JP5475876B2 - 人をセンサとするリスク評価システム - Google Patents

Description

本発明は、組織や業務に関わるメンバのストレス度などの心的なメトリクスの推移を観測することにより、人をセンサとして業務や組織そしてメンバのリスク状況を察知するためのリスク評価システムに関する。

従来から、健康状態や精神状態の把握、また、その他医療上の目的からストレスの測定が行われている。そして、生理量、主観量、行動量、環境パラメータ等のデータを収集し、これら収集したデータの相関解析を行なうことにより、精神的ストレスを低減するための技術が検討されている（例えば、特許文献１を参照。）。この文献に記載された技術では、被測定者の生理反応を生理反応測定処理部で測定し、生理反応より生理指標抽出部で生理指標を求める。次に、生理量評価判定部で生理モデルを用いて生理指標を生体内部パラメータに変換して、変換された生体内部パラメータをプリセットパターンと比較する。そして、一致した場合に主観量データ収集部に被測定者の主観量を収集させる。

また、インターネットを介して、利用者の潜在的な健康を判定する各社会的役割（職場、学校、家庭）に適応した心理検査を提供するための技術も検討されている（例えば、特許文献２を参照。）。この文献に記載された技術では、それぞれの社会的役割におけるストレス状態を解明するとともに、不全の原因・過程に関する根拠を示し、解決に対するカウンセリング等の心理支援コンテンツを実施する。

また、生活者のストレスの実態、労働災害等とストレスとの関連性について調査も行なわれている（例えば、非特許文献１を参照。）。この検討の中では、生理指標（生体情報）、主観・認知系反応、行動反応系等の日常生活において簡易に測定できるストレス測定技術が列挙されている。

特開平８−２７５９３４号公報（第１頁、図１） 特開２００９−１１０４９０号公報（第１頁、図１）

社団法人人間生活工学研究センター「ストレス測定技術の安全対策への適用可能性に関する調査研究報告書」、［online］、平成１６年３月、機械システム振興協会、［平成２２年４月１２日検索］インターネット＜URL: http://www.hql.jp/research/before/pdf/stress2003.pdf ＞

業務に携わるメンバがストレス等メンタル面にダメージを受けた場合、休職やトラブルにより業務の生産性や継続性に深刻な影響を及ぼすことにもつながることがある。業務状況によっては、業務に携わるメンバのメンタル面に深刻なダメージを与えることもある。

社員や業務に携わるメンバのストレス等メンタル情報を測定し、上記リスクの改善を図る試みはなされているが、メンタル情報は、測定対象者の性格や気質、また測定時点での影響を受けるため、絶対的な評価が難しい。従って、ある一時点のメンタル情報に基づいて、各測定対象者のメンタルストレスに基づいてリスクを予見することは困難である。

更に、業務内容についてのリスクを評価する場合、業務に関する報告や資料等に基づいて管理や監査を行なうことが多い。しかしながら、この方法では今現在の業務の良否を判断できないことがある。例えば、報告内容は良好であっても、業務は危機的状況に陥っていることもある。また、業務監査は、事後的に行なわれることが多く、リアルタイムにリスクを評価できるわけではない。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、利用者のメンタル情報の推移に基づいて、リアルタイムに業務や組織、そしてメンバのリスクを評価するためのリスク評価システムを提供することにある。

上記問題点を解決するために、本発明は、利用者のメンタル情報を時系列に記憶する測定情報記憶手段と、メンタル情報の推移についての知見である参照パターンを記憶するパターン情報記憶手段と、メンタル情報の測定手段及び出力手段に接続された制御手段とを備えたリスク評価システムであって、前記制御手段が、前記測定手段から利用者のメンタル情報を取得して前記測定情報記憶手段に登録する手段と、前記パターン情報記憶手段から、メンタル情報の推移に係る参照パターンを取得する手段と、前記参照パターンと、前記測定情報記憶手段に記録されたメンタル情報の推移とを比較する手段と、この比較結果に基づいて、前記出力手段にアラームを出力する手段とを備えたことを要旨とする。

本発明によれば、メンタル情報の推移に係る参照パターンを取得し、参照パターンと、測定情報記憶手段に記録されたメンタル情報の推移とを比較する。これにより、変化に基づいて、メンタルストレスの異常状況を検出し、人をセンサとして業務や組織そしてメンバのリスク状況を察知することができる。

本発明のリスク評価システムは、各利用者の属性情報を記憶した利用者属性情報記憶手段を更に備えてもよい。この場合、前記制御手段が、前記利用者の属性情報を取得し、前記属性情報に基づいて比較方法を補正する手段を更に備える。

上記構成によれば、利用者のストレス耐性等を考慮して、この属性に応じたリスク評価を行なうことができる。

本発明のリスク評価システムは、業務及びこの業務に携わる利用者の構成情報を記憶する業務管理情報記憶手段を更に備えてもよい。この場合、前記制御手段が、前記構成情報に係る利用者のメンタル情報の統計値を算出する手段と、前記構成情報に係る利用者およびその統計値の推移に係る参照パターンを取得する手段と、前記メンタル情報の統計値の推移と前記参照パターンとを比較する手段と、この比較結果に基づいて、業務についてのアラームを出力する手段を備える。

上記構成によれば、複数の利用者のメンタル情報に基づいて、その集合体である業務のリスク評価を行なうことができる。

本発明のリスク評価システムは、各業務の属性情報を記憶した業務属性情報記憶手段を更に備えてもよい。この場合、前記制御手段が、前記業務の属性情報を取得し、前記属性情報に基づいて比較方法を補正する手段を更に備える。

上記構成によれば、業務の性質を考慮して、リスク評価を行なうことができる。

本発明のリスク評価システムは、前記統計値の推移と、前記業務に携わる利用者の推移とを比較する手段と、この比較結果に基づいて、各利用者についてのアラームを出力する手段を備えてもよい。

