JP5656723B2 - Mental health management support system and mental health management support method - Google Patents

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Description

この発明は、メンタルヘルス管理支援システム及びメンタルヘルス管理支援方法に関し、特に、メンタルヘルスに関するライフログの解析に基づくメンタルヘルス管理支援システム及びメンタルヘルス管理支援方法である。   The present invention relates to a mental health management support system and a mental health management support method, and more particularly to a mental health management support system and a mental health management support method based on analysis of a life log related to mental health.

近年、メンタルヘルス不調者の増加が社会問題となっている。厚生労働省からは、労働者の心の健康づくり対策のために、管理監督者が、部下の心の健康状態を把握し、長時間労働や過重な心理的負荷の改善や、労働者が自発的に相談しやすい環境づくりを行なう「ラインによるケア」を実施することが示されている（例えば、非特許文献１参照）。   In recent years, the increase in mental health disorders has become a social problem. From the Ministry of Health, Labor and Welfare, managers and supervisors grasp the mental health of subordinates to improve the mental health of workers. It is shown that “care by line” is performed to create an environment that is easy to consult with (see, for example, Non-Patent Document 1).

メンタルヘルス不調にいちばん多い「うつ病」は、早期に治療を行なえば治る病気であり、早期発見が重要である。早期発見のためには、部下のいつもと違う様子に気づくことが重要だが、管理監督者自身も忙しい中、目が行き届かない場合も多く、問題となっている。職場において、メンタルヘルス不調の傾向が見られた場合に警告を発する手法として、従業員の端末の使用情報及び操作情報から、複数の関係者がそれぞれ様子の変化をチェックし、チェック回数に基づいて警告を発する方法などがある（例えば、非特許文献２参照）。   “Depression”, the most common mental health disorder, is a disease that can be cured if treated early, and early detection is important. For early detection, it is important to notice the unusual situation of subordinates, but there are many cases where the supervisors themselves are busy and often they are out of sight. As a method of issuing a warning when there is a tendency for mental health problems in the workplace, a number of related parties check changes in the situation from the usage information and operation information of employees' terminals, and based on the number of checks There is a method for issuing a warning (see, for example, Non-Patent Document 2).

厚生労働省（旧労働省）、"事業場における労働者の心の健康づくりのための指針―心の健康づくりの策定"、［online］、平成12年8月9日、［平成23年3月11日検索］、インターネット〈URL：http://www.jil.go.jp/kisya/kijun/20000809_02_k/20000809_02_k_shishin.html〉Ministry of Health, Labor and Welfare (former Ministry of Labor), "Guidelines for Promoting Mental Health of Workers at Workplaces-Formulation of Promoting Mental Health", [online], August 9, 2000, [March 11, 2011 Day search], Internet <URL: http://www.jil.go.jp/kisya/kijun/20000809_02_k/20000809_02_k_shishin.html> 藤村、「勤務状況に基づくラインケア支援システムの構築」、日本産業衛生学会、平成２２年５月、産業衛生学雑誌 第83回日本産業衛生学会講演集、第５２巻（臨時増刊号）、p.593Fujimura, “Construction of a line care support system based on work conditions”, Japan Society for Occupational Health, May 2010, Journal of Occupational Health, 83rd Annual Meeting of Japan Society for Occupational Health, Volume 52 (Special Issue), p. .593

しかしながら、従業員の端末の使用情報及び操作情報によれば、従業員の状況を詳細に把握することができるが、作業履歴に基づく様子の変化は上司などの関係者がチェックする必要があり、関係者の負担が大きくなるという問題がある。   However, according to the usage information and operation information of the employee's terminal, it is possible to grasp the employee's situation in detail, but the change of the appearance based on the work history needs to be checked by related persons such as the boss, There is a problem of increasing the burden on the parties concerned.

本発明の課題は、このような問題に鑑み、メンタルヘルスに関するライフログを解析し、メンタルヘルスに関するリスク値が高い場合に、状況異常を関係者に通知することが可能なメンタルヘルス管理支援システム及びメンタルヘルス管理支援を実現することにある。   In view of such problems, the problem of the present invention is to analyze a life log related to mental health, and to provide a mental health management support system capable of notifying related parties of abnormal situations when the risk value related to mental health is high, and It is to realize mental health management support.

本発明に係るメンタルヘルス管理支援システムは、メンタルヘルス管理に関するライフログを蓄積するライフログ蓄積部と、メンタルヘルスの不調者発生日を蓄積する不調者発生情報蓄積部と、当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出する職場状況解析部と、前記リスク値を蓄積するリスク値蓄積部と、メンタルヘルスに関する異常がある場合にメンタルヘルス管理の関係者に異常を通知する状況異常通知部と、を備えるメンタルヘルス管理支援システムであって、前記職場状況解析部は、前記リスク値を第１閾値と比較し、前記リスク値と前日のリスク値との差分を第２閾値と比較し、前記リスク値と指定日前のリスク値との差分を第３閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定し、前記ライフログの種別毎の重み付け係数を蓄積する設定情報蓄積部を更に備え、前記職場状況解析部は、前記種別毎に前記当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとの差分を求め、前記種別毎に前記差分と前記重み付け係数とを乗じて重み付き差分を求め、全ての前記種別の前記重み付き差分の総和を重み付けリスク値として算出し、前記重み付きリスク値と第４閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定し、前記設定情報蓄積部は、平常日と、前記重み付け係数の補正値と、前記種別毎に設定された差分閾値とを蓄積し、前記職場状況解析部は、新たな不調者発生日を検出すると、前記種別毎に前記平常日のライフログと前記新たな不調者発生日のライフログとの差分を求め、当該差分が対応する前記種別の前記差分閾値以下である場合に、対応する前記種別の前記重み付け係数を前記補正値により修正することを特徴とする。 A mental health management support system according to the present invention includes a life log storage unit that stores a life log related to mental health management, a malfunction person occurrence information accumulation unit that accumulates a malfunction person occurrence date of mental health, a life log of the day, A workplace status analysis unit that calculates a risk value related to mental health based on the life log of the occurrence of a malfunction, a risk value storage unit that stores the risk value, and a person who is involved in mental health management when there is an abnormality related to mental health A mental health management support system comprising: a status abnormality notification unit for notifying an abnormality to the workplace, wherein the workplace status analysis unit compares the risk value with a first threshold value, and compares the risk value with the risk value of the previous day. By comparing the difference with the second threshold and comparing the difference between the risk value and the risk value before the specified date with the third threshold, Abnormality determination regarding the life log storing weighting coefficient for each type further comprising a setting information storage unit of the work situation analysis unit, the life of the of the day for each type lifelog said upset's Day Obtaining a difference with a log, multiplying the difference and the weighting coefficient for each type to obtain a weighted difference, calculating a sum of the weighted differences of all the types as a weighted risk value, and calculating the weighted risk An abnormality relating to mental health is determined by comparing the value with a fourth threshold value, and the setting information accumulation unit accumulates a normal day, a correction value of the weighting coefficient, and a difference threshold value set for each type. The workplace situation analysis unit, upon detecting a new outbreak occurrence date, obtains a difference between the life log of the normal day and the life log of the new outbreak occurrence for each type, Min If it is less than the difference threshold of the type corresponding, the weighting factor of the corresponding type, characterized in that modified by the correction value.

また、本発明に係るメンタルヘルス管理支援方法は、メンタルヘルス管理支援システムを用いたメンタルヘルス管理支援方法であって、前記メンタルヘルス管理支援システムによる処理手順は、メンタルヘルス管理に関するライフログを蓄積するライフログ蓄積ステップと、メンタルヘルスの不調者発生日を蓄積するステップと、当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出するステップと、前記リスク値を蓄積するステップと、前記リスク値に基づきメンタルヘルスに関する異常を判定する判定ステップと、メンタルヘルスに関する異常がある場合にメンタルヘルス管理の関係者に異常を通知するステップと、を含むメンタルヘルス管理支援方法であって、前記判定ステップは、前記リスク値を第１閾値と比較し、前記リスク値と前日のリスク値との差分を第２閾値と比較し、前記リスク値と指定日前のリスク値との差分を第３閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定し、前記ライフログの種別毎の重み付け係数を蓄積する設定情報蓄積ステップを更に含み、前記算出ステップは、前記種別毎に前記当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとの差分を求め、前記種別毎に前記差分と前記重み付け係数とを乗じて重み付き差分を求め、全ての前記種別の前記重み付き差分の総和を重み付けリスク値として算出し、前記判定ステップは、前記重み付きリスク値と第４閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定し、平常日と、前記重み付け係数の補正値と、前記種別毎に設定された差分閾値とを蓄積するステップと、新たな不調者発生日を検出すると、前記種別毎に前記平常日のライフログと前記新たな不調者発生日のライフログとの差分を求め、当該差分が対応する前記種別の前記差分閾値以下である場合に、対応する前記種別の前記重み付け係数を前記補正値により修正するステップと、を更に含むことを特徴とする。
The mental health management support method according to the present invention is a mental health management support method using a mental health management support system, and the processing procedure by the mental health management support system stores a life log related to mental health management. A life log accumulating step, a step of accumulating a mental health upset date, a step of calculating a risk value related to mental health based on the life log of the day and the life log of the upset date, and the risk value A mental health management support method comprising: a step of accumulating; a determination step of determining an abnormality related to mental health based on the risk value; and a step of notifying an abnormality related to mental health management when there is an abnormality related to mental health. And the step of determining By comparing the risk value with a first threshold, comparing the difference between the risk value and the previous day's risk value with a second threshold, and comparing the difference between the risk value and the risk value before the specified date with a third threshold It further includes a setting information accumulating step for determining an abnormality related to mental health and accumulating a weighting coefficient for each type of the life log, and the calculating step includes a life log for the day and a life for the occurrence of the malfunction for each type. Obtaining a difference with a log, multiplying the difference and the weighting coefficient for each type to obtain a weighted difference, calculating a sum of the weighted differences of all the types as a weighted risk value, and the determination step includes: , Determining an abnormality relating to mental health by comparing the weighted risk value with a fourth threshold, and setting for each normal day, the correction value of the weighting factor, and the type The difference threshold is stored, and when a new outbreak occurrence date is detected, a difference between the life log of the normal day and the life log of the new outbreak occurrence is obtained for each type, and the difference When the difference is equal to or less than the difference threshold value of the corresponding type, the method further includes the step of correcting the weighting coefficient of the corresponding type by the correction value .

本発明に係るメンタルヘルス管理支援システム及びメンタルヘルス管理支援方法によれば、メンタルヘルスに関するライフログを解析し、メンタルヘルスに関するリスク値が高い場合に、状況異常を関係者に通知することが可能となる。   According to the mental health management support system and the mental health management support method according to the present invention, it is possible to analyze a life log related to mental health and notify a related person of an abnormal situation when a risk value related to mental health is high. Become.

図１は、本発明の一実施形態に係るメンタルヘルス管理支援システムの概略構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a mental health management support system according to an embodiment of the present invention. 図２は、図１に示すメンタルヘルス管理支援システムの各構成の機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram of each component of the mental health management support system shown in FIG. 図３は、算出パターン１に係る従業員設定情報の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of employee setting information according to the calculation pattern 1. 図４は、算出パターン１に係る環境設定情報の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of environment setting information according to the calculation pattern 1. 図５は、算出パターン１に係るリスク値設定情報の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of risk value setting information according to the calculation pattern 1. 図６は、算出パターン１に係る関係者設定情報の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of related party setting information related to the calculation pattern 1. 図７は、算出パターン１に係る社内ライフログの一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an in-house life log according to the calculation pattern 1. 図８は、算出パターン１に係る加工した社内ライフログの一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the processed in-house life log according to the calculation pattern 1. 図９は、算出パターン１に係る環境ライフログの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the environmental life log according to the calculation pattern 1. 図１０は、算出パターン１に係る加工した環境ライフログの一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a processed environment life log according to the calculation pattern 1. 図１１は、算出パターン１に係る不調者発生情報の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of malfunctioning person occurrence information according to the calculation pattern 1. 図１２は、算出パターン１に係る不調者発生日のライフログの一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a life log on the occurrence date of a malfunctioning person according to the calculation pattern 1. 図１３は、算出パターン１に係る蓄積したリスク値の一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of accumulated risk values according to calculation pattern 1. 図１４は、算出パターン１に係るメンタルヘルス管理支援システムの処理フローチャートである。FIG. 14 is a process flowchart of the mental health management support system according to calculation pattern 1. 図１５は、算出パターン１に係るメンタルヘルス管理サーバの処理フローチャートである。FIG. 15 is a processing flowchart of the mental health management server according to calculation pattern 1. 図１６は、算出パターン２に係るメンタルヘルス管理支援システムの各構成の機能ブロック図である。FIG. 16 is a functional block diagram of each component of the mental health management support system according to calculation pattern 2. 図１７は、算出パターン２に係る生活習慣設定情報の一例を示す図である。FIG. 17 is a diagram illustrating an example of lifestyle setting information according to the calculation pattern 2. 図１８は、算出パターン２に係る生活習慣ライフログの一例を示す図である。FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a lifestyle life log according to the calculation pattern 2. 図１９は、算出パターン２に係る加工した生活習慣ライフログの一例を示す図である。FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a processed lifestyle life log according to the calculation pattern 2. 図２０は、算出パターン２に係るライフログセット１のリスク値設定の一例を示す図である。FIG. 20 is a diagram illustrating an example of risk value setting of the life log set 1 according to the calculation pattern 2. 図２１は、算出パターン２に係るライフログセット２のリスク値設定の一例を示す図である。FIG. 21 is a diagram illustrating an example of risk value setting of the life log set 2 according to the calculation pattern 2. 図２２は、算出パターン２に係るメンタルヘルス管理サーバの処理フローチャートである。FIG. 22 is a processing flowchart of the mental health management server according to calculation pattern 2. 図２３は、算出パターン２に係る重み付け係数の修正に関する設定情報の一例を示す図である。FIG. 23 is a diagram illustrating an example of setting information regarding correction of the weighting coefficient according to the calculation pattern 2. 図２４は、算出パターン３に係る従業員設定情報の一例を示す図である。FIG. 24 is a diagram illustrating an example of employee setting information according to the calculation pattern 3. 図２５は、算出パターン３に係る蓄積したリスク値の一例を示す図である。FIG. 25 is a diagram illustrating an example of accumulated risk values according to the calculation pattern 3. 図２６は、算出パターン３に係るメンタルヘルス管理サーバの処理フローチャートである。FIG. 26 is a processing flowchart of the mental health management server according to calculation pattern 3. 図２７は、相関解析を利用した異常判定の第１の例を示す図である。FIG. 27 is a diagram illustrating a first example of abnormality determination using correlation analysis. 図２８は、相関解析を利用した異常判定の第２の例を示す図である。FIG. 28 is a diagram illustrating a second example of abnormality determination using correlation analysis.

