JP5537896B2

JP5537896B2 - 業務状況に応じた業務負荷調整方法および業務負荷調整装置

Info

Publication number: JP5537896B2
Application number: JP2009243495A
Authority: JP
Inventors: 拓東川道; 茂樹平澤; 敦史榎本
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2009-10-22
Filing date: 2009-10-22
Publication date: 2014-07-02
Anticipated expiration: 2029-10-22
Also published as: JP2011090498A

Description

本発明は、サービス業務管理において提供される業務負荷調整方法および業務負荷調整装置に関する。

スタッフの出退勤時間の実績をベースに業務割り振りを行う方法では、たとえ勤務時間が同一だったとしてもスタッフの業務負荷が日によって異なるために不公平感が高くなるという問題点があった。こうした状況を鑑み、不公平感を低減するために業務対象の状況(たとえば、入院病棟における患者の状況など)からかかったであろう標準的な業務負荷を推定するシステムが実用に供されている(たとえば、非特許文献１など)。さらには、スタッフの業務に対するスキルまで考慮に入れ、適切な人員配置を可能とするシステムも知られている(たとえば、特許文献１など)。

特開２００９−９５０８号公報

嶋森好子、筒井孝子編集"マネジメントツールとしての看護必要度第２版"ｐｐ１８３−１８４

しかしながら、業務対象の状況のみを管理した場合に、同一の業務対象の状況であったとしても日によって業務負荷が変わる可能性がある。そうした例としては業務対象の状況として患者の看護必要度をベースに管理したとしても、患者の元に家族が久々に見舞いに訪れ、看護師からの状況説明を必要とする場合と、家族の見舞いがない通常の日では業務負荷が異なってくる。そのため、日々の状況によってはスタッフ間で業務分担の不公平感が発生するという課題があった。

解決しようとする課題は、スタッフに割り振られた業務を公平感の高いものにするために重要な、実際のスタッフの業務に起因する行動の負荷を反映したものとすることが難しかった点である。

本発明は、スタッフの業務遂行中に、業務負荷の指標との関係性が高い行動情報をセンサなどから収集し、どの行動情報が業務負荷と関連性が高いかを抽出する。そして、抽出された行動情報をもとに、スタッフの業務負荷を推定し、推定された業務負荷をベースとして、スタッフにとって公平性の高いと考えられる業務の割り振りを行えるように支援する。

本発明によれば、より信頼性の高い業務負荷情報を収集することが可能になるという利点がある。

システムの構成を示した説明図であるシステムのソフトウェア構成を示した説明図であるセンサ情報を収集する処理のフロー図であるセンサ情報のフォーマットである本システムにて管理される行動情報のテーブル図である業務負荷指標と行動情報との間の関係性の評価処理のフロー図である行動情報の一例である訪室時間と業務負荷指標の一例である看護必要度との相関を示すグラフである業務負荷指標から想定される行動情報の範囲を管理するテーブル図である行動情報から業務負荷を推定する処理のフロー図である看護必要度を管理するテーブル図である推定された業務負荷情報を管理するテーブル図である補正処理を行うか否かの判定処理のフロー図である患者に発生したイベントを示すテーブル図である行動情報からの業務負荷推定における評価結果を格納するテーブル図である

業務割り振りを実施する際に、業務割り振りを行う対象となるスタッフの業務遂行に関係する行動情報を蓄積する。この蓄積された行動情報に関して、業務負荷を示す指標との相関を評価し、相関が最も高いものを業務負荷との関係性が高いとして抽出する。ここで抽出された業務遂行情報を蓄積し、評価することで各スタッフの実際の業務負荷を推定する。

図１は、本実施例のシステム構成図である。本実施例は顧客の場所に赴きスタッフがサービスを行うような業態における業務割り振りを決定するシステムの構成を示す。こうした業態の例は、入院患者の看護を実施する病院や、入居者のケアを実施する介護施設などである。

ここで、行動情報管理サーバ１は、該当する施設で働くスタッフ２の業務中の行動情報を蓄積する。行動情報管理サーバ１は施設内に敷設されたイントラネット３を介して、スタッフの行動情報の元になるイベントを検知するセンサ４に接続される。ここで、イントラネット３は、距離的に離れた複数の施設を同時に管理することも想定されるためインターネットでもかまわない。

