JP6733995B2 - 作業分析装置、作業分析方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、作業者による作業を分析するための、作業分析装置、作業分析方法、及びこれらを実現するためのプログラムに関する。

近年、工場等における生産現場においては、生産性の向上と原価の低減とを図るため、インダストリアル・エンジニアリング（以下「ＩＥ」と表記する。）が導入されている。一般に、ＩＥは、経営管理全般に関するＩＥと、生産に関するＩＥと、これら以外に関するＩＥとの大きく３つに分類される。このうち、生産に関するＩＥは、生産現場において特に重要である。

具体的には、生産に関するＩＥにおいては、ＭＯＤＡＰＴＳ（Modular Arrangement of Predetermined Time Standards）法と呼ばれる手法を用いて、作業者による作業の分析が行なわれる（例えば、非特許文献１参照）。ＭＯＤＡＰＴＳ法では、人間の上肢の動作を中心とした基本動作が２１個の記号で表され、各記号には動作の内容と時間値とが含まれている。

例えば、「机の上に置いてある（手元から約１５ｃｍ離れた位置にある）ボールペン)を掴む動作」を想定する。この場合、作業者は、まず，手をボールペンまで移動させる動作（「移動動作（Movement）」を行ない、その後、ボールペンを掴む動作を行なう。ボールペンを掴むことによって移動動作は終了するので、ボールペンを掴む動作は終局動作（Terminal Activities）となる。

そして、これらの動作は、ＭＯＤＡＰＴＳ法では、Ｍ３Ｇ１と分析される。また、これらの動作にかかる作業時間は、４ＭＯＤ＝０．５１６秒(１ＭＯＤ＝０．１２９秒)と算出される。

このように、ＭＯＤＡＰＴＳ法によれば、作業者が特定の作業を行う場合の所要時間を、実測することなく、作業動作から簡単に予測することが出来る。即ち、作業者が実行する作業動作さえ分かっていれば、作業のどこに無駄又は無理があるかを、時間を尺度にして簡単に評価することが出来る。結果、生産性の向上が図られると考えられる。

小松原明哲著 「モダプツ法による作業改善テキスト」日本モダプツ協会編、日本出版サービス、２００８年１０月、ｐ．２４−３３

ところで、ＭＯＤＡＰＴＳ法は、通常、作業者による作業の様子を撮影したビデオを用いて、人手によるビデオ分析にて行なわれている。つまり、分析者は、ビデオに写っている作業者の動作を目視して、この動作が予め分類されている動作のいずれであるかを判定し、判定結果を逐一記録している。このため、ＭＯＤＡＰＴＳ法の実行には、時間及び労力がかかり過ぎるという問題がある。

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、人手によることなく、作業現場における作業者の動作の分析を行ない得る、作業分析装置、作業分析方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における作業分析装置は、作業者が対象物に対して行なう作業を分析するための装置であって、
前記作業者の手の位置を特定する第１の位置情報、及び前記対象物の位置を特定する第２の位置情報を取得する、位置情報取得部と、
前記第１の位置情報及び前記第２の位置情報を用いて、前記作業において前記作業者が行なった動作の内容を特定する、動作特定部と、
を備えている、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における作業分析方法は、作業者が対象物に対して行なう作業を分析するための方法であって、
（ａ）前記作業者の手の位置を特定する第１の位置情報、及び前記対象物の位置を特定する第２の位置情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記第１の位置情報及び前記第２の位置情報を用いて、前記作業において前記作業者が行なった動作の内容を特定する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、作業者が対象物に対して行なう作業を分析するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記作業者の手の位置を特定する第１の位置情報、及び前記対象物の位置を特定する第２の位置情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記第１の位置情報及び前記第２の位置情報を用いて、前記作業において前記作業者が行なった動作の内容を特定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。

以上のように、本発明における作業分析装置によれば、人手によることなく、作業現場における作業者の動作の分析を行なうことができる。

図１は、本発明の実施の形態１における作業分析装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態１における作業分析装置の構成を具体的に示すブロック図である。 図３は、本発明の実施の形態１で特定される移動動作の内容の一例を示す図である。 図４は、本発明の実施の形態１で特定される終局動作の内容の一例と識別子毎に終局動作の内容を規定するルールの一例とを示す図である。 図５は、本発明の実施の形態１において、対象物の位置に応じて終局動作の内容を特定する場合の処理を説明するための図である。 図６は、本発明の実施の形態１における作業分析装置の動作を示すフロー図である。 図７は、本発明の実施の形態１の変形例１において、作業者の顔の向きに応じて終局動作の内容を特定する場合の処理を説明するための図である。 図８は、本発明の実施の形態２における作業分析装置の構成を示すブロック図である。 図９は、本発明の実施の形態２における作業分析装置の動作を示すフロー図である。 図１０は、本発明の実施の形態１及び２における作業分析装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１における、作業分析装置、作業分析方法、およびプログラムについて、図１〜図６を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、本発明の実施の形態１における作業分析装置の概略構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施の形態１における作業分析装置の概略構成を示すブロック図である。

