(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業者に装着される作業者側機器と、リスクの大きさを示すリスク値を算出する情報処理装置とを含むシステムであって、
前記作業者側機器は、
前記作業者の健康状態を示す健康データと前記作業者の姿勢を示す姿勢データとの少なくとも何れかを取得する身体データ取得手段、
を備え、
前記情報処理装置は、
前記作業者と機械装置との間の距離が予め設定された閾値を下回っているか否かを判別する距離判別手段と、
前記距離判別手段が前記距離が前記閾値を下回っていると判別した場合、前記作業者側機器から取得した前記健康データが示す前記作業者の健康状態と前記作業者側機器から取得した前記姿勢データが示す前記作業者の姿勢との少なくとも何れかに応じて、前記機械装置に起因する危害を前記作業者が回避できる可能性を示す値として定義された回避可能性の定義値を補正する補正手段と、
前記回避可能性の定義値と前記機械装置に起因する危害のひどさの程度を示す値として定義されたリスク度の定義値と、前記リスク値との関係を示す算出関数に、前記補正手段が補正した補正後の前記回避可能性の定義値と前記リスク度の定義値とを代入して、前記リスク値を求めるリスク値算出手段と、
を備える、
リスク値算出システム。
【請求項２】
前記健康データは、前記健康状態を示す健康要素を少なくとも１つ測定した健康測定値を含み、
前記姿勢データは、前記姿勢を示す姿勢要素を少なくとも１つ測定した姿勢測定値を含み、
前記補正手段は、前記健康測定値と前記姿勢測定値と補正前の前記回避可能性の定義値と、前記補正後の前記回避可能性の定義値との関係を示す補正関数に、前記健康測定値に対応する第１補正定数と前記姿勢測定値に対応する第２補正定数との少なくとも何れかと、前記補正前の前記回避可能性の定義値とを代入して、前記補正後の前記回避可能性の定義値を求める、
請求項１に記載のリスク値算出システム。
【請求項３】
前記補正手段は、前記距離判別手段が前記距離が前記閾値を下回っていると判別した場合、前記健康状態と前記姿勢との少なくとも何れかと、前記作業者が有する属性とに応じて、前記回避可能性の定義値を補正する、
請求項２に記載のリスク値算出システム。
【請求項４】
前記補正関数は、前記健康測定値と前記姿勢測定値と前記属性を表す属性値と前記補正前の前記回避可能性の定義値と、前記補正後の回避可能性の定義値との関係を示す関数であり、
前記補正手段は、前記補正関数に、前記健康測定値に対応する前記第１補正定数と前記姿勢測定値に対応する前記第２補正定数との少なくとも何れかと、前記属性に対応する第３補正定数と、前記補正前の前記回避可能性の定義値とを代入して、前記補正後の前記回避可能性の定義値を求める、
請求項３に記載のリスク値算出システム。
【請求項５】
前記情報処理装置は、
前記機械装置毎の前記回避可能性の定義値と、前記機械装置毎の前記リスク度の定義値を記憶するリスク定義値記憶手段と、
前記健康測定値に応じた前記第１補正定数と、前記姿勢測定値に応じた前記第２補正定数と、前記属性を表す属性値に応じた前記第３補正定数とを記憶する補正定数記憶手段と、
をさらに備える請求項４に記載のリスク値算出システム。
【請求項６】
前記情報処理装置は、
前記健康データから前記作業者が健康であるか否かを判別する健康状態判別手段をさらに備え、
前記健康状態判別手段が前記作業者が健康であると判別した場合、前記補正手段は、前記姿勢に応じて、前記回避可能性の定義値を補正し、
前記健康状態判別手段が前記作業者が健康でないと判別した場合、前記補正手段は、前記健康状態及び前記姿勢に応じて、又は、前記健康状態に応じて、前記回避可能性の定義値を補正する、
請求項４又は５に記載のリスク値算出システム。
【請求項７】
前記作業者側機器は、
前記属性値を含む属性データを記憶する属性データ記憶手段と、
前記情報処理装置と通信する第１通信手段と、
をさらに有し、
前記第１通信手段は、前記健康データと前記姿勢データと前記属性データとを前記情報処理装置に送信する、
請求項４から６の何れか１項に記載のリスク値算出システム。
【請求項８】
前記情報処理装置は、
前記属性値を含む属性データを記憶する属性データ記憶手段をさらに有し、
前記作業者側機器は、
前記情報処理装置と通信する第１通信手段、
をさらに有し、
前記第１通信手段は、前記健康データと前記姿勢データとを前記情報処理装置に送信する、
請求項４から６の何れか１項に記載のリスク値算出システム。
【請求項９】
前記機械装置に設けられた機械側機器をさらに含み、
前記作業者側機器は、
前記作業者側機器と前記機械側機器との間の距離の測定のため、前記機械側機器と通信する第１距離測定手段、
をさらに備え、
前記機械側機器は、
前記作業者側機器と通信し、前記距離を測定する第２距離測定手段と、
前記距離を前記情報処理装置に送信する第２通信手段と、
を備える、
請求項１から８の何れか１項に記載のリスク値算出システム。
【請求項１０】
前記機械装置に設けられた機械側機器をさらに含み、
前記機械側機器は、
前記作業者側機器と前記機械側機器との間の距離の測定のため、前記作業者側機器と通信する第２距離測定手段、
を備え、
前記作業者側機器は、
前記機械側機器と通信し、前記距離を測定する第１距離測定手段と、
前記距離を前記情報処理装置に送信する第１通信手段と、
をさらに備える、
請求項１から８の何れか１項に記載のリスク値算出システム。
【請求項１１】
作業者に装着される作業者側機器と機械装置に設けられる機械側機器と通信する通信手段と、
前記作業者側機器又は前記機械側機器から取得した前記作業者側機器と前記機械側機器との間の距離が予め設定された閾値を下回っているか否かを判別する距離判別手段と、
前記距離判別手段が前記距離が前記閾値を下回っていると判別した場合、前記作業者側機器から取得した健康データが示す前記作業者の健康状態と前記作業者側機器から取得した姿勢データが示す前記作業者の姿勢との少なくとも何れかの要素に応じて、前記機械装置に起因する危害を前記作業者が回避できる可能性を示す値として定義された回避可能性の定義値を補正する補正手段と、
前記回避可能性の定義値と前記機械装置に起因する危害のひどさの程度を示す値として定義されたリスク度の定義値と、リスクの大きさを示すリスク値との関係を示す算出関数に、前記補正手段が補正した補正後の前記回避可能性の定義値と前記リスク度の定義値とを代入して、前記リスク値を求めるリスク値算出手段と、
を備える、
情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータに、
作業者に装着された作業者側機器から、前記作業者の健康状態を示す健康データと前記作業者の姿勢を示す姿勢データとの少なくとも何れかを取得させ、
前記作業者側機器と機械装置に設けられた機械側機器との距離が予め設定された閾値を下回っているか否かを判別させ、
前記距離が前記閾値を下回っている場合に、前記健康データが示す前記作業者の健康状態と前記姿勢データが示す前記作業者の姿勢との少なくとも何れかの要素に応じて、前記機械装置に起因する危害を前記作業者が回避できる可能性を示す値として定義された回避可能性の定義値を補正させ、
前記回避可能性の定義値と前記機械装置に起因する危害のひどさの程度を示す値として定義されたリスク度の定義値と、リスクの大きさを示すリスク値との関係を示す算出関数に、補正後の前記回避可能性の定義値と前記リスク度の定義値とを代入することにより、前記リスク値を求めさせる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リスク値算出システム、情報処理装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械装置の周辺で作業する作業者のリスクを低減するため、様々なリスクアセスメント手法が提案されている。例えば、ＩＳＯ  １２１００では、機械装置から生じる危害のひどさと、危険事象が発生する確率と、人の危険源への暴露と、危害の回避の可能性とからリスクの大きさを見積もることが規定されている。【０００３】
リスクの大きさを見積もる手法として、例えば、特許文献１には、リスクの見積もりに使用するリスク要素のうち危害の回避の可能性を示すパラメータを、画像データから求めた作業者と機械装置との距離に応じて決定することが記載されている。さらに、特許文献１には、作業者と機械装置との距離に応じて決められた危害の回避の可能性を示すパラメータと、機械装置の運転モードに応じて決められた作業者の機械装置への暴露を示すパラメータと、機械装置から生じる危害のひどさを示すパラメータとからリスクの大きさを示すリスク値を求めることが記載されている。【０００４】
特許文献１に記載された手法では、危害の回避の可能性を示すパラメータが作業者と機械装置との間の距離に応じて決定されるが、作業者の体調がよいときと、体調が悪いときとでは、作業者が危害を回避することができる見込みは異なることが予想される。このような観点から、特許文献２には、作業者の体調と姿勢とに基づいてリスク値を算出する方法が記載されている。特許文献２には、作業者と協働して作業を行うロボットが、体調情報を取得するため作業者の体温、血圧、及び心拍数を測定し、姿勢情報を取得するため作業者の姿勢を検出し、作業者の体調情報と姿勢情報とに基づいて、リスク値を算出することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１３／１０５２６４号
