(57)【要約】  気分スコア計算システムは、プロセッサとメモリとを含む。メモリは、ユーザの気分スコアとユーザ端末の操作時間間隔の揺らぎを示す特徴量との関係を示す、関係情報を保持する。プロセッサは、第１ユーザ端末の操作履歴を取得する。プロセッサは、操作履歴から第１ユーザ端末の操作時間間隔の揺らぎを示す特徴量の値を算出する。プロセッサは、特徴量の値と関係情報とに基づき、第１ユーザ端末のユーザの気分スコアを決定し、出力する。
2016203575.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気分スコア計算システムであって、
プロセッサとメモリとを含み、
前記メモリは、ユーザの気分スコアとユーザ端末の操作時間間隔の揺らぎを示す特徴量との関係を示す、関係情報を保持し、
前記プロセッサは、
第１ユーザ端末の操作履歴を取得し、
前記操作履歴から、前記第１ユーザ端末の操作時間間隔の揺らぎを示す特徴量の値を算出し、
前記特徴量の値と前記関係情報とに基づき、前記第１ユーザ端末のユーザの気分スコアを決定し、
前記気分スコアを出力する、気分スコア計算システム。
【請求項２】
請求項１に記載の気分スコア計算システムであって、
前記特徴量は、前記ユーザ端末の操作時間間隔を特徴付けるフラクタル次元である、気分スコア計算システム。
【請求項３】
請求項１に記載の気分スコア計算システムであって、
前記特徴量は、前記ユーザ端末の操作時間間隔の累積確率分布を特徴付ける冪指数である、気分スコア計算システム。
【請求項４】
請求項１に記載の気分スコア計算システムであって、
前記プロセッサは、
前記操作履歴が示す前記特徴量の値を計算するための操作総数が閾値よりも小さい場合に、前記気分スコアをエラー値と決定する、気分スコア計算システム。
【請求項５】
請求項２に記載の気分スコア計算システムであって、
前記プロセッサは、
前記操作履歴と前記フラクタル次元の計算に使用した近似式との間の決定係数を計算し、
前記決定係数と閾値との比較を行い、
前記決定係数が閾値よりも小さい場合に、前記気分スコアを異常値と決定する、気分スコア計算システム。
【請求項６】
請求項３に記載の気分スコア計算システムであって、
前記プロセッサは、
前記操作履歴と前記冪指数の計算に使用した近似式との間の決定係数を計算し、
前記決定係数と閾値との比較を行い、
前記決定係数が閾値よりも小さい場合に、前記気分スコアを異常値と決定する、気分スコア計算システム。
【請求項７】
請求項１に記載の気分スコア計算システムであって、
前記プロセッサは、
前記関係情報が、前記特徴量の基準値からの変動と気分スコアとの関係を示し、
前記操作履歴における操作数を使用して基準値を算出し、
前記算出した基準値と前記算出した特徴量との間の変動及び前記関係情報に基づき、前記気分スコアを決定する、気分スコア計算システム。
【請求項８】
請求項１に記載の気分スコア計算システムであって、
前記操作履歴は、第１入力デバイスの操作履歴と第２入力デバイスの操作履歴とを含み、
前記プロセッサは、
前記第１入力デバイスの操作履歴から第１気分スコアを決定し、前記第２入力デバイスの操作履歴から第２気分スコアを決定し、
前記第１気分スコア及び前記第２気分スコアを出力する、気分スコア計算システム。
【請求項９】
計算機システムが気分スコアを決定する方法であって、
前記計算機システムは、ユーザの気分スコアとユーザ端末の操作時間間隔の揺らぎを示す特徴量との関係を示す、関係情報を保持し、
前記方法は、前記計算機システムが、
第１ユーザ端末の操作履歴を取得し、
前記操作履歴から、前記第１ユーザ端末の操作時間間隔の揺らぎを示す特徴量の値を算出し、
前記特徴量の値と前記関係情報とに基づき、前記第１ユーザ端末のユーザの気分スコアを決定し、
前記気分スコアを出力する、ことを含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は気分スコア計算システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
メンタルヘルス疾患による社会的損失は国内だけでも年間２兆円に上り、大きな社会問題となっている。特に職場における労働者の罹患が多く、予防・早期発見方法の確立、またメンタルヘルス疾患により休業した労働者の効率的な職場復帰が喫緊の課題となっている。このような中、労働者のメンタルヘルス状態の科学的な定量化技術が求められている。【０００３】
一般に、メンタルヘルス管理において労働者の状態を定量化する施策として、労働者の就労時間評価や仕事中の気分評価が行われている。就労時間の評価は、ＰＣ電源のＯＮ／ＯＦＦの時刻を記録するなどの方法で、比較的容易に評価可能である。【０００４】
一方、気分評価については、現状気分質問紙（Ｐｒｏｆｉｌｅ  ｏｆ  Ｍｏｏｄ  Ｓｔａｔｅ（ＰＯＭＳ））や、ベック抑うつ質問紙（Ｂｅｃｋ  Ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ  （ＢＤＩ−ＩＩ））などを用いて評価されている。しかし、毎回数十問の質問に答える必要があり、被験者への負担が大きく、毎日評価することが難しい。そこで、被験者に負担をかけることなく、毎日気分を定量的に評価する方法が求められている。【０００５】
