JP5530163B2 - Management method and management system for employee behavior - Google Patents

Management method and management system for employee behavior Download PDF

Info

Publication number
JP5530163B2
JP5530163B2 JP2009279058A JP2009279058A JP5530163B2 JP 5530163 B2 JP5530163 B2 JP 5530163B2 JP 2009279058 A JP2009279058 A JP 2009279058A JP 2009279058 A JP2009279058 A JP 2009279058A JP 5530163 B2 JP5530163 B2 JP 5530163B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
employee
behavior
data
database
behavior data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2009279058A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2011123579A (en
Inventor
浩司 新林
Original Assignee
株式会社大和証券グループ本社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社大和証券グループ本社 filed Critical 株式会社大和証券グループ本社
Priority to JP2009279058A priority Critical patent/JP5530163B2/en
Publication of JP2011123579A publication Critical patent/JP2011123579A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5530163B2 publication Critical patent/JP5530163B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Description

本発明は、従業員行動を管理する方法及びシステムに係り、特に、個々人の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処可能とする従業員行動の管理方法及び管理システムに関する。   The present invention relates to a method and system for managing employee behavior, and more particularly, a management method and management system for employee behavior that enables early detection and management of mental health conditions based on individual behavioral characteristics. About.

[従来の技術]
従来の健康管理手法として、従業員の生体情報や勤務情報に基づいて、一般的な正常値と比較して、健康状態を管理、把握する方法がある。
例えば、心の病を発症している従業員に、特有の勤務パターンを定義した判定ルールに基づいて、勤務履歴を判定することで、メンタル面での従業員の健康状態を発見し、管理するものがある(特許文献1:特開2008−242702号公報「メンタルヘルス管理装置」株式会社野村総合研究所)。
[Conventional technology]
As a conventional health management method, there is a method of managing and grasping the health state based on the biometric information and work information of the employee as compared with a normal normal value.
For example, for employees who have a mental illness, the employee's health status is discovered and managed by determining the work history based on a determination rule that defines a specific work pattern. (Patent Document 1: Japanese Patent Laid-Open No. 2008-242702, “Mental Health Management Device”, Nomura Research Institute, Ltd.).

また、被験者の生体データを測定して客観的な心身状態をストレス「大」「小」の2つに分類し、また、被験者へのアンケートを行い、「主観的に良好」「主観的に良好でない」の2つに分類し、4つの分類に基づいて心身状態を判定するものがある(特許文献2:特開平11−169362号公報「心身状態自覚支援装置」日産自動車株式会社)。   In addition, by measuring the biometric data of the subject, the objective mental and physical state is classified into two types of stress “large” and “small”, and a questionnaire to the subject is conducted, and “subjectively good” “subjectively good” There are those that determine the psychosomatic state based on the four classifications (Patent Document 2: Japanese Patent Laid-Open No. 11-169362, “Psychosomatic state awareness support device”, Nissan Motor Co., Ltd.).

特開2008−242702号公報JP 2008-242702 A 特開平11−169362号公報JP 11-169362 A

しかしながら、上記従来の健康状態の管理方法では、心の病の傾向は個々人で異なり、属人的な行動の差異が見られる場合に、標準的な基準値を用いて健康状態を判定していたので、発病者の早期発見が困難になるという問題点があった。   However, in the conventional health condition management method described above, when the tendency of heart disease is different for each individual and there is a difference in personal behavior, the health condition is determined using a standard reference value. As a result, there was a problem that early detection of the affected person became difficult.

本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、個々人特有の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処できる従業員行動の管理方法及び管理システムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a management method and management system for employee behavior that can detect and cope with mental health at an early stage based on individual behavior characteristics. Objective.

上記従来例の問題点を解決するための本発明は、従業員の行動を管理する従業員行動の管理方法であって、ネットワークに接続する管理サーバの制御部が、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力される従業員の行動履歴として、入力装置から入力されたパスワードの入力時間、入力時間間隔、入力エラー回数又は入力エラー出現パターン、若しくは、マウスから入力された従業員のクリック回数である従業員行動データを従業員毎に従業員行動履歴データベースに記憶し、従業員行動履歴データベースから従業員特有の行動特性を抽出して従業員行動特性データベースに記憶し、機器から入力された従業員の行動履歴が従業員行動特性データベースに記憶された対応する従業員の行動特性の範囲内であるか否か判定し、当該行動特性の範囲外であれば、判定内容に応じてアラートメッセージをアラートメッセージデータベースから読み出して行動履歴の従業員に送信することを特徴とする。 Above prior art the present invention for solving the problems is a method of management of employee actions to manage employee behavior, the control unit of the management server connected to the network, the device connected to the network employees If it is an employee terminal , the password input time, input time interval, input error count or input error occurrence pattern entered from the input device, or input from the mouse as the employee action history input from the employee terminal Employee behavior data , which is the number of clicks made by employees, is stored in the employee behavior history database for each employee, and employee-specific behavior characteristics are extracted from the employee behavior history database and stored in the employee behavior characteristics database. The employee behavior history input from the device is within the range of the corresponding employee behavior characteristics stored in the employee behavior characteristics database. Whether judgment, if it is out of range of the behavioral characteristics, and transmits the employee reads behavior history alert messages from the alert message database in accordance with the determination content.

本発明は、上記従業員行動の管理方法において、制御部が、行動範囲外であると判定した場合、従業員行動履歴データベースから当該行動範囲外となった特異行動データを削除すると共に、特異データをアラートデータ関連データベースに記憶することを特徴とする。   In the employee behavior management method, when the control unit determines that the behavior is out of the behavior range, the specific behavior data outside the behavior range is deleted from the employee behavior history database, and the unique data Is stored in an alert data related database.

本発明は、ネットワークに接続する管理サーバを備えた従業員行動の管理システムであって、管理サーバは、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、管理サーバの制御部によって実現される手段として、ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得する従業員行動データ取得手段と、取得された従業員行動データを従業員毎に従業員行動履歴データベースに記憶する行動データ記憶手段と、従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して前記従業員行動特性データベースに記憶する行動特性抽出・記憶手段と、ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の行動特性の適正範囲内か否かを判定し、行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとする特異行動データ判定手段と、判定結果が適正範囲外であれば、アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信するアラート出力手段とを有し、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力される従業員行動データが、入力装置から入力されたパスワードの入力時間、入力時間間隔、入力エラー回数又は入力エラー出現パターンであることを特徴とする。
また、本発明は、上記管理システムにおいて、上記の従業員行動データの代わりに、マウスから入力された従業員のクリック回数を従業員行動データとすることを特徴とする。
また、本発明は、上記管理システムにおいて、上記の従業員行動データの代わりに、撮影装置から入力され、笑顔認識機能により認識された従業員の笑顔回数を従業員行動データとすることを特徴とする。
また、本発明は、上記管理システムにおいて、上記の従業員行動データの代わりに、撮影装置から入力された従業員の離席時間、離席回数を従業員行動データとすることを特徴とする。
また、本発明は、上記管理システムにおいて、上記従業員端末の代わりに、ネットワークに構内交換機を介して接続する機器に電話機を用い、上記の従業員行動データの代わりに、電話機の呼び出し時間、呼び出し回数、通話時間を従業員行動データとすることを特徴とする。
また、本発明は、上記管理システムにおいて、上記従業員端末の代わりに、ネットワークに構内交換機を介して接続する機器に電話機を用い、上記の従業員行動データの代わりに、電話機が音声のトーンを解析して感情を数値化する機能を備える場合に、電話機から取得され、電話機で数値化された数値データを従業員行動データとすることを特徴とする。
また、本発明は、上記管理システムにおいて、上記の従業員行動データの代わりに、撮影装置から入力され、笑顔認識機能により判定された受話前の笑顔判定の結果を従業員行動データとし、当該笑顔判定の結果を表示出力することを特徴とする。
The present invention is an employee behavior management system including a management server connected to a network, the management server storing employee behavior data as behavior history information, and behavior for each employee. An employee behavior characteristic database for storing characteristic information and an alert message database for storing alert messages. As a means realized by the control unit of the management server, an employee input from a device connected to a network is provided. Employee behavior data acquisition means for acquiring employee behavior data, behavior data storage means for storing the acquired employee behavior data in the employee behavior history database for each employee, and for each employee from the employee behavior history database Load employee behavior data, calculate the appropriate range of behavioral characteristics for each employee, and A behavior characteristic extraction / storage means for extracting a behavior characteristic peculiar to the employee and storing it in the employee behavior characteristic database, and whether or not the employee behavior data input from the network is within an appropriate range of the behavior characteristic of the employee. If the judgment result is outside the proper range of the behavioral characteristics, the specific behavior data judging means which uses the employee behavior data as the special behavior data, and if the judgment result is outside the proper range, the alert message is read from the alert message database, possess an alert output means for transmitting to the addressed employees, if devices connected to a network is an employee terminal, employee behavior data inputted from the employee terminal, the input of the input from the input device password It is a time, an input time interval, an input error frequency, or an input error appearance pattern .
Further, the present invention is characterized in that, in the management system, instead of the employee behavior data, employee click data input from a mouse is used as employee behavior data.
Further, the present invention is characterized in that, in the above management system, instead of the above employee behavior data, the number of smiles of the employee input from the photographing device and recognized by the smile recognition function is used as the employee behavior data. To do.
Further, the present invention is characterized in that, in the management system, instead of the employee behavior data described above, the employee's away time and the number of times of leaving that are input from the photographing apparatus are used as the employee behavior data.
In the management system, a telephone is used as a device connected to a network via a private branch exchange instead of the employee terminal, and the telephone call time, the call is used instead of the employee behavior data. The number of times and the call time are used as employee behavior data.
In the management system, a telephone is used as a device connected to a network via a private branch exchange instead of the employee terminal, and the telephone sets a voice tone instead of the employee behavior data. In the case of providing a function for analyzing and digitizing emotions, numeric data obtained from a telephone and digitized by the telephone is used as employee behavior data.
Further, in the management system, instead of the employee behavior data, the smile determination result before receiving that is input from the imaging device and determined by the smile recognition function is used as the employee behavior data, and the smile The determination result is displayed and output.

本発明は、上記管理システムにおいて、アラートに関連する情報を記憶するアラートデータ関連データベースを有し、特異行動データ判定手段で行動特性の適正範囲外と判定された場合に、特異行動データを従業員行動履歴データベースから削除すると共に、当該特異行動データをアラートデータ関連データベースに記憶する特異行動データ除外・記憶手段を備えることを特徴とする。   The present invention has an alert data related database for storing information related to alerts in the above management system, and when the specific behavior data determining means determines that the behavior characteristics are out of the proper range, the specific behavior data is stored as an employee. In addition to deleting from the action history database, the unique action data excluding and storing means for storing the specific action data in the alert data related database is provided.

