(57)【要約】【課題】飛行機等の乗物の顧客に、好みの座席を予約候補として提示する。【解決手段】乗物に搭乗中の顧客の第１生体データを計測する第１生体センサと、前記第１生体データと、搭乗中の前記顧客の座席を示す座席識別子と、前記座席を担当する客室乗務員を示す乗務員識別子と、を対応付けた乗務員対応データを記憶する記憶部と、前記乗務員対応データを前記乗務員識別子毎に分類し、１の乗務員識別子に対応付けられた前記第１生体データに基づいて前記顧客のストレス指標を算出し、前記ストレス指標に基づいて前記１の乗務員識別子で示される前記客室乗務員の評価値を算出する評価値算出部と、前記評価値を提示する表示装置と、を備える客室乗務員の評価システム。【選択図】図２
2018088245.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗物に搭乗中の顧客の第１生体データを計測する第１生体センサと、
前記第１生体データと、搭乗中の前記顧客の座席を示す座席識別子と、前記座席を担当する客室乗務員を示す乗務員識別子と、を対応付けた乗務員対応データを記憶する記憶部と、
前記乗務員対応データを前記乗務員識別子毎に分類し、１の乗務員識別子に対応付けられた前記第１生体データに基づいて前記顧客のストレス指標を算出し、前記ストレス指標に基づいて前記１の乗務員識別子で示される前記客室乗務員の評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値を提示する表示装置と、
を備える、客室乗務員の評価システム。
【請求項２】
前記評価値算出部は、前記顧客の前記ストレス指標の平均値を前記客室乗務員の前記評価値として算出する、請求項１に記載の客室乗務員の評価システム。
【請求項３】
前記表示装置は、前記客室乗務員の評価の出力指示を検知したとき、前記客室乗務員の前記評価値を提示する、請求項１に記載の客室乗務員の評価システム。
【請求項４】
前記評価値算出部は、所定の条件を満たす前記顧客の前記ストレス指標が第１閾値よりも大きい場合、前記ストレス指標が大きいほどより大きなオフセット値を前記ストレス指標に付加する補正を行い、補正後の前記ストレス指標に基づいて前記客室乗務員の評価値を算出する、請求項１に記載の客室乗務員の評価システム。
【請求項５】
前記評価値算出部は、所定の条件を満たす前記顧客の前記ストレス指標が第２閾値よりも小さい場合、前記ストレス指標が小さいほどより大きなオフセット値を前記ストレス指標から減じる補正を行い、補正後の前記ストレス指標に基づいて前記客室乗務員の評価値を算出する、請求項１に記載の客室乗務員の評価システム。
【請求項６】
前記乗物に搭乗する前の前記顧客の第２生体データを計測する第２生体センサを更に備え、
前記記憶部は、前記第２生体データを前記第１生体データと対応付けて前記乗務員対応データとして記憶し、
前記評価値算出部は、前記第１生体データに基づいて算出される第１ストレス指標と前記第２生体データに基づいて算出される第２ストレス指標との差分に基づいて、前記ストレス指標を算出する、請求項１に記載の客室乗務員の評価システム。
【請求項７】
乗物に搭乗中の顧客の第１生体データを計測し、
前記第１生体データと、搭乗中の前記顧客の座席を示す座席識別子と、前記座席を担当する前記客室乗務員を示す乗務員識別子とが対応付けられた乗務員対応データを記憶し、
前記乗務員対応データを前記乗務員識別子毎に分類し、１の乗務員識別子に対応付けられた前記第１生体データに基づいて前記顧客のストレス指標を算出し、前記ストレス指標に基づいて前記１の乗務員識別子で示される前記客室乗務員の評価値を算出し、
前記評価値を提示する、客室乗務員の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、飛行機等の乗物内において顧客に対してサービスを提供する客室乗務員を評価する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、人物のバイタルデータを用いて人物のストレスを推定する様々な技術が提案されている。そこで、この技術を利用して様々なサービスをユーザに提供する技術の研究が進められている。特許文献１は、飛行機の座席に座る対象者の生体情報から対象者のストレスを判定する技術を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１０１３０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本開示は、顧客の生体データを用いて客室乗務員を評価する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の限定的ではないある例示的な実施形態によれば、以下が提供される。
【０００６】
本開示の一態様に係る客室乗務員の評価システムは、乗物に搭乗中の顧客の第１生体データを計測する第１生体センサと、
前記第１生体データと、搭乗中の前記顧客の座席を示す座席識別子と、前記座席を担当する客室乗務員を示す乗務員識別子と、を対応付けた乗務員対応データを記憶する記憶部と、
前記乗務員対応データを前記乗務員識別子毎に分類し、１の乗務員識別子に対応付けられた前記第１生体データに基づいて前記顧客のストレス指標を算出し、前記ストレス指標に基づいて前記１の乗務員識別子で示される前記客室乗務員の評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値を提示する表示装置と、
を備える、評価システム。
【０００７】
包括的または具体的な態様は、素子、デバイス、装置、システム、集積回路または方法で実現されてもよい。また、包括的または具体的な態様は、素子、デバイス、装置、システム、集積回路および方法の任意の組み合わせによって実現されてもよい。
【０００８】
開示された実施形態の追加的な効果および利点は、明細書および図面から明らかになる。効果および／または利点は、明細書および図面に開示の様々な実施形態または特徴によって個々に提供され、これらの１つ以上を得るために全てを必要とはしない。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、顧客の生体データを用いて各客室乗務員を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の実施の形態１に係る客室乗務員の評価システム１の全体構成の一例を示す図である。
【図２】本開示の実施の形態１に係る客室乗務員の評価システム１の構成を示すブロック図である。
【図３】生体データ記憶部１３０が記憶する保存生体テーブルＴ１のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】担当座席テーブルＴ２のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】飛行機Ｘの室内の座席１０１の配置を示す座席配置図の一例を示す図である。
【図６】乗務員対応テーブルＴ３のデータ構成の一例を示す図である。
【図７】評価テーブルＴ４のデータ構成の一例を示す図である。
【図８】乗務員テーブルＴ５のデータ構成の一例を示す図である。
【図９】評価表示装置４０が表示する評価画像Ｇ９００の一例を示す図である。
【図１０】本開示の実施の形態１に係る客室乗務員の評価システム１において、生体データが計測されてから評価値が算出されるまでの処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本開示の実施の形態１に係る客室乗務員の評価システム１において、評価値が提示される処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本開示の実施の形態２に係る客室乗務員の評価システム１Ａの全体構成の一例を示す図である。
【図１３】本開示の実施の形態２に係る客室乗務員の評価システム１Ａの構成を示すブロック図である。
【図１４】本開示の実施の形態２における第１保存生体データが登録された第１保存生体テーブルＴ１１のデータ構成の一例を示す図である。
【図１５】本開示の実施の形態２に係る第２保存生体データのデータ構成の一例を示す図である。
