(57)【要約】  知的生産性評価装置（３０）は、複数の問題への解答作業を知的作業として課された被験者（２）が複数の問題の各々に対して解答するのに要した時間である解答時間の集合を取得する取得部（３１）と、被験者（２）が知的作業を行う際に集中状態と非集中状態とのいずれかの状態にあるというモデルに基づいて、取得部（３１）によって取得された解答時間の集合を用いて、集中状態における被験者（２）の集中の深さに関する評価値を算出する評価部（３２）と、評価部（３２）によって算出された評価値を示す評価値情報を出力する出力部（３３）とを備える。
2018198948.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の問題への解答作業を知的作業として課された被験者が前記複数の問題の各々に対して解答するのに要した時間である解答時間の集合を取得する取得部と、
前記被験者が前記知的作業を行う際に集中状態と非集中状態とのいずれかの状態にあるというモデルに基づいて、前記取得部によって取得された解答時間の集合を用いて、前記集中状態における前記被験者の集中の深さに関する評価値を算出する評価部と、
前記評価部によって算出された評価値を示す評価値情報を出力する出力部とを備える
知的生産性評価装置。
【請求項２】
前記集中状態は、
作業状態と短期中断状態とが混合した状態である第１位集中と、
作業状態と短期中断状態とが混合した状態であり、かつ、前記第１位集中よりも浅い集中である第２位集中とを含み、
前記評価部は、前記被験者が前記集中状態である集中時間に占める、前記被験者が前記第１位集中の状態である第１位集中時間の割合を前記評価値として算出する
請求項１に記載の知的生産性評価装置。
【請求項３】
前記集中時間は、前記第１位集中時間と、前記被験者が前記第２位集中の状態である第２位集中時間との合計である
請求項２に記載の知的生産性評価装置。
【請求項４】
前記評価部は、
前記解答時間の集合を用いて、解答時間毎の解答数を示す解答時間分布を生成する分布生成部と、
前記解答時間分布に対して、前記第１位集中に対応する対数正規分布の分布関数である第１位集中曲線と前記第２位集中に対応する対数正規分布の分布関数である第２位集中曲線とを当て嵌める当て嵌め部と、
前記第１位集中曲線及び前記第２位集中曲線に基づいて、前記第１位集中において処理した解答数及び解答時間の期待値の積を前記第１位集中時間として算出し、かつ、前記第２位集中において処理した解答数及び解答時間の期待値の積を前記第２位集中時間として算出する算出部とを備える
請求項３に記載の知的生産性評価装置。
【請求項５】
前記当て嵌め部は、
前記解答時間分布における第１閾値より短い解答時間の第１部分集合に前記第１位集中曲線を当て嵌め、
前記解答時間分布における前記第１部分集合を除いた部分集合のうち第２閾値より短い解答時間の第２部分集合に前記第２位集中曲線を当て嵌める
請求項４に記載の知的生産性評価装置。
【請求項６】
前記第１位集中曲線は、前記第１位集中に対応する対数正規分布の累積分布関数であり、
前記第２位集中曲線は、前記第２位集中に対応する対数正規分布の累積分布関数であり、
前記分布生成部は、前記解答時間の集合を解答時間の昇順で並べて平滑化することで、解答時間に対する累積解答数で示される分布を前記解答時間分布として生成する
請求項４又は５に記載の知的生産性評価装置。
【請求項７】
複数の問題への解答作業を知的作業として課された被験者が前記複数の問題の各々に対して解答するのに要した時間である解答時間の集合を取得するステップと、
前記被験者が前記知的作業を行う際に集中状態と非集中状態とのいずれかの状態にあるというモデルに基づいて、取得された解答時間の集合を用いて、前記集中状態における前記被験者の集中の深さに関する評価値を算出するステップと、
算出された評価値を示す評価値情報を出力するステップとを含む
知的生産性評価方法。
【請求項８】
請求項７に記載の知的生産性評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知的生産性評価装置及び知的生産性評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者の知的生産性を評価する様々な方法が知られている。例えば、特許文献１には、被験者に複数の問題を解答させた場合における解答時間に基づいて、被験者の集中度を分析する知的生産性分析装置が開示されている。特許文献１に記載の知的生産性分析装置では、解答時間を計測した計測時間における集中時間の割合を、知的生産性を示す評価値として算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１８６２８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、空調機器又は照明装置などを利用して、人の居住空間の環境を制御することが行われている。このとき、特許文献１に記載された知的生産性分析装置を利用して、制御された環境下での被験者の知的生産性を評価することができる。しかしながら、環境を制御する機器の動作の効率化を図ることはできない。【０００５】
そこで、本発明は、機器の動作の効率化を支援することができる知的生産性評価装置及び知的生産性評価方法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】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る知的生産性評価装置は、複数の問題への解答作業を知的作業として課された被験者が前記複数の問題の各々に対して解答するのに要した時間である解答時間の集合を取得する取得部と、前記被験者が前記知的作業を行う際に集中状態と非集中状態とのいずれかの状態にあるというモデルに基づいて、前記取得部によって取得された解答時間の集合を用いて、前記集中状態における前記被験者の集中の深さに関する評価値を算出する評価部と、前記評価部によって算出された評価値を示す評価値情報を出力する出力部とを備える。【０００７】
また、本発明の一態様に係る知的生産性評価方法は、複数の問題への解答作業を知的作業として課された被験者が前記複数の問題の各々に対して解答するのに要した時間である解答時間の集合を取得するステップと、前記被験者が前記知的作業を行う際に集中状態と非集中状態とのいずれかの状態にあるというモデルに基づいて、取得された解答時間の集合を用いて、前記集中状態における前記被験者の集中の深さに関する評価値を算出するステップと、算出された評価値を示す評価値情報を出力するステップとを含む。【０００８】
また、本発明の一態様は、上記知的生産性評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現することができる。あるいは、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現することもできる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る知的生産性評価装置及び知的生産性評価方法によれば、機器の動作の効率化を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施の形態に係る知的生産性評価システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、人の認知資源の割り当て方と人の集中の深さとの関係を示す図である。
【図３】図３は、人の集中の深さを考慮した集中モデルを示す状態遷移図である。
【図４】図４は、実施の形態に係る知的生産性評価システムの機能構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、実施の形態に係る知的生産性評価システムにおいて、被験者が解答する問題の一例を示す図である。
【図６】図６は、解答時間ヒストグラムと第１位集中及び第２位集中の各々に対応する対数正規分布とを示す図である。
【図７】図７は、図６に示す解答時間ヒストグラムにおいて対数正規分布の近似手法の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施の形態に係る知的生産性評価システムにおいて、解答時間データを取得する方法を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施の形態に係る知的生産性評価システムにおいて、解答時間データに基づいて評価値を算出する方法を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、解答時間データの並び替えを示す図である。