たとえば、特許文献１は、各種センサでユーザの行動・状態を計測すると共に、当該装置がユーザに心理状態を質問、その回答と計測データとの組を学習データとし、計測データから心理状態を推定するモデルを作成することを開示する（例えば、請求の範囲）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開２０１４／０１３６４５０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１は、端末ユーザのキーボード入力速度や、バックスペースキーの使用頻度などの基本的な指標を算出し、加えてユーザに心理状態質問することで学習用の教師データを取得する。教師データを機械学習することにより、これらの指標群からユーザの心理状態を判定する。【０００８】
しかし、特許文献１が示す基本的な指標群の大小から、ユーザの心理状態を有意に判定できない場合がある。したがって、端末ユーザの気分を、端末操作の履歴情報から有意に推定する技術が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の代表的な一例は、気分スコア計算システムであって、プロセッサとメモリとを含み、前記メモリは、ユーザの気分スコアとユーザ端末の操作時間間隔の揺らぎを示す特徴量との関係を示す、関係情報を保持し、前記プロセッサは、第１ユーザ端末の操作履歴を取得し、前記操作履歴から、前記第１ユーザ端末の操作時間間隔の揺らぎを示す特徴量の値を算出し、前記特徴量の値と前記関係情報とに基づき、前記第１ユーザ端末のユーザの気分スコアを決定し、前記気分スコアを出力する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様によれば、端末ユーザに意識させることなく、端末ユーザの気分スコアを精度良く計測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態の気分計測システムの構成例を示す。
【図２】管理者端末構成例を示す。
【図３】従業員端末における操作情報取得部の動作フロー例を示す。
【図４】操作情報取得部が生成する操作情報の構成例を示す。
【図５】管理者端末における操作情報収集部の動作フロー例を示す。
【図６】管理者端末における操作時系列テーブルの構成例を示す。
【図７】管理者端末における操作時間揺らぎ解析部の動作フロー例を示す。
【図８】操作時間揺らぎ解析部が生成する、時間揺らぎテーブルの構成例を示す。
【図９】時間ウィンドウの個数Ｎ［ｉ］を算出方法の例を示す。
【図１０】時間ウィンドウサイズδ［ｉ］と対象イベントを含む時間ウィンドウの個数Ｎ［ｉ］の両対数グラフ、及び、回帰直線の例を示す。
【図１１】特徴量解析結果テーブルの構成例を示す。
【図１２】気分スコア算出部の動作フロー例を示す。
【図１３】気分スコア解析結果テーブルの構成例を示す。
【図１４】気分スコア解析結果画像の例を示す。
【図１５】気分スコア算出部による気分スコア算出方法の他の例を示す。
【図１６】操作時間揺らぎ解析部による揺らぎ特徴量の算出方法の他の例を示す。
【図１７】一つの従業者端末における、１日の対象イベントの時系列を示す。
【図１８】時間間隔Δｔと累積確率分布Ｐ（ｘ＞Δｔ）の両対数グラフ、及び、回帰直線の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。特に説明がない場合、各図において共通の構成については同一の参照符号が付されている。
【００１３】
本実施形態の気分計測システムは、端末ユーザのキーボード操作やマウス操作の時系列を取得し、操作時間間隔の揺らぎを分析することで、気分スコアを算出する。具体的には、端末ユーザのキーボード操作やマウス操作の時系列を所定期間取得する。所定期間における操作時間間隔の揺らぎを示す特徴量を算出する。特徴量から端末ユーザの気分スコアを算出する。気分スコアを管理者の端末に表示する。
【００１４】
発明者らの研究によれば、ユーザ端末における操作時間間隔の揺らぎは、ユーザの気分と関連性を有する。特に、操作時間間隔のフラクタル次元及び操作時間間隔の累積確率分布のべき指数は、気分スコアと高い関連性がある。操作時間間隔の揺らぎを示す特徴量から端末ユーザの気分スコアを算出することで、端末ユーザに意識させることなく、端末ユーザの気分スコアを精度良く計測することができる。
【００１５】
図１は、本実施形態の気分計測システムの構成例を示す。気分計測システムは、ネットワーク複数の従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃと管理者端末１０３とを含む。従業員は、それぞれ、従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃのユーザであり、従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃを使用して業務を実行する。管理者端末１０３は、メンタルヘルス管理者により使用される。