【特許文献２】国際公開第２００９／００１５５０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献２に記載された構成では、ロボットは、作業者の体調情報の取得のため、運搬対象の物体を介して作業者に接触していることが必要である。このため、作業者とロボットとが離れている場合には、ロボットは作業者の体調情報と姿勢情報とを取得することができない。また、特許文献１に記載された構成では、作業者と機械装置との距離に応じて一律にリスク値を算出するだけであり、作業者の身体の状態を考慮したリスク値を求めることはできない。【０００７】
本願は、上記実情に鑑みてなされたものであり、作業者と機械装置とが離れている場合でも、作業者の身体の状態を考慮したリスク値を求めることできるように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、本発明に係るリスク値算出システムは、作業者に装着される作業者側機器とリスクの大きさを示すリスク値を算出する情報処理装置とを含む。作業者側機器が備える身体データ取得手段は、作業者の健康状態を示す健康データと作業者の姿勢を示す姿勢データとの少なくとも何れかを取得する。情報処理装置が備える距離判別手段は、作業者と機械装置との間の距離が予め設定された閾値を下回っているか否かを判別する。情報処理装置の補正手段は、距離判別手段が距離が閾値を下回っていると判別した場合、作業者側機器から取得した健康データが示す作業者の健康状態と作業者側機器から取得した姿勢データが示す作業者の姿勢との少なくとも何れかに応じて、機械装置に起因する危害を作業者が回避できる可能性を示す値として定義された回避可能性の定義値を補正する。情報処理装置のリスク値算出手段は、回避可能性の定義値と機械装置に起因する危害のひどさの程度を示す値として定義されたリスク度の定義値と、リスク値との関係を示す算出関数に、補正手段が補正した補正後の回避可能性の定義値とリスク度の定義値とを代入して、リスク値を求める。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係るリスク値算出システムにおいては、作業者に装着される作業者側機器は、作業者の健康状態を示す健康データと作業者の姿勢を示す姿勢データとの少なくとも何れかを取得する。情報処理装置は、作業者と機械装置との間の距離が予め設定された閾値を下回っていると判別した場合、作業者側機器から取得した健康データが示す作業者の健康状態と作業者側機器から取得した姿勢データが示す作業者の姿勢との少なくとも何れかに応じて、機械装置に起因する危害を作業者が回避できる可能性を示す値として定義された回避可能性の定義値を補正する。さらに、情報処理装置は、補正した回避可能性の定義値を使用してリスク値を求める。このような構成を備えることで、作業者と機械装置とが離れている場合に、作業者の身体の状態を考慮したリスク値を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係るリスク値算出システムの機能構成を示すブロック図
【図２】実施の形態に係るリスク値算出システムのイメージを示す図
【図３】実施の形態に係るリスク値算出システムのハードウェア構成を示す図
【図４Ａ】実施の形態に係る健康データの一例を示す図
【図４Ｂ】実施の形態に係る姿勢データの一例を示す図
【図４Ｃ】実施の形態に係る属性データの一例を示す図
【図４Ｄ】実施の形態に係る距離データの一例を示す図
【図５】実施の形態に係るリスク定義値記憶部に格納されるデータの一例を示す図
【図６Ａ】実施の形態に係る体温に基づく補正テーブルに格納されるデータの一例を示す図
【図６Ｂ】実施の形態に係る血圧に基づく補正テーブルに格納されるデータの一例を示す図
【図６Ｃ】実施の形態に係る心拍に基づく補正テーブルに格納されるデータの一例を示す図
【図７Ａ】実施の形態に係る加速度に基づく補正テーブルに格納されるデータの一例を示す図
【図７Ｂ】実施の形態に係る腰の曲がり度に基づく補正テーブルに格納されるデータの一例を示す図
【図８Ａ】実施の形態に係る年齢に基づく補正テーブルに格納されるデータの一例を示す図
【図８Ｂ】実施の形態に係る作業能力に基づく補正テーブルに格納されるデータの一例を示す図
【図９】実施の形態に係る作業者側機器の測定処理のフローチャート
【図１０】実施の形態に係る機械側機器の測定処理のフローチャート
【図１１】実施の形態に係る情報処理装置のリスク値算出の前処理のフローチャート
【図１２】実施の形態に係る情報処理装置のリスク値算出処理のフローチャート
【図１３】変形例１に係るリスク値算出システムの機能構成を示すブロック図
【図１４】変形例２に係るリスク値算出システムの機能構成を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態に係るリスク値算出システムについて、図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１２】
図２に示すリスク値算出システム１は、機械装置３により作業者２に対して発生しうるリスクの大きさを示す値であるリスク値を算出するシステムである。リスク値算出システム１が算出するリスク値は、発生しうるリスクの大きさを示す値として見積もられた見積もり値である。以下の説明において、リスクとは、発生することが想定できる好ましくないことである。例えば、機械装置３に発生した危険事象により作業者２に及ぶ危害である。機械装置３は、例えば、工場内に設置された工作機械であり、プログラマブルロジックコントローラ（Programmable Logic Controller :PLC）４により制御されている。
【００１３】
ＩＳＯ  １２１００においては、危険源から生じる危害のひどさの程度と危害の発生確率との関数でリスク値を求めることが定義されている。リスク値を求める関数として、乗算を用いることができる。例えば、リスク値を下記式１で算出する。
（危険源から生じる危害のひどさの程度）×（危害の発生確率）・・・・式（１）
式（１）の危害の発生確率は、（ａ）危害の回避の可能性と、（ｂ）危険事象が発生する確率と、（ｃ）人の危険源への暴露と、の３つの要素をそれぞれ表す値からなる。実施の形態においては、上記の式（１）を使用して、機械装置３が危険源である場合のリスク値を算出する例を説明する。
【００１４】
以下の説明においては、機械装置３から生じる危害のひどさの程度は、機械装置３に起因する作業者２が被る健康障害のひどさと、危害の範囲とを考慮して見積られるものとする。危害の範囲とは、例えば、機械装置３から危害を受ける作業者２の人数による。以下、危害のひどさの程度をリスク度というものとする。
【００１５】
（ａ）危害の回避の可能性を示す値は、作業者２が、機械装置３に起因する危害を回避することができる可能性を示す。（ｂ）危険事象が発生する確率を示す値は、作業者２へ危害を及ぼす事象が機械装置３に発生する確率を示す。（ｃ）人の危険源への暴露を示す値は、ある危険な状態に作業者２がさらされる頻度と時間とから見積もられる。以下、危害の回避の可能性を回避可能性という場合がある。また、人の危険源への暴露を危険源への人のアクセス頻度という場合がある。危険事象が発生する確率を、危険事象の発生確率という場合がある。
【００１６】
リスク値算出システム１は、上記の危害の発生確率の３つの要素のうち、機械装置３毎に予め設定された回避可能性の値を、作業者２の身体の状態と、作業者２が有する属性とに応じて補正する。作業者２の身体の状態には、作業者２の健康状態及び姿勢が含まれる。
【００１７】
例えば、体調がよい場合には作業者２が回避することができる危険事象があるとする。しかし、作業者２の体調がよくない場合には、反射動作、敏捷性等の欠如により危険を回避することができないことが想定される。このため、リスク値の算出にあたり作業者２の健康状態を考慮する。また、作業者２の姿勢によっては、作業者２が危険を即時に回避することが容易でないことも想定される。このため、リスク値の算出にあたり作業者２の姿勢を考慮する。さらに、年齢、作業能力を含む作業者２が有する属性に応じて、危険事象の発生時に危険を即座且つ適切に回避することができる場合と、できない場合とがあることが想定される。このため、リスク値の算出にあたり作業者２の属性も考慮する。さらに、リスク値算出システム１は、補正した回避可能性の値を使用して、リスク値を算出する。
【００１８】
以下、リスク値算出システム１に係る構成を説明する。図１に示すリスク値算出システム１は、作業者２に装着される作業者側機器１００と、機械装置３に設けられた機械側機器２００と、作業者側機器１００と機械側機器２００とから収集した情報に基づいてリスク値を算出する情報処理装置３００とを含む。作業者側機器１００と機械側機器２００と情報処理装置３００とは相互に無線通信を行うことができる。図２に示すように、作業者側機器１００は、作業者２それぞれに装着されており、機械側機器２００は、機械装置３にそれぞれ装備されている。
【００１９】
作業者側機器１００は、作業者２の健康状態を示すデータである健康データと作業者２の姿勢を示すデータである姿勢データとを取得する機器である。健康データと姿勢データの詳細は後述する。作業者側機器１００は、例えば、腕時計型のウェアラブルデバイスとセンサとを含む。図３に示すように、作業者側機器１００は、ハードウェア構成として、作業者２の健康及び姿勢に係る測定を行うセンサ１１と、各種のプログラム及びデータを記憶するメモリ１２と、機械側機器２００及び情報処理装置３００と無線通信を行う通信インタフェース１３と、音声を出力する出力装置１４と、作業者側機器１００全体を制御するプロセッサ１５とを有する。センサ１１とメモリ１２と通信インタフェース１３とはバス１９を介してプロセッサ１５に接続されている。センサ１１とメモリ１２と通信インタフェース１３とはそれぞれプロセッサ１５と通信する。