【図１１】図１１は、並び替えられた解答時間データに対する累積分布関数の近似を示す図である。
【図１２】図１２は、解答時間データから第１位集中に対応する解答時間の部分集合を除外する方法を説明するための図である。
【図１３】図１３は、第１位集中と第２位集中との複合による問題を説明するための図である。
【図１４】図１４は、第１位集中と第２位集中との各々の処理解答数の決定方法を説明するための図である。
【図１５】図１５は、第１位集中と第２位集中との各々の処理解答数が最適化された例を示す図である。
【図１６Ａ】図１６Ａは、第１位集中が支配的なヒストグラムの一例を示す図である。
【図１６Ｂ】図１６Ｂは、第２位集中が支配的なヒストグラムの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、実施の形態の変形例に係る解答時間ヒストグラムにおける集中状態と非集中状態との分布の一例を模式的に示す図である。
【図１８Ａ】図１８Ａは、被験者の作業状態と解答速度との関係を示す図である。
【図１８Ｂ】図１８Ｂは、被験者の作業状態と集中時間比率との関係を示す図である。
【図１９Ａ】図１９Ａは、被験者の習熟度と解答速度との関係を示す図である。
【図１９Ｂ】図１９Ｂは、被験者の習熟度と集中時間比率との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下では、本発明の実施の形態に係る知的生産性評価装置及び知的生産性評価方法などについて、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する趣旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００１２】
また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
【００１３】
（実施の形態）
［概要］
まず、本実施の形態に係る知的生産性評価システムの概要について、図１を用いて説明する。図１は、本実施の形態に係る知的生産性評価システム１の構成を示す図である。
【００１４】
知的生産性評価システム１は、被験者２の知的生産性を評価するシステムである。知的生産性評価システム１では、被験者２に知的作業を行わせることで、被験者２の知的生産性を評価する。知的作業は、例えば、複数の問題に対する解答作業である。
【００１５】
図１に示すように、知的生産性評価システム１は、操作端末１０と、データ収集装置２０と、知的生産性評価装置３０とを備える。操作端末１０は、被験者２に複数の問題を提示し、かつ、提示した問題に対する被験者２による解答の入力を受け付ける。データ収集装置２０は、被験者２が問題を解答するのに要した時間である解答時間を、操作端末１０から取得する。知的生産性評価装置３０は、データ収集装置２０が取得した解答時間の集合を用いて、被験者２の知的生産性を評価する。具体的には、知的生産性評価装置３０は、被験者２の知的作業に対する集中の「深さ」に関する評価値を算出することで、被験者２の知的生産性を評価する。
【００１６】
さらに、知的生産性評価装置３０は、算出した評価値を示す評価値情報を出力する。評価値情報は、エアコンなどの機器４０の制御部に出力される。制御部は、評価値情報に基づいて機器４０を制御することで、被験者２が集中しやすい環境を形成することができる。集中しやすい環境では、被験者２の作業効率が高まるので、作業時間の短縮化が実現される。作業時間が短縮化されることによって機器４０の動作時間も短くなり、省エネルギー化が実現される。このように、本実施の形態に係る知的生産性評価装置３０によれば、評価値情報が出力されることで、機器４０の動作の効率化が支援される。
【００１７】
以下では、まず、本明細書における知的生産性の定義、及び、知的生産性の評価手法について、本発明に至った経緯も含めて説明する。知的生産性評価システム１を構成する構成要素の詳細については、後で説明する。
【００１８】
［知的生産性］
本明細書において、知的生産性とは、単位時間あたりの知的作業の量を意味する。簡単に言い換えると、知的生産性は、知的作業の作業効率に相当する。
【００１９】
従来、知的生産性の評価は、（ａ）主観による評価手法、（ｂ）生理指標による評価指標、（ｃ）仮想タスクの作業成績による評価手法、及び、（ｄ）集中指標による評価手法などの様々な手法によって行われている。しかしながら、（ａ）〜（ｄ）の手法の各々には、以下に示す問題点がある。
【００２０】
例えば、（ａ）の主観による評価手法では、アンケート調査などにより行うことができるので、計測が容易である。しかしながら、個人毎の感覚の差異が大きく影響を与えることで、客観性が低いという問題がある。
【００２１】
また、（ｂ）の生理指標による評価手法では、作業中の被験者の脳波又は心拍などの生理信号を計測することで行うことができるので、時間分解能が高く、評価の客観性が高い。しかしながら、計測には特別な装置が必要であり、かつ、対象１人当たりの計測に要する時間も長くなる。また、生理信号と作業効率との関係性も不明な点が多く、知的生産性の評価には不十分である。
【００２２】
（ｃ）の仮想タスクの作業成績による評価手法では、テキストタイピングなどのタスクを被験者に行わせ、その作業効率を測定するため、客観性が高い。しかしながら、タスクの繰り返しによって作業に習熟することによる作業効率が向上する習熟効果の影響を受けるため、知的生産性のみを抽出して評価することが難しい。
【００２３】
（ｄ）の集中指標による評価手法では、知的作業を行うには、人は作業に認知資源を割り当てて注意を向ける必要があることに注目した評価手法であり、具体的には、特許文献１などに記載された手法である。特許文献１では、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つの状態を用いたモデルに基づいて、「作業状態」と「短期休息」とを集中状態とみなし、「長期休息」を非集中状態とみなしている。そのうえで、計測時間における、被験者が集中している時間である集中時間の割合を指標として算出している。
【００２４】
集中指標による評価手法では、客観的かつ定量的な集中の評価が可能である。しかしながら、集中の質までは評価することができない。本願発明者らは、集中状態においても、その集中の質が異なっていることを見出した。具体的には、本願発明者らは、集中状態を一括りにみなすことができず、集中状態の中にも段階的に複数の状態が含まれることを見出した。
【００２５】
そこで、本願発明者らは、客観的かつ定量的な評価が可能な（ｄ）の集中指標による評価手法に着目して、知的生産性評価システムを実現した。本実施の形態に係る知的生産性評価システム１は、集中の質に対応した集中モデルに基づいて、被験者２の集中の質を客観的かつ定量的に評価する。
【００２６】
［集中モデル］
次に、本実施の形態における集中モデルについて説明する。
【００２７】
本明細書において、「集中」とは、作業対象に認知資源を割り当てることである。「認知資源」とは、注意又は認識などの人が脳を活用する際に必要となるリソースである。人は、個人毎に、所定のリソース量の認知資源を有している。
【００２８】
人は、認知資源を知的作業に割り当てることで、当該知的作業を行う。多くのリソース量の認知資源を知的作業に割り当てることで、知的作業を短期間で行うことができる。つまり、多くのリソース量の認知資源を割り当てた状態は、「集中が深い」ということができる。
【００２９】
本明細書では、認知資源の割り当て方を「集中の深さ」と定義する。「集中の深さ」は、人の集中度合いを示しており、集中の質に関する評価指標である。
【００３０】
図２は、人の認知資源の割り当て方と人の集中の深さとの関係を示す図である。図２に示すように、深い集中では、一定のリソース量のうち、多くの認知資源を作業に割り当てている。浅い集中では、一定のリソース量のうち、深い集中よりも少ない認知資源を作業に割り当てている。
【００３１】
図３は、人の集中の深さを考慮した集中モデルを示す状態遷移図である。
【００３２】
図３に示す集中モデルにおいて、「集中状態」は、認知資源を作業対象に割り当てている状態であり、「短期中断状態」と「作業状態」とが混合した状態である。ここで、「短期中断状態」は、作業対象に注意を向けているが無意識に作業が中断している状態であり、いわゆるブロッキング（Ｂｌｏｃｋｉｎｇ）が生じている状態である。「作業状態」は、作業対象に注意を向けており、実際に作業が進んでいる状態である。
【００３３】
