(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーに装着され、当該ユーザーの基本動作を推定するのに用いられるセンシング情報を検出する検出部と、
前記センシング情報に基づいて、前記基本動作を推定する第１推定部と、
前記第１推定部で推定された複数の前記基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに対して確率モデルを適用することで、前記基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する第２推定部と、
前記行動データを構成する複数の前記上位行動の各々に、業務に関する行動を示す複数の業務行動の何れかを割り当てることにより、複数の前記業務行動が時系列に並ぶ業務データを得る割り当て部と、
前記業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する評価部と、
前記業務データが前記所定の基準を満たす場合は、前記行動データを構成する複数の前記上位行動の各々に割り当てられた前記業務行動を、当該上位行動に対応する前記業務行動として決定する決定部と、
前記決定部による決定に応じた情報を表示する表示部と、を備える、
ことを特徴とする行動推定装置。
【請求項２】
前記業務データが前記所定の基準を満たしていない場合は、前記第２推定部は、前記行動データの推定をやり直す、
ことを特徴とする請求項１に記載の行動推定装置。
【請求項３】
前記第２推定部は、前記基本動作データに対してトピックモデルを適用することで、前記行動データを推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の行動推定装置。
【請求項４】
前記第２推定部は、前記上位行動における前記基本動作の発生確率分布を推定するとともに、前記基本動作データを複数に分割して得られる複数の動作データの各々における前記上位行動の発生確率分布を推定し、前記各動作データにおいて、当該動作データにおける発生確率が最も高い前記上位行動を１つずつ選択することで、前記行動データを推定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の行動推定装置。
【請求項５】
コンピュータが、ユーザーに装着され、当該ユーザーの基本動作を推定するのに用いられるセンシング情報を検出する検出部によって検出された前記センシング情報に基づいて、前記ユーザーの基本動作を推定する第１ステップと、
前記コンピュータが、前記第１ステップで推定された複数の前記基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに対して確率モデルを適用することで、前記基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する第２ステップと、
前記コンピュータが、前記行動データを構成する複数の前記上位行動の各々に、業務に関する行動を示す複数の業務行動の何れかを割り当てることにより、複数の前記業務行動が時系列に並ぶ業務データを得る第３ステップと、
前記コンピュータが、前記業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する第４ステップと、
前記コンピュータが、前記業務データが前記所定の基準を満たす場合は、前記行動データを構成する複数の前記上位行動の各々に割り当てられた前記業務行動を、当該上位行動に対応する前記業務行動として決定する第５ステップと、
前記コンピュータが、前記第５ステップによる決定に応じた情報を表示する第６ステップと、を備える、
ことを特徴とする行動推定方法。
【請求項６】
請求項５に記載の行動推定方法を前記コンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、行動推定装置、行動推定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、所定の業務を実行する作業者の行動を推定し、その推定結果を用いて、当該作業者の業務履歴を表示するという技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２２４８７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の技術では、「歩行」「走行」「座る」といった基本動作を組み合わせてなる作業者の行動を推定するために必要なセンサの数が多いので、構成が複雑化して製造コストも高くなるという問題がある。