(57)【要約】【課題】  人だけでなく設備や場所など、作業環境全体を対象に、それらの関わりを示すデータを取得し、業務効率（状態）を示す情報へ変換や表現をし、業務効率を定量的に把握し改善を実施できるようにすることである。【解決手段】信号を発信するトラップ機器と、所定距離内にある前記トラップ機器からの信号を受信するノード機器と、前記ノード機器の赤外線受診状況に基づいて得られた情報を処理するコンピュータと、前記コンピュータで処理された情報を表示する表示装置を有する情報処理システムであって、前記トラップ機器を位置が固定された複数の固定対象に備え、前記ノード機器を位置が移動する移動対象に備え、前記コンピュータは、前記移動対象のノード機器による前記複数の固定対象のいずれかから発信された信号の情報に基づき、前記表示装置に前記移動対象が前記複数の固定対象に滞在した滞在状況を表示することを特徴とする情報処理システム。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号を発信するトラップ機器と、
所定距離内にある前記トラップ機器からの信号を受信するノード機器と、
前記ノード機器の赤外線受診状況に基づいて得られた情報を処理するコンピュータと、
前記コンピュータで処理された情報を表示する表示装置
を有する情報処理システムであって、
前記トラップ機器を位置が固定された複数の固定対象に備え、
前記ノード機器を位置が移動する移動対象に備え、
前記コンピュータは、前記移動対象のノード機器による前記複数の固定対象のいずれかから発信された信号の情報に基づき、
前記表示装置に前記移動対象が前記複数の固定対象に滞在した滞在状況を表示すること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項２】
請求項１の情報処理システムにおいて、
前記コンピュータは前記移動対象のノード機器が前記トラップ機器からの信号を所定時間以上検知した場合に、
前記移動対象が前記固定対象に滞在したと判断することを特徴とする情報処理システム。
【請求項３】
請求項１の情報処理システムにおいて、
前記複数の固定対象のうち所定の複数の固定対象を１つの固定対象群として分類し、
前記表示装置に前記移動対象が前記固定対象群に滞在した滞在状況を表示すること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項４】
請求項１の情報処理システムにおいて、
前記表示装置に、前記移動対象が滞在した固定対象を時系列で表示すること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項５】
請求項３の情報処理システムにおいて、
前記表示装置に、前記移動対象が滞在した固定対象群を時系列で表示すること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項６】
請求項１の情報処理システムにおいて、
前記複数の固定対象を前記移動対象が定常的に滞在する固定対象を予め決定し、
前記表示装置に前記移動対象が滞在した前記定常的に滞在する複数の固定対象と滞在したそれ以外の複数の固定対象を表示すること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項７】
請求項１の情報処理システムにおいて、
前記表示装置に、前記移動対象が固定対象に滞在した滞在時間を表示すること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項８】
請求項１の情報処理システムにおいて、
前記移動対象が滞在した複数の固定対象と所定時間内に前記複数の固定対象に滞在した回数の関係を表示すること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項９】
信号を発信するトラップ機器と、
所定距離内にある前記トラップ機器からの信号を受信するノード機器と、
前記ノード機器の赤外線受診状況に基づいて得られた情報を処理するコンピュータと、
前記コンピュータで処理された情報を表示する表示装置
を有する情報処理システムであって、
前記トラップ機器を位置が固定された複数の固定対象に備え、
