(57)【要約】  作業管理システムは、作業者の位置の時系列を含むセンサ情報を保持し、分析対象期間を取得し、センサ情報を参照して分析対象期間において作業者が立ち寄り領域に立ち寄った期間である立ち寄り期間を決定し、該時系列に基づいて立ち寄り領域を決定し、立ち寄り期間と立ち寄り領域との組み合わせを示す立ち寄り履歴を生成し、立ち寄り期間の時間軸上での距離に基づいて複数の立ち寄り履歴からなる作業単位グループを生成し、作業単位グループに属する立ち寄り履歴を示す情報を表示するためのデータを出力する。
2018189845.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業管理システムであって、
プロセッサとメモリとを含み、
前記メモリは、作業者の位置の時系列を含むセンサ情報を保持し、
前記プロセッサは、
分析対象期間を取得し、
前記センサ情報を参照して、前記分析対象期間において前記作業者が立ち寄り領域に立ち寄った期間である立ち寄り期間を決定し、
前記立ち寄り期間それぞれについて、前記時系列に基づいて、当該立ち寄り期間における前記作業者の位置を含む領域を立ち寄り領域に決定し、当該立ち寄り期間と当該立ち寄り領域との組み合わせを示す立ち寄り履歴を生成し、
前記立ち寄り期間の時間軸上での距離に基づいて、複数の前記立ち寄り履歴からなる作業単位グループを生成し、
前記作業単位グループに属する立ち寄り履歴を示す情報を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の作業管理システムであって、
前記メモリは、前記作業者の作業実績を示す作業実績情報を、さらに保持し、
前記プロセッサは、前記作業実績情報において前記作業者の作業実績が記録されていない期間を、前記分析対象期間として取得する、作業管理システム。
【請求項３】
請求項１に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、
前記時系列に基づいて、前記分析対象期間における前記作業者の移動速度を算出し、
前記算出した移動速度が所定値以下である期間を前記立ち寄り期間に決定する、作業管理システム。
【請求項４】
請求項１に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、立ち寄り領域が重複し、かつ時間軸上で隣接する立ち寄り履歴間の評価値が所定値未満である複数の立ち寄り履歴、からなる集合を特定し、
前記評価値は、時間軸上で隣接する立ち寄り履歴の立ち寄り期間の時間軸上での距離が大きいほど大きく、当該隣接する立ち寄り履歴の立ち寄り期間の間に立ち寄り期間を有する立ち寄り履歴の数が多いほど大きく、
前記プロセッサは、
前記特定した集合のうち時間軸上で重複する１以上の集合からなる集合群を特定し、
前記集合群に属する集合それぞれについて、当該集合に属する立ち寄り履歴の最も早い開始時刻から、当該集合に属する立ち寄り履歴の最も遅い終了時刻までの期間を算出し、
前記集合群から、前記算出した期間の時間幅が最大である第１集合を特定し、
前記第１集合に含まれる立ち寄り履歴を代表立ち寄り履歴に決定し、
前記代表立ち寄り履歴と、前記第１集合の前記算出した期間に前記立ち寄り期間が含まれ、かつ前記代表立ち寄り履歴でない立ち寄り履歴である関連立ち寄り履歴と、を前記作業単位グループに含め、
前記代表立ち寄り履歴と前記関連立ち寄り履歴とを区別可能に表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
【請求項５】
請求項４に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、前記集合群に含まれ、前記算出した期間の時間幅が前記集合群において最大でない、かつ前記第１集合の基準時刻との差が所定値以下である基準時刻を有する第２集合を、前記第１集合に統合する、作業管理システム。
【請求項６】
請求項１に記載の作業管理システムであって、
前記センサ情報は、前記作業者に同伴する運搬機器に搭載された物の重量の時系列を含み、
前記プロセッサは、前記重量の時系列を参照して、前記重量の変化値が所定値以上である時刻を含む所定幅の期間を前記立ち寄り期間に決定する、作業管理システム。
【請求項７】
請求項６に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、
立ち寄り期間において前記重量が減少した立ち寄り履歴である重量減少立ち寄り履歴それぞれについて、
当該重量減少立ち寄り履歴の立ち寄り期間の開始時刻を終了時刻とする所定幅の時間範囲を特定し、
当該特定した時間範囲に立ち寄り期間が含まれる立ち寄り履歴を特定し、
当該特定した立ち寄り履歴の立ち寄り期間における前記重量が、所定の条件と比較して増加傾向にあると判定した場合、当該特定した期間を作業単位候補時間帯に決定し、
立ち寄り期間において前記重量が増加した立ち寄り履歴である重量増加立ち寄り履歴それぞれについて、
当該重量増加立ち寄り履歴の立ち寄り期間の終了時刻を開始時刻とする所定幅の時間範囲を特定し、
当該特定した時間範囲に立ち寄り期間が含まれる立ち寄り履歴を特定し、
当該特定した立ち寄り履歴の立ち寄り期間における前記重量が、所定の条件と比較して減少傾向にあると判定した場合、当該特定した期間を作業単位候補時間帯に決定し、
重複する１以上の前記作業単位候補時間帯からなる集合を特定し、
前記集合から、開始時刻から終了時刻までの時間幅が最大である最大作業単位候補時間帯を特定し、
前記最大作業単位候補時間帯に対応する重量減少対象立ち寄り履歴又は重量増加立ち寄り履歴を、代表立ち寄り履歴に決定し、
前記最大作業単位候補時間帯に含まれる他の前記作業単位候補時間帯に、立ち寄り期間の少なくとも一部が含まれ、かつ前記代表立ち寄り履歴でない立ち寄り履歴を関連立ち寄り履歴に決定し、
前記代表立ち寄り履歴と、前記関連立ち寄り履歴と、を前記作業単位グループに含め、
前記代表立ち寄り履歴と前記関連立ち寄り履歴とを区別可能に表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
【請求項８】
請求項１に記載の作業管理システムであって、
前記メモリは、前記作業者が移動する敷地内を撮影するカメラの捕捉範囲を示すマスタ情報をさらに保持し、
前記プロセッサは、
前記マスタ情報を参照して、立ち寄り期間において立ち寄り領域を捕捉するカメラが存在しない時間を算出し、
前記算出した時間に基づいて、前記作業者、前記作業者に同伴する運搬機器、又は前記敷地内の所定の領域にカメラを取り付けた場合において、当該カメラが新たに捕捉可能な立ち寄り期間の合計を示す情報を生成し、
前記生成した情報を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
【請求項９】
請求項１に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、
第１の作業単位グループと、第２の作業単位グループと、を生成し、
前記第１の作業単位グループに含まれる立ち寄り領域と、前記第２の作業単位グループに含まれる立ち寄り領域の重複度に基づいて、前記第１の作業単位グループと前記第２の作業単位グループの類似度を算出し、
前記類似度を示す情報を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の作業管理システムであって、
前記メモリは、領域及び時間帯についての条件と、推定作業と、の対応を示す作業定義情報をさらに保持し、
前記プロセッサは、
前記作業単位グループに含まれる立ち寄り期間と立ち寄り領域とが、前記作業定義情報に含まれる条件を満たす場合、
前記作業定義情報において当該条件に対応する推定作業を特定し、
前記特定した推定作業を示す情報を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
【請求項１１】
請求項１に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、
前記作業単位グループに属する立ち寄り履歴の立ち寄り時間の最も早い開始時刻から最も遅い終了時刻までの作業単位期間を示す情報を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、
複数の前記作業単位グループを生成し、
前記複数の作業単位グループそれぞれにおける作業単位期間を、作業単位グループごとに区別可能に表示するデータを出力する、作業管理システム。
【請求項１３】
請求項１に記載の作業管理システムであって、
前記メモリは、前記作業者が移動する敷地内のカメラ画像をさらに保持し、
前記プロセッサは、前記作業単位グループに含まれる立ち寄り領域の立ち寄り期間におけるカメラ画像を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
【請求項１４】
作業管理システムが作業管理をする方法であって、
前記作業管理システムは、作業者の位置の時系列を含むセンサ情報を保持し、
前記方法は、
前記作業管理システムが、
分析対象期間を取得し、
前記センサ情報を参照して、前記分析対象期間において前記作業者が立ち寄り領域に立ち寄った期間である立ち寄り期間を決定し、
前記立ち寄り期間それぞれについて、前記時系列に基づいて、当該立ち寄り期間における前記作業者の位置を含む領域を立ち寄り領域に決定し、当該立ち寄り期間と当該立ち寄り領域との組み合わせを示す立ち寄り履歴を生成し、
前記立ち寄り期間の時間軸上での距離に基づいて、複数の前記立ち寄り履歴からなる作業単位グループを生成し、
前記作業単位グループに属する立ち寄り履歴を示す情報を表示するためのデータを出力する、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作業管理システム及び作業管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
倉庫や工場等の広大な敷地に多数の作業者がいる作業環境では、作業指示や監視の目が十分に行き届かず、作業者に無駄な時間が発生していたり、管理者が想定していた作業と異なる作業を作業者がしていたりする場合がある。そのため、誰が、どこで、いつ、何の作業を行っているかを管理者が把握し、作業者の状態を管理することは、重要である。【０００３】
本技術分野の背景技術として、特開２０１５−１８１０２４号公報（特許文献１）がある。この公報には、「作業管理システム１は、作業者に装着される撮像装置２０とサーバ装置６０とを備える。撮像装置２０は、作業者の作業範囲を撮像する撮像部２１と、撮像部２１により撮像された撮像画像、および、上記撮像画像に基づいて生成される生成情報の少なくとも一方をサーバ装置６０に送信する通信部３０とを備える。サーバ装置６０は、通信部３０より受信した、撮像画像および生成情報の少なくとも一方を管理する制御部７０を備える。」と記載されている（要約参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１８１０２４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に記載の技術を用いて作業管理をする場合、管理者が作業者の作業内容を把握するためには、長時間にわたるカメラ画像を確認する必要がある。多数の作業者がいる作業環境においては、管理者が各作業者の全ての画像を参照することは、非常に難しい。【０００６】
また、特許文献１に記載の技術は、例えば、作業場所や作業内容ごとに作成された多次元コードを用いて作業を管理するが、予め管理者が想定していない作業（例えば、間接作業、及び突発的に発生する作業等）については管理することができない。【０００７】
そこで、本発明の一態様は、管理者が、大量の画像を参照することなく、事前に想定していない作業を含む作業の管理を可能とすることを目的とする。