上記構成によれば、集団で行なわれる業務の中で、注意すべき利用者を特定することができる。

以上のように、本発明によれば、利用者のメンタル情報の推移に基づいて、リスクを評価することができる。

本発明の実施形態のシステム概略図。 本発明の実施形態で用いるデータの関係図。 本実施形態で用いるデータの説明図であって、（ａ）は利用者管理ＤＢ、（ｂ）は業務管理ＤＢに記録されたデータの説明図。 本実施形態で用いるデータの説明図であって、（ａ）は参照パターンＤＢ、（ｂ）は測定情報ＤＢに記録されたデータの説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。 本実施形態の処理手順の説明図。

以下、本発明を具体化した一実施形態を、図１〜図７に従って説明する。本実施形態では、集合して業務を行なうメンバ（担当者個人）のメンタル情報を取得することにより、各メンバ及び業務におけるリスクを評価するために用いるリスク評価システムとして説明する。例えば、システム開発のように、個人が集合した集団で、共通した目的の業務を行なう場合を想定する。そして、パーティ（特定の役割を担う個人や集団）におけるメンタル値により、リスクを評価する。このために、本実施形態では、図１に示すように、複数の測定装置１０に接続されたストレス管理システム２０を用いる。

ここで、測定装置１０は、ストレス等のメンタル情報として各担当者のストレスを測定するための測定手段（又は測定部）である。この測定装置１０は、公知のストレス測定方法により、ストレスを測定する。例えば、視覚・運動系反応の指標（眼球運動（瞳孔径、まばたき）、虹彩対光反応）や、内分泌・免疫系反応の指標（唾液中のコルチゾル、免疫グロブリン、カテコールアミン、アミラーゼ）により評価する方法がある。そして、各測定装置１０には、この装置において行なわれる測定方法を特定するための測定方法コードが割り当てられている。

更に、ストレス管理システム２０は、業務管理システム１２、通知端末１５、制御端末１６に接続されている。

業務管理システム１２は、各業務を管理するためのコンピュータシステムである。本実施形態では、ストレス管理システム２０は、業務管理システム１２から、各業務の情報（属性、業務の構成や計画、参加メンバ、進捗状況等）を取得する。なお、各業務の情報は制御端末１６から直接入力された情報を用いるようにしてもよい。

通知端末１５は、利用者や各業務に関わる担当者や管理者に対して、評価結果を通知する出力手段（又は出力部）として機能する。例えば、ディスプレイ等から構成された表示部や、キーボードやポインティングデバイス等から構成された入力部を備えるコンピュータ端末や、電子メール配信機能、郵便物出力装置を用いることができる。

ストレス管理システム２０は、測定装置１０において測定された測定値に基づいて、リスクを評価するコンピュータシステムである。このストレス管理システム２０は、制御部２１、利用者管理ＤＢ２２、業務管理ＤＢ２３、参照パターンＤＢ２４、測定情報ＤＢ２５を備えている。

ここで、制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ（図示せず）等から構成された制御手段を備えており、後述する処理（メンタル情報取得段階、業務情報取得段階、リスク評価段階等の各処理）を行なう。そして、制御部２１は、図１に示すように、リスク評価プログラムにより、メンタル情報取得手段（又はメンタル情報取得部）２１１、業務情報取得手段（又は業務情報取得部）２１２、リスク評価手段（又はリスク評価部）２１３として機能する。

メンタル情報取得手段２１１は、測定装置１０からメンタル情報を取得して、測定情報ＤＢ２８に記録する処理を実行する。

業務情報取得手段２１２は、業務管理システム１２或は制御端末１６から、利用者によって入力された業務管理情報（属性、業務の構成や計画、参加メンバ、進捗状況等）を取得して、業務管理ＤＢ２３に登録する処理を実行する。

リスク評価手段２１３は、図示しない評価通知設定手段（又は評価通知設定部）にて設定されたタイミングにより、評価結果を出力する処理を実行する。このタイミングとしては、新しい測定情報を取得した時や、予め定められたスケジュールを用いることができる。そして、リスク評価手段２１３は、測定情報ＤＢ２５に記録された情報に基づいて、個人系パターンや集団系パターンによるリスク評価処理を実行する。

次に、本実施形態で用いるデータを、図２に示すクラス図により説明する。ここでは、「対象」及び「パターン」のパッケージを用いる。「対象」パッケージには「業務」と「組織」のパッケージとが含まれる。「業務」パッケージは、開始日、納期、業務特性等の「業務」情報とその業務が属する「業務カテゴリ」、業務カテゴリ特有の「役割・担当」、業務の「進捗」情報からなる。業務には業務を構成する下位業務が存在する場合もある。「組織」パッケージは、「個人」や「グループ」、またこれらを汎化した「パーティ」からなる。グループの構成においては「リーダ」等のグループ内役割が割当てられる場合もある。「個人」には感応度を含み、性格や気質を持つ。

「パターン」パッケージには、業務や組織の構成要素やその組合せを対象とし、それらが発生させる波が含まれる。ここでは、注視パターンや標準パターンなどが含まれる。

次に、このクラス図に含まれるデータを記憶した各ＤＢ（２２〜２５）を説明する。

利用者属性情報記憶手段（又は利用者属性情報記憶部）として機能する利用者管理ＤＢ２２には、図３（ａ）に示すように、ストレス管理システム２０の利用者を管理するための利用者管理レコード２２０を記憶している。利用者管理レコード２２０は、利用者登録が行なわれた場合に記録される。利用者管理レコード２２０は、利用者コード、性格コード、感応度に関するデータを含んで構成されている。

利用者コードデータ領域には、ストレス管理システム２０の利用者を特定するための識別子に関するデータが記録される。この利用者コードに基づいて、連絡先管理ＤＢ（図示せず）から、この利用者の連絡先情報（例えば、メールアドレス）を取得することができる。

性格コードデータ領域には、この利用者の性格・気質を特定するための識別子に関するデータが記録される。この性格コードに基づいて、パターン補正ＤＢ（図示せず）から、測定値や参照パターンとの比較における各種補正を行なうための補正値を取得することができる。