【００１６】
従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃは、それぞれ、操作情報取得部１０２Ａ〜１０２Ｃを含む。操作情報取得部１０２Ａ〜１０２Ｃは、それぞれ、従業員による従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃの操作履歴を保持し、所定の時期にネットワークを介して、管理者端末１０３に送信する。図１の例において、一人の従業員が一つの従業員端末を使用する。なお、複数の従業員が一つの従業員端末を使用してもよい。各従業員の操作はログイン時の従業員ＩＤで区別される。
【００１７】
管理者端末１０３は、操作情報収集部１０４、操作時間揺らぎ解析部１０６、気分スコア算出部１０７、及び結果表示部１０８を含む。操作情報収集部１０４は、ネットワークを介して、所定時に、従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃから従業員の操作履歴を収集し、操作時系列テーブル１０５に格納する。操作時間揺らぎ解析部１０６は、収集した各従業員の操作履歴を解析して、各従業員の操作における操作時間間隔の揺らぎを決定する。
【００１８】
気分スコア算出部１０７は、操作時間揺らぎ解析部１０６による解析結果に基づき、各従業員の気分スコアを算出する。結果表示部１０８は、気分スコアを含む、各従業員の気分計測結果を表示デバイスにおいてする。
【００１９】
図２は、管理者端末１０３の構成例を示す。管理者端末１０３のハードウェア構成は、一般的な計算機構成である。管理者端末１０３は、ＣＰＵ１２１、主メモリ１２２、二次メモリ１２３、ネットワークを介して他の装置とデータ通信を行う通信インタフェース１２４、入力デバイス１２５、及び表示デバイス１２６を含んで構成される。ＣＰＵ１２１はプロセッサ又は演算資源であり、主メモリ１２２及び二次メモリ１２３は、ストレージ又は記憶資源である。本例において、管理者システムは１台の管理者端末１０３で構成されているが、複数の計算機で構成されてもよい。
【００２０】
主メモリ１２２は、典型的には揮発性の半導体記憶デバイスである。二次メモリ１２３は、典型的には、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等、非一時的記憶媒体を含む不揮発性記憶デバイスである。入力デバイス１２５の例は、マウスやキーボードであり、表示デバイス１２６の例は、液晶ディスプレイである。
【００２１】
主メモリ１２２は、プログラム及びプログラムが使用するデータを格納する。二次メモリ１２３は、主メモリ１２２にロードされるプログラム及びデータを格納する不揮発性の非一時的記憶媒体を備える。二次メモリ１２３は、ネットワークを介して接続された外部の記憶デバイスでもよい。プログラムは、プログラム配布サーバや、計算機読み取り可能な非一時的記憶媒体によって装置にインストールすることができ、各装置の不揮発性記憶デバイスに格納することができる。
【００２２】
図２において、主メモリ１２２は、二次メモリ１２３からロードされた操作情報収集プログラム１２７、操作時間揺らぎ解析プログラム１２８、気分スコア算出プログラム１２９、及び結果表示プログラム１３０に加え、不図示のＯＳを格納する。二次メモリ１２３は、主メモリ１２２にロードされる、操作時系列テーブル１０５を格納する。
【００２３】
プログラムはプロセッサ（ＣＰＵ）によって実行されることで、定められた処理を行う。従って、本開示においてプログラムを主語とする説明は、プロセッサを主語とした説明でもよい。若しくは、プログラムが実行する処理は、そのプログラムが動作する装置及びシステムが行う処理である。
【００２４】
プロセッサは、プログラムに従って動作することによって、所定の機能を実現する機能部として動作する。例えば、ＣＰＵ１２１は、操作情報収集プログラム１２７、操作時間揺らぎ解析プログラム１２８、気分スコア算出プログラム１２９、及び結果表示プログラム1３０に従って動作することで、操作情報収集部１０４、操作時間揺らぎ解析部１０６、気分スコア算出部１０７、及び結果表示部１０８として機能する。
【００２５】
従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃは、管理者端末１０３と同様のハードウェア構成を有することができる。従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃのプロセッサは、それぞれ、操作情報取得プログラムを実行し、操作情報取得部１０２Ａ〜１０２Ｃとして機能する。
【００２６】
図３は、従業員端末１０１Ａにおける操作情報取得部１０２Ａの動作フロー例を示す。従業員による業員端末１０１Ａの操作によるイベント毎に、本フローが実行される。他の従業員端末１０１Ｂ、１０１Ｃにおいても同様である。
【００２７】
