(57)【要約】  動作分析装置（１０）は、音声を取得する取得部（１１）と、取得された音声を所定時間分ずつ周波数分析する分析部（１２）とを備え、分析部（１２）は、周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う被験者の所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を取得する取得部と、  取得された前記音声を所定時間分ずつ周波数分析する分析部とを備え、  前記分析部は、周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う前記被験者の前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する  ことを特徴とする動作分析装置。
【請求項２】
取得部により取得された種類が異なる複数の音声の中から、時間変化が最も多く見られる音声を抽出する抽出部を備える  請求項１記載の動作分析装置。
【請求項３】
取得部は、所定の作業を実施する被験者を示す画像を取得し、  抽出部は、取得された複数の前記画像において、明るさの時間変化または色の時間変化が最も多く見られる箇所を抽出し、  分析部は、  複数の前記画像から得られる、抽出された前記箇所における明るさの時系列データ、または色の時系列データを所定時間分ずつ周波数分析し、  周波数分析結果である各頻度分布内の、前記所定の作業により発生する明るさの時間変化または色の時間変化に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う前記被験者の前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する  請求項１または請求項２記載の動作分析装置。
【請求項４】
生成された所定の作業に要する時間の変化を示す情報を通知する通知部を備える  請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の動作分析装置。
【請求項５】
分析部は、  頻度分布において頻度が極大値をとる所定の作業に関する周波数成分を特定し、  特定された前記周波数成分から所定の条件を満たす周波数成分までの前記頻度分布における幅の値を取得し、  各頻度分布から取得された幅の値の時間の経過に伴う変化量を、前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報として生成する  請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の動作分析装置。
【請求項６】
分析部は、  負である変化量に、「被験者の所定の作業に対する慣れによる効果」という文字情報を含め、  正である変化量に、「被験者の疲労による影響」という文字情報を含める  請求項５記載の動作分析装置。
【請求項７】
分析部は、  頻度分布において頻度が極大値をとる所定の作業に関する周波数成分に対応する周期の中から最長の周期を特定し、  各頻度分布において特定された最長の周期の時間の経過に伴う変化量を、前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報として生成する  請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の動作分析装置。
【請求項８】
分析部は、  各頻度分布において特定された最長の周期の、各作業日における平均値を算出し、  算出された各平均値の、時間の経過に伴う変化量を所定の作業に要する時間の変化を示す情報として生成する  請求項７記載の動作分析装置。
【請求項９】
音声を取得し、  取得された前記音声を所定時間分ずつ周波数分析し、  周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う前記被験者の前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する  ことを特徴とする動作分析方法。
【請求項１０】
コンピュータに、  音声を取得する取得処理、  取得された前記音声を所定時間分ずつ周波数分析する分析処理、および  周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う前記被験者の前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する生成処理  を実行させるための動作分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、作業員個人を対象にした動作分析装置、動作分析方法および動作分析プログラムに関し、特に作業員の負担を増やさずに作業員の作業に対する習熟度や作業員の疲労の影響による作業の生産性の変化を数値化し、算出された値を通知できる動作分析装置、動作分析方法および動作分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】  一般的な動作分析方法の例が、特許文献１〜特許文献３に記載されている。【０００３】  特許文献１には、作業分析に要する時間を削減する作業分析装置が記載されている。特許文献１に記載されている作業分析装置は、作業順序が変わる可能性のある作業を行っている作業者の作業軌跡から、標準的なサイクルを基に１サイクルを複数特定することによって作業分析を容易に行い、作業分析に要する時間を削減する。【０００４】  特許文献２には、少ない実作業撮影の動画情報から問題になる作業動作を抽出することによって作業内容の評価を支援する作業評価装置が記載されている。【０００５】  特許文献２に記載されている作業評価装置には、生産計画に基づいた作業者による標準作業の情報が入力される。また、作業評価装置は、作業者の行う作業の状態を動画として撮影する。【０００６】  作業評価装置は、作業者周辺の作業区域内におけるワークの状態を自動的に検知し、検知されたワークの状態と動画のフレーム情報と標準作業情報とを関連付けて記憶する。関連付けて記憶された動画のフレーム情報、標準作業情報およびワークの状態に基づいて、作業者の行う作業が評価される。【０００７】  特許文献３には、作業者の動作を撮影して分析し、作業動作および手順における問題点の発見と問題点の改善に使用される分析データを提供する動作分析装置が記載されている。【０００８】  特許文献３に記載されている動作分析装置は、基準になる映像中の被写体の動作軌跡を、一連の動作が連続で行われる作業ごとに区切り、一連の動作を構成する個々の動作ごとの区切りタイミングにおける軌跡の特徴情報を抽出し、保存する。次いで、動作分析装置は、同じ作業を行う他の作業者を撮影したビデオ映像から、特徴情報を用いて各動作の区切りタイミングを抽出した上で、基準映像が示す作業に含まれる動作の情報に基づいて作業を集約し、各作業に要する時間を分析する。【０００９】  上記のように、一般的な動作分析装置は、作業者の作業の様子が撮影された映像を、事前に用意された基準映像や基準軌跡と照合する。照合することによって、動作分析装置は、基準から逸脱した作業者の作業を検出し、監督者などに通知する。【００１０】  また、動作分析装置は、作業者の作業の様子が撮影された映像から、作業者が各工程に要した時間を算出してもよい。