(57)【要約】【課題】作業者によるヒューマンエラーを予測することができる情報処理装置を提供する。【解決手段】サーバ装置１は、通信部１１が、作業者が行う作業の時系列情報、作業の環境情報、作業を行う人的情報、作業の対象物情報、作業に関する作業情報を取得し、解析部１３が、取得した各情報に基づいて作業におけるヒューマンエラーの発生予測を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業者が行う作業の時系列情報を取得する時系列情報取得部と、
前記作業の環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記作業を行う人的情報を取得する人的情報取得部と、
前記作業の対象物情報を取得する対象物情報取得部と、
前記作業に関する作業情報を取得する作業情報取得部と、
前記時系列情報取得部、前記環境情報取得部、前記人的情報取得部、前記対象物情報取得部及び前記作業情報取得部で取得した各情報を解析した結果に基づいて前記作業におけるヒューマンエラーの発生予測を行う予測部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記作業は、倉庫における荷役作業であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば倉庫等における物品の入出庫作業や仕分作業、或いは物品の輸送時の積み下ろし等の作業における情報を収集して解析する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、商品の販売スタイルは店舗、通販、オークションと多様化し、このような商品を取り扱う倉庫等における作業は増大化や複雑化している。また、経験豊富な人材が少なく、初めて作業を行う人材が増加した結果、作業中のトラブル（ヒューマンエラー）も増加している。
【０００３】
ヒューマンエラーの対策としては例えば特許文献１、２に記載の方法が提案されている。特許文献１には、箱体２００を保管棚１０１から出庫する際に、第一移載装置１０３と第二移載装置１０４を用いることが記載されている。また、特許文献２には、一連の作業の中の所定の作業ポイントにおいて、指差呼称動作実施の指示コメントを表示し、これに応じた作業者の指差呼称動作を撮影及び録音し、指差呼称動作が正しく実施された場合は次の作業に移行し、指差呼称動作が正しく実施されない場合は再度指差呼称動作の実施を指示することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−７９１４１号公報
【特許文献２】特開２０１５−２１９５３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載されたシステムでは、機械による自動化を行いヒューマンエラーを減少させるものであるが、自動化には限界があり、例えば上記した通販等で販売される商品等は多岐にわたるため、形状や大きさ重さ等がバラバラであり、特許文献１に記載のピッキングシステムでは対応できない。
【０００６】
また、特許文献２に記載された方法では、従来から指差呼称動作をする作業であれば適用できるが、上記した倉庫等における作業ではなじまない。
【０００７】
本発明は、上記のような問題点を解決しようとするものであり、作業者によるヒューマンエラーを予測することができる情報処理装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するためになされた請求項１に記載された発明は、作業者が行う作業の時系列情報を取得する時系列情報取得部と、前記作業の環境情報を取得する環境情報取得部と、前記作業を行う人的情報を取得する人的情報取得部と、前記作業の対象物情報を取得する対象物情報取得部と、前記作業に関する作業情報を取得する作業情報取得部と、前記時系列情報取得部、前記環境情報取得部、前記人的情報取得部、前記対象物情報取得部及び前記作業情報取得部で取得した各情報を解析した結果に基づいて前記作業におけるヒューマンエラーの発生予測を行う予測部と、を有することを特徴とする情報処理装置である。
【０００９】
請求項２に記載された発明は、請求項１に記載された発明において、前記作業は、倉庫における荷役作業であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように本発明によれば、時系列情報、環境情報、人的情報、対象物情報及び作業情報に基づいて作業におけるヒューマンエラーの発生予測を行うので、「いつ」、「どこで」、「誰が」、「何を」、「どのように」、といった因子から「なぜ」ヒューマンエラーが発生したのかを解析することが可能となる。したがって、その解析結果から作業者によるヒューマンエラーを予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を有するシステムの概略構成図である。
【図２】図１に示された情報処理装置における解析の具体例である。