「非集中状態」は、認知資源を作業対象に割り当てずに意図的に休息している状態、具体的には、「長期休息状態」である。「長期休息状態」は、作業対象に注意を向けずに疲労などにより意識的に作業を中断している状態である。
【００３４】
図３に示すように、集中状態には、集中の深さに応じて、段階的に複数の集中状態が含まれる。具体的には、集中状態には、集中が深い順に、第１位集中、第２位集中、第３位集中、…、第ｎ位集中などのｎ個の集中状態が含まれる。なお、ｎは、２以上の自然数である。
【００３５】
集中モデルでは、第１位集中及び第２位集中などの各集中状態、並びに、非集中状態を含む複数の状態を一定の遷移確率で遷移する。具体的には、集中モデルは、それぞれの遷移確率が一定のマルコフモデルを形成している。図３において、複数の状態間を繋ぐ両矢印は、状態が遷移することを示している。
【００３６】
「第１位集中」は、作業対象にほとんど全ての認知資源を割り当てている状態である。第１位集中は、被験者２が取りうる集中状態のうち最も深い集中状態である。すなわち、第１位集中は、第２位集中よりも深い集中状態である。第１位集中は、周辺環境及び疲労感などの作業対象以外の要素に注意が奪われない状態に相当する。例えば、被験者２が作業に対して意図的に意識を集約させて没頭している場合に、被験者２は第１位集中の状態である。
【００３７】
「第２位集中」は、認知資源の一部を作業対象以外に割り当てている状態である。第２位集中は、被験者２が取りうる集中状態のうち２番目に深い集中状態である。すなわち、第２位集中は、第１位集中よりも浅く、第１位集中を除いた他の全ての集中状態よりも深い集中状態である。第２位集中は、何らかの外乱に注意が奪われている状態、又は、作業対象に向ける認知資源を意図的に制限している状態である。
【００３８】
第１位集中及び第２位集中はそれぞれ、作業状態と短期中断状態とが混合した状態である。具体的には、各々の集中状態において、作業状態と短期中断状態とが一定の遷移確率で遷移するマルコフモデルが形成されている。
【００３９】
図３に示すように、第１位集中では、短期中断状態を繰り返す確率をｐ１、短期中断状態から作業状態に遷移する確率を１−ｐ１、作業状態から短期中断状態に遷移する確率をｑ１、作業状態を繰り返す確率を１−ｑ１として表される。第２位集中及び他の集中状態においても同様である。
【００４０】
なお、図３に示す第３位集中、及び、これより浅い集中状態では、作業対象に認知資源をほとんど割り当てておらず、作業への意識が散漫で外乱にも注意を奪われている状態を表している。これらは、長期休息状態と実質的に同等とみなしてもよい。本実施の形態に係る知的生産性評価システム１は、集中状態は第１位集中と第２位集中とのみを含むという集中モデルを用いる。
【００４１】
［構成］
続いて、本実施の形態に係る知的生産性評価システム１の構成について説明する。
【００４２】
本実施の形態では、操作端末１０、データ収集装置２０及び知的生産性評価装置３０の各々は、互いに独立して構成された専用装置又は汎用のコンピュータである。汎用のコンピュータは、例えば、ノート型若しくはデスクトップ型のコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、ゲーム機などである。図１に示すように、データ収集装置２０は、操作端末１０及び知的生産性評価装置３０の各々と無線又は有線を介した通信ネットワークで接続されており、情報の送受信が可能である。
【００４３】
なお、知的生産性評価システム１は、一体化された１つのコンピュータで実現されてもよい。例えば、１つのタブレット端末又はスマートフォンなどが、操作端末１０、データ収集装置２０及び知的生産性評価装置３０の各々の機能を実現してもよい。
【００４４】
以下では、操作端末１０、データ収集装置２０及び知的生産性評価装置３０の各々の機能構成について、図４を用いて説明する。図４は、本実施の形態に係る知的生産性評価システム１の機能構成を示すブロック図である。
【００４５】
［操作端末］
操作端末１０は、被験者２に知的作業を行わせるための端末である。具体的には、操作端末１０は、被験者２に複数の問題を提示し、提示した問題に対する解答の入力を受け付ける。図４に示すように、操作端末１０は、表示部１１と、入力部１２とを備える。また、図示しないが、操作端末１０は、データ収集装置２０と通信を行うための通信部を備える。通信部は、例えば、データ収集装置２０との間で無線通信を行う。
【００４６】
表示部１１は、被験者２に複数の問題を提示する。具体的には、表示部１１は、複数の問題を１つずつ順次表示する。これにより、問題毎の解答時間の計測（詳細は後述する）が容易になる。表示部１１は、データ収集装置２０から送信された問題を取得し、取得した問題を表示する。表示部１１は、例えば、液晶表示装置又は有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｅｎｃｅ）表示装置などであるが、これに限らない。
【００４７】
なお、表示部１１は、複数の問題を一括して表示してもよい。この場合、一括表示から最初の解答が受け付けられるまでの時間を最初の問題の解答時間とし、以降は、直前の解答がなされてから次の解答が受け付けられるまでの時間を解答時間として計測すればよい。
【００４８】
入力部１２は、被験者２からの解答を受け付ける。例えば、入力部１２は、タッチセンサ又は物理ボタンなどで実現される。例えば、表示部１１及び入力部１２は、タッチパネルディスプレイで実現される。入力部１２は、受け付けた解答をデータ収集装置２０に送信する。
【００４９】
本実施の形態では、複数の問題は、難易度が均一であり、解答するためにはオフィス作業で用いる能力を要する問題である。具体的には、複数の問題の各々は、言語処理能力、数字処理能力及び比較判断能力などを要する問題である。
【００５０】
図５は、本実施の形態に係る知的生産性評価システム１において、被験者２が解答する問題４１の一例を示す図である。図５に示すように、操作端末１０の表示部１１には、問題４１と解答ボタン群４２とを含む問題画面４０が表示されている。
【００５１】
問題４１は、例えば、比較問題である。具体的には、比較問題は、２つの単語の意味カテゴリーの異同、及び、２つの数字の大小の正誤の組み合わせを解答させる問題である。図５に示す問題４１では、２つの単語として「犬」と「スプーン」とが表示され、２つの数字として「５７２８」と「５４７９」とが表示されている。さらに、２つの数字の間には、不等号「＜」が示されている。
【００５２】
解答ボタン群４２には、被験者２が操作可能な４つのボタン４２ａ〜４２ｄが含まれている。４つのボタン４２ａ〜４２ｄの各々は、問題４１に対する解答の選択肢である。図５に示す例では、４つのボタン４２ａ〜４２ｄは、２行×２列で並んで配置されている。各行には、「正しい」及び「間違い」というヘッダ情報が表示され、２つの数字の間に示された不等号が「正しい」か「間違い」であるかを選択させることができる。各列には、「同じ」及び「異なる」というヘッダ情報が表示され、２つの単語の意味カテゴリーが「同じ」か「異なる」かを選択させることができる。
【００５３】
例えば、図５に示す問題４１では、「犬」と「スプーン」とでカテゴリーが異なり、かつ、不等号は誤っている。このため、ボタン４２ｄが正しい解答となる。なお、問題画面４０の表示例は、図５に示した例に限らない。
【００５４】
本実施の形態では、操作端末１０の表示部１１が問題を表示したが、これに限らない。操作端末１０は、スピーカーなどの音声出力部を備え、問題を読み上げることで被験者２に提示してもよい。同様に、操作端末１０は、マイクなどの集音部を備え、被験者２の発した声などを取得することで、被験者２による問題の解答を取得してもよい。これにより、目又は手の不自由な人を被験者２として採用することができ、様々なタイプの人の集中の深さを評価することができる。
【００５５】
［データ収集装置］
データ収集装置２０は、被験者２が問題に解答するのに要した時間である解答時間を取得する装置である。データ収集装置２０は、図４に示すように、記憶部２１と、提示制御部２２と、時間計測部２３とを備える。
【００５６】
記憶部２１は、問題情報２４と、解答結果情報２５とを記憶するためのメモリである。記憶部２１は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）又はフラッシュメモリなどの不揮発性メモリで実現される。
【００５７】
問題情報２４は、複数の問題とその正答とを対応付けて示す情報である。
【００５８】
解答結果情報２５は、問題毎の解答時間を示す情報である。解答結果情報２５は、解答時間と、問題に対する解答の正否とが対応付けられていてもよい。なお、問題の難易度が均一であるので、問題と解答時間とを対応付けていなくてもよく、解答結果情報２５は、解答時間のみを示していてもよい。