以降、諸図面を参照しながら、本発明の実施態様を詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図１は、本発明の一実施形態に係るメンタルヘルス管理支援システムの概略構成を示す図である。メンタルヘルス管理支援システムは、メンタルヘルス管理サーバ１と、メンタルヘルス管理ＤＢ２と、従業員ユーザ端末３１及び環境計測センサ３２を有するライフログ送信機能部３と、ＡＤＭＩＮユーザ端末４と、関係者端末５とを備える。メンタルヘルス管理支援システムの各構成要素はＮＷを介して接続されており、ＮＷは、ＬＡＮのような社内ネットワークでも、インターネットのような社外ネットワークでも良い。なお、図１において、ライフログ送信機能部３の従業員ユーザ端末３１及び環境計測センサ３２、ＡＤＭＩＮユーザ端末４、関係者端末５を各１台の端末（センサ）として図示しているが、それぞれ複数の端末（センサ）であっても良い。例えば、一般的に、従業員ユーザ端末３１は、従業員の数に応じて複数の端末がメンタルヘルス管理支援システム上に存在するものである。   FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a mental health management support system according to an embodiment of the present invention. The mental health management support system includes a mental health management server 1, a mental health management DB 2, a life log transmission function unit 3 having an employee user terminal 31 and an environmental measurement sensor 32, an ADMIN user terminal 4, and a party terminal 5. With. Each component of the mental health management support system is connected via an NW, and the NW may be an internal network such as a LAN or an external network such as the Internet. In FIG. 1, the employee user terminal 31 and the environment measurement sensor 32 of the life log transmission function unit 3, the ADMIN user terminal 4, and the related person terminal 5 are illustrated as one terminal (sensor). A plurality of terminals (sensors) may be used. For example, the employee user terminal 31 generally has a plurality of terminals on the mental health management support system according to the number of employees.

ＡＤＭＩＮユーザ端末４は、メンタルヘルス管理支援システムの管理者が使用する端末であり、メンタルヘルス管理に関する設定情報や、うつ病などのメンタルヘルスの不調者が発生した際の情報（不調者発生情報）をメンタルヘルス管理ＤＢ２に送信する。なお、メンタルヘルス管理に関する設定情報や、不調者発生情報の詳細については後述するものとする。   The ADMIN user terminal 4 is a terminal used by an administrator of the mental health management support system, and is information related to mental health management and information when a mental health disorder such as depression occurs (malfunction occurrence information). Is sent to the mental health management DB 2. The details of the setting information related to mental health management and the outbreak person information will be described later.

ライフログ送信機能部３は、メンタルヘルス管理に関するライフログをメンタルヘルス管理ＤＢ２に送信するものである。ここで、「ライフログ」とは、人間の生活行動の記録を意味するものであり、「ライフログ」には、従業員の職場での業務状況に関わる情報である社内ライフログ、職場の業務実施環境に関わる情報である環境ライフログという職場におけるライフログの他に、従業員の生活習慣に関わる情報である一般ライフログという種類がある。社内ライフログ、環境ライフログ、一般ライフログの詳細は後述する。ライフログ送信機能部３は、従業員ユーザ端末３１及び環境計測センサ３２を備え、従業員ユーザ端末３１及び環境計測センサ３２それぞれが測定したライフログをメンタルヘルス管理ＤＢ２に送信する。従業員ユーザ端末３１は従業員が使用するＰＣ等の端末であり、環境計測センサ３２は温度センサ等の職場の環境情報を測定するセンサである。これ以降、従業員ユーザ端末３１が取得するライフログを「社内ライフログ」と称し、環境計測センサ３２が取得するライフログを「環境ライフログ」と称するものとする。なお、社内ライフログ及び環境ライフログの詳細については後述するものとする。   The life log transmission function unit 3 transmits a life log related to mental health management to the mental health management DB 2. Here, “life log” means a record of human life behavior, and “life log” includes internal life log, which is information related to the work status of employees at work, work at work. In addition to the life log in the workplace called the environmental life log that is information related to the implementation environment, there is a type called a general life log that is information related to the lifestyle of employees. Details of the in-house life log, environmental life log, and general life log will be described later. The life log transmission function unit 3 includes an employee user terminal 31 and an environmental measurement sensor 32, and transmits life logs measured by the employee user terminal 31 and the environmental measurement sensor 32 to the mental health management DB 2. The employee user terminal 31 is a terminal such as a PC used by the employee, and the environmental measurement sensor 32 is a sensor that measures environmental information of the workplace such as a temperature sensor. Hereinafter, the life log acquired by the employee user terminal 31 is referred to as “in-house life log”, and the life log acquired by the environmental measurement sensor 32 is referred to as “environment life log”. The details of the in-house life log and the environmental life log will be described later.

メンタルヘルス管理ＤＢ２は、ＡＤＭＩＮユーザ端末４から送信されたメンタルヘルス管理に関する設定情報と、不調者発生情報とを蓄積する。また、メンタルヘルス管理ＤＢ２は、ライフログ送信機能部３の従業員ユーザ端末３１及び環境計測センサ３２それぞれから送信された社内ライフログ及び環境ライフログを蓄積する。また、メンタルヘルス管理ＤＢ２は、メンタルヘルス管理サーバ１が算出するメンタルヘルスに関するリスク値を蓄積する。なお、メンタルヘルスに関するリスク値の詳細については後述するものとする。   The mental health management DB 2 stores setting information related to mental health management transmitted from the ADMIN user terminal 4 and malfunctioning person occurrence information. The mental health management DB 2 accumulates the in-house life log and the environmental life log transmitted from the employee user terminal 31 and the environmental measurement sensor 32 of the life log transmission function unit 3 respectively. The mental health management DB 2 accumulates risk values related to mental health calculated by the mental health management server 1. Details of the risk value related to mental health will be described later.

メンタルヘルス管理サーバ１は、例えば１日に１回程度、メンタルヘルス管理ＤＢ２を参照し、メンタルヘルス管理に関する設定情報、不調者発生情報、及びライフログ（社内ライフログ及び環境ライフログ）に基づいて、メンタルヘルスに関するリスク値を算出する。メンタルヘルスに関するリスク値とは、うつ病等のメンタルヘルスの不調者が発生する可能性を示す指標である。なお、リスク値算出の詳細については後述するものとする。メンタルヘルス管理サーバ１は、算出したリスク値をメンタルヘルス管理ＤＢ２に蓄積するとともに、算出したリスク値が所定の閾値より高い場合、関係者端末５にメンタルヘルスに関する状況が異常である旨（状況異常）を通知する。   For example, the mental health management server 1 refers to the mental health management DB 2 about once a day, for example, based on setting information related to mental health management, outage information, and life logs (in-house life log and environmental life log). Calculate the risk value for mental health. The risk value related to mental health is an index indicating the possibility of occurrence of mental health disorders such as depression. Details of risk value calculation will be described later. The mental health management server 1 accumulates the calculated risk value in the mental health management DB 2 and, when the calculated risk value is higher than a predetermined threshold value, indicates that the state related to mental health is abnormal in the related person terminal 5 (status abnormal) ).

関係者端末５は、職場の上長や産業保健スタッフ等、メンタルヘルス管理の関係者が使用する端末であり、メンタルヘルス管理サーバ１から状況異常を受信すると、例えば表示画面に警告画面を表示する等により、メンタルヘルス関係者に対して状況異常を報知する。これにより、メンタルヘルスに関するリスク値の高い部署や従業員に対して、関係者による早期対応が可能となる。   The related person terminal 5 is a terminal used by persons related to mental health management, such as superiors in the workplace and occupational health staff. When a situation abnormality is received from the mental health management server 1, for example, a warning screen is displayed on the display screen. Inform the mental health personnel of the abnormal situation. As a result, it becomes possible for the related parties to quickly respond to departments and employees with high risk values related to mental health.

図２は、図１に示すメンタルヘルス管理支援システムの構成をより詳細に示す機能ブロック図である。メンタルヘルス管理サーバ１は、メンタルヘルスに関するリスク値を算出してメンタルヘルスの異常を判定する職場状況解析部１１と、メンタルヘルスに関する異常がある場合にメンタルヘルスの状況異常を通知する状況異常通知部１２とを備える。メンタルヘルス管理ＤＢ２は、メンタルヘルス管理に関する設定情報を蓄積する設定情報蓄積部２１と、不調者発生情報を蓄積する不調者発生情報蓄積部２２と、ライフログを蓄積するライフログ蓄積部２３と、メンタルヘルスに関するリスク値を蓄積するリスク値蓄積部２４と、を備える。ライフログ送信機能部３では、従業員ユーザ端末３１は、社内ライフログを取得する社内ライフログ取得部３１１と、社内ライフログをメンタルヘルス管理ＤＢ２に送信する社内ライフログ送信部３１２とを備える。また、環境計測センサ３２は、環境ライフログを取得する環境ライフログ取得部３２１と、環境ライフログをメンタルヘルス管理ＤＢ２に送信する環境ライフログ送信部３２２とを備える。ＡＤＭＩＮユーザ端末４は、メンタルヘルス管理に関する設定情報をメンタルヘルス管理ＤＢ２に送信する設定情報送信部４１と、不調者発生情報をメンタルヘルス管理ＤＢ２に送信する不調者発生情報送信部４２とを備える。関係者端末５は、メンタルヘルス管理サーバ１から状況異常を受信する状況異常受信部５１を備える。   FIG. 2 is a functional block diagram showing in more detail the configuration of the mental health management support system shown in FIG. The mental health management server 1 calculates a risk value relating to mental health and determines an abnormality in mental health, and a situation abnormality notifying unit for notifying mental health situation abnormality when there is an abnormality relating to mental health. 12. The mental health management DB 2 includes a setting information storage unit 21 that stores setting information related to mental health management, a malfunction person occurrence information accumulation unit 22 that accumulates malfunction person occurrence information, a life log accumulation unit 23 that accumulates life logs, A risk value storage unit 24 that stores risk values related to mental health. In the life log transmission function unit 3, the employee user terminal 31 includes an internal life log acquisition unit 311 that acquires an internal life log and an internal life log transmission unit 312 that transmits the internal life log to the mental health management DB 2. The environmental measurement sensor 32 includes an environmental life log acquisition unit 321 that acquires an environmental life log and an environmental life log transmission unit 322 that transmits the environmental life log to the mental health management DB 2. The ADMIN user terminal 4 includes a setting information transmission unit 41 that transmits setting information related to mental health management to the mental health management DB 2, and a malfunctioning person occurrence information transmission unit 42 that transmits malfunctioning person occurrence information to the mental health management DB 2. The related person terminal 5 includes a situation abnormality receiving unit 51 that receives a situation abnormality from the mental health management server 1.

これ以降、図２に示す各機能ブロックの動作の詳細を、職場状況解析部１１が算出するメンタルヘルスに関するリスク値の算出パターン別に説明する。   Hereinafter, details of the operation of each functional block shown in FIG. 2 will be described for each risk value calculation pattern related to mental health calculated by the workplace situation analysis unit 11.

（算出パターン１）
算出パターン１は、職場状況解析部１１による基本的なリスク値の算出態様であり、職場の部署（グループ）単位にメンタルヘルスに関するリスク値を算出するものである。 (Calculation pattern 1)
The calculation pattern 1 is a basic risk value calculation mode by the workplace situation analysis unit 11 and calculates a risk value related to mental health for each department (group) in the workplace.

