JP7477988B2 - Condition determination device and program - Google Patents

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本発明は、コンディション判定装置およびプログラムに関する。 The present invention relates to a condition determination device and a program.

従業員の心身の健康状態(コンディション)を日常的に把握するために、システムを活用する企業が増えている。 An increasing number of companies are using systems to keep track of their employees' physical and mental health on a daily basis.

例えば、特許文献1には、退勤時に、「晴れ」、「曇り」、「雨」の3種類のボタンのいずれかを選択してもらい、選択したボタンに基づいて、従業員の健康状態を判定する方法が記載されている。 For example, Patent Document 1 describes a method in which employees are asked to select one of three buttons - "sunny," "cloudy," or "rainy" - when they leave work, and the employee's health condition is determined based on the button selected.

特開2019-164737号公報JP 2019-164737 A

しかし、従来の方法では、個々の従業員の回答の傾向(選択するボタンの傾向)を考慮して判定することはできなかった。例えば、いつも「雨」を選ぶ人が「雨」を選んだ場合と、日頃は「晴れ」を選択している人が急に「雨」を選択した場合とでは、後者の方がより深刻な状況であると考えられるが、そのような判定を実現する仕組みがなかった。 However, with conventional methods, it was not possible to take into account the tendencies of individual employees' responses (tendencies in which buttons they select) when making a judgment. For example, if someone who usually selects "rain" selects "rain," and if someone who usually selects "sunny" suddenly selects "rain," the latter is considered to be a more serious situation, but there was no mechanism for making such a judgment.

本発明は、以上説明した事情を鑑みてなされたものであり、個人の回答の傾向を考慮して、適切なコンディションの判定を行うことが可能なシステムを提供することを目的の一つとする。 The present invention was made in consideration of the above-mentioned circumstances, and one of its objectives is to provide a system that can determine appropriate conditions by taking into account the tendencies of an individual's responses.

本発明の一実施形態に係るコンディション判定装置は、ユーザのコンディションを判定するコンディション判定装置であって、1以上の質問に対する前記ユーザの回答内容を取得する回答内容取得部と、前記回答内容に基づいて、前記ユーザの実際のコンディション値を算出するコンディション値算出部と、前記ユーザの過去に算出されたコンディション値の時系列変化と、1以上の他のユーザを含む複数ユーザのコンディション値の時系列変化に基づいて、前記ユーザの今回のコンディション値の範囲を推定するコンディション値推定部と、前記実際のコンディション値が、推定された前記範囲に含まれるか否かに基づいて、前記ユーザのコンディションを判定する判定部と、を備えたものである。 A condition determination device according to one embodiment of the present invention is a condition determination device that determines the condition of a user, and includes an answer content acquisition unit that acquires the content of the user's answers to one or more questions, a condition value calculation unit that calculates the actual condition value of the user based on the content of the answers, a condition value estimation unit that estimates the range of the user's current condition value based on time series changes in the user's previously calculated condition value and time series changes in the condition values of multiple users including one or more other users, and a determination unit that determines the user's condition based on whether the actual condition value is within the estimated range.

本発明の一実施形態に係るプログラムは、ユーザのコンディションを判定するコンピュータを、1以上の質問に対する前記ユーザの回答内容を取得する回答内容取得部と、前記回答内容に基づいて、前記ユーザの実際のコンディション値を算出するコンディション値算出部と、前記ユーザの過去に算出されたコンディション値の時系列変化と、1以上の他のユーザを含む複数ユーザのコンディション値の時系列変化に基づいて、前記ユーザの今回のコンディション値の範囲を推定するコンディション値推定部と、前記実際のコンディション値が、推定された前記範囲に含まれるか否かに基づいて、前記ユーザのコンディションを判定する判定部として、機能させるものである。 A program according to one embodiment of the present invention causes a computer for determining a user's condition to function as an answer content acquisition unit that acquires the user's answers to one or more questions, a condition value calculation unit that calculates the user's actual condition value based on the answers, a condition value estimation unit that estimates the range of the user's current condition value based on time series changes in the user's previously calculated condition value and time series changes in the condition values of multiple users including one or more other users, and a determination unit that determines the user's condition based on whether the actual condition value is within the estimated range.