【００２０】
センサ１１は、医療センサ１１１と、姿勢センサ１１２とを含む。医療センサ１１１は、作業者２の体温を測定する体温センサと、作業者２の血圧を測定する血圧センサと、作業者２の心拍を測定する心拍センサとを含む。姿勢センサ１１２は、作業者２の加速度を測定する加速度センサと、作業者２の腰の曲がり度合いを測る曲げセンサとを含む。センサ１１は、プロセッサ１５の制御の下、作業者２の体温と血圧と心拍とを測定し、それぞれの測定値をプロセッサ１５に出力する。センサ１１は、プロセッサ１５の制御の下、作業者２の加速度と腰の曲がり度をそれぞれ測定し、それぞれの測定値をプロセッサ１５に出力する。
【００２１】
健康データは、医療センサ１１１が測定した作業者２の体温、血圧、及び心拍のそれぞれの測定値と、測定日時と、作業者側機器１００を装着している作業者２を識別するための識別情報である作業者側ＩＤとを含む。姿勢データは、センサ１１の姿勢センサ１１２が測定した作業者２の加速度及び腰の曲がり度と、測定日時と、作業者２を識別するための作業者側ＩＤとを含む。例えば、作業者２の加速度を一定期間計測することで、作業者２の動作、例えば、立つ、かがむ、歩く、走る等を検出することができる。さらに、作業者２の加速度から、作業者２がよろけた、転倒したといったことも検出することが可能である。
【００２２】
メモリ１２は、揮発性メモリと不揮発性メモリとを含む。メモリ１２は、作業者側機器１００が作業者２の健康状態を示す健康データと作業者２の姿勢を示す姿勢データとを取得するための測定プログラム１２１を格納する。測定プログラム１２１は、後述のプロセッサ１５に、作業者２の健康データ及び姿勢データを取得する機能を実現させるためのプログラムである。また、メモリ１２は、プロセッサ１５のワークメモリとして用いられる。
【００２３】
通信インタフェース１３は、アンテナ１３１を有し、他の装置と無線通信するための通信インタフェースである。通信インタフェース１３は、プロセッサ１５の制御の下、機械側機器２００及び情報処理装置３００と無線通信する。具体的には、通信インタフェース１３は、プロセッサ１５から供給されたデータを電気信号に変換し、変換した電気信号を電波に乗せて、機械側機器２００又は情報処理装置３００に送信する。また、通信インタフェース１３は、機械側機器２００又は情報処理装置３００から受信した電波から電気信号を取り出し、電気信号から復元したデータをプロセッサ１５に出力する。
【００２４】
出力装置１４は、スピーカを含み、プロセッサ１５から供給された音声信号に基づいた音声をスピーカから出力する。
【００２５】
プロセッサ１５は、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）を含み、メモリ１２に記憶される各種プログラムを実行して、作業者側機器１００の各種機能を実現する。実施の形態においては、プロセッサ１５はメモリ１２に記憶される測定プログラム１２１を実行することにより、センサ１１を使用して、作業者２の健康状態を示す健康データと作業者２の姿勢を示す姿勢データとを取得する。プロセッサ１５は、取得した健康データと姿勢データとを通信インタフェース１３を介して情報処理装置３００に送信する。
【００２６】
図１〜図２に示す機械側機器２００は、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を測定する機器である。図３に示すように、機械側機器２００は、ハードウェア構成として、各種のプログラム及びデータを記憶するメモリ２１と、作業者側機器１００及び情報処理装置３００と無線通信を行う通信インタフェース２２と、各種センサを含むセンサ２３と、機械側機器２００全体を制御するプロセッサ２４とを有する。メモリ２１と通信インタフェース２２とセンサ２３とはバス２９を介してプロセッサ２４に接続されている。メモリ２１と通信インタフェース２２とセンサ２３とはそれぞれプロセッサ２４と通信する。
【００２７】
メモリ２１は、揮発性メモリと不揮発性メモリとを含む。メモリ２１は、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を測定するための測定プログラム２１１を格納する。測定プログラム２１１は、後述のプロセッサ２４に、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を測定する機能を実現させるためのプログラムである。また、メモリ２１は、プロセッサ２４のワークメモリとして用いられる。
【００２８】
通信インタフェース２２は、アンテナ２２１を有し、他の装置と無線通信するための通信インタフェースである。通信インタフェース２２は、プロセッサ２４の制御の下、作業者側機器１００及び情報処理装置３００と無線通信する。具体的には、通信インタフェース２２は、プロセッサ２４から供給されたデータを電気信号に変換し、変換した電気信号を電波に乗せて、作業者側機器１００又は情報処理装置３００に送信する。また、通信インタフェース２２は、作業者側機器１００又は情報処理装置３００から受信した電波から電気信号を取り出し、電気信号から復元したデータをプロセッサ２４に出力する。
【００２９】
センサ２３は、電界強度を測定する電界強度センサ２３１を含む。センサ２３は、機械側機器２００が受信した無線信号の電界強度を測定し、測定値をプロセッサ２４に出力する。
【００３０】
プロセッサ２４は、ＭＰＵを含み、メモリ２１に記憶される各種プログラムを実行して、機械側機器２００の各種機能を実現する。実施の形態においては、プロセッサ２４は、メモリ２１に記憶される測定プログラム２１１を実行して、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離の測定に係る処理を行う。プロセッサ２４は、距離の測定値を通信インタフェース２２を介して情報処理装置３００に送信する。
【００３１】
図１〜図２に示す情報処理装置３００は、作業者側機器１００と機械側機器２００とから収集したデータから、作業者２に対するリスクの大きさを示すリスク値を算出する装置である。
【００３２】
図３に示すように、情報処理装置３００は、ハードウェア構成として、各種のプログラム及びデータを記憶するメモリ３１と、作業者側機器１００及び機械側機器２００と無線通信を行う通信インタフェース３２と、情報処理装置３００全体を制御するプロセッサ３３とを有する。メモリ３１と通信インタフェース３２とはバス３９を介してプロセッサ３３に接続されている。メモリ３１と通信インタフェース３２とはそれぞれプロセッサ３３と通信する。
【００３３】
メモリ３１は、揮発性メモリと不揮発性メモリとを含む。メモリ３１は、リスク値を算出するためのリスク値算出プログラム３１１を格納する。リスク値算出プログラム３１１は、後述のプロセッサ３３に、作業者側機器１００と機械側機器２００とから収集したデータを使用して、リスク値を算出する機能を実現させるためのプログラムである。また、メモリ３１は、プロセッサ３３のワークメモリとして用いられる。
【００３４】
通信インタフェース３２は、アンテナ３２１を有し、他の装置と無線通信するための通信インタフェースである。通信インタフェース３２は、後述のプロセッサ３３の制御の下、作業者側機器１００及び機械側機器２００と無線通信する。具体的には、通信インタフェース３２は、プロセッサ３３から供給されたデータを電気信号に変換し、変換した電気信号を電波に乗せて、作業者側機器１００又は機械側機器２００に送信する。また、通信インタフェース３２は、作業者側機器１００又は機械側機器２００から受信した電波から電気信号を取り出し、電気信号から復元したデータをプロセッサ３３に出力する。
【００３５】
プロセッサ３３は、ＭＰＵを含み、メモリ３１に記憶されるリスク値算出プログラム３１１を実行し、通信インタフェース３２を介して作業者側機器１００から受信した健康データ及び姿勢データと、機械側機器２００とから受信した距離の測定値とを使用して、リスク値を算出する。
【００３６】
図１に示すように、作業者側機器１００は、機能的には、作業者２の健康データ及び姿勢データを取得する身体データ取得部１１０と、作業者２の属性データを記憶する属性データ記憶部１２０と、作業者側機器１００を識別するための作業者側ＩＤを記憶する識別情報記憶部１３０と、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を測定する第１距離測定部１４０と、情報処理装置３００と通信する第１送信部１５０と、情報処理装置３００から供給されたリスク値を作業者２に通知する通知出力部１６０とを備える。
【００３７】
身体データ取得部１１０は、作業者２の体温と、血圧と、心拍とをそれぞれ測定し、図４Ａに示すような作業者側ＩＤと各測定値とを含む健康データを第１送信部１５０に供給する。さらに、身体データ取得部１１０は、作業者２の加速度と、作業者２の腰の曲がり度合いとをそれぞれ測定し、図４Ｂに示すような作業者側ＩＤと各測定値とを含む姿勢データを第１送信部１５０に供給する。身体データ取得部１１０の機能は、図３に示す医療センサ１１１と姿勢センサ１１２とプロセッサ１５とにより実現される。身体データ取得部１１０は、本発明の身体データ取得手段の一例である。体温、血圧、及び心拍のそれぞれの測定値は、本発明の健康測定値の一例である。加速度、腰の曲がり度のそれぞれ測定値は、本発明の姿勢測定値の一例である。体温、血圧、及び心拍は、本発明の健康要素の一例である。加速度、腰の曲がり度は、本発明の姿勢要素の一例である。