前記ノード機器を位置が移動する複数の移動対象に備え、
前記コンピュータは、前記複数の移動対象のノード機器による前記複数の固定対象のいずれかから発信された信号の情報に基づき、
前記表示装置に前記複数の移動対象が前記複数の固定対象に滞在した滞在状況を表示すること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項１０】
請求項９の情報処理システムにおいて、
前記複数の固定対象のうち所定の複数の固定対象を１つの固定対象群として分類し、
前記表示装置に前記移動対象が前記固定対象群に滞在した滞在状況を表示すること
を特徴とする情報処理システム。
【請求項１１】
請求項９の情報処理システムにおいて、
前記固定対象ごとに、前記移動対象が滞在した回数を時系列で表示することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１２】
請求項１０の情報処理システムにおいて、
前記固定対象群に滞在した前記移動対象の対象数を表示することを特徴とする情報処理システム。
【請求項１３】
請求項１又は９の情報処理システムにおいて、
前記表示装置に前記移動対象と前記複数の固定対象に滞在した滞在状況と前記固定対象の使用履歴とを関連付けて表示すること
を特徴とする情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、業務状況の計測方法及び計測装置に関し、特に業務情報計測し業務効率等の定量化のためのデータ処理を行い表現する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に業務効率は、単位時間当たりの最終成果の量などで計測する。例えば、最終成果は電子化した文書のページ数や制作した部品の個数などで測ることができる。
【０００３】
一方、最終成果だけで業務効率を計測することが不適切(不十分)な場合もある。計測できる最終成果が出るまでの工程が複数存在する場合や、その工程の業務を多人数で分担している場合などである。このような場合は、工程や期間、人や業務グループなどで区分して計測するなどの工夫が必要である。
【０００４】
さらに、分担した業務が定性的である場合など、直接的に計測が困難なこともある。例えば、業務の主目的とは異なる「問合せ」への対応や「別の担当者の業務遂行のための支援」などである。このような他の業務に貢献する作業は、本来業務の成果では計測できない。
【０００５】
実業務ではこのような支援作業の割合が多く、これをどのように解決するかが業務効率向上の鍵となる。例えば検査のために装置を使用して結果を出す作業を考えた場合、一連の作業に費やす時間や問合せの電話に応対している時間、使い方を知るために調査している時間、などをそれぞれ定量的に計測できると、各業務における所要工数配分の実態が見えてくる。このようにして、各々の業務について、期待する工数配分と実態のギャップを明らかにすれば、業務効率が定量化でき、さらに改善箇所や改善方法が見えてくる。
【０００６】
従って、限られたリソースを活用して業務効率を向上させるには、業務全体を把握する必要がある。業務状態を把握する方法としては、特許文献１、特許文献２、および非特許文献１がある。
【０００７】
特許文献１では、組織を構成する人物間の関係性を数値化する技術が開示されている。当該技術は、組織の生産性と人物間の対面コミュニケーションの量の相関関係を数値化している。
【０００８】
特許文献２では、組織における人物同士の連携の現状と将来の期待を表現する技術が開示されている。当該技術は、センサ端末を身に付けた人物間のインタラクションデータとアンケート回答データを利用している。
【０００９】
非特許文献１では、カメラ映像を基にして人・物の位置や状態を解析し、センサなどから得られた属性情報と組み合わせ動線を解析する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００８−２１０３６３号公報
【特許文献２】特開２０１０−１９８２６１号公報
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】原田典明ほか，人の行動を「見える化」する動線解析技術と活用例，NEC技報 Vol.64 No.3/2011
