WO2018221488A1 - ノウハウ情報処理システム、方法及び装置 - Google Patents

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佐野尊一
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    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Definitions

  • the know-how information processing system further includes a life log specifying unit that specifies the life log in which the change in the emotion information is equal to or greater than a threshold as the attention log, and the know-how information output unit is specified by the life log specifying unit
  • the know-how information including the attention log that has been generated may be output.
  • the know-how information output unit may be configured to be able to generate a virtual world in which the action is virtually experienced using at least the attention log. As a result, the experience of the target person can be shared through the virtual world, and the know-how can be acquired efficiently.
  • a know-how information processing apparatus is a know-how information processing apparatus in which at least a first computer, a second computer, and an environmental sensor group are connected via a network, wherein the first computer includes: The environmental sensor group is recorded by associating behavior information indicating the behavior of the subject with event information related to an event that occurs around the subject or an event involving the subject, and records the life log of the subject. Obtains environmental information indicating the surrounding environment of the subject in which the action or the event occurs, and the second computer obtains the life log recorded by the first computer and the environmental sensor group. Information associated with environmental information or information generated from the associated information is output as know-how information.
  • the features are described in which at least a first computer, a second computer, and an environmental sensor group are connected via a network, wherein the first computer includes: The environmental sensor group is recorded by associating behavior information indicating the behavior of the subject with event information related to an event that occurs around the subject or an event involving the subject, and records the life log of the subject. Obtains environmental information indicating the
  • the wearable computer 16 is a multi-function / multi-purpose device that can be used while being worn by the operator OP1 (first target person), and includes, for example, a housing, a control board, a display panel, a speaker, or a plurality of sensors. Composed. Thereby, the wearable computer 16 functions as the behavior information acquisition unit 32, the biological information acquisition unit 34, and the know-how information output unit 36. That is, in this embodiment, the behavior information acquisition unit 32, the biometric information acquisition unit 34, and the know-how information output unit 36 implement various functions by the CPU executing programs stored in the main memory.
  • the software function unit may be realized by a hardware function unit including an integrated circuit such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array).
  • the work device 20 is a peripheral device used at the production site, and specifically, a farm tool, an agricultural vehicle, or a tool.
  • the work terminal 22 is a terminal device (for example, a personal computer or a tablet) for monitoring the state of the production site.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the production management server 12 shown in FIG.
  • step S1c the environment information acquisition unit 38 acquires information indicating the surrounding environment of the worker OP1 (hereinafter, environment information).
  • the environmental sensor group 18 transmits data including environmental information (hereinafter referred to as ambient environmental data) to the production management server 12 with a predetermined amount of data accumulated as a trigger.
  • step S2 the event information acquisition unit 56 acquires event information associated with the information (particularly worker data) acquired in step S1. Specifically, the event information acquisition part 56 acquires this event information by extracting a part of worker data, or analyzing the content of worker data and estimating an event.
  • step S5 the data center 14 (more specifically, the environment information DB 72) records the environment information D2 acquired in step S1c. Prior to this recording, the transmission / reception control unit 52 transmits recording data including the environment information D ⁇ b> 2 to the data center 14.
  • FIG. 5B is a diagram illustrating a data structure of the environment information D2. This figure corresponds to a record which is a structural unit of the environment information DB 72.
  • the environment information D2 includes an acquisition time, a product ID, and ambient environment data (for example, room temperature, humidity, illuminance, weather, and other measured values).
  • step S12 the life log specifying unit 60 analyzes the contents of the life log D1 read in step S11, and specifies whether or not the life log can be know-how (hereinafter, attention log).
  • FIG. 6 is a diagram schematically showing a method for specifying the life log D1.
  • the horizontal axis of the graph indicates the biometric information acquisition time (hereinafter simply “time t”), and the vertical axis of the graph indicates the emotional state value E (unit: arbitrary).
  • This state value E is a parameter indicating the degree of emotional excitement. When the value of E is large, the emotional state is high, while when the value of E is small, the normal state is indicated.
  • the transmission / reception control unit 52 transmits the recording data including the know-how data D3 to the data center 14.
  • know-how information DB73 records know-how data D3 resulting from worker OP1.
  • the know-how information processing system 10 ends the second operation (generation of know-how data D3).
  • the know-how information processing system 10 can generate know-how data D3 from a large amount of life log D1 by repeatedly executing the flowchart of FIG. 4 during a time period when the operation rate of the production management server 12 is low. .
  • the production management server 12 determines whether or not a predetermined instruction operation from an external device (for example, wearable computer 80; FIG. 9) has been received.
  • an interface HMI; Human Machine Interface
  • various forms including a form selected from a list of content lists may be adopted.
  • step S22 the database processing unit 50 performs a search process of the know-how information DB 73 in accordance with the instruction (selection of content) in step S21, and reads the know-how data D3 that matches the search condition.
  • An example of the search condition is that the combination of the event and the surrounding environment is identical or similar.
  • step S23 the know-how information editing unit 64 performs editing processing on the know-how data D3 read in step S22 as necessary.
  • this editing processing for example, [1] annotation processing for adding an annotation to a moving image or still image, [2] graph creation processing for graphing time-series data, [3] thinning processing / trim for shortening the playback time of the moving image Processing.
  • the know-how information processing system has been described along with examples of application to agriculture, but the industry is not limited to this.
  • the present invention can be applied to a wide range of industries including forestry, fisheries, manufacturing (especially, craft manufacturing), service (eg, restaurant), and sports.