本発明は、上記管理システムにおいて、特異行動データ判定手段が、複数種類の従業員行動データについて従業員毎で複数種類毎の行動特性の適正範囲内であるか否かを判定するものであり、複数種類の従業員行動データについて適正範囲外と判定された特異行動データと適正範囲との乖離度合いの値を演算し、当該値を合計して総合判定レベルを求める総合判定手段を有し、アラート出力手段が、総合判定レベルに応じたアラートメッセージを当該従業員宛に送信することを特徴とする。   In the above management system, the present invention is for determining whether or not the specific behavior data determination means is within an appropriate range of behavior characteristics for each of the plurality of types of employee behavior data for each of the employees, Comprehensive judgment means that calculates the value of the degree of divergence between the specific behavior data determined to be out of the appropriate range and the appropriate range for multiple types of employee behavior data, and sums the values to obtain a comprehensive judgment level. The output means transmits an alert message corresponding to the comprehensive determination level to the employee.

本発明は、上記管理システムにおいて、従業員行動特性データベースには、従業員毎にアラートメッセージの送付先が従業員本人のアドレスと関係者のアドレスが記憶されており、アラートメッセージデータベースには、従業員本人向けのアラートメッセージと関係者向けのアラートメッセージとを記憶しておき、アラート出力手段が、従業員行動特性データベースから従業員本人のアドレスと関係者のアドレスを読み込み、アラートメッセージデータベースから従業員本人向けのアラートメッセージと関係者向けのアラートメッセージとを読み込み、従業員本人のアドレスに従業員本人向けのアラートメッセージを、関係者のアドレスに関係者向けのアラートメッセージを送信することを特徴とする。   According to the present invention, in the management system, the employee behavior characteristic database stores the address of the employee himself / herself and the address of the person concerned for each employee, and the alert message database stores the employee message. The alert message for the employee and the alert message for the related person are stored, and the alert output means reads the address of the employee and the address of the related person from the employee behavior characteristic database, and the employee from the alert message database. Read alert message for person and alert message for related person, send alert message for employee to address of employee and send alert message for related person to address of person .

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力される従業員行動データ、生体データ測定装置から入力された従業員の生体データを含めることを特徴とする。 The present invention, in the management system, if devices connected to a network is an employee terminal, employee behavior data inputted from the employee terminal, the biometric data of the employee that is entered from the biometric data measuring device It is characterized by including .

本発明は、上記管理システムにおいて、ネットワークに接続する機器、従業員の入退室を管理する入退室情報読取装置に接続し、勤怠管理を行う入退室サーバを含め従業員行動データに入退室サーバから入力される従業員の入退室情報を含めることを特徴とする。 The present invention, in the management system, the equipment connected to the network, connected to the entry and exit information reading apparatus for managing entrance and exit of employees, including entry and exit server for time management, entering and leaving the employee behavior data and wherein the inclusion of entry and exit information of employees that will be input from the server.

本発明によれば、ネットワークに接続する管理サーバの制御部が、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力される従業員の行動履歴として、入力装置から入力されたパスワードの入力時間、入力時間間隔、入力エラー回数又は入力エラー出現パターン、若しくは、マウスから入力された従業員のクリック回数である従業員行動データを従業員毎に従業員行動履歴データベースに記憶し、従業員行動履歴データベースから従業員特有の行動特性を抽出して従業員行動特性データベースに記憶し、機器から入力された従業員の行動履歴が従業員行動特性データベースに記憶された対応する従業員の行動特性の範囲内であるか否か判定し、当該行動特性の範囲外であれば、判定内容に応じてアラートメッセージをアラートメッセージデータベースから読み出して行動履歴の従業員に送信する従業員の行動を管理する従業員行動の管理方法としているので、従業員個々人特有の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処できる効果がある。 According to the present invention, when the device connected to the network is an employee terminal, the control unit of the management server connected to the network is input from the input device as the employee action history input from the employee terminal. The password entry time, input time interval, input error count or input error appearance pattern, or employee action data that is the number of clicks of the employee input from the mouse is stored in the employee action history database for each employee. , Employee-specific behavior characteristics are extracted from the employee behavior history database and stored in the employee behavior characteristics database, and the corresponding employee whose employee behavior history input from the device is stored in the employee behavior characteristics database If it is out of the range of the behavior characteristics, and if it is out of the range of the behavior characteristics, the alert message according to the determination content It is an employee behavior management method that manages employee behavior that is read from the alert message database and sent to employees in the behavior history, so that the mental health status can be improved early based on the behavioral characteristics unique to each employee. There is an effect that can be discovered and dealt with.

本発明によれば、管理サーバが、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、従業員行動データ取得手段が、ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得し、行動データ記憶手段が、取得された従業員行動データを従業員毎に従業員行動履歴データベースに記憶し、行動特性抽出・記憶手段が、従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して前記従業員行動特性データベースに記憶し、特異行動データ判定手段が、ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の行動特性の適正範囲内か否かを判定し、行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとし、アラート出力手段が、判定結果が適正範囲外であれば、アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信し、ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、従業員端末から入力される従業員行動データが、入力装置から入力されたパスワードの入力時間、入力時間間隔、入力エラー回数又は入力エラー出現パターンである管理システムとしているので、従業員個々人特有の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処できる効果がある。
According to the present invention, the management server stores an employee behavior history database that stores employee behavior data as behavior history information, an employee behavior characteristic database that stores information on behavior characteristics for each employee, and an alert message. The employee behavior data acquisition means acquires employee behavior data of an employee input from a device connected to the network, and the behavior data storage means acquires the acquired employee behavior data. Is stored in the employee behavior history database for each employee, and behavior characteristic extraction / storage means reads employee behavior data for each employee from the employee behavior history database, and sets the appropriate range of behavior characteristics for each employee. The behavior characteristic peculiar to the employee is calculated and stored in the employee behavior characteristic database. , Determine whether the employee behavior data input from the network is within the appropriate range of the behavioral characteristics of the employee, and if it is outside the proper range of the behavioral characteristics, the employee behavior data is regarded as specific behavior data and an alert is output If the determination result is out of the proper range, the alert message is read from the alert message database, transmitted to the employee, and input from the employee terminal when the device connected to the network is the employee terminal. Employee management data is a management system that is the input time, input time interval, input error frequency, or input error occurrence pattern of passwords input from the input device. It has the effect of being able to detect and deal with the health condition at the early stage.

本発明の実施の形態に係る従業員行動の管理システムの構成概略図である。1 is a schematic configuration diagram of an employee behavior management system according to an embodiment of the present invention. 処理手段の概要を示す図である。It is a figure which shows the outline | summary of a processing means. 特異行動データ判定処理のフローチャートである。It is a flowchart of specific action data determination processing. 総合判定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a comprehensive determination process. 入退室状況を示す図である。It is a figure which shows the entrance / exit situation.

本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
(1)実施の形態の概要
本発明の実施の形態に係る従業員行動の管理方法は、従業員毎の行動履歴を記憶し、当該行動履歴から従業員毎に従業員特有の行動特性を抽出し、抽出した行動特性と従業員の行動データとを比較し、行動特性の適正範囲を外れていれば、特異行動データとして検出し、アラートメッセージを当該従業員と関係者に送信するものであり、従業員個々人の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処可能とするものである。
Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(1) Outline of Embodiment An employee behavior management method according to an embodiment of the present invention stores an action history for each employee, and extracts an employee-specific action characteristic for each employee from the action history. The extracted behavioral characteristics and employee behavior data are compared, and if the behavioral characteristics are outside the appropriate range, they are detected as specific behavior data, and an alert message is sent to the employee and related parties. Based on the behavioral characteristics of individual employees, mental health conditions can be discovered and dealt with early.

(2)本システム:図1
本発明の実施の形態に係る従業員行動の管理システム(本システム)について図1を参照しながら説明する。図1は、本発明の実施の形態に係る従業員行動の管理システムの構成概略図である。
本システムは、図1に示すように、管理サーバ1と、従業員端末2と、ネットワーク3と、IP(Internet Protocol)電話22と、構内交換機23と、入退出情報読取装置24と、入退出サーバ25とから基本的に構成されている。
(2) This system: Fig. 1
An employee behavior management system (this system) according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an employee behavior management system according to an embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, this system includes a management server 1, an employee terminal 2, a network 3, an IP (Internet Protocol) telephone 22, a private branch exchange 23, an entry / exit information reader 24, and an entry / exit. The server 25 is basically configured.

尚、図を簡略化するために、各装置を1台ずつしか描画していないが、従業員端末2、IP電話22は複数台ネットワーク3に接続されるものであり、入退出情報読取装置24も入退出ゲートの数に応じて複数台ネットワーク3に接続されるものである。   In order to simplify the drawing, only one device is drawn, but the employee terminal 2 and the IP phone 22 are connected to a plurality of networks 3, and the entry / exit information reading device 24 is shown. Are also connected to the plurality of networks 3 according to the number of entry / exit gates.

(3)本システムの各部
[管理サーバ1]
管理サーバ1は、従業員の行動履歴を記憶し、従業員の行動特性を抽出して記憶し、行動特性に対する行動履歴が特異行動か否かを判定し、特異行動であればアラート出力するサーバである。
管理サーバ1は、コンピュータで構成されており、具体的には、制御部11と、記憶部12と、インタフェース部13と、従業員行動履歴DB(データベース)15と、従業員行動特性DB16と、アラートメッセージDB17と、アラートデータ関連DB18とを基本的に備えている。
(3) Each part of this system [Management server 1]
The management server 1 stores an employee's behavior history, extracts and stores employee behavior characteristics, determines whether or not the behavior history for the behavior characteristics is unique behavior, and outputs an alert if the behavior behavior is unique It is.
The management server 1 is configured by a computer. Specifically, the control unit 11, the storage unit 12, the interface unit 13, an employee behavior history DB (database) 15, an employee behavior characteristic DB 16, An alert message DB 17 and an alert data related DB 18 are basically provided.

制御部11は、記憶部12に記憶されている処理プログラムを読み込み、後述する各種処理手段を実現する。
記憶部12は、処理プログラム、処理に必要なデータ等を記憶する。
インタフェース部13は、ネットワーク3に接続する。
The control part 11 reads the processing program memorize | stored in the memory | storage part 12, and implement | achieves the various process means mentioned later.
The storage unit 12 stores a processing program, data necessary for processing, and the like.
The interface unit 13 is connected to the network 3.