本発明によれば、個人の回答の傾向を考慮して、適切なコンディションの判定を行うことが可能なシステムを提供することができる。 The present invention provides a system that can determine appropriate conditions by taking into account the tendencies of an individual's responses.

本発明の実施形態に係るコンディション判定システム1の概略構成を示す図。1 is a diagram showing a schematic configuration of a condition determination system 1 according to an embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係るコンディション判定システム1におけるコンディション値算出処理のフローチャート。4 is a flowchart of a condition value calculation process in the condition determination system 1 according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係るコンディション判定システム1におけるコンディション判定処理のフローチャート。3 is a flowchart of a condition determination process in the condition determination system 1 according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係るコンディション判定システム1におけるユーザ端末30に表示されるアンケート回答画面を例示する図。FIG. 2 is a diagram illustrating a questionnaire response screen displayed on a user terminal 30 in the condition determination system 1 according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係るコンディション判定システム1におけるコンディション値の推定値の分布を例示する図。FIG. 2 is a diagram illustrating a distribution of estimated values of a condition value in the condition determination system 1 according to the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態に係るコンディション判定システム1における管理端末20に表示される判定結果画面を例示する図。1 is a diagram illustrating an example of a judgment result screen displayed on a management terminal 20 in a condition judgment system 1 according to an embodiment of the present invention. FIG. 本発明の実施形態に係るコンディション判定システム1におけるコンディション値の時系列変化と推定範囲を例示する図。3A to 3C are diagrams illustrating examples of time-series changes and estimation ranges of condition values in the condition determination system 1 according to the embodiment of the present invention.

以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。 The following describes in detail an embodiment of the present invention with reference to the drawings. Note that identical elements are given the same reference numerals and duplicated descriptions are omitted.

図1は、本実施形態に係るコンディション判定システム1の構成を示す図である。図1に示すように、コンディション判定システム1は、管理サーバ(コンディション判定装置)10と、管理端末20と、ユーザ端末30を含んでいる。管理サーバ10と、管理端末20およびユーザ端末30は、通信ネットワークNを介して接続されている。 Figure 1 is a diagram showing the configuration of a condition determination system 1 according to this embodiment. As shown in Figure 1, the condition determination system 1 includes a management server (condition determination device) 10, a management terminal 20, and a user terminal 30. The management server 10, the management terminal 20, and the user terminal 30 are connected via a communication network N.

通信ネットワークNは、例えば、インターネット、LAN、電話回線、企業内ネットワーク、移動体通信網、ブルートゥース(登録商標)、WiFi(Wireless Fidelity)、その他の通信回線、それらの組み合わせ等のいずれであってもよく、有線であるか無線であるかを問わない。また、ユーザ端末30は複数含まれていてもよい。 The communication network N may be, for example, the Internet, a LAN, a telephone line, an in-house network, a mobile communication network, Bluetooth (registered trademark), WiFi (Wireless Fidelity), other communication lines, or a combination thereof, and may be either wired or wireless. In addition, multiple user terminals 30 may be included.

管理サーバ10は、企業などの従業員のコンディション情報を管理するサーバである。コンディション情報は、従業員が定期的に回答するアンケートの回答内容に基づいて算出された数値(コンディション値)である。 The management server 10 is a server that manages the condition information of employees of a company or the like. The condition information is a numerical value (condition value) calculated based on the responses to a questionnaire that employees periodically answer.

管理サーバ10は、汎用的なコンピュータであり、1台のコンピュータで構成されていてもよいし、通信ネットワークN上に分散する複数のコンピュータから構成されてもよい。管理サーバ10は、制御装置(回答内容取得部、コンディション値算出部、コンディション値推定部、判定部)11と、外部記憶装置12を備えている。制御装置11は、ハードウェアとして、CPU、ROMやRAM等のメモリ、入力インタフェース、出力インタフェース、通信インタフェース及びこれらを結ぶバス等を備えている。制御装置11は、CPUがROM等に格納されたプログラムを実行することにより各種機能を実現する。 The management server 10 is a general-purpose computer and may be composed of a single computer or multiple computers distributed over a communication network N. The management server 10 comprises a control device (answer content acquisition unit, condition value calculation unit, condition value estimation unit, judgment unit) 11 and an external storage device 12. The control device 11 comprises, as hardware, a CPU, memories such as ROM and RAM, an input interface, an output interface, a communication interface, and buses connecting these. The control device 11 realizes various functions by the CPU executing programs stored in the ROM etc.

