(57)【要約】【課題】人間の作業を処理する能力を客観的かつ定量的に計測し、各作業に対する各作業者の割り当てを適切に決定するための技術を提供する。【解決手段】本発明の一側面に係るパフォーマンス計測装置は、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する当該作業者の活動を測定することで得られたセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータを解析することで、各要素作業についてのパフォーマンス指数を算出し、各作業に含まれる各要素作業の要求パフォーマンス指数と各要素作業について算出されたパフォーマンス指数とを比較し、比較の結果に基づいて、各要素作業について算出されたパフォーマンス指数が各要素作業の要求パフォーマンス指数に対して所定の条件を満たす第２作業を作業者に割り当てる。【選択図】図５
2020035330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産現場における複数の作業のうちの第１作業を作業者が実行している間に、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する当該作業者の活動を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得するデータ取得部であって、前記複数の作業それぞれは、複数の要素作業を含む、データ取得部と、
取得した前記センシングデータを解析することで、前記各要素作業について前記作業者のパフォーマンス指数を前記センシングデータから算出する指数算出部であって、前記パフォーマンス指数は、前記活動により達成される前記各要素作業に対するパフォーマンスの程度を示すように算出される、指数算出部と、
前記各作業を適切に遂行するために前記各作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数とを比較する比較部と、
前記比較の結果に基づいて、前記複数の作業のうちの第２作業であって、前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数が前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数に対して所定の条件を満たす第２作業を前記作業者に割り当てる作業割当部と、
前記割当の結果を出力する出力部と、
を備える、
パフォーマンス計測装置。
【請求項２】
前記データ取得部は、前記作業者に対して前記センシングデータの取得を繰り返し、
前記指数算出部は、前記センシングデータの取得を繰り返す度に、前記各要素作業について前記作業者の前記パフォーマンス指数を前記センシングデータから算出し、
前記パフォーマンス計測装置は、前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数を蓄積することで、前記各要素作業についての前記作業者の前記パフォーマンス指数の履歴を作成する履歴作成部を更に備え、
前記指数算出部は、作成された前記履歴に示される過去のパフォーマンス指数から前記各要素作業について前記作業者の未来のパフォーマンス指数を予測し、
前記比較部は、前記各作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について予測された前記作業者の前記未来のパフォーマンス指数とを比較する、
請求項１に記載のパフォーマンス計測装置。
【請求項３】
前記データ取得部は、前記複数の作業のうちの第３作業を適切に遂行可能な熟練者が前記第３作業を実行している間、前記熟練者の前記活動を前記１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得し、
前記指数算出部は、前記熟練者から取得された前記センシングデータを解析することで、前記各要素作業についての前記熟練者のパフォーマンス指数を算出し、
前記パフォーマンス計測装置は、前記各要素作業について算出された前記熟練者の前記パフォーマンス指数を前記第３作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数として登録する登録部を更に備える、
請求項１又は２に記載のパフォーマンス計測装置。
【請求項４】
前記各要素作業は、少なくとも１サイクル分の人間の認知学的な情報処理のプロセスを含むように定義され、
前記データ取得部は、前記作業者の知覚活動及び身体活動を複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得する、
請求項１から３のいずれか１項に記載のパフォーマンス計測装置。
【請求項５】
前記センシングデータを解析することは、前記各要素作業の実行の正確性、速度、安定性、及びリズムの少なくともいずれかを評価することを含み、
前記指数算出部は、前記評価の結果に応じて、前記各要素作業について前記作業者のパフォーマンス指数を算出する、
請求項１から４のいずれか１項に記載のパフォーマンス計測装置。
【請求項６】
前記センシングデータを解析することは、
前記センシングデータを特徴量の時系列データに変換すること、
前記特徴量の時系列データを分析することで、前記各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序を特定すること、並びに、
特定した前記各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序に基づいて、前記各要素作業の実行の正確性、速度、安定性、及びリズムを評価すること、
を含み、
前記指数算出部は、前記評価の結果に応じて、前記各要素作業について前記作業者のパフォーマンス指数を算出する、
請求項５に記載のパフォーマンス計測装置。
【請求項７】
前記作業割当部は、
前記複数の作業のうちのいずれかの作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数との差分が所定値以下であるか否かを判定し、
前記いずれかの作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数との差分が所定値以下であると判定した場合に、前記いずれかの作業を前記第２作業として前記作業者に割り当てる、
請求項１から６のいずれか１項に記載のパフォーマンス計測装置。
【請求項８】
前記作業割当部は、前記複数の作業のうちの、前記複数の要素作業のうちの少なくともいずれかの要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数が、当該少なくともいずれかの要素作業に要求されるパフォーマンス指数よりも低く、かつ、前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数と前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数との差分が最小となる作業を前記第２作業として前記作業者に割り当てる、
請求項１から７のいずれか１項に記載のパフォーマンス計測装置。
【請求項９】
前記１又は複数のセンサは、カメラ、マイクロフォン、脳波計、脳磁計、磁気共鳴画像装置、心電計、血圧計、筋電位センサ、皮膚電気反応計、ロードセル、モーションキャプチャ、脳活動計測装置、視線センサ、眼電位センサ又はこれらの組み合わせにより構成される、
請求項１から８のいずれか１項に記載のパフォーマンス計測装置。
【請求項１０】
コンピュータが、
生産現場における複数の作業のうちの第１作業を作業者が実行している間に、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する当該作業者の活動を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得するステップであって、前記複数の作業それぞれは、複数の要素作業を含む、ステップと、
取得した前記センシングデータを解析することで、前記各要素作業について前記作業者のパフォーマンス指数を前記センシングデータから算出するステップであって、前記パフォーマンス指数は、前記活動により達成される前記各要素作業に対するパフォーマンスの程度を示すように算出される、ステップと、
前記各作業を適切に遂行するために前記各作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数とを比較するステップと、
前記比較の結果に基づいて、前記複数の作業のうちの第２作業であって、前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数が前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数に対して所定の条件を満たす第２作業を前記作業者に割り当てるステップと、
前記割当の結果を出力するステップと、
を実行する、
パフォーマンス計測方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
生産現場における複数の作業のうちの第１作業を作業者が実行している間に、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する当該作業者の活動を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得するステップであって、前記複数の作業それぞれは、複数の要素作業を含む、ステップと、
取得した前記センシングデータを解析することで、前記各要素作業について前記作業者のパフォーマンス指数を前記センシングデータから算出するステップであって、前記パフォーマンス指数は、前記活動により達成される前記各要素作業に対するパフォーマンスの程度を示すように算出される、ステップと、
前記各作業を適切に遂行するために前記各作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数とを比較するステップと、
前記比較の結果に基づいて、前記複数の作業のうちの第２作業であって、前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数が前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数に対して所定の条件を満たす第２作業を前記作業者に割り当てるステップと、
前記割当の結果を出力するステップと、
を実行させるための、
パフォーマンス計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パフォーマンス計測装置、パフォーマンス計測方法及びパフォーマンス計測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、各作業工程に各作業者を配置するための人員配置システムが提案されている。具体的に、特許文献１で提案されている人員配置システムは、生産計画台数に基づいてタクトタイムを算出し、タクトタイムと要素作業別の標準時間とに基づいて複数の作業工程に各要素作業を振り分け、タクトタイムと各作業者の要素作業別のサイクルタイムとに基づいて、各要素作業の振り分けられた各作業工程への各作業者の配置態様を決定する。これにより、この人員配置システムは、生産計画に支障が出ないように、各作業者を各作業工程に配置することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２９３６９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本件発明者らは、特許文献１等のような従来のシステムでは、次のような問題点があることを見出した。すなわち、従来のシステムでは、各作業に対する人間の能力（習熟度）は、当該各作業の処理時間を指標にして計測されている。つまり、従来のシステムでは、処理時間が短いほど作業に対する能力は高く、反対に、処理時間が長いほど作業に対する能力は低いと評価していた。この作業の処理時間によれば、その人間が当該作業を所定の時間内に完了できるか否かを客観的かつ定量的に評価することは可能である。
【０００５】
しかしながら、この作業の処理時間には、作業を人間が処理する過程に関する情報が含まれていない。つまり、作業の処理時間には、各作業に対して人間がどのように処理する能力を有しているか（換言すると、各作業に対して人間がどのように習熟しているか）を客観的かつ定量的に示す情報が含まれていない。よって、この作業の処理時間を示す情報から、作業を適切に遂行するために、人間は何に注意をし、どのような動作を行えばよいかを客観的に知ることができなかった。
【０００６】
そのため、従来のシステムでは、客観的かつ反復可能な方法により、各作業に対する人間の能力を評価することは困難であるという問題点があることを本件発明者らは見出した。加えて、従来のシステムでは、対象の作業者の全ての作業に対する処理時間を計測しなければ、対象の作業者の各作業に対する能力を評価することは困難である。つまり、対象の作業を所定時間以内に完了できる作業者が他の作業を同じく所定時間以内に完了できるかどうかは、当該作業者の当該他の作業に対する処理時間が計測されていなければ、不明である。これにより、従来のシステムでは、生産ラインの生産性／効率を体系的に高める又は維持するために、各作業に対する各作業者の割り当てを適切に決定することが困難であるという問題点があることを本件発明者らは見出した。
【０００７】
本発明は、一側面では、このような実情を鑑みてなされたものであり、その目的は、人間の作業を処理する能力を客観的かつ定量的に計測し、各作業に対する各作業者の割り当てを適切に決定するための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。
【０００９】
すなわち、本発明の一側面に係るパフォーマンス計測装置は、生産現場における複数の作業のうちの第１作業を作業者が実行している間に、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する当該作業者の活動を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得するデータ取得部であって、前記複数の作業それぞれは、複数の要素作業を含む、データ取得部と、取得した前記センシングデータを解析することで、前記各要素作業について前記作業者のパフォーマンス指数を前記センシングデータから算出する指数算出部であって、前記パフォーマンス指数は、前記活動により達成される前記各要素作業に対するパフォーマンスの程度を示すように算出される、指数算出部と、前記各作業を適切に遂行するために前記各作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数とを比較する比較部と、前記比較の結果に基づいて、前記複数の作業のうちの第２作業であって、前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数が前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数に対して所定の条件を満たす第２作業を前記作業者に割り当てる作業割当部と、前記割当の結果を出力する出力部と、を備える。
【００１０】
上記構成に係るパフォーマンス計測装置では、第１作業を実行している間における作業者の知覚活動及び身体活動の少なくとも一方が１又は複数のセンサにより測定される。知覚活動は、対象の位置、形状、サイズ、質感等の属性を認知したり、認知した結果に基づいて何らかの判断を行ったりする活動である。知覚活動は、主に、視覚、聴覚、触覚等の感覚器を用いて実施される。また、身体活動は、身体を動かして、対象との位置関係を変更したり、対象に物理的に働きかけたりする活動である。身体活動は、主に、身体運動に関わる骨、筋肉、関節、神経等の組織及び器官により構成される運動器を用いて実施される。つまり、知覚活動及び身体活動それぞれは、生理学的パラメータとして感覚器及び運動器それぞれの挙動に表れる。そのため、感覚器及び運動器の挙動を介して知覚活動及び身体活動それぞれをセンサにより測定することが可能である。
【００１１】
上記測定により得られたセンシングデータには、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方のパフォーマンスが表れている。知覚活動及び身体活動のパフォーマンスは、作業を適切に遂行できるか否かの結果に関連している。すなわち、知覚活動及び身体活動のパフォーマンスが高いほど、作業を遂行する能力が高く、知覚活動及び身体活動のパフォーマンスが低いほど、作業を遂行する能力が低いといえる。そこで、上記構成に係るパフォーマンス計測装置は、得られたセンシングデータを解析することにより、第１作業に含まれる各要素作業に対するパフォーマンス指数をセンシングデータから算出する。
【００１２】
