(57)【要約】【課題】過剰品質に陥らせることなく、作業者の熟練度に応じた適切な作業指示書の作成を支援することを課題とする。【解決手段】修理保守作業のための指示書及び作業実績を含むインシデントデータを、担当作業者の熟練度に従って分類して機械学習させることで、一の指示書について作業者熟練度毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する、モデル構築部と、機械学習モデルを用いて新規指示書を評価して、作業者熟練度毎の評価結果を出力する指示書評価部と、作業者熟練度毎の評価結果のうち、アサインされた作業者の熟練度に対応する評価結果が、熟練度について定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する品質判定部と、を備えた。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
修理保守作業のための指示書及び該指示書に関連づけられた作業実績を含むインシデントデータを、該指示書に係る作業を担当した作業者の熟練度に従って分類して機械学習させることで、一の指示書について作業者熟練度毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する、モデル構築手段と、
修理保守の依頼に応じて新たに作成された新規指示書の入力を受け付ける指示書受付手段と、
前記機械学習モデルを用いて前記指示書を評価することで、該指示書について、作業者熟練度毎の評価結果を出力する指示書評価手段と、
前記新規指示書に係る作業についてアサインされた作業者の熟練度を取得する熟練度取得手段と、
前記指示書評価手段による作業者熟練度毎の評価結果のうち、アサインされた作業者の熟練度に対応する評価結果が、該熟練度について定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する品質判定手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記指示書評価手段による評価結果を受けて、作業者の熟練度毎に定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判断可能な情報をユーザーに提示する提示手段を更に備え、
前記熟練度取得手段は、前記提示手段による提示内容を確認した前記ユーザーによってアサインされた作業者の熟練度を取得する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記品質判定手段によって、前記評価結果が前記品質基準を満たしていないと判定された場合に、前記新規指示書の修正を指示する修正指示手段を更に備え、
前記指示書評価手段は、前記修正指示を受けて修正された前記新規指示書を評価し、
前記品質判定手段は、前記修正された前記新規指示書についての、アサインされた作業者の熟練度に対応する評価結果が、該熟練度について定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記インシデントデータ中の作業実績には、対応する指示書に係る作業を担当した作業者による評価が含まれ、
前記修正指示手段は、前記インシデントデータから抽出された、作業者による評価の高い指示書を、前記新規指示書の修正指示と併せてユーザーに提示する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記インシデントデータを蓄積するインシデントデータ蓄積手段と、
前記アサインされた作業者が前記新規指示書に従って作業を終えた後に、該作業者による該新規指示書の評価を含む作業実績の入力を受け付ける実績受付手段と、を更に備え、
前記インシデントデータ蓄積手段は、前記実績受付手段によって受け付けられた作業実績、該作業実績に対応する指示書、及び前記アサインされた作業者の熟練度を含む新たなインシデントデータを追加して蓄積し、
前記モデル構築手段は、前記新たなインシデントデータを含む蓄積されたインシデントデータに基づいて、前記指示書の評価を行うための機械学習モデルを更新する、
請求項１から４の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
指示書の文章を複数のセクションに分解する分解手段を更に備え、
前記実績受付手段は、分解されたセクション毎に前記作業者によって指定された評価の入力を受け付ける、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記モデル構築手段は、前記インシデントデータを、修理保守の対象機器、修理保守内容及び修理保守作業者の熟練度に従って分類して機械学習させることで、前記機械学習モデルを構築する、
請求項１から６の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記モデル構築手段は、前記インシデントデータに含まれる指示書中の複数の記載項目のうち、機械学習の対象とする記載項目を、作業者熟練度毎に変更することで、作業者熟練度毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する、
請求項１から７の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
経験年数、所有資格、該当機器の対応件数及びトラブル発生数の少なくとも何れかに基づいて作業者の熟練度を決定する熟練度決定手段を更に備える、