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Abstract

周囲環境の変化に対応する高度なノウハウを活用可能なノウハウ情報処理システム、方法及び装置を提供する。ノウハウ情報処理システムは、同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された行動情報とイベント情報とを紐付けし、対象者（作業者）のライフログとして記録し、ライフログと環境情報とを関連付けた情報（ノウハウデータ）又は関連付けた情報から生成した情報（ノウハウコンテンツ）を、ノウハウ情報として出力する。

Description

ノウハウ情報処理システム、方法及び装置
　本発明は、ノウハウ情報を処理するノウハウ情報処理システム、方法及び装置に関する。
　近時、暗黙知又は経験則に頼りがちな業種・事業分野（例えば、農林水産業、工芸品製造業）において、情報通信技術（ＩＣＴ；Information and Communication Technology）を利用して活動の効率化を図る取り組みが進んでいる。
　例えば、特開２０１３－２１５０９９号公報では、生物の生産計画を示す計画データを記憶しておき、当該生産計画に従って実行された現場作業の実績及び生産結果（つまり、実行結果）を入力することで、次回の生産計画にフィードバック可能に構成されるシステムが提案されている。これにより、篤農家（outstanding farmer）の暗黙知（優れた作業ノウハウ）を形式知化された情報（生産計画と実行結果との差分データ）としてデータベースに登録できる旨の記載がある。
　ところで、この種の作業ノウハウには、生産結果に対して直接的かつ即時に影響を与える知識もあれば、ほんの些細な違いであっても大局的に見れば生産結果を左右し得る知識もある。後者の一例として、周囲環境の僅かな変化を感じ取って、臨機応変に作業内容を変更することが挙げられる。このような高度なノウハウ（匠の技）を形式知として蓄積することで、生産性のさらなる向上に繋がるものと期待される。
　しかしながら、特開２０１３－２１５０９９号公報で提案されるシステムでは、作業者は、実行結果を入力するために所定の入力操作を行わなければならない。つまり、作業者が、生産結果に対して即効性が低い行動をとった場合、例えば生産結果や生産効率の向上に直接つながらない行動をとった場合、その行動が有用であることを認識しない限り、その行動に裏付けされるノウハウの入力及び蓄積がなされないという問題がある。
　本発明は上記した問題を解決するためになされたものであり、周囲環境の変化に対応する高度なノウハウを活用可能なノウハウ情報処理システム、方法及び装置を提供することを目的とする。
　第１の本発明に係るノウハウ情報処理システムは、対象者の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得部と、前記対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得部と、同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記行動情報取得部による前記行動情報と、前記イベント情報取得部による前記イベント情報とを紐付けし、前記対象者のライフログとして記録するライフログ記録部と、前記行動又は前記イベントが生じる前記対象者の周囲環境を示す環境情報を取得する環境情報取得部と、前記ライフログ記録部により記録された前記ライフログと前記環境情報取得部により取得された前記環境情報とを関連付けた情報、又は前記関連付けた情報から生成した情報を、ノウハウ情報として出力するノウハウ情報出力部と、を備える。
　このように、ライフログの記録の際に行動情報とイベント情報とを紐付けし、さらに環境情報と関連付けた情報、又は前記関連付けた情報から生成した情報を出力する。これにより、対象者の行動、イベント及び周囲環境を相互に関連付けた情報、すなわち、周囲環境の変化に対応する高度なノウハウを活用することができる。
　また、当該ノウハウ情報処理システムは、前記対象者の生体活動を示す生体情報を取得する生体情報取得部と、前記生体情報取得部により取得された前記生体情報に基づいて前記対象者の感情状態を示す感情情報を取得する感情情報取得部と、をさらに備え、前記ライフログ記録部は、同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記行動情報取得部による前記行動情報と、前記イベント情報取得部による前記イベント情報と、前記感情情報取得部による前記感情情報とを紐付けし、前記ライフログとして記録してもよい。
　また、当該ノウハウ情報処理システムは、前記感情情報の変化が閾値以上である前記ライフログを注目ログとして特定するライフログ特定部をさらに備え、前記ノウハウ情報出力部は、前記ライフログ特定部により特定された前記注目ログを含む前記ノウハウ情報を出力してもよい。これにより、感情状態の変化を通じて対象者の無意識的な気付きを検出可能となり、大量のライフログの中からノウハウになり得る注目ログを適切に抽出することができる。
　また、当該ノウハウ情報処理システムは、前記ライフログ記録部により過去に記録された、互いに一致又は類似する前記イベントに紐付けされる前記ライフログの中から、前記行動情報の統計的な乖離度が閾値以上である前記ライフログを注目ログとして特定するライフログ特定部をさらに備え、前記ノウハウ情報出力部は、前記ライフログ特定部により特定された前記注目ログを含む前記ノウハウ情報を出力してもよい。これにより、行動情報の統計的乖離を通じて対象者の無意識的な気付きを検出可能となり、大量のライフログの中からノウハウになり得る注目ログを適切に抽出することができる。
　また、当該ノウハウ情報処理システムは、前記行動又は前記イベントに対して成否の評価結果を付与する評価付与部と、前記評価付与部により成功又は失敗の度合いが閾値よりも高い前記評価結果が付与された前記ライフログを注目ログとして特定するライフログ特定部をさらに備え、前記ノウハウ情報出力部は、前記ライフログ特定部により特定された前記注目ログを含む前記ノウハウ情報を出力してもよい。これにより、大量のライフログの中から、成功ノウハウ又は失敗ノウハウである旨の一定の評価が付与された注目ログを適切に抽出することができる。