図１に示す、本実施の形態１における作業分析装置１０は、作業者が対象物に対して行なう作業を分析するための装置である。図１に示すように、作業分析装置１０は、位置情報取得部１１と、動作特定部１２とを備えている。

位置情報取得部１１は、作業者の手の位置を特定する第１の位置情報と、対象物の位置を特定する第２の位置情報とを取得する。動作特定部１２は、第１の位置情報及び第２の位置情報を用いて、作業において作業者が行なった動作の内容を特定する。

このように、本実施の形態では、人手を介することなく、作業分析装置１０によって、作業者の手及び対象物の位置情報から、動作の内容、例えば、手先のみを動かす動作であったのか、触るだけの動作であったのか等が特定される。従って、作業分析装置１０を用いれば、人手によることなく、作業現場における作業者の動作の分析が可能となる。

続いて、図２を用いて、本実施の形態１における作業分析装置１０の構成について更に具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態１における作業分析装置の構成を具体的に示すブロック図である。

図２に示すように、本実施の形態１においては、作業分析装置１０には、デプスセンサ２０と、デジタルカメラ３０と、分析者の端末装置４０とが接続されている。デプスセンサ２０は、例えば、特定のパターンで赤外線レーザ光を出射する光源と、対象物で反射された赤外線を受光する撮像素子とを備えており、これらによって、画素毎の深度が付加された画像データを出力する。デプスセンサの具体例としては、Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）といった既存のデプスセンサが挙げられる。

また、デプスセンサ２０は、作業者５０の動作を撮影可能となるように配置されている。従って、デプスセンサ２０から出力された深度付の画像データを用いて、作業者５０の四肢の各部位の座標と深度とを特定すれば、各部位の位置の検出が可能となる。即ち、本実施の形態１では、デプスセンサ２０から出力される深度付の画像データが、第１の位置情報として用いられる。

なお、デプスセンサ２０によって特定可能な部位としては、頭、首、右肩、右肘、右手首、右親指、右手先、左肩、左肘、左手首、左親指、左手先、胸部、胸腰部、骨盤部、右股関節、右膝、右くるぶし、右足、左股関節、左膝、左くるぶし、左足等が挙げられる。また、深度付の画像データから各部位の位置を検出するための処理としては、デプスセンサ２０で利用されている既存の処理を用いることができる。

また、図２において、デジタルカメラ３０は、作業の対象物６０を撮影可能となるように配置されており、対象物６０の位置の検出に用いられている。具体的には、対象物６０の上面には、図形マーカが付与されており、デジタルカメラ３０は、設定間隔で、図形マーカを含む画像データを出力する。従って、この画像データを用いて、図形マーカの位置を特定すれば、対象物６０の位置の検出が可能となる。本実施の形態１では、デジタルカメラ３０から出力される画像データが、第２の位置情報として用いられる。

また、図２に示すように、本実施の形態１においては、作業分析装置１０は、位置情報取得部１１及び動作特定部１２に加えて、作業時間予測部１３を備えている。作業時間予測部１３は、予め設定された動作の内容と時間との関係に、特定された動作の内容を照合することによって、作業にかかる作業時間を予測する。

位置情報取得部１１は、本実施の形態では、第１の位置情報として、デプスセンサ２０から出力される深度付の画像データを取得し、第２の位置情報として、デジタルカメラ３０から出力される画像データを取得する。また、位置情報取得部１１は、取得した各画像データを動作特定部１２に入力する。

動作特定部１２は、本実施の形態１では、第１の位置情報として取得した深度付の画像データから、作業者５０の左右の手の位置を特定する。具体的には、動作特定部１２は、深度付の画像データから左右の手を検出し、検出した手毎に、画像上の２次元座標と深度とから、予め実空間に設定された座標系における３次元座標を算出する。

また、動作特定部１２は、第２の位置情報として取得した画像データから、対象物６０の位置を特定する。具体的には、動作特定部１２は、図形マーカを検出し、検出した図形マーカの画像上の２次元座標と、予め取得されている作業台６１の高さとから、予め実空間に設定された座標系における対象物６０の３次元座標を算出する。

更に、動作特定部１２は、第１の位置情報で特定した作業者５０の手の位置、第２の位置情報で特定した対象物６０の位置、及び両方の位置から求めた作業者５０の手と対象物６０との距離に基づいて、作業者５０が行なった動作の内容を移動動作と終局動作とに分けて特定する。

具体的には、作業者５０が行なう動作は、「手を伸ばす」、「持ってくる」といった手を移動させる動作（移動動作）と、「触る」、「掴む」、「置く」といった移動動作を終わらせる動作（終局動作）とで構成されている。動作特定部１２は、設定された間隔で、手と対象物との距離を繰り返し求め、求めた距離に基づいて、移動動作が行なわれている期間と、終局動作が行なわれている期間とを特定する。