センサ４は、例えば、スタッフ２の居場所を検知するものとして、ＲＦＩＤタグなどがある。あるいは、センサ４は、スタッフ２の音声を検知するマイクや、画像情報によりスタッフ２の行動を検知するカメラのようなものでもよい。あるいは、これら複数種類のセンサの組み合わせであってもよい。センサ４はスタッフ２が業務を行う場所である部屋５に設置される。ここで、部屋５は、施設が病院であれば病室などであり、施設が介護施設であれば居室などである。センサ４は、廊下、談話室、面談室、食堂などのような共有スペースのような場所に設置してもよい。センサ４によって検知されたイベントは、どのスタッフ２が発生させたものであるかということをセンサ４の情報に基づき紐付けして(リンクさせて)、行動情報管理サーバ１に蓄積する。

行動情報管理サーバ１はイントラネット３とは物理的に切り離されたイントラネット６によって、スタッフ毎の業務負荷を推定する業務負荷推定サーバ７と、スタッフへの業務の割り振りを実施する業務割り振りサーバ８に接続される。なお、行動情報管理サーバ１とセンサ４の間のイントラネット３がインターネットでない場合には、これらのイントラネット３、および、イントラネット６が共通のものであってもよい。また、行動情報管理サーバ１、業務負荷推定サーバ７、業務割り振りサーバ８はいずれか二つ以上が同じハード（物理的に1つのサーバ）で構成されてもよい。

図２は、本システムを構成するソフトウェア構成図を示す。センサ４には、イベントを検知するイベント検知１１と検知したイベントを行動情報管理サーバ１に送付するイベント通知１２がある。

行動情報管理サーバ１には、センサ４のイベント通知１２から送付されたメッセージを受信するイベント受信１３がある。さらに、受け取ったメッセージの内容や行動情報管理サーバ１がそれまでに受信したメッセージの履歴情報からどのスタッフの行動イベントを検知したかを解決するユーザ解決１４と、解決したスタッフ２の識別子と紐付けて行動情報として蓄積する行動情報蓄積１５がある。

行動情報蓄積１５に蓄積された行動情報を対象として、業務負荷推定サーバ７には、蓄積された行動情報と業務負荷と関連が高いとして知られる業務負荷指標との関係性を分析する行動情報分析１６がある。さらに、この行動情報分析１６で業務負荷指標との関係性があると判定された行動情報を抽出し、抽出した行動情報から業務負荷を推定する業務負荷推定１７と推定された業務負荷情報を蓄積する業務負荷蓄積１８がある。

業務割り振りサーバ８には、スタッフ２に既に割り振られたシフト(業務形態)に関し、業務の予定と実績とを登録する業務情報登録１９と業務を新たに割り振る必要が生じた際に、登録されている業務毎に、推定した業務負荷を業務負荷推定サーバ７から取得し、新たな業務の割り振りに用いる業務割り振り２０がある。

なお、各サーバは処理・演算を行うＣＰＵ等の中央演算部、プログラムやデータを記憶するＨＤＤや不揮発性メモリ等の記憶部、ネットワークを介して他の装置と通信する通信部をハードウェアとして備えている。図２で説明したソフトウェア構成図はプログラムとして記憶部に記憶され、中央演算部がプログラムを読み出して必要な処理・演算を実行し、必要な場合には通信部がネットワークを介して他の装置と情報を送受信する。以下の各図やフローチャートで説明する各処理はこの中央演算部により実行され、通信部が各装置との通信を行い、記憶部がデータを記憶することにより実現される。

また、センサはイベントを検知する検知部と、検知した情報をセンサ情報としてネットワークを介して他の装置に送信する送信する通信部ををハードウェアとして備えている。以下の各図やフローチャートで説明する各処理はこの検知部による検知動作や通信部によるデータの送受信等により実現される。

図３は、センサ４にて検知されたセンサ情報を行動情報管理サーバ１にて収集する処理フローを示す。まず、イベント検知１１が発生したセンサイベントの検知を行う（ＳＴ１）。