【図３】図１に示された情報処理装置の動作のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を図１〜図３を参照して説明する。図１は、本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を含むシステムの概略構成図である。
【００１３】
図１に示したシステムは、サーバ装置１と、ウェアラブル端末２と、アイトラックセンサ３と、監視カメラ４と、タブレット端末５と、ＡＧＶ６と、ＰＣ７と、ルータ８と、を備えている。
【００１４】
本発明の一実施形態にかかる情報処理装置としてのサーバ装置１は、プロセッサやメモリ、記憶装置やネットワークインターフェース等を備えた周知のコンピュータである。サーバ装置１は、通信部１１と、格納部１２と、解析部１３と、を有している。通信部１１は、サーバ装置１が備えるネットワークインターフェースが機能し、ルータ８からウェアラブル端末情報１ａ、アイトラックセンサ情報１ｂ、カメラ情報１ｃ、作業情報１ｄ、対象物情報１ｅ、ＡＧＶ情報１ｆの各情報を取得する。即ち、通信部１１は、時系列情報取得部、環境情報取得部、人的情報取得部、対象物情報取得部、作業情報取得部として機能する。
【００１５】
格納部１２は、サーバ装置１が備える記憶装置が機能し、通信部１１が取得した各情報が格納される。解析部１３は、サーバ装置１が備えるプロセッサが機能し、格納部１２に格納された各情報に基づいてディープラーニングによる解析を行い、障害発生時における状況を学習し、学習結果に基づいてヒューマンエラーの発生を予測する。即ち、時系列情報取得部、環境情報取得部、人的情報取得部、対象物情報取得部及び作業情報取得部で取得した各情報を解析した結果に基づいて作業におけるヒューマンエラーの発生予測を行う予測部として機能する。
【００１６】
また、サーバ装置１は、作業者が作業を行う倉庫等に設置されるに限らず、他の場所に設置されていてもよいし、クラウドコンピューティングサービスを利用して構成されていてもよい。また、サーバ装置１は、複数の倉庫等で収集された情報を格納し、倉庫毎に解析するようにしてもよい。
【００１７】
ウェアラブル端末情報１ａは、ウェアラブル端末２から取得したバイタル情報や作業者の動きの情報、作業者のいる環境情報等を含む情報である。アイトラックセンサ情報１ｂは、アイトラックセンサ３から取得した視線の動き情報や眼の開閉情報等を含む情報である。カメラ情報１ｃは、撮影された画像情報を含む情報である。また、カメラ情報１ｃには、画像情報から解析された結果である性別、年齢、骨格の動き、動線、混雑具合、業務内容等も含めてもよい。また、これらの情報には、各情報を収集した日付や時間の情報が含まれている。
【００１８】
作業情報１ｄは、作業者が行う作業のログ（ＩＤ、日付・時間、伝票番号、在庫数、売筋情報等）を含む情報である。対象物情報１ｅは、作業対象となる商品名（物品名）、メーカー、発売日、価格、商品の大きさ、重さ、形状等を含む情報である。作業情報１ｄ及び対象物情報１ｅは、タブレット端末５から取得することができる。ＡＧＶ情報１ｆは、作業を行う倉庫等においてＡＧＶ（無人搬送車）を利用する場合において、当該ＡＧＶのＩＤ、日付・時間、位置、移動方向、移動距離等を含む情報である。
【００１９】
ウェアラブル端末２は、作業者に装着される周知の端末装置であって、リストバンド型や眼鏡型等形態は限定されない。ウェアラブル端末２は、上述したウェアラブル端末情報１ａに含まれる各種情報を収集し、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信によりＰＣ７へ送信する。
【００２０】
アイトラックセンサ３は、作業者の眼の動きや開閉の状態を検出する周知のセンサであり、作業者が入出庫等の作業をする保管棚等に設置されている。アイトラックセンサ３は、検出した情報を無線や有線通信によりＰＣ７へ送信する。
【００２１】
監視カメラ４は、作業者が作業を行う空間内（例えば倉庫内）に設置され、作業者を撮影する。監視カメラ４は、撮影した画像情報を無線や有線通信によりルータ８へ送信する。
【００２２】
タブレット端末５は、作業者の作業場所やＡＧＶ６等に取り付けられている。或いは作業者が所持してもよい。タブレット端末５は、上述した作業ログ等を含む作業情報の入力および参照が可能となっている。タブレット端末５は、上記した作業情報１ｄや対象物情報１ｅに含まれる情報を無線や有線通信によりルータ８へ送信する。
【００２３】
ＡＧＶ６は、周知の無人搬送車であり、例えば作業者が保管棚等に保管する物品が積載される。又は、作業者が保管棚等から取り出した物品が積載される。ＡＧＶ６は、上記したＡＧＶ情報１ｆに含まれる情報をルータ８へ無線や有線通信により送信する。
【００２４】
ＰＣ７は、周知のパーソナルコンピュータであり、ウェアラブル端末２やアイトラックセンサ３から送信された情報をルータ８へ無線や有線通信により送信する。
【００２５】
ルータ８は、周知の通信機器であり、監視カメラ４、ＰＣ７、タブレット端末５、ＡＧＶ６から送信された情報を中継してサーバ装置１へ送信する。
【００２６】