動作分析装置は、各工程に要した時間と基準映像や基準軌跡から算出された基準時間とを照合することによって、基準時間から逸脱した作業時間に対応する作業を検出し、監督者などに通知する。【００１１】  また、特許文献３に記載されている動作分析装置を使用する場合、作業員の体の一部に目印になるマーカを設置することが求められる。動作分析装置は、作業員の作業内容が撮影された映像から特徴的な映像やマーカの軌跡を抽出する。【００１２】  上記の動作分析装置には、以下に示す２つの問題点がある。【００１３】  第１の問題点は、使用にあたり被験者や被験者の周辺にマーカなどの目印や、特別なセンシングデバイスを設置することが求められ、被験者に設置に伴う負荷が発生する点である。マーカなどの設置が求められる理由は、動作分析装置が被験者の手足や体の動き、または作業員が使う治具などの機材の動きを測定の対象にするため、対象を目立たせる必要があるからである。【００１４】  第２の問題点は、撮影された映像に対する何らかの基準を事前に用意することが求められ、基準の準備に時間がかかる点である。その理由は、動作分析装置による分析には映像を基準と比較する工程が含まれ、工程において作業員の作業が正常状態から逸脱しているか否かなどが判断されるためである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特開２００９−０１５５２９号公報
【特許文献２】特開２００５−２４２４１８号公報
【特許文献３】特許第５５２５２０２号公報
【特許文献４】特開２０１０−１０２０９７号公報
【特許文献５】特許第５０２７０５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】  上記の第１の問題点を解決する技術が特許文献４に記載されている。特許文献４には、色情報の変化があった光源のみを特徴点として抽出できる携帯通信装置が記載されている。特許文献４に記載されている携帯通信装置は、例えば、予め定められた輝度または明度が所定値以上に変化した画素を抽出する。【００１７】  すなわち、特許文献４に記載されている技術が適用された動作分析装置は、撮影された映像における色情報の変化から被験者の手足や体の動き、または作業員が使う治具などの機材の動きを把握できる。よって、使用にあたり被験者や被験者の周辺にマーカなどを設置することが求められず、第１の問題点が解決される。【００１８】  また、上記の第２の問題点を解決する技術が特許文献５に記載されている。特許文献５には、作業者ごとの作業実績に基づいて統計値を算出することによって、各作業者の能力および状態を評価する作業分析装置が記載されている。【００１９】  特許文献５に記載されている作業分析装置は、具体的には、各作業者の工程種別ごと、製品種別ごとなどの作業種別ごとの作業所要時間から、任意の時間間隔または期間における作業所要時間の実績値の分散値や標準偏差値を算出する。作業分析装置は、算出された分散値や標準偏差値を、所定の期間における各作業者の作業種別ごとの作業所要時間のばらつき度合いを示す指標値にする。【００２０】  すなわち、特許文献５に記載されている技術が適用された動作分析装置は、取得したデータのみを用いて作業者の作業内容を評価できる。よって、撮影された映像に対する何らかの基準を事前に用意することが求められず、第２の問題点が解決される。【００２１】  作業員の作業が撮影された映像を用いる方法は、取得される情報が多いため細かい分析に適している。しかし、取得される情報が多いため加工に時間がかかることや、映像データの伝送による負荷が大きいという欠点もある。【００２２】  作業員の作業が撮影された映像を用いる代わりに、作業員の作業において発生した音声を用いる方法が考えられる。音声を用いても、動作分析装置は、作業員の作業内容を評価できる。音声は１次元のデータであるため加工されやすい。また、取得される情報量が少ないため、映像に比べてデータの伝送による負荷は小さい。【００２３】  音声を用いる方法は、映像を用いる方法と比較して、安価かつ小型のセンサで実現されるという利点もある。しかし、特許文献１〜特許文献３に記載されている動作分析方法では、作業員の作業において発生した音声を用いることは想定されていない。【００２４】  そこで、本発明は、被験者に大きな負担をかけることなく、基準値を用いずに習熟度や疲労の影響による作業に要する時間の変化を把握できる動作分析装置、動作分析方法および動作分析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】
【００２５】  本発明による動作分析装置は、音声を取得する取得部と、取得された音声を所定時間分ずつ周波数分析する分析部とを備え、分析部は、周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う被験者の所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成することを特徴とする。【００２６】  本発明による動作分析方法は、音声を取得し、取得された音声を所定時間分ずつ周波数分析し、周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う被験者の所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成することを特徴とする。【００２７】  本発明による動作分析プログラムは、コンピュータに、音声を取得する取得処理、取得された音声を所定時間分ずつ周波数分析する分析処理、および周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う被験者の所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する生成処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】  本発明によれば、被験者に大きな負担をかけることなく、基準値を用いずに習熟度や疲労の影響による作業に要する時間の変化を把握できる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明による動作分析装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の動作分析装置１００による分析処理の動作を示すフローチャートである。
【図３】作業員が作業に要する作業時間の経日変化の例を示す説明図である。
【図４】本発明による動作分析装置の第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図５】第２の実施形態の動作分析装置１００による分析処理の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明による動作分析装置の第３の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図７】第３の実施形態の動作分析装置１００による分析処理の動作を示すフローチャートである。
【図８】本発明による動作分析装置の第４の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図９】第４の実施形態の動作分析装置１００による分析処理の動作を示すフローチャートである。
