(57)【要約】【課題】分析機器の操作効率を向上させる操作支援プログラム等を提供すること。【解決手段】操作支援プログラムは、分析機器に対する操作についての操作情報を時系列で取得し、取得した時系列の操作情報を、時系列の操作情報を含む教師データにより学習した学習済みの予測モデルへ入力し、予測モデルの出力に基づいて、続いて行なう操作を予測し、予測した操作の情報又は該操作を行なうための操作領域を分析機器の操作画面に出力する処理をコンピュータに行わせる。【選択図】図２３
2020204580.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析機器に対する操作についての操作情報を時系列で取得し、
取得した時系列の操作情報を、時系列の操作情報を含む教師データにより学習した学習済みの予測モデルへ入力し、
前記予測モデルの出力に基づいて、続いて行なう操作を予測し、
予測した操作の情報又は該操作を行なうための操作領域を前記分析機器の操作画面に出力する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする操作支援プログラム。
【請求項２】
前記予測した操作が複数である場合、所定の優先順位に従い前記予測した操作の識別情報又は該操作を行なうための操作領域を前記操作画面に配置する
ことを特徴とする請求項１に記載の操作支援プログラム。
【請求項３】
前記分析機器が設置される施設の基本情報を取得し、
取得した基本情報に基づいて、複数の前記予測モデルを記憶する記憶部から、１つの前記予測モデルを選択し、
選択した前記予測モデルを用いて、続いて行なう操作を予測する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の操作支援プログラム。
【請求項４】
前記予測モデルの出力に基づいて予測した操作と、実際に行われた操作のデータとを取得し、前記予測モデルの再学習を行なう
ことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の操作支援プログラム。
【請求項５】
続いて行なう操作を複数で予測し、
予測した操作を行なうための操作領域を操作する確率に従って配置し、前記操作画面に表示する
ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の操作支援プログラム。
【請求項６】
取得した操作情報に基づき、操作者のスキルを特定し、
取得した時系列の操作情報と、特定した操作者のスキルとを、前記予測モデルに入力し、
前記予測モデルの出力に基づいて、予測した操作の情報又は該操作を行なうための操作領域を前記分析機器の操作画面に出力する
ことを特徴とする請求項１から５の何れか1項に記載の操作支援プログラム。
【請求項７】
分析機器に対する操作についての操作情報を時系列で取得する取得部と、
取得した時系列の操作情報を、時系列の操作情報を含む教師データにより学習した学習済みの予測モデルへ入力する入力部と、
前記予測モデルの出力に基づいて、続いて行なう操作を予測する予測部と、
予測した操作の情報又は該操作を行なうための操作領域を前記分析機器の操作画面に出力する出力部と
を備えることを特徴とする操作支援装置。
【請求項８】
コンピュータが、
分析機器に対する操作についての操作情報を時系列で取得し、
取得した時系列の操作情報を、時系列の操作情報を含む教師データにより学習した学習済みの予測モデルへ入力し、
前記予測モデルの出力に基づいて、続いて行なう操作を予測し、
予測した操作の情報又は該操作を行なうための操作領域を前記分析機器の
操作画面に出力する
ことを特徴とする操作支援方法。
【請求項９】
分析機器に対する時系列の操作情報を複数取得し、
取得した複数の時系列の操作情報から、各複数の教師データを生成し、
生成した教師データに基づき、時系列の操作情報を入力した場合に、その後に行われる操作に関する予測値を出力する学習済みモデルを生成する
処理をコンピュータに行わせることを特徴とする学習済みモデルの生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析機器の操作を支援する操作支援プログラム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
血液や尿などの検体及び試薬を混合し、検体中の目的成分（腫瘍マーカ、ホルモン、細菌、ウイルスなど）を分析する分析装置が使用されている。分析装置による検体の分析は複数の手順からなる。分析装置による検査を実行するオペレータは、手順にしたがい、タッチパネルディスプレイに表示される操作画面を操作しなくてはならない。しかし、操作画面は全ての機能を使用可能に汎用的に設計されているため、施設ごとの利用状況に応じた画面設計とはなっていない。例えば、使用頻度が高いボタンと低いボタンとが同様な大きさで、同様な態様で表示される。そのため、操作に習熟したオペレータであっても、操作に時間を要してしまうことがある。
【０００３】
このような状況に対して、表示部に操作ガイダンスを表示している状態で、操作ガイダンス内の手順ＩＤが選択されると、選択された手順ＩＤに対応する画面ＩＤを検索し、操作ガイダンスのウィンドウを閉じた後、画面ＩＤに対応する画面へ遷移する分析装置が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−４０９２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
操作に不慣れなオペレータは操作ガイダンスを利用すると考えられるので、提案されている分析装置は操作の効率化に寄与すると考えられる。しかしながら、操作に習熟したオペレータには不慣れなオペレータ向けの操作ガイダンスは操作の妨げとなる場合もある。したがって、提案されている分析装置では、必ずしも操作効率は向上しない。
【０００６】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものである。その目的は、分析機器の操作効率を向上させる操作支援プログラム等の提供である。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る操作支援プログラムは、分析機器に対する操作についての操作情報を時系列で取得し、取得した時系列の操作情報を、時系列の操作情報を含む教師データにより学習した学習済みの予測モデルへ入力し、前記予測モデルの出力に基づいて、続いて行なう操作を予測し、予測した操作の情報又は該操作を行なうための操作領域を前記分析機器の操作画面に出力する処理をコンピュータに行わせることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明にあっては、分析機器の操作効率が向上する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】分析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図２】稼働情報ＤＢの例を示す説明図である。
【図３】操作履歴ＤＢの例を示す説明図である。
【図４】画面定義ＤＢの例を示す説明図である。
【図５】画面遷移ＤＢの例を示す説明図である。
【図６】固有規則ＤＢの例を示す説明図である。
【図７】レベル判定規則ＤＢの例を示す説明図である。
【図８】機械学習処理の手順例を示すフローチャートである。
【図９】画面規則生成処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１０】画面ループの削除例を示す説明図である。
【図１１】遷移確認算出処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１２】画面遷移図の例を示す説明図である。
【図１３】アイドル画面検出処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１４】代理タスク検出処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１５】試薬使用量集計処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１６】支援処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１７】ホーム画面の例を示す説明図である。
【図１８】操作予測モデルの例を示す説明図である。
【図１９】操作履歴の分割例を示す説明図である。
【図２０】系列１を教師データとする学習の説明図である。
【図２１】系列２を教師データとする学習の説明図である。
【図２２】操作予測モデルの学習処理の手順例を示すフローチャートである。