【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本発明の一態様は、以下の構成を採用する。作業管理システムであって、プロセッサとメモリとを含み、前記メモリは、作業者の位置の時系列を含むセンサ情報を保持し、前記プロセッサは、分析対象期間を取得し、前記センサ情報を参照して、前記分析対象期間において前記作業者が立ち寄り領域に立ち寄った期間である立ち寄り期間を決定し、前記立ち寄り期間それぞれについて、前記時系列に基づいて、当該立ち寄り期間における前記作業者の位置を含む領域を立ち寄り領域に決定し、当該立ち寄り期間と当該立ち寄り領域との組み合わせを示す立ち寄り履歴を生成し、前記立ち寄り期間の時間軸上での距離に基づいて、複数の前記立ち寄り履歴からなる作業単位グループを生成し、前記作業単位グループに属する立ち寄り履歴を示す情報を表示するためのデータを出力する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、そこで、本発明の一態様は、管理者が、大量の画像を参照することなく、事前に想定していない作業を含む作業の管理をさせることができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１Ａ】第一の実施例のシステム構成例を示すブロック図である。
【図１Ｂ】第一の実施例のサーバの物理構成例を示すブロック図である。
【図２】第一の実施例の作業実績データベースの構成例を示す図である。
【図３】第一の実施例のセンサデータベースの構成例を示す図である。
【図４】第一の実施例のカメラ画像データベースの構成例を示す図である。
【図５】第一の実施例のマスタデータベースの構成例を示す図である。
【図６】第一の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】第一の実施例の立ち寄り場所抽出対象データの構成例を示す図である。
【図８】第一の実施例の立ち寄り場所抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図９Ａ】第一の実施例の立ち寄り場所データの構成例を示す図である。
【図９Ｂ】第一の実施例の立ち寄り場所データの構成例を示す図である。
【図１０】第一の実施例の立ち寄り場所特徴抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】第一の実施例の立ち寄り場所特徴データの構成例を示す図である。
【図１２】第一の実施例の作業単位生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第一の実施例の作業単位データの構成例を示す図である。
【図１４Ａ】第一の実施例の作業定義ルールデータの構成例を示す図である。
【図１４Ｂ】第一の実施例の作業定義ルールデータの構成例を示す図である。
【図１５】第一の実施例の可視化画面の一例を示す図である。
【図１６】第一の実施例の可視化画面の一例を示す図である。
【図１７】第一の実施例のルール入力画面の一例を示す図である。
【図１８】第二の実施例のセンサデータベースの構成例を示す図である。
【図１９】第二の実施例の立ち寄り場所抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】第二の実施例のマスタデータベースの構成例を示す図である。
【図２１】第二の実施例の立ち寄り場所特徴抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図２２】第二の実施例の可視化画面の一例を示す図である。
【図２３】第三の実施例の可視化画面の一例を示す図である。
【図２４】第五の実施例のシステム構成例を示すブロック図である。
【図２５】第五の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２６】第五の実施例の推奨計測方法生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図２７】第五の実施例の推奨計測方法データの構成例を示す図である。
【図２８】第五の実施例の可視化画面の一例を示す図である。
【図２９】第六の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３０】第六の実施例の比較作業単位抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図３１】第六の実施例の比較作業単位データの構成例を示す図である。
【図３２】第六の実施例の可視化画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。
【００１２】
＜第一の実施例＞
本発明の第一実施例は、利用者からのリクエストに応じて、１以上の作業実績データと、作業者の位置データと、敷地内空間、作業者、又は機器に設置されたカメラから取得された画像データと、から、作業者の様子を表す可視化画面を生成する処理を実行するシステムを説明する。これにより、散在している物品をある場所に収集したり、ある場所に置かれていた物品を様々な場所へ配布したりするなどの作業を把握するに必要十分な画像を含む可視化画面を、本実施例のシステムは生成できる。
【００１３】
なお、本実施例において、作業を行う主体は作業者として説明するが、複数種類の作業を行う機械（例えば、ロボット）でもよい。また、作業は、倉庫で行われるピッキング作業や、工場で行われる製造作業を主とするが、オフィスで行われる事務作業でもよい。
【００１４】
図１Ａは、第一の実施例のシステムの構成例を示すブロック図である。第一の実施例のシステムは、情報管理サーバ１１０、計算処理サーバ１２０、センサ１３０、カメラ１４０、及び計算機１５０を含む。また、情報管理サーバ１１０、計算処理サーバ１２０、センサ１３０、カメラ１４０、及び計算機１５０は、例えばネットワーク１６０によって互いに接続されている。なお、情報管理サーバ１１０と計算処理サーバ１２０と計算機１５０の少なくとも２つが１つの計算機によって構成されてもよい。
【００１５】
計算処理サーバ１２０は、例えば、実績なし時間抽出部１２１、立ち寄り場所抽出部１２２、立ち寄り場所特徴生成部１２３、作業単位生成部１２４、及び可視化生成部１２５を含む。計算処理サーバ１２０は、図１Ｂで後述するように、プログラムを実行するプロセッサ１を有し、プロセッサが所定のプログラムを実行することによって各部が機能する。
【００１６】
実績なし時間抽出部１２１は、作業者の作業実績が記録されていない時間帯を抽出する。立ち寄り場所抽出部１２２は、作業実績が記録されていない時間帯において、作業者が立ち寄った領域及び当該領域に立ち寄った時間を抽出する。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、作業実績が記録されていない時間帯において、作業者が立ち寄った場所の特徴を抽出する。作業単位生成部１２４は、当該特徴を用いて、作業実績が記録されていない時間帯において作業者が作業を行っていた可能性がある時間帯を特定する。可視化生成部１２５は、各部の処理結果を可視化するための可視化画面を生成する。
【００１７】
情報管理サーバ１１０は、作業実績データベース１１１、センサデータベース１１２、カメラ画像データベース１１３、及びマスタデータベース１１４を有する。情報管理サーバ１１０は、図１Ｂで後述するように、補助記憶装置３を有し、各データベースを補助記憶装置３に格納する。情報管理サーバ１１０が格納するデータは、計算機１５０から入力されたものでも、他のシステムから取得したものでもよい。
【００１８】
作業実績データベース１１１は、工場や倉庫等における作業実績データを格納する。センサデータベース１１２は、センサ１３０による計測情報を格納する。カメラ画像データベース１１３は、カメラ１４０が撮影した画像の情報を格納する。マスタデータベース１１４は、カメラ１４０が撮影可能な捕捉範囲等の様々な定義情報を格納する。
【００１９】
なお、本実施形態において、システムが使用する情報は、データ構造に依存せずどのようなデータ構造で表現されていてもよい。例えば、テーブル、リスト、データベース又はキューから適切に選択したデータ構造体が、情報を格納することができる。情報記憶システムが使用する情報は、データ記憶装置における対応するデータ記憶領域に格納される。
【００２０】
センサ１３０は、作業者の位置情報を取得するセンサを含む。位置情報を取得するセンサ１３０は、例えば、作業者が作業時に携帯する、ＧＰＳ機能を有する端末に備えられている。また、当該携帯端末が電波を発信する機能を有し、予め敷地内に設置され、かつ設置場所が登録されている受信機に備えられたセンサ１３０が、当該電波を感知することで位置を判定してもよい。
【００２１】
カメラ１４０は、敷地内に三脚又は治具等を用いて設置されたカメラを含む。また、カメラ１４０は、作業者に取り付け可能なウェアラブル式のカメラ、及び台車、カート、又はフォークリフトなどの可動機器に取り付け可能なカメラを含んでもよい。カメラ１４０は、静止画を撮影するカメラであってもよいし、動画を撮影可能なカメラであってもよい。
【００２２】
計算機１５０は、利用者からのデータ処理リクエストなどの入力を受け付けたり、可視化生成部１２５から出力された可視化画面を表示したり、印刷用のデータを出力したりする。計算機１５０は、プログラムを実行するプロセッサ（ＣＰＵ）、プログラムやデータを格納する記憶装置、ユーザインタフェース（キーボード、マウス、タッチパネル、ディスプレイ装置、プリンタなど）及び通信インタフェースを有する計算機によって構成される。計算機１５０では、ユーザインタフェースを提供するウェブブラウザが動作しても、専用プログラムが動作してもよい。
【００２３】
図１Ｂは、第一の実施例のシステムを構成するサーバの物理構成例を示すブロック図である。なお、図１Ｂでは、計算処理サーバ１２０について説明するが、情報管理サーバ１１０も同じ構成でよい。本実施例の計算処理サーバ１２０は、プロセッサ（ＣＰＵ）１、メモリ２、補助記憶装置３及び通信インタフェース４を有する計算機によって構成される。
【００２４】
プロセッサ１は、メモリ２に格納されたプログラムを実行する。メモリ２は、不揮発性の記憶デバイスであるＲＯＭ及び揮発性の記憶デバイスであるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような高速かつ揮発性の記憶デバイスであり、プロセッサ１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。
【００２５】
補助記憶装置３は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶デバイスによって構成され、プロセッサ１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置３から読み出されて、メモリ２にロードされて、プロセッサ１によって実行される。
【００２６】
通信インタフェース４は、所定のプロトコルに従って、他の装置（計算機１５０など）との通信を制御するネットワークインタフェース装置である。
【００２７】
プログラムはプロセッサ１によって実行されることで、定められた処理をメモリ２、補助記憶装置３、及び通信インタフェース４を用いながら行う。従って、本実施形態においてプログラムを主語とする説明は、プロセッサ１を主語とした説明でもよい。若しくは、プログラムが実行する処理は、そのプログラムが動作する計算機及び計算機システムが行う処理である。
【００２８】
プロセッサ１は、プログラムに従って動作することによって、所定の機能を実現する機能部（手段）として動作する。例えば、プロセッサ１は、実績なし時間抽出プログラムに従って動作することで実績なし時間抽出部１２１（実績なし時間抽出手段）として機能し、立ち寄り場所抽出プログラムに従って動作することで立ち寄り場所抽出部１２２（立ち寄り場所抽出手段）として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、プロセッサ１は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれを実現する機能部（手段）としても動作する。計算機及び計算機システムは、これらの機能部（手段）を含む装置及びシステムである。
【００２９】
計算処理サーバ１２０は、入力インタフェース５及び出力インタフェース８を有してもよい。入力インタフェース５は、キーボード６やマウス７などが接続され、管理者からの入力を受けるインタフェースである。出力インタフェース８は、ディスプレイ装置９やプリンタなどが接続され、計算処理サーバ１２０の状態やプログラムの実行結果を管理者が視認可能な形式で出力するインタフェースである。
【００３０】
