(57)【要約】【課題】知的生産性に関する客観的な評価値を算出可能にする。【解決手段】知的生産性分析装置は、評価装置１０と提示装置２０と入力装置３０とを備える。提示装置２０は、複数個の問題を被験者に提示する。入力装置３０は、問題に対する解答を被験者に入力させる。評価装置１０は、問題が提示装置２０に提示された時点から解答が入力装置３０に入力された時点までの解答時間を問題ごとに記録する作業記憶部１２２を備える。また、評価装置１０は、作業記憶部１２２に記録された解答時間の集合から特徴量を抽出することにより、解答時間を計測した計測期間における被験者の知的生産性に関する評価値を算出する評価演算部１１０を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数個の問題を被験者に提示する提示装置と、
前記問題に対する解答を前記被験者に入力させる入力装置と、
前記問題が前記提示装置に提示された時点から前記解答が前記入力装置に入力された時点までの解答時間を前記問題ごとに計測し、前記解答時間の集合を用いて前記被験者の知的生産性に関する評価値を求める評価装置とを備え、
前記評価装置は、
前記解答時間を記録する作業記憶部と、
前記作業記憶部に記録された前記解答時間の集合から特徴量を抽出することにより、前記解答時間を計測した計測期間における前記被験者の知的生産性に関する評価値を算出する評価演算部とを備える
ことを特徴とする知的生産性分析装置。
【請求項２】
前記評価演算部は、
前記解答時間を複数の区間に分け、前記解答時間の総和に対する各区間ごとの前記解答時間の総和の比率を時間占有度とし、前記時間占有度の分布を表す時間占有度ヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
前記時間占有度ヒストグラムを、作業状態と短期休息とが混合した状態の第１の時間占有度ヒストグラムと、作業状態と短期休息と長期休息とが混合した状態の第２の時間占有度ヒストグラムとの重ね合わせとみなし、前記時間占有度のピークを持つ山形の領域のうち前記第１の時間占有度ヒストグラムの候補に、対数正規分布の確率密度関数を当て嵌める当て嵌め部と、
前記確率密度関数から求められる期待値を特徴量として抽出し、かつ当該特徴量と前記解答の総数との積を集中時間として算出し、さらに前記計測期間に対する前記集中時間を前記評価値として算出する計算部とを備える
ことを特徴とする請求項１記載の知的生産性分析装置。
【請求項３】
前記当て嵌め部は、
前記山形の領域のうち、前記時間占有度が前記ピークよりも小さい領域であって、かつ前記ピークに対応する前記解答時間よりも短い領域を、前記確率密度関数に当て嵌める
請求項２記載の知的生産性分析装置。
【請求項４】
前記当て嵌め部は、
前記山形の領域に前記確率密度関数を当て嵌めた後、前記時間占有度ヒストグラムから前記確率密度関数に相当する部分を除いたヒストグラムを求め、前記ヒストグラムに当て嵌める関数を求める
請求項２又は３記載の知的生産性分析装置。
【請求項５】
前記計算部は、前記計測期間から前記集中時間を減算した値を、前記計測期間における非集中時間として求める
ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の知的生産性分析装置。
【請求項６】
前記評価演算部は、
前記計測期間に対する前記集中時間の割合を集中度の評価値として算出し、
前記被験者について複数の前記計測期間における前記集中度の変化を求める
請求項２〜５のいずれか１項に記載の知的生産性分析装置。
【請求項７】
前記解答時間を表すグラフと、前記評価演算部が求めた前記評価値とを画面に表示する表示装置をさらに備える
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の知的生産性分析装置。
【請求項８】
前記提示装置および前記入力装置は、前記評価装置と一体に設けられている
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の知的生産性分析装置。
【請求項９】
前記特徴量は、
前記解答時間が基準時間内である第１の状態と、前記解答時間が前記基準時間を超える第２の状態とを分離可能とする特徴量である
ことを特徴とする請求項１記載の知的生産性分析装置。
【請求項１０】
前記特徴量は、
前記解答時間が前記基準時間内である度数の総和が前記問題の全数に占める比率と、
前記解答時間が前記基準時間内である度数分布を対数正規分布に当て嵌めることにより求められる標準偏差とであって、
前記評価演算部は、
前記比率を前記第１の状態であった期間の長さを表す評価値として算出し、前記標準偏差を前記第１の状態であった期間の集中度を表す評価値として算出する
ことを特徴とする請求項９記載の知的生産性分析装置。
【請求項１１】
前記評価演算部は、
前記解答時間が基準時間内である第１の状態と、前記解答時間が前記基準時間を超える第２の状態とを、前記計測期間の時間経過に伴って求める
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の知的生産性分析装置。
【請求項１２】
複数個の問題を提示装置に提示し、被験者に前記問題に対する解答を入力装置から入力させることにより、前記問題が前記提示装置に提示された時点から前記解答が前記入力装置に入力された時点までの解答時間を前記問題ごとに計測し、前記解答時間の統計量を用いて前記被験者の集中度を分析する評価装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記解答時間を記録する作業記憶部と、
前記作業記憶部に記録された前記解答時間の集合から特徴量を抽出することにより、前記解答時間を計測した計測期間における前記被験者の知的生産性に関する評価値を算出する評価演算部とを備える
評価装置として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、精神的作業を行う作業者の知的生産性を計測する知的生産性分析装置、知的生産性分析装置の要部の機能をコンピュータを用いて実現するプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、被験者の認識能力を測定する技術として、有意味な被写体を含む画像を劣化させた画像を被験者に見せ、被験者が被写体を知覚するまでの時間（知覚時間）から能力スコアを算出する技術が知られている（たとえば、特許文献１参照）。特許文献１には、複数人に画像を見せることによって当該画像を知覚する際の難易度情報をあらかじめ算出しておき、特定の被験者に画像を見せたときの知覚時間と画像の難易度情報とを用いることにより、被験者の能力スコアを算出する技術が記載されている。
【０００３】