本発明が解決しようとする課題は、構成を簡素化することが可能な行動推定装置、行動推定方法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の行動推定装置は、検出部と第１推定部と第２推定部と割り当て部と評価部と決定部と表示部とを備える。検出部は、ユーザーに装着され、当該ユーザーの基本動作を推定するのに用いられるセンシング情報を検出する。第１推定部は、センシング情報に基づいて、ユーザーの基本動作を推定する。第２推定部は、第１推定部で推定された複数の基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに対して確率モデルを適用することで、基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する。割り当て部は、行動データを構成する複数の上位行動の各々に、業務に関する行動を示す複数の業務行動の何れかを割り当てることにより、複数の業務行動が時系列に並ぶ業務データを得る。評価部は、業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する。決定部は、業務データが所定の基準を満たす場合は、行動データを構成する複数の上位行動の各々に割り当てられた業務行動を、当該上位行動に対応する業務行動として決定する。表示部は、決定部による決定に応じた情報を表示する。
【０００６】
実施形態の行動推定方法は、コンピュータが、ユーザーに装着され、当該ユーザーの基本動作を推定するのに用いられるセンシング情報を検出する検出部によって検出されたセンシング情報に基づいて、ユーザーの基本動作を推定する第１ステップと、コンピュータが、第１ステップで推定された複数の基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに対して確率モデルを適用することで、基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する第２ステップと、コンピュータが、行動データを構成する複数の上位行動の各々に、業務に関する行動を示す複数の業務行動の何れかを割り当てることにより、複数の業務行動が時系列に並ぶ業務データを得る第３ステップと、コンピュータが、業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する第４ステップと、コンピュータが、業務データが所定の基準を満たす場合は、行動データを構成する複数の上位行動の各々に割り当てられた業務行動を、当該上位行動に対応する業務行動として決定する第５ステップと、コンピュータが、第５ステップによる決定に応じた情報を表示する第６ステップと、を備えることを特徴とする。また、実施形態のプログラムは、上述の行動推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に係る行動推定装置のブロック図。
【図２】携帯端末装置の装着例を示す図。
【図３】センシング情報の一例を示す図。
【図４】行動推定処理の一例を示すフローチャート。
【図５】基本動作推定ルールの一例を示す図。
【図６】基本動作データの一例を示す図。
【図７】行動データの推定方法の一例を説明するための図。
【図８】業務知識の一例を示す図。
【図９】割り当て部による割り当ての一例を説明するための図。
【図１０】評価ルールの一例を示す図。
【図１１】表示部による表示例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る行動推定装置およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。本実施形態では、医療業務を対象として、医師や看護師の行動を推定する例を説明するが、これに限られるものではない。
【０００９】
図１は、本実施形態に係る行動推定装置１００の概略構成例を示すブロック図である。図１に示すように、行動推定装置１００は、少なくとも１つの携帯端末装置１０と、サーバ装置２０と、を備える。なお、図１の例では、行動推定装置１００に含まれる携帯端末装置１０の数は１つであるが、これに限らず、携帯端末装置１０の数は任意である。例えば２以上の携帯端末装置１０が、行動推定装置１００に含まれてもよい。
【００１０】