【図１０】本発明による動作分析装置の本実施例の構成例を示すブロック図である。
【図１１】本実施例における分析部２０５が算出する周期に対する頻度分布の例を示す説明図である。
【図１２】本発明による動作分析装置の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】実施形態１．［構成の説明］  以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。図１は、本発明による動作分析装置の第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【００３１】  図１に示す動作分析装置１００は、マイクロフォン（以下、マイクという。）１０１、特徴点抽出部１０２、分析部１０３、および通知部１０４を備える。
【００３２】  例えば、作業員が箱Ａから部品ａを取り、箱Ｂから別の部品ｂを取り、部品ａと部品ｂを組み合わせて箱Ｃに入れる作業を行う場合を考える。
【００３３】  作業員が、箱Ａから部品ａを取る、箱Ｂから部品ｂを取る、部品ａと部品ｂを組み合わせる、箱Ｃに入れる、という各動作において音や振動が発生することが想定される。作業員が作業する机などの上に音声を検出するセンサが設置された場合、設置されたセンサは、可聴音だけでなく振動も音として検出できる。
【００３４】  作業員の各動作において音や振動が発生する場合、例えば同じ作業を繰り返し実施する作業員の周辺で発生する作業音の間隔などを比較すれば、作業員の生産性の変化を把握できると考えられる。
【００３５】  マイク１０１は、作業員による作業において発生した作業音が含まれる音声を所定時間集音する機能を有する。マイク１０１は、例えば、工場の作業員の周辺の音声を集音する。マイク１０１は、集音した音声を特徴点抽出部１０２に入力する。
【００３６】  なお、マイク１０１は、集音した音声を録音する機能を有していてもよい。上記の例であれば、録音モードのマイク１０１が作業台に設置された場合、マイク１０１は、作業において発生する音や振動を録音できる。
【００３７】  また、携帯端末には音声を検出するデバイスが搭載されていることが多いため、動作分析装置１００は、携帯端末に搭載されているデバイスをマイク１０１として利用してもよい。
【００３８】  特徴点抽出部１０２は、マイク１０１から入力された音声の中から、時間変化が多く見られる音声を抽出する機能を有する。
【００３９】  例えば、マイク１０１が複数の集音部（図示せず）を有する場合、マイク１０１は、異なる種類の音声を同時に集音できる。特徴点抽出部１０２は、入力された複数の音声の中から、時間変化が多く見られる音声のみを抽出する。なお、動作分析装置１００は、特徴点抽出部１０２を備えていなくてもよい。
【００４０】  分析部１０３は、作業員の習熟度や疲労などが作業の生産性に与えた影響を示す指標を算出する機能を有する。本実施形態において、分析部１０３は、音声の音量の時間変化量（時系列データ）、所定の音程の音量の時間変化量、または音程の時間変化量などを周波数成分に分解する周波数分析を行う。
【００４１】  分析部１０３は、周波数分析を行うことによって、各周波数成分の頻度が示された頻度分布を作成する。また、分析部１０３は、各周期成分の頻度が示された頻度分布を作成してもよい。
【００４２】  作成された頻度分布を用いて、分析部１０３は、作業員の習熟度や疲労などが作業の生産性に与えた影響を示す指標を算出できる。なお、具体的な指標の算出方法は、後述する動作の説明、および実施例において説明する。
【００４３】  通知部１０４は、作業員の監督者などに対して、分析部１０３による算出結果を通知する機能を有する。
【００４４】  なお、本実施形態の動作分析装置１００は、例えば、記憶媒体に格納されているプログラムに従って処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によって実現される。すなわち、マイク１０１、特徴点抽出部１０２、分析部１０３、および通知部１０４は、例えば、プログラム制御に従って処理を実行するＣＰＵによって実現される。
【００４５】  また、動作分析装置１００における各部は、ハードウェア回路によって実現されてもよい。
【００４６】  また、マイク１０１として、集音機能や録音機能を有するスマートフォンなどの携帯電話機を使用することもできる。
【００４７】［動作の説明］  以下、本実施形態の動作分析装置１００の動作を図２を参照して説明する。図２は、第１の実施形態の動作分析装置１００による分析処理の動作を示すフローチャートである。
【００４８】  マイク１０１は、作業員による作業において発生した作業音が含まれる音声を、所定時間集音する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において、マイク１０１は、集音された音声を録音してもよい。
【００４９】  次いで、マイク１０１は、集音された音声を特徴点抽出部１０２に入力する。なお、マイク１０１は、録音された音声を特徴点抽出部１０２に入力してもよい。
【００５０】  次いで、特徴点抽出部１０２は、入力された音声の中から、時間変化が多く見られる音声を抽出する。特徴点抽出部１０２は、抽出された音声を分析部１０３に入力する（ステップＳ１０２）。
【００５１】  次いで、分析部１０３は、入力された音声における時間変化量に対して周波数分析を行い、時間変化量を周波数成分に分解する（ステップＳ１０３）。周波数成分に分解する方法として、分析部１０３は、例えばフーリエ変換を用いる。
【００５２】  図２に示す例において、分析部１０３は、音声を１時間分ずつ周波数分析する。分析部１０３は、入力された全ての音声に対して、周波数分析を繰り返し行う。
【００５３】  周波数分析が繰り返し実施されることによって、１時間分の音声に基づいた周波数成分の頻度分布が複数生成される。分析部１０３は、頻度が所定値以下の周波数成分をノイズと判断し、生成された頻度分布から除去する（ステップＳ１０４）。
【００５４】  ステップＳ１０４の処理の後、分析部１０３は、生成された各頻度分布における、周波数成分のばらつき量の算出と、最長周期の算出を並列に行う。
【００５５】  分析部１０３は、生成された各頻度分布において、頻度の大きい周波数成分を複数選択する。分析部１０３は、選択された各周波数成分のばらつき量を算出する（ステップＳ１０５）。なお、分析部１０３は、全ての周波数成分のばらつき量を算出してもよい。
【００５６】  例えば、分析部１０３は、選択された周波数成分の頻度の所定の割合（例えば、８０％）の頻度を有する周波数成分が、選択された周波数成分からどの程度離れているかを、ばらつき量として算出する。ばらつき量の単位は、ばらつき量が周波数成分間の距離に対応するのであれば、どのような単位でもよい。
【００５７】  次いで、分析部１０３は、各頻度分布において算出された各周波数成分のばらつき量の総和を、頻度分布ごとに算出する（ステップＳ１０６）。
【００５８】  次いで、分析部１０３は、算出されたばらつき量の総和の変化量を算出する（ステップＳ１０７）。具体的には、分析部１０３は、作業時間が経過するにつれてばらつき量の総和がどのように変化するかを確認する。