【００３８】
図１に示す属性データ記憶部１２０は、作業者２に固有の属性を示すデータである属性データを記憶する。図４Ｃに示すように、属性データは、作業者２を識別するための作業者側ＩＤと、作業者２の年齢と、作業者２の作業能力を示す値とを含む。
【００３９】
属性データに年齢が含まれているのは次の理由による。例えば、作業者２が危害を素早く回避することができるか否かは作業者２の運動能力と関係すると考えられる。また、一般的に運動能力は加齢により低下する。よって、リスク値の算出にあたり作業者２の年齢を考慮する。
【００４０】
作業者２の作業能力を示す値とは、作業者２の職務の経験期間とを数値化したものである。例えば、作業者２が担当する職務の経験を十分に積んでいる場合、その作業者２の作業能力を示す値は、大きくなるように設定されている。また、作業者２が担当する職務について経験を十分に積んでいない場合には、その作業者２の作業能力を示す値は、小さくなるように設定されている。即ち、作業能力を示す値が大きいほど、十分な経験を積んだ作業者であることを示し、作業能力を示す値が小さいほど、経験を十分に積んでいない作業者であることを示す。
【００４１】
例えば、作業者２が機械装置３のオペレータであり、オペレータとしての実務経験を何年も積んだ熟練者である場合には、機械装置３に発生する危険事象をよく知っていると考えられる。よって、危険事象の発生に素早く気づく、危険事象の発生を予想する等により、危害を回避できる可能性が高いと考えられる。一方で、例えば、作業者２が機械装置３のオペレータの見習いである場合には、危険事象の発生に素早く気づくことができない、危険事象の発生を予想することができない等により、危害を回避できる可能性が高くないと考えられる。よって、リスク値の算出にあたり作業者２の作業能力を考慮する。属性データ記憶部１２０の機能は、図３に示すメモリ１２により実現される。属性データ記憶部１２０は、本発明の属性データ記憶手段の一例である。
【００４２】
図１に示す識別情報記憶部１３０は、作業者側機器１００を識別するための作業者側ＩＤを記憶する。図２に示すように、複数の作業者２がそれぞれ作業者側機器１００を装着しているため、リスク値算出システム１は複数の作業者側機器１００を含む。機械側機器２００及び情報処理装置３００は、識別情報記憶部１３０に記憶された作業者側ＩＤにより、作業者側機器１００を一意に識別することができる。識別情報記憶部１３０の機能は、図３に示すメモリ１２により実現される。
【００４３】
図１に示す第１距離測定部１４０は、後述の機械側機器２００の第２距離測定部２２０と協働して、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を測定する。具体的には、第１距離測定部１４０は、機械側機器２００の第２距離測定部２２０から距離測定用の信号を受信すると、識別情報記憶部１３０に格納されている作業者側ＩＤを、距離測定用の信号の送信元である機械側機器２００に送信する。距離測定用の信号とは、機械側機器２００から送信される信号であって、作業者側ＩＤを要求する信号である。距離測定用の信号には、距離測定のため作業者側ＩＤを要求するコマンドと、送信元の機械側機器２００を識別するための機械側ＩＤとが含まれている。これにより、第１距離測定部１４０は、距離測定用の信号の送信元を特定することができる。
【００４４】
詳しくは後述するが、実施の形態においては、機械側機器２００の第２距離測定部２２０が、第１距離測定部１４０から受信した作業者側機器１００の作業者側ＩＤを含む応答信号に基づいて、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を測定する。第１距離測定部１４０の機能は、図３に示す通信インタフェース１３とプロセッサ１５とにより実現される。第１距離測定部１４０は、本発明の第１距離測定手段の一例である。
【００４５】
図１に示す第１送信部１５０は、身体データ取得部１１０から供給された作業者２の健康データ及び姿勢データと、属性データ記憶部１２０が記憶する属性データとを情報処理装置３００に送信する。第１送信部１５０の機能は、図３に示す通信インタフェース１３とプロセッサ１５とにより実現される。第１送信部１５０は、本発明の第１通信手段の一例である。
【００４６】
図１に示す通知出力部１６０は、情報処理装置３００から通知されたリスク値とリスク値に応じた作業者２に対する警告を示すメッセージを音声で出力する。通知出力部１６０の機能は、図３に示す通信インタフェース１３と出力装置１４とプロセッサ１５とにより実現される。
【００４７】
図１に示すように、機械側機器２００は、機能的には、機械側機器２００を識別するための機械側ＩＤを記憶する識別情報記憶部２１０と、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を測定する第２距離測定部２２０と、情報処理装置３００と通信する第２送信部２３０とを備える。
【００４８】
識別情報記憶部２１０は、機械側機器２００を識別するための機械側ＩＤを記憶する。図２に示すように、複数の機械装置３にそれぞれ機械側機器２００が装備されているため、リスク値算出システム１においては、複数の機械側機器２００が存在する。作業者側機器１００及び情報処理装置３００は、識別情報記憶部２１０に記憶された機械側ＩＤにより、機械側機器２００を一意に識別することができる。識別情報記憶部２１０の機能は、図３に示すメモリ２１により実現される。
【００４９】
図１に示す第２距離測定部２２０は、作業者側機器１００の第１距離測定部１４０と協働して、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を測定する。具体的には、第２距離測定部２２０は、一定期間毎に距離測定用の信号をブロードキャストで送出する。距離測定用の信号を受信すると、作業者側機器１００の第１距離測定部１４０は、作業者側ＩＤを含む応答信号を機械側機器２００に送信する。第２距離測定部２２０は、作業者側機器１００から、作業者側機器１００の作業者側ＩＤを含む応答信号を受信すると、受信した応答信号の電界強度から、作業者側機器１００までの距離を算出する。
【００５０】
実施の形態においては、作業者側機器１００と機械側機器２００とは同じ送信電力で無線信号を送信するよう設定されている。第２距離測定部２２０は、応答信号を受信したときの電界強度と応答信号の送信時の電界強度との差から求まる減衰量から、応答信号の送信元である作業者側機器１００と、応答信号を受信した機械側機器２００との間の距離を求める。図２に示すように、作業者側機器１００は作業者２に装着されており、機械側機器２００は機械装置３に装備されている。このため、第２距離測定部２２０が求めた距離は、作業者２と機械装置３との間の距離とほぼ等しい。
【００５１】
第２距離測定部２２０は、図４Ｄに示すような、機械側機器２００の機械側ＩＤと、応答信号の送信元である作業者側機器１００の作業者側ＩＤと、求めた作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離とを含む距離データを第２送信部２３０に供給する。第２距離測定部２２０の機能は、図３に示す通信インタフェース２２とセンサ２３の電界強度センサ２３１とプロセッサ２４とにより実現される。第２距離測定部２２０は、本発明の第２距離測定手段の一例である。
【００５２】
図１に示す第２送信部２３０は、第２距離測定部２２０から供給された距離データを情報処理装置３００に送信する。第１送信部１５０の機能は、図３に示す通信インタフェース２２とプロセッサ２４とにより実現される。第２送信部２３０は、本発明の第２通信手段の一例である。
【００５３】
図１に示すように、情報処理装置３００は、機能的には、作業者側機器１００から健康データ、姿勢データ、及び属性データを、機械側機器２００から距離データを受信する受信部３１０と、作業者２と機械装置３との距離の条件を判別する距離判別部３２０と、健康状態の判別に使用される基準データ記憶部３３０と、作業者２の健康状態を判別する健康状態判別部３４０と、リスク要素の定義値を記憶するリスク定義値記憶部３５０と、リスク要素の定義値の補正に使用される定数を記憶する補正定数記憶部３６０と、リスク要素の定義値を補正する補正部３７０と、リスク値を算出するリスク値算出部３８０と、作業者側機器１００にリスク値を通知する通知部３９０とを備える。
【００５４】
受信部３１０は、作業者側機器１００から健康データ、姿勢データ及び属性データを受信し、受信した健康データを健康状態判別部３４０に供給する。さらに、受信部３１０は、受信した健康データ、姿勢データ及び属性データを補正部３７０に供給する。また、受信部３１０は、機械側機器２００から距離データを受信し、受信した距離を距離判別部３２０に供給する。受信部３１０の機能は、図３に示す通信インタフェース３２とプロセッサ３３とにより実現される。
【００５５】