【図２３】操作予測処理の手順例を示すフローチャートである。
【図２４】レベル判定モデルの例を示す説明図である。
【図２５】操作予測処理の他の手順例を示すフローチャートである。
【図２６】操作履歴ＤＢの他例を示す説明図である。
【図２７】再学習処理の手順例を示すフローチャートである。
【図２８】画面例を示す説明図である。
【図２９】画面例を示す説明図である。
【図３０】画面例を示す説明図である。
【図３１】操作予測処理の他の手順例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（実施の形態１）
以下、図面を参照しつつ実施の形態を説明する。図１は分析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。分析装置１（分析機器）は制御部１１、主記憶部１２、補助記憶部１３、入出力インタフェース１５、操作パネル１６、通信部１７、読み取り部１８、検体ラック２１、試薬格納部２２、測定部２３及び搬送機構２４を含む。制御部１１、主記憶部１２、補助記憶部１３、入出力インタフェース１５、通信部１７及び読み取り部１８はバスＢにより接続されている。検体ラック２１、試薬格納部２２、測定部２３及び搬送機構２４は、入出力インタフェース１５を介して、制御部１１からの制御信号により、動作が制御される。制御部１１、主記憶部１２、補助記憶部１３、入出力インタフェース１５、操作パネル１６、通信部１７及び読み取り部１８は分析装置１と別体とした制御装置としてもよい。当該制御装置はパネルコンピュータやタブレットコンピュータ等で構築してもよい。また、制御装置を複数のコンピュータからなるマルチコンピュータ、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシン又は量子コンピュータで構成してもよい。
【００１１】
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する。制御部１１は、補助記憶部１３に記憶された制御プログラム１Ｐ（画面編集プログラム）を読み出して実行することにより、分析装置１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。
【００１２】
主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Ran
dom Access Memory）、フラッシュメモリ等である。主記憶部１２は主として制御部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。
【００１３】
補助記憶部１３はハードディスク又はＳＳＤ（Solid State Drive）等であり、制御部１１が処理を実行するために必要な制御プログラム１Ｐや各種ＤＢ（Database）を記憶する。補助記憶部１３は、稼働情報ＤＢ１３１、操作履歴ＤＢ１３２、画面定義ＤＢ１３３、画面遷移ＤＢ１３４及び固有規則ＤＢ１３５を記憶する。また、補助記憶部１３はレベル判定規則ＤＢ１４１、レベル判定モデル１４２及び操作予測モデル１４３を記憶する。補助記憶部１３は分析装置１に接続された外部記憶装置であってもよい。補助記憶部１３に記憶する各種ＤＢ等を、内部情報システムに接続されたデータベースサーバに記憶してもよい。内部情報システムはＨＩＳ（Hospital Information System:病院情報システム）等である。
【００１４】
入出力インタフェース１５はシリアル又はパラレルインタフェースを含む。制御部１１からの指示にしたがい、制御信号を検体ラック２１、試薬格納部２２、測定部２３及び搬送機構２４に出力する。また、制御信号に対する検体ラック２１、試薬格納部２２、測定部２３及び搬送機構２４からの応答信号を制御部１１に伝達する。
【００１５】
操作パネル１６は例えば液晶表示装置とタッチパネルとが一体となったタッチパネルディスプレイである。操作パネル１６は、分析装置１を操作するための操作画面を表示する。操作パネル１６はタッチパネルにより、オペレータ（操作者）の操作入力を受け付ける。
【００１６】
通信部１７は通信に関する処理を行うための通信モジュールである。通信部１７はＨＩＳを介して、他のコンピュータや装置と情報の送受信を行う。
【００１７】
読み取り部１８はＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭを含む可搬型記憶媒体１ａを読み取る。制御部１１が読み取り部１８を介して、制御プログラム１Ｐを可搬型記憶媒体１ａより読み取り、補助記憶部１３に記憶してもよい。また、半導体メモリ１ｂから、制御部１１が制御プログラム１Ｐを読み込んでもよい。
【００１８】
続いて各種ＤＢについて説明する。図２は稼働情報ＤＢの例を示す説明図である。稼働情報ＤＢ１３１は分析装置１を導入している施設（医療機関や検査センタ）に関する情報（基本情報）及び分析を依頼する診療科や他機関の稼働情報を記憶する。稼働情報ＤＢ１３１は自施設ＤＢ１３１１及び他施設ＤＢ１３１２を含む。
【００１９】
図２Ａは自施設ＤＢ１３１１の例を示す。自施設ＤＢ１３１１は分析装置１を用いた分析を行う医療機関内の検査科や、外部医療機関からの検体を受け付けて分析を行う検査センタの稼働情報を記憶する。自施設ＤＢ１３１１は、種類列、規模列、検体数列、勤務体系列、勤務時間列、休憩時間列、休診列、及び夜勤列を含む。種類列は施設の種類を記憶する。例えば種類は、病院、検査センタ、研究所等である。規模列は施設の規模を記憶する。例えば規模は、大規模、中規模、小規模等である。規模の判断は検査技師数等で行なう。検体数列は１日当りに受け付けるおおよその検体数を記憶する。勤務体系列は検査技師等の勤務体系を記憶する。例えば勤務体系は「月〜金」、「シフト勤務」等である。勤務時間列は通常の勤務時間を記憶する。分析装置１は、当該勤務時間内は起動していると推測される。休憩時間列は昼休み等の休憩時間帯を記憶する。休診列は施設の種類が病院である場合に、休診日等を記憶する。夜勤列は検査技師の夜間勤務があるか否かを記憶する。夜勤列は検査技師の夜間勤務があれば１又はありを、検査技師の夜間勤務がなければ０又はなしを記憶する。
【００２０】
図２Ｂは他施設ＤＢ１３１２の例を示す。他施設ＤＢ１３１２は分析依頼をする内部の診療科、外部医療機関の稼働情報を記憶する。他施設ＤＢ１３１２は、種類列、名称列、規模列、検体数列、勤務体系列、勤務時間列、休憩時間列、休診列、及び夜勤列を含む。種類列は内部の他科の場合は、内部を記憶する。外部医療機関の場合、種類列は施設の種類（診療所、病院など）を記憶する。名称列は他科又は外部医療機関の名称を記憶する。規模列は種類列の値が内部以外のときに、施設の規模を記憶する。種類列の値が内部の場合、規模列は値なし又は空白を記憶する。また、検体数列から夜勤列については、自施設ＤＢ１３１１と同様であるから説明を省略する。
【００２１】
図３は操作履歴ＤＢの例を示す説明図である。操作履歴ＤＢ１３２は、オペレータが分析装置１に対して行った操作の履歴（操作情報）を記憶する。操作履歴ＤＢ１３２は、発生時刻列、操作内容列、画面列及び状態列を含む。発生時刻列は操作が発生した時刻を記憶する。操作内容列はオペレータが行った操作内容を記憶する。画面列は操作が発生したときに表示されていた画面を記憶する。状態列は分析装置１の状態を記憶する。例えば状態は、イニシャライズ、スタンバイ、分析中、ポーズ、ストップ等である。イニシャライズは、搬送機構２４を含む機構部の原点だし、恒温槽のウォーミングアップ等を行っている状態である。スタンバイは分析をいつでも始められる状態である。分析中は検体を分析している状態である。ポーズは一時停止状態である。分析用の試薬や測定部２３を洗浄する洗剤が無くなった場合、ポーズ状態となる。また、オペレータが分析を中断するため、意図的にポーズ状態としている場合もある。ストップは動作が中止された状態である。機構部の動作エラーを検知した場合や、オペレータが意図的に分析装置１を止めた場合がある。
【００２２】