　また、前記ノウハウ情報出力部は、少なくとも前記注目ログを用いて、前記行動を仮想的に体験させる仮想世界を生成可能に構成されてもよい。これにより、仮想世界を通じて対象者の体験を共有可能となり、ノウハウを効率的に習得することができる。
　また、前記ライフログ記録部は、前記対象者毎に前記ライフログを記録し、前記ノウハウ情報出力部は、第１対象者が提供した前記ノウハウ情報を、該ノウハウ情報が示す前記イベント及び前記周囲環境の組み合わせが一致又は類似するライフログを提供した、前記第１対象者とは異なる第２対象者に対して出力してもよい。これにより、イベント及び周囲環境の組み合わせが近い状況下での高度なノウハウを共有し、相互に活用することができる。
　第２の本発明に係るノウハウ情報処理方法は、対象者の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得ステップと、前記対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得ステップと、同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記行動情報と前記イベント情報とを紐付けし、前記対象者のライフログとして記録する記録ステップと、前記行動又は前記イベントが生じる前記対象者の周囲環境を示す環境情報を取得する環境情報取得ステップと、記録された前記ライフログと取得された前記環境情報とを関連付けた情報、又は前記関連付けた情報から生成した情報を、ノウハウ情報として出力する出力ステップと、を１つ又は複数のコンピュータが実行する。
　第３の本発明に係るノウハウ情報処理装置は、少なくとも第１コンピュータと、第２コンピュータと、環境センサ群とがネットワークを介して接続されたノウハウ情報処理装置であって、前記第１コンピュータは、対象者の行動を示す行動情報と、前記対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報とを紐付けして、前記対象者のライフログとして記録し、前記環境センサ群は、前記行動又は前記イベントが生じる前記対象者の周囲環境を示す環境情報を取得し、前記第２コンピュータは、前記第１コンピュータにより記録された前記ライフログと前記環境センサ群により取得された前記環境情報とを関連付けた情報、又は前記関連付けた情報から生成した情報を、ノウハウ情報として出力することを特徴とする。
　本発明に係るノウハウ情報処理システム、方法及び装置によれば、周囲環境の変化に対応する高度なノウハウを活用することができる。
本発明の一実施形態におけるノウハウ情報処理システムの構成を示すブロック図である。 図１に示す生産管理サーバの機能ブロック図である。 図１に示すノウハウ情報処理システムの動作説明に供される第１のフローチャートである。 図１に示すノウハウ情報処理システムの動作説明に供される第２のフローチャートである。 図５Ａは、ライフログのデータ構造を例示する図である。図５Ｂは、環境情報のデータ構造を例示する図である。図５Ｃは、ノウハウデータのデータ構造を例示する図である。 ライフログの特定方法を模式的に示す図である。 図１に示すノウハウ情報処理システムの動作説明に供される第３のフローチャートである。 図８Ａ及び図８Ｂは、作業情報のデータ構造を例示する図である。 ノウハウコンテンツの出力形態の一例を示す図である。 第１変形例における特定方法を模式的に示す図である。 第２変形例における特定方法を模式的に示す図である。
　以下、本発明に係るノウハウ情報処理システムについて、ノウハウ情報処理方法及びノウハウ情報処理装置との関係において好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら説明する。
［ノウハウ情報処理システム１０の構成］
＜全体構成＞
　図１は、本発明の一実施形態におけるノウハウ情報処理システム１０の構成を示すブロック図である。ノウハウ情報処理システム１０は、生産物（例えば、キャベツ等の農産物）の生産を管理するシステムであり、生産活動に関わるノウハウ情報をデータベースに蓄積可能に構成されている。
　ノウハウ情報処理システム１０は、生産管理サーバ１２と、データセンタ１４と、ウェアラブルコンピュータ１６と、環境センサ群１８と、作業機器２０と、作業端末２２と、を含んで構成される。
　生産管理サーバ１２は、生産現場に設けられた１つ又は複数の作業機器２０を統括的に制御するコンピュータ（第１コンピュータ）である。生産管理サーバ１２は、通信モジュール２４と、ＣＰＵ２６（Central Processing Unit）と、メモリ２８と、を含んで構成される。なお、メモリ２８は、非一過性であり、かつ、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体で構成されている。
　データセンタ１４内に設置されたサーバ（不図示）により、後述する複数種類のデータベースが構築されている。データセンタ１４は、ネットワークＮＷ１（インターネット）を介して、生産管理サーバ１２と相互に通信可能に構成されている。これにより、生産管理サーバ１２とデータセンタ１４の間でデータの遣り取りが可能となる。
　ところで、生産管理サーバ１２、複数の中継機器３０、３０は、ネットワークＮＷ２（イントラネット）を介して相互に接続されている。これにより、生産管理サーバ１２は、中継機器３０及びネットワークＮＷ２を経由して、ウェアラブルコンピュータ１６（第２コンピュータ）、環境センサ群１８、作業機器２０又は作業端末２２からのデータを受信可能である。
　ウェアラブルコンピュータ１６は、作業者ＯＰ１（第１対象者）が装着した状態で使用可能な多機能・多目的装置であり、例えば、筐体、制御基板、表示パネル、スピーカ、又は複数のセンサを含んで構成される。これにより、ウェアラブルコンピュータ１６は、行動情報取得部３２、生体情報取得部３４、及びノウハウ情報出力部３６として機能する。すなわち、行動情報取得部３２、生体情報取得部３４、及びノウハウ情報出力部３６は、この実施の形態では、ＣＰＵがメインメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、各種機能が実現されるソフトウエア機能部であるが、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の集積回路からなるハードウエア機能部により実現することもできる。