携帯端末装置１０は、行動推定の対象となるユーザー（医師や看護師）に装着される。ここでは、図２に示すように、携帯端末装置１０は、例えばユーザーの腰に装着される。図１に示すように、携帯端末装置１０は、制御部１１と、通信部１２と、表示部１３と、検出部１４とを備え、それぞれがバスＢ１で相互に接続されている。制御部１１は、携帯端末装置１０の各部を制御する手段であり、例えばＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などで構成される。通信部１２は、制御部１１の制御の下、サーバ装置２０と通信を行う手段である。表示部１３は、携帯端末装置１０に関する各種の情報を表示するための手段であり、例えば液晶型パネルなどで構成され得る。
【００１１】
検出部１４は、ユーザーの基本動作を推定するのに用いられるセンシング情報を検出するための手段である。基本動作とは、「歩行」、「走行」、「座位」、「立位」、「臥位」などといった基本的な動作（単純な動作）を示す。本実施形態では、センシング情報として、携帯端末装置１０（ユーザー）の加速度を示す加速度情報、および、携帯端末装置１０の位置を示す位置情報が採用される。なお、これに限らず、センシング情報の種類は任意である。要するに、センシング情報は、ユーザーの基本動作を推定するのに用いられる情報であればよい。
【００１２】
本実施形態では、検出部１４は、携帯端末装置１０の加速度を検出するための加速度センサと、病院内における携帯端末装置１０の位置（つまりはユーザーの位置）を示す位置情報（アクセスポイント情報）を検出するための位置情報検出部とを含んで構成される。なお、加速度センサは、例えばｘｙｚの３軸方向の各々の加速度を検出できるように構成される。図３は、検出部１４で検出された加速度情報および位置情報の一例を示す図である。携帯端末装置１０の加速度情報は、当該加速度情報が検出されたときの時刻と対応付けられて不図示のメモリに記憶される。携帯端末装置１０の位置情報は、当該位置情報が検出されたときの時刻と、当該位置情報が示す病院内の位置と、当該携帯端末装置１０を特定するためのＩＤとが対応付けられて不図示のメモリに記憶される。制御部１１は、所定の周期で（一例として10msec毎に）、検出部１４で検出されたセンシング情報（ここでは加速度情報および位置情報）をサーバ装置２０に送信するように通信部１２を制御する。
【００１３】
図１に示すように、サーバ装置２０は、通信部３０と、表示部４０と、制御部５０と、記憶部６０とを備え、それぞれがバスＢ２で相互に接続されている。通信部３０は、制御部５０の制御の下、携帯端末装置１０と通信を行う手段である。表示部４０は、サーバ装置２０に関する各種の情報を表示する手段であり、例えば液晶型パネルなどで構成され得る。
【００１４】
制御部５０は、サーバ装置２０の各部を制御する手段であり、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ(Random  Access  Memory)等を備えたコンピュータで構成される。制御部５０が有する機能には、登録部５１、第１推定部５２、第２推定部５３、割り当て部５４、評価部５５、決定部５６が含まれる。これらの機能は、制御部５０が有するＣＰＵがＲＯＭ等に記憶された制御プログラムをＲＡＭ上に読み出して実行することにより実現される。なお、これに限らず、これらの機能の少なくとも一部を個別の回路（ハードウェア）で実現することもできる。
【００１５】
登録部５１は、携帯端末装置１０からのセンシング情報を通信部３０で受信した場合、その受信したセンシング情報を記憶部６０に登録する。本実施形態では、登録部５１は、通信部３０で受信した加速度情報を、記憶部６０内の加速度情報記憶部６２に登録する一方、通信部３０で受信した位置情報を、記憶部６０内の位置情報記憶部６３に登録する。
【００１６】
第１推定部５２は、センシング情報に基づいて、ユーザーの基本動作を推定する。本実施形態では、第１推定部５２は、記憶部６０内の基本動作推定ルール記憶部６１に記憶された基本動作推定ルールと、加速度情報記憶部６２に記憶された加速度情報と、位置情報記憶部６３に記憶された位置情報とに基づいて、ユーザーの基本動作を推定する。詳細な内容については後述する。第１推定部５２は、推定した基本動作を記憶部６０内の基本動作記憶部６４に登録する。
【００１７】