プロセッサ１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワーク１６０を介して、計算処理サーバ１２０に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置３に格納される。このため、計算処理サーバ１２０は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインタフェースを有するとよい。
【００３１】
計算処理サーバ１２０は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。また、計算処理サーバ１２０上で実行されるプログラムは、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよい。
【００３２】
また、計算処理サーバ１２０において、プログラムによって実装される機能部の全部又は一部は、物理的な集積回路（例えば、Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）等によって構成されてもよい。
【００３３】
図２は、作業実績データベース１１１の構成例を示す図である。作業実績データベース１１１が格納する作業実績データは、例えば、作業を担当した作業者、作業完了時刻、及び作業内容を示す情報を格納する。作業実績データは、作業開始時刻を示す情報をさらに格納してもよい。
【００３４】
作業実績データは、例えば、作業における取扱物（例えば、工場であれば製造品、倉庫であれば入荷品又は出荷品）が適切に工程を経たことを管理する目的で作成され、ある取扱物がある処理済工程を終えるごとに作業実績がデータとして記録される。また、作業実績データは、各作業者の始業時刻と終業時刻とを示す情報をさらに保持する。
【００３５】
図３は、センサデータベース１１２の構成例を示す図である。センサデータベース１１２が格納するセンサデータは、例えば、センサ１３０が計測した、計測対象、計測対象のセンサ値、及び計測時刻を示す情報を含む。図３の例において、センサデータは、センサ１３０が計測した計測対象である作業者の位置を示す座標を格納する。
【００３６】
図４は、カメラ画像データベース１１３の構成例を示す図である。カメラ画像データベース１１３が格納するカメラ画像データは、例えば、画像データと、画像データに関連する情報を含む。画像データに関連する情報は、例えば、画像を取得したカメラを示す情報、及び画像が撮影された時刻を示す情報等を含む。なお、画像データにおける画像とは、静止画であってもよいし、所定時間の動画であってもよい。
【００３７】
図５は、マスタデータベース１１４の構成例を示す図である。マスタデータベース１１４が格納するマスタデータは、例えば、各カメラ１４０の撮影により捕捉できる領域を定義する。図５の例において、マスタデータは、各カメラ１４０の捕捉領域を矩形領域で定義し、当該矩形領域の対角の２点の座標を示す。なお、マスタデータは、例えば、当該矩形領域の４点のうち基準となる１点の座標と互いに直交する２辺の長さを示すことにより、当該矩形領域を示してもよい。
【００３８】
また、カメラ１４０が、３６０度撮影できるカメラ又は広角カメラ等である場合、カメラ１４０は、自身が設置されている位置を中心、所定距離を半径とする円又は扇形の領域を捕捉可能である。この場合、マスタデータは、中心座標、半径、基準方向からみた開始角度、及び開始角度からの角度幅によって、円又は扇形の領域を特定する。また、敷地内の空間領域が予めグリッド状に区切られている場合には、マスタデータは各グリッドを捕捉するカメラを示してもよい。
【００３９】
図６は、第一の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、実績なし時間抽出部１２１は、計算機１５０から、分析リクエストを受信する（６０１）。分析リクエストは、利用者によって計算機１５０に入力されてもよいし、例えば所定の時刻に計算機１５０によって自動で生成されてもよい。また、分析リクエストは、分析対象を指定する情報（例えば、作業者、作業内容、期間等）を含む。なお、分析リクエストにおいて、分析対象として全データが指定されてもよい。
【００４０】
続いて、実績なし時間抽出部１２１は、分析リクエストが示す分析対象に応じた作業実績情報を、作業実績データベース１１１から取得し、図７に示す立ち寄り場所抽出対象データを生成する（６０２）。
【００４１】
立ち寄り場所抽出対象データは、分析対象の作業者の、分析対象の時間において作業実績が記録されていない時間帯を示す。作業実績が記録されていない時間帯に作業者はどこかに立ち寄って、別の作業を行っていたり、作業をしていなかったりする可能性がある。実績なし時間抽出部１２１は、作業実績が記録されていない時間帯を特定するために、立ち寄り場所抽出対象データを生成する。
【００４２】
以下、ステップ６０２における立ち寄り場所抽出対象データ生成処理の詳細を説明する。実績なし時間抽出部１２１は、作業実績データにおける、分析対象の各作業の作業実施時間を特定する。実績なし時間抽出部１２１は、作業実績データにおいて作業開始時刻と作業終了時刻の両方が示されている作業については、作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を作業実施時間として特定する。
【００４３】
また、実績なし時間抽出部１２１は、作業実績データにおいて作業終了時刻のみが示されている作業については、作業終了時刻から所定時間遡った時刻から、作業終了時刻までの時間を作業実施時間として特定する。また、作業に要する標準的な時間（標準時間）が、作業内容ごとに予め定義されている場合、実績なし時間抽出部１２１は、当該作業の標準時間を、当該所定時間として用いてもよい。
【００４４】
実績なし時間抽出部１２１は、例えば、各作業者について、当該作業者の作業実施時間と就業時間（始業時刻から終業時刻までの時間）とから、就業時間における作業実績がない時間を特定する。実績なし時間抽出部１２１は、当該作業者を示す情報と、特定した作業実績なし時間の開始時刻と終了時刻を示す情報と、を後述する立ち寄り場所抽出対象データに格納する。
【００４５】
また、実績なし時間抽出部１２１は、以下のようにして、立ち寄り場所抽出対象データを生成してもよい。実績なし時間抽出部１２１は、例えば、各作業者について、一定間隔の時刻ごとに、当該作業者が当該時刻に作業をしていることを示す作業実績を作業実績データから検索し、当該作業実績が存在しない場合は、当該時刻における作業実績がないと判定する。実績なし時間抽出部１２１は、各作業者の一定間隔の各時刻における作業実績の有無から、作業実績なし時間を特定する。
【００４６】
図７は、立ち寄り場所抽出対象データの構成例を示す図である。立ち寄り場所抽出対象データは、前述したように、各レコードを一意に識別する識別子（立ち寄り場所抽出対象データＩＤ）と、作業者を示す情報と、当該作業者の作業実績なし時間を示す情報（図７の例では作業実績なし時間の開始時刻と終了時刻）と、を格納する。
【００４７】
なお、立ち寄り場所抽出対象データのような計算処理サーバ１２０が生成したデータは、例えば、計算処理サーバ１２０のメモリ２又は補助記憶装置３に格納される。なお、上述の例では、実績なし時間抽出部１２１は、実績なし時間に関する情報を立ち寄り場所抽出対象データに格納したが、作業実績がある作業時間に関する情報をさらに立ち寄り場所抽出対象データに格納してもよい。
【００４８】
図６の説明に戻る。続いて、立ち寄り場所抽出部１２２は、立ち寄り場所抽出対象データを用いて、図９Ａ及び図９Ｂに示す立ち寄り場所データを生成する、立ち寄り場所抽出処理を実行する（６０３）。
【００４９】
ある作業者の立ち寄り場所は、当該作業者が立ち寄った立ち寄り領域と、当該作業者が立ち寄り領域に立ち寄った時間帯と、によって定義される。なお、当該時間帯は、立ち寄り場所抽出対象データに含まれる開始時刻と終了時刻によって定義される。以下、図８を用いて、立ち寄り場所抽出処理の詳細を説明する。
【００５０】
図８は、立ち寄り場所抽出処理の一例を示すフローチャートである。立ち寄り場所抽出部１２２は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードを１つ選択し、選択したレコードが示す作業者の、選択したレコードが示す実績なし時間における位置データを、センサデータベース１１２のセンサデータから取得する（８０１）。
【００５１】
立ち寄り場所抽出部１２２は、取得した位置データを用いて、一定間隔の時刻間における当該作業者の移動距離を算出し、算出した移動距離を用いて各時刻間の当該作業者の移動速度を算出する（８０２）。なお、センサ１３０が作業者の速度を計測する速度センサを含む場合、立ち寄り場所抽出部１２２は速度センサの値をそのまま利用してもよい。立ち寄り場所抽出部１２２は、当該作業者が所定の閾値以下の移動速度で移動していた時間を立ち寄り時間に決定する（８０３）。
【００５２】
続いて、立ち寄り場所抽出部１２２は、ステップ８０３で決定された立ち寄り時間から、未選択の立ち寄り時間を１つ選択し、当該立ち寄り時間における当該作業者の位置データを用いて立ち寄り領域を算出する（８０４）。立ち寄り領域は、作業者が立ち寄り時間において滞在していた領域である。
【００５３】
立ち寄り場所抽出部１２２は、例えば、位置データが示す当該作業者の立ち寄り時間における各座標を中心とした所定の半径を有する円の集合を立ち寄り領域に決定してもよい。また、立ち寄り場所抽出部１２２は、位置データが示す立ち寄り時間における当該作業者の各座標、を線で繋いで生成される軌跡、を所定の幅で拡張した領域を立ち寄り領域に決定してもよい。
【００５４】
また、立ち寄り場所抽出部１２２は、例えば、位置データが示す当該作業者の立ち寄り時間における全ての座標を含む領域であって、自身の外縁と各座標との距離が所定値以下である所定形状（例えば円、楕円、矩形、又は正方形等）の領域、を立ち寄り領域に決定してもよい。
【００５５】
また、立ち寄り場所抽出部１２２は、例えば、立ち寄り時間において最も移動速度が低かった座標を含む所定の領域（例えば当該座標を中心とした所定半径の円）を立ち寄り領域に決定してもよい。また、立ち寄り場所抽出部１２２は、予め空間がグリッド状に区切られている場合、前述のいずれかの領域と、一部又は全てが重複するグリッドからなる集合を、立ち寄り領域に決定してもよい。
【００５６】
続いて、立ち寄り場所抽出部１２２は、図９Ａ及び図９Ｂに示す立ち寄り場所データを生成する（８０５）。具体的には、立ち寄り場所抽出部１２２は、例えば、立ち寄り場所抽出対象データＩＤと、作業者を示す情報と、立ち寄り時間を示す情報と、立ち寄り領域を示す情報と、を対応付けて、立ち寄り場所データに格納する。
【００５７】
なお、上述したように、グリッドの集合を用いて立ち寄り領域を決定した場合、立ち寄り場所抽出部１２２は、グリッドと立ち寄り領域との対応を示す情報を立ち寄り場所データに格納する。また、立ち寄り場所抽出部１２２は、立ち寄り時間における、位置データを取得するセンサ以外のセンサ値の変化値を、立ち寄り場所データに格納してもよい。
【００５８】
続いて、立ち寄り場所抽出部１２２は、全ての立ち寄り時間を選択済みであるか否か、即ちステップ８０３で抽出された全ての立ち寄り時間に対して、ステップ８０４〜８０５の処理が実行されたか否かを判定する（８０６）。立ち寄り場所抽出部１２２は、未選択の立ち寄り時間があると判定した場合（８０６：ｎｏ）、ステップ８０４に戻る。
【００５９】
立ち寄り場所抽出部１２２は、全ての立ち寄り時間を選択済みであると判定した場合（８０６：ｙｅｓ）、立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであるか否かを判定する（８０７）。立ち寄り場所抽出部１２２は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードがあると判定した場合（８０７：ｎｏ）。ステップ８０１に戻る。立ち寄り場所抽出部１２２は、立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであると判定した場合（８０７：ｙｅｓ）、立ち寄り場所抽出処理を終了する。
【００６０】