操作情報取得部１０２Ａは、ＯＳ又は操作対象のアプリケーションから、従業員端末ＩＤ、日付、時刻、イベント名を含む、イベント情報を取得する（Ｓ１０１）。操作情報取得部１０２Ａは、取得したイベント情報を操作情報に追記する（Ｓ１０２）。操作情報は、例えば、二次メモリに格納される。
【００２８】
図４は、操作情報取得部１０２Ａが生成する操作情報１４０の構成例を示す。従業員により操作される入力デバイスは、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルである。操作情報１４０は、従業員端末ＩＤ欄１４１、日付欄１４２、時刻欄１４３、イベント名欄１４４、及びキー種別欄１４５を含む。
【００２９】
一つのレコードが、従業員の操作による一つのイベントを示す。一つのレコードは、一回の操作に対応する。設計によっては、一回の操作が、１又は複数のイベントで構成されてもよい。たとえば、キーダウンとキーアップそれぞれが一回の操作でもよく、キーダウンとキーアップの組が一回の操作でもよい。
【００３０】
従業員端末ＩＤ欄１４１は、操作された従業員端末のＩＤを示す。日付欄１４２及び時刻欄１４３欄は、イベントが発生した日付及び時刻を示す。イベント名欄１４４は、発生したイベントの名前を示す。キー種別欄１４５は、操作された入力デバイスがキーボード又はタッチパネルである場合、操作されたキーの種類を示す。
【００３１】
図５は、管理者端末１０３における操作情報収集部１０４の動作フロー例を示す。操作情報収集部１０４は、前日の１日分の操作情報を、従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃから収集する（Ｓ１２１）。操作情報収集部１０４は、従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃのそれぞれに、期間を指定した操作情報の送信を指示する。
【００３２】
操作情報取得部１０２Ａ〜１０２Ｃは、それぞれ、指示された期間の操作情報を、管理者端末１０３に送信する。操作情報収集部１０４は、従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃから収集した操作情報を、操作時系列テーブル１０５に追記する（Ｓ１２２）。
【００３３】
図６は、管理者端末１０３における操作時系列テーブル１０５の構成例を示す。操作時系列テーブル１０５は、操作情報１４０と同様のテーブル構成を有する。具体的には、操作時系列テーブル１０５は、従業員端末ＩＤ欄１５１、日付欄１５２、時刻欄１５３、イベント名欄１５４、及びキー種別欄１５５を含む。
【００３４】
図７は、管理者端末１０３における操作時間揺らぎ解析部１０６の動作フロー例を示す。操作時間揺らぎ解析部１０６は、操作時系列テーブル１０５を解析し、従業員端末１０１Ａ〜１０１Ｃそれぞれでの、所定期間の操作における、操作時間間隔の揺らぎの特徴量を算出する。本例は、所定期間の操作における操作時間間隔の揺らぎの特徴量として、１日の操作における操作時間のフラクタル次元を算出する。操作時間間隔は、対象操作間の時間間隔である。所定期間は設計に応じて決定される。
【００３５】
図７は、ボックスカウント法によるフラクタル次元ｄの計算手順を示す。ボックスカウント法によるフラクタル次元ｄは、下記数式１で定義される。
【数１】
2016203575.tif 000003
【００３６】
δは時間ウィンドウサイズを示す。Ｎは、対象イベントを１以上有する時間ウィンドウの個数を示す。以下の手順において、操作時間揺らぎ解析部１０６は、各従業員（従業員端末）について、の数式１で定義されたボックスカウント法によるフラクタル次元(d)を計算する。
【００３７】
まず、操作時間揺らぎ解析部１０６は、操作時系列テーブル１０５から、従業員端末ＩＤ毎かつ日付毎に、予め定められている対象イベントのレコードを選択し、時間揺らぎテーブルを生成する（Ｓ１４１）。一つの時間揺らぎテーブルは、一つの従業員端末の一日のイベント情報を示す。
【００３８】
図８は、操作時間揺らぎ解析部１０６が生成する、時間揺らぎテーブル１６０の構成例を示す。図８は、従業員端末ＩＤ＝「ＰＣ０００１」、日付＝「２０１４／０３／１３」、イベント名＝「ＫＥＹ＿ＤＯＷＮ」の条件で操作時系列テーブル１０５から抽出された時間揺らぎテーブル１６０を示す。時間揺らぎテーブル１６０は、レコード番号（＃）欄１６１と、時刻欄１６２を有する。時刻欄１６２は、対象イベントそれぞれの発生時刻を示す。本例の対象イベントは、キーダウン（キー入力）である。
【００３９】
図８の例は、一つの種類のイベントの情報のみ抽出するが、操作時間揺らぎ解析部１０６は、複数種類のイベントの情報を抽出してもよい。複数種類のイベントは、同一入力デバイスにおけるイベントでもよく、異なる入力デバイスでのイベントでもよい。イベントを抽出する条件は、イベント名以外の条件を含んでもよい。
【００４０】
図７に戻って、操作時間揺らぎ解析部１０６は、生成した各時間揺らぎテーブルにおいて、対象イベント総数Ｋを算出する（Ｓ１４２）。対象イベント総数Ｋは、時間揺らぎテーブルのレコード数に一致する。図７の例においては、対象イベント総数Ｋは、従業員端末における１日のキーダウンの回数である。
