(57)【要約】【課題】本発明は、疲労や熟練度の違いによる生産性の低下の防止、または関心度が低いことによる生産性の低下の防止が可能な作業管理システムを提供することを目的とする。【解決手段】作業者のデータを取得するセンサと、センサに接続されたセル制御装置と、を含む作業管理システムであって、セル制御装置は、センサからの情報を管理するセンサ管理部と、作業者の動作量及び状態量のうちの少なくとも一方を監視する作業者観測部と、作業者の疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを学習する学習部と、上位管理部から状態通知要求を受信し、作業者の疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを含む状態情報を送信し、作業内容変更通知を受信し、作業者に作業内容変更通知を送信し、または、作業者から状態通知要求を受信し、該作業者に該作業者の疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを含む状態情報を送信する通知管理部とを具備する。【選択図】図１
2018025932.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のワークに対して作業する少なくとも１人の作業者に関するデータを取得する少なくとも１つのセンサと、
前記少なくとも１つのセンサに通信可能に接続されたセル制御装置と、
を含む作業管理システムであって、
前記セル制御装置は、
前記少なくとも１つのセンサからの情報を受信すると共に、受信した情報を統合して管理するセンサ管理部と、
前記センサ管理部により受信された前記少なくとも１つのセンサからの情報に含まれる前記作業者の動作量及び状態量のうちの少なくとも一方を監視する作業者観測部と、
前記動作量及び状態量に基づいて、前記作業者の疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを学習する学習部と、
上位管理部から状態通知要求を受信すると共に、前記少なくとも１人の作業者のそれぞれの疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを含む状態情報を上位管理部に送信し、
さらに、前記上位管理部から作業内容変更通知を受信し、前記少なくとも１人の作業者に前記作業内容変更通知を送信し、
または、前記少なくとも１人の作業者から状態通知要求を受信し、該作業者に該作業者の疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを含む状態情報を送信する通知管理部と、
を具備することを特徴とする作業管理システム。
【請求項２】
前記作業者観測部は、
前記少なくとも１人の作業者により繰り返し行われる一連の作業の開始から終了までの作業時間、
前記少なくとも１人の作業者が行う作業の達成度、
前記少なくとも１人の作業者が行う作業の不良品数、
前記作業者が複数の場合にそれぞれにおける作業量の差、
作業者の動作量、
のうちの少なくとも１つを観測する、請求項１に記載の作業管理システム。
【請求項３】
前記学習部は、
前記作業者観測部の出力に基づいて報酬を計算する報酬計算部と、
前記作業者観測部の出力及び前記報酬計算部の出力に基づいて、前記少なくとも１人の作業者に対する疲労度、熟練度、関心度の価値を定める価値関数を、前記報酬に応じて更新する価値関数更新部と、
を備える、請求項１に記載の作業管理システム。
【請求項４】
前記学習部は、
前記作業者観測部の出力及び入力された教師データに基づいて誤差を計算する誤差計算部と、
前記作業者観測部の出力及び前記誤差計算部の出力に基づいて、前記少なくとも１人の作業者に対する疲労度、熟練度、関心度の誤差を定める学習モデルを更新する学習モデル更新部と、
を備える、請求項１に記載の作業管理システム。
【請求項５】
前記学習部は、ニューラルネットワークを備える、請求項１に記載の作業管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作業者の作業管理システムに関し、特に、少なくとも１つのセンサと機械学習部を備えた作業管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、ユーザーの年齢や表情に合わせて、アクティブに表示商品を切り替える自動販売機などが普及し出始めている。ここで使われている「ヒューマンビジョン」と呼ばれるような、人を検知してその情報を活用する技術が、近年、積極的に研究され開発が進んでいる。