　ウェアラブルコンピュータ１６に搭載されるセンサは、例えば、カメラ、バイタルセンサ、モーションセンサ、位置センサ、又は音声センサのいずれであってもよい。これらのセンサ値を解析することで、作業者ＯＰ１の例えば心拍、脈拍、血圧、瞳孔、視線、動き、位置、又は音声を検出可能である。
　環境センサ群１８は、生産現場の環境を測定するセンサの集合体であり、環境情報取得部３８として機能する。この環境センサは、例えば、温度計、湿度計、照度計、気圧計、重量計、又は紫外線光量計のいずれであってもよい。また、同じ種類である複数の環境センサを、生産現場内の複数の箇所に設置してもよい。
　作業機器２０は、生産現場で使用される周辺機器であり、具体的には、農具、農耕車、又は工具である。作業端末２２は、生産現場の状態を監視するための端末装置（例えば、パーソナルコンピュータ又はタブレット）である。
＜生産管理サーバ１２の機能ブロック図＞
　図２は、図１に示す生産管理サーバ１２の機能ブロック図である。
　生産管理サーバ１２のＣＰＵ２６は、メモリ２８に格納されたプログラムを読み出して実行することで、データベース処理部５０、送受信制御部５２、及び情報処理部５４として機能する。この情報処理部５４は、イベント情報取得部５６と、感情情報取得部５８と、ライフログ特定部６０と、評価付与部６２と、ノウハウ情報編集部６４と、を含んで構成される。
　すなわち、データベース処理部５０、送受信制御部５２及び情報処理部５４は、この実施の形態では、ＣＰＵ２６がメインメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、各種機能が実現されるソフトウエア機能部であるが、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の集積回路からなるハードウエア機能部により実現することもできる。
　データセンタ１４は、例えば、４種類のデータベース、具体的には、ライフログＤ１に関するデータベース（以下、ライフログＤＢ７１）と、環境情報Ｄ２に関するデータベース（以下、環境情報ＤＢ７２）と、ノウハウデータＤ３に関するデータベース（以下、ノウハウ情報ＤＢ７３）と、作業情報Ｄ４に関するデータベース（以下、作業情報ＤＢ７４）とを有する。
［ノウハウ情報処理システム１０の動作］
　本実施形態におけるノウハウ情報処理システム１０は、以上のように構成される。続いて、ノウハウ情報処理システム１０の動作について、図３～図９を参照しながら説明する。
＜第１の動作；ライフログＤ１の記録＞
　図３のステップＳ１において、ノウハウ情報処理システム１０は、ライフログＤ１の生成に供される各種情報を取得する。具体的には、ステップＳ１ａでは、行動情報取得部３２は、作業者ＯＰ１の行動を示す情報（以下、行動情報）を取得する。ステップＳ１ｂでは、生体情報取得部３４は、作業者ＯＰ１の生体活動を示す情報（以下、生体情報）を取得する。
　なお、ステップＳ１ａ、Ｓ１ｂは、同期的に実行されてもよいし、非同期的に（例えば、異なる周期毎に）実行されてもよい。ウェアラブルコンピュータ１６は、所定のデータ量が蓄積されたことをトリガとして、行動情報及び生体情報を含む、作業者ＯＰ１に関するデータ（以下、作業者データ）を生産管理サーバ１２に向けて送信する。
　一方、ステップＳ１ｃでは、環境情報取得部３８は、作業者ＯＰ１の周囲環境を示す情報（以下、環境情報）を取得する。環境センサ群１８は、所定のデータ量が蓄積されたことをトリガとして、環境情報を含むデータ（以下、周囲環境データ）を生産管理サーバ１２に向けて送信する。
　生産管理サーバ１２は、中継機器３０、ネットワークＮＷ２及び通信モジュール２４を介して各種情報（作業者データ及び周囲環境データ）を受信及び取得した後、メモリ２８に一時的に格納する。
　ステップＳ２において、イベント情報取得部５６は、ステップＳ１により取得された情報（特に作業者データ）に紐付けされるイベント情報を取得する。具体的には、イベント情報取得部５６は、作業者データの一部を抽出することで、又は作業者データの内容を解析してイベントを推定することで、このイベント情報を取得する。
　ここで、「イベント情報」とは、作業者ＯＰ１の周囲で起きるイベント又は作業者ＯＰ１が関与するイベントに関する情報である。このイベントは、行動分析が可能な程度に分類された行動単位であればよく、例えば、生産工程の名称（例えば、工程Ａ、工程Ｂ）であってもよいし、個別・具体的な動作（例えば、移動、運搬、観察）であってもよい。
　ステップＳ３において、感情情報取得部５８は、ステップＳ１により取得された情報（特に作業者データ）に紐付けされる感情情報を取得する。具体的には、感情情報取得部５８は、作業者データに含まれる生体情報に基づいて作業者ＯＰ１の感情状態を推定し、この推定結果（定量値）を感情情報として取得する。
　感情情報取得部５８は、この推定に先立ち、例えば、心拍数の変化を捉えて感情の高ぶりを検知してもよいし、顔を含むカメラ画像に対して画像処理を行うことで表情を検知してもよい。そして、感情情報取得部５８は、上記した１つ又は複数の検知結果に基づいて、作業者ＯＰ１の感情状態を１つ又は複数のパラメータ（例えば、喜び／怒り／哀しさ／楽しさ）を用いて定量化する。
　ステップＳ４において、データセンタ１４（より詳しくは、ライフログＤＢ７１）は、ステップＳ１～Ｓ３で取得された情報（環境情報Ｄ２を除く）を紐付けし、作業者ＯＰ１のライフログＤ１として記録する。この記録に先立ち、データベース処理部５０は、同時期又は所定時間内に取得された情報同士を対応付ける処理（つまり、データの結合処理）を行う。
　図５Ａは、ライフログＤ１のデータ構造を例示する図である。本図は、ライフログＤＢ７１の構成単位であるレコードに相当する。ライフログＤ１は、取得時刻、生産物ＩＤ、作業者ＩＤ、作業者データ、イベント、及び感情を含んで構成される。ここで、生産物ＩＤ（例えば「９８７６５」）は生産物又は生産ロットに固有の識別子であり、作業者ＩＤ（例えば「１２３４５」）は作業者ＯＰ１に固有の識別子である。
　なお、図５Ａに示すライフログＤ１のレコードを生成する場合、例えば、階層型、ネットワーク型又はリレーショナル型を含む任意の種類のデータベースを採用してもよい。後述する環境情報Ｄ２（図５Ｂ）、ノウハウデータＤ３（図５Ｃ）等についても同様である。
　その後、送受信制御部５２は、ライフログＤ１を含む記録用データを、データセンタ１４に向けて送信する。これにより、ライフログＤＢ７１は、少なくとも、行動情報、生体情報、イベント情報及び感情情報を紐付けしてなる、作業者ＯＰ１のライフログＤ１を記録する。