【００５９】
提示制御部２２は、複数の問題を被験者２に提示するための制御を行う。具体的には、提示制御部２２は、記憶部２１から問題情報２４を読み出して、読み出した問題情報２４に基づいて問題画面４０を生成する。提示制御部２２は、生成した問題画面４０を操作端末１０の表示部１１に表示させる。
【００６０】
提示制御部２２は、複数の問題を１セットとして、問題の解答が得られる度に、問題を１つずつ表示部１１に表示させる。１セットに含まれる問題の個数は、例えば１００〜１０００個であるが、特に限定されない。
【００６１】
時間計測部２３は、例えばタイマであり、問題毎に解答時間を計測する。具体的には、時間計測部２３は、操作端末１０の入力部１２から被験者２によって選択されたボタンを示す解答情報を受信する。時間計測部２３は、提示制御部２２が問題画面４０を送信してから、解答情報を受信するまでの間を解答時間として計測する。このとき、時間計測部２３は、操作端末１０とデータ収集装置２０との間の通信に要する時間を補正してもよい。
【００６２】
なお、操作端末１０が時間計測部２３を備えてもよい。例えば、操作端末１０が備える時間計測部２３は、表示部１１に問題画面４０が表示されてから、解答の選択肢である４つのボタン４２ａ〜４２ｄのいずれかが押されるまでの時間を解答時間として計測してもよい。これにより、操作端末１０とデータ収集装置２０との間の通信に要する時間の影響を無視することができるため、解答時間の計測精度が高められる。
【００６３】
［知的生産性評価装置］
知的生産性評価装置３０は、被験者２の知的生産性を評価する。具体的には、知的生産性評価装置３０は、被験者２が知的作業を行っている間における集中の深さを評価する。図４に示すように、知的生産性評価装置３０は、取得部３１と、評価部３２と、出力部３３とを備える。
【００６４】
取得部３１は、解答時間の集合、すなわち、解答時間データを取得する。解答時間は、複数の問題への解答作業を知的作業として課された被験者２が複数の問題の各々に対して解答するのに要した時間である。つまり、取得部３１は、問題毎の解答時間を取得する。本実施の形態では、取得部３１は、データ収集装置２０の記憶部２１に記憶された解答結果情報２５を取得する。
【００６５】
評価部３２は、図３で示した集中モデルに基づいて、取得部３１によって取得された解答時間の集合を用いて、集中状態における被験者２の集中の深さに関する評価値を算出する。具体的には、評価部３２は、被験者２が集中状態である集中時間Ｔ’に占める、被験者２が第１位集中の状態である第１位集中時間Ｔ１の割合を評価値として算出する。
【００６６】
上述したように、本実施の形態では、集中状態は、第１位集中と第２位集中との２つのみを含んでいる。このため、集中時間Ｔ’は、第１位集中時間Ｔ１と、被験者２が第２位集中である第２位集中時間Ｔ２との合計である。
【００６７】
ここで、評価部３２が算出する評価値を、ＣＤＩ（Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ  Ｄｅｐｔｈ  Ｉｎｄｅｘ）と記載する。ＣＤＩは、集中の深さを示す指標であり、以下の（式１）で表される。
【００６８】
【数１】
2018198948.tif 000003
【００６９】
（式１）で示すＣＤＩは、集中時間全体に占める第１位集中の支配率を示す値である。ＣＤＩが大きい程、深く集中している割合が大きいことを意味している。すなわち、ＣＤＩが大きい環境では、被験者２は、より深く集中できており、作業効率が上昇し、作業時間の短縮化などの効果が得られることが分かる。
【００７０】
評価部３２が算出する評価値は、ＣＤＩだけでなくてもよい。評価部３２は、別の評価値として、ＭＣＴＲ（Ｍｕｌｔｉ−Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ  Ｔｉｍｅ  Ｒａｔｉｏ）を算出してもよい。ＭＣＴＲは、複数の問題の全ての解答に要する時間、すなわち、総解答時間Ｔにおける集中時間Ｔ’で示される。総解答時間Ｔは、被験者２が知的作業を行っていた時間であり、全体の計測時間、つまり、作業時間に相当する。ＭＣＴＲは、以下の（式２）で表される。
【００７１】
【数２】
2018198948.tif 000004
【００７２】
（式２）で示すＭＣＴＲは、作業時間全体において第１位集中と第２位集中とを遷移した時間の合計が占める割合を表している。ＭＣＴＲが大きい程、全体における集中時間の割合が大きいことを意味している。すなわち、ＭＣＴＲが大きい環境では、被験者２は、より長く集中できており、作業効率が上昇し、作業時間の短縮化などの効果が得られることが分かる。
【００７３】
また、詳細については後で説明するが、ＭＣＴＲを算出する際には、集中の深さの分析を行っている。すなわち、ＭＣＴＲは、集中の深さを評価しているので、被験者２の多様な状態を対象に集中時間の比率を表すことができている。
【００７４】
なお、集中状態に第３位集中及びこれより浅い集中が含まれる場合においても、ＣＤＩ及びＭＣＴＲは、上記の（式１）及び（式２）で表される。あるいは、評価部３２は、別の評価値として、上記の（式１）の分母及び（式２）の分子をＴ１＋Ｔ２＋Ｔ３…とした値を算出してもよい。
【００７５】
本実施の形態では、図４に示すように、評価部３２は、分布生成部３４と、当て嵌め部３５と、算出部３６とを備える。
【００７６】
分布生成部３４は、解答時間の集合を用いて、解答時間毎の解答数を示す解答時間分布を生成する。解答時間分布は、例えば、図６に示すように、解答時間を複数の区間に分割し、区間毎に含まれる解答数を解答頻度とした解答時間ヒストグラムである。
【００７７】
図６は、解答時間ヒストグラムと第１位集中及び第２位集中の各々に対応する対数正規分布とを示す図である。図６において、横軸が解答時間の対数であり、縦軸が解答頻度である。
【００７８】
図６では、解答時間を複数の区間に分割し、区間毎に含まれる解答数を解答頻度とした解答時間ヒストグラムを図示している。なお、図６に示す解答時間ヒストグラムは、分布生成部３４が生成する解答時間分布の一例である。
【００７９】
被験者２が集中している程、解答時間が短くなる。おおよそ１．５秒〜３秒の範囲での解答が第１位集中に相当し、おおよそ３秒〜５秒の範囲での解答が第２位集中に相当している。５秒より多くの時間を要した解答は、第３位集中若しくはこれより浅い集中、又は、非集中状態における解答である。
【００８０】
図６に示すように、解答時間が短い部分に２つのピークが見られる。本実施の形態に係る集中モデルでは、遷移確率が一定のマルコフモデルを形成している。このため、２つのピークのうち解答時間が短い第１ピークが第１位集中の対数正規分布で近似される。２つのピークのうち解答時間が長い第２ピークが第２位集中の対数正規分布で近似される。
【００８１】
本実施の形態では、分布生成部３４は、解答時間の累積分布を解答時間分布として生成する。具体的には、分布生成部３４は、解答時間の集合を解答時間の昇順で並べて平滑化することで、解答時間に対する累積解答数で示される分布を解答時間分布として生成する。これにより、ヒストグラムの区間幅による近似精度の低下を抑制することができる。詳細については、後で説明する。
【００８２】
当て嵌め部３５は、解答時間分布に対して、第１位集中に対応する対数正規分布の分布関数である第１位集中曲線Ｆ１と、第２位集中に対応する対数正規分布の分布関数である第２位集中曲線Ｆ２とを当て嵌める。具体的には、当て嵌め部３５は、解答時間分布における第１閾値Ｔｈ１より短い解答時間の第１部分集合に第１位集中曲線Ｆ１を当て嵌める。当て嵌め部３５は、さらに、解答時間分布における第１部分集合を除いた部分集合のうち第２閾値Ｔｈ２より短い解答時間の第２部分集合に第２位集中曲線Ｆ２を当て嵌める。
【００８３】
ここで、第１位集中曲線Ｆ１は、第１位集中に対応する対数正規分布の累積分布関数である。第２位集中曲線Ｆ２は、第２位集中に対応する対数正規分布の累積分布関数である。累積分布関数は、３つのパラメータ（μ，σ，ｐ）を用いて、以下の（式３）及び（式４）で定義される。
【００８４】
【数３】
2018198948.tif 000005
【００８５】
第１位集中曲線Ｆ１は、パラメータ（μ１，σ１，ｐ１）を用いて表すことができ、第２位集中曲線Ｆ２は、パラメータ（μ２，σ２，ｐ２）を用いて表すことができる。
【００８６】