図１に示す距離判別部３２０は、受信部３１０から供給された距離データから、作業者側ＩＤにより特定される作業者側機器１００と機械側ＩＤにより特定される機械側機器２００との間の距離が、予め設定された閾値を下回っているか否かを判別する。実施の形態においては、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離が予め設定された閾値を下回っている場合に、作業者２が機械装置３付近にいるとみなすものとする。距離判別部３２０は、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離が予め設定された閾値を下回っていると判別した場合に、該当する作業者側機器１００の作業者側ＩＤ及び機械側機器２００の機械側ＩＤを補正部３７０に供給する。距離判別部３２０の機能は、図３に示すメモリ３１とプロセッサ３３により実現される。距離判別部３２０は、本発明の距離判別手段の一例である。
【００５６】
図１に示す基準データ記憶部３３０は、後述の健康状態判別部３４０が、作業者２の健康状態が正常であるか否かを判別するための作業者２の健康状態の基準値を示すデータと、作業者２の作業者側ＩＤとを記憶する。基準値を示すデータには、体温の基準値と、血圧の基準値と、心拍の基準値とが含まれる。ここでは、体温の基準値は、作業者２が健康な状態であるときに測定された体温の複数の測定値の平均値とする。血圧の基準値は、作業者２が健康な状態であるときに測定された最低血圧の複数の測定値の平均値とする。心拍の基準値は、作業者２が健康な状態であるときに測定された心拍の複数の測定値の平均値とする。基準データ記憶部３３０の機能は、図３に示すメモリ３１により実現される。
【００５７】
図１に示す健康状態判別部３４０は、受信部３１０を介して作業者側機器１００から供給された作業者２の健康データと基準データ記憶部３３０が記憶する基準データとから、作業者２の健康状態が正常であるか否かを判別し、判別した結果を補正部３７０に供給する。
【００５８】
健康状態判別部３４０は、今回の体温の測定値を含む直近ｎ件の体温の測定値と、基準データ記憶部３３０に格納されている体温の基準値とを下記の式に代入して、体温の測定値の標準偏差を求める。例えば、直近に取得された体温の測定値５件を標準偏差の算出に使用する。下記の式において、ｎは、測定値の件数である。ｘｉは、測定値である。ｘｍは体温の基準値である。
【数１】
0006625279.tif 000002
【００５９】
健康状態判別部３４０は、求めた体温の測定値の標準偏差が、体温についての判別基準として予め設定された閾値を上回っている場合に、作業者２の健康状態が異常であると判別する。
【００６０】
また、健康状態判別部３４０は、同様に、血圧の測定値の標準偏差を求める。健康状態判別部３４０は、求めた血圧の測定値の標準偏差が、血圧についての判別基準として予め設定された閾値を上回っている場合に、作業者２の健康状態が異常であると判別する。
【００６１】
さらに、健康状態判別部３４０は、同様に、心拍の測定値の標準偏差を求める。健康状態判別部３４０は、求めた心拍の測定値の標準偏差が、心拍についての判別基準として予め設定された閾値を上回っている場合に、作業者２の健康状態が異常であると判別する。
【００６２】
健康状態判別部３４０は、作業者側機器１００から供給された体温、血圧、及び心拍の測定値の何れかから作業者２の健康状態が異常であると判別すると、作業者側機器１００の作業者側ＩＤとともに、作業者２の健康状態が異常であることを示す結果を補正部３７０に供給する。一方、健康状態判別部３４０は、作業者２の健康状態が正常であると判別すると、作業者側機器１００の作業者側ＩＤとともに、作業者２の健康状態が正常であることを示す結果を補正部３７０に供給する。健康状態判別部３４０の機能は図３に示すプロセッサ３３により実現される。健康状態判別部３４０は、本発明の健康状態判別手段の一例である。
【００６３】
図１に示すリスク定義値記憶部３５０は、リスク値の算出に使用されるリスク要素のパラメータとして定義された定義値を記憶する。リスク要素の定義値は、機械装置３毎に定義されている。図５に示すように、リスク定義値記憶部３５０は、作業者２が危害を回避することができる可能性を示す値として定義された定義値（回避可能性の定義値）と、機械装置３に起因して危険事象が発生する確率を示す値として定義された定義値（危険事象の発生確率の定義値）と、機械装置３への作業者２のアクセス頻度を示す値として定義された定義値（危険源へのアクセス頻度の定義値）と、リスク度の定義値とを機械装置３毎に記憶する。リスク定義値記憶部３５０は、本発明のリスク定義値記憶手段の一例である。
【００６４】
回避可能性の定義値は、値が大きくなるほど、作業者２が危害を回避することが困難であることを示す。危険事象の発生確率の定義値は、値が大きくなるほど危険事象が発生する確率が高くなることを示す。危険源へのアクセス頻度の定義値は、値が大きくなるほど、作業者２が機械装置３へ接触又は接近する可能性が高くなることを示す。リスク度の定義値は、機械装置３に起因して作業者２に及ぶ危害のひどさの程度を示す。リスク定義値記憶部３５０に格納されている定義値は、例えば、過去の統計データに基づいて決められた値である。リスク定義値記憶部３５０の機能は、図３に示すメモリ３１により実現される。
【００６５】
図１に示す補正定数記憶部３６０は、後述の補正部３７０が、健康データ、姿勢データ、及び属性データに基づいて、リスク定義値記憶部３５０に格納された回避可能性を示す定義値を補正するための補正定数を記憶する。補正定数記憶部３６０は、図６Ａ〜図６Ｃに示すように、健康データの測定項目毎に定義された補正定数を格納する補正テーブル３６０ａ、３６０ｂ、３６０ｃを含む。補正定数記憶部３６０は、図７Ａ〜図７Ｂに示すように、姿勢データの測定項目毎に定義された補正定数を格納する補正テーブル３６０ｄ、３６０ｅを含む。さらに、補正定数記憶部３６０は、図８Ａ〜図８Ｂに示すように、属性データの項目毎に定義された補正定数を格納する補正テーブル３６０ｆ、３６０ｇを含む。補正定数記憶部３６０の機能は、図３に示すメモリ３１により実現される。補正定数記憶部３６０は、本発明の補正定数記憶手段の一例である。健康データの測定項目毎に定義された補正定数は、本発明の第１補正定数の一例である。姿勢データの測定項目毎に定義された補正定数は、本発明の第２補正定数の一例である。属性データの項目毎に定義された補正定数は、本発明の第３補正定数の一例である。
【００６６】
図１に示す補正部３７０は、距離判別部３２０から供給された機械側ＩＤにより特定される機械側機器２００が取り付けられている機械装置３についてリスク定義値記憶部３５０が記憶する回避可能性の定義値を、健康データ、姿勢データ、及び属性データに基づいて補正する。補正部３７０は、補正後の回避可能性の定義値を、距離判別部３２０から供給された機械側ＩＤ及び作業者側ＩＤとともにリスク値算出部３８０に供給する。補正部３７０の機能は、図３に示すプロセッサ３３により実現される。補正部３７０は、本発明の補正手段の一例である。
【００６７】
補正部３７０の処理を説明する。まず、補正部３７０は、健康状態判別部３４０が作業者２の健康状態が異常であると判別した場合には、健康データの測定値に応じた図６Ａ〜図６Ｃに示す補正定数で、該当する機械装置３についてリスク定義値記憶部３５０に定義された回避可能性の定義値を補正する。
【００６８】
また、補正部３７０は、作業者２の姿勢データの測定値に応じた図７Ａ〜図７Ｂに示す補正定数で、該当する機械装置３についてリスク定義値記憶部３５０に定義された回避可能性の定義値を補正する。さらに、補正部３７０は、作業者２の属性データの属性値に応じた図８Ａ〜図８Ｂに示す補正定数で、該当する機械装置３についてリスク定義値記憶部３５０に定義された回避可能性の定義値を補正する。
【００６９】
具体的には、補正部３７０は、健康状態判別部３４０が、作業者２の健康状態が異常であると判別した場合には、下記式（２）で、補正後の回避可能性の定義値を求める。式（２）は本発明の補正関数の一例である。
【００７０】
補正後の回避可能性の定義値
＝該当する機械装置３についてリスク定義値記憶部３５０が記憶する回避可能性の定義値
＋作業者２の体温の測定値に対応する図６Ａの補正テーブル３６０ａに格納されている補正定数
＋作業者２の血圧の測定値に対応する図６Ｂの補正テーブル３６０ｂに格納されている補正定数
＋作業者２の心拍の測定値に対応する図６Ｃの補正テーブル３６０ｃに格納されている補正定数
＋作業者２の加速度の測定値に対応する図７Ａの補正テーブル３６０ｄに格納されている補正定数
＋作業者２の腰の曲がり度の測定値に対応する図７Ｂの補正テーブル３６０ｅに格納されている補正定数
＋作業者２の年齢に対応する図８Ａの補正テーブル３６０ｆに格納されている補正定数
＋作業者２の作業能力を示す値に対応する図８Ｂの補正テーブル３６０ｇに格納されている補正定数・・・式（２）
【００７１】
また、補正部３７０は、健康状態判別部３４０が、作業者２の健康状態が異常でない、即ち、正常であると判別した場合には、下記式（３）で、補正後の回避可能性の定義値を求める。式（３）は本発明の補正関数の一例である。
【００７２】
補正後の回避可能性の定義値
＝該当する機械装置３についてリスク定義値記憶部３５０が記憶する回避可能性の定義値
＋作業者２の加速度の測定値に対応する図７Ａの補正テーブル３６０ｄに格納されている補正定数
＋作業者２の腰の曲がり度の測定値に対応する図７Ｂの補正テーブル３６０ｅに格納されている補正定数
＋作業者２の年齢に対応する図８Ａの補正テーブル３６０ｆに格納されている補正定数
＋作業者２の作業能力を示す値に対応する図８Ｂの補正テーブル３６０ｇに格納されている補正定数・・・式（３）
【００７３】