また、被験者の集中力を計測するために、被験者に基準図形をトレースさせ、基準図形とトレース図形とのずれ量から集中度を算出する技術が提案されている（たとえば、特許文献２参照）。集中度は基準図形とトレース図形とのずれ量から求めた値に係数を乗じた値として算出され、トレース作業の終了時には、トレース作業中に一定間隔で算出された集中度の変化、平均値、標準偏差、変動係数、最大・最小値などが算出される。さらに、特許文献２には、基準図形のトレースを行う際にトレース作業を行わせる速度を変化させることによって難易度を変化させることや、基本図形のトレース作業を行うことを通して被験者の生理状態あるいは性格特性を推定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２００６−８７７４３号公報
【特許文献２】特開平９−１３５８２６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に記載された能力スコアは、個々の画像の意味を知覚する能力を示しているに過ぎず、被験者が精神的作業負荷を与えられたときの知的生産性を能力スコアで評価することはできない。
【０００６】
一方、特許文献２に記載された技術を採用すると、トレース作業という課題を行っている期間の被験者の集中度の変化を算出することが可能であるが、トレース作業は精神的作業負荷ではないから、知的生産性の評価には適していない。また、トレース作業は被験者の手先の運動能力に依存するから、この点からも知的生産性を評価する目的には適していない。
【０００７】
本発明は、知的生産性に関する客観的な評価値を算出可能にした知的生産性分析装置を提供することを目的とし、さらに、知的生産性分析装置の要部の機能をコンピュータを用いて実現するプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る知的生産性分析装置は、複数個の問題を被験者に提示する提示装置と、前記問題に対する解答を前記被験者に入力させる入力装置と、前記問題が前記提示装置に提示された時点から前記解答が前記入力装置に入力された時点までの解答時間を前記問題ごとに計測し、前記解答時間の集合を用いて前記被験者の知的生産性に関する評価値を求める評価装置とを備え、前記評価装置は、前記解答時間を記録する作業記憶部と、前記作業記憶部に記録された前記解答時間の集合から特徴量を抽出することにより、前記解答時間を計測した計測期間における前記被験者の知的生産性に関する評価値を算出する評価演算部とを備えることを特徴とする。
【０００９】
この知的生産性分析装置において、前記評価演算部は、前記解答時間を複数の区間に分け、前記解答時間の総和に対する各区間ごとの前記解答時間の総和の比率を時間占有度とし、前記時間占有度の分布を表す時間占有度ヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記時間占有度ヒストグラムを、作業状態と短期休息とが混合した状態の第１の時間占有度ヒストグラムと、作業状態と短期休息と長期休息とが混合した状態の第２の時間占有度ヒストグラムとの重ね合わせとみなし、前記時間占有度のピークを持つ山形の領域のうち前記第１の時間占有度ヒストグラムの候補に、対数正規分布の確率密度関数を当て嵌める当て嵌め部と、前記確率密度関数から求められる期待値を特徴量として抽出し、かつ当該特徴量と前記解答の総数との積を集中時間として算出し、さらに前記計測期間に対する前記集中時間を前記評価値として算出する計算部とを備えることが好ましい。
【００１０】
この知的生産性分析装置において、前記当て嵌め部は、前記山形の領域のうち、前記時間占有度が前記ピークよりも小さい領域であって、かつ前記ピークに対応する前記解答時間よりも短い領域を、前記確率密度関数に当て嵌めることが好ましい。
【００１１】
この知的生産性分析装置において、前記当て嵌め部は、前記山形の領域に前記確率密度関数を当て嵌めた後、前記時間占有度ヒストグラムから前記確率密度関数に相当する部分を除いたヒストグラムを求め、前記ヒストグラムに当て嵌める関数を求めることが好ましい。
【００１２】
この知的生産性分析装置において、前記計算部は、前記計測期間から前記集中時間を減算した値を、前記計測期間における非集中時間として求めることが好ましい。
【００１３】
この知的生産性分析装置において、前記評価演算部は、前記計測期間に対する前記集中時間の割合を集中度の評価値として算出し、前記被験者について複数の前記計測期間における前記集中度の変化を求めることが好ましい。
【００１４】
この知的生産性分析装置において、前記解答時間を表すグラフと、前記評価演算部が求めた前記評価値とを画面に表示する表示装置をさらに備えることがさらに好ましい。
【００１５】
この知的生産性分析装置において、前記提示装置および前記入力装置は、前記評価装置と一体に設けられていることがさらに好ましい。
【００１６】
この知的生産性分析装置において、前記特徴量は、前記解答時間が基準時間内である第１の状態と、前記解答時間が前記基準時間を超える第２の状態とを分離可能とする特徴量であることが好ましい。
【００１７】
この知的生産性分析装置において、前記特徴量は、前記解答時間が前記基準時間内である度数の総和が前記問題の全数に占める比率と、前記解答時間が前記基準時間内である度数分布を対数正規分布に当て嵌めることにより求められる標準偏差とであって、前記評価演算部は、前記比率を前記第１の状態であった期間の長さを表す評価値として算出し、前記標準偏差を前記第１の状態であった期間の集中度を表す評価値として算出することが好ましい。
【００１８】
この知的生産性分析装置において、前記評価演算部は、前記解答時間が基準時間内である第１の状態と、前記解答時間が前記基準時間を超える第２の状態とを、前記計測期間の時間経過に伴って求めることが好ましい。
【００１９】
本発明に係るプログラムは、複数個の問題を提示装置に提示し、被験者に前記問題に対する解答を入力装置から入力させることにより、前記問題が前記提示装置に提示された時点から前記解答が前記入力装置に入力された時点までの解答時間を前記問題ごとに計測し、前記解答時間の統計量を用いて前記被験者の集中度を分析する評価装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、前記解答時間を記録する作業記憶部と、前記作業記憶部に記録された前記解答時間の集合から特徴量を抽出することにより、前記解答時間を計測した計測期間における前記被験者の知的生産性に関する評価値を算出する評価演算部とを備える評価装置として機能させるものである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の構成によれば、複数個の問題について、問題を被験者に提示し、問題に対する解答を被験者が入力するまでの解答時間を集め、解答時間の集合から特徴量を抽出するから、精神的作業負荷を被験者に与えたときの集中の程度や集中した状態の持続時間のような知的生産性に関する客観的な評価値を算出することが可能になるという利点を有する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施形態を示すブロック図である。
