(57)【要約】【課題】作業者に対する支援者による支援必要性を判断することのできる支援決定装置、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び／又はその周辺設備から作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出部22と、前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部24と、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び／又はその周辺設備から作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出部と、
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部と、を備えることを特徴とする支援決定装置。
【請求項２】
前記支援態様決定部では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定することを特徴とする請求項１に記載の支援決定装置。
【請求項３】
前記支援態様決定部ではさらに、複数の作業者のうち、前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定しなかった作業者に対して、前記算出したリスクレベルに基づいて、予め定められた支援情報に基づく自動支援を作業者端末を介して与えるか否かを決定することを特徴とする請求項１または２に記載の支援決定装置。
【請求項４】
前記取得される作業関連情報には、作業者のバイタルデータ、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、のうちの少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の支援決定装置。
【請求項５】
前記取得される作業関連情報には、作業者端末に備わるセンサ類で取得される作業者のバイタルデータとして、作業者の心拍数又は呼吸数、体温又は発汗量、脳波、の少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項４に記載の支援決定装置。
【請求項６】
前記取得される作業関連情報には、作業者端末及び／又はその周辺設備に備わるセンサ類で取得される作業者の置かれている環境データとして、温度、湿度、気圧、照度、音の大きさ、の少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項４に記載の支援決定装置。
【請求項７】
前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報として、作業者端末及び／又はその周辺に設置したセンサの取得情報解析、作業者端末における作業者周辺の映像の取得解析、作業者端末に対する作業者の操作の少なくとも１つから判定される作業内容に予め紐づけられている情報が含まれることを特徴とする請求項４に記載の支援決定装置。
【請求項８】
前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の正確度の関連情報として、作業者端末に備わるセンサ類で取得される作業者の筋電位データ又は位置情報の少なくとも１つが含まれることを特徴とする請求項４に記載の支援決定装置。
【請求項９】
前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の失敗継続度の関連情報として、作業者端末及び／又はその周辺に設置したセンサの取得情報解析、作業者端末における作業者周辺の映像の取得解析、作業者端末に対する作業者の操作の少なくとも１つから判定される作業内容における作業継続時間が含まれることを特徴とする請求項４に記載の支援決定装置。
【請求項１０】
前記取得される作業関連情報には、作業者のバイタルデータ、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、の５項目のうちの少なくとも２項目が含まれ、
前記リスクレベル算出部では、当該少なくとも２項目の重み付け和としてリスクレベルを算出し、当該重み付け和の重みとして当該少なくとも２項目を変数とした所定関数の値を用いることを特徴とする請求項４ないし９のいずれかに記載の支援決定装置。
【請求項１１】
前記リスクレベル算出部では、前記取得した作業関連情報に基づいて算出した各作業者におけるリスクレベルをさらに、各作業者につき値が予め記憶されている、支援を与えることによる効果度合の値で補正することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれかに記載の支援決定装置。
【請求項１２】
コンピュータによって実行される支援決定方法であって、
複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び／又はその周辺設備から作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出段階と、
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定段階と、を備えることを特徴とする支援決定方法。
【請求項１３】
コンピュータを請求項１ないし１１のいずれかに記載の支援決定装置として機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、作業者に対する支援者による支援必要性を判断することのできる支援決定装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
作業支援関連の技術として特許文献１では、センサ情報などを用いてユーザの状況を推測しながら複数の支援方法がある場合に、各支援方法のリスクレベルと重要度レベルを比較することにより、選択する支援方法を絞りこんだり、優先順位を決定したりしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第06149458号
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】インターネットホームページ 「用語集 リスク分析」2016年05月17日 https://www.newton-consulting.co.jp/bcmnavi/glossary/risk_analysis.html
【非特許文献２】「疲労とストレス」 バイオメカニズム学会誌,Vol.21,No.2(1997) p.58-64
【非特許文献３】「着衣条件の違いによる皮膚温変化が運動時の体温反応と温熱ストレスに与える影響」体力科学Vol.54(2005)No.3, P259〜268
【非特許文献４】インターネットホームページ 「看護roo!（登録商標）>看護・ケア>ワンポイント生理学> 平均皮膚温と平均体温｜体温とその調節」2016年11月13日 https://www.kango-roo.com/sn/k/view/2302
【非特許文献５】インターネットホームページ 「脳波でなにがわかるの？」 2017年11月20日閲覧 http://www.digital-medic.com/waves/eeg
【非特許文献６】「脳波特徴抽出を用いたリラクゼーション効果測定手法」, 26th Fuzzy System Symposium (Hiroshima, September 13-15, 2010)
【非特許文献７】インターネットホームページ、「脳波によるリラックス度の評価」http://hiroshi-t.com/relaxation-degree.html
【非特許文献８】「表面筋電位からの動作識別システムにおけるオンライン型学習データ管理機構」,電子情報通信学会論文誌 D Vol.J84-D2 No.12(2001/12/01) pp.2634-2643
