(57)【要約】【課題】作業者が置かれた状況に適した作業が行われているかどうかを評価する。【解決手段】評価対象者を撮影した撮影画像、及び撮影画像の撮影時における評価対象者の作業状況を取得する取得部３１と、撮影画像を解析することにより、評価対象者の動作を認識する動作認識部３２と、理想動作を作業状況と関連付けて記憶する記憶部３０１と、動作認識部３２が撮影画像から認識した動作と、撮影画像の撮影時の作業状況に記憶部３０１において関連付けられている理想動作とを比較する比較部３５と、比較部３５の比較結果に基づいて、評価情報を生成する評価生成部３６とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象者を撮影した撮影画像、及び当該撮影画像の撮影時における前記評価対象者の作業状況を取得する取得部と、
前記撮影画像を解析することにより、前記評価対象者の動作を認識する動作認識部と、
理想動作を作業状況と関連付けて記憶する記憶部と、
前記動作認識部が前記撮影画像から認識した前記動作と、当該撮影画像の撮影時の作業状況に前記記憶部において関連付けられている前記理想動作とを比較する比較部と、
前記比較部の比較結果に基づいて、評価情報を生成する評価生成部と、
を備える作業分析装置。
【請求項２】
前記評価情報に基づいて、前記評価対象者の作業効率を改善するためのアドバイスを生成するアドバイス生成部をさらに備える請求項１に記載の作業分析装置。
【請求項３】
前記動作認識部が認識した前記動作に基づいて、前記理想動作を示す情報を生成する理想動作生成部をさらに備える請求項１または２に記載の作業分析装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記評価対象者の作業状況として、店舗の混雑度を取得する、請求項１から３のいずれか一項に記載の作業分析装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記評価対象者の作業状況として、顧客が店舗に入ってから所定期間内であるか否かを示す情報を取得する、請求項１から４のいずれか一項に記載の作業分析装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記評価対象者の作業状況として、店舗の顧客がレジから所定範囲内に近付いてから所定期間内であるか否かを示す情報を取得する、請求項１から５のいずれか一項に記載の作業分析装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記評価対象者の作業状況として、店舗内に顧客がいるか否かを示す情報を取得する、請求項１から６のいずれか一項に記載の作業分析装置。
【請求項８】
前記取得部は、前記評価対象者の作業状況として、店舗内の顧客の客層情報を取得する、請求項１から７のいずれか一項に記載の作業分析装置。
【請求項９】
前記取得部は、前記撮影画像の撮影日時に基づいて、前記客層情報を取得する、請求項８に記載の作業分析装置。
【請求項１０】
撮影時の音声を取得する音声取得部と、
前記音声から前記評価対象者の音声を抽出する音声抽出部とをさらに備え、
前記評価生成部は、前記音声抽出部が抽出した前記評価対象者の音声に基づいて、前記評価情報を生成する、請求項１から９のいずれか一項に記載の作業分析装置。
【請求項１１】
作業者を撮影した撮影画像、及び当該撮影画像の撮影時における前記作業者の作業状況を取得する取得部と、
前記撮影画像を解析することにより、前記作業者の動作を認識する動作認識部と、
前記動作認識部が認識した前記動作に基づいて、理想動作を示す情報を抽出する理想動作生成部と、
を備える作業分析装置。
【請求項１２】
前記動作認識部が認識した動作と、前記撮影時の前記作業者の作業による業務への影響とを関連付けて記憶する記憶部をさらに備え、
前記理想動作生成部は、前記記憶部において前記動作に関連付けられた前記業務への影響に基づいて、前記記憶部内の前記動作のうち、前記理想動作を示す情報を生成するために使用する動作を選択する、請求項１１に記載の作業分析装置。
