JP6777605B2 - 判定装置、判定方法及び判定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、判定装置、判定方法及び判定プログラムに関する。

近年、大多数の消費者がスマートフォンを所持するようになった。また、リストバンド型のウェアラブルデバイスに代表されるようにＩｏＴ（Internet of Things）デバイスの普及にともなって、複数のデバイスを一人の人間が所持する例が増えてきている。これにともない、利用者の利便性の向上を目的として、特定のウェアラブルデバイスが、スマートフォンの近傍（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の通信圏内）に存在することを基に使用者の認証を行う技術が提案されている。

例えば、登録されたスマートフォンがウェアラブルデバイスの近傍にあれば認証を行う技術（例えば、非特許文献１参照）や、ウェアラブルデバイスの装着時に認証を行い、ウェアラブルデバイスの脱着を感知すると認証解除を行う技術（例えば、非特許文献２参照）や、ウェアラブルデバイスの装着時に心電図を用いて認証を行う技術（例えば、非特許文献３参照）が提案されている。

Everykey、［online］、［２０１７年８月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://everykey.com/＞ Hideez Key、［online］、［２０１７年８月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://hideez.com/＞ nymi、［online］、［２０１７年８月１８日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://nymi.com/＞

このように、従来、特定の端末の所持やデバイスの装着により連続的に測定される生体情報を信頼の拠点として、近接通信可能な範囲に存在する端末のアクセス制御を実施する技術が提案されている。ただし、これらの従来技術に対し、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈの通信圏内において認証する製品では、近距離にいる他者でもユーザー本人のスマートフォンの使用が可能であるという課題が存在する。また、生体認証や着脱の検知機構をウェアラブルデバイスに組み込むことで前述の課題は解決可能であるが、特殊なセンサが必要であり、従来の市中製品においては導入が困難である。

そこで、近年、スマートフォンとウェアラブルデバイスのそれぞれのセンサを用いて、同一の人間がデバイスを所持していることを保証する技術が検討されている。具体的には、この保証技術では、複数の端末のセンサ情報の一致性を判定し、一致を判定した際に、ウェアラブルデバイスを装着していた作業者が成りすましや替え玉をせずに特定作業に従事していたことを保証する作業証跡情報を生成する。

ここで、保証のために作業証跡情報の保存が必要となるため、作業証跡判定の元データであるセンサ情報を蓄積することが必須となる。しかしながら、従来の技術では、常時発生するセンサ情報を用いて、作業証跡を生成するために、膨大なストレージが必要となり、実用化への大きな課題となることが想定される。

この問題について、例えば、監視カメラの分野では、監視カメラの画像データの保存量を削減するために動体検知を行うことによって、撮影タイミングを制御する技術が提案されている。しかしながら、この動体検知技術は、固定点や決まった範囲内を撮影するカメラのようなセンサでは有用であるものの、人が所持及び装着し常時センサ情報が変化するウェアラブル端末のセンサに対しては適用することが困難である。

また、従来の技術では、スマートフォンやウェアラブルデバイスから取得される全てのセンサ情報について同一人物判定を行っていたため、効率的ではなく、さらに、この判定処理に要する計算コストも大きなものとなっていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、情報保持量の削減と、複数の端末から取得されたセンサ情報の同一性の効率的な判定とを実現する判定装置、判定方法及び判定プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る判定装置は、それぞれセンサが設けられた複数の端末を所持する所有者が特定作業に従事していたことを保証する作業証跡情報を記憶する記憶部と、複数の端末における時系列のセンサ情報を取得し、該取得されたセンサ情報を基に複数の端末を所持する所有者の動作を判定する動作判定部と、所有者の動作が予め設定された情報保存対象の動作である場合には取得されたセンサ情報を保存し、所有者の動作が情報保存対象の動作でない場合には取得されたセンサ情報を破棄する保存判定部と、保存されたセンサ情報を基に複数の端末が同一の人物に所持されているか否かを判定し、複数の端末が同一の人物に所持されていると判定した場合には、該複数の端末を所持する所有者の作業証跡情報を記憶部に格納する同一人物判定部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、情報保持量の削減と、複数の端末から取得されたセンサ情報の同一性の効率的な判定とを実現する。

