(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業者の関節部位の部位座標と作業者の存在位置座標とを検出する座標情報取得部と、
上記座標情報取得部で取得された上記部位座標と上記存在位置座標とに基づいて作業者の一連の作業に伴う作業動作の手順と移動経路、およびそれらに要する時間を作業内容情報として抽出する作業内容抽出部と、
上記作業内容抽出部で得られる上記作業内容情報に基づいて作業者が行う作業内容を分析して標準作業から逸脱する標準外作業の有無を判断する作業内容分析部と、
上記作業内容分析部で作業者の作業が上記標準外作業であると判定された場合には、作業者に対して標準作業に復帰するように促す指示を与えるフィードバック部と、
上記作業内容抽出部で抽出される前回の作業内容情報と今回の作業内容情報とを比較して作業効率の良い方の作業内容情報を、上記作業内容分析部で作業内容を分析する際の基準となるように学習する学習部と、
上記学習部で学習された上記作業内容情報を過去に遡って記録する学習内容記録部と、
上記作業内容分析部と共に上記学習部を同時に動作させるかどうかを選択する処理選択部とを備え、
上記学習部において、作業者が一連の動作手順に沿った作業を繰り返し実施した結果、上記標準作業として確立されたと判断できる場合には、分析者の指示により、上記処理選択部によって上記学習部の学習動作は停止され、上記学習内容記録部に登録された最適な作業内容情報が基準の標準作業情報として利用される作業分析装置。
【請求項２】
上記学習部および上記学習内容記録部はネットワークに接続されて、上記学習部および上記学習内容記録部がクラウド上に配置されている請求項１に記載の作業分析装置。
【請求項３】
上記座標情報取得部は、作業者の関節部位の部位座標を検出する部位座標情報取得部と、作業者の存在位置座標を検出する存在位置座標情報取得部とからなる請求項１又は請求項２に記載の作業分析装置。
【請求項４】
上記作業内容抽出部は、上記部位座標情報取得部で検出された作業者の上記部位座標を動作手順情報に変換する動作手順情報抽出部と、上記存在位置座標情報取得部で検出された上記存在位置座標の情報を作業者の移動情報に変換する移動情報抽出部とからなる請求項３に記載の作業分析装置。
【請求項５】
作業者の関節部位の部位座標と作業者の存在位置座標とを検出する座標情報取得ステップと、
上記座標情報取得ステップで取得された上記部位座標と上記存在位置座標とに基づいて作業者の一連の作業に伴う作業動作の手順と移動経路、およびそれらに要する時間を作業内容情報として抽出する作業内容抽出ステップと、
上記作業内容抽出ステップで得られる上記作業内容情報に基づいて作業者が行う作業内容を分析して標準作業から逸脱する標準外作業の有無を判断する作業内容分析ステップと、
上記作業内容分析ステップで作業者の作業が上記標準外作業であると判定された場合には、作業者に対して標準作業に復帰するように促す指示を与えるフィードバックステップと、
上記作業内容抽出ステップで抽出される前回の作業内容情報と今回の作業内容情報とを比較して作業効率の良い方の作業内容情報を、上記作業内容分析ステップで作業内容を分析する際の基準となるように学習する学習ステップと、
上記学習ステップで学習された上記作業内容情報を過去に遡って記録する学習内容記録ステップと、
上記作業内容分析ステップと共に上記学習ステップを同時に動作させるかどうかを選択する処理選択ステップを備え、
上記学習ステップにおいて、作業者が一連の動作手順に沿った作業を繰り返し実施した結果、上記標準作業として確立されたと判断できる場合には、分析者の指示により、上記処理選択ステップによって上記学習ステップの学習動作は停止され、上記学習内容記録ステップに登録された最適な作業内容情報が基準の標準作業情報として利用される作業分析方法。
【請求項６】
上記作業者にビーコンを所持させ、上記座標情報取得ステップにおいて上記ビーコンからの情報に基づいて作業者の存在位置座標の検出を継続するようにしている請求項５に記載の作業分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、作業者に対して作業効率の良い作業内容であるとして設定された標準作業から逸脱するような作業（以下、標準外作業という）の有無を分析して適切な標準作業を行うように指導することができる作業分析装置および作業分析方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
工場などの生産現場においては、標準作業の内容を規定し、作業の生産性維持、品質保証または作業者の労働衛生上などで、悪影響が出ないようにしている。この場合、標準外作業が発生していないかを確認するには、作業内容のチェックを行う分析者が作業者の動きを観察し、作業者の動作の軌跡または動作に要する時間をビデオ機材等を用いて測定することで、標準作業を行うように促す古典的ＩＥ手法が知られている（例えば、下記の非特許文献１参照）。【０００３】
このような従来技術では、作業者の両手動作の分析を行う両手作業分析、または人間の動作を基本要素に分割しそれらの情報に基づいて微動作分析などの動作研究を行う手法が紹介されている。しかし、このような従来の動作分析方法においては、分析者が観測結果を分析整理しなければならず、分析者にとって多くの労力を要し、分析結果のフィードバックに時間が掛かるという問題がある。【０００４】