【請求項１３】
評価対象者を撮影した撮影画像、及び当該撮影画像の撮影時における前記評価対象者の作業状況を取得するステップと、
前記撮影画像を解析することにより、前記評価対象者の動作を認識するステップと、
理想動作を作業状況と関連付けて記憶するステップと、
前記撮影画像から認識した前記動作と、当該撮影画像の撮影時の作業状況に関連付けて記憶している前記理想動作とを比較するステップと、
比較結果に基づいて、評価情報を生成するステップと、
を備える作業分析方法。
【請求項１４】
コンピュータに、
評価対象者を撮影した撮影画像、及び当該撮影画像の撮影時における前記評価対象者の作業状況を取得するステップと、
前記撮影画像を解析することにより、前記評価対象者の動作を認識するステップと、
理想動作を作業状況と関連付けて記憶するステップと、
前記撮影画像から認識した前記動作と、当該撮影画像の撮影時の作業状況に関連付けて記憶している前記理想動作とを比較するステップと、
比較結果に基づいて、評価情報を生成するステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作業分析装置、作業分析方法及びプログラムに関し、より詳しくは、評価対象者を撮影した撮影画像を解析する作業分析装置、作業分析方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、カメラにより店舗等の作業者を撮影し、作業者がどのくらいの頻度で接客を行っているかを評価することが記載されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−７６０９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
作業者の業務内容の良否は、さまざまな要因に左右される。例えば、混雑時の接客頻度が混雑していない時の接客頻度よりも高いとしても、混雑時の接客頻度としては不十分である可能性もある。特許文献１の技術を用いることで、作業者の接客頻度を評価することができるが、作業者が置かれた状況に適した作業が行われているかどうかを評価することはできないという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明はこの点に鑑みてなされたものであり、作業者が置かれた状況に適した作業が行われているかどうかを評価することができる作業分析装置、作業分析方法及びプログラ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】
【０００６】
本発明の第１の態様の作業分析装置は、評価対象者を撮影した撮影画像、及び当該撮影画像の撮影時における前記評価対象者の作業状況を取得する取得部と、前記撮影画像を解析することにより、前記評価対象者の動作を認識する動作認識部と、理想動作を作業状況と関連付けて記憶する記憶部と、前記動作認識部が前記撮影画像から認識した前記動作と、当該撮影画像の撮影時の作業状況に前記記憶部において関連付けられている前記理想動作とを比較する比較部と、前記比較部の比較結果に基づいて、評価情報を生成する評価生成部と、を備える。
【０００７】
前記作業分析装置は、前記評価情報に基づいて、前記評価対象者の作業効率を改善するためのアドバイスを生成するアドバイス生成部をさらに備えてもよい。前記作業分析装置は、前記動作認識部が認識した前記動作に基づいて、前記理想動作を示す情報を生成する理想動作生成部をさらに備えてもよい。
【０００８】
前記取得部は、前記評価対象者の作業状況として、店舗の混雑度を取得してもよい。前記取得部は、前記評価対象者の作業状況として、顧客が店舗に入ってから所定期間内であるか否かを示す情報を取得してもよい。前記取得部は、前記評価対象者の作業状況として、店舗の顧客がレジから所定範囲内に近付いてから所定期間内であるか否かを示す情報を取得してもよい。
【０００９】