検知したセンサイベントは、イベント通知１２により、行動情報管理サーバ１に通知される（ＳＴ２）。図４に、通知されるセンサ情報のフォーマットを示す。通知される情報は、センサの種別を示すセンサカテゴリ２１、このセンサカテゴリの中での識別子であるセンサＩＤ２２、センサが設置された場所を示す設置場所２３、検知されたセンサイベントであるデータ２４、および、センサがデータ２４を検知した時刻を示す検知時刻２５からなる。ここで、センサカテゴリ２１は例えば、ＲＦＩＤタグシステムである。あるいは、センサカテゴリ２１は、マイク、カメラである。設置場所２３や検知時刻２５はこのセンサ情報に含まれなくてもよい。含まれない場合には、設置場所２３を行動情報管理サーバ１でセンサカテゴリ２１およびセンサＩＤ２２と対応付けて管理することで解決する。検知時刻２５は行動情報管理サーバ１のイベント受信１３がこのデータを受信した際に打刻する。なお、センサ情報は、たとえば、センサカテゴリ２１：ＲＦＩＤシステム、センサＩＤ２２：０１２３、設置場所２３：２５２号室、データ２４：０００２１／入室、検知時刻２５：２００９年８月２３日１２時４５分２３秒といったものになる。この例のセンサ情報は、２５２号室に設置されたＲＦＩＤシステムのＩＤ０１２３のセンサが、ユーザＩＤが０００２１のスタッフの入室を２００９年８月２３日１２時４５分２３秒に検知したことを意味する。

続いて、行動情報管理サーバ１のイベント受信１３は、受信したセンサ情報がユーザ情報を含むか否かを判定する（ＳＴ３）。ユーザ情報を含むか否かはセンサカテゴリ２１により判定し、例えば、ＲＦＩＤタグシステムであれば、ユーザ情報を含むが、マイク、カメラはユーザ情報を含まないと判定する。

ユーザ情報を含む場合、行動情報蓄積１５が図５に示す行動情報として蓄積する（ＳＴ４）。行動情報として蓄積される情報は、スタッフ２の識別子であるユーザＩＤ３１、行動が検知された場所を示す場所３２、この場所３２への入室した時刻を示す入室時刻３３、この場所３２を退室した時刻を示す退室時刻３４がある。さらには、検知したセンサの種別であるセンサカテゴリ３５、このセンサカテゴリ３５におけるセンサ４の識別子であるセンサＩＤ３６、センサイベントの種別を示す種別３７、センサが検知したセンサイベントを示すデータ３８、検知した時刻を示す検知時刻３９も含まれる。センサカテゴリ３５、センサＩＤ３６、種別３７、データ３８、検知時刻３９は、ユーザＩＤ３１のスタッフ２がいる場所３２に、スタッフ２の所在を検知する以外のセンサがあるときに利用されるフィールドである。ここで、ＳＴ４にて蓄積される情報は、ユーザＩＤ３１及び場所３２、並びに、入室時刻３３または退室時刻３４である。ユーザＩＤ３１はイベント受信１３が受け取ったセンサ情報のデータ２４から取得する。場所３２は設置場所２３から取得する。入室時刻３３または退室時刻３４は、データ２４から取得する。

ＳＴ３でユーザ情報を含まない場合、ユーザ解決１４が、イベント受信１３が受信したセンサ情報の設置場所２３および検知時刻２５を参照して、図５に示す行動情報のテーブルから、検知時刻２５に設置場所２３にいるユーザＩＤ３１を取得する（ＳＴ５）。ユーザ情報を含まない場合とは、前述のように、センサがマイクやカメラのような場合である。この場合、検知時刻２５又は検知時刻２５の直前に、設置場所２３にいたユーザが、ユーザ情報を含むセンサであるＲＦＩＤタグによって認識され、図５に示す行動情報のテーブルにセンサ情報として蓄積されているので、この蓄積情報を参照してユーザＩＤ３１を取得する。

行動情報管理１６が、ユーザ情報（ユーザＩＤ３１）と対応付けて、取得したセンサ情報を蓄積する（ＳＴ６）。蓄積される行動情報は図５に示す通りであり、センサカテゴリ３５はイベント受信１３がセンサ情報のデータ２１であり、センサＩＤ３６はセンサＩＤ２２である。データ種別３７およびデータ３８は、データ２４から取得する。たとえば、データ２４に“大きさ／４５．２ｄＢ”のような形で格納されている。検出時刻３９は検知時刻２５である。