[従業員行動履歴DB15]
従業員行動履歴DB15は、従業員端末2、IP電話22、入退室情報読取装置24から取得された従業員の行動履歴情報を日時データと共に従業員毎(従業員ID毎)に記憶する。
具体的には、行動履歴情報として、キーボードによるログインパスワード等の入力状況、マウスのクリック状況、センサ搭載のマウス検出の脈拍、体温等の生体データの状況、Webカメラによる笑顔回数、離席状況等が従業員行動履歴DB15に記憶される。
[Employee Behavior History DB15]
The employee action history DB 15 stores employee action history information acquired from the employee terminal 2, the IP phone 22, and the entrance / exit information reading device 24 for each employee (for each employee ID) together with date / time data.
Specifically, as action history information, input status such as a login password using a keyboard, mouse click status, sensor-detected mouse detection pulse, biometric data status such as body temperature, number of smiles using a Web camera, absence status, etc. Is stored in the employee behavior history DB 15.

[従業員行動特性DB16]
従業員行動特性DB16は、従業員行動履歴DB15に記憶された従業員の行動履歴情報から抽出された従業員特有(固有)の行動特性の情報(行動特性情報)を従業員ID毎に記憶する。また、当該従業員IDに対応付けてアラートメッセージの送付先のアドレスを記憶しておく。ここで、アラートメッセージの送付先のアドレスは、従業員本人だけでなく、関係者(上司等)のアドレスも対応付けて記憶することができる。
[Employee behavior characteristic DB16]
The employee behavior characteristic DB 16 stores employee-specific (unique) behavior characteristic information (behavior characteristic information) extracted from the employee behavior history information stored in the employee behavior history DB 15 for each employee ID. . Further, the address of the alert message destination is stored in association with the employee ID. Here, the address to which the alert message is sent can be stored in association with not only the employee himself / herself, but also the addresses of the parties concerned (such as a boss).

[アラートメッセージDB17]
アラートメッセージDB17は、従業員の行動特性の適正範囲を超える行動(特異行動)を行った従業員と関係者(管理者、上司等)に提供するアラートメッセージを記憶する。アラートメッセージは、具体的には健康状態に関するメッセージである。尚、アラートメッセージは、特異行動の判定レベルに応じた内容で記憶し、また、従業員用と関係者用では異なる内容で記憶してもよい。
[Alert Message DB17]
The alert message DB 17 stores an alert message to be provided to employees who have performed an action (specific action) that exceeds the appropriate range of the employee's behavior characteristics and related parties (such as managers and supervisors). The alert message is specifically a message related to a health condition. Note that the alert message may be stored with contents corresponding to the determination level of the specific action, and may be stored with different contents for the employee and the person concerned.

[アラートデータ関連DB18]
アラートデータ関連DB18は、アラートの対象になった特異行動のデータを従業員ID毎に記憶する。アラートデータ関連DB18に記憶された従業員の特異行動のデータは、メンタルヘルス医へ提供される資料となるものである。
[Alert data related DB18]
The alert data related DB 18 stores the data of the specific behavior that is the target of the alert for each employee ID. The data on the specific behavior of the employee stored in the alert data related DB 18 is data provided to the mental health physician.

[従業員端末2]
従業員端末2は、コンピュータで構成され、本体21aとして制御部、記憶部、インタフェース部、表示部、入力部を備え、インタフェース部にはマウス21b、カメラ21c、表示部等の外部接続装置が接続されると共にネットワーク3にも接続されている。そして、従業員端末2の役割は、従業員の行動履歴情報を入力する。
本体21aの制御部11が、マウス21b、カメラ21cから入力された信号及びデータについて該当する処理プログラムを動作させて処理を行う。具体的処理は、後述する。
[Employee terminal 2]
The employee terminal 2 includes a computer, and includes a control unit, a storage unit, an interface unit, a display unit, and an input unit as a main body 21a, and external connection devices such as a mouse 21b, a camera 21c, and a display unit are connected to the interface unit. And connected to the network 3. And the role of the employee terminal 2 inputs the employee's action history information.
The control unit 11 of the main body 21a performs processing by operating a corresponding processing program on signals and data input from the mouse 21b and the camera 21c. Specific processing will be described later.

[マウス21b]
マウス21bは、通常のマウスでもよいが、従業員の行動履歴情報を取得するには、毛細管脈流、温度、湿度等の各センサを搭載したPCマウスであれば、脈拍、体温、指先湿度等の生体データを測定することができる。
[Mouse 21b]
The mouse 21b may be a normal mouse. However, in order to acquire employee behavior history information, a pulse, body temperature, fingertip humidity, etc., can be used if it is a PC mouse equipped with sensors such as capillary pulsation, temperature, and humidity. The biometric data can be measured.

本体21aの制御部は、このように測定された生体データを行動履歴情報として管理サーバ1に送信する。管理サーバ1は、行動履歴情報を従業員行動履歴DB15に記憶し、それらデータに基づきストレスを判定する。   The control unit of the main body 21a transmits the biological data measured in this way to the management server 1 as action history information. Management server 1 memorizes action history information in employee action history DB15, and judges stress based on those data.

また、本体21aの制御部は、マウス21bでのクリック数をカウントし、管理サーバ1に送信する。管理サーバ1は、特定期間における当該従業員個人の平均的なクリック数に比べて多い場合には、ストレスがあると判定する。   The control unit of the main body 21 a counts the number of clicks with the mouse 21 b and transmits it to the management server 1. The management server 1 determines that there is stress when it is larger than the average number of clicks of the individual employee in the specific period.

[カメラ21c]
カメラ21cは、従業員端末2の操作者(従業員)を撮影するWebカメラである。
本体21aの制御部は、当該カメラ21cで従業員の笑顔認識を行い、笑顔回数を測定して管理サーバ1に送信する。管理サーバ1は、受信した笑顔回数が通常の当該従業員の平均的な笑顔回数に比べて、笑顔回数が少ない場合は、従業員にストレスがあると判定する。
[Camera 21c]
The camera 21c is a Web camera that photographs an operator (employee) of the employee terminal 2.
The control unit of the main body 21a recognizes the smile of the employee with the camera 21c, measures the number of smiles, and transmits it to the management server 1. The management server 1 determines that the employee is stressed when the number of smiles received is smaller than the average number of smiles of the employee in question.

また、本体21aの制御部は、カメラ21cを用いて従業員の離席時間、離席回数を測定し、管理サーバ1に送信する。管理サーバ1は、当該従業員の平均的な離席時間、離席回数に比べて、離席時間が長い場合、離席回数が多い場合はストレスがあると判定する。   Further, the control unit of the main body 21 a measures the employee's leaving time and the number of times of leaving using the camera 21 c and transmits the measured time to the management server 1. The management server 1 determines that there is stress when the absence time is longer than the average leaving time and the number of leaving times of the employee and when the number of leaving times is large.

[コールセンター業務への応用]
次に、カメラ21cを利用したコールセンター業務への応用について説明する。
コールセンターに従事する従業員の従業員端末2には、上述の笑顔認識のソフトウェアが搭載されており、受け持つ電話の着信音(着信信号)により当該ソフトウェアが起動して撮影し、従業員の受話前の笑顔判定を行い、表示画面上に、笑顔が作れているか否かのサインを表示し、その判定結果を管理サーバ1に送信する。管理サーバ1では、オペレータの笑顔対応状況を関係者が容易に把握できるようになっている。
[Application to call center operations]
Next, application to call center operations using the camera 21c will be described.
The employee terminal 2 of the employee who is engaged in the call center is equipped with the above-mentioned smile recognition software. The software is activated and photographed by the ringtone (incoming signal) of the phone he / she is receiving, before the employee's reception The smile is determined, a sign indicating whether a smile is made is displayed on the display screen, and the determination result is transmitted to the management server 1. In the management server 1, the related person can easily grasp the situation of the smile response of the operator.

また、上記サインは、従業員端末2の表示部に表示するのではなく、本体21aに接続した表示ランプに、笑顔の時は青ランプを表示し、笑顔でない時は赤ランプを表示するようにしてもよい。
つまり、青ランプ表示の時は、受話準備が完了していることを表示喚起し、赤ランプ表示の時は、受話準備が整っていないことを表示喚起するものである。
The sign is not displayed on the display unit of the employee terminal 2, but a blue lamp is displayed on the display lamp connected to the main body 21a when smiling and a red lamp is displayed when not smiling. May be.
That is, when the blue lamp is displayed, it is indicated that the preparation for reception is complete, and when the red lamp is displayed, it is indicated that the preparation for reception is not complete.

管理サーバ1は、従業員端末2から送信される受話前の笑顔判定結果に基づき、コールセンター勤務中のオペレータの笑顔の状況を統計的に管理し、勤務時間経過に伴って笑顔が作れなくなる兆候を分析・把握して、関係者に対してメンタルヘルス管理用のアラートを表示出力する。   The management server 1 statistically manages the smile status of the operator who is working at the call center based on the smile determination result before the reception transmitted from the employee terminal 2, and displays a sign that the smile cannot be made as the working hours elapse. Analyze and understand, and display and output alerts for mental health management to related parties.

また、カメラをIP電話22に一体的に形成し、IP電話22内で笑顔認識のプログラムが動作して、IP電話22の表面に青と赤のランプが点灯するようにし、構内交換機23を介して笑顔判定結果のデータがネットワーク3に出力され、更に、ネットワーク3から笑顔判定結果データが管理サーバ1に出力されるようにしてもよい。   Also, a camera is formed integrally with the IP phone 22, and a smile recognition program operates in the IP phone 22 so that blue and red lamps are lit on the surface of the IP phone 22, via the private branch exchange 23. The smile determination result data may be output to the network 3, and the smile determination result data may be output from the network 3 to the management server 1.

その他の利用方法として、笑顔作りのトレーニングツールとして、コール待機中に用いることができる。そのトレーニングによって、オペレータが自然な笑顔を作り出すことができるようになるものである。   As another use method, it can be used as a training tool for making a smile while waiting for a call. The training will allow the operator to create a natural smile.

[IP電話22]
IP電話22は、従業員のディスク上に設置され、デジタル構内交換機23に接続している。
また、IP電話22は、音声のトーンを解析する機能を備える電話とし、解析によって感情を数値として取得し、当該数値データを構内交換機23に送信し、構内交換機23は、その数値データを管理サーバ1に送信する。
管理サーバ1は、音声による感情の数値データから当該従業員の平均的な数値データと比較してストレス状況を判定するようにしてもよい。
[IP phone 22]
The IP phone 22 is installed on the employee's disk and is connected to the digital private branch exchange 23.
The IP telephone 22 is a telephone having a function of analyzing voice tones, acquires emotions as numerical values by analysis, and transmits the numerical data to the private branch exchange 23. The private branch exchange 23 transmits the numerical data to the management server. 1 to send.
The management server 1 may determine the stress situation by comparing the average numerical data of the employee from the numerical numerical data of emotions by voice.