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
検査室のように複数の人や設備が関わってひとつの機能を果たす業務、例えば検査や製造、調理などの業務では、人物間のコミュニケーション量は生産量や業務効率に直結しない。例えば顕微鏡による検査業務といった専門性の高い一人作業の場合、人物間のコミュニケーション量が多いということは主担当業務への従事率が低いことを意味する。人よりも設備や場所との対面が重要な業務に対しては、設備や場所との対面あるいはそこでの滞在時間が業務従事を意味する。
【００１３】
また、カメラ画像との解析結果とセンサで得た対象物の検知記録と突き合わせて、人や物の動線情報を視覚化しても、いつ、どんな種類の業務を、誰が行ったかは示せない。
【００１４】
本発明が解決しようとする課題は、人だけでなく設備や場所など、作業環境全体を対象に、それらの関わりを示すデータを取得し、業務効率（状態）を示す情報へ変換や表現をし、業務効率を定量的に把握し改善を実施できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
定期的に赤外線を発するトラップ機器を業務行動範囲に設置し、トラップ機器からの赤外線を受信し記録するノード機器を業務従事者が装着する。ノード機器は、ノード機器どうしでの赤外線受発信を定期的に行う。さらにノード機器は、業務従事者が業務遂行に伴い行動する過程において、各所に設置されたトラップ機器や他のノード機器との赤外線の受信を記録する。
【００１６】
記録したデータは、充電と通信機能を持つクレードルを経由してＰＣに転送される。収集したデータは、ノード機器ごとに集計され素データとなる。これは、時刻順のトラップ機器およびノード機器との赤外線受信ログの時系列データである。この素データを使用して、業務従事者の業務状況を定量化するデータ処理を行う。素データより生成するのは、いつ、どんな種類の業務を、誰が行ったかという情報である。
【００１７】
業務効率（状況）を表現する手段としては、業務従事者に着目するものと、業務が行われる場所に着目するものとの２種類がある。業務従事者に着目する業務効率表現方法は、いつ、どんな種類の業務を行ったかを、時系列に表現する。業務が行われる場所に着目するデータ処理では、業務ごとに活動場所を定義しておき、その場所における従事者数の時系列変化を示す。
【００１８】
以上により、業務効率（状態）を把握するためのデータの収集、業務効率を示す情報への変換、およびその表示を、業務全体を対象に自動的に行えるようになる。
【発明の効果】
【００１９】
最終的な成果からは把握できない業務状況を、本人の申告によらず客観的かつ定量的に把握できるようになる。各々の業務について、期待する工数配分と実態のギャップを明らかにすれば、業務効率が定量化でき、さらに改善箇所や改善方法が見えてくる。部署間での業務効率の違いも把握できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明を実施するための装置構成の概略図
【図２】赤外線受信ログのデータ構造の一例
【図３】業務を場所（群）で定義した例
【図４】図３で示した業務の定義・解釈方法により業務状況を可視化した例
【図５】図３、図４で示した業務の定義・解釈方法を異なる働き方の業務に応用した例
【図６】主な業務エリア以外で行われた業務の時間を定量化した例
【図７】任意のノード機器を装着した人が滞在した業務場所を示した例
【図８】定常業務と非定常業務を対応付けて可視化した例
【図９】離れた部屋への移動量を可視化するデータの例
【図１０】ノード機器を物に取りつけて収集したデータの例
【図１１】トラップ機器がノード機器を検知した回数を時系列に示したグラフ
【図１２】業務エリアごとのノード機器の総検知数と、総検知数の内訳であるノード機器ごとの検知数を示した図
【図１３】業務エリアごとのノード機器の総検知数における、ノード機器ごとの検知数を模式図として表現した図
【図１４】図１３の情報を業務エリアの模式図を使わずに表示した例
【図１５】業務状況データを、装置から取得した操作ログと対応付けた例