図７は、図６に示す解答時間ヒストグラムにおいて対数正規分布の近似を示す図である。図７に示すように、当て嵌め部３５は、解答時間の集合の全体ではなく、解答時間が閾値Ｔｈより短い解答時間の部分集合を対象として、対数正規分布の近似を行う。これにより、近似曲線、すなわち、集中曲線のパラメータを決定する。第１位集中曲線及び第２位集中曲線のいずれも同様である。閾値Ｔｈは、近似対象となるデータを削減するためのデータ削減閾値である。なお、データ削減閾値である閾値Ｔｈは、以下の（式５）で表される。
【００８７】
【数４】
2018198948.tif 000006
【００８８】
具体的には、当て嵌め部３５は、データ削減閾値を変化させながら近似を行う。例えば、図７に示すように、まず、当て嵌め部３５は、初期の閾値Ｔｈ０に基づく近似曲線を算出し、近似曲線と対象データとの間の平均二乗誤差を算出する。当て嵌め部３５は、平均二乗誤差を極小化するようにデータ削減閾値を変化させることで、最適化された近似曲線を算出する。
【００８９】
なお、本実施の形態では、分布生成部３４が累積分布を解答時間分布として生成するため、当て嵌め部３５は、累積分布に対して近似を行う。詳細については、後で説明する。
【００９０】
算出部３６は、第１位集中曲線Ｆ１及び第２位集中曲線Ｆ２に基づいて、第１位集中時間Ｔ１及び第２位集中時間Ｔ２を算出する。第１位集中時間Ｔ１は、第１位集中において処理した解答数Ｎ１及び解答時間の期待値Ｅ１の積である。第２位集中時間Ｔ２は、第２位集中において処理した解答数Ｎ２及び解答時間の期待値Ｅ２の積である。
【００９１】
分布生成部３４、当て嵌め部３５及び算出部３６の各々の詳細な処理は、解答時間の集合の一例を挙げながら後で説明する。
【００９２】
出力部３３は、評価部３２によって算出された評価値を示す評価値情報を出力する。例えば、出力部３３は、評価値情報を機器４０に出力してもよい。機器４０の制御部は、評価値情報に基づいて機器４０の制御内容を決定し、決定した制御内容で機器４０を制御する。例えば、機器４０の制御部は、評価値と制御内容とを対応付けた対応情報をメモリなどに保持している。制御部は、メモリから対応情報を読み出して参照することにより、評価値に応じた制御内容を決定する。例えば、機器４０は、評価値が低い場合には、評価値が高めることができる周囲環境を機器４０が形成するように動作する。
【００９３】
なお、出力部３３は、機器４０の制御内容を評価値情報に基づいて決定し、決定した制御内容で機器４０を動作させるための制御信号を出力してもよい。つまり、知的生産性評価装置３０が機器４０の制御装置であってもよい。
【００９４】
ここで、機器４０は、被験者２の周囲環境を制御する機器である。例えば図１に示すように、機器４０は、エアコンなどの空調機器である。機器４０は、被験者２が滞在する空間の温度又は湿度を調整する。あるいは、機器４０は、被験者２及びその周辺に放出する気流の風量及び風向などを調整する。評価値を高める制御内容としては、例えば、空間の温度の低下、又は、被験者２に当たるような気流の放出などであるが、これらに限らない。
【００９５】
機器４０は、被験者２が滞在する空間の明るさを調整する照明機器であってもよい。機器４０は、出射する光の量及び色などを調整する。評価値を高める制御内容としては、例えば、空間を照らす光の色温度を高めること、又は、空間の明るさを明るくすることなどであるが、これらに限らない。
【００９６】
また、機器４０は、音楽などを出力するスピーカーなどであってもよい。なお、スピーカーは、ノイズキャンセリング機能を有してもよい。評価値を高める制御内容としては、例えば、騒音が被験者２に聞こえにくくなるようにノイズキャンセリングの実行であるが、これに限らない。
【００９７】
機器４０は、アロマディフューザーなどの、被験者２が滞在する空間に香り物質を放出する機器であってもよい。あるいは、機器４０は、ナノイーなどのイオン物質を放出する機器であってもよい。評価値を高める制御内容としては、例えば、ミントのような冷刺激を有する香り物質の放出であるが、これに限らない。
【００９８】
また、機器４０は、被験者２が滞在する空間の空気質の量（又は空気質指数）を調整する機器であってもよい。空気質は、例えば二酸化炭素又は粉塵などである。あるいは、機器４０は、被験者２が滞在する空間の粒子状物質の量を調整する機器であってもよい。粒子状物質は、例えばＰＭ２．５又はＰＭ１０などである。機器４０は、具体的には空気清浄機又は換気装置などであってもよい。評価値を高める制御内容としては、例えば、換気による二酸化炭素濃度又はＰＭ２．５などの減少であるが、これに限らない。
【００９９】
あるいは、出力部３３は、例えばディスプレイであり、評価値の一例であるＣＤＩ又はＭＣＴＲを表示してもよい。このとき、出力部３３は、分布生成部３４が生成した解答時間分布などを合わせて表示してもよい。あるいは、出力部３３は、スピーカーでもよく、ＣＤＩ又はＭＣＴＲを音声として出力してもよい。
【０１００】
あるいは、出力部３３は、操作端末１０と通信してもよい。例えば、出力部３３は、操作端末１０にＣＤＩ又はＭＣＴＲを送信することで、操作端末１０の表示部１１にＣＤＩ又はＭＣＴＲを表示させてもよい。
【０１０１】
例えば、出力部３３は、ＣＤＩ及び／又はＭＣＴＲなどの最終的な評価値だけでなく、評価値の算出過程で生じたパラメータ（μ、σ、ｐ）、及び、中間指標（具体的には、Ｔ１、Ｔ２、Ｅ１、Ｅ２など）の一覧をＣＳＶファイルとして出力してもよい。また、出力部３３は、分布生成部３４が生成したヒストグラムなどを図データとして出力してもよい。なお、出力ファイル形式は、これらに限定されるものではない。
【０１０２】
［動作（知的生産性評価方法）］
続いて、本実施の形態に係る知的生産性評価システム１の動作、すなわち、知的生産性評価方法について、具体例を挙げながら説明する。本実施の形態に係る知的生産性評価方法は、被験者２に知的作業を行わせて解答時間データを取得する第１ステップと、取得した解答時間データを用いて、被験者２の集中の深さに関する評価値を算出する第２ステップとを含んでいる。
【０１０３】
なお、被験者２は、十分に習熟した状態で解答作業を行わせる。具体的には、被験者２には、操作端末１０の操作に十分に慣れ、かつ、問題の表示形式及び解答様式に慣れた状態で、知的生産性を測定するための解答作業を行わせる。
【０１０４】
［解答時間データの取得］
まず、解答時間の集合を取得する第１ステップについて、図８を用いて説明する。図８は、本実施の形態に係る知的生産性評価システム１において、解答時間データを取得する方法を示すフローチャートである。
【０１０５】
まず、操作端末１０が被験者２に問題を提示する（Ｓ１０）。具体的には、データ収集装置２０の提示制御部２２が、記憶部２１から問題情報２４を読み出して、１つの問題４１を含む問題画面４０を生成し、生成した問題画面４０を操作端末１０に送信する。操作端末１０では、提示制御部２２から送信された問題画面４０を受信して、表示部１１が問題画面４０を表示する。
【０１０６】
問題を提示した後、操作端末１０は、入力部１２が被験者２からの解答の入力を受け付けるまで待機する（Ｓ１２でＮｏ）。入力部１２が被験者２からの解答の入力を受け付けた場合（Ｓ１２でＹｅｓ）、すなわち、ボタン４２ａ〜４２ｄのいずれかが選択された場合、時間計測部２３は、解答時間を算出する（Ｓ１４）。具体的には、入力部１２は、選択されたボタンを示す解答情報を時間計測部２３に送信する。時間計測部２３は、提示制御部２２が問題画面４０を送信してから、時間計測部２３が解答情報を受信するまでの時間を、当該問題に対する解答時間として算出する。算出された解答時間は、記憶部２１に解答結果情報２５として記憶される。
【０１０７】
なお、このとき、受信した解答が誤答であった場合、提示制御部２２は、誤答である旨を操作端末１０の表示部１１に表示させることで、被験者２にもう一度解答を入力するように促してもよい。時間計測部２３は、提示制御部２２が問題画面４０を送信してから、時間計測部２３が正答を受信するまでの時間を、解答時間として算出してもよい。また、時間計測部２３は、解答時間の算出において、通信に要する時間を補正してもよい。
【０１０８】
被験者２による複数の問題に対する解答作業が終了するまで（Ｓ１６でＮｏ）、ステップＳ１０に戻り、問題の提示を繰り返す。具体的には、予め定められた１セット分の問題の提示及び問題の解答を受け付けるまで、問題の提示及び問題への解答が繰り返される。あるいは、解答作業の開始から予め定められた時間が経過するまで、問題の提示及び問題への解答が繰り返されてもよい。なお、被験者２による指示によって、複数の問題への解答作業が終了されてもよい。
【０１０９】
［評価値の算出］
次に、解答時間データを用いて、被験者２の集中の深さに関する評価値、具体的には、ＣＤＩを算出する第２のステップについて、図９を用いて説明する。図９は、本実施の形態に係る知的生産性評価システム１において、解答時間データに基づいて評価値を算出する方法を示すフローチャートである。