このパフォーマンス指数によれば、各要素作業に対する作業者の能力を客観的かつ定量的に示すことができる。よって、第１作業に含まれる各要素作業について得られた各パフォーマンス指数により、その第１作業に対して作業者がどのように処理する能力を有しているかを客観的かつ定量的に示すことができる。例えば、作業者が、第１作業に含まれる複数の要素作業のうち、どの要素作業を得意としており、どの要素作業を不得意としているか、を評価することができる。
【００１３】
加えて、上記構成に係るパフォーマンス計測装置は、各作業を適切に遂行するために各作業の各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数とを比較する。そして、上記構成に係るパフォーマンス計測装置は、比較の結果に基づいて、各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数が各要素作業に要求されるパフォーマンス指数に対して所定の条件を満たす第２作業を当該作業者に割り当てる。これにより、上記構成に係るパフォーマンス計測装置は、パフォーマンス指数による評価の結果を利用して、当該作業者に適した作業の振り分けを決定する。
【００１４】
したがって、上記構成に係るパフォーマンス計測装置によれば、人間の作業を処理する能力を客観的かつ定量的に計測し、かつ各作業に対する各作業者の割り当てを適切に決定することができる。これにより、上記生産現場では、生産ラインの生産性／効率を体系的に高める又は維持することができる。
【００１５】
なお、生産現場における各作業は、一連の知覚活動及び身体活動により達成される。そのため、各作業を遂行する過程では、知覚活動及び身体活動の複数種類の組み合わせが表れ得る。そこで、各要素作業を、知覚活動及び身体活動の組み合わせで定義することができる。各作業は、繰り返し実行されるものが好ましい。同一の作業を人間が繰り返し実行した場合、各作業を実行する度に、同一種類の知覚活動及び身体活動の組み合わせが表れる。各作業の実行において同一種類の組み合わせが表れる区間を、共通する要素作業（同じ種類の要素作業）を処理している区間として抽出することができる。また、各作業に含まれる各要素作業は、時系列上で並び得る。ある程度その作業に慣れた者の場合、要素作業を処理した結果は、その要素作業の次の要素作業の入力に用いられ得る。パフォーマンス指数により示される各要素作業に対するパフォーマンスの程度は、各要素作業を適切に遂行することができる能力の程度に対応する。各作業は、特に限定されなくてもよく、本発明を適用する生産現場に応じて適宜選択されてよい。生産現場における作業は、例えば、はんだ付け、ケース嵌合、挿入部品の挿入、検査、梱包等である。作業者に割り当てられる第２作業は、パフォーマンス指数を算出する際に作業者が実行した第１作業と異なっていてもよいし、同じであってもよい。
【００１６】
また、センサは、作業者の知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する生理学的パラメータを測定可能であれば、その種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。感覚器の挙動は、例えば、脳波、脳血流、瞳孔径、視線方向、表情、音声、心電図、血圧、筋電図、皮膚電気反射（galvanic skin reflex：GSR）等に表れる。そのため、知覚活動を測定するための１又は複数のセンサには、例えば、脳波計（Electroencephalograph：EEG）、脳磁計（Magnetoencephalography：MEG）、機能的核磁気共鳴画像法（Functional Magnetic Resonance Imaging：fMRI）により脳活動に関連した血流を撮影するよう構成された磁気共鳴画像装置、機能的近赤外分光法（Functional Near Infrared Spectroscopy：fNIRS）により脳血流を測定可能に構成された脳活動計測装置、瞳孔径及び視線方向を計測するように構成された視線センサ、眼電位センサ、マイクロフォン、心電計、血圧計、筋電位センサ、皮膚電気反応計、カメラ又はこれらの組み合わせが用いられてよい。一方、身体活動の挙動は、例えば、指、手、脚、首、腰、関節、筋肉等の運動器に表れる。そのため、身体活動を測定するための１又は複数のセンサには、例えば、カメラ、モーションキャプチャ、ロードセル又はこれらの組み合わせが用いられてよい。
【００１７】
上記一側面に係るパフォーマンス計測装置において、前記データ取得部は、前記作業者に対して前記センシングデータの取得を繰り返してもよく、前記指数算出部は、前記センシングデータの取得を繰り返す度に、前記各要素作業について前記作業者の前記パフォーマンス指数を前記センシングデータから算出してもよい。上記一側面に係るパフォーマンス計測装置は、前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数を蓄積することで、前記各要素作業についての前記作業者の前記パフォーマンス指数の履歴を作成する履歴作成部を更に備えてもよい。そして、前記指数算出部は、作成された前記履歴に示される過去のパフォーマンス指数から前記各要素作業について前記作業者の未来のパフォーマンス指数を予測してもよく、前記比較部は、前記各作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について予測された前記作業者の前記未来のパフォーマンス指数とを比較してもよい。当該構成では、作業者の未来のパフォーマンス指数を予測し、その予測の結果に適合する作業を作業者に割り当てることができる。これにより、当該構成によれば、各作業に対する各作業者の割り当てをより適切に決定することができる。
【００１８】
上記一側面に係るパフォーマンス計測装置において、前記データ取得部は、前記複数の作業のうちの第３作業を適切に遂行可能な熟練者が前記第３作業を実行している間、前記熟練者の前記活動を前記１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得してもよく、前記指数算出部は、前記熟練者から取得された前記センシングデータを解析することで、前記各要素作業についての前記熟練者のパフォーマンス指数を算出してもよい。そして、上記一側面に係るパフォーマンス計測装置は、前記各要素作業について算出された前記熟練者の前記パフォーマンス指数を前記第３作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数として登録する登録部を更に備えてもよい。当該構成によれば、各作業を適切に遂行するために各要素作業に要求されるパフォーマンス指数を適切に設定することができ、これによって、対象の作業を作業者が適切に遂行できるか否かを的確に判定することができる。なお、第３作業は、第１作業及び第２作業のいずれかと同じであってもよいし、第１作業及び第２作業と異なっていてもよい。
【００１９】
上記一側面に係るパフォーマンス計測装置において、前記各要素作業は、少なくとも１サイクル分の人間の認知学的な情報処理のプロセスを含むように定義されてよく、前記データ取得部は、前記作業者の知覚活動及び身体活動を複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得されてよい。当該構成によれば、各作業に含まれる各要素作業を適切に定義することができ、かつ各要素作業のパフォーマンス指数を算出するのに利用するセンシングデータを適切に取得することができる。これにより、人間の作業を処理する能力を的確に計測することができる。
【００２０】
上記一側面に係るパフォーマンス計測装置において、前記センシングデータを解析することは、前記各要素作業の実行の正確性、速度、安定性、及びリズムの少なくともいずれかを評価することを含んでもよく、前記指数算出部は、前記評価の結果に応じて、前記各要素作業について前記作業者のパフォーマンス指数を算出してもよい。当該構成によれば、各要素作業のパフォーマンス指数を適切に算出することができ、これによって、人間の作業を処理する能力を的確に計測することができる。
【００２１】
上記一側面に係るパフォーマンス計測装置において、前記センシングデータを解析することは、前記センシングデータを特徴量の時系列データに変換すること、前記特徴量の時系列データを分析することで、前記各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序を特定すること、並びに、特定した前記各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序に基づいて、前記各要素作業の実行の正確性、速度、安定性、及びリズムを評価すること、を含んでもよく、前記指数算出部は、前記評価の結果に応じて、前記各要素作業について前記作業者のパフォーマンス指数を算出してもよい。当該構成によれば、各要素作業のパフォーマンス指数を適切に算出することができ、これによって、人間の作業を処理する能力を的確に計測することができる。
【００２２】
上記一側面に係るパフォーマンス計測装置において、前記作業割当部は、前記複数の作業のうちのいずれかの作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数との差分が所定値以下であるか否かを判定してもよく、前記いずれかの作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数との差分が所定値以下であると判定した場合に、前記いずれかの作業を前記第２作業として前記作業者に割り当ててもよい。当該構成によれば、生産ラインの生産性を体系的に高める又は維持するように各作業に対する各作業者の割当を決定することができる。
【００２３】
上記一側面に係るパフォーマンス計測装置において、前記作業割当部は、前記複数の作業のうちの、前記複数の要素作業のうちの少なくともいずれかの要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数が、当該少なくともいずれかの要素作業に要求されるパフォーマンス指数よりも低く、かつ、前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数と前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数との差分が最小となる作業を前記第２作業として前記作業者に割り当ててもよい。当該構成によれば、生産ラインの生産性を体系的に維持しつつ、対象の要素作業の習熟を促すように各作業に対する各作業者の割当を決定することができる。
【００２４】
上記一側面に係るパフォーマンス計測装置において、前記１又は複数のセンサは、カメラ、マイクロフォン、脳波計、脳磁計、磁気共鳴画像装置、心電計、血圧計、筋電位センサ、皮膚電気反応計、ロードセル、モーションキャプチャ、脳活動計測装置、視線センサ、眼電位センサ又はこれらの組み合わせにより構成されてよい。当該構成によれば、各要素作業のパフォーマンス指数を算出するのに利用するセンシングデータを適切に取得することができる。
【００２５】
上記各形態に係るパフォーマンス計測装置の別の態様として、本発明の一側面は、以上の各構成を実現する情報処理方法であってもよいし、プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記憶した、コンピュータ等が読み取り可能な記憶媒体であってもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記憶媒体とは、プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的、又は、化学的作用によって蓄積する媒体である。
【００２６】
例えば、本発明の一側面に係るパフォーマンス計測方法は、コンピュータが、生産現場における複数の作業のうちの第１作業を作業者が実行している間に、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する当該作業者の活動を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得するステップであって、前記複数の作業それぞれは、複数の要素作業を含む、ステップと、取得した前記センシングデータを解析することで、前記各要素作業について前記作業者のパフォーマンス指数を前記センシングデータから算出するステップであって、前記パフォーマンス指数は、前記活動により達成される前記各要素作業に対するパフォーマンスの程度を示すように算出される、ステップと、前記各作業を適切に遂行するために前記各作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数とを比較するステップと、前記比較の結果に基づいて、前記複数の作業のうちの第２作業であって、前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数が前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数に対して所定の条件を満たす第２作業を前記作業者に割り当てるステップと、前記割当の結果を出力するステップと、を実行する、情報処理方法である。
【００２７】
また、例えば、本発明の一側面に係るパフォーマンス計測プログラムは、コンピュータに、生産現場における複数の作業のうちの第１作業を作業者が実行している間に、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する当該作業者の活動を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得するステップであって、前記複数の作業それぞれは、複数の要素作業を含む、ステップと、取得した前記センシングデータを解析することで、前記各要素作業について前記作業者のパフォーマンス指数を前記センシングデータから算出するステップであって、前記パフォーマンス指数は、前記活動により達成される前記各要素作業に対するパフォーマンスの程度を示すように算出される、ステップと、前記各作業を適切に遂行するために前記各作業の前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数とを比較するステップと、前記比較の結果に基づいて、前記複数の作業のうちの第２作業であって、前記各要素作業について算出された前記作業者の前記パフォーマンス指数が前記各要素作業に要求されるパフォーマンス指数に対して所定の条件を満たす第２作業を前記作業者に割り当てるステップと、前記割当の結果を出力するステップと、を実行させるための、プログラムである。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、人間の作業を処理する能力を客観的かつ定量的に計測し、各作業に対する各作業者の割り当てを適切に決定ことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、本発明が適用される場面の一例を模式的に例示する。
【図２】図２は、人間の認知学的な情報処理のプロセスを模式的に例示する。
【図３】図３は、作業を構成する複数の要素作業の一例を模式的に例示する。
【図４】図４は、実施の形態に係るパフォーマンス計測装置のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。
【図５】図５は、実施の形態に係るパフォーマンス計測装置のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。
【図６】図６は、実施の形態に係るパフォーマンス計測装置の計測モードにおける処理手順の一例を例示する。
【図７】図７は、実施の形態に係るセンシングデータを解析する処理手順の一例を例示する。
【図８】図８は、センシングデータの一例を模式的に例示する。
【図９】図９は、特徴量の時系列データの一例を模式的に例示する。
【図１０】図１０は、作業を習熟する過程の一例を模式的に例示する。
【図１１Ａ】図１１Ａは、要素作業の実行の正確性を評価する方法の一例を模式的に例示する。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、要素作業の実行の安定性を評価する方法の一例を模式的に例示する。
【図１１Ｃ】図１１Ｃは、要素作業の実行の速度を評価する方法の一例を模式的に例示する。
【図１１Ｄ】図１１Ｄは、要素作業の実行のリズムを評価する方法の一例を模式的に例示する。
【図１２Ａ】図１２Ａは、知覚の難易度とパフォーマンス指数の基準値との関係の一例を例示する。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、運動の難易度とパフォーマンス指数の基準値との関係の一例を例示する。
【図１３】図１３は、実施の形態に係る能力データベースの一例を模式的に例示する。
【図１４】図１４は、実施の形態に係るパフォーマンス計測装置の登録モードにおける処理手順の一例を例示する。