図１は、実施の形態における判定システムの概略構成を示す図である。 図２は、図１に示す保存対象動作情報のデータ構成の一例を示す図である。 図３は、図１に示す端末から取得されたセンサ情報の一例を示す図である。 図４は、図１に示す判定装置が行う判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図５は、従来の判定装置による判定処理を説明する図である。 図６は、図１に示す判定装置による判定処理を説明する図である。 図７は、プログラムが実行されることにより、判定装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。

［実施の形態］
まず、実施の形態に係る判定装置について、判定装置を有する判定システムの概略構成、判定装置の概略構成、判定装置における処理の流れを説明する。

［判定システムの構成］
まず、図１を参照して、本実施の形態における判定システムについて説明する。図１は、実施の形態における判定システムの概略構成を示す図である。図１に例示するように、本実施の形態における判定システム１は、複数の端末１０と、判定装置２０とを有する。

端末１０は、スマートフォンやウェアラブル端末等である。端末１０は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ機能等の近接通信機能を備える。例えば、端末１０のうち、端末１０Ａは、リストバンド型のウェアラブル端末であり、端末１０Ｂは、スマートフォンである。

判定装置２０は、後述する判定処理により、複数の端末１０のうち同一人物が所持している端末１０（例えば、端末１０Ａ，１０Ｂ）同士を判定する。判定装置２０によって同一の人物に所持されていると判定された端末（例えば、端末１０Ａ，１０Ｂ）同士は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ機能等によって接続し、端末１０Ａ，１０Ｂのロックを解除して使用可能とする所持認証を相互に実行する。

この判定装置２０は、一定の動作に対応するセンサ情報のみを保持し、保持したセンサ情報についてのみ同一人物が所持しているか否かの同一性判定を行っている。言い換えると、判定装置２０は、一定の動作に対応するセンサ情報以外のセンサ情報は破棄することによって、情報保持量の削減と同一性判定の効率化とを実現している。

［端末の構成］
まず、端末１０の構成について説明する。図１に示すように、端末１０は、入出力部１１、近接通信部１２、通信部１３、記憶部１４、制御部１５およびセンサ１６部を有する。

入出力部１１は、タッチパネル等で実現され、操作者による入力操作に対応して制御部１５に対して各種指示情報を入力したり、また、後述する認証処理の結果等を操作者に対して出力したりする。

近接通信部１２は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の近接通信の通信圏内にある端末１０同士を、該近接通信で相互に情報通信可能に接続する。

通信部１３は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等で実現され、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどの電気通信回線を介した判定装置２０等の外部の装置と制御部１５との間の通信を実行する。

記憶部１４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。例えば、記憶部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の近接通信が可能な他の端末の情報を記憶する。

近接通信部１２は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の近接通信の通信圏内にある端末１０同士を、該近接通信で相互に情報通信可能に接続する。

制御部１５は、各種の処理手順などを規定したプログラム及び所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。例えば、制御部１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路である。制御部１５は、通信部１３を介して、自装置のセンサ部１６（後述）によるセンサ情報を判定装置２０に送信し、自装置と他の端末１０との同一利用者判定を要求する。判定装置２０によって同一の人物に所持されていると判定された端末同士は、近接通信部１２の機能によって接続し、他方の端末１０の認証（例えば、パターンロックやＰＩＮコードによる認証）を実施せずとも、他方の端末１０の簡便な利用を可能にする。

センサ部１６は、自装置の行動情報、周囲の音情報、或いは、所有者の生体信号等を取得するセンサである。例えば、センサ部１６は、加速度センサ或いは角速度センサであり、端末１０の加速度或いは角速度を測定する。もちろん、センサ部１６は、加速度或いは角速度に限らず、端末１０の行動情報を取得すればよい。また、センサ部１６は、周囲の音情報を収集するマイクロフォン等であってもよい。また、センサ部１６は、心電図、心拍数、筋電図等の生体信号を取得する生体センサであってもよい。また、センサ部１６は、タッチセンサ、地磁気センサ等であってもよい。もちろん、センサ部１６は、複数種類のセンサを有してもよい。センサ部１６によるセンサ情報は、所有者識別情報（例えば、所有者ＩＤ（IDentifier））とともに、制御部１５の制御の基、通信部１３を介して、判定装置２０に送信される。