【図１６】本開示の実施の形態２に係る乗務員対応データが登録された乗務員対応テーブルＴ３１のデータ構成の一例を示す図である。
【図１７】本開示の実施の形態２に係る客室乗務員の評価システム１Ａにおいて、第１，第２生体データが計測されてから評価値が算出されるまでの処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】本開示の実施の形態３に係る客室乗務員の評価システム１Ｂにおいて、生体データが計測されてから評価値が算出されるまでの処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１８のＳ１１０１に示す評価値の算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】本開示の実施の形態３に係る客室乗務員の評価システム１Ｂで用いられる予約情報テーブルＴ６のデータ構成の一例を示す図である。
【図２１】本開示の実施の形態３に係る客室乗務員の評価システム１Ｂで用いられる顧客テーブルＴ７のデータ構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（本開示の一態様に至る経緯）
上記の特許文献１は、飛行機の座席に設けられた感圧チューブにより座席に座る対象者の生体情報を検出し、検出した生体情報から対象者のストレスを判定し、判定したストレスが大きい場合、その旨をキャビンアテンダントやパイロット等に通知する技術を開示する。
【００１２】
しかし、特許文献１のそもそもの課題は、対象者の生体情報の検出精度を向上できる生体情報取得装置を提供することにある（段落［０００８］）。その一態様として特許文献１は、生体情報取得装置を飛行機の座部に配置した具体例を開示するに過ぎない。そして、この具体例の効果として、キャビンアテンダントやパイロットがストレスの大きな対象者に対して細心の注意を払ったサービスを提供することが開示されているに過ぎない。
【００１３】
したがって、特許文献１は、対象者のストレスからキャビンアテンダントを評価することはできないという課題がある。
【００１４】
ところで、旅客機においては、複数の客室乗務員のそれぞれには客室内において自身が担当するエリアが事前に割り当てられており、そのエリア内の座席に搭乗する顧客に対してサービスを提供するのが一般的である。
【００１５】
したがって、各客室乗務員が割り当てられたエリア毎に顧客のストレス指標を集計すれば、各客室乗務員の顧客に対するサービスが適切であるか否かが分かり、その結果、各客室乗務員の評価を行うことができる。
【００１６】
本開示は、上記の知見に着目したものであり、顧客の生体データを用いて各客室乗務員を評価する技術を提供することを目的とする。
【００１７】
本開示の一態様に係る客室乗務員の評価システムは、乗物に搭乗中の顧客の第１生体データを計測する第１生体センサと、
前記第１生体データと、搭乗中の前記顧客の座席を示す座席識別子と、前記座席を担当する客室乗務員を示す乗務員識別子と、を対応付けた乗務員対応データを記憶する記憶部と、
前記乗務員対応データを前記乗務員識別子毎に分類し、１の乗務員識別子に対応付けられた前記第１生体データに基づいて前記顧客のストレス指標を算出し、前記ストレス指標に基づいて前記１の乗務員識別子で示される前記客室乗務員の評価値を算出する評価値算出部と、
前記評価値を提示する表示装置と、
を備える。
【００１８】
本態様によれば、飛行機に搭乗中の顧客の第１生体データと、顧客が搭乗した座席を示す座席識別子と、座席を担当する客室乗務員を示す乗務員識別子とが対応付けられた乗務員対応データが記憶される。そして、記憶された乗務員対応データが乗務員識別子毎に分類され、分類された乗務員対応データから、客室乗務員のそれぞれが担当する座席に搭乗した顧客のストレス指標が算出され、算出されたストレス指標から客室乗務員のそれぞれの評価値が算出される。そのため、第１生体データから各客室乗務員が担当する顧客のストレス指標を集計し、集計したストレス指標が大きければ、該当する客室乗務員のサービスが不適切であり、集計したストレス指標が小さければ、該当する客室乗務員のサービスが適切であったというようにして、各客室乗務員の評価値を算出し、各客室乗務員を評価することができる。そして、評価結果を提示することで、客室乗務員のサービスに対する顧客の満足度を客室乗務員にフィードバックすることができ、客室乗務員のサービスの向上を図ることができる。
【００１９】
上記態様において、前記評価値算出部は、前記顧客の前記ストレス指標の平均値を前記客室乗務員の前記評価値として算出してもよい。
【００２０】
本態様によれば、各顧客のストレス指標の平均値が各客室乗務員のそれぞれの評価値として算出されるので、各客室乗務員の評価値を正確に算出できる。
【００２１】
上記態様において、前記表示装置は、前記客室乗務員の評価の出力指示を検知したとき、前記客室乗務員の前記評価値を提示してもよい。
【００２２】
本態様によれば、例えば、所望する客室乗務員の評価値を容易に認識することができる。
【００２３】
上記態様において、前記評価値算出部は、所定の条件を満たす前記顧客の前記ストレス指標が第１閾値よりも大きい場合、前記ストレス指標が大きいほどより大きなオフセット値を前記ストレス指標に付加する補正を行い、補正後の前記ストレス指標に基づいて前記客室乗務員の評価値を算出してもよい。
【００２４】
本態様によれば、特別座席（例えば、ファーストクラス、ビジネスクラス）を利用する顧客や、マイレージポイントが高い顧客というような重要度の高い第２顧客に対し、ストレスを上げるようなサービスを行った客室乗務員の評価を下げることができる。
【００２５】
上記態様において、前記評価値算出部は、所定の条件を満たす前記顧客の前記ストレス指標が第２閾値よりも小さい場合、前記ストレス指標が小さいほどより大きなオフセット値を前記ストレス指標から減じる補正を行い、補正後の前記ストレス指標に基づいて前記客室乗務員の評価値を算出してもよい。
【００２６】
本態様によれば、例えば、特別座席（例えば、ファーストクラス、ビジネスクラス）を利用する顧客や、マイレージポイントが高い顧客というような重要度の高い第２顧客に対し、ストレスを下げるようなサービスを行った客室乗務員の評価を上げることができる。
【００２７】
上記態様において、前記乗物に搭乗する前の前記顧客の第２生体データを計測する第２生体センサを更に備え、
前記記憶部は、前記第２生体データを前記第１生体データと対応付けて前記乗務員対応データとして記憶し、
前記評価値算出部は、前記第１生体データに基づいて算出される第１ストレス指標と前記第２生体データに基づいて算出される第２ストレス指標との差分に基づいて、前記ストレス指標を算出してもよい。
【００２８】
本態様によれば、顧客が飛行機に搭乗する前、例えば、顧客が搭乗ゲートを通過するときの第２生体データから算出される第２ストレス指標と、飛行機に搭乗している顧客の第１生体データから算出される第１ストレス指標との差分に基づいてストレス指標が算出されているので、顧客毎のストレス指標を正確に算出できる。
【００２９】
（実施の形態１）
図１は、本開示の実施の形態１に係る客室乗務員の評価システム１の全体構成の一例を示す図である。客室乗務員の評価システム１は、飛行機Ｘの複数の座席１０１に取り付けられた複数の生体センサ１１０と、生体センサ１１０で計測された生体データを記録する記録装置２０と、記録装置２０が記録する生体データを統計処理する統計処理装置３０と、統計処理装置３０により算出された評価値を表示する評価表示装置４０とを備える。
【００３０】
飛行機Ｘは、例えば、航空会社が所有する旅客機である。飛行機Ｘは、顧客１０２が座る複数の座席１０１を備える。生体センサ１１０は、複数の座席１０１のそれぞれに対応して設けられている。但し、これは一例であり、生体センサ１１０が、同時に複数の人物の生体データを計測可能な生体センサで構成されているのであれば、生体センサ１１０は、生体データが計測可能な複数の人物に対応する複数の座席毎に１つ設けられればよい。
【００３１】
