JP5558468B2

JP5558468B2 - チェックアウト装置、および作業状況計測装置

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Publication number: JP5558468B2
Application number: JP2011520708A
Authority: JP
Inventors: 貴光砂押; 公紀戸谷; 秀記額田; 秀一中本
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2009-06-30
Filing date: 2009-06-30
Publication date: 2014-07-23
Anticipated expiration: 2029-06-30
Also published as: US20120143655A1; WO2011001516A1; JPWO2011001516A1

Description

本発明は、オペレータの作業状況を計測する装置、特に、チェックアウト装置を操作するオペレータの作業状況を計測する装置に関する。

スーパーマーケット等の店舗では、販売業務を効率的に行なうために、買い物客の移動方向と平行に長方形状の台であるカウンターを設置し、このカウンター上に買い物客が持ち寄る購入商品を入れたかごを載置させ、オペレータが販売登録作業を行ないながら順次移送するチェックアウト装置が一般化している。この場合、カウンターに対して、バーコード情報の読み取り等の販売登録作業を行なうバーコードスキャナを含むスキャニングユニットであるチェックアウトスキャナと、金銭の授受等の決済作業を行なう決済ユニットであるレジ端末とが別機器として配設される。オペレータは、買い物客が持ち寄ったかごから商品をひとつずつ取り出し、コードスキャナで商品に付いたバーコードをスキャンし、買い物客の移動方向の下手側のカウンター上に置かれた受取用のかごに商品を揃えて収納していく。このスキャニング作業は、レジ作業全体に占める時間的割合が非常に大きく、また、速さ、正確さ、丁寧さが要求されるため、オペレータにとっては負担となりやすい。各種負担によって疲労や疲労感が蓄積されると作業効率の低下を招き、買い物客に対してのサービスの質に影響を与えかねない。

そこで、オペレータの作業状況を把握し、その結果をもとにして適切な対応をとることで、オペレータの疲労や疲労感の軽減を図る試みがなされている。疲労や疲労感には個人差があり、また同一人物においても、その日の状態によって変化するものであるから、適宜計測する必要がある。また、タイムリーな対応をとるためにはリアルタイムに計測結果を報告する必要がある。

オペレータの作業状況を計測する方法として、オペレータの生体信号を解析する方法がある。オペレータである車の運転者の心拍と呼吸信号から、運転者の負荷状態を判定する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。また、同じく運転者の筋電位を計測し運転作業の特性を評価する方法が開示されている（例えば、特許文献２参照）。また、オペレータに取り付けた加速度センサの信号から動作を計測する手法が開示されている（例えば、特許文献３参照）。さらには、オペレータにセンサを取り付けない手法として、オペレータの作業状況をカメラで撮影し、その画像を解析することで作業動作を分析する手法が開示されている（例えば、特許文献４参照）。

特開２００２−１０９９５号公報特開２００６−２７１６４８号公報特開平９−１１７４４０号公報特開２００６−２０９４６８号公報

しかし、これら生体信号や動作信号を計測する手法では、オペレータに各種センサを取り付ける必要があり、そのこと自体がオペレータにストレスを与え作業性を阻害する恐れがある。また、的確な生体信号を取得する際にはオペレータが安静にしている必要があるなど、作業を一時中断してしまうこともある。また、カメラ画像の解析ではサンプリングレートが遅く、作業状況を詳細に分析するだけのサンプリングレートが得られにくい。さらに、追跡している部分が作業中に隠れてしまうことで連続的なデータが得られないという問題がある。さらには、作業内容と取得したデータの関連付けに別の機器を用いたり、特定の動きを事後に抽出して解析するなど、解析結果を即時に得ることが困難である。

本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、オペレータに直接センサ等を装着せずに作業中の作業状況をリアルタイムに計測し、タイムリーに結果を解析出力することが可能なチェックアウト装置、および作業状況計測装置を提供することを目的とする。

上述の課題を解決するため、本発明に係るチェックアウト装置は、測定する対象物を置くカウンターと、前記対象物に付されたコードを読み取るスキャナと、該対象物の決済を行うレジ端末と、読み取った前記コードから、予め設定した前記対象物の読み取り作業の分類を示す作業性分類情報を参照して前記対象物を識別する機能を含む作業状況認識部と、を具備し、前記カウンターに少なくとも１つの重量計が埋設され、前記作業状況認識部は、前記重量計により計測されるカウンターに置かれた対象物の重量の時間履歴から、オペレータの定常作業と非定常作業とを含んだ状況を表現する信号を出力することを特徴とする。

また、本発明に係る作業状況計測装置は、作業前の対象物を置く第１設置スペースと、作業済みの前記対象物を置く第２設置スペースと、前記第１設置スペースおよび前記第２設置スペースの少なくとも１つに設置する重量計と、前記重量計のデータから対象物ごとの作業時間を抽出する第１抽出部と、前記作業時間の分散値に対して重み付けを行い、前記対象物に接触してから該対象物を手放すまでの一連の処理の繰り返し時間に対応する作業リズム信号を生成する第１生成部と、作業し終えた前記対象物の重量を積算したに対応する疲労信号と、読み取り終えた該対象物の数量に応じて閾値に達するまで減算し、該閾値を超えた場合は一定値となる不慣れ信号とを生成する第２生成部と、前記作業リズム信号と前記疲労信号と前記不慣れ信号との重み付け和である作業状況信号を生成する第３生成部と、を具備することを特徴とする。

本発明のチェックアウト装置、および作業状況計測装置によれば、オペレータに直接センサ等を装着せずに作業中の作業状況をリアルタイムに計測し、タイムリーに結果を解析出力することが可能である。

本実施形態におけるチェックアウト装置を表す図。チェックアウト装置のカウンターに配置されたセンサテーブル周辺の断面図を含むチェックアウトスキャナ部分を示す図。チェックアウト装置の構成を示すブロック図。チェックアウト装置のデータに着目したブロック図。作業状況認識部の構成を示すブロック図。重量計によって得られたデータの一例を示す図。作業時刻抽出部で抽出される各時刻および各時間を説明する図。作業状況認識部における動作の流れを示すフローチャート。重量データの処理方法の流れを示すフローチャート。作業内容解析部の動作を説明したブロック図。オペレータＡのスキャン作業によって得られた各信号の一例を示す図。オペレータＢのスキャン作業によって得られた各信号の一例を示す図。オペレータＡの作業状況信号と主観ポイントとの関係を示す図。オペレータＢの作業状況信号と主観ポイントとの関係を示す図。重み係数を変化させた場合の作業リズム信号の別例を示した図。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係るチェックアウト装置、および作業状況計測装置について詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の番号を付した部分については同様の動作を行うものとして、重ねての説明を省略する。
本実施形態に係るチェックアウト装置の構成について図１を参照して詳細に説明する。
本実施形態に係るチェックアウト装置１００は、大きく分けてレジ端末１０１と、チェックアウトスキャナ１０８と、レジ台１０７と、センサテーブル１１３ａと、センサテーブル１１３ｂと、ガード１１４と、カウンター１１５とを含む。さらに、レジ端末１０１は、客面表示器１０２と、タッチパネル１０３と、キーボード１０４と、レシートプリンタ１０５と、ドロワ１０６とを含む。一方、チェックアウトスキャナ１０８は、客面表示器１０９と、タッチパネル１１０と、キーボード１１１と、コードスキャナ１１２とを含む。
ここで、図１はチェックアウト装置１００をオペレータ側から見た様子を示す図である。オペレータは、チェックアウト装置１００において、作業者、キャッシャー、チェッカー、およびレジ係などの総称をいう。また、オペレータ側とは、レジ端末１０１およびチェックアウトスキャナ１０８と正対してデータを入力できる位置をいい、図１の例では、チェックアウトスキャナ１０８およびカウンター１１５に対して手前をいう。

