(57)【要約】【課題】バイタルデータを活用するために、ネットワークコストを抑えつつ、ストリーム処理、マイクロバッチ処理を使い分けて、分析結果を適切に次のアクションに繋げるためのプラットフォームを実現する。【解決手段】携帯端末２がウェアラブルセンサ１からバイタルデータを随時取得し、バイタルデータをストリーム処理により分析し、分析されたＲＲＩ等の分析情報などの一次加工データをサーバ３に送信し、サーバ３が携帯端末２から受信した一次加工データを短い時間（秒〜分）蓄積して分析を行って疲労度や緊張度といった高次の情報を抽出する。これにより、ネットワークコストを抑えつつ、携帯端末２におけるストリーム処理、サーバ３におけるマイクロバッチ処理を使い分けて、適切にバイタルデータを分析することが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
携帯端末と分析装置を備えて作業者のバイタルデータを分析する分析システムが実行するバイタルデータの分析方法であって、
前記携帯端末による、
バイタルデータを一次分析するステップと、
前記一次分析するステップで分析された一次加工情報を前記分析装置に送信するステップと、を有し、
前記分析装置による、
前記一次加工情報をマイクロバッチ処理で二次分析するステップと、
前記二次分析するステップで分析された二次加工情報を記憶装置に蓄積するステップと、
を有することを特徴とする分析方法。
【請求項２】
前記携帯端末による、前記一次分析するステップでの分析結果が所定の条件を満たす場合、前記作業者に通知するステップを有することを特徴とする請求項１に記載の分析方法。
【請求項３】
携帯端末と分析装置を備えて作業者のバイタルデータを分析する分析システムであって、
前記携帯端末は、
バイタルデータを一次分析する一次分析手段と、
前記一次分析手段で分析された一次加工情報を前記分析装置に送信する送信手段と、を有し、
前記分析装置は、
前記一次加工情報をマイクロバッチ処理で二次分析する二次分析手段と、
前記二次分析手段で分析された二次加工情報を記憶装置に蓄積する蓄積手段と、
を有することを特徴とする分析システム。
【請求項４】
前記携帯端末は、前記一次分析手段での分析結果が所定の条件を満たす場合、前記作業者に通知する通知手段を有することを特徴とする請求項３に記載の分析システム。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の分析方法をコンピュータに実行させることを特徴とする分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイタルデータを分析する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）の技術が進展している。ＩｏＴとは、物体に通信機能を持たせてネットワークに接続し、物体または物体に取り付けたセンサ等から送信されるデータを処理分析することで自動制御等を行うための技術である。
【０００３】
ＩｏＴアプリケーションを開発、運用するためのＩｏＴプラットフォームも存在する。非特許文献１のＡｍａｚｏｎ  ＩｏＴは、Ａｍａｚｏｎ  Ｗｅｂ  ＳｅｒｖｉｃｅｓのサービスをＩｏＴ分析に統合的に利用できるプラットフォームである。例えば、Ａｍａｚｏｎ  Ｋｉｎｅｓｉｓで、ＭＱＴＴ（ＭＱ  Ｔｅｌｅｍｅｔｒｙ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ）プロトコルを用いてＩｏＴデータをクラウド上に一元的に収集し、Ａｍａｚｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇでの機械学習機能により回帰分析やクラス分類することが可能である。
【０００４】
ＮＴＴドコモとＧＥ（Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ）社は、ＧＥの産業用機器向けワイヤレスルーター「ＭＤＳ−Ｏｒｂｉｔプラットフォーム（Ｏｒｂｉｔ）」と、ドコモの通信モジュールを連携させたＩｏＴソリューションを発表している（非特許文献２）。企業は、遠隔地の橋梁や電気・ガス等の設備にドコモの通信モジュールを内蔵した「Ｏｒｂｉｔ」を設置することで、設備の稼働データを収集できる。さらに、ドコモが提供するＩｏＴクラウドプラットフォームＴｏａｍｉ上でＩｏＴアプリケーションを開発可能であり、取得データの可視化等を容易にしている。
【０００５】
ＩｏＴの事例では、収集したデータを分析、可視化するだけでなく、次のアクションにスピーディに繋げることが重視されるようになってきている。そのため、データ分析においては、従来はＭａｐＲｅｄｕｃｅ等のバッチ処理による分析が主流であったが、近年は、ＳｔｏｒｍやＳｐａｒｋ  Ｓｔｒｅａｍｉｎｇを用いてＩｏＴデータをストリーム処理やマイクロバッチ処理で分析する事例が出てきている。例えば、オープンソースソフトウェアをベースにしたデータ分析プラットフォームとして、Ｈｏｒｔｏｎｗｏｒｋｓ  Ｄａｔａ  Ｐｌａｔｆｏｒｍ（非特許文献３）がある。ＨＤＰは、ＨＤＦＳ、ＹＡＲＮをベースに、様々なバッチ、リアルタイムのデータ分析モジュールを利用できる構成であり、ＭａｐＲｅｄｕｃｅ、Ｓｐａｒｋ  Ｓｔｒｅａｍｉｎｇ等で分析した結果をＨＢａｓｅ等のＮｏＳＱＬデータベースに保存することが可能である。