座席１０１は顧客１０２の腰を支える座部１０１ａと顧客の背中を支える背部１０１ｂとを備える。生体センサ１１０は、例えば、ミリ波レーダーで構成され、背部１０１ｂにおいて、後方の座席１０１に座る顧客１０２と対向するように配置されている。図１の例では、生体センサ１１０は背部１０１ｂの上端に配置されているが、これは一例であり、顧客１０２の顔の前方に位置するように背部１０１ｂに配置されてもよい。生体センサ１１０は、顧客に対して放射するミリ波（計測波）が着座時の顧客１０２の顔付近に放射されるように、指向性が設定されている。
【００３２】
また、図１の例では、生体センサ１１０は、背部１０１ｂに設けられているが、これは一例であり、飛行機Ｘの室内の天井に設けられてもよい。この場合、生体センサ１１０は、各座席１０１の真上に位置するように天井に設けられればよい。
【００３３】
記録装置２０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び通信装置等を含むコンピュータで構成されており、所定のネットワークを介して飛行機Ｘと通信可能に接続されている。統計処理装置３０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び通信装置等を含むコンピュータで構成されており、所定のネットワークを介して記録装置２０と通信可能に接続されている。評価表示装置４０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び通信装置等を含むコンピュータで構成され、統計処理装置３０と所定のネットワークを介して通信可能に接続されている。評価表示装置４０は、例えば、据え置き型のコンピュータで構成されているが、これは一例であり、スマートフォン、タブレット端末、及びボタン式の携帯電話等の携帯型のコンピュータで構成されてもよい。
【００３４】
評価表示装置４０は、例えば、航空会社において、客室乗務員を管理する管理部門に設置されたコンピュータで構成されてもよいし、各客室乗務員や各客室乗務員を管理する管理者が所持する携帯型のコンピュータで構成されてもよい。
【００３５】
図２は、本開示の実施の形態１に係る客室乗務員の評価システム１の構成を示すブロック図である。客室乗務員の評価システム１は、飛行機Ｘに設けられた生体情報取得装置１０と、図１で示した記録装置２０、統計処理装置３０、及び評価表示装置４０を備える。生体情報取得装置１０及び記録装置２０は、ネットワークＮＴ１を介して相互に通信可能に接続されている。ネットワークＮＴ１としては、ＷｉＦｉ（登録商標）等の飛行機と地上の基地局との間で通信可能な無線通信網を含む公衆通信網が採用できる。
【００３６】
記録装置２０、統計処理装置３０、及び評価表示装置４０は、ネットワークＮＴ２を介して相互に通信可能に接続されている。ネットワークＮＴ２としては、携帯電話通信網、ＷｉＦｉ（登録商標）通信網及びインターネット通信網等を含む公衆通信網が採用できる。なお、図２では、説明の便宜上、ネットワークＮＴ１とネットワークＮＴ２とを分けて記載しているが、これは一例であり、両ネットワークは同じであってもよい。
【００３７】
生体情報取得装置１０は、例えば、飛行機Ｘ内に設けられたコンピュータで構成され、生体センサ１１０（第１生体センサの一例）、処理部１２０、生体データ記憶部１３０、及び通信部１４０を備える。
【００３８】
生体センサ１１０は、通信部１４０と無線ＬＡＮ又は有線ＬＡＮで通信可能に接続されており、座席１０１に座る顧客１０２の生体データを計測し、通信部１４０に送信する。近年、ミリ波レーダーを用いて非接触で、同時に複数の人物の生体データを計測する計測技術が知られている。詳細には、この計測技術は、例えば６０ＧＨｚ帯のミリ波を人物に照射し、計測されるレーダー信号から心拍信号を抽出し、抽出した心拍信号から位相特徴点を抽出し、抽出した位相特徴点の時系列パターンから心拍間隔を推定する。
【００３９】
そして、心拍間隔が推定できれば、例えば、特許第５２５７５２５号公報に示されているように、心拍間隔のゆらぎの周波数解析を行うことで、人物のストレスを検知することができる。
【００４０】
そこで、本実施の形態では、生体センサ１１０として、ミリ波レーダーを採用する。
【００４１】
また、背景技術で説明した特許文献１には、座部１０１ａに装着された感圧チューブと、この感圧チューブで生じた内圧に応じた信号に基づいて、対象者の生体データを計測する技術が開示されている。そこで、本開示では、特許文献１に記載された技術を用いて顧客１０２の生体情報を計測してもよい。
【００４２】
処理部１２０は、例えば、ＣＰＵで構成され、生体情報取得装置１０の全体制御を司る。処理部１２０は、生体センサ１１０で計測された生体データを、座席識別子と、飛行機Ｘの便名識別子とに対応付けることで保存生体データを生成し、生体データ記憶部１３０に記憶する。生体データ記憶部１３０は、例えば、不揮発性の記憶装置で構成され、保存生体データが登録された保存生体テーブルＴ１を記憶する。
【００４３】
図３は、生体データ記憶部１３０が記憶する保存生体テーブルＴ１のデータ構成の一例を示す図である。保存生体テーブルＴ１は、１つのレコードに１つの保存生体データが登録されたテーブルであり、「便名識別子」、「座席識別子」、及び「生体データ」のフィールドを備える。
【００４４】
「便名識別子」は、飛行機Ｘの識別子であり、便名、飛行日付、及び飛行ルートを含む。図３の例では、便名「ＰＡＬ４８５便」、飛行日付「２０１６年１０月１日」、及び飛行ルート「Ａ空港からＢ空港」で構成された便名識別子が登録されている。
【００４５】
「座席識別子」は、飛行機Ｘの室内の複数の座席のそれぞれを識別する情報であり、各座席に対して一意的に割り付けられた記号列が採用されている。「生体データ」のフィールドには、生体センサ１１０により計測された生体データが登録されている。
【００４６】
ここで、生体センサ１１０は、飛行機Ｘの飛行中に一定のサンプリング間隔で生体データを計測するので、生体データは生体センサ１１０による生体データの計測値の時系列データとなる。生体センサ１１０は、自身に対して予め割り付けられた座席識別子と対応付けて生体データを送信する。そのため、処理部１２０は、生体データに座席識別子を対応付けて保存生体データを生成することができる。なお、生体センサ１１０に対して割り付けられる座席識別子としては、図１に示すように、測定対象となる顧客１０２が座る座席１０１の座席識別子が採用される。なお、便名識別子は処理部１２０が事前に記憶している。
【００４７】
図２を参照する。通信部１４０は、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）等の無線通信を用いてネットワークＮＴ１に生体情報取得装置１０を接続させる通信装置で構成されている。通信部１４０は、処理部１２０の制御の下、生体データ記憶部１３０に記憶された保存生体データを、ネットワークＮＴ１を介して記録装置２０に送信する。ここで、通信部１４０は、飛行機Ｘが目的地に到着した時に、処理部１２０の制御の下、保存生体データを記録装置２０に送信すればよい。但し、これは、一例であり、通信部１４０は、保存生体データを生成する都度、すなわち、生体センサ１１０が生体データを計測する都度、保存生体データを記録装置２０に送信してもよい。
【００４８】
また、通信部１４０は、生体センサ１１０により計測された生体データを、飛行機Ｘ内に設けられた無線ＬＡＮ又は有線ＬＡＮを介して取得する。
【００４９】
記録装置２０は、生体データ管理部２１０、乗務員対応データ記憶部２２０（記憶部の一例）、及び通信部２３０を備える。図２において、生体データ管理部２１０は、例えば、ＣＰＵで構成されている。また、乗務員対応データ記憶部２２０は、例えば、不揮発性の記憶装置で構成される。通信部２３０は、例えば、記録装置２０をネットワークＮＴ１，ＮＴ２に接続するための通信装置で構成されている。
【００５０】
生体データ管理部２１０は、生体情報取得装置１０から送信された保存生体データを、乗務員識別子と対応付けることで乗務員対応データを生成し、乗務員対応データ記憶部２２０に記憶する。ここで、生体データ管理部２１０は、生体情報取得装置１０から保存生体データが送信されると、送信された保存生体データに含まれる座席識別子及び便名識別子に対応する乗務員識別子を、担当座席テーブルＴ２（図４）を参照して取得すればよい。
【００５１】
図４は、担当座席テーブルＴ２のデータ構成の一例を示す図である。担当座席テーブルＴ２は、１つのレコードに１つの担当座席データが登録されたデータベースで構成され、「便名識別子」、「乗務員識別子」、及び「座席識別子」のフィールドを備える。担当座席データは、各客室乗務員がどの飛行機便においてどの座席を担当したかを示すデータである。