　ステップＳ５において、データセンタ１４（より詳しくは、環境情報ＤＢ７２）は、ステップＳ１ｃで取得された環境情報Ｄ２を記録する。この記録に先立ち、送受信制御部５２は、環境情報Ｄ２を含む記録用データを、データセンタ１４に向けて送信する。
　図５Ｂは、環境情報Ｄ２のデータ構造を例示する図である。本図は、環境情報ＤＢ７２の構成単位であるレコードに相当する。環境情報Ｄ２は、取得時刻、生産物ＩＤ、周囲環境データ（例えば、室温、湿度、照度、天候、その他の測定値）を含んで構成される。
　このようにして、ノウハウ情報処理システム１０は、第１の動作（ライフログＤ１の記録）を終了する。ノウハウ情報処理システム１０は、定期的又は不定期に、図３のフローチャートを反復して実行することで、生産現場に関与する少なくとも１人の対象者のライフログＤ１を逐次収集することができる。
＜第２の動作；ノウハウデータＤ３の生成＞
　図４のステップＳ１１において、データベース処理部５０は、データセンタ１４のライフログＤＢ７１を参照し、未解析であるライフログＤ１（任意のレコード数）を読み出す。この解析状態は、例えば、ライフログＤ１のタグ情報（例えば、解析状態を示すフラグ）を参照することで判別される。
　ステップＳ１２において、ライフログ特定部６０は、ステップＳ１１で読み出されたライフログＤ１の内容を解析し、ノウハウになり得るライフログ（以下、注目ログ）であるか否かを特定する。
　図６は、ライフログＤ１の特定方法を模式的に示す図である。グラフの横軸は生体情報の取得時刻（以下、単に「時刻ｔ」）を示し、グラフの縦軸は感情の状態値Ｅ（単位：任意）を示す。この状態値Ｅは、感情の高ぶりの程度を示すパラメータである。Ｅの値が大きい場合には感情が高ぶった状態を示す一方、Ｅの値が小さい場合には平常状態を示す。
　ここで、ライフログ特定部６０は、状態値Ｅの時間変化と、予め設定された閾値Ｅｔｈの大小関係を比較する。その結果、状態値Ｅ（推定値）は、ハッチングを付した領域（つまり、時刻ｔ１から時刻ｔ２の時間範囲Ｔ）において、Ｅ≧Ｅｔｈの関係を満たすとする。この場合、ライフログ特定部６０は、「取得時刻」の値（ｔ）が時刻ｔ１≦Ｔ≦時刻ｔ２の範囲にあるライフログＤ１を特定する。
　ステップＳ１３において、ライフログ特定部６０は、ステップＳ１２で解析されたライフログＤ１が注目ログに該当するか否かを判定する。具体的には、解析対象の中に注目ログが存在しないと判定された場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、このフローチャートをそのまま終了する。一方、解析対象の中に注目ログが存在すると判定された場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、次のステップＳ１４に進む。
　ステップＳ１４において、データセンタ１４（より詳しくは、ノウハウ情報ＤＢ７３）は、ステップＳ１３で特定された注目ログを含むノウハウデータＤ３として記録する。この記録に先立ち、データベース処理部５０は、同時期又は所定時間内に取得された情報同士を対応付ける処理（つまり、データの結合処理）を行う。
　ここで、データベース処理部５０は、ライフログＤ１に含まれる取得時間と環境情報Ｄ２に含まれる取得時間が許容範囲内（例えば、１時間以内）で一致する場合、相互に関連性があるとしてライフログＤ１と環境情報Ｄ２とを結合する。なお、取得箇所が異なっており、かつ取得時間が一致する複数の環境情報Ｄ２がある場合、作業者に最も近い位置で取得された環境情報Ｄ２を用いることができる。
　図５Ｃは、ノウハウデータＤ３のデータ構造を例示する図である。本図は、ノウハウ情報ＤＢ７３の構成単位であるレコードに相当する。ノウハウデータＤ３は、ノウハウＩＤ、生産物ＩＤ、作業者ＩＤ、時区間、イベント、感情、作業用データ及び周囲環境データを含んで構成される。ここで、ノウハウＩＤは、ノウハウ情報ＤＢ７３で一元的に管理される、ノウハウデータＤ３に固有の識別子である。
　その後、送受信制御部５２は、ノウハウデータＤ３を含む記録用データを、データセンタ１４に向けて送信する。これにより、ノウハウ情報ＤＢ７３は、作業者ＯＰ１に起因するノウハウデータＤ３を記録する。
　このようにして、ノウハウ情報処理システム１０は、第２の動作（ノウハウデータＤ３の生成）を終了する。ノウハウ情報処理システム１０は、例えば、生産管理サーバ１２の稼働率が低い時間帯に、図４のフローチャートを反復して実行することで、大量のライフログＤ１からノウハウデータＤ３を生成することができる。
＜第３の動作；ノウハウ情報の出力＞
　ところで、熟練度が低い作業者ＯＰ２（第２対象者；図９参照）は、熟練度が高い作業者ＯＰ１（図１）の「匠の技」を参考にして「工程Ａ」の作業を進めたいことがある。この場合、ノウハウ情報処理システム１０は、作業者ＯＰ２に対してノウハウコンテンツＤ５を提供することができる。
　図７のステップＳ２１において、生産管理サーバ１２は、外部装置（例えば、ウェアラブルコンピュータ８０；図９）からの所定の指示操作を受け付けたか否かを判定する。指示操作を受け付けるためのインターフェース（ＨＭＩ；Human Machine Interface）は、一覧表示されたコンテンツリストの中から選択する形態を含む、様々な形態を採用してもよい。
　未だ指示操作を受け付けていない場合（ステップＳ２１：ＮＯ）、この操作を受け付けるまでの間、ステップＳ２１に留まる。一方、指示操作を受け付けた場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、次のステップＳ２２に進む。
　ステップＳ２２において、データベース処理部５０は、ステップＳ２１での指示（コンテンツの選択）に応じてノウハウ情報ＤＢ７３の検索処理を行い、検索条件に合致するノウハウデータＤ３を読み出す。検索条件は、例えば、イベント及び周囲環境の組み合わせが一致又は類似することが挙げられる。
　図８Ａに示すように、作業情報Ｄ４ａは、作業者ＩＤ、生産物ＩＤ、及び、日毎の作業計画を含んで構成される。この作業計画には、複数の時間帯（１０個の区分）に応じたイベント情報（ここでは、生産工程の名称）がそれぞれ格納されている。
　図８Ｂに示すように、作業情報Ｄ４ｂは、作業者ＩＤ及びイベント毎（ここでは、工程毎）の熟練度を含んで構成される。この熟練度には、複数のイベントに応じた熟練度（具体的には、Ｌｖ１～Ｌｖ５までの５段階のレベルのうちのいずれか）がそれぞれ格納されている。
