作業監視システム
【課題】 実際の作業中の監視対象者が、その作業を正しく実行できる適正な状態にあるかどうかを正確に監視することができる監視システムを提供することである。
【解決手段】 監視対象作業に対する要求作業精度を満足する特定の監視対象者の大脳新皮質の活性度指数適正範囲を記憶した記憶部３と、監視対象作業の作業中における監視対象者の音声データを入力する音声データ入力部２と、出力部４と、処理部１とを備えたシステムであって、処理部１は、音声データ入力部２から入力された音声データに基づいて脳活性度を算出し、算出した脳活性度が上記活性度指数適正範囲を逸脱したか否かを判定し、活性度指数適正範囲を逸脱したとき警告信号を出力部４に出力する。
【解決手段】 監視対象作業に対する要求作業精度を満足する特定の監視対象者の大脳新皮質の活性度指数適正範囲を記憶した記憶部３と、監視対象作業の作業中における監視対象者の音声データを入力する音声データ入力部２と、出力部４と、処理部１とを備えたシステムであって、処理部１は、音声データ入力部２から入力された音声データに基づいて脳活性度を算出し、算出した脳活性度が上記活性度指数適正範囲を逸脱したか否かを判定し、活性度指数適正範囲を逸脱したとき警告信号を出力部４に出力する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、作業状況を監視するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、航空管制業務のように、一歩間違えば、大惨事になりかねないような仕事では、正確な判断を瞬時に行なうことが要求される。このような作業には、適度な緊張状態が必要であるが、その状態を長時間維持することは難しい。従って、管制官は、定期的に作業を交替し、休憩をとるようにしている。
そして、各管制官が疲労して判断ミスを犯さないように、安全をみて、休憩のタイミングを設定している。しかし、疲労のしやすさなどには個人差があり、人によっては強制的に休憩させられることによって集中力が途切れて、かえって正確な作業ができなくなってしまうことも考えられる。
【０００３】
そこで、実際の作業中に、作業者の心身状態を監視し、それに基づいて休憩や作業停止を指示することが考えられる。
このように作業者の作業中の状態を監視するために、作業中の脳活性度を利用するシステムが従来から知られている。
特に、作業者の大脳新皮質が作業を制御し、その活性度が作業性と密接な関連があることが知られているので、従来のシステムでは、作業中に作業者の大脳新皮質の活性度を測定し、その活性度指数に基づいて、休憩や交替を指示するものである。
このシステムは、人の疲労度が大脳新皮質の活性度指数に現れるとともに、疲労や弛緩によって大脳新皮質の活性度指数が低下したときにミスが起こりやすいという考えを前提としたものである。そして、作業中に測定した上記活性度指数の値が、設定値を下回ったとき、注意喚起したり、作業を停止させたりする警告を発するようにしている。ただし、上記設定値は、個人差を無視して一律に定めたものである。
【特許文献１】特許第３６８６４６５号公報
【非特許文献１】塩見格一、「発話分析から考える脳機能モデル」、感性工学研究論文集、日本、日本感性工学会、２００４年２月、第４巻、１号、ｐ．３−１２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のように従来のシステムでは、脳活性度の設定値を決める上で、個人差を無視しているので、次のような問題があった。
例えば、作業中の脳活性度を検出して、その検出値と一律に定めた設定値とを対比して警告を発すると、人によっては、脳活性度が設定値以上でもミスが発生することがあったし、反対に、脳活性度が設定値より低くても、ほとんどミスを犯さないこともあった。つまり、作業上のミスと脳活性度との関係には個人差があるので、上記設定値を一律に定めると、監視対象者が、作業を正しく実行できる状態にあるかどうかを正確に監視することができないという問題があった。
【０００５】
この発明の目的は、個人の特性を考慮して、作業を正しく実行できる適正な状態にあるかどうかを正確に監視することができる監視システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、監視対象作業に対する要求作業精度を満足する監視対象者ごとの大脳新皮質の活性度指数適正範囲を記憶した記憶部と、上記監視対象作業の作業中における監視対象者の音声データを入力する音声データ入力部と、出力部と、処理部とを備え、処理部は、上記音声データ入力部から入力された音声データに基づいて大脳新皮質の活性度指数を算出し、算出した大脳新皮質の活性度指数が上記活性度指数適正範囲を逸脱したか否かを判定し、活性度指数適正範囲を逸脱したとき警告信号を出力部に出力する点に特徴を有する。
なお、上記音声データから算出する大脳新皮質の活性度指数とは、非特許文献１に記載されたＳｉＣＥＣＡアルゴリズムに基づいて算出される脳活性度指数のことである。
【０００７】
第２の発明は、上記第１の発明を前提とし、上記記憶部に記憶された上記活性度指数適正範囲は、上記監視作業を基にしたテスト作業の実行に従って入力された作業データを、予め記憶された評価基準に基づいた正解数や処理時間等と対比し、テスト作業単位長さあたりの作業精度と、このテスト作業中に検出された大脳新皮質の活性度指数とを対応づけた対応テーブルから特定された、上記監視対象作業の要求作業精度を満足する大脳新皮質の活性度指数適正範囲である点に特徴を有する。
上記監視対象作業を基にしたテスト作業とは、監視対象作業に要求される能力が求められる作業のことであり、例えば、監視対象作業そのもの、作業の種類を同じにした模擬作業あるいは作業の種類が異なっても要求される能力が同じ作業などが含まれる。
【発明の効果】
【０００８】
第１の発明によれば、特定の作業に対応させた監視対象者ごとの大脳新皮質の活性度指数適正範囲と、実際の作業中の大脳新皮質の活性度指数とを対比できるので、実際の作業中に監視対象者の作業が適正な状態にあるかどうかを正確に監視することができる。
つまり、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相関性は、作業者によっても作業の種類によっても異なることがわかったので、本願発明は、作業ごとに、監視対象者ごとの大脳新皮質の活性度指数適正範囲を記憶させて、この活性度指数適正範囲と作業中の大脳新皮質の活性度指数とを比較するようにした。従って、作業ごとであって、しかも監視対象者ごとに、作業が適正かどうかを正確に判断でき、適切なタイミングに警告信号を出力できる。
このように適切なタイミングに警告信号を出力できるので、事故や作業ミスを少なくできる。
【０００９】
また、実際の作業中における大脳新皮質の活性度指数を、監視対象者の音声データを基に算出しているので、例えば、脳の酸素量や血流量などから大脳新皮質の活性度指数を算出する場合に比べて、大脳新皮質の活性度指数を検出するための装置を簡略化することができる。大脳新皮質の血流量や酸素消費量はＰＥＴ（positron
emission tomography）やトポグラフ装置などで測定できるが、このような装置に比べて、この発明の音声データ入力部は圧倒的に小型化できるうえ、監視対象者に生体情報の検出機器などを取り付ける必要もない。
【００１０】
