JP7034518B1 - Systems, information processing equipment, methods, programs - Google Patents

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JP7034518B1 JP2021115026A JP2021115026A JP7034518B1 JP 7034518 B1 JP7034518 B1 JP 7034518B1 JP 2021115026 A JP2021115026 A JP 2021115026A JP 2021115026 A JP2021115026 A JP 2021115026A JP 7034518 B1 JP7034518 B1 JP 7034518B1
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Abstract

【課題】 より効果的な職業訓練を実施する。【解決手段】 職業訓練に関する第1画像を表示する手段と、職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付ける手段と、第1画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得する手段と、第1生体情報から受講者のストレスに関する第1値を算出する手段と、第1値に基づいて職業訓練と対応する業務についての受講者の特性を推定する手段とを具備するシステム。【選択図】図8PROBLEM TO BE SOLVED: To carry out more effective vocational training. SOLUTION: A first biological information including at least the amount of sweating of a means for displaying a first image related to vocational training, a means for accepting an operation from a student who takes vocational training, and a student who visually recognizes the first image. It is equipped with a means for acquiring the first value, a means for calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information, and a means for estimating the characteristics of the student for vocational training and the corresponding work based on the first value. System to do. [Selection diagram] FIG. 8

Description

本開示は、システム、情報処理装置、方法、プログラムに関する。 The present disclosure relates to systems, information processing devices, methods and programs.

被測定者の体に装着されたセンシングデバイスにより取得される生体情報から、被測定者のストレスのレベル等の心身の状態を分析する技術の開発が進んでいる。特許文献1では、センサを有する生体情報取得デバイスを用い、ユーザの脈拍、発熱、発汗等のバイタルサインを測定し、測定したバイタルサインに基づいてストレス評価値を推定する。 The development of technology for analyzing the mental and physical conditions such as the stress level of the subject from the biological information acquired by the sensing device attached to the subject's body is in progress. In Patent Document 1, a biometric information acquisition device having a sensor is used to measure vital signs such as a user's pulse, fever, and sweating, and a stress evaluation value is estimated based on the measured vital signs.

特開2020-010881号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2020-010881

従業員が健全に勤務できるように、例えば、上記のようなデバイスを利用してストレスを管理することはある。しかしながら、携わる職が自身にあっているかをストレスの度合いに基づいて評価することはされていない。 For example, devices such as those mentioned above may be used to manage stress so that employees can work soundly. However, it is not evaluated based on the degree of stress whether the job involved is suitable for oneself.

本開示の目的は、より効果的な職業訓練を実施することである。 The purpose of this disclosure is to provide more effective vocational training.

職業訓練に関する第1画像を表示する手段と、職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付ける手段と、第1画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得する手段と、第1生体情報から受講者のストレスに関する第1値を算出する手段と、第1値に基づいて職業訓練と対応する業務についての受講者の特性を推定する手段とを具備するシステム。 Means for displaying the first image related to vocational training, means for accepting operations from students who take vocational training, and means for acquiring first biometric information including at least the amount of sweating of the students who visually recognize the first image. A system including a means for calculating a first value regarding a student's stress from the first biometric information, and a means for estimating the characteristics of the student for vocational training and corresponding work based on the first value.

本開示によれば、より効果的な職業訓練を実施できる。 According to the present disclosure, more effective vocational training can be carried out.

システム1のハードウェア構成の例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example of the hardware composition of the system 1. 図1に示す本体装置11のハードウェア構成の例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the example of the hardware composition of the main body apparatus 11 shown in FIG. 図1及び図2に示す訓練装置10の構成例を表すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of the training apparatus 10 shown in FIG. 1 and FIG. サーバ20の機能的な構成の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the functional configuration of a server 20. 従業員情報DB2021のデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the employee information DB 2021. 訓練情報DB2022のデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the training information DB 2022. コンテンツ情報DB2023のデータ構造を示す図である。It is a figure which shows the data structure of the content information DB 2023. 作業者が訓練装置10を用いた職業訓練を実施する際の構成の例を表す模式図である。It is a schematic diagram which shows the example of the structure when a worker carries out vocational training using a training device 10. 図8に示す訓練装置10が職業訓練を受講者に実施させる際の動作の例を表すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of the operation when the training apparatus 10 shown in FIG. 8 makes a student perform a vocational training. 図9に示す訓練中の訓練装置10の動作の例を表すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of the operation of the training apparatus 10 during training shown in FIG. 図8に示す端末装置30のディスプレイで表示される画像の例を表す模式図である。It is a schematic diagram which shows the example of the image displayed on the display of the terminal apparatus 30 shown in FIG. 図8に示すサーバ20が受講者の特性、及び習熟度を評価する際の動作の例を表すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of the operation when the server 20 shown in FIG. 8 evaluates the characteristic and the proficiency level of a student. 図8に示す端末装置30のディスプレイで表示される画像の例を表す模式図である。It is a schematic diagram which shows the example of the image displayed on the display of the terminal apparatus 30 shown in FIG. 訓練装置10によるハンドトラッキング機能を表す模式図である。It is a schematic diagram which shows the hand tracking function by a training apparatus 10. 図8に示す端末装置30のディスプレイで表示される画像の例を表す模式図である。It is a schematic diagram which shows the example of the image displayed on the display of the terminal apparatus 30 shown in FIG.

以下、図面を参照しつつ、本開示の実施形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. In the following description, the same parts are designated by the same reference numerals. Their names and functions are the same. Therefore, the detailed description of them will not be repeated.

<概略>
本実施形態に係るシステムは、仮想的な職業訓練を受ける作業者が、職業訓練で受けたストレスをリアルタイムで計測する。システムは、職業訓練で得られた作業者の特徴、及び所定の業務についての習熟度等を管理する。システムは、管理する情報に基づいて作業者の業務を決定する。例えば、システムは、管理する情報に基づいて作業者の配属、又はシフトを決定する。
<Summary>
The system according to the present embodiment measures the stress received in the vocational training by the worker who receives the virtual vocational training in real time. The system manages the characteristics of the workers obtained in the vocational training and the proficiency level of the predetermined work. The system determines the work of the worker based on the information to be managed. For example, the system determines the assignment or shift of workers based on the information it manages.

<1 システム全体の構成図>
図1は、システム1のハードウェア構成の例を示すブロック図である。図1に示すシステム1は、例えば、訓練装置10、サーバ20、及び端末装置30を含む。訓練装置10、サーバ20、及び端末装置30は、例えば、ネットワーク80を介して通信接続する。
<1 Configuration diagram of the entire system>
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the system 1. The system 1 shown in FIG. 1 includes, for example, a training device 10, a server 20, and a terminal device 30. The training device 10, the server 20, and the terminal device 30 communicate with each other via, for example, the network 80.

図1において、システム1が訓練装置10を1台含む例を示しているが、システム1に含まれる訓練装置10の数は、1台に限定されない。システム1に含まれる訓練装置10は、2台以上であってもよい。 Although FIG. 1 shows an example in which the system 1 includes one training device 10, the number of the training devices 10 included in the system 1 is not limited to one. The number of training devices 10 included in the system 1 may be two or more.

本実施形態において、複数の装置の集合体を1つのサーバとしてもよい。1つ又は複数のハードウェアに対して本実施形態に係るサーバ20を実現することに要する複数の機能の配分の仕方は、各ハードウェアの処理能力及び/又はサーバ20に求められる仕様等に鑑みて適宜決定することができる。 In the present embodiment, an aggregate of a plurality of devices may be used as one server. The method of allocating the plurality of functions required to realize the server 20 according to the present embodiment to one or a plurality of hardware is in view of the processing capacity of each hardware and / or the specifications required for the server 20. Can be determined as appropriate.

図1に示す訓練装置10は、例えば、仮想的な職業訓練を受ける作業者が利用する装置である。訓練装置10は、例えば、本体装置11、コントローラ101、発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104を有する。 The training device 10 shown in FIG. 1 is, for example, a device used by a worker who receives virtual vocational training. The training device 10 includes, for example, a main body device 11, a controller 101, a sweating amount sensor 102, a pulse wave sensor 103, and a temperature sensor 104.

本体装置11は、職業訓練に関するVR(Virtual Reality)映像を表示可能な装置である。職業訓練に関するVR映像は、実際の作業現場を模して作成された映像である。VR映像には、人物をかたどったアバターが表示されており、職業訓練の受講者がそのアバターとして映像内の事象を体感可能な画像構成となっている。VR映像内のアバターは、受講者からの操作に応じて歩いたり、物体に対して所定の動作をしたりする。職業訓練に関するVR映像には、例えば、業種、又は業務(作業)内容に応じた複数の職業訓練コースが存在する。職業訓練コースでは、例えば、コースの内容に応じた複数の任務が予め設定されており、受講者は、アバターを操作し、設定された任務をこなしていく。 The main body device 11 is a device capable of displaying a VR (Virtual Reality) image related to vocational training. The VR video related to vocational training is a video created by imitating an actual work site. An avatar in the shape of a person is displayed in the VR image, and the image composition is such that the vocational training participants can experience the events in the image as the avatar. The avatar in the VR video walks or performs a predetermined action on the object according to the operation from the student. In the VR video related to vocational training, for example, there are a plurality of vocational training courses according to the type of business or the work (work) content. In the vocational training course, for example, a plurality of missions are set in advance according to the content of the course, and the student operates the avatar to perform the set mission.

本体装置11は、例えば、HMD(Head Mount Display)により実現される。なお、職業訓練に関する映像は、VR映像に限定されず、一般的な2次元の映像であってもよい。職業訓練が一般的な2次元の映像を用いて行われる場合、本体装置11は、例えば、据え置き型のPC(Personal Computer)、ラップトップPCであってもよい。 The main body device 11 is realized by, for example, an HMD (Head Mount Display). The video related to vocational training is not limited to the VR video, and may be a general two-dimensional video. When vocational training is performed using a general two-dimensional image, the main unit 11 may be, for example, a stationary PC (Personal Computer) or a laptop PC.

コントローラ101は、職業訓練を受けるために本体装置11を装着する受講者により把持され、受講者からの入力を受け付ける装置である。コントローラ101の形状は任意の形状であって構わない。例えば、コントローラ101は、左手用のコントローラと、右手用のコントローラとが分離し、それぞれの手で操作可能な形状であってもよい。また、コントローラ101は、片手のみで操作可能な形状であってもよい。また、コントローラ101は、両手で操作可能な形状であってもよい。例えば、コントローラ101は、テレビゲームを操作するためのコントローラのような形状をしていてもよいし、ハンドルのような形状をしていてもよい。 The controller 101 is a device that is grasped by a student who wears the main body device 11 to receive vocational training and receives input from the student. The shape of the controller 101 may be any shape. For example, the controller 101 may have a shape in which the controller for the left hand and the controller for the right hand are separated and can be operated by each hand. Further, the controller 101 may have a shape that can be operated with only one hand. Further, the controller 101 may have a shape that can be operated with both hands. For example, the controller 101 may be shaped like a controller for operating a video game, or may be shaped like a handle.

発汗量センサ102は、手のひら、又は指の発汗量を測定するセンサである。発汗量センサ102は、生体情報を取得するセンサの一例である。発汗量センサ102は、小型化、及び低価格化が可能な構造をしている。例えば、発汗量センサ102は、生体(手のひら、又は指)を含んで形成される空間の湿度に基づいて発汗量を測定する。 The sweating amount sensor 102 is a sensor that measures the sweating amount of the palm or the finger. The sweating amount sensor 102 is an example of a sensor that acquires biological information. The sweating amount sensor 102 has a structure that can be miniaturized and reduced in price. For example, the sweating amount sensor 102 measures the sweating amount based on the humidity of the space formed including the living body (palm or finger).

具体的には、例えば、発汗量センサ102は、一面を生体で塞ぐように空間を形成する部材と、当該空間へ空気を供給する吸気経路と、空間から空気を排気する排気経路とを有する。吸気経路と、排気経路とにはそれぞれ湿度センサが設けられる。発汗量センサ102は、空間へ供給される空気の湿度と、空間から排気される空気の湿度とに基づき、生体から空間へ気化した汗の量を算出する。これにより、発汗量センサ102は、発汗量を取得する。 Specifically, for example, the sweating amount sensor 102 has a member that forms a space so as to block one surface with a living body, an intake path that supplies air to the space, and an exhaust path that exhausts air from the space. Humidity sensors are provided in the intake path and the exhaust path, respectively. The sweating amount sensor 102 calculates the amount of sweat vaporized from the living body to the space based on the humidity of the air supplied to the space and the humidity of the air exhausted from the space. As a result, the sweating amount sensor 102 acquires the sweating amount.

発汗量センサ102は、例えば、コントローラ101に設けられる。例えば、受講者が把持するコントローラ101の領域に、発汗量センサ102の空間を形成する部材が設けられる。これにより、発汗量センサ102は、受講者がコントローラ101を把持して使用する際に、受講者の発汗量を測定することが可能となる。 The sweating amount sensor 102 is provided in the controller 101, for example. For example, a member that forms a space for the sweating amount sensor 102 is provided in the area of the controller 101 that the student holds. As a result, the sweating amount sensor 102 can measure the sweating amount of the student when the student grips and uses the controller 101.

コントローラ101が、左手用のコントローラと、右手用のコントローラとで分離しており、それぞれの手で操作可能な形状である場合、発汗量センサ102は、例えば、いずれか一方のコントローラに設けられる。このとき、利き手ではない方の手で把持されるコントローラに発汗量センサ102が設けられることが望ましい。なお、発汗量センサ102は、コントローラ101に設けられず、別途受講者に装着されてもよい。 When the controller 101 is separated into a controller for the left hand and a controller for the right hand and has a shape that can be operated by each hand, the sweating amount sensor 102 is provided on, for example, one of the controllers. At this time, it is desirable that the sweating amount sensor 102 is provided on the controller held by the non-dominant hand. The sweating amount sensor 102 is not provided on the controller 101 and may be separately attached to the student.

脈波センサ103は、受講者の脈波を測定する。脈波センサ103は、生体情報を取得するセンサの一例である。脈波センサ103は、例えば、受講者の指に取り付けられ、予め設定された周期で脈波を測定する。発汗量センサ102が、独立して受講者の指に装着される場合、脈波センサ103は、例えば、発汗量センサ102が装着される指とは異なる指に装着される。なお、脈波センサ103は、脈波が測定可能出れば、指以外に取り付けられてもよい。また、温度センサ104が設けられている場合は、脈波センサ103は、設けられていなくても構わない。 The pulse wave sensor 103 measures the pulse wave of the student. The pulse wave sensor 103 is an example of a sensor that acquires biometric information. The pulse wave sensor 103 is attached to the student's finger, for example, and measures the pulse wave at a preset cycle. When the sweating amount sensor 102 is independently attached to the student's finger, the pulse wave sensor 103 is attached to, for example, a finger different from the finger to which the sweating amount sensor 102 is attached. The pulse wave sensor 103 may be attached to a device other than the finger as long as the pulse wave can be measured. Further, when the temperature sensor 104 is provided, the pulse wave sensor 103 may not be provided.

温度センサ104は、受講者の体温を測定する。温度センサ104は、生体情報を取得するセンサの一例である。温度センサ104は、例えば、コントローラ101に設けられ、予め設定された周期で体温を測定する。なお、温度センサ104は、コントローラ101に設けられず、別途受講者に装着されてもよい。また、脈波センサ103が設けられている場合は、温度センサ104は、設けられていなくても構わない。 The temperature sensor 104 measures the body temperature of the student. The temperature sensor 104 is an example of a sensor that acquires biometric information. The temperature sensor 104 is provided in the controller 101, for example, and measures the body temperature at a preset cycle. The temperature sensor 104 is not provided on the controller 101 and may be separately attached to the student. Further, when the pulse wave sensor 103 is provided, the temperature sensor 104 may not be provided.

図2は、図1に示す本体装置11のハードウェア構成の例を示すブロック図である。図2に示す本体装置11は、例えば、通信IF(Interface)12と、出力装置14と、メモリ15と、ストレージ16と、プロセッサ19とを備える。 FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the main unit 11 shown in FIG. The main unit 11 shown in FIG. 2 includes, for example, a communication IF (Interface) 12, an output device 14, a memory 15, a storage 16, and a processor 19.

通信IF12は、訓練装置10が、例えば、サーバ20、コントローラ101、発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104等のシステム1内の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。 The communication IF 12 is for inputting / outputting signals for the training device 10 to communicate with devices in the system 1, such as the server 20, the controller 101, the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104. It is an interface.

出力装置14は、ユーザに対して情報を提示するための装置(ディスプレイ、スピーカー等)である。 The output device 14 is a device (display, speaker, etc.) for presenting information to the user.

メモリ15は、プログラム、及びプログラム等で処理されるデータ等一時的に記憶するためのものであり、例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory)等の揮発性のメモリである。 The memory 15 is for temporarily storing a program, data processed by the program, or the like, and is, for example, a volatile memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory).

ストレージ16は、データを保存するためのものであり、例えばフラッシュメモリ、HDD(Hard Disc Drive)である。 The storage 16 is for storing data, and is, for example, a flash memory or an HDD (Hard Disc Drive).

プロセッサ19は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路等により構成される。 The processor 19 is hardware for executing an instruction set described in a program, and is composed of an arithmetic unit, registers, peripheral circuits, and the like.