【００５９】  次いで、分析部１０３は、算出されたばらつき量の総和の時間経過に伴う変化量が負であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。すなわち、分析部１０３は、作業時間が経過するにつれてばらつき量の総和が減少したか否かを判定する。
【００６０】  ばらつき量の総和の時間経過に伴う変化量が負である、すなわちばらつき量の総和が減少していると判定された場合（ステップＳ１０８における負）、通知部１０４は、慣れによる効果の指標として、算出されたばらつき量の総和の変化量を通知する（ステップＳ１０９）。
【００６１】  通知部１０４が通知するばらつき量の総和の変化量は、被験者の所定の作業に対する慣れによる効果が生じていることを示す。例えば、ばらつき量の総和の変化量に「被験者の所定の作業に対する慣れによる効果」という文字情報が含まれていてもよい。
【００６２】  慣れによる効果の指標として算出されたばらつき量の総和の変化量を通知する理由は、作業に慣れた作業員の場合、各回の作業に要する時間が均一になりやすいためである。上記の作業の例であれば、作業に不慣れな作業員が箱Ａの位置および箱Ｂの位置を確認する時間、箱の中に入っている部品をつかむ時間、部品ａと部品ｂを組み合わせる時間などの各作業に要する時間は、各回に渡って均一になりにくい。
【００６３】  しかし、作業に慣れた作業員であれば常に所定の速さで各作業を処理できるため、各回の作業に要する時間は均一になりやすい。すなわち、作業員が作業に慣れると、頻度分布において算出されるばらつき量の総和が減少するため、慣れによる効果の指標として通知することが適切であるためである。
【００６４】  ばらつき量の総和の時間経過に伴う変化量が正である、すなわちばらつき量の総和が増加していると判定された場合（ステップＳ１０８における正）、通知部１０４は、疲労による影響の指標として、算出されたばらつき量の総和の変化量を通知する（ステップＳ１１０）。
【００６５】  通知部１０４が通知するばらつき量の総和の変化量は、被験者の疲労による影響が生じていることを示す。例えば、ばらつき量の総和の変化量に「被験者の疲労による影響」という文字情報が含まれていてもよい。
【００６６】  疲労による影響の指標として算出されたばらつき量の総和の変化量を通知する理由は、例えば、作業員が疲労すると、部品をつかみ損ねたり部品を落としたりした後に再度部品をつかむなど、無駄な作業が不規則に発生することが多くなる。
【００６７】  作業員が同じ時間で作業を繰り返し実施できる可能性が低くなると、各回の作業に要する時間が均一になりにくい。すなわち、作業員が疲労すると、頻度分布において算出されるばらつき量の総和が増加するため、疲労による影響の指標として通知することが適切であるためである。
【００６８】  また、分析部１０３は、生成された各頻度分布における最長周期を算出する（ステップＳ１１１）。具体的には、分析部１０３は、頻度が所定値以上の周波数成分の中で、値が最小の周波数成分を選択する。分析部１０３は、選択された周波数成分の逆数を、頻度分布における最長周期として算出する。算出された最長周期は、１回の作業の実施に要する時間に相当する。
【００６９】  次いで、分析部１０３は、各頻度分布において算出された最長周期の平均値を算出する（ステップＳ１１２）。例えば、分析部１０３は、各作業日の最長周期の平均値を算出する。
【００７０】  次いで、分析部１０３は、作業時間の経過に伴う最長周期の平均値の変化量を算出する（ステップＳ１１３）。
【００７１】  次いで、通知部１０４は、作業員の作業に対する習熟度を示す指標として、算出された最長周期の平均値の変化量を通知する（ステップＳ１１４）。
【００７２】  図３は、作業員が作業に要する作業時間の経日変化の例を示す説明図である。図３に示すように、作業員は、例えば１日目に平均で１０秒を要した作業を、作業に対する習熟度が増すことによって、２日目以降は９秒や８秒などの１日目より短い時間で作業できることが想定される。通知部１０４は、最長周期の平均値の変化量を、作業に要する時間の変化量として通知する。
【００７３】  また、図３に示すように、最初の数日は作業時間の短縮幅が大きくても、３日目以降は短縮幅が徐々に小さくなることが想定される。時間の経過と共に作業員の作業に対する習熟度が増し、作業時間は短くなることが想定される。また、時間の経過と共に作業時間の短縮幅、すなわち作業時間の変化量は小さくなることが想定される。通知部１０４から作業員の作業に要する時間の変化量を受け取ることによって、監督者は、作業員の作業の習熟度の変化を把握できる。
【００７４】  慣れによる効果の指標としての変化量の通知または疲労による影響の指標としての変化量の通知、および習熟度を示す指標としての変化量の通知を終えた後、動作分析装置１００は、分析処理を終了する。
【００７５】  本実施形態の動作分析装置を使用した場合、被験者のそれぞれの工程における学習効果、疲労、素養（適正）、気温などの周辺環境などによる作業員の生産性への影響の分析が容易になる。
【００７６】  その理由は、分析部１０３が周期性の変化や、抽出された各周期のばらつき量の大きさから習熟度や疲労の影響による生産性の変化量を算出し、通知部１０４が算出された値を提供するためである。
【００７７】  また、本実施形態の動作分析装置を使用した場合、作業員の生産性が容易に算出される。その理由は、一般的な動作分析装置が使用する基準になるデータが本実施形態では使用されないため、基準データの作成や、基準データとの照合などの工程が不要になるからである。
【００７８】  本実施形態の動作分析装置１００は、被験者に大きな負担をかけることなく、基準値を用いずに習熟度や疲労の影響による作業に要する時間の変化を把握できる。その理由は、分析対象になる作業音は被験者の作業において自然に発生する音であり、取得にあたり被験者への負担が発生しないためである。また、分析部１０３が所定時間に渡って取得されたデータの周波数分析結果の経時変化を確認するので、基準になるデータが使用されないためである。
【００７９】実施形態２．［構成の説明］  次に、本発明の第２の実施形態を、図面を参照して説明する。図４は、本発明による動作分析装置の第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【００８０】  図４に示すように、本実施形態の動作分析装置１００は、図１に示す動作分析装置１００と比較して、マイク１０１の代わりにカメラ１０５が含まれている点が異なる。カメラ１０５以外の図４に示す動作分析装置１００の構成は、図１に示す動作分析装置１００の構成と同様である。
【００８１】  カメラ１０５は、作業員の作業状況を撮影する機能を有する。例えば、カメラ１０５は、作業員の作業状況を映像として撮影する。また、カメラ１０５は、作業員の作業状況を画像として撮影してもよい。
【００８２】  また、本実施形態の特徴点抽出部１０２は、カメラ１０５から入力された映像などにおいて、明るさの時間変化が多く見られる点を特徴点として抽出する機能を有する。
【００８３】  例えば、カメラ１０５が、作業員による上記の一連の作業を映像として作業開始時刻から撮影した場合を考える。１回の作業につき、作業員の手が箱Ａの近傍、箱Ｂの近傍、箱Ｃの近傍、部品ａと部品ｂが置かれる机の近傍を１回通過するとする。