図４は画面定義ＤＢの例を示す説明図である。画面定義ＤＢ１３３は各画面の内容を記憶する。画面定義ＤＢ１３３は各画面に含まれる入力欄、表示するメニュー、操作ボタン等の情報を記憶する。画面定義ＤＢ１３３は、ＩＤ列、名称列、要素番号列、種類列、ラベル列、メソッド列、入力規則列、default列及び表示レベル列を含む。ＩＤ列は画面を一意に特定可能な画面ＩＤを記憶する。名称列は画面の名称を記憶する。要素番号列は画面に含まれる各要素を特定可能な番号を記憶する。種類列は要素の種類を記憶する。例えば種類はTxBox、Btn、radio、DDList等である。TxBoxはテキストを入力するテキストボックスを示す。Btnは操作ボタンを示す。Radioはラジオボタンを示す。DDListはドロップダウンリストを示す。ラベル列は要素に付随するラベルを記憶する。要素がテキストボックスである場合、ラベルは入力すべきデータ種別を示す。要素が操作ボタンである場合、ラベルはボタンを示す文字を示す。要素がラジオボタンである場合、ラベルはラジオボタンにより選択されるデータ内容を示す。要素がドロップダウンリストである場合、ラベルはリストに表示される選択肢を示す。メソッド列は要素が操作されることより実行するメソッドを記憶する。例えばメソッドは、値を設定する、画面を遷移するなどである。入力規則列は、テキストボックスのようにオペレータが入力を行なう要素である場合、入力を制限する規則を記憶する。入力規則は例えば数字６桁である。この場合、数字６桁以外の入力はエラーとして、入力を受け付けないように動作する。default列は要素の既定値を記憶する。例えば要素がラジオボタンである場合、初期表示時に選択しているラジオボタンに対して、default列の値を１とする。表示レベル列は要素を表示するオペレータのスキルレベル（スキル）を記憶する。例えば、上級スキルを３、中級スキルを２、初級スキルを１とし、任意のスキルを０とする。表示レベル列の値が０であれば、スキルに関わらず要素を操作可能に表示する。表示レベル列の値が３であれば、オペレータのスキルが上級と判断された場合、当該要素は操作可能に表示される。オペレータのスキルが中級又は初級の場合は、当該要素は操作不可能に表示される。当該要素は、フィールドプロテクションされる、又はグレーアウト表示される。
【００２３】
図５は画面遷移ＤＢの例を示す説明図である。画面遷移ＤＢ１３４は画面間の遷移定義を記憶する。画面遷移ＤＢ１３４は、現ＩＤ列、先ＩＤ列、アクション列及び確率列を含む。現ＩＤ列は画面遷移前に表示されている画面の画面ＩＤを記憶する。先ＩＤ列は画面遷移後に表示される画面の画面ＩＤを記憶する。アクション列は画面遷移を起こす契機となる操作を記憶する。確率列は遷移前画面から遷移する各画面への遷移の確率を記憶する。確率は操作履歴から算出する。初期値は各画面について同一値とする。例えば、遷移先の画面数が５つの場合、各画面への遷移確率は２０％となる。また、初期値として、典型的な値が既知であるならば、典型的な値を設定してもよい。典型的な値は施設の種類や規模によって、異なる値であってもよい。
【００２４】
図６は固有規則ＤＢの例を示す説明図である。固有規則ＤＢ１３５は分析装置１が設置されている施設固有の入力規則や動作規則等を記憶する。固有規則ＤＢ１３５は、複数のテーブルを含む。固有規則ＤＢ１３５は、入力規則テーブル１３５１、アイドル画面テーブル１３５２、デイリータスクテーブル１３５３及びウィークリータスクテーブル１３５４を含む。
【００２５】
入力規則テーブル１３５１は入力規則を記憶する。入力規則テーブル１３５１は、ＩＤ列、名称列、要素番号列、入力規則列及びアクション列を含む。ＩＤ列は規則を適用する画面の画面ＩＤを記憶する。名称列は規則を適用する画面の名称を記憶する。要素番号列は規則を適用する画面要素の要素番号を記憶する。入力規則列は要素に適用する入力規則を記憶する。アクション列は入力規則に違反した場合の動作を記憶する。
【００２６】
アイドル画面テーブル１３５２は施設固有のアイドル画面を記憶する。アイドル画面とは、オペレータが一連の操作を終えて、分析装置１から離れる際に選択される画面をいう。次に操作を行うオペレータの利便性を考え、分析装置１から離れる際に所定画面へ切り替えることを行っている施設においては、当該所定画面がアイドル画面となる。アイドル画面テーブル１３５２はＩＤ列及び名称列を含む。ＩＤ列はアイドル画面であると設定された画面の画面ＩＤを記憶する。名称列はアイドル画面であると設定された画面の画面名称を記憶する。アイドル画面の初期値は例えば、ホーム画面とする。
【００２７】
デイリータスクテーブル１３５３はデイリータスクを記憶する。デイリータスクは毎日数回程度、実行されるタスクを記憶する。デイリータスクテーブル１３５３は時間帯列及びタスク列を含む。時間帯列はタスクを実行する時間帯を記憶する。時間帯は例えば、一時間毎に区切るとする。タスク列は実行するタスクの識別情報を記憶する。
【００２８】
ウィークリータスクテーブル１３５４はウィークリータスクを記憶する。ウィークリータスクは毎週、所定の曜日に数回程度、実行されるタスクを記憶する。ウィークリータスクテーブル１３５４は曜日・時間帯列及びタスク列を含む。曜日・時間帯列はタスクを実行する曜日及び時間帯を記憶する。タスク列は実行するタスクの識別情報を記憶する。
【００２９】
図７はレベル判定規則ＤＢの例を示す説明図である。レベル判定規則ＤＢ１４１はオペレータのスキルレベルを判定するための規則を記憶する。レベル判定規則ＤＢ１４１は、タイプ列、画面範囲列、開始列、終了列及び判定基準列を含む。タイプ列は判定規則のタイプを記憶する。タイプは例えば、所要時間、平均時間、遷移回数である。所要時間は連続して行なう複数の操作（一連の操作）の所要時間によりレベルの判定を行なう規則をいう。平均時間は同様な操作を繰り返し行なう場合に操作の要した平均時間でレベルの判定を行なう規則をいう。また、１つの操作の中に同様な副操作を複数回含む場合に、副操作の平均時間でレベル判定を行なう規則をいう。例えば、文字入力速度によるレベル判定規則である。遷移回数は一連の操作を完了するまでの画面遷移回数によりレベルの判定を行なう規則をいう。画面範囲列は判定を行なうために参照する履歴が複数画面に亘るのか、
単一の画面に閉じているのかを記憶する。開始列及び終了列はレベル判定を行なう開始条件及び終了条件をそれぞれ記憶する。開始列及び終了列は更に画面列及び操作列を含む。画面列は開始条件又は終了条件とする画面を記憶する。操作列は開始条件又は終了条件とする操作を記憶する。判定基準列はレベルの判定基準を記憶する。判定規則のタイプが所要時間又は平均時間の場合、判定基準列は時間を記憶する。判定規則のタイプが遷移回数の場合、判定基準列は回数を記憶する。判定基準列は更に上級列、中級列及び初級列を含む。上級列はスキルレベルを上級と判定する基準を記憶する。中級列はスキルレベルを中級と判定する基準を記憶する。初級列はスキルレベルを初級と判定する基準を記憶する。スキルレベルを上級、中級、初級の３段階に分けたがそれに限らない。スキルレベルは２段階でもよいし、４段階以上でもよい。
【００３０】
次に、分析装置１の制御部１１が行う処理について説明する。図８は機械学習処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は操作履歴ＤＢ１３２から操作履歴を取得する（ステップＳ１）。取得した操作履歴は補助記憶部１３等に設けた一時記憶領域に記憶する。制御部１１は画面規則を生成する（ステップＳ２）。画面規則生成処理では、画面間の遷移確率の算出やアイドル画面の検出を行う。制御部１１は代理タスクの検出を行う（ステップＳ３）。代理タスクはパターン化しているタスクであるため、ユーザが操作をすることなく実行可能なタスクである。制御部１１は試薬使用量集計処理を行う（ステップＳＳ４）。試薬使用量集計処理は試薬の一日当たりの使用量等を算出する。制御部１１は機械学習処理を終了する。画面規則生成処理、代理タスク検出処理及び試薬使用量集計処理の内容については、後述する。
【００３１】
図９は画面規則生成処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は一時記憶領域の記憶してある操作履歴から画面遷移を追跡し、画面ループを検出する（ステップＳ１１）。画面ループとは遷移可能な複数の画面間での遷移の繰り返しを言う。なお、画面ループの検出は、フロイドの循環検出アルゴリズム等の公知の技術を用いて行う。制御部１１は画面ループを削除する（ステップＳ１２）。画面ループを削除するのは、画面遷移率の精度の低下を招く可能性があるからである。図１０は画面ループの削除例を示す説明図である。図１０は２つの画面間の遷移の例を示している。図１０Ａに示す例は遷移回数が奇数回の例である。図１０Ａに示す例では、２回ある遷移のうち、１回を削除している。図１０Ｂに示す例は遷移回数が偶数の例である。図１０Ｂに示す例では、遷移そのものを削除するか、画面Ａから画面Ｂへの遷移を１回残し、残りを削除する。いずれの削除をするかは予め定めておく。なお、画面ループは画面デザインに起因する可能性がある。削除した画面ループは補助記憶部１３に記憶し、画面デザインの見直し時の資料とすることが望ましい。制御部１１は遷移確率算出処理を行う（ステップＳ１３）。
【００３２】
