(57)【要約】  メンタルヘルスの管理を効果的に支援することができる。支援装置は、組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、前記複数の個人ごとに特定する第１特定手段と、所定のアルゴリズムを用いて、前記組織ごとの前記個人阻害要因から、前記組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する。
2017163958.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、前記複数の個人ごとに特定する第１特定手段と、
所定のアルゴリズムを用いて、前記組織ごとの前記個人阻害要因から、前記組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する第２特定手段と、
を備える支援装置。
【請求項２】
前記第１特定手段は、前記業務データと、前記個人阻害要因を特定するためのモデルとを比較し、前記個人阻害要因を特定する請求項１に記載の支援装置。
【請求項３】
前記業務データは、前記複数の項目のそれぞれに関連する項目値を含み、
前記モデルは、前記項目に関連するモデル基準値を含み、
前記第１特定手段は、前記モデル基準値と、前記項目値とを比較し、比較の結果に基づいて、前記項目値に関連する項目を前記個人阻害要因として特定する請求項２に記載の支援装置。
【請求項４】
前記第２特定手段は、前記組織に関連する情報を示す組織データを用いて、前記組織阻害要因を特定する請求項３に記載の支援装置。
【請求項５】
前記組織データは、前記組織に属する個人の人数を含み、
前記第２特定手段は、前記組織における前記項目ごとの前記個人阻害要因の人数比を算出し、算出した前記人数比が所定の閾値以上である場合、前記個人阻害要因を前記組織阻害要因として特定する請求項４に記載の支援装置。
【請求項６】
前記組織データは、前記組織ごとに、前記複数の項目のそれぞれに関連する重みを含み、
前記第２特定手段は、前記組織に属する個人の前記個人阻害要因に関連する項目の前記項目値と、該個人が属する前記組織の前記項目に関連する前記重みとを掛け合わせて前記個人の前記個人阻害要因ごとにスコアを算出し、前記個人阻害要因ごとのスコアの平均値を前記組織ごとに算出し、算出した前記平均値が所定の閾値以上である場合、前記個人阻害要因を前記組織阻害要因として特定する請求項４に記載の支援装置。
【請求項７】
前記業務データに基づき、前記モデルを生成する生成手段をさらに備える請求項２から６のいずれか１項に記載の支援装置。
【請求項８】
前記生成手段が前記モデルを生成する際に使用するパラメータを、前記組織ごとに最適化する最適化手段をさらに備える請求項７に記載の支援装置。
【請求項９】
組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、前記複数の個人ごとに特定し、
所定のアルゴリズムを用いて、前記組織ごとの前記個人阻害要因から、前記組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する支援方法。
【請求項１０】
組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、前記複数の個人ごとに特定する処理と、
所定のアルゴリズムを用いて、前記組織ごとの前記個人阻害要因から、前記組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する処理と、
をコンピュータに実行させるコンピュータで読み取り可能なプログラムを記録する記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、支援装置、支援方法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業にとって、従業員の心理的負担を把握することは企業の生産性を管理する上で重要である。よって、企業では、勤務者のメンタルヘルスを管理する方法が考えられている。【０００３】
例えば特許文献１には、従業員の業務状況および個人状況に基づいてメンタルヘルスチェックの対象者を特定し、メンタルヘルスチェックの評価値と従業員の業務状況および個人状況を関連付けして記憶するメンタル管理システムが記載されている。このメンタル管理システムは、メンタルヘルスチェック結果に応じて、従業員を観察することにより、状況悪化を未然に検知する。【０００４】
なお、勤務者の個人情報をシステムに活用する一例が、例えば、特許文献２に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−１５８８９５号公報