【図１５】図１５は、実施の形態に係るパフォーマンス計測装置の割当モードにおける処理手順の一例を例示する。
【図１６】図１６は、実施の形態に係る作業データベースの一例を模式的に例示する。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」とも表記する）を、図面に基づいて説明する。ただし、以下で説明する本実施形態は、あらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。なお、本実施形態において登場するデータを自然言語により説明しているが、より具体的には、コンピュータが認識可能な疑似言語、コマンド、パラメータ、マシン語等で指定される。
【００３１】
§１  適用例
まず、図１を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。図１は、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１の適用場面の一例を模式的に例示する。図１の例では、生産現場における生産ラインに含まれる複数の作業のうちの作業４０を遂行する作業者５０のパフォーマンスを計測する場面を想定している。作業者５０は、本発明の「作業者」の一例であり、作業４０は、本発明の「第１作業」の一例である。
【００３２】
本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１は、生産現場における複数の作業のうちの作業４０を作業者５０が実行している間に、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する作業者５０の活動を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータ（後述するセンシングデータ１２１）を取得する。生産現場における作業は、実施の形態に応じて適宜選択されてよく、例えば、はんだ付け、ケースの嵌合、挿入部品の挿入、検査、梱包等である。図１の例では、センシングデータを取得するためのセンサとして、脳波計３０及びロードセル３１が用いられている。脳波計３０及びロードセル３１はそれぞれ本発明の「センサ」の一例である。
【００３３】
ここで、図２を更に用いて、センサにより測定される知覚活動及び身体活動について説明する。図２は、人間の認知学的な情報処理のプロセスを表現するモデルの一例を模式的に例示する。図２に例示されるとおり、人間の認知学的な情報処理のプロセスを、次の３つのステップによりモデル化することができる。すなわち、第１のステップでは、入力系により入力データを取得する。入力系は、主に、感覚器である。次に、第２のステップでは、入力系から得られる入力データに対して処理系（脳）が何らかの情報処理を行う。そして、第３のステップでは、処理系による情報処理の結果が出力系に出力される。出力系は、主に、運動器（及び脳）である。
【００３４】
このモデルによれば、知覚活動及び身体活動を、次のように定義することができる。すなわち、知覚活動は、視覚、聴覚、触覚等の感覚器を入力系として用いて、対象に関する入力データを取得し、取得した入力データに対して、対象の位置、形状、サイズ、質感等の属性を認知するための情報処理を処理系により行ったり、認知した結果に基づいて何らかの決定等の情報処理を処理系により行ったりする活動である。この知覚活動における認知には、対象の空間認知及び形状認知が含まれる。空間認知は、対象の位置、移動速度等の空間に関する属性を認知することである。また、形状認知は、対象の形、大きさ、質感等の形状に関する属性を認知することである。一方、身体活動は、身体運動に関わる骨、筋肉、関節、神経等の組織及び器官により構成される運動器を出力系として用いて、上記認知の結果に基づいて又は上記認知を行うために、身体を動かして、対象に物理的に働きかけたり、対象との位置関係を変更したりする活動である。
【００３５】
人間は、このような認知学的な情報処理のプロセスを繰り返しながら、知覚活動及び身体活動を伴って、作業を遂行する。図２に示されるとおり、人間が作業を遂行する間、入力系（主に感覚器）及び出力系（主に運動器）は、外界とのインタフェースとして機能する。そのため、作業に対する上記知覚活動及び身体活動それぞれを、入力系及び出力系の挙動を介して測定することが可能である。そして、入力系、処理系及び出力系が上記のような関係にあるため、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方をセンサにより追跡すれば、作業に対する処理系の情報処理の質を間接的に評価することができる。
【００３６】
つまり、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方を１又は複数のセンサにより測定することにより得られるセンシングデータには、作業に対する知覚活動及び身体活動の少なくとも一方のパフォーマンスが表れている。知覚活動及び身体活動のパフォーマンスは、作業を適切に遂行できるか否かの結果に関連している。すなわち、知覚活動及び身体活動のパフォーマンスが高いほど、作業に対する処理系の情報処理の質が良く、作業を遂行する能力が高い（作業を適切に遂行することができる）といえる。一方、知覚活動及び身体活動のパフォーマンスが低いほど、作業に対する処理系の情報処理の質は悪く、作業を遂行する能力が低い（作業を適切に遂行することができない）といえる。したがって、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方を１又は複数のセンサにより測定することにより得られたセンシングデータに基づいて、作業に対する上記情報処理のプロセスの質、換言すると、作業を遂行する能力の程度を客観的かつ定量的に評価することができる。
【００３７】
また、各作業は、一連の知覚活動及び身体活動により達成される。作業を遂行する過程では、知覚活動及び身体活動の複数種類の組み合わせが表れ得る。そこで、各作業は、複数の要素作業を含んでいると捉えることができる。そして、各要素作業を、知覚活動及び身体活動の組み合わせにより定義することができる。なお、同一の作業を人間が繰り返し実行した場合、各作業を実行する度に、同一種類の知覚活動及び身体活動の組み合わせが表れる。この各作業の実行において同一種類の組み合わせが表れる区間を、共通する要素作業（同じ種類の要素作業）を処理している区間として抽出することができる。そのため、各要素作業を抽出容易にするためには、各作業は、繰り返し実行されるものが好ましい。
【００３８】
加えて、作業を遂行する間には、複数サイクル分の人間の認知学的な情報処理のプロセスが処理され得る。そこで、各作業に含まれる各要素作業を識別しやすくするために、各要素作業は、少なくとも１サイクル分の人間の認知学的な情報処理のプロセスを含むように各要素作業を定義されてもよい。このとき、各要素作業は、時系列上で連続的に並んでおり、かつ要素作業を処理した結果は、その要素作業の次の要素作業の入力に用いられると捉えることができる。本実施形態では、各作業に含まれる各要素作業（以下の４種類の要素作業それぞれ）は、少なくとも１サイクル分の人間の認知学的な情報処理のプロセスを含むように定義され、かつ知覚活動及び身体活動の組み合わせにより定義される。
【００３９】
ここで、図３を更に用いて、要素作業の具体例を説明する。図３は、各作業に含まれる複数の要素作業の一例を模式的に例示する。図３に例示されるとおり、本実施形態では、各作業（作業４０）は、「視認」、「把持」、「運搬」及び「調整」の４種類の要素作業に分割される。図３の例では、各要素作業は、「視認」、「把持」、「運搬」及び「調整」の順に、時系列（時間軸）上で連続的に並んでいる。
【００４０】
「視認」は、主に、作業の対象物の属性を認知する活動である。「視認」における知覚活動は、例えば、視覚及び聴覚により、作業の対象物の位置、形、大きさ等の属性を認知することである。一方、「視認」における身体活動は、空間認知及び形状認知のために、例えば、視線方向の変動、首の角度の変更、指差し確認等のように身体を動かすことである。「視認」の知覚活動は、対象物の近傍に指が配置される又は対象物の指が接触することによる触覚を介して、対象物の質感等の属性を認知することを含んでもよい。
【００４１】
「把持」は、主に、「視認」の結果に基づいて、作業の対象物を把持する活動である。「把持」における知覚活動は、例えば、触覚により作業の対象物の質感を認知しつつ、視認及び触覚による対象物の空間認知及び形状認知の結果に基づいて、当該対象物を把持する位置を決定することである。一方、「把持」における身体活動は、上記知覚活動の結果に基づいて、例えば、手、指等の身体部位を動かし、対象物を落とさないように把持することである。
【００４２】
「運搬」は、主に、「把持」の結果に基づいて、作業の対象物を移動させる活動である。「運搬」における知覚活動は、例えば、対象の空間認知の結果に基づいて、当該対象物の移動先の位置（目的位置）を決定することである。一方、「運搬」における身体活動は、例えば、腕、脚、腰等の身体部位を動かし、把持した対象物を現在位置から目的位置まで運ぶことである。
【００４３】
「調整」は、主に、「運搬」後の対象物の状態を目的の状態に変化させる活動である。「調整」における知覚活動は、例えば、視覚及び触覚により、対象物の位置、角度、形状等の状態の変化を認知することである。一方、「調整」における身体活動は、例えば、指等の身体部位を動かしながら、対象物の状態を目的の状態にまで変化させることである。
【００４４】
生産現場における各作業は、上記の４つの要素作業の組み合わせにより遂行可能である。具体例として、作業者５０がはんだ付けを行う場面を想定する。この場合、「視認」は、はんだごて及びはんだ付けを行う対象の空間認知及び形状認知を行うことである。「把持」は、はんだごてを持つことである。「運搬」は、はんだごてを対象まで運ぶことである。「調整」は、はんだごての位置及び角度を変更することである。これらの一連の要素作業を実行することにより、はんだ付けを遂行することができる。
【００４５】
生産現場におけるはんだ付け以外の作業についても、上記の４つの要素作業の組み合わせにより遂行可能である。ただし、要素作業の種類、数、組み合わせ及び順序はそれぞれ、これらの例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。例えば、「調整」が実行された後に、「視認」が実行されるように要素作業の順序が規定されてもよい。生産現場における各作業を複数の要素作業に分けることにより、各要素作業の組み合わせで各作業を遂行する過程を表現することができ、これによって、各作業を遂行する過程における人間の上記活動を評価することができる。また、各作業を複数の要素作業に分けることで、異なる作業を共通の指標（要素作業）で表現することができ、これによって、各作業に対する人間の能力を共通の指標で評価することができる。
【００４６】
そこで、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１は、作業者５０から取得されたセンシングデータを解析する。これにより、パフォーマンス計測装置１は、上記活動により達成される各要素作業に対するパフォーマンスの程度を示すパフォーマンス指数をセンシングデータから算出する。
【００４７】
算出されるパフォーマンス指数（各要素作業に対するパフォーマンスの程度）は、作業４０に含まれる各要素作業を適切に実行することができたか否か、換言すると、各要素作業を遂行する能力の程度に対応する。このパフォーマンス指数によれば、各要素作業に対する作業者５０の能力を客観的かつ定量的に示すことができる。よって、作業４０に含まれる各要素作業について得られた各パフォーマンス指数により、その作業４０に対して作業者５０がどのように処理する能力を有しているかを客観的かつ定量的に示すことができる。例えば、作業者５０が、はんだ付けに含まれる４つの要素作業のうち、どの要素作業を得意としており、どの要素作業を不得意としているかを評価することができる。
【００４８】
加えて、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１は、各作業を適切に遂行するために各作業の各要素作業に要求されるパフォーマンス指数（以下、「要求パフォーマンス指数」とも記載する）と各要素作業について算出された作業者５０のパフォーマンス指数とを比較する。続いて、パフォーマンス計測装置１は、比較の結果に基づいて、生産現場における複数の作業のうちのいずれかの作業であって、各要素作業について算出された作業者５０のパフォーマンス指数が各要素作業の要求パフォーマンス指数に対して所定の条件を満たすいずれかの作業を当該作業者５０に割り当てる。この「いずれかの作業」は、本発明の「第２作業」の一例である。この「いずれかの作業」は、作業４０と一致していてもよいし、作業４０と異なっていてもよい。これにより、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１は、パフォーマンス指数による評価の結果を利用して、当該作業者に適した作業の振り分けを決定する。パフォーマンス計測装置１は、当該割当の結果を出力する。
【００４９】
したがって、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１によれば、作業者５０の作業４０を処理する能力を客観的かつ定量的に計測することができる。また、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１に、生産現場における各作業者を作業者５０としてパフォーマンス指数を計測させ、計測されたパフォーマンス計測に基づいて、各作業に対する各作業者の割り当てを決定させてもよい。これにより、本実施形態によれば、各作業に対する各作業者の割り当てを適切に決定することができる。よって、上記生産現場では、生産ラインの生産性／効率を体系的に高める又は維持することができる。更に、本実施形態によれば、生産現場における全ての作業を各作業者に体験させなくても、いずれかの作業を各作業者が実行することで得られた知見（各要素作業についてのパフォーマンス指数）に基づいて、各作業者に適した作業を割り当てることができる。そのため、各作業に対する各作業者の割り当ての最適化にかかるコストを低減することができる。
【００５０】
なお、本実施形態では、上記のとおり、各要素作業は、知覚活動及び身体活動の組み合わせにより定義される。そのため、各要素作業のパフォーマンス指数を正確に算出するためには、知覚活動及び身体活動の一方のみを測定するのではなく、知覚活動及び身体活動の両方を測定するのが好ましい。そこで、本実施形態では、パフォーマンス計測装置１は、知覚活動及び身体活動に関する作業者５０の活動を複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得可能に構成される。具体的には、本実施形態では、脳波計３０により、作業者５０の知覚活動を測定することができる。また、ロードセル３１により、作業者５０の身体活動を測定することができる。ただし、作業者の知覚活動及び身体活動を測定するための複数のセンサの組み合わせは、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【００５１】
§２  構成例
［ハードウェア構成］
次に、図４を用いて、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１のハードウェア構成の一例について説明する。図４は、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１のハードウェア構成の一例を模式的に例示する。
【００５２】
図４に示されるとおり、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１は、制御部１１、記憶部１２、外部インタフェース１３、入力装置１４、出力装置１５、及びドライブ１６が電気的に接続されたコンピュータである。なお、図４では、外部インタフェースを「外部Ｉ／Ｆ」と記載している。
【００５３】
制御部１１は、ハードウェアプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含み、プログラム及び各種データに基づいて情報処理を実行するように構成される。記憶部１２は、メモリの一例であり、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ等で構成される。本実施形態では、記憶部１２は、パフォーマンス計測プログラム８０、センシングデータ１２１、能力データベース７０、作業データベース７５等の各種情報を記憶する。
【００５４】