【０１１０】
まず、分布生成部３４が解答時間分布を生成する（Ｓ２０）。本実施の形態では、分布生成部３４は、解答時間の集合を用いて、解答時間の累積分布を解答時間分布として生成する。具体的には、分布生成部３４は、図１０に示すように、解答時間を昇順に並び替えた後、５点移動平均によって平滑化することで、解答時間の累積分布を生成する。
【０１１１】
ここで、図１０は、解答時間データの並び替えを示す図である。図１０の（ａ）は並び替え前の解答時間データを示しており、（ｂ）は、並び替え後の解答時間データＦｓａｍｐｌｅを示している。図１０の（ａ）及び（ｂ）ではそれぞれ、横軸が解答時間であり、縦軸が累積解答数を示している。
【０１１２】
なお、移動平均の平均化の個数は５点に限らず、３点又は１０点などでもよい。また、平滑化の手段も移動平均に限らない。
【０１１３】
次に、当て嵌め部３５は、第１位集中曲線Ｆ１の当て嵌めを行うことで、第１位集中の解析を行う（Ｓ２２）。本実施の形態では、図１０の（ｂ）に示す解答時間の累積分布に対して近似を行う。近似には、例えば最急降下法を利用する。近似対象と累積分布関数との平均二乗誤差を目的関数として設定し、当該目的関数を極小化するように累積分布関数の３つのパラメータ（μ，σ，ｐ）の最適化を行う。
【０１１４】
具体的には、図１１に示すように、当て嵌め部３５は、（式３）〜（式５）に基づいて、解答時間データの中で解答時間が第１閾値Ｔｈ１より短いものを対象として対数正規分布の第１位集中曲線Ｆ１の当て嵌めを行う。これにより、第１位集中曲線Ｆ１のパラメータ（μ１，σ１，ｐ１）を決定する。
【０１１５】
なお、図１１は、並び替えられた解答時間データに対する累積分布関数の近似を示す図である。図１１の（ａ）は初期値における第１位集中曲線Ｆ１を示しており、（ｂ）は最適化後の第１位集中曲線Ｆ１を示している。
【０１１６】
次に、当て嵌め部３５は、第２位集中曲線Ｆ２の当て嵌めを行うことで、第２位集中の解析を行う（Ｓ２４）。具体的には、まず、図１２に示すように、第１位集中の解答時間の部分集合を解答時間データＦｓａｍｐｌｅから除外することで、差分解答時間データＦｍａｒｇｉｎを生成する。なお、図１２は、解答時間データＦｓａｍｐｌｅから第１位集中に対応する解答時間の部分集合を除外する方法を説明するための図である。
【０１１７】
例えば、分布生成部３４は、解答時間データＦｓａｍｐｌｅの各点から第１位集中曲線Ｆ１の対応する値を減算することで、差分データを生成する。分布生成部３４は、差分データを昇順に並び替えて平滑化することで、差分解答時間データＦｍａｒｇｉｎを生成する。差分解答時間データＦｍａｒｇｉｎは、第１位集中に対応する解答時間の部分集合が除外されているので、最も深い集中状態が第２位集中を表すデータに相当する。当て嵌め部３５は、第１位集中の場合と同じ手法に基づいて、第２位集中曲線Ｆ２のパラメータ（μ２，σ２，ｐ２）を決定する。
【０１１８】
なお、第１位集中曲線Ｆ１のパラメータｐ１及び第２位集中曲線Ｆ２のパラメータｐ２はそれぞれ、第１位集中において処理した解答数、及び、第２位集中において処理した解答数に相当する。しかしながら、図１３の太破線で囲む領域に示すように、第１位集中曲線Ｆ１には、必ずしも近似されていない部分が存在している。このため、第１位集中曲線Ｆ１及び第２位集中曲線Ｆ２から直接的に算出される解答数ｐ１及びｐ２は、実際の解答に沿わない可能性があるためである。なお、図１３は、第１位集中と第２位集中との複合による問題を説明するための図である。図１３は、図１１の（ｂ）に示す領域ＸＩＩＩを拡大して示している。
【０１１９】
そこで、評価部３２は、解答配分を解析する（Ｓ２６）。具体的には、評価部３２は、ステップＳ２２で得られた第１位集中曲線Ｆ１のパラメータ（μ１，σ１，ｐ１）、及び、ステップＳ２４で得られた第２位集中曲線Ｆ２のパラメータ（μ２，σ２，ｐ２）と、実際の解答時間データＦｓａｍｐｌｅとを再び照合することで、第１位集中で処理した解答数Ｎ１と第２位集中で処理した解答数Ｎ２とを算出する。
【０１２０】
より具体的には、まず、第１位集中及び第２位集中のいずれかで処理された解答の合計をＰとする。Ｐは、第１位集中曲線Ｆ１のｐ１と第２位集中曲線Ｆ２のｐ２との合計である。すなわち、Ｐ＝ｐ１＋ｐ２である。
【０１２１】
当て嵌め部３５は、第１位集中曲線Ｆ１と第２位集中曲線Ｆ２とを合成した集中複合曲線Ｆｓｕｍ（＝Ｆ１（μ１，σ１，Ｎ１）＋Ｆ２（μ２，σ２，Ｎ２））を、解答時間分布における第２閾値Ｔｈ２より短い解答時間の部分集合に当て嵌める。具体的には、当て嵌め部３５は、集中複合曲線Ｆｓｕｍと解答時間データとの平均二乗誤差ε（Ｎ１，Ｎ２）を、第２閾値Ｔｈ２より短い解答時間の部分集合を対象に算出する。なお、このとき、解答数Ｎ１及びＮ２は、［］をガウス記号としてＮ１＋Ｎ２＝［Ｐ］、Ｎ１≧０、Ｎ２≧０を満たす。また、第２閾値Ｔｈ２は、（式５）に第２位集中曲線Ｆ２のパラメータμ２及びσ２を代入したものである。
【０１２２】
図１４は、第１位集中と第２位集中との処理問題数の決定方法を説明するための図である。図１４には、解答時間データＦｓａｍｐｌｅを実線で示し、２本の集中複合曲線Ｆｓｕｍ１及びＦｓｕｍ２を破線で示している。
【０１２３】
集中複合曲線Ｆｓｕｍ１は、第１位集中及び第２位集中のいずれかで処理された解答の全てが第１位集中で処理された、すなわち、Ｎ１＝Ｐであると仮定したときの集中複合曲線Ｆｓｕｍである。集中複合曲線Ｆｓｕｍ２は、第１位集中及び第２位集中のいずれかで処理された解答の全てが第２位集中で処理された、すなわち、Ｎ２＝Ｐであると仮定したときの集中複合曲線Ｆｓｕｍである。当て嵌め部３５は、Ｆｓｕｍ１とＦｓｕｍ２との間で最適な集中複合曲線Ｆｓｕｍを決定する。
【０１２４】
具体的には、当て嵌め部３５は、平均二乗誤差ε（Ｎ１，Ｎ２）を極小化する曲線を決定し、このときのＮ１及びＮ２の値を算出する。図１５は、第１位集中と第２位集中との処理問題数が最適化された例を示す図である。図１５に示すように、第１位集中曲線Ｆ１のパラメータｐ１及び第２位集中曲線Ｆ２のパラメータｐ２はそれぞれ、解答数の調整により、Ｎ１及びＮ２に置き換えられている。
【０１２５】
次に、算出部３６は、集中の深さに関する評価値を算出する（Ｓ２８）。具体的には、算出部３６は、まず、以下の（式６）及び（式７）に基づいて、第１位集中の解答時間の期待値Ｅ１及び第１位集中時間Ｔ１、並びに、第２位集中の解答時間の期待値Ｅ２及び第２位集中時間Ｔ２を算出する。
【０１２６】
【数５】
2018198948.tif 000007
【０１２７】
これにより、第１位集中時間Ｔ１及び第２位集中時間Ｔ２が算出されたので、算出部３６は、（式１）又は（式２）に基づいて、ＣＤＩ又はＭＣＴＲなどの集中の深さに関する評価値を算出することができる。その後、算出した評価値を出力部３３により出力する（Ｓ３０）。
【０１２８】
［効果など］
以上のように、本実施の形態に係る知的生産性評価装置３０は、複数の問題への解答作業を知的作業として課された被験者２が複数の問題の各々に対して解答するのに要した時間である解答時間の集合を取得する取得部３１と、被験者２が知的作業を行う際に集中状態と非集中状態とのいずれかの状態にあるというモデルに基づいて、取得部３１によって取得された解答時間の集合を用いて、集中状態における被験者２の集中の深さに関する評価値を算出する評価部３２と、評価部３２によって算出された評価値を示す評価値情報を出力する出力部３３とを備える。
【０１２９】
これにより、知的生産性評価装置３０は、機器４０の動作の効率化を支援することができる。
【０１３０】
具体的には、知的生産性評価装置３０は、集中状態における集中の深さに関する評価値を算出するので、集中の質を客観的かつ定量的に評価することができる。集中の質を客観的かつ定量的に評価することができるので、知的生産性評価装置３０は、例えば、オフィス環境の改善に利用することができる。具体的には、知的生産性評価装置３０は、複数の環境の各々における知的生産性の評価値を算出し、どの環境が深く集中できる環境であるのかを、客観的かつ定量的に評価することができる。
【０１３１】
このため、知的生産性評価装置３０によって深い集中ができると評価された環境を形成するように、機器４０を動作させることで、作業効率が向上し、作業時間の短縮化が可能となる。このため、作業者及び執務者の定時退社又は早期退社などが促され、結果として、照明機器及び空調機器の運転時間の短縮化に繋がり、エネルギー消費の削減に繋がる。このように、本実施の形態に係る知的生産性評価装置３０は、評価値情報に基づいて機器４０を制御することで、機器４０の効率的な動作を支援することができる。したがって、例えばオフィスで行うサービス業はもちろん、工業などのその他の産業においても作業の効率化を支援することができる。