チェックアウト装置１００は、Ｉ字形（長方形状）のカウンター１１５のほぼ中央に、オペレータ側と反対である買い物客側の縁部にスキャニングユニットとして縦型スキャナであるチェックアウトスキャナ１０８を立設する。そして、このチェックアウトスキャナ１０８よりも商品販売作業の流れに沿う下流側位置で、カウンター１１５に隣接させて決済ユニットであるレジ端末１０１をレジ台１０７上に設置した構成とする。すなわち、図１の例では、オペレータがオペレータ側に立ってチェックアウトスキャナ１０８と正対した場合、左方向のレジ端末１０１を設置した側が商品販売作業において決済が行われる下流側となり、右方向が上流側となる。言い換えると、商品の読み取り作業（以下、スキャン作業ともいう）において商品を読み取る前に商品が置かれる場所を上流側と呼び、読み取った後に商品が置かれる場所を下流側と呼ぶ。なお、レジ台１０７はカウンター１１５とは別の筐体形状であるが、これに限らずレジ端末１０１を設置できる形状であれば何でもよい。またレジ台１０７とカウンター１１５とが一体となるＬ字形状や、Ｃ字形状でもよい。

さらに、カウンター１１５の平面には、オペレータがチェックアウトスキャナ１０８と正対したときの左右両側に、センサテーブル１１３ａおよびセンサテーブル１１３ｂを配設する。図１の例では、センサテーブル１１３ａは買い物客が未精算の商品を入れたかごを載せる場所、つまり上流側であり、センサテーブル１１３ｂはオペレータがコードスキャナ１１２で読み取った商品を入れるかごを載せる場所、つまり下流側である。
ガード１１４は、オペレータまたは買い物客がかごをカウンター１１５平面上で移動させる場合にチェックアウトスキャナ１０８に衝突しないようにする防護柵である。

次に、レジ端末１０１に含まれる構成要素について説明する。
客面表示器１０２は、オペレータがタッチパネル１０３およびキーボード１０４により入力した情報を買い物客が認識できるように表示する。タッチパネル１０３およびキーボード１０４は、オペレータが商品の種類または価格などを入力する処理操作を行うために使用する。レシートプリンタ１０５は、レシート印字等に使用する。ドロワ１０６は、オペレータが金銭の出し入れを行うために使用する。

次に、チェックアウトスキャナ１０８に含まれる構成要素について説明する。
客面表示器１０９は、商品の種類または価格等の情報を表示して買い物客にこれらの情報を認識させるために使用する。タッチパネル１１０およびキーボード１１１は、主にバーコードが付されていない商品等の登録作業を行うために使用する。上述の客面表示器１０９、タッチパネル１１０、およびキーボード１１１は、レジ端末１０１に含まれる客面表示器１０２、タッチパネル１０３、およびキーボード１０４とそれぞれ同様の動作をする。
コードスキャナ１１２は、偏平筐体状でありオペレータ側に正対する立設面に設けられた読み取り窓から、商品に付されたバーコード情報をオペレータ操作に基づいて読み取り処理を行う。読み取り処理は、読み取り窓から出射されたレーザ光等がバーコード上で反射し、その反射光を再び読み取り窓から入射させて受光部で受光することにより行う。

なお、チェックアウトスキャナ１０８とレジ端末１０１とは、有線または無線を問わず電気的に信号の送受信が可能であり、チェックアウトスキャナ１０８へ入力した情報はレジ端末１０１へ送られる。

次に、チェックアウト装置１００のカウンター１１５に配設されたセンサテーブル周辺の断面を図２を用いて詳細に説明する。図２に示すように、重量計２０２ａおよび重量計２０２ｂが、カウンター１１５に埋めこめられるように配置されている。それぞれの重量計の上部には、センサテーブルが固定されている。未精算の商品が入ったかご２０１ａを置く上流側のセンサテーブル１１３ａにおいて、重量計２０２ａを支持する底面の基準からセンサテーブル１１３ａの上面までの高さｈｗ１は、同じ底面の基準からカウンター１１５の上面までの高さｈｔ以下に設定する。この理由は、オペレータまたは買い物客が、商品が入っていて重量の重いかごをカウンター１１５上でスライドさせてセンサテーブル１１３ａ上に移動させるときに、かごを持ち上げることなく滑らかに移動させやすくするためである。また、スキャンし終わった（読み取り終えた）商品を収納するかご２０１ｂが置かれる下流側のセンサテーブル１１３ｂにおいて、重量計２０２ｂを支持する底面の基準からセンサテーブル１１３ｂの上面までの高さｈｗ２は、かごと商品の総重量とが設定重量（例えば１０ｋｇｆ）以下のときに、同じ底面の基準からカウンター１１５の上面までの高さｈｔ以上に設定する。この理由は、商品の入ったかごをセンサテーブル１１３ｂからカウンター１１５上に移動させやすくすることで、オペレータまたは買い物客の負担を軽減するためである。

各重量計２０２ａおよび重量計２０２ｂには、センサテーブルおよびセンサテーブルに積載された重量に応じて出力されるひずみゲージと、その出力からブリッジ回路と増幅器とを通してアナログ出力信号を得る回路が含まれている。また、チェックアウトスキャナ１０８は、重量計２０２ａおよび重量計２０２ｂから出力されたアナログ信号をＵＳＢ通信可能なシリアル信号に変換する変換器を搭載している。さらに、センサテーブル１１３ａは、かごをチェックアウトスキャナ１０８に引き寄せた場合、かごがガード１１４に接触する位置にある場合、かごがセンサテーブル１１３ａからはみ出さない位置で十分な広さを有している。
各センサテーブル１１３ａ、１１３ｂとカウンター１１５との隙間は数ミリ程度のわずかな間隔であり、また、硬貨やカード、薄い形状の商品が仮にその隙間に入り込んでも、重量計の部分まで落下しないようにセンサテーブルに受け部分が設けられている。センサテーブル１１３ａ、１１３ｂをカウンター１１５の色と別の色に着色するか、または、センサテーブル１１３ａ、１１３ｂの縁に沿って色の付いた線で囲むなどしてカウンター１１５と区別をすることで確実にかごをセンサテーブル１１３上に載せ、重量計２０２で重量の変化を捉えるようにしてもよい。さらに言えば、カウンター１１５を半分に分けて、その半分のカウンター１１５の上面全体を１つのセンサテーブル１１３ａまたは１１３ｂとしてもよい。

次に、本実施形態に係るチェックアウト装置１００の構成を示すブロック図を図３を用いて詳細に説明する。レジ端末１０１は、制御手段としてＣＰＵ３０１を内蔵し、バスライン３１２を介して、オペレーティングシステムや会計処理プログラム等の固定的データを予め格納する記憶媒体であるＲＯＭ３０２と可変的なデータを書き換え自在に格納するＲＡＭ３０３と接続する。また、バスライン３１２を介してＨＤＤ３０４が接続されており、このＨＤＤ３０４には、商品マスタファイル、売上登録に係る売上情報を記憶保持する売上ファイル、顧客ファイル等が格納されている。