前記取得部は、前記評価対象者の作業状況として、店舗内に顧客がいるか否かを示す情報を取得してもよい。前記取得部は、前記評価対象者の作業状況として、店舗内の顧客の客層情報を取得してもよい。前記取得部は、前記撮影画像の撮影日時に基づいて、前記客層情報を取得してもよい。
【００１０】
前記作業分析装置は、撮影時の音声を取得する音声取得部と、前記音声から前記評価対象者の音声を抽出する音声抽出部とをさらに備え、前記評価生成部は、前記音声抽出部が抽出した前記評価対象者の音声に基づいて、前記評価情報を生成してもよい。
【００１１】
本発明の第２の態様の作業分析装置は、作業者を撮影した撮影画像、及び当該撮影画像の撮影時における前記作業者の作業状況を取得する取得部と、前記撮影画像を解析することにより、前記作業者の動作を認識する動作認識部と、前記動作認識部が認識した前記動作に基づいて、理想動作を示す情報を生成する理想動作生成部と、を備える。
【００１２】
前記作業分析装置は、前記動作認識部が認識した動作と、前記撮影時の前記作業者の作業による業務への影響とを関連付けて記憶する記憶部をさらに備え、前記理想動作生成部は、前記記憶部において前記動作に関連付けられた前記業務への影響に基づいて、前記記憶部内の前記動作のうち、前記理想動作を示す情報を生成するために使用する動作を選択してもよい。
【００１３】
本発明の第３の態様の作業分析方法は、評価対象者を撮影した撮影画像、及び当該撮影画像の撮影時における前記評価対象者の作業状況を取得するステップと、前記撮影画像を解析することにより、前記評価対象者の動作を認識するステップと、理想動作を作業状況と関連付けて記憶するステップと、前記撮影画像から認識した前記動作と、当該撮影画像の撮影時の作業状況に関連付けて記憶している前記理想動作とを比較するステップと、比較結果に基づいて、評価情報を生成するステップと、を備える。
【００１４】
本発明の第４の態様のプログラムは、コンピュータに、評価対象者を撮影した撮影画像、及び当該撮影画像の撮影時における前記評価対象者の作業状況を取得するステップと、前記撮影画像を解析することにより、前記評価対象者の動作を認識するステップと、理想動作を作業状況と関連付けて記憶するステップと、前記撮影画像から認識した前記動作と、当該撮影画像の撮影時の作業状況に関連付けて記憶している前記理想動作とを比較するステップと、比較結果に基づいて、評価情報を生成するステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、作業者が置かれた状況に適した作業が行われているかどうかを評価することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１の実施形態に係る作業分析システムの概要について説明するための図である。
【図２】作業分析装置の構成を示す図である。
【図３】比較部による動作の比較について説明するための図である。
【図４】比較部による動作の比較について説明するための図である。
【図５】理想動作生成部による理想動作を示す情報の生成について説明するための図である。
【図６】作業分析装置の動作の一例を示す図である。
【図７】作業分析装置の動作の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜第１の実施形態＞
［作業分析システムＳの概要］
図１は、本実施形態に係る作業分析システムＳの概要について説明するための図である。作業分析システムＳは、評価対象者の作業効率改善を支援するための装置である。作業分析システムＳは、評価対象者を撮影し、撮影した撮影画像を分析することにより、作業効率の改善を支援する。評価対象者は、例えば、企業の従業員である。
【００１８】
作業分析システムＳは、撮影装置１、マイクロホン２及び作業分析装置３を有する。撮影装置１は、評価対象者を撮影し、１以上の撮影画像を取得する。撮影画像は、複数の静止画であってもよく、動画であってもよい。撮影装置１は、例えば、魚眼レンズやミラー等の光学系を有し、水平方向に周囲３６０度を撮影可能な全方位カメラである。撮影装置１は、例えば、企業又は店舗に設置され、複数の撮影装置１が設置されてもよい。マイクロホン２は、音声を電気信号に変換する音声入力装置である。マイクロホン２は、例えば、評価対象者の接客時の音声を集音する。