図１に示すリスク値算出部３８０は、補正部３７０から供給された作業者側ＩＤにより特定される作業者側機器１００と、機械側ＩＤにより特定される機械側機器２００との組み合わせ毎に、補正部３７０から供給された補正後の回避可能性の定義値と、図５に示すリスク定義値記憶部３５０に定義された危険事象の発生確率の値と、アクセス頻度の値と、リスク度の値と、から、下記の式（４）によりリスク値を算出する。式（４）は、本発明の算出関数の一例である。
【００７４】
リスク値
＝（補正後の回避可能性の定義値
＋リスク定義値記憶部３５０が記憶する危険事象の発生確率の定義値
＋リスク定義値記憶部３５０が記憶する危険源へのアクセス頻度の定義値）
×リスク定義値記憶部３５０が記憶するリスク度・・・式（４）
【００７５】
リスク値算出部３８０は、算出したリスク値を、作業者側ＩＤと機械側ＩＤとともに、通知部３９０に供給する。リスク値算出部３８０の機能は、図３に示すプロセッサ３３により実現される。リスク値算出部３８０は、本発明のリスク値算出手段の一例である。
【００７６】
図１に示す通知部３９０は、リスク値算出部３８０から供給されたリスク値を、該当する作業者側機器１００に通知する。通知部３９０の機能は、図３に示す通信インタフェース３２とプロセッサ３３とにより実現される。
【００７７】
次に、作業者側機器１００と、機械側機器２００と、情報処理装置３００とが協働して行うリスク値の算出に係る処理を説明する。
【００７８】
まず、図３に示す作業者側機器１００のプロセッサ１５が、測定プログラム１２１を実行して作業者２の健康状態及び姿勢に係る測定を行う測定処理を説明する。プロセッサ１５は、健康データ及び姿勢データの取得のため、作業者２の健康状態及び姿勢に係る測定の処理を設定された期間毎に実行する。作業者側機器１００は、以下に説明する測定処理において、機械側機器２００と協働した作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離の測定に係る処理も併せて行うものとする。
【００７９】
図９に示すように、プロセッサ１５は、機械側機器２００から距離測定用の信号を受信したか否かを判別する（ステップＳ１１）。プロセッサ１５は、通信インタフェース１３を介して、距離測定用の信号を機械側機器２００から受信したと判別すると（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、距離測定用の信号に含まれている機械側ＩＤにより特定される機械側機器２００に、作業者側機器１００の作業者側ＩＤを含む応答信号を、通信インタフェース１３を介して送信する（ステップＳ１２）。
【００８０】
一方、プロセッサ１５は、距離測定用の信号を機械側機器２００から受信していないと判別すると（ステップＳ１１；Ｎｏ）、作業者２の健康状態及び姿勢について測定するタイミングであるか否かを判別する（ステップＳ１３）。例えば、プロセッサ１５は健康状態及び姿勢について測定を行うたび、測定の日付及び時刻をメモリ１２に記録しておき、前回の測定より決められた期間が経過したと判別したときに、測定のタイミングであると判別する。
【００８１】
プロセッサ１５は、測定のタイミングであると判別すると（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、図３に示す医療センサ１１１を使用して、作業者２の体温、血圧、及び心拍を測定し（ステップＳ１４）、測定値をメモリ１２に格納する。図９に示すように、続いて、プロセッサ１５は、作業者２の加速度及び腰の曲がり度を、図３に示す姿勢センサ１１２を使用して測定し（ステップＳ１５）、測定値をメモリ１２に格納する。
【００８２】
プロセッサ１５は、健康データと、姿勢データと、属性データとを情報処理装置３００に送信する（ステップＳ１６）。具体的には、プロセッサ１５は、図４Ａに示すような、ステップＳ１４で測定した体温、血圧、及び心拍の各測定値と、作業者側ＩＤとを含む健康データと、図４Ｂに示すような、ステップＳ１５で測定した加速度及び腰の曲がり度の各測定値と、作業者側ＩＤとを含む姿勢データと、図４Ｃに示すような、作業者２の年齢と作業者２の作業能力を示す値と、作業者側ＩＤとを含む属性データとを、通信インタフェース１３を介して情報処理装置３００に送信する。
【００８３】
図９に示すように、ステップ１３で、プロセッサ１５は、測定のタイミングでないと判別すると（ステップＳ１３；Ｎｏ）、再びステップＳ１１の処理を行う。以上が、作業者側機器１００の測定処理である。
【００８４】
次に、図３に示す機械側機器２００のプロセッサ２４が、測定プログラム２１１を実行して、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を測定する測定処理を説明する。
【００８５】
図１０に示すように、プロセッサ２４は、距離を測定するタイミングであるか否かを判別する（ステップＳ２１）。例えば、プロセッサ２４は、距離測定用の信号を送信するたび、その日付及び時刻をメモリ２１に記録しておき、決められた期間が経過したと判別したときに測定のタイミングであると判別する。
【００８６】
プロセッサ２４は、測定のタイミングであると判別すると（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、距離測定用の信号を通信インタフェース２２を介して作業者側機器１００に送信する（ステップＳ２２）。ここでは、プロセッサ２４は、距離測定用の信号をブロードキャストで送出する。その後、プロセッサ２４は、通信インタフェース２２を介して作業者側機器１００から作業者側機器１００の作業者側ＩＤを含む応答信号を受信するまで待機する（ステップＳ２３；Ｎｏ）。
【００８７】
プロセッサ２４は、作業者側機器１００から応答信号を受信すると（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、応答信号に含まれる作業者側ＩＤにより特定される作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を受信した応答信号の電界強度から算出する（ステップＳ２４）。プロセッサ２４は、図４Ｄに示すような機械側ＩＤと、作業者側ＩＤと、算出した距離とを含む距離データを、通信インタフェース２２を介して情報処理装置３００に送信する（ステップＳ２５）。以上が、機械側機器２００の測定処理である。
【００８８】
次に、図３に示す情報処理装置３００のプロセッサ３３が、作業者側機器１００から供給された健康データ、姿勢データ、属性データと、機械側機器２００から供給された距離データと、を使用してリスク値を算出する処理を説明する。
【００８９】
まず、プロセッサ３３は、前処理として、作業者２の健康データから健康状態を示す測定値の標準偏差を求める処理を行う。前述のように、作業者側機器１００から情報処理装置３００に対して、設定された期間毎に健康データ、姿勢データ、及び属性データが送信される。また、機械側機器２００から情報処理装置３００に対して、設定された期間毎に距離データが送信される。このため、プロセッサ３３は、下記の前処理を設定された期間毎に実行する。
【００９０】
図１１に示すように、プロセッサ３３は、作業者側機器１００から受信した全ての健康データについて、即ち全ての作業者２について、健康状態を示す測定値の標準偏差を算出するまで（ステップＳ３１；Ｎｏ）、ステップＳ３２以降の処理を繰り返す。例えば、プロセッサ３３は、健康データに含まれる作業者側ＩＤの昇順で、健康状態を示す測定値の標準偏差を算出する。
【００９１】
ステップＳ３２で、プロセッサ３３は、健康データに含まれる作業者側ＩＤから特定される作業者２の通常の健康状態を示す基準データをメモリ１２から読み出し、基準データと、作業者側機器１００から受信した健康データとの標準偏差を測定項目毎に算出する（ステップＳ３２）。
【００９２】
具体的には、プロセッサ３３は、基準データに含まれる作業者２の体温の基準値と作業者側機器１００から受信した健康データに含まれる作業者２の体温の測定値の差分の２乗の平方根を、体温について標準偏差として算出する。さらに、プロセッサ３３は、血圧と心拍それぞれについても同様に標準偏差を算出する。
【００９３】
プロセッサ３３は、ステップＳ３２で算出した標準偏差が設定された閾値より大きいか否かを判別する（ステップＳ３３）。具体的には、プロセッサ３３は、算出した体温についての標準偏差が体温の標準偏差に関する閾値より大きいか否かを判別する。プロセッサ３３は、算出した血圧についての標準偏差が血圧の標準偏差に関する閾値より大きいか否かを判別する。プロセッサ３３は、算出した心拍についての標準偏差が心拍の標準偏差に関する閾値より大きいか否かを判別する。
【００９４】
プロセッサ３３は、ステップＳ３２で算出した体温、血圧、及び心拍についての標準偏差の何れかが、閾値より大きいと判別すると（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、作業者２の健康状態が異常であることを示す値を、作業者側機器１００の作業者側ＩＤとともにメモリ３１に格納する（ステップＳ３４）。その後、プロセッサ３３は、再びステップＳ３１以降の処理を行い、作業者側機器１００から受信した全ての健康データについて、即ち全ての作業者２について、健康状態の正常又は異常を判別する処理を繰り返す。プロセッサ３３は、作業者側機器１００から受信した全ての健康データについて、測定値の標準偏差を算出すると（ステップＳ３１；Ｙｅｓ）、前処理を終了する。
【００９５】