図1に示すサーバ20は、例えば、作業者である従業員に関する情報を管理する。具体的には、例えば、サーバ20は、従業員の特性、従業員の業務についての習熟度等を管理する。本実施形態において、従業員の特性は、例えば、以下の要素を含む。
・ストレスを感じやすい業務(作業)
・苦手、又は得意な業務(作業)
・連続して業務(作業)に携われる時間
・業務(作業)への適性
The server 20 shown in FIG. 1 manages, for example, information about an employee who is a worker. Specifically, for example, the server 20 manages the characteristics of the employee, the proficiency level of the employee's work, and the like. In this embodiment, employee characteristics include, for example, the following elements:
・ Work that is easy to feel stress
・ Work (work) that you are not good at or are good at
・ Time to be continuously involved in work (work) ・ Aptitude for work (work)

サーバ20は、例えば、ネットワーク80に接続されたコンピュータにより実現される。図1に示すように、サーバ20は、通信IF22と、入出力IF23と、メモリ25と、ストレージ26と、プロセッサ29とを備える。 The server 20 is realized by, for example, a computer connected to the network 80. As shown in FIG. 1, the server 20 includes a communication IF 22, an input / output IF 23, a memory 25, a storage 26, and a processor 29.

通信IF22は、サーバ20が、例えば、訓練装置10等のシステム1内の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。 The communication IF 22 is an interface for inputting / outputting signals for the server 20 to communicate with a device in the system 1 such as the training device 10.

入出力IF23は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置、及び、ユーザに対して情報を提示するための出力装置とのインタフェースとして機能する。 The input / output IF 23 functions as an interface with an input device for receiving an input operation from the user and an output device for presenting information to the user.

メモリ25は、プログラム、及び、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばDRAM等の揮発性のメモリである。 The memory 25 is for temporarily storing a program, data processed by the program, or the like, and is, for example, a volatile memory such as a DRAM.

ストレージ26は、データを保存するためのものであり、例えばフラッシュメモリ、HDDである。 The storage 26 is for storing data, for example, a flash memory or an HDD.

プロセッサ29は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路等により構成される。 The processor 29 is hardware for executing an instruction set described in a program, and is composed of an arithmetic unit, registers, peripheral circuits, and the like.

図1に示す端末装置30は、例えば、職業訓練の管理者、又は従業員の業務を管理する管理者が使用する端末である。端末装置30は、例えば、据え置き型のPC(Personal Computer)、又はラップトップPC等により実現される。また、端末装置30は、スマートフォン、タブレット等の携帯端末でも構わない。 The terminal device 30 shown in FIG. 1 is, for example, a terminal used by a vocational training manager or a manager who manages the work of employees. The terminal device 30 is realized by, for example, a stationary PC (Personal Computer), a laptop PC, or the like. Further, the terminal device 30 may be a mobile terminal such as a smartphone or a tablet.

端末装置30は、管理者からの要求を受け付け、受け付けた要求をサーバ20へ送信する。端末装置30は、要求に応じてサーバ20から出力される情報を受信し、受信した情報を管理者へ提示する。 The terminal device 30 receives a request from the administrator and transmits the received request to the server 20. The terminal device 30 receives the information output from the server 20 in response to the request, and presents the received information to the administrator.

<1.1 訓練装置の構成>
図3は、図1及び図2に示す訓練装置10の構成例を表すブロック図である。図3に示す訓練装置10は、本体装置11、コントローラ101、発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104を備える。図3に示すように、本体装置11は、通信部120、出力装置14、音声処理部17、マイク171と、スピーカー172、カメラ160、モーションセンサ150、記憶部180、及び制御部190を備える。訓練装置10に含まれる各ブロックは、例えば、バス等により電気的に接続される。
<1.1 Configuration of training equipment>
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the training device 10 shown in FIGS. 1 and 2. The training device 10 shown in FIG. 3 includes a main body device 11, a controller 101, a sweating amount sensor 102, a pulse wave sensor 103, and a temperature sensor 104. As shown in FIG. 3, the main body device 11 includes a communication unit 120, an output device 14, a voice processing unit 17, a microphone 171 and a speaker 172, a camera 160, a motion sensor 150, a storage unit 180, and a control unit 190. Each block included in the training device 10 is electrically connected by, for example, a bus or the like.

通信部120は、訓練装置10が他の装置と通信するための変復調処理等の処理を行う。通信部120は、制御部190で生成された信号に送信処理を施し、外部(例えば、サーバ20)へ送信する。通信部120は、外部から受信した信号に受信処理を施し、制御部190へ出力する。図3では、一つの通信部120を記載しているが、訓練装置10で対応可能な通信規格が一つであることを表すものではない。訓練装置10は、既存の複数の通信規格に対応可能である。 The communication unit 120 performs processing such as modulation / demodulation processing for the training device 10 to communicate with other devices. The communication unit 120 performs transmission processing on the signal generated by the control unit 190, and transmits the signal to the outside (for example, the server 20). The communication unit 120 performs reception processing on the signal received from the outside and outputs the signal to the control unit 190. Although one communication unit 120 is shown in FIG. 3, it does not indicate that one communication standard can be supported by the training device 10. The training device 10 can support a plurality of existing communication standards.

出力装置14は、訓練装置10を装着するユーザへ情報を提示するための装置である。出力装置14は、例えば、ユーザが頭に本体装置11を装着することによりその眼前に位置する有機ELパネル等の表示パネル141に画像を表示する表示装置である。例えば左右の視点から見た視差画像を生成し、表示画面を2分割してなる左右の領域にそれぞれ表示させることにより、画像を立体視させてもよい。なお、表示画面全体に1つの画像を表示させてもよい。表示パネル141は、例えば、制御部190の制御に応じた画像を表示する。 The output device 14 is a device for presenting information to the user who wears the training device 10. The output device 14 is, for example, a display device that displays an image on a display panel 141 such as an organic EL panel located in front of the user by wearing the main body device 11 on his / her head. For example, the image may be viewed stereoscopically by generating a parallax image viewed from the left and right viewpoints and displaying the display screen in the left and right regions divided into two. One image may be displayed on the entire display screen. The display panel 141 displays, for example, an image under the control of the control unit 190.

音声処理部17は、例えば、音声信号のデジタル-アナログ変換処理を行う。音声処理部17は、マイク171から与えられる信号をデジタル信号に変換して、変換後の信号を制御部190へ与える。また、音声処理部17は、音声信号をスピーカー172へ与える。音声処理部17は、例えば音声処理用のプロセッサによって実現される。マイク171は、音声入力を受け付けて、当該音声入力に対応する音声信号を音声処理部17へ与える。スピーカー172は、音声処理部17から与えられる音声信号を音声に変換して当該音声を訓練装置10の外部へ出力する。 The voice processing unit 17 performs, for example, digital-to-analog conversion processing of a voice signal. The voice processing unit 17 converts the signal given from the microphone 171 into a digital signal, and gives the converted signal to the control unit 190. Further, the voice processing unit 17 gives a voice signal to the speaker 172. The voice processing unit 17 is realized by, for example, a processor for voice processing. The microphone 171 accepts a voice input and gives a voice signal corresponding to the voice input to the voice processing unit 17. The speaker 172 converts the voice signal given from the voice processing unit 17 into voice and outputs the voice to the outside of the training device 10.

カメラ160は、受光素子により光を受光し、撮影信号として出力するためのデバイスである。カメラ160は、例えば、本体装置11の前方を撮影可能な位置、例えば、装着者の視線方向を撮影可能な位置に設置される。カメラ160により撮影された画像は、例えば、ユーザの動きを読み取るために使用される。ユーザの動きを検知するセンサが本体装置11とは別に設けられる場合は、カメラ160は設けられていなくてもよい。 The camera 160 is a device for receiving light by a light receiving element and outputting it as a shooting signal. The camera 160 is installed, for example, at a position where the front of the main body device 11 can be photographed, for example, a position where the wearer's line-of-sight direction can be photographed. The image taken by the camera 160 is used, for example, to read the movement of the user. When the sensor for detecting the movement of the user is provided separately from the main body device 11, the camera 160 may not be provided.

モーションセンサ150は、加速度センサ、角速度センサ、磁気センサ等を含み、本体装置11を装着する受講者の動きを検知する。例えば、モーションセンサ150は、訓練装置10により職業訓練を実施する受講者の加速度を検知する。また、モーションセンサ150は、受講者の頭の回転、及び向きの変化を検知する。本体装置11には、本体装置11の位置をトラッキングするセンサが含まれていてもよい。これらセンサからの出力を利用することで、受講者の頭の動きを特定し、リアルタイムで受講者のビューと同期させることが可能となる。 The motion sensor 150 includes an acceleration sensor, an angular velocity sensor, a magnetic sensor, and the like, and detects the movement of the student who wears the main body device 11. For example, the motion sensor 150 detects the acceleration of the trainee who carries out the vocational training by the training device 10. In addition, the motion sensor 150 detects the rotation of the student's head and the change in orientation. The main body device 11 may include a sensor that tracks the position of the main body device 11. By using the output from these sensors, it is possible to identify the movement of the student's head and synchronize it with the student's view in real time.

記憶部180は、例えば、メモリ15、及びストレージ16等により実現され、訓練装置10が使用するデータ、及びプログラムを記憶する。記憶部180は、例えば、従業員情報181、訓練情報182、及びコンテンツ情報183を記憶する。 The storage unit 180 stores data and programs realized by, for example, a memory 15 and a storage 16 and used by the training device 10. The storage unit 180 stores, for example, employee information 181 and training information 182, and content information 183.

従業員情報181は、例えば、訓練装置10を使用する受講者としての従業員についての情報を含む。従業員についての情報は、例えば、従業員を識別する情報、従業員の氏名、性別、入社年月日、及び業務内容についての特性、業務内容についての習熟度を含む。業務内容についての特性、及び業務内容についての習熟度は、例えば、訓練装置10を用いた職業訓練で取得される情報に基づく。従業員についての情報は、年齢、住所、生年月日、電話番号、emailアドレス等をさらに含んでもよい。 Employee information 181 includes, for example, information about an employee as a student using the training device 10. Information about an employee includes, for example, information that identifies the employee, the employee's name, gender, date of joining the company, characteristics of the work content, and proficiency level of the work content. The characteristics of the work content and the proficiency level of the work content are based on, for example, information acquired in vocational training using the training device 10. Information about the employee may further include age, address, date of birth, telephone number, email address and the like.

訓練情報182は、例えば、訓練装置10を用いた職業訓練で取得される情報を含む。具体的には、例えば、訓練情報182は、職業訓練の結果を含む。職業訓練の結果は、例えば、職業訓練コースで設定される任務の達成度により表される。訓練情報182は、例えば、職業訓練で測定される情報を含む。職業訓練で測定される情報は、例えば、職業訓練で測定される心拍数、発汗量、体温等についてのデータを含む。訓練情報182は、例えば、職業訓練で測定される情報に基づいて算出されるストレス値を含む。 The training information 182 includes, for example, information acquired in vocational training using the training device 10. Specifically, for example, training information 182 includes the results of vocational training. The result of vocational training is represented by, for example, the degree of achievement of the mission set in the vocational training course. Training information 182 includes, for example, information measured in vocational training. The information measured in the vocational training includes, for example, data on the heart rate, the amount of sweating, the body temperature, etc. measured in the vocational training. The training information 182 includes, for example, a stress value calculated based on the information measured in vocational training.

コンテンツ情報183は、例えば、訓練装置10を用いた職業訓練で提供されるコンテンツ、例えば、職業訓練コースについての情報を含む。職業訓練コースについての情報は、例えば、コースを識別する情報、コースの名称、コースの分類、対応する業種、及び対応する業務内容等を含む。 The content information 183 includes, for example, information about content provided in vocational training using the training device 10, for example, a vocational training course. Information about a vocational training course includes, for example, information that identifies the course, the name of the course, the classification of the course, the corresponding industry, the corresponding work content, and the like.

例えば、業種が建設業である場合には、職業訓練コースは、始業前における仕事の準備を訓練するための「始業前準備コース」、始業前における現場の点検を訓練するための「始業前点検コース」、法面での作業を訓練するための「法面作業コース」、高所の足場での作業を訓練するための「高所足場作業コース」等を含む。 For example, if the industry is the construction industry, the vocational training course is a "pre-start preparation course" for training pre-start work preparation and a "pre-start inspection" for training on-site inspections before start. Includes "Course", "Slope Work Course" for training on slope work, "High Height Scaffolding Work Course" for training on high altitude scaffolding, etc.

制御部190は、プロセッサ19が記憶部180に記憶されるプログラムを読み込み、プログラムに含まれる命令を実行することにより実現される。制御部190は、訓練装置10の動作を制御する。制御部190は、プログラムに従って動作することにより、操作受付部191と、送受信部192と、訓練制御部193ととしての機能を発揮する。 The control unit 190 is realized by the processor 19 reading a program stored in the storage unit 180 and executing an instruction included in the program. The control unit 190 controls the operation of the training device 10. By operating according to the program, the control unit 190 exhibits functions as an operation reception unit 191, a transmission / reception unit 192, and a training control unit 193.

操作受付部191は、コントローラ101から入力される操作を受け付けるための処理を行う。コントローラ101等を介して入力される指示は、例えば、以下である。
・職業訓練の内容、例えば、職業訓練コースの選択
・職業訓練中における所定動作についての入力
The operation reception unit 191 performs a process for receiving an operation input from the controller 101. The instructions input via the controller 101 or the like are, for example, as follows.
・ Contents of vocational training, for example, selection of vocational training course ・ Input of predetermined movements during vocational training

また、操作受付部191は、マイク171から入力される音声指示を受け付ける。具体的には、例えば、操作受付部191は、マイク171から入力され、音声処理部17でデジタル信号に変換された音声信号を受信する。操作受付部191は、例えば、受信した音声信号を分析して所定の名詞を抽出することで、ユーザからの指示を取得する。 Further, the operation reception unit 191 receives a voice instruction input from the microphone 171. Specifically, for example, the operation reception unit 191 receives an audio signal input from the microphone 171 and converted into a digital signal by the audio processing unit 17. The operation reception unit 191 acquires an instruction from the user, for example, by analyzing the received audio signal and extracting a predetermined noun.

送受信部192は、訓練装置10が、サーバ20等の外部の装置と、通信プロトコルに従ってデータを送受信するための処理を行う。具体的には、例えば、送受信部192は、職業訓練時に発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104で測定された測定データを受信する。送受信部192は、取得した測定データ、測定データから算出したストレス値をサーバ20へ送信する。また、送受信部192は、職業訓練を受ける受講者に関する情報を、サーバ20から受信する。 The transmission / reception unit 192 performs a process for the training device 10 to transmit / receive data to / from an external device such as a server 20 according to a communication protocol. Specifically, for example, the transmission / reception unit 192 receives the measurement data measured by the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104 during vocational training. The transmission / reception unit 192 transmits the acquired measurement data and the stress value calculated from the measurement data to the server 20. Further, the transmission / reception unit 192 receives information about the students who receive the vocational training from the server 20.

訓練制御部193は、作業者が仮想的な職業訓練を受けるための処理を行う。具体的には、例えば、訓練制御部193は、職業訓練を開始する前に、受講者についてのキャリブレーションを実施する。キャリブレーションは、受講者の状態と、各センサの測定値とを比較するための処理である。キャリブレーションにおいて表示される画像は、例えば、所定のストレス値が想定される第2画像の一例である。 The training control unit 193 performs a process for the worker to receive virtual vocational training. Specifically, for example, the training control unit 193 calibrates the students before starting the vocational training. Calibration is a process for comparing the student's condition with the measured value of each sensor. The image displayed in the calibration is, for example, an example of a second image in which a predetermined stress value is assumed.

訓練制御部193は、例えば、キャリブレーションにおいて、受講者が極度に緊張することが想定される画像を表示し、その時の発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104の測定値に基づいて算出されるストレス値を受講者のストレス値の最大値とする。このとき発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104で得られる生体情報は、例えば、第2生体情報の一例である。また、このとき算出されるストレス値は、例えば、ストレスに関する第2値の一例である。 The training control unit 193 displays, for example, an image in which the student is expected to be extremely nervous in calibration, and is based on the measured values of the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104 at that time. The stress value calculated by the above is taken as the maximum value of the student's stress value. At this time, the biological information obtained by the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104 is, for example, an example of the second biological information. Further, the stress value calculated at this time is, for example, an example of a second value related to stress.

また、訓練制御部193は、例えば、キャリブレーションにおいて、受講者がリラックスすることが想定される画像を表示し、その時の発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104の測定値に基づいて算出されるストレス値を受講者のストレス値の最小値とする。このとき発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104で得られる生体情報は、例えば、第2生体情報の一例である。また、このとき算出されるストレス値は、例えば、ストレスに関する第2値の一例である。 Further, the training control unit 193 displays, for example, an image in which the student is expected to relax in the calibration, and is based on the measured values of the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104 at that time. The stress value calculated by the above is set as the minimum value of the stress value of the student. At this time, the biological information obtained by the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104 is, for example, an example of the second biological information. Further, the stress value calculated at this time is, for example, an example of a second value related to stress.

また、訓練制御部193は、例えば、キャリブレーションにおいて、受講者に簡単な運動をさせる。キャリブレーションにおいて、受講者に簡単な運動をさせるために表示する画像は、例えば、適度な運動をさせるための第3画像の一例である。訓練制御部193は、その時の発汗量センサ102の測定値に基づき、受講者が汗をかきやすい体質であるか否かを判断する。このとき発汗量センサ102で得られる生体情報は、例えば、第3生体情報の一例である。 Further, the training control unit 193 makes the student perform a simple exercise, for example, in calibration. In the calibration, the image displayed for the student to perform a simple exercise is, for example, an example of a third image for causing a moderate exercise. The training control unit 193 determines whether or not the student has a constitution that makes it easy to sweat, based on the measured value of the sweating amount sensor 102 at that time. The biometric information obtained by the sweating amount sensor 102 at this time is, for example, an example of the third biometric information.