【００１９】
作業分析装置３は、撮影装置１により撮影した評価対象者の作業を分析し、評価対象者の作業を評価した評価情報を生成する。このとき、作業分析装置３は、マイクロホン２により集音した音声を解析することにより、例えば、評価対象者の接客の音声の評価を反映した評価情報を生成する。また、作業分析装置３は、評価対象者の作業の改善点を助言するためのアドバイスを生成する。
【００２０】
［作業分析装置３の構成］
図２は、作業分析装置３の構成を示す図である。作業分析装置３は、記憶部３０１、表示部３０２及び制御部３０３を有する。記憶部３０１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスク等の記憶媒体を含む。記憶部３０１は、制御部３０３が実行するプログラムを記憶している。表示部３０２は、制御部３０３から入力された表示データを表示するためのディスプレイである。表示部３０２は、例えば、評価情報及びアドバイスを表示する。
【００２１】
制御部３０３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部３０３は、記憶部３０１に記憶されたプログラムを実行することにより、取得部３１、動作認識部３２、音声取得部３３、音声抽出部３４、比較部３５、評価生成部３６、アドバイス生成部３７及び理想動作生成部３８として機能する。
【００２２】
取得部３１は、評価対象者を撮影した複数の撮影画像を撮影装置１から取得する。また、取得部３１は、例えば、撮影画像に写っている人物の顔の目、鼻及び口等の特徴点を記憶部３０１において評価対象者として記憶している特徴点と比較することにより、評価対象者を識別し、評価対象者が写っている撮影画像を選択的に取得する。
【００２３】
また、取得部３１は、撮影画像の撮影時における評価対象者の作業状況を取得する。作業状況は、評価対象者の作業の種別を特定するための情報である。取得部３１は、例えば、評価対象者の管理者が入力した作業状況を記憶部３０１から取得する。取得部３１は、評価対象者の作業状況として、例えば、店舗の混雑度を取得する。店舗の混雑度は、例えば、店舗の空席の割合である。また、店舗の顧客の待ち時間を店舗の混雑度としてもよい。
【００２４】
また、顧客が店舗に入った直後の接客作業は、入店率との相関性が大きい可能性がある。このため、取得部３１は、顧客が店舗に入った直後の接客作業をそれ以外の作業と区別するために、評価対象者の作業状況として、顧客が店舗に入ってから所定期間内であるか否かを示す情報を取得してもよい。
【００２５】
また、レジでの接客作業は、顧客から見れば退店前の最後の接客作業であるため、リピート率との相関性が大きい可能性がある。このため、取得部３１は、評価対象者の作業状況として、店舗の顧客がレジから所定範囲内に近付いてから所定期間内であるか否かを示す情報を取得してもよい。所定範囲とは、顧客が精算しようとしているのが分かる程度の距離であり、例えば１メートルである。所定期間内とは、レジでの接客にかかる程度の時間であり、例えば１分である。
【００２６】
また、店舗内に顧客がいない場合は、従業員は、料理の下準備等、店舗に顧客がいるときとは異なる作業を行う必要がある。取得部３１は、店舗に顧客がいないときの作業を店舗に顧客がいるときと区別するために、評価対象者の作業状況として、店舗内に顧客がいるか否かを示す情報を取得してもよい。
【００２７】
また、顧客の年齢層等の客層に応じて、従業員に求められる接客は異なる。例えば、顧客がシニア世代の場合と、子ども連れの場合とには、顧客にお勧めするメニュー等は異なる。このため、取得部３１は、評価対象者の作業を客層に応じて区別するために、評価対象者の作業状況として、店舗内の顧客の客層情報を取得してもよい。
【００２８】