また、ＣＰＵ３０１は、ネットワークコントローラ３０５を制御することで、会計処理プログラム起動時に、ネットワークを経由して商品マスタファイルを店舗サーバからダウンロードし、ＨＤＤ３０４に格納する。また、ディスプレイコントローラ３１０は、レジ端末１０１のタッチパネル１０３上に操作画面を生成し、タッチパネル１０３により入力された情報をシリアル通信コントローラ３１１を介して読み込む。また、シリアル通信コントローラ３１１は客面表示器１０２に商品名や価格情報を送信する。レジ端末１０１のキーボード１０４の操作によって、プリンタコントローラ３０６を介して、レシートプリンタ１０５にてレシートを印刷し、Ｉ／Ｏコントローラ３０７を介してドロワ１０６の開閉を制御する。

さらには、ディスプレイコントローラ３０９を介したＬＶＤＳ（ＬｏｗＶｏｌｔａｇｅＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＳｉｇｎａｌｉｎｇ）信号により、チェックアウトスキャナ１０８のタッチパネル１１０の画面を生成する。また、チェックアウトスキャナ１０８に含まれるタッチパネル１１０の操作情報と、キーボード１１１の操作情報と、コードスキャナ１１２により読み取った情報と、および、重量計２０２ａおよび重量計２０２ｂのデータをシリアル変換器３１４によりシリアル変換したシリアルデータとを、チェックアウトスキャナ１０８に装備されたＵＳＢハブ３１３を介して、レジ端末１０１のＵＳＢコントローラ３０８へ送信する。レジ端末１０１からは、ＵＳＢコントローラ３０８を介して、チェックアウトスキャナ１０８の客面表示器１０９に商品名、価格情報などが送信される。

次に、チェックアウト装置１００のデータの流れについて図４を参照して詳細に説明する。オペレータがチェックアウトスキャナ１０８を起動すると、レジ端末１０１に含まれる作業状況認識部４０２がネットワークを経由して店舗サーバに格納されている商品ＤＢ４０１（データベース）のデータを一括ダウンロードする。以下、データ処理は作業状況認識部４０２で行う。商品ＤＢ４０１には、その店舗で扱う商品のＪＡＮ（ＪａｐａｎＡｒｔｉｃｌｅＮｕｍｂｅｒ）コード（バーコード）、商品名、価格、商品分類が登録されている。ここで商品分類とは、食品、日用品、文化用品等、さらにはそれらを細分化した種類区別で分類したものをいう。オペレータがコードスキャナ１１２に商品に貼付されてあるＪＡＮコードを読み込ませることで、ＪＡＮコードは作業状況認識部４０２に送信され、作業状況認識部４０２にて、商品ＤＢ４０１に登録されたＪＡＮコードと、読み込んだＪＡＮコードを照合し、読み込んだ商品の商品名、価格、商品分類を参照して会計する。なお、本実施形態においては、ＪＡＮコードに限定することはなく、ＱＲコードやＧＳ１データバーなど各種コードであってもよい。

加えて、２台の重量計２０２ａおよび重量計２０２ｂは、逐次、それぞれの重量計が計測した重量データ（ａ）および重量データ（ｂ）を作業状況認識部４０２へ送信する。また、オペレータがレジ作業を開始する際に、始めに作業状況認識部４０２にオペレータＩＤを入力し、入力されたオペレータＩＤを外部にある店舗サーバに格納されているオペレータＤＢ（図示せず）に登録されているオペレータＩＤと照合して、チェックアウト装置１００のオペレータ情報を作業状況認識部４０２に登録する。また、作業履歴ＤＢ４０３は、作業状況認識部４０２の要求に応じて登録したオペレータＩＤと一致するオペレータが過去に行った作業状況を作業状況認識部４０２に送る。また、作業履歴ＤＢ４０３は、作業状況認識部４０２からオペレータの作業状況を受け取り格納する。なお、本実施形態では、作業状況認識部４０２はレジ端末１０１に含まれるが、これに限定されず、カウンター１１５またはチェックアウトスキャナ１０８に含まれてもよく、データ通信が可能な場所に配置されていればよい。

次に、作業状況認識部４０２におけるデータ処理について、図５を参照してさらに詳細に説明する。
作業状況認識部４０２は、コード識別部５０１と、商品内容抽出部５０２と、作業時刻抽出部５０３と、作業時間算出部５０４と、作業内容解析部５０５と、異常検出部５０６と、商品重量算出部５０７とを含む。
コード識別部５０１は、コードスキャナ１１２で商品のＪＡＮコードを数字列としてコード識別し、識別した数字列である商品番号を商品内容抽出部５０２へ送る。併せて、コード識別部５０１では、コードスキャナ１１２がＪＡＮコードを読み取った時刻を抽出し、その時刻を作業時間算出部５０４へ送る。

商品内容抽出部５０２は、照合した商品番号と合致した商品名、価格、商品分類を外部にある会計部へ送信するとともに、作業性分類情報を作業内容解析部５０５へ送る。作業性分類情報とは、商品のスキャン作業に影響を与える商品パラメータを整理したもので、商品形状（持ちやすさ度合い、変形しやすさ度合いなど）、商品の大きさ（両手で持つ必要性の有無）、商品重量、コード貼付面の状態（平面、凹凸面などによるコードのスキャンしやすさ度合い）、商品の内容物の状態（傾けてもよいか、変化しやすさなど気配り度合い）を記号で分類、または、数値化したデータの集合である。
なお、作業性分類情報はオペレータの作業結果に合わせて随時変更してもよい。例えば、作業性分類情報が数値で表現され、数値が高いほどオペレータのスキャン作業が容易であるとした場合、商品の形状がリニューアルなどにより変化したり、同じ商品を複数個まとめて販売したりするときには、持ちやすさや包装の状態が変化すると考えられる。その際にオペレータがスキャン作業をしにくいと感じる場合には、作業性分類情報の数値を下げることにより、オペレータが感じた作業状況を反映させることができる。

作業時刻抽出部５０３は、重量データ（ａ）および重量データ（ｂ）から、商品接触時刻、商品取得時刻、商品置き始め時刻、および商品手放し時刻を時刻情報として抽出し、この時刻情報を作業時間算出部５０４へ送る。
ここで、作業時刻抽出部５０３、異常検出部５０６、および商品重量算出部５０７で使用される重量データ（ａ）および重量データ（ｂ）の処理方法について、そのデータ取得例である図６および図７を用いて詳細に説明する。
図６および図７の横軸はある基準からの経過時間、縦軸はそれぞれの重量計２０２で得られた重量を表す。図６（ａ）のグラフで示した重量データ（ａ）は、かごから順々に商品を取り出してスキャンしていく作業における、重量計２０２ａで計測した重量の変化を表したもので、６つの商品をかごから取り出した様子である。同様に、図６（ｂ）のグラフで示した重量データ（ｂ）は、スキャンした商品をかごへ順々に収納していく作業における、重量計２０２ｂで計測した重量の変化を表したもので、先の６つの商品に対応した部分を示す。これらのグラフには、コード識別部５０１で得られたスキャン時刻を波線で表示してあり、図６（ａ）では、商品の接触時刻を１点鎖線、商品の取得時刻を２点鎖線で示している。また、図６（ｂ）では、商品の置き始め時刻を１点鎖線、商品の手放し時刻を２点鎖線で示している。図７は、図６で示した商品Ｃのスキャン作業を行った前後の時間を抽出したグラフである。

オペレータがかごから商品を取り出そうと商品に手を触れると商品に対して力を加えることになるため、重量計２０２ａで測定した重量データ（ａ）は一度増加する。続いて商品を上方へ取り出すにつれて重量データ（ａ）は減少し、商品がかご、または他の商品から完全に離れると重量データ（ａ）は商品を取り出す前の値より減少した値で一定値を示す。この商品を取り出す前の重量データ（ａ）の一定値と、商品を取り出した後の重量データ（ａ）の一定値との差Ｗｓが商品重量である。重量データ（ａ）が増加に転じ始めた時刻を商品接触時刻、重量データ（ａ）が再び一定値になった時刻を商品取得時刻と定義する。