図９Ａ及び図９Ｂは、立ち寄り場所データの構成例を示す図である。図９Ａの例では、立ち寄り場所データは、各レコードを一意に識別する識別子（立ち寄り場所データＩＤ）と、立ち寄り場所抽出対象データＩＤと、立ち寄り時間を示す情報（図９Ａの例では立ち寄り時間の開始時刻と終了時刻）と、当該立ち寄り時間に対応する作業者を示す情報と、立ち寄り時間における位置データを取得するセンサ以外のセンサ値の変化値と、を格納する。
【００６１】
また、図９Ｂの立ち寄り場所データは、矩形のグリッドの識別子と、グリッドの頂点の座標と、当該グリッドを含む立ち寄り領域に対応する立ち寄り場所データＩＤと、を格納する。
【００６２】
図６の説明に戻る、続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、立ち寄り場所データに基づいて、後述する図１１に示す立ち寄り場所特徴データを生成する、立ち寄り場所特徴生成処理を実行する（６０４）。以下、図１０を用いて、立ち寄り場所特徴生成処理の詳細を説明する。
【００６３】
図１０は、立ち寄り場所特徴生成処理の一例を示すフローチャートである。まず、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードを１つ選択し、選択したレコードの立ち寄り場所抽出対象データＩＤに対応する全てのレコードを立ち寄り場所データから取得する（１００１）。
【００６４】
つまり、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、選択した立ち寄り場所抽出対象データに対応する立ち寄り領域と、立ち寄り時間（開始時刻と終了時刻）と、の組み合わせを全て取得する。以下、立ち寄り領域と立ち寄り時間とを含む概念を立ち寄り場所とも呼ぶ。
【００６５】
続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、取得した立ち寄り場所を１以上の集合に分類する（１００２）。具体的には、例えば、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、一部又は全部が重複する立ち寄り領域、に対応する立ち寄り場所は同じ集合に属すると決定する。例えば、立ち寄り領域Ａの一部と立ち寄り領域Ｂの一部が重複し、かつ立ち寄り領域Ｂの一部と立ち寄り領域Ｃの一部が重複する場合、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、立ち寄り領域Ａ、Ｂ、及びＣに対応する立ち寄り場所が全て同じ集合に属すると決定する。
【００６６】
また、例えば、立ち寄り領域Ｃの一部と立ち寄り領域Ｄの一部が重複し、かつ立ち寄り領域Ｃ及びＤが、立ち寄り領域Ａ、Ｂ、及びＣのいずれにも重複しない場合、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、立ち寄り領域Ｃ及びＤに対応する立ち寄り場所が同じ集合に属すると決定する。当該集合は、立ち寄り領域Ａ、Ｂ、及びＣに対応する立ち寄り場所が属する集合とは異なる。
【００６７】
続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、生成した集合に属する立ち寄り場所から、代表立ち寄り場所及び関連立ち寄り場所を特定し、さらに特定した代表立ち寄り場所及び関連立ち寄り場所をグループ分けする（１００３）。当該グループは、作業実績が記録されていないが、何らかの作業が行われている可能性が高い立ち寄り場所を示すグループであり、代表立ち寄り場所は当該作業の特徴又は重要な段階を示す可能性が高い。以下、ステップ１００３の処理の詳細を説明する。
【００６８】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、各集合について、所定の区切り基準を用いて当該集合を区切り、１以上の小集合を生成する。以下、小集合の生成方法について説明する。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、各集合について、当該集合に属する各立ち寄場所を、例えば、各立ち寄り場所の基準時刻順に時間軸上に並べる。なお、立ち寄り場所の基準時刻とは、当該立ち寄り場所の開始時刻であってもよいし、当該立ち寄り場所の終了時刻であってもよいし、当該立ち寄り場所の開始時刻と終了時刻の中点であってもよい。
【００６９】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、例えば、集合Ａから小集合を生成する場合、集合Ａの時間軸上で隣接する立ち寄り場所の組み合わせそれぞれについて、時間軸上の時刻の差と、時間軸上において当該組み合わせの間に存在する他の集合の立ち寄り場所の数と、を変数とする関数を用いて評価値を算出する。なお、時間軸上の時刻の差が大きいほど、時間軸上において当該組み合わせの間に存在する他の集合の立ち寄り場所の数が多いほど、評価値が高くなるように、当該関数は予め定められている。
【００７０】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、評価値が所定値以上である集合Ａの立ち寄り場所の組み合わせが存在すると判定した場合、当該組み合わせそれぞれの間で集合Ａを区切ることにより、小集合を生成する。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、評価値が所定値以上である集合Ａの組み合わせが存在しないすると判定した場合、集合Ａを区切ることなく、集合Ａそのものを小集合として扱う。
【００７１】
例えば、集合Ａが立ち寄り場所ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、及びａ５からなり、時間軸上においてａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５の順で早いとする。組み合わせ（ａ１，ａ２）及び（ａ３，ａ４）における評価値が所定値以上、かつ組み合わせ（ａ２，ａ３）及び（ａ４，ａ５）における評価値が所定未満である場合、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、集合Ａを、ａ１からなる集合Ａ１、ａ２及びａ３からなる集合Ａ２、並びにａ４及びａ５からなる集合Ａ３に区切ることにより、小集合Ａ１、Ａ２、及びＡ３を生成する。
【００７２】
続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、各小集合について、他の小集合と時間軸上で重複しているか否かを判定する。具体的には、例えば、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、各小集合について、立ち寄り場所の最も早い開始時刻を開始時刻とし、立ち寄り場所の最も遅い終了時刻を終了時刻とする時間帯を定義する。２つの小集合の当該時間帯の少なくとも一部が重複する場合、２つの小集合が時間軸上で重複しているものとする。また例えば、第１の小集合と第２の小集合の当該時間帯に重複がない場合であっても、第１の小集合と第３の小集合の当該時間帯の少なくとも一部が重複し、第２の小集合と第３の小集合の当該時間帯の少なくとも一部が重複する場合には、第１の小集合と第２の小集合についても時間軸上で重複するものとみなされる。
【００７３】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、他の小集合と時間軸上で重複する小集合について、例えば、重複する小集合において優先度が最大の集合に属する立ち寄り場所を代表立ち寄り場所に決定する。なお、例えば、小集合の立ち寄り場所の最も早い開始時刻を開始時刻とし、当該小集合の立ち寄り場所の最も遅い終了時刻を終了時刻とする時間帯の時間幅が大きいほど、当該小集合の優先度が大きいものとする。
【００７４】
また、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、他の全ての小集合と時間軸上で重複していない小集合に属する立ち寄り場所を代表立ち寄り場所に決定する。つまり、当該小集合の優先度は、重複する他の小集合がないため、最大であると考えることもできる。
【００７５】
なお、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、時間軸上で他の小集合で重複する優先度が最大でない小集合が所定の条件を満たすと判定した場合には、当該小集合を、当該小集合に重複する優先度が最大である小集合に統合する。即ち、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、統合された小集合に属する立ち寄り場所についても代表立ち寄り場所に決定する。
【００７６】
例えば、小集合Ｂと小集合Ｃが時間軸上で重複し、小集合Ｂの優先度が最大であり、小集合Ｃの優先度は最大でないものとする。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、例えば、小集合Ｃの基準時刻（例えば、当該集合に属する立ち寄り場所の基準時刻の中央値又は平均値等）と、小集合Ｂの基準時刻と、の差が所定値以下である場合、小集合Ｃが当該所定の条件を満たすと判定し、小集合Ｃを小集合Ｂに統合する。なお、統合された小集合は、以下のグループ分けの処理において１つの小集合とみなされる。
【００７７】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、例えば、代表立ち寄り場所からなる小集合Ａについて、小集合Ａに属する代表立ち寄り場所の最も早い基準時刻を開始時刻とし、最も遅い基準時刻を終了時刻とする時間帯、に存在する、代表立ち寄り場所でない立ち寄り場所を関連立ち寄り場所に決定する。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、小集合Ａに含まれる代表立ち寄り場所と、当該決定した関連立ち寄り場所と、を同じグループに決定する。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、代表立ち寄り場所からなる全ての小集合ついて、当該処理を実行する。
【００７８】
続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードについてステップ１００１〜ステップ１００３の処理を実行したか否かを判定する（１００４）。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ１００１〜ステップ１００３の処理が実行されていない立ち寄り場所抽出対象データのレコードが存在すると判定した場合（１００４：ｎｏ）、ステップ１００１に戻る。
【００７９】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードについてステップ１００１〜ステップ１００３の処理を実行したと判定した場合（１００４：ｙｅｓ）、後述する図１１に示す立ち寄り場所特徴データを生成し（１００５）、立ち寄り場所特徴生成処理を終了する。
【００８０】
図１１は、立ち寄り場所特徴データの構成例を示す図である。立ち寄り場所特徴データは、例えば、代表立ち寄り場所又は関連立ち寄り場所であると判定された立ち寄り場所の立ち寄り場所データＩＤと、当該立ち寄り場所が代表立ち寄り場所であるか関連立ち寄り場所であるかを示す情報と、当該立ち寄り場所が属するグループの識別子と、の対応を格納する。
【００８１】
図６の説明に戻る。続いて、作業単位生成部１２４は、立ち寄り場所特徴データと立ち寄り場所データとを用いて後述する図１３の作業単位データを生成する（６０５）。以下、図１２を用いて、作業単位生成処理の詳細を説明する。
【００８２】
図１２は、作業単位生成処理の一例を示すフローチャートである。作業単位生成部１２４は、立ち寄り場所特徴データから未選択のグループを１つ選択し、選択したグループに対応する全ての立ち寄り場所データＩＤに対応する立ち寄り場所の情報を立ち寄り場所データから取得する（１２０１）。
【００８３】
続いて、作業単位生成部１２４は、取得した立ち寄り場所の情報が示す開始時刻と終了時刻から最も早い時刻と最も遅い時刻を抽出する（１２０２）。作業単位生成部１２４は、当該最も早い時刻と当該最も遅い時刻を、それぞれグループの開始時刻と終了時刻に決定し、開始時刻と終了時刻と作業者とグループとの対応を示す作業単位を、作業単位データに格納する（１２０３）。
【００８４】