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照して説明する。
【００２２】
図１は、本発明を実施するための装置構成を示す概略図である。
【００２３】
図１において、トラップ機器１０１は、赤外線を介し定期的に自身の識別情報を発信する。ノード機器１０２は、赤外線の発信元であるトラップ機器１０１の識別情報、および赤外線の送受信時刻を記録する機能、およびバッテリーを備える。クレードル１０３は、ノード機器１０２からの情報取得機能と、ノード機器１０２の充電機能、接続された汎用コンピュータ１０４との通信機能、さらには、ノード機器１０２と汎用コンピュータ１０４の同期を取る機能を備える。
ノード機器１０２をクレードル１０３へ載せると、ノード機器１０２に蓄積された測定情報が、クレードル１０３を介して汎用コンピュータ１０４へと転送される。ノード機器１０２がクレードル１０３に載っている間、ノード機器１０２は充電され、また、汎用コンピュータ１０４と同期が取られる。ノード機器１０２も赤外線を発信すること可能であり、ノード機器同士の送受信時刻を記録する機能を有している。
【００２４】
素データ１０５は、ノード機器１０２が蓄積した情報である。クレードル１０３を介して汎用コンピュータ１０４上へ転送される。
【００２５】
基幹サーバ１０６は「業務効率を示す情報」を集約し加工する機能を備える汎用コンピュータである。基幹サーバ１０６は、汎用コンピュータ１０４から取得した素データ１０５を、利用者が理解しやすいグラフ等に加工して表示端末１０７へ出力する。
【００２６】
可視化したい業務に関係するものに、ノード機器１０２、あるいはトラップ機器１０１を取り付ける。取りつけ時の目安を以下に示す。業務遂行中に伴い場所が変わるもの、例えば人や通い箱などにはノード機器１０２を取り付ける。場所が変わらないもの、例えばデスクトップPCや検査装置、作業台にはトラップ機器１０１を取り付ける。
【００２７】
次に、業務状況をより正確に把握するために、滞在と通過を見分けるしきい値を定義する。例えば検査業務の場合は、しきい値を20秒と定義する。この値を境に、ある操作端末の前で「20秒以上連続して検知された場合は、データ入力や閲覧など、ひとつのまとまった業務が行われた」、「20秒に満たない検知データは、トラップ機器１０１の前を通過しただけで、そこでの業務は行われていない」と解釈する。また20秒に満たない場合でも「同じ場所で断続的に検知された場合には、体の向きや位置を変えながら業務を行った」と推測しその前後の業務データ等と組合せて複合的に解釈する。
【００２８】
計測期間中、計測する人、物、場所に対するノード機器１０２とトラップ機器１０１に、同じものを使えば、ノード機器１０２・トラップ機器１０１と集積するデータとを容易に対応づけられる。
【００２９】
さらに、計測する人、物、場所に担当業務情報を識別名称などで対応づけておけば、担当業務ごとの業務状況データの抽出が容易になる。
【００３０】
当日の収集データを汎用コンピュータへ集積するために、ノード機器１０２を一日に一回以上、クレードルに載せる。これにより、利用者は日々の業務状況を基幹サーバ１０６から取得して閲覧できる。
【００３１】
各ノード機器１０２が収集した素データは、クレードルを介して汎用コンピュータへ転送される。素データは、さらに汎用コンピュータから基幹サーバへ転送される。基幹サーバ上は、利用者から表示要求があった場合に、素データを利用者が求める表現方法に加工して表示端末上へ出力する。
【００３２】
次に各種計測データが、どのようにノード機器１０２に蓄積されていくかを説明する。
【００３３】
ノード機器１０２は、赤外線受発信のためのセンサと、受信ログを収集する記憶部を備える。
【００３４】
収集の間隔は、収集する情報の性質や、可視化したい「業務効率に関わる情報」の種類により任意に設定できる。以下に、収集の間隔を１０秒とした場合の例を示す。
【００３５】
赤外線受信ログの場合、ノード機器１０２は１０秒間隔で赤外線の送受信を行い、受信した場合に、その情報を記録する。その付近にトラップ機器１０１があればトラップ機器１０１の識別情報が、ノード機器１０２があればノード機器１０２の識別情報が、送受信時刻とともに記録される。記録されたデータを使えば、ノード機器１０２を装着者が、トラップ機器１０１が設置された場所において業務を行った時間を定量化できる。またノード機器１０２を物に着けた場合は、ノード機器１０２が付けられた物が、トラップ機器１０１が設置された場所で使われた時間を定量化できる。