【特許文献２】特開２００２−１１７１９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
企業の従業員のメンタルヘルスにおいて、従業員の業務状況および個人状況だけでなく、その従業員が属する組織の業務状況が、その組織に属する従業員のメンタルヘルスに影響する場合がある。【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示された労務管理システムは、組織の特徴を考慮していないため、組織によって業務状況にばらつきがある場合、勤務者のメンタルヘルスを効果的に管理することが難しい。【０００８】
そこで、本開示の目的は、上記問題を鑑みたものであって、メンタルヘルスの管理を効果的に支援する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の一形態に係る支援装置は、組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、前記複数の個人ごとに特定する第１特定手段と、所定のアルゴリズムを用いて、前記組織ごとの前記個人阻害要因から、前記組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する第２特定手段とを備える。【００１０】
本開示の一形態に係る支援方法は、組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、前記複数の個人ごとに特定し、所定のアルゴリズムを用いて、前記組織ごとの前記個人阻害要因から、前記組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する。【００１１】
本開示の一形態に係るコンピュータで読み取り可能な記録媒体は、組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、前記複数の個人ごとに特定する処理と、所定のアルゴリズムを用いて、前記組織ごとの前記個人阻害要因から、前記組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを記録する。
【発明の効果】
【００１２】
本開示によれば、メンタルヘルスの管理を効果的に支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の第１実施形態に係る支援装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】業務データの例示的概念図である。
【図３】本開示の第１実施形態に係る支援装置のモデル生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本開示の第１実施形態に係る支援装置のリスク要因特定処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本開示の第２実施形態に係る支援装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】本開示の第２実施形態に係る支援装置のモデル生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】本開示の第３実施形態に係る支援装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図８】本開示の各実施形態に係る支援装置を実現する情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本開示の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１５】
＜第１実施形態＞
図１は、本開示の第１実施形態に係る支援装置１の構成の一例を示すブロック図である。図１において、支援装置１は、生成部１１と、第１特定部１２と、第２特定部１３と、記憶部１４とを備える。なお、支援装置１はデータベースと接続してもよい。データベースには、後述する業務データが格納されてもよい。またデータベースは、支援装置１に含まれる構成でもよい。
【００１６】
生成部１１は、例えば、データベースから業務データを取得し、取得した業務データを用いて、機械学習等に基づき、個人のメンタルヘルスを阻害する要因、例えば個人が休職する要因（以下、個人休職リスク要因）を特定するためのモデル（以下、モデル）を生成する。そして、生成部１１は、生成したモデルを記憶部１４に格納する。また、生成部１１は、業務データを、記憶部１４に予め格納されている組織に関連するデータ（以下、組織データ）と関連付けて記憶部１４に格納する。なお、組織データについては後述する。