プロセッサ３３は、作業者側機器１００から受信した全ての健康データに対して上述の前処理を行った後、作業者２それぞれのリスク値を算出するリスク値算出処理を実行する。以下の説明においては、機械側機器２００がＮ台あると仮定する。
【００９６】
図１２に示すように、プロセッサ３３は、Ｎ台の機械側機器２００の付近にいる作業者２すべてについてリスク値を算出するまで（ステップＳ４１：Ｎｏ）、ステップＳ４２以降の処理を行う。
【００９７】
プロセッサ３３は、距離データに含まれている作業者側機器１００と対象とする機械側機器２００との距離が、予め設定された閾値を下回っているか否かを判別する（ステップＳ４２）。即ち、プロセッサ３３は作業者２と機械装置３との距離が予め設定された閾値を下回っているか否かを判別する。
【００９８】
プロセッサ３３は、作業者側機器１００と機械側機器２００との距離が閾値を下回っていると判別すると（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）、作業者側機器１００から特定される作業者２の健康状態が異常であるか否かを判別する（ステップＳ４３）。具体的には、メモリ３１に、作業者側機器１００の作業者側ＩＤとともに作業者２の健康状態が異常であることを示す値が格納されているか否かを判別する。この値は、図１１に示す前処理のステップＳ３４において、プロセッサ３３がメモリ３１に格納したものである。
【００９９】
図１２に示すように、プロセッサ３３は、作業者２の健康状態が異常であると判別すると（ステップＳ４３；Ｙｅｓ）、作業者２の健康データに含まれる測定値に応じた補正定数の値を該当する補正テーブルから読み出す（ステップＳ４４）。
【０１００】
具体的には、プロセッサ３３は、図４Ａに示すような健康データに含まれる体温の測定値に応じた補正定数を、図６Ａに示す体温に基づく補正テーブル３６０ａから読み出し、読み出した体温についての補正定数をメモリ３１に記憶する。プロセッサ３３は、図４Ａに示すような健康データに含まれる血圧の測定値に応じた補正定数を、図６Ｂに示す血圧に基づく補正テーブル３６０ｂから読み出し、読み出した血圧についての補正定数をメモリ３１に記憶する。プロセッサ３３は、図４Ａに示すような健康データに含まれる心拍の測定値に応じた補正定数を、図６Ｃに示す心拍に基づく補正テーブル３６０ｃから読み出し、読み出した心拍についての補正定数をメモリ３１に記憶する。その後プロセッサ３３はステップＳ４５の処理を実行する。
【０１０１】
図１２に示すように、プロセッサ３３は、ステップＳ４３において、作業者２の健康状態が異常でない、即ち、正常であると判別すると（ステップＳ４３；Ｎｏ）、ステップＳ４４の処理を行わず、ステップＳ４５の処理を実行する。
【０１０２】
ステップＳ４５において、プロセッサ３３は、作業者２の姿勢データに含まれる測定値に応じた補正定数の値を該当する補正テーブルから読み出す（ステップＳ４５）。
【０１０３】
具体的には、プロセッサ３３は、図４Ｂに示すような姿勢データに含まれる加速度の測定値に応じた補正定数を、図７Ａに示す加速度に基づく補正テーブル３６０ｄから読み出し、読み出した加速度についての補正定数をメモリ３１に記憶する。プロセッサ３３は、図４Ｂに示すような姿勢データに含まれる腰の曲がり度の測定値に応じた補正定数を、図７Ｂに示す腰の曲がり度に基づく補正テーブル３６０ｅから読み出し、読み出した腰の曲がり度についての補正定数をメモリ３１に記憶する。
【０１０４】
図１２に示すように、続いて、プロセッサ３３は、属性データに含まれる属性値に応じた補正定数の値を該当する補正テーブルから読み出す（ステップＳ４６）。
【０１０５】
具体的には、プロセッサ３３は、図４Ｃに示すような属性データに含まれる年齢に応じた補正定数を、図８Ａに示す年齢に基づく補正テーブル３６０ｆから読み出し、読み出した年齢についての補正定数をメモリ３１に記憶する。プロセッサ３３は、図４Ｃに示すような属性データに含まれる作業者２の作業能力を示す値に応じた補正定数を、図８Ｂに示す作業能力に基づく補正テーブル３６０ｇから読み出し、読み出した作業能力についての補正定数をメモリ３１に記憶する。
【０１０６】
図１２に示すように、プロセッサ３３は、回避可能性の定義値を補正する（ステップＳ４７）。
【０１０７】
具体的には、プロセッサ３３は、対象とする機械装置３の回避可能性の定義値を、図５に示すリスク定義値記憶部３５０のテーブルから読み出す。プロセッサ３３は、上述の式（２）により補正後の回避可能性の定義値を求める。具体的には、プロセッサ３３は、読み出した回避可能性の定義値にステップＳ４４からステップＳ４６で取得した各補正定数を加算した値を求める。プロセッサ３３は、求めた値を補正後の回避可能性の定義値としてメモリ３１に記憶する。
【０１０８】
なお、ステップＳ４３で作業者２の健康状態が異常でないと判別した場合、ステップＳ４４の処理がスキップされる。この場合は、プロセッサ３３は、上述の式（３）により、補正後の回避可能性の定義値を求める。具体的には、プロセッサ３３は、読み出した回避可能性の定義値にステップＳ４５及びＳ４６で読み出した補正定数を加算した値を求める。プロセッサ３３は、求めた値を補正後の回避可能性の定義値としてメモリ３１に記憶する。
【０１０９】
プロセッサ３３は、上述の式（４）によりリスク値を算出する（ステップＳ４８）。具体的には、プロセッサ３３は、ステップＳ４７で求めた補正後の回避可能性の定義値と、図５に示すリスク定義値記憶部３５０に格納されている危険事象の発生確率の定義値及び危険源へのアクセス頻度の定義値との和を求め、求めた和にリスク定義値記憶部３５０に格納されているリスク度の値を乗じて得られたリスク値を、作業者側ＩＤ及び機械側ＩＤとともにメモリ３１に記憶する。
【０１１０】
プロセッサ３３は、Ｎ台の機械側機器２００から受信した距離データに基づいて、機械装置３付近の作業者２についてのリスク値を算出すると（ステップＳ４１；Ｙｅｓ）、ステップＳ４８で算出したリスク値とリスク値に応じた作業者２に対する警告を示すメッセージとを、作業者側機器１００それぞれに送信する（ステップＳ４９）。
【０１１１】
例えば、プロセッサ３３は、ステップＳ４８で算出したリスク値が閾値を超えている場合、該当する作業者２に装着されている作業者側機器１００に、機械側ＩＤから特定される機械装置３を識別することができる情報と、リスク値に基づく警告メッセージとを送信する。プロセッサ３３は、例えば、「旋盤（ＩＤ：０００２）からのリスク値が第１閾値を超えました。リスクはレベル４です。旋盤（ＩＤ：０００２）から離れてください。」という警告メッセージを出力する。
【０１１２】
他の例として、プロセッサ３３は警告メッセージを次のような方法で出力してもよい。プロセッサ３３は、ステップＳ４８で算出したリスク値が閾値を超えている場合、機械装置３付近の作業者２に装着されている作業者側機器１００に、機械側ＩＤから特定される機械装置３を識別するための情報と、リスク値に基づく警告メッセージとを送信する。この場合、プロセッサ３３は、警告メッセージを、リスク値が閾値を超えていると判別した作業者２と、リスク値は閾値を超えていないものの機械装置３付近にいる他の作業者２とに送信する。
【０１１３】
プロセッサ３３は、例えば、「次は、作業者ＩＤ１００１に関する警告メッセージです。旋盤（ＩＤ：０００２）からのリスク値が第１閾値を超えました。リスクはレベル４です。旋盤（ＩＤ：０００２）から離れてください。以上、作業者ＩＤ１００１に対する警告メッセージでした。」という警告メッセージを出力する。
【０１１４】
このように、リスク値が閾値を超えている作業者２のみならず、機械装置３付近にいる他の作業者にも、警告メッセージを出力することには次のような利点がある。例えば、作業者ＩＤ１００１を有する作業者２が警告メッセージを無視した場合であっても、他の作業者２が作業者ＩＤ１００１を有する作業者２に退避を促すことができる。作業者ＩＤ１００１を有する作業者２の体調が急変し、作業者２が自身で対応することができない場合であっても、他の作業者２が作業者ＩＤ１００１を有する作業者２を救護する、又は、管理者、他の作業者等に救護を要請することが可能となる。
【０１１５】
以上説明したように、実施の形態に係る構成においては、リスク値の算出に使用される危害の発生確率の３つの要素のうち、作業者２が、危害を回避することができる可能性を示す値である回避可能性の定義値を、作業者２の身体の状態と作業者２の属性とに応じて補正する。言い換えると、作業者２毎に回避可能性の定義値を求め、求めた回避可能性の定義値を使用してリスク値を算出する。このような構成を有するため、作業者２と機械装置３とが離れている場合に、個々の作業者２の身体の状態を考慮したリスク値を求めることできる。
【０１１６】
（変形例１）
上記の実施の形態においては、図１に示すように、作業者側機器１００が、作業者２の属性を示す属性データを記憶する属性データ記憶部１２０を有していた。しかしながら、これに限られない。図１３に示すように、作業者側機器１００は属性データ記憶部１２０を有さず、情報処理装置３００が、作業者２の属性を示す属性データを記憶する属性データ記憶部４１０を有していてもよい。この場合、第１送信部１５０は、健康データと姿勢データを、情報処理装置３００に送信すればよい。補正部３７０は、回避可能性の定義値の補正のため、属性データ記憶部４１０から属性データを取得すればよい。
【０１１７】
（変形例２）
実施の形態においては、健康状態判別部３４０が健康データに基づいて作業者２の健康状態が異常であるか否かを判別した。しかしながら、これに限られない。図１４に示すように、情報処理装置３００は、健康状態判別部３４０と基準データ記憶部３３０とを有していなくてもよい。この場合、補正部３７０は、常に上述の式（２）で補正後の回避可能性の定義値を求めればよい。