【０００６】
一方、バイタルデータを取得するセンサとしてウェアラブル端末が普及している。例えば、心拍センサ、加速度センサ等を内蔵し、バイタルデータを常時収集可能な腕時計型端末、加速度、照度等の情報が取得可能なメガネ型端末が存在する。また、心電図、加速度などを測定可能で利用者が着用するＴシャツ型の端末が存在する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】“How the AWS IoT Platform Works”, [online], Amazon Web Services, Inc., ［平成２９年１月３０日検索］, インターネット〈 URL：https://aws.amazon.com/iot-platform/how-it-works/〉
【非特許文献２】“GE and NTT DOCOMO Sign MoU Toward Business Alliance to Provide Industrial Equipment for IoT Solutions”, [online], July 8, 2015, NTT DOCOMO, INC., ［平成２９年１月３０日検索］, インターネット〈 URL：https://www.nttdocomo.co.jp/english/info/media_center/pr/2015/0708_00.html〉
【非特許文献３】“Hortonworks”, [online], Hortonworks Inc., ［平成２９年１月３０日検索］, インターネット〈 URL：http://hortonworks.com/〉
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ＩｏＴの適用範囲は多岐に渡る。例えば、Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  ４．０やＩｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｉｎｔｅｒｎｅｔでは、製造、流通、メンテナンスへの適用が検討されている。また、健康管理、医療、農業、エネルギー分野等も適用先として期待されている。製造やメンテナンス分野では、作業機械の状態をセンサで監視し、適切なタイミングでの部品交換の保守アクションに繋げるアプリケーションは存在する（例えば、コマツ社ＫＯＭＴＲＡＸ）。
【０００９】
しかしながら、健康管理分野では、人のバイタルデータを分析し、リアルタイムなアクションに繋げる取り組みは十分されていない。リストバンド等のウェアラブルセンサを用いて運動量を取得し、一日の消費カロリー統計を表示するといったアプリケーションは存在するが、バイタルデータをリアルタイムなアクションに繋げることは出来ていない。Ｓｐａｒｋ  ＳｔｒｅａｍｉｎｇやＳｔｏｒｍ等の、マイクロバッチ処理やストリーム処理が可能な技術は存在するが、バイタルデータ自体への適用は少なく、分析し抽出したい情報に合わせてストリーム処理とマイクロバッチ処理を使い分けるといった検討は十分でない。
【００１０】
また、バイタルデータは大量に随時取得されるため、バイタルデータをクラウド側に送信するためのネットワークコストが高いという問題があった。
【００１１】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、バイタルデータを活用するために、ネットワークコストを抑えつつ、ストリーム処理、マイクロバッチ処理を使い分けて、分析結果を適切に次のアクションに繋げるためのプラットフォームを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
第１の本発明に係る分析方法は、携帯端末と分析装置を備えて作業者のバイタルデータを分析する分析システムが実行するバイタルデータの分析方法であって、前記携帯端末による、バイタルデータを一次分析するステップと、前記一次分析するステップで分析された一次加工情報を前記分析装置に送信するステップと、を有し、前記分析装置による、前記一次加工情報をマイクロバッチ処理で二次分析するステップと、前記二次分析するステップで分析された二次加工情報を記憶装置に蓄積するステップと、を有することを特徴とする。
【００１３】
第２の本発明に係る分析システムは、携帯端末と分析装置を備えて作業者のバイタルデータを分析する分析システムであって、前記携帯端末は、バイタルデータを一次分析する一次分析手段と、前記一次分析手段で分析された一次加工情報を前記分析装置に送信する送信手段と、を有し、前記分析装置は、前記一次加工情報をマイクロバッチ処理で二次分析する二次分析手段と、前記二次分析手段で分析された二次加工情報を記憶装置に蓄積する蓄積手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、バイタルデータを活用するために、ネットワークコストを抑えつつ、ストリーム処理、マイクロバッチ処理を使い分けて、分析結果を適切に次のアクションに繋げるためのプラットフォームを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態の分析システムの構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本実施形態の分析システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図３】本実施形態の分析システムをＨＤＰをベースに構成した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１７】