図１１は遷移確認算出処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は画面定義ＤＢ１３３を参照し、処理対象とする画面を選択する（ステップＳ２１）。制御部１１は画面遷移ＤＢ１３４を参照し、ステップＳ２１で選択した画面から遷移先となる画面（遷移先画面）を選択する（ステップＳ２２）。制御部１１は選択した画面から選択した遷移先画面に遷移した回数を操作履歴より追跡してカウントする（ステップＳ２３）。制御部１１は未処理の遷移先画面があるか否か判定する（ステップＳ２４）。制御部１１は未処理の遷移先画面があると判定した場合（ステップＳ２４でＹＥＳ）、処理をステップＳ２２に戻し、未処理の遷移先画面についての処理を行う。制御部１１は未処理の遷移先画面がないと判定した場合（ステップＳ２４でＮＯ）、遷移先画面毎の遷移確率を算出する（ステップＳ２５）。例えば、画面Ａから遷移する遷移先画面が画面Ｂ〜Ｅの４画面とする。操作履歴より、画面Ｂへの遷移が５０回、画面Ｃへの遷移が２０回、画面Ｄへの遷移が１５回、画面Ｅへの遷移が５回とした場合、画面Ｂへの遷移確率は５０／（５０＋２０＋１５＋５）＝５６％となる。同様な計算式により、画面Ｃへの遷移確率は２２％、画面Ｄへの遷移確率は１７％、画面Ｅへの遷移確率は５％となる。制御部１１は算出した遷移
確率を記憶する（ステップＳ２６）。ここでは、制御部１１は遷移確率を画面遷移ＤＢ１３４の確率列に記憶する。制御部１１は未処理の画面がないか否かを判定する（ステップＳ２７）。制御部１１は未処理の画面があると判定した場合（ステップＳ２７でＹＥＳ）、処理をステップＳ２１に戻し、未処理画面についての処理を行う。制御部１１は未処理の画面がないと判定した場合（ステップＳ２７でＮＯ）、遷移確率算出処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。図１２は画面遷移図の例を示す説明図である。画面遷移図は画面定義ＤＢ１３３、画面遷移ＤＢ１３４の内容を視覚的に分かりやすいように表現したものである。図１２では、ホーム画面で試薬の追加を指示する「試薬追加」ボタンが選択されると試薬追加画面に遷移すること、遷移確率は１５％であることが示されている。同様に、ホーム画面でキャリブレーションを指示する「Cal受付」ボタンが選択されるとCal受付画面に遷移すること、遷移確率は１０％であることが示されている。さらに、ホーム画面で精度管理を指示する「QC受付」ボタンが選択されると「QC受付」画面に遷移すること、遷移確率は８％であることが示されている。
【００３３】
図１１で示した遷移確率の算出においては、分析装置１の状態を考慮せずに遷移確率を算出した。しかし、画面によっては、分析装置１の状態により、遷移確率が変動する場合が想定される。そのため、分析装置１の状態毎、遷移確率を算出することが望ましい。特に、ホーム画面からの遷移確率は、分析装置１の状態により変動すると考えられる。
【００３４】
図９に戻り、制御部１１はアイドル画面検出を行う（ステップＳ１４）。図１３はアイドル画面検出処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は画面定義ＤＢ１３３を参照し、処理対象とする画面を選択する（ステップＳ４１）。制御部１１はステップＳ４１で選択した画面を含む操作履歴、当該操作履歴の前後の操作履歴を検索する（ステップＳ４２）。制御部１１は検索して得た操作履歴から、選択した画面が連続して表示されていた時間とその回数を算出する（ステップＳ４３）。例えば、表示されていた時間は、５分以内、５分以上１０分未満、１０分以上１５分未満、…のように５分刻みに区切る。制御部１１は未処理の画面かあるか否かを判定する（ステップＳ４４）。制御部１１は未処理の画面があると判定した場合（ステップＳ４４でＹＥＳ）、処理をステップＳ４１へ戻し、未処理の画面についての処理を行う。制御部１１は未処理の画面がないと判定した場合（ステップＳ４４でＮＯ）、各画面の表示回数を算出し、回数が上位の画面を選択する（ステップＳ４５）。表示回数の算出にあたっては、例えば次のようにする。表示時間が１５分未満の回数は無視する。上位とは１位から５位とする。制御部１１は選択した上位の画面について、表示時間と表示回数から表示総時間（アイドル総合時間）を算出する（ステップＳ４６）。制御部１１はアイドル総時間が最も長い画面をアイドル画面であると判定する（ステップＳ４７）。制御部１１はアイドル画面の画面ＩＤを記憶する（ステップＳ４８）。ここでは、固有規則ＤＢ１３５のアイドル画面テーブル１３５２に、アイドル画面の画面ＩＤを記憶する。制御部１１はアイドル画面検出処理を終了して、処理を呼び出し元に戻す。
【００３５】
図９に戻り、制御部１１は画面規則生成処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。図８に戻り、制御部１１は代理タスク検出処理を行う（ステップＳ３）。図１４は代理タスク検出処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は時間帯毎に行われたタスクを集計する（ステップＳ６１）。例えば、一日を９時から１０時、１０時から１１時、…のように１時間毎に区切る。操作履歴を参照し、各時間帯に実行されたタスク、例えば、試薬交換、洗浄、エコモード切替等の実行回数をカウントする。制御部１１はデイリータスクを判定する（ステップＳ６２）。例えば、制御部１１は、毎日、特定の時間帯で行われているタスクをデイリータスクと判定する。制御部１１はデイリータスクを固有規則ＤＢ１３５のデイリータスクテーブル１３５３に記憶する（ステップＳ６３）。制御部１１は曜日毎に行われたタスクを集計する（ステップＳ６４）。操作履歴を参照し、各曜日に実行されたタスクの実行回数をカウントする。制御部１１はウィークリータスクを判定す
る（ステップＳ６５）。例えば、制御部１１は、特定の曜日に集中して行われているタスクをウィークリータスクと判定する。制御部１１はウィークリータスクを固有規則ＤＢ１３５のウィークリータスクテーブル１３５４に記憶する（ステップＳ６６）。制御部１１は代理タスク検出処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。
【００３６】
図８に戻り、制御部１１は試薬使用量集計処理を行う（ステップＳ４）。試薬使用量は操作履歴と同様に記録が残っているものとする。図１５は試薬使用量集計処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は時間帯別に試薬の累積使用量を算出する（ステップＳ８１）。９時から業務開始とした場合、９時から１０時までの試薬使用量が、累積使用量となる。１０時から１１時までの累積使用量は、９時から１０時までの試薬使用量に１０時から１１時までの試薬使用量を足したものとなる。制御部１１は累積使用量から、試薬交換があるか否かを予測する（ステップＳ８２）。制御部１１は試薬交換がないと予測した場合（ステップＳ８２でＮＯ）、処理をステップＳ８４に進める。制御部１１は試薬交換があると予測した場合（ステップＳ８２でＹＥＳ）、デイリータスクを調整する（ステップＳ８３）。デイリータスクに試薬交換を促すメッセージを表示するタスクを追加する。制御部１１は曜日別に累積集計する（ステップＳ８４）。制御部１１は累積使用量から、試薬交換があるか否かを予測する（ステップＳ８５）。制御部１１は試薬交換がないと予測した場合（ステップＳ８５でＮＯ）、試薬使用量集計処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。制御部１１は試薬交換があると予測した場合（ステップＳ８５でＹＥＳ）、ウィークリータスクを調整する（ステップＳ８６）。ウィークリータスクに試薬交換を促すメッセージを表示するタスクを追加する。この際、ウィークリータスクとデイリータスクとが整合しない場合は、デイリータスクを変更する。例えば、金曜日にウィークリータスクにより、試薬交換を促す場合、試薬交換を促すデイリータスクは金曜日には実行しないようにする。制御部１１は試薬使用量集計処理を終了し、処理を呼び出し元に戻す。図８に戻り、制御部１１は機械学習処理を終了する。
【００３７】
なお、デイリータスク、ウィークリータスクは、分析依頼を行う診療科や他医療機関の稼働状態と関連する可能性もある。したがって、抽出したデイリータスク及びウィークリータスクの過去の実行履歴と、稼働情報ＤＢ１３１に記憶してある診療科や他医療機関の稼働情報とを対照することにより、デイリータスク及びウィークリータスクの実行条件として、診療科や他医療機関の稼働状態を加えてもよい。
【００３８】
機械学習処理は、分析装置１の稼働後にある程度の数の操作履歴が蓄積されてから行うことが望ましい。また、上述した固有規則は例示であり、他の規則を機械学習で得るようにしてもよい。
【００３９】