外部記憶装置12は、ハードディスクドライブ等である。外部記憶装置12は、コンディション情報管理テーブルT1を実装している。 The external storage device 12 is a hard disk drive or the like. The external storage device 12 implements a condition information management table T1.

コンディション情報管理テーブルT1には、各従業員のアンケートへの回答内容と、それに基づいて算出されたコンディション値の履歴が記憶されている。アンケートは定期的(例えば、毎月)に行われ、各従業員の過去の所定回数分(数か月分)のコンディション値の時系列データが記憶されている。 The condition information management table T1 stores the responses of each employee to the questionnaire and the history of the condition values calculated based on the responses. The questionnaire is conducted periodically (e.g., monthly), and time series data of the condition values for each employee for a certain number of times in the past (several months) is stored.

管理端末20は、企業の管理者等が、従業員が登録したアンケートへの回答内容や回答内容に基づいて算出された各従業員のコンディション値を閲覧するための端末である。管理端末20は、タブレット端末、スマートフォン、ノートPC(パーソナルコンピュータ)、PCなど、通信ネットワークNを介して管理サーバ10と通信が可能な端末である。 The management terminal 20 is a terminal that allows company managers to view the responses to questionnaires registered by employees and the condition values of each employee calculated based on the responses. The management terminal 20 is a terminal that can communicate with the management server 10 via the communication network N, such as a tablet terminal, smartphone, notebook PC (personal computer), or PC.

ユーザ端末30は、ユーザ(従業員)が管理サーバ10にアクセスしてアンケートの回答を登録するための端末である。ユーザ端末30は、スマートフォン、タブレット端末、ノートPC、携帯電話など、通信ネットワークNを介して管理サーバ10と通信が可能な端末である。 The user terminal 30 is a terminal through which a user (employee) accesses the management server 10 and registers responses to a questionnaire. The user terminal 30 is a terminal capable of communicating with the management server 10 via the communication network N, such as a smartphone, tablet terminal, notebook PC, or mobile phone.

次に、コンディション判定システム1によるコンディション判定の流れについて、図2、図3のフローチャートを用いて説明する。 Next, the flow of condition determination by the condition determination system 1 will be explained using the flowcharts in Figures 2 and 3.

図2は、従業員Aのアンケートへの回答内容に基づいてコンディション値を算出する処理のフローチャートである。まず、従業員Aは、ユーザ端末30から、社内のコンディション判定システム1の専用サイトにアクセスする(ステップS101)。 Figure 2 is a flowchart of the process of calculating a condition value based on the responses of employee A to a questionnaire. First, employee A accesses a dedicated website for the in-house condition determination system 1 from the user terminal 30 (step S101).

ユーザ端末30のディスプレイには、図4に示すようなアンケート回答画面が表示される(ステップS102)。図4に示すように、アンケート回答画面には、質問(図4の例では3項目)の内容と、回答を選択するためのボタン(例えば、5段階で選択)、フリーコメントを入力するためのエリア等が表示される。 A survey response screen as shown in FIG. 4 is displayed on the display of the user terminal 30 (step S102). As shown in FIG. 4, the survey response screen displays the content of the question (three items in the example of FIG. 4), buttons for selecting an answer (e.g., a five-point selection), an area for inputting free comments, etc.

従業員Aが、ユーザ端末30の入力手段(タッチパネル等)を用いて質問への回答を完了すると(ステップS103:YES)、回答内容が管理サーバ10へ送信される(ステップS104)。 When employee A completes answering the question using the input means (e.g., touch panel) of the user terminal 30 (step S103: YES), the answer is sent to the management server 10 (step S104).