つまり、作業単位は、作業実績が記録されていないものの、何らかの作業が実行されていた可能性が高い時間帯を示す。また、特に、作業単位のグループにおける代表立ち寄り場所は、当該時間帯において何らかの作業が実行されていた場合の当該作業における重要な拠点である可能性が高い。
【００８５】
なお、ステップ１２０３において、作業単位生成部１２４は、取得した立ち寄り場所の情報と、図１４Ａ及び図１４Ｂに示す作業定義ルールデータと、を比較して、当該グループにおいて実行されていた作業を推定し、推定した作業を作業単位データに格納してもよい。
【００８６】
続いて、作業単位生成部１２４は、立ち寄り場所特徴データの全てのグループにおいてステップ１２０１〜１２０３の処理が実行されたか否かを判定する（１２０４）。作業単位生成部１２４は、ステップ１２０１〜１２０３の処理が実行されていない立ち寄り場所特徴データのグループがあると判定した場合（１２０４：ｎｏ）、ステップ１２０１に戻る。作業単位生成部１２４は、立ち寄り場所特徴データの全てのグループにおいてステップ１２０１〜１２０３の処理が実行されたと判定した場合（１２０４：ｙｅｓ）、作業単位生成処理を終了する。
【００８７】
図１３は、作業単位データの構成例を示す図である。作業単位データは、例えば、作業単位の識別子である作業単位ＩＤと、グループと、グループの開始時刻及び終了時刻と、当該グループの作業者と、を対応付けて格納する。
【００８８】
図１４Ａ及び図１４Ｂは、作業定義ルールデータの構成例を示す図である。作業定義ルールデータは、例えば、計算処理サーバ１２０又は情報管理サーバ１１０の補助記憶装置３に予め格納されている。なお、作業定義ルールデータはマスタデータベース１１４に格納されていてもよい。
【００８９】
図１４Ａの例では、作業定義ルールデータは、ルールの識別子であるルールＩＤとルールとの対応を格納する。図１４Ａの例では、作業定義ルールデータは、グループの開始時刻と終了時刻についてのルール、及びグループに含まれる立ち寄り場所の立ち寄り領域についてのルールを含む。
【００９０】
図１４Ｂの例では、作業定義ルールデータは、推定作業と、当該推定作業に対応する条件文と、優先度と、の対応を格納する。条件文は、例えば、図１４Ａの作業ルールデータにおけるルールの論理式等で表現される。あるグループが、ある条件文を満たす場合、当該グループにおいて、当該条件文に対応する推定作業が実行されていたと推定される。なお、あるグループが複数の条件文が示す条件を満たす場合、当該複数の条件文に対応する推定作業のうち最も優先度が高い推定作業が、当該グループにおいて実行されていたと推定される。
【００９１】
図６の説明に戻る。続いて、可視化生成部１２５は、情報管理サーバ１１０に格納されているデータ、作業単位データ、立ち寄り場所特徴データ、及び立ち寄り場所データを用いて、図１５、図１６、及び図１７に示す可視化画面を生成し、計算機１５０に送信する（６０６）。
【００９２】
計算機１５０は、例えば、ディスプレイ装置９に可視化画面を表示し、可視化画面に対する利用者からの入力操作を受け付けるために待機する（６０７）。計算機１５０は、例えば可視化画面表示から所定時間経過しても、利用者からの入力操作を受け付けない場合（６０７：ｎｏ）、図６の処理を終了する。計算機１５０は、利用者からの入力操作を受け付けた場合（６０７：ｙｅｓ）、当該入力操作に応じた処理を、必要に応じて計算処理サーバ１２０も用いて、実行して（６０８）、図６の処理を終了する。
【００９３】
図１５は、可視化画面の一例を示す図である。可視化画面１５００は、作業者ごとの各時間帯における作業状態を表示する。具体的には、ドットで塗りつぶされた領域が示す時間帯は、作業実績データにおける作業実績が存在する時間帯を示す。その他のパターンで塗りつぶされた領域は、作業単位データが示すグループに対応する時間帯であり、例えば、グループごとに異なるパターンで塗りつぶされている。  図１６は、可視化画面の一例を示す図である。可視化画面１６００は、例えば、可視化画面１５００において、ある作業者の時間帯が利用者によって選択されることにより、又は予め定めたルールにより自動で選択された作業者と時間帯との組み合わせが指定されることにより、遷移する画面である。
【００９４】
可視化画面１６００は、例えば、地図表示領域１６０１、カメラ画像表示領域１６０２〜１６０４、及び文字情報表示領域１６０５を含む。地図表示領域１６０１は、例えば、当該時間帯において作業者が移動した経路、並びに当該作業者の当該時間帯におけるグループの代表立ち寄り場所及び関連立ち寄り場所を地図上に表示する。
【００９５】
なお、可視化生成部１２５は、当該時間帯の座標値をセンサデータベース１１２から取得して、作業者が移動した経路を特定する。また、例えば、敷地内の地図情報は、情報管理サーバ１１０の補助記憶装置３に予め格納されている。地図情報は、敷地内の座標、及び敷地内の棚等の設備が配置されている座標等を保持していることが望ましい。
【００９６】
カメラ画像表示領域１６０２〜１６０４は、当該作業者の当該時間帯における立ち寄り領域を捕捉するカメラ画像を表示する。可視化生成部１２５は、マスタデータベース１１４を参照して、当該作業者の当該時間帯における立ち寄り領域を特定し、特定したカメラの当該時間帯における画像データをカメラ画像データベース１１３から取得して、カメラ画像表示領域１６０２〜１６０４に表示する。
【００９７】
なお、図１６の例では、地図表示領域１６０１に立ち寄り領域を示す星印が表示され、例えば、当該星印を選択すると、カメラ画像表示領域１６０２〜１６０４が表示される。なお、可視化生成部１２５は、例えば、特に代表立ち寄り場所については、画像の時間変化を表示するために、当該代表立ち寄り場所が属するグループの前半の時間（例えば開始時刻から所定時間経過後）における代表立ち寄り場所の画像を表示するカメラ画像表示領域１６０２、及び後半の時間（例えば終了時刻の所定時間前）における代表立ち寄り場所の画像を表示するカメラ画像表示領域１６０４を生成する。
【００９８】
なお、図１６の例では、可視化生成部１２５は、代表立ち寄り場所の画像を表示するカメラ画像表示領域を２つ生成しているが、一定時間間隔の代表立ち寄り場所の画像を表示するカメラ画像表示領域を３つ以上生成してもよい。また、可視化生成部１２５は、関連立ち寄り場所等の、代表立ち寄り場所以外の立ち寄り領域についても、複数のカメラ画像表示領域を生成してもよい。
【００９９】
また、可視化生成部１２５は、カメラ画像表示領域に静止画像を表示してもよいし、動画を表示してもよい。また、例えば、可視化生成部１２５は、可視化画面１６００の起動時には、カメラ画像表示領域に静止画像が表示されるようにし、カメラ画像表示領域に含まれる再生ボタン等が選択された場合に動画が再生させるようにしてもよい。また、可視化生成部１２５は、カメラ画像表示領域に含まれる左右ボタンが選択された場合に、当該静止画像の所定時間前又は所定時間後の画像を、カメラ画像表示領域に表示してもよい。これらの内容は、後述する他の実施例におけるカメラ画像表示領域についても同様である。
【０１００】
文字情報表示領域１６０５は、例えば、選択された作業者の氏名、選択された時間帯、当該時間帯における当該作業者の滞在場所の名称、及び当該作業者の当該時間帯において実施された作業又は推定作業等を表示する。
【０１０１】
図１７は、ルール入力画面の一例を示す図である。可視化画面の一例であるルール入力画面１７００は、作業定義ルールデータベースに格納されるルールを入力するための画面である。ルール入力画面１７００は、例えば、対象入力領域１７０１、条件文入力領域１７０２、論理演算子選択領域１７０３、推定作業入力領域１７０４、及び登録ボタン１７０５を含む。
【０１０２】
対象入力領域１７０１は、条件を規定する対象（作業者、立ち寄り領域、立ち寄り時間等）の入力を受け付けるための領域である。条件文入力領域１７０２は、当該対象についての条件文を入力するための領域である。論理演算子選択領域１７０３は、「ＡＮＤ」や「ＯＲ」等の論理演算子を選択するための領域である。
【０１０３】
推定作業入力領域１７０４は、対象入力領域１７０１、条件文入力領域１７０２、及び論理演算子選択領域１７０３に入力されたルールを満たす場合の推定作業を入力するための領域である。登録ボタン１７０５は、対象入力領域１７０１、条件文入力領域１７０２、論理演算子選択領域１７０３、及び推定作業入力領域１７０４に入力された内容を作業定義ルールデータベースに登録するためのボタンである。なお、ルール入力画面１７００は、推定作業の優先度を入力するための領域をさらに含んでもよい。
【０１０４】
本実施例の計算処理サーバ１２０は、作業者の作業実績が記録されていない時間帯における立ち寄り場所を抽出し、立ち寄り場所から代表立ち寄り場所及び関連立ち寄り場所を特定してグループ分けをする。計算処理サーバ１２０は、当該処理を実行することにより、作業者の作業実績が記録されていないものの、当該作業者が何らかの作業を実行している可能性が高い時間帯及び場所を特定することができる。また、計算処理サーバ１２０は、ある作業者について、他の作業者のデータ（作業実績データ及びセンサデータ等）を使うことなく、当該作業者のデータのみを使って、当該時間帯及び当該場所を特定することができる。
【０１０５】
また、計算処理サーバ１２０が、当該作業者の当該時間帯の当該場所における画像を表示することにより、利用者は、大量の画像を参照することなく、作業実績が記録されていない時間帯における作業者の作業を効率的に把握することができ、ひいては作業管理の質が向上する。
【０１０６】
＜第二の実施例＞
本実施例の計算処理サーバ１２０は、台車やカートやフォークリフト等の運搬機器が搭載している重量を計測するセンサ値をさらに用いて、作業者の様子を表す可視化画面を生成する。これにより、本実施例の計算処理サーバ１２０は、作業者の作業実績が記録されていない時間帯においても、廃材回収等のような、棚等を巡回しながら物品を回収又は配布する作業が実行されている様子を示す画像を含む可視化画面を生成できる。
【０１０７】
以下、第一の実施例との相違点を説明する。センサ１３０は、作業者の位置を計測するセンサに加え、台車やカートやフォークリフトなどの運搬機器が搭載している物の重量を計測するためのセンサを含む。本実施例の情報管理サーバ１１０は、図３に示した位置情報のデータを格納するセンサデータベース１１２に加え、図１８に示すセンサデータベース１１２を有する。
【０１０８】
図１８は、センサデータベース１１２の構成例を示す図である。図１８のセンサデータベース１１２は、例えば、台車やカートやフォークリフト等の運搬機器の識別子と、センサ１３０が計測した当該運搬機器が搭載している物の重量を示す情報と、計測時刻と、の対応を保持する。
【０１０９】
第二の実施例における全体の処理は図６に示す第一の実施例の処理手順と同様である。但し、ステップ６０３、ステップ６０４、及びステップ６０５の詳細な処理が異なる。以下、本実施例におけるこれらの処理について説明する。
【０１１０】
図１９は、本実施例のステップ６０３における立ち寄り場所抽出処理の一例を示すフローチャートである。立ち寄り場所抽出部１２２は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードを１つ選択し、選択したレコードが示す作業者の、選択したレコードが示す実績なし時間における位置データを、センサデータベース１１２のセンサデータから取得する（１９０１）。
【０１１１】
続いて、立ち寄り場所抽出部１２２は、当該作業者の実績なし時間において、当該作業者に同伴する運搬機器の情報を取得する（１９０２）。立ち寄り場所抽出部１２２は、ステップ１９０２において、例えば、図２０に示すマスタデータベース１１４を参照する。      
【０１１２】
図２０は、マスタデータベース１１４の構成例を示す図である。本実施例のマスタデータベース１１４は、図５に示したカメラの捕捉範囲を格納するマスタデータに加え、運搬機器の使用状況を示す情報を格納する図２０に示すマスタデータを格納する。
【０１１３】
図２０のマスタデータベース１１４が格納するマスタデータは、運搬機器と、作業者と、当該作業者が当該運搬機器を利用した開始時刻及び終了時刻と、の対応を示す情報を格納する。つまり、当該マスタデータは、例えば、電装されたカートのログイン及びログアウト情報等によって生成された情報である。
【０１１４】