図１６は支援処理の手順例を示すフローチャートである。支援処理は固有規則に基づいて、オペレータの支援を行う処理である。制御部１１は無操作時間が閾値以上となったか否かを判定する（ステップＳ１０１）。閾値は予め定めておく。制御部１１は無操作時間が閾値以上となっていないと判定した場合（ステップＳ１０１でＮＯ）、処理をステップＳ１０３に進める。制御部１１は無操作時間が閾値以上となっていると判定した場合（ステップＳ１０１でＹＥＳ）、画面をアイドル画面に切り替える（ステップＳ１０２）。アイドル画面は固有規則ＤＢ１３５のアイドル画面テーブル１３５２に記憶されている。制御部１１はデイリータスクの時刻であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。制御部１１は固有規則ＤＢ１３５のデイリータスクテーブル１３５３の時間帯列の内容と、現在時刻とを対照して判定する。制御部１１はデイリータスクの時刻でないと判定した場合（ステップＳ１０３でＮＯ）、処理をステップＳ１０７へ進める。制御部１１はデイリータスクの時刻であると判定した場合（ステップＳ１０３でＹＥＳ）、デイリータスクがオペレータの操作なしで実行可能か否かを判定する（ステップＳ１０４）。制御部１１は、デイリータスクがオペレータの操作なしで実行可能と判定した場合（ステップＳ１０４でＹ
ＥＳ）、デイリータスクを実行する（ステップＳ１０５）。デイリータスクがエコモード切替の場合、オペレータの操作は不要なので、制御部１１は分析装置１をエコモードに切り替える。なお、エコモードは消費電力を低減した動作モードである。制御部１１は、デイリータスクがオペレータの操作なしでは実行可能でないと判定した場合（ステップＳ１０４でＮＯ）、デイリータスクの実行を促すメッセージを表示する（ステップＳ１０６）。例えば、試薬交換を行う時間であれば、「試薬交換を行う時間ではありませんか」等のメッセージを操作パネル１６に表示する。制御部１１はウィークリータスクの時刻であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。制御部１１は固有規則ＤＢ１３５のウィークリータスクテーブル１３５４の曜日・時間帯列の内容と、当日の曜日及び現在時刻とを対照して判定する。制御部１１はウィークリータスクの時刻でないと判定した場合（ステップＳ１０７でＮＯ）、支援処理を終了する。制御部１１はウィークリータスクの時刻であると判定した場合（ステップＳ１０７でＹＥＳ）、ウィークリータスクがオペレータの操作なしで実行可能か否かを判定する（ステップＳ１０８）。制御部１１は、ウィークリータスクがオペレータの操作なしで実行可能と判定した場合（ステップＳ１０８でＹＥＳ）、ウィークリータスクを実行する（ステップＳ１０９）。制御部１１は、ウィークリータスクがオペレータの操作なしでは実行可能でないと判定した場合（ステップＳ１０８でＮＯ）、ウィークリータスクの実行を促すメッセージを表示する（ステップＳ１１０）。例えば、洗浄を行う時間であれば、「洗浄を行う時間ではありませんか」等のメッセージを操作パネル１６に表示する。制御部１１は支援処理を終了する。制御部１１は支援処理を繰り返し実行する。
【００４０】
図１７はホーム画面の例を示す説明図である。ホーム画面１６１の下方に、「試薬追加」ボタン１６１１、「Cal受付」ボタン１６１２、「QC受付」ボタン１６１３が表示されている。ここでは、各ボタンにより遷移確率の確率が、「試薬追加」、「Cal受付」、「QC受付」の順に高いため、当該順番にボタンを左から右に配列している。
【００４１】
本実施の形態においては、以下の効果を奏する。分析装置１において、操作履歴を解析することにより、施設固有の運用に沿った動作を支援することが可能となる。アイドル時に表示する画面を施設固有のアイドル画面とすることが可能となる。デイリーやウィークリーで行うタスクを自動実行又は実行を促すことが可能となる。また、画面の遷移確率に従って、遷移するためのボタンを配置するので、操作性が向上する。以上のことから、分析装置１全体の操作効率が向上し、業務の効率化に寄与すると期待される。
【００４２】
上述ではデイリー、及びウィークリーで行うタスクについて説明したが、マンスリーで行うタスクを考慮してもよい。例えば、毎年４月や９月は花粉症患者の受診がピークとなるため、アレルギー検査試薬（IgE）が他の月よりも多く必要となることが判明しているとする。この場合、アレルギー検査試薬の手配の提案や、アレルギー検査試薬のセットの提案等が可能となる。また、メンテンナンスは内容により、実施時期が毎日、毎週、毎月、３ヶ月毎、不定期と分かれている。固有規則ＤＢ１３５にメンテナンスのタスクを記憶しておけば、メンテンナンスを行うべき適切なタイミングで、メンテンナンスを促すことが可能となる。
【００４３】
（実施の形態２）
本実施の形態は、深層学習による学習モデルを用いて、操作予測を行う形態に関する。図１８は操作予測モデルの例を示す説明図である。操作予測モデル１４３は、例えばＬＳＴＭに係るニューラルネットワークである。ＬＳＴＭ（Long-Short Term Memory）はＲＮＮ（Recurrent Neural Network）の一種である。操作予測モデル１４３は、直前までの操作履歴の時系列データを入力として、以後にオペレータが行なう操作を予測するニューラルネットワークである。各操作履歴は、操作した日付、曜日、時刻、操作された画面、操作内容及び装置の状態を含む。なお、操作履歴は少なとも、操作された画面と操作内容と
が時系列に把握できるデータであればよい。
【００４４】
ＬＳＴＭは入力層、中間層、及び出力層を有する。入力層は、時系列に沿って各時点のパラメータの入力をそれぞれ受け付ける複数のニューロンを有する。出力層は、次に行うであろう操作の予測値を出力するニューロンを有する。出力層は予測値として操作毎の生起確率を出力する。中間層は、入力層の各ニューロンへの入力値から予測値を演算するためのニューロンを有する。中間層のニューロンはＬＳＴＭ  Ｂｌｏｃｋと呼ばれ、過去の時点での入力値に関する中間層での演算結果を用いて次の時点での入力値に関する演算を行うことで、直近時点までの時系列データから次の時点の値を演算する。操作予測モデル１４３はＬＳＴＭに限定されず、ＬＳＴＭ以外のニューラルネットワークであってもよい。
【００４５】
分析装置１の制御部１１は、操作履歴ＤＢ１３２に格納されている操作履歴の時系列データから作成された教師データを用い、操作予測モデル１４３を生成する。教師データの作成は次のように行なう。分析装置１の制御部１１は、操作履歴ＤＢ１３２から操作履歴を取得し、操作履歴を一連の操作毎に分割し、複数の時系列データを生成する。操作履歴の分割は、画面がアイドル画面となった場合に、その前後で行う。各時系列に含まれる複数の操作履歴を、さらに入力と出力に分割したものを教師データとして、操作予測モデル学習を行なう。なお、操作予測モデル１４３の学習は分析装置１ではなく、他のコンピュータで行ってもよい。そして、学習により得た最適パラメータを、分析装置１が記憶している操作予測モデル１４３に反映させる。
【００４６】
図１９は操作履歴の分割例を示す説明図である。操作１１、操作１２、操作１３が行われた後に、アイドルとなっている。アイドル後に、操作２１、操作２２、操作２３、操作２４、操作２５が行われ、再び、アイドルとなっている。アイドルを一連の操作の切れ目とみなし、操作履歴を２つ系列に分割する。系列１は操作１１、操作１２及び操作１３である。系列２は操作２１から操作２５である。系列１、系列２をそれぞれ教師データとして、操作予測モデル１４３の学習を行う。
【００４７】
図２０は系列１を教師データとする学習の説明図である。図２０Ａは操作１１を入力したとき、操作１２及び操作１３が出力の正解データとする教師データにより、操作予測モデル１４３を学習することを示す。図２０Ｂは操作１１及び操作１２を入力したとき、操作１３が出力の正解データとする教師データにより、操作予測モデル１４３を学習することを示す。図２０のＥＯＳはEnd Of Sequenceの略であり、入力の終端を示す。
【００４８】
図２１は系列２を教師データとする学習の説明図である。図２１Ａは操作２１を入力したとき、操作２２、操作２３、操作２４及び操作２５が出力の正解データとする教師データにより、操作予測モデル１４３を学習することを示す。図２１Ｂは操作２１及び操作２２を入力したとき、操作２３、操作２４及び操作２５が出力の正解データとする教師データにより、操作予測モデル１４３を学習することを示す。同様に入力層及び出力層の数を変えた教師データにより学習を行う。そして、図２１Ｃは系列２による最後の学習を示している。図２１Ｃは操作２１、操作２２、操作２３及び操作２４を入力したとき、操作２５が出力の正解データとする教師データにより、操作予測モデル１４３を学習することを示す。
【００４９】