【００３６】
そして、ノード機器１０２に蓄積されたデータはＰＣに集積される。
【００３７】
図２は、ノード機器１０２に蓄積され、クレードル１０３を介して汎用コンピュータ１０４へと転送される素データ１０５のひとつ、赤外線受信ログのデータ構造の一例である。
【００３８】
赤外線受信ログのデータは、トラップ機器１０１またはノード機器のＩＤ
２０１と、測定日２０２、測定時間２０３、トラップ機器のＩＤ２０４、ノード機器のＩＤ２０５から構成される。トラップ機器のＩＤ２０４、ノード機器のＩＤ２０５には、測定日２０２、測定時間２０３に記録されたすべてのデータを集積する。従って、それぞれ一つとは限らない。
【００３９】
２０６は、本構成によって蓄積された赤外線受信ログデータの一例である。「ＴＩＤ_装置１」という識別情報を持つトラップ機器１０１が「2011/09/02 18:42:00」から「2011/09/02 18:42:30」の間に取得したトラップ機器１０１またはノード機器１０２の識別情報が、時系列に集積される。
【００４０】
２０７は、本構成によって蓄積された赤外線受信ログデータのもう一つの例である。「ＮＩＤ_通い箱２」という識別情報を持つノード機器１０２が「2011/09/02 15:05:10」から「2011/09/02 15:15:00」の間に取得したトラップ機器１０１またはノード機器１０２の識別情報が、時系列に集積される。
【００４１】
次にデータ解釈方法を説明する。ノード機器１０２が収集・蓄積する赤外線受信ログのデータをもとに、いつ、どんな種類の業務を、誰が行ったかという情報を導出し業務状態を示す定量値にする。
【００４２】
図３は、業務の種類を識別するために業務を場所（群）で定義した例である。
【００４３】
どのような種類の業務かは、業務を場所（群）で定義することにより判断する。つまり、検査室業務の場合、尿検査であれば、まず尿検査エリア３０１を定義する。さらに尿を受け取る場所３０２、試験紙を入れ反応を見る場所３０３、分析装置で分析する場所３０４、そして結果を閲覧したり入力したりする場所３０５、顕微鏡で追加検査をする場所３０６を定義する。そして、定義した場所にトラップ機器１０１を設置し、トラップ機器１０１と場所を関係づける（３１２から３１６）。
【００４４】
このように業務場所を定義し、定義した各場所にトラップ機器１０１を設置することで、尿検査業務と定義された場所での検知記録がある場合は、尿検査業務を行っていたと解釈できる。
【００４５】
図４は、図３で示した業務の定義および解釈方法により、業務状況を可視化した例である。
【００４６】
「ＮＩＤ_検査技師１」という識別情報を持つノード機器１０２を装着した人の業務状況を「群」で定義した業務状況データ４０１からは、総業務時間４０２と、各業務エリアでの業務時間４０３がわかる。つまり、総業務時間４８０分のうち、約４７分は採血エリアでの業務だったと把握できる。
【００４７】
さらに、「ＮＩＤ_検査技師１」という識別情報を持つノード機器１０２を装着した人の主な業務が尿検査である場合、「群」でなく、尿検査エリア３０１で行われた業務状況だけを詳細に見ることができる。４０５は、尿検査エリア３０１での業務４０４の詳細を抜き出したデータの例である。尿検査エリア３０１内における業務状況を、業務場所ごとに示している。
【００４８】
４０６は、４０１のデータを棒グラフで表示した例である。
【００４９】
４０７は、４０５のデータを棒グラフで表示した例である。
【００５０】
ノード機器１０２を使って１０秒間隔で収集したデータを、利用者が使いやすい粗さに加工して可視化することにより、業務状況を把握しやすくする。
【００５１】
図５は、図３および図４で示した業務の定義および解釈方法を、異なる働き方の業務に応用した例である。
【００５２】