[構内交換機23]
構内交換機23は、IP電話22毎の呼び出し時間、呼び出し回数、通話時間を計測しており、それらの数値を、ネットワーク3を介して管理サーバ1に出力している。
管理サーバ1は、構内交換機23からの呼び出し時間、呼び出し回数、通話時間を取得して、従業員の通常の(平均的な)呼び出し時間に比べて長い場合、通常の呼び出し回数に比べて多い場合、通常の通話時間に比べて長い場合に、ストレスがあると判定する。
[Private Branch Exchange 23]
The private branch exchange 23 measures the call time, the number of calls, and the call time for each IP phone 22 and outputs these values to the management server 1 via the network 3.
The management server 1 acquires the call time, the number of calls, and the call time from the private branch exchange 23, and is longer than the normal (average) call time of the employee, or more than the normal number of calls If it is longer than the normal call time, it is determined that there is stress.

[入退室情報読取装置24]
入退室情報読取装置24は、従業員の入退室を管理しており、従業員ID(識別子)と入退室時間を入退室情報として入退室サーバ25に出力する。
[Entry / exit information reader 24]
The entry / exit information reading device 24 manages entry / exit of employees, and outputs the employee ID (identifier) and the entry / exit time to the entry / exit server 25 as entry / exit information.

[入退室サーバ25]
入退室サーバ25は、入退室情報読取装置24からの入退室情報を受信し、勤怠管理に利用すると共に、入退室情報を管理サーバ1に送信する。
管理サーバ1は、入退室情報を受信すると、それを基に従業員の行動を解析し、通常の範囲内の行動か否かを判定する。入退室情報を利用した処理は後述する。
[Entrance / exit server 25]
The entry / exit server 25 receives the entry / exit information from the entry / exit information reading device 24, uses it for attendance management, and transmits the entry / exit information to the management server 1.
When the management server 1 receives the entry / exit information, the management server 1 analyzes the behavior of the employee based on the information, and determines whether the behavior is within the normal range. Processing using the entry / exit information will be described later.

(4)処理手段:図2
次に、本システムにおける管理サーバ1の制御部11で実現される処理手段について説明する。
管理サーバ1の記憶部12に記憶された処理プログラムが制御部11に読み込まれて実現される処理手段について図2を参照しながら説明する。図2は、処理手段の概要を示す図である。
処理手段としては、従業員行動データ取得手段111と、行動データ記憶手段112と、行動特性抽出・記憶手段113と、特異行動データ判定手段114と、総合判定手段115と、アラート出力手段116と、特異行動データ除外・記憶手段117等がある。
(4) Processing means: FIG.
Next, processing means realized by the control unit 11 of the management server 1 in this system will be described.
Processing means realized by reading the processing program stored in the storage unit 12 of the management server 1 into the control unit 11 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram showing an outline of the processing means.
As processing means, employee behavior data acquisition means 111, behavior data storage means 112, behavior characteristic extraction / storage means 113, specific behavior data judgment means 114, comprehensive judgment means 115, alert output means 116, There are specific behavior data exclusion / storage means 117 and the like.

[従業員行動データ取得手段111]
従業員行動データ取得手段111は、ネットワーク3からインタフェース部13を介して入力された従業員行動データを取得し、行動データ記憶手段112に出力する。
[Employee Behavior Data Acquisition Unit 111]
The employee behavior data acquisition unit 111 acquires employee behavior data input from the network 3 via the interface unit 13 and outputs it to the behavior data storage unit 112.

[行動データ記憶手段112]
行動データ記憶手段112は、従業員行動データ取得手段111から入力された行動データを日時データと共に従業員ID毎に従業員行動履歴DB15に記憶する。
[Behavior data storage means 112]
The behavior data storage unit 112 stores the behavior data input from the employee behavior data acquisition unit 111 together with the date / time data in the employee behavior history DB 15 for each employee ID.

[行動特性抽出・記憶手段113]
行動特性抽出・記憶手段113は、従業員行動履歴DB15から従業員ID毎に行動データを読み込み、その従業員特有の行動特性を抽出し、従業員行動特性データとして従業員行動特性DB16に記憶する。行動特異を抽出する具体的処理は後述する。
[Behavioral characteristic extraction / storage means 113]
The behavior characteristic extraction / storage means 113 reads the behavior data for each employee ID from the employee behavior history DB 15, extracts the behavior characteristics peculiar to the employee, and stores them in the employee behavior characteristics DB 16 as employee behavior characteristic data. . Specific processing for extracting the behavior specific will be described later.

[特異行動データ判定手段114]
特異行動データ判定手段114は、従業員行動履歴DB15から従業員本人の行動履歴データを読み込み、当該行動履歴データが従業員行動特性DB16に記憶された従業員本人の行動特性データと比較して適正範囲内か否かを判定する。当該判定は、複数種類の行動履歴データについて為される。
そして、特異行動データ判定手段114は、適正範囲内でなければ(適正範囲外であれば)、特異行動データを総合判定手段115に出力する。
[Unique Behavior Data Determination Unit 114]
The unique behavior data determination unit 114 reads the behavior history data of the employee himself / herself from the employee behavior history DB 15 and compares the behavior history data with the behavior property data of the employee himself / herself stored in the employee behavior characteristics DB 16. It is determined whether it is within the range. This determination is made for a plurality of types of action history data.
Then, the unique behavior data determination unit 114 outputs the unique behavior data to the comprehensive determination unit 115 if it is not within the appropriate range (if it is outside the proper range).

[総合判定手段115]
総合判定手段115は、特異行動データ判定出力114からの複数種類の特異行動データを入力し、総合的判定を行う。
総合判定は、特異行動データ判定手段114からの特異行動データと行動特性データとの乖離度を数値化し、数値合計の点数によって総合判定レベルを決定し、当該レベルに応じてアラート出力が必要か否か、アラートのレベル、アラートメッセージの内容、送付先に上司を含めるか否か等が判定されるものである。
[Comprehensive determination means 115]
The comprehensive determination unit 115 inputs a plurality of types of specific behavior data from the specific behavior data determination output 114 and performs a comprehensive determination.
In the comprehensive determination, the degree of divergence between the specific behavior data and the behavior characteristic data from the specific behavior data determination means 114 is quantified, the total determination level is determined by the total number of points, and whether alert output is necessary according to the level. It is determined whether the alert level, the content of the alert message, whether or not to include the supervisor in the destination, and the like.

[アラート出力手段116]
アラート出力手段116は、総合判定手段115から総合判定結果を入力し、当該総合判定結果に対応したアラートメッセージを読み取り、当該従業員の送付アドレスを従業員行動特性DB16から読み取り、インタフェース部13を介して従業員端末2に送信する。尚、従業員行動特性DB16には、従業員の送付アドレスだけでなく、関係する上司の送付アドレスも記憶されており、総合判定の判定結果内容(レベル)に応じて従業員本人のみ、従業員本人と上司にアラートメッセージを送信する。
[Alert output means 116]
The alert output unit 116 inputs the comprehensive determination result from the comprehensive determination unit 115, reads an alert message corresponding to the comprehensive determination result, reads the employee's sending address from the employee behavior characteristic DB 16, and passes through the interface unit 13. To the employee terminal 2. The employee behavior characteristic DB 16 stores not only the sending address of the employee but also the sending address of the related boss, and only the employee himself / herself, depending on the judgment result content (level) of the comprehensive judgment Send alert messages to you and your boss.

[特異行動データ除外・記憶手段117]
特異行動データ除外・記憶手段117は、特異行動データ判定手段114で特異行動データと判定されたデータを、従業員行動履歴DB15に残しておくと、従業員行動特性DB16にその影響が含まれることになるため、従業員行動履歴DB15から特異行動データを取り除くと共に、アラートデータ関連DB18にその特異行動データを移動して従業員IDに対応付けて記憶する。アラートデータ関連DB18の特異行動データの蓄積は、メンタルヘルス医への相談材料となるものである。
[Unique Behavior Data Exclusion / Storage Unit 117]
When the behavior data exclusion / storage unit 117 leaves the data determined as the specific behavior data by the specific behavior data determination unit 114 in the employee behavior history DB 15, the impact is included in the employee behavior characteristic DB 16. Therefore, the specific action data is removed from the employee action history DB 15 and the specific action data is moved to the alert data related DB 18 and stored in association with the employee ID. Accumulation of peculiar behavior data in the alert data related DB 18 serves as a consultation material to a mental health doctor.

[その他の処理手段]
上記以外のその他の処理手段について説明する。
従業員端末2にアラートメッセージが送信された場合、当該アラートメッセージに対して従業員が何らかの反論コメントを記入すると、当該反論コメントをアラートデータ関連DB18の当該従業員IDに対する特異行動データに対応付けて記憶する手段を設けてもよい。この手段によって、アラートメッセージに対応した従業員の反論コメントを関連付けてアラートデータ関連DB18に記憶できるため、より適正なアドバイスをメンタルヘルス医から得ることが可能となる。
[Other processing means]
Other processing means other than the above will be described.
When an alert message is transmitted to the employee terminal 2, when an employee enters some objection comment for the alert message, the objection comment is associated with the specific action data for the employee ID in the alert data related DB 18. Means for storing may be provided. By this means, the employee's objection comment corresponding to the alert message can be associated and stored in the alert data related DB 18, so that more appropriate advice can be obtained from the mental health doctor.

また、スケジューラソフトウェアと連動し、従業員の予定に会議等が登録されている場合に、当該会議等の時間帯における従業員の行動データを予め除外する手段を設けてもよい。この手段により、従業員に疑義が生じるデータを予め除外でき、従業員の適正な行動特性を得ることができる。   In addition, when a meeting or the like is registered in the employee's schedule in conjunction with the scheduler software, means for excluding employee behavior data in the time zone of the meeting or the like may be provided in advance. By this means, it is possible to exclude in advance data that causes doubt about the employee, and to obtain appropriate behavioral characteristics of the employee.

[その他のDB]
従業員行動履歴DB15を、曜日毎に行動履歴情報を記憶して、従業員行動特性DB16も曜日毎に行動特性を抽出するようにしてもよい。
また、従業員行動履歴DB15を、「休日明け1日目DB」「休日明け2日目DB」「休日明け3日目DB」のように休日明けの第何日目毎に行動履歴情報を記憶して、従業員行動特性DB16も休日明けの第何日目毎に行動特性を抽出するようにしてもよい。
[Other DB]
The employee behavior history DB 15 may store behavior history information for each day of the week, and the employee behavior characteristic DB 16 may also extract the behavior characteristics for each day of the week.
Also, the employee behavior history DB 15 stores behavior history information for every day after the holiday, such as “day 1 DB after holiday”, “day 2 DB after holiday”, and “day 3 DB after holiday”. The employee behavior characteristic DB 16 may also extract the behavior characteristics every day after the holiday.