感応度データ領域には、測定方法に対応して出力される測定値をメンタル値（ストレス強度）に変換するための係数に関するデータが記録される。このデータ領域には、測定方法コード毎に、この測定装置１０において測定された測定値を補正するための感応度が記録される。

業務属性情報記憶手段（又は業務属性情報記憶部）、業務管理情報記憶手段（又は業務管理情報記憶部）として機能する業務管理ＤＢ２３には、図３（ｂ）に示すように、各業務を管理するための業務管理データ２３０を記憶している。業務管理データ２３０は、業務属性レコード２３１、進捗状況管理レコード２３２、業務割当レコード２３３により構成されている。

業務属性レコード２３１は、業務内容が登録された場合に記録される。この業務属性レコード２３１は、業務コード、業務属性に関するデータを含んで構成される。

業務コードデータ領域には、業務を特定するための識別子に関するデータが記録される。例えば、システム開発のプロジェクトの場合には、このプロジェクトを特定するための識別子（プロジェクト管理コード）が記録される。

業務属性データ領域には、この業務の属性を特定するための識別子に関するデータが記録される。本実施形態では、業務属性として、開始日、納期、業務特性が記録される。この業務特性には、緊急度、重要度、規模等に関するパラメータが含まれる。この業務属性のパラメータに基づいて、パターン補正ＤＢ（図示せず）から、リスク評価に用いる標準パターンの補正値を取得することができる。下位業務がある場合には、業務特性に下位業務の業務コードを含める。そして、この業務コードを用いて、下位業務の緊急度、重要度、規模等のパラメータに展開することができる。

進捗状況管理レコード２３２は、各業務の進捗状況が登録された場合に記録される。この進捗状況管理レコード２３２は、業務コード、進捗状況、登録時期に関するデータを含んで構成される。

業務コードデータ領域には、各業務を特定するための識別子に関するデータが記録される。

進捗状況データ領域には、この業務の進捗状況を特定するための識別子に関するデータが記録される。例えば、システム開発に関する業務については、この業務の中で行なわれる各フェーズやプロセス（要件定義、システム設計、プログラミング、テスト等）の開始や終了を特定するための情報（プロセスコード及び進捗率）が記録される。そして、このプロセスコードにより、この業務を行なっている担当者や終了した担当者を特定することができる。

登録時期データ領域には、このレコードが登録された時期（年月日）に関するデータが記録される。

業務割当レコード２３３は、利用者についての業務割当が登録された場合に記録される。業務割当レコード２３３は、業務割当コード、業務コード、役割・担当、利用者コード、予定に関するデータを含んで構成される。

業務割当コードデータ領域には、業務の割当を特定するための識別子に関するデータが記録される。

業務コードデータ領域には、各利用者が行なう業務を特定するための識別子に関するデータが記録される。

役割・担当データ領域には、この業務における役割や担当を特定するための識別子に関するデータが記録される。例えば、システム開発に関する業務については、コンサルタントやシステムエンジニア、プログラマ等の役務コードが記録される。

利用者コードデータ領域には、この業務において、この役割・担当の利用者を特定するための識別子に関するデータが記録される。なお、このデータ領域には業務割当コードを記録するようにしてもよい。

予定データ領域には、この役割・担当が業務を行なう時期時期（年月日）に関するデータが記録される。

パターン情報記憶手段（又はパターン情報記憶部）として機能する参照パターンＤＢ２４には、図４（ａ）に示すように、ストレスを評価するための参照パターンデータ２４０が記録されている。参照パターンデータ２４０は、標準パターン管理レコード２４１及び注視パターン管理レコード２４２により構成されている。標準パターン管理レコード２４１及び注視パターン管理レコード２４２は、標準パターンや注視パターンが登録された場合に記録される。

標準パターン管理レコード２４１は、標準パターンコード、パターンカテゴリ、標準パターン波形に関するデータを含んで構成される。

標準パターンコードデータ領域には、各標準パターンを特定するための識別子に関するデータが記録される。

パターンカテゴリデータ領域には、この標準パターンが属するカテゴリを特定するための識別子に関するデータが記録される。このパターンカテゴリを用いることにより、個人系パターン、集団系パターンのいずれかを特定するとともに、集団系パターンの場合には、どの業務或いは業務割当に関するパターンかを特定することができる。

標準パターン波形データ領域には、業務等における標準的なストレス波形に関するデータが記録される。

例えば、システム開発に関する業務については、以下のようなものがある。

・「下流高」：分析や設計フェーズに比べプログラミングフェーズのストレスは高い。

・「進捗高」：進捗率が高くなる程ストレスが高くなる。

注視パターン管理レコード２４２は、注視パターンコード、パターンカテゴリ、注視パターン波形、アドバイスに関するデータを含んで構成される。

注視パターンコードデータ領域には、各注視パターンを特定するための識別子に関するデータが記録される。

パターンカテゴリデータ領域には、この注視パターンが属するカテゴリを特定するための識別子（フラグ）に関するデータが記録される。このパターンカテゴリを用いることにより、個人系パターン又は集団系パターンや、集団系パターンにおける業務や業務割当を特定することができる。

注視パターン波形データ領域には、注意すべき計測値・統計値の波形に関するデータが記録される。

例えば、各パーティ（ある役割を担う個人や集団）単独での注視パターンには、以下のようなものがある。

・「高止り」：測定値・統計値が示す波において、高ストレスレベルが継続している期間（評価指標）が基準期間以上になっている。

・「乱高下」：測定値・統計値が示す波において、基準期間内のストレスレベルの変化（評価指標）が基準値を超えており、短時間に激しく上下している。

・「乖離」：測定値・統計値が示す波において、業務属性や進捗度に対応した標準パターンに対する乖離量（評価指標）が基準値を超えている。

また、集団を構成するメンバ（各メンバはパーティであり、個人の場合も下位の集団の場合もある）に係る注視パターンには、以下のようなものがある。

・「飛び値」：測定値・統計値が示す波において、同じ集団に属するメンバによって算出される範囲に対して、許容範囲を超えた値のパターンを示すメンバが存在（評価指標）している。