例えば、動作特定部１２は、手と対象物の距離が閾値より大きい状態から閾値以下となったときに、手と対象物とが接触することになるので、この時点を移動動作「手を伸ばす」から終局動作「触る」又は「掴む」へと切り替わったタイミングと判断する。続いて、動作特定部１２は、終局動作へと切り替わるまでの作業者５０の手の移動距離を求める。更に、動作特定部１２は、移動距離に応じて、「指先の動作」、「手の動作」、「前腕の動作」、「上腕の動作」、「伸ばした腕の動作」のいずれであるかを判定し、判定結果を移動動作の内容として特定する。

また、動作特定部１２は、手と対象物との距離が閾値以下の状態で、作業者の手と対象物とが移動を開始すると、終局動作から移動動作「持ってくる」に切り替わったと判断し、移動距離を求める。そして、この場合も、動作特定部１２は、上記と同様の判定をして、移動動作の内容を特定する。その後、再び、作業者の手と対象物との距離が閾値より大きくなったときは、手が対象物から離れているので、動作特定部１２は、移動動作から終局動作「置く」へと切り替わったタイミングと判断する。また、動作特定部１２は、この時点を動作の終了時点と判断する。

動作特定部１２は、終局動作については、例えば、対象物６０を識別する識別子を取得し、取得した識別子を、識別子毎に終局動作の内容を規定するルールに照合することによって特定することができる。また、動作特定部１２は、動作の終了時点での、対象物６０の位置に応じて、終局動作の内容を特定することもできる。

ここで、図３〜図５を用いて、動作特定部１２及び作業時間予測部１３による処理について具体的に説明する。図３は、本発明の実施の形態１で特定される移動動作の内容の一例を示す図である。図４は、本発明の実施の形態１で特定される終局動作の内容の一例と識別子毎に終局動作の内容を規定するルールの一例とを示す図である。図５は、本発明の実施の形態１において、対象物の位置に応じて終局動作の内容を特定する場合の処理を説明するための図である。

動作特定部１２は、まず、移動動作が行なわれている期間を特定すると、作業者５０の左右の手の位置の変化に基づき、この期間における作業者５０の手の移動距離を求める。そして、動作特定部１２は、求めた移動距離に応じて、移動動作が、図３に示すＭ１〜Ｍ５のいずれに該当するかを判定する。そして、動作特定部１２は、判定結果を移動動作の内容として特定する。

また、動作特定部１２は、例えば、端末装置４０からの通知、第２の位置情報である画像データの画像処理等によって、対象物６０を識別する識別子を取得する。そして、動作特定部１２は、取得した識別子を図４に示すルール（テーブル）に照合して、終局動作の内容が、Ｇ０、Ｇ１、Ｇ３、Ｐ０、Ｐ２、Ｐ５のいずれに該当するかを判定する。なお、終局動作が「掴む」及び「置く」のいずれであるかは、直前の手と対象物との距離の変化から判断される。

更に、動作特定部１２は、終局動作が「置く」であるときは、対象物６０の３次元座標に基づいて、図５に示すように、対象物６０が作業台６１のどこに置かれたかを判断することで、終局動作の内容の特定を行なうこともできる。

このように、本実施の形態１では、動作特定部１２は、ＭＯＤＡＰＴＳ法等で規定されている動作分類に沿って、移動動作及び終局動作を特定することができる。なお、図３〜図５に示す判断基準及びルールは、ＭＯＤＡＰＴＳ法に類似しているが、ＭＯＤＡＰＴＳ法そのままではない。本実施の形態１では、動作特定のための判断基準及びルールとして、ＭＯＤＡＰＴＳ法がそのまま用いられていても良い。

また、作業時間予測部１３は、ＭＯＤＡＰＴＳ法等で規定されている動作時間に沿って作業時間を予測することができる。例えば、動作特定部１２が、作業者５０の動作の内容を「Ｍ３Ｇ１」と特定し、作業時間予測部１３において、ＭＯＤＡＰＴＳ法が採用されているとする。この場合、作業時間予測部１３は、作業時間を「４ＭＯＤ＝０．５１６秒（１ＭＯＤ＝０．１２９）」と予測する。

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態１における作業分析装置１０の動作について図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態１における作業分析装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図５を参酌する。また、本実施の形態１では、作業分析装置１０を動作させることによって、作業分析方法が実施される。よって、本実施の形態１における作業分析方法の説明は、以下の作業分析装置１０の動作説明に代える。

図６に示すように、最初に、位置情報取得部１１が、第１の位置情報として、デプスセンサ２０から出力される深度付の画像データを取得し、第２の位置情報として、デジタルカメラ３０から出力される画像データを取得する（ステップＡ１）。