算出パターン１に関し設定情報蓄積部２１が蓄積する設定情報について説明する。図３〜図６は、設定情報蓄積部２１が蓄積する設定情報の一例を示す図である。なお、図３〜図６に示す設定情報は、ＡＤＭＩＮユーザ端末４の設定情報送信部４１から設定情報蓄積部２１に送信されるものである。ＡＤＭＩＮユーザ端末４を操作する管理者は、例えば手入力や設定ファイルを読み込むことにより、各設定情報を設定することができる。   The setting information stored in the setting information storage unit 21 regarding the calculation pattern 1 will be described. 3-6 is a figure which shows an example of the setting information which the setting information storage part 21 accumulate | stores. 3 to 6 is transmitted from the setting information transmission unit 41 of the ADMIN user terminal 4 to the setting information storage unit 21. An administrator who operates the ADMIN user terminal 4 can set each setting information by reading, for example, manual input or a setting file.

図３は、職場の従業員（従業員ユーザ端末３１）に関する設定情報であって、従業員のＩＤ（UserID）、部署（GroupID）、各種属性（職務内容／年齢／性別）、及び利用する従業員ユーザ端末３１（ＰＣ）の情報を含むものである。これ以降、図３に示す従業員に関する設定情報を、従業員設定情報と称するものとする。   FIG. 3 shows setting information related to the employee (employee user terminal 31) in the workplace, and the employee ID (UserID), department (GroupID), various attributes (job content / age / gender), and employee to be used Information of the employee user terminal 31 (PC) is included. Hereinafter, the setting information regarding the employee shown in FIG. 3 is referred to as employee setting information.

図４は、職場の環境計測センサ３２に関する設定情報であって、各センサのＩＤ（SensorID）、設置された部署（GroupID）、センサ種別、データ形式、取得間隔を含むものである。これ以降、図４に示す環境計測センサ３２に関する設定情報を、環境設定情報と称するものとする。   FIG. 4 shows setting information regarding the workplace environment measurement sensor 32, and includes ID (SensorID) of each sensor, installed department (GroupID), sensor type, data format, and acquisition interval. Hereinafter, the setting information regarding the environment measurement sensor 32 shown in FIG. 4 is referred to as environment setting information.

図５は、メンタルヘルスに関するリスク値に関する設定情報を示すものである。「指定日」はリスク値変化の監視の基準となる日数、「閾値１」は当日のリスク値に関する閾値、「閾値２」は前日から当日にかけてのリスク値の変化（差分）に関する閾値、「閾値３」は、指定日から当日にかけてのリスク値の変化（差分）に関する閾値である。これ以降、図５に示すリスク値に関する設定情報をリスク値設定情報と称するものとする。   FIG. 5 shows setting information regarding risk values related to mental health. “Specified date” is the number of days used as a reference for monitoring the risk value change, “Threshold 1” is the threshold for the risk value of the current day, “Threshold 2” is the threshold for the change (difference) of the risk value from the previous day to the current day, “Threshold “3” is a threshold value related to a change (difference) in the risk value from the designated date to the current date. Hereinafter, the setting information regarding the risk value shown in FIG. 5 is referred to as risk value setting information.

図６は、関係者端末５の連絡先に関する情報を示すものである。図６の場合、関係者にはメールで状況異常が通知されることになる。なお、メールアドレス以外に、電話番号を設定することも可能である。これ以降、図６に示す関係者端末５の連絡先に関する設定情報を関係者設定情報と称するものとする。   FIG. 6 shows information related to the contact information of the related party terminal 5. In the case of FIG. 6, the related person is notified of the situation abnormality by mail. In addition to a mail address, a telephone number can be set. Hereinafter, the setting information regarding the contact information of the party terminal 5 shown in FIG. 6 is referred to as party setting information.

算出パターン１に関しライフログ蓄積部２３が蓄積する社内ライフログについて説明する。図７は、ライフログ蓄積部２３が蓄積する社内ライフログの一例を示す図である。社内ライフログの各レコードには、日付、時間、従業員ユーザ端末３１の識別子（PCID）、操作の種別、データ及びオプションデータが記録されている。社内ライフログの各レコードは、従業員ユーザ端末３１の社内ライフログ取得部３１１により取得され、社内ライフログ送信部３１２によりライフログ蓄積部２３に送信される。社内ライフログ取得部３１１は、社内ライフログとして、各従業員のＰＣの操作情報を記録し、例えば、ＰＣが電源ＯＮになった時刻（又はログイン時刻）、電源ＯＦＦになった時刻（又はログアウト時刻）、メールの送受信時刻及び送受信サイズ、ファイル作成時間及びファイルサイズなどを取得し、社内ライフログ送信部３１２を通じてライフログ蓄積部２３に送信する。また、社内ライフログ取得部３１１は、図６に示すＰＣの操作情報に加え、社内ライフログとして、各従業員の打合せ予定、出張予定、有給休暇予定等の情報を含むスケジュール情報を取得し、社内ライフログ送信部３１２を通じてライフログ蓄積部２３に送信する。なお、社内ライフログ取得部３１１は、オペレーティングシステムやアプリケーションの機能により、ＰＣの操作情報やスケジューラの情報を取得することができる。   The internal life log stored in the life log storage unit 23 with respect to the calculation pattern 1 will be described. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an in-house life log accumulated by the life log accumulation unit 23. In each record of the in-house life log, date, time, identifier (PCID) of the employee user terminal 31, operation type, data, and option data are recorded. Each record of the internal life log is acquired by the internal life log acquisition unit 311 of the employee user terminal 31 and is transmitted to the life log storage unit 23 by the internal life log transmission unit 312. The in-house life log acquisition unit 311 records the operation information of each employee's PC as an in-house life log. For example, the time when the PC is turned on (or login time), the time when the PC is turned off (or logout) Time), mail transmission / reception time and transmission / reception size, file creation time, file size, and the like are acquired and transmitted to the life log storage unit 23 through the in-house life log transmission unit 312. In addition, the in-house life log acquisition unit 311 acquires schedule information including information such as a meeting schedule, a business trip schedule, and a paid vacation schedule for each employee in addition to the PC operation information shown in FIG. The data is transmitted to the life log storage unit 23 through the in-house life log transmission unit 312. The in-house life log acquisition unit 311 can acquire PC operation information and scheduler information by operating system and application functions.

ライフログ蓄積部２３は、社内ライフログ送信部３１２から社内ライフログを受信すると、図７のように蓄積すると共に、社内ライフログを加工したデータの蓄積も行う。図８は、社内ライフログを加工したデータの一例を示す図である。ライフログ蓄積部２３は、社内ライフログを加工することにより、ＰＣ稼働時間、メール受信回数、メール受信サイズ、メール送信回数、メール送信サイズ、打合せ回数、打合せ時間、出張回数、有給休暇取得回数、ファイル作成数、ファイルサイズといった、様々なライフログ種別のデータを取得して蓄積している。図８の右列に示す数値は、職場のある部署（GroupID=1）の全従業員のライフログ種別の数値の平均を取った値である。なお、ライフログ蓄積部２３は、設定情報蓄積部２１の従業員設定情報（例えば図３）を参照することにより、どの部署にどの従業員（従業員ユーザ端末３１）が所属するかという情報を取得することができる。   When receiving the internal life log from the internal life log transmission unit 312, the life log storage unit 23 stores the internal life log as shown in FIG. 7 and also stores data obtained by processing the internal life log. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of data obtained by processing an in-house life log. The life log accumulating unit 23 processes the PC life time, the PC operation time, the number of mail reception, the mail reception size, the mail transmission number, the mail transmission size, the number of meetings, the meeting time, the number of business trips, the number of paid leave acquisition times, Data of various life log types such as the number of created files and file size are acquired and stored. The numerical values shown in the right column of FIG. 8 are values obtained by averaging the numerical values of the life log types of all employees in a department (GroupID = 1) in the workplace. The life log storage unit 23 refers to the employee setting information (for example, FIG. 3) of the setting information storage unit 21 to obtain information indicating which employee (employee user terminal 31) belongs to which department. Can be acquired.

これ以降、ライフログ蓄積部２３が社内ライフログから各ライフログ種別の数値を取得する処理について詳述する。   Hereinafter, the process in which the life log storage unit 23 acquires the numerical value of each life log type from the in-house life log will be described in detail.

（ＰＣ稼働時間の取得）
ライフログ蓄積部２３は、図７に示す社内ライフログのうち、ＰＣの電源ＯＮ／ＯＦＦに関するレコードを基に、各従業員の従業員ユーザ端末３１のＰＣ稼働時間を算出する。例えば、図７のレコードID=1において、PCID=00301の電源がＯＮとなり、レコードID=1222において、PCID=00301の電源がＯＦＦとなっている。ライフログ蓄積部２３は、このように、PCID毎に電源ＯＮ／ＯＦＦのレコード間の時刻の差分を取ることにより、各従業員ユーザ端末３１のＰＣ稼働時間を算出することができる。ライフログ蓄積部２３は、同じ部署（GroupID）に属する各従業員の従業員ユーザ端末３１のＰＣ稼働時間を算出した後、各ＰＣ稼働時間の平均値を算出して図８に示すＰＣ稼働時間として蓄積する。なお、ＰＣ稼働時間の計算には、電源のＯＮ／ＯＦＦ時刻の代わりに、ＰＣへのログイン／ログアウト時刻を利用しても良い。 (Acquire PC operating time)
The life log accumulating unit 23 calculates the PC operating time of the employee user terminal 31 of each employee based on the record related to the power ON / OFF of the PC in the in-house life log shown in FIG. For example, in the record ID = 1 of FIG. 7, the power of PCID = 00301 is turned on, and in the record ID = 1222, the power of PCID = 00301 is turned off. In this way, the life log storage unit 23 can calculate the PC operating time of each employee user terminal 31 by taking the time difference between the power ON / OFF records for each PCID. After calculating the PC operating time of the employee user terminal 31 of each employee belonging to the same department (GroupID), the life log accumulating unit 23 calculates the average value of each PC operating time and the PC operating time shown in FIG. Accumulate as. In calculating the PC operation time, the login / logout time to the PC may be used instead of the power ON / OFF time.

（メール送受信回数、送受信データサイズの取得）
ライフログ蓄積部２３は、図７に示す社内ライフログのうち、メールの送受信に関するレコードを基に、各従業員の従業員ユーザ端末３１のメール送受信回数及び送受信データサイズを算出する。例えば、ライフログ蓄積部２３は、図７のレコードID=4,7,10,11に基づき、PCID=00301のメール受信回数及び受信データサイズを算出することができる。また、ライフログ蓄積部２３は、図７のレコードID=9,12に基づき、PCID=00301のメール送信回数及び送信データサイズを算出することができる。ライフログ蓄積部２３は、同じ部署（GroupID）に属する各従業員の従業員ユーザ端末３１のメール送受信回数、送受信データサイズを算出した後、それぞれの平均値を算出して、図８に示すメール受信回数、メール受信サイズ、メール送信回数、及びメール送信サイズとして蓄積する。 (Obtain the number of emails sent and received and the size of the sent and received data)
The life log accumulating unit 23 calculates the number of mail transmission / reception and the transmission / reception data size of the employee user terminal 31 of each employee based on a record related to transmission / reception of the mail in the in-house life log shown in FIG. For example, the life log storage unit 23 can calculate the number of received mails and the received data size of PCID = 00301 based on the record ID = 4, 7, 10, 11 in FIG. Further, the life log storage unit 23 can calculate the number of mail transmissions and the transmission data size of PCID = 00301 based on the record ID = 9, 12 in FIG. The life log accumulating unit 23 calculates the average value of each of the employee user terminals 31 of each employee belonging to the same department (GroupID) after calculating the mail transmission / reception frequency and the transmission / reception data size, and the mail shown in FIG. It accumulates as the reception count, mail reception size, mail transmission count, and mail transmission size.

（打合せ回数、打合せ時間、出張回数、有給休暇取得回数の取得）
ライフログ蓄積部２３は、各従業員の従業員ユーザ端末３１から受信した、打合せ予定、出張予定、有給休暇予定等の情報を含むスケジュール情報から、各従業員の打合せ回数、打合せ時間、出張回数、有給休暇取得回数を集計する。ライフログ蓄積部２３は、同じ部署（GroupID）に属する各従業員の打合せ回数、打合せ時間、出張回数、有給休暇取得回数を算出した後、それぞれの平均値を算出して、図８に示す打合せ回数、打合せ時間、出張回数、及び有給休暇取得回数として蓄積する。 (Acquisition of number of meetings, meeting time, number of business trips, number of paid leave acquisitions)
The life log accumulating unit 23 obtains the number of meetings, the meeting time, and the number of business trips for each employee from the schedule information received from the employee user terminal 31 of each employee, including information such as a meeting schedule, a business trip schedule, and a paid vacation schedule. , Count the number of paid leave acquisitions. After calculating the number of meetings, the meeting time, the number of business trips, and the number of paid leave acquisitions for each employee belonging to the same department (GroupID), the life log storage unit 23 calculates the average value of each meeting, and the meeting shown in FIG. It accumulates as the number of times, meeting time, number of business trips, and number of paid leave acquisitions.