【００４１】
操作時間揺らぎ解析部１０６は、対象イベント総数Ｋと閾値Ｋ＿ｔｈとを比較する（Ｓ１４３）。対象イベント総数Ｋが閾値Ｋ＿ｔｈ以上である場合（Ｓ１４３：ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）、操作時間揺らぎ解析部１０６は、異なる時間ウィンドウサイズδ［ｉ］（ｉ＝０，…，Ｍ−１）（単位：秒）それぞれにおいて、対象イベントを１以上有する時間ウィンドウの個数Ｎ［ｉ］を算出する（Ｓ１４４）。
【００４２】
図９は、時間ウィンドウの個数Ｎ［ｉ］を算出方法の例を示す。セクション１７０は、一つの従業者端末における、１日の対象イベントの時系列を示す。時間軸上の一つの線１７１は、一回の対象イベント（キーダウン）を示す。
【００４３】
セクション１７５は、異なる時間ウィンドウサイズδ［ｉ］（ｉ＝０，…，Ｍ−１）の時間ウィンドウ列を示す。本例において、時間ウィンドウサイズδ［ｉ］は、２＾ｉ（（ｉ＝０，…，Ｍ−１））である。Ｍは規定の２以上の整数である。操作時間揺らぎ解析部１０６は、時間ウィンドウサイズを、δ［ｉ］＝２＾ｉ（（ｉ＝０，…，Ｍ−１））（単位：秒）と変えながら、対象イベントを１以上有する時間ウィンドウの個数Ｎ［ｉ］を算出する。
【００４４】
例えば、時間ウィンドウサイズが８秒（δ［３］）の時間ウィンドウ列１７６において、対象イベントを１以上含む時間ウィンドウの個数Ｎ［３］は、３である。ハッチングされた時間ウィンドウ（例えば時間ウィンドウ１７７）は、対象イベントを１以上含む時間ウィンドウである。白の時間ウィンドウ（例えば時間ウィンドウ１７８）は、対象イベントを含まない時間ウィンドウである。この他、１秒、２秒、４秒の時間ウィンドウサイズそれぞれに対して、対象イベントを１以上有する時間ウィンドウの個数Ｎは、１０個、７個、５個である。
【００４５】
図７に戻って、操作時間揺らぎ解析部１０６は、時間ウィンドウサイズδ［ｉ］と個数Ｎ［ｉ］の両対数グラフ（両対数関係）を算出し、近似直線の傾きを算出する（Ｓ１４５）。つまり、操作時間揺らぎ解析部１０６は、ｙ［ｉ］＝ｌｏｇ（Ｎ［ｉ］）、ｘ［ｉ］＝ｌｏｇ（δ［ｉ］）（ｉ＝０、…、Ｍ−１）の座標点を計算し、ｙ［ｉ］＝−α＊ｘ［ｉ］＋βである回帰式を決定する。
【００４６】
操作時間揺らぎ解析部１０６は、例えば、最小二乗法によって定数α及びβを算出する。操作時間揺らぎ解析部１０６は、傾きαを、フラクタル次元ｄと決定する。さらに、操作時間揺らぎ解析部１０６は、座標点の回帰式に対する当てはまりの良さを示す決定係数Ｒ２を算出する。
【００４７】
図１０は、時間ウィンドウサイズδ［ｉ］と対象イベントを含む時間ウィンドウの個数Ｎ［ｉ］の両対数グラフ、及び、回帰直線の例を示す。図１０の各点は実測値を示し、直線は実測値に対する回帰直線を表す。回帰直線の傾き−αは「−０．８１４」であり、フラクタル次元ｄは、０．８１４である。また、決定係数Ｒ２は０．９９９である。図１０から理解されるように、キー入力の時間間隔は、高い精度でフラクタル性を示す。発明者らは操作時間間隔の多くの測定を行い、測定結果は、高い精度でフラクタル性が成立していることを示した。
【００４８】
図７に戻って、ステップＳ１４３において、対象イベント総数Ｋが閾値Ｋ＿ｔｈより小さい場合（Ｓ１４３：Ｋ＜Ｋ＿ｔｈ）、操作時間揺らぎ解析部１０６は、フラクタル次元ｄを「ＮａＮ」と決定し、さらに、決定係数Ｒ２を「ＮａＮ」と決定する（Ｓ１４６）。「ＮａＮ」は、演算結果が正常な結果ではないことを示すエラー値である。対象イベント総数Ｋが少ない場合、フラクタル次元及び気分スコアの正確な計算が困難であるため、非数を示すことにより、従業員の気分について誤った情報を提供することを避ける。
【００４９】
最後に、操作時間揺らぎ解析部１０６は、従業員端末ＩＤ、日付、対象イベント総数Ｋ、決定係数Ｒ２と共に、フラクタル次元ｄを端末操作時間間隔の揺らぎ特徴量ｄとして、特徴量解析結果テーブルに出力する（Ｓ１４７）。特徴量解析結果テーブルは、二次メモリ１２３に格納される。
【００５０】
図１１は、特徴量解析結果テーブル１８０の構成例を示す。特徴量解析結果テーブル１８０は、従業員端末ＩＤ欄１８１、日付欄１８２、対象イベント総数欄１８３、揺らぎ特徴量欄１８４、及び決定係数欄１８５を有する。一つのレコードは、一日の一つの従業員端末（一人の従業員）の情報を示す。上述のように、揺らぎ特徴量は、操作時間間隔のフラクタル次元ｄを示す。
【００５１】
上記例は、フラクタル次元としてボックス次元を採用するが、他のフラクタル次元を採用してもよい。例えば、レニー次元、ハウスドルフ次元、パッキング次元、又は相関次元を採用することができる。
【００５２】
図１２は、気分スコア算出部１０７の動作フロー例を示す。気分スコア算出部１０７ｊは、操作時間揺らぎ解析部１０６が算出した揺らぎ特徴量を使用して、従業員の気分スコアを算出する。
【００５３】