そこで、近年では、下記の特許文献１や特許文献２のような、各種センサ類を用いたモーションキャプチャ技術を利用し、自動的に人物の作業動作を識別し、作業分析に利用しようとする技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５１５９２６３号
【特許文献２】特開２０１５−１２５５７８号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】藤田彰久著「新版  ＩＥの基礎」建帛社（２００７年１月発行）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここに、上記の特許文献１では、標準作業の内容を予め「動作辞書」なるデータベースとして登録しておくと共に、人間の動きをセンサによって検出し、当該検出値を上記の「動作辞書」と比較することで、当該検出値に対応する動作を特定するようにした技術が開示されている。【０００８】
しかし、このように特定された動作が標準作業から外れているか否かの判断は、分析者自身が判断する必要があり、実作業が予め決められている標準作業から外れているか否かの良し悪しを自動的に判断することができない。このため、分析者に過大な負担を強いることになるとともに、客観的な判断を行えない。【０００９】
また、特許文献２では、製品の製造に従事する作業者自身が分析対象となる姿勢を入力し、当該姿勢の良し悪しを各種センサを用いて客観的に評価するようにした技術が開示されている。【００１０】
しかし、この引用文献２記載の構成のものは、作業者自身で意図的に評価対象となる標準作業の内容を選定しなければならず、一連の作業の中に標準外作業が含まれるような場合でもそのような動作が見過ごされてしまい、標準作業を実施していると誤って判断される可能性がある。【００１１】
この発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、作業内容のチェックを行う分析者に過大な負担を強いることなく、標準外作業の有無を自動的、客観的、かつ迅速に分析して、常に適切な標準作業を行うように指導することができる、作業分析装置および作業分析方法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】
【００１２】
この発明に係る作業分析装置は、作業者の関節部位の部位座標と作業者の存在位置座標とを検出する座標情報取得部と、
上記座標情報取得部で取得された上記部位座標と上記存在位置座標とに基づいて作業者の一連の作業に伴う作業動作の手順と移動経路、およびそれらに要する時間を作業内容情報として抽出する作業内容抽出部と、
上記作業内容抽出部で得られる上記作業内容情報に基づいて作業者が行う作業内容を分析して標準作業から逸脱する標準外作業の有無を判断する作業内容分析部と、
上記作業内容分析部で作業者の作業が上記標準外作業であると判定された場合には、作業者に対して標準作業に復帰するように促す指示を与えるフィードバック部と、
上記作業内容抽出部で抽出される前回の作業内容情報と今回の作業内容情報とを比較して作業効率の良い方の作業内容情報を、上記作業内容分析部で作業内容を分析する際の基準となるように学習する学習部と、
上記学習部で学習された上記作業内容情報を過去に遡って記録する学習内容記録部と、
上記作業内容分析部と共に上記学習部を同時に動作させるかどうかを選択する処理選択部とを備え、
上記学習部において、作業者が一連の動作手順に沿った作業を繰り返し実施した結果、上記標準作業として確立されたと判断できる場合には、分析者の指示により、上記処理選択部によって上記学習部の学習動作は停止され、上記学習内容記録部に登録された最適な作業内容情報が基準の標準作業情報として利用されるものである。
【００１３】
また、この発明に係る作業分析方法は、作業者の関節部位の部位座標と作業者の存在位置座標とを検出する座標情報取得ステップと、
上記座標情報取得ステップで取得された上記部位座標と上記存在位置座標とに基づいて作業者の一連の作業に伴う作業動作の手順と移動経路、およびそれらに要する時間を作業内容情報として抽出する作業内容抽出ステップと、
上記作業内容抽出ステップで得られる上記作業内容情報に基づいて作業者が行う作業内容を分析して標準作業から逸脱する標準外作業の有無を判断する作業内容分析ステップと、
上記作業内容分析ステップで作業者の作業が上記標準外作業であると判定された場合には、作業者に対して標準作業に復帰するように促す指示を与えるフィードバックステップと、
上記作業内容抽出ステップで抽出される前回の作業内容情報と今回の作業内容情報とを比較して作業効率の良い方の作業内容情報を、上記作業内容分析ステップで作業内容を分析する際の基準となるように学習する学習ステップと、
上記学習ステップで学習された上記作業内容情報を過去に遡って記録する学習内容記録ステップと、
上記作業内容分析ステップと共に上記学習ステップを同時に動作させるかどうかを選択する処理選択ステップを備え、