（ファイル作成数、ファイルサイズの取得）
ライフログ蓄積部２３は、図７に示す社内ライフログのうち、ファイル処理に関するレコードを基に、各従業員の従業員ユーザ端末３１のファイル作成数及びファイルサイズを算出する。例えば、ライフログ蓄積部２３は、図７のレコードID=2,3に基づき、PCID=00301の現在のファイル数及びファイルサイズを取得することができる。ライフログ蓄積部２３は、PCID=00301の現在のファイル数及びファイルサイズと、前日のファイル数及びファイルサイズの差分を求めることにより、ファイル作成数及びファイルサイズの変化量を取得することができる。ライフログ蓄積部２３は、同じ部署（GroupID）に属する各従業員の従業員ユーザ端末３１のファイル作成数及びファイルサイズの変化量を算出した後、それぞれの平均値を算出して、図８に示すファイル作成数及びファイルサイズとして蓄積する。 (Get number of files created, file size)
The life log storage unit 23 calculates the number of files created and the file size of the employee user terminal 31 of each employee based on the records related to file processing in the in-house life log shown in FIG. For example, the life log storage unit 23 can acquire the current number of files and file size of PCID = 00301 based on the record ID = 2, 3 in FIG. The life log accumulation unit 23 can obtain the number of file creations and the amount of change in the file size by obtaining the difference between the current file number and file size of PCID = 00301 and the file number and file size of the previous day. After calculating the number of file creations and the amount of change in file size of the employee user terminal 31 of each employee belonging to the same department (GroupID), the life log accumulating unit 23 calculates the average value of each file, as shown in FIG. It accumulates as the number of file creations shown and the file size.

算出パターン１に関しライフログ蓄積部２３が蓄積する環境ライフログについて説明する。図９は、ライフログ蓄積部２３が蓄積する環境ライフログの一例を示す図である。環境ライフログの各レコードには、日付、時間、環境計測センサ３２の識別子（SensorID）、及びデータが記録されている。環境ライフログの各レコードは、環境計測センサ３２の環境ライフログ取得部３２１により取得され、環境ライフログ送信部３２２によりライフログ蓄積部２３に送信される。ここで、環境計測センサ３２は、職場におかれた各種センサであって、例えば、図４に示すとおり、温度計、湿度計、及び騒音計である。環境計測センサ３２が温度計である場合、環境ライフログ取得部３２１は環境ライフログとして職場の居室等の温度を取得し、環境ライフログ送信部３２２を通じて温度情報をライフログ蓄積部２３に送信する。環境計測センサ３２が湿度計である場合、環境ライフログ取得部３２１は環境ライフログとして居室等の湿度を取得し、環境ライフログ送信部３２２を通じて湿度情報をライフログ蓄積部２３に送信する。環境計測センサ３２が騒音計である場合、環境ライフログ取得部３２１は環境ライフログとして居室等の騒音を取得し、環境ライフログ送信部３２２を通じて騒音情報をライフログ蓄積部２３に送信する。   The environmental life log stored in the life log storage unit 23 with respect to the calculation pattern 1 will be described. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an environmental life log accumulated by the life log accumulation unit 23. In each record of the environmental life log, date, time, an identifier (SensorID) of the environmental measurement sensor 32, and data are recorded. Each record of the environmental life log is acquired by the environmental life log acquisition unit 321 of the environmental measurement sensor 32, and is transmitted to the life log storage unit 23 by the environmental life log transmission unit 322. Here, the environmental measurement sensor 32 is a variety of sensors placed in the workplace, for example, a thermometer, a hygrometer, and a noise meter as shown in FIG. When the environmental measurement sensor 32 is a thermometer, the environmental life log acquisition unit 321 acquires the temperature of a workplace room or the like as an environmental life log, and transmits temperature information to the life log storage unit 23 through the environmental life log transmission unit 322. . When the environmental measurement sensor 32 is a hygrometer, the environmental life log acquisition unit 321 acquires the humidity of a living room or the like as the environmental life log, and transmits humidity information to the life log storage unit 23 through the environmental life log transmission unit 322. When the environmental measurement sensor 32 is a sound level meter, the environmental life log acquisition unit 321 acquires noise such as a living room as an environmental life log, and transmits noise information to the life log storage unit 23 through the environmental life log transmission unit 322.

ライフログ蓄積部２３は、環境ライフログ送信部３２２から環境ライフログを受信すると、図９のように蓄積すると共に、環境ライフログを加工したデータの蓄積も行う。図１０は、環境ライフログを加工したデータの一例を示す図である。ライフログ蓄積部２３は、環境ライフログを加工することにより、温度、湿度、騒音といった、様々なライフログ種別のデータを取得して蓄積している。図１０の右列に示す数値は、職場のある部署（GroupID=1）の各ライフログ種別の数値の平均を取った値である。なお、ライフログ蓄積部２３は、設定情報蓄積部２１の環境設定情報（例えば図４）を参照することにより、どの部署にどの環境計測センサ３２が設置されているかという情報を取得することができる。   When the life log storage unit 23 receives the environmental life log from the environmental life log transmission unit 322, the life log storage unit 23 stores it as shown in FIG. 9 and also stores data obtained by processing the environmental life log. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of data obtained by processing the environmental life log. The life log storage unit 23 acquires and stores data of various life log types such as temperature, humidity, and noise by processing the environment life log. The numerical values shown in the right column of FIG. 10 are values obtained by averaging the numerical values of each life log type of a department (GroupID = 1) in the workplace. Note that the life log storage unit 23 can acquire information indicating which environmental measurement sensor 32 is installed in which department by referring to the environment setting information (for example, FIG. 4) of the setting information storage unit 21. .

算出パターン１に関し不調者発生情報蓄積部２２が蓄積する不調者発生情報について説明する。図１１は、不調者発生情報蓄積部２２が蓄積する不調者発生情報の一例を示す図である。不調者発生情報の各レコードには、不調者が発生した日付と、不調者が属する部署（GroupID）が記録されている。不調者発生情報の各レコードは、ＡＤＭＩＮユーザ端末４の不調者発生情報送信部４２から不調者発生情報蓄積部２２に送信されるものである。ＡＤＭＩＮユーザ端末４を操作する管理者は、メンタルヘルスの不調者が発生した場合、適宜、不調者発生情報を設定することになる。   The troubled person occurrence information accumulated by the troubled person occurrence information storage unit 22 regarding the calculation pattern 1 will be described. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the malfunctioning person occurrence information accumulated by the malfunctioning person occurrence information storage unit 22. In each record of the malfunctioning person occurrence information, the date when the malfunctioning person occurred and the department (GroupID) to which the malfunctioning person belongs are recorded. Each record of the troubled person occurrence information is transmitted from the troubled person occurrence information transmission part 42 of the ADMIN user terminal 4 to the troubled person occurrence information storage part 22. The administrator who operates the ADMIN user terminal 4 sets up the outbreak person occurrence information as appropriate when the outage person of mental health occurs.

算出パターン１に関し職場状況解析部１１によるメンタルヘルスに関するリスク値の算出方法について説明する。メンタルヘルス管理サーバ１の職場状況解析部１１は、メンタルヘルス管理ＤＢ２の設定情報蓄積部２１に蓄積された各種設定情報、不調者発生情報蓄積部２２に蓄積された不調者発生情報、ライフログ蓄積部２３に蓄積された社内ライフログ及び環境ライフログを参照してメンタルヘルスに関するリスク値を算出する。   A method of calculating a risk value related to mental health by the workplace situation analysis unit 11 regarding the calculation pattern 1 will be described. The workplace status analysis unit 11 of the mental health management server 1 stores various setting information stored in the setting information storage unit 21 of the mental health management DB 2, outaged person generation information stored in the upset person generation information storage unit 22, and life log storage. A risk value related to mental health is calculated with reference to the in-house life log and the environmental life log stored in the unit 23.

算出パターン１では、職場状況解析部１１は、不調者発生情報蓄積部２２及びライフログ蓄積部２３を参照し、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれについて、当日（今日）の各ライフログ種別の数値（ＬＬ１）と、不調者発生日の各ライフログ種別の数値（ＬＬ２）とを取得する。図１２は、不調者発生日（２００８年４月１５日）の社内ライフログの各ライフログ種別の数値ＬＬ２の一例を示す図である。職場状況解析部１１は、社内ライフログと同様に、環境ライフログについても、当日（今日）の各ライフログ種別（温度、湿度、騒音）の数値（ＬＬ１）と、不調者発生日の各ライフログ種別の数値ＬＬ２とを取得する。   In the calculation pattern 1, the workplace situation analysis unit 11 refers to the malfunction person occurrence information storage unit 22 and the life log storage unit 23, and for each of the in-house life log and the environmental life log, the numerical value of each life log type on that day (today). (LL1) and a numerical value (LL2) of each life log type on the date of occurrence of the malfunctioning person are acquired. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a numerical value LL2 of each life log type of the in-house life log on the date of occurrence of the malfunctioning person (April 15, 2008). As with the in-house life log, the workplace situation analysis unit 11 also sets the value (LL1) of each life log type (temperature, humidity, noise) on the day (today) and the life on the day of the upset person. The log type value LL2 is acquired.

職場状況解析部１１は、当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出する。具体的には、職場状況解析部１１は、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれについて、ライフログ種別毎に当日のライフログＬＬ１と不調者発生日のライフログＬＬ２との距離を計算し、全てのライフログ種別の距離の総和を算出する。職場状況解析部１１は、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれの距離の総和を合計し、最新のメンタルヘルスに関するリスク値Ｒｔｏｄａｙとする。 The workplace situation analysis unit 11 calculates a risk value related to mental health based on the life log on the current day and the life log on the occurrence of the malfunctioning person. Specifically, the workplace situation analysis unit 11 calculates the distance between the life log LL1 on the current day and the life log LL2 on the occurrence date of the malfunction for each in-house life log and environmental life log, Calculate the total distance of the life log type. The workplace situation analysis unit 11 adds up the sum of the distances of the in-house life log and the environmental life log to obtain the latest risk value R today regarding mental health.

数１は、職場状況解析部１１による各ライフログに含まれるライフログ種別の距離の総和の計算式である。ここで、ｉは社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれに含まれるライフログ種別の番号を表すものであり、ｎは社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれに含まれるライフログ種別の数である。例えば、図１２に示す社内ライフログについては、ライフログ種別の数ｎは１１となり、ｉ＝１の場合、ＬＬ１ｉには当日の「ＰＣ稼働時間」の数値、ＬＬ２ｉには不調者発生日の「ＰＣ稼働時間」の数値が入ることになる。また、例えば、図１０に示す環境ライフログについては、ライフログ種別の数ｎは３となり、ｉ＝１の場合、ＬＬ１ｉには当日の「温度」の数値、ＬＬ２ｉには不調者発生日の「温度」の数値が入ることになる。なお、当業者であれば、ライフログ種別毎に数値の単位や絶対値が異なることを考慮し、例えば特定のライフログ種別の距離が他のライフログ種別の距離に比べて極端に大きな（小さな）値とならないように、数１による計算の前に、ライフログ種別毎の数値のレベル合わせ（正規化）を適宜行うことができる点に留意されたい。 Equation 1 is a calculation formula for the sum of distances of life log types included in each life log by the workplace situation analysis unit 11. Here, i represents the number of the life log type included in each of the internal life log and the environmental life log, and n is the number of life log types included in the internal life log and the environmental life log. For example, in the in-house life log shown in FIG. 12, the number n of life log types is 11, and when i = 1, LL1 i is a numerical value of “PC operation time” of the day, and LL2 i is a date of occurrence of a malfunctioning person. The value of “PC operating time” is entered. Also, for example, for the environmental life log shown in FIG. 10, the number n of life log types is 3, and when i = 1, LL1 i is the numerical value of the “temperature” of the day, and LL2 i is the date of occurrence of the malfunctioning person. The "temperature" value of will be entered. A person skilled in the art considers that the unit of numerical value and the absolute value are different for each life log type, for example, the distance of a specific life log type is extremely large (small) compared to the distance of other life log types. Note that it is possible to appropriately perform level matching (normalization) of numerical values for each life log type before the calculation by Equation 1 so as not to become a value.

Figure 0005656723
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職場状況解析部１１は、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれの距離の総和を合計し、最新のリスク値Ｒｔｏｄａｙを算出すると、リスク値Ｒｔｏｄａｙをリスク値蓄積部２４に蓄積する。図１３は、リスク値蓄積部２４が蓄積するリスク値の一例を示す図である。リスク値蓄積部２４は、部署毎に日々のリスク値を蓄積しており、職場状況解析部１１は、リスク値蓄積部２４を参照して過去のリスク値を取得することができる。 When the workplace status analysis unit 11 sums up the total distances of the in-house life log and the environmental life log and calculates the latest risk value R today , the workplace value analysis unit 11 stores the risk value R today in the risk value storage unit 24. FIG. 13 is a diagram illustrating an example of risk values accumulated by the risk value accumulation unit 24. The risk value accumulation unit 24 accumulates daily risk values for each department, and the workplace situation analysis unit 11 can obtain past risk values with reference to the risk value accumulation unit 24.