客層情報は、顧客の年齢、人数、服装、あるいは、家族連れであるか否かである。取得部３１は、例えば、レジにおいて顧客の会員証の提示を求めることにより、会員情報に含まれる客層情報を取得する。また、取得部３１は、評価対象者が作業分析装置３に入力した客層情報を取得してもよい。また、取得部３１は、曜日及び時間帯ごとの客層が分かっている場合には、客層を特定するために、撮影画像の撮影日時を取得してもよい。
【００２９】
動作認識部３２は、撮影画像を解析することにより、評価対象者の動作を認識する。例えば、動作認識部３２は、撮影画像内において評価対象者が店舗内を移動する軌跡である動線を認識する。また、評価対象者が料理の下準備等をする作業を撮影した撮影画像を解析して、評価対象者の指、包丁、視線又は姿勢等の動きを認識する。
【００３０】
音声取得部３３は、マイクロホン２により集音した音声を取得する。例えば、音声取得部３３は、撮影装置１による評価対象者の撮影時の音声を取得する。音声抽出部３４は、音声取得部３３が取得した音声から評価対象者の音声を抽出する。例えば、音声抽出部３４は、記憶部３０１に記憶されている評価対象者の音声の特徴量と、音声取得部３３が取得した音声とを照合することにより、評価対象者の音声を抽出する。
【００３１】
比較部３５は、動作認識部３２が撮影画像から認識した評価対象者の動作と、記憶部３０１が記憶している理想動作とを比較する。理想動作は、評価対象者を評価するための模範的な動作である。比較部３５は、２つの動作を比較することにより、一致度を判定する。記憶部３０１は、理想動作を作業状況に関連付けて記憶しており、比較部３５は、記憶部３０１が記憶している理想動作のうち、撮影画像の撮影時の評価対象者の作業状況に関連付けられている理想動作を読み出す。例えば、比較部３５は、撮影時の評価対象者の作業状況が顧客の入店から所定期間内である場合、顧客の入店から所定期間内であることを示す作業状況に関連付けられた理想動作を読み出す。さらに、比較部３５は、読み出した理想動作と、動作認識部３２が撮影画像から認識した動作とを比較する。
【００３２】
図３及び図４を参照して、比較部３５による動作の比較について説明する。図３及び図４は、飲食店内の従業員の動線Ｔの例を示す。図３は、記憶部３０１内に記憶されている動線Ｔの例を示し、図４は、動作認識部３２が撮影画像から認識した評価対象者の動線Ｔの例を示す。図中の四角はテーブルを示し、丸は顧客を示す。
【００３３】
図３（ａ）は、理想動作の例を示し、図３（ｂ）は、理想的でない動作の例を示す。飲食店の従業員は、図３（ａ）の矢印に示すように、顧客Ａ１の注文をとるために右下のテーブルに移動する場合、他の顧客Ａ３が従業員に声をかけやすいように、他の顧客Ａ３のそばを通って移動することが望ましい。図３（ａ）の例では、従業員は、顧客Ａ３の着席しているテーブルのそばを通って移動しているため、この動線Ｔは、理想動作となっている。一方、図３（ｂ）の例の動線Ｔは、顧客の着席していない左下のテーブルのそばを通って右下のテーブルに移動している点において望ましくない。
【００３４】
図４の例では、評価対象者が右下のテーブルに移動する場合に動作認識部３２が認識した動線Ｔを示している。比較部３５は、動作認識部３２が認識した動線Ｔと類似度の高い理想動作を記憶部３０１から読み出し、動作認識部３２が認識した動線Ｔと読み出した理想動作とを比較する。本実施形態の例では、比較部３５は、図４の動線Ｔと、図３（ａ）の理想的な動線Ｔとを比較する。
【００３５】
図４の例では、評価対象者は、顧客Ａ１が着席している右下のテーブルに移動する場合に、顧客Ａ３が着席している左上のテーブルのそばを通過している点において図３（ａ）の理想的な動線Ｔと共通している。このため、比較部３５は、動作認識部３２において認識した評価対象者の動作が理想動作と一致度が高いと判定する。
【００３６】
また、比較部３５は、音声抽出部３４が抽出した評価対象者の音声の特徴量を基準値と比較し、一致度を算出する。特徴量は、例えば、音声のトーン、大きさ又は聞きやすさである。基準値は、例えば、音声抽出部３４が模範的な音声から抽出した特徴量である。一例としては、音声抽出部３４は、顧客に配布したアンケートにおいて顧客の接客の評価が最も高かった従業員の音声から抽出した特徴量を基準値とする。
【００３７】
評価生成部３６は、比較部３５の比較結果に基づいて、評価情報を生成する。評価情報は、評価対象者の作業の評価を示す情報であり、一例としては、１〜５の５段階で評価する。評価生成部３６は、比較部３５において評価対象者の動作と理想動作との一致度が高いと判定した場合には、評価対象者の作業を良好なものとして評価する。一方、評価生成部３６は、比較部３５において評価対象者の動作と理想動作との一致度が低いと判定した場合には、評価対象者の作業を良好でないものとして評価する。
【００３８】
より詳しくは、評価生成部３６は、評価対象者の作業が接客を含む場合には、比較部３５が判定した動作の一致度に加えて、評価対象者の音声の特徴量と、基準値との比較結果を参照して、評価情報を生成する。例えば、評価生成部３６は、評価対象者の音声の特徴量と基準値との一致度が高いと判定した場合には、評価対象者の作業が良好なものと評価するように評価情報を調整する。また、評価生成部３６は、評価対象者の音声の特徴量と基準値との一致度が低いと判定した場合には、評価対象者の作業が良好でないものと評価するように評価情報を調整する。評価生成部３６は、生成した評価情報を表示部３０２に表示させる。また、評価生成部３６は、生成した評価情報を評価対象者の携帯端末等へメール送信してもよい。
【００３９】
アドバイス生成部３７は、評価情報に基づいて、評価対象者の作業効率を改善するためのアドバイスを生成する。例えば、アドバイス生成部３７は、評価情報において評価対象者の作業又は音声を良好なものとして評価した点及び改善すべきであると評価した点について説明するアドバイスを生成する。アドバイス生成部３７は、生成したアドバイスを表示部３０２に表示させる。また、アドバイス生成部３７は、生成したアドバイスを評価対象者の携帯端末等へメール送信してもよい。
【００４０】
アドバイス生成部３７は、評価対象者の作業を理想動作に近付けるように改善するアドバイスを生成してもよいが、これに限定されない。例えば、アドバイス生成部３７は、理想動作とは異なる評価対象者の長所等に基づくアドバイスを生成してもよい。
【００４１】
理想動作生成部３８は、過去に動作認識部３２が認識した動作に基づいて、理想動作を示す情報を生成する。理想動作生成部３８は、記憶部３０１において記憶している複数の動作のうち、評価対象者の作業を評価するために適した動作を選択し、選択した動作を使用して理想動作を示す情報を生成する。理想動作生成部３８は、例えば、選択した動作をそのまま理想動作とする。また、理想動作生成部３８は、異なる部分において模範的な特徴を有する複数の動作を組み合わせて理想動作を示す情報を生成してもよい。例えば、料理の運び方において模範的な特徴を有する動作と、接客において模範的な特徴を有する動作とを記憶部３０１から読み出し、読み出した動作をつなぎ合わせることにより、理想動作を示す情報を生成してもよい。
【００４２】
記憶部３０１は、過去に動作認識部３２が認識した動作と、撮影時の作業者の作業による業務への影響とを、当該撮影時における作業状況と関連付けて記憶している。業務への影響とは、例えば、高い売上額を達成した、あるいは、チームワークを円滑にして作業にかかる時間を短縮した等の成果である。理想動作生成部３８は、記憶部３０１において過去に動作認識部３２が認識した動作に関連付けられた業務への影響に基づいて、記憶部３０１内の動作のうち、いずれかの動作を選択する。例えば、理想動作生成部３８は、撮影時において店舗で最も高い売上額を達成した作業者の動作を選択する。また、理想動作生成部３８は、顧客に配布したアンケートにおいて評価が最も高かった作業者の動作を理想動作としてもよい。
【００４３】
［理想動作を示す情報の生成］
図５を参照して、理想動作生成部３８による理想動作を示す情報の生成について説明する。図５は、飲食店における作業者ごとの売上額のリストである。このリストの飲食店は、一の作業者が顧客の入店から退店まで接客を一貫して担当する方式を採用しているものとする。このリストは、作業状況「土日祝日」において接客を担当した各作業者ごとの売上額の２０１７年６月の期間における累積値を示している。