【００１７】
第１特定部１２は、例えばデータベースから業務データを取得する。そして、第１特定部１２は、記憶部１４からモデルを取り出し、取り出したモデルと業務データとを比較することによって、個人休職リスク要因を特定する。そして、第１特定部１２は、特定された個人休職リスク要因を、業務データに含まれる組織ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）または個人ＩＤの少なくともどちらか１つを関連付けて第２特定部１３に送信する。具体的に、特定された個人休職リスク要因は、「月の残業時間」、「月の遅刻および早退の回数」、「月の出勤日数」などが挙げられる。ここで、具体的に図２を用いて、業務データについて説明する。
【００１８】
図２は、業務データの例示的概念図である。業務データは、組織に属する個人の業務に関する情報、例えば、残業時間と、業務時間と、勤務の出欠状況と、就業時間とを基にした統計量を含む。図２に示すとおり、組織ＩＤと個人ＩＤとが関連付けられており、個人ＩＤには、業務データが関連付けられている。図２に示す業務データは、項目としてそれぞれの個人の月の遅刻および早退の回数と、月の残業時間と、月の出勤日数とが設定されている。そして、これらの項目の値（統計量、項目値とも呼ぶ）は、それぞれの個人の月の遅刻および早退の回数と、月の残業時間と、月の出勤日数とのそれぞれの平均と、最大と、最小となっているが、これに限定されない。そして、図２に示す業務データの項目である月の遅刻および早退の回数と、月の残業時間と、月の出勤日数とが、それぞれ個人休職リスク要因となり得る。つまり、第１特定部１２は、業務データに含まれるそれぞれの項目の中から、個人ごとに０以上の個人休職リスク要因を特定する。
【００１９】
具体的に、個人ＩＤ「２１３」（以下、個人ＩＤの値の「」を省略）に関連する業務データを用いて、第１特定部１２が個人休職リスクを特定する動作を説明する。モデルには、月の遅刻および早退の回数の平均、月の残業時間の平均、月の出勤日数の平均のそれぞれについて基準の値（以下、モデル基準値）が設定されている。例えば、モデル基準値は、７回と、４０時間と、１７日とが設定されているとする。例えば、モデル基準値と個人の項目の値との差が所定以上の場合、第１特定部１２は、該項目を個人の個人休職リスク要因として特定してもよい。また、第１特定部１２は、モデル基準値を閾値として、項目の値がモデル基準値以上または以下で個人休職リスク要因を特定してもよい。そして、個人ＩＤ２１３の各項目の値を参照すると、月の遅刻および早退の回数の平均は８回と、月の残業時間の平均が２０時間と、月の出勤日数の平均が２１日となっている。
【００２０】
例えば、モデル基準値を閾値とした場合、第１特定部１２は、月の遅刻および早退の回数の平均が７回以上か否かを判定する。個人ＩＤ２１３の月の遅刻および早退の回数の平均は８回であるため、個人ＩＤ２１３の月の遅刻および早退の回数の平均はモデル基準値以上となる。よって、第１特定部１２は、個人ＩＤ２１３の月の遅刻および早退の回数を個人休職リスク要因として特定する。そして、第１特定部１２は、次の項目の月の残業時間の平均が４０時間以上か否か判定する。個人ＩＤ２１３の月の残業時間の平均は２０時間であるため、個人ＩＤ２１３の月の残業時間は、個人休職リスク要因とは特定されない。
【００２１】
次に第１特定部１２は、月の出勤日数の平均が１７日以上か否か判定する。個人ＩＤ２１３の月の出勤日数の平均が２１日であるため、モデル基準値以上となる。したがって、第１特定部１２は、個人ＩＤ２１３の月の出勤日数を個人休職リスク要因として特定する。そして、第１特定部１２は、個人ＩＤ２１３に関連付けられた個人休職リスク要因について特定が終わると、次の個人ＩＤ２３４について、個人休職リスク要因を特定する処理に進む。
【００２２】
以下、図２に示すそれぞれの個人ＩＤについて、第１特定部１２が個人ＩＤ２１３に対する処理と同様の処理を行った結果を述べる。個人ＩＤ２３４は、月の出勤日数が個人休職リスク要因である。個人ＩＤ２３１は、月の残業時間が個人休職リスク要因である。個人ＩＤ４４３は、月の遅刻および早退回数と月の残業時間と月の出勤日数とが個人休職リスク要因である。個人ＩＤ４４５は、月の出勤日数が個人休職リスク要因である。個人ＩＤ４１２は、月の残業時間と月の出勤日数とが個人休職リスク要因である。
【００２３】
なお、組織ＩＤと個人ＩＤとは、図２に示すテーブルとは別のテーブルにおいて関連付けられてもよい。
【００２４】
また、組織とは、企業の企業活動に沿った分類であり、例えば、企業の部門である、営業部、総務部等をそれぞれ１つの組織としてもよい。また組織は、企業活動とは異なる分類である、性別や年代等を１つの組織としてもよい。さらに、組織は、性別や年代を掛け合わせたものでもよい。