立ち寄り場所抽出部１２２は、ステップ１９０２において、図２０のマスタデータベース１１４を参照して、当該作業者に対応する運搬機器であって、開始時刻及び終了開始時刻までの時間帯の少なくとも一部が当該作業者の実績なし時間に含まれる運搬機器を特定する。なお、各運搬機器に対して使用者が一意に定められていてもよいし、各使用者に対して運搬機器が一意に定められていてもよい。
【０１１５】
各運搬機器に位置を計測するセンサ１３０が取り付けられている場合には、立ち寄り場所抽出部１２２は、ステップ１９０２において、図３のセンサデータベース１１２を参照して、当該作業者の実績なし時間帯の位置情報と、各運搬機器の当該時間帯の位置情報と、を照合して、当該作業者の実績なし時間帯に同伴していた運搬機器を特定してもよい。
【０１１６】
続いて、立ち寄り場所抽出部１２２は、作業者に同伴していた運搬機器の実績なし時間帯における重量センサのデータを、センサデータベース１１２から取得し、センサ値変化時刻とセンサ変化値とを取得する（１９０３）。図１８の例では、センサデータベース１１２は、一定時間間隔の重量センサの値を格納している。なおセンサデータベース１１２に格納されている重量センサデータは、事前にアナログフィルタやデジタルフィルタ処理によりノイズが除去され、運搬機器からの物品の取り出しや取り込みなどが行われるタイミングでの値の変化が判別できるデータである。
【０１１７】
立ち寄り場所抽出部１２２は、ステップ１９０３において、この変化によるセンサ値の差分の絶対値（以下、センサ変化値とも呼ぶ）が閾値以上である時刻（以下、センサ値変化時刻とも呼ぶ）と、当該センサ変化値と、を取得する。
【０１１８】
続いて、立ち寄り場所抽出部１２２は、ステップ１９０３で取得したセンサ値変化時刻から１つセンサ値変化時刻を選択し、選択したセンサ値変化時刻における当該作業者又は運搬機器の位置をセンサデータベース１１２から取得し、取得した位置データに基づいて、立ち寄り領域を決定する。具体的には、立ち寄り場所抽出部１２２は、例えば、取得した位置データが示す座標を中心とした所定半径の円を、当該センサ値変化時刻に対応する立ち寄り領域に決定する。
【０１１９】
また、立ち寄り場所抽出部１２２は、例えば、当該センサ変化時刻を含む所定幅の時間における、作業者又は運搬機器の位置を時系列順に線で繋いだ経路を含む所定形状の領域を、当該センサ値変化時刻に対応する立ち寄り領域に決定してもよい。所定幅を持つ当該経路は、当該所定形状の領域の一例である。
【０１２０】
また、立ち寄り場所抽出部１２２は、予め空間をグリッド状に区切っておき、前述のいずれかの領域と、一部又は全てが重複するグリッドの集合を、当該センサ値変化時刻における立ち寄り領域に決定してもよい。
【０１２１】
続いて、立ち寄り場所抽出部１２２は、作業者と、当該センサ値変化時刻を含む所定幅（当該所定幅は０以上）の時間の開始時刻及び終了時刻と、当該センサ値変化時刻におけるセンサ変化値と、立ち寄り領域と、を対応づけて立ち寄り場所データに格納する（１９０５）。
【０１２２】
続いて、立ち寄り場所抽出部１２２は、全てのセンサ値変化時刻を選択済みであるか否か、即ちステップ１９０３で取得した全てのセンサ値変化時刻に対して、ステップ１９０４〜１９０５の処理が実行されたか否かを判定する（１９０６）。立ち寄り場所抽出部１２２は、未選択のセンサ値変化時刻があると判定した場合（１９０６：ｎｏ）、ステップ１９０４に戻る。
【０１２３】
立ち寄り場所抽出部１２２は、全てのセンサ値変化時刻を選択済みであると判定した場合（１９０６：ｙｅｓ）、立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであるか否かを判定する（１９０７）。立ち寄り場所抽出部１２２は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードがあると判定した場合（１９０７：ｎｏ）。ステップ１９０１に戻る。立ち寄り場所抽出部１２２は、立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであると判定した場合（１９０７：ｙｅｓ）、立ち寄り場所抽出処理を終了する。
【０１２４】
図２１は、本実施例のステップ６０４における立ち寄り場所特徴生成処理の一例を示すフローチャートである。まず、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードを１つ選択する（２１０１）。続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０１で選択したレコードの立ち寄り場所抽出対象データＩＤに対応する全てのレコードを立ち寄り場所データから取得し、取得したレコードから１つの未選択のレコードを選択する（２１０２）。
【０１２５】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、選択したレコードが示す立ち寄り場所（以下、対象立ち寄り場所とも呼ぶ）の立ち寄り時間において、重量センサのセンサ値が減少したか増加したかを判定する（２１０３）。まず、ステップ２１０３において、立ち寄り場所特徴生成部１２３が重量センサのセンサ値が減少したと判定した場合におけるステップ２１０４〜２１０６の処理について説明する。
【０１２６】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の開始時刻を終了時刻とする所定幅の時間範囲に立ち寄り時間の少なくとも一部が含まれる全ての立ち寄り場所を、ステップ２１０１で取得した立ち寄り場所データのレコードに対応する立ち寄り場所から、抽出する（２１０４）。
【０１２７】
続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０４で抽出した立ち寄り場所が所定の条件を満たすか否かを判定する（２１０５）。ステップ２１０３において重量センサのセンサ値が減少した場合における当該所定の条件は、ステップ２１０４で抽出した立ち寄り場所における重量センサのセンサ値が増加傾向にあることである。ステップ２１０４で抽出した立ち寄り場所における重量センサのセンサ値が増加傾向にあるとは、具体的には、例えば、当該立ち寄り場所のうち、重量センサのセンサ値が増加した立ち寄り場所の割合が所定値以上であること等を示す。
【０１２８】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０４で抽出した立ち寄り場所が当該所定の条件を満たすと判定した場合（２１０５：ｙｅｓ）、作業単位候補時間帯を生成する（２１０６）。
【０１２９】
具体的には、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０１で取得した立ち寄り場所データのレコードに対応する立ち寄り場所から、重量センサが示すセンサ値と、対象立ち寄り場所における重量センサの変化後（減少後）のセンサ値と、の差が所定値以下であり、かつ対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の開始時刻以前の時刻を立ち寄り時間に含む立ち寄り場所のうち、立ち寄り時間（の開始時刻又は終了時刻）が最も遅い立ち寄り場所を特定する。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、特定した立ち寄り場所の立ち寄り時間の開始時刻から対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の終了時刻までの時間帯を作業単位候補時間帯に決定する。
【０１３０】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０４で抽出した立ち寄り場所が当該所定の条件を満たさないと判定した場合（２１０５：ｎｏ）、ステップ２１０７に遷移する。
【０１３１】
以下、ステップ２１０３において、立ち寄り場所特徴生成部１２３が重量センサのセンサ値が増加したと判定した場合におけるステップ２１０４〜２１０６の処理について説明する。
【０１３２】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の終了時刻を開始時刻とする所定幅の時間範囲に立ち寄り時間の少なくとも一部が含まれる全ての立ち寄り場所を、ステップ２１０１で取得した立ち寄り場所データのレコードに対応する立ち寄り場所から、抽出する（２１０４）。
【０１３３】
続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０４で抽出した立ち寄り場所が所定の条件を満たすか否かを判定する（２１０５）。ステップ２１０３において重量センサのセンサ値が増加した場合における当該所定の条件は、ステップ２１０４で抽出した立ち寄り場所における重量センサのセンサ値が減少傾向にあることである。ステップ２１０４で抽出した立ち寄り場所における重量センサのセンサ値が減少傾向にあるとは、具体的には、例えば、当該立ち寄り場所のうち、重量センサのセンサ値が減少した立ち寄り場所の割合が所定値以上であること等を示す。
【０１３４】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０３で抽出した立ち寄り場所が当該所定の条件を満たすと判定した場合（２１０５：ｙｅｓ）、作業単位候補時間帯を生成する（２１０６）。
【０１３５】
具体的には、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０１で取得した立ち寄り場所データのレコードに対応する立ち寄り場所から、重量センサが示すセンサ値と、対象立ち寄り場所における重量センサの変化後（増加後）のセンサ値と、の差が所定値以下であり、かつ対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の終了時刻以降の時刻を立ち寄り時間に含む立ち寄り場所のうち、立ち寄り時間（の開始時刻又は終了時刻）が最も早い立ち寄り場所を特定する。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の開始時刻から特定した立ち寄り場所の立ち寄り時間の終了時刻までの時間帯を作業単位候補時間帯に決定する。
【０１３６】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０４で抽出した立ち寄り場所が当該所定の条件を満たさないと判定した場合（２１０５：ｎｏ）、ステップ２１０７に遷移する。
【０１３７】
続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、全ての立ち寄り場所を評価したか否か、即ち、ステップ２１０２で取得した全てのレコードが選択済みであるか否かを判定する（２１０７）。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、未評価の立ち寄り場所が存在すると判定した場合（２１０７：ｎｏ）、ステップ２１０２に戻る。
【０１３８】
立ち寄り場所特徴生成部１２３は、全ての立ち寄り場所を評価したと判定した場合（ステップ２１０７：ｙｅｓ）、代表立ち寄り場所を生成する（２１０８）。具体的には、例えば、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０６で生成した作業単位候補時間帯を比較して、他の全ての作業単位候補時間帯と重複しない作業単位候補時間帯に対応する対象立ち寄り点を代表立ち寄り場所に決定する。
【０１３９】
また、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、他の作業候補時間帯と重複する作業候補時間帯については、当該作業候補時間帯のうち最も長い作業単位候補時間帯に対応する対象立ち寄り場所を代表立ち寄り場所に決定する。なお、例えば、作業候補時間帯の少なくとも一部が重複している場合に、作業候補時間帯が重複するものとみなされる。また、例えば、第１の作業単位候補時間帯と第２の作業単位候補時間帯に重複がない場合であっても、第１の作業単位候補時間帯と第３の作業単位候補時間帯の少なくとも一部が重複し、第２の作業単位候補時間帯と第３の作業単位候補時間帯の少なくとも一部が重複する場合には、第１の作業単位候補時間帯と第２の作業単位候補時間帯についても重複するものとみなされる。
【０１４０】