次に、動作特定部１２は、第１の位置情報として取得した深度付の画像データから、作業者５０の手の位置を特定し、第２の位置情報として取得した画像データから、対象物６０の位置を特定する（ステップＡ２）。

次に、動作特定部１２は、ステップＡ２で特定した作業者５０の手の位置と対象物６０の位置とから、作業者５０の手と対象物６０との距離を算出する（ステップＡ３）。

次に、動作特定部１２は、ステップＡ２で特定した作業者５０の手の位置、同じくステップＡ２で特定した対象物６０の位置、及びステップＡ３で算出した作業者５０の手と対象物６０との距離に基づいて、作業者５０が行なった動作の内容を特定する（ステップＡ４）。

具体的には、ステップＡ４では、動作特定部１２は、手と対象物との距離から、移動動作の期間と終局動作の期間とを特定する。そして、動作特定部１２は、特定した各期間、手の位置の変化、対象物の位置の変化を総合し、図３〜図５に示す判断基準及びルールを用いて、作業者５０が行なった動作の内容を移動動作と終局動作とに分けて特定する。

その後、作業時間予測部１３は、予め設定された動作の内容と時間との関係に、ステップＡ４で特定された動作の内容を照合することによって、作業にかかる作業時間を予測する（ステップＡ５）。

［実施の形態１における効果］
以上のように、本実施の形態１では、画像データから、人手を介することなく、作業者の動作の内容が特定されると共に、その内容に基づいて作業時間が予測される。従って、本実施の形態１によれば、人によるビデオ分析を行なわずとも、ＭＯＤＡＰＴＳ法を実行することができる。

［プログラム］
本実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図６に示すステップＡ１〜Ａ５を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における作業分析装置１０と作業分析方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、位置情報取得部１１、動作特定部１２、及び作業時間予測部１３として機能し、処理を行なう。

なお、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、位置情報取得部１１、動作特定部１２、及び作業時間予測部１３のいずれかとして機能しても良い。

続いて、本実施の形態１における変形例１〜３について以下に説明する。

［変形例１］
本変形例１では、位置情報取得部１１は、作業者５０の顔の向きを特定する顔情報を更に取得することができる。但し、本実施の形態１では、位置情報取得部１１は、作業者５０を撮影するデプスセンサ２０から深度付の画像データを取得しており、この深度付の画像データを顔情報として取得することができる。以下、図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態１の変形例１において、作業者の顔の向きに応じて終局動作の内容を特定する場合の処理を説明するための図である。

本変形例１では、動作特定部１２は、深度付の画像データから、作業者の顔を検出し、検出した顔の向きを特定する。例えば、動作特定部１２は、画像上の２次元座標と深度とから、顔の左右の目の３次元座標を算出し、算出した左右の目の３次元座標から、更に顔の向きを算出する。また、動作特定部１２は、顔情報によって特定した作業者５０の顔の向きと、作業者５０の手の位置と、対象物６０の位置とに基づいて、終局動作の内容を特定する。

具体的には、図７に示すように、動作特定部１２は、作業者の視線と手又は対象物との距離を算出し、算出した距離ｄが閾値Ｄ以上である場合（図７上図）は、作業者は、目の動きを要しない最も簡単な置く動作（Ｐ０）を行なっていると判断する。一方、動作特定部１２は、作業者の視線と手又は対象物との距離ｄが閾値Ｄ未満である場合（図７下図）は、目の動きと１回の位置修正を行なって置く動作（Ｐ２）を行なっていると判断する。本変形例１によれば、動作の内容の特定をより正確に行なうことが可能となる。

［変形例２］
本変形例２では、対象物６０が、作業者５０から作業の際に受けた操作のログを記録する機能を有している。この場合、動作特定部１２は、対象物６０から操作ログを取得し、取得した操作ログに基づいて、終局動作の内容を特定することができる。

具体的には、このような対象物６０としては、操作ログを記録可能な工具、同じく操作ログを記録可能な測定機器等が挙げられる。このような工具又は測定機器等が用いられる場合は、動作特定部１２は、操作ログから作業者５０の操作内容を特定できるので、操作内容に基づいて動作の内容を正確に特定できる。

［変形例３］
本変形例３では、対象物６０が、それ自体の状態を特定するセンサを有し、センサが出力したセンサデータが、有線又は無線によって作業分析装置１０に送信されている。この場合、動作特定部１２は、対象物６０から、センサが出力したセンサデータを取得し、取得したセンサデータを用いて、動作の内容を特定することができる。

このようなセンサとしては、加速度センサ、角速度センサ等が挙げられる。例えば、対象物６０に加速度センサが取り付けられているとする。この場合、動作特定部１２は、センサデータによって特定される加速度の値が閾値以上となった時点を、移動動作「持ってくる」が開始された時点と判断する。また、動作特定部１２は、加速度の値が閾値未満となった時点を、移動動作「持ってくる」から終局動作「置く」へと切り替わったタイミングと判断することができる。