パフォーマンス計測プログラム８０は、作業に含まれる各要素作業に対する作業者のパフォーマンス指数の計測、計測したパフォーマンス指数に基づく、各作業に対する作業者の割当の決定に関する後述の情報処理（図６、図７、図１４、及び図１５）をパフォーマンス計測装置１に実行させるためのプログラムである。パフォーマンス計測プログラム８０は、各情報処理の一連の命令を含む。センシングデータ１２１は、作業者が作業を実行している間における、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する作業者の挙動を示す。能力データベース７０は、パフォーマンス計測プログラム８０を実行することにより計測されたパフォーマンス指数を作業及び作業者に関連付けて格納する。作業データベース７５は、各作業に対する各作業者の割り当てを示す情報を格納する。詳細は後述する。
【００５５】
外部インタフェース１３は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート、専用ポート等であり、外部装置と接続するためのインタフェースである。外部インタフェース１３の種類及び数は、接続される外部装置の種類及び数に応じて適宜選択されてよい。本実施形態では、パフォーマンス計測装置１は、外部インタフェース１３を介して、脳波計３０及びロードセル３１に接続される。
【００５６】
脳波計３０は、例えば、作業者５０の頭部に装着され、作業者５０の脳活動量を測定するために利用される。測定された脳活動量は、主に、作業者５０の知覚活動に関連する。ロードセル３１は、例えば、作業者５０の手等の身体部位に装着され、当該身体部位に作用した力（負荷）を測定するために利用される。測定された力は、主に、作業者５０の身体活動に関連する。なお、脳波計３０及びロードセル３１それぞれの種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【００５７】
したがって、本実施形態では、センシングデータ１２１は、作業者５０が作業４０を実行している間に、知覚活動及び身体活動に関する作業者５０の挙動を脳波計３０及びロードセル３１により計測することで得られる。パフォーマンス計測装置１は、外部インタフェース１３を介して、脳波計３０及びロードセル３１からセンシングデータ１２１を取得することができる。
【００５８】
入力装置１４は、例えば、マウス、キーボード等の入力を行うための装置である。また、出力装置１５は、例えば、ディスプレイ、スピーカ等の出力を行うための装置である。オペレータは、入力装置１４及び出力装置１５を利用して、パフォーマンス計測装置１を操作することができる。オペレータは、例えば、作業者５０自身、作業者５０を監督する監督者等である。
【００５９】
ドライブ１６は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）ドライブ、ＤＶＤドライブ等であり、記憶媒体９０に記憶されたプログラムを読み込むためのドライブ装置である。ドライブ１６の種類は、記憶媒体９０の種類に応じて適宜選択されてよい。上記パフォーマンス計測プログラム８０は、この記憶媒体９０に記憶されていてもよい。
【００６０】
記憶媒体９０は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。パフォーマンス計測装置１は、この記憶媒体９０から、上記パフォーマンス計測プログラム８０を取得してもよい。
【００６１】
ここで、図４では、記憶媒体９０の一例として、ＣＤ、ＤＶＤ等のディスク型の記憶媒体を例示している。しかしながら、記憶媒体９０の種類は、ディスク型に限定される訳ではなく、ディスク型以外であってもよい。ディスク型以外の記憶媒体として、例えば、フラッシュメモリ等の半導体メモリを挙げることができる。
【００６２】
なお、パフォーマンス計測装置１の具体的なハードウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、構成要素の省略、置換及び追加が可能である。例えば、制御部１１は、複数のハードウェアプロセッサを含んでもよい。ハードウェアプロセッサは、マイクロプロセッサ、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等で構成されてもよい。記憶部１２は、制御部１１に含まれるＲＡＭ及びＲＯＭにより構成されてもよい。外部インタフェース１３、入力装置１４、及び出力装置１５、及びドライブ１６の少なくともいずれかは省略されてもよい。パフォーマンス計測装置１は、ネットワークを介して外部装置とデータ通信するための通信インタフェースを備えてもよい。脳波計３０及びロードセル３１が通信インタフェースを備える場合、パフォーマンス計測装置１は、脳波計３０及びロードセル３１にネットワークを介して接続されてもよい。パフォーマンス計測装置１は、複数台のコンピュータで構成されてもよい。この場合、各コンピュータのハードウェア構成は、一致していてもよいし、一致していなくてもよい。また、パフォーマンス計測装置１は、提供されるサービス専用に設計された情報処理装置の他、汎用のサーバ装置、ＰＣ（Personal Computer）等であってもよい。
【００６３】
［ソフトウェア構成］
次に、図５を用いて、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１のソフトウェア構成の一例について説明する。図５は、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１のソフトウェア構成の一例を模式的に例示する。
【００６４】
パフォーマンス計測装置１の制御部１１は、記憶部１２に記憶されたパフォーマンス計測プログラム８０をＲＡＭに展開する。そして、制御部１１は、ＲＡＭに展開されたパフォーマンス計測プログラム８０をＣＰＵにより解釈及び実行して、パフォーマンス計測プログラム８０に含まれる一連の命令に基づいて、各構成要素を制御する。これによって、図５に示されるとおり、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１は、データ取得部１１１、指数算出部１１２、比較部１１３、作業割当部１１４、出力部１１５、履歴作成部１１６、及び登録部１１７をソフトウェアモジュールとして備えるコンピュータとして動作する。すなわち、本実施形態では、各ソフトウェアモジュールは、制御部１１（ＣＰＵ）により実現される。
【００６５】
データ取得部１１１は、生産現場における複数の作業のうちの第１作業を作業者が実行している間に、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する当該作業者の活動（挙動）を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータ１２１を取得する。上記のとおり、各作業は、複数の要素作業により構成される。指数算出部１１２は、取得したセンシングデータ１２１を解析することで、各要素作業についての作業者のパフォーマンス指数をセンシングデータ１２１から算出する。各パフォーマンス指数は、作業者の活動（挙動）により達成される各要素作業に対するパフォーマンスの程度を示すように算出される。
【００６６】
比較部１１３は、各作業を適切に遂行するために各作業の各要素作業に要求されるパフォーマンス指数（要求パフォーマンス指数）と各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数とを比較する。作業割当部１１４は、比較の結果に基づいて、複数の作業のうちの第２作業であって、各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数が各要素作業に要求されるパフォーマンス指数（要求パフォーマンス指数）に対して所定の条件を満たす第２作業を作業者に割り当てる。出力部１１５は、割当の結果を出力する。
【００６７】
また、データ取得部１１１は、作業者に対してセンシングデータ１２１の取得を繰り返してもよく、指数算出部１１２は、センシングデータ１２１の取得を繰り返す度に、各要素作業について作業者のパフォーマンス指数をセンシングデータ１２１から算出してもよい。履歴作成部１１６は、各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数を蓄積することで、各要素作業についての作業者のパフォーマンス指数の履歴を作成する。指数算出部１１２は、作成された履歴に示される過去のパフォーマンス指数から各要素作業についての作業者の未来のパフォーマンス指数を予測してもよい。比較部１１３は、各作業の各要素作業に要求されるパフォーマンス指数（要求パフォーマンス指数）と各要素作業について予測された作業者の未来のパフォーマンス指数とを比較してもよい。
【００６８】
更に、データ取得部１１１は、複数の作業のうちの第３作業を適切に遂行可能な熟練者が当該第３作業を実行している間、当該熟練者の活動を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータを取得してもよい。指数算出部１１２は、熟練者から取得されたセンシングデータを解析することで、各要素作業についての熟練者のパフォーマンス指数を算出してもよい。登録部１１７は、各要素作業について算出された熟練者のパフォーマンス指数を第３作業の各要素作業に要求されるパフォーマンス指数（要求パフォーマンス指数）として登録する。
【００６９】
パフォーマンス計測装置１の各ソフトウェアモジュールに関しては後述する動作例で詳細に説明する。なお、本実施形態では、パフォーマンス計測装置１の各ソフトウェアモジュールがいずれも汎用のＣＰＵによって実現される例について説明している。しかしながら、以上のソフトウェアモジュールの一部又は全部が、１又は複数の専用のプロセッサにより実現されてもよい。また、パフォーマンス計測装置１のソフトウェア構成に関して、実施形態に応じて、適宜、ソフトウェアモジュールの省略、置換及び追加が行われてもよい。
【００７０】
§３  動作例
次に、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１の動作例について説明する。本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１は、計測モード、登録モード、及び割当モードの３つのモードにより、対象者のパフォーマンスを計測可能に構成される。計測モードは、作業者のパフォーマンス指数を算出するモードである。登録モードは、熟練者のパフォーマンス指数を算出し、算出した熟練者のパフォーマンス指数を要求パフォーマンス指数として登録するモードである。割当モードは、計測モードにより算出されたパフォーマンス指数を利用して、生産現場における複数の作業のうちのいずれかの作業を作業者に割り当てるモードである。
【００７１】
以下で説明する各モードにおける処理手順は、本発明の「パフォーマンス計測方法」の一例である。ただし、パフォーマンス計測装置１は、必ずしもこれら３つのモードを実行可能に構成されなければならない訳ではない。各モードは、適宜省略又は変更されてよい。また、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてよい。更に、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。
【００７２】
［計測モード］
まず、図６を用いて、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１の計測モードにおける処理手順の一例について説明する。図６は、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１の計測モードにおける処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００７３】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１では、制御部１１は、生産現場における複数の作業のうちの作業４０の実行を作業者５０に指示するメッセージを出力する。メッセージの出力先及び出力方法はそれぞれ、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【００７４】
具体例として、制御部１１は、出力装置１５、作業者５０の近傍に配置される出力装置（不図示）等を介して、作業４０の実行を指示するメッセージを出力してもよい。実行を指示する作業４０の種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。実行を指示する作業４０は、例えば、はんだ付け、ケースの嵌合、挿入部品の挿入、検査、梱包等であってよい。作業４０の実行を指示するメッセージを出力すると、制御部１１は、次のステップＳ１０２に処理を進める。
【００７５】
（ステップＳ１０２）
ステップＳ１０２では、制御部１１は、データ取得部１１１として動作し、生産現場における複数の作業のうちの第１作業を作業者が実行している間に、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する当該作業者の活動を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータ１２１を取得する。
【００７６】
本実施形態では、作業者５０には、脳波計３０及びロードセル３１が取り付けられており、パフォーマンス計測装置１は、外部インタフェース１３を介して脳波計３０及びロードセル３１に接続されている。そのため、本実施形態に係るセンシングデータ１２１は、生産ラインにおいて作業者５０が作業４０を実行している間に、知覚活動及び身体活動に関する作業者５０の活動を脳波計３０及びロードセル３１により測定することで得られる。すなわち、本実施形態に係るセンシングデータ１２１は、脳波計３０により測定された脳活動量の第１測定データ及びロードセル３１により測定された負荷の第２測定データの２種類のデータにより構成される。センシングデータ１２１には、１回分の作業４０を作業者５０が実行する間に得られたデータが含まれてもよいし、複数回分の作業を作業者５０が実行する間に得られたデータが含まれてもよい。本実施形態では、制御部１１は、外部インタフェース１３を介して脳波計３０及びロードセル３１から当該センシングデータ１２１を取得する。作業４０は、上記４種類の要素作業を含んでいる。「視認」、「把持」、「運搬」、及び「調整」の各要素作業は、少なくとも１サイクル分の人間の認知学的な情報処理のプロセスを含むように定義される。ただし、センシングデータ１２１の構成及び取得方法は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。センシングデータ１２１を取得すると、制御部１１は、次のステップＳ１０３に処理を進める。
【００７７】
（ステップＳ１０３）
ステップＳ１０３では、制御部１１は、指数算出部１１２として動作し、取得したセンシングデータ１２１を解析することで、作業者の活動（挙動）により達成される各要素作業に対するパフォーマンスの程度を示すパフォーマンス指数を算出する。本実施形態では、制御部１１は、作業者５０から取得されたセンシングデータ１２１を解析することで、作業４０に含まれる各要素作業についてのパフォーマンス指数を算出する。
【００７８】
得られたセンシングデータ１２１には、作業に含まれる各要素作業に対する知覚活動及び身体活動の少なくとも一方のパフォーマンスが表れている（本実施形態では、得られたセンシングデータ１２１には、両方のパフォーマンスが表れている）。作業を適切に遂行できるということは、知覚活動及び身体活動の結果により達成される各要素作業の実行の精度が高いということである。そのため、各要素作業に対するパフォーマンスは、各要素作業の実行の精度に基づいて評価可能である。
【００７９】
より詳細には、作業を適切に遂行できるということは、各要素作業を正しい順序で適切な速さで実行することができるということである。加えて、作業の試行を繰り返した場合には、作業を遂行する能力の高い作業者ほど、各試行における各要素作業の実行のばらつきが少ない、換言すると、各試行において各要素作業を同じように実行することができる。そのため、各要素作業の実行の精度は、例えば、各要素作業の実行の正確性、安定性、速度、リズム等に表れる。
【００８０】
正確性は、１回分の作業の試行において、各要素作業が正しい手順通りに実行されているか否かの度合いを示す指標である。安定性は、複数回分の作業を試行した場合に、各試行において各要素作業が一定の手順で実行されているか否かの度合いを示す指標である。速度は、１回分の作業の試行において、各要素作業に費やす時間の長さ及び隣接する要素作業の重なりの度合いを示す指標である。リズムは、複数回分の作業を試行した場合に、各試行において各要素作業に費やした時間が一定であるか否かの度合いを示す指標である。正確性、安定性、速度、及びリズムの４つの指標によれば、各要素作業に対する作業者のパフォーマンスを適切に評価することができる。
【００８１】
本実施形態では、制御部１１は、ステップＳ１０３において、これらの４つの指標を利用して、センシングデータ１２１を解析することで、各要素作業についてのパフォーマンス指数を算出する。ただし、これらの４つの指標はそれぞれ各要素作業の実行の精度を評価する指標の一例であり、各要素作業の実行の精度を評価する指標は、これらの例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。
