JP2023153646A - Information processing device, control method therefor, and program - Google Patents

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Abstract

To enable the work efficiency of an operator in work of a plurality of tasks to be improved by proposing the plurality of tasks in an order corresponding to operator's state change or the like when the operator operates the plurality of tasks.SOLUTION: An information processing device 130 for acquiring a plurality of tasks to be operated by an operator and selecting a task to be operated by the operator from the plurality of tasks to be acquired has living body acquisition means 313 for acquiring biological information of the operator which can specify an awaking degree of the operator for operating the plurality of tasks. The information processing device 130 acquires the biological information of the operator which can specify an awaking degree of the operator from the living body acquisition means 310 each time a task to be operated by the operator is selected from the plurality of tasks, uses the biological information of the operator that can specify the awaking degree of the operator acquired by the living body acquisition means 310, and selects the next task to be operated by the operator from the plurality of acquired tasks.SELECTED DRAWING: Figure 8

Description

本発明は、情報処理装置、その制御方法、および、プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, a control method thereof, and a program.

近年、安価なウェアラブル端末を用いて、心拍や脳波などの生体情報を高精度、かつ連続的に取得することが可能になっている。また、ウェアラブル端末の軽量化、デザイン化も進んでおり、特定の分野のみならず、日常的なデスクワークやプライベートな時間においての使用頻度も増えつつある。 In recent years, it has become possible to highly accurately and continuously acquire biological information such as heartbeat and brain waves using inexpensive wearable terminals. In addition, wearable devices are becoming lighter and more sophisticated in design, and their use is increasing not only in specific fields but also in daily desk work and private time.

ウェアラブル端末を活用する情報処理装置のひとつとして、作業員の状態を推定し、推定結果に基づいて作業員に作業を割り当てるシステムが開発されている。たとえば特許文献1では、作業員の生体情報の時系列情報を記録し、その記録に基づいて現在の作業員の心身状態を推定し、この状態に基づいて作業を割り当てる技術が開示されている。このようなシステムを活用することにより、作業員の作業効率を向上することが期待できる。 As an information processing device that utilizes wearable terminals, a system has been developed that estimates the condition of a worker and assigns tasks to the worker based on the estimation results. For example, Patent Document 1 discloses a technology that records time-series biometric information of a worker, estimates the worker's current physical and mental state based on the record, and allocates work based on this state. By utilizing such a system, it is expected that the work efficiency of workers will be improved.

国際公開第2020/183570号International Publication No. 2020/183570

しかしながら、上述の特許文献に開示された従来技術では、決定時の心身状態のみに依存して作業の順番などを決めている。この場合、作業者は、決定時に確定された作業順にて作業をしなければならない。これに対し、作業者の状態は、その心身状態を含み、作業中において変化する。作業者の心身の状態は、たとえば1つのタスクを作業する度に、亢進したり、減退したりする。予め確定的に定められているタスクの作業順では、このような作業者の作業中の状態変化に対して、良好な順番でタスクを提案することが難しい。 However, in the prior art disclosed in the above-mentioned patent documents, the order of tasks is determined depending only on the mental and physical state at the time of the decision. In this case, the workers must perform the work in the order determined at the time of determination. On the other hand, the worker's condition, including his/her mental and physical condition, changes during the work. The mental and physical state of a worker increases or decreases, for example, each time he or she completes one task. With a predetermined work order of tasks, it is difficult to suggest tasks in an appropriate order in response to such changes in the worker's status during work.

このように情報処理装置では、作業者が複数のタスクを作業する場合においても、作業者の一連の作業中の状態変化などに対応した順番で複数のタスクを提案して、複数のタスクの作業における作業員の作業効率を向上できるようにすることが求められている。 In this way, even when a worker is working on multiple tasks, the information processing device proposes multiple tasks in an order that corresponds to changes in the worker's status during a series of tasks, and allows the worker to work on multiple tasks. There is a need to improve the work efficiency of workers.

本発明に係る情報処理装置は、作業者が作業する複数のタスクを取得可能なタスク取得手段と、前記タスク取得手段が取得する複数のタスクから、作業者に作業させるタスクを選択する選択手段と、複数のタスクを作業する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する生体取得手段と、を有し、前記選択手段は、複数のタスクから作業者に作業させるタスクを選択する度に、作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を前記生体取得手段から取得し、前記生体取得手段により取得される作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を用いて、前記タスク取得手段が取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する。 The information processing device according to the present invention includes: a task acquisition unit capable of acquiring a plurality of tasks to be performed by a worker; and a selection unit that selects a task to be performed by the worker from the plurality of tasks acquired by the task acquisition unit. , a biometric acquisition means for acquiring biometric information of a worker capable of identifying the alertness level of a worker working on a plurality of tasks, and the selection means selects a task to be performed by the worker from the plurality of tasks. At each time, biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level is obtained from the biometric acquisition means, and using the worker's biometric information that can identify the worker's alertness level acquired by the biometric acquisition unit, A task to be performed by the worker next is selected from among the plurality of tasks obtained by the task obtaining means.

本発明では、作業者が複数のタスクを作業する場合において、作業者の一連の作業中の状態変化などに対応した順番で複数のタスクを提案して、複数のタスクの作業における作業員の作業効率を向上できることが期待できる。 In the present invention, when a worker is working on multiple tasks, the multiple tasks are proposed in an order that corresponds to changes in the worker's status during a series of tasks, and the worker's work on the multiple tasks is improved. It is expected that efficiency can be improved.

本発明の第一実施形態に係るヘッドマウント情報処理システムの構成図である。1 is a configuration diagram of a head-mounted information processing system according to a first embodiment of the present invention. 図1の情報処理装置のハードウェア構成を示す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing the hardware configuration of the information processing device in FIG. 1. FIG. 図1のヘッドマウント情報処理システムに実現される各種機能モジュールの説明図である。2 is an explanatory diagram of various functional modules implemented in the head-mounted information processing system of FIG. 1. FIG. 作業中に取得する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報に基づいて、タスクの種別に対応させる生体値の適性範囲および生体値の遷移傾向の情報を記憶する制御のフローチャートである。12 is a flowchart of control for storing information on the appropriate range of biometric values and the transition tendency of biometric values that correspond to the type of task, based on the biometric information of the worker that can specify the worker's alertness level obtained during work. 図4の処理に係る複数のタスクの種別の一例の説明図である。5 is an explanatory diagram of an example of the types of a plurality of tasks related to the process of FIG. 4. FIG. 1つのタスクの作業中の生体情報である脳波および瞬目数の時系列情報の説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram of time-series information of brain waves and the number of blinks, which are biological information while working on one task. 図4の処理により図5の複数のタスクの種別と対応付けられる、特定の作業者の生体値の適性範囲としての適正脳波と、生体値の遷移傾向としての脳波遷移傾向との一例の説明図である。An explanatory diagram of an example of appropriate brain waves as an appropriate range of biological values of a specific worker and brain wave transition trends as transition trends of biological values, which are associated with the plurality of task types in FIG. 5 through the process of FIG. 4. It is. 図1のヘッドマウント情報処理システムによる、タスクレコメンド制御のフローチャートである。2 is a flowchart of task recommendation control by the head-mounted information processing system of FIG. 1. FIG. 図8の処理に係る複数のタスクの一例の説明図である。9 is an explanatory diagram of an example of a plurality of tasks related to the process of FIG. 8. FIG. 図9から取得される複数のタスクと、各タスクに対して各々の種別に基づいて対応付けられる適正脳波および脳波遷移傾向の一例の説明図である。10 is an explanatory diagram of an example of a plurality of tasks obtained from FIG. 9, and appropriate brain waves and brain wave transition trends that are associated with each task based on each type. FIG. 複数のタスクからの選択処理の具体例の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of a specific example of selection processing from a plurality of tasks. ヘッドマウント端末に表示される透視画面の例の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of a transparent screen displayed on a head-mounted terminal. 本発明の第二実施形態に係るヘッドマウント情報処理システムに実現される各種機能モジュールの説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of various functional modules implemented in a head-mounted information processing system according to a second embodiment of the present invention. 本実施形態において予め覚醒度情報取得部によりメモリに記憶されている複数のタスクの種別と、各々のタスクの種別に対して予め対応付けられている適正脳波および脳波遷移傾向の一例の説明図である。This is an explanatory diagram of a plurality of task types stored in advance in the memory by the alertness information acquisition unit in this embodiment, and an example of appropriate brain waves and brain wave transition trends that are associated in advance with each task type. be. 作業者が作業する複数の家事のタスクの一例の説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram of an example of a plurality of housework tasks performed by a worker.

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。しかしながら、以下の実施形態に記載されている構成はあくまで例示に過ぎず、本発明の範囲は実施形態に記載されている構成によって限定されることはない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the configurations described in the embodiments below are merely examples, and the scope of the present invention is not limited by the configurations described in the embodiments.

[第一実施形態]
図1は、本発明の第一実施形態に係るヘッドマウント情報処理システム100の構成図である。図1のヘッドマウント情報処理システム100は、ヘッドマウント端末(HMD)120と、それと通信可能な情報処理装置130と、を有する。なお、本実施形態では、あるソフトウェア制作会社に勤める作業者110がある複数のタスクを作業したい場合を例にとって説明する。ここで、ヘッドマウント情報処理システム100は、作業中の作業者110の特定の生体情報の生体値を定常的に計測し、それに基づいてタスクの種別ごとの作業者110の情報を生成する。また、ヘッドマウント情報処理システム100は、生成した作業者110の情報を用いて、その作業者110が作業すべきタスクをレコメンドする。
[First embodiment]
FIG. 1 is a configuration diagram of a head-mounted information processing system 100 according to a first embodiment of the present invention. The head-mounted information processing system 100 in FIG. 1 includes a head-mounted terminal (HMD) 120 and an information processing device 130 that can communicate with the head-mounted terminal (HMD) 120. In this embodiment, a case will be explained in which a worker 110 working at a certain software production company wants to work on a plurality of certain tasks. Here, the head-mounted information processing system 100 regularly measures biometric values of specific biometric information of the worker 110 during work, and generates information about the worker 110 for each task type based on the biometric values. Furthermore, the head-mounted information processing system 100 uses the generated information about the worker 110 to recommend a task that the worker 110 should perform.

ヘッドマウント端末120は、作業者110の頭部に装着して使用されるウェラブル端末である。なお、ヘッドマウント端末120の形態は、バンド状のものでも、グラス型のものでも、よい。ウェラブル端末には、この他にもたとえば、腕時計型のもの、バンド状のもの、指輪型のもの、ボディスーツ型のもの、などの各種のものが実用化されている。 The head-mounted terminal 120 is a wearable terminal that is used by being attached to the head of the worker 110. Note that the head-mounted terminal 120 may have a band-like shape or a glass-like shape. Various other types of wearable terminals have been put into practical use, such as wristwatch-shaped devices, band-shaped devices, ring-shaped devices, and bodysuit-shaped devices.

本実施形態のヘッドマウント情報処理システム100において使用可能なウェラブル端末は、それを装着した作業者110が作業しているタスクの情報を取得できるものであればよい。ウェラブル端末は、好ましくは、生体取得手段として、タスクを作業する作業者110の覚醒度を特定できる作業者110の生体情報を取得できるものがよい。なお、作業者110の生体情報は、作業者110が作業しているタスクの情報を取得するウェラブル端末とは異なる別のウェラブル端末により取得されてもよい。 The wearable terminal that can be used in the head-mounted information processing system 100 of this embodiment may be any wearable terminal as long as it can acquire information about the task being performed by the worker 110 wearing the wearable terminal. Preferably, the wearable terminal is capable of acquiring, as a biometric acquisition means, biometric information of the worker 110 that can identify the level of alertness of the worker 110 working on the task. Note that the biometric information of the worker 110 may be acquired by a wearable terminal different from the wearable terminal that acquires information about the task that the worker 110 is working on.

ここで、作業者110の覚醒度を特定できる作業者110の生体情報には、脳波、脈拍、発汗量、などがある。ヘッドマウント端末120には、それを装着している作業者110の脳波、脈拍などについての生体値を測定可能なものがある。また、作業者110の覚醒度とは、作業者110の「意識や感覚の働き具合」をいう。覚醒度の詳細については後述する。 Here, the biological information of the worker 110 that can identify the level of alertness of the worker 110 includes brain waves, pulse, amount of perspiration, and the like. Some head-mounted terminals 120 can measure biological values such as brain waves and pulse rate of the worker 110 wearing the head-mounted terminal 120. Further, the alertness level of the worker 110 refers to the "functioning state of consciousness and senses" of the worker 110. Details of the alertness level will be described later.

本実施形態では、生体情報として脳波を例に説明する。これ以外の生体情報を、作業者110の覚醒度を特定できる作業者110の生体情報として用いることができる。ただし、脳波は、他の生体情報、たとえば脈拍、発汗量などと比べて、作業者110の精神状態や身体状態に応じて即時的に変化する可能性が高いので、作業者110の覚醒度を測るものとして良好である。 This embodiment will be described using brain waves as an example of biological information. Biometric information other than this can be used as biometric information of the worker 110 that can identify the alertness level of the worker 110. However, compared to other biological information such as pulse rate and amount of perspiration, brain waves are more likely to change instantaneously depending on the mental and physical state of the worker 110, so the alertness level of the worker 110 is It is good as a measurement.

図2は、図1の情報処理装置130のハードウェア構成を示す説明図である。情報処理装置130は、たとえばコンピュータ装置、携帯端末、複写機などの画像形成装置、でよい。図2の情報処理装置130は、CPU201、RAM202、ROM203、外部記憶装置207、および、これらが接続されるバス210、を有する。バス210には、さらに、キーボード204、マウス205、記憶媒体ドライブ208、インタフェース部(I/F)209、表示部206、が接続されている。キーボード204、マウス205は、情報処理装置130の使用者が情報を入力する際に用いる入力装置の一例である。表示部206は、たとえば、液晶パネル、有機ELパネルなどである。表示部206は、情報処理装置130の使用者へ出力する情報を、画像や文字などを用いて表示する。インタフェース部209は、情報処理装置130の周辺機器が接続される入出力ポートを有する。入出力ポートは、たとえばUSB方式により周辺機器が接続されるものでも、イーサネット方式により周辺機器が接続されるものでも、よい。ここでは、ヘッドマウント端末120などのウェラブル端末が、インタフェース部209に接続されている。ウェラブル端末は、無線通信によりインタフェース部209と接続されてもよい。 FIG. 2 is an explanatory diagram showing the hardware configuration of the information processing device 130 in FIG. 1. The information processing device 130 may be, for example, a computer device, a mobile terminal, or an image forming device such as a copying machine. The information processing device 130 in FIG. 2 includes a CPU 201, a RAM 202, a ROM 203, an external storage device 207, and a bus 210 to which these are connected. A keyboard 204, a mouse 205, a storage medium drive 208, an interface unit (I/F) 209, and a display unit 206 are further connected to the bus 210. The keyboard 204 and mouse 205 are examples of input devices used by the user of the information processing device 130 to input information. The display section 206 is, for example, a liquid crystal panel, an organic EL panel, or the like. The display unit 206 displays information to be output to the user of the information processing device 130 using images, characters, and the like. The interface unit 209 has input/output ports to which peripheral devices of the information processing device 130 are connected. The input/output port may be one to which peripheral devices are connected using the USB method, or one to which peripheral devices are connected using the Ethernet method, for example. Here, a wearable terminal such as head-mounted terminal 120 is connected to interface section 209. The wearable terminal may be connected to the interface unit 209 by wireless communication.

外部記憶装置207は、たとえば、HDD、SSDといった大容量記憶装置である。記憶媒体ドライブ208は、たとえば、CD-ROM、DVD-ROMなどのディスク型の記憶媒体が装着可能である。記憶媒体ドライブ208は、装着されているディスク型の記憶媒体にデータを記憶し、またはデータを読出す。ROM203は、情報を不揮発的に記憶する半導体メモリでよい。そして、これらの外部記憶装置207、記憶媒体ドライブ208に装着されているディスク型の記憶媒体、および、ROM203は、CPU201に実行させるプログラムやデータを格納してよい。ROM203には、さらに、情報処理装置130を起動するシーケンスを記憶したブートプログラム、設定データ、が記憶されてよい。RAM202は、情報を揮発的に記憶する半導体メモリでよい。RAM202は、CPU201が読み込んだプログラム、CPU201が実行中に使用する各種の一時データ、などをランダムアクセス可能に記憶する。RAM202は、インタフェース部209が入出力する情報などを、記憶してもよい。このようなRAM202は、CPU201に対して、その処理のために用いるワークエリアを提供することになる。CPU201は、外部記憶装置207、記憶媒体ドライブ208、ROM203からプログラムを読み込み、RAM202に展開し、実行する。これにより、CPU201は、情報処理装置130の全体を制御する。 The external storage device 207 is, for example, a mass storage device such as an HDD or an SSD. The storage medium drive 208 can be loaded with a disk-type storage medium such as a CD-ROM or a DVD-ROM. The storage medium drive 208 stores data in or reads data from an attached disk-type storage medium. The ROM 203 may be a semiconductor memory that stores information in a non-volatile manner. The external storage device 207, the disk-type storage medium attached to the storage medium drive 208, and the ROM 203 may store programs and data to be executed by the CPU 201. The ROM 203 may further store a boot program storing a sequence for starting the information processing device 130 and setting data. RAM 202 may be a semiconductor memory that stores information in a volatile manner. The RAM 202 stores programs read by the CPU 201, various temporary data used by the CPU 201 during execution, and the like in a randomly accessible manner. The RAM 202 may store information input and output by the interface unit 209. Such RAM 202 provides the CPU 201 with a work area used for its processing. The CPU 201 reads a program from the external storage device 207, storage medium drive 208, and ROM 203, expands it to the RAM 202, and executes it. Thereby, the CPU 201 controls the entire information processing device 130.