本変形例３によれば、移動動作が行なわれている期間と、終局動作が行なわれている期間との特定をより、正確に行なうことができ、結果、動作の内容を正確に特定できる。また、本変形例３は、対象物６０の位置を、デプスセンサ２０又はデジタルカメラ３０によって特定することが難しい場合に有効である。

（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２における、作業分析装置、作業分析方法、およびプログラムについて、図８及び図９を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、本発明の実施の形態２における作業分析装置の構成について図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態２における作業分析装置の構成を示すブロック図である。

図８に示すように、本実施の形態２における作業分析装置７０は、記憶部１４を備えており、この点で、図１及び図２に示した実施の形態１における作業分析装置１０と異なっている。以下、実施の形態１との相違点を中心に説明する。

本実施の形態２では、動作特定部１２は、動作が開始されてから終了するまでの実測値を求め、求めた実測値と特定した動作の内容とを用いて、動作の内容と時間との関係を規定するモデル１５を構築する。

また、動作特定部１２は、構築したモデル１５を記憶部１４に格納する。但し、既にモデル１５が構築されている場合は、動作特定部１２は、実測値の測定と動作内容の特定とが行なわれる度に、モデル１５を更新する。

また、本実施の形態２では、作業時間予測部１３は、特定した動作の内容をモデル１５に適用することによって、作業者５０の作業にかかる作業時間を予測する。

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態２における作業分析装置７０の動作について図８を用いて説明する。図９は、本発明の実施の形態２における作業分析装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図８を参酌する。また、本実施の形態２では、作業分析装置７０を動作させることによって、作業分析方法が実施される。よって、本実施の形態２における作業分析方法の説明は、以下の作業分析装置７０の動作説明に代える。

図９に示すように、最初に、位置情報取得部１１が、第１の位置情報として、デプスセンサ２０から出力される深度付の画像データを取得し、第２の位置情報として、デジタルカメラ３０から出力される画像データを取得する（ステップＢ１）。

次に、動作特定部１２は、第１の位置情報として取得した深度付の画像データから、作業者５０の手の位置を特定し、第２の位置情報として取得した画像データから、対象物６０の位置を特定する（ステップＢ２）。

次に、動作特定部１２は、ステップＢ２で特定した作業者５０の手の位置と対象物６０の位置とから、作業者５０の手と対象物６０との距離を算出する（ステップＢ３）。

次に、動作特定部１２は、ステップＢ２で特定した作業者５０の手の位置、同じくステップＢ２で特定した対象物６０の位置、及びステップＢ３で算出した作業者５０の手と対象物６０との距離に基づいて、作業者５０が行なった動作の内容を特定する（ステップＢ４）。以上のステップＢ１からＢ４は、図６に示したステップＡ１からＡ４と同様のステップである。

次に、動作特定部１２は、本実施の形態２では、内容を特定した動作の開始から終了までの実測値を取得する（ステップＢ５）。なお、実測値の取得は、作業分析装置７０に内蔵されたタイマー等を用いることによって可能である。

次に、動作特定部１２は、ステップＢ４で特定された動作の内容とステップＢ５で取得された実測置とを用いてモデル１５の構築又は更新を実行する（ステップＢ６）。具体的には、動作特定部１２は、一般的な機械学習、統計分析等を行なうことによって、モデル１５の構築又は更新を実行する。

その後、作業時間予測部１３は、ステップＢ４で特定された動作の内容を、モデル１５に適用することによって、作業にかかる作業時間を予測する（ステップＢ７）。

［実施の形態２における効果］
以上のように、本実施の形態２によれば、実施の形態１と異なり、動作内容と時間との関係を予め設定しない場合であっても、過去の実測置を用いることで、作業時間を予測することができる。また、本実施の形態２によれば、作業者の作業時間の予測精度をよりいっそう向上できると考えられる。

（物理構成）
ここで、実施の形態１及び２におけるプログラムを実行することによって、作業分析装置を実現するコンピュータについて図１０を用いて説明する。図１０は、本発明の実施の形態１及び２における作業分析装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図１０に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。

なお、実施の形態１及び２における作業分析装置は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、作業分析装置は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。

上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記３０）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
作業者が対象物に対して行なう作業を分析するための装置であって、
前記作業者の手の位置を特定する第１の位置情報、及び前記対象物の位置を特定する第２の位置情報を取得する、位置情報取得部と、
前記第１の位置情報及び前記第２の位置情報を用いて、前記作業において前記作業者が行なった動作の内容を特定する、動作特定部と、
を備えている、ことを特徴とする作業分析装置。

（付記２）
前記動作特定部が、前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置、及び両方の位置から求めた前記作業者の手と前記対象物との距離に基づいて、前記動作の内容を移動動作と終局動作とに分けて特定する、付記１に記載の作業分析装置。