上記学習ステップにおいて、作業者が一連の動作手順に沿った作業を繰り返し実施した結果、上記標準作業として確立されたと判断できる場合には、分析者の指示により、上記処理選択ステップによって上記学習ステップの学習動作は停止され、上記学習内容記録ステップに登録された最適な作業内容情報が基準の標準作業情報として利用されるものである。
【発明の効果】
【００１４】
この発明によれば、作業者が行う作業内容についてチェックする分析者に過大な負担を強いることなく、標準外作業の有無を自動的、客観的、かつ迅速に分析して、常に適切な標準作業を行うように指導することができる。このため、作業の安全性確保、作業効率の向上、さらには製品の品質保証を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】この発明の実施の形態１における作業分析装置の全体を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１の分析機器としてのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）のハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態１の作業分析装置のモーションキャプチャの設置位置を原点として座標位置を設定するための座標系の説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１の作業分析装置の機能ブロック図である。
【図５】この発明の実施の形態１の作業分析装置の部位座標情報取得部において取得対象となる作業者の関節部位を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態１の作業分析装置の部位座標情報取得部で作業者の関節部位について取得した部位座標情報の一例を示す説明図である。
【図７】この発明の実施の形態１の作業分析装置の移動情報抽出部で抽出される作業者の移動経路の一例を示すグラフである。
【図８】この発明の実施の形態１の作業分析装置の動作手順情報抽出部において作業者の作業動作手順を抽出する処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図９】この発明の実施の形態１の動作手順情報抽出部において作業者の作業動作として「歩く」動作を抽出するための説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態１の動作手順情報抽出部において作業者の作業動作として「振り向く」動作を抽出するための説明図である。
【図１１】この発明の実施の形態１の動作手順情報抽出部において作業者の作業動作として「昇り降り」動作を抽出するための説明図である。
【図１２】この発明の実施の形態１の動作手順情報抽出部において作業者の作業動作として「しゃがむ」動作を抽出するための説明図である。
【図１３】この発明の実施の形態１の動作手順情報抽出部において作業者の作業動作として「背伸び」動作を抽出するための説明図である。
【図１４】この発明の実施の形態１の動作手順情報抽出部において作業者の作業動作として「屈む」動作を抽出するための説明図である。
【図１５】この発明の実施の形態１の学習部による学習処理手順を説明するフローチャートである。
【図１６】この発明の実施の形態１の作業内容分析部により作業内容を分析して標準外作業かどうかを判断するための処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】この発明の実施の形態１のフィードバック部によるフィードバック処理内容の説明図である。
【図１８】この発明の実施の形態１のフィードバック部からの指示により作業者に対して標準作業への復帰を促すフィードバック装置の一例を示す構成図である。
【図１９】図１８に示すフィードバック装置により標準作業への復帰を促す場合のフィードバック装置における動作説明に供する説明図である。
【図２０】この発明の実施の形態１のフィードバック部からの指示により作業者に対して標準作業への復帰を促すフィードバック装置のその他の一例を示す構成図である。
【図２１】この発明の実施の形態２の作業分析装置の機能ブロック図である。
【図２２】この発明の実施の形態１または２の作業分析装置の変形例を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１における作業分析装置の全体を示す構成図である。
【００１７】
この実施の形態１における作業分析装置は、作業者Ｍの三次元空間（３Ｄｓｐａｃｅ）上の位置情報を取得するモーションキャプチャ１と、このモーションキャプチャ１で得られる位置情報に基づいて作業者Ｍの作業内容を分析する分析機器の例としてのパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと称する）２とを備え、モーションキャプチャ１とＰＣ２とはＵＳＢケーブル３を介して互いに接続されている。なお、モーションキャプチャ１には電源１Ａが接続されている。
【００１８】