図3は、図1のヘッドマウント情報処理システム100に実現される各種機能モジュールの説明図である。図2のCPU201がプログラムを実行することにより、情報処理装置130には、図3に示す各種機能が実現される。具体的には、情報処理装置130には、タスク特定情報取得部305、タスク特定部301、覚醒度情報記憶部302、タスク一覧取得部303、レコメンドタスク決定部304、が実現される。また、ヘッドマウント端末120は、外環境撮像部311、眼球情報取得部312、覚醒度情報取得部313、出力部314、を備える。本実施形態においてヘッドマウント端末120と情報処理装置130とは別体であり、無線通信によって互いに情報を送受する。なお、ヘッドマウント端末120と情報処理装置130とは、同じ筐体に一体化されてもよい。また、ヘッドマウント端末120と情報処理装置130とは、無線通信によるものではなく、有線通信により、互いに情報を送受してもよい。 FIG. 3 is an explanatory diagram of various functional modules implemented in the head-mounted information processing system 100 of FIG. 1. When the CPU 201 in FIG. 2 executes the program, the various functions shown in FIG. 3 are realized in the information processing device 130. Specifically, the information processing device 130 implements a task specific information acquisition unit 305, a task identification unit 301, an arousal level information storage unit 302, a task list acquisition unit 303, and a recommended task determination unit 304. The head-mounted terminal 120 also includes an external environment imaging section 311, an eyeball information acquisition section 312, an alertness information acquisition section 313, and an output section 314. In this embodiment, the head-mounted terminal 120 and the information processing device 130 are separate bodies, and send and receive information to and from each other via wireless communication. Note that the head-mounted terminal 120 and the information processing device 130 may be integrated into the same housing. Furthermore, the head-mounted terminal 120 and the information processing device 130 may exchange information with each other through wired communication instead of wireless communication.

ヘッドマウント端末120において、出力部314は、たとえばヘッドマウント端末120を装着する作業者の視野中に設けた透視可能なスクリーンに、透視画面を出力する。作業者は、作業しているタスクの作業物とともに、出力された透視画面を視認することができる。なお、出力部314は、ヘッドマウント端末120を装着する作業者の視野の一部に設けた透視不可能なスクリーンに、画面を出力してもよい。また、出力部314は、画面以外の音声、電気刺激などを出力してもよい。 In the head-mounted terminal 120, the output unit 314 outputs a see-through screen, for example, to a see-through screen provided in the visual field of the worker wearing the head-mounted terminal 120. The worker can visually recognize the outputted perspective screen along with the work of the task he/she is working on. Note that the output unit 314 may output the screen to a screen that is provided in a part of the visual field of the worker wearing the head-mounted terminal 120 and cannot be seen through. Further, the output unit 314 may output audio, electrical stimulation, etc. other than the screen.

外環境撮像部311は、たとえばヘッドマウント端末120に設けられる小型カメラを有する。外環境撮像部311のための小型カメラは、作業者の視野の範囲に相当する画角を撮像するように、ヘッドマウント端末120に設けられるとよい。これにより、外環境撮像部311が撮像する画像は、作業者の視野全体についての画像となる。外環境撮像部311が撮像する視野画像は、作業者が現在どのようなタスクについてどのような作業をしているかを認識するために用いることができる。 The external environment imaging unit 311 includes, for example, a small camera provided on the head-mounted terminal 120. The small camera for the external environment imaging unit 311 is preferably provided on the head-mounted terminal 120 so as to capture an image at an angle of view corresponding to the range of the visual field of the worker. Thereby, the image captured by the external environment imaging unit 311 becomes an image of the entire visual field of the worker. The visual field image captured by the external environment imaging unit 311 can be used to recognize what kind of task the worker is currently working on.

タスク特定情報取得部305は、作業者が作業するタスクの種別を特定するための対象物の情報を取得する。タスクの種別ごとの対象物の情報は、たとえば外部記憶装置207、RAM202といったメモリ(202,207)に更新可能に記憶されてよい。たとえば、パーソナルコンピュータ装置を用いた文章作成のタスクを特定するための対象物は、パーソナルコンピュータ装置そのものや、それに表示されているテキストエディタの画面などでよい。 The task identification information acquisition unit 305 acquires object information for identifying the type of task that the worker is working on. Information on objects for each type of task may be stored in a memory (202, 207) such as the external storage device 207 or the RAM 202 in an updatable manner, for example. For example, the object for specifying a text creation task using a personal computer device may be the personal computer device itself, the screen of a text editor displayed on the personal computer device, or the like.

タスク特定部301は、外環境撮像部311およびタスク特定情報取得部305から情報を取得し、取得した情報に基づいて作業者が現時点で作業しているタスクを特定する。外環境撮像部311が撮像する視野画像には、作業者が現時点で作業しているタスクの対象物が撮像されている。また、作業者の現在の作業状態が撮像され得る。タスク特定情報取得部305は、作業者が作業するタスクの種別ごとの対象物の情報を取得している。タスク特定部301は、たとえば、これらの対象物の合致判定により、作業者が現時点で作業しているタスクの種別を特定することができる。なお、タスク特定部301は、作業者が現在作業しているタスクを特定するための情報として、作業者が作業している対象物の情報ではなく、その作業と関連付けられている他の情報を用いてよい。タスク特定部301は、たとえば、作業者がタスクを行う際に対面する可能性が高い人物により、作業者が現在作業しているタスクを特定してもよい。また、タスク特定部301は、たとえば、作業者がタスクを行う際に流れる音により、作業者が現在作業しているタスクを特定してもよい。 The task identification unit 301 acquires information from the external environment imaging unit 311 and the task identification information acquisition unit 305, and identifies the task that the worker is currently working on based on the acquired information. The visual field image captured by the external environment imaging unit 311 captures the object of the task that the worker is currently working on. Further, the current working state of the worker can be imaged. The task specific information acquisition unit 305 acquires object information for each type of task that the worker is working on. The task identifying unit 301 can identify the type of task that the worker is currently working on, for example, by determining whether these objects match. Note that the task identifying unit 301 uses, as information for identifying the task that the worker is currently working on, not information on the object that the worker is working on, but other information associated with the work. May be used. The task identifying unit 301 may identify the task that the worker is currently working on, for example, based on the person the worker is likely to meet when performing the task. Further, the task identification unit 301 may identify the task that the worker is currently working on, for example, based on the sound that is played when the worker performs the task.

眼球情報取得部312は、たとえばヘッドマウント端末120に設けられる他の小型カメラを有する。眼球情報取得部312のための他の小型カメラは、作業者の両目を撮像するように、ヘッドマウント端末120に設けられるとよい。これにより、眼球情報取得部312は、作業者の両目を含む画像を撮像できる。眼球情報取得部312は、眼球の動きをトラッキングできる。そして、眼球情報取得部312は、撮像した両目の画像に基づいて、単位時間当たりの瞬き回数を示す瞬目数の情報を生成する。作業者は、作業に集中している場合、瞬き回数が減る。作業者の気が散っている場合、瞬き回数は増える。作業者の瞬目数の時系列情報には、このような作業者の作業中の意識の良否についての情報や、作業者の集中度に応じた生産性についての情報が含まれ得る。また、眼球情報取得部312は、たとえば透視画面における作業者の視線の位置の情報などを得てもよい。 The eyeball information acquisition unit 312 includes another small camera provided on the head-mounted terminal 120, for example. Another small camera for the eyeball information acquisition unit 312 may be provided on the head-mounted terminal 120 so as to capture images of both eyes of the worker. Thereby, the eyeball information acquisition unit 312 can capture an image including both eyes of the worker. The eyeball information acquisition unit 312 can track the movement of the eyeballs. Then, the eyeball information acquisition unit 312 generates blink number information indicating the number of blinks per unit time based on the captured images of both eyes. When workers are concentrating on their work, they blink less frequently. When workers are distracted, they blink more often. The time-series information on the number of blinks of the worker may include information on whether the worker is conscious during work and information on productivity depending on the worker's concentration level. Further, the eyeball information acquisition unit 312 may obtain, for example, information on the position of the worker's line of sight on the fluoroscopic screen.

覚醒度情報取得部313は、タスクの作業をしている作業者の覚醒度を判断するための情報として、たとえば作業者の脳波を計測する計測器を有する。覚醒度情報取得部313は、この他にもたとえば、作業者の脈拍、発汗量などを計測してもよい。 The alertness level information acquisition unit 313 has a measuring device that measures, for example, the brain waves of the worker as information for determining the alertness level of the worker working on the task. In addition to this, the alertness information acquisition unit 313 may also measure the worker's pulse, sweat amount, etc.

覚醒度情報記憶部302は、眼球情報取得部312により生成される作業者の情報と、覚醒度情報取得部313により生成される作業者の情報とを、メモリ202,207に蓄積して記憶する。また、覚醒度情報記憶部302は、タスク特定部301が特定したタスクの種別などの情報を、メモリ202,207に蓄積して記憶する。これにより、メモリ202,207には、作業者が現時点で作業しているタスクの種別などの情報と関連付けて、その作業中の作業者の覚醒度を示す瞬目数および脳波の時系列情報が記憶される。これにより、メモリ202,207には、タスクごとの作業者の脳波の種類や変化が記憶され得る。脳波の種類には、たとえばアルファ波、ベータ波、シータ波などがある。メモリ202,207には、タスクを作業する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報が記憶される。また、各タスクの最後の覚醒度の情報は、作業後の作業者の覚醒度として利用可能である。各タスクの最初の覚醒度の情報は、作業前の作業者の覚醒度として利用可能である。 The alertness level information storage unit 302 accumulates and stores the worker information generated by the eyeball information acquisition unit 312 and the worker information generated by the alertness level information acquisition unit 313 in the memories 202 and 207. . Further, the arousal level information storage unit 302 accumulates and stores information such as the type of task specified by the task identification unit 301 in the memories 202 and 207. As a result, the memories 202 and 207 store time-series information on the number of blinks and brain waves indicating the worker's level of alertness during the task, in association with information such as the type of task the worker is currently working on. be remembered. Thereby, the types and changes in the worker's brain waves for each task can be stored in the memories 202 and 207. Examples of types of brain waves include alpha waves, beta waves, and theta waves. Memories 202 and 207 store biological information of the worker that can identify the level of alertness of the worker working on the task. Further, the information on the alertness level at the end of each task can be used as the worker's alertness level after the task. Information on the initial alertness level of each task can be used as the worker's alertness level before work.

そして、覚醒度情報記憶部302は、メモリ202,207にタスクごとに記憶している瞬目数および脳波の時系列情報に基づいて、タスクごとの「適性脳波」と「脳波の遷移傾向」とを生成し、タスクの種別と対応付けてメモリ202,207に記憶してよい。これにより、メモリ202,207には、タスクと対応付けて、その種別のタスクの「適性脳波」と「脳波の遷移傾向」との情報が記憶され得る。ここで、タスクの適性脳波とは、そのタスクの作業に適した脳波をいう。作業者は、適性脳波の状態からタスクの作業を開始することにより、大概の場合において少ないストレスで楽しく作業をすることができると考えられる。また、タスクの脳波の遷移傾向とは、そのタスクの作業により変化する脳波の周波数の変化の傾向をいう。脳波の遷移傾向は、その作業を行っていると作業者が覚醒度が亢進するのか、それとも減退するのかを示す情報であり、厳密には作業ごとに異なる。しかしながら、同一の作業者に限定すれば、大概の場合において一定の遷移傾向があると考えられる。また、一般的な作業であれば、異なる作業者の間でも、一般的な傾向を特定することは経験的に可能であると考えられる。作業者の作業後の脳波は、その作業をすることにより、一般的に脳波の遷移傾向にしたがって変化すると考えることが可能である。これらの覚醒度を特定できる作業者の生体情報を計測して記憶し、それを用いてタスクを選択するようにすることで、作業者にできるだけ各タスクの作業に適した良好な覚醒状態を維持して複数のタスクの作業に当たらせることが期待できる。たとえば、作業者の脳波の遷移傾向の情報を用いることで、脳波の動きを予測しその先のタスクの作業も鑑みたタスクの実行順を示す作業計画を行うことができる。 Then, the arousal level information storage unit 302 determines "appropriate brain waves" and "brain wave transition trends" for each task based on the number of blinks and time series information of brain waves stored in the memories 202 and 207 for each task. may be generated and stored in the memories 202 and 207 in association with the task type. As a result, the memories 202 and 207 can store information on "appropriate brain waves" and "brain wave transition trends" of the task in association with the task. Here, the task-appropriate brain waves refer to brain waves suitable for the task. It is thought that by starting a task from a state of appropriate brain waves, a worker can enjoy working with less stress in most cases. Furthermore, the transition tendency of brain waves of a task refers to the tendency of changes in the frequency of brain waves that change depending on the work of the task. The transition tendency of brain waves is information indicating whether the worker's alertness increases or decreases while performing the task, and strictly speaking, it differs depending on the task. However, if it is limited to the same worker, it is thought that there is a certain tendency of transition in most cases. Furthermore, for general tasks, it is considered possible to identify general trends among different workers empirically. It can be considered that the brain waves of a worker after a task generally change according to the transition tendency of the brain waves as the worker performs the task. By measuring and storing the biological information of workers that can identify their level of alertness, and using it to select tasks, it is possible to maintain workers in a good alertness state that is suitable for each task as much as possible. You can expect to be able to work on multiple tasks by doing this. For example, by using information on the transition tendency of the worker's brain waves, it is possible to predict the movement of the brain waves and create a work plan that indicates the order of execution of tasks, taking into account the work of the subsequent task.

タスク一覧取得部303は、タスク取得手段として、作業者が作業する複数のタスクを示す一覧的な情報を取得する。作業者が作業する複数のタスクの情報は、たとえばメモリ202,207に記憶されてよい。タスク一覧取得部303が取得する各タスクの情報には、タスク名、タスクの担当者名、タスクの重要度、タスクの期日、タスクの概要情報、タスクの進捗情報、といった情報が含まれてよい。これらの情報は、各タスクの種別を特定するために使用することが可能である。なお、タスク一覧取得部303は、作業者が作業する複数のタスクの情報を、作業者が日頃から利用する業務管理データベースから取得して、メモリ202,207に記憶してよい。また、タスク一覧取得部303は、作業者が作業する複数のタスクの情報を、情報処理装置130が通信可能な不図示のタスク管理ツール用の装置から取得して、メモリ202,207に記憶してよい。 The task list acquisition unit 303, as a task acquisition unit, acquires list-like information indicating a plurality of tasks performed by a worker. Information on multiple tasks performed by a worker may be stored in the memories 202 and 207, for example. The information on each task acquired by the task list acquisition unit 303 may include information such as the task name, the name of the person in charge of the task, the importance of the task, the due date of the task, the summary information of the task, and the progress information of the task. . This information can be used to identify the type of each task. Note that the task list acquisition unit 303 may acquire information on a plurality of tasks that the worker is working on from a business management database that the worker uses on a daily basis, and store it in the memories 202 and 207. Further, the task list acquisition unit 303 acquires information on a plurality of tasks performed by the worker from a task management tool device (not shown) with which the information processing device 130 can communicate, and stores the information in the memories 202 and 207. It's fine.

ここで、業務管理データベースは、たとえば、タスクをチケット形式で発行し、タスクごとに前述の各種情報の入力を受け付け、これをメタデータとしてチケットに紐づけて管理するものでよい。なお、チケット形式の業務管理データベースのみならず、たとえば表計算ソフト等を用いたTODO管理データベース、タスク管理ツールであっても構わず、データベース、ツールの規模や種別を限定する趣旨は含まない。タスク一覧取得部303が既存の業務管理データベースから情報を取得することで、作業者に新たに特別な作業をさせることなく、情報処理装置130は、作業者に作業させる複数のタスクの情報を取得することができる。タスクの情報に、タスクの重要度や期日といったメタデータを含ませて、これをタスクの実行順を示す作業計画に加味することにより、情報処理装置130は、非現実的なタスクの選択および作業計画をし難くできる。 Here, the business management database may, for example, issue tasks in the form of tickets, accept input of the various types of information described above for each task, and manage this by linking it to the ticket as metadata. Note that the present invention is not limited to a ticket-type business management database, and may be a TODO management database or task management tool using spreadsheet software, for example, and there is no intention to limit the scale or type of the database or tool. By the task list acquisition unit 303 acquiring information from the existing business management database, the information processing device 130 can acquire information on multiple tasks to be performed by the worker without requiring the worker to perform any new special work. can do. By including metadata such as task importance and deadline in the task information and adding this to the work plan indicating the task execution order, the information processing device 130 can avoid unrealistic task selection and work. It can be difficult to plan.