　作業情報Ｄ４ｂへの熟練度の格納は、例えば以下のようにして行われる。
　（ａ）　初回（ライフログ収集開始前）は、電子アンケート（作業経験やスキルの確認）に回答すると、回答内容から熟練度を自動算出して格納する。
　（ｂ）　ライフログ収集開始後は、ライフログ収集開始後の継続年数、及びライフログ（映像や行動）から推定されるスキルに基づき、熟練度（格納済み）を更新する。
　データベース処理部５０は、例えば、作業情報ＤＢ７４に格納された作業情報Ｄ４ａ、Ｄ４ｂを相互に参照することで、「イベント＝工程Ａ」かつ「熟練度＝Ｌｖ５」を満たす生産物ＩＤ（例えば「９８７６５」）を特定することができる。
　ステップＳ２３において、ノウハウ情報編集部６４は、ステップＳ２２で読み出したノウハウデータＤ３に対して必要に応じて編集処理を行う。この編集処理として、例えば、［１］動画又は静止画にアノテーションを付与する注釈処理、［２］時系列データをグラフ化するグラフ作成処理、［３］動画の再生時間を短縮する間引き処理・トリム処理、が挙げられる。
　以下、ノウハウデータＤ３及びノウハウコンテンツＤ５を纏めて「ノウハウ情報」という場合がある。なお、編集されたノウハウコンテンツＤ５をノウハウ情報ＤＢ７３に記録させてもよい。
　ステップＳ２４において、ノウハウ情報出力部３６は、ステップＳ２２又はステップＳ２３で得られたノウハウ情報を、作業者ＯＰ２に対して出力する。この出力に先立ち、送受信制御部５２は、ノウハウ情報をウェアラブルコンピュータ８０に向けて送信する。ウェアラブルコンピュータ８０は、表示機能を用いて、ノウハウ情報（ここでは、ノウハウコンテンツＤ５）を可視的に表示する。
　図９に示すように、作業者ＯＰ２は、図１の場合と同様の装置構成からなるウェアラブルコンピュータ８０を装着している。ウェアラブルコンピュータ８０の表示領域には、作業者ＯＰ１の目線から行動を映し出す仮想世界８２（ここでは、農産物としてのキャベツ）が生成されている。
　このように、ノウハウ情報出力部３６は、少なくとも注目ログを用いて、作業者ＯＰ１の行動を仮想的に体験させる仮想世界８２を生成可能に構成されてもよい。これにより、仮想世界８２を通じて作業者ＯＰ１の体験を共有可能となり、ノウハウを効率的に習得することができる。
　また、ライフログＤＢ７１は、対象者毎にライフログＤ１を記録可能である。ノウハウ情報出力部３６は、作業者ＯＰ１が提供したノウハウ情報（つまり、ノウハウデータＤ３又はノウハウコンテンツＤ５）を、作業者ＯＰ１とは異なる作業者ＯＰ２に対して出力してもよい。なお、作業者ＯＰ２は、例えば作業者ＯＰ１が提供したノウハウ情報が示すイベント及び周囲環境の組み合わせが一致又は類似するライフログＤ１を提供した作業者である。これにより、イベント及び周囲環境の組み合わせが近い状況下での高度なノウハウを共有し、相互に活用することができる。
＜ノウハウ情報の分析＞
　生産者は、匠（作業者ＯＰ１）が「喜び」や「楽しさ」の感情を示したノウハウ情報（成功体験）を活かし、当該成功体験に至る過程で得たノウハウ情報（平常の感情を含む）をイベント毎に分析してもよい。例えば、「収穫」のイベントで「喜び」が示された場合、どのような天候に対してどのような作業を行ってきたのかをノウハウ情報から紐解くことができる。天候パターンに応じた標準作業を事前に定めておくことで、熟練度が低い作業者ＯＰ２は、直面している天候に適した作業を行うことができる。
　同様に、生産者は、匠（作業者ＯＰ１）が「怒り」や「哀しみ」の感情を示したノウハウ情報（不具合事例）を活かし、当該不具合事例に至る過程で得られた又はその不具合事例の後に得られるノウハウ情報（平常の感情を含む）をイベント毎に分析してもよい。例えば、不具合事例を引き起こした要因は何だったのか（例えば、悪天候）、その不具合事例に対して匠はどのように対処したのか（例えば、収穫を通常より早く行う、肥料を変える等）をノウハウ情報から紐解くことができる。不具合パターンに応じた標準作業を事前に定めておくことで、熟練度が低い作業者ＯＰ２は、直面した危機に適した対処を行うことができる。
　また、匠（作業者ＯＰ１）から得たノウハウ情報の活用方法は、匠とは別の作業者ＯＰ２への提供には限られず、例えば、作業機器２０の自動制御に利用してもよい。具体的な例として、農作物の成熟度に応じた肥料付与の量やタイミング、天候に応じた農作物への水遣りや収穫のタイミング等を作業機器２０に学習させ、この作業機器２０による肥料や水の付与、農作物の刈り取りといった自動化作業に反映させてもよい。
［ノウハウ情報処理システム１０による効果］
　以上のように、ノウハウ情報処理システム１０は、［１］対象者（作業者ＯＰ１、ＯＰ２）の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得部３２と、［２］対象者の周囲で起きるイベント又は対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得部５６と、［３］同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された行動情報とイベント情報とを紐付けし、対象者のライフログＤ１として記録するライフログ記録部（ライフログＤＢ７１）と、［４］行動又はイベントが生じる対象者の周囲環境を示す環境情報Ｄ２を取得する環境情報取得部３８と、［５］記録されたライフログＤ１と取得された環境情報Ｄ２とを関連付けた情報（ノウハウデータＤ３）、又はノウハウデータＤ３から生成した情報（ノウハウコンテンツＤ５）を、ノウハウ情報として出力するノウハウ情報出力部３６と、を備える。
　また、このノウハウ情報処理方法及び装置によれば、［１］行動情報を取得する行動情報取得ステップ（Ｓ１ａ）と、［２］イベント情報を取得するイベント情報取得ステップ（Ｓ２）と、［３］ライフログＤ１を記録する記録ステップ（Ｓ４）と、［４］環境情報Ｄ２を取得する環境情報取得ステップ（Ｓ１ｃ）と、［５］ライフログＤ１と環境情報Ｄ２とを関連付けたノウハウデータＤ３、又はノウハウデータＤ３から生成したノウハウコンテンツＤ５を、ノウハウ情報として出力する出力ステップ（Ｓ２４）と、を１つ又は複数のコンピュータが実行する。
　このように、ライフログＤ１の記録の際に行動情報とイベント情報とを紐付けし、さらに環境情報Ｄ２と関連付けたノウハウデータＤ３又はノウハウコンテンツＤ５を出力するので、作業者の行動、イベント及び周囲環境を相互に関連付けた情報、すなわち、周囲環境の変化に対応する高度なノウハウを活用することができる。