管理サーバ10は、受信した回答内容をコンディション情報管理テーブルT1に記憶する。また、管理サーバ10は、受信した回答内容に基づいて今回のコンディション値を算出し、コンディション情報管理テーブルT1に記憶する(ステップS105)。例えば、各質問項目の回答内容を1~5点までのスコア(大変良いが5点、大変悪いが1点)で表し、各質問のポイントの合計点をコンディション値とするようにしてもよい。 The management server 10 stores the received answer content in the condition information management table T1. The management server 10 also calculates the current condition value based on the received answer content and stores it in the condition information management table T1 (step S105). For example, the answer content for each question item may be expressed as a score from 1 to 5 points (5 points for very good and 1 point for very bad), and the total points for each question may be used as the condition value.

図3は、従業員Aの実際のコンディション値から、従業員Aのコンディションを判定する処理のフローチャートである。管理サーバ10は、情報管理テーブルT1に記憶されている従業員K人分のコンディション値の履歴データ(コンディション値の時系列データ)を用いて、コンディション値の予測モデルを作成する(ステップS201)。 Figure 3 is a flowchart of the process of determining the condition of employee A from the actual condition value of employee A. The management server 10 creates a prediction model for the condition value using historical data (time series data of the condition value) of the condition values of K employees stored in the information management table T1 (step S201).

具体的には、K人分の過去N回分のコンディション値(例えば、前月までの12か月分のコンディション値)の傾向(時系列変化)から、N+1回目のコンディション値の取り得る範囲を予測する予測モデルを作成する。予測モデルは、既存の統計手法や機械学習手法を用いて作成することができる。 Specifically, a prediction model is created that predicts the possible range of the condition value for the N+1th time from the trend (time series change) of the condition values for the past N times for K people (for example, condition values for the 12 months up to the previous month). The prediction model can be created using existing statistical methods or machine learning methods.

さらに、管理サーバ10は、作成した予測モデルを用い、従業員Aの過去N回分のコンディション値の傾向に基づいて、今回(N+1回目)のコンディション値の取りうる範囲を推定する(ステップS202)。コンディション値の取り得る範囲は、例えば図5に示すような確率分布で表すことができる。 Furthermore, the management server 10 uses the created prediction model to estimate the possible range of the condition value for the current time (N+1 time) based on the trend of employee A's condition values for the past N times (step S202). The possible range of the condition value can be represented, for example, by a probability distribution as shown in FIG. 5.

管理サーバ10は、従業員Aの実際のコンディション値(図2のステップS105で算出されたコンディション値)が、推定されたコンディション値の範囲に含まれるか否かに基づいて、従業員Aのコンディションを判定する(ステップS203)。 The management server 10 judges the condition of employee A based on whether or not the actual condition value of employee A (the condition value calculated in step S105 of FIG. 2) is within the range of the estimated condition value (step S203).

例えば、図5に示すように、コンディション値の確率分布において、全体の95%に含まれるコンディション値(x)を推定される範囲(図中の「標準」の範囲)とし、実際のコンディション値が標準の範囲に含まれるか否かを判定する。 For example, as shown in Figure 5, in the probability distribution of condition values, the condition value (x) that is included in 95% of the total is set as the estimated range (the "standard" range in the figure), and it is determined whether the actual condition value is included in the standard range.

管理サーバ10は、実際のコンディション値が標準の範囲に含まれない場合には、従業員Aについて、実際のコンディション値の標準範囲からの差分に応じてコンディションを判定する。例えば、実際のコンディション値が標準よりも低い場合(図5の「悪い」の範囲)には、「不調」と判定する。また、実際のコンディション値が標準よりも高い場合(図5の「良い」の範囲)には、「好調」と判定する。 When the actual condition value is not within the standard range, the management server 10 judges the condition of employee A according to the difference between the actual condition value and the standard range. For example, when the actual condition value is lower than the standard (the "bad" range in FIG. 5), it is judged as "poor condition." On the other hand, when the actual condition value is higher than the standard (the "good" range in FIG. 5), it is judged as "good condition."

判定結果は、管理者が閲覧する管理端末20に通知するようにしてもよい。図6は、管理端末20のディスプレイに表示される判定結果画面を例示する図である。図6に示すように、各従業員の最新のアンケートへの回答内容の一覧が表示され、「不調」または「好調」と判断された従業員が確認できるように表示される。管理者は、「不調」と判断された従業員に対しては、優先的に必要な対応を取ることが出来る。また、「好調」と判断された従業員を明示することにより、調子が良い従業員を発見することができる。 The judgment results may be notified to the management terminal 20 for viewing by the manager. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a judgment result screen displayed on the display of the management terminal 20. As shown in FIG. 6, a list of the responses of each employee to the latest questionnaire is displayed, and employees who are judged to be in "poor form" or "good form" can be confirmed. The manager can take the necessary measures as a priority for employees who are judged to be in "poor form." In addition, by clearly indicating employees who are judged to be in "good form," it is possible to discover employees who are in good form.