第２の発明によれば、実際の作業を基にしたテスト作業から大脳新皮質の活性度指数適正範囲を設定するようにしたので、作業ごとに正確な活性度適正範囲を設定できる。結果として、監視対象者の状況をより正確に監視できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１〜図７にこの発明の実施形態を示す。
この実施形態の作業監視システムは、図１に示すとおり、処理部１と、この処理部１に接続した、音声データ入力部２と、活性度指数適正範囲記憶部３と、出力部４とを備えている。
上記音声データ入力部２は、監視対象者の作業中に発する音声を取り込んで、処理部１に入力する機能を備えたものであり、マイクロホンとＡ／Ｄ変換手段とからなる。
【００１２】
上記活性度指数適正範囲記憶部３は、特定の作業に対する監視対象者の大脳新皮質の活性度指数適正範囲を記憶した記憶部であり、図２に示ように、作業、監視対象者である作業者及び活性度指数適正範囲を対応づけて記憶している。上記活性度指数適正範囲とは、上記特定の作業に要求される要求作業精度を満足する脳活性度の範囲のことである。そして、上記要求作業精度とは、作業の種類によって予め設定するものであり、例えば、僅かな失敗も許されない作業の場合には、その要求精度は高く設定される。
そして、上記大脳新皮質の活性度指数適正範囲の特定方法については後で詳しく説明するが、要するに、作業者の大脳新皮質の活性度指数が上記活性度指数適正範囲内にあるとき、その作業の作業精度が要求精度を満足するということである。そして、このような活性度指数適正範囲を、作業ごと、監視対象者である作業者ごとに活性度指数適正範囲記憶部３に記憶させておくようにする。
【００１３】
また、上記処理部１は、作業を実行している監視対象者の音声データを、その作業中に音声データ入力部２を介して取り込み、その音声データから大脳新皮質の活性度指数を算出する機能を備えている。また、処理部１は、算出した脳活性度を作業に対応した活性度指数適正範囲と対比して、その範囲から上記算出した監視対象者の大脳新皮質の活性度指数が逸脱したとき、警告信号を上記出力部４に出力する機能を備えている。上記警告信号が入力された上記出力部４は、外部に対して警報を発したり、警告灯を点灯させたりする。
【００１４】
次に、上記大脳新皮質の活性度指数適正範囲は、どのようにして特定するのかを説明する。
図３には、特定の作業に対する大脳新皮質の活性度指数適性範囲を算出する適正範囲算出装置を示している。この実施形態の適正範囲算出装置は、この実施形態の作業監視システムの監視対象者を作業者としてテスト作業を実行させ、このテスト作業に対する活性度指数適正範囲を算出するための装置で、この実施形態では、図１に示す作業監視システムとは別装置である。ただし、この活性度指数適正範囲算出装置を、この発明の作業監視システムに組み込むこともできる。
【００１５】
上記適正範囲算出装置は、この作業監視システムの監視対象者の監視対象作業に対する大脳新皮質の活性度指数適正範囲を算出する演算部１１を備え、この演算部１１には、監視対象者となる作業者の音声データを入力するための音声データ入力部１２と、テスト作業の実行結果である作業データを入力する作業データ入力部１３とを接続している。
上記音声データ入力部１２は、作業者の大脳新皮質の活性度指数の基になる音声データを取り込むためのもので、具体的にはマイクロホンと、Ａ／Ｄ変換手段とからなる。また、作業データ入力部１３には、作業者がテスト作業の作業データを入力するための、マウスやキーボードなどの操作部１４を接続している。
【００１６】
さらに、上記演算部１１には、この装置で実行するテスト作業のシナリオを記憶したテストシナリオ記憶部１５と、テスト作業の結果を評価するための評価基準を記憶した評価基準記憶部１６と、テスト作業に要求される作業精度を記憶した要求作業精度記憶部１７と、上記音声データ入力部１２及び作業データ入力部１３から入力されたデータを記憶するデータ記憶部１８と、データ出力部１９とを接続している。
データ出力部１９は、演算部１１での処理結果である、活性度指数適正範囲などを出力する機能を備えている。
ここでは、データ出力部１９にディスプレイ１０を接続し、演算部１１が算出した大脳新皮質の活性度指数適正範囲を表示させるようにしている。そして、表示された活性度指数適正範囲を、上記作業監視システムの活性度指数適正範囲記憶部３に手入力するようにしているが、作業監視システムの処理部１に、適正範囲算出装置の演算部１１の機能を組み込んで、処理部１が算出した活性度指数適正範囲を算出して、それを上記活性度指数適正範囲記憶部３に記憶させるようにしてもよい。
【００１７】
また、この適正範囲算出装置では上記データ出力部１９に接続したディスプレイ１０は、上記したように演算部１１が算出した活性度指数適正範囲を表示させるとともに、テスト作業を模擬作業としたときには、テスト作業を表示させるようにしている。
図４は、例えば、交通速度違反の取締りで違反者を認定する担当警察官用のテスト作業を示すもので、動画に表示された自動車の情報を、作業者に入力させるようにしたものである。なお、作業者が入力すべき自動車の情報とは、走行中の車線や、大型車、普通車、軽自動車などの別、あるいは色、ナンバーなどである。
【００１８】
上記ディスプレイ１０には、動画ウインドウ１０ａのほかに、車線を特定する「１」、「２」、「３」からなる車線番号入力ボタン１０ｂや、「大」、「普」、「軽」からなる自動車の型入力ボタン１０ｃ、「濃」、「中」、「淡」からなる色入力ボタン１０ｄ、「０」〜「９」の数字からなるナンバー入力ボタン１０ｅなどを表示するようにしている。
【００１９】
そして、作業者は、これらの入力ボタンをマウスでクリックした後に、エンターボタン１０ｆをクリックして、動画エリア１０ａ内を通過する自動車の情報を入力するようにする。ここでは、車線番号入力ボタン１０ｂがクリックされると、一時的に動画が停止して自動車を静止させて見え易くする。また、型入力ボタン１０ｃ、色入力ボタン１０ｄ、ナンバー入力ボタン１０ｅをクリックしてエンターボタン１０ｆをクリックすると動画が再起動されるようにしている。
なお、図中符号１０ｇは、入力されたナンバーを表示するナンバー表示欄であり、符号１０ｈは、入力データを訂正するためのクリアボタンである。
【００２０】
なお、この発明の作業データとは、作業者が入力する自動車情報である。
そして、上記テスト作業のための画面を表示させ、作業者によって入力される作業データに応じて、動画を停止させたり再生したりするプログラムは、テスト作業のシナリオとして、上記テストシナリオ記憶部１５に予め記憶させておく。
また、上記評価基準記憶部１６には、動画中に現れる全ての自動車に関する上記情報を、例えば、動画の再生開始からの経過時間や、動画の進行などに対応づけ、正解データとして記憶させておく。上記処理部１は、この正解データと作業者が入力した作業データとを対比して、後で説明する作業精度を算出する。
【００２１】
また、上記テストシナリオ記憶部１５に記憶されているテストシナリオには、テスト作業中の作業者に、発声を促すための発声誘引信号を出力するタイミングも設定されている。演算部１１は、このテストシナリオに設定されている発声誘引信号の出力タイミングに、発声誘引信号を出力する。上記発声誘引信号の出力とは、例えば、作業者に朗読させる言葉をディスプレイ１０に表示させたり、発声を促す音声信号を例えばスピーカなどから出力したりするものである。