図２２は操作予測モデルの学習処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は操作履歴ＤＢ１３２から操作履歴を取得する（ステップＳ１２１）。制御部１１は操作履歴を一連の操作単位で分割する。例えば上述したようにアイドルを境界とし、その前後で分割する（ステップＳ１２２）。分割した履歴の各系列を分割履歴と呼ぶ。制御部１１は分割履歴の１つを選択する（ステップＳ１２３）。制御部１１は変数ｎに１を代入し、
変数ｍに履歴の個数を代入する（ステップＳ１２４）。制御部１１は分割履歴のうち、最初のｎ個を入力、残りのｍ−ｎ個を正解出力とする教師データを作成する（ステップＳ１２５）。制御部１１は作成した教師データにより、操作予測モデル１４３の学習を行う（ステップＳ１２６）。
【００５０】
制御部１１は、分割履歴に含まれる操作履歴を発生順に、各ニューロンに順次入力していく。制御部１１は、中間層での演算を行い、最終的に続いて行う操作の予測値を出力層のニューロンから出力する。制御部１１は、正解値として予測値と比較し、予測値が正解値に近似するように、中間層での演算に用いるパラメータを最適化する。当該パラメータは、例えばニューロン間の重み（結合係数）、活性化関数の係数などである。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば制御部１１は誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。なお、操作予測モデル１４３の学習は分析装置１ではなく、他のコンピュータで行ってもよい。そして、学習により得た最適パラメータを、分析装置１が記憶している操作予測モデル１４３に反映させる。
【００５１】
制御部１１は変数ｎを１増加する（ステップＳ１２７）。制御部１１は、変数ｎと変数ｍとは等しいか否かを判定する（ステップＳ１２８）。制御部１１は、変数ｎと変数ｍとは等しくないと判定した場合（ステップＳ１２８でＮＯ）、処理をステップＳ１２５に戻し、学習を継続する。制御部１１は、変数ｎと変数ｍとは等しいと判定した場合（ステップＳ１２８でＹＥＳ）、未処理の分割履歴がある否かを判定する（ステップＳ１２９）。制御部１１は、未処理の分割履歴があると判定した場合（ステップＳ１２９でＹＥＳ）、処理をステップＳ１２３に戻し、未処理の分割履歴に対する処理を行う。制御部１１は、未処理の分割履歴がないと判定した場合（ステップＳ１２９でＮＯ）、学習処理を終了する。
【００５２】
以上の処理により、操作予測モデル１４３が学習済みモデルとなる。操作予測モデル１４３を用いた操作予測では、制御部１１は操作履歴が更新されるたびに、実行された操作を操作予測モデル１４３に入力する。操作予測モデル１４３には、次に行なうと予測される操作を複数、確率により出力させる。図１８に示した例では、画面Ａでボタン１を選択後、画面Ｂでボタン２を選択した後の操作を予測している。操作予測モデル１４３が予測した操作は、欄１への入力、決定ボタンの操作、追加ボタンの操作、コメントの入力、キャンセルボタンの操作である。操作予測モデル１４３は、予測した操作毎に確率を出力する。図１７で示したホーム画面１６１における「試薬追加」ボタン１６１１、「Cal受付」ボタン１６１２、「QC受付」ボタン１６１３の配置についても、操作予測モデル１４３を用いた予測により決定することが可能である。
【００５３】
分析装置１に記憶する操作予測モデル１４３は学習済みのモデルであって、施設の種類ごとに用意されていることが望ましい。補助記憶部１３に、施設の種類ごとの操作予測モデル１４３を記憶しておく。初期設定において、施設の種類が選択されると、以降、制御部１１は、選択した種類に対応した操作予測モデル１４３を使用する。また、施設の種類ごとの操作予測モデル１４３をクラウドストレージに記憶しておき、施設の種類が選択された後、制御部１１がクラウドストレージからダウンロードしてもよい。または、クラウドストレージには中間層での演算に用いるパラメータ等、操作予測モデル１４３を特徴づけるパラメータを施設の種類ごとに記憶して置いてもよい。施設の種類が選択された後、制御部１１は、クラウドストレージからパラメータをダウンロードし、予め補助記憶部１３に記憶してある操作予測モデル１４３にパラメータを適用する。
【００５４】
図２３は操作予測処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は操作履歴ＤＢ１３２の記憶されている操作履歴を確認する（ステップＳ１４１）。制御部１１は操作履歴ＤＢ１３２が更新されているか否かを判定する（ステップＳ１４２）。制御部１１は
操作履歴ＤＢ１３２が更新されていないと判定した場合（ステップＳ１４２でＮＯ）、操作予測処理を終了する。制御部１１は操作履歴ＤＢ１３２が更新されていると判定した場合（ステップＳ１４２でＹＥＳ）、新しい操作履歴から操作予測モデル１４３への入力データを作成する（ステップＳ１４３）。制御部１１は作成したデータを操作予測モデル１４３に入力し、次の操作を予測する（ステップＳ１４４）。制御部１１は予測結果に基づき画面を描画し（ステップ１４５）、操作予測処理を終了する。制御部１１は適宜、操作予測処理を繰り返し実行する。操作予測処理は操作履歴ＤＢ１３２の更新をトリガとして実行してもよい。この場合、ステップＳ１４１、Ｓ１４２は省略可能である。操作予測モデル１４３が出力した生起確率が、複数操作で大きな差がない場合は、各操作を行うための操作領域の表示を行う。例えば、生起確率が優先順位と相関すると判断し、確率の高い順に操作ボタンを配置する。
【００５５】
本実施の形態は、以下の効果を奏する。分析装置１をオペレータが操作する毎に、次の操作を予測し、予測した操作に適した表示を操作パネル１６に行うことが可能となる。学習に用いる操作履歴データには、日付、曜日、時刻、装置状態を含めている。操作履歴に日付を含めていることにより、季節変動に応じた操作予測が可能となる。操作履歴に曜日を含めていることにより、曜日変動に応じた操作予測が可能となる。例えば、ウィークリータスクがある場合でも、適切な予測が可能である。操作履歴に時刻を含めていることにより、時刻に応じた操作予測が可能となる。例えば、デイリータスクがある場合でも、適切な予測が可能である。操作履歴に装置状態を含めていることにより、同じ画面であっても分析装置１の状態によって行う操作が異なる場合に、適切な操作予測が可能となる。
【００５６】
本実施の形態において、操作予測モデル１４３に入力する操作履歴に、稼働情報ＤＢ１３１に記憶してある稼働情報を含めてもよい。診療科や他医療機関の稼働状況により、予測すべき結果が変わる場合に、操作予測モデル１４３を適切に学習させ、適切な予測結果を得ることが可能となる。例えば、花粉症患者の受診がピークとなる９月であっても、アレルギー科の休診日は、アレルギー検査試薬の残量確認や追加というタスクは不要と予測する。
【００５７】
（実施の形態３）
本実施の形態は、オペレータのスキルレベルの判定を学習モデルにより行い、スキルレベルに応じた操作予測を行う形態に関する。まず、学習モデルについて説明する。図２４はレベル判定モデルの例を示す説明図である。レベル判定モデル１４２は、例えばＬＳＴＭに係るニューラルネットワークである。ＬＳＴＭはＲＮＮの一種である。レベル判定モデル１４２は、操作履歴の時系列データを入力として、操作したオペレータのスキルを予測するニューラルネットワークである。
【００５８】
ＬＳＴＭは入力層、中間層、及び出力層を有する。入力層は、時系列に沿って各時点のパラメータの入力をそれぞれ受け付ける複数のニューロンを有する。出力層は、スキルレベルの予測値を出力するニューロンを有する。中間層は、入力層の各ニューロンへの入力値から予測値を演算するためのニューロンを有する。中間層のニューロンはＬＳＴＭ  Ｂｌｏｃｋと呼ばれ、過去の時点での入力値に関する中間層での演算結果を用いて次の時点での入力値に関する演算を行うことで、直近時点までの時系列データから次の時点の値を演算する。レベル判定モデル１４２はＬＳＴＭに限定されず、ＬＳＴＭ以外のニューラルネットワークであってもよい。
【００５９】
分析装置１は、操作履歴ＤＢ１３２に格納されている操作履歴の時系列データから作成された教師データを用い、レベル判定モデル１４２を生成する。教師データの作成は次のように行なう。施設における各オペレータのスキルを認定し、分析装置１に入力する。分析装置１の操作をどのスキルのオペレータが行ったかを記録する。例えば、分析装置１に
カメラを取り付け、オペレータの顔画像を随時取得する。分析装置１の制御部１１は、撮影した画像に基づき、時間毎に操作を行ったオペレータのレベルを求める。制御部１１は、当該データと操作履歴ＤＢ１３２の記憶している操作履歴とを対応付けることにより、一連の履歴毎に操作履歴を分割する。制御部１１は、分割した一連の操作履歴（時系列データ）と対応するオペレータのスキルとを教師データとして、レベル判定モデル１４２の学習を行ない、学習済みのレベル判定モデル１４２（学習済みモデル）を生成する。