【０００３】
例えば、対象者の生理状態や行動を判別して、居る場所の環境を制御、管理することで対象者の疲労回復や作業効率の向上を図る方法が報告されている（例えば、特許文献１）。特許文献１においては、計測された対象者の行動及び／または生理状態の値を任意の基準値と比較しているため、基準値をどのように設定するかによって判定結果にばらつきが生じるという問題がある。
【０００４】
また、コンピュータへの文章入力の作業時における、作業者の疲労度を正確に計測する方法が報告されている（例えば、特許文献２）。特許文献２に記載の方法では、文章入力作業で疲労度を主観的に入力しているため、客観的な疲労状態の判定が困難であるという問題がある。
【０００５】
また、作業者の疲労の度合いを、作業者の個人差を反映して客観的に定量化し、疲労に起因する事故や作業の品質低下の発生を未然に防止する方法が報告されている（例えば、特許文献３）。特許文献３に記載の方法では、個人ごとに作業プロファイルデータを収集するため、作業者が変わるたびにプロファイルデータを一から収集する必要があり工数がかかるという問題がある。また、管理するデータも膨大になり高価なデータ処理システムを構築する必要があるという問題もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−１５１９３３号公報
【特許文献２】特開２００５−７１２５０号公報
【特許文献３】特開２００９−２２６０５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、疲労による生産性の低下の防止、熟練度の違いによる生産性の低下の防止、あるいは、関心度が低い作業に従事していることによる生産性の低下の防止が可能な作業管理システ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】
【０００８】
本発明の一実施例に係る作業管理システムは、複数のワークに対して作業する少なくとも１人の作業者に関するデータを取得する少なくとも１つのセンサと、少なくとも１つのセンサに通信可能に接続されたセル制御装置と、を含む作業管理システムであって、セル制御装置は、少なくとも１つのセンサからの情報を受信すると共に、受信した情報を統合して管理するセンサ管理部と、センサ管理部により受信された少なくとも１つのセンサからの情報に含まれる作業者の動作量及び状態量のうちの少なくとも一方を監視する作業者観測部と、動作量及び状態量に基づいて、作業者の疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを学習する学習部と、上位管理部から状態通知要求を受信すると共に、少なくとも１人の作業者のそれぞれの疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを含む状態情報を送信し、さらに、上位管理部から作業内容変更通知を受信し、少なくとも１人の作業者に作業内容変更通知を送信し、または、少なくとも１人の作業者から状態通知要求を受信し、該作業者に該作業者の疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを含む状態情報を送信する通知管理部と、を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一実施例に係る作業管理システムによれば、疲労による生産性の低下の防止、熟練度の違いによる生産性の低下の防止、あるいは、関心度が低い作業に従事していることによる生産性の低下の防止が可能な作業管理システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例に係る作業管理システムの構成図である。
【図２】本発明の実施例に係る作業管理システムに含まれる学習部の一実施例（教師なし）を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例に係る作業管理システムに含まれる学習部の他の実施例（教師あり）を示すブロック図である。
【図４】ニューロンのモデルを模式的に示す図である。