そして、演算部１１は、上記発生誘引信号を出力するとともに、それと同時に音声データ入力部１２の機能をオンにして、作業者の音声を取り込めるようにしている。
【００２２】
以下には、この実施形態の適正範囲算出装置において図４に示す画面を用いたテスト作業を実行して作業者の作業適性を判定する手順を説明する。
演算部１１は、スタート信号が入力されると、テストシナリオ記憶部１５が記憶しているシナリオに基づいて、ディスプレイ１０に、動画ウインドウ１０ａを含むテスト作業画面を表示させる。
作業者は、マウスなどの操作部４を操作して必要情報を入力するが、テスト作業を開始する前に、作業者情報も入力するようにしている。作業者情報とは、氏名や性別などで、テスト作業を実行する作業者を特定するための情報である。ただしこのシステムに予め作業者属性などを記憶させておいて、テスト作業時には、作業者ＩＤだけを入力させるようにしてもよい。
【００２３】
テスト作業が開始し、作業者が作業データを入力すると、その作業データは作業データ入力部１３を介して演算部１１に入力される。演算部１１は、入力された作業データを、上記シナリオの進行度、例えば動画の再生時間や、動画データのコマ数などと対応づけてデータ記憶部１８に記憶させる。
また、演算部１１は、上記シナリオを進行させながら、上記した発声誘引タイミングになったときには、発声誘引信号として朗読画面をディスプレイ１０に表示させ、音声データ入力部１２から音声データを取り込む。演算部１１は、取り込んだ音声データも、シナリオの進行度に対応づけて上記データ記憶部１８に記憶させる。
【００２４】
上記シナリオに従って全てのテスト作業が終了したら、演算部１１は、データ記憶部１８に蓄積した作業データ及び音声データを次のような処理を実行する。
まず、演算部１１は、収集した作業データを、上記評価基準記憶部１６が記憶している正解データと対比して、シナリオの進行に応じたテスト作業単位長さあたりの作業精度を算出する。なお、この単位長さは、時間やコマ数など、テスト作業ごとに設定しておくことができる。
そして、作業精度は、上記単位長さ中に入力された作業データと、その単位長さ中に入力されるべき正解データとを対比して、作業者が入力した作業データの正誤、入力データ数の過不足、データ入力タイミングなどから算出されたもので、特定のテスト作業をどれだけ正確にできたかを示す値である。そして、正解と判断する基準や、作業精度の算出方法は、テスト作業ごとに、予め評価基準記憶部１６に記憶させておく。
【００２５】
図４に示した動画中に走行する自動車を観察して、その情報を入力するテスト作業の場合、入力された作業データに対応した自動車の台数についての評価基準、入力情報内容の正誤についての評価基準、入力タイミングについての評価基準などを、それぞれ定めている。なお、上記入力タイミングについての評価とは、同じ正解データが入力されても、動画ウインドウ１０ａ内に自動車が現れてすぐに作業データが入力された場合と、動画ウインドウ１０ａから消える寸前に入力された場合とでその反応速度が異なるので、その反応速度ごとに評価を変えるということである。
【００２６】
そして、項目ごとに、その評価基準によって作業データを評価し、その結果を総合化したものを作業精度として算出する。
さらに、演算部１１は、収集した音声データから、非特許文献１に記載されたＳｉＣＥＣＡアルゴリズムに従って大脳新皮質の活性度指数を算出する。
【００２７】
そして、演算部１１は、算出した大脳新皮質の活性度指数を、その活性度指数の基になる音声データの入力時に対応した、上記単位長さ当たりの作業精度に対応づける。これらのデータの対応づけは、次のようにしている。
図５に示すように、テスト作業が連続的に行われ、テスト作業データも連続的に入力された場合、演算部１１は、テスト作業の進行時間を単位時間Δｔ１、Δｔ２、・・・に区切って、この単位時間ごとに作業精度を算出する。一方、音声データＶ１がΔｔ１内に入力され、別の音声データＶ２がΔｔ２内に入力された場合、上記音声データＶ１に基づいて算出した大脳新皮質の活性度指数を単位時間Δｔ１の作業精度に対応づけ、音声データＶ２に基づいて算出した大脳新皮質の活性度指数を単位時間Δｔ２の作業精度に対応づける。
【００２８】
ただし、テスト作業のシナリオによっては、作業データが入力されている単位時間外に、音声データが入力される場合もある。例えば、作業が一区切りするたびに発声誘引信号が出力されて、そのたびに音声データが入力される場合には、音声データが入力された直前又は直後の単位長さあたりの作業精度を、上記音声データを基にした大脳新皮質の活性度指数に対応づけるようにする。なお、音声データが入力された直前又は直後のいずれを選択するかは、予め設定しておくものである。
【００２９】
演算部１１は、上記のようにして算出した作業精度と大脳新皮質の活性度指数との対応テーブルを作成する。この対応テーブルの値は、横軸を大脳新皮質の活性度指数Ｓ、縦軸を作業精度Ａとした、図６のグラフで表すことができる。そして、図６に示した実線のグラフＧ１は、特定の作業者Ｘのテスト作業Ｉに関するデータである。そして、グラフＧ１は、各シナリオ進行の単位長さに基づいて対応させた作業精度と大脳新皮質の活性度指数とを表す複数の点Ｐ１、点Ｐ２、Ｐ３・・・Ｐｍをプロットしたものの集合で、大脳新皮質の活性度指数Ｓと作業精度Ａとの相関を表している。また、グラフＧ２は、別の作業者Ｙのデータである。
このように、同じテスト作業Ｉを行なった場合にも、作業者によって作業精度と大脳新皮質の活性度指数との対応グラフが異なる。
【００３０】
なお、横軸や縦軸には、テスト作業の進行にかかわる時間要素が含まれていない。従って、図６に示すグラフには作業精度の経時的な変化は表れていない。時間的な変化との相関性は一切ない。
ただし、大脳新皮質の活性度指数が高い状態は緊張常態であり、低い常態は弛緩状態ということができるので、監視対象作業を長時間継続した場合には、疲労により弛緩状態になり、大脳新皮質の活性度指数が低くなる傾向がある。
また、別の実験によって、同一作業者の場合、同一作業を行なっている間、作業時間にかかわりなく、大脳新皮質の活性度指数が同じなら作業精度がほとんど同じであることを確認している。従って、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相関を示した図６に示すグラフ特性は、当該作業における個人である作業者Ｘあるいは作業者Ｙの基本的な能力を表すものと考えられる。
【００３１】
一方で、同一作業者であっても、作業の種類によって、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相関性が異なることも確認している。図７には、作業者Ｘが、テスト作業Ｉを実行したときと、テスト作業IIを実行したときの大脳新皮質の活性度指数と作業精度との対応テーブルを、それぞれ実線のグラフＧ１、一点鎖線のグラフＧ３で表している。
なお、上記テスト作業Ｉ、テスト作業IIは、それぞれ実際に監視対象となる作業Ｉ、IIに対応するものである。上記したように、テスト作業Ｉ、IIと監視対象作業Ｉ、IIとは、まったく同じ必要はないが、テスト作業は、監視対象作業を実行する場合と同様の能力が要求され、監視対象作業中の脳活性度と作業精度との対応関係を再現できるものであればよい。従って、上記テスト作業Ｉ、IIに基づいて算出された活性度指数適正範囲はそのまま、監視対象作業Ｉ、IIに適用できるものである。
【００３２】