図２は、分析機器としてのＰＣ２のハードウエアの構成例を示すブロック図である。ＰＣ２は、プロセッサ２００、記憶装置２０１、及び入出力部２０２を備えている。記憶装置２０１は図示していないが、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置を備える。フラッシュメモリ等の代わりにハードディスクの補助記憶装置を備えてもよい。プロセッサ２００は、記憶装置２０１から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ２００にプログラムが入力される。また、プロセッサ２００は、演算処理結果等のデータを記憶装置２０１の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。入出力部２０２には、モーションキャプチャ１からのデータが、ＵＳＢケーブル３を介して入力される。
【００１９】
この実施の形態１におけるモーションキャプチャ１としては、例えばマイクロソフト社のＫｉｎｅｃｔ（登録商標）を用いることで、作業者Ｍにセンサマーカ等を付けずに三次元空間（３Ｄｓｐａｃｅ）上の位置情報を取得することができる。図３はモーションキャプチャ１の設置位置を観測原点として、ｘ、ｙ、ｚの各方向を示した図であり、ｘを水平方向、ｙを鉛直方向、ｚを奥行方向の位置を意味している。
【００２０】
なお、モーションキャプチャ１としてはこのような構成のものに限らず、作業者Ｍにセンサマーカを付けて使用する構成、または赤外線カメラによって熱検知する構成など、さまざまな検出方法のモーションキャプチャ１を使用可能である。
【００２１】
図４は実施の形態１における作業分析装置の機能ブロック図である。
この作業分析装置は、作業者の関節部位の部位座標情報を取得する部位座標情報取得部５、作業者の存在位置座標情報を取得する存在位置座標情報取得部６、部位座標情報取得部５で取得された部位座標情報を記録する部位座標情報記録部７、存在位置座標情報取得部６で取得された存在位置座標情報を記録する存在位置座標情報記録部８、部位座標情報記録部７に記録されている部位座標情報に基づいて作業者の作業動作の一連の手順とそれに要する時間を動作手順情報として抽出する動作手順情報抽出部９、存在位置座標情報記録部８に記録されている存在位置座標情報に基づいて作業者の移動経路とそれに要する時間を移動情報として抽出する移動情報抽出部１０、動作手順情報抽出部９で抽出される作業者の動作手順情報と移動情報抽出部１０で抽出される移動情報とに基づいて無駄の無い最適な作業内容となるように学習を行う学習部１１、学習部１１で得られる作業内容の学習結果を記録する学習内容記録部１５、上記の動作手順情報抽出部９で抽出される動作手順情報、移動情報抽出部１０で抽出される移動情報、および学習内容記録部１５で記録されている情報に基づいて作業者が行う作業内容を分析して標準外作業の有無を判断する作業内容分析部１２、作業内容分析部１２と共に学習部１１を同時に動作させるかどうかを選択する処理選択部１３、および作業内容分析部１２で標準作業以外の作業が行われたと判断された場合に作業者に対して標準作業に復帰するように促す指示を与えるフィードバック部１４を備えている。
【００２２】
ここで、上記の部位座標情報取得部５と存在位置座標情報取得部６とがモーションキャプチャ１に対応する。また、上記の動作手順情報抽出部９、移動情報抽出部１０、学習部１１、作業内容分析部１２、処理選択部１３およびフィードバック部１４は、ＰＣ２の記憶装置２０１に所定のプログラムをインストールし、プロセッサ２００により当該プログラムを実行することにより動作する。さらに、部位座標情報記録部７、存在位置座標情報記録部８、および学習内容記録部１５は、ＰＣ２が備える記憶装置２０１に対応する。
【００２３】
なお、上記の部位座標情報取得部５および存在位置座標情報取得部６が、請求の範囲（請求項１）における座標情報取得部に対応し、また、上記の動作手順情報抽出部９および移動情報抽出部１０が、請求の範囲（請求項１）における作業内容抽出部にそれぞれ対応している。
【００２４】
このように、部位座標情報取得部５と存在位置座標情報取得部６とを市販のモーションキャプチャ１を適用して構成することで、柔軟な機器構成にすることが可能となる。また、それ以外の各部はＰＣ２を用いているが、これに限らずＰＣ２と同等の機能をもつタブレット端末やスマートホンを用いてもよく、パーソナルコンピュータに限定するものではない。
【００２５】
また、この実施の形態１では、部位座標情報取得部５と存在位置座標情報取得部６とが１台のモーションキャプチャ１により構成されているが、一般的に、部位座標情報は人の体の可動域であるので、５０ｃｍ以下の精度の記録が必要であるのに対し、存在位置座標情報は作業域(数メートル四方)であるので、１ｍ以上のスケールでの記録が必要となることがある。そのため、部位座標情報の取得には、体の形状を詳細記録できるモーションキャプチャ１を用い、存在位置座標情報の取得には、ＧＰＳ（Ｇｒｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）装置、ビーコン、カメラ、画像認識装置を用いるなど、装置を使い分けることも可能である。
【００２６】