次に、職場状況解析部１１は、設定情報蓄積部２１を参照しリスク値設定情報に含まれる閾値１、閾値２、閾値３及び指定日の情報を取得する。職場状況解析部１１は、まず、リスク値Ｒｔｏｄａｙと閾値１とを比較する。リスク値Ｒｔｏｄａｙが閾値１より高い場合、状況異常通知部１２は、設定情報蓄積部２１の関係者設定情報を参照して関係者端末５にメンタルヘルスの状況異常を通知する。 Next, the workplace situation analysis unit 11 refers to the setting information storage unit 21 and acquires threshold value 1, threshold value 2, threshold value 3 and specified date information included in the risk value setting information. The workplace situation analysis unit 11 first compares the risk value R today with the threshold value 1. When the risk value R today is higher than the threshold 1, the situation abnormality notification unit 12 refers to the party setting information in the setting information storage unit 21 and notifies the party terminal 5 of the mental health situation abnormality.

リスク値Ｒｔｏｄａｙが閾値１以下である場合、職場状況解析部１１は、リスク値蓄積部２４を参照して前日のリスク値Ｒｙｅｓｔｅｒｄａｙを取得し、リスク値Ｒｔｏｄａｙとリスク値Ｒｙｅｓｔｅｒｄａｙとの差分を求める。職場状況解析部１１は、当該差分と閾値２とを比較する。差分が閾値２より高い場合、状況異常通知部１２は、設定情報蓄積部２１の関係者設定情報を参照して関係者端末５にメンタルヘルスの状況異常を通知する。 If the risk value R today is the threshold value 1 or less, work status analyzing unit 11 obtains the previous day risk value R yesterday with reference to the risk value storage unit 24, the difference between the risk value R today and risk value R yesterday Ask for. The workplace situation analysis unit 11 compares the difference with the threshold value 2. When the difference is higher than the threshold value 2, the situation abnormality notification unit 12 refers to the party setting information in the setting information storage unit 21 and notifies the party terminal 5 of the mental health situation abnormality.

差分が閾値２以下である場合、職場状況解析部１１は、リスク値蓄積部２４を参照して指定日前のリスク値Ｒｄｅｓｉｇｎａｔｅｄを取得し、リスク値Ｒｔｏｄａｙとリスク値Ｒｄｅｓｉｇｎａｔｅｄとの差分を求める。職場状況解析部１１は、当該差分と閾値３とを比較する。差分が閾値３より高い場合、状況異常通知部１２は、設定情報蓄積部２１の関係者設定情報を参照して関係者端末５にメンタルヘルスの状況異常を通知する。 When the difference is equal to or smaller than the threshold value 2, the workplace situation analysis unit 11 refers to the risk value storage unit 24, acquires the risk value Rdesignated before the specified date, and obtains the difference between the risk value Rtoday and the risk value Rdesignated. . The workplace situation analysis unit 11 compares the difference with the threshold value 3. When the difference is higher than the threshold 3, the status abnormality notification unit 12 refers to the related party setting information in the setting information storage unit 21, and notifies the related party terminal 5 of the mental health status abnormality.

差分が閾値３以下である場合、職場状況解析部１１は、メンタルヘルスの状況異常は発生していないものとして処理を終了する。   When the difference is equal to or smaller than the threshold value 3, the workplace situation analysis unit 11 ends the process assuming that no mental health situation abnormality has occurred.

関係者端末５の状況異常受信部５１は、メンタルヘルス管理サーバ１の状況異常通知部１２からメンタルヘルスの状況異常を受信すると、例えば表示画面に警告画面を表示する等により、メンタルヘルス関係者に対して状況異常を報知する。これにより、メンタルヘルスに関するリスク値の高い部署や従業員に対して、関係者による早期対応が可能となる。   When the status abnormality receiving unit 51 of the related person terminal 5 receives the mental health status abnormality from the status abnormality notifying unit 12 of the mental health management server 1, the status abnormality receiving unit 51 displays a warning screen on the display screen, for example. Inform the situation abnormality. As a result, it becomes possible for the related parties to quickly respond to departments and employees with high risk values related to mental health.

図１４は、算出パターン１におけるメンタルヘルス管理支援システムの動作を示すフローチャートである。設定情報蓄積部２１は、ＡＤＭＩＮユーザ端末４の設定情報送信部４１から受信したメンタルヘルスに関する各種設定情報を蓄積する（ステップＳ１０１）。ライフログ蓄積部２３は、ライフログ送信機能部３の従業員ユーザ端末３１及び環境計測センサ３２から受信したメンタルヘルス管理に関するライフログ（社内ライフログ及び環境ライフログ）を蓄積する（ステップＳ１０２）。不調者発生情報蓄積部２２は、ＡＤＭＩＮユーザ端末４の不調者発生情報送信部４２から受信したメンタルヘルスの不調者発生日を蓄積する（ステップＳ１０３）。なお、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３は、説明の便宜上時系列的に記載しているが、適宜、順不同に実行されるものである点に留意されたい。   FIG. 14 is a flowchart showing the operation of the mental health management support system in calculation pattern 1. The setting information storage unit 21 stores various types of setting information related to mental health received from the setting information transmission unit 41 of the ADMIN user terminal 4 (step S101). The life log accumulation unit 23 accumulates life logs (in-house life log and environmental life log) related to mental health management received from the employee user terminal 31 and the environment measurement sensor 32 of the life log transmission function unit 3 (step S102). The troubled person occurrence information accumulation unit 22 accumulates the mental health troubled person occurrence date received from the troubled person occurrence information transmission part 42 of the ADMIN user terminal 4 (step S103). Note that steps S101 to S103 are described in time series for convenience of explanation, but should be noted that they are executed in random order as appropriate.

職場状況解析部１１は、当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値Ｒｔｏｄａｙを算出する（ステップＳ１０４）。リスク値蓄積部２４は、算出されたリスク値を蓄積する（ステップＳ１０５）。次いで、職場状況解析部１１は、メンタルヘルスに関する状況の異常を判定する（ステップＳ１０６）。 The workplace situation analysis unit 11 calculates a risk value Rtoday related to mental health based on the life log on the current day and the life log on the occurrence of the malfunctioning person (step S104). The risk value storage unit 24 stores the calculated risk value (step S105). Next, the workplace situation analyzing unit 11 determines a situation abnormality related to mental health (step S106).

図１５は、ステップＳ１０６の詳細を示す図である。職場状況解析部１１は、まず、リスク値Ｒｔｏｄａｙと閾値１とを比較する（ステップＳ２０１）。リスク値Ｒｔｏｄａｙが閾値１より高い場合、状況異常通知部１２は、関係者端末５にメンタルヘルスの状況異常を通知する（ステップＳ２０４）。 FIG. 15 is a diagram showing details of step S106. The workplace situation analysis unit 11 first compares the risk value R today with the threshold value 1 (step S201). When the risk value R today is higher than the threshold 1, the situation abnormality notification unit 12 notifies the related person terminal 5 of the mental health situation abnormality (step S204).

リスク値Ｒｔｏｄａｙが閾値１以下である場合、職場状況解析部１１は、リスク値Ｒｔｏｄａｙと前日のリスク値Ｒｙｅｓｔｅｒｄａｙとの差分と、閾値２とを比較する（ステップＳ２０２）。差分が閾値２より高い場合、状況異常通知部１２は、関係者端末５にメンタルヘルスの状況異常を通知する（ステップＳ２０４）。 When the risk value Rtoday is equal to or less than the threshold value 1, the workplace situation analysis unit 11 compares the difference between the risk value Rtoday and the risk value Resterday of the previous day with the threshold value 2 (step S202). When the difference is higher than the threshold value 2, the situation abnormality notification unit 12 notifies the related person terminal 5 of the mental health situation abnormality (step S204).

差分が閾値２以下である場合、職場状況解析部１１は、リスク値Ｒｔｏｄａｙと指定日前のリスク値Ｒｄｅｓｉｇｎａｔｅｄとの差分と、閾値３とを比較する（ステップＳ２０３）。差分が閾値３より高い場合、状況異常通知部１２は、関係者端末５にメンタルヘルスの状況異常を通知する（ステップＳ２０４）。 When the difference is equal to or smaller than the threshold value 2, the workplace situation analyzing unit 11 compares the difference between the risk value R today and the risk value R designated before the specified date with the threshold value 3 (step S203). When the difference is higher than the threshold 3, the condition abnormality notification unit 12 notifies the related person terminal 5 of the mental health condition abnormality (step S204).

差分が閾値３以下である場合、職場状況解析部１１は、メンタルヘルスの状況異常は発生していないものとして処理を終了する。   When the difference is equal to or smaller than the threshold value 3, the workplace situation analysis unit 11 ends the process assuming that no mental health situation abnormality has occurred.

このように、算出パターン１に係る実施形態によれば、職場状況解析部１１は、当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出し、リスク値を閾値１と比較し、リスク値と前日のリスク値との差分を閾値２と比較し、リスク値と指定日前のリスク値との差分を閾値３と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定する。これにより、メンタルヘルスに関するリスク値が高い場合に、状況異常を関係者に通知することが可能となる。即ち、メンタルヘルス管理者は、異常通知を契機に従業員の業務内容や職場環境を改善し、メンタルヘルスの不調者の発生や再発を防止することが可能になる。   As described above, according to the embodiment related to the calculation pattern 1, the workplace situation analysis unit 11 calculates a risk value related to mental health based on the life log on the current day and the life log on the occurrence of the malfunctioning person, and sets the risk value as a threshold value. 1, the difference between the risk value and the risk value on the previous day is compared with the threshold value 2, and the difference between the risk value and the risk value before the designated date is compared with the threshold value 3 to determine an abnormality related to mental health. Thereby, when the risk value regarding mental health is high, it becomes possible to notify a related person of an abnormal situation. In other words, the mental health manager can improve the work contents and workplace environment of the employee in response to the abnormality notification, and can prevent the occurrence or recurrence of mental health malfunctions.

（算出パターン２）
メンタルヘルス不調の原因は、複数の原因が重なることが知られており、職場に関するライフログだけではなく、生活習慣に関するライフログ（睡眠時間、体重、歩数、歩行速度など）も考慮することが好ましい。そのため、算出パターン２は、職場状況解析部１１によるリスク値の算出に関し、複数種類のライフログの組み合わせ毎に、ライフログ種別毎の重み付けを考慮したリスク値を算出するものである。なお、以降の説明において、各機能ブロックの処理のうち、算出パターン１と同等の処理については記載を省略する。 (Calculation pattern 2)
It is known that multiple causes of mental health problems overlap, and it is preferable to consider not only the life log related to the workplace but also the life log related to lifestyle (sleep time, weight, number of steps, walking speed, etc.) . Therefore, the calculation pattern 2 relates to the calculation of the risk value by the workplace situation analysis unit 11 and calculates the risk value in consideration of the weighting for each life log type for each combination of a plurality of types of life logs. In the following description, description of processing equivalent to the calculation pattern 1 among the processing of each functional block is omitted.

これ以降、複数種類のライフログの組み合わせを「ライフログセット」と称するものとする。算出パターン２では、まず、ライフログセット１として、算出パターン１で説明した社内ライフログと環境ライフログとの組み合わせを用いる。また、ライフログセット２として、社内ライフログと環境ライフログと一般ライフログとの組み合わせを用いる。一般ライフログとは、従業員の生活習慣を表すログデータであって、睡眠時間、体重、歩数、歩行速度などを含むものである。   Hereinafter, a combination of a plurality of types of life logs is referred to as a “life log set”. In the calculation pattern 2, first, as the life log set 1, a combination of the in-house life log and the environmental life log described in the calculation pattern 1 is used. As the life log set 2, a combination of an in-house life log, an environmental life log, and a general life log is used. The general life log is log data representing an employee's lifestyle, and includes sleep time, weight, number of steps, walking speed, and the like.

図１６は、算出パターン２に係るメンタルヘルス管理支援システムの機能ブロックを示す図である。算出パターン２では、ライフログ送信機能部３は、従業員ユーザ端末３１及び環境計測センサ３２に加え、生活習慣計測センサ３３を備えている。生活習慣計測センサ３３は、従業員の生活習慣データを取得する一般ライフログ取得部３３１と、取得した生活習慣データをメンタルヘルスＤＢ２に送信する一般ライフログ送信部３３２とを備える。   FIG. 16 is a diagram illustrating functional blocks of the mental health management support system according to the calculation pattern 2. In the calculation pattern 2, the life log transmission function unit 3 includes a lifestyle measurement sensor 33 in addition to the employee user terminal 31 and the environment measurement sensor 32. The lifestyle measurement sensor 33 includes a general life log acquisition unit 331 that acquires employee lifestyle data, and a general life log transmission unit 332 that transmits the acquired lifestyle data to the mental health DB 2.