【００６０】
制御部１１は、一連の操作履歴を発生順に、各ニューロンに順次入力していく。制御部１１は、中間層での演算を行い、最終的にオペレータのスキルレベルの予測値を出力層のニューロンから出力する。制御部１１は、実際のオペレータのスキルレベルを正解値として予測値と比較し、予測値が正解値に近似するように、中間層での演算に用いるパラメータを最適化する。当該パラメータは、例えばニューロン間の重み、活性化関数の係数などである。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば制御部１１は誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。なお、レベル判定モデル１４２の学習は分析装置１ではなく、他のコンピュータで行ってもよい。そして、学習により得た最適パラメータを、分析装置１が記憶しているレベル判定モデル１４２に反映させる。
【００６１】
また、分割した操作履歴に基づき、操作履歴の分割規則を生成する。例えば、ある画面になると一連の操作が終了と判定する、所定時間以上、アイドルであったら操作終了とみなす、ある画面については、アイドルが長くても途中と判定するなどである。
【００６２】
以上の処理により、レベル判定モデル１４２は学習済みモデルとなる。以後、操作履歴を取り出し、一連の操作履歴を時系列データとして、レベル判定モデル１４２に入力する事により、オペレータのレベル判定を行なう。図２４に例示するレベル判定モデル１４２は出力層として、３つのノードがある。３つノード各々は、オペレータのスキルレベルが上級者レベルである確率、中級者レベルである確率、初級者レベルである確率を出力する。３つの各ノードの出力値は例えば０〜１．０の値であり、３つのノードからそれぞれ出力された確率の合計が１．０（１００％）となる。図２４Ａはオペレータのスキルレベルが上級者レベルと判定された例を示す。図２３Ｂはオペレータのスキルレベルが初級者レベルと判定された例を示す。なお、初期構築の処理は、分析装置１以外の装置やクラウドサービスで行ってよい。そして、学習を行ったレベル判定モデル１４２を、分析装置１の補助記憶部１３に記憶する。
【００６３】
本実施の形態において、操作履歴には操作したオペレータのスキルレベルを含める。操作予測モデル１４３の初期学習時では、操作したオペレータのスキルレベルが既知の操作履歴より教師データを作成する。また、学習済みの操作予測モデル１４３で操作予測をする場合にも、入力としてオペレータのスキルレベルを含める。
【００６４】
図２５は操作予測処理の他の手順例を示すフローチャートである。図２５において、ステップＳ１４１及びＳ１４２は、図２４と同様であるから説明を省略する。制御部１１は操作履歴が更新されていると判定した場合（ステップＳ１４２でＹＥＳ）、レベル判定モデル１４２への入力データを作成する（ステップＳ１４６）。制御部１１は作成したデータをレベル判定モデル１４２へ入力し、オペレータのスキルレベルを判定する（ステップＳ１４７）。制御部１１は操作予測モデル１４３への入力データを作成する（ステップＳ１４３）。入力データにはステップＳ１４７で判定したスキルレベルを含む。制御部１１はスキルレベルを含む入力データを操作予測モデル１４３に入力し、操作予測を行う（ステップＳ１４４）。制御部１１は操作予測に基づく画面を描画する（ステップＳ１４５）。制御部１１は操作予測処理を適宜、繰り返し実行する。
【００６５】
本実施の形態においては、オペレータのスキルレベルに応じた操作予測が可能となる。
オペレータのスキルレベルにより、操作予測が異なる場合においても、適切な操作予測が可能となる。
【００６６】
オペレータが操作予測と異なる操作を行った場合、操作履歴ＤＢ１３２に記憶してある過去の操作履歴と対照し、過去に実績のない操作又は実績少ない操作の流れであれば、警告を表示してもよい。さらに、オペレータのスキルレベルにより、警告動作を変えてもよい。例えば、スキルレベルが初級者レベルのオペレータが、過去に実績のない操作又は実績少ない流れの操作を指示した場合、警告を表示したうえで、操作を無効にする。スキルレベルが上級者レベルのオペレータが、過去に実績のない操作又は実績少ない流れの操作を指示した場合は、警告を表示したうえで、なお、同じ指示をした場合は、指示を受け入れる。警告の際、マニュアルや操作ガイダンスを表示してもよい。それにより、上級者レベルのオペレータが稀にしか行わない操作をする場合でも、操作ミスを防止することが可能となる。
【００６７】
操作予測モデル１４３の再学習について述べる。図２６は操作履歴ＤＢの他例を示す説明図である。操作履歴ＤＢ１３２は発生時刻列、操作内容列、画面列、状態列及びフラグ列を含む。図２６に示す操作履歴ＤＢ１３２は、図３に示した操作履歴ＤＢ１３２にフラグ列が追加されている。発生時刻列から状態列については、図３に示した操作履歴ＤＢ１３２と同様であるから、説明を省略する。フラグ列は、操作予測モデル１４３の操作予測が的中したか否かを記憶する。操作予測が的中した場合、フラグ列は１を記憶する。操作予測が的中しなかった場合、フラグ列は０を記憶する。例えば、図２６に示す例では、２０１８年１０月１１日１４時５６分３１秒に、ホーム画面で検体登録ボタンをクリックされたという操作履歴がある。当該操作履歴において、フラグ列は０であるため、操作予測モデル１４３は予測を的中していないことを示す。ここで、予測を的中しているとは、操作予測モデル１４３が予測した確率の最も高い操作が実際の操作と一致することをいう。それに限らず、確率の高い上位３つの予測操作の何れかが実際の操作と一致した場合でも、予測が的中したと見なしてもよい。
【００６８】
図２７は再学習処理の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は操作履歴ＤＢ１３２から学習用の操作履歴を取得する（ステップＳ１６１）。ここで、取得するのはフラグ列の値が０の操作履歴である。すなわち、操作予測モデル１４３の操作予測が的中しなかった操作に関する履歴である。制御部１１は取得した履歴の１つ選択する（ステップＳ１６２）。制御部１１は選択した履歴から教師データを作成する（ステップＳ１６３）。制御部１１は作成した教師データにより、操作予測モデル１４３の再学習を行う（ステップＳ１６４）。制御部１１は未処理の操作履歴があるか否かを判定する（ステップＳ１６５）。制御部１１は未処理の操作履歴があると判定した場合（ステップＳ１６５でＹＥＳ）、処理をステップＳ１６２へ戻し、未処理の操作履歴を用いた再学習を行う。制御部１１は未処理の操作履歴がないと判定した場合（ステップＳ１６５でＮＯ）、再学習の結果を記憶し（ステップＳ１６６）、再学習処理を終了する。再学習の結果は、例えば、操作予測モデル１４３における中間層での演算に用いるパラメータである。再学習処理は、分析装置１で行わなくともよい。サーバコンピュータでの実行や、クラウドサービスで提供される仮想マシンなどの計算機環境で実行してもよい。この場合、ステップＳ１６６で記憶したパラメータを分析装置１の操作予測モデル１４３に反映させることにより、操作予測モデル１４３は再学習を行った予測モデルとなる。
【００６９】
図２８から図３０は画面例を示す説明図である。図２８に示す画面例は操作予測モデル１４３により予測した次に行う操作を、オペレータに促す画面である。画面１６２にはボタン１６２１、ボタン１６２２及びボタン１６２３が表示されている。制御部１１は次に行うべき操作は、ボタン１６２１の操作であると予測したので、ボタン１６２１の表示形態をボタン１６２２及びボタン１６２３と異ならせて表示している。また、制御部１１は
ボタン１６２１の操作を促すためのマーカ１６２５を表示している。また、オペレータがポインティングデバイスのポインタ１６２４を操作すべきボタン１６２１に合わせた場合、制御部１１は操作すべき内容をナビゲーションするバルーンヘルプ１６２６を表示する。バルーンヘルプ１６２６には、表示されたボタンを用いて行う具体的な操作内容を表示する。図２８の例では、「ｘｘｘの試薬を追加しませんか？」と表示している。すなわち、ボタン１６２１を操作して、ｘｘｘの試薬を追加する作業を行うことを促している。なお、バルーンヘルプ１６２６には表示オフボタン１６２７を設けてもよい。当該表示オフボタン１６２７を操作された場合、制御部１１はバルーンヘルプ１６２６を閉じる。一度、表示オフボタン１６２７が押された場合、以降、所定の条件が成立するまで、制御部１１はバルーンヘルプを表示しないことが望ましい。所定の条件が成立したときとは、例えば、アイドル画面に切り替わったとき、一連の操作が完了しホーム画面に戻ったとき、操作しているオペレータのスキルレベルが初級者レベルと判定されたときである。また、バルーンヘルプ１６２６には、オンラインマニュアルを表示するための「マニュアル」ボタンを設けてもよい。なお、実施の形態２で述べた曜日変動に応じた操作に対する表示については、オペレータのスキルレベルに関わらず、表示することが望ましい。例えば、月曜日は分析項目数が増えることが予測されている場合、「ＡＦＰ（α−フェトプロテイン：腫瘍マーカの１つ）の試薬を追加しませんか？」とのメッセージを、オペレータのスキルレベルに関係なく、ホーム画面等に表示する。