コンディション値の時系列変化と範囲の推定について、具体例を用いて説明する。図7のグラフ(1)、(2)は、それぞれ2人の従業員の、過去1年の各月のコンディション値の変化と、最新の実測値Rを示している。推定範囲Pは、予測モデルを用いて推定されたコンディション値の範囲を示している。グラフから明らかなように、コンディション値のばらつきが少ない(1)に比べ、ばらつきの多い(2)の推定範囲Pは広くなっている。また、今回の実測値Rは共に前回より下がっているが、推定範囲Pよりも低くなっているのは(1)のみであり、(2)は推定範囲P内に収まっているため、(1)のみが「不調」と判断される。このように、実測値R自体は(1)が「9」、(2)が「7」と(2)の方が低いものの、推定範囲Pとの関係から(1)が「不調」と判断される。 A concrete example will be used to explain the time series change in condition values and the estimation of the range. Graphs (1) and (2) in FIG. 7 respectively show the change in condition values for each month of the past year and the latest actual measured value R for two employees. The estimated range P shows the range of condition values estimated using a prediction model. As is clear from the graph, the estimated range P for (2), which has a large variance, is wider than that for (1), which has a small variance in condition values. Also, both actual measured values R this time are lower than the previous ones, but only (1) is lower than the estimated range P, and (2) is within the estimated range P, so only (1) is judged to be "ill". Thus, although the actual measured value R itself is lower for (1) at "9" and (2) at "7", (2) is lower, (1) is judged to be "ill" in relation to the estimated range P.

以上のように、本実施形態によれば、従業員のアンケートへの回答内容に基づいて算出した実際のコンディション値が、複数のユーザのコンディション値の時系列変化に基づいて推定した範囲に含まれるか否かによって、従業員のコンディションを判定するようにした。これにより、実際のコンディション値自体によらず、「不調」なのか「好調」なのかを適切に判断することができる。 As described above, according to this embodiment, the employee's condition is determined based on whether the actual condition value calculated based on the employee's responses to a questionnaire falls within a range estimated based on time-series changes in the condition values of multiple users. This makes it possible to appropriately determine whether an employee is in "bad" or "good" condition, regardless of the actual condition value itself.

また、コンディションの判定は、推定範囲からの差分(高いか、低いか)に応じて、「好調」または「不調」と判断するようにした。これにより、すぐに対応が必要な不調の従業員だけでなく、調子の良い従業員も発見することができる。 In addition, the condition is judged as "good" or "bad" depending on the difference from the estimated range (high or low). This makes it possible to discover not only employees who are in bad shape and need immediate attention, but also employees who are doing well.

また、コンディション値の推定は、統計手法や機械学習手法により作成した予測モデルを用いて行うようにしたので、大量の履歴データを適切に反映して、精度の高い推定を行うことができる。 In addition, condition values are estimated using a predictive model created using statistical and machine learning techniques, allowing for highly accurate estimations that appropriately reflect large amounts of historical data.

なお、上記の実施形態では、各質問への回答を数値化し、それらの合計をコンディション値としているが、コンディション値の算出方法はこれに限定されず、質問への回答内容を反映できる方法であればよい。 In the above embodiment, the answers to each question are converted into numbers, and the sum of these numbers is used as the condition value, but the method of calculating the condition value is not limited to this, and any method that can reflect the answers to the questions may be used.

なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be implemented in various other forms without departing from the spirit of the present invention. Therefore, the above-described embodiment is merely illustrative in all respects and should not be interpreted in a restrictive manner. For example, the above-described processing steps can be arbitrarily changed in order or executed in parallel as long as no inconsistencies occur in the processing content.