【００８２】
ここで、図７を用いて、本実施形態に係るステップＳ１０３の処理を詳細に説明する。図７は、センシングデータ１２１を解析する処理手順の一例を例示する。本実施形態に係るステップＳ１０３の処理は、以下のステップＳ１３０１〜Ｓ１３０５の各処理を含む。
【００８３】
（ステップＳ１３０１）
ステップＳ１３０１では、制御部１１は、センシングデータ１２１を特徴量の時系列データに変換する。この変換処理には、公知の方法が適宜採用されてよい。
【００８４】
変換処理の一例として、制御部１１は、まず、センシングデータ１２１を一定区間毎に区切ることで、センシングデータ１２１を複数のフレームに分割する。不要な場合には、このフレーム分割の処理は省略されてよい。次に、制御部１１は、各フレーム内の部分データに所定の演算処理を行うことで、各フレーム内の特徴量を算出する。そして、制御部１１は、算出した特徴量を時系列にプロットする。この一連の処理により、制御部１１は、センシングデータ１２１を特徴量の時系列データに変換することができる。変換処理が完了すると、制御部１１は、次のステップＳ１３０２に処理を進める。
【００８５】
なお、特徴量は、力、モーション、注視点（視線方向）、脳波等の測定値に関して、例えば、フレーム内の振幅、最大値（ピーク値）、最小値、平均値、分散値、標準偏差、瞬時値等であってよい。特徴量は、時系列上の確率分布で表現されてもよい。時系列データを生成する対象として、１又は複数の特徴量が採用されてよい。すなわち、センシングデータ１２１は、１又は複数の特徴量の時系列データに変換されてもよい。
【００８６】
また、異なる作業を共通の指標（要素作業）で評価するため、本ステップＳ１３０１では、制御部１１は、異なる作業間で共通に観測可能な特徴量を採用する。例えば、作業Ｔ及び作業Ｕの各要素作業において力のピーク値が特徴的に表れると想定する。すなわち、センシングデータに表れる力のピーク値により後述するステップＳ１３０２の分析が可能であると想定する。この場合、制御部１１は、時系列データを生成する対象として、力のピーク値を特徴量に採用する。
【００８７】
（ステップＳ１３０２及びＳ１３０３）
ステップＳ１３０２では、制御部１１は、特徴量の時系列データを分析することで、時間軸上で作業者が各要素作業を実行した各時間区間を推定する。そして、次のステップＳ１３０３では、制御部１１は、分析の結果に基づいて、各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序を特定する。
【００８８】
図８及び図９を用いて、ステップＳ１３０１〜Ｓ１３０３の過程について詳細に説明する。図８は、センシングデータ１２１の一例を模式的に例示する。図９は、特徴量の時系列データの一例を模式的に例示する。なお、本実施形態では、センシングデータ１２１は、脳波計３０により測定された脳活動量の第１測定データ及びロードセル３１により測定された負荷の第２測定データを含んでいる。ただし、ステップＳ１３０１〜Ｓ１３０３では、第１測定データ及び第２測定データは同様に処理される。そのため、以下では、便宜上、第１測定データについての説明は省略し、第１測定データは第２測定データと同様に処理されているものとする。
【００８９】
図８に示されるとおり、本実施形態に係るセンシングデータ１２１では、ロードセル３１による負荷（力）の測定値が時系列に並んでいる。力のピーク値を特徴量に採用し、このセンシングデータ１２１に上記ステップＳ１３０１を適用すると、図９に例示される、力のピーク値が時系列に並ぶ時系列データを得ることができる。この時系列データに上記ステップＳ１３０２を適用すると、時系列データの各時刻が、どの要素作業に対応するかを推定することができる（時系列データの各時刻に作業者５０が、作業４０に含まれる４種類の要素作業のうちのどの要素作業を実行したかを推定することができる）。すなわち、時系列データの各時間区間と各要素作業との対応関係を推定することができる。これにより、ステップＳ１３０３では、図９に例示されるとおり、作業者５０が作業４０を遂行する過程における各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序を特定することができる。
【００９０】
より詳細には、各要素作業の時間区間の長さ及び隣接する時間区間の重なりが、各要素作業の実行に費やした時間の長さ（実行時間）及び隣接する要素作業間の重複（時間的重複）を示す。図９の例では、「運搬」及び「調整」の実行時間が「視認」及び「把持」の実行時間よりも長くなっている。「視認」と「把持」との間に時間的重複が生じている。また、各要素作業に対応する時間区間の数が、各要素作業を実行した回数（実行回数）を示す。図９の例では、各要素作業は１回ずつ実行されている。また、各要素作業に対応する時間区間の並び（順序）が、各要素作業を実行した順序（実行順序）を示す。図９の例では、「視認」、「把持」、「運搬」、及び「調整」の順で要素作業が実行されている。このように、各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序を特定すると、制御部１１は、次のステップＳ１３０４に処理を進める。
【００９１】
なお、時系列データ分析の手法は、時系列データにおいて各要素作業を実行する時間区間を識別可能であれば、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。時系列データ分析の手法には、例えば、状態遷移確率モデル、ベイズモデル、マルコフモデル、隠れマルコフモデル、多クラス識別モデル、カーネル関数、動的時間伸縮法（Dynamic Time Warping）等の公知のクラスタリング手法が採用されてよい。
【００９２】
また、時系列データ分析には、各要素作業の時間区間を推定する能力を機械学習により習得した学習済みの学習モデルが利用されてもよい。この機械学習には、例えば、サンプルとなる特徴量の時系列データとサンプルの各時間区間の要素作業を示す正解データとの組み合わせで構成されるデータセットが用いられる。サンプルは、訓練データである。学習モデルは、例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン等により構成される。誤差逆伝播法等の公知の学習アルゴリズムによって、この学習モデルは、サンプルが入力されると、入力されたサンプルに対応する正解データを出力するように訓練される。これにより、学習済みの学習モデルは、特徴量の時系列データが入力されると、入力された時系列データにおける各要素作業の時間区間を推定した結果を出力する能力を習得する。
【００９３】
（ステップＳ１３０４）
ステップＳ１３０４では、制御部１１は、ステップＳ１３０３により特定された各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序に基づいて、各要素作業の実行の正確性、安定性、速度、及びリズムを評価する。
【００９４】
ここで、図１０を用いて、人間が作業を習熟する過程について説明する。図１０は、人間が作業を習熟する過程の一例を模式的に例示する。図１０の例では、作業は、「視認」、「把持」、「運搬」、及び「調整」の４つの要素作業を含んでおり、各要素作業がこの順序で適正な時間で実行されることにより、適切に遂行可能であると想定されている（図１０の「正解」）。
【００９５】
作業を習熟していない、すなわち、作業を遂行する能力の低い初心者は、各要素作業を正しい順序でかつ適正な時間で実行することができないため、各要素作業の実行の精度が低く、規定の時間内に規定の品質で作業を完遂することができない。よって、図１０の「低レベル」に示されるように、初心者が作業を遂行する過程においては、要素作業に費やす時間が適正な時間と比べて長くなってしまったり、要素作業に費やす時間が極端に短い（すなわち、要素作業の実行が不十分である）ために、その要素作業の実行を繰り返してしまったり、どの要素作業にも属さない無駄な時間が発生してしまったり、要素作業を実行する順番を誤ってしまったりする。
【００９６】
この初心者が、作業を習熟していくと、作業を遂行する過程において無駄な時間が徐々になくなっていき、各要素作業を正しい順序かつ適正な時間でシームレスに実行できるようになっていく。これにより、初心者は、図１０の「基準レベル」の能力を有する熟練者となる。すなわち、基準レベルの熟練者は、各要素作業を正しい順序でかつ適正な時間でシームレスに実行することができ、これによって、規定の時間内に規定の品質で作業を完遂することができる。この基準レベルの熟練者が更に作業に習熟すると、この熟練者は、各要素作業をよりシームレスにかつより短い時間で実行できるようになる。これにより、図１０の「高レベル」に示されるとおり、隣接する要素作業の間に時間的重複が生じるようになっていき、かつ各要素作業に費やす時間が短くなっていく。
【００９７】
そこで、制御部１１は、各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序に基づく、各要素作業の実行の正確性、安定性、速度、及びリズムの評価を通じて、「低レベル」から「高レベル」までのいずれのレベルに作業者が属するかを算定する。つまり、制御部１１は、「高レベル」に示される具合で作業者が繰り返し作業を遂行するほど、作業者の各要素作業の実行の正確性、安定性、速度、及びリズムを高評価し、これに応じて、後述するステップＳ１３０５では、各要素作業についてのパフォーマンス指数を高い値に算出する。一方、制御部１１は、「低レベル」に示される具合で作業者が繰り返し作業を遂行するほど、作業者の各要素作業の実行の正確性、安定性、速度、及びリズムを低評価し、これに応じて、後述するステップＳ１３０５では、各要素作業についてのパフォーマンス指数を低い値に算出する。各指標による評価方法については、以下で説明する。なお、上記の説明では、基準レベルを熟練者のレベルとして取り扱い、高レベルをより習熟度の高い熟練者のレベルとして取り扱った。しかしながら、熟練者のレベルの設定は、このような例に限定されなくてもよい。例えば、高レベルのみを熟練者のレベルとして取り扱ってもよい。
【００９８】
（Ａ）正確性
まず、図１１Ａを用いて、要素作業の実行の正確性を評価する方法について説明する。図１１Ａは、図１０で例示した作業について、各要素作業の実行の正確性を評価する方法の一例を模式的に例示する。正確性は、各要素作業が正しい手順通りに実行されているか否かの度合いを示す指標である。そのため、制御部１１は、ステップＳ１３０３で特定した各要素作業の実行回数及び実行順序に基づいて、各要素作業の実行の正確性を評価することができる。
【００９９】
例えば、図１１Ａでは、作業者Ａは、「視認」の要素作業を２回実行しており、各「視認」の要素作業は１番目及び３番目に実行されている。これに対して、各要素作業を正しい順序で実行した場合には、「視認」の要素作業は、１番目に１回だけ実行される。そのため、作業者Ａは、誤った回数及び誤った順序で「視認」を実行しており、制御部１１は、この作業者Ａの「視認」の実行の正確性は低いと評価する。一方、作業者Ｂは、「視認」の要素作業を１番目に１回だけ実行している。そのため、作業者Ｂは、正しい回数及び正しい順序で「視認」を実行しており、制御部１１は、この作業者Ｂの「視認」の実行の正確性は高いと評価する。
【０１００】
つまり、作業者の各要素作業の実行回数及び実行順序が、作業を適切に遂行した時の各要素作業の実行回数及び実行順序から乖離するほど、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行の正確性は低いと評価する。一方、作業者の各要素作業の実行回数及び実行順序が、作業を適切に遂行した時の各要素作業の実行回数及び実行順序と一致するほど、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行の正確性は高いと評価する。なお、図１１Ａの例では、作業者Ａは、「視認」については実行回数及び実行順序を誤っているものの、「把持」については正しい回数及び正しい順序で実行している。そのため、制御部１１は、この作業者Ａの「把持」の実行の正確性は高いと評価する。
【０１０１】
（Ｂ）安定性
次に、要素作業の実行の安定性を評価する方法について説明する。安定性は、複数回分の作業を試行した場合に、各試行において各要素作業が一定の手順で実行されているか否かの度合いを示す指標である。そのため、制御部１１は、各要素作業の実行回数及び実行順序に基づいて、各試行における各要素作業の実行の正確性を評価した後に、各試行における正確性のばらつきに基づいて、各要素作業の実行の安定性を評価することができる。なお、ばらつきは、例えば、分散、標準偏差等の公知の数学的手法により表現可能である。
【０１０２】
例えば、作業者が、上記図１１Ａの作業者Ｂのように各要素作業を正しい回数及び正しい順序で繰り返し実行できている場合、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行の安定性は高いと評価する。一方、各試行における各要素作業の実行回数及び実行順序のばらつきが大きいほど、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行の安定性は低いと評価する。
【０１０３】
また、図１１Ｂに示されるとおり、センシングデータ１２１又は特徴量の時系列データから特定される作業者の挙動に基づいて、各要素作業の実行の安定性は評価されてもよい。図１１Ｂは、各要素作業の実行の安定性を評価する方法の一例を模式的に例示する。図１１Ｂの各作業者（Ａ、Ｂ）のグラフは、特徴量の時系列データから特定された、各試行における「把持」を遂行した時の力のピーク値を例示する。
【０１０４】
上記のとおり、作業を遂行する能力の高い作業者ほど、各試行において各要素作業を同じように実行することができる。よって、各要素作業を遂行する時の挙動のばらつきが大きいほど、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行の安定性は低いと評価することができる。一方、各要素作業を遂行する時の挙動のばらつきが小さいほど、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行の安定性は高いと評価することができる。
【０１０５】
図１１Ｂの例では、各試行において作業者Ａの「把持」を実行した時の力のピーク値はばらついている。そのため、制御部１１は、作業者Ａの「把持」の実行の安定性は低いと評価することができる。一方、各試行において作業者Ｂが「把持」を実行した時の力のピーク値は一定である。そのため、制御部１１は、作業者Ｂの「把持」の実行の安定性は高いと評価することができる。
【０１０６】
なお、安定性を評価するための作業の試行回数は、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。試行回数は、例えば、１日分、１時間分等のように、所定の時間に基づいて設定されてよい。また、本実施形態に係る作業は、生産ラインに含まれる工程における作業４０であるため、試行回数は、例えば、作業４０により生産される製品の個数に基づいて設定されてもよい。
【０１０７】
（Ｃ）速度
次に、図１１Ｃを用いて、要素作業の実行の速度を評価する方法について説明する。図１１Ｃは、図１０で例示した作業について、各要素作業の実行の速度を評価する方法の一例を模式的に例示する。速度は、各要素作業に費やす時間の長さ及び隣接する要素作業の重なりの度合いを示す指標である。そのため、制御部１１は、ステップＳ１３０３で特定した各要素作業の実行時間及び時間的重複に基づいて、各要素作業の実行の速度を評価することができる。
【０１０８】
例えば、図１１Ｃでは、作業者Ａは、「視認」と「把持」との間に無駄な動作を行っているため、作業者Ａが「視認」の要素作業にトータルで費やした時間は適正な時間よりも長くなっている。そのため、制御部１１は、作業者Ａの「視認」の実行の速度は遅いと評価する。一方、作業者Ｂが「視認」の要素作業に費やした時間は適正な時間よりも短くなっている。そのため、制御部１１は、作業者Ｂの「視認」の実行の速度は速いと評価する。同様に、作業者Ｃは、「視認」と「把持」とを部分的に重複して実行しているため、作業者Ｃが「視認」の要素作業にのみ費やした時間は適正な時間よりも短くなっている。そのため、制御部１１は、作業者Ｃの「視認」の実行の速度は速いと評価する。
【０１０９】
つまり、作業者の各要素作業の実行時間及び時間的重複に基づき、各要素作業に実質的に費やした時間が適正な時間よりも短いほど、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行の速度は速いと評価する。一方、各要素作業に実質的に費やした時間が適正な時間よりも長いほど、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行の速度は遅いと評価する。
【０１１０】