【００８４】  すなわち、作業員の手の色が背景色と異なっていれば、カメラ１０５が撮影した映像における箱Ａの近傍の明るさ（明度）、箱Ｂの近傍の明るさ、箱Ｃの近傍の明るさ、および部品ａと部品ｂが置かれる机の近傍の明るさは、１回の作業につき１回変化する。また、作業に要する時間が短い手際の良い作業員であれば、手の動きが速いため、各箇所の明るさが速く変化する。
【００８５】  よって、映像などにおける明るさの時間変化が分析対象になり得るため、特徴点抽出部１０２は、カメラ１０５から入力された映像などにおいて、明るさの時間変化が多く見られる点を特徴点として抽出する。
【００８６】  また、特徴点抽出部１０２は、カメラ１０５から入力された映像などにおいて、色（色相）の時間変化が多く見られる点を特徴点として抽出してもよい。特徴点抽出部１０２が色の時間変化が多く見られる点を特徴点として抽出する場合、本実施形態の動作分析装置１００は、例えば、明るさは変化せず色のみが変化するカラー映像などを処理できる。
【００８７】  本実施形態の分析部１０３には、特徴点抽出部１０２から、映像などにおいて、明るさの時間変化または色の時間変化が多く見られる特徴点が入力される。
【００８８】  なお、カメラ１０５として、撮影機能を有するスマートフォンなどの携帯電話機を使用することもできる。
【００８９】［動作の説明］  以下、本実施形態の動作分析装置１００の動作を図５を参照して説明する。図５は、第２の実施形態の動作分析装置１００による分析処理の動作を示すフローチャートである。
【００９０】  カメラ１０５は、作業員の作業状況を、所定時間撮影する（ステップＳ２０１）。本例において、カメラ１０５は、作業員の作業状況を映像として撮影する。カメラ１０５は、撮影された映像を特徴点抽出部１０２に入力する。
【００９１】  次いで、特徴点抽出部１０２は、カメラ１０５から入力された映像において、明るさの時間変化または色の時間変化が多く見られる点を特徴点として抽出する。特徴点抽出部１０２は、抽出された特徴点を分析部１０３に入力する（ステップＳ２０２）。
【００９２】  次いで、分析部１０３は、入力された特徴点における、映像の明るさの時間変化量または映像の色の時間変化量に対して周波数分析を行い、時間変化量を周波数成分に分解する（ステップＳ２０３）。
【００９３】  ステップＳ２０４〜ステップＳ２１４の処理は、図２に示す第１の実施形態のステップＳ１０４〜ステップＳ１１４の処理と同様であるため、説明を省略する。
【００９４】  本実施形態によれば、動作分析装置１００は、作業に要する時間の変化をより細かく把握できる。その理由は、第１の実施形態のマイクに比べて、カメラがより多くの作業における変化を捉えることができるためである。
【００９５】実施形態３．［構成の説明］  次に、本発明の第３の実施形態を、図面を参照して説明する。図６は、本発明による動作分析装置の第３の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【００９６】  図６に示すように、本実施形態の動作分析装置１００は、図４に示す動作分析装置１００と比較して、カメラ１０６と特徴点抽出部１０７が含まれている点が異なる。カメラ１０６と特徴点抽出部１０７以外の図６に示す動作分析装置１００の構成は、図４に示す動作分析装置１００の構成と同様である。なお、動作分析装置１００は、カメラを３台以上備えてもよい。
【００９７】  カメラ１０５とカメラ１０６は、それぞれ異なる種類の映像などを撮影する。すなわち、特徴点抽出部１０２と特徴点抽出部１０７がそれぞれ抽出する特徴点も異なる。
【００９８】  なお、特徴点抽出部１０２または特徴点抽出部１０７は、１台のカメラが撮影した映像などから、複数の特徴点をそれぞれ抽出してもよい。
【００９９】  本実施形態の分析部１０３は、入力されたそれぞれの特徴点における、映像の明るさの時間変化量または映像の色の時間変化量に対して周波数分析を行い、周波数成分の頻度分布をそれぞれ作成する。また、分析部１０３は、作成された各特徴点に対応する頻度分布を合算し、新たに作成された頻度分布を分析する。
【０１００】［動作の説明］  以下、本実施形態の動作分析装置１００の動作を図７を参照して説明する。図７は、第３の実施形態の動作分析装置１００による分析処理の動作を示すフローチャートである。
【０１０１】  カメラ１０５およびカメラ１０６は、作業員の作業状況を、所定時間撮影する（ステップＳ３０１）。本例において、カメラ１０５およびカメラ１０６は、作業員の作業状況を映像として撮影する。
【０１０２】  次いで、カメラ１０５は、撮影された映像を特徴点抽出部１０２に入力する。また、カメラ１０６は、撮影された映像を特徴点抽出部１０７に入力する。
【０１０３】  次いで、特徴点抽出部１０２は、カメラ１０５から入力された映像において、明るさの時間変化または色の時間変化が多く見られる点を特徴点として抽出する。特徴点抽出部１０２は、抽出された特徴点を分析部１０３に入力する。
【０１０４】  また、特徴点抽出部１０７は、カメラ１０６から入力された映像において、明るさの時間変化または色の時間変化が多く見られる点を特徴点として抽出する。特徴点抽出部１０７は、抽出された特徴点を分析部１０３に入力する（ステップＳ３０２）。
【０１０５】  次いで、分析部１０３は、入力された各特徴点における、映像の明るさの時間変化量または映像の色の時間変化量に対して周波数分析を行い、時間変化量を周波数成分に分解する。分析部１０３は、周波数分析により得られた各特徴点に対応する頻度分布を合算し、新たな頻度分布を生成する（ステップＳ３０３）。
【０１０６】  ステップＳ３０４〜ステップＳ３１４の処理は、図２に示す第１の実施形態のステップＳ１０４〜ステップＳ１１４の処理と同様であるため、説明を省略する。
【０１０７】  本実施形態の動作分析装置１００は、より正確な作業の生産性を示す指標を算出できる。その理由は、複数のカメラが撮影した映像などから複数の特徴点が抽出され、分析部が多くの頻度分布を得ることができるためである。
【０１０８】実施形態４．［構成の説明］  次に、本発明の第４の実施形態を、図面を参照して説明する。図８は、本発明による動作分析装置の第４の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【０１０９】  図８に示すように、本実施形態の動作分析装置１００は、図１に示す動作分析装置１００と比較して、カメラ１０５と特徴点抽出部１０７が含まれている点が異なる。カメラ１０５と特徴点抽出部１０７以外の図８に示す動作分析装置１００の構成は、図１に示す動作分析装置１００の構成と同様である。なお、動作分析装置１００は、マイクとカメラをそれぞれ２台以上備えてもよい。
【０１１０】  上述したように、マイク１０１は、作業員による作業において発生した作業音が含まれる音声を集音する。また、カメラ１０５は、作業員の作業状況を撮影する。すなわち、特徴点抽出部１０２と特徴点抽出部１０７がそれぞれ抽出する情報の種類は異なる。
【０１１１】  本実施形態の分析部１０３は、特徴点抽出部１０２と特徴点抽出部１０７から入力されたそれぞれの情報に関する時間変化量に対して周波数分析を行い、周波数成分の頻度分布をそれぞれ作成する。また、分析部１０３は、作成された各頻度分布を合算し、新たに作成された頻度分布を分析する。
【０１１２】［動作の説明］  以下、本実施形態の動作分析装置１００の動作を図９を参照して説明する。図９は、第４の実施形態の動作分析装置１００による分析処理の動作を示すフローチャートである。