レコメンドタスク決定部304は、作業者にレコメンドするタスクを決定し、出力部314へ出力する。これにより、出力部314は、次に作業するものとしてレコメンドされているタスクを視認することができる。たとえば、タスク一覧取得部303は、作業者が作業する複数のタスクを取得可能である。覚醒度情報記憶部302は、タスクの種別ごとの生体情報を保持している。レコメンドタスク決定部304は、これらの情報に基づいて、取得している複数のタスクの各々の種別を特定してよい。 Recommended task determining section 304 determines a task to recommend to a worker and outputs it to output section 314 . This allows the output unit 314 to visually recognize the task that is recommended to be performed next. For example, the task list acquisition unit 303 can acquire a plurality of tasks performed by a worker. The arousal level information storage unit 302 holds biological information for each type of task. The recommended task determining unit 304 may specify the type of each of the plurality of tasks that have been acquired based on this information.

また、覚醒度情報記憶部302は、作業者の現在の生体情報を取得してメモリ202,207に記憶する。レコメンドタスク決定部304は、この生体情報に基づいて作業者の現在の覚醒度を判定してよい。そして、レコメンドタスク決定部304は、たとえば、判定した作業者の現在の覚醒度に適したタスクを、判定した作業者の現在の覚醒度に適していないタスクより優先して、作業者にレコメンドするタスクとして決定してよい。このように作業者がタスクの作業を終えるごとにより、レコメンドタスク決定部304は、作業者の覚醒度とユーザの生産性の関係性にしたがって、タスクの作業順を決定することができる。本実施形態では、レコメンドタスク決定部304は、覚醒度情報取得部313から得られる脳波、タスクごとの「適性脳波」および「脳波の遷移傾向」、並びに、作業者の作業予定タスクに基づいて、レコメンドするタスクを決定することができる。レコメンドタスク決定部304は、選択手段として、タスク取得手段が取得する複数のタスクから、作業者に作業させるタスクを選択する。作業者にレコメンドするタスクの選択および決定については、詳しく後述する。なお、レコメンドタスク決定部304は、作業者の脳波の替わりに、作業者の脈拍または発汗量を用いて、または、それら作業者の覚醒度を示す複数種類の生体情報を組み合わせて、レコメンドするタスクを決定してもよい。 Further, the alertness level information storage unit 302 acquires the current biological information of the worker and stores it in the memories 202 and 207. The recommended task determining unit 304 may determine the worker's current level of alertness based on this biological information. Then, the recommended task determination unit 304 recommends to the worker, for example, a task that is suitable for the determined worker's current alertness level, giving priority to a task that is not suitable for the determined worker's current alertness level. You can decide it as a task. As described above, each time a worker finishes working on a task, the recommended task determining unit 304 can determine the order of tasks in accordance with the relationship between the worker's alertness level and the user's productivity. In the present embodiment, the recommended task determining unit 304 performs the following tasks based on the brain waves obtained from the arousal information acquisition unit 313, the “appropriate brain waves” and “transition trends of brain waves” for each task, and the scheduled work tasks of the worker. You can decide which tasks to recommend. The recommended task determining unit 304, as a selection unit, selects a task to be performed by a worker from a plurality of tasks acquired by the task acquisition unit. The selection and determination of tasks to be recommended to workers will be described in detail later. Note that the recommended task determining unit 304 uses the worker's pulse or sweat rate instead of the worker's brain waves, or by combining multiple types of biological information indicating the worker's alertness level to recommend tasks. may be determined.

図4は、作業中に取得する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報に基づいて、タスクの種別に対応させる生体値の適性範囲および生体値の遷移傾向の情報を記憶する制御のフローチャートである。情報処理装置130のCPU201は、主にタスク特定情報取得部305、タスク特定部301、および覚醒度情報記憶部302として、作業者がヘッドマウント端末120を装着している場合に図4のフローチャートを実行してよい。作業者は、タスクの作業をする場合に、その作業前から作業後までにかけて、ヘッドマウント端末120を装着する。本実施形態において、ヘッドマウント情報処理システム100は、準備段階において図4のフローチャートの制御を実行する。また、ヘッドマウント情報処理システム100は、作業者がタスクのレコメンドを受けながら作業する場合に、後述する図8の制御を実行する。各タスクの期間は、作業者がそのタスクについての作業をしている期間に対応する。各タスクの期間は、収集の状況に応じて変化する。 Figure 4 shows a control system that stores information on the appropriate range of biometric values and transition trends of biometric values that correspond to the task type, based on the biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level obtained during work. It is a flowchart. The CPU 201 of the information processing device 130 mainly functions as a task specifying information acquisition unit 305, a task specifying unit 301, and an alertness information storage unit 302, and executes the flowchart of FIG. 4 when the worker is wearing the head-mounted terminal 120. May be executed. When working on a task, the worker wears the head-mounted terminal 120 from before to after the work. In this embodiment, the head-mounted information processing system 100 executes the control shown in the flowchart of FIG. 4 in the preparation stage. Further, the head-mounted information processing system 100 executes the control shown in FIG. 8, which will be described later, when the worker works while receiving task recommendations. The period of each task corresponds to the period during which the worker is working on that task. The duration of each task varies depending on the collection situation.

ステップS501において、CPU201は、タスクの種別の情報を取得する。CPU201は、作業者が日々使用している業務管理データベースのタスクの種別の情報から、タスクの種別の情報を取得してよい。業務管理データベースにおいてタスクの種別が規定されていない場合、CPU201は、業務管理データベースにあるタスクの概要情報、タスクの進捗情報などの他のメタデータに基づいて、タスクの種別の情報を類推して取得してもよい。ステップS502において、CPU201は、作業者が現在作業しているタスクの種別を取得する。CPU201は、たとえばタスク特定部301として、外環境撮像部311の出力に基づいて作業者が現在どのタスクを作業しているかを認識して、作業者が現在作業しているタスクの種別を取得してよい。この場合、CPU201は、外環境撮像部311の出力である視野の範囲の画像を取得し、視野の範囲の画像からディープラーニング等のオブジェクト認識技術を用いて、視野の範囲の画像に含まれているオブジェクト情報を抽出する。その後、CPU201は、タスク特定情報取得部305の出力であるタスクの情報と、抽出したオブジェクト情報とを照合して、照合したときの一致の程度が最も高いものを、現在作業しているタスクの種別として取得してよい。なお、これらの処理に係る情報は、メモリ202,207に記憶されてよい。 In step S501, the CPU 201 acquires information on the type of task. The CPU 201 may obtain task type information from task type information in a business management database that is used daily by workers. If the task type is not specified in the business management database, the CPU 201 infers task type information based on other metadata such as task summary information and task progress information in the business management database. You may obtain it. In step S502, the CPU 201 acquires the type of task that the worker is currently working on. For example, the CPU 201, as the task identification unit 301, recognizes which task the worker is currently working on based on the output of the external environment imaging unit 311, and acquires the type of task the worker is currently working on. It's fine. In this case, the CPU 201 acquires an image within the field of view that is the output of the external environment imaging unit 311, and uses object recognition technology such as deep learning from the image within the field of view to determine which images are included in the image within the field of view. Extract object information. Thereafter, the CPU 201 compares the task information output from the task specific information acquisition unit 305 with the extracted object information, and selects the one with the highest degree of matching as the task currently being worked on. May be obtained as a type. Note that information related to these processes may be stored in the memories 202 and 207.

ステップS503において、CPU201は、ステップS502において取得したタスクの種別が、前回のステップS502において取得したタスクの種別から変化しているか否かを判断する。タスクの種別が変化していない場合、CPU201は、現在作業中のタスクについての処理のために、処理をステップS504へ進める。タスクの種別が変化している場合、CPU201は、新たなタスクの処理のために、処理をステップS506へ進める。ステップS504において、CPU201は、作業者の現在の脳波などの、作業中のタスクに関する覚醒度情報を取得して、計測時刻と併せてメモリ202,207に一時記憶させる。 In step S503, the CPU 201 determines whether the type of task acquired in step S502 has changed from the type of task acquired in the previous step S502. If the task type has not changed, the CPU 201 advances the process to step S504 for processing the task currently being worked on. If the type of task has changed, the CPU 201 advances the process to step S506 to process a new task. In step S504, the CPU 201 acquires alertness information regarding the task being worked on, such as the worker's current brain waves, and temporarily stores it in the memories 202 and 207 together with the measurement time.

ステップS505において、CPU201は、作業者の現在の瞬目数といった生産性情報を取得して、計測時刻と併せてメモリ202,207に一時記憶させる。その後、CPU201は、処理をステップS502へ戻す。CPU201は、タスクの種別が変化していない期間において、ステップS502からステップS505の処理を繰り返す。これにより、メモリ202,207には、現在作業中のタスクについての作業者の脳波の時系列情報と、現在作業中のタスクについての作業者の瞬目数の時系列情報と、が一時記憶される。ステップS506およびステップS507は、作業者が作業しているタスクが切り替わって、タスクの種別が変化した場合に実行される処理である。この場合、メモリ202,207は、作業者が作業していたタスクについての種別と対応付けて、作業者の脳波および瞬目数の時系列情報、を一時記憶している。 In step S505, the CPU 201 acquires productivity information such as the current number of blinks of the worker and temporarily stores it in the memories 202 and 207 together with the measurement time. After that, the CPU 201 returns the process to step S502. The CPU 201 repeats the processing from step S502 to step S505 during a period in which the task type is not changed. As a result, the memories 202 and 207 temporarily store time-series information of the worker's brain waves for the task currently being worked on, and time-series information of the number of blinks of the worker for the task currently being worked on. Ru. Steps S506 and S507 are processes that are executed when the task that the worker is working on switches and the type of task changes. In this case, the memories 202 and 207 temporarily store time-series information about the worker's brain waves and the number of blinks in association with the type of task the worker was working on.

ステップS506において、CPU201は、覚醒度情報記憶部302として、メモリ202,207に一時記憶されている脳波の時系列情報と瞬目数の時系列情報とに基づいて、タスクの適性脳波を決定して、メモリ202,207に記憶させる。CPU201は、たとえば、作業中の作業者の瞬目数が低くなったときを「生産性が高いとき」と特定して、その「生産性が高いとき」の脳波を「適性脳波」として決定して、メモリ202,207に記憶させてよい。メモリ202,207には、たとえばアルファ波、ベータ波、またはシータ波などといった脳波の周波数帯ごとの分類の情報により、「適性脳波」が記憶されてよい。 In step S506, the CPU 201, as the alertness information storage unit 302, determines the appropriate brain waves for the task based on the time series information of the brain waves and the time series information of the number of blinks temporarily stored in the memories 202 and 207. and stored in the memories 202 and 207. For example, the CPU 201 identifies a time when the number of blinks of a worker during work is low as "a time when productivity is high," and determines the brain waves at that "time when productivity is high" as "appropriate brain waves." and may be stored in the memories 202 and 207. The memories 202 and 207 may store "appropriate brain waves" based on information on classification of each brain wave frequency band, such as alpha waves, beta waves, or theta waves.

なお、瞬目数は、あくまで生産性を測る指標の一例である。CPU201は、瞬目数以外の特定指標の値により、生産性を特定してもよい。たとえば、作業者は、コンピュータ装置の作業では、マウス205やキーボード204を操作する。CPU201は、マウス205やキーボード204の操作量などから、生産性を特定してもよい。この他にもたとえば、CPU201は、作業者の体調の評価などといった、生産性とは直接的には結びつかない情報を特定指標に用いて、生産性を特定してもよい。また、CPU201は、作業者そのものの情報ではなく、作業の結果としての進捗程度と作業期間などとにより、生産性を特定してもよい。たとえば、資料作成のタスクの作業では、CPU201は、入力文字数を作業時間で割った値を、生産性を特定するため特定指標の情報として用いることが可能である。また、プログラム実装のタスクの作業では、CPU201は、ソースコード管理サーバへのソースコードのコミット数を作業時間で割った値を、生産性を特定するため特定指標の情報として用いることが可能である。そして、CPU201は、特定指標の情報に基づいて、作業中の作業者の生体の時系列情報から、その種別のタスクの作業に適した適性脳波を決定して、メモリ202,207に記憶させればよい。 Note that the number of blinks is just an example of an index for measuring productivity. The CPU 201 may identify productivity based on the value of a specific index other than the number of blinks. For example, when working on a computer device, a worker operates the mouse 205 and keyboard 204. The CPU 201 may identify productivity based on the amount of operation of the mouse 205 or the keyboard 204. In addition to this, for example, the CPU 201 may specify productivity using information that is not directly linked to productivity, such as an evaluation of the physical condition of the worker, as a specific index. Furthermore, the CPU 201 may identify productivity based on the degree of progress as a result of the work, the work period, etc., rather than information on the worker itself. For example, in the task of creating materials, the CPU 201 can use the value obtained by dividing the number of input characters by the working time as specific index information in order to specify productivity. Furthermore, in the program implementation task, the CPU 201 can use the value obtained by dividing the number of source code commits to the source code management server by the working time as specific index information to identify productivity. . Based on the information of the specific index, the CPU 201 determines the appropriate brain waves suitable for the task of that type from the biological time-series information of the worker during the work, and stores the determined brain waves in the memories 202 and 207. Bye.

ステップS507において、CPU201は、覚醒度情報記憶部302として、メモリ202,207に一時記憶してある脳波の時系列情報から、脳波の遷移傾向を決定して、メモリ202,207に記憶させる。たとえば作業開始時の脳波より、作業終了時の脳波が高くなっている場合、CPU201は、脳波の遷移傾向が亢進していると判断し、亢進を示す脳波の遷移傾向の情報を、メモリ202,207に記憶させればよい。逆に、作業開始時の脳波より、作業終了時の脳波が低くなっている場合、CPU201は、脳波の遷移傾向が減退していると判断し、減退を示す脳波の遷移傾向の情報を、メモリ202,207に記憶させればよい。これらのメモリ202,207に記憶させる適正脳波の情報と、脳波の遷移傾向の情報とは、それらを計測したタスクの情報、たとえばタスクの種別の情報などと関連付けて、メモリ202,207に記憶される。 In step S507, the CPU 201, as the arousal level information storage unit 302, determines the transition tendency of the brain waves from the time series information of the brain waves temporarily stored in the memories 202 and 207, and stores it in the memories 202 and 207. For example, if the brain waves at the end of the task are higher than the brain waves at the start of the task, the CPU 201 determines that the transition tendency of the brain waves is increasing, and stores information on the transition tendency of the brain waves indicating the enhancement in the memory 202, 207. Conversely, if the brain waves at the end of the task are lower than the brain waves at the start of the task, the CPU 201 determines that the transition tendency of the brain waves is decreasing, and stores information on the transition tendency of the brain waves indicating the decrease in the memory. 202 and 207. The appropriate brain wave information and the brain wave transition trend information to be stored in the memories 202 and 207 are stored in the memories 202 and 207 in association with information on the task in which they were measured, such as information on the type of task. Ru.

次に、具体例を用いて、図4の処理を説明する。図5は、図4の処理に係る複数のタスクの種別の一例の説明図である。CPU201は、タスク特定情報取得部305として、図5の複数のタスクの種別の情報を取得してよい。図5には、ソフトウェア開発者としての作業者が作業する複数のタスクとして、アイデア創出、設計、プログラム実装、一般資料作成、特許執筆、棚卸、といった種別のものが複数行に分けて例示されている。そして、各行のタスクの種別には、対象物の属性情報と、対象物の撮像画像に含まれ得る「含有キーワード」と、が対応付けられている。これらの対応付け情報は、作業者が作業しているタスクを特定するための情報として用いることができる。たとえば図5の第一行のタスクの種別である「アイデア創出」には、対象物の属性情報として「マインドマップ」および「ホワイトボード」が対応付けられている。 Next, the process in FIG. 4 will be explained using a specific example. FIG. 5 is an explanatory diagram of an example of the types of a plurality of tasks related to the process of FIG. 4. The CPU 201, as the task specific information acquisition unit 305, may acquire information on the types of tasks shown in FIG. Figure 5 shows examples of multiple tasks performed by a software developer, such as idea generation, design, program implementation, general document creation, patent writing, and inventory, divided into multiple lines. There is. The task type in each row is associated with attribute information of the object and a "contained keyword" that may be included in the captured image of the object. This association information can be used as information for specifying the task that the worker is working on. For example, the task type "idea generation" in the first row of FIG. 5 is associated with "mind map" and "whiteboard" as attribute information of objects.