例えば検査室の受付業務の場合には、まず受付エリア５０１を定義する。そして主な業務場所として患者との応対窓口５０２と、カルテなどの資料棚５０３を定義する。そして、定義した場所にトラップ機器１０１を設置し、トラップ機器１０１と場所を関係づける（それぞれ、「ＴＩＤ_応対窓口」という識別情報５１２ 「ＴＩＤ_試料棚」という識別情報５１３を持つ）。しかし、受付業務では、患者を支援するため持ち場を離れることも多く、またその行き先も様々である。このような場合は、受付エリア５０１で検知されなかった時間を、患者の支援業務にあたっていた時間と解釈する。
【００５３】
図６は、主な業務エリア以外で行われた業務の時間を定量化した例である。この図では、患者の支援業務を例にしている。
６０１は「ＮＩＤ_受付１」という識別情報を持つノード機器１０２を装着した人の業務状況データである。ノード機器１０２、トラップ機器１０１ともに検知が無い時間６０２は、定義済みの業務エリアから外れていた時間であり、すなわち患者支援業務にあたっていたと解釈できる。
【００５４】
一方、６０４では採血エリアにおいて「ＮＩＤ_採血１」という識別情報を持つノード機器１０２を装着した人と対面した記録がある。この記録の時点から、次に応対窓口、すなわち「ＮＩＤ_受付１」という識別情報を持つノード機器１０２を装着した人の主な業務エリアで検知されるまでの間は、再検支援業務にあたっていた、と解釈できる。
【００５５】
以下、本発明を実施するためのその他の形態について、添付図面を参照して説明する。
【００５６】
業務を行う人が、業務を行う場所・使用機器・他の人と接していた時間から、業務状況を可視化できる。
【００５７】
図７は、識別子「ＮＩＤ_検査技師１」のノード機器１０２を装着した人が滞在した業務場所を示した例である。ノード機器１０２で収集した情報を、検知したトラップ機器１０１ごとに分類し棒グラフで示すことにより、作業者が業務遂行時にどの場所のどの機器をどのような割合で使っていたのかを示せる。
【００５８】
業務状況データの利用者が図７を見れば、尿検査エリア３０１内で最も多く使われた場所がＴＩＤ_顕微鏡検査７０１だという業務状況が、一目でわかる。
【００５９】
業務を行う人が、非定常業務を行う場所・使用機器・他の人と接していた時間から、非定常業務の発生状況や量を可視化できる。
【００６０】
図８は、定常業務と非定常業務を対応付けて可視化した一例である。
【００６１】
この例では「電話応対」と「エアシューターによる検査依頼」を非定常業務と定義づけ、ノード機器１０２をそれぞれの非定常業務が発生する際にアクセスされる電話機８０２と、エアシューターの取り出し口８０３に取り付けている。
【００６２】
グラフ８０１は、識別情報「ＮＩＤ_検査技師１」のノード機器１０２で収集したデータを時系列に並べ、色分けした結果である。
【００６３】
このグラフから、業務場所「ＴＩＤ_試験紙検査」に滞在した時間と「ＮＩＤ_電話」の使用時間が重なっているとわかる（電話使用による中断時間８０４）。つまり、「ＮＩＤ_検査技師１」の試験紙検査業務が、電話応対によって中断されていた事実と、その中断時間が把握できる。
【００６４】
同様に、「ＮＩＤ_検査技師１」の顕微鏡検査業務が、電話応対によって中断されていた事実と、その中断時間も把握できる（電話使用による中断時間８０５）。
【００６５】
複数の部屋を行き来して業務を行う人が、業務を行う場所・使用機器・他の人と接していた時間から、業務状況を可視化できる。
【００６６】
図９は、離れた部屋への移動量を可視化するデータの一例である。
【００６７】
データ９０１には、識別子「ＮＩＤ_受付１」のノード機器１０２の装着者が、応対窓口を離れ、採血室へ行った事実が記録されている（採血室へ行った事実の記録データ９０２）。このことから、識別子「ＮＩＤ_受付１」のノード機器１０２の装着者が業務を遂行するためには、採血室との行き来が必要であったとわかる。
【００６８】
さらに、この事実をもとに、受付業務従事者が採血室で行う業務を定義し、ノード機器１０２あるいはトラップ機器１０１を取り付ければ、移動に要する時間や、採血室内で使用している機器や作業場所などの詳細情報が収集できる。
【００６９】
また、業務状況の測定を継続しデータを蓄積することによって、受付業務の従事者にとっての採血室業務が定常か非定常か、の判断も可能になる。
【００７０】
複数の場所や業務に影響する備品の、移動に要する時間や各所での滞在時間を可視化できる。