上記のようにして図６、図７のグラフに示す対応テーブルを作成したら、演算部１１は、上記要求作業精度記憶部１７から、テスト作業に応じた要求作業精度を特定し、これを満足する大脳新皮質の活性度指数の範囲を特定する。そして、演算部１１は、上記特定した大脳新皮質の活性度指数の範囲を活性度指数適正範囲としてデータ出力部１９へ出力する。
例えば、上記要求作業精度をＡ１とした場合、図６のグラフＧ１がこれを満足する活性度指数適正範囲はＳｘ１ということになる。言い換えれば、この作業者Ｘは、大脳新皮質の活性度指数が上記活性度指数適正範囲Ｓｘ１内にあるとき、上記テスト作業Ｉの要求作業精度を満足することになる。
【００３３】
同様に、作業者Ｙの作業Ｉに対する活性度指数適正範囲Ｓｙ１と、作業者Ｘの作業IIの活性度指数適正範囲Ｓｘ２を特定することができる。このようにして特定した活性度指数適正範囲を、図２に示すように、作業ごと、作業者ごとに、上記活性度指数適正範囲記憶部３に記憶させておく。
なお、図７は、要求作業精度を一定にして特定した作業Ｉと作業IIとの上記活性度指数適正範囲を示しているが、実際には、作業が異なれば、上記要求作業精度が異なるのが通常で、要求作業精度は作業ごとに設定されるものである。
【００３４】
以上のようにして作業ごと、作業者ごとの活性度指数適正範囲が算出し、その値を活性度指数適正範囲記憶部３に記憶させたら、作業監視システムを、いつでも動作させることができる。
以下に、このシステムによって実際の作業を監視する手順を説明する。
この実施形態の作業監視システムを動作させ、実際の作業を開始する前に、作業者Ｘが、作業を特定するための作業ＩＤと作業者を特定するための作業者ＩＤなどを図示しない操作部から入力する。処理部１は、入力された作業ＩＤと作業者ＩＤとに基づいて、作業者Ｘの作業Ｉに対する活性度指数適正範囲Ｓｘ１を、活性度指数適正範囲記憶部３から特定し、この活性度指数適正範囲Ｓｘ１を記憶して以下の処理へ進む。
【００３５】
実際の作業Ｉが開始され、その実行中に作業者Ｘが音声を発すると、音声データが音声データ入力部２から処理部１へ入力される。上記音声データ入力部２が取り込む音声データは、作業者Ｘが発する音声ならどのようなものでもかまわないが、例えば、交通速度違反の取締りで違反者を認定する担当警察官の場合には、走行中の車線や、大型車、普通車、軽自動車などの別、あるいは色、ナンバーなどを発声させるようにする。
また、声を出しての安全確認などが義務づけられている作業の場合には、その安全確認用の音声を取り込むことができる。もしも、発話の必要がない作業の場合には、定期的に、発声を促すための合図を出力部４から出すように、処理部１に設定しておくようにする。
【００３６】
処理部１は、音声データ入力部２から音声データが入力されたら、その音声データを上記ＳｉＣＥＣＡアルゴリズムに基づいて処理し、大脳新皮質の活性度指数を算出する。ただし、この作業監視システムの処理部１は、上記演算部１１とは異なり、音声データ入力部２から音声データが入力されるたびに大脳新皮質の活性度指数を算出する。
【００３７】
処理部１は、算出した大脳新皮質の活性度指数を、先に特定した活性度指数適正範囲Ｓｘ１と対比し、この活性度指数適正範囲Ｓｘ１から逸脱していないかどうかを判定する。そして、上記算出した大脳新皮質の活性度指数が、上記活性度指数適正範囲Ｓｘ１内にある場合には、そのまま処理を継続し、上記活性度指数適正範囲Ｓｘ１からはずれた場合には、警告信号を出力部４へ出力し、警報などを発するようにする。
警報が発せられる状態とは、作業者Ｘの、その時の大脳新皮質の活性度指数が、上記活性度指数適正範囲Ｓｘ１を逸脱した状態であって、作業精度が要求作業精度を満足できなくなる状態といえる。このような状態になったときに、上記警告信号の出力によって、作業者に注意を喚起したり、作業を中断させたりし、作業ミスなどを未然に防いでいる。
【００３８】
特に、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相対関係は、作業ごと、作業者ごとに異なることが分かったので、作業ごと、作業者ごとの活性度指数適正範囲を特定して記憶することによって、監視対象作業の要求作業精度を満足できなくなるタイミングを、作業者ごとに、より正確に判定でき、正確なタイミングに警告信号を出力できる。
また、この作業監視システムでは、監視対象者である作業者が、実際の作業中に所定のタイミングで音声を発するだけで、作業者の脳活性度を算出できるので、他の方法で大脳新皮質の活性度指数を検出する場合と比べて、装置を小型化することができる。さらに、作業者は、特別な機器を身体に取り付ける必要がないので、作業性が低下することもない。
【００３９】
なお、上記実施形態では、作業監視システムの活性度指数適正範囲記憶部３に記憶させる活性度指数適正範囲を算出するためのテスト作業中にも、音声データに基づいて活性度指数を算出するようにしているが、テスト作業中の大脳新皮質の活性度指数の検出方法はこれに限らない。
例えば、脳血流中の酸素量を検出したり、監視対象者の呼気中の酸素濃度を検出したりして、これらのデータに基づいて大脳新皮質の活性度指数を算出するようにしてもよい。ただし、いずれの方法を用いた場合でも、算出した活性度指数適正範囲と、監視対象作業の実行中に音声データに基づいて算出される大脳新皮質の活性度指数とを対比するためには、両者のスケールを合わせる必要がある。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】実施形態の作業監視システム構成図である。
【図２】活性度指数適正範囲記憶部が記憶しているデータの例を示したテーブルである。
【図３】活性度指数適正範囲算出装置の構成図である。
【図４】活性度指数適正範囲を算出するためのテスト作業画面を示した図である。
【図５】音声データ入力タイミングを説明するための図である。
【図６】作業Ｉを実行した作業者Ｘ及びＹの、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との対応テーブルを示したグラフである。
【図７】作業者Ｘが、作業Ｉ及び作業IIを実行したときの、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との対応テーブルを示したグラフである。
【符号の説明】
【００４１】
１ 処理部
２ 音声データ入力部
３ 活性度指数適正範囲記憶部
４ 出力部
Ｓｘ１、Ｓｘ２ （作業者Ｘの）活性度指数適正範囲
Ｓｙ１ （作業者Ｙの）活性度指数適正範囲
【技術分野】
【０００１】
この発明は、作業状況を監視するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、航空管制業務のように、一歩間違えば、大惨事になりかねないような仕事では、正確な判断を瞬時に行なうことが要求される。このような作業には、適度な緊張状態が必要であるが、その状態を長時間維持することは難しい。従って、管制官は、定期的に作業を交替し、休憩をとるようにしている。
そして、各管制官が疲労して判断ミスを犯さないように、安全をみて、休憩のタイミングを設定している。しかし、疲労のしやすさなどには個人差があり、人によっては強制的に休憩させられることによって集中力が途切れて、かえって正確な作業ができなくなってしまうことも考えられる。
【０００３】
そこで、実際の作業中に、作業者の心身状態を監視し、それに基づいて休憩や作業停止を指示することが考えられる。