【図５】図４に示すニューロンを組み合わせて構成した三層のニューラルネットワークを模式的に示す図である。
【図６】本発明の実施例に係る作業管理システムにおける学習部（教師なし）の動作の一例を説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の実施例に係る作業管理システムにおいて学習結果を使って作業者や作業監督者に作業者の状況を通知する一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
まず、本発明の実施例に係る作業管理システムについて説明する。図１は、本発明の実施例に係る作業管理システムの構成図である。本発明の実施例１に係る作業管理システム１００は、少なくとも１つのセンサ（１ａ、１ｂ）と、セル制御装置２と、を有する。
【００１２】
少なくとも１つのセンサ（１ａ、１ｂ）は、複数のワーク（３１〜３４）に対して作業する少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）に関するデータを取得する。図１に示した例では、２人の作業者Ａ及びＢについて、本発明の実施例に係る作業管理システムを適用する例を示しているが、作業者の数は２人には限られず、１人あるいは３人以上であってもよい。さらに、図１には、作業者１人に対して１つのセンサを設ける例を示しているが、このような例には限られず、１つのセンサが複数の作業者を監視してもよいし、各作業者に対して複数のセンサを用いて監視するようにしてもよい。
【００１３】
図１に示した例では、第１センサ１ａが作業者Ａに関するデータを検出し、第２センサ１ｂが作業者Ｂに関するデータを検出する。また、ここでは、コンベア４０上に流れるワーク３１〜３４について作業を行う例を示している。しかしながら、作業内容はこのような例には限られず、他の作業であってもよい。
【００１４】
センサ（１ａ、１ｂ）は、作業者の体の動き、姿勢の変化、表情等を検出可能なセンサであることが好ましい。また、センサ（１ａ、１ｂ）は、記少なくとも１人の作業者により繰り返し行われる一連の作業の開始から終了までの作業時間を計測可能な機能を備えていることが好ましい。また、センサ（１ａ、１ｂ）は、少なくとも１人の作業者が行う作業の達成度を計測可能な機能を備えていることが好ましい。また、センサ（１ａ、１ｂ）は、少なくとも１人の作業者が行う作業の不良品数を計測可能な機能を備えていることが好ましい。また、センサ（１ａ、１ｂ）は、作業者が複数の場合にそれぞれにおける作業量の差を計測可能な機能を備えていることが好ましい。また、センサ（１ａ、１ｂ）は、作業者の動作量を計測可能な機能を備えていることが好ましい。
【００１５】
セル制御装置２は、少なくとも１つのセンサ（１ａ、１ｂ）に通信可能に接続されている。セル制御装置２とセンサ（１ａ、１ｂ）との接続は有線接続であっても無線接続であってもよい。セル制御装置２は、センサ管理部３と、作業者観測部４と、学習部（機械学習部）５と、通知管理部６と、を有する。
【００１６】
センサ管理部３は、少なくとも１つのセンサ（１ａ、１ｂ）からの情報を受信すると共に、受信した情報を統合して管理する。
【００１７】
作業者観測部４は、センサ管理部３により受信された少なくとも１つのセンサ（１ａ、１ｂ）からの情報に含まれる作業者（Ａ、Ｂ）の動作量及び状態量のうちの少なくとも一方を監視する。ここで、作業者の「動作量」とは、例えば、作業者がワークに対して所定の作業を実行している際の作業者の体の動きを数値化した情報である。また、作業者の「状態量」とは、例えば、作業者の表情から推定される作業者の健康状態。精神状態、あるいは、作業に対する集中の度合い等を数値化した情報である。作業者観測部４は、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）により繰り返し行われる一連の作業の開始から終了までの作業時間を観測するようにしてもよい。または、作業者観測部４は、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）が行う作業の達成度を観測するようにしてもよい。あるいは、作業者観測部４は、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）が行う作業の不良品数を観測するようにしてもよい。あるいは、作業者観測部４は、作業者が複数の場合にそれぞれにおける作業量の差を観測するようにしてもよい。あるいは、作業者観測部４は、作業者の動作量を観測するようにしてもよい。以上のように、作業者観測部４は、上記の作業時間、作業の達成度、不良品数、作業量の差、動作量のうちの少なくとも１つを観測することが好ましい。