【００５２】
「便名識別子」及び「座席識別子」は図３と同じである。「乗務員識別子」は各客室乗務員を区別するために一意的に割り付けられた記号列で構成されている。図４の１行目の担当座席データの例では、便名識別子「ＰＡＬ４８５便、２０１６年１０月１日  Ａ空港→Ｂ空港」において、乗務員識別子「Ｊ０１」の客室乗務員が座席識別子「３列Ａ，３列Ｂ，・・・」で示される座席から構成されるエリアを担当したことが登録されている。
【００５３】
このように、担当座席テーブルＴ２には、「便名識別子」、「乗務員識別子」、及び「座席識別子」が対応付けて登録されているので、生体データ管理部２１０は、保存生体データに含まれる「便名識別子」及び「座席識別子」から対応する「乗務員識別子」を特定し、乗務員対応データを生成できる。
【００５４】
図５は、飛行機Ｘの室内の座席１０１の配置を示す座席配置図の一例を示す図である。この座席配置図では、縦方向の上側が室内の前方を示している。また、この座席配置図では、各座席１０１には、横列の順番を示す数値と、縦列の順番を示す記号との組によって、座席識別子が付与されている。横列は前方から順番に「１」、「２」、「３」というように数値が割り当てられ、縦列は左方から右方に向けて「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」というように記号が割り当てられている。この例では、座席１０１の縦列が９個あるので、縦列には「Ａ」〜「Ｉ」の９個の記号が割り当てられている。したがって、左上の頂点に位置する座席１０１は座席識別子「１Ａ」となり、その右隣に位置する座席１０１は座席識別子「１Ｂ」となる。なお、図５では、座席１０１の縦列が９個あるが、これは一例であり、座席１０１の縦列は１０個以上又は８個以下の座席で構成されてもよい。座席識別子「１Ａ」の座席の前方には飛行機Ｘの外部と連絡する搭乗口６０１が設けられている。
【００５５】
各客室乗務員は、自身が担当する座席１０１のエリアが事前に定められており、基本的にはそのエリア内の座席１０１に座る顧客１０２に対してサービスを行う。図５の例では、例えば、横列「１」〜「４」及び縦列「Ａ」〜「Ｃ」からなるエリアは、客室乗務員「Ｊ０１」、横列「１」〜「４」及び縦列「Ｄ」〜「Ｆ」からなるエリアは、客室乗務員「Ｊ０２」、横列「１」〜「４」及び縦列「Ｇ」〜「Ｈ」からなるエリアは、客室乗務員「Ｊ０３」というように、各客室乗務員は、自身が担当するエリアが事前に定められている。したがって、あるエリアの座席１０１に座る顧客１０２のストレス指標が高ければ、そのエリアを担当する客室乗務員のサービスが不適切であったと考えられる。一方、担当するエリアの座席１０１に座る顧客１０２のストレス指標が低ければ、そのエリアを担当する客室乗務員のサービスが適切であったと考えられる。本実施の形態は、この点に着目し、各客室乗務員の顧客１０２へのサービスを評価する。
【００５６】
図２に参照を戻す。乗務員対応データ記憶部２２０は、乗務員対応データが登録された乗務員対応テーブルＴ３を記憶する。図６は、乗務員対応テーブルＴ３のデータ構成の一例を示す図である。乗務員対応テーブルＴ３は、１つのレコードに１つの乗務員対応データが登録されたデータベースであり、「便名識別子」、「座席識別子」、「乗務員識別子」、及び「生体データ」のフィールドを備える。乗務員対応データは、図３に示す保存生体データに対して更に「乗務員識別子」が対応付けられたデータである。「便名識別子」及び「座席識別子」は図３と同じである。「生体データ」のフィールドには、各顧客１０２の生体データが登録されている。「乗務員識別子」は図４に示す「乗務員識別子」と同じである。
【００５７】
図６では、乗務員識別子「Ｊ０１」について、座席識別子「３列Ａ」の顧客１０２の「生体データ」として生体データＶＴ１１、座席識別子「３列Ｂ」の顧客１０２の「生体データ」として生体データＶＴ１３が登録されている。また、乗務員識別子「Ｊ０２」について、座席識別子「１０列Ａ」の顧客１０２の「生体データ」として、生体データＶＴ１２が登録されている。但し、これは一例である。実際には、乗務員対応テーブルＴ３には、管理対象となる全客室乗務員が担当する全座席についての乗務員対応データが登録されている。
【００５８】
このように、乗務員対応テーブルＴ３には、各客室乗務員が担当する顧客の生体データが登録されているので、後述する評価値算出部３１０は、各客室乗務員の評価値を算出できる。
【００５９】
図２に参照を戻す。通信部２３０は、生体データ管理部２１０の制御の下、乗務員対応テーブルＴ３に登録された乗務員対応データを、ネットワークＮＴ２を介して統計処理装置３０に送信する。
【００６０】
ここで、通信部２３０は、乗務員対応テーブルＴ３に登録される乗務員対応データの数が一定個数増加する度に乗務員対応データを統計処理装置３０に送信してもよいし、一定時間が経過する度（例えば、１日毎）に乗務員対応データを統計処理装置３０に送信してもよい。この場合、通信部２３０は、送信済みの乗務員対応データは送信しなくてもよい。また、通信部２３０は、送信済みの乗務員対応データは乗務員対応テーブルＴ３から削除してもよい。また、生体データが計測される都度、生体情報取得装置１０から記録装置２０に保存生体データが送信する態様が採用される場合、通信部２３０は、乗務員対応テーブルＴ３に新たに乗務員対応データが登録される度に乗務員対応データを統計処理装置３０に送信してもよい。
【００６１】
統計処理装置３０は、評価値算出部３１０、処理部３２０、記憶部３３０、提示処理部３４０、及び通信部３５０を備える。図２において、評価値算出部３１０、処理部３２０及び提示処理部３４０は、例えば、ＣＰＵで構成され、記憶部３３０は、例えば、不揮発性の記憶装置で構成される。通信部３５０は、統計処理装置３０をネットワークＮＴ２に接続するための通信装置で構成される。
【００６２】
処理部３２０は、記録装置２０から送信された乗務員対応データを通信部３５０が受信したとき、受信した乗務員対応データを記憶部３３０に記憶させる。詳細には、記憶部３３０は、乗務員対応データ記憶部２２０と同様、記録装置２０から送信された乗務員対応データが登録された乗務員対応テーブルＴ３（図６）を記憶している。したがって、処理部３２０は、記録装置２０から送信された乗務員対応データを乗務員対応テーブルＴ３に登録する。
【００６３】
評価値算出部３１０は、記憶部３３０が記憶する乗務員対応テーブルＴ３に登録された乗務員対応データを乗務員識別子毎に分類し、分類した乗務員対応データに含まれる生体データから、客室乗務員のそれぞれが担当する座席１０１に座った顧客１０２のストレス指標を算出し、算出したストレス指標から客室乗務員のそれぞれの評価値を算出する。
【００６４】
本実施の形態では、生体センサ１１０としてミリ波レーダーが採用されている。そこで、評価値算出部３１０は、生体センサ１１０で計測された生体データから、心拍間隔を推定し、推定した心拍間隔に対して上述の特許第５２５７５２５号公報に記載された心拍間隔のゆらぎの周波数解析をすることで、客室乗務員のそれぞれが担当する座席１０１に搭乗した顧客１０２のストレス指標（乗務員対応データ毎のストレス指標）を算出すればよい。
【００６５】
詳細には、評価値算出部３１０は、推定した心拍間隔を周波数解析することで、周波数０．３Ｈｚ前後に発生する高周波ピークのレベルＨＦと、０．１Ｈｚ前後に発生する低周波ピークのレベルＬＦとを検知し、ＬＦ／ＨＦをストレス指標として算出すればよい。なお、ストレスが高いほど、ＬＦ／ＨＦの値は増大する。したがって、ストレス指標は、値が大きいほど、ストレスが高いことを示す。
【００６６】
そして、評価値算出部３１０は、乗務員対応データ毎に算出したストレス指標を客室乗務員毎に分類し、客室乗務員毎のストレス指標の平均値を客室乗務員のそれぞれの評価値として算出する。図６の例では、乗務員識別子「Ｊ０１」の客室乗務員について、例えば、生体データＶＴ１１から得られるストレス指標と生体データＶＴ１３から得られるストレス指標との平均値が評価値として算出される。
【００６７】