【０１１３】  マイク１０１は、作業員による作業において発生した作業音が含まれる音声を、所定時間集音する（ステップＳ４０１）。次いで、マイク１０１は、集音された音声を特徴点抽出部１０２に入力する。
【０１１４】  次いで、特徴点抽出部１０２は、入力された音声の中から、時間変化が多く見られる音声を抽出する。特徴点抽出部１０２は、抽出された音声を分析部１０３に入力する（ステップＳ４０２）。
【０１１５】  また、カメラ１０５は、作業員の作業状況を、所定時間撮影する（ステップＳ４０３）。本例において、カメラ１０５は、作業員の作業状況を映像として撮影する。次いで、カメラ１０５は、撮影された映像を特徴点抽出部１０７に入力する。
【０１１６】  次いで、特徴点抽出部１０７は、カメラ１０５から入力された映像において、明るさの時間変化または色の時間変化が多く見られる点を特徴点として抽出する。特徴点抽出部１０７は、抽出された特徴点を分析部１０３に入力する（ステップＳ４０４）。
【０１１７】  次いで、分析部１０３は、入力された各情報に関する時間変化量に対して周波数分析を行い、時間変化量を周波数成分に分解する。分析部１０３は、周波数分析により得られた各頻度分布を合算し、新たな頻度分布を生成する（ステップＳ４０５）。
【０１１８】  ステップＳ４０６〜ステップＳ４１６の処理は、図２に示す第１の実施形態のステップＳ１０４〜ステップＳ１１４の処理と同様であるため、説明を省略する。
【０１１９】  本実施形態の動作分析装置１００は、より正確な作業の生産性を示す指標を算出できる。その理由は、分析部が、複数のデバイスにより取得された種類が異なる時間変化量から、多くの頻度分布を得ることができるためである。
【実施例】
【０１２０】［構成の説明］  以下、本発明の実施例を、図面を参照して説明する。図１０は、本発明による動作分析装置の本実施例の構成例を示すブロック図である。本実施例における動作分析装置２００は、工場の生産ラインで働く作業員の生産性を定量化する。【０１２１】  図１０に示すように、動作分析装置２００は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）カメラ２０１と、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという。）２０２とを備える。また、ＰＣ２０２は、バッファ２０３と、特徴点抽出部２０４と、分析部２０５と、通知部２０６とを含む。【０１２２】  ＵＳＢカメラ２０１、特徴点抽出部２０４、分析部２０５、および通知部２０６は、それぞれカメラ１０５、特徴点抽出部１０２、分析部１０３、および通知部１０４と同様の機能を有する。【０１２３】  また、図１０に示すＰＣ２０２には、一般的なビデオキャプチャソフトウェアが導入されている。ビデオキャプチャソフトウェアは、ＵＳＢカメラ２０１が撮影した映像を編集した上で、バッファ２０３に格納する。図１０に示すように、ＵＳＢカメラと、ビデオキャプチャソフトウェアが導入されたＰＣを用いることによって、第２の実施形態の動作分析装置が実現される。【０１２４】［動作の説明］  以下、本実施例の動作分析装置２００の動作を図５を参照して説明する。【０１２５】  ＵＳＢカメラ２０１は、作業員の作業状況を、所定時間映像として撮影する（ステップＳ２０１）。ビデオキャプチャソフトウェアは、ＵＳＢカメラ２０１が撮影した映像を編集した上で、バッファ２０３に格納する。【０１２６】  特徴点抽出部２０４には、例えば、バッファ２０３から６４０×４８０ピクセルの大きさのビットマップが、毎秒１０フレーム入力される。特徴点抽出部２０４は、指定された座標の画素の明るさを算出する汎用のライブラリを用いて、過去１秒間（１０フレーム）における全画素それぞれの明るさの移動平均を算出する。本実施例における全画素数は、６４０×４８０＝３０７２００画素である。【０１２７】  次いで、特徴点抽出部２０４は、全画素に関して直近の６０秒間において明るさが所定値以上変化した回数を算出する。特徴点抽出部２０４は、変化した回数が最も大きな画素を特徴点として選択する。特徴点抽出部２０４は、選択された特徴点を分析部２０５に入力する（ステップＳ２０２）。【０１２８】  次いで、分析部２０５は、入力された特徴点における、映像の明るさの時間変化量に対して周波数分析を行い、時間変化量を周波数成分に分解する（ステップＳ２０３）。分析部２０５は、得られた結果からノイズなどを除去して、周波数成分の頻度分布を作成する（ステップＳ２０４）。【０１２９】  例えば、ステップＳ２０４の処理で、図１１に示す頻度分布が得られた場合を考える。図１１は、本実施例における分析部２０５が作成する周期成分の頻度分布の例を示す説明図である。図１１に示す頻度分布は、例えば、周波数成分の頻度分布の横軸を周期に変換することによって作成される。【０１３０】  図１１に示す頻度分布では、８秒、１５秒、５５秒の各周期成分の頻度が極大値をとる。８秒、１５秒、５５秒の各周期成分の頻度を、それぞれf1(t)、f2(t)、f3(t)と呼ぶ。なお、tは、周波数分析の対象データの取得が開始された時刻である。【０１３１】  次いで、分析部２０５は、８秒、１５秒、５５秒の各周期成分のばらつき量を、頻度分布ごとに算出する（ステップＳ２０５）。【０１３２】  分析部２０５は、８秒の周期成分であれば、f1(t)に所定の割合を乗じた値以上の頻度が、図１１に示すf1(t)からどの程度離れた所に存在するかを算出する。本実施例において、f1(t)より左に存在する所定の条件を満たす最小の頻度とf1(t)との距離と、f1(t)より右に存在する所定の条件を満たす最小の頻度とf1(t)との距離とを併せた距離を、８秒の周期成分のばらつき量とする。８秒の周期成分のばらつき量を、d1(t)と呼ぶ。【０１３３】  なお、本実施例では、便宜上ばらつき量の単位を、頻度分布の横軸に合わせて秒とする。ばらつき量の単位は、ばらつき量が頻度分布間の距離に対応すればどのような単位でもよい。【０１３４】  分析部２０５は、１５秒の周期成分、５５秒の周期成分に対しても８秒の周期成分と同様に、周期成分のばらつき量を算出する。１５秒の周期成分のばらつき量、５５秒の周期成分のばらつき量を、それぞれd2(t)、d3(t)と呼ぶ。【０１３５】  図１１に示す頻度分布は、１２時から１３時までの１時間分の映像に対して周波数分析を行うことによって得られた頻度分布である。例えば、d1(t)、d2(t)、d3(t)は、それぞれ以下のような値をとる。【０１３６】  d1(12:00) = 7秒、d2(12:00) = 2秒、d3(12:00) = 3秒【０１３７】  同様に、１３時から１４時までの映像に対応する頻度分布、１４時から１５時までの映像に対応する頻度分布、１５時から１６時までの映像に対応する頻度分布において、d1(t)、d2(t)、d3(t)が、例えばそれぞれ以下のような値をとる。【０１３８】  d1(13:00) = 6秒、d2(13:00) = 3秒、d3(13:00) = 3秒  d1(14:00) = 9秒、d2(14:00) = 3秒、d3(14:00) = 2秒  d1(15:00) = 7秒、d2(15:00) = 2秒、d3(15:00) = 3秒【０１３９】  次いで、分析部２０５は、頻度分布ごとに周期成分のばらつき量の総和S(t)=d1(t)+d2(t)+d3(t)を算出する（ステップＳ２０６）。