このように作業者の作業中の状態を監視するために、作業中の脳活性度を利用するシステムが従来から知られている。
特に、作業者の大脳新皮質が作業を制御し、その活性度が作業性と密接な関連があることが知られているので、従来のシステムでは、作業中に作業者の大脳新皮質の活性度を測定し、その活性度指数に基づいて、休憩や交替を指示するものである。
このシステムは、人の疲労度が大脳新皮質の活性度指数に現れるとともに、疲労や弛緩によって大脳新皮質の活性度指数が低下したときにミスが起こりやすいという考えを前提としたものである。そして、作業中に測定した上記活性度指数の値が、設定値を下回ったとき、注意喚起したり、作業を停止させたりする警告を発するようにしている。ただし、上記設定値は、個人差を無視して一律に定めたものである。
【特許文献１】特許第３６８６４６５号公報
【非特許文献１】塩見格一、「発話分析から考える脳機能モデル」、感性工学研究論文集、日本、日本感性工学会、２００４年２月、第４巻、１号、ｐ．３−１２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のように従来のシステムでは、脳活性度の設定値を決める上で、個人差を無視しているので、次のような問題があった。
例えば、作業中の脳活性度を検出して、その検出値と一律に定めた設定値とを対比して警告を発すると、人によっては、脳活性度が設定値以上でもミスが発生することがあったし、反対に、脳活性度が設定値より低くても、ほとんどミスを犯さないこともあった。つまり、作業上のミスと脳活性度との関係には個人差があるので、上記設定値を一律に定めると、監視対象者が、作業を正しく実行できる状態にあるかどうかを正確に監視することができないという問題があった。
【０００５】
この発明の目的は、個人の特性を考慮して、作業を正しく実行できる適正な状態にあるかどうかを正確に監視することができる監視システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、監視対象作業に対する要求作業精度を満足する監視対象者ごとの大脳新皮質の活性度指数適正範囲を記憶した記憶部と、上記監視対象作業の作業中における監視対象者の音声データを入力する音声データ入力部と、出力部と、処理部とを備え、処理部は、上記音声データ入力部から入力された音声データに基づいて大脳新皮質の活性度指数を算出し、算出した大脳新皮質の活性度指数が上記活性度指数適正範囲を逸脱したか否かを判定し、活性度指数適正範囲を逸脱したとき警告信号を出力部に出力する点に特徴を有する。
なお、上記音声データから算出する大脳新皮質の活性度指数とは、非特許文献１に記載されたＳｉＣＥＣＡアルゴリズムに基づいて算出される脳活性度指数のことである。
【０００７】
第２の発明は、上記第１の発明を前提とし、上記記憶部に記憶された上記活性度指数適正範囲は、上記監視作業を基にしたテスト作業の実行に従って入力された作業データを、予め記憶された評価基準に基づいた正解数や処理時間等と対比し、テスト作業単位長さあたりの作業精度と、このテスト作業中に検出された大脳新皮質の活性度指数とを対応づけた対応テーブルから特定された、上記監視対象作業の要求作業精度を満足する大脳新皮質の活性度指数適正範囲である点に特徴を有する。
上記監視対象作業を基にしたテスト作業とは、監視対象作業に要求される能力が求められる作業のことであり、例えば、監視対象作業そのもの、作業の種類を同じにした模擬作業あるいは作業の種類が異なっても要求される能力が同じ作業などが含まれる。
【発明の効果】
【０００８】
第１の発明によれば、特定の作業に対応させた監視対象者ごとの大脳新皮質の活性度指数適正範囲と、実際の作業中の大脳新皮質の活性度指数とを対比できるので、実際の作業中に監視対象者の作業が適正な状態にあるかどうかを正確に監視することができる。
つまり、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相関性は、作業者によっても作業の種類によっても異なることがわかったので、本願発明は、作業ごとに、監視対象者ごとの大脳新皮質の活性度指数適正範囲を記憶させて、この活性度指数適正範囲と作業中の大脳新皮質の活性度指数とを比較するようにした。従って、作業ごとであって、しかも監視対象者ごとに、作業が適正かどうかを正確に判断でき、適切なタイミングに警告信号を出力できる。
このように適切なタイミングに警告信号を出力できるので、事故や作業ミスを少なくできる。
【０００９】
また、実際の作業中における大脳新皮質の活性度指数を、監視対象者の音声データを基に算出しているので、例えば、脳の酸素量や血流量などから大脳新皮質の活性度指数を算出する場合に比べて、大脳新皮質の活性度指数を検出するための装置を簡略化することができる。大脳新皮質の血流量や酸素消費量はＰＥＴ（positron
emission tomography）やトポグラフ装置などで測定できるが、このような装置に比べて、この発明の音声データ入力部は圧倒的に小型化できるうえ、監視対象者に生体情報の検出機器などを取り付ける必要もない。
【００１０】
第２の発明によれば、実際の作業を基にしたテスト作業から大脳新皮質の活性度指数適正範囲を設定するようにしたので、作業ごとに正確な活性度適正範囲を設定できる。結果として、監視対象者の状況をより正確に監視できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１〜図７にこの発明の実施形態を示す。
この実施形態の作業監視システムは、図１に示すとおり、処理部１と、この処理部１に接続した、音声データ入力部２と、活性度指数適正範囲記憶部３と、出力部４とを備えている。
上記音声データ入力部２は、監視対象者の作業中に発する音声を取り込んで、処理部１に入力する機能を備えたものであり、マイクロホンとＡ／Ｄ変換手段とからなる。
【００１２】
上記活性度指数適正範囲記憶部３は、特定の作業に対する監視対象者の大脳新皮質の活性度指数適正範囲を記憶した記憶部であり、図２に示ように、作業、監視対象者である作業者及び活性度指数適正範囲を対応づけて記憶している。上記活性度指数適正範囲とは、上記特定の作業に要求される要求作業精度を満足する脳活性度の範囲のことである。そして、上記要求作業精度とは、作業の種類によって予め設定するものであり、例えば、僅かな失敗も許されない作業の場合には、その要求精度は高く設定される。
そして、上記大脳新皮質の活性度指数適正範囲の特定方法については後で詳しく説明するが、要するに、作業者の大脳新皮質の活性度指数が上記活性度指数適正範囲内にあるとき、その作業の作業精度が要求精度を満足するということである。そして、このような活性度指数適正範囲を、作業ごと、監視対象者である作業者ごとに活性度指数適正範囲記憶部３に記憶させておくようにする。
【００１３】
また、上記処理部１は、作業を実行している監視対象者の音声データを、その作業中に音声データ入力部２を介して取り込み、その音声データから大脳新皮質の活性度指数を算出する機能を備えている。また、処理部１は、算出した脳活性度を作業に対応した活性度指数適正範囲と対比して、その範囲から上記算出した監視対象者の大脳新皮質の活性度指数が逸脱したとき、警告信号を上記出力部４に出力する機能を備えている。上記警告信号が入力された上記出力部４は、外部に対して警報を発したり、警告灯を点灯させたりする。
【００１４】
次に、上記大脳新皮質の活性度指数適正範囲は、どのようにして特定するのかを説明する。