【００１８】
学習部（機械学習部）５は、少なくとも１人の作業者の動作量及び状態量に基づいて、作業者の疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを学習する。学習部５の構成については後述する。ここで、作業者の動作量及び状態量と、作業者の疲労度、熟練度、関心度との間の関係について簡単に説明する。例えば、作業者の動作量及び状態量が作業時間の経過とともに低下するような場合は、作業者の疲労度が高まっていると推定される。また、特定の作業者の単位時間当たりの作業量が多いことから、当該作業者の動作量が他の作業者に比べて高い場合は、その作業者の熟練度が高いことが推定される。また、特定の作業者についての動作量が作業開始当初から高く維持されている場合には、作業に対する関心度が高いことが推定される。
【００１９】
通知管理部６は、上位管理部７から状態通知要求を受信すると共に、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）のそれぞれの疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを含む状態情報を上位管理部７に送信する。さらに、通知管理部６は、上位管理部７から作業内容変更通知を受信し、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）に作業内容変更通知を送信する。または、通知管理部６は、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）から状態通知要求を受信し、該作業者に該作業者の疲労度、熟練度、関心度のうちの少なくとも１つを含む状態情報を送信する。
【００２０】
例えば、作業者（Ａ、Ｂ）の状態量を逐次、セル制御装置２が吸い上げ、吸い上げられた情報から作業者（Ａ、Ｂ）が自覚していない情報（疲労度、熟練度、関心度）をセル制御装置２の学習部５が抽出する。セル制御装置２は、抽出された情報を上位管理部７に通知する。
【００２１】
上位管理部７は、疲労度の高い作業者を発見した場合には、その作業者を休ませ、他の作業者と交代させるように、作業内容変更通知をセル制御装置２に送信する。セル制御装置２は、受信した作業内容変更通知を作業者や作業者の監督者に提供する。
【００２２】
また、上位管理部７は、熟練度の低い作業者を発見した場合には、熟練度の高い他の作業者と交代させるように、作業内容変更通知をセル制御装置２に送信する。セル制御装置２は、受信した作業内容変更通知を作業者や作業者の監督者に提供する。
【００２３】
あるいは、上位管理部７は、関心度の低い作業者を発見した場合には、関心度の高い他の作業者と交代させるように、作業内容変更通知をセル制御装置２に送信する。セル制御装置２は、受信した作業内容変更通知を作業者や作業者の監督者に提供する。
【００２４】
次に、本発明の実施例に係る作業管理システムにおける学習部による教師なし学習について説明する。図２は、本発明の実施例に係る作業管理システムに含まれるセル制御装置２の一実施例を示すブロック図である。図２に示したセル制御装置２は、「強化学習（Ｑ学習）」を適用した例を示している。本実施例のセル制御装置２は、Ｑ学習を実施するために、センサ管理部３と、作業者観測部４と、学習部５と、通知管理部６とを備えている。ただし、本発明に適用される機械学習方法は、Ｑ学習には限定されない。
【００２５】
図２に示すように、学習部５は、報酬計算部８及び価値関数更新部９を含む。作業者観測部４は、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）の状態量を観測する。具体的には、例えば、下記の（１）〜（５）までのうちの少なくとも１つを観測する。
（１）少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）により繰り返し行われる一連の作業の開始から終了までの作業時間