図６に、業務負荷を示す指標と得られた行動情報との間の関係を評価する処理フローを示す。業務負荷推定サーバ７の行動分析１６が、指標と図５に示される行動情報に関して重回帰分析を実施する（ＳＴ１１）。ここで、指標は、対象とする施設の入院患者の看護必要度の合計得点とすることや入所者の介護必要度の合計とする。一方、行動情報は一定期間のデータをまとめることで算出する。たとえば、一定期間とは一時間、半日、一日、一週間、一月などの単位である。一定期間の中で、指標に変化がある場合には、その期間の指標のデータを平均化することで評価に利用する。また、行動情報のまとめ方は、たとえば、部屋の滞在時間である訪室時間（各滞在時間の内の退室時刻から入室時刻を引き、算出する）であれば、全スタッフの全部屋の訪室時間の合計値を算出する。行動情報としては、訪室回数、会話時間、訪室人数などがある。あるいは、一回当たりの訪室時間を示す、単位訪室時間であれば、全スタッフの全部屋の訪室に関して、平均値を算出する。こうした行動情報としては、会話率、訪室時、あるいは、退室時の声かけを示す挨拶率、声の大きさなどがある。こうした情報としては、ここで、計算対象としては、指標の合算対象が一部の部屋となる場合には、行動情報についても同様の部屋に対する行動情報をまとめることとする。

続いて、重回帰分析に利用した行動情報の内、最も寄与率の高いデータを抽出する（ＳＴ１２）。たとえば、図７に示すように、行動情報の一例である訪室時間と業務負荷指標の一例である看護必要度の間で相関が高いことが知られている。この図では一日ごとの各部屋の看護必要度と看護師の訪室時間の合計がプロットされており、回帰係数は０．６６２と高い相関傾向を示している。

続いて、抽出された行動情報がそれまで業務負荷を推定するのに利用されていた行動情報と同一かを判定する（ＳＴ１３）。行動分析１６が管理する業務負荷を推定する行動情報に関し、指標との関係が同一かどうかを判定する。ここでは、図８に示される行動分析１６が管理するテーブルの内容と同一か否かを判定する。このテーブルは、最も高い相関関係のある指標と行動情報を示す業務負荷指標５１および行動情報５３を含む。さらに、業務負荷指標５１の取りうるデータ５２（業務負荷指標５１の程度を表すランクデータ）毎に行動情報のとると推定される推定値５４、および、その最小、最大である最小値５５、最大値５６からなる。推定値５４は、データ５２の際の値の平均値としてもよく、あるいは、業務負荷指標５１と行動情報５３近似直線を引いた際に通るデータとしてもよい。さらに、最小値５５、最大値５６は、業務負荷指標５１がデータ５２を示す行動情報５３の値の標準偏差を、推定値５４から引いた、あるいは、足したものとする。あるいは、最小値５５、最大値５６は、業務負荷指標５１がデータ５２を示す行動情報５３の値の中のそれぞれ最小値、最大値としてもよい。ここで、図８に保持されるテーブルは曜日ごとに別々に保持してもよく、あるいは、休日・平日で分けて保持してもよい。あるいは、勤務時間帯で分けて保持してもよい。ＳＴ１３における判定では、同じ行動情報を利用しているかどうかという判定でもよい。ＳＴ１３で同一と判定されるとＳＴ１１に戻る。ＳＴ１１の処理は定期的に実施するものとする。

また、ＳＴ１３で同一でないと判定されるとＳＴ１４に進む。ＳＴ１４では行動分析１６が図８に示したテーブルを更新する処理を実施する。

図９に、得られた行動情報から業務負荷を推定する処理フローを示す。業務負荷推定サーバ７の業務負荷推定１７が、行動情報管理サーバ１の行動情報蓄積１５が管理する行動情報の内、業務負荷推定を行う対象となる期間の行動情報を取得し、部屋単位でまとめる（ＳＴ２１）。なお、本実施例では訪室時間について記載するが、訪室時間の際には部屋単位で合算処理を行う。そうした行動情報としては、訪室回数、会話時間、訪室時間がある。あるいは、平均を取る処理により部屋単位でまとめてもよい。こうした行動情報としては単位訪室時間、会話率、挨拶率、声の大きさなどがある。なお、この業務負荷推定を行う対象としては一日間を想定する。あるいは、一時間、半日間、一週間としてもよい。