CPU201は、図4のステップS502においてタスク判定部として、作業者が作業しているタスクの種別を特定することができる。CPU201は、たとえば、撮像画像からパターンマッチングにより対象物を抽出し、その対象物とこれら複数のタスクの種別の情報の対象物とを照合することにより、作業者が作業しているタスクの種別を特定することができる。また、CPU201は、撮像画像についての文字認識技術を用いて視野の範囲の画像に含まれる文字情報を抽出する。そして、CPU201は、抽出した文字情報と、複数のタスクの種別の情報の「含有キーワード」とを照合する。これにより、CPU201は、作業者が作業しているタスクの種別を特定することができる。 In step S502 of FIG. 4, the CPU 201, as a task determination unit, can identify the type of task that the worker is working on. For example, the CPU 201 extracts a target object from the captured image by pattern matching, and compares the target object with the target objects of the plurality of task type information, thereby identifying the type of task that the worker is working on. can be specified. Further, the CPU 201 uses character recognition technology for the captured image to extract character information included in the image within the visual field. Then, the CPU 201 compares the extracted character information with the "contained keywords" of the information on the types of tasks. Thereby, the CPU 201 can identify the type of task that the worker is working on.

また、CPU201は、図5によらずに、たとえばプログラミング言語に特有の構文を記憶し、撮像画像から抽出された文字列がその記憶と一致する場合には、プログラミング実装を、作業者が作業しているタスクの種別として特定してよい。また、CPU201は、作業者が現在使用しているアプリケーションを認識して、そのアプリケーションの種別から、作業者が作業しているタスクの種別を特定してよい。たとえば、視野の範囲に対応する撮像画像にアプリケーションである「マインドマップ」が写っていることを認識する場合、CPU201は、作業者が作業しているタスクが「アイデア創出」の種別であると特定してよい。また、CPU201は、作業者がタスクの作業を開始する時にするキーボード204入力やヘッドマウント端末120の操作に基づいて、作業者が作業しているタスクの種別を特定してよい。また、視野の範囲の撮像画像に「テキストエディタ」が写っていて、かつ、文字認識技術により「請求項」なる文字列が入力されていることを認識した場合、CPU201は、作業者が作業しているタスクの種別を「特許執筆」として特定してよい。また、CPU201は、単一の認識だけではなく、複数回の認識により、作業者が作業しているタスクの種別を最終的に特定してもよい。たとえば、キーワードの出現回数に閾値を設けたり、出現するキーワードの組み合わせを設けたりして、CPU201は、複数回の認識により、作業者が作業しているタスクの種別を最終的に特定してよい。なお、上述のタスクの種別は、あくまで一例である。タスクの種別の分類の粒度も、作業者が従事するプロジェクト業務、作業者が従事するプロジェクトなどに応じて変更されてよい。 In addition, the CPU 201 stores, for example, a syntax specific to a programming language, without referring to FIG. It may be specified as the type of task being carried out. Further, the CPU 201 may recognize the application currently being used by the worker and identify the type of task the worker is working on based on the type of the application. For example, when recognizing that the application "Mind Map" is captured in the captured image corresponding to the range of the visual field, the CPU 201 identifies that the task the worker is working on is of the "idea generation" type. You may do so. Further, the CPU 201 may identify the type of task that the worker is working on based on input on the keyboard 204 or operation on the head-mounted terminal 120 that the worker performs when starting work on the task. Furthermore, when the CPU 201 recognizes that a "text editor" is included in the captured image within the field of view and that a character string "Claims" has been input using character recognition technology, the CPU 201 determines whether the operator The type of task being performed may be specified as "patent writing." Further, the CPU 201 may ultimately identify the type of task that the worker is working on, not only by a single recognition but also by multiple recognitions. For example, by setting a threshold for the number of times a keyword appears or by setting a combination of keywords that appear, the CPU 201 may perform multiple recognitions to finally identify the type of task that the worker is working on. . Note that the above-mentioned task types are merely examples. The granularity of classification of task types may also be changed depending on the project work in which the worker is engaged, the project in which the worker is engaged, and the like.

図6は、1つのタスクの作業中の生体情報である脳波および瞬目数の時系列情報の説明図である。CPU201は、図4のステップS506またはステップS507において、作業者の現在の作業中の生体情報に基づいて、タスクの種別ごとの「適性脳波」および「脳波の遷移傾向」を決定して、メモリ202,207に記憶させる。図6の上段は、作業者の瞬目数の時系列情報をプロットした瞬目数グラフ701である。瞬目数グラフ701の横軸は、時刻である。瞬目数グラフ701の縦軸は、瞬目数の値である。ここでは、1秒当たりの瞬目数とされている。図6の下段は、作業者の脳波の時系列情報をプロットした脳波グラフ702である。脳波グラフ702の横軸は、瞬目数グラフ701と同じ時刻である。脳波グラフ702の縦軸は、脳波の値(Hz)である。また、脳波グラフ702には、脳波の種類として、ローベータ波の帯域705、SMR波の帯域706、ハイアルファ波の帯域707が、併せて示されている。ローベータ波の帯域705は、たとえば15Hz~18Hzでよい。SMR波の帯域706は、たとえば12Hz~15Hzでよい。ハイアルファ波の帯域707は、たとえば8Hz~12Hzでよい。これら3つの帯域705~707は、一般的に人間のパフォーマンスが高まるとされる中覚醒状態(8Hz~18Hz)を詳細に分類したものである。 FIG. 6 is an explanatory diagram of time-series information of brain waves and the number of blinks, which are biological information during one task. In step S506 or step S507 of FIG. 4, the CPU 201 determines "appropriate brain waves" and "brain wave transition trends" for each task type based on the biological information of the worker during the current work, and stores them in the memory 202. , 207. The upper part of FIG. 6 is a blink count graph 701 plotting time series information of the worker's blink count. The horizontal axis of the blink count graph 701 is time. The vertical axis of the blink count graph 701 is the value of the blink count. Here, it is the number of blinks per second. The lower part of FIG. 6 is an electroencephalogram graph 702 in which time-series information of the worker's brain waves is plotted. The horizontal axis of the electroencephalogram graph 702 is the same time as the blink count graph 701. The vertical axis of the electroencephalogram graph 702 is the electroencephalogram value (Hz). Further, the electroencephalogram graph 702 also shows a low beta wave band 705, an SMR wave band 706, and a high alpha wave band 707 as types of brain waves. The low beta wave band 705 may be, for example, 15 Hz to 18 Hz. The SMR wave band 706 may be, for example, 12Hz to 15Hz. The high alpha wave band 707 may be, for example, 8 Hz to 12 Hz. These three bands 705 to 707 are a detailed classification of the medium wakefulness state (8 Hz to 18 Hz), which is generally considered to improve human performance.

そして、CPU201は、たとえば瞬目数が低い期間を、生産性が高い期間として判定する。この判定基準によると、CPU201は、図6の上段の瞬目数グラフ701において、判定期間704を、生産性の高い期間として判定する。そして、ここでの判定期間704での脳波は、主に、SMR波の帯域706にある。この場合、CPU201は、覚醒度情報記憶部302として、当該タスクの種別における適性脳波の分類として、「SMR波」をメモリ202,207に記録する。また、CPU201は、覚醒度情報記憶部302として、判定期間704での脳波の遷移傾向として、「亢進」をメモリ202,207に記録する。図6とは異なり、判定期間704において脳波か低下している場合、CPU201は、覚醒度情報記憶部302として、該期間での脳波の遷移傾向として、「減退」をメモリ202,207に記録する。ここで、CPU201は、判定期間704での複数の脳波の値に基づいてたとえば最小二乗法により近似直線703を得て、この近似直線703の傾きに基づいて脳波の遷移傾向を判定してよい。近似直線703の傾きが正であれば、CPU201は、脳波の遷移傾向を「亢進」として判定してよい。近似直線703の傾きが負であれば、CPU201は、脳波の遷移傾向を「減退」として判定してよい。なお、CPU201は、他の方法により近似直線703を得たり、近似直線703を用いることなく脳波の遷移傾向を判定したりしてもよい。また、CPU201は、脳波の遷移傾向を、「亢進」と「減退」との二種類ではなく、さらに「安定」などを加えた三種類以上に判定してもよい。CPU201は、判定期間704での最大値と最小値との差と閾値とを比較することにより、「安定」を判定してよい。ここで、「安定」とは、作業により作業者の覚醒度が他の覚醒度へ変化し難いことを示すことになる。この他にもたとえば、「亢進」は、「亢進しやすい」と、「とても亢進しやすい」との2種類以上に細分化されてよい。 Then, the CPU 201 determines, for example, a period in which the number of blinks is low as a period in which productivity is high. According to this determination criterion, the CPU 201 determines the determination period 704 in the blink number graph 701 in the upper part of FIG. 6 as a period of high productivity. The brain waves in the determination period 704 are mainly in the SMR wave band 706. In this case, the CPU 201 records "SMR waves" in the memories 202 and 207 as the arousal level information storage unit 302 as a classification of the appropriate brain waves for the type of task. Further, the CPU 201 records "enhancement" in the memories 202 and 207 as the arousal level information storage unit 302 as the transition tendency of the brain waves in the determination period 704. Unlike in FIG. 6, when the brain waves are decreasing in the determination period 704, the CPU 201, as the alertness information storage unit 302, records "decline" in the memories 202 and 207 as the transition trend of the brain waves in the period. . Here, the CPU 201 may obtain an approximate straight line 703 by, for example, the least squares method based on the values of a plurality of brain waves in the determination period 704, and determine the transition tendency of the brain waves based on the slope of the approximate straight line 703. If the slope of the approximate straight line 703 is positive, the CPU 201 may determine that the transition tendency of the brain waves is "enhanced." If the slope of the approximate straight line 703 is negative, the CPU 201 may determine that the transition tendency of the brain waves is "decreasing". Note that the CPU 201 may obtain the approximate straight line 703 by other methods, or may determine the transition tendency of the brain waves without using the approximate straight line 703. Further, the CPU 201 may determine the transition tendency of brain waves into three or more types, including "stable" and the like, instead of the two types of "enhancement" and "decrease". The CPU 201 may determine "stability" by comparing the difference between the maximum value and the minimum value in the determination period 704 with a threshold value. Here, "stable" indicates that the worker's alertness level is unlikely to change to another alertness level due to work. In addition, for example, "hyperactivity" may be subdivided into two or more types: "easily aggravated" and "very apt to be aggravated."

図7は、図4の処理により図5の複数のタスクの種別と対応付けられる、特定の作業者の生体値の適性範囲としての適正脳波と、生体値の遷移傾向としての脳波遷移傾向との一例の説明図である。図7には、図5に示す複数のタスクの種別ごとに、「適性脳波」および「脳波の遷移傾向」が対応付けられている。たとえば図7の第一行のタスクの種別「アイデア創出」には、「適性脳波」としてローベータ波が対応付けられ、「脳波の遷移傾向」として「亢進」が対応付けられている。この場合、作業者は、「アイデア創出」のタスクを、ローベータ波の状態で開始することが望ましいことを意味する。また、作業後の作業者の脳波は、作業前の脳波より「亢進」する傾向にあることを意味する。 FIG. 7 shows appropriate brain waves as the appropriate range of biological values of a specific worker and brain wave transition trends as transition trends of biological values, which are associated with the plurality of task types in FIG. 5 through the process of FIG. 4. It is an explanatory diagram of an example. In FIG. 7, "appropriate brain waves" and "brain wave transition trends" are associated with each of the plurality of task types shown in FIG. 5. For example, the task type "idea generation" in the first row of FIG. 7 is associated with low beta waves as "appropriate brain waves" and "enhancement" as "brain wave transition tendency." In this case, this means that it is desirable for the worker to start the "idea generation" task in a low beta wave state. It also means that the brain waves of the worker after the task tend to be "enhanced" compared to the brain waves before the task.

そして、図7の情報は、メモリ202,207に記録されてよい。このようにCPU201は、作業中取得手段として、タスク作業中の作業者の覚醒度を特定できる作業者の作業中の生体情報を取得する。そして、CPU201は、取得した作業者の作業中の生体情報に基づいて、作業者本人の作業中の生体値の適性範囲と、作業者本人の作業中の生体値の遷移傾向と、の情報を生成して、メモリ202,207に記憶させることができる。また、メモリ202,207は、記憶手段として、生成された作業者本人の作業中の生体値の適性範囲と、作業者本人の作業中の生体値の遷移傾向と、の情報を、作業中のタスクの種別と対応付けて記憶することができる。そして、このように作業者について計測された情報がメモリ202,207に記録されることにより、CPU201は、レコメンドタスク決定部304として複数のタスクから1つを選択する際に、メモリから情報を取得して選択に使用することができる。CPU201は、選択手段として、メモリ202,207から、作業に係る複数のタスクについての各々の生体値の適性範囲および生体値の遷移傾向の情報を得て、次に作業者に作業させるタスクを選択することができる。 The information in FIG. 7 may then be recorded in the memories 202 and 207. In this way, the CPU 201, as a work-in-progress acquisition unit, acquires biological information of the worker during work that can identify the worker's alertness level while working on the task. Then, the CPU 201 obtains information about the appropriate range of the worker's biometric values during work and the transition tendency of the worker's biometric values during work, based on the acquired biometric information of the worker during work. It can be generated and stored in the memories 202 and 207. In addition, the memories 202 and 207 serve as storage means to store information on the generated suitability range of the worker's biological values during work and the transition trends of the worker's biological values during work. It can be stored in association with the task type. Then, by recording the information measured about the worker in the memories 202 and 207, the CPU 201 acquires information from the memory when selecting one task from a plurality of tasks as the recommended task determining unit 304. and can be used for selection. As a selection means, the CPU 201 obtains information on the appropriate range of biological values and the transition trend of biological values for each of the plurality of tasks related to the work from the memories 202 and 207, and selects the task to be performed by the worker next. can do.

次に、ヘッドマウント情報処理システム100が、作業者が作業する場合にタスクをレコメンドするための制御について説明する。図8は、図1のヘッドマウント情報処理システム100による、タスクレコメンド制御のフローチャートである。情報処理装置130のCPU201は、主に覚醒度情報記憶部302、タスク一覧取得部303、レコメンドタスク決定部304として、作業者がヘッドマウント端末120を装着して作業する場合に図8のフローチャートを実行してよい。作業者は、タスクの作業をする場合に、その作業前から作業後までにかけて、ヘッドマウント端末120を装着する。なお、CPU201は、このレコメンドをするタスクについても、図4の制御を、図8の制御と同時並列的に実行してもよい。この場合、レコメンドされるタスクは、その作業者にとって適したものへと変化し続けることが期待できる。 Next, a description will be given of control by which the head-mounted information processing system 100 recommends a task when a worker is working. FIG. 8 is a flowchart of task recommendation control by the head-mounted information processing system 100 of FIG. The CPU 201 of the information processing device 130 mainly functions as an alertness level information storage unit 302, a task list acquisition unit 303, and a recommended task determination unit 304, and executes the flowchart of FIG. May be executed. When working on a task, the worker wears the head-mounted terminal 120 from before to after the work. Note that the CPU 201 may also execute the control in FIG. 4 and the control in FIG. 8 simultaneously and in parallel with respect to this recommendation task. In this case, it can be expected that the recommended tasks will continue to change to ones suitable for the worker.

ステップS801において、CPU201は、タスク一覧取得部303として、作業者に関連するタスクの情報を、業務データベースなどから抽出して取得する。CPU201は、タスクの担当者として当該作業者の名前が登録されているタスクを、業務データベースなどから抽出して取得してよい。ステップS802において、CPU201は、レコメンドタスク決定部304として、ステップS801において取得しているタスクから、いますぐ作業者に作業をさせるタスクを、タスク候補として選択して取得する。 In step S801, the CPU 201, as the task list acquisition unit 303, extracts and acquires information on tasks related to the worker from a business database or the like. The CPU 201 may extract and acquire a task in which the name of the worker is registered as the person in charge of the task from a business database or the like. In step S802, the CPU 201, as the recommended task determining unit 304, selects and obtains, as a task candidate, a task that the worker is to perform immediately from among the tasks obtained in step S801.

ステップS803において、CPU201は、レコメンドタスク決定部304として、ステップS802において取得している複数のタスク候補について、各々の適性脳波と脳波の遷移傾向とを対応付ける。この際、CPU201は、取得している各タスク候補について、その種別を判定してよい。また、CPU201は、メモリ202,207からタスクの種別ごとの適性脳波と脳波の遷移傾向とを取得してよい。そして、CPU201は、取得した対応付けに基づいて、取得している複数のタスク候補について各々の適性脳波と脳波の遷移傾向とを対応付けてよい。CPU201は、取得している複数のタスク候補と、各々の適性脳波および脳波の遷移傾向の情報とを対応付けて、メモリ202,207に記憶させてよい。ステップS804において、CPU201は、覚醒度情報取得部313として、作業者の現在の脳波を取得する。 In step S803, the CPU 201, as the recommended task determining unit 304, associates each aptitude brain wave with a transition tendency of the brain wave for the plurality of task candidates acquired in step S802. At this time, the CPU 201 may determine the type of each acquired task candidate. Further, the CPU 201 may acquire the aptitude brain waves and the transition tendency of the brain waves for each type of task from the memories 202 and 207. Then, the CPU 201 may associate each aptitude brain wave with the transition tendency of the brain wave for the plurality of acquired task candidates based on the acquired correspondence. The CPU 201 may store the plurality of acquired task candidates in the memories 202 and 207 in association with information on their respective aptitude brain waves and transition trends of the brain waves. In step S804, the CPU 201, as the alertness level information acquisition unit 313, acquires the worker's current brain waves.