【図２】同上における経過時間と解答時間とを示す図である。
【図３】同上に用いる二峰性の時間占有度ヒストグラムの例を示す図である。
【図４】同上に用いる単峰性の時間占有度ヒストグラムの例を示す図である。
【図５】同上において確率密度関数を当て嵌めた例を示す図である。
【図６】実施形態２に用いるヒストグラムの例を示す図である。
【図７】同上におけるヒストグラムのモデルを示す図である。
【図８】同上を用いて照明環境と集中度との関係を計測した例を示す図である。
【図９】同上において集中度の変化を求めた例を示す図である。
【図１０】同上において計測期間の状態変化を求めた例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
（実施形態１）
以下に説明する実施形態は、被験者がオフィスにおける執務者、教育施設あるいは学習環境における学習者などである場合を想定している。オフィスにおける執務者は、身体の動きによる作業結果を得る身体的作業ではなく、書類作成、情報管理、分類作業などのように、知識を用いて行う精神的作業を主として行う。以下では、精神的作業における生産性を、「知的生産性」と呼ぶ。知的生産性は、個人の知識や技能の能力だけではなく、作業時の集中の程度（以下、「集中強度」という）や集中した状態の持続時間（以下、「集中期間」という）が影響する。
【００２３】
たとえば、作業に関する精神的作業負荷（メンタルワークロード）が比較的大きい場合は、知的生産性を高めようとすると、精神的作業に用いる精神的資源を高度に集中することが要求されるから、高い集中強度が要求される。一方、精神的作業負荷は比較的小さいが作業量が多い場合は、精神的作業に用いる精神的資源を集中する状態を継続することが要求されるから、集中強度はやや下がるものの比較的長い集中期間が要求される。
【００２４】
また、被験者は、オフィスにおける執務者に限らず、学校や家庭における学習者などであってもよい。本実施形態では、「精神的作業負荷」「精神的負荷」「精神的」などの用語は、「ＪＩＳ  Ｚ８５０２−１９９４」に記載された定義に準じて使用する。
【００２５】
以下に説明する知的生産性分析装置は、被験者に複数個の問題を提示し、問題ごとの解答を入力させるという一連の作業を被験者に行わせることにより、知的生産性に関連した評価値を求める。この評価値は、被験者の集中強度と集中期間との少なくとも一方について定量的に求められる。
【００２６】
知的生産性分析装置は、図１に示すように、問題を提示する提示装置２０、問題に対する解答を被験者に入力させる入力装置３０、被験者の知的生産性に関連した評価値を算出する評価装置１０を備える。評価装置１０は、専用装置であってもよいが、汎用のコンピュータでプログラムを実行することにより実現することが可能である。コンピュータは、デスクトップ型、ノート型のほか、タブレット端末、スマートフォン、プログラムを交換可能なゲーム機であってもよい。
【００２７】
評価装置１０は、ノート型のコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、ゲーム機などが用いられる場合、少なくとも入力装置３０と一体に設けられ、さらに提示装置２０と一体に設けられていてもよい。要するに、評価装置１０が提示装置２０および入力装置３０と独立した構成、評価装置１０が入力装置３０と一体である構成、評価装置１０が提示装置２０および入力装置３０と一体である構成の３種類のいずれかの構成が採用される。
【００２８】
提示装置２０を評価装置１０から分離する場合、提示装置２０は電子ペーパあるいは紙を用いることも可能である。電子ペーパを単独で提示装置２０として用いる場合あるいは紙を提示装置２０として用いる場合は、問題を提示した時刻を精度よく計測することができない。したがって、電子ペーパを単独で用いた提示装置２０あるいは紙を用いた提示装置２０は、計測を簡易に行う場合に採用される。
【００２９】
提示装置２０に紙を用いる場合、提示している認識対象を識別するために、たとえば、認識対象を提示している紙ごとにＱＲコード（登録商標）のような個別の識別情報を表記しておき、この識別情報をカメラのような読取装置で読み取ってもよい。この構成を採用すれば、読取装置が識別情報を読み取った時刻を用いて認識対象を提示している時刻を計測することが可能である。
【００３０】
なお、提示装置２０に電子ペーパを用いる場合、他装置と通信する機能を提示装置２０に付加してもよい。この構成では、問題を提示するための情報を他装置から提示装置２０に与え、情報を与えた時刻を他装置から評価装置１０に通知すれば、問題を提示した時刻が精度よく計測される。
【００３１】
提示装置２０は、一度に複数個の問題を提示する構成を採用することが可能であるが、望ましくは複数個の問題を１問ずつ順に提示する構成が採用される。これは、後述するように、提示装置２０に問題が提示されてから入力装置３０に解答が入力されるまでの解答時間を計測するのに都合がよいからである。ただし、複数個の問題を一覧表示し、最初に解答が得られるまでの時間を最初の解答時間とし、他の解答時間は解答間の時間を用いることによって、個々の問題の解答時間に代えてもよい。
【００３２】
１回の計測に用いる複数個（たとえば、１００問以上）の問題の集合は、精神的負荷に関する標準偏差が規定範囲内であるように選択される。言い換えると、人が集中している状態では、個々の問題の解答時間の標準偏差が規定範囲内となるように問題の集合が定められる。たとえば、問題として１桁の足し算と５桁の足し算とを選択することは可能であるが、両者は精神的負荷が大幅に異なるから、同じ集合を形成することはない。
【００３３】
提示装置２０に提示される個々の問題は、解答が一意に決定される問題でなければならない。もっとも、１桁の足し算のように問題の種類が少なく、練習効果が生じると集中時と非集中時との解答時間の特性に差異が生じにくくなるような問題は計測に適した問題とは言えない。提示装置２０に提示される問題は、練習効果が飽和しても、集中時と非集中時との解答時間の特性に差異が生じやすくなるように設計されていることが望ましい。
【００３４】
１回の計測に用いられる問題の集合は、人が集中している状態では個々の問題に対する解答時間の標準偏差が規定範囲内になる問題を要素とする必要がある。また、個々の問題は、集中時と非集中時との解答時間の特性の差異が明瞭になるように設計されている必要がある。
【００３５】