評価値算出部３１０は、客室乗務員毎に算出した評価値を記憶部３３０が記憶する評価テーブルＴ４に登録する。図７は、評価テーブルＴ４のデータ構成の一例を示す図である。評価テーブルＴ４は、１つのレコードに１の客室乗務員が割り当てられたデータベースで構成され、「乗務員識別子」及び「評価値」のフィールドを備える。「乗務員識別子」は図４と同じである。「評価値」は、各客室乗務員を評価する値である。このように、評価テーブルＴ４には、客室乗務員毎の評価値が登録されているので、後述する評価表示装置４０は、客室乗務員毎の評価値を表示できる。
【００６８】
なお、評価値算出部３１０は、記憶部３３０が記憶する乗務員対応テーブルＴ３において、ストレス指標が算出済みの乗務員対応データについてはストレス指標の算出を省略してもよい。この場合、評価値算出部３１０は、乗務員対応テーブルＴ３に新たに追加された乗務員対応データについてのみストレス指標を算出すればよい。そして、評価値算出部３１０は、算出したストレス指標を客室乗務員毎に分類し、分類したストレス指標から客室乗務員毎の評価値を算出し、算出した評価値と評価テーブルＴ４に既に登録されている評価値との平均値を算出することで客室乗務員毎の評価値を新たに算出すればよい。そして、評価値算出部３１０は、新たに算出した客室乗務員毎の評価値で、評価テーブルＴ４を更新すればよい。
【００６９】
記憶部３３０は、乗務員対応テーブルＴ３（図６）、評価テーブルＴ４（図７）、及び乗務員テーブル（図８）を記憶する。図８は、乗務員テーブルのデータ構成の一例を示す図である。乗務員テーブルＴ５は、１つのレコードに１の客室乗務員の個人データが割り当てられたデータベースであり、「乗務員識別子」、「性別」、「名前」、「年齢」、及び「所属」のフィールドを備える。
【００７０】
「乗務員識別子」は図４と同じである。「性別」、「名前」、「年齢」のフィールドには、該当する客室乗務員の性別、名前、及び年齢がそれぞれ登録されている。「所属」のフィールドには、航空会社での該当する客室乗務員の担当する航路や所属する部署が登録されている。ここでは、「所属」として、「国内線」及び「国際線」が登録されているが、これは一例である。
【００７１】
提示処理部３４０は、通信部３５０がある客室乗務員の評価値を問い合わせる問い合わせ信号を受信すると、問い合わせ信号が指定する客室乗務員の評価値を評価テーブルＴ４から抽出する。提示処理部３４０は、抽出した評価値を通信部３５０を用いて評価表示装置４０に送信し、評価表示装置４０に評価値を提示させる。このとき、提示処理部３４０は、該当する客室乗務員の個人データを乗務員テーブルＴ５から読み出し、読み出した個人データを評価値と合わせて、通信部３５０を用いて評価表示装置４０に送信し、個人データを評価表示装置４０に提示させてもよい。
【００７２】
通信部３５０は、処理部３２０の制御の下、記録装置２０から送信された乗務員対応データを、ネットワークＮＴ２を介して受信する。また、通信部３５０は、評価表示装置４０から、評価値の問い合わせ信号を受信する。
【００７３】
評価表示装置４０は、処理部４１０、表示部４２０、操作部４３０、及び通信部４４０を備える。図２において、処理部４１０は、例えば、ＣＰＵで構成される。表示部４２０は、液晶パネル等の表示装置で構成される。操作部４３０は、タッチパネルやキーボートやマウス等の入力装置で構成される。通信部４４０は、評価表示装置４０をネットワークＮＴ２に接続させる通信装置で構成される。
【００７４】
処理部４１０は、客室乗務員のうちのいずれかの客室乗務員の評価値の出力指示が操作部４３０により受け付けられたとき、通信部４４０を用いて出力指示を統計処理装置３０に送信する。また、処理部４１０は、記録装置２０から評価値が送信された場合、当該評価値を示す評価画像（図９）を表示部４２０に表示させる。
【００７５】
表示部４２０は、処理部４１０の制御の下、各種の画像（評価画像等）を表示する。操作部４３０は、オペレータからの各種操作（評価値の出力指示等）を受け付ける。ここで、操作部４３０は、表示部４２０に表示された入力画像（図略）に設けられた名前入力欄及び／又は識別子入力欄に出力を希望する客室乗務員の名前又は乗務員識別子を入力させることで、出力指示を受け付ける。処理部４１０は、受け付けた出力指示によって指定された、客室乗務員の名前及び／又は乗務員識別子を含む評価値の問い合わせ信号を生成し、通信部４４０を用いて、評価表示装置４０に送信する。
【００７６】
通信部４４０は、統計処理装置３０から各種情報（評価値等）を受信すると共に、統計処理装置３０に対して各種情報（評価値の問い合わせ信号等）を送信する。
【００７７】
図９は、評価表示装置４０が表示する評価画像Ｇ９００の一例を示す図である。評価画像Ｇ９００は、該当する客室乗務員の顔画像を表示する顔画像表示欄Ｒ９０１と、該当する客室乗務員の個人情報を表示する個人データ表示欄Ｒ９０２とを備える。個人データ表示欄Ｒ９０２には、該当する客室乗務員の「名前」、「年齢」、及び「評価値」が含まれている。なお、該当する客室乗務員の「名前」、「年齢」、及び顔画像は、該当する客室乗務員の評価値と共に、統計処理装置３０から送信される。
【００７８】
図１０は、本開示の実施の形態１に係る客室乗務員の評価システム１において、生体データが計測されてから評価値が算出されるまでの処理の一例を示すフローチャートである。
【００７９】
まず、生体情報取得装置１０の生体センサ１１０は、生体データを計測する（Ｓ６０１）。ここで、生体センサ１１０は、所定のサンプリング間隔で生体データを計測する。
【００８０】
次に、生体情報取得装置１０の処理部１２０は、計測された生体データを保存生体テーブルＴ１に登録する（Ｓ６０２）。詳細には、処理部１２０は、計測された生体データを座席識別子と便名識別子と対応付けることで保存生体データを生成し、保存生体テーブルＴ１に登録する。
【００８１】
次に、生体情報取得装置１０の通信部１４０は、飛行機Ｘが目的地に到着した時に、保存生体テーブルＴ１に登録した全ての保存生体データを記録装置２０に送信する（Ｓ６０３）。なお、保存生体データの記録装置２０への送信が終了すると、処理部１２０は、保存生体テーブルＴ１に登録されている保存生体データを消去すればよい。また、保存生体データが生成される都度、保存生体データを記録装置２０に送信する態様が採用される場合、保存生体テーブルＴ１は不要となる。
【００８２】
次に、記録装置２０の通信部２３０は、生体情報取得装置１０から保存生体データを受信する（Ｓ６１１）。次に、記録装置２０の生体データ管理部２１０は、受信された保存生体データに含まれる便名識別子及び座席識別子に対応する乗務員識別子を、担当座席テーブルＴ２を参照することで抽出する。生体データ管理部２１０は、抽出した乗務員識別子を保存生体データに対応付け、乗務員対応データを生成し、乗務員対応テーブルＴ３に登録する（Ｓ６１２）。
【００８３】
次に、記録装置２０の通信部２３０は、生体データ管理部２１０の制御の下、乗務員対応テーブルＴ３に登録された乗務員対応データを統計処理装置３０に送信する（Ｓ６１３）。この場合、通信部２３０は、上述したように、例えば、乗務員対応テーブルＴ３に登録される乗務員対応データの数が一定個数増加する度に、又は一定時間が経過する度に、乗務員対応データを統計処理装置３０に送信すればよい。
【００８４】
次に、統計処理装置３０の通信部３５０は、記録装置２０から送信された乗務員対応データを受信する（Ｓ６２１）。このとき、処理部３２０は、受信された乗務員対応データを記憶部３３０に記憶された乗務員対応テーブルＴ３に登録する。
【００８５】
次に、統計処理装置３０の評価値算出部３１０は、乗務員対応テーブルＴ３に登録された乗務員対応データを乗務員識別子毎に分類する（Ｓ６２２）。
【００８６】
図６の例では、乗務員識別子「Ｊ０１」及び乗務員識別子「Ｊ０２」の客室乗務員の乗務員対応データが登録されているので、両客室乗務員毎に乗務員対応データが分類される。
【００８７】
次に、評価値算出部３１０は、分類した乗務員対応データに含まれる生体データから、客室乗務員のそれぞれが担当する座席１０１に搭乗した顧客１０２のストレス指標を算出する（Ｓ６２３）。図６の例では、乗務員識別子「Ｊ０１」の客室乗務員については、生体データＶＴ１１に対応するストレス指標が算出され、且つ、生体データＶＴ１３に対応するストレス指標が算出される。また、図６の例では、乗務員識別子「Ｊ０２」の客室乗務員については、生体データＶＴ１２に対応するストレス指標が算出される。