【００４４】
例えば、２０１７年６月に作業者「田中一男」は、作業状況「土日祝日」において売上額６４９８９８円を達成したことを示している。また、２０１７年６月に作業者「山田太郎」は、作業状況「土日祝日」において売上額５４４８８８円を達成したことを示している。このリストの店舗の作業者「田中一男」、「山田太郎」、「小林花江」、「宮本大作」のうち、２０１７年６月の作業状況「土日祝日」における売上額は、作業者「宮本大作」が最も大きい。そこで、理想動作生成部３８は、２０１７年６月の作業者「宮本大作」の動作を作業状況「土日祝日」における理想動作とする。
【００４５】
このように、各作業状況（店舗の混雑度、入店時、退店時、顧客不在時、客層、曜日、時間帯など）における、複数の作業者について、動作のビッグデータを収集し、当該作業者の作業による業務への影響を比較・評価することにより、各作業状況における理想動作を示す情報を生成することができる。
【００４６】
［理想動作生成の処理手順］
図６は、作業分析装置３の動作の一例を示す図であり、作業分析装置３による理想動作の生成処理を示す。この処理手順は、例えば、所定の期間ごとに開始される。所定の期間は、例えば、１か月である。
【００４７】
まず、理想動作生成部３８は、店舗の混雑度、入店時、退店時、顧客不在時、客層、曜日、時間帯などの各作業状況のうち、いずれかの作業状況を選択する（Ｓ１０１）。記憶部３０１は、過去に動作認識部３２が認識した動作と、撮影時の作業者の作業による業務への影響とを、当該撮影時における作業状況に関連付けたビッグデータを収集及び記憶している。理想動作生成部３８は、選択した作業状況に記憶部３０１において関連付けられた複数の作業者の動作によって生じた業務への影響をそれぞれ評価する。さらに、理想動作生成部３８は、これらの業務への影響を互いに比較することにより（Ｓ１０２）、業績への影響が最も良好な動作を選択する。理想動作生成部３８は、例えば、撮影時において店舗で最も高い売上額を達成した作業者の動作を選択する。
【００４８】
理想動作生成部３８は、選択した動作を使用して理想動作を示す情報を生成し（Ｓ１０３）、生成した理想動作を示す情報を、選択した作業状況に関連付けて記憶部３０１に記憶する。さらに、理想動作生成部３８は、全ての作業状況を選択したか否かを判定する（Ｓ１０４）。理想動作生成部３８は、全ての作業状況を選択した場合（Ｓ１０４のＹＥＳ）、処理を終了する。一方、理想動作生成部３８は、ステップＳ１０４の判定においてまだ選択していない作業状況が残っている場合（Ｓ１０４のＮＯ）、ステップＳ１０１の処理に戻る。
【００４９】
［作業分析装置３の処理手順］
図７は、作業分析装置３の動作の一例を示す図である。この処理手順は、例えば、撮影装置１が評価対象者を撮影している間、所定時間ごとに開始される。所定時間は、例えば、３時間である。
【００５０】
まず、取得部３１は、評価対象者を撮影した複数の撮影画像を撮影装置１から取得する（Ｓ２０１）。次に、取得部３１は、撮影画像の撮影時における評価対象者の作業状況を取得する（Ｓ２０２）。動作認識部３２は、取得部３１において取得した撮影画像を解析することにより、評価対象者の動作を認識する（Ｓ２０３）。
【００５１】
また、音声取得部３３は、撮影装置１による評価対象者の撮影時にマイクロホン２が集音した音声を取得する（Ｓ２０４）。音声抽出部３４は、音声取得部３３が取得した音声から評価対象者の音声を抽出する（Ｓ２０５）。比較部３５は、動作認識部３２が撮影画像から認識した評価対象者の動作と、記憶部３０１が記憶している理想動作とを比較することにより（Ｓ２０６）、２つの動作の一致度を判定する。
【００５２】