なお、基本的には、各要素作業の実行の速度が速いほど、制御部１１は、当該速度の評価は高いと判定する。ただし、上記のとおり、各要素作業の実行の速度が適正な速度と比べて極端に速い場合には、各要素作業の実行が不十分である可能性がある。そのため、作業者の各要素作業の実行の速度が適正な速度よりも速い場合、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行の速度と適正な速度との差分が閾値を超えるか否かを判定してもよい。そして、当該差分が閾値を超えない場合には、制御部１１は、当該速度の評価は高いと判定してもよい。一方、当該差分が閾値を超える場合には、制御部１１は、当該速度の評価は低いと判定してもよい。
【０１１１】
（Ｄ）リズム
次に、図１１Ｄを用いて、要素作業の実行のリズムを評価する方法について説明する。図１１Ｄは、各要素作業の実行のリズムを評価する方法の一例を模式的に例示する。リズムは、複数回分の作業を試行した場合に、各試行において各要素作業に実質的に費やした時間が一定であるか否かの度合いを示す指標である。そのため、制御部１１は、各要素作業の実行時間及び時間的重複に基づいて、各試行における各要素作業の実行の速度を評価した後に、各試行における速度のばらつきに基づいて、各要素作業の実行のリズムを評価することができる。
【０１１２】
例えば、図１１Ｄでは、作業者Ａの「視認」に費やした時間の長さがばらついている。そのため、制御部１１は、作業者Ａの「視認」の実行のリズムは悪いと評価する。一方、作業者Ｂが「視認」に費やした時間の長さは一定である。そのため、制御部１１は、作業者Ｂの「視認」のリズムは良いと評価する。
【０１１３】
つまり、作業者が複数回分の作業を試行した場合に、各要素作業の実行の速さ（費やした時間の長さ）のばらつきが大きいほど、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行のリズムは悪いと評価する。一方、各要素作業の実行の速さ（費やした時間の長さ）のばらつきが小さいほど、制御部１１は、作業者の各要素作業の実行のリズムは良いと評価する。
【０１１４】
以上により、制御部１１は、特定された各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序に基づいて、各要素作業の実行の正確性、安定性、速度、及びリズムを評価することができる。各要素作業の評価が完了すると、制御部１１は、次のステップＳ１３０５に処理を進める。
【０１１５】
なお、作業に含まれる各要素作業の正しい順序及び適正な時間（速度）は、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、各要素作業の正しい順序及び適正な時間は、予め与えられていてもよいし、オペレータ等の入力により設定されてもよい。また、各要素作業の正しい順序及び適正な時間は、作業を実行している間における熟練者の挙動に基づいて特定されてよい。例えば、後述する登録モードにおいて、制御部１１は、熟練者から取得されたセンシングデータ１２１から各要素作業の正しい順序及び適正な時間を特定してもよい。
【０１１６】
（ステップＳ１３０５）
ステップＳ１３０５では、制御部１１は、ステップＳ１３０４による評価の結果に応じて、各要素作業についてのパフォーマンス指数を算出する。各要素作業の実行の正確性が高く、安定性が高く、速度が速く、かつリズムが良い（すなわち、各評価が高い）ほど、制御部１１は、各要素作業についてのパフォーマンス指数を高い値に算出する。一方、各要素作業の実行の正確性が低く、安定性が低く、速度が遅く、かつリズムが悪い（すなわち、各評価が低い）ほど、制御部１１は、各要素作業についてのパフォーマンス指数を低い値に算出する。
【０１１７】
例えば、各要素作業を正しい順序及び適正な時間で遂行する模範的な挙動（例えば、図１０等の「正解」の挙動）に対して、パフォーマンス指数の基準値が与えられてもよい。この基準値は、予め与えられてもよいし、オペレータ等の入力により設定されてもよい。制御部１１は、この予め与えられた模範的な挙動と比較して作業者の各要素作業の実行に対する各評価の程度に応じて、各要素作業についてのパフォーマンス指数を基準値から算出してもよい。すなわち、模範的な挙動と比較して作業者の各要素作業の実行に対する各評価が高いほど、制御部１１は、各要素作業についてのパフォーマンス指数を基準値と同じ値又は高い値に算出する。一方、模範的な挙動と比較して作業者の各要素作業の実行に対する各評価が低いほど、制御部１１は、各要素作業についてのパフォーマンス指数を基準値よりも低い値に算出する。このパフォーマンス指数の算出には、線形回帰モデル、共分散構造解析、重回帰分析等の演算モデルが用いられてよい。また、パフォーマンス指数は、全データを正規化することで得られる閾値との比較に基づいて算出されてもよい。模範的な挙動は、オペレータ等の入力により与えられてもよいし、熟練者の動作から与えられてもよい。
【０１１８】
なお、本実施形態では、異なる作業間で共通の指標（要素作業）を用いて、作業者の各作業を遂行する能力を比較するため、各パフォーマンス指数の基準値は、各要素作業に要求される知覚活動及び身体活動の難易度に応じて設定される。
【０１１９】
例えば、作業Ｘ及び作業Ｙの２つの作業があると想定する。作業Ｘの「視認」に要求される知覚活動及び身体活動が、例えば、製品の外観検査等のように、対象物に指で触れて、対象物から指に伝わる感触に基づいて、対象物の状態（１次的な情報）を認知することであると想定する。これに対して、作業Ｙの「視認」に要求される知覚活動及び身体活動が、例えば、触診等のように、他の対象物と結合する対象物に指で触れて、対象物から指に伝わる感触に基づいて、他の対象物の状態（２次的な情報）を認知することであると想定する。
【０１２０】
この場合、作業Ｙの「視認」に要求される知覚活動及び身体活動の難易度は、作業Ｘの「視認」に要求される知覚活動及び身体活動の難易度よりも明らかに高い。このとき、作業Ｘの「視認」及び作業Ｙの「視認」それぞれに同一の基準値を与えると、作業Ｘの遂行に際して算出された「視認」のパフォーマンス指数は、作業Ｙの遂行に際して算出された「視認」のパフォーマンス指数とは単純には比較することができない。つまり、高いパフォーマンス指数で作業Ｘの「視認」を実行可能な作業者が、作業Ｙについても同様に高いパフォーマンス指数で作業Ｙの「視認」を実行できるとは限らない。
【０１２１】
そのため、異なる作業間で共通の指標（要素作業）を用いて、作業者の各作業を遂行する能力を比較するため、各パフォーマンス指数の基準値は、各作業に含まれる各要素作業に要求される知覚活動及び身体活動の難易度に応じて設定される。一例として、知覚活動及び身体活動の難易度を判定するための判定規則が設定されてよい。そして、設定された判定規則に基づいて、各作業の各要素作業に対して設定するパフォーマンス指数の基準値が決定されてよい。
【０１２２】
ここで、図１２Ａ及び図１２Ｂを用いて、判定規則の一例について説明する。図１２Ａは、知覚活動の難易度とパフォーマンス指数の基準値との関係の一例を例示する。図１２Ｂは、身体活動の難易度とパフォーマンス指数の基準値との関係の一例を例示する。
【０１２３】
図１２Ａの判定規則の一例は、知覚の精度、使用する感覚器の種類数、及び知覚対象の数の３つの項目に基づいて、知覚活動の難易度を評価する。すなわち、要求される知覚の精度が高く、使用する感覚器の種類数が多く、かつ知覚対象の数が多いほど、知覚活動の難易度は高くなる。そのため、図１２Ａの判定規則の一例では、要求される知覚の精度がｍｍ（ミリメートル）単位であり、使用する感覚器の種類数が２種類であり、かつ知覚対象の数が３以上である要素作業に対して、パフォーマンス指数の基準値として最も高い値「４０」を与えるように設定されている。一方、図１２Ａの判定規則の一例では、要求される知覚の精度がｃｍ（センチメートル）単位であり、使用する感覚器の種類数が１種類であり、かつ知覚対象の数が２以下である要素作業に対して、パフォーマンス指数の基準値として最も低い値「５」を与えるように設定されている。なお、図１２Ａの判定規則の一例は、上記３つの項目に基づいて、知覚活動の難易度を８段階で評価し、各難易度に応じて基準値を等間隔に設定している。
【０１２４】
また、図１２Ｂの判定規則の一例は、身体運動の精度、非利き手の使用の有無、及び道具の使用の有無の３つの項目に基づいて、身体活動の難易度を評価する。すなわち、要求される身体運動の精度が高く、非利き手を使用し、かつ道具を使用するほど、身体活動の難易度は高くなる。そのため、図１２Ｂの判定規則の一例では、要求される身体運動の精度がｍｍ単位であり、非利き手を使用し、かつ道具を使用する要素作業に対して、パフォーマンス指数の基準値として最も高い値「４０」を与えるように設定されている。一方、図１２Ｂの判定規則の一例では、要求される身体運動の精度がｃｍ単位であり、非利き手を使用せず、かつ道具を使用しない要素作業に対して、パフォーマンス指数の基準値として最も低い値「５」を与えるように設定されている。なお、図１２Ａの判定規則の一例と同様に、図１２Ｂの判定規則の一例は、上記３つの項目に基づいて、身体活動の難易度を８段階で評価し、各難易度に応じて基準値を等間隔に設定している。
【０１２５】
制御部１１は、図１２Ａ及び図１２Ｂに例示される各判定規則を利用することで、各作業の各要素作業に対して設定するパフォーマンス指数の基準値を、各要素作業の難易度に応じて決定することができる。例えば、両判定規則を利用する場合には、制御部１１は、知覚活動及び身体活動それぞれの難易度を各判定規則に基づいて評価し、各判定規則から導出される基準値を合算することで、各要素作業の難易度に応じたパフォーマンス指数の基準値を各要素作業に対して設定することができる。そして、制御部１１は、各作業に含まれる各要素作業に対して設定した基準値を利用して、ステップＳ１３０４による評価の結果に応じて、各要素作業についてのパフォーマンス指数を算出する。これにより、異なる作業間で共通の指標（要素作業）を用いて、作業者の各作業を遂行する能力を比較することができる。
【０１２６】
ただし、知覚活動及び身体活動の難易度を評価するための項目は、これらの例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜設定されてよい。知覚活動の難易度を評価するための項目として、例えば、認知対象（１次的な情報か２次的な情報か）、認知箇所（例えば、対象物の外側の状態を認知するのか内側の状態を認知するのか）等を上記以外に挙げることができる。一方、身体活動の難易度を評価するための項目として、例えば、駆動する身体部位の数、駆動時間等を上記以外に挙げることができる。また、知覚活動及び身体活動の難易度とパフォーマンス指数の基準値との対応関係は、図１２Ａ及び図１２Ｂの例に限定されなくてもよく、評価項目に応じて適宜設定されてよい。
【０１２７】
以上のステップＳ１３０１〜Ｓ１３０５の一連の処理により、制御部１１は、センシングデータ１２１を解析することで、各要素作業についてのパフォーマンス指数を算出する。本実施形態では、制御部１１は、作業者５０から取得されたセンシングデータ１２１を解析することで、作業４０に含まれる各要素作業についてのパフォーマンス指数を算出する。各要素作業についてのパフォーマンス指数を算出すると、制御部１１は、次のステップＳ１０４に処理を進める。
【０１２８】
なお、ステップＳ１３０１〜Ｓ１３０５までの一連の演算処理はモデル化されてよい。すなわち、演算モデルを利用することで、制御部１１は、センシングデータ１２１から各要素作業についてのパフォーマンス指数を直接的に導出してもよい。この演算モデルの一例として、センシングデータ１２１から各要素作業についてのパフォーマンス指数を導出する能力を機械学習により習得した学習済みの学習モデルが利用されてよい。この機械学習には、例えば、サンプル（訓練データ）となるセンシングデータとサンプルから導出された各要素作業についてのパフォーマンス指数を示す正解データとの組み合わせで構成されるデータセットが用いられる。学習モデルは、例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン等により構成される。誤差逆伝播法等の公知の学習アルゴリズムによって、この学習モデルは、サンプルが入力されると、入力されたサンプルに対応する正解データを出力するように訓練される。これにより、学習済みの学習モデルは、センシングデータ１２１が入力されると、入力されたセンシングデータ１２１から導出される各要素作業についてのパフォーマンス指数を出力する能力を習得する。
【０１２９】
（ステップＳ１０４）
図６に戻り、ステップＳ１０４では、制御部１１は、履歴作成部１１６として動作し、作業者５０、作業４０、及びステップＳ１０３で算出した各要素作業のパフォーマンス指数を関連付けて所定の記憶領域に格納する。
【０１３０】
所定の記憶領域及びデータの形式はそれぞれ、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。所定の記憶領域は、例えば、制御部１１内のＲＡＭ、記憶部１２、外部記憶装置、記憶メディア又はこれらの組み合わせであってよい。記憶メディアは、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ等であってよく、制御部１１は、ドライブ１６を介して記憶メディアにデータを格納してもよい。外部記憶装置は、例えば、外部インタフェース１３を介して接続される外付けの記憶装置であってよい。この場合、制御部１１は、外部インタフェース１３を介して外付けの記憶装置にデータを格納してもよい。また、パフォーマンス計測装置１がネットワークに接続可能である場合、外部記憶装置は、例えば、ＮＡＳ（Network Attached Storage）等のデータサーバであってよい。この場合、制御部１１は、ネットワークを介してデータサーバにデータを格納してもよい。本実施形態では、記憶部１２は、能力データベース７０を保持している。制御部１１は、作業者５０、作業４０、及び算出した各要素作業のパフォーマンス指数を関連付けて記憶部１２の能力データベース７０に格納する。
【０１３１】
ここで、図１３を用いて、能力データベース７０の一例について説明する。図１３は、本実施形態に係る能力データベース７０の一例を模式的に例示する。能力データベース７０は、各作業者のパフォーマンス指数を蓄積するためのデータベースである。図１３の例では、能力データベース７０はテーブル形式で表現されており、各レコード（行データ）は、作業者名、作業名、日時、視認、把持、運搬、調整、及び形式のフィールドを有している。
【０１３２】
作業者名フィールドには、作業者５０を特定するための情報が格納される。作業名フィールドには、作業４０を特定するための情報が格納される。日時フィールドには、パフォーマンス指数を計測した日時を示す情報が格納される。視認、把持、運搬、及び調整の各フィールドには、算出した各要素作業についてのパフォーマンス指数が格納される。形式フィールドには、各パフォーマンス指数の導出方法を示す情報が格納される。図１３の例では、「実測」は、ステップＳ１０２で取得したセンシングデータ１２１から各パフォーマンス指数を直接的に導出したことを示す。一方、「予測」は、後述するステップＳ１０６により、過去の各パフォーマンス指数から未来の各パフォーマンス指数を導出したことを示す。ただし、能力データベース７０のデータ形式及びフィールドは、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【０１３３】
ステップＳ１０４では、制御部１１は、能力データベース７０において新たなレコードを作成する。そして、制御部１１は、作成したレコードの各フィールドに、作業者５０を特定するための情報、作業４０を特定するための情報、日時を示す情報、ステップＳ１０３により算出した各パフォーマンス指数、及び各パフォーマンス指数の導出方法を示す情報（このステップＳ１０４では、「実測」）を格納する。これにより、作業者５０、作業４０、及び算出した各要素作業のパフォーマンス指数を能力データベース７０に関連付けて格納すると、制御部１１は、次のステップＳ１０５に処理を進める。
【０１３４】
なお、本実施形態では、制御部１１は、上記ステップＳ１０２〜Ｓ１０４の処理の実行を繰り返す。すなわち、制御部１１は、ステップＳ１０２により、作業者５０に対してセンシングデータ１２１の取得を繰り返す。また、制御部１１は、センシングデータ１２１の取得を繰り返す度に、ステップＳ１０３により、各要素作業についての作業者５０のパフォーマンス指数をセンシングデータ１２１から算出する。これにより、制御部１１は、ステップＳ１０４により、各要素作業について算出された作業者５０のパフォーマンス指数を能力データベース７０に蓄積することで、各要素作業についての作業者５０のパフォーマンス指数の履歴を作成する。
【０１３５】
（ステップＳ１０５）
図６に戻り、ステップＳ１０５では、制御部１１は、指数算出部１１２として動作し、上記ステップＳ１０２〜Ｓ１０４の実行の繰り返しにより作成された履歴に示される過去のパフォーマンス指数から各要素作業についての作業者５０の未来のパフォーマンス指数を予測する。