請求項１から８の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
指示書と該指示書の作成者とを関連付け、該指示書に係る評価及び作業実績の少なくとも何れかを、該作成者の評価指標として出力する作成者評価手段を更に備える、
請求項１から９の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンピューターが、
修理保守作業のための指示書及び該指示書に関連づけられた作業実績を含むインシデントデータを、該指示書に係る作業を担当した作業者の熟練度に従って分類して機械学習させることで、一の指示書について作業者熟練度毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する、モデル構築ステップと、
修理保守の依頼に応じて新たに作成された新規指示書の入力を受け付ける指示書受付ステップと、
前記機械学習モデルを用いて前記指示書を評価することで、該指示書について、作業者熟練度毎の評価結果を出力する指示書評価ステップと、
前記新規指示書に係る作業についてアサインされた作業者の熟練度を取得する熟練度取得ステップと、
前記指示書評価ステップによる作業者熟練度毎の評価結果のうち、アサインされた作業者の熟練度に対応する評価結果が、該熟練度について定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する品質判定ステップと、
を実行する作業指示書評価方法。
【請求項１２】
コンピューターが、
前記指示書評価ステップにおける評価結果を受けて、作業者の熟練度毎に定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判断可能な情報をユーザーに提示する提示ステップを更に実行し、
前記熟練度取得ステップでは、前記提示ステップにおける提示内容を確認した前記ユーザーによってアサインされた作業者の熟練度を取得する、
請求項１１に記載の作業指示書評価方法。
【請求項１３】
コンピューターが、
前記品質判定ステップにおいて、前記評価結果が前記品質基準を満たしていないと判定された場合に、前記新規指示書の修正を指示する修正指示ステップを更に実行し、
前記指示書評価ステップでは、前記修正指示を受けて修正された前記新規指示書を評価し、
前記品質判定ステップでは、前記修正された前記新規指示書についての、アサインされた作業者の熟練度に対応する評価結果が、該熟練度について定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する、
請求項１１又は１２に記載の作業指示書評価方法。
【請求項１４】
コンピューターが、
前記インシデントデータを蓄積するインシデントデータ蓄積ステップと、
前記アサインされた作業者が前記新規指示書に従って作業を終えた後に、該作業者による該新規指示書の評価を含む作業実績の入力を受け付ける実績受付ステップと、を更に実行し、
前記インシデントデータ蓄積ステップでは、前記実績受付ステップで受け付けられた作業実績、該作業実績に対応する指示書、及び前記アサインされた作業者の熟練度を含む新たなインシデントデータを追加して蓄積し、
前記モデル構築ステップでは、前記新たなインシデントデータを含む蓄積されたインシデントデータに基づいて、前記指示書の評価を行うための機械学習モデルを更新する、
請求項１１から１３の何れか一項に記載の作業指示書評価方法。
【請求項１５】
前記モデル構築ステップでは、前記インシデントデータに含まれる指示書中の複数の記載項目のうち、機械学習の対象とする記載項目を、作業者熟練度毎に変更することで、作業者熟練度毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する、
請求項１１から１４の何れか一項に記載の作業指示書評価方法。
【請求項１６】
コンピューターを、
修理保守作業のための指示書及び該指示書に関連づけられた作業実績を含むインシデントデータを、該指示書に係る作業を担当した作業者の熟練度に従って分類して機械学習させることで、一の指示書について作業者熟練度毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する、モデル構築手段と、
修理保守の依頼に応じて新たに作成された新規指示書の入力を受け付ける指示書受付手段と、
前記機械学習モデルを用いて前記指示書を評価することで、該指示書について、作業者熟練度毎の評価結果を出力する指示書評価手段と、
前記新規指示書に係る作業についてアサインされた作業者の熟練度を取得する熟練度取得手段と、
前記指示書評価手段による作業者熟練度毎の評価結果のうち、アサインされた作業者の熟練度に対応する評価結果が、該熟練度について定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する品質判定手段と、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１７】
コンピューターを、
前記指示書評価手段による評価結果を受けて、作業者の熟練度毎に定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判断可能な情報をユーザーに提示する提示手段として更に機能させ、
前記熟練度取得手段は、前記提示手段による提示内容を確認した前記ユーザーによってアサインされた作業者の熟練度を取得する、
請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
コンピューターを、
前記品質判定手段によって、前記評価結果が前記品質基準を満たしていないと判定された場合に、前記新規指示書の修正を指示する修正指示手段として更に機能させ、
前記指示書評価手段は、前記修正指示を受けて修正された前記新規指示書を評価し、
前記品質判定手段は、前記修正された前記新規指示書についての、アサインされた作業者の熟練度に対応する評価結果が、該熟練度について定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する、
請求項１６又は１７に記載のプログラム。
【請求項１９】
コンピューターを、
前記インシデントデータを蓄積するインシデントデータ蓄積手段と、
前記アサインされた作業者が前記新規指示書に従って作業を終えた後に、該作業者による該新規指示書の評価を含む作業実績の入力を受け付ける実績受付手段と、として更に機能させ、
前記インシデントデータ蓄積手段は、前記実績受付手段によって受け付けられた作業実績、該作業実績に対応する指示書、及び前記アサインされた作業者の熟練度を含む新たなインシデントデータを追加して蓄積し、
前記モデル構築手段は、前記新たなインシデントデータを含む蓄積されたインシデントデータに基づいて、前記指示書の評価を行うための機械学習モデルを更新する、
請求項１６から１８の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記モデル構築手段は、前記インシデントデータに含まれる指示書中の複数の記載項目のうち、機械学習の対象とする記載項目を、作業者熟練度毎に変更することで、作業者熟練度毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する、
請求項１６から１９の何れか一項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、作業指示書の作成を支援するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、過去の対応履歴から、障害情報に類似する障害レポートを探索するための技術や、作業データを所定の方法で変換することにより、自動で農作業報告書を作成する技術等が提案されている（特許文献１及び２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−０５１４４７号公報
【特許文献２】国際公開２０１４／０５０６７４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来、修理保守業務では、コールセンターで受けた顧客からの連絡に基づいて、作業指示担当者が現象の原因を割り出し、その現象への対処方法を記した作業指示書を作成している。そして、現場で作業するカスタマエンジニア（以下、「作業者」）は、この作業指示書に従って作業を実施する。ここで、作業指示書は人手で作成されるため、同じ現象への対処方法であっても、作成者毎に具体的な表現が異なる。そして、作業指示書における表現が、現場の作業者にとって分かりづらく指示の内容が理解できない表現である場合には現場での作業が滞る可能性があり、要領を得ず作業者の読む気を失わせて重要な記述が読み飛ばされてしまうような表現である場合には現場でトラブルが発生する可能性がある。このため、作業者に渡す前に、作業指示書の品質を機械的にチェックすることで、作業者にとって分かりづらい作業指示書を減らすことが期待される。
【０００５】
但し、どのような記載の作業指示書が品質が高い作業指示書とされるのかは、作業者の熟練度によって異なる。例えば、熟練度の低い作業者にとっては、網羅的で詳細な作業指示書が好ましいが、熟練度の高い作業者にとっては、要点に絞った簡潔な作業指示書が好ましい。このため、作業指示書の品質基準が単一基準であると、最も熟練度の低い作業者に合わせた過剰品質の記載内容が推奨されることとなり、指示書の作成者にとっては作成に要する時間が無駄に長くなり、熟練度の高い作業者にとっては冗長で作業効率を下げる作業指示書となりかねない。
【０００６】
本開示は、上記した問題に鑑み、過剰品質に陥らせることなく、作業者の熟練度に応じた適切な作業指示書の作成を支援することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一例は、修理保守作業のための指示書及び該指示書に関連づけられた作業実績を含むインシデントデータを、該指示書に係る作業を担当した作業者の熟練度に従って分類して機械学習させることで、一の指示書について作業者熟練度毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する、モデル構築手段と、修理保守の依頼に応じて新たに作成された新規指示書の入力を受け付ける指示書受付手段と、前記機械学習モデルを用いて前記指示書を評価することで、該指示書について、作業者熟練度毎の評価結果を出力する指示書評価手段と、前記新規指示書に係る作業についてアサインされた作業者の熟練度を取得する熟練度取得手段と、前記指示書評価手段による作業者熟練度毎の評価結果のうち、アサインされた作業者の熟練度に対応する評価結果が、該熟練度について定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する品質判定手段と、を備える情報処理装置である。
【０００８】
本開示は、情報処理装置、システム、コンピューターによって実行される方法またはコンピューターに実行させるプログラムとして把握することが可能である。また、本開示は、そのようなプログラムをコンピューターその他の装置、機械等が読み取り可能な記録媒体に記録したものとしても把握できる。ここで、コンピューター等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的または化学的作用によって蓄積し、コンピューター等から読み取ることができる記録媒体をいう。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、過剰品質に陥らせることなく、作業者の熟練度に応じた適切な作業指示書の作成を支援することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係るシステムのハードウェア構成を示す概略図である。
【図２】実施形態に係る情報処理装置の機能構成の概略を示す図である。
【図３】実施形態において用いられるインシデントデータの概要を示す図である。
【図４】実施形態において用いられる、作業者ランク毎に設定された、指示書中の推奨記載項目リストを示す図である。
【図５】実施形態に係るデータ更新処理の流れの概要を示すフローチャートである。
【図６】実施形態に係る指示書作成支援処理の流れの概要を示すフローチャートである。
【図７】実施形態に係るデータ蓄積処理の流れの概要を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本開示に係る情報処理装置、作業指示書評価方法及びプログラムの実施の形態を、図面に基づいて説明する。但し、以下に説明する実施の形態は、実施形態を例示するものであって、本開示に係る情報処理装置、作業指示書評価方法及びプログラムを以下に説明する具体的構成に限定するものではない。実施にあたっては、実施の態様に応じた具体的構成が適宜採用され、また、種々の改良や変形が行われてよい。
【００１２】
実施形態の説明では、本開示に係る情報処理装置、作業指示書評価方法及びプログラムを、顧客からの連絡等を受けて現場に作業者を派遣するコールセンターで運用されるシステムにおいて実施した場合の実施の形態について説明する。なお、本開示に係る情報処理装置、作業指示書評価方法及びプログラムは、作業指示書の作成を支援するための技術について広く用いることが可能であり、本開示の適用対象は、実施形態において示した例に限定されない。
【００１３】
＜システムの構成＞
図１は、本実施形態に係るシステム１のハードウェア構成を示す概略図である。本実施形態に係るシステム１は、複数の情報処理端末９０（以下、「ノード９０」と称する）と、ネットワークを介してノード９０と通信可能に接続されたサーバー５０と、を備える。
【００１４】
本実施形態に係るシステム１では、ノード９０から接続されるサーバー５０は、インターネットや広域ネットワークを介して遠隔地において接続されたものであり、例えばＡＳＰ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｐｒｏｖｉｄｅｒ）によって提供されるが、サーバー５０は、必ずしも遠隔地に接続されたものである必要はない。例えば、サーバー５０は、ノード９０が存在するローカルネットワーク上に接続されていてもよい。
【００１５】
サーバー５０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置１４、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）１５等の通信ユニット、等を備えるコンピューターである。
【００１６】
図２は、本実施形態に係るサーバー５０の機能構成の概略を示す図である。サーバー５０は、記憶装置１４に記録されているプログラムが、ＲＡＭ１３に読み出され、ＣＰＵ１１によって実行されて、サーバー５０に備えられた各ハードウェアが制御されることで、熟練度決定部２１、インシデントデータ蓄積部２２、モデル構築部２３、指示書受付部２４、指示書評価部２５、提示部２６、熟練度取得部２７、品質判定部２８、修正指示部２９、分解部３０、実績受付部３１、及び作成者評価部３２を備える情報処理装置として機能する。なお、本実施形態及び後述する他の実施形態では、サーバー５０の備える各機能は、汎用プロセッサであるＣＰＵ１１によって実行されるが、これらの機能の一部または全部は、１または複数の専用プロセッサによって実行されてもよい。
【００１７】
熟練度決定部２１は、記憶装置１４から、作業者毎の経験年数、所有資格、当該当機器の対応件数及びトラブル発生数の少なくとも何れかを読み出し、読み出された情報に基づいて、作業者の熟練度（以下、「ランク」）を決定する。そして、記憶装置１４には、熟練度決定部２１によって決定された、作業者ＩＤと対象機器の組み合わせ毎に付されたランクが保持されている。
【００１８】
本実施形態において、ある対象機器についての作業者のランクは、熟練度決定部２１が、経験年数、所有資格、該当機器の対応経験件数、及びトラブル発生件数等をポイント化して、当該作業者にＡからＣの何れかのランクを付すことで行われる。例えば、熟練度決定部２１は、以下の項目に基づいて作業者毎のポイントを算出し、５ポイント以上の作業者をＡランク、３ポイント以上の作業者をＢランク、３ポイント未満の作業者をＣランクとする。
・経験年数：１年の経験を１ポイントとする（端数は切り捨て）
・当該機器の対応経験件数：５件ごとに＋１ポイント
・所有資格：作業に応じた資格を保有していれば＋４ポイント
・トラブル発生件数：作業者が原因で過去にトラブルを発生させていた場合、−１ポイント
【００１９】
インシデントデータ蓄積部２２は、修理保守作業のための指示書と、当該指示書に関連づけられた作業実績と、を含むインシデントデータを、修理保守の対象機器及び修理保守内容に従って分類して、記憶装置１４に蓄積する。
【００２０】
図３は、本実施形態において用いられるインシデントデータの概要を示す図である。作業実績には、初回解決可否、トラブル発生有無、問合せ発生有無、作業時間、作業者評価、作業者ランク等が含まれる。ここで、初回解決可否は、当該指示書に従って修理保守作業を行なった結果、初回の対応で問題が解決したか否かを示す情報である。トラブル発生有無は、当該指示書に従って修理保守作業を行なっている最中に、何らかのトラブルが発生したか否かを示す情報である。問合せ発生有無は、当該指示書に従って修理保守作業を行なっている最中に、作業者からコールセンターに対して何らかの問い合わせが発生したか否かを示す情報である。作業時間は、当該指示書に従った修理保守作業に要した時間を示す情報である。作業者評価は、当該指示書に係る修理保守作業を担当した作業者による、当該指示書の評価を示す情報である。そして、作業者ランクは、当該指示書の評価を行なった作業者の、評価時点におけるランクを示す情報である。
【００２１】
モデル構築部２３は、インシデントデータ蓄積部２２に蓄積されたインシデントデータを、修理保守の対象機器、修理保守内容（例えば、交換や清掃の対象部品等）、及び当該指示書に係る作業を担当した作業者のランクに従って分類して機械学習させることで、一の指示書について作業者ランク毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する。又、この際、モデル構築部２３は、インシデントデータに含まれる指示書中の複数の記載項目のうち、機械学習の対象とする記載項目を、作業者ランク毎に変更することで、作業者ランク毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する。
【００２２】
なお、作業者ランク毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルの構築に際して、構築される機械学習モデルの数は限定されない。単一の機械学習モデルによって作業者ランク毎の評価結果を出力することとしてもよいし、例えば、ランク別に異なる複数の機械学習モデルを構築することとしてもよい。
【００２３】
図４は、本実施形態において用いられる、作業者ランク毎に設定された、指示書中の推奨記載項目リストを示す図である。当該リストは、指示書に必要とされる項目を、作業者ランク毎に判定するためのリストであり、当該リストには、例えば、ランクＡの作業者には不要でもランクＣの作業者には必要な説明項目等を判別可能な情報が示されており、アサインされた作業者のランクに応じて指示書おける記載要否を判断する目安として利用される。モデル構築部２３は、このリストを参照することで、インシデントデータに含まれる指示書中の複数の記載項目のうち、機械学習の対象とする記載項目を、作業者ランク毎に変更し、作業者ランク毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する。
【００２４】
また、モデル構築部２３による機械学習の際の、インシデントデータから得られる学習データの評価基準は、以下の通りである。
［高評価となる学習データ］
・現場で問題が解決した指示書（初回解決可否が「可」である指示書）
・同内容の作業と比べ作業時間が短かった指示書
・対応するランクの作業者からの総合評価が高い指示書
・作業者ランクについて機械学習の対象として設定されている記載項目の、該当ランクの作業者による個別評価が高い指示書
［低評価となる学習データ］
・現場で問題解決できなかった指示書（初回解決可否が「否」である指示書）
・現場で作業トラブルが発生した指示書（トラブル発生有無が「有」である指示書）
・現場の作業者からのコールセンターへ問合せが発生した指示書（問合せ発生有無が「有」である指示書）
・同内容の作業と比べ作業時間が長くかかった指示書
・対応するランクの作業者からの総合評価が低い指示書
・作業者ランクについて機械学習の対象として設定されている記載項目の、該当ランクの作業者による個別評価が低い指示書
【００２５】
指示書受付部２４は、修理保守の依頼に応じて作業指示担当者（作成者）によって新たに作成された作業指示書（以下、「新規指示書」）の入力を受け付ける。
【００２６】
指示書評価部２５は、機械学習モデルを用いて指示書を評価することで、当該指示書について、作業者ランク毎の評価結果を出力する。即ち、本実施形態では、指示書評価部２５は、モデル構築部２３によって構築された、作業者ランク毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを用いて指示書を評価することで、ランクＡの作業者基準での評価結果、ランクＢの作業者基準での評価結果、及びランクＣの作業者基準での評価結果、を出力する。なお、指示書評価部２５は、新たに作成されて入力された新規指示書の評価のみならず、修正指示を受けて修正された新規指示書の再評価も行う。
【００２７】
提示部２６は、指示書評価部２５による評価結果を受けて、作業者のランク毎に定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判断可能な情報をユーザー（アサイン担当者）に提示する。具体的には、提示部２６は、指示書評価部２５によって出力された、ランクＡの作業者基準での評価結果、ランクＢの作業者基準での評価結果、及びランクＣの作業者基準での評価結果、をそのままユーザーに提示しても良いし、これらの評価結果が各ランクにおいて所定の品質基準を満たしているか否かを品質判定部２８に判定させて、この判定結果（例えば、ランクＡ：合格、ランクＢ：不合格、ランクＣ：不合格、のような判定結果）をユーザーに提示しても良い。このような情報が提示されることで、ユーザー（アサイン担当者）は、作業者をアサインする際に、品質基準を満たしているランクの作業者をアサインし、指示書修正の手間を省略することが出来る。
【００２８】
熟練度取得部２７は、提示部２６による提示内容を確認したユーザーによってアサインされた、新規指示書に係る作業者のランクを取得する。
【００２９】
品質判定部２８は、指示書評価部２５による作業者ランク毎の評価結果のうち、アサインされた作業者のランクに対応する評価結果が、当該ランクについて定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する。例えば、品質判定部２８は、評価結果が所定の閾値（例えば、７０点）以上であるか否かを判定することで、品質基準を満たしているか否かを判定する。具体的には、評価結果がランクＡ：７３点、ランクＢ：５０点、ランクＣ：４０点、のような評価結果であった場合、品質判定の結果は、ランクＡ：合格、ランクＢ：不合格、ランクＣ：不合格、となる。なお、品質判定部２８は、新たに作成されて入力された新規指示書の評価結果のみならず、修正指示を受けて修正された新規指示書の評価結果についても、所定の品質基準を満たしているか否か判定する。
【００３０】
修正指示部２９は、品質判定部２８によって、評価結果が品質基準を満たしていないと判定された場合に、新規指示書の修正を指示する。このようにすることで、アサインされた作業者に必要な品質基準が満たされるまで、指示書の修正・再評価作業が繰り返され、指示書の品質が保証される。なお、修正指示の際、修正指示部２９は、インシデントデータから抽出された、作業者による評価の高い指示書を、新規指示書の修正指示と併せてユーザーに提示してもよい。例えば、指示書に記載された記載項目が、推奨記載項目リストに示された推奨記載項目に対して過不足がないにもかかわらず品質が基準に満たない場合には、修正指示部２９は、過去に品質を満たした該当機器、部品、作業者ランクの指示書をインシデントデータから取得してユーザーに提示し、書き直しを促す。
【００３１】
分解部３０は、指示書の文章を複数のセクションに分解する。本実施形態において、作業者評価は、指示書に含まれる所定のセクション毎（本実施形態では、１文毎）に行われる。このような作業者評価を取得するため、分解部３０は、インシデントデータに含まれる指示書に書かれた内容を、句点やピリオド等を手掛かりにして１文ずつに機械的に分解する。
【００３２】
実績受付部３１は、アサインされた作業者が新規指示書に従って作業を終えた後に、当該作業者による当該新規指示書の評価を含む作業実績の入力を受け付ける。ここで受け付けられる指示書の評価には、作業指示の総合評価と、分解部３０によって分解されたセクション毎に作業者によって指定された個別評価と、が含まれる。具体的には、分解部３０によって分解された各文について、現場の作業者による評価を入力させる。入力される評価値には、例えば、「良い」、「悪い」、「特になし（無記入）」、更に、「必要な情報」「不要な情報」「不足している情報」等があってよい。入力された個別評価は、評価対象の各セクションに関連づけられる。
【００３３】
なお、実績受付部３１によって受け付けられた総合評価及び個別評価を含む作業実績は、当該作業実績に対応する指示書、及びアサインされた作業者のランクに関連づけられて、新たなインシデントデータとしてインシデントデータ蓄積部２２によって蓄積される。そして、モデル構築部２３は、新たなインシデントデータを含む蓄積されたインシデントデータに基づいて、指示書の評価を行うための機械学習モデルを定期的に更新する。
【００３４】
作成者評価部３２は、指示書と当該指示書の作成者とを関連付け、当該指示書に係る評価及び作業実績の少なくとも何れかを、当該作成者の評価指標として出力する。
【００３５】
＜処理の流れ＞
次に、本実施形態に係る情報処理装置１によって実行される処理の流れを説明する。なお、以下に説明する処理の具体的な内容および処理順序は、本開示を実施するための一例である。具体的な処理内容および処理順序は、本開示の実施の形態に応じて適宜選択されてよい。
【００３６】
図５は、本実施形態に係るデータ更新処理の流れの概要を示すフローチャートである。本フローチャートに示された処理は、作業者ランクを設定／更新し、また、指示書評価のための機械学習モデルを構築／更新するために、予め設定されたタイミングで定期的に実行されるか、又は管理者によって指示されたタイミングで実行される。
【００３７】
ステップＳ１０１では、作業者のランクが決定される。熟練度決定部２１は、記憶装置１４から、作業者毎の経験年数、所有資格、当該当機器の対応件数及びトラブル発生数を読み出し、これらの情報に基づいて、作業者のランク（本実施形態では、ＡからＣの何れか）を決定する。具体的なランク決定のための処理内容は、熟練度決定部２１の説明において上述した通りである。その後、処理はステップＳ１０２へ進む。
【００３８】
ステップＳ１０２及びステップＳ１０３では、機械学習モデルが構築される。モデル構築部２３は、インシデントデータ蓄積部２２によって蓄積されているインシデントデータを読み出し、修理保守の対象機器、修理保守内容、及び当該指示書に係る作業を担当した作業者のランク、の組合せ毎にグループ分けする（ステップＳ１０２）。そして、モデル構築部２３は、グループ分けされたインシデントデータに含まれる指示書及び作業実績（初回解決可否、トラブル発生有無、問合せ発生有無、作業時間、作業者評価、作業者ランク等）を学習データとして、一の指示書について作業者ランク毎の評価結果を出力可能な機械学習モデルを構築する。具体的なモデル構築の処理内容は、モデル構築部２３の説明において上述した通りである。その後、本フローチャートに示された処理は終了する。
【００３９】
図６は、本実施形態に係る指示書作成支援処理の流れの概要を示すフローチャートである。本フローチャートに示された処理は、作業指示担当者によって作業指示書が作成されたことを契機として実行される。
【００４０】
ステップＳ２０１では、新規指示書の入力が受け付けられる。顧客からコールセンターに連絡が入る等して修理保守作業の必要性が生じると、作業指示担当者は、ノード９０を用いて作業指示書を作成し、サーバー５０に入力する。指示書受付部２４は、修理保守の依頼に応じて作業指示担当者（作成者）によって新たに作成された作業指示書（新規指示書）の入力を受け付ける。その後、処理はステップＳ２０２へ進む。
【００４１】
ステップＳ２０２では、新規指示書が評価される。作成された新規指示書が入力されると、指示書評価部２５は、図５のデータ更新処理で構築された機械学習モデルを用いて当該新規指示書を評価することで、当該新規指示書について、作業者ランク毎の評価結果を出力する。本実施形態では、作業者ランクはＡからＣの何れかであるため、指示書評価部２５は、ランクＡの作業者基準での評価結果、ランクＢの作業者基準での評価結果、及びランクＣの作業者基準での評価結果、を出力する。その後、処理はステップＳ２０３へ進む。
【００４２】
ステップＳ２０３及びステップＳ２０４では、品質が所定の基準に満たない新規指示書の修正が指示される。品質判定部２８は、指示書評価部２５による作業者ランク毎の評価結果が、少なくとも何れかのランクについて定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する（ステップＳ２０３）。例えば、品質判定部２８は、評価結果が所定の閾値（例えば、７０点）以上であるか否かを判定することで、品質基準を満たしているか否かを判定する。
【００４３】
具体的には、評価結果がランクＡ：７３点、ランクＢ：５０点、ランクＣ：４０点、のような評価結果であった場合、品質判定の結果は、ランクＡ：合格、ランクＢ：不合格、ランクＣ：不合格、となる。なお、満たすべき品質基準は、ランクによって異なっていてもよいし、点数以外の基準が採用されてもよい。例えば、「当該ランクに対応する過去の指示書のうち上位Ｎ％以内」といった基準や、「当該ランクに対応する過去の指示書のうち偏差値Ｎ以上」といった基準が採用されてよい。
【００４４】
また、上記では、熟練度の高い作業者を示すランクＡ基準で合格し、熟練度の比較的低い作業者を示すランクＢ及びＣ基準で不合格となった例を挙げているが、本実施形態で用いられる機械学習モデルでは、ランク毎に異なる評価を行うため、例えば、作成された指示書が網羅的で且つ冗長であった場合等には、熟練度の高い作業者を示すランク基準で不合格であり、熟練度の低い作業者を示すランク基準では合格である、という状況も発生し得る。何れかのランクにおいて品質基準を満たしている場合（上記の例では、ランクＡの品質基準は満たされている）、処理はステップＳ２０５へ進む。
【００４５】
一方、何れのランクにおいても品質基準を満たさない場合、修正指示部２９は、当該新規指示書の作成者のノード９０に対して、新規指示書の修正が必要であることを通知する（ステップＳ２０４）。修正指示が行われた場合、修正された新規指示書の入力を待ち受けるため、処理はステップＳ２０１へ戻る。
【００４６】
ステップＳ２０５及びステップＳ２０６では、新規指示書に対応する作業者ランクが提示され、アサインされた作業者のランクが取得される。提示部２６は、ランク毎に定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判断可能な情報をユーザー（アサイン担当者）に提示する（ステップＳ２０５）。例えば、提示部２６は、ステップＳ２０３の品質判定の結果として、「ランクＡ：合格、ランクＢ：不合格、ランクＣ：不合格」であることを示す情報をアサイン担当者のノード９０に通知する。
【００４７】
この通知を見たアサイン担当者は、アサイン可能な作業者の中から、可能であれば、品質判定の結果が「合格」となっているランクの作業者を、当該指示書にかかる修理保守作業の作業者としてアサインし、アサインされた作業者のＩＤを、ノード９０からサーバー５０に送信する。但し、品質判定の結果が「合格」となっているランクの作業者をアサインできない等の状況も発生し得るため、アサイン担当者は、品質判定の結果が「不合格」となっているランクの作業者であってもアサイン可能である。サーバー５０が作業者ＩＤを受け付けると、熟練度取得部２７は、記憶装置１４から、当該作業者ＩＤに紐づけられた作業者ランクを取得する（ステップＳ２０６）。但し、熟練度取得部２７は、アサイン担当者によって入力された作業者ランクをそのまま取得することとしてもよい。その後、処理はステップＳ２０７へ進む。
【００４８】
ステップＳ２０７では、新規指示書が、アサインされた作業者のランクに対応しているか否かが判定される。品質判定部２８は、指示書評価部２５による作業者ランク毎の評価結果のうち、アサインされた作業者のランクに対応する評価結果が、当該ランクについて定められた所定の品質基準を満たしているか否かを判定する。具体的な判定方法はステップＳ２０３で説明したものと同様であるため、説明を省略する。アサインされた作業者のランクにおいて品質基準を満たしている場合（上記の例では、アサインされた作業者がランクＡである場合、品質基準は満たされている）、処理はステップＳ２１１へ進む。一方、アサインされた作業者のランクにおいて品質基準を満たさない場合、処理はステップＳ２０８へ進む。
【００４９】
ステップＳ２０８からステップＳ２１０では、アサインされた作業者のランクに対応しない新規指示書の修正及び再評価が行われる。修正指示部２９は、当該新規指示書の作成者のノード９０に対して、新規指示書の修正が必要であることを通知する（ステップＳ２０８）。ここで、修正指示部２９は、該当ランクの作業者による評価の高い指示書をインシデントデータから抽出し、修正のための参考用として、修正指示と併せてユーザーに提示する。
【００５０】
修正指示を受けた作業指示担当者は、ノード９０を用いて作業指示書を修正し、サーバー５０に入力する。指示書受付部２４は、作業指示担当者（作成者）によって修正された新規指示書の入力を受け付ける（ステップＳ２０９）。
【００５１】
修正された新規指示書が入力されると、指示書評価部２５は、機械学習モデルを用いて当該新規指示書を再評価することで、修正された新規指示書について、作業者ランク毎の評価結果を出力する（ステップＳ２１０）。その後、処理はステップＳ２０７へ戻る。このようにすることで、アサインされた作業者に必要な品質基準が満たされるまで、指示書の修正及び評価が繰り返され、指示書の品質が保証される。但し、実際の運用では、修正・再評価作業の繰り返し回数に上限を設定し、品質基準を満たさない場合であっても、修正・再評価作業の回数が上限に達した場合には修正・再評価作業を終了し、ステップＳ２１１へ進むこととしてもよい。
【００５２】
ステップＳ２１１では、新規指示書が確定される。新規指示書の品質がアサインされた作業者に必要な品質基準を満たすか、又は修正・再評価作業の回数が上限に達すると、サーバー５０は、当該新規指示書の内容を確定し、確定した作業指示書として出力する。出力先は、作成者のノード９０、アサイン担当者のノード９０、作業者の携帯端末（図示は省略する）、インシデントデータ蓄積部２２、等である。その後、本フローチャートに示された処理は終了する。
【００５３】
図７は、本実施形態に係るデータ蓄積処理の流れの概要を示すフローチャートである。本フローチャートに示された処理は、アサインされた作業者が新規指示書に従って作業を終えたことを示す入力が受け付けられたことを契機として実行される。
【００５４】
ステップＳ３０１及びステップＳ３０２では、新規指示書の、作業者による評価が行われる。分解部３０は、新規指示書に書かれた内容を、句点やピリオド等を手掛かりにして１文（以下、１セクション）ずつに分解する（ステップＳ３０１）。そして、実績受付部３１は、作業者評価（指示書の総合的な評価、及び分解されたセクション毎の評価を含む）を入力可能なインターフェースを作業者端末に出力し、作業者による評価を促す。なお、作業者による指示書の評価を促すために、作業件数に対して評価した指示書の割合が高いほど、指示書の品質向上への貢献度が高くなり、作業者が評価されるような仕組みが採用されてもよい。
【００５５】
作業者は、出力されたインターフェースを介して、指示書の総合的な評価、及びセクション毎の評価を入力する。評価に用いられる評価値については、実績受付部３１の説明において上述した通りである。作業者による入力が完了すると、作業者端末は、当該作業に係る作業実績（初回解決可否、トラブル発生有無、問合せ発生有無、作業時間、作業者評価、作業者ランク等）を、サーバー５０に送信する。実績受付部３１は、サーバー５０によって受信された、作業者による新規指示書の評価を含む作業実績の入力を受け付ける（ステップＳ３０２）。その後、処理はステップＳ３０３へ進む。
【００５６】
ステップＳ３０３及びステップＳ３０４では、作成者評価が出力され、インシデントデータが蓄積される。作成者評価部３２は、ステップＳ３０２で受け付けられた作業実績を、当該指示書の当該作成者の評価指標として、管理者等が使用するノード９０に出力する（ステップＳ３０３）。また、インシデントデータ蓄積部２２は、当該指示書と、当該指示書に関連づけられた作業実績と、を含むインシデントデータを、修理保守の対象機器及び修理保守内容に従って分類して、記憶装置１４に蓄積する（ステップＳ３０４）。ここで蓄積されたインシデントデータは、図５で説明したデータ更新処理において、機械学習モデルの更新に用いられる。その後、本フローチャートに示された処理は終了する。
【００５７】
＜効果＞
上記説明した実施形態によれば、作業者ランク（熟練度）毎の評価を出力可能な評価モデルを用いて新規指示書を評価し、アサインされた作業者の熟練度についての品質基準を満たしていない場合に、指示書の修正を指示することで、過剰品質に陥らせることなく、作業者の熟練度に応じた適切な作業指示書の作成を支援することが可能となる。
【符号の説明】
【００５８】
１  システム
５０  サーバー
９０  ノード
【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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