続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、関連立ち寄り場所を生成する（２１０９）。具体的には、例えば、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、各代表立ち寄り場所について、ステップ２１０１で取得した立ち寄り場所データのレコードに対応する立ち寄り場所のうち、当該代表立ち寄り場所に対応する作業候補時間帯に立ち寄り時間の少なくとも一部が含まれる立ち寄り場所を、当該代表立ち寄り場所と同じグループに属する関連立ち寄り場所に決定する。
【０１４１】
続いて、立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０１において立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであるか否かを判定する（２１１０）。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードが存在すると判定した場合（２１１０：ｎｏ）、ステップ２１０１に戻る。立ち寄り場所特徴生成部１２３は、ステップ２１０１において立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであると判定した場合（Ｓ２１１０：ｙｅｓ）、立ち寄り場所特徴データを生成し（１００５）、立ち寄り場所特徴抽出処理を終了する。
【０１４２】
図２２は、可視化画面の一例を示す図である。図１６との相違点について説明する。図１６の例では作業者が繰り返し訪れる場所を拠点とする作業が可視化されていたが、図２２の例では作業者が棚等を巡回して物品を配布又は回収する作業において、配布物の取り込み又は回収物の取り出し場所を拠点とする作業が可視化されている。
【０１４３】
可視化画面２２００は、例えば、地図表示領域１６０１、カメラ画像表示領域２２０２〜２２０４、文字情報表示領域１６０５、及び重量センサ値時系列表示領域２２０６を含む。カメラ画像表示領域２２０２〜２２０４には、図１６のカメラ画像表示領域１６０２〜１６０４に表示される情報に加えて、例えば、カメラ画像に対応する時刻における、当該作業者に同伴する運搬機器の重量センサのセンサ値が表示される。重量センサ値時系列表示領域２６０６は、当該作業者に同伴する運搬機器の重量センサのセンサ値の指定された時間帯における時系列変化を表示する。
【０１４４】
本実施例の計算処理サーバ１２０は、作業者に同伴する運搬機器の重量センサのセンサ値を用いて、立ち寄り場所から代表立ち寄り場所及び関連立ち寄り場所を特定してグループ分けをする。計算処理サーバ１２０は、当該処理を実行することにより、作業者が運搬機器を用いる場合において、作業者の作業実績が記録されていないものの、当該作業者が何らかの作業を実行している可能性が高い時間帯及び場所を高精度に特定することができる。
【０１４５】
＜第三の実施例＞
第一の実施例との相違点を説明する。本実施例の計算処理サーバ１２０は、ステップ６０２において、立ち寄り点抽出対象データ生成処理を実行せず、図２３に示す可視化対象設定画面を計算機１５０に表示し、可視化対象設定画面を介して利用者から立ち寄り場所抽出対象データの各セルに格納される値の入力を受け付ける。
【０１４６】
図２３は、可視化対象設定画面の一例である。可視化対象設定画面２３００は、例えば、倉庫入力領域２３０１、作業者入力領域２３０２、開始時刻入力領域２３０３、及び終了時刻入力領域２３０４を含む。倉庫入力領域２３０１は、例えば、敷地内において分析対象とする倉庫を制限する場合に、当該倉庫を特定する情報を入力するための領域である。
【０１４７】
作業者入力領域２３０２は、立ち寄り場所抽出対象データにおける、作業者ＩＤ又は作業者名等の作業者を特定する情報を入力するための領域である。開始時刻入力領域２３０３は、立ち寄り場所抽出対象データにおける、開始時刻を特定する情報を入力するための領域である。終了時刻入力領域２３０４は、立ち寄り場所抽出対象データにおける、終了時刻を特定する情報を入力するための領域である。
【０１４８】
＜第四の実施例＞
第一の実施例との相違点を説明する。本実施例の計算処理サーバ１２０は、ステップ６０１のリクエストを受信せずとも、例えば、作業実績データにレコードが格納されるたびに自動的にステップ６０２の処理を実行する。
【０１４９】
実績なし時間抽出部１２１は、作業者の作業実績がない時間帯を発見し次第、計算機１５０にアラートを送信し、さらに可視化生成部１２５は、当該作業者についての当該時間帯における可視化画面を計算機１５０に出力する。なお、この場合、可視化生成部１２５は、可視化画面１５００を出力することなく可視化画面１６００や可視化画面２２００を出力することが望ましい。本実施例の計算処理サーバ１２０が、当該処理を実行することにより、利用者は、作業実績のない作業者を迅速に把握し、作業者に対して迅速なフォローを行うことができる。
【０１５０】
なお、計算処理サーバ１２０は、ステップ６０３以降における処理対象の立ち寄り場所抽出対象データのレコードを、特に注意すべき作業者及び注意すべき時間帯に対応するレコードに限定してもよい。例えば、実績なし時間抽出部１２１は、立ち寄り場所抽出対象データを参照して、過去に作業実績なし時間の割合が所定値以下である作業者に作業実績なし時間が発生した場合、当該作業者及び当該作業実績なし時間を特に注意すべき作業者及び特に注意すべき時間帯に決定する。
【０１５１】
また、実績なし時間抽出部１２１は、例えば、ある作業者において所定時間以上の作業実績なし時間が発生している場合、当該作業者及び当該作業実績なし時間を特に注意すべき作業者及び特に注意すべき時間帯に決定する。
【０１５２】
なお、計算処理サーバ１２０がアラートを計算機１５０に出力するタイミングは、特に注意すべき作業者と時間帯に対応する、立ち寄り場所抽出対象データのレコードが生成されたタイミングであってもよいし、可視化生成処理が実行されたタイミングであってもよい。
【０１５３】
＜第五の実施例＞
本実施例の計算処理サーバ１２０は、立ち寄り場所を捕捉するカメラの存在の有無を判定し、各作業者、各領域、及び各機器等にカメラを取り付けた場合における効果を評価する。以下、第一の実施例との相違点を説明する。
【０１５４】
図２４は、第五の実施例のシステムの構成例を示すブロック図である。計算処理サーバ１２０は、推奨計測方法生成部１２６をさらに含み、後述する推奨計測方法生成処理を実行する。
【０１５５】
図２５は、第五の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。ステップ６０５の処理が実行された後、推奨計測方法生成部１２６は推奨計測方法を生成し（２５０１）、ステップ６０６に遷移する。以下、ステップ２５０１の推奨計測方法生成処理について説明する。
【０１５６】
図２６は、推奨計測方法生成処理の一例を示すフローチャートである。推奨計測方法生成部１２６は、未選択の立ち寄り場所を選択、即ち未選択の立ち寄り場所データＩＤを選択し、選択した立ち寄り場所データＩＤに対応するレコードを立ち寄り場所データから取得する（２６０１）。
【０１５７】
続いて、推奨計測方法生成部１２６は、マスタデータベース１１４を参照して、ステップ２６０１で取得したレコードに対応する立ち寄り場所の立ち寄り時間における立ち寄り領域を捕捉するカメラが存在するか判定する（２６０２）。
【０１５８】
推奨計測方法生成部１２６は、ステップ２６０１において全ての立ち寄り場所を選択済みであるか否かを判定する（２６０３）。推奨計測方法生成部１２６は、未選択の立ち寄り場所が存在すると判定した場合（２６０３：ｎｏ）、ステップ２６０１に戻る。推奨計測方法生成部１２６は、推奨計測方法生成部１２６は、全ての立ち寄り場所を選択済みであると判定した場合（２６０３：ｙｅｓ）、作業者ごと、空間領域ごと（例えばグリッドごと）、及び運搬機器ごとに、カメラで捕捉できなかった時間についての集計を実行する（２６０４）。
【０１５９】
具体的には、例えば、推奨計測方法生成部１２６は、ステップ２６０２における判定結果を用いて、空間領域、運搬機器をごとに捕捉評価値を算出する。推奨計測方法生成部１２６は、例えば、ある作業者の立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該作業者の立ち寄り領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計の割合を、当該作業者についての捕捉評価値として算出する。
【０１６０】
また、推奨計測方法生成部１２６は、例えば、ある作業者の代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該作業者をカメラで捕捉できなかった代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計の割合を、当該作業者についての捕捉評価値として算出してもよい。これにより、推奨計測方法生成部１２６は、代表立ち寄り場所を重視した評価値を算出することができる。また、推奨計測方法生成部１２６は、ある作業者の立ち寄り領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計そのものを、当該作業者についての捕捉評価値として算出してもよい。
【０１６１】
推奨計測方法生成部１２６は、例えば、ある領域を含む立ち寄り領域に対応する寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計の割合を、当該領域についての捕捉評価値として算出する。
【０１６２】
また、推奨計測方法生成部１２６は、例えば、ある領域を含む立ち寄り領域に対応する代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該領域をカメラで捕捉できなかった代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計の割合を、当該領域についての捕捉評価値として算出してもよい。また、推奨計測方法生成部１２６は、ある領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計そのものを、当該領域についての捕捉評価値として算出してもよい。
【０１６３】
推奨計測方法生成部１２６は、例えば、ある運搬機器が訪れた立ち寄り領域を含む立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該立ち寄り領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計の割合を、当該運搬機器についての捕捉評価値として算出する。
【０１６４】
また、推奨計測方法生成部１２６は、例えば、ある運搬機器が訪れた立ち寄り領域を含む代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該立ち寄り領域をカメラで捕捉できなかった代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計の割合を、当該運搬機器についての捕捉評価値として算出してもよい。また、推奨計測方法生成部１２６は、ある運搬機器が訪れた立ち寄り領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計そのものを、当該運搬機器についての捕捉評価値として算出してもよい。
【０１６５】
続いて、推奨計測方法生成部１２６は、例えば、図２７に示す推奨計測方法データを生成し（２６０５）、推奨計測方法生成処理を終了する。
【０１６６】
図２７は、推奨計測方法データの構成例を示す図である。推奨計測方法データは、例えば、対象、形式、及び捕捉可時間との対応を示す。例えば、推奨計測方法データの１行目のレコードは、位置「Ａ００１」に、空間固定カメラを設置することにより、分析対象の立ち寄り場所データに含まれる立ち寄り領域の画像をさらに３１．１時間分捕捉できるようになることを示す。
【０１６７】
同様に、推奨計測方法データの２行目のレコードは、作業者「Ｗ０００１」に、ウェアラブルカメラを装着することにより、分析対象の立ち寄り場所データに含まれる立ち寄り領域の画像をさらに４．５時間分捕捉できるようになることを示す。同様に、推奨計測方法データの３行目のレコードは、機材「Ｍ０１」に、機材固定カメラを装着することにより、分析対象の立ち寄り場所データに含まれる立ち寄り領域の画像をさらに３．８時間分捕捉できるようになることを示す。捕捉可時間は、上述した捕捉評価値の一例である。