この条件を満たすために、たとえば、適宜の認識対象を提示装置２０に提示し、認識対象の属性として抽出される複数種類の認知要素の組合せを選択肢から探し出すことを問題とすればよい。この場合、解答は、適切な選択肢を選択することになる。認知要素は、特別な知識を持たない被験者が認識対象について認知できる属性を意味し、認識対象は、このような属性を複数種類備えていることが要求される。
【００３６】
たとえば、認識対象を、単語とすれば、単語の意味の類別を認知要素として用いることができ、単語を表す文字種、単語の文字数、単語の特定位置の音、文字の色、大きさ、字体なども認知要素として用いることが可能である。一方、認識対象は、図形、記号、絵などを用いることも可能であり、これらの認識対象については、形状、内容、色、大きさなどを認知要素として用いることが可能である。
【００３７】
提示装置２０に認識対象を提示した場合の問題は、問題が内包している認知要素を抽出する第１の作業と、問題から抽出した認知要素に適合する選択肢を選択する第２の作業とを含む問題になる。認識対象は複数種類の認知要素を内包しているから、第１の作業は、これらの複数種類の認知要素のうち解答として要求されている所定の複数種類の認知要素を抽出する作業になる。また、認知要素は、それぞれ複数の選択項目を有しており、第２の作業は、選択項目を組み合わせた個数の選択肢の中から第１の作業で抽出した認知要素に適合する選択肢を選ぶ作業になる。すなわち、認識対象が与えられると第１の作業および第２の作業を行うことが問題（課題）になる。
【００３８】
この場合、認知要素ごとに複数種類の選択項目が設定され、選択項目の組合せにより解答の選択肢が設定される。したがって、被験者は、第２の作業で選んだ選択肢を解答として入力装置３０に入力する。ところで、知的生産性を評価するには、計測精度が適切であることも重要であり、そのためには作業課題の認知負荷が適切であることが必要である。適切な認知負荷を被験者に与えるには、認知要素は３〜４種類程度が望ましい。これは、認知要素が２種類では認知負荷が低すぎるが、認知要素が多すぎると認知負荷が高すぎることになり、作業課題に対する意欲低下などの阻害要因が生じやすくなるからである。
【００３９】
いま、認知要素ごとに選択項目を３個ずつ設定すると、認知要素が２種類であれば９個（＝３個×３個）の選択肢になるのに対して、３種類の認知要素の組合せでは、２７個（＝３個×３個×３個）の選択肢が得られる。したがって、認識対象は、３種類以上の認知要素が抽出可能となるように提示されることが望ましい。さらに、認識対象を仮名書きの単語とすれば、認識対象の選択が容易になる上に種類も豊富であるから、認識対象を広範囲から選択することにより、認識対象による偏りが生じないように集中度を計測することが可能になる。
【００４０】
たとえば、被験者に提示する認識対象を「フランス」という単語とし、認知要素を意味、文字種、先頭文字の母音の３種類とする。また、意味の選択項目は（動物、地名、もの）、文字種の選択項目は（ひらがな、カタカナ、漢字）、先頭文字の母音の選択項目は（い、う、お）とする。この例では、認知要素が３種類であり、認知要素ごとに３個の選択項目があるから、合計２７個の選択肢が設けられることになる。この例では正解の選択肢は（地名、カタカナ、う）であるから、被験者は、入力装置３０にこの選択肢を解答として入力すればよい。入力装置３０が画面を備えている場合は、画面上に２７個の選択肢を配置し、被験者に正解を選ばせればよい。なお、文字種に代えて認知要素として文字数を用い、選択項目を（３文字、４文字、５文字）などとしてもよい。
【００４１】
上述したタスクは、単語を複数種類の認知要素について分類する問題に解答する単語分類タスクである。表示器と操作器とを備える装置を用いる場合には、問題として、簡単な計算問題を用いてもよい。たとえば、表示器に表示された加算数を記憶した後に操作器を操作すると、被加算数が表示器に表示されるようにし、加算数と被加算数との和を暗算で求めて操作器から入力するという作業を１問当たりの作業とする暗算加算タスクが考えられる。２桁程度の加算であれば、１問当たりの解答時間は２〜５秒程度であって、比較的よい作業課題と言える。
【００４２】
評価装置１０は、提示装置２０および入力装置３０と併せて用いられ、被験者に上述した第１の作業および第２の作業を行わせることにより、知的生産性に関する評価値を算出する。知的生産性の評価には、問題が提示装置２０に提示された時点から解答が入力装置３０に入力された時点までの解答時間が用いられる。ここに、問題に対して被験者が正解を選択しない場合、当該問題に対する解答時間は知的生産性の評価から除外するようにしてもよい。あるいは、知的生産性に関する評価値に対する重み係数として正解率を用い、正解率が低い場合は知的生産性に関する評価値も下がるようにしてもよい。
【００４３】
評価装置１０は、プログラムに従って動作するプロセッサを備えたデバイスと、外部装置を接続するためのインターフェイス用のデバイスとを主なハードウェア要素として備える。プロセッサを備えるデバイスは、マイクロプロセッサのほか、マイコン、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などから選択される。インターフェイス用のデバイスは、少なくとも提示装置２０および入力装置３０を接続する機能を備える。さらに、インターフェイス用のデバイスは、構内網（ＬＡＮ：Local Area Network）や広域網（ＷＡＮ：Wide Area Network）を通して通信する機能を備えることが望ましい。
【００４４】
プロセッサで実行されるプログラムは、インターネットのような電気通信回線を通して取得するほか、コンピュータで読取可能な記憶媒体に記憶されているプログラムを読み取ることによって取得してもよい。
【００４５】
評価装置１０は、機能別に分けると、処理部１１と記憶部１２とインターフェイス部１３とにより構成されていることになる。インターフェイス部（以下、「Ｉ／Ｆ部」という）１３は、提示装置２０が接続される第１のＩ／Ｆ部１３１と、入力装置３０が接続される第２のＩ／Ｆ部１３２とを備える。さらに、本実施形態におけるＩ／Ｆ部１３は、インターネットに代表される広域網あるいは構内網に接続される第３のＩ／Ｆ部１３３を備える。
【００４６】
記憶部１２は、提示装置２０に提示する複数個の問題を格納した問題記憶部１２１を備える。問題記憶部１２１は、問題だけではなく、問題ごとの正解を対応付けて格納している。処理部１１は提示制御部１１１を備え、提示制御部１１１は、問題記憶部１２１に格納されている問題のうち１回の計測に用いる問題を選択して提示装置２０に提示する。提示制御部１１１は、問題に応じた選択肢を提示装置２０に提示させる機能も備える。
【００４７】
