claims (13)

1. 作業の内容を区別する作業情報、および、前記作業を行った人の感情情報を取得する取得手段と、
   前記作業情報および前記感情情報を関連付けて、前記人別に前記作業の適性度を示す適性情報を生成する生成手段と、を備える、情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記作業情報および前記感情情報は、前記作業を行った時刻に関連付けて記録されている、情報処理装置。
3. 請求項１または２に記載の情報処理装置において、
   前記取得手段は、前記作業を行った人のバイタル情報を前記作業を行った時刻と関連付けて取得し、
   前記生成手段は、前記バイタル情報を処理することにより前記感情情報を生成する、情報処理装置。
4. 請求項３に記載の情報処理装置において、
   前記生成手段は、前記バイタル情報を使って前記適性情報を生成する、情報処理装置。
5. 請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
   前記取得手段は、さらに、前記作業を行った人の会話の音声データを取得し、
   前記生成手段は、前記音声データを処理して得られる会話量をさらに用いて前記適性情報を生成する、情報処理装置。
6. 請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
   前記適性情報を用いて、指定された作業に適した人を出力する出力手段をさらに備える、情報処理装置。
7. 請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
   前記感情情報は、前記作業を行ったときの前記人の快および不快の状態を第１の指標とし、
   前記生成手段は、前記第１の指標を第１軸とする座標を使って前記適性情報を生成する、情報処理装置。
8. 請求項７に記載の情報処理装置において、
   前記感情情報は、さらに、前記人の時刻別の覚醒度を第２の指標とし、
   前記生成手段は、前記第１の指標を第１軸とし、前記第２の指標を第２軸とする座標を使って前記適性情報を生成する、情報処理装置。
9. 請求項１から８のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
   前記生成手段は、さらに、前記人が前記作業を行った作業時間を用いて前記適性情報を生成する、情報処理装置。
10. 請求項１から９のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
    前記生成手段は、さらに前記作業を行った前記人の属性情報を用いて、当該人の前記適性情報を生成する、情報処理装置。
11. 請求項１０に記載の情報処理装置において、
    前記属性情報は、前記人の過去の作業履歴を含み、
    前記属性情報を指定して、作業を行う人を選択し、選択された前記人を出力する出力手段をさらに備え、
    前記出力手段は、複数の人が選択された場合、さらに、前記人の前記適性情報を用いて前記人を絞り込んで出力する、情報処理装置。
12. 情報処理装置が、
    作業の内容を区別する作業情報、および、前記作業を行った人の感情情報を取得し、
    前記作業情報および前記感情情報を関連付けて、前記人別に前記作業の適性度を示す適性情報を生成する、
    情報処理方法。
13. コンピュータに、
    作業の内容を区別する作業情報、および、前記作業を行った人の感情情報を取得する手順、
    前記作業情報および前記感情情報を関連付けて、前記人別に前記作業の適性度を示す適性情報を生成する手順、を実行させるためのプログラム。

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