【０１１８】
（変形例３）
実施の形態においては、補正部３７０は、属性データが示す作業者２の属性値に応じて、回避可能性の定義値を補正していたが、補正部３７０は、属性値を考慮せず、健康測定値と姿勢測定値のみを考慮して、回避可能性の定義値を補正してもよい。
【０１１９】
（変形例４）
実施の形態においては、図１の第２距離測定部２２０は距離測定用の信号を作業者側機器１００に送信し、作業者側機器１００から受信した応答信号の電界強度から、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を算出した。しかしながら、これに限られない。第１距離測定部１４０が、作業者側ＩＤを含む距離測定用の信号を機械側機器２００に送信してもよい。この場合、第２距離測定部２２０は、機械側ＩＤを含む応答信号を作業者側機器１００に送信する。第１距離測定部１４０は、受信した応答信号の電界強度から、機械側機器２００までの距離を算出すればよい。
【０１２０】
（変形例５）
実施の形態においては、応答信号の受信時の電界強度から、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を測定する例を説明したが、これに限られない。例えば、第１距離測定部１４０又は第２距離測定部２２０は、それぞれ計時装置を備えており、応答信号を送信する側は、応答信号に送信時の時刻を示す時刻情報を含める。応答信号を受信した側は、応答信号を受信した時刻と、応答信号が示す情報に含まれている送信時の時刻情報とから電波伝搬時間を求め、電波伝搬時間から、作業者側機器１００と機械側機器２００との間の距離を求めるようにしてもよい。
【０１２１】
実施の形態においては、作業者側機器１００の身体データ取得部１１０は、作業者２の健康データ及び姿勢データを取得する例を説明したが、身体データ取得部１１０は健康データと姿勢データとの何れか一方のデータを取得してもよい。
【０１２２】
実施の形態において、補正部３７０は、補正後の回避可能性の定義値を算出するため、式（２）に示すように、リスク定義値記憶部３５０が記憶する回避可能性の定義値に、体温、血圧、心拍それぞれに基づく補正定数と、加速度、腰の曲がり度それぞれに基づく補正定数と、年齢、作業能力それぞれに基づく補正定数とを加算した。しかしながら、これに限られない。補正部３７０は、これらの補正定数を乗じて得られた値を、リスク定義値記憶部３５０が記憶する回避可能性の定義値に加算してもよい。あるいは、補正部３７０は、これらの補正定数を乗じて得られた値を、リスク定義値記憶部３５０が記憶する回避可能性の定義値に乗じてもよい。
【０１２３】
また、補正部３７０は、補正後の回避可能性の定義値を算出するため、全ての補正定数を使用しなくてもよい。また、補正部３７０は、補正定数の一部又は全部に重み付けしてもよい。
【０１２４】
実施の形態においては、情報処理装置３００は、作業者の健康状態が異常であるか否かを判別する処理において、健康データに含まれる各測定値の標準偏差を求め、標準偏差が閾値を超えたか否かを判別した。しかしながら、これに限られない。例えば、作業者２の健康状態が正常である場合の体温、血圧、心拍の測定値のそれぞれの許容範囲を示す上限値と下限値とを定義した許容範囲データを予めメモリ３１に格納しておく。情報処理装置３００は、測定値と許容範囲データとに基づいて、作業者２の健康データに含まれる測定値が許容範囲外であるか否かを判別してもよい。この場合、情報処理装置３００は、測定値が許容範囲外であるときに、作業者２の健康状態が異常であると判別する。また、許容範囲は、作業者２毎に定義されてもよい。
【０１２５】
実施の形態においては、作業者２の健康データに作業者２の体温、血圧、及び心拍のそれぞれの測定値が含まれることを説明した。しかしながら、これに限られない。
【０１２６】
例えば、作業者側機器１００は、作業者２が咳をしたことを検出するようにしてもよい。この場合、センサ１１には、咳の検出用のセンサとして、マイク及び加速度センサを含めることができる。咳の検出用のセンサは、マイクが収集した音と、加速度センサが検出した作業者２の身体の振動とに基づいて、作業者２が咳をしているか否か、咳のひどさの程度を検出するようにしてもよい。情報処理装置３００は、作業者側機器１００から受信した作業者２の咳のひどさの程度を示すデータから作業者２が健康であるか否かを判別することができる。例えば、情報処理装置３００は、作業者２が継続して激しく咳き込んでいる場合には、作業者２の健康状態がよくないと判別するようにしてもよい。
【０１２７】
また、作業者側機器１００は、作業者２の発汗状態を検出するようにしてもよい。この場合、センサ１１には、発汗の検出用のセンサと工場内の温度を測定する温度センサとを含めることができる。作業者側機器１００は、作業者２の発汗状態を示すデータと、工場内の温度を示すデータとを情報処理装置３００に送信する。情報処理装置３００は、作業者２の発汗の程度と工場内の温度とから、作業者２が健康であるか否かを判別することができる。例えば、工場内の温度が高くないにもかかわらず、作業者２がひどく発汗している場合には、情報処理装置３００は、作業者２の健康状態がよくないと判別するようにしてもよい。
【０１２８】
実施の形態においては、情報処理装置３００がリスク要素のパラメータである回避可能性の定義値を補正し、補正後の回避可能性の定義値を使用してリスク値を算出する例を説明した。しかし、回避可能性の定義値を補正する情報処理装置と、リスク値を算出する情報処理装置とは異なっていてもよい。例えば、情報処理装置３００が回避可能性の定義値を補正し、補正後の回避可能性の定義値を他の情報処理装置に供給する。他の情報処理装置は、供給された補正後の回避可能性の定義値を使用してリスク値を算出する。
【０１２９】
あるいは、情報処理装置３００は、作業者２の身体の状態に応じて回避可能性の定義値を補正し、補正後の回避可能性の定義値をその作業者２が装着する作業者側機器１００に供給してもよい。この場合、作業者側機器１００自体が、供給された補正後の回避可能性の定義値を使用してリスク値を算出してもよい。あるいは、情報処理装置３００は、作業者２の身体の状態に応じて回避可能性の定義値を補正し、補正後の回避可能性の定義値をその作業者２との距離を取得した機械側機器２００に供給してもよい。この場合、機械側機器２００は、供給された補正後の回避可能性の定義値を使用して、自機の付近にいる作業者２についてリスク値を算出する。
【０１３０】
上記のプログラムを記録する記録媒体としては、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、半導体メモリ、磁気テープを含むコンピュータ読取可能な記録媒体を使用することができる。
【０１３１】
本発明は、広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【符号の説明】
【０１３２】
１  リスク値算出システム、２  作業者、３  機械装置、４  ＰＬＣ、１１，２３  センサ、１２，２１，３１  メモリ、１３，２２，３２  通信インタフェース、１４  出力装置、１５，２４，３３  プロセッサ、１９，２９，３９  バス、１００  作業者側機器、１１０  身体データ取得部、１１１  医療センサ、１１２  姿勢センサ、１２０  属性データ記憶部、１２１，２１１  測定プログラム、１３０，２１０  識別情報記憶部、１３１，２２１，３２１  アンテナ、１４０  第１距離測定部、１５０  第１送信部、１６０  通知出力部、２００  機械側機器、２２０  第２距離測定部、２３０  第２送信部、２３１  電界強度センサ、３００  情報処理装置、３１０  受信部、３１１  リスク値算出プログラム、３２０  距離判別部、３３０  基準データ記憶部、３４０  健康状態判別部、３５０  リスク定義値記憶部、３６０  補正定数記憶部、３６０ａ，３６０ｂ，３６０ｃ，３６０ｄ，３６０ｅ，３６０ｆ，３６０ｇ  補正テーブル、３７０  補正部、３８０  リスク値算出部、３９０  通知部
【要約】
作業者側機器（１００）が備える身体データ取得部（１１０）は、作業者の健康状態を示す健康データと作業者の姿勢を示す姿勢データとの少なくとも何れかを取得する。情報処理装置（３００）が備える距離判別部（３２０）は、作業者と機械装置との間の距離が予め設定された閾値を下回っているか否かを判別する。補正部（３７０）は、距離判別部（３２０）が、距離が閾値を下回っていると判別した場合、作業者側機器（１００）から取得した健康データが示す作業者の健康状態と作業者側機器（１００）から取得した姿勢データが示す作業者の姿勢との少なくとも何れかに応じて、機械装置に起因する危害を作業者が回避できる可能性を示す値として定義された回避可能性の定義値を補正する。リスク値算出部（３８０）は、リスク値の算出関数に、補正後の回避可能性の定義値とリスク度の定義値とを代入して、リスク値を求める。【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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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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