【０１６８】
図２８は、可視化画面の一例を示す図である。本実施例の可視化生成部１２５は、ステップ６０６の可視化画面生成処理において、例えば、可視化画面２８００をさらに生成する。可視化画面２８００は、例えば、推奨計測方法表示領域２８０１、地図情報表示領域２８０３、及び文字情報表示領域２８０４を含む。
【０１６９】
推奨計測方法表示領域２８０１は、例えば、推奨計測方法データを一覧表示する。地図情報表示領域２８０３は、推奨計測方法表示領域２８０１において選択されたレコードに対応する地図情報を表示する。図２８の例では、推奨計測方法表示領域２８０１のレコード２８０２が選択されており、地図情報表示領域２８０３において、立ち寄り場所が表示され、ささらに対象「Ａ００１」の位置が推奨カメラ位置として地図内に表示されている。
【０１７０】
また、地図情報表示領域２８０３において、推奨カメラ位置を示す星印と線で結ばれている星印が示す立ち寄り場所は、推奨カメラ位置に空間固定カメラを設置した場合に、新たに捕捉可能となる立ち寄り場所である。
【０１７１】
文字情報表示領域２８０４は、例えば、推奨計測方法表示領域２８０１において選択されたレコードに対応する文字情報を表示する。図２８の例では、推奨計測方法表示領域２８０１のレコード２８０２が選択されており、文字情報表示領域２８０４において、空間固定カメラの情報、対象「Ａ００１」の情報、及び捕捉可時が表示されている。
【０１７２】
本実施例の計算処理サーバ１２０は、上述した処理によって、立ち寄り場所を捕捉するカメラ１４０が存在しないために立ち寄り場所の画面を出力できない状況の発生を削減すべく、今後設置すべきカメラ１４０の種類や設置方法を出力することができる。
【０１７３】
＜第六の実施例＞
本実施例の計算処理サーバ１２０は、作業者間の作業単位の類似度を評価する。以下、第一の実施例との相違点について説明する。
【０１７４】
図２９は、第六の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。ステップ６０１の分析リクエストには分析対象作業者が少なくとも含まれ、比較対象作業者がさらに含まれてもよい。ステップ６０２〜６０５において、分析リクエストに含まれる作業者について、立ち寄り場所抽出対象データ、立ち寄り場所データ、立ち寄り場所特徴データ、及び作業単位データが生成される。
【０１７５】
ステップ６０５の処理が実行された後、作業単位生成部１２４は、比較作業単位抽出処理を実行し（２９０１）、ステップ６０６に遷移する。以下、ステップ２９０１の比較作業単位抽出処理について説明する。
【０１７６】
図３０は、比較作業単位抽出処理の一例を示すフローチャートである。まず、作業単位生成部１２４は、分析対象作業者の作業単位データのレコードを抽出する（３００１）。続いて、作業単位生成部１２４は、取得した作業単位データのレコードから未選択のレコードを１つ選択する（３００２）。
【０１７７】
続いて、作業単位生成部１２４は、分析リクエストに比較対象作業者が含まれる場合、比較対象作業者の作業単位データのレコードを抽出し、分析リクエストに比較対象作業者が含まれない場合、分析対象作業者以外の全ての作業者を比較対象作業者として、比較対象作業者の作業単位データのレコードを抽出する。作業単位生成部１２４は、ステップ３００２で選択した分析対象作業者の作業単位と、比較対象作業者の作業単位それぞれと、の類似度を評価する（３００３）。
【０１７８】
作業単位生成部１２４は、例えば、２つの作業単位それぞれが示す立ち寄り場所の立ち寄り領域の重複度合いを変数とする当該変数の増加関数を用いて、類似度を算出する。立ち寄り領域の重複度合いは、例えば、重複する立ち寄り領域の個数が多いほど、大きな値となる。なお、「２つの立ち寄り領域が重複する」とは、当該２つの立ち寄り領域の少なくとも一部が重複することを意味してもよいし、一方の立ち寄り領域と他方の立ち寄り領域との距離が所定値以下であることを意味してもよい。また、立ち寄り領域の重複度合いは、例えば、重複する立ち寄り領域の面積が大きいほど、大きな値であってもよい。
【０１７９】
また、作業単位生成部１２４は、例えば、２つの作業単位それぞれが示す立ち寄り場所の立ち寄り領域及び立ち寄り時間の組み合わせの重複度合いを変数とする当該変数の増加関数を用いて、類似度を算出してもよい。当該組み合わせの重複度合いは、例えば、重複する組み合わせの組数が多いほど、大きな値となる。なお、「２組の組み合わせが重複する」とは、当該２組の組み合わせにおける立ち寄り領域が重複し、かつ当該２組の組み合わせにおける立ち寄り時間が重複することを意味する。また、「２つの立ち寄り時間が重複する」とは、当該２つの立ち寄り時間の少なくとも一部が重複することを意味してもよいし、２つの立ち寄り時間の終了時刻のうち早い時刻と、２つの立ち寄り時間の開始時刻のうち遅い開始時刻と、の差が所定値以下であることを意味してもよい。
【０１８０】
続いて、作業単位生成部１２４は、分析対象者の全ての作業単位について処理を行ったか、即ちステップ３００１において取得された作業単位データの全てのレコードを選択したかを判定する（３００４）。作業単位生成部１２４は、未処理の分析対象者の作業単位が存在すると判定した場合（３００４：ｎｏ）、ステップ３００２に戻る。
【０１８１】
作業単位生成部１２４は、分析対象者の全ての作業単位についてデータの処理を行ったかと判定した場合（３００４：ｙｅｓ）、例えば、図３１に示す比較作業単位データを生成し（３００５）、比較作業単位抽出処理を終了する。なお、分析対象作業者と比較対象作業者と異なる例を説明したが、例えば、作業単位生成部１２４は、同一の分析作業対象者の異なる日の作業単位を比較してもよい。
【０１８２】
図３１は、比較作業単位データの構成例を示す図である。比較作業単位データは、分析対象作業者の作業単位ＩＤと、比較対象作業者の作業単位ＩＤと、類似度と、の対応を示す。作業単位生成部１２４は、例えば、ステップ３００３において算出した類似度が所定値以上である作業単位の組み合わせについて、ステップ３００４において比較作業単位データへのレコードの追加を実施する。
【０１８３】
図３２は、可視化画面の一例を示す図である。本実施例の可視化生成部１２５は、ステップ６０６の可視化画面生成処理において、例えば、可視化画面３２００をさらに生成する。可視化画面３２００は、例えば、分析対象作業者情報表示領域３２０１、類似作業単位情報表示領域３２０３、地図情報表示領域３２０６、文字情報表示領域３２０７、及びカメラ画像表示領域３２０５、及びカメラ画像表示領域３２０８を含む。
【０１８４】
分析対象作業者情報表示領域３２０１は、分析対象作業者の作業単位、並びに当該作業単位に属する立ち寄り場所の立ち寄り領域及び立ち寄り時間を示す情報を表示する。類似作業単位情報表示領域３２０３は、分析対象作業者情報表示領域３２０１において選択された作業単位との間の類似度が所定値以上である作業単位（即ち比較作業単位データから特定される作業単位）の作業者、並びに当該作業単位に属する立ち寄り場所の立ち寄り領域及び立ち寄り時間を示す一覧情報を表示する。
【０１８５】
図３２の例では、分析対象作業者情報表示領域３２０１においてレコード３２０２が選択され、レコード３２０２が示す作業単位「００００１」との間の類似度が所定値以上である作業単位の情報が、類似作業単位情報表示領域３２０３に表示されている。
【０１８６】
カメラ画像表示領域３２０８は、分析対象作業者情報表示領域３２０１において選択された作業単位における画像（例えば、当該作業単位に属する代表立ち寄り場所が示す立ち寄り領域の立ち寄り時間における画像）を表示する。図３２の例では、分析対象作業者情報表示領域３２０１においてレコード３２０２が選択され、レコード３２０２が示す作業単位「００００１」の代表立ち寄り場所が示す立ち寄り領域の立ち寄り時間における画像が、カメラ画像表示領域３２０８に表示されている。
【０１８７】
カメラ画像表示領域３２０５は、類似作業単位情報表示領域３２０３において選択された作業単位における画像（例えば、当該作業単位に属する代表立ち寄り場所が示す立ち寄り領域の立ち寄り時間における画像）を表示する。図３２の例では、類似作業単位情報表示領域３２０３においてレコード３２０４が選択され、レコード３２０４が示す作業単位「００００２」の代表立ち寄り場所が示す立ち寄り領域の立ち寄り時間における画像が、カメラ画像表示領域３２０５に表示されている。
【０１８８】
地図情報表示領域３２０６は、例えば、分析対象作業者情報表示領域３２０１において選択された作業単位における立ち寄り点及び作業者の移動経路、並びに類似作業単位情報表示領域３２０３において選択された作業単位に属する立ち寄り点及び作業者の移動経路等を、地図上に表示する。
【０１８９】
文字情報表示領域３２０７は、例えば、分析対象作業者情報表示領域３２０１において選択された作業単位及び類似作業単位情報表示領域３２０３において選択された作業単位の所要時間（開始時刻から終了時刻までの時間）、並びに分析対象作業者情報表示領域３２０１において選択された作業単位及び類似作業単位情報表示領域３２０３において選択された作業単位の推定作業等を表示する。
【０１９０】
本実施例の計算処理サーバ１２０は、上述した処理により、作業実績が記録されていない時間帯において類似した作業を行っている作業者を抽出することができる。これにより、利用者は、当該類似した作業を行っている作業の画像を比較することができ、ひいては作業者教育のための課題を抽出したり、可視化画面を作業者の教育指導資料として活用したりすることができる。
【０１９１】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【０１９２】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１９３】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【図１Ａ】
2018189845.tif 000003
【図１Ｂ】
2018189845.tif 000004
【図２】
2018189845.tif 000005
【図３】
2018189845.tif 000006
【図４】
2018189845.tif 000007
【図５】
2018189845.tif 000008
【図６】
2018189845.tif 000009
【図７】
2018189845.tif 000010
【図８】
2018189845.tif 000011
【図９Ａ】
2018189845.tif 000012
【図９Ｂ】
2018189845.tif 000013
【図１０】
2018189845.tif 000014
【図１１】
2018189845.tif 000015
【図１２】
2018189845.tif 000016
【図１３】
2018189845.tif 000017
【図１４Ａ】
2018189845.tif 000018
【図１４Ｂ】
2018189845.tif 000019
【図１５】
2018189845.tif 000020
【図１６】
2018189845.tif 000021
【図１７】
2018189845.tif 000022
【図１８】
2018189845.tif 000023
【図１９】
2018189845.tif 000024
【図２０】
2018189845.tif 000025
【図２１】
2018189845.tif 000026
【図２２】
2018189845.tif 000027
【図２３】
2018189845.tif 000028
【図２４】
2018189845.tif 000029
【図２５】
2018189845.tif 000030
【図２６】
2018189845.tif 000031
【図２７】
2018189845.tif 000032
【図２８】
2018189845.tif 000033
【図２９】
2018189845.tif 000034
【図３０】
2018189845.tif 000035
【図３１】
2018189845.tif 000036
【図３２】
2018189845.tif 000037
【国際調査報告】
2018189845.tif 000038
2018189845.tif 000039