第２推定部５３は、第１推定部５２で推定された複数の基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに基づいて、基本動作の組み合わせからなる上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する。詳細な内容については後述する。第２推定部５３は、行動データを推定するために生成したパラメータ（後述）を、記憶部６０内のパラメータ記憶部６５に登録し、推定した行動データを、記憶部６０内の行動データ記憶部６６に登録する。
【００１８】
割り当て部５４は、第２推定部５３で推定された行動データを構成する複数の上位行動の各々に、業務に関する行動を示す複数の業務行動の何れかを割り当てることにより、複数の業務行動が時系列に並ぶ業務データを得る。評価部５５は、業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する。決定部５６は、業務データが所定の基準を満たす場合は、行動データを構成する複数の上位行動の各々に割り当てられた業務行動を、当該上位行動に対応する業務行動として決定する。これにより、第２推定部５３で推定された行動データに対応する業務データが確定する。詳細な内容については後述する。決定部５６は、確定した業務データと、当該業務データによって特定される業務の名称（例えば「床ずれ回診業務」など）とを対応付けて、記憶部６０内の業務データ記憶部６９に記憶する。
【００１９】
記憶部６０は、各種のデータを記憶する手段である。記憶部６０には、基本動作推定ルール記憶部６１と、加速度情報記憶部６２と、位置情報記憶部６３と、基本動作記憶部６４と、パラメータ記憶部６５と、行動データ記憶部６６と、業務知識記憶部６７と、評価ルール記憶部６８と、業務データ記憶部６０とが含まれる。基本動作推定ルール記憶部６１は、ユーザーの基本動作の推定に用いられる基本動作推定ルールを記憶する。加速度情報記憶部６２は、ユーザー（携帯端末装置１０）の加速度情報を記憶する。位置情報記憶部６３は、ユーザー（携帯端末装置１０）の位置情報を記憶する。基本動作記憶部６４は、第１推定部５２で推定された基本動作を記憶する。パラメータ記憶部６５は、第２推定部５３で作成されたパラメータを記憶する。行動データ記憶部６６は、第２推定部５３で推定された行動データを記憶する。業務知識記憶部６７は、業務知識を記憶する。評価ルール記憶部６８は、評価部５５による評価に用いられる評価ルールを記憶する。業務データ記憶部６９は、業務データと、当該業務データによって特定される業務の名称とを対応付けて記憶する。
【００２０】
図４は、行動推定装置１００が実行する行動推定処理の一例を示すフローチャートである。図４に示すように、まず携帯端末装置１０の検出部１４は、センシング情報を検出する（ステップＳ１）。より具体的には、検出部１４は、当該携帯端末装置１０の（ユーザーの）加速度情報および位置情報を検出する。次に、携帯端末装置１０の制御部１１は、検出部１４で検出されたセンシング情報をサーバ装置２０に送信するように通信部１２を制御する（ステップＳ２）。
【００２１】
サーバ装置２０の登録部５１は、携帯端末装置１０からのセンシング情報を通信部３０で受信した場合、その受信したセンシング情報を記憶部６０に登録する（ステップＳ３）。より具体的には、登録部５１は、通信部３０で受信した加速度情報および位置情報の各々に対して、ノイズデータを除去するノイズ処理や一定期間内の中央値を算出する中央値算出処理などの前処理を行った後、加速度情報を記憶部６０内の加速度情報記憶部６２に登録し、位置情報を記憶部６０内の位置情報記憶部６３に登録する。なお、ノイズ処理や中央値算出処理を実行しない構成であってもよい。また、前処理の内容は任意である。例えば、通信部３０で受信した加速度情報および位置情報の各々に対して、一定期間内の平均値を算出する平均値算出処理や頻度計算、あるいはフーリエ変換などの処理を前処理として行うこともできる。
【００２２】
次に、行動推定処理が開始されてから所定期間ｔ１が経過した場合（ステップＳ４の結果：ＹＥＳ）、第１推定部５２は、当該所定期間ｔ１におけるユーザーの基本動作を推定する（ステップＳ５）。より具体的には以下のとおりである。第１推定部５２は、加速度情報記憶部６２から、所定期間ｔ１内の加速度情報を読み出すとともに、位置情報記憶部６３から、所定期間ｔ１内の位置情報を読み出す。そして、第１推定部５２は、基本動作推定ルール記憶部６１から、基本動作推定ルールを読み出し、その読み出した基本動作推定ルールを参照しながら、ユーザーの基本動作を推定する。図５は、基本動作推定ルールの一例を示す図である。本実施形態では、第１推定部５２は、読み出した加速度情報および位置情報に対して、図５の基本動作推定ルールを適用して、ユーザーの基本動作を推定する。第１行目における「AP(t)=1&Ave(AccY(t))<=100&Ave(|AccY(t)-AccY(t-1)|)>50->walking」は、「時刻tにおいて第1病棟にてｙ軸方向の加速度が100以下で、かつ、時刻ｔにおけるｙ軸方向の加速度と、時刻ｔ−１におけるｙ軸方向の加速度との間の変化量が50以上であれば、基本動作は歩行である」と判定することを示す。なお、これに限らず、基本動作推定ルールの内容は任意に変更可能である。