図３には、特定の作業に対する大脳新皮質の活性度指数適性範囲を算出する適正範囲算出装置を示している。この実施形態の適正範囲算出装置は、この実施形態の作業監視システムの監視対象者を作業者としてテスト作業を実行させ、このテスト作業に対する活性度指数適正範囲を算出するための装置で、この実施形態では、図１に示す作業監視システムとは別装置である。ただし、この活性度指数適正範囲算出装置を、この発明の作業監視システムに組み込むこともできる。
【００１５】
上記適正範囲算出装置は、この作業監視システムの監視対象者の監視対象作業に対する大脳新皮質の活性度指数適正範囲を算出する演算部１１を備え、この演算部１１には、監視対象者となる作業者の音声データを入力するための音声データ入力部１２と、テスト作業の実行結果である作業データを入力する作業データ入力部１３とを接続している。
上記音声データ入力部１２は、作業者の大脳新皮質の活性度指数の基になる音声データを取り込むためのもので、具体的にはマイクロホンと、Ａ／Ｄ変換手段とからなる。また、作業データ入力部１３には、作業者がテスト作業の作業データを入力するための、マウスやキーボードなどの操作部１４を接続している。
【００１６】
さらに、上記演算部１１には、この装置で実行するテスト作業のシナリオを記憶したテストシナリオ記憶部１５と、テスト作業の結果を評価するための評価基準を記憶した評価基準記憶部１６と、テスト作業に要求される作業精度を記憶した要求作業精度記憶部１７と、上記音声データ入力部１２及び作業データ入力部１３から入力されたデータを記憶するデータ記憶部１８と、データ出力部１９とを接続している。
データ出力部１９は、演算部１１での処理結果である、活性度指数適正範囲などを出力する機能を備えている。
ここでは、データ出力部１９にディスプレイ１０を接続し、演算部１１が算出した大脳新皮質の活性度指数適正範囲を表示させるようにしている。そして、表示された活性度指数適正範囲を、上記作業監視システムの活性度指数適正範囲記憶部３に手入力するようにしているが、作業監視システムの処理部１に、適正範囲算出装置の演算部１１の機能を組み込んで、処理部１が算出した活性度指数適正範囲を算出して、それを上記活性度指数適正範囲記憶部３に記憶させるようにしてもよい。
【００１７】
また、この適正範囲算出装置では上記データ出力部１９に接続したディスプレイ１０は、上記したように演算部１１が算出した活性度指数適正範囲を表示させるとともに、テスト作業を模擬作業としたときには、テスト作業を表示させるようにしている。
図４は、例えば、交通速度違反の取締りで違反者を認定する担当警察官用のテスト作業を示すもので、動画に表示された自動車の情報を、作業者に入力させるようにしたものである。なお、作業者が入力すべき自動車の情報とは、走行中の車線や、大型車、普通車、軽自動車などの別、あるいは色、ナンバーなどである。
【００１８】
上記ディスプレイ１０には、動画ウインドウ１０ａのほかに、車線を特定する「１」、「２」、「３」からなる車線番号入力ボタン１０ｂや、「大」、「普」、「軽」からなる自動車の型入力ボタン１０ｃ、「濃」、「中」、「淡」からなる色入力ボタン１０ｄ、「０」〜「９」の数字からなるナンバー入力ボタン１０ｅなどを表示するようにしている。
【００１９】
そして、作業者は、これらの入力ボタンをマウスでクリックした後に、エンターボタン１０ｆをクリックして、動画エリア１０ａ内を通過する自動車の情報を入力するようにする。ここでは、車線番号入力ボタン１０ｂがクリックされると、一時的に動画が停止して自動車を静止させて見え易くする。また、型入力ボタン１０ｃ、色入力ボタン１０ｄ、ナンバー入力ボタン１０ｅをクリックしてエンターボタン１０ｆをクリックすると動画が再起動されるようにしている。
なお、図中符号１０ｇは、入力されたナンバーを表示するナンバー表示欄であり、符号１０ｈは、入力データを訂正するためのクリアボタンである。
【００２０】
なお、この発明の作業データとは、作業者が入力する自動車情報である。
そして、上記テスト作業のための画面を表示させ、作業者によって入力される作業データに応じて、動画を停止させたり再生したりするプログラムは、テスト作業のシナリオとして、上記テストシナリオ記憶部１５に予め記憶させておく。
また、上記評価基準記憶部１６には、動画中に現れる全ての自動車に関する上記情報を、例えば、動画の再生開始からの経過時間や、動画の進行などに対応づけ、正解データとして記憶させておく。上記処理部１は、この正解データと作業者が入力した作業データとを対比して、後で説明する作業精度を算出する。
【００２１】
また、上記テストシナリオ記憶部１５に記憶されているテストシナリオには、テスト作業中の作業者に、発声を促すための発声誘引信号を出力するタイミングも設定されている。演算部１１は、このテストシナリオに設定されている発声誘引信号の出力タイミングに、発声誘引信号を出力する。上記発声誘引信号の出力とは、例えば、作業者に朗読させる言葉をディスプレイ１０に表示させたり、発声を促す音声信号を例えばスピーカなどから出力したりするものである。
そして、演算部１１は、上記発生誘引信号を出力するとともに、それと同時に音声データ入力部１２の機能をオンにして、作業者の音声を取り込めるようにしている。
【００２２】
以下には、この実施形態の適正範囲算出装置において図４に示す画面を用いたテスト作業を実行して作業者の作業適性を判定する手順を説明する。
演算部１１は、スタート信号が入力されると、テストシナリオ記憶部１５が記憶しているシナリオに基づいて、ディスプレイ１０に、動画ウインドウ１０ａを含むテスト作業画面を表示させる。
作業者は、マウスなどの操作部４を操作して必要情報を入力するが、テスト作業を開始する前に、作業者情報も入力するようにしている。作業者情報とは、氏名や性別などで、テスト作業を実行する作業者を特定するための情報である。ただしこのシステムに予め作業者属性などを記憶させておいて、テスト作業時には、作業者ＩＤだけを入力させるようにしてもよい。
【００２３】
テスト作業が開始し、作業者が作業データを入力すると、その作業データは作業データ入力部１３を介して演算部１１に入力される。演算部１１は、入力された作業データを、上記シナリオの進行度、例えば動画の再生時間や、動画データのコマ数などと対応づけてデータ記憶部１８に記憶させる。
また、演算部１１は、上記シナリオを進行させながら、上記した発声誘引タイミングになったときには、発声誘引信号として朗読画面をディスプレイ１０に表示させ、音声データ入力部１２から音声データを取り込む。演算部１１は、取り込んだ音声データも、シナリオの進行度に対応づけて上記データ記憶部１８に記憶させる。
【００２４】
上記シナリオに従って全てのテスト作業が終了したら、演算部１１は、データ記憶部１８に蓄積した作業データ及び音声データを次のような処理を実行する。
まず、演算部１１は、収集した作業データを、上記評価基準記憶部１６が記憶している正解データと対比して、シナリオの進行に応じたテスト作業単位長さあたりの作業精度を算出する。なお、この単位長さは、時間やコマ数など、テスト作業ごとに設定しておくことができる。
そして、作業精度は、上記単位長さ中に入力された作業データと、その単位長さ中に入力されるべき正解データとを対比して、作業者が入力した作業データの正誤、入力データ数の過不足、データ入力タイミングなどから算出されたもので、特定のテスト作業をどれだけ正確にできたかを示す値である。そして、正解と判断する基準や、作業精度の算出方法は、テスト作業ごとに、予め評価基準記憶部１６に記憶させておく。