気分スコア算出部１０７は、揺らぎ特徴量解析結果テーブル１８０から、従業員端末ＩＤ毎、かつ、日付毎に、揺らぎ特徴量ｄと決定係数Ｒ２（レコード）を読み出す（Ｓ１６１）。一つのレコードは、一つの従業員端末の１日の情報である。気分スコア算出部１０７は、各従業員端末ＩＤの各日における気分スコアｓを決定する。以下において、各レコードの気分スコアの算出方法を説明する。
【００５４】
気分スコア算出部１０７は、読み出した決定係数Ｒ２が「ＮａＮ」であるか判定する（Ｓ１６２）。決定係数Ｒ２が「ＮａＮ」である場合（Ｓ１６２：Ｒ２＝＝ＮａＮ）、気分スコア算出部１０７は、当該レコード（当該従業員端末ＩＤの当該日）の気分スコアｓを「ＮａＮ」と決定する（Ｓ１６３）。エラーが発生していることを示すことで、従業員の気分について誤った情報を提供することを避ける。
【００５５】
決定係数Ｒ２が「ＮａＮ」でない場合（Ｓ１６２：Ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）、気分スコア算出部１０７は、決定係数Ｒ２と規定の閾値Ｒ２＿ｔｈとを比較する（Ｓ１６４）。決定係数Ｒ２が閾値Ｒ２＿ｔｈより小さい場合（Ｓ１６４：Ｒ２＜Ｒ２＿ｔｈ）、気分スコア算出部１０７は、当該レコードの気分スコアｓを「異常」と決定する（Ｓ１６５）。
【００５６】
決定係数Ｒ２が小さいことは、操作時間間隔列が、フラクタル性を示していないことを意味する。発明者らの研究によれば、通常の操作時間間隔列は高いフラクタル性を示し、フラクタル次元が気分スコアと高い関連性を示す。
【００５７】
しかし、操作時間間隔列が高いフラクタル性を示していない場合、従業員は通常とは異なる状態である可能性が高い。そこで、決定係数Ｒ２が小さい場合、異常が発生していることを示すことで、メンタルヘルス管理者に注意喚起を促す。
【００５８】
決定係数Ｒ２が閾値Ｒ２＿ｔｈ以上である場合（Ｓ１６４：Ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）、気分スコア算出部１０７は、当該レコードの気分スコアｓを、所定の数式に従って算出する（Ｓ１６６）。気分スコアｓの計算式の例として、数式２を示す。
【数２】
2016203575.tif 000004
【００５９】
ａ１、ａ２は、予め与えられた定数係数である。数式２は、特徴量ｄと気分スコアとの関係を示す関係情報である。数式２は、１種類の気分、例えば、怒りや不安に対する気分スコアを算出する。複数種類の気分スコアを算出する場合には、ａ１、ａ２の複数の組が予め与えられている。気分スコア算出部１０７は、ａ１、ａ２の組を使用して、数式２に従って異なる種類の気分スコアそれぞれを算出する。
【００６０】
ａ１、ａ２は被験者を対象として実験により予め決定される。例えば、システム設計者は、被験者の操作履歴から算出したフラクタル次元と、Ｐｒｏｆｉｌｅ  ｏｆ  Ｍｏｏｄ  Ｓｔａｔｅ（ＰＯＭＳ））や、Ｂｅｃｋ  Ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ（ＢＤＩ−ＩＩ）などを用いて決定した被験者の気分スコアとを比較することで、係数ａ１、ａ２を決定できる。ａ１、ａ２は、全ての従業員に共通でもよく、従業員毎に用意されてもよい。
【００６１】
気分スコア算出部１０７は、従業員端末ＩＤ、日付、及び算出気分スコアを、気分スコア解析結果テーブルに出力する（Ｓ１６７）。図１３は、気分スコア解析結果テーブル１９０の構成例を示す。気分スコア解析結果テーブル１９０は、従業員端末ＩＤ欄１９１、日付欄１９２、及び算出気分スコア欄１９３を有する。本例において、一つの従業員端末の１日の操作に対して、１種類の気分スコアが算出されている。
【００６２】
図７〜１３を参照して説明した例は、キーボードにおけるキーダウンの時間揺らぎテーブル１６０を作成し、当該時間揺らぎテーブル１６０から揺らぎ特徴量（フラクタル次元）及び気分スコアを算出する。管理者端末１０３は、異なる操作イベント群それぞれの時間揺らぎテーブルを作成し、時間揺らぎテーブルそれぞれから揺らぎ特徴量及び気分スコアを算出してもよい。
【００６３】
例えば、操作時間揺らぎ解析部１０６は、キーボードの操作（例えば任意キーのキーダウン）の時間間隔を示す時間揺らぎテーブルと、マウスの操作（例えば、任意ボタンのボタンダウン）の時間間隔を示す時間揺らぎテーブルと、キーボード及びマウスの双方の操作の時間間隔を示す時間揺らぎテーブルを生成する。
【００６４】
操作時間揺らぎ解析部１０６は、時間揺らぎテーブルそれぞれに対して、図７を参照して説明したフローにより、フラクタル次元と決定係数を算出し、時間揺らぎテーブルそれぞれに対して、揺らぎ特徴量解析結果テーブルを生成する。
【００６５】
気分スコア算出部１０７は、図１２を参照して説明したフローにより、生成された揺らぎ特徴量解析結果テーブルそれぞれから、気分スコアを算出し、さらに、気分スコア解析結果テーブルを生成する。気分スコアを算出するための定数群は、揺らぎ特徴量解析結果テーブルそれぞれに対して予め用意されている。このように、異なる操作イベント群それぞれの操作に対する気分スコアを算出することで、メンタルヘルス管理者が、従業員の状態を、より正確に分析することができる。