さらに、記憶部１２は、問題が提示装置２０に提示された時点から解答が入力装置３０に入力された時点までの時間を問題ごとに記録する作業記憶部１２２を備える。作業記憶部１２２は、問題ごとに解答の正否も記録する。つまり、提示装置２０に問題が提示された状態で被験者が入力装置３０に解答を入力すると、被験者による解答時間と解答の正否とが作業記憶部１２２に記録される。１セットの問題について解答が得られた後、処理部１１はセットに対する正解率を算出する。正解率は作業記憶部１２２に記録される。上述の例では、作業記憶部１２２は、問題ごとの解答時間と解答の正否との両方を記録しているが、解答時間のみを記録してもよい。
【００４８】
処理部１１は、被験者の知的生産性に関する評価値を算出する評価演算部１１０を備える。評価演算部１１０は、１セットの問題が提示装置２０に提示され、被験者が入力装置３０に入力した情報が作業記憶部１２２に記録された後、作業記憶部１２２に記録された情報を用いて被験者の知的生産性に関する評価値を算出する。
【００４９】
以下では、評価演算部１１０が行う処理について説明する。評価演算部１１０は、１回の計測において作業記憶部１２２に記憶された解答時間の集合を、度数分布のように解答時間の特性が現れる形式に変換する。解答時間の集合を他の形式に変換することにより、解答時間の集合の特徴量が抽出可能になり、特徴量から被験者の知的生産性に関する評価値をが算出可能になる。以下では、知的生産性に関する評価値を求めるために解答時間の度数分布を用いる技術について説明する。
【００５０】
作業記憶部１２２に格納された解答時間を１回の計測の開始からの経過時間に対応付けて表した例を図２に示す。図２の横軸が計測開始からの経過時間であり、縦軸は問題の提示から解答の入力までの解答時間を表している。図示例では、計測を開始してからの経過時間が短い期間（左端部）と長い期間（右端部）とを比較した場合、右端部のほうが解答時間が長くなる傾向がみられる。この傾向は、被験者の単調感によって活性化が減退していることを表していると考えられる。
【００５１】
また、人が知的作業を実施している状態において、「作業状態」と「短期休息」と「長期休息」との３状態を用いて説明するモデルが考えられている。「作業状態」は、認知資源を対象に割り当てて、作業の処理が進行している状態である。「短期休息」は、認知資源を対象に割り当てているが、無意識に作業の処理が短時間停止している状態である。この状態は一定の確率で生理的に発生する。「長期休息」は、認知資源を対象に割り当てず、長時間にわたって休息をとっている状態である。
【００５２】
上述した「作業状態」と「短期休息」とは、認知資源を対象に割り当てている状態であるから、集中の状態と考えることができ、「長期休息」は、認知資源を対象に割り当てていない状態であるから、非集中の状態と考えることができる。集中の状態と非集中の状態とを定量的に評価するために、作業記憶部１２２に格納された解答時間に着目して度数分布を求めたところ、図３に示すような時間占有度ヒストグラムが得られた。
【００５３】
時間占有度ヒストグラムは、解答時間を複数の区間に分け、解答時間の総和（計測期間）に対する各区間ごとの解答時間の総和の比率を時間占有度として表したヒストグラムであって、横軸は対数目盛で解答時間を表し、縦軸は時間占有度を表している。上述のような作業を行った場合の時間占有度ヒストグラムは、図３に示すように、一見して２個の山形の領域Ｍ１１，Ｍ１２を備える二峰性（bimodal）の様相である場合と、図４に示すように、山形の領域Ｍ２１が１つである単峰性（Unimodal）の様相を示す場合とがある。二峰性の時間占有度ヒストグラムは２個のピークＰ１１，Ｐ１２を持ち、単峰性の時間占有度ヒストグラムは１個のピークＰ２１を持つ。
【００５４】
ここで、時間占有度ヒストグラムは、「作業状態」と「短期休息」とが混合した状態の第１の時間占有度ヒストグラムＨ１と、「作業状態」と「短期休息」と「長期休息」とが混合した状態の第２の時間占有度ヒストグラムＨ２との重ね合わせであると推定する。すなわち、時間占有度ヒストグラムが二峰性か単峰性かにかかわらず、解答時間に基づいて得られた時間占有度ヒストグラムは、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１と第２の時間占有度ヒストグラムＨ２とに分離できるとみなして以下の処理が行われる。
【００５５】
「作業状態」と「短期休息」とが混合した状態の第１の時間占有度ヒストグラムＨ１の形状は、対数正規分布の確率密度関数に近似する当て嵌めが可能であるという知見が得られている。一方、「作業状態」と「短期休息」と「長期休息」とが混合した状態の第２の時間占有度ヒストグラムＨ２の形状は、個人差があり、対数正規分布に当て嵌まらない場合が生じるという結果が得られている。この結果は、「長期休息」の個人差によって生じることが考えられる。
【００５６】
ところで、時間占有度ヒストグラムを生成するための作業を行う被験者は、集中の状態を保つ努力をしていると考えられるから、時間占有度が最大になる解答時間は、「作業状態」と「短期休息」とが混合した状態を反映していると推定される。そのため、時間占有度ヒストグラムにおいて時間占有度が最大であるピークＰ１１，Ｐ２１に対応する解答時間と、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１のピークに対応する解答時間と差分は比較的小さいと考えられる。ただし、この差分は、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１のピークと第２の時間占有度ヒストグラムＨ２のピークとの距離（解答時間の差）に応じて変化し、距離が小さいほど差分が大きくなる可能性がある。ちなみに、二峰性の時間占有度ヒストグラムは、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１のピークと第２の時間占有度ヒストグラムＨ２のピークとの距離が比較的大きく、単峰性の時間占有度ヒストグラムは、当該距離が比較的小さいと言える。
【００５７】
一方、ピークＰ１１を含む山形の領域Ｍ１１のうちピークＰ１１よりも解答時間が短い領域、あるいはピークＰ２１を含む山形の領域Ｍ２１のうちピークＰ２１よりも解答時間が短い領域は、第２の時間占有度ヒストグラムＨ２の影響が少ない。そのため、これらの領域は、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１の一部とみなしてよい。
【００５８】
そこで、二峰性の時間占有度ヒストグラムの場合、山形の領域Ｍ１１において、ピークＰ１１と、ピークＰ１１より解答時間が短い領域とを含む範囲を第１の時間占有度ヒストグラムＨ１に当て嵌めることが望ましい。なお、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１に当て嵌める範囲は、山形の領域Ｍ１１においてピークＰ１１以下の範囲が最小であるが、解答時間がピークＰ１１に対応する解答時間に対して１０〜１５％程度超える範囲まで含んでいてもよい。単峰性の時間占有度ヒストグラムについては、山形の領域Ｍ１１を山形の領域Ｍ２１と読み替え、ピークＰ１１をピークＰ２１と読み替えれば、二峰性の時間占有度ヒストグラムと同様に、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１に当て嵌めることが可能である。