(5)具体的処理内容
[従業員行動データ取得処理]
従業員行動データ取得手段111は、従業員行動データを従業員端末2、IP電話22又は入退室情報読取装置24から取得する。
例えば、従業員端末2のキーボードから日々入力されるログインパスワードの入力行動値(入力時間、入力エラー回数)を従業員行動データ取得手段111が取得する。
(5) Specific processing content [Employee behavior data acquisition processing]
The employee behavior data acquisition unit 111 acquires employee behavior data from the employee terminal 2, the IP phone 22, or the entrance / exit information reading device 24.
For example, the employee behavior data acquisition unit 111 acquires an input behavior value (input time, number of input errors) of a login password that is input from the keyboard of the employee terminal 2 every day.

[例1:入力時間間隔]
例えば、パスワード文字列の1文字毎の入力時間間隔を測定する。
パスワードが「SHINBAYASHI」の場合、例えば、「S−H」の入力間隔が0.1秒、「H−I」の入力間隔が0.2秒、「I−N」の入力間隔が0.1秒、「N−B」の入力間隔が0.1秒、「B−A」の入力間隔が0.1秒、「A−Y」の入力間隔が0.1秒、「Y−A」の入力間隔が0.3秒、「A−S」の入力間隔が0.1秒、「S−H」の入力間隔が0.1秒、「H−I」の入力間隔が0.2秒であるとすると、全文字の入力所要時間1.4秒、文字入力の時間間隔0.1〜0.4秒、振れ幅0.3秒(0.4−0.1)、文字入力の時間間隔最大0.4秒等を測定する。
[Example 1: Input time interval]
For example, the input time interval for each character of the password character string is measured.
When the password is “SHINBAYASHI”, for example, the input interval of “SH” is 0.1 seconds, the input interval of “HI” is 0.2 seconds, and the input interval of “IN” is 0.1. Second, the input interval of “NB” is 0.1 second, the input interval of “BA” is 0.1 second, the input interval of “A−Y” is 0.1 second, and “YA”. The input interval is 0.3 seconds, the “AS” input interval is 0.1 seconds, the “SH” input interval is 0.1 seconds, and the “HI” input interval is 0.2 seconds. If there is, the input required time of all characters is 1.4 seconds, the character input time interval is 0.1 to 0.4 seconds, the swing width is 0.3 seconds (0.4-0.1), the character input time interval Measure up to 0.4 seconds.

[例2:エラー出現パターン]
例えば、エラー出現パターンの記録を活用する。
パスワードの入力エラー計測では、頻出するエラーパターンを平常として記録し、平常時とは異なるパターンを入力した場合を異常値として判定するために活用するものである。
例えば、「Y−A」、「B−A」等の連続キー入力でのエラーを検出し、頻出するエラーパターン(平常時のエラーパターン)として記録しておく。つまり、左小指の入力エラーが日頃から見られるものである。
よって、平常時のエラーパターン以外の文字列入力でエラーが出現した場合に、平常時のエラーパターンとは異なるとしてアラートを出力するようにしてもよい。
[Example 2: Error appearance pattern]
For example, the recording of error appearance patterns is utilized.
In password input error measurement, a frequently occurring error pattern is recorded as normal, and a case where a pattern different from normal is input is used as an abnormal value.
For example, an error in continuous key input such as “Y-A” or “BA” is detected and recorded as a frequently occurring error pattern (normal error pattern). In other words, the input error of the left little finger is usually seen.
Therefore, when an error appears when a character string other than the normal error pattern is input, an alert may be output as different from the normal error pattern.

[行動データ記憶処理]
行動データ記憶手段113は、従業員の行動データ(過去のデータ)を属人毎(従業員ID毎)に従業員行動履歴DB15に記憶する。
例えば、従業員Aのログインパスワードの入力時間は、1回目:5秒、2回目:3秒、3回目:2秒、4回目:5秒…、また、入力エラー回数は、1回目:0回、2回目:1回、3回目:1回、4回目:0回…、のように記憶する。
[Behavior data storage processing]
The behavior data storage means 113 stores employee behavior data (past data) in the employee behavior history DB 15 for each belonging person (each employee ID).
For example, the login time for employee A's login password is 1st: 5 seconds, 2nd: 3 seconds, 3rd: 2 seconds, 4th: 5 seconds, and the number of input errors is 1st: 0 Second time: 1 time, 3rd time: 1 time, 4th time: 0 times, etc.

[行動特性抽出・記憶処理]
行動特性抽出・記憶手段113は、特定期間単位で従業員の行動データを従業員行動履歴DB15から抽出して、行動特性を従業員行動特性DB16に記憶する。
例えば、1ヶ月単位で、上記ログインパスワードの入力時間を抽出すると、従業員Aの入力時間:2〜5秒、入力エラー回数:0〜1回となり、従業員行動特性DB16に記憶される。
[Behavioral characteristic extraction / memory processing]
The behavior characteristic extraction / storage means 113 extracts employee behavior data from the employee behavior history DB 15 for each specific period, and stores the behavior characteristics in the employee behavior characteristic DB 16.
For example, when the input time of the login password is extracted in units of one month, the input time of employee A is 2 to 5 seconds and the number of input errors is 0 to 1 and is stored in the employee behavior characteristic DB 16.

[例3:入力時間]
また、ログインパスワードの入力時間において、1〜4回目がそれぞれ5,3,2,5秒の場合、平均値及び幅は、平均値(秒/回数):3.75秒、幅:±1.75秒であり、最頻値と振れ幅は、5秒±3秒であり、中央値は、5秒と3秒の間の4秒を中心とし、±2秒を分散値として計算し、2シグマまで適正幅として、行動特性を従業員行動特性DB16に記憶する。
[Example 3: Input time]
In addition, in the login password input time, when the first to fourth times are 5, 3, 2, and 5 seconds, respectively, the average value and width are average value (second / number of times): 3.75 seconds, and width: ± 1. It is 75 seconds, the mode and the amplitude are 5 seconds ± 3 seconds, and the median is calculated as a variance value with ± 2 seconds centered on 4 seconds between 5 seconds and 3 seconds. The behavior characteristic is stored in the employee behavior characteristic DB 16 as an appropriate range up to sigma.

[特異行動データ判定処理:図3]
特異行動データ判定手段114は、行動データと行動特性とを比較し、特異行動データを検出する。
特異行動データ判定手段114の処理動作について図3を参照しながら説明する。図3は、特異行動データ判定処理のフローチャートである。
特異行動データ判定手段114は、図3に示すように、行動データを入力し(S1)、行動データと行動特性データとを比較する(S2)。
[Unique behavior data determination processing: FIG. 3]
The specific behavior data determination unit 114 compares the behavior data with the behavior characteristics and detects the specific behavior data.
The processing operation of the specific behavior data determination unit 114 will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart of the specific behavior data determination process.
As shown in FIG. 3, the specific behavior data determination unit 114 inputs behavior data (S1), and compares the behavior data with the behavior characteristic data (S2).

そして、特異行動データ判定手段114は、行動データが行動特性の適正範囲内か否かを判定し(S3)、適正範囲内であれば(Yesの場合)、処理を終了し、適正範囲内でなければ(Noの場合)、つまり適正範囲外であれば、行動データを特異データとして検出し(S4)、処理を終了する。   Then, the specific behavior data determination unit 114 determines whether or not the behavior data is within the appropriate range of the behavior characteristics (S3). If the behavior data is within the proper range (in the case of Yes), the process is terminated and within the proper range. If not (in the case of No), that is, if it is outside the proper range, the action data is detected as specific data (S4), and the process is terminated.

例えば、従業員Aのログインパスワードの入力時間が8秒であると、当該従業員の特性としては入力時間:2〜5秒が適正範囲であるため、8秒は特異行動データとして検出される。   For example, if the input time of the login password of the employee A is 8 seconds, since the input time: 2 to 5 seconds is an appropriate range as the characteristics of the employee, 8 seconds is detected as specific action data.

[総合判定処理:図4]
総合判定手段115は、従業員Aのログインパスワードの適正入力時間:2〜5秒に対して特異行動データとしての入力時間8秒についてアラートの程度を判定し、アラート出力手段116に判定結果を出力する。
[Comprehensive judgment processing: FIG. 4]
Comprehensive determination means 115 determines the degree of alert for an input time of 8 seconds as specific action data for an appropriate input time of employee A's login password: 2 to 5 seconds, and outputs the determination result to alert output means 116 To do.

総合判定手段115の処理動作について図4を参照しながら説明する。図4は、総合判定処理のフローチャートである。
総合判定手段115は、図4に示すように、特異行動データ判定手段114で判定された特異データと行動特性データとの乖離度合いを数値化する(S11)。
そして、総合判定手段115は、全ての特異データについて乖離度合いを数値化したか否かを判定し(S12)、まだ数値化していなければ(Noの場合)、処理S11に戻る。
The processing operation of the comprehensive determination unit 115 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a flowchart of the comprehensive determination process.
As shown in FIG. 4, the comprehensive determination unit 115 quantifies the degree of divergence between the specific data determined by the specific behavior data determination unit 114 and the behavior characteristic data (S11).
Then, the comprehensive determination unit 115 determines whether or not the divergence degree is digitized for all the unique data (S12), and if not yet digitized (in the case of No), returns to the process S11.

全ての特異データについて乖離度合いを数値化したならば(Yesの場合)、全ての特異データについての数値を合計する(S13)。当該合計処理において、特異データによって重み付けを行って調整するようにしてもよい。
そして、総合判定手段115は、数値合計の点数によって総合判定レベルを検出し(S14)、処理を終了する。
If the divergence degree is digitized for all the unique data (in the case of Yes), the numerical values for all the unique data are summed (S13). In the total processing, adjustment may be performed by weighting with specific data.
Then, the comprehensive determination unit 115 detects the comprehensive determination level based on the total number of numerical values (S14), and ends the process.

数値合計の点数に対応する総合判定レベルをテーブル等で記憶し、当該テーブルを用いて総合判定レベルを検出する。また、演算式を用いて、数値合計の点数から総合判定レベルを算出してもよい。   The overall judgment level corresponding to the total number of numerical values is stored in a table or the like, and the overall judgment level is detected using the table. Moreover, you may calculate a comprehensive determination level from the score of a numerical sum using an arithmetic expression.