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、上記従来技術での支援提供の態様はコンピュータによる支援プログラム実行によるものであり、人間を介するものではなかった。すなわち、実際の作業現場では、コンピュータだけでは必ずしも作業者を充分に支援できない場合も考えられ、コンピュータもしくは人といった支援元の選択方法、人を介した支援を行う場合の優先順位の付け方というものを考えた方がよい。
【０００６】
しかしながら、従来技術ではこのような人を介した効率的な支援提供は考慮されておらず、実現できないという課題があった。
【０００７】
本発明は当該課題に鑑み、作業者に対する支援者による支援必要性を判断することのできる支援決定装置、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】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明は、複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び／又はその周辺設備から作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出部と、前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部と、を備えることを特徴とする。また当該装置に対応する態様の方法及びプログラムであることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、取得した作業関連情報から各作業者のリスクレベルを算出することで、作業者に対する支援者による支援必要性を、通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かという形で自動的に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態に係る支援システムの構成図である。
【図２】一実施形態に係る支援システムの動作のフローチャートである。
【図３】一実施形態に係る支援システムの各構成要素の機能ブロック図である。
【図４】作業者端末における関連情報取得部及び支援決定装置におけるリスクレベル算出部の個別処理内容の詳細を示すための機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、一実施形態に係る支援システムの構成図である。図示する通り、支援システム100は、複数のm人の作業者WK1,WK2, …, WKmがそれぞれ身に着ける等して保持するm台の作業者端末10-1,10-2, …, 10-mと、支援決定装置20と、複数のn人（なお、複数ではなくn=1でもよい）の支援者SP1,SP2, …, SPnがそれぞれ操作するn台の支援者端末30-1,30-2, …, 30-nと、を備える。
【００１２】
また図示する通り、支援システム100内での各装置や端末間ではネットワーク等を経由しての相互通信が可能となっており、その概略的な情報授受の流れは次の通りである。各作業者WKa(a=1,2, …, m)の作業者端末10-aは作業者WKaの作業関連情報を取得して支援決定装置20に送信する。支援決定装置20は当該受信した作業関連情報に基づいて、いずれの作業者WKaに対していずれの支援者SPb(b=1,2, …, n)を割り当てて支援させるか等に関する指示情報を決定し、当該指示情報等を各支援者SPbの支援者端末30-bへと送信する。当該指示情報において作業者WKaを支援すべきであるのは支援者SPbであるものとして決定されたものとすると、指示情報に従い、支援される側である作業者WKaの作業者端末10-aと支援する側である支援者SPbの支援者端末30-bとの間では支援実施のための通信が確立され、作業者WKaが存在して作業を実施している現場の映像・音声が作業者端末10-aから支援者端末30-bへと送信され、当該映像・音声を視聴することにより現場状況を把握した支援者SPbは支援情報を支援者端末30-bへと入力することで当該支援情報が作業者端末10-aへ送信され、作業者WKaは当該支援情報に支援されて現場での作業を実施することが可能となる。ここで、支援情報の提供態様はマルチメディアにおける各種のもの（例えば音声、映像、拡張現実表示など）が可能である。
【００１３】
本発明によれば特に、作業関連情報に基づいて各作業者に関してより密接ないし丁寧な支援が必要となるかの度合いを後述するリスクレベルとして数値化し、リスクレベルが高い作業者に関してはいずれかの支援者による人手の支援を与えるようにし、リスクレベルが低い作業者に関しては支援者による人手の支援は与えずに拡張現実等による自動支援を与えるようにする、あるいは、さらにリスクレベルが低く支援不要であれば支援を与えないように自動決定することができる。従って、m>nであってm人の作業者よりもn人の支援者の方が少ないような状況においても、限りある支援者人材リソースを有効活用して経済的且つ効率的な支援割り当てを自動で実施することが可能となる。さらに、リスクレベルは各作業者の作業進行等に伴って時々刻々と変化しうるものであるが、このような変化にも対応した効率的な支援割り当てが可能となる。
【００１４】
図２は、一実施形態に係る支援システム100の動作のフローチャートであり、図３は当該動作する支援システム100の各構成要素の機能ブロック図である。なお、図３では、図１で示した支援システム100のm台の作業者端末のうちの任意の一台として作業者WKaの作業者端末10が、また、n台の支援者端末のうちの任意の一台として支援者SPbの支援者端末30が、示されている。すなわち、図１のm台の作業者端末10-1,10-2, …, 10-mはそれぞれが共通の機能構成として図３の作業者端末10の構成を有するものであり、図１のn台の支援者端末30-1,30-2, …, 30-nはそれぞれが共通の機能構成として図３の支援者端末30の構成を有するものである。
【００１５】
なお、図３の機能ブロックを参照して作業者端末10と支援者端末30との間の支援に関連した情報の授受を説明する場合は、対応する作業者WKaに対して支援者SPbが支援を行うべき旨の決定判断が支援決定装置20によって得られていることが前提となる。このような支援を行うべき旨の決定判断が得られていない場合は、作業者端末10と支援者端末30との間で支援に関連した情報の授受は存在しないこととなる。図３は当該情報の授受を説明するために、支援判断が得られた前提において作業者端末10及び支援者端末30の間のデータ授受の流れを描いている。
【００１６】
図３に示す通り、支援システム100は、m台のうちの任意の一台としての作業者端末10と、支援決定装置20と、n台のうちの任意の一台としての支援者端末30と、を備える。作業者端末10は現場情報取得部11、支援提供部12及び関連情報取得部13を備え、支援決定装置20は関連情報受信部21、リスクレベル算出部22、重み算出部23、支援態様決定部24、指示部25及び記憶部26を備え、支援者端末30は指示情報提供部31、支援情報受付部32及び現場情報提供部33を備える。
【００１７】
以下、図２の各ステップを説明しながら、図３の各部の動作概要を説明する。なお、支援決定装置20の記憶部26に関しては、各ステップで具体的に動作するものではなく、支援システム100の動作に必要となる種々の情報を予めデータベース化して記憶しておき、必要とされる情報を必要とされる機能部に適宜、提供するものであり、当該必要とされる各情報は各機能部の説明において説明する。なお、図３では記憶部26が当該必要となる情報を必要とする機能部へと提供する流れの矢印は、図面の複雑化を防止する観点から省略されている。
【００１８】