【００２３】
再び図４に戻って説明を続ける。ステップＳ５で基本動作を推定した後、第１推定部５２は、その推定した基本動作を基本動作記憶部６４に登録する（ステップＳ６）。そして、登録された基本動作の数が所定数以上になった場合（ステップＳ７の結果：ＹＥＳ）、第２推定部５３は、基本動作記憶部６４から複数（所定数）の基本動作を順番に読み出し、その読み出した複数の基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに基づいて、基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定する（ステップＳ８）。以下、具体的に説明する。
【００２４】
図６は、佐藤看護師、田中医師、および、中村看護師の各々の基本動作データの一例を示す図である。以下では、佐藤看護師の行動データを推定する場合を例に挙げて説明するが、他のユーザーの場合についても同様に考えることができる。
【００２５】
図７は、佐藤看護師の行動データの推定方法を説明するための図である。本実施形態では、第２推定部５３は、基本動作データに対してトピックモデルを適用することで、行動データを推定する。より具体的には以下のとおりである。図７に示すように、まず第２推定部５３は、佐藤看護師の基本動作データを複数に分割する。なお、分割の数や各区間の長さは任意に変更可能である。そして、第２推定部５３は、各動作データｄにおける上位行動Ｚの発生確率分布Ｐ（ｚ）＝θ、各上位行動Ｚにおける基本動作ｗの発生確率分布Ｐ（ｗ，ｚ）＝φを推定する。ここでは、θおよびφをパラメータと呼ぶ。
【００２６】
さらに詳述すれば、第２推定部５３は、特定の基本動作ｗｉ以外の基本動作に対して上位行動（ｚ−ｉ）が割り当てられている場合において、当該特定の基本動作ｗｉに対して上位行動ｊが割り当てられる条件付き確率Ｐ（ｚi＝ｊ｜ｚ−i，ｗi，ｄi）を計算することで、パラメータθやφを推定する。条件付き確率Ｐ（ｚi＝ｊ｜ｚ−i，ｗi，ｄi）は、以下の式（１）で計算される。
Ｐ（ｚi＝ｊ｜ｚ−i，ｗi，ｄi）＝｛（ＣWTwiｊ＋β）／ΣWi=1ＣWTwiｊ＋Ｗβ｝×｛（ＣDTdiｊ＋α）／ΣTt=1ＣDTdiｔ＋Ｔα｝      （１）
上記式（１）において、ＣWTは、基本動作と上位行動の頻度行列（Ｗ×Ｔ）を、ＣDTは、動作データと上位行動の頻度行列（Ｄ×Ｔ）を表す。Ｗ、Ｄ、Ｔはそれぞれ基本動作の数、動作データの数、上位行動の数を表し、α、βはシステム設計者が与えるパラメータを表す。
【００２７】
第２推定部５３は、最初に、ＣWTおよびＣDTの各々の行列の要素値を任意の数値で初期化した後、それぞれの行列の要素値をランダムに変更して上記式（１）で条件付き確率Ｐを計算し、その計算結果に応じて、ＣWTおよびＣDTの各々の行列を逐次更新する。この処理を所定回数繰り返してＣWTおよびＣDTを決定する。そして、その決定したＣWTおよびＣDTを用いて、パラメータφおよびθを推定する。パラメータφおよびθは、以下の式（２）および（３）で計算される。なお、上位行動ｊにおける下位行動ｗｉの確率をφij、動作データｄにおける上位行動ｊの確率をθjdと表記する。
φij＝｛（ＣWTwiｊ＋β）／ΣWi=1ＣWTwiｊ＋Ｗβ｝      （２）
θjd＝｛（ＣDTdiｊ＋α）／ΣTt=1ＣDTdiｔ＋Ｔα｝      （３）
【００２８】
図７の例では、以上の計算を行うことにより、佐藤看護師の各動作データ（ｄ１、ｄ２、ｄ３）における上位行動（Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３）の発生確率分布θと、各上位行動（Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３）における基本動作ｗ（立位、歩行、臥位、走行、座位）の発生確率分布φとが推定される。そして、第２推定部５３は、各動作データ（ｄ１、ｄ２、ｄ３）において、当該動作データにおける発生確率が最も高い上位行動を１つずつ選択することで、行動データを推定する。図７の例では、動作データｄ１においては、上位行動Ｚ１の発生確率が最も高いので、上位行動Ｚ１が選択される。また、動作データｄ２においては、上位行動Ｚ２の発生確率が最も高いので、上位行動Ｚ２が選択される。さらに、動作データｄ３においては、上位行動Ｚ３の発生確率が最も高いので、上位行動Ｚ３が選択される。これにより、佐藤看護師の行動データは、Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３と推定される。以上がステップＳ８の内容である。また、第２推定部５３は、推定したパラメータφおよびθを、記憶部６０内のパラメータ記憶部６５に登録する。