（付記３）
前記動作特定部が、更に、前記対象物を識別する識別子を取得し、取得した前記識別子を、識別子毎に終局動作の内容を規定するルールに照合して、前記終局動作の内容を特定する、
付記２に記載の作業分析装置。

（付記４）
前記動作特定部が、更に、前記動作の終了時点での、前記対象物の位置に応じて、前記終局動作の内容を特定する、
付記２に記載の作業分析装置。

（付記５）
前記動作特定部が、更に、前記作業者の手の位置の変化、及び前記対象物の位置の変化に基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
付記２に記載の作業分析装置。

（付記６）
前記位置情報取得部が、前記作業者の顔の向きを特定する顔情報を更に取得し、
前記動作特定部が、更に、前記顔情報によって特定した前記作業者の顔の向きと、前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置と、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置とに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
付記２に記載の作業分析装置。

（付記７）
前記対象物が、前記作業者から作業の際に受けた操作のログを記録する機能を有しており、
前記動作特定部が、更に、前記対象物から前記操作ログを取得し、取得した前記操作ログに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
付記２に記載の作業分析装置。

（付記８）
前記対象物が、当該対象物の状態を特定するセンサを有しており、
前記動作特定部が、更に、前記対象物から、前記センサが出力したセンサデータを取得し、取得した前記センサデータを用いて、前記動作の内容を特定する、
付記２に記載の作業分析装置。

（付記９）
予め設定された動作の内容と時間との関係に、特定された前記動作の内容を照合することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、作業時間予測部を更に備えている、付記１〜８のいずれかに記載の作業分析装置。

（付記１０）
前記動作特定部が、更に、前記動作が開始されてから終了するまでの実測値を求め、求めた前記実測値と特定した動作の内容とを用いて、動作の内容と時間との関係を規定するモデルを構築又は更新し、
前記作業時間予測部が、特定した動作の内容を前記モデルに適用することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、
付記９に記載の作業分析装置。

（付記１１）
作業者が対象物に対して行なう作業を分析するための方法であって、
（ａ）前記作業者の手の位置を特定する第１の位置情報、及び前記対象物の位置を特定する第２の位置情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記第１の位置情報及び前記第２の位置情報を用いて、前記作業において前記作業者が行なった動作の内容を特定する、ステップと、
を有する、ことを特徴とする作業分析方法。

（付記１２）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置、及び両方の位置から求めた前記作業者の手と前記対象物との距離に基づいて、前記動作の内容を移動動作と終局動作とに分けて特定する、
付記１１に記載の作業分析方法。

（付記１３）
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記対象物を識別する識別子を取得し、取得した前記識別子を、識別子毎に終局動作の内容を規定するルールに照合して、前記終局動作の内容を特定する、
付記１２に記載の作業分析方法。

（付記１４）
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記動作の終了時点での、前記対象物の位置に応じて、前記終局動作の内容を特定する、
付記１２に記載の作業分析方法。

（付記１５）
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記作業者の手の位置の変化、及び前記対象物の位置の変化に基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
付記１２に記載の作業分析方法。

（付記１６）
前記（ａ）のステップにおいて、前記作業者の顔の向きを特定する顔情報を更に取得し、
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記顔情報によって特定した前記作業者の顔の向きと、前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置と、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置とに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
付記１２に記載の作業分析方法。

（付記１７）
前記対象物が、前記作業者から作業の際に受けた操作のログを記録する機能を有しており、
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記対象物から前記操作ログを取得し、取得した前記操作ログに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
付記１２に記載の作業分析方法。

（付記１８）
前記対象物が、当該対象物の状態を特定するセンサを有しており、
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記対象物から、前記センサが出力したセンサデータを取得し、取得した前記センサデータを用いて、前記動作の内容を特定する、
付記１２に記載の作業分析方法。

（付記１９）
（ｃ）予め設定された動作の内容と時間との関係に、特定された前記動作の内容を照合することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、ステップを更に有している、
付記１１〜１８のいずれかに記載の作業分析方法。

（付記２０）
（ｄ）前記動作が開始されてから終了するまでの実測値を求め、求めた前記実測値と特定した動作の内容とを用いて、動作の内容と時間との関係を規定するモデルを構築又は更新する、ステップを更に有し、
前記（ｃ）のステップにおいて、特定した動作の内容を前記モデルに適用することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、
付記１９に記載の作業分析方法。

（付記２１）
コンピュータによって、作業者が対象物に対して行なう作業を分析するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ａ）前記作業者の手の位置を特定する第１の位置情報、及び前記対象物の位置を特定する第２の位置情報を取得する、ステップと、
（ｂ）前記第１の位置情報及び前記第２の位置情報を用いて、前記作業において前記作業者が行なった動作の内容を特定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。