次に、上述した構成のサーバ装置１がウェアラブル端末２、アイトラックセンサ３、監視カメラ４、タブレット端末５、ＡＧＶ６から送信されて収集した情報に基づいて行う解析の具体例を図２を参照して説明する。図２の物品の入庫や出庫の作業を示している。作業内容としては、入荷した商品（物品）を指示書に従って保管棚に収納する。又は、出庫する商品を指示書に従って保管棚から出荷する。
【００２７】
図２に示したグラフは、時系列情報（Ｔｉｍｅ）、環境情報（Ｐｌａｃｅ）、バイタル情報、身体情報（Ｖｉｔａｌ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）、対象物情報（Ｇｏｏｄｓ  Ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）、作業情報（Ｇｏｏｄｓ  Ｓｔｏｃｋ）、視線情報（Ｅｙｅ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ）、体の動き情報（Ｍｏｔｉｏｎ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ）、解析結果（Ａｎａｌｙｓｙｓ）の８つの項目からなる。
【００２８】
時系列情報（Ｔｉｍｅ）は作業者が行う作業の時系列を示すものである。時系列情報は、図２では目盛が１０分単位となっているが、作業内容に合わせて秒単位、時間単位、或いは日単位であってもよい。この時系列情報は、上述したウェアラブル端末情報１ａ、アイトラックセンサ情報１ｂ、カメラ情報１ｃ、作業情報１ｄ、対象物情報１ｅ、ＡＧＶ情報１ｆに含まれる日付や時間の情報に基づくものである。
【００２９】
環境情報（Ｐｌａｃｅ）は作業の環境を示すものである。環境情報には、例えば作業が行われる場所（倉庫等）の規模、気圧、気温、湿度、騒音、明るさ、人の込み具合等を含む。この情報はウェアラブル端末２から取得したウェアラブル端末情報１ａに含まれる。図２において環境情報を示すグラフは、気温と騒音を示している。
【００３０】
人的情報（Ｖｉｔａｌ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）は作業者に関する情報を示すものである。人的情報には、例えば作業者の心拍数、脈拍、体温、脳波、ストレス度等のバイタル情報や身長、体重、年齢、性別等の身体情報を含む。この情報はウェアラブル端末２から取得したウェアラブル端末情報１ａに含まれる。身体情報は監視カメラ４が撮影した画像情報を画像認識等により解析して取得してもよい。図２において人的情報を示すグラフは、棒グラフがストレス度、実線の折れ線グラフが体温、破線の折れ線グラフが心拍数を示している。
【００３１】
対象物情報（Ｇｏｏｄｓ  Ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）は作業の対象物に関するものである。対象物情報には、例えば商品（物品）の大きさ、商品の重さ、価格、形状等を含む。この情報はタブレット端末５から取得した対象物情報１ｅに含まれる。図２において対象物情報を示すグラフは、商品の大きさと重さを示している。
【００３２】
作業情報（Ｇｏｏｄｓ  Ｓｔｏｃｋ）は作業に関する情報を示すものである。作業情報には、例えば移動手段（台車、手持）、作業内容（入庫、出庫）、作業量（数量）等が含まれる。この情報はタブレット端末５から取得した作業情報１ｄに含まれる。図２の作業情報を示すグラフは、商品の入庫（上側）と出庫（下側）を示している。
【００３３】
視線情報（Ｅｙｅ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ）は視線に関する情報を示すものである。視線情報には、視線の動きや眼の開閉回数等が含まれる。この情報はアイトラックセンサ３から取得したアイトラックセンサ情報１ｂに含まれる。図２の視線情報を示すグラフは、視線の動きを示している。
【００３４】
体の動き情報（Ｍｏｔｉｏｎ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ）は作業者の体の動きを示すものである。体の動き情報には、骨格の動きや動線等が含まれる。この情報は監視カメラ４が撮影した画像情報から画像解析により得ることができる。図２の体の動き情報は骨格の動き（実線）と動線（破線）を示している。なお、視線情報や体の動き情報も作業情報に含めてもよい。
【００３５】
解析結果（Ａｎａｌｙｓｙｓ）は、上記した時系列情報、環境情報、バイタル情報、身体情報、対象物情報、作業情報、視線情報、体の動き情報の各情報からディープラーニングを用いて解析したものである。図２の場合、Ｂの時点でヒューマンエラーが発生している。この場合、例えばヒューマンエラー発生から数時間程度前の上記した時系列情報等の情報（Ａの範囲）を抽出しディープラーニングを用いて解析する。解析した結果を太線Ｌで示す。
【００３６】
太線Ｌは、ヒューマンエラーが発生したＢの時点で最大値をとるようにＴｉｍｅ等の情報から算出されたものであり、これが学習データとなる。したがって、以後は、時系列情報、環境情報、バイタル情報、身体情報、対象物情報、作業情報、視線情報、体の動き情報の情報がＡの範囲のような変化をした場合はヒューマンエラーが発生する前（Ｂよりも前の時点）にヒューマンエラーの発生予測をすることができるようになる。