業務負荷推定１７が対象となる期間における個々の業務負荷指標の収集を行う（ＳＴ２２）。こうした業務負荷指標はスタッフ２が逐次入力をしたデータを活用するものとし、そうしたデータは図１０に示される看護必要度を管理するテーブルようなものである。すなわち、入力対象となった時期を表す日付６１、対象の部屋を示す部屋６２、看護必要度の構成要素であるＡ得点６３、Ｂ得点６４、および、それらの合算である合計６５からなる。本実施例においては、日付で指定された期間の部屋６２と合計６５の組の情報を収集する。ここで、部屋６２とＡ得点６３、Ｂ得点６４のいずれか一つ以上を取得するとしてもよい。

続いて、図８に示すテーブルから取得した行動情報の最小値５４、最大値５６の間(範囲内)に入るか否かの判定を行う（ＳＴ２３）。

範囲内の場合、業務負荷推定サーバ７の業務負荷蓄積１８が、ＳＴ２１で部屋単位で取得した行動情報をスタッフ毎に分けて図１１に示す業務負荷情報テーブルに蓄積する（ＳＴ２４）。業務負荷情報テーブルにおいては、業務を行った日付を示す日付７１、業務を実施したスタッフ２を示すユーザＩＤ７２、業務を行った場所を示す訪室先７３、業務負荷を示す訪室時間７４からなる。

ＳＴ２３で範囲内でない場合、業務負荷蓄積１８が、図１２に示す補正処理を行うか否かを判定した上で必要に応じて補正処理を行い、図１１に示す業務情報の登録を行う（ＳＴ２５）。なお、補正処理は行動情報が合算できるもののみを対象とする。合算できないケースでは補正は行わなくてもよい。補正処理においては、超過している際には、評価を行った行動情報の実績値と最大値５６との比を求め、各スタッフの該当する部屋での行動情報の合算が最大値５６となるようにしてもよい。あるいは、行動情報が多いスタッフから順に合算し、最大値５６に達するまでの行動を有効とする補正でもよい。あるいは、行動情報が少ないスタッフから順に合算し、最大値５６に達するまでの行動を有効とする補正でもよい。ここで、最大値５６の代わりに平均値５４を利用してもよい。一方で、下回っている際には、評価を行った行動情報の実績値と平均値５４、あるいは、最小値５５との比を求め、各スタッフの該当する部屋での行動情報の合算が最小値５５となるようにしてもよい。あるいは、下回っている場合には、行動がなかったとして、図１１のテーブルに登録される行動情報を０としてもよい。

図１２に、補正処理を行うか否かの判定を行う処理フローを示す。まず、業務負荷推定サーバ７の業務負荷推定１７が、スタッフ全員の場所毎の行動情報をまとめたものが、図８に示す行動情報の範囲(最大値)を超過しているかどうかの判定を行う（ＳＴ３１）。超過していない場合にはＳＴ３２に、超過している場合にはＳＴ３４に進む。

スタッフ全員の場所毎の行動情報をまとめたものが図８に示す行動情報の範囲(最小値)を下回っているかどうかの判定を行う（ＳＴ３２）。下回っていない場合には、図１４に示す評価を行ったデータの日時を示す日付９１、評価を行ったデータを得た場所である部屋９２、判定結果を示す業務負荷９３、要因の有無を示す要因９４からなる評価結果の格納テーブルに格納した上でＳＴ３３に、下回っている場合にはＳＴ３５に進む。ＳＴ３３に進む場合は、補正はせずに登録する行動情報と判断される。

超過原因となりうる事象が一定の時間帯にあったか否かを検索する（ＳＴ３４）。超過原因となりうる事象としては、たとえば、朝・夕の引き継ぎの時間帯に一定以上の訪室が見られれば、引き継ぎに時間がかかったと推定する。あるいは、複数の患者の入れ替えがあるようなケースも考えられる。こうしたケースでは、ベッドにＲＦＩＤタグを付け、ベッドの出入りがあるか否かで判定することが可能である。あるいは、ある時刻以降の訪室が一定値以下に低下し、かつ、訪室がみられるまでの一定時間の訪室が別の一定値を超過する場合には、死亡退院であったと推定し、時間がかかったものと想定する。あるいは、図１３に示すようにシステムに登録された、イベントが発生した日時を示す日付８１、対象となる患者の病室を示す部屋８２、発生したイベントを示すイベント８３からなる患者イベント情報から取得してもよい。該当する日付、部屋のイベント８３に記載された内容がある場合に、超過となりうると考えられる場合には推定される要因をイベント８３に記載の内容とする。図１３のケースでは、容態急変のケースでは超過となりうると考えるものとする。