また、スキャンした商品を収納側のかごに入れるとき、オペレータが、その商品をかご、または既に入っている商品の上に接触させると、重量計２０２ｂで測定した重量データ（ｂ）は増加する。続いて商品から手を放すまでに重量データ（ｂ）はやや減少し、商品を収納する前の値よりも増加したところで一定値を示す。この商品を収納する前の重量データ（ｂ）の値と、商品を収納した後の重量データ（ｂ）の一定値との差は、先の商品重量Ｗｓと等しい。重量データ（ｂ）が増加に転じ始めた時刻を商品置き始め時刻、重量データ（ｂ）が再び一定値になった時刻を商品手放し時刻と定義する。

異常検出部５０６は、各重量データを受け取り、各重量データの波形の状態からスキャン作業の定常状態とは異なる異常状態を検出し、異常状態の作業を異常認識信号として作業内容解析部５０５へ送る。異常状態とは、例えば、オペレータの定常状態のスキャン作業における商品への接触、商品の取得以外に、商品と取り上げる際にかごに接触した、あるいは、商品をかご内に落下させたなどによって重量の変動がある場合である。定常状態の作業以外の重量の変動を重量変動信号と定義する。
ここで、異常認識信号処理について図６を参照して説明する。図６中の（Ｐ）で示した部分の重量データは、オペレータの商品への接触および取得以外の重量の変動であるので重量変動信号である。例えば、図６中の（Ｐ）のような信号波形は、商品を取り出した後かごから完全に取り出す前に、商品をかごのふちに接触させた動作をした場合に発生する。また、図示しないが、重量データにおいて商品取得後の一定値より一時的に減少した後に振動的波形が観測されたならば、この波形は、オペレータが商品を２つ共取りした後に、うちひとつをかご内に戻した動作を示す。さらに、重量データにおいて商品接触前の一定値と同じレベルになって振動的波形が観測されたならば、この波形は、オペレータが手にした商品をかご内に落下させた動作を示す。このような波形からこれらの重量変動信号をそれぞれ、かご当たり検出信号、商品共取り検出信号、商品落下検出信号として定義し、これらの重量変動信号を検出して異常認識信号と定義する。

商品重量算出部５０７は、上述した商品重量Ｗｓを算出して作業内容解析部５０５へ送る。なお、作業性分類情報に商品重量が既に含まれる場合は、重量データ（ａ）または重量データ（ｂ）から商品重量Ｗｓを算出しなくともよい。

作業時間算出部５０４は、外部にあるオペレータＤＢからオペレータＩＤを受け取り、作業履歴ＤＢ４０３からオペレータＩＤが行った過去の作業状況の履歴を受け取る。さらに、作業時間算出部５０４は、コード識別部５０１からスキャン時刻を受け取り、作業時刻抽出部５０３から商品接触時刻、商品取得時刻、商品置き始め時刻、および商品手放し時刻を含む時刻情報を受け取り、これらの時刻情報を元に接触スキャン時間ｔａ、取得スキャン時間ｔｂ、スキャン置き始め時間ｔｃ、スキャン手放し時間ｔｄ、およびスキャン間隔時間ｔｓを算出して、これらを読取情報として作業内容解析部５０５へ送る。
ここで、作業時間算出部５０４における読取情報の算出方法の一例について図７を参照して説明する。接触スキャン時間ｔａは、重量データ（ａ）から求めることができ、商品Ｃのスキャン時刻と商品接触時刻との時間差である。取得スキャン時間ｔｂは、同じく重量データ（ａ）から求めることができ、商品Ｃのスキャン時刻と商品取得時刻との時間差である。さらに、スキャン置き始め時間ｔｃは、重量データ（ｂ）から求めることができ、商品Ｃのスキャン時刻と商品置き始め時刻との差である。スキャン手放し時間ｔｄは、重量データ（ｂ）から求めることができ、商品Ｃのスキャン時刻と商品手放し時刻との差である。
さらに、商品Ｃのスキャン時刻と、直前に取り扱った商品Ｂのスキャン時刻との差であるスキャン間隔時間ｔｓを算出する。また、接触スキャン時間ｔａとスキャン手放し時間ｔｄを足し合わせた時間ｔｔは、商品Ｃを取り扱った合計時間となる。なお、商品手放し時刻と次に取り扱う商品の商品接触時刻の差を取ることで、左手で商品を収納しながら右手で次の商品を取得するなどの作業の重複度合いを見ることができる。例えば、図６の例では、商品Ａを置き始めるとほぼ同時に、商品Ａを手放す前に商品Ｂと接触しているため、オペレータが左手で商品Ａを置きながら次の商品Ｂを取り上げようとしていることがわかる。さらに、スキャン時刻とその次に取り扱う商品の商品接触時刻との差を算出することで、スキャン時に商品を持っている手が右手であるか左手であるか、それが通常の持ち手と異なる場合には、スキャンミスなどの異常があったと推定することができる。このように、重量データ（ａ）および重量データ（ｂ）を作業内容解析部５０５で解析することで、単に商品重量を算出するだけではなく、オペレータの作業内容を認識することができ、加えて、商品に対してスキャン作業を開始した時刻と終了した時刻、および費やした時間を算出することができ、さらに加えて、通常と異なる作業状況を抽出することができる。

次に、作業状況認識部４０２における各作業時刻の抽出および作業時間の算出処理を、図８および図９に示したフローチャートを用いて詳細に説明する。
図８は、レジ端末１０１で実施される作業状況を抽出するための作業状況認識部４０２における処理の流れを示したフローチャートである。
レジ端末１０１の作業状況認識部４０２が起動すると、オペレータＩＤの読込、商品ＤＢ４０１へのアクセス確認、作業履歴ＤＢ４０３へのアクセス確認、チェックアウトスキャナ１０８のコードスキャナ１１２、および重量計２０２（ａ）および重量計２０２（ｂ）の接続確認等の初期設定を行う（ステップＳ８０１）。続いて、商品のスキャン作業中は、各種データの読み込みから信号の生成、保存に至る処理を繰り返し実行する。すなわち、図８では、（Ｘ）と（Ｙ）との間に挟まれた、ステップＳ８０２からステップＳ８１１までのステップの処理を繰り返して行う。この繰り返しの周期は、例えば１ミリ秒で実行される。

始めにステップＳ８０２では、スキャン作業が行われたことを示すスキャン情報が入力されたかどうかを確認する。スキャン情報が入力された場合、コード識別部５０１は、読み取ったＪＡＮコード、および読み取ったスキャン時刻を取得し、スキャンフラグを「ＯＮ」にする（ステップＳ８０３）。スキャン情報が入力されていない場合、そのままステップＳ８０４に進む。

次に、ステップＳ８０４では、重量計２０２ａから送られてくる重量データ（ａ）を読み取り、作業時刻抽出部５０３、作業時間算出部５０４、および異常検出部５０６における処理を実行する。

このステップＳ８０４で行われる処理内容を図９を用いて詳細に説明する。
図９では、図８と同様に、ステップＳ９０１からステップＳ９１８までの処理を、例えば１ミリ秒の間隔で繰り返して行う。また、ステップＳ９０１からステップＳ９１１までの処理は作業時刻抽出部５０３が、ステップＳ９１２およびステップＳ９１３までの処理は異常検出部５０６が、ステップＳ９１４からステップＳ９１８までの処理は作業時間算出部５０４がそれぞれ行う。