【００５９】
いま、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１に当て嵌める対数正規分布の確率密度関数をｆ１（ｔ）とし、第２の時間占有度ヒストグラムＨ２に当て嵌める関数をｆ２（ｔ）とする。時間占有度ヒストグラムに近似する関数ｆ（ｔ）は、ｆ（ｔ）＝ｆ１（ｔ）＋ｆ２（ｔ）で表される。ここで、関数ｆ１（ｔ）の期待値をＥとし、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１に含まれる解答数を仮にＮ１とし第２の時間占有度ヒストグラムＨ２に含まれる解答数を仮にＮ２とする。
【００６０】
この場合、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１に相当する面積Ｓ１は、Ｓ１＝Ｅ×Ｎ１で表される。また、上述したように、第２の時間占有度ヒストグラムＨ２を「作業状態」と「短期休息」と「長期休息」とが混合した状態を表すと仮定しているから、第２の時間占有度ヒストグラムＨ２の面積のうち「作業状態」と「短期休息」とに相当する面積Ｓ２は、Ｓ２＝Ｅ×Ｎ２で表されると考えられる。
【００６１】
Ｎ１＋Ｎ２は解答数の総数であるから、Ｎ１＋Ｎ２＝Ｎとおけば、時間占有度ヒストグラムにおいて、「作業状態」と「短期休息」とに相当する総面積Ｓは、Ｓ＝Ｓ１＋Ｓ２＝Ｅ×Ｎと表される。求めた面積Ｓは集中の状態の総時間（集中時間）に相当する。つまり、解答時間の総和（計測期間）に対する面積Ｓの割合は、集中度を定量的に評価する評価値として用いることができる。なお、計測期間から面積Ｓを減算すれば、非集中の状態の総時間（非集中時間）が求められる。
【００６２】
上述のようにして集中度の評価値を求めるには、時間占有度ヒストグラムに、当て嵌めるように関数ｆ１（ｔ）および関数ｆ２（ｔ）のパラメータを定める必要がある。関数ｆ１（ｔ）は対数正規分布の確率密度関数であるから、ピークＰ１１を含む山形の領域Ｍ１１（あるいはピークＰ２１を含む山形の領域Ｍ２１）に適合するように、関数ｆ１（ｔ）について、パラメータ（平均値と分散）を最適化する。
【００６３】
関数ｆ１（ｔ）について最適なパラメータを探索する解空間は広大であるから、ＥＭアルゴリズムのような周知のアルゴリズムを用いてパラメータの最尤値が求められる。関数ｆ１（ｔ）のパラメータは、初期値が適切に設定されていれば比較的短い時間で収束するが、収束しない場合には初期値を変更し、パラメータが収束するまで初期値の変更が繰り返される。
【００６４】
なお、時間占有度ヒストグラムの山形の領域Ｍ１１（あるいはＭ２１）に当て嵌めた確率密度関数ｆ１（ｔ）は、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１を近似している。したがって、山形の領域Ｍ１１（あるいはＭ２１）に確率密度関数ｆ１（ｔ）を当て嵌めた後、時間占有度ヒストグラムから確率密度関数ｆ１（ｔ）に相当する部分を除くと、第２の時間占有度ヒストグラムＨ２に相当するヒストグラムが残る。このヒストグラムに当て嵌める関数ｆ２（ｔ）を求めれば、関数ｆ２（ｔ）により第２の時間占有度ヒストグラムＨ２が近似される。
【００６５】
時間占有度ヒストグラムについて、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１に近似する確率密度関数ｆ１（ｔ）を当て嵌めた例を図５に示す。すなわち、時間占有度ヒストグラムにおいて、時間占有度のピークを持つ山形の領域のうち、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１の候補に対数正規分布の確率密度関数ｆ１（ｔ）を当て嵌める。
【００６６】
第１の時間占有度ヒストグラムＨ１の候補は、多くの場合、時間占有度が最大になるピークを含む山形の領域になるが、「長期休息」の状態の割合が多い被験者では、時間占有度が最大になるピークが第１の時間占有度ヒストグラムＨ１に合致しない場合もある。そのため、後述する当て嵌め部１１３（図１参照）は、たとえば、以下の手順を用いて、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１の候補に確率密度関数ｆ１（ｔ）を当て嵌める。
【００６７】
ここに、期待される解答時間の範囲は既知であると仮定する。この範囲には個人差があるから、集中度の計測を行う前に、解答時間の目安を事前に計測しておけば、解答時間の範囲を正確に定めることができる。
【００６８】
当て嵌め部１１３は、時間占有度ヒストグラムにおいて、解答時間が期待される範囲に対して極端に短いデータを異常値として除外する。その後、当て嵌め部１１３は、隣接する前後の区間のどちらよりも時間占有度が大きい区間をピークの区間とし、ピークの区間を含む山形の領域を抽出する。山形の領域は、１つ以上抽出される。
【００６９】
さらに、当て嵌め部１１３は、抽出された山形の領域ごとに対数正規分布の確率密度関数ｆ１（ｔ）を当て嵌め、当て嵌めた確率密度関数ｆ１（ｔ）と実測値との距離（差分を二乗した値の総和の平方根）などを適合度に用いて、適合の程度を評価する。距離を適合度に用いる場合には、距離が最小になる確率密度関数ｆ１（ｔ）を採用する。
【００７０】
対数正規分布の確率密度関数ｆ１（ｔ）は山形であるから、時間占有度ヒストグラムにおける山形の領域に、確率密度関数ｆ１（ｔ）が適合すると考えられる。つまり、時間占有度ヒストグラムにおいて、ピークからの距離が大きくなるにつれて時間占有度が小さくなる領域に、確率密度関数ｆ１（ｔ）が適合することが予想される。言い換えると、時間占有度の増減が頻繁に生じる領域は、確率密度関数ｆ１（ｔ）との適合の程度が低いと考えられる。したがって、上述した評価値を用いると、第１の時間占有度ヒストグラムＨ１に適合する確率密度関数ｆ１（ｔ）が適正に定められる。なお、ピークの区間が、解答時間の範囲の上限を超える領域をあらかじめ除外しておけば、確率密度関数ｆ１（ｔ）を当て嵌める処理に要する時間が短縮される。
【００７１】
上述のようにして集中度の評価値を求めるために、評価演算部１１０は、図１に示すように、時間占有度ヒストグラムを生成するヒストグラム生成部１１２と、時間占有度ヒストグラムに関数を当て嵌める当て嵌め部１１３とを備える。さらに、評価演算部１１０は、当て嵌めた関数のパラメータを用いて集中時間あるいは集中度を算出する計算部１１４を備える。