下回った要因が一定の時間帯にあったかどうかを判定する（ＳＴ３５）。下回る要因となりうる事象としては、たとえば、他の病室で訪室時間超過の事象が発生していた場合、他の部屋の業務に手がかかりすぎたことから下回ったと想定する。あるいは該当する部屋の看護必要度が全体の看護必要度の合計値の一定割合以下である場合にも、他の部屋の業務に手がかかり、下回ったと想定する。あるいは、日中の一定時間以上で訪室が一定値以下になっているケースでは、手術や外出があったと判断し、そうした時間帯があるために下回ったと想定してもよい。あるいは、図１３に示す、システムに登録された患者イベント情報から取得してもよい。図１３のケースでは、午後すぐの退院を示す早期退院や手術を下回る要因となると判定する。こうした患者イベント情報は看護支援システムなどの外部システムと連携してデータを取得するとしてもよい。

範囲外となった要因の有無を判定し（ＳＴ３６）、その結果を図１４に示す評価結果の格納テーブルに格納する。要因があった場合には、ＳＴ３３に進み補正処理を実施しないと判定する。一方、要因がなかった場合には、ＳＴ３７に進み補正処理を実施すると判定する。

なお、図１４にて保持されている情報を元に、業務していたスタッフに対してフィードバックの可否を決めてもよい。すなわち、業務負荷が範囲外で要因があったケースでは、該当する部屋の看護実績から最低限守るべき事由を守っていなかった場合にフィードバックを行うように管理者に通知してもよい。なお、最低限守るべき事由とは、夜間に２時間に１回以上の頻度で巡視をしていないといったことや、夜間の巡視の際に２人で行く必要があるケースで、一人で行っているといったことなどが考えられる。また、これ以外のケースでは、守った方が望ましい事由が守られなかった場合にもフィードバックを行うように管理者に通知してもよい。こうしたケースとしては、たとえば、同年代の他の看護師と比較して業務負荷が有意に少ない、もしくは、多いといったようなケースがある。具体的には、最低限守るべき事由や守った方が望ましい事由をルールテーブルとして、業務負荷推定サーバ７に設け、それらのルールと図１４に示す評価結果と対比することにより、管理者に通知する。

新たに業務割り振りをする必要が出た際には、図１１に示されるテーブルに蓄積された行動情報をスタッフ毎に合算し業務負荷を評価し、業務割り振りを行う。具体的には、業務情報登録１９を利用して管理者が次のシフトを決める際に、業務が多いと想定される曜日(たとえば月曜日)の業務を多く配分しなければならない際やメンバが少ない夜勤業務を多く配分しなければならない際に、前月で業務負荷が少ないスタッフの情報を検索して提供する機能を業務割り振り２０により提供する。あるいは、急に残業が必要となった際に、業務割り振り２０がその日に勤務しているスタッフの中で、その時点までで一番業務負荷が少ないスタッフを選定するとしてもよい。

１：行動情報管理サーバ、２：スタッフ、３：イントラネット、４：センサ、５：部屋、６：イントラネット、７：業務負荷推定サーバ、８：業務割り振りサーバ、１１：イベント検知、１２：イベント通知、１３：イベント受信、１４：ユーザ解決、１５：行動情報蓄積、１６：行動情報分析、１７：業務負荷推定、１８：業務負荷蓄積、１９：業務情報登録、２０：業務割り振り。