【０１３６】
過去のパフォーマンス指数の履歴から未来のパフォーマンス指数を予測する方法は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。制御部１１は、例えば、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、重回帰モデル、自己回帰モデル（ARMA、ARIMA、SARIMA等）等を用いて、過去のパフォーマンス指数の履歴から未来のパフォーマンス指数を予測する。予測する未来の日時は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、予測する未来の日時は、オペレータの入力により指定された所定値、上記ステップＳ１０２〜Ｓ１０４の実行を繰り返す周期等に応じて決定されてよい。また、例えば、予測する未来の日時は、後述する割当モードにおいて、割り当てる作業を作業者５０に実施（担当）させる日時であってよい。予測の範囲は、例えば、月単位、週単位、日単位、時間単位等であってよい。また、予測を実行するタイミングは、過去の予測結果と実測結果との誤差平均が規定値以内に収まる周期単位で決定されてよい。この場合、予測の範囲は、過去の予測結果と実測結果との誤差平均が規定値以内に収まる範囲であってよい。未来のパフォーマンス指数の予測が完了すると、制御部１１は、次のステップＳ１０６に処理を進める。
【０１３７】
（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０６では、制御部１１は、履歴作成部１１６として動作し、作業者５０、作業４０、及びステップＳ１０５で予測した各要素作業のパフォーマンス指数を関連付けて所定の記憶領域に格納する。
【０１３８】
本実施形態では、制御部１１は、上記ステップＳ１０４と同様に、予測した各要素作業のパフォーマンス指数を記憶部１２の能力データベース７０に格納する。すなわち、制御部１１は、能力データベース７０において新たなレコードを作成する。そして、制御部１１は、作成したレコードの各フィールドに、作業者５０を特定するための情報、作業４０を特定するための情報、日時を示す情報、ステップＳ１０３により算出した各パフォーマンス指数、及び各パフォーマンス指数の導出方法を示す情報（このステップＳ１０６では、「予測」）を格納する。これにより、作業者５０、作業４０、及び予測した各要素作業のパフォーマンス指数が関連付けられた能力データベース７０に格納される。
【０１３９】
以上により、制御部１１は、本動作例に係る計測モードの一連の処理を終了する。制御部１１は、オペレータの操作等により、作業者５０のパフォーマンス指数を計測することを指示されたことに応じて、上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０６又はＳ１０１〜Ｓ１０４の一連の処理を実行してもよい。本動作例に係る計測モードの実行タイミングは、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。また、制御部１１は、作業者５０が作業４０を遂行するタイミングに応じて、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６の一連の処理の実行を繰り返すことで、作業４０の各要素作業に対する作業者５０のパフォーマンス指数を計測してもよい。制御部１１は、生産現場に在籍する各作業者について、上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０６の処理を実行することで、各作業の各要素作業に対する各作業者のパフォーマンス指数を計測することができる。
【０１４０】
なお、以上の本動作例に係る計測モードの処理手順は可能な限り変更されてもよい。例えば、制御部１１は、ステップＳ１０１の処理を省略して、ステップＳ１０２〜Ｓ１０６の処理を実行してもよい。また、制御部１１は、ステップＳ１０５及びＳ１０６の処理を省略してもよい。
【０１４１】
［登録モード］
次に、図１４を用いて、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１の登録モードにおける処理手順の一例について説明する。図１４は、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１の登録モードにおける処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１４２】
（ステップＳ２０１〜Ｓ２０３）
ステップＳ２０１〜Ｓ２０３は、作業者５０が熟練者である点を除き、上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０３と同様である。すなわち、ステップＳ２０１では、制御部１１は、熟練者に対象の作業の実行を指示するメッセージを出力する。ステップＳ２０２では、制御部１１は、データ取得部１１１として動作し、熟練者が対象の作業を実行している間に、熟練者の活動（挙動）を１又は複数のセンサにより測定することで得られたセンシングデータ１２１を取得する。熟練者は、生産現場における複数の作業のうちの少なくとも対象の作業を適切に遂行することができる。この対象の作業は、本発明の「第３作業」の一例である。この対象の作業は、上記作業４０と一致していてもよいし、作業４０と異なっていてもよい。ステップＳ２０３では、制御部１１は、熟練者から取得されたセンシングデータ１２１を解析することで、各要素作業についての熟練者のパフォーマンス指数を算出する。熟練者のパフォーマンス指数を算出すると、制御部１１は、次のステップＳ２０４に処理を進める。
【０１４３】
なお、ステップＳ２０３において、熟練者のセンシングデータ１２１から各要素作業についてのパフォーマンス指数を導出する過程で、制御部１１は、各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序を特定する。制御部１１は、この熟練者がタスクを遂行する過程における各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序に基づいて、上記各要素作業の正しい順序及び適正な時間（すなわち、模範的な挙動）を設定してもよい。この場合、制御部１１は、熟練者のパフォーマンス指数の算出を実行せず、本動作例に係る登録モードの処理手順を終了してもよい。
【０１４４】
また、各要素作業の正しい順序及び適正な時間が既に設定されている場合に、制御部１１は、熟練者の各要素作業の実行時間、時間的重複、実行回数、及び実行順序に基づいて、各要素作業の正しい順序及び適正な時間を修正又は更新してもよい。この場合、制御部１１は、既に設定されていた各要素作業の正しい順序及び適正な時間に基づいて、熟練者の各要素作業の実行の正確性、安定性、速度、及びリズムを評価してもよい。続いて、制御部１１は、この評価の結果に基づいて、各要素作業についての熟練者のパフォーマンス指数を算出してもよい。そして、制御部１１は、各要素作業について算出された熟練者のパフォーマンス指数により、各要素作業についてのパフォーマンス指数の基準値を修正又は更新してもよい。
【０１４５】
（ステップＳ２０４）
ステップＳ２０４では、制御部１１は、登録部１１７として動作し、ステップＳ２０３により各要素作業について算出された熟練者のパフォーマンス指数を各要素作業の要求パフォーマンス指数として登録する。
【０１４６】
この登録処理の一例として、制御部１１は、ステップＳ２０３により各要素作業について算出された熟練者のパフォーマンス指数を各要素作業の要求パフォーマンス指数として利用可能な状態で所定の記憶領域に格納してもよい。所定の記憶領域は、例えば、ＲＡＭ、記憶部１２、外部記憶装置、記憶メディア又はこれらの組み合わせであってよい。制御部１１は、例えば、各要素作業について算出された熟練者のパフォーマンス指数を、要求パフォーマンス指数として利用可能な状態で能力データベース７０に格納してもよい。ただし、登録処理の内容は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。本実施形態では、制御部１１は、各要素作業について算出された熟練者のパフォーマンス指数を、後述する作業データベース７５に格納する。
【０１４７】
なお、各要素作業の要求パフォーマンス指数は、複数の熟練者のパフォーマンス指数から導出されてよい。例えば、各要素作業の要求パフォーマンス指数は、各要素作業について算出された複数の熟練者のパフォーマンス指数の平均値であってもよい。また、複数の熟練者のうちからいずれかの熟練者が選択され、各要素作業の要求パフォーマンス指数は、選択された熟練者のパフォーマンス指数から導出されてもよい。
【０１４８】
以上により、制御部１１は、本動作に係る登録モードの一連の処理を終了する。制御部１１は、例えば、オペレータの操作等により、登録モードによる計測を指示されたことに応じて、上記ステップＳ２０１〜Ｓ２０４の一連の処理を実行してもよい。また、制御部１１は、作業者５０が熟練者であると指定されたことに応じて、上記ステップＳ２０１〜Ｓ２０４の一連の処理を実行してもよい。本動作例に係る登録モードの実行タイミングは、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【０１４９】
なお、以上の本動作例に係る登録モードの処理手順は可能な限り変更されてもよい。例えば、制御部１１は、ステップＳ２０１の処理を省略して、ステップＳ２０２〜Ｓ２０４の処理を実行してもよい。
【０１５０】
［割当モード］
次に、図１５を用いて、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１の割当モードにおける処理手順の一例について説明する。図１５は、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１の割当モードにおける処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１５１】
（ステップＳ３０１）
ステップＳ３０１では、制御部１１は、作業を割り当てる対象となる作業者（例えば、作業者５０）を選択する。
【０１５２】
対象の作業者を選択する方法は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、対象の作業者は、オペレータの入力により選択されてよい。また、例えば、制御部１１は、生産現場に在籍する作業者が羅列されたリストから対象の作業者を選択してもよい。このリストは、記憶部１２に格納されていてもよいし、外部の記憶装置に格納されていてもよい。このリストは、各作業者のパフォーマンス指数を蓄積する能力データベース７０から取得されてもよい。制御部１１は、このリストに適宜アクセスし、得られたリストから対象の作業者を選択する。リストから作業者を選択する順序は、適宜決定されてよい。例えば、制御部１１は、リストの先頭から順に対象の作業者を選択してもよいし、リストからランダムに対象の作業者を選択してもよい。対象の作業者を選択すると、制御部１１は、次のステップＳ３０２に処理を進める。
【０１５３】
（ステップＳ３０２〜Ｓ３０４）
ステップＳ３０２では、制御部１１は、対象の作業者に作業を割り当てる条件を選択する。ステップＳ３０３では、制御部１１は、比較部１１３として動作し、各作業に含まれる各要素作業の要求パフォーマンス指数と各要素作業について算出された対象の作業者（作業者５０）のパフォーマンス指数とを比較する。ステップＳ３０４では、制御部１１は、作業割当部１１４として動作し、比較の結果に基づいて、生産現場における複数の作業のうちのいずれかの作業であって、各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数が各要素作業の要求パフォーマンス指数に対してステップＳ３０２で選択された条件を満たすいずれかの作業を作業者に割り当てる。ステップＳ３０２で選択された条件は、本発明の「所定の条件」の一例である。
【０１５４】
（１）作業データベース
まず、図１６を更に用いて、生産現場における各作業の要求パフォーマンス指数を格納した作業データベース７５について説明する。図１６は、本実施形態に係る作業データベース７５の一例を模式的に例示する。図１６の例では、作業データベース７５はテーブル形式で表現されており、各レコード（行データ）は、作業名、日時、視認、把持、運搬、調整、及び担当のフィールドを有している。
【０１５５】
作業名フィールドには、対象の作業を特定するための情報が格納される。日時フィールドには、対象の作業を対象の作業者に遂行させる日時が格納される。担当フィールドには、対象の作業に割り当てた作業者を特定するための情報が格納される。なお、図１６の例では、担当フィールドに「未定」を示す情報が格納されていることは、このレコードの作業及び日時に作業者がまだ割り当てられていないことを示している。
【０１５６】
視認、把持、運搬、及び調整の各フィールドには、各要素作業についての要求パフォーマンス指数が格納される。上記ステップ２０４では、熟練者が実行した作業（第３作業）に対応するレコードにおいて、制御部１１は、各要素作業について算出された熟練者のパフォーマンス指数を、視認、把持、運搬、及び調整の各フィールドに格納（登録）する。ただし、各作業の各要素作業に対して要求パフォーマンス指数を設定する方法は、このような例に限定されなくてもよい。各要素作業についての要求パフォーマンス指数は、例えば、オペレータの入力により指定されてもよい。
【０１５７】
これにより、作業データベース７５の各レコードは、特定の作業及び特定の日時に対する特定の作業者の割り当て（１件分）を示すことができる。ただし、作業データベース７５のデータ形式及びフィールドは、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【０１５８】
制御部１１は、作業者が割り当てられていないこと（図１６の「未定」）を示す情報が担当フィールドに格納されているレコードを抽出することで、対象の作業者に割り当てる対象となる作業の候補を取得する。また、制御部１１は、各レコードの視認、把持、運搬、及び調整の各フィールドを参照することで、各作業における各要素作業の要求パフォーマンス指数を取得する。
【０１５９】
（２）作業者のパフォーマンス指数
次に、要求パフォーマンス指数と比較する作業者のパフォーマンス指数について説明する。本実施形態では、上記ステップＳ１０３の処理により、作業４０に含まれる各要素作業についての作業者のパフォーマンス指数が算出されている。また、上記ステップＳ１０５の処理により、各要素作業についての作業者の未来のパフォーマンス指数が予測されている。制御部１１は、これらのうちのいずれかと要求パフォーマンス指数とを比較する。
【０１６０】
すなわち、ステップＳ３０３では、制御部１１は、この割当処理を行う直前に、ステップＳ１０３により各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数と各作業における各要素作業の要求パフォーマンス指数とを比較してもよい。或いは、割り当てる作業を作業者に遂行させる日時について、未来のパフォーマンス指数が得られている場合には、制御部１１は、各作業における各要素作業の要求パフォーマンス指数と各要素作業について予測された作業者の未来のパフォーマンス指数とを比較してもよい。
【０１６１】
（３）割当条件について
次に、対象の作業者に作業を割り当てる条件について説明する。各作業における各要素作業についての要求パフォーマンス指数は、既定の時間内に規定の品質で対象の作業を完遂する能力を作業者が有しているか否かを判定するための基準として利用される。つまり、全ての要素作業について、要求パフォーマンス指数よりも高いパフォーマンス指数を作業者が有している場合には、当該作業者は、規定の時間内に規定の品質で対象の作業を完遂する能力を有していると評価することができる。そのため、生産現場における生産性を担保する観点からは、要求パフォーマンス指数よりも高いパフォーマンス指数を有する作業者を全ての作業に割り当てるのが好ましい。
【０１６２】
一方で、生産現場に在籍する全ての作業者が高いパフォーマンス指数を有するとは限らない。上記図１０で例示したとおり、初心者は、作業を繰り返し遂行する過程で、その作業を習熟していくことで、規定の時間内に規定の品質で当該作業を完遂する能力を習得する。このような未熟な作業者に作業の習熟を促す観点からは、場合によっては、要求パフォーマンス指数よりも低いパフォーマンス指数を有する作業者を対象の作業に割り当てることも重要となる。ただし、作業者が有するパフォーマンス指数と要求パフォーマンス指数との差が大きすぎる場合には、作業を適切に完遂するのに求められる能力に対して作業者の能力があまりにかけ離れていることになり、この作業者に対して作業の習熟を促すことができない可能性が高い。そのため、未熟な作業者に作業の習熟を適切に促す観点からは、要求パフォーマンス指数よりもやや低いパフォーマンス指数を有する作業者を対象の作業に割り当てるのが好ましい。これらの観点を踏まえて、本実施形態では、制御部１１は、以下の２つの条件のいずれかに基づいて、作業者に割り当てる作業を決定する。