【００７２】
当て嵌め部１１３は、上述したように、時間占有度ヒストグラムにおいて第１の時間占有度ヒストグラムの候補になる山形の領域Ｍ１１，Ｍ２１に対数正規分布の確率密度関数ｆ１（ｔ）を当て嵌める。つまり、図３（あるいは図４）に示す例では、当て嵌め部１１３は、時間占有度ヒストグラムにおけるピークＰ１１（あるいはＰ２１）を有する山形の領域Ｍ１１（あるいはＭ２１）を、対数正規分布の確率密度関数ｆ１（ｔ）で近似する。
【００７３】
計算部１１４は、第１の対数正規分布の確率密度関数ｆ１（ｔ）から求められる期待値を特徴量として抽出し、この特徴量と解答の総数との積を集中時間として算出する。さらに、計算部１１４は、求めた集中時間の計測期間に対する割合を集中度に相当する評価値として算出する。また、計算部１１４は、求めた集中時間を計測期間から減算した値を非集中時間として算出し、非集中時間の計測期間に対する割合を非集中度に相当する評価値として算出してもよい。
【００７４】
集中時間、非集中時間、集中度の評価値、非集中度の評価値は、表示装置として兼用される提示装置２０に、提示制御部１１１を通して表示される。
【００７５】
上述した実施形態は、提示装置２０に問題を提示させ、かつ問題を１問ずつ順に提示する場合を想定して説明した。ただし、上述したように、解答時間は解答間の時間を用いることによって計測することも可能である。たとえば、入力装置３０に１問の解答を入力し終わった時刻と次の１問の解答を入力し終わった時刻との間の時間を１問の解答時間に用いてもよい。解答時間を解答間の時間とする場合、提示装置２０を用いることなく解答時間を求めることが可能である。すなわち、紙などに問題を記載して被験者に提示し、解答を入力装置３０に入力させ、問題ごとに解答が入力され終わった時刻を記録すれば、解答時間が求められる。なお、紙などに記載された問題が被験者に提示される場合、問題は１枚に一覧で示されている必要はなく、１枚に１問ずつ記載されていてもよい。
【００７６】
（実施形態２）
実施形態１は３状態モデルを用いる場合について説明したが、本実施形態はより簡易な２状態モデルを用いる例について説明する。
【００７７】
いま、解答時間が規定した基準時間内である第１の状態を「作業状態」、解答時間が基準時間を超える第２の状態を「休憩状態」と呼ぶことにする。作業状態は集中状態、休憩状態は非集中状態と言い換えてもよい。作業状態と休憩状態との遷移は、たとえばマルコフモデルで表される。休憩状態は、さらに休憩状態の時間の長さに応じて２段階に分けることも考えられるが、ここでは作業状態と休憩状態との２状態のマルコフモデルを想定する。このようなモデルを想定すると、解答時間の度数分布は作業状態と休憩状態との２状態を反映するという仮定が得られる。
【００７８】
この仮定を検証するために、作業記憶部１２２に格納された解答時間に着目して度数分布を求め、時間軸を対数としたヒストグラムを作成した。ヒストグラムを作成すると、図６に示すように１つの対数正規分布にほぼ当て嵌まる領域Ｄ１と、この対数正規分布には当て嵌まらない領域Ｄ２とが生じるという結果が得られた。すなわち、解答時間が比較的短い領域Ｄ１は１つの対数正規分布に当て嵌まるが、解答時間が比較的長い領域Ｄ２はこの対数正規分布に当て嵌まらないという結果になった。対数正規分布に当て嵌まらない領域Ｄ２は解答時間が比較的長いから、休憩状態に相当すると考えられる。
【００７９】
そこで、ヒストグラムのうち解答時間が基準時間内である領域Ｄ１を作業状態の領域とし、解答時間が基準時間を超える領域Ｄ２を休憩状態の領域とする。基準時間は、対数正規分布に当て嵌まる領域Ｄ１の上限付近に設定される。このようにヒストグラムを２つの領域Ｄ１，Ｄ２に分割することによって、それぞれの領域Ｄ１，Ｄ２から特徴量を抽出することが可能になる。
【００８０】
ここでは、図６に示すように、時間軸を対数軸とした解答時間に関するヒストグラムのモデルとして、作業状態に対応するピークと休憩状態に対応するピークとの２つのピークを持つモデルを想定する。このモデルでは、実施形態１のモデルと同様に、２個のベル型の領域を有し、それぞれの領域Ｄ１，Ｄ２が対数正規分布に当て嵌められるとみなしている。
【００８１】
ただし、実施形態１では、領域Ｄ２を「作業状態」と「短期休息」と「長期休息」とが混合した状態と考えるのに対して、本実施形態では、領域Ｄ２を「長期休息」の状態とみなす点が異なる。つまり、領域Ｄ１を作業状態（集中の状態）とみなし、領域Ｄ２を休憩状態（非集中の状態）とみなしている。
【００８２】
この例では、作業状態に相当する領域から平均値μ１および標準偏差σ１／２が求められ、休憩状態に相当する領域から平均値μ２および標準偏差σ２／２が求められる。また、作業状態および休憩状態に相当する領域ごとに度数のピーク値α１，α２が求められる。これらのパラメータ（μ１，μ２，σ１，σ２，α１，α２）を用いることにより、以下のように、作業状態の領域と休憩状態の領域とを分離可能とする特徴量が得られる。
【００８３】
すなわち、図６に示すモデルを想定した場合、作業状態に相当する領域の面積がヒストグラムの全面積に占める割合、言い換えると、解答時間が所定の閾値以下である度数が問題の全数に占める比率は、計測中に集中状態であった期間の比率であると言える。この比率を特徴量として求めると被験者が作業する際の集中期間の目安が得られる。集中期間の目安として、作業状態と休憩状態とのピーク値α１，α２の比（＝α１／α２）を特徴量として用いることも可能である。すなわち、作業状態に相当する領域の解答時間の度数を用いることにより、集中期間の長さの評価値が算出される。
【００８４】
また、作業状態に相当する領域の標準偏差σ１／２、あるいは標準偏差σ１／２に対するピーク値α１の比（＝２α１／σ１）は、作業状態に相当する領域の尖度を表しており、この領域の形状の尖度は集中度を反映していると考えられる。したがって、標準偏差σ１／２あるいは比２α１／σ１が、集中していた期間の集中強度として算出される。
【００８５】
ところで、図６に示すような解答時間のヒストグラムから図７に示すモデルのパラメータ（μ１，μ２，σ１，σ２，α１，α２）を求める方法は定式化できない。そのため、パラメータの様々な組合せを発生させ、ヒストグラムにもっともよく当て嵌まるパラメータを選択する。パラメータの様々な組合せを発生させるために総当たり法を用いると、パラメータを抽出する際に膨大な時間を要するから、パラメータの選択には上述したＥＭアルゴリズム、あるいは遺伝的アルゴリズムを用いることが望ましい。
【００８６】