［判定装置の構成］
次に、判定装置２０の構成について説明する。判定装置２０は、ワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータで実現される。図１に示すように、判定装置２０は、入力部２１、出力部２２、通信部２３、記憶部２４及び制御部２５を有する。

入力部２１は、判定装置２０の操作者からの各種操作を受け付ける入力インタフェースである。例えば、入力部２１は、タッチパネル、音声入力デバイス、キーボードやマウス等の入力デバイスによって構成される。

出力部２２は、液晶ディスプレイなどの表示装置、プリンター等の印刷装置、情報通信装置等によって実現される。出力部２２は、後述する認証結果等を操作者に対して出力する。

通信部２３は、ネットワーク等を介して接続された他の装置との間で、各種情報を送受信する通信インタフェースである。通信部１３は、ＮＩＣ等で実現され、ＬＡＮやインターネットなどの電気通信回線を介した他の装置（例えば、端末１０）と制御部２５との間の通信を行う。

記憶部２４は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、判定装置２０を動作させる処理プログラムや、処理プログラムの実行中に使用されるデータなどが記憶される。また、記憶部２４は、通信部２３を介して制御部２５と通信する構成でもよい。記憶部２４は、認証データベース（ＤＢ）２４１、テンプレートＤＢ２４２、保存対象動作情報２４３及び作業証跡情報２４４を記憶する。

認証ＤＢ２４１は、端末１０の認証に要する認証情報を保持する。認証ＤＢ２４１は、例えば、各端末１０の名称、各端末１０のＩＤ、登録された所有者のＩＤ等を記憶する。

テンプレートＤＢ２４２は、動作テンプレートと装着位置テンプレートとを記憶する。動作テンプレートは、端末を所持する所有者の動作に応じた端末１０からの時系列のセンサ情報のテンプレートである。動作テンプレートは、端末１０を所持する所有者の動作ごとに事前に求められた端末１０における時系列のセンサ情報を基に生成される。具体的には、予め、端末１０の所有者の動作ごとに、端末１０における時系列のセンサ情報をそれぞれ取得する。動作テンプレートは、これらのセンサ情報から生成された所定の特徴量を示す雛形であり、各動作に応じて設定される。或いは、シミュレーション等を用いて計算された各端末１０の装着位置ごとにおける時系列のセンサ情報を用いて、操作位置テンプレートが生成されてもよい。

また、装着位置テンプレートは、装着位置に応じた端末１０からの時系列のセンサ情報の装着位置テンプレートである。装着位置テンプレートは、端末１０の装着位置ごとに事前に求められた端末１０における時系列のセンサ情報を基に生成される。具体的には、予め、端末１０の所有者に対する装着位置ごとに、端末１０における時系列のセンサ情報をそれぞれ取得する。装着位置テンプレートは、これらのセンサ情報から生成された所定の特徴量を示す雛形であり、各種装着位置に応じて設定される。或いは、シミュレーション等を用いて計算された各端末１０の装着位置ごとにおける時系列のセンサ情報を用いて、操作位置テンプレートが生成されてもよい。

保存対象動作情報２４３は、センサ情報の保存対象となる端末１０を所持する所有者の動作を示す情報である。すなわち、保存対象動作情報２４３に示された動作に対応するセンサ情報は、判定装置２０において保持される。この保存対象動作情報２４３は、予め設定される。

図２は、図１に示す保存対象動作情報２４３のデータ構成の一例を示す図である。図２に示すように、保存対象動作情報２４３は、端末１０を有する所有者の動作と、保存の要否とが対応付けられる。

例えば、図２に示す保存対象動作情報２４３は、動作が「端末静置」である場合には、保存が「不要」であることが示される。端末１０が静置されている場合、端末１０と他の端末１０とが同一の人物に所持されているかの同一人物判定に有効となる特徴的な加速度等のセンサ情報が発生していない場合が多い。このため、端末１０が静置されている場合には、同一人物判定が判定困難となるため、この動作に対応するセンサ情報は不要となる。また、動作が「端末への入出力作業」である場合には、保存が「必要」であることが示される。端末１０に対して入出力作業が行われている場合、端末１０への操作に伴う加速度等のセンサ情報が発生している可能性が高いため、同一人物判定が実行可能となるためである。