【００２５】
第２特定部１３は、第１特定部１２から組織ＩＤまたは個人ＩＤの少なくともどちらか１つが関連付けられた複数の個人休職リスク要因を受信する。そして、第２特定部１３は、記憶部１４から、組織データを取り出す。なお、組織データについては後述する。
【００２６】
その後、第２特定部１３は、組織データと、予め第２特定部１３に含まれる評価関数（アルゴリズム）とを用いて、個人休職リスク要因から組織ごとの休職に関するリスク要因（以下、組織休職リスク要因）を特定する。評価関数とは、例えば、重み付き平均、人数比、クラスタリング等でもよい。また、例えば評価関数は、組織ごとに定められていてもよい。
【００２７】
具体的に、第２特定部１３は、組織Ａに対し評価関数として「人数比」を用いる場合、組織データとして組織Ａの人数を記憶部１４から取得する。そして、第２特定部１３は、第１特定部１２から受信した複数の個人休職リスク要因から、組織Ａに関連する個人休職リスク要因を抽出し、抽出した個人休職リスク要因のうちの１つの個人休職リスク要因を持つ個人の数をカウントする。その後、第２特定部１３は、カウントした個人の数を、組織Ａの人数で割ることによって算出される比率が閾値以上である場合、該個人休職リスク要因を、組織Ａの組織休職リスク要因として特定してもよい。
【００２８】
また、具体的に、第２特定部１３は、組織Ｂに対し評価関数として「重み付き平均」を用いる場合、組織データとして組織Ｂの人数と、受信した１つまたは複数の個人休職リスク要因の重みとを記憶部１４から取得する。そして第２特定部１３は組織に属する個人の個人休職リスク要因の値と重みとを掛け合わせた値を、その個人休職リスク要因のスコアとする。このとき掛け合わせる個人休職リスク要因の値は、例えば図２に示す日数、回数、時間でもよい。そして、例えば第２特定部１３は、１つの個人休職リスク要因のスコアを足し合わせ、組織Ｂの人数で割ることによって算出される値（重み付き平均）が閾値以上である場合、該個人休職リスク要因を、組織Ｂの休職リスク要因として特定してもよい。ここで、図２に示す業務データを用いて、第２特定部１３の動作について説明する。
【００２９】
第２特定部１３は、第１特定部１２が図２に示す個人ＩＤそれぞれについて上述した個人休職リスク要因を特定した後、特定したそれぞれの個人休職リスク要因に基づいて、組織ごとに組織休職リスク要因を特定する。
【００３０】
組織Ａは、評価関数として「人数比」を用いるとする。組織Ａについて、組織休職リスク要因を特定する場合、第２特定部１３は、組織データとして組織Ａの人数である「３」を記憶部１４から取得する。そして、第２特定部１３は、個人休職リスク要因「月の出勤日数」を持つ個人であって、組織Ａに属する個人の数をカウントする。組織Ａにおいて個人休職リスク要因「月の出勤日数」を持つのは、個人ＩＤ２１３と、個人ＩＤ２３４である。つまり第２特定部１３は、「２」をカウントする。その後、第２特定部１３は、カウントした個人の数を、組織Ａの人数で割り、「２／３」という比率を得る。そして、第２特定部１３は、これらの比率と比較するために予め設定された閾値「１／２」とを比較し、比率が閾値以上か否か判定する。比率「２／３」は、閾値「１／２」以上なので、第２特定部１３は、「月の出勤日数」を組織Ａの組織休職リスク要因として特定する。
【００３１】
組織Ｂは、評価関数として「重み付き平均」を用いるとする。組織Ｂについて、組織休職リスク要因を特定する場合、第２特定部１３は、組織データとして組織Ｂの人数である「３」と、個人休職リスク要因「月の残業時間」の重み「２」とを記憶部１４から取得する。そして、第２特定部１３は、個人休職リスク要因「月の残業時間」の平均の値と、重みとを掛け合わせスコアを得る。具体的に、第２特定部１３は、個人ＩＤ４４３の残業時間の平均の値「４０」と、重み「２」とを掛け合わせ、「８０」というスコアを得る。第２特定部１３は、個人ＩＤ４４５と、個人ＩＤ４１２についても個人ＩＤ４４３と同じ処理を行い、個人ＩＤ４４５のスコア「７０」と、個人ＩＤ４１２のスコア「８０」とを得る。そして、第２特定部１３は、これらのスコアの平均値である、７６．７を算出する。そして、第２特定部１３は、この平均値と、該平均値と比較するために予め設定された閾値「６０」とを比較し、これらのスコアが閾値以上か否か判定する。その結果、平均値は、閾値「６０」以上であるため、第２特定部１３は、「月の残業時間」を組織Ｂの組織休職リスク要因として特定する。つまり、第２特定部１３は、複数の個人休職リスク要因から０以上の組織休職リスク要因を特定する。
【００３２】