Claims

スタッフが業務を行う場所に設置され、前記スタッフの業務に起因する行動情報を収集する一つ以上のセンサと、前記センサとネットワークを経由して接続されたサーバによる業務負荷調整方法であって、
前記サーバは、
前記スタッフと対応付けられて行動情報蓄積部に蓄積された、収集した前記行動情報から、予め定めた業務負荷指標との関連性が高い行動情報を、重回帰分析を用いて抽出して、抽出した前記行動情報を前記業務負荷指標に対応付けてテーブルに格納し、抽出した前記行動情報と関連する前記業務負荷指標の程度を表すデータを前記テーブルから収集し、収集した前記業務負荷指標の程度を表す前記データから前記スタッフの業務負荷を推定して業務負荷情報テーブルに蓄積し、前記業務負荷情報テーブルに蓄積した前記スタッフの前記業務負荷を、前記テーブルに蓄積された業務負荷の最大値及び最小値を用いて評価し、評価した前記スタッフの前記業務負荷を評価結果格納テーブルに格納し、前記評価結果格納テーブルに格納した、前記スタッフの前記業務負荷を管理者に通知することを特徴とする業務負荷調整方法。
請求項１に記載の業務負荷調整方法において、前記サーバは、前記テーブルに蓄積された業務負荷の最大値と最小値との範囲外と判定した場合に、抽出した前記行動情報を補正することを特徴とする業務負荷調整方法。
請求項１に記載の業務負荷調整方法において、前記サーバは、前記テーブルに蓄積された業務負荷の最大値と最小値との範囲外と判定した場合に、前記行動情報蓄積部に蓄積された、収集した前記行動情報の時系列情報に、前記範囲外の要因となる事象がないならば、抽出した前記行動情報を補正することを特徴とする業務負荷調整方法。
請求項２乃至３のいずれか１項に記載の業務負荷調整方法において、前記サーバは、抽出した前記行動情報が前記最大値を超過している場合、抽出した前記行動情報を、前記テーブルに蓄積された前記業務負荷の平均値または前記最大値となるように補正することを特徴とする業務負荷調整方法。
請求項２乃至３のいずれか１項に記載の業務負荷調整方法において、前記サーバは、抽出した前記行動情報が前記最小値を下回っている場合、抽出した前記行動情報を、前記テーブルに蓄積された前記業務負荷の平均値または前記最小値となるように補正することを特徴とする業務負荷調整方法。
スタッフが業務を行う場所に設置され、前記スタッフの業務に起因する行動情報を収集する一つ以上のセンサと、前記センサとネットワークを経由して接続されたサーバとを含む業務負荷調整装置であって、前記サーバは、
前記スタッフと対応付けられて行動情報蓄積部に蓄積された、収集した前記行動情報から、予め定めた業務負荷指標との関連性が高い行動情報を、重回帰分析を用いて抽出し、抽出した前記行動情報を前記業務負荷指標に対応付けてテーブルに格納する手段、抽出した前記行動情報と関連する前記業務負荷指標の程度を表す前記データを前記テーブルから収集する手段、収集した前記業務負荷指標の程度を表す前記データから前記スタッフの業務負荷を推定して業務負荷情報テーブルに蓄積する手段、及び、前記業務負荷情報テーブルに蓄積した前記スタッフの前記業務負荷を、前記テーブルに蓄積された業務負荷の最大値及び最小値を用いて評価し、評価した前記スタッフの前記業務負荷を評価結果格納テーブルに格納する手段、及び、前記評価結果格納テーブルに格納した、前記スタッフの前記業務負荷を管理者に通知する手段を有することを特徴とする業務負荷調整装置。
請求項６に記載の業務負荷調整装置において、前記サーバは、さらに、前記テーブルに蓄積された業務負荷の最大値と最小値との範囲外と判定した場合に、抽出した前記行動情報を補正する手段を有することを特徴とする業務負荷調整装置。
請求項６に記載の業務負荷調整装置において、前記サーバは、さらに、前記テーブルに蓄積された業務負荷の最大値と最小値との範囲外と判定した場合に、前記行動情報蓄積部に蓄積された、収集した前記行動情報の時系列情報に、前記範囲外の要因となる事象がないならば、抽出した前記行動情報を補正する手段を有することを特徴とする業務負荷調整装置。
請求項７乃至８のいずれか１項に記載の業務負荷調整装置において、前記補正する手段は、抽出した前記行動情報が前記最大値を超過している場合、抽出した前記行動情報を、前記テーブルに蓄積された前記業務負荷の平均値または前記最大値となるように補正することを特徴とする業務負荷調整装置。
請求項７乃至８のいずれか１項に記載の業務負荷調整装置において、前記補正する手段は、抽出した前記行動情報が前記最小値を下回っている場合、抽出した前記行動情報を、前記テーブルに蓄積された前記業務負荷の平均値または前記最小値となるように補正することを特徴とする業務負荷調整装置。