・「ばらつき大」：測定値・統計値が示す波において、同じ集団に属するメンバの値やパターンのばらつき（評価指標）が、基準値を超えている。

アドバイスデータ領域には、この波形を検出した場合に利用者（個人や業務の管理者）に対して提供するアドバイスに関するデータが記録される。

測定情報記憶手段（又は測定情報記憶部）として機能する測定情報ＤＢ２５には、図４（ｂ）に示すように、測定装置１０において想定した測定値や、この測定値に基づいて算出した統計値を管理するための測定データ２５０を記憶している。測定データ２５０は、測定結果管理レコード２５１及び統計値管理レコード２５２により構成されている。

測定結果管理レコード２５１は、測定装置１０から取得した測定値に基づいてメンタル値を算出した場合に記録される。測定結果管理レコード２５１は、利用者コード、測定時期、測定方法、測定値、メンタル値に関するデータを含んで構成される。

利用者コードデータ領域には、各利用者を特定するための識別子に関するデータが記録される。

測定時期データ領域には、この利用者について測定値を取得した時期（年月日及び時刻）に関するデータが記録される。

測定方法データ領域には、この測定値を取得した測定装置１０における測定方法を特定するための識別子（測定方法コード）に関するデータが記録される。

測定値データ領域には、測定装置１０から取得した測定値に関するデータが記録される。

メンタル値データ領域には、利用者に応じて補正された補正値を特定するための識別子に関するデータが記録される。

統計値管理レコード２５２は、各業務に属する利用者の測定値に基づいて統計値を算出した場合に記録される。この統計値管理レコード２５２は、対象コード、算出時期、メンタル統計値に関するデータを含んで構成される。

対象コードデータ領域には、この統計値の対象を特定するための識別子に関するデータが記録される。具体的には、業務コード或は業務割当コードが記録される。

算出時期データ領域には、統計値を算出した時期（ここでは年月日）に関するデータが記録される。

メンタル統計値データ領域には、対象コードが示す対象の統計値に関するデータが記録される。

更に、ストレス管理システム２０は、パターン補正ＤＢ（図示せず）を備えている。このパターン補正ＤＢには、性格コードに関連付けて、測定値や参照パターンを補正するための補正値や、業務属性のパラメータに関連付けて、参照パターンを補正するための補正値が記録されている。

上記のように構成されたシステムを用いて、リスクを評価する場合の処理手順について、図５〜図７を用いて説明する。ここでは、基本情報の登録処理、観測情報の登録処理、個人系パターンによるリスク処理、集団系パターンによるリスク評価処理の順番に説明する。

（基本情報の登録）
ストレス管理システム２０を利用する場合、まず、基本情報を登録する。この基本情報の登録を、図５を用いて説明する。

ここでは、ストレス管理システム２０において、利用者情報の登録処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御端末１６を用いて、リスク評価対象の利用者について、利用者情報登録要求をストレス管理システム２０に送信する。この利用者情報登録要求には、利用者コード、性格、感応度に関するデータを含める。利用者情報登録要求を受信したストレス管理システム２０の制御部２１は、制御端末１６から取得したデータを利用者管理ＤＢ２２に登録する。

更に、ストレス管理システム２０において、業務情報の登録処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、制御端末１６を用いて、リスク評価対象の業務について、業務情報登録要求をストレス管理システム２０に送信する。この業務情報登録要求には、業務属性情報（業務コード、業務属性）を含める。業務情報登録要求を受信したストレス管理システム２０の制御部２１は、制御端末１６から取得したデータを業務管理ＤＢ２３に登録する。

更に、ストレス管理システム２０において、業務割当の登録処理を実行する（ステップＳ１−３）。具体的には、制御端末１６を用いて、リスク評価対象の業務について、業務割当情報登録要求をストレス管理システム２０に送信する。この業務割当情報登録要求には、業務割当情報（業務コード、役割・担当、利用者コード、予定等）を含める。業務割当情報登録要求を受信したストレス管理システム２０の制御部２１は、制御端末１６から取得したデータを業務割当レコード２３３に登録する。なお、制御部２１が、利用者コードに基づいて、利用者が携わる業務情報を業務管理システム１２から取得するようにしてもよい。また、制御部２１が、業務コードに基づいて、利用者が携わる業務情報を業務管理システム１２から取得するようにしてもよい。

（観測情報の登録）
そして、ストレス管理システム２０は、観測情報を取得して、各データベースに登録する。この観測情報の登録を、図５を用いて説明する。

ここでは、ストレス管理システム２０の制御部２１は、進捗状況の登録処理を実行する（ステップＳ２−１）。具体的には、制御部２１の業務情報取得手段２１２は、定期的に、業務管理システム１２にアクセスし、各業務コードに対応付けられた進捗状況情報を取得する。例えば、システム開発に関する業務の場合には、各業務において行なわれているフェーズ・プロセスを特定するためのプロセスコードを取得する。そして、業務情報取得手段２１２は、取得した業務進捗情報に基づいて、プロセスコード及び進捗率を業務管理ＤＢ２３に登録する。

また、ストレス管理システム２０の制御部２１は、メンタル情報の取得及び登録処理を実行する（ステップＳ２−２）。具体的には、利用者は、測定装置１０において、利用者コードを入力し、メンタル情報を測定する。この場合、測定装置１０は、測定結果をストレス管理システム２０に送信する。この測定結果には、測定方法コード、測定値及び利用者コードを含める。ストレス管理システム２０の制御部２１のメンタル情報取得手段２１１は、測定装置１０から取得した測定結果を記録した測定結果管理レコード２５１を生成し、測定情報ＤＢ２５に登録する。なお、ストレス管理システム２０の制御部２１が、利用者が使用する端末に対して、定期的にメンタル情報の測定を促すようにしてもよい。この場合には、前回のメンタル情報の測定から、予め定められた間隔以上の時間が経過している利用者を検知した場合には、連絡先管理ＤＢからこの利用者に関係する連絡先情報（本人や管理者の連絡先）を取得し、この連絡先の通知端末１５に、メンタル情報の測定を促すメッセージを出力する。