1…コンディション判定システム
10…管理サーバ
11…制御装置
12…外部記憶装置
20…管理端末
30…ユーザ端末
T1…コンディション情報管理テーブル
N…通信ネットワーク
Reference Signs List 1... condition determination system 10... management server 11... control device 12... external storage device 20... management terminal 30... user terminal T1... condition information management table N... communication network

Claims (3)

ユーザのコンディションを判定するコンディション判定装置であって、
1以上の質問に対する前記ユーザの回答内容を取得する回答内容取得部と、
前記回答内容に基づいて、前記ユーザの実際のコンディション値を算出するコンディション値算出部と、
前記ユーザの過去に算出されたコンディション値の時系列変化と、1以上の他のユーザを含む複数ユーザのコンディション値の時系列変化に基づいて、前記ユーザの今回のコンディション値の範囲を推定するコンディション値推定部と、
前記実際のコンディション値が、推定された前記範囲に含まれるか否かに基づいて、前記ユーザのコンディションを判定する判定部と、を備え
前記1以上の質問は、少なくとも、仕事の満足度に関する質問と、職場の人間関係に関する質問とを含み、
前記コンディション値推定部は、前記複数ユーザのコンディション値の時系列変化のデータを用いて、機械学習手法により作成した予測モデルを用いて、前記コンディション値の時系列変化のばらつきが少ないユーザに比べ、前記コンディション値の時系列変化のばらつきの多いユーザの方が、前記範囲が広くなるように前記範囲を推定する、コンディション判定装置。
A condition determination device for determining a user's condition, comprising:
an answer content acquisition unit that acquires answers from the user to one or more questions;
a condition value calculation unit that calculates an actual condition value of the user based on the answer content;
a condition value estimation unit that estimates a range of the current condition value of the user based on a time series change in a condition value previously calculated for the user and a time series change in condition values of a plurality of users including one or more other users;
a determination unit that determines a condition of the user based on whether the actual condition value is within the estimated range,
The one or more questions include at least a question about job satisfaction and a question about interpersonal relationships in the workplace;
The condition value estimation unit uses data on time-series changes in the condition values of the multiple users and a prediction model created by a machine learning technique to estimate the range so that the range is wider for users whose condition values have more variability in time-series changes than for users whose condition values have less variability in time-series changes.
前記判定部は、
前記範囲からの差分に応じてコンディションを判定する請求項1に記載のコンディション判定装置。
The determination unit is
The condition determining device according to claim 1 , wherein the condition is determined based on a difference from the range.
ユーザのコンディションを判定するコンピュータを、
1以上の質問に対する前記ユーザの回答内容を取得する回答内容取得部と、
前記回答内容に基づいて、前記ユーザの実際のコンディション値を算出するコンディション値算出部と、
前記ユーザの過去に算出されたコンディション値の時系列変化と、1以上の他のユーザを含む複数ユーザのコンディション値の時系列変化に基づいて、前記ユーザの今回のコンディション値の範囲を推定するコンディション値推定部と、
前記実際のコンディション値が、推定された前記範囲に含まれるか否かに基づいて、前記ユーザのコンディションを判定する判定部として、機能させ
前記1以上の質問は、少なくとも、仕事の満足度に関する質問と、職場の人間関係に関する質問とを含み、
前記コンディション値推定部は、前記複数ユーザのコンディション値の時系列変化のデータを用いて、機械学習手法により作成した予測モデルを用いて、前記コンディション値の時系列変化のばらつきが少ないユーザに比べ、前記コンディション値の時系列変化のばらつきの多いユーザの方が、前記範囲が広くなるように前記範囲を推定する、プログラム。
A computer that judges the user's condition,
an answer content acquisition unit that acquires answers of the user to one or more questions;
a condition value calculation unit that calculates an actual condition value of the user based on the answer content;
a condition value estimation unit that estimates a range of the current condition value of the user based on a time series change in a condition value previously calculated for the user and a time series change in condition values of a plurality of users including one or more other users;
a determination unit that determines a condition of the user based on whether the actual condition value is within the estimated range ;
The one or more questions include at least a question about job satisfaction and a question about interpersonal relationships in the workplace;
The condition value estimation unit uses data on time-series changes in the condition values of the multiple users and a prediction model created by a machine learning technique to estimate the range so that the range is wider for users whose condition value has more variability in time-series changes than for users whose condition value has less variability in time-series changes.
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