【００７１】
図１０の１００１は、通い箱１００２に識別子「ＮＩＤ_通い箱１」のノード機器１００３を取りつけて収集したデータの例である。  
このグラフにより、一日の検査業務中で通い箱がどう移動したかを一目で把握できる。また、業務状況の測定を継続しデータを蓄積することによって、移動が滞りやすい場所・時間帯の把握も可能になる。
【００７２】
業務エリアごとの、業務従事者数の推移を可視化できる。
【００７３】
図１１は、検査室業務を構成する各エリアに設置したトラップ機器１０１でノード機器１０２を検知した回数を時系列に示したグラフである。
【００７４】
採血エリアでの検知回数１１０１の推移を見ると、受付窓口が開いている8:30から11:30までピークが続き、12:00を過ぎてもまだ検知回数が多い、すなわち担当者が採血室から離れられずにいることがわかる。
【００７５】
尿検査エリアでの検知回数１１０２の推移からは、受付窓口が閉まるころから検知回数が増し、その後も他のエリアより検知回数が多い状況が継続していることがわかる。尿検査業務では、午前中の分析装置を使った尿検査において再検査が必要という結果が出た検体に対して顕微鏡検査を行う。
【００７６】
測定対象業務の内容や特性を把握している利用者が、このグラフを使ってノード機器検知回数の推移を見れば、各エリアにおける業務の従事率が適切に推移しているか、を直感的に把握できる。
【００７７】
業務エリアごとの滞在時間と、滞在者の業種を可視化できる。
【００７８】
図１２は、業務を行うエリアごとのノード機器１０２の総検知数と、総検知数の内訳であるノード機器１０２ごとの検知数を示した図である。
【００７９】
採血エリアの検知結果１２０１から、採血エリアでは７種のノード機器１０２が検知されたとわかる。一方、尿検査エリアの検知結果１２０２からは、２種のノード機器１０２しか検知されていないとわかる。すなわち、尿検査エリアでの業務従事者は採血エリアより少ないことが可視化できている。
【００８０】
図１３は、業務を行うエリアごとのノード機器の総検知数における、ノード機器ごとの検知数を模式図として表現した図である。検知したノード機器１０２の種類数の違いを、円の大きさで相対的に表現している。大きい円は、その業務エリアを使った人または物が多い、すなわち複数の業務の遂行に影響するエリアであることを示す。小さい円は、その業務エリアを使った人または物が少ない、すなわち利用者が限られていることを示す。
【００８１】
利用者は、表現したい業務情報に応じてパラメータを変更し目的のグラフを表示端末上に呼び出す。例えば、任意の業務エリアでの検知数／総検知数や、任意のノード機器の検知数／任意の業務エリアにおける総検知数などである。これらの演算結果を円の直径に使用し、表示画面の大きさに応じて適切に加工の上、表示端末上に表示する。
【００８２】
図１３のように業務エリアの模式図を容易に作成できる場合には、利用者が予め業務エリアの模式図を入力する。そして、本システムが模式図上に上述の演算・加工結果に基づく円を描画する。もちろん、模式図が無い場合にも上述の演算・加工結果を表示端末上に表示することができる。
【００８３】
図１４は、図１３の情報を業務エリアの模式図を使わずに表示した例である。
【００８４】
本システムで可視化できるその他の例として、分析装置上で行われた処理と対応付けて業務状況を示す手段を示す。
【００８５】
検査室で使われる分析装置の中には、利用者のログインＩＤや処理内容などの操作ログを蓄積する機能を備えたものがある。その操作ログに記録された時間データと、当該装置の付近に人が滞在した時間データで両者を対応付ければ、当該装置上で行われた業務が特定できる。
【００８６】
図１５は、業務状況データを、装置から取得した操作ログと対応付けた例である。業務状況データ１５０１および１５０２は、「ＴＩＤ_装置１操作部」および「ＴＩＤ_装置１検体収納部」という識別情報を持つトラップ機器１０１が検知したノード機器１０２の識別情報を１分おきに示した例である。「ＴＩＤ_装置１操作部」は、分析装置に分析を依頼したり、分析結果を確認したりする業務で使われる部位である。「ＴＩＤ_装置１検体収納部」は、分析が済んだ検体の容器が溜めておかれる場所である。溜まった容器は検査技師が回収し、所定の保管場所に移す。