【００２５】
図４に示した動画中に走行する自動車を観察して、その情報を入力するテスト作業の場合、入力された作業データに対応した自動車の台数についての評価基準、入力情報内容の正誤についての評価基準、入力タイミングについての評価基準などを、それぞれ定めている。なお、上記入力タイミングについての評価とは、同じ正解データが入力されても、動画ウインドウ１０ａ内に自動車が現れてすぐに作業データが入力された場合と、動画ウインドウ１０ａから消える寸前に入力された場合とでその反応速度が異なるので、その反応速度ごとに評価を変えるということである。
【００２６】
そして、項目ごとに、その評価基準によって作業データを評価し、その結果を総合化したものを作業精度として算出する。
さらに、演算部１１は、収集した音声データから、非特許文献１に記載されたＳｉＣＥＣＡアルゴリズムに従って大脳新皮質の活性度指数を算出する。
【００２７】
そして、演算部１１は、算出した大脳新皮質の活性度指数を、その活性度指数の基になる音声データの入力時に対応した、上記単位長さ当たりの作業精度に対応づける。これらのデータの対応づけは、次のようにしている。
図５に示すように、テスト作業が連続的に行われ、テスト作業データも連続的に入力された場合、演算部１１は、テスト作業の進行時間を単位時間Δｔ１、Δｔ２、・・・に区切って、この単位時間ごとに作業精度を算出する。一方、音声データＶ１がΔｔ１内に入力され、別の音声データＶ２がΔｔ２内に入力された場合、上記音声データＶ１に基づいて算出した大脳新皮質の活性度指数を単位時間Δｔ１の作業精度に対応づけ、音声データＶ２に基づいて算出した大脳新皮質の活性度指数を単位時間Δｔ２の作業精度に対応づける。
【００２８】
ただし、テスト作業のシナリオによっては、作業データが入力されている単位時間外に、音声データが入力される場合もある。例えば、作業が一区切りするたびに発声誘引信号が出力されて、そのたびに音声データが入力される場合には、音声データが入力された直前又は直後の単位長さあたりの作業精度を、上記音声データを基にした大脳新皮質の活性度指数に対応づけるようにする。なお、音声データが入力された直前又は直後のいずれを選択するかは、予め設定しておくものである。
【００２９】
演算部１１は、上記のようにして算出した作業精度と大脳新皮質の活性度指数との対応テーブルを作成する。この対応テーブルの値は、横軸を大脳新皮質の活性度指数Ｓ、縦軸を作業精度Ａとした、図６のグラフで表すことができる。そして、図６に示した実線のグラフＧ１は、特定の作業者Ｘのテスト作業Ｉに関するデータである。そして、グラフＧ１は、各シナリオ進行の単位長さに基づいて対応させた作業精度と大脳新皮質の活性度指数とを表す複数の点Ｐ１、点Ｐ２、Ｐ３・・・Ｐｍをプロットしたものの集合で、大脳新皮質の活性度指数Ｓと作業精度Ａとの相関を表している。また、グラフＧ２は、別の作業者Ｙのデータである。
このように、同じテスト作業Ｉを行なった場合にも、作業者によって作業精度と大脳新皮質の活性度指数との対応グラフが異なる。
【００３０】
なお、横軸や縦軸には、テスト作業の進行にかかわる時間要素が含まれていない。従って、図６に示すグラフには作業精度の経時的な変化は表れていない。時間的な変化との相関性は一切ない。
ただし、大脳新皮質の活性度指数が高い状態は緊張常態であり、低い常態は弛緩状態ということができるので、監視対象作業を長時間継続した場合には、疲労により弛緩状態になり、大脳新皮質の活性度指数が低くなる傾向がある。
また、別の実験によって、同一作業者の場合、同一作業を行なっている間、作業時間にかかわりなく、大脳新皮質の活性度指数が同じなら作業精度がほとんど同じであることを確認している。従って、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相関を示した図６に示すグラフ特性は、当該作業における個人である作業者Ｘあるいは作業者Ｙの基本的な能力を表すものと考えられる。
【００３１】
一方で、同一作業者であっても、作業の種類によって、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相関性が異なることも確認している。図７には、作業者Ｘが、テスト作業Ｉを実行したときと、テスト作業IIを実行したときの大脳新皮質の活性度指数と作業精度との対応テーブルを、それぞれ実線のグラフＧ１、一点鎖線のグラフＧ３で表している。
なお、上記テスト作業Ｉ、テスト作業IIは、それぞれ実際に監視対象となる作業Ｉ、IIに対応するものである。上記したように、テスト作業Ｉ、IIと監視対象作業Ｉ、IIとは、まったく同じ必要はないが、テスト作業は、監視対象作業を実行する場合と同様の能力が要求され、監視対象作業中の脳活性度と作業精度との対応関係を再現できるものであればよい。従って、上記テスト作業Ｉ、IIに基づいて算出された活性度指数適正範囲はそのまま、監視対象作業Ｉ、IIに適用できるものである。
【００３２】
上記のようにして図６、図７のグラフに示す対応テーブルを作成したら、演算部１１は、上記要求作業精度記憶部１７から、テスト作業に応じた要求作業精度を特定し、これを満足する大脳新皮質の活性度指数の範囲を特定する。そして、演算部１１は、上記特定した大脳新皮質の活性度指数の範囲を活性度指数適正範囲としてデータ出力部１９へ出力する。
例えば、上記要求作業精度をＡ１とした場合、図６のグラフＧ１がこれを満足する活性度指数適正範囲はＳｘ１ということになる。言い換えれば、この作業者Ｘは、大脳新皮質の活性度指数が上記活性度指数適正範囲Ｓｘ１内にあるとき、上記テスト作業Ｉの要求作業精度を満足することになる。
【００３３】
同様に、作業者Ｙの作業Ｉに対する活性度指数適正範囲Ｓｙ１と、作業者Ｘの作業IIの活性度指数適正範囲Ｓｘ２を特定することができる。このようにして特定した活性度指数適正範囲を、図２に示すように、作業ごと、作業者ごとに、上記活性度指数適正範囲記憶部３に記憶させておく。
なお、図７は、要求作業精度を一定にして特定した作業Ｉと作業IIとの上記活性度指数適正範囲を示しているが、実際には、作業が異なれば、上記要求作業精度が異なるのが通常で、要求作業精度は作業ごとに設定されるものである。
【００３４】
以上のようにして作業ごと、作業者ごとの活性度指数適正範囲が算出し、その値を活性度指数適正範囲記憶部３に記憶させたら、作業監視システムを、いつでも動作させることができる。
以下に、このシステムによって実際の作業を監視する手順を説明する。
この実施形態の作業監視システムを動作させ、実際の作業を開始する前に、作業者Ｘが、作業を特定するための作業ＩＤと作業者を特定するための作業者ＩＤなどを図示しない操作部から入力する。処理部１は、入力された作業ＩＤと作業者ＩＤとに基づいて、作業者Ｘの作業Ｉに対する活性度指数適正範囲Ｓｘ１を、活性度指数適正範囲記憶部３から特定し、この活性度指数適正範囲Ｓｘ１を記憶して以下の処理へ進む。
【００３５】
実際の作業Ｉが開始され、その実行中に作業者Ｘが音声を発すると、音声データが音声データ入力部２から処理部１へ入力される。上記音声データ入力部２が取り込む音声データは、作業者Ｘが発する音声ならどのようなものでもかまわないが、例えば、交通速度違反の取締りで違反者を認定する担当警察官の場合には、走行中の車線や、大型車、普通車、軽自動車などの別、あるいは色、ナンバーなどを発声させるようにする。