作業証跡情報２４４は、複数の端末を所持する所有者が特定作業に従事していたことを保証する情報である。作業証跡情報２４４は、所有者が特定作業に従事していた期間、この期間のセンサ情報や、所有者による端末の取り外しの有無を示す情報である。また、作業証跡情報２４４における各期間には、判定装置２０による証跡確認の実行の有無や、作業管理者により振り分けられた作業内容であって所有者が従事していた作業内容を示す情報が対応付けられてもよい。

制御部２５は、各種の処理手順などを規定したプログラム及び所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。例えば、制御部２５は、ＣＰＵやＭＰＵなどの電子回路である。制御部２５は、信号処理部２５１、動作判定部２５２、保存判定部２５３及び同一人物判定部２５４を有する。

信号処理部２５１は、複数の端末１０における時系列のセンサ情報を取得し、時系列のセンサ情報を所定の特徴量に変換する。例えば、信号処理部２５１は、センサ情報として、端末１０から加速度情報を取得した場合、加速度のパワースペクトル等の一定時間ごとの周波数成分、信号のピーク値、平均値或いは分散等の特徴量を生成し、動作判定部２５２に出力する。もちろん、信号処理部２５１は、取得された時系列信号を特徴量に変換せずに、直接入力してもよい。

動作判定部２５２は、複数の端末１０における時系列のセンサ情報を取得し、該取得されたセンサ情報を基に複数の端末１０を所持する所有者の動作を判定する。すなわち、動作判定部２５２は、信号処理部２５１から出力された複数の端末１０の各特徴量を基に各端末１０を所持する所有者の動作を判定する。例えば、動作判定部２５２は、機械学習を用いて、該取得されたセンサ情報を基に複数の端末１０を所持する所有者の動作を判定する。また、動作判定部２５２は、記憶部２４のテンプレートＤＢ２４２内の動作テンプレート及び装着位置テンプレートを基に、複数の端末１０を所持する所有者の動作及び複数の端末１０の各装着位置を判定する。

保存判定部２５３は、取得したセンサ情報の記憶部２４への保存または破棄を判定する。具体的には、保存判定部２５３は、所有者の動作が予め設定された情報保存対象の動作である場合に、取得されたセンサ情報を記憶部２４に保存する。一方、保存判定部２５３は、所有者の動作が情報保存対象の動作でない場合には、取得されたセンサ情報を破棄する。保存判定部２５３は、記憶部２４の保存対象動作情報２４３を参照し、特徴量情報の保存の可否を判断する。

同一人物判定部２５４は、保存判定部２５３によって保存されたセンサ情報を基に複数の端末１０が同一の人物に所持されているか否かを判定する同一人物判定を行う。そして、同一人物判定部２５４は、複数の端末１０が同一の人物に所持されていると判定した場合には、該複数の端末を所持する所有者の作業証跡情報を記憶部２４に格納する。そして、同一人物判定部２５４は、同一の人物に所持されていると判定された複数の端末１０に対し、判定結果を送信し、これらの端末１０同士による近接通信部１２による接続と、端末１０の簡便な利用許可とを行う。

［動作判定部の処理］
次に、判定装置２０の各機能部のうち、動作判定部２５２の処理について説明する。この動作判定部２５２は、機械学習を用いて所有者の動作を判定する。

例えば、動作判定部２５２は、事前に登録された動作テンプレートと、信号処理部２５１から出力された特徴量を比較し、端末１０の所有者がどのような動作を実施したかを判定する。具体的には、動作判定部２５２は、信号処理部２５１から出力された特徴量情報を、機械学習を用いて、テンプレートＤＢ２４２の動作テンプレートうちのいずれかに対応する動作に分類する。動作判定部２５２は、装着位置テンプレートと、信号処理部２５１から出力された特徴量とを比較し、所有者がどの位置に端末１０を装着していたかを判定する。具体的には、動作判定部２５２は、信号処理部２５１から出力された特徴量情報を、機械学習を用いて、テンプレートＤＢ２４２の装着位置テンプレートのうちのいずれかに対応する装着位置に分類する。