【００８７】
装置の操作ログ１５０３と時間をキーに対比し解析すれば、「ＮＩＤ_検査技師１」が「ＴＩＤ_装置１操作部」において行った業務は分析依頼であったことがわかる（装置の操作ログの一部１５０５）。
【００８８】
また業務状況データ１５０２から「ＮＩＤ_検査技師１」および「ＮＩＤ_検査技師２」が、「ＴＩＤ_装置１検体収納部」に少なくとも3分間滞在していたとわかる（業務状況データの一部１５０７）。操作ログでの最初の分析完了報告が「2012/01/27 10:28:01」である（装置の操作ログの一部１５０６）ことから、「ＴＩＤ_装置１検体収納部」付近で検体容器の回収以外の業務が行われていたとわかる。
【００８９】
上記において「ＴＩＤ_装置１検体収納部」で行われていた業務が何であったかまで追求したい場合には、本システムを、インタビューによる聞き取りやカメラを使った記録、などの手段と組み合わせればよい。
【００９０】
また、本システムは、分析装置を操作した人物を装置の操作ログよりも正確に記録することができる。
【００９１】
図１５の業務状況データ１５０１は「ＮＩＤ_検査技師３」が「ＴＩＤ_装置１操作部」で何らかの業務を行ったことを示している。一方で、装置の操作ログ１５０３にはログインユーザ名を変更履歴が記録されていない。つまり、記録上はすべて同一人物による操作となっており、実態と合っていない。
【００９２】
上述のとおり、本システムによれば、業務状況を把握するためのデータの収集、行効率を示す情報への変換、および変換結果の表示を、業務全体を対象に自動的に行えるようになる。
【００９３】
また、業務ごとの活動場所を計測するために使うトラップ機器１０１は、任意の場所に設置可能であるため、利用者が可視化したい業務の内容に応じて、計測エリアや対象を任意に設定・変更することができる。
【符号の説明】
【００９４】
１０１・・・トラップ機器
１０２・・・ノード機器
１０３・・・クレードル
１０４・・・汎用コンピュータ
１０５・・・素データ
１０６・・・基幹サーバ
１０７・・・表示端末
２０１・・・トラップ機器１０１またはノード機器のＩＤ
２０２・・・測定日
２０３・・・測定時間
２０４・・・トラップ機器のＩＤ
２０５・・・ノード機器のＩＤ
２０６、２０７・・・赤外線受信ログデータの一例
３０１・・・尿検査エリア
３０２・・・尿を受け取る場所
３０３・・・反応を見る場所
３０４・・・分析装置で分析する場所
３０５・・・結果を閲覧したり入力したりする場所
３０６・・・顕微鏡で追加検査をする場所
４０１・・・業務状況データ
４０２・・・総業務時間
４０３・・・業務時間
４０４・・・尿検査エリア３０１での業務
４０５・・・尿検査エリア３０１での業務４０４の詳細を抜き出したデータの例
４０６・・・４０１のデータを棒グラフで表示した例
４０７・・・４０５のデータを棒グラフで表示した例
５０１・・・受付エリア
５０２・・・患者との応対窓口
５０３・・・資料棚
５１２・・・応対窓口の識別情報
５１３・・・試料棚の識別情報
６０１・・・業務状況データ
６０２・・・検知がない時間
６０４・・・対面記録
７０１・・・ＴＩＤ顕微鏡検査
８０１・・・グラフ
８０２・・・電話機
８０３・・・エアシューター取り出し口
８０４・・・電話使用による中断時間
８０５・・・電話使用による中断時間
９０１・・・データ
９０２・・・採血室へ行った事実の記録データ
１００１・・・収集データの例
１００２・・・通い箱
１００３・・・ノード機器
１１０１・・・採血エリアでの検知回数
１１０２・・・尿検査エリアでの検知回数
１２０１・・・採血エリアでの検知結果
１２０２・・・尿検査エリアでの検知結果
１５０１、１５０２・・・業務状況データ
１５０３・・・装置の操作ログ
１５０４・・・業務状況データの一部
１５０５・・・装置の操作ログの一部
１５０６・・・装置の操作ログの一部
１５０７・・・業務状況データの一部
１５０８・・・業務状況データの一部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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