次に、ストレス管理システム２０の制御部２１は、測定方法に依存する補正及び登録処理を実行する（ステップＳ２−３）。具体的には、制御部２１のメンタル情報取得手段２１１は、利用者管理ＤＢ２２から、利用者コード、測定方法コードに対応する感応度を取得する。そして、メンタル情報取得手段２１１は、感応度を用いて測定値を補正したメンタル値を算出し、測定結果管理レコード２５１に登録する。

（個人系パターンによるリスク評価処理）
次に、個人系パターンによるリスク評価処理を、図６を用いて説明する。

ストレス管理システム２０の制御部２１は、個人系パターンの抽出処理を実行する（ステップＳ３−１）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、参照パターンＤＢ２４から、パターンカテゴリが個人系パターンである標準パターンコード、注視パターンコードが付与された標準パターン、注視パターンを抽出する。

そして、ストレス管理システム２０の制御部２１は、抽出パターン毎に以下の処理を繰り返す。

ここでは、ストレス管理システム２０の制御部２１は、抽出パターンに係わる測定情報の取得処理を実行する（ステップＳ３−２）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、利用者管理ＤＢ２２の利用者管理レコード２２０から、各利用者コードに関連付けられた性格コードを取得する。更に、リスク評価手段２１３は、測定情報ＤＢ２５の測定結果管理レコード２５１から、各利用者のメンタル値又は推移を取得する。

次に、ストレス管理システム２０の制御部２１は、個人属性に基づいて標準パターンの補正処理を実行する（ステップＳ３−３）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、各利用者の性格コードに対応する補正値をパターン補正ＤＢから取得する。そして、リスク評価手段２１３は、抽出した標準パターンを、この補正値を用いて補正する。

次に、ストレス管理システム２０の制御部２１は、パターンマッチ処理を実行する（ステップＳ３−４）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、補正された標準パターンと、測定情報ＤＢ２５から取得したメンタル値（又は推移）とを比較する。更に、リスク評価手段２１３は、参照パターンＤＢ２４から抽出した注視パターンに応じた評価指標を算出する。

次に、ストレス管理システム２０の制御部２１は、要注意かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３−５）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、補正された標準パターンからメンタル値の齟齬（評価指標）が、基準値以上の場合には、「要注意」と判定する。また、リスク評価手段２１３は、注視パターンと類似する評価指標を検出した場合には、「要注意」と判定する。

要注意と判定した場合（ステップＳ３−５において「ＹＥＳ」の場合）、ストレス管理システム２０の制御部２１は、アラートの提示、アドバイスの提示処理を実行する（ステップＳ３−６）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、この利用者の連絡先を連絡先管理ＤＢから取得する。そして、リスク評価手段２１３は、この連絡先に対してアラートを提示する。このアラートには、測定値の波形（推移）を含める。更に、リスク評価手段２１３は、検知した注視パターンに対応するアドバイスを取得し、このアドバイスを提示する。なお、要注意でないと判定した場合（ステップＳ３−５において「ＮＯ」の場合）、ストレス管理システム２０の制御部２１は、アラートの提示、アドバイスの提示処理（ステップＳ３−６）をスキップする。

（集団系パターンによるリスク評価処理）
次に、集団系パターンによるリスク評価処理を、図７を用いて説明する。

ストレス管理システム２０の制御部２１は、集団系パターンの抽出処理を実行する（ステップＳ４−１）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、参照パターンＤＢ２４から、パターンカテゴリが集団系パターンである標準パターンコード、注視パターンコードが付与された標準パターン、注視パターンを抽出する。なお、集団系パターンが特定の業務特性や役割・担当特有のものである（集団系パターンに業務特性や役割・担当が記録されている）場合は、「業務管理ＤＢ」の業務特性や役割・担当と一致するものを抽出する。

そして、ストレス管理システム２０の制御部２１は、抽出パターン毎に以下の処理を繰り返す。

ここでは、ストレス管理システム２０の制御部２１は、抽出パターンに係わる測定情報の取得処理を実行する（ステップＳ４−２）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、業務管理ＤＢ２３の業務属性レコード２３１から、各業務コードに関連付けられた業務属性を取得する。更に、リスク評価手段２１３は、パターンカテゴリとして業務コードが記録されている場合、業務管理ＤＢ２３の業務割当レコードの中から、各業務コードに関連付けられた利用者コードを取得する。パターンカテゴリとして業務割当コードが記録されている場合、業務管理ＤＢ２３の業務割当レコードに関連付けられた利用者コードを取得する。そして、リスク評価手段２１３は、測定情報ＤＢ２５の測定結果管理レコード２５１から、この利用者コードに関連付けられたメンタル値（この業務に関わる利用者のメンタル値）を取得する。

次に、ストレス管理システム２０の制御部２１は、業務属性に基づいて標準パターンの補正処理を実行する（ステップＳ４−３）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、各業務の業務属性に対応する補正値をパターン補正ＤＢから取得する。そして、リスク評価手段２１３は、抽出した標準パターンを、この補正値を用いて補正する。

次に、ストレス管理システム２０の制御部２１は、パターンマッチ処理を実行する（ステップＳ４−４）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、この業務に関わる利用者のメンタル値を用いてメンタル統計値を算出する。ここでは、統計値として平均値を算出する。そして、リスク評価手段２１３は、補正された標準パターンと、メンタル統計値（又は推移）とを比較する。更に、リスク評価手段２１３は、参照パターンＤＢ２４から抽出した注視パターンに応じた評価指標を算出する。

次に、ストレス管理システム２０の制御部２１は、要注意かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ４−５）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、補正された標準パターンからメンタル統計値の齟齬（評価指標）が、基準値以上の場合には、「要注意」と判定する。また、リスク評価手段２１３は、注視パターンと一致する評価指標を検出した場合には、「要注意」と判定する。