記憶部１４には、組織データが格納されている。例えば、組織データには、組織に含まれる人数、または予め個人休職リスク要因になり得る項目として「月の残業時間」、「月の遅刻および早退数」、「月の出勤日数」などが含まれてもよいし、これらの項目それぞれに対する重みが含まれていてもよい。
【００３３】
図３は、本開示の第１実施形態に係る支援装置１のモデル生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００３４】
まず、生成部１１は、データベースから、業務データを取得し、取得した業務データを用いて、機械学習等によってモデルを生成する（ステップＳ１００）。そして、生成部１１は、生成したモデルを記憶部１４に格納する（ステップＳ１０１）。なお、ステップＳ１００およびステップＳ１０１は、定期的に行われてもよい。また、例えば、生成部１１は、データベースを監視し、新たな業務データが追加された場合または業務データに変更が生じた場合、モデルを生成してもよい。
【００３５】
上述のように業務データの変更に合わせてモデルを生成することで、例えば生成部１１は、時期による業務の忙しさ等の変化を反映させたモデルを生成することが可能となる。
【００３６】
図４は、本開示の第１実施形態に係る支援装置１のリスク要因特定処理の一例を示すフローチャートである。
【００３７】
まず、第１特定部１２は、データベースから所定の組織ＩＤに関連付けられた業務データを取得する。そして、第１特定部１２は、記憶部１４から該所定の組織ＩＤに関連付けられたモデルを取り出し、取り出したモデルと業務データとを比較することによって、個人休職リスク要因を特定する（ステップＳ２００）。その後、第１特定部１２は、特定した個人休職リスク要因を第２特定部１３に送信する。
【００３８】
次に、第２特定部１３は、第１特定部１２から個人休職リスク要因を受信する。そして、第２特定部１３は、組織データを記憶部１４から取り出す。その後、第２特定部１３は、組織データと、予め定められた評価関数とを用いて、受信した個人休職リスク要因から、組織休職リスク要因を特定する（ステップＳ２０１）。なお、ステップＳ２００は、個人に対する個人休職リスク要因を求める場合の処理である。したがって、ステップＳ２００の終了後、第１特定部１２は複数の個人休職リスク要因を第２特定部１３に出力する。複数の個人休職リスク要因とは、例えば、「残業」という個人休職リスク要因を持つ個人が複数いる場合において、「残業」という個人休職リスク要因が複数あることを示す。また、複数の個人休職リスク要因とは、例えば上述したように、「残業」、「遅刻および早退数」、「出勤日数」などの複数の項目でもよい。なお、ステップＳ２０１は、１つの組織に対する組織休職リスク要因を特定する場合の処理である。したがって、２つの組織に対する組織休職リスク要因を求める場合、それぞれの組織に対して、ステップＳ２０１の処理が行われる。
【００３９】
上述した動作によって、支援装置１は、データベースから業務データを取得し、取得した業務データと、モデルとを比較し、個人休職リスク要因を特定する。そして、支援装置１は、所定の評価関数（アルゴリズム）を用いて、特定した複数の個人休職リスク要因から組織休職リスク要因を特定することができる。組織休職リスク要因を特定することで、例えば、ユーザは特定した組織休職リスク要因が「月の残業時間」であった場合、その組織の「月の残業時間」を減らすよう組織に指示できる。このように、個人休職リスク要因と、組織休職リスク要因とを特定することにより、個人と組織との両方の観点からメンタルヘルスの管理を行うことができる。よって、支援装置１はメンタルヘルスの管理を効果的に支援することができる。
【００４０】
図５は、本開示の第２実施形態に係る支援装置２の構成の一例を示すブロック図である。なお、本実施形態の説明において参照する各図面において、他の実施形態と同様な構成及び同様に動作するステップには、同一の符号を付し、本実施形態において重複する説明は省略する（他の実施形態においても同様）。
【００４１】
図５に示す支援装置２は、第１特定部１２と、第２特定部１３と、最適化部１５と、生成部２１と、記憶部２４とを含む構成となっている。また、支援装置２は、データベースと接続している。データベースには業務データが格納されている。
【００４２】
最適化部１５は、生成部２１がモデルを生成する際に用いる機械学習において、該機械学習で用いるパラメータを、組織ごとに最適化する。つまり、最適化部１５は、機械学習で用いるパラメータを組織ごとに適したものに変更する。
【００４３】
生成部２１は、生成部１１の機能を含み、モデルを組織ごとに生成する。そのため、記憶部２４にモデルを格納する場合、生成部２１は、組織ＩＤとモデルとを関連付けて記憶部２４に格納する。また、記憶部２４には、記憶部１４と同様に組織データが格納されている。
【００４４】