【００２９】
再び図４に戻って説明を続ける。上述のステップＳ８の後、割り当て部５４は、業務知識記憶部６７から業務知識を読み出す（ステップＳ９）。図８は、床ずれ回診業務の業務知識の一例を示す図である。図８の例では、業務知識は、業務行動Ａ１→業務行動Ａ２→業務行動Ａ３→業務行動Ａ４→業務行動Ａ２で表される。業務行動Ａ１は、検温・検圧である。業務行動Ａ２は、体位変換、患部露出である。業務行動Ａ３は、傷口計測、記録である。業務行動Ａ４は、消毒、薬を塗布、ガーゼ貼付である。なお、業務知識は、これに限られるものではなく、その内容は任意である。
【００３０】
次に、割り当て部５４は、ステップＳ８で推定した行動データを構成する複数の上位行動Ｚの各々に、複数の業務行動の何れかを割り当てる（ステップＳ１０）。以下では、佐藤看護師の行動データを構成する複数の上位行動Ｚの各々に業務行動を割り当てる場合を例に挙げて説明するが、他のユーザーの場合についても同様である。
【００３１】
図９は、割り当て部５４による割り当ての具体例を説明するための図である。図９の例では、ステップＳ８で推定された佐藤看護師の行動データは、Ｚ１→Ｚ２→Ｚ３→Ｚ４→Ｚ２である一方、ステップＳ９で読み出された業務知識は、Ａ１→Ａ２→Ａ３→Ａ４→Ａ２である。ここでは、佐藤看護師の行動データにおいては、第２番目の上位行動と第５番目の上位行動が同じ上位行動Ｚ２である一方、業務知識においては、第２番目の業務行動と第５番目の業務行動が同じ業務行動Ａ２であるから、佐藤看護師の行動データを構成する複数の上位行動Ｚの各々と、業務知識を構成する複数の業務行動Ａの各々とを順番に対応付けて割り当てを行う。より具体的には、佐藤看護師の行動データの第１番目の上位行動Ｚ１に対して業務知識の第１番目の業務行動Ａ１を割り当て、第２番目の上位行動Ｚ２に対して第２番目の業務行動Ａ２を割り当て、第３番目の上位行動Ｚ３に対して第３番目の業務行動Ａ３を割り当て、第４番目の上位行動Ｚ４に対して第４番目の業務行動Ａ４を割り当てる。これにより、複数の業務行動が時系列に並ぶ業務データが得られる。図９に示すように、佐藤看護師の業務データは、Ａ１→Ａ２→Ａ３→Ａ４→Ａ２と表される。以上が図４のステップＳ１０の内容である。
【００３２】
図４に示すように、ステップＳ１０の後、評価部５５は、評価ルール記憶部６８から評価ルールを読み出す（ステップＳ１１）。次に、評価部５５は、読み出した評価ルールを参照しながら、ステップＳ１０の割り当てにより得られた業務データが所定の基準を満たすか否かを評価する（ステップＳ１２）。図１０は、評価ルールの一例を示す図である。図１０の例では、評価ルールは、複数の評価項目を含んでいる。評価部５５は、割り当てにより得られた業務データが、所定数の評価項目を満たす場合は、当該業務データは基準を満たすと評価（判定）する。なお、図１０の例に限らず、評価ルールは任意に変更可能である。
【００３３】
一例として、上述の割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データ「Ａ１→Ａ２→Ａ３→Ａ４→Ａ２」に対する評価を説明する。図１０の評価ルールの第１番目の評価項目は「検温（業務行動Ａ１）を実施するとすれば最初の業務」であり、割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データにおいては、最初の業務行動はＡ１であるので、第１番目の評価項目は満たしている。また、図１０の評価ルールの第２番目の評価項目は「傷口計測（業務行動Ａ３）は消毒（業務行動Ａ４）の前に実施」であり、割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データにおいては、業務行動Ａ３は業務行動Ａ４の前に配置されるので、第２番目の評価項目は満たしている。