【００７０】
図２９に示す画面例は、一連の操作の順番を１つの画面で表示した例である。画面１６３には、ボタン１６３１、ボタン１６３２及びボタン１６３３が表示されている。制御部１１は操作予測モデル１４３により予測した一連の操作が、ボタン１６３１、ボタン１６３２及びボタン１６３３を順に操作するものである場合、図２９に示すように、制御部１１は順番号を示すマーカを表示する。マーカ１６３４は１番目の操作を、マーカ１６３５は２番目の操作を、マーカ１６３６は３番目の操作を示す。
【００７１】
図３０に示す画面例は、予測した次の操作により画面が切り替わる場合の例である。画面１６４では、制御部１１はマーカ１６４５を表示し、オペレータに次の操作として、ボタン１６４１の操作を促している。ポインタ１６４４がボタン１６４１を指しているため、制御部１１はバルーンヘルプ１６４６を表示している。ここでは、画面の切替があるため、２）のメッセージには「次画面で」との表現が含まれている。表示オフボタン１６４７の機能は、上述した表示オフボタン１６２７の機能と同様である。
【００７２】
図２８から図３０においては、ボタンのみについて述べているが、それに限らない。入力欄の入力やプルダウンメニュでの選択についても、同様な方法でオペレータの操作を促す表示をしてもよい。図２８から図３０の画面例では、次に行うべき一連の操作をオペレータに提示するので、オペレータは操作をスムーズに進めることが可能となる。
【００７３】
（実施の形態４）
本実施の形態は、実施の形態１と実施の形態２とを組み合わせる形態である。具体的には、所定のタイミング毎に、固有規則ＤＢ１３５を参照し、操作の提案を行う。それに対して、オペレータが操作を開始した後は、操作予測モデル１４３による操作予測を行い、提案を行う。図３１は操作予測処理の他の手順例を示すフローチャートである。制御部１１は定型業務の確認をするか否かを判定する（ステップＳ１６１）。定型業務の確認を条件は予め定めておく。例えば、分析装置１のその日の業務開始前に分析装置１の電源が投入され起動が完了した後、分析装置１がエコモードから復帰した直後、昼休みの開始直前、昼休みの終了直後、業務終了時間直前である。制御部１１は定型業務の確認をすると判定した場合（ステップＳ１６１でＹＥＳ）、デイリータスクテーブル１３５３及びウィークリータスクテーブル１３５４から、その日に実行すべきデイリータスク、ウィークリータスクを取得する（ステップＳ１６２）。制御部１１はデイリータスク又はウィークリー
タスクを実行するか否かを判定する（ステップＳ１６３）。ステップＳ１６２で取得されたタスクで、現在時刻が実施時間帯に該当し、未実施の場合、制御部１１は実行すると判定する。それ以外の場合、ステップＳ１６２でタスクが取得されなかった場合、タスクは取得されたが実施時間帯ではない、既に実行済み等の場合、制御部１１は実行しないと判定する。制御部１１はデイリータスク又はウィークリータスクを実行すると判定した場合（ステップＳ１６３でＹＥＳ）、タスクの実行を促す画面を描画する（ステップＳ１６４）。制御部１１はデイリータスク及びウィークリータスクを実行しないと判定した場合（ステップＳ１６３でＮＯ）、描画する画面を選択する（ステップＳ１６５）。制御部１１は、表示すべき画面を選択する。例えば、ホーム画面や、検体登録画面、消耗品画面、メンテンナンス画面等の一連の操作を開始する画面の中から、制御部１１は、時間帯に則した画面を操作履歴に基づき選択する。制御部１１は画面選択する処理を都度行うのではなく、予め行っておいてもよい。制御部１１は選択した画面を描画する（ステップＳ１６４）。描画する画面において、実行を促すタスクは複数でもよい。制御部１１は定型業務の確認をしないと判定した場合（ステップＳ１６１でＮＯ）、ステップＳ１６６以降を実行する。ステップＳ１６６からステップＳ１７０は、図２３のステップＳ１４１からS１４５と同様であるから説明を省略する。
【００７４】
本実施の形態の形態では、例えば、次のような動作となる。朝の起動後に、その日に必要となる試薬の追加とCal／QCの提案が行われる。その後、提案に従ったボタンをオペレータがクリックした場合、又はメニューから違う画面を参照した場合に、操作予測モデル１４３による予測に基づいて、操作候補が新たに表示される。また、昼休み直前に、試薬追加とQCの提案が行われる。午後の業務終了前にメンテナンス、その後分析装置１の停止の提案が行われる。
【００７５】
本実施の形態においては、所定のタイミングで履歴に基づく定型業務の提案を行う。関連性がない複数の操作を適切に提案することが可能となる。例えば、試薬追加及びメンテンナンスは、ある程度の頻度で発生する定型業務である。しかし、通常行う検体登録操作と前後の関連性は薄いため、操作予測モデル１４３では適切なタイミングで提案できない可能性もある。本実施の形態では、所定のタイミングで、定型業務の実行の要否を確認し、実行の提案を行うので、適切なタイミングで定型業務の提案が可能となる。なお、操作予測モデル１４３が適切なタイミングで定型業務の実行を提案した場合は、それにしたがえばよい。
【００７６】
各実施の形態で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組み合わせ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
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。
【符号の説明】
【００７７】
１        分析装置
１１      制御部
１２      主記憶部
１３      補助記憶部
１３１    稼働情報ＤＢ
１３２    操作履歴ＤＢ
１３３    画面定義ＤＢ
１３４    画面遷移ＤＢ
１３５    固有規則ＤＢ
１３５１  入力規則テーブル
１３５２  アイドル画面テーブル
１３５３  デイリータスクテーブル
１３５４  ウィークリータスクテーブル
１４１    レベル判定規則ＤＢ
１４２    レベル判定モデル
１４３    操作予測モデル
１５      入出力インタフェース
１６      操作パネル
１７      通信部
１８      読み取り部
２１      検体ラック
２２      試薬格納部
２３      測定部
２４      搬送機構
１Ｐ      制御プログラム
１ａ      可搬型記憶媒体
１ｂ      半導体メモリ
【図１】
2020204580.tif 000003
【図２】
2020204580.tif 000004
【図３】
2020204580.tif 000005
【図４】
2020204580.tif 000006
【図５】
2020204580.tif 000007
【図６】
2020204580.tif 000008
【図７】
2020204580.tif 000009
【図８】
2020204580.tif 000010
【図９】
2020204580.tif 000011
【図１０】
2020204580.tif 000012
【図１１】
2020204580.tif 000013
【図１２】
2020204580.tif 000014
【図１３】
2020204580.tif 000015
【図１４】
2020204580.tif 000016
【図１５】
2020204580.tif 000017
【図１６】
2020204580.tif 000018
【図１７】
2020204580.tif 000019
【図１８】
2020204580.tif 000020
【図１９】
2020204580.tif 000021
【図２０】
2020204580.tif 000022
【図２１】
2020204580.tif 000023
【図２２】
2020204580.tif 000024
【図２３】
2020204580.tif 000025
【図２４】
2020204580.tif 000026
【図２５】
2020204580.tif 000027
【図２６】
2020204580.tif 000028
【図２７】
2020204580.tif 000029
【図２８】
2020204580.tif 000030
【図２９】
2020204580.tif 000031
【図３０】
2020204580.tif 000032
【図３１】
2020204580.tif 000033