【０１４０】  次いで、分析部２０５は、ばらつき量の総和の、頻度分布間の変化量S(t+Δt)-S(t)を算出する（ステップＳ２０７）。分析部２０５は、算出されたばらつき量の総和の時間経過に伴う変化量が負であるか否か、すなわちばらつき量の総和が減少しているか否かを判定する（ステップＳ２０８）。本実施例において、Δtは１時間である。【０１４１】  S(t+Δt)-S(t)<0の場合（ステップＳ２０８における負）、通知部２０６は、慣れによる効果の指標として、算出されたばらつき量の総和の変化量｜S(t+Δt)-S(t)｜を通知する（ステップＳ２０９）。なお、通知部２０６は、計算結果であるS(t+Δt)-S(t)そのものを通知してもよい。【０１４２】  S(t+Δt)-S(t)>0の場合（ステップＳ２０８における正）、通知部２０６は、疲労による影響の指標として、算出されたばらつき量の総和の変化量｜S(t+Δt)-S(t)｜を通知する（ステップＳ２１０）。なお、通知部２０６は、計算結果であるS(t+Δt)-S(t)そのものを通知してもよい。【０１４３】  周期成分のばらつき量の算出と並行して、分析部２０５は、頻度分布において極大値をとる頻度に対応する周期の中で最も長い周期、すなわち１回の作業に要する時間を決定する（ステップＳ２１１）。【０１４４】  図１１に示す頻度分布の例において、極大値をとる頻度に対応する周期の中で最も長い周期は、f3(t)に対応する周期である。本実施例において、f3(t)に対応する周期をp(t)とする。【０１４５】  次いで、分析部２０５は、p(t)の１日の平均周期P(day)を算出する（ステップＳ２１２）。P(day)は、例えば、以下の式で算出される。【０１４６】  P(day)=[p(0:00)+p(1:00)+・・・+p(23:00)]/24【０１４７】  なお、P(day)は、上記以外の式で算出されてもよい。例えば、日中のみ行われる作業員の作業を分析する場合であれば、取得されるp(t)は、例えば、p(9:00)、p(10:00)、・・・、p(17:00)になる。分析部２０５は、取得されるp(t)の数に応じて、P(day)を算出する式を変更すればよい。【０１４８】  次いで、分析部２０５は、算出された平均周期P(day)の変化量｜P(d+Δd)−P(d)｜を算出する（ステップＳ２１３）。Δdは、例えば１日である。【０１４９】  次いで、通知部２０６は、算出された変化量を、習熟度を示す指標として通知する（ステップＳ２１４）。なお、通知部２０６は、計算結果であるP(d+Δd)−P(d)そのものを通知してもよい。【０１５０】  慣れによる効果の指標としての変化量の通知または疲労による影響の指標としての変化量の通知、および習熟度を示す指標としての変化量の通知を終えた後、動作分析装置２００は、分析処理を終了する。【０１５１】  本実施例の動作分析装置は、特徴点抽出部２０４が、被験者が撮影された映像から、明るさの時間変化または色の時間変化が多く見られる点の座標を選択する。次いで、分析部２０５が、選択された座標における明るさの時間変化量または色の時間変化量を周波数分析し、周期成分の頻度分布を作成する。分析部２０５は、長期の周期成分の頻度分布間における変動から、習熟度を算出する。また、分析部２０５は、周期成分のばらつき量の頻度分布間における変動から、作業に対する慣れによる効果または疲労による影響を算出する。通知部２０６は、分析部２０５が算出した値を、監督者に対して通知する。【０１５２】  よって、本実施例の動作分析装置は、作業員への負担を増やすことなく、習熟度や疲労の影響による生産性の変化を数値化できる。動作分析装置は取得されたデータを基準データと照合せずに生産性の変化を把握できるため、使用者は、事前に基準データを作成することが求められない。【０１５３】  次に、本発明の概要を説明する。図１２は、本発明による動作分析装置の概要を示すブロック図である。本発明による動作分析装置１０は、音声を取得する取得部１１（例えば、マイク１０１）と、取得された音声を所定時間分ずつ周波数分析する分析部１２（例えば、分析部１０３）とを備え、分析部１２は、周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う被験者の所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する。【０１５４】  そのような構成により、動作分析装置は、被験者に大きな負担をかけることなく、基準値を用いずに習熟度や疲労の影響による作業に要する時間の変化を把握できる。【０１５５】  また、動作分析装置１０は、取得部１１により取得された種類が異なる複数の音声の中から、時間変化が最も多く見られる音声を抽出する抽出部（例えば、特徴点抽出部１０２）を備えてもよい。【０１５６】  そのような構成により、動作分析装置は、分析する必要のない音声を分析せずに済む。【０１５７】  また、取得部１１は、所定の作業を実施する被験者を示す画像を取得し、抽出部は、取得された複数の画像において、明るさの時間変化または色の時間変化が最も多く見られる箇所を抽出し、分析部１２は、複数の画像から得られる、抽出された箇所における明るさの時系列データ、または色の時系列データを所定時間分ずつ周波数分析し、周波数分析結果である各頻度分布内の、所定の作業により発生する明るさの時間変化または色の時間変化に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う被験者の所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成してもよい。【０１５８】  そのような構成により、動作分析装置は、被験者の作業の様子が撮影された映像を用いて、被験者の作業に要する時間の変化を把握できる。【０１５９】  また、動作分析装置１０は、生成された所定の作業に要する時間の変化を示す情報を通知する通知部（例えば、通知部１０４）を備えてもよい。【０１６０】  そのような構成により、動作分析装置は、被験者の作業に要する時間の変化を監督者に通知できる。【０１６１】  また、分析部１２は、頻度分布において頻度が極大値をとる所定の作業に関する周波数成分を特定し、特定された周波数成分から所定の条件を満たす周波数成分までの頻度分布における幅の値を取得し、各頻度分布から取得された幅の値の時間の経過に伴う変化量を、所定の作業に要する時間の変化を示す情報として生成してもよい。【０１６２】  そのような構成により、動作分析装置は、被験者の作業に要する時間のばらつきの程度の変化を把握できる。【０１６３】  また、分析部１２は、負である変化量に、「被験者の所定の作業に対する慣れによる効果」という文字情報を含め、正である変化量に、「被験者の疲労による影響」という文字情報を含めてもよい。【０１６４】  そのような構成により、動作分析装置は、被験者の作業に要する時間のばらつきの程度の変化が示す被験者の作業における変化を、監督者に通知できる。【０１６５】  また、分析部１２は、頻度分布において頻度が極大値をとる所定の作業に関する周波数成分に対応する周期の中から最長の周期を特定し、各頻度分布において特定された最長の周期の時間の経過に伴う変化量を、所定の作業に要する時間の変化を示す情報として生成してもよい。【０１６６】  そのような構成により、動作分析装置は、被験者の１工程分の作業に要する時間の変化を把握できる。