図１は、本実施形態の分析システムの構成を示す機能ブロック図である。本実施形態の分析システムは、ウェアラブルセンサ１、携帯端末２、サーバ３、記憶装置４、及び管理装置５を備える。本実施形態の分析システムでは、作業員のバイタルデータを取得、分析してクラウドで管理し、分析されたデータを活用して作業員の健康状態等を管理する。
【００１８】
ウェアラブルセンサ１は、作業員が装着するバイタルセンサである。ウェアラブルセンサ１としては、例えば心電波形（ＥＣＧ）と加速度を取得できるＴシャツ型のウェアラブルセンサが市中にある。ウェアラブルセンサ１は、作業員のＥＣＧや加速度データなどのバイタルデータを携帯端末２に送信する。
【００１９】
携帯端末２は、一次分析部２１、送信部２２、及び通知部２３を備える。
【００２０】
一次分析部２１は、ウェアラブルセンサ１からバイタルデータを随時取得し、バイタルデータをストリーム処理により分析する。例えば、ＥＣＧを分析して心拍間隔（ＲＲＩ）を求めたり、加速度データを分析して作業者の姿勢を分析したりする。
【００２１】
送信部２２は、一次分析部２１によって分析されたＲＲＩ等の分析情報などの一次加工データをサーバ３に送信する。ＥＣＧの生データはサイズが大きいため、ＲＲＩ等の一次分析結果のみをサーバ３に送信する。
【００２２】
通知部２３は、一次分析部２１の分析結果が緊急性の高いものである場合に、警告音を鳴らすなどのアクションを行い通知する。例えば、よそ見、物を拾うなどの作業中の危険姿勢が検出された場合に作業者に対してアラートを通知する。
【００２３】
携帯端末２がバイタルデータを分析したデータのみをサーバ３へ送信することで、ネットワークコストを低減できる。また、携帯端末２で一次分析することで、緊急性の高い事柄に対して迅速に警告を通知することができる。
【００２４】
サーバ３は、分析部３１、登録部３２、及び通知部３３を備える。
【００２５】
分析部３１は、マイクロバッチ処理により、携帯端末２から受信した一次加工データを短い時間（秒〜分）蓄積して分析を行い、疲労度や緊張度といった高次の情報を抽出する。マイクロバッチ処理に用いる一次加工データの期間は、処理対象のデータに応じて設定する。疲労度は、例えば、下記の参考文献１に記載の方式で計算し、緊張度は、下記の参考文献２のＣＶＩ計算により求める。
［参考文献１］K. Yokoyama and I. Takahashi, "Feasibility Study on Estimating Subjective Fatigue from Heart Rate Time Series," IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 2013, Vol.96, No.11, pp.756-762
［参考文献２］Stephen. W. Porges, "Cardiac vagal tone: a physiological index of stress," Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 1995, Vol.19, No.2, pp.225-233
【００２６】
分析部３１は、バッチ処理により、定期的に分析を行ってもよい。
【００２７】
登録部３２は、分析部３１の分析結果を記憶装置４に登録する。
【００２８】
通知部３３は、記憶装置４に登録された分析結果が所定の条件を満たした場合に、管理装置５へ通知を行う。例えば、通知部３３は、作業者の疲労度や緊張度が一定値を超えた場合に、管理装置５へ通知する。
【００２９】
疲労度や緊張度の算出は複雑な分析ロジックの計算が必要なため、サーバ３のリッチな計算リソースを用いる。また、疲労度や緊張度の精度高い判定のためには一定時間のデータを蓄積して分析することが求められるため、サーバ３による蓄積と分析を短い周期で繰り返すマイクロバッチ処理が適切である。
【００３０】
記憶装置４は、携帯端末２から送信された一次加工データ及びサーバ３による分析結果を記憶する。
【００３１】
管理装置５は、作業者を管理する部門が使用する装置であり、サーバ３による分析結果が所定の条件を満たしたときの通知を受信する。管理者は、管理装置５が受信した通知を確認し、作業者に対して適切なアクションを取ることができる。
【００３２】
なお、携帯端末２、サーバ３が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは携帯端末２、サーバ３が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。携帯端末２としてスマートホンを用い、アプリケーションにより各部の処理を実行してもよい。サーバ３の各部をクラウドで構成してもよい。