始めに、重量計２０２ａから送られる重量データ（ａ）を取得し、これをｗ_ｉとする（ステップＳ９０１）。次に、ｗ_ｉと直近の過去に取得した重量データ（ａ）の数サンプリング分の平均値ａ_ｉを取得する（ステップＳ９０２）。例えば、５サンプリングのデータを使用する場合は、レジ端末１０１のＲＡＭ３０３から読み取った１サンプル前のデータｗ_ｉ−１、２サンプル前のデータｗ_ｉ−２、３サンプル前のデータｗ_ｉ−３、４サンプリング前のデータｗ_ｉ−４を加えた５つのデータの平均値である。ここでは、サンプリングは１ミリ秒周期なので１ミリ秒前、２ミリ秒前、・・・、４ミリ秒前のサンプリングデータを指す。

次に、ステップＳ９０３では、同じサンプリングデータからその分散値ｖ_ｉを算出する。ここでは例えば、５サンプリングのデータの分散を求める。

ステップＳ９０４では、ステップＳ９０３において算出した分散値ｖ_ｉと予め定めた閾値Ａとの大小を比較し、分散値ｖ_ｉが閾値Ａより大きい場合はステップＳ９０５へ、分散値ｖ_ｉが閾値Ａ以下の場合はステップＳ９０８へ進む。分散値ｖ_ｉを算出することで、重量データが一定値の状態から、かごまたは商品に接触があり重量データに変化があったことを判定することができる。

ステップＳ９０５では、接触フラグが既に「ＯＮ」であるかどうかを確認し、接触フラグが「ＯＮ」でない場合は次のステップＳ９０６へ進み、接触フラグが既に「ＯＮ」である場合は、ステップＳ９１２へ進む。
ステップＳ９０６では、先の条件判定（ステップＳ９０４）により、まだ接触が行われていない状態で重量データの分散値ｖｉが閾値以上になったことを示し、これは図７で示した重量データ（ａ）の立ち上がりの部分に該当するため、オペレータが商品に接触したと判断できる。よって、このときの時刻を商品接触時刻として取得する。
ステップＳ９０７では、商品接触フラグを「ＯＮ」に設定し、次のステップＳ９１４へ進む。

ここで、ステップＳ９０５で商品接触フラグが「ＯＮ」であると判定された場合は、ステップＳ９１２において、商品取得フラグが「ＯＮ」であるかどうかの判定を行う。商品取得フラグが「ＯＮ」であると判定された場合、異常認識信号処理をするためにステップＳ９１３に進む。商品取得フラグが「ＯＮ」ではない場合は、商品を取得中の動作によって分散値ｖ_ｉが閾値Ａを超えただけであり、定常状態の作業中であるから異常認識信号処理を行わずにステップＳ９１４に進む。

ステップＳ９１３では、既にかごの中から商品を取得し終わった状態であるにも関わらず何らかの接触があったことを示すため、非定常状態のスキャン作業が行われたとして異常検出部５０６において異常認識信号処理を行う。

一方、ステップＳ９０８では、分散値ｖ_ｉが閾値Ａ以下であると判定された場合に、分散値ｖ_ｉと予め定めた閾値Ｂとの大小を比較して分散値ｖ_ｉが閾値Ｂより小さく、かつ接触フラグが「ＯＮ」であるかどうかを確認する。これら２つの条件が満たされればステップＳ９０９へ進み、どちらか一方でも満たされない場合はステップＳ９１４へ進む。２つの条件が満たされる場合は、商品に接触していて、かつ重量データが一定値の状態に戻ったことから、オペレータがかごから商品を取り上げたことを示す。また、ステップＳ９０８からステップＳ９１４への移行は、重量データ（ａ）が接触から取得までの変化を示している区間、または取得後から次の接触までの一定値の区間であることを示す。なお、閾値Ｂは先の閾値Ａと等しい値でもよい。

ステップＳ９０９では、先に算出した平均値ａ_ｉと、１サンプル前に算出した平均値ａ_ｉ−１との大小を比較し、ａ_ｉがａ_ｉ−１よりも小さい、すなわち平均値の減少が見られた場合は商品を取得したと判定して、ステップＳ９１０へ進む。これは、商品をかごから取得することによって、かごを含めた重量が軽くなり、重量データ（ａ）の平均値が小さくなるからである。逆に、ａ_ｉがａ_ｉ−１以上である場合、ステップＳ９１４へ進む。これは、まだ商品を完全に取得し終わっていない状態を示す。

ステップＳ９１０では、このときの時刻を商品取得時刻として取得する。
ステップＳ９１１では、商品取得フラグを「ＯＮ」に設定して次のステップＳ９１４へ進む。
ステップＳ９１４では、コード識別部５０１から送られるスキャンフラグ、スキャン時刻を参照して値を読み取る。
ステップＳ９１５では、スキャンフラグが「ＯＮ」であるかどうかを判定する。スキャンフラグが「ＯＮ」である場合、ステップＳ９１６に進み、スキャンフラグが「ＯＮ」でない場合、ステップＳ９１８に進む。

ステップＳ９１６では、更新されているスキャン時刻と先に求めた商品接触時刻、商品取得時刻とから接触スキャン時間、取得スキャン時間を算出する。また更新前のスキャン時刻とからスキャン間隔時間を算出する。
ステップＳ９１７では、商品接触フラグ、商品取得フラグ、および、スキャンフラグをすべてＯＦＦに設定する。
ステップＳ９１８では、最後に算出した平均値ａ_ｉと分散値ｖ_ｉを１サンプル前のデータとしてＲＡＭ３０３に格納する。以上のステップにより、ステップＳ８０４で行われる処理を終了する。

ここで図８に戻ると、重量データ（ｂ）に関する処理（ステップＳ８０５）も基本的には上記と同様である。「商品接触」を「商品置き始め」、「商品取得」を「商品手放し」と読み替え、また、条件判定（ステップＳ９０９）の不等号の向きを逆にすればよい。加えて、重量データ（ｂ）の場合は条件判定（ステップＳ９１５）にてスキャンフラグを参照せずに、商品手放し後にサンプリングデータの分散値が閾値Ａ以下であることを既定時間Ｔだけ連続した場合に「ＯＮ」となるフラグを設定しこれを参照すればよい。
また、以降のステップＳ８０６からステップＳ８１１までの処理は、作業状況認識部４０２に含まれる作業内容解析部５０５で実行される。

ステップＳ８０６では、Ｓ８０３で読み取った商品の作業性分類情報を商品内容抽出部５０２から取得する。
ステップＳ８０７では、作業時間算出部５０４から受け取った接触スキャン時間ｔａ、取得スキャン時間ｔｂ、スキャン間隔ｔｓ、スキャン置き始め時間ｔｃ、およびスキャン手放し時間ｔｄと、異常検出部５０６から受け取ったかご当たり検出信号、商品共取り検出信号、および商品落下検出信号とを、送られてくる同商品の作業性分類情報と対応付けて作業履歴ＤＢ４０３に保存する。

ステップＳ８０８では、作業性分類情報に基づき、作業性分類が同じ商品に関する上述の各読取情報、各検出信号を時刻履歴に従って作業履歴ＤＢ４０３から抽出する。さらに、抽出した読取情報ごとに、直近５回分の値に対して中間値フィルタをかけ、それぞれ分散を算出する。また、各信号に対してはオフセットを行う。さらに、取扱商品の総数と、取扱商品ごとの重量を加算した値を算出する。
ステップＳ８０９では、各読取情報の分散、各検出信号、取扱商品の重量、および取扱商品総数に対して重み付けを行って、作業リズム信号、異常認識信号、単純疲労信号、不慣れ信号を得、さらにこれらの重み付け和である作業状況信号を得る。これらの信号について説明は、図１０を参照して後述する。
ステップＳ８１０では、ステップＳ８０９で得た各信号を外部に出力する。
ステップＳ８１１では、ステップＳ８０９で得た各信号を作業履歴ＤＢ４０３へ保存する。