ステップS805において、CPU201は、レコメンドタスク決定部304として、作業者の現在の脳波に基づいて、作業者に次に作業させるレコメンドするタスクを選択して決定する。ステップS802において1つのタスク候補しか取得していない場合、CPU201は、そのタスク候補を、レコメンドするタスクとして決定する。ステップS802において複数のタスク候補を取得している場合、CPU201は、その複数のタスク候補から、作業者に次に作業させるタスク候補を、レコメンドタスクとして決定する。この際、CPU201は、タスクの情報を加味して、現実的なタスクの優先度から逸脱しないように、レコメンドタスクを決定してよい。CPU201は、たとえば、タスクの重要度、タスクの期日、それらの双方に基づいて、直近に作業しなければならないタスクから順番に、レコメンドタスクを選択して決定してよい。複数のタスクには、タスクの重要度やタスクの期日などに基づいて、基本的に処理することが望まれる順番がある。複数のタスク候補は、このような基本的な優先度により、複数のタスク群に分類することが可能である。 In step S805, the CPU 201, as the recommended task determining unit 304, selects and determines the recommended task for the worker to work on next based on the worker's current brain waves. If only one task candidate has been acquired in step S802, the CPU 201 determines that task candidate as the task to be recommended. If a plurality of task candidates have been acquired in step S802, the CPU 201 determines, from among the plurality of task candidates, the task candidate for the worker to work on next as the recommended task. At this time, the CPU 201 may decide on the recommended task, taking into consideration the task information, so as not to deviate from the realistic task priority. For example, the CPU 201 may select and determine recommended tasks in order from the task that must be worked on most recently, based on the importance of the task, the due date of the task, or both. A plurality of tasks basically have an order in which they are desired to be processed based on the importance of the tasks, the due dates of the tasks, and so on. A plurality of task candidates can be classified into a plurality of task groups based on such basic priorities.

そして、CPU201は、取得している複数のタスク候補の中から、または、最も高い優先度のタスク群の複数のタスク候補の中から、レコメンドするタスクを選択して決定してよい。たとえば、CPU201は、作業者の現在の脳波が属する帯域に対応付けられているタスク候補を、作業者の現在の脳波が属さない帯域に対応付けられているタスク候補より優先して、レコメンドタスクとして選択して決定してよい。また、CPU201は、レコメンドするタスクとして、複数のタスク候補を選択して決定してもよい。複数のタスク候補には、分けて作業するより、まとめて作業したほうが効率がよくなるものがある。この場合、CPU201は、レコメンドタスクとして選択した複数のタスク候補について、その間での作業順を決定してよい。また、CPU201は、作業者の生産性情報を取得して、作業者の生産性情報に応じてレコメンドタスクの選択を変更してもよい。ステップS806において、CPU201は、レコメンドタスクを、ヘッドマウント端末120の出力部314から出力する。これにより、ヘッドマウント端末120を装着している作業者は、出力された透視画面において、次にすべき作業のタスクを、視認することができる。 Then, the CPU 201 may select and determine a task to recommend from among the plurality of acquired task candidates or from among the plurality of task candidates in the task group with the highest priority. For example, the CPU 201 prioritizes task candidates associated with a band to which the worker's current brain waves belong, over task candidates associated with a band to which the worker's current brain waves do not belong, as a recommended task. You can choose and decide. Further, the CPU 201 may select and determine a plurality of task candidates as the task to recommend. Some task candidates are more efficient to work on together than to work on them separately. In this case, the CPU 201 may determine the order of tasks among the plurality of task candidates selected as recommended tasks. Further, the CPU 201 may acquire worker productivity information and change the selection of recommended tasks according to the worker productivity information. In step S806, the CPU 201 outputs the recommended task from the output unit 314 of the head-mounted terminal 120. Thereby, the worker wearing the head-mounted terminal 120 can visually confirm the next task to be performed on the outputted transparent screen.

ステップS807において、CPU201は、レコメンドしたタスクについての作業者の作業が終わって、タスクのレコメンドを終了するか否かを判断する。レコメンドしたタスクについての作業者の作業が終わると、作業者の目線は、作業の対象物から離れることが多い。わき見をしている状態での撮像画像では、作業の対象物を特定することができない。また、一連の作業を終えた作業者は、ヘッドマウント端末120を自主的に外したり、ヘッドマウント端末120の電源をオフ操作したりする。これらの操作がなされると、覚醒度情報取得部313や眼球情報取得部312は、検出エラーの情報などを生成し得る。そして、作業者がレコメンドしたタスクについての作業を終えて、一連の作業を終えようとしている場合には、CPU201は、タスクのレコメンドを終了すると判断し、本制御を終了する。 In step S807, the CPU 201 determines whether to end the task recommendation after the worker has finished working on the recommended task. When the worker finishes working on the recommended task, the worker's line of sight often moves away from the work target. It is not possible to identify the object to be worked on in an image taken while the person is looking aside. Further, after completing a series of tasks, the worker voluntarily removes the head-mounted terminal 120 or turns off the power of the head-mounted terminal 120. When these operations are performed, the alertness level information acquisition unit 313 and the eyeball information acquisition unit 312 can generate detection error information and the like. If the worker has finished working on the recommended task and is about to complete the series of tasks, the CPU 201 determines to end the task recommendation and ends this control.

これに対し、作業者がレコメンドしたタスクについての作業を終えているが作業を継続しようとしている場合には、CPU201は、タスクのレコメンドを終了しないと判断して、処理をステップS801へ戻す。CPU201は、作業者が一連の作業を終えようとするまで、ステップS801からステップS807の処理を繰り返し、作業者に対してタスクを繰り返しレコメンドする。これにより、情報処理装置130のCPU201は、作業者の脳波の状態と未作業のタスクの状況に応じて、効率よくタスクをこなすためのレコメンドを当該作業者に対して継続的に行うことができる。なお、ステップS801で取得するタスク一覧の情報は、作業者が業務管理データベースなどのオリジナルの情報を更新することにより、内容が変更される。作業者などは、作業したタスクを削除したり、作業するタスクを追加したりする更新操作を業務管理データベースについて実施することにより、レコメンドされるタスクを更新することができる。 On the other hand, if the worker has finished working on the recommended task but wants to continue working, the CPU 201 determines not to end the task recommendation and returns the process to step S801. The CPU 201 repeats the processing from step S801 to step S807 until the worker attempts to complete a series of tasks, and repeatedly recommends tasks to the worker. Thereby, the CPU 201 of the information processing device 130 can continuously make recommendations to the worker on how to efficiently complete tasks according to the state of the worker's brain waves and the status of unfinished tasks. . Note that the contents of the task list information acquired in step S801 are changed by the worker updating the original information such as the business management database. A worker or the like can update recommended tasks by performing an update operation on the business management database, such as deleting a task that has been worked on or adding a task to be worked on.

このように、CPU201は、取得する複数のタスクに対して、各々のタスクの種別ごとのタスク作業に適した作業者本人の生体情報を対応付けることができる。ここでの生体情報は、生体値の適性範囲(脳波の帯域)と、各々のタスクの種別ごとの作業者本人の生産性を示すタスク作業中の生体値の遷移傾向(脳波の遷移傾向)と、で構成されている。また、CPU201は、選択手段として、取得している複数のタスクから作業者に作業させるタスクを選択する度に、作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体値を生体取得手段から取得する。そして、CPU201は、タスクのレコメンド時点での作業者の覚醒度を特定するための脳波(生体値)と、これらのタスク毎に対応付けられた生体情報(適性範囲、遷移傾向)とに基づいて、作業者の現在の心身状態に適したタスクを選択する。CPU201は、選択したタスクを、次に作業させるタスクとしてレコメンドすることができる。 In this way, the CPU 201 can associate the plurality of tasks to be acquired with the biometric information of the worker himself/herself suitable for each task type. The biological information here includes the appropriate range of biological values (brain wave band) and the transition tendency of biological values during task work (brain wave transition tendency), which indicates the worker's productivity for each task type. , is composed of. Further, the CPU 201, as a selection means, acquires from a biological acquisition means a biometric value of the worker that can specify the worker's alertness level, every time the CPU 201 selects a task for the worker to work from among the plurality of acquired tasks. Then, the CPU 201 uses the brain waves (biological values) for identifying the worker's alertness level at the time of task recommendation and the biological information (appropriate range, transition tendency) associated with each task. , select a task that is appropriate for the worker's current mental and physical state. The CPU 201 can recommend the selected task as the next task to be worked on.

図9は、図8の処理に係る複数のタスクの一例の説明図である。図9には、作業者が作業する必要がある複数のタスクとして、タスクAからタスクKまでの15個のタスクが、一覧できるように列挙されている。また、各タスクには、タスク名とともに、タスクの種別、タスクの重要度、タスクの期日、といった情報が含まれる。 FIG. 9 is an explanatory diagram of an example of a plurality of tasks related to the process of FIG. 8. In FIG. 9, 15 tasks from task A to task K are listed as a plurality of tasks that the worker needs to work on. In addition, each task includes information such as the task type, task importance, and task due date, as well as the task name.

CPU201は、ステップS801において、図9に示すように複数のタスクの一覧を取得してよい。そして、CPU201は、ステップS802において、図9に示す複数のタスクから、いますぐ作業者に作業させる複数のタスクの候補を選択する。また、CPU201は、ステップS805において、複数のタスクの候補から、レコメンドするタスクを選択して決定する。この場合において、CPU201は、図9に示す各タスクについてタスクの優先度、タスク順、タスク群を生成して、それらの情報を加味してレコメンドするタスクを選択して決定してよい。これにより、CPU201は、現実的に求められている優先度から逸脱しないように、タスクをレコメンドすることができる。また、CPU201は、タスクの重要度、タスクの期日、または、それらの双方を加味してレコメンドするタスクを選択して決定してよい。これにより、CPU201は、期限が近いタスクなどを優先してレコメンドすることができる。 In step S801, the CPU 201 may obtain a list of multiple tasks as shown in FIG. Then, in step S802, the CPU 201 selects a plurality of task candidates to be immediately performed by the worker from the plurality of tasks shown in FIG. Further, in step S805, the CPU 201 selects and determines a task to be recommended from a plurality of task candidates. In this case, the CPU 201 may generate the task priority, task order, and task group for each task shown in FIG. 9, and select and determine the task to be recommended by taking these information into consideration. Thereby, the CPU 201 can recommend tasks without deviating from the realistically required priority. Further, the CPU 201 may select and determine tasks to recommend by taking into account the importance of the task, the due date of the task, or both. This allows the CPU 201 to prioritize and recommend tasks with close deadlines.

図10は、図9から取得される複数のタスクと、各タスクに対して各々の種別に基づいて対応付けられる適正脳波および脳波遷移傾向の一例の説明図である。CPU201は、ステップS802において、図9に示す複数のタスクから、いますぐに業者に作業させる複数のタスクの候補を選択する。図10には、図9の15個のタスクの中の一部である、タスクの重要度「高」且つタスクの期日が3日以内のタスクである、タスクA-aからタスクKまでの5つのタスク候補が列挙されている。また、各タスク候補には、図9と同様のタスク名、タスクの重要度、タスクの期日とともに、各タスク候補について特定したタスクの種別、特定したタスクの種別に対応付けられるタスクの適正脳波、タスクによる脳波の遷移傾向の情報、が対応付けられている。CPU201は、選択した各タスク候補についてタスクの種別を特定し、さらに特定したタスクの種別に対応付けられている適正脳波および脳波の遷移傾向を、各タスク候補に対応付けている。 FIG. 10 is an explanatory diagram of a plurality of tasks obtained from FIG. 9, and an example of appropriate brain waves and brain wave transition trends that are associated with each task based on each type. In step S802, the CPU 201 selects a plurality of task candidates to be immediately worked on by a trader from the plurality of tasks shown in FIG. FIG. 10 shows 5 tasks from Task A-a to Task K, which are some of the 15 tasks shown in FIG. Two task candidates are listed. In addition, each task candidate includes the same task name, task importance, and task date as shown in FIG. Information on the transition tendency of brain waves depending on the task is associated. The CPU 201 specifies the task type for each selected task candidate, and further associates appropriate brain waves and brain wave transition trends associated with the specified task type with each task candidate.

図11は、複数のタスクからの選択処理の具体例の説明図である。図11(a)は、図10に示した5つのタスク候補を、各々の適正脳波により図案化した図である。各タスク候補は、タスク名を付した四角形の図形で表されている。横軸は、脳波の周波数である。そして、ハイアルファ波の帯域707と、SMR波の帯域706と、ローベータ波の帯域705とが示されている。各タスク候補は、適正脳波により、いずれかの帯域に分類される。また、図中には、各タスク候補の遷移傾向を示す破線矢印が合わせて示されている。これらの図案化は、図11(b)および図11(c)においても、同様である。 FIG. 11 is an explanatory diagram of a specific example of selection processing from a plurality of tasks. FIG. 11(a) is a diagram in which the five task candidates shown in FIG. 10 are designed using appropriate brain waves. Each task candidate is represented by a rectangular figure with a task name attached. The horizontal axis is the frequency of brain waves. Also shown are a high alpha wave band 707, an SMR wave band 706, and a low beta wave band 705. Each task candidate is classified into one of the bands based on the appropriate brain waves. Also shown in the figure are dashed arrows indicating the transition trends of each task candidate. These stylizations are the same in FIGS. 11(b) and 11(c).

CPU201は、作業者が作業を終える度に、図8のステップS804で、作業後の現在の脳波を取得する。ステップS804で取得する作業後の現在の脳波が、ローベータ波の帯域705にある場合、CPU201は、図11(b)の点線枠1222に含まれるタスク候補から、次の作業のためにレコメンドするタスクを選択する。点線枠1222には、タスクHと、タスクKとが含まれている。CPU201は、ローベータ波の帯域705にある複数のタスク候補から、たとえば、期日が近いタスクKを、タスクHより優先して選択してよい。そして、タスクKの終了後の脳波は、ローベータ波の帯域705より高くなる可能性がある。脳波がローベータ波の帯域705より高くなると、作業者の脳波は、作業に適した中覚醒状態から外れる可能性が高まる。このため、今回の選択後の未作業のタスクが残っている場合、CPU201は、たとえば期日までに所定の作業日数が残っていることなどを条件に、中覚醒状態を維持するように、タスクHを優先して選択してもよい。タスクHの終了後の脳波は、作業開始時のローベータ波より減退する可能性が高く、作業後においても次の作業の継続実施に適した中覚醒状態を維持できる可能性が高い。 Each time the worker finishes a task, the CPU 201 acquires the current brain waves after the task in step S804 of FIG. If the current brain waves after the task acquired in step S804 are in the low beta wave band 705, the CPU 201 selects a task to recommend for the next task from the task candidates included in the dotted line frame 1222 in FIG. 11(b). Select. The dotted line frame 1222 includes a task H and a task K. For example, the CPU 201 may select task K, which has a near due date, with priority over task H from a plurality of task candidates in the low beta wave band 705. There is a possibility that the brain waves after completing task K will be higher than the low beta wave band 705. When the brain waves become higher than the low beta wave band 705, the possibility that the worker's brain waves deviate from the medium wakefulness state suitable for work increases. Therefore, if there are any unworked tasks remaining after the current selection, the CPU 201 will control the task H to maintain the medium wakefulness state on the condition that, for example, a predetermined number of work days remain until the due date. may be selected with priority. There is a high possibility that the brain waves after completing Task H will decline compared to the low beta waves at the beginning of the task, and it is highly likely that a state of moderate alertness suitable for continuing the next task can be maintained even after the task.