要注意と判定した場合（ステップＳ４−５において「ＹＥＳ」の場合）、ストレス管理システム２０の制御部２１は、アラートの提示、アドバイスの提示処理を実行する（ステップＳ４−６）。具体的には、制御部２１のリスク評価手段２１３は、業務割当レコード２３３から、この業務の責任者の利用者コードを特定する。次に、リスク評価手段２１３は、この責任者の連絡先を連絡先管理ＤＢから取得する。そして、リスク評価手段２１３は、この連絡先に対してアラートを提示する。この場合、アラームに、注視パターンを構成する利用者についての情報を含めるようにしてもよい。更に、リスク評価手段２１３は、参照パターンＤＢ２４から、注視パターンに対応するアドバイスを取得し、このアドバイスを提示する。なお、要注意でないと判定した場合（ステップＳ４−５において「ＮＯ」の場合）、ストレス管理システム２０の制御部２１は、アラートの提示、アドバイスの提示処理（ステップＳ４−６）をスキップする。

本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。

（１）本実施形態では、個人系パターンによるリスク評価処理を実行する。これにより、個人のメンタル情報の推移を用いて、要注意状況を判定することができる。高ストレス状態では個人業務の品質と生産性の低下を招く可能性がある。このような可能性を、各利用者のストレス等の観測により、速やかに検知することができる。ストレス等を継続的に観測することにより、利用者のメンタル状態の悪化リスクを察知することができる。

（２）本実施形態では、集団系パターンによるリスク評価処理を実行する。これにより、個人の集合体である集団のメンタル情報を用いて、要注意状況を判定することができる。本発明では、集団（例えば、プロジェクト等の特定業務）に係る複数の参加メンバをセンサとして、業務のリスクの「見える化」を実現することができる。特定業務の参加メンバは業務の実態を肌で感じている。参加メンバのストレスの最大要因は業務にあるとの調査もある。「業務がうまくいっていない」、「このままではうまくいかなくなる」と感じれば参加メンバのストレスは高くなる。すなわち、参加メンバのメンタル状態（ストレス等）を継続的に観測することで、リアルタイムに業務上のリスクを見える化することができる。

また、抽出パターンに係わる測定情報の取得処理（ステップＳ４−２）において、パターンカテゴリとして業務コードが記録されている場合、業務管理ＤＢ２３の業務割当レコードの中から、各業務コードに関連付けられた利用者コードを取得する。パターンカテゴリとして業務割当コードが記録されている場合、業務管理ＤＢ２３の業務割当レコードに関連付けられた利用者コードを取得する。そして、リスク評価手段２１３は、測定情報ＤＢ２５の測定結果管理レコード２５１から、この利用者コードに関連付けられたメンタル値を取得する。このメンタル値を用いて、ストレス管理システム２０の制御部２１は、パターンマッチ処理を実行する（ステップＳ４−４）。複数のサブシステム（下位業務）で構成されているシステム（業務）に集団パターンをあてはめる場合、構成要素（メンバ）には以下の二つがある。

・サブシステム
・（サブシステム、サブサブシステム等を含めた）システムに係る人（構成員）
これにより、役割分担などの業務の構成情報に基づいてメンバのストレス等を解析することできる。従って、業務上のどこにリスクがあるかや業務リスクがどのように広がっているかなどの業務上のリスク評価をリアルタイムに行なうことができる。

（３）本実施形態では、ストレス管理システム２０の制御部２１は、個人属性に基づいて標準パターンの補正処理を実行する（ステップＳ３−３）。これにより、個人の状況に応じて、的確なパターンマッチを行なうことができる。

（４）本実施形態では、ストレス管理システム２０の制御部２１は、業務属性に基づいて標準パターンの補正処理を実行する（ステップＳ４−３）。これにより、業務属性に応じて、的確なパターンマッチを行なうことができる。

（５）参照パターンＤＢ２４には、ストレスを評価するための参照パターンデータ２４０が記録されている。ここでは、集団の中の個人について注視パターンが記録される。これにより、例えば、集団のメンタル統計値に対して、この集団に属する個人のメンタル値が許容範囲を超えてずれている場合にアラート提示することができる。従って、集団のメンタル統計値の動向とは異なる動向を示す個人を検出することができる。

なお、上記各実施形態は以下のように変更してもよい。

○ 上記実施形態では、メンタル情報取得手段２１１は測定装置１０から取得した測定結果を測定情報ＤＢ２５に登録する。ここで、メンタル情報取得手段２１１は、所定のタイミングで測定結果を取得するようにしてもよい。この場合、メンタル情報取得手段２１１は、測定結果を取得するタイミングを決定する機能を持たせておく。取得タイミングとしては以下のものがあり、更に手動を含め複数のタイミングを組み合わせることができる。

・連続的：連続データとして切れ目なく計測を行なう。

・定期的：１時間毎，１日毎，１週間毎など設定間隔で断続的に計測を行なう。

・イベント毎：進捗会議など（スケジューラと連動した）イベントを起点に計測を行なう。

・認証毎：認証時に（生体認証と連動した）計測を行なう。

○ 上記実施形態では、測定装置１０は、視覚・運動系反応の指標や、内分泌・免疫系反応の指標によりストレスを測定する。ストレスの測定方法は、これらに限定されるものではない。例えば、測定装置１０は、必ずしも具体的な測定装置である必要はない。具体的な計測装置から出力されたメンタル情報を入力することであってもよい。また、質問紙やアンケート調査を行なう主観・認知系反応（問診）を行なってもよい。また、生理指標の測定技術（生体情報）として、中枢神経系反応の指標（脳波）、自律神経系反応の指標（心拍変動、血圧、指尖脈波、呼吸活動、皮膚温、発汗、良導路（電流））、感情の指標（音声）、行動系反応（反応時間、作業量等の項目を中心とした測定）を用いることも可能である。また、行動系反応の指標として、席を立つ回数・頻度やキーボードの打鍵の強さや、その揺らぎ等を用いることも可能である。席を立つ回数については、例えば、利用者の椅子に圧力センサを設けることや入退室管理システムとの連携により、離席回数を算出することができる。また、キーボードの打鍵の強さや揺らぎについては、キーボードに圧力センサを設けて算出することができる。