また、作業者Ｍの移動範囲が広くて、モーションキャプチャ１の検出限界を超える場合には、作業者Ｍにビーコンを所持させ、存在位置座標の検出を継続することで、検出限界を超えるような外乱があった場合に、何を実施していたかを推定することができる。
【００２７】
次に、図４に示した作業分析装置の各部の具体的な処理動作について説明する。
【００２８】
モーションキャプチャ１で構成される部位座標情報取得部５は、作業者の人体各部の部位座標情報を取得する。図５は部位座標情報取得部５において取得対象となる作業者の関節部位を示すものであり、頭部（ＨＥＡＤ、以下Ｈと表記）から右足先（ＦＯＯＴ＿ＲＩＧＨＴ、以下ＦＲと表記）および左足先（ＦＯＯＴ＿ＬＥＦＴ、以下ＦＬと表記する）まで合計２０箇所の関節部位の座標情報が取得対象となっている。
【００２９】
図６は部位座標情報取得部５によって記録された作業者の部位座標情報の一例である。部位座標情報は、データを取得した日付・時刻と、関節部位の名称と、関節部位の座標（ｘ、ｙ、ｚ）の各情報が含まれている。そして、この部位座標情報は、部位座標情報記録部７に記録される。
【００３０】
また、存在位置座標情報取得部６は、作業者の存在位置座標情報を取得する。この場合、例えば人体の頭部Ｈの三次元空間上の位置を存在位置座標情報とする。この存在位置座標情報は、部位座標情報と同期した日付時刻情報と共に存在位置座標情報記録部８に記録される。
【００３１】
移動情報抽出部１０は、存在位置座標情報記録部８に記録されている存在位置座標情報に基づいて作業者の移動経路およびそれに要する時間を移動情報として抽出する。図７は、移動情報抽出部１０で抽出された作業者の移動情報の一例を示すものである。
【００３２】
また、動作手順情報抽出部９は、部位座標情報記録部７に記録されている部位座標情報に基づいて作業者の作業動作の一連の手順およびそれに要する時間を動作手順情報として抽出する。この動作手順情報抽出部９における処理内容について、図８に示すフローチャートを参照して説明する。なお、以下において符号Ｓは各処理ステップを意味する。
【００３３】
動作手順情報抽出部９に対しては、作業内容をチェックする分析者が、作業者の各種の動作（例えば、歩く、振り向く、屈む、昇り降りなどの各種動作）の内から、作業者が動作すると想定される動作（以下、評価対象動作という）を予め設定しておく（ステップＳ１１）。例えば、床面が平らな場所で作業するような場合には、歩く動作は評価対象動作となるが、階段の昇り降りなどの作業動作は評価対象動作から除外される。
【００３４】
そして、動作手順情報抽出部９は、部位座標情報記録部７に記録されている部位座標情報を取り込み（ステップＳ１２）、この部位座標情報に基づいて後述の作業動作を抽出するためのルールと照合して、作業者がどのような動作を行ったかを判定する（ステップＳ１３）。これをステップＳ１１で予め設定した全ての評価対象動作について実施し、全ての評価対象動作についての動作抽出が完了すれば（ステップＳ１４のＹＥＳ）、それらの評価対象動作の一連の手順を示す情報（評価対象動作の時系列情報）、およびこの一連の動作手順に要する時間情報を抽出し、それらの情報を動作手順情報として出力する（ステップＳ１５）。
【００３５】
次に、図８に示したルール照合ステップ（ステップＳ１３）において、部位座標情報に基づいて評価対象動作を抽出する場合の処理内容の詳細について説明する。
【００３６】
ここでは、各種の作業動作の内から、代表的な６つの動作を評価対象動作として挙げて説明するが、必ずしもこのような６つの動作に限定されるものではない。いずれの動作も、直前時刻の部位座標情報との間の変化量を用いて照合する。
【００３７】
（１）歩く
図９は、「歩く」動作の照合ルールの例を示している。
「歩く」動作であるか否かを照合するには、入力された部位座標情報から、肩中央部（Ｓｈｏｕｌｄｅｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ、以下ＳＣと表記）の水平方向（ｘ−ｚ座標）の移動距離を用いる。移動前の肩中央部ＳＣのｘ座標をＳＣｘ、ｚ座標をＳＣｚとし、移動後の肩中央部ＳＣ’のｘ座標をＳＣ'ｘ、ｚ座標をＳＣ'ｚとすれば、肩中央部ＳＣの移動距離が作業者の歩幅０．５ｍより大きい場合に、「歩く」動作が行われたと見做すことができる。下記の式（１）において、左辺が肩中央部ＳＣの移動距離を意味し、右辺が作業者の歩幅（判断閾値）を意味している。
【００３８】
【数１】
0006765449.tif 000002
【００３９】
式（１）の例では、「歩く」動作の判断閾値としての歩幅を０．５ｍとしているが、この値は０．５ｍに限定しているわけではなく、作業内容をチェックする分析者の判断によって自由に設定することができる。
【００４０】
（２）振り向く
図１０は、「振り向く」動作の照合ルールの例を示している。「振り向く」動作であるか否かを照合するには、入力された部位座標情報から、左肩（Ｓｈｏｕｌｄｅｒ＿Ｌｅｆｔ、以下ＳＬと表記）のｘ座標であるＳＬｘおよびｚ座標であるＳＬｚ、あるいは右肩（Ｓｈｏｕｌｄｅｒ＿Ｒｉｇｈｔ、以下ＳＲと表記）のｘ座標であるＳＲｘおよびｚ座標であるＳＲｚと、観測原点ｘ０およびｚ０を結ぶ直線のなす角度θを計算する。θの角度差が９０°以上の場合に、「振り向く」動作が行われたと見做すことができる。
【００４１】
【数２】