【００８８】
次に、評価値算出部３１０は、算出したストレス指標の各客室乗務員の平均を各客室乗務員の評価値として算出し（Ｓ６２４）、評価テーブルＴ４に登録する。
【００８９】
以上により、各客室乗務員が担当する顧客１０２の生体データからストレス指標が算出され、算出されたストレス指標から各客室乗務員の評価値が算出される。
【００９０】
図１１は、本開示の実施の形態１に係る客室乗務員の評価システム１において、評価値が提示される処理の一例を示すフローチャートである。
【００９１】
まず、評価表示装置４０の操作部４３０は、いずれかの客室乗務員の評価値の出力指示の入力を受け付ける（Ｓ７１１）。出力指示の入力が受け付けられた場合（Ｓ７１１でＹＥＳ）、評価表示装置４０の通信部４４０は、出力指示によって指定された、客室乗務員の名前及び／又は乗務員識別子を含む評価値の問い合わせ信号を統計処理装置３０に送信する（Ｓ７１２）。
【００９２】
一方、出力指示の入力が受け付けられない場合（Ｓ７１１でＮＯ）、処理をＳ７１１に戻す。
【００９３】
次に、統計処理装置３０の通信部３５０は、評価値の問い合わせ信号を受信する（Ｓ７０１）。次に、提示処理部３４０は、評価テーブルＴ４から該当する客室乗務員の評価値を抽出する（Ｓ７０２）。次に、統計処理装置３０の通信部３５０は、抽出された評価値を該当する客室乗務員の個人データと合わせて評価表示装置４０に送信する（Ｓ７０３）。
【００９４】
次に、評価表示装置４０の通信部４４０は、評価値及び個人データを受信する（Ｓ７１３）。次に、評価表示装置４０の処理部４１０は、受信した評価値及び個人データから評価画像Ｇ９００を生成し、表示部４２０に表示させる。これにより、図９に示すような評価画像Ｇ９００が提示される。
【００９５】
このように、客室乗務員の評価システム１によれば、飛行機Ｘに搭乗中の顧客１０２の生体データと、顧客１０２が座った座席１０１を示す座席識別子と、座席１０１を担当する客室乗務員を示す乗務員識別子とが対応付けられた乗務員対応データが記憶される。そして、記憶された乗務員対応データが乗務員識別子毎に分類され、分類された乗務員対応データから、客室乗務員のそれぞれが担当する座席１０１に搭乗した顧客１０２のストレス指標が算出される。そして、算出されたストレス指標から客室乗務員のそれぞれの評価値が算出される。そのため、生体データから各客室乗務員が担当する顧客のストレス指標を集計し、集計したストレス指標が大きければ、該当する客室乗務員のサービスが不適切であり、集計したストレス指標が小さければ、該当する客室乗務員のサービスが適切であるというようにして、各客室乗務員の評価値を算出できる。そして、評価結果を提示することで、客室乗務員のサービスに対する顧客の満足度を客室乗務員にフィードバックすることができ、客室乗務員のサービスの向上を図ることができる。
【００９６】
（実施の形態２）
図１２は、本開示の実施の形態２に係る客室乗務員の評価システム１Ａの全体構成の一例を示す図である。客室乗務員の評価システム１Ａは、飛行機Ｘ内で生体データを計測することに加えて、空港の搭乗ゲート５０１に設けられた生体センサ５１０（第２生体センサの一例）も用いて生体データを計測し、両生体データを用いてストレス指標を算出することを特徴とする。なお、実施の形態２において実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省く。
【００９７】
搭乗ゲート５０１は、顧客１０２が飛行機Ｘに搭乗する直前に通過するゲートである。
【００９８】
生体センサ５１０は、飛行機Ｘに搭乗していない状態での顧客１０２のストレスを計測するために用いられる。空港内において例えば国内線の飛行機Ｘに搭乗する場合、まず、チェックインカウンターで搭乗手続きを行い、次に、手荷物カウンターで大型の荷物を預け、次に、検査場にてセキュリティチェックを受け、最後に、搭乗ゲートを通過するという手順を踏むのが一般的である。生体センサ５１０は、飛行機Ｘに乗る前の顧客１０２の生体データが計測できれば十分である。よって、生体センサ５１０の設置場所は、搭乗ゲート５０１に限定されず、チェックインカウンター、手荷物カウンター、又は検査場であってもよい。
【００９９】
図１３は、本開示の実施の形態２に係る客室乗務員の評価システム１Ａの構成を示すブロック図である。客室乗務員の評価システム１Ａは、図２に示す客室乗務員の評価システム１に対して、更に、第２生体情報取得装置５０が設けられている。なお、実施の形態２において、実施の形態１の生体情報取得装置１０を、第２生体情報取得装置５０と区別するために、第１生体情報取得装置１０Ａと記述する。また、実施の形態２では、生体センサ５１０で計測された生体データと生体センサ１１０で計測された生体データとを区別するために、前者を第２生体データ、後者を第１生体データと記述する。
【０１００】
第２生体情報取得装置５０は、生体センサ５１０、処理部５２０、及び通信部５３０を備える。生体センサ５１０は、生体センサ１１０と同様、例えば、ミリ波レーダーを採用する。
【０１０１】
処理部５２０は、例えば、ＣＰＵで構成され、第２生体情報取得装置５０の全体制御を司る。処理部５２０は、生体センサ５１０で計測された第２生体データを、座席識別子及び便名識別子と対応付けて、ネットワークＮＴ２を介して、記録装置２０に送信する。なお、処理部５２０は、例えば、図略のスキャナを用いて顧客１０２が所有する飛行機Ｘのチケットに記載された座席情報及び飛行機Ｘの便名を読み取ることで、座席識別子及び便名識別子を取得すればよい。
【０１０２】
通信部５３０は、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）等の無線通信又は有線通信を用いて、第２生体情報取得装置５０をネットワークＮＴ２に接続する通信装置で構成されている。通信部５３０は、処理部５２０の制御の下、便名識別子及び座席識別子が対応付けられた第２生体データ（以下、「第２保存生体データ」と記述する。）を記録装置２０に送信する。なお、実施の形態２では、第１生体情報取得装置１０Ａで生成された保存生体データを第１保存生体データと記述する。
【０１０３】
図１４は、本開示の実施の形態２における第１保存生体データが登録された第１保存生体テーブルＴ１１のデータ構成の一例を示す図である。第１保存生体テーブルＴ１１において、図３に示す保存生体テーブルＴ１との違いは、「生体データ」が「第１生体データ」になっているだけであり、本質的な違いはない。
【０１０４】
図１５は、本開示の実施の形態２に係る第２保存生体データのデータ構成の一例を示す図である。第２保存生体データは、「便名識別子」、「座席識別子」、及び「第２生体データ」のフィールドを備える。なお、第２保存生体データにおいて、図１４に示す第１保存生体データとの違いは、「第１生体データ」が「第２生体データ」になっているだけであり、本質的な違いはない。
【０１０５】
図１３に参照を戻す。実施の形態２においては、生体データ管理部２１０は、第１保存生体データに対して、第２保存生体データに含まれる第２生体データを対応付けることで乗務員対応データを生成し、乗務員対応データ記憶部２２０に記憶する。
【０１０６】
図１６は、本開示の実施の形態２に係る乗務員対応データが登録された乗務員対応テーブルＴ３１のデータ構成の一例を示す図である。乗務員対応テーブルＴ３１において、図６に示す乗務員対応テーブルＴ３との相違点は、「第２生体データ」のフィールドが更に追加されている点にある。
【０１０７】
生体データ管理部２１０は、第２保存生体データにおける「便名識別子」及び「座席識別子」と同じ「便名識別子」及び「座席識別子」を持つ第１保存生体データを特定し、特定した第１保存生体データに、第２保存生体データに含まれる第２生体データを対応付けることで乗務員対応データを生成すればよい。
【０１０８】
図１７は、本開示の実施の形態２に係る客室乗務員の評価システム１Ａにおいて、第１，第２生体データが計測されてから評価値が算出されるまでの処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１７において、図１０と同じ処理には同一の符号を付し、説明を省く。
【０１０９】