ステップＳ８１２では、作業状況認識部４０２における各作業時刻の抽出および作業時間の算出処理を終了する。算出処理の終了は、例えば作業状況認識部４０２の電源を切ることにより処理を終了することができる。

ここで、ステップＳ８０８およびステップＳ８０９の処理について図１０を参照して詳細に説明する。
始めに、重量データ（ａ）から抽出した接触スキャン時間ｔａおよび取得スキャン時間ｔｂ、および重量データ（ｂ）から抽出したスキャン置き始め時間ｔｃおよびスキャン手放し時間ｔｄ、さらに、スキャン間隔時間ｔｓのそれぞれの読取情報ごとに、直近５回分の値に対して中間値フィルタをかけた後、それらの分散値を算出する。各読取情報の分散に重み係数（Ｋａ、Ｋｂ、Ｋｃ、Ｋｄ、Ｋｓ）をかけてそれらを足し合わせることで、商品に接触してから商品を手放すまでの一連の処理の繰り返し時間におけるゆらぎを表現する作業リズム信号を得る。なお、フィルタをかける際のデータ数は扱う商品の同分類の数や信号更新の迅速性などを考慮して適宜決定すればよい。さらに、中間値フィルタの代わりに平均値フィルタを使用してもよい。算出された作業リズム信号は、オペレータＩＤおよび作業性分類をインデックスとして作業履歴ＤＢ４０３に保存される。

また、かご当たり検出信号、商品落下検出信号、および商品共取り検出信号である各検出信号は、それらが発生するごとにオフセットする信号を生成し、重み係数（Ｋｅ１、Ｋｅ２、Ｋｅ３）をかけた後に足し合わせて異常認識信号を得る。

さらには、スキャンし終わった商品の重量の重み付け和（ここで、重み係数はＫｆ）を疲労信号と定義し、同商品を扱った場合を抽出した信号である単純疲労信号を得る。
さらに、ある初期値を設定し、読み取り終えた商品数に比例して初期値から閾値に達するまで減算して重み付け（ここで、重み係数はＫｇ）を行い、閾値を超えた場合は一定値となる不慣れ信号を得る。不慣れ信号はオペレータのスキャン間隔時間ｔｓを測定し、オペレータが不慣れな初期段階ではスキャン間隔が長くなるが、ある程度商品のスキャンをこなすうちにスキャン間隔が短くなり、一定のスキャン間隔時間ｔｓに収束する。これをある商品取得数まで一定に減少し、その後一定値を取るように設定する。

以上の処理により算出された作業リズム信号、異常認識信号、および単純疲労信号の加算と不慣れ信号の減算とを行うことで、オペレータのスキャン作業の状態を総合的に指数化（数値化）した信号である作業状況信号を得る。作業状況信号は、数値が高いほどオペレータの疲労度が高く疲れている状態、またはオペレータに何らかの非定常状態があったことを表し、数値が低いほどオペレータの疲労度が少なく、心地よく作業ができている状態を表す。ここで、不慣れ信号を減算する理由は、不慣れな状態による作業動作のゆらぎおよび不手際、および単純疲労が作業状況信号に反映されないようにするためである。ここで、作業動作のゆらぎは作業リズム信号に対応し、作業動作の不手際は異常認識信号に対応し、単純疲労は単純疲労信号に対応する。

また、単純疲労信号、不慣れ信号の重み係数は、スキャン間隔時間の変動に応じて適宜修正を加えるようにすることで、そのオペレータの個人特性を反映し、より的確な作業状況信号を得ることができる。また、作業リズム信号、異常認識信号、単純疲労信号、および不慣れ信号に対する重み付けを変えることで、それぞれの信号のみを抽出することもできる。例えば、作業リズム信号のみを抽出したい場合は、異常認識信号、単純疲労信号、および不慣れ信号を生成するための重み係数を「０」とすればよい。作業リズム信号、異常認識信号、単純疲労信号、および不慣れ信号の算出、加えて、それらの信号をもとにした作業状況信号の算出は、商品のスキャン作業においてその商品の作業性分類情報に基づいて行い、逐次作業履歴ＤＢ４０３から関連データの読み込み、算出処理の実行、作業履歴ＤＢ４０３への保存を行う。なお、得られた作業状況信号に再度フィルタをかけるなどの加工処理を行ってもよい。さらに、上述した機能を損なわない範囲でデータの流れが確保できれば、作業状況認識部４０２の実装場所はレジ端末１０１に限定されない。

ここで、作業内容解析部５０５で生成される各信号の一例を図１１Ａ、図１１Ｂ、図１２Ａおよび図１２Ｂを用いて詳細に説明する。
図１１Ａ、図１１Ｂ、図１２Ａ、および図１２Ｂは、同じ商品の作業性分類となる商品３００個を取り扱ったデータで、横軸が取扱商品数を、縦軸は作業状況を表す数値であり、その数値が大きいほど作業状況が悪くなった、疲労感が増えた等の負のイメージを表す。また、図１１Ａおよび図１２Ａは女性のオペレータＡ、図１１Ｂおよび図１２Ｂは男性のオペレータＢの作業状況を示す。さらに、図１１Ａおよび図１１Ｂは、作業リズム信号、異常認識信号、単純疲労信号、および不慣れ信号を示し、図１２Ａおよび図１２Ｂは、図１１Ａおよび図１１Ｂに示される４つの信号から算出される作業状況信号と主観ポイントとを示す。主観ポイントとは、スキャン作業中にオペレータが受けている気分を数値化したもので、数値が低いほど、気分良く作業できている状態を意味し、数値が高いほど、疲労感等による負のイメージを意味する。図１２Ａおよび図１２Ｂには定期的にオペレータが申告した主観ポイントをプロットしている。

図１１Ａおよび図１１Ｂにおける作業リズム信号生成にあたっては、各読取情報のフィルタリングと分散の算出に１５サンプル分のデータを使用し、それぞれの重み係数をＫａ＝Ｋｂ＝Ｋｃ＝Ｋｄ、Ｋｓ＝０とした。図１１Ａおよび図１１Ｂを参照すると、図１１Ａに示す単純疲労信号は、図１１Ｂに示す単純疲労信号より傾きが大きくなっている。これは、図１１Ａは女性のオペレータＡの単純疲労信号であり、男性よりも疲れやすいと考えられるため、図１１Ｂに示す男性のオペレータＢの単純疲労信号よりも傾きが大きい。
異常認識信号の生成にあたっては、かご当たり検出、商品落下検出および商品共取り検出が行われるごとに１ステップ増える（オフセットする）信号を生成する。
単純疲労信号の生成にあたっては、取り扱った商品の重量がほぼ等しいため、ほぼ線形的に上昇する信号となる。仮に商品の重量が大きいと、この単純疲労信号の傾きが大きくなる。また、スキャン作業の間に作業性分類の異なる商品を扱って、再び同じ作業性分類の商品を扱った場合は、その部分で異なる作業性分類商品を扱った分だけオフセットされた信号となる。
不慣れ信号の生成にあたっては、図１１Ａでは、取扱商品数１００個まで一様に減少し、その後一定となる信号を生成している。これは商品を１００個程度扱うまでには慣れてきて、その後は慣れの影響は現れないことを意味する。また、オペレータＢはスキャン作業に慣れているため、図１１Ｂの不慣れ信号は常に０としている。
図１２Ａおよび図１２Ｂは、作業内容解析部５０５で生成される、図１１Ａおよび図１１Ｂで示した各信号からそれぞれ作業状況信号を生成した結果を表す。一部乖離があるものの、作業状況信号と主観ポイントとの相関を見ることができ、オペレータのスキャン作業を解析することにより、間接的にオペレータ自身の疲労度を計測できていることがわかる。さらに、オペレータの過去の作業状況の履歴を蓄積しておくことにより、オペレータの定常状態の作業状況を把握することができ、オペレータの作業状況信号が、定常状態の作業状況信号よりも閾値より大きければ、非定常状態であると判定することもできる。