例えば、動作判定部２５２は、信号処理部２５１から出力された端末１０Ａ，１０Ｂの各特徴量の値を分類器で分類し、ウェアラブル端末である端末１０Ａが左手首に装着され、スマートフォンである端末１０Ｂが同じ左手に所持されていたことを判定する。

ここで、動作判定部２５２は、センサ情報として、加速度などの行動情報を用いて動作推定を実施する。また、動作判定部２５２は、信号処理部２５１によって抽出された、加速度のパワースペクトル等の周波数成分やピーク値、平均、分散、波形の形状等の様々な特徴量を、機械学習を用いて分類してもよい。その他にも動作分類方法は多数考えられるが、動作判定部２５２は、いずれの手法を用いて動作を判定してもよい。

また、動作判定部２５２は、センサ情報として、加速度などの行動情報のみならず、周囲の音情報を用いてもかまわない。例えば、動作判定部２５２は、加速度を用いて歩行や静止状態以外の状態を推定するとともに、外界の音を収集することで作業内容を推定する方法を採用してもよい（詳細は、千葉 昭宏，伊勢崎 隆司，麻野間 直樹，吉田 和広，渡部 智樹，水野 理，「学習データの選択による心拍情報からの身体活動強度推定の高精度化に関する研究」，研究報告コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）, vol. 2016-CDS-16, no. 3, pp. 1−7, 5月 2016.、及び、大内 一成，「ウェアラブル／ユビキタス環境におけるパターン計測技術」，計測と制御，vol. 53, no. 7, pp. 579−585, 2014.を参照）。このように、動作判定部２５２は、端末１０がマイクロフォンを有する場合には、音情報を用いて動作分類を実施してもよい。

また、動作判定部２５２は、センサ情報として、加速度などの行動情報のみならず、心電図や心拍数、筋電図等の生体信号を取得し、分類に用いてもよい。例えば、線形回帰分析を用いて心拍情報から身体活動強度を推定する手法を採用することもできる（詳細は、大橋 純，須藤 隆，大内 一成，斉藤 龍則，「ウェアラブル端末・スマートフォンを利用した生活行動認識の分散処理方式」, 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）, vol. 2014-UBI-44, no. 10, pp. 1−8, 10月 2014.を参照）。動作判定部２５２は、ウェアラブル端末である端末１０が生体センサを具備する場合には、生体信号を用いて動作分類を実施してもよい。もちろん、動作判定部２５２は、報告されている学習手法以外の学習器を、生体信号に対して適用し、動作分類を実施してもよい。

［保存判定部の処理］
次に、判定装置２０の各機能部のうち、保存判定部２５３の処理について説明する。保存判定部２５３は、動作判定部２５２が判定した所有者の動作及び端末１０の装着位置を基に、所有者の動作が情報保存対象の動作であると判定した場合には、取得されたセンサ情報を保存する。一方、保存判定部２５３は、動作判定部２５２が判定した所有者の動作及び端末の装着位置を基に、所有者の動作が情報保存対象の動作でないと判定した場合には、取得されたセンサ情報を破棄する。保存判定部２５３は、記憶部２４の保存対象動作情報２４３を参照し、特徴量情報の保存の可否を判断する。

例えば、動作判定部２５２が、スマートフォンである端末１０Ｂが静置されているという判定を行った場合について説明する。この場合には、保存判定部２５３は、同一人物判定に有効な加速度は発生していないと判断し、今回得られた期間のセンサ情報及び特徴量情報を廃棄する。また、動作判定部２５２が、スマートフォンである端末１０Ｂへの入力作業等が発生している場合について説明する。この場合には、保存判定部２５３は、スマートフォンの操作に伴う加速度が発生している可能性が高く、同一人物判定が有効であると判定し、同一人物判定部２５４に、今回得られた期間の特徴量情報を送信する。

［同一人物判定部の処理］
次に、判定装置２０の各機能部のうち、同一人物判定部２５４の処理について説明する。

同一人物判定部２５４は、保存判定部２５３から送信された時系列の特徴量を用いて、特徴量が同一の人物の動作に伴って生じた信号に起因するか否かを判定する。その際に、同一人物判定部２５４は、動作判定部２５２により推定された端末１０の装着位置に応じた補正を実施する。