[アラート出力処理]
アラート出力手段116は、総合判定手段115から判定結果を入力すると、判定結果のレベルに応じてアラートメッセージDB17から対応するアラートメッセージを読み出し、従業員A、若しくは従業員Aと関係者Bの送付アドレスに送信する。
例えば、従業員A本人向けメッセージとして「一度、気分転換しませんか?」等、関係者(上司等)B向けメッセージとして「従業員Aさんについて、普段の行動と異なるので、注視、ケアをお願いします。」等となる。
[Alert output processing]
When the determination result is input from the comprehensive determination unit 115, the alert output unit 116 reads out the corresponding alert message from the alert message DB 17 according to the level of the determination result, and the delivery address of the employee A or the employee A and the related party B Send to.
For example, as a message for employee A, “Would you like to change your mood once?”, As a message for related persons (bosses, etc.) B “Because employee A is different from his usual behavior, please pay attention and care. ”.

特異行動データ除外・記憶手段117が、従業員Aのログインパスワード入力時間:8秒の特異行動データを従業員行動履歴DB15から除外し、当該特異行動データをアラート関連DB18に従業員AのIDに対応付けて記憶する。   The unique action data exclusion / storage means 117 excludes the employee A's login password input time: 8 seconds of unique action data from the employee action history DB 15 and stores the unique action data in the alert-related DB 18 as the employee A ID. Store in association with each other.

(6)入退室情報を利用した処理:図5
次に、入退室情報を利用した処理について図5を参照しながら説明する。図5は、入退室状況を示す図である。
図5では、「職場に入室してから次に離席するまでの時間」と、「離席してから次に入室するまでの時間」を示しており、個人の行動パターンをグループ化(集団分け、クラスター分析)したものである。
(6) Processing using entry / exit information: FIG.
Next, processing using the entrance / exit information will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram showing an entrance / exit situation.
Fig. 5 shows the "time from entering the workplace to the next leaving" and "time from leaving the next to entering the room", grouping individual behavior patterns (group Divided and cluster analysis).

図5において、職場に入室1時間後に離席して、1時間程度経過後に入室した点のグループを「会議」グループとし、職場に入室1時間後に離席して、10分経過後に入室した点のグループを「トイレ」グループとする。そして、「会議」グループは判定対象から除外し、「トイレ」グループも職場に入室1時間後に離席して、10分経過後に入室している状況であれば問題ないが、「トイレ」グループが図5の左方向、上方向に移動するようなことになれば、「要注意」と判定され、更に、職場に入室10分後に離席して、10分経過後に入室した点を特異行動データと認識し、当該点が増えるようであれば「要注意」と判定されるようになっている。   In FIG. 5, the group that leaves the office 1 hour after entering the office and enters the room after about 1 hour is called a “conference” group, leaves the office 1 hour after entering the office, and enters the room after 10 minutes. Is a “toilet” group. The “meeting” group is excluded from the judgment, and the “toilet” group is also allowed to leave the office 1 hour after entering the workplace and enter the room after 10 minutes. If it moves to the left or upward in FIG. 5, it is judged as “Needs Care”, and further, the point of entering the workplace 10 minutes after entering the workplace and entering the room after 10 minutes has passed is the specific action data. If the number of points increases, it is determined as “Needs attention”.

(7)実施の形態の効果
メンタル面での健康状態を、従業員個人特有の行動パターンを把握して、属人ベースで判定することで、適切に早期にメンタル面での病を発見でき、従業員の労務管理を容易に行うことができる効果がある。
(7) Effects of the embodiment The mental health condition can be found at an early stage appropriately by grasping the behavior patterns peculiar to each individual employee and judging on the basis of the individual. There is an effect that the labor management of the employee can be easily performed.

本発明は、個々人の行動特性に基づいてメンタル面での健康状態を早期に発見して対処できる従業員行動の管理方法及び管理システムに好適である。   INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is suitable for a management method and management system for employee behavior that can detect and cope with a mental health condition at an early stage based on individual behavior characteristics.

1…管理サーバ、 2…従業員端末、 3…ネットワーク、 11…制御部、 12…記憶部、 13…インタフェース部、 15…従業員行動履歴DB、 16…従業員行動特性DB、 17…アラートメッセージDB、 18…アラートデータ関連DB、 22…IP電話、 23…構内交換機、 24…入退出情報読取装置、 25…入退出サーバ、 111…従業員行動データ取得手段、 112…行動データ記憶手段、 113…行動特性抽出・記憶手段、 114…特異行動データ判定手段、 115…総合判定手段、 116…アラート出力手段、 117…特異行動データ除外・記憶手段   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Management server, 2 ... Employee terminal, 3 ... Network, 11 ... Control part, 12 ... Memory | storage part, 13 ... Interface part, 15 ... Employee action history DB, 16 ... Employee action characteristic DB, 17 ... Alert message DB, 18 ... DB related to alert data, 22 ... IP phone, 23 ... Private branch exchange, 24 ... Entry / exit information reader, 25 ... Entry / exit server, 111 ... Employee action data acquisition means, 112 ... Action data storage means, 113 ... behavioral characteristic extraction / storage means, 114 ... specific action data determination means, 115 ... overall determination means, 116 ... alert output means, 117 ... specific action data exclusion / storage means

Claims (14)