作業状況信号は、その作業性分類情報が同じものを集めて生成されているので、複数の商品のスキャン作業が終了すると、複数の作業性分類情報に基づいて複数の作業状況信号が生成されることになる。これら複数の作業状況信号と時刻とを合わせて、平均化などの処理をすることで得られた総合作業状況信号は、より的確にオペレータの作業状況を表現するものとなる。また、全体の取り扱った商品数が少なく、同じ作業性分類情報を有する商品の扱い数が少なくなる場合は、適切な作業状況信号を得るための十分なデータが集まるとは限らない。その状況を回避するためには、作業に影響を与える商品パラメータに基づき、上述の重み係数を設定した値の集合を作業性分類情報とする。例えば、作業性分類において標準となる標準商品を定め、その作業性分類情報を重み係数の基準値とし、取り扱っている商品の作業性分類として、商品重量が大きく、商品形状が持ちにくく、コード貼付面が読み取りにくい商品を扱ったときの重み係数の設定は、関連するＫａ、Ｋｂを基準値より小さくすることで、もともと商品を取り出してからスキャンまでの時間が長くなりやすい影響を相殺し、標準商品と併せて作業状況信号を生成することができる。

図１３は、作業時間算出部５０４で算出された各時間を図１１Ｂに示すオペレータＢの作業リズム信号生成時と同じデータを用い、作業内容解析部５０５にて各時間の重み係数をＫａ＝Ｋｂ、Ｋｓ＝Ｋｃ＝Ｋｄ＝０とした場合の作業リズム信号である。
図１３中には、（Ｑ１）および（Ｑ２）で示した、取扱商品数がそれぞれ１４０個および１９０個付近に図１１Ｂの作業リズム信号では現れない極大値を確認できる。このとき、オペレータＢはスキャン作業中に買い物客から声をかけられていた。この信号は接触スキャン時間と取得スキャン時間に重みをとった信号であるから、声をかけられたという特定の状況により、商品をかごから取り出す作業に影響を与えたことがわかる。このように、作業内容解析部５０５において、同一読取情報に対して、それらの重み係数を変化させた作業リズム信号を複数生成することで、違った観点に着目した複数の信号を同時に生成し、特定の状況を推定することができる。逆に言えば、様々な重み係数の組み合わせを準備し、それらを用いた作業リズム信号を同時に生成し、それら信号を別のオペレータと比較することで、あるオペレータがどのような状況に敏感に反応するのか、または反応を受けにくいかといった作業に対する個人的特性を表現できる。

作業リズム信号の意味するところは、オペレータの精神的疲労を指標化したもので、作業の進行具合や自らの精神状態で上下するものであり、その影響の結果を時間分散というパラメータで間接的に表現したものである。また異常認識信号の意味するところは、突発的な事象を精神的負担の蓄積として捉えた指標である。単純疲労信号の意味するところは、運動量による身体的負担を指標化したものである。精神的負荷と身体的負荷とはそれぞれオペレータの特性に応じて、精神的負担、身体的負担となりえて、それらは複雑なメカニズムを通じて疲労感や身体的疲労を生じさせる。疲労感や身体的疲労は結果的に作業性、作業状況として作用するものであるから、作業状況を定量的に把握した結果は、途中の複雑なメカニズムを抜きにして疲労感や身体的疲労をほぼ確からしく推定したとも言える。上記説明により、作業リズム信号が一定または一定の傾きを有している状況は定常作業状態であり、作業リズム信号が変動している状況は非定常作業状態と捉えることができる。また、異常認識信号は非定常作業状況を、単純疲労信号は定常作業を、不慣れ信号は非定常作業から定常作業への変化を表現するものと解釈できる。よって、これらを足し合わせた作業状況信号は、定常作業と非定常作業とを併せ持つ信号といえる。

なお、得られた作業状況信号は、予め定めた値と比較して適宜スキャナタッチパネル１１０等に表示して直接オペレータに提示してもよいし、レジ端末周辺または所定の場所に状況を知らせる表示器を設置してもよい。特に、作業状況が好転したと判断された場合に、その結果をオペレータに提示することで、作業状況がよい状態を本人に自覚させることができ、今後の活力になる。さらには店舗サーバにてデータを受信し、そのデータをもとに適切な対応をとるための目安とすることもできる。次に、作業状況信号の判断例を挙げる。作業状況信号が商品取得数における既定値よりも大きくなった場合は、精神的負担の蓄積が定常状態よりも多いと判断できる。作業状況信号の変動が大きい場合は、作業のリズムが乱れている非定常状態と判断できるとともに、変動が収まることで状況が好転したと判断することができる。作業リズムの変動は、例えば、その時間微分（差分）や分散を変動量として算出し、閾値と比較することで判断できる。

また、作業履歴ＤＢ４０３に保存された同一人物のデータを時刻歴に参照し、その変化を参照することで、長期的な作業状況の変動を見ることもできる。さらには、異なる人物と比較することで、その間での作業状況の差がある部分を指摘することができる。

さらに、説明ではチェックアウトスキャナ１０８として、縦型のカウンター据え置きタイプの場合で説明したが、スキャナ面が上方を向いたカウンター設置型や、ハンディスキャナを用いたスキャン作業においても同様に適用してもよい。さらに、コードが付されていない商品の場合は、スキャナ信号の代わりに、チェックアウトスキャナ１０８のキー入力やタッチパネル入力の時刻を、商品を読み込んだ時刻であるスキャン時刻とすればよい。また、スキャン作業する者はオペレータに限ることなく、例えば、セルフレジにおける買い物客であっても構わない。さらに、センサテーブルが１台であっても、その範囲で、例えば図１３の例のように作業状況を解析するシステムを提供することができる。

さらに、本実施形態では商品を購入する際のスキャン作業について説明したが、商品という対象物に限らず他の対象物に対する作業でもよい。例えば、工場などで、オペレータが特定の場所から作業の対象となる対象物を取り出し、特定の作業を繰り返す作業における、オペレータの作業状況を計測するために利用されてもよい。例えば、生産工場のラインにおいて、対象物を仕分けする作業における作業状況計測や、郵便物等の対象物に対しての梱包包装作業における作業状況計測等に適用することができる。

以上に示した実施形態によれば、オペレータに直接センサ等を装着せずに作業中の作業状況をリアルタイムに計測し、少ないデータで作業内容とその作業特徴を照合することで、オペレータの作業状況を的確に捉え、タイムリーに結果を解析出力することが可能である。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

オペレータが特定の場所から作業対象物を取り出し、特定の作業をすることを比較的繰り返す作業におけるオペレータの作業状況を計測する装置に利用され、例えば、生産工場のラインでの作業状況計測、郵便物等の梱包包装作業での作業状況計測等に適用することができる。