【０１３２】
なお、複数の環境は、例えば、作業者に対するモチベーションの有無、及び、温熱の調整などにより形成することができる。温熱は、例えば、空調機器などの動作条件によって調整可能である。
【０１３３】
また、例えば、集中状態は、作業状態と短期中断状態とが混合した状態である第１位集中と、作業状態と短期中断状態とが混合した状態であり、かつ、第１位集中よりも浅い集中である第２位集中とを含む。評価部３２は、被験者２が集中状態である集中時間に占める、被験者２が第１位集中の状態である第１位集中時間Ｔ１の割合を評価値として算出する。
【０１３４】
これにより、集中時間が同じであっても、集中が深い状態であったのか、集中が浅い状態であったのかを把握することができる。
【０１３５】
例えば、集中時間が同じであっても、集中の深さが異なる場合の解答時間ヒストグラムの一例を図１６Ａ及び図１６Ｂに示す。図１６Ａは、第１位集中が支配的なヒストグラムの一例を示す図であり、ＣＤＩが５０％より大きい場合を示している。図１６Ｂは、第２位集中が支配的なヒストグラムの一例を示す図であり、ＣＤＩが５０％より小さい場合を示している。
【０１３６】
図１６Ａ及び図１６Ｂを比較しても分かるように、ＣＤＩが高い程、解答時間が短い解答数が多く、作業に深く集中できていることが分かる。つまり、集中の深さを評価することで、作業速度の大小、及び、作業内容の程度などを把握することができる。
【０１３７】
また、例えば、集中時間Ｔ’は、第１位集中時間Ｔ１と、被験者２が第２位集中の状態である第２位集中時間Ｔ２との合計である。
【０１３８】
これにより、多くの場合、集中状態は第１位集中と第２位集中との２段階に分けられるので、評価値を算出するのに要する処理量を削減しつつ、信頼性の高い評価値を算出することができる。評価値の信頼性が高まることで、環境の評価の信頼性も高まる。したがって、深い集中に適した環境、長時間の集中の持続に適した環境など、それぞれの特性に応じた環境を形成するように機器４０の効率的な動作を支援することが可能となる。これにより、各環境での作業の効率化が期待され、作業時間の短縮化などによるエネルギー消費の削減に更に貢献することができる。
【０１３９】
また、環境だけでなく、目薬などの薬又はサプリメントの効果評価にも適用することができる。具体的には、被験者２にサプリメントを服用させて、服用時の集中の深さを評価することができる。これにより、サプリメントの集中の深さに対する効果の評価を行うことができる。
【０１４０】
また、薬又はサプリメントだけでなく、例えば休息を促す機器による集中力の回復効果の評価にも適用することができる。具体的には、被験者２に機器を使用させ、使用の前後で集中の深さを評価することで、機器による集中力の回復効果を評価することができる。また、集中力の回復効果がより高い機器の設計又は改善にも利用することができる。
【０１４１】
また、機器の設計又は改善だけでなく、空間設計にも適用することができる。例えば、温度若しくは湿度などの熱環境、明るさ若しくは色温度などの光環境、及び、音環境などの少なくとも１つが異なる複数の環境を準備し、各環境での被験者２の集中を評価することで、各環境の集中のしやすさなどを客観的に評価することができる。これにより、評価値が高い環境が空間に実現されるように空間を設計することができる。なお、環境には、天井、壁若しくは床の色、又は、家具若しくは家電機器の配置などが含まれてもよい。
【０１４２】
また、例えば、評価部３２は、解答時間の集合を用いて、解答時間毎の解答数を示す解答時間分布を生成する分布生成部３４と、解答時間分布に対して、第１位集中に対応する対数正規分布の分布関数である第１位集中曲線Ｆ１と第２位集中に対応する対数正規分布の分布関数である第２位集中曲線Ｆ２とを当て嵌める当て嵌め部３５と、第１位集中曲線Ｆ１及び第２位集中曲線Ｆ２に基づいて、第１位集中において処理した解答数Ｎ１及び解答時間の期待値Ｅ１の積を第１位集中時間Ｔ１として算出し、かつ、第２位集中において処理した解答数Ｎ２及び解答時間の期待値Ｅ２の積を第２位集中時間Ｔ２として算出する算出部３６とを備える。
【０１４３】
これにより、集中モデルがマルコフモデルで表すことができるので、対数正規分布を用いた近似により信頼性の高い評価値を算出することができる。
【０１４４】
また、例えば、当て嵌め部３５は、解答時間分布における第１閾値Ｔｈ１より短い解答時間の第１部分集合に第１位集中曲線Ｆ１を当て嵌め、解答時間分布における第１部分集合を除いた部分集合のうち第２閾値Ｔｈ２より短い解答時間の第２部分集合に第２位集中曲線Ｆ２を当て嵌める。
【０１４５】
これにより、集中の深さ毎に対数正規分布の近似の対象データを限定することで、近似の精度を高めることができる。近似の精度が高まることにより、評価値の信頼性も高めることができる。
【０１４６】
また、例えば、第１位集中曲線Ｆ１は、第１位集中に対応する対数正規分布の累積分布関数であり、第２位集中曲線Ｆ２は、第２位集中に対応する対数正規分布の累積分布関数である。分布生成部３４は、解答時間の集合を解答時間の昇順で並べて平滑化することで、解答時間に対する累積解答数で示される分布を解答時間分布として生成する。
【０１４７】
これにより、解答時間の累積分布に対して当て嵌めを行うことで、解答時間ヒストグラムに対して当て嵌めを行う場合よりも、ヒストグラムの区間幅による近似精度の低下を抑制することができる。
【０１４８】
また、例えば、本実施の形態に係る知的生産性評価方法は、複数の問題への解答作業を知的作業として課された被験者２が複数の問題の各々に対して解答するのに要した時間である解答時間の集合を取得するステップと、被験者２が知的作業を行う際に集中状態と非集中状態とのいずれかの状態にあるというモデルに基づいて、取得された解答時間の集合を用いて、集中状態における被験者２の集中の深さに関する評価値を算出するステップとを含む。
【０１４９】
これにより、集中状態における集中の深さに関する評価値を算出するので、集中の質を客観的かつ定量的に評価することができる。
【０１５０】
（変形例）
上記の実施の形態では、ＭＣＴＲ又はＣＤＩを評価値の一例として示したが、評価値は、集中時間比率を示すＣＴＲ（Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ  Ｔｉｍｅ  Ｒａｔｉｏ）であってもよい。ＣＴＲは、総解答期間Ｔにおける集中状態の期間Ｔｃの割合を示す指標である。つまり、ＣＴＲは、以下の（式８）で表される。
【０１５１】
【数６】
2018198948.tif 000008
【０１５２】
図１７は、本変形例に係る解答時間ヒストグラムにおける集中状態と非集中状態との分布の一例を模式的に示す図である。図１７において、横軸が解答時間の対数であり、縦軸が解答頻度である。なお、図１７に示すヒストグラムは、例えば図６に示すヒストグラムを模式化したものである。
【０１５３】
図１７に示されるように、ヒストグラムは２つの頻度分布の重ね合わせに当て嵌めることが可能になる。具体的には、解答時間が短い側の第１頻度分布９０においては、「作業状態」と「短期中断状態」との２つの状態を、遷移確率が一定のマルコフモデルに基づいて遷移する。したがって、第１頻度分布９０は、例えば（式９）で表される対数正規分布に相当する。
【０１５４】
【数７】
2018198948.tif 000009
【０１５５】
なお、ｔは１問あたりの解答時間である。σは、分布の標準偏差である。μは、分布の最頻値をｅμで表したときの指数である。
【０１５６】
一方で、解答時間が長い側の第２頻度分布９１においては、「作業状態」と「短期中断状態」と「長期休息状態」との３つの状態をランダムに遷移する。本変形例では集中状態の深さには着目せず、集中状態は「作業状態」と「短期中断状態」との２つの状態であり、非集中状態は「長期休息状態」である。
【０１５７】
上述した（式８）における期間Ｔｃは、以下の（式１０）で表される。
【０１５８】
【数８】
2018198948.tif 000010
【０１５９】
（式１０）において、Ｎは、総解答数である。
【０１６０】
したがって、解答時間のヒストグラムにおいて、対数正規分布（第１頻度分布９１）による近似曲線を導出し、そのパラメータμ及びσ、並びに、総解答時間Ｔ及び総解答数Ｎを用いて、集中時間比率ＣＴＲを算出することができる。なお、ヒストグラムの解答時間が長い側では、「長期休息状態」が多く含まれているため、第１頻度分布９１のみを利用しても十分に信頼性の高いＣＴＲを得ることができる。
【０１６１】