訓練制御部193は、キャリブレーションが完了すると、職業訓練に関する映像を出力装置14の表示パネル141に表示させる。ここでの職業訓練に関する映像は、職業訓練に関する第1画像の一例である。訓練制御部193は、職業訓練に関する映像に、受講者がコントローラ101を介して操作可能なアバターを表示する。訓練制御部193は、コントローラ101から入力される操作に従い、アバターを動かす。訓練制御部193は、職業訓練中の映像を記憶部180に記憶させる。訓練制御部193は、例えば、職業訓練において設定されている任務を受講者が解決した数に応じ、職業訓練の達成度を算出する。 When the calibration is completed, the training control unit 193 displays a video related to the vocational training on the display panel 141 of the output device 14. The video regarding vocational training here is an example of the first image regarding vocational training. The training control unit 193 displays an avatar that the student can operate via the controller 101 in the video related to the vocational training. The training control unit 193 moves the avatar according to the operation input from the controller 101. The training control unit 193 stores the image during vocational training in the storage unit 180. The training control unit 193 calculates, for example, the degree of achievement of vocational training according to the number of students who have solved the tasks set in the vocational training.

訓練制御部193は、職業訓練中に、例えば、所定の周期で値を測定するように発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104を制御する。訓練制御部193は、発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104で測定された情報を取得する。訓練制御部193は、取得した情報を、キャリブレーションで得られた情報に基づいて補正する。訓練制御部193は、例えば、補正した情報に基づいてストレス値を算出する。訓練制御部193は、例えば、発汗量、脈拍数、及び体温を用いてストレス値を算出する。具体的には、例えば、訓練制御部193は、発汗量、脈拍数、及び体温にそれぞれ所定の係数をかけ、係数をかけた数値を足し合わせることで、ストレス値を算出する。このとき発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104で得られる生体情報は、例えば、第1生体情報の一例である。また、このとき算出されるストレス値は、例えば、ストレスに関する第1値の一例である。 During vocational training, the training control unit 193 controls, for example, the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104 so as to measure the value at a predetermined cycle. The training control unit 193 acquires the information measured by the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104. The training control unit 193 corrects the acquired information based on the information obtained by the calibration. The training control unit 193 calculates the stress value based on the corrected information, for example. The training control unit 193 calculates the stress value using, for example, the amount of sweating, the pulse rate, and the body temperature. Specifically, for example, the training control unit 193 calculates the stress value by multiplying the sweating amount, the pulse rate, and the body temperature by predetermined coefficients and adding the values obtained by multiplying the coefficients. At this time, the biological information obtained by the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104 is, for example, an example of the first biological information. Further, the stress value calculated at this time is, for example, an example of the first value related to stress.

なお、訓練制御部193は、例えば、発汗量、及び脈拍数を用いてストレス値を算出してもよい。また、訓練制御部193は、例えば、発汗量、及び体温を用いてストレス値を算出してもよい。また、ストレス値は、サーバ20で算出されてもよい。 The training control unit 193 may calculate the stress value using, for example, the amount of sweating and the pulse rate. Further, the training control unit 193 may calculate the stress value using, for example, the amount of sweating and the body temperature. Further, the stress value may be calculated by the server 20.

<1.2 サーバの機能的な構成>
図4は、サーバ20の機能的な構成の例を示す図である。図4に示すように、サーバ20は、通信部201と、記憶部202と、制御部203としての機能を発揮する。
<1.2 Functional configuration of the server>
FIG. 4 is a diagram showing an example of a functional configuration of the server 20. As shown in FIG. 4, the server 20 functions as a communication unit 201, a storage unit 202, and a control unit 203.

通信部201は、サーバ20が外部の装置と通信するための処理を行う。 The communication unit 201 performs a process for the server 20 to communicate with an external device.

記憶部202は、例えば、従業員情報データベース(DB)2021と、訓練情報データベース(DB)2022と、コンテンツ情報データベース(DB)2023と、シフト情報データベース(DB)2024等とを有する。 The storage unit 202 has, for example, an employee information database (DB) 2021, a training information database (DB) 2022, a content information database (DB) 2023, a shift information database (DB) 2024, and the like.

従業員情報DB2021は、例えば、従業員についての情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。 The employee information DB 2021 is, for example, a database for holding information about employees. Details will be described later.

訓練情報DB2022は、例えば、訓練装置10を用いた職業訓練で取得される情報を保持するためのデータベースである。職業訓練で取得される情報は、例えば、職業訓練の結果、職業訓練で測定される情報、及び測定される情報から算出されるストレス値等を含む。詳細は後述する。 The training information DB 2022 is, for example, a database for holding information acquired in vocational training using the training device 10. The information acquired in the vocational training includes, for example, the result of the vocational training, the information measured in the vocational training, the stress value calculated from the measured information, and the like. Details will be described later.

コンテンツ情報DB2023は、例えば、訓練装置10を用いた職業訓練で提供されるコンテンツ、例えば、職業訓練コースについての情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。 The content information DB 2023 is, for example, a database for holding information about the content provided in the vocational training using the training device 10, for example, the vocational training course. Details will be described later.

シフト情報DB2024は、作業員が勤務する予定についての情報を保持するためのデータベースである。 The shift information DB 2024 is a database for holding information about a worker's schedule to work.

制御部203は、プロセッサ29が記憶部202に記憶されるプログラムを読み込み、プログラムに含まれる命令を実行することにより実現される。制御部203は、プログラムに従って動作することにより、受信制御モジュール2031、送信制御モジュール2032、解析モジュール2033、配属決定モジュール2034、シフト設定モジュール2035、及び提示モジュール2036として示す機能を発揮する。 The control unit 203 is realized by the processor 29 reading the program stored in the storage unit 202 and executing the instruction included in the program. By operating according to the program, the control unit 203 exerts the functions shown as the reception control module 2031, the transmission control module 2032, the analysis module 2033, the assignment determination module 2034, the shift setting module 2035, and the presentation module 2036.

受信制御モジュール2031は、サーバ20が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を受信する処理を制御する。具体的には、例えば、受信制御モジュール2031は、訓練装置10から送信される、訓練装置10で測定された情報、及び測定された情報に基づいて算出されたストレス値を受信する。 The reception control module 2031 controls a process in which the server 20 receives a signal from an external device according to a communication protocol. Specifically, for example, the reception control module 2031 receives the information measured by the training device 10 and the stress value calculated based on the measured information transmitted from the training device 10.

送信制御モジュール2032は、サーバ20が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。 The transmission control module 2032 controls a process in which the server 20 transmits a signal to an external device according to a communication protocol.

解析モジュール2033は、訓練装置10による職業訓練で取得された情報を解析し、職業訓練を受講した受講者の特性を推定する。また、解析モジュール2033は、職業訓練で取得された情報を解析し、受講した職業訓練と対応する業務についての受講者の習熟度を推定する。 The analysis module 2033 analyzes the information acquired in the vocational training by the training device 10 and estimates the characteristics of the students who have taken the vocational training. In addition, the analysis module 2033 analyzes the information acquired in the vocational training and estimates the proficiency level of the students in the vocational training and the corresponding work.

具体的には、例えば、解析モジュール2033は、職業訓練コースの受講が終了すると、算出したストレス値に基づき、所定の業務内容についてのストレス値の指標値を算出する。例えば、解析モジュール2033は、算出したストレス値に基づき、所定の業務内容についての平均ストレス値と、最大ストレス値とを算出する。職業訓練コースと、所定の業種の業務内容とは、例えば、以下のように対応付けられている。
・1つの職業訓練コースと、所定の業種の1つの業務内容とが対応付けられている
・複数の職業訓練コースと、所定の業種の1つの業務内容とが対応付けられている
・職業訓練コースについて特徴を表す要素が設定されており、各要素が所定の業種の業務内容において必要とされる素養と対応付けられている
Specifically, for example, the analysis module 2033 calculates an index value of a stress value for a predetermined work content based on the calculated stress value when the vocational training course is completed. For example, the analysis module 2033 calculates the average stress value and the maximum stress value for a predetermined work content based on the calculated stress value. The vocational training course and the business content of a predetermined industry are associated with each other as follows, for example.
・ One vocational training course is associated with one job content of a predetermined industry ・ Multiple vocational training courses are associated with one job content of a predetermined industry ・ Vocational training course Elements that represent the characteristics of are set, and each element is associated with the background required for the business content of a given industry.

解析モジュール2033は、例えば、職業訓練で取得される情報に基づき、業種、及び業務内容に対する適性を推定する。つまり、解析モジュール2033は、従業員について、ストレスを感じやすい業務(作業)があるか、及び、苦手、又は得意な業務(作業)があるかを推定する。 The analysis module 2033 estimates the suitability for the type of business and the business content based on, for example, the information acquired in the vocational training. That is, the analysis module 2033 estimates whether there is a work (work) that the employee is likely to feel stressed, and whether there is a work (work) that he / she is not good at or is good at.

解析モジュール2033は、適性をどのように推定してもよい。例えば、解析モジュール2033は、職業訓練コースの結果、及び職業訓練コースの受講により取得されるストレス値の指標値を、予め設定されるルックアップテーブルに照合させ、適性を推定する。また、例えば、解析モジュール2033は、職業訓練コースの結果、及び職業訓練コースの受講により取得されるストレス値の指標値を、結果及び指標値に基づいて適性を出力するようにトレーニングされた学習済みモデルに入力することで、適性を取得してもよい。 The analysis module 2033 may estimate the aptitude in any way. For example, the analysis module 2033 collates the result of the vocational training course and the index value of the stress value acquired by taking the vocational training course with a preset look-up table, and estimates the aptitude. Further, for example, the analysis module 2033 has been trained to output the aptitude of the result of the vocational training course and the index value of the stress value acquired by taking the vocational training course based on the result and the index value. Aptitude may be obtained by inputting to the model.

また、解析モジュール2033は、今回受講した職業訓練コースに基づいて取得される結果及び指標値から適性を取得してもよい。解析モジュール2033は、例えば、結果が良好であり、かつ、平均ストレス値と、最大ストレス値との差異が小さい場合、当該従業員は、所定の業務内容についての適性が高いと評価する。一方、解析モジュール2033は、例えば、結果が好ましくなく、かつ、平均ストレス値と、最大ストレス値との差異が大きい場合、当該従業員は、所定の業務内容についての適性が低いと評価する。 In addition, the analysis module 2033 may acquire aptitude from the results and index values acquired based on the vocational training course taken this time. For example, when the result is good and the difference between the average stress value and the maximum stress value is small, the analysis module 2033 evaluates that the employee has high aptitude for a predetermined work content. On the other hand, the analysis module 2033 evaluates that, for example, when the result is not preferable and the difference between the average stress value and the maximum stress value is large, the employee is not suitable for a predetermined work content.

また、解析モジュール2033は、過去に受講した職業訓練コースの結果の推移、及び過去に受講した職業訓練コースで算出された指標値の推移に基づき、適性を取得してもよい。解析モジュール2033は、例えば、受講回数が増えるにつれて、結果が良好になり、かつ、平均ストレス値と最大ストレス値との差異が小さくなる場合、当該従業員は、所定の業務内容についての適性が高いと評価する。一方、解析モジュール2033は、例えば、受講回数が増えても結果が良くならず、かつ、平均ストレス値と最大ストレス値との差異が高いままである場合、当該従業員は、所定の業務内容についての適性が低いと評価する。解析モジュール2033は、適性をアルファベット等によるランクで表してもよいし、点数で表してもよい。 Further, the analysis module 2033 may acquire aptitude based on the transition of the result of the vocational training course taken in the past and the transition of the index value calculated in the vocational training course taken in the past. In the analysis module 2033, for example, when the result becomes better as the number of attendances increases and the difference between the average stress value and the maximum stress value becomes smaller, the employee is highly suitable for a predetermined work content. Evaluate as. On the other hand, in the analysis module 2033, for example, when the result does not improve even if the number of attendances increases and the difference between the average stress value and the maximum stress value remains high, the employee concerned with respect to the predetermined work content. It is evaluated that the suitability of is low. The analysis module 2033 may express the aptitude by a rank in alphabet or the like, or may express it by a score.

解析モジュール2033が参照する情報は、上記に限定されない。例えば、解析モジュール2033は、ストレス値について所定の閾値を予め設定している。解析モジュール2033は、算出したストレス値が閾値であった時間、閾値を超えた回数等も参照してよい。 The information referenced by the analysis module 2033 is not limited to the above. For example, the analysis module 2033 presets a predetermined threshold value for the stress value. The analysis module 2033 may also refer to the time when the calculated stress value was the threshold value, the number of times the threshold value was exceeded, and the like.

解析モジュール2033は、評価した適性に応じ、従業員が連続して作業に携われる時間、つまり、推奨作業時間を算出する。解析モジュール2033は、推奨作業時間をどのように評価してもよい。例えば、解析モジュール2033は、評価した適性を、予め設定されるルックアップテーブルに照合させ、推奨作業時間を取得してもよい。また、例えば、解析モジュール2033は、評価した適性を、適性に基づき推奨作業時間を出力するようにトレーニングされた学習済みモデルに入力することで、推奨作業時間を取得してもよい。解析モジュール2033は、例えば、適性が高い従業員について、推奨作業時間が長くなるように設定し、適性が低い従業員について、推奨作業時間が短くなるように設定する。 The analysis module 2033 calculates the time during which employees are continuously engaged in work, that is, the recommended working time, according to the evaluated aptitude. The analysis module 2033 may evaluate the recommended working time in any way. For example, the analysis module 2033 may collate the evaluated aptitude with a preset look-up table to obtain the recommended working time. Further, for example, the analysis module 2033 may acquire the recommended working time by inputting the evaluated aptitude into a trained model trained to output the recommended working time based on the aptitude. The analysis module 2033 is set, for example, to lengthen the recommended work time for employees with high aptitude and to shorten the recommended work time for employees with low aptitude.

解析モジュール2033は、例えば、職業訓練で取得される情報に基づいて習熟度を推定する。解析モジュール2033は、習熟度をどのように推定してもよい。具体的には、例えば、解析モジュール2033は、過去に受講した職業訓練コースの結果の推移、及び過去に受講した職業訓練コースで算出された指標値の推移を所定の関数に入力することで、習熟度を算出してもよい。 The analysis module 2033 estimates the proficiency level based on the information acquired in the vocational training, for example. The analysis module 2033 may estimate the proficiency level in any way. Specifically, for example, the analysis module 2033 inputs the transition of the result of the vocational training course taken in the past and the transition of the index value calculated in the vocational training course taken in the past into a predetermined function. The proficiency level may be calculated.

また、例えば、解析モジュール2033は、過去に受講した職業訓練コースの結果の推移、及び過去に受講した職業訓練コースで算出されたストレス値の指標値の推移を、学習済みモデルに入力することで、習熟度を取得してもよい。このとき、学習済みモデルは、例えば、職業訓練コースの結果の推移、及び職業訓練コースで算出されたストレス値の指標値の推移に基づき習熟度を出力するようにトレーニングされている。解析モジュール2033は、習熟度をアルファベット等によるランクで表してもよいし、点数で表してもよい。 Further, for example, the analysis module 2033 inputs the transition of the result of the vocational training course taken in the past and the transition of the index value of the stress value calculated in the vocational training course taken in the past into the trained model. , You may acquire proficiency level. At this time, the trained model is trained to output the proficiency level based on, for example, the transition of the result of the vocational training course and the transition of the index value of the stress value calculated in the vocational training course. The analysis module 2033 may express the proficiency level by a rank in alphabet or the like, or may express it by a score.

配属決定モジュール2034は、従業員情報DB2021に示される従業員の情報に基づき、従業員の配属先を決定する。具体的には、例えば、配属決定モジュール2034は、従業員の指定と共に、指定された従業員の配属先の提示を端末装置30から要求されると、指定された従業員の配属先を、従業員情報DB2021に示される、習熟度、及び従業員の特性に基いて決定する。 The assignment determination module 2034 determines the assignment destination of the employee based on the employee information shown in the employee information DB 2021. Specifically, for example, when the terminal device 30 requests the assignment determination module 2034 to present the assignment destination of the designated employee together with the designation of the employee, the assignment determination module 2034 assigns the designated employee to the employee. It is determined based on the proficiency level and the characteristics of the employee shown in the member information DB 2021.

配属決定モジュール2034は、配属先をどのように決定してもよい。例えば、制御部203は、習熟度、及び従業員の特性を、予め設定されるルックアップテーブルに照合させ、配属先を決定してもよい。また、例えば、配属決定モジュール2034は、習熟度、及び従業員の特性を、学習済みモデルに入力することで、配属先を決定してもよい。このとき、学習済みモデルは、例えば、習熟度、及び従業員の特性に基づいて配属先を出力するようにトレーニングされている。なお、配属決定モジュール2034は、従業員情報DB2021に記憶される情報に基づき、従業員に向いた業種、業務内容を提案してもよい。 The assignment determination module 2034 may determine the assignment destination in any way. For example, the control unit 203 may collate the proficiency level and the characteristics of the employee with a preset look-up table to determine the assignment destination. Further, for example, the assignment determination module 2034 may determine the assignment destination by inputting the proficiency level and the characteristics of the employee into the trained model. At this time, the trained model is trained to output the assignment destination based on, for example, the proficiency level and the characteristics of the employee. The assignment determination module 2034 may propose an industry and business content suitable for employees based on the information stored in the employee information DB 2021.

シフト設定モジュール2035は、従業員情報DB2021に示される従業員の情報に基づき、従業員のシフトを決定する。配属決定モジュール2034は、例えば、端末装置30から所定の日、又は所定の期間の指定を受けると、指定された日、又は期間における従業員の勤務予定を、従業員情報DB2021に示される、推奨作業時間に基いて決定する。 The shift setting module 2035 determines the shift of the employee based on the employee information shown in the employee information DB 2021. When the assignment determination module 2034 receives a designation of a predetermined day or a predetermined period from the terminal device 30, for example, the employee's work schedule for the specified date or period is shown in the employee information DB 2021. Determined based on working hours.