（２）少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）が行う作業の達成度
（３）少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）が行う作業の不良品数
（４）作業者が複数の場合にそれぞれにおける作業量の差
（５）作業者の動作量
【００２６】
報酬計算部８は、作業者観測部４の出力に基づいて報酬を計算する。例えば、作業者の動作量が増えていない場合は、報酬を減らす（マイナス報酬）。作業者の動作量が増えた場合であって、作業時間を短縮できた場合には報酬を増やす（プラス報酬）。一方、作業者の動作量が増えた場合であって、作業時間を短縮できなかった場合は報酬無しとする。
【００２７】
価値関数更新部９は、作業者観測部４の出力及び報酬計算部８の出力に基づいて、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）に対する疲労度、熟練度、関心度の価値を定める価値関数を、報酬に応じて更新する。
【００２８】
また、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）の疲労度、熟練度、及び関心度は、センサ管理部３から入力される作業者の作業時間、達成度、不良品数、作業量の差、動作量等に基づいて検知することができる。
【００２９】
ここで、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）が行う作業の達成度としては、作業者が作業するワークの目標個数に対する作業個数の割合が例として挙げられる。
【００３０】
次に、本発明の実施例に係る作業管理システムにおける学習部による教師あり学習について説明する。図３は、本発明の他の実施例に係る作業管理システムに含まれるセル制御装置２の一実施例を示すブロック図であり、教師あり学習を適用した例を示す。図３を図２と比較すると、図３に示す教師あり学習を適用したセル制御装置２は、図２に示すＱ学習（強化学習）を適用したセル制御装置２において、教師データが提供される点で図２の構成と異なっている。
【００３１】
図３に示すように、教師あり学習を適用したセル制御装置２は、センサ管理部３と、作業者観測部４と、学習部５と、通知管理部６とを備える。学習部５は、誤差計算部１０、及び学習モデル更新部１１を備える。誤差計算部１０は、作業者観測部４の出力及び入力された教師データに基づいて誤差を計算する。学習モデル更新部１１は、作業者観測部４の出力及び誤差計算部１０の出力に基づいて、少なくとも１人の作業者に対する疲労度、熟練度、関心度の誤差を定める学習モデルを更新する。
【００３２】
ここで、誤差計算部１０及び学習モデル更新部１１は、それぞれ、図２に示すＱ学習を適用したセル制御装置２における報酬計算部８及び価値関数更新部９に相当する。ただし、本実施例における誤差計算部１０には、外部から教師データが入力される。その教師データと学習モデル（誤差モデル）の差が小さくなるように、学習モデル更新部１１により学習モデルが更新される。
【００３３】
即ち、誤差計算部１０は、作業者観測部４の出力及び教師データを受け取って、結果（ラベル）付きデータと学習部５に実装されている学習モデルとの誤差を計算する。ここで、教師データとしては、例えば、同一の作業者により同じ作業を行わせる場合、実際に作業を行う所定日の前日までに得られたラベル付きデータを保持し、その所定日に、教師データとして誤差計算部１０に提供することができる。
【００３４】
あるいは、作業管理システムの外部で行われたシミュレーション等により得られたデータ、または、他の作業管理システムのラベル付きデータを、メモリカードや通信回線により、そのセル制御装置２の誤差計算部１０に教師データとして提供することも可能である。さらに、教師データ（ラベル付きデータ）を、例えば、学習部５に内蔵したフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ（図示せず）に保持し、その不揮発性メモリに保持されたラベル付きデータを、そのまま学習部５で使用することもできる。
【００３５】
次に、強化学習について、説明する。まず、強化学習の問題設定として、次のように考える。
・セル制御装置は、環境の状態を観測し、行動を決定する。