ステップS804で取得する作業後の現在の脳波が、SMR波の帯域706にある場合、CPU201は、図11(c)の点線枠1232に含まれるタスク候補から、次の作業のためにレコメンドするタスクを選択する。点線枠1232には、タスクA―aと、タスクBとが含まれている。CPU201は、SMR波の帯域706にある複数のタスク候補から、たとえば、期日が近いタスクBを、タスクA―aより優先して選択してよい。そして、タスクBの終了後の脳波は、SMR波の帯域706より低くなる可能性がある。脳波がハイアルファ波の帯域707より低くなると、作業者の脳波は、場合によっては作業に適した中覚醒状態から外れる可能性が高まる。このため、CPU201は、今回の選択後の未作業のタスクの残存の状態に応じて、基本的に中覚醒状態を維持し得るように、タスクA―aを優先して選択してもよい。タスクA―aの終了後の脳波は、作業開始時のローベータ波より亢進する可能性が高く、作業後においても次の作業の継続実施に適した中覚醒状態を維持できる可能性が高い。今回選択したタスクの作業後の脳波が、未作業のタスクが残っている帯域となる可能性が高くなるように、CPU201は、タスクを選択してよい。 If the current brain waves after the task acquired in step S804 are in the SMR wave band 706, the CPU 201 selects a task to recommend for the next task from the task candidates included in the dotted line frame 1232 in FIG. 11(c). Select. The dotted line frame 1232 includes task A-a and task B. The CPU 201 may select, for example, task B, which has a close deadline, with priority over task A-a from a plurality of task candidates in the SMR wave band 706. There is a possibility that the brain waves after completing task B will be lower than the SMR wave band 706. When the brain waves fall below the high alpha wave band 707, there is a high possibility that the worker's brain waves will deviate from the medium wakefulness state suitable for work depending on the case. For this reason, the CPU 201 may select task A-a with priority, depending on the remaining state of unworked tasks after the current selection, so as to basically maintain the medium wakefulness state. There is a high possibility that the brain waves after completing the task A-a will be more enhanced than the low beta waves at the beginning of the task, and there is a high possibility that even after the task, a state of moderate alertness suitable for continuing the next task can be maintained. The CPU 201 may select a task so that there is a high possibility that the brain waves after completing the currently selected task will be in a band in which unworked tasks remain.

ステップS804で取得する作業後の現在の脳波が、ハイアルファ波の帯域707にある場合、CPU201は、ハイアルファ波の帯域707に含まれる1つのタスク候補を、次の作業のためにレコメンドするタスクとして選択する。ここでは、CPU201は、タスクJをレコメンドするタスクとして選択する。タスクJの終了後の脳波は、作業開始時のハイアルファ波より亢進する可能性が高く、作業後においても次の作業の継続実施に適した中覚醒状態を維持できる可能性が高い。 If the current brain wave after the task acquired in step S804 is in the high alpha wave band 707, the CPU 201 selects one task candidate included in the high alpha wave band 707 as a recommended task for the next task. Select as. Here, the CPU 201 selects task J as the task to be recommended. There is a high possibility that the brain waves after completing task J will be more enhanced than the high alpha waves at the beginning of the task, and there is a high possibility that even after the task, a state of moderate alertness suitable for continuing the next task can be maintained.

また、ステップS804で取得する作業後の現在の脳波が、中覚醒状態のこれら3つの帯域の外へ逸脱している場合、CPU201は、適正脳波以外の情報に基づいて、未作業の複数のタスク候補から、レコメンドするタスクを選択してよい。同様に、作業者の脳波が属する帯域に未作業のタスクが残っていない場合においても、CPU201は、適正脳波以外の情報に基づいて、未作業の複数のタスク候補から、レコメンドするタスクを選択してよい。たとえば、CPU201は、複数のタスクの作業をすることにより脳波が未作業のタスク候補の帯域に近づくように、脳波の遷移傾向に基づいて、未作業の複数のタスク候補から、レコメンドするタスクを選択してよい。CPU201は、作業後の脳波が、未作業のタスクが最も多く属する帯域へ近づくように、脳波の遷移傾向に基づいて、未作業の複数のタスク候補から、レコメンドするタスクを選択してよい。また、たとえば未作業のタスクがSMR波の帯域706において最も多く残っている場合、CPU201は、たとえばタスクの作業によって覚醒度が減退する傾向にあるタスクHをレコメンドするタスクとして決定してよい。この場合、次に選択する未作業のタスクは、SMR波の帯域706の脳波の作業者により効率よく作業され易くなる。脳波の中覚醒状態を維持するようにレコメンドするタスクを選択することにより、作業者は、複数のタスクの作業において全体的に中覚醒状態を維持して、比較的に高い効率を一連の作業中において継続できるようになる。 Further, if the current brain waves after the task acquired in step S804 deviate from these three bands of the medium wakefulness state, the CPU 201 determines whether the current brain waves after the task have been completed or not, based on information other than the appropriate brain waves. You may select a task to recommend from the candidates. Similarly, even if there are no unworked tasks remaining in the band to which the worker's brain waves belong, the CPU 201 selects a task to recommend from a plurality of unworked task candidates based on information other than the appropriate brain waves. It's fine. For example, the CPU 201 selects a task to recommend from a plurality of unworked task candidates based on the transition tendency of the brain waves so that the brain waves approach the band of the unworked task candidates by working on the plurality of tasks. You may do so. The CPU 201 may select a task to recommend from a plurality of unworked task candidates based on the transition tendency of the brain waves so that the brain waves after work approach the band to which most unworked tasks belong. Further, for example, if the largest number of unworked tasks remains in the SMR wave band 706, the CPU 201 may determine, for example, a task H whose alertness level tends to decrease due to task work as the task to be recommended. In this case, the unworked task to be selected next will be more likely to be worked on efficiently by the worker whose brain waves are in the SMR wave band 706. By selecting tasks that are recommended in a way that maintains a state of medium arousal in the brain waves, the worker can maintain a state of medium arousal overall while working on multiple tasks, and achieve relatively high efficiency during a series of tasks. will be able to continue.

図12は、ヘッドマウント端末120による表示を含む、作業者の視野を示す透視画面の例の説明図である。図12(a)、図12(b)は、タスクをレコメンドするために表示されるレコメンド画面である。図12(c)、図12(d)は、特殊な透視画面の例である。ステップS805にてレコメンドするタスクが決まると、CPU201は、出力部314を用いて、図12(a)に示すような透視画面1300を、ヘッドマウント端末120に表示する。 FIG. 12 is an explanatory diagram of an example of a perspective screen showing the field of view of the worker, including the display by the head-mounted terminal 120. FIGS. 12(a) and 12(b) are recommendation screens displayed for recommending tasks. FIGS. 12(c) and 12(d) are examples of special perspective screens. When the task to be recommended is determined in step S805, the CPU 201 uses the output unit 314 to display a transparent screen 1300 as shown in FIG. 12(a) on the head-mounted terminal 120.

図12(a)に示すような透視画面1300には、作業者の視野の範囲に、レコメンドするタスクの情報1301が表示されている。このレコメンドタスクの情報1301の文言は、あくまで一例である。レコメンドタスクの情報1301の文言は、作業者が次に作業すべきタスクを特定できる程度の情報でよい。また、CPU201は、未作業の残りのタスクの情報、作業者の脳波グラフ702などを、ヘッドマウント端末120に表示してもよい。CPU201は、1つのタスクの作業が終了したことを判断した後だけでなく、たとえば脳波が作業開始時の帯域を超えて別の帯域の状態へ遷移したときにおいても、透視画面1300を表示してよい。また、CPU201は、脳波がある程度の期間において継続して別の帯域の状態へ遷移したときにおいて、透視画面1300を表示してよい。 On a perspective screen 1300 as shown in FIG. 12(a), information 1301 about tasks to be recommended is displayed within the visual field of the worker. The wording of this recommendation task information 1301 is just an example. The wording of the recommended task information 1301 may be enough information to enable the worker to specify the task to be worked on next. Further, the CPU 201 may display information on remaining unfinished tasks, the worker's electroencephalogram 702, and the like on the head-mounted terminal 120. The CPU 201 displays the perspective screen 1300 not only after determining that one task has been completed, but also when, for example, the brain waves exceed the band at the start of the task and transition to another band. good. Further, the CPU 201 may display the perspective screen 1300 when the brain waves continuously transition to a state of another band for a certain period of time.

図12(b)は、作業者が作業の対象物から注目を外したときに、CPU201がヘッドマウント端末120に表示する透視画面1310である。図12(b)の透視画面1310では、作業物であるパーソナルコンピュータ装置1312が欠けている。これに対し、図12(a)の透視画像1300では、作業物であるパーソナルコンピュータ装置1302は、その全体が含まれている。このように作業者の視野が対象物がずれた場合に、作業者に対して、レコメンドするタスクの情報1311を提供することにより、CPU201は、作業中の作業者の集中を害することを極力避けることができる。CPU201は、作業者が集中して作業物を見て作業しているときに、それを邪魔するように、次のタスクの通知を表示しないようにできる。作業者は、作業を終えると、作業物から一時的にでも注目を外すことが多い。CPU201は、作業者が集中して作業物を見ているか否かを、作業者の視線が作業物へ継続的に向けられている期間が閾値を超えるか否かに基づいて判断してよい。 FIG. 12B shows a perspective screen 1310 that the CPU 201 displays on the head-mounted terminal 120 when the worker takes his or her attention away from the work target. In the perspective screen 1310 of FIG. 12(b), a personal computer device 1312, which is a workpiece, is missing. In contrast, in the perspective image 1300 of FIG. 12(a), the entire personal computer device 1302, which is a workpiece, is included. In this way, when the worker's visual field shifts from the object, the CPU 201 avoids as much as possible the worker's concentration during work by providing the worker with the information 1311 about the recommended task. be able to. The CPU 201 can prevent the notification of the next task from being displayed so as to disturb the worker while he or she is concentrating on the work. When workers finish their work, they often take their attention away from the work, even temporarily. The CPU 201 may determine whether the worker is concentrating on the workpiece based on whether the period during which the worker's line of sight is continuously directed toward the workpiece exceeds a threshold value.

図12(c)は、CPU201が、作業者が作業物のウィンドウ1312から視線を外したことを検知した後に、タスクの情報1311の表示位置を、作業物と重ならないように表示する透視画面1320の例である。作業者が、作業物のウィンドウ1322から視線を外すと、CPU201は、次のレコメンドのタスクなどの情報や、図12(c)のような情報1321を、ヘッドマウント端末120に表示する。そして、CPU201が、その情報1321を実際に表示するタイミングでは、作業者の視線は、作業物のウィンドウ1322へ戻っていることがある。この場合、CPU201は、作業者の視線情報を用いて、作業者が作業のために注視している対象物と重なり難くなる位置に、情報1321を表示するとよい。図12(c)では、CPU201は、透視画面1320の左下部分に、情報1321を表示している。なお、作業者の注意が外れたかどうかの判定には、キーボード204やマウス205などの入力頻度の変化などを用いてもよい。なお、図12(c)の情報1321は、CPU201が、取得しているタスク以外のタスクの作業として、休憩のタスクをレコメンドするものである。この他にもたとえば、CPU201は、図12(d)に示すように、「体を動かすこと(運動)」を、タスクとしてレコメンドする透視画面1330を、ヘッドマウント端末120に表示してもよい。「体を動かすこと」により、作業者の脳波は、すなわち覚醒度は、亢進し得る。これに対し、図12(c)のように休憩すると、作業者の脳波は、すなわち覚醒度は、減退し得る。 FIG. 12C shows a perspective screen 1320 that displays the display position of task information 1311 so as not to overlap the workpiece after the CPU 201 detects that the worker has taken his/her line of sight away from the workpiece window 1312. This is an example. When the worker takes his/her line of sight off the workpiece window 1322, the CPU 201 displays information such as the next recommended task and information 1321 as shown in FIG. 12(c) on the head-mounted terminal 120. Then, at the timing when the CPU 201 actually displays the information 1321, the worker's line of sight may have returned to the work window 1322. In this case, the CPU 201 may use the worker's line of sight information to display the information 1321 at a position where the information 1321 is unlikely to overlap the object that the worker is gazing at for work. In FIG. 12C, the CPU 201 displays information 1321 in the lower left portion of the perspective screen 1320. Note that changes in the input frequency of the keyboard 204, mouse 205, etc. may be used to determine whether the worker's attention has been lost. Note that the information 1321 in FIG. 12C is for the CPU 201 to recommend a break task as a task other than the acquired task. In addition to this, for example, the CPU 201 may display a perspective screen 1330 on the head-mounted terminal 120 that recommends "moving your body (exercise)" as a task, as shown in FIG. 12(d). By "moving the body," the brain waves of the worker, that is, the level of alertness, can be increased. On the other hand, when the worker takes a break as shown in FIG. 12(c), the brain waves of the worker, that is, the alertness level may decline.

このようにCPU201が、図12(c)や図12(d)のように本来のタスクとは異なる特殊のタスクをレコメンドすることにより、作業者の脳波の覚醒度は、その後の本来のタスクの作業に適した中覚醒状態へ戻り得る。たとえば作業者の現在の脳波が中覚醒状態の帯域よりも高くなっている場合には、CPU201が、図12(c)に示すように、「休憩」の特殊タスクを、レコメンドしてよい。この他にもたとえば作業者の現在の脳波が中覚醒状態の帯域よりも低くなっている場合には、CPU201が、図12(d)に示すように、「運動」の特殊タスクを、レコメンドしてよい。また、CPU201は、レコメンドする本来のタスクにおいて、大きな減退や大きな亢進が、タスクの情報などに基づいて予測される場合には、本来のタスクをレコメンドする前に、特殊タスクをレコメンドしてよい。これにより、大きな減退や大きな亢進が生じ得るタスクの作業後の脳波は、特殊タスクをレコメンドしない場合と比べて、中覚醒状態の帯域に維持され易くなる。 In this way, when the CPU 201 recommends a special task that is different from the original task as shown in FIGS. You can return to a state of moderate alertness suitable for work. For example, if the worker's current brain waves are higher than the band of the medium wakefulness state, the CPU 201 may recommend a special task of "rest" as shown in FIG. 12(c). In addition, for example, if the worker's current brain waves are lower than the band of the medium wakefulness state, the CPU 201 may recommend a special task of "exercise" as shown in FIG. 12(d). It's fine. Further, if a large decline or a large increase in the original task to be recommended is predicted based on task information, the CPU 201 may recommend a special task before recommending the original task. As a result, brain waves after performing a task where a large decline or increase can occur are more likely to be maintained in the medium arousal state band than when a special task is not recommended.

また、CPU201は、現在の脳波についての、中覚醒状態の帯域内での位置や、中覚醒状態から外れている程度などに応じて、出力する情報を切り替え得てよい。たとえば覚醒度が高い方向に逸脱している場合において、その逸脱の程度が閾値より小さいときには、CPU201は、作業を一時中断するメッセージを表示したり、表示を小さくしたり薄めたりして目立たなくしたり、してよい。逆に、逸脱の程度が閾値より大きいときには、CPU201は、軽食や仮眠のタスクを勧めるためのメッセージを表示したり、その表示を大きくしたり色を変えたりして目立たせるように表示したり、してよい。 Furthermore, the CPU 201 may be able to switch the information to be output depending on the current brain wave position within the band of the medium wakefulness state, the extent to which the current brain wave is outside the medium wakefulness state, and the like. For example, when the degree of alertness deviates in the direction of high alertness, if the degree of deviation is smaller than the threshold, the CPU 201 displays a message to temporarily suspend the work, or makes the display smaller or diluted to make it less noticeable. , may be done. On the other hand, when the degree of deviation is greater than the threshold, the CPU 201 displays a message to recommend the task of snacking or taking a nap, makes the display larger or changes its color to make it more conspicuous, You may do so.

このようにCPU201は、出力手段として、作業者に次に作業させるために選択したタスクを、作業者の視野へ視認可能に出力することができる。また、CPU201は、取得する複数のタスクを作業している作業者が、作業中のタスクの作業物から視線を変化させて注目を外したときに、次のタスクを選択して出力することができる。そして、CPU201は、選択手段として、複数のタスクについての生体値の適性範囲と生体値の遷移傾向との情報に基づいて、作業者のために取得する複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを、作業者の生産性を維持させる順番で選択できる。本実施形態での生体値は、脳波である。また、CPU201は、選択手段として、取得する複数のタスクの作業中に作業者が特定の覚醒度を維持できるように、作業者に次に作業させるタスクを順番に選択できる。また、CPU201は、選択手段として、未作業の複数のタスクから1つのタスクを選択した場合に、選択後の未作業のタスクにおいて最も多い適性脳波の範囲が得られるように、作業者に次に作業させるタスクを順番に選択できる。また、CPU201は、選択手段として、取得する複数のタスクの各々の情報に基づいて判断した複数のタスクの作業順に基本的にしたがって、作業者に次に作業させるタスクを順番に選択できる。たとえば、CPU201は、取得する複数のタスクの各々の重要度および期日の中の少なくとも1つにしたがって、作業者に次に作業させるタスクを順番に選択できる。 In this way, the CPU 201, as an output means, can visually output the task selected for the worker to work on next to the worker's visual field. Furthermore, when a worker who is working on multiple tasks to be acquired changes his/her line of sight and takes his/her attention away from the workpiece of the current task, the CPU 201 can select and output the next task. can. Then, as a selection means, the CPU 201 selects the next task from among the plurality of tasks to be acquired for the worker based on information about the appropriate range of biometric values and the transition tendency of the biometric values for the plurality of tasks. You can select the tasks to be performed in an order that maintains worker productivity. The biological value in this embodiment is an electroencephalogram. Moreover, the CPU 201, as a selection means, can sequentially select the task to be performed by the worker next so that the worker can maintain a specific level of alertness while working on the plurality of tasks to be acquired. In addition, as a selection means, when one task is selected from a plurality of unworked tasks, the CPU 201 prompts the worker to select the next task so that the most suitable range of brain waves can be obtained for the selected unworked task. You can select tasks to work on in order. Moreover, the CPU 201, as a selection means, can select the task to be performed next by the worker in order basically according to the work order of the plurality of tasks determined based on the information of each of the plurality of tasks to be acquired. For example, the CPU 201 can sequentially select a task for the worker to work on next according to at least one of the importance level and due date of each of the plurality of tasks to be acquired.