また、比較部３５は、音声抽出部３４が抽出した評価対象者の音声の特徴量を基準値と比較することにより（Ｓ２０７）、一致度を算出する。評価生成部３６は、評価対象者の動作と理想動作との一致度が高くなるほど評価対象者の作業を良好なものと評価するように、評価情報を生成する（Ｓ２０８）。このとき、評価生成部３６は、評価対象者の音声の特徴量と基準値との一致度が高ければ、評価対象者の作業を良好なものと評価するように評価情報を調整し、音声の特徴量と基準値との一致度が低ければ、評価情報の作業を良好でないものと評価するように、評価情報を調整する。さらに、アドバイス生成部３７は、評価生成部が生成した評価情報に基づいて、評価対象者の作業効率を改善するためのアドバイスを生成し（Ｓ２０９）、処理を終了する。
【００５３】
［作業分析装置３による効果］
本実施の形態では、比較部３５は、動作認識部３２が撮影画像から認識した動作と、撮影画像の撮影時の作業状況に記憶部３０１において関連付けられている理想動作とを比較し、評価生成部３６は、この比較結果に基づいて、評価情報を生成する。このため、評価生成部３６は、作業状況によって理想動作が異なる場合であっても、評価対象者の作業を評価することができる。
【００５４】
また、アドバイス生成部３７は、評価情報に基づいて、評価対象者の作業効率を改善するためのアドバイスを生成する。このため、評価対象者は、撮影時の作業状況において作業効率を改善するための指針を得ることができる。また、理想動作生成部３８は、動作認識部３２が認識した動作に基づいて、理想動作を示す情報を生成する。このため、理想動作を示す情報を容易に生成することができる。
【００５５】
また、評価生成部３６は、音声抽出部３４が抽出した評価対象者の音声に基づいて、評価情報を生成する。このため、評価生成部３６は、評価対象者の音声の評価を反映させた評価情報を生成することができる。
【００５６】
また、理想動作生成部３８は、記憶部３０１が記憶している作業者の動作に関連付けられた業務への影響に基づいて、記憶部３０１内の動作のうち、理想動作を示す情報を生成するために使用する動作を選択する。理想動作生成部３８は、理想動作を示す情報の生成のために使用する動作を業務への影響が分かっている動作から選択することができる。このため、理想動作生成部３８は、業務への良好な影響をもたらす可能性が高い理想動作を示す情報を生成することができる。
【００５７】
なお、本実施の形態では、取得部３１が、撮影画像に写っている人物の顔の特徴点を評価対象者の顔の特徴と比較することにより、評価対象者を識別する場合について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されない。例えば、評価対象者がＩＣタグを所持し、店舗内において撮影装置１によって撮影されている範囲内に設置されたＩＣタグリーダを用いて評価対象者が所有するＩＣタグを識別する構成であってもよい。
【００５８】
ＩＣタグリーダは、評価対象者のＩＣタグを識別することにより、例えば、複数の撮影装置１により評価対象者を撮影する場合の評価対象者を誤って識別することを抑制することができる。また、店舗内においてＩＣタグリーダと撮影装置１とを予め関連付けておけば、ＩＣタグを検出したＩＣタグリーダに関連付けられた撮影装置１の撮影画像をつなぎ合わせるように撮影画像を編集することにより、評価対象者を追跡する撮影画像を生成することができる。このため、複数の撮影装置１において評価対象者を撮影する場合の撮影画像の編集作業を容易化することができる。
【００５９】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。
【符号の説明】
【００６０】
１  撮影装置
２  マイクロホン
３  作業分析装置
３１  取得部
３２  動作認識部
３３  音声取得部
３４  音声抽出部
３５  比較部
３６  評価生成部
３７  アドバイス生成部
３８  理想動作生成部
３０１  記憶部
３０２  表示部
３０３  制御部
【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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