・環境は、何らかの規則に従って変化し、さらに、自分の行動が、環境に変化を与えることもある。
・行動するたびに、報酬信号が帰ってくる。
・最大化したいのは、将来にわたっての（割引）報酬の合計である。
・行動が引き起こす結果を全く知らない、または、不完全にしか知らない状態から学習はスタートする。すなわち、セル制御装置は、実際に行動して初めて、その結果をデータとして得ることができる。つまり、試行錯誤しながら最適な行動を探索する必要がある。
・人間の動作を真似るように、事前学習（前述の教師あり学習や、逆強化学習といった手法）した状態を初期状態として、良いスタート地点から学習をスタートさせることもできる。
【００３６】
ここで、強化学習とは、判定や分類だけではなく、行動を学習することにより、環境に行動が与える相互作用を踏まえて適切な行動を学習すること、すなわち、将来的に得られる報酬を最大にするために学習することをいう。以下に、例として、Ｑ学習の場合について説明するが、Ｑ学習に限定されるものではない。
【００３７】
Ｑ学習は、或る環境状態ｓの下で、行動ａを選択する価値Ｑ（ｓ，ａ）を学習する方法である。つまり、或る状態ｓのとき、価値Ｑ（ｓ，ａ）の最も高い行動ａを最適な行動として選択すればよい。しかし、最初は、状態ｓと行動ａとの組合せについて、価値Ｑ（ｓ，ａ）の正しい値は全く分かっていない。そこで、エージェント（行動主体）は、或る状態ｓの下で様々な行動ａを選択し、その時の行動ａに対して、報酬が与えられる。それにより、エージェントは、より良い行動の選択、すなわち、正しい価値Ｑ（ｓ，ａ）を学習していく。
【００３８】
さらに、行動の結果、将来にわたって得られる報酬の合計を最大化したいので、最終的にＱ（ｓ，ａ）＝Ｅ［Σ（γt）ｒt］となるようにすることを目指す。ここで、期待値は、最適な行動に従って状態変化したときについてとるものとし、それは、分かっていないので、探索しながら学習することになる。このような価値Ｑ（ｓ，ａ）の更新式は、例えば、次の式（１）により表すことができる。
【００３９】
【数１】
2018025932.tif 000003
上記の式（１）において、ｓtは、時刻ｔにおける環境の状態を表し、ａtは、時刻ｔにおける行動を表す。行動ａtにより、状態はｓt+1に変化する。rt+1は、その状態の変化により得られる報酬を表している。また、ｍａｘの付いた項は、状態ｓt+1の下で、その時に分かっている最もＱ値の高い行動ａを選択した場合のＱ値にγを乗じたものになる。ここで、γは、０＜γ≦１のパラメータで、割引率と呼ばれる。また、αは、学習係数で、０＜α≦１の範囲とする。
【００４０】
上述した式（１）は、試行ａtの結果、帰ってきた報酬ｒt+1を元に、状態ｓtにおける行動ａtの評価値Ｑ（ｓt，ａt）を更新する方法を表している。すなわち、状態ｓにおける行動ａの評価値Ｑ（ｓt，ａt）よりも、報酬ｒt+1 ＋ 行動ａによる次の状態における最良の行動ｍａｘ ａの評価値Ｑ（ｓt+1，ｍａｘ ａt+1）の方が大きければ、Ｑ（ｓt，ａt）を大きくし、反対に小さければ、Ｑ（ｓt，ａt）を小さくすることを示している。つまり、或る状態における或る行動の価値を、結果として即時帰ってくる報酬と、その行動による次の状態における最良の行動の価値に近付けるようにしている。
【００４１】
ここで、Ｑ（ｓ，ａ）の計算機上での表現方法は、すべての状態行動ペア（ｓ，ａ）に対して、その値をテーブルとして保持しておく方法と、Ｑ（ｓ，ａ）を近似するような関数を用意する方法がある。後者の方法では、前述の式（１）は、確率勾配降下法等の手法で近似関数のパラメータを調整していくことにより、実現することができる。なお、近似関数としては、後述のニューラルネットワークを用いることができる。
【００４２】
また、強化学習での価値関数の近似アルゴリズムとして、ニューラルネットワークを用いることができる。図４は、ニューロンのモデルを模式的に示す図であり、図５は、図４に示すニューロンを組み合わせて構成した三層のニューラルネットワークを模式的に示す図である。すなわち、ニューラルネットワークは、例えば、図４に示すようなニューロンのモデルを模した演算装置及びメモリ等で構成される。
【００４３】
図４に示されるように、ニューロンは、複数の入力ｘ（図４では、一例として入力ｘ１〜ｘ３）に対する出力（結果）ｙを出力するものである。各入力ｘ（ｘ１，ｘ２，ｘ３）には、この入力ｘに対応する重みｗ（ｗ１，ｗ２，ｗ３）が乗算される。これにより、ニューロンは、次の式（２）により表現される結果ｙを出力する。なお、入力ｘ、結果ｙ及び重みｗは、すべてベクトルである。また、下記の式（２）において、θは、バイアスであり、ｆkは、活性化関数である。