【００３３】
次に、本実施形態の分析システムの処理の流れについて説明する。
【００３４】
図２は、本実施形態の分析システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【００３５】
ウェアラブルセンサ１は、作業員のバイタルを随時測定し、バイタルデータを携帯端末２へ送信する（ステップＳ１１）。
【００３６】
携帯端末２は、バイタルデータを受信して一次分析を行い（ステップＳ１２）、バイタルデータの一次分析結果である一次加工データをサーバ３へ送信する（ステップＳ１３）。なお、一次分析結果が緊急性の高いものであった場合はアラートを通知する（ステップＳ１４）。
【００３７】
サーバ３は、一次加工データを受信して蓄積し、短い時間蓄積した一次加工データを分析し（ステップＳ１５）、分析データを記憶装置４に記憶させる（ステップＳ１６）。なお、受信した一次加工データを記憶装置４に記憶させてもよい。
【００３８】
分析結果が所定の条件に合致する場合、サーバ３は、管理装置５にその旨を通知する（ステップＳ１７）。通知の条件は、管理装置５が登録しておく。
【００３９】
次に、本実施形態の分析システムをＨＤＰをベースに構成した例について説明する。
【００４０】
図３は、本実施形態の分析システムをＨＤＰをベースに構成した例を示す図である。図３では、クラウドでのデータの流れを太い矢印で示している。ＨＤＰはバッチ処理やＳＱＬ処理等、多彩な処理をオープンソースソフトウェアで実現可能とするプラットフォームである。本実施形態では、バイタルデータのマイクロバッチ処理を実行するモジュールを切り出して利用する。ＨＤＰはＯｐｅｎＳｔａｃｋ等を用いたクラウド基盤上に構築してもよい。
【００４１】
スマートホンは、ウェアラブルセンサから受信したバイタルデータを一次分析し、一次加工データをクラウド側へ送信する（ステップＳ１０１）。図３の例では、スマートホンをＲＥＳＴクライアント、ウェブサーバをＲＥＳＴサーバとして動作させて、ＲＥＳＴプロトコルでデータを送受信する。
【００４２】
クラウド側で収集された一次加工データは、メッセージングシステムＡｐａｃｈｅ  Ｋａｆｋａにより、パブリッシュ−サブスクライブ方式でトピックごとに配信される。ウェブサーバは、一次加工データをＫａｆｋａにパブリッシュする（ステップＳ１０２）。Ｓｐａｒｋ  Ｓｔｒｅａｍｉｎｇのディスパッチャーは、Ｋａｆｋａに一次加工データの取得をサブスクライブしている。ウェブサーバから送信された一次加工データは、Ｋａｆｋａを介してディスパッチャーが取得する（ステップＳ１０３）。
【００４３】
ディスパッチャーは、取得した一次加工データをＨＢａｓｅに登録するとともに（ステップＳ１０４）、クレンジングしたデータをＫａｆｋａに再度パブリッシュする（ステップＳ１０５）。
【００４４】
Ｓｐａｒｋ  Ｓｔｒｅａｍｉｎｇの分析ジョブは、Ｋａｆｋａにクレンジングデータの取得をサブスクライブしている。ディスパッチャーから送信されたクレンジングデータは、Ｋａｆｋａを介して分析ジョブが取得する（ステップＳ１０６）。
【００４５】
分析ジョブは、取得したクレンジングデータ群をマイクロバッチ処理で分析し、分析データをＨＢａｓｅに登録する（ステップＳ１０７）。
【００４６】
また、定期的に定期ジョブを起動し、ＨＢａｓｅに登録されたデータを用いて定期バッチ処理を行ってもよい。
【００４７】
分析ジョブあるいは定期ジョブの分析結果が所定の通知条件を満たす場合は、Ｋａｆｋａを介してウェブサーバに通知が送信され、ウェブサーバから管理者が使用するパーソナルコンピュータに送信される。ウェブサーバからパーソナルコンピュータへの通知の送信にはＲＥＳＴプロトコルを用いる。
【００４８】
以上説明したように、本実施の形態によれば、携帯端末２がウェアラブルセンサ１からバイタルデータを随時取得し、バイタルデータをストリーム処理により分析し、分析されたＲＲＩ等の分析情報などの一次加工データをサーバ３に送信し、サーバ３が携帯端末２から受信した一次加工データを短い時間（秒〜分）蓄積して分析を行って疲労度や緊張度といった高次の情報を抽出することにより、ネットワークコストを抑えつつ、携帯端末２におけるストリーム処理、サーバ３におけるマイクロバッチ処理を使い分けて、適切にバイタルデータを分析することが可能となる。バイタルデータの分析を携帯端末２とサーバ３で分担して分析するので、バイタルデータを活用したアプリケーションを容易に開発することが可能となる。
【００４９】
本実施の形態によれば、携帯端末２における分析結果が緊急性の高いものである場合に、警告音を鳴らすなどのアクションを行い通知することにより、遅滞なく、また、携帯端末２がネットワークから切断されている時でも、よそ見、物拾い等、作業中の危険姿勢を分析し、アラート通知することが可能となる。
【符号の説明】
【００５０】
１…ウェアラブルセンサ
２…携帯端末
２１…一次分析部
２２…送信部
２３…通知部
３…サーバ
３１…分析部
３２…登録部
３３…通知部
４…記憶装置
５…管理装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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