提示モジュール2036は、サーバ20で管理している情報を、端末装置30を介し、管理者に提示する。また、提示モジュール2036は、例えば、実施中の職業訓練についてのリアルタイムの情報を、端末装置30を介し、管理者に提示する。 The presentation module 2036 presents the information managed by the server 20 to the administrator via the terminal device 30. Further, the presentation module 2036 presents, for example, real-time information about the vocational training being carried out to the manager via the terminal device 30.

<2 データ構造>
図5~図7は、サーバ20が記憶するデータベースのデータ構造を示す図である。なお、図5~図7は一例であり、記載されていないデータを除外するものではない。
<2 data structure>
5 to 7 are diagrams showing the data structure of the database stored in the server 20. It should be noted that FIGS. 5 to 7 are examples, and data not described is not excluded.

図5は、従業員情報DB2021のデータ構造を示す図である。図5に示すように、従業員情報DB2021のレコードの各々は、例えば、項目「従業員ID」と、項目「従業員名」と、項目「性別」と、項目「入社年月日」と、項目「所属」と、項目「業務内容」と、項目「平均ストレス値」と、項目「最大ストレス値」と、項目「習熟度」と、項目「適性」と、項目「推奨作業時間」とを含む。 FIG. 5 is a diagram showing a data structure of the employee information DB 2021. As shown in FIG. 5, each of the records of the employee information DB 2021 has, for example, an item "employee ID", an item "employee name", an item "gender", and an item "date of joining the company". Item "affiliation", item "business content", item "average stress value", item "maximum stress value", item "proficiency level", item "aptitude", item "recommended work time" include.

項目「従業員ID」は、従業員を識別するための情報を示す。 The item "employee ID" indicates information for identifying an employee.

項目「従業員名」は、従業員の氏名を示す。 The item "employee name" indicates the name of the employee.

項目「性別」は、従業員の性別を示す。 The item "Gender" indicates the gender of the employee.

項目「入社年月日」は、従業員が入社した年月日を示す。 The item "Date of joining the company" indicates the date of joining the company.

項目「所属」は、従業員の所属を示す。 The item "affiliation" indicates the affiliation of the employee.

項目「業務内容」は、職業訓練により、習熟度、及び特性が評価された業務の内容を示す。項目「業務内容」には、例えば、従業員毎に複数の業務が記憶される。図5に示す例では、業種についての記載はないが、例えば、業務は業種と紐づいている。 The item "business content" indicates the content of the business whose proficiency level and characteristics have been evaluated by vocational training. In the item "business content", for example, a plurality of operations are stored for each employee. In the example shown in FIG. 5, there is no description about the type of business, but for example, the business is linked to the type of business.

項目「平均ストレス値」、及び項目「最大ストレス値」は、ストレス値についての指標値の一例としての値を示す。項目「平均ストレス値」には、例えば、業務内容と対応する職業訓練コースで測定された情報に基づいて算出されたストレス値の平均値が記憶される。項目「最大ストレス値」には、例えば、業務内容と対応する職業訓練コースで測定された情報に基づいて算出された最大ストレス値が記憶される。 The item "average stress value" and the item "maximum stress value" indicate values as an example of index values for stress values. In the item "mean stress value", for example, the average value of the stress value calculated based on the information measured in the vocational training course corresponding to the work content is stored. In the item "maximum stress value", for example, the maximum stress value calculated based on the information measured in the vocational training course corresponding to the work content is stored.

項目「習熟度」は、該当する業務に従業員がどれだけ習熟しているかの度合を示す。項目「習熟度」は、職業訓練に基づいて評価される。具体的には、項目「習熟度」は、例えば、職業訓練に基づいて算出された指標値、及び職業訓練の結果に基づいて評価される。 The item "proficiency level" indicates the degree of proficiency of the employee in the corresponding work. The item "proficiency" is evaluated based on vocational training. Specifically, the item "proficiency level" is evaluated based on, for example, an index value calculated based on vocational training and the result of vocational training.

項目「適性」は、該当する業務に対して従業員がどれだけ適しているかの度合を示す。項目「適性」は、職業訓練に基づいて評価される。具体的には、項目「適性」は、例えば、職業訓練に基づいて算出された指標値、及び職業訓練の結果に基づいて評価される。 The item "aptitude" indicates the degree of suitability of an employee for the relevant work. The item "aptitude" is evaluated based on vocational training. Specifically, the item "aptitude" is evaluated based on, for example, an index value calculated based on vocational training and the result of vocational training.

項目「推奨作業時間」は、従業員が連続して作業に携われる時間を示す。項目「推奨作業時間」は、例えば、項目「適性」に基づいて算出される。 The item "Recommended working time" indicates the time during which an employee is continuously engaged in work. The item "recommended working time" is calculated based on, for example, the item "aptitude".

項目「平均ストレス値」、項目「最大ストレス値」、項目「習熟度」、項目「適性」、及び項目「推奨作業時間」は、業務内容毎に、過去に取得された値が記憶されていてもよい。 For the item "average stress value", item "maximum stress value", item "proficiency level", item "aptitude", and item "recommended work time", the values acquired in the past are stored for each work content. May be good.

図6は、訓練情報DB2022のデータ構造を示す図である。図6に示すように、訓練情報DB2022のレコードの各々は、例えば、項目「従業員ID」と、項目「訓練日」と、項目「訓練ID」と、項目「Time」と、項目「心拍数」と、項目「発汗量」と、項目「体温」と、項目「ストレス値」と、項目「達成度」とを含む。 FIG. 6 is a diagram showing a data structure of the training information DB 2022. As shown in FIG. 6, each of the records of the training information DB 2022 has, for example, the item "employee ID", the item "training date", the item "training ID", the item "Time", and the item "heart rate". , The item "sweat amount", the item "body temperature", the item "stress value", and the item "achievement degree".

項目「従業員ID」は、従業員を識別するための情報を示す。 The item "employee ID" indicates information for identifying an employee.

項目「訓練日」は、職業訓練を実施した日付を示す。 The item "training date" indicates the date on which the vocational training was conducted.

項目「訓練ID」は、受講した職業訓練を識別するための情報を示す。具体的には、項目「訓練ID」は、例えば、受講した職業訓練コースを識別するための情報を示す。 The item "training ID" indicates information for identifying the vocational training taken. Specifically, the item "training ID" indicates, for example, information for identifying the vocational training course taken.

項目「Time」は、職業訓練が開始されてからの経過時間を示す。具体的には、項目「Time」は、例えば、受講者により選択された職業訓練コースが開始されてからの経過時間を示す。 The item "Time" indicates the elapsed time since the start of vocational training. Specifically, the item "Time" indicates, for example, the elapsed time since the start of the vocational training course selected by the student.

項目「心拍数」は、職業訓練中に脈波センサ103により測定された値を示す。 The item “heart rate” indicates a value measured by the pulse wave sensor 103 during vocational training.

項目「発汗量」は、職業訓練中に発汗量センサ102により測定された値を示す。 The item “sweat amount” indicates a value measured by the sweat amount sensor 102 during vocational training.

項目「体温」は、職業訓練中に温度センサ104により測定された値を示す。 The item "body temperature" indicates a value measured by the temperature sensor 104 during vocational training.

項目「ストレス値」は、測定された値に基づいて算出される、ストレスの度合いを表す値を示す。 The item "stress value" indicates a value indicating the degree of stress, which is calculated based on the measured value.

項目「達成度」は、職業訓練で課される要求をどれだけ満たせたかを示す。項目「達成度」は、例えば、職業訓練コースで設定されている任務をどれだけこなせたかに応じて評価される。項目「達成度」は、アルファベット等によるランクで表してもよいし、点数で表してもよい。 The item "Achievement" indicates how well the requirements imposed by vocational training were met. The item "achievement level" is evaluated according to, for example, how well the mission set in the vocational training course has been completed. The item "achievement degree" may be expressed by a rank in alphabet or the like, or may be expressed by a score.

図7は、コンテンツ情報DB2023のデータ構造を示す図である。図7に示すように、コンテンツ情報DB2023のレコードの各々は、項目「訓練ID」と、項目「訓練名」と、項目「分類」と、項目「業種」と、項目「業務内容」と、項目「任務」とを含む。 FIG. 7 is a diagram showing a data structure of the content information DB 2023. As shown in FIG. 7, each of the records of the content information DB 2023 has an item "training ID", an item "training name", an item "classification", an item "industry", an item "business content", and an item. Includes "mission".

項目「訓練ID」は、職業訓練を識別するための情報を示す。 The item "training ID" indicates information for identifying vocational training.

項目「訓練名」は、職業訓練の名称を示す。具体的には、項目「訓練名」は、例えば、職業訓練コースの名称を示す。 The item "training name" indicates the name of vocational training. Specifically, the item "training name" indicates, for example, the name of a vocational training course.

項目「分類」は、職業訓練が属する分類を示す。具体的には、項目「分類」は、例えば、職業訓練コースが属する分類を示す。例えば、分類毎に対応付けられる業種、及び業務内容が設定されていてもよい。 The item "classification" indicates the classification to which the vocational training belongs. Specifically, the item "classification" indicates, for example, the classification to which the vocational training course belongs. For example, the type of business associated with each category and the business content may be set.

項目「業種」は、職業訓練が対応付けられている業種を示す。具体的には、項目「業種」は、例えば、職業訓練コースが対応付けられている業種を示す。 The item "industry" indicates the industry to which vocational training is associated. Specifically, the item "industry" indicates, for example, the industry to which the vocational training course is associated.

項目「業務内容」は、職業訓練が対応付けられている業務内容を示す。具体的には、項目「業務内容」は、例えば、職業訓練コースが対応付けられている業務内容を示す。 The item "business content" indicates the business content to which vocational training is associated. Specifically, the item "business content" indicates, for example, the business content to which the vocational training course is associated.

項目「任務」は、職業訓練に設定されている任務を示す。具体的には、項目「任務」は、例えば、職業訓練コースに設定されている任務を示す。各職業訓練コースには、例えば、複数の任務が設定されている。 The item "Mission" indicates the mission set for vocational training. Specifically, the item "mission" indicates, for example, a mission set in a vocational training course. For example, a plurality of missions are set for each vocational training course.

<3 動作>
訓練装置10、及びサーバ20の動作について説明する。
<3 operation>
The operation of the training device 10 and the server 20 will be described.

図8は、作業者が訓練装置10を用いた職業訓練を実施する際の構成の例を表す模式図である。以下の説明では、図8に示すように、訓練装置10が発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104を有する場合を説明する。また、本体装置11は、職業訓練に関するVR映像を表示させる。訓練装置10は、職業訓練として、第1乃至第3コースを記憶している。第1乃至第3コースは、例えば、所定の業種の1つの業務内容と対応付けられている。 FIG. 8 is a schematic diagram showing an example of a configuration when a worker carries out vocational training using the training device 10. In the following description, as shown in FIG. 8, a case where the training device 10 has a sweating amount sensor 102, a pulse wave sensor 103, and a temperature sensor 104 will be described. In addition, the main body device 11 displays a VR image related to vocational training. The training device 10 stores the first to third courses as vocational training. The first to third courses are associated with, for example, one business content of a predetermined industry.

(訓練装置10による職業訓練)
図9は、図8に示す訓練装置10が職業訓練を受講者に実施させる際の動作の例を表すフローチャートである。
(Vocational training with training device 10)
FIG. 9 is a flowchart showing an example of the operation of the training device 10 shown in FIG. 8 when the trainee is made to carry out vocational training.

まず、受講者は、本体装置11を自身の頭に装着する。受講者は、例えば、両手にそれぞれコントローラ101を把持する。このとき、利き手でない手で把持されるコントローラ101には、発汗量センサ102と、温度センサ104とが設けられている。また、利き手でない手には、脈波センサ103が装着される。受講者は、職業訓練の準備が整うと、職業訓練を開始させる指示を、例えば、コントローラ101から入力する。 First, the student wears the main body device 11 on his / her head. The student holds the controller 101 in both hands, for example. At this time, the controller 101 gripped by a non-dominant hand is provided with a sweating amount sensor 102 and a temperature sensor 104. Further, the pulse wave sensor 103 is attached to the non-dominant hand. When the student is ready for the vocational training, the student inputs an instruction to start the vocational training from, for example, the controller 101.

ステップS11において、訓練装置10の制御部190は、キャリブレーションを実施することで、受講者の状態と、各センサの測定値とを比較する。具体的には、制御部190は、訓練制御部193により、例えば、受講者が極度に緊張することが想定される映像を表示する。受講者が極度に緊張することが想定される映像は、例えば、恐怖を感じる映像であり、例えば、高所に位置する映像、事故の映像等である。訓練制御部193は、その時の発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104の測定値を取得し、取得した測定値に基づいてストレス値を算出する。訓練制御部193は、算出したストレス値を受講者のストレス値の最大値とする。 In step S11, the control unit 190 of the training device 10 compares the state of the student with the measured value of each sensor by performing calibration. Specifically, the control unit 190 displays, for example, an image in which the trainee is expected to be extremely nervous by the training control unit 193. The video on which the student is expected to be extremely nervous is, for example, a video in which he / she feels fear, for example, a video located at a high place, a video of an accident, or the like. The training control unit 193 acquires the measured values of the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104 at that time, and calculates the stress value based on the acquired measured values. The training control unit 193 sets the calculated stress value as the maximum value of the stress value of the student.

訓練制御部193は、例えば、受講者がリラックスすることが想定される映像を表示する。受講者がリラックスすることが想定される映像は、例えば、静かな森、又は穏やかな海に関する映像等である。訓練制御部193は、その時の発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104の測定値を取得し、取得した測定値に基づいてストレス値を算出する。訓練制御部193は、算出したストレス値を受講者のストレス値の最小値とする。 The training control unit 193 displays, for example, an image in which the student is expected to relax. The images that the students are expected to relax are, for example, images of a quiet forest or a calm sea. The training control unit 193 acquires the measured values of the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104 at that time, and calculates the stress value based on the acquired measured values. The training control unit 193 sets the calculated stress value as the minimum value of the stress value of the student.

訓練制御部193は、例えば、受講者に簡単な運動をさせるための映像を表示する。訓練制御部193は、その時の温度センサ104の測定値に基づき、受講者の発汗量の傾向を取得する。 The training control unit 193 displays, for example, an image for making a student perform a simple exercise. The training control unit 193 acquires the tendency of the sweating amount of the trainee based on the measured value of the temperature sensor 104 at that time.

ステップS12において、制御部190は、職業訓練を開始する。例えば、訓練制御部193は、第1乃至第3コースの選択画面を表示し、受講者からのコースの選択を受け付ける。訓練制御部193は、受講者により職業訓練コースが選択されると、選択された職業訓練コースに関するVR映像を本体装置11に表示させる。 In step S12, the control unit 190 starts vocational training. For example, the training control unit 193 displays the selection screens of the first to third courses and accepts the selection of the course from the students. When the vocational training course is selected by the student, the training control unit 193 causes the main unit 11 to display a VR image related to the selected vocational training course.

図10は、図9に示す訓練中の訓練装置10の動作の例を表すフローチャートである。図10に示す訓練において、制御部190は、表示パネル141に表示させるVR映像におけるアバターの操作を受け付ける。 FIG. 10 is a flowchart showing an example of the operation of the training device 10 during training shown in FIG. In the training shown in FIG. 10, the control unit 190 receives the operation of the avatar in the VR image to be displayed on the display panel 141.

ステップS121において、制御部190は、送受信部192により、受講者に装着される発汗量センサ102、脈波センサ103、及び温度センサ104で測定された測定データを所定の周期で取得する。制御部190は、訓練制御部193により、取得した発汗量に関する測定データを、キャリブレーションで得られた、受講者の発汗量の傾向に基づいて補正する。 In step S121, the control unit 190 acquires the measurement data measured by the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104 worn on the student by the transmission / reception unit 192 at a predetermined cycle. The control unit 190 corrects the measurement data regarding the sweating amount acquired by the training control unit 193 based on the tendency of the sweating amount of the student obtained by the calibration.

ステップS122において、訓練制御部193は、例えば、補正した情報に基づいてストレス値を算出する。具体的には、例えば、訓練制御部193は、脈波センサ103により測定された脈波、温度センサ104で測定された体温、及び補正した発汗量に基づき、ストレス値を算出する。訓練制御部193は、例えば、キャリブレーションで得られたストレス値の最小値と、最大値とに基づき、算出したストレス値を標準化する。訓練制御部193は、取得した脈波、体温、補正した発汗量、及び標準化したストレス値を訓練情報182に記憶する。制御部190は、送受信部192により、取得した脈波、体温、補正した発汗量、及び標準化したストレス値をサーバ20へ送信する。 In step S122, the training control unit 193 calculates the stress value based on, for example, the corrected information. Specifically, for example, the training control unit 193 calculates the stress value based on the pulse wave measured by the pulse wave sensor 103, the body temperature measured by the temperature sensor 104, and the corrected sweating amount. The training control unit 193 standardizes the calculated stress value based on, for example, the minimum value and the maximum value of the stress value obtained by the calibration. The training control unit 193 stores the acquired pulse wave, body temperature, corrected sweating amount, and standardized stress value in the training information 182. The control unit 190 transmits the acquired pulse wave, body temperature, corrected sweat amount, and standardized stress value to the server 20 by the transmission / reception unit 192.

サーバ20は、訓練装置10から受信したデータを、訓練情報DB2022に記憶する。 The server 20 stores the data received from the training device 10 in the training information DB 2022.

ステップS123において、制御部190は、訓練制御部193により、職業訓練コースが終了したか否かを判断する。終了していない場合、訓練制御部193は、ステップS121~S123の処理を繰り返す。終了した場合、ステップS124へ移行する。 In step S123, the control unit 190 determines whether or not the vocational training course has been completed by the training control unit 193. If not completed, the training control unit 193 repeats the processes of steps S121 to S123. When finished, the process proceeds to step S124.

ステップS124において、制御部190は、訓練制御部193により、例えば、職業訓練コースにおいて解決された任務に応じた達成度を付与する。訓練制御部193は、付与した達成度を訓練情報182に記憶する。制御部190は、送受信部192により、付与した達成度をサーバ20へ送信し、職業訓練コースについての処理を終了させる。 In step S124, the control unit 190 imparts a degree of achievement according to the mission solved in the vocational training course, for example, by the training control unit 193. The training control unit 193 stores the assigned achievement level in the training information 182. The control unit 190 transmits the assigned achievement level to the server 20 by the transmission / reception unit 192, and ends the processing for the vocational training course.

サーバ20は、訓練装置10から受信したデータを、訓練情報DB2022に記憶する。 The server 20 stores the data received from the training device 10 in the training information DB 2022.

例えば、図9に示すステップS12において、次の職業訓練コースが受講者により選択された場合、制御部190は、選択された職業訓練コースについて、図10に示す処理を実行する。 For example, in step S12 shown in FIG. 9, when the next vocational training course is selected by the student, the control unit 190 executes the process shown in FIG. 10 for the selected vocational training course.

図8に示す端末装置30は、端末装置30を操作する管理者からの指示に応じ、訓練装置10又はサーバ20にアクセスする。端末装置30は、管理者からの指示に応じ、実施されている職業訓練の様子を端末装置30のディスプレイに表示させる。例えば、端末装置30のディスプレイでは、実施中の職業訓練を選択可能に表示されている。端末装置30は、管理者から職業訓練が選択されると、選択された職業訓練についての情報、例えば、訓練中のVR映像、発汗量、脈波、体温、ストレス値をサーバ20に要求する。端末装置30は、選択された職業訓練についての情報を訓練装置10に要求してもよい。 The terminal device 30 shown in FIG. 8 accesses the training device 10 or the server 20 in response to an instruction from the administrator who operates the terminal device 30. The terminal device 30 causes the display of the terminal device 30 to display the state of the vocational training being carried out in response to the instruction from the manager. For example, on the display of the terminal device 30, the vocational training being carried out is selectively displayed. When the vocational training is selected by the administrator, the terminal device 30 requests the server 20 for information about the selected vocational training, for example, a VR image during training, a sweating amount, a pulse wave, a body temperature, and a stress value. The terminal device 30 may request the training device 10 to provide information about the selected vocational training.

端末装置30から職業訓練についての情報を要求された訓練装置10、又はサーバ20は、要求された情報を端末装置30へ送信する。端末装置30は、情報を受信し、受信した情報に基づく画像をディスプレイに表示させる。 The training device 10 or the server 20 in which the information about the vocational training is requested from the terminal device 30 transmits the requested information to the terminal device 30. The terminal device 30 receives the information and displays an image based on the received information on the display.

図11は、図8に示す端末装置30のディスプレイで表示される画像の例を表す模式図である。図11に示す画像には、受講者に表示されているVRプレイ映像31、発汗量の推移を表すチャート図32、心拍数の推移を表すチャート図33、ストレス値の推移を表すチャート図34、現在の測定値を表す表示領域35が表示されている。端末装置30を操作する管理者は、端末装置30のディスプレイに表示される画像を視認し、職業訓練の様子を確認する。 FIG. 11 is a schematic diagram showing an example of an image displayed on the display of the terminal device 30 shown in FIG. The images shown in FIG. 11 include a VR play image 31 displayed to the student, a chart 32 showing the transition of the sweating amount, a chart 33 showing the transition of the heart rate, and a chart 34 showing the transition of the stress value. A display area 35 representing the current measured value is displayed. The manager who operates the terminal device 30 visually recognizes the image displayed on the display of the terminal device 30 and confirms the state of the vocational training.

なお、VRプレイ映像31、チャート図33~34、及び表示領域35のうち少なくともいずれかは、管理者からの指示に非表示とすることが可能である。これにより、管理者は、視認したい情報に絞って職業訓練の様子を確認することが可能となる。 It is possible to hide at least one of the VR play video 31, the charts 33 to 34, and the display area 35 according to the instruction from the administrator. This enables the manager to check the state of vocational training by focusing on the information that he / she wants to see.

(サーバ20による受講者の特性、及び習熟度の評価)
図12は、図8に示すサーバ20が受講者の特性、及び習熟度を評価する際の動作の例を表すフローチャートである。制御部203は、図8に示す処理を、例えば、以下の場合に実行する。
・受講者についての職業訓練が終了した旨の通知を受けたとき
・端末装置30を操作する管理者から所定の受講者についての特性、及び習熟度の評価を要求されたとき
・所定の周期
・所定の時刻に達したとき
(Evaluation of student characteristics and proficiency level by server 20)
FIG. 12 is a flowchart showing an example of the operation of the server 20 shown in FIG. 8 when evaluating the characteristics and proficiency of the students. The control unit 203 executes the process shown in FIG. 8 in the following cases, for example.
・ When notified that the vocational training for the students has been completed ・ When the administrator who operates the terminal device 30 requests the evaluation of the characteristics and proficiency of the predetermined students ・ The predetermined cycle ・When the specified time is reached

ステップS13において、制御部203は、所定の業務内容についてのストレス値の指標値を算出する。具体的には、例えば、制御部203は、解析モジュール2033により、訓練情報DB2022を参照し、第1乃至第3コースを受講している際に算出されたストレス値に基づき、第1乃至第3コースと対応付けられている業務内容についての平均ストレス値と、最大ストレス値とを算出する。解析モジュール2033は、算出した平均ストレス値、及び最大ストレス値を従業員情報DB2021に記憶する。 In step S13, the control unit 203 calculates an index value of a stress value for a predetermined work content. Specifically, for example, the control unit 203 refers to the training information DB 2022 by the analysis module 2033, and based on the stress value calculated while taking the first to third courses, the first to third Calculate the average stress value and the maximum stress value for the work content associated with the course. The analysis module 2033 stores the calculated average stress value and the maximum stress value in the employee information DB 2021.

ステップS14において、制御部203は、所定の業務内容についての適性、及び習熟度を推定する。具体的には、例えば、制御部203は、解析モジュール2033により、訓練情報DB2022を参照し、第1乃至第3コースの達成度と、第1乃至第3コースと対応付けられている業務内容について算出した平均ストレス値及び最大ストレス値とを、予め設定されるルックアップテーブルに照合させ、適性を取得する。また、例えば、解析モジュール2033は、第1乃至第3コースの達成度と、第1乃至第3コースと対応付けられている業務内容について算出した平均ストレス値及び最大ストレス値とを、学習済みモデルに入力することで、適性を取得してもよい。解析モジュール2033は、評価した適性を従業員情報DB2021に記憶する。 In step S14, the control unit 203 estimates the aptitude and proficiency level for a predetermined work content. Specifically, for example, the control unit 203 refers to the training information DB 2022 by the analysis module 2033, and describes the achievement level of the first to third courses and the business contents associated with the first to third courses. The calculated average stress value and maximum stress value are collated with a preset look-up table, and the aptitude is acquired. Further, for example, the analysis module 2033 uses a trained model of the achievement level of the first to third courses and the average stress value and the maximum stress value calculated for the work contents associated with the first to third courses. You may acquire aptitude by inputting in. The analysis module 2033 stores the evaluated aptitude in the employee information DB 2021.

解析モジュール2033は、第1乃至第3コースの達成度の過去からの推移と、第1乃至第3コースと対応付けられている業務内容について算出した平均ストレス値及び最大ストレス値の過去からの推移とに基づき、適性を取得してもよい。 In the analysis module 2033, the transition of the achievement level of the first to third courses from the past, and the transition of the average stress value and the maximum stress value calculated for the work contents associated with the first to third courses from the past. You may acquire aptitude based on.

また、解析モジュール2033は、例えば、第1乃至第3コースの達成度の過去からの推移と、第1乃至第3コースと対応付けられている業務内容について算出した平均ストレス値及び最大ストレス値の過去からの推移とを所定の関数に入力することで、習熟度を算出する。また、例えば、解析モジュール2033は、第1乃至第3コースの達成度の過去からの推移と、第1乃至第3コースと対応付けられている業務内容について算出した平均ストレス値及び最大ストレス値の過去からの推移とを学習済みモデルに入力することで、習熟度を取得してもよい。解析モジュール2033は、評価した習熟度を従業員情報DB2021に記憶する。 Further, the analysis module 2033 has, for example, the transition of the achievement level of the first to third courses from the past, and the average stress value and the maximum stress value calculated for the work contents associated with the first to third courses. The proficiency level is calculated by inputting the transition from the past into a predetermined function. Further, for example, the analysis module 2033 determines the transition of the achievement level of the first to third courses from the past, and the average stress value and the maximum stress value calculated for the work contents associated with the first to third courses. You may acquire the proficiency level by inputting the transition from the past into the trained model. The analysis module 2033 stores the evaluated proficiency level in the employee information DB 2021.

ステップS15において、制御部203は、評価した適性に応じ、所定の業務内容についての推奨作業時間を算出する。具体的には、例えば、制御部203は、解析モジュール2033より、評価した適性を、予め設定されるルックアップテーブルに照合させ、推奨作業時間を取得する。また、例えば、解析モジュール2033は、推定した適性を、学習済みモデルに入力することで、推奨作業時間を取得してもよい。解析モジュール2033は、取得した推奨作業時間を従業員情報DB2021に記憶して処理を終了させる。 In step S15, the control unit 203 calculates the recommended work time for the predetermined work content according to the evaluated aptitude. Specifically, for example, the control unit 203 collates the evaluated aptitude with the preset lookup table from the analysis module 2033, and acquires the recommended working time. Further, for example, the analysis module 2033 may acquire the recommended working time by inputting the estimated aptitude into the trained model. The analysis module 2033 stores the acquired recommended work time in the employee information DB 2021 and ends the process.

図8に示す端末装置30は、端末装置30を操作する管理者からの指示に応じ、サーバ20にアクセスする。端末装置30は、管理者からの指示に応じ、従業員の特性、及び習熟度に関する情報を端末装置30のディスプレイに表示させる。 The terminal device 30 shown in FIG. 8 accesses the server 20 in response to an instruction from the administrator who operates the terminal device 30. The terminal device 30 causes the display of the terminal device 30 to display information on the characteristics and proficiency of the employee in response to an instruction from the manager.

図13は、図8に示す端末装置30のディスプレイで表示される画像の例を表す模式図である。図13に示す画像には、従業員についての情報を表す表300が表示されている。端末装置30を操作する管理者は、端末装置30のディスプレイに表示される画像を視認し、従業員についての情報を確認する。 FIG. 13 is a schematic diagram showing an example of an image displayed on the display of the terminal device 30 shown in FIG. In the image shown in FIG. 13, a table 300 showing information about the employee is displayed. The manager who operates the terminal device 30 visually recognizes the image displayed on the display of the terminal device 30 and confirms the information about the employee.

(サーバ20による従業員の配属の決定)
サーバ20は、端末装置30を利用する管理者からの要求に応じ、従業員の配属先を決定する。具体的には、例えば、管理者は、端末装置30を操作し、図13に示される画面を参照しながら、所定の従業員を指定し、指定した従業員の配属先を提案するようにサーバ20に要求する。制御部203は、受信制御モジュール2031により、従業員を指定する指示を端末装置30から受信する。また、受信制御モジュール2031は、従業員の配属先を提示する要求を端末装置30から受信する。配属決定モジュール2034は、従業員情報DB2021に基づき、指定された従業員の配属先を決定する。
(Decision of employee assignment by server 20)
The server 20 determines the assignment destination of employees in response to a request from an administrator who uses the terminal device 30. Specifically, for example, the administrator operates the terminal device 30, designates a predetermined employee while referring to the screen shown in FIG. 13, and proposes the assignment destination of the designated employee to the server. Request to 20. The control unit 203 receives an instruction to specify an employee from the terminal device 30 by the reception control module 2031. Further, the reception control module 2031 receives a request for presenting the assignment destination of the employee from the terminal device 30. The assignment determination module 2034 determines the assignment destination of the designated employee based on the employee information DB 2021.

例えば、配属決定モジュール2034は、業務内容毎に取得された、平均ストレス値及び最大ストレス値、習熟度、及び適性を、予め設定されるルックアップテーブルに照合させ、指定された従業員の配属先を決定する。また、例えば、配属決定モジュール2034は、業務内容毎に取得された、平均ストレス値及び最大ストレス値、習熟度、及び適性を、学習済みモデルに入力することで、配属先を決定してもよい。 For example, the assignment determination module 2034 collates the average stress value, the maximum stress value, the proficiency level, and the aptitude acquired for each work content with a preset look-up table, and assigns the specified employee. To determine. Further, for example, the assignment determination module 2034 may determine the assignment destination by inputting the average stress value, the maximum stress value, the proficiency level, and the aptitude acquired for each work content into the trained model. ..

提示モジュール2036は、決定した配属先に関する情報を端末装置30へ送信し、端末装置30のディスプレイに表示させる。 The presentation module 2036 transmits information about the determined assignment destination to the terminal device 30 and displays it on the display of the terminal device 30.

(サーバ20による従業員のシフトの決定)
サーバ20は、端末装置30を利用する管理者からの要求に応じ、従業員のシフトを決定する。具体的には、例えば、管理者は、端末装置30を操作し、所定の業務について、勤務する者を決定する必要のある日、又は期間等を指定する。管理者は、例えば、勤務可能な従業員を指定し、従業員のシフトを提案するようにサーバ20に要求する。
(Decision of employee shift by server 20)
The server 20 determines the shift of employees in response to a request from the administrator who uses the terminal device 30. Specifically, for example, the manager operates the terminal device 30 and specifies a day or a period during which it is necessary to determine a person to work for a predetermined business. The administrator, for example, specifies an employee who can work and requests the server 20 to propose a shift of the employee.

制御部203は、受信制御モジュール2031により、業務内容を指定する指示を端末装置30から受信する。また、受信制御モジュール2031は、所定の日、又は所定の期間を指定する指示を端末装置30から受信する。また、受信制御モジュール2031は、従業員を指定する指示を端末装置30から受信する。また、受信制御モジュール2031は、従業員のシフトを提示する要求を端末装置30から受信する。シフト設定モジュール2035は、従業員情報DB2021に基づき、指定された日又は期間の従業員のシフトを設定する。 The control unit 203 receives an instruction for designating the business content from the terminal device 30 by the reception control module 2031. Further, the reception control module 2031 receives an instruction for designating a predetermined day or a predetermined period from the terminal device 30. Further, the reception control module 2031 receives an instruction for designating an employee from the terminal device 30. Further, the reception control module 2031 receives a request for presenting the shift of the employee from the terminal device 30. The shift setting module 2035 sets the shift of the employee on the specified day or period based on the employee information DB 2021.

例えば、シフト設定モジュール2035は、指定された業務内容についての従業員の勤務予定を、推奨作業時間に基づいて設定する。配属決定モジュール2034は、従業員が勤務可能な枠を、推奨作業時間に基づいて埋めていくことで、従業員の勤務予定を設定する。 For example, the shift setting module 2035 sets the employee's work schedule for the specified work content based on the recommended work time. The assignment determination module 2034 sets the work schedule of the employee by filling the work frame of the employee based on the recommended working time.

提示モジュール2036は、設定した従業員のシフトに関する情報を端末装置30へ送信し、端末装置30のディスプレイに表示させる。 The presentation module 2036 transmits the set information regarding the shift of the employee to the terminal device 30, and displays the information on the display of the terminal device 30.

以上のように、上記実施形態では、本体装置11は、職業訓練に関する第1画像を表示パネル141に表示する。本体装置11は、職業訓練を受講する受講者からの操作をコントローラ101を介して受け付ける。本体装置11は、発汗量センサ102、脈波センサ103、温度センサ104により測定された、第1画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得する。本体装置11は、第1生体情報から受講者のストレスに関する第1値を算出する。サーバ20は、第1値に基づき、職業訓練と対応する業務についての受講者の特性を推定する。これにより、従業員がどの業務をストレスと感じるのか、また、どの業務が苦手なのかを職業訓練から把握することが可能となる。 As described above, in the above embodiment, the main body device 11 displays the first image related to the vocational training on the display panel 141. The main body device 11 receives an operation from a student who takes vocational training via the controller 101. The main body device 11 acquires the first biological information including at least the sweating amount of the student who visually recognizes the first image, which is measured by the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104. The main body device 11 calculates the first value regarding the stress of the student from the first biometric information. The server 20 estimates the characteristics of the student regarding the vocational training and the corresponding work based on the first value. This makes it possible to grasp from vocational training which work the employee feels stressful and which work is not good at it.

現在、所定の業種では、例えば、作業及び操作の多様化、作業で使用する機械の高額化及び複雑化、又は作業者の技能水準の多様化等、様々な課題がある。このような環境下において、VR映像を用いた職業訓練は、多様な状況に対応可能であることを、実際の作業用機械を用意する必要がないこと、習熟度に合わせて反復受講が可能であること、及び事故が発生しないこと等のメリットがある。VR映像を用いた職業訓練を利用することで、作業者を育成する費用を低減しながら、作業者の能力を向上させ、作業時のヒューマンエラーを低減させることが可能となる。さらに、本実施形態に係る訓練装置10を利用した職業訓練によれば、従業員がどの業務をストレスと感じるのか、また、どの業務が苦手なのかが明確になるため、適切な人員配置が可能となり、また、作業員の効率的な育成が可能となる。したがって、より効果的な職業訓練を実施できる。 Currently, in a predetermined industry, there are various problems such as diversification of work and operation, increase in price and complexity of machines used in the work, or diversification of skill level of workers. In such an environment, vocational training using VR video can handle various situations, it is not necessary to prepare an actual work machine, and it is possible to take it repeatedly according to the proficiency level. There are merits such as being there and not causing an accident. By using vocational training using VR video, it is possible to improve the ability of workers and reduce human error during work while reducing the cost of training workers. Further, according to the vocational training using the training device 10 according to the present embodiment, it becomes clear which work the employee feels stressful and which work is not good, so that appropriate staffing is possible. In addition, it is possible to efficiently train workers. Therefore, more effective vocational training can be carried out.

また、上記実施形態では、本体装置11は、キャリブレーションにおいて、所定のストレスが想定される第2画像を表示する。本体装置11は、発汗量センサ102、脈波センサ103、温度センサ104により測定された、第2画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第2生体情報を取得する。本体装置11は、第2生体情報に基づき、ストレス値の最小値、及び最大値を算出する。本体装置11は、第1生体情報と、ストレス値の最小値及び最大値とから、第1値を算出する。これにより、受講時の受講者の状態に基づいた正確な測定が可能となる。つまり、ストレス値を高精度に算出することが可能となる。 Further, in the above embodiment, the main body device 11 displays a second image in which a predetermined stress is assumed in the calibration. The main body device 11 acquires the second biological information including at least the sweating amount of the student who visually recognizes the second image, which is measured by the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104. The main body device 11 calculates the minimum value and the maximum value of the stress value based on the second biological information. The main body device 11 calculates the first value from the first biological information and the minimum and maximum values of the stress value. This enables accurate measurement based on the state of the student at the time of the course. That is, it is possible to calculate the stress value with high accuracy.

また、上記実施形態では、本体装置11は、キャリブレーションにおいて、適度な運動をさせるための第3画像を表示する。本体装置11は、発汗量センサ102、脈波センサ103、温度センサ104により測定された、第3画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第3生体情報を取得する。本体装置11は、第3生体情報に基づいて第1生体情報を補正する。これにより、訓練装置10は、受講者の体質に応じて汗をかく量が異なる場合であっても、正確にストレス値を算出することが可能となる。 Further, in the above embodiment, the main body device 11 displays a third image for exercising an appropriate amount in the calibration. The main body device 11 acquires the third biological information including at least the sweating amount of the student who visually recognizes the third image, which is measured by the sweating amount sensor 102, the pulse wave sensor 103, and the temperature sensor 104. The main body device 11 corrects the first biometric information based on the third biometric information. As a result, the training device 10 can accurately calculate the stress value even when the amount of sweating differs depending on the constitution of the trainee.

また、上記実施形態では、本体装置11は、職業訓練が終了すると、職業訓練の達成度を評価する。サーバ20は、第1値及び達成度に基づいて特性を推定する。これにより、サーバ20は、より正確に受講者の特性を推定することが可能となる。 Further, in the above embodiment, the main body device 11 evaluates the achievement level of the vocational training when the vocational training is completed. The server 20 estimates the characteristics based on the first value and the degree of achievement. This allows the server 20 to more accurately estimate the characteristics of the student.

また、上記実施形態では、本体装置11は、VR画像を表示する。これにより、職業訓練の臨場感が向上するため、より正確にストレス値を算出することが可能となる。 Further, in the above embodiment, the main body device 11 displays a VR image. As a result, the sense of presence of vocational training is improved, and it becomes possible to calculate the stress value more accurately.

また、上記実施形態では、発汗量センサ102は、前記受講者の体の一部を含んで形成される空間の湿度を計測するセンサである。より具体的には、発汗量センサ102は、空間へ空気を供給する第1経路、空間から空気を排出する第2経路、第1経路及び第2経路に設置される湿度センサを有する。これにより、小型で、安価で、高精度で発汗量を測定可能な発汗量センサが実現されるため、職業訓練において発汗量センサ102を利用する場合において、装着の負担が軽減される。 Further, in the above embodiment, the sweating amount sensor 102 is a sensor that measures the humidity of the space formed including a part of the student's body. More specifically, the sweating amount sensor 102 has a humidity sensor installed in a first path for supplying air to the space, a second path for discharging air from the space, a first path, and a second path. As a result, a sweating amount sensor that is small in size, inexpensive, and capable of measuring the amount of sweating with high accuracy is realized, and therefore, when the sweating amount sensor 102 is used in vocational training, the burden of wearing is reduced.

また、上記実施形態では、発汗量センサ102は、コントローラ101の把持部に設けられる。これにより、コントローラ101を使って操作をする際に、発汗量が測定されるため、受講者の負担を抑えられる。 Further, in the above embodiment, the sweating amount sensor 102 is provided on the grip portion of the controller 101. As a result, the amount of sweating is measured when operating using the controller 101, so that the burden on the student can be suppressed.

また、上記実施形態では、サーバ20は、第1値に基づき、職業訓練と対応する業務についての受講者の適性を推定する。これにより、サーバ20は、受講者が得意な業務、及び苦手な業務を明らかにすることが可能となる。 Further, in the above embodiment, the server 20 estimates the aptitude of the trainee for the vocational training and the corresponding work based on the first value. As a result, the server 20 can clarify the work that the student is good at and the work that the student is not good at.

また、上記実施形態では、適性に基づき、受講者が連続して業務に携われる時間を算出する。これにより、サーバ20は、受講者がどれだけの時間業務に携われるかを定量的に表すことが可能となる。 Further, in the above embodiment, the time during which the student is continuously engaged in the work is calculated based on the aptitude. As a result, the server 20 can quantitatively represent how much time the student is engaged in the work.

また、上記実施形態では、サーバ20は、過去に受講した職業訓練で算出された第1値と、今回の職業訓練で算出された第1値とに基づいて適性を推定する。これにより、より正確に適性を推定することが可能となる。 Further, in the above embodiment, the server 20 estimates the aptitude based on the first value calculated in the vocational training taken in the past and the first value calculated in the vocational training this time. This makes it possible to estimate the aptitude more accurately.

また、上記実施形態では、サーバ20は、第1値及び達成度に基づき、職業訓練と対応する業務についての受講者の習熟度を推定する。これにより、受講者がどれだけの技能を有しているかを定量的に表すことが可能となる。 Further, in the above embodiment, the server 20 estimates the proficiency level of the trainees regarding the vocational training and the corresponding work based on the first value and the achievement level. This makes it possible to quantitatively express how much skill the student has.

また、上記実施形態では、サーバ20は、過去に受講した職業訓練で算出された第1値及び達成度と、今回の職業訓練で算出された第1値及び達成度とに基づいて習熟度を推定する。これにより、より正確に習熟度を推定することが可能となる。 Further, in the above embodiment, the server 20 determines the proficiency level based on the first value and achievement level calculated in the vocational training taken in the past and the first value and achievement level calculated in the current vocational training. presume. This makes it possible to estimate the proficiency level more accurately.

また、上記実施形態では、サーバ20は、受講者の特性に基づき、受講者の配属を決定する。これにより、サーバ20は、受講者に合った適切な配属が可能となる。 Further, in the above embodiment, the server 20 determines the assignment of the student based on the characteristics of the student. As a result, the server 20 can be appropriately assigned according to the students.

また、上記実施形態では、サーバ20は、職業訓練を受講した複数の受講者について算出された時間に基づき、複数の受講者の少なくともいずれかの勤務予定を決定する。これにより、サーバ20は、適切な配置でシフトを組むことが可能となる。また、サーバ20は、シフトを組む際の管理者の労力を低減することが可能となる。 Further, in the above embodiment, the server 20 determines at least one of the work schedules of the plurality of students based on the calculated time for the plurality of students who have taken the vocational training. This allows the server 20 to make shifts in an appropriate arrangement. In addition, the server 20 can reduce the labor of the administrator when forming a shift.

また、上記実施形態では、サーバ20は、受講者の特性に基づき、職業訓練の受講を提案する。これにより、受講者は、効率的に職業訓練を受講することが可能となる。 Further, in the above embodiment, the server 20 proposes to take vocational training based on the characteristics of the students. As a result, the students can efficiently take vocational training.

また、上記実施形態では、サーバ20は、受講者の習熟度に基づき、職業訓練の受講を提案する。これにより、受講者は、スキルが身につくまで効率的に職業訓練を反復することが可能となる。 Further, in the above embodiment, the server 20 proposes to take vocational training based on the proficiency level of the students. This enables students to efficiently repeat vocational training until they acquire the skills.

また、上記実施形態では、サーバ20は、受講者の習熟度及び特性に基づき、職業訓練の受講が不要であると判断する。これにより、サーバ20は、職業訓練の無駄な受講を低減させることが可能となる。 Further, in the above embodiment, the server 20 determines that it is not necessary to take vocational training based on the proficiency level and characteristics of the students. As a result, the server 20 can reduce unnecessary attendance of vocational training.

<4 変形例>
(ハンドトラッキングを利用した操作)
上記実施形態では、コントローラ101により、受講者がVR映像中のアバターを操作する例を説明した。しかしながら、アバターの操作は、コントローラ101によるものに限定されない。訓練装置10がハンドトラッキング機能を有している場合、受講者は、手を動かすことでアバターを操作してもよい。
<4 Modification example>
(Operation using hand tracking)
In the above embodiment, an example in which the student operates the avatar in the VR image by the controller 101 has been described. However, the operation of the avatar is not limited to that by the controller 101. When the training device 10 has a hand tracking function, the student may operate the avatar by moving his / her hand.

図14は、訓練装置10によるハンドトラッキング機能を表す模式図である。図14に示す例では、訓練装置10は、本体装置11に設置されているカメラ160により受講者の手を撮影することで、受講者の手の動きを取得する。訓練装置10は、例えば、受講者の手の動きをVR映像中のアバターの手の動きとして表現する。また、訓練装置10は、受講者の手の動きに応じて、アバターを動かす。 FIG. 14 is a schematic diagram showing a hand tracking function by the training device 10. In the example shown in FIG. 14, the training device 10 acquires the movement of the student's hand by photographing the student's hand with the camera 160 installed in the main body device 11. The training device 10 expresses, for example, the movement of the student's hand as the movement of the avatar's hand in the VR image. Further, the training device 10 moves the avatar according to the movement of the student's hand.

ハンドトラッキングの対象となる手は、受講者の両手であってもよいし、片手であってもよい。訓練装置10が片方の手の動きをトラッキングする場合、他方の手にはコントローラ101を把持してもよい。訓練装置10は、他方の手にコントローラ101が把持される場合、ハンドトラッキングによる入力と、コントローラ101による入力とを受け付けるようにしてもよい。 The hands to be subject to hand tracking may be both hands of the student or one hand. If the training device 10 tracks the movement of one hand, the controller 101 may be held in the other hand. When the controller 101 is held by the other hand, the training device 10 may accept an input by hand tracking and an input by the controller 101.

上記実施形態おいて、発汗量センサ102、温度センサ104は、例えば、コントローラ101に搭載されるようにしている。受講者の両手がハンドトラッキングの対象となる場合、受講者は、コントローラ101を把持できない。そのため、受講者の両手がハンドトラッキングの対象となる場合、発汗量センサ102、温度センサ104は、受講者に別途装着される。 In the above embodiment, the sweating amount sensor 102 and the temperature sensor 104 are mounted on the controller 101, for example. If both hands of the student are subject to hand tracking, the student cannot grasp the controller 101. Therefore, when both hands of the student are subject to hand tracking, the sweating amount sensor 102 and the temperature sensor 104 are separately attached to the student.

(ハンドトラッキングによる従業員の特性及び習熟度の取得)
上記実施形態では、発汗量センサ102で測定された発汗量、脈波センサ103で測定された脈波、及び温度センサ104で測定された体温に基づいて習熟度、及び従業員の特性を取得する例を説明した。しかしながら、習熟度、及び従業員の特性は、ハンドトラッキングの結果に基づいて取得するようにしてもよい。
(Acquisition of employee characteristics and proficiency by hand tracking)
In the above embodiment, the proficiency level and the characteristics of the employee are acquired based on the sweating amount measured by the sweating amount sensor 102, the pulse wave measured by the pulse wave sensor 103, and the body temperature measured by the temperature sensor 104. An example was explained. However, proficiency and employee characteristics may be acquired based on the results of hand tracking.

例えば、訓練装置10の制御部190は、ハンドトラッキングにより得られた手の動きに関する情報に基づいてストレス値を算出する。具体的には、例えば、制御部190は、受講者の手の動きに関する情報と、あらかじめ記憶されている、理想的な手の動きとを比較する。制御部190は、例えば、手の動きに関する情報から、手及び指の震え、手の移動速度、手及び指の位置等を検出し、理想的な動きとの違いに基づき、ストレス値を算出する。なお、制御部190は、理想的な動きとの比較に関わらず、受講者の手の動きの特徴から、ストレス値を算出してもよい。このとき、職業訓練に関する画像は、例えば、医療についての職業訓練に関する画像であってもよい。 For example, the control unit 190 of the training device 10 calculates the stress value based on the information on the hand movement obtained by the hand tracking. Specifically, for example, the control unit 190 compares the information regarding the movement of the student's hand with the pre-stored ideal movement of the hand. The control unit 190 detects, for example, the tremor of the hand and the finger, the moving speed of the hand, the position of the hand and the finger, and the like from the information about the movement of the hand, and calculates the stress value based on the difference from the ideal movement. .. The control unit 190 may calculate the stress value from the characteristics of the student's hand movement, regardless of the comparison with the ideal movement. At this time, the image related to vocational training may be, for example, an image related to vocational training related to medical treatment.

サーバ20の制御部203は、訓練装置10による職業訓練で取得された情報を解析し、職業訓練を受講した受講者の特性を取得する。また、制御部203は、職業訓練で取得された情報を解析し、受講した職業訓練と対応する業務についての受講者の習熟度を取得する。 The control unit 203 of the server 20 analyzes the information acquired in the vocational training by the training device 10 and acquires the characteristics of the students who have taken the vocational training. In addition, the control unit 203 analyzes the information acquired in the vocational training and acquires the proficiency level of the trainees regarding the vocational training and the corresponding work.

訓練装置10の具体的な動作としては、例えば、以下である。 Specific operations of the training device 10 are as follows, for example.

訓練装置10の制御部190は、まず、キャリブレーションを実施することで、受講者の状態と、手の動きとを比較する。具体的には、制御部190は、訓練制御部193により、例えば、受講者が極度に緊張することが想定される映像を表示する。訓練制御部193は、その時の手の動きに関する情報を取得し、取得した情報に基づいてストレス値を算出する。訓練制御部193は、算出したストレス値を受講者のストレス値の最大値とする。 The control unit 190 of the training device 10 first performs calibration to compare the state of the trainee with the movement of the hand. Specifically, the control unit 190 displays, for example, an image in which the trainee is expected to be extremely nervous by the training control unit 193. The training control unit 193 acquires information on the movement of the hand at that time, and calculates a stress value based on the acquired information. The training control unit 193 sets the calculated stress value as the maximum value of the stress value of the student.

訓練制御部193は、例えば、受講者がリラックスすることが想定される映像を表示する。訓練制御部193は、その時の手の動きに関する情報を取得し、取得した情報に基づいてストレス値を算出する。訓練制御部193は、算出したストレス値を受講者のストレス値の最小値とする。 The training control unit 193 displays, for example, an image in which the student is expected to relax. The training control unit 193 acquires information on the movement of the hand at that time, and calculates a stress value based on the acquired information. The training control unit 193 sets the calculated stress value as the minimum value of the stress value of the student.

訓練制御部193は、例えば、受講者に簡単な運動をさせるための映像を表示する。訓練制御部193は、その時の手の動きに関する情報に基づき、受講者の動きの傾向を取得する。 The training control unit 193 displays, for example, an image for making a student perform a simple exercise. The training control unit 193 acquires the tendency of the student's movement based on the information on the hand movement at that time.

キャリブレーションが完了すると、制御部190は、職業訓練を開始する。制御部190は、訓練制御部193により、表示パネル141に表示させるVR映像におけるアバターの操作を、受講者の手の動きをトラッキングすることで受け付ける。訓練制御部193は、トラッキングした手の動きに関する情報を、例えば、所定の周期で訓練情報182に記憶する。訓練制御部193は、取得した手の動きに関する情報を、例えば、キャリブレーションで得られた、受講者の動きの傾向に基づいて補正する。 When the calibration is completed, the control unit 190 starts vocational training. The control unit 190 receives the operation of the avatar in the VR image displayed on the display panel 141 by the training control unit 193 by tracking the movement of the student's hand. The training control unit 193 stores information regarding the tracked hand movement in the training information 182, for example, at a predetermined cycle. The training control unit 193 corrects the acquired information on the hand movement based on, for example, the tendency of the student's movement obtained by calibration.

訓練制御部193は、例えば、取得した手の動きに関する情報に基づいてストレス値を算出する。訓練制御部193は、例えば、キャリブレーションで得られたストレス値の最小値と、最大値とに基づき、算出したストレス値を標準化する。訓練制御部193は、標準化したストレス値を訓練情報182に記憶する。制御部190は、送受信部192により、手の動きに関する情報、及び標準化したストレス値をサーバ20へ送信する。 The training control unit 193 calculates the stress value based on, for example, the acquired information on the hand movement. The training control unit 193 standardizes the calculated stress value based on, for example, the minimum value and the maximum value of the stress value obtained by the calibration. The training control unit 193 stores the standardized stress value in the training information 182. The control unit 190 transmits information on hand movements and standardized stress values to the server 20 by the transmission / reception unit 192.

訓練制御部193は、例えば、職業訓練コースにおいて解決された任務と、理想の手の動きとの差異とに応じた達成度を付与する。訓練制御部193は、付与した達成度を訓練情報182に記憶する。制御部190は、送受信部192により、付与した達成度をサーバ20へ送信する。 The training control unit 193, for example, assigns a degree of achievement according to the difference between the mission solved in the vocational training course and the ideal hand movement. The training control unit 193 stores the assigned achievement level in the training information 182. The control unit 190 transmits the assigned achievement level to the server 20 by the transmission / reception unit 192.

サーバ20は、訓練装置10から受信したデータを、訓練情報DB2022に記憶する。 The server 20 stores the data received from the training device 10 in the training information DB 2022.

図8に示す端末装置30は、例えば、端末装置30を操作する管理者からの指示に応じ、実施されている職業訓練の様子を端末装置30のディスプレイに表示させる。 The terminal device 30 shown in FIG. 8 displays, for example, the state of the vocational training being carried out on the display of the terminal device 30 in response to an instruction from the manager who operates the terminal device 30.

図15は、図8に示す端末装置30のディスプレイで表示される画像の例を表す模式図である。図15に示す画像には、受講者に表示されているVRプレイ映像31、手の動きに関する情報から把握される情報の推移を表すチャート図36、37、ストレス値の推移を表すチャート図34、現在の測定値を表す表示領域38が表示されている。図15では、チャート図36には、例えば、手の震えに関する数値が表示され、チャート図37には、例えば、手の移動速度に関する数値が表示されている。これらのチャート図に表示される情報は、これらに限定されない。端末装置30を操作する管理者は、端末装置30のディスプレイに表示される画像を視認し、職業訓練の様子を確認する。 FIG. 15 is a schematic diagram showing an example of an image displayed on the display of the terminal device 30 shown in FIG. The images shown in FIG. 15 include a VR play image 31 displayed to the students, charts 36 and 37 showing changes in information grasped from information on hand movements, and charts 34 showing changes in stress values. A display area 38 representing the current measured value is displayed. In FIG. 15, for example, a numerical value relating to hand tremor is displayed in chart FIG. 36, and a numerical value relating to, for example, a hand movement speed is displayed in chart FIG. 37. The information displayed in these charts is not limited to these. The manager who operates the terminal device 30 visually recognizes the image displayed on the display of the terminal device 30 and confirms the state of the vocational training.

なお、VRプレイ映像31、チャート図34、36、37、及び表示領域38のうち少なくともいずれかは、管理者からの指示に応じて非表示とすることが可能である。これにより、管理者は、視認したい情報に絞って職業訓練の様子を確認することが可能となる。 At least one of the VR play video 31, the charts 34, 36, 37, and the display area 38 can be hidden according to an instruction from the administrator. This enables the manager to check the state of vocational training by focusing on the information that he / she wants to see.

ハンドトラッキングにより取得される手の動きに基づいて受講者の習熟度、及び従業員の特性が評価されるため、発汗量センサ、脈波センサ、温度センサ等が不要となる。このため、職業訓練を実施するハードルをより下げることが可能となる。また、職業訓練のためのシステムを導入するコストを低減させることが可能となる。 Since the student's proficiency level and the employee's characteristics are evaluated based on the hand movement acquired by hand tracking, a sweating amount sensor, a pulse wave sensor, a temperature sensor, etc. are not required. Therefore, it is possible to lower the hurdles for conducting vocational training. In addition, it is possible to reduce the cost of introducing a system for vocational training.

上記では、ストレス値に基づいて受講者の習熟度を推定する場合を説明した。制御部203は、ストレス値に限らず、自身の過去の手の動きと比較することで習熟度を推定してもよい。 In the above, the case of estimating the proficiency level of the students based on the stress value has been described. The control unit 203 is not limited to the stress value, and may estimate the proficiency level by comparing it with its own past hand movements.

<5 その他の実施形態>
サーバ20は、訓練情報DB2022で記憶されている情報に基づき、従業員に対して職業訓練を提案するようにしてもよい。例えば、制御部203は、習熟度の低い業務が存在する従業員に対し、習熟度の低い業務と対応付けられている職業訓練の受講を提案する。また、制御部203は、習熟度が低くはないが、平均ストレス値及び最大ストレス値が所定値より高い業務がある従業員がいる場合、当該従業員に対し、該当する業務に対応付けられている職業訓練の受講を提案する。
<5 Other Embodiments>
The server 20 may propose vocational training to employees based on the information stored in the training information DB 2022. For example, the control unit 203 proposes to an employee who has a work with a low proficiency level to take vocational training associated with the work with a low proficiency level. Further, if there is an employee whose proficiency level is not low but whose average stress value and maximum stress value are higher than a predetermined value, the control unit 203 is associated with the corresponding work for the employee. Propose to attend vocational training.

多くの従業員が所属する組織である場合、従業員は適性の低い業務の代わりに、適性の高い業務に携わることが可能である。しかしながら、従業員数が少ない組織では、業務の代替が叶わないことがあり得る。このような場合、適性は低くはあるが、習熟度を高めることが望まれることがある。制御部203は、適性、及び習熟度が低い業務が存在する従業員に対し、当該業務と対応付けられている職業訓練の受講を提案してもよい。つまり、制御部203は、従業員が苦手と感じている業務、又は、ストレスを感じやすい業務についてのトレーニングを増やすようにする。 In an organization with many employees, employees can engage in highly qualified work instead of poorly qualified work. However, in an organization with a small number of employees, it may not be possible to substitute for work. In such cases, although less aptitude, it may be desirable to increase proficiency. The control unit 203 may propose to an employee who has a job with low aptitude and proficiency to take vocational training associated with the job. That is, the control unit 203 increases the training for the work that the employee feels weak or stress-prone.

逆に、制御部203は、適性が高い業務が存在する従業員に対し、当該業務と対応付けられている職業訓練の受講を提案してもよい。つまり、制御部203は、従業員が得意と感じている業務、又は、ストレスを感じにくい業務についてのトレーニングを増やすようにする。 On the contrary, the control unit 203 may propose to the employee who has a highly suitable work to take the vocational training associated with the work. That is, the control unit 203 increases the training for the work that the employee feels good at or the work that the employee is less likely to feel stress.

また、サーバ20は、訓練情報DB2022で記憶されている情報に基づき、従業員に対して職業訓練の終了を判断してもよい。例えば、制御部203は、従業員の習熟度が所定の高さに達した場合、該当する業務についての職業訓練をもう受ける必要がない旨を従業員へ伝える。なお、制御部203は、習熟度が所定の高さに達していても、平均ストレス値及び最大ストレス値が、例えば、所定の閾値よりも高い場合、職業訓練が終了したと判断しないようにしてもよい。 Further, the server 20 may determine the end of the vocational training for the employee based on the information stored in the training information DB 2022. For example, the control unit 203 informs the employee that when the employee's proficiency level reaches a predetermined level, he / she no longer needs to receive vocational training for the corresponding work. The control unit 203 does not determine that the vocational training has been completed when the average stress value and the maximum stress value are higher than the predetermined threshold value even if the proficiency level has reached a predetermined height. May be good.

上記実施形態では、職業訓練コースと、所定の業種の業務内容とが対応付けられている場合を説明した。職業訓練コースは、時間の経過によって対応する業務が変わるように、章立てて構成されていてもよい。この場合、制御部203は、ストレス値の時間変動と、職業訓練コースの章構成とを対応させて、受講者の業務についての特性を推定する。 In the above embodiment, the case where the vocational training course and the business content of a predetermined industry are associated with each other has been described. Vocational training courses may be organized in chapters so that the corresponding work changes over time. In this case, the control unit 203 estimates the characteristics of the student's work by associating the time variation of the stress value with the chapter structure of the vocational training course.

上記の実施形態では、受講した職業訓練と対応付けられている業務について、受講者の特性が推定される。制御部203は、特性が推定されている業務との類似度に応じ、職業訓練が受講されていない業務についての特性を推定してもよい。 In the above embodiment, the characteristics of the students are estimated for the work associated with the vocational training that they have taken. The control unit 203 may estimate the characteristics of the work for which the vocational training has not been taken, depending on the degree of similarity with the work for which the characteristics are estimated.

以上、本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものとする。 Although some embodiments of the present disclosure have been described above, these embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and modifications are made without departing from the gist of the invention. It can be performed. These embodiments and variations thereof shall be included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof, as well as in the scope and gist of the invention.

<付記>
以上の各実施形態で説明した事項を以下に付記する。
(付記1)
職業訓練に関する第1画像を表示する手段(11)と、職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付ける手段(101)と、第1画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得する手段(102)と、第1生体情報から受講者のストレスに関する第1値を算出する手段(11)と、第1値に基づいて職業訓練と対応する業務についての受講者の特性を推定する手段(20)とを具備するシステム。
(付記2)
表示する手段は、所定のストレスが想定される第2画像を表示し、取得する手段は、第2画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第2生体情報を取得し、算出する手段は、第2生体情報に基づき、ストレスに関する第2値を算出し、第1生体情報と、第2値とから、第1値を算出する、(付記1)に記載のシステム。
(付記3)
表示する手段は、適度な運動をさせるための第3画像を表示し、取得する手段は、第3画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第3生体情報に基づき、第1生体情報を補正する、(付記1)又は(付記2)に記載のシステム。
(付記4)
職業訓練が終了すると、職業訓練の達成度を評価する手段を具備し、推定する手段は、第1値及び達成度に基づいて特性を推定する、(付記1)乃至(付記3)のいずれかに記載のシステム。
(付記5)
表示する手段は、VR画像を表示する(付記1)乃至(付記4)のいずれかに記載のシステム。
(付記6)
取得する手段は、受講者の体の一部を含んで形成される空間の湿度を計測するセンサにより、発汗量を取得する、(付記1)乃至(付記5)のいずれかに記載のシステム。
(付記7)
センサは、空間へ空気を供給する第1経路、空間から空気を排出する第2経路、第1経路及び第2経路に設置される湿度センサを有する(付記6)に記載のシステム。
(付記8)
操作を受け付ける手段は、コントローラであり、センサは、空間がコントローラの把持部に設けられる、(付記6)又は(付記7)に記載のシステム。
(付記9)
推定する手段は、第1値に基づき、職業訓練と対応する業務についての受講者の適性を推定する、(付記1)乃至(付記8)のいずれかに記載のシステム。
(付記10)
推定する手段は、適性に基づき、受講者が連続して業務に携われる時間を算出する、(付記9)に記載のシステム。
(付記11)
推定する手段は、過去に受講した職業訓練で算出された第1値と、今回の職業訓練で算出された第1値とに基づいて適性を推定する、(付記10)に記載のシステム。
(付記12)
推定する手段は、第1値及び達成度に基づき、職業訓練と対応する業務についての受講者の習熟度を推定する、(付記4)に記載のシステム。
(付記13)
推定する手段は、過去に受講した職業訓練で算出された第1値及び達成度と、今回の職業訓練で算出された第1値及び達成度とに基づいて習熟度を推定する、(付記12)に記載のシステム。
(付記14)
受講者の特性に基づき、受講者の配属を決定する手段を具備する、(付記1)乃至(付記13)のいずれかに記載のシステム。
(付記15)
職業訓練を受講した複数の受講者について算出された時間に基づき、複数の受講者の少なくともいずれかの勤務予定を決定する手段を具備する、(付記10)に記載のシステム。
(付記16)
受講者の特性に基づき、職業訓練の受講を提案する手段を具備する、(付記1)乃至(付記15)のいずれかに記載のシステム。
(付記17)
受講者の習熟度に基づき、職業訓練の受講を提案する手段を具備する、(付記12)又は(付記13)に記載のシステム。
(付記18)
受講者の習熟度及び特性に基づき、職業訓練の受講が不要であると判断する手段を具備する、(付記12)、(付記13)、又は(付記17)に記載のシステム。
(付記19)
職業訓練に関する第1画像を表示する手段と、職業訓練を受講する受講者の手の動きに基づき、受講者からの操作を受け付ける手段と、受講者の手の動きから受講者のストレスに関する第1値を算出する手段と、第1値に基づいて職業訓練と対応する業務についての受講者の特性を推定する手段とを具備するシステム。
(付記20)
制御部と、記憶部とを備える情報処理装置であって、制御部が、職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、第1画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、第1生体情報から受講者のストレスに関する第1値を算出するステップとを実行する情報処理装置。
(付記21)
制御部と、記憶部とを備える複数の情報処理装置を具備するシステムで実行される方法であって、複数の情報処理装置の少なくともいずれかが、職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、第1画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、第1生体情報から受講者のストレスに関する第1値を算出するステップと、第1値に基づいて職業訓練と対応する業務についての受講者の特性を推定するステップとを実行する方法。
(付記22)
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プログラムは、プロセッサに、職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、第1画像を視認する受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、第1生体情報から受講者のストレスに関する第1値を算出するステップとを実行させるプログラム。
<Additional notes>
The matters described in each of the above embodiments are added below.
(Appendix 1)
The first image including at least the amount of sweating of the means (11) for displaying the first image related to the vocational training, the means (101) for accepting the operation from the students who take the vocational training, and the students who visually recognize the first image. Means for acquiring biometric information (102), means for calculating the first value regarding the student's stress from the first biometric information (11), and for the trainees regarding vocational training and corresponding work based on the first value. A system comprising means (20) for estimating characteristics.
(Appendix 2)
The means for displaying displays the second image in which a predetermined stress is assumed, and the means for acquiring the second image is a means for acquiring and calculating the second biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the second image. Is the system according to (Appendix 1), which calculates a second value related to stress based on the second biological information, and calculates the first value from the first biological information and the second value.
(Appendix 3)
The means for displaying displays the third image for causing appropriate exercise, and the means for acquiring the first biometric information is based on the third biometric information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the third image. The system according to (Appendix 1) or (Appendix 2).
(Appendix 4)
When the vocational training is completed, a means for evaluating the achievement level of the vocational training is provided, and the estimation means is one of (Appendix 1) to (Appendix 3) for estimating the characteristics based on the first value and the achievement level. The system described in.
(Appendix 5)
The means for displaying is the system according to any one of (Appendix 1) to (Appendix 4) for displaying a VR image.
(Appendix 6)
The system according to any one of (Appendix 1) to (Appendix 5), wherein the acquisition means acquires the amount of sweating by a sensor that measures the humidity of the space formed including a part of the student's body.
(Appendix 7)
The system according to an appendix (Appendix 6), wherein the sensor has a humidity sensor installed in a first path for supplying air to the space, a second path for discharging air from the space, a first path, and a second path.
(Appendix 8)
The system according to (Appendix 6) or (Appendix 7), wherein the means for receiving the operation is a controller, and the sensor is provided with a space in the grip portion of the controller.
(Appendix 9)
The means for estimating is the system according to any one of (Appendix 1) to (Appendix 8), which estimates the aptitude of a student for vocational training and corresponding work based on the first value.
(Appendix 10)
The means for estimating is the system according to (Appendix 9), which calculates the time during which a student is continuously engaged in work based on aptitude.
(Appendix 11)
The means for estimating is the system according to (Appendix 10), which estimates aptitude based on the first value calculated in the vocational training taken in the past and the first value calculated in the current vocational training.
(Appendix 12)
The means for estimating is the system according to (Appendix 4), which estimates the proficiency level of the students in the vocational training and the corresponding work based on the first value and the achievement level.
(Appendix 13)
The means for estimating is to estimate the proficiency level based on the first value and achievement level calculated in the vocational training taken in the past and the first value and achievement level calculated in this vocational training (Appendix 12). ).
(Appendix 14)
The system according to any one of (Appendix 1) to (Appendix 13), which comprises means for determining the assignment of students based on the characteristics of the students.
(Appendix 15)
The system according to (Appendix 10), which comprises a means for determining at least one of the work schedules of a plurality of students based on the calculated time for a plurality of students who have undergone vocational training.
(Appendix 16)
The system according to any one of (Appendix 1) to (Appendix 15), which comprises means for proposing attendance of vocational training based on the characteristics of the students.
(Appendix 17)
The system according to (Appendix 12) or (Appendix 13), which comprises means for proposing attendance of vocational training based on the proficiency level of the student.
(Appendix 18)
The system according to (Appendix 12), (Appendix 13), or (Appendix 17), which comprises means for determining that attendance of vocational training is unnecessary based on the proficiency level and characteristics of the student.
(Appendix 19)
The first means to display the first image related to vocational training, the means to accept operations from the students based on the movements of the hands of the students who take the vocational training, and the first means related to the stress of the students from the movements of the students' hands. A system including a means for calculating a value and a means for estimating the characteristics of a student regarding vocational training and corresponding work based on the first value.
(Appendix 20)
An information processing device including a control unit and a storage unit, wherein the control unit displays a first image related to vocational training on a display unit, and accepts operations from students who take vocational training. An information processing device that executes a step of acquiring a first biological information including at least the amount of sweating of a student who visually recognizes a first image, and a step of calculating a first value regarding the student's stress from the first biological information.
(Appendix 21)
It is a method executed by a system including a plurality of information processing devices including a control unit and a storage unit, and at least one of the plurality of information processing devices causes a display unit to display a first image related to vocational training. The step, the step of accepting the operation from the student who takes the vocational training, the step of acquiring the first biometric information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and the student from the first biometric information. A method of performing a step of calculating a first value for stress and a step of estimating the characteristics of a student for vocational training and corresponding work based on the first value.
(Appendix 22)
It is a program to be executed by a computer equipped with a processor and a memory, and the program performs a step of displaying a first image related to vocational training on a display unit and an operation from a student who takes vocational training. The step of accepting, the step of acquiring the first biometric information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and the step of calculating the first value regarding the student's stress from the first biometric information are executed. program.