ここで、同一人物判定処理に適用する方法として、時系列信号に対する相関解析、ＤＴＷ（Dynamic Time Warping）等の統計的一致性を見る方法、機械学習を用いた方法が考えられるが、同一人物判定部２５４は、いずれの方法を用いてもよい。さらに、同一人物判定部２５４は、同一人物判定の結果が他の真正性保証技術によって保証される場合、当該特徴量を用いて、補正方法や判定閾値を更新し、判定精度の向上を実施してもよい。

図３は、図１に示す端末１０Ａ，１０Ｂから取得されたセンサ情報の一例を示す図である。図３の（ａ）は、端末１０Ａのセンサ情報である信号波形Ｘａを示し、図３の（ｂ）は、端末１０Ｂのセンサ情報である信号波形Ｘｂを示す。

同一人物判定部２５４は、図３のように得られた時系列の各センサ信号を適宜分割し、振幅の平均や標準偏差、分散、振幅のピーク間距離、周波数変換等の特徴量化、または、センサ信号の波形に対してＤＴＷや相関係数等の方法を用いて特徴量化を実施する。そして、同一人物判定部２５４は、閾値を設けて、信号波形Ｘａ，Ｘｂの特徴量を比較することで信号波形Ｘａ，Ｘｂの特徴量が一致するか否かを判定する。同一人物判定部２５４は、信号波形Ｘａ，Ｘｂの特徴量が一致する場合には、二つの端末１０Ａ，１０Ｂは、同一の人物に所持されていると判定する。一方、同一人物判定部２５４は、信号波形Ｘａ，Ｘｂの特徴量が一致しない場合には、二つの端末１０Ａ，１０Ｂは、同一の人物に所持されていないと判定する。

また、同一人物判定部２５４は、特徴量に対して教師あり機械学習、教師なし機械学習、強化学習等の学習手法を用いて、同一人物判定を行ってもよい。そして、同一人物判定部２５４は、特徴量抽出を実施せず、複数の端末１０の各センサ部１６から得られた時系列信号に対して深層学習等の技術を適用し判定してもよい。

［判定処理の処理手順］
次に、判定装置２０の判定処理について説明する。図４は、図１に示す判定装置２０が行う判定処理の処理手順を示すフローチャートである。

まず、判定装置２０では、信号処理部２５１が、通信部１３を介して、複数の端末１０時系列のセンサ情報を取得し（ステップＳ１）、センサ情報を所定の特徴量に変換する特徴量変換処理を行う（ステップＳ２）。

続いて、動作判定部２５２は、テンプレートＤＢ２４２の動作テンプレート及び装着位置テンプレートを参照する（ステップＳ３）。動作判定部２５２は、信号処理部２５１から出力された複数の端末１０の各特徴量と各テンプレートとを比較し、端末１０を所持する所有者の動作を判定する動作判定処理を行う（ステップＳ４）。

保存判定部２５３は、保存対象動作情報２４３を参照し（ステップＳ５）、動作判定部２５２による動作判定結果に応じて、取得したセンサ情報の保存または破棄を判定する。具体的には、保存判定部２５３は、動作判定部２５２が判定した所有者の動作が予め設定された保存対象の動作であるか否かを判定する（ステップＳ６）。

保存判定部２５３は、動作判定部２５２が判定した所有者の動作が予め設定された保存対象の動作でないと判定した場合（ステップＳ６：Ｎｏ）、この動作判定に用いたセンサ情報を破棄する（ステップＳ７）。そして、判定装置２０では、ステップＳ１に戻り、新たに複数の端末１０のセンサ情報に対する判定処理を行う。

一方、保存判定部２５３は、動作判定部２５２が判定した所有者の動作が予め設定された保存対象の動作であると判定した場合（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、この動作判定に用いたセンサ情報を保存する（ステップＳ８）。そして、同一人物判定部２５４は、保存判定部２５３によって保存されたセンサ情報を基に複数の端末１０が同一の人物に所持されているか否かを判定する同一人物判定処理を行う（ステップＳ９）。