0006765449.tif 000003
【００４２】
式（２）の例では、「振り向く」動作の移動前後の肩中央部と左肩とを結ぶベクトルの角度差が９０°（π/２）を判断閾値に設定しているが、この値は９０°（π/２）に限定しているわけではなく、作業内容をチェックする分析者の判断によって自由に設定することができる。
【００４３】
（３）昇り降り
図１１は、「昇り降り」動作の照合ルールの例を示している。
「昇り降り」動作であるか否かを照合するには、入力された部位座標情報から、左足先（以下ＦＬと表記）と右足先（以下ＦＲと表記）の両方の垂直方向の移動距離を用いる。移動前の左足先ＦＬの鉛直方向のｙ座標であるＦＬｙと、右足先ＦＲの鉛直方向のｙ座標であるＦＲｙと、のどちらか小さい方（低い位置にある方）の値をＦＬ/Ｒｙとし、移動後の左足先ＦＬの鉛直方向のｙ座標であるＦＬ'ｙと右足先ＦＲの鉛直方向ｙ座標であるＦＲ'ｙの小さい方（低い位置にある方）の値をＦＬ'/Ｒ'ｙとすれば、移動前後の両者の差（すなわち段差）が大きい時に、「昇り降り」動作が行われたと見做すことができる。下記の式（３）において、左辺が移動前後の右足先ＦＲと左足先ＦＬのいずれか低い位置にある方の位置の変化量、すなわち段差を意味し、右辺が昇り降りの判断閾値を意味している。
【００４４】
【数３】
0006765449.tif 000004
【００４５】
式（３）の例では、「昇り降り」動作の移動前後の段差が０．１ｍとしているが、この値は０．１ｍに限定しているわけではなく、作業内容をチェックする分析者の判断によって自由に設定することができる。
【００４６】
（４）しゃがむ
図１２は、「しゃがむ」動作の照合ルールの例を示している。
「しゃがむ」動作であるか否かを照合するには、入力された部位座標情報から、臀部（Ｈｉｐ＿Ｃｅｎｔｅｒ、以下ＨＣと表記）の鉛直方向のｙ座標であるＨＣｙと、「昇り降り」動作の判断時に使用した上記のＦＬ/Ｒｙとの近接度合いを用いる。「しゃがむ」動作では、臀部ＨＣが床面に近づき、結果的に左右足先との鉛直方向の距離差が縮まることから、臀部ＨＣとＦＬ/Ｒｙとの差が小さい時に、「しゃがむ」動作が行われたと見做すことができる。式（４）において、左辺が臀部ＨＣと左右足先との距離を意味し、右辺が「しゃがむ」動作の判断閾値を意味している。
【００４７】
【数４】
0006765449.tif 000005
【００４８】
式（４）の例では、「しゃがむ」動作の判断閾値を０．３ｍとしているが、この値は０．３ｍに限定しているわけではなく、作業内容をチェックする分析者の判断によって自由に設定することができる。
【００４９】
（５）背伸び
図１３は、「背伸び」動作の照合ルールの例を示している。
「背伸び」動作であるか否かを照合するには、入力された部位座標情報から、左足踵（Ａｎｋｌｅ＿Ｌｅｆｔ、以下ＡＬと表記）の鉛直方向のｙ座標であるＡＬｙと右足踵（Ａｎｋｌｅ＿Ｒｉｇｈｔ、以下ＡＲと表記）の鉛直方向のｙ座標であるＡＲｙのどちらか小さい方（低い位置にある方）の値をＡＬ/Ｒｙとし、左右足先のＦＬ/Ｒｙとの距離を用いる。背伸び姿勢では、踵が床面から離れ、結果的に左右足先と踵との鉛直方向の距離が広がることから、ＡＬ/ＲｙとＦＬ/Ｒｙとの差が大きい時に、「背伸び」動作が行われたと見做すことができる。下記の式（５）において、左辺が左右足先と左右踵との鉛直方向の距離差を意味し、右辺が背伸び姿勢の判断閾値を意味している。
【００５０】
【数５】
0006765449.tif 000006
【００５１】
式（５）の例では、「背伸び」動作の判断閾値を０．０５ｍとしているが、この値は０．０５ｍに限定しているわけではなく、作業内容をチェックする分析者の判断によって自由に設定することができる。
【００５２】
（６）屈む
図１４は、「屈む」動作の照合ルールの例を示している。
「屈む」動作であるか否かを照合するには、入力された部位座標情報から、頭部Ｈの鉛直方向のｙ座標であるＨｙと臀部ＨＣの鉛直方向のｙ座標であるＨＣｙの距離を用いる。屈む姿勢では、頭部Ｈが床面に近づき、結果的に臀部ＨＣとの鉛直方向の距離が近づくことから、ＨｙとＨＣｙとの差が小さい時に、「屈む」動作が行われたと見做すことができる。下記の式（６）において、左辺が頭部Ｈと臀部ＨＣの鉛直方向の距離差を意味し、右辺が屈む姿勢の判断閾値を意味している。
【００５３】
【数６】
0006765449.tif 000007
【００５４】
式（６）の例では、「屈む」動作の判断閾値を０．４ｍとしているが、この値は０．４ｍに限定しているわけではなく、作業内容をチェックする分析者の判断によって自由に設定することができる。
【００５５】
作業者の作業動作にムリまたはムダが無く、作業者が効率良く作業を進める上での最適な作業内容を標準作業として確立するには、作業者が試行錯誤的に一連の動作手順に沿って作業を繰り返し実施して、最適な作業内容となるように学習して行くのが好ましい。そして、一連の動作手順に沿った作業を実施した結果、それに要する時間が最も短く、かつ作業動作にムリやムダが無い場合には、その一連の最適な動作手順に沿った作業を標準作業として設定する。
【００５６】
そこで、この実施の形態１では、一連の動作手順に沿った作業内容にムリまたはムダが無く、かつその作業に要する時間が最も短い作業を標準作業として確立するための学習部１１を設けている。