従業員の行動を管理する従業員行動の管理方法であって、
ネットワークに接続する管理サーバの制御部が、前記ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力される従業員の行動履歴として、入力装置から入力されたパスワードの入力時間、入力時間間隔、入力エラー回数又は入力エラー出現パターン、若しくは、マウスから入力された従業員のクリック回数である従業員行動データを従業員毎に従業員行動履歴データベースに記憶し、前記従業員行動履歴データベースから従業員特有の行動特性を抽出して従業員行動特性データベースに記憶し、前記機器から入力された従業員の行動履歴が前記従業員行動特性データベースに記憶された対応する従業員の行動特性の範囲内であるか否か判定し、当該行動特性の範囲外であれば、判定内容に応じてアラートメッセージをアラートメッセージデータベースから読み出して前記行動履歴の従業員に送信することを特徴とする従業員行動の管理方法。
A method for managing employee behavior for managing employee behavior,
When the device connected to the network is an employee terminal, the control unit of the management server connected to the network inputs the password input from the input device as the employee action history input from the employee terminal. Employee behavior data , which is time, input time interval, input error count or input error appearance pattern, or employee click count input from a mouse, is stored in the employee behavior history database for each employee, and the employee Employee-specific behavior characteristics are extracted from the behavior history database and stored in the employee behavior characteristics database, and the employee behavior history input from the device is stored in the employee behavior characteristics database. It is determined whether it is within the range of the behavior characteristic, and if it is out of the range of the behavior characteristic, the alert message is determined according to the determination content. Managing employee behavior and transmits to the employee of the action history reads di from the alert message database.
制御部が、行動範囲外であると判定した場合、従業員行動履歴データベースから当該行動範囲外となった特異行動データを削除すると共に、前記特異データをアラートデータ関連データベースに記憶することを特徴とする請求項1記載の従業員行動の管理方法。   When it is determined that the control unit is out of the action range, the specific action data outside the action range is deleted from the employee action history database, and the specific data is stored in the alert data related database. The employee behavior management method according to claim 1. ネットワークに接続する管理サーバを備えた従業員行動の管理システムであって、
前記管理サーバは、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、
前記管理サーバの制御部によって実現される手段として、前記ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得する従業員行動データ取得手段と、
前記取得された従業員行動データを従業員毎に前記従業員行動履歴データベースに記憶する行動データ記憶手段と、
前記従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して前記従業員行動特性データベースに記憶する行動特性抽出・記憶手段と、
前記ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の前記行動特性の適正範囲内か否かを判定し、前記行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとする特異行動データ判定手段と、
前記判定結果が前記適正範囲外であれば、前記アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信するアラート出力手段とを有し、
前記ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力される従業員行動データが、入力装置から入力されたパスワードの入力時間、入力時間間隔、入力エラー回数又は入力エラー出現パターンであることを特徴とする管理システム。
An employee behavior management system having a management server connected to a network,
The management server includes an employee behavior history database that stores employee behavior data as behavior history information, an employee behavior characteristic database that stores information on behavior characteristics for each employee, and an alert message database that stores alert messages. Have
As means realized by the control unit of the management server, employee behavior data acquisition means for acquiring employee behavior data input from an apparatus connected to the network;
Action data storage means for storing the acquired employee action data in the employee action history database for each employee;
Read employee behavior data for each employee from the employee behavior history database, calculate an appropriate range of behavior characteristics for each employee, and extract behavior characteristics specific to the employee to the employee behavior characteristics database. Action characteristic extraction / storage means for storing;
It is determined whether the employee behavior data input from the network is within the appropriate range of the behavior characteristics of the employee. If the employee behavior data is outside the proper range of the behavior characteristics, the employee behavior data is set as specific behavior data. Anomalous behavior data judging means;
If the determination result is the appropriate range, it reads an alert message from the alert message database, possess an alert output means for transmitting to the addressed to the employee,
When the device connected to the network is an employee terminal, the employee behavior data input from the employee terminal is the password input time, input time interval, input error count or input error input from the input device. A management system characterized by an appearance pattern .
ネットワークに接続する管理サーバを備えた従業員行動の管理システムであって、An employee behavior management system having a management server connected to a network,
前記管理サーバは、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、The management server includes an employee behavior history database that stores employee behavior data as behavior history information, an employee behavior characteristic database that stores information on behavior characteristics for each employee, and an alert message database that stores alert messages. Have
前記管理サーバの制御部によって実現される手段として、前記ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得する従業員行動データ取得手段と、As means realized by the control unit of the management server, employee behavior data acquisition means for acquiring employee behavior data input from an apparatus connected to the network;
前記取得された従業員行動データを従業員毎に前記従業員行動履歴データベースに記憶する行動データ記憶手段と、Action data storage means for storing the acquired employee action data in the employee action history database for each employee;
前記従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して前記従業員行動特性データベースに記憶する行動特性抽出・記憶手段と、Read employee behavior data for each employee from the employee behavior history database, calculate an appropriate range of behavior characteristics for each employee, and extract behavior characteristics specific to the employee to the employee behavior characteristics database. Action characteristic extraction / storage means for storing;
前記ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の前記行動特性の適正範囲内か否かを判定し、前記行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとする特異行動データ判定手段と、It is determined whether the employee behavior data input from the network is within the appropriate range of the behavior characteristics of the employee. If the employee behavior data is outside the proper range of the behavior characteristics, the employee behavior data is set as specific behavior data. Anomalous behavior data judging means;
前記判定結果が前記適正範囲外であれば、前記アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信するアラート出力手段とを有し、If the determination result is outside the appropriate range, the alert message is read from the alert message database, and has an alert output means for sending to the employee,
前記ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力された従業員行動データが、マウスから入力された従業員のクリック回数であることを特徴とする管理システム。When the device connected to the network is an employee terminal, the employee behavior data input from the employee terminal is the number of clicks of the employee input from the mouse.
ネットワークに接続する管理サーバを備えた従業員行動の管理システムであって、An employee behavior management system having a management server connected to a network,
前記管理サーバは、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、The management server includes an employee behavior history database that stores employee behavior data as behavior history information, an employee behavior characteristic database that stores information on behavior characteristics for each employee, and an alert message database that stores alert messages. Have
前記管理サーバの制御部によって実現される手段として、前記ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得する従業員行動データ取得手段と、As means realized by the control unit of the management server, employee behavior data acquisition means for acquiring employee behavior data input from an apparatus connected to the network;
前記取得された従業員行動データを従業員毎に前記従業員行動履歴データベースに記憶する行動データ記憶手段と、Action data storage means for storing the acquired employee action data in the employee action history database for each employee;
前記従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して前記従業員行動特性データベースに記憶する行動特性抽出・記憶手段と、Read employee behavior data for each employee from the employee behavior history database, calculate an appropriate range of behavior characteristics for each employee, and extract behavior characteristics specific to the employee to the employee behavior characteristics database. Action characteristic extraction / storage means for storing;
前記ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の前記行動特性の適正範囲内か否かを判定し、前記行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとする特異行動データ判定手段と、It is determined whether the employee behavior data input from the network is within the appropriate range of the behavior characteristics of the employee. If the employee behavior data is outside the proper range of the behavior characteristics, the employee behavior data is set as specific behavior data. Anomalous behavior data judging means;
前記判定結果が前記適正範囲外であれば、前記アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信するアラート出力手段とを有し、If the determination result is outside the appropriate range, the alert message is read from the alert message database, and has an alert output means for sending to the employee,
前記ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力された従業員行動データが、撮影装置から入力され、笑顔認識機能により認識された従業員の笑顔回数であることを特徴とする管理システム。When the device connected to the network is an employee terminal, the employee behavior data input from the employee terminal is the number of smiles of the employee input from the photographing device and recognized by the smile recognition function. Management system characterized by
ネットワークに接続する管理サーバを備えた従業員行動の管理システムであって、An employee behavior management system having a management server connected to a network,
前記管理サーバは、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、The management server includes an employee behavior history database that stores employee behavior data as behavior history information, an employee behavior characteristic database that stores information on behavior characteristics for each employee, and an alert message database that stores alert messages. Have
前記管理サーバの制御部によって実現される手段として、前記ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得する従業員行動データ取得手段と、As means realized by the control unit of the management server, employee behavior data acquisition means for acquiring employee behavior data input from an apparatus connected to the network;
前記取得された従業員行動データを従業員毎に前記従業員行動履歴データベースに記憶する行動データ記憶手段と、Action data storage means for storing the acquired employee action data in the employee action history database for each employee;
前記従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して前記従業員行動特性データベースに記憶する行動特性抽出・記憶手段と、Read employee behavior data for each employee from the employee behavior history database, calculate an appropriate range of behavior characteristics for each employee, and extract behavior characteristics specific to the employee to the employee behavior characteristics database. Action characteristic extraction / storage means for storing;
前記ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の前記行動特性の適正範囲内か否かを判定し、前記行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとする特異行動データ判定手段と、It is determined whether the employee behavior data input from the network is within the appropriate range of the behavior characteristics of the employee. If the employee behavior data is outside the proper range of the behavior characteristics, the employee behavior data is set as specific behavior data. Anomalous behavior data judging means;
前記判定結果が前記適正範囲外であれば、前記アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信するアラート出力手段とを有し、If the determination result is outside the appropriate range, the alert message is read from the alert message database, and has an alert output means for sending to the employee,
前記ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力された従業員行動データが、撮影装置から入力された従業員の離席時間、離席回数であることを特徴とする管理システム。When the device connected to the network is an employee terminal, the employee behavior data input from the employee terminal is the employee's leave time and the number of leave times input from the imaging device. Management system.
ネットワークに接続する管理サーバを備えた従業員行動の管理システムであって、An employee behavior management system having a management server connected to a network,
前記管理サーバは、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、The management server includes an employee behavior history database that stores employee behavior data as behavior history information, an employee behavior characteristic database that stores information on behavior characteristics for each employee, and an alert message database that stores alert messages. Have
前記管理サーバの制御部によって実現される手段として、前記ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得する従業員行動データ取得手段と、As means realized by the control unit of the management server, employee behavior data acquisition means for acquiring employee behavior data input from an apparatus connected to the network;
前記取得された従業員行動データを従業員毎に前記従業員行動履歴データベースに記憶する行動データ記憶手段と、Action data storage means for storing the acquired employee action data in the employee action history database for each employee;
前記従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して前記従業員行動特性データベースに記憶する行動特性抽出・記憶手段と、Read employee behavior data for each employee from the employee behavior history database, calculate an appropriate range of behavior characteristics for each employee, and extract behavior characteristics specific to the employee to the employee behavior characteristics database. Action characteristic extraction / storage means for storing;
前記ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の前記行動特性の適正範囲内か否かを判定し、前記行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとする特異行動データ判定手段と、It is determined whether the employee behavior data input from the network is within the appropriate range of the behavior characteristics of the employee. If the employee behavior data is outside the proper range of the behavior characteristics, the employee behavior data is set as specific behavior data. Anomalous behavior data judging means;
前記判定結果が前記適正範囲外であれば、前記アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信するアラート出力手段とを有し、If the determination result is outside the appropriate range, the alert message is read from the alert message database, and has an alert output means for sending to the employee,
前記ネットワークに構内交換機を介して接続する機器が電話機である場合に、前記構内交換機から取得される従業員行動データが、前記電話機の呼び出し時間、呼び出し回数、通話時間であることを特徴とする管理システム。When the device connected to the network via a private branch exchange is a telephone, employee behavior data acquired from the private branch exchange is the call time, the number of calls, and the call time of the telephone system.
ネットワークに接続する管理サーバを備えた従業員行動の管理システムであって、An employee behavior management system having a management server connected to a network,
前記管理サーバは、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、The management server includes an employee behavior history database that stores employee behavior data as behavior history information, an employee behavior characteristic database that stores information on behavior characteristics for each employee, and an alert message database that stores alert messages. Have
前記管理サーバの制御部によって実現される手段として、前記ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得する従業員行動データ取得手段と、As means realized by the control unit of the management server, employee behavior data acquisition means for acquiring employee behavior data input from an apparatus connected to the network;
前記取得された従業員行動データを従業員毎に前記従業員行動履歴データベースに記憶する行動データ記憶手段と、Action data storage means for storing the acquired employee action data in the employee action history database for each employee;
前記従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して前記従業員行動特性データベースに記憶する行動特性抽出・記憶手段と、Read employee behavior data for each employee from the employee behavior history database, calculate an appropriate range of behavior characteristics for each employee, and extract behavior characteristics specific to the employee to the employee behavior characteristics database. Action characteristic extraction / storage means for storing;
前記ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の前記行動特性の適正範囲内か否かを判定し、前記行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとする特異行動データ判定手段と、It is determined whether the employee behavior data input from the network is within the appropriate range of the behavior characteristics of the employee. If the employee behavior data is outside the proper range of the behavior characteristics, the employee behavior data is set as specific behavior data. Anomalous behavior data judging means;
前記判定結果が前記適正範囲外であれば、前記アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信するアラート出力手段とを有し、If the determination result is outside the appropriate range, the alert message is read from the alert message database, and has an alert output means for sending to the employee,
前記ネットワークに構内交換機を介して接続する機器が電話機であって、当該電話機が音声のトーンを解析して感情を数値化する機能を備える場合に、前記電話機から取得される従業員行動データが、前記電話機で数値化された数値データであることを特徴とする管理システム。If the device connected to the network via a private branch exchange is a telephone, and the telephone has a function of analyzing voice tones and digitizing emotions, employee behavior data acquired from the telephone is The management system is numeric data digitized by the telephone.
ネットワークに接続する管理サーバを備えた従業員行動の管理システムであって、An employee behavior management system having a management server connected to a network,
前記管理サーバは、従業員行動データを行動履歴情報として記憶する従業員行動履歴データベースと、従業員毎の行動特性の情報を記憶する従業員行動特性データベースと、アラートメッセージを記憶するアラートメッセージデータベースとを有し、The management server includes an employee behavior history database that stores employee behavior data as behavior history information, an employee behavior characteristic database that stores information on behavior characteristics for each employee, and an alert message database that stores alert messages. Have
前記管理サーバの制御部によって実現される手段として、前記ネットワークに接続する機器から入力された従業員の従業員行動データを取得する従業員行動データ取得手段と、As means realized by the control unit of the management server, employee behavior data acquisition means for acquiring employee behavior data input from an apparatus connected to the network;
前記取得された従業員行動データを従業員毎に前記従業員行動履歴データベースに記憶する行動データ記憶手段と、Action data storage means for storing the acquired employee action data in the employee action history database for each employee;
前記従業員行動履歴データベースから従業員毎に従業員行動データを読み込み、当該従業員毎に行動特性の適正範囲を演算して当該従業員特有の行動特性を抽出して前記従業員行動特性データベースに記憶する行動特性抽出・記憶手段と、Read employee behavior data for each employee from the employee behavior history database, calculate an appropriate range of behavior characteristics for each employee, and extract behavior characteristics specific to the employee to the employee behavior characteristics database. Action characteristic extraction / storage means for storing;
前記ネットワークから入力された従業員行動データが当該従業員の前記行動特性の適正範囲内か否かを判定し、前記行動特性の適正範囲外であれば当該従業員行動データを特異行動データとする特異行動データ判定手段と、It is determined whether the employee behavior data input from the network is within the appropriate range of the behavior characteristics of the employee. If the employee behavior data is outside the proper range of the behavior characteristics, the employee behavior data is set as specific behavior data. Anomalous behavior data judging means;
前記判定結果が前記適正範囲外であれば、前記アラートメッセージデータベースからアラートメッセージを読み込み、当該従業員宛に送信するアラート出力手段とを有し、If the determination result is outside the appropriate range, the alert message is read from the alert message database, and has an alert output means for sending to the employee,
前記ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力される従業員行動データが、撮影装置から入力され、笑顔認識機能により判定された受話前の笑顔判定の結果であり、当該笑顔判定の結果を表示出力することを特徴とする管理システム。When the device connected to the network is an employee terminal, employee behavior data input from the employee terminal is input from the photographing device, and the result of smile determination before reception determined by the smile recognition function A management system characterized in that the result of smile determination is displayed and output.
アラートに関連する情報を記憶するアラートデータ関連データベースを有し、
特異行動データ判定手段で行動特性の適正範囲外と判定された場合に、特異行動データを従業員行動履歴データベースから削除すると共に、当該特異行動データを前記アラートデータ関連データベースに記憶する特異行動データ除外・記憶手段を備えることを特徴とする請求項3乃至9のいずれか記載の管理システム。
An alert data related database for storing information related to alerts;
When the specific behavior data determining means determines that the behavior characteristic is outside the proper range, the specific behavior data is deleted from the employee behavior history database and the specific behavior data is stored in the alert data related database. The management system according to any one of claims 3 to 9 , further comprising a storage unit.
特異行動データ判定手段は、複数種類の従業員行動データについて従業員毎で前記複数種類毎の行動特性の適正範囲内であるか否かを判定するものであり、
複数種類の従業員行動データについて前記適正範囲外と判定された特異行動データと前記適正範囲との乖離度合いの値を演算し、前記値を合計して総合判定レベルを求める総合判定手段を有し、
アラート出力手段は、前記総合判定レベルに応じたアラートメッセージを当該従業員宛に送信することを特徴とする請求項3乃至10のいずれか記載の管理システム。
The specific behavior data determination means is for determining whether or not a plurality of types of employee behavior data is within an appropriate range of behavior characteristics for each of the plurality of types for each employee,
Comprehensive determination means for calculating a value of the degree of divergence between the specific behavior data determined to be out of the appropriate range and the appropriate range for a plurality of types of employee behavior data and summing the values to obtain a comprehensive determination level ,
Alert output means, management system according to any one of claims 3 to 10, characterized in that transmitting the alert message in accordance with the comprehensive judgment level addressed to the employees.
従業員行動特性データベースには、従業員毎にアラートメッセージの送付先が従業員本人のアドレスと関係者のアドレスが記憶されており、
アラートメッセージデータベースには、従業員本人向けのアラートメッセージと関係者向けのアラートメッセージとを記憶しておき、
アラート出力手段は、前記従業員行動特性データベースから従業員本人のアドレスと関係者のアドレスを読み込み、前記アラートメッセージデータベースから従業員本人向けのアラートメッセージと関係者向けのアラートメッセージとを読み込み、前記従業員本人のアドレスに前記従業員本人向けのアラートメッセージを、前記関係者のアドレスに前記関係者向けのアラートメッセージを送信することを特徴とする請求項3乃至11のいずれか記載の管理システム。
In the employee behavior characteristic database, the address of the employee himself / herself and the address of the person concerned are stored for each employee.
The alert message database stores alert messages for employees and alert messages for stakeholders,
The alert output means reads the address of the employee himself / herself and the address of the person concerned from the employee behavior characteristic database, reads the alert message for the employee himself / herself and the alert message for the person concerned from the alert message database, and The management system according to any one of claims 3 to 11 , wherein an alert message for the employee himself / herself is transmitted to an address of the employee and an alert message for the participant is transmitted to an address of the participant.
ネットワークに接続する機器が従業員端末である場合に、前記従業員端末から入力される従業員行動データ、生体データ測定装置から入力された従業員の生体データを含めることを特徴とする請求項3乃至12のいずれか記載の管理システム。 Claim the equipment to be connected to the network when an employee terminal, employee behavior data inputted from the employee terminal, and wherein the inclusion of biometric data of the employee that is entered from the biometric data measuring device The management system according to any one of 3 to 12 . ネットワークに接続する機器、従業員の入退室を管理する入退室情報読取装置に接続し、勤怠管理を行う入退室サーバを含め従業員行動データに前記入退室サーバから入力される従業員の入退室情報を含めることを特徴とする請求項3乃至13のいずれか記載の管理システム。 The equipment connected to the network, connected to the entry and exit information reading apparatus for managing entrance and exit of employees, including entry and exit server for time management, employee behavior employees that are entered from the entering-leaving server data management system according to any one of claims 3 to 13, characterized in that inclusion of entry and exit information.
JP2009279058A 2009-12-09 2009-12-09 Management method and management system for employee behavior Expired - Fee Related JP5530163B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009279058A JP5530163B2 (en) 2009-12-09 2009-12-09 Management method and management system for employee behavior