そして、判定装置２０では、同一人物判定部２５４による判定処理結果が、同一の人物による所持であるか否かを判断する（ステップＳ１０）。判定装置２０では、判定処理結果が同一の人物による所持でない場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、同一人物判定部２５４は、このセンサ情報に基づく作業証跡は生成せず、判定装置２０は、ステップＳ１に戻り、新たに複数の端末１０のセンサ情報に対する判定処理を行う。

一方、判定装置２０では、判定処理結果が同一の人物による所持である場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、該複数の端末１０を所持する所有者の作業証跡情報を生成して（ステップＳ１１）、記憶部２４に格納する。

［本実施の形態の効果］
このように、本実施の形態に係る判定装置２０は、一定の動作に対応するセンサ情報以外のセンサ情報は破棄することによって、情報保持量の削減と同一性判定の効率化とを実現している。

ここで、従来の判定装置による判定処理について説明する。図５は、従来の判定装置による判定処理を説明する図である。図５に示すように、作業者Ｕがスマートフォンである端末１０Ａとウェアラブル端末である端末１０Ｂとを所持していた場合には、それぞれの端末１０Ａ，１０Ｂから各センサ情報が時系列信号として送信される（図５の（１）参照）。従来の判定装置２０Ｐは、このセンサ情報を受信すると、全センサ情報を蓄積し（図５の（２）参照）、全てのセンサ情報について各端末１０Ａ，１０Ｂの所有者が同一の人物であるかを判定していた（図５の（３）参照）。

このため、従来の判定装置２０Ｐでは、作業証跡判定の元データであるセンサ情報を全て蓄積し、全てのセンサ情報について、同一人物判定を行っていた。したがって、従来の判定装置２０Ｐでは、常時発生するセンサ情報を蓄積するために、膨大なストレージを必要とするという問題があった。また、従来の判定装置２０Ｐでは、全てのセンサ情報について同一人物判定を行っていたため、この判定処理に要する計算コストも大きなものとなる。

そして、本実施の形態に係る判定装置２０による判定処理について説明する。図６は、図１に示す判定装置２０による判定処理を説明する図である。図６に示すように、本実施の形態では、作業者Ｕが所持する端末１０Ａ及び端末１０Ｂから各センサ情報が時系列信号として送信される（図６の（１）参照）と、判定装置２０において、まず、動作判定部２５２が、端末１０Ａ，１０Ｂの動作を判定する（図６の（２）参照）。続いて、動作判定部２５２による判定結果を基に、保存判定部２５３が、非作業中等、不要なセンサ情報を自動的に判別して破棄する（図６の（３）参照）。

例えば、保存判定部２５３は、作業期間のうち、非作業中等であった「９：３５−９：３７」、「１０：４５−１０：５５」、「１１：５５−１３：０５」、「１３：３７−１３：３８」の間のセンサ情報を破棄する。これによって、表Ｔｉに示すように、作業証跡情報には、「９：３５−９：３７」、「１０：４５−１０：５５」、「１１：５５−１３：０５」、「１３：３７−１３：３８」の間の記載は省かれる。したがって、判定装置２０では、情報保持量、及び、後段の同一性判定に要する計算コストを削減することができる。

そして、同一人物判定部２５４は、全てのセンサ情報ではなく、保存されたセンサ情報についてのみ、所有者が同一の人物であるか否かを判定する（図６（４）参照）。したがって、判定装置２０は、全てのセンサ情報に対する場合と比して、同一人物判定処理の回数を減らすことができ、この判定処理による計算コストを削減できる。また、判定装置２０は表Ｔｉのように、実際に作業者Ｕが成りすましや替え玉をせずに特定作業に従事していたことを保証する作業証跡情報（例えば、表Ｔｉ）も、適切に生成することができる。

したがって、判定装置２０では、動作判定結果より、所有者の作業が生じていない期間については、センサ情報を破棄し、同一人物判定処理の実施を省くことで、複数の端末から取得されたセンサ情報の保持量を削減している。この結果、本実施の形態によれば、センサ情報の保持のために、膨大なストレージを用いる必要はない。