ステップS1では、作業者端末10の各々において関連情報取得部13が作業者の作業状況や作業環境等に関する作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報を支援決定装置20に送信することで、関連情報受信部21において各作業者端末10の作業関連情報を受信してから、ステップS2へと進む。ここで、繰り返し構造となっている図２のフローにおける後述する繰り返し制御ステップS4における所定タイミングに到達するまでの待機処理によって、ステップS1で取得される作業関連情報は当該待機した一定期間に渡って取得されたものとすることができるが、作業関連情報はさらに所定の過去時点まで遡った時点から現在までに渡って取得されるものとしてもよい。作業関連情報の個別詳細は後述する。
【００１９】
ステップS2では、上記のステップS1で受信した作業関連情報を用いて、支援決定装置20が各々の作業者端末10における各々の作業者WKaのリスクレベルを算出することによって当該作業者WKaの支援態様を決定してから、ステップS3へと進む。当該ステップS2は支援決定装置20の各部によって具体的に次のように実現することができる。
【００２０】
すなわち、ステップS2ではまず、リスクレベル算出部22が関連情報受信部21にて受信して得た各作業者WKaの作業関連情報を参照することで、詳細を後述する各作業者WKaのリスクレベルを算出する。この際さらに、重み算出部23においても関連情報受信部21にて受信して得た各作業者の作業関連情報を参照することで詳細を後述する重みを算出し、当該算出した重み（時々刻々と変化する重み）も参照することによってリスクレベル算出部22で各作業者WKaのリスクレベルを算出するようにしてもよい。なお、別の実施形態として重み算出部23では、作業関連情報のうち時々刻々と変化することがない固定的な作業関連情報のみに基づく固定的な重みを保持しておき、リスクレベル算出部22では当該固定的な重みを用いてリスクレベルを算出するようにしてもよい。
【００２１】
ステップS2ではさらに、上記のようにリスクレベル算出部22で算出された各作業者WKaのリスクレベルに基づき、支援態様決定部24が各作業者の支援態様を決定することができる。当該決定の詳細は後述するが、一例ではリスクレベルが高い作業者には支援者を割り当てて支援者（人間）による直接的な支援を行わせるようにし、リスクレベルが中程度の作業者には拡張現実表示等の機械的自動処理（プログラム自動処理）による支援を行わせるようにし、リスクレベルが低い作業者には支援を省略するように決定することができる。支援態様決定部24で決定した支援態様は指示部25に出力される。
【００２２】
ステップS3では、ステップS2で決定した支援態様に応じた指示を支援決定装置20が各々の支援者端末30に下すことにより、支援者端末30を介して作業者端末10への支援を実施させるようにしてから、ステップS4へ進む。当該ステップS3は支援決定装置20、支援者端末30及び作業者端末10の各部並びに対応する支援者SPb及び作業者WKaによって具体的に次のように実現することができる。
【００２３】
すなわち、ステップS3ではまず、ステップS2にて支援態様決定部24で決定した支援態様に応じた支援者SPb及び作業者WKaの間の割り当てを指示情報として指示部25から、支援者SPbの利用する支援者端末30の指示情報提供部31へと出力する。指示情報提供部31は「支援者SPbが作業者WKaを支援すべき旨」をディスプレイにテキスト表示する等の態様により、支援者SPbに当該指示情報を伝達すると共に、当該指示情報を支援情報受付部32へも出力する。ここで、作業者WKaはリスクレベルが高く支援者SPbによって直接支援すべきものとして決定されているものとする。
【００２４】
ステップS3ではさらに、当該受け付けた指示情報に従って支援者SPbの支援者端末30における支援情報受付部32及び現場情報提供部33と、対応する作業者WKaの作業者端末10における支援提供部12及び現場情報取得部11のそれぞれと、の間で通信を確立する。当該確立した通信により、例えば既存技術である双方向のテレビ電話等の形式で支援者SPbからの作業指示を作業者WKaへと伝達することにより、作業者WKaの作業支援を実現することができる。ここで、支援対象と判断された作業者WKaを含む全ての作業者の作業内容は、所定の作業ステップを順次に記載した作業マニュアル等の形で記憶部26に予め記憶しておくと共に記憶部26で現時点の作業者WKaの作業ステップを管理更新して記憶しておくことにより、ステップS3で指示情報に作業者WKaの現時点での作業ステップの情報をも含めて指示情報提供部31から支援者SPbに現時点の作業者WKaの作業ステップをテキスト等の形式で伝達し、支援者SPbによる支援を可能とすることができる。当該支援に際しては、既存技術である拡張現実表示による支援を併用してもよい。
【００２５】
ここで、作業者端末10の現場情報取得部11はハードウェア構成としてはカメラ及びマイク等を含んで構成されることにより、作業者WKaの作業現場の映像・音声を取得することにより、当該映像・音声を支援者SPbの支援者端末30の現場情報提供部33へと送信する。現場情報提供部33はハードウェア構成としてはディスプレイ及びスピーカ等を含んで構成されることにより、当該送信され受信した作業現場の映像・音声を再生することで支援者SPbの視聴に供することで、支援者SPbに作業者WKaの状況把握を可能とさせる。
【００２６】
当該状況把握した支援者SPbは、ハードウェア構成としてはカメラ及びマイク等を含んで構成される支援情報受付部32に映像及び音声等の形で支援情報を入力し、当該入力された支援情報は作業者WKa側の支援提供部12へと送信される。ハードウェア構成としてはディスプレイ及びスピーカ等を含んで構成される支援提供部12は当該受信した支援情報を再生して作業者WKaの視聴に供することで、作業者WKaは支援者SPbからの支援を、支援情報視聴という形で受けることが可能となる。なお、支援情報受付部32から支援提供部12へと当該送信する支援情報は、音声のみ又は映像のみで構成されていてもよいし、その他の形式での指示情報を含んでいてもよい。その他の形式の指示情報として、支援提供部12のディスプレイがシースルー型ヘッドマウントディスプレイで構成されている場合であれば、支援者SPbが当該ディスプレイ上に示したポインタ等の情報が含まれてもよい。
【００２７】
なお、いずれかの支援者SPbによる直接の支援は不要とされ拡張現実表示による支援のみを行うと判断された作業者に関しては、シースルー型ヘッドマウントディスプレイ等として構成される支援提供部12で当該拡張現実表示による支援を行うようにすればよい。拡張現実表示による支援のための重畳表示コンテンツは支援決定装置20の記憶部26に記憶しておき、作業ステップに応じた内容のものを支援決定装置20から直接、支援提供部12へと送信すればよい。当該送信する流れ等は図３（支援者SPbによる直接支援の場合が想定された図３）では描くのを省略している。なお、作業ステップの更新管理に関しては、当該拡張現実表示において作業者から作業完了のメニュー入力及び／又はアノテーション入力を受け付ける等した情報を支援決定装置20で受信して管理すればよい。あるいは、現場情報取得部11を構成するカメラ映像に既存技術である画像認識処理を適用することで、記憶部26に記憶されている各作業ステップの完了状態に至った旨の自動判断を得て管理してもよい。また、支援者SPbによる直接の支援を必要とする作業者WKaに関しても当該拡張現実表示による支援も並行して実施してよい。
【００２８】
ステップS4では、支援決定装置20が直近過去のステップS1〜S3の実行後に所定タイミングに到達したか（例えば、所定時間として5分が経過したか否か等）を管理している時計に基づいて判断し、到達していればステップS1に戻り、その時点での最新の作業関連情報を取得したうえで以上のステップS1〜S3の処理がさらに継続される。ステップS4にて所定タイミングに到達していなければ到達するまでステップS4において待機することで、当該待機している間は直前のステップS3による支援が継続されることとなる。
【００２９】
以上、図２の各ステップを説明しながら図３の各機能部の概略的な動作を説明した。以下、当該動作詳細を特にステップS2における関連情報取得部13と、ステップS3におけるリスクレベル算出部22及び支援態様決定部24と、に関して説明する。
【００３０】