以下では、本変形例によって得られたＣＴＲの信頼性の高さについて、実験結果に基づいて説明する。実験では、複数人の被験者２に対して複数の問題を１セットとする解答作業を複数回行わせた。なお、複数セットの解答作業は、温度及び湿度などの熱環境、並びに、照明の明るさなどの光環境などの被験者２の作業空間の環境を一定に保って行わせた。各セットで得られた解答時間のデータを元に解答速度の平均値及びＣＴＲをそれぞれ算出した。
【０１６２】
図１８Ａは、被験者の作業状態と解答速度との関係を示す図である。図１８Ｂは、被験者の作業状態と集中時間比率（ＣＴＲ）との関係を示す図である。図１８Ａ及び図１８Ｂに示すように、３つのセットが行われ、そのうちの２つのセット１及びセット２は、通常の解答作業を被験者２に行わせた結果を示している。
【０１６３】
セット３は、解答作業を行う前に「これから行う本日最後の作業は、１０分間と時間が短くなります。そのため、作業に集中して全力で、かつ、正確に問題を解き進めてください」と教示することで、被験者２の解答作業への集中を高め、モチベーションを向上させることで行った。つまり、セット３は、セット１及びセット２よりも被験者２の集中がより期待される状況で行われた結果を示している。
【０１６４】
図１８Ａに示すように、セット３では、セット１及びセット２に比べて解答速度が向上していることが分かる。また、図１８Ｂに示すように、セット３では、セット１及びセット２に比べてＣＴＲも高くなっている。これにより、ＣＴＲは、集中度合いを精度良く洗わせていることが分かる。
【０１６５】
ここで、図１８Ａの結果から解答速度を確認するだけで集中度を推定可能であるとも判断することもできる。しかしながら、解答速度は、被験者２の習熟度によっても向上する。
【０１６６】
図１９Ａは、被験者の作業状態と解答速度との関係を示す図である。図１９Ｂは、被験者の作業状態と集中時間比率（ＣＴＲ）との関係を示す図である。図１９Ａ及び図１９Ｂでは、３日間に亘って解答作業を行わせた結果を日毎に示している。
【０１６７】
図１９Ａに示すように、１日目よりも２日目、２日目よりも３日目の方が、解答速度が向上している。これは、解答作業を繰り返し行うことにより被験者２が習熟したためと推測できる。
【０１６８】
一方で、図１９Ｂに示すように、日にちによらず、ＣＴＲはほとんど変化がない。つまり、ＣＴＲは、習熟の影響を除外できており、集中状態を適切に評価できていることが分かる。上記実施の形態におけるＣＤＩ又はＭＣＴＲについても同様である。
【０１６９】
（その他）
以上、本発明に係る知的生産性評価装置及び知的生産性評価方法などについて、上記の実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、上記の実施の形態に限定されるものではない。
【０１７０】
例えば、上記の実施の形態では、操作端末１０及びデータ収集装置２０を利用することで、問題の提示、被験者２による解答の入力、及び、解答時間の計測を自動的に行う例について示したが、これに限らない。つまり、知的生産性評価システム１は、操作端末１０及びデータ収集装置２０の少なくとも一方を備えていなくてもよい。
【０１７１】
例えば、複数の問題が印字された紙、又は、複数の問題の表示だけを行う電子ペーパーを被験者２に提供することで、複数の問題の提示を行ってもよい。この場合、ストップウォッチなどのタイマ機器を利用して、被験者２本人、又は、監督者などが問題毎の解答時間を計測し、解答時間データを記録してもよい。
【０１７２】
また、例えば、上記の実施の形態では、第１位集中曲線Ｆ１及び第２位集中曲線Ｆ２のパラメータを決定した後に、解答数の配分分析を行ったが、これに限らない。第１位集中曲線Ｆ１のパラメータｐ１を第１位集中において処理した解答数として決定し、第２位集中曲線Ｆ２のパラメータｐ２を第２位集中において処理した解答数として決定してもよい。
【０１７３】
また、例えば、上記の実施の形態では、解答時間の累積分布に対して対数正規分布の累積分布関数を当て嵌めたが、これに限らない。図７などに示すように、解答時間ヒストグラムに対数正規分布の確率密度関数を当て嵌めてもよく、解答時間の累積分布に対して対数正規分布の解析手段は一般的に用いられるものであればよい。
【０１７４】
また、上記の各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【０１７５】
このとき、プロセッサは、プログラムを実行することによって機能を実現することができれば、その種類は限られない。例えば、プロセッサは、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）又はＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）などの半導体集積回路を含む１つ又は複数の電子回路で構成される。複数の電子回路は、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに設けられてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されてもよく、複数の装置に分散して備えられてもよい。
【０１７６】
なお、本発明は、知的生産性評価システムとして実現できるだけでなく、知的生産性評価システムの各構成要素が行う処理をステップとして含むプログラム、及び、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）などの非一時的記録媒体として実現することもできる。プログラムは、記録媒体に予め記録されていてもよく、あるいは、インターネットなどを含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。
【０１７７】
つまり、上述した包括的又は具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【０１７８】
また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Power Line Communication）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。
【０１７９】
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、知的生産性評価システムが備える構成要素の複数の装置への振り分けは、一例である。例えば、一の装置が備える構成要素を他の装置が備えてもよい。また、知的生産性評価システムは、単一の装置として実現されてもよい。
【０１８０】
例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。
【０１８１】
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
【符号の説明】
【０１８２】
２  被験者
３０  知的生産性評価装置
３１  取得部
３２  評価部
３３  出力部
３４  分布生成部
３５  当て嵌め部
３６  算出部
４１  問題
【図１】
2018198948.tif 000011
【図２】
2018198948.tif 000012
【図３】
2018198948.tif 000013
【図４】
2018198948.tif 000014
【図５】
2018198948.tif 000015
【図６】
2018198948.tif 000016
【図７】
2018198948.tif 000017
【図８】
2018198948.tif 000018
【図９】
2018198948.tif 000019
【図１０】
2018198948.tif 000020
【図１１】
2018198948.tif 000021
【図１２】
2018198948.tif 000022
【図１３】
2018198948.tif 000023
【図１４】
2018198948.tif 000024
【図１５】
2018198948.tif 000025
【図１６Ａ】
2018198948.tif 000026
【図１６Ｂ】
2018198948.tif 000027
【図１７】
2018198948.tif 000028
【図１８Ａ】
2018198948.tif 000029
【図１８Ｂ】
2018198948.tif 000030
【図１９Ａ】
2018198948.tif 000031
【図１９Ｂ】
2018198948.tif 000032
【国際調査報告】
2018198948.tif 000033
2018198948.tif 000034