また、図１０の評価ルールの第３番目の評価項目は「消毒（業務行動Ａ４）を実施」であり、割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データにおいては、業務行動Ａ４が含まれるので、第３番目の評価項目は満たしている。さらに、図１０の評価ルールの第４番目の評価項目は「消毒（業務行動Ａ４）の前に体位変換（業務行動Ａ２）を実施」であり、割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データにおいては、業務行動Ａ４の前に業務行動Ａ２が配置されるので、第４番目の評価項目は満たしている。この場合、割り当てにより得られた佐藤看護師の業務データは、全ての評価項目を満たすので、佐藤看護師の割り当て結果は基準を満たすと評価される。
【００３４】
図４に示すように、評価部５５が、ステップＳ１０の割り当てにより得られた業務データが基準を満たすと判断した場合（ステップＳ１２の結果：ＹＥＳ）、処理はステップＳ１３に移行する。ステップＳ１３では、決定部５６は、行動データを構成する複数の上位行動Ｚの各々に割り当てられた業務行動Ａを、当該上位行動Ｚに対応する業務行動Ａとして決定する。上述の佐藤看護師の例では、上位行動Ｚ１に割り当てられた業務行動Ａ１が、当該上位行動Ｚ１に対応する業務行動として決定され、上位行動Ｚ２に割り当てられた業務行動Ａ２が、当該上位行動Ｚ２に対応する業務行動として決定され、上位行動Ｚ３に割り当てられた業務行動Ａ３が、当該上位行動Ｚ３に対応する業務行動として決定され、上位行動Ｚ４に割り当てられた業務行動Ａ４が、当該上位行動Ｚ４に対応する業務行動として決定される。これにより、佐藤看護師の行動データに対応する業務データが確定する。そして、決定部５６は、確定した業務データと、当該業務データによって特定される業務の名称とを対応付けて業務データ記憶部６９に記憶する。上述の佐藤看護師の場合、「Ａ１→Ａ２→Ａ３→Ａ４→Ａ２」で表される業務データと、当該業務データによって特定される「床ずれ回診業務」とが対応付けられて業務データ記憶部６９に記憶される。
【００３５】
次に、制御部５０は、決定部５６による決定に応じた情報を表示するように表示部４０を制御する（ステップＳ１４）。例えば図１１に示すように、各ユーザーの業務データによって特定される業務の名称と、予定されていたスケジュールとを並べて表示することもできる。例えば業務が、スケジュールで予定されていた時間を越えて行われていた場合には、当該業務は予定より延長して行われていることを表示することもできる。また、例えば業務が、予定スケジュールで予定されていた時間よりも早く完了した場合は、当該業務は予定より短縮されたことを表示することもできる。なお、これらに限らず、表示部４０で表示される内容は任意である。
【００３６】
一方、上述のステップＳ１２において、評価部５５が、ステップＳ１０の割り当てにより得られた業務データが基準を満たさないと判断した場合（ステップＳ１２の結果：ＮＯ）、処理は上述のステップＳ８に戻され、第２推定部５３は、行動データの推定をやり直す。つまりは、第２推定部５３は、頻度行列ＣWTおよびＣDTの決定からやり直す。
【００３７】
以上に説明したように、本実施形態では、複数の基本動作が時系列に並ぶ基本動作データに基づいて、基本動作の組み合わせからなる複数の上位行動が時系列に並ぶ行動データを推定するので、必要なセンサは、基本動作の推定に用いられるセンシング情報を検出するためのセンサだけで済む。これにより、構成が簡素化されて製造コストが低減できるという有利な効果を奏する。
【００３８】
以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００３９】
１０  携帯端末装置
１１  制御部
１２  通信部
１３  表示部
１４  検出部
２０  サーバ装置
３０  通信部
４０  表示部
５０  制御部
５１  登録部
５２  第１推定部
５３  第２推定部
５４  割り当て部
５５  評価部
５６  決定部
６０  記憶部
６１  基本動作推定ルール記憶部
６２  加速度情報記憶部
６３  位置情報記憶部
６４  基本動作記憶部
６５  パラメータ記憶部
６６  行動データ記憶部
６７  業務知識記憶部
６８  評価ルール記憶部
６９  業務データ記憶部
１００  行動推定装置
【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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