【数２】
2018025932.tif 000004
【００４４】
図５を参照して、図４に示すニューロンを組み合わせて構成した三層のニューラルネットワークについて説明する。図５に示されるように、ニューラルネットワークの左側から複数の入力ｘ（ここでは、一例として、入力ｘ１〜入力ｘ３）が入力され、右側から結果ｙ（ここでは、一例として、結果ｙ１〜結果ｙ３）が出力される。具体的に、入力ｘ１，ｘ２，ｘ３は、３つのニューロンＮ１１〜Ｎ１３の各々に対して、対応する重みが掛けられて入力される。これらの入力に掛けられる重みは、まとめてＷ１と標記されている。
【００４５】
ニューロンＮ１１〜Ｎ１３は、それぞれ、ｚ１１〜ｚ１３を出力する。図５において、これらｚ１１〜ｚ１３は、まとめて特徴ベクトルＺ１と標記され、入力ベクトルの特徴量を抽出したベクトルとみなすことができる。この特徴ベクトルＺ１は、重みＷ１と重みＷ２との間の特徴ベクトルである。ｚ１１〜ｚ１３は、２つのニューロンＮ２１及びＮ２２の各々に対して、対応する重みが掛けられて入力される。これらの特徴ベクトルに掛けられる重みは、まとめてＷ２と標記されている。
【００４６】
ニューロンＮ２１，Ｎ２２は、それぞれｚ２１，ｚ２２を出力する。図５において、これらｚ２１，ｚ２２は、まとめて特徴ベクトルＺ２と標記されている。この特徴ベクトルＺ２は、重みＷ２と重みＷ３との間の特徴ベクトルである。ｚ２１，ｚ２２は、３つのニューロンＮ３１〜Ｎ３３の各々に対して、対応する重みが掛けられて入力される。これらの特徴ベクトルに掛けられる重みは、まとめてＷ３と標記されている。
【００４７】
最後に、ニューロンＮ３１〜Ｎ３３は、それぞれ、結果ｙ１〜結果ｙ３を出力する。ニューラルネットワークの動作には、学習モードと価値予測モードとがある。例えば、学習モードにおいて、学習データセットを用いて重みＷを学習し、そのパラメータを用いて予測モードにおいて、数値制御装置の行動判断を行う。なお、便宜上、予測と書いたが、検出・分類・推論等多様なタスクが可能なのはいうまでもない。
【００４８】
ここで、予測モードで実際にセル制御装置を動かして得られたデータを即時学習し、次の行動に反映させる（オンライン学習）ことも、予め収集しておいたデータ群を用いてまとめた学習を行い、以降はずっとそのパラメータで検知モードを行う（バッチ学習）こともできる。あるいは、その中間的な、ある程度データが溜まるたびに学習モードを挟むということも可能である。
【００４９】
また、重みＷ１〜Ｗ３は、誤差逆伝搬法（誤差逆転伝播法：バックプロパゲーション法）により学習可能なものである。なお、誤差の情報は、右側から入り左側に流れる。誤差逆伝搬法は、各ニューロンについて、入力ｘが入力されたときの出力ｙと真の出力ｙ（教師）との差分を小さくするように、それぞれの重みを調整（学習）する手法である。このようなニューラルネットワークは、三層以上に、さらに層を増やすことも可能である（深層学習と称される）。また、入力の特徴抽出を段階的に行い、結果を回帰する演算装置を、教師データのみから自動的に獲得することも可能である。
【００５０】
次に、本発明の実施例に係るセル制御装置の動作手順について説明する。図６は、本発明の実施例に係る作業管理システムにおける機械学習（教師なし）の動作の一例を説明するためのフローチャートである。作業者観測部４が、センサ管理部３から作業時間、達成度、不良品数、作業量の差、動作量等の情報を取得する場合を例にとって説明する。図６に示すように、学習を開始すると、ステップＳ１０１において、作業者観測部４が、センサ管理部３から作業者の作業時間、不良品数等のデータを取得する。
【００５１】
次に、ステップＳ１０２において、作業者観測部４が、作業者の動作が増えたか否かを判定し、動作量が増えたと判定した場合には、ステップＳ１０３に進んで、作業時間を短縮できたか否かを判定する。
【００５２】
一方、作業者の作業量が変わらないか減少したと判定した場合は、ステップＳ１０４において、報酬計算部８がマイナス報酬を設定する。このように、マイナス報酬を設定するのは、作業者の動作が増えていないのは、作業者の作業効率が低下していることに起因すると考えられるためである。