　また、ノウハウ情報処理システム１０は、［６］対象者の生体活動を示す生体情報を取得する生体情報取得部３４と、［７］取得された生体情報に基づいて対象者の感情状態を示す感情情報を取得する感情情報取得部５８と、をさらに備えており、［８］ライフログＤＢ７１は、同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、行動情報、イベント情報、及び感情情報を紐付けし、ライフログＤ１として記録してもよい。
　また、ノウハウ情報処理システム１０は、［９］感情情報の変化が閾値以上であるライフログＤ１を注目ログとして特定するライフログ特定部６０をさらに備えており、［１０］ノウハウ情報出力部３６は、特定された注目ログを含むノウハウ情報（つまり、ノウハウデータＤ３又はノウハウコンテンツＤ５）を出力してもよい。
　これにより、感情状態の変化を通じて作業者の無意識的な気付きを検出可能となり、大量のライフログＤ１の中からノウハウになり得る注目ログを適切に抽出することができる。
［変形例（ライフログＤ１の特定）］
　続いて、ノウハウ情報処理システム１０の変形例（ここでは、図４のステップＳ１２）について、図１０及び図１１を参照しながら説明する。
＜変形例１＞
　図１０は、第１変形例における特定方法を模式的に示す図である。グラフの横軸は［０，１］の範囲に正規化された時間（以下、単に「正規化時間」）を示し、グラフの縦軸は行動量（単位：任意）を示す。行動量の値が大きい場合には対象者が大きい行動をとる一方、行動量の値が小さい場合には対象者が小さい行動をとる。
　ここで、ライフログ特定部６０は、行動情報の時間変化が統計的許容範囲に収まっているか否かを判定する。その結果、行動量（測定値）は、破線で囲む時間範囲Ｐにおいて、統計的許容範囲を逸脱しているとする。この場合、ライフログ特定部６０は、全区間［０，１］の範囲にあるライフログＤ１を特定する。
　なお、統計的許容範囲は、互いに一致又は類似するイベントに紐付けされる過去のライフログＤ１により決定された範囲である。より詳細には、統計的許容範囲は、ライフログＤ１の平均関数に対して正方向及び負方向に等しいマージン量を加えて形成される。
　このように、ライフログ特定部６０は、ライフログＤＢ７１により過去に記録された、互いに一致又は類似するイベントに紐付けされるライフログＤ１の中から、行動情報の統計的な乖離度が閾値以上であるライフログＤ１を注目ログとして特定してもよい。これにより、行動情報の統計的乖離を通じて対象者の無意識的な気付きを検出可能となり、大量のライフログＤ１の中からノウハウになり得る注目ログを適切に抽出することができる。
＜変形例２＞
　ライフログ特定部６０は、成功又は失敗の度合いが閾値よりも高い評価結果が付与されたライフログＤ１を注目ログとして特定してもよい。この特定に先立ち、評価付与部６２は、生産が完了した後、或いは生産中に、行動又はイベントに対して成否の評価結果を付与する。
　そして、送受信制御部５２は、評価結果を含む記録用データを、データセンタ１４に向けて送信する。これにより、作業情報ＤＢ７４は、作業情報Ｄ４ｃ（図１１）の一部を上書き更新する。
　図１１に示すように、作業情報Ｄ４ｃは、生産物ＩＤ、全体評価及び個別評価を含んで構成される。この個別評価には、作業者ＩＤ、作業日時、イベント、及び評価値がそれぞれ格納されている。例えば、全体評価及び個別評価における評価値は、０点（最低値）から１００点（最高値）までの値をとり得る。
　作業情報Ｄ４ｃへの評価値の格納は、例えば以下のようにして行われる。すなわち、ライフログ（映像や行動）から観測される作業の出来から評価値を算定する。そして、予め平均的な出来（５０点）、匠の出来（１００点）、失敗作（０点）を見本として生産管理サーバ１２で管理する。そして、観測した作業の出来を生産管理サーバ１２上の上記見本と比較し、見本との類似度から「評価値」を算定して、作業情報Ｄ４ｃに格納する。なお、注目ログとして特定された「出来」は、その評価値と共に、新たな見本（成功作又は失敗作）に加えてもよい。
　例えば、ライフログ特定部６０は、作業情報ＤＢ７４から読み出した作業情報Ｄ４ｃを参照しながら、評価値が第１閾値（例えば、８０点）よりも高い評価結果が付与されたライフログＤ１を注目ログ、つまり「成功ノウハウ」として特定する。一方、ライフログ特定部６０は、評価値が第２閾値（例えば、３０点）よりも低い評価結果が付与されたライフログＤ１を注目ログ、つまり「失敗ノウハウ」として特定する。
　このように、ノウハウ情報処理システム１０は、行動又はイベントに対して成否の評価結果を付与する評価付与部６２をさらに備えており、ライフログ特定部６０は、成功又は失敗の度合いが閾値よりも高い評価結果が付与されたライフログＤ１を注目ログとして特定してもよい。これにより、大量のライフログＤ１の中から、成功ノウハウ又は失敗ノウハウである旨の一定の評価が付与された注目ログを適切に抽出することができる。
［補足］
　なお、この発明は、上述した実施形態及び変形例に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。或いは、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせてもよい。
　例えば、上記した実施形態及び変形例では、ノウハウ情報処理システムを農業に適用した事例に沿って説明したが、業種はこれに限られない。例えば、林業、水産業、製造業（特に、工芸品製造業）、サービス業（例えば、飲食業）、スポーツ業を含む幅広い業種に適用することができる。
１０…ノウハウ情報処理システム　　　　　　１２…生産管理サーバ
１４…データセンタ　　　　　　　　　　　　
１６、８０…ウェアラブルコンピュータ
１８…環境センサ群　　　　　　　　　　　　３２…行動情報取得部
３４…生体情報取得部　　　　　　　　　　　３６…ノウハウ情報出力部
３８…環境情報取得部　　　　　　　　　　　５６…イベント情報取得部
５８…感情情報取得部　　　　　　　　　　　６０…ライフログ特定部
６２…評価付与部　　　　　　　　　　　　　６４…ノウハウ情報編集部
７１…ライフログＤＢ（ライフログ記録部）　７２…環境情報ＤＢ
７３…ノウハウ情報ＤＢ　　　　　　　　　　７４…作業情報ＤＢ
８２…仮想世界　　　　　　　　　　　　　　Ｄ１…ライフログ
Ｄ２…環境情報　　　　　　　　　　　　　　
Ｄ３…ノウハウデータ（ノウハウ情報）
Ｄ４（ａ～ｃ）…作業情報　　　　　　　　　