【００６６】
図１４は、気分スコア解析結果画像２００の例を示す。結果表示部１０８は、気分スコア解析結果テーブル１９０から、気分スコア解析結果画像データを生成し、表示デバイス１２６によって、気分スコア解析結果画像２００を表示する。
【００６７】
気分スコア解析結果画像２００は、従業員端末ＩＤを選択するフィールド２０１、表示対象期間の開始及び終了それぞれを入力するフィールド２０２及び２０３、気分スコアの算出に使用された操作履歴の入力デバイスを入力するフィールド２０５を含む。さらに、気分スコア解析結果画像２００は、気分スコアを算出するセクション２０４を含む。
【００６８】
メンタルヘルス管理者は、管理者端末１０３の入力デバイス１２５を使用して、フィールド２０１において気分スコアの情報を表示させる従業員端末ＩＤを選択し、さらに、フィールド２０２、２０３において、気分スコアの情報を表示させる期間を入力する。メンタルヘルス管理者は、フィールド２０５において、気分スコアの算出において使用された操作履歴の入力デバイスを選択する。例えば、キーボード、マウス、キーボード及びマウスのいずれかを選択可能である。
【００６９】
結果表示部１０８は、ユーザ入力に従って気分スコア解析結果テーブル１９０を選択し、さらに、選択した気分スコア解析結果テーブル１９０から要求されたデータを選択する。結果表示部１０８は、気分スコアを表示するためのセクション２０４の画像データを生成し、表示デバイス１２６に出力する。
【００７０】
セクション２０４は、指定された従業員端末の指定された期間の各日における気分スコアを示す。気分スコアは、指定された入力デバイスの操作履歴から算出された値である。セクション２０４は、気分スコアに加え、揺らぎ特徴量の情報や決定係数の情報を示してもよい。
【００７１】
図１５は、気分スコア算出部１０７による気分スコア算出方法の他の例を示す。本例において、気分スコア算出部１０７は、対象イベント総数Ｋを使用して揺らぎの特徴量の基準値を算出し、当該基準値と操作時間揺らぎ解析部１０６により算出された揺らぎの特徴量とに基づき、気分スコアを算出する。以下においては、図１２に示す気分スコア算出動作との相違点を主に説明する。
【００７２】
発明者らの研究によれば、対象イベント総数Ｋが増加すると、フラクタル次元が増加する傾向がある。つまり、従業員が多忙である場合、その気分にかかわらず、フラクタル次元が大きくなる傾向がある。そこで、本例において、気分スコア算出部１０７は、フラクタル次元の値から忙しさに起因する成分を差し引くことで、従業員の気分により合致したフラクタル次元及び気分スコアを算出する。
【００７３】
気分スコア算出部１０７は、揺らぎ特徴量解析結果テーブル１８０から、従業員端末ＩＤ毎、かつ、日付毎に、揺らぎ特徴量ｄ、対象イベント総数Ｋ、及び決定係数Ｒ２（レコード）を読み出す（Ｓ１８１）。その後のステップＳ１８２〜Ｓ１８５は、図１２におけるステップＳ１６２〜Ｓ１６５と同様である。
【００７４】
ステップＳ１８６において、気分スコア算出部１０７は、揺らぎ特徴量の基準値ｄ０を、対象イベント総数Ｋを使用して所定の数式に従って算出する。揺らぎ特徴量の基準値ｄ０の計算式の例として、数式３を示す。
【数３】
2016203575.tif 000005
【００７５】
ｂ１、ｂ２は予め与えられた定数係数である。ｂ１、ｂ２は、被験者を対象とした実験から決定できる。数式３は、対象イベント総数Ｋと基準値ｄ０との関係を示す情報である。
【００７６】
次に、気分スコア算出部１０７は、揺らぎ特徴量ｄの基準値ｄ０からの変動ｅを計算する（Ｓ１８７）。変動ｅの計算式の例として、数式４を示す。
【数４】
2016203575.tif 000006
【００７７】
次に、気分スコア算出部１０７は、揺らぎ特徴量ｄの基準値ｄ０からの変動ｅに基づいて、気分スコアｓを算出する（Ｓ１８８）。気分スコアｓの計算式の例として、数式５を示す。
【数５】
2016203575.tif 000007
【００７８】
ｃ１、ｃ２は予め与えられた定数係数である。ｃ１、ｃ２は、被験者を対象とした実験から決定できる。数式５は、変動と気分スコアとの関係を示す情報であり、数式３、４及び５は、特徴量ｄと気分スコアｓとの関係を示す。数式５は、１種類の気分に対する気分スコアを算出する。複数種類の気分スコアを算出する場合には、ｃ１、ｃ２の複数の組が予め与えられている。最後に、気分スコア算出部１０７は、従業員端末ＩＤ、日付、及び算出気分スコアを、気分スコア解析結果テーブルに出力する（Ｓ１８９）。
【００７９】
図１６は、操作時間揺らぎ解析部１０６による揺らぎ特徴量の算出方法の他の例を示す。本例において、操作時間揺らぎ解析部１０６は、揺らぎ特徴量として、操作の時間間隔の累積確率分布をべき分布Ｐ（x＞Δt）∝(Δt)―αと見なし、そのべき指数αを算出する。これにより、より適切な気分スコアを算出できる。
【００８０】
まず、操作時間揺らぎ解析部１０６は、操作時系列テーブル１０５から、従業員端末ＩＤ毎、日付毎に、対象イベントについての、時間揺らぎテーブルを生成する（Ｓ２０１）。ここで、時間揺らぎテーブルの各レコードの時刻は、ｔ［ｉ］（ｉ＝０、…、Ｋ−１）と定義される。