【００５７】
標準作業として未だ確立されていない初期段階では、処理選択部１３によって作業内容分析部１２と共に学習部１１も動作するように選択される。この学習部１１による学習動作について、図１５に示すフローチャートを参照して説明する。
【００５８】
前述のように、作業者が一連の作業する際には、動作手順情報抽出部９によって動作手順情報（すなわち、作業者の各々の評価対象動作とこれらの各評価対象動作の一連の手順、およびこの一連の動作手順に要する時間情報）が抽出され、また、移動情報抽出部１０によって移動情報（すなわち、作業者の移動経路とそれに要する時間情報）が抽出されているので、学習部１１は、これらの動作手順情報および移動情報（以下、両者を合わせて作業内容情報という）を取り込む（ステップＳ２１、ステップＳ２２）。
【００５９】
次に、学習部１１は、これらの作業内容情報（動作手順情報および移動情報）に基づいて、今回（ｎ回目）の作業内容と前回（ｎ−１回目）の作業内容とを比較し（ステップＳ２３）、今回の作業内容が前回に比較してムリまたはムダが無く、かつ作業に要する時間が短い場合には、今回の作業内容が最適な作業であるとして採用する（ステップＳ２４）。そして、ステップＳ２４の最適な作業内容情報を作業内容分析部１２で作業内容を分析する際の基準として学習内容記録部１５に記録する（ステップＳ２６）。これに対して、前回の作業内容が今回に比較してムリまたはムダが無く、かつ作業に要する時間が短い場合には、前回の作業内容が最適な作業であるとして採用する（ステップＳ２５）。そして、ステップＳ２５の最適な作業内容情報を作業内容分析部１２で作業内容を分析する際の基準として学習内容記録部１５に記録する（ステップＳ２６）。これにより、例えば生産ラインの変更、作業現場の改善等により、作業内容が変更された場合でも常に最適な動作手順に従う作業を基準とした評価を行える。
【００６０】
なお、上記の学習部１１において、作業者が試行錯誤的に一連の動作手順に沿った作業を繰り返し実施した結果、標準作業として確立されたと判断できるような場合には、分析者の指示により、処理選択部１３によって学習部１１の学習動作は停止され、学習内容記録部１５に登録された最適な作業内容情報（動作手順情報および移動情報）が基準の標準作業情報として、次に述べる作業内容分析部１２が作業者の作業内容を判断する際の比較対象として利用される。
【００６１】
作業内容分析部１２において、作業者が行う作業内容を分析して標準外作業の有無、すなわち標準作業と一致しているか否かを判断する場合の処理動作について、図１６に示すフローチャートを参照して説明する。
【００６２】
作業内容分析部１２は、まず、動作手順情報抽出部９によって得られた作業者に関する動作手順情報（すなわち、作業者の各評価対象動作の一連の手順、およびこの一連の動作手順に要する時間情報）と、移動情報抽出部１０によって得られた作業者の移動情報（作業者の移動経路とそれに要する時間情報）とを作業内容情報として取り込む（ステップＳ３１、ステップＳ３２）。
【００６３】
次に、作業内容分析部１２は、作業者の作業に伴って得られた現在の作業内容と学習内容記録部１５に記録されている最適な作業内容とを比較し（ステップＳ３３）、両者の作業内容が一致しているかどうかを判定する（ステップＳ３４）。ステップＳ３４において現在の作業内容と最適な作業内容が一致しておれば、さらに、一連の作業（動作手順や移動）に要する時間が一致しているかどうかを判定する（ステップＳ３５）。一連の作業に要する時間が一致しておれば、標準作業であると判定する（ステップＳ３６）。
【００６４】
一方、ステップＳ３４で、作業者の作業に伴って得られた現在の作業内容と学習内容記録部１５に記録されている最適な作業内容とが一致しない場合には、標準作業と不一致、すなわち標準外作業であると判定する（ステップＳ３７）。また、ステップＳ３５において一連の作業（動作手順や移動）に要する時間が不一致であれば、作業ペースに乱れがあると判定する（ステップＳ３８）。それらの判定結果は、フィードバック部１４へ送出される。
【００６５】
フィードバック部１４は、作業内容分析部１２による判定結果に応じて、作業者に対して標準作業順守のための指示を出す。すなわち、図１７に示すように、標準作業と一致していると判定した場合には、作業者には何ら指示は出さない。ペース乱れと判定した場合には、標準作業のペースへの復帰を促す指示を出す。また、標準作業と不一致（標準外作業）と判定した場合には、作業停止の警告を発生させる。
【００６６】
次に、フィードバック部１４による作業者に対するフィードバック処理の具体例について説明する。
【００６７】
図１８は、フィードバック部１４からの指示により作業者Ｍに対して標準作業への復帰を促すフィードバック装置の一例であり、音響を利用したものを示している。
作業現場に作業者Ｍに対して指向性を持たせたスピーカ１６を設置し、このスピーカ１６を音階発生装置１７を介してフィードバック部１４に接続している。そして、標準作業が正常に実施されている場合には、スピーカ１６からメトロノームのように標準作業の１サイクルに同期させた一定周期の音階音を発生させ、作業者Ｍに作業ペースを意識させるようにする。