（付記２２）
前記（ｂ）のステップにおいて、前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置、及び両方の位置から求めた前記作業者の手と前記対象物との距離に基づいて、前記動作の内容を移動動作と終局動作とに分けて特定する、
付記２１に記載のプログラム。

（付記２３）
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記対象物を識別する識別子を取得し、取得した前記識別子を、識別子毎に終局動作の内容を規定するルールに照合して、前記終局動作の内容を特定する、
付記２２に記載のプログラム。

（付記２４）
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記動作の終了時点での、前記対象物の位置に応じて、前記終局動作の内容を特定する、
付記２２に記載のプログラム。

（付記２５）
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記作業者の手の位置の変化、及び前記対象物の位置の変化に基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
付記２２に記載のプログラム。

（付記２６）
前記（ａ）のステップにおいて、前記作業者の顔の向きを特定する顔情報を更に取得し、
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記顔情報によって特定した前記作業者の顔の向きと、前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置と、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置とに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
付記２２に記載のプログラム。

（付記２７）
前記対象物が、前記作業者から作業の際に受けた操作のログを記録する機能を有しており、
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記対象物から前記操作ログを取得し、取得した前記操作ログに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
付記２２に記載のプログラム。

（付記２８）
前記対象物が、当該対象物の状態を特定するセンサを有しており、
前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記対象物から、前記センサが出力したセンサデータを取得し、取得した前記センサデータを用いて、前記動作の内容を特定する、
付記２２に記載のプログラム。

（付記２９）
前記コンピュータに、
（ｃ）予め設定された動作の内容と時間との関係に、特定された前記動作の内容を照合することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、ステップを実行させる、
付記２１〜２８のいずれかに記載のプログラム。

（付記３０）
前記コンピュータに、
（ｄ）前記動作が開始されてから終了するまでの実測値を求め、求めた前記実測値と特定した動作の内容とを用いて、動作の内容と時間との関係を規定するモデルを構築又は更新する、ステップを実行させ、
前記（ｃ）のステップにおいて、特定した動作の内容を前記モデルに適用することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、
付記２９に記載のプログラム。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１６年６月２３日に出願された日本出願特願２０１６−１２４８７５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

以上のように、本発明における作業分析装置によれば、人手によることなく、作業現場における作業者の動作の分析を行なうことができる。本発明は、工場等の生産現場、機器の操作が必要な現場等に有用である。

１０ 作業分析装置（実施の形態１）
１１ 位置情報取得部
１２ 動作特定部
１３ 作業時間予測部
１４ 記憶部
１５ モデル
２０ デプスセンサ
３０ デジタルカメラ
４０ 端末装置
５０ 作業者
６０ 対象物
６１ 作業台
７０ 作業分析装置（実施の形態２）
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (24)