以上説明したように、評価演算部１１０は、作業記憶部１２２に記録された解答時間を用いて解答時間の度数分布を求め、この度数分布の時間軸を対数軸としたヒストグラムについて作業状態に相当する領域と休憩状態に相当する領域とを抽出する。さらに、評価演算部１１０は、作業状態に相当する領域と休憩状態に相当する領域とのパラメータを用いることにより集中期間の評価値および集中強度の評価値を算出する。これらの評価値は知的生産性に関わるから、評価演算部１１０は知的生産性に関する評価値を算出したことになる。なお、評価演算部１１０が生成したヒストグラムと、ヒストグラムから求められるパラメータ（μ１，μ２，σ１，σ２，α１，α２）と、ヒストグラムから算出された評価値とは、必要に応じて提示装置２０を兼ねた表示装置に表示される。他の構成および動作は実施形態１と同様である。
【００８７】
なお、評価装置１０が第３のＩ／Ｆ部１３３を介してサーバのような他装置４０と通信する場合、問題を他装置４０から問題記憶部１２１に転送することによって問題を随時更新することが可能になる。また、評価装置１０の機能をサーバのような他装置４０に設け、提示装置２０と入力装置３０とＩ／Ｆ部１１とを備える装置と他装置４０とによって知的生産性分析装置を構成してもよい。
【００８８】
なお、上述した各実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述した各実施形態に限定されることはなく、これらの実施形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論のことである。
【００８９】
（検証）
上述した知的生産性分析装置を用いると、精神的作業を行う際の集中度に関する評価値を計測することが可能になる。したがって、作業空間の環境要素や休憩時間のような各種条件を変更して、集中度を定量的に計測すれば、精神的作業に適した条件を定めるために役立つと考えられる。
【００９０】
このことを検証するために、２種類の異なる照明環境における被験者の集中度を計測した。一方の照明環境は多くのオフィスで用いられているベース照明を採用し、他方の照明環境はアンビエント照明とタスク照明とを併用した。被験者には、それぞれの照明環境で単語分類タスクを行わせ、実施形態２で説明した知的生産性分析装置を用いて集中度を計測した。計測の結果を図８に示す。
【００９１】
図８によれば、集中度（＝集中時間／計測期間）の差は微小ではあったが、ベース照明のみを用いる場合（図８の特性（１））に比較して、アンビエント照明とタスク照明とを併用した場合（図８の特性（２））のほうが集中度が高まるという結果が得られた。
【００９２】
また、被験者に対して、「集中して取り組んでください」という指示を行った場合と、「通常のペースで取り組んでください」という指示を行った場合とでは、前者の指示を行った場合のほうが集中度が高いという結果が得られた。ここに、異なる指示に対する集中度の計測に際して室内環境は同条件にした。
【００９３】
上述した２つの結果は、一般に認識されている知見に反しないから、上述した知的生産性分析装置によって集中度の計測が可能であることが示された。
【００９４】
（利用例）
上述した知的生産性分析装置は、長時間の知的作業を行う際に、時間経過に伴う集中度の推移を計測するために用いることが可能である。すなわち、被験者について、異なる複数の計測期間に集中度の評価値を求めることにより、当該被験者の集中度の変化を求めることが可能になる。集中度を変化させる要因は、たとえば、知的作業を行う時間の経過、知的作業を行う室内環境などがある。集中度の評価値は、上述したように、計測期間（全体時間）に対する集中時間の割合として求められる。
【００９５】
たとえば、被験者が、１日を通して知的作業を行っている場合に、最初の３０分間の集中度と、最後の３０分間の集中度とを計測すれば、被験者の集中度の低下あるいは向上の程度を定量的に計測することが可能になる。図９は、午前と午後とにそれぞれ集中度を計測した場合の例であって、特性（１）と特性（２）とでは室内環境を変えて被験者に作業をさせている。特性（１）は集中度が向上する例を示し、特性（２）は集中度が低下する例を示している。この例では、午前中には集中度が７０％程度であったのに対して、室内環境が異なることによって、一方では集中度が７１．５％程度に向上し、他方では集中度が６５％程度に低下していることがわかる。
【００９６】
なお、上述した処理によって集中度を計測すると、被験者が課題を行っている計測期間における集中度の推移は計測することができない。そこで、簡易に集中度の目安を判断するために、解答時間に基準時間を設定しておき、計測期間の時間経過に伴って、解答時間を基準時間と比較することによって、第１の状態（集中状態）と第２の状態（非集中状態）とを判別してもよい。
【００９７】
すなわち、実施形態１と実施形態２とは、ヒストグラムを用いているから、計測期間の時間経過に伴う集中度の変化に関する情報を抽出することはできない。これに対して、ここでは、計測期間の時間経過に伴って解答時間と基準時間と比較するから、計測期間中の時間経過に伴う集中度の変化を簡易に計測することが可能である。
【００９８】
計測期間の時間経過に伴って、解答時間と基準時間とを比較した結果は、実施形態１、実施形態２のような解答時間の集合に対する統計処理の結果ではないから、集中度を定量的に計測する目的では用いることができない。しかしながら、被験者が問題に解答する間の集中状態か非集中状態かの推移の目安を得る目的には用いることが可能である。
【００９９】
集中状態と非集中状態との判断は、計算部１１４が行う。すなわち、計算部１１４は、作業記憶部１２２から読み出された解答時間を基準時間と比較する処理を行う。評価演算部１１は、計算部１１４が求めた結果を、提示装置２０に図１０のようなグラフとして提示するためのデータを生成する。すなわち、計算部１１４が求めた結果は、第１のＩ／Ｆ部１３１を通して提示装置２０に提示される。
【０１００】
図１０は、横軸を問題数の累積値（経過時間でもよい）とし、解答時間が基準時間以下の場合を黒領域、解答時間が基準時間を超える場合を白領域で表した表示例を示している。この表示例において、黒領域は集中状態の目安を示し、白領域は非集中状態の目安を示している。黒領域と白領域とは、１問ずつの結果を反映させてもよいが、たとえば、複数問のうちの過半数について解答時間が基準時間以下であれば黒領域とし、解答時間が基準時間以下である問題が半数以下であれば白領域としてもよい。
【０１０１】
このような表示を可能にすれば、経過時間に伴う被験者の集中状態の推移の目安を得ることが可能になり、たとえば集中状態が継続する時間の測定に用いることができる。
【符号の説明】
【０１０２】
１０  評価装置
２０  提示装置
３０  入力装置
１１０  評価演算部
１１２  ヒストグラム生成部
１１３  当て嵌め部
１１４  計算部
１２２  作業記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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