【００５３】
ステップＳ１０３において、作業時間を短縮できたと判定した場合には、ステップＳ１０５において、報酬計算部８がプラス報酬を設定する。一方、作業時間を短縮できなかったと判定した場合は、ステップＳ１０６において、報酬計算部８が報酬なし（零報酬）と設定する。そして、ステップＳ１０７において、報酬計算部８が、ステップＳ１０４、Ｓ１０５、及びＳ１０６における「マイナス報酬」、「プラス報酬」、及び「報酬なし」との結果に基づいて報酬計算を行う。次に、ステップＳ１０８において、価値関数更新部９が行動価値テーブルを更新する。そして、ステップＳ１０１に戻り、同様の処理を繰り返す。これにより、少なくとも１人の作業者の作業効率を最適化することが可能になる。
【００５４】
上述したステップＳ１０４、Ｓ１０５、及びＳ１０６における「マイナス報酬」、「プラス報酬」，及び「報酬なし」の値（大きさ）は、様々な条件に応じて適切な値が選ばれるのはいうまでもない。
【００５５】
次に、本発明の実施例に係る作業管理システムの動作手順について説明する。図７は、本発明の実施例に係る作業管理システムにおいて機械学習結果を使って作業者や作業監督者に作業者の状況を通知する一例を説明するためのフローチャートである。まず、ステップＳ２０１において、少なくとも１つのセンサ（１ａ、１ｂ）が、少なくとも１人の作業者（Ａ、Ｂ）の動作量及び状態量を検出する（図１参照）。
【００５６】
次に、ステップＳ２０２において、通知管理部６が、学習結果に基づいて作業者の状況を数値化する。数値化する対象は、作業者の疲労度、熟練度、関心度等であるが、これらは一例であって、これらの例には限られない。
【００５７】
作業者の疲労度、熟練度、関心度等の数値化及び最適化は図６に示したフローチャートに従って実行される。学習の結果、少なくとも１人の作業者の作業効率を最適化することが可能な疲労度、熟練度、関心度を決定することができた後、学習部５は通知管理部６にこれらの値を通知する。
【００５８】
次に、ステップＳ２０３において、通知管理部６が、作業者及び作業監督者に作業内容の変更を通知する。ここで、作業内容の変更は、セル制御装置２が上位管理部７に作業者に関するデータを送信し、上位管理部７から受信した作業内容変更通知をそのまま送信することができる。ただし、このような例には限られず、セル制御装置２が、作業内容の変更を行い、その内容を作業者または作業監督者に送信するようにしてもよい。セル制御装置２から上位管理部７へ送信するデータ量が多い場合等においては、上位管理部７からの作業内容変更通知を待つ時間が長くなる場合が考えられる。そのため、セル制御装置２が作業内容を変更する機能を備えていることが好ましい。
【００５９】
以上説明したように、本発明の実施例に係る作業管理システムにおいては、作業者が自覚していない作業時間や、動き、表情等を収集することを特徴としている。これにより体調は万全でも心配事等があり作業に身が入らない等の状態を感知することができる。
【００６０】
また、体調データは比較的個人差が表れやすいデータであるが、本発明の実施例に係る作業管理システムにおいて扱う作業時間や、動き、表情等は客観的な評価を行いやすいため個人差による判断誤差が小さい。
【００６１】
また、本発明の実施例に係る作業管理システムにおいては、上位管理部だけでなく作業者にも情報を通知して作業の内容の改善のために活用してもらうことを特徴としている。
【００６２】
以上説明したように、本発明の実施例に係る作業管理システムによれば、工場で作業している人の体の動き、姿勢の変化、表情等を複数のセンサで計測して、セル制御装置を通して逐次吸い上げ、作業者の自覚していない情報（疲労度、熟練度、関心度）を、機械学習を活用して数値化し、生産性向上に役立てることができる。
【符号の説明】
【００６３】
１ａ    第１センサ
１ｂ    第２センサ
２    セル制御装置
３    センサ管理部
４    作業者観測部
５    学習部
６    通知管理部
７    上位管理部
８    報酬計算部
９    価値関数更新部
１０    誤差計算部
１１    学習モデル更新部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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