算出パターン２に関し設定情報蓄積部２１が蓄積する設定情報について説明する。設定情報蓄積部２１は、算出パターン１で述べた設定情報に加え、生活習慣計測センサ３３に関する設定情報を蓄積する。図１７は、設定情報蓄積部２１が蓄積する生活習慣計測センサ３３に関する設定情報の一例を示す図である。図１７に示す設定情報は、各センサのＩＤ（SensorID）、設置された部署（GroupID）、センサ種別、データ形式、取得間隔を含むものである。これ以降、図１７に示す生活習慣計測センサ３３に関する設定情報を、生活習慣設定情報と称するものとする。   The setting information stored in the setting information storage unit 21 regarding the calculation pattern 2 will be described. The setting information storage unit 21 stores setting information related to the lifestyle measurement sensor 33 in addition to the setting information described in the calculation pattern 1. FIG. 17 is a diagram illustrating an example of setting information related to the lifestyle measurement sensor 33 accumulated by the setting information accumulation unit 21. The setting information shown in FIG. 17 includes the ID (SensorID) of each sensor, the installed department (GroupID), the sensor type, the data format, and the acquisition interval. Hereinafter, the setting information regarding the lifestyle measuring sensor 33 illustrated in FIG. 17 is referred to as lifestyle setting information.

算出パターン２に関しライフログ蓄積部２３が蓄積する一般ライフログについて説明する。図１８は、ライフログ蓄積部２３が蓄積する一般ライフログの一例を示す図である。一般ライフログの各レコードには、日付、時間、生活習慣計測センサ３３の識別子（SensorID）、データが記録されている。一般ライフログの各レコードは、生活習慣計測センサ３３の一般ライフログ取得部３３１により取得され、一般ライフログ送信部３３２によりライフログ蓄積部２３に送信される。ここで、生活習慣計測センサ３３は、従業員の生活習慣を計測する各種センサであって、例えば、図１７に示すとおり、睡眠計、体重計、歩数計、及び加速度計である。生活習慣計測センサ３３が睡眠計である場合、一般ライフログ取得部３３１は一般ライフログとして従業員の睡眠時間を取得し、一般ライフログ送信部３３２を通じて睡眠時間情報をライフログ蓄積部２３に送信する。生活習慣計測センサ３３が体重計である場合、一般ライフログ取得部３３１は一般ライフログとして従業員の体重を取得し、一般ライフログ送信部３３２を通じて体重情報をライフログ蓄積部２３に送信する。生活習慣計測センサ３３が歩数計である場合、一般ライフログ取得部３３１は一般ライフログとして従業員の歩数を取得し、一般ライフログ送信部３３２を通じて歩数情報をライフログ蓄積部２３に送信する。生活習慣計測センサ３３が加速度計である場合、一般ライフログ取得部３３１は一般ライフログとして従業員の歩行時速度情報である加速度を取得し、一般ライフログ送信部３３２を通じて加速度情報をライフログ蓄積部２３に送信する。   The general life log which the life log storage part 23 accumulate | stores regarding the calculation pattern 2 is demonstrated. FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a general life log stored by the life log storage unit 23. In each record of the general life log, date, time, an identifier (SensorID) of the lifestyle measurement sensor 33, and data are recorded. Each record of the general life log is acquired by the general life log acquisition unit 331 of the lifestyle measurement sensor 33 and is transmitted to the life log storage unit 23 by the general life log transmission unit 332. Here, the lifestyle measurement sensor 33 is various sensors that measure the lifestyle of employees, and is, for example, a sleep meter, a weight scale, a pedometer, and an accelerometer as shown in FIG. When the lifestyle measurement sensor 33 is a sleep meter, the general life log acquisition unit 331 acquires the employee's sleep time as a general life log, and transmits the sleep time information to the life log storage unit 23 through the general life log transmission unit 332. To do. When the lifestyle measurement sensor 33 is a weight scale, the general life log acquisition unit 331 acquires the weight of the employee as a general life log and transmits weight information to the life log storage unit 23 through the general life log transmission unit 332. When the lifestyle measurement sensor 33 is a pedometer, the general life log acquisition unit 331 acquires the number of steps of the employee as a general life log, and transmits the step information to the life log storage unit 23 through the general life log transmission unit 332. When the lifestyle measurement sensor 33 is an accelerometer, the general life log acquisition unit 331 acquires acceleration as employee speed information as a general life log and accumulates acceleration information through the general life log transmission unit 332 as a life log. It transmits to the part 23.

ライフログ蓄積部２３は、一般ライフログ送信部３３２から一般ライフログを受信すると、図１８のように蓄積すると共に、一般ライフログを加工したデータの蓄積も行う。図１９は、一般ライフログを加工したデータの一例を示す図である。ライフログ蓄積部２３は、一般ライフログを加工することにより、睡眠時間、体重、歩数、歩行速度といった、様々なライフログ種別のデータを取得して蓄積している。図１９の右列に示す数値は、職場のある部署（GroupID=1）の各従業員の各ライフログ種別の数値の平均を取った値である。なお、ライフログ蓄積部２３は、設定情報蓄積部２１の生活習慣設定情報（例えば図１７）を参照することにより、どの部署のどの従業員がどの生活習慣計測センサ３３を保持しているかという情報を取得することができる。   When the life log storage unit 23 receives the general life log from the general life log transmission unit 332, the life log storage unit 23 stores the general life log as shown in FIG. 18 and also stores data obtained by processing the general life log. FIG. 19 is a diagram illustrating an example of data obtained by processing a general life log. The life log accumulation unit 23 acquires and accumulates data of various life log types such as sleep time, weight, number of steps, walking speed, etc. by processing the general life log. The numerical values shown in the right column of FIG. 19 are values obtained by averaging the numerical values of the respective life log types of the employees of the department (GroupID = 1) in the workplace. In addition, the life log storage unit 23 refers to the lifestyle setting information (for example, FIG. 17) of the setting information storage unit 21, and information indicating which employee in which department holds which lifestyle measurement sensor 33. Can be obtained.

なお、算出パターン２では、設定情報蓄積部２１は、算出パターン１で述べたリスク値設定情報より詳細なリスク値設定情報を蓄積する。図２０及び図２１は、設定情報蓄積部２１が蓄積するリスク値設定情報の一例を示す図である。算出パターン２で用いるリスク値設定情報は、重み付けを考慮したリスク値に関する閾値である「閾値４」と、ライフログ種別毎の重み付け係数である「α１〜αｎ」を含むものである。なお、ｎは社内ライフログ、環境ライフログ、及び一般ライフログそれぞれに含まれるライフログ種別の数である。設定情報蓄積部２１は、ライフログセット毎にリスク値設定情報を保持する。図２０はライフログセット１（社内／環境ライフログ）に関するリスク値設定情報の一例を示す図であり、図２１はライフログセット２（社内／環境／一般ライフログ）に関するリスク値設定情報の一例を示す図である。   In the calculation pattern 2, the setting information accumulation unit 21 accumulates more detailed risk value setting information than the risk value setting information described in the calculation pattern 1. 20 and 21 are diagrams illustrating an example of risk value setting information stored by the setting information storage unit 21. FIG. The risk value setting information used in the calculation pattern 2 includes “threshold 4” that is a threshold relating to a risk value in consideration of weighting and “α1 to αn” that is a weighting coefficient for each life log type. Note that n is the number of life log types included in the in-house life log, the environmental life log, and the general life log. The setting information storage unit 21 holds risk value setting information for each life log set. FIG. 20 is a diagram showing an example of risk value setting information related to life log set 1 (in-house / environment / life log), and FIG. 21 is an example of risk value setting information related to life log set 2 (in-house / environment / general life log). FIG.

算出パターン３に関し職場状況解析部１１によるメンタルヘルスに関するリスク値の算出方法について説明する。算出パターン２では、職場状況解析部１１は、ライフログセット１及びライフログセット２それぞれについて、ライフログ種別毎の重み付け係数を考慮したリスク値を算出する。   The calculation method of the risk value regarding the mental health by the workplace situation analysis part 11 regarding the calculation pattern 3 is demonstrated. In the calculation pattern 2, the workplace situation analysis unit 11 calculates a risk value in consideration of a weighting coefficient for each life log type for each of the life log set 1 and the life log set 2.

職場状況解析部１１は、ライフログセット１では、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれについて、ライフログ種別毎に当日のライフログＬＬ１と不調者発生日のライフログＬＬ２との距離（差分）を計算し、各ライフログ種別の距離に重み付け係数を乗じた値（重み付け差分）の総和を算出する。職場状況解析部１１は、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれの総和を合計し、最新のメンタルヘルスに関するリスク値（重み付けリスク値）Ｒｔｏｄａｙとする。 In the life log set 1, the workplace status analysis unit 11 calculates the distance (difference) between the life log LL1 on the current day and the life log LL2 on the day of occurrence of malfunction for each life log type for each of the in-house life log and the environmental life log. Then, the sum of values (weighting differences) obtained by multiplying the distance of each life log type by the weighting coefficient is calculated. The workplace situation analysis unit 11 adds up the sum totals of the in-house life log and the environmental life log to obtain the latest mental health risk value (weighted risk value) R today .

職場状況解析部１１は、ライフログセット２では、社内ライフログ、環境ライフログ及び一般ライフログそれぞれについて、ライフログ種別毎に当日のライフログＬＬ１と不調者発生日のライフログＬＬ２との距離（差分）を計算し、各ライフログ種別の距離に重み付け係数を乗じた値（重み付け差分）の総和を算出する。職場状況解析部１１は、社内ライフログ、環境ライフログ及び一般ライフログそれぞれの総和を合計し、最新のメンタルヘルスに関するリスク値（重み付けリスク値）Ｒｔｏｄａｙとする。 In the life log set 2, the workplace situation analysis unit 11 determines the distance between the life log LL <b> 1 on the current day and the life log LL <b> 2 on the occurrence day of the malfunction for each life log type ( (Difference) is calculated, and the sum of values (weighting differences) obtained by multiplying the distance of each life log type by the weighting coefficient is calculated. The workplace situation analysis unit 11 adds up the sum totals of the in-house life log, the environmental life log, and the general life log to obtain a risk value (weighted risk value) R today regarding the latest mental health.

数２は、重み係数を考慮したライフログ種別の距離の総和の計算式である。ここで、ｉは社内ライフログ、環境ライフログ及び一般ライフログそれぞれに含まれるライフログ種別の番号を表すものであり、ｎは社内ライフログ、環境ライフログ及び一般ライフログそれぞれに含まれるライフログ種別の数である。なお、ライフログ種別毎の重み付け係数であるαは、ライフログセット１及びライフログセット２のそれぞれのリスク値設定情報（例えば図２０及び図２１）の値が用いられる。   Equation 2 is a formula for calculating the sum of distances of life log types in consideration of weighting factors. Here, i represents a life log type number included in each of the internal life log, the environmental life log, and the general life log, and n represents a life log included in each of the internal life log, the environmental life log, and the general life log. The number of types. Note that α, which is a weighting coefficient for each life log type, uses the value of each risk value setting information (for example, FIG. 20 and FIG. 21) of the life log set 1 and the life log set 2.

Figure 0005656723
Figure 0005656723

図２２は、算出パターン２に係るメンタルヘルス管理サーバ１の異常判定処理のフローチャートである。職場状況解析部１１は、ライフログセット１及びライフログセット２のそれぞれについて、リスク値Ｒｔｏｄａｙと対応するリスク値設定情報の閾値４とを比較する（ステップＳ３０１）。ライフログセット１及びライフログセット２の少なくとも一方についてリスク値Ｒｔｏｄａｙが閾値４より高い場合、状況異常通知部１２は、関係者設定情報を参照して関係者端末５に状況異常を通知する（ステップＳ３０２）。 FIG. 22 is a flowchart of the abnormality determination process of the mental health management server 1 according to the calculation pattern 2. The workplace situation analysis unit 11 compares the risk value R today with the threshold value 4 of the corresponding risk value setting information for each of the life log set 1 and the life log set 2 (step S301). When the risk value R today is higher than the threshold value 4 for at least one of the life log set 1 and the life log set 2, the situation abnormality notification unit 12 refers to the party setting information and notifies the party terminal 5 of the situation abnormality ( Step S302).

なお、算出パターン２で用いるライフログ種別毎の重み付け係数は、新たな不調者が発生した際に修正することも考えられる。図２３は、重み付け係数の修正に関する設定情報の一例を示す図である。図２３に示す設定情報は、平常日と、重み付け係数の補正値である重み付け加算値と、各種別に設定された平常値と不調時との各種別の差分に関する差分閾値とを有している。図２３に示す設定情報は、設定情報蓄積部２１に蓄積される。   Note that the weighting coefficient for each life log type used in the calculation pattern 2 may be corrected when a new malfunctioning person occurs. FIG. 23 is a diagram illustrating an example of setting information regarding correction of a weighting coefficient. The setting information illustrated in FIG. 23 includes a normal day, a weighted addition value that is a correction value of a weighting coefficient, and a difference threshold value regarding various types of differences between the normal value set for each type and the malfunction time. The setting information illustrated in FIG. 23 is stored in the setting information storage unit 21.