【００３７】
ここで、本実施形態では、上記した時系列情報は「いつ（Ｗｈｅｎ）」、環境情報は「どこで（Ｗｈｅｒｅ）」、人的情報は「誰が（Ｗｈｏ）」、対象物情報は「何を（Ｗｈａｔ）」、作業情報、視線情報、体の動き情報は「どのように（Ｈｏｗ）」に対応している。そして、解析結果は「なぜ（Ｗｈｙ）」に対応している。つまり、本実施形態では、ヒューマンエラーがなぜ発生したかを分析するために５Ｗ１Ｈのうちの４Ｗ１Ｈを入力している。
【００３８】
「いつ」の情報はヒューマンエラーの発生に影響する要因となる。これは、作業内容によっていつ作業を実行するのかが異なる場合があるからである。例えば上述した入庫・出庫作業の場合は、１移動あたり１〜１０分程度で、１日中行われる作業である。また、集荷された商品を仕分け情報の指示に従って送付先ごとにまとめる仕分け作業の場合は、１仕分けあたり５〜１０秒程度で、１日中行われる作業である。また、商品の在庫数を棚毎に数える棚卸し作業の場合は、商品１つあたり１〜３秒、棚１つあたり１〜１０分で、月１回行われる作業である。このように、作業によって時系列情報の単位が変化するので、ディープラーニングによる解析時にも数時間前からのデータに限らず、数週間前や数日前あるいは、数分前といった場合もある。したがって、データを収集する時間帯や期間或いは曜日等を適宜変更することで、学習の精度を向上させることができる。
【００３９】
また、他の情報もヒューマンエラーの発生に影響する要因となる。「どこで」の情報の場合、例えば作業者にとって過酷な作業環境ではヒューマンエラーが発生し易くなる。また、「誰が」の情報の場合、例えば作業者自身の体調等によってはヒューマンエラーの発生の頻度も変化する。また、「何を」の情報の場合、例えば作業対象となる物品によって作業負担等も変化する。また、「どのように」の情報の場合、例えば上述した入庫・出庫作業や仕分け作業、棚卸し作業等の作業内容や、視線の動きや体の動き等の作業時における作業者の動作によって作業者の負担が異なる。
【００４０】
したがって、以上の５要因を取得して総合的に解析することで「いつ」「どこで」「誰が」「何を」「どのように」してヒューマンエラーが発生したかを解析することが可能となり、「なぜ」ヒューマンエラーが発生したかを求めることができる。
【００４１】
上述したサーバ装置１の動作を図３のフローチャートに示す。まず、ステップＳ１において、ウェアラブル端末情報１ａ、アイトラックセンサ情報１ｂ、カメラ情報１ｃ、作業情報１ｄ、対象物情報１ｅ、ＡＧＶ情報１ｆの各情報を取得する。つまり、時系列情報、環境情報、バイタル情報、身体情報、対象物情報、作業情報、視線情報、体の動き情報の情報となる情報を収集する。
【００４２】
次に、ステップＳ２において、ディープラーニングによる解析および解析結果に基づく学習を行う。次に、ステップＳ３において、学習結果に基づいてヒューマンエラーの予測を行う。
【００４３】
予測した結果ヒューマンエラー発生の可能性がある場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）は、ステップＳ５において予防を行う。予防の内容としては、例えばウェアラブル端末２へ休憩を促すメッセージを送信する。或いは管理者等へ作業量の調整を促す等が挙げられる。
【００４４】
以上に説明した本実施形態によれば、サーバ装置１は、通信部１１が、作業者が行う作業の時系列情報、作業の環境情報、作業を行う人的情報、作業の対象物情報、作業に関する作業情報を取得し、解析部１３が、取得した各情報に基づいて作業におけるヒューマンエラーの発生予測を行う。このようにすることにより、時系列情報、環境情報、人的情報、対象物情報及び作業情報に基づいて作業におけるヒューマンエラーの発生予測を行うので、「いつ」、「どこで」、「誰が」、「何を」、「どのように」、といった因子から「なぜ」ヒューマンエラーが発生したのかを解析することが可能となる。したがって、その解析結果から作業者によるヒューマンエラーを予測することができる。
【００４５】
なお、本発明は、実施形態で説明した所謂荷役作業に適用するのが好適であるが、例えば接客やレジ等ヒューマンエラーが発生する作業にも適用することができる。
【００４６】
また、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の情報処理装置の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。
【符号の説明】
【００４７】
１          サーバ装置（情報処理装置）
１１        通信部（時系列情報取得部と、環境情報取得部と、人的情報取得部と、対象物情報取得部と、作業情報取得部）
１３        解析部（予測部）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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