【００８１】
図１７は、一つの従業者端末における、１日の対象イベントの時系列を示す。時間軸上の一つの線１７１は、一回の対象イベント（キーダウン）を示す。各イベントの発生時刻はｔ［ｉ］で示される。発生時刻ｔ［ｎ−１］のイベントと、発生時刻ｔ［ｎ］のイベントとの間の時間間隔は、Δｔ［ｎ］で示される。
【００８２】
図１６に戻って、操作時間揺らぎ解析部１０６は、時間揺らぎテーブル１６０それぞれから、対象イベント総数Ｋを算出する（Ｓ２０２）。時間揺らぎテーブル１６０の対象イベント総数Ｋは、時間揺らぎテーブル１６０のレコード数である。
【００８３】
以下において、操作時間揺らぎ解析部１０６は、各時間揺らぎテーブルに対して、ステップＳ２０３〜Ｓ２０７を実行する。操作時間揺らぎ解析部１０６は、当該時間揺らぎテーブルについて、対象イベント総数Ｋと閾値Ｋ＿ｔｈとを比較する（Ｓ２０３）。
【００８４】
対象イベント総数Ｋが閾値Ｋ＿ｔｈ以上である場合（Ｓ２０３：ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）、操作時間揺らぎ解析部１０６は、時間間隔データΔｔ［ｉ］＝ｔ［ｉ＋１］−ｔ［ｉ］（ｉ＝０、…、Ｋ−２）を算出する（Ｓ２０４）。時間間隔データΔｔ［ｉ］は、連続するイベント間の時間間隔を示す。
【００８５】
次に、操作時間揺らぎ解析部１０６は、Δｔ［ｉ］（ｉ＝０、…、Ｋ−２）の累積確率分布Ｐ（＞Δｔ）を算出する（Ｓ２０５）。さらに、操作時間揺らぎ解析部１０６は、時間間隔Δｔと累積確率分布Ｐ（＞Δｔ）の両対数グラフ（両対数関係）を算出し、近似直線の傾きを算出する（Ｓ２０６）。つまり、操作時間揺らぎ解析部１０６は、ｙ[ｉ]＝Ｐ(＞Δｔ［ｉ］)、ｘ［ｉ］＝Δｔ［ｉ］（ｉ＝０、…、Ｋ−２）の座標点を計算し、ｌｏｇ（ｙ）＝−αｌｏｇ（ｘ）＋βである回帰式を決定する。
【００８６】
操作時間揺らぎ解析部１０６は、例えば、最小二乗法によって定数α及びβを算出する。操作時間揺らぎ解析部１０６は、傾きαを、べき指数ｄと決定する。さらに、操作時間揺らぎ解析部１０６は、座標点の回帰式に対する当てはまりの良さを示す決定係数Ｒ２を算出する。
【００８７】
図１８は、時間間隔Δｔと累積確率分布Ｐ（＞Δｔ）の両対数グラフ、及び、回帰直線の例を示す。図１８は、実測値を示す。回帰直線の傾き−αは「−０．４３５」であり、べき指数ｄは、０．４３５である。また、決定係数Ｒ２は０．９９６２である。図１８から理解されるように、キー入力の時間間隔は、高い精度でべき乗則に従う。発明者らは操作時間間隔の多くの測定を行い、その測定結果は高い精度でべき乗則が成立することを示した。
【００８８】
図１６に戻って、ステップＳ２０３において、対象イベント総数Ｋが閾値Ｋ＿ｔｈより小さい場合（Ｓ２０３：Ｋ＜Ｋ＿ｔｈ）、操作時間揺らぎ解析部１０６は、べき指数ｄを「ＮａＮ」と決定し、さらに、決定係数Ｒ２を「ＮａＮ」と決定する（Ｓ２０７）。
【００８９】
最後に、操作時間揺らぎ解析部１０６は、従業員端末ＩＤ、日付、対象イベント総数Ｋ、決定係数Ｒ２と共に、べき指数ｄを端末操作時間間隔の揺らぎ特徴量ｄとして、特徴量解析結果テーブルに出力する（Ｓ２０８）。図１６のフローチャートを参照して計算した揺らぎ特徴量ｄを使用して、図１２又は図１５を参照して説明した方法により気分スコアを算出できる。
【００９０】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００９１】
また、上記の各構成・機能・処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード等の記録媒体に置くことができる。
【００９２】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【図１】
2016203575.tif 000008
【図２】
2016203575.tif 000009
【図３】
2016203575.tif 000010
【図４】
2016203575.tif 000011
【図５】
2016203575.tif 000012
【図６】
2016203575.tif 000013
【図７】
2016203575.tif 000014
【図８】
2016203575.tif 000015
【図９】
2016203575.tif 000016
【図１０】
2016203575.tif 000017
【図１１】
2016203575.tif 000018
【図１２】
2016203575.tif 000019
【図１３】
2016203575.tif 000020
【図１４】
2016203575.tif 000021
【図１５】
2016203575.tif 000022
【図１６】
2016203575.tif 000023
【図１７】
2016203575.tif 000024
【図１８】
2016203575.tif 000025
【国際調査報告】
2016203575.tif 000026
2016203575.tif 000027