また、声を出しての安全確認などが義務づけられている作業の場合には、その安全確認用の音声を取り込むことができる。もしも、発話の必要がない作業の場合には、定期的に、発声を促すための合図を出力部４から出すように、処理部１に設定しておくようにする。
【００３６】
処理部１は、音声データ入力部２から音声データが入力されたら、その音声データを上記ＳｉＣＥＣＡアルゴリズムに基づいて処理し、大脳新皮質の活性度指数を算出する。ただし、この作業監視システムの処理部１は、上記演算部１１とは異なり、音声データ入力部２から音声データが入力されるたびに大脳新皮質の活性度指数を算出する。
【００３７】
処理部１は、算出した大脳新皮質の活性度指数を、先に特定した活性度指数適正範囲Ｓｘ１と対比し、この活性度指数適正範囲Ｓｘ１から逸脱していないかどうかを判定する。そして、上記算出した大脳新皮質の活性度指数が、上記活性度指数適正範囲Ｓｘ１内にある場合には、そのまま処理を継続し、上記活性度指数適正範囲Ｓｘ１からはずれた場合には、警告信号を出力部４へ出力し、警報などを発するようにする。
警報が発せられる状態とは、作業者Ｘの、その時の大脳新皮質の活性度指数が、上記活性度指数適正範囲Ｓｘ１を逸脱した状態であって、作業精度が要求作業精度を満足できなくなる状態といえる。このような状態になったときに、上記警告信号の出力によって、作業者に注意を喚起したり、作業を中断させたりし、作業ミスなどを未然に防いでいる。
【００３８】
特に、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との相対関係は、作業ごと、作業者ごとに異なることが分かったので、作業ごと、作業者ごとの活性度指数適正範囲を特定して記憶することによって、監視対象作業の要求作業精度を満足できなくなるタイミングを、作業者ごとに、より正確に判定でき、正確なタイミングに警告信号を出力できる。
また、この作業監視システムでは、監視対象者である作業者が、実際の作業中に所定のタイミングで音声を発するだけで、作業者の脳活性度を算出できるので、他の方法で大脳新皮質の活性度指数を検出する場合と比べて、装置を小型化することができる。さらに、作業者は、特別な機器を身体に取り付ける必要がないので、作業性が低下することもない。
【００３９】
なお、上記実施形態では、作業監視システムの活性度指数適正範囲記憶部３に記憶させる活性度指数適正範囲を算出するためのテスト作業中にも、音声データに基づいて活性度指数を算出するようにしているが、テスト作業中の大脳新皮質の活性度指数の検出方法はこれに限らない。
例えば、脳血流中の酸素量を検出したり、監視対象者の呼気中の酸素濃度を検出したりして、これらのデータに基づいて大脳新皮質の活性度指数を算出するようにしてもよい。ただし、いずれの方法を用いた場合でも、算出した活性度指数適正範囲と、監視対象作業の実行中に音声データに基づいて算出される大脳新皮質の活性度指数とを対比するためには、両者のスケールを合わせる必要がある。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】実施形態の作業監視システム構成図である。
【図２】活性度指数適正範囲記憶部が記憶しているデータの例を示したテーブルである。
【図３】活性度指数適正範囲算出装置の構成図である。
【図４】活性度指数適正範囲を算出するためのテスト作業画面を示した図である。
【図５】音声データ入力タイミングを説明するための図である。
【図６】作業Ｉを実行した作業者Ｘ及びＹの、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との対応テーブルを示したグラフである。
【図７】作業者Ｘが、作業Ｉ及び作業IIを実行したときの、大脳新皮質の活性度指数と作業精度との対応テーブルを示したグラフである。
【符号の説明】
【００４１】
１ 処理部
２ 音声データ入力部
３ 活性度指数適正範囲記憶部
４ 出力部
Ｓｘ１、Ｓｘ２ （作業者Ｘの）活性度指数適正範囲
Ｓｙ１ （作業者Ｙの）活性度指数適正範囲
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象作業に対する要求作業精度を満足する監視対象者ごとの大脳新皮質の活性度指数適正範囲を記憶した記憶部と、上記監視対象作業の作業中における監視対象者の音声データを入力する音声データ入力部と、出力部と、処理部とを備え、処理部は、上記音声データ入力部から入力された音声データに基づいて大脳新皮質の活性度指数を算出し、算出した大脳新皮質の活性度指数が上記活性度指数適正範囲を逸脱したか否かを判定し、活性度指数適正範囲を逸脱したとき警告信号を出力部に出力する作業監視システム。
【請求項２】
上記記憶部に記憶された上記活性度指数適正範囲は、上記監視作業を基にしたテスト作業の実行に従って入力された作業データを、予め記憶された評価基準に基づいた正解数や処理時間等と対比し、テスト作業単位長さあたりの作業精度と、このテスト作業中に検出された大脳新皮質の活性度指数とを対応づけた対応テーブルから特定された、上記監視対象作業の要求作業精度を満足する大脳新皮質の活性度指数適正範囲である請求項１に記載の作業監視システム。
【請求項１】
監視対象作業に対する要求作業精度を満足する監視対象者ごとの大脳新皮質の活性度指数適正範囲を記憶した記憶部と、上記監視対象作業の作業中における監視対象者の音声データを入力する音声データ入力部と、出力部と、処理部とを備え、処理部は、上記音声データ入力部から入力された音声データに基づいて大脳新皮質の活性度指数を算出し、算出した大脳新皮質の活性度指数が上記活性度指数適正範囲を逸脱したか否かを判定し、活性度指数適正範囲を逸脱したとき警告信号を出力部に出力する作業監視システム。
【請求項２】
上記記憶部に記憶された上記活性度指数適正範囲は、上記監視作業を基にしたテスト作業の実行に従って入力された作業データを、予め記憶された評価基準に基づいた正解数や処理時間等と対比し、テスト作業単位長さあたりの作業精度と、このテスト作業中に検出された大脳新皮質の活性度指数とを対応づけた対応テーブルから特定された、上記監視対象作業の要求作業精度を満足する大脳新皮質の活性度指数適正範囲である請求項１に記載の作業監視システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１０−１０８３５２（Ｐ２０１０−１０８３５２Ａ）
【公開日】平成２２年５月１３日（２０１０．５．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２８１２９９（Ｐ２００８−２８１２９９）
【出願日】平成２０年１０月３１日（２００８．１０．３１）
【出願人】（５０１１５２３５２）独立行政法人電子航法研究所 (44)
【出願人】（５９５１０６７３０）
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年５月１３日（２０１０．５．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１０月３１日（２００８．１０．３１）
【出願人】（５０１１５２３５２）独立行政法人電子航法研究所 (44)
【出願人】（５９５１０６７３０）
【Ｆターム（参考）】
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