図４は当該詳細説明するための、作業者端末10における関連情報取得部13及び支援決定装置20におけるリスクレベル算出部22の個別処理内容、特に作業関連情報取得処理及びこれに基づくにリスクレベル算出処理の詳細に関する機能ブロック図である。
【００３１】
図示する通り、関連情報取得部13は作業者端末10側における個別の作業関連情報をそれぞれ取得して支援決定装置20側へ送信するための構成として、バイタルデータを取得してバイタル評価部221に送信するバイタルデータ取得部131と、環境データを取得して環境評価部222へと送信する環境データ取得部132と、作業の難度・重要度の関連情報を取得して難度・重要度評価部223へと送信する難度・重要度取得部133と、作業の正確度の関連情報を取得して正確度評価部224へと送信する正確度取得部134と、作業の失敗継続度の関連情報を取得して失敗継続度評価部225へと送信する失敗継続度取得部135と、を備える。
【００３２】
また図示する通り、リスクレベル算出部22は上記各部131〜135で取得され送信された各関連情報を受信して対応するリスクレベルを算出するための構成として、バイタルデータ取得部131から受信したバイタルデータよりバイタルデータに基づくリスクレベルを算出するバイタル評価部221と、環境データ取得部132から受信した環境データより環境データに基づくリスクレベルを算出する環境評価部222と、難度・重要度取得部133から受信した作業の難度・重要度の関連情報より難度・重要度に基づくリスクレベルを算出する難度・重要度評価部223と、正確度取得部134から受信した作業の正確度の関連情報より正確度に基づくリスクレベルを算出する正確度評価部224と、失敗継続度取得部135から受信した作業の失敗継続度の関連情報より失敗継続度に基づくリスクレベルを算出する失敗継続度評価部225と、を備える。
【００３３】
さらに図示する通り、リスクレベル算出部22は上記の各評価部221〜225において各関連情報に基づいて算出された各リスクレベルをそれぞれ受け取り、これらの総合値としてのリスクレベルを算出してリスクレベル算出部22からの最終的な出力として支援態様決定部24へと当該算出したリスクレベルを出力する総合値算出部226も備える。総合値算出部226ではさらに、重み算出部23から得られる重みを用いて、各リスクレベルを当該重みによって重み付け和した値として当該総合値としてのリスクレベルを算出する。
【００３４】
なお、図４の構成では関連情報取得部13を構成する各取得部131〜135で得た各関連情報等は、直接にリスクレベル算出部22を構成する各評価部221〜225へと送信され、図３で示した関連情報受信部21が描かれていないが、関連情報受信部21は各取得部131〜135で得た各関連情報等を受信後、特に加工処理等を施すことなくそのまま各評価部221〜225へと渡すので、図４では描くのを省略している。同様の観点から図４の構成では関連情報取得部13と重み算出部23との間にある図３の関連情報受信部21も描くのを省略している。すなわち、図３の関連情報受信部21は関連情報等の支援決定装置20における受信インタフェースとしての機能部であり、関連情報等を加工等する機能は有さないので、図４では描くのを省略している。
【００３５】
以上、図４の構成で示したように、作業関連情報は大きく5種類に分けられるものとして、各取得部131〜135において取得され、各種類に応じたリスクレベルが各評価部221〜225で算出され、その総合値として総合値算出部226で最終的なリスクレベルが算出される。なお、当該最終的なリスクレベルを算出するに際しては、当該5種類の全てを利用することに代えて、その任意の一部分のみを利用するようにしてもよい。以下に見出し（１）〜（５）を付与して、当該5種類の関連情報の取得及びこれに基づいたリスクレベル算出の詳細をそれぞれ説明する。
【００３６】
（１）バイタルデータ取得部131及びバイタル評価部221による、作業者の心拍数や呼吸数を取得したうえで、作業者のストレス度や健康状態を評価することによるバイタルデータに基づくリスクレベル算出は以下の各細分項目（１−１）〜（１〜３）の通り可能である。ここでは、非特許文献２等に開示の知見を利用している。
【００３７】
（１−１）ハードウェア構成として心拍センサや呼吸センサでバイタルデータ取得部131を構成することにより、計測した心拍数や呼吸数を取得して、バイタル評価部221では作業者の快適度やストレス度を推測することによりリスクレベルを評価する。
【００３８】
ここで、心拍数や呼吸数による当該評価値をP11とすると、P11は、安定時よりも心拍数や呼吸数が多い場合、もしくは心拍数や呼吸数が少ない場合に高くなる。また、作業者の性別や年齢、個人差によって安定時の心拍数や呼吸数が変わるため、P11は、「（取得データ-安定時の取得データ)の絶対値/(安定時の取得データ）」の値に伴い上下するものとして、安定状態から乖離するほど高い値になるものとして計算することができる。なお、心拍数、呼吸数は互いに密接に関係しあうデータであるため、どちらか一方を使用すればよい。
【００３９】
（１−２）ハードウェア構成として体温センサや発汗量センサでバイタルデータ取得部131を構成することにより、作業者の体温や皮膚温度や発汗量を取得して、バイタル評価部221では作業者の快適度や健康度や眠気を推測することによりリスクレベルを評価する。ここでは、非特許文献3に開示の知見を利用している。
【００４０】
体温や皮膚温度や発汗量による評価値をP12とすると、P12は、体温や皮膚温度や発汗量が安定時よりも高かったり多かったりする場合、もしくは低かったり少なかったりする場合に高くなる。また、作業者の性別や年齢、個人差によって安定時の体温や皮膚温度や発汗量心拍数が変わるため、P12は、「（取得データ-安定時のデータ)の絶対値/(安定時のデータ）」の値に伴い上下するものとして、前記P11と同様に、安定状態から乖離するほど高い値になるものとして計算することができる。なお、非特許文献4等の知見によれば、体温や皮膚温度や発汗量は互いに密接に関係しあうものであるため、いずれか一種類のデータを使用すればよい。
【００４１】
（１−３）ハードウェア構成として脳波センサでバイタルデータ取得部131を構成することにより、脳波（α波、β波、θ波など）を取得して、バイタル評価部221では作業者のリラックス度、緊張や不快感、不安や興奮状態、眠気を推測することによりリスクレベルを評価する。
【００４２】
ここでは、緊張等ではなく「リラックス度」の形で統一的に推測することとし、非特許文献5等に開示の以下に項目列挙するような知見を利用する。
（第１知見）θ波、α波と比較してβ波の出現頻度が高いとき、リラックス度Rが低い。
（第２知見）θ波、β波と比較してα波の出現頻度が高いとき、リラックス度Rが高い。
（第３知見）通常と比較してθ波の出現頻度が高いときは弛緩（傾眠）状態であり、リラックス度Rが低い。
【００４３】
さらに、非特許文献６等に開示の知見を利用して、リラックス度Rを以下のように定義してバイタル評価部221で中間データとして計算する。
R=(kθGθ+ kαGα)/( kθGθ+ kαGα+ kβGβ)
Gθ：それぞれθ波、α波, β波全体のθ波パワーの比率、kθ：重み係数
Gα：それぞれθ波、α波, β波全体のα波パワーの比率、kα：重み係数
Gβ：それぞれθ波、α波, β波全体のβ波パワーの比率、kβ：重み係数
【００４４】
あるいは、非特許文献7等に開示の知見に基づき、リラックス度R=（α波の電位）/ (β波の電位）との定義式から計算してもよい。
【００４５】
以上、いずれかで計算したリラックス度Rを用いてさらに、脳波に基づくリスクレベルを、P13=(1-R)との定義式から計算することができる。あるいは、その他の定義式で同様に、リラックス度Rが大きいほどリスクレベルが小さくなるように計算してもよい。
【００４６】
以上、（１−１）〜（１−３）の細分項目評価値を利用して、バイタル評価部221では最終的なバイタルデータに基づくリスクレベルP1を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W1jは評価値P1jに対する重みである。