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009279058A JP5530163B2 (en) 2009-12-09 2009-12-09 Management method and management system for employee behavior

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2011123579A JP2011123579A (en) 2011-06-23
JP5530163B2 true JP5530163B2 (en) 2014-06-25

Family

ID=44287437

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009279058A Expired - Fee Related JP5530163B2 (en) 2009-12-09 2009-12-09 Management method and management system for employee behavior

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5530163B2 (en)

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9710788B2 (en) 2011-07-05 2017-07-18 Saudi Arabian Oil Company Computer mouse system and associated, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
US9492120B2 (en) 2011-07-05 2016-11-15 Saudi Arabian Oil Company Workstation for monitoring and improving health and productivity of employees
US9962083B2 (en) 2011-07-05 2018-05-08 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving biomechanical health of employees
US9526455B2 (en) 2011-07-05 2016-12-27 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
US9844344B2 (en) 2011-07-05 2017-12-19 Saudi Arabian Oil Company Systems and method to monitor health of employee when positioned in association with a workstation
US10307104B2 (en) 2011-07-05 2019-06-04 Saudi Arabian Oil Company Chair pad system and associated, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
AU2012279038B2 (en) 2011-07-05 2015-09-24 Saudi Arabian Oil Company Floor mat system and associated, computer medium and computer-implemented methods for monitoring and improving health and productivity of employees
JP2013130944A (en) * 2011-12-20 2013-07-04 Terumo Corp Employee management device, employee management system and employee management method
US20150024358A1 (en) * 2012-03-05 2015-01-22 Tokyo Institute Of Technology Stress assessment device, stress assessment method and recording medium
JP6369754B2 (en) * 2013-11-21 2018-08-08 パナソニックIpマネジメント株式会社 Home probability calculation method, server device, and home probability calculation system
US9722472B2 (en) 2013-12-11 2017-08-01 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and computer-implemented methods for harvesting human energy in the workplace
JP6189259B2 (en) * 2014-01-21 2017-08-30 日通システム株式会社 Labor management system, labor management method, and labor management program
JP6556436B2 (en) * 2014-09-22 2019-08-07 株式会社日立システムズ Work management device, emotion analysis terminal, work management program, and work management method
US9889311B2 (en) 2015-12-04 2018-02-13 Saudi Arabian Oil Company Systems, protective casings for smartphones, and associated methods to enhance use of an automated external defibrillator (AED) device
US10475351B2 (en) 2015-12-04 2019-11-12 Saudi Arabian Oil Company Systems, computer medium and methods for management training systems
US10642955B2 (en) 2015-12-04 2020-05-05 Saudi Arabian Oil Company Devices, methods, and computer medium to provide real time 3D visualization bio-feedback
JP2017107512A (en) * 2015-12-11 2017-06-15 富士通株式会社 Risk calculation method, risk calculation program and risk calculation device
US10628770B2 (en) 2015-12-14 2020-04-21 Saudi Arabian Oil Company Systems and methods for acquiring and employing resiliency data for leadership development
JP6588862B2 (en) * 2016-05-19 2019-10-09 テクマトリックス株式会社 Customer service system, operator skill judgment method and operator skill judgment program
JP6772927B2 (en) * 2017-03-28 2020-10-21 沖電気工業株式会社 Information processing equipment, information processing programs and information processing methods
JP6680267B2 (en) * 2017-06-02 2020-04-15 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 Information processing apparatus and information processing program
WO2019030851A1 (en) * 2017-08-09 2019-02-14 板場ビジネスコンサルタンツ株式会社 Information processing device, computer program, and information processing method
JP6413068B1 (en) * 2017-11-29 2018-10-31 株式会社 プロネット Information processing system, information processing method, information processing program, and information processing apparatus
US10824132B2 (en) 2017-12-07 2020-11-03 Saudi Arabian Oil Company Intelligent personal protective equipment
JP6941805B2 (en) * 2018-02-22 2021-09-29 パナソニックIpマネジメント株式会社 Stay status display system and stay status display method
JP6941590B2 (en) * 2018-05-21 2021-09-29 Kddi株式会社 Information processing equipment and information processing programs
JP6615973B1 (en) * 2018-10-15 2019-12-04 サンワサプライ株式会社 Information processing system, information processing apparatus, and information processing program
CN111028109B (en) * 2019-12-23 2023-08-25 重庆紫光华山智安科技有限公司 Data processing method, device, server and storage medium

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004133777A (en) * 2002-10-11 2004-04-30 Sompo Japan Insurance Inc Device and method for monitoring life of person to be monitored, device and method for tracking the person, computer program and recording medium
JP3971408B2 (en) * 2004-04-16 2007-09-05 日立情報通信エンジニアリング株式会社 Entrance / exit management system and log monitor device
JP2008129805A (en) * 2006-11-20 2008-06-05 Ricoh Co Ltd Mental health supporting device and mental health supporting system
JP5344811B2 (en) * 2007-12-17 2013-11-20 株式会社リーガル・リテラシー Risk analysis device, risk analysis system, and risk analysis program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2011123579A (en) 2011-06-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5530163B2 (en) Management method and management system for employee behavior
JP6945127B2 (en) Stress management system, stress management method and computer program
US10152681B2 (en) Customer-based interaction outcome prediction methods and system
Olguín-Olguín et al. Sensor-based organisational design and engineering
Checkland National Service Frameworks and UK general practitioners: street‐level bureaucrats at work?
US20090292583A1 (en) Method and apparatus for predicting customer churn
JP5234379B2 (en) Communication support device, communication support system, and communication support method
JP5572752B2 (en) Mental health management system, mental health management program, and mental health management method
CN108694590A (en) The alarm based on context-sensitive rule for cheating monitoring
GB2478034A (en) Systems for inducing change in a human physiological characteristic representative of an emotional state
US20100318400A1 (en) Method and system for linking interactions
US10600507B2 (en) Cognitive notification for mental support
GB2478035A (en) Systems for inducing change in a human physiological characteristic representative of an emotional state
US20020065630A1 (en) Office accessibility information provider
Barnes et al. Domestic violence in lesbian, gay, bisexual and/or transgender relationships
Maxhuni et al. Unobtrusive stress assessment using smartphones
WO2020116531A1 (en) Conversation analysis system, method, and program
JP6643878B2 (en) Stress check system and stress check method
Waber et al. Understanding organizational behavior with wearable sensing technology
Martinez et al. A predictive model for automatic detection of social isolation in older adults
JP2019186707A (en) Telephone system and program
JP2017170066A (en) Health management system and health management program
KR102410650B1 (en) Untact Comprehensive MANAGEMENT SYSTEM) Health Care Service Providing Method
JP7385514B2 (en) Biometric information management device, biometric information management method, biometric information management program, and storage medium
JP2023019998A (en) Information processing apparatus and display method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20121113

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20130925

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20131009

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20131128

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20140410

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20140418

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5530163

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees