JP7379902B2 - プログラム、情報処理方法及び情報処理装置 - Google Patents

Description

特許法第３０条第２項適用 令和 １年 ５月１５日に、配電エンジニアリングセンター公開イベント もっと知ってほしい私たちの取組みにて公開

本発明は、プログラム、情報処理方法及び情報処理装置に関する。

工事、製造等の作業現場において、事故、災害等を未然に防ぐために、危険予知訓練又は危険予知活動（ＴＢＭ；Tool Box Meeting）と呼ばれる取り組みが行われている。この取り組みを支援すべく、種々のシステムが提案されている。

例えば特許文献１では、危険予知活動を含む集団確認活動を支援する集団確認活動支援システムであって、作業予定者が所持する携帯端末において作業内容の指定を受け付け、指定された作業内容に対応する注意事項等をシート形式で表示する集団確認活動支援システムが開示されている。

特許６５１０７０１号公報

しかしながら、特許文献１に係る発明は、従来書面で行われていた危険予知活動を電子化したに過ぎず、危険予知活動を行う作業者の利便性の向上、あるいは作業者が危険予知活動に取り組む有効な動機付けを与えるに至っていない。

一つの側面では、危険予知活動を好適に支援することができるプログラム等を提供することを目的とする。

一つの側面に係るプログラムは、入力文及び出力文を連続的に配置する対話画面を表示部に表示し、前記対話画面において、作業者が作業予定の作業現場に関する前記入力文の入力を受け付け、前記作業現場に関する前記入力文の入力を受け付けた場合、該作業現場に類似する複数の類似現場から何れかをランダムに選択し、選択した前記類似現場に関する情報を前記対話画面に表示し、前記対話画面において、前記作業現場に潜在する危険事項を表す前記入力文の入力を前記作業者から受け付け、前記危険事項を表す前記入力文の入力を受け付けた場合、該危険事項への対策を表す前記出力文を前記対話画面に表示する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

一つの側面では、危険予知活動を好適に支援することができる。

危険予知支援システムの構成例を示す模式図である。 サーバの構成例を示すブロック図である。 作業者端末の構成例を示すブロック図である。 作業者ＤＢ、対話テーブル、及び対話履歴ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 対話画面の一例を示す説明図である。 対話画面の一例を示す説明図である。 管理画面の一例を示す説明図である。 管理画面の一例を示す説明図である。 作業中のガイド処理に関する説明図である。 対話処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 管理者端末が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。 ガイド処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係るサーバの構成例を示すブロック図である。 集計テーブルのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 危険予知に関する評価レポートの一例を示す説明図である。 レポート生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。 対話モデルに関する説明図である。 実施の形態３に係る対話画面の一例を示す説明図である。 対話モデルの生成処理の手順を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る対話処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、危険予知支援システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態では、所定の作業を行う作業者が作業現場において行う危険予知活動を支援する危険予知支援システムについて説明する。危険予知支援システムは、情報処理装置１、作業者端末２、２、２…、及び管理者端末３を含む。各装置は、インターネット等のネットワークＮを介して通信接続されている。

情報処理装置１は、種々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えばサーバ装置、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態では情報処理装置１がサーバ装置であるものとし、以下では簡潔のためサーバ１と読み替える。サーバ１は、危険予知活動を支援すべく、作業現場に潜在する危険事項として作業者が挙げた事項について、当該危険事項に起因する事故、災害等の発生を防止するための対策を提示する処理を行う。具体的には後述するように、サーバ１は、対話形式でテキストの入出力を行うチャットボットシステムを提供し、チャットボットとの対話を通じて危険事項への対策を作業者に提示する。本実施の形態では作業の一例として、作業現場を単独で巡回する単独作業者が電気設備（例えば電力量計）の設置、点検、保守等の作業を行う場合を想定して説明を行う。

なお、以下では作業者が行う作業が電気設備の設置、点検、保守等に関する作業であるものとして説明するが、作業者が行う作業はこれに限定されるものではなく、例えば建築、土木、製造業などの作業現場に本システムを応用してもよい。また、本実施の形態では単独作業者を対象とするが、集団作業者を対象として危険予知活動の支援を行ってもよい。

作業者端末２は、各作業者が所持する端末装置であり、例えばスマートフォン、タブレット端末等の携帯端末である。本実施の形態では作業者端末２がスマートフォンであるものとして説明する。作業者端末２はサーバ１との間で通信を行い、後述する対話画面（図５等参照）を表示して、対話画面において危険予知活動に係るテキスト、画像等の入出力を行う。

管理者端末３は、複数の作業者を管理する管理者が操作する端末装置であり、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の情報処理端末である。サーバ１は、管理者端末３を介してチャットボットによる対話シナリオ（作業者から入力される入力文と、当該入力文に対してチャットボット側から出力される出力文との組み合わせ）の設定入力を受け付けると共に、管理者端末３に各作業者端末２でのチャット状況や各作業者による危険予知活動の統計データなどを出力し、管理者に提示する。

ゴーグル４は、いわゆるＶＲ（Virtual Reality）ゴーグルであり、作業者端末２を装着可能とするウェアラブルデバイスである。例えば作業者は作業中に、ゴーグル４により作業者端末２を介して作業現場を視認し、作業対象物の注意箇所やその他のアラートの提示（ガイド）を受けながら作業を行う。

図２は、サーバ１の構成例を示すブロック図である。サーバ１は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、補助記憶部１４を有する。
制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有し、補助記憶部１４に記憶されたプログラムＰ１を読み出して実行することにより、種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部１３は、通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、外部と情報の送受信を行う。

補助記憶部１４は、ハードディスク、大容量メモリ等の不揮発性記憶領域であり、制御部１１が処理を実行するために必要なプログラムＰ１、その他のデータを記憶している。また、補助記憶部１４は、作業者ＤＢ１４１、対話テーブル１４２、及び対話履歴ＤＢ１４３を記憶している。作業者ＤＢ１４１は、各作業者の情報を格納するデータベースである。対話テーブル１４２は、対話文（入力文及び出力文）の組み合わせを規定するテーブル（対話モデル）である。対話履歴ＤＢ１４３は、各作業者の作業者端末２において行われた対話の履歴（入力文及び出力文の入出力履歴）を格納するデータベースである。

なお、補助記憶部１４はサーバ１に接続された外部記憶装置であってもよい。また、サーバ１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであっても良く、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。

また、本実施の形態においてサーバ１は上記の構成に限られず、例えば操作入力を受け付ける入力部、画像を表示する表示部等を含んでもよい。また、サーバ１は、ＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ等の可搬型記憶媒体１ａを読み取る読取部を備え、可搬型記憶媒体１ａからプログラムＰ１を読み取って実行するようにしても良い。あるいはサーバ１は、半導体メモリ１ｂからプログラムＰ１を読み込んでも良い。

図３は、作業者端末２の構成例を示すブロック図である。制御部２１、主記憶部２２、通信部２３、表示部２４、入力部２５、撮像部２６、位置取得部２７、補助記憶部２８を備える。
制御部２１は、一又は複数のＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算処理装置を有し、補助記憶部２８に記憶されたプログラムＰ２を読み出して実行することにより、作業者端末２に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部２２は、ＲＡＭ等の一時記憶領域であり、制御部２１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部２３は、通信を行うためのアンテナ、処理回路等を含み、外部と情報の送受信を行う。表示部２４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示装置であり、制御部２１から与えられた画像を表示する。入力部２５は、タッチパネル等の操作インターフェイスであり、操作内容を制御部２１に入力する。撮像部２６は、ＣＭＯＳ（Complementary MOS）センサ等の撮像素子を備えたカメラであり、画像の撮像を行う。位置取得部２７は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）信号を受信する通信モジュールであり、作業者端末２（作業現場）の位置情報を取得する。補助記憶部２８はＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性記憶領域であり、制御部２１が処理を実行するために必要なプログラムＰ２、その他のデータを記憶している。

なお、作業者端末２は、可搬型記憶媒体２ａを読み取る読取部を備え、可搬型記憶媒体２ａからプログラムＰ２を読み取って実行するようにしても良い。あるいは作業者端末２は、半導体メモリ２ｂからプログラムＰ２を読み込んでも良い。

図４は、作業者ＤＢ１４１、対話テーブル１４２、及び対話履歴ＤＢ１４３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
作業者ＤＢ１４１は、作業者ＩＤ列及び氏名列を含む。作業者ＩＤ列は、各作業者を識別するための作業者ＩＤを記憶している。氏名列は、作業者ＩＤと対応付けて、作業者の氏名を記憶している。

対話テーブル１４２は、メッセージＩＤ列、シナリオフェイズ列、出力タイプ列、出力メッセージ列、出力後動作列、及び遷移先列を含む。メッセージＩＤ列は、チャットボット側から出力される応答であって、シナリオに従って予め用意されている各応答を識別するためのメッセージＩＤを記憶している。シナリオフェイズ列、出力タイプ列、出力メッセージ列、出力後動作列、及び遷移先列はそれぞれ、メッセージＩＤと対応付けて、当該メッセージＩＤが示す応答を出力するシナリオ上のフェイズ、出力のタイプ（テキスト又は画像の別）、出力されるメッセージの内容（テキスト又は画像）、出力後のチャットボットの動作の種類、及び次に出力（遷移）するメッセージの情報が記憶されている。

対話履歴ＤＢ１４３は、セッションＩＤ列、作業者ＩＤ列、日時列、入力タイプ列、入力列、出力列、選択ＩＤ列、及び評価列を含む。セッションＩＤ列は、作業者とチャットボットとの間での対話セッション（チャットを行う部屋）を識別するためのセッションＩＤを記憶している。作業者ＩＤ列、日時列、入力タイプ列、入力列、出力列、選択ＩＤ列、及び評価列はそれぞれ、セッションＩＤと対応付けて、対話セッションにおいてチャットボットと対話した作業者の作業者ＩＤ、入力文及び出力文が入出力された日時、入力のタイプ（選択肢形式であるか等）、作業者から入力されたテキスト、チャットボットから出力されたメッセージ（テキスト又は画像）、チャットボットの出力メッセージから作業者が次に選択したテキストのメッセージＩＤ、及び作業者が入力した評価を記憶している。

図５及び図６は、対話画面の一例を示す説明図である。図５Ａ～図６Ｂではそれぞれ、作業者がチャットボットと対話を行うための画面であって、作業者が入力する入力文と、チャットボット側から出力される出力文（入力文に対する応答として出力されるテキストのほかに、チャットボット側から能動的に出力されるテキストを含む）とを連続的に配置して表示する対話画面を図示してある。図５Ａ～図６Ｂに基づき、作業者端末２におけるチャットボットとの対話処理について説明する。

本システムに係る対話画面は、Ｗｅｂブラウザを媒体としたＡＰＩ（Application Programmable Interface）として提供される。なお、例えば作業者端末２に専用のアプリケーションプログラムをインストールしておき、当該アプリケーションプログラムを実行することで専用のブラウザを起ち上げるようにしてもよい。作業者端末２は、作業者からの操作入力に基づき、サーバ１と通信を行って対話画面を表示する。

作業者端末２はまず、図５Ａの対話画面を表示する。具体的には、作業者端末２はチャットボットを表す所定のアイコンを表示すると共に、吹き出しの形で所定の出力文を表示する。例えば作業者端末２は、挨拶文のほかに、確認事項の選択を促す質問文と、確認事項の選択肢とをデフォルトで表示する。

当該選択肢は、例えば危険予知に係る対話を行うための「危険予知」のほかに、作業の手順を確認するための「作業手順について」、及び作業のポイント（注意点）を確認するための「作業のポイントについて」である。なお、これらの確認事項は一例であって、その他の事項をデフォルトメニューとして用意してもよい。作業者端末２は、何れかの選択肢を選択する選択入力を受け付ける。

図５Ａの例では「危険予知」が選択された場合を図示している。この場合、作業者端末２は「危険予知」のテキスト、すなわち作業者が入力（選択）した入力文を吹き出しの形で表示する。「危険予知」が選択された場合、作業者端末２は危険予知に係る対話を進めるため、チャットボットからの出力文（応答文）を対話画面に表示する。

なお、「作業手順について」又は「作業のポイントについて」が選択された場合、作業者端末２は、作業者がこれから行う作業の手順、ポイント等を表すチャットボットからのメッセージ（テキスト、画像等）を順次表示する。本実施の形態では危険予知に関する対話処理についてのみ説明し、作業手順及びポイントに関する対話処理について、詳細な図示及び説明を省略する。

上述の入力文及び出力文の組み合わせ、すなわち対話のシナリオは、対話テーブル１４２において規定されている。作業者端末２は、作業者から入力文の入力を受け付けた場合に、入力文をサーバ１に逐次出力してチャットボットからの出力文を要求する。サーバ１は、作業者端末２から取得した入力文に対応する出力文を対話テーブル１４２から読み出し、作業者端末２に出力して対話画面に逐次表示させる。なお、チャットボットからの出力メッセージはテキスト（出力文）だけでなく、画像なども含まれ得る。

また、本実施の形態ではチャットボットから入力文の選択肢を提示し、作業者から選択入力を受け付けることで入力文の入力を受け付ける場合を説明するが、作業者端末２は対話画面下部の入力欄から自由記述形式で入力文（テキスト）の入力を受け付けることも可能である。自由記述形式で入力文の入力を受け付けた場合、サーバ１が入力文を解析し、チャットボット側から出力すべき出力文を判定して作業者端末２に出力する。入力文の解析手法は特に限定されないが、例えばサーバ１は構文解析を行い、対話テーブル１４２から、作業者が入力したテキストと近似する入力文を判定し、判定した入力文に対応する出力文を作業者端末２に出力する。

図５Ａに基づいて説明を続ける。「危険予知」が選択された場合、作業者端末２はさらに、作業者がこれから行う作業の種別を問う質問文と、質問文に対する回答の選択肢として、作業種別を表す複数のテキスト（入力文）を表示する。

作業者端末２は、作業種別を表す複数のテキストから、何れかを選択する選択入力を受け付ける。何れかのテキスト（作業種別）が選択された場合、作業者端末２は、選択された種別の作業について、過去の作業現場（事例）の情報を表示する。例えば作業者端末２は、図５Ｂに例示するように、事故、災害等が発生した作業現場に関するテキスト及び画像を表示する。このように作業者端末２は、作業者がこれから行う作業と同じ種別の作業現場、すなわち作業者が作業予定の作業現場と類似する類似現場に関する情報を表示し、作業者の注意を喚起する。

なお、上記では作業自体の種別に応じて過去の事例と類似するか否かを判断するものとしたが、本実施の形態はこれに限定するものではない。例えば作業者がこれから作業を行う作業現場の現場名、作業対象物（電力量計）の機種などを入力文として入力し、当該入力文から過去の事例と類似するか否かを判断してもよい。このように、作業予定の作業現場に関する入力文に基づいて類似現場の情報を判断可能であればよく、入力文は作業種別に限定されない。

対話テーブル１４２には、図５Ａで例示した作業種別を表すテキスト（入力文の選択肢）と対応付けて、類似現場の情報が記憶されている。作業種別が選択された場合、サーバ１は、選択された作業種別に対応付けられた複数の類似現場の内、何れか一つの類似現場をランダムに選択して作業者端末２に出力する。なお、本明細書で「ランダム」とは、出力（表示）の度に出力されるデータやその順序などが異なることを意味し、厳密な意味でランダムである必要はない。同じ作業種別の作業を行う場合であっても、ランダムで異なる類似現場の情報を出力することで、毎回同じ事例が提示され、作業者の確認作業が緩慢になることを防止することができる。

なお、作業者端末２に出力する類似現場は一つに限定されず、複数であってもよい。

類似現場の情報を表示した後、作業者端末２は、図６Ａに例示するように、作業者がこれから作業を行う作業現場について、当該作業現場に潜在する危険事項を問う質問文を表示する。そして作業者端末２は、作業現場の危険事項を表す入力文の入力を受け付ける。例えば作業者端末２は、危険事項の候補を表す複数の入力文候補６１、６１、６１…を表示し、表示した入力文候補６１から何れかを選択する選択入力を受け付ける。

図６Ａの例ではまず、作業者端末２は危険事項自体を問う質問文を表示し、入力文候補６１の選択入力を受け付ける。続いて作業者端末２は、選択された危険事項の原因を問う質問文を表示し、入力文候補６１の選択入力を受け付ける。このように作業者端末２は、一又は複数の質問文を表示し、各質問文に対して入力文候補６１の選択入力を受け付ける。このようにして作業者は、対話シナリオに従って順次入力を行っていくことで、自らが作業を行う作業現場で考えられる危険事項の確認、すなわち危険予知活動を自然と行うことができる。

ここで作業者端末２は、同じ質問文について複数の入力文候補６１、６１、６１…を表示する場合であっても、表示の度に、入力文候補６１の表示順序をランダムに入れ替えて表示する。毎回同じ順序で入力文候補６１を表示した場合、作業者は入力作業が緩慢になり、順序だけで判断して危険事項を選ぶ恐れがある。そこで入力文候補６１の表示順序をランダムに入れ替えることで、作業者に毎回入力文候補６１の確認を促すことができ、正しく危険予知活動を行わせることができる。

入力文候補６１の選択入力を受け付けた場合、作業者端末２は、図６Ｂに例示するように、選択された入力文候補６１が表す危険事項による事故、災害等の発生を防止するための対策を表す出力文を表示する。当該出力文は、入力文候補６１と対応付けて対話テーブル１４２に記憶してある。作業者端末２は、作業者が選択した入力文候補６１をサーバ１に出力し、入力文候補６１に対応する対策を作業者に提示するための出力文を取得して、対話画面に表示する。これにより、作業者は危険予知活動を行うと共に、危険事項への対策の教示も受けることができる。

なお、サーバ１は危険事項への対策をテキスト（出力文）で出力するだけでなく、画像も含めてメッセージを出力してもよい。

危険事項への対策を表す出力文を表示した後、作業者端末２は、表示した出力文が有用であったか否かを作業者に問う質問文を表示すると共に、評価入力を受け付けるための評価ボタン６２、６２を表示する。作業者端末２は、評価ボタン６２の選択入力を受け付けることで、チャットボット側から提示された対策（出力文）の評価入力を受け付ける。作業者による評価入力も含めて、対話画面に入出力された入力文及び出力文の入出力履歴、すなわち作業者とチャットボットとの間の対話履歴はサーバ１に逐次送信され、対話履歴ＤＢ１４３に記憶される。

図７及び図８は、管理画面の一例を示す説明図である。図７及び図８では、各作業者を管理する管理者用の画面例を図示している。図７及び図８に基づき、管理者端末３での処理内容について説明する。

管理画面では、対話シナリオの設定、各作業者の対話状況の確認等、チャットボットに係る種々の情報の設定や表示が可能となっている。本実施の形態においてサーバ１は、管理画面を介して管理者端末３から対話シナリオ（入力文及び出力文の組み合わせ）の設定入力を受け付け、対話テーブル１４２に設定内容を記憶する。対話シナリオの設定について、詳細な図示及び説明を省略する。

管理者端末３は、管理者からの操作入力に基づき、図７に例示する管理画面を表示する。図７の画面は、各作業者の作業者端末２、２、２…における対話状況をリアルタイムで逐次更新しながら表示するダッシュボードである。図７の画面を表示する場合、管理者端末３は、各作業者端末２において入出力された対話文（入力文又は出力文）を取得し、最新時点から順に表示する。例えばダッシュボードでは、図７に例示するように、各対話文に係るセッションＩＤ、入出力の日時、作業者から入力された入力文、当該入力文に対するチャットボット側からの出力文などが表形式で一覧表示される。

作業者端末２、２、２…の何れかで新たに対話文の入出力が行われた場合、ダッシュボードは逐次更新され、最新の対話文が最上段の行に追加される。このように、管理者端末３は、各作業者がチャットボットとの間で行っている対話をリアルタイムで表示し、管理者に対話状況を確認可能とする。これにより、管理者は各作業者が危険予知活動を行っているか、どのような危険事項を挙げたかを容易に確認することができる。

なお、例えば管理者端末３はさらに、管理画面を介して各作業者の作業者端末２にメッセージの通知を可能としてもよい。メッセージの通知手法は特に限定されないが、例えばショートメールメッセージの送信、あるいは対話画面へのコメントの投稿などによって行う。これにより、管理者から作業者に指示を送ることができ、危険予知活動の徹底や作業のアドバイスなど、必要な後方支援を容易に行うことができる。

また、管理者端末３は、管理者からの操作入力に基づき、図８に例示する管理画面を表示する。図８の画面は、全作業者の対話履歴を集計した統計データを表示するための表示画面である。管理者端末３において図８の画面を表示する場合、サーバ１は、対話履歴ＤＢ１４３に記憶されている各作業者の対話履歴（入出力履歴）を所定の基準で集計し、統計データを生成して管理者端末３に表示させる。

上記の集計基準は特に限定されないが、例えば各作業者からのアクセス数、対話数（入出力回数）などのほかに、危険事項の候補として提示した入力文候補の選択回数、自由記述形式での入力文の入力回数、危険事項への対策として提示した出力文への評価数などを含む。なお、上記の基準は何れも例示であって、統計データは複数の作業者の対話履歴を集計したものであればよい。図８に図示するように、管理者端末３はグラフや表形式で各種集計結果を表示し、管理者に作業者全体での対話状況を提示する。これにより、管理者は対話の頻度などを容易に把握することができ、作業者全体での危険予知活動を俯瞰することができる。

図９は、作業中のガイド処理に関する説明図である。本実施の形態では、作業前の危険予知活動を支援するだけでなく、作業中の作業者に警告等を発することで作業を案内するガイド処理を行う。

例えば作業者は作業中に、ゴーグル４により作業者端末２を頭部に装着し、作業者端末２がリアルタイムで撮像、表示する撮像画像を介して、作業現場や作業対象物（本実施の形態では電力量計）を視認する。すなわち、作業者端末２（スマートフォン）を、いわゆるスマートゴーグルのディスプレイとして機能させる。

なお、本実施の形態では作業者端末２を装着することにしたが、透過型ディスプレイを備えた専用の眼鏡（いわゆるスマートグラス）を用いてもよい。また、ウェアラブルデバイスを用いて作業者へのガイドを行う構成は必須ではなく、単に作業者端末２に後述の警告情報などを出力するのみであってもよい。

作業者の頭部に装着された作業者端末２は、作業者の視線方向に向いたカメラ（撮像部２６）により、作業者の視野範囲を撮像し、撮像された画像を表示部２４に表示する。作業者は、作業者端末２に表示された撮像画像を視認しながら作業を行う。当該作業中に、作業者をガイドすべく、作業者端末２は所定の情報を出力する。

例えば作業者端末２は、作業者が作業中の作業環境に関する作業環境情報を外部から取得し、取得した作業環境情報に基づき、作業者に対して警告情報を出力する。作業環境情報は、例えば現在の時刻、あるいは作業現場（現在位置）の気温などである。作業者端末２は、現在の時刻が所定の休憩時刻になったか否かを判定し、休憩時刻になったと判定した場合、休憩を促す警告情報を出力する。また、作業者端末２は、位置取得部２７により現在位置の位置情報を取得し、当該位置情報に基づいて現在位置の気温を外部システムから取得する。例えば作業者端末２は、取得した気温が所定値以上である場合に、熱中症に注意すべき旨の警告情報を出力する。作業者端末２は、作業者が視認している撮像画像（作業現場の画像）に重畳して警告情報をテキスト等の形で表示してもよく、あるいは音声で出力してもよい。

なお、上記では作業環境情報の一例として気温などを挙げたが、例えば湿度、天気などであってもよい。また、警告内容は休憩や熱中症予防に限定されず、作業環境に関連した警告であればよい。

また、例えば作業者端末２は、撮像画像に対して画像認識を行い、作業者が作業を行うべき作業対象物を認識する。そして作業者端末２は、当該作業対象物において作業者が注意すべき注意箇所を、色分け等によって他の箇所と異なる態様で表示する。例えば作業対象物が電力量計である場合、作業者端末２は、電力量計を固定する部品（例えばビス）を注意箇所として認識し、当該部品を色分け表示する。なお、ビスを注意箇所として色分け表示するのは、電力量計に係る作業の施工不良の要因になるためである。図９では図示の便宜上、色分け表示を矩形枠で示してある。

なお、上記では注意箇所として固定部品（ビス）を挙げたが、例えば短絡事故の原因となりやすいケーブル接続部のネジなど、その他の箇所であってもよい。また、例えば作業者端末２は、作業者が作業を行うべき複数の作業箇所（部品）を注意箇所として認識し、予め定められた作業手順に従って、色分け表示箇所を順次変更することで、作業手順を案内するようにしてもよい。このように、作業者端末２は注意箇所を認識して他の箇所と異なる態様で表示可能であればよく、その注意箇所や表示方法は特に限定されない。

また、図９に示すように、画面表示で注意を喚起するだけでなく、音声出力等によってガイドしてもよい。

作業者端末２はさらに、上記の注意箇所の状態を認識し、認識結果に応じて表示色（表示態様）を変更する。上記の例に則して説明すれば、作業者端末２はビスの状態を認識し、ビスが締まっているか否かを判定して、ビスが締まっている場合は表示色を変更する。なお、図９では図示の便宜上、表示色の変更を矩形枠線の太さで示している。このように、作業者端末２は、作業が適切に完了したか否かを注意箇所の状態で判定し、作業が完了した場合は表示色を変更して作業者に提示する。これにより、作業者は作業を適切に完了したか否か、直感的に理解することができる。

以上より、本実施の形態によれば、チャット形式で危険事項の入力を行わせることで、作業者を飽きさせることなく危険予知活動を行わせることができる。また、チャットボット側から危険事項への対策を提示して、危険予知活動に係る利便性を向上させることもできる。また、作業者とチャットボットとの対話だけでなく、管理者への支援や作業中の支援も行うことができ、危険予知活動を含む種々の支援を行うことができる。

図１０は、対話処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１０に基づき、対話画面を介した作業者とチャットボットとの間の対話処理について説明する。
作業者端末２は、作業者が入力する入力文と、当該入力文に対して出力される出力文とを連続的に配置する対話画面を表示する（ステップＳ１１）。例えばステップＳ１１において作業者端末２はまず、危険予知のほかに、作業の手順、ポイント等の各確認事項を選択肢としてデフォルトで表示し、作業者に対して確認事項の選択を促す。

作業者端末２は、複数の確認事項から何れかを選択する選択入力を受け付ける（ステップＳ１２）。作業者端末２は選択結果に応じて、危険予知を行うか否かを判定する（ステップＳ１３）。危険予知を行わないと判定した場合（Ｓ１３：ＮＯ）、作業者端末２は、作業者からの操作入力に応じて作業手順、作業のポイント等を表すテキストを順次表示し（ステップＳ１４）、ステップＳ２１に移行する。

危険予知を行うと判定した場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、作業者端末２は、作業種別を問う質問文を表示して、作業種別を表す入力文を選択する選択入力を受け付ける（ステップＳ１５）。作業者端末２は、選択された入力文（作業種別）に基づいてランダムに選択された類似現場の情報を対話画面に表示する（ステップＳ１６）。

作業者端末２は、作業者が作業予定の作業現場に関し、当該作業現場に潜在する危険事項の候補を表す複数の入力文候補を表示する（ステップＳ１７）。作業者端末２は作業者から、表示した複数の入力文候補の内、何れかを選択する選択入力を受け付ける（ステップＳ１８）。

作業者端末２は、選択された入力文候補が表す危険事項への対策を表す出力文を表示する（ステップＳ１９）。作業者端末２は、表示された対策が有用であったか、作業者から評価入力を受け付ける（ステップＳ２０）。

ステップＳ１４又はＳ２０の処理を実行後、作業者端末２は、例えば対話画面を閉じる操作を受け付けたか否かなどに応じて、一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ２１）。処理を終了しないと判定した場合（Ｓ２１：ＮＯ）、作業者端末２は処理をステップＳ１２に戻す。処理を終了すると判定した場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、作業者端末２は一連の処理を終了する。

図１１は、管理者端末３が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図１１に基づき、管理者端末３が実行する処理内容について説明する。
管理者端末３は、作業者とチャットボットとの間の対話シナリオの設定、あるいは対話状況の確認などを行うための管理画面を表示する（ステップＳ４１）。管理者端末３は、管理者からの操作入力に基づき、対話シナリオの設定を行うか否かを判定する（ステップＳ４２）。対話シナリオの設定を行うと判定した場合（Ｓ４２：ＹＥＳ）、管理者端末３は、入力文及び出力文の組み合わせを規定する対話シナリオの設定入力を受け付けて、設定内容を対話テーブル１４２に格納する（ステップＳ４３）。

対話シナリオの設定を行わないと判定した場合（Ｓ４２：ＮＯ）、管理者端末３は、管理者からの操作入力に基づき、作業者とチャットボットとの間の対話状況を確認するか否かを判定する（ステップＳ４４）。対話状況を確認すると判定した場合（Ｓ４４：ＹＥＳ）、管理者端末３は、各作業者の作業者端末２、２、２…において入出力された対話文（入力文及び出力文）を一覧で示すダッシュボードを表示する（ステップＳ４５）。この場合に管理者端末３は、各作業者端末２に入力文及び出力文が入出力される度に、ダッシュボードで示す対話文をリアルタイムで更新しながら表示する。

対話状況を確認しないと判定した場合（Ｓ４４：ＮＯ）、管理者端末３は、複数の作業者それぞれの対話履歴（入力文及び出力文の入出力履歴）を集計した統計データを確認するか否かを判定する（ステップＳ４６）。統計データを確認すると判定した場合（Ｓ４６：ＹＥＳ）、管理者端末３は、複数の作業者の対話履歴を所定の基準で集計した統計データを表示する（ステップＳ４７）。統計データの集計基準は、例えばアクセス数、対話数等のほかに、入力文候補の選択回数、自由記述形式での入力文の入力回数、出力文への評価数などである。

ステップＳ４６でＮＯの場合、又はステップＳ４３、Ｓ４５、Ｓ４７の処理を実行後、管理者端末３は、管理画面を閉じる操作を受け付けたか否かなどに応じて、一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ４８）。処理を終了しないと判定した場合（Ｓ４８：ＮＯ）、管理者端末３は処理をステップＳ４２に戻す。処理を終了すると判定した場合（Ｓ４８：ＹＥＳ）、管理者端末３は一連の処理を終了する。

図１２は、ガイド処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１２に基づき、作業者が作業中に、作業者端末２が作業ガイドを出力する処理の内容について説明する。
ゴーグル４により作業者の頭部に装着された作業者端末２は、撮像部２６により作業者の視野範囲を撮像し、撮像画像を表示部２４に表示する（ステップＳ６１）。作業者端末２は、図１２のフローの処理を実行中に撮像を継続し、撮像画像をリアルタイムで表示する。

作業者端末２は、作業者が作業中の作業環境に関する作業環境情報を取得する（ステップＳ６２）。作業環境情報は、例えば現在の時刻、あるいは作業現場の気温などである。作業者端末２は、取得した作業環境情報に基づき、警告情報を出力すべきか否かを判定する（ステップＳ６３）。例えば作業者端末２は、現在の時刻に基づき、作業者に休憩を取らせるべきか否かを判定する。また、例えば作業者端末２は、作業者の位置情報に基づき作業現場の気温等を取得し、気温が所定値以上であるか否かを判定する。警告情報を出力すべきでないと判定した場合（Ｓ６３：ＮＯ）、作業者端末２は処理をステップＳ６５に移行する。警告情報を出力すべきと判定した場合（Ｓ６３：ＹＥＳ）、作業者端末２は、判定結果に応じた警告情報を出力する（ステップＳ６４）。

作業者端末２は、作業対象物を認識する画像認識を行い、対象物の注意箇所を色分け等によって他の箇所と異なる態様で表示する（ステップＳ６５）。例えば対象物が電力量計の場合、電力量計を固定する部品（ビス）を認識して色分け表示を行う。

作業者端末２は、色分け表示した注意箇所の状態を認識し、認識結果に応じて作業が完了したか否かを判定する（ステップＳ６６）。完了していないと判定した場合（Ｓ６６：ＮＯ）、作業者端末２は処理をステップＳ６１に戻す。完了したと判定した場合（Ｓ６６：ＹＥＳ）、作業者端末２は、注意箇所の表示色を変更するなどして表示態様を変更し（ステップＳ６７）、一連の処理を終了する。

以上より、本実施の形態１によれば、対話形式で危険事項の入力及び当該危険事項への対策の出力（表示）を行うことで、危険予知活動を好適に支援することができる。

また、本実施の形態１によれば、複数の危険事項の候補から選択させることで、危険予知活動をより好適に支援することができる。

また、本実施の形態１によれば、危険事項の候補の表示順序をランダムに入れ替えることで、危険予知活動をより好適に実施させることができる。

また、本実施の形態１によれば、類似現場の情報を提示することで、災害、事故等の発生の防止を促すことができる。

また、本実施の形態１によれば、作業中の支援も併せて行うことができる。

また、本実施の形態１によれば、管理者への支援も併せて行うことができる。

（実施の形態２）
本実施の形態では、作業者とチャットボットとの間の対話履歴（入出力履歴）に基づき、危険予知活動について作業者をする形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
図１３は、実施の形態２に係るサーバ１の構成例を示すブロック図である。本実施の形態に係るサーバ１の補助記憶部１４は、集計テーブル１４４を記憶している。集計テーブル１４４は、各作業者が危険事項に関して回答（入力）した回答結果を集計するためのテーブルである。

図１４は、集計テーブル１４４のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。集計テーブル１４４は、質問列、選択列、選択数列、及び総回答数列を含む。質問列は、危険事項に関する入力文の入力を促すべくチャットボット側から出力した質問文であって、作業種別を表す出力文を記憶している。選択列は、質問文と対応付けて、当該質問文に対し作業者が選択可能な入力文候補を記憶している。選択数列は、質問文及び入力文候補と対応付けて、各作業者が各入力文候補を選択した選択数の集計結果を記憶している。総回答数は、質問文と対応付けて、各入力文候補の選択数の総数、すなわち総回答数を記憶している。

図１５は、危険予知に関する評価レポートの一例を示す説明図である。図１５に基づき、本実施の形態の概要を説明する。
例えばサーバ１は、管理者端末３からの出力要求を受けて、図１５に示すレポートを生成して管理者端末３に出力する。当該レポートは、危険予知活動に関する作業者の評価を記述した個人レポートである。

サーバ１は、対話履歴ＤＢ１４３に記憶してある各作業者の対話履歴（入力文及び出力文の入出力履歴）に基づき、危険予知について各作業者を評価する。なお、本明細書で「危険予知について作業者を評価する」とは、作業者が危険事項を察知、又は危険事項に対処する能力を定量的又は定性的に評価することをいう。サーバ１は、作業者が危険事項として入力した入力文の履歴に基づき作業者を評価する。

作業者を評価するアルゴリズムは特に限定されないが、本実施の形態においてサーバ１は、各作業者が危険事項として入力した入力文、すなわち危険事項の回答結果を集計し、回答の集計結果に応じて作業者を評価する。

例えばサーバ１は、危険事項の候補として出力（表示）した各入力文候補について、各入力文候補を各作業者が選択した選択数を集計する。また、サーバ１は、全ての入力文候補の選択数の総数、つまり総回答数を集計する。そしてサーバ１は、各入力文候補の選択数を総回答数で除算し、各入力文候補を選択した作業者に付与するポイントを決定（算出）する。当該ポイントは、各入力文候補を危険事項として挙げるべきか否か、その判断の妥当性を評価すべく配点される点数である。例えば入力文候補が３つであり、各入力文候補の選択数が５０回、３０回、及び２０回である場合、各入力文候補のポイントは０．５点、０．３点、及び０．２点になる。サーバ１は、作業種別ごとに、回答の選択肢である各入力文候補の付与ポイントを決定する。

サーバ１は、作業者が危険事項を回答（入力）した各質問文について、作業者が実際に選択した入力文候補（危険事項）に応じてポイントを付与し、付与ポイントを累計して作業者毎にスコアを算出する。当該スコアは、危険予知に関する作業者の能力の高低を表す点数である。例えば作業者が、上述の危険予知に係る質問文に対して回答を３回行い、各質問文に対してそれぞれ０．５点、０．４点、０．３点の入力文候補を選択した場合、当該作業者のスコアは１．２点となる。例えばサーバ１は、作業種別毎に作業者のスコアを算出（累計）する。

サーバ１は、全ての作業者のスコアの平均値を算出する。そしてサーバ１は、各作業者のスコアを平均値で除算することで、危険予知に関する作業者の評価値を算出する。例えば作業者のスコアが１．２点であり、平均値が１．０である場合、評価値は１．２となる。サーバ１は、作業種別毎に平均値を算出し、作業者の評価を行う。

なお、上記の評価（算出）方法は一例であって、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えばサーバ１は、個々の入力文候補について予め規定のポイントを定めておき、規定ポイントに従ってスコアを算出してもよい。また、例えばサーバ１は、各作業者が上述の評価ボタン６２を選択することで入力した評価数を集計し、評価数の集計結果に応じて各入力文候補のポイントの重み付けを行ってもよい。また、例えばサーバ１は、作業者が実際に行った作業の結果（例えば事故が発生したか否か等）に応じて、作業者のスコアを増減させてもよい。このように、サーバ１は、作業者が危険事項として入力した入力文の履歴に基づいて適切に評価可能であればよく、その具体的な評価方法は特に限定されない。

サーバ１は、上記の処理結果に基づき、図１５のレポートを生成する。例えばサーバ１は、作業種別毎に作業者の評価値を示すチャート１５１、１５２を生成する。なお、チャート１５１、１５２はそれぞれ、過去一ヶ月間、及び過去一週間のスコアに基づく評価結果であり、チャート１５１、１５２の各数値軸は作業種別を表す。また、「到達水準」が作業者の評価値を、「初期値」は前月又は先週の評価値を、「現状値平均」は全作業者の平均を表す。

また、サーバ１は、対象の作業者による各入力文候補の選択数の集計結果を示す表１５３を生成すると共に、評価結果に応じてテンプレートで選択されるコメント１５４を生成する。サーバ１は、上記の各情報をまとめたレポートを管理者端末３に出力する。これにより、個人の危険予知の傾向を分析した分析結果が管理者に提示され、危険予知活動をより好適に支援することができる。

図１６は、レポート生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６に基づき、危険予知について作業者を評価してレポートを生成する処理の内容について説明する。
サーバ１は対話履歴ＤＢ１４３を参照して、各作業者が危険事項として入力した入力文に関して集計を行う（ステップＳ２０１）。例えばサーバ１は、危険事項の候補である各入力文候補を各作業者が選択した選択数を集計する。サーバ１は集計結果に基づき、各入力文候補を選択した場合に作業者に付与するポイントを決定する（ステップＳ２０２）。例えばサーバ１は、各入力文候補の選択数と、全ての入力文候補の選択数の総数とに基づき、各入力文候補を選択した際の付与ポイントを決定する。

サーバ１は、上記で決定したポイントに従い、各作業者が選択した入力文候補に応じてポイントを付与し、付与ポイントの累計値であるスコアを作業者毎に算出する（ステップＳ２０３）。

サーバ１は、全ての作業者のスコアの平均値を算出する（ステップＳ２０４）。そしてサーバ１は、算出した平均値と、各作業者のスコアとに基づき、危険予知について各作業者を評価する（ステップＳ２０５）。例えばサーバ１は、各作業者のスコアを平均値で除算した値を、評価値として算出する。サーバ１は、評価結果を表すレポートを生成し、管理者端末３に出力する（ステップＳ２０６）。サーバ１は一連の処理を終了する。

以上より、本実施の形態２によれば、個人の危険予知の傾向を分析した分析結果を提示することができる。

（実施の形態３）
実施の形態１では、ルールベースの対話テーブル１４２（対話モデル）に基づいてチャットボットからの出力文を出力する形態について説明した。本実施の形態では、教師用の対話文（入力文及び出力文）を学習する機械学習を行い、機械学習によって生成された対話モデル１４２Ａを用いて出力文を出力する形態について説明する。

図１７は、対話モデル１４２Ａに関する説明図である。本実施の形態においてサーバ１は、作業者から入力される入力文と、当該入力文に対する応答として出力すべき出力文とを学習する機械学習を行い、対話モデル１４２Ａを生成する。

例えば対話モデル１４２Ａは、深層学習により生成されるニューラルネットワークであり、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）の一種であるＳｅｑ２Ｓｅｑ（Sequence to Sequence）である。対話モデル１４２Ａは、入力文の入力を受け付ける入力層と、入力文に基づく演算を行う中間層と、中間層での演算結果に基づいて出力文を出力する出力層とを有する。

入力層は、入力文を所定単位（例えば単語単位、文節単位等）で分割した各文字列の入力を受け付ける複数のニューロンを有する。各ニューロンは、テキスト（入力文）内の出現順序に従って、各文字列の入力を受け付ける。

中間層は、ＬＳＴＭブロックと呼ばれる複数のニューロンで構成される。中間層の各ニューロンは、入力層の対応するニューロンに入力された文字列に基づき、演算を行う。ＬＳＴＭブロックでは、前のＬＳＴＭブロック（ニューロン）における演算結果、すなわち一つ前に出現する文字列に基づく演算結果を参照しながら演算を行う。これにより対話モデル１４２Ａは、入力文を構成する文字列の並び（出現順序）に基づいて出力文を予測する。

出力層は、出力文を構成する各文字列を、その出現順序に従って順次出力する複数のニューロンを有する。各ニューロンは、中間層の対応するニューロンでの演算結果に基づき、出力すべき文字列を予測する。

Ｓｅｑ２Ｓｅｑに係るニューラルネットワークは、図１７に示すように、Ｅｎｃｏｄｅｒとして機能するネットワークと、Ｄｅｃｏｄｅｒとして機能するネットワークとに分類される。Ｅｎｃｏｄｅｒでは入力文を構成する各文字列の入力を受け付け、中間層での演算を行う。Ｄｅｃｏｄｅｒでは、Ｅｎｃｏｄｅｒに入力された複数の文字列に基づき、出力文を構成する各文字列を順次出力する。具体的には図１７に示すように、Ｄｅｃｏｄｅｒではまず先頭の文字列を予測すると共に、予測した先頭の文字列を次のＬＳＴＭブロックに入力し、２番目の文字列を予測する。Ｄｅｃｏｄｅｒでは当該処理を繰り返し、３番目以降の文字列を順次予測して、最終的に全ての文字列を予測する。

なお、Ｓｅｑ２Ｓｅｑは対話モデル１４２Ａの一例であって、サーバ１は他のニューラルネットワークを対話モデル１４２Ａとして生成してもよい。また、対話モデル１４２Ａはニューラルネットワークに限定されず、例えば決定木、ランダムフォレスト、ＳＶＭ（Support Vector Machine）など、他の学習アルゴリズムに基づくモデルであってもよい。

例えばサーバ１は、実施の形態１の処理によって対話履歴ＤＢ１４３に蓄積された対話履歴（入力文及び出力文の組み合わせ）を教師データとして用いて、対話モデル１４２Ａを生成する。なお、教師データは別途人手で作成されたデータであってもよい。サーバ１は、教師用の入力文を所定単位の文字列に分割して対話モデル１４２Ａに順次入力し、出力層から出力文を取得する。サーバ１は、教師データに含まれる正解の出力文と、対話モデル１４２Ａから出力された出力文とを比較し、両者が近似するように、中間層での演算に用いる重み等の各種パラメータを最適化する。これによりサーバ１は、対話モデル１４２Ａを生成する。

本実施の形態においてサーバ１は、上記の対話モデル１４２Ａを用いて出力文の予測を行い、作業者が危険事項として入力した入力文に対し、当該危険事項への対策を表す出力文を出力する。図１８は、実施の形態３に係る対話画面の一例を示す説明図である。例えば作業者端末２は、図１８の対話画面下部の入力欄により、危険事項を表す入力文の入力を自由記述形式で受け付ける。作業者端末２は、入力文をサーバ１に出力する。

作業者端末２から入力文を取得した場合、サーバ１は、当該入力文を対話モデル１４２Ａに入力し、出力文を取得する。具体的には学習時と同様に、サーバ１は、入力文を所定単位の文字列に分割して対話モデル１４２Ａに順次入力し、出力文を構成する各文字列を順次取得する。サーバ１は、出力された各文字列から成る出力文を作業者端末２に出力し、対話画面に表示させる。

なお、上記では危険事項の入力と、当該危険事項に対する対策の出力とを行う場合を想定して説明を行ったが、過去の作業事例（類似現場）に関するテキストの入出力を行う場合など、その他の対話場面においても対話モデル１４２Ａを用いて出力文の予測を行ってもよいことは勿論である。

図１９は、対話モデル１４２Ａの生成処理の手順を示すフローチャートである。図１９に基づき、機械学習を行って対話モデル１４２Ａを生成する処理の内容について説明する。
サーバ１は、作業者から入力される入力文と、当該入力文に対して出力すべき出力文とを含む教師データを取得する（ステップＳ３０１）。サーバ１は、入力文及び出力文をそれぞれ、所定単位の文字列に分割する（ステップＳ３０２）。

サーバ１は、分割した入力文及び出力文それぞれの文字列に基づき、作業者からの入力文を入力として、出力文を出力とする対話モデル１４２Ａを生成する（ステップＳ３０３）。例えば対話モデル１４２ＡはＳｅｑ２Ｓｅｑに係るニューラルネットワークであり、入力文を構成する各文字列を入力として、出力文を構成する各文字列を出力するニューラルネットワークである。サーバ１は、入力文を構成する各文字列をテキスト内での出現順序に従って対話モデル１４２Ａに順次入力し、出力文を構成する各文字列を出現順序に従って順次出力する。サーバ１は、出力された文字列を、教師データに含まれる正解の出力文の文字列と比較し、両者が近似するように中間層の各種パラメータを最適化して、対話モデル１４２Ａを生成する。サーバ１は一連の処理を終了する。

図２０は、実施の形態３に係る対話処理の手順を示すフローチャートである。図２０に基づき、対話モデル１４２Ａを用いた対話処理について説明する。
作業者端末２は、作業者が入力する入力文と、当該入力文に対して出力される出力文とを連続的に配置する対話画面を表示する（ステップＳ３２１）。作業者端末２は対話画面に、入力文の入力を促す所定の質問文（例えば危険事項を問う質問文）を表示する（ステップＳ３２２）。

作業者端末２は対話画面を介して入力文（例えば危険事項を表す入力文）の入力を受け付け、サーバ１に出力する（ステップＳ３２３）。サーバ１は、入力文を対話モデル１４２Ａに入力して出力文（例えば危険事項への対策を表す出力文）を取得し、作業者端末２に出力して対話画面に表示させる（ステップＳ３２４）。具体的には、サーバ１は入力文を所定単位の文字列に分割し、各文字列をテキスト内での出現順序に従って対話モデル１４２Ａに順次入力し、出力文を構成する各文字列を対話モデル１４２Ａから順次取得して作業者端末２に出力する。

作業者端末２は、対話画面に表示された出力文に対する評価入力を受け付ける（ステップＳ３２５）。作業者端末２は、対話画面を閉じる操作を受け付けたか否かなどに応じて、一連の処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ３２６）。終了しないと判定した場合（Ｓ３２６：ＮＯ）、作業者端末２は次の質問文を対話画面に表示し（ステップＳ３２７）、処理をステップＳ３２３に戻す。終了すると判定した場合（Ｓ３２６：ＹＥＳ）、作業者端末２は、対話画面において入出力された入力文及び出力文をサーバ１の対話履歴ＤＢ１４３に記憶させ（ステップＳ３２８）、一連の処理を終了する。

なお、例えばサーバ１は、実施の形態１で説明したルールベースの対話テーブル１４２と、本実施の形態で説明した機械学習による対話モデル１４２Ａとを組み合わせて出力文の出力をおこなってもよい。例えばサーバ１は、危険事項を表す入力文を取得した場合のみ、機械学習によって生成した対話モデル１４２Ａを用いて出力文を出力し、その他の場合は対話テーブル１４２に基づいて出力文を出力するようにしてもよい。このように、サーバ１は、ルールベースのモデルと、機械学習によるモデルとを組み合わせてもよい。

以上より、本実施の形態３によれば、機械学習によって生成された対話モデル１４２Ａを用いることで、より適切な出力文を出力することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ サーバ（情報処理装置）
１１ 制御部
１２ 主記憶部
１３ 通信部
１４ 補助記憶部
Ｐ１ プログラム
１４１ 作業者ＤＢ
１４２ 対話テーブル
１４３ 対話履歴ＤＢ
２ 作業者端末
２１ 制御部
２２ 主記憶部
２３ 通信部
２４ 表示部
２５ 入力部
２６ 撮像部
２７ 位置取得部
２８ 補助記憶部
Ｐ２ プログラム
３ 管理者端末
４ ゴーグル

Claims (9)

1. 入力文及び出力文を連続的に配置する対話画面を表示部に表示し、
   前記対話画面において、作業者が作業予定の作業現場に関する前記入力文の入力を受け付け、
   前記作業現場に関する前記入力文の入力を受け付けた場合、該作業現場に類似する複数の類似現場から何れかをランダムに選択し、
   選択した前記類似現場に関する情報を前記対話画面に表示し、
   前記対話画面において、前記作業現場に潜在する危険事項を表す前記入力文の入力を前記作業者から受け付け、
   前記危険事項を表す前記入力文の入力を受け付けた場合、該危険事項への対策を表す前記出力文を前記対話画面に表示する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
2. 前記対話画面に、前記危険事項の候補を表す複数の入力文候補を表示し、
   前記入力文候補から何れかを選択する選択入力を前記作業者から受け付け、
   選択された前記入力文候補が表す前記危険事項への前記対策を表す前記出力文を表示する
   ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
3. 前記対話画面に前記入力文候補を表示する度に、複数の前記入力文候補の表示順序を変更する
   ことを特徴とする請求項２に記載のプログラム。
4. 前記作業者が作業中の作業環境に関する作業環境情報を取得し、
   前記作業環境情報に応じて、前記作業者に対する警告情報を出力する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載のプログラム。
5. 入力文及び出力文を連続的に配置する対話画面を表示部に表示し、
   前記対話画面において、作業者が作業予定の作業現場に関する前記入力文の入力を受け付け、
   前記作業現場に関する前記入力文の入力を受け付けた場合、該作業現場に類似する複数の類似現場から何れかをランダムに選択し、
   選択した前記類似現場に関する情報を前記対話画面に表示し、
   前記対話画面において、前記作業現場に潜在する危険事項を表す前記入力文の入力を前記作業者から受け付け、
   前記危険事項を表す前記入力文の入力を受け付けた場合、該危険事項への対策を表す前記出力文を前記対話画面に表示する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理方法。
6. 入力文及び出力文を連続的に配置する対話画面を介して作業者から入力された、該作業者が作業予定の作業現場に関する入力文を取得する第１取得部と、
   前記作業現場に関する前記入力文を取得した場合、該作業現場に類似する複数の類似現場から何れかをランダムに選択する選択部と、
   選択した前記類似現場に関する情報を前記対話画面に出力する第１出力部と、
   前記対話画面を介して前記作業者から入力された、作業現場に潜在する危険事項を表す入力文を取得する第２取得部と、
   前記入力文及び出力文の組み合わせを規定する対話モデルに基づき、取得した前記入力文が表す前記危険事項への対策を表す前記出力文を前記対話画面に出力する第２出力部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
7. 前記作業者から入力された前記入力文の入力履歴を記憶する記憶部と、
   前記入力履歴に基づき、危険予知について前記作業者を評価する評価部と
   を備えることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記第２取得部は、前記対話画面を表示する複数の前記作業者夫々の端末装置から、前記入力文を逐次取得し、
   前記第２出力部は、前記複数の作業者夫々の前記端末装置に前記出力文を逐次出力し、
   前記複数の作業者夫々の前記端末装置に入出力された前記入力文及び出力文の一覧を逐次更新して出力する第３出力部を備える
   ことを特徴とする請求項６又は７に記載の情報処理装置。
9. 前記第２出力部は、前記入力文と、該入力文に対して出力すべき前記出力文とを学習済みの前記対話モデルを用いて、前記出力文を出力する
   ことを特徴とする請求項６～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。

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