P1=ΣW1jP1j（j=1,…,3)
なお、上記では（１−１）〜（１−３）の３つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
【００４７】
（２）環境データ取得部132及び環境評価部222による、環境データ取得のうえで当該環境が作業者に及ぼす影響をリスクレベルとして算出することは以下の細分項目（２−１）〜（２−５）のように可能である。これらを総論的に述べれば、取得データとしての作業者の周囲の温度や湿度や気圧によって、作業者のリラックス度やストレスを推測することでリスクレベルを算出するものである。
【００４８】
（２−１）周囲の温度による影響
周囲の温度がtmのときの評価値をP21(tm)、人が不快と感じる所定の温度をtm0以下およびtm1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P21(tm)を用いて当該評価値P21(tm)を計算することができる。
条件 (tm0≦tm 且つ tm≦tm1)を満たすような取得温度tm（すなわち、不快とは感じない温度tm）に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P21(tm0)≧P21(tm) 且つ P21(tm)≦ P21(tm1) であり、不快な温度での評価値以下となる。
【００４９】
（２−２）周囲の湿度による影響
周囲の湿度がhのときの評価値をP22(h)、人が不快と感じる所定の温度をh0以下およびh1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P22(h)を用いて当該評価値P22(h)を計算することができる。
条件 (h0≦h 且つ h≦h1)を満たすような取得湿度h（すなわち、不快とは感じない湿度h）に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P22(h0)≧P21(h) 且つ P22(h)≦ P22(h1) であり、不快な湿度での評価値以下となる。
【００５０】
（２−３）周囲の気圧による影響
周囲の気圧がapのときの評価値をP23(ap)、人が不快と感じる所定の気圧をap0以下およびap1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P23(ap)を用いて当該評価値P23(ap)を計算することができる。
条件 (ap0≦ap 且つ ap≦ap1)を満たすような取得気圧ap（すなわち、不快とは感じない気圧ap）に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P23(ap0)≧P23(ap) 且つ P23(ap)≦ P23(ap1) であり、不快な気圧での評価値以下となる。
【００５１】
（２−４）周囲の明るさ（照度）による影響
周囲の照度がilのときの評価値をP24(il)、人が不快と感じる（すなわち、作業に支障を感じる）所定の照度をil0以下およびil1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P24(il)を用いて当該評価値P24(il)を計算することができる。
条件 (il0≦il 且つ il≦il1)を満たすような取得照度il（すなわち、不快とは感じない照度il）に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P24(il0)≧P24(il) 且つ P24(il)≦ P24(il1) であり、不快な照度での評価値以下となる。
【００５２】
（２−５）周囲の音（騒音）による影響
周囲の音の大きさがnsのときの評価値をP25(ns)、人が不快と感じる（すなわち、作業に支障を感じる）所定の音の大きさをns0以下（すなわち、静か過ぎる場合も作業に支障を感じるものとしている）およびns1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P25(ns)を用いて当該評価値P25(ns)を計算することができる。
条件 (ns0≦ns 且つ ns≦ns1)を満たすような取得した音の大きさns（すなわち、不快とは感じない音の大きさns）に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P25(ns0)≧P25(ns) 且つ P25(ns)≦ P25(ns1) であり、不快な音の大きさでの評価値以下となる。
【００５３】
以上、（２−１）〜（２−５）の細分項目評価値を利用して、環境評価部222では最終的な環境データに基づくリスクレベルP2を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W2jは評価値P2jに対する所定の重みである。
P2=ΣW2jP2j（j=1,…,5)
なお、上記では（２−１）〜（２−５）の５つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
【００５４】
また、環境データ取得部132はそのハードウェア構成として温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、照度センサ及び音センサ（マイク）を備えて構成されることで、以上の5種類の環境データをそれぞれ取得することができる。
【００５５】
（３）難度・重要度取得部133及び難度・重要度評価部223による、作業の難度・重要度の取得及びこれに基づくリスクレベル算出は以下の細分項目（３−１）〜（３−３）のように可能である。ここで、難度・重要度取得部133は作業者端末10にて既存技術である拡張現実表示等による支援（支援者端末30から支援者による支援が追加されてもよい）を実施する処理において、当該作業者のフローとしての作業内容全体STj(j=1,2,…,N)と現時点の作業ステップSTjがいずれであるかの情報を取得しておくものとする。当該取得は拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者からのメニュー入力及び／又はアノテーション入力や映像解析及び／又はセンサ情報解析等により可能である。（なお、支援者による直接支援と拡張現実表示等による支援とのいずれも不要と支援態様決定部24で判断された作業者に関しても、支援自体は省略されるが、このような作業状況に関する情報取得は作業者端末10において実施しておく。）難度・重要度評価部223では当該情報に基づいて以下の細分項目（３−１）〜（３−３）によるリスクレベル算出が可能となる。なお、作業内容全体STj(j=1,2,…,N)の情報や以下の細分項目（３−１）〜（３−３）によるリスクレベル算出のための情報は記憶部26に予め登録しておいたものを利用すればよい。
【００５６】
（３−１）作業ステップの難度の違いによる評価
例えば作業内容全体には3ステップST1,ST2,ST3が含まれ、それぞれ、一本のケーブルを、
i）ステップST1では、3つのコネクタのうちのどれか一つに接合する
ii）ステップST2では、3つのコネクタのうちの予め決められたコネクタに接続する
iii）ステップST3では、作業時の条件に基づき、定まったコネクタに接続する
という内容である場合、ステップST3＞ST2＞ST1の順に難度が高い。
従って、ステップSTの難度による評価値を、P31(ST)とした場合
P31(ST3) ≧ P31(ST2)且つ P31(ST2) ≧ P31(ST1) となるように評価値P31(ST)を設定しておくことによりリスクレベルを算出すればよい。
【００５７】
より一般には、ステップSTの難度が高いほど当該難度に基づく評価値P31(ST)が大きくなるよう、ステップSTの内容に応じた評価値P31(ST)の情報を予めテーブルデータとして用意しておいて、当該テーブルデータを参照することで難度に基づくリスクレベルの評価値を算出すればよい。
【００５８】
（３−２）作業ステップの重要度の違いによる評価