職場状況解析部１１は、不調者発生情報蓄積部２２を参照して新たな不調者の発生を検知すると、ライフログ蓄積部２３を参照し、平常日のライフログと、新たな不調日のライフログとを取得する。職場状況解析部１１は、ライフログ種別毎に平常日のライフログと不調日のライフログとの差分を計算して、当該差分を対応するライフログ種別の差分閾値と比較する。計算した差分が差分閾値以下である場合、対応するライフログ種別の重み付け係数に対して、重み付け加算値に記載された値を加算することにより、重み付け係数を修正する。これは、計算した差分が差分閾値以下である場合、対応するライフログ種別の値が、不調時の値と近いことを意味するため、よりリスク判定における重要度が高まるためである。職場状況解析部１１は、重み付け係数の修正後、設定情報蓄積部２１のリスク値設定情報を更新する。   When the workplace situation analysis unit 11 detects the occurrence of a new unsuccessful person by referring to the unsuccessful person occurrence information accumulation unit 22, the life situation accumulation unit 23 refers to the life log accumulation unit 23 and the life log of the normal day and the life of the new unsuccessful day Get logs and. The workplace situation analysis unit 11 calculates the difference between the life log on normal days and the life log on irregular days for each life log type, and compares the difference with the difference threshold value of the corresponding life log type. When the calculated difference is equal to or less than the difference threshold value, the weighting coefficient is corrected by adding the value described in the weighted addition value to the weighting coefficient of the corresponding life log type. This is because when the calculated difference is equal to or less than the difference threshold value, the value of the corresponding life log type is close to the value at the time of malfunction, and thus the importance in risk determination is further increased. The workplace situation analysis unit 11 updates the risk value setting information in the setting information storage unit 21 after correcting the weighting coefficient.

このように、算出パターン２に係る実施形態によれば、職場状況解析部１１は、ライフログ種別毎に当日のライフログと不調者発生日のライフログとの差分を求め、種別毎に当該差分と重み付け係数とを乗じて重み付き差分を求め、全ての種別の重み付き差分の総和を重み付けリスク値として算出し、重み付きリスク値と閾値４と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定する。これにより、ライフログ種別の重み付けを考慮してリスク値を算出することが可能になり、より正確に状況異常を判定することが可能になる。   As described above, according to the embodiment related to the calculation pattern 2, the workplace situation analysis unit 11 obtains a difference between the life log on the current day and the life log on the occurrence of the malfunction for each life log type, and the difference for each type. The weighted difference is calculated by multiplying the weighted coefficient, the sum of all types of weighted differences is calculated as a weighted risk value, and the weighted risk value is compared with the threshold 4 to determine an abnormality related to mental health. Thereby, it is possible to calculate the risk value in consideration of the weighting of the life log type, and it is possible to determine the situation abnormality more accurately.

また、算出パターン２に係る実施形態によれば、職場状況解析部１１は、新たな不調者発生日を検出すると、ライフログ種別毎に平常日のライフログと新たな不調者発生日のライフログとの差分を求め、当該差分が対応するライフログ種別の差分閾値以下である場合に、対応する種別の重み付け係数を補正値（重み付け加算値）により修正する。これにより、不調者の発生に併せて重み付け係数が適宜修正されるため、ライフログ種別の重み付けを考慮したリスク値をより精度良く算出することが可能になり、より正確に状況異常を判定することが可能になる。   In addition, according to the embodiment related to the calculation pattern 2, when the workplace situation analysis unit 11 detects a new upset person occurrence date, the life log of the normal day and the new upset person life log for each life log type When the difference is equal to or less than the difference threshold value of the corresponding life log type, the weighting coefficient of the corresponding type is corrected with a correction value (weighted addition value). As a result, since the weighting coefficient is appropriately corrected in conjunction with the occurrence of a malfunctioning person, it becomes possible to calculate the risk value taking into account the weighting of the life log type with higher accuracy, and to determine the situation abnormality more accurately. Is possible.

また、算出パターン２に係る実施形態によれば、職場状況解析部１１は、複数種類のライフログの組み合わせであるライフログセット毎に、当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出してメンタルヘルスに関する異常を判定する。これにより、職場に関するライフログだけではなく、生活習慣など、複数の原因が重なったメンタルヘルスの不調に対しても、リスク値の算出及び異常判定が可能となる。   Moreover, according to embodiment which concerns on the calculation pattern 2, the workplace condition analysis part 11 is based on the life log on the day and the life log on the occurrence of a malfunction person for every life log set which is a combination of a plurality of types of life logs. An abnormality relating to mental health is determined by calculating a risk value relating to mental health. This makes it possible to calculate risk values and determine abnormalities not only for life logs related to workplaces, but also for mental health problems caused by multiple causes such as lifestyle habits.

（パターン３）
メンタルヘルス不調の発生は、年齢、性別などによって傾向が異なることが知られており、年齢や性別によって規定されるプロファイル毎にリスク値を計算することが好ましい。そのため、パターン３は、職場状況解析部１１によるリスク値の算出及び状況異常の判定を、部署単位ではなく、従業員のプロファイル単位で行うものである。なお、以降の説明において、各機能ブロックの処理のうち、算出パターン１と同等の処理については記載を省略する。 (Pattern 3)
The occurrence of mental health problems is known to have different trends depending on age, sex, and the like, and it is preferable to calculate a risk value for each profile defined by age and sex. For this reason, in pattern 3, risk level calculation and situation abnormality determination by the workplace situation analysis unit 11 are performed in units of employee profiles, not in units of departments. In the following description, description of processing equivalent to the calculation pattern 1 among the processing of each functional block is omitted.

算出パターン３に関し不調者発生情報蓄積部２２が蓄積する不調者発生情報について説明する。図２４は、不調者発生情報蓄積部２２が蓄積する不調者発生情報の一例を示す図である。不調者発生情報の各レコードには、不調者が発生した日付と、不調者が属する部署（GroupID）と、不調者の年代、性別、職位、及び職務内容とが記録されている。   The troubled person occurrence information accumulated by the troubled person occurrence information storage unit 22 regarding the calculation pattern 3 will be described. FIG. 24 is a diagram illustrating an example of the troubled person occurrence information accumulated by the troubled person occurrence information storage unit 22. In each record of the malfunctioning person occurrence information, the date when the malfunctioning person occurred, the department (GroupID) to which the malfunctioning person belongs, and the age, sex, position, and job content of the malfunctioning person are recorded.

算出パターン３に関しライフログ蓄積部２３が蓄積する社内ライフログについて説明する。ライフログ蓄積部２３は、社内ライフログ送信部３１２から社内ライフログを受信すると、図７のように蓄積するほかに、プロファイル毎に、社内ライフログを加工したデータの蓄積も行う。即ち、ライフログ蓄積部２３は、プロファイル毎に、ＰＣ稼働時間、メール受信回数、メール受信サイズ、メール送信受信回数、メール送信サイズ、打合せ回数、打合せ時間、出張回数、有給休暇取得回数、ファイル作成数、ファイルサイズといった、様々な種別（以下、ライフログ種別）のデータを取得して蓄積する。なお、ライフログ蓄積部２３は、設定情報蓄積部２１の従業員設定情報（例えば図３）を参照することにより、どのプロファイルにどの従業員（どの従業員ユーザ端末３１）が所属するかという情報を取得することができる。   The internal life log stored in the life log storage unit 23 with respect to the calculation pattern 3 will be described. When the life log storage unit 23 receives the internal life log from the internal life log transmission unit 312, it stores it as shown in FIG. 7 and also stores data obtained by processing the internal life log for each profile. That is, for each profile, the life log accumulating unit 23 performs PC operation time, mail reception count, mail reception size, mail transmission reception count, mail transmission size, meeting count, meeting time, business trip count, paid vacation acquisition count, file creation Data of various types (hereinafter referred to as life log types) such as number and file size are acquired and stored. The life log storage unit 23 refers to the employee setting information (for example, FIG. 3) of the setting information storage unit 21, and information indicating which employee (which employee user terminal 31) belongs to which profile. Can be obtained.

算出パターン３に関し、設定情報蓄積部２１が蓄積する設定情報について説明する。算出パターン３の場合、設定情報蓄積部２１が蓄積するリスク値設定情報は、プロファイル毎に設定されることになる。すなわち、設定情報蓄積部２１は、プロファイル毎に設定された閾値１を蓄積している。   Regarding the calculation pattern 3, the setting information stored in the setting information storage unit 21 will be described. In the case of calculation pattern 3, the risk value setting information stored by the setting information storage unit 21 is set for each profile. That is, the setting information accumulation unit 21 accumulates the threshold value 1 set for each profile.

算出パターン３に関し職場状況解析部１１によるメンタルヘルスに関するリスク値の算出方法について説明する。算出パターン３では、職場状況解析部１１は、プロファイル毎に当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づきリスク値Ｒｔｏｄａｙを算出する。なお、リスク値Ｒｔｏｄａｙの計算については、計算処理が部署単位であるかプロファイル単位であるかを除き、算出パターン１と同様に計算することができる。 The calculation method of the risk value regarding the mental health by the workplace situation analysis part 11 regarding the calculation pattern 3 is demonstrated. In the calculation pattern 3, the workplace situation analysis unit 11 calculates the risk value R today based on the life log on the current day and the life log on the occurrence of the malfunctioning person for each profile. Note that the risk value R today can be calculated in the same manner as in the calculation pattern 1 except that the calculation processing is in units of departments or in units of profiles.

職場状況解析部１１は、プロファイル毎にリスク値Ｒｔｏｄａｙを算出すると、リスク値Ｒｔｏｄａｙをリスク値蓄積部２４に蓄積する。図２５は、リスク値蓄積部２４が蓄積するプロファイル毎のリスク値の一例を示す図である。リスク値蓄積部２４は、例えば年代と性別によりプロファイルを規定し、プロファイル毎に日々のリスク値を蓄積している。 After calculating the risk value R today for each profile, the workplace situation analysis unit 11 accumulates the risk value R today in the risk value accumulation unit 24. FIG. 25 is a diagram illustrating an example of risk values for each profile accumulated by the risk value accumulating unit 24. The risk value accumulating unit 24 defines a profile based on, for example, age and gender, and accumulates daily risk values for each profile.

図２６は、算出パターン３に係るメンタルヘルス管理サーバ１の異常判定処理のフローチャートである。職場状況解析部１１は、プロファイル毎に、リスク値Ｒｔｏｄａｙと閾値１とを比較する（ステップＳ４０１）。なお、上述の通り、閾値１はプロファイル毎に個毎に設定されるものである。リスク値Ｒｔｏｄａｙが閾値１より高い場合、状況異常通知部１２は、関係者設定情報を参照して関係者端末５に状況異常を通知する（ステップＳ４０２）。 FIG. 26 is a flowchart of the abnormality determination process of the mental health management server 1 according to the calculation pattern 3. The workplace situation analysis unit 11 compares the risk value R today with the threshold 1 for each profile (step S401). As described above, the threshold value 1 is set for each profile. When the risk value R today is higher than the threshold value 1, the situation abnormality notification unit 12 refers to the party setting information and notifies the party terminal 5 of the situation abnormality (step S402).

このように、算出パターン３に係る実施形態によれば、職場状況解析部１１は、プロファイル毎に、当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づき前記リスク値を算出し、当該リスク値と対応するプロファイルの閾値１とを比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定する。これにより、年齢や性別など、個別のプロファイル毎にメンタルヘルスの異常を判定することが可能になり、より精度良くメンタルヘルス不調者の発生及び再発を防止することができる。   As described above, according to the embodiment related to the calculation pattern 3, the workplace situation analysis unit 11 calculates the risk value for each profile based on the life log on the current day and the life log on the occurrence of the malfunctioning person. An abnormality relating to mental health is determined by comparing the value with the threshold value 1 of the corresponding profile. As a result, it is possible to determine an abnormality in mental health for each individual profile such as age and gender, and to prevent the occurrence and recurrence of mental health disorder persons with higher accuracy.

本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部、各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部やステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。   Although the present invention has been described based on the drawings and examples, it should be noted that those skilled in the art can easily make various modifications and corrections based on the present disclosure. Therefore, it should be noted that these variations and modifications are included in the scope of the present invention. For example, the functions included in each component, each step, etc. can be rearranged so that there is no logical contradiction, and multiple components, steps, etc. can be combined or divided into one It is.

例えば、上述の実施形態では、従業員ユーザ端末３１、ＡＤＭＩＮユーザ端末４、及び関係者端末５を個別の端末として記載しているが、例えば職場の上長の端末など、従業員ユーザ端末３１、ＡＤＭＩＮユーザ端末４、及び関係者端末５それぞれの機能を１つの端末で備えることも可能である。また、上述の実施形態では、メンタルヘルス管理サーバ１とメンタルヘルス管理ＤＢ２とを個別の装置として記載しているが、メンタルヘルス管理サーバ１及びメンタルヘルス管理ＤＢ２の機能を１台のサーバ装置で備えることも可能である。   For example, in the above-described embodiment, the employee user terminal 31, the ADMIN user terminal 4, and the related person terminal 5 are described as individual terminals. However, the employee user terminal 31, It is also possible to provide the functions of the ADMIN user terminal 4 and the party terminal 5 with one terminal. In the above-described embodiment, the mental health management server 1 and the mental health management DB 2 are described as separate devices. However, the functions of the mental health management server 1 and the mental health management DB 2 are provided in one server device. It is also possible.