１００・・・チェックアウト装置、１０１・・・レジ端末、１０２、１０９・・・客面表示器、１０３、１１０・・・タッチパネル、１０４、１１１・・・キーボード、１０５・・・レシートプリンタ、１０６・・・ドロワ、１０７・・・レジ台、１０８・・・チェックアウトスキャナ、１１２・・・コードスキャナ、１１３ａ、１１３ｂ・・・センサテーブル、１１４・・・ガード、１１５・・・カウンター、２０１ａ、２０１ｂ・・・かご、２０２ａ、２０２ｂ・・・重量計、３０１・・・ＣＰＵ、３０２・・・ＲＯＭ、３０３・・・ＲＡＭ、３０４・・・ＨＤＤ、３０５・・・ネットワークコントローラ、３０６・・・プリンタコントローラ、３０７・・・Ｉ／Ｏコントローラ、３０８・・・ＵＳＢコントローラ、３０９、３１０・・・ディスプレイコントローラ、３１１・・・シリアル通信コントローラ、３１２・・・バスライン、３１３・・・ＵＳＢハブ、３１４・・・シリアル変換器、４０１・・・商品ＤＢ、４０２・・・作業状況認識部、４０３・・・作業履歴ＤＢ、５０１・・・コード識別部、５０２・・・商品内容抽出部、５０３・・・作業時刻抽出部、５０４・・・作業時間算出部、５０５・・・作業内容解析部、５０６・・・異常検出部、５０７・・・商品重量算出部。

Claims

測定する対象物を置くカウンターと、
前記対象物に付されたコードを読み取るスキャナと、
該対象物の決済を行うレジ端末と、
前記カウンターに埋設される少なくとも１つの重量計と、
読み取った前記コードから、予め設定した前記対象物の読み取り作業の分類を示す作業性分類情報を参照して前記対象物を識別し、前記コードを読み取った時刻と前記重量計により計測される重量の時間履歴とから算出される少なくとも１種類の時間情報を前記対象物の読み取り作業ごとに得て、前記対象物に接触してから該対象物を手放すまでの一連の処理の繰り返しによって得られる複数の前記時間情報の分散値に対して重み付けを行うことで、繰り返し作業におけるゆらぎに対応する作業リズム信号を算出する作業状況認識部とを具備することを特徴とするチェックアウト装置。
前記作業状況認識部は、
前記スキャナで前記コードを読み取った時刻であるスキャン時刻を抽出し、前記重量計が前記コードを読み取る作業において対象物を読み取る前に該対象物が置かれる場所である前記カウンターの上流側のみにある場合は、前記重量計で計測した読み取り作業に関する時刻であって、前記対象物に接触した時刻である対象物接触時刻と、該対象物を取得した時刻である対象物取得時刻とのうち少なくとも１つを抽出し、前記重量計が該対象物を読み取った後に該対象物が置かれる場所である該カウンターの下流側のみにある場合は、読み取り終えた該対象物を置き始めた時刻である対象物置き始め時刻と、該対象物から手を離した時刻である対象物手放し時刻とのうち少なくとも１つを抽出し、前記重量計が前記上流側および前記下流側の両方にある場合は、前記対象物接触時刻と、前記対象物取得時刻と、前記対象物置き始め時刻と、前記対象物手放し時刻とのうち少なくとも１つを抽出して時刻情報として得る作業時刻抽出部と、
前記スキャン時刻ごとの間隔であるスキャン時間を算出し、前記重量計が前記上流側のみにある場合は、前記スキャン時刻と前記対象物取得時刻との時間差、前記スキャン時刻と前記対象物接触時刻との時間差のうち少なくとも１つの時間差を算出し、前記重量計が前記下流側のみにある場合は、前記スキャン時刻と前記対象物置き始め時刻との時間差、前記スキャン時刻と前記対象物手放し時刻との時間差のうち少なくとも１つとの時間差を算出し、前記重量計が前記上流側および前記下流側の両方にある場合は、前記スキャン時刻と前記対象物接触時刻との時間差、前記スキャン時刻と前記対象物取得時刻との時間差、前記スキャン時刻と前記対象物置き始め時刻との時間差、前記スキャン時刻と前記対象物手放し時刻との時間差のうち少なくとも１つの時間差を算出して前記時間情報として得る作業時間算出部と、を含むことを特徴とする請求項１に記載のチェックアウト装置。
前記作業状況認識部は、オペレータの読み取り作業における定常状態の作業以外の前記対象物の重量の変動である異常状態を検出する異常検出部をさらに含むことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のチェックアウト装置。
前記作業状況認識部は、前記異常検出部で検出した異常状態の回数を加算した値に対応する異常認識信号を算出し、読み取り終えた該対象物の重量を積算した値に対応する疲労信号を算出し、読み取り終えた該対象物の数量に応じて閾値に達するまで減算し、該閾値を超えた場合は一定値となる値に対応する不慣れ信号を算出し、
前記作業リズム信号と、前記異常認識信号と、前記疲労信号と、前記不慣れ信号との重み付け和である作業状況信号を生成する作業内容解析部をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載のチェックアウト装置。
前記作業性分類情報は、該対象物の形状、重量、該対象物に付された前記コードの位置、および、該対象物の内容物の状態を表す、前記対象物の読み取り作業のしやすさを示すパラメータであることを特徴とする請求項４に記載のチェックアウト装置。
前記作業内容解析部は、前記作業性分類情報と、前記オペレータを識別する識別情報とに基づいて前記作業状況信号を生成することを特徴とする請求項４に記載のチェックアウト装置。
前記作業内容解析部は、前記時間情報に対する重み付けを変化させることにより複数の作業リズム信号を生成し、前記複数の作業リズム信号から特定の作業状況を抽出することを特徴とする請求項４または請求項６に記載のチェックアウト装置。
前記作業状況認識部は、前記作業リズム信号の大きさが閾値よりも大きい場合または前記作業リズム信号の変動量が閾値よりも大きい場合にオペレータの作業状況が非定常状態であると判定することを特徴とする請求項１に記載のチェックアウト装置。
前記重量計は、前記スキャナが立設する前記カウンターにおいて、対象物を読み取る前に該対象物が置かれる場所である前記カウンターの上流側と、該対象物を読み取った後に該対象物が置かれる場所である該カウンターの下流側との少なくとも一方に設置されていることを特徴とする請求項１に記載のチェックアウト装置。
作業前の対象物を置く第１設置スペースと、
作業済みの前記対象物を置く第２設置スペースと、
前記第１設置スペースおよび前記第２設置スペースの少なくとも１つに設置する重量計と、
前記重量計のデータから対象物に対する作業ごとの作業時間を抽出する第１抽出部と、
前記対象物に接触してから該対象物を手放すまでの一連の処理の繰り返しによって得られる複数の前記作業時間の分散値に対して重み付けを行うことで、繰り返し作業におけるゆらぎに対応する作業リズム信号を生成する第１生成部と、
作業し終えた前記対象物の重量を積算したに対応する疲労信号と、読み取り終えた該対象物の数量に応じて閾値に達するまで減算し、該閾値を超えた場合は一定値となる不慣れ信号とを生成する第２生成部と、
前記作業リズム信号と前記疲労信号と前記不慣れ信号との重み付け和である作業状況信号を生成する第３生成部と、を具備することを特徴とする作業状況計測装置。
前記作業時間に対する重み付けを変化させることにより複数の作業リズム信号を生成する第４生成部と、
前記複数の作業リズム信号から特定の作業状況を抽出する第２抽出部と、をさらに具備することを特徴とする請求項１０に記載の作業状況計測装置。