また、判定装置２０では、所有者の作業が生じる期間についてはセンサ情報を保存し、同一人物判定処理を実行することで、全てのセンサ情報に対する場合と比して同一人物判定処理の回数を減らすことができ、同一人物判定を効率的に実行できる。

［システム構成等］
図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

［プログラム］
図７は、プログラムが実行されることにより、判定装置２０が実現されるコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。

メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ（Operating System）１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、判定装置２０の各処理を規定するプログラムは、コンピュータにより実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール１０９３として実装される。プログラムモジュール１０９３は、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。例えば、判定装置２０における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。なお、ハードディスクドライブ１０９０は、ＳＳＤ（Solid State Drive）により代替されてもよい。

また、上述した実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。

なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。

１ 判定システム
１０，１０Ａ，１０Ｂ 端末
１１ 入出力部
１２ 近接通信部
１３，２３ 通信部
１４，２４ 記憶部
１５，２５ 制御部
１６ センサ部
２０，２０Ｐ 判定装置
２１ 入力部
２２ 出力部
２４１ 認証データベース（ＤＢ）
２４２ テンプレートＤＢ
２４３ 保存対象動作情報
２４４ 作業証跡情報
２５１ 信号処理部
２５２ 動作判定部
２５３ 保存判定部
２５４ 同一人物判定部

Claims (5)

1. それぞれセンサが設けられた複数の端末を所持する所有者が特定作業に従事していたことを保証する作業証跡情報を記憶する記憶部と、
   前記複数の端末における時系列のセンサ情報を取得し、該取得されたセンサ情報を基に前記複数の端末を所持する所有者の動作を判定する動作判定部と、
   前記所有者の動作が予め設定された情報保存対象の動作である場合には前記取得されたセンサ情報を前記記憶部に保存し、前記所有者の動作が情報保存対象の動作でない場合には前記取得されたセンサ情報を破棄する保存判定部と、
   保存された前記センサ情報を基に前記複数の端末が同一の人物に所持されているか否かを判定し、前記複数の端末が同一の人物に所持されていると判定した場合には、該複数の端末を所持する所有者の作業証跡情報を前記記憶部に格納する同一人物判定部と、
   を有することを特徴とする判定装置。
2. 前記動作判定部は、機械学習を用いて、前記取得されたセンサ情報を基に前記複数の端末を所持する所有者の動作を判定することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
3. 前記記憶部は、前記端末を所持する所有者の動作に応じた前記端末からの時系列のセンサ情報の動作テンプレートと、前記端末の装着位置に応じた端末からの時系列のセンサ情報の装着位置テンプレートとを記憶し、
   前記動作判定部は、前記動作テンプレート及び前記装着位置テンプレートを基に、前記複数の端末を所持する所有者の動作及び前記複数の端末の各装着位置を判定し、
   前記保存判定部は、前記動作判定部が判定した所有者の動作及び前記端末の装着位置を基に、前記所有者の動作が情報保存対象の動作であると判定した場合には前記取得されたセンサ情報を保存し、前記所有者の動作が情報保存対象の動作でないと判定した場合には前記取得されたセンサ情報を破棄することを特徴とする請求項１または２に記載の判定装置。
4. 判定装置が実行する判定方法であって、
   前記判定装置は、それぞれセンサが設けられた複数の端末を所持する所有者が特定作業に従事していたことを保証する作業証跡情報を記憶する記憶部を有し、
   前記複数の端末における時系列のセンサ情報を取得し、該取得されたセンサ情報を基に前記複数の端末を所持する所有者の動作を判定する工程と、
   前記所有者の動作が予め設定された情報保存対象の動作である場合には前記取得されたセンサ情報を保存し、前記所有者の動作が情報保存対象の動作でない場合には前記取得されたセンサ情報を破棄する工程と、
   前記複数の端末が同一の人物に所持されているか否かを判定し、前記複数の端末が同一の人物に所持されていると判定した場合には、保存された前記センサ情報を基に、該複数の端末を所持する所有者の作業証跡情報を前記記憶部に格納する工程と、
   を含んだことを特徴とする判定方法。
5. コンピュータを、請求項１〜３のいずれか一つに記載の判定装置として機能させるための判定プログラム。

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