また、社内ライフログとして、パソコンのキーボードとマウスの操作情報を用いることができる。例えば、各従業員のキーボードの入力数、マウスのクリック数、マウスの移動量、キーボードの入力ミス回数として、DELキー、BS（BackSpace）キーの入力数などを社内ライフログとして用いてもよい。   In addition, operation information of a personal computer keyboard and mouse can be used as an in-house life log. For example, the number of input of each employee's keyboard, the number of mouse clicks, the amount of movement of the mouse, the number of input errors of the keyboard, the number of inputs of the DEL key, BS (BackSpace) key, etc. may be used as the in-house life log.

また、環境計測センサとして、温度計、湿度計、及び騒音計以外の種々のセンサを利用することができ、例えば、明度計、風速計などを利用することができる。   Moreover, various sensors other than a thermometer, a hygrometer, and a noise meter can be used as an environmental measurement sensor, for example, a lightness meter, an anemometer, etc. can be used.

また、職場状況解析部１１は、数１及び数２に示す距離に基づく計算ではなく、相関解析に基づいてリスク値を算出することができる。図２７及び図２８は相関解析による状況異常検出の一例を示す図である。職場状況解析部１１は、当日のライフログ（ＬＬ１）と、不調発生日のライフログ（ＬＬ２）との相関を、数３により求めることができる。ここで、ｉはライフログ種別の番号であり、ｎはライフログ種別の数である。ＬＬ１ａｖｅ及びＬＬ２ａｖｅは、それぞれ、当日のライフログ（ＬＬ１）及び不調発生日のライフログ（ＬＬ２）の全ライフログ種別の平均値である。 Further, the workplace situation analysis unit 11 can calculate the risk value based on the correlation analysis instead of the calculation based on the distances shown in Equation 1 and Equation 2. 27 and 28 are diagrams showing an example of situation abnormality detection by correlation analysis. The workplace situation analysis unit 11 can obtain the correlation between the life log (LL1) of the day and the life log (LL2) of the day of occurrence of malfunction by Equation 3. Here, i is the number of the life log type, and n is the number of the life log type. LL1 ave and LL2 ave are average values of all life log types of the life log (LL1) on the current day and the life log (LL2) on the occurrence day of malfunction, respectively.

Figure 0005656723
Figure 0005656723

図２７の場合、不調者発生日と１２月１３日、不調者発生日と１０月４日の相関を計算すると、１２月１３日は、０．９９、１０月４日は０．７６となる。例えば、閾値として０．８を設定した場合、１２月１３日には状況の異常を通知することができる。   In the case of FIG. 27, when the correlation between the date of occurrence of the malfunctioning person and December 13 and the correlation of the date of occurrence of the malfunctioning person and October 4th is calculated, 0.99 on December 13th is 0.76 on October 4th. . For example, when 0.8 is set as the threshold, it is possible to notify the abnormality of the situation on December 13.

図２８は、あるライフログ種別に着目し、過去数日間のデータにより、当日のライフログ（ＬＬ１）と、不調発生日のライフログ（ＬＬ２）との相関を求めている。図２９の場合、不調者発生日と１２月１３日、不調者発生日と１０月４日の相関を計算すると、１２月１３日は、０．９０、１０月４日は０．４６となる。例えば、閾値として０．８を設定した場合、１２月１３日には状況の異常を通知することができる。   FIG. 28 pays attention to a certain life log type, and obtains the correlation between the life log (LL1) of the day and the life log (LL2) of the malfunction occurrence date based on the data of the past several days. In the case of FIG. 29, calculating the correlation between the date of occurrence of the malfunctioning person and December 13, and the occurrence of the malfunctioning person and October 4, the value is 0.90 on December 13 and 0.46 on October 4. . For example, when 0.8 is set as the threshold, it is possible to notify the abnormality of the situation on December 13.

１ メンタルヘルス管理サーバ
１１ 職場状況解析部
１２ 状況異常通知部
２ メンタルヘルス管理ＤＢ
２１ 設定情報蓄積部
２２ 不調者発生情報蓄積部
２３ ライフログ蓄積部
２４ リスク値蓄積部
３ ライフログ送信機能部
３１ 従業員ユーザ端末
３１１ 社内ライフログ取得部
３１２ 社内ライフログ送信部
３２ 環境計測センサ
３２１ 環境ライフログ取得部
３２２ 環境ライフログ送信部
３３ 生活習慣計測センサ
３３１ 一般ライフログ取得部
３３２ 一般ライフログ送信部
４ ＡＤＭＩＮユーザ端末
４１ 設定情報送信部
４２ 不調者発生情報送信部
５ 関係者端末
５１ 状況異常受信部
1 Mental Health Management Server 11 Workplace Situation Analysis Department 12 Situation Abnormality Notification Department 2 Mental Health Management DB
21 Setting Information Accumulation Unit 22 Abnormal Person Occurrence Information Accumulation Unit 23 Life Log Accumulation Unit 24 Risk Value Accumulation Unit 3 Life Log Transmission Function Unit 31 Employee User Terminal 311 Internal Life Log Acquisition Unit 312 Internal Life Log Transmission Unit 32 Environmental Measurement Sensor 321 Environmental life log acquisition unit 322 Environmental life log transmission unit 33 Lifestyle monitoring sensor 331 General life log acquisition unit 332 General life log transmission unit 4 ADMIN user terminal 41 Setting information transmission unit 42 Malformed person occurrence information transmission unit 5 Participant terminal 51 Status Abnormal receiver

Claims (4)

メンタルヘルス管理に関するライフログを蓄積するライフログ蓄積部と、
メンタルヘルスの不調者発生日を蓄積する不調者発生情報蓄積部と、
当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとのみに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出する職場状況解析部と、
前記リスク値を蓄積するリスク値蓄積部と、
メンタルヘルスに関する異常がある場合にメンタルヘルス管理の関係者に異常を通知する状況異常通知部と、を備えるメンタルヘルス管理支援システムであって、
前記職場状況解析部は、
前記リスク値を第１閾値と比較し、
前記リスク値と前日のリスク値との差分を第２閾値と比較し、
前記リスク値と指定日前のリスク値との差分を第３閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定し、
前記ライフログの種別毎の重み付け係数を蓄積する設定情報蓄積部を更に備え、
前記職場状況解析部は、
前記種別毎に前記当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとの差分を求め、
前記種別毎に前記差分と前記重み付け係数とを乗じて重み付き差分を求め、
全ての前記種別の前記重み付き差分の総和を重み付けリスク値として算出し、
前記重み付きリスク値と第４閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定し、
前記設定情報蓄積部は、平常日と、前記重み付け係数の補正値と、前記種別毎に設定された差分閾値とを蓄積し、
前記職場状況解析部は、新たな不調者発生日を検出すると、前記種別毎に前記平常日のライフログと前記新たな不調者発生日のライフログとの差分を求め、当該差分が対応する前記種別の前記差分閾値以下である場合に、対応する前記種別の前記重み付け係数を前記補正値により修正することを特徴とするメンタルヘルス管理支援システム。 A life log storage unit that stores life logs related to mental health management;
A malfunction occurrence information accumulation unit that accumulates the occurrence date of a malfunction in mental health;
A workplace status analysis unit that calculates a risk value related to mental health based only on the life log of the day and the life log of the occurrence of the malfunction,
A risk value accumulating unit for accumulating the risk value;
A mental health management support system comprising a status abnormality notification unit for notifying a person concerned with mental health when there is an abnormality related to mental health,
The workplace situation analysis unit
Comparing the risk value with a first threshold;
Comparing the difference between the risk value and the previous day's risk value with a second threshold;
By comparing the difference between the risk value and the risk value before the specified date with a third threshold, an abnormality relating to mental health is determined ,
A setting information storage unit for storing a weighting coefficient for each type of the life log;
The workplace situation analysis unit
For each type, find the difference between the life log of the day and the life log of the upset person occurrence date,
Multiply the difference and the weighting coefficient for each type to obtain a weighted difference,
Calculating the sum of the weighted differences of all the types as a weighted risk value;
An abnormality relating to mental health is determined by comparing the weighted risk value with a fourth threshold value,
The setting information accumulation unit accumulates a normal day, a correction value of the weighting coefficient, and a difference threshold set for each type,
The workplace situation analysis unit, when detecting a new malfunctioning person occurrence date, obtains a difference between the life log of the normal day and the life log of the new malfunctioning person for each type, and the difference corresponds to the life log A mental health management support system that corrects the corresponding weighting coefficient of the type by the correction value when the difference is less than or equal to the difference threshold value of the type . 前記ライフログ蓄積部は、複数種類のライフログを蓄積し、
前記職場状況解析部は、前記複数種類のライフログの組み合わせ毎に、前記当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関する前記リスク値を算出してメンタルヘルスに関する異常を判定することを特徴とする請求項１に記載のメンタルヘルス管理支援システム。 The life log storage unit stores a plurality of types of life logs,
For each combination of the plurality of types of life logs, the workplace situation analysis unit calculates the risk value related to mental health based on the life log of the day and the life log of the occurrence of the unsatisfied person, and detects an abnormality related to mental health. The mental health management support system according to claim 1, wherein the determination is performed. 前記設定情報蓄積部は、プロファイル毎に設定された前記第１閾値を蓄積し、
前記ライフログ蓄積部は、前記ライフログを前記プロファイル毎に蓄積し、
前記職場状況解析部は、
前記プロファイル毎に前記当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとに基づき前記リスク値を算出し、当該リスク値と対応する前記プロファイルの前記第１閾値とを比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載のメンタルヘルス管理支援システム。 The setting information accumulation unit accumulates the first threshold set for each profile,
The life log storage unit stores the life log for each profile,
The workplace situation analysis unit
Calculate the risk value for each profile based on the life log of the current day and the life log of the upset person occurrence, and compare the risk value with the first threshold value of the profile corresponding to the risk value. The mental health management support system according to claim 1 or 2 , wherein abnormality is determined. メンタルヘルス管理支援システムを用いたメンタルヘルス管理支援方法であって、前記メンタルヘルス管理支援システムによる処理手順は、
メンタルヘルス管理に関するライフログを蓄積するライフログ蓄積ステップと、
メンタルヘルスの不調者発生日を蓄積するステップと、
当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとのみに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出するステップと、
前記リスク値を蓄積するステップと、
前記リスク値に基づきメンタルヘルスに関する異常を判定する判定ステップと、
メンタルヘルスに関する異常がある場合にメンタルヘルス管理の関係者に異常を通知するステップと、を含むメンタルヘルス管理支援方法であって、
前記判定ステップは、
前記リスク値を第１閾値と比較し、
前記リスク値と前日のリスク値との差分を第２閾値と比較し、
前記リスク値と指定日前のリスク値との差分を第３閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定し、
前記ライフログの種別毎の重み付け係数を蓄積する設定情報蓄積ステップを更に含み、
前記算出ステップは、
前記種別毎に前記当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとの差分を求め、
前記種別毎に前記差分と前記重み付け係数とを乗じて重み付き差分を求め、
全ての前記種別の前記重み付き差分の総和を重み付けリスク値として算出し、
前記判定ステップは、
前記重み付きリスク値と第４閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定し、
平常日と、前記重み付け係数の補正値と、前記種別毎に設定された差分閾値とを蓄積するステップと、
新たな不調者発生日を検出すると、前記種別毎に前記平常日のライフログと前記新たな不調者発生日のライフログとの差分を求め、当該差分が対応する前記種別の前記差分閾値以下である場合に、対応する前記種別の前記重み付け係数を前記補正値により修正するステップと、を更に含むことを特徴とするメンタルヘルス管理支援方法。 A mental health management support method using a mental health management support system, the processing procedure by the mental health management support system,
Life log accumulation step for accumulating life logs related to mental health management,
A step of accumulating the days of occurrence of mental health disorders,
Calculating a risk value related to mental health based only on the life log of the day and the life log of the occurrence of the malfunction,
Accumulating the risk value;
A determination step of determining an abnormality relating to mental health based on the risk value;
A mental health management support method including a step of notifying a person concerned in mental health management of an abnormality when there is an abnormality related to mental health,
The determination step includes
Comparing the risk value with a first threshold;
Comparing the difference between the risk value and the previous day's risk value with a second threshold;
By comparing the difference between the risk value and the risk value before the specified date with a third threshold, an abnormality relating to mental health is determined ,
A setting information accumulation step for accumulating a weighting coefficient for each type of the life log;
The calculating step includes:
For each type, find the difference between the life log of the day and the life log of the upset person occurrence date,
Multiply the difference and the weighting coefficient for each type to obtain a weighted difference,
Calculating the sum of the weighted differences of all the types as a weighted risk value;
The determination step includes
An abnormality relating to mental health is determined by comparing the weighted risk value with a fourth threshold value,
Accumulating a normal day, a correction value of the weighting coefficient, and a difference threshold set for each type;
When a new malfunctioning person occurrence date is detected, a difference between the life log of the normal day and the life log of the new malfunctioning person is obtained for each type, and the difference is equal to or less than the difference threshold value of the corresponding type. In some cases, the method further comprises the step of correcting the corresponding weighting coefficient of the type with the correction value .
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