1…システム
10…訓練装置
101…コントローラ
102…発汗量センサ
103…脈波センサ
104…温度センサ
11…本体装置
12…通信IF
120…通信部
14…出力装置
141…表示パネル
15…メモリ
16…ストレージ
150…モーションセンサ
160…カメラ
17…音声処理部
171…マイク
172…スピーカー
180…記憶部
181…従業員情報
182…訓練情報
183…コンテンツ情報
19…プロセッサ
190…制御部
191…操作受付部
192…送受信部
193…訓練制御部
20…サーバ
22…通信IF
23…入出力IF
25…メモリ
26…ストレージ
29…プロセッサ
201…通信部
202…記憶部
2021…従業員情報DB
2022…訓練情報DB
2023…コンテンツ情報DB
2024…シフト情報DB
203…制御部
2031…受信制御モジュール
2032…送信制御モジュール
2033…解析モジュール
2034…配属決定モジュール
2035…シフト設定モジュール
2036…提示モジュール
30…端末装置
80…ネットワーク

1 ... System 10 ... Training device 101 ... Controller 102 ... Sweat amount sensor 103 ... Pulse wave sensor 104 ... Temperature sensor 11 ... Main device 12 ... Communication IF
120 ... Communication unit 14 ... Output device 141 ... Display panel 15 ... Memory 16 ... Storage 150 ... Motion sensor 160 ... Camera 17 ... Voice processing unit 171 ... Microphone 172 ... Speaker 180 ... Storage unit 181 ... Employee information 182 ... Training information 183 ... Content information 19 ... Processor 190 ... Control unit 191 ... Operation reception unit 192 ... Transmission / reception unit 193 ... Training control unit 20 ... Server 22 ... Communication IF
23 ... Input / output IF
25 ... Memory 26 ... Storage 29 ... Processor 201 ... Communication unit 202 ... Storage unit 2021 ... Employee information DB
2022 ... Training information DB
2023 ... Content information DB
2024 ... Shift information DB
203 ... Control unit 2031 ... Reception control module 2032 ... Transmission control module 2033 ... Analysis module 2034 ... Assignment determination module 2035 ... Shift setting module 2036 ... Presentation module 30 ... Terminal device 80 ... Network

Claims (26)

職業訓練に関する第1画像を表示する手段と、
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付ける手段と、
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得する手段と、
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出する手段と、
前記第1値に基づいて前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の特性を推定する手段と
を具備し、
前記表示する手段は、所定のストレスが想定される第2画像を表示し、
前記取得する手段は、前記第2画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第2生体情報を取得し、
前記算出する手段は、前記第2生体情報に基づき、ストレスに関する第2値を算出し、前記第1生体情報と、前記第2値とから、前記第1値を算出するシステム。
A means of displaying the first image of vocational training,
Means for accepting operations from students who take the vocational training,
A means for acquiring first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
A means for calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information, and
A means for estimating the characteristics of the student regarding the vocational training and the corresponding work based on the first value is provided .
The display means displays a second image in which a predetermined stress is assumed, and displays the second image.
The acquisition means acquires the second biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the second image.
The calculation means is a system that calculates a second value related to stress based on the second biological information, and calculates the first value from the first biological information and the second value .
職業訓練に関する第1画像を表示する手段と、
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付ける手段と、
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得する手段と、
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出する手段と、
前記第1値に基づいて前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の特性を推定する手段と
を具備し、
前記表示する手段は、適度な運動をさせるための第3画像を表示し、
前記取得する手段は、前記第3画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第3生体情報に基づき、前記第1生体情報を補正するシステム。
A means of displaying the first image of vocational training,
Means for accepting operations from students who take the vocational training,
A means for acquiring first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
A means for calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information, and
As a means for estimating the characteristics of the student regarding the work corresponding to the vocational training based on the first value.
Equipped with
The display means displays a third image for moderate exercise, and displays the third image.
The acquisition means is a system that corrects the first biological information based on the third biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the third image.
前記表示する手段は、所定のストレスが想定される第2画像を表示し、
前記取得する手段は、前記第2画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第2生体情報を取得し、
前記算出する手段は、前記第2生体情報に基づき、ストレスに関する第2値を算出し、前記第1生体情報と、前記第2値とから、前記第1値を算出する、請求項記載のシステム
The display means displays a second image in which a predetermined stress is assumed, and displays the second image.
The acquisition means acquires the second biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the second image.
The first value is calculated from the first biological information and the second value by calculating the second value regarding stress based on the second biological information, according to claim 2 . system
前記職業訓練が終了すると、前記職業訓練の達成度を評価する手段を具備し、
前記推定する手段は、前記第1値及び前記達成度に基づいて前記特性を推定する、請求項1乃至3のいずれかに記載のシステム。
When the vocational training is completed, a means for evaluating the achievement level of the vocational training is provided.
The system according to any one of claims 1 to 3, wherein the estimation means estimates the characteristics based on the first value and the achievement level.
前記表示する手段は、VR画像を表示する請求項1乃至4のいずれかに記載のシステム。 The system according to any one of claims 1 to 4, wherein the means for displaying the VR image is displayed. 前記取得する手段は、前記受講者の体の一部を含んで形成される空間の湿度を計測するセンサにより、発汗量を取得する、請求項1乃至5のいずれかに記載のシステム。 The system according to any one of claims 1 to 5, wherein the acquisition means acquires the amount of sweating by a sensor that measures the humidity of a space formed including a part of the student's body. 前記センサは、前記空間へ空気を供給する第1経路、前記空間から空気を排出する第2経路、前記第1経路及び前記第2経路に設置される湿度センサを有する請求項6記載のシステム。 The system according to claim 6, wherein the sensor has a first path for supplying air to the space, a second path for discharging air from the space, and humidity sensors installed in the first path and the second path. 前記操作を受け付ける手段は、コントローラであり、
前記センサは、前記空間が前記コントローラの把持部に設けられる、請求項6又は7に記載のシステム。
The means for accepting the operation is a controller.
The system according to claim 6 or 7, wherein the sensor is provided with the space in the grip portion of the controller.
職業訓練に関する第1画像を表示する手段と、
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付ける手段と、
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得する手段と、
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出する手段と、
前記第1値に基づいて前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の特性を推定する手段と
を具備し、
前記推定する手段は、前記第1値に基づき、前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の適性を推定し、前記適性に基づき、前記受講者が連続して前記業務に携われる時間を算出るシステム。
A means of displaying the first image of vocational training,
Means for accepting operations from students who take the vocational training,
A means for acquiring first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
A means for calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information, and
As a means for estimating the characteristics of the student regarding the work corresponding to the vocational training based on the first value.
Equipped with
The estimation means estimates the aptitude of the student for the work corresponding to the vocational training based on the first value, and based on the aptitude, the time for the student to be continuously engaged in the work is determined. System to calculate .
前記推定する手段は、過去に受講した職業訓練で算出された第1値と、今回の職業訓練で算出された第1値とに基づいて前記適性を推定する、請求項記載のシステム。 The system according to claim 9 , wherein the estimation means estimates the aptitude based on the first value calculated in the vocational training taken in the past and the first value calculated in the current vocational training. 前記推定する手段は、前記第1値及び前記達成度に基づき、前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の習熟度を推定する、請求項4記載のシステム。 The system according to claim 4, wherein the estimation means estimates the proficiency level of the student in the work corresponding to the vocational training based on the first value and the achievement level. 前記推定する手段は、過去に受講した職業訓練で算出された第1値及び達成度と、今回の職業訓練で算出された第1値及び達成度とに基づいて前記習熟度を推定する、請求項1記載のシステム。 The estimation means estimates the proficiency level based on the first value and achievement level calculated in the vocational training taken in the past and the first value and achievement level calculated in the current vocational training. Item 1 The system according to 1. 前記受講者の特性に基づき、前記受講者の配属を決定する手段を具備する、請求項1乃至1のいずれかに記載のシステム。 The system according to any one of claims 1 to 12, comprising means for determining the assignment of the student based on the characteristics of the student. 前記職業訓練を受講した複数の受講者について算出された前記時間に基づき、前記複数の受講者の少なくともいずれかの勤務予定を決定する手段を具備する、請求項記載のシステム。 The system according to claim 9 , further comprising means for determining a work schedule of at least one of the plurality of students based on the time calculated for the plurality of students who have taken the vocational training. 前記受講者の特性に基づき、職業訓練の受講を提案する手段を具備する、請求項1乃至1のいずれかに記載のシステム。 The system according to any one of claims 1 to 14, comprising means for proposing attendance of vocational training based on the characteristics of the student. 前記受講者の習熟度に基づき、職業訓練の受講を提案する手段を具備する、請求項1又は1に記載のシステム。 The system according to claim 11 or 12 , comprising means for proposing attendance of vocational training based on the proficiency level of the student. 前記受講者の習熟度及び特性に基づき、職業訓練の受講が不要であると判断する手段を具備する、請求項1、1、又は1に記載のシステム。 The system according to claim 1 , 1, 2 , or 16 , which comprises means for determining that attendance of vocational training is unnecessary based on the proficiency level and characteristics of the student. 制御部と、記憶部とを備える情報処理装置であって、前記制御部が、
職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出するステップと
を実行し、
前記表示させるステップは、所定のストレスが想定される第2画像を前記表示部に表示させ、
前記取得するステップは、前記第2画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第2生体情報を取得し、
前記算出するステップは、前記第2生体情報に基づき、ストレスに関する第2値を算出し、前記第1生体情報と、前記第2値とから、前記第1値を算出する情報処理装置。
An information processing device including a control unit and a storage unit, wherein the control unit
The step of displaying the first image related to vocational training on the display unit,
Steps to accept operations from students who take the vocational training,
The step of acquiring the first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
The step of calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information is executed .
In the step of displaying, a second image in which a predetermined stress is assumed is displayed on the display unit.
The acquisition step acquires the second biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the second image.
The calculation step is an information processing device that calculates a second value related to stress based on the second biological information, and calculates the first value from the first biological information and the second value .
制御部と、記憶部とを備える複数の情報処理装置を具備するシステムで実行される方法であって、前記複数の情報処理装置の少なくともいずれかが、
職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出するステップと、
前記第1値に基づいて前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の特性を推定するステップと
を実行し、
前記表示させるステップは、所定のストレスが想定される第2画像を前記表示部に表示させ、
前記取得するステップは、前記第2画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第2生体情報を取得し、
前記算出するステップは、前記第2生体情報に基づき、ストレスに関する第2値を算出し、前記第1生体情報と、前記第2値とから、前記第1値を算出する方法。
A method executed in a system including a plurality of information processing devices including a control unit and a storage unit, wherein at least one of the plurality of information processing devices is
The step of displaying the first image related to vocational training on the display unit,
Steps to accept operations from students who take the vocational training,
The step of acquiring the first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
The step of calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information, and
The step of estimating the characteristics of the student regarding the vocational training and the corresponding work based on the first value is executed .
In the step of displaying, a second image in which a predetermined stress is assumed is displayed on the display unit.
The acquisition step acquires the second biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the second image.
The calculation step is a method of calculating a second value related to stress based on the second biological information, and calculating the first value from the first biological information and the second value .
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、
職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出するステップと
を実行させ
前記表示させるステップは、所定のストレスが想定される第2画像を前記表示部に表示させ、
前記取得するステップは、前記第2画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第2生体情報を取得し、
前記算出するステップは、前記第2生体情報に基づき、ストレスに関する第2値を算出し、前記第1生体情報と、前記第2値とから、前記第1値を算出するプログラム。
A program for causing a computer having a processor and a memory to execute the program, wherein the program causes the processor to execute the program.
The step of displaying the first image related to vocational training on the display unit,
Steps to accept operations from students who take the vocational training,
The step of acquiring the first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
The step of calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information is executed .
In the step of displaying, a second image in which a predetermined stress is assumed is displayed on the display unit.
The acquisition step acquires the second biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the second image.
The calculation step is a program that calculates a second value related to stress based on the second biological information, and calculates the first value from the first biological information and the second value .
制御部と、記憶部とを備える情報処理装置であって、前記制御部が、 An information processing device including a control unit and a storage unit, wherein the control unit
職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、 The step of displaying the first image related to vocational training on the display unit,
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、 Steps to accept operations from students who take the vocational training,
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、 The step of acquiring the first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出するステップと With the step of calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information
を実行し、And run
前記表示させるステップは、適度な運動をさせるための第3画像を前記表示部に表示させ、 In the step of displaying, a third image for causing appropriate exercise is displayed on the display unit.
前記取得するステップは、前記第3画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第3生体情報に基づき、前記第1生体情報を補正する情報処理装置。 The acquisition step is an information processing device that corrects the first biological information based on the third biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the third image.
制御部と、記憶部とを備える複数の情報処理装置を具備するシステムで実行される方法であって、前記複数の情報処理装置の少なくともいずれかが、 A method executed in a system including a plurality of information processing devices including a control unit and a storage unit, wherein at least one of the plurality of information processing devices is
職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、 The step of displaying the first image related to vocational training on the display unit,
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、 Steps to accept operations from students who take the vocational training,
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、 The step of acquiring the first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出するステップと、 The step of calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information, and
前記第1値に基づいて前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の特性を推定するステップと With the step of estimating the characteristics of the student regarding the work corresponding to the vocational training based on the first value.
を実行し、And run
前記表示させるステップは、適度な運動をさせるための第3画像を前記表示部に表示させ、 In the step of displaying, a third image for causing appropriate exercise is displayed on the display unit.
前記取得するステップは、前記第3画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第3生体情報に基づき、前記第1生体情報を補正する方法。 The acquisition step is a method of correcting the first biological information based on the third biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the third image.
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、 A program for causing a computer having a processor and a memory to execute the program, wherein the program causes the processor to execute the program.
職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、 The step of displaying the first image related to vocational training on the display unit,
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、 Steps to accept operations from students who take the vocational training,
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、 The step of acquiring the first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出するステップと With the step of calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information
を実行させ、To execute,
前記表示させるステップは、適度な運動をさせるための第3画像を前記表示部に表示させ、 In the step of displaying, a third image for causing appropriate exercise is displayed on the display unit.
前記取得するステップは、前記第3画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第3生体情報に基づき、前記第1生体情報を補正するプログラム。 The acquisition step is a program for correcting the first biological information based on the third biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the third image.
制御部と、記憶部とを備える情報処理装置であって、前記制御部が、 An information processing device including a control unit and a storage unit, wherein the control unit
職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、 The step of displaying the first image related to vocational training on the display unit,
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、 Steps to accept operations from students who take the vocational training,
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、 The step of acquiring the first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出するステップと、 The step of calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information, and
前記第1値に基づいて前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の特性を推定するステップと With the step of estimating the characteristics of the student regarding the work corresponding to the vocational training based on the first value.
を実行し、And run
前記推定する手段は、前記第1値に基づき、前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の適性を推定し、前記適性に基づき、前記受講者が連続して前記業務に携われる時間を算出する情報処理装置。 The estimation means estimates the aptitude of the student for the work corresponding to the vocational training based on the first value, and based on the aptitude, the time for the student to be continuously engaged in the work is determined. Information processing device to calculate.
制御部と、記憶部とを備える複数の情報処理装置を具備するシステムで実行される方法であって、前記複数の情報処理装置の少なくともいずれかが、 A method executed in a system including a plurality of information processing devices including a control unit and a storage unit, wherein at least one of the plurality of information processing devices is
職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、 The step of displaying the first image related to vocational training on the display unit,
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、 Steps to accept operations from students who take the vocational training,
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、 The step of acquiring the first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出するステップと、 The step of calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information, and
前記第1値に基づいて前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の特性を推定するステップと With the step of estimating the characteristics of the student regarding the work corresponding to the vocational training based on the first value.
を実行し、And run
前記推定する手段は、前記第1値に基づき、前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の適性を推定し、前記適性に基づき、前記受講者が連続して前記業務に携われる時間を算出する方法。 The estimation means estimates the aptitude of the student for the work corresponding to the vocational training based on the first value, and based on the aptitude, the time for the student to be continuously engaged in the work is determined. How to calculate.
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、 A program for causing a computer having a processor and a memory to execute the program, wherein the program causes the processor to execute the program.
職業訓練に関する第1画像を表示部に表示させるステップと、 The step of displaying the first image related to vocational training on the display unit,
前記職業訓練を受講する受講者からの操作を受け付けるステップと、 Steps to accept operations from students who take the vocational training,
前記第1画像を視認する前記受講者の、少なくとも発汗量を含む第1生体情報を取得するステップと、 The step of acquiring the first biological information including at least the amount of sweating of the student who visually recognizes the first image, and
前記第1生体情報から前記受講者のストレスに関する第1値を算出するステップと、 The step of calculating the first value regarding the stress of the student from the first biometric information, and
前記第1値に基づいて前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の特性を推定するステップと With the step of estimating the characteristics of the student regarding the work corresponding to the vocational training based on the first value.
を実行させ、To execute,
前記推定する手段は、前記第1値に基づき、前記職業訓練と対応する業務についての前記受講者の適性を推定し、前記適性に基づき、前記受講者が連続して前記業務に携われる時間を算出するプログラム。 The estimation means estimates the aptitude of the student for the work corresponding to the vocational training based on the first value, and based on the aptitude, the time for the student to be continuously engaged in the work is determined. Program to calculate.
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