以上のように、本実施形態では、作業者が複数のタスクを順番に作業する場合において、タスクの作業毎に生体情報から特定されるユーザの覚醒度を取得して、それに応じて次にレコメンドするタスクを選択している。これにより、本実施形態では、作業員の作業効率を全体的に向上させることが可能である。作業者は、レコメンドされた順番で複数のタスクの作業をすることにより、その複数のタスクの作業を効率よく実施できる。これに対し仮にたとえば、複数のタスクの作業開始前の脳波などに基づいて、複数のタスクの作業順を固定的に確定してしまうと、作業中の心身状態の変化により、全体的な作業効率が低下する可能性がある。本実施形態では、作業ごとに亢進したり減退したりする作業者の心身状態に応じて、作業順を機動的に決定するため、このような全体的な作業効率の低下を抑制できる。 As described above, in this embodiment, when a worker works on multiple tasks in order, the user's alertness level identified from biometric information is acquired for each task, and the next recommendation is made accordingly. Select a task to do. Thereby, in this embodiment, it is possible to improve the overall work efficiency of the worker. By working on multiple tasks in the recommended order, the worker can efficiently perform the multiple tasks. On the other hand, if the work order of multiple tasks is fixedly determined based on, for example, brain waves before starting work on multiple tasks, changes in the mental and physical state during work may affect overall work efficiency. may decrease. In this embodiment, the work order is flexibly determined according to the worker's mental and physical condition, which increases or decreases with each task, so that such a decline in overall work efficiency can be suppressed.

[第二実施形態]
次に、本発明の第二実施形態を説明する。上述した実施形態では、作業者本人の適正脳波および脳波の遷移傾向を計測判定し、それとタスクの種別とを関連付けている。この他にもたとえば、タスクの種別と関連付けられる適正脳波および脳波の遷移傾向は、作業者本人以外のものによるものであってもよい。このため、本実施形態では、タスクの種別ごとに、一般的に想定される適正脳波および脳波の遷移傾向を関連付ける例について説明する。この場合の適正脳波および脳波の遷移傾向は、その種別のタスクを作業者本人が実施していなくとも取得することが可能である。適正脳波および脳波の遷移傾向は、タスクの種別ごとの一般的な傾向に基づいて推定しても、たとえば実際にタスクの作業をした複数の作業者の脳波に基づいて推定しても、よい。以下においては、主に、上述した実施形態との相違点について説明する。
[Second embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the embodiment described above, the appropriate brain waves and transition trends of the brain waves of the worker are measured and determined, and these are associated with the type of task. In addition, for example, the appropriate brain waves and brain wave transition trends associated with the task type may be caused by something other than the worker himself/herself. Therefore, in this embodiment, an example will be described in which generally assumed appropriate brain waves and transition trends of brain waves are associated with each task type. In this case, the appropriate brain waves and the transition tendency of the brain waves can be obtained even if the worker himself/herself does not perform the task of that type. The appropriate brain waves and the transition tendency of the brain waves may be estimated based on a general tendency for each type of task, or may be estimated based on, for example, the brain waves of a plurality of workers who actually worked on the task. In the following, differences from the embodiments described above will be mainly explained.

図13は、本発明の第二実施形態に係るヘッドマウント情報処理システム100に実現される各種機能モジュールの説明図である。図13のヘッドマウント情報処理システム100において、情報処理装置130には、覚醒度情報記憶部302、タスク一覧取得部303、レコメンドタスク決定部304、が実現される。また、ヘッドマウント端末120は、覚醒度情報取得部313、出力部314、を備える。 FIG. 13 is an explanatory diagram of various functional modules implemented in the head-mounted information processing system 100 according to the second embodiment of the present invention. In the head-mounted information processing system 100 of FIG. 13, the information processing device 130 includes an alertness level information storage unit 302, a task list acquisition unit 303, and a recommended task determination unit 304. The head-mounted terminal 120 also includes an alertness information acquisition section 313 and an output section 314.

図14は、本実施形態において予め覚醒度情報取得部313によりメモリ202,207に記憶されている複数のタスクの種別と、各々のタスクの種別に対して予め対応付けられている適正脳波および脳波遷移傾向の一例の説明図である。図14には、作業者が作業する複数の家事のタスクの種別が列挙されている。具体的には、掃除、洗濯、家計、献立、買い物、料理といった一般的な家事分類による複数のタスクの種別が列挙されている。そして、各家事のタスクの種別には、種別ごとに、「適性脳波」および「脳波の遷移傾向」が対応付けられている。たとえば図14の第一行のタスクの種別「掃除」には、「適性脳波」としてハイアルファ波が対応付けられ、「脳波の遷移傾向」として「亢進」が対応付けられている。この場合、作業者は、「掃除」のタスクを、ハイアルファ波の状態で開始することが望ましいことになる。また、作業後の作業者の脳波は、作業前の脳波より「亢進」する傾向にあることになる。 FIG. 14 shows a plurality of task types stored in advance in the memories 202 and 207 by the alertness information acquisition unit 313 in this embodiment, and appropriate brain waves and brain waves associated in advance with each task type. It is an explanatory view of an example of a transition trend. In FIG. 14, a plurality of types of housework tasks performed by workers are listed. Specifically, multiple task types are listed according to general housework classifications such as cleaning, laundry, household finances, menu planning, shopping, and cooking. Each type of housework task is associated with an "appropriate brain wave" and a "brain wave transition tendency" for each type. For example, the task type "cleaning" in the first row of FIG. 14 is associated with high alpha waves as "appropriate brain waves" and "enhancement" as "brain wave transition tendency." In this case, it is desirable for the worker to start the "cleaning" task in a state of high alpha waves. Furthermore, the brain waves of the worker after work tend to be "enhanced" compared to the brain waves before work.

このようなタスクの種別と「適性脳波」および「脳波の遷移傾向」との対応関係は、ヘッドマウント情報処理システム100の作成者が一般的なタスクの印象に基づいて決定してよい。この際、タスクの「楽しさ」を基準としてよい。また、この対応関係は、ベンダが不特定多数の顧客候補者にしたアンケートの結果に基づいて、決定してよい。この際、システムを使用する作業者と同年代、同性別といった条件のフィルタリングをしてもよい。作業予定の作業者にのみ、アンケートをしてもよい。ベンダは、たとえば、複数の人に対して、各家事に関する「楽しさ」にまつわるアンケート(5段階評価、1が最も面白い、5が最もつまらない)をする。そして、ベンダは、アンケート全体の平均値が3.5以上であれば、脳波の遷移傾向は「亢進」、アンケート全体の平均値が2.5未満であれば、脳波の遷移傾向は「減退」として決定してよい。また、ベンダは、アンケート全体の平均値が2.5以上3.5未満であれば「安定」として決定してよい。このように、ベンダは、各タスクの性質に応じて、タスクの種別ごとの「適性脳波」および「脳波の遷移傾向」を決定してよい。 The correspondence between the task type, "appropriate brain waves" and "brain wave transition tendency" may be determined by the creator of the head-mounted information processing system 100 based on the general impression of tasks. At this time, the "fun" of the task may be used as a criterion. Further, this correspondence relationship may be determined based on the results of a questionnaire survey conducted by the vendor to an unspecified number of customer candidates. At this time, filtering may be performed based on conditions such as the same age and gender as the worker using the system. Questionnaires may be sent only to those who are scheduled to perform the work. For example, the vendor sends a questionnaire to multiple people regarding the "fun" of each housework (rating on a 5-point scale, with 1 being the most fun and 5 being the most boring). Then, the vendor considers that if the average value of the entire questionnaire is 3.5 or more, the transition tendency of the brain waves is "enhanced", and if the average value of the entire questionnaire is less than 2.5, the transition tendency of the brain waves is "decreased". may be determined as Further, the vendor may determine that the average value of the entire questionnaire is "stable" if it is 2.5 or more and less than 3.5. In this way, the vendor may determine "appropriate brain waves" and "brain wave transition trends" for each task type, depending on the nature of each task.

一般的に、特許執筆や設計業務といった精神的カテゴリに属するタスクの作業は、ハイアルファ状態で作業することが好ましい。これに対し、棚卸作業や実装業務といった肉体的カテゴリに属するタスクの作業は、ローベータ状態で作業することが好ましい。精神的カテゴリおよび肉体的カテゴリの双方に属するタスクでは、脳波がSMR波の帯域706にある状態で作業することが好ましい。また、CPU201は、上述した実施形態のように、作業者が作業する度に、メモリ202,207に記憶しているタスクの種別と「適性脳波」および「脳波の遷移傾向」との対応関係を、更新してもよい。CPU201は、メモリ202,207に記憶しているタスクの種別ごとの情報を、作業者本人の操作などに基づいて、追加、削除、変更してよい。 Generally, it is preferable to work in a high-alpha state when working on tasks that belong to the mental category, such as patent writing or design work. On the other hand, tasks that belong to the physical category, such as inventory work and implementation work, are preferably performed in a low beta state. For tasks belonging to both the mental category and the physical category, it is preferable to work while the brain waves are in the SMR wave band 706. Further, as in the embodiment described above, the CPU 201 checks the correspondence between the task type stored in the memories 202 and 207 and the "appropriate brain waves" and "brain wave transition tendency" each time the worker works. , may be updated. The CPU 201 may add, delete, or change the information for each type of task stored in the memories 202 and 207 based on the operations of the worker himself/herself.

図15は、作業者が作業する必要がある複数の家事のタスクの一例の説明図である。図15には、作業者が作業する必要がある複数の家事のタスクとして、掃除から料理までの6個のタスクが、一覧できるように列挙されている。また、各タスクには、タスク名、タスクの実施可能日、実施可能時間、といった情報が含まれる。このような作業者が作業する必要がある複数の家事のタスクの情報は、メモリ202,207に記録されてよい。なお、これらの家事のタスクは、あくまでも例である。複数のタスクは、他の分野のタスクでもよい。 FIG. 15 is an explanatory diagram of an example of a plurality of housework tasks that a worker needs to perform. In FIG. 15, six tasks ranging from cleaning to cooking are listed as a plurality of housework tasks that the worker needs to perform. Furthermore, each task includes information such as a task name, a task executable date, and an executable time. Information about a plurality of housework tasks that such workers need to perform may be recorded in the memories 202 and 207. Note that these housework tasks are just examples. The plurality of tasks may be tasks from other fields.

CPU201は、図8の制御を実行して、作業者に対して複数の家事のタスクを順番にレコメンドする。CPU201は、ステップS801において、図15に示すように複数の家事のタスクの一覧を取得してよい。そして、CPU201は、ステップS802において、図15に示す複数の家事のタスクから、いますぐ作業者に作業させることができる複数の家事のタスクの候補を選択する。CPU201は、現在日時を取得して、図15に示す作業可能日および作業可能時間と照合して、現在日時が該当する複数の家事のタスクを、複数のタスクの候補として抽出する。たとえば、タスク一覧取得部303がタスクを取得タイミングの日時が月曜日の17:00である場合、CPU201は、図15の複数の家事のタスクから、掃除、家計、献立、料理を、複数のタスク候補として抽出する。 The CPU 201 executes the control shown in FIG. 8 to sequentially recommend a plurality of housework tasks to the worker. In step S801, the CPU 201 may obtain a list of multiple housework tasks as shown in FIG. Then, in step S802, the CPU 201 selects a plurality of housework task candidates that the worker can immediately work on from the plurality of housework tasks shown in FIG. The CPU 201 obtains the current date and time, compares it with the workable days and workable hours shown in FIG. 15, and extracts a plurality of housework tasks to which the current date and time corresponds as a plurality of task candidates. For example, if the task list acquisition unit 303 acquires a task at 17:00 on Monday, the CPU 201 selects cleaning, household budget, menu, and cooking from the multiple housework tasks shown in FIG. 15 as task candidates. Extract as.

その後、CPU201は、ステップS804において、ヘッドマウント端末120を装着している作業者の現在の脳波を取得する。CPU201は、ステップS805において、作業者の現在の脳波に基づいて、複数の家事のタスクの候補から、1つのタスクを選択する。CPU201は、ステップS806において、選択したタスクを、ヘッドマウント端末120の出力部314から出力する。これにより、ヘッドマウント端末120を装着している作業者は、基本的に自身の現在の脳波に応じてレコメンドされた家事のタスクの情報を視認できる。作業者は、楽しく、家事のタスクの作業をすることができる。なお、本実施形態において、CPU201が、複数の家事のタスクの候補から、レコメンドするタスクを選択する処理は、上述した実施形態と同様のものでよい。 After that, the CPU 201 acquires the current brain waves of the worker wearing the head-mounted terminal 120 in step S804. In step S805, the CPU 201 selects one task from a plurality of housework task candidates based on the worker's current brain waves. In step S806, the CPU 201 outputs the selected task from the output unit 314 of the head-mounted terminal 120. As a result, the worker wearing the head-mounted terminal 120 can basically visually confirm information about housework tasks recommended according to his or her current brain waves. Workers can enjoy doing housework tasks. Note that in this embodiment, the process by which the CPU 201 selects a task to recommend from among a plurality of housework task candidates may be the same as in the embodiment described above.

以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。 Although the present invention has been described above in detail based on its preferred embodiments, the present invention is not limited to these specific embodiments, and the present invention may take various forms without departing from the gist of the present invention. included.

本発明は、上述の作業の形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワークや記憶媒体を介してシステムや装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータの1つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出して実行する処理でも実現可能である。また、本発明は、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。 The present invention provides a system or device with a program that implements one or more functions of the above-mentioned work format via a network or a storage medium, and one or more processors of a computer in the system or device reads the program. It is also possible to implement the process by executing the process. The present invention can also be implemented by a circuit (eg, an ASIC) that implements one or more functions.