図６は、本開示の第２実施形態に係る支援装置２のモデル生成処理の一例を示すフローチャートである。
【００４５】
まず、最適化部１５は、記憶部２４から組織データを取得し、取得した組織データを用いて、生成部２１が機械学習で用いるパラメータを、各組織に適したものに変更（最適化）する（ステップＳ３００）。また、最適化部１５は、最適化したパラメータを記憶部２４に送信する。
【００４６】
次に、生成部２１は、例えばデータベースから業務データを取得する（ステップＳ３０１）。さらに、生成部２１は、記憶部１４から、最適化したパラメータを取得する（ステップＳ３０２）。その後、生成部２１は受信したパラメータを用いて、業務データを分析し、モデルを組織ごとに生成する（ステップＳ３０３）。そして、生成部２１は、生成したモデルを記憶部２４に格納する（ステップＳ３０４）。このとき生成部２１は、組織ＩＤごとにそれぞれのモデルを関連付けて記憶部２４に格納する。
【００４７】
その後、第１特定部１２は、個人リスク要因を特定する処理を行う。このとき、第１特定部１２は、個人ＩＤと組織ＩＤが関連付けられているため、個人が属する組織ごとに生成されたモデルを使用する。これ以降の処理は図４に示す支援装置１のリスク要因特定処理と同様のフローとなる。そのため、詳細な説明は省略する。
【００４８】
上述した動作によって、最適化部１５は、組織に応じて機械学習等で使用するパラメータを変更させる。そして、生成部２１は、この変更したパラメータに基づいて、組織ごとにモデルを生成する。これにより、生成部２１は、その組織のデータによる特徴を反映させてモデルを生成することが可能となる。
【００４９】
また、第１特定部１２は、組織のデータによる特徴を反映させたモデルを使用し、個人休職リスク要因を特定するため、組織のデータによる特徴が反映された個人休職リスク要因を特定することが可能となる。
【００５０】
図７は、本開示の第３実施形態に係る支援装置３の構成の一例を示すブロック図である。本実施形態に係る支援装置３は、本開示が解決しようとする課題を解決するための基本の構成である。図７において支援装置３は、第１特定部３１と、第２特定部３２とを備える。第１特定部３１は、例えば第１特定部１２の機能を有する。また、第２特定部３２は、例えば、第２特定部１３の機能を有する。
【００５１】
第１特定部３１は、組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、複数の個人ごとに特定する。個人阻害要因は、例えば、個人休職リスク要因を示す。
【００５２】
第２特定部３２は、所定のアルゴリズムを用いて、組織ごとの個人阻害要因から、組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する。所定のアルゴリズムの一例が評価関数である。組織阻害要因は、例えば、組織休職リスク要因を示す。
【００５３】
本実施形態によれば、支援装置３は、業務データから個人阻害要因を特定する。そして、支援装置３は、例えば評価関数を用いて、特定した個人阻害要因から、組織阻害要因を特定することができる。組織阻害要因を特定することで、支援装置３はメンタルヘルスの管理を効果的に支援することができる。
【００５４】
本開示の各実施形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図８に示すような情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。
【００５５】
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インターフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インターフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＡＭ９０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１が読み出す。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。
【００５６】
各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
【００５７】
また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。
【００５８】
各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００５９】
各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