○ 上記実施形態では、参照パターンＤＢ２４には、注視パターンが記録されている。この注視パターンは、上述の事例に限定されるものではない。例えば、業務の役割等に基づく注視パターンを用いてもよい。例えば、管理者と担当者のストレス差が逆転・乖離している状況を示す注視パターンや、設計者とプログラマのストレス差が逆転・乖離している状況を示す注視パターンを用いてもよい。この場合には、業務割当レコード２３３に記録された役割・担当データを用いる。そして、制御部２１が、各利用者の役割・担当を特定し、この役割・担当に対応したメンタル値を比較する。これにより、コミュニケーション不全の場合や、下流プロセスに皺寄せが生じている場合などのリスクを評価することができる。

○ 上記実施形態では、ストレス管理システム２０の制御部２１は、個人属性に基づいて標準パターンの補正処理を実行する（ステップＳ３−３）。ここで、ライフイベントを用いて、標準パターンを補正するようにしてもよい。この場合には、ライフイベントに応じた補正値をパターン補正ＤＢに記録しておく。例えば、利用者管理ＤＢ２２において、気分が暦（曜日）に依存する属性情報が記録されている利用者の場合には、測定時期の暦情報を用いて標準パターンを補正する。また、人事管理システムから利用者の人事異動情報を取得した場合には、この異動というライフイベントに対応する補正値に基づいて、標準パターンを補正する。また、これらの状況の複合により、標準パターンを補正するようにしてもよい。

○ 上記実施形態では、要注意と判定した場合（ステップＳ３−５、Ｓ４−５において「ＹＥＳ」の場合）、ストレス管理システム２０の制御部２１は、アラートの提示、アドバイスの提示処理を実行する（ステップＳ３−６、Ｓ４−６）。複数のパターンを組み合わせによりアラートを提示するようにしてもよい。具体的に、アラートの提示するために、パターンコードとパターンコードとを組み合わせを参照パターンＤＢ２４に登録しておく。これにより、多様な条件を用いてアラートを提示することができる。

○ 上記実施形態では、パターンマッチングを行なうために、個人属性や業務属性に基づいて標準パターンを補正した（ステップＳ３−３、Ｓ４−３）。属性に応じて補正できればよく、標準パターンの補正に限定されるものではない。例えば、測定値や統計値を補正したり、比較結果を補正したりしてもよい。

○ 上記実施形態では、集団の中の個人について注視パターンには、「飛び値」や「ばらつき大」を用いる。パターンはこれに限定されるものではない。例えば、統計値管理レコード２５２において、メンタル統計値の遷移に応じて、「分布」、「類似」、「伝搬」や「逆転」を評価することも可能である。

・「分布」：「２：６：２の法則」や「パレートの法則」のような集団内のストレス分布について、予め設定された標準パターンとの比較を行ない、標準パターンに対する乖離量（評価指標）が基準値を超えている。なお、分布はパーティの規模により違うパターンを用いることも可能である。

・「類似」：パーティ（個人又は集団）の過去の同種の業務など類似状況における平均的パターンとの比較を行ない、平均的パターンに対する乖離量（評価指標）が基準値を超えている。

・「伝搬」：高ストレスが他のメンバあるいは他の業務のメンバに伝搬しているかどうかについて、波の変化（評価指標）に基づいて判定する。

・「逆転」：高ストレスのパーティと、低ストレスのパーティが入れ替わるかどうかについて、波の変化（評価指標）に基づいて判定する。特に同一業務に属するリーダとそのメンバ、あるいは役割の異なる業務間で、メンタル値の変化を用いて判定する。

これらの評価を行なうために、ストレス管理システム２０に、パーティ（特定の役割を担う個人や集団）の相互関係（例えば、上司と部下との関係や、先行業務グループと後続業務グループ、業務関連グループ等の関係）を記録した関連性情報ＤＢを設ける。この関連性情報ＤＢには、相互に関連性を有するパーティを特定する識別子（利用者コードや業務コード）について、関連性を示す情報が記録されている。

「分布」の場合には、参照パターンＤＢ２４に、標準的なストレス分布のパターンを記録しておく。そして、ストレス管理システム２０の制御部２１は、関連性情報ＤＢにおいて、パーティを構成するメンバ（個人又は集団）を特定する。次に、制御部２１は、各構成メンバのメンタル値を取得し、パーティにおける分布を算出する。そして、制御部２１は、この分布と標準的なストレス分布とを比較し、乖離度（例えば、分布のずれ）を算出する。そして、乖離度が基準値を超えている場合には、制御部２１は「要注意」と判定する。

「類似」の場合には、ストレス管理システム２０の制御部２１は、評価対象業務について、関連性情報ＤＢにおいて、関連性がある類似業務を特定する。そして、特定した業務コードについて、業務管理ＤＢ２３から、既に終了している業務の業務コードを抽出する。次に、制御部２１は、測定情報ＤＢ２５を用いて、過去の類似業務のメンタル値のパターン波形（例えば平均的パターン波形）を算出し、評価対象業務のパターンと比較する。ここで、過去のパターン波形と評価対象業務のパターン波形との乖離度が基準値を超えている場合には、制御部２１は「要注意」と判定する。

「伝搬」の場合には、ストレス管理システム２０の制御部２１は、標準パターン波形よりも高ストレス値（メンタル値やメンタル統計値）を記録しているパーティ（注意パーティ）を特定する。そして、制御部２１は、関連性情報ＤＢを用いて、この注意パーティと関連性がある関連パーティを特定する。関連パーティのメンタル値やメンタル統計値が、注意パーティのメンタル値に遅れて増加する場合には、制御部２１は「要注意」と判定する。

また、「逆転」の場合には、ストレス管理システム２０の制御部２１は、注意パーティのメンタル値（メンタル統計値を含む）と、この注意パーティに関連する関連パーティのメンタル値と取得する。注意パーティと関連パーティのメンタル値の大小関係が、後で逆転する場合には、制御部２１は「要注意」と判定する。