【００６８】
そして、標準作業と一致している場合には、作業者Ｍへの特別なフィードバックはないが、ペース乱れと判定された場合には、フィードバック部１４からの指示により、図１９に示すように、音階スピードを変化させて標準作業のペースへの復帰を促す。すなわち、ペース遅れの場合では徐々に音階スピードを速くし、ペース進みの場合には徐々に音階スピードを遅くすることで、作業者Ｍにインパクトを与えずに自然に標準作業ペースへの復帰を促す。また、標準作業と不一致（標準外作業）と判定した場合には、作業停止の警告を発生させる。
【００６９】
図２０は、フィードバック部１４からの指示により作業者Ｍに対して標準作業への復帰を促すフィードバック装置の他の一例であり、振動発生器と警報器を備えたウェアラブル端末１８を利用したものを示している。
【００７０】
作業者Ｍの作業に伴う移動範囲が広い場合には、指向性のスピーカなどの設備を一箇所に固定して設置することが困難となる。そのため、作業者Ｍにウェアラブル端末１８を装着させ、フィードバック部１４から作業指示発生装置１９を介して無線通信ＲＣでウェアラブル端末１８に指示が送られる。そして、標準作業が正常に実施されている場合には、ウェアラブル端末１８の振動発生器により標準作業の１サイクルに同期させた振動を発生させ、作業者Ｍに作業ペースを意識させる。
【００７１】
そして、標準作業と一致している場合には、作業者Ｍへの特別なフィードバックはないが、ペース乱れと判定された場合には、フィードバック部１４からの指示により、ウェアラブル端末１８が備える振動発生器の振動スピードを変化させて標準作業のペースへの復帰を促す。すなわち、ペース遅れの場合では徐々に振動スピードを速くし、ペース進みの場合には徐々に振動スピードを遅くすることで、作業者Ｍにインパクトを与えずに自然に標準作業ペースへの復帰を促す。また、標準作業と不一致（標準外作業）と判定した場合には、ウェアラブル端末１８が備える警報器を作動させて作業停止の警告音を発生させるようにする。
【００７２】
実施の形態２．
本実施の形態２では、上記の実施の形態１の構成に加えて、図４に示した接続部５１、５２を、図２１に示す接続部５１Ａ、５２Ａのように、ネットワークの接続として置き換えるようにする。そして、学習部１１および学習内容記録部１５をクラウド上に配置することにより、遠隔地の作業分析を行うことが可能となる。その他の構成は実施の形態１の場合と同様である。
【００７３】
このような構成とすることで、学習部１１および学習内容記録部１５を作業情報に関するビッグデータとして保管する。これにより、新設する工場や生産ラインにおいても学習済みの標準作業を即時に適用することが可能となる。
【００７４】
上記の実施の形態１、２について、次のような変形例や応用例を考えることができる。
例えば、上記の実施の形態１、２では、部位座標情報取得部５および存在位置座標情報取得部６を１台のモーションキャプチャ１により構成しているが、これに限らず、例えば図２２に示すように、複数の作業者Ｍ１およびＭ２に対応して複数のモーションキャプチャ１ａおよび１ｂを設置し、それらにより部位座標情報取得部５と存在位置座標情報取得部６を構成することも可能である。この場合、複数のモーションキャプチャ１ａおよび１ｂをＬＡＮ２０を介して１台のＰＣ２に接続している。なお、モーションキャプチャ１ａおよび１ｂには電源１ａＡおよび１ｂＡが接続されている。このように、複数のモーションキャプチャ１ａおよび１ｂを用いることで、離れた場所で作業している作業者Ｍ１およびＭ２についても、その作業分析を効率的に行うことができる。
なお、モーションキャプチャ１ａおよび１ｂの数は、このような２台に限らず、３台以上設けることも可能である。
【００７５】
さらに、この実施の形態１、２では、主として工場において製品の製造に従事する作業者が行う作業が標準作業から逸脱しているか否かを分析対象とする場合について説明したが、この発明は、このような分野に限らず、非製造業におけるルーチン作業などを分析対象として、その作業内容が作業者の作業環境改善や労働衛生上、適切か否かを判断する場合でも有効に適用可能である。
【００７６】
さらに、この発明は、上記の実施の形態１、２の構成のみに限定されるものではなく、この発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、実施の形態１、２の構成の一部を変更したり、その構成を省略することができる。
【符号の説明】
【００７７】
１，１ａ，１ｂ  モーションキャプチャ、２  パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、Ｍ，Ｍ１，Ｍ２  作業者、５  部位座標情報取得部、６  存在位置座標情報取得部、７  部位座標情報記録部、８  存在位置座標情報記録部、９  動作手順情報抽出部、１０  移動情報抽出部、１１  学習部、１２  作業内容分析部、１３  処理選択部、１４  フィードバック部、１５  学習内容記録部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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