【０１６７】  また、分析部１２は、各頻度分布において特定された最長の周期の、各作業日における平均値を算出し、算出された各平均値の、時間の経過に伴う変化量を所定の作業に要する時間の変化を示す情報として生成してもよい。【０１６８】  そのような構成により、動作分析装置は、被験者の１工程分の作業に要する時間の経日変化を把握できる。【０１６９】  また、分析部１２は、取得された音声における音量、特定の音程の音量、または音程を所定時間ごとに周波数分析してもよい。【０１７０】  また、取得部１１は、所定の作業を実施する被験者を示す画像を取得し、抽出部は、取得された複数の画像において、明るさの時間変化または色の時間変化が多く見られる複数の箇所を抽出し、分析部１２は、複数の画像から得られる、抽出された各箇所における明るさの時系列データ、または色の時系列データを周波数分析し、周波数分析結果である各頻度分布を合算し、合算された頻度分布を比較してもよい。【０１７１】  また、分析部１２は、音声を周波数分析して得られた頻度分布と、明るさの時系列データ、または色の時系列データを周波数分析して得られた頻度分布とを合算し、合算された頻度分布を比較してもよい。【０１７２】  以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。【０１７３】  この出願は、２０１５年６月１０日に出願された日本特許出願２０１５−１１７２３０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用の可能性】
【０１７４】  本発明は、工場、料理場、内職、交通整理などに従事する作業員の生産性を定量的に把握する用途に好適に適用可能である。また、気温などの周辺環境が作業員の生産性に与える影響を分析する用途にも好適に適用可能である。さらに、繰り返し作業を行う工作機械の老朽化を検出する用途にも好適に適用可能である。
【符号の説明】
【０１７５】１０、１００、２００  動作分析装置１１  取得部１２  分析部１０１  マイクロフォン（マイク）１０２、１０７、２０４  特徴点抽出部１０３、２０５  分析部１０４、２０６  通知部１０５、１０６  カメラ２０１  ＵＳＢカメラ２０２  ＰＣ２０３  バッファ
【図１】
2016199356.tif 000003
【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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【手続補正書】
【提出日】平成29年11月20日(2017.11.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を取得する取得部と、
取得された前記音声を所定時間分ずつ周波数分析する分析部とを備え、
前記分析部は、周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う前記被験者の前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する
ことを特徴とする動作分析装置。
【請求項２】
前記取得部により取得された種類が異なる複数の音声の中から、時間変化が最も多く見られる音声を抽出する抽出部を備える
請求項１記載の動作分析装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記所定の作業を実施する前記被験者を示す画像を取得し、
前記抽出部は、取得された複数の前記画像において、明るさの時間変化または色の時間変化が最も多く見られる箇所を抽出し、
前記分析部は、
複数の前記画像から得られる、抽出された前記箇所における明るさの時系列データ、または色の時系列データを所定時間分ずつ周波数分析し、
周波数分析結果である各頻度分布内の、前記所定の作業により発生する明るさの時間変化または色の時間変化に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う前記被験者の前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する
請求項１または請求項２記載の動作分析装置。
【請求項４】
生成された前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報を通知する通知部を備える
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の動作分析装置。
【請求項５】
前記分析部は、
頻度分布において頻度が極大値をとる前記所定の作業に関する周波数成分を特定し、
特定された前記周波数成分から所定の条件を満たす周波数成分までの前記頻度分布における幅の値を取得し、
各頻度分布から取得された幅の値の時間の経過に伴う変化量を、前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報として生成する
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の動作分析装置。
【請求項６】
前記分析部は、
負である変化量に、「被験者の所定の作業に対する慣れによる効果」という文字情報を含め、
正である変化量に、「被験者の疲労による影響」という文字情報を含める
請求項５記載の動作分析装置。
【請求項７】
前記分析部は、
頻度分布において頻度が極大値をとる所定の作業に関する周波数成分に対応する周期の中から最長の周期を特定し、
各頻度分布において特定された最長の周期の時間の経過に伴う変化量を、前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報として生成する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の動作分析装置。
【請求項８】
前記分析部は、
各頻度分布において特定された最長の周期の、各作業日における平均値を算出し、
算出された各平均値の、時間の経過に伴う変化量を前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報として生成する
請求項７記載の動作分析装置。
【請求項９】
音声を取得し、
取得された前記音声を所定時間分ずつ周波数分析し、
周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う前記被験者の前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する
ことを特徴とする動作分析方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
音声を取得する取得処理、
取得された前記音声を所定時間分ずつ周波数分析する分析処理、および
周波数分析結果である各頻度分布内の、被験者が実施する所定の作業において発生する作業音に対応する周波数成分の頻度分布を比較することによって、時間の経過に伴う前記被験者の前記所定の作業に要する時間の変化を示す情報を生成する生成処理
を実行させるための動作分析プログラム。
【国際調査報告】
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