本実施形態の開示は、以下の構成および方法を含む。
(構成1)
作業者が作業する複数のタスクを取得可能なタスク取得手段と、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクから、作業者に作業させるタスクを選択する選択手段と、
複数のタスクを作業する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する生体取得手段と、
を有し、
前記選択手段は、
複数のタスクから作業者に作業させるタスクを選択する度に、作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を前記生体取得手段から取得し、
前記生体取得手段により取得される作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を用いて、前記タスク取得手段が取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
情報処理装置。
(構成2)
前記生体取得手段は、作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報として、作業者の脳波、脈拍、および発汗量、の中の少なくとも1つの生体値を取得する、
構成1記載の、情報処理装置。
(構成3)
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクには、各々のタスクの種別ごとのタスク作業に適した生体値の適性範囲と、各々のタスクの種別ごとの作業者の生産性を示すタスク作業中の生体値の遷移傾向と、の情報が対応付け可能であり、
前記選択手段は、
作業者に作業させるタスクを選択する際に前記生体取得手段が取得する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報の生体値と、生体値の適性範囲と、生体値の遷移傾向と、の関係性に基づいて、前記タスク取得手段が取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
構成1または2記載の、情報処理装置。
(構成4)
前記選択手段は、
作業者に作業させために前記タスク取得手段が取得する複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを、作業者の生産性を維持させる順番で、選択する、
構成1から3のいずれか一項記載の、情報処理装置。
(構成5)
前記選択手段は、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの作業中に作業者が特定の覚醒度を維持するように、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
構成1から4のいずれか一項記載の、情報処理装置。
(構成6)
前記選択手段は、
未作業の複数のタスクから1つのタスクを選択した場合に、選択後に残る未作業のタスクにおいて最も多い生体値の適性範囲が得られるように、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
構成1から5のいずれか一項記載の、情報処理装置。
(構成7)
前記選択手段は、さらに、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの各々の情報に基づいて、前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの作業順を得て、前記作業順に基本的にしたがって次に作業者に作業させるタスクを選択する、
構成1から6のいずれか一項記載の、情報処理装置。
(構成8)
前記選択手段は、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの各々の重要度、および期日、の中の少なくとも1つにより、前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの作業順を得る、
構成1から7のいずれか一項記載の、情報処理装置。
(構成9)
前記選択手段が作業者に次に作業させるために選択したタスクを、作業者の視野へ出力する出力手段、を有し、
前記出力手段は、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクを作業している作業者が作業中のタスクの対象物から注目を外したときに、前記選択手段が選択したタスクを出力する、
構成1から8のいずれか一項記載の、情報処理装置。
(構成10)
前記出力手段は、作業者の視線の情報を取得し、取得する作業者の視線が変化することにより作業者が作業中のタスクの対象物から注目を外したと判断する、
構成1から9のいずれか一項記載の、情報処理装置。
(構成11)
タスク作業中の作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する作業中取得手段と、
前記作業中取得手段が作業中に取得する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報に基づく、作業者本人の作業中の生体値の適性範囲と、作業者本人の作業中の生体値の遷移傾向と、の情報を、作業中のタスクの種別と対応付けて記憶する記憶手段と、
を有し、
前記選択手段は、
前記記憶手段に記憶されている情報を用いて、前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの各々の、生体値の適性範囲と、生体値の遷移傾向と、を得て、前記タスク取得手段が取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
構成1から10のいずれか一項記載の、情報処理装置。
(方法1)
作業者の作業を管理するための情報処理装置の制御方法であって、
作業者が作業する複数のタスクを取得可能な、タスクを取得する処理と、
前記タスクを取得する処理により取得する複数のタスクから、作業者に作業させるタスクを選択する処理と、
複数のタスクを作業する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する処理と、
を有し、
前記選択処理は、
複数のタスクから作業者に作業させるタスクを選択する度に、作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する処理により取得し、
前記生体情報を取得する処理により取得される作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を用いて、前記タスクを取得する処理により取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
情報処理装置の制御方法。
(プログラム1)
作業者の作業を管理するための情報処理装置の制御方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記情報処理装置の制御方法は、
作業者が作業する複数のタスクを取得可能なタスクを取得する処理と、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクから、作業者に作業させるタスクを選択する処理と、
複数のタスクを作業する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する処理と、
を有し、
前記選択処理は、
複数のタスクから作業者に作業させるタスクを選択する度に、作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する処理により取得し、
前記生体情報を取得する処理により取得される作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を用いて、前記タスクを取得する処理により取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
プログラム。
The disclosure of this embodiment includes the following configuration and method.
(Configuration 1)
a task acquisition means capable of acquiring multiple tasks to be worked on by a worker;
Selection means for selecting a task to be performed by a worker from the plurality of tasks acquired by the task acquisition means;
a biometric acquisition means for acquiring biometric information of a worker that can identify the alertness level of a worker working on multiple tasks;
has
The selection means is
Each time a task to be performed by the worker is selected from a plurality of tasks, biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level is obtained from the biometric acquisition means;
selecting the next task to be performed by the worker from the plurality of tasks acquired by the task acquisition means, using biological information of the worker that can identify the worker's alertness level acquired by the biological acquisition means;
Information processing device.
(Configuration 2)
The biological acquisition means acquires at least one biological value of the worker's brain waves, pulse, and sweat rate as the worker's biological information that can identify the worker's alertness level.
Information processing device according to configuration 1.
(Configuration 3)
The plurality of tasks acquired by the task acquisition means include an appropriate range of biological values suitable for task work for each task type, and information on task work that indicates worker productivity for each task type. It is possible to correlate the transition trends of biological values with the information of
The selection means is
A biometric value of the biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level acquired by the biometric acquisition means when selecting a task to be performed by the worker, an appropriate range of the biometric value, and a transition tendency of the biometric value; selecting the next task to be performed by the worker from among the plurality of tasks acquired by the task acquisition means, based on the relationship;
Information processing device according to configuration 1 or 2.
(Configuration 4)
The selection means is
selecting the next task to be performed by the worker from among the plurality of tasks acquired by the task acquisition means for the worker to work on in an order that maintains the productivity of the worker;
An information processing device according to any one of configurations 1 to 3.
(Configuration 5)
The selection means is
selecting a task for the worker to work on next so that the worker maintains a specific level of alertness while working on the plurality of tasks acquired by the task acquisition means;
An information processing device according to any one of configurations 1 to 4.
(Configuration 6)
The selection means is
When one task is selected from a plurality of unworked tasks, the next task to be worked on by the worker is selected so that the suitability range of the most biological values is obtained in the unworked tasks remaining after selection.
An information processing device according to any one of configurations 1 to 5.
(Configuration 7)
The selection means further includes:
Based on the information of each of the plurality of tasks acquired by the task acquisition means, the task acquisition means obtains the work order of the plurality of tasks, and the next task is to be performed by the worker basically according to the work order. select,
An information processing device according to any one of configurations 1 to 6.
(Configuration 8)
The selection means is
obtaining the work order of the plurality of tasks acquired by the task acquisition means based on at least one of the importance and due date of each of the plurality of tasks acquired by the task acquisition means;
An information processing device according to any one of configurations 1 to 7.
(Configuration 9)
output means for outputting the task selected by the selection means for the worker to work next to the worker's visual field;
The output means is
outputting the task selected by the selection means when the worker who is working on the plurality of tasks acquired by the task acquisition means takes his attention away from the object of the task he is working on;
9. An information processing device according to any one of configurations 1 to 8.
(Configuration 10)
The output means acquires information on the worker's line of sight, and determines that the worker has taken his attention away from the object of the task he is working on based on a change in the obtained worker's line of sight.
An information processing device according to any one of configurations 1 to 9.
(Configuration 11)
an in-work acquisition means for acquiring biometric information of a worker that can identify the worker's alertness level while working on a task;
The appropriate range of the worker's biological value during work and the worker's biological value during work, based on the biological information of the worker that can identify the worker's alertness level, which is acquired by the work acquisition means during work. a storage means for storing the transition tendency of and the information of in association with the type of task being worked on;
has
The selection means is
Using the information stored in the storage means, the task acquisition means obtains the appropriate range of biological values and the transition tendency of the biological values for each of the plurality of tasks acquired by the task acquisition means. Select the task for the worker to work on next from the multiple retrieved tasks,
The information processing device according to any one of Configurations 1 to 10.
(Method 1)
A method for controlling an information processing device for managing the work of a worker, the method comprising:
A task acquisition process that can acquire multiple tasks for a worker to work on;
A process of selecting a task to be performed by a worker from a plurality of tasks acquired by the process of acquiring the task;
A process for acquiring biometric information of a worker that can identify the level of alertness of a worker working on multiple tasks;
has
The selection process is
Every time a worker selects a task from multiple tasks, the worker's biological information that can identify the worker's level of alertness is acquired through a process,
A task for the worker to perform next from among the plurality of tasks acquired through the task acquisition process using biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level acquired through the biological information acquisition process. select,
A method for controlling an information processing device.
(Program 1)
A program that causes a computer to execute a method for controlling an information processing device for managing the work of a worker, the program comprising:
The method for controlling the information processing device includes:
A process of acquiring a task that can acquire multiple tasks for a worker to work on;
a process of selecting a task to be performed by a worker from a plurality of tasks acquired by the task acquisition means;
A process for acquiring biometric information of a worker that can identify the level of alertness of a worker working on multiple tasks;
has
The selection process is
Every time a worker selects a task from multiple tasks, the worker's biological information that can identify the worker's level of alertness is acquired through a process,
A task for the worker to perform next from among the plurality of tasks acquired through the task acquisition process using biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level acquired through the biological information acquisition process. select,
program.

100 ヘッドマウント情報処理システム
110 作業者
120 ヘッドマウント端末
130 情報処理装置
201 CPU
202 RAM(メモリ、記憶手段)
206 表示部
207 外部記憶装置(メモリ、記憶手段)
301 タスク特定部
302 覚醒度情報記憶部
303 タスク一覧取得部(タスク取得手段)
304 レコメンドタスク決定部(選択手段)
305 タスク特定情報取得部(作業中取得手段)
311 外環境撮像部
312 眼球情報取得部
313 覚醒度情報取得部(生体取得手段)
314 出力部(出力手段)
701 瞬目数グラフ
702 脳波グラフ
703 近似直線
704 判定期間
1300,1310,1320,1330 透視画面
100 Head-mounted information processing system 110 Worker 120 Head-mounted terminal 130 Information processing device 201 CPU
202 RAM (memory, storage means)
206 Display unit 207 External storage device (memory, storage means)
301 Task identification unit 302 Arousal level information storage unit 303 Task list acquisition unit (task acquisition means)
304 Recommended task determining unit (selection means)
305 Task specific information acquisition unit (during work acquisition means)
311 External environment imaging unit 312 Eyeball information acquisition unit 313 Arousal level information acquisition unit (biological body acquisition means)
314 Output section (output means)
701 Blink number graph 702 Electroencephalogram graph 703 Approximate straight line 704 Judgment period 1300, 1310, 1320, 1330 Transparent screen

Claims (13)

作業者が作業する複数のタスクを取得可能なタスク取得手段と、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクから、作業者に作業させるタスクを選択する選択手段と、
複数のタスクを作業する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する生体取得手段と、
を有し、
前記選択手段は、
複数のタスクから作業者に作業させるタスクを選択する度に、作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を前記生体取得手段から取得し、
前記生体取得手段により取得される作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を用いて、前記タスク取得手段が取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
情報処理装置。
a task acquisition means capable of acquiring multiple tasks to be worked on by a worker;
Selection means for selecting a task to be performed by a worker from the plurality of tasks acquired by the task acquisition means;
a biometric acquisition means for acquiring biometric information of a worker that can identify the alertness level of a worker working on multiple tasks;
has
The selection means is
Each time a task to be performed by the worker is selected from a plurality of tasks, biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level is obtained from the biometric acquisition means;
selecting the next task to be performed by the worker from the plurality of tasks acquired by the task acquisition means, using biological information of the worker that can identify the worker's alertness level acquired by the biological acquisition means;
Information processing device.
前記生体取得手段は、作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報として、作業者の脳波、脈拍、および発汗量、の中の少なくとも1つの生体値を取得する、
請求項1記載の、情報処理装置。
The biological acquisition means acquires at least one biological value of the worker's brain waves, pulse, and sweat rate as the worker's biological information that can identify the worker's alertness level.
An information processing device according to claim 1.
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクには、各々のタスクの種別ごとのタスク作業に適した生体値の適性範囲と、各々のタスクの種別ごとの作業者の生産性を示すタスク作業中の生体値の遷移傾向と、の情報が対応付け可能であり、
前記選択手段は、
作業者に作業させるタスクを選択する際に前記生体取得手段が取得する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報の生体値と、生体値の適性範囲と、生体値の遷移傾向と、の関係性に基づいて、前記タスク取得手段が取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
請求項1または2記載の、情報処理装置。
The plurality of tasks acquired by the task acquisition means include an appropriate range of biological values suitable for task work for each task type, and information on task work that indicates worker productivity for each task type. It is possible to correlate the transition trends of biological values with the information of
The selection means is
A biometric value of the biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level acquired by the biometric acquisition means when selecting a task to be performed by the worker, an appropriate range of the biometric value, and a transition tendency of the biometric value; selecting the next task to be performed by the worker from among the plurality of tasks acquired by the task acquisition means, based on the relationship;
An information processing device according to claim 1 or 2.
前記選択手段は、
作業者に作業させために前記タスク取得手段が取得する複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを、作業者の生産性を維持させる順番で、選択する、
請求項3記載の、情報処理装置。
The selection means is
selecting the next task to be performed by the worker from among the plurality of tasks acquired by the task acquisition means for the worker to work on in an order that maintains the productivity of the worker;
The information processing device according to claim 3.
前記選択手段は、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの作業中に作業者が特定の覚醒度を維持するように、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
請求項4記載の、情報処理装置。
The selection means is
selecting a task for the worker to work on next so that the worker maintains a specific level of alertness while working on the plurality of tasks acquired by the task acquisition means;
The information processing device according to claim 4.
前記選択手段は、
未作業の複数のタスクから1つのタスクを選択した場合に、選択後に残る未作業のタスクにおいて最も多い生体値の適性範囲が得られるように、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
請求項4記載の、情報処理装置。
The selection means is
When one task is selected from a plurality of unworked tasks, the next task to be worked on by the worker is selected so that the suitability range of the most biological values is obtained in the unworked tasks remaining after selection.
The information processing device according to claim 4.
前記選択手段は、さらに、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの各々の情報に基づいて、前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの作業順を得て、前記作業順に基本的にしたがって次に作業者に作業させるタスクを選択する、
請求項3記載の、情報処理装置。
The selection means further includes:
Based on the information of each of the plurality of tasks acquired by the task acquisition means, the task acquisition means obtains the work order of the plurality of tasks, and the next task is to be performed by the worker basically according to the work order. select,
The information processing device according to claim 3.
前記選択手段は、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの各々の重要度、および期日、の中の少なくとも1つにより、前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの作業順を得る、
請求項7記載の、情報処理装置。
The selection means is
obtaining the work order of the plurality of tasks acquired by the task acquisition means based on at least one of the importance and due date of each of the plurality of tasks acquired by the task acquisition means;
The information processing device according to claim 7.
前記選択手段が作業者に次に作業させるために選択したタスクを、作業者の視野へ出力する出力手段、を有し、
前記出力手段は、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクを作業している作業者が作業中のタスクの対象物から注目を外したときに、前記選択手段が選択したタスクを出力する、
請求項1記載の、情報処理装置。
output means for outputting the task selected by the selection means for the worker to work next to the worker's visual field;
The output means is
outputting the task selected by the selection means when the worker who is working on the plurality of tasks acquired by the task acquisition means takes his attention away from the object of the task he is working on;
An information processing device according to claim 1.
前記出力手段は、作業者の視線の情報を取得し、取得する作業者の視線が変化することにより作業者が作業中のタスクの対象物から注目を外したと判断する、
請求項9記載の、情報処理装置。
The output means acquires information on the worker's line of sight, and determines that the worker has taken his attention away from the object of the task he is working on based on a change in the obtained worker's line of sight.
The information processing device according to claim 9.
タスク作業中の作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する作業中取得手段と、
前記作業中取得手段が作業中に取得する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報に基づく、作業者本人の作業中の生体値の適性範囲と、作業者本人の作業中の生体値の遷移傾向と、の情報を、作業中のタスクの種別と対応付けて記憶する記憶手段と、
を有し、
前記選択手段は、
前記記憶手段に記憶されている情報を用いて、前記タスク取得手段が取得する複数のタスクの各々の、生体値の適性範囲と、生体値の遷移傾向と、を得て、前記タスク取得手段が取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
請求項1記載の、情報処理装置。
an in-work acquisition means for acquiring biometric information of a worker that can identify the worker's alertness level while working on a task;
The appropriate range of the worker's biological value during work and the worker's biological value during work, based on the biological information of the worker that can identify the worker's alertness level, which is acquired by the work acquisition means during work. a storage means for storing the transition tendency of and the information of in association with the type of task being worked on;
has
The selection means is
Using the information stored in the storage means, the task acquisition means obtains the appropriate range of biological values and the transition tendency of the biological values for each of the plurality of tasks acquired by the task acquisition means. Select the task for the worker to work on next from the multiple retrieved tasks,
An information processing device according to claim 1.
作業者の作業を管理するための情報処理装置の制御方法であって、
作業者が作業する複数のタスクを取得可能な、タスクを取得する処理と、
前記タスクを取得する処理により取得する複数のタスクから、作業者に作業させるタスクを選択する処理と、
複数のタスクを作業する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する処理と、
を有し、
前記選択処理は、
複数のタスクから作業者に作業させるタスクを選択する度に、作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を前記生体情報を取得する処理により取得し、
前記生体情報を取得する処理により取得される作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を用いて、前記タスクを取得する処理により取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
情報処理装置の制御方法。
A method for controlling an information processing device for managing the work of a worker, the method comprising:
A task acquisition process that can acquire multiple tasks for a worker to work on;
A process of selecting a task to be performed by a worker from a plurality of tasks acquired by the process of acquiring the task;
A process for acquiring biometric information of a worker that can identify the level of alertness of a worker working on multiple tasks;
has
The selection process is
Each time a task to be performed by a worker is selected from among a plurality of tasks, biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level is acquired by the process of acquiring the biometric information,
A task for the worker to perform next from among the plurality of tasks acquired through the task acquisition process using biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level acquired through the biological information acquisition process. select,
A method for controlling an information processing device.
作業者の作業を管理するための情報処理装置の制御方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記情報処理装置の制御方法は、
作業者が作業する複数のタスクを取得可能なタスクを取得する処理と、
前記タスク取得手段が取得する複数のタスクから、作業者に作業させるタスクを選択する処理と、
複数のタスクを作業する作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を取得する処理と、
を有し、
前記選択処理は、
複数のタスクから作業者に作業させるタスクを選択する度に、作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を前記生体情報を取得する処理により取得し、
前記生体情報を取得する処理により取得される作業者の覚醒度を特定できる作業者の生体情報を用いて、前記タスクを取得する処理により取得した複数のタスクから、次に作業者に作業させるタスクを選択する、
プログラム。
A program that causes a computer to execute a method for controlling an information processing device for managing the work of a worker, the program comprising:
The method for controlling the information processing device includes:
A process of acquiring a task that can acquire multiple tasks for a worker to work on;
a process of selecting a task to be performed by a worker from a plurality of tasks acquired by the task acquisition means;
A process for acquiring biometric information of a worker that can identify the level of alertness of a worker working on multiple tasks;
has
The selection process is
Each time a task to be performed by a worker is selected from among a plurality of tasks, biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level is acquired by the process of acquiring the biometric information,
A task for the worker to perform next from among the plurality of tasks acquired through the task acquisition process using biometric information of the worker that can identify the worker's alertness level acquired through the biological information acquisition process. select,
program.
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