例えば作業内容全体には3ステップST1,ST2,ST3が含まれ、組立作業などで作業の工程が決まっている場合であって、
i）ステップST1で失敗しても、その後の工程にほとんど影響しない。
ii）ステップST2で失敗しても、挽回のチャンスがある。
iii）ステップST3で失敗すると挽回のチャンスが一切ない。
場合、ステップ間の重要度の違いは ST3＞ST2＞ST1と設定できる。
従って、ステップSTの重要度によるによる評価値を、P32(ST)とした場合
P32(ST3) ≧ P32(ST2)且つ P32(ST2) ≧ P32(ST1) となるように評価値P32(ST)を設定しておくことによりリスクレベルを算出すればよい。
【００５９】
より一般には、ステップSTの重要度が高いほど当該重要度に基づく評価値P32(ST)が大きくなるよう、ステップSTの内容に応じた評価値P32(ST)の情報を予めテーブルデータとして用意しておいて、当該テーブルデータを参照することで重要度に基づくリスクレベルの評価値を算出すればよい。
【００６０】
（３−３）同一作業の繰り返しによる難度の変化を考慮した評価
同一もしくは類似作業αの繰り返しによって作業工程が構成されており、r0, r1を, r0<r1の条件を満たす作業実施回数に関する閾値とする。作業αの習得のために平均実施回数r0回が必要であり、習得後、平均実施回数がr1回を超えると作業者に慣れが生じるものとして、以下のような関数P33で評価値を算出することができる。
【００６１】
すなわち、実施回数がr回のときの評価値をP33(r)とすれば、
●rの範囲が条件 ( r<r0 )を満たす第一ケースの場合、
P33(r) > P33(r0) であり、P33(r)はrが大きくなると共に減少する。
これは、1回目からr0回目までは回数が増えるほどリスクが減るものと設定するものである。
●第一ケースには該当せず、rの範囲が条件（r0≦ｒ 且つ r＜r1）を満たす第二ケースの場合、
P33(r)はP33(r0)と一致する。すなわち定数値として値P33(r0)を取る。
これは、r0回目以降r1回目の前まではリスクが一定であると設定するものである。
●第一、第二ケースのいずれにも該当しない、すなわちr≧r1の場合、
P33(r)はP33(r1)未満であるものとする。
これは、r1回目以降は、上記の第二ケースの一定値よりも少ないリスクとして設定するものである。
【００６２】
なお、本評価値は同一作業αの実施回数ではなく、実施総時間t又は現在ステップが全体の何番目nであるかに着目して、同様の関数P33で評価値をP33(t)又はP33(n)として算出してもよい。なお、作業者のレベルが同一な作業現場では、r0およびr1は、全作業者の作業時間に基づき計算しておいたものを利用してもよい。
【００６３】
なお、難度・重要度取得部133において、以上の同一もしくは類似作業αの繰り返し回数rや、実施総時間t又は現在ステップが全体の何番目nに関する情報の取得は、拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者からのメニュー入力及び／又はアノテーション入力や映像解析及び／又はセンサ情報解析等により取得可能である。この際、当該作業者のフローとしての作業内容全体STj(j=1,2,…,N)と現時点の作業ステップSTjがいずれであるかの情報を取得しておくと共に、現時点の作業ステップSTjが複数種類存在しうる同一又は類似作業α=α1,α2,…のいずれに該当するものかを区別し、当該種類αにおいての繰り返し回数r(α)等を取得することができる。こうした同一又は類似作業αに関する情報は記憶部26に予め記憶しておくと共に、現時点での実績値としての繰り返し回数r(α)等も更新して記憶管理しておけばよい。難度・重要度評価部223では当該取得したr,t,n等を所定関数P33に変数として入力することでその関数値としてリスクレベルを算出できる。
【００６４】
以上、（３−１）〜（３−３）の細分項目評価値を利用して、難度・重要度評価部223では最終的な難度・重要度の関連情報に基づくリスクレベルP3を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W3jは評価値P3jに対する所定の重みである。
P3=ΣW3jP3j（j=1,…,3)
なお、上記では（３−１）〜（３−３）の３つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
【００６５】
（４）正確度取得部134及び正確度評価部224による、作業の正確度の関連情報を取得してこれに基づくリスクレベルの算出は以下の細分項目（４−１）、（４−２）のように可能である。ここで、以下に具体的に述べる各種センサ等を正確度取得部134のハードウェア構成として利用して、作業者の位置や作業内容を推測し、支援目的の作業のそれらの値との差異を計測して正確度評価部224において評価値を算出する。
【００６６】
（４−１）非特許文献8にその計測態様の例が開示されているように、既存技術である筋電位センサを用いて筋肉の動きを計測することにより、関連部位の作業内容を認識できる。予め、筋電位センサで取得したデータを解析してDB化をすることにより、取得したデータと特定操作との対応付けを行い、作業中の操作の正否の判定を行う。操作の正否についての評価値をP41とした場合
・期待する操作と一致する場合は、P41 = ０ （リスクなし）
・期待する操作と一致しない場合は、P41 = １ （リスクあり）
との定義から評価値を計算すればよい。
【００６７】
すなわち、正確度取得部134では筋電位センサ出力を取得し、正確度評価部224は当該筋電位センサ出力から所定の計算式（機械学習等によるものも含む）で評価値を計算すればよい。なお、具体例として、ネットワークの運用保守現場では、例えばケーブルを抜く操作、指しこむ操作、ネジを右に回す操作、左に回す操作などを認識させるようにすると効果的である。なお、正確度取得部134では、拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者（いずれの支援も不要と判断された作業者も含む）からのメニュー入力及び／又はアノテーション入力や映像解析及び／又はセンサ情報解析等により、当該作業者のフローとしての作業内容全体STj(j=1,2,…,N)における現時点の作業ステップSTjがいずれであるかの情報を取得しておき、正確度評価部224では当該作業ステップ内容に応じた評価を行えばよい。
【００６８】
（４−２）既存技術であるwifi（登録商標）やBLE（Bluetooh(登録商標) Low Energy）、加速度センサやジャイロセンサや地磁気センサ、超音波ビーコンを利用することにより、作業者の位置および移動経路および移動速度を推定する。さらに、上記センサなどの計測値から算出した作業者の位置と、本来作業者が存在すべき位置との差分を正確度評価部224にて評価し、評価値P42を、当該差分が大きくなる程増加させるよう計算すればよい。
【００６９】
なお、現時点の作業ステップSTiに対応した本来作業者が存在すべき位置の情報は、記憶部26に予め記憶しておけばよい。
【００７０】
以上、（４−１）、（４−２）の細分項目評価値を利用して、正確度評価部224では最終的な正確度の関連情報に基づくリスクレベルP4を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W4jは評価値P4jに対する所定の重みである。
P4=ΣW4jP4j（j=1,2）
なお、上記では（４−１）、（４−２）の２つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
【００７１】
（５）失敗継続度取得部135及び失敗継続度評価部225による、作業の失敗継続度の取得及びこれに基づくリスクレベルの評価値の算出は以下のように可能である。
【００７２】
まず、評価対象としての失敗継続度は次のような考察に基づくものである。すなわち、以下に掲げるa〜cといった場合に、一定の作業が終了せずに作業に遅延が発生するという考察である。