【０１６３】
（３−１）第１の割当条件
まず、第１の割当条件について説明する。第１の割当条件は、各要素作業について、作業者のパフォーマンス指数と要求パフォーマンス指数との差分が所定値（閾値）以下であることである。すなわち、制御部１１は、複数の作業のうちのいずれかの作業における各要素作業の要求パフォーマンス指数と各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数との差分が所定値以下であるか否かを判定する。いずれかの作業の各要素作業に要求されるパフォーマンス指数と各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数との差分が所定値以下であると判定した場合、制御部１１は、当該いずれかの作業を作業者に割り当てる。
【０１６４】
この第１の割当条件によれば、要求パフォーマンス指数に近いパフォーマンス指数を有する作業者を対象の作業に割り当てることができる。そのため、極めて高い能力を有する作業者をきわめて簡単な作業に割り当てたり、極めて低い能力しか有さない作業者をきわめて困難な作業に割り当てたりすることを防止することができる。これによって、生産現場の生産ラインにおける生産性を担保することができる。
【０１６５】
なお、作業者のパフォーマンス指数と要求パフォーマンス指数との差分は、いずれかの要素作業についての差分により代表させてもよいし、全ての要素作業についての差分（絶対値）の総和により得られてもよい。また、当該差分は、作業者のパフォーマンス指数と要求パフォーマンス指数との間の距離により得られてもよい。また、最適化を図る場合には、制御部１１は、各作業者についての当該差分の総和が最小となるように、各作業に対する各作業者の割り当てを決定してもよい。
【０１６６】
（３−２）第２の割当条件
次に、第２の割当条件について説明する。第２の割当条件は、少なくともいずれかの要素作業について、作業者のパフォーマンス指数が要求パフォーマンス指数よりも低く、かつ、各要素作業についての作業者のパフォーマンス指数と要求パフォーマンス指数との差分が最小であることである。すなわち、制御部１１は、複数の作業のうちの、複数の要素作業のうちの少なくともいずれかの要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数が、当該少なくともいずれかの要素作業に要求されるパフォーマンス指数よりも低く、かつ、各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数と各要素作業の要求パフォーマンス指数との差分が最小となる作業を作業者に割り当てる。
【０１６７】
この第２の割当条件によれば、いずれかの要素作業について、対象の作業を適切に遂行する基準を満たしていないが、要求パフォーマンス指数に近いパフォーマンス指数を有する当該作業者を当該対象の作業に割り当てることができる。つまり、要求パフォーマンス指数よりもやや低いパフォーマンス指数を有する作業者を対象の作業に割り当てることができ、これによって、未熟な作業者に作業（具体的には、上記いずれかの要素作業）の習熟を適切に促すことができる。
【０１６８】
なお、上記第１の割当条件と同様に、各要素作業についての作業者のパフォーマンス指数と要求パフォーマンス指数との差分は、いずれかの要素作業についての差分により代表させてもよいし、全ての要素作業についての差分（絶対値）の総和により得られてもよい。また、当該差分は、作業者のパフォーマンス指数と要求パフォーマンス指数との間の距離により得られてもよい。
【０１６９】
（３−３）その他の割当条件
対象の作業者に作業を割り当てる条件は、上記２つに限定されなくてよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、制御部１１は、各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数から複数の作業のうちのいずれかの作業の各要素作業に要求されるパフォーマンス指数を差し引くことで得られた差分が所定値以上であるか否かを判定してもよい。そして、制御部１１は、当該差分が所定値以上であると判定した場合に、いずれかの作業を作業者に割り当ててもよい。この所定値は、０以上の値であってもよいし、負の値であってもよい。また、例えば、制御部１１は、各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指数の和と各要素作業の要求パフォーマンス指数の和との差分が最小となる作業を作業者に割り当ててもよい。なお、割り当てた作業に作業者が従事する期間は、例えば、月単位、週単位、日単位、時間単位等で決定されてよい。
【０１７０】
以上により、制御部１１は、ステップＳ３０２〜Ｓ３０４の処理を実行することで、生産現場における複数の作業のうちのいずれかの作業を対象の作業者に割り当てることができる。複数の作業のうちのいずれかの作業を対象の作業者に割り当てると、制御部１１は、次のステップＳ３０５に処理を進める。
【０１７１】
なお、上記ステップＳ３０２では、制御部１１は、上記２つの割当条件のうちからいずれかを選択する。この選択は、オペレータの操作により手動的に行われてもよいし、自動的に行われてもよい。また、上記ステップＳ３０４では、制御部１１は、対象のレコードの担当フィールドに、対象の作業を割り当てた作業者を特定するための情報を格納する。これにより、対象の作業者に対する作業の割当が作業データベース７５に保存される。
【０１７２】
（ステップＳ３０５）
ステップＳ３０５では、制御部１１は、各作業に対する各作業者の割り当てが完了したか否かを判定する。割り当てが完了していないと判定した場合、制御部１１は、ステップＳ３０１から処理を繰り返す。一方、割り当てが完了したと判定した場合、制御部１１は、ステップＳ３０６に処理を進める。
【０１７３】
なお、割り当てが完了したか否かは適宜判定されてよい。例えば、制御部１１は、製造現場における全ての作業に対して所定の期間内分の作業者の割り当てが完了した場合に、各作業に対する各作業者の割り当てが完了したと判定してもよい。一方、そうではない場合に、制御部１１は、各作業に対する各作業者の割り当ては完了していないと判定してもよい。制御部１１は、作業データベース７５の各レコードを参照することで、製造現場における各作業に作業者が割り当てられたか否かを判定することができる。また、所定の期間は、例えば、オペレータの入力等により適宜指定されてよい。
【０１７４】
（ステップＳ３０６）
ステップＳ３０６では、制御部１１は、出力部１１５として動作し、割当の結果を出力する。出力形態及び出力先は、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、制御部１１は、各作業に対する各作業者の割り当て及び割り当てられた作業に各作業者が従事する期間を示す一覧表を生成し、生成した一覧表を出力装置１５に出力してもよい。また、例えば、制御部１１は、このような一覧表を、作業者５０又は監督者の携帯するユーザ端末に送信してもよい。
【０１７５】
以上により、制御部１１は、本動作例に係る割当モードの一連の処理を終了する。制御部１１は、例えば、オペレータの操作等により、割当モードによる各作業に対する各作業者の割当を指示されたことに応じて、上記ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の一連の処理を実行してもよい。また、制御部１１は、上記ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の一連の処理を定期又は不定期に実行してもよい。本動作例に係る割当モードの実行タイミングは、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。なお、以上の本動作例に係る割当モードの処理手順は可能な限り変更されてもよい。例えば、割当条件が固定の場合には、上記ステップＳ３０２は省略されてよい。
【０１７６】
［特徴］
以上のとおり、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１は、上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理により、作業４０に含まれる各要素作業に対する作業者５０のパフォーマンス指数をセンシングデータ１２１から算出することができる。各パフォーマンス指数は各要素作業を遂行する能力の程度に対応するため、算出される各パフォーマンス指数によれば、各要素作業に対する作業者５０の能力を客観的かつ定量的に示すことができる。
【０１７７】
加えて、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１は、上記ステップＳ３０３及びＳ３０４の処理により、各作業における各要素作業の要求パフォーマンス指数と各要素作業について算出された作業者のパフォーマンス指標とを比較し、比較の結果に基づいて、生産現場における複数の作業のうちのいずれかの作業を作業者に割り当てる。これにより、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１は、パフォーマンス指数による評価の結果を利用して、当該作業者に適した作業の振り分けを決定する。
【０１７８】
したがって、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１によれば、作業者５０の作業４０を処理する能力を客観的かつ定量的に計測することができる。また、本実施形態に係るパフォーマンス計測装置１に、生産現場における各作業者を作業者５０としてパフォーマンス指数を計測させ、計測されたパフォーマンス指数に基づいて、各作業に対する各作業者の割り当てを決定させてもよい。これにより、本実施形態によれば、各作業に対する各作業者の割り当てを適切に決定することができる。よって、上記生産現場では、生産ラインの生産性／効率を体系的に高める又は維持することができる。更に、本実施形態によれば、生産現場における全ての作業を各作業者に体験させなくても、いずれかの作業を各作業者が実行することで得られた知見（各要素作業についてのパフォーマンス指数）に基づいて、各作業者に適した作業を割り当てることができる。そのため、各作業に対する各作業者の割り当ての最適化にかかるコストを低減することができる。
【０１７９】
§４  変形例
以上、本発明の実施の形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。例えば、以下のような変更が可能である。なお、以下では、上記実施形態と同様の構成要素に関しては同様の符号を用い、上記実施形態と同様の点については、適宜説明を省略した。以下の変形例は適宜組み合わせ可能である。
【０１８０】
＜４．１＞
上記実施形態では、作業者５０の知覚活動及び身体活動を測定するために、脳波計３０及びロードセル３１の２つのセンサが用いられている。しかしながら、知覚活動及び身体活動の少なくとも一方を測定するためのセンサの数は、２つに限定されなくてもよく、１つであってもよいし、３つ以上であってもよい。
【０１８１】
また、センサは、脳波計３０及びロードセル３１に限定されなくてもよく、対象者の知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する生理学的パラメータを測定可能であれば、その種類は、特に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。感覚器の挙動は、例えば、脳波、脳血流、瞳孔径、視線方向、表情、音声、心電図、血圧、筋電図、皮膚電気反射等に表れる。そのため、知覚活動を測定するための１又は複数のセンサには、例えば、脳波計、脳磁計、機能的核磁気共鳴画像法により脳活動に関連した血流を撮影するよう構成された磁気共鳴画像装置、機能的近赤外分光法により脳血流を測定可能に構成された脳活動計測装置、瞳孔径及び視線方向を計測するように構成された視線センサ、眼電位センサ、マイクロフォン、心電計、血圧計、筋電位センサ、皮膚電気反応計、カメラ又はこれらの組み合わせが用いられてよい。一方、身体活動の挙動は、例えば、指、手、脚、首、腰、関節、筋肉等の運動器に表れる。そのため、身体活動を測定するための１又は複数のセンサには、例えば、カメラ、モーションキャプチャ、ロードセル又はこれらの組み合わせが用いられてよい。そのため、１又は複数のセンサは、カメラ、マイクロフォン、脳波計、脳磁計、磁気共鳴画像装置、心電計、血圧計、筋電位センサ、皮膚電気反応計、ロードセル、モーションキャプチャ、脳活動計測装置、視線センサ、眼電位センサ又はこれらの組み合わせにより構成されてよい。
【０１８２】
また、上記実施形態では、センシングデータ１２１は、脳波計３０により測定された脳活動量の第１測定データ及びロードセル３１により測定された負荷の第２測定データの２種類のデータにより構成される。しかしながら、センシングデータ１２１の構成は、このような例に限定されなくてもよく、対象者の知覚活動及び身体活動の少なくとも一方に関する活動の測定に利用するセンサの種類に応じて適宜決定されてよい。
【０１８３】
また、上記実施形態では、パフォーマンス計測装置１は、外部インタフェース１３を介して脳波計３０及びロードセル３１に接続されており、脳波計３０及びロードセル３１から直接的にセンシングデータ１２１を取得する。しかしながら、センシングデータ１２１を取得する方法は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。例えば、１又は複数のセンサは、パフォーマンス計測装置１以外の他の情報処理装置に接続されていてもよい。この場合、パフォーマンス計測装置１（制御部１１）は、ネットワーク、記憶媒体等を介して、他の情報処理装置からセンシングデータ１２１を間接的に取得してもよい。
【０１８４】
＜４．２＞
上記実施形態では、能力データベース７０及び作業データベース７５は、記憶部１２に格納されている。しかしながら、能力データベース７０及び作業データベース７５の格納場所は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜選択されてよい。能力データベース７０及び作業データベース７５の少なくとも一方は、例えば、ＮＡＳ等の外部の記憶装置に格納されていてもよい。このような場合、パフォーマンス計測装置１は、例えば、ネットワーク等を介して、外部の記憶装置に格納された能力データベース７０及び作業データベース７５の少なくとも一方にアクセスしてもよい。
【０１８５】
＜４．３＞
上記実施形態では、「視認」、「把持」、「運搬」、及び「調整」の各要素作業は、少なくとも１サイクル分の人間の認知学的な情報処理のプロセスを含むように定義されている。しかしながら、各要素作業の定義は、このような例に限定されなくてもよく、タスク内で識別可能であれば、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。また、要素作業の種類は、上記４種類に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて、適宜、いずれかの要素作業の省略、いずれかの要素作業の置換、及び異なる種類の要素作業の追加が行われてもよい。
【０１８６】
＜４．４＞
上記実施形態では、パフォーマンス計測装置１は、各要素作業の実行の精度を評価する指標として、正確性、安定性、速度、及びリズムの４つを利用している。しかしながら、ステップＳ１０３の処理は、このような例に限定されなくてもよく、実施の形態に応じて適宜決定されてよい。例えば、上記ステップＳ１３０４では、制御部１１は、各要素作業の実行の正確性、安定性、速度、及びリズムの少なくともいずれかを評価してもよい。そして、上記ステップＳ１３０５では、制御部１１は、当該評価の結果に応じて、各要素作業についてのパフォーマンス指数を算出してもよい。
【符号の説明】
【０１８７】
１…パフォーマンス計測装置、
１１…制御部、１２…記憶部、１３…外部インタフェース、
１４…入力装置、１５…出力装置、１６…ドライブ、
１１１…データ取得部、１１２…指数算出部、
１１３…比較部、１１４…作業割当部、
１１５…出力部、１１６…履歴作成部、
１１７…登録部、
８０…パフォーマンス計測プログラム、
１２１…センシングデータ、
７０…能力データベース、７５…作業データベース、
９０…記憶媒体、
３０…脳波計、３１…ロードセル、
４０…作業、
５０…作業者
【図１】
2020035330.tif 000003
【図２】
2020035330.tif 000004
【図３】
2020035330.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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