まず、第２生体情報取得装置５０の生体センサ５１０は、搭乗ゲート５０１を通過する顧客１０２の第２生体データを計測する（Ｓ１００１）。次に、第２生体情報取得装置５０の処理部５２０は、Ｓ１００１で計測された第２生体データを「便名識別子」及び「座席識別子」と対応付けて第２保存生体データを生成し、通信部５３０を用いて、記録装置２０に送信する（Ｓ１００２）。
【０１１０】
次に、記録装置２０の通信部２３０は、第２保存生体データを受信する（Ｓ１０１１）。続いて、実施の形態１と同様、Ｓ６１１の処理が実行される。次に、記録装置２０の生体データ管理部２１０は、受信した第２保存生体データに含まれる第２生体データを、対応する第１保存生体データと対応付けることで、乗務員対応データを生成し、乗務員対応テーブルＴ３１に登録する（Ｓ１０１２）。
【０１１１】
Ｓ６２２に続くＳ１０２１では、統計処理装置３０の評価値算出部３１０は、分類した乗務員対応データに含まれる第１，第２生体データから、客室乗務員のそれぞれが担当する座席１０１に搭乗した顧客１０２の第１，第２ストレス指標を算出する。
【０１１２】
図１６の例では、乗務員識別子「Ｊ０１」の客室乗務員については、第１生体データＶＴ１１に対応する第１ストレス指標が算出され、且つ、生体データＶＴ１３に対応する第１ストレス指標が算出される。同様に、乗務員識別子「Ｊ０１」の客室乗務員については、第２生体データＶＴ２１に対応する第２ストレス指標が算出され、且つ、生体データＶＴ２３に対応する第２ストレス指標が算出される。なお、第１，第２ストレス指標は、実施の形態１で示すストレス指標と同一の手法を用いて算出される。
【０１１３】
次に、評価値算出部３１０は、乗務員対応データ毎に第１ストレス指標から第２ストレス指標を減じることで乗務員対応データ毎のストレス指標を算出する（Ｓ１０２２）。図１６の１行目の乗務員対応テーブルＴ３１を用いて、ストレス指標の算出処理の一例を説明する。評価値算出部３１０は、第１生体データＶＴ１１から算出された第１ストレス指標から、第２生体データＶＴ２１から算出された第２ストレス指標を減じることで、１行目の乗務員対応データに対するストレス指標を算出する。評価値算出部３１０は、他の乗務員対応データに対しても同様の処理を行い、ストレス指標を算出する。
【０１１４】
次に、評価値算出部３１０は、Ｓ１０２２で算出したストレス指標の各客室乗務員の平均を各客室乗務員の評価値として算出し（Ｓ１０２３）、評価テーブルＴ４に登録する。
【０１１５】
飛行機Ｘに搭乗中の顧客１０２のストレスが増大するにつれて、第１ストレス指標と第２ストレス指標との差分は増大する。しかも、この差分から得られるストレス指標は、飛行機Ｘに搭乗する前のストレス指標を基準としているので、飛行機Ｘが顧客１０２に与えるストレスの影響を正確に反映していると言える。そこで、本実施の形態では、第１ストレス指標から第２ストレス指標を減じることで得られるストレス指標を用いて評価値を算出する。
【０１１６】
このように、実施の形態２に係る客室乗務員の評価システム１Ａによれば、顧客１０２が飛行機Ｘに搭乗する前の第２生体データから算出される第２ストレス指標と、飛行機Ｘに搭乗している顧客１０２の第１生体データから算出される第１ストレス指標との差分に基づいてストレス指標が算出されているので、ストレス指標を正確に算出できる。
【０１１７】
（実施の形態３）
実施の形態３に係る客室乗務員の評価システム１Ｂは、第１顧客よりも重要度の高い第２顧客に対し、ストレスを上げるようなサービスを行った客室乗務員の評価を下げ、第２顧客に対し、ストレスを下げるようなサービスを行った客室乗務員の評価を上げることを特徴とする。第２顧客とは、特別座席（例えば、ファーストクラス、ビジネスクラス）に座った顧客や、マイレージポイントが一定値以上の顧客が該当する。第１顧客とは第２顧客以外の顧客が該当する。
【０１１８】
なお、実施の形態３において実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省く。また、実施の形態３は実施の形態１、２のいずれの構成を採用した場合も適用可能であるが、以下の説明では、実施の形態１の構成を採用した場合を例に挙げて説明する。したがって、実施の形態３に係る客室乗務員の評価システム１Ｂにおいて、全体構成は図１及び図２と同じである。
【０１１９】
図２を参照する。実施の形態３では、統計処理装置３０の評価値算出部３１０は、第２顧客については、生体データから算出したストレス指標Ｋ１が第１閾値ＴＨ１より大きければ、ストレス指標Ｋ１と第１閾値ＴＨ１との差が増大するにつれて、ストレス指標Ｋ１を増大させるためのオフセット値αを決定し、ストレス指標Ｋ１＋オフセット値αによりストレス指標Ｋ１を補正してストレス指標Ｋ２を算出する。一方、評価値算出部３１０は、ストレス指標Ｋ１が第２閾値ＴＨ２（＜ＴＨ１）よりも小さければ、ストレス指標Ｋ１と第２閾値ＴＨ２との差が増大するにつれて、ストレス指標Ｋ１を減少させるためのオフセット値βを決定し、ストレス指標Ｋ１−オフセット値βによりストレス指標Ｋ１を補正してストレス指標Ｋ２を算出する。
【０１２０】
ここで、第１閾値ＴＨ１としては、ストレス指標Ｋ１がこれ以上増大すると第２顧客のストレスが平常時のストレスを超えることが想定される経験的に得られた値が採用できる。また、第２閾値ＴＨ２としては、ストレス指標Ｋ１がこれ以下に低下すると、第２顧客のストレスが平常時のストレスを下回り、心地よいと感じることが想定される経験的に得られた値が採用できる。
【０１２１】
オフセット値αは、例えば、ストレス指標Ｋ１から第１閾値ＴＨ１を減じた差分（Ｋ１−ＴＨ１）が増大するにつれて値が単調増加する関数によって決定される。オフセット値βは、例えば、第２閾値ＴＨ２からストレス指標Ｋ１を減じた差分（ＴＨ２−Ｋ１）が増大するにつれて値が単調増加する関数によって決定される。
【０１２２】
図１８は、本開示の実施の形態３に係る客室乗務員の評価システム１Ｂにおいて、生体データが計測されてから評価値が算出されるまでの処理の一例を示すフローチャートである。図１８においては、Ｓ１１０１の処理のみが図１０と相違する。Ｓ１１０１では、統計処理装置３０の評価値算出部３１０は、評価値の算出処理を実行する。
【０１２３】
図１９は、図１８のＳ１１０１に示す評価値の算出処理の一例を示すフローチャートである。まず、評価値算出部３１０は、乗務員識別子毎に分類された乗務員対応データの中から、処理対象となる１つの乗務員対応データを特定する（Ｓ１２０１）。ここで、評価値算出部３１０は、乗務員識別子毎に分類された乗務員対応データの中から１の乗務員対応データを所定の順番（例えば、登録順）に特定すればよい。
【０１２４】
次に、評価値算出部３１０は、特定した１の乗務員対応データに含まれる顧客識別子が第２顧客の顧客識別子であるかを判定する。ここで、評価値算出部３１０は、記憶部３３０に事前に記憶された予約情報テーブルＴ６（図２０）及び記憶部３３０に事前に記憶された顧客テーブルＴ７（図２１）を参照することで、該当する顧客識別子が第２顧客の顧客識別子であるか否かを判定すればよい。
【０１２５】
図２０は、本開示の実施の形態３に係る客室乗務員の評価システム１Ｂで用いられる予約情報テーブルＴ６のデータ構成の一例を示す図である。予約情報テーブルＴ６は、１つのレコードに対して１つの予約情報が登録されたデータベースであり、「便名識別子」、「座席識別子」、及び「顧客識別子」のフィールドを備える。予約情報は、各顧客１０２について、どの飛行機便のどの座席を予約したかを示す情報である。
【０１２６】
「便名識別子」及び「座席識別子」は図３と同じである。「顧客識別子」は、管理対象となる顧客を一意的に識別するためのデータである。図２０では、顧客識別子「Ｕ０３」の顧客１０２が便名識別子「ＰＡＬ４８５便、２０１６年１０月１日、Ａ空港からＢ空港」の飛行機Ｘに対して、座席識別子「３列Ａ」の座席を予約していることを示す予約情報が登録されている。
【０１２７】
なお、図２０の例では、１つの予約情報しか示されていないが、実際には、管理対象となる複数の飛行機Ｘに対する複数の座席に対する予約情報が登録されている。なお、予約情報テーブルＴ６は、統計処理装置３０の記憶部３３０が事前に記憶しているものとする。
【０１２８】