【００６０】
以上、実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態に限定されものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００６１】
この出願は、２０１６年３月２２日に出願された日本出願特願２０１６−０５７１５９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００６２】
１    支援装置
２    支援装置
３    支援装置
１１    生成部
１２    第１特定部
１３    第２特定部
１４    記憶部
１５    最適化部
２１    生成部
２４    記憶部
３１    第１特定部
３２    第２特定部
９０１    ＣＰＵ
９０２    ＲＯＭ
９０３    ＲＡＭ
９０４    プログラム
９０５    記憶装置
９０６    記録媒体
９０７    ドライブ装置
９０８    通信インターフェース
９０９    通信ネットワーク
９１０    入出力インターフェース
９１１    バス
【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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【手続補正書】
【提出日】平成30年9月11日(2018.9.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、前記複数の個人ごとに特定する第１特定手段と、
所定のアルゴリズムを用いて、前記組織ごとの前記個人阻害要因から、前記組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する第２特定手段と、
を備える支援装置。
【請求項２】
前記第１特定手段は、前記業務データと、前記個人阻害要因を特定するためのモデルとを比較し、前記個人阻害要因を特定する請求項１に記載の支援装置。
【請求項３】
前記業務データは、前記複数の項目のそれぞれに関連する項目値を含み、
前記モデルは、前記項目に関連するモデル基準値を含み、
前記第１特定手段は、前記モデル基準値と、前記項目値とを比較し、比較の結果に基づいて、前記項目値に関連する項目を前記個人阻害要因として特定する請求項２に記載の支援装置。
【請求項４】
前記第２特定手段は、前記組織に関連する情報を示す組織データを用いて、前記組織阻害要因を特定する請求項３に記載の支援装置。
【請求項５】
前記組織データは、前記組織に属する個人の人数を含み、
前記第２特定手段は、前記組織における前記項目ごとの前記個人阻害要因の人数比を算出し、算出した前記人数比が所定の閾値以上である場合、前記個人阻害要因を前記組織阻害要因として特定する請求項４に記載の支援装置。
【請求項６】
前記組織データは、前記組織ごとに、前記複数の項目のそれぞれに関連する重みを含み、
前記第２特定手段は、前記組織に属する個人の前記個人阻害要因に関連する項目の前記項目値と、該個人が属する前記組織の前記項目に関連する前記重みとを掛け合わせて前記個人の前記個人阻害要因ごとにスコアを算出し、前記個人阻害要因ごとのスコアの平均値を前記組織ごとに算出し、算出した前記平均値が所定の閾値以上である場合、前記個人阻害要因を前記組織阻害要因として特定する請求項４に記載の支援装置。
【請求項７】
前記業務データに基づき、前記モデルを生成する生成手段をさらに備える請求項２から６のいずれか１項に記載の支援装置。
【請求項８】
前記生成手段が前記モデルを生成する際に使用するパラメータを、前記組織ごとに最適化する最適化手段をさらに備える請求項７に記載の支援装置。
【請求項９】
組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、前記複数の個人ごとに特定し、
所定のアルゴリズムを用いて、前記組織ごとの前記個人阻害要因から、前記組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する支援方法。
【請求項１０】
組織に属する複数の個人の業務に関する情報を示す業務データに含まれる複数の項目から、個人のメンタルヘルスを阻害する要因である個人阻害要因を、前記複数の個人ごとに特定する処理と、
所定のアルゴリズムを用いて、前記組織ごとの前記個人阻害要因から、前記組織においてメンタルヘルスを阻害する要因である組織阻害要因を特定する処理と、
をコンピュータに実行させるコンピュータで読み取り可能なプログラム。
【国際調査報告】
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