1. 作業者が対象物に対して行なう作業を分析するための装置であって、
   前記作業者の手の位置を特定する第１の位置情報、及び前記対象物の位置を特定する第２の位置情報を取得する、位置情報取得部と、
   前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置、及び両方の位置から求めた前記作業者の手と前記対象物との距離に基づいて、動作の内容を移動動作と終局動作とに分けて特定する、動作特定部と、
   さらに、前記動作特定部は、前記作業者から作業の際に受けた操作ログを記録する機能を有している前記対象物から、前記操作ログを取得し、取得した前記操作ログに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
   ことを特徴とする作業分析装置。
2. 前記動作特定部が、更に、前記対象物を識別する識別子を取得し、取得した前記識別子を、識別子毎に終局動作の内容を規定するルールに照合して、前記終局動作の内容を特定する、
   請求項１に記載の作業分析装置。
3. 前記動作特定部が、更に、前記動作の終了時点での、前記対象物の位置に応じて、前記終局動作の内容を特定する、
   請求項２に記載の作業分析装置。
4. 前記動作特定部が、更に、前記作業者の手の位置の変化、及び前記対象物の位置の変化に基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
   請求項２に記載の作業分析装置。
5. 前記位置情報取得部が、前記作業者の顔の向きを特定する顔情報を更に取得し、
   前記動作特定部が、更に、前記顔情報によって特定した前記作業者の顔の向きと、前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置と、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置とに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
   請求項２に記載の作業分析装置。
6. 前記対象物が、当該対象物の状態を特定するセンサを有しており、
   前記動作特定部が、更に、前記対象物から、前記センサが出力したセンサデータを取得し、取得した前記センサデータを用いて、前記動作の内容を特定する、
   請求項２に記載の作業分析装置。
7. 予め設定された動作の内容と時間との関係に、特定された前記動作の内容を照合することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、作業時間予測部を更に備えている、
   請求項１〜６のいずれかに記載の作業分析装置。
8. 前記動作特定部が、更に、前記動作が開始されてから終了するまでの実測値を求め、求めた前記実測値と特定した動作の内容とを用いて、動作の内容と時間との関係を規定するモデルを構築又は更新し、
   前記作業時間予測部が、特定した動作の内容を前記モデルに適用することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、
   請求項７に記載の作業分析装置。
9. 作業者が対象物に対して行なう作業を分析するための方法であって、
   （ａ）前記作業者の手の位置を特定する第１の位置情報、及び前記対象物の位置を特定する第２の位置情報を取得する、ステップと、
   （ｂ）前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置、及び両方の位置から求めた前記作業者の手と前記対象物との距離に基づいて、動作の内容を移動動作と終局動作とに分けて特定する、ステップと、
   さらに、前記（ｂ）のステップにおいて、前記作業者から作業の際に受けた操作ログを記録する機能を有している前記対象物から、前記操作ログを取得し、取得した前記操作ログに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
   を有する、ことを特徴とする作業分析方法。
10. 前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記対象物を識別する識別子を取得し、取得した前記識別子を、識別子毎に終局動作の内容を規定するルールに照合して、前記終局動作の内容を特定する、
    請求項９に記載の作業分析方法。
11. 前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記動作の終了時点での、前記対象物の位置に応じて、前記終局動作の内容を特定する、
    請求項９に記載の作業分析方法。
12. 前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記作業者の手の位置の変化、及び前記対象物
    の位置の変化に基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
    請求項９に記載の作業分析方法。
13. 前記（ａ）のステップにおいて、前記作業者の顔の向きを特定する顔情報を更に取得し、
    前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記顔情報によって特定した前記作業者の顔の向きと、前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置と、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置とに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
    請求項９に記載の作業分析方法。
14. 前記対象物が、当該対象物の状態を特定するセンサを有しており、
    前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記対象物から、前記センサが出力したセンサ
    データを取得し、取得した前記センサデータを用いて、前記動作の内容を特定する、
    請求項９に記載の作業分析方法。
15. （ｃ）予め設定された動作の内容と時間との関係に、特定された前記動作の内容を照合す
    ることによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、ステップを更に有している、
    請求項９〜１４のいずれかに記載の作業分析方法。
16. （ｄ）前記動作が開始されてから終了するまでの実測値を求め、求めた前記実測値と特定した動作の内容とを用いて、動作の内容と時間との関係を規定するモデルを構築又は更新する、ステップを更に有し、
    前記（ｃ）のステップにおいて、特定した動作の内容を前記モデルに適用することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、
    請求項１５に記載の作業分析方法。
17. コンピュータによって、作業者が対象物に対して行なう作業を分析するためのプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    （ａ）前記作業者の手の位置を特定する第１の位置情報、及び前記対象物の位置を特定する第２の位置情報を取得する、ステップと、
    （ｂ）前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置、及び両方の位置から求めた前記作業者の手と前記対象物との距離に基づいて、動作の内容を移動動作と終局動作とに分けて特定する、ステップと、
    さらに、前記（ｂ）のステップにおいて、前記作業者から作業の際に受けた操作ログを記録する機能を有している前記対象物から、前記操作ログを取得し、取得した前記操作ログに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
    を実行させる、プログラム。
18. 前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記対象物を識別する識別子を取得し、取得した前記識別子を、識別子毎に終局動作の内容を規定するルールに照合して、前記終局動作の内容を特定する、
    請求項１７に記載のプログラム。
19. 前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記動作の終了時点での、前記対象物の位置に応じて、前記終局動作の内容を特定する、
    請求項１７に記載のプログラム。
20. 前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記作業者の手の位置の変化、及び前記対象物
    の位置の変化に基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
    請求項１７に記載のプログラム。
21. 前記（ａ）のステップにおいて、前記作業者の顔の向きを特定する顔情報を更に取得し、
    前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記顔情報によって特定した前記作業者の顔の向きと、前記第１の位置情報で特定した前記作業者の手の位置と、前記第２の位置情報で特定した前記対象物の位置とに基づいて、前記終局動作の内容を特定する、
    請求項１７に記載のプログラム。
22. 前記対象物が、当該対象物の状態を特定するセンサを有しており、
    前記（ｂ）のステップにおいて、更に、前記対象物から、前記センサが出力したセンサデータを取得し、取得した前記センサデータを用いて、前記動作の内容を特定する、
    請求項１７に記載のプログラム。
23. 前記コンピュータに、
    （ｃ）予め設定された動作の内容と時間との関係に、特定された前記動作の内容を照合することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、ステップを更に実行させる、
    請求項１７〜２２のいずれかに記載のプログラム。
24. 前記コンピュータに、
    （ｄ）前記動作が開始されてから終了するまでの実測値を求め、求めた前記実測値と特定した動作の内容とを用いて、動作の内容と時間との関係を規定するモデルを構築又は更新する、ステップを更に実行させ、
    前記（ｃ）のステップにおいて、特定した動作の内容を前記モデルに適用することによって、前記作業にかかる作業時間を予測する、
    請求項２３に記載のプログラム。
    

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