図２１は、本開示の実施の形態３に係る客室乗務員の評価システム１Ｂで用いられる顧客テーブルＴ７のデータ構成の一例を示す図である。顧客テーブルＴ７は１つのレコードに対して１の顧客データが割り当てられたデータベースであり、「顧客識別子」、「名前」、「マイレージポイント」、及び「属性」のフィールドを備える。「顧客識別子」は図２０と同じである。「名前」のフィールドには、顧客の氏名が登録されている。「マイレージポイント」のフィールドには顧客が所持するマイレージポイントが登録されている。マイレージポイントは、例えば、顧客１０２が該当する航空会社の飛行機に搭乗したトータル距離が増大するにつれて値が増大するポイントである。「属性」のフィールドには顧客が第２顧客の属性を持つか否かを示すデータが登録されている。ここでは、「属性」のフィールドに「プレミアム」が登録されている場合、その顧客は第２顧客となる。ここでは、マイレージポイントが一定値以上である顧客又は特別座席に搭乗した回数が一定値以上の顧客に「プレムアム」の属性が付与される。なお、特別座席に座る顧客が第２顧客として取り扱われても良い。この場合、特別座席に座っているか否かは座席識別子から特定できる。
【０１２９】
評価値算出部３１０は、１の乗務員対応データに含まれる「便名識別子」及び「座席識別子」に対応する「顧客識別子」を予約情報テーブルＴ６から抽出する。そして、評価値算出部３１０は、顧客テーブルＴ７を参照して、抽出した「顧客識別子」に対応する顧客データの「属性」のフィールドに「プレミアム」が登録されている場合、該当する顧客を第２顧客と判定すればよい。或いは、評価値算出部３１０は、１の乗務員対応データに含まれる「座席識別子」が事前に定められた特別座席に該当する座席を示すのであれば、該当する顧客を第２顧客と判定してもよい。
【０１３０】
図１９に参照を戻す。評価値算出部３１０は、顧客識別子が第２顧客の顧客識別子を示す場合（Ｓ１２０２でＹＥＳ）、１の乗務員対応データに含まれる生体データからストレス指標Ｋ１を算出する（Ｓ１２０３）。一方、顧客識別子が第２顧客の顧客識別子を示さない場合（Ｓ１２０２でＮＯ）、評価値算出部３１０は、該当する顧客は第１顧客と判定し、処理をＳ１２１１に進める。
【０１３１】
Ｓ１２０４では、ストレス指標Ｋ１が第１閾値ＴＨ１より大きければ（Ｓ１２０４でＹＥＳ）、評価値算出部３１０は、差分（Ｋ１−ＴＨ１）からオフセット値αを決定する（Ｓ１２０５）。一方、ストレス指標Ｋ１が第１閾値ＴＨ１以下であれば（Ｓ１２０４でＮＯ）、処理はＳ１２０８に進む。
【０１３２】
Ｓ１２０６では、評価値算出部３１０は、Ｋ２＝Ｋ１＋αによりストレス指標Ｋ２を算出する。ここで、オフセット値αは、差分（Ｋ１−ＴＨ１）が増大するにつれて値が大きくなるので、ストレス指標Ｋ２は、ストレス指標Ｋ１が第１閾値ＴＨ１を超える量が増大するにつれて、すなわち、第２顧客のストレスが増大するにつれて増大する。よって、この第２顧客を担当した客室乗務員のストレス指標Ｋ１は増大するように補正され、この客室乗務員の評価値は低下する。
【０１３３】
Ｓ１２０８では、ストレス指標Ｋ１が第２閾値ＴＨ２よりも小さければ（Ｓ１２０８でＹＥＳ）、評価値算出部３１０は、差分（ＴＨ２−Ｋ１）からオフセット値βを決定する（Ｓ１２０９）。次に、評価値算出部３１０は、Ｋ２＝Ｋ１−βによりストレス指標Ｋ２を算出する（Ｓ１２１０）。ここで、オフセット値βは、差分（ＴＨ２−Ｋ１）が増大するにつれて増大するので、ストレス指標Ｋ２は、第２顧客のストレスが低下するほど低下する。よって、この第２顧客を担当した客室乗務員のストレス指標Ｋ１は減少するように補正され、この客室乗務員常の評価値は上昇する。
【０１３４】
Ｓ１２１１では、評価値算出部３１０は、１の乗務員対応データに含まれる生体データからストレス指標Ｋ１を算出する。次に、評価値算出部３１０は、Ｓ１２１１又はＳ１２０３で算出したストレス指標Ｋ１をストレス指標Ｋ２として算出する（Ｓ１２１２）。
【０１３５】
すなわち、第１顧客については、ストレス指標Ｋ１は補正されずに、そのままストレス指標Ｋ２として算出されるのである（Ｓ１２０２でＮＯ、Ｓ１２１１、Ｓ１２１２）。また、第２顧客であっても、ストレス指標Ｋ１が第１閾値以下且つ第２閾値以上であれば（Ｓ１２０４でＮＯ、Ｓ１２０８でＮＯ）、ストレス指標Ｋ１は補正されずに、そのままストレス指標Ｋ２として算出されるのである。
【０１３６】
Ｓ１２０７では、ストレス指標Ｋ２が未算出の乗務員対応データがあれば、評価値算出部３１０は、終了条件を満たさないと判定し（Ｓ１２０７でＮＯ）、処理をＳ１２０１に戻す。一方、ストレス指標Ｋ２が未算出の乗務員対応データが無ければ、評価値算出部３１０は、終了条件を満たすと判定し（Ｓ１２０７でＹＥＳ）、処理を終了する。
【０１３７】
このように、実施の形態３では、第２顧客に対する客室乗務員の評価を第１顧客に対する客室乗務員の評価よりも厳しくすることができる。
【０１３８】
本開示は以下の変形例が採用できる。
【０１３９】
（１）実施の形態１〜３では、評価値は、ストレス指標が大きいほど値が増大するように定められているので、値が増大するほど評価が低いことを示している。本開示はこれに限定されず、評価値は、ストレス指標が小さいほど値が増大するように定められても良い。この場合、評価値は、ストレス指標の逆数を客室乗務員毎に平均した値が採用されればよい。
【０１４０】
（２）実施の形態１〜３では、ストレス指標の平均値が評価値として採用されているが、本開示はこれに限定されず、ストレス指標の平均値の偏差値が評価値として採用されてもよい。
【０１４１】
（３）実施の形態１〜３では、記録装置２０、統計処理装置３０、及び評価表示装置４０は別のコンピュータで構成されているが、本開示はこれに限定されず、１つのコンピュータで構成されてもよい。
【０１４２】
（４）上記実施の形態では、生体センサ１１０として、ミリ波レーダー又は感圧チューブを用いたセンサが採用できるとして説明したが、本開示はこれに限定されない。
【０１４３】
例えば、特許第５７３５５９２号公報には、心拍数、脈拍、及び体温等の生体データから利用者の快度を−５〜＋５の１０段階で評価することが開示されている。そこで、本開示は、この公報に開示された快度をストレス指標として採用してもよい。この場合、脳波、脳血流、脈波、血圧、呼吸数、体温、及び発汗量からストレス指標を算出すればよい。
【０１４４】
また、特開２０１２−２４９７９７号公報には、心拍数、体温、血圧、及び発汗量を一次結合した値をストレス値として算出することが開示されている。そこで、本開示は、この公報に記載されたストレス値をストレス指標として採用してもよい。
【０１４５】
また、例えば、特表２００３−５３４８６４号公報は、人物の顔面の熱画像データを使用して、人物のストレスを判定する技術を開示する。そこで、本開示は、この公報に記載された技術を用いてストレス指標を算出してもよい。
【０１４６】
（５）実施の形態１〜３では、評価表示装置４０は、飛行機Ｘの外部に設けられていたが、飛行機Ｘ内に設けられてもよい。この場合、客室乗務員の評価システムは、リアルタイムで客室乗務員の評価値を算出し、評価表示装置４０に提示させればよい。更に、この場合、統計処理装置３０は、現在搭乗中の顧客１０２の生体データのみを用いて各客室乗務員の評価値を算出すればよい。
【産業上の利用可能性】
【０１４７】
本開示によれば、生体データを用いて客室乗務員を評価できるので、客室乗務員のサービスを向上するうえで有用である。
【符号の説明】
【０１４８】
１，１Ａ，１Ｂ  客室乗務員の評価システム
１０  生体情報取得装置
１０Ａ  第１生体情報取得装置
２０  記録装置
３０  統計処理装置
４０  評価表示装置
５０  第２生体情報取得装置
１１０  生体センサ
１２０  処理部
１３０  生体データ記憶部
１４０  通信部
２１０  生体データ管理部
２２０  乗務員対応データ記憶部
２３０  通信部
３１０  評価値算出部
３２０  処理部
３３０  記憶部
３４０  提示処理部
３５０  通信部
４１０  処理部
４２０  表示部
４３０  操作部
４４０  通信部
５１０  生体センサ
５２０  処理部
５３０  通信部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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