Ｄ５…ノウハウコンテンツ（ノウハウ情報）
ＮＷ１、ＮＷ２…ネットワーク　　　　　　　
ＯＰ１…作業者（第１対象者）
ＯＰ２…作業者（第２対象者）

Claims (9)

  1. 　対象者の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得部（３２）と、
    　前記対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得部（５６）と、
    　同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記行動情報取得部（３２）による前記行動情報と、前記イベント情報取得部（５６）による前記イベント情報とを紐付けし、前記対象者のライフログとして記録するライフログ記録部（７１）と、
    　前記行動又は前記イベントが生じる前記対象者の周囲環境を示す環境情報を取得する環境情報取得部（３８）と、
    　前記ライフログ記録部（７１）により記録された前記ライフログと前記環境情報取得部（３８）により取得された前記環境情報とを関連付けた情報、又は前記関連付けた情報から生成した情報を、ノウハウ情報として出力するノウハウ情報出力部（３６）と、
    　を備えることを特徴とするノウハウ情報処理システム。
  2. 　請求項１に記載のノウハウ情報処理システムにおいて、
    　前記対象者の生体活動を示す生体情報を取得する生体情報取得部（３４）と、
    　前記生体情報取得部（３４）により取得された前記生体情報に基づいて前記対象者の感情状態を示す感情情報を取得する感情情報取得部（５８）と、
    　をさらに備え、
    　前記ライフログ記録部（７１）は、同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記行動情報取得部（３２）による前記行動情報と、前記イベント情報取得部（５６）による前記イベント情報と、前記感情情報取得部（５８）による前記感情情報とを紐付けし、前記ライフログとして記録する
    　ことを特徴とするノウハウ情報処理システム。
  3. 　請求項２に記載のノウハウ情報処理システムにおいて、
    　前記感情情報の変化が閾値以上である前記ライフログを注目ログとして特定するライフログ特定部（６０）をさらに備え、
    　前記ノウハウ情報出力部（３６）は、前記ライフログ特定部（６０）により特定された前記注目ログを含む前記ノウハウ情報を出力する
    　ことを特徴とするノウハウ情報処理システム。
  4. 　請求項１に記載のノウハウ情報処理システムにおいて、
    　前記ライフログ記録部（７１）により過去に記録された、互いに一致又は類似する前記イベントに紐付けされる前記ライフログの中から、前記行動情報の統計的な乖離度が閾値以上である前記ライフログを注目ログとして特定するライフログ特定部（６０）をさらに備え、
    　前記ノウハウ情報出力部（３６）は、前記ライフログ特定部（６０）により特定された前記注目ログを含む前記ノウハウ情報を出力する
    　ことを特徴とするノウハウ情報処理システム。
  5. 　請求項１に記載のノウハウ情報処理システムにおいて、
    　前記行動又は前記イベントに対して成否の評価結果を付与する評価付与部（６２）と、
    　前記評価付与部（６２）により成功又は失敗の度合いが閾値よりも高い前記評価結果が付与された前記ライフログを注目ログとして特定するライフログ特定部（６０）をさらに備え、
    　前記ノウハウ情報出力部（３６）は、前記ライフログ特定部（６０）により特定された前記注目ログを含む前記ノウハウ情報を出力する
    　ことを特徴とするノウハウ情報処理システム。
  6. 　請求項３～５のいずれか１項に記載のノウハウ情報処理システムにおいて、
    　前記ノウハウ情報出力部（３６）は、少なくとも前記注目ログを用いて、前記行動を仮想的に体験させる仮想世界を生成可能に構成されることを特徴とするノウハウ情報処理システム。
  7. 　請求項１～６のいずれか１項に記載のノウハウ情報処理システムにおいて、
    　前記ライフログ記録部（７１）は、前記対象者毎に前記ライフログを記録し、
    　前記ノウハウ情報出力部（３６）は、第１対象者（ＯＰ１）が提供した前記ノウハウ情報を、該ノウハウ情報が示す前記イベント及び前記周囲環境の組み合わせが一致又は類似するライフログを提供した、前記第１対象者（ＯＰ１）とは異なる第２対象者（ＯＰ２）に対して出力する
    　ことを特徴とするノウハウ情報処理システム。
  8. 　対象者の行動を示す行動情報を取得する行動情報取得ステップと、
    　前記対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報を取得するイベント情報取得ステップと、
    　同時期又は所定時間内にそれぞれ取得された、前記行動情報と前記イベント情報とを紐付けし、前記対象者のライフログとして記録する記録ステップと、
    　前記行動又は前記イベントが生じる前記対象者の周囲環境を示す環境情報を取得する環境情報取得ステップと、
    　記録された前記ライフログと取得された前記環境情報とを関連付けた情報、又は前記関連付けた情報から生成した情報を、ノウハウ情報として出力する出力ステップと、を１つ又は複数のコンピュータが実行することを特徴とするノウハウ情報処理方法。
  9. 　少なくとも第１コンピュータ（１２）と、第２コンピュータ（１６）と、環境センサ群（１８）とがネットワーク（ＮＷ２）を介して接続されたノウハウ情報処理装置（１０）であって、
    　前記第１コンピュータ（１２）は、対象者の行動を示す行動情報と、前記対象者の周囲で起きるイベント又は前記対象者が関与するイベントに関するイベント情報とを紐付けして、前記対象者のライフログとして記録し、
    　前記環境センサ群（１８）は、前記行動又は前記イベントが生じる前記対象者の周囲環境を示す環境情報を取得し、
    　前記第２コンピュータ（１６）は、前記第１コンピュータ（１２）により記録された前記ライフログと前記環境センサ群（１８）により取得された前記環境情報とを関連付けた情報、又は前記関連付けた情報から生成した情報を、ノウハウ情報として出力することを特徴とするノウハウ情報処理装置（１０）。
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