特に、「伝搬」や「逆転」の場合、これら評価タイミングとしては、ミーティングの前後で観測されることが多い。そこで、制御部２１は、メンバのミーティングスケジュールが記録されたスケジュールＤＢからミーティング時期を取得し、このミーティング時期の前後で「伝搬」や「逆転」を評価する。

このような各種パターンにおいて、集団におけるメンタル情報を評価することにより、メンバや組織の状況を把握し、注意喚起することができる。

○ 上記実施形態では、ストレス管理システム２０の制御部２１は、アラートの提示、アドバイスの提示処理を実行する（ステップＳ４−６）。具体的には、リスク評価手段２１３は、連絡先に対してアラートを提示する。ここで、「要注意」は度合い（標準パターンとの乖離度合いや注視パターンとの類似度合いなど）に応じた「危険度」とすることもできる。

○ 上記実施形態では、参照パターンＤＢ２４に、ストレスを評価するための参照パターンデータ２４０を予め登録しておく。この参照パターンには標準パターンや注視パターンが含まれる。これに加えて、業務に問題があった場合、この業務に係わる個人や集団の観測情報を取得し、新たな注視パターンを算出するようにしてもよい。この場合、ストレス管理システム２０に、標準パターンに対して予め定めた許容範囲を記憶させておく。そして、ストレス管理システム２０の制御部２１は、問題が生じた業務情報を取得した場合、この業務に関連するパーティを、業務管理ＤＢ２３を用いて特定する。次に、制御部２１は、このパーティ（個人や集団）の観測情報を測定情報ＤＢ２５から取得する。ここで、制御部２１が、この観測情報において許容範囲を超える波形のパターンを検出した場合、注視パターンとして特定し、参照パターンＤＢ２４に記録する。また、他者に先んじて観測情報に変化が生じる個人や集団を特定して、リスクに対するセンサとして利用することも可能である。これにより、観測情報に基づく経験則から、新たな注視パターンを生成することができる。

○ 上記実施形態では、利用者属性情報記憶手段として機能する利用者管理ＤＢ２２は、ストレス管理システム２０の利用者を管理するための利用者管理レコード２２０を記憶している。利用者管理レコード２２０は、利用者コード、性格コード、感応度に関するデータを含んで構成されている。ここで、個人だけでなく、グループについても性格、感応度を設定するようにしてもよい。この場合、例えば、業務管理ＤＢ２３に、業務管理コードに関連付けて、この業務に属する集団（集合体）の性格コード、感応度を記録しておく。更に、パターン補正ＤＢには、集団の性格コードに関連付けて、測定値や参照パターンを補正するための補正値を記録しておく。この性格コードに対応する補正値や、感応度を用いて、集団のメンタル統計値を補正する。このような集団の性格コード、感応度は、その集団に属する個人の属性（性格コード、感応度）を組み合わせた全体構造パターンにより算出することができる。また、集団の性格コード、感応度は、前出の算出結果とは異なる集団固有の値（性質）を設定することも可能である。これらにより、個人の単なる寄せ集めではなく、集合体になった場合の性格や感応度を考慮して、リスク評価を行なうことができる。

１０…測定装置、１２…業務管理システム、１５…通知端末、１６…制御端末、２０…ストレス管理システム、２１…制御部、２１１…メンタル情報取得手段、２１２…業務情報取得手段、２１３…リスク評価手段、２２…利用者管理ＤＢ、２３…業務管理ＤＢ、２４…参照パターンＤＢ、２５…測定情報ＤＢ。

Claims (6)

1. 利用者のメンタル情報を時系列に記憶する測定情報記憶手段と、
   メンタル情報の推移についての知見である参照パターンを記憶するパターン情報記憶手段と、
   集団で行われる業務及びこの業務に携わる利用者の構成情報を記憶する業務管理情報記憶手段と、
   メンタル情報の測定手段及び出力手段に接続された制御手段とを備えたリスク評価システムであって、
   前記制御手段が、
   前記測定手段から利用者のメンタル情報を取得して前記測定情報記憶手段に登録する手段と、
   前記構成情報に基づき、業務に携わる利用者のメンタル情報の推移を取得する手段と、
   前記パターン情報記憶手段に記録された参照パターンと、前記メンタル情報の推移とを比較する手段と、
   この比較結果に基づいて、前記出力手段に前記業務についてのアラームを出力する手段と
   を備えたことを特徴とするリスク評価システム。
2. 前記構成情報に基づき、業務に携わる利用者のメンタル情報を用いて、集団の統計値を算出する手段と、
   前記パターン情報記憶手段から、前記統計値の推移に係る参照パターンを取得する手段と、
   前記参照パターンと、前記算出した統計値の推移とを比較する手段と、
   この比較結果に基づいて、前記出力手段に業務についてのアラームを出力する手段とを更に備えたことを特徴とする請求項１に記載のリスク評価システム。
3. 前記統計値の推移と、前記業務に携わる利用者のメンタル情報の推移とを比較する手段と、
   この比較結果に基づいて、各利用者についてのアラームを出力する手段を備えたことを特徴とする請求項２に記載のリスク評価システム。
4. 各業務の属性情報を記憶した業務属性情報記憶手段を更に備え、
   前記制御手段が、前記業務の属性情報を取得し、前記属性情報に基づいて比較方法を補正する手段を更に備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のリスク評価システム。
5. 前記制御手段が、
   前記構成情報に基づき利用者のメンタル情報の推移に係る参照パターンを取得する手段と、
   前記メンタル情報の推移と前記参照パターンとを比較する手段と、
   この比較結果に基づいて、利用者についてのアラームを出力する手段とを更に備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のリスク評価システム。
6. 各利用者の属性情報を記憶した利用者属性情報記憶手段を更に備え、
   前記制御手段が、前記利用者の属性情報を取得し、前記属性情報に基づいて比較方法を補正する手段を更に備えたことを特徴とする請求項５に記載のリスク評価システム。

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