a. 作業者にとって支援内容が明確でない。
b. 作業者にとって一定の操作が不得意であり、いつまでたっても指示通りに実施できない。
c. 作業者が目がみえない、耳がきこえないといった機能的なハンディキャップをもつ。
【００７３】
上記a〜cに該当する場合は作業者の失敗が継続することとなり、積極的に支援すべき状態にあるので、こうした状態を失敗継続度という観点からリスクレベルが高いものとして数値化する。具体的には以下の通りである。
【００７４】
ここで、term0, term1を, term0<term1の条件を満たす作業時間に関する閾値、作業者pが作業αを開始してからの継続時間をtとする。ここで、当該閾値term0, term1は次のような内容に該当する所定閾値として用意しておく。すなわち、作業者pが、同一条件下で作業αと同一もしくは類似の作業に成功するまでの平均時間をterm0、作業者pが,これ以上継続しても自力での完了を見込めない実施時間の平均時間をterm1とする。当該閾値によって、失敗継続度の観点からのリスクレベルの評価値は、以下のような性質を有する所定関数P5により継続時間tの関数P5(t)として失敗継続度評価部225が算出することができる。
【００７５】
継続時間  t<term0 である場合、
P5(t)の値は作業者のスキルによって異なる。
スキルが低く、term0以降も作業を続行する作業者の場合は、
P5(t) < P5(term0)
スキルが高く、term0以前に作業を終了する作業者の場合は
P5(t) > 0
継続時間  term0≦t  である場合、作業を継続するのはスキルの低い作業者ばかりであり、
継続時間t0、t1が、
（term0≦t0 且つ  t0≦t1 且つ t1<term1  ）である場合、
P5(term0)≦P5(t0) 且つ  P5(t0)≦P5(t1) 且つ P5(t1)≦P5(term1)
継続時間ｔ≧term1の場合
P5(t) = P5(term1).  ここで、当該定数値P5(term1)は評価値の最大レベルとする。
なお、作業者のスキルの低い、高いについては、事前に予め登録をしていてもよいし、
作業履歴から判断をしてもよい。
【００７６】
なお、閾値term0,term1は現時点での作業ステップαに応じたものを記憶部26に記憶しておけばよい。失敗継続度取得部135では、拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者（いずれの支援も不要と判断された作業者も含む）からのメニュー及び／又はアノテーション入力や映像解析及び／又はセンサ情報解析等により、作業内容全体及び現時点での作業ステップαの情報を取得可能であり、時計による計時機能を用いて経過時間tも取得可能である。
【００７７】
なお、本評価値P5は同一作業αの継続時間tではなく、継続実施回数nに着目をして、評価値を算出してもよい。当該回数nは経過時間tの上記取得と同様に失敗継続度取得部135が取得することができる。また、作業者のレベルが同一な作業現場では、term0およびterm1を全作業者の作業時間に基づき計算しておいたものを利用してもよい。
【００７８】
以上より、評価値P5を重み付前の値P５[重み付け前]として求めたうえで、失敗継続度評価部225では操作の失敗継続度に基づくリスクレベルの重み付けされた最終的な値P5[重み付け後]を以下のように計算することができる。W5は評価値P5に対する重みである。
P5[重み付け後]= W5P5[重み付け前]
【００７９】
以上、図４の細部構成に関して、各関連情報に基づく５種類のリスクレベルの評価値P1〜P5の算出詳細を説明した。総合値算出部226ではこれら評価値の重み付け和として以下のように最終的なリスクレベルPを算出することができる。Wiは評価値Piに対する重みであり、次に説明する重み算出部23から得られる可変値（時々刻々と変化する値）又は固定値（当該変化しない値）を用いることができる。
P=ΣWiPi（i=1,..5)
【００８０】
以下、重み算出部23及び支援態様決定部24の詳細を説明する。
【００８１】
重み算出部23では以下の設定１〜５のいずれかによって、支援対象となる作業現場や作業者の現状に応じた適切なリスクレベル算出をリスクレベル算出部22において可能とさせることができる。すなわち、評価値Pi(i=1,…,5)に対する重みWiを、作業環境や作業者の傾向によって以下の様に調整する。
【００８２】
（設定１）うつ病患者などストレスに弱い作業者が多い場合、特にW1>Wi （i=2,3,4,5)と設定する。すなわち、バイタルデータを他の項目よりも重要視してリスクレベル算出を行うようにする。
【００８３】
（設定２）工事現場など暑さ寒さなどの環境条件が厳しい場所に対して、環境条件を重視して支援方法や支援のための優先順位を決定する場合は、W2 >Wi (i=1,3,4,5)と設定する。
【００８４】
（設定３）工程の大半が作業者が単独で完結できる作業であり、稀に重要度や難度の高い作業が含まれる場合に、作業者の油断によってリスキーな状態になるのを防ぐためには、W3 > Wi (i=1,2,4,5)と設定する。
【００８５】
（設定４）作業者が、単独では作業結果の成否および正確度を判断し辛い環境では、正確度の判定を重視して、W4 > Wi (i=1,2,3,5)と設定する。
【００８６】
（設定５）作業者が同一作業で躓き続けることを防ぎたい場合は、W5 > Wi (i=1,…,4)と設定する。
【００８７】
なお、以上の（設定１）〜（設定５）のそれぞれの設定は、作業環境や作業者の傾向が作業進行全体において固定的である前提で、当該いずれかの設定を採用することによって重み算出部23で固定的な重みを設定するものであった。これとは別の実施形態として、作業進行に沿って作業環境や作業者の傾向が変化するような場合に適切に対処すべく、重み算出部23では時々刻々と変化する重みを算出するようにしてもよい。
【００８８】
例えば、作業場の環境条件（設定２）によって、作業者のストレス状態（設定１）が変わるような場合に当該実施形態は好適である。具体的には、作業者端末からデータを取得する度に前述の評価値Piに対する重みＷｉと評価値Pijに対する重みＷｉｊ（ｉ＝1,2,3,4,5）との値を変えてもよい。すなわち、当該重みWi及び重みWij自体を以下の式に示されるように個別の評価値Pijの全てを変数とする所定の関数（多変数関数）の値として算出するようにしてよく、当該所定の関数を、環境変化等に応じて（設定１）〜（設定５）のいずれを重視するかを反映されたものとして設定しておけばよい。
Wi=Wi({Pij|i=1,2,3,4,5})
Wij=Wij({Pij|i=1,2,3,4,5})
なお、上記の式では重みWi及び重みWijは個別の評価値Pijの全てを変数としているが、その任意の一部のみを変数とするものであってもよい。特に、対応する5種類の重み付け評価値Pi(i=1,2,3,4,5)の少なくとも2つPk,Plを算出するための個別の評価値Pkj,Pljの任意の一部分を変数とするものであってよい。
なおまた、上記の式では式表記の統一の観点からi=5の場合も評価値Pijとしているが、i=5の場合は「（５）失敗継続度取得部135及び失敗継続度評価部225」として前述した通り、一通りのみの評価値P[重み付け前]となっており、「Pij」の表記における「j」は1通りのみとなる。
【００８９】
また、当該実施形態の好適なその他の具体例として次も挙げられる。作業シナリオが予め存在し、映像や各種センサで取得した値や作業者の入力した値によって、作業者が作業中のステップを認識できる場合には、WiおよびWij(i=1,2,3,4,5)の値をステップの重要度や、エラーの発生頻度や、個々の作業者への影響度に配慮して、ステップや作業開始からの時間に応じて変更をさせてもよい。
【００９０】
支援態様決定部24は、各作業者iに関して算出されたリスクレベルP[i]により、作業者iへの支援態様を次のように決定することができる。すなわち、０＜Pα＜Pβとして、Pαをコンピュータで支援を実施する際の最低リスクレベル、Pβを人が支援を実施する際の最低リスクレベルとして予め設定しておくことより、以下のように決定すればよい。
・0≦P[i]<Pαのとき、作業者iには支援を実施しない旨を決定する。
・Pα≦P[i]<Pβのとき、作業者iには、予め作業支援システム100に組み込まれた自動的な支援を行う旨を決定する。例えば、作業者端末10を介して、前述の拡張現実表示による支援を行うようにすることができる。当該拡張現実表示による支援を行うためのコンテンツは記憶部26等に予め格納しておき、支援決定装置20から作業者端末10へ送信するようにすればよい。
・Pβ≦P[i]のとき、作業者iは支援者による柔軟な支援を受ける旨を決定する。すなわち、作業者端末10及び支援者端末30の間で通信を確立して、当該柔軟な支援を支援者から作業者iへと実施させるようにする旨を決定する。
【００９１】
従って、待機中の支援者（支援提供可能な状態にある支援者）がM人存在し、Pβ≦P[i]を満たす作業者iがN人存在する場合、以下のように全体的な支援態様を決定することができる。
・M≧Nの場合は、Pβ≦P[i]を満たす全作業者iに対して支援者を介した支援を行う。
・M<Nの場合は、リスクレベルP[i]の大きさの順に、上位側のM人の作業者に対しては、支援者を介した作業支援を、下位側の（N-M)人の作業者に対しては、作業支援決定装置による自動的な支援を行う。
【００９２】
以上、本発明によれば、以下のような効果を奏することが可能である。
・支援者による支援の提供を促すことで、作業現場における、作業者特に熟練作業者の不足についての問題を解決する。
・支援決定装置20が、複数の作業者がそれぞれ存在する複数の現場に対する支援の必要性についてリスクレベルとして数値化して支援態様を決定するので、支援者は効率的に作業現場を支援できる。
・支援者が少ない人数で複数の現場を遠隔支援する場合に、支援が必要となる現場が優先的に指定されることとなるため、支援者の作業負担が減る。
【００９３】
以下、本発明における説明上の補足を述べる。
【００９４】
（補足１）作業者と支援者のカップリング効果の考慮に関して
リスクレベル算出部22での追加的処理として、次のようにしてもよい。すなわち、Pβ≦P[i]を満たし人を介した作業支援を必要とされることとなる作業者間のリスクレベルにほとんど差がないと閾値判定（例えばリスクレベルの分散が閾値以下となることによる判定）される場合、人を介した支援による効果がより高いと期待できる作業者が優先的に支援対象となるように、算出されたリスクレベルをさらに高い値となるように補正する。
【００９５】
具体的に、効果が高い作業者とは、
（条件１）支援者の人選に拘らず、支援効果が高い作業者である。すなわち、
・人を介した作業支援を受けた後に、同一もしくは類似の作業において、著しく失敗をする回数や操作時間が減少する作業者。
・人を介した作業支援を受けた後に、作業全般において、著しく失敗をする回数や、作業時間が減少する作業者。
・通常、ほとんどの作業を自力で完遂できるスキルの高い作業者。
（条件２）特定の支援者に限定して支援効果が高い作業者である。例えば、支援者piが作業者pjを支援した後、作業者pjが
・支援を受けた作業と同一もしくは類似の作業において失敗をする回数や作業時間が著しく減少した場合、もしくは
・作業全般において、失敗をする回数や作業時間が著しく減少した場合、
支援者piにとって作業者pjは支援効果が高い作業者である。
【００９６】
以上のような条件１，２に関しての作業者及び／又は支援者の個別の特性データ並びに作業者及び支援者の間の個別の相性データを、パーソナルデータとして記憶部26に予め記憶しておき、当該データを参照することによってリスクレベル算出部22ではカップリング効果を考慮したリスクレベルの補正を行うことができる。例えば（条件１）を評価基準として予め管理者等によるマニュアル作業等によって数値化したものとして各作業者iにつき支援効果度EFF[i]≧0（すなわち、支援を与えることによる効果度合としての支援効果度）を記憶しておくことで、リスクレベルを以下のように補正できる。
P[i](補正後)=P[i](補正前)+c・EFF[i]    ここでc>0は補正係数。
同様にさらに（条件２）も評価基準とすることで、作業者iと支援者jとの間の相性度CPL[i,j]≧0（すなわち、上記の支援効果度において支援者jの依存性をも含めた値としての相性度）を記憶しておくことで、支援者jへ割り当てる作業者iの決定においては以下の補正値を利用してよい。
P[i](補正後)=P[i](補正前)+d・CPL[i,j]    ここでd>0は補正係数。
【００９７】
（補足２）作業者端末10、支援決定装置20及び支援者端末30のそれぞれは一般的な構成のコンピュータとして実現可能である。すなわち、CPU（中央演算装置）、当該CPUにワークエリアを提供する主記憶装置、ハードディスクやSSDその他で構成可能な補助記憶装置、キーボード、マウス、タッチパネルその他といったユーザからの入力を受け取る入力インタフェース、ネットワークに接続して通信を行うための通信インタフェース、表示を行うディスプレイ、カメラ及びこれらを接続するバスを備えるような、一般的なコンピュータによって各装置を構成することができる。さらに、図２に示す各装置の各部の処理はそれぞれ、当該処理を実行させるプログラムを読み込んで実行するCPUによって実現することができるが、任意の一部の処理を別途の専用回路等（GPUを含む）において実現するようにしてもよい。作業者端末10に関しては詳細を説明してきたセンサ類を備えるものとして、１つ以上のウェアラブル端末（スマートグラス、ヘッドマウントディスプレイ、心拍その他を計測可能なリストバンド等）をさらに備えて構成され、無線などで当該ウェアラブル端末のデータをコンピュータに集計して送信する構成となっていてもよい。
【００９８】
（補足３）作業者端末10及び支援者端末30の間で双方向通信コミュニケーションによる支援者から作業者への支援を実施する場合の映像・音声等は、支援決定装置20が端末10,30間で中継するようにしてもよい。
【００９９】
（補足４）図３及び図４で説明した作業者端末10に備わる関連情報取得部13に関して、関連情報の種類によっては、必ずしも作業者端末10に備わるものでなくともよい。例えば図４に示す関連情報取得部13のうちの環境データ取得部132は、作業者端末10の周辺にあるセンサ等の周辺設備で取得を行なうものであってもよい。その他、図４の関連情報取得部13の各取得部131〜135の任意の一部又は全部は作業者端末10自体には備わらない外部構成としての周辺設備に実装されていてもよい。ただし、対応するリスクレベル算出部22の各評価部221〜225でリスクレベルを算出する際は、当該外部構成で取得した関連情報がいずれの作業者のものであるかを識別したうえで算出を行うことが可能なように、外部構成の各取得部131〜135は取得した関連情報がいずれの作業者のものであるかの情報を各評価部221〜225へと送信するものとする。あるいは同様に、外部構成の各取得部131〜135は取得した関連情報を対応する作業者の作業者端末10へと例えば近距離無線で送信してから、作業者端末10からさらに当該関連情報を支援決定装置20の関連情報受信部21へと送信してもよい。
【０１００】
例えば作業者端末10を用いる作業者がある部屋に存在する場合、温度等を当該部屋に備え付けの温度計で取得したものを用いるようにしてもよく、この場合、同じ部屋に他の作業者端末10を用いる他の作業者も存在しているのであれば、当該同じ温度計で2人の作業者に対応する温度（部屋の温度）を同じ値として取得するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０１】
100…支援システム、10…作業者端末、20…支援決定装置、30…支援者端末
22…リスクレベル算出部、24…支援態様決定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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